Relación de la composición corporal y la velocidad de procesamiento cognitivo en estudiantes universitarios : un estudio transversal.

Relationship of body composition and speed of cognitive processing in college students : a cross-sectional study.

Introducción. Existe una amplia discusión acerca del papel de la composición corporal en el desarrollo de funciones cognitivas como la velocidad de procesamiento (VPC), especialmente sobre la masa grasa. Además, pocos estudios -especialmente en Colombia- han explorado dicha relación en universitarios de diferentes áreas de conocimiento. Objetivo. Determinar la relación existente entre la velocidad de procesamiento cognitivo y la composición corporal, en estudiantes universitarios de Bogotá D.C., Colombia. Materiales y métodos. Estudio transversal de tipo descriptivo y correlacional en una muestra total de 122 estudiantes hombres aparentemente sanos (17 a 31 años) de diferentes áreas de conocimiento (72,1% de Cultura física y 27,9% de otras carreras), pertenecientes a universidades privadas del Distrito Capital. Se midieron parámetros antropométricos (talla, peso, circunferencia de cintura (CC)), variables de composición corporal (báscula de bioimpedancia); la VPC se evaluó mediante la Prueba de Adición en Serie Audible Estimulada (PASAT (60)-3”). El análisis estadístico se realizó empleando el software IBM SPSS V. 25 para el cálculo de los resultados. Resultados. Con una media de 20,9 (3,4) años, se identificó un Índice de Masa Corporal (IMC) de 40,5% en sobrepeso y 4,1% en obesidad. El PASAT (60)-3”) se relacionó de manera positiva con el IMC, porcentaje de grasa (%GC) y CC, negativamente con el porcentaje de masa muscular (%MM) en el grupo de otras carreras. Sin embargo, la VPC disminuida tenían mayor %GC, CC y %MM menor, en comparación con quienes tenían una VPC dentro de lo esperado (p= < 0,05). Conclusión. La masa grasa parece tener influencia sobre la velocidad de procesamiento cognitivo, no obstante, dicha relación no sigue un patrón claramente definido, parece comportarse de manera curva en donde valores extremos podrían afectar negativamente dicha función cognitiva. Aparentemente una composición corporal más saludable puede ser beneficiosa para la velocidad de procesamiento en universitarios.

1. Alcaraz-Ortíz, M. R., Ramírez-Flores, D., Palafox-López, G. I., & Reyes-Hernández, J. U. (2015). El déficit cognitivo relacionado con el índice de masa corporal elevado. Vertientes. Revista Especializada en Ciencias de la Salud, 18(1). Recuperado de: https://www.zaragoza.unam.mx/portal/wp-content/Portal2015/publicaciones/revistas/vertientes/Volumen18/5Deficit-jul23.pdf
2. Asaduroglu, A. V., Tablada, M., Bai, J. C., Carrillo, M., Canale, M., & Gallerano, R. (2015). Perfil corporal y función física y cognitiva según edad en mujeres mayores ambulatorias de la ciudad de Córdoba. Revista de la facultad de Ciencias Médicas, 72(2). -Recuperado de: http://revista.webs.fcm.unc.edu.ar/files/2015/07/art.orig_.2.pdf
3. Atkinson, H. H., Rosano, C., Simonsick, E. M., Williamson, J. D., Davis, C., Ambrosius, W. T., … Kritchevsky, S. B. (2007). Cognitive Function, Gait Speed Decline, and Comorbidities: The Health, Aging and Body Composition Study. The Journals of Gerontology: Series A, 62(8), 844–850. doi:10.1093/gerona/62.8.844
4. Becerra, C., Reigal, R., Hernández, A. y Tamayo, I. (2013). Relaciones de la condición física y la composición corporal con la autopercepción de salud. Revista internacional de ciencias del deporte, 34 (9). 305- 318.
