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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Factores de riesgo ambientales y componentes del síndrome metabólico en adolescentes con exceso de peso]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Introduction. The environmental risk factors such as food intake and physival activity, are determinants in the etiology of metabolic syndrome in overweight adolescents. Objective. To explore the association between environmental risk factors and components presence of metabolic syndrome in overweight youngsters in Medellín. Materials and methods. Adolescents between the ages of 10 and 18 were selected for a cross sectional study. Body composition by anthropometry, blood pressure, lipid profile, glucose, insulin, food intake and physical activity level were assessed in the study population. Results. The prevalence for metabolic syndrome components of hypertriglyceridemia was 40.9%; hypertension, 20.9%; low HDLc, 15.6%; high waist circumference, 4.0%, and hyperglycemia, 0.9%; the overall prevalence of metabolic syndrome was 3.1%. There was a statistical difference (p<0.005) between the consumption of calories, simple and total carbohydrates and the presence of the components; no association was found between the level of physical activity and the presence of components (p>0.05). The logistic regression model showed a higher probability of having at least one component if the youngster was male (p=0.022), with a higher BMI (Body Mass Index)(p=0.019) and was located in the fourth simple carbohydrates consumption quartile (p=0.036). Conclusions. Environmental risk factors associated with components of metabolic syndrome were the increased consumption of calories, simple and complex carbohydrates, all directly related to the BMI. In contrast, the level of physical activity, family history and personal risk factors showed no association. The metabolic syndrome only occurred in youngsters with obesity.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2">     <p>ART&Iacute;CULO ORIGINAL</p>     <p><font size="4">    <center><b>Factores de riesgo ambientales y componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en adolescentes con exceso de peso</b></center></font></p>       <p>    <center>Nora Elena M&uacute;nera<sup>1</sup>, Rosa Magdalena Usc&aacute;tegui<sup>2</sup>, Beatriz Elena Parra<sup>2</sup>, Luz Mariela Manjarr&eacute;s<sup>2</sup>, Fredy Pati&ntilde;o<sup>3</sup>, Claudia Mar&iacute;a Vel&aacute;squez<sup>2</sup>, Alejandro Estrada<sup>4</sup>, Gabriel Bedoya<sup>5</sup>, Vicky Parra<sup>5</sup>, Ang&eacute;lica Mar&iacute;a Mu&ntilde;oz<sup>2</sup>, Ana Carolina Orozco<sup>2</sup>, Gloria Mar&iacute;a Agudelo<sup>1</sup></center></p>      <p><sup>1</sup>Grupo Vidarium, Centro de Investigaci&oacute;n en Nutrici&oacute;n, Salud y Bienestar, Grupo Empresarial Nutresa, Medell&iacute;n, Colombia</p>     <p><sup>2</sup>Grupo de Alimentaci&oacute;n y Nutrici&oacute;n Humana, Universidad de Antioquia, Medell&iacute;n, Colombia</p>  </p><sup>3</sup>Grupo Ciencias Aplicadas a la Actividad F&iacute;sica y el Deporte, Universidad de Antioquia, Medell&iacute;n, Colombia</p>      <p><sup>4</sup>Escuela de Nutrici&oacute;n y Diet&eacute;tica, Universidad de Antioquia, Medell&iacute;n, Colombia</p>      <p><sup>5</sup>Grupo Gen&eacute;tica Molecular, Universidad de Antioquia, Medell&iacute;n, Colombia</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Instituciones donde se realiz&oacute; la investigaci&oacute;n: Universidad de Antioquia, Vidarium, EPS SURA.</p>     <p><b>Contribuci&oacute;n de los autores:</b></p>      <p>Nora Elena M&uacute;nera, Gloria Mar&iacute;a Agudelo, Claudia Mar&iacute;a Vel&aacute;squez, Alejandro Estrada y Fredy Pati&ntilde;o participaron en la concepci&oacute;n y dise&ntilde;o del estudio.</p>      <p>Nora Elena M&uacute;nera, Gloria Mar&iacute;a Agudelo y Claudia Mar&iacute;a Vel&aacute;squez coordinaron el estudio.</p>      <p>Nora Elena M&uacute;nera, Rosa Mar&iacute;a Usc&aacute;tegui, Beatriz Elena Parra, Luz Mariela Manjarr&eacute;s y Ana Carolina Orozco obtuvieron los datos.</p>      <p>Alejandro Estrada construy&oacute; las bases de datos.</p>      <p>Nora Elena M&uacute;nera, Gloria Mar&iacute;a Agudelo y Claudia Mar&iacute;a Vel&aacute;squez redactaron el art&iacute;culo.</p>      <p>Todos los autores analizaron e interpretaron los datos y aprobaron la versi&oacute;n final para publicar.</p>      <p>Recibido: 28/03/11; aceptado:03/11/11</p>  <hr size="1">      <p><b>Introducci&oacute;n.</b> Factores de riesgo ambientales, como el consumo de alimentos y la actividad f&iacute;sica, son determinantes en la etiolog&iacute;a del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico y sus componentes en j&oacute;venes con exceso de peso.</p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Objetivo.</b> Explorar la asociaci&oacute;n entre factores de riesgo ambientales y presencia de componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en j&oacute;venes entre 10 y 18 a&ntilde;os, con exceso de peso en Medell&iacute;n.</p>       <p><b>Materiales y m&eacute;todos. </b>Se llev&oacute; a cabo un estudio descriptivo de corte transversal. En la poblaci&oacute;n de estudio se evaluaron la composici&oacute;n corporal por antropometr&iacute;a, la presi&oacute;n arterial, el perfil lip&iacute;dico, la glucemia, la insulinemia, la ingesti&oacute;n de alimentos y la actividad f&iacute;sica.</p>       <p><b>Resultados.</b> La prevalencia de los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico fue de 40,9 % para hipertrigliceridemia; 20,9 % para hipertensi&oacute;n; 15,6 % para c-HDL bajas; 4,0 % para circunferencia de cintura alta, y 0,9 % para la hiperglucemia; la prevalencia de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico fue de 3,1 %. Se encontr&oacute; diferencia estad&iacute;stica (p&lt;0,005) entre el consumo de kilocalor&iacute;as, carbohidratos totales y simples, y la presencia de los componentes; no se encontr&oacute; asociaci&oacute;n entre el nivel de actividad f&iacute;sica y la presencia de componentes (p&gt;0,05). En el modelo de regresi&oacute;n log&iacute;stica se encontr&oacute; una mayor probabilidad de tener, al menos, un componente si el joven era de sexo masculino (p=0,022), ten&iacute;a un mayor &iacute;ndice de masa corporal (IMC) (p=0,019) y si se ubicaba en el cuarto cuartil de consumo de carbohidratos simples (p=0,036).</p>       <p><b>Conclusiones.</b> Los factores de riesgo ambientales asociados con los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en este estudio fueron el mayor consumo de calor&iacute;as, carbohidratos complejos y simples, todos relacionados directamente con el IMC; por el contrario, el nivel de actividad f&iacute;sica, los antecedentes familiares y los personales no mostraron ninguna asociaci&oacute;n. El s&iacute;ndrome metab&oacute;lico s&oacute;lo se present&oacute; en j&oacute;venes con obesidad.</p>       <p><b>Palabras clave:</b> metabolismo, adolescente, sobrepeso, obesidad, consumo de alimentos, actividad motora.</p> <hr size="1">      <p><font size="3"><b>Environmental risk factors and metabolic syndrome components in overweight youngsters</b></font></p>      <p><b>Introduction.</b> The environmental risk factors such as food intake and physival activity, are determinants in the etiology of metabolic syndrome in overweight adolescents.</p>      <p><b>Objective.</b> To explore the association between environmental risk factors and components presence of metabolic syndrome in overweight youngsters in Medell&iacute;n.</p>      <p><b>Materials and methods.</b> Adolescents between the ages of 10 and 18 were selected for a cross sectional study. Body composition by anthropometry, blood pressure, lipid profile, glucose, insulin, food intake and physical activity level were assessed in the study population.</p>      <p><b>Results.</b> The prevalence for metabolic syndrome components of hypertriglyceridemia was 40.9%; hypertension, 20.9%; low HDLc, 15.6%; high waist circumference, 4.0%, and hyperglycemia, 0.9%; the overall prevalence of metabolic syndrome was 3.1%. There was a statistical difference (<i>p</i>&lt;0.005) between the consumption of calories, simple and total carbohydrates and the presence of the components; no association was found between the level of physical activity and the presence of components (<i>p</i>&gt;0.05). The logistic regression model showed a higher probability of having at least one component if the youngster was male (<i>p</i>=0.022), with a higher BMI (Body Mass Index)(<i>p</i>=0.019) and was located in the fourth simple carbohydrates consumption quartile (<i>p</i>=0.036).</p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Conclusions.</b> Environmental risk factors associated with components of metabolic syndrome&nbsp; were the increased consumption of calories, simple and complex carbohydrates, all directly related to the BMI.&nbsp; In contrast, the level of physical activity, family history and personal risk factors showed no association. The metabolic syndrome only occurred in youngsters with obesity.</p>       <p> <b>Keywords</b>: Metabolism, adolescent, overweight, obesity, food consumption, motor activity.</p>  <hr size="1">      <p> La obesidad es una enfermedad cr&oacute;nica cuya prevalencia va en aumento en la poblaci&oacute;n mundial tanto en adultos como en j&oacute;venes; su incremento notorio en las &uacute;ltimas d&eacute;cadas ha llevado a la Organizaci&oacute;n Mundial de la Salud (OMS) a denominarla la &quotepidemia del siglo XXI&quot; (1). En el a&ntilde;o 2004, la OMS estim&oacute; que, aproximadamente, 22 millones de ni&ntilde;os menores de cinco a&ntilde;os ten&iacute;an exceso de peso (2) y la <i>Interna&shy;cional Obesity Task Force</i> (IOTF) report&oacute; que 17 % de los j&oacute;venes entre 5 y 17 a&ntilde;os ten&iacute;an sobrepeso o estaban obesos, lo que equival&iacute;a a 155 millones en todo el mundo (3).