Asociaci&oac=
ute;n
entre la razón masa magra/masa grasa y las anomalías
cardiometabólicas en adultos mayores de comunidades rurales del Ecua=
dor:
estudio transversal analítico
Visceral fat and segmental lean mass: cross-sectio=
nal
indicators of metabolic risk in olde associati=
on
between the lean-to-fat mass ratio and cardiometabolic abnormalities in old=
er
adults in rural communities in Ecuador: an analytical cross-sectional study=
adults
|
1 |
Jessica Michelle Uzhca Ramon |
|
https://orcid.org/0009-0007-43=
75-9921 |
|
|
|
Universidad
Católica de Cuenca (UCACUE), Cuenca, Ecuador. Maestría
en Gestión del Cuidado |
|||
|
2 |
Edison Gustavo Moy=
ano
Brito |
|
https://orcid.org/0000-0002-33=
75-8219 |
|
|
|
Universidad
Católica de Cuenca (UCACUE), Cuenca, Ecuador. |
|||
|
3 |
Fanny Cecilia
Rodríguez Quezada |
|
https://orcid.org/0000-0001-65=
73-6543 |
|
|
|
Universidad
Católica de Cuenca (UCACUE), Cuenca, Ecuador. |
|
|
Art&=
iacute;culo
de Investigación Científica y Tecnológica Enviado: 16/08/2=
026 Revisado: 12/09/=
2026
Aceptado: 05/10/=
2026
Publicado:
19/10/2026 |
||||||||
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|
Cítese: |
|
Uzhca Ram=
on,
J. M., Moyano Brito, E. G., & Rodríguez Quezada, F. C. (2026).
Asociación entre la razón masa magra/masa grasa y las
anomalías cardiometabólicas en
adultos mayores de comunidades rurales del Ecuador: estudio transversal
analítico. AlfaPublicaciones, 8(4),
160–177. https://d=
oi.org/10.33262/ap.v8i4.724 |
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ALFA PUBLICACIONES,
|
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Esta
revista está protegida bajo una licencia Creative Commons Attribut=
ion
Non Commercial No Derivatives 4.0 International. Copia de la licencia: http://creativecommons.org=
/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
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|
Palabras cla=
ves: Grasa
intraabdominal, masa corporal, síndrome metabólico,
composición corporal, adulto.=
|
|
Resumen Introducción=
. El presente proyecto se deriva del estudio ma=
dre
aprobado por el CEISH titulado “Valoración geriátrica
integral en adultos mayores de 65–90 años del cantón
Cuenca 2024–2025”. Su propósito es profundizar en la
interacción entre la razón masa/masa grasa y anomalí=
as
cardiometabólicas en adultos mayores en comunidades rurales del
Ecuador, considerando la relevancia clínica de estos componentes e=
n el
envejecimiento. Objetivo general. Analizar la
asociación entre RLMG y la prevalencia de anomalías
cardiometabólicas en adultos mayores residentes en comunidades rur=
ales
del Ecuador. Metodología. Estudio observacional analítico de corte transversal, basado=
en
registros anonimizados del proyecto madre. Se utilizará bioimpedan=
cia
multifrecuencia para obtener mediciones de grasa visceral y masa magra
segmentaria por regiones anatómicas. Se integrarán variables
clínicas como glucemia, presión arterial y perfil
lipídico. El análisis estadístico incluirá
correlaciones bivariadas y modelos de regresión logística p=
ara
estimar el poder predictivo de los indicadores cruzados. Resultado. Se
espera identificar asociaciones significativas entre el predominio de gra=
sa
visceral y la disminución de masa magra segmentaria con marcadores=
de
riesgo cardiometabólico. Los hallazgos permitirán proponer
umbrales clínicos de referencia y construir perfiles
metabólicos estratificados, útiles para la valoración
geriátrica funcional y preventiva. Área de estudio general: Enfermería. =
Área
de estudio específica: Salud y nutrición. Tipo
de artículo: Original.=
|
|
||||||
|
Keywords: Visceral fat, body mass index, metabolic syndrome, body composition,
adult. |
|
Abstract Introduction.
This project stems from the parent study approved by the CEISH enti=
tled
“Comprehensive geriatric assessment in adults aged 65–90 in t=
he
canton of Cuenca, 2024–2025”. Its aim is to investigate the
relationship between the mass/fat mass ratio and cardiometabolic
abnormalities in older adults in rural communities in Ecuador, considering
the clinical relevance of these factors in ageing. Objective. To
investigate the association between RLMG and the prevalence of
cardiometabolic abnormalities in older adults living in rural communities=
in
Ecuador. Methodology. Cross-sectional observational analytical stu=
dy
based on anonymized records from the parent project. Multifrequency
bioimpedance will be used to obtain measurements of visceral fat and
segmental lean mass by anatomical region. Clinical variables such as blood
glucose, blood pressure, and lipid profile will be integrated. Statistical
analysis will include bivariate correlations and logistic regression mode=
ls
to estimate the predictive power of cross-sectional indicators. Result=
s. The aim is to identify significant associations
between the prevalence of visceral fat and reduced segmental lean mass wi=
th
markers of cardiometabolic risk. The findings will enable the proposal of
clinical reference thresholds and the development of stratified metabolic
profiles, which will be useful for functional and preventive geriatric
assessment. General Area of Stud=
y: Nursing. Specific Area of Study: Health
and Nutrition. Article Ty=
pe: Original. |
|
||||||
1. Introducción
El envejecimiento poblacional
representa uno de los desafíos más complejos para la salud
pública contemporánea, vinculándose directamente con un
aumento de la morbilidad y mortalidad Derivado de las Enfermedades
Cardiovasculares (CVD), las cuales constituyen una amenaza global
significativa (Guerra et al., 2024). En este escenario, las Anomal&iacut=
e;as
Cardiometabólicas (AC) que incluyen alteraciones en el perfil
lipídico, la glucosa plasmática y la presión arterial
emergen como componentes críticos. Estudios recientes mediante
análisis de clases latentes han identificado que una proporció=
;n
considerable de adultos mayores (57.8%) presenta uno o más component=
es
del síndrome metabólico, lo que subraya la urgencia de una
estratificación de riesgo más precisa (Afrashteh et al., 2024=
).
