Modelos de composición corporal basados en antropometría: revisión sistemática de literatura / Body composition models based on anthropometry: systematic literature review

La determinación de la composición corporal se realiza a través de métodos de medición que requieren el uso de equipos especializados de difícil adquisición y manipulación. Por esta razón, diferentes autores han desarrollado modelos matemáticos para su cálculo. El objetivo de esta revisión fue analizar los trabajos realizados en modelos matemáticos para la determinación de variables de composición corporal a partir de medidas antropométricas, respondiendo las siguientes preguntas: ¿cuál es la variable corporal que el modelo predice?, ¿cuáles son las variables de entrada para el desarrollo del modelo?, ¿cómo es la tipificación de pacientes en cada modelo?, ¿qué método de análisis de datos es utilizado? y ¿cómo se evaluó el modelo? Se limitó la búsqueda a las revistas que se encuentran en los repositorios de las áreas de Medicina, Enfermería, Bioquímica, Biología, Salud, Farmacología, Inmunología, Ingeniería y Matemáticas. Se encontraron 424 artículos que se redujeron a 30 al aplicar el proceso de revisión sistemática de literatura. Se observa que los estudios analizados se orientan a la predicción de variables relacionadas con la masa grasa corporal. Los resultados de evaluación encontrados para masa libre de grasa, masa grasa y tasa metabólica basal difieren dependiendo de la técnica de comparación y los segmentos corporales analizados. La evaluación se basa principalmente en correlación intraclase, correlación de Pearson y el coeficiente de determinación (r2 ) y se denota una buena correlación para la población objeto de estudio. (AU)

The body composition determination is carried out through measurement methods that require the use of specialized equipment that is difficultto acquire and manipulate. Therefore, different authors have developed mathematical models for its calculation. The target of this review was toanalyze the work carried out on mathematical models of body composition variables from different anthropometric measurements, answeringthe following questions: what is the corporal variable that the model predicts?, what are the input variables for model development?, how is thepatients typification in each model?, what data analysis method has been used?, and how has been the model evaluated? The search was limited to journals found in repositories in the areas of Medicine, Nursing, Biochemistry, Biology, Health, Pharmacology, Immunology, Engineering, and Mathematics. Four hundred and twenty-four articles were found, which were reduced to 30 by applying the systematic literature review process. The analyzed studies are oriented to the prediction of variables related to body fat mass. The evaluation results found for fat-free mass, fat mass and metabolic rate differ according to the comparison technique and the body segments analyzed. The evaluation is mainly based on the intraclass correlation, the Pearson correlation and the coefficient of determination (r2 ), and they present a good correlation for the population under study. (AU)

[Body composition models based on anthropometry, systematic literature review]. / Modelos de composición corporal basados en antropometría: revisión sistemática de literatura.

Introduction: The body composition determination is carried out through measurement methods that require the use of specialized equipment that is difficult to acquire and manipulate. Therefore, different authors have developed mathematical models for its calculation. The target of this review was to analyze the work carried out on mathematical models of body composition variables from different anthropometric measurements, answering the following questions: what is the corporal variable that the model predicts?, what are the input variables for model development?, how is the patients typification in each model?, what data analysis method has been used?, and how has been the model evaluated? The search was limited to journals found in repositories in the areas of Medicine, Nursing, Biochemistry, Biology, Health, Pharmacology, Immunology, Engineering, and Mathematics. Four hundred and twenty-four articles were found, which were reduced to 30 by applying the systematic literature review process. The analyzed studies are oriented to the prediction of variables related to body fat mass. The evaluation results found for fat-free mass, fat mass and metabolic rate differ according to the comparison technique and the body segments analyzed. The evaluation is mainly based on the intraclass correlation, the Pearson correlation and the coefficient of determination (r2), and they present a good correlation for the population under study.

