Metabolic syndrome and insulin resistance in obese adolescents.

OBJECTIVE: To verify the prevalence of metabolic syndrome and insulin resistance in obese adolescents and its relationship with different body composition indicators.
METHODS: A cross-sectional study comprising 79 adolescents aged ten to 18 years old. The assessed body composition indicators were: body mass index (BMI), body fat percentage, abdominal circumference, and subcutaneous fat. The metabolic syndrome was diagnosed according to the criteria proposed by Cook et al. The insulin resistance was determined by the Homeostasis Model Assessment for Insulin Resistance (HOMA-IR) index for values above 3.16. The analysis of ROC curves was used to assess the BMI and the abdominal circumference, aiming to identify the subjects with metabolic syndrome and insulin resistance. The cutoff point corresponded to the percentage above the reference value used to diagnose obesity.
RESULTS: The metabolic syndrome was diagnosed in 45.5% of the patients and insulin resistance, in 29.1%. Insulin resistance showed association with HDL-cholesterol (p=0.032) and with metabolic syndrome (p=0.006). All body composition indicators were correlated with insulin resistance (p<0.01). In relation to the cutoff point evaluation, the values of 23.5 and 36.3% above the BMI reference point allowed the identification of insulin resistance and metabolic syndrome. The best cutoff point for abdominal circumference to identify insulin resistance was 40%.
CONCLUSIONS: All body composition indicators, HDL-cholesterol and metabolic syndrome showed correlation with insulin resistance. The BMI was the most effective anthropometric indicator to identify insulin resistance.

Introduction

Recent data obtained from the Household Budget Survey (HBS) from 2008 to 2009, confirmed the sharp increase in obesity in adolescents over the last 34 years in Brazil. The prevalence increased from 0.4% (1974-1975) to 5.9% (2008-2009) in boys and from 0.7 to 4.0% in girls( ).

The concern with the occurrence of obesity is related to the development of comorbidities and complications caused by excess weight. The fat accumulation is associated with the presence of hypertension and metabolic changes, such as increased triglyceride and blood glucose levels and low HDL-cholesterol( ). Metabolic syndrome (MS) is a disorder represented by a set of risk factors for cardiovascular disease and, in children and adolescents, the initial changes of each of the factors of MS may occur in varied associations, which, even with little expression, determine an unfavorable cardiovascular profile for these young people( ).

The level of risk for cardiovascular disease in children rises with increasing obesity( ). The result is early deposition of fatty plaques in the coronary arteries of adolescents( ); and the outcome in adulthood is the high incidence of premature mortality from cardiovascular disease in individuals who were obese adolescents(5).

Insulin resistance means a reduced ability of insulin to stimulate glucose utilization. Pancreatic β-cells increase the production and secretion of insulin as a compensatory mechanism (hyperinsulinemia), while glucose tolerance remains normal( ). Insulin resistance has been identified as a problem of collective health and affects even children and adolescents.

Indicators of body composition are strongly associated with metabolic changes, and it is important to verify their relationship with components of metabolic syndrome( , ) and with insulin resistance( , , ).

The assessment of cardiovascular risk by different body composition indexes in adolescents is poorly studied, and the definition of which anthropometric measure correlates better with the components of MS and insulin resistance remains controversial. The identification of anthropometric measures that are associated to cardiovascular risk factors in adolescents may be useful for preventing cardiovascular diseases in the future. Thus, this study examined the prevalence of metabolic syndrome and insulin resistance in obese adolescents, correlating them to different indicators of body composition.

Method

Cross-sectional study with adolescents in the Child and Adolescent Obesity Outpatient Clinic at Hospital de Clínicas da Faculdade de Ciências Médicas (School of Medical Sciences), Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). All adolescents treated from April 2011 to May 2012 who presented body mass index (BMI) ≥P97 for age and sex, according to the charts of the World Health Organization( ) were invited to participate. We analyzed the clinical, laboratory, and ultrasonographic characteristics of 79 patients of both sexes, aged from 10 to 18 years, diagnosed with obesity and whose parents/guardians signed an informed consent form.

The anthropometric techniques used to measure weight and height were recommended by Lohman et al ). BMI was calculated by the Quetelet index (BMI=weight/height2). Waist circumference was measured with tape measure (Sanny(r)), at the midpoint between the last rib and the upper border of the iliac crest. The values obtained were evaluated using the data proposed by Fernández et al ), which consider risk measures of waist circumference ≥P75, according to gender and age.

The percentage of body fat was measured by dual energy X-ray absorptiometry (DXA), with Hologic(r) appliance, model Discovery QDR series n. 1005-75. The reference criterion for increased fat percentage suggested by Williams et al ) is >25% for boys and >30% for girls, being used as a cutoff point for classification.

