Introducción

La evaluación de la composición corporal se emplea de manera recurrente en diversas áreas como las ciencias deportivas, medicina, cineantropometría y nutrición. Dentro de la composición corporal podemos encontrar diferentes compartimentos de acuerdo con el tipo de fraccionamiento que se emplee: bicompartimental, tetracompartimental y pentacompartimental. Todos los tipos de fraccionamiento contemplan la masa grasa (MG) como compartimento. Para evaluar la composición corporal existen una variedad de técnicas directas, indirectas y doblemente indirectas, las cuales varían en su costo, precisión, factibilidad y sofisticación (Kuriyan, 2018). La MG se puede medir mediante métodos directos, como la disección de cadáveres, métodos indirectos, como la densitometría y doblemente indirectos, como la antropometría (ANT) y la bioimpedancia eléctrica (BIA) (Portao et al., 2009; Rodríguez, 2017). La mayor ventaja de utilizar estos métodos es el bajo costo y la viabilidad, en comparación a un método directo (Ripka et al., 2017). De todos los métodos, el más utilizado a través del tiempo ha sido el antropométrico, certificado por la Society for the Advancement Kineanthropometry (ISAK) desde el año 1961 (Marfell-Jones et al., 2006), con la aparición de la ecuación de Siri para la estimación de la grasa corporal que hace uso de pliegues y densidad corporal. Actualmente existe una gran variedad de ecuaciones para la estimación de grasa mediante los pliegues cutáneos, contándose hoy más de 100 que brindan el valor de la grasa subcutánea. Sin embargo, a partir de los años 80 empezó a surgir un nuevo método con los primeros aparatos de bioimpedancia eléctrica que suponían una forma simple, no invasiva y rápida de estimar el peso y cantidad de los diferentes tejidos del cuerpo humano. Por estas características, por su constante mejora y sofisticación, se posicionó de manera que hoy en día representa, junto con la antropometría, uno de los métodos de referencia empleados en la estimación de los compartimentos de la composición corporal; entre ellos, la grasa corporal (Ling et al., 2011; Moreno et al., 2001).

Varios estudios (De José, 2016; Moreno et al., 2001; Portao et al., 2009; Villacorta, 2015; Yuing et al., 2012) compararon un número determinado de ecuaciones para el cálculo de grasa corporal con algunas máquinas de bioimpedancia eléctrica que estiman también la grasa corporal expresada en porcentaje. Estas comparaciones consistieron en hallar el grado de correlación que existe entre uno y otro método doblemente indirecto mediante el coeficiente de correlación de Spearman, coeficiente de correlación intraclase y método de Bland-Altman (Carrion et al., 2019;Corvos et al., 2020), además de otros métodos de concordancia y correlación. Se halló que no todas las ecuaciones mantenían correlación con la bioimpedancia. Esto quiere decir que los métodos que tuvieron concordancia entre sí pueden y deben utilizarse como intercambiables a la hora de llevar a cabo una evaluación nutricional que precise la estimación de la masa grasa expresada en porcentajes (De Jose, 2016; Moreno et al., 2001; Portao et al., 2009; Villacorta, 2015;Yuing et al., 2012).

No obstante, existen escasas evidencias en la bibliografía actual que muestren el nivel de concordancia entre ambos métodos doblemente indirectos para la evaluación de la grasa corporal en el Perú. Por ello, el objetivo del estudio fue comparar la composición corporal por antropometría clásica e impedancia bioeléctrica en estudiantado universitario de una universidad peruana y la hipótesis de investigación: existe una buena concordancia en las mediciones de grasa corporal a través de dos métodos indirectos (antropometría y bioimpedencia).

