Nutrición, Actividad Física y su impacto en la función cognitiva y el rendimiento escolar

Paulina Correa, PhD

Ud. Nutrición Humana

INTA (Universidad de Chile)

paulina.correa@inta.uchile.cl

Programa de Doctorado en Nutrición y AlimentosEscuela de Verano (17 de Enero 2019)

CONTENIDOS

▪ Actividad física y su impacto en la función cognitiva

▪ Actividad física y rendimiento académico

▪ Alimentación saludable y su impacto en la función cognitiva

▪ Alimentación saludable y rendimiento académico

▪ Algunas conclusiones

▪ Q & A

ACTIVIDAD FÍSICA Y SU IMPACTO EN LA FUNCIÓN COGNITIVA

ACTIVIDAD FÍSICA

Cualquier movimiento corporal producido por la contracción del músculo esquelético que aumenta el gasto de energía

por encima deun nivel basal y mejora la salud.

Fuente: CDC, 2010

EJERCICIO

Subcategoría de AF que es planeada, estructurada y

repetitiva, y que se desarrolla con el propósito de mejorar o

mantener uno o más componentes de la condición

física. Fuente: CDC, 2010

CONDICIÓN FÍSICA

Capacidad para llevar a cabo las tareas físicas cotidianas con vigor, sin fatiga excesiva y con la energía suficiente para disfrutar cuando son actividades de esparcimiento y en su caso para

responden a situaciones de emergencia. La condición física incluye una serie de componentes: resistencia cardiorrespiratoria (potencia aeróbica), resistencia y funcionalidad músculo-esquelética,

flexibilidad, equilibrio, velocidad de movimiento, tiempo de reacción y composición corporal. Fuente: CDC 2010

¿Cómo afecta la actividad física la fisiología del cerebro?

Riego y oxigenación cerebral

Neurotrofinas y neurotransmisores

Nuevas conexiones

Densidad red

neuronal

Hipocampo

Función ejecutiva

Procesamiento, almacenamiento y

recuperación de información

Razonamiento, planificación y

resolución creativa de problemas

Autoestima Estado de ánimo

Atención

Manejo de estrés y

frustración

APRENDIZAJE Y MEMORIA: ¿CUÁL ES LA CONEXIÓN?

Potenciación a largo plazo (PLP/LTP)

La PLP/LTP ha sido propuesto como el mecanismo que con mayorprobabilidad cumple la función de trasladar los recuerdos temporales alalmacén de recuerdos a largo plazo. Se define como un incremento estable yduradero en las respuestas post-sinápticas en las neuronas del hipocampo(giro dentado, CA1, CA3). Es una forma de plasticidad sináptica que implicael desarrollo de nuevas sinapsis y una mayor funcionalidad de las sinapsis yaexistentes.

¿Qué nos dice la evidencia sobre el impacto del ejercicio aeróbicoen la función ejecutiva en población joven?(1) La exposición aguda a ejercicio aeróbico puede facilitar

transitoriamente la FE. La participación crónica en ejercicio aeróbicopuede inducir mejoras más duraderas en la FE.

(2) El compromiso cognitivo durante el ejercicio podría ser un factorimportante que explique el efecto sobre la FE, al menos para elejercicio aeróbico agudo. Si este compromiso es un factor importantepara el ejercicio crónico aún no se ha probado.

(3) Puede ser que los ejercicios que requieren un mayor compromisocognitivo tengan un efecto más fuerte en la FE que los ejercicios mássimples, que requieren un compromiso cognitivo limitado.

¿Qué mecanismos subyacen la relación entre FE y ejercicio aeróbicoen población joven?(1) Neurogénesis en el hipocampo(2) Angiogénesis y aumento del flujo sanguíneo hacia el cerebro(3) Favorece la síntesis de factores de crecimiento y neurotrofinas(4) Favorece la síntesis, almacenamiento y liberación de neurotransmisores

(neurona presináptica) y estímula la activación de los receptores deestos mensajeros químicos (neurona postsináptica)

(B) Los animales expuestos durante tres semanas a una dieta HF mostraronefectos opuestos a la dieta rica en omega-3 en los niveles de BDNF y lacapacidad cognitiva. La exposición de los animales al ejercicio voluntarioen la rueda de carrera potenció los efectos de la dieta rica en omega-3,al tiempo que contrarrestó los efectos de la dieta HF en los marcadoressinápticos y la capacidad cognitiva. Los valores se expresan comoporcentaje de control (dieta regular sin ejercicio). Fuente: Gómez-Pinilla,2008, 2011.

