Calibrating self-reported BMI in national surveillance: impact on obesity misclassification and socioeconomic inequalities in Portugal

Resumen Técnico: Calibración del IMC Autoinformado en la Vigilancia Nacional

Planteamiento del Problema
Las encuestas de salud nacionales y los estudios epidemiológicos dependen frecuentemente de la estatura y el peso autoinformados para estimar la prevalencia de la obesidad y las desigualdades socioeconómicas. Sin embargo, la antropometría autoinformada es propensa a errores sistemáticos de notificación, caracterizados típicamente por la sobreestimación de la estatura y la subestimación del peso. Este sesgo no es aleatorio; varía sistemáticamente según las características demográficas y socioeconómicas, a menudo impulsado por respuestas socialmente deseables. En consecuencia, el IMC autoinformado sin corregir conduce a la subestimación de la prevalencia de la obesidad y distorsiona la medición de las desigualdades socioeconómicas (por ejemplo, los gradientes de educación, ingresos y empleo). En Portugal, la evidencia existente sobre las desigualdades de la obesidad se basa en datos autoinformados, lo que podría introducir un sesgo en las políticas y el seguimiento de la salud pública. Aunque existen ecuaciones de calibración para corregir estos errores, estas suelen ser específicas de cada contexto y requieren tanto datos autoinformados como medidos para su desarrollo.

Metodología
El estudio utilizó datos de la Encuesta Nacional de Alimentación, Nutrición y Actividad Física de Portugal (IAN-AF 2015–2016), una encuesta transversal con representatividad nacional. La muestra analítica consistió en 3,404 adultos (de 18 a 64 años) que proporcionaron datos antropométricos tanto autoinformados como medidos objetivamente.

El análisis siguió un enfoque de tres pasos:

1. Identificación de los determinantes de la notificación errónea: Utilizando una regresión logística multinomial ponderada por la encuesta, los autores identificaron los factores asociados con la sobre y subnotificación de la estatura y el peso. La notificación errónea se definió como diferencias que excedían los ±0.5 cm para la estatura y los ±1 kg para el peso. Los modelos se ajustaron por edad, región, educación, ingresos, situación laboral y el IMC medido.
2. Desarrollo de las ecuaciones de calibración: Se desarrollaron modelos de regresión lineal específicos por sexo para predecir la estatura y el peso medidos basándose en los valores autoinformados, la edad, la región de residencia y el nivel educativo. El ingreso y la situación laboral se excluyeron mediante la selección regresiva de variables para crear modelos parsimoniosos. Posteriormente, se derivó el IMC calibrado a partir de estos valores predichos. Las ecuaciones fueron validadas internamente utilizando un diseño de división de la muestra de 70/30.
3. Evaluación del impacto en las desigualdades: La prevalencia de la obesidad (IMC ≥ 30 kg/m²) y las desigualdades socioeconómicas se estimaron utilizando tres métodos: IMC medido, autoinformado y calibrado. Las desigualdades se evaluaron mediante diferencias de prevalencia (DP), razones de prevalencia (RP), el Índice de Pendiente de Desigualdad (IPD) y el Índice Relativo de Desigualdad (IRD) a través de las categorías de educación, ingresos y empleo. Los análisis se estratificaron por sexo y tuvieron en cuenta el diseño complejo de la encuesta.

Resultos Clave

• Patrones de notificación errónea: Se confirmó un sesgo sistemático: la estatura fue generalmente sobreestimada y el peso subestimado. La magnitud de este sesgo aumentó con la edad y el IMC medido. Entre las mujeres, la sobreestimación de la estatura y la subestimación del peso fueron más pronunciadas en aquellas con obesidad. Entre los hombres, la subnotificación del peso se asoció fuertemente con la preobesidad y la obesidad. Los factores socioeconómicos y regionales también influyeron en los patrones de notificación; por ejemplo, la subnotificación del peso fue más frecuente entre las mujeres con un IMC más alto y en regiones específicas, mientras que los hombres con menor educación fueron menos propensos a subnotificar el peso.
• Desempeño de la calibración: Las ecuaciones de calibración redujeron significamente las discrepancias entre la antropometría autoinformada y la medida. Las estimaciones del IMC calibrado para la prevalencia de la obesidad coincidieron estrechamente con los valores medidos (por ejemplo, 26.0% frente a 26.2% para las mujeres; 21.7% frente a 22.5% para los hombres), corrigiendo eficazmente la subestimación observada con los datos brutos autoinformados (25.3% y 20.0%, respectivamente). El acuerdo en las categorías de clasificación del IMC mejoró, alcanzando un acuerdo de obesidad ≥86% en ambos sexos.
• Impacto en las desigualdades socioeconómicas: El efecto de la calibración en las estimaciones de desigualdad varió según el sexo y el tipo de indicador socioeconómico:
  • Educación: Entre las mujeres, la calibración amplió ligeramente las disparidades observadas en la obesidad relacionadas con la educación en comparación con los datos medidos. Entre los hombres, la calibración corrigió una sobreestimación de las desigualdades relacionadas con la educación encontrada en los datos autoinformados, acercando las estimaciones a las derivadas del IMC medido.
  • Ingresos y Empleo: Los patrones para las desigualdades relacionadas con los ingresos se mantuvieron ampliamente similares entre los métodos. Para el empleo, el IMC calibrado produjo generalmente estimaciones de diferencia y razón de prevalencia más altas en ambos sexos, aunque el impacto en los índices de pendiente y relativo varió según el sexo.

Significación y Afirmaciones
El artículo sostiene que la notificación errónea sistemática y socialmente condicionada en la antropometría autoinformada sesga significativamente la vigilancia de la obesidad y la evaluación de las desigualdades socioeconómicas. Los autores afirman que el desarrollo y la aplicación de ecuaciones de calibración sencillas y específicas por sexo, utilizando variables de encuestas recopiladas de forma rutinaria (edad, sexo, región, educación), puede mejorar sustancialmente la validez y la relevancia de equidad del seguimiento nacional de la obesidad.

Específicamente, el estudio demuestra que:

1. La calibración puede alinear casi totalmente las estimaciones de prevalencia de la obesidad de los datos autoinformados con los datos medidos, corrigiendo la subestimación sistemática.
2. La dirección y la magnitud del sesgo en las estimaciones de desigualdad son específicas de cada sexo; la calibración atenúa la sobreestimación de las desigualdades relacionadas con la educación en los hombres, mientras que amplía ligeramente las disparidades en las mujeres.
3. La integración de pequeñas submuestras de validación (que contienen datos tanto medidos como autoinformados) en las encuestas nacionales permite la creación de modelos de calibración específicos para cada contexto. Este enfoque se presenta como una estrategia viable para fortalecer la comparabilidad de las estimaciones de obesidad y desigualdad entre las encuestas nacionales europeas que dependen de datos autoinformados, asegurando que los gradientes observados reflejen verdaderas diferencias poblacionales y no artefactos de medición.

Los autores concluyen que, si bien las estimaciones calibradas deben seguir interpretándose con cautela debido a la clasificación errónea residual, la integración rutinaria de tales procedimientos de calibración es esencial para mantener un seguimiento válido y relevante en términos de equidad de la epidemia de obesidad.