Objective: To assess the cost-effectiveness a school-based intervention designed to reduce overweight/obesity and other cardiovascular risk factors in children. Methods: Standard cost effectiveness analysis methods and two perspectives (societal and institutional) were used. A cluster-randomized controlled trial with 10 intervention schools (691 children) and 10 control schools (718 children) was performed. Net costs were calculated by subtracting the usual after-school care cost from intervention costs. The effectiveness of the intervention was measured as the reduction in health outcomes compared with the control group. Results: The intervention costs totaled 125,469.75€, representing 269.83€/year/child. The usual after-school care was estimated at 844,56€/year/child. Intervention children showed a decrease in triceps skinfold thickness (-1.25mm, 95% CI: -1.82 to -0.67; P <.001). Intervention children with body mass index (BMI) between the percentiles 25 and 75 showed a decrease in the percentage of body fat (-0.59%; 95% CI: -1.03 to -0.67; P<.001), and those with a BMI>P75 showed a decrease in triceps skinfold thickness (-1.87mm; 95%CI: -3.43 to -0.32; P<.001), and percentage of body fat (-0.67%; 95%CI: -1.32 to -0.01; P<.05). Conclusions: This type of after-school program for recreational physical activity to prevent obesity are likely to be a cost-effective use of public funds and warrant careful consideration by policy makers and program planners.

Objetivos: Analizar el coste-efectividad de una intervención de actividad física de tiempo libre diseñada para reducir el sobrepeso, la obesidad y otros factores de riesgo cardiovascular en escolares. Métodos: Se realiza un análisis de coste-efectividad desde la perspectiva social e institucional de un ensayo de campo aleatorizado por cluster en 10 colegios de intervención (691 niños) y 10 de control (718 niños). Se calculan los costes netos como la diferencia entre los costes del programa y las posibles alternativas. La efectividad se mide como la reducción en las medidas de salud frente al grupo de control. Resultados: El coste total de la intervención se estima en 125.469,75€, 269,83€ por año y niño. Los escolares del grupo de intervención mostraron un descenso del grosor del pliegue cutáneo tricipital (-1,25mm; intervalo de confianza del 95% [IC95%]: -1,82 a -0,67; p<0,001) y del porcentaje de grasa corporal (-0,59%; IC95%: -1,03 a -0,67; p<0,001) en los escolares con índice de masa corporal (IMC) entre los percentiles 25 y 75, y un descenso del grosor del pliegue cutáneo tricipital (-1,87mm; IC95% -3,43 a -0,32; p=0,01) y del porcentaje de grasa corporal (-0,67%; IC95%: -1,32 a -0,01; p=0,05) en los escolares con IMC>P75. Conclusiones: Realizar programas de actividad física como la intervención objeto de estudio es una forma coste-efectiva de prevenir la obesidad y de hacer un uso rentable de los fondos públicos.

Objective: To assess the cost-effectiveness a school-based intervention designed to reduce overweight/obesity and other cardiovascular risk factors in children. Methods: Standard cost effectiveness analysis methods and two perspectives (societal and institutional) were used. A cluster-randomized controlled trial with 10 intervention schools (691 children) and 10 control schools (718 children) was performed. Net costs were calculated by subtracting the usual after-school care cost from intervention costs. The effectiveness of the intervention was measured as the reduction in health outcomes compared with the control group. Results: The intervention costs totaled 125,469.75€, representing 269.83€/year/child. The usual after-school care was estimated at 844,56€/year/child. Intervention children showed a decrease in triceps skinfold thickness (-1.25mm, 95% CI: -1.82 to -0.67; P <.001). Intervention children with body mass index (BMI) between the percentiles 25 and 75 showed a decrease in the percentage of body fat (-0.59%; 95% CI: -1.03 to -0.67; P<.001), and those with a BMI>P75 showed a decrease in triceps skinfold thickness (-1.87mm; 95%CI: -3.43 to -0.32; P<.001), and percentage of body fat (-0.67%; 95%CI: -1.32 to -0.01; P<.05). Conclusions: This type of after-school program for recreational physical activity to prevent obesity are likely to be a cost-effective use of public funds and warrant careful consideration by policy makers and program planners.