Tradicionalmente, el Ín=
dice
de Masa Corporal (IMC) es la herramienta estándar para evaluar el
riesgo de salud; sin embargo, su capacidad predictiva en la vejez es limita=
da (Erdoğan
et al., 2025). El IMC no logra distinguir entre los compartimentos de tejido
adiposo y masa magra, lo cual es crítico dado que el envejecimiento =
se
caracteriza por cambios opuestos en estos tejidos: una disminución d=
e la
masa muscular (sarcopenia) y un aumento o redistribución de la masa
grasa (Briand et al., 2025; Jayanama et al., 2022). Esta limitación =
es
evidente en individuos con "peso normal" que presentan deficienci=
as
funcionales o metabólicas ocultas (Chapelon et al., 2025; Kim et al.,
2021).
Debido a estas deficiencias, ha
surgido un interés creciente en índices que integren la
relación antagónica entre la grasa y el músculo. La
razón masa magra/masa grasa (RLMG) o su inversa, la razón
grasa/masa magra ha demostrado ser un indicador más robusto de la sa=
lud
metabólica que el IMC (Aggarwal et al., 2024; Kunutsor et al., 2026)=
. Se
ha documentado que una baja RLMG se asocia de forma independiente con una m=
ayor
prevalencia de hipertensión, diabetes y dislipidemia (Shao et al.,
2025). Específicamente, la masa magra parece ejercer un rol protector
sobre el sistema cardiovascular, mientras que la acumulación de gras=
a,
particularmente la visceral, activa vías proinflamatorias y deterior=
a la
homeostasis lipídica (Fornelli et al., 2024; Khaleghi et al., 2023; =
Kouda
et al., 2025).
No obstante, la relación e=
ntre
estos componentes corporales presenta matices importantes según el
género y la distribución regional. Investigaciones indican qu=
e el
impacto de la masa magra en el fenotipo cardiovascular hipertensivo puede s=
er
más pronunciado en hombres que en mujeres (Gunawardana et al., 2025)=
, y
que la relación entre masa muscular y grasa visceral es un predictor
determinante de riesgo en mujeres con obesidad (Lim et al., 2023). Asimismo=
, se
ha observado que la acumulación de grasa troncal tiene un vín=
culo
más estrecho con el riesgo cardiometabólico que la grasa
periférica (Lu et al., 2024; Senkus et al., 2022).
A pesar de la relevancia de estos
hallazgos, persiste una brecha de conocimiento significativa en las poblaci=
ones
rurales de América Latina. La mayoría de la evidencia provien=
e de
entornos urbanos en países desarrollados, dejando de lado el context=
o de
los adultos mayores en comunidades rurales de Ecuador. Estos grupos enfrent=
an
transiciones nutricionales aceleradas y barreras de acceso a la salud que
podrían modificar la asociación entre la composición
corporal y las patologías metabólicas (Cacciatore et al., 202=
4; Hajrovic
et al., 2025). Es imperativo validar marcadores antropométricos de b=
ajo
costo y alta precisión que permitan intervenciones preventivas adapt=
adas
a la realidad rural.
Por lo expuesto, la presente
investigación se justifica en la necesidad de identificar predictores
eficaces para la salud geriátrica en contextos vulnerables. El objet=
ivo
del estudio es analizar la asociación entre la razón masa
magra/masa grasa (RLMG) y la prevalencia de anomalías
cardiometabólicas en adultos mayores residentes en comunidades rural=
es
del Ecuador.
2.
Metodolog&iacu=
te;a
Este estudio se
deriva del proyecto madre aprobado por el Comité de Ética =
en
Investigación en Seres Humanos (CEISH), titulado
“Valoración geriátrica integral en adultos mayores de
65–90 años del cantón Cuenca 2024–2025”. Su
diseño responde a una lógica observacional, analítica y
transversal, orientada a explorar la relación entre grasa visceral y
masa magra segmentaria como indicadores cruzados de riesgo metabólic=
o en
adultos mayores.
Estudio
cuantitativo, observacional analítico de corte transversal. Esta
estructura permite identificar asociaciones entre variables de
composición corporal y parámetros clínicos de riesgo
metabólico en un momento determinado, sin intervención directa
sobre los participantes.
La
población está conformada por adultos mayores entre 65 y 90
años, residentes del cantón Cuenca, previamente valorados en =
el
marco del estudio madre. La muestra será seleccionada de manera no
probabilística por conveniencia, tomando como base los registros que
cumplan con los siguientes criterios:
Criterios de
inclusión:
• Edad e=
ntre
65 y 90 años.
•Evaluac=
ión
completa de composición corporal mediante bioimpedancia multifrecuen=
cia.
•
Disponibilidad de datos clínicos relevantes: glucemia, presión
arterial, perfil lipídico, comorbilidades.
Criterios de
exclusión:
• Presen=
cia
de marcapasos, prótesis metálicas o amputaciones.
•
Condiciones que interfieran con la medición bioeléctrica.
• Regist=
ros
incompletos o inconsistentes.
El tamañ=
;o
muestral se calculará mediante fórmula para estudios
correlacionales, considerando una potencia estadística del 80% y un =
nivel
de confianza del 95%.
<=
span
style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New Roman",se=
rif;
mso-fareast-font-family:"Times New Roman"'>=
2.1.
Técnicas e instrumentos de recolección
Se
utilizarán los siguientes instrumentos y procedimientos:
1. Bioimpedanc=
ia
eléctrica multifrecuencia (BIA-MF):
• Equipo
validado para población adulta mayor.
• Obtención de grasa visceral (en cm² o índice estimado).<= o:p>
•
Medición de masa magra segmentaria en tronco, extremidades superiore=
s e
inferiores.
