Estimativa da composição corporal por impedância elétrica vetorial através de modelos fuzzy / Body composition evaluation by Bioimpedance Vectorial Analysis using fuzzy models

RESUMO

A análise vetorial da impedância elétrica humana (Biva) sugere sete padrões de composição corporal em um espaço bidimensional composto pela resistência e reactância. Contudo, os limites que definem cada padrão são imprecisos e a Teoria de Conjuntos //textit mostra-se adequada para modelar a incerteza inerente ao fenômeno. O objetivo desta tese foi construir modelos fuzzy que estimem padrões de composição corporal Biva e aplicá-los em diferentes populações. Uma base de dados italiana foi utilizada para refinamento e teste (n=20) e avaliação de desempenho (n=99) dos modelos. A avaliação de coerência de resultados foi realizado em uma população hospitalizada (194 pacientes com câncer) e não hospitalizada (1.716 indivíduos norte-americanos). Construíram-se sete modelos baseados em regras segundo o conhecimento de especialista e artigos científicos. As variáveis de entrada dos modelos foram Z-scores de resistência/altura e reactância/altura. A variável de saída de cada modelo foi uma das sete categorias de composição corporal caquexia, obesidade, desidratação, edema, atlético, magreza ou eutrofia. Cada modelo teve como saída um número no intervalo de 0 a 1 que representou o grau de pertinência do indivíduo a um dado padrão de composição corporal. A avaliação de desempenho dos modelos foi feita com o teste de concordância Kappa. Na base de dados de pacientes hospitalizados e não-hospitalizados, observou-se a coerência do modelo em identificar uma composição corporal compatível...

ABSTRACT

Bioimpedance Vectorial Analysis (Biva) suggests seven patterns of body composition in a two-dimensional space composed by resistance and reactance. However, the boundaries defining those patterns are imprecise and Fuzzy Sets Theory has proved to be adequate to model the uncertainty inherent to the phenomenon. The aim was to build fuzzy models to estimate body composition according to Biva and apply them in differente populations. And italian database was used for refinement and testing (n = 20) and performance evaluation (n = 99) of the models. The consistency assessment was carried out in a hospitalized population (194 cancer patients) and non-hospitalized ( 1,716 U.S. individuals). Seven fuzzy models were build based on rules according to expert knowledge and scientific articles. The input variables were Z-score values of resistance/height and reactance/height. The output variable of each model was one of the seven categories of body composition cachexia, obesity, dehydration, edema, athletic, thin or normal. Each model had as output a number ranged from 0 to 1 representing the degree of possibility to a given Biva pattern. The evaluation of performance was made using Kappa test. In the database of hospitalized and non-hospitalized patients the consistency of the models in identifying an given expected body composition was observed. An descriptive ans association analysis was held. The results showed good fit of the models and excellent agreement with the clinical...