MODELO DE PREDIÇÃO DA GORDURA VISCERAL RELATIVA BASEADO NAS CARACTERÍSTICAS ANTROPOMÉTRICAS DE MULHERES DO PROGRAMA DO NÚCLEO DE APOIO SAÚDE DA FAMÍLIA (NASF) RESIDENTES EM MACAPÁ, AP
DOI:
https://doi.org/10.64671/ts.v22i4.120Palavras-chave:
Obesidade, Antropométrica, Impedância elétrica, Modelos linearesResumo
O objetivo do estudo foi desenvolver e validar um modelo de predição da gordura visceral relativa (GVR) baseando nas características antropométricas de mulheres do Programa do Núcleo de Apoio da Saúde da Família (NASF) residentes em Macapá, AP. Participou deste estudo uma amostra de 50 mulheres entre 42 a 69 anos, selecionadas aleatoriamente. Todas as voluntárias passaram por uma avaliação antropométrica a partir da qual a GVR foi modelada em função das variáveis antropométricas por regressão linear múltipla utilizando como medida de referência à análise por impedância bioelétrica. A confiabilidade do modelo de regressão foi expressa pelo erro padrão da estimativa (EPE) e estudada por meio do método da regressão dos resíduos padronizados. Adotou-se α = 0,05. Todos os procedimentos estatísticos foram realizados em software SPSS versão 23.0 (SPSS, EUA). Dessa forma, o modelo extraído para predição da GVR usando como variáveis independentes o índice de massa corporal e a circunferência do quadril, no qual obteve R2 = 0,72 e o EPE = 1,44%, p = 0,01. O modelo obtido mostrou adequada confiabilidade podendo ser considerados como ferramentas para predição da GVR quando analisados em voluntárias com características físicas e antropométricas similares às do presente estudo.
Referências
ADEDIA, David et al. Comparative assessment of anthropometric and bioimpedence methods for determining adiposity. Heliyon, v. 6, n. 12, p. e05740, 2020.
AGALLIU, Ilir et al. Overall and central obesity and prostate cancer risk in African men. Cancer Causes & Control, v. 33, n. 2, p. 223-239, 2022.
AMIN, Mohammad Nurul et al. How the association between obesity and inflammation may lead to insulin resistance and cancer. Diabetes & Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews, v. 13, n. 2, p. 1213-1224, 2019.
BELLO-CHAVOLLA, Omar Yaxmehen et al. Metabolic Score for Visceral Fat (METS-VF), a novel estimator of intra-abdominal fat content and cardio-metabolic health. Clinical Nutrition, v. 39, n. 5, p. 1613-1621, 2020.
BROWN, Justin C et al. The value of anthropometric measures in nutrition and metabolism: comment on anthropometrically predicted visceral adipose tissue and blood-based biomarkers: a cross-sectional analysis. Nutrition and Metabolic Insights, v. 12, p. 1178638819831712, 2019.
CARVALHO, Jamile Pereira et al. Análise fatorial dos indicadores antropométricos em idosas hipertensas da Universidade da Maturidade do Amapá. Temas em Saúde, v. 21, p. 18-36, 2021.
CARVALHO, Roseline Maria Amaral et al. Acurácia dos pontos de cortes de IMC baseado no critério da OMS para sobrepeso/obesidade em adolescentes em Macapá, AP. Temas em Saúde, v. 19, n. 5, p. 8-23, 2019.
CAMERON, Adrian J. et al. The influence of hip circumference on the relationship between abdominal obesity and mortality. International Journal of Epidemiology, v. 41, n. 2, p. 484-494, 2012.
CHAUDRY, Oliver et al. Magnetic resonance imaging and bioelectrical impedance analysis to assess visceral and abdominal adipose tissue. Obesity, v. 28, n. 2, p. 277-283, 2020.
CHRISTEN, T. et al. The role of inflammation in the association between overall and visceral adiposity and subclinical atherosclerosis. Nutrition, Metabolism and Cardiovascular Diseases, v. 29, n. 7, p. 728-735, 2019.
EICKEMBERG, Michaela et al. Bioimpedância elétrica e gordura visceral: uma comparação com a tomografia computadorizada em adultos e idosos. Arquivos Brasileiros de Endocrinologia & Metabologia, v. 57, p. 27-32, 2013.
FANG, Hongjuan et al. How to best assess abdominal obesity. Current Opinion in Clinical Nutrition and Metabolic Care, v. 21, n. 5, p. 360, 2018.
FLAKOLL, Paul J. et al. Bioelectrical impedance vs air displacement plethysmography and dual‐energy X‐ray absorptiometry to determine body composition in patients with end‐stage renal disease. Journal of Parenteral and Enteral Nutrition, v. 28, n. 1, p. 13-21, 2004.
GEORGIANOS, Panagiotis I.; ZEBEKAKIS, Pantelis E. General obesity, abdominal adiposity, and the risk of incident hypertension—From anthropometry to modern imaging techniques. The Journal of Clinical Hypertension, v. 20, n. 10, p. 1427, 2018.
