FACTORES SOCIODEMOGRAFICOS, ESTADO
NUTRICIONAL Y CARGA COMÓRBIDA EN
ADULTOS MAYORES DE BUENAVISTA,
ECUADOR, 2025

SOCIODEMOGRAPHIC FACTORS, NUTRITIONAL STATUS,
AND COMORBIDITY BURDEN IN OLDER ADULTS FROM
BUENAVISTA, ECUADOR

Francine Maribel Rodriguez Diaz

Universidad Técnica de Machala, Ecuador

Jennifer Nicole Gonzaga Aguilar

Universidad Técnica de Machala, Ecuador

Dra. Elizabeth Miranda Velázquez

Universidad Técnica de Machala, Ecuador
pág. 3379
DOI:
https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i5.26211
Factores Sociodemograficos, Estado Nutricional y Carga Comórbida en
Adultos Mayores de Buenavista, Ecuador, 2025

Francine Maribel Rodriguez Diaz
1
frodrigue3@utmachala.edu.ec

https://orcid.org/0009-0004-9448-8429

Estudiantes Medicina

Universidad Técnica de Machala

Machala - Ecuador

Jennifer Nicole Gonzaga Aguilar

jgonzaga6@utmachala.edu.ec

https://orcid.org/0009-0002-0184-4021

Estudiantes Medicina

Universidad Técnica de Machala

Machala - Ecuador

Dra. Elizabeth Miranda Velázquez

emiranda@utmachala.edu.ec

https://orcid.org/0000-0001-9591-9885

Docente Titular Medicina

Universidad Técnica de Machala

Machala – Ecuador

RESUMEN

Objetivo: Analizar las características sociodemográficas, el estado nutricional y la carga comórbida en
adultos mayores atendidos en la parroquia rural Buenavista, cantón Pasaje, a partir del censo de historias
clínicas del periodo 2025-D2. Métodos: Estudio observacional, descriptivo, transversal y retrospectivo.
La población accesible comprendió la totalidad de las 111 historias clínicas elegibles del proyecto
institucional "Vivir con plenitud: mejorando la salud en la edad de oro" (diseño censal, sin muestreo).
Se recolectaron variables sociodemográficas (sexo, edad, nivel de instrucción, tipología familiar),
antropométricas (IMC según criterios de la OMS, ICC para distribución androide) y la carga comórbida
ponderada calculada mediante el Índice de Comorbilidad de Charlson (ICC). El análisis estadístico
empleó frecuencias absolutas, porcentajes, medias y desviaciones estándar. Resultados: La media de
edad fue de 75,47 ± 6,60 años, con predominio del sexo femenino (57,7 %). El 64,0 % presentó
escolaridad primaria o nula y el 31,5 % residía en hogares monoparentales o unipersonales. La
evaluación antropométrica mostró un IMC medio de 28,42 ± 5,12 kg/m², clasificando obesidad en el
32,4 % y sobrepeso en el 30,6 %. Por el contrario, el ICC arrojó una media de 0,96 ± 0,08, ubicando al
78,4 % en riesgo metabólico alto. El Índice de Charlson presentó una media de 1,13 ± 0,94 puntos; el
29,7 % de los pacientes exhibió una puntuación ≥2 (carga comórbida moderada o alta). Las
enfermedades crónicas más reportadas fueron hipertensión arterial (58,6 %) y diabetes mellitus tipo 2
(24,3 %). Conclusiones: La población evaluada exhibe una sustancial vulnerabilidad sociodemográfica,
una alta frecuencia de adiposidad central estimada por ICC y una notable concentración de comorbilidad
vascular y disglucémica. El diseño descriptivo no permite establecer correlaciones ni inferencias
predictivas o de causalidad.

Palabras clave: anciano, estado nutricional, factores sociodemográficos, comorbilidad, índice de
Charlson

1
Autor principal
Correspondencia:
jgonzaga6@utmachala.edu.ec
pág. 3380
Sociodemographic
Factors, Nutritional Status, and Comorbidity Burden in
Older Adults
from Buenavista, Ecuador
ABSTRACT

Objective: To analyze the sociodemographic characteristics, nutritional status, and comorbidity burden

among older adults attended in the rural parish of Buenavista, Pasaje canton, based on the clinical record

census from the 2025
-D2 period. Methods: An observational, descriptive, cross-sectional, and
retrospective study was conducted. The accessible population consisted of all 111 eligible clinical

records from the institutional community program "Vivir con plenitud: mejorando la salud en la edad

de oro" (
census approach, no sampling). Sociodemographic variables (sex, age, educational attainment,
household typology), anthropometric parameters (BMI per WHO standards, WHR for android fat

distribution), and comorbidity burden weighted by the Charlson Comorbidi
ty Index were extracted.
Statistical analyses included absolute frequencies, percentages, means, and standard deviations.

Results: Mean age was 75.47 ± 6.60 years, with a female predominance (57.7%). Formal education was

limited to primary school or none i
n 64.0%, and 31.5% lived in single-parent or single-person
households. Mean BMI was 28.42 ± 5.12 kg/m², showing obesity in 32.4% and overweight in 30.6%.

Conversely, WHR had a mean of 0.96 ± 0.08, identifying 78.4% of individuals in the high metabolic

risk
category. The mean Charlson score was 1.13 ± 0.94, with 29.7% having a score ≥2 (moderate-to-
high comorbidity burden). Hypertension (58.6%) and type 2 diabetes mellitus (24.3%) were the most

prevalent chronic conditions. Conclusions: The investigated cens
us shows marked sociodemographic
vulnerability, a high frequency of abdominal adiposity estimated by WHR, and a concentrated burden

of chronic cardiometabolic diseases. Due to the descriptive design, causality, correlation, or predictive

capacity cannot be inferred.

