Asociación de la disfunción tiroidea con la dislipidemia y el riesgo metabólico en la población que se examina en la salud: un análisis retrospectivo

Resumen

Este estudio explora las relaciones entre la disfunción tiroidea, la dislipidemia y otros riesgos metabólicos entre las personas sometidas a exámenes de salud.

Resumen

Este estudio tiene como objetivo investigar las relaciones asociativas entre la disfunción tiroidea, la dislipidemia y otros riesgos metabólicos entre las personas que se someten a exámenes de salud. Se inscribieron 305 personas que se sometieron a exámenes médicos rutinarios (junio 2023–diciembre 2025). Tras las exclusiones, se incluyeron 300 participantes en el análisis final. Los indicadores principales de observación incluyeron los índices de función tiroidea hormona estimulante de la tiroides (TSH), triiodotironina libre (FT3) y tiroxina libre (FT4); parámetros del perfil lipídico que cubren el colesterol total (TC), triglicéridos (TG), colesterol lipoproteico de alta densidad (HDL-C) y colesterol lipoproteico de baja densidad (LDL-C); y marcadores metabólicos como la glucosa en ayunas (GFF), la circunferencia de la cintura (WC) y la presión arterial (BP). Los participantes se agruparon en cohortes eutiroidea, hipertiroidea e hipotiroidea según criterios diagnósticos estándar de tiroides. Se realizaron análisis de correlación de Pearson y regresión logística multivariante para examinar las asociaciones entre indicadores y factores de riesgo para la disfunción tiroidea. De 300 participantes, 224 (74,67%) eran eutiroidios, 32 (10,67%) hipertiroidos y 44 (14,66%) hipotiroidismos. La ANOVA unidireccional demostró que los participantes con hipertiroidismo tenían una TSH más baja, FT3/FT4 más alta, reducción de TC/TG/LDL-C, HDL-C elevado, FBG más alto, menor presión arterial WC/diastólica (DBP) y aumento leve de la presión arterial sistólica (SBP) (todos p < 0,05) que el eutiroidismo; El hipotiroidismo mostró lo contrario ( todas las p. < 0,05). El análisis de correlación de Pearson mostró que la TSH se correlacionaba positivamente con TC, TG, LDL-C, FBG, WC, SBP y DBP, y negativamente correlacionada con HDL-C. FT3 y FT4 se correlacionaron negativamente con TC, TG, LDL-C, y positivamente con HDL-C. Ambos marcadores presentaron correlaciones negativas con WC y DBP, siendo FT4 una correlación moderada con WC. La regresión logística multivariante confirmó asociaciones independientes de dislipidemia y anomalías metabólicas con disfunción tiroidea en poblaciones examinadas por la salud médica. La disfunción tiroidea está estrechamente asociada con alteraciones lipídicas y metabólicas, y estos indicadores proporcionan una valiosa referencia para el cribado poblacional de enfermedades crónicas. Este estudio estuvo limitado por su diseño de sección transversal de centro único, el tamaño reducido de la muestra y la insuficiente estratificación de los subtipos de disfunción tiroidea.

Introducción

A medida que el envejecimiento de la población se acelera en China y los estilos de vida de los residentes sufren cambios profundos, las enfermedades crónicas no transmisibles se han convertido en la principal amenaza para la salud pública de la población examinada. Entre estas condiciones, la incidencia de disfunción tiroidea y dislipidemia ha ido en aumento constante, convirtiéndose en una cuestión cada vez más relevante que supone una gran carga sobre la prevención y el control de enfermedades crónicas en la población de nivel¹ de examen de salud. La tiroides, una glándula endocrina vital en el cuerpo humano, secreta hormonas tiroideas que regulan todo el proceso de metabolismo material y energético, ejerciendo efectos reguladores precisos sobre la síntesis, descomposición y transporte lipídicos. La hormona estimulante de la tiroides (TSH), como índice regulador central de la función tiroidea, observa que sus fluctuaciones afectan directamente al equilibrio secretor de las hormonas tiroideas, lo que a su vez puede desencadenar trastornos metabólicos^{sistémicos 2}. La dislipidemia, caracterizada principalmente por un colesterol total elevado (TC), triglicéridos (TG), colesterol lipoproteico de baja densidad (LDL-C) y colesterol reducido de lipoproteínas de alta densidad (HDL-C), constituye un factor de riesgo central para enfermedades cardiovasculares como la aterosclerosis y la enfermedad coronaria, y también es una manifestación externa clave del desequilibrio metabólico^{sistémico 3}. En los últimos años, estudios han confirmado ^4,5 que la disfunción tiroidea y la dislipidemia no existen de forma aislada; en cambio, pueden interactuar a través de vías metabólicas comunes, formando una red compleja de trastornos metabólicos. Sin embargo, los mecanismos específicos y las relaciones cuantitativas que subyacen a su asociación en la población de los exámenes de salud siguen sin estar claros.

La disfunción tiroidea sigue siendo muy prevalente en todo el mundo, con características notables de una alta incidencia en la población de exámenes de salud y un inicio insidioso. Según datos recientes de la encuesta^{epidemiológica 6}, la prevalencia general de disfunción tiroidea en la población adulta examinada en China ha superado el 20%. De esta cifra, el hipotiroidismo representa aproximadamente el 14% y el hipertiroidismo alrededor del 10%, con la prevalencia aumentando con la edad, superando el 35% en la población mayor de sesenta años y⁷ años. En pacientes con hipotiroidismo, la secreción insuficiente de hormonas tiroideas ralentiza la velocidad del metabolismo lipídico, lo que conduce a un aumento de la síntesis de colesterol y a una reducción de la descomposición, lo que induce fácilmente hipercolesterolemia. En cambio, un exceso de hormona tiroidea en pacientes con hipertiroidismo acelera la degradación y excreción lipídica, lo que puede resultar en una disminución de los niveles lipídicos^{en sangre 8,9}. Al mismo tiempo, la prevalencia de dislipidemia en la población china que se somete a los exámenes de salud ha superado el 40%. Esta condición está estrechamente relacionada con patrones alimentarios poco saludables, inactividad física, obesidad y otros factores que contribuyen^10,11. Cabe destacar que la tasa de comorbilidad de la disfunción tiroidea y la dislipidemia ha aumentado año tras año. Las personas con esta comorbilidad enfrentan un riesgo significativamente mayor de anomalías metabólicas concurrentes, como niveles elevados de glucosa en sangre y obesidad abdominal, lo que aumenta aún más su susceptibilidad a enfermedades cardiovasculares.

