Neck circumference as a new anthropometric indicator for prediction of insulin resistance and components of metabolic syndrome in adolescents: Brazilian Metabolic Syndrome Study.

OBJECTIVE: To evaluate the correlation between neck circumference and insulin resistance and components of metabolic syndrome in adolescents with different adiposity levels and pubertal stages, as well as to determine the usefulness of neck circumference to predict insulin resistance in adolescents.
METHODS: Cross-sectional study with 388 adolescents of both genders from ten to 19 years old. The adolescents underwent anthropometric and body composition assessment, including neck and waist circumferences, and biochemical evaluation. The pubertal stage was obtained by self-assessment, and the blood pressure, by auscultation. Insulin resistance was evaluated by the Homeostasis Model Assessment-Insulin Resistance. The correlation between two variables was evaluated by partial correlation coefficient adjusted for the percentage of body fat and pubertal stage. The performance of neck circumference to identify insulin resistance was tested by Receiver Operating Characteristic Curve.
RESULTS: After the adjustment for percentage body fat and pubertal stage, neck circumference correlated with waist circumference, blood pressure, triglycerides and markers of insulin resistance in both genders.
CONCLUSIONS: The results showed that the neck circumference is a useful tool for the detection of insulin resistance and changes in the indicators of metabolic syndrome in adolescents. The easiness of application and low cost of this measure may allow its use in Public Health services.

Introduction

Body composition and body fat distribution are associated with complications such as insulin resistance (IR), dyslipidemia, diabetes mellitus type 2, and cardiovascular diseases (CVD) in adults, children, and adolescents( 1 , 2 ). Imaging studies - computed tomography, magnetic resonance and dual energy X-ray absorptiometry (DEXA) - are the gold standard tools for evaluating body adiposity, but they are not applicable in all situations and have a high cost. In epidemiological studies and in clinical practice, anthropometric measurements such as body mass index (BMI), waist circumference (WC), and neck circumference (NC) are valued for being quicker, non-invasive, more accesible, and cheaper than imaging studies, making them easier to apply( 3 ).

Having international reference standards, BMI is currently the most common measurement for the diagnosis of overweight and obesity in children and adolescents. However, it cannot always assess people's individual risks of endocrine and metabolic complications, since it does not evaluate body fat distribution( 3 ). WC has been used in the diagnosis of metabolic syndrome (MS), as a predictor of IR, and in the assessment of risk factors for CVD in adolescents( 4 ). However, there are limitations for this age group, such as the lack of a standard method of measurement( 5 - 7 ); lack of an international standard due to ethnic variation; lack of a cutoff point for cardiovascular and metabolic risks; and practical obstacles, such as the need to undress, particularly during winter. This may also have a psychological effect on this age group( 8 ).

Studies involving adults have suggested using NC as an alternative to WC, since NC is a simpler and more practical anthropometric indicator, not affected by postprandial abdominal distension or by respiratory movements. According to these studies, this measurement provides consistent results for excess subcutaneous fat in the upper body( 8 - 10 ). An increase in NC, as well as visceral fat, is associated with cardiometabolic risks( 10 ). Studies with adults also found a positive correlation of NC with IR, components of MS, and cardiovascular risk factors( 8 - 10 ). Studies that evaluate NC in adolescents are rare.

Therefore, considering that NC can be easily obtained in epidemiological studies and in clinical practice and that early identification of metabolic alterations helps prevent diseases, this study aimed to: 1) evaluate the correlation of NC with IR and components of MS in adolescents with different body fat levels and at different puberty stages; and 2) identify whether NC may be a predictor of IR in this age range.

Method

This cross-sectional study is based on a larger study named Brazilian Metabolic Syndrome Study (BRAMS), which evaluates clinical, anthropometric, metabolic, and hormonal aspects of insulin resistance syndrome in children and adolescents.

Three hundred and eighty-eight adolescents of both sexes, between ten and 19 years old, were evaluated. A convenience sampling strategy was used. The sample comprised adolescents treated at an outpatient clinic for obese children and adolescents in the Hospital de Clínicas da Universidade Estadual de Campinas, at primary health care units, adolescents from public schools, and adolescents from institutions who offer socio-educational programs for this age range. The study included overweight, obese, and normal weight subjects, according to criteria from the Centers for Disease Control and Prevention (CDC)( 11 ). Exclusion criteria were: cervical lymph nodes or deformities, goitre, late neuropsychological and motor development, congenital syndromes, hepatopathy, nephropathy, metabolic disorders (such as type 1 diabetes, hypothyroidism, and hyperthyroidism) and use of systemic corticosteroids.

Weight and height were measured according to the techniques proposed by Gordon et al( 12 ). From these measurements, the z score for body mass index-for-age (BMIz) was determined. WC was measured with a measuring tape at the midpoint between the iliac crest and the last rib( 13 ). NC was measured at the midpoint of the neck( 9 ). Body fat percentage (BF%) was assessed by tetrapolar bioelectrical impedance( 14 , 15 ) using the BIA 310 Bioimpedance Analyzer device, as proposed by Lukaski et al( 14 ). Blood pressure was measured by the auscultatory method using a mercury column sphygmomanometer, as recommended by the Brazilian Society of Cardiology( 16 ). Sexual maturation was self-assessed following the criteria suggested by Tanner( 17 ). For the classification between prepubertal (1-2) and pubertal (3-5), we considered breasts in females and external genitalia in males.

