[Association of body mass index and aerobic physical fitness with cardiovascular risk factors in children].

OBJECTIVE: To identify the association between both, body mass index and aerobic fitness, with cardiovascular disease risk factors in children.
METHODS: Cross-sectional study, carried out in Itaúna-MG, in 2010, with 290 school children ranging from 6 to 10 years-old of both sexes, randomly selected. Children from schools located in the countryside and those with medical restrctions for physical activity were not included. Blood sample was collected after a 12-hour fasting period. Blood pressure, stature and weight were evaluated in accordance with international standards. The following were considered as cardiovascular risk factors: high blood pressure, high total cholesterol, LDL, triglycerides and insulin levels, and low HDL. The statistical analysis included the Spearman's coefficient and the logistic regression, with cardiovascular risk factors as dependent variables.
RESULTS: Significant correlations were found, in both sexes, among body mass index and aerobic fitness with most of the cardiovascular risk factors. Children of both sexes with body mass index in the fourth quartile demonstrated increased chances of having high blood insulin and clustering cardiovascular risk factors. Moreover, girls with aerobic fitness in the first quartile also demonstrated increased chances of having high blood insulin and clustering cardiovascular risk factors.
CONCLUSION: The significant associations and the increased chances of having cardiovascular risk factors in children with less aerobic fitness and higher levels of body mass index justify the use of these variables for health monitoring in Pediatrics.

Introduction

Diseases of the circulatory system have been the leading cause of death among the adult population over the last 30 years in Brazil.1 Cardiovascular diseases (CVD) are caused by the association between genetic and behavioral risk factors, and may originate in childhood.2 - 4 Among the major risk factors for CVD are hereditary factors, obesity, smoking, physical inactivity, dyslipidemia, hypertension, diabetes, insulin, and gender.5 , 6 The control of modifiable risk factors should begin in childhood, aiming to decrease cardiovascular morbidity and mortality in adulthood.7

For the diagnosis of overweight and obesity, the body mass index (BMI) is considered a good indicator of overall adiposity, as it is associated with subcutaneous fat.6 Both BMI and other measures of adiposity are related to aerobic fitness in children.8 Aerobic fitness is inversely associated with CVD risk factors in children and adults.9 - 11 Even among overweight or obese children, better aerobic fitness appears to have a protective effect on CVD risk factors.11

The associations between anthropometric variables, aerobic fitness, and CVD risk factors lack cross-sectional and longitudinal studies in Brazilian children, aiming to better understand their magnitude and mechanisms. Therefore, this study aimed to identify the association of BMI and aerobic fitness with CVD risk in children aged 6 to 10 years.

Methods

The study population consisted of schoolchildren aged 6 to 10 years enrolled from first to fifth grade in public schools in the urban area of Itaúna, state of Minas Gerais, Brazil. A total of 4,649 students were assessed. To determine the minimum sample size, a survey (pilot study) was conducted with 25 students aged 6 to 10 years of both genders, in whom the variables systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), high-density lipoprotein (HDL) cholesterol (mg/dL), low-density lipoprotein (LDL) cholesterol (mg/dL), total cholesterol (mg/dL), triglycerides (mg/dL), and insulin (µIU/mL) were measured, and their respective means and standard deviations were obtained. A maximum tolerance error was established for estimating the population mean for each variable that did not compromise result reliability.

To calculate the minimum sample size for each variable, the respective sample's standard deviation was used as a population estimate at a significance level of 5%. Thus, it was decided to presuppose the maximum sample size as between the minimum obtained values, resulting in 228 individuals related to the variable insulinemia, which, in turn, was limiting for the sampling, as it showed the highest variability. Therefore, the sample size was set at 228 students as the minimum to meet the margin of error in population measurements for all variables of interest. However, after estimating a loss of 50%, the final sample consisted of 456 children. Stratification by gender and age was performed in each school so that the proportion of age and gender was maintained. With the data obtained in each school, students were numbered in each series in sequence. Then, using a table of random numbers generated by Excel 2003 (Microsoft Corporation, Washington-USA), the corresponding number of children was selected in the list created in each series, until the number necessary to constitute the sample for that age and gender at each school was reached.

Inclusion criteria were children aged between 6 and 10 years, enrolled in state or municipal schools from the first to the fifth grade. Exclusion criteria were clinical and/ or motor limitations to undergo the physical testing and enrollment in rural schools, which represented 6% of students in the municipality.

Children were included only after their parents or guardians agreed to their participation by signing the informed consent. The project was approved by the Departmental Board of Pediatrics of Faculdade de Medicina da UFMG (Edict No. 93/2009) and by the Research Ethics Committees of UFMG (Edict No. 0040.0.203.000-10) and of Universidade de Itaúna (Edict 012/10).

