Diseño Y Validación De Un Modelo Antropométrico Para Evaluar La Masa Grasa Corporal En Mujeres Mexicanas
Publicado 30-12-2023
Palabras clave
- Antropometría,
- Composición corporal,
- Masa grasa,
- Pletismografia por desplazamiento de aire,
- Sobrepeso
Cómo citar
Derechos de autor 2023 David Yair Martínez Romero, Marco Antonio Hernández Lepe, Arnulfo Ramos-Jiménez, Juan Benito Martínez Romero
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
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Resumen
Objetivo: Desarrollar un modelo lineal múltiple, usando el método de mínimos cuadrados para correlacionar la masa grasa (kg), utilizando variables antropométricas obtenidas de una muestra de mujeres del noroeste de México. Materiales. La estandarización ISAK fue utilizada en este estudio para el levantamiento de las mediciones. Los criterios estadísticos R², EER, VIF, Cp, y RMSE se utilizaron para evaluar el desempeño del modelo. Método. Estudio transversal observacional descriptivo, para determinar la masa grasa de una muestra de 95 mujeres del noroeste de México con normopeso y sobrepeso. Resultados. El modelo ajustado (M8p) se conforma por ocho predictores estadísticamente más representativos en este estudio: peso, 6 pliegues cutáneos y el diámetro biliocrestal. La masa grasa de la muestra se determinó usando pletismografía por desplazamiento de aire (referencia), la media obtenida para la masa grasa fue de 21.3 kg con una desviación estandar de ±9.3, el modelo M8p predice 20.9±9.9 kg lo cual está 2% debajo del método de referencia utilizado. Los criterios estadísticos del modelo ajustado son, R²Adj=0.92, EER= 2.9 kg, VIF 4.8, Cp= 7.8, y RMSE= 3.08 obtenidos con la muestra de ajuste (70 mujeres), la muestra de validación (25 mujeres) obtuvo un valor RMSE de 3.15, por lo que el modelo presenta capacidad predictiva. Conclusiones. El modelo desarrollado predice adecuadamente la masa grasa de mujeres con y sin exceso de masa grasa corporal, lo cual lo hace valido para su uso en muestras similares, dando al profesional de salud una opción más de evaluar adecuadamente este tejido, lo que permitirá dar un tratamiento óptimo de forma individualizada.
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