DESARROLLO Y VALIDACIÓN DE ECUACIONES PARA ESTIMAR EL TEJIDO ADIPOSO VISCERAL EN MILITARES

Rosa, Samir Ezequiel da; Costa, Amina Chain; Fortes, Marcos de Sá do Rego; Marson, Runer Augusto; Neves, Eduardo Borba; Rodrigues, Laércio Camilo; Fernandes Filho, José

doi:10.1590/1517-8692202127012020_0066

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Revista Brasileira de Medicina do Esporte

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Sumário

ORIGINAL ARTICLE • Rev Bras Med Esporte 27 (1) • Jan-Mar 2021 • https://doi.org/10.1590/1517-8692202127012020_0066 copiar

DESARROLLO Y VALIDACIÓN DE ECUACIONES PARA ESTIMAR EL TEJIDO ADIPOSO VISCERAL EN MILITARES

Autoría SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMEN

Introducción

La literatura científica ha sugerido que el tejido adiposo visceral (TAV) está asociado a enfermedades crónicas no transmisibles, pero es difícil hacer su medición. Así, la antropometría puede ser empleada por ser de fácil aplicación en la práctica clínica.

Objetivos

Este estudio tuvo como objetivo desarrollar y validar ecuaciones de estimativa (Ec) del TAV en militares.

Métodos

La muestra consistió en 409 (promedio de edad 36,5 ± 6,7 años) militares del Ejército Brasileño (EB) divididos en Grupo de ecuación (GE) (n = 270; promedio de edad 37,0 ± 6,3 años) y Grupo validación (GV) (n = 139; promedio de edad 36,0 ± 7,2 años). Fueron realizados análisis antropométricos, hemodinámicos y de composición corporal por DXA (GE iLunar). Fueron aplicados el teste t de Student, la correlación de Pearson y la regresión linear general Stepwise. Los gráficos de Bland-Altman fueron usados para evaluar la concordancia entre los resultados de TAV por la Ec y por DXA. El nivel de significancia fue de 95% (p <0,05).

Resultados

Edad, circunferencia de cintura (CC), circunferencia de la cadera y el índice de masa corporal presentaron las principales correlaciones positivas y significativas con TAV-DXA. Fueron creadas cuatro ecuaciones: Ec1 (r² = 0,793), Ec2 (r² = 0,810), Ec3 (r² = 0,817) y Ec4 (r² = 0,823), p <0,05. No fueron observadas diferencias entre el TAV por DXA por las Ec (p = 0,982, p = 0,970, p = 0,495 y p = 0,698). El análisis de Bland-Altman también presentó buena concordancia, porque el sesgo fue próximo de cero y no estadísticamente significativo.

Conclusiones

La Ec2 (edad*13,0 + CC*60,0 - 4975.5) fue más adecuada, porque que es más fácil de aplicar, tiene mayor poder predictivo (81,0%), menor sesgo (1,86) y la validación suministró valores promedio de TAV próximos a los encontrados en el DXA. Además, puede ser considerada una herramienta valiosa para otros estudios epidemiológicos extensos en militares del EB y puede ser usada en hombres adultos. Nivel de Evidencia I: Test de criterios diagnósticos desarrollados anteriormente en pacientes consecutivos (con patrón de referencia “oro” aplicado).

