Circunferência da cintura e índice de massa corporal como preditores da hipertensão arterial


Autoria(s): Peixoto,Maria do Rosário Gondim; Benício,Maria Helena D'Aquino; Latorre,Maria do Rosário Dias de Oliveira; Jardim,Paulo César Brandão Veiga
Data(s)

01/10/2006

Resumo

OBJETIVO: Avaliar a associação entre índices antropométricos, índice de massa corporal (IMC) e circunferência da cintura (CC) e hipertensão arterial (HA) e avaliar a capacidade desses índices na predição da HA. MÉTODOS: Estudo transversal populacional realizado em Goiânia (GO), em 2001, com amostra de 1.238 adultos, de vinte a 64 anos. Foi definida como obesidade total (IMC > 30 kg/m²), como obesidade abdominal (CC no nível 2 - CC > 88 cm para mulheres e > 102 cm para homens) e como HA (pressão sistólica > 140 mmHg ou pressão diastólica > 90 mmHg, ou uso de hipotensores). Foi realizada análise de regressão logística múltipla para avaliar as associações entre os índices antropométricos e a HA. Análise de curva ROC para avaliar a sensibilidade e especificidade do IMC (> 30) e nível 2 da CC na predição da HA e para determinar os pontos de corte com melhor predição da HA. RESULTADOS: A CC apresentou associação com a HA em ambos os sexos. O nível 2 da CC e o IMC >30 kg/m² apresentaram baixa sensibilidade em identificar a HA. Os pontos de corte com melhor capacidade preditiva de HA coincidiram com o nível 1 da CC (> 80 cm) e com o IMC >25 kg/m² (sobrepeso), para as mulheres, e foram inferiores aos valores do nível 1 da CC e de sobrepeso, para os homens. CONCLUSÃO: O nível 2 da CC e o IMC > 30 kg/m² não são adequados para identificar os grupos de maior risco de HA, já que esse risco se eleva com pequenos aumentos na adiposidade.

Formato

text/html

Identificador

http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0066-782X2006001700011

Idioma(s)

pt

Publicador

Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC

Fonte

Arquivos Brasileiros de Cardiologia v.87 n.4 2006

Palavras-Chave #Circunferência da cintura #índice de massa corporal #hipertensão arterial #predição
Tipo

journal article