5. Brooks, J. B. B., Giraud, V. O., Saleh, Y. J., Rodrigues, S. J., Daia, L. A., & Fragoso, Y. D. (2011). Paced auditory serial addition test (PASAT): a very difficult test even for individuals with high intellectual capability. Arquivos de neuro-psiquiatria, 69(3), 482-484.
6. Cotman, C. & Berchtold, N. (2002). Exercise: a behavioral intervention to enhance brain health and plasticity. Trends Neuroscience, 25, 295-301
7. De León-Arcila, R., Milián-Suazo, F., Camacho-Calderón, N., Arévalo-Cedano, R. E., & Escartín-Chávez, M. (2009). Factores de riesgo para deterioro cognitivo y funcional en el adulto mayor. Revista Médica del Instituto Mexicano del Seguro Social, 47(3), 277-284.
8. Deckers, K., Van Boxtel, M., Verhey, F. & Köhler, S. (2017). Obesity and cognitive decline in adults: effect of methodological choices and confounding by age in a longitudinal study. Journal of Nutrition Health and Aging, 21(5), 546-553.
9. Domínguez-Sanchéz, M. A., Bustos-Cruz, R. H., Velasco-Orjuela, G. P., Quintero, A. P., Tordecilla-Sanders, A., Correa-Bautista, J. E., … Ramírez-Vélez, R. (2018). Acute Effects of High Intensity, Resistance, or Combined Protocol on the Increase of Level of Neurotrophic Factors in Physically Inactive Overweight Adults: The BrainFit Study. Frontiers in physiology, 9, 741. doi:10.3389/fphys.2018.00741
10. Formoso, J., Jacubovich, S., Injoque-Ricle, I., & Barreyro, J. P. (2018). Resolution of arithmetic problems, processing speed and working memory in children. Trends in Psychology, 26(3), 1249- 1266.
11. Gallagher, D., Heymsfield, S. B., Heo, M., Jebb, S. A., Murgatroyd, P. R., & Sakamoto, Y.. (2000). Healthy percentage body fat ranges: an approach for developing guidelines based on body mass index. The American Journal of Clinical Nutrition, 72(3), 694–701. https://doi.org/10.1093/ajcn/72.3.694
12. Goldfield, G. S., Kenny, G. P., Prud’homme, D., Holcik, M., Alberga, A. S., Fahnestock, M., ... & Tremblay, M. S. (2018). Effects of aerobic training, resistance training, or both on brain-derived neurotrophic factor in adolescents with obesity: the HEARTY randomized controlled trial. Physiology & behavior, 191, 138-145.
13. Gronwall, D. M. A. (1977). Paced Auditory Serial-Addition Task: A Measure of Recovery from Concussion. Perceptual and Motor Skills, 44(2), 367–373. doi:10.2466/pms.1977.44.2.367
14. Instituto Colombiano de Bienestar Familiar (2015). Encuesta Nacional de Situación Nutricional - ENSIN 2015. https://www.icbf.gov.co/bienestar/nutricion/encuesta-nacional-situacion-nutricional
15. International diabetes federation. The IDF consensus worldwide definition of the Metabolic Syndrome. Bruselas, 2006.
16. ISFTAO, K. (2006). Normas Internacionales para la Valoración Antropométrica. República de Sudáfrica: International Society for the Advancement of Kinanthropometry (ISAK).
17. Lopera, I. C. P., Lubert, C. D., Londoño, D. M. M., & Martínez, D. L. (2019). Estandarización de pruebas neuropsicológicas para la evaluación de la atención en estudiantes universitarios (standardi-zation of a protocol of neuropsychological tests for the assessment of attention in college students). CES Psicología, 12(1), 17-31.
18. Lubrini, G. (2013). Velocidad de procesamiento de la información en esclerosis múltiple (Doctoral dissertation, Universidad Complutense de Madrid).
