RESUMO
Introducción: la evaluación de la composición corporal es relevante y útil para diseñar intervenciones de estilos de vida saludables y estrategias nutricionales.Objetivos: verificar las relaciones existentes entre los indicadores de adiposidad y la masa grasa (MG), y validar ecuaciones que permitan predecir la MG en jóvenes con síndrome de Down (SD).Métodos: se efectuó un estudio transversal en 48 jóvenes con SD (24 hombres y 24 mujeres). Se evaluaron el peso, la estatura, la circunferencia de la cintura (CC) y la circunferencia de la cadera (CCa). Se calcularon el índice de masa corporal (IMC), el índice de adiposidad corporal (IAC), el índice cintura-cadera (ICC) y el índice cintura-estatura (ICE). Se evaluó la MG mediante absorciometría de rayos X de doble energía (DXA). Resultados: la edad de los hombres era de 19,3 ± 3,0 años y la de las mujeres de 18,9 ± 1,9 años; el peso era de 73,6 ± 14,3 kg en los hombres y de 75,8 ± 20,3 kg en las mujeres; finalmente, la estatura de los hombres era de 168,9 ± 6,5 cm y la de las mujeres de 156,3 ± 6,2 cm. En los hombres, las correlaciones entre la MG (DXA) y los parámetros IMC, CC, CCa, ICE, IAC e ICE oscilaron entre r = 0,01 y r = 0,89; en las mujeres, entre r = 0,10 y r = 0,97. Las correlaciones más altas se observaron con el IMC y la CC en ambos sexos (hombres, r = 0,78 a 0,92 y mujeres, r = 0,83 a 0,97). Se generaron ecuaciones de regresión para estimar la MG en los hombres (R2 = 84 %) y en las mujeres (R2 = 96 %). Se calcularon los percentiles de MG según la DXA y con cada ecuación. Conclusiones:hubo correlaciones positivas significativas del IMC y la CC con la MG. Estos indicadores fueron determinantes para desarrollar ecuaciones que estiman la MG de los jóvenes con SD. Los resultados sugieren su uso y aplicación para evaluar, clasificar y monitorizar los niveles de adiposidad corporal en contextos clínicos y epidemiológicos. (AU)
Introduction: the assessment of body composition is relevant and useful for designing interventions for healthy lifestyles and nutritional strategies. Objective: our goal was to verify the relationships between adiposity indicators with fat mass (FM), and to validate equations that allow predicting FM in young people with Down syndrome (SD). Methods: a cross-sectional study was carried out in 48 young people with DS (24 men and 24 women). Weight, height, waist circumference (WC), and hip circumference (HC) were evaluated. Body mass index (BMI), body adiposity index (BAI), waist-to-hip index (WHI), and waist-to-height index (WHtR) were calculated. FM was evaluated by dual energy X-ray absorptiometry (DXA). Results: age in men was 19.3 ± 3.0 years, and in women it was 18.9 ± 1.9 years; weight was 73.6 ± 14.3 kg in men and 75.8 ± 20.3 kg in women, and height in men was 168.9 ± 6.5 cm, and in women it was 156.3 ± 6.2 cm. In males the correlations between FM (DXA) with BMI, WC, HC, WHtR, BAI and WHtR ranged from r = 0.01 to r = 0.89, and in females from r = 0.10 to r = 0.97. The highest correlations were observed with BMI and WC in both sexes (males r = 0.78 to 0.92, and females r = 0.83 to 0.97). Regression equations were generated to estimate FM in males (R2 = 84 %) and in females (R2 = 96 %). Percentiles were calculated for MG per DXA and for each equation. Conclusions: there were significant positive correlations between BMI and WC with FM. These indicators were decisive for developing equations that estimate FM in young people with DS. The results suggest its potential use and application to evaluate, classify and monitor body fat levels in clinical and epidemiological contexts. (AU)