2. Ficha
técnica estructurada:
•
Consolidación de datos clínicos extraídos del expedien=
te
del estudio madre:
• Glucem=
ia
en ayunas.
•
Presión arterial sistólica y diastólica.
• Perfil
lipídico (colesterol total, HDL, LDL, triglicéridos).
•Comorbi=
lidades
registradas (diabetes tipo 2, hipertensión, dislipidemia,
síndrome metabólico).
3. Registro
digital:
• Base de
datos anonimizada para procesamiento estadístico.
•
Codificación estandarizada para análisis multivariado.
Procedimiento =
paso
a paso
1.
Selección de registros:
• Acceso=
a
la base de datos del proyecto madre.
•
Aplicación de criterios de inclusión y exclusión.
•
Consolidación de la muestra definitiva.
2.
Extracción de datos:
•
Revisión de fichas clínicas y resultados de bioimpedancia.
• Regist=
ro
de variables en la ficha técnica estructurada.
•
Validación cruzada de datos por doble digitación.
<=
span
style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New Roman",se=
rif;
mso-fareast-font-family:"Times New Roman"'>=
2.2. Procesamiento
estadístico
•
Análisis descriptivo de las variables sociodemográficas,
clínicas y de composición corporal.
• Prueba=
s de
normalidad (Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk).
•
Correlaciones bivariadas (Pearson o Spearman según distribució=
;n).
•
Regresión logística para estimar el poder predictivo de los
indicadores cruzados sobre el riesgo metabólico.
•An&aacu=
te;lisis
estratificado por sexo, edad y presencia de comorbilidades.
<=
span
style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New Roman",se=
rif;
mso-fareast-font-family:"Times New Roman"'>=
2.3. Interpretación
de resultados
•
Identificación de patrones de riesgo según distribución
corporal.
• Propue=
sta
de umbrales clínicos de referencia para grasa visceral y masa magra
segmentaria.
•
Elaboración de perfiles metabólicos diferenciados.
Este estudio se
desarrolla como una extensión del proyecto madre titulado
“Valoración geriátrica integral en adultos mayores de
65–90 años del cantón Cuenca 2024–2025”, el
cual cuenta con aprobación vigente por parte del Comité de
Ética en Investigación en Seres Humanos (CEISH). En
coherencia con dicha aprobación, el presente protocolo mantiene los
principios éticos fundamentales de respeto, autonomía,
beneficencia y justicia, aplicados rigurosamente en cada etapa del proceso
investigativo.
La
participación de los adultos mayores se sustenta en el consentimiento
informado previamente otorgado en el marco del estudio madre. Este documento
fue elaborado en lenguaje claro, adaptado a las capacidades cognitivas y
comunicativas de los participantes, y socializado en presencia de familiare=
s o
cuidadores cuando fue necesario. En él se explicaron los objetivos
generales del estudio, los procedimientos de evaluación, los benefic=
ios
esperados, los posibles riesgos mínimos asociados y las garant&iacut=
e;as
de confidencialidad.
Para este
subproyecto, se trabajará exclusivamente con registros anonimizados
provenientes de la base de datos del estudio madre. No se realizarán
nuevas intervenciones ni se recopilará información adicional
directamente de los participantes. La trazabilidad de los datos estar&aacut=
e;
asegurada mediante codificación alfanumérica, y el acceso a la
base será restringido al equipo investigador autorizado.
El manejo de la
información se realizará conforme a la normativa nacional vig=
ente
en materia de protección de datos personales y bioética en
investigación con seres humanos. Los resultados obtenidos será=
;n
utilizados únicamente con fines científicos y académic=
os,
y no se divulgará ningún dato que permita la
identificación directa o indirecta de los participantes.
Cualquier hall=
azgo
clínico relevante que emerja del análisis será comunic=
ado
al equipo responsable del proyecto madre, con el fin de valorar su pertinen=
cia
en el seguimiento integral de los adultos mayores involucrados. De esta man=
era,
se garantiza una retroalimentación ética y responsable que
prioriza el bienestar de la población estudiada.
3.&n=
bsp;
Resultados
La composición corporal co=
nstituye
un factor de gran importancia para comprender el estado de salud
cardiometabólica de los adultos mayores, debido a los cambios
relacionados con el envejecimiento en la masa muscular y grasa. En este
contexto, la razón entre masa magra y masa grasa (RLMG) permite valo=
rar
de manera integrada el equilibrio de ambos componentes corporales. El
análisis realizado en 316 adultos mayores evidenció una
prevalencia de anomalías cardiometabólicas del 47,8%,
observándose diferencias importantes según sexo, edad y
composición corporal. Asimismo, la RLMG disminuyó con la edad=
y
presentó valores superiores en los hombres en comparación con=
las
mujeres. De manera relevante, los participantes ubicados en el tertil bajo =
de
RLMG presentaron una mayor prevalencia de anomalías
cardiometabólicas, alcanzando el 79,2%, frente al 25,7% del tertil a=
lto.
Además, los resultados de regresión mostraron asociaciones
inversas entre una RLMG más elevada y la presencia de estas
anomalías, especialmente en mujeres de 65 a 84 años. Estos ha=
llazgos
sugieren que la relación entre masa muscular y grasa puede ser un
indicador relevante del perfil cardiometabólico en esta
población. Por ello, analizar la RLMG puede contribuir a una mejor
identificación de adultos mayores con mayor riesgo metabólico=
.
3.1.
Características generales de la muestra
Se incluyeron 316 adultos mayores
(68.7% mujeres; edad media 74.3±7.6 años; rango 65–95
años). La prevalencia de AC fue del 47.8% (n=3D151). El análi=
sis
bivariado mostró que todas las variables evaluadas, excepto la activ=
idad
física (p=3D.773), el tabaquismo (p=3D.639), el consumo de alcohol (=
p=3D.491),
el nivel socioeconómico (p=3D.547) y el uso de medicamentos (p=3D.37=
8), se
distribuyeron de forma significativamente diferente según la presenc=
ia
de AC. Las características detalladas se presentan en la Tabla 1.