For biochemical evaluation, blood samples were collected after an overnight 12-hour fast. Plasma glucose, total cholesterol (TC), HDL, triglycerides (TG), and gamma-glutamyl transferase (GGT) were determined using the enzymatic colorimetric method, and the LDL-cholesterol fraction was calculated with the Friedewald equation( 18 ). Plasma uric acid was measured by the uricase method; glycated hemoglobin (HbA1C), by high-performance liquid chromatography (HPLC); serum concentrations of aspartate aminotransferase (AST) and alanine aminotransferase (ALT), by the UV-kinetic method; and plasma insulin, by chemiluminescence. IR was assessed by the Homeostasis Model Assessment-Insulin Resistance (HOMA1-IR) index, calculated with the HOMA1-IR = fasting insulin (mU/L) x fasting glycemia (mmol/L)/22.5 equation( 19 ). The cutoff point for the HOMA1-IR index was set at the 75th percentile of the evaluated sample, which was stratified by sex and puberty stage, with HOMA1-IR ≥3.87 and HOMA1-IR ≥4.19 for prepubertal and pubertal females, respectively; and HOMA1-IR ≥3.85 and HOMA1-IR ≥3.77 for prepubertal and pubertal males, respectively.

Data were analyzed using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 16.0 software and the MedCalc 9.3.0.0 software. Significance level was set at 5% (p<0.05). To characterize the sample, we used descriptive statistics (mean and standard deviation or median and semi-interquartile range). The Kolmogorov-Smirnov test was used to determine the distribution of variables. To check for differences between prepubertal and pubertal males and females, we used either Student's t test or the Mann-Whitney test. The correlations between two variables were evaluated by the partial correlation coefficient adjusted for BF% and puberty stage. Qualitatively, correlations were classified as: 0-0.3 - weak; 0.3-0.6 - moderate; 0.6-0.9 - strong; and 0.9-1 - very strong. ROC (Receiver Operating Characteristic) curves were constructed and the areas under the curve (AUC) were calculated with a 95% confidence interval (IC). The sensitivity and specificity of NC and its positive and negative predictive values were calculated for each cutoff point in the sample.

This study was approved by the Unicamp Research Ethics Committee, under decision n. 900/2010, and the children's parents or guardians signed an informed consent form.

Results

Of the 388 adolescents, 56.4% (n=219) were female. Regarding nutritional status, 51.9% of prepubertal females (n=50) had normal weight, 3.7% were overweight, and 44.4% were obese. Among pubertal females (n=169), 49.4% had normal weight, 22.1% were overweight, and 28.5% were obese. Of the 59 prepubertal males, 41.5% had normal weight, 13.8% were overweight, and 44.6% were obese, while 46.6% of pubertal males (n=110) had normal weight, 19.5% were overweight, and 33.9% were obese.

The adolescents' characteristics regarding age, anthropometry, body composition, blood pressure, and biochemistry are shown in Table 1. In females, mean NC and median systolic blood pressure (SBP) were significantly higher in pubertals than in prepubertals. Mean HbA1C and median AST and ALT were also different, with higher values for prepubertal females. The other variables did not differ between the groups. In males, mean NC and plasma uric acid, as well as median SBP and diastolic blood pressure (DBP), differed between prepubertals and pubertals, with higher values for the latter group. Mean BF%, glycemia, TC, LDL, and median HbA1C and AST were higher in prepubertal males, with a statistically significant difference. The other variables did not differ between the groups.

Table 1

Adolescents' profiles according to age, anthropometry, body composition, blood pressure, and biochemistry

Correlations between NC, IR, and components of metabolic syndrome (SM) are presented in Table 2. NC showed a good correlation with obesity markers BMIz and WC in both sexes and puberty stages. Regarding markers of metabolic syndrome, NC showed a positive correlation with SBP, DBP, TG, plasma uric acid, GGT, and ALT and a negative correlation with HDL-cholesterol in pubertal females. A positive linear correlation was found between NC, SBP, DBP, plasma uric acid, and GGT in prepubertal males, while NC showed a positive linear correlation with SBP, DBP, LDL, TG, plasma uric acid, and GGT and a negative correlation with HDL in pubertal males. Regarding markers of IR, NC was positively correlated with insulin and HOMA1-IR in pubertal and prepubertal females. In males, there was a positive correlation only in the pubertal group. After being adjusted for BF% and puberty stage, NC showed a positive correlation with BMIz, WC, SBP, DBP, insulin, HOMA1-IR, TG, plasma uric acid, and GGT in both sexes, as well as a negative correlation with HDL. In males, NC was negatively correlated with HbA1C. In females, NC was correlated with ALT.

