El sobrepeso y la obesidad representan un problema de salud pública a nivel mundial, con características epidémicas. Si bien la clasificación tradicional mediante el Índice de Masa Corporal (IMC) es un punto de partida útil, la evidencia acumulada sobre las actividades bioquímicas del tejido adiposo ha puesto de manifiesto la necesidad de métodos de medición más precisos y aplicables en la atención primaria.
Existen diversas fórmulas para determinar la composición corporal, pero muchas presentan complejidades matemáticas o requieren mediciones antropométricas múltiples, lo que limita su uso práctico en entornos de atención primaria debido a las restricciones de tiempo asistencial. El objetivo de este estudio es proponer herramientas de cálculo sencillas que permitan una estimación aproximada de la composición grasa del peso corporal, utilizando parámetros antropométricos de uso común.
Fórmulas Propuestas y Metodología
Se proponen dos fórmulas, denominadas Fórmulas Palafolls (FP), diseñadas para ser aplicables a cada sexo y basadas en el IMC y el Perímetro Abdominal (PA), dos mediciones fácilmente disponibles en atención primaria. Estas fórmulas buscan determinar la composición grasa independientemente de la edad del paciente, permitiendo identificar la necesidad de intervenciones para mejorar la salud metabólica y cardiovascular.
Las fórmulas propuestas son:
- Mujeres: ([IMC / PA] * 10) + IMC + 10
- Hombres: ([IMC / PA] * 10) + IMC
El estudio se llevó a cabo en la ciudad de Palafolls, con una población de aproximadamente 10.000 habitantes, combinando áreas rurales y urbanas. El período de inclusión de pacientes fue del 12 de noviembre de 2014 al 12 de enero de 2015. Se reclutaron pacientes de forma aleatoria y sistemática, con edades comprendidas entre los 30 y 90 años, utilizando la agenda de cita previa en consultas diarias.
Material y Métodos
Se realizó un trabajo descriptivo y prospectivo, incluyendo a 505 mujeres y 489 hombres, con edades entre 30 y 90 años. Se midieron el peso (en kilogramos, kg), la talla (en metros, m) y el Perímetro Abdominal (PA, en centímetros, cm). A partir de estas mediciones, se calculó el Índice de Masa Corporal (IMC), el porcentaje de grasa corporal utilizando la fórmula CUN BAE (Clínica Universidad de Navarra - Body Adiposity Estimator) como estándar de referencia, y las Fórmulas Palafolls propuestas.
Para las mediciones antropométricas, se utilizó una balanza con precisión de 100g y un tallímetro graduado en metros, según especificaciones del fabricante (SECA Vogel & Haike, Hamburgo, Alemania). El cálculo del IMC se realizó según la fórmula de Quetelet (peso/talla²), expresado en kg/m², con interpretación diagnóstica según la Organización Mundial de la Salud.
El Perímetro Abdominal se midió con el paciente de pie, utilizando una cinta métrica graduada en centímetros, a la altura del ombligo y paralela al plano horizontal. El cálculo de la fórmula CUN-BAE se realizó con una hoja de cálculo proporcionada por los autores.
Fórmula Clínica Universitaria de Navarra-Body Adipocity Estimator (CUN-BAE)
La fórmula CUN-BAE evalúa la composición adiposa en función de la edad, el sexo y el IMC. Fue desarrollada en población española y seleccionada como estándar de oro para la comparación de resultados debido a su aplicabilidad en atención primaria. La validación de CUN-BAE se realizó mediante pletismografía de desplazamiento de aire (Bod Pod), un método de alta certificación y considerado estándar de oro para la medición directa de la densidad corporal y su composición grasa. Este método ha sido homologado mediante desplazamiento hidrostático y absorciometría de rayos X.
A pesar de su utilidad, se ha observado que la correlación entre el IMC y la fórmula CUN-BAE puede subestimar la composición corporal en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 e hipertensión arterial, lo que resalta la importancia de la estimación del componente graso en la clasificación ponderal.
Análisis Estadístico
Las variables de peso, edad, talla, PA e IMC se analizaron de forma descriptiva (media, desviación estándar, valores máximos y mínimos, mediana, percentiles 25 y 75). Se calculó el error absoluto (EA) y relativo (ER) de la media. La evaluación descriptiva bivariante entre los valores obtenidos por CUN-BAE y FP se realizó mediante la prueba Ji cuadrado (χ²) con un nivel de significación estadística de p<0,05. La representación gráfica se efectuó con el modelo Box Plot.
El estudio de la relación numérica se llevó a cabo mediante la correlación de Pearson (r), y el porcentaje de variabilidad explicada (R²) se expresó en forma de gráfico. Se compararon numéricamente ambas fórmulas con el IMC y el PA, utilizando r y R².
