Las medidas de cintura superan al IMC en la predicción de quién morirá prematuramente

El IMC ha sido durante mucho tiempo el indicador clínico abreviado para la obesidad, pero su incapacidad para capturar dónde se almacena la grasa —no solo cuánta— ha alimentado décadas de debate sobre la "paradoja de la obesidad", en la que un IMC más elevado a veces se correlaciona con mejores resultados en pacientes con enfermedades cardiovasculares o cáncer. Este amplio estudio basado en NHANES aborda directamente esa paradoja al evaluar si los indicadores de distribución de grasa pueden predecir la mortalidad con mayor precisión que el IMC por sí solo.

El estudio incluyó a 14.936 adultos (representación ponderada de ~152 millones de estadounidenses) provenientes de cuatro ciclos de NHANES que abarcan de 1999 a 2006, con seguimiento de mortalidad hasta el 31 de diciembre de 2019 (seguimiento medio de ~205 meses). Los investigadores construyeron 10 indicadores antropométricos de distribución de grasa divididos en tres categorías: cinco indicadores de obesidad centrípeta (cocientes entre la circunferencia de la cintura y la del brazo, la pantorrilla, el muslo, el pliegue cutáneo tricipital y el pliegue cutáneo subescapular), tres indicadores de obesidad global (cociente peso-cintura, cociente cintura-talla y cociente pliegue subescapular-tricipital) y dos indicadores de obesidad de extremidades. Estos se validaron con datos de composición corporal obtenidos mediante DEXA de dos cohortes separadas de NHANES (1999–2006 y 2011–2018). Se utilizaron modelos de riesgos proporcionales de Cox ponderados para examinar la mortalidad por todas las causas, la mortalidad específica por causas cardiovasculares y la mortalidad específica por cáncer, mientras que la regresión logística evaluó las asociaciones con la prevalencia de enfermedades.

Los 10 indicadores de distribución de grasa mostraron asociaciones significativas con la mortalidad. Sin embargo, los indicadores de obesidad centrípeta destacaron como los predictores independientes más sólidos, mostrando una relación dosis-respuesta aproximadamente lineal con la mortalidad por todas las causas tanto en hombres como en mujeres. La obesidad centrípeta también se asoció de forma robusta con la mortalidad cardiovascular y la mortalidad específica por cáncer (p < 0,001). Cabe destacar que los indicadores de distribución de grasa se correlacionaron significativamente con la prevalencia de enfermedad cardiovascular, pero no mostraron una relación clara con la incidencia de cáncer, lo que sugiere que su señal de mortalidad en el caso del cáncer opera a través del pronóstico más que de la iniciación de la enfermedad. De manera decisiva, las personas clasificadas como obesas según el IMC pero sin acumulación centrípeta de grasa mostraron un riesgo de mortalidad solo similar o marginalmente superior al de las personas con IMC normal y sin obesidad centrípeta, lo que contribuye a explicar la paradoja de la obesidad.

Estos hallazgos se alinean con el marco de la Asociación Europea para el Estudio de la Obesidad de 2023 y lo amplían; dicho marco exige tanto el IMC como medidas de distribución de grasa (como el cociente cintura-talla) para el diagnóstico de obesidad. El estudio demuestra que la localización de la grasa —en particular la acumulación central o visceral— es una señal clínicamente más relevante que el peso corporal total o la categoría de IMC.

Se deben tener en cuenta limitaciones importantes. Las medidas antropométricas fueron autorreportadas o registradas por el médico en un diseño de línea de base transversal, y las cohortes de DEXA presentaron datos faltantes sustanciales que requirieron imputación múltiple para el período 1999–2006 y restricciones de edad (menores de 65 años) para 2011–2018. La población del estudio es estadounidense, lo que limita la generalización a otras etnias con patrones de adiposidad diferentes. No obstante, la implicación práctica es clara: mediciones simples basadas en la circunferencia de la cintura, realizadas junto con el IMC en cualquier entorno clínico, podrían mejorar de forma significativa la estratificación del riesgo de mortalidad.