ads:
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE
INSTITUTO DE SAÚDE DA COMUNIDADE
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SAÚDE COLETIVA
SORAYA VIRGINIA DE MIRANDA CHAGAS
“AGREGAÇÃO FAMILIAR E HERITABILIDADE DE COLESTEROL
TOTAL, LDL-c E HDL-c EM POPULAÇÃO ASSISTIDA PELO PROGRAMA
MÉDICO DE FAMÍLIA DE NITERÓI - RJ”
Niterói
2010
ads:
Livros Grátis
http://www.livrosgratis.com.br
Milhares de livros grátis para download.
SORAYA VIRGINIA DE MIRANDA CHAGAS
“AGREGAÇÃO FAMILIAR E HERITABILIDADE DE COLESTEROL
TOTAL, LDL-c E HDL-c EM POPULAÇÃO ASSISTIDA PELO PROGRAMA
MÉDICO DE FAMÍLIA DE NITERÓI - RJ”
ORIENTADORA: PROF
A
. DR
A
MARIA LUIZA GARCIA ROSA
Niterói
2010
Dissertação apresentada ao Curso de
Pós-Graduação em Saúde Coletiva da
Universidade Federal Fluminense,
como requisito parcial para obtenção
do grau de Mestre. Área de
concentração: Epidemiologia.
ads:
C433
Chagas, Soraya Virginia de Miranda
Agregação familiar e heritabilidade de
colesterol total, LDL-c e HDL-c em população
assistida pelo Programa Médico de Família de
Niterói –
RJ / Soraya Virginia de Miranda
Chagas –
Niterói: S.n.], 2010.
136f., 30 cm.
Dissertação (Mestrado em Saúde Coletiva) –
Universidade Federal Fluminense, 2010.
1. Colesterol. 2. Colesterol HDL. 3.
Colesterol LDL. I. Título.
CDD 612.3
4
SORAYA VIRGINIA DE MIRANDA CHAGAS
“AGREGAÇÃO FAMILIAR E HERITABILIDADE DE COLESTEROL
TOTAL, LDL-c E HDL-c EM POPULAÇÃO ASSISTIDA PELO PROGRAMA
MÉDICO DE FAMÍLIA DE NITERÓI - RJ”
Aprovada em 10 de março de 2010.
BANCA EXAMINADORA
Prof
a
Dr
a
Maria Luiza Garcia Rosa
Departamento de Epidemiologia e Bioestatística - UFF
Prof
a
Dr
a
Hye Chung Kang
Departamento de Hematologia/HUAP - UFF
Prof
a
Dr
a
Rosangela Alves Pereira
Instituto de Nutrição Josué de Castro – UFRJ
Dissertação apresentada ao Curso de Pós-Graduação
em Saúde Coletiva da Universidade Federal
Fluminense, como requisito parcial para obtenção do
grau de Mestre. Área de concentração: Epidemiologia.
AGRADECIMENTOS
À Deus, por sempre estar presente em minha vida, mesmo, ás vezes, tendo dúvidas
disto...
À minha família, por tudo que sempre fizeram por mim..
À Professora Maria Luiza Garcia Rosa, minha orientadora, por sua dedicação e
determinação. Sem você não teria chegado até aqui..... Muito obrigada!
À Professora Edna Yokoo Massae, por sua contribuição no desenvolvimento do
trabalho.
Ao Professor Gilberto Perez Cardoso, quem me abriu as “portas”.
A todas as nutricionistas do Projeto CAMELIA, as “florzinhas”, pela amizade,
companhia e dedicação no trabalho e fora dele.
A todos que contribuíram de forma direta ou indireta para mais esta conquista.
RESUMO
Introdução: As alterações nos teores do colesterol total (CT), LDL-c e HDL-c tem etiologia
multifatorial e estão relacionadas ao aumento do risco de desenvolvimento de doenças
cardiovasculares. Objetivo. Investigar se há agregação familiar do CT, LDL-c e HDL-c estimando a
heritabilidade e a contribuição de fatores ambientais em famílias assistidas pelo Programa Médico de
Família em Niterói-RJ. Métodos. Trata-se de um caso-controle familiar envolvendo as famílias
participantes do estudo CAMELIA. As associações foram estimadas através do modelo de Equações
de Estimação Generalizadas. As correlações entre pares familiares foram estimadas com o programa
FCOR e a heritabilidade do CT, LDL-c e HDL-c foi estimada com o programa ASSOC. Resultados:
Identificou-se agregação familiar do CT, LDL-c e HDL-c para os diferentes pares familiares com
correlações brutas e ajustadas com significância estatística. A correlação entre casais foi menor do que
a encontrada entre pais e filhos e entre irmãos. As maiores variações nas correlações entre CT, LDL-c
e HDL-c envolveram os pares mãe/filho (r = 0.46 to r = 0.40), irmão/irmão (r=0,21 para r=024) e
mãe/filha (r=0,29 para r=0,36) respectivamente. Em todos os casos, as correlações entre irmã/irmã
foram as mais elevadas. Notou-se também grande diferença nas correlações quando foi introduzido o
consumo de bebida alcoólica. Pode-se afirmar que, para os outros pares familiares, as variações nos
coeficientes de correlação dos resíduos das regressões não variaram. As estimativas de heritabilidade
variaram entre 0,32 (HDL-c) e 0,50 (CT). Estes resultados apontam para uma pequena participação de
variáveis ambientais na agregação familiar do CT, LDL-c e HDL-c. Futuros estudos devem ser
realizados para melhor explorar os riscos ambientais compartilhados pelas famílias, visando
reconhecer os grupos vulneráveis para orientar ações em saúde e proporcionar intervenção adequada
aos indivíduos que apresentem alterações nos teores de colesterol total, LDL-c e HDL-c.
ABSTRACT
Introduction: Changes in levels of total cholesterol (TC), LDL-c and HDL-c has a
multifactorial etiology and are related to increased risk of developing cardiovascular diseases.
Objective. To investigate whether there is familial aggregation of TC, LDL-C and HDL-C
estimated heritability and the contribution of environmental factors in families assisted by the
Family Health Program in Niterói. Methods. This is a case-control family involving families
in the study CAMELIA. Associations were estimated by the model of generalized estimation
equations. Correlations between family pairs were estimated with the program FCOR and
heritability of TC, LDL-c HDL-c was estimated with the program ASSOC. Results: Among
the familial aggregation of TC, LDL-C and HDL-c for different pairs familiar with crude and
adjusted correlations with statistical significance. The correlation between couples was lower
than that found between parents and offspring and between siblings. The largest variations in
the correlations between TC, LDL-C and HDL-c involved pairs mother/son (r = 0.46 to r =
0.40), brother/brother (r = 0.21 to r = 024) and mother/daughter (r = 0.29 to r = 0.36)
respectively. In all cases, the correlations between sister/sister were the highest. There is great
difference in correlations was introduced the consumption of alcohol. It can be said for the
other family pairs, changes in correlation coefficients of regressions the waste did not change.
Heritability estimates ranged from 0.32 (HDL-c) and 0.50 (TC). These results indicate a small
participation of environmental factors in familial aggregation of TC, LDL-C and HDL-c.
Future studies should be carried out to explore the risks shared by families, aiming to
recognize vulnerable groups to guide health actions and provide appropriate intervention to
individuals who have been in levels of TC, LDL-C and HDL-c.
SUMÁRIO
1.
INTRODUÇÃO ........................................................................................................................... 10
2
REVISÃO DA LITERATURA................................................................................................... 12
2.1
M
ETABOLISMO DOS LIPÍDIOS E LIPOPROTEÍNAS
............................................................................. 12
2.2
V
ALORES DE REFERÊNCIA
.............................................................................................................. 15
2.2
A
LTERAÇÕES LIPÍDICAS E DOENÇAS CARDIOVASCULARES
............................................................. 17
Impacto das DCV no mundo e no Brasil........................................................................................17
2.3
P
REVALÊNCIA DAS ALTERAÇÕES LIPÍDICAS NO
B
RASIL E NO MUNDO
............................................ 18
2.4
F
ATORES GENÉTICOS E AMBIENTAIS COMO POSSÍVEIS DETERMINANTES DAS ALTERAÇÕES NOS
TEORES SÉRICOS DE LIPÍDIOS E LIPOPROTEÍNAS
................................................................................................. 24
2.5
I
MPORTÂNCIA DA FAMÍLIA NA TRANSMISSÃO DE CARACTERÍSTICAS GENÉTICAS E AMBIENTAIS
.... 25
3
OBJETIVOS ................................................................................................................................30
3.1
O
BJETIVO GERAL
........................................................................................................................... 30
3.2
O
BJETIVOS ESPECÍFICOS
................................................................................................................ 30
4
MATERIAL E MÉTODOS ........................................................................................................31
4.1
D
ESENHO E
L
OCAL DO
E
STUDO
..................................................................................................... 31
4.2
C
RITÉRIOS DE INCLUSÃO E EXCLUSÃO DO ESTUDO
CAMELIA .....................................................31
4.2.1 critérios de inclusão e exclusão do presente estudo ............................................................. 32
4.3
P
ROCEDIMENTOS
........................................................................................................................... 32
4.3.1 Seleção dos índices ...............................................................................................................32
4.3.2 Estudo piloto.........................................................................................................................32
4.3.3 Procedimentos nas visitas aos módulos................................................................................ 33
4.4
C
LASSIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS
....................................................................................................34
4.4.1 Variáveis de desfecho ...........................................................................................................34
4.4.2 Variáveis de exposição .........................................................................................................34
Socioeconômicas............................................................................................................................ 34
Atividade física de lazer.................................................................................................................34
Tabagismo e consumo de álcool.................................................................................................... 35
Índice de massa corporal............................................................................................................... 35
Consumo alimentar em adultos ..................................................................................................... 36
Consumo alimentar em adolescentes............................................................................................. 37
Comorbidades................................................................................................................................ 39
5
ANÁLISE ESTATÍSTICA.......................................................................................................... 40
6
CONSIDERAÇÕES ÉTICAS..................................................................................................... 41
7
FINANCIAMENTO E RECURSOS.......................................................................................... 42
8
RESULTADOS E DISCUSSÃO................................................................................................. 42
9
CONSIDERAÇÕES METODOLÓGICAS...............................................................................64
V
IESES DE SELEÇÃO DEVIDO AOS DESVIOS DO PROTOCOLO DO ESTUDO
..............................................65
L
IMITAÇÕES DO ESTUDO
......................................................................................................................66
P
ONTOS POSITIVOS DO ESTUDO
........................................................................................................... 66
10
CONCLUSÕES............................................................................................................................ 67
11
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS....................................................................................... 67
12
ANEXOS ...................................................................................................................................... 87
Anexo 1: Tabelas ...........................................................................................................................87
A
NEXO
2:
T
ERMO DE
C
ONSENTIMENTO
L
IVRE E
E
SCLARECIDO
.......................................................... 89
A
NEXO
3:
Q
UESTIONÁRIO DO
E
STUDO
CAMELIA .........................E
RRO
!
I
NDICADOR NÃO DEFINIDO
.
LISTA DE QUADROS E TABELAS
Quadro 1- Principais funções das lipoproteínas ...........................................................15
Quadro 2: Valores de referência de CT, LDL-C, HDL-C e TG em adultos.................16
Quadro 3: Valores de referência de CT, LDL-C, HDL-C e TG em adolescentes........17
Quadro 4: Estudos internacionais que estimaram a prevalência das alterações lipídicas
em populações específicas........................................................................................................20
Quadro 5: Estudos internacionais que estimaram a prevalência das alterações lipídicas
em populações específicas (continuação).................................................................................21
Quadro 6: Agrupamento dos alimentos usados na análise de padrões alimentares
conforme características nutricionais, efeitos biológicos e freqüência de consumo ................39
Tabela 1: Freqüência diária para cada opção de freqüência do QSFA.........................37
LISTA DE ABREVIATURAS, SIGLAS E SÍMBOLOS
CT Colesterol total
LDL-c Lipoproteína de baixa densidade
HDL-c Lipoproteína de alta densidade
VLDL-c Lipoproteína de muito baixa densidade
IDL-c Lipoproteína de densidade intermediária
LPL Lipoproteína lípase
AG Ácidos graxos
Qm Quilomicrons
TG Triglicerídeo
Apo Apolipoproteínas
DCNT Doenças crônicas não transmissíveis
DVC Doença cardiovascular
QSFA Questionário semiquantitativo de freqüência alimentar
PMF Programa médico de família
IMC Índice de massa corporal
IC Intervalo de confiança
R24h Recordatório de 24 horas
AF Agregação familiar
CAMELIA Projeto cardio-metabólico-renal familiar
GEE Equações de Estimação Generalizadas
NCEP National Cholesterol Education Program
10
1. INTRODUÇÃO
O desenvolvimento econômico, social e da estrutura urbanística que ocorreu,
inicialmente nos países desenvolvidos e algum tempo depois nos países em desenvolvimento,
trouxe novos problemas, como o sedentarismo, a alteração nos hábitos alimentares, o
tabagismo e o estresse (Ag Bendench et. al.,1999; Popkin, 2002; WHO, 2002a).
Surge então a complexa epidemia global das doenças crônicas não transmissíveis
(DCNT), um conjunto de distúrbios metabólicos que apresenta diferentes fatores de risco e,
em pouco tempo, por causa de seus elevados custos econômicos e sociais, torna-se uma
grande preocupação para a saúde pública (WHO, 2002a; WHO, 2002b).
Entre as DCNT, as que apresentam altas prevalências e mortalidade são as doenças
cardiovasculares (DCV), que vêm afetando, cada vez mais, jovens adultos, em plena idade
produtiva, causando mortes prematuras e invalidez precoce, levando a um grande prejuízo
social. Os dados sobre a prevalência e a mortalidade das DCV não são otimistas. De acordo
com o American Heart Association, um a cada três americanos possui um ou mais tipos de
DCV (WHO, 2002a; WHO, 2002b; WHO, 2004).
Alterações nas concentrações plasmáticas de lipídios e lipoproteínas estão associadas
ao aumento do risco de desenvolvimento das DCV (NCEP/ATP III, 2002). Essas mudanças
podem ser determinadas por fatores genéticos, demográficos, socioeconômicos e de estilo de
vida (Ruixing et. al.,2007; Sawant et. al.,2008).
Verificou-se haver agregação familiar dos lipídios e lipoproteínas, uma vez que o
compartilhamento genético, a convivência familiar, a partilha do ambiente, podem exercer
forte influência nas concentrações séricas do colesterol total (CT), LDL-C-c, HDL-c e
triglicerídeos (TG). Estudos familiares tentam elucidar as relações existentes entre os
11
membros da família que contribuem para a transmissão das características genéticas, mas
também das características sociais e comportamentais (Ellison et. al., 1999; Hayman, 2000;
Fermino, 2007).
Por causa do quadro epidemiológico das condições de saúde da população brasileira,
torna-se importante a realização de avaliações que permitam evidenciar os fatores que
influenciam as alterações no perfil lipídico que estejam relacionados à agregação familiar,
visando à diminuição do risco de desenvolvimento das DVC. Considerando o cenário social
que delineia as ações Programa Médico de Família de Niterói – RJ, este trabalho será
realizado com o objetivo de avaliar a existência de fatores ambientais que possam interferir na
agregação familiar do CT, LDL-c e HDL-c e estimar a heritabilidade em famílias atendidas
por este programa (Ellison et. al., 1999;Hayman, 2000; FMS, 2005 ).
12
2 REVISÃO DA LITERATURA
2.1 Metabolismo dos lipídios e lipoproteínas
Os lipídios são um grupo heterogêneo de moléculas orgânicas que, apesar da
diversidade de compostos quimicamente diferentes, apresentam como característica comum a
insolubilidade em água (Champe & Harvey, 1997). Eles podem ser produzidos pelo
organismo (lipídio endógeno) ou serem obtidos pela da dieta (lipídio exógeno) e são
compostos principalmente por triglicerídeos (TG), colesterol, fosfolipídios e ácidos graxos.
Os lipídios desempenham importantes funções no organismo como: fornecer energia;
participar da absorção das vitaminas lipossolúveis; atuar como hormônios ou seus
precursores; auxiliar no controle da homeostase; participar dos componentes estruturais das
biomembranas e da bainha de mielina, favorecer a condução nervosa e atuar em funções
reguladoras do metabolismo (Champe & Harvey, 1997; Ettinger, 2002; Sant’ana, 2007).
Os lipídios, como todos os outros componentes dos alimentos, são metabolizados no
sistema digestivo para que possam cumprir suas funções no organismo. Ao chegar no
intestino, são emulsificados, pela ação dos sais biliares, formam micelas e sofrem a ação das
enzimas pancreáticas. Os produtos resultantes deste processo entram nas células epiteliais do
intestino, onde serão reesterificados em TG (Champe & Harvey, 1997; Beyer, 2002; Ettinger,
2002).
Os TG, o colesterol da dieta e os lipídios endógenos (sintetizados pelo fígado) são
solubilizados em complexos de lipídios e proteínas, chamados de lipoproteínas, que são
macromoléculas solúveis em água, contendo TG, ésteres de colesterol, vitaminas
lipossolúveis, fosfolipídios, e uma ou mais proteínas específicas, denominadas
13
apolipoproteínas (Apo), que além de serem componentes estruturais, auxiliam no
metabolismo dos lipídios, atuando como co-fator enzimático ou como coenzimas (Mahley et.
al., 1984; Champe & Harvey, 1997; Beyer, 2002; Ettinger, 2002).
As lipoproteínas são classificadas em diferentes classes com base na sua densidade:
quilomicrons (Qm); HDL-c, lipoproteína de alta densidade; LDL-c, lipoproteína de baixa
densidade; VLDL-c, lipoproteína de muito baixa densidade; IDL, lipoproteína de densidade
intermediária (Mahley et. al., 1984; Champe & Harvey, 1997; Beyer, 2002; Ettinger, 2002).
A primeira lipoproteína a ser formada são os Qm, que fazem o transporte dos lipídios
exógenos para o todo o organismo, sendo composta principalmente por TG. Eles partem do
intestino através do sistema linfático e entram na circulação sanguínea, se dirigindo para os
capilares do tecido adiposo e dos músculos. Nestes sítios, com auxílio da enzima lipoproteína
lipase (LPL), os ácidos graxos (AG) são removidos dos TG e são absorvidos. Neste momento,
os fosfolipídios e algumas Apo são transferidas para os HDL-c. Então, os remanescentes de
Qm, contendo ainda colesterol e Apo, vão para o fígado onde são reciclados. Em condições
normais, os Qm são rapidamente hidrolisados e reduzem drasticamente de tamanho (Champe
& Harvey, 1997; Beyer, 2002; Ettinger, 2002).
O fígado recebe lipídios de várias fontes como: dos remanescentes de Qm, dos AG
circulantes, da captura de IDL, da síntese endógena e dos alimentos consumidos. O excesso
de carboidratos é transformado em TG. As gorduras de todas as fontes, no fígado, são
reesterificadas para formar as VLDL-c. Estas são ricas em colesterol, mas ainda contêm uma
grande quantidade de TG e Apos. Na circulação, as VLDL-c vão para os tecidos, adiposo e
muscular principalmente, onde, da mesma maneira que os Qm, fornecem AG com auxílio da
LPL. A ação desta enzima em conjunto com a perda de algumas Apo converte a VLDL-c em
IDL (Champe & Harvey, 1997; Beyer, 2002; Ettinger, 2002).
14
As IDL podem ter dois destinos: ser convertida em LDL-c, através da remoção de TG,
ou ser absorvida diretamente pelo fígado. O fígado utiliza a IDL após a interação com
receptores de LDL-c formando complexos, os quais sofrem endocitose pela célula (Champe &
Harvey, 1997; Ettinger, 2002).
A LDL-c é responsável pelo transporte do colesterol, exógeno e endógeno, a todos os
tecidos. Ela é absorvida pelas células, principalmente do fígado, adrenais e tecido adiposo, via
receptores de LDL-c. O excesso de colesterol é armazenado no meio intracelular (Ettinger,
2002).