Keywords
: aged; nutritional status, sociodemographic factors, comorbidity, Charlson comorbidity
index

Artículo recibido 20 agosto 2026

Aceptado para publicación: 20 setiembre 2026
pág. 3381
INTRODUCCIÓN

La transición demográfica y epidemiológica constituye uno de los desafíos más complejos para la salud
pública contemporánea a escala global (1). En América Latina y el Caribe, este fenómeno se ha
manifestado con una rapidez inusitada, originado por la contracción de las tasas de fecundidad y el
descenso sustancial de la mortalidad infantil, acompañado de un incremento paulatino en la expectativa
de vida de las poblaciones (2). No obstante, el aumento de la supervivencia biológica no ha sido
homogéneo ni se ha traducido directamente en años libres de enfermedad (3). En el Ecuador, la
inversión estructural de la pirámide poblacional ha provocado un desplazamiento de la morbilidad hacia
las enfermedades no transmisibles (ENT) de evolución prolongada (4). Según las directrices técnicas
del Ministerio de Salud Pública (MSP), los adultos mayores de 65 años representan un segmento
prioritario de vulnerabilidad clínica en el que la acumulación sincrónica de condiciones patológicas es
el cuadro predominante en la consulta externa del primer nivel asistencial (5).

Esta coexistencia nosológica se engloba bajo el concepto de multimorbilidad, el cual alude a la
presencia simultánea de dos o más afecciones crónicas en un mismo individuo sin supeditar el cuadro
a una patología índice central (6). La instauración de la multimorbilidad responde a una intrincada
interacción entre el deterioro de la reserva fisiológica inherente a la senescencia y la acumulación de
determinantes socioeconómicos desfavorables a lo largo del curso de vida (7). En comunidades rurales
y semirrurales, como la parroquia Buenavista del cantón Pasaje, la accesibilidad geográfica limitada a
centros asistenciales de segundo o tercer nivel, el bajo nivel de instrucción formal y la precariedad de
las redes de apoyo familiar operan como barreras silentes que dificultan la adherencia terapéutica y
aceleran la progresión del daño vascular y orgánico (8). La privación social sostenida se comporta como
un amplificador de la severidad clínica, condicionando un incremento prematuro en las curvas de
mortalidad y hospitalización prevenible (9, 10).

De forma paralela, el estado nutricional interactúa estrechamente con la carga comórbida en el adulto
mayor (11). Los cambios involutivos de la composición corporal geriátrica implican una pérdida
progresiva de masa muscular y una redistribución central o ectópica del tejido graso (12). Si bien el
Índice de Masa Corporal (IMC) ha sido la métrica antropométrica estandarizada por la Organización
Mundial de la Salud, adolece de una limitación intrínseca al no discriminar entre tejido magro y
pág. 3382
compartimento graso, lo que suele enmascarar cuadros de obesidad abdominal o sarcopenia en
individuos normopeso (13). En contraposición, el Índice Cintura-Cadera (ICC) cuantifica la
acumulación adiposa visceral, un tejido endocrinológicamente activo que perpetúa una secreción
desregulada de mediadores proinflamatorios y adipocinas que favorecen la resistencia periférica a la
insulina y la endoteliopatía (14).

En la provincia de El Oro, la información epidemiológica consolidada que articule el estado
antropométrico y las condiciones sociodemográficas con instrumentos de estratificación comórbida es
aún incipiente a nivel parroquial (15). El Índice de Comorbilidad de Charlson constituye una
herramienta validada para ponderar el impacto pronóstico de las afecciones crónicas en términos de
riesgo de mortalidad, aportando una aproximación cuantitativa estandarizada a la severidad nosológica
en el nivel ambulatorio (16, 17).

A partir de estas premisas, y con base en la ejecución del proyecto institucional universitario "Vivir con
plenitud: mejorando la salud en la edad de oro" en Buenavista, el presente estudio tuvo como objetivo
analizar las características sociodemográficas, el estado nutricional y la carga comórbida de los adultos
mayores a partir del censo de historias clínicas disponibles hasta el periodo académico 2025-D2.

MÉTODOS

Diseño y tipo de investigación

Se desarrolló un estudio de enfoque cuantitativo, de diseño observacional, descriptivo, transversal y
retrospectivo. La investigación analizó la información consignada en los registros clínicos de atención
del proyecto universitario mencionado, examinando las variables en un punto temporal único y sin
mediación experimental sobre los sujetos participantes.

Población y delimitación del estudio

La población accesible estuvo integrada por el censo de 111 historias clínicas de adultos mayores
atendidos en la parroquia Buenavista, cantón Pasaje, provincia de El Oro, disponibles y completas al
cierre del periodo académico 2025-D2. Al analizarse la totalidad de los expedientes que cumplieron los
criterios de elegibilidad, se aplicó un diseño censal, prescindiendo de esquemas de muestreo
probabilístico o estimación de tamaño muestral.
pág. 3383
Criterios de inclusión

Registros de pacientes con 65 o más años cumplidos al momento de la valoración; expedientes
elaborados en la parroquia Buenavista dentro del corte temporal establecido; fichas que consignaran
completitud en mediciones antropométricas (peso, talla, perímetro abdominal y de cadera); e historias
con anamnesis detallada de antecedentes patológicos personales que permitiesen la codificación
diagnóstica.