Características de la muestra según
presencia de anomalías cardiometabólicas
|
Característica |
Total (n=3D316) |
Sin anomalías (n=3D165,
52.2%) |
Con anomalías (n=3D151,
47.8%) |
|
Sexo |
|
|
p<.001* |
|
Mujer |
217 (68.7%) |
98 (59.4%) |
119 (78.8%) |
|
Hombre |
99 (31.3%) |
67 (40.6%) |
32 (21.2%) |
|
Grupo
de edad |
|
|
p=3D.011* |
|
65–74 años |
164 (51.9%) |
98 (59.4%) |
66 (43.7%) |
|
75–84 años |
112 (35.4%) |
47 (28.5%) |
65 (43.0%) |
|
≥85 años |
37 (11.7%) |
17 (10.3%) |
20 (13.2%) |
|
Categoría
IMC |
|
|
p<.001* |
|
Peso normal |
87 (28.8%) |
53 (32.1%) |
34 (22.5%) |
|
Sobrepeso |
131 (43.4%) |
91 (55.2%) |
40 (26.5%) |
|
Obesidad grado I |
64 (21.2%) |
9 (5.5%) |
55 (36.4%) |
|
Obesidad grado II–III |
20 (6.6%) |
4 (2.4%) |
16 (10.6%) |
|
Actividad
física |
|
|
p=3D.773 |
Características de la muestra según
presencia de anomalías cardiometabólicas=
(continuación)
|
Característica |
Total (n=3D316) |
Sin anomalías (n=3D165, =
52.2%) |
Con anomalías (n=3D151, =
47.8%) |
|
Sí |
226 (74.6%) |
117 (70.9%) |
109 (72.2%) |
|
No |
77 (25.4%) |
42 (25.5%) |
35 (23.2%) |
|
Enfermedad
crónica |
|
|
p=3D.092 |
|
Sí |
156 (51.1%) |
74 (44.8%) |
82 (54.3%) |
|
No |
149 (48.9%) |
86 (52.1%) |
63 (41.7%) |
|
Nivel
educativo |
|
|
p=3D.072 |
|
Sin escolaridad |
105 (33.2%) |
46 (27.9%) |
59 (39.1%) |
|
Primaria |
190 (60.1%) |
105 (63.6%) |
85 (56.3%) |
|
Secundaria o más |
21 (6.6%) |
14 (8.5%) |
7 (4.6%) |
|
Índice
masa magra (kg/m²)ᵃ |
15.30 (14.35–16.86) |
15.57 (14.69–16.92) |
15.00 (13.98–16.68) p=3D.=
010* |
|
Índice
masa grasa (kg/m²)ᵃ |
10.98 (8.63–13.73) |
9.70 (8.29–11.62) |
13.03 (10.55–15.67)
p<.001* |
|
RLMG
(kg/kg)ᵃ |
1.36 (1.09–1.74) |
1.54 (1.33–1.98) |
1.12 (0.97–1.39) p<.00=
1* |
|
RLMG
por tertiles |
|
|
p<.001* |
|
Tertil bajo |
106 (33.5%) |
22 (20.8%) |
84 (79.2%) |
|
Tertil medio |
105 (33.2%) |
65 (61.9%) |
40 (38.1%) |
|
Tertil alto |
105 (33.2%) |
78 (74.3%) |
27 (25.7%) |
Nota. AC=3Danomalías
cardiometabólicas; IMC=3Díndice de masa corporal; RLMG=3Draz&=
oacute;n
masa magra/masa grasa; IMM=3Díndice de masa magra (kg/m²);
IMG=3Díndice de masa grasa (kg/m²). ᵃMediana (rango
intercuartílico). *p<.05 estadísticamente significativo
(prueba chi-cuadrado o U de Mann-Whitney según corresponda).
La RLMG tendió a disminuir=
con
la edad tanto en hombres como en mujeres (Figura =
1).
Los hombres presentaron valores de RLMG significativamente superiores a las
mujeres en todos los grupos etarios, dado su mayor masa muscular relativa.
Aquellos en el tertil más alto mostraron los valores más bajo=
s de
IMM e IMG respecto al tertil bajo, reflejando que una RLMG alta se asocia c=
on
un perfil corporal más favorable aunque con valores absolutos menore=
s.
Razón masa magra/masa grasa (kg/kg)
según sexo y grupo de edad
Los
diagramas de caja muestran la distribución de la RLMG en mujeres (pa=
nel
izquierdo) y hombres (panel derecho) por grupo etario (65–74,
75–84, ≥85 años). Las líneas centrales representan
las medianas; los bigotes corresponden a los percentiles 5 y 95.
RLMG mediana por grupo de edad y tertil=
Nota.
Grupo de edad y tertil en mujeres (panel izquierdo) y hombres (panel derech=
o).
Tertil bajo=3Drojo; tertil medio=3Dnaranja; tertil alto=3Dverde.
=
3.2. Prevalencia
de anomalías cardiometabólicas según tertil de RLMG
La prevalencia de AC fue
significativamente mayor en el tertil bajo de RLMG (79.2%) que en los terti=
les
medio (38.1%) y alto (25.7%; p<.001). El componente más prevalente
entre quienes tenían AC fue el riesgo por circunferencia de cintura
(70.4%), seguido de la obesidad (57.6%) y la grasa visceral alta (45.0%). La
distribución del número de anomalías según el
tertil de RLMG se muestra en la Figura 3, má=
;s
de la mitad de los individuos sin anomalías pertenecía al ter=
til
alto, mientras que quienes presentaban 4 o más anomalías
mostraban alta frecuencia del tertil bajo.
Proporción de anomalías
cardiometabólicas según tertil de RLMG, por sexo
Nota.
El eje Y representa el porcentaje de sujetos con 0, 1, 2, 3 o ≥4
anomalías dentro de cada tertil de RLMG. La prueba chi-cuadrado
resultó significativa para ambos sexos (p<.001). RLMG=3Draz&oacut=
e;n
masa magra/masa grasa.
