Rev Chil Nutr Vol. 34, Nº4, Diciembre 2007

ARTÍCULOS ORIGINALES

INGESTA USUAL DE MACRONUTRIENTES Y ENERGÍA EN BUCARAMANGA, COLOMBIA: ANÁLISIS DE REGISTROS DE CONSUMO 1998-2003

USUAL INTAKE OF NUTRIENTS AND ENERGY IN BUCARAMANGA, COLOMBIA: ANALYSIS OF INTAKE RECORDS 1998-2003

Oscar Fernando Herrán F. (1, 2), Gloria Esperanza Prada G. (1, 2), Maria Fernanda Ardila L. (2)

(1) Escuela de Nutrición y Dietética. Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga. Colombia.
(2) Observatorio Epidemiológico de Enfermedades Cardiovasculares. Centro de Investigaciones Epidemiológicas. Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga, Colombia.

Dirección para Correspondencia :

ABSTRACT

The measurement of dietary intake is complex. The analysis methods, when used incorrectly, can distort reality generating a waste of resources and opportunities to intervene appropriately at the individual and population level. The intake records of seven consecutive days of 167 subjects were analyzed using the methods proposed by the University of Iowa and compared with the values of reference of dietary intake (DRI's). The variation in energy consumption compared with recommendations was 15%. Ninety two % of the men and 80% of the women's consumed protein above the recommendation (RDA). The average consumption of total fiber was half of the recommendation and all the people had intakes below the RDA. Seventeen % consumed total fats above the RDA regardless of differences in body mass index (BMI). The intake of saturated fat was twice that of polyunsaturated fat. The consumption of monounsaturated, polyunsaturated and saturated fat also did not change for different BMI. The socioeconomic level was associated to the intake of proteins and fats. It is evident that the diet is not healthy and represents a risk factor for cancer development, cardiovascular events and other chronic illnesses.

Key words: dietary evaluation; nutrition; PC-side; dietary intake; Colombia.

RESUMEN

La medición del consumo dietario es compleja. Además los métodos de análisis utilizados incorrectamente pueden distorsionar la realidad generando una pérdida de recursos y de oportunidades para intervenir adecuadamente a nivel individual y poblacional. Se analizaron los registros de consumo dietario de siete días consecutivos de 167 personas adultas, utilizando los métodos propuestos por la Universidad de Iowa y los valores de referencia de ingesta dietaria (DRI`s). La variación del consumo de energía alrededor de la recomendación, es de 15%. El 92% de los hombres y 80% de las mujeres consume proteínas por encima de la recomendación (RDA). El consumo de fibra total es la mitad de la recomendación y el 100% esta por debajo de la RDA. El 17% consume grasas totales por encima de la RDA sin diferencia por el índice de masa corporal (IMC). El consumo de grasa saturada es dos veces el de grasa poli insaturada. El consumo de grasas mono insaturadas, poli insaturadas y saturadas, no es diferencial por IMC. El nivel socioeconómico está asociado al consumo de proteínas y grasas. Es evidente que la dieta no es saludable y un factor de riesgo para el desarrollo de cáncer, eventos cardiovasculares y otras enfermedades crónicas.

Palabras Claves: evaluación dietaria; nutrición; PC-side; Colombia.

INTRODUCCIÓN

Las transiciones demográfica y epidemiológica, junto con la industrialización y los cambios en los modelos de desarrollo, han modificado la relación de las poblaciones con sus alimentos propiciando la aparición en niveles epidémicos de diferentes tipos de cáncer y eventos cardiovasculares (1). En Bucaramanga, una ciudad con un millón de habitantes, situada en la región nororiental de Colombia, entre 1960 y 1991 la tasa de mortalidad por enfermedad isquémica del miocardio aumentó un 300%, de 17,5 a 50,7 por 100,000 habitantes (2). En 2003 la tasa de mortalidad por enfermedades cardiovasculares era 192,1 por 100,000 (3), un 69% mayor que la reportada para el país; 113,4 por 100,000 (4). En 2004 fue de 151,8 por 100,000 siendo la primera causa de muerte (3). En poblaciones similares, este aumento de la mortalidad cardiovascular se ha asociado al envejecimiento de la población, la adopción de un estilo de vida sedentario, al tabaquismo, y a cambios en las características de la dieta (5).

Tradicionalmente, la ingesta dietaria se ha estimado a través de métodos simplificados, que tienen como principal objetivo la clasificación de los sujetos en categorías de riesgo de acuerdo a su consumo, para asociarlo a la prevención ó aparición de enfermedades crónicas (6). Sin embargo, estos métodos no permiten la cuantificación valida de los promedios del consumo en la población, información necesaria para establecer entre otros, las tendencias del consumo en el tiempo, la calidad de la dieta en términos de las recomendaciones poblacionales y la descomposición del aporte de energía por macronutrientes (proteínas, grasas totales y carbohidratos). Esto último, la distribución porcentual del valor calórico total por macronutrientes (VCT), permite otra aproximación a la calidad de la dieta en términos de su balance (7).

La dieta es una exposición difícil de medir, fundamentalmente por la gran variación intra e inter individuo, la poca especificidad de las tablas de composición química de los alimentos utilizadas en la conversión del consumo a nutrientes y las dificultades logísticas al aplicar métodos de estimación del consumo considerados como estándares de oro (8, 9). El registro y pesaje de los alimentos consumidos durante varios días a pesar de ser un método costoso y complejo de implementar es preferible a muchos de los métodos simplificados, toda vez que permite una mayor validez y precisión de los resultados al no estar influenciado por la memoria ó restricciones en las listas de alimentos (10). Además, permite la creación ó actualización simultánea de tablas de composición de alimentos lográndose mayor certeza sobre la calidad de los datos (10). Recientemente, se han discutido otros problemas relacionados con el análisis de datos y la interpretación de resultados inherentes a la distribución asimétrica positiva del consumo de nutrientes (11-13).