</p>       <p>La tendencia al aumento en la prevalencia de la obesidad es similar para todos los grupos &eacute;tnicos y raciales; sin embargo, en las &uacute;ltimas d&eacute;cadas, los mayores incrementos se han encontrado en los j&oacute;venes hispanos y afroamericanos (4). Las mayores prevalencias de sobrepeso en los j&oacute;venes corresponden al Medio Oriente de Asia (7 %), al norte de &Aacute;frica (8 %) y a Latinoam&eacute;rica y el Caribe (entre 4,5 % y 7 %) (5). En Colombia, seg&uacute;n la Encuesta Nacional de la Situaci&oacute;n Nutricional 2005 (ENSIN), la prevalencia de sobrepeso era de 4,3 % en ni&ntilde;os y de 10,3 % en adolescentes (6); la ENSIN 2010 report&oacute; una prevalencia de exceso de peso de 17,5 % en el grupo de 5 a 17 a&ntilde;os (7). En Medell&iacute;n, el estudio del perfil epidemiol&oacute;gico del 2005 encontr&oacute; una prevalencia de sobrepeso de 8,5 % y de 4,9 % de obesidad en ni&ntilde;os de 0 a 10 a&ntilde;os; para adolescentes, la prevalencia de sobrepeso fue de 16,8 % (8).</p>       <p>En adolescentes, el exceso de peso se ha asociado positivamente con mayor adiposidad, tanto perif&eacute;rica como central, esta &uacute;ltima asociada al s&iacute;ndrome metab&oacute;lico (9). La denominaci&oacute;n de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico hace referencia a la presencia de alteraciones lip&iacute;dicas y no lip&iacute;dicas de origen metab&oacute;lico (10), como obesidad central, dislipidemia aterog&eacute;nica, intolerancia a la glucosa, resistencia a la insulina e hipertensi&oacute;n arterial (11-13).</p>       <p>No hay consenso en los criterios para diagnosticar el s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en adolescentes (14). La mayor&iacute;a de las definiciones se proponen a partir de las establecidas para los adultos, con modificaciones de los puntos de corte; la m&aacute;s com&uacute;n es la de Cook (15). En Estados Unidos, el <i>National Health and Nutrition Examination Survey</i> (NHANES) III, seg&uacute;n los criterios diagn&oacute;sticos del <i>National Cholesterol Education Program</i> (NCEP) y su grupo de expertos (12,16), report&oacute; una prevalencia de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico de 6,1 % y 2,1 % para hombres y mujeres adolescentes entre 12 y 19 a&ntilde;os, respectivamente; la mayor prevalencia se present&oacute; en los ni&ntilde;os estadounidenses hispanos y era m&aacute;s pronunciada entre adolescentes con exceso de peso con cifras entre 28,7 % y 31,2 % (17). Cook, <i>et al</i>., reportaron en adolescentes de 12 a 19 a&ntilde;os, una prevalencia de 29 % en aquellos con obesidad, de 6,8 % en los que presentaban sobrepeso y de 0,1 % en quienes ten&iacute;an un peso adecuado (16). En adolescentes hispanos con obesidad, Cruz, <i>et al</i>., encontraron una prevalencia de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico del 30 %, aplicando los criterios del <i>Adult Treatment Panel</i> III (ATP III) (18). En ni&ntilde;os y adolescentes escolares del &aacute;rea urbana de Medell&iacute;n, se report&oacute; una prevalencia de 6,1 % (19).</p>       <p>La obesidad es una condici&oacute;n de naturaleza compleja y multicausal en la que interact&uacute;an variantes ambientales y gen&eacute;ticas. La relaci&oacute;n entre el consumo de alimentos, el gasto energ&eacute;tico y la regulaci&oacute;n metab&oacute;lica individual, podr&iacute;a favorecer la expresi&oacute;n de &quotgenes ahorradores&quot; cuando estos se exponen a un ambiente que genera obesidad que puede conducir a alteraciones metab&oacute;licas como las que caracterizan el s&iacute;ndrome metab&oacute;lico (20). En las &uacute;ltimas d&eacute;cadas, el entorno global se ha vuelto generador de obesidad, conduciendo a comportamientos que favorecen una mayor ingesti&oacute;n de grasas y az&uacute;cares, y una menor actividad f&iacute;sica acompa&ntilde;ada de una mayor inversi&oacute;n de tiempo en videojuegos, televisi&oacute;n y computador (21). La alimentaci&oacute;n y la actividad f&iacute;sica constituyen factores de riesgo ambientales importantes en la presentaci&oacute;n de las alteraciones metab&oacute;licas caracter&iacute;sticas del s&iacute;ndrome meta-b&oacute;lico (5,22-25).</p>       <p>Este s&iacute;ndrome puede aumentar entre 10 y 20 % el riesgo de presentar enfermedad coronaria en un lapso de 10 a&ntilde;os y una mayor probabilidad de padecer posteriormente diabetes mellitus de tipo 2 (26). Tanto el s&iacute;ndrome metab&oacute;lico como sus componentes constituyen en s&iacute; mismos factores de riesgo independientes para predecir eventos futuros de enfermedad cerebrovascular y diabetes mellitus de tipo 2. Por lo tanto, la identificaci&oacute;n de los factores de riesgo ambientales y la presencia de los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en la adolescencia, puede contribuir a su detecci&oacute;n temprana con el fin de establecer medidas preventivas encaminadas a la promoci&oacute;n de una alimentaci&oacute;n saludable y una actividad f&iacute;sica adecuada, acciones reconocidas como las de mayor impacto en la recuperaci&oacute;n y mantenimiento de la salud.</p>       <p> El objetivo de este estudio fue explorar la asociaci&oacute;n entre los factores de riesgo ambientales y la presencia de los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, en j&oacute;venes de 10 a 18 a&ntilde;os con exceso de peso.</p>       <p><b>Materiales y m&eacute;todos</b></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Se llev&oacute; a cabo un estudio descriptivo de corte transversal derivado del macroproyecto &quotS&iacute;ndrome metab&oacute;lico en j&oacute;venes con exceso de peso: identificaci&oacute;n de factores de riesgo y evaluaci&oacute;n de una intervenci&oacute;n&quot;.</p>       <p><b><i>Poblaci&oacute;n de estudio</i></b></p>      <p>Estuvo constituida por 1.060 j&oacute;venes seleccionados por muestreo probabil&iacute;stico en el macroproyecto, a partir de los siguientes datos: poblaci&oacute;n general de 179.543 usuarios de 10 a 18 a&ntilde;os de la una Empresa Prestadora de Salud (EPS) de Medell&iacute;n, prevalencia esperada de exceso de peso de 10,3 % seg&uacute;n la ENSIN 2005 (6), nivel de confianza del 95 %, error de muestreo del 2 % y un efecto del dise&ntilde;o de 1,2.</p>       <p><b><i>Muestra</i></b></p>      <p>Estuvo constituida por 269 j&oacute;venes de 10 a 18 a&ntilde;os que presentaban exceso de peso, definido como un &iacute;ndice de masa coropral (IMC) por encima del percentil 85. Los j&oacute;venes con un IMC entre el percentil 85 y 95, se diagnosticaron con sobrepeso y, aquellos con un IMC por encima del percentil 95, con obesidad.</p>       <p><b><i>Criterios de exclusi&oacute;n</i></b></p>      <p>Se excluteron los j&oacute;venes que estuvieran en tratamiento m&eacute;dico o nutricional para cualquiera de los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico; que consumieran corticosteroides, hormonas tiroideas o alimentos funcionales; con diagn&oacute;stico de diabetes, VIH, neoplasias o enfermedades gen&eacute;ticas; con incapacidad f&iacute;sica permanente o temporal; que fueran adolescentes gestantes o lactantes, o deportistas de alto rendimiento.</p>       <p> Una vez seleccionada la muestra y aceptada la participaci&oacute;n en el estudio por el joven y obtenida la autorizaci&oacute;n de padres o acudiente, se inici&oacute; el proceso de la recolecci&oacute;n de la siguiente informaci&oacute;n.</p>       <p><i>Datos de salud. </i>Incluyeron antecedentes personales (duraci&oacute;n de la lactancia materna, peso y talla al nacer) y antecedentes familiares de obesidad, diabetes, enfermedad cardiovascular (hipertensi&oacute;n, infarto agudo del miocardio, dislipedemia) y accidente cerebrovascular. Esta informaci&oacute;n fue proporcionada por los padres del joven para garantizar su veracidad.</p>       <p><i>Antropometr&iacute;a.</i> Se determin&oacute; peso, estatura, circunferencia de cintura y pliegues de grasa con equipos y t&eacute;cnicas de uso internacional, previa estandarizaci&oacute;n de los evaluadores (27,28); cada medida se evalu&oacute; y registr&oacute; dos veces, y se obtuvo el promedio como dato definitivo. La circunferencia de la cintura se consider&oacute; alta cuando el valor era mayor de percentil 90, seg&uacute;n lo reportado en NHANES III para j&oacute;venes mexicano-americanos (28). El porcentaje de grasa corporal total se calcul&oacute; con los pliegues de grasa subescapular y tricipital seg&uacute;n la ecuaci&oacute;n de Lohman, la cual tiene en cuenta sexo, raza y estado de maduraci&oacute;n puberal para hombres y mujeres seg&uacute;n la clasificaci&oacute;n de Tanner, as&iacute;: prep&uacute;beres (estados 1 y 2), p&uacute;beres (estado 3) y posp&uacute;beres (estados 4 y 5). El porcentaje de grasa se clasific&oacute; en obesidad, cuando era mayor de 25 % en ni&ntilde;os y de 32 % en ni&ntilde;as; adecuado, entre 12 % y 25 % en hombres y entre 15 % y 32 % en mujeres, y en d&eacute;ficit, cuando era menor de 12 % en hombres y de 15 % en mujeres (29).</p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p><i>Encuesta de consumo de alimentos.</i> Se evalu&oacute; en el domicilio del joven mediante un recordatorio de 24 horas, distribuido en forma aleatoria durante los diferentes d&iacute;as de la semana. Se hizo un segundo recordatorio en una submuestra aleatoria y en d&iacute;as no consecutivos, para estimar y ajustar la variabilidad individual. Adem&aacute;s del consumo de alimentos, se indag&oacute; por la ingesti&oacute;n de bebidas alcoh&oacute;licas y la adici&oacute;n de sal a las preparaciones servidas. Se usaron modelos de alimentos, figuras geom&eacute;tricas y &aacute;lbum de fotograf&iacute;as en tama&ntilde;o real, para mayor exactitud (30,31). El recordatorio de 24 horas fue llevado a cabo por nutricionistas y estudiantes de nutrici&oacute;n entrenados y estandarizados previamente en el proceso.</p>       <p> Para estudios como &eacute;ste, se acepta la validez de los datos si se hace un recordatorio de 24 horas distribuido en todos los d&iacute;as de la semana, y un segundo recordatorio llevado a cabo en una sub-muestra seleccionada de manera aleatoria, y aplicado en d&iacute;as no consecutivos. Esta informaci&oacute;n permite hacer los ajustes estad&iacute;sticos, est&aacute; validada por los <i>National Institutes of Health</i> de los Estados Unidos y utiliza el programa PC-SIDE de la <i>Iowa State University</i>.</p>       <p><i>Actividad f&iacute;sica.</i> Se aplic&oacute; el cuestionario <i>3-day Physical Activity Recall</i> (3DPAR) (32), incluyendo las horas de sue&ntilde;o. Con este m&eacute;todo se indag&oacute; por la actividad f&iacute;sica de tres d&iacute;as antes de su aplicaci&oacute;n (dos de semana y uno de fin de semana).