Table 2

Correlation between neck circumference (in cm), insulin resistance, and components of metabolic syndrome

The areas under the ROC curve for NC as a predictor of IR in male and female pubertal and prepubertal adolescents can be seen in Figures 1 and 2, respectively. The AUCs were statistically significant (p<0.05). NC showed a bigger AUC for IR in prepubertal females (Figure 1A) when compared to the pubertal ones (Figure 1B). In males, NC showed a bigger AUC for IR in the pubertal group (Figure 2B) than in the prepubertal group (Figure 2A). The different cutoff points for NC and their respective sensitivities, specificities, and positive and negative predictive values are shown in Table 3. To identify IR in pubertal and prepubertal females, the cutoff points for NC were >34.1cm and >32.0cm, respectively. In males, the values were >30.3cm for prepubertal and >34.8cm for pubertal adolescents.

Figure 1

ROC curve for neck circumference in the assessment of insulin resistance in female prepubertal (A) and pubertal (B) adolescents

Figure 2

ROC curve for neck circumference in the assessment of insulin resistance in male prepubertal (A) and pubertal (B) adolescents

Table 3

Cutoff points, sensitivities, specificities, and positive and negative predictive values of neck circumference for IR screening in adolescents

Discussion

NC may be considered during nutritional assessment and is suggested as a substitute marker of obesity in children and adolescents in various studies( 20 - 22 ). This article demonstrated a significant correlation between CP and markers of obesity (BMIz and WC) in pubertal and prepubertal adolescents of both sexes. The results remained significant after the adjustment for BF% and puberty stage, which suggests NC is also a good indicator of excess body fat in Brazilian adolescents.

Guo et al( 23 ) and Kurtoglu et al( 24 ) observed a correlation between NC and anthropometric indicators of obesity. Guo et al( 23 ) evaluated 6,802 Chinese children and adolescents between five and 18 years old, dividing them into BMI categories, and found a significant correlation between NC and WC. Despite a decrease in correlation coefficients after the adjustment for age, sex, and BMI, NC remained positively correlated with WC. The authors also observed an association between NC and BMI in the three BMI categories, but no significance was found in the obese group after the adjustment for age, sex and WC. In the study by Kurtoglu et al( 24 ), with 581 Turkish children and adolescents between five and 18 years old, there was also a significant correlation between NC, WC and BMI in pubertal and prepubertal adolescents of both sexes.

Various studies with adults demonstrated that NC is a simple screening tool to identify people with cardiometabolic alterations( 8 - 10 ). Few studies with children evaluated NC as an indicator of IR and of alterations in components of MS(23-25). When comparing our results with the ones obtained by Kurtoglu et al(24), who analyzed the correlation between NC and markers of MS according to sex and puberty stage, we found that, in our previous study, there was a positive correlation between NC, SBP, DBP, glycemia, and TC in prepubertal females, and a negative correlation with HDL. This was not observed in this study, possibly because our analyses were performed using the partial correlation coefficient adjusted for BF%. Still regarding females, our article shows a positive correlation between NC, SBP, DBP, and TG, and a negative correlation between NC and HDL-cholesterol in the pubertal group, which is in agreement with the previous study. Kurtoglu et al( 24 ) demonstrated a positive correlation between NC and SBP, DBP, glycemia, TC, and TG in prepubertal males, while we only found a positive linear correlation with SBP and DBP. Both in the present and in the previous study, NC was positively correlated with SBP, DBP, TG, and LDL, but showed a negative linear correlation with HDL.

Androutsos et al( 25 ) evaluated 324 Greek children and adolescents between nine and 13 years old and detected a positive correlation between NC and DBP and a negative one with HDL in both sexes. In the same study, NC was positively correlated with DBP and TG in females. In the multivariate regression analysis after adjustment for age, sex, Tanner stage, physical activity, and intake of proteins, carbohydrates, and fat, NC had a significant positive correlation with HDL, TG, SBP and DBP. The authors also noticed that the associations between NC and the risk factors for CVD were similar ​​to the ones observed with BMIz, WC, hip circumference, waist-to-hip ratio and waist-to-height ratio in children and adolescents. In our study, after being adjusted for BF% and puberty stage, NC showed a positive correlation with SBP, DBP, and TG in both sexes, as well as a negative correlation with HDL.

The Chinese study evaluated the correlation between NC and blood pressure in different BMI groups. In normal weight subjects, the biggest NC was associated with an increased risk of pre-hypertension (OR 1.64, 95%CI 1.29-2.08) after adjustments for age and sex. This result remained significant after adjustments for age, sex, BMI, and WC (OR 1.44; 95%CI 1.12-1.85). In the overweight and obese groups, no significant odds ratios were observed. In the normal weight group, there was an association between NC, SBP (β=0.58mmHg), and DBP (β=0.24mmHg)( 23 ).