La acción combinada de ejercicio físico y dieta

(A) El ejercicio o una dieta rica en omega-3 puede aumentar la expresión degenes implicados en la plasticidad y la función sináptica, mientras que unadieta rica en grasa saturadas y sacarosa (HF) tiene el efecto contrario. Lossuplementos dietéticos con ácidos grasos omega-3 eleva los niveles de BDNF.Estos cambios moleculares están asociados con una mejora en el rendimientode aprendizaje espacial dependiente del hipocampo medido en la pruebadel laberinto de agua de Morris (Morris Water Maze).

ACTIVIDAD FÍSICA Y RENDIMIENTO ACADÉMICO

Fig. 1 Proporción de alumnos que alcanzó niveles del rendimiento ‘logrado’ y‘avanzado’ en las pruebas SIMCE 2009* según tiempo semanal destinado aejercicio programado (n=1,271)

54

70

80

1826

50

0

25

50

75

100

< 2 h/semana 2-4 h/semana > 4 h/semana

Nivel de Rendimiento Logrado Nivel de Rendimiento Avanzado

*Puntaje z combinado de las pruebas de Castellano, Matemáticas y Cs. Naturales. Rendimientologrado: puntaje z ≥ p50. Rendimiento avanzado: puntaje z ≥ p75. Fuente: Burrows et al. 2014

Nivel de rendimiento: LOGRADO

Nivel de rendimiento: AVANZADO

Modelo 1OR[95% IC]

Modelo 2 OR[95% IC]

Modelo 1OR[95%IC]

Modelo 4 OR[95%CI]

Activo3.35***[2.3-5.7]

2.48***[1.5-4.2]

3.70***[2.3-5.7]

3.05*** [1.9-4.8]

Inactivo2.00*[1.1-2.9]*

2.01**[1.2-3.3]

1.57***[1.1-2.4]

1.47 [0.9-2.3]

Sexo(H) […]1.51*[1.1-2.2]

[…]1.49*

[1.1-2.1]

NSE Alto […]0.99[0.5-1.8]

[…]1.42

[0.8-2.4]

NSE Medio […]1.06[0.7-1.6]

[…]0.83

[0.6-1.2]

ColegioAvanzado

[…]4.31***[2.9-6.3]

[…]1.58*

[1.1-2.3]

Significación: *P<0.05, **P<0.01, ***P<0.001. Activo: >4 h/sem. Inactivo: 2-4 h/sem. Grupo referencia: Muy inactivo (<2 h/semana)

Tabla 1 Relación entre actividad física sistemática y nivel de rendimientoalcanzado en el SIMCE: escolares de 4° y 8° básico, RM.

Proporción de alumnos de 8° básico que alcanzó niveles del rendimiento logrado y avanzado* en las pruebas SIMCE de Matemáticas y Castellano (2009) según tiempo semanal destinado a ejercicio programado (n=629)

0

25

50

75

100

< 2 h/semana 2-4 h/semana > 4 h/semana

80

9095

34

51

66

Logrado Avanzado

***

0

25

50

75

100

< 2 h/semana 2-4 h/semana > 4 h/semana

6678

86

48

61

74

Logrado Avanzado

***

SIMCE de Matemáticas SIMCE de Lenguaje

***

***

*Rendimiento logrado y avanzado según MINDEDUC. Fuente: Correa, Burrows, Ivanovic et al. 2017.

Relación entre AF sistemática y rendimiento en

Matemáticas y Lenguaje: estudiantes de 8° básico

(n=629)

Rendimiento Avanzado en Matemáticas

OR[95%IC]

Rendimiento Avanzado en Lenguaje OR[95%IC]

>4 h/sem 2.72[1.7-4.3]*** 2.55[1.6-4.1]***

2 – 4 h/sem 1.80[1.1-2.9]* 1.75[1.9-2.8]*

Sexo(H) 1.97[1.4-2.8]*** (…)

EN (normal) 1.10[0.8-1.6] 1.36[0.9-1.9]

NSE Alto 1.44[0.9-2.3] 1.20[0.7-2.1]

Colegio Avanzado 1.88[1.3-2.6]*** 3.21[2.3-4.5]***

OR[IC]: Odds Ratio [Intervalo de Confianza]. Significación: *P<0.05, **P<0.01, ***P<0.001.Activo: >4 h/sem. Actividad Moderada: 2-4 h/sem. Grupo referencia: Muy inactivo (<2h/sem). Fuente: Correa, Burrows, Ivanovic et al. 2017.