A pesar del importante papel que juega el consumo de energía, de carbohidratos y de grasa sobre la incidencia de enfermedades cardiovasculares y crónicas como la hipertensión arterial y el cáncer, así como en las de origen metabólico como la diabetes mellitus tipo II (14), nuestro conocimiento sobre las características de la dieta colombiana es muy limitado. Este desconocimiento sobre las características de la dieta y su relación con sus determinantes como el nivel socioeconómico, la escolaridad, el sexo ó la edad, no ha permitido el desarrollo de intervenciones adecuadas tendientes al control de los eventos cardiovasculares y crónicos en nuestro contexto cultural.

Nuestro objetivo fue caracterizar en la población adulta de Bucaramanga el consumo usual (11, 12, 15) de energía y macronutrientes, junto con la distribución porcentual que hacen éstos al valor calórico total (VCT).

MATERIALES Y MÉTODOS

Este estudio se desarrolló con base en los registros del consumo dietario recolectados en una encuesta poblacional, que sirvió para el desarrollo y validación de un cuestionario de frecuencia de consumo de alimentos (CFC) (16).

Selección de sujetos y tamaño de muestra. Los sujetos fueron seleccionados por muestreo aleatorio estratificado en múltiples etapas. Las manzanas de la ciudad se clasificaron en seis estratos socioeconómicos de acuerdo con la metodología de la oficina de planeación municipal (17), aleatoriamente cinco manzanas fueron seleccionadas en cada estrato y sus mapas actualizados, las viviendas en ellas fueron numeradas en orden consecutivo y en las elegidas al azar se hizo un censo de elegibles. Finalmente un sujeto fue seleccionado al azar por vivienda. Si está persona se rehusaba a participar, se elegía otra persona de la misma vivienda.

Un grupo de 97 personas alfabetos entre 20 y 40 años de edad fueron encuestadas en 1998 y otro de 70 entre 20 y 60 años durante 2002-2003. Todos los participantes dieron su consentimiento informado por escrito. El estudio fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación de la Facultad de Salud de la Universidad Industrial de Santander.

Variables incluidas en el estudio. Las variables incluidas en el estudio se clasificaron en biológicas, socioeconómicas y dietarias; edad, peso, talla, sexo, índice de masa corporal, escolaridad, estrato socioeconómico según el recibo de la luz, estado civil, macro nutrientes -energía, proteínas, carbohidratos y grasa- total, saturada, monoinsaturada y poliinsaturada-, colesterol y fibra total.

Método de recolección de datos dietarios. Con el fin de captar la variabilidad intra-sujeto, los participantes diligenciaron un registro con pesaje del consumo de alimentos durante siete días consecutivos (R7D); con el fin de captar la variabilidad entre estaciones climáticas, los sujetos en el período 2002-2003 completaron dos R7D. Los R7D en 1998 se hicieron a lo largo de todo el año, los de 2002 fueron realizados en la estación lluviosa (agosto-noviembre) y los realizados en 2003 en la estación seca (enero-abril).

Previo al R7D los participantes fueron entrenados por una nutricionista en el diligenciamiento del registro, en el pesaje de alimentos y en la medición de volúmenes. A cada participante se le entregó una balanza calibrada (sensibilidad 0,001 gr), un vaso calibrado (sensibilidad 10 cm³) e instrucciones escritas. Luego del entrenamiento, hubo un período de prueba de tres días durante el cuál se evaluó si el participante era capaz de producir registros de buena calidad. Cinco participantes fueron excluidos. Tres debido a la incompetencia en el manejo de las básculas y dos por que decidieron no continuar con el R7D. El primer día del período de prueba, cada participante completó un cuestionario con datos sociodemográficos.

Una nutricionista visitó a cada participante por lo menos una vez durante el R7D para supervisar el diligenciamiento de los registros y para responder a las inquietudes de los participantes, los sujetos podían contactar a la nutricionista en cualquier momento del día.

Para evaluar cambios en la dieta debidos a la participación, el peso de cada participante fue medido al inicio del período de prueba y al final del R7D.

Tabla de composición de alimentos utilizada (18). La tabla de composición de alimentos utilizada es una basada en preparaciones o recetas y derivada del trabajo de campo realizado simultáneamente durante los R7D. El trabajo de campo consistió fundamentalmente en pesar los alimentos y medir los volúmenes de los líquidos utilizados como ingredientes para una receta o preparación. Después de pesar o medir el volumen final de la receta ya preparada, se ajustó el contenido de macro y micro nutrientes en 100 gramos de parte comestible de la preparación o receta final. La tabla tiene 420 ítems de preparaciones y una separata con 53 mezclas de bebidas alcohólicas frecuentemente consumidas en esta población. Esta tabla tiene las mismas limitaciones que las frecuentemente utilizadas en Colombia, por ejemplo, no tiene la cantidad de azúcar o fracciones de los carbohidratos como el almidón. La tabla fue diseñada y codificada para facilitar la realización de estudios epidemiológicos dentro del marco de la epidemiología nutricional, los pasos seguidos en su elaboración están detallados en la versión impresa de la misma. La tabla también esta disponible en medio magnético en diferentes formatos (ASCII, TXT, EXEL) y puede ser solicitada a los autores.

