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Una nueva investigación indica que una nueva ecuación relativa de la masa grasa (RFM) basada en la relación entre la altura y la cintura predice mejor el porcentaje de grasa corporal total en hombres y mujeres que el índice de masa corporal (IMC). La ecuación RFM también resultó en un menor número de casos de clasificación errónea para categorías de obesidad en ambos sexos y en todos los grupos étnicos probados.

“El IMC es ampliamente utilizado para evaluar la gordura corporal, a pesar de su precisión limitada para estimar el porcentaje de grasa corporal. Por lo tanto, serían de considerable importancia las alternativas simples y de bajo costo al IMC con una mejor precisión diagnóstica para la obesidad en ambos sexos”, escribió Orison. Woolcott, MD, y Richard Bergman, MD, ambos con el Centro de Investigación y Bienestar Sports Spectacular Diabetes and Obesity en Cedars-Sinai Medical Center en Los Angeles, California.

“En la población estudiada, la RFM sugerido era más preciso que el IMC para estimar todo el porcentaje de grasa corporal entre las mujeres y los hombres y la mejora de cuerpo obesidad se define grasa clasificación errónea entre los individuos adultos estadounidenses de origen mexicano, europeo, o la etnia africana,” que ellos dicen. El estudio fue publicado en línea el 20 de julio en Scientific Reports.  

Sin embargo, el experto en obesidad Lee Kaplan, MD, PhD, director del Instituto de Obesidad, Metabolismo y Nutrición del Hospital General de Massachusetts en Boston dijo a Medscape Medical News que aunque la estimación del RFM de la masa de grasa corporal podría ser útil como herramienta de investigación, lo duda será más útil que el IMC en la práctica clínica de la vida real.

Él señala que aunque el IMC se usa para identificar a los pacientes que son obesos, los médicos deben considerar cuál es el efecto del exceso de peso en la salud del paciente, y la medida del RFM, como el IMC, no hace eso.

“Como médico, lo que realmente quieres saber es ‘¿Cuál es el impacto clínico de la obesidad?’ Eso es lo que te importa “, explicó Kaplan. Entonces, la pregunta es: ¿se asocia una mayor RFM con peores resultados? Esta es la misma pregunta que los médicos deben responder si usan el IMC para guiar la toma de decisiones clínicas.

“El hecho de que la RFM sea más consistente [en la predicción del porcentaje de grasa en todo el cuerpo] que el IMC en hombres y mujeres es interesante, pero no necesariamente tan clínicamente importante”, reiteró Kaplan.

Encuestas NHANES

Para desarrollar y validar RFM, los autores utilizaron dos conjuntos de datos de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (NHANES). Utilizaron la encuesta NHANES realizada entre 1999 y 2004 para el desarrollo del modelo. Los porcentajes de grasa de todo el cuerpo se midieron mediante absorciometría de rayos X de energía dual (DXA) en ambos modelos. Consideraron más de 350 medidas antropométricas para llegar a una ecuación lineal antropométrica simple más precisa que el IMC estándar para estimar el porcentaje de grasa corporal total en hombres y mujeres de una variedad de grupos étnicos.

“Ecuación de la altura / cintura, nombrada como la masa grasa relativa, fue el modelo final seleccionado debido a su simplicidad (que requiere sólo dos antropometría comunes), que fue superior al índice de masa corporal en la predicción de porcentaje de grasa corporal entre los hombres, tenía la capacidad de predicción similares en relación con El IMC entre las mujeres, y tuvo un mejor desempeño general que el IMC entre las mujeres y los hombres, de forma independiente “, escriben Woolcott y Bergman.

Modelo de validación

En el conjunto de datos de validación (la encuesta NHANES realizada entre 2005 y 2007), el RFM fue significativamente más preciso que el IMC para estimar la masa grasa corporal en mujeres con un 91,5% frente al 21,6% del IMC (p <0.001). También fue más preciso que el IMC al 4,9% frente al 5,8%, informaron los autores del estudio. Del mismo modo, la RFM fue más precisa que el IMC para estimar el porcentaje de grasa corporal total, en el 88,9% frente al 81,9% (p <0,001), y la estimación del IMC, en el 4,2% frente al 5,1%.

