IDENTIFICACIÓN DE GRUPOS DE PERSONAS MAYORES INSTITUCIONALIZADOS CON DIFERENTE ESTADO NUTRICIONAL MEDIANTE UN ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS

• Autores: Maria Jose López Contrera, Manuel Canteras Jordana, Salvador Zamora Navarro
• Localización: Nutrición hospitalaria: Organo oficial de la Sociedad española de nutrición parenteral y enteral, ISSN-e 1699-5198, ISSN 0212-1611, Vol. 29, Nº. 3, 2014, págs. 602-610
• Idioma: español
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• Resumen

  • Objetivos: Aplicar un análisis de conglomerados (cluster analysis) para grupos de individuos de características similares en un intento de identificar la desnutrición o el riesgo de desnutrición en esta población. Métodos: Estudio transversal llevado a cabo en 205 sujetos de 65 años (131 mujeres y 74 hombres), residentes en siete centros públicos de la Región de Murcia, localizada en la costa mediterránea de España. Se valoró ingesta dietética (energía y nutrientes), medidas antropométricas (índice de masa corporal, pliegues cutáneos, circunferencia muscular del brazo, área muscular del brazo, área muscular del brazo corregida, relación cinturacadera) y parámetros bioquímicos y hematológicos (albúmina, transferrina, colesterol total, recuento total de linfocitos). Las variables se analizaron mediante análisis de conglomerados. Resultados: Los resultados del análisis de conglomerados, incluyendo la ingesta, datos antropométricos y analíticos mostraron que, de los 205 sujetos ancianos, 66 participantes (32,2%) presentaron sobrepeso/obesidad, 72 (35,1%) tenían un estado nutricional adecuado y 67 (32,7%) estaban desnutridos o en riesgo de desnutrición. El grupo con desnutrición o en riesgo de desnutrición mostró los valores más bajos de la ingesta dietética y los parámetros antropométricos y clínicos. Conclusiones: El estudio muestra que el análisis de conglomerados es un método estadístico útil para evaluar el estado nutricional de las poblaciones de ancianos institucionalizados. Por el contrario, el uso de los valores de referencia específicos, descritos con frecuencia en la literatura, podría no detectar situaciones reales de desnutrición o en riesgo de desnutrición