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É Possível Identificar Facilmente Mulheres Obesas Metabolicamente Saudáveis?

Resumo

Fundamento: A obesidade é reconhecida como um fator de risco importante no desenvolvimento de várias complicações metabólicas. Porém, alguns indivíduos obesos apresentam um perfil metabólico favorável.

Objetivo: O objetivo do presente estudo foi identificar um parâmetro fácil para reconhecer mulheres obesas metabolicamente saudáveis (OMS)

Métodos: Foram selecionadas 292 mulheres não diabéticas com índice de massa corporal (IMC) ≥ 30 kg/m2 e a coorte final foi composta de 239. De acordo com o estado metabólico determinado pelo modelo de avaliação da homeostase (HOMA), as participantes foram classificadas como obesas metabolicamente saudáveis (OMS) ou obesas metabolicamente não saudáveis (OMNS). Compararam-se ambos os grupos quanto às características bioquímicas, antropométricas e de composição corporal.

Resultados: A idade média da coorte foi de 43,9 ± 10,9 anos e o IMC médio foi 37,2 ± 5,3 kg/m2. No total, 75,7% das participantes foram classificadas como OMS pelo HOMA. O ponto de corte para a circunferência da cintura (CC) de 108,2 identificou mulheres OMS com sensibilidade de 72,4% (intervalo de confiança [IC] de 95%: 59,8-82,3%), especificidade de 66,9% (IC 95%: 59,71-73,3%) e razão de verossimilhança negativa (RVN) de 0,41 (IC 95%: 0,36-0,47). Adicionalmente, o ponto de corte de 99,2 para o índice de adiposidade visceral (IAV) identificou mulheres OMS com sensibilidade de 89,7% (IC 95%: 79.2-95.2%), especificidade de 48,6% (IC 95%: 41,4-55,9%) e RVN de 0,21 (IC 95%: 0.15-0.30).

Conclusões: Mulheres classificadas como OMS apresentaram menor CC, menor percentual de gordura corporal e menores níveis séricos de glicose e de insulina. A CC foi identificada como um parâmetro fácil para identificar mulheres OMS.

Palavras-chave
Doenças Cardiovasculares/fisiopatologia; Síndrome Metabólica; Dislipidemias; Diabetes Mellitus; Hipertensão; Obesidade/prevalência; Mulheres

Abstract

Background: Obesity is recognized as a major risk factor for the development of several metabolic complications. However, some obese individuals have a favorable metabolic profile.

Objective: The aim of this study was to identify an easy parameter for recognizing metabolically healthy obese (MHO) women.

Methods: A total of 292 non-diabetic women with a body mass index (BMI) ≥ 30 kg/m2 were selected, and 239 composed the final cohort. We classified the participants according to their metabolic state determined by homeostasis model assessment (HOMA) into MHO or metabolically unhealthy obese (MUO). Both groups were compared regarding biochemical, anthropometric, and body composition characteristics.

Results: The average age of the cohort was 43.9 ± 10.9 years and the average BMI was 37.2 ± 5.3 kg/m2. In total, 75.7% of the participants were classified as MHO by HOMA. A cutoff of 108.2 cm for waist circumference (WC) identified MHO participants with a sensitivity of 72.4% (95% confidence interval [CI]: 59.8-82.3%), specificity of 66.9% (95% CI: 59.71-73.3%), and negative likelihood ratio of 0.41 (95% CI: 0.36-0.47). Additionally, a visceral adiposity index cutoff value of 99.2 identified MHO women with a sensitivity of 89.7% (95% CI: 79.2-95.2%), specificity of 48.6% (95% CI: 41.4-55.9%), and negative likelihood ratio of 0.21 (95% CI: 0.15-0.30).

Conclusion: Women classified as MHO exhibited smaller WC measurements and lower body fat percentages, as well as lower blood glucose and insulin levels. WC emerged as an easy parameter for identifying MHO women.

