SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.148 número12Relación entre la condición física, índices antropométricos y parámetros de laboratorio en mujeres adultas mayoresFactores asociados a una baja calidad de vida en adultos chilenos durante la cuarentena por COVID-19 índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • En proceso de indezaciónCitado por Google
  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO
  • En proceso de indezaciónSimilares en Google

Compartir


Revista médica de Chile

versión impresa ISSN 0034-9887

Rev. méd. Chile vol.148 no.12 Santiago dic. 2020

http://dx.doi.org/10.4067/S0034-98872020001201750 

Artículo de Investigación

Fitness cardiorrespiratorio estimado mediante ecuación y su caracterización sociodemográfica en población chilena: Resultados de la Encuesta Nacional de Salud 2016-2017

Sociodemographic Patterning of Cardiorespiratory Fitness Derived by Equation in the Chilean Population: Findings from the Chilean Health Survey 2016-2017

Jaime A. Vásquez-Gómez1  13  afg

Alex Garrido-Méndez2  af

Carlos Matus-Castillo2  af

Felipe Poblete-Valderrama2  af

Ximena Díaz-Martínez3  af

Yeny Concha-Cisternas4  5  bg

Igor Cigarroa4  bf

Miquel Martorell6  7  df

María Adela Martínez-Sanguinetti8  dg

Ana María Leiva-Ordoñez9  eg

Fanny Petermann-Rocha10  11  cg

Carlos Celis-Morales10  12  13  af

1Centro de Investigación de Estudios Avanzados del Maule (CIEAM), Vicerrectoría de Investigación y Postgrado, Universidad Católica del Maule. Talca, Chile.

2Departamento de Ciencias del Deporte y Acondicionamiento Físico, Universidad Católica de la Santísima Concepción. Concepción, Chile.

3Departamento Ciencias de la Educación, Grupo de Investigación de Calidad de Vida, Universidad del Bío-Bío. Chillán, Chile.

4Escuela de Kinesiología, Facultad de Salud, Universidad Santo Tomás, Chile.

5Pedagogía en Educación Física, Facultad de Educación, Universidad Autónoma de Chile. Chile.

6Departamento de Nutrición y Dietética, Facultad de Farmacia, Universidad de Concepción. Concepción, Chile.

7Centro de Vida Saludable, Universidad de Concepción. Concepción, Chile.

8Instituto de Farmacia, Facultad de Ciencias, Universidad Austral de Chile. Valdivia, Chile.

9Instituto de Anatomía, Histología y Patología, Facultad de Medicina, Universidad Austral de Chile. Valdivia, Chile.

10BHF Glasgow Cardiovascular Research Centre, Institute of Cardiovascular and Medical Sciences. University of Glasgow. Glasgow, United Kingdom.

11Institute of Health and Wellbeing. University of Glasgow. Glasgow, United Kingdom.

12Centro de Investigación en Fisiología del Ejercicio (CIFE). Universidad Mayor, Chile.

13Laboratorio de Rendimiento Humano, Grupo de Estudios en Educación, Actividad Física y Salud (GEEAFyS), Universidad Católica del Maule. Talca, Chile.

ABSTRACT

Background:

Cardiorespiratory fitness is a strong predictor of mortality and chronic diseases. However, its estimation is costly and time consuming which may limit it broad use in population-based studies.

Aim:

To estimate the cardiorespiratory fitness of the Chilean population by using equations and to characterize fitness levels of the Chilean population by sociodemographic factors.

Material and Methods:

This cross-sectional study included 5,958 adults from the Chilean Health Survey conducted between 2016 and 2017. Cardiorespiratory fitness was estimated from sex-specific equations for men and women and expressed as METs (Energy Metabolic Equivalent). Fitness levels were characterized by sociodemographics factors (age, sex, education, income and area of residency).

Results:

Fitness levels were higher in men (9.01 METs) than in women (6.76 METs) and in average decrease by 0.59 and 0.34 METs per each year increment in age for men and women, respectively. Fitness levels were 12.7 METs and 7.8 METs for 20-year-old men and women, respectively. However, fitness levels decreased to 7.8 METs and 4.3 METs in 90-year-old men and women, respectively. Fitness levels were also higher in individuals living in urban setting, those with higher education or income levels and lean individuals.

Conclusions:

This study reports fitness levels in a nationally representative sample of Chile. Fitness levels were higher in men than women however, its decline with age was more pronounce in men than women.

Key words: Cardiorespiratory Fitness; Aging; Obesity; Social Environment

La práctica de actividad física (AF) se asocia a importantes beneficios para la salud, incluyendo una reducción en el riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares, diabetes mellitus tipo 2 y cáncer13. Un importante marcador de AF es el fitness cardiorrespiratorio4, el cual estima la capacidad respiratoria de nuestro organismo ante una prueba máxima o submáxima de esfuerzo5. Estudios previos han reportado que la evaluación del fitness cardiorrespiratorio podría ser incluso un mejor predictor del riesgo de mortalidad y enfermedades crónicas no transmisibles que la AF1,4.

