Desenvolvimento e validação de equação preditiva para gordura visceral

  • Mikaella Carla de França Cavalcanti Universidade Federal de Pernambuco, Recife-PE, Brasil.
  • Isa Galvão Rodrigues Universidade Federal de Pernambuco, Recife-PE, Brasil.
  • Ana Paula Dornelas Leão Leite Universidade de Pernambuco, Recife-PE, Brasil.
  • Alcides da Silva Diniz Universidade Federal de Pernambuco, Recife-PE, Brasil.
  • Ilma Kruze Grande de Arruda Universidade Federal de Pernambuco, Recife-PE, Brasil.
  • Claudia Porto Sabino Pinho Universidade de Pernambuco, Recife-PE, Brasil.
Palavras-chave: Gordura Intra-Abadominal, Tomografia Computadorizada, Obesidade Abdominal, Estudos de Validação

Resumo

El exceso de grasa visceral constituye un factor de riesgo independiente y se correlaciona más fuertemente con los cambios metabólicos cuando se compara con la grasa abdominal total o subcutánea. El objetivo del estudio fue desarrollar y validar una ecuación predictiva para estimar el tejido adiposo visceral (TAV) a partir de parámetros antropométricos y bioquímicos. Estudio metodológico desarrollado a partir de datos de un diseño transversal involucrando individuos de ambos sexos, con edad ≥20 años, donde se evaluó el IVA (por tomografía computarizada); parámetros antropométricos: índice de masa corporal (IMC), circunferencia de la cintura (AC), circunferencia de la cadera (HC), circunferencia del cuello (NC) y circunferencia del muslo (WCx); bioquímicos: glucosa en ayunas (FG), hemoglobina glucosilada (HbA1C), triglicéridos (TG), colesterol total (TC) y fracciones, proteína C reactiva (PCR) y ácido úrico (AU); y datos demográficos: sexo, edad y raza. Se evaluaron un total de 160 individuos con edades entre 20 y 80 años y una media de 53,2±13,9 años. La ecuación predictiva desarrollada para estimar el TAV en hombres fue TAV= -2307.8 + 5.8 (edad) -34.1(raza) + 722.3 (talla) + 24.2(PC) - 3.2( GJ) + 52.8(HbA1c) + 29.3(AU) ( R2 ajustado: 67,6%). Para mujeres, TAV = - 109,0 + 1,1 (edad) - 2,9 (HC) + 0,3 (TG) + 5,8 (IMC) + 118 (PC) (R2 ajustado: 48,1 %). La capacidad predictiva de las ecuaciones desarrolladas en relación con el VAT determinado por tomografía computarizada fue del 64,1% y 49,6% para hombres y mujeres, respectivamente. Las ecuaciones propuestas y validadas pueden ser utilizadas para estimar el VAT cuando no se disponga de pruebas de imagen, siendo una herramienta de más fácil aplicabilidad y mayor practicidad

Referências

-Almeida, I.C.G.B.; Sá, K.N.; Silva, M.; Baptista, A.; Matos, M.A.; Lessa, I. Prevalência de dor lombar crônica na população da cidade de Salvador. Revista Brasileira de Ortopedia. Vol. 43. Num. 3. 2008. p. 96-102.

-Ashwell, M.; Gunn, P.; Gibson, S. Waist-to-height ratio is a better screening tool than waist circumference and BMI for adult cardiometabolic risk factors: systematic review and meta-analysis. Obesity Reviews. Vol. 13. Num. 3. 2012. p. 275-86.

-Bem-Noun, L.; Laor, A. Relationship between changes in neck circumference and cardiovascular risk factors. Experimental and Clinical Cardiology. Vol. 11. Num. 1. 2006. p. 14-20.

-Brundavani, V.; Murthy, S.R.; Kurpad, A.V. Estimation of deep-abdominal-adipose-tissue (DAAT) accumulation from simple anthropometric measurements in Indian men and women. European Journal of Clinical Nutrition. Vol. 60. Num. 5. 2006. p. 658-66.

-Carroll, J.F.; Chiapa, A.L.; Rodriguez, M.; Phelps, D.R.; Cardarelli, K.M.; Vishwanatha, J.K.; Bae, S.; Cardarelli, R. Visceral fat, waist circumference and BMI: Impact of race/ethnicit. Obesity. Vol. 16. Num. 3. 2008. p. 600-607.

-Cervi, A.; Franceschini, S.M.C.; Priore, S.E. Critical analysis of the use of the body mass índex for the elderly. Revista de Nutrição. Vol. 18. Num. 6. 2005. p. 765-775.

