CIENCIAS DE LA SALUD

REDIELUZ

ISSN 2244-7334 / Depósito legal pp201102ZU3769

Vol. 14 N° 1 • Enero - Junio 2024: 45 - 54

CONSUMO DE ALIMENTOS EN NIÑOS Y ADOLESCENTES CON SÍNDROME

METABÓLICO

Food Consumption In Children And Adolescents With Metabolic Syndrome

Luisandra González Inciarte1,1, Aida Souki Rincón1,2,, Doris García Camacho1,3, Gabriel

Ruiz2.4, Mariasanta Anzola Díaz1,5, Isabel Zubillaga Castillo1,6

1 Escuela Nutrición y Dietética. Facultad de Medicina. Universidad del Zulia (LUZ). Maracaibo, Venezuela

2 Centro de Investigaciones Endocrino Metabólicas Dr. Félix Gómez. Facultad de Medicina. Universidad del Zulia

(LUZ). Maracaibo, Venezuela

1https://orcid.org/0000-0002-7224-8326, ,2https://orcid.org/0000-0002-4929-8800, 3https://orcid.org/0000-0002-

5683-2186, 4https://orcid.org/0000-0001-8815-4423, 5https://orcid.org/0000-0001-5048-9754, 6https://orcid.

org/0000-0002-5741-3346,

luisandragonzalez@gmail.com,

RESUMEN

El Síndrome metabólico (SM), aumenta

el riesgo para la enfermedad cardiovascular,

principal causa de muerte prematura a ni-

vel mundial, considerando importante iniciar

la prevención desde tempranas etapas de la

vida. El objetivo de la presente investigación

descriptiva, de campo, con diseño no experi-

mental/transversal, fue evaluar el consumo de

alimentos en niños y adolescentes con SM, en

una muestra intencional de 138 sujetos (6-17

años) divididos en dos grupos (sin y con SM).

A todos se les realizó una evaluación integral

valorándose parámetros clínicos, antropomé-

tricos, bioquímicos y dietéticos. Para el aná-

lisis estadístico se utilizó el programa SPSS,

versión 22 para Windows, se aplicó la prueba

t-student para muestras independientes y la de

correlación de Pearson (p<0,05). Los resulta-

dos mostraron que el 47,8% de los sujetos con

SM presentó un porcentaje de adecuación alto

para proteínas (131,7%) y grasas (119,0%);

normal para calorías (104,4%), y carbohidratos

(97,2%), pero muy bajo para bra (60,9%). No

se evidenció diferencia estadísticamente signi-

cativa en el consumo de nutrientes entre am-

bos grupos. En el grupo con SM, se observó

correlación estadísticamente signicativa entre

el consumo de energía y macronutrientes y las

variables circunferencia de cintura, triacilglicé-

ridos y las tensiones arteriales, mientras que

la bra se relacionó solamente con la glucemia

basal. En conclusión, los resultados sugieren

una asociación entre el consumo de calorías,

proteínas, grasas y bra con los criterios diag-

nósticos para el SM.

Palabras clave: macronutrientes, bra, sín-

drome metabólico, circunferencia de cintura,

triacilglicéridos, presión arterial.

ABSTRACT

Metabolic syndrome (MS) increases the risk of

cardiovascular disease, the leading cause of pre-

mature death worldwide, and it is important to ini-

tiate prevention from early stages of life. The aim

of the present descriptive eld study, with a non-ex-

perimental/cross-sectional design, was to evalua-

te food consumption in children and adolescents

with MS in a purposive sample of 138 subjects (6-

17 years old) divided into two groups (without and

with MS). All of them underwent a comprehensive

evaluation, assessing clinical, anthropometric, bio-

chemical and dietary parameters. For the statistical

analysis we used the SPSS program, version 22 for

Windows, the Student’s t-test for independent sam-

ples and Pearson’s correlation test (p<0.05). The

results showed that 47.8% of the subjects with MS

presented a high percentage of adequacy for pro-

tein (131.7%) and fat (119.0%); normal for calories

(104.4%), and carbohydrates (97.2%), but very low

for ber (60.9%). There was no statistically signi-

cant di󰀨erence in nutrient intake between the two

groups. In the group with MS, a statistically signi-

cant correlation was observed between energy and

macronutrient intake and the variables waist cir-

cumference, triacylglycerides and blood pressure,

while ber was only related to basal glycemia. In

conclusion, the results suggest an association be-

tween calorie, protein, fat and ber intake with the

diagnostic criteria for MS.

Key words: consumption, metabolic syndrome,

waist circumference, triacylglycerides, blood pres-

sure, ber.

Recibido: 26-02-2024 Aceptado: 07-03-2024

INTRODUCCIÓN

La dieta, juega un papel importante, como uno

de los constituyentes principales de un estilo de

vida; se cree que el vínculo entre los diferentes

componentes de la dieta, incluida la energía, los

macro y micronutrientes, con la obesidad se deri-

va de interacciones entre los genes y el medio am-

biente, y se establece por un desequilibrio entre la

ingesta energética (inadecuados hábitos alimenta-

rios) y el gasto energético (sedentarismo), antece-

dentes familiares, y condiciones socioeconómicas

(Jiayi & Suijian, 2015). Por esta razón, la obesidad

infantil es considerada un fenómeno multifactorial;

además, se ha planteado que en los jóvenes, la die-

ta y la falta de actividad física son las causas más

importantes del sobrepeso y la obesidad. (Velas-

co-Estrada et al., 2018).

