Análisis del consumo de energía y nutrientes de personas con prediabetes de la ciudad de La Plata: Un estudio transversal descriptivo

Autores/as

  • Rocio Torrieri CENEXA – Centro de Endocrinología Experimental y Aplicada (UNLP-CONICET- CeAs CICPBA), Facultad de Ciencias Médicas Universidad Nacional de La Plata, La Plata, Buenos Aires.
  • Jorge Federico Elgart CENEXA – Centro de Endocrinología Experimental y Aplicada (UNLP-CONICET- CeAs CICPBA), Facultad de Ciencias Médicas Universidad Nacional de La Plata, La Plata, Buenos Aires.
  • Juan José Gagliardino CENEXA – Centro de Endocrinología Experimental y Aplicada (UNLP-CONICET- CeAs CICPBA), Facultad de Ciencias Médicas Universidad Nacional de La Plata, La Plata, Buenos Aires.

DOI:

https://doi.org/10.14306/renhyd.28.3.2136%20

Palabras clave:

alimentación en prediabetes, Estado prediabético, Ingesta energética

Resumen

Introducción. En personas con alto riesgo de desarrollar diabetes, la ingesta de alimentos y calorías tiene influencia en su calidad de vida y sobre la posible evolución a diabetes. Por ello, el objetivo fue describir y estimar el consumo de energía y nutrientes, y su adecuación a los requerimientos nutricionales, en personas con Prediabetes (PreD).

Metodología. Estudio observacional descriptivo transversal sobre un grupo de personas adultas de La Plata con PreD a las que se les midió la ingesta de calorías y nutrientes por día, a partir del registro alimentario NutriQuid. Se realizó su análisis descriptivo y verificó indicadores de ingesta alimentaria, para luego comparar su adecuación a las recomendaciones nutricionales.

Resultados. Se evaluaron 115 personas con PreD, de las cuales el 69,3% presentaba obesidad. La mediana de ingesta calórica fue de 2.046,3 kcal/día, valor superior a la recomendada, con una distribución de 40,4% carbohidratos, 19,3% proteínas y 38,3% de grasas. Asimismo, sólo el 18,3% de los participantes presentó un consumo adecuado de fibra, el 29,6% un consumo adecuado de grasas saturadas y el 42,6% un consumo adecuado de colesterol.

Conclusión. Nuestro estudio muestra que las personas con PreD presentan un consumo alto de calorías, grasas totales, grasas saturadas y colesterol en comparación a las recomendaciones, lo cual determina un consumo desbalanceado de macronutrientes, y bajo en fibra. Esto podría predisponer al desarrollo diabetes tipo 2, síndrome metabólico, y aumentar el riesgo cardiovascular.

Financiamiento. Secretaría de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva (MINCYT), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina y Sanofi Argentina.

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Citas

Williams R, van Gaal L, Lucioni C. Assessing the impact of complications on the costs of Type II diabetes. Diabetologia. 2002;45(1):13-7, doi: 10.1007/s00125-002-0859-9.

Morsanutto A, Berto P, Lopatriello S, Gelisio R, Voinovich D, Cippo PP, et al. Major complications have an impact on total annual medical cost of diabetes: results of a database analysis. J Diabetes Complications. 2006;20(3):163-9, doi: 10.1016/J.JDIACOMP.2005.06.011.

Instituto Nacional de Estadística y Censos - I.N.D.E.C. 4° Encuesta Nacional de Factores de Riesgo. Resultados definitivos. 1.a edición. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Secretaría de Gobierno de Salud de la Nación; 2019.

Ferrante D, Virgolini M. National Risk Factor Survey 2005: Main Results. Prevalence of Cardiovascular Risk Factors in Argentina. Rev Argent Cardiol. 2007;75:20-9.

American Diabetes Association Professional Practice Committee. Standards of Medical Care in Diabetes 2022. vol. 45. Danvers: American Diabetes Association; 2022

Asociación Latinoamericana de Diabetes. Guías ALAD sobre el Diagnóstico, Control y Tratamiento de la Diabetes Mellitus Tipo 2 con Medicina Basada en Evidencia Edición 2019. Ciudad de México: Permanyer; 2019.

Organización Mundial de la Salud. Informe mundial sobre la diabetes. Ginebra: WHO Document Production Services; 2016.

Cosentino F, Grant P, Aboyans V, Bailey C, Ceriello A, Delgado V, et al. ESC Guidelines on diabetes, pre-diabetes, and cardiovascular diseases developed in collaboration with the EASD. Eur Heart J. 2020;41:255-323, doi: 10.1093/eurheartj/eht108.

Ministerio de Salud de la Nación. Guía de Práctica Clínica Nacional sobre Prevención, Diagnóstico y Tratamiento de la Diabetes Mellitus tipo 2. Buenos Aires: Dirección Nacional de Abordaje Integral de Enfermedades No Transmisibles; 2019.

Ministerio de Salud de la Nación. Guías alimentarias para la población Argentina. Buenos Aires; 2020.

Institute of Medicine. Dietary Reference Intakes for Energy, Carbohydrate, Fiber, Fat, Fatty Acids, Cholesterol, Protein, and Amino Acids. Washington DC: The National Academies Press; 2005.

