Anthropometric parameters in metabolic syndrome in brazilian adolescents: confirmatory factor analysis

• Joanilva Ribeiro Lopes ^[1] ; Rene Ferreira da Silva Junior ^[3] ; Adélia Dayane Guimaraes Fonseca ^[1] ; Orlene Veloso Dias ^[1] ; Diego Dias de Araújo ^[1] ; Ricardo Otávio Maia Gusmão ^[1] ; Silvânia Paiva dos Santos ^[1] ; Geraldo Darci Ribeiro Soares ^[1] ; Ana Carolina Campos Barbosa Soares ^[4] ; Claudiana Donato Bauman ^[1] ; André Luiz GomesCarneiro ^[1] ; Hanna Beatriz Bacelar Tibães ^[1] ; Valdira Vieira de Oliveira ^[1] ; Marilene Ribeiro Almeida Costa ^[2] ; Hellen Juliana Costa Diniz ^[1] ; Túlio Torres Vargas ^[1] ; Carla Silvana de Oliveira e Silva ^[1]
  1. [1] Universidade Estadual de Montes Claros

     Universidade Estadual de Montes Claros

     Brasil

     
  2. [2] Universidade Federal de Minas Gerais

     Universidade Federal de Minas Gerais

     Brasil

     
  3. [3] Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais
  4. [4] Centro Universitário FipMoc

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• Localización: Cuadernos de Educación y Desarrollo, ISSN-e 1989-4155, Vol. 16, Nº. 4, 2024
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Parámetros antropométricos en el síndrome metabólico en adolescentes brasileños: análisis factorial confirmatório
  • Parâmetros antropométricos na síndrome metabólica em adolescentes brasileiros: análise fatorial confirmatória
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• Resumen
  • español

    Este estudio tiene como objetivo identificar la influencia de variables antropométricas en los patrones de agrupamiento de variables metabólicas y hemodinámicas en el síndrome metabólico en adolescentes, siendo un estudio epidemiológico, transversal, analítico, realizado con 635 adolescentes de escuelas públicas del municipio de Montes Claros, estado de Minas Gerais, Brasil. Métodos: se evaluaron los parámetros metabólicos, hemodinámicos y antropométricos y el análisis de los datos se procesó mediante el software Statistical Package for Social Sciences para Windows. Resultados: se ajustaron tres modelos diferentes estratificados por género que fueron estimados mediante Análisis Factorial Confirmatorio por el método de máxima verosimilitud implementado en el software IBM SPSS AMOS 23.0. Conclusión: El perfil encontrado podría contribuir a la consolidación del constructo SM, permitiendo una identificación temprana y favoreciendo la creación de estrategias para prevenir esta enfermedad, evitando resultados clínicos adversos.

  • English

    This study aims to identify the influence of anthropometric variables on the patterns of clustering of metabolic and hemodynamic variables in the metabolic syndrome in adolescents, being an epidemiological, cross-sectional, analytical study conducted with 635 adolescents from public schools in the municipality of Montes Claros, state of Minas Gerais, Brazil. Methods: the metabolic, hemodynamic and anthropometric parameters were evaluated and the data analysis was processed using the Statistical Package for Social Sciences for Windows software. Results: three diferente models stratified by gender were adjusted that were estimated through Confirmatory Factor Analysis by the maximum likelihood method implemented in the IBM SPSS AMOS 23.0 software. Conclusion: The profile found could contribute to the consolidation of the SM construct, allowing early identification and favoring the creation of strategies to prevent this disease, avoiding adverse clinical outcomes.

  • português

    Este estudo tem como objetivo identificar a influência das variáveis antropométricas nos padrões de agrupamento das variáveis metabólicas e hemodinâmicas na síndrome metabólica em adolescentes, sendo um estudo epidemiológico, transversal e analítico realizado com 635 adolescentes de escolas públicas do município de Montes Claros. , estado de Minas Gerais, Brasil. Métodos: foram avaliados os parâmetros metabólicos, hemodinâmicos e antropométricos e a análise dos dados foiprocessada no software Statistical Package for Social Sciences for Windows. Resultados: foram ajustados três diferentes modelos estratificados por sexo que foram estimados através da Análise Fatorial Confirmatória pelo método de máxima verossimilhança implementado no software IBM SPSS AMOS 23.0. Conclusão: O perfil encontrado poderá contribuir para a consolidação do construto MS, permitindo a identificação precoce e favorecendo a criação de estratégias de prevenção desta doença, evitando desfechos clínicos adversos.