Subcutaneous fat was measured by abdominal ultrasound, with a Toshiba(r) appliance, Model Power Vision 6000 and 7.5MHz linear transducer. All examinations were performed by the same examiner, with the patient in supine position after fasting for 12 hours. The transducer was positioned on the midline 1cm above the umbilicus, without exerting any pressure on the abdomen, in order not to underestimate the measurement. Subcutaneous fat was measured as the distance (cm) between the skin and the outer face of the fascia of the rectus abdominis muscle.

Blood pressure was evaluated with mercury sphygmomanometer (Unitec(r)), using cuff sizes appropriate to the patient's arm circumference, according to the procedures recommended by The Brazilian Society of Hypertension. Hypertension was defined from blood pressure values ≥P95 for age, sex, and height percentile.

For laboratory analysis of biochemical tests, blood samples were collected by venipuncture in the morning after fasting for 12 hours. Analysis of fasting blood glucose and lipid profile was performed by enzymatic colorimetric with reagent kit from Roche Diagnostics Lab(r). To quantitate basal insulin, we used reagent kit by Lab Siemens Healthcare Diagnostics(r) and chemiluminescence method. Diagnosis of diabetes mellitus was established in patients with fasting glucose ≥126mg/dL. We considered an abnormal lipid profile when the following values were obtained: total cholesterol ≥150mg/dL, LDL-cholesterol ≥100mg/dL, HDL-cholesterol <45mg/dL, and triglycerides ≥100mg/dL. The diagnosis of insulin resistance was determined by Homeostasis Model Assessment index for Insulin Resistance (HOMA-IR), which is the product of fasting insulin (mIU/mL) and fasting glucose (mmol/L) divided by 22.5. Insulin resistance was defined when values were above 3.16( ).

MS was diagnosed according to data from Cook et al ), considering the presence of three or more of the following criteria: triglycerides ≥100mg/dL, fasting glucose ≥110mg/dL, HDL-cholesterol ≤40mg/dL, systolic or diastolic blood pressure ≥P90 for age, sex, and height percentile, and waist circumference ≥P90 for age and sex.

Data were analyzed in the IBM Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), version 20.0. A descriptive analysis of continuous variables included the calculation of means and their respective standard deviations, whereas categorical variables had their percentages calculated. The Kolmogorov-Smirnov test was used to assess normality of distribution of variables. For variables with normal distribution, Pearson's correlation test was used and, for those who did not present normal distribution, Spearman's correlation test was used. The comparison between two independent groups was performed by Student's t test for variables that passed the normality test; for variables with n<30 or without normal distribution, we used the Mann-Whitney's test. The Kruskall-Wallis test was used to compare the distribution of variables by tertiles of the HOMA-IR. We used the Bonferroni's post-hoc test for comparison between groups.

The hypothesis of dependence between categorical variables was analyzed by chi-square or Fisher's exact test, when appropriate. Values for Odds Ratio (OR) and their respective confidence intervals of 95% (95%CI) were calculated to assess the strength of dependence between the categorical variables.

The analysis of the ROC (receiver operating characteristic curve) curves, performed with MedCalc 9.3., was used to evaluate the performance of BMI and waist circumference, identifying, among obese individuals, those with insulin resistance and metabolic syndrome. As this is a population of adolescents with cutoffs for classification of BMI and waist circumference that vary according to sex and age, we used the increased percentage of BMI and waist circumference regarding the reference value for the diagnosis of obesity (P75 for waist circumference and P97 for BMI) in determined age and sex. The areas under the ROC curves were calculated to evaluate the discriminating power of the variables (BMI to identify MS and insulin resistance, and waist circumference to identify insulin resistance). We used 95%CI. We calculated the sensitivity and specificity values for all percentages of increased BMI and waist circumference in the sample. The cutoff point with the highest sum of sensitivity and specificity was chosen to optimize the relationship between these two parameters, reflecting greater accuracy in the diagnosis. The level of significance established was less than 5% (p<0.05) for all tests.

This study was approved by the Research Ethics Committee of the School of Medical Sciences at Unicamp, in December 2010, under number 872/2010.

Results

In the present study 79 patients were evaluated, among which 39 (49.3%) were female, aged from 10 to 18 years (mean 12.8 years), treated at the Child and Adolescent Obesity Outpatient Clinic at Hospital de Clínicas da Faculdade de Ciências Médicas, Unicamp.

The percentage of body fat differed significantly between males and females being higher in girls. Insulin resistance measured by HOMA-IR, as well as serum insulin, also differed significantly; likewise, the values were higher in girls (Table 1).

Table 1

Clinical and biochemical characteristics of the analyzed adolescents, according to sex

MS was diagnosed in 36 patients (45.5%), 19 (52.8%) females and 17 (47.2%) females. The mean HOMA-IR was significantly higher in patients with SM, as well as BMI and LDL-cholesterol.

