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Daniel A. De Luis-Román
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Juan José López-Gómez
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Albacete, España
Valladolid, España
Antecedentes La pérdida de peso rápida con dietas restrictivas puede causar una disminución de la masa muscular. El objetivo de este trabajo es evaluar un nuevo método de representación de los valores eléctricos brutos obtenidos en el análisis de bioimpedanciometría en pacientes con obesidad y osteoartritis que siguen una dieta de reemplazo de comida.
Métodos Se llevó a cabo un estudio de intervención de un solo brazo con dieta de reemplazo de comidas durante 3 meses en pacientes con osteoartritis antes de la cirugía ortopédica. Se registraron la antropometría y análisis de bioimpedanciometría al inicio (B) y a los 3 meses (3M) de la intervención. Calculamos estimaciones clásicas de la composición corporal sobre los parámetros eléctricos del análisis de bioimpedanciometría y un nuevo método basado en el análisis vectorial de bioimpedanciometría para detectar parámetros de nutrición (PN), hidratación (PH) y grasa (PG) sin estimación.
Resultados Se analizaron 272 pacientes (23,16% hombres; 76,84% mujeres). Hubo una correlación entre PN y las estimaciones de composición corporal (masa celular corporal estandarizada por altura: hombres: 0,96; p<0,01). El coeficiente de correlación entre PH y el agua corporal total estimada fue de 0,769 para hombres y 0,63 para mujeres (p<0,01 en ambos casos). El coeficiente de correlación entre PG y la masa grasa estimada estandarizada por altura fue de 0,83 para hombres y 0,89 para mujeres (p<0,01). Hubo una disminución significativa en el peso corporal (B: 99,33 [15,0] kg; 3M: 92,03 [16,0] kg; p<0,01) y en masa grasa estimada (B: 49,93 [6,67)] kg; 3M: 44,22 [9,08] kg). No hubo diferencias en masa celular corporal ni en masa libre de grasa. En los nuevos parámetros hubo una disminución en PN (B: +0,40 [0,31]; 3M: +0,42 [0,42]; p=0,03) y PG (B: +0,49 [0,17]; 3M: +0,38 [0,16]; p<0,01), pero no hubo diferencias en PH.
Conclusiones La nueva interpretación de análisis vectorial de bioimpedanciometría como PN y PH tiene una alta correlación con los parámetros de composición corporal estimados por modelos de regresión, y reportan cambios en la composición corporal después de una dieta parcial de reemplazo de comidas similares a las ecuaciones de regresión.
Background Rapid weight loss with restricted diets can cause muscle mass decline. The aim of this work is to evaluate a new method for representing the raw electrical values obtained in the bioelectrical impedance analysis (BIA) in patients with obesity and osteoarthritis undergoing a meal-replacement diet.
Methods We conducted a 1-group intervention study with meal-replacement diet for 3 months in patients with osteoarthritis prior to orthopedic surgery. Anthropometry and BIA was registered at baseline (B) and 3 months (3M) after the intervention. We have calculated traditional estimations of body composition over the raw electrical parameters of BIA parameters and a new bioelectrical impedance vector analysis (BIVA) based method to detect nutrition (NP), hydration (HP) and fat (FP) parameters without estimation.
Results A total of 272 patients (23.16% men; 76.84% women) were analyzed. There was a correlation between NP and body composition estimates (body cell mass [BCM] standardized by height (BCM/h): men: 0.96; p<0.01; women: 0.88; p<0.01). The correlation coefficient between HP and estimated total body water was 0.769 for men and 0.63 for women (p<0.01 in both cases). The correlation coefficient between FP and estimated fat mass (FM) standardized by height was 0.83 for men and 0.89 for women (p<0.01). There was a significant decrease in body weight (B: 99.33(15.0)kg; 3M: 92.03(16.0)kg; p<0.01); and FM (B: 49.93(6.67)kg; 3M: 44.22(9.08)kg). There was no difference in BCM and fat free mass. In new parameters a decrease in NP (B: +0.50(0.31); 3M: +0.42(0.42); p=0.03) and FP (B: +0.49(0.17) was reported; 3M: +0.38(0.16); p<0.01), although there was no difference in HP.
Conclusions The new interpretation of BIVA as NP and HP have a high correlation with the body composition parameters estimated by regression models, and they report changes in body composition after a partial meal-replacement diet such as regression equations.
