RESUMEN Objetivos. Determinar la correlación y concordancia diagnóstica del índice de masa corporal (IMC), con el perímetro abdominal (PA) y el índice cintura-talla (ICT). Materiales y métodos. Se realizó un estudio descriptivo, transversal, de datos secundarios usando las bases de datos antropométricos de la Encuesta Vigilancia Alimentaria y Nutricional por Etapas de Vida Adulto de 18 a 59 años 2017-2018 que incluyó 1084 personas para los dominios geográficos Lima Metropolitana, resto urbano y rural. Se estimaron las prevalencias de obesidad según IMC, PA e ICT y se empleó el coeficiente de correlación de Lin y Kappa de Cohen para determinar la correlación y concordancia entre las tres mediciones antropométricas. Resultados. Según los criterios de IMC, PA e ICT las prevalencias de obesidad fueron de 26,8%, 50,4% y 85,4%, respectivamente; las prevalencias fueron mayores en mujeres y en mayores de 30 años. La correlación entre IMC vs. PA e IMC vs. ICT fue pobre y de PA con ICT fue moderada, con diferencias entre hombres y mujeres. Además, la concordancia entre IMC y PA fue aceptable, mientras que la concordancia entre IMC vs. ICT fue leve. Conclusiones . Los resultados de la correlación y concordancia son limitados y sugieren que no son medidas intercambiables, por lo que es necesario evaluar la suficiencia de emplear solo IMC para el diagnóstico de obesidad en el Perú. Esta limitada correlación y concordancia se refleja en las diferentes proporciones de obesidad que oscilan entre 26,8% a 85,4% al aplicar los tres criterios.
ABSTRACT Objective. To determine the correlation and diagnostic agreement of body mass index (BMI) and abdominal perimeter (AP) with the waist-to-height ratio (WHtR). Materials and methods. A descriptive, cross-sectional, secondary data study was conducted using the anthropometric databases of the Food and Nutrition Surveillance Survey by Adult Life Stages from 18 to 59 years old, 2017-2018, which included 1084 individuals for the geographic domains of Metropolitan Lima, other urban areas, and rural regions. The prevalence of obesity was estimated according to BMI, AP and WHtR. Lin’s correlation coefficient and Cohen’s Kappa were used to determine the correlation and agreement between the three anthropometric measurements. Results. According to the BMI, AP, and WHtR criteria, the prevalence of obesity was 26.8%, 50.4% and 85.4%, respectively; the prevalence was higher in women and in those over 30 years of age. The correlation between BMI and AP, as well as between BMI and WHtR was poor; it was moderate between AP and WHtR, with differences between men and women. Furthermore, the agreement between BMI and AP was acceptable, whereas the agreement between BMI vs. WHtR was mild. Conclusions. The results regarding correlation and agreement are limited and suggest that they are not interchangeable measures, so it is necessary to evaluate the adequacy of using BMI alone for the diagnosis of obesity in Peru. The limited correlation and agreement was reflected in the different proportions of obesity that range from 26.8% to 85.4% when applying the three criteria.
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