Desenvolvimento de equações de predição da composição corporal em idosos a partir de parâmetros da bioimpendância elétrica e antropometria

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorWahrlich, Vivian-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/6198647788690311-
Autor(es): dc.contributorBaltar, Valéria Troncoso-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9774872677279673-
Autor(es): dc.contributorAnjos, Luiz Antonio dos-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/3554972716610811-
Autor(es): dc.contributorBezerra, Flávia Fioruci-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/1523963949057333-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9970306667115228-
Autor(es): dc.creatorSilva, Agnes Ciafrino Castro da-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-01-03T11:42:54Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-01-03T11:42:54Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-08-21-
Data de envio: dc.date.issued2024-08-21-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/34355-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/920348-
Descrição: dc.descriptionIntrodução: O processo de envelhecimento leva a modificações na composição corporal e essas modificações podem implicar agravos à saúde da população idosa. Nesse contexto, determinar a composição corporal de forma mais precisa torna-se relevante. A antropometria e a bioimpedância elétrica (BIA) aparecem como opções mais simples e acessíveis para se obter informações da composição corporal. Objetivo: Desenvolver equações de predição da composição corporal em idosos a partir de parâmetros da bioimpedância elétrica. Métodos: A amostra foi composta por 389 homens e mulheres com idade igual ou superior a 60 anos. A composição corporal foi avaliada por absorciometria de raio-X de dupla energia (DXA) e BIA. O equipamento usado na BIA foi a balança Tanita BC-418. As medidas antropométricas foram feitas em duplicata, sendo elas: estatura (EST), perímetro do braço, perímetro da coxa, cintura menor (PC), cintura, perímetro abdominal e perímetro da panturrilha (PANTU). A partir das informações de composição corporal obtidas pelos diferentes métodos foram calculadas as seguintes variáveis: índice de massa corporal, índice de massa muscular apendicular e o índice de resistividade. Todas as análises foram realizadas utilizando o pacote estatístico R Core Team (2022) versão 4.2.0. Os resultados foram considerados estatisticamente significativos no nível crítico de 5% (p < 0,05). Resultados: Foram avaliados no estudo 389 indivíduos, sendo 110 homens e 279 mulheres, com idade variando entre 60 e 91,6 anos. Os valores médios de percentual de gordura corporal, massa livre de gordura, massa gorda e massa muscular apendicular obtidos por DXA foram estatisticamente diferentes dos valores obtidos por BIA para ambos os sexos. A partir das análises de concordância pelo método de Bland & Altman e pelo método de Pearson, utilizando a análise de regressão múltipla pelo modelo stepwise, foram geradas as seguintes equações: Mulher: MLG = -14,0 + [0,45 × IR(Ω)] + [0,19 × MC(kg)] + [15,0 × EST(m)]; MMA = -11,0 + [0,22 × IR(Ω)] + [0,10 × MC(kg)] + [6,20 × EST(m)] + [0,08 × PANTU(cm)]; Homem: MLG = 18,0 + [0,48 × IR(Ω)] + [0,33 × MC(kg)] + [-0,17 × PC(cm)]; MMA = 0,23 + [0,21 × IR(Ω)] + [0,18 × MC(kg)] + [-0,13 × PC(cm)] + [0,28 × PANTU(cm)]. Conclusão: a BIA utilizada não estima de forma satisfatória a composição corporal em idosos, subestimando a massa gorda. Desta forma, o desenvolvimento das equações específicas para essa população, se tornou essencial para tornar a BIA uma alternativa confiável, portátil e fácil de usar, substituindo a DXA. De toda forma, ainda se faz necessária a validação das equações geradas, a fim de garantir a veracidade de seus resultados.-
Descrição: dc.descriptionBackground: The aging process leads to changes in body composition and these changes can lead to health problems in the elderly population. In this context, determining body composition more precisely becomes relevant. Anthropometry and bioelectrical impedance analysis (BIA) appear to be the simplest and most accessible options for obtaining information on body composition. Objective: To develop equations for predicting body composition in the elderly based on bioelectrical impedance parameters. Methods: The sample consisted of 389 men and women aged 60 years or older. Body composition was assessed by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) and BIA. The equipment used in BIA was the Tanita BC-418 scale. Anthropometric measurements were taken in duplicate: height (H), arm perimeter, thigh perimeter, smaller waist (SW), waist, abdominal perimeter, and calf perimeter (CP). From the body composition information obtained by the different methods, the following variables were calculated: body mass index, appendicular muscle mass index, and resistivity index. All analyses were performed using the statistical package R Core Team (2022) version 4.2.0. Results were considered statistically significant at the critical level of 5% (p < 0.05). Results: The study evaluated 389 individuals, 110 men and 279 women, aged between 60 and 91.6 years. The mean values of body fat percentage, fat-free mass (FFM), fat mass, and appendicular muscle mass (AMM) obtained by DXA were statistically different from those obtained by BIA for both sexes. Based on the analysis of agreement using the Bland & Altman method and the Pearson method, using the multiple regression analysis with the stepwise model, the following equations were generated: Woman: FFM = -14.0 + [0.45 RI(Ω )] + [0.19 BW(kg)] + [15.0 H(m)]; AMM = -11.0 + [0.22 IR(Ω)] + [0.10 BW(kg)] + [6.20 H(m)] + [0.08 CP(cm)]; Male: FFM = 18.0 + [0.48 RI(Ω)] + [0.33 BW(kg)] + [-0.17 BW(cm)]; AMM = 0.23 + [0.21 IR(Ω)] + [0.18 BW(kg)] + [-0.13 SW(cm)] + [0.28 CP(cm)]. Conclusion: the BIA used does not satisfactorily estimate body composition in the elderly, underestimating fat mass. Thus, developing specific equations for this population has become essential to make BIA a reliable, portable, and easy-to-use alternative, replacing DXA. In any case, it is still necessary to validate the generated equations to guarantee the integrity of their results.-
Descrição: dc.description57 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectBioimpedância elétrica-
Palavras-chave: dc.subjectAbsorciometria de raios X-
Palavras-chave: dc.subjectComposição corporal-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise de regressão-
Palavras-chave: dc.subjectComposição corporal-
Palavras-chave: dc.subjectIdoso-
Palavras-chave: dc.subjectAntropometria-
Palavras-chave: dc.subjectSarcopenia-
Palavras-chave: dc.subjectObesidade-
Palavras-chave: dc.subjectElectric impedance-
Palavras-chave: dc.subjectAbsorptiometry-
Palavras-chave: dc.subjectPhoton-
Palavras-chave: dc.subjectBody composition-
Palavras-chave: dc.subjectRegression analysis-
Título: dc.titleDesenvolvimento de equações de predição da composição corporal em idosos a partir de parâmetros da bioimpendância elétrica e antropometria-
Tipo de arquivo: dc.typeDissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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