Los estudiantes que practican >4 h/sem de AF

programada tienen más del doble de

probabilidad de alcanzar en el SIMCE un

rendimiento avanzado, comparado con

estudiantes que practican <2 h/sem de AF

programada

Table 1 Physical activity (PA) patterns at 14y of students in a representative sample of the school-age population in Santiago

(Chile) (n=450)

PA category Percentage (95%CI) Mean (SD)*

Sedentary activities

> 10 h/day 85.1 (81.8-88.4) 12.7 (1.9)6-10 h/day 14.2 (11.0-17.5) 9.0 (0.7)< 6 h/day 0.7 (0.1-1.4) 6.4 (0.3)

Active commuting

≤5 blocks/day 37.8 (33.3-42.3) 2 (2.0) †6-14 blocks/day 48.4 (43.8-53.1) 8 (4.0) †≥15 blocks/day 13.8 (10.6-17.0) 20 (5.5) †

Active Play

< 0.5 h/ day 83.6 (80.1-86.9) 0.1 (0.1)0.5-1 h/day 13.1 (0.0-16.2) 0.6 (0.1)> 1 h/day 3.3 (1.7-5.0) 1.1 (0.2)

Scheduled exercise

< 2 h/week 68.8 (64.6-73.1) 1.5 (0.2)2-4 h/week 12.8 (9.8-16.0) 3.1 (0.4)> 4 h/week 18.2 (14.6-21.8) 6.5 (2.3)

Overall PA

Physically inactive 62.2 (57.7-67.7) 2 (1) †Moderately active 34.0 (29.6-38.4) 4 (1) †Physically active 3.8 (2.0-5.5) 6 (0) †

*Mean and SD, except as indicated. †Median and IQR.

62,2

34

3,8

65,7

32,2

2,1

0

20

40

60

80

Inactives Slightly actives ActivesP

erc

en

tag

e

14 years 17 years

P=N.S

Fig 1 Engagement level in overall PA at 14 and 17 years of age in a representative sample of the school-age population in Santiago (Chile)

Error bars are 95% CI. Homogeneity tested with the extended McNemar test for paired data.Results presented at the 2015 ISBNPA Annual Meeting (Edinburgh, UK).

ALIMENTACIÓN SALUDABLE Y SU IMPACTO EN LA FUNCIÓN COGNITIVA

DIETA OCCIDENTAL Y FUNCIONAMIENTO CEREBRAL

▪ Estudios científicos han encontrado evidencia que relaciona la salud y el funcionamiento del cerebrocon el consumo excesivo de nutrientes que son propios de la dieta occidental.

▪ La ingesta excesiva de grasas saturadas y azúcares simples produce un deterioro de los procesos deaprendizaje y memoria dependientes del hipocampo.

▪ Los patrones alimentarios de la infancia afectan las capacidades intelectuales de la niñez y laadolescencia.

Reduce

expresión de

BDNF

Altera la

permeabilidad

de la BHE

Aumento

marcadores

inflamatorios

Aumentan los

procesos de

oxidación

Alteración

morfología

dendrítica

(insulino

resistencia)

Disrupción de

PLP

(leptino

resistencia)

(1) En Inglaterra, el Estudio Avondale de Padres e Hijos mostróque una alimentación no saludable en los primeros 2 años devida tienen una relación positiva y duradera con elcoeficiente intelectual evaluado en la niñez y laadolescencia (Smithers, Golley et al. 2013).

(2) En niños ingleses de 4 años, hijos de mujeres que participan enel Southampton Women's Survey, aquellos cuya dieta a los 6-12 meses se caracterizó por un alto consumo de frutas,verduras y alimentos preparados en el hogar (pautasalimentarias infantiles) tuvieron un CI más alto y un mejordesempeño de la memoria a los 4 años.

(3) En niños de Nueva Zelanda, Theodore, Thompson et al. (2009)hallaron una relación positiva entre las capacidadescognitivas a los 7 años y los patrones alimentarios a los 3.5años (Western Australian Pregnancy Cohort (Raine) Study) .

