Análisis comparativo de métodos de medición de la composición corporal: revisión narrativa
Barra lateral del artículo
Descargas
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Contenido principal del artículo
Resumen
La obesidad es una afección crónica y no transmisible relacionada con enfermedades cardiovasculares, diabetes, hipertensión arterial, cáncer, entre otras, por lo que es un grave problema de salud pública y una de las mayores epidemias del siglo XXI. Esta revisión narrativa tiene como objetivo presentar un análisis comparativo de diferentes métodos doblemente indirectos de medición de la composición corporal en humanos: aspectos prácticos, ventajas y desventajas. La búsqueda bibliográfica se realizó en las bases de datos PubMed, SciELO, BVS, Dialnet y ScienceDirect. Se incluyeron 77 artículos la mayoría publicados entre 2013 y 2023. Los métodos directos de medición de la composición corporal como la disección de cadáveres y los métodos indirectos como las imágenes diagnósticas son confiables y precisos. Sin embargo, los parámetros antropométricos (métodos doblemente indirectos) son más usados en la práctica clínica, en especial en el IMC y el PA, dado que aportan información relevante y confiable sobre la obesidad y el riesgo cardiometabólico. Los métodos directos e indirectos de medición de la composición corporal son poco asequibles y costosos, pero poseen una alta confiabilidad. Por su parte, los índices antropométricos son más prácticos y fáciles de medir a pesar de su discreta confiabilidad; además, son mucho más económicos, de fácil interpretación y de gran utilidad en estudios epidemiológicos.
Citas
Obando RH, Torres O. Obesidad asociada a enfermedad renal crónica en pacientes de consultorio externo de medicina interna. Acta Med. Orreguiana Hampi Runa. 2019;19(1):117-123.
Swinburn BA, Kraak VI, Allender S, Atkins VJ, Baker PI, Bogard JR, et al. The global syndemic of obesity, Undernutrition, and Climate Change: The Lancet Commission report. Lancet. 2019;393:791-846.
Ren J, Wu NN, Wang S, Sowers JR, Zhang Y. Obesity cardiomyopathy: Evidence, mechanisms, and therapeutic implications. Physiol Rev. 2021;101(4):1745-1807.
Campos Muñiz C, León-García PE, Serrato Diaz A, Hernández-Pérez E. Predicción de diabetes mellitus basada en el índice triglicéridos y glucosa. Med Clin. 2023;160(6):231-236.
Kuriyan R. Body composition techniques. Indian J Med Res. 2018;148(5):648-658.
Costa O, Alonso DA, Patrocinio de Oliveira CE, Candia R, de Paz JA. Métodos de evaluación de la composición corporal: una revisión actualizada de descripción, aplicación, ventajas y desventajas. Arch Med Deporte. 2015;32(6):387-394.
González J. Análisis de composición corporal y su uso en la práctica clínica en personas que viven con obesidad. Rev Med Clin Condes. 2022;33(6):615-622.
Lin X, Li H. Obesity: Epidemiology, Pathophysiology, and Therapeutics. Front Endocrinol. 2021;12:706978.
Vaamonde J, Álvarez-Món MA. Obesidad y sobrepeso. Medicine. 2020;13(14):767-776.
Schiavo L, Pilone V, Tramontano S, Rossetti G, Iannelli A. May bioelectrical impedance analysis method be used in alternative to the dual-energy x-ray absorptiometry in the assessment of fat mass and fat-free mass in patients with obesity? Pros, Cons, and Perspectives. Obes Surg. 2020;30(8):3212-3215.
World Health Organization (WHO). European Regional Obesity Report 2022. Copenhagen: WHO regional Office for Europe; 2022.
Nevill AM, Stewart AD, Olds T, Duncan MJ. A new waist-to-height ratio predicts abdominal adiposity in adults. Res Sports Med. 2020;28(1):15-26.
Fariñas F, López RM. Obesidad, inmunidad y vacunación. Vacunas. 2021;22(3):180-188.
World Health Organization (WHO). Obesity: Preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO Consultation. WHO Tech Rep Ser. 2000;894.
National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2000 CDC Growth Charts for the United States: Methods and Development. National Center for Health Statistics. Vital and Health Statistics. 2002;11(246):1-190.
World Health Organization (WHO). Multicentre Growth Reference Study Group. WHO child growth standards: length/height for age, weight for age, weight for length, weight for height and body mass index for age: Methods and development. Geneva: WHO; 2006.
Anderson LN, Carsley S, Lebovic G, Borkhoff CM, Maguire JL, Parkin PC, et al. Misclassification of child body mass index from cut-points defined by rounded percentiles instead of Z-scores. BMC Res Notes. 2017;10:639.