Among the analyzed patients, 23 (29.1%) presented insulin resistance, with 13 (56.5%) females and 10 (43.5%) males. The means for waist circumference, BMI, subcutaneous fat, and percentage of body fat were greater for patients with insulin resistance. Mean HDL-cholesterol was significantly lower in the patients with insulin resistance(Table 2).

Table 2

Characteristics of the subjects according to insulin resistance and metabolic syndrome

When the association test was applied, insulin resistance was significantly associated with HDL-cholesterol - that was below the amount considered appropriate by the Brazilian Society of Cardiology in 19 (82.6%) patients (p=0.032; OR=3.56; 95%CI 1.07-11.84) - and with MS (p=0.006; OR=4.11; 95%CI 1.45-11.67).

All indicators of body composition were positively correlated with insulin resistance. Regarding the components of MS, only the systolic and diastolic pressures were significantly correlated with BMI, waist circumference, and subcutaneous fat. By correlating the number of factors for MS, only BMI was significant. The lipid profile and the glucose levels were not significantly correlated with any of the indicators of body composition (Table 3).

Table 3

Correlations between anthropometric and body composition indicators with components of metabolic syndrome and insulin resistance

Table 4 shows that the distribution of the indicators of body composition showed significant differences with the progressive increase in insulin resistance. It is noteworthy that, for BMI, the differences between the tertiles were even more pronounced.

Table 4

Distribution of components of metabolic syndrome and indicators of body composition according to tertiles of insulin resistance in subjects evaluated

In the evaluation of cutoffs, the percentage values of 23.5 and 36.3 above the reference value of BMI enabled the identification of insulin resistance and MS, respectively, as they reached the largest sum between the values of sensitivity and specificity. The best cutoff point for waist circumference to identify insulin resistance was 40% higher than P75.

The sensitivity and specificity obtained for the cutoff points of BMI and waist circumference, using as an outcome the presence of metabolic syndrome and insulin resistance, are shown in Figure 1.

Figure 1

Area under the curve, cutoff, sensitivity and specificity for anthropometric indicators in the identification of insulin resistance and metabolic syndrome

Discussion

There was a high percentage of MS in the studied population (45.5%). Published data reported prevalence rates of MS among 28.7 and 44% in obese adolescents( , - ). Possibly, the high frequency found in this study results from the sample coming from a University service that treats the most severe cases of obesity. The diversity of prevalence rates can be explained by the fact that there is no universal criterion available to diagnose metabolic syndrome in children and adolescents regarding its components and cutoff points( , , ). Chen and Berenson( ) highlighted the limited criteria to characterize MS in children and adolescents and reinforced the importance of a universal definition. However, it remains worrisome that almost 50% of patients, still quite young (mean age 12.8 years), are referred to the Obesity Clinic with a number of associated comorbidities.

Studies sought to determine the features associated with MS in different age groups. In the present study, there was a higher correlation coefficient between the number of factors for MS and BMI, when compared to other measures of body composition( ). The presence of risk factors for MS seems to be more frequent in obese children compared to those with normal weight or overweight, demonstrating that increased values of BMI increase the occurrence of other risk factors for MS( , ).

Insulin resistance as assessed by HOMA-IR was observed in 29.1% of the population studied. Higher prevalences were published by other authors( , ). This variation in the prevalence of insulin resistance in the studies can be explained by the lack of a reference cutoff point to rate the results of the patients( , ).

It was observed an association between insulin resistance and decreased HDL-cholesterol in the present study. This relationship was also noted by other authors in adolescents( ). This finding agrees with the hypothesis that the production of HDL-cholesterol is linked to the degradation of LDL-cholesterol particles, which are impaired by insulin resistance( ).

Insulin resistance was significantly correlated with all indicators of body composition and is consistent with other studies( , , ). When adolescences were grouped into tertiles, according to the HOMA-IR to check if the indicators of body composition increase according to insulin resistance, it was observed that all indicators of body composition (BMI, body fat percentage, waist circumference, and subcutaneous fat) raised their means as the values of HOMA- IR increased.

For Sinaiko et al ), insulin resistance correlates significantly with body fat. We found similar data in a study conducted in the United States, in which obese, overweight, and normal weight children and adolescents were evaluated, noting that the values of insulin resistance differed according to the degree of obesity, which shows that the interaction of the factors obesity duration and amount of body fat can be the cause of an increased insulin resistance( ).

Among girls, the mean percentage of body fat and insulin resistance were significantly higher( ). The difference in body fat distribution between the sexes may explain this increase in the percentage of body fat in girls, as there is a redistribution of fat from the extremities to the trunk. This distribution differs between the sexes, because these changes are associated with the levels of estrogen and testosterone. The increase in the percentage of body fat in girls may be associated with the significantly higher means of insulin resistance.

