Influencia de variables socio demográficas y hábitos saludables en la aparición de síndrome metabólico en trabajadores de diferentes sectores productivos del área mediterránea / Influence of sociodemographic variables and healthy habits on the occurrence of metabolic syndrome in workers from different productive sectors of the Mediterranean area

RESUMEN

Objetivo: Determinar Introducción: Son muchas las escalas existentes para determinar el riesgo cardiovascular, entre ellas el síndrome metabólico es una de las más importantes. Material y método: estudio descriptivo y transversal en 60.798 trabajadores (25972 mujeres y 34826 hombres) del área mediterránea española en el periodo comprendido entre enero de 2011 y diciembre de 2012. Se determina la relación entre diferentes variables socio demográficas y hábitos saludables en la aparición de síndrome metabólico con los modelos NCEP ATPIII e IDF. Resultados: las variables que influyen en la aparición del síndrome metabólico son edad, sexo, nivel de estudios, clase social, consumo de tabaco, no actividad física y mala alimentación. Las odds ratio más elevadas con ambos modelos aparecen en trabajadores que no realizan actividad física (OR 25,30 IC 95% 18,86-33,94 para NCEP ATPIII y 16,31 IC 95% 12,94-20,56 para IDF). Conclusiones: La mayoría de variables analizadas influyen en la presencia o no de síndrome metabólico en nuestro estudio (AU)

ABSTRACT

Objective: To Introduction: There are many scales to determine cardiovascular risk between them the metabolic syndrome is one of the most important. Material and method: a descriptive and cross-sectional study of 60,798 workers (25,972 women and 34,826 men) in the Spanish Mediterranean area during the period covered between January 2011 and December 2012. The relationship between different sociodemographic variables and healthy habits is determined in the onset of metabolic syndrome with the NCEP ATPIII and IDF models. Results: The variables that influence the onset of the metabolic syndrome are age, sex, level of education, social class, smoking, non-physical activity and poor diet. The highest odds ratios with both models appear in workers who do not perform physical activity (OR 25.30 95% CI 18.86-33.94 for NCEP ATPIII and 16.31 95% CI 12.94-20.56 for IDF). Conclusions: The majority of variables analyzed influence the presence or absence of metabolic syndrome in our study (AU)