73
REDIELUZ
ISSN 2244-7334 / Depósito legal pp201102ZU3769
Vol. 11 N° 2 • Julio - Diciembre 2021: 73 - 84
HÁBITOS ALIMENTARIOS SOBRE CARGA GLICÉMICA DE DIETA
EN ADULTOS DIABÉTICOS TIPO 2
Dietary habits on dietary glycemic load In adult type 2 diabetics
Jorge Arráiz1-1, Hazel Anderson2-2, Claudia Rodríguez1, Betzabeth Sánchez1
1Carrera de Nutrición y dietética. Universidad del Zulia. Maracaibo/Venezuela
2Docente Titular de la Escuela de Nutrición y Dietética, Coordinadora Académica de la Especialidad en Nutrición
Clínica, Coordinadora del Programa de Educación Continua de la División de Estudios para Graduados de la
Facultad de Medicina de la Universidad del Zulia, Venezuela.
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2162-66971,
http://orcid.org/0000-0001-8780-43322
jorgedavid2290@gmail.com
CIENCIAS DE LA SALUD
RESUMEN
La Carga Glicémica (CG) de la dieta es un in-
dicador válido del efecto de los alimentos en la
respuesta de la glucosa plasmática. El estudio tipo
descriptivo, transversal, no experimental, tuvo como
objetivo determinar la inuencia de los hábitos ali-
mentarios sobre la CG de dieta en adultos diabé-
ticos tipo 2, analizado en 81 pacientes. Se realizó
evaluación clínica, antropométrica (IMC), dietética
y CG en alimentos. Para el análisis estadístico se
utilizó SPSS20. Se observó un índice de masa
corporal (IMC) de 33,7±6,8 kg/m2, circunferencia de
cintura de 107±13 cm, %CG=38±16 y 14±6,6% de
grasa visceral. La dieta consumida por el 47% fue
hipercalórica, hiperprotéica, hipergrasa, hiperhidro-
carbonada y baja en bra. La CG fue alta, la fre-
cuencia de alimentos con índice glicémico (IG) alto
y moderado reejó consumo de arroz, pan, azúcar
y cereales comerciales en desayuno, el consumo
semanal fue plátano, sopas y pastas. La frecuencia
de alimentos con IG bajo fue con leche, ensaladas
crudas y jugos; mientras el consumo semanal fue-
ron leguminosas, chocolate, frutas cítricas, ensala-
das crudas y yogurt. Se concluye que la dieta es
inconveniente debido a su alto CG, constituyendo
alto riesgo para complicaciones cardiometabólicas
y un pobre control metabólico de la DM2.
Palabras Clave: hábitos alimentarios, carga gli-
cémica, dieta, diabetes 2.
ABSTRACT
The Glycemic Load (GL) of the diet is a valid in-
dicator of the e󰀨ect of food on the plasma glucose
response. The descriptive, cross-sectional, non-ex-
perimental study aimed to determine the inuence
of eating habits on dietary CG in type 2 diabetic
adults, analyzed in 81 patients. A clinical, anthropo-
metric (BMI), dietary and CG evaluation was carried
out in food. SPSS20 was used for statistical analy-
sis. A body mass index (BMI) of 33.7 ± 6.8 kg / m2,
waist circumference of 107 ± 13 cm,% CG = 38 ±
16 and 14 ± 6.6% visceral fat is described. The diet
consumed by 47% was hypercaloric, hyperproteic,
hyperfat, hyperhydrocarbon and low in ber. The
CG was high, the frequency of foods with a high
and moderate glycemic index (GI) reected the
consumption of rice, bread, sugar and commercial
cereals for breakfast, the weekly consumption was
banana, soups and pasta. The frequency of low GI
foods was milk, raw salads, and juices; while the
weekly consumption was legumes, chocolate, citrus
fruits, raw salads and yogurt. It is concluded that the
diet is inconvenient due to its high CG, constituting
a high risk for cardiometabolic complications and
poor metabolic control of DM2.
Keywords: eating habits, glycemic load, diet,
Type 2 diabetes.
Recibido: 06-06-2021. Aceptado:25-08-2021
74
INTRODUCCIÓN
La diabetes es una enfermedad compleja, cró-
nica que representa un grave problema de salud
pública. Su incidencia oscila entre el 1-2% de la
población mundial, siendo la más frecuente la Dia-
betes Mellitus 2 (DM2), que se origina debido a una
pérdida progresiva de la secreción de insulina y la
resistencia a la misma, representando el 90 a 95%
del total de diabetes (American Diabetes Associa-
tion, 2017).
Desde el punto de vista epidemiológico, según
la Organización Mundial de la Salud (OMS), el in-
cremento de personas con diabetes ha aumentado
de 108 millones en 1980 a 422 millones en 2014;
asimismo reportó que en Sudamérica para ese año,
la prevalencia de DM2, según el país evaluado y
según el género fue: Argentina, 9,9% hombres (H)
y 8,2% mujeres(M); Brasil (H: 8,5%, M: 7,2%); Chile
(H: 10,6%, M: 9,5%); Colombia (H: 8,5%, M: 8,5%);
Ecuador (H: 7,9%, M: 8,5%); Perú (H: 7,8%, M:
8,5%); Uruguay (H: 9,5%, M: 8,5%) y en Venezuela
(H: 9,7%, M: 8,4%) (Vargas y Casas, 2016). Las
causas que desencadenan la diabetes mellitus 2 se
desconocen en el 70-85% de los pacientes, consi-
derándose entre sus factores de riesgo: la herencia
poligénica, la obesidad, dislipidemia, hipertensión
arterial, dieta rica en carbohidratos, factores hor-
monales y una vida sedentaria (Vargas y Casas,
2016).
En este sentido, en Venezuela la Diabetes afec-
ta al 7% de la población, siendo la quinta causa de
muerte y es la causa número 11 de morbilidad y
discapacidad asociado a los años de vida, deter-
minada por la susceptibilidad genética, factores
epigenéticos, estado nutricional, una dieta no equi-
librada ni balanceada con hábitos sedentarios (Nie-
to et al, 2015). Del 80% al 90% de los pacientes
diabéticos tienen células β sanas con capacidad de
adaptarse a altas demandas de insulina, mediante
el incremento en su función secretora y en la masa
celular. Sin embargo, en el 10% al 20% de ellas se
presenta una deciencia de las células β, lo cual
produce un agotamiento celular con reducción en la
liberación y almacenamiento de insulina (Cervantes
y Presno, 2013).
Por otra parte, la DM2 se asocia con una falta
de adaptación al incremento en la demanda de in-
sulina, además de pérdida de la masa celular por
la glucotoxicidad, y el receptor a insulina presen-
ta alteraciones en su función. Cuando la insulina
se une a su receptor en células del músculo, inicia
las vías de señalización complejas que permiten la
translocación del transportador GLUT4 (Nieto et al,
2015; Cervantes y Presno, 2013). Por consiguiente,
cuando las células β se someten a dosis altas de
glucosa de manera crónica, disminuye cantidad y
actividad de la glucocinasa (hexocinasa IV); ade-
más, la glicación de factores de trascripción del gen
de glucocinasa, reduce el ARNm y se revierte con
aminoguanidina (Cervantes y Presno, 2013).
