Métodos de avaliação antropométrica e bioimpedância: um estudo correlacional em trabalhadores da indústria

Revista de epidemiologia e controle de infecção

Endereço:
Hospital Santa Cruz Núcleo de Epidemiologia Hospitalar/Comissão de Controle de Infecção Rua Fernando Abott, 174 - Santa Cruz do Sul - RS - Brasil
/ RS
96810-072
Site: http://online.unisc.br/seer/index.php/epidemiologia
Telefone: (51)3713-7484
ISSN: 22383360
Editor Chefe: Marcelo Carneiro
Início Publicação: 30/11/2011
Periodicidade: Trimestral
Área de Estudo: Medicina

Métodos de avaliação antropométrica e bioimpedância: um estudo correlacional em trabalhadores da indústria

Ano: 2016 | Volume: 6 | Número: Suplemento
Autores: A. N. Couto, K. L. Dummel, J. D. P. Renner, H. H. Pohl
Autor Correspondente: A. N. Couto | [email protected]

Palavras-chave: antropometria, composição corporal, impedância bioelétrica, adiposidade central, trabalhadores

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Justificativa e Objetivos: A avaliação do estado nutricional através da antropometria e bioimpedância elétrica (Bia) surge como uma ferramenta promissora de custo mais acessível. Este estudo verificou a correlação entre dois métodos de avaliação corporal (avaliação antropométrica e da composição corporal e área de gordura visceral por Bia) em trabalhadores da indústria. Métodos: Trata-se de um estudo transversal, de caráter descritivo e correlacional, com 22 trabalhadores industriais, do município de Santa Cruz do Sul-RS. Para a avaliação da composição corporal foram aferidas variáveis antropométricas: Índice de Massa Corporal (IMC), Circunferência da Cintura (CC), Risco Cintura Quadril (RCQ), percentual de gordura corporal (%G), peso de gordura (PG), massa corporal magra (MCM) e peso ósseo (PO). Para a composição corporal, utilizou-se a Bia, através do analisador de multi-frequência octopolar (InBody 720) para as variáveis: conteúdo mineral (CM); massa de gordura (MG); massa musculoesquelética (MME), IMC, %G, RCQ e área de gordura visceral (AGV). Na análise estatística, utilizou-se o teste de correlação de Pearson ou Spearman para avaliar a correlação entre as variáveis. Resultados: Dos 22 trabalhadores, 72,7% eram do sexo feminino, com idade média de 37,73 anos. Apresentaram IMC médio de 26,14kg/m², o que classifica a amostra com sobrepeso. No estudo, as avaliações feitas pelas duas técnicas apresentaram uma forte correlação entre as variáveis IMC e IMCBia, %G e %GBia, PG e MGBia, MCM e MMEBia, PO e CMBia, CC e AGVBia. Conclusão: Os dois métodos mostraram obter comportamento estatístico semelhante na avaliação corporal, sugerindo a possibilidade de utilização de quaisquer destas técnicas para avaliação da composição corporal.



Resumo Inglês:

Background and Objectives: The assessment of nutritional status by anthropometry and bioelectrical impedance analysis (Bia), emerges as a promising tool more affordable. This study examined the correlation between two body evaluation methods (anthropometric and body composition and visceral fat area by Bia) in industrial workers. Methods: This is a cross-sectional, descriptive and correlational character, with 22 industrial workers, the city of Santa Cruz do Sul-RS. For the assessment of body composition were measured anthropometric variables: body mass index (BMI), waist circumference (WC), Risk Waist Hip ratio (WHR), body fat percentage (BF%), fat weight (PG); lean body mass (LBM); bone weight (PO). For body composition used to Bia through the octopolar multi-frequency analyzer (In-Body 720) for the variables: mineral content (CM); fat mass (MG); musculoskeletal mass (MME); BMI; % G; WHR and visceral fat area (VFA). In the statistical analysis we used the Pearson correlation test to evaluate the correlation between the variables. Results: Of the 22 workers, 72.7% were female, mean age of 37.73 years. They had an average BMI of 26,14kg / m², which classifies the sample overweight. In the study, the assessments made by the two techniques showed a strong correlation between BMI and IMCBia variables% F and% GBia, PG and MGBia, MCM and MMEBia, PO and CMBia, DC and AGVBia. Conclusion: Both methods showed obtain similar statistical behavior in body evaluation, suggesting the possibility of using any of these techniques to assess body composition.