Composición corporal estimada mediante análisis de impedancia bioeléctrica en pacientes con síndrome coronario agudo.

Descripción detallada

1. Introducción Es indiscutible que la obesidad es una epidemia global. Según los últimos datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), la prevalencia de la obesidad se ha triplicado desde 1975. En 2016, había 650 millones de personas obesas en todo el mundo, lo que representa el 13% de los mayores de 18 años. Su definición es simple: un índice de masa corporal mayor de 30. Además, es una condición prevenible. En los países en desarrollo, su prevalencia aumenta de manera constante. Según datos de la Encuesta Permanente de Hogares realizada en Argentina, la prevalencia de obesidad en 2013 fue del 20,8%; esto representó un aumento del 15,6% respecto a la edición de 2009 (prevalencia del 18,0%) y del 42,5% respecto a la edición de 2005 (prevalencia del 14,6%). El indicador de obesidad fue más alto en hombres (22,9%) que en mujeres (18,8%) y más alto en personas mayores (con un máximo de 29,6% en el grupo de 50 a 64 años) en comparación con los individuos más jóvenes (7,7%). La importancia sanitaria de la obesidad se debe principalmente a su relación con las enfermedades cardiovasculares. En un estudio clásico que analizó a 457.785 hombres y 588.369 mujeres publicado en 1999, se encontró que el riesgo de mortalidad total por obesidad era 2,58 y 2,0 veces mayor, respectivamente. El riesgo relativo de muerte cardiovascular en hombres obesos fue de 2,9, con un intervalo de confianza del 95% (IC95%) de 2,37 a 3,56. La obesidad aumenta el metabolismo de los ácidos grasos libres, reduce la sensibilidad a la insulina, incrementa la actividad simpática, promueve la inflamación y genera un estado de mayor coagulabilidad: todos estos factores pueden contribuir al desarrollo de enfermedad coronaria. A pesar de la conocida predisposición a la enfermedad cardiovascular causada por la obesidad, una vez establecida, su relación con el peso corporal es más compleja. En 2002, se publicó un estudio que analizó el impacto de la obesidad en pacientes sometidos a intervención coronaria percutánea (ICP). Gruber et al. analizaron datos de 9.633 pacientes y observaron que los individuos obesos eran generalmente más jóvenes pero tenían más factores de riesgo cardiovascular (hipertensión, diabetes, hipercolesterolemia y tabaquismo). Aunque las tasas de éxito angiográfico fueron similares en todos los grupos, la presencia de IMC normal se asoció con mayor mortalidad cardiovascular. Para la muerte a largo plazo, el IMC presentó en análisis multivariable un odds ratio (OR) de 0,94, con IC95% de 0,94 - 0,98, demostrando ser un factor protector. Este efecto fue denominado la "paradoja de la obesidad", que podría formularse de la siguiente manera: los individuos obesos tienen un mayor riesgo de enfermedad coronaria, pero los pacientes coronarios obesos tienen un menor riesgo de mortalidad. Esto se confirmó en un estudio más reciente en pacientes con síndrome coronario agudo con elevación del ST (SCACEST), donde tras analizar datos de 50.149 pacientes, se observaron tasas de mortalidad hospitalaria del 7,7% para individuos con peso normal y del 4,3%, 4,4% y 6,1% para sujetos con obesidad de clase I, II y III, respectivamente. Las primeras explicaciones para la paradoja de la obesidad giraban en torno a un mayor riesgo de sangrado debido a una mayor anticoagulación y la posible presencia de otras enfermedades no cardiovasculares en pacientes de bajo peso. Posteriormente, la atención se centró en la adiponectina, un mediador producido predominantemente por el tejido adiposo, aunque también puede ser sintetizado en los miocitos cardíacos en respuesta a la angiotensina II. En roedores, la adiponectina aumenta la oxidación de ácidos grasos en el músculo, mejorando la sensibilidad a la insulina. A pesar de ser producida en los adipocitos, los niveles sanguíneos de adiponectina son inversamente proporcionales