Es importante resaltar que en la infancia co-

mienzan a formarse hábitos alimentarios que se

consolidarán y mantendrán en la edad adulta, las

prácticas apropiadas son clave, para prevenir en-

fermedades crónicas no trasmisibles, como la in-

sulino-resistencia, diabetes mellitus, hipertensión

arterial, dislipidemias, obesidad y algunos tipos de

cáncer; todas relacionados con el consumo inade-

cuado de alimentos que pueden afectar la salud y el

bienestar de todos los miembros del hogar (Chacín

et al., 2019, Ochoa & Berge, 2017).

Desde que se publicaron estudios cientícos

sobre el Síndrome metabólico (SM), se ha puesto

atención en la disminución de la edad de su mani-

festación, pasando el grupo de riesgo de mayores

de 50 años a 35 años, lo que se puede atribuir a

cambios en el estilo de vida desde una edad tem-

prana, basados en inadecuados hábitos alimenta-

rios y a la falta de actividad física (Lizarzaburu R.,

2013). Innumerables investigaciones publicadas

sobre SM evidencian su importancia, tanto clínica

como epidemiológica, ya que duplica el riesgo de

enfermedad cardiovascular e incrementa el riesgo

de diabetes tipo 2 (Quintero et al., 2018, Aguilar et

al., 2015). En base a lo anteriormente descrito, el

objetivo de este estudio fue evaluar el consumo de

alimentos de niños y adolescentes con SM, con la

nalidad de establecer la asociación entre el con-

sumo de nutrientes y los criterios utilizados para el

diagnóstico del síndrome.

METODOLOGÍA

Población y muestra

La presente investigación fue descriptiva

y correlacional, de campo; no experimental y

de diseño transversal. La población de estudio

estuvo conformada por niños y adolescentes

escolarizados, del Municipio Maracaibo del Es-

tado Zulia, que asistieron a Jornadas de Aten-

ción Integral donde se evaluaron los factores

endocrino-metabólicos involucrados en el ries-

go de aterosclerosis, realizadas por el Centro

de Investigaciones Endocrino-Metabólicas “Dr.

Félix Gómez” (CIEM), de la Facultad de Me-

dicina, Universidad Zulia, Estado Zulia, Vene-

zuela en los años 2010-2016; cumpliendo con

los acuerdos de bioética y bioseguridad de la

declaración de Helsinki (AMM, 2015).

La población estuvo conformada por 1046

niños y adolescentes, con edades comprendi-

das entre 6 y 17 años. La muestra constituida

por 138 sujetos, fue seleccionada a través de

un muestreo no probabilístico intencional, uti-

lizando los siguientes criterios de inclusión: a)

Sujetos de ambos géneros, b) Escolarizados,

c) Firma de un ¨consentimiento informado¨ por

los padres o representante legal, d) Niños y

adolescentes sanos (sin diabetes, ovarios po-

liquísticos, hipertensión arterial, enfermedad

renal u otras patologías asociadas o el uso de

medicamentos para su tratamiento), e) Con

toda la información solicitada en las encuestas

de consumo y hábitos alimentarios.

Técnicas para la recolección de datos

A todos los sujetos que formaron parte de la

muestra, se les realizó una evaluación integral que

incluyó parámetros clínicos, bioquímicos, antro-

pométricos, y dietéticos. La evaluación clínica fue

realizada por un Médico Pediatra, el cual realizó el

examen físico de rutina y toma de la presión arte-

rial, utilizando un esgmomanómetro de mercurio

para tal n, los pacientes estuvieron previamente

sentados y en reposo.

La evaluación antropométrica realizada por un

Nutricionista, consistió en la medición de la circun-

ferencia de cintura (CC), el peso corporal y talla;

según las técnicas de cineantropometría estándar

establecidas para cada medida, (Garcia-Avendaño

& Perez, 2002, Vargas et al., 2011). A través de es-

tas medidas se obtuvo el IMC, mediante la fórmula

de Quetelec [Peso/ (talla)2]; el cual se gracó utili-

zando las tablas de crecimiento infantil de la Orga-

nización Mundial de la Salud (OMS) según edad y

género (OMS, 2007).

Para la evaluación bioquímica, previo ayuno de

12 horas, se le extrajo a cada sujeto una muestra

de sangre venosa (10cc), a n de determinar los

siguientes parámetros bioquímicos: Glucemia ba-

sal (GliB, mg/dL), Triacilglicéridos (TAG, mg/dL),

Colesterol Total (CT, mg/dL), Colesterol asociado a

lipoproteínas de alta densidad (HDL-c, mg/dL), áci-

do úrico (AU, mg/dL) y Colesterol asociado a lipo-

proteínas de baja densidad (LDL-c, mg/dL); obteni-

dos mediante métodos enzimáticos colorimétricos

(Human Gesellschaft für Biochemica und Diagnos-

tica mbh), excepto, la LDL-c que fue calculada me-

diante la fórmula de Friedewald, (Friedewald et al.,

1972). Todas las muestras fueron procesadas en el

Laboratorio Clínico del Centro de Investigaciones

Endocrino-Metabólicas “Dr. Félix Gómez”.