Absorciometría de Rayos X; Tejido Adiposo Visceral; Estimativa; Personal militar

	EG	VG	p
n	270	139
Age	37.0 ± 6.3	36.0 ± 7.2	0.223
Body composition
Height (cm)	177.4 ± 6.1	177.0 ± 7.1	0.632
BM (kg)	86.1 ± 13.5	88.8 ± 8.8	0.178
BMI (kg/m²)	27.4 ± 3.6	26.8 ± 3.5	0.181
WC (cm)	90.9 ± 9.7	88.8 ± 8.8	0.011*
AC (cm)	99.2 ± 10.6	93.1 ± 10.1	0.015*
HC (cm)	102.8 ± 7.1	101.7 ± 6.9	0.119
NC (cm)	34.3 ± 2.5	39.2 ± 3.5	0.016*
LM (kg)	59.8 ± 6.4	59.2 ± 8.5	0.000*
FM (kg)	23.1 ± 9.2	21.9 ± 9.6	0.000*
%BFDXA	26.0 ± 6.9	24.8 ± 7.0	0.079
FMI (kg/m²)	7.3 ± 2.9	7.0 ± 3.0	0.248
VAT-DXA (cm³)	856.7 ± 49.0	867.4 ± 67.4	0.073
VAT-DXA (g)	816.5 ± 67.0	820.5 ± 63.3	0.078
SBP (mmHg)	117.1 ± 9.7	123.0 ± 11.1	0.018*
DBP (mmHg)	80.0 ± 6.2	77.7 ± 9.1	0.018*

Independents Variables	VAT-DXA (g)
Independents Variables	Person
	r*	r^2*	P*
Age	0.332	0.110	< 0,001**
Height (cm)	0.014	0.000	0.822
BM (kg)	0.756	0.571	< 0,001*
BMI (kg/m²)	0.797	0.635	< 0,001*
WC (cm)	0.890	0.792	< 0,001*
AC (cm)	0.614	0.377	< 0,001*
HC (cm)	0.690	0.476	< 0,001*
NC (cm)	0.676	0.457	< 0,001*
SBP (mmHg)	0.244	0.060	< 0,001*
DBP (mmHg)	0.323	0.104	< 0,001*

Eq	Equation	r	r ²	r ²aj	SEE (g)
1	WC*62.0 - 4684.2	0.890	0.793	0.792	307.1
2	AGE13.0 + WC60.0 - 4975.5	0.900	0.810	0.808	294.7
3	AGE11.2 - HC15.6 + WC*69.8-4210.7	0.904	0.817	0.815	289.3
4	BMI37.4 - HC22.8 + AGE14.1+ WC59.6 - 3674.4	0.907	0.823	0.821	285.0

Eq	Equation	VAT- Eq (g)	VAT-DXA (g)	t	P*
1	WC*62.0 – 4684.2	819.9 ± 549.6	820.5 ± 635.9	0.022	0.982
2	AGE13.0 + WC60.0 – 4975.5	819.0 ± 566.4		0.038	0.970
3	AGE11.2 - HC15.6 + WC*69.8-4210.7	803.3 ± 563.5		0.684	0.495
4	BMI37.4 - HC22.8 + AGE14.1+ WC59.6 – 3674.4	810.9 ± 562.8		0.388	0.698

References	VAT	VAT Equations	Variables Used	r ²	SEE
Brundavani et al. (2006)	CT (cm²)	Eq= 400.5 + (6.43 x WC (cm))	WC	0.719	28.6 cm²
Petribú et al. (2012)	USG (cm²)	Eq1= 31.888 + (4.044 x BMI)	BMI, WHtR, glucose	0.324	18.5 cm²
		Eq2= 51.891 + (248.018 x WHtR)		0.239	19.9 cm²
		Eq3= 130.941 + (198.673 x WHtR) + (1.185 x glucose)		0,446	15.2 cm²
Pinho et al. (2017)	USG (cm²)	Eq= -1647.75 + 2.43x(AC) + 594.74(WHR) + 883.40 (CI)	AC, WHR, CI	0.641	296.7 cm²
Skoufas et al. (2018)	DXA (cm³)	Eq= -174.177 – (15.247 x height(m)) + (104.503 x LogWC(cm)) + (9907.0 x LogSFSupr(mm)) + (7971.0X LogSFAbd(mm))	Height, Log: WC, SFSupr, SFabd	0.941	NS
So et al. (2017)	MRI (cm³)	Eq1: 109.39 x WC (cm) – 6.562,6.	Age, BMI, WC	0.380	1.120,3 cm³
		Eq2: 46.51 x Age + 117.69 x WC (cm) – 9.661,8.		0.456	1.051,3 cm³
		Eq3: 47.03 x Age + 117.79 x BMI + 74.18 x WC (cm) – 8,792,7.		0.469	1.039,1 cm³

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