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Barbara Toledo Amstalden, Laísa Ribeiro Silva de Abreu, P. García Chiarello, Alceu Afonso Jordao, Mirele S. Mialich
Introduction: anthropometry is a practical and low-cost method for assessing body composition, capable of estimating body compartments.
Skeletal muscle mass (SMM) is an important tissue for decision-making in clinical practice and for monitoring the health status of individuals. How- ever, anthropometric equations that estimate SMM have limitations according to the specificities of the samples from which they were developed.
Objective: the objective of this study was to develop a predictive anthropometric equation capable of estimating SMM in a sample of healthy Brazilian adults.
Method: cross-sectional study using anthropometric and bioelectrical impedance analysis (BIA) data from 499 volunteers. To develop the equa- tion, linear regression method was used, calculating adjusted R2 and standard error of estimate (SEE), in addition to the intraclass correlation coefficient (ICC) and the Bland-Altman test.
Results: the final equation was: SMM (kg) = Height (cm) x (0.219 + 0.00001 x corrected thigh circumference2 [cm] + 0.00005 x corrected arm circumference2 [cm] + 0.00002 x corrected calf circumference2 [cm]) + 1.96 x Sex (Women = 0; Men = 1) + 0.079 x Weight (kg) - 26.98 (R2adj = 95.4 % and SEE = 1.522), which presented high agreement with SMM by BIA and the highest ICC, compared to other equations from literature (CCI = 0.988, 95 % CI [0.986-0.990]). The Bland-Altman analysis showed that the equation presented good agreement with the values obtained by BIA.
Conclusion: the equation presented satisfactory diagnostic performance for estimating SMM in relation to BIA and uses parameters commonly collected in clinical practice.
Introducción: la antropometría es un método práctico y de bajo coste para evaluar la composición corporal, capaz de estimar los compartimentos corporales. La masa muscular esquelética (MME) es un tejido importante para la toma de decisiones en la práctica clínica y para monitorear el estado de salud de los individuos. Sin embargo, las ecuaciones antropométricas que estiman la MME tienen limitaciones de acuerdo con las especificidades de las muestras a partir de las cuales se desarrollaron.
Objetivo: el objetivo de este estudio fue desarrollar una ecuación antropométrica predictiva capaz de estimar la MME en una muestra de adultos sanos brasileños.
Método: estudio transversal utilizando datos antropométricos y de análisis de impedancia bioeléctrica (BIA) de 499 voluntarios. Para desarrollar la ecuación, se utilizó el método de regresión lineal, calculando R2 ajustado y error estándar de estimación (SEE), además del coeficiente de correlación intraclase (ICC) y la prueba de Bland-Altman.
Resultados: la ecuación final fue: MME (kg) = altura x (0,219 + 0,00001 x circunferencia del muslo corregida2 + 0,00005 x circunferencia del brazo corregida2 + 0,00002 x circunferencia de la pantorrilla corregida2) + 1,934 x Sexo (Mujeres = 0; Hombres = 1) + 0,079 x Peso - 26,98 (R2adj = 95,4 % y SEE = 1,522), que presentó una alta concordancia con la MME por BIA y el mayor ICC, en comparación con otras ecuaciones de la literatura (ICC = 0,988, IC 95 % [0,986-0,990] p < 0,001). El análisis de Bland-Altman mostró que la ecuación presenta una buena concordancia con los valores obtenidos por BIA.
Conclusión: la ecuación presentó un desempeño diagnóstico satisfactorio para estimar la MME en relación con la BIA y utiliza parámetros comúnmente recolectados en la práctica clínica.
