Relación inversa entre la altitud y el riesgo cardiometabólico en la población peruana: resultados de una encuesta de base poblacional e importancia de la relación cintura-talla como indicador de riesgo cardiometabólico

Presentación: En el presente artículo exponemos nuestra valoración crítica de un estudio observacional publicado en la revista International Journal of Environmental Research and Public Health el año 2022. Conclusiones del estudio: Se identificó una asociación inversa entre vivir a mayor altura y el nivel de riesgo cardiometabólico en la población adulta peruana. Sin embargo, la prevalencia de riesgo cardiometabólico en las diferentes categorías altitudinales evaluadas se mantiene por encima del 82% (80.9 - 84.6), lo que representa una gran proporción de la población en riesgo en cada altitud. Comentario crítico: El estudio es relevante por el uso de la relación cintura-talla, considerado como un indicador antropométrico con gran precisión para estimar el riesgo cardiometabólico, ser un estudio de bajo riesgo de sesgo y tener representatividad nacional. Por otro lado, es importante porque la relación cintura-talla es económica y fácil de usar, además de ser superior al IMC, ideal para aplicarlo en Perú. Además la conclusión general del estudio es válida, sin embargo, la falta de evaluación de la temporalidad por la misma característica del estudio (tipo transversal) y el sesgo residual que tiene al no evaluar algunas variables, hace necesario que se realicen estudios longitudinales para poder apoyar los resultados del estudio.La presente revisión crítica encuentra validez interna de los resultados del estudio, pero al momento no serían aplicables para generalizarse en toda la población por el sesgo residual.

Presentation: This article presents our critical appraisal of an observational study published in the International Journal of Environmental Research and Public Health in 2022. Conclusions of the Study: An inverse association was identified between living at higher altitudes and the level of cardiometabolic risk in the Peruvian adult population. However, the prevalence of cardiometabolic risk in the different altitude categories evaluated remains above 82% (80.9 - 84.6), which represents a large proportion of the population at risk at every altitude. Critical comment: The study is relevant because of the use of the waist-height ratio, considered an anthropometric indicator with greater precision for estimating cardiometabolic risk, being a study with a low risk of bias, and having national representativity. In addition, it is important because the waist-height ratio is inexpensive and easy to use. It is also superior to BMI and ideal for application in Peru. In addition, the general conclusion of the study is valid; however, the lack of evaluation of temporality due to the same characteristic of the study (cross-sectional study) and the residual bias that it has by not evaluating some variables, makes it necessary to carry out a longitudinal study to be able to support the results of the study. The present critical review finds internal validity in the results of the study, but at the moment they would not be applicable to generalize to the entire population due to the residual bias.

Percepción de las medidas de salud pública en Perú para frenar el avance de la COVID-19 / Perception of the public health measures implemented in Peru to stop the spread of COVID-19

Introducción: Es importante medir en la población la percepción del impacto que han tenido las medidas adoptadas por los gobiernos ante la rápida expansión del coronavirus. Objetivo: Determinar la percepción de las medidas implementadas por el gobierno de Perú en materia de salud pública para frenar el avance de la COVID-19. Métodos: Estudio transversal, analítico y multicéntrico, para el cual se hizo una encuesta virtual en la que participaron más de 4000 personas de todo el país. Resultados: La gran mayoría estaban a favor que esta es una epidemia/pandemia grave (47 por ciento de acuerdo y 42 por ciento muy de acuerdo), sin embargo, solo el 22 por ciento, 21 por ciento, 17 por ciento y 46 por ciento que el país, el sector salud, los hospitales y los médicos, respectivamente, están preparados para enfrentarla. Las medidas más apoyadas en cuanto a migración fueron la aprobación del cierre de fronteras (68 por ciento muy de acuerdo) y no dejar entrar a quienes estuvieron en China u otros países con elevadas cifras de casos de coronavirus (60 por ciento muy de acuerdo). Asimismo, estuvieron de acuerdo que no deben celebrarse eventos masivos por un tiempo (69 por ciento muy de acuerdo), seguidos por quienes proponían declarar la salud pública en emergencia (61 por ciento muy de acuerdo) y el cierren de colegios y universidades por un tiempo (50 por ciento muy de acuerdo). Se encontraron muchas asociaciones estadísticas de estas percepciones, según sexo, edad o grado académico (p < 0,05). Conclusiones: La población estuvo de acuerdo con la mayoría de las medidas, algunas fueron más apoyadas y estuvieron asociadas a las características socioeducativas(AU)

ABSTRACT measures taken by governments in response to the fast spread of the coronavirus. Objective: Determine the perception of the public health measures implemented by the Peruvian government to stop the spread of COVID-19. Methods: A multicenter cross-sectional analytical study was conducted based on a virtual survey applied to more than 4 000 people across the country. Results: The vast majority of respondents agreed that COVID-19 is a serious epidemic / pandemic (47% in agreement and 42% very much in agreement). However, only 22%, 21%, 17% and 46% thought that the country, the health sector, the hospitals and the doctors, respectively, were prepared to face it. The most widely supported migration measures were border closure (68% very much in agreement) and denying entrance to travelers returning from China or other countries with high rates of coronavirus infection (60% very much in agreement). Respondents agreed that mass gatherings should not be held for a while (69% very much in agreement), a figure followed by those proposing to declare a public health emergency (61% very much in agreement) and the closure of colleges and universities for some time (50% very much in agreement). Many statistical associations of these perceptions were found, according to sex, age or educational level (p < 0.05). Conclusions: The population supports most of the measures, those related to socioeducational characteristics receiving greater support(AU)

Serie de Redacción Científica: Estudio de Cohortes / Scientific Writing Series: Cohort studies

Objetivo. El estudio de cohortes es un diseño de tipo observacional. Este diseño solo incluye participantes que tienen el mismo riesgo de estar expuestos, para luego comparar quienes de los expuestos y no expuestos presentarán el desenlace de interés durante el mismo periodo de tiempo. La temporalidad entre la exposición y el resultado de interés en un estudio de cohorte está bien definida porque se tiene certeza de que la exposición antecede al resultado de interés. Los estudios de cohorte pueden ser prospectivos, retrospectivos o una combinación de ambos. Una de las principales ventajas es su naturaleza longitudinal, lo que permiten estimar la incidencia y el riesgo relativo como asociación de interés. Algunas variables pueden variar en el tiempo por lo que es importante, utilizar técnicas de modelamiento de datos avanzados como los modelos de efectos fijos y aleatorios

Objetive. The cohort study is an observational design. This only includes participants who have the same risk of being exposed, then compares who is exposed and unexposed presents the outcome of interest during the same period. The temporality between the exposure and the outcome of interest in a cohort study is well defined because it is certain that the exposure antecedent to the outcome of interest. Cohort studies can be prospective, retrospective, or a combination of both. One of the main advantages is its longitudinal nature, making it possible to estimate the incidence and relative risk as an association of interest. Some variables may vary over time, so it is essential to use advanced data modeling techniques such as fixed and random effects models.