Resumen

ANTECEDENTES

Aunque la creciente pandemia de obesidad ha recibido atención particular en muchos países, los efectos de esta atención en las tendencias y en los impactos derivados de la obesidad siguen siendo inciertos.

MÉTODOS

Preponderancia e impactos derivados del sobrepeso y la obesidad

Calculamos sistemáticamente la preponderancia del sobrepeso y la obesidad entre niños (< a 20 años) y adultos entre 1980 y 2015. Utilizando el método de evaluación de riesgos comparativos del estudio Global Burden of Disease, también cuantificamos los impactos derivados de las enfermedades relacionadas con un alto IMC durante el periodo de 1990 a 2015. Los impactos derivados de las enfermedades fueron evaluados mediante las muertes y los años de vida con adaptación a discapacidades, una medida compuesta calculada como la suma de años vividos con discapacidades y años de vida perdidos debido a un alto IMC. En este análisis, utilizamos la distribución del IMC de acuerdo a edad, sexo, país, año; el tamaño del efecto del cambio en el IMC en puntos finales de enfermedades; el IMC relacionado con el menor riesgo de muerte de todas las causas; y la mortalidad y morbilidad específica de enfermedades de acuerdo con edad, sexo, país, y año.

Distribución global del IMC

Buscamos sistemáticamente en Medline estudios a nivel nacional o regional que proporcionaran cálculos representativos de IMC, sobrepeso, u obesidad en niños o adultos. Incluimos estudios que usaran puntos delimitantes estándar del IMC para definir el sobrepeso (IMC, 25 a 29) y la obesidad (IMC, ≥30) en adultos, o estándares de la International Obesity Task Force para definir el sobrepeso y la obesidad en niños. Los términos de búsqueda, criterios de selección, y diagramas de flujo de la investigación se presentan en la sección Métodos en el apéndice suplementario, disponible con el texto completo de este artículo en NEJM.org. Además, buscamos en el Global Health Data Exchange (http://ghdx.healthdata.org) programas de encuestas de múltiples países, encuestas nacionales, y estudios longitudinales que entregaran datos auto proporcionados o medidos sobre la altura y peso de niños o adultos.

Con respecto a los datos de los adultos, identificamos 1,276 fuentes únicas de datos (855 medidos y 421 auto proporcionados) de 176 países que entregan datos sobre el IMC, 1,333 fuentes (802 medidos y 531 auto proporcionados) de 176 países que entregan datos sobre el sobrepeso, y 1,514 fuentes (713 medidos y 801 auto proporcionados) de 174 países que entregan datos sobre la obesidad. Con respecto a los datos de niños, identificamos 1,211 fuentes únicas de datos (800 medidos y 411 auto proporcionados) de 173 países que entregan datos sobre el IMC, 1,236 fuentes (832 medidos y 404 auto proporcionados) de 174 países que entregan datos sobre el sobrepeso, y 1,437 fuentes (928 medidos y 509 auto proporcionados) de 175 países que entregan datos sobre la obesidad. Utilizando modelos de regresión lineal de efectos mixtos, calculamos independientemente e hicimos correcciones para el sesgo de los datos auto proporcionados entre hombres y mujeres de acuerdo a la región geográfica y el grupo de edad. Caracterizamos los patrones de edad y sexo para el IMC, sobrepeso, y obesidad, y aplicamos estos patrones para dividir los datos totales en grupos de edad de cinco años de acuerdo con el sexo (ver la sección Métodos en el apéndice suplementario).

Utilizamos regresión espacio-temporal de procesos gaussianos para estimar la preponderancia media de la obesidad y el sobrepeso.¹¹ Para mejorar nuestros cálculos en países donde los datos eran escasos, probamos un amplio espectro de covariables con relaciones verosímiles con el sobrepeso y la obesidad. Seleccionamos tres variables a nivel nacional, con el mejor ajuste, y coeficientes en la dirección esperada, como se han usado en otros estudios.⁸ Estos factores incluyen el consumo energético distribuido por lapsos en un periodo de 10 años (p. ej., el promedio ponderado por tiempo del consumo energético diario) per cápita, la latitud absoluta del país, y la proporción de personas que viven en áreas urbanas. Para calcular el IMC medio, primero utilizamos regresión lineal de efectos mixtos para caracterizar la relación entre el IMC, el sobrepeso, y la obesidad en fuentes que contienen información sobre las tres medidas. Aplicamos los coeficientes de esta regresión a la preponderancia del sobrepeso y de la obesidad, generados a través de regresión espacio-temporal de procesos gaussianos para calcular el IMC medio para cada país, de acuerdo con edad, sexo y año. De los 195 países y territorios que están incluidos en el presente estudio, los datos respecto al sobrepeso, la obesidad o el IMC no se encontraron disponibles sólo en 8 de ellos: Antigua y Barbuda, Bermudas, Brunéi, Islas Marianas del Norte, San Vicente y las Granadinas, las Bahamas, Turkmenistán y Venezuela. Los cálculos de estos países fueron construidos únicamente a partir de las covariables usadas en el cálculo del modelo lineal de los residuos ponderados y homogeneizados, y de datos de países vecinos.