Must A, Anderson SE. Body mass index in children and adolescents: Consideration for population-based applications. Int J Obes. 2006;30(4):590-594.
Ruiz-García A, Arranz-Martínez E, Morales-Cobos LE, García-Álvarez JC, Iturmendi-Martínez N, Rivera-Teijido M. Tasas de prevalencia de sobrepeso y obesidad y sus asociaciones con factores cardiometabólicos y renales. Estudio SIMETAP-OB. Clin Investig Arterioscler. 2022;34(6):291-302.
García JA, Alemán JI. Síndrome metabólico: una epidemia en la actualidad. Rev Med Hondur. 2014;82(3):121-125.
Bosy-Westphal A, Müller MJ. Diagnosis of obesity based on body composition-associated health risks-time for a change in paradigm. Obes Rev. 2021;22(2):e13190.
Lebiedowska A, Hartman-Petrycka M, Błońska-Fajfrowska B. How reliable is BMI? Bioimpedance analysis of body composition in underweight, normal weight, overweight, and obese women. Ir J Med Sci. 2021;190(3):993-998.
Vague J. The degree of masculine differentiation of obesities: A factor determining predisposition to diabetes, atherosclerosis, gout, and uric calculous disease. Am J Clin Nutr. 1956;4(1):20-34.
Carretero J, Pérez P, Seguí JM, Carrasco FJ, Lois N, Fernández E, et al. High-risk obesity phenotypes: Target for multimorbidity prevention at the ROFEMI Study. J Clin Med. 2022;11(16):4644.
Tarqui C, Alvarez D, Espinoza P. Riesgo cardiovascular según circunferencia abdominal en peruanos. An Fac Med. 2017;78(3):287-291.
Ricci G, Pirillo I, Tomassoni D, Sirignano A, Grappasonni I. Metabolic syndrome, hypertension, and nervous system injury: Epidemiological correlates. Clin Exp Hypertens. 2017;39(1):8-16.
Gallo JA, Ochoa JE, Balparda JK, Aristizábal D. Puntos de corte del perímetro de la cintura para identificar sujetos con resistencia a la insulina en una población colombiana. Acta Med Colomb. 2013;38(3):118-126.
Alberti KG, Eckel RH, Grundy SM, Zimmet PZ, Cleeman JI, Donato KA, et al. Harmonizing the metabolic syndrome: a joint interim statement of the International Diabetes Federation Task Force on Epidemiology and Prevention; National Heart, Lung, and Blood Institute; American Heart Association; World Heart Federation; International Atherosclerosis Society; and International Association for the Study of Obesity. Circulation. 2009;120(16):1640-1645.
O´Neill S, O´Driscoll L. Metabolic syndrome: A closer look at the growing epidemic and its associated pathologies. Obes Rev. 2015;16(1):1-12.
González A, Gómez JE, Elizondo S, Rangel M, Sánchez M. Guía de práctica clínica de síndrome metabólico. Rev ALAD. 2019;9:179-200.
Alberti K, Zimmet P, Shaw J. The metabolic syndrome a new worldwide definition. Lancet. 2005;366(9491):1059-1062.
Buendía R, Zambrano M, Díaz A, Reino A, Ramírez J, Espinosa E. Puntos de corte de perímetro de cintura para el diagnóstico de obesidad abdominal en población colombiana usando bioimpedanciometría como estándar de referencia. Rev Colomb Cardiol. 2016;23(1):19-25.
Li Y, Wang C, Zhao M, Yao S, Wang M, Zhang S, et al. Effect of brachial-ankle pulse wave velocity combined with Waist-to-Hip Ratio on cardiac and cerebrovascular events. Am J Med Sci. 2021;362(2):135-142.
World Health Organization (WHO). Waist circumference and waist-hip ratio: report of a WHO expert consultation. Geneva: WHO; 2011.
Ghachem A, Paquin J, Brochu M, Dionne IJ. Should waist circumference cutoffs in the context of cardiometabolic risk factor assessment be specific to sex, age, and BMI. Metab Syndr Relat Disord. 2018;16(7):366-374.
Torres ME, Carreón JM, Bernal LI, Reyna L. Valoración nutricional de las personas adultas mayores de acuerdo al ajuste de tablas estandarizadas de CENAPRECE en la zona urbana de Guerrero, México. Rev Salud Publica Nutr. 2017;16(2):11-18.
Martínez C, Veiga P, Cobo JM, Carbajal A. Assessment of the nutritional status of a group of people older than 50 years by means of dietary and body composition parameters. Nutr Hosp. 2011;26(5):1081-1090.