Body mass was measured with children wearing light clothing, on a digital Seca electronic scale (Scales Galore, New York - USA), with maximum capacity of 150 kg and precision of 0.1 kg. The weight corresponding to clothing was not subtracted from the measured weight. Height was measured in an Alturaexata vertical stadiometer (Alturaexata, Minas Gerais - Brazil) calibrated in centimeters (cm) with precision of 0.001 m. Body weight and height were measured twice, and the mean value was considered. BMI was calculated using the ratio between total body mass in kilograms and height in meters squared.

Blood pressure was measured using an Onrom automatic blood pressure device, model HEM711 (Omron Healthcare, Illinois - USA), validated for use in children.12 Three measurements were performed on the right arm after at least 5 minutes of rest, with the child sitting with legs and arms in a relaxed position. There was a two-minute interval between each measurement, according to the recommendations of Anderssen et al.13 The mean value of the three measurements was considered for the analysis.

Aerobic fitness was assessed using the 20 m shuttle run test,14 which consists of running a distance of 20 m repeatedly, at a specified pace with progressive intensification until exhaustion. The pace was determined by a sound signal emitted by a CD player using the specific test CD. The distance was established on the gym floor or another area with paved floor available in the schools. The test starts at 8.5 km/h and increases by 0.5 km/h every minute until the child is unable to keep pace for two consecutive beeps. All children were verbally encouraged to achieve maximal test effort. For the calculation of maximum oxygen consumption (VO2 max) in mL.kg-1.min-1, the equation described by Leger and Gadoury15 was used: VO2 max = 31.025 + 3.238 (final test speed in km/h) -3.248 (age in years) + 0.1536 (final speed x age).

After a 12-hour fast, 10 mL of blood were collected in disposable plastic syringes and divided into two tubes in equal amounts. The material was stored in a cooler at ambient temperature and taken to the laboratory within one hour, then immediately analyzed. One of the tubes containing fluoride anticoagulant was centrifuged at 5,000 rpm for 5 minutes to obtain plasma and perform fasting glucose measurement by the enzymatic method, with the LABTEST reagent (LABTEST, Minas Gerais - Brazil) in a Clinline 150 apparatus (Biomerieux - USA). Of the remaining 5 mL, after centrifugation at 5,000 rpm for 5 minutes, 500 µL of serum were taken for analysis of total cholesterol and fractionated by the enzymatic colorimetric method, as well as for the analysis of triglycerides by enzymatic-automated method, all carried out with the LABTEST reagents in a 150 Clinline device. A 1 mL volume of serum was used for insulinemia analysis by chemiluminescence immunoassay measuring µIU/mL, in an Immulite 2000 automated device (Immulite 2000 Automated Immunoassay Analyzer, Boston - USA).

The following were considered CVD risk factors in this study: altered values of the variables SBP, DBP, total cholesterol, HDL cholesterol, LDL cholesterol, triglycerides, and insulin.

Due to the non-normal distribution of some variables, Spearman's correlation was used to assess the association of BMI and aerobic fitness with each of the CVD risk factors. The BMI z-score was previously calculated at each age for each gender and used to make the association with risk variables. Three or more factors present in the same child were considered for the clustering of risk factors.

The cutoffs used for the risk variables were: blood pressure and insulin levels > 80th percentile for age and gender, HDL-cholesterol < 45 mg/dL, and LDL-cholesterol, triglycerides, and blood glucose > 100 mg/dL.16 The logistic regression analysis estimated the odds ratio for arterial hypertension, low HDL, high LDL, high triglycerides, high insulin, and clustering of CVD risk factors in children above the 75th percentile and below the 75th percentile for BMI, and above and below the 25th percentile for aerobic fitness. Data were analyzed using the SPSS software for Windows, release 17.0 (SPSS Inc. Released 2008. SPSS Statistics for Windows, Chicago - USA). A probability level of p<0.05 was used to indicate statistical significance.

Results

The sample's descriptive characteristics are shown in Table 1. The intraclass correlation coefficient for the two measures of height and weight were, respectively, 0.997 and 1.0 (p<0.001). Regarding the socioeconomic status, the sample was classified as 0.7% in class B1, 9.7% in B2, 35.9% in C1, 35.2% in C2, 17.9% in D, and 0.7% in E.

Table 1

Anthropometric characteristics and cardiovascular risk factors in males and females aged 6 to 10 years (n=290)

Spearman's correlation coefficients for BMI and aerobic fitness with CVD risk factors are shown in Table 2.

Table 2

Spearman's correlation coefficients between BMI (z-score) and VO2 max with CVD risk factors in females and males aged 6 to 10 years (n = 290)

Both genders showed a significant positive correlation between the BMI z-score and SBP, DBP, triglycerides, and insulinemia. The correlations between the BMI z-score and total cholesterol, HDL, and LDL levels were not significant in either gender. Aerobic fitness in female was negatively and significantly correlated with DBP, total cholesterol, triglycerides, and insulinemia. In boys, a strong negative and significant correlation (p<0.01) was found between aerobic fitness and SBP, DBP, total cholesterol, LDL, triglycerides, and insulinemia.

