RESUMO
Introdução: O diagnóstico de sobrepeso e obesidade pode ser realizado pela antropometria, por facilidade de execução e baixo custo. Considerando a preocupação com a característica de distribuição de gordura, novas estratégias poderiam ser desenvolvidas para a avaliação da composição corporal partindo de medidas antropométricas. Objetivos: Verificar a correlação do Perímetro Abdominal (PAB) e Perímetro da Cintura (PC) em separado, com o somatório de duas dobras cutâneas (DC), triciptal e subescapular; e incluir o perímetro com os maiores valores de correlação em uma equação de regressão para estimativa do somatório de DC. Métodos: Amostra composta por 1.729 meninos (9 e 14 anos), a avaliação da morfologia corporal foi realizada por medidas antropométricas simples e compostas. Foi utilizada uma correlação de Spearman para determinar a associação entre os PAB e PC com as DC. Foi feita uma análise de regressão linear múltipla com o PAB e idade para estimar o somatório de DC. Resultados: A seguinte equação foi gerada: Somatório de DC = 1,16397 (PAB) 1,414922 (Idade) 36,33021 (R=0,83). O valor da área sob a curva ROC (AUC) foi de 83% para identificar corretamente indivíduos abaixo ou acima do percentil 85 do somatório de DC. Conclusões: O PAB em conjunto com a idade, se torna um bom preditor da gordura corporal, caracterizada como o somatório de DC, em crianças e adolescentes do sexo masculino.
Introduction: The diagnosis of overweight and obesity can be accomplished by anthropometry, for ease of implementation and low cost. Considering the concern for the distribution of fat, new strategies could be developed for the diagnosis of body composition from anthropometric measurements. Objectives: To investigate the association of the abdominal girth (AG) and waist girth (WG) separately, with the sum of two skinfolds (SF), triceps and subscapular; and include the girth with higher correlation levels in a regression equation to estimate the SF sum. Methods: A sample of 1,729 boys (9 and 14), the evaluation of body composition was composed by simple and compound anthropometric measurements. The Spearman correlation was used to determine the association between AG and WG with the sum of SF. A multiple linear regression was applied including AG and age to estimate the sum of SF. Results: The following equation was generated: Sum of SF = 1.16397 (AG) - 1.414922 (age) - 36.33021 (R = 0.83). The area under the ROC curve (AUC) was 83% for correctly identifying individuals below or above the 85th percentile of the SF sum. Conclusions: AG, together with age, becomes a good predictor of body fat, characterized as the sum of two SF in children and adolescent males.