Índice glucémico
 |
Figura 1: Cambios en la glucemia postprandial tras el consumo de de glucosa, pan blanco y pan integral. Utilizando la glucosa como patrón, el área bajo la curva glucémica se establece en un valor arbitrario de 100 unidades. Al comparar las áreas de las curvas asociadas a otros alimentos con esa área, se obtienen los índices glucémicos de dichos alimentos. |
El IG de cada alimento, con contenido en hidratos de carbono, expresa la rapidez con que la ingestión de este va seguida de un incremento de la glucemia postprandial. Se trata de un dato significativo desde el punto de vista nutricional, ya que no solo es iportante la cantidad de carbohidratos que se ingiere, sino también la rapidez del proceso de digestión y absorción. En la diabetes se trata de un conocimiento esencial, que puede ayudar a controlar las excursiones glucémicas posprandiales, que son de trascendental importancia, en intensidad y frecuencia, en el proceso lesional vascular asociado a la enfermedad.
En el estudio inicial (1) de este grupo se planteó como objetivo determinar el efecto de diferentes alimentos sobre la glucosa en sangre. El estudio se realizó con voluntarios sanos (habitualmente en grupos de 5 a 10 en ayunas) a los que seles administraron individualmente 62 alimentos habituales y azúcares. Se midieron los niveles de glucosa a las 2 horas tras la ingesta, que se expresaron como un porcentaje del área bajo la curva de respuesta de la glucosa cuando se tomó la misma cantidad de carbohidratos como de glucosa.
Las mayores subidas se observaron con hortalizas (70 ± 5%), seguido de los cereales para el desayuno (65 ± 5%), cereales y galletas (60 ± 3%), frutas (50 ± 5%), productos lácteos (35 ± 1%) y legumbres secas (31 ± 3%). Se observó una relación negativa significativa entre la grasa (p <0,01) y la proteína (p <0,001) y el aumento de la glucosa posprandial, pero no con el contenido de fibra o azúcar.
Los cálculos del IG se han ido extendiendo desde las primeras comunicaciones del grupo de la Universidad de Toronto y han ido estandarizándose los resultados para diferentes alimentos. Y, por ejemplo no se encontraron diferencias significativas entre los valores de de 14 tipos de panes fermentados comerciales, que tenían un índice promedio de 97. En este sentido, se refuerza la validez de utilizar el pan blanco como alimento estándar, con un IG arbitrario de 100 (Figura 1).
Se produjeron 8780 muertes y 8252 eventos cardiovasculares importantes durante el período de seguimiento. Después de realizar ajustes extensos comparando los quintiles de IG más bajo y más alto, se observó que una dieta con un IG alto se asoció con un mayor riesgo de un evento cardiovascular mayor o muerte, entre participantes con ECV preexistente (RR 1,51; Intervalo de confianza [IC] del 95%, 1,25 a 1,82) y sin ECV (índice de riesgo, 1,21; IC del 95%, 1,11 a 1,34). Entre los componentes del resultado primario, un IG alto también se asoció con un mayor riesgo de muerte por causas cardiovasculares (Tabla 2). Los resultados con respecto a la CG fueron similares a los hallazgos con respecto al índice glucémico entre los participantes con enfermedad cardiovascular al inicio del estudio (10).
Los cálculos del IG se han ido extendiendo desde las primeras comunicaciones del grupo de la Universidad de Toronto y han ido estandarizándose los resultados para diferentes alimentos. Y, por ejemplo no se encontraron diferencias significativas entre los valores de de 14 tipos de panes fermentados comerciales, que tenían un índice promedio de 97. En este sentido, se refuerza la validez de utilizar el pan blanco como alimento estándar, con un IG arbitrario de 100 (Figura 1).
Por otra parte, se han encontrado diferencias significativas entre los valores del IG de los alimentos individuales en los siguientes grupos: panes de centeno, tortas, productos de maíz, galletas, galletas saladas, cereales, pastas, patatas, sopas, legumbres y cereales para el desayuno. Las legumbres y las pastas tienden a tener valores bajos de índice glucémico. Los valores del índice glucémico de los alimentos se relacionaron débilmente negativamente con su contenido de proteína (r = −0,407; p <0,001) y fibra dietética (r = 0,322; p <0,001), pero no de grasa (r = −0,054, ns). Por lo tanto, existen suficientes diferencias entre las respuestas glucémicas de los alimentos con carbohidratos complejos para hacer de la clasificación del índice glucémico un complemento útil para las tablas de alimentos en la planificación de dietas para pacientes con trastornos metabólicos como diabetes o hiperlipidemia (2).
