Validez concurrente de cinco ecuaciones de predicción para evaluar el porcentaje de grasa en un grupo de deportistas con expectativas de alto rendimiento de Medellín, Colombia
Resumen
Introducción. La falta de ecuaciones de predicción de la composición corporal de deportistas con expectativas de alto rendimiento en Medellín dificulta la toma de decisiones para su entrenamiento y nutrición.
Objetivo. Calcular la validez concurrente de cinco ecuaciones de predicción del porcentaje de grasa en un grupo de deportistas con expectativas de alto rendimiento en Medellín, Colombia.
Materiales y métodos. Se hizo un estudio trasversal de validación de pruebas diagnósticas con datos de una fuente secundaria de deportistas menores de 18 años pertenecientes al “Team Medellín”. La densitometría dual de rayos X (DEXA) fue la prueba de referencia. Se analizaron las ecuaciones de predicción de Slaughter, de Durnin y Rahaman, de Lohman y de Johnston, así como el modelo de cinco componentes. Para evaluar la concordancia entre los métodos se utilizó el coeficiente de correlación intraclase y se hicieron análisis de Bland y Altman para calcular el sesgo promedio y los límites de acuerdo de cada una de las ecuaciones.
Resultados. Participaron 101 deportistas (50,5 % de ellos mujeres) con una mediana de edad de 14,8 años (RI: 13,0-16,0). La validez concurrente fue “buena-excelente” para las ecuaciones de Johnston, Durnin y Rahaman y el modelo de cinco componentes. La ecuación de Lohman sobreestimó el porcentaje de grasa en 12,7 puntos porcentuales, pero todas mostraron límites de acuerdo amplios.
Conclusiones. En la población del estudio se pueden utilizar las ecuaciones de Durnin y Rahaman, la de Johnston y el modelo de cinco componentes para predecir el porcentaje de grasa, pues su validez concurrente fue “buena-excelente” y el sesgo promedio fue bajo. Las ecuaciones que se estudiaron tienen poca precisión, lo que dificulta utilizarlas para el diagnóstico individual del porcentaje de grasa en dicha población.
Descargas
Referencias bibliográficas
Kutac P, Bunc V, Sigmund M. Whole-body dual-energy X-ray absorptiometry demonstrates better reliability than segmental body composition analysis in college-aged students. PloS One. 2019;14:e0215599. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215599
Mazzoccoli G. Body composition: Where and when. Eur J Radiol. 2016;85:1456-60. https://doi.org/10.1016/j.clnu.2011.12.011
Silva AM. Structural and functional body components in athletic health and performance phenotypes. Eur J Clin Nutr. 2019;73:215-24. https://doi.org/10.1038/s41430-018-0321-9
Bilsborough JC, Greenway K, Opar D, Livingstone S, Cordy J, Coutts AJ. The accuracy and precision of DXA for assessing body composition in team sport athletes. J Sports Sci. 2014;32:1821-8. https://doi.org/10.1080/02640414.2014.926380
Ceniccola GD, Castro MG, Piovacari SMF, Horie LM, Correa FG, Barrere APN, et al. Current technologies in body composition assessment: Advantages and disadvantages. Nutrition. 2019;62:25-31. https://doi.org/10.1016/j.nut.2018.11.028
Andreoli A, Garaci F, Cafarelli FP, Guglielmi G. Body composition in clinical practice. Eur J Radiol. 2016;85:1461-8. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2016.02.005
Chamari K, Padulo J. 'Aerobic' and 'anaerobic' terms used in exercise physiology: A critical terminology reflection. Sports Med Open. 2015;1:9. https://doi.org/10.1186/s40798-015-0012-1
Slaughter MH, Lohman TG, Boileau RA, Horswill CA, Stillman RJ, van Loan MD, et al. Skinfold equations for estimation of body fatness in children and youth. Hum Biol. 1988;60:709-23.
Durnin JV, Rahaman MM. The assessment of the amount of fat in the human body from measurements of skinfold thickness. Br J Nutr. 1967;21:681-9. https://doi.org/10.1079/BJN19670070
Lohman TG. Assessment of body composition in children. Pediatr Exerc Sci. 1989;1:19-30.