Grupo experimental Grupo control Diferencia

Volumen (g) 423 435 NS

Energía (Kcal) 858.2 648.7 .00

Grasas totales (%) 53.0 15.9 .00

Grasas saturadas (%) 30.3 5.3 .00

Carbohidratos totales (%) 35.7 31.8 .00

Azúcares (%) 17.7 10.0 .00

Proteínas (%) 11.5 51.3 .00

Características del desayuno

Después de cuatro días de recibir un desayuno con cantidadesexcesivas de grasas saturadas y azúcares simples, estudiantesuniversitarios de Australia obtuvieron menores puntajes en pruebasde memoria y aprendizaje que los estudiantes que recibieron undesayuno saludable.

ALIMENTACIÓN SALUDABLE Y RENDIMIENTO ACADÉMICO

Figura 1 Proporción de alumnos de 4° y 8° básico que fracasó en el SIMCE2009 según calidad nutricional de la colación

0

10

20

30

40

Mala Regular Buena Mala Regular Buena

2218

13

30

23

18

*

Lenguaje Matemáticas

*

SIMCE Lenguaje SIMCE Matemáticas

Adj. OR 95% CI Adj. OR 95% CI

Calidad colación: Mala 0.44* 0.23-0.85 0.34** 0.19-0.64

Calidad colación: Regular 0.58 0.29-1.15 0.57 0.30-1.07

Sexo (Mujer) 1.02 0.75-1.38 0.55*** 0.41-0.74

Curso (8° Básico) 0.63** 0.47-0.87 0.63** 0.46-0.85

Exceso peso 0.79** 0.45-0.85 0.65** 0.48-0.86

NSE Bajo 0.62** 0.45-0.85 0.46*** 0.34-0.61

Colegio semáforo rojo 0.26*** 0.19-0.36 0.20*** 0.15-0.28

Tabla 2 Probabilidad de aprobar el SIMCE (efecto) según calidadnutricional de la colación (exposición), ajustado por otras influencias.

*P<0.05.** P>0.01.*** P<0.001 Grupo de referencia: escolares que consumen alimentosricos en fibra y reducidos en sal, azúcares simples y grasas saturadas durante lacolación.

Figura 1 Puntaje promedio en la PSU y NEM en adolescentes chilenos, según calidad nutricional de la dieta a los 16 años (n=395)

431 435460467 466

507

465 468

516

0

100

200

300

400

500

600

PSU Lenguaje PSU Matemáticas NEM

Pu

nta

je

Unhealthy Fair Healthy

abab

ab

Fuente: Correa, Burrows, Blanco et al. Bull World Health Organ 2016

Model 1 Model 2 Model 3OR [95% CI] OR [95% CI] OR 95% CI

Unhealthy diet at 16y 0.42* [0.20-0.89] 0.43* [0.20-0.91] 0.35* [0.15-0.82]

Fair diet at 16y 0.59* [0.36-0.97] 0.58* [0.35-0.93] 0.57* [0.32-0.99]

BMI (z score) 0.92 [0.75-1.14] 0.94 [0.76-1.15] 0.96 [0.82-1.30]

Maternal education (incomplete) (…) 0.61 [0.35-1.04] 0.83 [0.46-1.51]

Sex (female) (…) 0.93 0.58-1.58 0.75 [0.44-1.25]

Vocational high school (…) (…) 0.14*** [0.08-0.25]

Adult high school (…) (…) 0.06*** [0.02-0.28]

Likelihood ratio (Chi2) 7.40* 11.0** 74.5***

Hosmer-Lemeshow 7.13 P =0.51 8.72 P =0.08 9.10 P =0.33

Correctly classified (%) 74.6 74.6 75.1

Table 2 Estimated association between academic performance in MATHEMATICS and nutritional quality of diet at 16y in youths from Santiago,(Chile), after adjusting relevant health, sociodemographic and educational confounders (n=395).

* Significance at the 0.05 level. ** Significance at the 0.01 level. *** Significance at the 0.001 level. Reference group: Participants with a healthy diet. (…) non-observed variables.

Fuente: Correa, Burrows, Blanco et al. 2016

Model 1 Model 2 Model 3OR [95% CI] OR [95% CI] OR 95% CI

Unhealthy diet at 16y 0.41* [0.18-0.90] 0.41* [0.18-0.92] 0.42* [0.18-0.98]

Fair diet at 16y 0.92 [0.56-1.52] 0.92 [0.56-1.52] 0.99 [0.58-1.68]

BMI (z score) 0.78* [0.63-0.96] 0.78* [0.63-0.96] 0.82 [0.65-1.02]

Maternal education (incomplete) (…) 0.84 [0.50-1.41] 0.94 [0.61-1.85]

Sex (female) (…) 1.07 [0.67-1.71] 0.95 [0.58-1.96]

Vocational high school (…) (…) 0.24*** [0.14-0.39]

Adult high school (…) (…) 0.17** [0.06-0.52]

Likelihood ratio (Chi2) 11.93** 12.46** 47.52***

Hosmer-Lemeshow 13.41 P=0.10 6.64 P =0.57 7.16 P =0.52

Correctly classified (%) 74.7 74.7 76.3

Table 1 Estimated association between academic performance in LANGUAGE and nutritional quality of diet at 16y in youths from Santiago(Chile), after adjusting relevant health, sociodemographic and educational confounders (n=395).

