Caracterização da síndrome metabólica utilizando a análise de classes latentes

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Ladwig, Ruben
• Orientador(a): Vigo, Álvaro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Análise fatorial; Análise por conglomerados; Síndrome metabólica
• Palavras-chave em Inglês: Metabolic syndrome; Exploratory factor analysis; Cluster analysis; Latent class analysis
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/119412

Objetivo: Identificar principais componentes da síndrome metabólica e características associadas, bem como identificar os perfis de anormalidades e sua variabilidade étnica. Métodos: Estudo transversal envolvendo 14544 participantes da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil). Com idade entre 35 e 74 anos de diferentes regiões do Brasil. Foi feita uma análise fatorial exploratória em variáveis associadas à síndrome metabólica, com uma análise de agrupamento dos participantes em função de seus escores fatoriais. Paralelamente, análise de classes latentes foi feita em toda a amostra, após categorização das variáveis. As proporções das classes foram avaliadas em cada estrato de raça/cor dos participantes. Resultados: Na amostra ELSA observou-se três fatores que explicam 97,7% da variabilidade das variáveis associadas à síndrome: componentes da síndrome metabólica e inflamação; hipertensão; enzimas hepáticas. Na análise de classes latentes observaram-se seis perfis de manifestação dos componentes síndrome, sendo que o perfil com maior prevalência no estudo é de pessoas com sobrepeso e hiperglicemia, mas com probabilidade menor de apresentar hipertensão. Nesta classe, a prevalência da síndrome metabólica (definida pelo critério conjunto) é de 42%. Esta classe é mais comum entre os indígenas do que nas demais categorias de raça/cor. Conclusão: A síndrome metabólica se manifesta de formas distintas na população. A investigação da associação destas manifestações com desfechos de interesse poderia aprofundar o conhecimento sobre a síndrome metabólica.