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Variables de obesidad patológica en una cohorte de jóvenes obesos

Burgos Cardenas, Alvaro Javier (2016) Variables de obesidad patológica en una cohorte de jóvenes obesos. Otra thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.

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Resumen

Introducción: En el 2010 se presentaron 4 millones de muertes asociadas a la obesidad Dentro de las bases fisiopatológicas de la obesidad se encuentran el desarrollo de resistencia a la insulina (RI) y el síndrome metabólico (SM) . Sin embargo, los criterios diagnósticos del SM se manifiestan tardíamente, por lo que existe un sub grupo de pacientes que, a pesar de tener RI no son diagnosticados con SM. Por lo tanto, se podría realizar un diagnóstico temprano de obesidad patológica al determinar la RI. Es por eso que se realiza este estudio, con el fin de proponer un modelo de RI en jóvenes obesos no diabéticos a partir de características antropométricas, bioquímicas y hormonales. Métodos: Estudio transversal en hombres obesos no diabéticos (BMI > 30 Kg/m2) (n= 64) y hombres no obesos (BMI< 25 Kg/m2) (n=72), con edades entre los 18 a los 30 años de edad. Se les determinó un test de tolerancia oral a la glucosa (OGTT) y se les midió insulina y glucosa. Adicionalmente, en suero en ayunas, se analizó: Triglicéridos, proteína C reactiva (PCR), colesterol HDL, LDL, colesterol total, adiponéctina, leptina, testosterona libre y total. A todos los individuos se les realizó Dual-Energy X-Ray Absorptiometry (DEXA) y variables antropométricas. Con los índices HOMA o Matsuda, se determinó la RI a la cual se le ajusto un modelo logístico tomando como independientes las variables medidas en el estudio. La selección del modelo se hizo con el criterio de información de Akaike (AIC) y se evalúa la bondad de ajuste del mismo usando la curva ROC. Los pacientes no tenían antecedentes patológicos ni consumían medicamentos. Resultados: Los pacientes obesos tuvieron índices significativamente mayores de HOMA (5.29 vs 1.55 p<0.001) e índices menores de Matsuda (1.96 vs 7.12 p<0.001) con respecto a los individuos sanos. El modelo que mejor se ajustó para RI incluye las variables: porcentaje de grasa androide, grasa total, triglicéridos, testosterona total y adiponéctina. Adicionalmente, se ajustó un segundo modelo sin la inclusión de las variables adiponéctina, leptina y porcentajes de grasa, así: triglicéridos, PCR y BMI. La curva ROC, teniendo como estándar el índice de HOMA o Matsuma, tuvo un área bajo la curva de 93.4% y de 95.6% respectivamente para los dos modelos. Conclusiones: En la cohorte de jóvenes fue posible predecir la RI con el modelo que incluye las variables: porcentaje de grasa androide, porcentaje de grasa total, triglicéridos, testosterona total y adiponéctina. Por otro lado, con las variables clínicamente asequibles se puede predecir la RI con triglicéridos, PCR y BMI., Introduction: In 2010, there were 4 million deaths associated with obesity. Insulin resistance (IR) and metabolic syndrome (MS) are its pathophysiological bases. However, the MS diagnostic criteria have a late manifestation, so there is a subgroup of patients who, despite having IR, are not diagnosed with MS. Therefore, upon discovering IR, we propose that an early diagnosis of pathological obesity could be made. In this study, we developed an IR model in non-diabetic obese young men based on anthropometric, biochemical and hormonal characteristics. Methods: This is a cross-sectional study of non-diabetic obese men (BMI> 30 kg / m2) (n = 64) and non-obese men (BMI <25 kg / m2) (n = 72), aged 18-30 years age. They were given an oral glucose tolerance test (OGTT) and insulin and glucose levels were measured. In addition, serum triglycerides, C-reactive protein (CRP), HDL cholesterol, LDL, total cholesterol, adiponectin, leptin, free and total testosterone were analyzed. Individuals were subjected to Dual-Energy X-Ray Absorptiometry (DEXA) and anthropometric variables. With HOMA or Matsuda indexes, the IR was determined to which a logistic model was adjusted analyzing the variables measured in the study as independent. The selection of the model was done with the Akaike information criterion (AIC) and the goodness-of-fit of the model was evaluated using the ROC curve. Patients had no previous medical history or medication use. Results: Obese patients had significantly higher rates of HOMA (5.29 vs 1.55 p <0.001) and lower rates of Matsuda (1.96 vs 7.12 p <0.001), compared to healthy subjects. The variables for the best fit model of insulin resistance included: android fat percentage, total fat, triglycerides, total testosterone, and adiponectin. Additionally, a second model was adjusted without the inclusion of adiponectin, leptin and fat percentage and utilized: triglycerides, CRP and BMI. The ROC curve based on the Matsuda and HOMA index had an area under the curve of 93.4% and 95.6% respectively for the two models. Conclusions: In this cohort, it was possible to predict IR with the IR model including the variables android fat percentage, total fat percentage, triglycerides, total testosterone and adiponectin. On the other hand, with clinically feasible variables, IR can be predicted with triglycerides, CRP and BMI.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Otra)
Colaborador / Asesor:Caminos Pinzon, Jorge Eduardo
Información adicional:Especialista en Medicina Interna. Línea de Investigación: Endocrinología y nutrición básica
Palabras clave:Obesidad, Síndrome Metabólico, Adulto Joven, Diabetes mellitus tipo 2, Resistencia a la insulina, Insulin resistance, Obesity, Diabetes Mellitus, Metabolic syndrome, Young adult
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine & health
Unidad administrativa:Sede Bogotá > Facultad de Medicina > Departamento de Medicina Interna
Código ID:55515
Enviado por : Álvaro Javier Burgos Cárdenas
Enviado el día :19 Enero 2017 14:46
Ultima modificación:19 Enero 2017 14:46
Ultima modificación:19 Enero 2017 14:46
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