Existem seis subclasses de LDL-c que, são caracterizadas por padrões. O padrão B são
as duas classes menores e mais densas, sendo consideradas as subclasses de LDL-c mais
aterogênicas (Austin et. al., 1994; Krauss et. al., 1995; Hellerstein, 2002). O padrão A são as
duas maiores e menos densas e, no padrão AB, as partículas possuem tamanho e densidade
intermediários às duas outras (McNamara et. al., 1992).
A LDL-c densa é fator de risco para DCV, mesmo em pacientes com teores normais
de colesterol. A conversão da LDL-c mais densa (padrão B) para a LDL-c menos densa
(padrão A) reduz em 50% a aterosclerose (Gardner, Fortmann & Krau., 1996).
A HDL-c, formada no fígado como um disco de proteína-fosfato, circula na corrente
sanguínea acumulando colesterol livre, do Qm, do IDL, dos macrófagos e das membranas
celurares, o que diminui o nível de colesterol intracelular. Essa capacidade de funcionar como
transportador de colesterol se deve à enzima lecitina colesterol aciltransferase, que esterifica o
colesterol em AG para armazená-lo em seu interior (Champe & Harvey, 1997; Ettinger,
2002).
A HDL-c rica em colesterol leva-o ao fígado de duas maneiras: sendo absorvido
diretamente ou transferindo o colesterol para outras lipoproteínas, principalmente as VLDL-c.
O colesterol é utilizado para a síntese de sais biliares, armazenado no tecido subcutâneo onde
15
pode ser transformado em vitamina D ou secretado como VLDL-c (Champe & Harvey, 1997;
Ettinger, 2002).
Cada uma destas etapas no metabolismo de lipídios envolve a ação coordenada de
várias Apo. Qualquer mutação nestas proteínas pode levar a padrões anormais de lipídios
séricos e contribuir para o aparecimento da aterosclerose (Ettinger, 2002).
A LDL-c e os macrófagos também estão envolvidos no desenvolvimento da
aterosclerose. A LDL-c oxidada é englobada pelos macrófagos formando as células
espumosas, o que desencadeia uma cascata de reações que começam a comprometer a parede
vascular, e evoluem para a formação da placa de ateroma. O resumo das funções das
lipoproteínas são mostradas no quadro 1. (Ettinger, 2002).
Quadro 1- Principais funções das lipoproteínas
Quilomicrons Levar TG exógeno para os tecidos e
colesterol para o fígado.
VLDL-c Transportar os TG e colesterol endógenos
para os tecidos extra-hepáticos.
IDL Transporte de TG
LDL-c Transporte de colesterol
HDL-c Estoque de apolipoproteínas e transporte de
colesterol dos tecidos para o fígado
2.2 Valores de referência
Os valores de referência para os lipídios plasmáticos são estabelecidos a partir de
diretrizes ou consensos elaborados por sociedades ou programas nacionais. Esses valores
podem ser alterados de acordo com desenvolvimento científico e conhecimentos adquiridos
para a prevenção de doenças. Atualmente, o valor de LDL-c para adultos sofreu modificação
por causa da sua estreita relação com o desenvolvimento de doenças cardiovasculares (DCV)
.
16
Seu ponto de corte foi reduzido de 130mg/dL para 100mg/dL para um melhor controle e a
prevenção primária de doenças a ele relacionadas (NCEP/ATP III, 2002).
Outro lipídio que teve seu valor de referência alterado, em adultos, foi o TG. Estudos
recentes indicam que teores aumentados de TG é fator de risco independente para DCV.
Diante do fato o ponto de corte foi reduzido de 200mg/dl para 150mg/dl com objetivo de
prevenção de doenças relacionadas ao seu aumento, como a síndrome metabólica
(NCEP/ATPIII, 2002).
A recomendação de pontos de corte para a avaliação de teores reduzidos de HDL-c é
diferente entre homens (<50mg/dl) e mulheres (<40 mg/dl), no caso de síndrome metabólica.
Para controle e prevenção de DCV, o valor considerado é de <40 mg/dl (NCEP/ATPIII, 2002;
SBC, 2007).
Os valores apresentados no quadro 2 são os propostos pela Sociedade Brasileira de
Cardiologia (2007) e pelo NCEP/Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (2002). Os
valores de referência para adolescentes são apresentados no quadro 3.
Quadro 2: Valores de referência de colesterol total(CT), LDL-c, HDL-c e
triglicerídeos (TG) em adultos
Lipídios Valores (mg/dL)
Desejáveis Limítrofes Aumentados
CT <200 200-239 >240
LDL-c <100 130-159 >160
HDL-c >40 - ≥60
TG <150 150-200 >200
Fonte: NCEP/ATP III, 2002; SBC, 2007
17
Quadro 3: Valores de referência de colesterol total (CT), LDL-c, HDL-c e
triglicerídeos (TG) em adolescentes
Lipídios Valores (mg/dL)
Desejáveis Limítrofes Aumentados
CT <170 170 -199 >200
LDL-c <110 110-129 >130
HDL-c
a
≥35 - -
TG
a
≤130 - >130
a. idade entre 10 e 19 anos
Fonte: SBC, 2001
A partir da dosagem destes lipídios e lipoproteínas, pode-se calcular o não-HDL-c, que
é o resultado da diferença entre o CT e o HDL-c. As metas para teores normais do não-HDL-c
podem variar de <190mg/dl a <130mg/dl, dependendo dos fatores de risco associados para o
desenvolvimento das DCV (NCEP/ATP III, 2002).
2.2 Alterações lipídicas e doenças cardiovasculares
Impacto das DCV no mundo e no Brasil
Altos teores de CT, TG e LDL-c, e concentrações reduzidas de HDL-c estão
associados ao aumento do risco das DCV e, de acordo com a Organização Mundial da Saúde
(2004), as DCV representam uma das principais causas de morte, tanto em países
desenvolvidos como em muitos países em desenvolvimento (NCEP/ATPIII, 2002). É a
primeira causa de morte na faixa etária com mais de 60 anos e a segunda causa na faixa etária
de 15 a 59 anos, ficando HIV/AIDS em primeiro lugar em 2002 (WHO, 2004). Por atingirem
grandes contingentes populacionais, apresentam grande impacto social, o que gera elevados
custos econômicos, além de um número razoável de mortes prematuras (Bloch et. al., 2003;
WHO, 2004). No Brasil, no ano de 2006, as doenças do aparelho circulatório foram
responsáveis por 32% dos óbitos no país, sendo a segunda causa de mortalidade na faixa
18
etária de 20 aos 49 anos (16%) e a primeira causa de mortalidade na faixa etária a partir dos
50 anos (34,8%). As taxas de mortalidade específica para infarto agudo do miocárdio e
doenças cerebrovasculares foram 37,2 e 51,7 por 100 000 habitantes, respectivamente (Brasil,
2010).
Não há uma causa única para o desenvolvimento das DCV; existem fatores de risco
que aumentam a probabilidade de sua ocorrência, os quais podem ser agrupados em
modificáveis (fatores ambientais) e não modificáveis (fatores genéticos) e as interações entre
eles (Hayman, 2000; WHO, 2004).
Os principais fatores de risco não modificáveis são: idade, história familiar, sexo e
etnia. E entre os modificáveis estão: as dislipidemias, hipertensão arterial, obesidade,
diabetes, tabagismo, inatividade física e dieta (Martins et. al.,1996; Cervato et. al., 1997;
WHO, 2004).
2.3 Prevalência das alterações lipídicas no Brasil e no mundo
A prevalência das alterações lipídicas (dislipidemias) mostra-se variável de acordo
com as características étnicas, sócio-econômicas e culturais de grupos populacionais distintos
(NCEP/ATPIII, 2002; De Souza et. al., 2003).
Estimar a prevalência das dislipidemias é de grande importância por causa da estreita
relação com o desenvolvimento de DCV. No entanto, é difícil estabelecer valores reais em um
número de indivíduos estatisticamente representativos de uma população livre e
geograficamente delimitada, pois a maioria dos estudos que estimam a prevalência de
dislipidemias é feito com indivíduos de grupos específicos e idade limitada, como é mostrado
no quadro 6 (De Souza et. al., 2003).
19
A variação da prevalência de dislipidemia em adultos foi de 14 a 76% em estudos
internacionais e nacionais (quadro 4 e 5). Em adolescentes, essa variação é um pouco maior.
Quando se assume o limite máximo para colesterol total de 200mg/dl, os percentuais variam
de 2,9% a 33% no mundo. No Brasil, considerando o limite máximo de 170mg/dl, a
prevalência varia entre 28% e 40% entre crianças e adolescentes (Giuliano & Caramelli,
2008).
A relação existente entre sexo, idade e teores de lipídios já é bem conhecida. Estudos
realizados na década de 50 já discutiam sobre essa relação (Keys et. al., 1950; McMahon et.
al., 1951; Axdiersberg et. al., 1956; Schaefer et. al., 1958).
No Brasil, um estudo conduzido em nove capitais no ano de 1998, envolvendo 8.045
indivíduos com idade mediana de 35, mostrou que 38% dos homens e 42% das mulheres
apresentavam CT > 200 mg/dl (SBC, 2007). Outros estudos realizados no país (quadro 5)
confirmam os resultados desse estudo de 1998, nos quais as mulheres apresentam valores
mais elevados de CT (Nicolau et. al., 1998; De Souza et al, 2003, Martinez et al., 2003;
Yokota et al, 2007).
20
Quadro 4: Estudos internacionais que estimaram a prevalência das alterações lipídicas em populações específicas
Autor, ano de
publicação
Local, período
do estudo
Tipo de estudo População
Estudada
Idade em
anos
Dislipidemia
(%)
CT (%) LDL-C(%) HDL-C (%) TG (%)
Erem, 2008 Turquia Transversal 4809 participantes selecionados
através de seus cartões de saúde da
família
>20 - A 37,5 A 44,5 A 21,1 A 30,4
Ghandehari, 2008
EUA,
2003-2004
Transversal 2883 participantes do NHANES >20 H 54,7
M 50,6
A 52,6
- H 31,5
M 24,9
A 28,1
H 22,7
M 30,5
A 26,4
H 31,3
M 21,8
A 26,4
Munguía-Miranda
2008
México,
2004-2006
Transversal 1179 participantes saudáveis
moradores da área metropolitana,
doadores de sangue
35-65 A 13,4 H 70,9
M 29,1
A 48,7
- H 66,7
M 33,3
A 52,4
H 78,3
M 21,7
A 57,3
Sawant, 2008 Índia, 2006 Transversal 1805 que participaram check up anual
no DP Hinduja Hospital Nacional e
Centro de investigação médicas
<30 – 40 - H 38,6
M 23,3
H 74,3
M 61,2
H 64,2
M 33,8
H 42,6
M 17,2
Steinhagen-
Thiessen, 2008
Alemanha, transversal 35869 participantes foram
selecionados quando visitaram seu
médico nas clinicas de atenção
primária.
18-99 H 40,0
M 60,0
A 76,4
- - - -
Böhler, 2007 Alemanha,
2003-2004
Transversal 7519 indivíduos atendidos em clinicas
de atenção primária – participantes do
DETECT
20-79 A 54,3 A 43,99 A 34,18 A 17,61 A150,51
Petrella, 2007 Canadá,
2000-2003
Coorte 49 667 adultos das áreas rurais e
urbanas atendidos pelos centros de
cuidados primários –Southwestern
Ontário database
≥ 18 H 46,6
M 53,4
A 14
- - - -
Mula-Abed, 2007 Iraque,
2003-2004
Transversal 871 voluntários aparentemente
saudáveis
20 – 70 - - H 57,8
M 57,9
A 57,8
H 54,8
M 45,1
A 49,9
H 46,4
M 36,8
A 41,6
Vegazo, 2006 Espanha Transversal 33 913 pacientes atendidos
ambulatorialmente pelo sistema
nacional de saúde participantes do
HISPALIPID
Média de
54,6 ±18,3
H 26,2
M 22,9
A 24,3
H 63,2
M 73,9
A 68,7
- - H 7,3
M 4,0
A 5,6
• A = ambos; H= homens; M= mulheres
21
Quadro 5: Estudos internacionais que estimaram a prevalência das alterações lipídicas em populações específicas (continuação)
Autor, ano de
publicação
Local,
período do
estudo
Tipo de estudo População
Estudada
Idade em
anos
Dislipidemia
(%)
CT (%) LDL-C(%) HDL-C (%) TG (%)
Goff, 2006 EUA,
2000-2002
Coorte 6814 pessoas livre de DCV no inicio do
Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis
(MESA)
45 – 84 H 33,1
M 25,9
A 29,3
- - - -
Milias, 2006 Grécia,
2004
Transversal 5003 participantes selecionados de
forma aleatória, multistage, a nível
nacional baseado na distribuição de
idade e sexo da população grega
18-74 - H 16,4
M 21,8
A 19,2
- - -
Martínez-Hernández,
2007
México,
2005
Transversal 165 participantes atendidos pelo clinica
do médico de família n°20
> 20 - A 35,2 - - A 63,6
Florez, 2005 Venezuela,
1999-2001
Transversal 3108 participantes selecionados de
forma aleatória através da
estratificação de famílias de acordo
com os distritos de saúde.
>20 H 30,7
M 21,4
A 26,0
- - H 59,9
M 67,5
A 65,4
H 43,1
M 27,8
A 32,3
He, 2004 China,
2000-2001
Transversal 15838 selecionados a partir de
unidades amostrais das áreas urbanas
e rurais
35-74 - H 23,5
M 24,1
A 23,8
H 33,5
M 32,9
A 33,2
H 22,1
M 16,2
A 19,2
-
• A = ambos; H= homens; M= mulheres
22
Quadro 5: Estudos nacionais que estimaram a prevalência das alterações lipídicas em população específica
Autor, ano de
publicação
Local, período do
estudo
Tipo de estudo População
Estudada
Idade em
anos
Dislipidemia
(%)
CT (%) LDL-C(%) HDL-C
(%)
TG (%)
Nunes filho, 2007 Luzena- SC,
2006
Transversal 343 pessoas residentes nas zonas
urbana e rural do município.
20-59 A 18,7 H 23,6
M 23,5
A 23,5
- H 12,6
M 1,7
A 7,1
-
Yokota, 2007 Sobradinho e São
Sebastião – DF,
2005-2006
Transversal 157 indivíduos selecionados de acordo
com setores censitários.
18 ->60 - H 26
M 29
A 21
- H 20
M 16
A 13
H 31
M 28
A 24
Dalpino, 2006 Campinas-SP,
2000-2003
Transversal 22542 indivíduos registrados no
Hospital das Clinicas- Universidade de
Campinas
20 – 124 - H 62
M 27
A 56
H 66
M 55
A 60
H 52
M 76
A 66
H 60
M 63
A 62
Martinez, 2003 Brasil,
2002
Transversal 81262 participantes foram selecionados
durante a Campanha Nacional de
Alerta sobre o Colesterol Elevado em
13 cidades
>18 - H 38
M 42
A 40
- - -
De Souza,2003 Campos dos
Goytacazes- RJ,
2001
Transversal 1039 indivíduos selecionados a partir
da malha setorial do censo do IBGE
2000 para a população da cidade de
Campos.
>18 H 30,8
M 18,1
A 24,2
H 21,4
M 26,1
A 23,8
H 60,5
M 53,2
A 57,1
H 18,3
M 8,9
A 14,3
H 36,3
M 20,8
A 28,2
Gus, 2002 Porto Alegre,
Transversal 1063 participantes selecionados nos
municípios sede de cada uma das 19
coordenadorias da Secretaria do
Estado de Saúde do Rio Grande do Sul
>20 - A 5,6 - - -
Lessa, 1998 Salvador,
1995
Transversal 5464 indivíduos selecionados através
de uma amostra probabilística de 25%
dos 104 laboratórios que usavam o
mesmo método de dosagem e o
mesmo padrão para controle de
qualidade.
>20 - A 59,8 A 51,9 A 9,8 A 16,7
Nicolau, 1998 São Jose do Rio
Preto- SP, 1997
646 indivíduos abordados em Postos
de Saúde e outros pontos de fluxo da
população, distribuídos por zona
geográfica e por classe social dos
bairros.
≥ 20 - H 20
M 23
- H 28,7
M 12
-
• A = ambos; H= homens; M= mulheres
23
Quadro 5: Estudos nacionais que estimaram a prevalência das alterações lipídicas em população específica (continuação)
Autor, ano de
publicação
Local, período do
estudo
Tipo de estudo População
Estudada
Idade em
anos
Dislipidemia
(%)
CT (%) LDL-C(%) HDL-C
(%)
TG (%)
Ladeia, 1994 Salvador,
1991
Transversal 107 pacientes com suspeita clínica de
DAC e cineangiocoronariografia (CINE)
Idade média
entre 55 e
56
- A 65,4 A 71,8 A 36,5 A 10,4
Nicolau, 1992 São Jose do Rio
Preto, SP
Transversal 672 indivíduos selecionados junto a
Postos de Saúde e outros pontos de
fluxo da população, distribuídos por
zona geográfica e por classe social dos
bairros.
>29 - H 30,9
M 44,5
A 38,1
- - -
Da Luz, 1990 São Paulo,
1981-1988
Transversal 1261 indivíduos selecionados de um
consultório e funcionários de uma
empresa de engenharia – HidroService
Média de
idade de 53
e 37
- H 12,1
M 33,3
H 19,4
M 68,4
H 14,7
M 26,9
-
Nogueira, 1990 Rio de Janeiro,
Transversal 202 funcionários da UFRJ 35-64 - H 53 - H 50 -
• A = ambos; H= homens; M= mulheres
24
2.4 Fatores genéticos e ambientais como possíveis determinantes das
alterações nos teores séricos de lipídios e lipoproteínas
Sabe-se que fatores ambientais e genéticos contribuem para as variações dos teores
séricos de lipídios e lipoproteínas (Hayman, 2000, Andrade &Hutz, 2002; Greenfield et.
al.,2004; Costanza et al., 2005). Na investigação dos determinantes genéticos do perfil
lipídico, qualquer variação em um dos genes envolvidos na síntese de proteínas estruturais e
de enzimas relacionadas ao metabolismo, pode ser responsável pela alteração nos teores de
lipídios e pode se tornar um candidato a futuras investigações. O impacto dessas pequenas
variações tem grande efeito na saúde pública, pois sua freqüência atinge de 1% a 80% da
população (Andrade & Hutz, 2002).
A biologia molecular vem ajudando a desvendar os mistérios das ações desse
complexo: gene/meio ambiente, que influência na variação intra e interindividual dos lipídios
e lipoproteínas (Hayman, 2000).
Dentre os fatores genéticos, os mais analisados são: receptores da adenosina 5
trifosfato – “binding cassete protein type A1”(ABCA1), Apolipoproteína A1 e E, proteína
transferidora de ésteres de colesterol, lípase endotelial e hepática, lipoproteína lipase, lecitina
colesterol acetiltransferase, receptor de lipoproteína de baixa densidade, proteína transferidora
de fosfolipídios e o receptor “scavenger” classe B tipo 1 (SRBI) (Andrade & Hutz, 2002;
Costanza et al., 2005).
A apolipoproteína E e suas três formas alélicas (E2, E3 e E4) tem demonstrado efeitos
consistentes sobre os teores do LDL-c e do CT. O alelo E4 está envolvido com o aumento e o
alelo E2 com a diminuição dos teores plasmáticos do CT e LDL-c. Esta apolipoproteina
25
também pode estar associada a alterações plasmáticas dos triglicerídeos (Sing & Davignon,
1985; Hayman, 2000; Andrade & Hutz, 2002).
Outros genes que estão associados ao triglicerídeos são: os polimorfismos da
lipoproteína lípase e da Apo C-III, relacionados ao aumento dos teores plasmáticos. O HDL-c
parece ser uma das lipoproteínas que mais sofre influência de fatores genéticos na sua
concentração plasmática, cerca de 40% a 70 %. Os genes que apresentam alguma relação com
o HDL-c são: os da Apo A1, os da proteínas transferidoras de ésteres de colesterol, lípase
hepática e os receptores ABCA1 e SRBI (Andrade & Hutz, 2002).
Os fatores ambientais mais estudados são: sexo, idade, grau de escolaridade, país de
nascimento, ingestão de fibras e gorduras, atividade física, IMC, tabagismo e ingestão de
bebida alcoólica. (Costanza et al., 2005, Ordovas & Tai, 2008).