Keywords
Cardiovascular Diseases/physiopathology; Metabolic Syndrome; Dyslipidemias; Diabetes Mellitus; Hypertension; Obesity/prevalence; Women

Introdução

A prevalência da obesidade aumentou acentuadamente nas últimas décadas. Entre 1980 e 2013, ocorreu um incremento de 27% chegando a afetar 2,1 bilhões de adultos em todo o mundo. Uma meta-análise de 97 estudos incluindo mais de 2,88 milhões de indivíduos e mais de 270.000 mortes concluiu que a obesidade está associada a um risco significativamente maior de mortalidade por todas as causas, incluindo doenças cardiovasculares (DCV), em comparação ao peso normal.11 Roberson LL, Aneni EC, Maziak W, Agatston A, Feldman T, Rouseff M, et al. Beyond BMI: The "Metabolically healthy obese" phenotype & its association with clinical/ subclinical cardiovascular disease and all-cause mortality - a systematic review. BMC Public Health. 2014 Jan 14;14:14. Segundo dados recentes, a obesidade afeta 17% da população brasileira acima de 20 anos de idade e as mulheres apresentam maior prevalência de diabetes, hipercolesterolemia e obesidade abdominal.22 Ramires EK, Menezes RC, Longo-Silva G, Santos TG, Marinho PM, Silveira JA. Prevalência e fatores associados com a Síndrome Metabólica na população adulta brasileira: pesquisa nacional de saúde - 2013. Arq Bras Cardiol. 2018;110(5):455-66.

A obesidade é reconhecida como um fator de risco importante no desenvolvimento de várias complicações metabólicas. Porém, alguns indivíduos obesos apresentam um perfil metabólico favorável, caracterizado pelo índice do modelo de avaliação da homeostase (HOMA), pressão arterial e perfil lipídico. Estes indivíduos são identificados como obesos metabolicamente saudáveis (OMS),11 Roberson LL, Aneni EC, Maziak W, Agatston A, Feldman T, Rouseff M, et al. Beyond BMI: The "Metabolically healthy obese" phenotype & its association with clinical/ subclinical cardiovascular disease and all-cause mortality - a systematic review. BMC Public Health. 2014 Jan 14;14:14. embora haja atualmente uma falta de consenso sobre a definição de OMS. Uma meta-análise recente baseada em 40 estudos demonstrou que quase um terço de indivíduos obesos eram OMS, segundo a definição baseada nos pontos de corte estabelecidos pelo Third Report of the National Cholesterol Education Program’s Adult Treatment Panel (NCEP-ATP III) ou nos da International Diabetes Federation (IDF).33 Lin H, Zhang L, Zheng R, Zheng Y. The prevalence, metabolic risk and effects of lifestyle intervention for metabolically healthy obesity: a systematic review and meta-analysis A PRISMA-compliant article. Medicine (Baltimore). 2017;96(47):e8838. Entre esses estudos, há o de Pimentel et al.,44 Pimentel AC, Scorsatto M, Oliveira GM, Rosa G, Luiz, RR. Characterization of metabolically healthy obese Brazilians and cardiovascular risk prediction. Nutrition. 2015;31(6):827-33. cuja pesquisa com mulheres brasileiras demonstrou que cerca de 70% eram consideradas OMS de acordo com o HOMA e os critérios do NCEP-ATP III para o diagnóstico de síndrome metabólica.

Nós hipotetizamos que os indivíduos com fenótipo OMNS apresentam maior adiposidade abdominal e resistência à insulina. Consequentemente, realizou-se o presente estudo para identificar um parâmetro simples para detectar mulheres OMS.

Métodos

A amostra foi composta de 239 mulheres recrutadas no município de São Gonçalo, RJ. O presente estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Estudos e Pesquisas do Hospital Universitário Clementino Fraga Filho (HUCFF) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e encontra-se registrado sob o protocolo número 062/10. Todas as participantes assinaram um termo de consentimento livre e esclarecido. O estudo incluiu mulheres com idade ≥ 20 anos de idade e com índice de massa corporal (IMC) ≥ 30 kg/m22 Ramires EK, Menezes RC, Longo-Silva G, Santos TG, Marinho PM, Silveira JA. Prevalência e fatores associados com a Síndrome Metabólica na população adulta brasileira: pesquisa nacional de saúde - 2013. Arq Bras Cardiol. 2018;110(5):455-66.. Foram excluídas mulheres fumantes, usuárias de drogas ou de quaisquer suplementos (incluindo aqueles para emagrecimento), grávidas ou lactantes e que tinham marca-passo ou prótese metálica (visto que esses impedem a avaliação da composição corporal por bioimpedância), e aquelas que autorrelataram um diagnóstico de diabetes mellitus ou uso de hipoglicemiantes.

