Correlación entre nivel socioeconómico y síndrome metabólico en la población adulta peruana según la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar 2023

Abstract

Introducción: El síndrome metabólico representa un problema de salud pública por su relación con enfermedades crónicas y mayor mortalidad, lo que hace crucial comprender el rol de los determinantes socioeconómicos en su aparición. Objetivo: Determinar la relación entre nivel socioeconómico y síndrome metabólico en la población adulta peruana según la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar del 2023. Metodología: Estudio con enfoque cuantitativo basado en datos secundarios, con un diseño no experimental, transversal y correlacional. La población incluyó a los adultos peruanos que participaron en la ENDES 2023, con un muestreo estratificado bietápico, y considerando los factores de ponderación para asegurar la representatividad de los resultados. El análisis de datos se realizó utilizando pruebas descriptivas y análisis inferenciales para identificar asociaciones entre las variables. Resultados: En la población adulta peruana, la prevalencia ponderada de síndrome metabólico (SM) fue de 2.3% (IC95%: 2.0–2.7). En el análisis multivariado, la edad (RPa=1.06; IC95%: 1.05–1.07), el sexo femenino (RPa=2.17; IC95%: 1.51–3.12), los quintiles de riqueza medio, rico y más rico (RPa entre 2.59 y 3.15), la educación inicial (RPa=11.34; IC95%: 2.07–62.15), secundaria (RPa=4.16; IC95%: 2.25–7.73), superior (RPa=3.01; IC95%: 1.53–5.92) y el acceso a electricidad (RPa=4.80; IC95%: 1.94–11.90) se asociaron de forma independiente con mayor riesgo de SM. Conclusión: El síndrome metabólico en la población adulta peruana se encuentra influenciado por diversos determinantes socioeconómicos y demográficos.

Introduction: Metabolic syndrome represents a public health problem due to its relationship with chronic diseases and higher mortality, making it crucial to understand the role of socioeconomic determinants in its onset. Objective: To determine the relationship between socioeconomic level and metabolic syndrome in the Peruvian adult population according to the 2023 Demographic and Family Health Survey. Methodology: A quantitative study based on secondary data, with a non-experimental, cross-sectional, and correlational design. The population included Peruvian adults who participated in the 2023 ENDES, with two-stage stratified sampling, and considering weighting factors to ensure the representativeness of the results. Data analysis was performed using descriptive tests and inferential analysis to identify associations between variables. Results: In the Peruvian adult population, the weighted prevalence of metabolic syndrome (MS) was 2.3% (95% CI: 2.0–2.7). In multivariate analysis, age (aPR=1.06; 95%CI: 1.05–1.07), female sex (aPR=2.17; 95%CI: 1.51–3.12), middle, rich, and richest wealth quintiles (aPR between 2.59 and 3.15), early childhood (aPR=11.34; 95%CI: 2.07–62.15), secondary (aPR=4.16; 95%CI: 2.25–7.73), higher education (aPR=3.01; 95%CI: 1.53–5.92), and access to electricity (aPR=4.80; 95%CI: 1.94–11.90) were independently associated with a higher risk of MS. Conclusion: Metabolic syndrome in the Peruvian adult population is influenced by various socioeconomic and demographic determinants.