-Chen, C.H.; Chen, Y.Y.; Chuang, C.L.; Chiang, L.M.; Chiao, S.M.; Hsieh, K.C. The study of anthropometric estimates in the visceral fat of healthy individuals. Nutrition Journal. Vol. 13. Num. 46. 2014. p. 1-8.

-Conceição-Machado, M.E.P.; Silva, L.R.; Santana, M.L.P.; Pinto, E.J.; Silva, R.C.R.; Moraes, L.T.L.P.; Couto, R.D.; Assis, A.M.O. Hypertriglyceridemic waist phenotype: association with metabolic abnormalities in adolescents. Jornal de Pediatria. Vol. 89. Num. 1. 2013.p.56-63.

-Demura, S.; Sato, S. Prediction of visceral fat area at the umbilicus level using fat mass of the trunk: The validity of bioelectrical impedance analysis. Journal of Sports Sciences. Vol. 25. Num. 7. 2007. p. 823-833.

-Després, J.P.; Lemieux, I.; Bergeron, J.; Pibarot, P.; Mathieu, P.; Larose, E.; Rodés-Cabau, J.; Bertrand, O.F.; Poirier, P. Abdominal Obesity and the Metabolic Syndrome: Contribution to Global Cardiometabolic Risk. Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology. Vol. 28. Num. 6. 2008.p.1039-1049.

-Eickemberg, M.; Oliveira, C.C.; Roriz, A.K.C.; Fontes, G.A.V.; Mello, A.L.; Sampaio, L.R. Bioimpedância elétrica e gordura visceral: uma comparação com a tomografia computadorizada em adultos e idosos. Arquivos Brasileiros de Endocrinologia e Metabologia. Vol. 57. Num. 1. 2013. p. 27-32.

-Fang, J.; Alderman, M.H. Serum uric acid and cardiovascular mortality: the NHANES I epidemiologic follow-up study, 1971-1992. JAMA. Vol. 283. Num. 18. 2000.p. 2404-2410.

-Goel. K.; Grupta, N.; Misra, A.; Poddar, P.; Pandey, R.M.; Vikram, N.K.; Wasir, J.S. Predictive equations for body fat and abdominal fat with DXA and MRI as reference in Asian Indians. Obesity. Vol. 16. Num. 2. 2008. p. 451-456.

-Guo, S.S.; Chumlea, W.C.; Cockram, D.B. Use of statistical methods to estimate body composition. The American Journal of Clinical Nutrition. Vol. 64. Num. 3. 1996. p. 428S-435S.

-Hayashi, T.; Boyko, E.J.; McNeely, M.J.; Leonetti, D.L.; Kahn, S.E.; Fujimoto, WY. Minimum Waist and Visceral Fat Values for Identifying Japanese Americans at Risk for the Metabolic Syndrome. Diabetes Care. Vol. 30. Num. 1. 2007. p. 120-127.

-Hermsdorff, H.H.M.; Monteiro, J.B.R. Gordura Visceral, Subcutânea ou Intramuscular: Onde Está o Problema? Arquivos Brasileiros de Endocrinologia e Metabologia. Vol. 48. Num. 6. 2004. p. 803-811.

-Janssen, I.; Katzmarzyk, P.T.; Ross, R. Waist circumference and not body mass index explains obesity-related health risk. The American Journal of Clinical Nutrition. Vol. 79. Num. 3. 2004. p.379-384.

-Küçük, U.; Küçük, H.O.; Cüce, F.; Balta, S. Relação entre Circunferência do Pescoço e Espessura da Gordura Epicárdica em uma População de Homens Saudáveis. Arquivos Brasileiros de Cardiologia. Vol. 107. Num. 3. 2016. p. 266-270.

-Lohman, T.G.; Roche, A.F.; Martorell, R. Anthropometric standardization reference manual. Champaign. Human Kinetics Pub. 1988.

-Meyers, R. Classical and modern regression wiht application. Boston. Duxbury. 1990.

-Nagai, M.; Komiya, H.; Mori, Y.; Ohta, T. Developments in estimating visceral fat area from medical examination data. Journal of Atherosclerosis and Thrombosis. Vol. 15. Num. 4. 2008. p.193-198.

-Nevill, A.M.; Stavropoulos-Kalinoglou, A.; Metsios, G.S.; Koutedakis, Y.; Holder, R.L.; Kitas, G.D.; Mohammed, M.A. Inverted BMI rather than BMI is a better proxy for percentage of body fat. Annals of Humam Biology. Vol. 38. Num. 6. 2011.p. 681-684.