Given their peculiarities, prepubertal children have been studied separately from those already in puberty, in which the effects of hormonal changes are already present, possibly contributing to the exacerbation of insulin resistance( ). In this regard, it is known that insulin and HOMA-IR increase with the progress of puberty. There is evidence that insulin resistance varies according to pubertal development: it increases significantly between Tanner stages 1 and 2, remains stable in stages 2, 3, and 4, and drops significantly in stage 5( ). In the present study, there were no differences in HOMA- IR regarding age group in the groups with and without insulin resistance. This resistance, physiologically induced by puberty, should not be interpreted as a bias in the estimated frequency of its presence. The fact that puberty may have an effect on the prevalence of insulin resistance can be viewed as a major factor in the development of adiposity and in the metabolic complications that can be generated( ).

As for the association of MS with insulin resistance, it was observed that in the presence of MS, patients presented a 4.1-fold increased chance of developing insulin resistance. The mean insulin resistance also differed positively when patients with and without MS were compared. Thus, it was demonstrated that the prevalence of risk factors for MS rises with the increase of insulin resistance. In other studies with humans, there was also association between insulin resistance and MS( , ).

When MS components were correlated with indicators of body composition, it was found that systolic and diastolic blood pressures were positively correlated with BMI( , , ), waist circumference( , ), and subcutaneous fat. Casonatto et al ) observed that adolescents from 10 to 13 years with high waist circumference had mean values of blood pressure significantly higher than those with normal waist circumference, concluding that abdominal obesity is associated with increased blood pressure in adolescents.

In the present study, there was no positive correlation between indicators of body composition with HDL-cholesterol, triglycerides, and fasting glucose. These data seem controversial when compared to other studies. Similarly, Weiss et alfound no correlation between BMI and triglycerides, unlike Nasreddine et al ), who observed a positive correlation of BMI and waist circumference with HDL-cholesterol and triglycerides, but found no correlation between BMI and waist circumference with fasting glucose either.

Anthropometric variables, BMI, and waist circumference were significant predictors of insulin resistance, and BMI presented predictive power for MS. However, BMI appears to be more effective in predicting insulin resistance when compared to waist circumference. It is believed that the use of anthropometric indexes is relevant when it has advantages, such as speed of execution and no need of additional tests.

The cutoff points found in the studied group are applicable only to obese adolescents. Due to the increasing prevalence of childhood obesity, which results in increased morbidity and mortality from cardiovascular disease in adulthood, the establishment of a cutoff point for BMI and waist circumference to identify insulin resistance and MS can be useful to identify children at increased cardiovascular risk.

A possible limitation of this study relates to the use of the measure of subcutaneous fat, because there are no studies in the literature involving obese adolescents and comparing insulin resistance and components of MS with subcutaneous fat, since the measurement of visceral fat is more commonly used due to its higher correlation with cardiovascular diseases.

We conclude that the prevalence of metabolic syndrome and insulin resistance in obese adolescents is high. Indicators of body composition (BMI, body fat percentage, waist circumference, and subcutaneous fat) were positively correlated with insulin resistance, but only BMI was correlated with components of MS. Insulin resistance was significantly associated with HDL-cholesterol and with MS, and the BMI was the most effective anthropometric indicator in identifying insulin resistance.

Introdução

Dados recentes, obtidos da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF) 2008-2009, confirmam o crescimento acelerado da obesidade em adolescentes ao longo dos últimos 34 anos no país. A prevalência passou de 0,4% (1974-1975) para 5,9% (2008-2009) nos meninos e de 0,7 para 4,0% nas meninas( ).

A preocupação com a ocorrência da obesidade relaciona-se ao desenvolvimento das comorbidades e complicações geradas pelo excesso de peso. O acúmulo de gordura associa-se à presença de hipertensão arterial e de alterações metabólicas, como o aumento de triglicérides e da glicemia e a redução do HDL-colesterol( ). A síndrome metabólica (SM) constitui um transtorno representado por um conjunto de fatores de risco para doenças cardiovasculares e, em crianças e adolescentes, as alterações iniciais de cada um dos fatores da SM podem ocorrer em associações variadas, que, mesmo com pequena expressão, determinam um perfil cardiovascular desfavorável para esses jovens( ).

O nível de risco cardiovascular em crianças eleva-se com o aumento da obesidade( ). O resultado é a deposição precoce de placas de gordura nas artérias coronárias dos adolescentes( ); o desfecho na vida adulta é a elevada incidência de mortalidade prematura por causa cardiovascular em indivíduos que eram obesos quando adolescentes( ).

A resistência à insulina significa a diminuição na capacidade da insulina de estimular a utilização da glicose. As células β-pancreáticas aumentam a produção e a secreção de insulina como mecanismo compensatório (hiperinsulinemia), enquanto a tolerância à glicose permanece normal( ). A resistência à insulina tem sido apontada como um problema de Saúde Coletiva e acomete inclusive crianças e adolescentes.