En el páncreas, la leptina puede inducir apop-
tosis en las células β porque inhibe la biosíntesis
de insulina, incrementa reacciones inamatorias y
produce estrés oxidativo. En general, la pérdida en
el equilibrio en la concentración local y sistémica de
citocinas deletéreas y protectoras de la función de
las células β culmina con la muerte celular. Tam-
bién, el tejido adiposo tiene la capacidad de liberar
diversas proteínas diabetogénicas como el TNF, la
IL-6, leptina, adipocitocinas, resistina y ácidos gra-
sos libres (Cervantes y Presno, 2013; Fujimoto y
Polonsky, 2009).
Por otra parte, la insulina tiene un efecto antili-
político, y durante la diabetes se pierde, incrementa
la lipólisis e induce hipertrigliceridemia mediante la
producción de lipoproteína de muy baja densidad
(VLDL), proceso que contribuye a la aterogénesis.
Las cadenas largas de ácidos grasos en el plas-
ma normalmente son reguladas por la insulina, y
durante la resistencia a la insulina, incrementan y
producen toxicidad de células β (lipotoxicidad), que
junto con la toxicidad de la glucosa dan el fenómeno
diabético (glucolipotoxicidad) (Cervantes y Presno,
2013). Por lo anteriormente descrito, las secuelas
de la DMT2 están relacionadas de manera muy es-
trecha con el control glucémico y son directamente
proporcionales al tiempo de evolución de la enfer-
medad (Maedler, 2008).
En la actualidad, hay sucientes evidencias que
demuestran que un adecuado control glucémico es
capaz de prevenir, retardar o limitar el daño vascu-
lar (American Diabetes Association, 2017). La evi-
dencia más fuerte que la prevención podría reducir
la incidencia de la diabetes tipo 2 en un 58% a lo
largo de 3 años, se obtuvo tras el seguimiento de
tres grandes estudios que fueron los estudios de
Da Qing (Li et al, 2008) que logró una reducción del
43% tras 20 años, el programa de Diabetes de Fin-
landia (Lindström et al, 2006) obteniendo la misma
reducción a los 7 años y una reducción del 34% a
los 10 años en el Estudio de Diabetes de Progra-
mas de Prevención en USA (Knowler et al, 2009).
De allí que, el principal objetivo en el tratamiento
75
del paciente portador de diabetes mellitus, es man-
tener un control metabólico adecuado, con niveles
de hemoglobina glicosilada normales, prevenir, re-
tardar o minimizar el desarrollo de las complicacio-
nes tardías.
La transición nutricional en Venezuela ha traído
consigo que el patrón dietético se caracterice por
un alto consumo de calorías, carbohidratos com-
plejos, rica en grasas saturadas, alta en sodio, con
muy bajo contenido de frutas y vegetales asociado
a un estilo de vida inadecuado, lo que favorece el
desarrollo de enfermedades crónicas, tales como
la obesidad y la DM2 (Nieto et al, 2015), ambas
con impacto epidemiológico por lo cual se requiere
educar al paciente para un tratamiento adecuado y
oportuno, en aras de lograr el control o disminución
de complicaciones secundarias.
Los estudios clínicos han demostrado que cam-
bios en el estilo de vida pueden prevenir la diabetes
(Lindström et al, 2006) dado que, la alimentación
programada y la Carga Glicémica (CG) son aspec-
tos importantes dentro del tratamiento de la diabe-
tes. En este sentido, el Estudio DIOGenes, reali-
zado en 8 países europeos en 548 sujetos obesos
a quienes se les realizó una intervención dietética
programada durante 6 meses, concluyeron que un
aumento de la proporción de las proteínas y una
disminución del consumo de alimentos con alto
Índice Glucémico (IG), produjo efectos favorables
sobre el control glucémico y sobre la sensibilidad
de la insulina en sujetos con sobrepeso u obesidad
(Papadaki, et al, 2013).
Asimismo, Micha, et al (2017) reportaron en su
estudio que 8 factores dietéticos tenían pruebas
probables o convincentes de efectos causales so-
bre la diabetes, incluyendo los efectos protectores
para los pacientes diabéticos el consumo frecuente
de frutos secos, semillas, granos enteros, yogur y
bra dietética, mientras que entre los efectos da-
ñinos se encuentra la determinación de una carga
glucémica (CG) alta en la ingesta de alimentos.
Aunque una dieta alta en carbohidratos (HC) y
una dieta baja en carbohidratos (LC) han ganado
popularidad durante varias décadas, no hay su-
cientes evidencias sobre su efecto sobre glucosa,
lípidos y peso corporal en pacientes con DM2, en
virtud que se ha sugerido que la ingesta de carbohi-
dratos debe ser individualizada, y la ingesta baja de
calorías sigue siendo un factor crucial para mejorar
la sensibilidad a la insulina y reducir el peso corpo-
ral; sin embargo una dieta de bajo índice glucémico
y carga glucémica baja, puede ser recomendable
en pacientes con DM2 (Jung y Choi, 2017).
La dieta es un importante factor de riesgo modi-
cable en la etiología de las enfermedades, dado
el creciente número de estudios epidemiológicos
que abordan su relación con la aparición de enfer-
medades crónicas (López, Pérez y Monrroy, 2011).
La dieta está determinada por los hábitos alimenta-
rios que se ven afectados por factores tales como
los nutricionales, psicológicos, culturales; así como
también, por los ingresos, los cambios socio-demo-
grácos, la incorporación de servicios en la alimen-
tación y la publicidad (Pérez, et al, 2009).
En la actualidad, de acuerdo con Micha, et al
(2017), los patrones alimentarios de los adultos
zulianos, se caracterizan por el predominio en el
consumo de comidas rápidas y frituras; con muy
bajo consumo de vegetales y frutas, situación que
representa una señal de alarma como factor de
riesgo nutricional, debido a que esta dieta tipo occi-
dental aporta cantidades insucientes de nutrientes
y favorece el desarrollo de obesidad y DM2, sien-
do sumamente importante caracterizar los hábitos
alimentarios, tanto beneciosos como perjudiciales
de la dieta (Pérez, et al, 2009). Por ello, el presen-
te trabajo tuvo como objetivo determinar el tipo de
alimentos y la frecuencia de consumo, así como
la carga glucémica y su relación con la DM2, con
la nalidad de obtener herramientas que permi-
tan la programación y el control dietético de estos
pacientes.