El uso práctico del IG, requiere una evaluación del método recomendado. Por ello se ha reevaluado la conveniencia de utilizar el pan blanco como referencia y utilizar en su lugar la glucosa, por sus resultados mas predecibles y la menor variabilidad entre diferentes laboratorios.
La variación en las características de composición y digestibilidad del pan blanco, según su variedad local y en el tiempo, reduciría su utilidad como alimento de referencia. En un estudio sobre variabilidad de los IG interlaboratorio (3), el pan fue el único alimento obtenido localmente y el tamaño de la porción se basó en el uso alimentario local del mismo. A pesar de esto, la variabilidad de los valores de IG para el pan fue similar a la de los otros alimentos. Esto sugiere que la variación en la composición del pan blanco, al menos en las ciudades representadas en el estudio, no es lo suficientemente grande como para alterar su valor de IG y, por lo tanto, respalda la validez de utilizar el pan como alimento de referencia.
Sin embargo, los autores reconocen que la glucosa es un alimento de referencia más lógico y fácilmente estandarizado para uso internacional. Por lo que a nivel internacional, se recomienda que los valores de IG de los alimentos se expresen en relación con la glucosa. En cualquier caso, los valores de IG obtenidos utilizando pan como alimento de referencia se pueden ajustar al estándar de glucosa dividiéndolos por 1,4.
El propósito principal de este estudio (3) fue estimar la magnitud de la variación en la determinación del IG entre laboratorios experimentados. Ningún tipo de muestreo de sangre, método de análisis de glucosa, uso de ensayos repetidos de alimentos de referencia, edad, sexo, etnia e IMC de los sujetos, tipo de alimento de referencia, ni la inclusión de almidón resistente dentro del contenido de carbohidratos disponibles de un alimento parecieron tener un apreciable efecto sobre el valor IG medio obtenido.
El principal hallazgo de este estudio fue que la desviación estándar (DE) promedio de los valores de IG, para los cinco alimentos estudiados fue 9.0. La magnitud de la variación entre centros no se redujo al expresar el área bajo la curva (AUC) media de cada alimento como porcentaje del AUC media del alimento de referencia (en este caso la glucosa). La DE entre laboratorios fue relativamente constante en el amplio rango de valores medios de GI representados (35-91). La implicación de este hallazgo es que, cuando los valores de IG publicados del mismo alimento, determinados por diferentes laboratorios difieren en más de 18, es probable que la diferencia represente una verdadera diferencia en el IG en lugar de una probabilidad (3).
Por ejemplo, Soh y Brand-Miller (1999) (4) informaron valores de IG para tres variedades de patatas maduras hervidas de 89, 103, 89 y una variedad de puré de papas de 93. Por el contrario, según Wolever et al. (2) los valores de IG de dos variedades de patatas maduras eran 59 y 64 cuando se hervían y 74 en puré. Dado que todos los valores de un laboratorio difieren de los del otro en> 18, es probable que los valores de IG de las patatas australianas realmente difieran de las canadienses.
Se prefiere la toma de muestras de sangre capilar para determinar el IG, pero es aceptable utilizar muestras de sangre venosa. El uso de plasma venoso se asoció con una mayor variación intraindividual de las respuestas glucémicas y los valores GI y con una distribución no normal de los valores GI. La concentración de glucosa en la sangre venosa es más baja que en la sangre capilar porque, a medida que la sangre fluye de la circulación arterial a la venosa a través de los capilares, los tejidos periféricos eliminan parte de la glucosa. Las respuestas de la glucosa venosa pueden ser más variables que las respuestas capilares por varias razones.
Los valores de IG de los cinco alimentos no variaron significativamente en los diferentes centros ni hubo una interacción significativa entre el centro y el alimento. La variación intraindividual de dos centros que utilizan sangre venosa fue el doble que la de cinco centros que utilizan sangre capilar. La DE de los valores GI medios del centro se redujo de 10,6 (rango 6,8-12,8) a 9,0 (rango 4,8-12,6) al excluir los datos de sangre venosa. Los valores GI no se relacionaron significativamente con las diferencias en el método de medición de la glucosa o las características del sujeto (edad, sexo, IMC, etnia o respuesta glucémica absoluta). Los valores de IG para el pan obtenido localmente no fueron más variables que los de los alimentos suministrados de forma centralizada. Como conclusión los autores señalan que los valores de IG de los alimentos se determinan con mayor precisión utilizando muestras de sangre capilar que venosa, con una desviación estándar media entre laboratorios de aproximadamente 9,0. Encontrar formas de reducir la variación intraindividual de las respuestas glucémicas puede ser la estrategia más eficaz para mejorar la precisión de la medición de los valores de IG (3).
