Resumo Objetivou-se identificar dentre os componentes da síndrome metabólica (SM) o que mais interfere na forma da face em idosos. Trata-se de um estudo epidemiológico, transversal, realizado com idosos residentes de Aiquara-BA. Foram obtidas imagens faciais da vista frontal e a SM foi classificada segundo o National Cholesterol Education Program’s Adult Treatment PanelIII, revisado. A partir da função discriminante, validação cruzada e a distância D2 Mahalanobis, foram extraídas as variações da forma em função da SM. Para avaliar a influência dos componentes da SM na forma da face, utilizou-se a Análise de Componentes Principais (ACP). Participaram 193 idosos e foram identificadas diferenças significativas na forma da face em relação a SM (p<0,01) em ambos os sexos. Para os homens, o ACP 1 foi o HDL-C, este explicou 37% da variação total. Pelo biplot, o HDL-C está associado aos indivíduos que não possuem SM e em idosos com SM, houve uma correlação entre a circunferência da cintura e os triglicerídeos. Para as mulheres, o ACP 1 representou 33,2% da variação total, explicado pelos triglicerídeos. Pelobiplot, houve uma relação entre glicose e circunferência da cintura. Nas mulheres, o HDL-C está relacionado com quem não tem SM. As variações faciais acometidas pela SM, não foram decorrentes da ação de um dos componentes da mesma, mas das relações entre eles. Assim, a morfometria geométrica se mostra como método promissor e possibilita identificar a partir da forma da face fatores de risco cardiovascular e metabólico.

Abstract The aim of this study was to identify the metabolic syndrome (MS) components mostly influencing face shape in elderly individuals. This is a cross-sectional epidemiological study carried out with elderly individuals living in Aiquara County, Bahia State. Facial images at frontal view and MS were classified according to the National Cholesterol Education Program's Adult Treatment Panel III (revised version). Discriminant function, cross validation and distance Mahalanobis D2 were used to extract face shape variations due to MS. Principal Component Analysis (PCA) was used to evaluate MS components’ influence on face shape. The total of 193 elderly individuals were selected; there were significant differences in face shape due to MS (p <0.01) in both sexes. PCA 1 showed HDL-C in men, which accounted for 37% of the total variation. HDL-C in biplot is associated with individuals who do not have MS and with elderly individuals with MS - there was correlation between waist circumference and triglycerides. PCA 1 represented 33.2% of the total variation in women; this outcome is explained by triglycerides. There was association between blood glucose and waist circumference in biplot. HDL-C is related to women who do not have MS. Facial variations affected by MS did not derive from the action of any of the MS components, but from the association between them. Thus, geometric morphometrics emerges as a promising method that makes it possible identifying heart disease and metabolic risk factors according to face shape features.