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La obesidad constituye uno de los principales problemas y desafíos contemporáneos para la salud pública a nivel global. Hacia 1975, menos de 1% de los niños y adolescentes de 5 a 19 años eran obesos, mientras que en 2016 la cifra ascendía a 124 millones, es decir, entre el 6% de mujeres y 8% de varones de ese grupo de edad (NCD Risk Factor Collaboration, 2017). En EE.UU. por ejemplo, el porcentaje de obesidad en niños de 6 a 11 años se incrementó de 7% en 1980 a cerca de 18% en 2012 (Ogden, Carroll, Kit y Flegal, 2014). Estas cifras tienen una gran relevancia, no sólo por la evidencia de que los niños con sobrepeso tienden a convertirse en adultos obesos (Han, Lawlor y Kimm, 2010; Simmonds, Llewellyn, Owen y Woolacott, 2016), sino porque aún antes de alcanzar la etapa adulta, ellos pueden manifestar comorbilidades asociadas tales como hipertensión, diabetes tipo 2, síndrome metabólico e hígado graso no alcohólico, entre otras (Flechtner-Mors et al., 2012; Kelsey, Zaepfel, Bjornstad y Nadeau, 2014). Estas comorbilidades, que conforman las enfermedades crónicas no transmisibles (ECNT), han generado distintas líneas de acción como las promovidas por la Organización Panamericana de la Salud (Organización Panamericana de la Salud, 2014). Una de ellas es la reducción de la prevalencia de los principales factores de riesgo y el fortalecimiento de los factores protectores, con énfasis en niños, adolescentes y grupos vulnerables, remarcando la importancia de la vigilancia y el monitoreo en periodos críticos como la infancia y la adolescencia. No obstante, y a pesar de los esfuerzos promovidos por los organismos internacionales de salud, la obesidad infantil sigue aumentando en todo el mundo, especialmente en países en desarrollo (Organización Mundial de la Salud, 2019).

La vigilancia sistemática del estatus de peso, así como el monitoreo de tasas de obesidad, permite guiar políticas preventivas e intervenciones más efectivas (Hardy et al., 2017; Wang y Lim, 2012). En Argentina, hasta la última Encuesta Nacional de Nutrición y Salud (ENNyS) sólo existían dos programas enfocados en población pre-adulta. El Programa Nacional de Salud Escolar (PROSANE) y la Encuesta Mundial de Salud Escolar (EMSE) cuyos destinatarios son escolares primarios y alumnos de la educación media, respectivamente. A diferencia de la EMSE, los datos del PROSANE no son probabilísticos (Codarini, Andracchio, Viggiani, González y Lev, 2018), razón por la cual la estimación de indicadores de salud, así como sus variaciones temporales puede estar sujeta a sesgo. No obstante, estudios a menor escala han permitido realizar estimaciones a nivel local o regional. En dos estudios previos se analizaron los cambios ocurridos entre 1990 y 2005/07 (Orden, Bucci y Petrone, 2013) y entre 2007 y 2016 (Orden, Lamarque y Apezteguía, 2019). Este trabajo integra y compara los resultados obtenidos en dichos estudios. En particular se compara el ritmo de cambio en las tendencias del índice de masa corporal (IMC), el sobrepeso (SP) y la obesidad (OB) y sus variaciones de acuerdo al nivel socioeconómico (NSE). Nuestra hipótesis establece que el NSE, es uno de los factores más relevantes asociados con la obesidad, por lo que se espera que las tendencias difieran entre niños con distinto NSE.

MATERIAL Y MÉTODOS

Se compararon tres encuestas de diseño observacional transversal realizadas en Santa Rosa (Provincia de La Pampa) con un intervalo temporal de al menos una década. En la primera encuesta, realizada en 1990 por personal médico de Salud Escolar, se evaluó toda la población escolar de 6 y 12 años de edad en todas las escuelas primarias de la ciudad (n= 1314). La segunda encuesta fue realizada entre 2005 y 2007 en escolares de las mismas edades (n= 935). Se realizó mediante un muestreo por conglomerados en dos etapas: en la primera se mapearon las escuelas y, posteriormente, se seleccionó aleatoriamente una escuela por vecindario. También se seleccionó al azar una escuela de gestión privada entre los cuatro establecimientos con estas características de la ciudad. La tercera encuesta, también probabilística, se llevó a cabo entre 2015 y 2016 en 1366 escolares asistentes a las mismas escuelas muestreadas en la década anterior. De ellos, se seleccionaron 619 escolares de 6 y 12 años. Para este nuevo estudio se calculó el tamaño muestral como n= Z2p (1-p)]/e² con un nivel de confianza de 95% (Z= 1.96), una prevalencia de 25% (obtenida en 2005/07) y un error de estimación del 2.5%.

