Relação entre os Dados Antropométricos e o Controlo Glicémico nos Diabéticos

Autores

DOI:

https://doi.org/10.24950/rspmi/original/80/1/2019

Palavras-chave:

Circunferência da Cintura, Constituição Corporal, Diabetes Mellitus Tipo 2, Índice Glicémico, Índice de Massa Corporal, Razão Cintura-Estatura

Resumo

Introdução: Os dados antropométricos são ferramentas atrativas pelo baixo custo e fácil aplicabilidade. O objetivo deste
estudo é caracterizar os dados antropométricos de uma população diabética e analisar a relação com a hemoglobina
A1c (HbA1c).
Material e Métodos: Realizou-se um estudo prospetivo, observacional, procedendo-se à consulta dos processos dos
doentes seguidos em consulta de Diabetologia, num intervalo de 3 meses. A análise estatística foi feita usando o programa SPSS, 23.0.
Resultados: Foram incluídos 414 doentes (50% homens, com
média de idades de 68,77 anos). Desta amostra 74,6% estavam sob insulinoterapia e 21% apresentavam lipodistrofia,
sendo estes mais velhos e com um perímetro abdominal (PA)
superior (p < 0,05). A média da hemoglobina A1c (HbA1c) foi
de 7,61%, sendo superior nas mulheres (p < 0,05). A média
do índice de massa corporal (IMC) foi de 30,41 kg/m2. A obesidade grau 2 e mórbida foi superior nas mulheres (p < 0,05).
A média do PA foi de 108,58 cm e foi inferior nos doentes com
HbA1c entre 7,1 a 7,5% (p < 0,05). A média da relação perímetro abdominal - altura (RPA-A) foi de 0,67. Este valor foi superior
nas mulheres, nos mais velhos e nos mais obesos (p < 0,05).
Verificou-se que os doentes insulinotratados tinham valores superiores de HbA1c, PA e RPA-A.
Discussão e Conclusão: Neste estudo as mulheres têm pior
controlo glicémico e metabólico. O PA relacionou-se com o
mau controlo da HbA1c e com a lipodistrofia. A integração
destes parâmetros na avaliação e orientação dos diabéticos
poderá ser útil.

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Referências

Leon BM, Maddox TM. Diabetes and cardiovascular disease: Epidemiology, biological mechanisms, treatment recommendations and future research. World J Diabetes. 2015;6:1246-58. doi: 10.4239/wjd.v6.i13.1246.

Schmidt AM. Highlighting diabetes mellitus: the epidemic continues. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2018;38:e1-e8. doi: 10.1161/ATVBAHA.117.310221.

De Rosa S, Arcidiacono B, Chiefari E, Brunetti A, Indolfi C, Foti DP. Type 2 diabetes mellitus and cardiovascular disease: genetic and epigenetic links. Front Endocrinol. 2018;9:2. doi: 10.3389/fendo.2018.00002.

Zhao H, Ma J, Zhou Q, Chen W, Zhu W, Cai Z, et al. Investigating the differences of body mass index and waist circumference in the follow-up assessment of patients to cardiac rehabilitation with acute coronary syndrome. Australas Phys Eng Sci Med. 2016;39(4):1007-27. doi: 10.1007/ s13246-016-0471-9

Wilmet G, Verlinde R, Vandevoorde J, Carnol L, Devroey D. Correlation between Body Mass Index and abdominal circumference in Belgian adults: a cross-sectional study. Rom J Intern Med. 2017;55:28-35. doi: 10.1515/rjim-2016-0050.

Jia Z, Zhou Y, Liu X, Wang Y, Zhao X, LiangW, et al. Comparison of different anthropometric measures as predictors of diabetes incidence in a Chinese population. Diabetes Res Clin Pract 2011; 92: 265–71. doi: 10.1016/j.diabres.2011.01.021.

Wang S, Ma W, Yuan Z, Wang SM, Yi X, Jia H, et al. Association between obesity indices and type 2 diabetes mellitus among middle-aged and elderly people in Jinan, China: a cross-sectional study. BMJ Open. 2016;6:e012742. doi: 10.1136/bmjopen-2016-012742.

Xu Z, Qi X, Dahl AK, Xu W. Waist-to-height ratio is the best indicator for undiagnosed type 2 diabetes. Diabet Med. 2013;30:e201-7.