MATERIALES Y MÉTODOS
Según el objetivo propuesto, el tipo de investi-
gación fue descriptiva, de diseño no experimental
(Hernández, Fernández y Baptista, 2014), de cam-
po (Tamayo y Tamayo, 2014). La población estu-
vo constituida por 100 sujetos que asistieron entre
Junio de 2015 hasta Enero 2017 a la consulta de
Nutrición y Dietética del Centro Clínico del Lago.
Dadas las características nitas que tiene la po-
blación, se recurrió a la selección de una muestra,
utilizando la fórmula de Sierra (2001):
qpNE
qPN
n..4)1(
...4
2+
=
Se obtuvo una muestra de 81 pacientes diabé-
ticos, en virtud de hacer recurrido al muestreo de
tipo simple y aleatorio (Sierra, 2001), atendiendo
al deseo de participación voluntaria de los sujetos
76
observados, proporcionándoles el formato de con-
sentimiento informado, el cual rmaron satisfacto-
riamente. Se recurrió al criterio de Inclusión, donde
se aplicó lo siguiente:
Con diagnóstico de Diabetes Mellitus 2, de
ambos géneros, sin evidencia clínica de en-
fermedad crónica (incluyendo disfunción he-
pática, renal, tiroidea o cardíaca) y que r-
mara el consentimiento informado.
Como técnicas e instrumentos de investigación,
se empleó la historia nutricional previamente vali-
dada, que incluyó antecedentes familiares, datos
personales, indicadores clínicos, antropométricos,
bioquímicos y dietéticos, tratamiento farmacológico
y actividad física.
La evaluación antropométrica, fue realizada por
una especialista en Nutrición Clínica previamente
entrenada en antropometría en conjunto con los in-
vestigadores, ejecutando las siguientes fases: Las
mediciones antropométricas a través de medidas
de peso (en Kilogramos) y talla (en metros).
Para la medición del peso corporal, se utilizó una
báscula de plataforma marca Health Ometer Conti-
nental Scale Corporation, Bridgeview, Illinois, USA,
calibrada en kg (0,1 kg); para la talla un tallímetro,
calibrado en cm (0,1 cm). El paciente solo con ropa
interior, luego de haber evacuado el recto y la ve-
jiga se procedió a pesar en la balanza equilibrada
en el cero. El sujeto permaneció de pie inmóvil en
el centro de la plataforma con el peso del cuerpo
distribuido entre ambos pies (Rosales, 2012).
Para la medición de la talla, se colocó de pie con
los talones juntos, cuidando que el mentón se ubi-
que recogido de manera que el borde inferior de
la cavidad orbitaria cuidando el Plano de Frankfurt.
Luego con esta información obtenida de peso y ta-
lla, se calculó el Índice de masa corporal (IMC) con
la ecuación de Quetelet (peso en kg / talla2 en m),
utilizando los criterios de la OMS que clasica la
obesidad de la siguiente manera: 30,00-34,99 se
considera obesidad grado I, 35,00-39,99 obesidad
grado II y >40,00 Obesidad grado III o mórbida (Onis
y Habicht, 1996). Para la medición de los períme-
tros se utilizó una cinta métrica exible; marca cinta
seca 201, 100% de bra de vidrio, no elástica con
ancho inferior a 7 milímetros (mm). El sistema de
recogida y extensión de la cinta mantuvieron la ten-
sión constante y permitieron su apropiado manejo,
con precisión de 1 mm. (Onis y Habicht, 1996).
Para tomar la circunferencia del brazo se midió
desde el inicio la longitud del brazo; con el antebra-
zo derecho doblado hacia el frente (en un ángulo
de 90°) perpendicular al cuerpo y con el dorso de
la mano hacia fuera del cuerpo. La longitud se de-
terminó colocando la cinta en el vértice superior del
acromion del omoplato hasta el olecranon del cúbi-
to (y la cabeza del radio), cuidando que la cinta per-
manezca extendida rmemente sin hacer contac-
to directo con el brazo, es recomendable que una
vez localizado el punto medio se marque con un
bolígrafo para no errar la medición. El individuo se
mantuvo relajado, descubierto (sin suéter, camisa,
entre otros), erguido, de perl, los brazos descan-
sando en los muslos. A continuación, se extendió el
brazo del sujeto para pasar la cinta horizontalmente
(alrededor del brazo), sin presionar y haciendo con-
tacto con la piel, momento donde se tomó la lectura
de circunferencia (Rosales, 2012).
Para la circunferencia de la cintura con el indivi-
duo de pie, tomando como referencia para la me-
dición el punto medio entre la última costilla y la
cresta ilíaca en un plano horizontal al suelo. El indi-
viduo estuvo relajado, erguido, de perl; los brazos
descansando sobre los muslos y el abdomen des-
cubierto, en la posición descrita. Se palpó el borde
costal inferior y el borde superior de la cresta ilíaca,
ambos del lado derecho. Con la cinta métrica se
tomó la distancia media vertical y después se reali-
zó lo mismo del lado izquierdo. Una vez marcada la
media en los dos lados con un marcador dérmico,
se colocó la cinta sin comprimirla, alrededor de la
cintura para medir la circunferencia tomando la lec-
tura correspondiente. Se consideró como referen-
cia: Hombres con una CC >/= 94 cm y mujeres con
una CC >/= 80 cm tienen pre obesidad abdominal y
riesgo incrementado de comorbilidad; hombres con
una CC >/= 102 cm y mujeres con una CC >/= 88
cm tienen obesidad abdominal y alto riesgo de co-
morbilidad. (Onis y Habicht, 1996).
En cuanto a la circunferencia de cadera, el sujeto
estuvo relajado y descubierto de la parte que com-
prende la cadera para palpar los trocánteres mayo-
res de la cabeza del fémur. Una vez localizado los
trocánteres se colocó la cinta métrica sin comprimir-
la alrededor de éstos, en su circunferencia máxima
y se procedió a realizar la lectura. (Onis y Habis-
cht, 1996). En relación a la Impedancia Bioeléctri-
ca (porcentaje de grasa corporal), el porcentaje de
grasa corporal (%GC) se evaluó con una balanza/
impedanciómetro INNER-Scan Body Composition
Monitor by Tanita, Ironman TM-BC554-901. El equi-
po para realizar la medición requirió los datos de
edad, peso, talla, sexo y actividad física, que con-
77
sidera: %GC normal (hombres 12-20%, mujeres
20-30%), %GC límite (hombres 21-25%, mujeres
31-33%) y %GC en exceso (hombres >25; mujeres
>33). (Sánchez y Barón, 2009).