Regarding markers of IR, Kurtoglu et al( 24 ) found a positive correlation between NC, insulin, and HOMA1-IR in pubertal and prepubertal adolescents of both sexes. Our study, however, demonstrated a correlation both in pubertal and prepubertal females, but only in pubertal males. Androutsos et al( 25 ) presented a positive correlation of NC with insulin and HOMA-IR in both sexes. The results remained significant after adjustments for age, sex, Tanner stage, physical activity, and intake of proteins, carbohydrates and fat. In our study, after being adjusted for BF% and puberty stage, NC showed a positive correlation with insulin and HOMA1-IR in males and females.

We also evaluated the association between NC, plasma uric acid, GGT, ALT, and AST in adolescents, which were previously analyzed in adults only. In a study we conducted with adults, NC was associated with plasma uric acid and GGT only in women( 8 ). In the current investigation, NC was correlated with plasma uric acid, GGT, and ALT in pubertal females, while it was correlated with plasma uric acid and GGT both in prepubertal and pubertal males. After the adjustment for BF% and puberty stage, NC was correlated with plasma uric acid and GGT in both sexes and with ALT in females.

Our study is the first to determine the usefulness of NC as a parameter in the prediction of IR in adolescents by using ROC curves. The results showed that NC is a good predictor of IR in adolescents. The mechanisms involved in the association between NC and cardiometabolic risk factors were not defined. Data in the literature indicate that subcutaneous fat in the upper body, as well as visceral fat, is associated with cardiometabolic risks( 10 ). This is possibly due to the fact that visceral fat is not the main source of concentrations of circulating free fatty acid (FFA)( 26 ). Besides, subcutaneous fat in the upper body causes an increase in systemic free fatty acid release when compared to visceral fat, particularly in obese individuals( 27 ). Similarly, high concentrations of FFA were associated with IR and a higher cardiovascular risk( 28 , 29 ). Since this upper-body subcutaneous fat can be easily assessed by NC, this measurement may be an important predictor of IR and of cardiometabolic risks. It may also contribute to a better understanding of the effects of body fat distribution in adolescents. Further longitudinal studies are needed to analyze the relationship between NC, IR, and alterations in components of MS in adolescents.

Our results show that NC has good sensitivity for the identification of IR and could even be used as a screening method. When comparing this study with our previous study with adults, which also suggested NC is a useful tool for predicting IR, we concluded that the cutoff point for adolescents is lower( 8 ).

NC has some advantages over WC: good inter-rater and intra-rater reliability; no need for multiple accuracy and reliability measurements( 30 ); no influence of time of measurement (preprandial and postprandial period); more stable body surface; easier for both examiners and participants, particularly during winter and in crowded locations; more socially acceptable and more convenient, especially for overweight and obese adolescents. However, NC does not have international reference values yet.

The present study has the following limitations: 1) the results are based on a cross-sectional study, which precludes the identification of causality; 2) the sample was selected by convenience, with a higher proportion of obese individuals; 3) we did not analyze the correlations with imaging studies that directly quantify fat deposits. Despite these limitations, our results were in agreement with the results of the cited studies and showed that NC may be an important health indicator in adolescents, since it is a screening tool that can identify IR and alterations in the components of MS in Brazilian adolescents. Its simplicity and low cost may enable its use in Public Health services and in epidemiological studies.

Investigadores do Brams (Brazilian Metabolic Syndrome Study):

Ana Carolina Junqueira Vasques, Ana Maria De Bernardi Rodrigues, André Luiz Gonçalves de Freitas, Bruno Geloneze, Cleliani de Cassia da Silva, Daniella Fernandes Camilo, Fabiana Lopes Nogueira, Francieli Barreiro, José Carlos Pareja, Maria Ângela Reis de Góes Monteiro Antonio, Mariana Pontes Ferrari, Mariana Porto Zambom, Patrícia Brito Rodrigues, Roberta Soares Lara Cassani.

Introdução

A composição corporal e a distribuição da gordura corporal relacionam-se a complicações como resistência à insulina (RI), dislipidemia, diabetes melito tipo 2 e doenças cardiovasculares (DCV), tanto em adultos quanto em crianças e adolescentes( , ). Os exames de imagem - tomografia computadorizada, ressonância magnética e absortometria radiológica de dupla energia (DEXA) - são considerados padrão-ouro como ferramentas para avaliar a adiposidade corporal, porém sua realização é limitada e de alto custo. Em estudos epidemiológicos e na prática clínica, valorizam-se medidas antropométricas - índice de massa corpórea (IMC), circunferência da cintura (CC) e do pescoço (CP) - por serem medidas mais acessíveis, rápidas, não invasivas, com menor custo e, portanto, com maior facilidade de aplicação( ).

Atualmente, com referenciais internacionais padronizados, o IMC é a medida mais utilizada para o diagnóstico de sobrepeso e obesidade em crianças e adolescentes, porém nem sempre é capaz de avaliar o risco de complicações endócrinas e metabólicas em nível individual, pois não permite avaliar a distribuição de gordura corporal( ). A medida da CC tem sido utilizada no diagnóstico de síndrome metabólica (SM), para predizer a RI e na avaliação de fatores de risco para DCV em adolescentes( ), porém existem limitações nessa faixa etária, como ausência de metodologia padrão para aferição(5-7), falta de padrão internacional devido à variação étnica, ausência de ponto de corte para risco cardiovascular e metabólico, dificuldades práticas de aferição, especialmente no inverno, devido à necessidade de remoção de roupas, com ênfase psicológica nesse grupo etário( ).

