PREDICTORES CLÍNICOS DE RIESGO CARDIOMETABÓLICO EN INDIVIDUOS SIN DIAGNÓSTICO PREVIO: ANÁLISIS PRELIMINAR
Resumen
Este estudio como objetivo analizar preliminarmente los predictores clínicos de riesgo cardiometabólico en individuos sin diagnóstico previo que acuden a servicios de salud en la región de la Amazonía Legal. Se trata de un estudio transversal con enfoque cuantitativo, realizado en dos servicios de salud de un municipio de la Amazonía Legal, Brasil. El análisis se basó en una muestra preliminar de 100 adultos sin diagnóstico previo de hipertensión arterial o diabetes mellitus. La recolección de datos se realizó mediante un instrumento de examen físico validado, basado en la Teoría de las Necesidades Humanas Básicas de Horta. Para el análisis descriptivo se adoptó como criterio de relevancia una frecuencia ≥50% de las variables en la muestra. Los datos fueron analizados mediante estadística descriptiva utilizando el programa SPSS versión 25.0. El estudio fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación bajo el número CAAE 85095124.7.0000.0018.Los resultados identificaron como principales predictores clínicos la ausencia de práctica regular de actividad física, elevación de la presión arterial (PAS, PAD y PAM), aumento de la circunferencia abdominal y presencia de edema en miembros inferiores. Estos hallazgos refuerzan la importancia del cribado precoz y de estrategias preventivas en la atención primaria para la identificación temprana del riesgo cardiometabólico.
Biografía del autor/a
Professor Adjunto do Curso de Graduação em Enfermagem da Universidade Federal Rural da Amazônia. Doutor em Ciências da Saúde pela Universidade Federal de São Paulo - UNIFESP. Mestre em Enfermagem pelo Programa de Pós - Graduação em Enfermagem pela UFRN. Líder do Núcleo de estudo e pesquisa Clinica, e Saúde Comunitária - NEPESC.
Discente de Enfermagem na Universidade Federal Rural da Amazônia.
Discente de Enfermagem na Universidade Federal Rural da Amazônia.
Discente de Enfermagem na Universidade Federal Rural da Amazônia.
Discente de Enfermagem na Universidade Federal Rural da Amazônia.
Discente de Enfermagem na Universidade Federal Rural da Amazônia.
Discente de Enfermagem na Universidade Federal Rural da Amazônia.
Discente de Enfermagem na Universidade Federal Rural da Amazônia.
Referencias
1. World Health Organization. Noncommunicable diseases [Internet]. Geneva: WHO; 2023. Disponível em: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases
2. Jardim LV, Navarro D. Contribuição da Estratégia Saúde da Família no controle de doenças crônicas não transmissíveis. J Health Sci Inst. 2017;35(2):122–126. Disponível em: http://repositorio.unip.br/journal-of-the-health-sciences-institute-revista-do-instituto-de-ciencias-da-saude/contribuicao-da-esf-no-controle-de-doencas-cronicas-nao-transmissiveis/
3. Pan American Health Organization. NCDs at a glance 2025: NCD mortality and risk factor prevalence in the Americas [Internet]. Washington (DC): PAHO; 2025. Disponível em: https://iris.paho.org/bitstream/handle/10665.2/65818/PAHONMHNV250002_eng.pdf
4. Ministério da Saúde (BR). Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Análise em Saúde e Vigilância de Doenças Não Transmissíveis. Plano de ações estratégicas para o enfrentamento das doenças crônicas e agravos não transmissíveis no Brasil 2021–2030 [Internet]. Brasília (DF): Ministério da Saúde; 2021. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/svsa/doencas-cronicas-nao-transmissiveis-dcnt/09-plano-de-dant-2022_2030.pdf
5. De Moura LP, Mateos JT, Silva RB, et al. Internalisation of the SDGs in the Western Brazilian Amazon: a qualitative study on continuing education processes and health vulnerability. International Journal for Equity in Health. 2025;24:173. doi:s12939-025-02484-567
6. Silva MRF, Nogueira LT, Rodrigues MTP, Ferreira NO, Lins LSA, Farias RCN, et al. Prevalence of chronic noncommunicable diseases and associated factors in adults over 39 years in a riverside population in the Western Brazilian Amazon. Health Sci Rep. 2022;5(6):e805 DOI: https://doi.org/10.1002/hsr2.805
7. Siqueira JH, Garnelo L, Parente RP, Sampaio SD, Sousa A, Herkrath FJ. Prevalence of concomitant hypertension and diabetes among adults and elderly living in rural riverside areas in the Amazon. Rural Remote Health. 2023;23:8249 DOI: https://doi.org/10.22605/RRH8249
8. Jenim N. Early detection and screening: a proactive approach to noncommunicable disease management. Short Commun. 2024;14(7). https://doi.org/10.1007/sXXXXX
9. Zhang J, Zhang Z, Zhang K, Ge X, Sun R, Zhai X. Early detection of type 2 diabetes risk: limitations of current diagnostic criteria. Front Endocrinol (Lausanne). 2023;14:1260623 DOI: https://doi.org/10.3389/fendo.2023.1260623
10. Wessler BS, Lai YH, Kramer W, Cangelosi M, Raman G, Lutz JS, Kent DM. Clinical prediction models for cardiovascular disease. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2015;8(4):368–375 DOI: https://doi.org/10.1161/CIRCOUTCOMES.115.001693
11. Tao S, Yu L, Yang D, et al. Development and validation of a clinical prediction model for detecting coronary artery disease in middle-aged and elderly people: a diagnostic study. Eur J Med Res. 2023;28:375 DOI: https://doi.org/10.1186/s40001-023-01233-0
12. Peng M, Hou F, Cheng Z, et al. Prediction of cardiovascular disease risk based on key contributing features. Sci Rep. 2023;13:4778 DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-31870-8
13. Andrade, LL. Construção de instrumentos para a documentação do processo de enfermagem em uma clínica de doenças infectocontagiosas [dissertação]. João Pessoa: Universidade Federal da Paraíba; 2012.