Metodología

Diseño, tipo de investigación y participantes

El estudio se realizó con un diseño correlacional, comparativo, transversal y retrospectivo (Hernández et al., 2014), durante el periodo comprendido entre noviembre y octubre de 2018. Participaron 152 estudiantes de una universidad peruana a través de un muestreo no probabilístico por conveniencia (Otzen & Manterola, 2017), en donde participaron 77 varones (50.6 %) y 75 mujeres (49.4 %) respectivamente, con una edad media de 20.45 ± 3.63 años, procedentes en un 51.9 % de la región costa, 37 % de la sierra y 36 % de la selva. Es importante señalar que un 62.5 % de la muestra siguió un régimen omnívoro de alimentación, seguido de un 54 % de régimen vegetariano y finalmente un 3 % vegano. El nivel de actividad física de la muestra se distribuye en un 64.5 % poco activa, 21 % activa y un 14.5 % sedentario. Todos los participantes fueron informados de los procedimientos y objetivos. En el caso de mayores de edad firmaron un consentimiento informado y, en el caso de menores edad, firmaron un asentimiento informado y un consentimiento sus padres o madres. Con ello se respetaron los criterios éticos, en cumplimiento con la declaración de Helsinki, para investigaciones con seres humanos (Asociación Médica Mundial [AMM], 2019). La investigación cuenta con la aprobación del Comité́ Ético Científico de la Universidad Peruana Unión (Dictamen n.° 2021-18).

Procedimientos

El desarrollo de las evaluaciones antropométricas y de bioimpedancia se realizaron en el Laboratorio de Nutrición Humana de la Universidad Peruana Unión, ubicado en Lima, Perú. La planificación de las evaluaciones se dividió́ en 5 días consecutivos, durante la jornada de la mañana o tarde y citando grupos de 10 estudiantes en turnos de 20 minutos cada uno. Es importante señalar que, cada estudiante, antes de las mediciones, debió cumplir con los criterios descritos por De José (2016); Alvero-Cruz et al., (2011) y Portao et al., (2009) en sus investigaciones tales como: a) no realizar ningún tipo de ejercicio físico 24 horas antes de la evaluación; b) no ingerir alimentos ni bebidas 4 horas previas a la toma de datos, haber miccionado y defecado 30 minutos antes del inicio de la prueba y en aparente estado de sanidad.

Las evaluaciones por antropometría y bioimpedancia eléctrica fueron tomadas por el mismo investigador y en las mismas condiciones, quien es antropometrista nivel II, lo cual resguarda que el error técnico de medición (intra e interrevaluador) estuviera dentro de los límites recomendados por la International Society for Advancement of Kineanthropometry (ISAK) (<5 % en pliegues cutáneos y <1 % para el resto de mediciones), el cual estaba certificado de acuerdo con el Manual Internacional de Estandarización Antropométrica, editado por la International Society for the Avancement of Kineatropometry ISAK (Marfell-Jones et al., 2012).

Para determinar la grasa corporal mediante antropometría se utilizó la ecuación de Yuhasz (1974), validada en estudiantado universitario para medir los siguientes pliegues cutáneos tricipital, suprailíaco, subescapular, abdominal, muslo frontal y pantorrilla, de acuerdo con el sexo: En el caso de los hombres: % grasa corporal = (0.1051 x suma tríceps, subescapular, supraespinal, abdominal, muslo, pantorrilla) + 2.585. En el caso de las mujeres: % grasa corporal = (0.1548 x suma tríceps, subescapular, supraespinal, abdominal, muslo, pantorrilla) + 3.580.

Instrumentos

Para la medición de los pliegues cutáneos se emplearon el plicómetro Slim Guide y la cinta metálica flexible Lufkin modelo W606PM certificados y recomendados por la International Society for Advancement of Kineanthropometry (ISAK). La cinta métrica Lufkin W606PM, de origen americano (Estados Unidos), está fabricada de metal de acero flexible, con una cáscara de cromo. Tiene espacio en blanco antes del cero de 7,5 cm. Mide en centímetros, hasta 2 metros de largo. El ancho de la cinta es de 6 mm con un peso de 41 gramos. El plicómetro Slim Guide, utilizado por Villacorta (2015) en su investigación, posee una compresión de cierre constante de 10 g.mm2 a lo largo del rango de medidas. Está calibrado en 40 mm con divisiones cada 0.2 milímetros (Hewitt et al., 2002; ISAK, 2006; Marfell-Jones et al., 2012; Ripka et al., 2014; Villacorta , 2015).