19. Malo-Serrano, Miguel, Castillo M, Nancy, & Pajita D, Daniel. (2017). La obesidad en el mundo. Anales de la Facultad de Medicina, 78(2), 173-178. Recuperado de: http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1025-55832017000200011
20. Martinez Secada, C. E. (2018). Deterioro cognitivo asociado a sobrepeso y obesidad en pacientes geriátricos hospitalizados del Hospital Regional Honorio Delgado Espinoza. Recuperado de: http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/5640
21. Naranjo, I. C., & Moreno, J. M. R. (2008). Hipertensión arterial y función cognitiva. Medicina clínica, 130(14), 542-552. Recuperado de: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002577530871501X
22. Noh, H., Oh, S., Song, H. J., Lee, E. Y., Jeong, J., Ryu, O., Hong, K., & Kim, D. (2017). Relationships between cognitive function and body composition among community-dwelling older adults: a cross-sectional study. BMC Geriatrics, 17(1), 259. https://doi.org/10.1186/s12877-017-0651-9
23. Núñez, A. M., Sobrero, M., Guzmán, L., Rico, V. E., Díaz Kuaik, I., Novarese, M., & Koskimies, J. (2014). Hipertensión: perfil psicológico y detección de deterioro cognitivo con Rorschach y mini batería de eficiencia cognitiva. Anuario de investigaciones, 21(1), 277-284. Recuperado de: http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1851-16862014000100029
24. Orrell, M., Aguirre, E., Spector, A., Hoare, Z., Woods, R. T., Streater, A., Donovan, H., Hoe, J., Knapp, M., Whitaker, C., & Russell, I. (2014). Maintenance cognitive stimulation therapy for dementia: single-blind, multicentre, pragmatic randomised controlled trial. British Journal of Psychiatry, 204(6), 454-461. https://doi.org/10.1192/bjp.bp.113.137414
25. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) (2016). Panorama de la Seguridad Alimentaria y Nutricional en América Latina y el Caribe. Recuperado de: https://www.paho.org/col/index.php?option=com_content&view=article&id=2686:sobrepeso-afecta-a-casi-la-mitad-de-la-poblacion-de-todos-los-paises-de-america-latina-y-el-caribe-salvo-por-haiti&Itemid=562
26. Organización Mundial de la Salud (OMS), Nota descriptiva N°311 junio de 2016. Disponible en: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/es/
27. Ozakbas, S., Cinar, B. P., Gurkan, M. A., Ozturk, O., Oz, D., & Kursun, B. B. (2016). Paced auditory serial addition test: National normative data. Clinical neurology and neurosurgery, 140, 97-99.
28. Pedraza, O. L., Perilla, H. J., Cruz, A., Botero, J. A., Montalvo, M. C., Salazar, A. M., ... & Plata, S. J. (2016). Deterioro cognitivo y factores de riesgo cardiovascular y metabólico en una muestra de adultos de Bogotá. Acta Neurológica Colombiana, 32(2), 91-99. Recuperado de: https://www.researchgate.net/publication/312241531_Deterioro_cognitivo_y_factores_de_riesgo_cardiovascular_y_metabolico_en_una_muestra_de_adultos_de_Bogota
29. Puertas, S. (2015). Diferencias en la velocidad de procesamiento, en niños con dislexia vs. controles, medidas con potenciales evocados de larga latencia (P300). Doctorado. Universidad Nacional de Colombia.
30. Quintero, A. P., Bonilla-Vargas, K. J., Correa-Bautista, J. E., Domínguez-Sanchéz, M. A., Triana-Reina, H. R., Velasco-Orjuela, G. P., ... & Ramírez-Vélez, R. (2018). Acute effect of three different exercise training modalities on executive function in overweight inactive men: A secondary analysis of the BrainFit study. Physiology & behavior, 197, 22-28.
