MATERIALES Y MÉTODOS

Se realizó un estudio observacional, de corte transversal, con abordaje descriptivo, en una muestra por conveniencia de 540 adolescentes (218 varones y 322 mujeres), provenientes de escuelas públicas ubicadas a diferentes niveles altitudinales de la provincia Jujuy, Argentina. El proceso de constitución de la muestra y recolección de los datos se extendió desde el 2012 al 2016.

Fueron excluidos aquellos escolares que no tenían edades comprendidas entre 10 y 18 años; presentaban trastornos del aprendizaje; padecían enfermedades crónicas (renales, cardíacas, malnutrición, etc.) y/o tenían malformaciones congénitas.

Las mediciones antropométricas realizadas incluyeron peso corporal (balanza marca Tanita, modelo TBF-300, Illinois, EE.UU.), talla (estadiómetro de pared retráctil amurable Seca, Hamburgo, Alemania), pliegues bicipital, tricipital, subescapular y suprailíaco (plicómetro metálico de precisión Faga, Rosario, Argentina) que se midieron del lado izquierdo del cuerpo y según las indicaciones de la International Society for the Advancement of Kinanthropometry (^{International Society for the Advancement of Kinanthropometry [ISAK], 2005}).

Se calculó el Índice de Masa Corporal (IMC) (Peso(kg)/(Talla(m)2), que fue estandarizado a puntaje de desvío estándar según las referencias ^{de Onis et al. (2007}). A partir de él se clasificó el estado nutricional (EN) considerando los puntos de corte establecidos por la OMS (²⁰²¹) en: delgadez (<-2DS), peso normal (-2 y +1 DS), sobrepeso (>+1 DS) y obesidad (>+2 DS). Para el análisis de concordancias se recategorizaron en: sin exceso de peso (delgadez + normopeso) y con exceso de peso (sobrepeso + obesidad). El %GC se obtuvo por dos métodos. El primero fue la bioimpedancia (Bio) bipolar, con la balanza marca Tanita, modelo TBF-300 (Illinois, EE.UU), y fue categorizado en bajo, normal, moderado y alto, según ^{Marrodán Serrano et al. (2006}). Luego se recategorizó en: sin exceso (%GC bajo + normal) y con exceso (%GC moderado y alto). El segundo método fue el antropométrico según las ecuaciones de ^{Siri (1961}) y ^{Slaughter et al., (1988}), que han sido previamente utilizadas para evaluar población sudamericana (^{Bauce, 2018}; ^{Martínez et al., 2018}; ^{Villouta et al., 2021}). En el primer caso para el cálculo de la densidad corporal se emplearon las fórmulas de ^{Brook (1971}) para sujetos ≤11 años de edad, y de ^{Durnin y Rahaman (1967}), para participantes ≥12 años de edad.

Se evaluó la normalidad de los datos mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Los datos se agruparon por género (varón, mujer, otro), edad (10-14 y 15-18 años) (^{Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia [UNICEF], 2017}) y región de procedencia: Tierras Altas (≥2.000 msnm) y Tierras Bajas (<2.000 msnm) (^{The Institute for Altitude Medicine, 2021}). Se determinaron estadísticos descriptivos: media (x) y desviación estándar (DE) para variables cuantitativas, y frecuencias relativas (%) para las variables cualitativas. Se calcularon diferencias de medias y de proporciones. Se analizó la correlación (Spearman) entre el %GC obtenido con los distintos métodos y el IMC, y el grado de concordancia (índice Kappa) de dichas variables recategorizadas, como se describió anteriormente (software estadístico SPSS 9.0). Las correlaciones se clasificaron en: Perfectas (rho=0,91 a 1); Muy fuertes (rho 0,76 a 0,90); Considerables (rho 0,51 a 0,75); Medias (rho 0,11 a 0,50); Débiles (rho 0,01 a 0,10); No existe correlación (rho 0,00) (^{Barrera, 2014}). Las concordancias fueron consideradas: Casi perfectas (>0,80), Considerables (0,61 a 0,80), Moderadas (0,41 a 0,60), Aceptables (0,21 a 0,40), Leves (0,01 a 0,20) y Pobres (0,00) (^{Landis y Koch, 1977}).