</p>       <p> El cuestionario proporcionaba una lista de 66 actividades agrupadas en siete categor&iacute;as; cada joven indic&oacute; la principal actividad en la que particip&oacute; durante periodos de 30 minutos. Para ayudar a los participantes a seleccionar la intensidad correcta, el instrumento proporcionaba representaciones gr&aacute;ficas de cuatro niveles de intensidad. Cada d&iacute;a se segment&oacute; en bloques de 30 minutos, agrupados en per&iacute;odos (ma&ntilde;ana, medio d&iacute;a, tarde, noche). Los valores de m&uacute;ltiplos de la tasa metab&oacute;lica basal estimada de cada actividad, se tomaron del <i>Compendium of Physical Activities</i> establecido por el <i>American College of Sports Medicine</i> (ACMS) (33) y, as&iacute;, se obtuvo una suma de valores diarios de la tasa metab&oacute;lica basal.</p>       <p> Los bloques de 30 minutos se clasificaron en una de dos categor&iacute;as: entre 3 y 6 tasas metab&oacute;licas basales, se consider&oacute; como actividad f&iacute;sica mode-rada a vigorosa y, menos de 6, actividad f&iacute;sica vigorosa; quienes reportaron dos o m&aacute;s bloques promedio d&iacute;a de actividad f&iacute;sica moderada a vigorosa, se consideraron dentro de las recomendaciones de 60 minutos de actividad f&iacute;sica para esta intensidad y, quienes reportaron uno o m&aacute;s bloques promedio d&iacute;a de actividad f&iacute;sica vigorosa, igualmente se consideraron dentro de las recomendaciones de actividad f&iacute;sica (34).</p>       <p> Adem&aacute;s, a los bloques de 30 minutos corres-pondientes a las horas de sue&ntilde;o no reportadas en el m&eacute;todo anterior, se les asign&oacute; 1 como valor de la tasa metab&oacute;lica basal para obtener el promedio de tasa metab&oacute;licas basale minuto por d&iacute;a, con base en el cual se clasific&oacute; la actividad f&iacute;sica as&iacute;: &quotsedentario&quot;, cuando el valor estaba entre 1,0 y 1,4; &quotPoco activo&quot;, cuando estaba entre 1,4 y 1,6; &quotactivo&quot;, para valores entre 1,6 y 1,9; y &quotmuy activo&quot;, cuando estaba entre 1,9 y 2,5 (35).</p>       <p><i>Horas de televisi&oacute;n y videojuegos.</i> Se report&oacute; el n&uacute;mero de horas de ver televisi&oacute;n o jugar con videojuegos por semana y se establecieron rangos para el an&aacute;lisis, as&iacute;: menos de 2 horas por d&iacute;a, 2 a 3 horas por d&iacute;a, 4 horas o m&aacute;s por d&iacute;a (36).</p>       <p><i>Presi&oacute;n arterial.</i> Fue tomada por personal capacitado y estandarizado, con tensi&oacute;metro de mercurio marca Riester&reg; (Diplomat-Presameter&reg; Alemania), con brazaletes apropiados para j&oacute;venes, siguiendo la metodolog&iacute;a descrita en la <i>Fourth Task Force</i> (37); el dato final fue el promedio de tres mediciones. Se consider&oacute; alta la presi&oacute;n arterial sist&oacute;lica o la diast&oacute;lica, cuando la cifra era mayor o igual al percentil 90 de los valores seg&uacute;n edad, sexo y estatura descritos en el mismo reporte. Para este estudio, se consider&oacute; alta la presi&oacute;n arterial si uno de los valores estaba alterado.</p>       <p> <i>Pruebas bioqu&iacute;micas.</i> Se practicaron en los labora-torios de la EPS y de la Sede de Investigaci&oacute;n Universitaria de la Universidad de Antioquia, previa citaci&oacute;n e indicaci&oacute;n sobre las condiciones basales requeridas para la toma de la muestra, la cual se obtuvo por punci&oacute;n de la vena cubital; se recolectaron 12 ml de sangre venosa en tubo seco con tapa roja; inmediatamente y bajo condiciones est&aacute;ndar, se obtuvo el suero y se dispens&oacute; en cuatro microviales de 1,5 ml. Se evaluaron los siguientes par&aacute;metros.</p>       <p><i>L&iacute;pidos s&eacute;ricos</i>. Se valoraron colesterol total, c-HDL, c-LDL y triglic&eacute;ridos por espectrofoto-metr&iacute;a en fotocolor&iacute;metro RA50 (Bayer, serie 71663, Alemania); se utilizaron kits colorim&eacute;tricos enzim&aacute;ticos espec&iacute;ficos (BioSystems Reagents and Instruments, Barcelona, Espa&ntilde;a). Para el colesterol total y los triglic&eacute;ridos, se utiliz&oacute; el m&eacute;todo de oxidasa-peroxidasa; para c-HDL y c-LDL se aplic&oacute; el m&eacute;todo directo con detergente, que igual emplea las reacciones de oxidasa-peroxidasa.</p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p> <i>Glucemia e insulinemia.</i> La determinaci&oacute;n se hizo por m&eacute;todos enzim&aacute;ticos colorim&eacute;tricos estanda-rizados. La insulina plasm&aacute;tica se midi&oacute; por enzimoinmunoensayo en micropart&iacute;culas en forma automatizada. La resistencia a la insulina se estim&oacute; por el modelo matem&aacute;tico HOMA (<i>Homeostasis Model Assessment</i>) utilizando el <i>software </i>HOMA<i>,</i> versi&oacute;n 2.2. Al no disponerse de valores de referencia para esta poblaci&oacute;n, la clasificaci&oacute;n de resistencia a la insulina se hizo seg&uacute;n los puntos de corte establecidos para j&oacute;venes mexicano- americanos con exceso de peso, construidos con la informaci&oacute;n del NANHES III (38).</p>       <p><b><i>Componentes y diagn&oacute;stico de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico</i></b></p>      <p>En el macroproyecto del cual se deriva este estudio, se definieron como componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico los siguientes: triglic&eacute;ridos, mayores o igual a 110 mg/dl (39), c-HDL, menor o igual a 40 mg/dl (39); glucemia en ayunas, mayor o igual a 100 mg/dl (40,41), presi&oacute;n arterial en mm Hg, mayor o igual al percentil 90 (37), y circunferencia de cintura, mayor o igual al percentil 90 (28). Con la presencia de tres o m&aacute;s componentes, se hac&iacute;a el diagn&oacute;stico de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico.</p>       <p><b><i>Recolecci&oacute;n de la informaci&oacute;n</i></b></p>      <p>Las directivas de la instituci&oacute;n sensibilizaron a sus usuarios para participar en la investigaci&oacute;n, facilitaron el acceso a sus bases de datos para la selecci&oacute;n de la muestra y aprobaron cada una de las etapas del proceso. Se hizo una prueba piloto para evaluar la metodolog&iacute;a empleada para la toma de datos, as&iacute; como su registro correcto. La toma de los datos se organiz&oacute; por estaciones, con equipos de trabajo conformados por personal entrenado para desarrollar cada actividad. Las muestras sangu&iacute;neas se transportaron al laboratorio respectivo, para ser procesadas de acuerdo con el protocolo de embalaje de muestras biol&oacute;gicas, el cual cumple con las normas internacionales de bioseguridad.</p>       <p><b><i>Plan de an&aacute;lisis</i></b></p>      <p>El an&aacute;lisis estad&iacute;stico se hizo con el programa SPSS&reg;, versi&oacute;n 19.0 (<i>Statistical Package for the Social Sciences</i>). Se comprob&oacute; la normalidad de las variables continuas mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Las variables cualitativas se presentaron con su distribuci&oacute;n de frecuencias; las variables cuantitativas se resumieron con su media y desviaci&oacute;n est&aacute;ndar. Los datos de consumo de alimentos se ingresaron al Programa de Evaluaci&oacute;n de la Ingesta (sic.) Diet&eacute;tica (EVINDI v4) (42), el cual deriva sus datos de las tablas de composici&oacute;n de alimentos de Colombia (43), de la tabla de composici&oacute;n de alimentos de <i>Latin Foods </i>(44) y del <i>Handbook</i> 8 (45). El informe de los nutrientes se proces&oacute; en el programa PC SIDE (<i>Personal Computer Version of Software for Intake Distribution Estimation</i>), versi&oacute;n 1.0, proporcionado por el Statistics <i>Departament</i> de <i>Iowa State University. </i>Este programa hace un ajuste de los datos teniendo en cuenta la variabilidad del individuo y entre individuos.</p>       <p>La comparaci&oacute;n de las variables ambientales con los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico se hizo para las variables continuas mediante la prueba ANOVA (posterior al test de Bonferroni) o la de Kruskal-Wallis (U de Mann-Whitney), seg&uacute;n distribuci&oacute;n de la variable; para las variables ordinales se utiliz&oacute; la prueba tau de Kendall y, para las nominales, la diferencia de proporciones. Mediante un modelo de regresi&oacute;n log&iacute;stica se calcularon las razones de momios (<i>odds ratio</i>) con sus respectivos intervalos de confianza, para determinar las caracter&iacute;sticas demogr&aacute;ficas y ambientales asociadas a la probabilidad de la presentaci&oacute;n de, al menos, un componente del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico. En todos los casos se consider&oacute; significativa una p menor de 0,05.</p>       <p><b><i>Consideraciones &eacute;ticas</i></b></p>      <p>Seg&uacute;n el Ministerio de Salud de Colombia en la Resoluci&oacute;n N&deg; 008430 de octubre de 1993, art&iacute;culo 11, la investigaci&oacute;n se clasific&oacute; con riesgo m&iacute;nimo. El proyecto fue aprobado por el Comit&eacute; de Bio&eacute;tica de la Sede de Investigaci&oacute;n Universitaria de la Universidad de Antioquia. Todos los participantes, padres o acudientes firmaron un consentimiento informado.</p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Resultados</b></p>      <p>La muestra final estuvo constituida por 225 j&oacute;venes que aceptaron participar en el estudio; 44 j&oacute;venes no aceptaron y uno no suministr&oacute; la informaci&oacute;n para la encuesta de consumo de alimentos. En el <a href="#cuadro1">cuadro 1</a> se describe la poblaci&oacute;n por las variables demogr&aacute;ficas seg&uacute;n la presencia de los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico. El 51,1 % eran hombres, el 68 % ten&iacute;a entre 10 y 13 a&ntilde;os, predominaron los estratos socioecon&oacute;micos 2 y 3 (33,8 % y 24,4 %) y el 70,7 % cursaba estudios de secundaria b&aacute;sica. La presencia de componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico fue significativamente mayor en los hombres que en las mujeres, 57,7 % <i>Vs.</i> 42,3 % (p=0,027), y en el grupo de los m&aacute;s j&oacute;venes, 61,5 % <i>Vs</i>. 38,5 % (p=0,002).