Si bien existe abundante evidencia de los beneficios asociados a mantener un alto fitness cardiorrespiratorio4, estimar esta capacidad funcional es complejo y de alto costo, lo cual limita su aplicación en estudios poblacionales de mayor escala. Una alternativa a estas limitaciones es la predicción del fitness cardiorrespiratorio mediante la generación de ecuaciones que no consideren la realización de ejercicio físico o prueba de esfuerzo6. Estos modelos predictivos se han aplicado desde hace algunos años para predecir el consumo de oxígeno en estudios epidemiológicos7, por lo que, al paso del tiempo, se ha planteado que estas ecuaciones pueden ser viables para evaluar en estudios poblacionales de gran envergadura, donde la aplicación de test directos o indirectos de consumo de oxígeno no es factible8. En la última década, algunos trabajos estimaron el fitness cardiorrespiratorio con fórmulas que no incorporaban el ejercicio físico para caracterizar a diferentes poblaciones912. Más aun, ya existe evidencia de la asociación del fitness, estimado mediante ecuaciones disponibles en la literatura, con el riesgo de mortalidad y enfermedades cardiovasculares en estudios longitudinales13,14. Si bien se han realizado investigaciones con muestras más reducidas en algunas zonas de Chile15,16, e, inclusive, un estudio en estudiantes universitarios chilenos en donde se elaboró un modelo de predicción17, a la fecha no existen estudios que hayan aplicado estas ecuaciones para determinar los niveles de fitness cardiorrespiratorio en estudios de mayor escala y con representatividad nacional. Por tanto, los objetivos de esta investigación fueron estimar el fitness cardiorrespiratorio mediante la aplicación de ecuaciones de predicción y caracterizar los niveles de fitness según factores sociodemográficos en población chilena.

Material y Método

Diseño del estudio

Este estudio de corte transversal fue realizado con datos de la Encuesta Nacional de Salud (ENS) 2016-2017. La ENS es un estudio de prevalencia con representatividad nacional realizado en hogares en una muestra de tipo transversal aleatoria, estratificada por conglomerados con personas de 15 años o más, chilenas o extranjeras que residían habitualmente en viviendas particulares ocupadas, localizadas en zonas urbanas o rurales de las quince regiones de Chile. De un total de 6.233 participantes incluidos en la ENS 2016-2017, un total de 5.958 tenían información disponible en relación a factores sociodemográficos, marcadores de adiposidad y hábitos de vida, para derivar la variable de fitness cardiorrespiratorio (2.207 hombres y 3.751 mujeres). Para ponderar la muestra a población nacional, se aplicaron los factores de expansión sugeridos por la ENS 2016-2017, por lo cual, la muestra expandida incluida en este estudio representa 14.518.969 personas a nivel nacional (7.387.643 mujeres y 7.131.326 hombres). El protocolo fue aprobado por el Comité de Ética de la Escuela de Medicina de la Pontificia Universidad Católica de Chile (16-019) y todos los participantes firmaron un consentimiento informado.

Determinación del fitness cardiorrespiratorio

El fitness cardiorrespiratorio fue estimado mediante las ecuaciones de predicción propuestas por Cáceres et al.18, elaboradas en el contexto sudamericano, las cuales incluyeron las siguientes variables: edad (años), sexo (mujeres y hombres), peso corporal (kg), estatura (cm), hábito tabáquico (fumador regular u ocasional, exfumador o nunca ha fumado) y AF (activo o inactivo). Estas últimas dos medidas reportadas a través de anamnesis. Para calcular el fitness “fumador regular u ocasional” = 1 y “nunca ha fumado” = 0; activo = 1 e inactivo = 0. Las ecuaciones utilizadas para hombres y mujeres tuvieron un valor de r = 0,71 y 0,65; r2 = 0,51 y 0,42; error de estimación de 7,3 y 5,7 mlO2·kg·min-1, respectivamente (Tabla 1). De manera que estas fórmulas se elaboraron en base a una prueba de criterio con medición del consumo máximo de oxígeno (V̇O2máx.) a través de método directo y en base a dicha medición directa se derivaron las ecuaciones de predicción del fitness cardiorrespiratorio. Las fórmulas estiman los niveles de fitness cardiorrespiratorio para hombres y mujeres y se expresa en mlO2·kg·min-1, sin embargo, estos valores fueron convertidos a METs (1 MET = 3,5 mlO2·kg·min-1)19.

Tabla 1 Fórmulas de predicción del fitness cardiorrespiratorio utilizadas para población chilena 

Sexo Ecuación
Hombre 39,390 – 0,409 (edad años) – 0,307 (peso kg) – 4,437 (activo [1] o sedentario [0]) + 0,254 (estatura cm) – 3,081 (tabaquismo: si [1] o no [0])
Mujer 31,733 – 0,244 (edad años) – 0,219 (peso kg) – 3,598 (activo [1] o sedentario [0]) + 0,151 (estatura cm) – 1,486 (tabaquismo: si [1] o no [0])

Variables sociodemográficas y de estilos de vida

Las variables sociodemográficas incluidas fueron edad, sexo, zona geográfica, nivel educacional e ingreso económico. Los datos asociados con estilos de vida fueron el tabaquismo y los niveles de AF determinados mediante la aplicación del cuestionario “Global Physical Activity Questionnaire” (GPAQ v2)20. Así, se estableció la prevalencia de inactividad física, la cual fue estipulada con los puntos de corte sugeridos por la Organización Mundial de la Salud (< 600 MET · min-1·semana-1)20.