Para la medición de la grasa corporal por el método de bioimpedancia eléctrica, se utilizó el Inbody 120, que tiene las siguientes dimensiones: 392 milímetros de ancho, 434 milímetros de largo y 55.2 milímetros de alto, tiene un entorno de operación de 10~40 °C, 30~75% de RH y 70~106 kPa, un entorno de almacenamiento -10~70 ℃, 10~80% RH y 50~106kPa. Para las personas en medición, existe un rango de peso de 5 a 250 kg, un rango de estatura de 50 a 300 cm y un rango de edad de 1 a 99 años. El Inbody 120 utiliza 2 frecuencias (multifrecuencia) 20kHZ y 100kHZ para cuantificar la cantidad de agua intra y extracelular en los cinco compartimentos: brazo derecho, brazo izquierdo, tronco, pierna derecha y pierna izquierda (Alvero-Cruz et al., 2011; Martínez et al., 2017; Rodríguez, 2017; Portao et al., 2009; Yuing et al., 2012).

Análisis estadístico

Para el análisis de los datos se realizó estadística descriptiva correlacional, cuyo propósito fue analizar la composición corporal por antropometría clásica e impedancia bioeléctrica en estudiantes de universidades. Para verificar la normalidad de los datos se aplicó el test de Kolmogorov- Smirnov. Para establecer las correlaciones se utilizó el coeficiente de Pearson y con el fin de establecer la concordancia entre las mediciones se utilizó el método gráfico de Bland Altman e índice de estabilidad, utilizando los criterios de Bland & Altman (1986) y Martínez et al., (2016). Los datos fueron analizados con el programa estadístico IBM SPSS Statistics, versión 27.0. Para todos los análisis se utilizó un nivel de significancia (p<0.05).

Resultados

En la Tabla 1 se observa un análisis descriptivo de la distribución de la muestra según sexo, representando un 50.65 % en hombres y un 49.34 % en las mujeres, y de acuerdo con su procedencia existe mayor porcentaje de la muestra (51.97 %) proveniente de la región costa que equivale a 79 estudiantes. Además, se evidencia que existe menor porcentaje de la muestra (23.6 %) proveniente de la región selva, lo que equivale a 36 estudiantes. En cuanto al régimen alimenticio se observa que existe mayor porcentaje de la muestra (62.5 %) que sigue un régimen omnívoro que equivale a 95 estudiantes y, 3 estudiantes, quienes representan el 1.97 %, siguen un régimen vegano. Finalmente, en la variable de actividad física se evidencia que existe mayor porcentaje de la muestra (64.47 %) con una actividad física definida como “poco activa” que equivale a 98 estudiantes y, 22 estudiantes, quienes representan la minoría de la muestra, tienen una actividad física definida como “sedentaria”.

En la Tabla 2 se observa un 44 % de la muestra con un porcentaje de grasa corporal promedio, lo cual representa a 67 estudiantes, diagnóstico mayoritario para la valoración por el método antropométrico. Por otro lado, se observa que existe un 7.89 % de la muestra con un porcentaje de grasa corporal bajo, lo cual representa 12 estudiantes, diagnóstico minoritario para la valoración por el método antropométrico. En cuanto a la valoración por el método de bioimpedancia eléctrica, se observa que un 30.26 % de la muestra presenta un porcentaje de grasa corporal promedio, lo cual representa a 46 estudiantes. Por otro lado, se observa que existe un 54.61 % de la muestra con un porcentaje de grasa corporal muy elevado, lo cual representa a 83 estudiantes.

En la Tabla 3 se observa que existe relación estadísticamente significativa (p<0.01) entre el método de antropometría y bioimpedancia eléctrica en la valoración de la grasa corporal expresada en porcentaje. Además, el coeficiente de correlación indica una fuerte relación positiva directamente proporcional (R=0.95). Asimismo, el coeficiente de determinación (R2=0.902) señala que la relación entre ambos métodos explica el 90.26 % de la variación de los datos.

En la Figura 1 se evidencia la dispersión de los datos dentro de los límites de confianza establecidos por el método de Bland Altman: 6.99 y 15.88 con una desviación estándar ± 1.96. Esto indica que existe una buena concordancia gráfica entre ambos métodos para la estimación de la grasa corporal expresada en porcentaje. Como complemento de esta interpretación gráfica se aplicó el índice de estabilidad obteniendo un 95 %, donde se demuestra que hay concordancia por ubicarse dicho porcentaje en un valor mayor o igual a 95 (Martínez et al., 2016).