En los últimos años, académicos nacionales y internacionales han realizado numerosos estudios sobre la asociación entre la función tiroidea y el metabolismo lipídico, pero sus conclusiones siguen siendo controvertidas y la investigación dirigida a poblaciones generales de cribado de salud sigue siendo escasa. Algunos estudios han^{indicado que} los niveles de TSH están positivamente correlacionados con los niveles de TC y LDL-C y negativamente correlacionados con los niveles de HDL-C, y que el hipotiroidismo actúa como un factor de riesgo independiente para la dislipidemia, mientras que la asociación entre hipertiroidismo y dislipidemia es relativamente débil. Sin embargo, otras investigaciones han señalado que los niveles de TG están significativamente elevados en pacientes con hipertiroidismo y se correlacionan positivamente con los niveles de hormona tiroidea, un fenómeno que podría estar relacionado con diferencias metabólicas individuales, estructuras dietéticas y otros^{factores 13,14}. En cuanto al riesgo metabólico, las hormonas tiroideas pueden regular el metabolismo de la glucosa en sangre modulando la sensibilidad a la insulina. Los pacientes con hipotiroidismo tienen una mayor incidencia de resistencia a la insulina, lo que fácilmente conduce a un aumento de la glucosa en ayunas (GFF), mientras que los pacientes con hipertiroidismo pueden experimentar fluctuaciones de glucosa en sangre debido a una aceleración del metabolismo^{energético 15,16}. Sin embargo, la mayoría de los estudios existentes se han centrado en pacientes hospitalarios, con una representatividad limitada de la muestra. Además, no incorporan completamente características como la edad y los hábitos de vida de la población examinada de salud, lo que dificulta reflejar la situación real de las poblaciones generales de^{cribado de salud 17}.

Actualmente, el manejo de enfermedades crónicas en las comunidades chinas se centra principalmente en la atención de una sola enfermedad, y las estrategias integrales de manejo para poblaciones con disfunción tiroidea comórbida y dislipidemia siguen siendo insuficientes, careciendo de datos precisos y planes de intervención individualizados. A medida que el envejecimiento de la población empeora en China, factores como la alteración de la composición corporal en los ancianos (por ejemplo, aumento de la grasa visceral) y la exposición a contaminantes ambientales han agravado aún más el riesgo de alteración de la homeostasis metabólica lipídica y disfunción tiroidea. Lamentablemente, el sistema actual de gestión sanitaria aún no ha tenido en cuenta estos factores^{influyentes 18}. El cribado de salud, como herramienta importante para la detección temprana de enfermedades crónicas, permite la medición simultánea de la función tiroidea, los lípidos en sangre y los indicadores metabólicos, proporcionando una base de muestra sólida para la investigación sobre la asociación entre estas condiciones. Al analizar el grado de correlación entre la disfunción tiroidea y los lípidos en sangre, los indicadores metabólicos en poblaciones con cribado de salud e identificar las correlaciones entre diversos indicadores así como factores de riesgo independientes, esta investigación puede ofrecer una base científica para el cribado temprano, la evaluación de riesgos y la intervención integral de la disfunción tiroidea y la dislipidemia en poblaciones con exámenes de salud.

Basándose en datos de exámenes físicos de la población del Centro de Recuperación de Servicios Especiales de la Marina de Qingdao, este estudio seleccionó a 300 participantes en el examen de salud como sujetos de investigación, centrándose en la asociación entre la disfunción tiroidea, la dislipidemia y las anomalías metabólicas. Su objetivo es cubrir la carencia de investigación sobre estas comorbilidades a nivel poblacional en los exámenes de salud y enriquecer la investigación sobre la correlación entre la disfunción tiroidea y los trastornos metabólicos, proporcionando así evidencia teórica y práctica para optimizar estrategias integrales de manejo de enfermedades crónicas y mejorar el estado de salud de los residentes que se someten a exámenes de salud. Mientras tanto, los resultados de la investigación dirigidos a poblaciones de cribado pueden ayudar a los clínicos a identificar con mayor precisión grupos de alto riesgo para la disfunción tiroidea, formular planes individualizados de cribado e intervención, y reducir la incidencia de complicaciones relacionadas con el metabolismo.

Protocolo

Este estudio se llevó a cabo en estricta conformidad con los principios de la Declaración de Helsinki y fue aprobado por el Centro de Recuperación de Servicios Especiales de Qingdao del Comité de Ética de la Marina del EPL (Número de aprobación: QDTLLL2023-024). Se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todos los participantes antes de la inscripción.

Reclutamiento de participantes y diseño de estudios
Un total de 305 residentes que se sometieron a exámenes médicos rutinarios en el Centro de Recuperación de Servicios Especiales de la Marina Qingdao entre junio de 2023 y diciembre de 2025 fueron inicialmente inscritos. Tras el cribado y la aplicación de los criterios de exclusión, se incluyeron 300 participantes en el análisis final. Los participantes fueron categorizados en grupos eutiroideos, hipertiroideo e hipotiroideo según criterios diagnósticos estándar para la disfunción tiroidea (Figura 1).

Los participantes elegibles eran residentes permanentes de entre 18 y 80 años que hubieran residido en el centro de recuperación durante al menos seis meses. Todos los participantes realizaron exámenes físicos^{completos 19} y se obtuvieron datos clínicos y de laboratorio completos. Se excluyeron a las personas con infección aguda, traumatismo grave, estado de recuperación postoperatorio u otras condiciones agudas que pudieran afectar a los indicadores tiroideos o metabólicos en el momento del examen.

Se excluyeron a los participantes si presentaban enfermedades tiroideas orgánicas confirmadas, incluyendo nódulos tiroideos (≥1 cm con características malignas de imagen), tiroiditis o tumores^{tiroideos 20}. También se excluyeron los sujetos que habían recibido terapia de reemplazo hormonal tiroidea, medicamentos antitiroideos u otros fármacos que afectaran la función tiroidea en los tres meses anteriores. Criterios adicionales de exclusión incluyeron diabetes mellitus, síndrome de Cushing, enfermedad de Addison, obesidad severa (índice de masa corporal [IMC], calculado como peso (kg)/altura (m⁾², IMC ≥35 kg/^m2), caquexia, cirugía bariátrica o metabólica en un plazo de seis meses, enfermedades hepáticas, renales o biliares graves, y uso reciente de fármacos que reducen lípidos, glucocorticoides, anticonceptivos u otros fármacos que influyen en el metabolismo lipídico. Todos los antecedentes de medicación se verificaron mediante historiales médicos en lugar de autoinforme. También se excluyeron participantes con enfermedades cardiovasculares graves, trastornos hematológicos, infarto reciente de miocardio o infarto cerebral, embarazo, lactancia, cirugía mayor, traumatismos graves, infección aguda, consumo crónico de alcohol intenso, tabaquismo crónico, trastornos mentales o disfunción^{cognitiva 17} .