RESULTADOS

Del total de adolescentes estudiados (540) el 40,4% eran de género masculino, y el 60,6% femenino. Al analizar el estado nutricional a través del IMC, se observó que, independientemente del género, los adolescentes en general presentaron peso normal, con prevalencias que superan el 45,0% en Tierras Bajas y 60,0% en Tierras Altas. En Tierras Bajas se registraron los porcentajes más altos de sobrepeso (28,0% en varones y 19,0% en mujeres de 10-14 años, y 37,0% y 19,0% en los de 15-18 años) y obesidad (15,0% en varones y 14,0% en mujeres de 10-14 años, y 10,0% en varones de 15-18 años respectivamente) y los más bajos de delgadez (9,0% en varones y 12,0% en mujeres de 10-14 años; en participantes de 15-18 años: 7,0% y 8,0%, varones y mujeres respectivamente). Se encontraron diferencias interregionales significativas en algunos casos. Alrededor de un 10% de los adolescentes entre 10-14 años presentaron delgadez, independientemente del género. En aquellos entre 15-18 años se observó que la delgadez fue 4 veces mayor (28,0%) en varones de Tierras Altas mientras que en Tierras Bajas fue mayor la proporción de varones con exceso de peso (sobrepeso + obesidad >40,0%) en ambos grupos de edad. De manera similar, en mujeres de 10-14 años la prevalencia de obesidad fue un 10% más elevada en Tierras Bajas, con porcentajes similares de sobrepeso. Entre las mujeres de 15-18 años, se observaron prevalencias similares de las diferentes categorías entre ambas regiones. Sin embargo, al igual que en los varones, en Tierras Bajas se observó un porcentaje más alto (>6,0%) de exceso de peso que en Tierras Altas (Fig. 1).

Fig. 1 Distribución porcentual de categorías del estado nutricional según Índice de Masa Corporal por género, edad y región de adolescentes de Jujuy. 

Al considerar el IMC y %GC por género, región y grupo de edad (Tabla 1), se pudo observar que en varones de 15-18 años de Tierras Bajas, el IMC promedio fue significativamente más elevado (p=0,003). Lo mismo ocurrió con el %GC, cuando fueron evaluados con Bio (p=0,004) y Siri (p=0,011). En las mujeres, la media de %GC con Bio fue más elevada en Tierras Altas (p=0,032) entre los 10-14 años. Sin embargo, las estimaciones con los otros métodos (Siri y Slaughter) presentaron promedios mayores en las participantes de 15-18 años de Tierras Bajas (p=0,001 y p=0,000 respectivamente). Al contrastar los diferentes métodos entre sí, se observó que, en general, los %GC obtenidos con Siri fueron significativamente mayores que los estimados con Bio y Slaughter, independientemente de la región, género y grupo de edad. Por otra parte, al comparar Slaughter y Bio se registraron %GC promedios significativamente superiores con el primero de los métodos en varones de 10-14 años de Tierras Bajas y de 15-18 de Tierras Altas, mientras que en mujeres ocurrió lo opuesto (%GC más elevados en el grupo de 10-14 de Tierras Altas y de 15-18 años de Tierras Bajas).

Al realizar un análisis del %GC por diferentes métodos de evaluación utilizados, se observó que, el %GC alto fue sobreestimado con Bio, independientemente del género y la región. En Tierras Bajas, la tendencia al evaluar con Bio es la de sobreestimar las categorías extremas (bajo y alto), en relación a las prevalencias obtenidas con IMC en ambos géneros entre los 10-14 años, llegando a duplicar los valores de %GC bajo en varones y alto en mujeres. En los adolescentes de Tierras Altas se observó que Bio subestima el %GC bajo, y sobreestima el alto sólo en las mujeres. En general, para ambos géneros y regiones, con Siri (ambos grupos de edad) y Slaughter (de 15-18 años) se observan tendencias similares, no coincidiendo con ninguna de las categorías del estado nutricional según IMC. En el grupo de 10-14 años, se observaron discrepancias en las categorías extremas, indicando que Slaughter subestima la categoría bajo y sobreestima la categoría alto, en relación a las categorías delgadez y obesidad del IMC (Tabla 2).