Os indicadores de composição corporal apresentam forte associação com as alterações metabólicas, sendo importante verificar sua relação com os componentes da SM( , ) e com a resistência à insulina( , , ).

A avaliação de risco cardiovascular por meio de diferentes índices de composição corporal é pouco estudada em adolescentes e a definição de qual medida antropométrica se correlaciona melhor com os componentes da SM e com a resistência à insulina ainda é controversa. A identificação de medidas antropométricas que se associem aos fatores de risco cardiovascular em adolescentes pode ser de grande utilidade para prevenir as doenças cardiovasculares no futuro. Dessa forma, este estudo verificou a prevalência da SM e da resistência à insulina em adolescentes obesos, correlacionando-as aos diferentes indicadores de composição corporal.

Método

Estudo do tipo transversal com adolescentes atendidos no Ambulatório de Obesidade na Criança e no Adolescente do Hospital de Clínicas da Faculdade de Ciências Médicas da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Todos os adolescentes atendidos de abril de 2011 a maio de 2012 que apresentaram índice de massa corpórea (IMC) ≥Percentil (P)97 para idade e sexo, segundo os gráficos da Organização Mundial da Saúde( ), foram convidados a participar da pesquisa. Analisaramse as características clínicas, laboratoriais e ultrassonográficas de 79 pacientes de ambos os sexos, com idades de dez a 18 anos, com diagnóstico de obesidade e cujos responsáveis assinaram o termo de consentimento livre e esclarecido.

As técnicas antropométricas utilizadas para aferir o peso e a altura foram as recomendadas por Lohman et al ). O IMC foi calculado pelo índice de Quetelet (IMC=peso/estatura2). Mediu-se a circunferência abdominal em centímetros, com fita métrica (Sanny(r)), no ponto médio entre a última costela e a borda superior da crista ilíaca. Avaliaram-se os valores obtidos segundo os dados propostos por Fernández et al ), que consideram de risco as medidas da circunferência abdominal ≥P75, segundo sexo e idade.

A porcentagem de gordura corporal foi mensurada pela absorciometria por dupla emissão de raios X (DXA), com aparelho da Hologic(r), modelo Discovery QDR series nº 1005-75. O critério de referência do percentual de gordura aumentada sugerido por Williams et al ) é >25% para os meninos e >30% para as meninas, sendo utilizado como ponto de corte para classificação.

Mensurou-se a gordura subcutânea por ultrassonografia abdominal, com aparelho Toshiba(r), modelo Power Vision 6000 e transdutor linear de 7,5MHz. Todos os exames foram realizados pelo mesmo examinador, estando o paciente em posição supina após jejum de 12 horas. Posicionou-se o transdutor na linha média a 1cm acima da cicatriz umbilical, sem exercer nenhuma pressão sobre o abdome, a fim de não subestimar a aferição. A gordura subcutânea foi medida como a distância (cm) entre a pele e a face externa da fáscia dos músculos retoabdominais.

Avaliou-se a pressão arterial com esfigmomanômetro de coluna de mercúrio (Unitec(r)), usando-se manguitos de tamanhos adequados à circunferência do braço do paciente, segundo os procedimentos preconizados pela Sociedade Brasileira de Hipertensão. A hipertensão arterial foi definida a partir de valores de pressão arterial ≥P95 para idade, sexo e percentil de estatura.

Para análise laboratorial dos exames bioquímicos, coletaram-se as amostras de sangue por punção venosa periférica pela manhã, após jejum de 12 horas. A análise da glicemia de jejum e do perfil lipídico foi realizada por método enzimático colorimétrico com kit de reagentes do Laboratório Roche Diagnostics(r). Para dosar a insulina basal, utilizaram-se kit de regentes do Laboratório Siemens Healthcare Diagnostics(r) e método de quimioluminescência. Estabeleceu-se diagnóstico de diabetes melito nos pacientes com glicemia de jejum ≥126mg/dL. Considerou-se perfil lipídico alterado quando os seguintes valores foram obtidos: colesterol total ≥150mg/dL, LDL-colesterol ≥100mg/dL, HDL-colesterol <45mg/dL e triglicérides ≥100mg/dL. Determinou-se o diagnóstico de resistência à insulina pelo índice de Homeostasis Model Assessment for Insulin Resistance (HOMA-IR), que é o produto da insulina de jejum (mUI/mL) e da glicemia de jejum (mmol/L) dividido por 22,5. Definiu-se a resistência à insulina quando os valores situavam-se acima de 3,16( ).