Bados DM, Bilbao DS, Basante JL, Benavides LM, Santofimio OA, Martínez A, et al. Obesidad, riesgo cardiovascular y actividad física en estudiantes de Medicina de tres universidades colombianas. Estudio multicéntrico. Rev Colomb Endocrinol Diabet Metab. 2020;7(3):164-169.
Björntorp P. The associations between obesity, adipose tissue distribution and disease. Acta Med Scand. 1987;222(723):121-134.
Huxley R, James WP, Barzi F, Patel JV, Lear SA, Suriyawongpaisal P, et al. Ethnic comparisons of the cross‐sectional relationships between measures of body size with diabetes and hypertension. Obes Rev. 2008;9(1):53-61.
Sociedad Española para el Estudio de la Obesidad (SEEDO). Consenso SEEDO’2000 para la evaluación del sobrepeso y la obesidad y el establecimiento de criterios de intervención terapéutica. Med Clin. 2000;115(15):587-597.
Ashwell M, Gibson S. Waist-to-height ratio as an indicator of ‘early health risk’: simpler and more predictive than using a ‘matrix’ based on BMI and waist circumference. BMJ Open. 2016;6(3):e010159.
Ren-Jieh Kuo, Yung-Hung Wua, Liang-Kung Chen. Inability of waist-to-height ratio to predict new onset diabetes mellitus among older adults in Taiwan: A five-year observational cohort study. Arch of Gerontol Geriatr. 2011;53(1):1-4.
Peng Y, Li W, Wang Y, Bo J, Chen H. The cut-off points and boundary values of waist-to-height ratio as an indicator for cardiovascular risk factors in Chinese adults from the PURE Study. PLoS One. 2015;10(12):e0144539.
Kim SH, Choi H, Won CW, Kim BS. Optimal cutoff points of anthropometric parameters to identify high coronary heart disease risk in Korean adults. J Korean Med Sci. 2016;31(1):61-66.
Oliveros O, García CE, Bustos BJ, Acevedo AA, Aguirre D. Indicadores antropométricos de adiposidad en adultos del municipio del Carmen de Chucurí: diferencias rural-urbano. Rev Salus UC. 2020;24(2):21-26.
Pasdar Y, Moradi S, Moludi J, Saiedi S, Moradinazar M, Hamzeh B, et al. Waist‑to‑height ratio is a better discriminator of cardiovascular disease than other anthropometric indicators in Kurdish adults. Sci Rep. 2020;10(1):16228.
Moya M, Pérez-Fernández V. Trunk fat estimation according to gender in childhood through basic somatic readings. An opportunity for improving girl’s evaluation. Res Sq. 2021:1-15.
Kahn HS, Imperatore G, Cheng YJ. A population-based comparison of BMI percentiles and waist-to-height ratio for identifying cardiovascular risk in youth. J Pediatr. 2005;146(4):482-488.
Tee JY, Gan WY, Lim PY. Comparisons of body mass index, waist circumference, waist-to-height ratio, and a body shape index (ABSI) in predicting high blood pressure among Malaysian adolescents: a cross-sectional study. BMJ Open. 2020;10(1):e032874.
Correa MM, Facchini LA, Thumé E, Araújo de Oliveira ER, Tomasi E. The ability of waist-to-height ratio to identify health risk. Rev Saude Publica. 2019;53(66):1-11.
Liu J, Tse LA, Liu Z, Rangarajan S, Hu B, Yin L, et al. Predictive values of anthropometric measurements for cardiometabolic risk factors and cardiovascular diseases among 44 048 Chinese. J Am Heart Assoc. 2019;8(16):e010870.
Chen N, Kun L, Sun Y, Dong J, Chu X, Ke Y, et al. Associations of waist-to-height ratio with the incidence of type 2 diabetes and mediation analysis: Two independent cohort studies. Obes Res Clin Pract. 2023;17(1):9-15.
Sun H, Saeedi P, Karuranga S, Pinkepank M, Ogurtsova K, Duncan BB, et al. IDF diabetes atlas: Global, regional, and country-level diabetes prevalence estimates for 2021 and projections for 2045. Diabetes Res Clin Pract. 2022;183:109119.
Marrodán MD, Martínez JR, González M, López N, Cabañas MD, Prado C. Precisión diagnóstica del índice cintura-talla para la identificación del sobrepeso y de la obesidad infantil. Med Clin. 2013;140(7):296-301.
Taylor RW, Williams SM, Grant AM, Taylor BJ, Goulding A. Predictive ability of waist-to-height in relation to adiposity in children is not improved with age and sex-specific values. Obesity. 2011;19(5):1062-1068.
Moreira MN. ¿Qué medida antropométrica de exceso de peso discrimina mejor el riesgo cardiovascular? Med Clin. 2010;134(9):396-398.