La evaluación dietética se llevó a cabo median-

te la aplicación de la técnica del Recordatorio de

24 Horas, recopilando la información en un formu-

lario estructurado, detallando todos los alimentos y

bebidas consumidas el día anterior a la entrevista

(Hernández et al., 2021). La estandarización de las

raciones de alimentos se realizó utilizando medidas

prácticas (tazas, cucharas, vasos); para el cálculo

del consumo de calorías diarias y macronutrientes

totales (proteínas, grasas, carbohidratos y bra)

(INN, 2012); posteriormente, con los datos del con-

sumo, se estimó el porcentaje de adecuación, en

base a la formula siguiente: [(Nutriente-consumido/

Nutriente-requerido)*100]; los requerimientos nutri-

cionales normales para edad y género usados fue-

ron los publicados por el Instituto Nacional de Nu-

trición (INN, 2018); estableciéndose como estándar

los siguientes categorías: Bajo consumo <90, Con-

sumo adecuado (normal) 90-110%, Alto consumo

>110%. (Hernández et al., 2021)

Por otra parte, para el diagnóstico del SM se

utilizaron los criterios de Cook y col., (CC ≥ per-

centil 90, TAG ≥110 mg/dL,HDL-c ≤40 mg/dL, Pre-

sión arterial ≤ percentil 90%) y la GliB ≥99,9 mg/

dl, tomando en cuenta las recomendaciones de

la Asociación Americana de Diabetes (Agirbasli y

otros, 2016), En base a estos criterios, la muestra

de 138 niños y adolescentes quedo dividida en dos

grupos: a) 66 sujetos con diagnóstico de SM y b)

72 sujetos sin diagnóstico de SM. El diagnóstico de

la CC y presión arterial se realizó mediante las ta-

blas de percentiles de circunferencia de cintura en

niños y adolescentes del Municipio Maracaibo del

Estado Zulia (Vargas et al., 2011) y los percentiles

para edad y género en las grácas publicadas por

la Sociedad Venezolana de Puericultura y Pediatría

(SVPP, 1993).

Análisis estadístico. El análisis de los resultados

se realizó utilizando el Paquete Estadístico para

Ciencias Sociales (SPSS para Windows, versión

22, Inc. Chicago, IL, USA). Los resultados se ex-

presaron como frecuencias absolutas y relativas;

con medidas de tendencia central (media) y de dis-

persión (desviación estándar). Previa vericación

de la distribución normal de las variables mediante

la prueba de Kolmogorov-Smirnov, se compararon

los grupos con la prueba t-Student para muestras

independientes; la asociación entre las variables se

verico con la prueba de correlación de Pearson,

considerándose diferencias estadísticamente signi-

cativas tanto las diferencias como las asociacio-

nes a valores de p < 0,05.

RESULTADOS

La Tabla 1 corresponde a las características an-

tropométricas, bioquímicas y clínicas de los sujetos

evaluados agrupados según presencia o ausencia

del SM. Del total de la muestra, n=138, el 47,82%

fueron diagnosticados con SM, el restante 52,17%

sin SM; se puede observar que existen diferencias

estadísticamente signicativas entre ambos grupos,

en la mayoría de parámetros evaluados, exceptua-

do la edad, GliB, CT y LDL-c; presentando los su-

jetos con SM los valores más altos, a diferencia de

las HDL-c que fue superior en los sujetos sin SM.

El consumo, porcentaje de adecuación y

requerimientos de calorías y macronutrientes

según presencia o ausencia de SM se obser-

van en la Tabla 2; donde se muestra que no

existe diferencia estadísticamente signicativa

entre ambos grupos para las variables analiza-

das. En el grupo general (todos los sujetos), el

porcentaje de aporte calórico (106±35,7 %) y el

de carbohidratos (98,2±34,9 %) es normal, es

alto en proteínas (136,6±63,4 %) y en grasas

(120,6±58 %), y muy bajo en bra (62,1±46,8

%); conservando una tendencia similar en el

grupo con y sin presencia de SM.

Al evaluar la relación entre los criterios de

SM y el consumo de calorías y macronutrien-

tes del grupo total de sujetos (Tabla 3), se en-

contró que existe una correlación estadística-

mente signicativa entre las calorías y los TAG,

así como, con las tensiones arteriales (TAS y

TAD); e igual forma, las proteínas y las grasas

tuvieron en común una asociación estadística-

mente signicativa con las variables CC, TAG y

TAS, y adicionalmente las grasas con la TAD;

por otra parte los carbohidratos se asociaron

con TAS y la bra dietética, se relacionó con la

glucemia basal.

En Tabla 4 se muestra la relación entre los

criterios diagnósticos del SM, el consumo ca-

lórico y de macronutrientes del grupo sin SM,

donde solamente se observan correlación es-

tadísticamente signicativa entre el consumo

de proteínas y de carbohidratos con la TAS.

Por otra parte, en los sujetos con SM (Tabla 5),

se encontró una asociación estadísticamente

signicativa entre calorías, proteínas y grasas

con la CC y los TAG; adicionalmente las proteí-

nas y grasas con la TAS y las calorías y grasas

con la TAD. La bra únicamente se asoció con

la glucemia basal.