A SM foi diagnosticada segundo dados de Cook et al ), considerando-se a presença de três ou mais dos seguintes critérios: triglicérides ≥100mg/dL, glicemia de jejum ≥110mg/dL, HDL-colesterol ≤40mg/dL, pressão arterial sistólica e/ou diastólica ≥P90 para idade, sexo e percentil de altura e circunferência abdominal ≥P90 para idade e sexo.

Analisaram-se os dados no software IBM Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), versão 20.0. A análise descritiva das variáveis contínuas compreendeu o cálculo das médias e de seus respectivos desvios-padrão, ao passo que, para as variáveis categóricas, calcularam-se os seus valores percentuais. Utilizou-se o teste de Kolmogorov-Smirnov para avaliar a normalidade da distribuição das variáveis estudadas. Para as variáveis que apresentaram distribuição normal, aplicou-se o teste de correlação de Pearson e, para as que não apresentaram distribuição normal, usou-se o teste de correlação de Spearman. A comparação entre dois grupos independentes foi realizada pelo teste t de Student para as variáveis que passaram no teste de normalidade; para as variáveis com n<30 ou sem distribuição normal, optou-se pelo teste de Mann-Whitney. O teste de Kruskall-Wallis foi utilizado para comparar a distribuição das variáveis segundo tercis do índice HOMA-IR. Empregou-se o teste post-hoc de Bonferroni para a comparação entre os grupos.

Avaliou-se a hipótese de dependência entre as variáveis categóricas pelos testes do qui-quadrado ou exato de Fisher, quando apropriado. Os valores de Odds Ratio (OR) e de seus respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%) foram calculados para avaliar a força da dependência entre as variáveis categóricas.

A análise de curvas ROC (receiver operating characteristic curve), realizada no programa MedCalc 9.3., foi utilizada para avaliar o desempenho do IMC e da circunferência abdominal, identificando-se, dentre os indivíduos obesos, aqueles com resistência à insulina e SM. Como se trata de uma população de adolescentes, com pontos de corte para classificação do IMC e circunferência abdominal variáveis de acordo com o sexo e a idade, utilizou-se, na análise, o incremento percentual dos valores de IMC e de circunferência abdominal quanto ao valor de referência para diagnóstico da obesidade (P75 para circunferência abdominal e P97 para IMC) em determinado sexo e idade. As áreas abaixo das curvas ROC foram calculadas a fim de avaliar o poder discriminante das variáveis estudadas (IMC, para identificar SM e resistência à insulina, e circunferência abdominal, para identificar resistência à insulina). Utilizou-se o IC95%. Calcularam-se os valores de sensibilidade e especificidade para todos os percentuais de incremento do IMC e da circunferência abdominal presentes na amostra. O ponto de corte com maior soma entre sensibilidade e especificidade foi escolhido por otimizar a relação entre esses dois parâmetros, refletindo maior acurácia no diagnóstico. O nível de significância adotado como base para decisão foi inferior a 5% (p<0,05) para todos os testes.

O presente estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Faculdade de Ciências Médicas da Unicamp, em dezembro de 2010.

Resultados

Avaliaram-se 79 pacientes, sendo 39 (49,3%) do sexo feminino, com idades de dez a 18 anos (média de 12,8 anos).

A porcentagem de gordura corporal diferiu significativamente entre o sexo masculino e o feminino, sendo mais elevada nas meninas. A resistência à insulina mensurada pelo HOMA-IR, assim como o nível sérico da insulina, também diferiram significativamente; da mesma forma, os valores foram maiores nas meninas (Tabela 1).

Tabela 1

Características clínicas e bioquímicas dos adolescentes analisados, de acordo com o sexo

A SM foi diagnosticada em 36 pacientes (45,5%), sendo 19 (52,8%) no sexo feminino e 17 (47,2%) no masculino. A média do índice de HOMA-IR foi significantemente maior em pacientes com SM, assim como o IMC e o LDL-colesterol.

Dos pacientes avaliados, 23 (29,1%) apresentaram resistência à insulina, sendo 13 (56,5%) no sexo feminino e dez (43,5%) no masculino. As médias de circunferência abdominal, IMC, gordura subcutânea e porcentagem de gordura corporal foram maiores para os pacientes que apresentaram resistência à insulina. A média do HDL-colesterol foi significativamente mais baixa nos pacientes com resistência à insulina (Tabela 2).

Tabela 2

Caracterização dos indivíduos avaliados segundo a resistência à insulina e a síndrome metabólica

Quando aplicado o teste de associação, a resistência à insulina apresentou associação significativa com o HDLcolesterol - que esteve abaixo do valor considerado adequado pela Sociedade Brasileira de Cardiologia em 19 (82,6%) pacientes (p=0,032; OR=3,56; IC95% 1,07-11,84) - e com a SM (p=0,006; OR=4,11; IC95% 1,45-11,67).

