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a cura del Centro nazionale per la prevenzione delle malattie e la promozione della salute dell'Istituto superiore di sanità

La sorveglianza Passi

Come Passi misura l’obesità

Staff redazionale Passi

 

L’obesità può essere definita come una condizione di accumulo di grasso in eccesso nel tessuto adiposo, i n quantità tale da poter danneggiare lo stato di salute. Tuttavia stimare la quantità di tessuto adiposo e determinare quanto esso influenzi lo stato di salute non è facile.

 

In genere il grasso in eccesso si riflette nell’eccesso di peso, ma non sempre un peso eccessivo è dovuto esclusivamente al grasso, ad esempio anche l’aumento di massa muscolare fa aumentare il peso. Quindi, per diagnosticare una condizione di obesità occorre  valutare se l’eccedenza di peso è attribuibile al grasso e stimare la proporzione del grasso che può rappresentare un rischio per la salute.

 

In età infantile determinare il grado di adiposità è ancora più problematico e difficile che nell’adulto. La definizione dell’obesità in età evolutiva è infatti complicata e controversa: durante la crescita non solo aumenta la statura, ma anche la composizione corporea cambia in funzione soprattutto dell’età, del genere, dello stadio dello sviluppo puberale e del gruppo etnico. Con l’avanzare dell’età, la quantità di massa grassa tende ad aumentare e la sua proporzione rispetto al peso corporeo varia in maniera diversa tra i due sessi, rendendo ancora più complicata la definizione dell’eccesso di grasso.

 

Misure e valori soglia

Per definire l’obesità sono necessari: un’idonea misura del grasso e un valore soglia appropriato. Una misura ideale dell’adiposità dovrebbe: fornire una stima accurata e precisa del grasso, essere fattibile, cioè semplice e poco costosa, accettabile e ben documentata, con valori di riferimento accettati da tutti. Tuttavia non esistono metodi di misura del grasso che soddisfino tutti questi criteri.

 

In base alla definizione di obesità, una diagnosi appropriata dovrebbe essere formulata a seguito di una valutazione del grasso corporeo. Esistono diversi modi per valutare indirettamente la massa grassa e determinarne la distribuzione.

 

I metodi attualmente ritenuti più accurati sono il Dexa (dual energy x-ray absorptiometry), che quantifica il grasso totale e nelle varie regioni corporee mediante due fasci di raggi X, i metodi basati sull’idrodensitometria (pesata idrostatica), la diluizione del deuterio, l’impedenza bioelettrica (Bia), la pletismografia ad aria (Bod– Pod). Sono metodi complessi e  costosi che sono usati prevalentemente nella ricerca.

 

Per valutare l’adiposità in clinica e nella sorveglianza, si usano misure antropometriche: la plicometria, la circonferenza della vita e gli indici staturo-ponderali.

 

Nella sorveglianza epidemiologica il metodo comunemente usato si fonda sul calcolo dell’Indice di massa corporea, definito dal peso in chilogrammi diviso l’altezza (in metri) elevata al quadrato.

 

Sebbene, come nel caso di altre misure biologiche continue a cui sono associati rischi di malattie non esista un vero e proprio limite al di sotto del quale il rischio è assente, il valore soglia dell’Indice di massa corporea che definisce l’obesità, è stato posto a 30 (Kg/m2). Un valore, individuato attraverso studi di morbidità effettuati su larga scala.  Analogamente sono stati individuati i valori soglia per il sovrappeso, per il sottopeso e di conseguenza per il normopeso. Per calcolare l’indice di massa corporea nella sorveglianza di popolazione, si utilizzano i dati di peso e altezza riferiti, che hanno il vantaggio della semplicità, economicità e rapidità della rilevazione, tuttavia bisogna conoscerne bene i limiti per maneggiarli bene.

 

Il valore dell’indice di massa corporea calcolato con i dati Passi

Molti studi hanno valutato la validità dell’Imc riferito, dimostrando una accuratezza accettabile (1,2) e una elevata correlazione tra peso misurato e peso riferito, così come tra altezza misurata e altezza riferita. (3,4,5)

 

In un’indagine di grandi dimensioni in cui, per ciascun partecipante sono stati rilevati: (a) peso e altezza riferiti, (b) peso e altezza misurati, (c) misure impedenziometriche dell’adiposità, è stato possibile valutare la validità dei dati riferiti nella stima dell’obesità e anche nell’associazione con la glicemia ed altri biomarker. È stato così verificato che i dati autoriferiti consentivano di ricavare valori di indici di massa corporea che fornivano una sottostima della prevalenza di obesità e una correlazione con i valori dei biomarker (glicemia, colesterolo Hdl, pressione sistolica, trigliceridi e leptine), sovrapponibile a quella calcolata con dati misurati. (6)

 

Tuttavia, la maggior parte degli studi, su campioni di popolazione, ha mostrato errori sistematici nella direzione delle dimensioni del corpo “preferite”: gli uomini tendono a riferire un’altezza maggiore di quella misurata (3), le donne un peso inferiore di quello vero (4,5).