Increased odds ratios for clustering of CVD risk factors and insulinemia in relation to the variables BMI and aerobic fitness in both genders are shown in Table 3.

Table 3

Odds ratio for cardiovascular disease risk factors in females and males aged 6 to 10 years (n = 290)

Discussion

In the present study, BMI was positively associated in both genders with SBP, DBP, triglycerides, and insulinemia. Children with BMI above the 75th percentile had increased odds ratio for CVD risk factors, when compared with children below the 75th percentile. Aerobic fitness was negatively associated in both genders with DBP, total cholesterol, triglycerides, and insulinemia. Increased odds ratio for altered insulinemia in both genders and for clustering of CVD risk factors in girls were found when comparing aerobic fitness below and above the 25th percentile. Mean values of the CVD risk variables found in this study for both genders, except total cholesterol (171.4 mg/dL) and LDL (103.7 mg/dL) in females, are within the range considered "desirable" according to the I Guideline for the Prevention of Atherosclerosis in Childhood and Adolescence16 and are similar those found in the Belo Horizonte Heart Study (Estudo do Coração de Belo Horizonte).17

Other studies corroborate the present investigation with significant and positive correlations between BMI and SBP, DBP,2 , 18 triglycerides, and insulin.2 , 19 However, the non-significant correlations found in this study between BMI and total cholesterol, HDL, and LDL in both genders are not in agreement with the results of the aforementioned studies. As in the present study, Sinaiko et al 20 also found no significant correlation between BMI and HDL (p=0.07), nor between BMI and LDL (p=0.48) in males, whereas this correlation was significant in females. In the present study, females above the 75th BMI percentile in comparison to those below the 75th percentile had odds increased by 2.8, 2.5, and 11.8 fold for altered triglycerides, HDL, and insulinemia, respectively. In males, the odds for those with a BMI above the 75th percentile were 3.6 fold higher for elevated insulinemia.

The odds of having a clustering of CVD risk factors for females and males, respectively, were 4.7 and 5.3-fold higher for those above the 75th percentile. Falaschetti et al 2 studied 5,002 children aged 7 to 12 years and found significant odds ratios among those below the 85th percentile and those above the 95th percentile of BMI in both genders, for hypertension, high triglycerides, and low HDL levels. The Belo Horizonte Heart Study found, in 1,450 children and adolescents aged 6-18 years, significant odds ratios for CVD risk variables when comparing students with BMI below and above the 85th percentile.17 In that study, the odds for altered HDL and elevated SBP and DBP were, respectively, 2.2, 3.6, and 2.7 fold higher for students with a BMI above the 85th percentile. Perhaps no increased odds for elevated SBP and DBP were observed for both genders in the present study because the cutoff point was established above the 75th percentile for BMI, rather than above the 85th percentile, as in the Belo Horizonte Heart Study.

Although BMI does not discriminate abdominal from visceral obesity, the latter is associated, through several mechanisms, to some risk factors for CVD. Visceral adipose tissue secretes larger amounts of adipocytokines compared to subcutaneous fat. The adipocytokines have inflammatory and immune functions that mediate insulin resistance, cardiovascular complications, and especially the atherogenic process via inflammatory biomarkers such as TNF-alpha, IL-6, and C-reactive protein (CRP).21 , 22 The adipocytokines indirectly mediate lipolysis and increase hepatic fatty acid synthesis, thus increasing serum levels of fatty acids and triglycerides.21

The high correlations between BMI, insulinemia, and triglycerides for both genders in the present study corroborate the aforementioned studies.

Aerobic fitness showed a significant and negative correlation with DBP, total cholesterol, triglycerides, and insulinemia in girls in the present study. In boys, the correlations were stronger (p<0.01) and also more significant with SBP and LDL-cholesterol. These results are similar to several other studies in the pediatric population.10 , 11 , 23 , 24 Kriemler et al 9 found an inverse association between aerobic fitness and the sum of four skinfolds, insulin resistance, and metabolic risk; furthermore, they observed a 6% reduction in insulin resistance for each increase of one stage in an aerobic fitness test.

