Variabilidad de la antropometría, estado nutricional, obesidad abdominal y riesgo cardiovascular según sexo y edad en adultos mayores de La Habana
DOI:
https://doi.org/10.24215/18536387e128Palabras clave:
obesidad abdominal, antropometría, riesgo cardiovascular, Cuba, estado nutricional, adultos mayoresResumen
Se exploró la variabilidad de la antropometría, el estado nutricional, la obesidad abdominal y el riesgo cardiovascular (RCV) según sexo y edad en 320 adultos de ≥ 60 años de La Habana. La estatura, peso, circunferencia de la cintura e índice de masa corporal (IMC) fueron medidos. El estado nutricional se valoró utilizando los criterios de la Organización Mundial de la Salud (OMS), mientras que la obesidad abdominal y el RCV se determinaron según las directrices canadienses para la clasificación del peso. Los valores promedio fueron: 163,1 ± 11,6 cm de estatura, 69,8 ± 17,4 kg de peso, 85,6 ± 13,2 cm de circunferencia de cintura, y 26,1 ± 5,2 kg/m² de IMC. Las mediciones fueron superiores en los hombres y tendieron a disminuir con la edad en ambos sexos. Se detectó una prevalencia de 9% para bajo peso, 61,3% para sobrepeso, 22,8% para obesidad abdominal y 73,5% para RCV. El bajo peso predominó en mujeres y participantes con ≥ 80 años. El sobrepeso fue más común en hombres, pero no difirió entre grupos de edad. La obesidad abdominal prevaleció en mujeres y participantes con 60-79 años, pero el RCV severo predominó en hombres con ≥ 80 años. Estos hallazgos indican que tanto el sexo como la edad impactan las características antropométricas, el estado nutricional, la obesidad abdominal y el RCV en adultos mayores de La Habana y deben ser considerados en el desarrollo de políticas de salud pública.
Descargas
Referencias
Alem, A. Z., Yeshaw, Y., Liyew, A. M., Tessema, Z. T., Worku, M. G., Tesema, G. A., Alamneh, T. S., Teshale, A. B., Chilot, D., & Ayalew, H. G. (2023). Double burden of malnutrition and its associated factors among women in low- and middle-income countries: Findings from 52 nationally representative data. BMC Public Health, 23, 1479. https://doi.org/10.1186/s12889-023-16045-4
Álvarez-Padrón, D., Díaz-Calzada, M., Díaz-Palomino, E., Valdes-Camalleri, J. A., & Fuentes-Reinoso, A. (2023). Evaluación antropométrica en el adulto mayor: Hogar de ancianos Carlos Castellano Blanco, Pinar del Río. Revista de Ciencias Médicas de Pinar del Río, 27(3).
Bonet Gorbea, M., Varona Pérez, P., Chang La Rosa, M., García Rocha, R. G., Suárez Medina, R., & Arcia Montes de Oca, N. (2014). III Encuesta Nacional de factores de riesgo y actividades preventivas de enfermedades no transmisibles. Cuba 2010–2011. Editorial Ciencias Médicas.
Bueno-Antequera, J., & Munguía-Izquierdo, D. (2023). Physical inactivity, sedentarism, and low fitness: A worldwide pandemic for public health. In N. Rezaei (Ed.), Integrated Science of Global Epidemics (pp. 429–447). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-17778-1_19
Cabrera González, J., Barrios Viera, O., Díaz-Canell, A. M., & Basanta Fortes, D. (2015). Estado nutricional de los ancianos domiciliados en una comunidad urbana del municipio habanero de Playa. Revista Cubana de Alimentación y Nutrición, 25(1), 14.
Cohen, J. (2013). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203771587
Cristiá-Lara, L., Mendiluza, O. L. l., Brígido, A. F., Martínez, A. M., & Cristiá-Lara, S. (2025). Socioeconomic and demographic correlates of nutritional status in elderly urban dwellers of Havana, Cuba. North African Journal of Food and Nutrition Research, 9(20), 149–157. https://doi.org/10.51745/najfnr.9.20.149-157
Cristiá-Lara, S., & Cristiá-Lara, L. (2021). ¿Vivir en/entre sonrisas? Envejecimiento y Alzheimer. Revista Novedades en Población, 17(33), 150–177.