Conversión del consumo dietario a nutrientes. En 1998 durante el R7D el participante con la ayuda de la persona encargada de la preparación de los alimentos en el hogar, registró el nombre de cada preparación, el tipo y peso o volumen de los ingredientes y los métodos de cocción utilizados. Dado que las tablas de composición de alimentos existentes para Colombia están limitadas a alimentos (No incluyen preparaciones o recetas), esta información fue usada para complementar éstas tablas de composición y crear una nueva tabla apropiada para la población estudiada (18). Con base en está tabla los registros obtenidos en 1998, 2002 y 2003, fueron codificados por una nutricionista. En 1998 no se cuantificó el consumo de suplementos, en 2002-2003 se evaluó su uso (si ó no).

Todos los registros fueron sometidos a doble digitación y validados en EpiInfo v 6.04d (CDC. EpiInfo, versión 6.04d. Epidemiología en ordenadores. Atlanta, Georgia. Enero, 2001). La ingesta total de cada nutriente se calculó como la sumatoria del producto de la cantidad de alimento consumido por el contenido del nutriente. Para este cálculo se uso el programa FoodCalc (19) junto con la tabla de alimentos desarrollada (18).

Determinación del consumo usual de nutrientes. A diferencia de que la estimación del consumo promedio de un nutriente puede realizarse con un día de registro por sujeto, para estimar la ingesta usual es necesario recoger la información de varios días (11, 20, 21). La ingesta usual es la única alternativa que permite realizar inferencia adecuada alrededor del consumo dietario (20, 22, 23), ésta se ajusta por la covarianza del día de consumo y el orden en la secuencia del registro, y se calcula sobre la base de una transformación matemática que corrige la asimetría positiva de las variables nutricionales. La ingesta usual difiere sustancialmente del consumo promedio. Las transformaciones Log y otras frecuentemente utilizadas, como elevar los valores de consumo a un determinado número (exponencial), no son suficientes para garantizar la normalidad de la distribución de los nutrientes (15). Para garantizar una transformación adecuada de las variables nutricionales y el ajuste de la ingesta usual, utilizamos una aproximación semi paramétrica y los algoritmos desarrollados por investigadores de la universidad de IOWA (15) utilizando el programa PC-Side v.1.02. (PC-Side, versión 1.02. Department of Statistics and Center for Agricultural and Rural Development. Iowa State University. Iowa. June, 2004).

Datos de referencia y valoración de la probabilidad de ingesta inadecuada de un nutriente. La ingesta usual estimada de macronutrientes fue comparada con los valores de referencia para Estados Unidos (DRI´s) (24), para los que no hay DRI´s, lo valores de referencia fueron tomados de los sugeridos por la Organización De Las Naciones Unidas Para La Agricultura Y La Alimentación (FAO) (EAR-FAO) (25). La probabilidad de ingesta por debajo o encima de las DRI´s fue expresada en porcentajes con su error estándar.

Existen dos métodos para aproximarse a la ingesta inadecuada de un nutriente; a) El basado en el cálculo de probabilidades (probability approach) y b) El utilizado en este estudio y basado en el requerimiento medio estimado (EAR) (EAR cut-point method), que es una simplificación del primero y se limita a contar el número de individuos en el grupo objeto de estudio cuya ingesta usual es inferior a la EAR (20, 22).

Proceso de variables y análisis estadístico. PC-Side realiza el test de Anderson-Darling después de transformar los datos para asegurar la normalidad de las variables nutricionales (26) y antes de cualquier cálculo ó ajuste a través de regresión lineal. El consumo absoluto/día y cuando fue necesario por cada 1000 kilocalorías consumidas, fue calculado para cada individuo (7, 27), permitiendo comparar la ingesta dietética con las DRI´s y EAR-FAO para grupos de edad y sexo (25). La descripción de las variables sociodemográficas se realizó con estadísticos descriptivos (pro- medios, incluido el de la ingesta usual, desviaciones estándar e intervalos de confianza al 95% (IC)). Un análisis complementario fue realizado para establecer la participación (%) en el aporte a la energía total, por cada uno de los macronutrientes.

Dado que el estrato socioeconómico es un importante predictor del consumo (28) y para aumentar el poder estadístico, los estratos 1 y 2 se agruparon en el nivel socioeconómico 1, los 3 y 4 en el nivel 2 y los estratos 5 y 6 en el nivel 3. Para determinar si existía una tendencia lineal en el consumo a través de los niveles socioeconómicos se utilizó el método de Cuzick (29). Pruebas t de student y ANOVA fueron realizadas para evaluar si existían diferencias en el consumo por sexo, la escolaridad ó el período evaluado. El manejo de variables y los cálculos estadísticos, fueron realizados con STATA/SE v. 9.0 (StataCorp. 2005. Stata Statistical Sofware: Release 9.0. College Station, TX: Stata Corporation).

RESULTADOS

Debido a que los valores estimados no se modificaron al corregir por el efecto del diseño de la muestra (30), los reportados son similares a los obtenidos de un muestreo aleatorio simple.

Un total de 167 sujetos participaron en el estudio. Ocho de los 70 participantes en 2002 no participaron en el registro de 2003 (4,8%). En 1998 noventa y siete sujetos, setenta en 2002 y sesenta y dos en 2003, completaron siete días consecutivos de registro. El entrenamiento dado a los participantes permitió que ningún registro fuera inválido.

