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Nutrición Hospitalaria
On-line version ISSN 1699-5198Print version ISSN 0212-1611
Abstract
FLORES-GARCIA, Ana-Laura; SANCHEZ-RAMIREZ, Carmen-Alicia; NEWTON-SANCHEZ, Oscar-Alberto and ROJAS-LARIOS, Fabián. Correlación entre la plicometría y el análisis de bioimpedancia eléctrica para la evaluación de la composición corporal en pacientes en diálisis. Nutr. Hosp. [online]. 2018, vol.35, n.1, pp.117-122. ISSN 1699-5198. https://dx.doi.org/10.20960/nh.1284.
Introducción:
los pacientes en tratamiento con diálisis presentan cambios importantes en la composición corporal.
Objetivos:
determinar la correlación entre la plicometría y el análisis de bioimpedancia eléctrica (BIE) para la estimación de la masa grasa (MG) y la masa magra (MM) en pacientes sometidos a hemodiálisis (HD) y diálisis peritoneal (DP).
Métodos:
diseño transversal-analítico. Se incluyeron 50 pacientes en tratamiento con diálisis. Se utilizó el plicómetro Lange(r) (Beta Technology, California, USA) para la medición de pliegues cutáneos y la BIE fue realizada con el Bodystat Quadscan 4000(r) (Quadscan, Isle of Man, UK). Las mediciones fueron realizadas poshemodiálisis. Los pacientes en DP fueron medidos con y sin líquido peritoneal y el peso corporal fue corregido. Determinamos el coeficiente de correlación de Pearson entre la plicometría y la BIE en la estimación de la MG y la MM. Se evaluaron otras variables como edad, sexo, uso de diuréticos, tiempo en tratamiento de diálisis, agua extracelular (AEC) e intracelular (AIC) a través de un análisis de regresión multivariada.
Resultados:
veintinueve pacientes (58%) son del sexo masculino; la edad promedio de 46,3 ± 16,5 años. Se obtuvo una correlación significativa y positiva entre la plicometría y la BIE [r = 0,784 (p < 0,001) para MG y r = 0,925 (p < 0,001)] para MM. La edad y el sexo influyeron en la variabilidad de la MG, mientras que el sexo, la edad y el AEC influyeron en la variabilidad de la MM, evaluados con ambos métodos.
Conclusiones:
la plicometría y la BIE son métodos útiles en la práctica clínica. La correlación que se obtuvo entre los dos métodos muestra que son intercambiables. Por otro lado, variables como la edad, el sexo, el agua AEC y AIC se identificó que influyen en la variabilidad de la MG y MM.
Keywords : Masa grasa; Masa magra; Pliegues cutaneous; Bioimpedancia eléctrica; Diálisis.