Criterios de exclusión

Registros clínicos con más del 20 % de datos faltantes en variables esenciales; pacientes en tránsito no
residentes en la provincia de El Oro; expedientes con patologías agudas graves intercurrentes que
invalidaran la evaluación del estado nutricional basal (p. ej., cuadros de anasarca, estados de choque);
o historias con diagnósticos crónicos ilegibles o imprecisos.

Variables e instrumentos de recolección

1.
Factores sociodemográficos: Se registraron la edad cronológica en años cumplidos, el sexo
biológico (femenino, masculino), el nivel de instrucción alcanzado (primaria/ninguna,
secundaria/bachillerato, superior, no refiere) y la tipología del núcleo familiar (nuclear/conyugal,
monoparental/unipersonal, extendida/polinuclear, otras/no refiere).

2.
Estado nutricional y antropometría: Las medidas de peso corporal (kg) y talla (m) permitieron
calcular el IMC (kg/m²), clasificado según los puntos de corte de la OMS: bajo peso (<18,5),
normopeso (18,5–24,9), sobrepeso (25,0–29,9) y obesidad (≥30,0). La razón entre la circunferencia
de cintura y de cadera estructuró el ICC, estratificando el riesgo cardiovascular androide en
categorías de riesgo bajo/moderado o riesgo alto según los umbrales de referencia geriátrica.

3.
Carga comórbida: Se evaluó mediante el Índice de Comorbilidad de Charlson original, el cual
asigna una ponderación de 1 a 6 a afecciones crónicas seleccionadas según su letalidad pronóstica.
Para fines descriptivos de este censo, la puntuación obtenida se agrupó en: sin comorbilidad (0
puntos), baja comorbilidad (1 punto), comorbilidad moderada (2 puntos) y comorbilidad alta (≥3
puntos). Una puntuación acumulada ≥2 se consideró carga comórbida moderada a alta.
Adicionalmente, se cuantificó la frecuencia bruta de los diagnósticos individuales de hipertensión
arterial y diabetes mellitus tipo 2.
pág. 3384
Procesamiento y análisis estadístico

La información fue tabulada y depurada en matrices digitales y procesada con los softwares
bioestadísticos SPSS versión 26.0 y RStudio. Se utilizó estadística descriptiva: las variables cualitativas
nominales y ordinales se sintetizaron mediante frecuencias absolutas y porcentajes; las variables
cuantitativas continuas se reportaron con medidas de tendencia central y dispersión (media ± desviación
estándar). Debido a la naturaleza estrictamente descriptiva del diseño y al tamaño del censo, no se
aplicaron pruebas analíticas inferenciales bivariadas o multivariadas, ni coeficientes de correlación o
regresión.

Aspectos éticos

La investigación se ejecutó conforme a los principios de la Declaración de Helsinki y las normativas
bioéticas del Ministerio de Salud Pública del Ecuador. Cada historia clínica analizada provino de
usuarios que previamente suscribieron el consentimiento informado para su vinculación al proyecto
comunitario institucional. Las investigadoras codificaron y anonimizaron de forma estricta las bases de
datos para salvaguardar la confidencialidad de la información y la privacidad de los pacientes.

RESULTADOS

El censo accesible comprendió 111 historias clínicas que satisficieron plenamente los criterios de
elegibilidad. La media de edad de los pacientes evaluados se situó en 75,47 ± 6,60 años. En cuanto a la
distribución por sexo, el 57,7 % (n = 64) correspondió al sexo femenino y el 42,3 % (n = 47) al sexo
masculino.

En el perfil educativo, se observó una marcada concentración en los estratos formativos más bajos: el
64,0 % (n = 71) refirió haber cursado únicamente instrucción primaria o no poseer educación formal;
el 14,4 % (n = 16) completó el nivel secundario o bachillerato, y solo el 0,9 % (n = 1) alcanzó educación
superior, con un 20,7 % (n = 23) de registros sin especificación de esta variable. Respecto a la estructura
de convivencia domiciliaria, el 34,2 % (n = 38) de los adultos mayores pertenecía a núcleos familiares
nucleares o conyugales, mientras que el 31,5 % (n = 35) habitaba bajo arreglos monoparentales o
unipersonales, y el 18,9 % (n = 21) en familias extendidas o polinucleares (Tabla 1).
pág. 3385
Tabla 1. Características sociodemográficas de los adultos mayores incluidos en el censo 2025-D2

(n = 111).

Variable
Categoría Frecuencia (n) Porcentaje (%)
Sexo
Femenino 64 57,7
Masculino
47 42,3
Nivel de Instrucción
Primaria / Ninguna 71 64,0
Secundaria / Bachiller
16 14,4
Superior
1 0,9
No refiere
23 20,7
Tipo de Familia
Nuclear / Conyugal 38 34,2
Monoparental / Unipersonal
35 31,5
Extendida / Polinuclear
21 18,9
Otras / No refiere
17 15,4
Edad (años)
Media ± DE 75,47 ± 6,60 —
Fuente: Historias clínicas del proyecto institucional "Vivir con plenitud: mejorando la salud en la edad de oro", Buenavista,
periodo 2025-D2.

En la valoración nutricional objetiva, el IMC promedio de la población censada fue de 28,42 ± 5,12
kg/m². La clasificación reveló que el 32,4 % (n = 36) presentaba obesidad y el 30,6 % (n = 34)
sobrepeso, en tanto que el 27,9 % (n = 31) se ubicó en el rango normal y un 9,1 % (n = 10) exhibió bajo
peso o desnutrición clínica. Por su parte, la medición del ICC arrojó una media muestral de 0,96 ± 0,08.
Al contrastar con los umbrales de distribución androide, el 78,4 % (n = 87) de los participantes quedó
encuadrado dentro del nivel de alto riesgo metabólico y cardiovascular, superando ampliamente a la
proporción catalogada en riesgo bajo o moderado (21,6 %, n = 24) (Tabla 2).