Tabla 1. Características Antropométricas, Bioquímicas y Clínicas de los sujetos evalua-

dos según la presencia/ausencia del SM

Variables

Todos

(n=138)

Sin SM

(n=72)

Con SM

(n=66)

Media ± DS Media ± DS Media ± DS p

Edad (años) 11,5 ± 3,1 11,5 ± 3,5 11,5 ± 2,6 1,000

Peso (gr) 55,2 ± 23,6 43,0 ± 16,5 68,4 ± 23,2 0,000

Talla (m) 1,5 ± 0,2 1,4 ± 0,2 1,5 ± 0,1 0,007

IMC 24,6 ± 7,1 20,2 ± 5,0 29,4 ± 5,9 0,000

CC (cm) 81,6 ± 18,3 69,8 ± 13,3 94,4 ± 13,8 0,000

GliB (mg/dl) 98,6 ± 108,8 94,2 ± 90,7 103,5 ± 126,2 0,618

TAG (mg/dl) 128,7 ± 82,7 81,1 ± 46,5 180,7 ± 82,4 0,000

HDL-c (mg/dl) 39,7 ± 11,2 45,7 ± 11,5 33,1 ± 6,2 0,000

CT (mg/dl) 159,8 ± 32,6 157,8 ± 35,7 161,9 ± 29,1 0,469

LDL-c (mg/dl) 94,2 ± 28,3 95,9 ± 27,5 92,3 ± 29,2 0,453

A. Úrico (mg/dl) 4,4 ± 1,5 3,8 ± 0,9 5,1 ± 1,7 0,000

TAS (mm de Hg 101,1 ± 15,0 96,2 ± 13,2 106,4 ± 15,1 0,000

TAD (mm de Hg) 66,1 ± 11,4 62,4 ± 9,2 70,2 ± 12,2 0,000

Resultados expresados como media ± Desviación estándar (DS). SM= Síndrome Metabólico; IMC= Índice de masa corporal; CC= Circunfe-

rencia de cintura; GliB= Glucemia basal; TAG=Triacilglicéridos; HDL-c= Colesterol unido a las lipoproteínas de alta densidad; CT= Colesterol

total; LDL-c= Colesterol unido a las lipoproteínas de baja densidad; A. Úrico= Ácido Úrico; TAS= Tensión arterial sistólica; TAD= Tensión arterial

diastólica. p= signicancia estadística (p<0,05) vericada mediante la prueba t-Student para muestras independientes

Fuente: González et al., (2022).

Tabla 2. Consumo, porcentaje de adecuación y requerimientos de calorías

y macronutrientes según la presencia/ausencia del SM

Variables Todos

(n=138) Sin SM (n=72) Con SM

(n=66) p

Media±DS Media±DS Media±DS

Consumo 2228,5±15,6 2205,3±681,4 2253,9±755,6 0,692

Calorías Requerimiento 2155,8±411,3 2143,7±451,6 2169,0±365,4 0,719

% Adecuación 106,0±35,7 107,4±39,8 104,4±30,9 0.622

Consumo 71,8±26,6 71,6±29,1 72,2±23,8 0,894

Proteínas Requerimiento 60,8±29,0 58,3±27,6 63,4±30,4 0,305

% Adecuación 136,6±63,4 141,1±68,5 131,7±57,4 0,389

Consumo 99,5±48,3 97,9±46,1 101,2±51,0 0,695

Grasas Requerimiento 83,8±15,7 83,4±17,4 84,2±13,7 0,781

% Adecuación 120,6±58,0 122,2±62,5 119,0±53,1 0,747

Consumo 276,8±91,2 277,7±84,7 275,7±98,4 0,899

Carbohidratos Requerimiento 289,7±56,1 291,0±60,6 288,3±51,2 0,775

% Adecuación 98,2±34,9 99,1±35,1 97,2±34,9 0,759

Consumo 10,1±7,7 10,1±7,1 10,0±8,4 0,973

Fibra Requerimiento 16,5±3,1 16,5±3,5 16,5±2,6 1,000

% Adecuación 62,1±46,8 63,2±46,9 60,9±47,1 0,774

Resultados expresados como media ± Desviación estándar (DS). SM= Síndrome metabólico. p= signicancia estadística (p<0,05) vericada

mediante la prueba t-Student para muestras independientes.

Fuente: González et al., (2022)

Tabla 3 Relación entre los criterios para SM y el consumo de calorías y macronutrientes de todos los suje-

tos evaluados con/sin SM

Criterios

Calorías Proteína Grasa CHO Fibra

r p r p r p r p r p

CC (cm) 0,164 0,055 0,188 0,027 0,189 0,027 0,052 0,546 0,039 0,648

GliB (mg/dl) -0,027 0,249 -0,0018 0,237 0,053 0,535 0,014 0,873 0,192 0,024

TAG (mg/dl) 0,214 0,012 0,209 0,014 0,215 0,012 0,083 0,331 0,065 0,446

HDL-c (mg/dl) 0,051 0,552 -0,015 0,861 0,040 0,644 0,077 0,369 0,047 0,951

TAS (mm de Hg) 0,225 0,008 0,285 0,001 0,192 0,024 0,180 0,024 0,021 0,808

TAD (mm de Hg) 0,029 0,014 0,137 0,108 0,220 0,009 0,147 0,086 0,141 0,637

n= 138. CHO= Carbohidratos. CC= Circunferencia de cintura; GliB= Glucemia basal; TAG= Triacilglicéridos; HDL-c= Colesterol unido a las

lipoproteínas de alta densidad; TAS= Tensión arterial sistólica; TAD= Tensión arterial diastólica. r= Coeciente de correlación de Pearson p=

Signicancia estadística a valores de p<0,05, mediante la prueba de correlación de Pearson.