Mediu-se o peso das participantes com uma balança eletrônica (Welmy, SP). Aferiu-se a estatura com estadiômetro e o IMC foi calculado com o peso em kg dividido pela altura ao quadrado em metros. Mediu-se a circunferência da cintura (CC) com fita métrica, a composição corporal por impedância bioelétrica (Biodynamics 450, Seattle, Washington, EUA) e a pressão arterial com esfigmomanômetro aneróide (Missouri, Curitiba, PA). Finalmente, calculou-se a razão cintura-estatura (RCE) de todas as participantes em cm/cm. Calculou-se o índice de adiposidade visceral (IAV) utilizando a seguinte fórmula sexo-específica para mulheres:

IVA = CC 36 , 58 + 1 , 89 × IMC × Triglic é rides 0 , 81 × 1 , 52 HDL

Foram colhidas as amostras de sangue após jejum noturno de 12 horas. O soro foi obtido por centrifugação das amostras a 4000 rpm durante 15 minutos (Excelsa Baby I, Fanem, SP). Determinaram-se as concentrações séricas de glicose, triglicérides, lipoproteína de alta densidade (HDL) e colesterol total pelo método enzimático com um analisador bioquímico automatizado (LabMax 240, Labtest Diagnostica SA, Brasil). Calculou-se a lipoproteína de baixa densidade (LDL) com a fórmula de Friedewald. Mediu-se a concentração sérica de insulina com quimioluminescência e estimou-se a resistência à insulina utilizando o índice HOMA.55 Matthews DR, Hosker JP, Rudenski AS, Naylor BA, Treacher DF, Turner RC et al. Homeostasis model assessment: insulin resistance and beta-cell function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man. Diabetologia. 1985;28(7):412-9. Os índices de HOMA foram distribuídos em quartis e classificou-se como metabolicamente saudáveis as participantes cujos índices estavam dentro dos três quartis inferiores (2,78), com base em Pimentel et al.44 Pimentel AC, Scorsatto M, Oliveira GM, Rosa G, Luiz, RR. Characterization of metabolically healthy obese Brazilians and cardiovascular risk prediction. Nutrition. 2015;31(6):827-33.

Os dados são expressos como média ± desvio padrão (DP). Realizou-se o teste de Kolmogorov-Smirnov para analisar a normalidade das variáveis. Realizaram-se comparações entre grupos com o teste qui quadrado para variáveis categóricas e o teste t de Student para variáveis contínuas. Foi considerado p < 0,05 como estatisticamente significativo. Utilizou-se a Curva ROC para identificar pontos de corte para valores de CC e IAV. Realizaram-se as análises com o programa estatístico SPSS 20.0 (SPSS, Chicago, Illinois, EUA).

Resultados

Selecionou-se inicialmente 292 mulheres, 53 das quais foram excluídas após auto-relatarem diagnóstico de diabetes mellitus ou uso de hipoglicemiantes. A amostra final foi composta por 239 indivíduos. Um total de 181 participantes (75,7%) foram classificadas como OMS de acordo com os índices de HOMA. Os resultados mostram que o IAV e todos os parâmetros antropométricos eram significativamente maiores nas mulheres OMNS e que havia menos indivíduos hipertensos e valores de triglicérides maiores no grupo OMS em comparação com o grupo OMNS (Tabela 1).

Tabela 1
Características de linha de base das participantes

A Figura 1 mostra os valores de CC e IAV e a acuracia desses na identificação de mulheres OMS. Os dois grupos apresentaram curvas ROC semelhantes; a curva da CC tinha uma Razão de Verossimilhança Negativa melhor para distinguir mulheres OMS com o ponto de corte de 108,2 cm.

Figura 1
Precisão e curva característica de operação do receptor (ROC) para circunferência da cintura e índice de adiposidade visceral com os valores de corte de 108,2 cm 99,2, respectivamente. RV: razão de verossimilhança; ASC: área sob a curva ROC; IC 95 %: intervalo de confiança de 95%.