Castanheira M, Chor D, Braga JU, Cardoso LO, Griep RH, Molina M, et al. Predicting cardiometabolic disturbances from waist-to-height ratio: findings from the Brazilian longitudinal study of adult health (ELSA-Brasil) baseline. Public Health Nutr. 2018; 21(6):1028-1035.
Fan Y, Wang R, Ding L, Meng Z, Zhang Q, Shen Y, et al. Waist circumference and its changes are more strongly associated with the risk of type 2 diabetes than body mass index and changes in body weight in Chinese adults. J Nutr. 2020;150(5):1259-1265.
Manyara AM. Optimal cut-offs of five anthropometric indices and their predictive ability of type 2 diabetes in a nationally representative Kenyan study. AIMS Public Health. 2021;8(3):507-518.
Choi DH, Hur YI, Kang JH, Kim K, Cho YG, Hong SM, et al. Usefulness of the waist circumferenceto-height ratio in screening for obesity and metabolic syndrome among Korean children and adolescents: Korea National Health and Nutrition Examination Survey, 2010-2014. Nutrients. 2017;9(3):256.
Bauer KW, Marcus MD, El Ghormli L, Ogden CL, Foster GD. Cardio-metabolic risk screening among adolescents: understanding the utility of body mass index, waist circumference and waist to height ratio. Pediatr Obes. 2015;10(5):329-337.
Sánchez E, Liechti H. Lifetime risk of developing coronary heart disease. Lancet. 1999;353(9156):924-925.
Bergman RN, Stefanovski D, Buchanan TA, Sumner AE, Reynolds JC, Sebring NG, et al. A better index of body adiposity. Obesity. 2011;19(5):1083-1089.
Fogal AS, Castro S, Zarbato G, Queiroz A. Body adiposity index is worse than body mass index when evaluating the factors associated with adiposity in elderly people. J Geriatr Med Gerontol. 2017;3(4):1-8.
Rodrigues de Oliveira RA, Costa O, Mota RJ, Bouzas JC. Association between body adiposity index and cardiovascular risk factors in teachers. Rev Bras Cineantropom Desempenho Hum. 2020;22:e59010.
Tosta de Almeida R, da Costa Pereira A, Mendes da Fonseca MJ, Alvim de Matos SM, Leão Aquino EM. Association between body adiposity index and coronary risk in the Brazilian longitudinal study of adult health (ELSA-Brazil). Clin Nutr. 2020;39(5):1423-1431.
Gallagher D, Heymsfield SB, Heo M, Jebb SA, Murgatroyd PR, Sakamoto Y. Healthy percentage body fat ranges: an approach for developing guidelines based on body mass index. Am J Clin Nutr. 2000;72(3):694-701.
World Health Organization (WHO). Obesity: Preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO consultation on obesity. Geneva: WHO; 1998.
Mill-Ferreyra E, Cameno V, Saúl-Gordo H, Camí MC. Estimación del porcentaje de grasa corporal en función del índice de masa corporal y perímetro abdominal: Palafolls Fórmula. Semergen. 2019;45(2):101-108.
Pérez C, Hervás G, Gianzo M, Aranceta J. Prevalence of obesity and associated cardiovascular risk factors in the Spanish population: the ENPE study. Rev Esp Cardiol. 2022;75(3):232-241.
Speakman JR, Loos RJ, O´Rahilly S, Hirschhorn JN, Allison DB. GWAS for BMI: A treasure trove of fundamental insights into the genetic basis of obesity. Int J Obes. 2018;42(8):1524-1531.
Martos-Moreno GA, Argente J. Medicina de precisión en las obesidades infantiles. An RANM. 2021;138(3):221-230.
Qie R, Li Q, Zhao Y, Han M, Liu D, Guo C, et al. Association of hypertriglyceridemic waist-toheight ratio and its dynamic status with risk of type 2 diabetes mellitus: The rural Chinese cohort study. Diabetes Res Clin Pract. 2021;179:108997.
Song Q, Huang T, Song J, Meng X, Li C, Wang Y, et al. Causal associations of body mass index and waist-to-hip ratio with cardiometabolic traits among Chinese children: A Mendelian randomization study. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2020;30(9):1554-1563.
Lu N, Cheng G, Ma CM, Liu XL. Hypertriglyceridemic waist phenotype, hypertriglyceridemic waist-to-height ratio phenotype and abnormal glucose metabolism in adolescents. Diabetes Res Clin Pract. 2023;198:110622.
Villanueva DJ, Conde DL, Ojeda MC, Ruiz NA, Zambrano JC. Evaluación antropométrica de la adiposidad corporal y el riesgo cardiovascular en población adulta de Neiva, Colombia. Rev Nutr Clin Metab. 2023;6(1):15-29.