La prevalencia de la presión arterial elevada (PAE) en la población pediátrica ha experimentado un incremento significativo durante las últimas décadas. Esta condición, clásicamente considerada una entidad infrecuente en la infancia, ha emergido como un grave problema de salud pública estrechamente vinculado a la actual epidemia de sobrepeso y obesidad infantil1,2. Las guías clínicas de la Academia Americana de Pediatría estiman que un 3,5% de los niños presentan cifras en rango hipertensivo, proporción que se eleva en presencia de obesidad3. En subgrupos de adolescentes con obesidad, la prevalencia de hipertensión arterial puede superar el 20%4, lo que evidencia el impacto de la adiposidad sobre el control hemodinámico precoz y su persistencia en la vida adulta5. En España, los datos del estudio vigilancia de la ALimentación, Actividad física, Desarrollo INfantil y Obesidad (ALADINO 2023) indican que un 36,1% de los escolares presenta exceso de peso, siendo Andalucía una de las comunidades con mayor prevalencia de obesidad infantil6. Sin embargo, la mayoría de estudios se centran solo en el índice de masa corporal (IMC) como principal indicador de adiposidad, pese a que parámetros como el perímetro de cintura, índice cintura / talla (ICT) o el sumatorio de pliegues cutáneos podrían reflejar mejor el riesgo cardiometabólico7,8. Además, estudios recientes destacan el papel de los estilos de vida —actividad física, sueño y alimentación— en la fisiopatología cardiovascular, lo que subraya la necesidad de controlar su influencia al evaluar el riesgo de hipertensión9.

El objetivo del presente estudio fue analizar la asociación entre diversos indicadores antropométricos —incluidos el IMC, el ICT y el porcentaje de grasa corporal (%GC)— y la presencia de PAE≥p90 en los escolares de 6 a 15 años. La finalidad era identificar parámetros sencillos y útiles en la práctica clínica para valorar la adiposidad y el cribado de riesgo cardiometabólico en la consulta de pediatría.

Se realizó un estudio observacional transversal de evaluación antropométrica y cardiovascular en escolares rurales de la campiña de Écija (Sevilla, Andalucía, España). Se invitó a participar a la totalidad de los escolares matriculados (censo escolar) en los 5 centros educativos de las 3 localidades incluidas, correspondientes a primer y segundo ciclo de educación primaria y educación secundaria obligatoria, durante el periodo febrero / junio de 2024. Se incluyeron los niños matriculados en los cursos seleccionados durante el periodo de recogida de datos, previa obtención del consentimiento informado por escrito de los padres o tutores. Se establecieron criterios de exclusión (enfermedad crónica, fármacos que pudieran alterar la presión arterial y datos incompletos), si bien no fue necesario excluir a ningún participante. El estudio fue aprobado por el Comité de Ética de los hospitales universitarios Virgen Macarena / Virgen del Rocío en su reunión del 21 de diciembre de 2023 (acta CEI_11/2023 del 18 de enero de 2024). Finalmente, 497 escolares de los 585 invitados (84,9%) accedieron a participar; la muestra quedó constituida por 249 niños y 248 niñas de 6 a 15 años, estratificados en 2 grupos de edad (6-9 y 10-15 años). Se registró el sexo biológico (varón / mujer), referidos en el manuscrito como niños y niñas.

