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Estimate equation of body composition of the elderly male/Equacao de estimativa da composicao corporal de idosos do sexo masculino/Estimar la ecuacion de composicion corporal de hombres.

A determinacao dos componentes corporais e um procedimento importante na prevencao de enfermidades degenerativas. Seus estudos tem direcionado a uma maior compreensao de varios fatores, dentre eles, crescimento e o desenvolvimento, processo de envelhecimento, questoes de desnutricao e obesidade, possibilitando uma maior interatividade entre as diversas areas da saude (1). A aplicabilidade dos metodos tem limitacoes, visto que cada um e unico por ser desenvolvido para populacoes especificas.

Dentre os varios metodos indiretos aplicados no estudo da composicao do corpo in vivo, a densitometria de duplo feixe de raios X (DXA) surgiu como padrao ouro, comumente utilizado no desenvolvimento de equacoes de estimativa da composicao corporal (2, 3-8) em diferentes faixas etarias e em todas as areas da saude (2, 4, 9, 10). Os metodos duplamente indiretos ou nao invasivos para a determinacao da gordura corporal e massa livre de gordura sao os mais utilizados em diversos grupos de individuos e podem estimar a gordura subcutanea de forma razoavelmente acurada existindo varias equacoes de predicao para utilizacao em qualquer populacao, porem poucas foram validadas para uso em pessoas idosas (11).

Nos paises em desenvolvimento sao considerados idosos os individuos com faixa etaria igual ou superior a 60 anos de idade, enquanto nos paises desenvolvidos sao denominados terceira idade os que estao na faixa etaria igual ou superior a 65 anos (11-13).

Um dos maiores desafios para a saude publica contemporanea e o processo de envelhecimento (14, 15), pois trata-se de um fenomeno mundial, ja que a WHO(16) preve que, em 2025, existira 1,2 bilhao de pessoas com mais de 60 anos. O Brasil ocupara a sexta posicao mundial com essa faixa etaria em 2030.

O processo de envelhecimento tem varias consequencias, dentre elas, o aumento da gordura corporal (17) provocando o aparecimento de problemas fisiologicos (18), de doencas cronicas e problemas metabolicos (obesidade, diabetes, doencas cardiovasculares) (12). Alem disso, os homens tem uma maior proporcao de sua massa de gordura localizada (1921). Sendo assim, equacoes especificas para o sexo fazem-se necessarias para melhores resultados estimados.

Alguns estudos tem como objetivo analisar a ocorrencia do processo de envelhecimento quanto a sua composicao corporal na populacao de idosos. Diversas pesquisas tem-se detido na tentativa de chegar a concordancia entre diferentes metodos que apresentem validade, baixos custos e facilidades operacionais para a coleta de dados, seja em individuos saudaveis, seja acometidos por doencas (9, 22) alem da idade e do sexo (23, 24).

Os dados de referencia relatados aqui devem ser uteis na determinacao do percentual de gordura e, consequentemente, na composicao corporal dos idosos. A importancia em determinar os componentes corporais reside na estreita relacao do aumento da gordura corporal, assim como da sua distribuicao, com a incidencia de doencas cardiovasculares e metabolicas, como diabetes, hipercolesterolemia, hipertensao, entre outras (25). Alem disso, a determinacao em estabelecer a quantidade de massa corporal magra e de fundamental importancia, uma vez que essa massa tem sido relatada como um fator de protecao ao acometimento de disturbios musculares e quedas em idosos (12).

Diante do exposto, a pesquisa tem como objetivo desenvolver e validar uma equacao de regressao para o porcentual de gordura para os homens idosos.

MATERIAIS E METODO

Estudo de caracteristica correlacional (26), que teve como amostra intencional 85 homens com idade entre 60 e 93 anos, residentes na Grande Vitoria (ES-Brasil). Os voluntarios foram randomizados por meio do programa estatistico e foram divididos aleatoriamente em dois grupos: o grupo de regressao ([G.sub.R] = 54), para o desenvolvimento das equacoes, e o grupo de validacao cruzada ([G.sub.V] = 31). A amostra foi selecionada por tecnica acidental, com amostragem intencional (conveniencia), estatistica, probabilistica (processo aleatorio em que todos tiveram uma igualdade de oportunidades para participar do estudo), experimental, transversal e duplo-cego.