Mediciones antropométricas

Para la medición del peso corporal se utilizó una balanza electrónica digital Omron, modelo HN 289 (Omron Corporation, Kioto, Japón), (sensibilidad de 100 g, peso máximo de 150 kg), para la estatura se utilizó una cinta métrica metálica y para la circunferencia de cintura (CC) se utilizó cinta métrica inextensible. Todas las mediciones antes mencionadas fueron realizadas según técnica descrita en el Manual de Aplicación F2 de la ENS 2016-201721. El estado nutricional se clasificó según índice masa corporal (IMC) en base a las recomendaciones para adultos: bajo peso < 18,5 kg·m-2; normo peso: 18,5-24,9 kg·m-2; sobrepeso: 25,0-29,9 kg·m-2 y obesidad ≥ 30,0 kg·m-2 22 y para población adulto mayor: bajo peso: < 22,9 kg·m-2; normo peso: 23,0-27,9 kg·m-2; sobrepeso: 28,0-31,9 kg·m-2 y obesidad: ≥ 32,0 kg·m-223. Mientras, que la obesidad central fue definida por CC ≥ 88 cm y ≥ 102 cm en mujeres y hombres, respectivamente24.

Análisis estadístico

Los datos de caracterización de la población estudiada son presentados como promedios para variables continuas o como proporción para variables categóricas con su respectivos 95% de intervalo de confianza (95% IC) y según terciles. Para estimar si los niveles de fitness presentaron una tendencia significativa a disminuir o aumentar según características sociodemográficas (edad, sexo, nivel educacional, ingreso económico) se realizaron análisis de regresión lineal.

Para todos los análisis se utilizó el programa STATA MP v15 y el comando “svyset” para muestras complejas. Todos los resultados fueron estimados utilizando muestras expandidas acorde a los factores de expansión sugeridos por la ENS 2016-2017. El nivel de significación fue definido como p < 0,05.

Resultados

En la Tabla 2 se reportan las características de la población según terciles de fitness cardiorrespiratorio en hombres y mujeres. En comparación al tercil más bajo de fitness cardiorrespiratorio, mujeres y hombres en el tercil más alto presentaron una menor edad, menor IMC, menor CC, menor prevalencia de obesidad, una mayor prevalencia de nivel educacional, de ingreso económico, y de personas que autorreportaron ser fumador regular u ocasional.

Tabla 2 Características de la población según niveles de fitness cardiorrespiratorio en mujeres y hombres en Chile 