La fecha del examen físico se utilizó como referencia, en la que se midieron todos los indicadores centrales en el Centro de Recuperación de Servicios Especiales de la Marina de Qingdao. Se extrajeron de forma síncrona datos en bruto sobre características generales, función tiroidea, perfiles de lípidos en sangre y parámetros relacionados con el metabolismo. Los datos fueron introducidos de forma independiente por dos investigadores y verificados de forma cruzada para garantizar la exactitud.

Medidas de resultado
Se recogieron muestras de sangre venosa de todos los participantes a primera hora de la mañana del día del examen físico, tras el ayuno. Todos los participantes debían ayunar durante la noche durante 8–12 horas antes de la recogida de sangre, abstenerse de alcohol, dietas ricas en grasas y ejercicio intenso durante 24 horas antes de la muestra, y no consumir bebidas que no fuera agua durante al menos 4 horas antes de la recogida de sangre. Todas las muestras de sangre se recogieron de forma central entre las 7:30 y las 9:30 para minimizar la variación circadiana. Se recogió sangre venosa periférica (5 mL) de cada participante en condiciones estériles estándar y se colocó en tubos séricos no anticoagulantes. Las muestras se dejaron coagular a temperatura ambiente durante 30 minutos, luego se centrifugaron a 1.500 × g durante 10 minutos para separar el suero. Las muestras de suero se analizaron en un plazo de 2 horas tras la centrifugación para minimizar la posible variación analítica.

Todas las muestras de suero se analizaron para detectar la función tiroidea en un plazo de 2 horas tras la separación del suero. Se midieron los niveles de hormona estimulante de la tiroides (TSH), triiodotironina libre (FT3) y tiroxina libre (FT4) utilizando un analizador automático de inmunoensayo de quimioluminiscencia y kits comerciales de ensayo compatibles. Los rangos de referencia adoptados en este estudio fueron los siguientes: TSH, 0,27–4,2 mIU/L; FT3, 3,1–6,8 pmol/L; y FT4, 12,0–22,0 pmol/L. Todos los ensayos se realizaron de acuerdo con los procedimientos operativos estandarizados del fabricante, incluyendo el arranque del instrumento, calibración, control de calidad y protocolos de carga de muestras, para garantizar la estabilidad y repetibilidad de las mediciones.

El eutiroidismo se definió como niveles séricos normales de TSH, FT3 y FT4 en ausencia de disfunción tiroidea clínica, antecedentes de enfermedad tiroidea o uso de medicación relacionada con^{la tiroides 21}. El hipertiroidismo se clasificó en tipos clínicos y subclínicos. El hipertiroidismo clínico se definió como niveles elevados de FT3 y/o FT4 acompañados de niveles de TSH suprimidos. El hipertiroidismo subclínico se definió como niveles normales de FT3 y FT4 con supresión aislada de la TSH acompañada de manifestaciones típicas de hipertiroidismo tras la exclusión de disfunción tiroidea transitoria.

El hipotiroidismo se clasificó en tipos clínicos y subclínicos. El hipotiroidismo clínico se definió como niveles disminuidos de FT3 y/o FT4 acompañados de niveles elevados de TSH. El hipotiroidismo subclínico se definió como niveles normales de FT3 y FT4 con elevación aislada de la TSH tras la exclusión de fluctuaciones temporales causadas por factores externos que interferen.

Todas las muestras de suero se analizaron para determinar los niveles de lípidos y glucosa en un plazo de 2 horas tras la separación del suero utilizando un analizador bioquímico automatizado y kits de reactivos compatibles. Se midieron parámetros lipídicos en sangre, incluyendo colesterol total (TC), triglicéridos (TG), colesterol lipoproteico de alta densidad (HDL-C) y colesterol lipoproteico de baja densidad (LDL-C), según los protocolos operativos estándar del fabricante. Se realizaron calibraciones diarias de instrumentos y procedimientos rutinarios de control de calidad antes del análisis de la muestra para garantizar la precisión y estabilidad de las mediciones bioquímicas. Según las Directrices Chinas para el Manejo de Lípidos (Edición 2023)^22, un perfil lipídico normal se definió como todos los parámetros lipídicos dentro de sus respectivos rangos de referencia, mientras que la dislipidemia se diagnosticaba cuando uno o más indicadores lipídicos superaban sus respectivos rangos normales.

Los niveles de glucosa en ayunas (FBG) se determinaron utilizando el método de la hexoquinasa con el mismo analizador bioquímico automatizado y el kit de ensayo de apoyo. Las mediciones de la circunferencia de cintura (WC) fueron realizadas por personal médico uniformadamente capacitado utilizando procedimientos estandarizados. Se indicó a los participantes que se mantuvieran erguidos con los pies separados a la anchura de los hombros y los músculos abdominales completamente relajados. La circunferencia de la cintura se midió a nivel horizontal del umbilico utilizando una cinta métrica médica flexible con una precisión de 0,1 cm. La cinta se colocó cerca de la piel sin comprimir los tejidos subcutáneos. Se obtuvieron dos mediciones independientes y se registró la media de las dos mediciones válidas para su análisis. Antes de la medición de la presión arterial, los participantes descansaban tranquilamente sentados durante 5 minutos. La presión arterial sistólica (SBP) y la presión arterial diastólica (DBP) se midieron en la parte superior derecha del brazo mediante un esfigmomanómetro electrónico, manteniendo el brazo a nivel del corazón durante todo el procedimiento. Se obtuvieron tres mediciones consecutivas cada 1 minuto, y la media de las dos últimas mediciones se utilizó para el análisis estadístico.

Según las Directrices Chinas para la Cirugía Bariátrica y Metabólica (Edición 2024)²³, la anormalidad metabólica se definió como la presencia de tres o más de las siguientes condiciones: obesidad central identificada por circunferencia de cintura elevada (WC), alteración de la regulación de la glucosa, presión arterial (BP) elevada, aumento de los niveles de triglicéridos (TG) y disminución del colesterol de lipoproteínas de alta densidad (HDL-C).