Las características de la población estudiada se presentan en la tabla 1. Debido a las características de la muestra en 1998, el promedio de edad fue menor con el alcanzado en 2002-2003 (p= 0,00). La proporción de sujetos con índice de masa corporal (IMC) mayor o igual a 30 fue de 4,3% y de 4,8% en 2002 y 2003 respectivamente, sin diferencias por sexo. Del total de encuestados ocho sujetos no habían terminado la educación básica primaria (4,8%). No se encontraron diferencias en la participación por nivel socioeconómico, estado civil, sexo ó escolaridad. El promedio del peso corporal en 1998 fue de 66,1 kg. (IC; 63,2 a 68,9) al inicio y de 66,0 kg. (IC; 63,2 a 69,8) al final del R7D (p=0,758). En 2002 fue de 64,5 kg. (IC; 61,4 a 67,6) al inicio y de 64,4 kg. (IC; 61,3 a 67,5) al final (p=0,382) y en 2003 de 64,8 kg. (IC; 61,6 a 68,0) al inicio y de 64,7 kg. (IC; 61,5 a 67,9) al final (p=0,277). En 1998 se obtuvieron en promedio 12,6 registros de consumo para cada día de la semana (IC; 12,5 a 12,7) y para 2002-2003 13,9 registros (IC; 13,5 a 14,0).

La tabla 2 muestra que la distribución del aporte de macronutrientes (%) al consumo total de energía (VCT) esta en desequilibrio. El aporte de las proteínas por encima de lo recomendado se hace a expensas de los carbohidratos. Además, para las proteínas hay una tendencia creciente al aporte del VCT a medida que aumenta el nivel socioeconómico, con una compensación en el aporte de los carbohidratos. Para los años 1998 y 2002-2003 esta tendencia es estadísticamente significativa (p<0,001). El aporte de las grasas al VCT también muestra una tendencia creciente a través del nivel socioeconómico.

Una descripción detallada del consumo de energía y macronutrientes se presenta en la tabla 3. El consumo de energía fue diferente por sexo en los años estudiados (p<0,05). Los hombres consumen más energía que las mujeres en el grupo de edad de 20 a 49 años en todos los períodos, no ocurre lo mismo en los mayores de 50 años. No hay diferencia en la ingesta de energía por nivel socioeconómico (p>F= 0,184) ó IMC (p>F=0,261). El 30% de la población tiene consumo de energía por debajo del requerimiento estimado (EER), sin diferencia por sexo o nivel socioeconómico.

El 8% de los hombres y el 20% de las mujeres consume proteínas por debajo de la recomendación (RDA). El consumo de proteínas es diferencial por estrato socioeconómico (p>F=0,001), con desventaja para el nivel socioeconómico bajo y medio (estratos 1 a 4), en los que se conserva el consumo superior al mínimo recomendado. En promedio los hombres consumen 1,19 (IC; 1,15 a 1,23) gramos/día de proteína por kilo de peso y las mujeres 1,06 (IC; 1,02 a 1,10) (p<0,001).

El consumo promedio de carbohidratos está alrededor del recomendado. Sin embargo, el 48% de los hombres y el 25% de las mujeres están por debajo la RDA. El consumo de fibra total (cruda y dietaria insoluble) es la mitad de la recomendación y el 100% de la población esta por debajo de la RDA. La figura 1, resume el consumo de los macronutrientes por nivel socioeconómico.

En la tabla 3, se presentan los valores de la ingesta usual de grasa total por sexo y período estudiado. En la tabla 4 se presenta la descripción detallada del consumo para los diferentes tipos de grasa. El 17% consume grasas totales por encima de la RDA, sin diferencias por IMC, pero si por sexo y año; 1,5 gramos más en 1998 por cada 1000 kilocalorías consumidas (p<0,05).

La descomposición del consumo de grasas totales mostró como el consumo usual de los ácidos grasos saturados (AGS) esta muy cerca del máximo recomendado, con una proporción de 20% por encima del límite superior. El 47% de los sujetos presentó consumo de colesterol/día por encima de la RDA-FAO con diferencia por estrato socioeconómico (p>F=0,015) y sexo (p<0,01); cuando se ajusto por la energía consumida esta diferencia desapareció para el sexo (p=0,830). El consumo de grasa saturada es más del doble que el de grasa poliinsaturada (AGPI) (tabla 4). El consumo de grasas monoinsaturadas (AGMI), AGPI y AGS no es diferencial por IMC, (p>F=0,571), (p>F=0,191) y (p>F=0,446) respectivamente. La figura 2, resume el consumo de grasas por nivel socioeconómico.

Cuatro de los 70 sujetos en 2002-2003 (5,7%) afirmaron haber realizado algún tipo de dieta durante el último año, está condición se tradujo en un promedio menor de consumo de kilocalorías/día - 645 (IC; -1190 a -99)-, a expensas de la reducción del consumo de grasas totales. El practicar algún tipo de dieta no está relacionado con el IMC (p=0,277).

DISCUSIÓN

Alcance y limitaciones del estudio. Debido al diseño y métodos de recolección utilizados, los hallazgos están limitados a la población adulta (entre 20 y 60 años) y alfabetos de los tres niveles socioeconómicos. Sin embargo, debido al amplio rango de edad de los encuestados y a que no hay datos confiables sobre esta variable para Bucaramanga, no pudimos verificar si la edad en la muestra, sigue la misma distribución que la de la población general. Debido al diseño el nivel de educación fue probablemente mayor en nuestra muestra. Por lo tanto, la inferencia de los resultados podría estar limitada para los sujetos con niveles bajos de educación, aún cuando la proporción de sujetos sin terminar la primaria en nuestra muestra (4,8%), es muy similar a la de la población general, 4,7% (31).