</p>       <p>    <center><a name="cuadro1"><img src="img/revistas/bio/v32n1/1a10t1.gif"></a></center></p>       <p> Del total de los j&oacute;venes, 42 % no present&oacute; ning&uacute;n componente de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, 37,5 % present&oacute;, al menos, uno y 17,4 %, dos; la prevalencia de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico (tres o m&aacute;s componentes) fue de 3,1 %. Por diagn&oacute;stico nutricional, la prevalencia del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico fue de 6,6 % para j&oacute;venes con obesidad y no se present&oacute; en j&oacute;venes con sobrepeso.</p>       <p>Los componentes m&aacute;s prevalentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico fueron la hipertrigliceridemia (40,9 %), la presi&oacute;n arterial sist&oacute;lica alta (20,9 %) y los niveles bajos de c-HDL (15,6 %); la hiperglucemia s&oacute;lo se present&oacute; en dos j&oacute;venes y la circunferencia de cintura alta en nueve, todos clasificados como obesos (<a href="#cuadro2">cuadro 2</a>). La prevalencia de hipertrigliceridemia, c-HDL bajo y circunferencia de cintura alta, aument&oacute; a medida que se incrementaba el n&uacute;mero de componentes presentes. Cuatro de los siete j&oacute;venes con diagn&oacute;stico de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico presentaron resistencia a la insulina (HOMA&gt;3,1) para una prevalencia de 3,1%. En el <a href="#cuadro3">cuadro 3</a> se describe el comportamiento de los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico; se encontraron diferencias significativas en todos los valores promedio entre el grupo sin componentes en comparaci&oacute;n con los dem&aacute;s grupos (p=0,000).</p>      <p>    <center><a name="cuadro2"><img src="img/revistas/bio/v32n1/1a10t2.gif"></a></center></p>      <p>    <center><a name="cuadro3"><img src="img/revistas/bio/v32n1/1a10t3.gif"></a></center></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Las variables antropom&eacute;tricas y los antecedentes perinatales seg&uacute;n el n&uacute;mero de componentes presentes, se describen en el <a href="#cuadro4">cuadro 4</a>. Los antecedentes perinatales no mostraron asociaci&oacute;n, aunque se observ&oacute; que j&oacute;venes con presencia de dos y tres componentes tuvieron pesos al nacer mayores de 4.000 g. El tiempo promedio de lactancia en los j&oacute;venes con s&iacute;ndrome metab&oacute;lico fue menor frente a los otros grupos, sin diferencia significativa.</p>      <p>    <center><a name="cuadro4"><img src="img/revistas/bio/v32n1/1a10t4.gif"></a></center></p>       <p>El IMC present&oacute; diferencia significativa en todos los grupos (p=0,001); a medida que &eacute;ste aumentaba, el n&uacute;mero de componentes era mayor y en el grupo de tres componentes fue significativamente mayor respecto a los otros. El IMC promedio de los j&oacute;venes sin componentes fue 23,7 kg/m2 y la presencia de &eacute;stos se observ&oacute; a partir de un IMC de 24,2 kg/m2. Asimismo, en el peso y los pliegues de grasa tricipital y subescapular hab&iacute;a diferencias significativas entre los grupos (p&lt;0,05), siendo mayores en el grupo con diagn&oacute;stico de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico.</p>       <p>Otro factor de riesgo evaluado en la poblaci&oacute;n de estudio fue el relacionado con los antecedentes familiares de salud. No se encontr&oacute; asociaci&oacute;n de su presencia con el n&uacute;mero de componentes (p&gt;0,05), pero s&iacute; una frecuencia importante en su presentaci&oacute;n: 82,6 % de hipertensi&oacute;n, 69,2 % de dislipidemia, 62,1 % de diabetes, 59,4 % de obesidad, 51,8 % de infarto, 37,1 % de otras enfermedades del coraz&oacute;n y 29,9 % de accidente cerebrovascular.</p>       <p>En el <a href="#cuadro5">cuadro 5</a> se presentan los resultados del consumo de alimentos y la actividad f&iacute;sica seg&uacute;n los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico. Se encontraron diferencias significativas en el consumo de kilocalor&iacute;as, carbohidratos totales y simples entre los grupos con componentes y sin ellos (p=0,011, p=0,007, p=0,009, respectiva-mente). El consumo promedio de kilocalor&iacute;as totales y az&uacute;cares simples mostr&oacute; una tendencia al incremento a medida que se aumentaba el n&uacute;mero de componentes. La brecha de consumo cal&oacute;rico entre los que no presentaban componentes y los que presentaban uno, dos o tres componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, fueron en su orden: 38, 93 y 235 kilocalor&iacute;as. En cuanto a la actividad f&iacute;sica, el 11,5 % de los j&oacute;venes se clasific&oacute; como sedentario; el 43,2 % poco activo; el 29,5 % activo, y el 15,9 % como muy activo; esta variable no mostr&oacute; asociaci&oacute;n con el n&uacute;mero de componentes (p=0,380) como tampoco el tiempo dedicado a ver televisi&oacute;n (p=0,361), aunque en los j&oacute;venes con tres componentes era mayor el promedio respecto a los otros grupos (5,1&plusmn;2,1 horas por d&iacute;a <i>Vs</i>. 3,3&plusmn;2 horas por d&iacute;a).</p>      <p>    <center><a name="cuadro5"><img src="img/revistas/bio/v32n1/1a10t5.gif"></a></center></p>        <p> Al evaluar en los j&oacute;venes el consumo de alimentos, como l&aacute;cteos, leguminosas, frutas, verduras, tub&eacute;rculos, bebidas dulces, postres y salsas, no se encontraron diferencias significativas entre los grupos con componentes de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico y sin ellos (p&gt;0,05). Comparando la frecuencia del consumo de alimentos entre el grupo con componentes y el grupo sin componentes, se encontr&oacute;, respectivamente, para frutas, 26,9, % <i>Vs</i>. 31,9 %; para verduras, 19,2 % <i>Vs</i>. 30, 9%; para leguminosas, 24,6 % <i>Vs</i>. 26,3 %; para bebidas alcoh&oacute;licas, 17 % para ambos grupos, y para adici&oacute;n de sal, 20 % <i>Vs</i>. 25,5 %.</p>       <p>Al distribuir el consumo de kilocalor&iacute;as y algunos nutrientes de inter&eacute;s en cuartiles seg&uacute;n la presencia de, al menos, un componente del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, se encontr&oacute; una mayor proporci&oacute;n de j&oacute;venes con presencia de componentes en el cuartil superior para el consumo de kilocalor&iacute;as (p=0,000), prote&iacute;na (p=0,001), grasa saturada (p=0,007) y carbohidratos simples (p=0,000). Al explorar la distribuci&oacute;n cal&oacute;rica en las comidas del d&iacute;a seg&uacute;n los componentes, se encontr&oacute; que los j&oacute;venes con tres componentes consum&iacute;an m&aacute;s kilocalor&iacute;as despu&eacute;s de la &uacute;ltima comida principal de la noche, en comparaci&oacute;n con los otros grupos (p=0,012).</p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p> El modelo de regresi&oacute;n log&iacute;stica utilizado para explorar la probabilidad de presentar, al menos, un componente del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico incluy&oacute; las variables sexo, IMC, nivel de actividad f&iacute;sica y distribuci&oacute;n de consumo por cuartiles de kilocalor&iacute;as, grasa saturada y carbohidratos simples. Como se presenta en el <a href="#cuadro6">cuadro 6</a>, se encontr&oacute; una mayor probabilidad de tener, al menos, un componente de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico si el joven ten&iacute;a un mayor IMC (OR=1,15; IC95% 1,03-1,27) y si se ubicaba en el cuarto cuartil de consumo de carbohidratos simples (OR=2,54; IC95%1,05-6,13).</p>      <p>    <center><a name="cuadro6"><img src="img/revistas/bio/v32n1/1a10t6.gif"></a></center></p>      <p><b>Discusi&oacute;n</b></p>      <p>Por la asociaci&oacute;n del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico con la enfermedad cerebrovascular y la diabetes mellitus de tipo 2, resulta una prioridad la prevenci&oacute;n y el tratamiento del exceso de peso en los adolescentes (16,46). La expresi&oacute;n del fenotipo obeso y la frecuencia de los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico a&uacute;n no son bien entendidas.</p>       <p> En este estudio los componentes m&aacute;s prevalentes fueron la hipertrigliceridemia, la presi&oacute;n arterial alta y los niveles de c-HDL bajos. Al comparar con otros estudios, se encontr&oacute; similitud entre los j&oacute;venes iran&iacute;es y los colombianos (47,48), y diferencia con los j&oacute;venes espa&ntilde;oles en quienes la obesidad central, la resistencia a la insulina y la hipertensi&oacute;n se reportaron como los componentes m&aacute;s prevalentes (49); en los j&oacute;venes latinos residentes en Estados Unidos, se report&oacute; mayor prevalencia de obesidad central y c-HDL bajo (22).</p>       <p> Lo anterior sugiere que la presencia de los compo-nentes en j&oacute;venes es diferente en cada poblaci&oacute;n y que las condiciones gen&eacute;ticas y ambientales de cada una de ellas podr&iacute;an explicar las diferencias. Igual variabilidad se encuentra respecto a la prevalencia del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico y sus componentes, explicada en parte por las diferencias tanto en los criterios para definirlo como en los puntos de corte establecidos para su diagn&oacute;stico.</p>       <p> Este estudio encontr&oacute; una prevalencia de s&iacute;n-drome metab&oacute;lico en j&oacute;venes obesos de 6,6 %, similar a la encontrada en j&oacute;venes h&uacute;ngaros (8,9 %) (50); estos datos contrastan con los reportados en j&oacute;venes obesos brasileros, iran&iacute;es, israelitas, norteamericanos, espa&ntilde;oles, mexicanos y latinos residentes en Estados Unidos, las cuales fluct&uacute;an entre 20 % y 68 % (16,18,47,49,51-53). Los j&oacute;venes con sobrepeso de este estudio no presentaron s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, a diferencia de otros estudios que refieren prevalencias entre 10 % y 27,9 % (47,53,54).