The importance of aerobic fitness was emphasized by Kelly et al,25 who observed improvement in VO2 max, HDL cholesterol, and endothelial function after eight weeks of aerobic training in a group of children, when compared to the control group without training. A study conducted with overweight and obese children and adolescents submitted to 12 weeks of moderate-intensity aerobic training three times per week showed reductions in total cholesterol/HDL ratio, C-reactive protein, and body fat, concomitant with an increase in aerobic fitness.26

In the present study, females with aerobic fitness below the 25th percentile were 3.5 and 4.9-fold more likely to have increased triglycerides and insulin, when compared to the other girls. Males below the 25th percentile of aerobic fitness were three-fold more likely to have altered insulinemia. The increased odds for altered insulinemia in children with BMI in the last quartile and aerobic fitness in the first quartile can perhaps be partially explained by the cutoff above the 80th percentile used for insulinemia. However, a recent review showed that the 75th and 80th percentiles are the most used cutoffs in epidemiological studies in children. 21 As hyperglycemia is rarely present in children, fasting glucose and the homeostatic model assessment - insulin resistance (HOMA-IR) index bring less information than insulinemia alone.20 For this reason, it was decided to use insulinemia in the present study.

Two-and-a-half-fold higher odds were found for a cluster of CVD risk factors in girls below the 25th percentile of aerobic fitness, compared to the other girls. The analysis of 9-year-old schoolchildren observed 13-fold higher odds of having clustering of CVD risk factors for those in the first quartile of aerobic fitness in relation to those who were in the fourth quartile.13 Another study, with 1,140 European children aged 9-10 years, showed 3.1fold higher odds of clustering of metabolic risk factors for females and 2.4-fold higher odds for males, when comparing those below and above the 75th percentile of aerobic fitness.11

Ruiz et al 23 used analysis of variance to compare the means of variables of CVD risk among the four quartiles of aerobic fitness. Significant differences were observed between the first and fourth quartiles of aerobic fitness for insulin resistance in both genders, and between the first and fourth quartiles for triglycerides and total cholesterol/HDL ratio in girls. Males and females in the first quartile of aerobic fitness also had lower metabolic risk in relation to other children.

Aerobic fitness can be assessed in a running test in which the body mass of the assessed individual directly affects test performance or in cycle ergometer tests, in which body mass may or may not be considered. As the present study used a running test to evaluate aerobic fitness, overweight and obese children probably had worse results, which may explain the poorer risk profile of children below the 25th percentile of aerobic fitness. Although the physical fitness test used is strongly correlated with laboratory measures of aerobic fitness and has been used in recent studies with children,9 , 27 motivational factors can affect test results, and perhaps this may explain the inconsistencies in the odds of cardiovascular risk between the genders observed here.9 , 27

Even in overweight children, better aerobic fitness attenuates the metabolic and CVD risk by mechanisms that possibly involve genetic factors, adipocytokines, and oxidative capacity of skeletal muscle.28 The benefits of aerobic fitness may involve improved insulin action, improved glucose transport, improved fat metabolism, increased levels of HDL-cholesterol, and decreased sympathetic tone and blood pressure.29 Therefore, the association between aerobic fitness and CVD risk factors justifies the inclusion of aerobic fitness assessment, especially in the school environment, as part of children's health monitoring.

Possible limitations of this study include its cross-sectional design, which prevents establishing a causal association between the variables and the generalization of these data to other regions of the country due to possible ethnic, cultural, and socioeconomic differences. Despite these limitations, the results reinforce the contribution of high BMI and a low level of aerobic fitness to the presence of clustering of cardiovascular disease risk factors in children.

Introdução

As doenças do aparelho circulatório são a principal causa de morte na população adulta nos últimos 30 anos no Brasil.1 As doenças cardiovasculares (DCV) são causadas pela associação entre fatores de risco genéticos e comportamentais e podem ter sua origem na infância.2 - 4 Entre os principais fatores de risco para DCV, destacam-se hereditariedade, obesidade, tabagismo, inatividade física, dislipidemia, hipertensão arterial, diabetes, insulinemia e sexo.5 , 6 Para a redução da morbidade e da mortalidade cardiovascular na fase adulta, o controle dos fatores de risco modificáveis deveria ser iniciado ainda na infância.7

Para o diagnóstico do sobrepeso e da obesidade, o índice de massa corporal (IMC) é considerado um bom indicador de adiposidade geral, já que está associado à gordura subcutânea.6 Tanto o IMC quanto outras medidas de adiposidade apresentam-se relacionados à aptidão física aeróbica em crianças.8 A aptidão física aeróbica associa-se inversamente aos fatores de risco de DCV em crianças e adultos.9 - 11 Mesmo entre as crianças com sobrepeso ou obesas, uma melhor aptidão física aeróbica parece ter um efeito protetor sobre os fatores de risco de DCV.11

A relação entre variáveis antropométricas, aptidão física aeróbica e fatores de risco de DCV carece de estudos transversais e longitudinais em crianças brasileiras, visando melhor compreensão da magnitude e dos mecanismos dessas associações. Assim, o objetivo deste estudo foi identificar a associação de índice de massa corporal e aptidão física aeróbica aos fatores de risco de DCV em crianças de 6 a 10 anos.