La validez de la estimación del consumo está dada por; el método de estimación y su capacidad para captar la variabilidad intra sujeto y entre estaciones climáticas debida al número de repeticiones (siete por cada R7D) (32), el bajo porcentaje de pérdidas (4,8%), la calidad del registro, no observarse modificaciones sustanciales en el peso corporal como para sospechar un sesgo de información importante y finalmente, al no hallarse una cantidad de registros diferencial por día a través del R7D, ó por las variables sociodemográficas. Sin embargo, no existe aún un método perfecto de medición de la ingesta dietaria y tradicionalmente, se ha reportado subestimación de la energía y los macronutrientes más que de los micro nutrientes (7, 33).

Inadecuación en la ingesta de nutrientes. Las DRI´s son los parámetros de referencia para el consumo dietario e incluyen la recomendación dietaria (RDA) que por definición, es el nivel de ingesta que excede el requerimiento (EAR) del 97-98% de todos los individuos, cuando sus requerimientos tienen una distribución normal. Así, la RDA no debe usarse como punto de corte para valorar la ingesta, pues podría sobreestimar la proporción de sujetos a riesgo de inadecuación. Igualmente sucede cuando el punto de corte es la ingesta adecuada (AI) ó el limite superior (UL). La única DRI, que permite estimar una proporción de riesgo de inadecuación es la EAR (23). En este sentido y dado que no existen EAR para los nutrientes estudiados, no fue posible establecer riesgos de inadecuación para la ingesta de ellos.

El consumo promedio de energía presento una leve tendencia hacia valores inferiores a los recomendados. Sin embargo, en el peor de los casos ésta variación alcanzó un 15%. Está reportado que el registro con pesaje puede eventualmente propiciar un menor consumo (33). Nosotros observamos un consumo de calorías inferior en las categorías extremas de IMC; 357 kilocalorías/día en los hombres y 143 kilocalorías/día en las mujeres, está documentado que los sujetos con déficit y exceso de peso son los que más sobrereportan y subreportan su consumo (34).

Contrario a lo que ha sido reportado para América Latina, incluida Colombia, la ingestión de energía no es menor en los estratos socioeconómicos más bajos y no existen marcadas diferencias entre el estrato bajo y el alto. Sin embargo, el consumo de proteínas sí es diferencial entre estratos socioeconómicos y existen marcadas diferencias en los extremos de estos (35). Lo anterior es una expresión particular del acceso debido al costo de las proteínas.

Implicaciones de los resultados. Los niveles medios de consumo de proteína están por encima del límite superior recomendado y esto puede traducirse en una dieta que no es saludable. Las dietas con excesivo consumo de proteínas se han caracterizado por ser pobres en fibra -lo que incrementa el riesgo de constipación, diverticulosis y neoplasias de colón-, ricas en grasas -incrementando el riesgo de enfermedad coronaria, enfermedad vascular periférica y cáncer de próstata- y también limitadas en la disponibilidad de carbohidratos -lo que obliga al organismo a procesos de glucogénesis a partir de aminoácidos y ácidos grasos (glicerol)- lo que comúnmente produce grandes cantidades de urea y otros metabolitos cetogénicos- (36-41). Un bajo consumo de fibra y alto de proteínas -mayor a 0.75 g x kilo x día- (42) a expensas de carbohidratos son las características de la dieta evaluada.

En los países industrializados y las zonas urbanas de los países en desarrollo se consumen más proteínas de las que se requieren, este exceso de consumo -en particular cuando la fuente predominante es animal- se ha ligado débilmente a la ocurrencia de cáncer de mama (43).

A diferencia de lo reportado recientemente, acerca de que el consumo de grasa y carbohidratos varia inversamente (44, 45), nosotros encontramos que esa relación existe, pero entre proteínas y carbohidratos. Recientemente se ha publicado un comportamiento similar sobre el consumo dietario de proteínas en mujeres de 12 a 49 años en México (45).

El consumo de grasa total, saturada y de colesterol tiene relevancia en la medida en que su consumo por encima de la RDA se ha asociado a la ocurrencia de múltiples tipos de cáncer (43) y con eventos cardiovasculares (46, 47). El consumo excesivo de grasa saturada no es recomendable (48, 49) en especial la derivada de aceites vegetales hidrogenados como el de palma africana (el predominante en la dieta evaluada), ya que elevan la cantidad y proporción de ácidos grasos trans en la dieta. El aumento de un 1% al aporte del VCT de la grasa saturada, se traduce en un aumento promedio de 12% del riesgo para desarrollar infarto de miocardio (50). La reducción del consumo de grasa saturada hasta el 10% del total de la energía, ha mostrado reducción de las concentraciones de colesterol sérico de aproximadamente 1 mmol/L y esto a su vez, la disminución de hasta 40% de la mortalidad por enfermedad isquémica a largo plazo en adultos mayores (51). Más recientemente se ha mostrado como el consumo de grasa trans, incrementa la producción de citocinas inflamatorias, relacionadas con la fisiopatología de la ateroesclerosis y la hipertensión arterial (52). Complementariamente, elevar el consumo de grasas poliinsaturadas podría actuar como factor protector contra el crecimiento de células cancerosas y la prevención de la ateroesclerosis (53, 54).