3.3. Análisis
de regresión: RLMG y anomalías cardiometabólicas
La Tabla 2=
presenta las razones de prevalencia crudas y ajustadas para la
asociación entre los tertiles de RLMG y las AC, estratificadas por s=
exo
y grupo de edad. En mujeres del grupo de 65–74 años, tanto el
tertil medio (RPa: 0.40; IC95%: 0.24–0.66) como el tertil alto (RPa:
0.42; IC95%: 0.25–0.70) mostraron asociaciones inversas
estadísticamente significativas respecto al tertil bajo. Esta tenden=
cia
se mantuvo en mujeres de 75–84 años (tertil medio RPa: 0.59,
IC95%: 0.40–0.86; tertil alto RPa: 0.36, IC95%: 0.21–0.62). En
mujeres ≥85 años, el pequeño tamaño muestral
limitó el ajuste multivariado, aunque el tertil alto mostró
ausencia total de AC (RPc=3D0.00). En hombres, la asociación fue
consistente en dirección pero no alcanzó significación
estadística en el modelo ajustado para el grupo 65–74 añ=
;os;
en el grupo 75–84 años, el tertil alto presentó RP ajus=
tada
=3D 0.00 (p=3D.000), indicando ausencia de AC en ese subgrupo.
Razones de prevalencia crudas y ajustadas para la
asociación entre RLMG y anomalías cardiometabólicas,
estratificadas por sexo y grupo de edad
|
RLMG |
Modelo |
Mujeres 65–74 años
(n=3D109) |
Mujeres 75–84 años
(n=3D82) |
Hombres 65–74 años
(n=3D55) |
Hombres 75–84 años
(n=3D30) |
|
Tertil bajo |
— |
Referencia |
Referencia |
Referencia |
Referencia |
|
Tertil medio |
Crudo |
0.41 (0.25–0.67)* |
0.60 (0.42–0.86)* |
1.05 (0.40–2.72) |
0.30 (0.08–1.09) |
|
|
Ajustadoᵃ |
0.40 (0.24–0.66)* |
0.59 (0.40–0.86)* |
1.76 (0.66–4.69) |
0.30 (0.06–1.54) |
Razones de prevalencia crudas y ajustadas para la
asociación entre RLMG y anomalías cardio=
metabólicas,
estratificadas por sexo y grupo de edad (continuación)
|
RLMG |
Modelo |
Mujeres 65–74 años
(n=3D109) |
Mujeres 75–84 años
(n=3D82) |
Hombres 65–74 años
(n=3D55) |
Hombres 75–84 años
(n=3D30) |
|
Tertil alto |
Crudo |
0.41 (0.26–0.64)* |
0.38 (0.23–0.65)* |
0.24 (0.05–1.11) |
0.00 (—) |
|
|
Ajustadoᵃ |
0.42 (0.25–0.70)* |
0.36 (0.21–0.62)* |
0.30 (0.08–1.19) |
0.00 (—)* |
Nota.<=
/b>
RP=3Drazón de prevalencia; IC95%=3Dintervalo de confianza al 95%. El=
tertil
bajo es la categoría de referencia. ᵃAjustado por actividad
física, tabaquismo, consumo de alcohol, nivel educativo, nivel
socioeconómico y presencia de enfermedad crónica. *p<.05.
—: no estimable por ausencia de eventos.
3.4. Índices
de masa magra e índice de masa grasa como variables de exposici&oacu=
te;n
La Tabla 3=
muestra las RP para el IMM y las AC. El tertil alto del IMM mostró u=
na
asociación positiva con AC en mujeres de 65–74 años (RP=
a:
1.58; IC95%: 1.07–2.33), con tendencias similares en otros grupos,
contrariamente a lo esperado si se considera la masa magra aisladamente como
protectora. La Tabla 4 presenta los resultados para el IMG: el tertil
alto del IMG se asoció positivamente con AC en mujeres de 65–74
años (RPa: 2.31; IC95%: 1.62–3.29) y en hombres de 65–74
años (RPa: 3.18; IC95%: 1.56–6.50). En los modelos completamen=
te
ajustados, la RLMG demostró asociaciones más fuertes con AC q=
ue
los índices individuales (RPa tertil alto mujeres 65–74: 0.42 =
para
RLMG vs. 1.58 para IMM y 2.31 para IMG), corroborando la superioridad de la
ratio integrada.
Razones de prevalencia crudas y ajustadas para la
asociación entre el índice de masa magra (IMM) y las
anomalías cardiometabólicas, estratificadas por sexo y grupo =
de
edad
|
IMM |
Modelo |
Mujeres 65–74 año=
s |
Mujeres 75–84 año=
s |
Hombres 65–74 año=
s |
Hombres 75–84 año=
s |
|
Tertil bajo |
— |
Referencia |
Referencia |
Referencia |
Referencia |
|
Tertil medio |
Crudo |
1.10 (0.72–1.67) |
1.25 (0.84–1.86) |
0.95 (0.42–2.14) |
1.38 (0.63–3.04) |
|
|
Ajustadoᵃ |
1.14 (0.74–1.74) |
1.22 (0.81–1.83) |
0.92 (0.39–2.16) |
1.41 (0.62–3.19) |
|
Tertil alto |
Crudo |
1.52 (1.04–2.22)* |
1.43 (0.97–2.12) |
1.80 (0.89–3.63) |
2.10 (1.02–4.35)* |
|
|
Ajustadoᵃ |
1.58 (1.07–2.33)* |
1.47 (0.99–2.18) |
1.77 (0.85–3.66) |
2.08 (0.98–4.43) |
Nota. IMM=3Dí=
;ndice
de masa magra (kg/m²). RP=3Drazón de prevalencia; IC95%=3Dinter=
valo de
confianza al 95%. ᵃAjustado por actividad física, tabaquismo,
consumo de alcohol, nivel educativo, nivel socioeconómico y presenci=
a de
enfermedad crónica. *p<.05.