Discussão

Independente dos critérios utilizados para definir os fenótipos OMS e OMNS, não está claro se indivíduos OMS têm um risco menor de DCV ou mortalidade por todas as causas em comparação aos indivíduos OMNS.66 Eckel N, Li Y, Kuxhaus O, Stefan N, Hu FB, Schulze MB. Transition from metabolic healthy to unhealthy phenotypes and association with cardiovascular disease risk across BMI categories in 90 257 women (the Nurses' Health Study): 30 year follow-up from a prospective cohort study. Lancet Diabetes Endocrinol 2018;6(9):714-724. Uma revisão sistemática de 14 estudos que avaliaram o risco de DCV mostrou que a maioria dos estudos não conseguiu demonstrar uma associação significativa entre OMS e aumento do risco de DCV e mortalidade, embora os indivíduos OMS possam apresentar um risco levemente maior de DCV em comparação aos indivíduos de peso normal.11 Roberson LL, Aneni EC, Maziak W, Agatston A, Feldman T, Rouseff M, et al. Beyond BMI: The "Metabolically healthy obese" phenotype & its association with clinical/ subclinical cardiovascular disease and all-cause mortality - a systematic review. BMC Public Health. 2014 Jan 14;14:14.,33 Lin H, Zhang L, Zheng R, Zheng Y. The prevalence, metabolic risk and effects of lifestyle intervention for metabolically healthy obesity: a systematic review and meta-analysis A PRISMA-compliant article. Medicine (Baltimore). 2017;96(47):e8838.

Berezina et al.,77 Berezina A, Belyaeva O, Berkovich O, Baranova E, Karonova T, Bazhenova E, et al. Prevalence, risk factors, and genetic traits in metabolically healthy and unhealthy obese individuals. Biomed Res Int. 2015; 2015:548734. estudaram 503 pacientes com obesidade abdominal e concluíram que o fenótipo OMS estava associado com menor idade, menor CC, maior nível de atividade física, menor tempo de duração da obesidade e a presença do genótipo adiponectina G45G.77 Berezina A, Belyaeva O, Berkovich O, Baranova E, Karonova T, Bazhenova E, et al. Prevalence, risk factors, and genetic traits in metabolically healthy and unhealthy obese individuals. Biomed Res Int. 2015; 2015:548734. O maior desafio, porém, é o estabelecimento de um ponto de corte para CC que possa ser aplicado a populações obesas diferentes.

No presente estudo, observou-se baixa prevalência dos fatores de risco metabólicos, considerando-se que aproximadamente 76% dos indivíduos obesos eram OMS. Estes resultados podem ter sido influenciados pela definição de risco metabólico. Segundo estes resultados, CC elevada, razão cintura-estatura, glicemia, insulina, triglicérides, IAV e hipertensão estavam associados com o fenótipo OMNS. Isto sugere que o critério aplicado possa identificar indivíduos com risco maior de DCV. Este fenótipo coincide com o assim chamado fenótipo cintura hipertrigliceridêmica que está associado com aterosclerose, diabetes e doença arterial coronariana.11 Roberson LL, Aneni EC, Maziak W, Agatston A, Feldman T, Rouseff M, et al. Beyond BMI: The "Metabolically healthy obese" phenotype & its association with clinical/ subclinical cardiovascular disease and all-cause mortality - a systematic review. BMC Public Health. 2014 Jan 14;14:14.,33 Lin H, Zhang L, Zheng R, Zheng Y. The prevalence, metabolic risk and effects of lifestyle intervention for metabolically healthy obesity: a systematic review and meta-analysis A PRISMA-compliant article. Medicine (Baltimore). 2017;96(47):e8838.,66 Eckel N, Li Y, Kuxhaus O, Stefan N, Hu FB, Schulze MB. Transition from metabolic healthy to unhealthy phenotypes and association with cardiovascular disease risk across BMI categories in 90 257 women (the Nurses' Health Study): 30 year follow-up from a prospective cohort study. Lancet Diabetes Endocrinol 2018;6(9):714-724. Adicionalmente, a prevalência elevada de OMS sugere que faltam evidências de que o IMC seja um bom indicador de risco cardiometabólico, e que existe a necessidade de desenvolver e validar outros indicadores que possam ajudar a guiar o diagnóstico, e tratamento de indivíduos obesos.77 Berezina A, Belyaeva O, Berkovich O, Baranova E, Karonova T, Bazhenova E, et al. Prevalence, risk factors, and genetic traits in metabolically healthy and unhealthy obese individuals. Biomed Res Int. 2015; 2015:548734.

