2 resultados para Fat Mass
em Universidad del Rosario, Colombia
Resumo:
Objetivo: Recientemente, se han propuesto varios dispositivos de impedancia bioeléctrica (BIA) para la estimación rápida de la grasa corporal. Sin embargo, no han sido publicadas referencias de grasa corporal para niños y adolescentes en población Colombiana. El objetivo de este estudio fue establecer percentiles de grasa corporal por BIA en niños y adolescentes de Bogotá, Colombia de entre 9 y 17.9 años, pertenecientes al estudio FUPRECOL. Métodos: Estudio descriptivo y transversal, realizado en 2.526 niños y 3.324 adolescentes de entre 9 y 17.9 años de edad, pertenecientes a instituciones educativas oficiales de Bogotá, Colombia. El porcentaje de grasa corporal fue medido con Tanita® Analizador de Composición Corporal (Modelo BF-689), según edad y sexo. Se tomaron medidas de peso, talla, circunferencia de cintura, circunferencia de cadera y estado de maduración sexual por auto-reporte. Se calcularon los percentiles (P3, P10, P25, P50, P75, P90 y P97) y curvas centiles por el método LMS según sexo y edad y se realizó una comparación entre los valores de la CC observados con estándares internacionales. Resultados: Se presentan valores de porcentaje de grasa corporal y las curvas de percentiles. En la mayoría de los grupos etáreos la grasa corporal de las chicas fue mayor a la de los chicos. Sujetos cuyo porcentaje de grasa corporal estaba por encima del percentil 90 de la distribución estándar normal se consideró que tenían un elevado riesgo cardiovascular (chicos desde 23,4-28,3 y chicas desde 31,0-34,1). En general, nuestros porcentajes de grasa corporal fueron inferiores a los valores de Turquía, Alemania, Grecia, España y Reino Unido. Conclusiones: Se presentan percentiles del porcentaje de grasa por BIA según edad y sexo que podrán ser usados de referencia en la evaluación del estado nutricional y en la predicción del riesgo cardiovascular desde edades tempranas.
Resumo:
Background: Indices predictive of central obesity include waist circumference (WC) and waist-to-height ratio (WHtR). The aims of this study were 1) to establish a Colombian youth smoothed centile charts and LMS tables for WC and WHtR and 2) to evaluate the utility of these parameters as predictors of overweight and obesity. Method: A cross-sectional study whose sample population comprised 7954 healthy Colombian schoolchildren [boys n=3460 and girls n=4494, mean (standard deviation) age 12.8 (2.3) years old]. Weight, height, body mass index (BMI), WC and WHtR and its percentiles were calculated. Appropriate cut-offs point of WC and WHtR for overweight and obesity, as defined by the International Obesity Task Force (IOTF) definitions, were selected using receiver operating characteristic (ROC) analysis. The discriminating power of WC and WHtR was expressed as area under the curve (AUC). Results: Reference values for WC and WHtR are presented. Mean WC increased and WHtR decreased with age for both genders. We found a moderate positive correlation between WC and BMI (r= 0.756, P < 0.01) and WHtR and BMI (r= 0.604, P < 0.01). The ROC analysis showed a high discrimination power in the identification of overweight and obesity for both measures in our sample population. Overall, WHtR was slightly a better predictor for overweight/obesity (AUC 95% CI 0.868-0.916) than the WC (AUC 95% CI 0.862-0.904). Conclusion: This paper presents the first sex- and age-specific WC and WHtR percentiles for both measures among Colombian children and adolescents aged 9–17.9 years. By providing LMS tables for Latin-American people based on Colombian reference data, we hope to provide quantitative tools for the study of obesity and its comorbidities.