Resumen
Introducción: Esta investigación ajusta un modelo para la prevalencia del Síndrome Metabólico y, evalúa el nivel de acuerdo en la clasificación de la población general, área metropolitana, municipio Libertador de la ciudad de Mérida, Venezuela, 2005, según las variables PREV1 y PREV2, diseñadas empleando criterios de NCPE-ATP III. Materiales y Métodos: Se propone el uso del coeficiente kappa de Cohen para medir dicho acuerdo. Se emplea el procedimiento propuesto por Nava y Sinha (2007), para ajustar un modelo de regresión logística que relaciona la prevalencia de Síndrome Metabólico (SM), también conocido como Síndrome X, con las variables sexo, talla, peso, índice de masa corporal (IMC), alcohol, tabaco, sedentarismo, glucosa, HDL, triglicéridos, obesidad, clase social, edad y estado civil; considerando información referente a un grupo de 275 habitantes. Resultados discusión: Los resultados indican que las variables relacionadas en forma significativa con la presencia de SM son sexo, IMC, glucosa, HDL, triglicéridos y edad. Glucosa, HDL, triglicéridos e índice de masa corporal corregido, son variables que incrementan en forma significativa las posibilidades de prevalencia de SM. Conclusiones: Se concluye, que las mujeres tienen mayores posibilidades que los hombres de presentar SM; el valor obtenido para el coeficiente kappa de Cohen, indica que existe un alto acuerdo en la clasificación de los individuos considerados en la investigación según las variables PREV1 y PREV2, es decir, cualquiera de esas variables puede usarse para determinar la prevalencia de SM.Introduction: This research sets a model for the prevalence of Metabolic Syndrome and evaluates the level of agreement in the classification of the general population, metropolitan area, Libertador municipality of the city of Mérida, Venezuela, 2005, according to variables PREV1 and PREV2, designed using the criteria of theNCPEATPIII. Materials and methods: We propose the use of Cohen?s kappa coefficient to measure this deal. This paper uses the proposed procedure by Nava and Sinha (2007), to fit a logistic regression model that relates the prevalence of metabolic syndrome (MS) or syndrome X, with the variables sex, height, weight, CBMI, alcohol, snuff, sedentary lifestyle, glucose, HDL, triglycerides, obesity, social class, age and marital status, considering information on a group of 275 people. Results and discussion: Results shows that the variables significantly associated with the presence of MS are sex, CBMI, glucose, HDL, triglycerides and age. Glucose, HDL, triglycerides and CBMI, are variables that increases significantly the chances of prevalence of MS. Conclusions: We conclude that women are more likely than men to have SM; the value obtained for the Cohen kappa coefficient, indicate a high agreement on the classification of individuals considered in the investigation according to the variables PREV1 and PREV2, i.e. any of these variables can be used to determine the prevalence of MS.