Tabla 2. Estado nutricional y medidas antropométricas de los adultos mayores del censo 2025-D2

(n = 111).

Indicador Antropométrico
Categoría Frecuencia (n) Porcentaje (%)
IMC (Clasificación OMS)
Bajo Peso (<18,5 kg/m²) 10 9,1
Normal (18,5 – 24,9 kg/m²)
31 27,9
Sobrepeso (25,0 – 29,9 kg/m²)
34 30,6
Obesidad (≥30,0 kg/m²)
36 32,4
Riesgo según ICC
Bajo / Moderado 24 21,6
Alto Riesgo (Androide)
87 78,4
Mediciones globales
IMC (kg/m²), Media ± DE 28,42 ± 5,12 —
ICC (Ratio), Media ± DE
0,96 ± 0,08 —
Fuente: Registros clínicos del proyecto institucional, parroquia Buenavista, 2025-D2.
pág. 3386
La determinación de la carga patológica mediante el Índice de Comorbilidad de Charlson reflejó una
puntuación media global de 1,13 ± 0,94 puntos. El desglose ordinal evidenció que 25 sujetos (22,5 %)
no registraron puntaje de comorbilidad ponderada (0 puntos); 53 pacientes (47,7 %) presentaron
comorbilidad baja (1 punto); 26 adultos mayores (23,4 %) obtuvieron comorbilidad moderada (2
puntos); y 7 individuos (6,3 %) alcanzaron una comorbilidad alta (≥3 puntos). La consolidación de la
carga comórbida moderada a alta (puntuación ≥2) agrupó al 29,7 % (n = 33) del total censado (Tabla
3). En el registro nosológico general, las dos entidades crónicas más comunes fueron la hipertensión
arterial con un 58,6 % (n = 65) y la diabetes mellitus tipo 2 con un 24,3 % (n = 27).

Tabla 3. Distribución de la carga comórbida según el Índice de Charlson en los adultos mayores
censados (n = 111).

Categoría de carga comórbida
Puntuación Charlson Frecuencia
(n)

Porcentaje
(%)

Sin comorbilidad registrada
0 puntos 25 22,5
Comorbilidad baja
1 punto 53 47,7
Comorbilidad moderada
2 puntos 26 23,4
Comorbilidad alta
≥3 puntos 7 6,3
Indicadores Sintéticos
Carga moderada/alta (≥2 puntos) 33 29,7
Puntaje Medio ± DE
1,13 ± 0,94 —
Fuente: Historias clínicas analizadas en Buenavista, corte 2025-D2.

DISCUSIÓN

La caracterización bioantropométrica y clínica de los adultos mayores de Buenavista describe un perfil
epidemiológico complejo donde convergen marcados determinantes de vulnerabilidad social, una
elevada frecuencia de adiposidad central y una acumulación considerable de carga patológica vascular
y metabólica. La media etaria observada (75,47 años) y el claro predominio de mujeres (57,7 %) resultan
concordantes con los patrones demográficos de feminización del envejecimiento y sobrevida diferencial
en la vejez avanzada, hallazgos que coinciden con lo reportado por Zhan et al. (18) en afecciones
crónicas y por Ceresoli et al. (19) en cohortes geriátricas que analizan morbimortalidad acumulada. No
obstante, es imperativo subrayar que estos hallazgos reflejan las particularidades de los pacientes
efectivamente atendidos dentro del censo y no constituyen inferencias probabilísticas extrapolables a
toda la población comunitaria de la parroquia.
pág. 3387
Uno de los aspectos más notables radica en la discrepancia porcentual identificada entre los indicadores
del estado nutricional. Mientras que la categorización tradicional del IMC tipificó a un 32,4 % de la
muestra en rango de obesidad franca, la evaluación mediante el ICC ubicó a más de tres cuartas partes
del censo (78,4 %) en una categoría de alto riesgo metabólico. Desde una perspectiva fisiopatológica
geriátrica, este fenómeno es congruente con lo postulado por Campbell-Quintero et al. (20) al evaluar
perfiles comórbidos en la región, así como por Vucetich et al. (21) respecto a la carga de enfermedad
cardiovascular. Ambos parámetros examinan dimensiones biológicas heterogéneas: el IMC computa la
masa corporal global respecto a la talla, pero carece de precisión para discriminar la depleción de masa
muscular magra frente a la redistribución centrípeta de tejido adiposo propia de la senescencia,
mecanismo adaptativo analizado por Rogers et al. (22, 23) en estudios epidemiológicos sobre el
desarrollo de comorbilidades. El ICC, por el contrario, traduce la acumulación preferencial de grasa
intraabdominal y visceral, tejido endocrinológicamente activo cuya secreción aberrante de mediadores
proinflamatorios y su nexo con el deterioro sistémico han sido documentados ampliamente por
Bernardes et al. (24) y Amado-Garzón et al. (25). Esta inflamación de bajo grado perpetúa estados de
disfunción endotelial y resistencia a la insulina, similar a los perfiles de riesgo analizados por Accordino
et al. (26). Pese a esta concordancia teórica, los datos de este estudio son de orden estrictamente
descriptivo y no permiten aseverar superioridad diagnóstica ni capacidad predictiva del ICC sobre el
IMC en esta muestra. Asimismo, al no haberse medido fuerza muscular, dinamometría manual, pruebas
de rendimiento funcional ni ingesta dietética específica, el presente corte no permite diagnosticar
sarcopenia, dinapenia u obesidad sarcopénica en los registros examinados.