Por serem de origem multifatorial as alterações séricas dos lipídios e lipoproteínas, a
identificação das interações dos fatores genéticos e ambientais, podem ser úteis no
reconhecimento dos grupos de risco. Facilitando intervenções específicas para indivíduos com
níveis lipídicos alterados, diminuindo o risco de desenvolvimento de DCV. (Andrade & Hutz,
2002; Ordovas et. al., 2008).
2.5 Importância da família na transmissão de características genéticas
e ambientais
Para se investigar a contribuição dos fatores genéticos e ambientais na variação
fenotípica dos lipídios e lipoproteínas, usam-se alguns métodos, entre eles, a agregação
familiar e a heritabilidade (Hayman, 2000).
A análise da agregação familiar (AF) exprime basicamente a idéia que há uma
tendência para determinados fenótipos se aglomerarem com freqüência entre familiares com
26
graus de parentesco diferentes. Essas doenças acometem mais familiares de uma pessoa
afetada, do que a população em geral, seja como reflexo do compartilhamento de genes ou
pelo compartilhamento de fatores ambientais. (Susser & Susser, 1989; Maia et al.,2004;
Fermino, 2007).
Os fenótipos que constituem as dislipidemias podem ser classificados como:
complexos ou poligênicos, pelo somatório do efeito de um conjunto de genes; ou
multifatoriais, causados por diferentes fatores genéticos e ambientais que agem de modo
interativo e aditivo (SBC, 2007).
No ambiente familiar são transmitidos hábitos, atitudes e valores culturais aceitos em
uma determinada sociedade ou classe social. E ainda, a idéia de que os progenitores exerçam
forte influência em seus descendentes, se tornando agentes de socialização e modelo de
referência para os hábitos em diversos aspectos da vida(Maia et al.,2004).
A agregação pode ser verificada através da interpretação da grandeza dos coeficientes
de correlação (r) ou covariâncias entre membros da família: intraclasse, para membros do
mesmo sexo, correlações entre irmãos do mesmo sexo; interclasse, correlações entre pais e
filhos, entre cônjuges, ou entre irmãos do sexo oposto. E de acordo com avaliação destes
resultados, se obterão informações acerca dos efeitos genéticos nesta população (Morrison et.
al., 1983; Fermino, 2007).
É possível calcular oito correlações: cônjuges, pai-filho, pai-filha, mãe-filho, mãe-
filha, irmão-irmão, irmã-irmã e irmão-irmã. Se multiplicarmos o valor do r por 100, criaremos
um percentual, essa medida expressará o quanto da variação total do fenótipo é regido por
fatores compartilhados por cada membro da família, tornado claras as diferenças nos padrões
de semelhança ou AF (SAGE, 2008; Maia et al., 1999).
Nas causas de agregação de lipídios, têm sido realizados estudos familiares com o
objetivo de distinguir fatores ambientais de fatores genéticos, procurando verificar a presença
27
indireta da transmissão vertical de fatores genéticos e ambientais entre progenitores e
descendentes, nos diferentes fenótipos das dislipidemias e também dos padrões de consumo
alimentar (Pérusse et al., 1988; Feunekes et al., 1998; Ellison et al., 1999; Hayman, 2000;
Faith et al., 2004; Wada et al., 2006).
Ellison e colaborares (1999) constataram haver uma forte agregação familiar de HDL-
c entre mãe/filho e irmão/irmão, mas somente 10% explicáveis pelos hábitos de vida. Para
LDL-c, fracas correlações foram encontradas para a ingestão de gordura (r = 0,06, p-valor
0,07) e frutas/legumes (r = -0,09, p-valor 0,005) entre os homens, e tabagismo (r = 0,10, p-
valor 0,002) para as mulheres.
Morrison e colaboradores (1982) tentaram abordar a questão dos genes e do ambiente
no Lipid Research Clinics Princeton School District Family Study. Analisando a relação entre
pares familiares e lipídios e lipoproteínas, durante e após o convívio no ambiente doméstico,
encontrou-se associação positiva entre CT e HDL-c entre pais/filhos(crianças e adultos).
Todas as correlações entre as frações lipídicas e irmãos adultos e infantis foram significativas,
com exceção do HDL-c.
O Collaborative LRC Program Family Study avaliou a associação familiar de CT,
LDL-c, TG e VLDL-c em negros e brancos pertencentes a nove clinicas do norte da América
do Norte. As correlações entre o par “ pais/filhos” variou de 0,23 a 0,31 para CT e de 0,20 a
0,30 para LDL-c, já as correlações entre casais, não foram significativas, sugerindo uma forte
influência dos fatores genéticos (Namboodiri et al., 1984).
Os resultados desses estudos mostram que, os genes podem ser mais influentes do que
o ambiente e que a magnitude das associações entre lipídios e parentes biológicos se estende
para além do período de convivência na mesma residência (Morrison et. al.,1982; Namboodiri
et. al., 1984; Ellison et. al., 1999; Hayman, 2000).
28
Verificada a existência de AF, o próximo passo é calcular a heritabilidade (h
2
). Razão
que é quantificada na proporção da variância total de um fenótipo, que pode ser imputada a
fatores genéticos, em prejuízo aos fatores ambientais e/ou culturais no seio da família. Ela é
expressa em uma escala com amplitude que varia entre zero e um (Maia et al., 1999; Rice &
Borecki, 2001; Hunt et al., 2002; Butte et al., 2005; Burton, Tobim & Hoppen, 2005).
Para a estimativa da heritabilidade, é de extrema importância levar em consideração as
especificidades da população em estudo (Hayman, 2000). Por exemplo, tendo todos os outros
fatores de risco iguais, a heritabilidade de concentrações de HDL-c será maior em populações
com uma baixa freqüência no consumo de álcool, do que em populações onde o consumo de
álcool é muito variável (Mitchell et al., 1996).
Estudos com gêmeos são muito utilizados para verificar a influência de fatores
genéticos no desenvolvimento de doenças, porém os resultados das estimativas de
heritabilidade nesta população devem ser interpretados e utilizados com cautela. Isto se deve
ao fato de que as diferenças das correlações entre os gêmeos monozigóticos e os dizigóticos
são inteiramente atribuídas a fatores genéticos, por eles serem expostos a condições
ambientais semelhantes. Essa combinação de fatores genéticos e compartilhamento do
ambiente familiar pode superestimar a influência dos fatores genéticos. Portanto, estimativas
derivadas de estudos de gêmeos podem representar o limite superior das estimativas
heritabilidade (Hayman, 2000; Bossé et al., 2003).
Os resultados de estudos com gêmeos apresentam a estimativa de heritabilidade para
CT, LDL-c, HDL-c e TG variando entre 40% e 80% (Middelberg et al., 2002).
No estudo HERITAGE, que avaliou famílias caucasianas e afro-americanas, os valores
das estimativas de heritabilidade foram altas: 55% para CT, 52% para HDL-c, 49% para
LDL-c e 32% para TG (Pérusse et. al., 1997b), ressaltando que os indivíduos brancos
apresentaram maior heritabilidade do que os negros somente para TG (48% e 21%,
29
respectivamente); nos outros lipídios, os negros apresentaram maiores percentuais (LDL-c
80% e 53%; colesterol total 70% e 67%; HDL-c 63% e 58%, respectivamente) (Feitosa et. al.,
2005).
Em outros estudos realizados na América do Norte, os valores da estimativa de
heritabilidade dos lipídios e lipoproteínas, variaram entre 21% e 80%. Famílias pertencentes
ao estudo “genetic epidemiology of hypertriglyceridemia” apresentaram valores de
heritabilidade para HDL-c (54%), TG (41%) e LDL-c (34%), semelhantes ao do HERITAGE
(Edwards et. al., 1999).
Em famílias indianas, as estimativas de heritabilidade foram para HDL-c de 53% e
para TG 40% (Zabaneh et. al., 2009).
Em famílias árabes, foram encontrados um alto percentual para heritabilidade, 53%
para CT, 48% para LDL-c, 63% para HDL-c e 43% para TG (Bayoumi et. al., 2007). Em
famílias chinesas, os valores de heritabilidade encontrados foram menores do que nas árabes.
Para CT, a heritabilidade foi de 33%, LDL-c 40%, HDL-c 30% e TG 27% (Chien et. al.,
2007).
Outro estudo chinês, realizado com indivíduos com idade superior a 15 anos,
encontrou para CT a heritabilidade de 48%, para LDL-c 42%, HDL-c 48% e para TG 28%; as
variáveis foram ajustadas por sexo e idade (Luo et. al., 2009).
Na Europa, também foram apuradas as estimativas de heritabilidade em algumas
regiões. Na Inglaterra, foram utilizados gêmeos para a estimativa da heritabilidade e para
avaliar a influência do compartilhamento do ambiente; para colesterol total, a heritabilidade
foi de 42% para CT, 46% para LDL-c, 42% para HDL-c e 63% para TG (Middelberg et. al.,
2002). Em estudo realizado na ilha de Linosa, a heritabiliade para TG foi de 17% e para HDL-
c foi de 54% (Bellia et al., 2009). Nas famílias de Erasmus Rucphen, na Holanda, a
heritabilidade para HDL-c foi de 43% e para TG foi de 28% (Henneman et al., 2008).
30
A influência de fatores genéticos e ambientais sobre os componentes do perfil lipídico
tem sido muito investigada, pois as alterações nos teores séricos de lipídios contribuem para o
desenvolvimento das DCV. É importante identificar os riscos ambientais e genéticos nos
indivíduos compartilhados pela família. Resultados de estudos mostram que investigações
futuras devem ser centradas em indivíduos de alto risco, bem como, estudos de base
populacional, visando à prevenção primária e secundária das alterações no perfil lipídico e
DCV (Hayma, 2000).
3 OBJETIVOS
3.1 Objetivo geral
O presente trabalho tem o objetivo de avaliar a agregação familiar do CT, LDL-c e
HDL-c estimando a heritabilidade e a contribuição de fatores ambientais em famílias
assistidas pelo Programa Médico de Família de Niterói.
3.2 Objetivos específicos
Verificar a agregação familiar do colesterol total, LDL-c e HDL-c em famílias
atendidas pelo Programa Médico de Família de Niterói;
Correlacionar o colesterol total, LDL-c e HDL-c e variáveis demográficas,
comorbidades e IMC visando selecionar as possíveis variáveis de confusão;
Correlacionar o colesterol total, LDL-c e HDL-c e grupos alimentares
considerando possíveis fatores de confundimento;
Estimar a heritabilidade do CT, LDL-c e HDL-c .
31
4 MATERIAL E MÉTODOS
4.1 Desenho e Local do Estudo
O estudo CAMELIA (Projeto cardio-metabólico-renal familiar), que é um estudo
caso-controle familiar (Susser e Susser, 1987), selecionou famílias assistidas pelo Programa
Médico de Família de Niterói. Um estudo familiar geralmente se inicia com a identificação de
um grupo de casos índices com o desfecho, e a comparação daqueles sem a desordem.
Aplicando a lógica usual de um desenho caso-controle, cada caso-índice é um caso ou
controle. É interessante notar que a antecedência da exposição, quando se pretende isolar o
componente genético, deve estar sempre garantida.
4.2 Critérios de inclusão e exclusão do estudo CAMELIA
No Estudo CAMELIA, foram convidados a participar índices, vinculados ao Programa
Médico de Família, que tivessem pelo menos um filho biológico vivo, de 12 a 30 anos no
momento da pesquisa, com “cônjuges” vivos, todos morando na mesma comunidade, ou
acessíveis com as seguintes características:
a) índices hipertensos não diabéticos, diabéticos não hipertensos, diabéticos e
hipertensos, controles (não diabéticos e não hipertensos);
b) filhos naturais dos índices, de 12 anos a 30 anos, no momento do inquérito;
c) cônjuges: parceiro do índice, pai/mãe natural de pelo menos um filho incluído na
pesquisa; somente os cônjuges dos controles tiveram sua condição pré-estabelecida: não ser
hipertenso ou diabético.
32
Foram excluídos os parentes de primeiro grau de um índice já selecionado; gestantes e
participantes portadores de doença que impedisse sua presença no ambulatório para a visita,
ou a compreensão sobre a pesquisa, e doenças associadas à baixa imunidade, ou que
estivessem em uso de medicamentos que pudessem interferir nos resultados dos exames
(corticóides, citostáticos).
4.2.1 critérios de inclusão e exclusão do presente estudo
Para o presente estudo, foram incluídos os índices, cônjuges e filhos que participaram
do estudo CAMELIA e que tinham informações completas sobre todos os componentes do
perfil lipídico (colesterol total, LDL-C, HDL-C e triglicerídeos) e outras informações contidas
nos questionários. Os participantes que não tinham todas as informações foram excluídos.
4.3 Procedimentos
4.3.1 Seleção dos índices
Solicitamos que fossem chamadas todas as famílias que atendessem aos critérios de
inclusão, independentemente da condição do índice, assim como todos os filhos do casal que
tivessem entre 12 e 30 anos no momento do inquérito.
4.3.2 Estudo piloto
Com o objetivo de testar os instrumentos e treinar todos os entrevistadores e
avaliadores, logo após a elaboração de protocolos de pesquisa, foi realizado o estudo Piloto
em uma unidade do PMF de Niterói não incluída no estudo CAMELIA. Estes protocolos se
basearam em manuais de procedimentos, tanto para a aplicação dos questionários utilizados,
como para mensuração das medidas antropométricas realizados pelos pesquisadores de campo
33
(mestrandos e alunos de iniciação científica). Nesse estudo piloto, foi verificada a adequação
do QSFA para a população estudada. Para isto, aplicou-se um R24h em 96 indivíduos visando
avaliar se todos os alimentos citados estavam contemplados no QSFA, e se as freqüências e
quantidades eram capazes de discriminar o consumo alimentar entre os indivíduos da
população. Os R24h foram aplicados por nutricionistas da equipe em indivíduos que atendiam
os mesmos critérios de inclusão do estudo CAMELIA. Todos os alimentos citados no R24h
estavam presentes no QSFA.
4.3.3 Procedimentos nas visitas aos módulos
Todas as visitas foram realizadas na comunidade de junho de 2006 a dezembro de
2007. Pais, cônjuges e filhos incluídos foram convidados para uma primeira visita, com data e
hora marcadas, através de um convite por escrito, padronizado, que esclarecia o objetivo da
visita e dava orientações quanto ao jejum. Inicialmente todos os participantes assinavam o
termo de consentimento livre e esclarecido, se menores, assinado pelo pai ou pela mãe (anexo
2). A seguir, tinham amostras de sangue coletadas e entregavam a urina coletada pela manhã,
em pote previamente distribuído. Logo após, eram submetidos a avaliação antropométrica,
consulta médica com registro de história patológica pregressa, história familiar (pai, mãe,
irmãos e filhos) e exame físico, medição da pressão arterial e aplicação de um questionário de
auto-preenchimento (com apoio de pesquisadores) sobre condições sócio-demográficas,
hábitos de vida e estado de humor (anexo 3).
As dosagens bioquímicas foram realizadas no Laboratório Vizela da Fundação
Municipal de Saúde. As alíquotas de soro foram armazenadas em freezer a -80 graus, no
banco de sangue do HUAP. Os exames glicose sérica, colesterol total, HDL-C e triglicerídeos
foram realizados no equipamento Selecra da marca Wiener®.
34
4.4 Classificação das variáveis
4.4.1 Variáveis de desfecho
Foram consideradas como desfecho o CT, LDL-C, HDL-C.
4.4.2 Variáveis de exposição
Socioeconômicas
A renda per capita foi estimada a partir das perguntas: a) Qual a renda familiar (dos
que moram com você)?, anotada em reais e b) Incluindo você, quantas pessoas moram na sua
casa. Dividimos a renda familiar pelo número de pessoas, chegando a renda per capita, e
classificada em três estratos: “até R$ 200,00”; “mais que R$ 200,00 até R$ 400,00” e “mais
de R$ 400,00”.
A escolaridade foi classificada em estudou até a “4ª série do ensino
fundamental” e “da 5ª série do ensino fundamental ao 1º ano do ensino médio e mais”. A cor
da pele foi classificada em preta, parda e branca.
Atividade física de lazer
A prática de atividade física foi avaliada com a aplicação de um questionário que
discriminava as atividades físicas de lazer realizadas nos últimos 15 dias, o número de vezes
praticado por semana e o tempo gasto em cada vez (Salles-Costa et. al., 2003). Foram
considerados sedentários aqueles que praticavam menos de 150 minutos de atividade física de
lazer semanal (Haskell et. al., 2007 e Azevedo et. al., 2008).
35
Tabagismo e consumo de álcool
Para avaliação do tabagismo e consumo de álcool, foram utilizadas as perguntas
propostas por Chor (1997) e as questões do questionário de freqüência alimentar.
Foram considerados tabagistas os indivíduos que responderam já terem fumado pelo
menos 100 cigarros ao longo da vida, sendo categorizados em: não fumante, ex-fumante e
fumante atual. Para obter esta classificação, foram utilizadas as perguntas: “Você é ou já foi
fumante, ou seja, já fumou, ao longo da sua vida, pelo menos 100 cigarros (cinco carteiras de
cigarros)?” e “Você já tentou parar de fumar?” tendo como respostas: “nunca fumei”; “sim,
sou ex-fumante”; “sim”; “sim, mas voltei a fumar”; “não quero responder” ou “não sei
responder”.
Para a variável consumo de álcool foram utilizadas as respostas do consumo de
bebidas alcoólicas no questionário de freqüência alimentar para adultos e para adolescentes.
Índice de massa corporal
Para o cálculo do índice de massa corporal (IMC) foram aferidos o peso e a altura dos
participantes.
O peso corporal (Kg) foi obtido uma única vez com os participantes utilizando o
mínimo de roupa possível, sem calçados e sem portar objetos pesados em balança digital da
marca Filizola e modelo PL18 (Indústria Filizola S/A, Brasil) com capacidade de 150 kg e
precisão de 100g .
A estatura foi mensurada uma única vez com auxílio de um estadiômetro digital
portátil da marca Shoenle® (Kirchnner & Wilhelm, Medizintechnik, Alemanha), com
precisão de 1 cm, com os participantes descalços, a cabeça livre de adereços, no centro do
equipamento, sendo mantidos em pé, eretos, com os braços estendidos ao longo do corpo,
com os calcanhares juntos, com a cabeça no plano horizontal olhando para um ponto fixo na
36
altura dos olhos e em apnéia no momento da aferição. Os procedimentos seguiram as
recomendações do Ministério da Saúde (Brasil, 2004).
A partir da aferição dessas medidas antropométricas, o IMC é calculado da seguinte
forma: o peso corporal em kilogramas é dividido pela altura em metros ao quadrado (kg/m
2
).
Consumo alimentar em adultos
Para investigar o consumo alimentar habitual dos adultos foi aplicado um QSFA,
previamente validado por Sichieri e Everhart (1998),para população adulta do Rio de Janeiro.
Este QSFA apresenta uma lista com 84 itens alimentares, suas respectivas quantidades
medidas em colheres de sopa, concha, pegador, unidade, pedaço, fatia, copo, xícara, posta,
filé e dose, especificas para cada alimento e as seguintes opções de freqüência de consumo :
(1) mais de três vezes por dia; (2) duas a três vezes por dia; (3) uma vez por dia; (4) cinco a
seis vezes por semana; (5) duas a quatro vezes por semana; (6) uma vez por semana; (7) uma
a três vezes por mês e (8) nunca ou quase nunca. O período de referência do questionário foi o
ano anterior a entrevista.
Para análise dos dados nutricionais, as freqüências de consumo dos alimentos listados
foram transformadas em freqüências diárias (tabela 3); em seguida, foi calculada a porção
média consumida diariamente de cada item incluído no QSFA e, posteriormente, o consumo
diário de energia (kcal) e nutrientes dos indivíduos estudados
37
Tabela 1: Freqüência diária para cada opção de freqüência do QSFA
OPÇÃO PARA FREQUENCIA DO
QSFA
CÁLCULO FREQUÊNCIA DIÁRIA
Nunca ou quase nunca - 0
1 a 3 vezes por mês 2 ÷ 30 0,07
1 vez por semana 1 ÷ 7 0,14
2 a 4 vezes por semana 3 ÷ 7 0,43
5 a 6 vezes por semana 5,5 ÷ 7 0,79
1 vez por dia 1 x 1 1
2 a 3 vezes por dia 2,5 x 1 2,5
Mais de 3 vezes por dia 3 x 1 3
Fonte: Sichieri & Everhart, 1998.
