contribuyente
- Pinzón Rondón, Ángela María Rol de coinvestigador principal
- Ruiz Sternberg, Ángela María Rol de coinvestigador principal
Composición corporal en mujeres Colombianas peri-menopáusicas Proyecto
Afiliación
Perfil
Resumen
- According to WHO figures in 2016, more than half of the world's population over 18 years of age is overweight or obese (1). In Colombia the picture is similar, according to the National Nutrition Situation Survey of 2015, 56.5% of the adult population is overweight, especially women (59.6%) (2).Overweight and obesity are important risk factors for high burden diseases in both Latin America and Colombia, such as cardiovascular diseases and cancer (3). Cardiovascular disease is associated with obesity through mechanisms such as endothelial dysfunction, subclinical inflammation and insulin resistance (4-6). Excess body fat is also associated with up to 12 types of cancer (7,8). Among the mechanisms proposed to explain this type of relationship are the stimulation of cell proliferation and the inhibition of apoptosis as a result of the activation of insulin-like growth factor in patients with high insulin concentrations (5,9). The high percentage of body fat, especially abdominal, has also been associated with an increase in estrogen and risk of tumors such as breast and ovarian (9,10).Given the health implications not only of body mass index but especially of adiposity, in recent years attempts have been made to develop new methods for estimating the percentage of body fat, to detect patients at risk, to prioritize health promotion interventions and to monitor their evolution (11-13).There are different methods for estimating the percentage of body fat. Plicometry is one of the best known methods. This method is based on measuring the thickness of body folds at certain points of the body, under the assumption that body fat is distributed equally.Another way of estimating body composition is impedance measurement, which, through the conductive capacity of the different body structures, identifies the proportion in which the different structures make up the body (14). Impedance measurement equipment sends and receives electrical signals measuring tissue resistance and capacitance at various points. There are two-point equipment (e.g., hand-hand, foot-foot), or more emission and reception points to obtain more precise measurements (14,15). This method is safe, easy to use, relatively inexpensive, and once validated for a given population, valid and accurate in its measurements (14,16).Several authors consider that currently dual X-ray absorptiometry (DXA) is the gold standard for determining the percentage of body fat(17,18). The DXA uses the transmission through the body of two different levels of energy, which are attenuated during the passage through the tissues according to their density and thickness. DXA has been used in multiple studies as a reference method for the validation of different methods for estimating body composition, demonstrating good correlation with equations based on impedance, plicometry, and anthropometric measurements, specific to each population type and age group (17-19).The equations used to estimate the percentage of body fat should be population-specific, since the relationship between body measurements and body composition is modified by sex, age and ethnicity (20). Previous studies in Latin American and Colombian populations have shown that the equations commonly used in clinical practice, such as Durning-Womersly or Jackson/Pollock, are valid among Colombian women between 18 and 40 years of age. This is possibly due to the fact that there is a trend towards a greater central fat deposit in Hispanics, blacks and Native Americans than in Caucasians used for the development of the equations(21-23) .In consideration of the above, it is necessary to propose and validate a method for measuring the percentage of total body fat through demographic data and simple anthropometric measurements such as body mass index, abdominal perimeter or plicometry that will allow adequate estimation of body composition in the Colombian population of interest due to the concomitance of risk factors for non-transmissible diseases of high burden in the population.Currently, the Universidad del Rosario is leading the study "Determinants of Mammographic Density in Colombian Women - DDM-Colombia" financed by Colciencias through the Call for Projects 807-2018 Call for Science, Technology and Innovation in Health 2018, evaluates, in healthy women who attend breast cancer