Método

A população em estudo foi a de escolares de 6 a 10 anos, matriculados do 1º ao 5º ano em escolas públicas da zona urbana de Itaúna, Minas Gerais. Esses estudantes constituíam um universo de 4.649 escolares. Para determinar o tamanho mínimo necessário de amostra, foi realizado um levantamento (estudo piloto) com 25 alunos de 6 a 10 anos e de ambos os sexos, nos quais se mensuraram as variáveis pressão arterial sistólica (PAS), pressão arterial diastólica (PAD), colesterol HDL (mg/dL), colesterol LDL (mg/dL), colesterol total (mg/ dL), triacilgliceróis (mg/dL) e insulinemia (µUI/mL), e obtidos suas respectivas médias e desvios padrões. Foi estabelecido o erro máximo de tolerância permitido para a estimativa da média populacional de cada variável que não comprometesse a confiabilidade dos resultados. Para o cálculo da amostra mínima em cada variável, utilizou-se o respectivo desvio padrão amostral como estimativa populacional em nível de significância de 5%. Sendo assim, optou-se por assumir o tamanho amostral máximo entre os mínimos obtidos, sendo o valor de 228 indivíduos relativo à variável insulinemia, que, por sua vez, foi limitante para a amostragem por apresentar a maior va-riabilidade. Portanto, o tamanho da amostra foi definido em 228 estudantes como mínimo para atender à margem de erro nas medidas populacionais para todas as variáveis de interesse. Entretanto, estimando-se uma perda de 50%, a amostra final foi definida em 456 crianças. Realizouse, em cada escola, estratificação por sexo e idade para que a proporção de idade e sexo fosse mantida. Com os dados obtidos em cada escola, os alunos foram numerados em cada série em ordem sequencial. A seguir, utilizando-se uma tabela de números aleatórios gerada pelo Excel 2003 (Microsoft Corporation, Washington - USA), selecionaram-se as crianças de número correspondente na lista criada em cada série, até atingir o número necessário para compor a amostra para aquele sexo e idade naquela escola.

Os critérios de inclusão foram pertencer à faixa etária compreendida entre 6 a 10 anos e estar matriculada na rede pública estadual ou municipal, em turnos da manhã ou tarde, da classe introdutória até o quinto ano. os critérios de exclusão foram limitações clínicas e/ou motoras incapacitantes para a realização de teste físico e crianças matriculadas em escolas rurais, que representavam 6% dos estudantes do município.

Somente foram incluídas as crianças cujos pais autorizaram sua participação mediante assinatura do termo de consentimento. o projeto foi previamente aprovado pela Câmara Departamental de Pediatria da Faculdade de Medicina da UFMG (parecer nº 93/2009) e pelos Comitês de Ética em Pesquisa da UFMG (parecer nº 0040.0.203.000-10) e da Universidade de Itaúna (parecer nº 012/10).

A massa corporal foi aferida com as crianças usando roupas leves, numa balança eletrônica digital da marca Seca (Scales Galore, nova York, EUA), com capacidade máxima de 150 kg e precisão de 0,1 kg. Não foi subtraído o peso correspondente às roupas. A altura foi aferida em um antropômetro vertical Alturaexata (Alturaexata, Minas Gerais, Brasil), com graduação em centímetros (cm) e precisão de 0,001 m. Massa corporal e altura foram aferidas duas vezes e a média foi considerada. o IMC foi calculado por meio da relação entre massa corporal total em quilogramas e altura em metros ao quadrado.

A pressão arterial foi aferida com um aparelho de pressão arterial automático da marca onrom (omron Healthcare, Illinois, EUA), modelo HEM711, validado para uso em crianças.12 Foram realizadas três medidas no braço direito após pelo menos 5 minutos de repouso com a criança sentada com pernas e braços em posição relaxada. Foi dado um intervalo de dois minutos entre cada medida, de acordo com Anderssen et al.13 A média das três medidas foi considerada.

A aptidão física aeróbica foi avaliada por meio do "20 m Shuttle Run test",14 que consiste numa corrida de ida e volta num percurso de 20 metros, com intensidade progressiva até a exaustão. o ritmo de corrida foi determinado por um sinal sonoro emitido por um aparelho de som com o CD específico do teste. A distância foi demarcada na quadra de esportes ou em outra área com piso pavimentado disponível dentro das próprias escolas. o teste se inicia com 8,5 km/h e aumenta-se 0,5 km/h a cada minuto até que a criança não consiga manter o ritmo por dois sinais sonoros consecutivos. Todas as crianças foram verbalmente encorajadas a alcançar o esforço máximo no teste. Para o cálculo do consumo máximo de oxigênio (Vo2max), em mL.kg-1.min-1, foi utilizada a equação descrita por Leger e Gadoury:15 Vo2max=31,025+3,238 (velocidade final do teste em km/h) -3,248 (idade em anos) +0,1536 (velocidade final x idade).