</p>       <p>Referente a la duraci&oacute;n de la lactancia materna, destacado como un factor protector tanto de la obesidad como del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico (5,55,56), este estudio no mostr&oacute; asociaci&oacute;n con la presencia de componentes. El peso y la talla al nacer tampoco mostraron diferencias, aunque en los grupos con dos y tres componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico se encontraron j&oacute;venes con un peso al nacer mayor de 4.000 g; se ha sugerido que un peso al nacer mayor de 4.000 g se asocia con una mayor probabilidad de tener componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, tanto en la juventud como en la vida adulta (57-59). Se encontr&oacute; una prevalencia alta de antecedentes familiares relacionados con obesidad, diabetes y enfermedad cardiovascular que, aunque no se asociaba con la presencia de los componentes de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, se considera un factor de riesgo para la vida adulta.</p>       <p>Aunque el fenotipo del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico y sus componentes es diverso, en este estudio se observ&oacute; que a mayor exceso de peso mayor era la presencia de componentes. El desarrollo de la obesidad se ha asociado a m&uacute;ltiples causas tanto gen&eacute;ticas como ambientales, y entre &eacute;stas, el consumo de alimentos y la actividad f&iacute;sica han mostrado ser factores de riesgo determinantes (60). Una diferencia peque&ntilde;a en el consumo cal&oacute;rico diario, adicional al requerido, podr&iacute;a asociarse a una ganancia de peso mayor y &eacute;sta, a su vez, a la presencia de componentes para s&iacute;ndrome metab&oacute;lico. En los j&oacute;venes de este estudio se observ&oacute; una brecha de consumo cal&oacute;rico positiva en relaci&oacute;n directa con el mayor n&uacute;mero de componentes y el IMC, y se encontr&oacute; asociaci&oacute;n entre la presencia de los componentes de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico con el consumo de kilocalor&iacute;as totales, cuyo exceso se relacion&oacute; con un mayor IMC.</p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p> En j&oacute;venes son pocos los estudios que evidencian la relaci&oacute;n del consumo de carbohidratos simples con el balance energ&eacute;tico positivo y la presencia de componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico. En estudios epidemiol&oacute;gicos se ha asociado el incremento del consumo de az&uacute;car, fructosa y jarabe de ma&iacute;z, ingredientes predominantes en las bebidas azucaradas, como n&eacute;ctares y gaseosas, con un riesgo mayor de presentar componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico (61-64). En este estudio se encontr&oacute; una diferencia significativa en el consumo de carbohidratos totales y simples, especialmente entre los j&oacute;venes con tres componentes y sin componentes; igualmente, se encontr&oacute; que el cuarto cuartil de consumo de carbohidratos simples aument&oacute; la probabilidad de presentar, al menos, un componente del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, consumo determinado por la ingesti&oacute;n de az&uacute;car, panela y gaseosas. La diferencia de consumo de carbohidratos simples de los j&oacute;venes ubicados en el cuarto cuartil, de ser adicional d&iacute;a a d&iacute;a durante un a&ntilde;o, podr&iacute;a contribuir a una ganancia de peso extra de cinco kilos, aproximadamente. Butte, <i>et al</i>., hicieron un seguimiento durante un a&ntilde;o a j&oacute;venes hispanos de 4 a 19 a&ntilde;os y encontraron que una diferencia en el consumo de 130 kilocalor&iacute;as al d&iacute;a gener&oacute; ganancias de peso de 7,5 kg por a&ntilde;o en j&oacute;venes con sobrepeso (65).</p>       <p> Diferentes estudios han reportado que el consumo de frutas y verduras ha sido desplazado por el de alimentos de alta densidad energ&eacute;tica y bajo aporte nutricional (66); en la poblaci&oacute;n de estudio se encontr&oacute; un bajo consumo de frutas, verduras y leguminosas. En j&oacute;venes latinos, la obesidad central como componente del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico se ha asociado con un menor consumo de frutas y verduras (22). Por su parte, en el estudio CASPIAN se encontr&oacute; que el bajo consumo de frutas y verduras y el alto consumo de bebidas azucaradas se asociaban de manera independiente con la prevalencia de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en ni&ntilde;os y adolescentes (67).</p>       <p>Al caracterizar el consumo de alimentos en la poblaci&oacute;n de estudio, se podr&iacute;a describir como una &quotdieta occidental&quot; con predominio de consumo de carnes rojas, carbohidratos refinados, alto consumo de grasa saturada, bajo consumo de frutas, verduras y leguminosas. Al respecto, se ha reportado que este patr&oacute;n de alimentaci&oacute;n se asocia a mayor circunferencia de cintura en j&oacute;venes coreanos (68) y, en adolescentes australianas, con los componentes de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, valores superiores de colesterol, obesidad central e IMC mayor (69).</p>       <p>La vida moderna ha originado, adem&aacute;s de cambios en el patr&oacute;n de consumo de alimentos, una reducci&oacute;n de la actividad f&iacute;sica, factor ambiental que se ha postulado en buena parte como responsable de la actual epidemia de la obesidad (70). La actividad f&iacute;sica se ha reconocido como un factor protector para la obesidad; sin embargo, al evaluar su impacto en j&oacute;venes obesos y con s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, los resultados son contradictorios (71), pues mientras algunos estudios han demostrado que el acondicionamiento f&iacute;sico minimiza la presencia de los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en individuos con obesidad, otros reportan que el efecto ben&eacute;fico puede enmascararse por la misma obesidad o por la presencia de los componentes (72-75).</p>       <p> En este estudio, el nivel de actividad f&iacute;sica no mostr&oacute; diferencia significativa entre los j&oacute;venes con presencia de componentes de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico y sin ellos, pero se observ&oacute; un n&uacute;mero mayor de horas invertidas en ver televisi&oacute;n en los j&oacute;venes con s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, en promedio, 36 horas a la semana. Li, <i>et al</i>., reportaron una asociaci&oacute;n inversa entre la actividad f&iacute;sica, el s&iacute;ndrome metab&oacute;lico y los bajos niveles de c-HDL, y encontraron asociaci&oacute;n entre ver televisi&oacute;n m&aacute;s de 20 ho&shy;ras a la semana e hipertrigliceridemia e hiperglucemia (76). Kang, <i>et al</i>., reportaron un <i>odds ratio</i> de 2,23 para s&iacute;ndrome metab&oacute;lico entre los j&oacute;venes que dedicaron m&aacute;s de 35 horas semanales a la televisi&oacute;n y al computador, frente a los que dedicaron menos de 16 horas semanales (77). Arias, <i>et al</i>., reportaron, para j&oacute;venes de Medell&iacute;n, un promedio de 23 horas semanales dedicadas a la televisi&oacute;n y a los videojuegos, lo cual sugiere asociaci&oacute;n con la presencia de componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico (48).</p>       <p> Varios autores han demostrado que por cada hora adicional dedicada a ver televisi&oacute;n, la prevalencia de obesidad se incrementa en 2% (78), con un agravante adicional, y es que esta actividad se ha asociado con un menor consumo de frutas y verduras y un consumo m&aacute;s alto de comidas r&aacute;pidas (79,80); adem&aacute;s, los adolescentes con actividades sedentarias son m&aacute;s vulnerables a la publicidad de alimentos poco saludables (81). Acorde con los hallazgos anteriores, los j&oacute;venes de este estudio con diagn&oacute;stico de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico reportaron un n&uacute;mero alto de horas semanales dedicadas a ver televisi&oacute;n, factor que podr&iacute;a haber contribuido a su presentaci&oacute;n.</p>       <p> Para toda la poblaci&oacute;n de estudio, el nivel de actividad f&iacute;sica podr&iacute;a postularse como un factor protector global para una menor prevalencia tanto del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico como de sus componentes; sin embargo, es importante considerar que el nivel de actividad f&iacute;sica encontrado en estos j&oacute;venes pudo estar sobrestimado por el instrumento utilizado para su evaluaci&oacute;n (3DPAR), pues no se dispone a&uacute;n de un m&eacute;todo indirecto validado para determinar la actividad f&iacute;sica en este grupo de edad. Mientras la Encuesta Nacional de Salud para Colombia en el 2007 report&oacute; que tan s&oacute;lo el 12,5 % de los j&oacute;venes entre 12 y 17 a&ntilde;os realizaba actividad f&iacute;sica vigorosa (82), este estudio encontr&oacute; que el 45,4 % de los j&oacute;venes se clasificaban como activos y muy activos, datos no comparables por la utilizaci&oacute;n de instrumentos diferentes en su medici&oacute;n.</p>       <p>En conclusi&oacute;n, en este estudio los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico m&aacute;s prevalentes fueron la hipertrigliceridemia, la hipertensi&oacute;n y el c-HDL bajo. La prevalencia de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico fue de 3,1 % en la poblaci&oacute;n de estudio y de 6,6 % para j&oacute;venes con obesidad. Los factores de riesgo ambientales asociados con la presencia de los componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico fue el mayor consumo de kilocalor&iacute;as, de carbohidratos refinados y simples, factores que se asociaron directamente con el IMC y el n&uacute;mero de componentes presentes; un mayor n&uacute;mero de horas dedicadas a ver la televisi&oacute;n podr&iacute;a constituirse en factor de riesgo para la presencia tanto del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico como de sus componentes. Tener un mayor consumo de carbohidratos simples y un mayor IMC aumenta la probabilidad de presentar, al menos, un componente del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico.</p>       <p> La prevenci&oacute;n de dicho s&iacute;ndrome y sus compo-nentes debe centrarse principalmente en el control del exceso de peso. La adopci&oacute;n de un estilo de vida saludable que se caracterice por una alimentaci&oacute;n equilibrada y una actividad f&iacute;sica regular, constituye un pilar fundamental para contribuir a disminuir la prevalencia del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico y sus consecuencias m&aacute;s frecuentes, la diabetes mellitus de tipo 2 y la enfermedad cerebrovascular. De no aplicarse estrategias de impacto, tanto la prevalencia del exceso de peso como del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico seguir&aacute; en aumento, con las implicaciones que ello puede tener para la sociedad en cuanto a la calidad de vida de su poblaci&oacute;n y para los sistemas de salud en los gastos que demanda su atenci&oacute;n.