Razones de prevalencia crudas y ajustadas para la
asociación entre el índice de masa grasa (IMG) y las
anomalías cardiometabólicas, estratificadas por sexo y grupo =
de
edad
|
IMG |
Modelo |
Mujeres 65–74 año=
s |
Mujeres 75–84 año=
s |
Hombres 65–74 año=
s |
Hombres 75–84 año=
s |
|
Tertil bajo |
— |
Referencia |
Referencia |
Referencia |
Referencia |
|
Tertil medio |
Crudo |
1.73 (1.17–2.57)* |
1.41 (0.97–2.06) |
2.08 (0.98–4.43) |
1.55 (0.71–3.37) |
|
|
Ajustadoᵃ |
1.79 (1.21–2.65)* |
1.38 (0.93–2.04) |
2.02 (0.92–4.43) |
1.58 (0.72–3.47) |
|
Tertil alto |
Crudo |
2.24 (1.58–3.17)* |
1.78 (1.25–2.53)* |
3.22 (1.59–6.52)* |
1.65 (0.77–3.53) |
|
|
Ajustadoᵃ |
2.31 (1.62–3.29)* |
1.74 (1.23–2.47)* |
3.18 (1.56–6.50)* |
1.68 (0.79–3.59) |
Nota. IMG=3Dí=
;ndice
de masa grasa (kg/m²). RP=3Drazón de prevalencia; IC95%=3Dinter=
valo de
confianza al 95%. ᵃAjustado por actividad física, tabaquismo,
consumo de alcohol, nivel educativo, nivel socioeconómico y presenci=
a de
enfermedad crónica. *p<.05.
4.&n=
bsp;
Discusión
El presente estud=
io
tuvo como objetivo principal analizar la asociación entre la
razón masa magra/masa grasa (RLMG) y la prevalencia de anomalí=
;as
cardiometabólicas (AC) en una población de adultos mayores
residentes en comunidades rurales del Ecuador. Los hallazgos principales
revelan que una RLMG baja se asocia de forma significativa con una mayor
probabilidad de presentar AC, incluso tras ajustar por variables confusoras=
sociodemográficas
y de estilo de vida. Este resultado subraya la importancia de evaluar no so=
lo
la cantidad de masa grasa, sino la relación proporcional entre los
tejidos metabólicamente activos y los de reserva lipídica en =
la
etapa geriátrica.
4.1. Interpretación de los
hallazgos y comparación con la literatura
Nuestros resultad=
os
indican que la RLMG disminuye progresivamente con la edad, una tendencia
más acentuada en las mujeres. Esta observación es consistente=
con
lo reportado por Briand et al. (2025) quienes en el estudio INSPIRE demostr=
aron
que el envejecimiento se caracteriza por una redistribución
crítica de la composición corporal, donde la pérdida de
masa magra no siempre es compensada por una pérdida de peso, llevand=
o a
un fenotipo de obesidad sarcopénica. En nuestra muestra rural, los h=
ombres
mantuvieron niveles de RLMG superiores a las mujeres en todos los grupos
etarios, lo cual concuerda con las diferencias de género en la
hemodinámica y el fenotipo cardiovascular descritas por Gunawardana =
et
al. (2025).
Un hallazgo
crítico fue que los individuos en el tertil más bajo de RLMG
presentaron una prevalencia significativamente mayor de AC (47.8% de la mue=
stra
total presentaba al menos una anomalía). Este fenómeno refuer=
za
la teoría de que el índice de masa corporal (IMC) es insufici=
ente
para capturar el riesgo real en el adulto mayor. Chapelon et al. (2025)
señalan que sujetos con "IMC normal" pueden albergar
alteraciones metabólicas severas debido a una baja masa muscular y u=
na
alta infiltración grasa visceral. En nuestro estudio, la RLMG
actuó como un indicador más preciso, validando la tesis de Ag=
garwal
et al. (2024) y Kunutsor et al. (2026) sobre la superioridad de los
índices compuestos frente a las medidas antropométricas
tradicionales en la predicción de riesgo cardiometabólico.
4.2. Mecanism=
os
explicativos y fundamentos teóricos
La asociaci&oacut=
e;n
observada puede explicarse a través de la función endocrina de
ambos tejidos. La masa magra, compuesta principalmente por músculo
esquelético, es el principal sitio de disposición de glucosa
estimulada por insulina (Shao et al., 2025). Por el contrario, el tejido
adiposo, especialmente el de distribución visceral o troncal,
actúa como un órgano proinflamatorio que secreta adipocinas y
ácidos grasos libres, promoviendo la resistencia a la insulina (Forn=
elli
et al., 2024; Khaleghi et al., 2023).
En nuestra
población rural ecuatoriana, la baja RLMG refleja probablemente una
combinación de desnutrición crónica (sarcopenia) y una
transición nutricional que favorece la acumulación de grasa
visceral. Lu et al. (2024) sugieren que la relación grasa-mús=
culo
es un determinante del riesgo cardiometabólico superior incluso a la
grasa total, debido al efecto antagónico: mientras el músculo
protege mediante la secreción de miocinas antiinflamatorias, la grasa
visceral exacerba la rigidez arterial y el estrés oxidativo (Peterse=
n et
al., 2024).
4.3. Implican=
cias
en salud pública y práctica geriátrica
Desde una perspec=
tiva
de salud pública, identificar que casi la mitad de los adultos mayor=
es
rurales presentan anomalías cardiometabólicas asociadas a su
composición corporal es alarmante. En contextos rurales, donde el ac=
ceso
a tecnologías como la absorciometría de rayos X de energ&iacu=
te;a
dual (DXA) es inexistente, la validación de la RLMG calculable media=
nte
bioimpedancia o antropometría básica ofrece una herramienta de
tamizaje coste-efectiva. Como indican Cacciatore et al. (2024) y Hajrovic et
al. (2025), la estratificación del riesgo basada en la
composición corporal permite intervenciones personalizadas que prior=
icen
el entrenamiento de resistencia para preservar la masa magra, en lugar de
dietas restrictivas que podrían empeorar la sarcopenia.