da Silva Coqueiro, R., Barbosa, A. R., & Borgatto, A. F. (2009). Anthropometric measurements in the elderly of Havana, Cuba: Age and sex differences. Nutrition, 25(1), 33–39. https://doi.org/10.1016/j.nut.2008.07.007
da Silva Coqueiro, R., Barbosa, A. R., & Borgatto, A. F. (2010). Nutritional status, health conditions and socio-demographic factors in the elderly of Havana, Cuba: Data from SABE survey. The Journal of Nutrition, Health and Aging, 14(10), 803–808. https://doi.org/10.1007/s12603-010-0126-6
De Onis, M., & Habicht, J. P. (1996). Datos de referencia antropométricos para uso internacional: recomendaciones de un comité de expertos de la Organización Mundial de la Salud. The American Journal of Clinical Nutrition, 64(4), 650–658. https://doi.org/10.1093/ajcn/64.4.650
Douketis, J. D., Paradis, G., Keller, H., & Martineau, C. (2005). Canadian guidelines for body weight classification in adults: Application in clinical practice to screen for overweight and obesity and to assess disease risk. Canadian Medical Association Journal, 172(8), 995–998. https://doi.org/10.1503/cmaj.045170
Fryar, C. D., Gu, Q., & Ogden, C. L. (2012). Anthropometric reference data for children and adults: United States, 2007–2010. National Center for Health Statistics.
Gavriilidou, N. N., Pihlsgård, M., & Elmståhl, S. (2015). Anthropometric reference data for elderly Swedes and its disease-related pattern. European Journal of Clinical Nutrition, 69(9), 1066–1075. https://doi.org/10.1038/ejcn.2015.73
Guo, T., Huang, L., Luo, Z., Zheng, H., Shan, S., & Cheng, B. (2024). Age differences in the association of body mass index-defined obesity with abdominal aortic calcification. Frontiers in Endocrinology, 15, 1336053. https://doi.org/10.3389/fendo.2024.1336053
Holmes, C. J., & Racette, S. B. (2021). The utility of body composition assessment in nutrition and clinical practice: An overview of current methodology. Nutrients, 13(8), 2493. https://doi.org/10.3390/nu13082493
IBM Corp. (2019). IBM SPSS Statistics for Windows (Version 26.0) [Computer software]. IBM Corp.
Khanna, D., Peltzer, C., Kahar, P., & Parmar, M. S. (2022). Body mass index (BMI): A screening tool analysis. Cureus, 14(2), e22119. https://doi.org/10.7759/cureus.22119
Lin, P. I. D., Rifas-Shiman, S. L., Aris, I. M., Daley, M. F., Janicke, D. M., Heerman, W. J., Chudnov, D. L., Freedman, D. S., & Bloque, J. P. (2022). Cleaning of anthropometric data from PCORnet electronic health records using automated algorithms. JAMIA Open, 5(4), ooac089.
Lo, K. K., Huang, Y. Q., Shen, G., Huang, J. Y., Liu, L., Yu, Y. L., Chen, C. L., & Feng, Y. Q. (2021). Effects of waist-to-height ratio, waist circumference, and body mass index on the risk of chronic diseases, all-cause, cardiovascular and cancer mortality. Postgraduate Medical Journal, 97(1147), 306–311. https://doi.org/10.1136/postgradmedj-2020-138653
López-Solís, R., Villa Romero, A. R., Martínez Salazar, M. F., Bautista Ortiz, L. F., Adame Alemán, J. F. D. J., Antunez Bautista, P. K., & Ortiz Rodríguez, M. A. (2021). Evaluation of anthropometric parameters in a national sample of Mexican older adults. Cultura, Ciencia, Deporte, 17(53). https://doi.org/10.12800/ccd.v17i53.1846
Ministerio de Salud Pública de Cuba. (2023). Anuario estadístico de salud de Cuba 2022. Editorial Ciencias Médicas.
Moradell, A., Gomez-Cabello, A., Mañas, A., Gesteiro, E., Pérez-Gómez, J., González-Gross, M., Casajus, J. A., Ara, I., & Vicente-Rodríguez, G. (2024). Longitudinal changes in the body composition of noninstitutionalized Spanish older adults after 8 years of follow-up: The effects of sex, age, and organized physical activity. Nutrients, 16(2), 298. https://doi.org/10.3390/nu16020298
Norman, K., Haß, U., & Pirlich, M. (2021). Malnutrition in older adults: Recent advances and remaining challenges. Nutrients, 13(8), 2764. https://doi.org/10.3390/nu13082764
Palmer, A. K., & Jensen, M. D. (2022). Metabolic changes in aging humans: Current evidence and therapeutic strategies. The Journal of Clinical Investigation, 132(16), e158451. https://doi.org/10.1172/JCI158451
Paramio Rodríguez, A., Aguilera García, L. D. L., Carrazana Garcés, E., & Hernández Navas, M. (2021). Riesgo cardiovascular global en tres casas de abuelos del municipio Boyeros. Revista Cubana de Medicina General Integral, 37(4).