screening mammography at the Clínica Universitaria Colombia, in the city of Bogotá, the association between mammographic density and individual characteristics, such as: eating habits, lifestyles, anthropometric measurements, body mass index and body fat percentage. As of today (October 18, 2019), 315 women have been recruited and a total of 2,000 participants are expected to be recruited by August 31, 2020. For this reason, the DDM-Colombia study is the ideal platform to develop a model for estimating body fat percentage in our peri-menopausal female population.References:1. World Health Organization. Obesity and overweight - Key facts 2018. Disponible en: https://www.who.int/en/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight.2. Ministerio de Salud y Protección Social. Encuesta Nacional de Situación Nutricional (ENSIN) 2015. Disponible en: https://www.minsalud.gov.co/salud/publica/epidemiologia/Paginas/encuesta-nacional-de-situacion-nutricional-ensin.aspx.3. World Health Organization. Noncommunicable diseases country profiles 2018.Disponible en: https://www.who.int/nmh/publications/ncd-profiles-2018/en/.4. Gruzdeva O, Uchasova E, Dyleva Y, Borodkina D, Akbasheva O, Antonova L, et al. Adipocytes Directly Affect Coronary Artery Disease Pathogenesis via Induction of Adipokine and Cytokine Imbalances. Front Immunol. 2019;10:2163.5. Renehan AG, Roberts DL, Dive C. Obesity and cancer: pathophysiological and biological mechanisms. Arch Physiol Biochem. 2008 Feb;114(1):71–83.6. Halade GV, Kain V. Obesity and Cardiometabolic Defects in Heart Failure Pathology. Compr Physiol. 2017 Sep 12;7(4):1463–77.7. Colditz GA, Peterson LL. Obesity and Cancer: Evidence, Impact, and Future Directions. Clin Chem. 2018;64(1):154–62.8. Barberio AM, Alareeki A, Viner B, Pader J, Vena JE, Arora P, et al. Central body fatness is a stronger predictor of cancer risk than overall body size. Nat Commun. 2019 22;10(1):383.9. De Pergola G, Silvestris F. Obesity as a major risk factor for cancer. J Obes. 2013;2013:291546.10. Lennon H, Sperrin M, Badrick E, Renehan AG. The Obesity Paradox in Cancer: a Review. Curr Oncol Rep. 2016;18(9):56.11. Andreoli A, Garaci F, Cafarelli FP, Guglielmi G. Body composition in clinical practice. Eur J Radiol. 2016 Aug;85(8):1461–8.12. Thibault R, Genton L, Pichard C. Body composition: why, when and for who? Clin Nutr Edinb Scotl. 2012 Aug;31(4):435–47.13. Mill-Ferreyra E, Cameno-Carrillo V, Saúl-Gordo H, Camí-Lavado MC. Estimación del porcentaje de grasa corporal en función del índice de masa corporal y perímetro abdominal: fórmula Palafolls. Med Fam SEMERGEN. 2019 Mar 1;45(2):101–8.14. Kuriyan R. Body composition techniques. Indian J Med Res. 2018 Nov;148(5):648–58.15. Gonzalez MC, Orlandi SP, Santos LP, Barros AJD. Body composition using bioelectrical impedance: Development and validation of a predictive equation for fat-free mass in a middle-income country. Clin Nutr Edinb Scotl. 2019 Oct;38(5):2175–9.16. Sergi G, De Rui M, Stubbs B, Veronese N, Manzato E. Measurement of lean body mass using bioelectrical impedance analysis: a consideration of the pros and cons. Aging Clin Exp Res. 2017 Aug;29(4):591–7.17. Achamrah N, Colange G, Delay J, Rimbert A, Folope V, Petit A, et al. Comparison of body composition assessment by DXA and BIA according to the body mass index: A retrospective study on 3655 measures. PloS One. 2018;13(7):e0200465.18. Grzegorczyk J, Woloszyn N, Perenc L. Comparison of selected body composition parameters in women using DXA and anthropometric method. J Res Med Sci Off J Isfahan Univ Med Sci. 2019;24:70.19. Woolcott CG, Cook LS, Courneya KS, Boyd NF, Yaffe MJ, Terry T, et al. Associations of overall and abdominal adiposity with area and volumetric mammographic measures among postmenopausal women. Int J Cancer J Int Cancer. 2011 Jul 15;129(2):440–8.20. Deurenberg P, Deurenberg-Yap M. Validity of body composition methods across ethnic population groups. Forum Nutr. 2003;56:299–301.21. Aristizábal JC, Restrepo MT, Estrada A. Evaluación de la composición corporal de adultos sanos porantropometría e impedancia bioeléctrica Biomédica 2007;27:216-24.22. Rivera JCA, Calle MTR. Validez de la bioimpedancia para estimar la composición corporal de mujeres entre los 18 y 40 años. Perspect En Nutr Humana. 2014 Aug 11;16(1):51–60.23. Silva DRP, Ribeiro AS, Pavão FH, Ronque ERV, Avelar A, Silva AM, et al. Validity of the methods to assess body fat in children and adolescents using multi-compartment models as the reference method: a systematic review. Rev Assoc Médica Bras. 2013 Oct;59(5):475–86.