Cálculo del tamaño de la muestra
Como este estudio fue retrospectivo en su diseño, no se realizó un cálculo a priori del tamaño de la muestra. La población final del estudio consistió en 300 participantes que cumplían los criterios predefinidos de inclusión y exclusión.

El análisis estadístico de potencia post hoc se realizó mediante software estadístico. Según^{un estudio} 24 previamente publicado en un solo centro, se informaron niveles de triglicéridos séricos (TG) de 84,07 ± 3,12 mg/dL en pacientes con hipertiroidismo y 91,6 ± 9,14 mg/dL en sujetos de control, lo que corresponde al tamaño del efecto d de Cohen de 0,95. Utilizando un nivel de significación bilateral de α = 0,05 y un poder estadístico del 80% (β = 0,20), se calculó el tamaño mínimo requerido de la muestra como 29 participantes por grupo.

En el presente estudio, 224 participantes fueron incluidos en el grupo de eutiroidismo, 32 participantes en el grupo de hipertiroidismo y 44 participantes en el grupo de hipotiroidismo, todos los cuales superaron el requisito mínimo calculado de tamaño de muestra. Estos tamaños de muestra aseguraron un poder estadístico superior al 80% para los análisis primarios. Para evaluar aún más la robustez del análisis, se calculó el tamaño mínimo detectable del efecto para TG como 0,52, que era inferior al tamaño del efecto observado de 0,594. Estos hallazgos indicaron que el presente estudio tenía una sensibilidad adecuada para detectar diferencias clínicamente relevantes entre grupos.

Análisis estadístico
Los posibles factores de confusión en las características basales se controlaron mediante análisis de regresión logística. La normalidad de los datos se evaluó utilizando la prueba de Shapiro–Wilk, y la homogeneidad de las varianzas se evaluó mediante la prueba de Levene. Las variables continuas con distribuciones normales y varianzas homogéneas se expresaron como media ± desviación estándar (DS). Las comparaciones entre grupos se realizaron mediante análisis unidireccional de la varianza (ANOVA), seguido de corrección de Bonferroni para comparaciones múltiples. Las variables de distribución no normal se expresaron como mediana (rango intercuartílico) y se analizaron utilizando la prueba H de Kruskal–Wallis. Las variables categóricas se presentaron como números (porcentajes) y se compararon usando la prueba del chi cuadrado. Se evaluaron las correlaciones entre indicadores de función tiroidea, perfiles lipídicos y parámetros metabólicos utilizando análisis de correlación de rango de Pearson o Spearman, según corresponda. Las variables con p < 0,05 en el análisis univariado se incluyeron en modelos de regresión logística multivariante para identificar factores de riesgo independientes para la disfunción tiroidea. Todas las pruebas estadísticas fueron bidireccionales, y se consideró estadísticamente significativa la p. < 0,05.

Resultados

Distribución de la enfermedad
Entre los 300 participantes incluidos en el estudio, 76 fueron diagnosticados con disfunción tiroidea, lo que representa el 25,33% de la población total del estudio. Este subgrupo incluía 32 casos de hipertiroidismo (10,67%) y 44 casos de hipotiroidismo (14,67%). Además, se identificó dislipidemia en 120 participantes (40,00%), mientras que se detectó anomalía metabólica en 130 participantes (43,33%) (Tabla 1).

Características básicas
Las comparaciones de características basales entre los grupos eutiroideo, hipertiroideo e hipotiroideo mostraron diferencias estadísticamente significativas en edad e índice de masa corporal (IMC) (ambos p < 0,001). Los participantes del grupo con hipotiroidismo eran más jóvenes y mostraron un IMC medio más alto en comparación con los del grupo eutiroideo. No se observaron diferencias estadísticamente significativas entre los tres grupos respecto a la distribución por sexo, prevalencia de hipertensión y diabetes mellitus, estado de tabaquismo, consumo de alcohol, frecuencia de ejercicio, hábitos dietéticos, antecedentes familiares de enfermedades tiroideas, estado nutricional de yodo, enfermedades cardiovasculares prevalentes o uso de medicamentos que reducen los lípidos (todos p. > 0,05) (Tabla 2).

Índices de función tiroidea
Como se muestra en la Tabla 3, los niveles séricos de hormona tiroideo estimulante (TSH) fueron significativamente más bajos en el grupo hipertiroideo que en el grupo eutiroideo (p < 0,05), mientras que los niveles de triiodotironina libre (FT3) y tiroxina libre (FT4) aumentaron significativamente ( ambos p < 0,05). En contraste, los participantes del grupo de hipotiroidismo mostraron niveles significativamente elevados de TSH y reducción significativa de FT3 y FT4 en comparación con el grupo de eutiroides ( todos p. < 0,05).

Índices lipídicos en sangre
Los perfiles lipídicos de los participantes diferían significativamente según el estado de función tiroidea, como se muestra en la Tabla 4. En comparación con el grupo eutiroideo, el grupo hipertiroideo mostró niveles significativamente más bajos de colesterol total (TC), triglicéridos (TG) y colesterol de lipoproteínas de baja densidad (LDL-C), mientras que los niveles de colesterol de lipoproteínas de alta densidad (HDL-C) aumentaron significativamente (todos los < 0,05). Por el contrario, el grupo con hipotiroidismo mostró niveles significativamente elevados de TC, TG y LDL-C, acompañados de niveles significativamente reducidos de HDL-C en comparación con el grupo eutiroideo ( todos p. < 0,05). Estos hallazgos sugieren una estrecha asociación entre la disfunción tiroidea y el metabolismo lipídico anormal.

Índices de función metabólica
Como se presenta en la Tabla 5, los niveles de glucosa en ayunas (GFC) y presión arterial sistólica (SBP) estaban ligeramente elevados en el grupo hipertiroideo en comparación con el grupo eutiroideo, mientras que los niveles de circunferencia de cintura (WC) y presión arterial diastólica (DBP) estaban significativamente reducidos (todos los niveles de p < 0,05). En contraste, los participantes del grupo de hipotiroidismo mostraron niveles significativamente aumentados de FBG, WC, SBP y DBP en comparación con los del grupo de la eutiroides ( todos p. < 0,05). Estos hallazgos indican que la disfunción tiroidea está asociada con alteraciones metabólicas sistémicas y anomalías en el metabolismo de la glucosa, la regulación de la presión arterial y la composición corporal.

