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Anales del Sistema Sanitario de Navarra

versão impressa ISSN 1137-6627

Anales Sis San Navarra vol.45 no.1 Pamplona Jan./Abr. 2022  Epub 07-Nov-2022

https://dx.doi.org/10.23938/assn.0993 

Editorial

Prevalencia de diabesidad en España: depende de cómo se defina la obesidad

Prevalence of diabesity in Spain: it depends on how obesity is defined

J Gómez-Ambrosi1  2  3  , V Catalán1  2  3 

1Laboratorio de Investigación Metabólica. Clínica Universidad de Navarra. Pamplona. España

2CIBER Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBEROBN). Instituto de Salud Carlos III. Pamplona. España

3Grupo de Obesidad y Adipobiología. Instituto de Investigación Sanitaria de Navarra (IdiSNA). Pamplona

La obesidad representa la enfermedad metabólica más prevalente a nivel mundial, conllevando un aumento de la morbi-mortalidad y la consiguiente disminución en la esperanza de vida1. A pesar de la magnitud del problema y de la atención que recibe en las publicaciones científicas2,3, la pandemia sigue creciendo de forma imparable. Según un estudio reciente llevado a cabo en 200 países, la prevalencia de la obesidad en el mundo se ha multiplicado por seis en los últimos 40 años4. La prevalencia de obesidad en Europa varía entre el 12 y el 26%5, rango dentro del cual se encuentran también las cifras en la población adulta española, en torno al 22%6. La obesidad se ha convertido en una de las principales causas de muerte, ya que constituye el principal factor de riesgo para una serie de enfermedades no transmisibles, en particular la diabetes tipo 2 (DT2)7,8. Esta estrecha relación llevó hace unos años a acuñar el término diabesidad, destacando el hecho de que la mayoría de las personas con DT2 tienen obesidad9.

La Federación Internacional de Diabetes estimó en 2015 que 415 millones de personas en el mundo tenían diabetes (de todos los tipos)10. En España, la prevalencia de diabetes diagnosticada se sitúa en torno al 6,7% según un trabajo reciente11. Pero si se mide directamente la prevalencia de DT2 siguiendo los criterios de la Asociación Americana de Diabetes, esta ronda el 14% de la población, lo que confirma que la DT2 se encuentra muy infradiagnosticada en la población general12,13. Sin embargo, hasta ahora no había trabajos que estimaran la prevalencia de diabesidad y la coexistencia de obesidad y DT2 en la población española.

En un interesante trabajo publicado en este volumen de Anales del Sistema Sanitario de Navarra, López-González y col14 encuentran que la prevalencia de diabesidad en la población laboral española, estimada a partir de una muestra de más de 418.000 trabajadores de todo el territorio nacional, oscila entre el 2,6 y el 5,8% dependiendo del método utilizado para el diagnóstico de la obesidad. Esta información es de gran relevancia dado que, hasta donde conocemos, es el primer estudio que determina la prevalencia de diabesidad en la población trabajadora de España.

En su estudio14, los autores encuentran prevalencias de diabetes (6,1%) y de obesidad (16,4% en mujeres y 19,6% en varones) ligeramente inferiores a trabajos anteriores. Hay que tener en cuenta que es población trabajadora, que aproximadamente el 50% tiene menos de 40 años y que la presencia de diabetes se determinó por diagnóstico previo o por tener una hemoglobina glicosilada ≥6,5% tras presentar una glucemia en ayunas superior a 125 mg/dL. Por ello, la diabetes puede estar infradiagnosticada en comparación con la determinación mediante un test de tolerancia a la glucosa. No obstante, el dato resulta de gran interés para poder hacernos una idea del alcance de la diabesidad en la población trabajadora e intuir que la prevalencia en la población general será, seguramente, todavía mayor.