En 2008, investigadores del Institute of Obesity, Nutrition and Exercise, University of Sydney (Australia) (5), se propusieron tabular sistemáticamente las fuentes publicadas y no publicadas de valores confiables del IG. Para ello, mediante una búsqueda bibliográfica, se identificaron 205 artículos, publicados entre 1981 y 2007. Se incluyeron también datos no publicados en los que se verificó la calidad de los datos. Los datos se separaron en sendas listas: una con datos procedentes de pruebas en sujetos sanos y otra de datos procedentes de pacientes con alteraciones del metabolismo de la glucosa. La carga glucémica (CG) representa la cantidad de hidratos de carbono contenidos en una porción de alimento.
Los resultados de la búsqueda bibliográfica queda reflejada en dos tablas exhaustivas (Tablas A1 y A2 disponibles en un apéndice en línea en http://dx.doi.org/10.2337/dc08-1239), que enumeran 2.487 entradas separadas, citando 205 estudios separados. La Tabla A1, que representa datos fiables derivados de sujetos con tolerancia normal a la glucosa, contiene 1.879 entradas individuales (75% del total). La Tabla A2 contiene 608 entradas, de las cuales 491 valores se determinaron en individuos con diabetes o metabolismo de la glucosa alterado (20% del total). El coeficiente de correlación para 20 alimentos probados tanto en sujetos normales como diabéticos fue r= 0,94 (P<0,001; línea de mejor ajuste y= 0,9 x + 9,7 donde x es el valor en sujetos normales). La Tabla A2 también enumera 60 valores derivados de grupos de cinco o menos sujetos y 57 valores que muestran una amplia variabilidad (SEM> 15).
Enlaces directos a las Tablas A1 y A2 con valores de IG y CG en formato PDF:
https://care.diabetesjournals.org/content/diacare/suppl/2008/09/18/dc08-1239.DC1/TableA1_1.pdf
https://care.diabetesjournals.org/content/diacare/suppl/2008/09/18/dc08-1239.DC1/TableA2_1.pdf
La variación en las características de composición y digestibilidad del pan blanco, según su variedad local y en el tiempo, reduciría su utilidad como alimento de referencia. En un estudio sobre variabilidad de los IG interlaboratorio (3), el pan fue el único alimento obtenido localmente y el tamaño de la porción se basó en el uso alimentario local del mismo. A pesar de esto, la variabilidad de los valores de IG para el pan fue similar a la de los otros alimentos. Esto sugiere que la variación en la composición del pan blanco, al menos en las ciudades representadas en el estudio, no es lo suficientemente grande como para alterar su valor de IG y, por lo tanto, respalda la validez de utilizar el pan como alimento de referencia.
Sin embargo, los autores reconocen que la glucosa es un alimento de referencia más lógico y fácilmente estandarizado para uso internacional. Por lo que a nivel internacional, se recomienda que los valores de IG de los alimentos se expresen en relación con la glucosa. En cualquier caso, los valores de IG obtenidos utilizando pan como alimento de referencia se pueden ajustar al estándar de glucosa dividiéndolos por 1,4.
El propósito principal de este estudio (3) fue estimar la magnitud de la variación en la determinación del IG entre laboratorios experimentados. Ningún tipo de muestreo de sangre, método de análisis de glucosa, uso de ensayos repetidos de alimentos de referencia, edad, sexo, etnia e IMC de los sujetos, tipo de alimento de referencia, ni la inclusión de almidón resistente dentro del contenido de carbohidratos disponibles de un alimento parecieron tener un apreciable efecto sobre el valor IG medio obtenido.
El principal hallazgo de este estudio fue que la desviación estándar (DE) promedio de los valores de IG, para los cinco alimentos estudiados fue 9.0. La magnitud de la variación entre centros no se redujo al expresar el área bajo la curva (AUC) media de cada alimento como porcentaje del AUC media del alimento de referencia (en este caso la glucosa). La DE entre laboratorios fue relativamente constante en el amplio rango de valores medios de GI representados (35-91). La implicación de este hallazgo es que, cuando los valores de IG publicados del mismo alimento, determinados por diferentes laboratorios difieren en más de 18, es probable que la diferencia represente una verdadera diferencia en el IG en lugar de una probabilidad (3).