- Según cifras de la OMS en 2016, más de la mitad de población mundial mayor de 18 años, tienen sobrepeso u obesidad (1). En Colombia el panorama es similar, de acuerdo a la Encuesta Nacional de la Situación Nutricional del 2015, el 56,5% de la población adulta tiene exceso de peso, especialmente las mujeres (59,6%) (2).El sobrepeso y la obesidad son factores de riesgo importantes para enfermedades de alta carga tanto en Latinoamérica como en Colombia, como por ejemplo las enfermedades cardiovasculares y el cáncer (3). La enfermedad cardiovascular se relaciona con la obesidad por medio de mecanismos como la disfunción endotelial, la inflamación subclínica y la resistencia a la insulina (4–6) .El exceso de grasa corporal también se relaciona con hasta 12 tipos de cáncer (7,8). Entre los mecanismos propuestos para explicar este tipo de relación, se encuentra la estimulación de la proliferación celular y la inhibición de la apoptosis, como resultado de la activación del factor de crecimiento similar a la insulina en los pacientes con concentración de insulina elevadas (5,9). El alto porcentaje de grasa corporal, especialmente abdominal, también se ha relacionado con un incremento de estrógenos y de riesgo de tumores como el de mama y ovario (9,10).Dado las implicaciones en salud que tiene no solo el índice de masa corporal sino especialmente la adiposidad, en los últimos años se han intentado desarrollar nuevos métodos para la estimación del porcentaje de grasa corporal, para detectar pacientes en riesgo, priorizar intervenciones de promoción de la salud y monitorizar su evolución (11–13).Existen diferentes métodos para la estimación del porcentaje de grasa corporal. La plicometria, es uno de los métodos más conocidos. Este método se basa en la medición del espesor de los pliegues corporales en determinados puntos de cuerpo, bajo la hipótesis de que la grasa corporal se distribuye equitativamente.Otra forma de estimar la composición corporal, es la impedanciometría; la cual a través de la capacidad conductiva de las diferentes estructuras corporales, logra identificar la proporción en que las diferentes estructuras conforman el cuerpo (14). Los equipos de impedanciometría envían y reciben señales eléctricas midiendo la resistencia y capacitancia de los tejidos, en varios puntos. Hay equipos de dos puntos (p.e: mano-mano, pie-pie), o de más puntos de emisión y recepción para obtener mediciones más precisas(14,15). Este método es seguro, de fácil manejo, relativamente económico, y una vez validado para una determinada población, valido y preciso en sus mediciones (14,16).Diversos autores, consideran que actualmente la absorciometría dual de rayos X (DXA) es el gold standard para la determinancion del porcentaje de grasa corporal(17,18). El DXA utiliza la transmisión a través del cuerpo de dos diferentes niveles de energía, que son atenuados durante el paso por los tejidos según su densidad y grosor. El DXA ha sido utilizado en múltiples estudios como método de referencia para la validación de distintos métodos para estimar la composición corporal, demostrando buena correlación con ecuaciones basadas en mediciones de impedanciometria, plicometria, y antropometría, específicas para cada tipo de población y grupo etáreo (17–19).Las ecuaciones utilizadas para estimar el porcentaje de grasa corporal, deben ser específicas de cada población, dado que la relación entre las medidas corporales y la composición corporal, se modifican por el sexo, la edad y el grupo étnico (20). Previos estudios en población Latinoamericana y Colombiana, hay demostrado que las ecuaciones comúnmente utilizadas en la práctica clínica, como por ejemplo Durning-Womersly o Jackson/Pollock, tiene validez entre las mujeres colombianas de 18 a 40 años. Esto posiblemente sea debido a que existe una tendencia a un mayor depósito de grasa central en los hispanos, negros e indígenas americanos que en los caucásicos utilizados para el desarrollo de las ecuaciones(21–23).En consideración a lo anterior, es necesario proponer y validar un método para la medición del porcentaje de grasa corporal total a través de datos demográficos y medidas antropométricas simples como el índice de masa corporal, el perímetro abdominal o la plicometría que permita estimar adecuadamente la composición corporal en población colombiana de interés por la concomitancia de factores de riesgo de enfermedades no-trasmisibles de alta carga en la población.Actualmente la Universidad del Rosario lidera el estudio “Determinantes de la Densidad mamográfica en mujeres Colombinas - DDM-Colombia” financiado por Colciencias a través de la Convocatoria 807-2018 Convocatoria para proyectos de Ciencia, Tecnología e Innovación en Salud 2018, evalúa, en mujeres