En lo concerniente a la carga comórbida, el 29,7 % de los individuos exhibió una puntuación en el
Índice de Charlson igual o superior a 2 puntos, con una media global de 1,13 puntos. El empleo del
índice de Charlson para sintetizar la severidad y estratificar el riesgo pronóstico en adultos mayores ha
sido validado en investigaciones geriátricas y oncológicas como las de Camargo-Casas et al. (27), Shi
et al. (28) y Zeng et al. (29), donde puntuaciones elevadas se correlacionan con desenlaces adversos y
reducción de la supervivencia. Empero, no debe homologarse conceptualmente dicha cifra con la
prevalencia de multimorbilidad comunitaria, tal como aclaran Rivera-Almaraz et al. (30) en estudios
poblacionales de envejecimiento donde la multimorbilidad se estandariza mediante el conteo directo e
pág. 3388
independiente de afecciones crónicas diagnósticas. Las altas proporciones registradas de hipertensión
arterial (58,6 %) y diabetes mellitus tipo 2 (24,3 %) constituyen los pilares del daño vascular en la
muestra, una diada que coincide con los patrones de morbilidad crónica descritos por Stevnsborg et al.
(31) y las series clínicas latinoamericanas reportadas por Llibre-Guerra et al. (32). La presencia de estas
condiciones combinadas amplifica la vulnerabilidad clínica en escenarios agudos o críticos, fenómeno
evidenciado por Rehatta et al. (33) y Nabeshima et al. (34). Con los datos disponibles, no fue factible
evaluar variables críticas como el número de fármacos prescritos, la adherencia terapéutica, las
interacciones farmacológicas ni la polifarmacia geriátrica, por lo que estas implicaciones clínicas deben
formularse como hipótesis para futuras fases de recolección.

En la dimensión sociodemográfica, la presencia de un 64,0 % de adultos mayores con nivel de
instrucción primaria o nula representa un condicionante asistencial de primer orden. Aunque Gilbert et
al. (35) y Estrada-Restrepo et al. (36) enfatizan que las disparidades socioeconómicas y la baja
escolaridad obstaculizan la alfabetización en salud, limitando la autogestión de cuadros crónicos y
favoreciendo fenotipos de fragilidad, en este estudio la variable educativa no fue contrastada
analíticamente contra la adherencia real de los pacientes. Por otra parte, la existencia de un 31,5 % de
registros pertenecientes a tipologías familiares monoparentales o unipersonales describe la composición
residencial de los usuarios, mas no faculta a concluir sobre la existencia de abandono, aislamiento o
carencia de soporte afectivo sin la aplicación de escalas psicométricas estandarizadas de funcionalidad
familiar.

En síntesis, este estudio ofrece una línea de base descriptiva esencial sobre los usuarios atendidos por
el programa institucional universitario en la parroquia Buenavista. Sus principales fortalezas radican en
la exhaustividad del censo de expedientes y la inclusión de mediciones antropométricas simultáneas
con escalas ponderadas de comorbilidad. No obstante, el diseño transversal, el carácter retrospectivo de
fuentes secundarias y la falta de pruebas de hipótesis inferenciales constituyen limitaciones que
circunscriben el alcance de los resultados al ámbito descriptivo.
pág. 3389
CONCLUSIONES

El censo analizado caracterizó a 111 adultos mayores con una edad media de 75,47 años y predominio
del sexo femenino, evidenciando un perfil sociodemográfico con alta proporción de instrucción
primaria o ausente (64,0 %) y un tercio de pacientes residiendo en modalidades monoparentales o
unipersonales. La valoración nutricional reveló una discordancia notable entre la frecuencia de
obesidad clasificada por IMC (32,4 %) y el alto riesgo metabólico determinado por el ICC (78,4 %),
reflejando dimensiones antropométricas distintas de masa global y distribución central del tejido
adiposo en la senescencia.

La carga comórbida ponderada arrojó una puntuación media de Charlson de 1,13 puntos, concentrando
al 29,7 % de los sujetos en niveles moderados o altos (≥2 puntos), dominados etiológicamente por
hipertensión arterial y diabetes mellitus tipo 2. En consonancia con el diseño transversal y el alcance
descriptivo adoptados, los hallazgos no demuestran causalidad, correlación estadística ni capacidad
predictiva entre los determinantes sociodemográficos, las métricas antropométricas y la carga
comórbida.

RECOMENDACIONES

Se recomienda a las autoridades del Distrito de Salud y a los equipos de atención primaria estandarizar
el registro sistemático del perímetro de cintura y cadera durante el triaje geriátrico ambulatorio (37). El
uso del ICC debe asumirse como un parámetro antropométrico complementario al IMC para identificar
la distribución androide de grasa, sin atribuirle una superioridad diagnóstica que no haya sido
demostrada en este corte poblacional (38).

Resulta pertinente diferenciar operativamente en los protocolos locales la carga comórbida ponderada
calculada por el Índice de Charlson del conteo sistemático de afecciones crónicas para el diagnóstico
de multimorbilidad (39). El empleo estructurado de ambas aproximaciones facilitará una mejor
categorización de la complejidad asistencial y orientará la planificación de visitas domiciliares y
controles clínicos en el primer nivel (40).