Discusión

El estudio tuvo por objetivo comparar la composición corporal por antropometría clásica e impedancia bioeléctrica en estudiantado universitario de una universidad peruana. De acuerdo con los análisis realizados, se evidencia que existe una correlación estadísticamente significativa entre los métodos doblemente indirectos para la determinación del porcentaje de grasa corporal: antropometría y bioimpedancia eléctrica (p<0.01) y un coeficiente de Pearson (r= 0.9501), lo cual demuestra una fuerte correlación entre ambas medidas. Estos resultados coinciden con los estudios de Rodríguez (2017) y Moreno et al. (2001), en donde obtuvieron una correlación estadísticamente significativa (p<0.01). Sin embargo, en un estudio realizado por Yuing et al. (2012) se obtuvieron resultados con una baja correlación de Pearson ( r= 0.34). Frente a estas diferencias, se podría asociar a varios factores; uno de ellos sería las características de las muestras, ya que en el actual estudio participaron sujetos de ambos sexos y con nivel de actividad física poco activos, y en el de Yuing solo varones activos (Martinez et al., 2017). Otro factor que permitiría justificar estas diferencias podría estar asociado a la utilización de diferentes instrumentos y ecuaciones para el cálculo de composición corporal. Por ejemplo, en el estudio de Moreno et al. (2001) se utilizaron ecuaciones de Siri, Brozeck, Deurenberg. Esta ecuación difiere con la de Yuhasz, utilizada en este estudio. Además, Moreno siguió las técnicas de medición de Durnin, las cuales ocupan el lado dominante para realizar la medida de pliegues cutáneos; mientras que para esta investigación se siguieron las normas de ISAK donde se indica que la toma de pliegues cutáneos debe realizarse en el lado no dominante del sujeto (Moreno et al., 2001; Rodríguez, 2017).

Con respecto a los resultados obtenidos en los análisis de concordancia de Bland Altman y el índice de estabilidad, se evidenció que existe una concordancia estadísticamente significativa entre el método de ANT y BIA para la estimación del porcentaje de grasa corporal (IE=95 %). Estos resultados coinciden con el estudio de Moreno et al. (2001), a pesar que se utilizó el coeficiente de correlación intraclase (CCI= 93.44 %). Este análisis gráfico de concordancia nos permitió, además, reconocer el grado de dispersión de las variables entre los límites superior e inferior (Figura 1) y logró establecer valores similares a los estudios realizados por Martínez et al. (2016) y De José (2016).

Es importante mencionar que la correlación posee limitantes cuando se quiere obtener la posibilidad de intercambiabilidad entre ecuaciones del mismo método o instrumentos del mismo método, como entre métodos per se. El estadístico que permite determinar dicha intercambiabilidad es el método gráfico de concordancia de Bland Altman, y es el autor o autora de la investigación quien determina la concordancia mediante los límites gráficos de confianza. El asignar valores numéricos a la interpretación gráfica no es la forma más adecuada de establecer un resultado. Por tanto, se ocupa el índice de estabilidad, que sí ofrece indicadores numéricos como complemento del resultado gráfico previamente obtenido por Bland Altman.

La estimación del porcentaje de grasa es una práctica inusual en el ámbito de la salud pública, debido al coste de implementación de equipos especializados; en tal sentido, obtener una concordancia que permita la intercambiabilidad entre un equipo de composición corporal frente a una fórmula (con las mismas unidades de medición) tiene un impacto positivo en el ámbito de salud pública. En este contexto, se realizó la comparación entre el método Relative Fat Mass y la bioimpedancia eléctrica.

Conclusiones

Una vez realizado los análisis, se concluye mediante la correlación (coeficiente de correlación R=0.95) y concordancia (Bland Altman muestra buena concordancia gráfica e índice de estabilidad IE=95%) que ambos métodos son intercambiables entre sí, por lo que pueden ser usados, indistintamente, en este tipo de población, para determinar el porcentaje de grasa corporal expresado en porcentaje. A partir de los resultados, se acepta la hipótesis de investigación.

Recomendaciones

Para futuras investigaciones, se sugiere adicionar un mayor número de ecuaciones de estimación de la grasa corporal en porcentaje, así como un mayor número de máquinas de bioimpedancia para obtener así un mayor bagaje de instrumentos que se pueden o no intercambiar dentro de la misma población para conseguir una medición similar. Se sugiere, además, realizar estas comparaciones aplicadas a poblaciones de distinto grupo etario.

Declaración de financiamiento y de conflicto de interés

Los autores declaran que no hay conflictos de intereses potenciales.

Referencias

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