Análisis de correlación
Los análisis de correlación se resumen en la Figura 2. Los niveles séricos de TSH mostraron fuertes correlaciones positivas con los niveles de TC, TG y LDL-C (r > 0,7), correlaciones positivas moderadas con los niveles de FBG, WC, SBP y DBP (0,4 < r ≤ 0,7), y una débil correlación negativa con los niveles de HDL-C (|r| < 0,4). En cambio, los niveles de FT3 y FT4 mostraron correlaciones negativas moderadas con los niveles de TC, TG y LDL-C (0,4 < |r| ≤ 0,7) y correlaciones positivas moderadas con los niveles de HDL-C (0,4 < r ≤ 0,7). Los niveles de FT3 demostraron correlaciones negativas débiles con los niveles de WC y DBP (|r| < 0,4). Los niveles de FT4 estuvieron moderadamente correlacionados negativamente con el WC (r = -0,45) y débilmente negativamente correlacionados con DBP (r. = -0,35). Estos hallazgos sugieren que los niveles anormales de hormona tiroidea pueden estar asociados con alteraciones en el metabolismo lipídico y la homeostasis metabólica.

Análisis de regresión logística multivariante de factores de riesgo independientes para la disfunción tiroidea
Se realizó un análisis de regresión logística multivariante tras ajustar por edad y IMC (Figura 3). Se identificó la dislipidemia como un factor de riesgo independiente para la disfunción tiroidea (B = 0,742, p < 0,001, razón de probabilidades [OR] = 2,10, intervalo de confianza [IC]: 1,69–2,61). Los participantes con dislipidemia mostraron un riesgo 2,10 veces mayor de disfunción tiroidea en comparación con los participantes sin dislipidemia. La anomalía metabólica también se identificó como un factor de riesgo independiente para la disfunción tiroidea (B = 0,588, p. < 0,001, OR = 1,80, IC 95%: 1,52–2,14). Los participantes con anomalías metabólicas mostraron un riesgo 1,80 veces mayor de disfunción tiroidea que aquellos con estado metabólico normal.

DISPONIBILIDAD DE DATOS:
Todos los datos generados o analizados durante este estudio se incluyen en este artículo. Los datos que respaldan los hallazgos de este estudio se proporcionan en el Archivo Suplementario 1.

Figura 1: Diagrama de flujo de estudio. En este estudio se sometieron inicialmente a 305 pacientes. Tras las exclusiones, se incluyeron 300 casos: 224 en el grupo eutiroideo, 32 en el grupo hipertiroideo y 44 en el grupo hipotiroideo. Abreviaturas: TC = colesterol total; TG = triglicéridos; HDL-C = colesterol lipoproteico de alta densidad; LDL-C = colesterol lipoproteico de baja densidad; FBG = glucosa en ayunas; WC = circunferencia de cintura; SBP = presión arterial sistólica; DBP = presión arterial diastólica; TSH = hormona estimulante de la tiroides; FT3 = triiodotironina libre; FT4 = tiroxina libre. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 2: Análisis de correlación entre varios indicadores. Este mapa de calor muestra los coeficientes de correlación de Pearson entre los parámetros de función tiroidea (TSH, FT3, FT4) y los indicadores metabólicos (TC, TG, HDL-C, LDL-C, FBG, WC, SBP, DBP). El gradiente de color de verde a morado representa coeficientes de correlación que van de -1,0 a 1,0, donde el verde indica correlaciones negativas, el púrpura las positivas y la intensidad del tono refleja la magnitud del coeficiente de correlación. El coeficiente de correlación para cada par de variables se muestra dentro de la celda correspondiente. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 3: Gráfico forestal de factores de riesgo independientes para la disfunción tiroidea. Este gráfico forestal presenta los resultados de un análisis de regresión logística multivariante que evalúa las asociaciones entre diferentes indicadores y el resultado de interés. El eje horizontal muestra el quirófano con IC al 95%. Cada indicador se representa mediante una estimación puntual (valor OR) y una línea horizontal (IC 95%). La línea vertical discontinua en OR = 1.0 indica que no tiene efecto. Un quirófano > 1,0 con un IC del 95% que no cruza 1 indica una asociación positiva significativa con el resultado, mientras que un < de quirófano 1,0 con un IC del 95% que no cruza 1 indica una asociación negativa significativa. La tabla de la izquierda lista los indicadores, valores p., valores OR y los correspondientes IC del 95%. Abreviaturas: OR = ratio de probabilidades; IC = intervalo de confianza; IMC = índice de masa corporal. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Indicadores	Disfunción tiroidea n (%)	Hipertiroidismo n (%)	Hipotiroidismo n (%)	Dislipidemia n (%)	Anomalías metabólicas n (%)
Total (n = 300)	76 (25.33)	32 (10.67)	44 (14.67)	120 (40.00)	130 (43.33)

Tabla 1: Características de distribución de la función tiroidea, dislipidemia y anomalías metabólicas. Esta tabla presenta la distribución de la disfunción tiroidea (incluyendo hipertiroidismo e hipotiroidismo), dislipidemia y anomalías metabólicas entre la población total del estudio (n = 300). Los datos se expresan como el número de casos (n) y los porcentajes correspondientes (%). La disfunción tiroidea se definió como la presencia de hipertiroidismo o hipotiroidismo. Se diagnosticaron dislipidemia y anomalías metabólicas según criterios clínicos predefinidos.