Foram utilizadas, para a selecao da amostra, os seguintes criterios de inclusao: a) ser do sexo masculino e possuir idade igual ou maior que 60 anos; b) deveriam ter todos os segmentos corporais e que nao apresentar escoliose, implantes metalicos e acessorios, como bolsa de urina; e c) assinatura do Termo de Consentimento Livre Esclarecido (TCLE). Antes dos testes, todos os voluntarios receberam informacao e esclarecimentos e foram convidados a assinar o TCLE. Os testes da DXA foram realizados na clinica de Densitometria Ossea do Espirito Santo (Cedoes)(27) com dia e horario agendados.

Este estudo foi submetido a Plataforma Brasil com CAAE No16586913.7.0000.5060 e foi aprovado em conformidade com a Resolucao No196/96.

Antropometria

Em subsequencia a assinatura do TCLE, foram realizadas as medidas antropometricas: a. Massa corporal e estatura por meio da balanca com estadiometro da marca Welmy (Brasil), capacidade de 150 kg e acuidade de 100 g, haste antropometrica com uma escala em cm de 2 m em aluminio; b. Perimetria (P) corporais: pescoco, antebraco, braco relaxado e contraido, torax, cintura, abdomen, quadril, coxa proximal, medial e distal e panturrilha nos segmentos direito e esquerdo. Para tanto, foi utilizada uma trena antropometrica Sanny (Brasil) com 2 m, com resolucao em mm; c. Para dobras cutaneas (DC): peitoral, biceps, triceps, subescapular, axilar media, suprailiaca, supraespinhal, abdominal, coxa medial e panturrilha medial, foi utilizado um adipometro Cescorf, modelo cientifico, fabricado no Brasil, com leitura de 88mm, pressao de 10g/mm2. Todas as medidas seguiram as recomendacoes descritas no protocolo de Lohman (28) e foram aferidas no lado direito do corpo, em triplicata e com media dos valores utilizados nos calculos; e, d. Diametros osseos (DO): biepicondiliano do femur, biepicondiliano do umero e bi-iliocristal, biacromial e biestiloide radioulnar. Foi utilizado o paquimetro Cescorf (Brasil) com escala em mm. Todas as medidas antropometricas foram realizadas com os individuos trajando shorts e descalcos.

O teste na DXA foi feito no aparelho Bean Fan Technology (GE--Lunar Prodigy) operado por um tecnico qualificado da Clinica de Densitometria Ossea do Espirito Santo. O escaner de todo o corpo foi realizado de acordo com a rotina e os principios das tecnicas internacionais, mantendo restrita calibracao cruzada de protocolos recomendados pela Sociedade Internacional de Densitometria Clinica (ISCD). Tambem foi avaliado o percentual de gordura do corpo inteiro da amostra.

Analise estatistica

Para atender aos pre-requisitos para a aplicacao da regressao linear multipla, foi aplicado o teste de normalidade Kolmogorov-Smirnov e analise do grafico Q-Q de normalidade. Foi observada uma curva de distribuicao normal para todas as variaveis do estudo. Para a construcao da reta de regressao multipla, inicialmente foi calculado o coeficiente de correlacao de Pearson entre a variavel dependente, o percentual de gordura corporal total determinado pela DXA e as variaveis independentes, medidas antropometricas. Os modelos de regressao linear multipla foram desenvolvidos seguindo a ordem de coeficiente de correlacao da maior para a menor. Apos a obtencao das equacoes, o coeficiente de correlacao intraclasse foi usado para verificar a correlacao entre os valores de gordura corporal medidos pela DXA e estimados pelas equacoes de regressao. O teste t de Student, por sua vez, foi utilizado para comparar as medias dos valores de gordura corporal obtidas pela DXA com aquelas estimadas pelas equacoes desenvolvidas. Como forma de determinar qual equacao apresentava melhor poder de predicao, foram analisados os escores residuais pelo metodo de Bland & Altman e o erro padrao de estimativa (EPE) para cada reta proposta. O nivel de significancia aplicado para aceitar os resultados foi de 95% ou p < 0, 05. Para todas as analises, foi utilizado o programa SPSS versao 20,0 para Windows.

