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Alexandra Rivera, Valeria Quiroz Acurio, Kevyn Arias
Introducción: El objetivo de este trabajo fue determinar la prevalencia de anemia ferropénica según el componente dinámico y estático, identificando de esta manera los deportes con mayor prevalencia de anemia y determinar la asociación entre el sexo, la edad y anemia.
Material y métodos: Estudio observacional de tipo corte transversal analítico. Se utilizó la base de datos de la Dirección Nacional de Servicios Biomédicos del Instituto Peruano del Deporte, en el periodo de enero a diciembre de 2013. De un universo de 1833 deportistas, se seleccionaron aquellos entre 18 y 35 años de edad. Las variables numéricas se evaluaron usando la prueba de t de Student o la prueba de Mann-Whitney dependiendo del estado de normalidad de las variables. Las variables categóricas fueron evaluadas usando χ2. Razones de prevalencias crudas y ajustadas fueron calculadas usando regresión de Poisson con varianza robusta, para evaluar la asociación entre sexo y anemia.
Resultados: Se analizaron 633 deportistas, siendo en su mayoría varones (68,4%). Las variables que se incluyeron en el modelo bivariado fueron sexo, edad deportiva y suplementación con hierro, las cuales fueron también incluidas en el modelo multivariado, encontrándose asociación entre anemia y edad deportiva (p=0,01). No se encontró asociación entre sexo y anemia (RPa= 0,96; IC95%: 0,60-1,40; p=0,85), sin embargo, la prevalencia de anemia fue por encima del 15% (17,9% hombres y 16,8% mujeres).
Conclusiones: Se halló mayor prevalencia de anemia ferropénica en los deportes de alto componente estático y dinámico. No se encontró asociación entre anemia ferropénica y sexo en deportistas seleccionados del Instituto Peruano del Deporte en el año 2013.
Introduction: The aims of this study were to determine the iron-deficiency anemia prevalence per dynamic and static component and thus identify sports with the highest prevalence of irondeficiency anemia, and to determine the association between sports, sex, age and iron-deficiency anemia.
Material and Methods: Observational study and cross-sectional analytic. The database of the National Biomedical Services Directorate of the Peruvian Institute of Sport was used for the period from January to December 2013. Athletes aged 18-35 were selected from a total universe of 1833 athletes. Numerical variables were evaluated using the Student’s T-test or the Mann-Whitney U-test, depending on the normality of the variables. Categorical variables were evaluated using the χ2 test. Crude and adjusted Prevalence Ratios were calculated using the Poisson regression with robust error variance, to assess the association between sex and iron-deficiency anemia.
Results: 633 athletes were analyzed, being mostly male (68.4%). Variables included in the bivariate model were sex, sports age and iron supplementation, which were also included in the multivariate model, and an association between iron-deficiency anemia and sports age (p=0.01) was found. No association between sex and iron-deficiency anemia was found (RPa=0.96;
95%CI:0.60-1.40; p=0.85). However, the prevalence of iron-deficiency anemia was above 15% (17.9% men and 16.8% women). The main result was that there is no significant difference when comparing the prevalence of iron-deficiency anemia between men and women (17.9% and 16.8%).
Conclusions: Higher prevalence of iron-deficiency anemia was found in sports with high static and dynamic component. There is not association between iron-deficiency anemia and sex in athletes from the Peruvian Institute of Sport in 2013.