Gagliardino JJ, Etchegoyen G, Bourgeois M, Fantuzzi G, García S, González L, et al. Prevención primaria de diabetes tipo 2 en Argentina: estudio piloto en la provincia de Buenos Aires. Rev argent endocrinol metab. 2016:135-41.

Gagliardino JJ, Elgart JF, Bourgeois M, Etchegoyen G, Fantuzzi G, Ré M, et al. Diabetes primary prevention program: New insights from data analysis of recruitment period. Diabetes Metab Res Rev. 2018;34(1), doi: 10.1002/DMRR.2943.

Lindström J, Tuomilehto J. The diabetes risk score: a practical tool to predict type 2 diabetes risk. Diabetes Care. 2003;26(3):725-31, doi: 10.2337/DIACARE.26.3.725.

Inzucchi SE, Bergenstal RM, Buse JB, Diamant M, Ferrannini E, Nauck M, et al. Management of hyperglycemia in type 2 diabetes: a patient-centered approach: position statement of the American Diabetes Association (ADA) and the European Association for the Study of Diabetes (EASD). Diabetes Care. 2012;35(6):1364-79, doi: 10.2337/DC12-0413

Llanos I, Miño C, González C, Gorban de Lapertosa S, Elgart J, Gagliardino J. Evaluación del desempeño del cuestionario FINDRISC en la identificación de personas con prediabetes y diabetes tipo 2 no diagnosticadas. Revista de la Sociedad Argentina de Diabetes. 2022;56(3):79.

Peralta HM, Costa Gil JE, Saleme AE. Evaluación del puntaje FINDRISC para detección de prediabetes y diabetes tipo 2 sin diagnóstico. MEDICINA (Buenos Aires). 2024;84:1-10.

World Health Organization. Definition, diagnosis and classification of diabetes mellitus and its complications : report of a WHO consultation. Part 1, Diagnosis and classification of diabetes mellitus. Geneva: Department of Noncommunicable Disease Surveillance; 1999.

García Pazó SM, González C, Rucci E, Ambrosino C, Vidal J, Fantuzzi G, et al. Self-administered structured food record for measuring individual energy and nutrient intake in large cohorts: design and validation. Endocrinol Diabetes Nutr. 2018;65(9):524-32.

Ministerio de Salud Argentina. SARA: Sistema de Análisis y Registro de Alimentos.. Disponible en: https://sses.msal.gov.ar/sara/.

Zapata ME. Primer estudio sobre el estado nutricional y los hábitos alimentarios de la población adulta de Rosario. 1.a edición. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: La Imprenta Digital SRL; 2014.

Kovalskys I, Fisberg M, Gómez G, Pareja RG, Yépez García MC, Cortés Sanabria LY, et al. Energy intake and food sources of eight Latin American countries: results from the Latin American Study of Nutrition and Health (ELANS). Public Health Nutr. 2018;21(14):2535, doi: 10.1017/S1368980018001222.

Weickert MO, Pfeiffer AFH. Impact of Dietary Fiber Consumption on Insulin Resistance and the Prevention of Type 2 Diabetes. J Nutr. 2018;148(1):7-12, doi: 10.1093/JN/NXX008.

Schlickmann D da S, Molz P, Pereira CS, Franke SIR. Evaluación del consumo de macronutrientes y micronutrientes por individuos prediabéticos. Cad Saude Colet. 2022;30(2):189-200, doi: 10.1590/1414-462X202230020098.

Pinheiro V. AC, Canaan R. FA, Gonçalves A. RDC. Insulemia, ingesta alimentaria y metabolismo energético. Revista chilena de nutrición. 2008;35(1):18-24, doi: 10.4067/S0717-75182008000100003.

Evert AB, Dennison M, Gardner CD, Timothy Garvey W, Karen Lau KH, MacLeod J, et al. Nutrition Therapy for Adults With Diabetes or Prediabetes: A Consensus Report. Diabetes Care. 2019;42(5):731-54, doi: 10.2337/DCI19-0014.

Madden AM, Smith S. Body composition and morphological assessment of nutritional status in adults: a review of anthropometric variables. J Hum Nutr Diet. 2016;29(1):7-25, doi: 10.1111/JHN.12278.

Bosy-Westphal A, Müller MJ. Diagnosis of obesity based on body composition-associated health risks-Time for a change in paradigm. Obes Rev. 2021;22 Suppl 2(S2), doi: 10.1111/OBR.13190.

Riley L, Guthold R, Cowan M, Savin S, Bhatti L, Armstrong T, et al. The World Health Organization STEPwise Approach to Noncommunicable Disease Risk-Factor Surveillance: Methods, Challenges, and Opportunities. Am J Public Health. 2016;106(1):74-8, doi: 10.2105/AJPH.2015.302962.

Publicado

2024-07-19

Cómo citar

Torrieri, R., Elgart, J. F., & Gagliardino, J. J. (2024). Análisis del consumo de energía y nutrientes de personas con prediabetes de la ciudad de La Plata: Un estudio transversal descriptivo. Revista Española De Nutrición Humana Y Dietética, 28(3), 175–183. https://doi.org/10.14306/renhyd.28.3.2136

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