Terciles de fitness cardiorrespiratorio
Mujeres Hombres
Bajo Medio Alto Bajo Medio Alto
Muestra encuestada (n) 1.251 1.250 1.250 736 736 735
Muestra expandida (n)* 2.296.659 3.021.311 1.796.973 529.244 1.532,001 4.886.316
Datos básicos (media, IC)
Edad (años) 60,8 (59,5; 62,1) 43,4 (42,3; 44,4) 25,9 (24,6; 27,1) 70,5 (67,5; 73,5) 59,4 (58,1; 60,8) 34,8 (33,7; 35,9)
Estatura (m) 1,53 (1,52; 1,54) 1,56 (1,55; 1,57) 1,58 (1,57; 1,59) 1,64 (1,63; 1,66) 1,67 (1,66; 1,68) 1,71 (1,7; 1,713)
Peso (kg) 78,4 (76,8; 80) 71,2 (70; 72) 62,8 (61,7; 63,9) 88,5 (84,4; 92,7) 84,1 (82,2; 86) 78,8 (77,6; 80,1)
IMC (kg·m-2) 33,2 (32,6; 33,8) 28,9 (28,5; 29,3) 25 (24,6; 25,4) 32,5 (31; 34) 29,9 (29,4; 30,5) 26,9 (26,6; 27,3)
Circunferencia de cintura (cm) 102,1 (100,9; 103,3) 91,6 (90,5; 92,8) 81,5 (80,2; 82,8) 107,7 (104,9; 110,5) 100,7 (99,3; 102,1) 92 (91; 93)
Nivel educacional (%)
Básica (< 8 años) 39 (34,5; 43,6) 13,6 (10,8; 16,9) 4,4 (2; 8,8) 49 (38,2; 59,6) 23,4 (18,7; 28,8) 7,2 (5; 10)
Media (9 - 12 años) 49,8 (44,8; 54,7) 60,1 (55,3; 64,6) 56,4 (49,7; 62,9) 31,1 (22,5; 41,1) 54,7 (47,4; 61,6) 56,6 (51,9; 61,1)
Alto (> 12 años) 11,2 (8,1; 15) 26,3 (22,2; 30,8) 39,2 (32,9; 45,8) 19,9 (12,8; 30,7) 21,9 (15,9; 29,4) 36,2 (31,7; 40,8)
Niveles de ingreso (%)
Bajo (< 250 mil CLP) 43,2 (38,1; 48,4) 27,5 (23,4; 31,9) 28,5 (22,3; 35,5) 34,8 (25,7; 45) 24,2 (18,9; 30,3) 16,3 (13,3; 19,8)
Medio (251-450 mil CLP) 32,8 (27,6; 38,3) 34,9 (30,1; 40,1) 30,7 (24,2; 38,1) 37,7 (26,8; 49,9) 37,8 (30,3; 45,8) 28,7 (24,4; 33,2)
Alto (> 450 mil CLP) 24 (19,4; 29,2) 37,6 (32,5; 42,8) 40,8 (33,9; 48,1) 27,5 (16,9; 41,2) 38 (30,3; 46,3) 55 (50,1; 59,8)
Zona de residencia (%)
Urbana 86,7 (84,3; 88,7) 89,4 (87,2; 91,1) 90,3 (86,7; 93) 83,7 (76,7; 88,8) 86,7 (82,6; 89,8) 90,9 (88,5; 92,8)
Rural 13,3 (11,2; 15,6) 10,6 (8,8; 12,7) 9,7 (6,9; 13,2) 16,3 (11,1; 23,2) 13,3 (10,1; 17,3) 9,1 (7,1; 11,4)
Estado nutricional (%)
Bajo peso 1,7 (1; 2,7) 2,4 (1,5; 3,8) 0,6 (0,2; 1,9) 3,1 (1,1; 8) 3,5 (1,9; 6,2) 1 (0,6; 1,7)
Normal 11,5 (9,3; 14,1) 16,7 (13,3; 20,6) 51,8 (45,1; 58,3) 21 (13; 32) 15,6 (11,6; 20,6) 30,7 (26,6; 34,9)
Sobrepeso 25,4 (21,4; 29,6) 43,9 (39,1; 48,7) 39,1 (32,7; 45,8) 23,9 (16,1; 33,8) 35,8 (23,3; 42,9) 45,7 (41,1; 50,3)
Obeso 61,4 (56,7; 65,9) 37 (32,5; 41,6) 8,5 (5,5; 12,8) 52 (41,3; 62,5) 45,1 (37,9; 52,3) 22,6 (18,9; 26,7)
Obesidad central (%)
Normal 12 (9,5; 14,8) 33,1 (28,8; 37,6) 78,1 (72; 83,2) 29,4 (20,5; 40,1) 53,9 (46,7; 60,9) 83,3 (79,7; 86,3)
Obeso Central 88 (85,1; 90,4) 66,9 (62,3; 71,2) 21,9 (16,7; 27,9) 70,6 (59,8; 79,4) 46,1 (39; 53,2) 16,7 (13,6; 20,2)
Prevalencia actividad física (%)
Inactivo 20,9 (17,5; 24,8) 33,5 (29,1; 38,1) 40,8 (34,4; 47,6) 12,8 (8,8; 18,2) 17,7 (13,7; 22,5) 18,1 (15; 21,8)
Activo 79,1 (75,2; 82,4) 66,5 (61,8; 70,8) 59,1 (52,3; 65,5) 87,2 (81,7; 91,1) 82,3 (77,4; 86,2) 81,9 (78,1; 84,9)
Tabaquismo (%)
Nunca ha fumado 57,8 (52,8; 62,6) 41,5 (36,9; 46,2) 48,4 (41,9; 55) 56,2 (45,1; 66,8) 35,6 (29,1; 42,6) 31,7 (27,8; 36)
Ex fumador 24,1 (20,4; 28,1) 24,1 (20,1; 28,6) 19,5 (14,6; 25,6) 33,2 (23,7; 44,3) 43,6 (36,6; 50,9) 23,9 (20,2; 28,1)
Fumador ocasional 3,6 (2; 6,4) 8,4 (6,1; 11,5) 9,8 (6,7; 14,2) 0,5 (0,1; 2) 4,6 (2,4; 8,7) 11 (8,4; 14,3)
Fumador regular 14,3 (10,7; 19,3) 25,8 (21,9; 30,2) 22,1 (16,9; 28,3) 9,8 (4; 22,4) 16 (11,6; 21,6) 33,2 (29; 37,7)

Datos presentados como promedios para variables continuas o prevalencia para variables categóricas y sus respectivos 95% intervalos de confianza (95% IC). Todos los datos fueron ponderados por el factor de expansión para población nacional de la ENS 2016-2017.

*Muestra expandida a población nacional; CLP: pesos chilenos; IMC: índice de masa corporal.

En la Figura 1 se ilustra la distribución de los niveles de fitness según sexo en población chilena. Se observó un claro desplazamiento de la curva de distribución hacia un menor nivel de fitness en mujeres, mientras que para los hombres esta curva presentó una distribución más homogénea. Al describir los niveles de fitness de la población según edad, se observó que el fitness cardiorrespiratorio disminuyó en 0,59 y 0,34 METs por cada 1 año de incremento en edad en hombres y mujeres, respectivamente (Figura 2). Es así como los niveles de fitness cardiorrespiratorio observados en personas menores a 20 años fueron de 12,7 METs en hombres y 7,8 METs en mujeres, mientras que en personas de 90 años, estos fueron de 7,8 y 4,3 METs, respectivamente (Figura 2).