Em um estudo recente,88 Iliodromiti S, Celis-Morales CA, Lyall DM, Anderson J, Gray SR, Mackay DF, et al. The impact of confounding on the associations of different adiposity measures with the incidence of cardiovascular disease: a cohort study of 296 535 adults of white European descent. Eur Heart J. 2018;39(17):1514-20. que acompanhou 296.535 participantes de ambos os sexos do Biobanco do Reino Unido durante cinco anos, em média, verificou-se que o aumento de um desvio padrão na CC (12,6 cm para mulheres e 11,4 cm para homens) esteve associado à razão dos riscos (hazard ratio) de 1,16 (IC 95%: 1,13-1,19) para mulheres e 1,10 (IC 95%: 1,08-1,13) para homens para desfechos relacionados com DCV. No presente estudo, a CC apresentou maiores valores de medida e foi uma ferramenta econômica facilmente aplicável na prática clínica para distinguir mulheres brasileiras OMS das OMNS. Além disso, a CC e o IAV identificaram mulheres OMS com uma área semelhante sob a curva ROC.

Em um estudo transversal realizado em Nanjing, China,99 Yang F, Wang G, Wang Z, Sun M, Cao M, Zhu Z, et al. Visceral adiposity index may be a surrogate marker for the assessment of the effects of obesity on arterial stiffness. PLoS One. 2014;9(8):e104365. o IAV foi um indicador independente positivo de rigidez arterial, o qual foi avaliado pela velocidade da onda de pulso tornozelo-braquial em 5.158 indivíduos com idade superior a 40 anos. Porém, o IAV não é de fácil obtenção na prática clínica. É possível que a CC e o IAV possam ser indicadores de aspetos diferentes de OMS. A primeira é uma ferramenta para facilmente identificar indivíduos OMS, enquanto o segundo avalia os efeitos da obesidade na modificação da rigidez arterial, e a transição para um estado metabólico não saudável.

Hamer et al.,1010 Hamer M, Bell JA, Sabia S, Batty GD, Kivimäki M. Stability of metabolically healthy obesity over 8 years: the English Longitudinal Study of Ageing. Eur J Endocrinol. 2015;173(5):703-8. acompanharam 2.422 homens e mulheres durante mais de 8 anos como parte do English Longitudinal Study of Ageing. Os autores mostraram que o fenótipo OMS é relativamente instável, visto que 44,5% de indivíduos OMS progrediu para um estado não saudável, e enfatizaram que o progresso para um estado metabólico não saudável estava associado com um aumento significativo na CC.1010 Hamer M, Bell JA, Sabia S, Batty GD, Kivimäki M. Stability of metabolically healthy obesity over 8 years: the English Longitudinal Study of Ageing. Eur J Endocrinol. 2015;173(5):703-8. A obesidade visceral está associada à atividade pró-inflamatória, e à produção elevada de adiponectina devido à deterioração da sensibilidade à insulina, ao aumento do risco de diabetes, dislipidemia, hipertensão e aterosclerose e à maior taxa de mortalidade.1010 Hamer M, Bell JA, Sabia S, Batty GD, Kivimäki M. Stability of metabolically healthy obesity over 8 years: the English Longitudinal Study of Ageing. Eur J Endocrinol. 2015;173(5):703-8.

