Agrupamento de fatores de risco cardiovasculares em população rural, por meio da análise fatorial

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-11T13:45:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 eulilian_dias_de_freitas.pdf: 842340 bytes, checksum: c2f4bf3f10babf4584cbcc00ccb79ef7 (MD5) Previous issue date: 14Desde que Reaven introduziu o conceito conhecido como síndrome X, o agrupamento de alguns fatores de risco cardiovasculares, tais como: hipertensão arterial sistêmica, dislipidemia, excesso de peso e resistência à insulina tem sido motivo de intensos debates.Há evidências de que exista mais de um processo fisiopatológico relacionado ao desenvolvimento simultâneo dessas alterações metabólicas, cada um produzindo um padrão de agrupamento de fatores de risco diferente. A técnica de análise fatorial (AF) é utilizadapara interpretar esse agrupamento de fatores de risco, reduzindo um conjunto de variáveis originais em subconjuntos de novas variáveis latentes, chamados fatores comuns, mutuamente não correlacionados. O objetivo deste trabalho foi definir os padrões de agrupamento das variáveis antropométricas e metabólicas relacionadas à síndromemetabólica (SM), por meio da AF, de acordo com o sexo, em uma população rural brasileira. Foram coletados dados antropométricos, bioquímicos e de composição corporal de 579 moradores de duas comunidades rurais brasileiras, com idade entre 18 e 94 anos. AAF foi realizada utilizando o método de extração de componentes principais; e rotação ortogonal varimax. Entre os homens, os componentes que aderiram ao fator 1 foram razão cintura-quadril (RCQ), índice de massa corporal (IMC), very low-density lipoproteincholesterol (VLDL-c) e razão triglicérides / high-density lipoprotein cholesterol (TG/HDLc); no fator 2, RCQ, pressão arterial sistólica (PAS) e pressão arterial diastólica (PAD); e ao fator 3, RCQ, IMC, glicemia e homeostasis model assessment - insulin resistance (HOMAIR)- juntos estes fatores explicaram 66,61% da variância total dos dados. Em relação às mulheres, no fator 1 aderiram os componentes RCQ, VLDL-c e TG/HDL-c; no fator 2, RCQ, PAS e PAD, e no fator 3, RCQ, IMC, glicemia de jejum e HOMA-IR - juntos estes fatores explicaram 68,98% da variância total dos dados. Este estudo reduziu um grupo complexo de fatores de risco cardiovasculares em três fatores independentes, cada um refletindo um aspecto diferente da SM. A RCQ, um indicador de obesidade central apresentou correlação com os três fatores, tanto em homens quanto em mulheres. Estes achados corroboram com a hipótese de que pelo menos três processos fisiopatológicos atuam interligados à obesidade abdominal no mecanismo da SM na população rural estudada.Ever since Reaven introduced the concept know as Syndrome X, the clustering of several cardiovascular risk factors, such as: high blood pressure, dyslidaemia, excess of weight, and insulin resistance, has been the subject of keen debate. Evidence suggests that more thanone physiologic process mediates the simultaneous development of these metabolic disorders, each one producing a cluster of some metabolic markers. The factor analysis technique is used to interpret these clusters of risk factors, reducing a set of original variables in sub-sets of new latent variables, called as common factors, mutually notcorrelated. The objective of this study was, using factor analysis, to define the clustering of anthropometric and metabolic variables related to metabolic syndrome (MetS), by sex, in a Brazilian rural population. Anthropometric, bioquimical, hemodynamic and body composition data was collected from 579 subjects aged 18-94 years living in two rural areas of Brazil. The factor analysis technique was performed using the principal components analysis with varimax orthogonal rotation. For men, factor 1 was represented by waist-tohip-ratio (WHR), Body Mass Index (BMI), VLDL and TG/HDL; in factor 2, the variables were WHR, systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP); and factor 3,the variables were WHR, BMI, glucose and IR (HOMA-IR) - theses factors together explained 66.61% of the total variance in the data. For women, factor 1 was represented by WHR, VLDL and TG/HDL; factor 2 included WHR, SBP and DBP, and factor 3 include WHR, BMI, glucose and IR (HOMA-IR) - together these factors explained 68.98% of the total variance in the data. This study reduced a complex set of cardiovascular risk factor in 3 independent factors, each one reflecting a different aspect of MetS. The WHR, a central obesity marker, was correlated with the 3 factors in both men and women. This finding corroborates with the hypothesis that at least 3 physiopathologics domains are linked to central obesity in the mechanisms of the MetS in the population studied