Como alternativa à CC, estudos em adultos têm sugerido a utilização da CP como indicador antropométrico mais simples, prático, não influenciado pela distensão abdominal pós-prandial ou por movimentos respiratórios e que fornece resultados consistentes para indicar o acúmulo de gordura subcutânea da parte superior do corpo( - ). O aumento da CP associa-se a riscos cardiometabólicos, tanto quanto a gordura visceral abdominal( ). Também em adultos, demonstrou-se correlação positiva da CP com a RI, com os componentes da SM e com os fatores de riscos cardiovasculares( - ). Em adolescentes, os estudos que avaliam a CP são escassos.

Portanto, considerando-se a facilidade de obtenção da CP em estudos epidemiológicos e na prática clínica e a identificação precoce de alterações metabólicas que contribui para prevenir doenças, o objetivo do estudo foi: 1) avaliar a correlação entre a CP com a RI e com os componentes da SM em adolescentes com diferentes níveis de adiposidade e estadios puberais e 2) identificar se a CP pode ser um preditor de RI nessa faixa etária.

Método

Estudo transversal, parte de uma investigação de maior abrangência intitulada Brazilian Metabolic Syndrome Study (Brams), que avalia aspectos clínicos, antropométricos, metabólicos e hormonais da síndrome de resistência à insulina em crianças e adolescentes.

Avaliaram-se 388 adolescentes de ambos os sexos, de dez a 19 anos. Selecionou-se a amostra por conveniência, sendo constituída por adolescentes dos ambulatórios de obesidade na criança e no adolescente do Hospital de Clínicas da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), das Unidades Básicas de Saúde, de escolas públicas e de instituições que oferecem programas socioeducativos para adolescentes. Incluíram-se no estudo adolescentes eutróficos, com sobrepeso e obesidade, segundo os critérios do Centers for Disease Control and Prevention (CDC)( ). Consideraram-se critérios de exclusão: presença de massas cervicais ou deformidades no pescoço, bócio, atraso no desenvolvimento neuropsicomotor, síndromes genéticas, hepatopatia, nefropatia, distúrbios metabólicos (como diabetes tipo 1, hipotiroidismo e hipertiroidismo) e uso de corticoide sistêmico.

Avaliaram-se o peso corporal e a estatura segundo as técnicas propostas por Gordon et al ) e, a partir dessas medidas, determinou-se o escore Z do índice de massa corpórea (zIMC) para idade. Aferiu-se a CC com fita métrica no ponto médio entre a crista ilíaca e a última costela( ). A CP foi aferida na altura média do pescoço( ). Avaliou-se o percentual de gordura corporal (%GC) pelo método de bioimpedância tetrapolar( , ), com o equipamento Bioimpedance Analyzer - modelo BIA 310(r), segundo as orientações propostas no protocolo de Lukaski et al ). Avaliou-se a pressão arterial pela técnica auscultatória com esfigmomanômetro de coluna de mercúrio, de acordo com os procedimentos preconizados pela Sociedade Brasileira de Cardiologia( ). A maturação sexual foi definida por autoavaliação, segundo os critérios propostos por Tanner( ). Para a classificação em pré-púberes (1-2) e púberes (3-5), consideraram-se as mamas no sexo feminino e a genitália externa no masculino.

Para avaliação bioquímica, coletaram-se amostras de sangue venoso após jejum noturno de 12 horas. As determinações plasmáticas de glicose, colesterol total (CT), HDL-colesterol (HDL), triglicérides (TG) e gama glutamil transferase (GGT) foram realizadas pelo método colorimétrico enzimático e a fração LDL-colesterol (LDL) foi calculada segundo a equação de Friedewald et al ). Mediu-se o ácido úrico plasmático (URAC) pelo método uricase, a hemoglobina glicada (HbA1C) por cromotografia líquida de alta performance (HPLC), as concentrações séricas de aspartato-aminotransferase (AST) e alanina-aminotranferase (ALT) pelo método cinético UV e a insulina plasmática por quimioluminescência. Avaliou-se a RI pelo índice Homeostasis Model Assessment-Insulin Resistance (HOMA1-IR), calculado a partir da equação HOMA1-IR = insulina de jejum (mU/L) x glicemia de jejum (mmol/L)/22,5( ). O ponto de corte utilizado do índice HOMA1-IR foi o percentil 75 da amostra avaliada, estratificado por sexo e estadio puberal, sendo HOMA1-IR ≥3,87 e HOMA1-IR ≥4,19 para o sexo feminino pré-púbere e púbere respectivamente; para o sexo masculino pré-púbere, utilizou-se HOMA1-IR ≥3,85 e, para os púberes, HOMA1-IR ≥3,77.