4.4. Fortalez=
as y
limitaciones
Entre las fortale=
zas de
esta investigación destaca el enfoque en una población rural
subrepresentada en la literatura biomédica latinoamericana.
Además, el ajuste multivariado por variables como educación,
nivel socioeconómico y polifarmacia otorga robustez a la
asociación encontrada. Sin embargo, el estudio presenta limitaciones=
. Su
diseño transversal impide establecer una relación de causalid=
ad
entre la RLMG y la aparición de AC. Asimismo, aunque la bioimpedanci=
a es
una técnica validada, puede presentar variaciones según el es=
tado
de hidratación del paciente geriátrico. Finalmente, no se
incluyeron marcadores inflamatorios avanzados (como IL-6 o TNF-alfa), los
cuales podrían haber profundizado en los mecanismos biológico=
s de
la asociación (You et al., 2023).
5.&n=
bsp;
Conclusiones
·
6.&n=
bsp;
Conflicto de intereses
L=
os
autores declaran que no existe conflicto de intereses en relación co=
n el
artículo presentado.
7.&n=
bsp;
Derechos de autor (copyrigth)
Los
autores son los titulares de los derechos de autor (patrimoniales y/=
o de
explotación) de los contenidos de la revista (copyright).
8.&n=
bsp;
Declaración de contribución de los autore=
s
Los
autores aceptan y declaran haber participado de manera equitativa y sustanc=
ial
en la realización de esta investigación, bajo las
responsabilidades según la Taxonomía CRediT para describir las contribuciones individuales de
cada autor al trabajo.
Jessica
Michelle Uzhca Ramon, realizó la conceptualizaci&oacu=
te;n
de la investigación, organización y ejecución del ensa=
yo,
recopilación y curación de los datos, revisión del
análisis estadístico, interpretación de los resultados,
elaboración del borrador original, preparación de tablas y
figuras, revisión crítica del contenido y aprobación d=
e la
versión final del manuscrito.
Edison Gustavo Moyano Brito &a=
mp; Fanny Cecilia
Rodríguez Quezada, realizaron la supervisión
académica y metodológica de la investigación,
brindó orientación durante el desarrollo del ensayo,
revisó el análisis y la interpretación de los resultad=
os,
efectuó la revisión crítica del manuscrito, realiz&oac=
ute;
la corrección científica y académica y aprobó la
versión final para su publicación.
<=
span
style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New Roman",se=
rif'>Divulgación
de la delegación a la IA generativa
Los autores declaran que emplearon
ChatGPT (OpenAI, GPT-5.5) como herramienta de apoyo para reorganizar y
reformular editorialmente el manuscrito original, corregir el estilo, tradu=
cir
el resumen al inglés y comprobar el cumplimiento formal del formato =
de
la revista. Los datos experimentales, el diseño, los resultados
estadísticos y las decisiones científicas proceden de la
investigación de los autores y no fueron generados ni modificados po=
r la
herramienta. Los autores revisaron, contrastaron y aprobaron cada
sección y asumen la responsabilidad íntegra del contenido fin=
al.
La herramienta no figura como autor ni asume responsabilidad por los
resultados.
Declaración presentada por=
: Jessica Michelle Uzhca Ramon.
9.&n=
bsp;
Costos de financiamiento
La
presente investigación fue financiada en su totalidad con fondos pro=
pios
de los autores.
10.&=
nbsp; Referencias bibliográficas
Afrashteh, S., Jalalian, Z., Daneshi, N., Jamshidi, A., Batty, J. A., Mahdavizade, H., Farhadi, A., Malekizadeh, H., Nabipour, I., & Larijani= , B. (2024). Cardiometabolic risk factor clusters in o= lder adults using latent class analysis on the Bushehr elderly health program. <= i>Scientific Reports, 14(1), 25736. https://doi.org./10.1= 038/s41598-024-73997-2
Aggarwal, P., Kupp= usamy, S., Prakash, P., Subramanian, S., & Fredrick, J. (2024). Is fat-to-lean= mass ratio a better predictor of heart variability than body mass index? Jour= nal of Education and Health Promotion, 13(1), 6. https://doi.org/10.4103/jehp.jehp_539_23<= /a>
Briand,
M., Raffin, J., Gonzalez-Bautista, E., Ritz, P., Abellan Van Kan, G., Pilla=
rd,
F., Faruch-Bilfeld, M., Guyonnet, S., Dray, C., Vellas, B., de Souto Barret=
o,
P., & Rolland, Y. (2025). Body composition and
aging: cross-sectional results from the INSPIRE study in people 20 to 93 ye=
ars
old. GeroScience, 47(1), 863-875. https://doi.org/10.1007/s11357-024-01245-6
Cacciatore, S., Calvani, R., Marzetti, E., Coelho-Júnior, H. J., Picca, A., Frat= ta, A. E., Esposito, I., Tosato, M., & Landi, F. (2024). Predictive values of relative fat mass and body mass index on cardiovascular health in community-dwelling older adults: Results from the Longevity Check-up (Lookup) 7+. Maturitas, 185(108011), 10801= 1. https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2024.108011
Chapelon, J., Sour= det, S., Angioni, D., Steinmeyer, Z., Briand, M., Rolland, Y., & Abellan van Kan, G. (2025). Body composition of older adults with normal body mass inde= x. Cross-sectional analysis of the Toulouse frailty clinic. The Journal of Frailty & Aging, 14(1), 100003. https://doi.org/10.1016/j.tjfa.2024.100003
Erdoğan, O., Erdoğan, T., Önür, N. H., Özkök, S., Karan, M. A., & Bahat, G. (2025). Beyond BMI: central obesity measures and cardiovasc= ular risk in late life. Aging Clinical and Experimental Research, 37(1), = 287. https://doi.org/10.1007/s40520-0= 25-03197-z