Todos os indicadores de composição corporal apresentaram correlação positiva com a resistência à insulina. Quanto aos componentes da SM, apenas as pressões arteriais sistólica e diastólica apresentaram correlação significativa com IMC, circunferência abdominal e gordura subcutânea. Ao correlacionar o número de fatores para a SM, apenas o IMC mostrou-se significante. O perfil lipídico e a glicemia não se correlacionaram significativamente com nenhum dos indicadores de composição corporal (Tabela 3).

Tabela 3

Correlações entre os indicadores antropométricos e de composição corporal com os componentes da síndrome metabólica e da resistência à insulina

Na Tabela 4, observa-se que a distribuição dos indicadores de composição corporal apresentou diferenças significantes com o aumento progressivo da resistência à insulina. Ressalta-se que, para o IMC, as diferenças entre os tercis foram ainda mais acentuadas.

Tabela 4

Distribuição dos componentes da síndrome metabólica e indicadores de composição corporal segundo tercis de resistência à insulina nos indivíduos avaliados

Na avaliação dos pontos de corte, os valores percentuais de 23,5 e 36,3 acima do valor de referência do IMC possibilitaram identificar a resistência à insulina e a SM, respectivamente, pois alcançaram a maior soma entre os valores de sensibilidade e de especificidade. O melhor ponto de corte da circunferência abdominal para identificar a resistência à insulina foi de 40% acima do P75.

A sensibilidade e a especificidade obtidas para os pontos de corte de IMC e de circunferência abdominal estudados, tomando-se como desfecho a presença de SM e de resistência à insulina, estão representadas na Figura 1.

Figura 1

Área abaixo da curva ROC, ponto de corte, sensibilidade e especificidade para os indicadores antropométricos na identificação da resistência à insulina e da síndrome metabólica

Discussão

Encontrou-se alto percentual de SM na população estudada (45,5%). Dados publicados na literatura relatam taxas de prevalência da SM entre 28,7 e 44% em adolescentes obesos( , - ). Possivelmente, essa alta frequência encontrada no presente estudo decorra da casuística proveniente de serviço universitário que atende os casos mais graves de obesidade. A diversidade de prevalências pode ser explicada pelo fato de não existir um critério universal disponível para diagnosticar SM em crianças e adolescentes quanto aos seus componentes e pontos de corte( , , ). Chen e Berenson( ) ressaltaram a limitação dos critérios para caracterizar a SM em crianças e adolescentes e reforçaram a importância de uma definição universal. Entretanto, não deixa de ser preocupante o fato de quase 50% dos pacientes, ainda bastante jovens (média de idade de 12,8 anos), serem encaminhados para o ambulatório de obesidade com uma série de comorbidades associadas.

Estudos buscaram detectar as características associadas à SM em diferentes faixas etárias. Na presente pesquisa, houve maior coeficiente de correlação entre o número de fatores para a SM e o IMC, quando comparado às outras medidas de composição corporal( ). A presença de fatores de risco da SM parece ser mais frequente em crianças obesas, quando comparadas àquelas com sobrepeso ou eutróficas, demonstrando que valores maiores de IMC aumentam a ocorrência de outros fatores de risco para a SM( , ).

A resistência à insulina, avaliada pelo índice de HOMAIR, foi observada em 29,1% na população estudada. Prevalências maiores foram publicadas por outros autores( , ). Essa variação da prevalência de resistência à insulina nos estudos pode ser explicada pela falta de um ponto de corte estabelecido como referência para classificar os resultados dos pacientes( , ).

Observou-se associação entre resistência à insulina e diminuição do HDL-colesterol no presente estudo. Essa relação também foi notada em adolescentes por outros autores( ). Tal achado concorda com a hipótese de que a produção de HDL-colesterol está ligada à degradação de partículas de LDL-colesterol, que é diminuída pela resistência à insulina( ).

A resistência à insulina apresentou correlação significativa com todos os indicadores de composição corporal e está de acordo com outros trabalhos( , , ). Quando os adolescentes foram agrupados em tercis, de acordo com o índice de HOMA-IR para verificar se os indicadores de composição corporal aumentam conforme a resistência à insulina, observou-se que todos os indicadores de composição corporal (IMC, porcentagem de gordura corporal, circunferência abdominal e gordura subcutânea) aumentaram suas médias à medida que os valores do índice de HOMA-IR se elevaram.

Para Sinaiko et al ), a resistência à insulina apresenta associação significativa com a gordura corporal. Encontraramse dados semelhantes em um estudo realizado nos Estados Unidos, no qual se avaliaram crianças e adolescentes obesos, com sobrepeso e eutróficos, observando-se que os valores de resistência à insulina encontrados diferem de acordo com o grau de obesidade, o que mostra que a interação dos fatores tempo de obesidade e quantidade de gordura corporal pode ser a causa de uma maior resistência à insulina( ).