Las dietas bajas en fibra como la reportada, se derivan de un alto consumo de granos y cereales refinados y sodio (55), lo que se ha asociado con el aumento de cáncer de estómago (56). Existe un patrón consistente que sugiere que las dietas con alto contenido de fibra y polisacáridos sin almidón, posiblemente disminuyan el riesgo de desarrollar cáncer (43).

En 100 informes publicados entre 1961 y 1991, en relación con el consumo de almidones, fibra dietaria, azúcar y su relación con la enfermedad cardiovascular y otras crónicas, 62 recomendaron más consumo de carbohidratos complejos, 61 de más fibra dietaria y 74 menos de azúcar (43, 55). A pesar de que los autores desarrollaron una tabla específica de composición de alimentos para este estudio (18), aún no es posible estimar de manera más detallada el consumo de carbohidratos y fibra dietaria, lo que sería deseable para poder establecer relaciones de dosis-respuesta en estás poblaciones.

Conclusiones y recomendaciones. A manera de conclusión se puede afirmar que; 1- Uno de cada tres sujetos tiene sobrepeso. 2- Los cambios en los patrones de consumo no han modificado sustancialmente la situación encontrada durante el período evaluado. 3- El consumo de energía es mayor en los hombres. 4- El consumo de energía no es diferente por nivel socioeconómico ó IMC. 5- Los sujetos que practican «dietas», reducen su consumo de energía a expensas del consumo de grasa. 6- La distribución del VCT está en desequilibrio, con exceso de proteínas a expensas de carbohidratos. 7- El consumo de proteínas, grasa total, grasa saturada y colesterol aumenta con el nivel socioeconómico. 8- El consumo de grasa no es diferencial dado el IMC. 9- La relación AGPI/AGS, está invertida contra una deseable. 10- El consumo promedio de colesterol supera ya el límite recomendado y no es diferencial por sexo. 11- Existe un bajo consumo de fibra, derivado de un excesivo consumo de granos y cereales refinados. 12- El perfil de la dieta de esta población colombiana no es saludable y puede ser factor de riesgo para el desarrollo de cáncer, eventos cardiovasculares y otras enfermedades crónicas. 13- Es necesario desarrollar tablas de composición de alimentos que permitan una traducción de la dieta a nutrientes, mucho más adecuada y coherente con el tipo de perfil epidemiológico y las condiciones de consumo dietario. Por ejemplo, recetas en vez de alimentos, alimentos cocidos o procesados en vez de crudos y fracciones más detalladas de los carbohidratos y proteínas ó por tipo de fuente animal o vegetal. 14- Es necesario implementar políticas alimentarias y de salud, que permitan reducir la velocidad con que las modificaciones no deseables en la dieta se están presentando.

Finalmente, es importante precisar que en la última década el interés nacional por la situación alimentaria y nutricional de la población Colombiana ha aumentado, recientemente se formuló la política Nacional de Seguridad Alimentaria y Nutricional 2007-2015, (PSAN) (57), con la participación del Instituto Colombiano de Bienestar Familiar, los Ministerios de la Protección Social, Agricultura y Desarrollo Rural y Educación, el Departamento Nacional de Planeación, y el Instituto Colombiano de Desarrollo Rural. Dentro de los ejes de la política se incluye el consumo de alimentos, y dentro de las líneas se contempla la promoción de una alimentación saludable. En la región y a nivel local se han empezado ha desarrollar procesos para la aplicación de la PSAN, además en la ciudad de Bucaramanga se está llevando a cabo la iniciativa CARMEN (Conjunto de Acciones para la Reducción de Enfermedades Crónicas No Transmisibles), iniciativa de la Organización Panamericana de la Salud desarrollada en varios países, que incluye la estrategia de alimentación saludable enfocada básicamente a mejorar las características no saludables de la dieta, como las encontradas en este estudio (58). Sin embargo, estos programas no incluyen a toda la población y sistemáticamente han sido orientados solamente a la población de escasos recursos. A pesar de los esfuerzos mencionados anteriormente, es probable que mientras lo consignado en la PSAN se traduce en hechos, y la voluntad política nacional, coincida con la regional o local y ésta se traduzca en política sustentable con recursos financieros, pasen muchos años.

Agradecimientos: Esta investigación fue posible gracias al fondo de cofinanciación No. 126 - 2002; código 1102-04-11719, creado por la Universidad Industrial de Santander y el Instituto Colombiano para el Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología «Francisco José de Caldas» COLCIENCIAS, para el desarrollo del proyecto «Desarrollo y Validación de Instrumentos de Evaluación de Dietas Apropiados para la Población Colombiana. Fase 2».

BIBLIOGRAFÍA

1. Leisinger KM, Schmitt KM, Pandya-Lorch R. Six billion and counting: Population and food security in the 21st century. Washington, D.C. International Food Policy Research Institute, 2002.

2. Bautista L. Tendencias de la mortalidad por enfermedades cardiovasculares en Colombia y Santander, 1980-1996. ICIB, UIS, Panamerican Health Organization. Bucaramanga: 2000 September (Technical Report).

3. Secretaria de Salud de Santander. Enfermedades crónicas tipo cardiopulmonar Boletín, Bucaramanga, 2005;4:10.

4. Franco MC. La importancia de la promoción y prevención en la enfermedad cardiovascular. Rev Colomb Cardio 2003:10;187-88.

5. Peña M, Ballacao J (Editores). La obesidad en la pobreza. Washington, D.C. Organización Panamericana de la Salud, 2002:3-43. Publicación científica y técnica No. 576.