Johnston J, Leong M, Checkland G, Zuberbuhler P, Conger P, Quinney A. Body fat assessed from body density and estimated from skinfold theckness in normal children and children with cystic fibrosis. Am J Clin Nutr. 1989;48:1362-6. https://doi.org/10.1093/ajcn/48.6.1362
Kerr D. An anthropometric method for the fracitionation of skin, adipose, muscle, bone and residual tissue masses in males and females age 6 to 77 years (thesis). Burnaby: Simon Fraser Univesity; 1988.
Martin AD, Daniel MZ, Drinkwater DT, Clarys JP. Adipose tissue density, estimated adipose lipid fraction and whole body adiposity in male cadavers. Int J Obes Relat Metab Disord. 1994;18:79-83.
Lozano-Berges G, Matute-Llorente A, Gómez-Bruton A, González-Aguero A, Vicente-Rodríguez G, Casajus JA. Body fat percentage comparisons between four methods in young football players: Are they comparable? Nutr Hosp. 2017;34:1119-24. https://doi.org/10.20960/nh.760
García N, Zapata D, Sáez C, Yáñez R, Luis Peñailillo L. Fat mass assessment in young elite football players: Comparison of anthropometric methods with dual X-ray absorptiometry (DEXA). Arch Med Deporte. 2015;32:208-14. https://doi.org/10.3390/sports5010017
Lozano-Berges G, Matute-Llorente A, Gómez-Bruton A, González-Aguero A, Vicente-Rodríguez G, Casajus JA. Accurate prediction equation to assess body fat in male and female adolescent football players. Int J Sport Nutr Exerc Metab. 2019;29:297-302. https://doi.org/10.1123/ijsnem.2018-0099
Lozano-Berges G, Gómez-Bruton A, Matute-Llorente A, Julian-Almarcegui C, Gómez-Cabello A, González-Aguero A, et al. Assessing fat mass of adolescent swimmers using anthropometric equations: A DXA validation study. Res Q Exerc Sport. 2017;88:230-6. https://doi.org/10.1080/02701367.2017.1284976
Rodríguez G, Moreno LA, Blay MG, Blay VA, Fleta J, Sarria A, et al. Body fat measurement in adolescents: Comparison of skinfold thickness equations with dual-energy X-ray absorptiometry. Eur J Clin Nutr. 2005;59:1158-66. https://doi.org/10.1038/sj.ejcn.1602226
Nana A, Slater GJ, Stewart AD, Burke LM. Methodology review: Using dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) for the assessment of body composition in athletes and active people. Int J Sport Nutr Exerc Metab. 2015;25:198-215. https://doi.org/10.1123/ijsnem.2013-0228
Silva AM, Fields DA, Sardinha LB. A PRISMA-driven systematic review of predictive equations for assessing fat and fat-free mass in healthy children and adolescents using multicomponent molecular models as the reference method. J Obes. 2013;2013:148696. https://doi.org/10.1155/2013/148696
Dobroch J, Ciesluk K, Sawicka-Zukowska M, Krawczuk-Rybak M. Body composition measurements in paediatrics - a review. Part 1. Pediatr Endocrinol Diabetes Metab. 2018;24:185-90. https://doi.org/10.5114/pedm.2018.83365
Norton K. Estimación antropométrica de la grasa o adiposidad corporal. In: Norton K, Olds T, editors. Antropométrica. Sidney: Southwood Press; 1995. p. 116-34
Algunos artículos similares:
- Ernesto Pérez-Sánchez, Raúl Montiel-Cruz, Eréndira Romero-Domínguez, Griselda Pascacio-Bermúdez, Arturo Báez-Hernández, Guadalupe Díaz del Castillo-Flores, Fabián Correa-Morales, Gonzalo Vázquez-Prokopec, Pablo Manrique-Saide, Azael Che-Mendoza, Gabriela Meneses-Ruiz , Irma López-Martínez, María Jesús Sánchez, Seroprevalencia de Trypanosoma cruzi en niños de Veracruz, México: línea epidemiológica de base para un modelo de control fundamentado de la transmisión activa de la enfermedad de Chagas , Biomédica: Vol. 44 Núm. 1 (2024)

Estadísticas de artículo | |
---|---|
Vistas de resúmenes | |
Vistas de PDF | |
Descargas de PDF | |
Vistas de HTML | |
Otras vistas |