Após jejum de 12 horas, foram coletados 10mL de sangue numa seringa plástica descartável, dividida em dois tubos em quantidades iguais. o material foi armazenado em isopor à temperatura ambiente e levado ao laboratório em no máximo 1 hora, onde foi imediatamente analisado. Um dos tubos, contendo anticoagulante fluoreto, foi centrifugado a 5000 rpm durante 5 minutos para obter plasma e realizar a glicemia em jejum pelo método enzimático-automação com reagente da Labtest (LABTEST, Minas Gerais - Brasil) no aparelho Clinline 150 (Biomerieux - USA). Dos 5mL restantes, após centrifugação a 5000 rpm durante 5 minutos, foram retirados 500 microlitros de soro para análise do colesterol total e fracionado pelo método colorimétrico enzimático, bem como para análise dos triacilgliceróis pelo método enzimáticoautomação, todos realizados com reagentes da Labtest no aparelho Clinline 150 (Biomerieux - USA). Um volume de 1mL de soro foi utilizado para análise da insulinemia pela quimiluminescência por imunoensaio imunométrico em µUI/mL, em equipamento automatizado Immulite 2000 (Immulite 2000 Automated Immunoassay Analyzer, Boston, USA).

Foram considerados como fatores de risco de DCV, neste estudo, valores alterados das variáveis pressão arterial sistólica (PAS), pressão arterial diastólica (PAD), colesterol total, colesterol HDL, colesterol LDL, triacilgliceróis e insulinemia.

Devido à distribuição não normal de algumas variáveis, a correlação de Spearman foi utilizada para avaliar a associação de IMC e a aptidão física aeróbica a cada um dos fatores de risco de DCV. o escore Z do IMC foi previamente calculado em cada idade para cada sexo e utilizado para fazer a associação às variáveis de risco. Para efeito de agrupamento de fatores de risco foram considerados três ou mais fatores presentes na mesma criança. os pontos de corte adotados para as variáveis de risco foram: pressão arterial e insulinemia acima do percentil 80 para sexo e idade, colesterol HDL abaixo de 45 mg/dL, colesterol LDL, triacilgliceróis e glicemia acima de 100 mg/dL.16 A análise de regressão logística estimou a razão das chances para hi-pertensão arterial, HDL baixo, LDL elevado, triacilgliceróis elevados, insulinemia elevada e agrupamento de fatores de risco de DCV em crianças acima do percentil 75 e abaixo do percentil 75 para IMC, e acima e abaixo do percentil 25 para aptidão física aeróbica. os dados foram analisados utilizando-se o pacote estatístico SPSS para Windows versão 17.0 (SPSS Inc. Released 2008. SPSS Statistics for Windows, Chicago - USA). Um nível de probabilidade de p<0,05 foi utilizado para indicar significância estatística.

Resultados

As características descritivas da amostra são apresentadas na tabela 1. o coeficiente de correlação intraclasse para as duas medidas de estatura e massa corporal foram, respectivamente, 0,997 e 1,0 (p<0,001). Quanto à condição socioeconômica, a amostra estava classificada como 0,7% na classe B1, 9,7% na B2, 35,9% na C1, 35,2% na C2, 17,9% na D e 0,7% na classe E.

Tabela 1

Características antropométricas e fatores de risco cardiovascular em meninas e meninos de 6 a 10 anos (n=290)

Os coeficientes da correlação de Spearman para IMC e aptidão física aeróbica com os fatores de risco de DCV são apresentados na tabela 2. Nos dois sexos houve uma correlação positiva e significativa entre o escore Z do IMC e PAS, PAD, triacilgliceróis e insulinemia. As correlações entre o escore Z do IMC e colesterol total, HDL e LDL não foram significativas em nenhum dos sexos. A aptidão física aeróbica nas meninas correlacionou-se de forma negativa e significativa com PAD, colesterol total, triacilgliceróis e insulinemia. Nos meninos, uma forte correlação negativa e significativa (p<0,01) foi encontrada entre aptidão física aeróbica e PAS, PAD, colesterol total, LDL, triacilgliceróis e insulinemia.

Tabela 2

Coeficientes de correlação de Spearman entre IMC (escore Z) e V02max com os fatores de risco de DCV em meninas e meninos de 6 a 10 anos (n=290)

Chances aumentadas para agrupamento de fatores de risco de DCV e insulinemia em função das variáveis IMC e aptidão física aeróbica, nos dois sexos, são apresentadas na tabela 3.