Indicadores	Grupo eutiroideo (n = 224)	Grupo hipertiroideo (n = 32)	Grupo hipotiroideo (n = 44)	p	O	IC 95% para quirófano
Edad (años, media ± SD)	53.04 ± 3.07	53,69 ± 3,14	49,86 ± 4,28	< 0,001	0.77	0.69, 0.85
Género n (%)				0.945	1.02	0.53, 1.97
Masculino	98 (43.75)	14 (43.75)	19 (43.18)
Femenino	126 (56.25)	18 (56.25)	25 (56.82)
IMC (kg/m 2, media ± DS)	23,88 ± 1,08	23,78 ± 1,36	25.64 ± 1.24	< 0,001	3.36	2.51, 5.27
Hipertensión n (%)	65 (29.02)	8 (25.00)	16 (36.36)	0.333	0.72	0.36, 1.41
Diabetes n (%)	21 (9.38)	4 (12.50)	7 (15.91)	0.201	0.55	0.22, 1.38
Fumar n (%)	51 (22.77)	7 (21.88)	12 (27.27)	0.52	0.79	0.38, 1.64
Beber n (%)	48 (21.43)	6 (18.75)	11 (25.00)	0.602	0.82	0.39, 1.74
Frecuencia de ejercicio				0.235	1.2	0.89, 1.64
≥ 3 veces por semana n (%)	68 (30.36)	11 (34.38)	10 (22.73)
1–2 veces por semana n (%)	82 (36.61)	12 (37.50)	15 (34.09)
Ocasionalmente n (%)	39 (17.41)	5 (15.63)	11 (25.00)
Nunca n (%)	35 (15.63)	4 (12.50)	8 (18.18)
Hábitos alimentarios				0.875	1.03	0.69, 1.55
Dieta ligera n (%)	85 (37.95)	13 (40.63)	15 (34.09)
Dieta salada n (%)	79 (35.27)	10 (31.25)	18 (40.91)
Dieta grasa n (%)	60 (26.79)	9 (28.13)	11 (25.00)
Antecedentes familiares de enfermedad tiroidea n (%)	17 (7.59)	3 (9.38)	5 (11.36)	0.408	1.56	0.54, 4.48
Estado nutricional del yodo n (%)				0.561	1.409	0.443, 4.479
Yodo suficiente	186 (83.0)	24 (75.0)	33 (75.0)
Deficiencia de yodo	22 (9.8)	5 (15.6)	7 (15.9)
Yodo en exceso	16 (7.2)	3 (9.4)	4 (9.1)
Enfermedades cardiovasculares prevalentes n (%)	32 (14.3)	3 (9.4)	9 (20.5)	0.301	1.543	0.678, 3.512
Uso de medicamentos para reducir lípidos n (%)	25 (11.2)	2 (6.3)	8 (18.2)	0.2	1.769	0.740, 4.229

Tabla 2: Datos clínicos de referencia. Esta tabla resume las características demográficas, clínicas y de estilo de vida iniciales de los participantes estratificadas según el estado de función tiroidea: eutiroidea (n = 224), hipertiroida (n = 32) e hipotiroida (n = 44). Las variables continuas (edad, IMC) se presentan como media ± DS. Las variables categóricas (género, hipertensión, diabetes, tabaquismo, consumo de alcohol, frecuencia de ejercicio, hábitos alimenticios, antecedentes familiares de enfermedades tiroideas, estado nutricional del yodo, enfermedades cardiovasculares prevalentes y uso de medicamentos que reducen los lípidos) se expresan como el número de casos y los porcentajes correspondientes (n, %). Se realizaron comparaciones entre grupos utilizando pruebas estadísticas apropiadas (ANOVA para variables continuas, prueba χ² para variables categóricas), y se reportan los valores p. resultantes, OR y IC 95% para la asociación de cada indicador con disfunción tiroidea. Abreviaturas: OR = ratio de probabilidades; IC = intervalo de confianza; IMC = índice de masa corporal; DE = desviación estándar.

Indicadores	Grupo eutiroideo (n = 224)	Grupo hipertiroideo (n = 32)	Grupo hipotiroideo (n = 44)	p	Tamaño del efecto (η²)
TSH (mIU/L)	2,13 ± 0,31	0,18 ± 0,09a	8,80 ± 0,96a	< 0,001	0.969
FT3 (pmol/L)	4,41 ± 0,53	8,86 ± 0,94a	2,92 ± 0,26a	< 0,001	0.884
FT4 (pmol/L)	16.38 ± 1.16	28,76 ± 0,93a	10.22 ± 0.65a	< 0,001	0.95

Tabla 3: Comparación de indicadores de función tiroidea (media ± SD). Todos los parámetros de la función tiroidea se presentan como media ± DS. Se utilizó un análisis unidireccional de la varianza para la comparación entre grupos. El eta-cuadrado parcial (η²) se calculó para reflejar el tamaño del efecto. ^Una p. < 0,05 frente al grupo eutiroideo. Abreviaturas: TSH = hormona estimulante de la tiroides; FT3 = triiodotironina libre; FT4 = tiroxina libre.

Indicadores	Grupo eutiroideo (n = 224)	Grupo hipertiroideo (n = 32)	Grupo hipotiroideo (n = 44)	p	Tamaño del efecto (η²)
TC (mmol/L)	4,83 ± 0,32	3,85 ± 0,32a	6,15 ± 0,32a	< 0,001	0.78
TG (mmol/L)	1,48 ± 0,26	0,97 ± 0,25a	2,17 ± 0,25a	< 0,001	0.594
HDL-C (mmol/L)	1.18 ± 0.26	1,39 ± 0,25a	0,87 ± 0,25a	< 0,001	0.218
LDL-C (mmol/L)	2,74 ± 0,31	2,15 ± 0,32a	3,75 ± 0,32a	< 0,001	0.653

Tabla 4: Comparación de indicadores de lípidos en sangre (media ± SD). Los datos se expresan como media ± DS. Se aplicó ANOVA unidireccional para comparaciones intergrupales, y se calculó el eta-cuadrado parcial (η²) como tamaño del efecto. ^Una p. < 0,05 frente al grupo eutiroideo. Abreviaturas: TC = colesterol total; TG = triglicéridos; HDL-C = colesterol lipoproteico de alta densidad; LDL-C = colesterol lipoproteico de baja densidad.

Indicadores	Grupo eutiroideo (n = 224)	Grupo hipertiroideo (n = 32)	Grupo hipotiroideo (n = 44)	p	Tamaño del efecto (η²)
FBG (mmol/L)	5,34 ± 0,31	5,55 ± 0,32a	6.15 ± 0.32a	< 0,001	0.458
WC (cm)	84.35 ± 3.11	79,5 ± 3:18a	89,50 ± 3:19a	< 0,001	0.395
SBP (mmHg)	125.37 ± 3.11	127:50 ± 3:18a	134,50 ± 3:19a	< 0,001	0.514
DBP (mmHg)	77.35 ± 3.11	73,50 ± 3:18a	81:50 ± 3:19a	< 0,001	0.295

Tabla 5: Comparación de indicadores de función metabólica (media ± DS). Todos los datos se presentan como media ± DS. Se utilizó ANOVA unidireccional para comparaciones entre grupos, y se calculó un eta-cuadrado parcial (η²) para evaluar el tamaño del efecto. ^Una p. < 0,05 frente al grupo eutiroideo. Abreviaturas: FBG = glucosa en ayunas; WC = circunferencia de cintura; SBP = presión arterial sistólica; DBP = presión arterial diastólica.