Se sugiere adecuar las estrategias de comunicación y educación sanitaria al estrato educativo
predominante en la parroquia, empleando materiales iconográficos claros que afiancen la comprensión
del tratamiento sin asumir dificultades de adherencia a priori (41, 42).
pág. 3390
Finalmente, se recomienda a los proyectos de investigación institucional completar el seguimiento
longitudinal de la cohorte y ampliar la captura de variables en las historias clínicas —incluyendo
cuestionarios validados de apoyo social, funcionalidad instrumental, mediciones de fuerza prensil,
dinamometría y recuento farmacológico— (43, 44). Esta ampliación permitirá ejecutar análisis
inferenciales bivariados y multivariados que calculen razones de prevalencia o modelos de regresión
con control de factores confusores para establecer asociaciones válidas entre los determinantes de la
salud en la vejez rural (45, 46).

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

1.
Shekhar Chauhan, Ratna Patel, Shubham Kumar. Prevalencia, factores y desigualdades en la
multimorbilidad por enfermedades crónicas entre adultos mayores en la India: análisis de datos
transversales del estudio longitudinal sobre el envejecimiento, representativo a nivel nacional.
Estudiar en India (LASI). BMJ Open. 2025 Feb 25. doi:10.1136/bmjopen2021053953

2.
Laura Veronica Solano Aguaisa, Ana Lucia Muñoz Yaguachi. Hábitos Alimentarios En Adultos
Mayores En Ecuador: Una Revision Sitematica [Internet]. [Cuenca]: Universidad Católica De
Cuenca; 2023 [citado 2026 Abr 26]. Disponible en:

https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/16297

3.
Barahona A, Espín CM, Velásquez C, Pozo J. Estado Nutricional y factores de riesgo para
enfermedad crónica no transmisible en ancianos de la población El Juncal, Ecuador. La U Investiga.
2021 Jun 30;8(1):9–21. doi:10.53358/lauinvestiga.v8i1.358

4.
Lidia Esther García López, Midalys Quevedo Navarro, Maritza Martínez Pérez. Estado nutricional
en adultos mayores y su relación con enfermedades crónicas no transmisibles. Revista Electrónica
Medimay [Internet]. 2021 Oct [citado 2026 Abr 26];28. Disponible en:

https://revcmhabana.sld.cu/index.php/rcmh/article/view/1745

5.
Pacheco PO, Pérez RC, Coello-Montecel D, Castro Zazueta NP. Quality of life in older adults:
Evidence from
Mexico and Ecuador. Geriatrics (Switzerland). 2021 Sep 1;6(3).
doi:10.3390/geriatrics6030092
pág. 3391
6.
Jessica Janeth Jimenez Maza, Edinson David Solano Maza, Janette Esther Eras Carranza, Luis
Rodolfo Ordóñez Robles. Determinantes sociales y multimorbilidad en poblaciones vulnerables.
Recimundo. 2025 Dec 20;9:494–502. doi:10.26820/recimundo/9.(4).oct.2025.494-502

7.
Chimbay Cajamarca ME, Ramírez Coronel AA, Estévez Montalvo LE. Asociación entre el estado
nutricional, la fragilidad y el maltrato en los adultos mayores, estudio transversal. Revista
Multidisciplinaria Investigación Contemporánea. 2025 Oct 1;3(3).
doi:10.58995/redlic.rmic.v3.n3.a152

8.
Cristina EFA. Estado nutricional de Adultos Mayores de 60 años pertenecientes al Gerontológico
María Reina Paz en el barrio de Totoracocha. RENC Revista de Nutrición Clínica y Metabolismo
[Internet]. 2021 Jul 24 [citado 2026 Abr 26];2. Disponible en:

https://senpeazuay.org.ec/ojs/index.php/renc/article/view/24

9.
Lu J, Wang Y, Hou L, Zuo Z, Zhang N, Wei A. Multimorbidity patterns in old adults and their
associated multi
-layered factors: a cross-sectional study. BMC Geriatr. 2021 Dec 1;21(1).
doi:10.1186/s12877
-021-02292-w
10.
Shi J, Guo Y, Li Z, Liang Z, Pan L, Yu Y, et al. Sociodemographic and behavioral influences on
multimorbidity among adult residents of northeastern China. BMC Public Health. 2022 Dec

1;22(1). doi:10.1186/s12889
-022-12722-y
11.
Chen Y, Shi L, Zheng X, Yang J, Xue Y, Xiao S, et al. Patterns and Determinants of Multimorbidity
in Older Adults: Study in Health
-Ecological Perspective. Int J Environ Res Public Health. 2022
Dec 1;19(24). doi:10.3390/ijerph192416756

12.
Caro-Vega Y, Rebeiro PF, Shepherd BE, Belaunzarán-Zamudio PF, Crabtree-Ramirez B, Cesar C,
et al.
Clinical effects of durability of immunosuppression in virologically suppressed ART-
initiating persons with HIV in Latin America. A retrospective cohort study. The Lancet Regional

Health
- Americas. 2022 Apr 1;8. doi:10.1016/j.lana.2021.100175
13.
Stratidaki E, Mechili EA, Ouzouni C, Patelarou AE, Giakoumidakis K, Laliotis A, et al. A Study
of Factors Contributing to the Nutritional Status of Elderly People Receiving Home Care. Nutrients.

