El índice cintura-talla como marcador de riesgo de síndrome metabólico en la infancia
Bibliographic record
Abstract
Es conocido que, al margen del grado de sobrepeso global, los individuos con obesidad abdominal tienen un mayor riesgo cardiovascular. La medición del índice de cintura/talla (ICT) facilita la interpretación del grado de obesidad abdominal, aunque no tenemos suficiente información sobre su validez y utilidad en la infancia. El objetivo de este estudio es estimar, a través de una revisión sistemática con metanálisis, la validez del ICT como marcador de riesgo de síndrome metabólico en la infancia y adolescencia. \nHacemos una revisión sistemática de la literatura de estudios observacionales sobre la validez o capacidad predictiva del ICT como marcador de agrupación de criterios de síndrome metabólico en la infancia (al menos 2 de los siguientes: glucemia elevada, HDL-colesterol bajo, triglicéridos altos y presión arterial alta). Se realizaron búsquedas bibliográficas en Pubmed, Embase (vía SCOPUS) y CINAHL, sin límite de tiempo. La búsqueda se completó mediante revisión de referencias. Se empleó la escala Newcastle-Ottawa para valorar la calidad. Se realizaron metanálisis con modelos de efectos aleatorios de los principales estimadores de riesgo (RevMan 5,3 y Meta-XL) y validez (paquete MADA de R y MedCalc). Se exploró heterogeneidad y sesgo de publicación. \nSe seleccionaron 31 estudios publicados entre 2002 y 2016 (66.912 sujetos) realizados en distintos continentes. La mayoría eran estudios transversales. Globalmente un ICT alto (≥0,5) se asoció a un riesgo cuatro veces mayor de síndrome metabólico (OR 4,15; intervalo de confianza del 95% [IC95%] 2,69 a 6,42; 19 subgrupos de 12 estudios con 24.149 sujetos; I2 94%) y del doble cuando el riesgo se ajustaba por obesidad general (OR ajustado 2,26; IC95% 1,29 a 3,98; 8 subgrupos de 6 estudios con 13.168 sujetos; I2 85%). El ICT cuantitativamente mostró un área bajo la curva agrupada de 0,76 (IC95% 0,71 a 0,80; 29 subgrupos de 18 estudios con 43.753 sujetos; I2 98%) y con un punto de corte cercano a 0,5 una sensibilidad de 60% (IC95% 50% a 68,8%) y una especificidad de 79% (IC95% 71,6% a 83,9%). Se encontraron pequeñas diferencias no significativas en los análisis por grupos de edad, sexo y en función del punto de corte y el riesgo de sesgo. La heterogeneidad fue muy alta en todos los análisis. \nEs hora de incorporar la medición del perímetro de cintura en las revisiones de salud de niños y adolescentes, empleando el ICT como indicador de referencia, ya que mide el riesgo cardiovascular, independientemente del grado de obesidad general. Debemos considerar que un niño con un ICT ≥0,5 tiene un riesgo cuatro veces mayor de tener agrupación de criterios de síndrome metabólico (para prevalencias del 10% la probabilidad postprueba sería 25%) y que dicho riesgo justifica el inicio de medidas preventivas. No existe un umbral óptimo de ICT que maximice el rendimiento diagnóstico, por lo que pueden emplearse puntos de corte alternativos en función del coste y de la aceptación social de las medidas a adoptar.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".