Age-related body composition differences in female police officers / Diferencias de composición corporal relacionadas con la edad en oficiales de la policía femenina

SUMMARY: Since performance in police occupations may depend on body composition and physical abilities, women are less likely to become police officers. However, information on age-related differences in body composition among female police officers (FPO) barely exists. Thus, this study aimed to investigate the association between age and body composition in FPO. Body composition of 95 FPO was assessed and divided into 4 age groups: 21-25 (age = 23.58 ± 0.84 years, body height [BH] = 1.61 ± 0.04 m, body mass [BM] = 65.55 ± 12.59 kg); 26-30 (age = 28.24 ± 1.20 years, BH = 1.61 ± 0.04 m, BM = 72.08 ± 12.80 kg); 31-35 (age = 32.73 ± 1.59 years, BH = 1.62 ± 0.06 m, BM = 74.88 ± 12.22 kg); and 36-40 (age = 37.71 ± 1.40 years, BH = 1.61 ± 0.08 cm, BM = 77.38 ± 11.61 kg). Eight body composition characteristics were measured using bioelectrical impedance (InBody 720): BM, body mass index (BMI), fat mass index (FMI), fat mass (FM), trunk fat mass (TFM), percent body fat mass (PBF), skeletal muscle mass (SMM), and percent skeletal muscle mass (PSMM). A multivariate analysis of variance (MANOVA) with Bonferroni post-hoc test (p<0.05) and Cohen's effect size (ES) were used to determine significant differences in anthropometric variables by age. Statistically significant differences occurred in BM (F = 3.412, p = 0.021), BMI (F = 3.662, p = 0.015), FM (F = 3.411, p = 0.021) and FMI (F = 3.479, p = 0.019). A large inverse ES occurred in trend of age-related differences in PBF and PSMM. The BM is higher relative to age due to FM, which may cause a decrease in PSMM. The most critical period seems to be between 30-35 years.

RESUMEN: Debido a que el desempeño en los trabajos policiales puede depender de la composición corporal y las capacidades físicas, las mujeres tienen menos probabilidades de convertirse en agentes de policía. Sin embargo, existe escasa información sobre las diferencias relacionadas con la edad en la composición corporal entre las mujeres policías (MP). Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue investigar la asociación entre la edad y la composición corporal en la MP. La composición corporal de 95 MP se evaluó y dividió en 4 grupos etarios: 21-25 (edad = 23.58 ± 0.84 años, altura corporal [AC] = 1.61 ± 0.04 m, masa corporal [MC] = 65,55 ± 12,59 kg); 26-30 (edad = 28,24 ± 1.20 años, AC = 1,61 ± 0,04 m, MC = 72,08 ± 12,80 kg); 31-35 (edad = 32,73 ± 1,59 años, AC = 1,62 ± 0,06 m, MC = 74,88 ± 12,22 kg); y 36-40 (edad = 37,71 ± 1.40 años, AC = 1,61 ± 0,08 cm, MC = 77,38 ± 11,61 kg). Se midieron ocho características de la composición corporal utilizando la impedancia bioeléctrica (InBody 720): MC, índice de masa corporal (IMC), índice de masa grasa (IMC), masa grasa (MG), masa grasa del tronco (MGT), porcentaje de masa corporal grasa (PMC) , masa muscular esquelética (MME) y porcentaje de masa muscular esquelética (PMME). Se utilizó un análisis de varianza multivariable (MANOVA) con la prueba post-hoc de Bonferroni (p <0.05) y el tamaño del efecto de Cohen (ES) para determinar diferencias significativas en las variables antropométricas por edad. Se observaron diferencias estadísticamente significativas en MC (G = 3,412, p = 0,021), IMC (G = 3,662, p = 0,015), MG (G = 3,411, p = 0,021) y IMG (G = 3,479, p = 0,019). Se produjo un ES inverso grande en la tendencia de las diferencias relacionadas con la edad en PGC y PMME. La MC es más alta en relación con la edad debido a la MG, lo que puede causar una disminución en el PMME. El período más crítico parece ser entre 30-35 años.