Perissinotto, E., Pisent, C., Sergi, G., Grigoletto, F., Enzi, G., & ILSA Working Group. (2002). Anthropometric measurements in the elderly: Age and gender differences. British Journal of Nutrition, 87(2), 177–186. https://doi.org/10.1079/bjn2001487
Popa, M. I. G., Pérez, J. A. M., & Popa, D. G. (2017). Nutrición en ancianos, su relación con enfermedades crónicas no transmisibles. 2014–2015. Multimed, 21(2), 79–87. https://www.revmultimed.sld.cu/index.php/mtm/article/view/492
Ramírez-Barrios, A., Labrador-Falero, D. M., & González-Méndez, F. R. (2022). Salud oral y estado nutricional en adultos mayores no institucionalizados. Revista de Ciencias Médicas de Pinar del Río, 26(5).
Ross, R., Neeland, I. J., Yamashita, S., Shai, I., Seidell, J., & Magni, P. (2020). Waist circumference as a vital sign in clinical practice: A consensus statement from the IAS and ICCR Working Group on Visceral Obesity. Nature Reviews Endocrinology, 16(3), 177–189. https://doi.org/10.1038/s41574-019-03107
Seyedhoseinpour, A., Barzin, M., Mahdavi, M., Valizadeh, M., Azizi, F., Ghareh, S., & Hosseinpanah, F. (2023). BMI category-specific waist circumference thresholds based on cardiovascular disease outcomes and all-cause mortality: Tehran lipid and glucose study (TLGS). BMC Public Health, 23(1), 1297. https://doi.org/10.1186/s12889-023-16190-w
Silverman, M. P. (2025). Perspective on the body mass index (BMI) and variability of human weight and height. Journal of Biosciences and Medicines, 13, 309–320. https://doi.org/10.4236/jbm.2025.136026
Usher, T., Buta, B., Thorpe, R. J., Jr., Huang, J., Samuel, L. J., Kasper, J. D., & Bandeen-Roche, K. (2021). Dissecting the racial/ethnic disparity in frailty in a nationally representative cohort study with respect to health, income, and measurement. The Journals of Gerontology: Series A, 76(1), 69–76. https://doi.org/10.1093/gerona/glaa061
van den Berg, L. H., Sorenson, E., Gronseth, G., Macklin, E. A., Andrews, J., Baloh, R. H., Benatar, M., Berry, J. D., Chio, A., Corcia, P., Genge, A., Gubitz, A. K., Lomen-Hoerth, C., McDermott, C. J., Pioro, E. P., Rosenfeld, J., Silani, V., Turner, M. R., Weber, M., ... Mitsumoto, H. (2019). Revised Airlie House consensus guidelines for design and implementation of ALS clinical trials. Neurology, 92(14), e1610–e1623. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000007242
World Health Organization. (2011). Waist circumference and waist–hip ratio: Report of a WHO expert consultation, Geneva, 8–11 December 2008. World Health Organization. https://apps.who.int/iris/handle/10665/44583
World Medical Association. (2013). World Medical Association Declaration of Helsinki: Ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA, 310(20), 2191–2194. https://doi.org/10.1001/jama.2013.281053
Zhang, F. L., Ren, J. X., Zhang, P., Jin, H., Qu, Y., Yu, Y., Guo, Z. N. & Yang, Y. (2021). Strong association of waist circumference (WC), body mass index (BMI), waist-to-height ratio (WHtR), and waist-to-hip ratio (WHR) with diabetes: A population-based cross-sectional study in Jilin Province, China. Journal of Diabetes Research, 2021(1), 8812431. https://doi.org/10.1155/2021/8812431
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Leonardo Cristiá-Lara, Orlando Lescano Mediluza, Abel Fernández Brígido, Anniette Martínez Martínez, Sahilí Cristiá-LaraLa RAAB es una revista de acceso abierto tipo diamante. No se aplican cargos para la lectura, el envío de los trabajos ni tampoco para su procesamiento. Asímismo, los autores mantienen el copyright sobre sus trabajos así como también los derechos de publicación sin restricciones.

