Consumo alimentar em adolescentes
Para determinar o consumo alimentar habitual dos adolescentes, utilizou-se um QSFA
elaborado para adolescentes da região metropolitana do Rio de Janeiro com 90 itens e 17
perguntas sobre hábitos alimentares, de caráter qualitativo.
1
(anexo 1).
Esse QSFA demonstrou validade relativa moderada para as estimativas do consumo de
energia e nutrientes dos adolescentes e estudo de calibração permitiu corrigir as médias do
consumo de energia e nutrientes (Araújo et. al., 2008). Em estudo da reprodutibilidade, esse
QSFA demonstrou confiabilidade aceitável para as estimativas do consumo de alimentos e
nutrientes de adolescentes da região metropolitana do Rio de Janeiro (Araújo et al., 2008). A
freqüência de consumo relatada para cada um dos itens alimentares incluídos no QSFA foi
transformada em freqüência diária, com a mesma relação descrita para o questionário dos
adultos.
1
O questionário foi fornecido pela coordenadora do Projeto Prato Virtual, Rosângela Alves Pereira
38
Criação de grupos de alimentos
Os itens alimentares presentes no QSFA de adultos e adolescentes formaram grupos de
alimentos, com base no modelo estabelecido por Nettleton e colaboradores (2006).
Os alimentos foram classificados e agrupados de acordo com semelhanças nas
características nutricionais, efeitos biológicos e freqüência de consumo (quadro 9). Alguns
alimentos constituíram grupos isolados: devido à elevada freqüência no consumo ou por causa
de um possível efeito biológico.
Esse agrupamento foi elaborado por meio de um consenso entre nutricionistas
participantes do estudo CAMELIA e também foi revisado por especialistas para sua
finalização e são apresentados no quadro 6.
39
Quadro 6: Agrupamento dos alimentos usados na análise de padrões alimentares
conforme características nutricionais, efeitos biológicos e freqüência de consumo
Grupos de
alimentos
Sub-grupos de alimentos Alimentos
Frutas, suco de
fruta natural e
vegetais
Frutas, abacate , tomate ,
folhosos, vegetais crucíferos
, vegetais amarelo escuro,
outros vegetais, suco natural
de frutas
laranja ou tangerina, banana, mamão ou papaia, maçã,
melancia ou melão, abacaxi, abacate manga, limão,
maracujá, uva, goiaba, pêra, suco de frutas, tomate, alface,
chicória, repolho, couve, couve-flor, abóbora, cenoura,
pimentão, chuchu, abobrinha, pepino, vagem, quiabo,
beterraba milho, cebola e alho, lentilha, ervilha e grão-de-
bico, azeitona, palmito
Carnes vermelhas,
processadas, suína,
vísceras e
conservadas em sal
carne vermelha, carne
processada, carnes ou peixe
conservados em sal
vísceras, carne de boi com osso, carne de boi sem osso,
carne de porco, hambúrguer, churrasco, frios, salsicha,
carne seca, bacalhau
Óleo, gorduras e
batata frita
gorduras e óleos, batata frita,
chips e amendoim
manteiga, margarina, maionese, bacon, batata frita, chips,
amendoim
Bebidas alcoólicas
cerveja e outras bebidas
alcoólicas
cerveja e vinho e outras bebidas alcoólicas
Bebidas cafeinadas
Refrigerante diet/light, mate,
café
refrigerante diet/light, mate, café, refrigerante comum
Açúcar, doces e
bebidas açucaradas
açúcar adicionado,
refrigerante comum,
sobremesas, sorvete ,
bebidas açucaradas,
achocolatado
açúcar adicionado, refrigerante comum, chocolate barra,
caramelo, pudim, bolo, sorvete, suco industrializado,
achocolatado
Aves e peixes
peixes, peixes enlatados,
aves,
peixe, camarão, atum e sardinha enlatados, frango nuggets
Arroz e feijão Arroz, feijões arroz, feijão
Ovos Ovos Ovos
Leite e derivados
Leite, iogurte,
queijo/requeijão
Leite, iogurte, queijo/requeijão
Pães, cereais,
batata, bolo e
massas,
sanduíches, pão de
queijo, pizza
Batatas cozidas, pão,
macarrão, lanches e
salgadinho, pizza
batata cozida, mandioca, inhame, pão, farinha, arroz,
macarrão integral, pão de sal, macarrão, farinha de
mandioca, pão doce, biscoito doce, biscoito salgado
polenta, pipoca, pizza, salgadinhos, hamburguer, cachorro
quente, sanduíche, pão de queijo
Comorbidades
Foram classificados como hipertensos os indivíduos, que na consulta médica,
afirmaram já ter recebido diagnóstico feito por médico e aqueles cuja medida da pressão
sistólica foi ≥140 mmHg e/ou a pressão diastólica ≥90 mmHg.
Alterações da glicemia foram classificadas em: sem alteração (Glicemia <
100mg/dl),
intolerantes à glicose (Glicemia 100 – 125,9 mg/dl) e diabéticos (Glicemia
>126 mg/dl).
40
5 Análise estatística
Foram estimadas associações (coeficiente de regressão linear) brutas e ajustadas de
CT, LDL-c e HDL-c com variáveis socioeconômicas, hábitos de vida, hipertensão,
intolerância à glicose e IMC. Utilizou-se a regressão linear do modelo de Equações de
Estimação Generalizadas (GEE), adequado para observações não independentes, com o
programa SPSS versão 17 (SPSS Inc., Chicago, Estados Unidos). As variáveis que não
apresentaram distribuição normal (CT, LDL-c, HDL-c e IMC) foram “log” transformadas.
Todas as variáveis associadas ao CT, LDL-c e HDL-c com nível de significância <0,05, na
análise bruta, foram retidas para análise múltipla (modelo 1: variáveis socioeconômicas,
hipertensão, intolerância à glicose e IMC; modelo 2: modelo 1 mais hábitos de vida). Os
grupos alimentares (Frutas, suco de fruta natural e vegetais; Carnes vermelhas,
processadas, suína, vísceras e conservadas em sal; Bebidas alcoólicas; Bebidas cafeinadas;
Açúcar, doces e bebidas açucaradas; Aves e peixes; Pães, cereais, batata, bolo e massas,
sanduíches, pão de queijo, pizza; Óleo, gorduras e batata frita; Leite e derivados; Ovos;
Arroz e feijão) foram incluídos às variáveis com valor p<0,05 do modelo 2, dando origem
ao modelo 3. As correlações brutas do CT, LDL-c e HDL-c entre pares familiares (“pai e
filho”, mãe e filho”, “pai e filha”, “mãe e filha”, “irmão e irmão”, “irmã e irmão”, “irmã e
irmã”, “pais e filhos”; “irmãos” e “pai e mãe”) foram estimadas com a rotina “Family
Correlation” do programa FCOR (Statistical Analysis for Genetic Epidemiology – S.A.G.E
6.0. Para a estimação da agregação familiar ajustada, foram adotados os procedimentos
realizados por Ellison et. al. (1999). Para avaliar em que medida da agregação familiar de
lipídios é devido à agregação familiar de fatores de estilo de vida, nós calculamos os
resíduos padronizados (média 0 e desvio-padrão, 1). Os resíduos dos modelos ajustados
foram utilizados para a estimação da correlação familiar entre pares, independente das
41
variáveis incluídas em cada ajuste. Com essa rotina, ao compararmos as correlações brutas
e ajustadas entre pares familiares, pudemos inferir, de forma indireta, a contribuição das
variáveis de controle na agregação familiar do CT, LDL-c e HDL-c. Quanto maior a
diferença observada entre a correlação bruta e a ajustada, maior a contribuição. Outra
abordagem adotada no presente estudo foi a estimativa da heritabilidade do CT, LDL-c e
HDL-c.
Heritabilidade é definida como a proporção da variância total de uma característica
particular (avaliada em um determinado momento ou idade) em uma população, que seja
atribuível à variação genética aditiva – chamada de heritabilidade “narrow-sense” ou
simplesmente heritabilidade (h
2
) (Visscher et al., 2006). Utilizando a rotina “Family
Correlation” do programa ASSOC (Statistical Analysis for Genetic Epidemiology –
S.A.G.E 6.0) calculamos a heritabilidade do CT, LDL-c e HDL-c ajustando por sexo e
idade. Este programa pode calcular o componente aditivo poligênico da variância de um
traço a partir de dados genealógicos, na presença de outras correlações familiares. Os
efeitos do IMC, consumo de bebida alcoólica, cor da pele, escolaridade, intolerância à
glicose e atividade física de lazer também foram testados como covariáveis.
6 Considerações éticas
Este estudo é um sub-projeto de pesquisa do Projeto CAMELIA, o qual foi enviado
previamente para o Comitê de Ética em Pesquisa da Faculdade de Medicina - UFF / Hospital
Universitário Antônio Pedro (HUAP) e foi aprovado – CEP CMM/HUAP no 220/05 em 03 de
fevereiro de 2006. Todos os participantes assinaram o consentimento livre e esclarecido. Só
participaram do estudo os indivíduos que quiseram e apresentaram o Termo de
42
Consentimento Livre e Esclarecido assinado, o qual foi assinado no dia da consulta e coleta
de dados.
7 Financiamento e recursos
O estudo recebeu financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio
de Janeiro (FAPERJ) para compra de Kits para os exames bioquímicos, da Fundação
Municipal de Saúde para realização de exames de sangue e urina e foram concedidas bolsas
de estudo pela Universidade Federal Fluminense, Conselho Nacional de Desenvolvimento
Científico e Tecnológico (CNPq) e FAPERJ.
Alguns dos resultados dessa dissertação foram obtidos utilizado o programa FCOR e
ASSOC/S.A.G.E que conta com financiamento do governo americano (U.S. Public Health
Service Resource Grant (RR03655) from the National Center for Research Resources).
8 Resultados e discussão
Os resultados serão apresentados no manuscrito a seguir, e será enviado para o
periódico “American journal of human biology”.
43
“
AGREGAÇÃO FAMILIAR E HERITABILIDADE DE COLESTEROL TOTAL, LDL-c E
HDL-c EM POPULAÇÃO ASSISTIDA PELO PROGRAMA MÉDICO DE FAMÍLIA DE NITERÓI, RJ
- BRASIL
”
Resumo
Objetivo: Avaliar a agregação familiar e estimar a heritabilidade do colesterol total,
LDL-c e HDL-c levando em consideração a contribuição de fatores ambientais.
Métodos: Os dados de 918 indivíduos, participantes do estudo CAMELIA, foram
coletados de junho de 2006 a dezembro de 2007. As correlações familiares e a estimativa de
heritabilidade foram calculadas utilizando o programa FCOR e ASSOC do S.A.G.E.
Resultados: As maiores variações nas correlações entre CT, LDL-c e HDL-c
envolveram os pares mãe/filho (r = 0.46 to r = 0.40), irmão/irmão (r=0,21 para r=024) e
mãe/filha (r=0,29 para r=0,36) respectivamente. Em todos os casos, as correlações entre
irmã/irmã foram as mais elevadas. Notou-se também grande diferença nas correlações quando
foi introduzido o consumo de bebida alcoólica. Pode-se afirmar que para os demais pares
familiares, as variações no coeficiente de correlação dos resíduos das regressões (que traduz a
parte da variância das medidas atribuídas à agregação familiar) não variou. As estimativas de
heritabilidade variaram entre 32% (HDL-c) e 52% (CT).
Conclusão: Nossos resultados sugerem que há agregação familiar dos CT, LDL-c e
HDL-c com pequena influência das variáveis ambientais.
Palavras-chave: agregação familiar, heritabilidade, colesterol total, HDL-c, LDL-c.
44
Introdução
As alterações nas concentrações plasmáticas de lipídios e lipoproteínas estão
associadas ao aumento do risco de doenças cardiovasculares (CVD) (NCEP/ATPIII, 2002),
que representam uma das principais causas de morte tanto em países desenvolvidos como em
países em desenvolvimento (WHO, 2004; NCEP/ATPIII, 2002), inclusive no Brasil (MS,
2009).
As alterações de CT, LDL-c e HDL-c são multifatoriais e o compartilhamento
genético e do ambiente, que geralmente é mais intenso entre familiares, exercem forte
influência nas alterações do perfil lipídico (Ellison et al., 1999). Em revisão sobre estudos
com gêmeos, a herança genética do perfil lipídico foi muito variável, de 22% a 98%, havendo
uma tendência de ser maior entre os mais jovens (Snieder et al., 1999).
A investigação da contribuição da agregação familiar e dos fatores ambientais pode
auxiliar na identificação de grupos de risco e orientar intervenções visando prevenir o
desenvolvimento das DCV (Andrade&Hutz, 2002).
The aims of this study were to estimate familial aggregation and the heritability of TC,
LDL-c and HDL-c in families assisted by the Family Doctor Program (FDP) in Niterói, a
Brazilian city, and to assess in what degree the similarities in environmental factors within
families explain that aggregation.
Métodos
Este estudo utilizou dados do Estudo CAMELIA (Cardio-metabólico-renal familiar),
um estudo caso-controle familiar (Susser et al., 1989) cujo objetivo é investigar a existência
de agregação familiar de componentes da síndrome metabólica e associação desses com
fatores demográficos e sociais, hábitos de vida e marcadores inflamatórios.
De julho de 2006 a dezembro de 2007, foram visitados 13 módulos do PMF,
selecionados por conveniência, buscando representar as regiões político-administrativas do
45
município. Em cada módulo, foi elaborada uma lista de famílias que preenchiam os critérios
de inclusão, sendo selecionado aleatoriamente o número de famílias para completar a amostra
necessária.
Os critérios de inclusão foram ser hipertenso, diabético, diabético hipertenso ou não
diabético e não hipertenso, com cônjuge e pelo menos um filho natural do casal de 12 a 30
anos, todos concordando em participar da pesquisa. Os critérios de exclusão foram: ser
gestante, portador de doenças associadas à baixa imunidade, ou que estivessem em uso de
medicamentos que pudessem interferir nos resultados dos exames (como corticóides e
citostáticos), além de indivíduos que não concordassem em participar da pesquisa.
Após projeto piloto, investigadores treinados procederam a visitas realizadas na
comunidade, posterior à assinatura do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido. Os
participantes responderam a questionário padronizado. Também foi realizada consulta médica
com coleta da história patológica pregressa pessoal e familiar, mensuração da pressão arterial,
coleta de sangue e urina e avaliação antropométrica e nutricional. O índice de massa corporal
(IMC) foi calculado a partir do peso e a altura dos participantes (peso(kg)/altura
2
(m)) e
considerado nas análises como variável contínua.
A renda per capita foi estimada a partir das perguntas: a) Qual a renda familiar (dos
que moram com você)?, anotada em reais, e b) Incluindo você, quantas pessoas moram na sua
casa; foi classificada em: até R$ 200,00; mais de R$ 200,00 até R$ 400,00 e mais de R$
400,00. A escolaridade foi classificada em “estudou até a 4ª série” e “estudou além da 4ª
serie”. Como a idade mínima de inclusão na pesquisa foi de 12 anos, consideramos que, para
todos, ter cursado até a 4ª série significava risco. A cor foi classificada em pretos, pardos e
brancos. A prática de atividade física foi avaliada através de um questionário que
discriminava as atividades físicas de lazer realizadas nos últimos 15 dias, o número de vezes
praticada por semana e o tempo gasto em cada vez (Salles-Costa et al., 2003). Consideraram-
46
se sedentários aqueles que praticavam menos de 150 minutos de atividade física de lazer
semanal (Haskell et al., 2007 e Azevedo et al., 2008). Os indivíduos foram classificado em
tabagistas (aqueles que responderam já terem fumado pelo menos 100 cigarros ao longo da
vida) e não tabagistas. Os tabagistas foram categorizados em: ex-fumante e fumante atual.
Para a variável consumo de álcool, foram utilizadas as respostas do questionário
semiquantitativo de freqüência alimentar (QSFA) para adultos e adolescentes. Para investigar
o consumo alimentar habitual da população adulta e de adolescentes, foi aplicado QSFA
específico para cada grupo, previamente validados (Sichieri & Everhart, 1998; Araújo et al.,
2008). A partir da freqüência de consumo dos alimentos presentes nos QSFA, nutricionistas
do estudo formaram grupos de alimentos, a partir do proposto por Nettleton e colaboradores
(2006), que considerou semelhanças nas características nutricionais, efeitos biológicos e
freqüência de consumo.
Foram classificados como hipertensos os indivíduos que, na consulta médica,
afirmaram já ter tido diagnóstico feito por médico e aqueles cuja medida da pressão
sistólica foi ≥140 mmHg e ou da pressão diastólica ≥90 mmHg.
As dosagens bioquímicas foram realizadas no Laboratório Vizela da Fundação
Municipal de Saúde. O CT, LDL-c e HDL-c foram analisados como variáveis contínuas.
Para o presente estudo, foram considerados todos os indivíduos com informações
completas sobre os componentes do perfil lipídico e outras informações colhidas na
pesquisa.
Análise estatística
Foram estimadas associações (coeficiente de regressão linear) brutas e ajustadas de
CT, LDL-c e HDL-c com variáveis socioeconômicas, hábitos de vida, hipertensão,
intolerância à glicose e IMC. Utilizou-se a regressão linear do modelo de Equações de
Estimação Generalizadas (GEE), adequado para observações não independentes, com o
47
programa SPSS versão 17 (SPSS Inc., Chicago, Estados Unidos). As variáveis que não
apresentaram distribuição normal (CT, LDL-c, HDL-c e IMC) foram “log” transformadas.
Todas as variáveis associadas ao CT, LDL-c e HDL-c com nível de significância <0,05 na
análise bruta foram retidas para análise múltipla (modelo 1: variáveis socioeconômicas,
hipertensão, intolerância à glicose e IMC; modelo 2: modelo 1 mais hábitos de vida). Os
grupos alimentares foram incluídos às variáveis com valor p<0,05 do modelo 2, dando
origem ao modelo 3. As correlações brutas do CT, LDL-c e HDL-c entre pares familiares
(“pai e filho”, mãe e filho”, “pai e filha”, “mãe e filha”, “irmão e irmão”, “irmã e irmão”,
“irmã e irmã”, “pais e filhos”; “irmãos” e “pai e mãe”) foram estimadas com a rotina
“Family Correlation” do programa FCOR (Statistical Analysis for Genetic Epidemiology –
S.A.G.E 6.0. Para a estimação da agregação familiar ajustada, foram adotados os
procedimentos realizados por Ellison et al. (1999). To assess to what extent familial
aggregation of lipids is due to familial aggregation of lifestyle factors, we calculated
standardized residuals (mean, 0; standard deviation,1). Os resíduos dos modelos ajustados
foram utilizados para a estimação da correlação familiar entre pares, independente das
variáveis incluídas em cada ajuste. Com essa rotina, ao compararmos as correlações brutas
e ajustadas entre pares familiares, pudemos inferir, de forma indireta, a contribuição das
variáveis de controle na agregação familiar do CT, LDL-c e HDL-c. Quanto maior a
diferença observada entre a correlação bruta e a ajustada, maior a contribuição. Outra
abordagem adotada no presente estudo foi a estimativa da heritabilidade do CT, LDL-c e
HDL-c.
Heritabilidade é definida como a proporção da variância total de uma característica
particular (avaliada em um determinado momento ou idade) em uma população, que seja
atribuível à variação genética aditiva – chamada de heritabilidade “narrow-sense” ou
simplesmente heritabilidade (h
2
) (Visscher et al., 2006). Utilizando a rotina “Family
48
Correlation” do programa ASSOC (Statistical Analysis for Genetic Epidemiology –
S.A.G.E 6.0), calculamos a heritabilidade do CT, LDL-c e HDL-c ajustando por sexo e
idade. Este programa can calculate the additive polygenic component of the variance of a
trait from pedigree data in the presence of other familial correlations. Os efeitos do IMC,
consumo de bebida alcoólica, cor da pele, escolaridade, intolerância à glicose e atividade
física de lazer também foram testados como covariáveis.