Fuente: González et al., (2022)

Tabla 4. Relación entre los criterios para SM y el consumo de calorías y macronutrientes de los sujetos

evaluados sin SM

Criterios Calorías Proteína Grasa CHO Fibra

r p r p r p r p r p

CC (cm) 0,093 0,438 0,169 0,155 0,065 0,586 0,093 0,438 0,090 0,454

GliB (mg/dl) 0,070 0,559 0,059 0,625 -0,025 0,836 0,116 0,331 -0,020 0,865

TAG (mg/dl) 0,227 0,055 0,107 0,369 0,221 0,063 0,131 0,272 -0,027 0,821

HDL-c (mg/dl) 0,133 0,266 -0,006 0,958 0,122 0.308 0,116 0,332 0,068 0,573

TAS (mm de Hg) 0,213 0,073 0,314 0,007 0,087 0,467 0,277 0,019 0,049 0,680

TAD (mm de Hg) 0,152 0,203 0,121 0,312 0,088 0,463 0,170 0,153 -0,085 0,479

n= 72. CHO= Carbohidratos. CC= Circunferencia de cintura; GliB= Glucemia basal; TAG= Triacilglicéridos; HDL-c= Colesterol unido a las lipo-

proteínas de alta densidad; TAS= Tensión arterial sistólica; TAD= Tensión arterial diastólica. r= Coeciente de correlación de Pearson p= Signi-

cancia estadística a valores de p<0,05, mediante la prueba de correlación de Pearson.

Fuente: González et al., (2022)

Tabla 5. Relación entre los criterios para SM y el consumo de calorías y macronutrientes de los sujetos

evaluados con SM

Criterios Calorías Proteína Grasa CHO Fibra

r p r p r p r p r p

CC (cm) 0,284 0,021 0,346 0,005 0,377 0,002 0,069 0,583 0,026 0,838

GliB (mg/dl) -0,099 0,423 -0,093 0,456 -0,077 0,541 -0,055 0,663 0,334 0,006

TAG (mg/dl) 0,262 0,034 0,397 0,001 0,267 0,031 0,106 0,395 0,145 0,245

HDL-c (mg/dl) 0,011 0,927 -0,022 0,863 -0,011 0,929 0,049 0,695 0,041 0,0745

TAS (mm de Hg) 0,239 0,053 0,291 0,018 0,282 0,022 0,129 0,301 0,153 0,219

TAD (mm de Hg) 0,255 0,039 0,172 0,168 0,324 0,008 0,002 0,987 0,135 0,279

n= 66. CHO= Carbohidratos. CC= Circunferencia de cintura; GliB= Glucemia basal; TAG= Triacilglicéridos; HDL-c= Coleste-

rol unido a las lipoproteínas de alta densidad; TAS= Tensión arterial sistólica; TAD= Tensión arterial diastólica. r= Coeciente

de correlación de Pearson p= Signicancia estadística a valores de p<0,05, mediante la prueba de correlación de Pearson.

Fuente: González et al., (2022)

DISCUSIÓN

Entre los resultados más relevantes de la in-

vestigación se pueden mencionar a) el consu-

mo de calorías y macronutrientes de los sujetos

sin SM y con SM no fue estadísticamente dife-

rente y b) la asociación estadísticamente signi-

cativa entre los criterios diagnósticos para SM

con el consumo de calorías y macronutrientes

fue más evidente en el grupo de sujetos con

SM. De igual manera, también se observaron

diferencias al comparar las características an-

tropométricas, bioquímicas y clínicas entre

ambos grupos como fue el caso de: CC, TAG,

HDL-c, TAS y TAD.

Al comparar estos resultados con otras pu-

blicaciones, observamos semejanzas en la al-

teración de los componentes de SM, donde los

de mayor frecuencia fueron: CC, TAG y HDL-c.

(Souki et al., 2018), de igual forma, Pierlot et al

en su articulo de revision realizado en 12 paí-

ses del continente americano, reporta que los

componentes del SM más prevalentes fueron

la obesidad y las dislipidemias, mientras que

los menos prevalentes fueron hiperglicemia e

hipertensión (Pierlot et al., 2017). Por otra par-

te, Agüero et al, mostraron resultados simila-

res, a pesar de utilizar diferentes criterios diag-

nósticos como fueron los de la IDF, INCEP-ATP

II, y De Ferranti, en una muestra de niños y

adolescente paraguayos. (Agüero et al., 2021).