Para la evaluación dietética, se recurrió al formu-
lario previamente diseñado para tal n, que incluyó
el recordatorio de 24 horas y la frecuencia de con-
sumo de alimentos, aplicado durante la consulta de
evaluación nutricional. Se realizó la anamnesis de
24 horas de un día usual, equivalente al consumo
de alimentos del día anterior a la encuesta; es decir,
un día comprendido de lunes a jueves y de un día
no usual correspondiente al día domingo. También
se distribuyeron las comidas según los tiempos del
día, considerándose como desayuno la primera co-
mida del día consumida en el horario comprendido
entre 6:00 a.m. y 8:00 a.m. La merienda matutina
como los alimentos consumidos entre 9:00 y 10:00
a.m. El horario del almuerzo entre 11:00 a.m a 2:00
p.m. Merienda vespertina se consideró el horario
comprendido entre 3:00 p.m y 5:00 p.m. La cena in-
cluyó la comida ingerida entre 6:00 p.m a 9:00 p.m
y merienda nocturna entre 9:00 p.m y 12:00 p.m.
Además, se incluyó la encuesta sobre la frecuencia
de consumo de alimentos diaria (1, 2 y/o 3 veces
al día) y la frecuencia semanal de 1 a 3 veces por
semana (Ferrari, 2013).
Los investigadores hicieron énfasis en las can-
tidades y tipos de alimentos, así como en prepa-
raciones especiales (registrando medidas e ingre-
dientes utilizados). El tamaño de las raciones de
las preparaciones comúnmente usadas por cada
paciente, fueron estimadas con la ayuda de alimen-
tos modelados y equipos de medidas provisto por la
nutricionista (Martin y Gorgojo, 2007). Para el cál-
culo del aporte de energía y nutrientes, se utilizó un
programa computarizado con los datos de la Tabla
de Composición de Alimentos de Venezuela. (Insti-
tuto Nacional de Nutrición, 2001). Luego, se estimó
el porcentaje de adecuación para cada nutriente
aplicando la formula (cantidad de alimentos consu-
mida / cantidad recomendada x 100). Las escalas
corresponden: Mayor a 110% se considera exceso,
90%-110% normal, 70% - 90% Décit y Menor a
70% subalimentado (Menchú, 1993).
En cuanto a la encuesta de frecuencia de con-
sumo se aplicó un cuestionario previamente formu-
lado y validado con 50 ítems, con un patrón de las
respuestas de frecuencia; tales como: si, no, diario,
una vez al día, dos veces al día, tres veces al día,
una vez a la semana, dos veces a la semana y tres
veces a la semana, utilizando los criterios de Wi-
llet, et al (1990). El patrón de consumo alimentario
considerando el IG, se construyó en base a la fre-
cuencia de consumo de aquellos alimentos repor-
tados por 30% o más de los sujetos encuestados.
Posteriormente se identicaron los alimentos con
frecuencia de consumo igual o superior al 30% y se
totalizó el número de respuestas por grupos de ali-
mentos según el IG. Se determinó la participación
total de los alimentos considerando el número total
de respuestas (Martin y Gorgojo, 2007).
La carga glicémica fue determinada para cada
alimento, para cada cubierto y para el consumo del
día. Aplicando a cada uno la ecuación de la carga
glucémica (CG) que comprende el resultado ob-
tenido de multiplicar los carbohidratos disponibles
de cada alimento en gramos por el índice glucémi-
co (IG) del mismo, dividido entre 100 (Willet et al,
1990). Para obtener el valor de las comidas en los
tiempos del día, se realizó la sumatoria de la car-
ga glucémica correspondiente a esa comida y para
obtener la carga glucémica de la dieta se realizó
la sumatoria de la carga glucémica de cada comi-
da y de las meriendas del día. Las dietas se clasi-
caron, de acuerdo a la carga glicémica, en baja
CG (<80), moderada CG (80-120) y alta CG (>120)
(26), mientras que la carga glucémica de la comida
se consideró: CG <10: baja, CG 10-20: moderada
y CG>20: alta. Se utilizó para los cálculos la Ta-
bla internacional de Índice glicémico (Foster, Holt y
Brand, 2002).
Los IG moderado y alto fueron calicados como
inadecuados o poco saludables dentro de la pre-
vención de las enfermedades crónicas. Con res-
pecto a la carga glicémica se consideró adecuada
la dieta de baja CG, ya que se ha reportado que
son capaces de mantener los niveles glucémicos
normales y favorecer la pérdida de peso corporal
(Hernández, et al, 2013). El análisis de los datos
fue realizado mediante el paquete estadístico IBM
Statistical Package for the Social Sciences (IBM
SPSS), versión 20, para Windows. Para vericar la
distribución normal de los datos, se aplicó la prueba
de Kolmogorov-Smirnov. Se utilizó la media como
medida de localización central, así como la desvia-
ción estándar como medidas de dispersión, sólo en
puntajes cuantitativos distribuidos normalmente.
Por otro lado, las variables cualitativas fueron
expresadas en forma de frecuencias absolutas y/o
relativas y presentadas en forma de tablas. En las
variables como el sexo, la edad y el IMC se em-
plearon factores de agrupación, en tanto que la
adecuación de la dieta, la frecuencia de consumo
78
y la carga glicémica, fueron utilizadas como varia-
bles objetivo. Las diferencias entre las medias de
los grupos, fueron cotejadas mediante la prueba t
de Student. Para las distribuciones en los grupos,
se utilizó el Chi Cuadrado, mientras que, para el
análisis estadístico, se consideró como diferencia
signicativa P<0,05 con un 95% de conanza.
RESULTADOS
Todos los sujetos aceptaron participar y cumplie-
ron los criterios de inclusión. La tabla 1, representa
las características generales epidemiológicas y las
variables antropométricas de los participantes en el
estudio, conformado por 81 diabéticos: 44 hombres
y 37 mujeres, con una edad promedio de 53±8 años
de edad. Al ser distribuidos por grupos de edad, el
grupo más frecuente fue el de 45-64 años de edad
con el 78% de los sujetos, conformado por 29 mu-
jeres y 35 hombres. En cuanto a las característi-
cas antropométricas, en la misma tabla 1 se ob-
serva que el índice de masa corporal (IMC) fue de
33,7±6,8 kg/m2, con una circunferencia de cintura
(c.c.) de 107±13 cm, un porcentaje de grasa corpo-
ral (%GC) de 38±16 y 14±6,6% de grasa visceral,
lo que indica que eran obesos con distribución de
la grasa corporal tipo androide y un alto riesgo para
complicaciones cardiometabólicas.
Tabla 1. Características generales epidemiológicas. Variables antropométricas
Variable Antropométrica Total (n=81)
Grupo
1
Femenino (n=37)
2
Masculino (n=44)
Edad (años) 53±8 54±11 53±8
Grupos de edad
20-34 2 (3%) 2 (5%) 0 (0%)
35-44 15 (19%) 6 (16%) 9 (21%)
45-64 64 (78%) 29 (79%) 35 (79%)
Antropometría
Peso (kg) 91±20 84±19 97±20
Talla (m) 1,65±9,8 1,57±0,7 1,71±6,6
Índice de masa corporal (kg/m2) 33,7±6,8 33,9±7,3 33,5±6,4
Circunferencia de cintura (cm) 107±13 102±13 111±13
Circunferencia media del brazo (cm) 34±4,9 35±5,5 33,5±4,3
Grasa corporal (%) 38±16 39±16 38±16
Grasa visceral (%) 14±6,6 11±4,2 17±7
Agua corporal (%) 46±6,6 41±6 50±3,9
Masa muscular (kg) 55±12,6 45±8,1 63±9,8
Masa ósea (MO) 2,8±0,6 2,4±0,3 3,2±0,4
Los datos antropométricos se representan como la media ± desviación estándar.
