The Relationship between Bone Mineral Densitometry and Visceral Adiposity Index in Postmenopausal Women / A relação entre a densitometria mineral óssea e o índice de adiposidade visceral em mulheres na pós-menopausa

Abstract Objective It was aimed to compare visceral adiposity index (VAI) levels in patients with normal bone mineral density (BMD), osteopenia, and osteoporosis. Methods One hundred twenty postmenopausal women (40 with normal BMD, 40 with osteopenia, and 40 with osteoporosis) between the ages of 50 to 70 years were included in the study. For females, the VAI was calculated using the formula (waist circumference [WC]/[36.58 + (1.89 x body mass index (BMI))]) x (1.52/High-density lipoprotein [HDL]-cholesterol [mmol/L]) x (triglyceride [TG]/0.81 [mmol/L]). Results The time of menopause from the beginning was similar in all groups. Waist circumference was found to be higher in those with normal BMD than in the osteopenic and osteoporotic groups (p = 0.018 and p < 0.001, respectively), and it was also higher in the osteopenic group than in the osteoporotic group (p = 0.003). Height and body weight, BMI, blood pressure, insulin, glucose, HDL-cholesterol, and homeostasis model assessment-insulin resistance (HOMA-IR) levels were similar in all groups. Triglyceride levels were found to be higher in the normal BMD group, compared with the osteoporotic group (p = 0.005). The level of VAI was detected as higher in those with normal BMD, compared with the women with osteoporosis (p = 0.002). Additionally, the correlation analysis showed a positive correlation between dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) spine T-scores, WC, VAI, and a negative correlation between DXA spine T-scores and age. Conclusion In our study, we found higher VAI levels in those with normal BMD, compared with women with osteoporosis. We consider that further studies with a larger sample size will be beneficial in elucidating the entity.

Resumo Objetivo O objetivo foi comparar os níveis de índice de adiposidade visceral (IVA) em pacientes com densidade mineral óssea (DMO) normal osteopenia e osteoporose. Métodos Cento e vinte mulheres na pós-menopausa (40 com DMO normal 40 com osteopenia e 40 com osteoporose) com idades entre 50 e 70 anos foram incluídas no estudo. Para o sexo feminino o VAI foi calculado pela fórmula (circunferência da cintura [CC]/[36 58 + (1 89 x índice de massa corporal (IMC))]) x (1 52/lipoproteína de alta densidade [HDL]-colesterol [mmol/L]) x (triglicerídeo [TG]/0 81 [mmol/L]). Resultados O tempo de menopausa desde o início foi semelhante em todos os grupos. A circunferência da cintura foi maior naqueles com DMO normal do que nos grupos osteopênicos e osteoporóticos (p = 0 018 e p < 0 001 respectivamente) e também foi maior no grupo osteopênico do que no grupo osteoporótico (p = 0 003) . Altura e peso corporal IMC pressão arterial insulina glicose HDL-colesterol e os níveis de avaliação do modelo de homeostase-resistência à insulina (HOMA-IR) foram semelhantes em todos os grupos. Os níveis de triglicerídeos foram maiores no grupo DMO normal em comparação com o grupo osteoporótico (p = 0 005). O nível de VAI foi detectado como maior naquelas com DMO normal em comparação com as mulheres com osteoporose (p = 0 002). Além disso a análise de correlação mostrou uma correlação positiva entre a absorciometria de raios-X de dupla energia (DXA) nas pontuações T da coluna CC VAI e uma correlação negativa entre as pontuações T da coluna DXA e a idade. Conclusão Em nosso estudo encontramos níveis mais elevados de VAI naquelas com DMO normal em comparação com mulheres com osteoporose. Consideramos que novos estudos com maior tamanho amostral serão benéficos na elucidação da entidade.

Application of adiposity indices to a sample of physically active individuals living in the city of Ribeirão Preto, São Paulo, Brazil / Aplicação de índices de adiposidade em uma amostra de indivíduos físicamente ativos residentes na cidade de ribeirão preto, são paulo, brasil

OBJECTIVE: To compare adiposity indexes in physical activity individuals to evaluate behavior, diagnostic ability and to determine which parameter best reflects and diagnoses body fatness. METHODS: A cross-sectional study was performed on 100 physically active individuals (59% female). The participants were submitted to anthropometric and body composition evaluation; we measured weight, height, circumferences, blood pressure and bioelectrical impedance analysis. A physical activity questionnaire (IPAQ, short version) was applied, as well as a questionnaire about the possible use of nutritional supplementation. The data were statistically analyzed, with significance level set at p <0.05. RESULTS: Mean age, height, weight and BMI were 24.2 ± 6.65 years, 169.5 ± 8.94 cm, 69.1 ± 14.83 kg and 23.9 ± 4.19 kg/m2, respectively, with a significant difference between the genders, except for age. Most of the subjects were in the normal weight range, with a BMI of 18.5 to 24.9 kg/m2, and were very active. BMIfat correlated better with body fat for males (r = 0.896) and females (r = 0.935), followed by BMI (0.689 and 0.767, respectively) and BAI (0.590 and 0.718). CONCLUSIONS: Adiposity indexes are viable alternatives for the diagnosis of obesity and should be more explored as fast, practical and low cost measures in clinical practice.