Figura 1 Distribución de los niveles de fitness cardiorrespiratorio en mujeres y hombres. Datos presentados como porcentaje según niveles de fitness cardiorrespiratorio. La mediana de fitness para hombres y mujeres se presenta con la línea vertical punteada. Para ponderar la muestra a población nacional, se aplicaron los factores de expansión sugeridos por la ENS 2016-2017, por lo cual, la muestra expandida incluida en este estudio representa 14.518.969 personas a nivel nacional (7.387.643 mujeres y 7.131.326 hombres). 

Figura 2 Tendencia del nivel de fitness cardiorrespiratorio en función de la edad y sexo. Datos presentados como promedio de METs de fitness cardiorrespiratorio y sus 95% de IC según edad para cada sexo y el total de la muestra. Para ponderar la muestra a población nacional, se aplicaron los factores de expansión sugeridos por la ENS 2016-2017, por lo cual, la muestra expandida incluida en este estudio representa 14.518.969 personas a nivel nacional (7.387.643 mujeres y 7.131.326 hombres). P-trend fue estimado con análisis de regresión lineal e indica el cambio equivalente en METs por cada año de incremento en edad. El promedio de METs para hombres, mujeres y la población total se presenta con la línea punteada de color gris (1 MET = 3,5 mlO2·kg·min-1). 

Al comparar los niveles de fitness cardiorrespiratorio según otros factores sociodemográficos (Figura 3), se identificó una tendencia a presentar mayores niveles de fitness en personas que vivían en zonas urbanas versus aquellas de zonas rurales, en personas con mayores niveles de educación o mayores niveles de ingreso económico en comparación a aquellas con menor nivel educacional o de ingreso.

Figura 3 Niveles de fitness cardiorrespiratorio según sexo, zona de residencia, nivel educacional e ingreso económico. Datos presentados como promedio de METs de fitness cardiorrespiratorio y sus 95% de IC según factores sociodemográficos. Promedios fueron ponderados a población nacional. 

Discusión

Los principales resultados de este estudio corroboran la fuerte asociación que existe entre la predicción del fitness cardiorrespiratorio y edad, como también así la marcada diferencia que existe entre mujeres y hombres. Cabe destacar que, si bien el fitness cardiorrespiratorio es un fuerte predictor de salud, morbilidad y mortalidad prematura, su estimación es compleja e involucra un alto costo operativo, por lo cual, formas alternativas de estimar el fitness, como lo son las ecuaciones de predicción, podrían ofrecer una alternativa viable para poder cuantificar los niveles de fitness en estudios de gran escala y sin incurrir en grandes gastos operacionales.

En la presente investigación, el fitness cardiorrespiratorio disminuyó conforme aumentó la edad, siendo de 44,4 y 27,3 mlO2·kg·min-1 en hombres y mujeres menores de 20 años y de 27,3 y 15,1 mlO2·kg·min-1 en mayores de 90 años, respectivamente. Estudios transversales a gran escala reportaron la misma tendencia, donde el fitness cardiorrespiratorio medido directamente disminuyó desde 43 hasta los 24 mlO2·kg·min-1 en personas de 20 en relación a > 70 años, respectivamente25. Resultados similares han sido reportados para fitness estimado mediante ecuación, donde los niveles de fitness disminuyeron desde 39-44 hasta 20-24 mlO2·kg·min-1 en personas de 20 años respecto a los > 70 años25. Esta disminución, además, se ha presentado a medida que aumentó la edad cronológica en población estadounidense, la cual se ha evaluado con método directo26 y en población brasileña en que se ha predicho a través de ecuación27. Trabajos longitudinales también han reportado la caída del V̇O2máx. medido con método directo en la medida que envejece la población en países norteamericanos, de Europa, Medio Oriente, Asia y Sudamérica28 y en población sueca estimado con test de esfuerzo29. Este comportamiento del V̇O2máx. se corroboró en la población chilena estudiada.

En nuestro estudio, el V̇O2máx. promedio en los hombres fue de 31,5 y en las mujeres de 23,6 ml·kg·min-1, respectivamente. Estos resultados concuerdan con un abundante nivel de evidencia científica generada en países de alto ingreso económico, donde se ha reportado que los hombres poseen un mayor nivel de fitness cardiorrespiratorio que las mujeres25,26,3032 y que estos valores son más altos respecto a la población chilena. Dichas diferencias están explicadas principalmente por diferencias hormonales, es decir, una mayor concentración de testosterona y desarrollo muscular, por ende, un mayor nivel de fitness cardiorrespiratorio en hombres en comparación a mujeres19.