Objetivos: Analizar el coste-efectividad de una intervención de actividad física de tiempo libre diseñada para reducir el sobrepeso, la obesidad y otros factores de riesgo cardiovascular en escolares. Métodos: Se realiza un análisis de coste-efectividad desde la perspectiva social e institucional de un ensayo de campo aleatorizado por cluster en 10 colegios de intervención (691 niños) y 10 de control (718 niños). Se calculan los costes netos como la diferencia entre los costes del programa y las posibles alternativas. La efectividad se mide como la reducción en las medidas de salud frente al grupo de control. Resultados: El coste total de la intervención se estima en 125.469,75€, 269,83€ por año y niño. Los escolares del grupo de intervención mostraron un descenso del grosor del pliegue cutáneo tricipital (-1,25mm; intervalo de confianza del 95% [IC95%]: -1,82 a -0,67; p<0,001) y del porcentaje de grasa corporal (-0,59%; IC95%: -1,03 a -0,67; p<0,001) en los escolares con índice de masa corporal (IMC) entre los percentiles 25 y 75, y un descenso del grosor del pliegue cutáneo tricipital (-1,87mm; IC95% -3,43 a -0,32; p=0,01) y del porcentaje de grasa corporal (-0,67%; IC95%: -1,32 a -0,01; p=0,05) en los escolares con IMC>P75. Conclusiones: Realizar programas de actividad física como la intervención objeto de estudio es una forma coste-efectiva de prevenir la obesidad y de hacer un uso rentable de los fondos públicos.

Objectives: To determine the costs associated with the variables that best predict hours of informal care among people living at home with some level of dependency for activities of daily living (ADL).Methods: We performed a crosssectional observational study of 241 men and women aged more than 64 years old living in rural communities (men 37.8%, women 62.2%). The mean (standard deviation) age was 81.07 (7.07) years. Through the Resident Assessment Instrument Home Care (RAI-HC) questionnaire, sociodemographic variables, ADL dependencies and caregiving hours were assessed. Multiple linear regression analysis was applied.Results: The predictive variables in the multiple linear regression model were living alone and requiring assistance for eating, meal preparation, bed mobility, and outdoor mobility. These predictive variables explained 46.3% of the total variation in caregiving hours. Standardized b coefficients were obtained from needing help to eat (0.272) and prepare meals (0.205). Needing help to eat represented an increment of 275 annual caregiving hours and its associated cost was 2,406.15 €/year. Becoming dependent for meal preparation represented an increment of 307.2h and a cost of 2688.18€/year. Dependency had a cost of between 4,972.72 and 21,479.15€/year, depending on ADL limitations.Conclusions: Almost 50% of the costs related to the care giving hours that may be required by an elderly person with some degree of dependency can be attributed to the fact of living alone and to some ADL that can be easily evaluated, such as eating, cooking, bed mobility, and outdoor mobility.