Entre as meninas, as médias da porcentagem de gordura corporal e resistência à insulina foram significativamente maiores( ). A diferença na distribuição da gordura corporal entre os sexos pode explicar esse aumento na porcentagem da gordura corporal nas meninas, pois ocorre uma redistribuição da gordura das extremidades para o tronco. Tal distribuição difere entre os sexos, pois essas modificações associam-se aos níveis de estrogênio e de testosterona. O aumento na porcentagem de gordura corporal nas meninas pode se associar às médias significativamente mais elevadas de resistência à insulina.

Diante das suas peculiaridades, as crianças pré-púberes têm sido estudadas separadamente daquelas já em puberdade, nas quais os efeitos das mudanças hormonais já se fazem presentes, possivelmente contribuindo para a exacerbação da resistência à insulina( ). A esse respeito, sabe-se que a insulina e o índice de HOMA-IR aumentam com a evolução da puberdade. Há evidências de que a resistência insulínica varia de acordo com o estágio puberal: aumenta significativamente entre os estágios 1 e 2 de Tanner, permanece estável nos estágios 2, 3 e 4 e cai significativamente no estágio 5( ). No presente estudo, não houve diferenças no índice de HOMA-IR quanto à faixa etária no grupo com e sem resistência à insulina. Essa resistência, fisiologicamente induzida pela puberdade, não deve ser interpretada como um viés na frequência estimada da sua presença. O fato de que a puberdade possa ter um efeito sobre a prevalência de resistência à insulina pode ser visto como um fator importante no desenvolvimento da adiposidade e nas complicações metabólicas que possam ser geradas( ).

Quanto à associação da SM com a resistência à insulina, observou-se que, na presença da SM, os pacientes apresentavam chance 4,1 vezes maior de desenvolver resistência à insulina. A média de resistência à insulina também diferiu de forma positiva quando se compararam pacientes com e sem SM. Assim, demonstrou-se que a prevalência de fatores de risco para a SM eleva-se juntamente com o aumento da resistência à insulina. Em outros estudos com humanos, também houve associação entre a resistência à insulina e a SM( , ).

Ao se correlacionarem os componentes da SM com os indicadores de composição corporal, verificou-se que as pressões arteriais sistólica e diastólica apresentaram correlação positiva com IMC( , , ), circunferência abdominal(9,10) e gordura subcutânea. Casonatto et al ) observaram que adolescentes de dez a 13 anos com circunferência abdominal elevada apresentavam valores médios de pressão arterial significativamente maiores do que aqueles com circunferência abdominal normal, concluindo que a obesidade abdominal associa-se ao aumento da pressão arterial em adolescentes.

No presente estudo, não se observou correlação positiva entre os indicadores de composição corporal com HDL-colesterol, triglicérides e glicemia de jejum. Esses dados parecem controversos quando comparados a outros estudos. Weiss et al ) também não encontraram correlação entre IMC e triglicérides, diferentemente de Nasreddine et al ), que observaram correlação positiva do IMC e da circunferência abdominal com o HDL-colesterol e os triglicérides, mas também não encontraram correlação do IMC e da circunferência abdominal com a glicemia de jejum.

As variáveis antropométricas, o IMC e a circunferência abdominal, mostraram-se preditoras da resistência à insulina, assim como o IMC apresentou poder preditivo para a SM. Contudo, o IMC parece ser mais eficaz na predição da resistência à insulina quando comparado à circunferência abdominal. Acredita-se que o uso de índices antropométricos é pertinente quando existem vantagens como a rapidez na execução e a não utilização de exames adicionais.

Os pontos de corte encontrados no grupo estudado são aplicáveis apenas em adolescentes obesos. Em razão do aumento da prevalência da obesidade infantil, o que implica em aumento de morbimortalidade por doença cardiovascular na idade adulta, o estabelecimento de um ponto de corte para IMC e circunferência abdominal que identifique a resistência à insulina e a SM pode ser bastante útil para identificar crianças em maior risco cardiovascular.

Uma possível limitação do estudo refere-se à utilização da medida da gordura subcutânea, pelo fato de não haver na literatura estudos envolvendo adolescentes obesos e comparando a resistência à insulina e os componentes da SM com a gordura subcutânea, uma vez que a medida da gordura visceral é mais utilizada por apresentar maior correlação com as doenças cardiovasculares.

Conclui-se que a prevalência de SM e de resistência à insulina é alta em adolescentes obesos. Os indicadores de composição corporal (IMC, porcentagem de gordura corporal, circunferência abdominal e gordura subcutânea) apresentaram correlação positiva com a resistência à insulina, mas apenas o IMC correlacionou-se com os componentes da SM. A resistência à insulina apresentou associação significativa com o HDL-colesterol e com a SM e o IMC mostrou-se o indicador antropométrico mais efetivo na identificação da resistência à insulina.