O Estudo CAMELIA foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Faculdade
de Medicina - UFF/Hospital Universitário Antônio Pedro (HUAP) – CEP CMM/HUAP n°
220/05. Todos os participantes assinaram o consentimento livre e esclarecido.
Resultados
O presente estudo incluiu 918 indivíduos em 308 famílias, com 255 pais, 290 mães e
373 filhos. Os dados referentes à caracterização da amostra estudada são apresentados na
tabela 1.
Indivíduos do sexo feminino, com menor escolaridade e renda, ex-fumantes e que
praticaram menos de 150 minutos de atividade física de lazer por semana apresentaram níveis
mais elevados de CT (coeficientes brutos de regressão (ß) positivos). Para LDL-c,
apresentaram níveis mais elevados os indivíduos com escolaridade até a 4° série, ex-fumantes,
menos de 150 minutos de prática de atividade física de lazer por semana, hipertensos e
intolerantes à glicose e, quanto maior a idade e o IMC, maior os níveis de CT e LDL-c
(coeficientes brutos de regressão (ß) positivos). Indivíduos do sexo masculino, negros e
intolerantes à glicose apresentaram níveis baixos de HDL-c e quanto maior o IMC menor os
teores plasmáticos de HDL-c (coeficientes brutos de regressão (ß) negativos). Todas as
associações mostraram valor de p<0,05 (tabela 2 a 4).
No modelo 1, permaneceram estatisticamente significativas, sendo incluídas no
modelo 2, as variáveis ‘idade’, ‘sexo’, ‘escolaridade’, ‘intolerância a glicose’ e ‘IMC’. Com a
49
inclusão de ‘hábitos de vida’, permaneceu estatisticamente significativa, além das citadas para
o modelo 1, a atividade física. Os grupos de alimentos foram incluídos ao modelo 2, gerando
o modelo 3, tendo sido retida a variável ‘consumo de bebida alcoólica’ para CT e HDL-c e
grupo alimentar ‘arroz e feijão’ para CT (tabela 2 a 4).
Os resíduos dos três modelos foram utilizados para estimação da correlação ajustada
entre pares familiares. A comparação das correlações brutas às ajustadas do CT, LDL-c e do
HDL-c (tabela 3) permite inferir a influência das variáveis demográficas, comportamentais,
comorbidades e IMC e grupos alimentares sobre a agregação familiar do CT, LDL-c e do
HDL-c. As maiores variações ocorreram do modelo bruto para o modelo 1, que incluiu sexo,
idade, intolerância a glicose e IMC, para CT, LDL-c e HDL-c, envolvendo irmã/irmão,
irmão/irmão e mãe/filha, respectivamente. Notou-se também grande diferença (CT -17% no
par “irmão/irmão”; HDL-c - 55,5% no par “irmão/irmão”) nas correlações no modelo 2 e 3,
quando foi introduzido o consumo de bebida alcoólica. Para os demais pares familiares, as
variações no coeficiente de correlação dos resíduos das regressões (que traduz a parte da
variância das medidas atribuídas à agregação familiar) não variou. As correlações entre pares
com compartilhamento genético, pai ou mãe com filho ou filha e irmãos, foi maior que a
observada entre pai e mãe. Também, em todos os casos, as correlações entre irmã/irmã foram
as mais elevadas. As estimativas de heritabilidade variaram entre 0,32 (HDL-c) e 0,50 (CT)
(tabela 6).
Discussão
Os resultados do presente estudo sugerem que, embora exista algum grau de influência
das variáveis sociodemográficas, comportamentais, comorbidades, IMC e grupos alimentares
na alteração do perfil lipêmico, elas têm pouca força para explicar a forte agregação familiar
do CT, LDL-c e HDL-c encontrada.
50
A agregação familiar de CT, LDL-c e HDL-c é investigada há muitos anos sendo
atribuída ao compartilhamento de genes e de fatores ambientais (Hayman, 2000). Em 1958, a
agregação familiar do CT foi demonstrada por Schaeffer e colaboradores (1958). A partir de
então, outros estudos confirmaram a agregação para CT, LDL-c e HDL-c (Garrison et al.,
1979; Sosenko et al., 1980; Morriso et al., 1983).
A influência das variáveis sociodemográficas, comportamentais, comorbidades, IMC e
grupos alimentares na agregação familiar do CT, LDL-c e HDL-c, medida pela variação
percentual entre a correlação bruta e a ajustada pelo modelo 4, variou segundo o par familiar.
Para o HDL-c, a variação foi de 14% no par pais/filhos e 9% no par irmãos. Para o LDL-c, a
variação foi de 3,6% para o par pais/filhos e 5,4% para o par irmãos (dados não apresentados).
Para o CT, a variação foi de 2,7% do par irmãos e nula para o par pais/filhos. Nossos
resultados foram semelhantes aos encontrados em outros estudos. Ellison e colaboradores
(1999) encontraram, para o HDL-c, 7% de variação entre irmãos e 9% entre pais e filhos e,
para o LDL-c, não houve alteração nas correlações entre os pares ao incluir as variáveis
relacionadas ao estilo de vida no modelo. Este padrão também foi encontrado no Minnessota
Lipid research clinic family study, que apresentou moderado efeito das variáveis ambientais
sobre o HDL-c e nenhum efeito sobre o LDL-c (Rice et al., 1991).
No presente estudo, quando se considerou a diferença entre sexos, observou-se que as
maiores correlações para as três medidas estudadas foram entre irmãs. Para CT e LDL-c,
maior entre mães e filhos do que entre pais e filhos. Outros autores também encontraram
maiores correlações entre pares femininos (Pérusse et al.,1997; Vizcaino et al.,1999; Fuentes
et al.,2000). Uma provável explicação para a maior correlação entre mães e filhos em relação
aos pais é a herança mitocondrial, uma vez que os genes dessa organela são transmitidos com
o citoplasma para o óvulo, o mesmo não acontecendo com o espermatozóide, aumentando a
semelhança entre mães e filhos (Khoury, 1993).
51
Argumenta-se que, quando há influência genética, a magnitude das correlações entre
“irmãos” e entre “pais e filhos” deve ser similar e alta, e a entre casais, nula (Pérusse et al.,
1997). No presente estudo, encontrou-se maior correlação bruta entre “irmãos” do que entre
“pais e filhos” para o CT, LDL-c e HDL-c, e a correlação entre casais encontrada foi inferior
à de “irmãos” e de “pais e filhos”. Tal padrão de correlação foi encontrado em outros estudos
(Knuiman et al., 1996; Ellison et al.,1999; Fuentes et al., 2000; Park et al., 2006; Chien et al.,
2007; Velásquez-Meléndez et al., 2007).
A heritabilidade dos CT, LDL-c é HDL-c é variável entre populações e depende dos
critérios de inclusão utilizados, das doenças e efeitos dos tratamentos, e das covariáveis
incluídas no modelo, sendo específica para cada população (McQueen et al., 2003; Zabaneh
et al., 2009). Apesar dessas fontes de variação, a heritabilidade atribuída aos CT, LDL-c e
HDL-c em diferentes estudos é alta, demonstrando haver significativo efeito da genética sobre
o perfil lipídico (Hayman, 2000). A heritabilidade dos CT, LDL-c e HDL-c em nosso estudo
variou de 0,32 a 0,50, sendo esse resultado consistente com os resultados de outros estudos
(Malhotra et al., 2005 Bastarrachea et.al., 2007), dois deles brasileiros (Velásquez-Meléndez
et al., 2007; de Oliveira et. al., 2008).
No estudo aqui apresentado, o CT, LDL-c e HDL-c praticamente não alteraram seus
valores de heritabilidade ao serem ajustados (modelo 1 para o modelo2), indicando não haver
influência das variáveis sociodemográficas, comorbidades e IMC e consumo de bebida
alcoólica. Houve semelhança nos resultados entre as duas abordagens adotadas para estimar a
contribuição genética e das variáveis ambientais entre os pares familiares o CT, LDL-c e
HDL-c.
Este estudo apresenta algumas limitações. A taxa de participação foi de
aproximadamente 56%, semelhante às de outros estudos (Galea et al., 2007; Marques-Vidal,
2008). Os motivos alegados pelos familiares dos faltantes foram: trabalho, não ter feito jejum,
52
ter consumido bebida alcoólica no dia anterior. As perdas foram maiores entre filhos do sexo
masculino. A suposição de que houve maior número de perdas em indivíduos com alterações
CT, LDL-c e HDL-c, filhos de pais com alterações em CT, LDL-c e HDL-c, ou ao contrário,
não parece muito provável. Supomos que essas perdas não tenham influenciado as estimativas
apresentadas. Foram excluídos 190 indivíduos que não continham informações completas
sobre as variáveis estudadas. Consideramos como perdas aleatórias, uma vez que ocorreram
por dificuldades da permanência dos participantes na unidade de saúde em dias em que a
espera foi maior e devido às dificuldades técnicas no processamento de amostras de
sangue/urina. Outro viés a ser considerado é o de classificação, pois os atributos avaliados
dependem de fatores familiares: tamanho da família, relações biológicas com o índice,
distribuição das idades dos familiares, assim como a prevalência da desordem (Khoury,
1993). Para tentar minimizar esse viés, estabelecemos que fossem incluídos de um a três
filhos de cada família com restrição de idade (12 a 30 anos) e as relações familiares se
restringiram a marido e mulher e pais e filhos. A validade externa de nosso estudo também é
limitada. Nas famílias incluídas, pais e mães coabitavam. Sabemos que grande parte dos lares
brasileiros é chefiado por mulheres (Censo demográfico IBGE, 2000) e os resultados de nosso
estudo não podem ser estendidos a essas famílias, nas quais, a correlação entre pais e filhos
teria, potencialmente, menor influência das variáveis ambientais. No nosso estudo, incluímos
filhos de 12 a 30 anos e o tempo de convivência com os pais não foi considerado, embora a
idade seja uma variável que, em parte, controle esse efeito.
Esse estudo aplicou duas técnicas para avaliar a contribuição de variáveis ambientais
nas correlações do CT, LDL-c e HDL-c entre pares familiares, controlando por variáveis
sociodemográficas, hábitos de vida, comorbidades e IMC, uma abordagem mais completa do
que a utilizada em estudos anteriores. Não localizamos estudos brasileiros sobre agregação
familiar de CT, LDL-c e HDL-c, e os dois estudos que estimam heritabilidade foram com
53
população de outro estado brasileiro. É também um estudo com população monitorada por um
programa de saúde, fato que poderia levar a maior contribuição das variáveis ambientais, uma
vez que familiares de pessoas com taxas alteradas poderiam ter comportamentos similares,
fruto de orientação médica, o que não se comprovou.
Conclusão
Nossos resultados permitiram observar que há agregação familiar dos CT, LDL-c e
HDL-c e apontam para predominância de fatores genéticos pois encontramos pequena
influência das variáveis ambientais. Tais resultados aplicam-se à população brasileira,
miscigenada e monitorada por um programa de cuidados primários, e ressaltam que maior
atenção seja dada a filhos de indivíduos com alterações no perfil lipídico com estímulos a
hábitos de vida saudáveis desde a infância.
54
Tabela 1 – Freqüência de variáveis demográficas, socioeconômicas, comportamentais e
comorbidades dos indivíduos assistidos pelo Programa Médico de Família do município de
Niterói, Rio de Janeiro, Brasil 2006 a 2007 (n=918).
Variáveis Female Male
N(%) N(%)
Sexo
503 (54.8) 415 (45.2)
Idade (em anos)
36** (27)*** 41** (31)***
Cor da pele
1
Preto
139 (27.9) 103 (25.1)
Pardo
219 (44.0) 183 (44.6)
Branco
140 (28.1) 124 (30.2)
Escolaridade
2
Até 4ª série
160 (31.8) 129 (31.2)
Da 5ª e mais
343 (68.2) 284 (68.8)
Renda familiar per capita
3
Até R$ 200,00
249 (50.2) 183 (45.3)
De R$ 200,00 até R$ 400,00
176 (35.5) 143 (35.4)
Mais de R$ 400,00
71 (14.3) 78(19.3)
Fumo
4
Nunca fumou
343 (68.9)
233 (57.0)
Ex-fumante
80 (16.2)
94 (23.0)
Fumante atual
75 (15.1)
82 (20.0)
Atividade física de lazer leve, moderada ou intensa
150 minutos ou mais por semana
152 (30.2)
182 (43.9)
Menos de150 minutos por semana
351 (69.8)
233 (56.1)
Comorbidades
Hipertensão
6
Não
327 (65.4)
249 (60.4)
Sim
173 (43.3)
163 (39.6)
Intolerância a glicose
Glicemia < 100mg/dl
336 (71.9)
224 (54,0)
Glicemia 100 – 125,9mg/dl
131 (28.1)
146 (35.2)
IMC
26,2 ** (7,5)*** 24,8** (7,1)***
As variáveis são expressas como freqüências absolutas e relativas a menos que especificado.
* o percentual total é inferior a 100. Faltando informações de 2-14 participantes.
** Média
*** Intervalo interquartil
55
Tabela 2. Coeficiente de regressão brutos e ajustados
1
para colesterol total. Indivíduos assistidos pelo
Programa Médico de Família do município de Niterói, Rio de Janeiro, Brasil 2006 a 2007.
Variáveis
Unadjusted Model1 Model2 Model3
ß* (BI95%) ß* (BI95%) ß* (BI95%) ß* (BI95%)
Sexo
Feminino
0 0 0 0
Masculino
-0.032 (-0.061 - -0.002)
-0.054 (-0.084 - -0.024) -0.048 (-0.078- -0.018) -0.051 (-0.082 - -0.021)
Idade (em anos)
0.007 (0.007 – 0.008) 0.006 (0.005 - 0.007) 0.006 (0.005 - 0.007) 0.006 (0.004 – 0.007)
Cor da pele
Preto
0
Pardo
-0.019(-0.058– 0.021)
Branco
0.025 (-0.018 – 0.069)
Escolaridade
Até 4ª série
0 0 0 0
Da 5ª serie e mais
0.111 (0.079 – 0.142) 0.036 (0.004 - 0.069) 0.031(-0.001 - 0.063) 0,034 (0,002 – 0,066)
Renda familiar per capita
Até R$ 200,00
0 0
De R$ 200,00 até R$ 400,00
0.007 (-0.028 – 0.042) -0,005 (-0,036 - 0,027)
Mais de R$ 400,00
0.042 (0.002 – 0.082) 0,031 (-0,007 - 0,070)
Fumo
Nunca fumou
0 0
Ex-fumante
0.146 (0.110 – 0.182) 0.022 (-0.019 – 0.064)
Fumante atual
0.104 (0.068 – 0.141) 0.015 (-0.025 – 0.055)
Atividade física de lazer
150 minutos ou mais por semana
0 0 0
< 150 minutos por semana
0.068 (0.035 – 0.102) 0.034 (0.004 - 0.064) 0.029 (-0.001 – 0.060)
Comorbidades
Hipertensão
Não
0 0
Sim
0.123 (0.094 – 0.152) -0.009 (-0.042 - 0.025)
Intolerância a glicose
Não
0 0 0 0
Sim
0.115 (0.081 – 0.149) 0.039 (0.004 - 0.074) 0.040 (0.006 - 0.074) 0.043 (0.009 – 0.077)
IMC (Kg/m
2
)
0.341 (0.277 – 0.406) 0.144 (0.073 - 0.214) 0.132 (0.061 - 0.20)3 0.133 (0.061 – 0.206)
Grupos de alimentos
Frutas, suco de fruta natural e
vegetais
-0.002 (-0.006 – 0.002)
Carnes vermelhas, processadas,
suína, vísceras e conservadas em sal
-0.001 (-0.021 – 0.019)
Bebidas alcoólicas (ml)
0.041 (0.010 – 0.072)
Bebidas cafeinadas
0.005 (-0.006 – 0.015)
Açúcar, doces e bebidas açucaradas
0.001 (-0.006 – 0.007)
Aves e peixes
0.028 (-0.006 – 0.062)
Pães, cereais, batata, bolo e massas,
sanduíches, pão de queijo, pizza
-0,001 (-0,007 – 0.005)
Óleo, gorduras e batata frita
-0.001 (-0.015 – 0.012)
Leite e derivados
-0.001 (-0.014 – 0.011)
Ovos
-0.012 (-0.051 – 0.028)
Arroz e feijão
-0.012 (-0.023 - -0.001)
*
ß ajustados por GEE
56
Tabela 3. Coeficiente de regressão brutos e ajustados
1
LDL-c. Indivíduos assistidos pelo Programa
Médico de Família do município de Niterói, Rio de Janeiro, Brasil 2006 a 2007.
Variáveis
Unadjusted Model1 Model2 Model3
ß* (BI95%) ß* (BI95%) ß* (BI95%) ß* (BI95%)
Sexo
Feminino
0
Masculino
-0.019 (-0.064 --0.025)
Idade (em anos)
0.009 (0.008 – 0.010) 0.008 (0.006 - 0.009) 0.007 (0.006 – 0.008) 0.007 (0.005 – 0.009)
Cor da pele
Preto
0
Pardo
-0.027(-0.083 - 0.029)
Branco
0.027 (-0.032 - 0.085)
Escolaridade
Até 4ª série
0 0 0 0
Da 5ª serie e mais
0.163 (0.118 -0.208) 0.061 (0,010 - 0.111) 0.071 (0.023 -0.120) 0.077 (0.029 – 0.126)
Renda familiar per capita
Até R$ 200,00
0
De R$ 200,00 até R$ 400,00
-0.009(-0.059 - 0.040)
Mais de R$ 400,00
0.032 (-0.026 - 0.091)
Fumo
Nunca fumou
0
Ex-fumante
0.192 (0.140 – 0.243)
Fumante atual
0.141 (0.089 – 0.193)
Atividade física de lazer
150 minutos ou mais por semana
0 0
< 150 minutos por semana
0.074 (0.029 - 0.120) 0.030 (-0.011 - 0.071)
Comorbidades
Hipertensão
Não
0 0
Sim
0.118 (0.075 - 0.161) -0.042(-0.091 - 0.007)
Intolerância a glicose
Não
0 0
Sim
0.149 (0.100 - 0.199) 0.050 (0.000 - 0.101)
IMC (Kg/m
2
)
0.411 (0.317 - 0.505) 0.249 (0.148 - 0.351) 0.171 (0.076 – 0.265) 0.182 (0.081 – 0.284)
Grupos de alimentos
Frutas, suco de fruta natural e
vegetais
-0.001 (-0.007 - 0.006)
Carnes vermelhas, processadas,
suína, vísceras e conservadas em sal
-0.018 (-0.049 - 0.013)
Bebidas alcoólicas (ml)
0.031 (-0.013 – 0.074)
Bebidas cafeinadas
-0.003 (-0.020 - 0.014)
Açúcar, doces e bebidas açucaradas
0.007 (-0.003 – 0.018)
Aves e peixes
0.037 (-0.011 – 0.085)
Pães, cereais, batata, bolo e massas,
sanduíches, pão de queijo, pizza
0.001 (-0.009 - 0.011)
Óleo, gorduras e batata frita
0.000 (-0.021 – 0.020)
Leite e derivados
-0.005 (-0.023 - 0.012)
Ovos
-0.011 (-0.062 - 0.040)
Arroz e feijão
-0.016 (-0.032 - -0.001)
*ß ajustados por GEE
57
Tabela 4. Coeficiente de regressão brutos e ajustados
1
HDL-c. Indivíduos assistidos pelo Programa Médico de
Família do município de Niterói, Rio de Janeiro, Brasil 2006 a 2007.
