La obesidad no afecta por igual a toda la población estadounidense, dependiendo de la zona del país donde vivas tienes mayor o menor probabilidad de sufrir obesidad.

En la literatura científica podemos encontrar muchos estudios donde se correlacionan (o intentan correlacionar) determinados parámetros demográficos, sociales, económicos, culturales, etc. de una población con sus índices de obesidad.

Recientemente un grupo de investigadores estadounidenses pertenecientes a la University of the Health Sciences of Bethesda (MD) han publicado en la prestigiosa revista International Journal of Obesity un interesante artículo titulado “Association of elevation, urbanization and ambient temperature with obesity prevalence in the United States”. En este estudio los científicos buscaban la posible existencia de correlación entre los índices de obesidad de la población norteamericana, el grado de urbanización de la ciudadanía y la altitud sobre el mar de su lugar de residencia.

A mayor número de habitantes de la población analizada menor porcentaje de obesidad. Concretamente los resultados mostraron un 30.9% en zonas rurales, un 29.2% in poblaciones con 250.000 personas, un 28.1% en ciudades entre 250 000 y un millón de habitantes y, finalmente, el porcentaje de obesidad bajó hasta un 26.2% en aquellas grandes ciudades que cuentan con más de un millón de habitantes.

Teniendo en cuenta todos los factores que podían influir en el grado de obesidad (ingesta, actividad física, estatus socio-económico, etc.) los investigadores observaron como las regiones más montañosas del país (Apalaches, Montañas Rocosas y Sierra Nevada) presentaban índices de obesidad muy por debajo que otras zonas del país. Concretamente los americanos que viven en ciudades que se encuentran a menos de 500 metros por encima del nivel del mar quintuplican sus porcentajes de obesidad respecto a aquellos compatriotas que viven en regiones por encima de 3000 metros.

Como bien dicen los investigadores del trabajo publicado en International Journal of Obesity, la causa de estos sorprendentes datos no está nada clara por lo que se debe seguir estudiando para encontrar una explicación al fenómeno observado. Además, hay que dejar claro que los autores no afirman que la correlación de sus resultados implique causalidad.

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