RESULTADOS

Os resultados referentes as caracteristicas antropometricas e do percentual de gordura pela DXA da amostra estao apresentados na Tabela 1 ressudados para o GR e GV. A Tabela 2 apresenta os resultados referentes a validade da equacao encontrada para estimar o percentual de gordura em homens acima de 60 anos. Nao houve diferenca significativa (p > 0,01) entre as medias. A DM foi igual a 0,02%. A correlacao entre os metodos foi de r = 0,847 (p < 0,001). O R2 indica que 87% do percentual de gordura da equacao foram explicados pelo percentual de gordura por meio da DXA.

A equacao encontrada explica em 87% o percentual de gordura mensurado pela DXA. Os desvios padrao entre ambos a DXA e a equacao encontrada tambem foram proximos, indicando que a amplitude dos valores medidos foi aproximada a do metodo DXA.

Na Tabela 3, sao apresentados os modelos de regressao linear entre as variaveis antropometricas e as da DXA para a estimativa do percentual de gordura. Os valores medios para gordura corporal em porcentagem estimados pelas equacoes propostas e pela DXA nao apresentaram diferenca significativa. As correlacoes entre os valores estimados pela equacao e medidos pela DXA apresentaram correlacao positiva e significante (r = 0,8; p < 0,01). O erro total de estimativa fornecido pela equacao criada foi de 0,7%.

A equacao que segue (%[G.sub.Eq5]) estima o percentual de gordura em homens idosos, apresentando o perimetro do abdomen em cm (P abdomen), o perimetro do antebraco esquerdo em cm (PCantebracoesquerdo), a dobra cutanea da panturrilha (DC panturrilha) em mm, a massa corporal em kg (MC), o diametro osseo biacromial em cm (DO biacromial), o diametro osseo bi-ileocrital em cm (DO bi-ileocristal), o perimetro da coxa esquerda proximal em cm (Pcoxaesquerdaproximal), o perimetro do pescoco em cm (P pescoco).

%[G.sub.E] = 23,371 + 0,337 (P abdomen)-1,464 (P antebraco esquerdo) + 0,501 (DC panturrilha) + 0,175 (massa corporal)-0,741 (DO biacromial)-0,415 (DO biileocristal) + 0,374 (P coxa esquerda proximal) + 0,370 (P pescoco).

Assim, os resultados demonstram que o percentual de gordura pode ser estimado pelos perimetros corporais, dobra cutanea, diametros osseos e massa corporal corrigidos pelas constantes encontradas, explicando 85% da variacao do percentual de gordura e com um EPE de 2,6%.

DISCUSSAO

No presente estudo, os resultados demonstram que nao houve diferenca (p > 0,01) nas equacoes propostas para homens idosos. A tecnica da DXA baseia-se, especificamente, em um sofisticado metodo que permite medir simultaneamente o peso de gordura e a massa ossea (29). Isso pode explicar por que a equacao 5 tem se mostrado excelente para predizer o percentual de gordura ([R.sup.2] = 85%), quando se utiliza a tecnica da DXA (29, 6, 9). Esses resultados estao de acordo com os dados encontrados por Tran e Weltman (30); com 3,6% e os de Deurenberg et al. (1990) que utilizaram a pesagem hidrostatica, como Gold Stand com um EPE de 3,1.

Na analise das caracteristicas da regresao multipla dos participantes do estudo de Heitmann (32) e Deurenberg (33) foram fornecidas equacoes para prever a massa de gordura ou o percentual de gordura baseado no indice de massa corporal, usando a constante no final da equacao. Essa constante, na estimativa, dependera da massa corporal do participante, o que direciona para o encontrado na equacao proposta no estudo (11).

Sao identificadas sete equacoes que podem ser utilizadas na populacao idosa no mundo, sendo especificas para idosos somente a de Visser e Svendsen (somente esta utiliza o DXA como Gold Stand) e as outras utilizaram a pesagem hidrostatica (11, 12, 30, 33-35).