2024 Sep 1;16(18). doi:10.3390/nu16183135
pág. 3392
14.
Prommik P, Tootsi K, Saluse T, Strauss E, Kolk H, Märtson A. Simple Excel and ICD-10 based
dataset calculator for the Charlson and Elixhauser comorbidity indices.
BMC Med Res Methodol.
2022 Dec 1;22(1). doi:10.1186/S12874
-021-01492-7
15.
Dzyubanovsky IY, Zaporozhets YV, Melnyk NA, Pidruchna SR, Dzyubanovsky OI, Sheremet MI.
The concept of the comorbidity model in predicting laparoscopic cholecystectomy results in

patients with acute cholecystitis.
J Med Life. 2022;15(12):1548–52. doi:10.25122/JML-2022-0237
16.
de Jesus APS, Okuno MFP, Campanharo CRV, Lopes MCBT, Batista REA. Association of the
Charlson index with risk classification, clinical aspects, and emergency outcomes.
Revista da
Escola de Enfermagem.
2022;56. doi:10.1590/1980-220X-REEUSP-2020-0162
17.
Sharma N, Schwendimann R, Endrich O, Ausserhofer D, Simon M. Comparing Charlson and
Elixhauser comorbidity indices with different weightings to predict in
-hospital mortality: an
analysis of national inpatient data.
BMC Health Serv Res. 2021 Dec 1;21(1). doi:10.1186/S12913-
020
-05999-5
18.
Zhan ZW, Chen YA, Dong YH. Comparative performance of comorbidity measures in predicting
health outcomes in patients with chronic obstructive pulmonary disease.
International Journal of
COPD.
2020;15:335–44. doi:10.2147/COPD.S229646
19.
Ceresoli M, Carissimi F, Nigro A, Fransvea P, Lepre L, Braga M, et al. Emergency hernia repair in
the elderly: multivariate analysis of morbidity and mortality from an Italian registry. Hernia. 2022

Feb 1;26(1):165
–75. doi:10.1007/S10029-020-02269-5
20.
Campbell-Quintero S, Echeverría LE, Gómez-Mesa JE, Rivera-Toquica A, Rentería-Asprilla CA,
López-Garzón NA, et al.
Comorbidity profile and outcomes in patients with chronic heart failure
in a Latin American country: Insights from the Colombian heart failure registry (RECOLFACA).

Int J Cardiol. 2023 May 1;378:123
–9. doi:10.1016/j.ijcard.2023.02.020
21.
Vucetich S, DeToy K, Waters SF, La Ruta N, Baik Y, Cardona C, et al. Estimating the health and
economic burden of Chagas cardiomyopathy in the United States: a population
-based analysis. The
Lancet Regional Health
- Americas. 2025 Dec;52:101266. doi:10.1016/j.lana.2025.101266
pág. 3393
22.
Rogers P, Merenda C, Araojo R, Lee C, Lolic M, Zhang Y, et al. Developing a Charlson
Comorbidity Index for the American Indian Population Using the Epidemiologic Data from the

Strong Heart Study [Internet]. 2023 Sep 27. doi:10.21203/RS.3.RS
-3369370/V1
23.
Rogers P, Merenda C, Araojo R, Lee C, Lolic M, Zhang Y, et al. Developing a Charlson
Comorbidity Index for the American Indian Population Using the Epidemiologic Data from the

Strong Heart Study.
J Racial Ethn Health Disparities. 2026 Feb 1;13(1):487–93.
doi:10.1007/S40615
-024-02261-0
24.
Bernardes GM, Saulo H, Santos JLF, da Cruz Teixeira DS, de Oliveira Duarte YA, Andrade FB de.
Effect of education and multimorbidity on mortality among older adults: findings from the health,

well
-being and ageing cohort study (SABE). Public Health. 2021 Dec 1;201:69–74.
doi:10.1016/j.puhe.2021.10.001

25.
Amado-Garzón SB, Molina-Pimienta L, Vásquez-Jiménez JM, Álvarez-Raigoza KL, Manrique-
Samer M, Lombo-Moreno CE, et al.
Factors influencing in-hospital mortality in cancer patients
with COVID
-19: A retrospective survival analysis. SAGE Open Med. 2024 Jan 1;12.
doi:10.1177/20503121241295852

26.
Accordino S, Canetta C, Bettini G, Corsico F, Ghigliazza G, Barbetta L, et al. Clinical
Characteristics and Outcomes of Patients with Acute Respiratory Failure Due to SARS
-CoV-2
Interstitial Pneumonia Treated with CPAP in a Medical Intermediate Care Settin
g: A Retrospective
Observational Study on Comparison of Four Waves. J Clin Med. 2023 Feb 1;12(4).

doi:10.3390/JCM12041562

27.
Camargo-Casas S, Suarez-Monsalve S, Zepeda MUP, García-Peña C, Cano-Gutierrez CA.
Multimorbidity, depressive symptoms, and self
-reported health in older adults: A secondary
analysis of the Sabe bogota study.
Revista de Investigacion Clinica. 2018;70(4):192–7.
doi:10.24875/RIC.18002478

28.
Shi X, Shi X, Yan Y, Gong A. Modified Charlson comorbidity index of long-term, non-gastric
cancer mortality in patients with early gastric cancer: a multicenter retrospective study.
World
Journal of Surgical Oncology
. 2025 Dec 1;23(1). doi:10.1186/S12957-025-03741-1
pág. 3394
29.
Zeng X, Zhu S, Xu C, Wang Z, Su X, Zeng D, et al. Effect of comorbidity on outcomes of patients
with advanced non
-small cell lung cancer undergoing anti-PD1 immunotherapy. Medical Science
Monitor. 2020 Sep 7;26. doi:10.12659/MSM.922576

30.
Rivera-Almaraz A, Manrique-Espinoza B, Chatterji S, Naidoo N, Kowal P, Salinas-Rodríguez A.
Longitudinal associations of multimorbidity, disability and out
-of-pocket health expenditures in
households with older adults in Mexico: The study on global AGEing
and adult health (SAGE).
Disabil Health J. 2019 Oct 1;12(4):665
–72. doi:10.1016/j.dhjo.2019.03.004
31.
Stevnsborg L, Pedersen M, Kirkeskov L, Jensen PF, Osler M. Chronic Pain and Labour Market
Affiliation: Effect of Demographic Factors and Comorbidities 5 Years Before and 2 Years After

