Epidemia mundial | 15 JUL 13

Duración del sueño y obesidad en adolescentes

Relación entre la duración del sueño y el desarrollo de obesidad en adolescentes
Autor/a: Dres. Jonathan A. Mitchell, Daniel Rodriguez, Kathryn H. Schmitz and Janet Audrain-McGovern Pediatrics 2013; 131; e1428

 


Las consecuencias físicas y psicosociales adversas de la obesidad en la adolescencia han sido bien documentadas. Desafortunadamente, la prevalencia de la obesidad adolescente se ha triplicado durante las últimas 4 décadas (de 5,2% a 18,4%). El aumento de la obesidad ha sido en paralelo con la disminución de la cantidad de tiempo que los adolescentes pasan durmiendo, lo que conduce a la hipótesis de que la corta duración del sueño ha contribuido al aumento de la obesidad en los adolescentes.
 
Estudios transversales apoyan la asociación entre el menor sueño y la obesidad adolescente, pero se necesitan estudios longitudinales para establecer la precedencia temporal. Tres estudios longitudinales han investigado la relación entre la duración del sueño y el índice de masa corporal (IMC) adolescente. Dos de esos estudios hallaron evidencia de que dormir menos condujo a un aumento de la probabilidad de ser clasificado como obeso durante el seguimiento, mientras que el otro estudio no encontró asociación. Estos estudios sólo midieron el IMC en 2 puntos de tiempo y clasificaron a los participantes en grupos de no obesos y obesos en base al IMC. Tal categorización de una variable continua reduce el poder estadístico y considera a aquellos de cercana proximidad al punto de corte de una categoría, pero en lados opuestos, pasando a ser muy diferentes, en lugar de ser muy similares.
 
Los estudios longitudinales que incorporan > 2 olas de estudio y consideran los cambios en toda la distribución del IMC facilitarán más la comprensión de la relación entre la duración del sueño y el desarrollo de sobrepeso y obesidad en adolescentes. Los autores utilizaron regresión cuantil, ya que permite la investigación de factores predictivos (por ejemplo, el sueño) a través de la distribución de una variable de resultado (por ejemplo, el índice de masa corporal). El objetivo de este estudio fue determinar si la duración del sueño se asocia con cambios en la distribución del IMC, durante más de 8 olas de estudio, desde los 14 a los 18 años de edad.

Métodos
 
Participantes
Los participantes fueron reclutados de 4 escuelas suburbanas de Philadelphia, cuando estaban ingresando en el noveno grado. Se identificaron 1517 adolescentes, pero 30 no fueron elegibles para participar por tener una ubicación especial en el aula o por no ser nativos de habla inglesa. Se invitó a los 1487 adolescentes elegibles a participar, y de éstos, 1478 (99%) tuvieron el consentimiento de sus padres y se enrolaron en el estudio. La encuesta inicial fue completada por 1429 (97%) de los participantes inscriptos; las razones para no completar la encuesta incluyeron estar ausente de la escuela (n=30) y retirarse del estudio (n=19). La Junta de Revisión Institucional de la Universidad de Pennsylvania concedió la aprobación ética para el estudio.
 
IMC
Los participantes informaron su altura y peso, a partir de los cuales se calculó el IMC (kg/m2). Los datos de altura y de peso fueron clasificados como valores altos y bajos y se compararon con los datos de las tablas de crecimiento de los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades. Existe una alta correlación entre el IMC adolescente calculado a partir del peso y la talla por auto-reporte y  medidos. Además, se observaron medidas similares de asociación entre los factores de riesgo para obesidad y el IMC cuando se calculó a partir del peso y la talla por auto-informe y medidos.
 
Sueño
La duración típica del sueño de una noche escolar (de domingo a jueves) y de una noche de fin de semana (viernes y sábado) fue auto-informada por los participantes, para los 15 minutos más cercanos. Estudios anteriores han demostrado que los adolescentes son capaces de recordar su duración típica de sueño. Las horas de sueño reportadas fueron proyectadas para valores bajos y altos, y  si un participante informaba tiempos de sueño que estuvieran 3 desviaciones estándar por encima o por debajo de las horas de sueño específicas para edad y sexo, entonces sus datos de sueño fueron tomados como ausentes. Se calculó el tiempo promedio por día dedicado a dormir  para cada participante [(noche escolar x 5) + (noche de fin de semana x 2) / 7].
 
Covariables
Se ha demostrado en estudios previos que el IMC y la duración del sueño difieren por sexo, raza y nivel socioeconómico. Por lo tanto, estas variables demográficas se incluyeron en el estudio actual como covariables. La educación materna se utilizó como un marcador de la situación socioeconómica. La actividad física se ha asociado con un menor IMC en adolescentes, y se ha sugerido que la mayor actividad física se asocia con más tiempo de sueño. Por estas razones, el auto-reporte del tiempo pasado realizando actividad física de moderada a vigorosa (AFMV) se incluyó como covariable. Se ha observado que el mayor tiempo dedicado a ver televisión y a jugar videojuegos se asocia con un mayor IMC en adolescentes, y los datos sugieren que más tiempo frente a la pantalla se asocia con menor sueño. Por estos motivos, el auto-reporte del tiempo frente a la pantalla (televisión /video y juegos de video) se incluyó como covariable.
 