Los análisis de adecuación de macronutrientes,

como las proteínas y las grasa) reejan similitudes

con los resultados publicados por Drozdz et al., y Lo-

t et. al, quienes indican que la dieta alta en grasas

y la ingesta baja o alta en proteínas pueden condu-

cir a respuestas epigenéticas asociadas a enferme-

dades metabólicas (diabetes tipo 2, enfermedades

cardiovasculares, obesidad e hipertensión arterial)

(Drozdz et al., 2021, Lot et al., 2022). Asimismo,

la ingesta elevada de proteínas tiene efecto nutri-

genómico aumentando el riesgo de prediabetes y

diabetes mellitus tipo 2; sin embargo, no solamen-

te es importante considerar la cantidad consumida

sino también la fuente de estas proteínas, ya que el

consumo alto de proteína animal se relaciona con

aumento de la prevalencia de SM, por el contrario

las de origen vegetal se asocia con disminución del

mismo (Lot et al., 2022).

Las dietas basadas en elecciones alimentarias

con mayor adherencia a patrones dietéticos ca-

racterizados por el consumo de alimentos ricos

en sodio, grasa saturadas e insaturadas del tipo

trans, carbohidratos renados y pobres en bras se

asocian con un aumento de la presión arterial y la

adiposidad corporal en adolescentes (Neves et al.,

2021). Sin embargo, hay investigaciones limitadas

sobre la asociación entre el consumo de proteí-

nas y la presión arterial en pediatría, y la eviden-

cia publicada puede corresponder más al consumo

de grupos especícos de alimentos, como frutas,

verduras, legumbres y jugos de frutas (Damas-

ceno et al., 2011), que están relacionados con la

prevención de la obesidad, enfermedades cardio-

vasculares e hipertensión arterial; pero aún no se

conoce sucientemente en niños y adolescentes,

(Lot et al., 2022). Se sugiere que la asociación con

el consumo de bebidas azucaradas contribuye con

el desarrollo de la patogénesis de la hipertensión

relacionado a su vez con el ácido úrico que puede

elevar la presión sanguínea por el aumento de la

inamación renal, activando el sistema renina-an-

giotensina y disminuyendo la producción de óxido

nítrico (Neves et al., 2021, Nguyen et al., 2009)

La ingesta calórica alta y el mayor consumo de

carbohidratos en los adolescentes se asocian con

el aumento de los triacilglicéridos y disminución de

los niveles séricos de HDL-c, que son factores im-

plicados en el SM (Pierlot et al., 2017), A su vez, la

evidencia aportada por numerosas investigaciones

demuestra, que la adiposidad visceral se relaciona

de manera independiente con cada uno de los cri-

terios de SM (Pereira R et al., 2016), por lo tanto, la

predisposición genética, la falta de actividad física

y una dieta baja en bra con alto contenido de gra-

sas, que contribuyen al acumulo del tejido adiposo

en la región visceral, deben ser considerados como

factores de riesgo para el SM (Delfante, 2012). El

aumento desordenado de las células adiposas pro-

duce activación e inltración de macrófagos, libera-

ción de citocinas pro-inamatorias, incremento en

el número de receptores β-3 adrenérgicos los cua-

les tienen una menor sensibilidad a la señal anti-li-

política de la insulina en los adipocitos viscerales,

lo que se traduce en la liberación de grandes can-

tidades de ácidos grasos y lipotoxicidad, afectando

tejidos como el páncreas, (Cho, 2023, Bermudez &

Velasquez, 2014).

En el grupo con SM, y el general, presentaron

una correlación estadísticamente signicativa entre

la bra y la glucemia basal, a pesar que el consumo

de carbohidratos no fue alto; esto podría estar re-

lacionado con diversos factores existentes capaces

de alterar el índice glucémico de los alimentos, tal

como lo son, el tamaño de las partículas, la com-

posición del alimento en su relación amilosa-ami-

lopectina, los diferentes métodos de preparación

(los tiempos de cocción prolongados), provocando

la gelatinización del almidón cuando se somete el

alimento a temperaturas mayores a 60°C, de mane-

ra que la relación del aumento de calor y el tiempo

de cocción, provoca aumento del índice glucémico

(Reynolds et al., 2020, Koll, 2012).

A este respecto Souki et al., observaron que

el consumo de bra dietética está inversamente

asociado con el estado nutricional antropométrico

y con los componentes del Síndrome Metabólico

como la CC, PAS y glucemia basal (en niños y ado-

lescentes, de ambos géneros, 10-17 años); similar

a nuestro estudio el autor no reportó diferencias

estadísticamente signicativas en el consumo de -

bra y las mediciones de CC y PAS entre los grupos

estudiados, exceptuando la glucemia basal (Souki

et al., 2018). La literatura publicada, menciona con

frecuencia la relación entre el consumo de bra con

la prevención del SM, ella es capaz de reducir el

colesterol total, presiones arteriales y resistencia a

la insulina, sobre todo si la ingesta es más alta en

bra soluble (20 g/1000 kcal) acompañada con gra-

sas poliinsaturadas y carbohidratos de índice glu-

cémico bajo. (Fulgoni et al., 2020, Velázquez-López

et al., 2014, Edwards et al., 2015).

De esta manera luego de analizar los resultados

obtenidos se evidencia que el consumo inadecuado

de alimentos está presente en niños y adolescen-

tes con o sin diagnóstico de SM. Sin embargo, se

presentan más correlaciones entre el consumo de

calorías, proteínas, grasas y bra con los criterios

diagnósticos de CC, TAG, tensiones arteriales y

glucemia en la población con SM.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Agirbasli, M., Tanrikulu, A. M., & Berenson, G. S.