Multidisciplinary Treatment.
European Journal of Pain. 2025 Nov 1;29(10).
doi:10.1002/EJP.70135

32.
Llibre-Guerra JJ, Prina M, Sosa AL, Acosta D, Jimenez-Velazquez IZ, Guerra M, et al. Prevalence
of parkinsonism and Parkinson disease in urban and rural populations from Latin America: A

community based study. The Lancet Regional Health
- Americas. 2022 Mar 1;7.
doi:10.1016/j.lana.2021.100136

33.
Rehatta NM, Chandra S, Sari D, Lestari MI, Senapathi TGA, Nurdin H, et al. Comorbidities and
COVID
-19 status influence the survival rate of geriatric patients in intensive care units: a
prospective cohort study from the Indonesian Society of Anaesthesiolog
y and Intensive Therapy.
BMC Geriatr. 2022 Dec 1;22(1). doi:10.1186/S12877
-022-03227-9
34.
Nabeshima Y, Kitano T, Takeuchi M. Prognostic Value of the Three-Dimensional Right
Ventricular Ejection Fraction in Patients With Asymptomatic Aortic Stenosis.
Front Cardiovasc
Med.
2021;8. doi:10.3389/FCVM.2021.795016
35.
Gilbert T, Cordier Q, Polazzi S, Street A, Conroy S, Duclos A. Combining the Hospital Frailty Risk
Score With the Charlson and Elixhauser Multimorbidity Indices to Identify Older Patients at Risk

of Poor Outcomes in Acute Care.
Med Care. 2024 Feb 1;62(2):117–24.
doi:10.1097/MLR.0000000000001962
pág. 3395
36.
Estrada-Restrepo A, Patiño-Villada FA, Aristizabal JC. Dynapenic abdominal obesity in older
adults in Colombia: Results from the SABE survey.
Geriatr Nurs (Minneap). 2025 Sep 1;65.
doi:10.1016/j.gerinurse.2025.103476

37.
Gonzalez JLR, Franco C, Pinzón-Espitia O, Caballer V, Alfonso-Lizarazo E, Augusto V. Prediction
of pharmaceutical and nonpharmaceutical expenditures associated with Diabetes Mellitus type II

based on clinical risk.
PLoS One. 2024 Jun 1;19(6 June). doi:10.1371/JOURNAL.PONE.0301860
38.
Monterde D, Cainzos-Achirica M, Cossio-Gil Y, García-Eroles L, Pérez-Sust P, Arrufat M, et al.
Performance of comprehensive risk adjustment for the prediction of in
-hospital events using
administrative healthcare data: The queralt indices. Risk Manag Healthc Policy. 2020;13:271
–83.
doi:10.2147/RMHP.S228415

39.
González F, Allende MI, Nuñez M, Delgado I, Jakszyn P, Delfino C, et al. Multimorbidity in acute
ischemic stroke and its impact on short
-term mortality: A Chilean nationwide database analysis.
Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases
. 2025 May 1;34(5).
doi:10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2025.108267

40.
McCrory C, Fiorito G, McLoughlin S, Polidoro S, Cheallaigh CN, Bourke N, et al. Epigenetic
Clocks and Allostatic Load Reveal Potential Sex
-Specific Drivers of Biological Aging. The
Journals of Gerontology: Series
A. 2020 Feb 14;75(3):495–503. doi:10.1093/GERONA/GLZ241
41.
Guimarães RM, Andrade FCD. Healthy life-expectancy and multimorbidity among older adults:
Do inequality and poverty matter? Arch Gerontol Geriatr. 2020 Sep 1;90.

doi:10.1016/j.archger.2020.104157

42.
Liu R, Qi X, Luo H, Xu Z, Wu B. Beyond Somatic Multimorbidity: Longitudinal Effects of
Edentulism and Mental Health on Cognition in Older Adults. J Am Med Dir Assoc. 2025 Nov

1;26(11). doi:10.1016/j.jamda.2025.105839

43.
Bueno COP, España JAB, Guzmán CM, Diaz-Brochero C, Peña ÁAG. Cardiovascular risk and
lipid control in older adults: Compliance with LDL and non
-HDL cholesterol and triglyceride goals
in a national cross
-sectional study. J Clin Lipidol. 2025 Jul 1;19(4):869–77.
doi:10.1016/j.jacl.2025.04.197
pág. 3396
44.
Ran X, Xu Y, Ni X, Zhao Z, Xu J, Tan X, et al. Associations of daytime napping and nighttime
sleep with multimorbidity progression trajectories in middle
-aged and older chinese adults. Arch
Gerontol Geriatr. 2025 Nov 1;138. doi:10.1016/j.archger.2025.105987

45.
Hsieh E, Polo R, Qian HZ, Fuster-RuizdeApodaca MJ, del Amo J. Intersectionality of stigmas and
health
-related quality of life in people ageing with HIV in China, Europe, and Latin America.
Lancet Healthy Longev. 2022 Mar 1;3(3):e206
–15. doi:10.1016/S2666-7568(22)00003-4
46.
Zhu J, Wu Y, Duan S, Fang Y. Birth cohort differences in multimorbidity over time among Chinese
oldest
-old adults. Maturitas. 2025 Aug 1;199. doi:10.1016/j.maturitas.2025.108631