Analisaram-se os dados nos softwares Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), versão 16.0, e MedCalc, versão 9.3.0.0. O nível de significância adotado foi de 5% (p<0,05). Para caracterizar a amostra, utilizou-se a estatística descritiva (média e desvio padrão ou mediana e semiamplitude interquartílica). Aplicou-se o teste de Kolmogorov-Smirnov para verificar a distribuição das variáveis; para comparar as diferenças entre os sexos e entre pré-púberes versus púberes, aplicou-se o teste t de Student ou o teste de Mann-Whitney. As correlações entre duas variáveis foram avaliadas pelo coeficiente de correlação parcial ajustado para %GC e estadio puberal. Definiu-se a intensidade qualitativa da correlação como: 0-0,3 - fraca; 0,3-0,6 - regular; 0,6-0,9 - forte e 0,9-1 - muito forte. Construíram-se curvas ROC (Receiver Operating Characteristic Curve) e calcularam-se as áreas abaixo das curvas (AUC), com intervalo de confiança (IC) de 95%. A sensibilidade e a especificidade da CP e seus valores preditivos positivos e negativos foram calculados para cada ponto de corte na amostra.

O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Unicamp e os pais ou responsáveis assinaram o termo de consentimento livre e esclarecido.

Resultados

Do total de 388 adolescentes, 56,4% (n=219) eram do sexo feminino. Quanto ao estado nutricional, das 50 meninas pré-púberes avaliadas, 51,9% eram eutróficas, 3,7% apresentaram sobrepeso e 44,4%, obesidade, enquanto que, das 169 meninas púberes avaliadas, 49,4% eram eutróficas, 22,1% estavam com sobrepeso e 28,5%, com obesidade. Quanto ao sexo masculino, dos 59 meninos pré-púberes avaliados, 41,5% eram eutróficos, 13,8% estavam com sobrepeso e 44,6% com obesidade, enquanto que, dos 110 púberes avaliados, 46,6% eram eutróficos, 19,5% estavam com sobrepeso e 33,9%, com obesidade.

As características dos adolescentes segundo idade, antropometria, composição corporal, pressão arterial e bioquímica estão apresentadas na Tabela 1. No sexo feminino, as médias de CP e as medianas da pressão arterial sistólica (PAS) diferiram significativamente entre pré-púberes e púberes, sendo mais elevadas nas púberes. As médias de HbA1C e as medianas de AST e ALT também diferiram entre as pré-púberes e púberes, sendo mais elevada nas pré-púberes. As demais variáveis não diferiram entre as meninas pré-púberes e púberes. No sexo masculino, as médias de CP e de URAC, bem como as medianas de PAS e de pressão arterial diastólica (PAD) diferiram entre pré-púberes e púberes, sendo mais elevadas nos púberes, ao passo que as médias de %GC, glicemia, CT, LDL e as medianas de HbA1C e AST foram mais elevadas nos pré-púberes, com diferença estatisticamente significante. As demais variáveis não diferiram entre meninos pré-púberes e púberes.

Tabela 1

Caracterização dos adolescentes segundo idade, antropometria, composição corporal, pressão arterial e bioquímica 1Média±desvio

As correlações entre a CP, a RI e os componentes da síndrome metabólica (SM) são apresentadas na Tabela 2. A CP apresentou correlação com os marcadores de obesidade, zIMC e CC em ambos os sexos, em pré-púberes e púberes. Entre os marcadores da SM, no sexo feminino, a CP mostrou correlação positiva com PAS, PAD, TG, URAC, GGT e ALT, sendo a correlação negativa com HDL-colesterol nas púberes. No sexo masculino, houve correlação linear positiva entre CP, PAS, PAD, URAC e GGT nos pré-púberes, ao passo que, nos púberes, a CP apresentou correlação linear positiva com PAS, PAD, LDL, TG, URAC e GGT e correlação negativa com HDL. Quanto aos marcadores de RI no sexo feminino, a CP apresentou correlação positiva com insulina e HOMA1-IR nas pré-púberes e púberes; já no sexo masculino, houve correlação positiva apenas nos púberes. Após ajuste para o %GC e estadio puberal, a CP correlacionou-se de forma positiva com zIMC, CC, PAS, PAD, insulina, HOMA1-IR, TG, URAC e GGT e de, forma negativa, com HDL, em ambos os sexos. No sexo masculino, a CP correlacionou-se negativamente com HbA1C. No sexo feminino, a CP correlacionou-se com ALT.