(2016). Metabolic syndrome: bridging the gap from

childhood to adulthood. Cardiovascular Therapeu-

tics, 34(1), 30-36. https://doi.org/10.1111/1755-

5922.12165

Agüero, T., González, L., Morínigo, M., Navarro,

N. P., Maidana, M., Acosta, P., & González Va-

tteone, C. (2021). Frecuencia de Síndrome Me-

tabólico en niños y adolescentes de una escuela

de Asunción de acuerdo a distintas deniciones.

Pediatría, 48(1), 21-30. https://doi.org/10.31698/

ped.48012021005

Aguilar, M., Bhuket, T., Torres, S., Liu, B., & Wong, R.

J. (2015). Prevalence of the metabolic syndrome

in the United States, 2003-2012. JAMA, 313(19),

1973-74. https://doi.org/10.1001/jama.2015.4260

AMM, D. d. (25 de 02 de 2015). Asociación Mé-

dica Mundial. Retrieved 25 de 02 de 2024,

from Asociación Médica Mundial: https://www.

wma.net/es/policies-post/declaracion-de-helsin-

ki-de-la-amm-principios-eticos-para-las-investi-

gaciones-medicas-en-seres-humanos/

Bermudez, J., & Velasquez, C. (2014). Perl de aci-

dos grasos libres (AGL) en suero de jóvenes co-

lombianos con obesidad y sindrome metabolico.

Archivos latinoamericanos de nutricion (ALAN),

64(4). http://ve.scielo.org/scielo.php?script=s-

ci_arttext&pid=S0004-06222014000400004&ln-

g=es&tlng=es

Chacín, M., Carrillo, S., Rodríguez, J. E., Salazar, J.,

Rojas, J., Añez, R., . . . Bermúdez, V. (2019). Obesi-

dad Infantil: Un problema de pequeños que se está

volviendo grande. Revista Latinoamericana de Hi-

pertensión, 14(5), 616-623. https://www.redalyc.

org/journal/1702/170262877016/170262877016.

pdf

Cho, J. H. (2023). The Prevalence of Abdomi-

nal Obesity and Metabolic Syndrome in Korean

Children and Adolescents. . Journal of obesity &

metabolic syndrome, 32(2), 103–105. https://doi.

org/10.7570/jomes23025

Damasceno, M. M., Araujo, M. F., Freire de Freitas,

R. W., Almeida, P. C., & Zanetti, M. L. (2011). The

association between blood pressure in adoles-

cents and the consumption of fruits, vegetables

and fruit juice – an exploratory study. Journal of

Clinical Nursing, 20, 1553–1560. https://doi.or-

g/10.1111/j.1365-2702.2010.03608.x

Delfante, M. A. (2012). Sindrome Metabólico. En

Nutricion clínica y dietoterapia (pág. 123). Buenos

Aires: Editorial Medica Panamericana.

Drozdz, D., Alvarez-Pitti, J., Wójcik, M., Borghi,

C., Gabbianelli, R., Mazur, A., . . . Wühl, E. (22

de Nov de 2021). Obesity and Cardiometabo-

lic Risk Factors: From Childhood to Adulthood.

Nutrients, 13(11), 4176. https://doi.org/10.3390/

nu13114176.

Edwards, C. A., Xie, C., & Garcia, A. L. (2015).

Dietary bre and health in children and ado-

lescents. The Proceedings of the Nutrition So-

ciety, 74(3), 292-302. https://doi.org/10.1017/

S0029665115002335

Friedewald, W., Levy, R., & Fredrickson, D. (1972).

Estimation of the concentration of low-density li-

poprotein cholesterol in plasma, without use of the

preparative ultracentrifuge. Clin Chem, 18(6), 499-

502. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4337382/

Fulgoni, V. L., Brauchla, M., Fleige, L., & Chu, Y.

(2020). Association of whole-grain and dietary -

ber intake with cardiometabolic risk in children and

adolescents. Nutrition and health, , 26(3), 243-

251. https://doi.org/10.1177/0260106020928664

Garcia-Avendaño, P., & Perez, B. M. (2002). Perl

Antropometrico y control de calidad en Bioantro-

pologia, Actividad Fisica y Salud. Caracas: Edi-

ciones FACES/UCV.

Hernández, P., Ramírez, G., Vásquez, M., & Herre-

ra-Cuenca, M. (2021). Patrones de consumo de

frutas y hortalizas en la población urbana de Ve-

nezuela. Revista Española de Nutrición Humana

y Dietética, 25(2), 165-176. https://doi.org/https://

dx.doi.org/10.14306/renhyd.25.2.1100

INN. (2012). Tabla de composicion de alimentos

(1ra ed.). Caracas, Venezuela: Gente de Maiz.

INN, I. N. (2018). Valores de referencia, energía y

nutrientes para la población venezolana (INN- Ve-

nezuela 2018 ed.). (E. O. Gutierrez, & D. Rivera,

Edits.) Caracas: Gente de Maiz.

Jiayi, H., & Suijian, Q. (2015). Childhood obesi-

ty and food intake. World Journal of Pediatrics,,

11(2), 101-107. https://doi.org/10.1007/S12519-

015-0018-2

Koll, M. F. (2012). Indice glicemico. En L. Rodota, &

M. Castro, Nutrición clinica y dietoterapia (págs.

195-197). Buenos Aires: Editorial Medica Pana-

mericana.