A la fecha, existen varios estudios que han utilizado modelos de ecuaciones para estimar el fitness cardiorrespiratorio y que caracterizan sus niveles acorde a diferentes variables demográficas, morfológicas y hábitos de vida. Se han utilizado variables como la edad, sexo, IMC, estatura, peso corporal y cuestionarios sobre AF3335; también se ha incorporado la presencia o no de la frecuencia cardíaca de reposo12, e inclusive se elaboró una fórmula predictiva en donde se incluyó la AF de tiempo libre9. Sumado a este último componente, se ha adherido el tiempo e intensidad dedicados a la AF y el hábito de fumar10, e, inclusive, en jóvenes sanos se ha utilizado el nivel de AF del cuestionario IPAQ (International Physical Activity Questionnaire)11. En un reciente estudio realizado en estudiantes universitarios chilenos, se consideraron variables antropométricas, signos vitales en reposo y de hábitos de vida, como fumar y la frecuencia de AF, con el propósito de elaborar un modelo para predecir el V̇O2máx., demostrándose que sí es posible explicar la variabilidad del fitness cardiorrespiratorio17. Las variables que utilizamos en esta investigación poblacional coinciden con algunas de las recientemente descritas, en este caso demográficas, como la edad y el sexo, estatura, peso corporal, además de estilos de vida como hábito tabáquico y AF. Por lo tanto, creemos que la determinación delfitness cardiorrespiratorio a través de ecuaciones de predicción permitiría incluir este importante marcador de salud en futuras investigaciones en población nacional, especialmente aquellas relacionadas a la última ENS 2016-2017.Respecto a lo anterior, existe abundante y consistente evidencia científica que asocia la capacidad cardiorrespiratoria con el aumento en el riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares, cáncer y riesgo de mortalidad prematura13,14,36,37. En el contexto chileno, se ha reportado que el fitness cardiorrespiratorio ha tenido relaciones inversas y significativas con la adiposidad corporal (CC y perímetro de cadera) y con marcadores metabólicos, como presión arterial, niveles de glicemia e insulina, triglicéridos y colesterol total en adultos15, estimándose que todo el perfil cardiometabólico mejoraría al aumentar los niveles de fitness en 1 MET. También se ha reportado que, en general, la mortalidad por todas las causas, por enfermedad cardiovascular y cáncer disminuyen su riesgo al aumentar 1 mlO2·kg de masa libre de grasa·min-1 37. Estos hallazgos refuerzan la idea de que cuantificar y poder determinar los niveles de fitness cardiorrespiratorio de la población chilena, con técnicas de menor costo operativo, podrían ser un importante factor de predicción en salud, sobre todo considerando el actual perfil epidemiológico y alta prevalencia de multimorbilidad de la población. En el futuro, esta información podría servir para elaborar guías o pautas para la evaluación, monitoreo y desarrollo del fitness cardiorrespiratorio en población chilena.

Las principales fortalezas de este estudio son, por un lado, que es la primera investigación que predice el fitness cardiorrespiratorio en Chile con datos de una muestra que es representativa de la población, en un rango de edades amplio. Por otra parte, la estimación del fitness cardiorrespiratorio demuestra lo acumulado en el organismo por varios meses, lo que repercute en un efecto a largo plazo en la salud de las personas. Una potencial limitación de la investigación es que el fitness cardiorrespiratorio se estimó con ecuaciones disponibles en la literatura, pero que, como se ha refrendado en el texto, estos modelos son factibles de aplicar en estudios poblacionales de mayor escala.

En conclusión, el fitness cardiorrespiratorio es más alto en las personas que tienen un mayor nivel de ingreso económico y mayor cantidad de años de estudio, también se ve atenuado en las personas que tienen mayor peso corporal, IMC y CC, además, es menor en las mujeres que en los hombres, y disminuye conforme incrementa la edad. Este estudio presenta una forma alternativa y de bajo costo para la estimación del fitness cardiorrespiratorio que podría ser de utilidad para la cuantificación de este importante predictor de salud en población chilena.

Trabajo no recibió financiamiento.

Agradecimientos:

Se agradece de manera especial a todos los participantes de la ENS 2016-2017, al equipo profesional de la Escuela de Salud Pública de la Facultad de Medicina de la Pontificia Universidad Católica de Chile, quienes desarrollaron y aplicaron la Encuesta Nacional de Salud, y al Ministerio de Salud del Gobierno de Chile.

Referencias

1. Celis-Morales C, Lyall DM, Steell L, Gray SR, Iliodromiti S, Anderson J, et al. Associations of discretionary screen time with mortality, cardiovascular disease and cancer are attenuated by strength, fitness and physical activity: findings from the UK Biobank study. BMC Med 2018; 16 (77): 1-14. [ Links ]

2. Celis-Morales C, Gray S, Petermann F, Iliodromiti S, Welsh P, Lyall DM, et al. Walking pace is associated with lower risk of all-cause and cause-specific mortality. Med Sci Sports Exerc 2019; 51 (3): 472-80. [ Links ]

3. Celis-Morales C, Lyall DM, Welsh P, Anderson J, Steell L, Guo Y, et al. Association between active commuting and incident cardiovascular disease, cancer, and mortality: prospective cohort study. BMJ 2017; 19 (357): 1456. [ Links ]