Por ejemplo, Soh y Brand-Miller (1999) (4) informaron valores de IG para tres variedades de patatas maduras hervidas de 89, 103, 89 y una variedad de puré de papas de 93. Por el contrario, según Wolever et al. (2) los valores de IG de dos variedades de patatas maduras eran 59 y 64 cuando se hervían y 74 en puré. Dado que todos los valores de un laboratorio difieren de los del otro en> 18, es probable que los valores de IG de las patatas australianas realmente difieran de las canadienses.
Se prefiere la toma de muestras de sangre capilar para determinar el IG, pero es aceptable utilizar muestras de sangre venosa. El uso de plasma venoso se asoció con una mayor variación intraindividual de las respuestas glucémicas y los valores GI y con una distribución no normal de los valores GI. La concentración de glucosa en la sangre venosa es más baja que en la sangre capilar porque, a medida que la sangre fluye de la circulación arterial a la venosa a través de los capilares, los tejidos periféricos eliminan parte de la glucosa. Las respuestas de la glucosa venosa pueden ser más variables que las respuestas capilares por varias razones.
Los valores de IG de los cinco alimentos no variaron significativamente en los diferentes centros ni hubo una interacción significativa entre el centro y el alimento. La variación intraindividual de dos centros que utilizan sangre venosa fue el doble que la de cinco centros que utilizan sangre capilar. La DE de los valores GI medios del centro se redujo de 10,6 (rango 6,8-12,8) a 9,0 (rango 4,8-12,6) al excluir los datos de sangre venosa. Los valores GI no se relacionaron significativamente con las diferencias en el método de medición de la glucosa o las características del sujeto (edad, sexo, IMC, etnia o respuesta glucémica absoluta). Los valores de IG para el pan obtenido localmente no fueron más variables que los de los alimentos suministrados de forma centralizada. Como conclusión los autores señalan que los valores de IG de los alimentos se determinan con mayor precisión utilizando muestras de sangre capilar que venosa, con una desviación estándar media entre laboratorios de aproximadamente 9,0. Encontrar formas de reducir la variación intraindividual de las respuestas glucémicas puede ser la estrategia más eficaz para mejorar la precisión de la medición de los valores de IG (3).
En 2008, investigadores del Institute of Obesity, Nutrition and Exercise, University of Sydney (Australia) (5), se propusieron tabular sistemáticamente las fuentes publicadas y no publicadas de valores confiables del IG. Para ello, mediante una búsqueda bibliográfica, se identificaron 205 artículos, publicados entre 1981 y 2007. Se incluyeron también datos no publicados en los que se verificó la calidad de los datos. Los datos se separaron en sendas listas: una con datos procedentes de pruebas en sujetos sanos y otra de datos procedentes de pacientes con alteraciones del metabolismo de la glucosa. La carga glucémica (CG) representa la cantidad de hidratos de carbono contenidos en una porción de alimento.
Los resultados de la búsqueda bibliográfica queda reflejada en dos tablas exhaustivas (Tablas A1 y A2 disponibles en un apéndice en línea en http://dx.doi.org/10.2337/dc08-1239), que enumeran 2.487 entradas separadas, citando 205 estudios separados. La Tabla A1, que representa datos fiables derivados de sujetos con tolerancia normal a la glucosa, contiene 1.879 entradas individuales (75% del total). La Tabla A2 contiene 608 entradas, de las cuales 491 valores se determinaron en individuos con diabetes o metabolismo de la glucosa alterado (20% del total). El coeficiente de correlación para 20 alimentos probados tanto en sujetos normales como diabéticos fue r= 0,94 (P<0,001; línea de mejor ajuste y= 0,9 x + 9,7 donde x es el valor en sujetos normales). La Tabla A2 también enumera 60 valores derivados de grupos de cinco o menos sujetos y 57 valores que muestran una amplia variabilidad (SEM> 15).