As equacoes foram desenvolvidas ate o final dos anos 90. Desde entao, o peso da populacao ocidental (que os autores descrevem nas equacoes) e o nivel da obesidade tem aumentado muito. Os temas usados para desenvolver essas equacoes, que eram representativos do conjunto populacional, neste momento, ja nao tem o mesmo tipo populacional. Pode explicar a tendencia dessas equacoes para cima ou para subestimar a massa livre de gordura. Sendo assim, essas equacoes tem evidencias limitadas quanto a sua validacao (5, 32, 33).

Grande parte das equacoes encontradas giram em torno de variacoes de idade elevada (36), como a de Tran e Weltman, entre 21 e 78 anos, o que reforca a equacao encontrada que teve uma variabilidade entre 60 e 93 anos.

E importante salientar que os erros na estimativa do percentual de gordura pela DXA (Figura 1) sugerem que as variacoes do percentual de gordura nao sao extremas, pois 95% da amostra apresentam um erro abaixo de 4%, notando-se, assim, que a equacao proposta pode ser utilizada para estimar o percentual de gordura em idosos de acordo com Lohman (28).

Os dados mais representativos em relacao as variaveis antropometricas para estimativa do percentual de gordura ([r.sup.2] = 0, 8; EPE = 2, 7 kg) foram o perimetro do abdomen em cm (Pabdomen), o perimetro do antebraco esquerdo em cm (PC antebraco esquerdo), a dobra cutanea da panturrilha (DC panturrilha), a massa corporal em kg (MC), o diametro osseo biacromial em cm (DO biacromial), o diametro osseo bi-ileocrital em cm (DO biileocristal), o perimetro da coxa esquerda proximal em cm (P coxa esquerda proximal). Quando inserido o perimetro do pescoco em cm (P pescoco), esse modelo foi ajustado e proporcionou uma explicacao de 87% do percentual de gordura mensurado reduzindo o EPE para 2, 6. Isso demonstra que o perimetro do pescoco e importante ajuste a ser considerado na avaliacao do percentual de gordura (7).

A relacao do perimetro do pescoco e a gordura corporal e evidenciada (12) nas pesquisas apresentadas por Martin, reforcando o encontrado neste estudo (37, 38).

Por outro lado, nem todas as variaveis antropometricas apresentaram significancia estatistica (p > 0,05) no modelo multivariado para estimar o percentual de gordura, principalmente as dobras cutaneas (3, 39, 40).

Portanto, o metodo DXA pode ser mais bem explorado para a estimativa do percentual de gordura com equacoes que levem em consideracao as variacoes antropometricas, independentemente da quantidade de gordura corporal.

Assim, pode-se sugerir, a partir dos dados apresentados no presente estudo, que existe forte correlacao entre o metodo da DXA e a equacao encontrada para estimar o percentual de gordura em homens idosos. Conforme verificado pelo teste de Bland-Altman, a equacao proposta e adequada, uma vez que a maioria dos pontos esteve dentro do limite de confiabilidade.

De acordo com os resultados expostos, a equacao resultante do modelo de regressao linear multipla para os homens idosos mostrou-se adequada para a estimativa de gordura corporal nessa populacao e foi possivel desenvolver e validar uma equacao de estimativa da composicao corporal de homens com idade superior a 60 anos.

Este apresenta algumas limitacoes, como a necessidade de aplicacao da equacao proposta em outros paises, porem nao invalida o estudo, uma vez que a estimativa de gordura corporal encontrada com a equacao proposta demonstrou, conforme os metodos estatisticos, ser muito semelhante ao valor determinado pelo padrao ouro (DXA).

A aplicabilidade dessa equacao no conhecimento acerca dos fatores de riscos, com grau de confiabilidade, torna-a uma importante ferramenta nao so no campo da Educacao Fisica, mas tambem em toda a area da saude

DOI: http://dx.doi.org/10.15446/rsap.v16n5.40161

Agradecimentos: A Clinica Cedoes pelo incentivo a pesquisa.

REFERENCIAS

(1.) Lee SDG. Assessment methods in human body composition. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2008; 11:566-72.

(2.) Ellis KJ. Human body composition: in vivo methods. Physiol Rev. 2000; 80:649-80.