Use of human body morphology as an indication of physical fitness: implications for police officers / Uso de la morfología del cuerpo humano como una indicación de la condición física: implicancias en oficiales de policía

Research with police officers (POs) suggests an association between body composition, physical performance and health. The aim of the study was to investigate the associations between body composition and measures of physical fitness, and their use to predict estimated physical fitness score (EPFS). The sample included 163 male POs (age = 31.61 ± 4.79 years, height = 172.97 ± 6.09 cm, body mass = 77.53 ± 11.66 kg). Eight body composition variables: body mass index (BMI), body fat mass index (BFMI), percent of body fat (PBF), percent skeletal muscle mass (PSMM), index of hypokinezia (IH), skeletal muscle mass index (SMMI), protein mass index (PMI), and fat-free mass index (FFMI); and four physical fitness measures: a 3.2 km run, a 2-minute push-up, 2-minute sit-up and estimated physical fitness score (EPFS) were correlated, followed by the regression analysis for causal relationship between body composition and EPFS. Running 3.2 km test correlated to BMI, PBF, PSMM, BFMI, and SMMI (r = 0.274, 0.250, -0.234, 0.311, p<0.01, respectively); 2-minute push-up correlated to PBF, PSMM, BFMI, SMMI, PMI, IH, and FFMI (r = -0.413, 0.436, -0.375, 0.221, 0.231, -0.411, 0.261, p<0.01, respectively); 2-minute sit-up correlated to PBF, PSMM, BFMI, and IH (r = -0.237, 0.250, -0.236, -0.218, p<0.01, respectively); and EPFS correlated to BMI, FFMI, PBF, PSMM, BFMI, and IH (r = -0.200, 0.168, p<0.05, and r = -0.369, 0.378, 0.376, -0.317, p <0.01, respectively). Two models of predictions were extracted: 1) PBF, BFMI, PMI and FFMI (R2 = 0.250, p<0.001); 2) PBF, BFMI and PMI (R2 = 0.244, p<0.001). Obtained prediction models may be a promising screening method of a POs' fitness, when conducting the physical tests is not possible or safe (obese and injured POs or bad weather conditions).

En este trabajo realizado con oficiales de policía (OP) se sugiere una asociación entre la composición corporal y el rendimiento físico y la salud. El objetivo del estudio fue investigar las asociaciones entre la composición corporal y las medidas de aptitud física, y su uso para predecir el puntaje de aptitud física estimado (PAFE). La muestra incluyó 163 OP masculinos (edad = 31,61 ± 4,79 años, altura = 172,97 ± 6,09 cm, masa corporal = 77,53 ± 11,66 kg). Se analizaron ocho variables de composición corporal: índice de masa corporal (IMC), índice de masa corporal grasa (IMCG), porcentaje de grasa corporal (PGC), porcentaje de masa muscular esquelética (PMME), índice de hipoquinezia (IH), índice de masa muscular esquelética (IMME), índice de masa proteica (IMP) e índice de masa libre de grasa (IMLG); y cuatro medidas de aptitud física: se correlacionaron una carrera de 3,2 km, una elevación de 2 minutos, una postura de 2 minutos y un puntaje de aptitud física estimada (PAFE), seguido del análisis de regresión para la relación causal entre la composición corporal y el PAFE. La prueba de ejecución de 3,2 km se correlacionó con el IMC, PGC, PMME, IMCG y IMME (r = 0,274, 0,250, -0,234, 0,311, p <0,01, respectivamente); Push-up de 2 minutos correlacionado con PGC, PMME, IMCG, IMME, PMI, IH y IMLG (r = -0,413, 0,436, -0,375, 0,221, 0,231, 0,411, 0,261, p <0,01, respectivamente); Sit-up de 2 minutos correlacionado con PGC, PMME, IMCG e IH (r = -0,237, 0,250, 0,236, -0,218, p <0,01, respectivamente); y EPFS correlacionado con IMC, IMLG, PGC , PMME, IGMC e IH (r = -0,200, 0,168, p <0,05, y r = -0,369, 0,378, 0,376, -0,317, p <0,01, respectivamente). Se extrajeron dos modelos de predicción: 1) PGC, IGMC, IMP y IMLG (R2 = 0,250, p <0,001); 2) PGC, IGMC y IMP (R2 = 0,244, p <0,00). Los modelos de predicción obtenidos pueden ser un método prometedor de detección de la condición física de los OP, cuando no es posible o seguro realizar las pruebas físicas (OP obesos y lesionados o condiciones climáticas adversas).