Publicación: Correlación entre la circunferencia de la cintura y el índice de masa corporal en niños de 3 a 5 años que acuden a centros educativos de un distrito urbano de Lima
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Resumen
Antecedentes: Para diagnosticar obesidad se utilizan medidas antropométricas como el índice de masa corporal (IMC) y para estimar la grasa visceral, la circunferencia de la cintura (CC). El uso de variables antropométricas en etapas tempranas son claves para la prevención de enfermedades cardiometabólicas. Diversos estudios demostraron una fuerte correlación entre IMC y CC para diagnosticar obesidad; sin embargo, existe escasa información en niños preescolares. Objetivo: Evaluar la correlación entre la circunferencia de la cintura y el índice de masa corporal en niños de 3 a 5 años que acuden a centros educativos de un distrito urbano de Lima. Material y métodos: Estudio correlacional que incluyó niños de 3 a 5 años de cinco centros educativos públicos y privados seleccionados mediante un muestreo no probabilístico de tipo intencional en un distrito urbano de Lima,Perú. El estado nutricional se categorizó según criterios de la OMS en base al IMC y el diagnóstico de obesidad visceral se determinó según los percentiles de Fernández et al. en base a la CC. Se realizó estadística descriptiva y estimó el coeficiente de correlación de Pearson(r), considerando como de 0,60 a 0,79 como correlación fuerte. Se consideró p<0,05 y un nivel de confianza del 95%. Se utilizó el software STATA/SE versión 18.0 Resultados: Fueron incluidos 220 niños (191 mujeres y 99 varones). La frecuencia de obesidad según IMC fue 22,27% y según CC fue 10,9%. Se encontró una correlación global entre IMC y CC de r=0,7762 (valor p=0,0000). La correlación de 3 a 4 años fue r=0,7986 y en 4 a 5 años fue r=0,7954; según sexo femenino (r=0,7755) y masculino (r=0,7779) con un valor p = 0,0000. Conclusión: Los resultados obtenidos muestran una fuerte correlación entre el índice de masa corporal y la circunferencia de la cintura. Recomendamos usar la CC como medida complementaria en el primer nivel de atención para el diagnóstico de obesidad y detección temprana de factores de riesgo cardiometabólicos.
Resumen
Background: Obesity is diagnosed using anthropometric measures such as Body Mass Index (BMI), while waist circumference (WC) is used to estimate visceral fat. The use of anthropometric variables at early stages is crucial for preventing cardiometabolic diseases. Several studies have demonstrated a strong correlation between BMI and WC for diagnosing obesity; however, information on preschool children is scarce. Objective: To evaluate the correlation between waist circumference and body mass index in children aged 3 to 5 years attending educational centers in an urban district of Lima. Materials and Methods: This correlational study included children aged 3 to 5 years from five public and private educational centers selected through intentional non-probabilistic sampling in an urban district of Lima, Peru. Nutritional status was categorized according to WHO criteria based on BMI, and visceral obesity was diagnosed using Fernández et al.’s percentiles based on WC. Descriptive statistics were performed, and Pearson’s correlation coefficient (r) was calculated, with values between 0.60 and 0.79 considered strong correlation. A p-value <0.05 and a 95% confidence level were considered significant. STATA/SE version 18.0 software was used for the analysis. Results: A total of 220 children (121 girls and 99 boys) were included. The obesity frequency was 22.27% based on BMI and 10.9% based on WC. A global correlation between BMI and WC of r = 0.7762 (p-value = 0.0000) was found. The correlation for children aged 3 to 4 years was r = 0.7986, and for those aged 4 to 5 years, r = 0.7954; for girls, it was r = 0.7755, and for boys, r = 0.7779, with p = 0.0000. Conclusion: The results show a strong correlation between body mass index and waist circumference. We recommend using WC as a complementary measure in primary care for diagnosing obesity and the early detection of cardiometabolic risk factors.