Las prevalencias de las diferentes categorías del estado nutricional obtenidas por IMC (Fig. 1) y las del %GC por los diferentes métodos (Tabla 2), se agruparon en dos categorías: con exceso (obesidad y sobrepeso; %GC alto y moderado) y sin exceso (peso normal y delgadez; %GC normal y bajo). Al compararlas, se observó que los porcentajes de adolescentes de ambos géneros, regiones y grupos de edad que presentaron exceso de grasa, fueron significativamente mayores (p<0,05) al ser evaluados con la fórmula de Siri, superando entre 50% y 300% a los obtenidos con IMC (sobrepeso+obesidad). En el caso de Bio y Slaughter, la tendencia fue similar a la observada con IMC; sin embargo, se obtuvieron prevalencias de exceso significativamente más elevadas en las mujeres de 15-18 años de ambas regiones, y en las de 10-14 años de Tierras Altas. Con Slaughter también se registraron porcentajes significativamente superiores en varones de 15-18 años de Tierras Altas (Tabla 2).

Considerando el género y la región de procedencia se observó que el IMC y el %GC en los varones mostraron correlaciones considerables con los tres métodos. En el caso de las mujeres de Tierras Altas la correlación entre IMC, %GC Bio y Siri fueron muy fuertes y la de IMC con Slaughter fue considerable, mientras que, en Tierras Bajas el IMC presentó correlaciones muy fuertes con los tres métodos empleados para estimar el %GC (Tabla 3). Todas las correlaciones fueron estadísticamente significativas (p<0,01).

Independientemente del género y la región, las concordancias entre el estado nutricional evaluado con IMC y %GC por los distintos métodos, fueron leves o aceptables a pesar de ser significativa en la mayoría de los casos. Sólo se encontraron concordancias moderadas, en varones entre IMC y %GC Bio en ambas regiones, y entre IMC y %GC Slaughter en Tierras Bajas (Tabla 4).

DISCUSIÓN

Según el IMC, el peso normal y la delgadez fueron, en general, las categorías nutricionales más y menos frecuentes respectivamente. Por otro lado, las prevalencias de sobrepeso y obesidad encontradas resultan preocupantes, y han aumentado en comparación con las obtenidas por ^{Bejarano et al. (2005}) en San Salvador de Jujuy, entre 1995 y 2000 que fueron superiores al 13% para sobrepeso y al 4% para obesidad.

La mayor presencia de malnutrición por exceso (sobrepeso + obesidad) registrada en Tierras Bajas es coincidente con lo observado por ^{Meyer et al. (2013}) en escolares jujeños evaluados al ingreso y egreso del nivel primario en localidades ubicadas a diferentes altitudes. Esta distribución altitudinal diferencial se presentó también en escolares de 12 a 18 años procedentes de las cuatro regiones geográficas jujeñas (^{Dipierri et al., 2008}). ^{Lomaglio (2010}) también encontró diferencias altitudinales al analizar otras variables antropométricas que afectan la determinación del IMC por lo que niños muy altos o muy bajos son incorrectamente clasificados en los fenotipos sobrepeso y obesidad. En dicho trabajo, los niños y adolescentes de Jujuy y Catamarca residentes en alturas superiores a 3.000 msnm presentaron una disminución de la talla, de la talla sentado y de la longitud del miembro inferior. Este patrón puede ser interpretado primariamente en términos del efecto de la interacción entre las condiciones ambientales propias de las regiones de altura y los antecedentes étnicos y genéticos de sus poblaciones, relación que repercute en el estado nutricional (^{Dipierri et al., 1992}; ^{Lomaglio, 2010}). Otros factores que podrían asociarse a estos fenómenos por su relación con la malnutrición, tanto por exceso como por déficit, son el nivel socioeconómico y ocupacional bajo, y la alimentación monótona basada principalmente en cereales refinados, granos y productos azucarados, entre los que se incluyen las bebidas (^{Bassett et al., 2013}). Sin embargo, aun perteneciendo al mismo grupo social, se observaron diferencias en el estado nutricional de niños y adolescentes jujeños que residían a distintos niveles altitudinales, probablemente asociadas a la inequidad en el acceso a los alimentos y a la atención sanitaria (^{Bejarano et al., 2019}), en cuyos aspectos los residentes de tierras altas se verían desfavorecidos.