Fornelli, C., Cent= o, A. S., Nevi, L., Mastrocola, R., Ferreira Alves, G., Caretti, G., Collino, M., & Penna, F. (2024). The BET inhibitor JQ1 targets fat metabolism and counteracts obesity. Journal of Advanced Research, 68, 403–413= . https://doi.org/10.1016/j.jare.2024.02.001
Guerra Valencia, J= ., Castillo-Paredes, A., Gibaja-Arce, C., Saavedra-Garcia, L., & Barengo, = N. C. (2024). The association between lean-to-fat ma= ss ratio and cardiometabolic abnormalities: an analytical cross-sectional stud= y. Journal of Clinical Medicine Research, 16(2-3), 81-93. https://doi.org/10.14740/jocmr5096
Gunawardana, D., G= uo, M., & Montero, D. (2025). Lean body mass associates with a hypertensive cardiovascular phenotype in men but not in women. Journal of Cachexia, Sarcopenia and Muscle. 16 (6), e70125. https://doi.org/10.1002/jcsm.70125<= /span>
Hajrovic Radovic, = A., Hajro, S., Jazic Durmisevic, A., Drijo, M., Alibegovic, A., Sabotic-Klepo, = S., Erovic Vranesic, A., Vefic, A., Pleho, D., & Pasalic, A. (2025). Age-stratifie= d characterization of body composition and biochemical profiles in cardiometabolic risk assess= ment. Medical Archives, 79(5), 353-357. https://doi.org/10.5455/= medarh.2025.79.353-357
Jayanama, K., Theo= u, O., Godin, J., Mayo, A., Cahill, L., & Rockwood, K. (2022). Relationship of body mass index with frailty and all-cause mortality among middle-aged and older adults. BMC Medicine, 20(1), 404. https://doi.org/10.1186/s12916-0= 22-02596-7
Khaleghi, M. M., Jamshidi, A., Afrashteh, S., Emamat, H., Farhadi, A., Nabipour, I., Jalaliy= an, Z., Malekizadeh, H., & Larijani, B. (2023). The association of body composition and fat distribution with hypertension in community-dwelling ol= der adults: the Bushehr Elderly Health (BEH) program. BMC Public Health, 23(= 1), 2001.= https://doi.org/10.1186/s12889-0= 23-16950-8
Kim, N. H., Park, = Y., Kim, N. H., & Kim, S. G. (2021). Weight-adjusted waist index reflects f= at and muscle mass in the opposite direction in older adults. Age and Agein= g, 50(3), 780-786. https://doi.org/10.1093/ageing/afaa208
Kouda, K., Fujita,= Y., Murakami, Y., Ohara, K., Tachiki, T., Tamaki, J., Moon, J. S., Kajita, E., Nitta, A., Imai, N., Uenishi, K., & Iki, M. (2025). Dual energy X-ray absorptiometry-measured fat mass and lean mass indices and cardiometabolic diseases in elderly Japanese men: the Fujiwara-kyo Osteoporosis Risk in Men (FORMEN) study. Environmental Health and Preventive Medicine, 30, 59= . https://doi.org/1= 0.1265/ehpm.25-00133
Kunutsor, S. K., J= ae, S. Y., Dey, R. S., & Laukkanen, J. A. (2026). Comparative evaluation of relative fat mass and body mass index in predicting cardiometabolic multimorbidity in older adults: results from the English longitudinal study= of ageing. GeroScience, 48(4), 5445–5455. https://doi.org/10.1007/s11357-0= 25-01954-6
Lim, H., Son, K., = & Lim, H. (2023). Association between skeletal muscle mass-to-visceral fat ra= tio and dietary and cardiometabolic health risk factors among Korean women with obesity. Nutrients, 15(7), 1574. https://doi.org/10.3390/nu15071574
Lu, Z., Hu, Y., Ch= en, X., Ou, Q., Liu, Y., Xu, T., Tu, J., Li, A., Lin, B., Liu, Q., Xi, T., Wang, W., Huang, H., Xu, D., Chen, Z., Wang, Z., He, H., & Shan, G. (2024). Sex-specific associations between total and regional Fat-to-muscle Mass rat= io and cardiometabolic risk: findings from the China National Health Survey. <= i>Nutrition Journal, 23(1), 104. https://doi= .org/10.1186/s12937-024-01007-2
Petersen, M. C., S= mith, G. I., Palacios, H. H., Farabi, S. S., Yoshino, M., Yoshino, J., Cho, K., Davila-Roman, V. G., Shankaran, M., Barve, R. A., Yu, J., Stern, J. H., Patterson, B. W., Hellerstein, M. K., Shulman, G. I., Patti, G. J., & Klein, S. (2024). Cardiometabolic characteristics of people with metabolica= lly healthy and unhealthy obesity. Cell Metabolism, 36(4), 745-761.e5. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2024.03.002
Senkus, K. E., Crowe-White, K. M., Locher, J. L., & Ard, J. D. (2022). Relative fat ma= ss assessment estimates changes in adiposity among = female older adults with obesity after a 12-month exercise and diet intervention. = Annals of Medicine, 54(1), 1160-1166. htt= ps://doi.org/10.1080/07853890.2022.2067352
Shao, Y., Wang, N., Shao, M., Liu, B., Wang, Y., Yang, Y., Li, L., & Zhong, H. (2025). The = lean body mass to visceral fat mass ratio is negatively associated with cardiometabolic disorders: a cross-sectional study. Scientific Reports, 15(1), 3422. https://doi= .org/10.1038/s41598-025-88167-1
You, A., Li, Y., Shen, C., Fan, H., He, J., Liu, Z., Xue, Q., Zhang, Y., & Zheng, L. (2023). Associations of non-traditional cardiovascular risk facto= rs and body mass index with metabolic syndrome in the Chinese elderly populati= on. Diabetology & Metabolic Syndrome, 15(1), 129. https://doi.org/10.1186/s13098-023-01047-4
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que
se publica es de exclusiva responsabilidad de los autores y no necesariamen=
te
reflejan el pensamiento de la Revi=
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Alfa Publicaciones.
El
artículo queda en propiedad de la revista y, por tanto, su
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por
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Publicaciones.
=
Interculturalidad Científica
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