Enlaces directos a las Tablas A1 y A2 con valores de IG y CG en formato PDF:
https://care.diabetesjournals.org/content/diacare/suppl/2008/09/18/dc08-1239.DC1/TableA1_1.pdf
https://care.diabetesjournals.org/content/diacare/suppl/2008/09/18/dc08-1239.DC1/TableA2_1.pdf
Una tabla resumen (Tabla 1) comprende valores para 62 alimentos comunes.
 |
| Tabla 1 El IG promedio de 62 alimentos comunes derivado de múltiples estudios de diferentes laboratorios. Los datos son medias ± SEM. * También se identificaron variedades de IG bajo. † Promedio de todos los datos disponibles. (5). |
IG y salud
Desde hace mas de 20 años sabemos que la glucemia postprandial elevada es un factor deletéreo importante en las enfermedades crónicas a nivel global. En el estudio DECODE (6) ya se relacionó la intolerancia a la glucosa con aumento de la mortalidad, particularmente por enfermedades cardiovasculares, que son la principal causa de muerte en la diabetes.
Es bien conocido que la tolerancia a la glucosa puede mejorar con la pérdida de peso, en aquellas personas con sobrepeso u obesidad, así como aumentando la actividad física y, por tanto, la masa muscular. Los factores no modificables son la edad, el origen étnico y la herencia. Estos factores se asocian con grandes diferencias en la tolerancia a la glucosa y como consecuencia en los valores de la glucemia postprandial (GPP).
Los alimentos ricos en carbohidratos son el factor determinante de la PPG. Una comida alta en carbohidratos inevitablemente aumentará la PPG más que una comida baja en carbohidratos, alta en proteínas y/o alta en grasas. La fuente de carbohidratos también es importante. Los alimentos varían en su impacto glucémico en un rango de hasta 10 veces superior, desde el jarabe de agave, con un IG de 11, al arroz jazmín tailandés, con un IG de alrededor de 100 (es decir, tan grande como la respuesta a la glucosa pura, que sirve como comparador (= 100)).
Los alimentos ricos en almidón (farináceos) tienen un IG elevado, generalmente superior a 70, mientras que una gran cantidad de alimento azucarados tienen un IG por debajo de 70 (5). En este sentido, se puede decir que el ingreso de energía procede en doble proporción de alimentos ricos en almidón que de azúcares (glucosa, sacarosa, fructosa) agregados.
En cualquier caso, pasado mucho tiempo desde que se empezó a manejar el concepto de IG, aun no está perfectamente definida la relación del IG con el estado de salud. En muchos casos se ha considerado que se trata de un parámetro demasiado variable o, mejor dicho, que la fisiología de cada individuo responde de diferente manera a un IG. Y parece evidente que, en la variabilidad glucémica, influyen otros factores independientes del IG de los alimentos ingeridos. Ello lleva a pensar a muchos investigadores que, la clasificación promedio de los alimentos por su IG, no sería aplicable, y que no existiría un IG individual y definido de cada alimento, y que la variabilidad diaria en la tolerancia a glucosa es mejor explicación de las diferencias inesperadas en la glucemia (7).
En un metanálisis, dosis-respuesta, de estudios de cohortes prospectivos sobre la relación entre el IG y la carga glucémica (GL) y el riesgo de DM2, se puso de manifiesto que el IG estaba fuertemente asociado con la DM2 incidente. El riesgo aumentaba en casi el 90% al comparar la exposición más baja con la más alta en todo el mundo (IG dietético general de 48 frente a 76).
Posteriormente, los mismos autores concluyen que existe evidencia sustancial de que el IG y el GL están causalmente relacionados con el riesgo de DM2. Ni el consumo escaso fibra dietética, ni de cereales integrales, se asociaron con dicho riesgo (8).
Algunos tipos de cáncer se han asociado a dietas con elevados IG y CG. En un metaanálisis de 88 estudios, llevado a acabo por investigadores de la Universidad de Milán (Departamento de Ciencias Clínicas y Salud Comunitaria) se observó que los tumores de vejiga y colorrectal se asociaban con un RR de 1,25 y 1,2, respectivamente. Sin embargo no se observó asociación entre IG o CG y los cánceres de estómago, próstata y pulmón. El etudio analiza el RR de asociación entre IG y CG de otros numerosos tipos de neoplasias: relacionados con hormonas, tubo digestivo, pulmón, etcétera (9).
La mayoría de los datos sobre la asociación entre el índice glucémico y la enfermedad cardiovascular provienen de poblaciones occidentales de altos ingresos, con poca información de países no occidentales con ingresos bajos o medios. Muchos investigadores y clínicos han señalado la necesidad de datos de una población grande y geográficamente diversa.