Archivo suplementario 1: Datos en bruto utilizados para el análisis de disfunción tiroidea, dislipidemia y factores de riesgo metabólicos. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Discusión

Un total de 300 residentes que se sometieron a exámenes físicos rutinarios fueron inscritos en este estudio; El 74,67% tenía función tiroidea normal, el 10,67% fue diagnosticado con hipertiroidismo y el 14,66% con hipotiroidismo. Estas cifras indican que la disfunción tiroidea tiene una prevalencia relativamente alta en la población general de la evaluación de salud, lo que la convierte en una categoría de enfermedad notable que no puede pasarse por alto en la prevención y control de enfermedades crónicas a nivel de población examinada por la salud de la enfermedad. Los resultados del análisis univariado mostraron que el grupo de hipertiroidismo tenía niveles de TSH significativamente más bajos pero notablemente elevados de FT3 y FT4 en comparación con el grupo eutiroideo; El grupo de hipotiroidismo, en cambio, mostró una tendencia completamente opuesta en estos índices, un hallazgo que se alinea con las características fisiopatológicas típicas de la disfunción tiroidea. En cuanto a los perfiles lipídicos, el grupo de hipertiroidismo mostró niveles reducidos de TC, TG y LDL-C, con HDL-C elevados, mientras que el grupo de hipotiroidismo mostró niveles aumentados de TC, TG y LDL-C y disminución de HDL-C. El análisis de índices relacionados con el metabolismo reveló que el grupo de hipertiroidismo tenía un nivel ligeramente superior de FBG, niveles reducidos de WC y DBP, y un leve aumento de la SBP en relación con el grupo eutiroideo; en marcado contraste, los cuatro índices (FBG, WC, SBP y DBP) estaban significativamente elevados en el grupo de hipotiroidismo. El análisis de correlación de Pearson confirmó además que fluctuaciones anormales en los niveles de hormona tiroidea estaban asociadas con aberraciones en los índices lipídicos y metabólicos en sangre. Finalmente, el análisis de regresión logística multivariante confirmó que la dislipidemia y la anomalía metabólica pueden actuar como factores de riesgo independientes para el desarrollo de disfunción tiroidea, lo que valida aún más las estrechas correlaciones entre estas tres condiciones. La asociación entre disfunción tiroidea, dislipidemia y riesgo metabólico probablemente esté estrechamente vinculada al papel regulador central de las hormonas tiroideas en el metabolismo sistémico. Como hormonas metabólicas clave reguladoras en el cuerpo humano, la secreción anormal de hormonas tiroideas afecta directamente el metabolismo lipídico y de glucosa y la función cardiovascular, desencadenando así una desregulación lipídica y anomalías metabólicas. Presumiblemente, este es el mecanismo central que subyace a las correlaciones entre las tres condiciones mencionadas anteriormente.

En el hipotiroidismo, los niveles elevados de TSH, acompañados de niveles reducidos de FT3 y FT4, debilitan el efecto estimulante de las hormonas tiroideas sobre el metabolismo lipídico, lo que conduce a un aumento de la lipogénesis y una disminución de la lipólisis. Esto, a su vez, provoca la acumulación de TC, TG y LDL-C en el cuerpo, mientras inhibe la síntesis y el metabolismo del HDL-C, lo que provoca una disminución de los niveles de HDL-C y, en última instancia, el desarrollo de hiperlipidemia^25,26. En cuanto al metabolismo de la glucosa, una secreción insuficiente de hormonas tiroideas puede afectar la sensibilidad a la insulina y reducir la captación y utilización de glucosa por parte de los tejidos periféricos, contribuyendo así a niveles elevados de glucosa⁽²⁷). Mientras tanto, una ralentización del metabolismo puede provocar una reducción del gasto energético y acumulación de grasa, aumentando aún más el WC. Dada la estrecha asociación entre obesidad y tensión, estos cambios acaban provocando un aumento tanto de los niveles de SBP como de DBP, formando un círculo vicioso de disfunción^{metabólica 28}. El mecanismo subyacente a la asociación entre hipertiroidismo y dislipidemia/anomalía metabólica es presumiblemente el inverso al del hipotiroidismo: en el hipertiroidismo, niveles elevados de FT3 y FT4 con niveles reducidos de TSH aumentan el efecto promotor de las hormonas tiroideas sobre el metabolismo lipídico, acelerando la lipólisis y la oxidación de la grasa mientras inhiben la síntesis de colesterol hepático. Esto conduce a una disminución de los niveles de TC, TG y LDL-C, y como colesterol cardioprotector, el HDL-C experimenta un metabolismo acelerado, lo que puede contribuir a su nivel^{elevado de 29,30}. En el hipertiroidismo, el metabolismo sistémico acelerado puede estimular la secreción de insulina, lo que conduce a un ligero aumento a corto plazo de los niveles de FBG. Al mismo tiempo, un aumento del gasto energético puede resultar en pérdida de peso y reducción del WC, mientras que el efecto excitador de las hormonas tiroideas en el sistema cardiovascular puede causar taquicardia y vasoconstricción, lo que lleva a una leve elevación de la SBP y una disminución de la DBP. Este patrón de cambio hemodinámico puede estar asociado con un aumento de la actividad del nervio simpático en el hipertiroidismo, aunque el mecanismo subyacente específico aún está por investigarse^{más a fondo 31,32}.

En un estudio retrospectivo realizado en Arabia^{Saudí 33}, los pacientes con hipotiroidismo subclínico presentaron niveles elevados de TC y niveles reducidos de HDL-C, un hallazgo que es en gran medida coherente con los resultados del presente estudio. Otro estudio centrado en pacientes con^{hipertiroidismo 34} informó de niveles disminuidos de TC, LDL-C y TG en pacientes con hipertiroidismo en comparación con individuos sanos, lo que también coincide con los resultados de la investigación. En contraste, un estudio^{controlado 35} encontró que solo los niveles de LDL-C estaban significativamente elevados en pacientes ancianos con hipotiroidismo subclínico, sin anomalías evidentes en los niveles de TC, TG y HDL-C. Este hallazgo difiere de nuestro estudio, en el que se alteraron múltiples índices lipídicos en el grupo de hipotiroidismo, lo que sugiere que la edad puede ser un modificador importante de la asociación entre hipotiroidismo y dislipidemia. Cabe destacar que el presente estudio no puso énfasis principal en analizar el impacto de la estratificación por edad.

Este estudio estableció de forma innovadora un sistema de indicadores integral que abarca parámetros clave de la función tiroidea, lípidos en sangre y metabolismo. No solo exploró las asociaciones generales entre la disfunción tiroidea, la dislipidemia y las anomalías metabólicas, sino que también cuantificó la fuerza de las correlaciones entre indicadores individuales mediante análisis de correlación. Por tanto, los hallazgos son más científicos y dirigidos, y pueden proporcionar referencias precisas para el cribado e intervención de enfermedades.