al IMC, y la hipoadiponectinemia en individuos obesos se relaciona con resistencia a la insulina y niveles más elevados de proteína C reactiva plasmática. Los niveles de adiponectina inferiores a 4,0 mg/dl pueden duplicar el riesgo de enfermedad coronaria. Más allá de las posibles explicaciones para la paradoja de la obesidad, se ha encontrado que el IMC no siempre refleja la masa grasa, y la composición corporal puede no estar representada por este simple índice. En un estudio en el que se midieron tanto el IMC como el perímetro de cintura en pacientes con SCA, se encontró una tendencia hacia un mayor número de eventos en pacientes con menor IMC pero mayor perímetro de cintura. En otro estudio, el perímetro de cintura mostró una mayor correlación con el tamaño del infarto de miocardio que el IMC. Existe evidencia limitada sobre el papel de la composición corporal en pacientes con SCA. En un estudio retrospectivo realizado en China, se utilizó la fórmula de la Clínica Universidad de Navarra para estimar la grasa corporal (GC) en pacientes con función renal deteriorada, donde el sexo se considera 0 en hombres y 1 en mujeres: GC = -44,988 + (0,503 × edad) + (10,689 × sexo) + (3,172 × IMC) - (0,026 × IMC^2) + (0,181 × IMC × sexo) - (0,02 × IMC × edad) - (0,005 × IMC^2 × sexo) + (0,00021 × IMC^2 × edad). Se encontró que en el análisis multivariable, el aumento de la grasa corporal y la disminución de la masa magra se asociaron con un mayor riesgo de muerte. También se encontró mayor mortalidad en pacientes con IMC más elevado, pero sin un incremento significativo con valores intermedios de IMC. Otro estudio, realizado en Estados Unidos, analizó la masa grasa a partir de la estimación por pliegues corporales en 570 pacientes con enfermedad coronaria estable y encontró que tanto la masa grasa reducida como la masa magra reducida se asociaron con mayor mortalidad. La adiposidad y la masa magra pueden evaluarse de forma no invasiva, económica y rápida mediante el análisis de bioimpedancia (BIA). La estimación de la composición corporal total mediante bioimpedancia corporal total puede realizarse utilizando la ecuación V = ρ × S^2/R, donde V es el volumen de conducción que representa el agua corporal total o la masa libre de grasa, ρ es la resistividad específica del conductor, S es la talla y R es la resistencia corporal total, medida con cuatro electrodos de superficie colocados en una muñeca y un tobillo. En América Latina, se han realizado al menos dos estudios de validación del BIA para estimar la composición corporal. En el estudio de Fjeld et al. en Perú, el coeficiente de correlación para la validación cruzada de fórmulas para calcular la composición corporal fue de 0,96. En Argentina, en 2008, Rodríguez et al. realizaron un estudio destinado a comparar la composición corporal estimada por dos métodos antropométricos simples, BIA y absorciometría de rayos X de energía dual (DXA), y estudiar las correlaciones entre ellos en una población pediátrica. Encontraron buena correlación entre los métodos antropométricos simples (perímetro de cintura) y la bioimpedancia y la DXA, pero los resultados no fueron intercambiables, incluso entre BIA y DXA. En estudios de validación cruzada de fórmulas para estimar la composición corporal a partir de la bioimpedancia, se encontraron altos coeficientes de correlación y pequeños errores estándar de estimación, con precisión aceptable. Debido a esto, se considera que, a pesar de sus limitaciones, pueden extrapolarse a diferentes poblaciones. Sin embargo, es importante señalar que aunque las estimaciones son validadas y muy precisas para evaluar poblaciones, son menos confiables para determinar la composición corporal en sujetos individuales. Muy pocos estudios han medido la composición corporal mediante BIA en pacientes con enfermedad coronaria estable. Puri et al. estimaron el porcentaje de GC usando este método en 477 individuos divididos en tres grupos: normales, con enfermedad coronaria