31. Ramírez-Vélez, R., Correa-Bautista, J. E., Sanders-Tordecilla, A., Ojeda-Pardo, M. L., Cobo-Mejía, E. A., Castellanos-Vega, R., … González-Ruíz, K. (2017). Percentage of Body Fat and Fat Mass Index as a Screening Tool for Metabolic Syndrome Prediction in Colombian University Students. Nutrients, 9(9), 1009. doi:10.3390/nu9091009
32. Rivas Navarro, M. (2008). Procesos cognitivos y aprendizaje significativo. Comunidad de Madrid. Consejería de Educación. Viceconsejería de Organización Educativa.
33. Rivas, Juan Carlos, & Gaviria, Moisés. (2000). Hipertensión Arterial Y Déficit Cognitivo. Revista Colombiana de Psiquiatría, 29(2), 105-117. Recuperado de http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-74502000000200003&lng=en&tlng=es.
34. Rosano, C., Simonsick, E. M., Harris, T. B., Kritchevsky, S. B., Brach, J., Visser, M., … Newman, A. B. (2004). Association between Physical and Cognitive Function in Healthy Elderly: The Health, Aging and Body Composition Study. Neuroepidemiology, 24(1-2), 8–14. doi:10.1159/000081043
35. Rothman, S. M., & Mattson, M. P. (2009). Adverse Stress, Hippocampal Networks, and Alzheimer’s Disease. NeuroMolecular Medicine, 12(1), 56–70. doi:10.1007/s12017-009-8107-9
36. Sillero, M. (2005). Medidas Antropométricas. Facultad deficiencias de la actividad física y del deporte (INEF)-Tema, 2, 38-39.
37. Skinner, J., Abel, W., McCoy, K. & Wilkins, C. (2017). Exploring the «Obesity Paradox» as a correlate of cognitive and physical function in communitydwelling black and white older adults. Ethnicity & Disease, 27(4), 387-394.
38. Strauss, E., Sherman, E. M. S., & Spreen, O. (2006). A compendium of neuropsychological tests: Administration, norms, and commentary, 3rd ed. Oxford University Press.
39. Tikhonoff, V., Casiglia, E., Guidotti, F., Giordano, N., Martini, B., Mazza, A., Palatini, P. (2015). Body fat and the cognitive pattern: A population-based study. Obesity, 23(7), 1502–1510. doi:10.1002/ oby.21114
40. Uribe, D. R., Guzmán, C. S., Marambio, M. M., & Harrington, M. V. (2013). Ejercicio físico y su influencia en los procesos cognitivos. Revista Motricidad y Persona, (13), 69-74.
41. Wang, C., Liang, W., Tseng, P., Muggleton, N., Juan, C. & Tsai, C. (2015). The relation-ship between aerobic fitness and neural oscillations during visuospatial attention in young adults. Experimental Brain Research, 233(4), 1069- 1078
42. Wirth, R., Bauer, J. M., & Sieber, C. C. (2007). Cognitive function, body weight and body composition in geriatric patients. Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie, 40(1), 13-20.
43. Wirth, R., Smoliner, C., Sieber, C. C., & Volkert, D. (2011). Cognitive function is associated with body composition and nutritional risk cognitive function is associated with body composition and nutritional risk of geriatric patients. The journal of nutrition, health & aging, 15(8), 706-710.
44. World Health Organization. (2000). Obesity: preventing and managing the global epidemic (No. 894). World Health Organization.
45. Zea, R., León A., Botero R., Afanador, C., & Pinzón, B. (2014). Factores de riesgo cardiovascular y su relación con la composición corporal en estudiantes universitarios. Revista de Salud Pública, 16, 505-515.
46. Zenteno-López, M. A., Pérez-Martínez, G. P., Báez-Hernández, F. J., & García-Madrid, G. (2016). Función cognitiva en el adulto mayor con y sin diabetes tipo 2. Revista Científica De La Sociedad Española De Enfermería Neurológica, 44, 3-8. https://doi.org/10.1016/j.sedene.2016.05.002