Resumen de Asociación de factores sociodemográficos y el nivel de inseguridad alimentaria y estado nutricional en una comunidad indígena de Sonora

Adria Nayelli Carrazco Fuentes, María Jesús Camarena Gómez Dena, Sergio Alfonso Sandoval Godoy

• español

  Fundamentos: La inseguridad alimentaria (IA) impacta el estado de salud y nutrición de la población indígena de México. La etnia yoreme-mayo que habita en el noroeste del país sufre una transición alimentaria y nutricional incorporando alimentos ajenos a su dieta tradicional. El objetivo del estudio consistió en identificar la asociación de los factores sociodemográficos y el nivel de IA y estado nutricional en pobladores indígenas del ejido Mil Hectáreas, Etchojoa, Sonora.

  Métodos: Estudio transversal en 39 personas. Se aplicó la Escala de Percepción de Seguridad Alimentaria del Noroeste, se recolectaron datos sociodemográficos, antropométricos.

  Resultados: Se encontró una alta prevalencia IA (94,9%), sobrepeso-obesidad (58,0%) y riesgo cardiovascular (RCV+) (74,3%). La IA se asoció al tipo de ocupación (p=0,005) y a la edad (p=0,04). Se mostró una asociación significativa entre los ingresos mensuales de los hogares y los niveles de IMC (p=0,06).

  Conclusiones: Los hallazgos muestran que el tipo de ocupación y la edad, incrementan la probabilidad de que los hogares se posicionen en alguna clasificación de IA e IMC ubicados en sobrepeso-obesidad e incluso en bajo peso.

• English

  Background: Food insecurity (FI) impacts the health and nutritional status of the indigenous population of Mexico. The Yoreme-Mayo ethnic group living in the northwest of the country is undergoing a food and nutritional transition incorporating foods foreign to their traditional diet. The objective of the study was to identify the association of sociodemographic factors and the level of AI and nutritional status in indigenous residents of the Mil Hectáreas ejido, Etchojoa, Sonora.

  Methods: Cross-sectional study in 39 people. The Northwest Food Security Perception Scale was applied, and sociodemographic and anthropometric data were collected.

  Results: A high prevalence of AI (94.9%), overweight-obesity (58%) and cardiovascular risk (CVR+) (74.3%) was found. AI was associated with the type of occupation (p = 0.005) and age (p = 0.04). A significant association was shown between monthly household income and BMI levels (p = 0.06).

  Conclusions: The findings show that the type of occupation and age increase the probability that households will be positioned in some classification of AI and BMI located in overweight-obesity and even underweight.