-Oliveira, C.C.; Roriz, A.K.C.; Moreira, P.A.; Eickemberg, M.; Amaral, M.T.R.; Passos, L.C.S. Anthropometric indicators associated with hypertriglyceridemia in the predition of visceral fat. Revista Brasileira de Cineantropometria e Desempenho Humano. Vol. 16. Num. 5. 2014. p. 485-493.

-Petribu, M.M.V.; Guimarães, F.J.S.P.; Cabral, P.C.; Santos, E.M.C.; Diniz, A.S.; Arruda, I.K.G. Desenvolvimento e validação de equação preditiva da gordura visceral em mulheres jovens. Revista Brasileira de Cineantropometria e Desempenho Humano. Vol. 14. Num. 3. 2012. p. 333-342.

-Piernas-Sánchez, C.M.; Morales Falo, E.M.; Zamora Navarro, S.; Garaulet Aza, M. Study and classification of the abdominal adiposity throughout the application of the two-dimentional predictive equation in the clinical practice. Nutricion Hospitalaria. Vol. 25. Num. 2. 2010. p. 270-274.

-Pinho, C.P.S.; Diniz, A.S.; Arruda, I.K.G.; Leite, A.P.D.L.; Petribú, M.M.V.; Rodrigues, I.G. Predictive models for estimating visceral fat: The contribution from anthropometric parameters. Plos One. Vol. 12. Num. 7. 2017. p. 1-12.

-Preis, S.R.; Massaro, J.M.; Hoffmann, U.; D‟Agostino, R.B.; Levy, D.; Robins, S.J.; Meigs, J.B.; Vasan, R.S.; O’Dornnell, C.J.; Fox, C.S. Neck circumference as a novel measure of cardiometabolic risk: the Framingham Heart study. Journal Clinical of Endocrinology and Metabolism. Vol. 95. Num. 8.2010. p. 3701-3710.

-Rockall, A.G.; Sohaib, S.A.; Evans, D.; Kaltsas, G.; Isidori, A.M.; Monson, J.P.; Besser, G.M.; Grossman, A.B.; Reznek, R.H. Computed tomography assessment of fat distribution in male and female patients with Cushing‟s syndrome. European Journal of Endocrinology. Vol. 149. Num. 6. p.561-567.

-Sampaio, L.R.; Simoes, E.J.; Assis, A.M.; Ramos, L.R. Validity and reliability of the sagittal abdominal diameter as a predictor of visceral abdominal fat. Arquivos Brasileiros de Endocrinologia e Metabologia. Vol. 51. Num. 6. 2007. p. 980-986.

-Seidell, J.C.; Oosterlee, A.; Thijssen, M.A.O.; Burema, J. Assessment of intra-abdominal and subcutaneous abdominal fat: relation between anthropometry and computed tomography. The American Journal of Clinical Nutrition. Vol. 45. Num. 1. 1987. p. 7-13.

-Sociedade Brasileira de Cardiologia. V Diretriz Brasileira de Dislipidemias e Prevenção da Aterosclerose. Arquivos Brasileiros de Cardiologia. Vol. 101. Num. 4. 2013. p. 1-22.

-Stabe, C.; Vasques, A.C.; Lima, M.M.; Tambascia, M.A.; Pareja, J.C.; Yamanaka, A.; Geloneze. B. Neck circumference as a simple tool for identifying the metabolic syndrome and insulin resistance: results from the Brazilian Metabolic Syndrome Study (Brams). Clinical Endocrinology. Vol. 78. Num. 6. 2013. p. 874-881.

-Tchernof, A.; Després, J.P. Pathophisiology of human visceral obesity: an update. Physiological Reviews. Vol. 93. Num. 1. 2013. p.359-404.

-Vasques, A.C.; Priore, S.E.; Rosado, L.E.F.P.L.; Franceschini, S.C.C. The use of anthropometric measures to assess visceral fat accumulation. Revista de Nutrição. Campinas. Vol. 23. Num. 1. 2010. p.107-118.

-World Health Organization. Obesity: Preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO Consultation on Obesity. Geneva. 1998.

-World Health Organization. Obesity and overweight. Geneva. 2003.

Publicado
2022-02-07
Como Citar
Cavalcanti, M. C. de F., Rodrigues, I. G., Leite, A. P. D. L., Diniz, A. da S., Arruda, I. K. G. de, & Pinho, C. P. S. (2022). Desenvolvimento e validação de equação preditiva para gordura visceral. RBONE - Revista Brasileira De Obesidade, Nutrição E Emagrecimento, 14(91), 1259-1269. Recuperado de https://www.rbone.com.br/index.php/rbone/article/view/1462
Seção
Artigos Cientí­ficos - Original