Tabela 3

Razão das Chances para os fatores de risco de doença cardiovascular em meninas e meninos de 6 a 10 anos (n=290)

Discussão

O IMC, no presente estudo, associou-se nos dois sexos de forma positiva com PAS, PAD, triacilgliceróis e insulinemia. As crianças com IMC acima do percentil 75 apresentaram chances aumentadas para fatores de risco de doenças cardiovasculares, em comparação às crianças abaixo do percentil 75. A aptidão física aeróbica associou-se de forma negativa nos dois sexos com PAD, colesterol total, triacilgliceróis e insulinemia. Chances aumentadas para insulinemia alterada nos dois sexos e para agrupamento de fatores de risco de DCV nas meninas foram encontradas ao comparar a aptidão física aeróbica abaixo e acima do percentil 25. os valores médios das variáveis de risco de DCV encontrados neste estudo para os dois sexos, exceto colesterol total (171,4 mg/dL) e LDL (103,7 mg/dL) nas meninas, estão na faixa considerada "desejável" pela I Diretriz de Prevenção da Aterosclerose na Infância e na Adolescência16 e são similares aos encontrados no "Estudo do Coração de Belo Horizonte".17

Outros estudos corroboram a presente investigação com correlações positivas e significativas entre IMC e PAS, PAD,2 , 18 triacilgliceróis e insulinemia.2 , 19 Entretanto, as correlações não significativas encontradas no presente estudo entre IMC e colesterol total, HDL e LDL, nos dois sexos, não estão em acordo com os resultados dos estudos acima citados. Como no presente estudo, Sinaiko et al 20 também não encontraram correlação significativa entre IMC e HDL (p=0,07) e entre IMC e LDL (p=0,48) nos meninos, embora nas meninas essa correlação tenha sido significativa. Nas meninas do presente estudo, estar acima do percentil 75 de IMC em comparação com estar abaixo do mesmo percentil aumentava em 2,8, 2,5 e 11,8 vezes as chances de estar, respectivamente, com triacilgliceróis, HDL e insulinemia alterados. Nos meninos, as chances para aqueles com IMC acima do percentil 75 foi 3,6 vezes maior para insulinemia aumentada. As chances de apresentarem agrupamento de fatores de risco de DCV para meninas e meninos, respectivamente, foram 4,7 e 5,3 vezes maiores para aquelas acima do percentil 75. Falaschetti et al 2 estudaram 5002 crianças de 7 a 12 anos e encontraram razões das chances significativas entre aquelas abaixo do percentil 85 e aquelas acima do percentil 95 de IMC, nos dois sexos, para hipertensão, triacilgliceróis elevado e baixos níveis de HDL. o "Estudo do Coração de Belo Horizonte" encontrou, em 1450 crianças e adolescentes de 6 a 18 anos, razões das chances significativas para variáveis de risco de DCV ao comparar os estudantes com IMC abaixo e acima do percentil 85.17 nesse último estudo, as chances para HDL alterado e PAS e PAD elevadas foram, respectivamente, 2,2, 3,6 e 2,7 vezes maior para os estudantes com IMC acima do percentil 85. Talvez não tenha sido observada chance aumentada para PAS e PAD elevadas nos dois sexos, no presente estudo, devido ao ponto de corte ser estabelecido acima do percentil 75 para o IMC, e não acima do percentil 85, como no "Estudo do Coração de Belo Horizonte".

Embora o IMC não discrimine a obesidade abdominal e visceral, essa última está associada, por vários mecanismos, a alguns fatores de risco de DCV. o tecido adiposo visceral secreta maior quantidade de adipocitocinas, comparado ao subcutâneo. As adipocitocinas têm funções inflamatórias e imunes que mediam a resistência à insulina, as complicações cardiovasculares e, principalmente, o processo aterogênico via biomarcadores inflamatórios, como TnF-alfa, IL-6 e proteína C-reativa (PCR).21 , 22 As adipocitocinas mediam a lipólise indiretamente e aumentam a síntese hepática de ácidos graxos, assim aumentando os níveis séricos de ácidos graxos e triacilgliceróis.21 As altas correlações entre IMC, insulinemia e triacilgliceróis no presente estudo, nos dois sexos, corroboram as pesquisas citadas.

