Equations based on body mass index for body composition estimations of women presenting grade III obesity / Ecuaciones a partir del índice de masa corporal para estimar la composición corporal de mujeres con obesidad III
Rev. salud pública
; Rev. salud pública;25(2): 7, mar.-abr. 2023. tab, graf
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CO304.1
ABSTRACT
ABSTRACT Objective To develop and validate predictive equations to estimate the body composition of women with grade III obesity, using the body mass index (BMI) as a predictive variable. Methods This cross-sectional study involved 104 patients treated at the hospital of the Universidade Federal do Rio de Janeiro randomly divided into two groups, the Equation Group, used to generate regression equations, and the Validation Group, used to validate the equations. Body fat mass (BFM), body fat percentage (BFP), skeletal muscle mass (SMM), fat-free mass (FFM) and total body water content (TBW) were valuated employing the bioimpedance method (InBody® 230). Results Polynomial equations exhibited the best fit and a general trend of results normalized by height squared presenting higher coefficients of determination (r2) was noted, positively affecting equation validations. Only one exception was observed, since the body fat percentage index (BFPI) resulted in an even lower correlation with BMI. Only these variables exhibited low r2 (0.11 to 0.29), while r2 values ranged from 0.51 to 0.94 for the other results. Conclusion Except for the BFP and BFPI, body composition can be estimated by the application of predictive BMI-based models. The equations employed for the indices normalized by the square of height were better predictors, while the use of equations that do not employ this normalization should consider the caveat that individuals with extreme BMI values (40 to 76 kg/m2) present greater estimate deviations in relation to the measured values.
RESUMEN
RESUMEN Objetivo Desarrollar y validar ecuaciones predictivas para estimar la composición corporal de mujeres con obesidad III, utilizando el índice de masa corporal (IMC) como variable predictiva. Métodos Este estudio transversal involucró a 104 pacientes atendidos por el Hospital Universitario de la Universidad Federal de Río de Janeiro, divididos aleatoriamente en dos grupos. La masa de grasa corporal (MGC), el porcentaje de grasa corporal (PGC), la masa musculoesquelética (MME), la masa libre de grasa (MLG) y el contenido de agua total (ACT) fueron valorados por el método de bioimpedancia (InBody® 230). Resultados Las ecuaciones polinómicas presentaron un mejor ajuste y se observó una tendencia general de resultados normalizados, con mayores coeficientes de determinación (r2), lo cual afectó positivamente las validaciones de las ecuaciones. Se observó apenas una excepción, en relación con el PGC, pues el índice de porcentaje de grasa corporal (IPGC) tuvo una correlación menor con el IMC. Estas variables exhibieron un r2 bajo (0,11 a 0,29). Los valores de r2 oscilaron entre 0,51 y 0,94 para los demás resultados. Conclusión Con excepción del PGC y el IPGC, la composición corporal puede estimarse por medio de la aplicación de modelos predictivos basados en el IMC. Las ecuaciones empleadas por los índices normalizados por el cuadrado de la estatura fueron mejores predictores, en tanto que el uso de las ecuaciones que no emplean esa normalización debe considerar la advertencia de que individuos con valores extremos de IMC (40 a 76 kg/m2) presentan una mayor estimación de las desviaciones en relación con los valores medidos.
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LILACS
Idioma:
En
Revista:
Rev. salud pública
Assunto da revista:
SAUDE PUBLICA
Ano de publicação:
2023
Tipo de documento:
Article
País de afiliação:
Brasil
País de publicação:
Colômbia