Tabela 2

Correlação entre a circunferência do pescoço (em cm), resistência à insulina e componentes da síndrome metabólica

As áreas sob a curva ROC para CP como preditora de RI em adolescentes do sexo feminino e masculino, pré-púberes e púberes, podem ser observadas nas Figuras 1 e 2, respectivamente. As AUC foram estatisticamente significantes (p<0,05). No sexo feminino, a CP apresentou a maior AUC para a RI nas pré-púberes (Figura 1A) em relação às púberes (Figura 1B). Já no sexo masculino, a CP apresentou maior AUC para a RI nos púberes (Figura 2B) em relação aos pré-púberes (Figura 2A). Os diferentes pontos de corte da CP e as respectivas sensibilidades e especificidades e seus valores preditivos positivos e negativos estão apresentados na Tabela 3. Encontraram-se os seguintes pontos de corte da CP para identificar a RI no sexo feminino pré-púbere e púbere: >32,0cm e >34,1cm, respectivamente. Para o sexo masculino, os valores foram >30,3cm para os pré-púberes e >34,8cm para os púberes.

Figura 1

Curva ROC para a circunferência do pescoço na avaliação da resistência à insulina em adolescentes do sexo feminino pré-púberes (A) e púberes (B)

Figura 2

Curva ROC para a circunferência do pescoço na avaliação da resistência à insulina em adolescentes do sexo masculino pré-púberes (A) e púberes (B)

Tabela 3

Pontos de corte, sensibilidades, especificidades e valores preditivos positivos e negativos da circunferência do pescoço para rastreamento de resistência à insulina em adolescentes

Discussão

A CP pode ser acrescida na avaliação nutricional, sendo proposta como marcador substituto de obesidade em crianças e adolescentes em vários estudos( - ). O presente trabalho demonstrou correlação significante entre a CP e os marcadores de obesidade (zIMC e CC) nos adolescentes pré-púberes e púberes de ambos os sexos. Os resultados permaneceram significativos após ajuste para o %GC e estadio puberal, indicando que a CP também é um bom indicador de acúmulo de gordura corporal em adolescentes brasileiros.

Guo et al ) e Kurtoglu et alobservaram correlação entre CP e indicadores antropométricos de obesidade. Guo et al ) avaliaram 6.802 crianças e adolescentes chineses de cinco a 18 anos divididos por categoria de IMC e observaram correlação significante entre CP e CC. Apesar da redução dos coeficientes de correlação após ajuste para idade, sexo e IMC, a CP manteve correlação positiva com CC. Os autores também observaram associação entre CP e IMC em todas as três categorias de IMC, mas não observaram significância no grupo de obesos após ajuste para idade, sexo e CC. No estudo de Kurtoglu et al ) com 581 crianças e adolescentes turcos de cinco a 18 anos, também houve correlação significante entre CP, CC e IMC em adolescentes pré-púberes e púberes de ambos os sexos.

Vários estudos com adultos documentaram que a CP é uma ferramenta simples de triagem para identificar indivíduos com alterações cardiometabólicas( - ). Poucos estudos pediátricos exploraram a CP como indicador de RI e de alterações nos componentes da SM(23-25). Comparando nossos resultados com os de Kurtoglu et alo sexo feminino, houve correlação positiva entre CP, PAS, PAD, glicemia e CT e correlação negativa com HDL, o que não se observou neste estudo, possivelmente pelo fato de nossas análises usarem o coeficiente de correlação parcial ajustado para %GC. Ainda quanto ao sexo feminino, o presente trabalho demonstra que a CP correlacionou-se positivamente com a PAS, PAD e TG e negativamente com HDL-colesterol nas púberes, semelhantemente ao estudo anterior. No sexo masculino, no estudo de Kurtoglu et al ), a CP correlacionou-se positivamente com PAS, PAD, glicemia, CT e TG nos pré-púberes . Neste estudo, houve correlação linear positiva apenas com PAS e PAD. Quanto aos púberes, em nosso estudo, assim como no anterior, a CP apresentou correlação linear positiva com PAS, PAD, TG e LDL e correlação linear negativa com HDL.

Androutsos et al ) avaliaram 324 crianças e adolescentes gregos de nove a 13 anos, tendo encontrado correlação positiva entre CP e PAS e negativa com HDL, em ambos os sexos. Nesse mesmo estudo, a CP apresentou correlação positiva com PAD e TG no sexo feminino. Na análise de regressão multivariada após ajuste para idade, sexo, estadio de Tanner, atividade física, ingestão dietética de proteínas, carboidratos e gordura, a CP correlacionou-se significativamente com HDL, TG, PAS e PAD. Os autores também identificaram que as associações entre a CP e os fatores de risco para DCV eram comparáveis ​​às notadas para zIMC, CC, circunferência do quadril, relação cintura-quadril e relação cintura-altura em crianças e adolescentes. Em nosso estudo, após ajuste para o %GC e estadio puberal, a CP correlacionou-se de forma positiva com PAS, PAD e TG e de forma negativa com HDL, em ambos os sexos.

A pesquisa de crianças e adolescentes chineses avaliou a correlação entre CP e pressão arterial em diferentes grupos de IMC. Nos participantes com peso normal, a CP mais elevada associou-se a maior risco de pré-hipertensão (OR 1,64, IC95% 1,29-2,08), após ajustes para idade e sexo. Esse resultado permaneceu significativo após ajustes para idade, sexo, IMC e CC (OR 1,44; IC95% 1,12-1,85). Nas categorias de sobrepeso e obesidade, não se observaram razões de chance significantes. No grupo de peso normal, houve associação entre CP, PAS (β=0,58mmHg) e PAD (β=0,24mmHg)( ).