6. Madrigal-Fritsch M, Salgado-Martínez H (Editores). Manual de encuestas de dieta. Perspectivas en salud pública, No. 23. Cuernavaca, México. Instituto Nacional de Salud Pública, 1996:17-50.

7. Rocabado F. El papel de las encuestas dietéticas en la planificación alimentaria. En: Manual de encuestas de dieta. Perspectivas en salud pública, No. 23. Instituto Nacional de Salud Pública. Cuernavaca, México 1996:17-23.

8. Willet W. Nutritional epidemiology. 2 ed. New York. Oxford University Press, 1998:50-73.

9. Thompson FE, Byers T. Dietary assessment resource manual. J Nutr 1994;124:2245s-2317 s.

10. Van Staveren WA, Ocké MC. Cálculo de la ingesta alimentaria. En: Bowman BA, Russell (Editores) Conocimientos actuales de nutrición. 8 ed. Washington DC, 2003:658-70. ILSI, OPS. Publicación científica y técnica No. 592.

11. Freedman LS, Midthune D, Carroll RJ, Krebs-Smith S, Subar AF, Troiano RP, et al. Adjustments to improve the estimation of usual dietary intake distributions in the population. J Nutr 2004;134:1836-43.

12. Carriquiry AL. Estimation of usual intake distributions of nutrients and foods. J Nutr 2003;133:601s-8s.

13. Guenther PM, Kott PS, Carriquiry AL. Development of an approach for estimating usual nutrient intake distributions at the population level. J Nutr 1997;27:1106-12.

14. Martorell R, Stein AD. El surgimiento de las enfermedades crónicas relacionadas con la dieta en los países en desarrollo. En: Bowman BA, Russell (Editores) Conocimientos actuales de nutrición. 8 ed. Washington DC, 2003:723-45. ILSI, OPS. Publicación científica y técnica No. 592.

15. Nusser SM, Carriquiry AL, Dodd KW, Fuller WA. A semiparametric transformation approach to estimating usual daily intake distributions. J Am Stat Assoc 1996;436:1440-49.

16. Bautista LE, Herrán OF, Pryer JA. Development and simulated validation of a food-frequency questionnaire for the Colombian population Public Health Nutr 2005;8:181-88.

17. Departamento Nacional de Planeación (DNP). Estratificación socioeconómica. Manual general. Cabeceras municipales Tipo 3 y localidades o centros poblados hasta con tres mil habitantes. Santafé de Bogotá: DNP; 1994.

18. Herrán OF, Bautista LE, Quintero DC. Tabla de composición de alimentos consumidos en Bucaramanga. 2 ed. Universidad Industrial de Santander. Bucaramanga, Santander, 2003.

19. Lauritsen J. FoodCalc v. 1.3. Diet, cancer and health project. Danish Cancer Society, 1998.

20. Carriquiry AL. Assessing the prevalence of nutrient inadequacy. Public Health Nutr 1999;2:23-33.

21. Guenther PM, Kott PS, Carriquiry AL. Development of an approach for estimating usual nutrient intake distributions at the population level. J Nutr 1997;27:1106-12.

22. González-Gross M, Joyanes M, Barrios L, Pietrzik K, Marcos A. La aplicación de las nuevas DRI (Dietary Reference Intakes) en la evaluación de la ingesta de nutrientes en grupos de población. Nutrición Clínica 2003;146;28-34.

23. Murphy SP, Poos MI. Dietary reference intakes: summary of applications in dietary assessment. Public Health Nutr 2002;6A:843-49.

24. Food and nutrition board, Institute of medicine, national academies. Dietary reference intakes (DRI´s): Recommended intakes for individuals, Macronutrients. Disponible en: http://www.iom. edu/Object.File/Master/21/372/0.pdf. Consultada en enero 19 de 2005.

25. FAO, ILSI. Taller sobre guías alimentarias basadas en alimentos (GABA) y educación en nutrición para el público. FAO. Santiago de Chile. Noviembre, 1998:30-4.

26. NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods. Disponible en: http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/. Consultada en enero 2 de 2005.

27. Hansen Gaurth R, Wyse BW. Expression of nutrient allowances per 1,000 kilocalories. J Am Diet Assoc 1980;76:223-27.

28. Herrán-Falla OF, Prada-Gómez GE, Patiño-Benavidez GA. Canasta básica alimentaria e índice de precios en Santander, Colombia, 1999-2000. Salud Pública Mex 2003;45:35-42.

29. Cuzick J. A Wilcoxon-type test for trend. Stat Med 1985;4:87-90.

30. Eltinge JL, Sribney WM. Estimation of means, totals, ratios, and proportions for survey data. Stata Technical Bulletin 31: 6-23. Reprinted in Stata Technical Bulletins Reprints 1996:6:213-35.

31. PROFAMILIA. Encuesta Nacional de Demografía y Salud. Resumen Región Oriental, 2000. Bogotá, Colombia: PROFAMILIA, 2000:4-6.

32. Margetts BM, Nelson M. Design concepts in nutritional epidemiology. 2 ed. New York. Oxford University Press, 1996:68-72.

33. Pryer JA, Vrijheid M, Nichols R, Kiggins M, Elliott P. ¿Who are the ´low energy reporters´ in the dietary and nutritional survey of British adults?. Int Epidemiol 1997;26:146-54.