GUGLIELMI, Valeria; SBRACCIA, Paolo. Obesity phenotypes: depot-differences in adipose tissue and their clinical implications. Eating and weight Disorders-Studies on anorexia, bulimia and obesity, v. 23, n. 1, p. 3-14, 2018.
IMAHORI, Yume et al. The association between anthropometric measures of adiposity and the progression of carotid atherosclerosis. BMC cardiovascular disorders, v. 20, n. 1, p. 1-10, 2020.
MATERKO, Wollner et al. Predição e validação da gordura corporal relativa baseada em características antropométricas de adultos frequentadores de academia de ginástica. Revista Arquivos em Movimento, v.6, n.1, p.91-106, 2010.
MATERKO, Wollner; SANTOS, Edil Luis. Optimal cut-off values for obesity using classification tree in middle-aged adults living Rio de Janeiro city. International Journal of Research in Medical Sciences, v. 5, n. 7, p. 3172-3177, 2017.
MATERKO, Wollner et al. Accuracy of the WHO’s body mass index cut-off points to measure gender-and age-specific obesity in middle-aged adults living in the city of Rio de Janeiro, Brazil. Journal of Public Health Research, v. 6, n. 2, 2017.
MATERKO, Wollner; COSTA, Paulo Jorge de Abreu. Associação entre os indicadores antropométricos e a gordura corporal relativa em homens estudantes da Universidade Federal do Amapá, AP. Estação Científica (UNIFAP), v. 9, n. 1, p. 31-37, 2019.
MANGLA, Anita Garg et al. Anthropometric markers as a paradigm for obesity risk assessment. Journal of Biosciences and Medicines, v. 8, n. 2, p. 1-16, 2020.
MUTSERT, Renée et al. Associations of abdominal subcutaneous and visceral fat with insulin resistance and secretion differ between men and women: the Netherlands epidemiology of obesity study. Metabolic Syndrome and Related Disorders, v. 16, n. 1, p. 54-63, 2018.
NORTON, Kevin I. Standards for anthropometry assessment. In: Kinanthropometry and Exercise Physiology. Routledge, 2018. p. 68-137.
NUTTALL, Frank Q. Body mass index: obesity, BMI, and health: a critical review. Nutrition Today, v. 50, n. 3, p. 117, 2015.
OH, Sung-Kwan et al. Derivation and validation of a new visceral adiposity index for predicting visceral obesity and cardiometabolic risk in a Korean population. PLoS One, v. 13, n. 9, p. e0203787, 2018.
PASANTA, Duanghathai et al. Waist Circumference and BMI Are Strongly Correlated with MRI-Derived Fat Compartments in Young Adults. Life, v. 11, n. 7, p. 643, 2021.
POHL, Hildegard Hedwig et al. Indicadores antropométricos e fatores de risco cardiovascular em trabalhadores rurais. Revista Brasileira de Medicina do Esporte, v. 24, p. 64-68, 2018.
RYO, Miwa et al. Clinical significance of visceral adiposity assessed by computed tomography: a Japanese perspective. World Journal of Radiology, v. 6, n. 7, p. 409, 2014.
SHAH, Ravi V. et al. Visceral adiposity and the risk of metabolic syndrome across body mass index: the MESA Study. JACC: Cardiovascular Imaging, v. 7, n. 12, p. 1221-1235, 2014.
STRENG, Koen W. et al. Waist‐to‐hip ratio and mortality in heart failure. European Journal of Heart Failure, v. 20, n. 9, p. 1269-1277, 2018.
SWAINSON, Michelle G et al. Prediction of whole-body fat percentage and visceral adipose tissue mass from five anthropometric variables. PloS one, v. 12, n. 5, p. e0177175, 2017.
TIMOTHY, Garvey W. Clinical definition of overweight and obesity. In: Bariatric Endocrinology. Springer, Cham, 2019. p. 121-143.
VILHENA, D. S. et al. Comparação do percentual de gordura corporal por antropometria, dobras cutâneas e bioimpedância em universitários residentes em Macapá-AP. Coleção Pesquisa em Educação Física, v. 18, n. 4, p. 17-24, 2019.
VON HURST, Pamela R. et al. Validity and reliability of bioelectrical impedance analysis to estimate body fat percentage against air displacement plethysmography and dual‐energy X‐ray absorptiometry. Nutrition & Dietetics, v. 73, n. 2, p. 197-204, 2016.
WARD, Leigh C. Bioelectrical impedance analysis for body composition assessment: reflections on accuracy, clinical utility, and standardisation. European Journal of Clinical Nutrition, v. 73, n. 2, p. 194-199, 2019.
WORLD HEALTH ORGANIZATION. Obesity: Preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO Consulation on Obesity. Geneva, Switzerland, p. 276, 1998.
XU, Zhengyang et al. Measurement of visceral fat and abdominal obesity by single-frequency bioelectrical impedance and CT: a cross-sectional study. BMJ open, v. 11, n. 10, p. e048221, 2021.
YOSHIDA, Yilin et al. Social support modifies the negative effects of acculturation on obesity and central obesity in Mexican men. Ethnicity & Health, v. 25, n. 8, p. 1103-1114, 2020.
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