4. Steell L, Ho FK, Sillars A, Petermann-Rocha F, Li H, Lyall DM. Dose-response associations of cardiorespiratory fitness with all-cause mortality and incidence and mortality of cancer and cardiovascular and respiratory diseases: the UK Biobank cohort study. Br J Sports Med 2019; 53 (21): 1371-8. [ Links ]

5. Garber CE, Blissmer B, Deschenes MR, Franklin BA, Lamonte MJ, Lee IM, et al. American College of Sports Medicine position stand. Quantity and quality of exercise for developing and maintaining cardiorespiratory, musculoskeletal, and neuromotor fitness in apparently healthy adults: guidance for prescribing exercise. Med Sci Sports Exerc 2011; 43 (7): 1334-59. [ Links ]

6. Maranhao Neto GA, Oliveira AJ, Pedreiro R, Marques Neto S, Luz LG, Silva HC, et al. Prediction of cardiorespiratory fitness from self-reported data in elderly. Rev Bras Cineantropom Desempenho Hum 2017; 19 (5): 545-53. [ Links ]

7. Jackson AS, Blair SN, Mahar MT, Wier LT, Ross RM, Stuteville JE. Prediction of functional aerobic capacity without exercise testing. Med Sci Sports Exerc 1990; 22 (6): 863-70. [ Links ]

8. Ramírez Vélez R, Agredo Zuñiga RA, Ortega Ávila JG, Dosman González VA, López Alban CA. Análisis comparativo del VO2máx estimado mediante las ecuaciones desarrolladas por Jackson et al y el American College of Sport Medicine en corredores de maratón. Apunts Med Esport 2009; 44 (162): 57-65. [ Links ]

9. Duque IL, Parra JH, Duvallet A. A new non exercise-based VO2max prediction equation for patients with chronic low back pain. J Occup Rehabil 2009; 19 (3): 293-9. [ Links ]

10. Jang TW, Park SG, Kim HR, Kim JM, Hong YS, Kim BG. Estimation of maximal oxygen uptake without exercise testing in Korean healthy adult workers. Tohoku J Exp Med 2012; 227 (4): 313-9. [ Links ]

11. Schembre SM, Riebe DA. Non-exercise estimation of VO2max using the international physical activity questionnaire. Meas Phys Educ Exerc Sci 2011; 15 (3): 168-81. [ Links ]

12. Sloan RA, Haaland BA, Leung C, Padmanabhan U, Koh HC, Zee A. Cross-validation of a non-exercise measure for cardiorespiratory fitness in Singaporean adults. Singap Med J 2013; 54 (10): 576-80. [ Links ]

13. Edwards MK, Loprinzi PD. All-cause mortality risk as a function of sedentary behavior, moderate-to-vigorous physical activity and cardiorespiratory fitness. Phys Sportsmed 2016; 44 (3): 223-30. [ Links ]

14. Al-Mallah MH, Qureshi WT, Keteyian SJ, Brawner CA, Alam M, Dardari Z, et al. Racial differences in the prognostic value of cardiorespiratory fitness (results from the Henry Ford Exercise Testing Project). Am J Cardiol 2016; 117 (9): 1449-54. [ Links ]

15. Cristi-Montero C, Ramírez-Campillo R, Álvarez C, Garrido-Méndez A, Martínez MA, Díaz-Martínez X, et al. Fitness Cardiorrespiratorio se asocia a una mejora en marcadores metabólicos en adultos chilenos. Rev Med Chile 2016; 144 (8): 980-89. [ Links ]

16. González A, Achiardi O. Relación entre capacidad aeróbica y variables antropométricas en mujeres jóvenes físicamente inactivas de la ciudad de Concepción, Chile. Rev Chil Nutr 2016; 43 (1): 18-23. [ Links ]

17. Vásquez-Gómez J, Souza de Carvalho R, Faundez-Casanova C, Castillo-Retamal M, Castillo-Retamal F. Un modelo para predecir el consumo de oxígeno según signos vitales y hábitos de vida en estudiantes universitarios. Rev Med Chile 2019; 147 (11): 1437-42. [ Links ]

18. Cáceres JM, Ulbrich AZ, Panigas TF, Benetti M. A non-exercise prediction model for estimation of cardiorespiratory fitness in adults. Braz J Kinathrop Hum Perform 2012; 14 (3): 287-95. [ Links ]

19. Wilmore JH, Costill DL. Introducción a la fisiología del esfuerzo y del deporte. Fisiología del esfuerzo y del deporte, 6ᵃ ed. Barcelona: Editorial Paidotribo; 2007. [ Links ]

20. OMS. Global Physical Activity Questionnaire, GPAQ version 2.0. 2009. Organización Mundial de la Salud. Disponible en: https://www.who.int/ncds/surveillance/steps/resources/GPAQ_Analysis_Guide.pdf [Consultado el 13 de septiembre de 2019]. [ Links ]

21. MINSAL. Encuesta Nacional de Salud 2016-2017. 2017. Chile: Ministerio de Salud [Consultado el 15 de julio de 2019]. [ Links ]