Para identificar la distribución adecuada del IMC a nivel poblacional, examinamos la forma en que varias distribuciones (p. ej. log-normal, gamma, gaussiana inversa, y beta) se aproximaban a la distribución de los datos reales y las encuestas nacionales de seis países; el mejor ajuste fue obtenido mediante la distribución beta.¹² Caracterizamos la forma de la distribución beta en base al IMC medio y a la preponderancia del sobrepeso y la obesidad en cada país de acuerdo con edad, sexo y año. Los detalles de este método han sido descritos anteriormente.¹²

Efecto de un alto IMC en problemas de salud

Utilizamos los criterios de Bradford Hill para la causalidad, y los criterios de valuación de evidencia del World Cancer Research Fund para evaluar de manera sistemática evidencia epidemiológica que apoya la relación causal entre un alto IMC y varios puntos finales de enfermedades entre adultos de 25 años, o mayores.¹³ Hallamos evidencia convincente o probable para una relación con 20 problemas de salud (Tabla S1 en el apéndice suplementario). Para cada problema, obtuvimos el riesgo relativo a partir de un meta análisis de respuesta a dosis de estudios observacionales a largo plazo (Tabla S2 en el apéndice suplementario). Utilizando análisis combinados (pooled analyses) de estudios de cohortes a largo plazo, calculamos el riesgo relativo relacionado con un cambio de 5 unidades de IMC en grupos de edad de cinco años para enfermedad coronaria, derrame cerebral, hemorragia cerebral, enfermedad cardiaca hipertensiva, y diabetes mellitus. Para el cáncer de mama, calculamos el riesgo relativo para mujeres pre menopáusicas y posmenopáusicas de acuerdo con la región (como se especifica en el estudio Global Burden of Disease), debido a evidencia de que el sobrepeso y la obesidad tienen un efecto protector contra el cáncer de mama en mujeres pre menopáusicas en todos los países excepto en las regiones de Asia Pacífico,^{14, 15}; en tanto que se ha observado a nivel mundial una relación positiva entre un alto IMC y la incidencia de cáncer de mama posmenopáusico.¹⁵

El IMC de menor riesgo

Utilizamos el análisis combinado (pooled analysis) más reciente de estudios observacionales a largo plazo para determinar el IMC relacionado con el menor riesgo global de muerte.⁹ Para hacer frente a las limitaciones de estudios previos sobre este tema, las cuales han incluido factores de confusión residual entre fumadores y causalidad inversa debido a enfermedades crónicas pre existentes,¹⁰ el análisis fue restringido a personas que nunca hubiesen fumado, sin enfermedades crónicas identificadas, y que hubiesen sobrevivido 5 años después del reclutamiento. El menor riesgo general de muerte fue observado con un IMC de 20 a 25.

Análisis estadístico

Para cuantificar los impactos derivados de las enfermedades con relación a un alto IMC para cada punto final de las enfermedades, calculamos la fracción atribuible a la población de acuerdo con país, edad, sexo, y año.¹⁶ Realizamos el cálculo del número de muertes y años de vida con adaptación a discapacidades, con relación a un alto IMC para cada país, de acuerdo con edad, sexo, año, y causa, multiplicando la fracción atribuible a la población por el número total de muertes o años de vida con adaptación a discapacidades, como se calculó en el estudio Global Burden of Disease para país, edad, sexo, año, y causa. Calculamos los impactos derivados de las enfermedades con relación a un alto IMC como la suma de impactos específicos de las enfermedades. Para entender en qué parte de la distribución del IMC ocurre la mayoría de las afectaciones, calculamos las fracciones atribuibles a la población para tres intervalos de IMC (20 a 24, 25 a 29, y ≥30) para cinco grupos de puntos finales de enfermedades (enfermedad cardiovascular, diabetes mellitus, insuficiencia renal crónica, cáncer, y trastornos músculo esqueléticos).

Utilizando los métodos desarrollados por Das Gupta,¹⁷ desglosamos el cambio en el número de muertes y el número de años de vida con adaptación a discapacidades que son atribuidos a un alto IMC entre el crecimiento de la población, la estructura de edad de la población, la exposición de riesgo a un alto IMC, y tasas de mortalidad y años de vida con adaptación a discapacidades con riesgo eliminado. (Las tasas de riesgo eliminado son los impactos derivados de las enfermedades en ausencia del factor de riesgo – por ejemplo, tasas de mortalidad por enfermedades cardiovasculares que habrían sido observadas si todos hubieran estado en el IMC de menor riesgo.)

Calculamos intervalos de incertidumbre del 95% para todos los resultados utilizando simulaciones de Montecarlo, manteniendo 1,000 lotes de cada cantidad de interés para propagar la incertidumbre a los cálculos finales. El modelo incluía incertidumbre de las encuestas de examinación, los riesgos relativos para cada resultado de los análisis combinados o de los meta análisis de cohortes, el IMC de menor riesgo, y el número de muertes y años de vida con adaptación a discapacidades calculados para cada país, edad, sexo, año, y problema de salud del estudio Global Burden of Disease 2015. De acuerdo con los métodos descritos en ese estudio, utilizamos un índice sociodemográfico (ISD) – una medida sumaria de los ingresos per cápita distribuidos en lapsos, logros educativos promedio entre personas mayores de 15 años, y tasa total de fertilidad – para posicionar a los países en una continuidad de desarrollo. Luego, generamos quintiles de ISD para categorizar a los países como con bajo, bajo-medio, medio, medio-alto, y alto nivel de desarrollo (Tabla S3 en el apéndice suplementario).¹³

Fecha: 12 de junio de 2017

Link: http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa1614362#t=article

Nota: Instituto Nutrigenómica no se hace responsable de las opiniones expresadas en el presente artículo.