Resumo Fundamento: Indicadores antropométricos são utilizados na prática clínica e em estudos epidemiológicos para rastreamento de fatores de risco à saúde. Objetivo: Avaliar o poder discriminatório individual do Índice de Adiposidade Corporal (IAC), do Índice de Massa Corporal (IMC), da Circunferência da Cintura (CC) e da Razão Cintura-Quadril (RCQ) para identificar risco coronariano e investigar se a combinação de indicadores antropométricos de obesidade geral e central melhora a capacidade preditiva em adultos. Métodos: Avaliou-se 15 092 participantes (54,4% mulheres) com idades entre 35-74 anos na linha de base do ELSA-Brasil. Indivíduos em risco coronariano foram identificados pelo Escore de Risco de Framingham, e divididos em risco muito alto (RMA20%) e risco alto (RA10%). Medidas de acurácia diagnóstica e áreas sob curvas ROC (AUC) foram analisadas. Associações foram testadas por regressão de poisson com variância robusta, conforme sexo e idade. Foi adotada significância estatística de 5%. Resultados: A RCQ apresentou melhor poder discriminatório para RMA20% em todos os grupos, com maior capacidade preditiva nas mulheres (AUC: 0,802; IC95%: 0,748-0,856 vs 0,657; IC95%: 0,630-0,683 nas faixas etárias 35-59 anos e AUC: 0,668; IC95%: 0,621-0,715 vs 0,611; IC95%: 0,587-0,635 nas faixas etárias 60-74 anos). As combinações IAC+RCQ e IMC+RCQ apresentaram melhor poder preditivo em homens e mulheres, respectivamente. Combinações entre indicadores de obesidade geral e central estiveram mais fortemente associadas com RMA20% e RCA10% em todos os estratos. Conclusões: Indicadores combinados tiveram melhor capacidade preditiva do que um indicador isoladamente, sendo IAC+RCQ e IMC+RCQ melhores estimadores de risco coronariano em homens e mulheres, respectivamente. RCQ teve melhor desempenho individual.

Abstract Background: Anthropometric indicators have been used in clinical practice and epidemiological studies for screening of health risk factors. Objectives: To evaluate the individual discriminatory power of body adiposity index (BAI), body mass index (BMI), waist circumference (WC) and waist-hip-ratio (WHR) to identify individuals at risk for coronary heart disease and to evaluate whether combinations of anthropometric indicators of overall obesity with indicators of central obesity improve predictive ability in adults. Methods: A total of 15,092 participants (54.4% women) aged 35-74years were assessed at baseline of the ELSA-Brasil study. Individuals at risk for coronary heart disease were identified using the Framingham risk score and divided into very-high risk (VHR 20%) and high risk (HR10%). Measures of diagnostic accuracy and area under the ROC curves (AUC) were analyzed. Associations were tested using Poisson regression analysis with robust variance, according to age and sex. Statistical significance was set at 5%. Results: WHR showed the highest discriminatory power for VHR20% in all groups, with higher predictive ability in women (AUC: 0.802; 95%CI: 0.748-0.856 vs 0.657; 95%CI: 0.630-0.683 in the age range of 35-59 years, and AUC: 0.668; 95%CI: 0.621-0.715 vs 0.611; 95%CI: 0.587-0.635 in the age range of 60-74 years). BAI + WHR and BMI + WHR had the highest predictive power in men and women, respectively. Combinations of indicators of overall obesity with indicators of central obesity were more strongly associated with VHR20% and HR10% in all subgroups. Conclusion: Combined indicators had greater predictive ability than indicators taken individually. BAI+ WHR and BMI + WHR were the best estimators of coronary risk in men and women, respectively, and WHR had the best individual performance.