Variáveis
Unadjusted Model1 Model2 Model3
ß* (BI95%) ß* (BI95%) ß* (BI95%) ß* (BI95%)
Sexo
Feminino
0 0 0 0
Masculino
-0.130 (-0.160 - -0.099)
-0.128 (-0.159 - -0.096) -0.137 (-0.168 - -0.107) -0.149 (-0.180 - -0.118)
Idade (em anos)
-0.001(-0.002– 0,000)
Cor da pele
Preto
0 0 0 0
Pardo
-0.048(-0.092- -0.004) -0.048 (-0.090 - -0.005) -0.046 (-0.092 - 0.000) -0,046 (-0.087 - -0.005)
Branco
-0.049(-0.096- -0.003) -0.044 (-0.093 - 0.004) -0.044 (-0.085
-
- 0.002) -0.053 (-0.100 - -0.006)
Escolaridade
Até 4ª série
0
Da 5ª serie e mais
-0.001(-0.033– 0.035)
Renda familiar per capita
Até R$ 200,00
0
De R$ 200,00 até R$ 400,00
0.013 (-0.025 – 0.050)
Mais de R$ 400,00
0.024 (-0.019 – 0.066)
Fumo
Nunca fumou
0
Ex-fumante
-0.010(-0.052– 0.033)
Fumante atual
-0.036(-0.085– 0.013)
Atividade física de lazer
150 minutos ou mais por semana
0
< 150 minutos por semana
0.022 (-0.009 – 0.052)
Comorbidades
Hipertensão
Não
0
Sim
-0.022(-0.055– 0.011)
Intolerância a glicose
Não
0 0
Sim
-0.053 (-0.089--0.017) -0.021 (-0.059 - 0.016)
IMC (Kg/m
2
)
-0.130 (-0.197--0.063) -0.169 (-0.240- -0.098) -0.171 (-0.238 --0.103) -0.224 (-0.301 - -0.147)
Grupos de alimentos
Frutas, suco de fruta natural e
vegetais
0.003 (-0.001 - 0.007)
Carnes vermelhas, processadas,
suína, vísceras e conservadas em sal
0.003 (-0.020 - 0.027)
Bebidas alcoólicas (ml)
0.070 (0.038 - 0.102)
Bebidas cafeinadas
0.009 (-0.004 - 0.022)
Açúcar, doces e bebidas açucaradas
-0.005 (-0.012 - 0.002)
Aves e peixes
-0.014 (-0.046 - 0.017)
Pães, cereais, batata, bolo e massas,
sanduíches, pão de queijo, pizza
0.001 (-0.005 - 0.007)
Óleo, gorduras e batata frita
0.001 (-0.014 - 0.016)
Leite e derivados
-0.002 (-0.016 - 0.011)
Ovos
0.005 (-0.038 - 0.048)
Arroz e feijão
-0.005 (-0.018 - 0.008)
*ß ajustados por GEE
58
Tabela 5 – Correlação bruta e ajustada* entre pares familiares e colesterol total (CT), LDL-c e HDL-c. Indivíduos assistidos pelo Programa
Médico de Família do município de Niterói, Rio de Janeiro, Brasil 2006 a 2007.
CT LDL-c
HDL-c
Pares
familiares
Correlação
bruta
(p-valor)
Modelo 1
a
(p-valor)
Modelo 2
b
(p-valor)
Modelo 3
c
(p-valor)
Correlação
bruta
(p-valor)
Modelo 1
d
(p-valor)
Modelo 2
d
(p-valor)
Modelo 3
d
(p-valor)
Correlação
bruta
(p-valor)
Modelo 1
e
(p-valor)
Modelo 2
e
( p-valor)
Modelo 3
f
( p-valor)
Pai/filho
0.31
(<0.01)
0.35
(<0.01)
0.35
(<0.01)
0.35
(<0.01)
0.37
(<0.01)
0.36
(<0.01)
0.36
(<0.01)
0.36
(<0.01)
0,36
(<0.01)
0.35
(<0.01)
0.35
(<0.01)
0.36
(<0.01)
Mãe/filho
0.46
(<0.01)
0.41
(<0.01)
0.42
(<0.01)
0.40
(<0.01)
0.30
(<0.01)
0.29
(<0.01)
0.29
(<0.01)
0.29
(<0.01)
0.26
(<0.01)
0.25
(<0.01)
0.25
(<0.01)
0.24
(<0.01)
Pai/filha
0.24
(<0.01)
0.21
(0.02)
0.21
(0.02)
0.23
(0.012)
0.15
(0,07)
0.14
(0.05)
0.14
(0.05)
0.14
(0.05)
0.22
(<0.01)
0.23
(<0.01)
0.23
(<0.01)
0.25
(<0.01)
Mãe/filha
0.31
(<0.01)
0.35
(<0.01)
0.35
(<0.01)
0.35
(<0.01)
0.34
(<0.01)
0.37
(<0.01)
0.37
(<0.01)
0.37
(<0.01)
0.29
(<0.01)
0.36
(<0.01)
0.36
(<0.01)
0.33
(<0.01)
Irmão/irmão
0.26
(<0.01)
0.22
(0.26)
0.24
(0.23)
0.20
(0.35)
0.21
(0,23)
0.24
(0.17)
0.24
(0.17)
0.24
(0.17)
0.51
(<0.01)
0.54
(<0.01)
0.54
(<0.01)
0.24
(0.23)
Irmã/irmão
0.37
(0.01)
0.30
(0.05)
0.31
(0.05)
0.34
(0.03)
0.41
(<0.01)
0.37
(0.01)
0.37
(0.01)
0.37
(0.01)
0.39
(<0.01)
0.45
(<0.01)
0.45
(<0.01)
0.43
(<0.01)
Irmã/irmã
0.62
(<0.01)
0.60
(<0.01)
0.59
(<0.01)
0.64
(<0.01)
0,56
(<0.01)
0.57
(<0.01)
0.57
(<0.01)
0.57
(<0.01)
0.55
(<0.01)
0.52
(<0.01)
0.52
(<0.01)
0.53
(<0.01)
Mãe/pai
0.08
(0.23)
0.01
(0.85)
0.02
(0.82)
0.02
(0.82)
0,09
(0,18)
0.07
(0.25)
0.07
(0.25)
0.07
(0.25)
0.11
(0.12)
0.11
(0.13)
0.11
(0.13)
0.11
(0.12)
Pais/filhos
0.33
(<0.01)
0.33
(<0.01)
0.33
(<0.01)
0.33
(<0.01)
0.29
(<0.01)
0.28
(<0.01)
0.28
(<0.01)
0.28
(<0.01)
0.25
(<0.01)
0.29
(<0.01)
0.29
(<0.01)
0.29
(<0.01)
Irmãos
0.37
(<0.01)
0.35
(<0.01)
0.36
(<0.01)
0.38
(<0.01)
0.37
(<0.01)
0.39
(<0.01)
0.39
(<0.01)
0.39
(<0.01))
0.48
(<0.01)
0.50
(<0.01)
0.50
(<0.01)
0.44
(<0.01)
ß ajustados por GEE;
59
Tabela 6: Estimativas de heritabilidade bruta e ajustada para colesterol total, LDL-c,
HDL-c. Indivíduos assistidos pelo Programa Médico de Família do município de
Niterói, Rio de Janeiro, Brasil 2006 a 2007.
Modelo 1
a
(SE) pvalor Modelo 2
(SE) pvalor
Colesterol
total
0.49 (0.12) <0.01 0.50 (0.12)
b
<0.01
LDL-c 0.41 (0.12) <0.01 0.42 (0.11)
c
<0.01
HDL-c 0.32 (0.12) <0.01 0.35 (0.12)
d
<0.01
a. modelo ajustado por sexo, idade;
b. modelo ajustado por sexo, idade, escolaridade, intolerância a glicose, consumo de bebida alcoólica, grupo arroz e feijão e
IMC;
c. modelo ajustado por idade, escolaridade e IMC;
d. modelo ajustado por sexo, idade, cor da pele, consumo de bebida alcoólica e IMC.
Referencias bibliográficas
Third Report of the National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on
Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment
Panel III). Final Report. National Cholesterol Education Program. National institutes of
health: National heart, lung, and blood institute. 2002.p: 284.
World health organization. The atlas of heart disease and stroke. 2004. - [acesso em
2009 Fev 11]. Disponível em:
http://www.who.int/cardiovascular_diseases/resources/atlas/en/index.html
Ministério da Saúde. Datasus. Indicadores e dados básicos. Disponível em:
http://tabnet.datasus.gov.br/. Acesso em: 11 de fev de 2009.
Ellison RC, Myers RH, Zhang Y, Djoussé L, Knox S, Williams RR, Province MA.
Effects of similarities in lifestyle habits on familial aggregation of high density lipoprotein
and low density lipoprotein cholesterol: the NHLBI Family Heart Study. Am J Epidemiol.
1999; 150(9):910-8.
60
Costanza MC, Cayanis E, Ross BM, Flaherty MS, Alvin GB, Das K, Morabia A.
Relative Contributions of Genes, Environment, and Interactions to Blood Lipid
Concentrations in a General Adult Population. Am J Epidemiol 2005;161(8):714–724.
Andrade FM, Hutz MH. O componente genético da determinação dos lipídios séricos.
Ciência & Sauce coletiva 2002; 7(1): 175-182.
Susser M, Susser E. Indicators and designs in genetic epidemiology: separating
heredity and environment. Rev Epidemiol Sante Publique. 1987; 35(1): 54-77.
Salles-Costa R, Werneck GL, Lopes CL, Faerstein E. Associação entre fatores sócio-
demográficos e prática de atividade física de lazer no Estudo Pró-Saúde. Cadernos de Saúde
Pública 2003; 19(4):1095-1105.
Haskell WL, Lee IM, Pate RR, Powell KE, Blair SN, Franklin BA, Macera CA, Heath
GW, Thompson PD, Bauman A. Physical activity and public health: updated recommendation
for adults from the American College of Sports Medicine and the American Heart
Association. Med Sci Sports Exerc. 2007; 39(8):1423-34.
Azevedo MR, Horta BL, Gigante DP, Victora CG, Barros FC. Factors associated to
leisure-time sedentary lifestyle in adults of 1982 birth cohort, Pelotas, Southern Brazil. Rev
Saude Publica. 2008; 42 (Suppl 2):70-7.
Sichieri R, Everhart JE. Validity of a Brazilian food frequency questionnaire against
dietary recalls and estimated energy intake. Nutrition research 1998; 18:1649-1659.
Araújo MC, Ferreira DM, Pereira RA. Reprodutibilidade de questionário
semiquantitativo de freqüência alimentar elaborado para adolescentes da Região
Metropolitana do Rio de Janeiro, Brasil. Cad Saude Publica. 2008; 24(12):2775-86.
61
Nettleton JA, Steffen LM, Mayer-Davis EJ, Jenny NS, Jiang R, Herrington DM,
Jacobs DR Jr. Dietary patterns are associated with biochemical markers of inflammation and
endothelial activation in the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). Am J Clin Nutr.
2006 Jun;83(6):1369-79.
S.A.G.E. Statistical analysis for genetic epidemiology, release 6.0. Cleveland, OH:
Department of Epidemiology and Biostatistics, Case Western Reserve University, Metro
Health Medical Center, 2008.
Visscher, P. M., et al. Assumption-free estimation of heritability from genome-wide
identity-by-descent sharing between full siblings. Public Library of Science Genetics 2, e41
(2006)
Hayman LL. Abnormal blood lipids: is it environment or is it genes? J Cardiovasc
nurs 2000; 14(2):39-49.
Schaefer LE, Adlersberg D, Steinberg AG. Heredity, environment, and serum
cholesterol; a study of 201 healthy families. Circulation. 1958;17(4, Part 1):537-42.
Garrison RJ, Castelli WP, Feinleib M, et al. The association of total cholesterol,
triglycerides and plasma lipoprotein cholesterol levels in first degree relatives and spouse
pairs. Am J Epidemiol 1979; 110:313-21.
Sosenko JM, Breslow JL, Ellison RC, Miettinen OS. Familial aggregation of total
cholesterol, high density lipoprotein cholesterol and total triglyceride levels in plasma. Am J
Epidemiol. 1980; 112(5):656-60.
62
Morrison JA, Kelly K, Horvitz R, et al. Parent-offspring and sibling lipid and
lipoprotein associations during and after sharing of household environments: the Princeton
School District Family Study. Metabolism. 1983; 31:158–166.
Rice T, Vogler GP, Laskarzewski PM, et al. Familial aggregations of lipids and
lipoproteins in families ascertained through random and nonrandom probands in the
Minnesota Lipid Research Clinic Family Study. Hum Biol 1991;63:419-39.
Pérusse L, Rice T, Després JP, Bergeron J, et. al. Familial resemblance of plasma
lipids, lipoprotein and postheparin lipoprotein and hepatic lipases in the HERITAGE family
study. Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology 1997; 17(11):3263-3269.
Vizcaıno VM, Aguilar FS, Gutierrez RF, Crespo YJ, et. al. Familial Aggregation of
Cardiovascular Disease Risk Factors: The Cuenca Study. Preventive Medicine 1999; 28: 131–
137.
Fuentes RM, Notkola IL, Shemeikka S, Tuomilehto J, Nissinen A. Familial
aggregation of serum total cholesterol: a population-based family study in eastern Finland.
Prev Med. 2000; 31(5):603-7.
Khoury MJ, Beaty TH, Cohen BH. Fundamentals of genetic epidemiology. New York:
Oxford Univ. Press, 1993:48.
Knuiman MW, Divitini ML, Welborn TA, Bartholomew HC. Familial correlation,
cohabitation effects, and heritability for cardiovascular risk factors. AEP 1996; 6(3): 188-194.
Park HS, Park JY, Cho S. Familial aggregation of the metabolic syndrome in Korean
families with adolescents. Atherosclerosis 2006; 186: 215–221.
63
Chien KL, Hsu HC, Chen WJ, Chen MF, et. al. familial aggregation of metabolic
syndrome among the Chinese: report from the Chin-shan community family study. Diabetes
Res Clin Pract. 2007; 76(3):418-24.
Veláquez-Meléndez G, Parra FC, Gazzinelli A, Williams-Blangero S, Correa-Oliveira
R. Genetic determinats of risk factors for cardiovascular disease in a population from rural
Brazil. Hum boil 2007; 79(2): 179-190.
McQueen MB, Bertram L, Rimm EB, BlackerD, Santangelo SL. A QTL genome scan
of the metabolic syndrome and its component traits. BMC Genetics 2003, 4(Suppl 1):S96.
Zabaneh D, Chambers JC, Elliot P, Scott J et al. Heritability and genetic correlations
of insulin resistance and component phenotypes in Asian Indian families using a multivariate
analysis. Diabetologia 2009; 52:2585-2589.
Malhotra A, Wolford JK, American diabetes association GENNID study group.
Analysis of quantitative lipid traits in the genetics of NIDDM ( GENNID) study. Diabetes
2005; 54: 3007-3014.
Bastarrachea RA, Kent Jr JW, Rozada G, Cole SA, et al. Heritability and genetic
correlations of metabolic disease related phenotypes in Mexico: preliminary report from the
GEMM family study. Hum boil 2007; 79(1): 121-129.
de Oliveira CM, Pereira AC, de Andrade M, Soler JM, Krieger JE. Heritability of
cardiovascular risk factors in a Brazilian population: Baependi Heart Study. BMC Med Genet.
2008 Apr 22;9:32.
Galea S, Tracy M. Participation rates in epidemiologic studie. Ann Epidemiol. 2007
Sep;17(9):643-53.
64
Marques-Vidal P; Ruidavets J-B; Cambou J-P; Ferrières J. Trends in overweight and
obesity in middle-aged subjects from Southwestern France, 1985- 1987. Int J Obes.
2002;26:732-734.
Censo Demográfico 2000 (IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística):
Características da População e dos Domicílios: Resultados do universo. Disponível em
http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/censo2000/default.shtm. Acessado em
fevereiro de 2009.
Snieder H, van Doornen LJ, Boomsma DI. Dissecting the genetic architecture of
lipids, lipoproteins, and apolipoproteins: lessons from twin studies. Arterioscler Thromb Vasc
Biol. 1999;19(12):2826-34.
9 CONSIDERAÇÕES METODOLÓGICAS
No presente estudo, não podemos garantir a antecedência da exposição em relação ao
início da doença em filhos que já alguns não moram com os pais. Mas eles constituem
pequeno percentual do total de filhos. Este cuidado é importante para as hipóteses
relacionadas à influência de fatores ambientais e à interação entre fatores genéticos e
familiares (Susser & Susser, 1989).
A totalidade dos casos não foi representada, pois estes são identificados em locais
onde estão sendo tratados, o que constitui um limite do desenho aqui adotado (Susser &
Susser, 1989). Este limite é minimizado pelo delineamento do Programa Médico de Família,
onde é feito o cadastro dos moradores assistidos com rápida coleta da história patológica
pregressa. Mesmo os moradores ausentes não ficam sem cadastro, pois há o relato do familiar.
A condição de saúde é identificada no cadastro, mesmo que este morador não compareça à
65
consulta agendada para confirmação do diagnóstico. Esse cadastro foi que originou o “censo”
a partir do qual foram selecionados aleatoriamente os casos e controles (moradores não
incluídos nos cadastros de hipertensos e/ou diabéticos) da presente pesquisa; nos três
primeiros módulos. Nos demais módulos, foram convidados todas as famílias que atendiam
aos critérios de seleção.
Outro viés a ser considerado é o de classificação, pois os atributos dependem de
fatores familiares: tamanho da família, relações biológicas com o caso índice, distribuição das
idades dos familiares, assim como a prevalência da desordem (Khoury, 1993). Para tentar
minimizar esse viés, estabelecemos que fossem incluídos de um a três filhos de cada família e
as relações familiares se restringiram a marido e mulher e pais e filhos.
Vieses de seleção devido aos desvios do protocolo do estudo
Logo nos primeiros módulos visitados, pôde-se perceber que o processo de seleção
não iria suprir todas as expectativas do projeto com relação ao número necessário de
participantes com índices de cada condição. Passou-se então a convidar todos os elegíveis.
Em princípio, esse procedimento não aumenta a probabilidade de viés de seleção. No entanto,
dado o alto número de não comparecimentos, podemos supor que os que compareceram não
representam uma amostra aleatória de todos os elegíveis. Por exemplo, pode-se supor que os
participantes que compareciam aos módulos nos dias de visita do módulo do PMF
rotineiramente ou que já mantinham um vínculo com os profissionais do setor foram os que
mais compareceram. Por outro lado, a oportunidade de fazer exames num sábado pode ter
atraído àqueles que não compareciam às consultas costumeiramente e também àqueles
extremamente preocupados com sua saúde. Essa observação nos permite concluir que as
66
estimações relativas à adesão aos tratamentos terão que ser analisadas com o máximo de
cuidado.
Limitações do estudo
A participação dos filhos foi a menor, seguida dos pais, com maior percentual de
participação das mães. No nosso estudo, incluímos filhos de 12 a 30 anos e o tempo de
convivência com os pais não foi considerado, embora a idade seja uma variável que, em parte,
controle esse efeito. A mesma limitação refere-se ao tempo de coabitação de casais.
Pontos positivos do estudo
Um ponto positivo deve-se ao fato de a amostra ter sido selecionada de população
assistida pelo PMF de Niterói-RJ, que adota uma abordagem integral ao paciente. A pesquisa
de fatores de risco para alterações no perfil lipídico nessa população também é uma
informação nova. Este estudo apresenta características que demonstram a sua contribuição
para o conhecimento na área de investigação da agregação familiar de CT, LDL-c e HDL-c e
fatores a eles associados no Brasil: 1) é o primeiro estudo de agregação familiar e
heritabilidade de lipídios e lipoproteínas desenvolvido no Rio de Janeiro; 2) contribui para
direcionar medidas de intervenção de saúde e prevenção de doenças crônicas em âmbito
familiar e não apenas individual; 3) aplica uma modelagem estatística que pode servir de
modelo para outros estudos de abordagem epidemiológica familiar mais específica ou mais
complexo.
67
10 CONCLUSÕES
Nossos resultados permitiram observar que há agregação familiar dos CT, LDL-c e
HDL-c e apontam para predominância de fatores genéticos pois encontramos pequena
influência das variáveis ambientais. Tais resultados aplicam-se à população brasileira,
miscigenada e monitorada por um programa de cuidados primários e ressaltar que, maior
atenção seja dada a filhos de indivíduos com alterações no perfil lipídico com estímulos a
hábitos de vida saudáveis desde a infância.
11 REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Axdiersberg D, Schaefer LE, Steinberg A, Wang CI. Age, sex, serum lipids and
coronary atherosclerosis. JAMA1956; 162: 619-626.