Lizarzaburu R., J. C. (2013). Síndrome metabólico:

concepto y aplicación práctica. Anales de la Fa-

cultad de Medicina, 74(4), 315-320. http://www.

scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pi-

d=S1025-55832013000400009&lng=es&tlng=es.

Lot, K., Mohammadi, S., Mirzaei, S., Asadi, A.,

Akhlaghi, M., & Saneei, P. (2022). Dietary total,

plant and animal protein intake in relation to me-

tabolic health status in overweight and obese

adolescents. Lot, K., Mohammadi, S., Mirzaei,

S., Asadi, A., Akhlaghi, M., & Saneei, P. (2022).

Dietary total, plant and animal protein intake in

relatScientic reports, 12(1), 10055. https://doi.o,

12(1), 10055. https://doi.org/10.1038/s41598-

022-14433-1

Neves, M., Souza, M., Gorgulho, B., Barbosa C., D.,

M. A., & Melo Rodrigues, P. (2021). Association of

dietary patterns with blood pressure and body adi-

posity in adolescents: a systematic review. Eur J

Clin Nutr, 75, 1440-1453. https://doi.org/10.1038/

s41430-020-00850-w

Nguyen, S., Choi K, H., Lustig, R. H., & Hsu, C.-y.

(2009). Sugar Sweetened Beverages, Serum Uric

Acid and Blood Pressure in Adolescents. J. Pe-

diatr.Nacional Institute of Health, 154(6), 807-813.

https://doi.org/10.1016/j.jpeds.2009.01.015

Ochoa, A., & Berge, J. M. (2017). Home environ-

mental inuences on childhood obesity in the Lati-

no population: a decade review of literature. Jornal

of Immigrant and Minority health, 19(2), 430-447.

https://doi.org/10.1007/s10903-016-0539-3

OMS. (12 de Noviembre de 2007). Organización

Mundial de la Salud 2007. Retrieved 30 de Oc-

tubre de 2022, from https://www.who.int/tools/

growth-reference-data-for-5to19-years/indicators/

bmi-for-age

Pereira R, E. J., Melo- Ascanio, J., Caballero Ch, M.,

Rincon G, G., Jaimes M, T., & Niño S, R. (2016).

Sindrome Metabólico. Apuntes de interés. Revis-

ta Cubana de cardiologia y cirugía cardiovascu-

lar, 22(2), 108-116. https://revcardiologia.sld.cu/

index.php/revcardiologia/article/view/592/pdf_53

Pierlot, R., Cuevas R, E., Rodríguez A, J., Méndez

H, P., & Martínez G, M. (2017). Prevalencia De

Síndrome Metabólico En Niños Y Adolescentes

En América. TIP Revista Especializada en Cien-

cias Químico-Biológicas, 20(1), 40-49. https://doi.

org/10.1016/j.recqb.2016.11.004

Quintero G, A. G., González R, G., Gutiérrez T, J.,

Puga D, R., & Villanueva S, J. (Jul de 2018). Pre-

valencia de conductas alimentarias de riesgo y

síndrome metabólico en escolares adolescentes

del estado de Morelos. Nutr Hosp, 35(4), 796-804.

https://doi.org/http://dx.doi.org/10.20960/nh.1618

Reynolds, A. N., Akerman, A. P., & Mann, J. (2020).

Dietary bre and whole grains in diabetes mana-

gement: Systematic review and meta-analyses.

PLoS medicine, 17(3), e1003053. https://doi.

org/10.1371/journal.pmed.1003053

Souki, A., García, D., Parra, A., Valbuena, M., Arau-

jo, S., Ruiz, G., . . . Bermúdez, V. (2018). El con-

sumo de bra dietética está inversamente asocia-

do con el estado nutricional antropométrico y con

los componentes del Síndrome Metabólico en ni-

ños y adolescentes. Revista Latinoamericana de

Hipertensión, 13(2), 78-88. https://www.revhiper-

tension.com/rlh_2_2018/12_el_consumo_de_-

bre_dietetica.pdf

SVPP, S. V. (1993). Retrieved mayo de 2022, from

Sociedad Venezolana de Puericultura y Pediatría:

http://www.svpediatria.org/secciones/publicacio-

nes/gmc/

Vargas, M. E., Souki, A., Ruiz, G., García, D.,

Mengual, E., González, C. C., . . . González, L.

(2011). Percentiles de circunferencia de cin-

tura en niños y adolescentes del municipio

Maracaibo del Estado Zulia, Venezuela. Ana-

les Venezolanos de Nutrición, 24(1). http://

ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_arttext&pi-

d=S0798-07522011000100003&lng=es&tlng=es.

Velasco-Estrada, A., Orozco-Gonzalez, C., & Zu-

niga-Torres, G. (2018). Asociacion de calidad de

dieta y obesidad. PSM, 16(1), 132-151. https://doi.

org/http://dx.doi.org/10.15517/psm.v1i1.32285

Velázquez-López, L., Santiago-Díaz, G., Nava-Her-

nández, J., Muñoz-Torres, A. V., Medina-Bravo, P.,

& Torres-Tamayo, M. (2014). Mediterranean-style

diet reduces metabolic syndrome components in

obese children and adolescents with obesity. BMC

pediatrics, 14, 175. https://doi.org/10.1186/1471-

2431-14-175