Análise personalizada de segmentos corporais em avaliação por absorciometria radiológica de dupla energia para estimativa da composição corporal em adultos e idosos

Abstract

O objetivo do presente estudo foi analisar a correlação de seis regiões de interesses arbitrariamente selecionadas no DXA (quatro para avaliação da massa magra e duas para a massa gorda) com variáveis morfológicas e funcionais em adultos jovens e idosos. Estudo de característica correlacional, com análise transversal, realizadas em 21 pessoas adultas e 20 idosas. As avaliações foram realizadas em período de duas semanas, com cada sujeito sendo avaliado em, no máximo, 72 horas para avaliações da composição corporal por DXA e bioimpedância, antropometria e dinamometria. Em dias subsequentes, o participante realizou avaliação da espessura muscular por ultrassonografia. As regiões de interesse (ROIs) foram determinadas em seis pontos anatômicos distintos do corpo de cada avaliado: R1 = panturrilha; R2 = coxa; R3 = braço; R4 = antebraço; R5 = cintura; R6 = quadril. Análise de correlação bivariada e correlação linear múltipla foram realizadas, com nível de significância estatística estabelecida em 5%. Foram verificadas correlações plausíveis (de moderadas a fortes) entre a massa magra das ROIs com variáveis morfológicas (EM), fisiológicas (BIA) e funcionais (dinamometria). Coxa foi a região com a maior quantidade de correlações significantes, e as variáveis de força se correlacionaram melhores com as massas magras das ROIs, sobretudo de membros inferiores e superiores. Quando foram comparadas as correlações entre as variáveis independentes com as variáveis dependentes ROIs e as variáveis tradicionalmente utilizadas em estudos de intervenção para o acompanhamento dos diferentes componentes corporais, tais como o IMC, a massa gorda e a massa magra total, as correlações apresentadas entre as diferentes ROIs, sobretudo para a massa livre de gordura e osso, e as variáveis morfológicas, fisiológicas e funcionais, foram, no mínimo, similares às correlações verificadas para as variáveis tradicionalmente utilizadas nos estudos (IMC, MG total e MM total). Em conclusão, as avaliações realizadas em regiões de interesses apresentaram correlações moderadas e fortes com variáveis de espessura muscular, bioimpedância e força isométrica, e as correlações foram mais constantes e fortes quando analisadas entre massa magra de ROIs e força muscular, maiores inclusive que as variáveis comumente utilizadas em estudos de intervenção, como o IMC, a massa gorda total e a massa magra.

The aim of the present study was to analyze the correlation of six regions of interest arbitrarily selected in DXA analysis (four for assessing lean mass and two for fat mass) with morphological and functional variables in young and elderly adults. A correlational characteristic study, with crosssectional analysis, performed on 21 adults and 20 elderly people. The evaluations were carried out in a period of two weeks, with each subject being evaluated in a maximum of 72 hours for body composition evaluations by DXA and bioimpedance, anthropometry and dynamometry. On subsequent days, the participant performed an assessment of muscle thickness by ultrasound. The regions of interest (ROIs) were determined at six different anatomical sites on the body of each subject: R1 = calf; R2 = thigh; R3 = arm; R4 = forearm; R5 = waist; R6 = hip. Bivariate correlation analysis and multiple linear correlation were performed, with statistical significance level set at 5%. Plausible (moderate to strong) correlations between the lean mass of the ROIs with morphological (EM), physiological (BIA) and functional (dynamometry) variables were verified. Thigh was the region with the highest amount of significant correlations, and the strength variables correlated better with ROIs lean mass, especially of the lower and upper limbs. When the correlations between the independent variables were compared with the dependent variables (ROIs) and the variables traditionally used in intervention studies to monitor the different body components, such as BMI, fat mass and total lean mass, the correlations presented between the different ROIs, especially for the lean soft tissue mass, and the morphological, physiological and functional variables, were at least similar to the correlations found for the variables traditionally used in the studies (BMI, total fat and lean tissue). In conclusion, the assessments carried out in regions of interest showed moderate and strong correlations with variables of muscle thickness, bioimpedance and isometric strength, and the correlations were more constant and strong when analyzed between lean mass of ROIs and muscle strength, even greater than the variables commonly used in intervention studies, such as BMI, total fat mass and lean mass.