Análisis estadístico
Se presentan las medias y las desviaciones estándar para las variables continuas, y las frecuencias y porcentajes para las variables categóricas. Se utilizó regresión cuantil longitudinal para abordar el objetivo de este estudio. La regresión cuantil se relaciona con la regresión de cuadrados mínimos pero puede modelar cualquier punto en la distribución de una variable de resultado continua, no sólo la media. Por otra parte, la variable dependiente es modelada como una variable continua, y la categorización no tiene lugar. Los coeficientes de regresión cuantil se interpretan de la misma manera exacta que los de la regresión de cuadrados mínimos ordinarios. En el estudio actual, los coeficientes representan el cambio en el IMC para cada unidad de cambio en la variable independiente; la ola de estudio y el sueño se modelaron como variables independientes principales. La ola de estudio fue codificada como 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, y 7 para representar cada periodo de 6 meses de seguimiento, y el sueño fue modelado como una variable continua (horas por día). Se presentan los coeficientes en los percentilos 10, 25, 50, 75, y 90 del IMC. El Modelo 1 incluyó la ola de estudio y el sexo para describir el cambio en la distribución del IMC de los 14 a los 18 años. En el Modelo 2, el sueño fue añadido como variable independiente para determinar si el sueño se asociaba con los cambios en la distribución del IMC de los 14 a los 18 años. La raza y la educación materna también fueron añadidas como variables independientes (Modelo 3); a continuación, se añadió el auto-reporte de AFMV como una variable independiente (Modelo 4), y finalmente, se añadió el tiempo frente a la pantalla como variable independiente (Modelo 5). El propósito de los Modelos 3, 4, y 5 fue determinar si cualquier asociación existente entre el sueño y el cambio en el IMC se mantuvo después de su inclusión en el modelo. Los datos se organizaron en un formato largo; para considerar las medidas repetidas en los participantes, se modeló una estructura de correlación autorregresiva de primer orden, y se estimaron los intervalos de confianza del 95% (IC) a partir de 500 muestras iniciales. Todos los análisis se llevaron a cabo mediante el uso de Stata 12.1 (StataCorp LP, College Station, TX).
 
Resultados 
 
De los participantes enrolados, 1336 proporcionaron datos válidos del IMC al inicio del estudio (93%), y 1089 (82%) proporcionaron datos del IMC en la octava ola de estudio. La muestra tuvo proporciones iguales de hombres y mujeres, la mayor parte de raza blanca (> 74%), y la mayoría de los participantes tenía madres que alcanzaron una educación secundaria o superior (> 70%). El promedio de horas de sueño fue de ~ 8 horas por día, tanto para hombres como para mujeres al inicio del estudio, y esto se redujo a un promedio de 7,5 horas por día en la octava ola de estudio.
 
El IMC promedio al inicio fue de 22,2 kg/m2 para los varones y de 21,7 kg/m2 para las mujeres. El IMC aumentó en promedio a 24,1 kg/m2 para los varones y a 23 kg/m2 para las mujeres en la octava ola de estudio. En el Modelo 1, en el percentilo 50 del IMC, el IMC aumentó a una tasa de 0,24kg/m2 cada 6 meses. En comparación, los aumentos en el IMC fueron más bajos en el  percentilo 10 del IMC (0,22 kg/m2 cada 6 meses) y mayores en el percentilo 90 del IMC (0,35 kg/m2 cada 6 meses). 
 
Cada hora adicional de sueño se asoció con una reducción en el IMC, en todos los percentilos del IMC (Modelo 2). La fuerza de esta asociación fue más débil en el extremo inferior de la distribución del IMC, en comparación con el extremo superior de la distribución del IMC (Modelo 2). Por ejemplo, cada hora adicional de sueño se asoció con una reducción de 0,07 kg/m2 en el IMC en el percentilo 10 del IMC, en comparación con una reducción de 0,17 kg/m2 en el IMC en el percentilo 50 del IMC, y una reducción de 0,28 kg/m2 en el IMC en el percentilo 90 del IMC (Modelo 2). Las asociaciones en todos los percentilos del IMC fueron similares después de ajustar por raza y  educación de la madre (Modelo 3), auto-reporte de AFMV (Modelo 4), y tiempo frente a la pantalla (Modelo 5).
 
Para facilitar la interpretación de los coeficientes presentados, se describieron las distribuciones del IMC en las olas 0 y 7. Se describió la distribución del IMC predicha si todos los adolescentes acumularan 8,1 horas de sueño por día a los 14 años y 7,5 horas de sueño por día a los 18 años. También se analizó la distribución del IMC si todos los adolescentes acumularan 10,0 horas de sueño por día en cada edad. Se observó una fuerte asociación negativa entre la duració
 

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