A questão principal é que o número de indivíduos obesos está aumentando de maneira contínua e seria economicamente inviável tratá-los da mesma forma. Quando consideramos os indivíduos obesos, como regra, todos apressentam valores de CC superiores aos pontos de corte propostos pela IDF e pelo NCEP-ATP III.33 Lin H, Zhang L, Zheng R, Zheng Y. The prevalence, metabolic risk and effects of lifestyle intervention for metabolically healthy obesity: a systematic review and meta-analysis A PRISMA-compliant article. Medicine (Baltimore). 2017;96(47):e8838. No presente estudo, há falta de informação sobre outras variáveis que têm sido utilizadas para definir OMS, por exemplo, a produção de adiponectina e indicadores inflamatórios. Os pontos fortes do presente estudo incluem o tamanho da amostra e o local de estudo. Além disso, o presente estudo pode possibilitar a modificação no estilo de vida por meio da fácil identificação de indivíduos obesos de alto risco.

Há grande interesse nos achados paradoxais observados nos indivíduos considerados OMS, apesar da adiposidade aumentada. O desafio principal foi determinar um único parâmetro para detectar mulheres OMS, visto que não há consenso na literatura e que poucos estudos foram realizados no Brasil. Portanto, o presente estudo sugere que a circunferência da cintura seja um parâmetro fácil para identificar mulheres OMS.

  • Fontes de financiamento
    O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.
  • Vinculação acadêmica
    Este artigo é parte de tese de Doutorado de Mauara Scorsatto realizada na Universidade Federal do Rio de Janeiro.

References

  • 1
    Roberson LL, Aneni EC, Maziak W, Agatston A, Feldman T, Rouseff M, et al. Beyond BMI: The "Metabolically healthy obese" phenotype & its association with clinical/ subclinical cardiovascular disease and all-cause mortality - a systematic review. BMC Public Health. 2014 Jan 14;14:14.
  • 2
    Ramires EK, Menezes RC, Longo-Silva G, Santos TG, Marinho PM, Silveira JA. Prevalência e fatores associados com a Síndrome Metabólica na população adulta brasileira: pesquisa nacional de saúde - 2013. Arq Bras Cardiol. 2018;110(5):455-66.
  • 3
    Lin H, Zhang L, Zheng R, Zheng Y. The prevalence, metabolic risk and effects of lifestyle intervention for metabolically healthy obesity: a systematic review and meta-analysis A PRISMA-compliant article. Medicine (Baltimore). 2017;96(47):e8838.
  • 4
    Pimentel AC, Scorsatto M, Oliveira GM, Rosa G, Luiz, RR. Characterization of metabolically healthy obese Brazilians and cardiovascular risk prediction. Nutrition. 2015;31(6):827-33.
  • 5
    Matthews DR, Hosker JP, Rudenski AS, Naylor BA, Treacher DF, Turner RC et al. Homeostasis model assessment: insulin resistance and beta-cell function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man. Diabetologia. 1985;28(7):412-9.
  • 6
    Eckel N, Li Y, Kuxhaus O, Stefan N, Hu FB, Schulze MB. Transition from metabolic healthy to unhealthy phenotypes and association with cardiovascular disease risk across BMI categories in 90 257 women (the Nurses' Health Study): 30 year follow-up from a prospective cohort study. Lancet Diabetes Endocrinol 2018;6(9):714-724.
  • 7
    Berezina A, Belyaeva O, Berkovich O, Baranova E, Karonova T, Bazhenova E, et al. Prevalence, risk factors, and genetic traits in metabolically healthy and unhealthy obese individuals. Biomed Res Int. 2015; 2015:548734.
  • 8
    Iliodromiti S, Celis-Morales CA, Lyall DM, Anderson J, Gray SR, Mackay DF, et al. The impact of confounding on the associations of different adiposity measures with the incidence of cardiovascular disease: a cohort study of 296 535 adults of white European descent. Eur Heart J. 2018;39(17):1514-20.
  • 9
    Yang F, Wang G, Wang Z, Sun M, Cao M, Zhu Z, et al. Visceral adiposity index may be a surrogate marker for the assessment of the effects of obesity on arterial stiffness. PLoS One. 2014;9(8):e104365.
  • 10
    Hamer M, Bell JA, Sabia S, Batty GD, Kivimäki M. Stability of metabolically healthy obesity over 8 years: the English Longitudinal Study of Ageing. Eur J Endocrinol. 2015;173(5):703-8.

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    Nov 2018

Histórico

  • Recebido
    05 Jun 2018
  • Revisado
    25 Jul 2018
  • Aceito
    08 Ago 2018
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