(3.) Ball SD, Altena TS, Swan PD. Comparison of anthropometry to DXA: a new prediction equation for men. Eur J Clin Nutr. 2004; 58:1525-31.

(4.) Chen Z, Wang Z, Lohman T, Heymsfield SB, Outwater E, Nicholas JS, et al. Dual-energy x-ray absorptiometry Is a valid tool for assessing skeletal muscle mass in older women. J Nutr. 2007; 137:2775-80.

(5.) Deurenberg P, Deurenberg-Yap M. Validation of skinfold thickness and hand-hand impedance measurements for estimation of body fat percentage among Singaporean Chinese, Malay and Indian subjects. J Clin Nutr. 2002; 11:1-7.

(6.) Dupler T, Tolson H. Body composition prediction equations for elderly men. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2000; 55(3):180-4.

(7.) Goncalves E. Equacao de regressao com a perimetria e o dexa para a terceira idade. Rio de Janeiro: Castelo Branco; 2004.

(8.) Hull H, Qing He, Thornton J, Javed F, Wang J, Pierson Jr RN, et al. iDXA, Prodigy, and DPXL dual-energy X-ray absorptiometry whole-body scans: a cross-calibration study. J Clin Densitom. 2009; 12(1):95-102.

(9.) Visser M, Fuerst T, Salomone LL, Harris T Validity of fanbean dual x-ray absorptiometry for measuring fat-free mass and leg muscle mass. J Appl Physiol. 1999; 87(4):1513-20.

(10.) Goodsitt MM. Evaluation of a new set of calibration standards for the measurement of fat content via DPA and DXA. Med Phys. 1992; 19:35-44.

(11.) Mitchell SJ, Kirkpatrick DMJ, Le Couteur DG, Naganathan V, Sambrook PN, Seibel MJ, et al. Estimation of lean body weight in older community-dwelling men. Br J Clin Pharmacol.69(2):118-27.

(12.) Rech CR, Cordeiro BA, Petroski EL, Vasconcelos FAG. Estimating body fat from skinfold thicknesses in the elderly. Revista de Nutricao. 2010; 23(1):17-26.

(13.) World Health Organization. Prevention and management of osteoporosis: Report of a WHO scientific group. Geneva2003.

(14.) Milanovic Z, Pantelic S, Jorgic B. Changes in Physical Fitness of Men Older than 60--a pilot study. SportLogia. 2012; 8(1).

(15.) Cardenas-Jimenez A, Lopez-Diaz AL. Resiliencia en la vejez. Rev salud publica [online]. 2011; 13(3):528-40.

(16.) WHO. The world health report 2002: reducing risks, promoting healthy life. Genebra2002.

(17.) Lima LRA, Rech CR, Petroski EL. Utilizacao da impedancia bioeletrica para estimativa da massa muscular esqueletica em homens idosos. Organo Oficial de la Sociedad Latinoamericana de Nutricion. 2008; 58(4).

(18.) Cardona-Arango D, Segura-Cardona A, Espinosa-Lopez AM. Mortalidad de adultos mayores por deficiencias nutricionales en los Departamentos de Colombia. Rev salud publica (Bogota) 2012; 14(4):584-97.

(19.) Wattanapenpaiboon N, Lukito W, Strauss BJ, Hsu-Hage BH, Wahlqvist ML, Stroud DB. Agreement of skinfold measurement and bioelectrical impedance analysis (BIA) methods with dual energy X-ray absorptiometry (DEXA) in estimating total body fat in Anglo-Celtic Australians. Int J Obes Relat Metab Disord. 1998; 22(9):854-60.

(20.) Brodle DA. Techniques of measurement of body composition. Part II. Sports Med. 1988; 5(2):74-98.

(21.) Amaral T, Guerra R. Estimativa da gordura corporal atraves da medicao de pregas de adiposidade subcutanea. Associacao Portuguesa de Nutricao Enterica e Parenterica. 2010; IV(I):2-10.

(22.) Barbosa AR, Santarem JM, Jacob Filho W, Meirelles ES, Marucci JM. Comparison of body fat using anthropometric bioelectrical impedance and DEXA in elderly women. Arch Latinoam Nutr. 2001; 51(1):49-56.