En este sentido, muy recientemente se han publicado los resultados de un importante análisis (10), que ha evaluado la asociación entre el IG y las ECV y la mortalidad por todas las causas en el gran estudio internacional Prospective Urban Rural Epidemiology (PURE), sobre una población extensa, más allá de las cohortes occidentales, que involucró a participantes con una amplia gama de ingestas de carbohidratos y patrones dietéticos diversos. Se plantea la hipótesis de que el estudio probablemente indicaría hasta qué punto el índice glucémico tiene algún valor como marcador de la calidad de los carbohidratos y su relación con las enfermedades crónicas en general y las ECV en particular. Este análisis incluye 137.851 participantes entre las edades de 35 y 70 años, de los cinco continentes, con una mediana de seguimiento de 9,5 años. Se utilizaron cuestionarios de frecuencia alimentaria, específicos para cada país y se calculó IG y CG, basándose en el consumo de siete categorías de alimentos ricos en carbohidratos. El resultado primario fue una combinación de un evento cardiovascular importante (muerte cardiovascular, infarto de miocardio no fatal, accidente cerebrovascular e insuficiencia cardíaca) o muerte por cualquier causa.
Desde hace mas de 20 años sabemos que la glucemia postprandial elevada es un factor deletéreo importante en las enfermedades crónicas a nivel global. En el estudio DECODE (6) ya se relacionó la intolerancia a la glucosa con aumento de la mortalidad, particularmente por enfermedades cardiovasculares, que son la principal causa de muerte en la diabetes.
Es bien conocido que la tolerancia a la glucosa puede mejorar con la pérdida de peso, en aquellas personas con sobrepeso u obesidad, así como aumentando la actividad física y, por tanto, la masa muscular. Los factores no modificables son la edad, el origen étnico y la herencia. Estos factores se asocian con grandes diferencias en la tolerancia a la glucosa y como consecuencia en los valores de la glucemia postprandial (GPP).
Los alimentos ricos en carbohidratos son el factor determinante de la PPG. Una comida alta en carbohidratos inevitablemente aumentará la PPG más que una comida baja en carbohidratos, alta en proteínas y/o alta en grasas. La fuente de carbohidratos también es importante. Los alimentos varían en su impacto glucémico en un rango de hasta 10 veces superior, desde el jarabe de agave, con un IG de 11, al arroz jazmín tailandés, con un IG de alrededor de 100 (es decir, tan grande como la respuesta a la glucosa pura, que sirve como comparador (= 100)).
Los alimentos ricos en almidón (farináceos) tienen un IG elevado, generalmente superior a 70, mientras que una gran cantidad de alimento azucarados tienen un IG por debajo de 70 (5). En este sentido, se puede decir que el ingreso de energía procede en doble proporción de alimentos ricos en almidón que de azúcares (glucosa, sacarosa, fructosa) agregados.
En cualquier caso, pasado mucho tiempo desde que se empezó a manejar el concepto de IG, aun no está perfectamente definida la relación del IG con el estado de salud. En muchos casos se ha considerado que se trata de un parámetro demasiado variable o, mejor dicho, que la fisiología de cada individuo responde de diferente manera a un IG. Y parece evidente que, en la variabilidad glucémica, influyen otros factores independientes del IG de los alimentos ingeridos. Ello lleva a pensar a muchos investigadores que, la clasificación promedio de los alimentos por su IG, no sería aplicable, y que no existiría un IG individual y definido de cada alimento, y que la variabilidad diaria en la tolerancia a glucosa es mejor explicación de las diferencias inesperadas en la glucemia (7).
En un metanálisis, dosis-respuesta, de estudios de cohortes prospectivos sobre la relación entre el IG y la carga glucémica (GL) y el riesgo de DM2, se puso de manifiesto que el IG estaba fuertemente asociado con la DM2 incidente. El riesgo aumentaba en casi el 90% al comparar la exposición más baja con la más alta en todo el mundo (IG dietético general de 48 frente a 76).
Posteriormente, los mismos autores concluyen que existe evidencia sustancial de que el IG y el GL están causalmente relacionados con el riesgo de DM2. Ni el consumo escaso fibra dietética, ni de cereales integrales, se asociaron con dicho riesgo (8).
Algunos tipos de cáncer se han asociado a dietas con elevados IG y CG. En un metaanálisis de 88 estudios, llevado a acabo por investigadores de la Universidad de Milán (Departamento de Ciencias Clínicas y Salud Comunitaria) se observó que los tumores de vejiga y colorrectal se asociaban con un RR de 1,25 y 1,2, respectivamente. Sin embargo no se observó asociación entre IG o CG y los cánceres de estómago, próstata y pulmón. El etudio analiza el RR de asociación entre IG y CG de otros numerosos tipos de neoplasias: relacionados con hormonas, tubo digestivo, pulmón, etcétera (9).