</p>       <p> Tradicionalmente, el exceso de peso no ha sido calificado como una enfermedad y menos se considera una evaluaci&oacute;n a edades tempranas para detectar riesgo cardiometab&oacute;lico. Los resultados de este estudio muestran que, adem&aacute;s de las medidas preventivas referentes a la adopci&oacute;n de un estilo de vida saludable, es necesario por parte del sistema de salud implementar estrategias que permitan la detecci&oacute;n temprana de estas alteraciones; medidas sencillas, como la evaluaci&oacute;n del IMC y de la circunferencia de cintura, podr&iacute;an ser &uacute;tiles para iniciar la tamizaci&oacute;n metab&oacute;lica temprana en la poblaci&oacute;n adolescente (83).</p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Dado que la aparici&oacute;n o ausencia del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico est&aacute;n determinadas por factores gen&eacute;-ticos y ambientales que potencian su desarrollo, son necesarios estudios que exploren variantes de los genes relacionados con las v&iacute;as fisiopatol&oacute;gicas que conducen a las alteraciones propias del s&iacute;ndrome.</p>      <p>    <center><b>Agradecimientos</b></center></p>      <p>A la EPS SURA e IPS Din&aacute;mica, por su apoyo y acompa&ntilde;amiento durante la ejecuci&oacute;n del estudio; de manera especial, a todos los j&oacute;venes y sus padres que aceptaron la participaci&oacute;n.</p>       <p>    <center><b>Conflicto de intereses</b></center></p>      <p>Los autores expresan que no existen conflictos de intereses.</p>       <p>    <center><b>Financiaci&oacute;n</b></center></p>      <p>La investigaci&oacute;n fue financiada por Vidarium, Centro de Investigaci&oacute;n en Nutrici&oacute;n, Salud y Bienestar del Grupo Nutresa, Universidad de Antioquia, estrategia de sostenibilidad a Grupos 2009-2010 de la Vicerrector&iacute;a de Investigaci&oacute;n de la Universidad de Antioquia, la EPS SURA y la IPS Din&aacute;mica.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Correspondencia: Nora Elena M&uacute;nera, Escuela de Nutrici&oacute;n y Diet&eacute;tica, Universidad de Antioquia, Carrera 75 N&ordm; 65-87, bloque 44,  oficina 111, Medell&iacute;n, Colombia Tel&eacute;fono: (574) 219-9211 y (315) 479-2278    <br> <a href="mailto:noramg@une.net.co">noramg@une.net.co</a></p>      <p>    <center><b>Referencias</b></center></p>      <!-- ref --><p>1.<b> World Health Organization.</b> Obesity and overweight. Fact sheet N&deg; 311. Geneva; WHO: 2006.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000127&pid=S0120-4157201200010001000001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>2. <b>World Health Organization. </b>Global strategy on diet, physical activity and health: Obesity and overweight, 2004. Fecha de consulta: 23 de julio de 2008. Disponible en: <a href="http://www.who.int/dietphysicalactivity/strategy/eb11344/strategy_english_web.pdf." target="_blank">http://www.who.int/dietphysicalactivity/strategy/eb11344/strategy_english_web.pdf.</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000128&pid=S0120-4157201200010001000002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>3. <b>Lobstein T, Baur L, Uauy R.</b> Obesity in children and young people: A crisis in public health. Obes Rev 2004;5(Suppl.1):4-104.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000129&pid=S0120-4157201200010001000003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>4. <b>Weiss R, Caprio S.</b> The metabolic consequences of childhood obesity. Best Pract Res Clin Endocrinol Metab. 2005;19:405-19.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000130&pid=S0120-4157201200010001000004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>5. <b>Speiser PW, Rudolf MC, Anhalt H, Camacho-Hubner C, Chiarelli F, Eliakim A, <i>et al</i>.</b> Childhood obesity. J Clin Endocrinol Metab. 2005;90:1871-87.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000131&pid=S0120-4157201200010001000005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>6. <b>ICBF, Instituto Nacional de Salud, Universidad de Antioquia, OPS.</b> Encuesta nacional de la situaci&oacute;n nutricional en Colombia, 2005. Primera edici&oacute;n. Bogot&aacute;: ICBF; 2006. p. 445.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000132&pid=S0120-4157201200010001000006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>7. <b>ICBF.</b> Encuesta nacional de la situaci&oacute;n nutricional en Colombia 2010, Resumen Ejecutivo. Bogot&aacute;: ICBF; 2006. p. 7.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000133&pid=S0120-4157201200010001000007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>8. <b>&Aacute;lvarez MC, Benjumea MV, Rold&aacute;n P, Maya M, Martines MM, Montoya EC.</b> Perfil alimentario y nutricional de los hogares de Antioquia. Medell&iacute;n: Editorial Edigr&aacute;ficas; 2005. p. 1-237.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000134&pid=S0120-4157201200010001000008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>9. <b>Rodr&iacute;guez G, Moreno LA, Blay MG, Blay VA, Garagorri JM, Sarria A, <i>et al</i>.</b> Body composition in adolescents: Measurements and metabolic aspects. Int J Obes Relat Metab Disord. 2004;28(Suppl.3):S54-8.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000135&pid=S0120-4157201200010001000009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>10. <b>Reaven GM, Hoffman BB.</b> Abnormalities of carbohydrate metabolism may play a role in the etiology and clinical course of hypertension. Trends Pharmacol Sci. 1988;9:78-9.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000136&pid=S0120-4157201200010001000010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>11. <b>Deen D.</b> Metabolic syndrome: Time for action. Am Fam Physician. 2004;69:2875-82.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000137&pid=S0120-4157201200010001000011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>12. <b>Duncan GE, Li SM, Zhou XH.</b> Prevalence and trends of a metabolic syndrome phenotype among U.S. adolescents, 1999-2000. Diabetes Care. 2004;27:2438-43.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000138&pid=S0120-4157201200010001000012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>13. <b>Wyszynski DF, Waterworth DM, Barter PJ, Cohen J, Kesaniemi YA, Mahley RW, <i>et al</i>.</b> Relation between atherogenic dyslipidemia and the Adult Treatment Program-III definition of metabolic syndrome (Genetic Epidemiology of Metabolic Syndrome Project). Am J Cardiol. 2005;95:194-8.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000139&pid=S0120-4157201200010001000013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>14. <b>Saland JM.</b> Update on the metabolic syndrome in children. Curr Opin Pediatr. 2007;19:183-91.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000140&pid=S0120-4157201200010001000014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>15. <b>Zeggini E, Scott LJ, Saxena R, Voight BF, Marchini JL, Hu T, <i>et al</i>.</b> Meta-analysis of genome-wide association data and large-scale replication identifies additional susceptibility loci for type 2 diabetes. Nat Genet. 2008;40:638-45.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000141&pid=S0120-4157201200010001000015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>16. <b>Cook S, Weitzman M, Auinger P, Nguyen M, Dietz WH.</b> Prevalence of a metabolic syndrome phenotype in adolescents: Findings from the third National Health and Nutrition Examination Survey, 1988-1994. Arch Pediatr Adolesc Med. 2003;157:821-7.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000142&pid=S0120-4157201200010001000016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>17. <b>Nathan BM, Moran A.</b> Metabolic complications of obesity in childhood and adolescence: More than just diabetes. Curr Opin Endocrinol Diabetes Obes. 2008;15:21-9.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000143&pid=S0120-4157201200010001000017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>18. <b>Cruz ML, Weigensberg MJ, Huang TT, Ball G, Shaibi GQ, Goran MI.</b> The metabolic syndrome in overweight Hispanic youth and the role of insulin sensitivity. J Clin Endocrinol Metab. 2004;89:108-13.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000144&pid=S0120-4157201200010001000018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>19. <b>Agudelo GM, Arias R.</b> Prevalencia del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en escolares y adolescentes de la ciudad de Medell&iacute;n. Hallazgos del estudio de factores de riesgo para enfermedad cardiovascular en escolares y adolescentes, Medell&iacute;n 2003. IATREIA. 2008;21:260-70.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000145&pid=S0120-4157201200010001000019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>20. <b>Shuldiner AR.</b> Obesity genes and gene-environment-behavior interactions: Recommendations for a way forward. Obesity (Silver Spring). 2008;16(Suppl 3):S79-81.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000146&pid=S0120-4157201200010001000020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>21. <b>Agurs-Collins T, Bouchard C.</b> Gene-nutrition and gene-physical activity interactions in the etiology of obesity. Introduction. Obesity. 2008;16(Suppl.3):S2-4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000147&pid=S0120-4157201200010001000021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>22. <b>Ventura EE, Davis JN, Alexander KE, Shaibi GQ, Lee W, Byrd-Williams CE, <i>et al</i>.</b> Dietary intake and the metabolic syndrome in overweight Latino children. J Am Diet Assoc. 2008;108:1355-9.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000148&pid=S0120-4157201200010001000022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>23. <b>Bowman SA, Gortmaker SL, Ebbeling CB, Pereira MA, Ludwig DS.</b> Effects of fast-food consumption on energy intake and diet quality among children in a national household survey. Pediatrics. 2004;113:112-8.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000149&pid=S0120-4157201200010001000023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>24. <b>Pan Y, Pratt CA.