Introducción: La determinación de la composición corporal se realiza a través de métodos de medición que requieren el uso de equipos especializados de difícil adquisición y manipulación. Por esta razón, diferentes autores han desarrollado modelos matemáticos para su cálculo. El objetivo de esta revisión fue analizar los trabajos realizados en modelos matemáticos para la determinación de variables de composición corporal a partir de medidas antropométricas, respondiendo las siguientes preguntas: ¿cuál es la variable corporal que el modelo predice?, ¿cuáles son las variables de entrada para el desarrollo del modelo?, ¿cómo es la tipificación de pacientes en cada modelo?, ¿qué método de análisis de datos es utilizado? y ¿cómo se evaluó el modelo? Se limitó la búsqueda a las revistas que se encuentran en los repositorios de las áreas de Medicina, Enfermería, Bioquímica, Biología, Salud, Farmacología, Inmunología, Ingeniería y Matemáticas. Se encontraron 424 artículos que se redujeron a 30 al aplicar el proceso de revisión sistemática de literatura. Se observa que los estudios analizados se orientan a la predicción de variables relacionadas con la masa grasa corporal. Los resultados de evaluación encontrados para masa libre de grasa, masa grasa y tasa metabólica basal difieren dependiendo de la técnica de comparación y los segmentos corporales analizados. La evaluación se basa principalmente en correlación intraclase, correlación de Pearson y el coeficiente de determinación (r2) y se denota una buena correlación para la población objeto de estudio.

Obesidad: un problema en la atención de Covid-19 atención de Covid-19 / Obesity: a problem in Covid-19 care

Actualmente el mundo atraviesa una de las peores crisis a nivel salud secundario a la infección por un nuevo coronavirus de alta transmisibilidad y mortalidad, que ha impactado múltiples aspectos. Se ha establecido de forma general que la severidad de la infección está asociada con edad avanzada y comorbilidades como hipertensión y diabetes. Por otro lado, la obesidad en este momento representa una de las mayores amenazas del sector salud, por su gran relación con morbimortalidad a nivel cardiometabólico, esto conlleva a un alto costo de la enfermedad. Este artículo busca alertar sobre lo que han llamado algunos expertos el "choque de dos pandemias", esto dado al aumento de la prevalencia de obesidad a nivel mundial, donde nuestro país no está exento, que podría relacionarse con un número mayor de personas vulnerables a la infección por COVID-19 y sus complicaciones respiratorias y de esta manera evitar desenlaces catastróficos.

Currently the world is going through one of the worst health crises secondary to the infection by a new highly transmissible and deadly coronavirus, which has impacted multiple aspects. It has been generally established that the severity of the infection is associated with old age and comorbidities such as hypertension and diabetes. On the other hand, obesity at this time represents one of the greatest threats to the health sector, due to its strong relationship with morbidity and mortality at the cardiometabolic level which leads to a high cost of the disease. This article seeks to warn about what some experts have called the "clash of two pandemics", this given the increasing prevalence of obesity worldwide, where our country is not exempt, which could be related with a greater number of people vulnerable to COVID-19 infection and related respiratory complications and thus avoid catastrophic outcomes.

Acercamiento multifactorial a la fisiopatología de la obesidad. Modelo de abordaje COD2 / A multi-factor approach to the physiopathology of obesity: COD2 model

La obesidad en este momento representa una de las peores amenazas del sector salud. El acelerado aumento de la prevalencia y mortalidad a causa de enfermedades cardiovasculares establece un precedente histórico como problema de salud pública mundial. La elevada incidencia de obesidad y enfermedades crónicas ha llevado a múltiples áreas de la salud a entender y buscar un detonante claro que explique esta patología. Existen numerosas causas que explican su comportamiento agresivo, progresivo y crónico. Sin embargo, ninguna de ellas satisface como el solo factor desencadenante que ofrezca un tratamiento único que genere una reducción de su rápida expansión. En este artículo se buscan explicar las principales causas relacionadas con esta entidad así como los mecanismos que lo demuestran, para lograr entender el abordaje adecuado de los pacientes que acuden buscando el manejo de la obesidad (modelo COD2).

Obesity is currently considered as one of the major life-threatening conditions affecting the healthcare system. The accelerated increase in prevalence and mortality due to cardiovascular diseases establishes an historical precedent as a global public health issue. The increased incidence of obesity and chronic diseases, has led multiple health researchers to try to identify a clear triggering factor contributing to obesity. There are numerous causes which explain its aggressive, progressive and chronic behavior. However, they do not satisfactorily elucidate a unique triggering factor which would determine a unique treatment to help decelerate its rapid expansion. This article seeks to explain the major causal factors and mechanisms leading to obesity, in order to find the most appropriate approach for obese patients seeking treatment options (COD2 model).