Meseri R, Ucku R, Unal B. Waist:height ratio: a superior index in estimating cardiovascular risks in Turkish adults. Public Health Nutr. 2014;17:2246- 52. doi: 10.1111/dme.12168.

Yang H, Xin Z, Feng JP, Yang JK. Waist-to-height ratio is better than body mass index and waist circumference as a screening criterion for metabolic syndrome in Han Chinese adults. Medicine. 2017;96:e8192. doi: 10.1097/MD.0000000000008192.

Oliveira CM, Ulbrich AZ, Neves FS, Dias FAL, Horimoto ARVR, Krieger JE, et al. Association between anthropometric indicators of adiposity and hypertension in a Brazilian population: Baependi Heart Study. PLoS One. 2017;12:e0185225. doi: 10.1371/journal.pone.0185225.

Yang Z, Ding X, Liu J, Duan P, Si L, Wan B, et al. Associations between anthropometric parameters and lipid profiles in Chinese individuals with age ≥40 years and BMI <28kg/m2. PLoS One. 2017;12:e0178343. doi: 10.1371/journal.pone.0178343.

Anderson P, Gual A, Colom J. Alcohol and Primary Health Care: Clinical Guidelines on Identification an Brief Interventions. Barcelona: PHEPA e Department of Health of the Government of Catalonia. (2005) Na versão traduzida e adaptada para português por Ribeiro C; Maio I; Nunes C, Rosário F. Álcool e Cuidados de Saúde Primários – Recomendações Clínicas para a Detecção e Intervenções Breves. Lisboa: APMGF e SICAD. [consultado Jan 2018] Disponível em: http://www.apmgf.pt/ficheiros/ Orientacoes_final.pdf

Cho S, Kim M, Park K. Self-management levels of diet and metabolic risk factors according to disease duration in patients with type 2 diabetes. Nutr Res Pract. 2018;12:69-77. doi: 10.4162/nrp.2018.12.1.69

Hamasaki H, Hamasaki Y. Risk factors for patients with diabetes who have abnormal toe-brachial index and normal ankle-brachial index. Exp Clin Endocrinol Diabetes. 2018 (in press). doi: 10.1055/s-0043-122491.

Underner M, Thomas D. Il faut arrêter de fumer : la seule réduction du tabagisme ne diminue pas le risque de morbi-mortalité cardiovasculaire. Rev Med Interne. 2018;39:145-7. doi: 10.1016/j.revmed.2018.01.002.

Ji L, Sun Z, Li Q, Qin G, Wei Z, Liu J, et al. Lipohypertrophy in China: prevalence, risk factors, insulin consumption, and clinical impact. Diabetes Technol Ther. 2017;19:61-7. doi: 10.1089/dia.2016.0334.

Campinos C, Le Floch JP, Petit C, Penfornis A, Winiszewski P, Bordier L, et al. An effective intervention for diabetic lipohypertrophy: results of a randomized, controlled, prospective multicenter study in France. Diabetes Technol Ther. 2017;19:623-32. doi: 10.1089/dia.2017.0165

Pandya N, Losben N, Moore J. Optimizing insulin delivery for patients with diabetes. Geriatr Nurs. 2018;39:138-42. doi: 10.1016/j.gerinurse.2017.11.007.

Bianchi VE, Locatelli V. Testosterone a key factor in gender related metabolic syndrome. Obes Rev. 2018;19:557-75. doi: 10.1111/obr.12633.

Rodríguez A, García JL, Gómez MJ, Rodríguez R, Álamo A, Pérez MR. Síndrome metabólico y grasa visceral en mujeres con un factor de riesgo cardiovascular. Nutr Hosp. 2017;34:863-8.

Elffers TW, Mutsert R, Lamb HJ, Roos A, Willems van Dijk K, Rosendaal FR, et al. Body fat distribution, in particular visceral fat, is associated with cardiometabolic risk factors in obese women. PLoS One. 2017;12:e0185403. doi: 10.1371/journal.pone.0185403.

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Publicado

15-03-2019

Como Citar

1.
F. Costa A, Almeida F, Pastor A, Ferreira R, Silva N, Alfaiate T, Ferraz F, Pereira A. Relação entre os Dados Antropométricos e o Controlo Glicémico nos Diabéticos. RPMI [Internet]. 15 de Março de 2019 [citado 15 de Outubro de 2024];26(1):21-7. Disponível em: https://revista.spmi.pt/index.php/rpmi/article/view/358

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