</b> Metabolic syndrome and its association with diet and physical activity in US adolescents. J Am Diet Assoc. 2008;108:276-86.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000150&pid=S0120-4157201200010001000024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>25. <b>Taveras EM, Berkey CS, Rifas-Shiman SL, Ludwig DS, Rockett HR, Field AE, <i>et al</i>.</b> Association of consumption of fried food away from home with body mass index and diet quality in older children and adolescents. Pediatrics. 2005;116:e518-24.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000151&pid=S0120-4157201200010001000025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>26. <b>Wilson PW, Grundy SM.</b> The metabolic syndrome: A practical guide to origins and treatment: Part II. Circulation. 2003;108:1537-40.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000152&pid=S0120-4157201200010001000026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>27. <b>Lohman TG, Roche AF, Martorell R.</b> Anthropometric standardization reference manual. Champaign: Human Kinetics Books; 1988.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000153&pid=S0120-4157201200010001000027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>28. <b>Fern&aacute;ndez JR, Redden DT, Pietrobelli A, Allison DB.</b> Waist circumference percentiles in nationally representative samples of African-American, European-American, and Mexican-American children and adolescents. J Pediatr. 2004;145:439-44.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000154&pid=S0120-4157201200010001000028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>29. <b>Restrepo MT. </b>Estado nutricional y crecimiento f&iacute;sico. Medell&iacute;n: Universidad de Antioquia; 2000. p. 250.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000155&pid=S0120-4157201200010001000029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>30. <b>Balducci S, Zanuso S, Massarini M, Corigliano G, Nicolucci A, Missori S, <i>et al</i>.</b> The Italian Diabetes and Exercise Study (IDES): Design and methods for a prospective Italian multicentre trial of intensive life style intervention in people with type 2 diabetes and the metabolic syndrome. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2008;18:585-95.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000156&pid=S0120-4157201200010001000030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>31. <b>Manjarr&eacute;s LM.</b> M&eacute;todos para precisar la recolecci&oacute;n de la ingesta diet&eacute;tica en estudios poblacionales. Perspectivas en Nutrici&oacute;n Humana. 2007;9:155-63.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000157&pid=S0120-4157201200010001000031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>32. <b>Pate RR, Dowda M, Trost S, Sirard J.</b> Validation of a 3-day physical activity recall instrument in female youth. Pediatr Exerc Sci. 2003;15:257-65.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000158&pid=S0120-4157201200010001000032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>33. <b>Ainsworth BE, Haskell WL, Whitt MC, Irwin ML, Swartz AM, Strath SJ, <i>et al</i>.</b> Compendium of physical activities: An update of activity codes and MET intensities. Med Sci Sports Exerc. 2000;32:S498-504.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000159&pid=S0120-4157201200010001000033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>34. <b>Dowda M, Saunders RP, Hastings L, Gay JM, Evans AE.</b> Physical activity and sedentary pursuits of children living in residential children&acute;s homes. J Phys Act Health. 2009;6:195-202.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000160&pid=S0120-4157201200010001000034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>35. <b>Food and Nutrition Board/Institute of Medicine.</b> Dietary references intake for energy, carbohydrate, fiber, fat, fatty acids, cholesterol, protein and amino acids. Washington, DC: The National Academic Press; 2002. p. 1-11.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000161&pid=S0120-4157201200010001000035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>36. <b>G&oacute;mez LF, Parra DC, Lobelo F, Samper B, Moreno J, Jacoby E, <i>et al</i>.</b> Television viewing and its association with overweight in Colombian children. Results from the 2005 National Nutrition Survey: A cross sectional study. Int J Behav Nutr Phys Act. 2007;4:41.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000162&pid=S0120-4157201200010001000036&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>37. <b>National High Blood Pressure Education Program Working Group on High Blood Pressure in Children and Adolescents.</b> The fourth report on the diagnosis, evaluation, and treatment of high blood pressure in children and adolescents. Pediatrics. 2004;114:555-76.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000163&pid=S0120-4157201200010001000037&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>38. <b>Lee JM, Okumura MJ, Davis MM, Herman WH, Gurney JG.</b> Prevalence and determinants of insulin resistance among U.S. adolescents: A population-based study. Diabetes Care. 2006;29:2427-32.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000164&pid=S0120-4157201200010001000038&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>39. <b>National Cholesterol Education Panel.</b> Report the Expert Panel on Blood Cholesterol Levels in Children and Adolescents. NIH Publication N&ordm; 91-2732. Bethesda: National Institutes of Health; 1991.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000165&pid=S0120-4157201200010001000039&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>40. <b>International Diabetes Federation - IDF.</b> The IDF consensus definition of the metabolic syndrome in children and adolescents. Fecha de consulta: 25 de junio de 2009. Disponible en: <a href="http://www.idf.org/metabolic-syndrome/children" target="_blank">http://www.idf.org/metabolic-syndrome/children</a>.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000166&pid=S0120-4157201200010001000040&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 41. <b>Grundy SM.</b> Metabolic syndrome scientific statement by the American Heart Association and the National Heart, Lung, and Blood Institute. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2005;25:2243-4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000167&pid=S0120-4157201200010001000041&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>42. <b>Manjarr&eacute;s LM, Manjarr&eacute;s S.</b> Programa de Evaluaci&oacute;n de Ingesta Diet&eacute;tica EVINDI v4. Escuela de Nutrici&oacute;n y Diet&eacute;tica. Medell&iacute;n: Universidad de Antioquia; 2008.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000168&pid=S0120-4157201200010001000042&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>43. <b>Monzavi R, Dreimane D, Geffner ME, Braun S, Conrad B, Klier M, <i>et al</i>.</b> Improvement in risk factors for metabolic syndrome and insulin resistance in overweight youth who are treated with lifestyle intervention. Pediatrics. 2006;117:e1111-8.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000169&pid=S0120-4157201200010001000043&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>44. <b>Latin Foods.</b> Tabla de composici&oacute;n de alimentos de Am&eacute;rica Latina. Washington, D.C.: FAO; 2002.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000170&pid=S0120-4157201200010001000044&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>45. <b>Hallikainen M, Toppinen L, Mykkanen H, Agren JJ, Laaksonen DE, Miettinen TA, <i>et al</i>.</b> Interaction between cholesterol and glucose metabolism during dietary carbohydrate modification in subjects with the metabolic syndrome. Am J Clin Nutr. 2006;84:1385-92.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000171&pid=S0120-4157201200010001000045&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>46. <b>Eckel RH, Grundy SM, Zimmet PZ.</b> The metabolic syndrome. Lancet. 2005;365:1415-28.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000172&pid=S0120-4157201200010001000046&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>47. <b>Esmaillzadeh A, Mirmiran P, Azadbakht L, Etemadi A, Azizi F.</b> High prevalence of the metabolic syndrome in Iranian adolescents. Obesity. 2006;14:377-82.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000173&pid=S0120-4157201200010001000047&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>48. <b>Arias R, Agudelo GM.</b> Prevalencia de algunos componentes del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en escolares y adolescentes con sobrepeso y obesidad de la ciudad de Medell&iacute;n. Hallazgos del Estudio de factores de riesgo para enfermedad cardiovascular en escolares y adolescentes, Medell&iacute;n 2003. Persp Nutr Hum. 2007;9:11-22.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000174&pid=S0120-4157201200010001000048&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>49. <b>Tapia L, L&oacute;pez JP, Jurado A.</b> Prevalence of metabolic syndrome and its components in obese children and adolescents. An Pediatr (Barc). 2007;67:352-61.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000175&pid=S0120-4157201200010001000049&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>50. <b>Csabi G, Torok K, Jeges S, Molnar D.</b> Presence of metabolic cardiovascular syndrome in obese children. Eur J Pediatr. 2000;159:91-4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000176&pid=S0120-4157201200010001000050&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>51. <b>Juarez-L&oacute;pez C, Klunder-Klunder M, Medina-Bravo P, Madrigal-Azc&aacute;rate A, Mass-Diaz E, Flores-Huerta S.</b> Insulin resistance and its association with the components of the metabolic syndrome among obese children and adolescents. BMC Public Health. 2010;10:318.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000177&pid=S0120-4157201200010001000051&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>52. <b>Vardi P, Shahaf-Alkalai K, Sprecher E, Koren I, Zadik I, Sabbah M, <i>et al</i>.</b> Components of the metabolic syndrome (MTS), hyperinsulinemia, and insulin resistance in obese Israeli children and adolescents. Diabetes Metab Syndr. 2007:97-103.