14. Sociedade Brasileira de Cardiologia. 7ª Diretriz Brasileira de Hipertensão Arterial. Arq Bras Cardiol. 2016;107(3 Suppl 3):1-83.
15. Zhang T, Ma H, Shen Y, et al. Arterial stiffness and obesity as predictors of diabetes: a longitudinal cohort study. JMIR Public Health Surveill. 2024;10:e46088 DOI: https://doi.org/10.2196/46088
16. Zhang Y, Gao W, Li B, Liu Y, Tang X, Yan L, et al. Association between visceral obesity indices and future risk of diabetes mellitus: a prospective cohort study. Diabetes Obes Metab. 2025;27(8):4490–4498 DOI: https://doi.org/10.1111/dom.16492
17. Chen Y, Liu L, Zhang X, et al. Abdominal fat accumulation increases the risk of high blood pressure: evidence from longitudinal cohorts. Nutr J. 2024;23:153 DOI: https://doi.org/10.1186/s12937-024-00953-9
18. Zhou P, Geng X, Zhang C, et al. Socioeconomic disparities and physical behavior in incident type 2 diabetes. BMC Public Health. 2025;25:3579 DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-025-13579-6
19. Silva DAS, Lima TR, Vasconcelos AAG, et al. Physical activity, sleep and screen time and cardiometabolic risk factors among Brazilian adolescents. BMC Public Health. 2025;25:4079 DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-025-14079-3
20. Oliveira TM, Roriz AKC, Barreto-Medeiros JM, et al. Clinical phenotype of abdominal obesity and dynapenia: ELSI-Brazil. Cad Saúde Pública. 2025;41:e00233323 DOI: https://doi.org/10.1590/0102-311X00233323
21. Celis-Morales CA, Lyall DM, Petermann F, et al. Physical activity and risk of type 2 diabetes, cardiovascular disease and mortality. Diabetologia. 2021;64(10):2254–2264 DOI: https://doi.org/10.1007/s00125-021-05513-0
22. Guthold R, Stevens GA, Riley LM, Bull FC. Global trends in insufficient physical activity among adults. Lancet Glob Health. 2020;8(8):e1077–e1086 DOI: https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30264-3
23. Kivimäki M, Nyberg ST, Fransson EI, et al. Job strain and risk of cardiometabolic disease. Lancet Diabetes Endocrinol. 2021;9(10):634–643 DOI: https://doi.org/10.1016/S2213-8587(21)00212-7
24. Whelton PK, Carey RM, Aronow WS, et al. Stage 1 hypertension and lifetime cardiovascular risk. JAMA Cardiol. 2024;9(2):117–126 DOI: https://doi.org/10.1001/jamacardio.2023.5038
25. Yano Y, Reis JP, Colangelo LA, et al. Blood pressure in young adulthood and later cardiovascular disease. JAMA Cardiol. 2024;9(3):245–254 DOI: https://doi.org/10.1001/jamacardio.2024.0031
26. Wang L, Manson JE, Forman JP, Gaziano JM, Buring JE, Sesso HD. Dietary carbohydrate quality and blood pressure among US adults. Hypertension. 2020;75(4):1034–1042 DOI: https://doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.119.14247
27. Burian EA, Rungby J, Karlsmark T, Nørregaard S, Cestari M, Franks PJ, Moffatt CJ. Impact of obesity on chronic oedema/lymphoedema of the leg (LIMPRINT). Int J Obes (Lond). 2024;48(9):1238–1247 DOI: https://doi.org/10.1038/s41366-024-01544-0
28. Mahé G, Desormais I, Blacher J, et al. Abdominal obesity and chronic lower limb edema. J Hypertens. 2020;38(9):1724–1731 DOI: https://doi.org/10.1097/HJH.0000000000002465
29. Zamboni M, Mazzali G, Zoico E, et al. Abdominal adiposity and peripheral edema. Obesity (Silver Spring). 2021;29(6):1021–1029 DOI: https://doi.org/10.1002/oby.23188
30. Baffert F, Le Guen M, Kerdiles Y, et al. Adipose tissue inflammation, lymphatic dysfunction and cardiometabolic risk. Front Physiol. 2022;13:864921 DOI: https://doi.org/10.3389/fphys.2022.864921
31. Wang Y, Mei H, Jiang YR, et al. Sleep duration and cardiovascular disease risk. Eur Heart J. 2021;42(13):1322–1331 DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaa1030