A aptidão física aeróbica apresentou uma correlação significativa e negativa com PAD, colesterol total, triacilgliceróis e insulinemia nas meninas do presente estudo. Nos meninos, as correlações foram mais fortes (p<0,01) e significativas também com a PAS e com o LDL. Esses resultados são similares a vários outros estudos na população pediátrica.10 , 11 , 13 , 24 Kriemler et al 9 encontraram associação inversa entre a aptidão física aeróbica e a soma de quatro dobras cutâneas, a resistência à insulina e o risco metabólico, além de observarem redução de 6% na resistência à insulina para cada aumento de um estágio num teste de aptidão física aeróbica. A importância da aptidão física aeróbica foi destacada por Kelly et al,25 que encontraram melhora de Vo2max, colesterol HDL e função endotelial após oito semanas de treinamento aeróbico num grupo de crianças, quando comparado ao grupo controle sem treinamento. Investigação com crianças e adolescentes com sobrepeso e obesos, submetidos a 12 semanas de treinamento aeróbico de intensidade moderada, três vezes por semana, encontrou redução na razão colesterol total para HDL, na proteína C-reativa e na gordura corporal, concomitante a um aumento na aptidão física aeróbica.26

No presente estudo, as meninas com aptidão física aeróbica abaixo do percentil 25 apresentaram 3,5 e 4,9 vezes mais chances de ter triacilgliceróis e insulinemia aumentados, quando comparadas às demais meninas. Nos meninos abaixo do percentil 25 de aptidão física aeróbica, foi encontrada três vezes mais chance para insulinemia alterada. As chances aumentadas para insulinemia alterada nas crianças com IMC no último quartil e aptidão física aeróbica no primeiro quartil talvez possam ser parcialmente explicadas pelo ponto de corte acima do percentil 80 adotado para insulinemia. No entanto, uma recente revisão apresentou os percentis 75 e 80 como os pontos de corte mais utilizados em estudos epidemiológicos em crianças.21 Como a hiperglicemia raramente está presente em crianças, a glicemia em jejum e o índice HoMA trazem menos informações do que a insulinemia isoladamente.20 Por esse motivo, optou-se por utilizar a insulinemia no presente estudo.

Chances 2,5 vezes maiores foram encontradas para um agrupamento de fatores de risco de DCV em meninas abaixo do percentil 25 de aptidão física aeróbica, comparadas às demais meninas. Análise de escolares de nove anos mostrou chance 13 vezes maior de possuir agrupamento de fatores de risco de DCV para aqueles no primeiro quartil de aptidão física aeróbica em relação aos que estavam no quarto quartil.13 outro estudo, com 1.140 crianças europeias de 9-10 anos, observou chance de agrupamento de risco metabólico de 3,1 vezes maior para meninas e de 2,4 vezes maior para meninos, ao comparar aqueles abaixo e acima do percentil 75 de aptidão física aeróbica.11 Ruiz et al 23 utilizaram a análise de variância para comparar as médias de variáveis de risco de DCV entre os quatro quartis de aptidão física aeróbica. Foram encontradas diferenças significativas entre o primeiro e o quarto quartis de aptidão física aeróbica para resistência à insulina nos dois sexos e entre primeiro e quarto quartis para triacilgliceróis e razão colesterol total para HDL nas meninas. Meninos e meninas no primeiro quartil de aptidão física aeróbica também apresentaram menor risco metabólico em relação às demais crianças.

A aptidão física aeróbica pode ser avaliada em testes de corrida, nos quais a massa corporal do avaliado afeta diretamente o desempenho, ou em testes em cicloergômetro, em que a massa corporal pode ou não ser considerada. Como o presente estudo utilizou um teste de corrida para avaliar a aptidão física aeróbica, as crianças com sobrepeso e obesas provavelmente apresentaram piores resultados, o que pode explicar o pior perfil de risco das crianças abaixo do percentil 25 de aptidão física aeróbica. Embora o teste de aptidão física utilizado seja fortemente correlacionado com a medida da aptidão física aeróbica em laboratório e tenha sido utilizado em estudos recentes com crianças,9 , 27 fatores motivacionais podem afetar o resultado do teste, e talvez isso explique as inconsistências nas chances de risco cardiovascular entre os dois sexos aqui observadas.9 , 27 Mesmo em crianças com sobrepeso, uma melhor aptidão física aeróbica atenua o risco metabólico e de DCV por mecanismos que possivelmente envolvem aspectos genéticos, adipocitocinas e capacidade oxidativa dos músculoesqueléticos.28 os benefícios da aptidão física aeróbica podem envolver melhora na ação da insulina, melhora no transporte de glicose, melhora no metabolismo de gorduras, aumento dos níveis de colesterol HDL e diminuição do tônus simpático e da pressão arterial.29 Portanto, a associação entre aptidão física aeróbica e os fatores de risco de DCV justificam a inclusão da avaliação da aptidão física aeróbica, em especial no ambiente escolar, como parte do monitoramento da saúde de crianças.

Possíveis limitações desse estudo são sua natureza transversal, que impede estabelecer uma relação causal entre as variáveis, e o cuidado com a generalização desses dados para outras regiões do país, devido às possíveis diferenças étnicas, culturais e socioeconômicas. Apesar de tais limitações, os resultados reforçam a contribuição de um elevado índice de massa corporal e de uma baixa aptidão física aeróbica na presença de agrupamento de fatores de risco de doença cardiovascular em crianças.