FUNDAMENTO: Os indicadores antropométricos de obesidade abdominal (OABD) estimam a quantidade de tecido adiposo visceral, que, por sua vez, está associado a maior risco de desenvolvimento de doença cardiovascular. Nas últimas décadas, houve um aumento de OABD na população feminina brasileira, constituindo grande problema de saúde pública. OBJETIVO: Avaliar o desempenho de diferentes pontos de corte do índice de conicidade (índice C), da razão cintura-quadril (RCQ), da circunferência de cintura (CC) e da razão cintura-estatura (RCEst) para discriminar risco coronariano elevado (RCE) em mulheres. MÉTODOS: Estudo transversal realizado em Feira de Santana, Bahia, com 270 funcionárias de uma universidade pública com idade entre 30 e 69 anos. A análise da sensibilidade e especificidade, feita por meio das curvas ROC, permitiu identificar e comparar os melhores pontos de corte para discriminar RCE, calculado com base no escore de risco de Framingham. RESULTADOS: Os pontos de corte encontrados foram: CC = 86 cm, RCQ = 0,87, índice C = 1,25 e RCEst = 0,55, sendo, respectivamente, as áreas sob a curva ROC de 0,70 (IC95% = 0,63-0,77), 0,74 (IC95% = 0,67-0,81), 0,76 (IC95% = 0,70-0,83) e 0,74 (IC95% = 0,67-0,81). Os indicadores antropométricos de OABD analisados apresentaram desempenhos satisfatórios e semelhantes para discriminar RCE. Entretanto, o índice C foi o indicador que apresentou o melhor poder discriminatório. CONCLUSÃO: Espera-se que esses resultados contribuam para melhor quantificar a OABD na população feminina brasileira, fornecendo informações para que os profissionais de saúde atuem na prevenção dessa condição clínica multifatorial, evitando o aparecimento das doenças cardiovasculares.

BACKGROUND: Anthropometric indicators of abdominal obesity (AOB) estimate the amount of visceral fat tissue which, in turn, is associated with a higher risk of development of cardiovascular diseases. In the past decades, there has been an increase in the frequency of AOB in the brazilian female population, and this represents a major public health problem. OBJECTIVE: To evaluate the performance of different cut-off points of the conicity index (C-Index), waist-hip ratio (WHR), waist circumference (WC), and waist-to-height ratio (WHeR) in discriminating high coronary risk (HCR) in women. METHODS: Cross-sectional study conducted in Feira de Santana, State of Bahia, Brazil, with 270 female employees of a public University, with ages between 30 and 69 years. The analysis of sensitivity and specificity using the ROC curves allowed the identification and comparison of the best cut-off points to discriminate HCR, as calculated with base on the Framingham Risk Score. RESULTS: The cut-off points found were: WC (86 cm), WHR (0.87), C-Index (1.25) and WHeR (0.55), and the areas under the ROC curve were 0.70 (95%CI = 0.63-0.77), 0.74 (95%CI = 0.67-0.81), 0.76 (95%CI = 0.70-0.83) and 0.74 (95%CI = 0.67-0.81), respectively. The anthropometric indicators of AOB analyzed showed satisfactory and similar performances in discriminating HCR. However, the C-Index was the indicator that presented the highest discriminatory power. CONCLUSION: We expect that these findings will contribute to a better quantification of AOB in the brazilian female population, providing information so that health professionals can take preventive measures regarding this multifactorial clinical condition, thus preventing the development of cardiovascular diseases.

FUNDAMENTO: Los indicadores antropométricos de obesidad abdominal (OABD) estiman la cantidad de tejido adiposo visceral, que a su vez está asociado a un mayor riesgo de desarrollo de enfermedad cardiovascular. En las últimas décadas, hubo un aumento de la OABD en la población femenina brasileña, constituyendo un gran problema de salud pública. OBJETIVO: Evaluar el desempeño de diferentes puntos de corte del índice de conicidad (índice C), de la relación cintura-cadera (RCC), de la circunferencia de cintura (CC) y de la relación cintura-estatura (RCEst) para discriminar riesgo coronario elevado (RCE) en mujeres. MÉTODOS: Un estudio transversal realizado en Feira de Santana, Bahía, con 270 funcionarias de una universidad pública con edades entre 30-69 años. El análisis de la sensibilidad y especificidad, realizada por medios de las curvas ROC, permitió identificar y comparar los mejores puntos de corte para discriminar el RCE, calculado en base el puntaje de riesgo de Framingham. RESULTADOS: Los puntos de corte encontrados fueron: CC = 86 cm, RCC = 0,87, índice C = 1,25 y RCEst = 0,55, siendo respectivamente, las áreas bajo la curva ROC de 0,70 (IC95% = 0,63-0,77), 0,74 (IC95% = 0,67-0,81), 0,76 (IC95% = 0,70-0,83) y 0,74 (IC95% = 0,67-0,81). Los indicadores antropométricos de OABD analizados presentaron desempeños satisfactorios y semejantes para discriminar el RCE. No obstante, índice C fue el indicador que presentó el mejor poder discriminatorio. CONCLUSIÓN: Se espera que estos resultados contribuyan para cuantificar mejor la OABD en la población femenina brasileña, proporcionando informaciones para que los profesionales de la salud actúen en la prevención de esta condición clínica multifactorial, evitando el surgimiento de las enfermedades cardiovasculares.