Objetivos: Determinar el coste asociado a las variables que mejor predicen las horas de cuidado informal (CI) en mayores residentes en su domicilio con algún grado de dependencia para las actividades de la vida diaria (AVD).Métodos: Estudio observacional transversal en 241 personas mayores de 64 años, de ámbito rural y de ambos sexos (un 37,8% hombres y un 62,2% mujeres). La media (desviación estándar) de edad fue de 81,07 (7,01) años. Mediante el cuestionario RAI-HC (Resident Assessment Instrument Home Care) se recogieron variables sociodemográficas, dependencia en AVD y horas de CI recibido. Se empleó el análisis de regresión lineal múltiple para determinar la relación existente entre la variable dependiente horas de CI y el total de variables independientes, sociodemográficas, de las actividades básicas de la vida diaria e instrumentales.Resultados: Las variables que mejor explican las horas de Cl son vivir solo, la necesidad de ayuda para comer, preparar comidas, moverse en la cama y salir a la calle, que representan el 46,3% de la variabilidad en la necesidad de horas de CI. Los coeficientes estandarizados mayores corresponden a las variables dependencia para comer (0,272) y para preparar las comidas (0,205). Ser dependiente para comer supone un incremento de 275 h de CI anual y un coste incremental asociado de 2.406,15 €/año. La dependencia para la preparación de comidas supone un incremento de 307,2h anuales y un coste incremental asociado de 2.688,18 €/año. La dependencia en función de las AVD tiene un coste de entre 4.972,72 y 21.479,15 € por año.Conclusiones: Casi la mitad del coste de las horas de CI que precisa una persona mayor con algún grado de dependencia se puede atribuir a vivir solo y a la necesidad de ayuda para un reducido grupo de AVD fáciles de evaluar, como comer, cocinar, moverse en la cama y salir a la calle.

Objectives: To determine the costs associated with the variables that best predict hours of informal care among people living at home with some level of dependency for activities of daily living (ADL).Methods: We performed a crosssectional observational study of 241 men and women aged more than 64 years old living in rural communities (men 37.8%, women 62.2%). The mean (standard deviation) age was 81.07 (7.07) years. Through the Resident Assessment Instrument Home Care (RAI-HC) questionnaire, sociodemographic variables, ADL dependencies and caregiving hours were assessed. Multiple linear regression analysis was applied.Results: The predictive variables in the multiple linear regression model were living alone and requiring assistance for eating, meal preparation, bed mobility, and outdoor mobility. These predictive variables explained 46.3% of the total variation in caregiving hours. Standardized b coefficients were obtained from needing help to eat (0.272) and prepare meals (0.205). Needing help to eat represented an increment of 275 annual caregiving hours and its associated cost was 2,406.15 €/year. Becoming dependent for meal preparation represented an increment of 307.2h and a cost of 2688.18€/year. Dependency had a cost of between 4,972.72 and 21,479.15€/year, depending on ADL limitations.Conclusions: Almost 50% of the costs related to the care giving hours that may be required by an elderly person with some degree of dependency can be attributed to the fact of living alone and to some ADL that can be easily evaluated, such as eating, cooking, bed mobility, and outdoor mobility.

Objetivos: Determinar el coste asociado a las variables que mejor predicen las horas de cuidado informal (CI) en mayores residentes en su domicilio con algún grado de dependencia para las actividades de la vida diaria (AVD).Métodos: Estudio observacional transversal en 241 personas mayores de 64 años, de ámbito rural y de ambos sexos (un 37,8% hombres y un 62,2% mujeres). La media (desviación estándar) de edad fue de 81,07 (7,01) años. Mediante el cuestionario RAI-HC (Resident Assessment Instrument Home Care) se recogieron variables sociodemográficas, dependencia en AVD y horas de CI recibido. Se empleó el análisis de regresión lineal múltiple para determinar la relación existente entre la variable dependiente horas de CI y el total de variables independientes, sociodemográficas, de las actividades básicas de la vida diaria e instrumentales.Resultados: Las variables que mejor explican las horas de Cl son vivir solo, la necesidad de ayuda para comer, preparar comidas, moverse en la cama y salir a la calle, que representan el 46,3% de la variabilidad en la necesidad de horas de CI. Los coeficientes estandarizados mayores corresponden a las variables dependencia para comer (0,272) y para preparar las comidas (0,205). Ser dependiente para comer supone un incremento de 275 h de CI anual y un coste incremental asociado de 2.406,15 €/año. La dependencia para la preparación de comidas supone un incremento de 307,2h anuales y un coste incremental asociado de 2.688,18 €/año. La dependencia en función de las AVD tiene un coste de entre 4.972,72 y 21.479,15 € por año.Conclusiones: Casi la mitad del coste de las horas de CI que precisa una persona mayor con algún grado de dependencia se puede atribuir a vivir solo y a la necesidad de ayuda para un reducido grupo de AVD fáciles de evaluar, como comer, cocinar, moverse en la cama y salir a la calle.