Ag Bendech M, Chauliac M, Gerbouin-Rerolle P, Malvy D. Home and outside home
food complementarity in Bamako (Mali): nutritional and economic aspects. What is the
rationality behind consumers' choices? Rev Epidemiol Sante Publique. 1999; 47(2):151-64.
Al-Nuaim AR, Mirdad S, Al-Rubeaan K, Al-Mazrou Y, Al-Attas O, Al-Daghari N,
Khoja T. Population-based epidemiological study on characteristics of risk factors of
hypercholesterolemia in Saudi Arabia. Int J Cardiol. 1997; 62(1):47-54.
Andrade FM, Hutz MH. O componente genético da determinação dos lipídios séricos.
Ciência & Sauce coletiva 2002; 7(1): 175-182.
68
Araújo MC, Ferreira DM, Pereira RA. Reprodutibilidade de questionário
semiquantitativo de freqüência alimentar elaborado para adolescentes da Região
Metropolitana do Rio de Janeiro, Brasil. Cad Saude Publica. 2008; 24(12):2775-86.
Austin MA, Hokanson JE, Brunzell JD. Characterization of low-density lipoprotein
subclasses: methodologic approaches and clinical relevance. Curr Opin Lipidol. 1994;
5(6):395-403.
Austin MA, Rodriguez BL, Naknight B, McNeely MJ, Edwards KL, Curb JD et al.
Low density lipoprotein particle size, triglyceride, high density lipoprotein cholesterol as risk
factors for coronary heart disease in older Japanese-american men. Am J Cardiol 2008; 86:
412 -416.
Austin MA, Edwards KL, McNeely MJ, Chandler WL, et. al. Heritability of
multivariate factors of the metabolic syndrome in nondiabetic Japanese Americans. Diabetes
2004; 53:1166-1169.
Azevedo MR, Horta BL, Gigante DP, Victora CG, Barros FC. Factors associated to
leisure-time sedentary lifestyle in adults of 1982 birth cohort, Pelotas, Southern Brazil. Rev
Saude Publica. 2008; 42 (Suppl 2):70-7.
Bastarrachea RA, Kent Jr JW, Rozada G, Cole SA, et al. Heritability and genetic
correlations of metabolic disease related phenotypes in Mexico: preliminary report from the
GEMM family study. Hum boil 2007; 79(1): 121-129.
Brasil. Ministério da Saúde. Vigilância alimentar e nutricional - SISVAN: orientações
básicas para a coleta, processamento, análise de dados e informação em serviços de saúde.
Brasília, 2004.
69
Brasil. Ministério da Saúde .Datasus. Cadernos de informações de saúde. Disponível
em:
http://tabnet.datasus.gov.br/tabdata/cadernos/cadernosmap.htm?saude=http://tabnet.datasus.go
v.br/tabdata/cadernos/cadernosmap.htm&botaook=OK&obj=http://tabnet.datasus.gov.br/tabd
ata/cadernos/cadernosmap.htm Acesso em: 31 de janeiro de 2010.
Bayoumi RA, Al-Yahyaee SA, Albarwani SA, Rizvi SG, Al-Hadabi S, Al-Ubaidi FF,
Al-Hinai AT, Al-Kindi MN, Adnan HT, Al-Barwany HS, Comuzzie AG, Cai G, Lopez-
Alvarenga JC, Hassan MO. Heritability of determinants of the metabolic syndrome among
healthy Arabs of the Oman family study.Obesity (Silver Spring). 2007; 15(3):551-6.
Bellia A, Giardina E, Lauro D, Tesauro M et. al. “ the Linosa study”: epidemiological
and heritability data of the metabolic syndrome in a Causasian genetic isolate. Nutrition,
metabolism & cardiovascular disease 2009; 19:455-461.
Beyer P. Digestão, absorção, transporte e excreção de nutrientes. “In”: Mahan LK,
Escott-Stump S. Karuse: Alimentos, nutrição e dietoterapia. 10° ed. São Paulo: Roca; 2002. p
3-10.
Böhler S, Scharnagl H, Freisinger F, Stojakovic T, Glaesmer H, Klotsche J et al.
Unmet needs in the diagnosis and treatment of dyslipidemia in the primary care setting in
Germany. Atherosclerosis. 2007; 190(2): 397-407.
Bossé Y, Vohl MC, Després JP, Lamarche B, Rice T, Rao DC, Bouchard C, Pérusse
L. Heritability of LDL-Cpeak particle diameter in the Quebec Family Study. Genet
Epidemiol. 2003 Dec;25(4):375-81.
70
Burton PR, Tobin MD, Hopper JL. Key concepts in genetic epidemiology. Lancet
2005; 366(9489):941-951.
Butte NF, Comuzzie AG, Cole SA, Mehta NR, Cai G, Tejero M, et al. Quantitative
genetic analysis of the metabolic syndrome in Hispanic children. Pediatr Res 2005;
58(6):1243-1248.
Caggiula AW, Christakis G, Farrand M, Hulley SB, Johnson R, Lasser NL, Stamler J,
Widdowson G, for the MRFIT. The Multiple Risk Intervention Trial (MRFIT). IV.
Intervention on blood lipids. Prev Med 1981;10:443-75.
Cercato C, Mancini MC, Arguello AMC, Passos VQ, et al. Systemic hypertension,
diabetes mellitus, and dyslipidemia in relation to body mass index: evaluation of a Brazilian
population. Rev. Hosp. Clín. Fac. Med. S. Paulo 2004; 59(3):113-118.
Cervato AM, Mazzilli RN, Martins IS, Marucci MFN. Dieta habitual e fatores de risco
para doenças cardiovasculares.Rev. Saúde Pública1997; 31 (3): 227-35.
Cordell HJ, Clayton DG. Genetic association studies. Lancet 2005; 366 (9491): 1121-
1131.
Costanza MC, Cayanis E, Ross BM, Flaherty MS, Alvin GB, Das K, Morabia A.
Relative Contributions of Genes, Environment, and Interactions to Blood Lipid
Concentrations in a General Adult Population. Am J Epidemiol 2005;161(8):714–724.
Champe PC, Harvey RA. Bioquímica ilustrada. 2°ed. Porto Alegre: Artes médicas;
1997. p: 169-176. Chen W, Srinivasan SR, BaoW, Berenson GS. The magnitude of familial
association of cardiovascular risk factor variables between parents and offspring are
influenced by age: The Bogalusa Heart study. Ann Epidemiol. 2001; 11:522-528.
71
Chen W, Srinivasan SR, Bao W, Berenson GS. The Magnitude of Familial
Associations of Cardiovascular Risk Factor Variables between Parents and Offspring Are
Influenced by Age: The Bogalusa Heart Study. Ann Epidemiol 2001;11(8):522–528.
Chien KL, Hsu HC, Chen WJ, Chen MF, et. al. familial aggregation of metabolic
syndrome among the Chinese: report from the Chin-shan community family study. Diabetes
Res Clin Pract. 2007; 76(3):418-24.
Chor D. Perfil de risco cardiovascular de funcionários de banco estatal. Tese visando o
Doutorado em Saúde Pública. Universidade de São Paulo, USP, Brasil. Ano de Obtenção:
1997.
Dahia P. Descobrindo genes do século XXl: Enfoque na área de onco-
endocrionologia. Arq Bras Endocrinol Metab 2002;46(4): 341-350.
Dalpino FB, Sodré FL, de Faria EC. The use of a hospital laboratory cohort to estimate
the prevalence of dyslipidemia in an adult Brazilian population. Clin Chim Acta. 2006; 367(1-
2): 189-91.
da Luz PL, Carvalho ME, Cardoso RH, Gallucci SD, Pileggi F. Incidence of
dyslipidemia and its relation to coronary artery disease in Brazilian populations. Arq Bras
Cardiol. 1990; 54(4):257-64.
de Oliveira CM, Pereira AC, de Andrade M, Soler JM, Krieger JE. Heritability of
cardiovascular risk factors in a Brazilian population: Baependi Heart Study. BMC Med Genet.
2008 Apr 22;9:32.
72
De Souza LJ, Souto Filho JTD, De Souza TF, Reis ARF, Gicovate Neto C, Bastos
DA, et al. Prevalência de Dislipidemia e Fatores de Risco em Campos dos Goytacazes – RJ.
Arq Bras Cardiol 2003; 81(3): 249-56.
Di Castelnuovo A, Quacquaruccio G, Donati MB, de Gaetano G, Iacoviello L. Spousal
concordance for major coronary risk factors: a systematic review and meta-analysis. Am J
Epidemiol. 2009; 169(1):1-8.
Edwards KL, Mahaney MC, Motulsky AG, Austin MA. Pleiotropic Genetic Effects on
LDL-CSize, Plasma Triglyceride, and HDL-C Cholesterol in Families. Arterioscler Thromb
Vasc Biol. 1999;19:2456-2464.
Ellison RC, Myers RH, Zhang Y, Djoussé L, Knox S, Williams RR, Province MA.
Effects of similarities in lifestyle habits on familial aggregation of high density lipoprotein
and low density lipoprotein cholesterol: the NHLBI Family Heart Study. Am J Epidemiol.
1999; 150(9):910-8.
EPM (Escola Paulista de Medicina, Universidade Federal de São Paulo). Programa de
Apoio à Nutrição 1995; São Paulo.
Erem C, Hacihasanoglu A, Deger O, Kocak M, Topbas M. Prevalence of dyslipidemia
and associated risk factors among Turkish adults: Trabzon lipid study. Endocrine. 2008 Nov
12. [Epub ahead of print].
Ettinger S. Macronutrientes: carboidratos, proteínas e lipídios. “In”: Mahan LK,
Escott-Stump S. Krause: Alimentos, nutrição e dietoterapia. 10° ed. São Paulo: Roca; 2002. p
30-56.
73
Faith MS, Keller KL, Johnson SL, Pietrobelli A, Matz PE, Must S, et al. Familial
aggregation of energy intake in children. Am J Clin Nutr. 2004; 79(5):844-50.
Fang Y, Wang Y. Testing for familial aggregation of functional traits. Statist. Med.
2009; 28:3611–3625.
Feitosa MF, Rice T, Rankinen T, Almasy L et. al. common genetic and environmental
effects on lipids phenotypes: the HERITAGE family study. Hum hered 2005; 59: 34-40.
Feng Y, Zang T, Xu X, Xu X. Familial Aggregation of Metabolic Syndrome and Its
Components in a Large Chinese Population. Obesity 2008; 16(1): 125–129.
Fermino RC. Agregação Familiar na Pressão Arterial e na Composição Corporal de
Famílias Nucleares Portuguesas [dissertação] Porto: Faculdade de Desporto da Universidade
do Porto; 2007.
Feunekes GI, De Graaf C, Van Staveren WA. Food choice and fat intake of
adolescents and adults: associations of intakes within networks. Prev Med 1998; 27(5 Pt):
645-56.
Fiesberg RM; Martini LA; Slater B. Métodos de inquéritos alimentares. In: Inquéritos
Alimentares: métodos e bases científicos, SP: Manole. 2005; 1ª Edição: p.2-7.
Florez H, Silva E, Fernández V, Ryder E, Sulbarán T, Campos G, et al. Prevalence and
risk factors associated with the metabolic syndrome and dyslipidemia in White, Black,
Amerindian and Mixed Hispanics in Zulia State, Venezuela. Diabetes Research and Clinical
Practice 2005; 69: 63–77.
74
Fredrickson DS, Lees RS. A system for phenotyping hyperlipoproteinemia.
Circulation 1965;31:321-327.
Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – FIBGE. Estudo nacional de
despesa familiar – ENDEF. Tabela de composição de alimentos. FIBGE, Rio de Janeiro,
1985.
Fundação Municipal de Saúde de Niterói - FMS. Relatório de Cadastro dos Grupos
Básicos de Trabalho. Programa de Médico de Família. Mimeo. Outubro de 2005.
Fuentes RM, Notkola IL, Shemeikka S, Tuomilehto J, Nissinen A. Familial
aggregation of serum total cholesterol: a population-based family study in eastern Finland.
Prev Med. 2000; 31(5):603-7.
Gardner CD, Fortmann SP, Krauss RM. Association of small low-density lipoprotein
particles with the incidence of coronary artery disease in men and woman. JAMA 1996;
276(11): 875-881.
Ghandehari H, Kamal-Bahl S, Wong ND. Prevalence and extent of dyslipidemia and
recommended lipid levels in US adults with and withoutcardiovascular comorbidities: The
National Health and Nutrition Examination Survey 2003-2004. Am Heart J 2008; 156:112-9.
Giuliano ICB, Caramelli B. Dislipidemias na infância e na adolescência. PEDIATRIA
(SÃO PAULO) 2008;29(4):275-285.
Goff DC, Bertoni AG, Kramer H, Bonds D, Blumenthal RS, Tsai MY, et al.
Dyslipidemia Prevalence, Treatment, and Control in the Multi-Ethnic Study of atherosclerosis
(MESA):Gender, Ethnicity, and Coronary Artery Calcium. Circulation. 2006; 113:647-656.
75
Greenfield JR, Samaras K, Jenkins AB, Kelly PJ, et al. Do gene-environment
interactions influence fasting plasma lipids? A study of twins. Eur j clin invest 2004;
34(9):590 -598.
Guo ZR, Hu XS, Wu M, Zhou MH, Zhou ZY. A prospective study on the association
between dyslipidemia and hypertension. Zhonghua Liu Xing Bing Xue Za Zhi. 2009;
30(6):554-8.
Gus I, Fischmann A, Medina C. Prevalência dos Fatores de Risco da Doença Arterial
Coronariana no Estado do Rio Grande do Sul. Arq Bras Cardiol 2002; 78 (5): 478-83.
Haskell WL, Lee IM, Pate RR, Powell KE, Blair SN, Franklin BA, Macera CA, Heath
GW, Thompson PD, Bauman A. Physical activity and public health: updated recommendation
for adults from the American College of Sports Medicine and the American Heart
Association. Med Sci Sports Exerc. 2007; 39(8):1423-34.
Hayman LL. Abnormal blood lipids: is it environment or is it genes? J Cardiovasc
nurs 2000; 14(2):39-49.
He J, Gu D, Reynolds K, Wu X, Muntner P, Zhao J, et al. Serum Total and
Lipoprotein Cholesterol Levels and Awareness, Treatment, and Control of
Hypercholesterolemia in China. Circulation. 2004; 110:405-411.
Hellerstein MK. Carbohydrate-induced hypertriglyceridemia: modifying factors and
implications for cardiovascular risk. Curr Opin Lipidol. 2002;13(1):33-40.
Henneman P, Aulchenko YS, Frants RR, Van Dijk KW et al. Prevalence end
heritability of metabolic syndrome and its individual components in a Dutch isolate: The
Erasmus Rucphen Family study. J Med Genet 2008; 45: 572-577.
76
Hunt MS, Katzmarzyk PT, Perusse L, Rice T, Rao DC, Bouchard C. Familial
resemblance of 7-year changes in body mass and adiposity. Obes Res 2002; 10(6):507-517.
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Pesquisa de Orçamentos
familiares – Análise da disponibilidade de alimentos e do estado nutricional no Brasil. Rio de
Janeiro, 2004.
Keys A, Mickelsen O, Miller E, Hayes, Todd RL. Concentration of cholesterol in
blood serumin of normal man and its relation to age. J. Clin. Invest. 1950; 29: 1347- 1950.
Knuiman MW, Divitini ML, Welborn TA, Bartholomew HC. Familial correlation,
cohabitation effects, and heritability for cardiovascular risk factors. AEP 1996; 6(3): 188-194.
Krauss RM. Dense low density lipoprotein and coronary artery disease. Am J Cardiol.
1995; 75(6): 53B-57B.
Ladeia AM, Guimarães AC, Lima JC. The lipid profile and coronary artery disease.
Arq Bras Cardiol. 1994; 63(2):101-6.
Lee, K.E, Klein BE, Klein R. Familial aggregation of components of the multiple
metabolic syndrome in the Framingham Heart and Offspring Cohorts: Genetic Analysis
Workshop Problem 1.BMC Genet. 2003; 4(suppl1):S94.
Lessa I, Conceição JL, Mirabeau L, Carneiro J, Melo J, Oliveira V, et al. Prevalência
de Dislipidemias na Demanda Laboratorial de Três Diferentes Prestadores de Assistência. Arq
Bras Cardiol 1998; 70 (5): 331-335.
77
Luo BF, Du L, Li JX, Pan BY et al. heritability of metabolic syndrome trais among
healthy yonger adults: a population-based study in China. J Med Genet. 2009 Sep 15. [Epub
ahead of print].
Maia JAR, Garganta R, Seabra A, Lopes VP. Heterogeneidade nos níveis de
actividade física de crianças dos 6 aos 12 anos de idade. Um estudo em gémeos. Rev Port
Cien Desp 2004;4(1):39-50.
Maia JAR, Loss R, Beunen G, Thomis M, Vlietinck R, Morais FSP, et al. Aspectos
genéticos da prática desportiva: Um estudo em gémeos. Rev Paul de Educ Fís
1999;13(2):160-176.
Mahley R W, Innerarity T L, Rall Jr SC, Weisgraber KH. Plasma lipoproteins:
apolipoprotein structure and function. J. Lipul Rcs. 1984. 25(12): 1277-1294.
Malhotra A, Wolford JK, American diabetes association GENNID study group.
Analysis of quantitative lipid traits in the genetics of NIDDM ( GENNID) study. Diabetes
2005; 54: 3007-3014
Martinez TLR, Santos RD, Armaganijan D, Torres KP, Loures-Vale A, Magalhães
ME, et al. National Alert Campaign about Increased Cholesterol. Determination of cholesterol
Levels in 81,262 Brazilians. Arq Bras Cardiol 2003; 80 (6), 635-8.
Martínez-González MA, Fernández-García J, Sánchez-Izquierdo F, Lardelli-Claret P,
Jiménez Moléon J, Gálvez-Vargas R. Life-style factors associated with changes in serum
lipids in a follow-up study of cardiovascular risk factors. Eur J Epidemiol. 1998; 14(6):525-
33.
78
Martínez-Hernández AF, Chávez-Aguirre R. Prevalencia y comorbilidad de
dislipidemias en el primer nível de atención. Rev Med Inst Mex Seguro Soc 2007; 45 (5):
469-475
Martins I S, Marucci M F N, Cervato A M, Okani E T, Mazzilli R N, Casajus M I.
Doenças cardiovasculares ateroscleróticas, dislipidemias, hipertensão, obesidade e diabetes
melito em população da área metropolitana da região Sudeste do Brasil: II – Dislipidemias.
Rev. Saúde Pública 1996, 30(1): 75-84.
McMahon A, Allen HN, Weber CJ, Miissey Jr WC. Hypercholesteremnia. South. M.
J. 1951; 44: 993-1002.
McNamara JR, Jenner JL, Li Z, Wilson PWF, Schaefer EJ. Change in LDL-Cparticle
size is associated with change in plasma triglyceride concentration. Arterioscler Thromb.
1992; 12: 1284-1290.
McQueen MB, Bertram L, Rimm EB, BlackerD, Santangelo SL. A QTL genome scan
of the metabolic syndrome and its component traits. BMC Genetics 2003, 4(Suppl 1):S96.
Middelberg RPS, Spector TD, Swaminathan R, Snieder H. Genetic and environmental
influences on lipids, lipoproteins and apolipoproteínas effects of menopause. Arterioscler
thromb vasc boil 2002; 22:1142-1147.
Milias GA, Panagiotakos DB, Pitsavos C, Xenaki D, Panagopoulos G, Stefanadis C.
Prevalence of self-reported hypercholesterolaemia and its relation to dietary habits, in Greek
adults; a national nutrition & health survey. Lipids in Health and Disease 2006; 5: 5-12.
Mitchell BD, Kammerer CM, Blangero J, Mahaney MC, Rainwater DL, Dyke B,
Hixson JE, Henkel RD, Sharp RM, Comuzzie AG, VandeBerg JL, Stern MP, MacCluer JW.
79
Genetic and environmental contributions to cardiovascular risk factors in Mexican Americans.
The San Antonio Family Heart Study. Circulation. 1996; 94(9):2159-70.