 

le persone sovrappeso tendono a riferire un peso inferiore a quello vero più spesso delle persone che non sono in sovrappeso (3-5). Anche se questa differenza non è stata confermata in tutti i contesti culturali (8) gli anziani tendono a sovrastimare la propria altezza più dei giovani (1,3,4,7,8).

 

Per questi motivi, la prevalenza è sottostimata e le associazioni tra obesità e morbidità potrebbero essere alterate. Le conseguenze possono essere sostanziali sia nel sottostimare le dimensioni del fenomeno obesità, sia nel confondere la nostra comprensione della relazione tra obesità e malattie correlate.

 

Confrontando, nel periodo 1988-2002, i trend delle prevalenze di obesità del National Health Examination Survey, che utilizza dati misurati, con quelle del Brfss che utilizza dati dichiarati in interviste telefoniche, come fa Passi, si è visto che la stima di obesità dei dati riferiti è sempre inferiore a quella ottenuta con dati misurati, con una differenza maggiore per le donne, ma i trend temporali e quelli spaziali si conservano, per cui negli Stati Uniti, con i dati riferiti, è stato possibile riconoscere cambiamenti della frequenza di obesità, nel tempo e nello spazio. (9)

 

Se, negli Stati Uniti la sottostima della prevalenza di obesità, calcolata da dati autoriferiti, appare sostanzialmente stabile nel tempo, con una differenza attorno a circa -4%, non è detto che ciò debba essere vero dappertutto. Per esempio si è visto che, in Canada, la sottostima era pari a -4% negli anni ’90 del secolo scorso ed è diventata -8% nel 2003-2005 e ciò soprattutto a causa dell’aumento dell’errore nelle persone di 65 anni e più. (10)

 

Infine bisogna segnalare che i vari studi seri che hanno confrontato il Bmi riferito con quello misurato, pur pervenendo a risultati tra loro coerenti, mostrano un divario di entità variabile; suggerendo che il contesto socio culturale ha grande influenza. (11)

 

Conclusioni

La prevalenza dell’obesità basata su dati riferiti è sottostimata rispetto a quella calcolata su dati misurati, ma è valida per valutare i trend temporali e le differenze territoriali.

 

Nell’esaminare la prevalenza in sottogruppi della popolazione, bisogna tener conto che la sottostima è maggiore tra le donne e aumenta considerevolmente sopra i 65 anni.

 

Le associazioni tra obesità e patologie, basate sui dati riferiti devono essere interpretate con cautela.

Infine, l’entità della sottostima dovrebbe essere valutata nel contesto dello specifico paese, anche con confronti su campioni di dimensioni limitate (11).

 

Riferimenti

1. Nyholm M, Gullberg B, Merlo J, Lundqvist-Persson C, Råstam L, Lindblad U. The validity of obesity based on self-reported weight and height: Implications for population studies. Obesity (Silver Spring). 2007;15:197–208.

2. Kuczmarski MF, Kuczmarski RJ, Najjar M. Effects of age on validity of self-reported height, weight, and body mass index: findings from the Third National Health and Nutrition Examination Survey, 1988–1994. J Am Diet Assoc. 2001;101:28–34.

3. Spencer EA, Appleby PN, Davey GK, Key TJ. Validity of selfreported height and weight in 4808 EPIC-Oxford participants. Public Health Nutr. 2002;5:561–5.

4. Rowland ML. Self-reported weight and height. Am J Clin Nutr. 1990;52:1125–33.

5. Niedhammer I, Bugel I, Bonenfant S, Goldberg M, Leclerc A. Validity of self-reported weight and height in the French GAZEL cohort. Int J Obes Relat Metab Disord. 2000;24:1111-17.

6. McAdams MA, Van Dam RM, Hu FB.  Comparison of Self-reported and Measured BMI as Correlates of Disease Markers in U.S. Adults. Obesity 2007; 15 (1):189-196.

7. Villanueva EV. The validity of self-reported weight in US adults: a population based cross-sectional study. BMC Public Health. 2001;1:11.

8.  Lee DH, Shin A, Kim J, Yoo KY, Sung J. Validity of self-reported height and weight in a Korean population J Epidemiol 2011; 21(1):30-6.

9. Ezzati M, Martin H, Skjold S, Vander Hoorn S, Murray CJL. Trends in national and state-level obesity in the USA after correction for self-report bias: analysis of health surveys. J R Soc Med 2006;99:250–257.

10. Gober SC, Tremblay MS. The bias in self-reported obesity from 1976 to 2005: a Canada-US comparison. Obesity (Silver Spring). 2010;18(2):354-61.

11. Gorber SC, Tremblay M, Moher D, Gorber B.  A comparison of direct vs. self-report measures for assessing height, weight and body mass index: a systematic review. Obesity Reviews. 2007; 8 (4): 307-326.