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000178&pid=S0120-4157201200010001000052&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>53. <b>Mar Bibiloni M, Mart&iacute;nez E, Llull R, Maffiotte E, Riesco M, Llompart I, <i>et al</i>.</b> Metabolic syndrome in adolescents in the Balearic Islands, a Mediterranean region. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2011;21:446-54.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000179&pid=S0120-4157201200010001000053&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>54. <b>Guimaraes IC, Moura de Almeida A, Guimaraes AC.</b> Metabolic syndrome in Brazilian adolescents: The effect of body weight. Diabetes Care. 2008;31:e4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000180&pid=S0120-4157201200010001000054&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>55. <b>Girardet JP, Rieu D, Bocquet A, Bresson JL, Chouraqui JP, Darmaun D, <i>et al.</i></b> Childhood diet and cardiovascular risk factors. Arch Pediatr. 2010;17:51-9.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000181&pid=S0120-4157201200010001000055&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>56. <b>Mayer-Davis EJ, Rifas-Shiman SL, Zhou L, Hu FB, Colditz GA, Gillman MW.</b> Breast-feeding and risk for childhood obesity: Does maternal diabetes or obesity status matter? Diabetes Care. 2006;29:2231-7.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000182&pid=S0120-4157201200010001000056&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>57. <b>Boney CM, Verma A, Tucker R, Vohr BR.</b> Metabolic syndrome in childhood: Association with birth weight, maternal obesity, and gestational diabetes mellitus. Pediatrics. 2005;115:e290-6.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000183&pid=S0120-4157201200010001000057&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>58. <b>Guerrero-Romero F, Aradillas-Garc&iacute;a C, Simental-Mendia LE, Monreal-Escalante E, de la Cruz Mendoza E, Rodr&iacute;guez-Mor&aacute;n M.</b> Birth weight, family history of diabetes, and metabolic syndrome in children and adolescents. 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Nutrition. 2009;26:459-73.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000186&pid=S0120-4157201200010001000060&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>61. <b>Bremer AA, Auinger P, Byrd RS.</b> Relationship between insulin resistance-associated metabolic parameters and anthropometric measurements with sugar-sweetened beverage intake and physical activity levels in US adolescents: Findings from the 1999-2004 National Health and Nutrition Examination Survey. Arch Pediatr Adolesc Med. 2009;163:328-35.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000187&pid=S0120-4157201200010001000061&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>62. <b>Hu FB, Malik VS. </b>Sugar-sweetened beverages and risk of obesity and type 2 diabetes: Epidemiologic evidence. Physiol Behav. 2010;100:47-54.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000188&pid=S0120-4157201200010001000062&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>63. <b>Malik VS, Popkin BM, Bray GA, Despres JP, Hu FB.</b> Sugar-sweetened beverages, obesity, type 2 diabetes mellitus, and cardiovascular disease risk. Circulation. 2010;121:1356-64.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000189&pid=S0120-4157201200010001000063&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>64. <b>Nguyen S, Choi HK, Lustig RH, Hsu CY.</b> Sugar-sweetened beverages, serum uric acid, and blood pressure in adolescents. J Pediatr. 2009;154:807-13.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000190&pid=S0120-4157201200010001000064&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>65. <b>Butte NF, Cai G, Cole SA, Wilson TA, Fisher JO, Zakeri IF, <i>et al</i>.</b> Metabolic and behavioral predictors of weight gain in Hispanic children: The Viva la Familia Study. Am J Clin Nutr. 2007;85:1478-85.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000191&pid=S0120-4157201200010001000065&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>66. <b>Caballero B.</b> The global epidemic of obesity: An overview. Epidemiol Rev. 2007;29:1-5.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000192&pid=S0120-4157201200010001000066&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>67. <b>Kelishadi R, Hashemipour M, Mohammadifard N, Alikhassy H, Adeli K. </b>Short- and long-term relationships of serum ghrelin with changes in body composition and the metabolic syndrome in prepubescent obese children following two different weight loss programmes. Clin Endocrinol (Oxf). 2008;69:721-9.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000193&pid=S0120-4157201200010001000067&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>68. <b>Willer CJ, Bonnycastle LL, Conneely KN, Duren WL, Jackson AU, Scott LJ, <i>et al</i>.</b> Screening of 134 single nucleotide polymorphisms (SNPs) previously associated with type 2 diabetes replicates association with 12 SNPs in nine genes. Diabetes. 2007;56:256-64.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000194&pid=S0120-4157201200010001000068&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>69. <b>Ambrosini GL, Huang RC, Mori TA, Hands BP, O&acute;Sullivan TA, de Klerk NH, <i>et al</i>.</b> Dietary patterns and markers for the metabolic syndrome in Australian adolescents. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2010:20;274-83.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000195&pid=S0120-4157201200010001000069&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>70. <b>Caterson ID, Gill TP.</b> Obesity: Epidemiology and possible prevention. Best Pract Res Clin Endocrinol Metab. 2002;16:595-610.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000196&pid=S0120-4157201200010001000070&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>71. <b>Ekelund U, Brage S, Froberg K, Harro M, Anderssen SA, Sardinha LB, <i>et al</i>.</b> TV viewing and physical activity are independently associated with metabolic risk in children: The European Youth Heart Study. PLoS Med. 2006;3:e488.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000197&pid=S0120-4157201200010001000071&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>72. <b>Steele RM, Brage S, Corder K, Wareham NJ, Ekelund U.</b> Physical activity, cardiorespiratory fitness, and the metabolic syndrome in youth. J Appl Physiol. 2008;105:342-51.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000198&pid=S0120-4157201200010001000072&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>73. <b>Eisenmann JC. </b>Aerobic fitness, fatness and the metabolic syndrome in children and adolescents. Acta Paediatr. 2007;96:1723-9.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000199&pid=S0120-4157201200010001000073&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>74. <b>Eisenmann JC, Katzmarzyk PT, Perusse L, Tremblay A, Despres JP, Bouchard C.</b> Aerobic fitness, body mass index, and CVD risk factors among adolescents: The Quebec family study. Int J Obes (Lond). 2005;29:1077-83.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000200&pid=S0120-4157201200010001000074&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>75. <b>Eisenmann JC, Welk GJ, Wickel EE, Blair SN.</b> Combined influence of cardiorespiratory fitness and body mass index on cardiovascular disease risk factors among 8-18 year old youth: The Aerobics Center Longitudinal Study. Int J Pediatr Obes. 2007;2:66-72.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000201&pid=S0120-4157201200010001000075&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>76. <b>Li CL, Lin JD, Lee SJ, Tseng RF.</b> Associations between the metabolic syndrome and its components, watching television and physical activity. Public Health. 2007;121:83-91.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000202&pid=S0120-4157201200010001000076&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>77&nbsp; <b>Kang HT, Lee HR, Shim JY, Shin YH, Park BJ, Lee YJ.</b> Association between screen time and metabolic syndrome in children and adolescents in Korea: The 2005 Korean National Health and Nutrition Examination Survey. Diabetes Res Clin Pract. 2010;89:72-8.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000203&pid=S0120-4157201200010001000077&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>78. <b>Prentice AM, Jebb SA.</b> Obesity in Britain: Gluttony or sloth? BMJ. 1995;311:437-9.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000204&pid=S0120-4157201200010001000078&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>79. <b>Schmidt M, Affenito SG, Striegel-Moore R, Khoury PR, Barton B, Crawford P, <i>et al</i>.</b> Fast-food intake and diet quality in black and white girls: The National Heart, Lung, and Blood Institute Growth and Health Study. Arch Pediatr Adolesc Med. 2005;159:626-31.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000205&pid=S0120-4157201200010001000079&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>80. <b>Boynton-Jarrett R, Thomas TN, Peterson KE, Wiecha J, Sobol AM, Gortmaker SL.</b> Impact of television viewing patterns on fruit and vegetable consumption among adolescents. Pediatrics. 2003;112:1321-6.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000206&pid=S0120-4157201200010001000080&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>81. <b>Harris JL, Bargh JA.</b> Television viewing and unhealthy diet: Implications for children and media interventions. Health Commun. 2009;24:660-73.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000207&pid=S0120-4157201200010001000081&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>82. <b>Ministerio de la Protecci&oacute;n Social.</b> Encuesta nacional de salud 2007. Bogot&aacute;: Pontificia Universidad Javeriana; 2007.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000208&pid=S0120-4157201200010001000082&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>83. <b>Lob-Corzilius T. </b>Overweight and obesity in childhood -a special challenge for public health. Int J Hyg Environ Health. 2007;210:585-9.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000209&pid=S0120-4157201200010001000083&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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