Las evaluaciones antropométricas incluyeron la medición de peso (kg), talla (cm), perímetro de cintura (cm), perímetro de cuello (PCu, cm) y el sumatorio de pliegues adiposos subcutáneos (mm) en los puntos bicipital, tricipital, subescapular y suprailíaco (∑4P). Todas las mediciones se efectuaron con material homologado y por personal entrenado, siguiendo el protocolo del International Biological Programme (Weiner y Lourie, 1969)10. Específicamente, el perímetro del cuello se midió en bipedestación, aplicando una cinta inextensible perpendicular al eje del cuello, justo por debajo de la prominencia laríngea11. Se calculó el IMC (kg/m2) y se clasificó según los puntos de corte internacionales propuestos por Cole et al.12. El ICT se obtuvo dividiendo el perímetro de cintura (cm) entre la talla (cm) y se clasificó según Marrodán et al., definiendo adiposidad central con puntos de corte para sobrepeso (niños >0,48; niñas >0,47) y obesidad (niños >0,51; niñas >0,50)13. El %GC se estimó mediante la ecuación de Siri14, tras calcular la densidad corporal con las fórmulas de Brook (6-11 años)15 y Durnin y Rahaman (12-16 años)16. La categorización del %GC se basó en los valores de referencia de Marrodán et al.17 para población infantil española, considerando adiposidad elevada a partir del p90 y muy elevada a partir del p97.

De acuerdo con las recomendaciones de la Sociedad Europea de Hipertensión18, la presión arterial se midió en un ambiente tranquilo mediante oscilometría con un monitor automático validado en población pediátrica (Microlife WatchBP Office), conforme al estándar ANSI / AAMI / ISO 81060-2:2013. Se utilizó un manguito de tamaño adecuado al perímetro braquial (asegurando que la cámara inflable cubriera entre el 80-100% de la circunferencia del brazo y al menos el 40% de su longitud)19. Siguiendo estas recomendaciones, tras 5min de reposo en sedestación, con la espalda apoyada, los pies en el suelo sin cruzar las piernas y el brazo derecho apoyado a la altura del corazón, se realizaron 3 determinaciones separadas por ∼1min. Para el análisis estadístico se utilizó el promedio de las 2 últimas lecturas. Al tratarse de un estudio transversal en una única visita, estos valores se emplearon para estimación de prevalencia / cribado, y no como confirmación diagnóstica en visitas diferentes. La presión arterial se clasificó según los percentiles ajustados por edad, sexo y talla propuestos en las tablas del estudio RICARDIN II para población española.20 Se definió PAE como presión arterial sistólica y/o diastólica ≥p90.

Las variables cuantitativas se describieron como media±desviación estándar o mediana (RIQ) según distribución. Las comparaciones entre grupos se realizaron con t de Student o U de Mann-Whitney y χ2, empleando la exacta de Fisher cuando procedió. Para comparar la presión sistólica y diastólica entre categorías nutricionales se aplicó ANOVA (F), comprobando homogeneidad con Levene y utilizando Tukey o Games-Howell en post hoc según correspondiera. La capacidad discriminativa se evaluó con curvas ROC estratificadas por sexo (área bajo la curva e intervalo de confianza del 95%) y puntos de corte por índice de Youden. La calibración del modelo se evaluó internamente mediante la prueba de Hosmer-Lemeshow y un gráfico de calibración por deciles (proporción observada frente a probabilidad media predicha). Además, se estimaron el intercepto y la pendiente de calibración a partir de la regresión del desenlace sobre el logit de la probabilidad predicha. El análisis se realizó con SPSS® v.31.0; p<0,05.

El perfil antropométrico y hemodinámico fue globalmente similar entre sexos, salvo el Pcu y el %GC (tabla 1). Ambas variables mostraron dimorfismo sexual, con mayor Pcu en los niños y mayor adiposidad relativa en las niñas, patrón que se observó en los grupos de edad analizados. La prevalencia global de PAE (≥p90) fue del 5,8% (29 casos), con proporciones similares por sexo. Su frecuencia aumentó con el grado de exceso adiposo (tabla 2), patrón más consistente en las mujeres. Los valores medios de presión sistólica y diastólica aumentaron paralelamente al grado de adiposidad (tablas 3-5). La sistólica mostró un gradiente más consistente que la diastólica y fue, en general, más elevada en sobrepeso y obesidad frente a normopeso. En los análisis estratificados, el gradiente se mantuvo de forma global, aunque la significación fue heterogénea según el indicador de adiposidad y el subgrupo de edad / sexo (tablas 3-5).

