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Validity and accuracy of body fat prediction equations using anthropometric measurements in children 7 - 10 years old / Validade e acurácia de equações de predição de gordura corporal usando medidas antropométricas em crianças de 7 a 10 anos
Santos, Ravi Marinho dos; Nobre, Isabele Góes; Santos, Gabriela Carvalho Jurema; Oliveira, Tafnes Laís Pereira Santos de Almeida; Ribeiro, Isabella da Costa; Santos, Marcos André Moura dos; Pirola, Luciano; Leandro, Carol Góis.
Afiliação
  • Santos, Ravi Marinho dos; Universidade Federal de Pernambuco. Recife. BR
  • Nobre, Isabele Góes; Universidade Federal de Pernambuco. Recife. BR
  • Santos, Gabriela Carvalho Jurema; Universidade Federal de Pernambuco. Recife. BR
  • Oliveira, Tafnes Laís Pereira Santos de Almeida; Universidade Federal de Pernambuco. Recife. BR
  • Ribeiro, Isabella da Costa; Universidade Federal de Pernambuco. Recife. BR
  • Santos, Marcos André Moura dos; Universidade de Pernambuco. Escola Superior de Educação Física. Recife. BR
  • Pirola, Luciano; Lyon University. Cardiology. Metabolism and Nutrition Laboratory. Oullins. FR
  • Leandro, Carol Góis; Universidade Federal de Pernambuco. Recife. BR
Rev. bras. cineantropom. desempenho hum ; 24: e86719, 2022. tab, graf
Article em En | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1407273
Biblioteca responsável: BR1.1
ABSTRACT
abstract Children with a deficit of growth because of perinatal malnutrition present specificities in the percentage of body fat (%BF) that could not be detected by previous fat mass-based equations. This study developed and validated predictive equations of the %BF derived from anthropometric variables in children aged 7 to 10 living in Northeast Brazil, using dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) as a reference. Body composition data from 58 children were utilized. DXA was used as a reference. A stepwise (forward) multiple regression statistical model was used to develop the new equations. The Bland-Altman analysis (CI 95%), paired Student's t-test, and the intraclass correlation coefficient (ICC) was used to validate and compare the developed equations. Two new equations were developed for either gender boys %BF 13.642 + (1.527*BMI) + (-0.345*Height) + (0.875*Triceps) + (0.290* Waist Circumference) and girls %BF -13.445 + (2.061*Tight). The Bland-Altman analysis showed good agreement, with limits ranging from -1.33 to 1.24% for boys and -3.35 to 4.08% for girls. The paired Student's t-test showed no difference between %BF-DXA and the two new equations (p> 0.05), and the ICC was 0.948 and 0.915, respectively. DXA-based anthropometric equations provide an accurate and noninvasive method to measure changes in the %BF in children.
RESUMO
resumo Crianças com déficit de crescimento por desnutrição perinatal apresentam especificidades na distribuição do percentual de gordura corporal (%GC) que não puderam ser detectadas por equações anteriores baseadas no %GC. Este estudo desenvolveu e validou equações preditivas do %GC derivadas de variáveis ​​antropométricas em crianças de 7 a 10 anos residentes no Nordeste do Brasil, utilizando como referência a absorciometria radiológica de dupla energia (DXA). Foram utilizados dados de composição corporal de 58 crianças. O DXA foi usado como modelo de referência. Um modelo estatístico de regressão múltipla stepwise (forward) foi usado para desenvolver as equações. A análise de Bland-Altman (IC 95%), teste t de Student pareado e o coeficiente de correlação intraclasse (CCI) foram utilizados para validar e comparar as equações. Duas novas equações foram desenvolvidas para ambos os sexos meninos %GC 13,642 + (1,527*IMC) + (-0,345*Altura) + (0,875*Tríceps) + (0,290* Circunferência da cintura) e meninas %GC - 13,445 + (2,061*coxa). A análise de Bland-Altman mostrou boa concordância, com limites variando de -1,33 a 1,24% para meninos e -3,35 a 4,08% para meninas. O teste t de Student pareado não mostrou diferença entre %GC-DXA e as duas novas equações (p>0,05), e o CCI foi de 0,948 e 0,915, respectivamente.
Palavras-chave

Texto completo: 1 Base de dados: LILACS Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article / Project document

Texto completo: 1 Base de dados: LILACS Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article / Project document