Cad. Saúde Pública (Online); 36 (8), 2020
Publication year: 2020
Abstract:
Homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) is a method to measure insulin resistance. HOMA-IR cut-offs for identifying metabolic syndrome might vary across populations and body mass index (BMI) levels. We aimed to investigate HOMA-insulin resistance cut-offs that best discriminate individuals with insulin resistance and with metabolic syndrome for each BMI category in a large sample of adults without diabetes in the baseline of the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil). Among the 12,313 participants with mean age of 51.2 (SD 8.9) years, the prevalence of metabolic syndrome was 34.6%, and 60.1% had overweight or obesity. The prevalence of metabolic syndrome among normal weight, overweight and obesity categories were, respectively, 13%, 43.2% and 60.7%. The point of maximum combined sensitivity and specificity of HOMA-IR to discriminate the metabolic syndrome was 2.35 in the whole sample, with increasing values at higher BMI categories. This investigation contributes to better understanding HOMA-IR values associated with insulin resistance and metabolic syndrome in a large Brazilian adult sample, and that use of cut-off points according to ROC curve may be the better strategy. It also suggests that different values might be appropriate across BMI categories.
Resumo:
O modelo de avaliação da homeostase da resistência à insulina (HOMA-IR) é um método para medir a resistência à insulina. Os pontos de corte do HOMA-IR para identificar a síndrome metabólica podem variar entre as populações e os níveis de índice de massa corporal (IMC). Nosso objetivo foi investigar os pontos de corte do HOMA-IR que melhor discriminam indivíduos com resistência à insulina e com síndrome metabólica para cada categoria de IMC em uma grande amostra de adultos sem diabetes na linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil). Entre os 12.313 participantes com média de idade de 51,2 (DP 8,9) anos, a prevalência de síndrome metabólica foi de 34,6%, e 60,1% apresentavam sobrepeso ou obesidade. As prevalências de síndrome metabólica nas categorias de peso normal, sobrepeso e obesidade foram, respectivamente, 13%, 43,2% e 60,7%. O ponto de máxima sensibilidade e especificidade combinadas do HOMA-IR para discriminar a síndrome metabólica foi de 2,35 em toda a amostra, com valores crescentes nas categorias de IMC mais elevadas. Esta investigação contribui para o melhor entendimento dos valores de HOMA-IR associados à resistência à insulina e síndrome metabólica em uma grande amostra de adultos brasileiros, e que o uso de pontos de corte de acordo com a curva ROC pode ser a melhor estratégia. Também sugere que valores diferentes podem ser apropriados nas categorias de IMC.
Resumen:
El modelo homeostático para evaluar la resistencia a la insulina (HOMA-IR) es un método para medir la resistencia a la insulina. Los cortes HOMA-IR para identificar el síndrome metabólico pueden variar entre las poblaciones y los niveles del índice de masa corporal (IMC). El objetivo fue investigar los cortes de HOMA-IR que mejor discriminaban individuos con resistencia a la insulina y con síndrome metabólico para cada categoría de IMC, en una extensa muestra de adultos sin diabetes en la base de referencia del Estudio Longitudinal de Salud del Adulto (ELSA-Brasil). Entre los 12.313 participantes con una media de edad de 51,2 años (DE 8,9), la prevalencia de síndrome metabólico fue 34,6%, y un 60,1% sufría sobrepeso u obesidad. La prevalencia de síndrome metabólico entre las categorías:
peso normal, sobrepeso y obesidad fueron respectivamente, 13%, 43,2% y 60,7%. El punto de máxima sensibilidad combinada y especificidad de HOMA-IR para discriminar el síndrome metabólico fue 2,35 en toda la muestra, con valores crecientes en las categorías de IMC más altas. Esta investigación contribuye a entender mejor los valores HOMA-IR, asociados con resistencia a la insulina y síndrome metabólico en una gran muestra de adultos brasileños, además del planteamiento de que el uso de puntos de corte según la curva ROC es quizás la mejor estrategia a seguir. También sugiere que valores diferentes pueden ser apropiados a través de las categorías de IMC.