* Significance at the 0.05 level. ** Significance at the 0.01 level. *** Significance at the 0.001 level. Reference group: Participants with a healthy diet. (…) non-observed variables.

Fuente: Correa, Burrows, Blanco et al. 2016

Figure 1 Proportion of students getting their high school diploma by nutritional quality of snack at school and at home (n=678)

77,7 77,083,4 83,487,4 87,2

0

20

40

60

80

100

Snack at school Snack at home

Unhealthy Intermediate Healthy

*

60,0 59,766,7 65,8

73,8 74,5

0

20

40

60

80

100

Snack at school Snack at home

Unhealthy Intermediate Healthy

Figure 2 Proportion of students taking the exams for college admission by nutritional quality of snack at school and at home

(n=569)

*

* *

Source: Correa P, et al. 2017 Nutrients

Snack at school Snack at home

Adjusted OR 95% CI Adjusted OR 95% CI

Unhealthy 0.47* 0.26-0.84 0.43** 0.24-0.80

Fair 0.65 0.37-1.15 0.68 0.39-1.19

Male sex 0.63* 0.40-0.98 0.62* 0.39-0.98

Overweight 0.89 0.53-1.47 0.88 0.53-1.45

Obesity 0.71 0.39-1.28 0.70 0.39-1.28

PA inactive 0.72 0.43-1.21 0.72 0.42-1.21

Low SES 0.68 0.45-1.05 0.68 0.45-1.05

Table 1Association of achieving the high school diploma (outcome) withnutritional quality of school and home snacking (exposure), afteradjusting confounders.

Snack at school Snack at home

Adjusted OR 95% CI Adjusted OR 95% CI

Unhealthy 0.48* 0.31-0.73 0.45*** 0.28-0.69

Fair 0.71 0.48-1.05 0.68* 0.46-0.98

Male sex 0.72* 0.51-0.98 0.71* 0.51-0.98

Overweight 0.98 0.67-1.42 0.96 0.66-1.39

Obesity 0.83 0.52-1.31 0.83 0.52-1.31

PA inactive 0.63* 0.41-0.94 0.62** 0.42-0.95

Low SES 0.61** 0.44-0.84 0.61*** 0.44-0.84

Table 2 Association of taking the exams for higher education(outcome)with nutritional quality of school and home snacking (exposure), afteradjusting confounders.Overweight: BMI-z from >1 SD to <2 SD. Obesity: BMI-z from > 2 SD. Obesity:

BMI-z ≥ 2SD. * P <0.05. ** P <0.01. *** P < 0.001.

Overweight: BMI-z from >1 SD to <2 SD. Obesity: BMI-z from > 2 SD. Obesity: BMI-z ≥ 2SD. * P <0.05. ** P <0.01. *** P < 0.001. Source: Correa P, et al. 2017 Nutrients

Normal leptin levels

(n=485)

Abnormally high leptin levels

(n=83)Effect size for difference

Mean (SD) Mean (SD) Mean diff. t P d ǂ U3 IndexProb.

Superiority

9th 478.7 (103.9) 429.7 (93.0) 49.0*** 4.04 0.0001 -0.48 0.32 0.36

10th 479.0 (103.0) 441.0 (99.5) 38.0** 3.00 0.0028 -0.37 0.36 0.40

11th 487.5 (102.2) 460.5 (85.5) 27.0* 2.10 0.0356 -0.27 0.39 0.42

12th 498.4 (102.7) 470.0 (93.0) 28.4* 2.31 0.0210 -0.28 0.39 0.42

Final GPA 486.3 (93.3) 451.7 (78.8) 34.6** 3.13 0.0018 -0.38 0.35 0.39

TABLE 2 Association between academic performance in high school and leptin status at 16 years in Chilean youths (n=569)

Two-sided Student’s t test for independent samples.Grades and GPA expressed as standardized scores.Reference values from the HELENA Study for16 years-old adolescents were used for hyperleptinemia definition in males (8.9 µg/l) and females (39.6 µg/l).ǂAll d coefficients accounted for the effect of different sample size.