Previo a cada encuesta se obtuvieron los avales del Ministerio de Cultura y Educación de la Provincia que fueron presentados a las autoridades escolares. En cada escuela se solicitó el consentimiento informado de los padres o tutores legales de los alumnos, quienes fueron informados previamente sobre los objetivos y métodos de la investigación. A los niños mayores de 8 años también se les solicitó su asentimiento. Los protocolos de investigación se realizaron siguiendo las recomendaciones del Comité de Ética del Instituto de Desarrollo e Investigaciones Pediátricas, de conformidad con la normativa nacional y los principios expresados en la Declaración de Helsinki (Asociación Médica Mundial, 2013).

Excepto en la encuesta de 1990, las mediciones de los niños fueron realizadas por uno de los autores (ABO) siguiendo procedimientos estandarizados (Cameron, 2004). Una descripción más detallada de las técnicas antropométricas ha sido publicada previamente (Orden et al., 2019). Los valores de IMC fueron estandarizados a puntaciones de desvíos estándar (Z_IMC) empleando la referencia International Obesity Task Force (IOTF) (Cole, Bellizzi, Flegal y Dietz, 2000, Cole y Lobstein, 2012). Las categorías de SP y OB fueron definidas usando los puntos de corte de dicha referencia, que en adultos corresponden a IMC≥ 25 e IMC≥ 30 kg/m², respectivamente. El tipo de escuela (pública y privada) se empleó como medida de NSE, teniendo en cuenta que dicho indicador estaba disponible en las tres encuestas.

Análisis de datos. Para evaluar la normalidad de las distribuciones se aplicó el test de Shapiro-Wilks. El efecto de las variables independientes (año de encuesta, sexo, y tipo de escuela) sobre el IMC se evaluó mediante un modelo de regresión lineal por pasos (método backward). Para las variables SP y OB se aplicaron regresiones logísticas empleando las mismas variables independientes del modelo lineal. Los cambios temporales de las prevalencias se analizaron con pruebas de Chi-cuadrado de tendencia entre proporciones. Las diferencias por sexo y tipo de escuela se analizaron mediante tests de Chi-cuadrado y exacto de Fisher. El procesamiento de datos se realizó con R versión 3.4.3 (Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria).

RESULTADOS

La Tabla 1 resume los valores crudos y estandarizados de la muestra por sexo, grupo de edad y año de encuesta.

El modelo de regresión lineal obtenido mostró coeficientes estadísticamente significativos para las variables año de encuesta y sexo y para la interacción año de encuesta*tipo de escuela, significando un aumento significativo del IMC entre ambas encuestas en ambos sexos, con valores superiores en varones. El término de interacción indicó que dichos cambios ocurrieron en la escuela pública en la última década. La interacción sexo*encuesta fue no significativa (Tabla 2). La Figura 1 muestra la variabilidad secular del IMC de los escolares de 6 y 12 años en función del sexo y del NSE definido por el tipo de escuela.

El modelo de regresión logística ajustado para SP mostró coeficientes significativos para año de encuesta, con un incremento más marcado en el último periodo (B= 0.473 y B= 1.102 respectivamente; p< 0.001). No se hallaron diferencias según tipo de escuela y sexo (p≥ 0.112). La OB mostró un patrón similar, con coeficientes de regresión significativos para año de encuesta (B= 1.411 y B= 2.075 respectivamente; p< 0.000). En contraste al SP, hubo diferencias según tipo de escuela con prevalencia significativamente menor en las escuelas privadas (B= ‒0.973, p= 0.023). No hubo diferencias según sexo.

En coincidencia con los modelos lineal y logístico, se observó un aumento significativo de SP y OB en la muestra total y en el subgrupo de escolares que asistían a escuelas públicas, lo que no se observó entre los asistentes a escuelas privadas. Entre 1990 y 2005/07, el ritmo de aumento de SP y OB fue acelerativo. En contraste, entre 2005/07 y 2015/16, hubo una tendencia acelerativa significativa en las escuelas públicas y desacelerativa y no significativa en las privadas. Cabe destacar que las prevalencias de SP y OB entre las escuelas fueron similares hasta la última encuesta, donde la OB fue significativamente mayor en las públicas (Fig. 2, Tabla 3).

DISCUSIÓN

Alrededor de 32% de la población de niños de edad escolar de Santa Rosa tiene exceso de peso. De ellos, 12% es obeso. Estas cifras distan mucho de las observadas hace 25 años, cuando sólo 15% de los niños tenia peso excesivo y 2% de ellos era obeso (Orden et al., 2013). Esta tendencia es concordante con lo descripto en otros países latinoamericanos bajo rápida transición nutricional (Corvalán et al., 2017; Hernández-Cordero et al., 2017; Rivera et al., 2014). Pero mientras la tendencia del sobrepeso se ha desacelerado de 2.5 a 2.4% por década, la tendencia de obesidad se ha acelerado de 3.3 a 5.4% por década. Esto significa que el número de niños obesos aumentó relativamente más que el de niños con sobrepeso, afectando los centilos más altos de la distribución del IMC (Gebremariam et al., 2018; Popkin y Slining, 2013).

