Abstract
BackgroundPhysical fitness has been proposed as a marker for health during adolescence. Currently, little is known about physical fitness and its association with blood lipid profile in adolescents from low and middle-income countries. The aim of this study is therefore to assess physical fitness among urban and rural adolescents and its associations with blood lipid profile in a middle-income country.MethodsA cross-sectional study was conducted between January 2008 and April 2009 in 648 Ecuadorian adolescents (52.3% boys), aged 11 to 15 years, attending secondary schools in Cuenca (urban n = 490) and Nabón (rural n = 158). Data collection included anthropometric measures, application of the EUROFIT battery, dietary intake (2-day 24 h recall), socio-demographic characteristics, and blood samples from a subsample (n = 301). The FITNESGRAM standards were used to evaluate fitness. The associations of fitness and residential location with blood lipid profile were assessed by linear and logistic regression after adjusting for confounding factors.ResultsThe majority (59%) of the adolescents exhibited low levels of aerobic capacity as defined by the FITNESSGRAM standards. Urban adolescents had significantly higher mean scores in five EUROFIT tests (20 m shuttle, speed shuttle run, plate tapping, sit-up and vertical jump) and significantly most favorable improved plasma lipid profile (triglycerides and HDL) as compared to rural adolescents. There was a weak association between blood lipid profile and physical fitness in both urban and rural adolescents, even after adjustment for confounding factors.ConclusionsPhysical fitness, in our sample of Ecuadorian adolescents, was generally poor. Urban adolescents had better physical fitness and blood lipid profiles than rural adolescents. The differences in fitness did not explain those in blood lipid profile between urban and rural adolescents.
Highlights
En el año 2008 una comisión interinstitucional conformada por INEC, SENPLADES, CISMIL, MCDS acordó calcular indicadores de pobreza por ingresos utilizando los datos de la ENEMDU y una actualización de la línea de pobreza de la ECV 2006 mediante el IPC
En marzo 2010 la comisión conformada por INEC, SENPLADES y MCDS acordó que para el cálculo del error e intervalo de confianza se trabajará con los dominios diseñados para el cálculo de la muestra, los cuales son 32 dominios provinciales distribuidos en 5 provincias de la Costa, 10 de la Sierra, más la Amazonía cómo región, uno para el área urbano y otro para el área rural
Cabe mencionar que para la definición de urbanidad utilizamos la recomendación de la CAN que considera urbanos los centros poblados de 2000 y más habitantes y rurales los centros poblados de menos de 2.000 habitantes y los sectores dispersos
Summary
En el año 2008 una comisión interinstitucional conformada por INEC, SENPLADES, CISMIL, MCDS acordó calcular indicadores de pobreza por ingresos utilizando los datos de la ENEMDU y una actualización de la línea de pobreza de la ECV 2006 mediante el IPC. Para el cálculo de errores estándar de los indicadores se acordó utilizar los siguientes dominios: Para la encuesta trimestral Nacional Urbana se utilizan 8 dominios que son: Quito, Guayaquil, Cuenca, Machala, Ambato, Resto Sierra Urbana, Resto Costa Urbana, Amazonía Urbana. Para la encuesta nacional urbano – rural se utilizan 11 dominios: Quito, Guayaquil, Cuenca, Machala, Ambato, Resto Sierra Urbana, Resto Costa Urbana, Amazonía Urbana, Sierra Rural, Costa Rural y Amazonía Rural. En marzo 2010 la comisión conformada por INEC, SENPLADES y MCDS acordó que para el cálculo del error e intervalo de confianza se trabajará con los dominios diseñados para el cálculo de la muestra, los cuales son 32 dominios provinciales distribuidos en 5 provincias de la Costa, 10 de la Sierra, más la Amazonía cómo región, uno para el área urbano y otro para el área rural. Metodología de cálculo disponible en la WEB: http://www.inec.gob.ec/web/guest/ecu_est/est_soc/enc_hog/pobreza
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