La mayoría de los datos sobre la asociación entre el índice glucémico y la enfermedad cardiovascular provienen de poblaciones occidentales de altos ingresos, con poca información de países no occidentales con ingresos bajos o medios. Muchos investigadores y clínicos han señalado la necesidad de datos de una población grande y geográficamente diversa.
En este sentido, muy recientemente se han publicado los resultados de un importante análisis (10), que ha evaluado la asociación entre el IG y las ECV y la mortalidad por todas las causas en el gran estudio internacional Prospective Urban Rural Epidemiology (PURE), sobre una población extensa, más allá de las cohortes occidentales, que involucró a participantes con una amplia gama de ingestas de carbohidratos y patrones dietéticos diversos. Se plantea la hipótesis de que el estudio probablemente indicaría hasta qué punto el índice glucémico tiene algún valor como marcador de la calidad de los carbohidratos y su relación con las enfermedades crónicas en general y las ECV en particular. Este análisis incluye 137.851 participantes entre las edades de 35 y 70 años, de los cinco continentes, con una mediana de seguimiento de 9,5 años. Se utilizaron cuestionarios de frecuencia alimentaria, específicos para cada país y se calculó IG y CG, basándose en el consumo de siete categorías de alimentos ricos en carbohidratos. El resultado primario fue una combinación de un evento cardiovascular importante (muerte cardiovascular, infarto de miocardio no fatal, accidente cerebrovascular e insuficiencia cardíaca) o muerte por cualquier causa.
Se produjeron 8780 muertes y 8252 eventos cardiovasculares importantes durante el período de seguimiento. Después de realizar ajustes extensos comparando los quintiles de IG más bajo y más alto, se observó que una dieta con un IG alto se asoció con un mayor riesgo de un evento cardiovascular mayor o muerte, entre participantes con ECV preexistente (RR 1,51; Intervalo de confianza [IC] del 95%, 1,25 a 1,82) y sin ECV (índice de riesgo, 1,21; IC del 95%, 1,11 a 1,34). Entre los componentes del resultado primario, un IG alto también se asoció con un mayor riesgo de muerte por causas cardiovasculares (Tabla 2). Los resultados con respecto a la CG fueron similares a los hallazgos con respecto al índice glucémico entre los participantes con enfermedad cardiovascular al inicio del estudio (10).
El IG y la CG son medidas relevantes de la calidad de los carbohidratos en el análisis de una amplia gama de patrones dietéticos diferentes según su asociación con resultados de salud adversos. Una dieta con un índice glucémico alto se asoció con un mayor riesgo de enfermedad cardiovascular y muerte. (Financiado por el Population Health Research Institute y otros) (10).
La asociación entre el índice glucémico y el resultado compuesto primario fue significativamente más fuerte entre los participantes con un IMC más alto (≥25) que entre aquellos con un IMC más bajo (<25) (P = 0.01) ( Figura 2 ). No hubo asociación significativa entre el índice glucémico y el resultado compuesto primario según el estado de ejercicio (intenso o ligero), el tabaquismo o el uso de medicamentos para la presión arterial o estatinas (10).
La adición de los datos de este estudio a los de un metanálisis promovido por la Organización Mundial de la Salud fortaleció la asociación entre el índice glucémico y la muerte por enfermedad cardiovascular. Los datos, fueron identificados por Reynolds et al. En 2019 (11), a partir de dos estudios de cohortes (12,13) (Figura 3).
 |
| Tabla 2: El resultado compuesto primario fue un evento cardiovascular importante (muerte cardiovascular, infarto de miocardio no fatal, accidente cerebrovascular o insuficiencia cardíaca) o muerte por cualquier causa. Los datos se muestran para el resultado compuesto primario y para la categoría general de eventos cardiovasculares mayores, más dos de sus componentes (muerte cardiovascular y accidente cerebrovascular). Los valores se informan según el quintil (Q) de la mediana del índice glucémico y oscilan entre 76 en Q1 y 91 en Q5. Los modelos se ajustaron por edad, sexo, centro de estudio, ubicación urbana o rural, categoría de ingresos del país (región económica), nivel de educación, tabaquismo, actividad física, relación cintura-cadera, antecedentes de diabetes, uso de estatinas, uso de medicación para la presión arterial, ingesta energética diaria total, consumo de fibra dietética y consumo de cereales integrales (gramos por día) (10). |
 |
| Figura 2: Asociación entre el resultado compuesto primario y el índice glucémico en los participantes del estudio, según el índice de masa corporal. Se muestra el riesgo del resultado primario compuesto de un evento cardiovascular importante (muerte cardiovascular, infarto de miocardio no fatal, accidente cerebrovascular o insuficiencia cardíaca) o muerte por cualquier causa entre los participantes del estudio, según el quintil de la mediana del índice glucémico (que varía de 76 en el quintil 1 a 91 en el quintil 5) y la categoría de índice de masa corporal (<25 o ≥25) (10). |
La adición de los datos de este estudio a los de un metanálisis promovido por la Organización Mundial de la Salud fortaleció la asociación entre el índice glucémico y la muerte por enfermedad cardiovascular. Los datos, fueron identificados por Reynolds et al. En 2019 (11), a partir de dos estudios de cohortes (12,13) (Figura 3).