sanas que asisten a la mamografía de tamizaje de cáncer de seno en la Clínica Universitaria Colombia, en la ciudad de Bogotá, la asociación entre la densidad mamográfica y características individuales, tales como: hábitos alimentarios, estilos de vida, medidas antropométricas, índice de masa corporal y porcentaje de grasa corporal. Al día de hoy (18 de Octubre de 2019) se han reclutado a 315 mujeres y espera reclutar a un total de 2.000 participantes del 31 de Agosto de 2020. Por este motivo, el estudio DDM-Colombia es la plataforma ideal para desarrollar un modelo de estimación de porcentaje de grasa corporal en nuestra población femenina peri-menopáusica.Referencias:1. World Health Organization. Obesity and overweight - Key facts 2018. Disponible en: https://www.who.int/en/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight.2. Ministerio de Salud y Protección Social. Encuesta Nacional de Situación Nutricional (ENSIN) 2015. Disponible en: https://www.minsalud.gov.co/salud/publica/epidemiologia/Paginas/encuesta-nacional-de-situacion-nutricional-ensin.aspx.3. World Health Organization. Noncommunicable diseases country profiles 2018.Disponible en: https://www.who.int/nmh/publications/ncd-profiles-2018/en/.4. Gruzdeva O, Uchasova E, Dyleva Y, Borodkina D, Akbasheva O, Antonova L, et al. Adipocytes Directly Affect Coronary Artery Disease Pathogenesis via Induction of Adipokine and Cytokine Imbalances. Front Immunol. 2019;10:2163.5. Renehan AG, Roberts DL, Dive C. Obesity and cancer: pathophysiological and biological mechanisms. Arch Physiol Biochem. 2008 Feb;114(1):71–83.6. Halade GV, Kain V. Obesity and Cardiometabolic Defects in Heart Failure Pathology. Compr Physiol. 2017 Sep 12;7(4):1463–77.7. Colditz GA, Peterson LL. Obesity and Cancer: Evidence, Impact, and Future Directions. Clin Chem. 2018;64(1):154–62.8. Barberio AM, Alareeki A, Viner B, Pader J, Vena JE, Arora P, et al. Central body fatness is a stronger predictor of cancer risk than overall body size. Nat Commun. 2019 22;10(1):383.9. De Pergola G, Silvestris F. Obesity as a major risk factor for cancer. J Obes. 2013;2013:291546.10. Lennon H, Sperrin M, Badrick E, Renehan AG. The Obesity Paradox in Cancer: a Review. Curr Oncol Rep. 2016;18(9):56.11. Andreoli A, Garaci F, Cafarelli FP, Guglielmi G. Body composition in clinical practice. Eur J Radiol. 2016 Aug;85(8):1461–8.12. Thibault R, Genton L, Pichard C. Body composition: why, when and for who? Clin Nutr Edinb Scotl. 2012 Aug;31(4):435–47.13. Mill-Ferreyra E, Cameno-Carrillo V, Saúl-Gordo H, Camí-Lavado MC. Estimación del porcentaje de grasa corporal en función del índice de masa corporal y perímetro abdominal: fórmula Palafolls. Med Fam SEMERGEN. 2019 Mar 1;45(2):101–8.14. Kuriyan R. Body composition techniques. Indian J Med Res. 2018 Nov;148(5):648–58.15. Gonzalez MC, Orlandi SP, Santos LP, Barros AJD. Body composition using bioelectrical impedance: Development and validation of a predictive equation for fat-free mass in a middle-income country. Clin Nutr Edinb Scotl. 2019 Oct;38(5):2175–9.16. Sergi G, De Rui M, Stubbs B, Veronese N, Manzato E. Measurement of lean body mass using bioelectrical impedance analysis: a consideration of the pros and cons. Aging Clin Exp Res. 2017 Aug;29(4):591–7.17. Achamrah N, Colange G, Delay J, Rimbert A, Folope V, Petit A, et al. Comparison of body composition assessment by DXA and BIA according to the body mass index: A retrospective study on 3655 measures. PloS One. 2018;13(7):e0200465.18. Grzegorczyk J, Woloszyn N, Perenc L. Comparison of selected body composition parameters in women using DXA and anthropometric method. J Res Med Sci Off J Isfahan Univ Med Sci. 2019;24:70.19. Woolcott CG, Cook LS, Courneya KS, Boyd NF, Yaffe MJ, Terry T, et al. Associations of overall and abdominal adiposity with area and volumetric mammographic measures among postmenopausal women. Int J Cancer J Int Cancer. 2011 Jul 15;129(2):440–8.20. Deurenberg P, Deurenberg-Yap M. Validity of body composition methods across ethnic population groups. Forum Nutr. 2003;56:299–301.21. Aristizábal JC, Restrepo MT, Estrada A. Evaluación de la composición corporal de adultos sanos porantropometría e impedancia bioeléctrica Biomédica 2007;27:216-24.22. Rivera JCA, Calle MTR. Validez de la bioimpedancia para estimar la composición corporal de mujeres entre los 18 y 40 años. Perspect En Nutr Humana. 2014 Aug 11;16(1):51–60.23. Silva DRP, Ribeiro AS, Pavão FH, Ronque ERV, Avelar A, Silva AM, et al. Validity of the methods to assess body fat in children and adolescents using multi-compartment models as the reference method: a systematic review. Rev Assoc Médica Bras. 2013 Oct;59(5):475–86.
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- 2020-06-01 - 2021-06-15