(23.) Guedes DP. Gordura corporal: validacao da equacao proposta por Faulkner em jovens pertencentes a populacao brasileira. Artus. 1986(17):10-3.

(24.) Glaner MF. Validacao de equacoes para estimar a densidade corporal e/ou percentual de gordura para militares masculinos. Treinamento Desportivo. 1999; 4(1):29-36.

(25.) Allison DB, Fontaine KR, Manson JE, Stevens J, VanItallie TB. Annual deaths attributable to obesity in the United States. JAMA. 1999; 282(16):1530-38.

(26.) Thomas JR, Nelson JK, Silverman SJ. Metodos de Pesquisa em Atividade Fisica. 5 e, editor. Porto Alegre: Artmed; 2007.

(27.) Goncalves EC, Fernandes Filho J, editors. Indicadores de Salud de La Tercera Edad Masculino--Estudio experimental. 2[degrees] Encuentro Nacional en Investigacion en Ciencias de la Actividad Fisica, Salud y Deportes; 2012; Chillan--Chile.

(28.) Lohman TG. Advances in body composition assessment: current issues in exercises science. Illinois 1992.

(29.) Pietrobelli A, Formica C, Wang Z, B. HS. Dual energy X-Ray absorptiometry body composition model: review of physical concepts. Am J Physiol. 1996; 271(6 Pt 1): E941-E51.

(30.) Tran ZV, Weltman A. Generalized equation for predicting body density of women from girth measurements. Med Scien Sports Exerc 1989; 21(1): 101-4.

(31.) Cervi A, FrancischiniI S, Priore S. Utilization of predictive equations for determination of body composition of elderly. Soc Bras Alim Nutr = J Brazilian Soc Food Nutr. 2006; 31(3):61-76.

(32.) Heitmann BL. Evaluation of body fat estimated from body mass index, skinfolds and impedance. A comparative study. Cur J Clin Nutr. 1990; ee(11): 831-7.

(33.) Deurenberg P, Weststrate J, Seidell J. Body mass index as a measure of body fatness: age and sex-specific prediction formulas. Br J Nutr. 1991(65):105-14.

(34.) Durnin J V G A, J. W. Body fat assessed from total body density and its estimation from skinfold thickness: Measurements on 481 men and women aged from 16 to 72 years. Br J Nutr 1974; 32(77).

(35.) Svendsen OL, Haarbo J, Heitmann BL, Gotfredsen A, Christiansen C. Measurement of body fat in elderly subjects by dual-energy x-ray absorptiometry, bioelectrical impedance, and anthropometry. Am J Clin Nutr. 1991; 53(1): 117-23.

(36.) Gallagher D, Visser M, De Meersman RE, Sepulveda D, Baumgartner RN, Pierson RN, et al. Appendicular skeletal muscle mass:effects of age, gender, and ethnicity. J Appl Physiol. 1997; 83: 229-39.

(37.) Martin S, Mathur R, Marshall I, Dougrlas N. The effect of age, sex, obesity and posture on upper airway size. Eur Respir J. 1997; Sep(10(9)):2087-90.

(38.) Rech CR, Santos DL, Silva JCN. Development and Validation of Anthropometric Equations for Prediction of the Body Fat in Women aged 50 to 75 years. Revista Brasileira de Cineantropometria & Desempenho Humano. 2006; 8(1):05-13.

(39.) Van der Ploeg GE, Gunn SM, Withers RT, Modra AC. Use of anthropometric variables to predict relative body fat determined by a four-compartment body composition model. Eur J Clin Nutr. 2003; 57(8):1009-16.

(40.) Heyward V, Stolarczyk L. Avaliacao da Composicao Corporal Aplicada. Sao Paulo: Manole; 2000.