34. Andersson I, Rossner S. The gustaf study: Repeated, telephone-administered 24-hour dietary recalls of obese and normal-weight men - energy and macronutrient intake and distribution over the days of the week. J Am Diet Assoc 1996;96:686-92.

35. Morón C, Schjtman A. Evolución del consumo de alimentos en América Latina. En: Producción y manejo de datos de composición química de alimentos en nutrición. Universidad de Chile. FAO. Santiago, Chile 1997:60.

36. Dwyer JT, Madans JH, Turnbull B, Cornoni-Huntley J, Dresser C, Everett DF, Perrone RD. Diet, indicators of kidney disease, and late mortality among older persons in the NHANES I Epidemiologic Follow-up Study. Amer J of Pub Health 1994;84: 1299-1303.

37. Enig M. Saturated fats and the kidneys. Wise Traditions, 2000, 1:3:49. Posted at http://www. westonaprice.org. Consultado en diciembre 10 de 2003.

38. Spencer H, Kramer L. Factors contributing to osteoporosis. J Nutr 1986;116:316-19.

39. Hunt JR, Gallagher SK, Johnson LK, Lykken GI. High- versus low-meat diets: Effects on zinc absorption, iron status, and calcium, copper, iron, magnesium, manganese, nitrogen, phosphorus, and zinc balance in postmenopausal women Amer J Clin Nutr 1995;62:621-32.

40. Spencer H, Kramer L, Osis D. ¿Do protein and phosphorus cause calcium loss? J Nutr 1988;118:657-60.

41. Cooper C, Atkinson EJ, Hensrud DD, Wahner HW, O'Fallon WM, Riggs BL, Melton LJ. Dietary protein and bone mass in women. Calcif Tiss Int 1996;58:320-25.

42. Young VR. Proteínas y aminoácidos. En: Bowman BA, Russell (Editores) Conocimientos actuales de nutrición. 8 ed. Washington DC, 2003:47-63. ILSI, OPS. Publicación científica y técnica No. 592.

43. Organización Mundial de la Salud (OMS). Food, nutrition and the prevention of cancer: A global perspective, 2003:105-435. Publicación científica y técnica No. 583.

44. Hill JO, Prentice AM. Sugar and body weight regulation. Am J Clin Nut 1995;62(suppl):264s-74s.

45. Rivera Dommarco J, Shamah Levy T, Villalpando Hernández S, González de Cossío T, Hernández Prado B, Sepúlveda J. Encuesta Nacional de Nutrición 1999. Estado nutricio de niños y mujeres en México. Cuernavaca, Morelos, México: Instituto Nacional de Salud Pública, 2001.

46. Law M. Dietary fat adult disease and the implications for childhood nutrition: an epidemiologic approach. Am J Clin Nutr 2000;72(suppl):1291s-96s.

47. Hooper L, Summerbell CD, Higgins JP, Thompson RL, Capps NE, Smith GD et al. Dietary fat intake and prevention of cardiovascular disease: systematic review. BMJ 2001;322:757-63.

48. Willet CW, Skerret PJ. Eat, drink and be healthy: The Harvard medical school guide to healthy eating 2002:56-84.

49. Lichtenstein AH. ¿Trans fatty acids and hydrogenated fat-What do we know?. Nutrition Today 1995;30:102.

50. Kabagambe EK. Individual saturated fatty acids and nonfatal myocardial infarction in Costa Rica. Eur J Clin Nutr 2003;57:1447-57.

51. Law MR, Wald NJ, Thompson SG. By how much a how quickly does reduction in serum cholesterol concentration lower risk of ischemic heart disease? BMJ 1994;308:367-72.

52. Han SN, Leka LS, Lichtenstein AH, Ausman LM, Schaefer EJ, Meydani SN. Effect of hydrogenated and saturated, relative to polyunsaturated, fat on immune and inflammatory responses of adults with moderate hypercholesterolemia. J Lipid Res 2002; 43:445-52.

53. Zureik M, Ducimetiere P, Warnet J-M, Orssaud G. Fatty acid proportions in cholesterol esters and risk of premature death from cancer in middle aged French men. BMJ 1995;311:1251-54.

54. Sinclair HM. Deficiency of essential fatty acids and atherosclerosis, etcetera. Lancet 1956;i:381-83.

55. Cannon G. Food and Health: the Experts Agreen London: Consumers' Association 1992.

56. Holcombe C. Helicobacter pylori: the African enigma. Gut 1992;33:429-31.

57. Presidencia de la República. Política de Seguridad Alimentaria y Nutricional 2007-2015. Disponible en; http://www.planeacion.cundinamarca.gov.co/BancoMedios/Documentos20PDF/minprotecci C3B3n20polC3ADtica20de20seguridad20alimentaria20y20nutricional2006.pdf. Consultada en octubre 14 de 2007.

58. Bautista L, Orostegui M, Vera LM, Prada GE, Orozco LC, Herrán OF. Prevalence and impact of major cardiovasculra risk factors in Bucaramanga, Colombia. Results from the CARMEN baseline survey. Eur J Cardiovasc Prev Rehabil 2006;5: 769-75.

Este trabajo fue recibido el 19 de Enero de 2007 y aceptado para ser publicado el 18 de Octubre de 2007.

Dirigir la correspondencia a: Profesor Oscar Fernando Herrán Falla. ND. MSc.
Facultad de Salud. CIE. Tercer Piso.
Universidad Industrial de Santander.
Bucaramanga.
Colombia. Sur América.
Tele fax; (57-7) 6345781
e-mail: herran@uis.edu.co
herran28@intercable.net.co