La prevalencia de diabesidad se muestra muy dependiente de cómo se define el grado de obesidad. Además de mediante la clasificación por el índice de masa corporal (IMC), el diagnóstico de obesidad se estableció estimando el porcentaje de grasa corporal (%GC) mediante cinco fórmulas diferentes: CUN-BAE (Clínica Universidad de Navarra-Body Adiposity Estimator), ECORE-BF (Equation Cordoba for Estimation of Body Fat), Fórmula Palafolls, IMG (índice de masa grasa) de Deuremberg, y RFM (Relative Fat Mass)14. Con esta aproximación se confirma que el IMC infraestima el diagnóstico de obesidad; el estudio evidencia que el IMC presenta una buena especificidad para determinar el exceso de grasa, pero una baja sensibilidad. Este hecho es de gran importancia, mostrando que existe un alto grado de clasificación errónea en el diagnóstico de la obesidad en la práctica clínica, lo que resulta en el infradiagnóstico de los pacientes en riesgo y, por tanto, en la pérdida de oportunidades para tratar esta condición que comporta una amenaza importante para la salud15. La prevalencia de diabesidad fue de 2,6% teniendo en cuenta el IMC, 5,1% según CUN-BAE, 5,1% para ECORE, 5,8% utilizando Palafolls, 5,3% según IMG y 3,7% para RFM. Las frecuencias de diabesidad obtenidas utilizando las fórmulas CUN-BAE, ECORE e IMG fueron las que mejor se correlacionaron con el resto, mientras que CUN-BAE fue la que mostró más consistencia con las demás. Los autores recomiendan valorar la diabesidad utilizando estas fórmulas en lugar del IMC14; trabajos previos han mostrado la utilidad clínica de CUN-BAE16.

López-González y col14 también concluyen que la prevalencia de diabesidad es mayor en varones, personas no fumadoras y en estratos sociales más bajos, y que aumenta de manera muy marcada con la edad. El sexo masculino, los estratos sociales más bajos y la edad se asocian, tanto en el presente estudio como en otros trabajos, con un mayor grado de obesidad6,14 y de DT212,14 en la población española, por lo que cabía esperar que, de modo similar, se asociaran con un mayor riesgo de diabesidad. El hecho de que la prevalencia de diabesidad fuese ligeramente inferior en fumadores parece relacionarse con la inhibición del apetito inducida por la nicotina y, por tanto, con menores tasas de obesidad17. Asimismo, también contribuyen las menores tasas de DT2 en fumadores encontradas en el estudio de López-González y col14, si bien otros autores encuentran resultados diferentes18.

Queremos felicitar al grupo de López-González y colaboradores por el trabajo llevado a cabo, que proporciona una herramienta muy útil para tener una primera aproximación de la prevalencia de diabesidad en la población laboral española. Su estudio refuerza la noción de que la clasificación de la obesidad mediante el IMC puede conllevar una elevada tasa de error. Queda mucha labor por delante para poder establecer también la prevalencia de diabesidad en la población general, así como en grupos específicos, como personas mayores, y niños y adolescentes. Dada la elevada prevalencia de la obesidad y el elevado riesgo asociado de desarrollo de DT2, y por tanto de diabesidad, nuestros esfuerzos futuros deben ir encaminados, entre otros aspectos, a conocer mejor los mecanismos fisiopatológicos subyacentes, lo que posibilitará utilizarlos para el desarrollo de herramientas terapéuticas y para mejorar los protocolos de manejo del paciente con diabesidad.

Bibliografía

1. Bray GA, Frühbeck G, Ryan DH, Wilding JP. Management of obesity. Lancet 2016; 387: 1947-1956. doi: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(16)00271-3Links ]

2. Jiménez Candel I, Carpena Lucas PJ, Mondéjar Jiménez J, García Pérez R, Gómez Navarro AJ. Influencia de hábitos saludables sobre el índice de masa corporal en la población de 12-14 años en un área de Murcia (España). An Sist Sanit Navar 2021; 44: 33-40. doi: https://doi.org/10.23938/ASSN.0883Links ]

3. Neipp MC, Martínez-González MC, Chisholm A, Peters S, Hart J. Translation and application of an obesity behavior change technique training in a Spanish nursing undergraduate setting. An Sist Sanit Navar 2021; 44: 51-59. doi: https://doi.org/10.23938/ASSN.0938Links ]

4. NCD risk factor collaboration. Trends in adult body-mass index in 200 countries from 1975 to 2014: a pooled analysis of 1698 population-based measurement studies with 19.2 million participants. Lancet 2016; 387: 1377-1396. doi: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(16)30054-XLinks ]

5. Van Vliet-Ostaptchouk JV, Nuotio ML, Slagter SN, Doiron D, Fischer K, Foco L et al. The prevalence of metabolic syndrome and metabolically healthy obesity in Europe: a collaborative analysis of ten large cohort studies. BMC Endocr Disord 2014; 14: 9. doi: https://doi.org/10.1186/1472-6823-14-9Links ]

6. Aranceta-Bartrina J, Pérez-Rodrigo C, Alberdi-Aresti G, Ramos-Carrera N, Lázaro-Masedo S. Prevalencia de obesidad general y obesidad abdominal en la población adulta española (25-64 años) 2014-2015: estudio ENPE. Rev Esp Cardiol 2016; 69: 579-587. doi: https://doi.org/10.1016/j.rec.2016.02.009Links ]