Las correlaciones de Pearson mostraron asociaciones positivas y significativas entre la presión arterial y todas las variables antropométricas (todas p<0,001). Los coeficientes (r con PAS/r con PAD), ordenados por mayor asociación con PAS, fueron: peso 0,678/0,539; estatura 0,661/0,518; Pcu 0,654/0,527; perímetro de cintura 0,549/0,457; IMC 0,510/0,415; ∑4P 0,409/0,332; %GC 0,389/0,309; ICT 0,229/0,211. Dada la alta correlación entre indicadores antropométricos, se construyeron modelos multivariables separados para minimizar problemas de colinealidad.

En los modelos de regresión logística multivariable (tabla 6), con ajuste por sexo y edad e incluyendo en todos los modelos el Pcu, este fue el marcador que mostró la asociación más consistente con PAE, mientras que los indicadores específicos de adiposidad (IMC, ICT, ∑4P y %GC) no mantuvieron significación tras el ajuste. El ICT se reescaló como ICT×100 (odds ratio por 0,01 en la escala original).

En la evaluación de la capacidad discriminativa (fig. 1), el Pcu mostró un área bajo la curva de 0,700 (intervalo de confianza del 95%: 0,575-0,824) en los niños y de 0,936 (intervalo de confianza del 95%: 0,892-0,979) en las niñas. Los puntos de corte óptimos (Youden) fueron 29,15 y 30,65cm, con sensibilidades del 81,3 y 92,3% y especificidades del 60,5 y 84,7%, respectivamente; la calibración interna fue aceptable (Hosmer-Lemeshow p=0,688; slope=1,00; intercepto=0,00), en concordancia con el gráfico por deciles (fig. 2).

Figura 1.

Curvas ROC para identificar la presión arterial elevada (≥p90 de presión arterial sistólica y/o diastólica) según indicadores antropométricos. A) Niños. B) Niñas.

Figura 2.

Calibración por deciles: observado vs predicho.

Aunque la bibliografía española sobre PAE en población infantil no es extensa, la prevalencia observada en nuestra cohorte (5,8%) se sitúa dentro del rango descrito en estudios nacionales con metodologías comparables. En la Comunidad Valenciana, el estudio ANIVA21 comunicó prevalencias superiores en escolares de 6 a 9 años (8,1% de prehipertensión y 8% de hipertensión), cifras que sus autores relacionaron con un mayor peso del exceso ponderal, mientras que, en Madrid, Marrodán et al.22 describieron prevalencias inferiores (3,05% en lasniñas y 3,17% en los niños), concordantes con el 4,82% comunicado previamente por el mismo grupo23. Una actualización posterior en adolescentes (10-17 años) reportó un ascenso al 7,3%, lo que subraya el incremento del problema en edades avanzadas24. En entornos rurales, el estudio de Antas (Almería) mostró cifras también comparables (4,46% de hipertensión) y un claro predominio de obesidad entre los casos25. En conjunto, este rango (≈3-8%) apoya la verosimilitud epidemiológica en España, si bien debe interpretarse como cribado en una única visita.

A nivel internacional, se ha descrito una tendencia creciente de la elevación tensional en edades pediátricas. La red HyperChildNET destacó la histórica infravaloración de este factor de riesgo en la infancia pese a su potencial persistencia a lo largo de la vida26. Un metaanálisis27 estimó una prevalencia global en torno al 4%, con variaciones por edad y un incremento notable asociado a la obesidad (≈15%), y documentó un aumento relativo del 75-79% entre 2000 y 2015. Una actualización posterior confirmó la continuidad de esta tendencia, con un incremento hasta el 6,53% en 2 décadas28.

La prevalencia varía entre diversas regiones (Sudán29, Camerún30, Portugal31 y Lituania32), con resultados intermedios en India y China5. En Latinoamérica, estudios en México33 aportan evidencia adicional sobre la utilidad del Pcu como marcador de exceso ponderal.