Source: Correa at al. 2016 BMJ

509496,4

480,9

438

420

440

460

480

500

520

Females FMI<90th p Females FMI≥90th p Males FMI<90th p Males FMI≥90th p

High Fat-Mass Index

ab

ab

516

498

482

454

420

440

460

480

500

520

540

Females AO(-) Females AO(+) Males AO(-) Males AO(+)

Abdominal obesity

513

489,9

477,3

458,8

420

440

460

480

500

520

Females healthy wgt Females excess wgt Males healthy wgt Males excess wgt

Excess weigth

a

Fig 1. Association of excess weight, abdominal obesity and high Fat-Mass Index with high school grade-point average (GPA) in male and female adolescents from an infancy cohort: Mean values of GPA after adjusting other influences (n=571)

Legend: Excess weight: zBMI for age and sex >1 SD. Abdominalobesity (AO): WC >90 cm in males and >80 cm in females. High Fat-Mass Index: FMI >90th percentile for sex in the sample. Model wereadjusted for parental education, family structure, diet quality, physicalexercise, type of secondary education, and iron supplementation ininfancy (to account for study design). High school GPA was expressedas score according to the Ministry of Education (Chile). Post-hoccomparison were run with Bonferroni adjustment. (a) Significantlydifferent from females with healthy weight, AO(-) or FMI <90th

percentile. (b) Significantly different from females with excess weight,AO(+) or FMI ≥90th percentile for sex in the sample.

ab

ab

ab

ab

Source: Correa P, et al. 2018 Nutrients

515 513,5504,3

460,9

350

400

450

500

550

600

None One CMRF Two CMRF MetS

HIG

H S

CH

OO

L G

PA

SC

OR

E d d d

Fig. 1: CMFR includes: abdominal obesity (WC >80 and>90 cm in females and males, respectively); raised bloodpressure: systolic BP≥ 130 or diastolic BP≥ 85 mm Hg;fasting plasma glucose≥ 100 mg/dL; raised TG level (≥ 150mg/dL); and reduced HDL cholesterol (< 40 and <50 mg/dLin males and females, respectively). High school GPAexpressed as score, according to the Ministry of Education(Chile). (d): Significantly different from the group havingMetabolic Syndrome. GPA scores were adjusted forsociodemographic, familial, lifestyles and educationalconfounders. Error bars are 95% CI (upper limit).

Figure 1 Association between number of cardiometabolic risk factors at 16y and high school grade-point average in Chilean adolescents

High school completion Taking college exams

Model 1 Model 2 Model 1 Model 2

OR 95%CI OR 95%CI OR 95%CI OR 95% CI

Metabolic Syndrome z-score 0.48*** 0.32-0.72 0.48** 0.27-0.83 0.62** 0.42-0.87 0.61* 0.28-0.93

Waist circumference 0.96** 0.93-0.98 0.95* 0.91-0.98 0.97* 0.95-0.99 0.97* 0.93-0.99

Systolic Blood Pressure 0.99 0.96-1.02 0.98 0.96-1.01 0.99 0.97-1.01 0.99 0.98-1.03

Diastolic Blood Pressure 0.99 0.95-1.03 0.99 0.95-1.03 0.97 0.95-1.01 0.99 0.95-1.02

Glycaemia (mg/dl) 0.96* 0.94-0.99 0.97* 0.94-0.99 0.97 0.95-1.002 0.98 0.95-1.007

Tryglicerides (mg/dL) 0.99** 0.97-0.99 0.99* 0.97-0.99 0.99** 0.98-0.99 0.99** 0.98-0.99

HDL (mg/dL) 1.06* 1.02-1.10 1.05* 1.008-1.09 1.03* 1.002-1.05 1.03* 1.01-1.06

Table 1. Model 1 was unadjusted.Model 2 was adjusted for weightstatus categories (overweight andobesity), sex, parental education,lifestyles (diet and exercise), type ofsecondary education and ironsupplementation in infancy. *P<0.05.** P <0.01. *** P <0.001. In thesample, 199 out of 240 participantscompleted high school and metcriteria for taking exams for highereducation

Table 1 Table 2 Estimated association between selected cardiometabolic markers (exposure) and educational outcomes in HS in Chilean adolescents

PREGUNTAS Y COMENTARIOS

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