Objective: To assess the degree of agreement between fat indicators obtained by calculating anthropometric and analytical parameters and measurements with an electric impedance meter with 4 and 8 electrodes. Design: Observational, cross-sectional study. Setting: Urban health centre of the city of Cuenca. Subjects. A random sample of 110 individuals between 25 and 60 years was selected through voluntary petition for collaboration, during the months of March and April 2007. Main measurements: Socio-demographic (age and gender), anthropometric: (weight, height, waistcircumference, hip circumference and tricipital fold (PCT)) and analytical variables (total cholesterol, HDL-cholesterol, LDL-cholesterol, triglycerides(TG), Apo A1, Apo B, basal glucose levels and basal insulin) and % body fat obtained by an impedance electric meter with 4 and 8 electrodes were recorded. Results: There were no statistically significant differences in the analytical parameters of the lipidprofile (total cholesterol, HDL and LDL) between the 2 groups. There were significantly higher basal glucose levels (110.9 ± 22.5 versus 98.9 ± 19.08 mg / dL) and basal insulin levels (24.3 ± 12.5 versus 8.95 ± 2.92 mg / dL) in individuals with insulin resistance (IR). IR correlated positively and significantly with % body fat obtained by 4 electrodes (r = 0. 31), 8 electrodes (r = 0.26) and waist / height ratio (r = 0.22). Conclusions: In clinical practice, the determination of excess body fat and IR with BIO 4 seems better than with BIO 8, showing a high reliability between the two. However, waist height index (ICA) is presented as a good method for estimating IR, as well as being simple, convenient and accessible in Primary Care clinics.

Objetivo: Evaluar el grado de acuerdo entre los indicadores de exceso de grasa corporal obtenidos mediante el cálculo de parámetros antropométricos, analíticos y con bioimpedanciómetro eléctrico de 4 y 8 electrodos. Diseño: Estudio observacional transversal. Emplazamiento: Centro de salud urbano de la ciudad de Cuenca. Participantes: Se seleccionó una muestra aleatoria de 110 individuos entre 25 y 60 años mediante petición de colaboración voluntaria, durante los meses de marzo y abril de 2007. Mediciones principales: Se recogieron variables sociodemográficas (edad y sexo), antropométricas [peso, talla, perímetro de cintura (PC), perímetro de cadera (PCa) y pliegue tricipital (PCT)], analíticas [colesterol total, HDL-colesterol, LDL-colesterol, triglicéridos (TG), Apo A1, Apo B, glucemia basal e insulina basal] y porcentaje de grasa corporal obtenida mediante bioimpedanciómetro eléctrico de 4 (BIO 4) y 8 electrodos (BIO 8). Resultados: No se observaron diferencias estadísticamente significativas en los parámetros analíticos del perfil lipídico (Colesterol total, HDL y LDL) entre los 2 grupos. En los individuos con resistencia a la insulina (RI) se observaron valores significativamente superiores de glucemia basal (110,9 ± 22,5 frente a 98,9 ± 19,08 mg/dL) y de insulina basal (24,3 ± 12,5 frente a 8,5 ± 2,92 mg/dL). La RI correlacionó positiva y significativamente con el porcentaje de grasa corporal obtenido por BIO 4 (r = 0,31), por BIO 8 (r = 0,26) y con el índice de cintura altura (ICA; r = 0,22). Conclusiones: En la práctica clínica la determinación del exceso de grasa corporal y RI por BIO4 parece mejor que con BIO 8, mostrando una alta fiabilidad entre ambos. No obstante, el ICA se presenta como un buen método de estimación de RI, además de resultar fácil, cómodo y accesible en las consultas de Atención Primaria.