Morrison JA, Kelly K, Horvitz R, et al. Parent-offspring and sibling lipid and
lipoprotein associations during and after sharing of household environments: the Princeton
School District Family Study. Metabolism. 1983; 31:158–166.
Mula-Abed WA, Chilmeran SK. Prevalence of dyslipidemia in the Iraqi adult
population. Saudi Med J. 2007 Dec;28(12):1868-74.
Munguía-Miranda C, Sánchez-Barrera RG, Hernández-Saavedra D, Cruz-López M.
Prevalencia de dislipidemias en una población de sujetos en apariencia sanos y su relación
con la resistencia a la insulina. salud pública de México 2008;. 50(5): 375-382.
Namboodiri KK, Green PP, Kaplan EB, Morrison JA, et al. The collaborative lipid
research clinics program family study: iv. Familial associations of plasma lipids and
lipoproteins. Am. J. Epidemiol. 1984; 119(6): 975-996.
Nettleton JA, Steffen LM, Mayer-Davis EJ, Jenny NS, Jiang R, Herrington DM,
Jacobs DR Jr. Dietary patterns are associated with biochemical markers of inflammation and
endothelial activation in the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). Am J Clin Nutr.
2006 Jun;83(6):1369-79.
Nicolau JC, Bechara DL, Nascimento SD, Greco OT, Jacob JL, Lorga AM. The
cholesterol profile in the city of São José do Rio Preto. Arq Bras Cardiol. 1992 ;59(6):433-40
Nicolau JC, Nogueira C, Maia LN, Ramires JAF. Evolução dos Níveis de Colesterol
na População Adulta de São José do Rio Preto (1991-1997). Arq Bras Cardiol 1998; 71 (5):
699-704.
80
Nowak-Götti U, Langer C, Bergs S, Thedieck S, et. al. Genetics of hemostasis:
differential effects of heritability and household components influencing lipid concentrations
and clotting factor levels in 282 pediatric stroke families. Environ health perspect 2008;
116(6):839-843.
Nunes Filho JR, Debastiani D, Nunes AD, Peres KG. Prevalência de Fatores de Risco
Cardiovascular em Adultos de Luzerna, Santa Catarina, 2006. Arq Bras Cardiol 2007;
89(5):289-293.
Ordovas JM, Tai ES. Why study gene-environment interactions? Curr opin lipidol
2008; 19: 158-167.
Panagiotakos DB, Pitsavos C, Skoumas Y, Lentzas Y, Papadimitriou L, Chrysohoou
C, Stefanadis C. Abdominal obesity, blood glucose and apolipoprotein B levels are the best
predictors of the incidence of hypercholesterolemia (2001-2006) among healthy adults: the
ATTICA study. Lipids Health Dis. 2008; 7:11.
Park HS, Park JY, Cho S. Familial aggregation of the metabolic syndrome in Korean
families with adolescents. Atherosclerosis 2006; 186: 215–221.
Pejic RN, Lee DT. Hypertriglyceridemia. JABFM 2006; 19(3): 310-316.
Pereira A, Guedes AD, Verreschi ITN, Santos RD, Martinez TLR. A obesidade e sua
associação com os demais fatores de risco cardiovascular em escolares de Itapetininga, Brasil.
Arq. Bras. Cardiol. 2009; 93(3): 253-260.
Pérusse L, Rice T, Province M A, Gagnon J et al. Familial aggregation of amount and
distribution of subcutaneous fat and their responses to exercise training in the HERITAGE
Family Study. Obes Res. 2000; 8:140-150.
81
Pérusse L, Rice T, Després JP, Rao DC, Bouchard C. Cross-trait familial resemblance
for body fat and blood lipids: familial Correlations in the Quebec Family Study.
Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology 1997a; 17(11):3270-3277.
Pérusse L, Rice T, Després JP, Bergeron J, et. al. Familial resemblance of plasma
lipids, lipoprotein and postheparin lipoprotein and hepatic lipases in the HERITAGE family
study. Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology 1997b; 17(11):3263-3269.
Pérusse L, Tremblay A, Leblanc C, Cloninger CR, Reich T, Rice J, Bouchard C
Familial resemblance in energy intake: contribution of genetic and environmental factors. Am
J Clin Nutr. 1988; 47(4):629-35.
Petrella RJ, Merikle E, Jones J. Prevalence and Treatment of Dyslipidemia in
Canadian Primary Care: A Retrospective Cohort Analysis. Clinical Therapeutics 2007; 29(4):
742-750.
Pinheiro ABV, Lacerda EMA, Benzecry EH, Gomes MCS, Costa VM.Tabela para
avaliação de consumo alimentar em medidas caseiras. 4° ed. Rio de Janeiro: UFRJ, 1994.
63p.
Pinheiro ABV, Lacerda EMA, Benzecry EH, Gomes MCS, Costa VM. Tabela para
avaliação de consumo alimentar em medidas caseiras. 4.ed. Rio de Janeiro : UFRJ, 1994. 63p.
Popkin B. An overview on the nutrition transition and its health implications: the
Bellagio meeting. Public Health Nutrition 2002; 5(1a): 93-103.
Programa de apoio a nutrição – NUTWIN [software]. Departamento de Informática
em Saúde. Universidade Federal de São Paulo; 2005.
82
Provencher V, Pérusse L, Bouchard L, Drapeau V, et. al. Familial resemblance in
eating behaviors in men and women from the Quebec Family Study. Obes Res. 2005
;13(9):1624-9.
Rice TK, Borecki IB. Familial resemblance and heritability. Adv Genet 2001;42:35-
44.
Rice T, Després JP, Pérusse L, Hong Y, Province MA, Bergeron J, Gagnon J, Leon
AS, Skinner JS, Wilmore JH, Bouchard C, Rao DC. Familial aggregation of blood lipid
response to exercise training in the health, risk factors, exercise training, and genetics
(HERITAGE) Family Study. Circulation. 2002; 105(16):1904-8.
Roche HM, Gibney MJ. Effects of long-chain n-3 polyunsaturated fatty acids on
fasting and postprandial triacylglycerol metabolism. Am J Clin Nutr 2000; 71(suppl):232S-7S
.
Ruixing Y, Qiming F, Dezhai Y, Shuquan L, Weixiong L, Shangling P et al.
Comparison of demography, diet, lifestyle and serum lipid levels between the Guangxi Bai
Ku Yao and Han populations. J Lipid Res. 2007;48(12):2673-81.
S.A.G.E. Statistical analysis for genetic epidemiology, release 6.0. Cleveland, OH:
Department of Epidemiology and Biostatistics, Case Western Reserve University, Metro
Health Medical Center, 2008.
Salles-Costa R, Werneck GL, Lopes CL, Faerstein E. Associação entre fatores sócio-
demográficos e prática de atividade física de lazer no Estudo Pró-Saúde. Cadernos de Saúde
Pública 2003; 19(4):1095-1105.
Sant’ana LS. Biodisponibilidade dos lipídios. In: Cozzolino SMF. Biodisponibilidade
de nutrients.2° ed. Barueri, SP: Manole; 2007. p: 153-174.
83
Sawant AM, Shetty D, Mankeshwar R, Ashavaid TF. Prevalence of Dyslipidemia in
Young Adult Indian Population. JAPI 2008; 56: 99-102.
Schaefer LE, Adlersberg D, Steinberg AG. Heredity, environment, and serum
cholesterol; a study of 201 healthy families. Circulation. 1958;17(4, Part 1):537-42.
Sichieri R, Everhart JE. Validity of a Brazilian food frequency questionnaire against
dietary recalls and estimated energy intake. Nutrition research 1998; 18:1649-1659.
Silva EN, Sanches MD. Perfil lipídico de obesos antes e após a derivação gástrica a
Fobi-Capella. Rev. Col. Bras. Cir. 2006; 33(2): 91-95.
Sing CF, Davignon J. Role of apolipoprotein E polymorphism in determining normal
plasma and lipoprotein variation. Am J Hum Genet. 1985; 37: 268-285.
Sociedade Brasileira de Cardiologia – SBC. IV diretriz brasileira sobre dislipidemias e
prevenção da aterosclerose. Departamento de aterosclerose da sociedade brasileira de
cardiologia. Arq Bras Cardiol. 2007; 88(IS): 2-19.
Sosenko JM, Breslow JL, Ellison RC, Miettinen OS. Familial aggregation of total
cholesterol, high density lipoprotein cholesterol and total triglyceride levels in plasma. Am J
Epidemiol. 1980; 112(5):656-60.
Souza LJ, Gicovate Neto C, Chalita FEB, Reis AFF, et al. Prevalência de obesidade e
fatores de risco cardiovascular em Campos, Rio de Janeiro. Arq Bras Endocrinol Metab.
2003; 47(6): 669-676.
Stamler J, Briefel RR, Milas C, Grandits GA, Caggiula AW. Relation of changes in
dietary lipids and weight, trial years 1-6, to change in blood lipids in the special intervention
84
and usual care groups in the Multiple Risk Factor Intervention Trial. Am J Clin Nutr 1997;
65(suppl):272S-88S.
Steinhagen-Thiessen E, Bramlage P, Lösch C, Hauner H, Schunkert H, Vogt A, et al.
Dyslipidemia in primary care – prevalence, recognition, treatment and control: data from the
German Metabolic and Cardiovascular Risk Project (GEMCAS). Cardiovascular Diabetology
2008, 7:31-42.
Sung J, Lee K, Song YM. Heritabilities of the metabolic syndrome phenotypes and
related factors in Korean twins. J Clin endocrinol metab 2009: 94(12): 0000-0000.
Susser E, Susser M. Familial aggregation studies. A note on their epidemiologic
properties. Am J Epidemiol.1989; 129(1): 23-30.
Susser M, Susser E. Indicators and designs in genetic epidemiology: separating
heredity and environment. Rev Epidemiol Sante Publique. 1987; 35(1): 54-77.
Sociedade Brasileira de Cardiologia – SBC. Consenso Brasileiro sobre dislipidemias:
detecção, avaliação e tratamento. Arq Bras Cardiol. 1996; 67: 113-128.
Tang W, Hong Y, Province MA, Rich SS, et. al. Familial clustering for features of the
metabolic syndrome. Diabetes care 2006; 29(3): 631-636.
Tabela brasileira de composição de alimentos - TACO / NEPA-UNICAMP.- Versão
II. -- 2. ed. -- Campinas, SP: NEPA-UNICAMP, 2006. 113p
Third Report of the National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on
Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment
85
Panel III). Final Report. National Cholesterol Education Program. National institutes of
health: National heart, lung, and blood institute. 2002.p: 284.
USDA (U.S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service, Beltsville
Human Nutrition). Composition of Foods Raw, Processed, Prepared USDA National Nutrient
Database for Standard Reference, Release 21. September 2008. - [2009 Fev 25]. Disponível
em URL: http://www.nal.usda.gov/fnic/foodcomp/Data/SR20/SR20_doc.pdf
Vegazo O, Banegasb JR, Civeirac F, Aisac PLS, Jiméneza FJ, Luengo E. Prevalencia
de dislipemia en las consultas ambulatórias del Sistema Nacional de Salud: Estudio
HISPALIPID. Med Clin (Barc). 2006; 127(9):331-4.
Veláquez-Meléndez G, Parra FC, Gazzinelli A, Williams-Blangero S, Correa-Oliveira
R. Genetic determinats of risk factors for cardiovascular disease in a population from rural
Brazil. Hum boil 2007; 79(2): 179-190.
Vizcaıno VM, Aguilar FS, Gutierrez RF, Crespo YJ, et. al. Familial Aggregation of
Cardiovascular Disease Risk Factors: The Cuenca Study. Preventive Medicine 1999; 28: 131–
137.
Wada K, Tamakoshi K, Yatsuya H, Otsuka R, Murata C, Zhang H, et al. Association
between parental histories of hypertension, diabetes and dyslipidemia and the clustering of
these disorders in offspring. Prev Med. 2006; 42(5):358-63.
Walldius G, Jungner I. Apolipoprotein B and apolipoprotein A-I: risk indicators of
coronary heart disease and targets for lipid-modifying therapy. J Intern Med. 2004
;255(2):188-205.
86
Willett,W.C. Nutritional Epidemiology. New York: Ed. Oxford Universit Press, 2a
Edição, 1998.
World health organization - WHO. The atlas of heart disease and stroke. 2004. -
[acesso em 2009 Fev 11]. Disponível em:
http://www.who.int/cardiovascular_diseases/resources/atlas/en/index.html
World health organization –WHO. The world health report 2002a: reducing risks,
promoting healthy life. Geneva, 2002a - [2009 Fev 13].Disponível em URL:
http://www.who.int/whr/2002/en/whr02_en.pdf
World health organization-WHO. Globalization, diet and noncommunicable diseases.
Geneva, 2002b - [2009 Fev 13].Disponível em URL:
http://whqlibdoc.who.int/publications/9241590416.pdf
Yokota RTC, Vasconcelos TF, Ito MK, Dutra ES, Baiocchi KC, Merchán- Hamann E,
et al.Prevalência de fatores de risco para doenças crônicas não-transmissíveis em duas regiões
do Distrito Federal. Com. Ciências Saúde. 2007; 18(4):289-296.
Zabaneh D, Chambers JC, Elliot P, Scott J et al. Heritability and genetic correlations
of insulin resistance and component phenotypes in Asian Indian families using a multivariate
analysis. Diabetologia 2009; 52:2585-2589.
87
12 Anexos
Anexo 1: Tabelas
Tabela 1: média dos níveis de LDL-c alterado entre pais e mães comparados com os
filhos
Pai e mãe com LDL
alterado N Média Erro padrão p-valor
0,00 15
73,15
6,668
0,000
Filho 1
1,00 120
97,60
2,100
0,003
0,00 5
84,97
5,870
0,237
Filho 2
1,00 50
100,12
3,936
0,063
0,00 2
77,45
0,085
0,451
Filho 3
1,00 10
97,05
10,764
0,102
Tabela 2: média dos níveis de LDL-c alterado entre pais ou mães comparados com os
filhos
Pai ou mãe com LDL
alterado
N Média Erro padrão p-valor
0,00 120
87,38
2,166
0,196
Filho 1
1,00 95
91,85
2,747
0,203
0,00 52
88,81
3,507
0,014
Filho 2
1,00 27
104,54
5,398
0,018
0,00 10
84,42
10,581
0,191
Filho 3
1,00 7
104,17
8,141
0,160
88
Tabela 3: média dos níveis de colesterol total alterado entre pais e mães comparados
com os filhos
Pai e mãe com CT
alterado
N Média Erro padrão p-valor
0,00 48
156,39
4,809
0,035
Filho 1
1,00 47
170,02
4,148
0,034
0,00 14
155,30
6,151
0,007
Filho 2
1,00 20
182,71
6,584
0,005
0,00 2
163,66
19,605
0,324
Filho 3
1,00 4
191,99
14,800
0,358
Tabela 4: média dos níveis de colesterol total alterado entre pais ou mães comparados
com os filhos
Pai ou mãe com CT
alterado N Média Erro padrão p-valor
0,00 73
144,15
3,931
0,011
Filho 1
1,00 154
155,83
2,524
0,014
0,00 27
148,85
4,297
0,019
Filho 2
1,00 56
166,53
4,672
0,007
0,00 5
145,46
15,582
0,303
Filho 3
1,00 12
165,53
10,249
0,314
89
Anexo 2: Termo de Consentimento Livre e Esclarecido
Autorização para pesquisa
Responsável pela pesquisa: Maria Luiza Garcia Rosa
Departamento de Epidemiologia e Bioestatística Tel: 26299342
Nome do responsável:
Idade: Número da identidade:
Nome do adolescente:
Idade: Número da identidade:
Você autoriza seu filho a participar de uma pesquisa ? Queremos saber se seu filho (a) tem risco de ter
algum problema cardíaco, no futuro, relacionados aos hábitos de vida e talvez, a uma herança genética
(tendência na família, que passa dos pais para os filhos).
Durante toda pesquisa, tudo vai ser explicado a você e ao seu filho. Você pode decidir se quer deixar
que ele continue ou não, em qualquer momento.
Se ele entrar na pesquisa, ele vai ter que responder a um questionário com perguntas sobre o
nascimento, a família e os hábitos de vida. Vai ter sua pressão, peso e altura medidos e vamos coletar amostras
de urina de sangue, e fazer um eletrocardiograma. A amostra de urina será utilizada para fazer exames ligados à
diabetes, hipertensão e doenças nos rins. O sangue será utilizado para medir a glicemia (açúcar no sangue),
colesterol total e frações, triglicerídeos (gorduras no sangue), insulina de jejum, teste da tireóide , ácido úrico e
outros exames, e material genético. O material genético isolado do sangue pode indicar uma tendência a
diabetes, hipertensão e problemas de coração e renais futuros. Esse sangue ficará armazenado, sob a guarda do
Laboratório do Hospital Universitário Antônio Pedro, para estudos relacionados à diabetes, hipertensão, doenças
do coração e dos rins.
Tudo que você responder pelo seu filho será mantido em segredo. As informações obtidas serão
utilizadas exclusivamente neste projeto de pesquisa sem que seu nome seja revelado e estarão disponíveis para o
participante, mesmo para aqueles que, em algum momento, decidirem sair da pesquisa. As amostras de sangue
serão codificadas para garantir o sigilo e a confidencialidade dos resultados. Após 2 anos da 1ª visita, faremos
uma 2ª visita quando todos os procedimentos serão repetidos.
O benefício esperado com este trabalho será entender melhor algumas causas da diabetes e da
hipertensão, e de algumas doenças dos rins e do coração interligadas, possibilitando a prevenção precoce e
tratamento mais eficaz.
Se você tiver alguma dúvida pode nos perguntar.
Se você, depois de ler todo esse documento, permitir que seu filho participe, por favor, assine esta folha
logo abaixo.
Sim, eu concordo que meu filho participe.
Data: ___________________________________
Assinatura ___________________________________________________
90
Autorização para pesquisa
Responsável pela pesquisa: Maria Luiza Garcia Rosa
Departamento de Epidemiologia e Bioestatística Tel: 26299342
Nome:
Idade: Número da identidade:
Você quer participar de uma pesquisa ? Queremos saber se você tem risco de ter algum problema
cardíaco no futuro, relacionado aos hábitos de vida e talvez, a uma herança genética (tendência na família, que
passa dos pais para os filhos).
Durante toda pesquisa, tudo vai ser explicado a você. Você pode decidir se quer continuar ou não em
qualquer momento.
Se você entrar na pesquisa, vai ter que responder a um questionário com perguntas sobre nascimento, a
família e hábitos de vida. Vai ter sua pressão, peso e altura medidos e vamos coletar amostras de urina, de
sangue, e realizar um eletrocardiograma. A amostra de urina será utilizada para fazer exames ligados à diabetes,
hipertensão e doenças nos rins. O sangue será utilizado para medir a glicemia (açúcar no sangue), colesterol total
e frações, triglicerídeos (gorduras no sangue), insulina de jejum, teste da tireóide , ácido úrico e outros exames, e
material genético. O material genético isolado do sangue pode indicar uma tendência a diabetes, hipertensão e
problemas de coração e renais futuros. Esse sangue ficará armazenado, sob a guarda do Laboratório do Hospital
Universitário Antônio Pedro, para estudos relacionados à diabetes, hipertensão, doenças do coração e dos rins.
Tudo que você responder será mantido em segredo. As informações obtidas serão utilizadas
exclusivamente neste projeto de pesquisa sem que seu nome seja revelado e estarão disponíveis para o
participante, mesmo para aqueles que, em algum momento, decidirem sair da pesquisa. As amostras de sangue
serão codificadas para garantir o sigilo e a confidencialidade dos resultados. Após 2 anos da 1ª visita, faremos
uma 2ª visita quando todos os procedimentos serão repetidos.
O benefício esperado com este trabalho será entender melhor algumas causas da diabetes e da
hipertensão, e de algumas doenças dos rins e do coração interligadas, possibilitando a prevenção precoce e
tratamento mais eficaz.
Se você tiver alguma dúvida pode nos perguntar.
Se você, depois de ler todo esse documento, concordar em participar, por favor, assine esta folha logo
abaixo.
Sim, eu concordo em participar.
Data: ___________________________________
Assinatura ___________________________________________________
91
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
Milhares de Livros para Download:
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas
Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
