Resumo em Espanhol:

Fundamento: Para el diagnóstico de Síndrome Metabólico (SM) los criterios mas utilizados son los propuestos, por el ATP-III del NCEP de 2001, actualizados posteriormente en 2005. El perímetro de cintura es uno de los cinco criterios utilizados para su diagnóstico. Dada la elevada incidencia ajustada de enfermedad coronaria atribuible a este factor de riesgo, el objetivo de este trabajo es valorar la utilidad del perímetro de cintura como método de cribaje único de SM en la población con otros factores de riesgo muy prevalentes, como la HTA. Método: Estudio de casos (pacientes hipertensos con SM) y controles (pacientes hipertensos sin SM). Mediante muestreo sistemático de la totalidad de individuos hipertensos de un cupo de Atención Primaria con resultados de al menos una analítica sanguínea desde el 1/07/2007 hasta 31/12/2007. El tamaño muestral fue de 137 individuos (casos = pacientes hipertensos con SM = 60 y controles = pacientes hipertensos sin SM=77). Se utilizó el test de regresión logística para el cálculo de la probabilidad de SM disponiendo únicamente del perímetro abdominal. Resultados: Los resultados para el objetivo principal fueron: Probabilidad de SM en población hipertensa=1/(1+2,718281828-(-10+ (perímetro x 0,097))), Probabilidad de SM en mujeres hipertensas=1/ (1+2,718281828-(-10+ (perímetro x 0,099))), Probabilidad de SM en varones hipertensos=1/(1+2,718281828-(-10+ (perímetro x 0,105))). Conclusiones: Utilizando una calculadora podría predecirse la probabilidad de SM en personas hipertensas con el perímetro de cintura como única variable, priorizando mejor a los pacientes con más necesidad preventiva y mayor riesgo cardiovascular. Se propone una tabla con los cálculos ya realizados.

Resumo em Inglês:

Background: The most useful criteria for diagnosis of the Metabolic Syndrome (MS) are those proposed by the ATP-III from NCEP 2001, reviewed in 2005. Waist circumference is one of the criteria included in the ATP-III estimate. Given the high incidence of coronary disease attributable to this risk factor, it seems interesting to evaluate its performance as an isolated parameter for the screening of MS among people with a variety of other prevalent cardiovascular risk factors, such as high blood pressure. Methods: Design: case-control study. Cases were defined as patients with hypertension and MS. Controls were those patients with hypertension and without MS. Sample: the entire population attended in a Primary Care area that had, unless one blood analysis performed between July first 2007 and December 31st 2007. Sample size: 137 individuals were included (60 cases and 77 controls). Statistical analysis: test of logistical regression was used to estimate of the probability of suffering from MS according to values of waist circumference. Results: Probability of MS among hypertensive patients = 1/ (1+2,718281828-(-10+ (perimeter x 0,097))). Probability of MS among female hypertensive patients = 1/(1+2,718281828-(-10+ (perimeter x 0,099))). Probability of MS among male hypertensive patients = 1/(1 +2,718281828-(-10+ (perimeter x 0,105))) Conclusions: Among hypertensive patients, MS can be predicted by means of a formula (calculator), which takes waist circumference as unique variable. This method can be used to better stratify patients according to their cardiovascular risk and to identify those who need an early preventive intervention. We propose a table with the calculations already made.