establecida y con alto riesgo de enfermedad coronaria. La GC fue mayor en el grupo de riesgo para enfermedad coronaria (30,7%), en comparación con el 25,4% en pacientes con enfermedad coronaria establecida y el 23,9% en los controles. Sin embargo, lo más llamativo fue que, a pesar de una alta correlación entre el porcentaje de GC y el IMC (r = 0,8), el 34% de los hombres y el 44% de las mujeres con IMC normal tenían GC aumentada. Esto sugiere que el IMC subestima significativamente la obesidad en ciertos pacientes. En un estudio transversal realizado en 161 pacientes sometidos a coronariografía por enfermedad coronaria estable, se compararon las características entre aquellos con lesiones coronarias y los que no las tenían. Se tuvieron en cuenta el IMC y la composición corporal estimada por BIA. No hubo diferencias en el peso total y el IMC, pero la GC fue mayor entre aquellos con lesiones coronarias, mientras que la masa magra fue mayor entre los que no tenían lesiones. Solo un estudio ha utilizado BIA en pacientes con SCA. Se encontró que la grasa visceral es un mejor indicador de riesgo para el fenómeno de no-reflow tras ICP en pacientes con SCACEST en comparación con el IMC y la GC total. Dada la limitada experiencia con BIA en pacientes con SCA y los efectos que la composición corporal puede tener en los desenlaces clínicos y como factor de confusión con el IMC, este estudio propone investigar este tema con mayor profundidad. 2. Objetivos 2.1 General Describir la composición corporal de los pacientes con SCA estimada mediante BIA y evaluar su asociación con los desenlaces clínicos. 2.2 Específicos Describir la composición corporal de los pacientes con SCA en términos de masa magra, grasa corporal y volumen de líquidos estimados mediante BIA. Analizar la relación entre los parámetros de composición corporal con la edad, el sexo y el IMC. Determinar si existe asociación entre un mayor porcentaje de grasa corporal y la mortalidad durante la hospitalización y al año. Determinar si existe asociación entre un menor porcentaje de masa magra y la mortalidad durante la hospitalización y al año. Determinar si un menor porcentaje de agua corporal se asocia con una mayor incidencia de insuficiencia renal durante la hospitalización. Determinar si un mayor porcentaje de agua corporal se asocia con una mayor incidencia de insuficiencia cardíaca durante la hospitalización. 3. Hipótesis Existe una diferencia en el porcentaje de grasa corporal entre los que fallecen y los que sobreviven durante la hospitalización y al año. El porcentaje de masa magra es menor entre los que fallecen y los que sobreviven durante la hospitalización y al año. Los pacientes con menor agua corporal estimada por BIA tienen mayor riesgo de insuficiencia renal aguda (IRA) durante la hospitalización. Los pacientes con mayor agua corporal estimada por BIA tienen mayor riesgo de insuficiencia cardíaca durante la hospitalización. 4. Metodología 4.1 Diseño del estudio Se trata de un estudio de cohorte prospectivo de pacientes con SCA. 4.2 Población La población del estudio incluirá a todos los pacientes adultos con SCA. 4.3 Recolección de datos Los datos de los pacientes se recopilarán de la historia clínica electrónica. El BIA se realizará dentro de las primeras 72 horas del ingreso. 4.4 Análisis de datos El análisis estadístico se realizará utilizando el software R. Las variables categóricas se compararán mediante la prueba de chi-cuadrado o la prueba exacta de Fisher según corresponda. Las variables continuas se analizarán mediante pruebas t o pruebas U de Mann-Whitney para muestras independientes, según su distribución. El análisis multivariable se realizará mediante regresión logística. 5. Consideraciones éticas El protocolo del estudio será presentado al Comité de Ética en Investigación del Hospital para su aprobación antes de la implementación. Todos los participantes firmarán un formulario de consentimiento informado antes de su inclusión en el estudio.