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Dietary intake, obesity, and metabolic risk factors among children and adolescents in the SEACO-CH20 cross-sectional study

Artigo de periódico
Dietary intake, obesity, and metabolic risk factors among children and adolescents in the SEACO-CH20 cross-sectional study
2024
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Hoja de publicación

Nome da publicação: Dietary intake, obesity, and metabolic risk factors among children and adolescents in the SEACO-CH20 cross-sectional study

Autores: Amutha Ramadas, Hussein Rizal, Sutha Rajakumar, Jeevitha Mariapun, Mohamed Shajahan Yasin, Miranda E. G. Armstrong, Tin Tin Su

Fuente: Scientific Reports

Publicado en: 2024

Tipo de archivo: Artigo de periódico

Enlace al original

Resumen

We investigated the association between dietary intake and metabolic risk factors in children and adolescents within a semi-rural Malaysian community. Using an interviewer-led questionnaire, we surveyed 623 participants aged 7–18 from the South East Asia Community Observatory (SEACO). Anthropometric and blood pressure data were collected from all participants, while a subset (n = 162) provided blood samples for biomarker analysis, including fasting blood glucose (FBG), total cholesterol (TC), triglycerides (TG), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C). Metabolic syndrome was determined using the International Diabetes Federation’s Definition of Metabolic Syndrome in Children and Adolescents. Most participants were Malay (66.8%), with a median household income of MYR1,500 and a balanced sex distribution. Cereals, processed foods, beverages, fruits, and vegetables were commonly consumed. Obesity and abdominal obesity were prevalent, affecting more than a third of participants. Adherence to dietary recommendations was generally poor (ranging from 19.9 to 58.1%) and varied across age, sex, and ethnicity. Notably, some food groups displayed unexpected associations with health markers; for instance, fruit consumption was linked to abdominal obesity in children (abdominal obesity vs. normal: 2.4 servings/day vs. 1.6 servings/day). These findings emphasise the necessity of longitudinal studies to explore the complex relationship between diet and long-term health outcomes, including cardiometabolic diseases, while acknowledging the unique challenges posed by the COVID-19 pandemic on data collection and analysis.

Resumen traducido por

Investigamos a associação entre ingestão alimentar e fatores de risco metabólicos em crianças e adolescentes em uma comunidade semi-rural da Malásia. Usando um questionário conduzido por entrevistador, pesquisamos 623 participantes com idades entre 7 e 18 anos do Observatório da Comunidade do Sudeste Asiático (SEACO). Dados antropométricos e de pressão arterial foram coletados de todos os participantes, enquanto um subconjunto (n = 162) forneceu amostras de sangue para análise de biomarcadores, incluindo glicemia de jejum (FBG), colesterol total (CT), triglicerídeos (TG), colesterol de lipoproteína de alta densidade (HDL-C) e colesterol de lipoproteína de baixa densidade (LDL-C). A síndrome metabólica foi determinada usando a Definição de Síndrome Metabólica em Crianças e Adolescentes da Federação Internacional de Diabetes. A maioria dos participantes era malaia (66,8%), com renda familiar média de MYR1.500 e distribuição equilibrada por sexo. Cereais, alimentos processados, bebidas, frutas e vegetais eram comumente consumidos. A obesidade e a obesidade abdominal eram prevalentes, afetando mais de um terço dos participantes. A adesão às recomendações dietéticas foi geralmente baixa (variando de 19,9 a 58,1%) e variou entre idade, sexo e etnia. Notavelmente, alguns grupos alimentares exibiram associações inesperadas com marcadores de saúde; por exemplo, o consumo de frutas foi associado à obesidade abdominal em crianças (obesidade abdominal vs. normal: 2,4 porções/dia vs. 1,6 porções/dia). Essas descobertas enfatizam a necessidade de estudos longitudinais para explorar a complexa relação entre dieta e resultados de saúde a longo prazo, incluindo doenças cardiometabólicas, ao mesmo tempo em que reconhecem os desafios únicos impostos pela pandemia de COVID-19 na coleta e análise de dados.