Fuente: Arráiz et al. (2020)
En lo relativo a la tabla 2, registra el diagnósti-
co del estado nutricional según el IMC distribuidos
de acuerdo al género y grupos de edad, se encon-
tró con respecto al género, que 35 mujeres (68%)
presentaron obesidad, observándose la misma ten-
dencia en los hombres (70%). Al ser analizados de
acuerdo a los grupos de edad, en la misma tabla 2,
se encontró la mayor frecuencia en el grupo de 45-
64 años de edad, representados por 64 sujetos; sin
embargo, el grupo con mayor predominio de obe-
sidad fue el grupo de 35-44 años, donde el 73%
presentó algún grado de obesidad.
79
Tabla 2. Estado nutricional según índice de masa corporal. Género y edad
Diagnóstico
antropométrico Total (n=81)
Género
1
Femenino (n=37)
2
Masculino (n=44)
Normal 10 (12%) 5 (13%) 5 (12%)
Sobrepeso 15 (18%) 7 (19%) 8 (18%)
Obeso grado I 23 (28%) 7 (19%) 16 (36%)
Obeso grado II 15 (18%) 8 (22%) 7 (16%)
Obeso grado III 18 (22%) 10 (27%) 8 (18%)
Grupo de edad
20-34
(n=2)
35-44
(n=15)
45-64
(n=64)
Normal 10 (12%) 1 (50%) 1 (7%) 8 (12%)
Sobrepeso 15 (18%) 0 (0%) 3 (20%) 12 (19%)
Obeso grado I 23 (28%) 1 (50%) 4 (27%) 18 (28%)
Obeso grado II 15 (18%) 0 (0%) 3 (20%) 12 (18%)
Obeso grado III 18 (22%) 0 (0%) 4 (26%) 14 (23%)
Fuente: Arráiz et al. (2020)
Seguidamente, en la tabla 3 se observan las características del consumo dietético de calorías y macro-
nutrientes de la dieta según el género, con respecto al consumo diario, en este sentido, el género femeni-
no tenía un consumo diario de: 2334±892 kcals, 101±38 g de proteínas, 74,5±52 de grasas, 330±102 de
carbohidratos y 23±18 g de bra; mientras que el género masculino consumió 2653±1001 kcals, 111±43
g de proteínas, 82±59 de grasas, 382±128 de carbohidratos y 25±20 g de bra. Se encontró solo dife-
rencia signicativa en el consumo de carbohidratos totales, dado por un mayor consumo en los hombres
(P=0,049).
Tabla 3. Consumo dietético de calorías y macronutrientes en la dieta
Variable Antropométrica Total
(n=81)
Grupo
1
Femenino (n=37)
2
Masculino (n=44)
t-Student
(p<0,05)
Calorías (kcal) 2507±960 2334±892 2653,±1001 0,137
Proteínas totales (g) 107±41 101±38 111±43 0,262
Proteína Animal (g) 53,6±20 50,4±19 56±21 0,186
Proteína Vegetal (g) 53±20 50±19 55±22 0,252
Grasas totales(g) 78±56 74,5±52 82±59 0,534
G. Saturadas (g) 29±28 26±27 30±28 0,618
G. Monoinsaturadas (g) 25±15 24±13 26±16 0,439
G. Polinsaturadas (g) 25±15 23±14 26±16 0,508
Carbohidratos totales (g) 358±119 330±102 382±128 0,049
Carbohidratos Simples (g) 63±53 51,86 ±32 72,6±64 0,083
Carbohidratos Complejos (g) 294±94 277±88 308±98 0,145
Fibra (g) 24,5±19 23±18 25±20 0,578
Fibra Insoluble (g) 5,2±2,8 4,4±3,4 5,9±1,1 0,429
Los datos se expresan como la media ± desviación estándar.
Fuente: Arráiz et al. (2020)
80
Con respecto a los valores obtenidos sobre la
carga glucémica de la dieta, según las comidas del
día de acuerdo al género, en la tabla 4 se reporta
que la carga glucémica más alta de las comidas,
correspondió al almuerzo, siendo mayor en los
hombres (110±38) que en las mujeres (91±49) y el
valor más bajo de la CG de las comidas principales
se observó en la cena, para los hombres (46±30) y
para las mujeres (48±29). Con respecto a las me-
riendas, la merienda matutina tuvo la CG más baja
en los hombres (14±7,4) y en las mujeres se encon-
tró en la merienda vespertina (18,5±7,1). La carga
glucémica de la dieta fue alta en ambos géneros
(hombres: 222±92 y las mujeres 199±82).
Tabla 4. Carga glucémica de la dieta según comidas y género
Carga glucémica Total (n=81)
Grupo
1
Femenino (n=37)
2
Masculino (n=44)
t-Student
(p<0,05)
Desayuno 53±32 56±31 51±32 0,472
Almuerzo 101±44 91±49 110±38 0,073
Cena 46±25 48±29 46±30 0,766
Merienda matutina 18±8,5 22±8,2 14±7,4 0,037
Merienda vespertina 24±16 18,5±7,1 28±19 0,055
Merienda nocturna 29,7±26 31,5±27 29±26 0,881
Total del Día 211±88 199±82 222±92 0,228
Los datos se representan como la media ± desviación estándar.
Carga glucémica de la comida: <10: baja, 10-20: moderada >20: alta
Carga glucémica de la dieta:<80: baja, 80-120: moderada >120: alta
Fuente: Arráiz et al. (2020)
Con respecto a la frecuencia de consumo de los
alimentos diaria y semanal de acuerdo al Índice glu-
cémico alto y moderado, en la tabla 5 se observa
que en las mujeres, el mayor consumo de alimen-
tos de alto índice glucémico diario era de vegetales
cocidos (zanahoria) (48%), arroz (44%), pan (43%),
azúcar (41%) y cereales comerciales de desayuno
(36%), observándose una frecuencia mayor en el
consumo semanal principalmente de plátano y so-
pas (73% respectivamente) y pastas (68%).Con
respecto a los hombres, el mayor consumo de ali-
mentos de alto índice glucémico diario fue de arroz
y el azúcar (57%respectivamente), pan (52%), are-
pa (36%) y tubérculos (34%) observándose una
frecuencia mayor en el consumo semanal, princi-
palmente de pastas (68%), sopas (66%) y plátano
(61%).