La asociación entre adiposidad y elevación tensional observada en nuestra muestra coincide con lo descrito en series españolas22,34 y en estudios internacionales30,32,35,36, y es coherente con el papel de la grasa visceral y la resistencia a la insulina, la activación simpática y los cambios vasculares tempranos como determinantes hemodinámicos. Además, los estudios CHOP37 y GENOBOX38 sugieren un papel de la dieta (incluido el consumo de ultraprocesados) en la adiposidad y el riesgo cardiometabólico, lo que refuerza la pertinencia de intervenciones preventivas desde edades tempranas.

El principal elemento diferencial de nuestro trabajo aparece tras el ajuste multivariable. A diferencia de lo descrito por Marrodán et al.22 y Niba et al.30, donde IMC e ICT mantuvieron capacidad predictiva, en nuestros modelos los indicadores clásicos (IMC, ICT, ∑4P y %GC) perdieron significación tras el ajuste, mientras que el Pcu fue el marcador que mostró una asociación independiente con PAE en 3 de los 4 modelos (y una asociación limítrofe en el modelo con IMC). La pérdida de significación de indicadores como el IMC o ICT en ciertos subgrupos y modelos multivariantes responde a la limitada potencia estadística (baja prevalencia de PAE) y a la colinealidad entre variables antropométricas. No obstante, el Pcu mantiene una asociación consistente al ser un marcador directo del depósito de grasa subcutánea superior, cuyo efecto patogénico sobre la presión arterial es independiente a la adiposidad visceral39–41. En este sentido, nuestros resultados son compatibles con la utilidad del Pcu como marcador sencillo en el cribado cardiometabólico descrita por Androutsos et al.42

En el análisis discriminativo, el comportamiento fue diferente por sexo. En los niños, el Pcu mostró una capacidad discriminativa moderada (área bajo la curva=0,700), mientras que en las niñas el rendimiento fue alto (0,936), con puntos de corte óptimos por índice de Youden de 29,15 y 30,65cm, respectivamente. Estas diferencias son coherentes con una mayor sensibilidad hemodinámica femenina descrita previamente21,30,43. El aumento puberal del Pcu presenta dimorfismo sexual. En las niñas refleja mayormente tejido adiposo subcutáneo, mientras que en los varones adolescentes está condicionado por el incremento fisiológico de masa libre de grasa (desarrollo muscular cervical y vía aérea). Esta asociación limita su precisión como indicador exclusivo de adiposidad en los varones39. Los puntos de corte deben interpretarse como umbrales óptimos en esta cohorte y confirmarse mediante validación externa; en población pediátrica, además, los valores absolutos pueden variar con el crecimiento y la maduración. La calibración debe interpretarse como interna (en la misma muestra) y no sustituye a una validación externa.

Desde el punto de vista práctico, el PCu presenta ventajas: es una medida simple y estable43, siendo en nuestra cohorte el indicador con mejor rendimiento, en línea con asociaciones descritas en otras poblaciones28. En conjunto, los hallazgos apoyan la utilidad del PCu como herramienta de cribado de PAE en el entorno escolar, coherente con síntesis recientes sobre marcadores antropométricos y riesgo cardiometabólico en la infancia39.

La prevalencia de PAE (≥p90) fue del 5,8% y aumentó con el exceso ponderal. El PCu fue el marcador más consistente para la identificación de PAE tras el ajuste multivariable, con mayor rendimiento en las niñas que en los niños. Los puntos de corte propuestos (29,15 y 30,65cm) deben validarse externamente.

Este estudio no ha recibido financiación externa.

Carlos Recio Añón: conceptualización y diseño del estudio; recogida de datos; redacción del borrador. Manuel A. Sastre Domínguez: análisis estadístico; visualización de resultados; revisión crítica del manuscrito. Julia Carracedo Añón: supervisión metodológica; revisión crítica del manuscrito. Antonio González Martín: metodología e interpretación de resultados; revisión crítica del manuscrito y María Dolores Marrodán Serrano: dirección y supervisión del estudio; revisión y edición final del manuscrito. Todos los autores aprobaron la versión final y aceptan la responsabilidad de su contenido.

Los autores declaran que no tienen conflictos de intereses.