Los hallazgos actuales tienen implicaciones prácticas para la práctica clínica, la medicina preventiva y la gestión de la salud pública. La detección combinada de la función tiroidea puede aplicarse a la evaluación rutinaria del riesgo metabólico, sirviendo como una herramienta auxiliar eficaz para el cribado clínico de trastornos metabólicos. La identificación temprana de anomalías tiroideas y metabólicas coexistentes también facilita una intervención oportuna para el síndrome metabólico y mejora la eficacia de la prevención de enfermedades en poblaciones en riesgo. Además, integrar la evaluación de indicadores tiroideos y metabólicos en las revisiones periódicas de salud contribuye a optimizar el sistema de cribado de enfermedades crónicas para los residentes de la comunidad y a aportar mayores beneficios para la salud pública. En el contexto de la intervención personalizada, los perfiles metabólicos tiroideos individuales pueden utilizarse para formular estrategias de manejo dirigidas que avancen la atención individualizada para personas con trastornos metabólicos y relacionados con la tiroides.

Aunque este estudio ha arrojado ciertos hallazgos, aún presenta varias limitaciones que deben abordarse en investigaciones posteriores. En primer lugar, se trató de un estudio retrospectivo que exploró las correlaciones entre las tres condiciones únicamente basándose en datos transversales de examen físico; Dicho diseño no puede confirmar una relación causal entre ellos, ni puede capturar los cambios dinámicos en la disfunción tiroidea, la dislipidemia y la anomalía metabólica, lo que podría comprometer la precisión de las conclusiones del estudio. En segundo lugar, este estudio no realizó un análisis de subgrupos de la disfunción tiroidea subclínica y evidente, sin comparar las diferencias en la dislipidemia y las características de riesgo metabólico entre ambos tipos de anomalías tiroideas, debilitando así la novedad y profundidad de los resultados de la investigación. En tercer lugar, el estudio tuvo un tamaño de muestra relativamente pequeño y reclutó sujetos de investigación exclusivamente de una única población de examen físico; Esto limita la representatividad de la muestra y la posible generalización a toda la población examinada de salud. En particular, las características de correlación pueden variar entre poblaciones examinadas de salud con diferentes antecedentes geográficos, estructuras de edad y hábitos de vida. Cuarto, aunque durante el estudio se recopilaron datos demográficos generales de los participantes, no se consideraron completamente varios factores de confusión potenciales, lo que a su vez podría afectar la precisión de los resultados del estudio. Finalmente, este estudio investigó únicamente las asociaciones entre disfunción tiroidea y dislipidemia o riesgo metabólico, sin una exploración profunda de los mecanismos moleculares subyacentes; Tampoco analizó los impactos diferenciales de las distintas severidades de la disfunción tiroidea en los índices lipídicos y metabólicos en sangre, lo que indica que la profundidad de la investigación debe ser reforzada.

Para abordar las limitaciones mencionadas, deberían realizarse estudios de cohorte prospectivos. El tamaño de la muestra se ampliará y el periodo de seguimiento se ampliará para seguir los cambios dinámicos en la función tiroidea, lípidos en sangre e índices metabólicos entre los participantes, aclarando así las relaciones causales entre las tres condiciones. El alcance de la investigación se ampliará para incluir participantes de múltiples comunidades de diferentes tipos en distintas regiones, mejorando así la representatividad y generalizabilidad de los resultados del estudio. Además, se considerarán plenamente los impactos de los diversos factores de confusión, se incorporarán posibles factores de confusión adicionales en el diseño del estudio y se adoptarán métodos estadísticos más rigurosos para controlar los efectos de confusión, mejorando así la precisión de los hallazgos de la investigación. Además, deben realizarse investigaciones en profundidad sobre los mecanismos moleculares subyacentes a las asociaciones entre la disfunción tiroidea y la dislipidemia o riesgo metabólico; Mientras tanto, se analizarán los efectos diferenciales de la disfunción tiroidea, con distintas severidades y duraciones de la enfermedad, sobre los índices lipídicos y metabólicos en sangre, con el objetivo de proporcionar un apoyo teórico más profundo para la intervención precisa de estas enfermedades.

Existe una fuerte asociación entre la disfunción tiroidea y la dislipidemia u otras anomalías metabólicas en la población del examen físico. La dislipidemia y las anomalías metabólicas pueden actuar como factores de riesgo independientes para el desarrollo de disfunción tiroidea, y los lípidos sanguíneos, así como los índices relacionados con el metabolismo, pueden servir como indicadores de referencia para el cribado e intervención en la disfunción tiroidea. No obstante, los resultados del estudio aún necesitan ser verificados y refinados mediante estudios multicéntricos, de gran muestra y prospectivos.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
Analizador de bioquímica automático	Roche Diagnostics GmbH	cobas 8000	Se determinaron los perfiles lipídicos, incluidos TC, TG, HDL-C, LDL-C y FBG.
Analizador automático de inmunoensayo quimioluminiscente	Roche Diagnostics GmbH	cobas 6000 e 601	Se midieron los indicadores de función tiroidea, incluidos TSH, FT3 y FT4.
Centrífuga	Shanghai Anting Scientific Instrument Factory	LXJ-IIB	Centrifugué la muestra de sangre para separar el suero.
Esfigmomanómetro electrónico	A&D Electronics (Shenzhen) Co.,Ltd.	TM-2656VP	Mide la presión arterial.
Kit de ensayo de FT3	Abbott Laboratories	03P6030	Mide FT3
Kit de ensayo de FT4	Abbott Laboratories	03P6040	Mide FT4
Kit de ensayo de glucosa	Roche Diagnostics	04718667190	Mide FBG
Kit de HDL-C	Roche Diagnostics	04718900190	Mide HDL-C
Kit de LDL-C	Roche Diagnostics	04718918190	Mide LDL-C
Cinta médica profesional suave	Shanghai Yiren Medical Equipment Co., Ltd.	YC-R01	Mide WC
Software SPSS	IBM	SPSS 27.0	Análisis estadístico
Software estadístico	Heinrich - Heine - Universität Düsseldorf	G*Power 3.1.9.7	Cálculo del tamaño de la muestra
Kit de TC	Roche Diagnostics	04718888190	Mide TC
Kit de TG	Roche Diagnostics	04718896190	Mide TG
Kit de ensayo de TSH	Abbott Laboratories	03P6020	Mide TSH