Tabla 5. Frecuencia de consumo de los alimentos diaria y semanal de acuerdo al Índice glucémico
alto y moderado
Grupo
1 2
Femenino
(n=37)
Masculino
(n=44)
Alimento No Diario
(1-3 veces)
Semanal
(1-4 veces) No Diario
(1-3 veces)
Semanal
(1-4 veces)
índice glu-
cémico del
alimento
(promedio)
Vegetales cocidos 8 (22) 17 (48) 12 (32) 10 (23) 15 (34) 18 (41) 101
Arroz 6 (16) 16 (44) 15 (40) 3 (7) 26 (57) 16 (36) 81
Pan 3 (8) 16 (43) 18 (48) 3 (7) 23 (52) 18 (41) 100
Azúcar 10 (27) 15 (41) 12 (32) 11 (25) 25 (57) 8 (18) 100
Cereales comerciales
desayuno 35 (50) 13 (36) 1 (14) 1 (1) 26 (31) 6 (26) 105
81
(Continuación) Tabla 5. Frecuencia de consumo de los alimentos diaria y semanal de acuerdo al Índice
glucémicoalto y moderado
Frutas no cítricas 7 (19) 12 (32) 18 (49) 10 (23) 12 (27) 22 (50) 72
Galletas 10 (27) 11 (30) 16 (43) 11 (25) 10 (23) 23 (52) 91
Arepa 4 (11) 11 (30) 22 (59) 2 (5) 16 (36) 26 (59) 105
Dulces 23 (62) 8 (22) 6 (16) 25 (57) 8 (18) 11 (25) 100
Avena 15 (40) 7 (19) 15 (41) 26 (59) 6 (14) 12 (27) 87
Bebidas gaseosas
azucaradas 25 (68) 7 (19) 5 (14) 24 (55) 7 (16) 13 (30) 63
Tubérculos 10 (27) 7 (17) 20 (54) 9 (21) 15 (34) 20 (46) 80
Pastas 6 (16) 6 (16) 25 (68) 9 (21) 5 (11) 30 (68) 59
Comida rápida 17 (46) 5 (14) 15 (41) 16 (34) 5 (11) 24 (55) 60
Plátano 6 (16) 4 (11) 27 (73) 7 (16) 10 (23) 27 (61) 76
Dulces 23 (62) 8 (22) 6 (16) 25 (57) 8 (18) 11 (25) 100
Sopas 2 (5) 8 (22) 27 (73) 8 (18) 7 (16) 29 (66) 64
Índice glucémico: <55:bajo; 55-69: moderado; 70 o +: alto
Fuente: Arráiz et al. (2020)
En este orden de ideas en cuanto a los alimen-
tos de bajo Índice glucémico en la tabla 6, se ob-
serva que, en el género femenino, se encontró en
el consumo diario que la mayor frecuencia fue para
la leche (38%), ensaladas crudas (35%) y los jugos
(30%); Por otra parte, el consumo semanal obtuvo
una mayor frecuencia de leguminosas (78%), se-
guido de chocolate (44%), ensaladas crudas, jugos
y yogurt (43% respectivamente). En cuanto a los
hombres, el mayor consumo de alimentos de bajo
índice glucémico diario fueron las ensaladas cru-
das (32%), observándose una frecuencia mayor en
el consumo semanal, principalmente de ensaladas
crudas y leguminosas (61% respectivamente), fru-
tas cítricas (54%) y chocolate (48%). No se encon-
tró relación entre la frecuencia de consumo y la CG.
Tabla 6. Frecuencia de Consumo de Alimentos Diario y Semanal de Acuerdo a Índice Glucémico Bajo
Grupo
1 2
Femenino (n=37) Masculino (n=44)
Alimento No Diario
(1-3 veces)
Semanal
(1-4 veces) No Diario
(1-3 veces)
Semanal
(1-4 veces)
índice glu-
cémico del
alimento
(promedio)
Leche 13 (35) 14 (38) 10 (27) 15 (34) 24 (29) 13 (30) 27
Ensalada cruda 8 (22) 13 (35) 16 (43) 2 (5) 26 (34) 27 (61) 32
Jugos 10 (27) 11 (30) 16 (43) 13 (30) 14 (32) 17 (38) 50
Frutas cítricas 14 (38) 8 (22) 15 (40) 13 (30) 7 (16) 25 (54) 43
Yogurt 13 (35) 8 (22) 16 (43) 22 (50) 5 (11) 17 (39) 36
Helado 25 (68) 8 (22) 4 (10) 17 (39) 10 (23) 17 (39) 51
Leguminosas 4 (11) 4 (11) 29 (78) 11 (25) 6 (14) 61 (61) 48
Chocolate 15 (41) 2 (5) 20 (44) 16 (36) 7 (16) 21 (48) 40
Índice glucémico: <55: bajo; 55-69: moderado 70 o +: alto
Fuente: Arráiz et al. (2020)
82
DISCUSIÓN
Hay suciente evidencia que la dieta juega un
papel fundamental en el desarrollo de numerosas
enfermedades crónicas, entre ellas la obesidad y la
diabetes mellitus 2. La nutrición es un proceso muy
complejo, dado que presenta varios factores y va-
riables que pueden inuir sobre la salud metabólica
y la incidencia de enfermedades no transmisibles.
Debido a la importancia que tiene la ingesta de car-
bohidratos para los diabéticos, se han realizado
múltiples estudios para evaluar los efectos siológi-
cos de las dietas con distintos IG y CG.
Es importante considerar que, la carga glucémi-
ca es un concepto que resume tanto el IG como el
contenido de carbohidratos del alimento, y se con-
sidera que representa los efectos glucémicos de un
alimento, cuya respuesta puede variar por diferen-
tes factores que alteran la digestión del carbohidra-
to, tales como: la cantidad y el tipo de carbohidrato,
el contenido de proteínas y grasas en la dieta; así
como también, la preparación culinaria, entre otros.
(Ang y Linn, 2014).
En este sentido, el estudio tuvo como propó-
sito relacionar la carga glucémica con los hábitos
alimentarios en diabéticos tipo 2, evidenciándose
el consumo de una dieta inadecuada caracteriza-
da por el predominio en sus hábitos alimentarios
de alimentos de alto IG y por ende, con una carga
glucémica alta. En este sentido, estos resultados
indican un factor de riesgo, en virtud de los diver-
sos estudios prospectivos que han asociado el IG
alto con riesgo para desarrollar diabetes mellitus 2
y la carga glucémica alta con una mayor incidencia
de enfermedades cardiovasculares (Agustín, et al,
2015).
Por lo tanto, en la frecuencia de consumo diario
de alimentos, los comestibles marcadores de há-
bitos alimentarios, estableciendo el patrón alimen-
tario de los pacientes analizados fueron alimentos
de alto, moderado y bajo IG, observándose en las
mujeres un consumo diario dentro de los alimen-
tos con IG alto y moderado de: vegetales cocidos,
arroz, pan, azúcar y cereales comerciales de desa-
yuno y en el consumo semanal de plátano, sopas y
pastas. Con respecto a los hombres, fue de arroz,
azúcar, pan, arepa y tubérculos y en el consumo
semanal, principalmente pastas, sopas y plátano.