Desde mediados de la década de 2000, un número de estudios en países desarrollados han descripto una estabilización (“levelling off”) y en algunos casos una desaceleración en las tasas de obesidad (de Wilde, Verkerk y Middelkoop, 2014; Lazzeri et al., 2015; Ogden et al., 2014; Olds et al., 2011; Stamatakis, Zaninotto, Falaschetti, Mindell y Head, 2010;). Dichos patrones, sin embargo, no son globales, sino que muestran diferencias entre distintos subgrupos de una población, definidos por género, etnicidad, NSE, lugar de residencia, entre otros (Rokholm, Baker y Sorensen, 2010). El nivel socioeconómico, como medida individual (ingreso familiar, ocupación y educación parental, etc.) o agregada (escuela, vecindario, radios censales), es una de las fuentes de variación intra-poblacional más importantes relacionadas con la obesidad.

En este trabajo se empleó la modelización tradicional de las desigualdades en el sobrepeso y la obesidad, utilizando regresión logística (Ells et al., 2015), o la media del IMC (o ZIMC) en modelos lineales (White, Rehkopf y Mortensen, 2016). Como se esperaba, los resultados de ambos modelos fueron altamente consistentes mostrando que el aumento del IMC y las tasas de sobrepeso y obesidad se asociaron inversamente con el NSE, específicamente en la última década. En efecto, las tendencias de estatus de peso según el tipo de escuela -considerada como medida proxy del NSE (Gasparini, Jaume, Serio y Vazquez, 2011; Kruger y Formichella 2012), indicaron que los cambios habían ocurrido sólo en niños que asistían a escuelas públicas. En contraste, las prevalencias se mantuvieron estables en la subpoblación de niños que asistía a entidades privadas. Creemos que estas diferencias son relativamente recientes, teniendo en cuenta que las comparaciones entre escuelas fueron estadísticamente no significativas en las encuestas de 1990 y 2005/07. En buena parte, las diferencias actuales entre escuelas reflejan diferencias individuales, ya sea por el nivel de ingresos familiares o de nivel educativo, con una mayor frecuencia de padres universitarios en el subgrupo de niños que asiste a la educación privada (Orden et al., 2019). Pero también podrían influir otras variables -más vinculadas al ámbito escolar- tales como educación nutricional, tipos de actividad física, oferta de actividades recreativas y otras prácticas educativas. Tales actividades no cuantificadas en el presente estudio, han sido observadas como parte del trabajo de campo. Es importante destacar que la categorización de las escuelas en públicas o privadas como indicador de NSE respondió tanto a cuestiones metodológicas -variable disponible en las tres encuestas analizadas-, como teóricas, vinculadas a las diferencias en el perfil socioeconómico del alumnado (Kruger, 2014; Llach, 2006). El que este indicador de NSE no tenga en cuenta la heterogeneidad de la población que asiste a la escuela pública en Santa Rosa, potencia la asociación hallada entre SES y obesidad infantil.

Los resultados obtenidos confirman la tendencia hallada en la población adolescente (Encuesta Mundial de Salud Escolar, 2012), mostrando que el incremento de obesidad está inversamente asociado al NSE. Varios estudios han descrito un cambio en la relación entre el SES y la obesidad, así como una ampliación de la brecha social en la obesidad infantil y adolescente (Bammann et al., 2013; Bann, Johnson, Li, Kuh y Hardy, 2018; Black, Joseph, Mott y Maheswaran, 2018; Hardy et al., 2017; Miqueleiz et al., 2014; Stamatakis, Wardle y Cole, 2010). Creemos que un proceso similar se ha producido en nuestra población, en el que el aumento de la obesidad se ha producido conjuntamente con el aumento de las disparidades de ingresos y que determinan un acceso diferencial a alimentos saludables (Viego, Temporelli, Cattaneo, Merino y Miotto, 2017).

Si bien los resultados de esta investigación no son representativos de las tendencias ocurridas en todo nuestro país, probablemente reflejan el perfil socioeconómico de la transición nutricional de buena parte de la población infanto-juvenil urbana. A nivel local, estos resultados aportan información útil para las políticas públicas centradas en el control de peso, la alimentación saludable o las iniciativas de actividad física u otras intervenciones efectivas en la escuela.

CONCLUSIONES

Los resultados del presente estudio muestran que la obesidad no ha cesado de aumentar en esta población escolar desde la década de 1990, mostrando en la última década una tendencia acelerativa en la población de menor NSE. El patrón de cambio es similar en ambos sexos. La evidencia de estas desigualdades en la salud infantil señala la necesidad de profundizar las medidas preventivas en los sectores sociales de menores recursos.

AGRADECIMIENTOS

A las autoridades del Ministerio de Cultura y Educación de La Pampa, y directivos, preceptores y maestros que posibilitaron el trabajo en el ámbito escolar. Los autores agradecemos muy especialmente a los padres y alumnos sin cuya participación no sería posible nuestro trabajo.

LITERATURA CITADA

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Notas de autor

Correspondencia a: Alicia B. Orden. Instituto de Desarrollo e Investigaciones Pediátricas (IDIP, MS/CIC, PBA). Hospital Sor María Ludovica. Calle 63 N°1069 (CP1900). La Plata, Argentina. E-mail: aborden@conicet.gov.ar

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