La determinación del tipo de distribución de las medidas de la muestra se realizó con gráficos QQ. En caso de distribución normal, se empleó la comparación de medias con cálculo de error típico, utilizando la t de Student y el valor de p. Para distribuciones no normales, se analizaron la mediana y el rango intercuartílico (IQR), con el test de Wilcoxon como medida de significación estadística. Se evaluó el intervalo de confianza al 95% (IC 95%), el error estándar, el χ² y el valor de p.
El cálculo de los puntos de corte para la clasificación de pacientes en rangos de normalidad, sobrepeso u obesidad se basó en el modelo de regresión lineal, buscando la máxima sensibilidad y especificidad, así como el valor predictivo positivo (VPP) y negativo (VPN). La expresión gráfica se realizó con curvas ROC y el cálculo del área bajo la curva (AUC).
Los cálculos estadísticos se efectuaron con el paquete estadístico Libreoffice 5.2.5 y el software estadístico INFOSAT v. 2016 P. Para el test de Wilcoxon, se utilizó la solución de programación dinámica exacta (Wilcoxon EDISON-WMW).
Resultados
Se incluyeron un total de 994 pacientes, de los cuales 505 fueron mujeres y 489 hombres. Los datos descriptivos generales de las variables (edad, peso, talla, PA e IMC) se presentan en la Tabla 1.
En referencia al Intervalo de Confianza (IC) del 95% y el Error Estándar (EE), los valores para hombres en el grupo CUN BAE fueron: IC 95%=0,49; EE=0,25; mientras que para las Fórmulas Palafolls (FP) fueron: IC 95%=0,37; EE=0,19 (χ²=2,46; p=1). En el grupo de mujeres, para CUN-BAE los valores fueron: IC 95%=0,57; EE=0,29; y para FP: IC 95%=0,47 y EE=0,24 (χ²=2,46, p=1).
Comparación de Resultados entre CUN-BAE y Fórmulas Palafolls
Los resultados comparativos entre la fórmula CUN-BAE y las Fórmulas Palafolls se detallan en las Figuras 1 y 2, y en la Tabla 2. Estos datos demuestran una χ² de 1,1 con p=0,89 en hombres y una χ² de 0,8 con p=0,93 en mujeres. En el grupo de hombres, la muestra evaluada por CUN-BAE presenta una ligera diferencia, aunque no estadísticamente significativa.
En los cálculos comparativos entre CUN BAE y las fórmulas propuestas, no se evidenció una diferencia significativa en los valores descriptivos. Para mujeres, la prueba χ² arrojó un valor de 1,1 con p=0,89, y para hombres, χ²=0,8 con p=0,93. El intervalo de confianza y el error estándar fueron p=1.
La correlación numérica evidenció un valor de r=0,94 con p=0,0001 y R²=0,89. El error relativo de la media se situó en un 5,48% para hombres y un -0,43% para mujeres. La comparación de medianas demostró un valor de Wilcoxon=0,8333.
El estudio de sensibilidad y especificidad para los puntos de corte, mediante la curva ROC, mostró un AUC (Área Bajo la Curva) de 0,986 con p=<0,0001.
Conclusiones
La ausencia de diferencias significativas entre los resultados obtenidos con ambas fórmulas (CUN-BAE y Fórmulas Palafolls) sugiere que las Fórmulas Palafolls son una herramienta viable y aplicable para el cálculo aproximado del porcentaje de grasa corporal en el contexto de la consulta de atención primaria.
La masa grasa corporal es un indicador clave para la pérdida de peso, mientras que la masa magra (músculos, huesos, órganos) constituye la estructura del cuerpo. La relación entre ambas es fundamental para evaluar la salud y la forma física. Un exceso de grasa corporal incrementa el riesgo para la salud, pero un déficit de grasa esencial también puede acarrear problemas.
Si bien el Índice de Masa Corporal (IMC) es una herramienta común y fácil de usar, tiene limitaciones importantes, ya que no distingue entre masa grasa y masa muscular. Esto puede llevar a clasificaciones erróneas del estado de salud, especialmente en individuos con alta masa muscular. Por ello, la estimación del porcentaje de grasa corporal se vuelve crucial.
Existen diversos métodos para calcular la masa grasa, incluyendo la bioimpedancia (utilizada en básculas actuales) y el uso de plicómetros. Sin embargo, la complejidad o la necesidad de equipos especializados han limitado su aplicación generalizada. Las Fórmulas Palafolls buscan ofrecer una alternativa práctica y accesible.