Estos resultados son similares a los reportados
por De La Fuente et al (2014), quienes evaluaron
a 9.267 profesionales universitarios españoles du-
rante un período de 5 años, concluyendo que el
consumo de pan blanco (≥ 2 raciones / día) mos-
tró una asociación directa signicativa en el riesgo
para desarrollar sobrepeso u obesidad.
En cuanto a los alimentos de bajo IG para el
género femenino, predominó la leche, ensaladas
crudas y los jugos; en el consumo semanal: legumi-
nosas, chocolate, ensaladas crudas, jugos y yogurt.
En los hombres, el mayor consumo de alimentos de
bajo índice glucémico diario fueron las ensaladas
crudas y en el consumo semanal, ensaladas crudas
y leguminosas, frutas cítricas y chocolate.
En la actualidad, las frutas, vegetales, legumbres
y cereales integrales constituyen la recomendación
dietética actual para mantener una salud adecuada
y prevenir las enfermedades crónicas como la dia-
betes. En el estudio, los pacientes tenían muy bajo
consumo de vegetales y frutas principalmente de
bajo IG, debido a los costos y los hábitos dietéticos,
calicándose como una dieta inadecuada (Barrera,
et al, 2012).
En este sentido, una pequeña ingesta de fruc-
tosa contenida en las frutas de bajo IG, asociada
a la bra, ha demostrado que reduce la glucemia
postprandial debido a que aumenta la síntesis de
glucógeno en el hígado, mediante el aumento del
ujo a través de la glucógeno sintetasa. Además,
las frutas son fuente de minerales, antioxidantes y
compuestos fenólicos, pudiendo reducir los lípidos
séricos y estrés oxidativo, en virtud que solo agre-
gar dos raciones de fruta de bajo IG diarias está
asociado al control glucémico (Durán, Carrasco y
Araya, 2012).
La prevalencia de la diabetes tipo 2, ha aumen-
tado en todo el mundo y el consumo habitual de ali-
mentos se considera uno de los determinantes am-
bientales más importantes para las enfermedades
crónicas (Sartorelli y Cardoso, 2006). Por lo tanto,
el papel del tipo y la calidad de los carbohidratos en
la etiología de la diabetes tipo 2, siguen siendo poco
conocidos (Augustin, et al, 2015). Aunque las inves-
tigaciones epidemiológicas apoyan la hipótesis de
un posible efecto de riesgo de alto índice glucémico
y dietas de bajo contenido de bra para la diabetes,
los resultados son controversiales (Arteaga, 2006).
Finalmente, la evidencia disponible sugiere que
comer una dieta rica en cereales de grano entero,
hortalizas, frutas y baja en granos renados, saca-
rosa y contenido de fructosa, es decir de baja CG,
sería benecioso en la prevención de la diabetes
(Agustín, et al, 2015); por lo cual se concluye, que
la dieta de alta carga glucémica que consumen
83
los pacientes del estudio es inadecuada, estando
determinada por los hábitos alimentarios, lo cual
representa un alto riesgo para complicaciones car-
diometabólicas y un pobre control metabólico de la
DM2, por lo que es necesario establecer estrate-
gias dietéticas y de educación nutricional, conside-
rando que IG y CG representan los efectos de la
dieta sobre el riesgo de las enfermedades crónicas
como un problema de salud pública.
CONCLUSIONES
La mayor frecuencia de pacientes se observó
en el grupo de 45-64 años de edad, sin embargo,
el grupo con mayor predominio de obesidad fue el
grupo de 35-44 años. La mayor parte de los suje-
tos de ambos géneros presentaron algún grado de
obesidad, con distribución de la grasa tipo androide
con alto riesgo para complicaciones cardiometabó-
licas. La dieta consumida por casi la mitad de los
pacientes fue hipercalórica, hiperproteico, hipergra-
sa, hiperhidrocarbonada y baja en bra. La carga
glucémica más alta de las comidas principales, co-
rrespondió al almuerzo, siendo mayor en los hom-
bres que en las mujeres. Mientras que el valor más
bajo de la CG de las comidas principales se ob-
servó en la cena, para los hombres (46±30) y para
las mujeres (48±29). Por otro lado, la frecuencia de
alimentos con IG alto y moderado se encontraron:
arroz, pan, azúcar y cereales comerciales de desa-
yuno y en el consumo semanal de plátano, sopas
y pastas. Mientras que la frecuencia de alimentos
con IG bajo se encontraron; leche, ensaladas cru-
das y los jugos; en el consumo semanal: legumino-
sas, chocolate, frutas cítricas, ensaladas crudas y
yogurt.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
American Diabetes Association (2017). Standards
of medical care in diabetes. Diabetes Care 2017;
40(Suppl. 1):S11–S24.
Ang, M. y Linn, T. (2014). Comparison of the e󰀨ects
of slowly and rapidly absorbed carbohydrates on
postprandial glucose metabolism in type 2. Dia-
betes mellitus patients: a randomized trial. Am J
ClinNutr; 100: 1059–68.
Arteaga, A. (2006). El Índice glicémico. Una con-
troversia actual. Revista Nutr. Hosp. 21 (Supl. 2)
55-60.
Augustin, L.; Kendall, C.; Jenkins, D.; Willett, W.;
Astrup, A.; Barclay, A.; Björck, I.; Brand, J.; Bri-
ghenti, F.; Buyken, A.; Ceriello, A.; La Vecchia, C.;
Livesey, G.; Liu, S.; Riccardi, G.; Rizkalla, S.; Sie-
venpiper, J.; Trichopoulou, A.; Wolever, T.; Baer,
S.; Poli, A. (2015). Glycemic index, glycemic load
and glycemic response: An International Scientic
Consensus Summit from the International Car-
bohydrate Quality Consortium (ICQC). Nutrition,
Metabolism& Cardiovascular Diseases 25, 795 -
815.
Barrera, M.; Pinilla, A.; Caicedo, L.; Castillo, Y.; Lo-
zano, Y. y Rodríguez, K. (2012). Factores de ries-
gos alimentarios y nutricionales en adultos con
diabetes Mellitus. Rev Fac Med; 60:S28-40.
Cervantes, R. y Presno, J. (2013). Fisiopatología de
la diabetes y los mecanismos de muerte de las
células β pancreáticas. Revista de Endocrinolo-
gía y Nutrición; 21 (3): 98-106.
De la Fuente, C.; Martínez, M.; Zazpe, I.; Vazquez,
Z.; Corchon, S.; et al. (2014). Glycemic load, gly-
cemic index, bread and incidence of overweight/
obesity in a Mediterranean cohort: the SUN proj-
ect. BMC Public Health; 14:1091.