 |
Figura 3: Asociación entre el índice glucémico y el riesgo de muerte por enfermedad cardiovascular en tres estudios. En el diagrama de bosque se muestra el riesgo de muerte por enfermedad cardiovascular asociada con una dieta con un índice glucémico alto en dos estudios clave, en comparación con los hallazgos del estudio PURE. La ponderación del análisis, según la inclusión de datos de cada estudio, se indica como porcentaje. El tamaño de los cuadrados corresponde al número de participantes en el estudio; el diamante representa la estimación del riesgo combinado (11-13).
REFERENCIAS:
- Jenkins DJA, Wolever TM, Taylor RH, Barker H, Fielden H, Baldwin JM, Bowling AC, Newman HC, Jenkins AL y Goff DV.. Glycemic index of foods: a physiological basis for carbohydrate exchange. American Journal of Clinical Nutrititon, 1981; 34(3): 362–366.
- Wolever, TMS, Katzman-Relle, L, Jenkins, AL, Vuksan, V, Josse, RG, Jenkins, DJA. Glycaemic index of 102 complex carbohydrate foods in patients with diabetes. Nutr Res, 1994; 4:651–669.
- Wolever TMS, Vorster HH, Björck I, et al.. Determination of the glycaemic index of foods: interlaboratory study. Eur J Clin Nutr, 2003; 57:475–482.
- Soh, NL & Brand-Miller, J. The glycaemic index of potatoes: the effect of variety, cooking method and maturity. Eur J Clin Nutr, 1999; 53:249–254.
- Atkinson FS, Foster-Powell K, Brand-Miller JC. International tables of glycemic index and glycemic load values: 2008. Diabetes Care. 2008; 31(12):2281-3.
- Glucose tolerance and mortality: comparison of WHO and American Diabetes Association diagnostic criteria. The DECODE study group. European Diabetes Epidemiology Group. Diabetes Epidemiology: Collaborative analysis Of Diagnostic criteria in Europe. Lancet. 1999; 354(9179):617-21.
- Brand-Miller J, Buyken AE. The Relationship between Glycemic Index and Health. Nutrients. 2020;12(2):536.
- Livesey G, Taylor R, Livesey HF, Buyken AE, et al.. Dietary Glycemic Index and Load and the Risk of Type 2 Diabetes: A Systematic Review and Updated Meta-Analyses of Prospective Cohort Studies. Nutrients. 2019; 11(6):1436.
- Turati F, Galeone C, Augustin LSA, La Vecchia C. Glycemic Index, Glycemic Load and Cancer Risk: An Updated Meta-Analysis. Nutrients. 2019; 11(10):2342.
- Jenkins DJA, Dehghan M, Mente A, et al.Glycemic Index, Glycemic Load, and Cardiovascular Disease and Mortality, N Engl J Med 2021; 384:1312-1322.
- Reynolds A, Mann J, Cummings J, Winter N, Mete E, Te Morenga L. Carbohydrate quality and human health: a series of systematic reviews and meta-analyses. Lancet 2019;393:434-445.
- Levitan EB, Mittleman MA, Håkansson N, Wolk A. Dietary glycemic index, dietary glycemic load, and cardiovascular disease in middle-aged and older Swedish men. Am J Clin Nutr 2007;85:1521-1526
- Nagata C, Wada K, Tsuji M, Kawachi T, Nakamura K. Dietary glycaemic index and glycaemic load in relation to all-cause and cause-specific mortality in a Japanese community: the Takayama study. Br J Nutr 2014;112:2010-2017.
No hay comentarios:
Publicar un comentario