En población adolescente, el IMC presentó limitaciones al clasificar individuos con sobrepeso u obesidad, cuando en realidad presentaban exceso de adiposidad (^{Freedman et al., 2005}; ^{Nwizu et al., 2011}). Además, en niños y adolescentes se observó la influencia de la edad y el sexo en la relación del IMC con el porcentaje de grasa corporal, como así también el origen étnico, el grado de maduración, entre otros factores (^{Lindsay et al., 2001}). En población adolescente de Nigeria, se evaluó la concordancia entre el IMC y el porcentaje de grasa corporal (bioimpedancia), encontrando que el 55,6% de varones y el 23,8% de mujeres que presentaron IMC ≥ percentil 85 (que corresponde a sobrepeso y obesidad), tenían porcentajes de grasa corporal dentro de los rangos de normalidad (^{Nwizu et al., 2011}). Asimismo, Freedman et al. (²⁰⁰⁵), evaluaron en la relación entre el IMC y el porcentaje de grasa corporal evaluado por DEXA en población infantojuvenil, concluyendo que el IMC es un buen indicador de adiposidad en individuos con obesidad. Sin embargo, este indicador presenta limitaciones al evaluar individuos relativamente delgados, es decir con IMC menor al percentil 50, posiblemente debido a las diferencias en la masa libre de grasa.

En coincidencia con lo mencionado al analizar el IMC, en este trabajo se observó que independientemente de la altura geográfica, el porcentaje de grasa corporal fue normal en la mayoría de los casos, mientras que se registraron muy pocos o ningún individuo con %GC Bajo. Los valores de %GC obtenidos con la fórmula de Siri fueron superiores, en ambos sexos, a los observados por ^{Mesa et al. (2013}), quienes evaluaron a 1781 adolescentes argentinos entre 12 a 17 años de edad de dos provincias del Noroeste argentino: Catamarca (519 msnm) y Jujuy (1.260 msnm). La diferencia del %GC observado en este trabajo, en relación al de Mesa et al. (²⁰¹³) podría ser producto del avance de la globalización que con el paso del tiempo produjo el abandono progresivo de la alimentación tradicional por la occidental (^{Basset et al., 2013}), asociada a menor calidad nutricional, por su alto contenido en azúcar, grasa y alimentos de origen animal (^{Popkin, 1993})

Los antecedentes bibliográficos sobre la correlación entre el IMC y las distintas ecuaciones sobre %GC presentan resultados heterogéneos. Al analizar las correlaciones entre IMC y %GC (Slaughter), se observaron discrepancias entre las del presente trabajo (correlaciones moderadas) y las obtenidas por ^{Padilla (2014}) (correlaciones muy altas) en jóvenes de entre 10 y 20 años de edad de Barinas, Venezuela (184 msnm). También ^{Orta Duarte et al. (2014}) encontraron correlaciones significativas entre IMC y %GC obtenidos con la ecuación de Slaughter (r = 0,85; p<0,001) y por bioimpedancia (r = 0,78: p<0,001), en niños mexicanos de Colima (570 msnm). ^{Federico et al. (2011}), observaron fuerte correlación entre el IMC y el %GC (Slaughter y Deuremberg), por lo que concluyen que el IMC es considerado un buen método para evaluar la adiposidad en niños romanos (20 msnm) con sobrepeso y obesidad. Sin embargo, en escolares peruanos (2.320 msnm) no se encontró asociación entre el IMC y el %GC (^{Cossio-Bolaños et al., 2012}).

En el presente trabajo, se observaron correlaciones considerables entre el IMC y el %GC estimado con Siri. Sin embargo, ^{Zhao et al. (2013}), observaron correlación significativa y muy fuerte (r=0,839) entre las variables mencionadas. Dado que, en este trabajo, la magnitud de dichas correlaciones fue similar independientemente de la altitud, esta variable parecería no ser un factor influyente en este caso, sino que la discordancia podría estar relacionada con las diferencias étnicas y etarias de las muestras de ambas investigaciones.