Quanto aos marcadores de RI, no estudo de Kurtoglu et al ), a CP correlacionou-se positivamente com insulina e HOMA1-IR em ambos os sexos, em pré-púberes e púberes. Já no presente estudo, houve correlação no sexo feminino nas pré-púberes e púberes, enquanto, no masculino, apenas nos púberes. No estudo de Androutsos et al ), a CP apresentou correlação positiva com a insulina e o HOMA-IR em ambos os sexos. Os resultados permaneceram significativos após ajustes para idade, sexo, estadio de Tanner, atividade física, ingestão dietética de proteínas, carboidratos e gordura. No nosso estudo, após ajuste para %GC e estadio puberal, a CP correlacionou-se com insulina e HOMA1-IR em ambos os sexos.

O presente trabalho também avaliou a associação entre CP, URAC, GGT, ALT e ALT em adolescentes, o que havia sido pesquisado anteriormente apenas em adultos. Em estudo do nosso grupo realizado com adultos, a CP apresentou associação com URAC e GGT apenas nas mulheres( ). Na investigação atual, a CP correlacionou-se com URAC, GGT e ALT nas meninas púberes, enquanto que, no sexo masculino, a CP correlacionou-se com URAC e GGT nos pré-púberes e com URAC e GGT nos púberes. Após ajuste para %GC e estadio puberal, a CP correlacionou-se com URAC e GGT em ambos os sexos e com ALT no sexo feminino.

Nosso estudo é pioneiro em determinar a utilidade da CP como parâmetro na predição de RI em adolescentes por meio de curvas ROC. Os resultados mostraram que a CP é um bom preditor de RI em adolescentes. Ainda não se definiram os mecanismos envolvidos para justificar a associação entre a CP e os fatores de risco cardiometabólicos. Dados de literatura indicam que a gordura subcutânea da parte superior do corpo relaciona-se aos riscos cardiometabólicos, tanto quanto a gordura visceral abdominal( ), possivelmente pelo fato de a gordura visceral não ser a principal fonte de concentrações circulantes de ácidos graxos livres (AGL)( ). Além disso, a gordura subcutânea da parte superior do corpo é responsável por uma maior liberação sistêmica de AGL do que a gordura visceral, particularmente em indivíduos obesos( ). Da mesma forma, elevadas concentrações de AGL têm sido associadas à RI e ao aumento do risco cardiovascular( , ). Como essa gordura subcutânea da parte superior do corpo é facilmente avaliada pela CP, esta pode ser um importante preditor de RI e de risco cardiometabólico, além de contribuir para uma melhor compreensão dos efeitos da distribuição de gordura corporal em adolescentes. Estudos longitudinais são necessários para examinar a relação entre CP, RI e alterações nos componentes da SM em adolescentes.

Nossos resultados mostram que a CP tem boa sensibilidade para identificar a RI, podendo ser inclusive utilizada como método de triagem. Comparando tais resultados com os obtidos em adultos, que também demonstraram ser a CP útil para predição de RI, verificou-se que o ponto de corte em adolescntes é menor( ).

Comparada à medida da CC, a aferição da CP apresenta algumas vantagens: boa confiabilidade inter e intraobservador; não requer múltiplas medições de precisão e confiabilidade( ); não é influenciada pelo horário de avaliação (período pré-prandial e pós-prandial); é aferida em superfície do corpo mais estável; apresenta maior facilidade tanto para o examinador quanto para o examinando, especialmente no inverno e em locais movimentados; é mais aceitável socialmente e conveniente, principalmente para adolescentes com sobrepeso e obesidade. No entanto, ainda não apresenta valores internacionais de referência.

O presente estudo apresenta limitações: 1) os resultados são baseados em estudo transversal, o que não permite inferir causalidade; 2) selecionou-se a amostra por conveniência, com maior proporção de obesos; 3) não foram realizadas correlações com exames de imagem que quantificam diretamente o depósito de gordura. Apesar das limitações, de forma consistente com os estudos citados, os resultados desta investigação mostraram que a CP pode ser um importante indicador da saúde de adolescentes, por ser um instrumento de rastreamento capaz de identificar a RI e as alterações nos componentes da SM em adolescentes brasileiros. A facilidade de aplicação e o baixo custo podem viabilizar sua utilização em serviços de Saúde Pública e em estudos epidemiológicos.

Ana Carolina Junqueira Vasques, Ana Maria De Bernardi Rodrigues, André Luiz Gonçalves de Freitas, Bruno Geloneze, Cleliani de Cassia da Silva, Daniella Fernandes Camilo, Fabiana Lopes Nogueira, Francieli Barreiro, José Carlos Pareja, Maria Ângela Reis de Góes Monteiro Antonio, Mariana Pontes Ferrari, Mariana Porto Zambom, Patrícia Brito Rodrigues, Roberta Soares Lara Cassani.