Durán, S.; Carrasco, E. y Araya, M. (2012). Alimen-
tación y diabetes. NutrHosp; 27 (4): 1031-1036.
Ferrari, M. (2013). Estimación de la Ingesta por Re-
cordatorio de 24 Horas. Revista Diaeta. Junio. 31,
143: 20-25.
Foster, K.; Holt, S. y Brand, J. (2002). International
tables of glycemic index and glycemic loads val-
ues. Am J ClinNutr; 76; 5-56.
Fujimoto, K. y Polonsky, K. (2009). Pdx1 and oth-
er factors that regulate pancreaticβ-cell survival.
Diabetes ObesMetab; 11: 30-37.
Hernández, P.; Mata, C.; Lares, M.; Velazco, Y.; Bri-
to, S. (2013). Índice glicémico y carga glucémica
de las dietas de adultos diabéticos y no diabéti-
cos. AnVenezNutr. Jun; 26 (1): 5-13.
Hernández, R; Fernández, C y Baptista, P (2014).
Metodología de la Investigación. Sexta edición.
Editorial Mc Graw Hill. México.
Instituto Nacional de Nutrición (INN) (2001). Tabla
de composición de alimentos para uso práctico.
Rev.1999. publicación Nº 54. Serie de Cuadernos
Azules. Caracas, Venezuela: 1-75.
Jung, C. y Choi, K. (2017). Impact of High Carbo-
hydrate Diet on Metabolic Parameters in Patients
with Type 2. Diabetes Nutrients. Mar 24; 9(4).pii:
E322.
84
Knowler, W.; Fowler, S.; Hamman, R.; et al. (2009).
Diabetes Prevention Program Research Group.
10-year follow-up of diabetes incidence and
weight loss in the Diabetes Prevention Program
Outcomes Study. Lancet 2009; 374:1677–1686
4. Diabetes Prevention Program (DPP) Research
Group. The Diabetes Prevention Program (DPP):
description of lifestyle intervention. Diabetes Care
2002; 25:2165–2171.
Li, G.; Zhang, P.; Wang, J.; Gregg, E.; Yang, W.;
Gong, Q.; Li, H.; Jiang, Y.; An, Y.; Shuai, Y.; Zhang,
B.; Zhang, J.; Thompson, T.; Gerzo󰀨, R.; Roglic,
G.; Hu, Y.; Bennett, P. (2008). The long-term e󰀨ect
of lifestyle interventions to prevent diabetes in the
China Da Qing Diabetes Prevention Study: a 20-
year follow-up study. Lancet; 371:1783–1789
Lindström, J.; Ilanne, P.; Peltonen, M.; Aunola, S.;
Eriksson, .; Hemiö, K.; Hämäläinen, H.; Härkönen,
P.; Keinänen, S.; Laakso, M.; Louheranta, A.;
Mannelin, M.; Paturi, M:; Sundvall, J.; Valle, T.;
Uusitupa, M.; Tuomilehto, J. (2006). Finnish Dia-
betes Prevention Study Group. Sustained reduc-
tion in the incidence of type 2 diabetes by lifestyle
intervention: follow-up of the Finnish Diabetes
Prevention Study. Lancet; 368:1673–1679 .
López, H.; Pérez, R. y Monrroy, R. (2011). Factores
de riesgo y hábitos alimentarios en personas de
25 a 35 años, con y sin antecedentes de diabetes
mellitus tipo 2. 12 (2).
Maedler, K. (2008). Beta cells in type 2 diabetes
–a crucial contribution to pathogenesis. Diabetes
ObesMetab; 10: 408-420
Martin, J. y Gorgojo, L. (2007). Valoración de la in-
gesta dietética a nivel poblacional mediante cues-
tionarios individuales: sombras y luces metodo-
lógicas. Rev. Esp Salud Pública; 81(5): 507-518.
Menchú, M. (1993). Revisión de las metodologías
para estudios del consumo de alimentos. Publica-
ción INCAP ME/015. Organización Panamericana
de la Salud (OPS) Instituto de Nutrición de Centro
América y Panamá (INCAP); 43 - 46.
Micha, R.; Shulkin, M.; Peñalvo, J.; Khatibzadeh,
S.; Singh, G.; Rao, M.; Fahimi, S.; Powles, J.; Mo-
za󰀨arian, D. (2017). Etiologic e󰀨ects and optimal
intakes of foods and nutrients for risk of cardiovas-
cular diseases and diabetes: Systematic reviews
and meta-analyses from the Nutrition and Chronic
Diseases Expert Group (NutriCoDE).PLoSOne.
Apr 27; 12(4): e0175149.
Nieto, R.; González, J.; Lima, M.; Stepenka, V.; Rís-
quez, A.; Mechanick, J. (2015). Diabetes Care in
Venezuela. Annals of Global Health; 81(6):776-
791
Onis, M. y Habicht, P. (1996). Anthropometric refer-
ence data for international use: recommendations
from a World Health Organization Expert Commit-
tee.
Papadaki, A.; Linardakis, M.; Plada, M.; Larsen, T.;
Van Baak, M.; Lindroos, A.; Pfei󰀨er, A.; Martinez,
J.; Handjieva, T.; Kunešová, M.; Holst, C.; Saris,
W.; Astrup, A.; Kafatos, A. (2013). A multicentre
weight loss study using a low-calorie diet over
8 weeks: regional di󰀨erences in e󰀩cacy across
eight European cities.; Diet, Obesity and Genes
(DiOGenes) Project. Swiss Med Wkly. Jan 21;
143:w13721.
Pérez, N.; Moya de Sifontes, M.; Bauce, G.; Cueva,
E.; Peña, R.; Flores, Z.; et al. (2009). Patrones y
hábitos alimentarios: reejo de lo que comen los
jóvenes ucevistas. RFM. Jun; 32(1): 67-74.
Rosales, R. (2012). Antropometría en el diagnós-
tico de pacientes obesos. Nutrición Hospitalaria
(27):180-1806.
Sánchez, A. y Barón, A. (2009). Uso de la bioimpe-
dancia eléctrica para la estimación de la compo-
sición corporal en niños y adolescentes. Anales
Venezolanos de Nutrición; 22 (2): 105-110.
Sartorelli, D. y Cardoso, M. (2006) Association be-
tween dietary carbohydrates and type 2 diabetes
mellitus: epidemiological evidences. Arq Bras En-
docrinol Metab; 50 (3): 415-426.
Sierra, R. (2001). Técnicas de investigación social,
teoría y práctica. Editorial paraninfo, 14 edicio-
nes. España.
Tamayo y Tamayo, M. (2014). El proceso de la in-
vestigación cientíca. 5ta edición. Editorial Limu-
sa. México.
Vargas, H. y Casas, L. (2016). Epidemiología de la
diabetes mellitus en Sudamérica: la experiencia
de Colombia. ClinInvestArterioscl; 28:245-56
Willett, W. C (1990). Nutritional Epidemiology. New
York: Oxford University Press.