OBJETIVO: comparar os índices de adiposidade em indivíduos praticantes de atividade física para avaliar o comportamento, a capacidade diagnóstica e determinar qual parâmetro melhor reflete e diagnostica a adiposidade corporal. MÉTODOS: Um estudo transversal foi realizado em 100 indivíduos fisicamente ativos (59% mulheres). Os participantes foram submetidos à avaliação antropométrica e de composição corporal, sendo aferidos peso, estatura, circunferências, pressão arterial e análise de impedância bioelétrica. Foi aplicado um questionário de atividade física (IPAQ, versão curta), além de um questionário sobre o possível uso da suplementação nutricional. Os dados foram analisados ​​estatisticamente, com nível de significância estabelecido em p <0,05. RESULTADOS: as médias de idade, estatura, peso e IMC foram 24,2 ± 6,65 anos, 169,5 ± 8,94 cm, 69,1 ± 14,83 kg e 23,9 ± 4,19 kg/m2, respectivamente, com diferença significativa entre os gêneros, exceto para idade. A maioria dos sujeitos estava na faixa de peso normal, com um IMC de 18,5 a 24,9 kg/m2, e eram muito ativos. O BMIfat foi melhor correlacionado com a gordura corporal para homens (r = 0,896) e mulheres (r = 0,935), seguido pelo IMC (0,689 e 0,767, respectivamente) e BAI (0,590 e 0,718). CONCLUSÕES: Os índices de adiposidade são alternativas viáveis ​​para o diagnóstico da obesidade e devem ser mais explorados como medidas rápidas, práticas e de baixo custo na prática clínica.

Índice de adiposidade corporal modificado para determinação de gordura corporal de adultos com obesidade mórbida / Modified Body Adiposity Index to determine body fat in morbid obese adults

INTRODUÇÃO: A obesidade mórbida tornou-se um importante problema de saúde pública. A medida de massa corporal não é capaz de identificar deficiências ou excessos dos diferentes componentes corporais, surgindo a necessidade de se avaliar a composição corporal. Não há consenso sobre o melhor método para esse fim em obesos mórbidos. O Índice de Adiposidade Corporal (IAC) foi proposto para ser um método simples e preciso para uma população de diversificada quantidade de gordura corporal (GC). OBJETIVO: Avaliar a eficácia do IAC em determinar GC de adultos com obesidade mórbida. MÉTODOS: O IAC foi comparado à Bioimpedância (BIA) em 240 adultos obesos mórbidos (Grupo 1= G1), uma equação específica para determinar GC em obesidade mórbida foi desenvolvida e, posteriormente, validada em outra amostra de 158 indivíduos (Grupo 2 = G2). RESULTADOS: Observou-se diferença significativa entre os dois métodos (p=0,039). A quantidade média de GC no G1 foi 52,3±6,1% segundo a BIA e 51,6±8,1% segundo o IAC, com uma diferença de 0,6±5,1% entre os métodos. Algumas variáveis, como gênero, RCQ e gravidade da obesidade confundiram o IAC. Para minimizar esses erros uma equação (Índice de Adiposidade Corporal Modificado = IACM) foi desenvolvida por meio de regressão linear (IACM% = 23,6 + 0,5 x (IAC); somar 2,2 se IMC >= 50kg/m2 e 2,4 se RCQ >= 1,05). A equação foi aplicada no G2 e possibilitou a redução da diferença entre os métodos (1,2±5,9% para 0,4±4,0%) e o fortalecimento da correlação entre eles (0,6 para 0,7). CONCLUSÕES: O IAC apresenta limitações para determinar porcentagem de gordura corporal de obesos mórbidos, já a equação sugerida (IACM) foi eficaz, não se apresentando significativamente diferente da Bioimpedância e corrigindo as limitações anteriormente apresentadas pelo IAC.

BACKGROUND: Morbid obesity has become a public health problem. As body mass is not able to identify deficiencies or excesses of body components, the need to assess body composition emerged. There is no consensus of the best method to measure body composition in morbidly obese adults and a simple, accurate, reproducible and inexpensive method is desirable. The Body Adiposity Index (BAI) has been proposed to be a simple and accurate method for a population with a diverse amount of body fat (BF). OBJECTIVE: Evaluate the efficacy of BAI in determining BF of morbid obese adults. METHODS: BAI was compared to bioimpedance (BIA) in 240 morbidly obese adults (Group One= G1) and a specific equation for morbid obesity has been developed to determine BF and then validated on another sample of 158 subjects (Group Two= G2). RESULTS: There was a significant difference between the two methods (p=0,039). The average amount of BF in G1 was 52.3±6.1%, according to BIA and 51.6±8.1% according to BAI, with a difference of 0.6±5.1% between methods. Some variables, such as gender, WHR and severity of obesity mistook BAI. To minimize these errors an equation (Modified Body Adiposity Index = MBAI) was developed by linear regression (MBAI% = 23.6 + 0.5 x (BAI); add 2.2 if BMI >= 50kg/m2 and 2.4 if WHR >= 1.05). The equation was applied to G2 and resulted in a reduction in the difference between methods (1.2±5.9% to 0.4±4.12%) and strengthening of the correlation between them (0.6 to 0.7). CONCLUSIONS: BAI has limitations in determine BF in morbid obesity. The suggested equation (MBAI) was effective for predicting body fat in morbid obese adults; MBAI wasn't significant different from BIA and was able to correct BAI limitations.