Ángulo de fase: diferencias entre desnutrición relacionada con la enfermedad, obesidad y población sana

• Mario A. Saavedra Vásquez ^[1] ; Javier Castañón Alonso ^[2] ; Begoña Pintor de la Maza ^[1] ; Elena González Arnáiz ^[1] ; Diana García Sastre ^[1] ; Diana G. Ariadel Cobo ^[1] ; Ana M. Urioste Fondo ^[1] ; María Antequera González ^[1] ; María del Carmen Dameto Pons ^[1] ; María D. Ballesteros Pomar ^[1]
  1. [1] Complejo Asistencial Universitario de León

     Complejo Asistencial Universitario de León

     León, España

     
  2. [2] Complejo Asistencial Universitario de Burgos

     Complejo Asistencial Universitario de Burgos

     Burgos, España

     
• Localización: Endocrinología, Diabetes y Nutrición, ISSN-e 2530-0164, Vol. 71, Nº. 10, 2024, págs. 421-426
• Idioma: español
• DOI: 10.1016/j.endinu.2024.07.004
• Títulos paralelos:
  • Phase angle: differences between disease-related malnutrition, obesity and healthy people
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• Resumen
  • español

    Introducción La bioimpedanciometría (BIA) es una herramienta utilizada en nutrición clínica y los datos eléctricos puros como el ángulo de fase (AF) han demostrado valor pronóstico. Este relaciona la resistencia y la reactancia que indican salud celular.

    Objetivo Determinar diferencias del AF entre pacientes con obesidad y con desnutrición relacionada con la enfermedad (DRE) respecto a la población sana y establecer asociaciones entre el AF con otros parámetros de composición corporal (CC).

    Materiales y métodos Estudio observacional retrospectivo con 1.079 pacientes de consultas de Obesidad y Nutrición del Complejo Asistencial Universitario de León entre abril/2014 y agosto/2022 así como 86 controles sanos. Se recogen las variables demográficas, antropométricas y se realiza CC con bioimpedanciómetro Tanita MC780®(TANITA, Tokio, Japón). Diagnóstico de desnutrición según criterios GLIM (Global Leadership Initiative on Malnutrition) y obesidad con índice de masa corporal (IMC).

    Resultados El ángulo de fase a 50kHz (AF50KHz) en el grupo obesidad es de 5,98°, DRE 4,79° y en el grupo control de 6,08°. Se observan diferencias estadísticamente significativas del AF entre los grupos DRE y control, así como DRE y obesidad (p<0,001). Hay una correlación positiva débil en la población total (r=0,452, p<0,001), así como en el grupo control (r=0,463, p<0,001) entre IMC y AF. Correlación negativa débil en la población total (r=-0,408, p<0,001), DRE (r=-0,268, p<0,001) y obesidad (r=-0,342, p<0,001) entre la edad y el AF.

    Conclusiones En este estudio se observa un AF significativamente menor en el grupo DRE que en los grupos control y obesidad. No hay diferencias estadísticamente significativas entre el AF en el grupo obesidad y el de control ni correlación entre IMC y AF en el grupo obesidad. Se necesitan más estudios para estandarizar puntos de corte en diferentes contextos y poblaciones.

  • English

    Introduction Bioelectrical Impedance Analysis (BIA) is a tool used in clinical nutrition and pure electrical data such as phase angle (PA) has shown prognostic value. It relates resistance and reactance indicating cellular health.

    Objective To determine differences in PA between patients with obesity and disease-related malnutrition (DRM) compared to the healthy population, and to establish associations between PA and other body composition (BC) parameters.

    Materials and methods Retrospective observational study with 1079 patients from the Obesity and Nutrition Department of the Complejo Asistencial Universitario de León between April/2014 and August/2022 as well as 86 healthy controls. Demographic and anthropometric variables were collected and BC was performed with BIA Tanita MC780®. Diagnosis of malnutrition according to GLIM criteria and obesity with body mass index (BMI).

    Results PA50KHz in obesity group is 5.98°, DRM 4.79° and control group 6.08°. Statistically significant differences in PA between DRM and control groups, as well as DRM and obesity (p<0.001). Weak positive correlation in total population (r=0.452, p<0.001) as well as control group (r=0.463, p<0.001) between BMI and PA. Weak negative correlation in the total population (r=-0.408, p<0.001), DRM (r=-0.268, p<0.001) and obesity (r=-0.342, p<0.001) between age and PA.

    Conclusions In this study, significantly lower PA was observed in the DRM group than in the control and obesity groups. No statistically significant differences between PA in the obesity and control groups and no correlation between BMI and PA in the obesity group. More studies are needed to standardise cut-off points in different contexts and populations.