Eliane Cunha Goncalves [1, 2], Fernando Policarpo [3] e Jose Fernandes-Filho [1, 4]

[1] Universidade Pedro de Valdivia. (UPV). Chillan, Chile. elianecgc@hotmail.com; jff@eefd.ufrj.br

[2] Faculdade de Vitoria (FESV). Espirito Santo, Brasil. elianecgc@hotmail.com;

[3] Universidade Mauricio de Nassau. Rio Grande do Norte, Brasil. fernandopolicar@hotmail.com

[4] Universidade Federal de Rio de Janeiro (UFRJ). Rio de Janeiro, Brasil. jff@eefd.ufrj.br

Recebido 19 Outubro 2013/Enviado para Modificacao 3 Janeiro 2014/Aprovado 20 Julho 2014

Tabela 1. Descricao dos valores de media e desvio padrao das medidas
antropometricas dos grupos de regressao e validacao das equacoes de
regressao para predicao do percentual de gordura em homens idosos

      Variavel                 Grupo de regressao
                               (N = 54)

                       Min *   Max *   Media [+ or -]  Dp *

Idade (anos)           60,8     80      68,5 [+ or -]  4,5
Massa Corporal (kg)    43,8    114,8    78,5 [+ or -]  14,4
Estatura (m)            1,4     1,8      1,6 [+ or -]  0,6
% G DXA                17,5    42,3     30,4 [+ or -]  6,8

      Variavel                Grupo de validacao
                              (N = 31)

                       Min    Max    Media [+ or -]  Dp

Idade (anos)            60    93,1   71,2 [+ or -]  7,4
Massa Corporal (kg)    52,5    95     75,2 [+ or -]  11
Estatura (m)           1,5    1,7            1,6
% G DXA                13,7   41,2   29,4 [+ or -]  7,7

* Min: Minimo; Max: Maximo; DP: Desvio Padrao

Tabela 2. Analise da validade da equacao preditiva
para a estimativa do percentual de gordura em
homens idosos

Variavel   Media [+ or -] DP    Media [+ or -] DP      r     [r.sup.2]
                  DXA                Equacao

   %G       30 [+ or -] 7.1      30 [+ or -] 6.5     0,8 *     0,8 *

Variavel     DM

   %G      0,02 **

DM = diferenca media (MMEBIA--MMEDXA); DP: desvio padrao; *
p < 0,001; r: coeficiente de correlacao; [r.sup.2]: Coeficiente de
determinacao; ** nao houve diferenca (teste t pareado).

Tabela 3. Modelos de regressao linear para a estimativa
do percentual de gordura em homens idosos, a partir de variaveis
antropometricas e da DXA

Modelos de regressao                         r    [r.sup.2]   EPE (%)

%[G.sup.Eq1] = 17,628+0,356 (P              0,7      0,7        3,7
abdomen)-1,736 (P antebraco
esquerdo)+0,300 (massa corporal)

%[G.sup.Eq2] = 23,043+0,442(P               0,7      0,8        3,2
abdomen)-1,515 (P antebraco
esquerdo)+0,248 (massa corporal)-0,602
(DO biacromial)-0,405
(DO biileocristal)

%[G.sup.Eq3] = 33,688+0,360                 0,8      0,8        2,9
(Pabdomen)-1,136 (P antebraco
esquerdo)+0,437 (PC panturrilha)+0,305
(massa corporal)-0,659
(DO biacromial)-0,380 (DO biileocristal)

%[G.sup.Eq4] = 24,539+0,390 (P              0,8      0,8        2,7
abdomen)-1,250 (P antebraco
esquerdo)+0,445 (DC panturrilha)+0,192
(massa corporal)-0,679
(DO biacromial)-0,439 (DO
biileocristal)+0,376 (P coxa esquerda
proximal)

%[G.sup.Eq5] = 23,371+0,337 (P              0,8      0,8        2,6
abdomen)-1,464 (P antebraco
esquerdo)+0,501 (DC panturrilha)+0,175
(massa corporal)-0,741
(DO biacromial)-0,415 (DO bile o
cristal)+0,374 (P coxa esquerda
proximal)+0,370 (P pescoco)

r: coeficiente de correlacao; [R.sup.2]: Coeficiente de
determinacao; EPE: Erro Padrao Estimado; P: Perimetro, DC: Dobra
Cutanea; DO: Diametro Osseo
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Author:Goncalves, Eliane Cunha; Policarpo, Fernando; Fernandes-Filho, Jose
Publication:Revista de Salud Publica
Date:Oct 1, 2014
Words:4034
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