7. Laguna S, Andrada P, Silva C, Rotellar F, Valenti V, Gil MJ et al. Las variaciones en colesterol-HDL tras bypass gástrico proximal son independientes de la evolución ponderal. An Sist Sanit Navar 2016; 39: 23-33. doi: https://doi.org/10.4321/S1137-6627/2016000100004Links ]

8. Lingvay I, Sumithran P, Cohen RV, Le Roux CW. Obesity management as a primary treatment goal for type 2 diabetes: time to reframe the conversation. Lancet 2021; 399: 394-405. doi: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)01919-xLinks ]

9. Leitner DR, Frühbeck G, Yumuk V, Schindler K, Micic D, Woodward E et al. Obesity and type 2 diabetes: two diseases with a need for combined treatment strategies - EASO can lead the way. Obes Facts 2017; 10: 483-492. doi: https://doi.org/10.1159/000480525Links ]

10. NG Act, Delgado V, Borlaug BA, Bax JJ. Diabesity: the combined burden of obesity and diabetes on heart disease and the role of imaging. Nat Rev Cardiol 2021; 18: 291-304. doi: https://doi.org/10.1038/S41569-020-00465-5Links ]

11. Menendez Torre EL, Ares Blanco J, Conde Barreiro S, Rojo Martínez G, Delgado Álvarez E, Grupo de Epidemiología de la Sociedad Española de Diabetes. Prevalencia de diabetes mellitus en 2016 en España según la base de datos clínicos de atención primaria (BDCAP). Endocrinol Diabetes Nutr 2021; 68: 109-115. doi: https://doi.org/10.1016/j.endinu.2019.12.004Links ]

12. Soriguer F, Goday A, Bosch-Comas A, Bordiú E, Calle-Pascual A, Carmena R et al. Prevalence of diabetes mellitus and impaired glucose regulation in Spain: the di@bet.es study. Diabetologia 2012; 55: 88-93. doi: https://doi.org/10.1007/S00125-011-2336-9Links ]

13. Ruiz-García A, Arranz-Martínez E, García-Álvarez JC, García-Fernández Me, Palacios-Martínez D, Montero-Costa A et al. Prevalencia de diabetes mellitus en el ámbito de la atención primaria española y su asociación con factores de riesgo cardiovascular y enfermedades cardiovasculares. Estudio SIMETAP-DM. Clin Investig Arterioscler 2020; 32: 15-26. doi: https://doi.org/10.1016/j.arteri.2019.03.006Links ]

14. López-González AA, Ramírez Manent JI, Vicente-Herrero MT, García Ruiz E, Albaladejo Blanco M, López Safont N. Prevalencia de diabesidad en población laboral española: influencia de variables sociodemográficas y consumo de tabaco. An Sist Sanit Navar 2022: 45: e0977. doi: https://doi.org/10.23938/ASSN.0977Links ]

15. Gómez-Ambrosi J, Silva C, Galofré JC, Escalada J, Santos S, Millán D et al. Body mass index classification misses subjects with increased cardiometabolic risk factors related to elevated adiposity. Int J Obes 2012; 36: 286-294. doi: https://doi.org/10.1038/ijo.2011.100Links ]

16. Gómez-Ambrosi J, Silva C, Catalán V, Rodríguez A, Galofré JC, Escalada J et al. Clinical usefulness of a new equation for estimating body fat. Diabetes Care 2012; 35: 383-388. doi: https://doi.org/10.2337/dc11-1334Links ]

17. Seoane-Collazo P, Linares-Pose L, Rial-Pensado E, Romero-Pico A, Moreno-Navarrete JM, Martínez-Sánchez N et al. Central nicotine induces browning through hypothalamic kappa opioid receptor. Nat Commun 2019; 10: 4037. doi: https://doi.org/10.1038/S41467-019-12004-zLinks ]

18. Kolb H, Martin S. Environmental/lifestyle factors in the pathogenesis and prevention of type 2 diabetes. BMC Med 2017; 15: 131. doi: https://doi.org/10.1186/S12916-017-0901-xLinks ]

Correspondencia Dr. Javier Gómez-Ambrosi. Laboratorio de Investigación Metabólica, Clínica Universidad de Navarra. Edificio CIFA. C/ Irunlarrea, 1, 31008 Pamplona, España E-mail: jagomez@unav.es

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