La correlación entre IMC y el %GC (bioimpedancia) fue más elevada que la obtenida con otros métodos, excepto en varones de Tierras Altas, y fue más alta en mujeres que en varones, independientemente de la altitud. ^{Nwizu et al. (2011}), observaron ésta última tendencia en un estudio realizado en adolescentes nigerianos (r=0,92 en mujeres y r=0,49 en varones).

Al analizar las concordancias entre IMC y el %GC obtenido con fórmulas antropométricas (Siri y Slaughter), en este trabajo, al igual que en el realizado en niños y adolescentes cubanos y españoles, se observaron concordancias en general aceptables (Cuba: Varones 0,267 y en mujeres 0,324; España: varones 0,287 y mujeres 0,272) (^{Fariñas-Rodríguez et al., 2012}). Asimismo, en un estudio que evaluó la concordancia entre el IMC y el %GC en jóvenes chilenos, se encontraron concordancias significativas y aceptables con un índice kappa de 0,215 en los varones, y de 0,117 en mujeres (^{Durán-Agüero, 2016}), siendo categorizados de manera similar al presente estudio. Finalmente, ^{Lozano Berges et al. (2017}), compararon los %GC obtenidos por DEXA, Siri (con Densidad a partir de plestimografía por desplazamiento de aire), Bioimpedancia y Slaughter, y encontraron que los mismos no son intercambiables.

Por todo lo expuesto, si bien existen antecedentes de correlación entre el %GC obtenido por distintas ecuaciones (Brook, Slaughter, Siri), la Absorciometría Dual de Rayos X (DEXA) y el IMC (^{Lambert et al., 2012}; ^{Lang et al., 2015}), hay pocos estudios realizados en poblaciones argentinas y más escasos aún en escolares (^{Martínez et al., 2018}; ^{Mesa et al., 2013}; ^{Román et al., 2015}). En este trabajo, por primera vez, y para superar las limitaciones del IMC antes mencionadas, se comparan diferentes métodos de estimación del %GC (bioimpedancia y ecuaciones de Siri y Slaughter, a partir de pliegues adiposos subcutáneos) con el IMC en adolescentes residentes a distintos niveles altitudinales, en la provincia de Jujuy (Argentina).

Las diferencias observadas entre los resultados encontrados en este trabajo e investigaciones previas, podrían deberse a aspectos metodológicos tales como el lado del cuerpo en el que se realizaron las mediciones antropométricas, los ayunos previos, las condiciones de hidratación de los sujetos (normohidratación, vaciamiento de la vejiga, 12 hs. previas sin realizar actividad física, entre otras) necesarias a la hora de evaluar la composición corporal con bioimpedancia. Una de las limitaciones de este estudio es que no se puede asegurar que estas condiciones se hayan cumplido, y otra está representada por la imposibilidad de valorar el grado de maduración de los participantes y utilizar la edad cronológica para evaluar la composición corporal. Si bien el desarrollo puberal se relaciona con el estado nutricional, no existen resultados concluyentes, ya que en algunos estudios la relación entre el IMC y el desarrollo puberal fue negativa (^{Busch et al., 2020}; ^{Sørensen et al., 2010}), y en otros casos se observó que personas con sobrepeso tuvieron un desarrollo puberal temprano, mientras que en obesos fue tardío (^{Lee et al., 2016}).

CONCLUSIONES

El IMC a pesar de no evaluar directamente el contenido de tejido adiposo del cuerpo, presenta correlaciones buenas y considerables con los otros métodos aquí utilizados, tanto en adolescentes que viven a más de 2.000 msnm, como en aquellos que residen más próximos al nivel del mar. Por esta razón, el IMC podría considerarse un buen indicador para realizar screening nutricional a nivel poblacional. Sin embargo, a nivel individual sería necesario complementarlo con otros métodos de valoración de la grasa corporal, para determinar el tipo de tratamiento adecuado y realizar el seguimiento correspondiente.