22. OMS. Obesity, Preventing and Managing the Global Epidemic. 2000. Organización Mundial de la Salud. Disponible en: http://www.who.int/nutrition/publications/obesity/WHO_TRS_894/en/ [Consultado el 9 de marzo de 2019]. [ Links ]

23. OPS. Parte 1, Módulos de Valoración Clínica, Módulo 5 Valoración Nutricional del Adulto Mayor. 2003. Organización Panamericana de la Salud. Disponible en: http://www.sld.cu/galerias/pdf/sitios/gericuba/modulo5.pdf [Consultado el 28 de octubre de 2019]. [ Links ]

24. MINSAL. Encuesta Nacional de Salud 2009-2010. 2010. Chile: Ministerio de Salud. Disponible en: http://web.minsal.cl/portal/url/item/bcb03d7bc28b64dfe040010165012d23.pdf [Consultado el 3 de agosto de 2019]. [ Links ]

25. de Souza e Silva CG, Kaminsky A, Arena R, Christle JW, Araújo CGS, Lima RM, et al. A reference equation for maximal aerobic power for treadmill and cycle ergometer exercise testing: analysis from the FRIEND registry. Eur J Prev Cardiol 2018; 25 (7): 742-50. [ Links ]

26. Myers J, Kaminsky LA, Lima R, Christle JW, Ashley E, Arena R. A reference equation for normal standards for VO2 max: analysis from the Fitness Registry and the Importance of Exercise National Database (FRIEND Registry). Prog Cardiovasc Dis 2017; 60 (1): 21-9. [ Links ]

27. Neto GM, Pedreiro R, Oliveira A, Machado S, Vieira L, Neto SM, et al. Estimativa da aptidão cardiorrespiratória da população brasileira de 20 a 59 anos: abordagem através de modelo sem exercício com variáveis auto-relatadas. J Phys Educ 2019; 30 (1): e3068. [ Links ]

28. Peterman JE, Arena R, Myers J, Marzolini S, Ross R, Lavie CJ, et al. Development of global reference standards for directly measured cardiorespiratory fitness: a report from the Fitness Registry and Importance of Exercise National Database (FRIEND). Clin Proc 2020; 95 (2): 255-64. [ Links ]

29. Ekblom-Bak E, Ekblom B, Söderling J, Börjesson M, Blom V, Kallings LV, et al. Sex-and age-specific associations between cardiorespiratory fitness, CVD morbidity and all-cause mortality in 266.109 adults. Prev Med 2019; 127: e105799. [ Links ]

30. Peterman JE, Harber MP, Imboden MT, Whaley MH, Fleenor BS, Myers J, et al. Accuracy of nonexercise prediction equations for assessing longitudinal changes to cardiorespiratory fitness in apparently healthy adults: BALL ST Cohort. J Am Heart Assoc 2020; 9: e015117. [ Links ]

31. Peterman JE, Whaley MH, Harber MP, Fleenor BS, Imboden MT, Myers J, et al. Comparison of non-exercise cardiorespiratory fitness prediction equations in apparently healthy adults. Eur J Prev Cardiol 2019; e2047487319881242. [ Links ]

32. Jang TW, Park SG, Kim HR, Kim JM, Hong YS, Kim BG. Estimation of maximal oxygen uptake without exercise testing in Korean healthy adult workers. Tohoku J Exp Med 2012; 227 (4): 313-9. [ Links ]

33. Williford HN, Scharff-Olson M, Wang N, Blessing DL, Smith FH, Duey WJ. Cross-validation of non-exercise predictions of VO2peak in women. Med Sci Sports Exerc 1996; 28 (7): 926-30. [ Links ]

34. George JD, Stone WJ, Burkett LN. Non-exercise VO-2max estimation for physically active college students. Med Sci Sports Exerc 1997; 29 (3): 415-23. [ Links ]

35. Kolkhorst FW, Dolgener FA. Nonexercise model fails to predict aerobic capacity in college students with high VO2peak. Res Q Exerc Sport 1994; 65 (1): 78-83 [ Links ]

36. Santana JDO, Mambrini JVDM, Peixoto SV. Cardiorespiratory fitness and cardiometabolic risk factors among university professors. Rev Bras Med Esporte 2018; 24 (2): 102-6. [ Links ]

37. Imboden MT, Kaminsky LA, Peterman JE, Hutzler HL, Whaley MH, Fleenor BS, et al. Cardiorespiratory fitness normalized to fat-free mass and mortality risk. Med Sci Sports Exerc 2020; 52 (7): 1532-37 [ Links ]

Recibido: 12 de Marzo de 2020; Aprobado: 19 de Noviembre de 2020

Correspondencia a: Dr. Carlos Celis-Morales, University of Glasgow, BHF Glasgow Cardiovascular Research Centre, Institute of Cardiovascular and Medical Sciences, Glasgow. G12 8TA. Glasgow, United Kingdom. carlos.celis@glasgow.ac.uk.

Los autores declaran no tener conflictos de interés.

a

Profesor de Educación Física.

b

Kinesiólogo.

c

Nutricionista.

d

Bioquímico.

e

Bióloga.

f

PhD.

g

MSc.

Creative Commons License This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.