“Entre las mujeres, RFM también fue más preciso en todos los grupos étnicos (p <0,001 para todas las comparaciones)”, señalan los autores. Lo mismo sucedió con los hombres que eran de origen europeo europeo (p <0,001) o afroamericanos (p <0,001), pero no de origen mexicano.

RFM también se desempeñó mejor que el IMC en diferentes categorías de edad y quintiles de grasa corporal. Usando una definición de obesidad de un porcentaje de grasa corporal medida por DXA de ≥ 33,9% para mujeres y ≥ 22,8% para hombres, los investigadores también encontraron que las estimaciones de grasa de todo el cuerpo usando la nueva ecuación condujeron a menos falsos negativos, al 5.0% en mujeres comparado con 72,0% medido por IMC (p <.001). Esto también fue cierto para los hombres, aunque la diferencia fue mucho menos dramática, por lo que el uso de RFM dio como resultado una tasa de falsos negativos de 3,8% en comparación con 4,1% de IMC (p <0,001).

Curiosamente, RFM dio lugar a menos falsos positivos entre los hombres en 32,3% en comparación con 49,7% cuando se utilizó el IMC (p <0,001), mientras que los falsos positivos entre las mujeres fueron mucho más altos en 41% cuando se mide por RFM que IMC, que no tenía falsa positivos (p <.001).

El uso de la nueva ecuación también fue significativamente menos probable que el IMC para clasificar erróneamente a hombres y mujeres por categoría de obesidad, y esto se observó en todos los grupos étnicos estudiados, como señalan los investigadores.

Tasas de clasificación errónea de obesidad para RFM frente a IMC (todas las comparaciones p <.001)

“El principal objetivo del presente estudio fue identificar una ecuación antropométrica simple, que podría ser utilizada con fines clínicos y epidemiológicos, como una alternativa al IMC para evaluar mejor la grasa corporal entre las personas adultas”, explican Woolcott y Bergman. “En el conjunto de datos de validación, el rendimiento de RFM para estimar el porcentaje de grasa corporal medido por DXA fue en general más consistente que el de IMC entre mujeres y hombres, en grupos étnicos, jóvenes, adultos de mediana edad y adultos mayores, y entre quintiles de cuerpo porcentaje de grasa, aunque la precisión de RFM fue menor entre las personas con menor gordura corporal”.

“Las tasas más bajas de clasificación errónea de la obesidad con RFM en comparación con IMC respalda la utilidad clínica de RFM para identificar a las personas con alto porcentaje de grasa corporal, una condición que se ha asociado con una mayor mortalidad”, concluyen los autores.

¿Utilidad clínica?

Al comentar más acerca de por qué las estimaciones más precisas de la masa grasa corporal pueden no ser tan útiles clínicamente, Kaplan señaló que lo que predice resultados adversos en pacientes con obesidad no es el porcentaje de grasa corporal que tienen, sino la distribución de grasa corporal. “La grasa corporal central se asocia con la diabetes, la enfermedad del hígado graso y todo tipo de anormalidades metabólicas en mayor medida que la grasa corporal periférica”, dijo. “Y tomará sus decisiones clínicas basándose en el hecho de que alguien tiene resultados adversos, como diabetes o apnea del sueño, no en función de su porcentaje de grasa corporal”, observó Kaplan.

El otro obstáculo principal para incorporar la ecuación de RFM en la práctica clínica es el hecho de que se basa en una medición muy precisa de la circunferencia de cintura de un paciente. “La circunferencia de la cintura es razonablemente precisa cuando se realiza en una situación de ensayo clínico, pero en una situación de práctica clínica donde no hay personas que hayan pasado horas entrenando en cómo hacerlo, puede obtener grandes diferencias en lo que mide como circunferencia de cintura dependiendo de cómo y dónde la midas”, anotó Kaplan.

“Así que preferiría utilizar marcadores de enfermedad clínicamente relevantes para determinar cuál debe ser el nivel de atención”, agregó. “RFM puede llegar a ser una gran herramienta epidemiológica, pero no estoy seguro de que va a ser una herramienta mucho mejor que el BMI clínicamente”, concluyó.

Fuente: https://www.medscape.com

Referencia:  Woolcott OO, Bergman RN. Relative fat mass (RFM) as a new estimator of whole-body fat percentage ─ A cross-sectional study in American adult individuals.  Scientific Reports , 2018; 8 (1) DOI: 10.1038 / s41598-018-29362-1