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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Introduction: Assessment of body composition is paramount in early assessment of nutritional status impairments due to excess or deficit. There are, however, few field reliable methods for this objective for patients with chronic renal failure (CRF.). Objective: To assess the reliability of the estimations of body composition by different methods as compared to dual energy X-ray absorptiometry (DEXA) as the gold standard method in patients with CRF and on regular chronic haemodialysis. Patients and methods: We assessed body composition in 30 haemodialysis patients (46.9 &plusmn; 15.1 years (18-76); BMI 25.9 &plusmn; 5.7 kg/m² (18.1-41.5)), observing agreement in the percentage of fat mass (%FM) between the sum of the 4 folds (SP; calibrator Lange®) and bioimpedantiometry by using different equations (BIA; Biodynamics® 450) versus DEXA (Lunar DPX-L). Results: (X &plusmn; SD) By BMI, 3 subjects had low weight (10%), 14 normal weight (46.7%), 7 overweight (23.3%), and 6 obesity (20%). The %FM with SP (30.7 &plusmn; 7.1%) significantly differed from DEXA (27.3 &plusmn; 10.3%; p < 0.001). With BIA there was a significant difference in %FM with the Deurenberg and Formica equations. The %FM obtained with the manufacturer's equations (Segal, Lukaski and Kyle) did not show a significant difference from DEXA. With Kyle's equation we observed a better agreement (difference with DEXA: -0.58 &plusmn; 4.2%). Conclusions: We found a low percentage of patients with low weight as compared to previous studies. The skin folds show low reliability to estimate the fat mass. The bioimpedantiometry, using Kile's equation may be a good filed method to assess haemodialysis patients.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p><font face="Verdana" size="2"><a name="top"></a><b>ORIGINAL</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="4"><b>Evaluaci&oacute;n de la composici&oacute;n corporal en pacientes con insuficiencia renal cr&oacute;nica</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="4"><b>Body composition assessment in patients with chronic renal failure</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>M. Cano<sup>1</sup>, J. Camousseigt<sup>2</sup>, F. Carrasco<sup>2</sup>, P. Rojas<sup>2</sup>, J. Inostroza<sup>2</sup>, A. Pardo<sup>2</sup>, V. Faundez<sup>2</sup>, P. Loncon<sup>3</sup>, A. Pacheco<sup>3</sup> y M.<sup>a</sup> E. Sanhueza<sup>3</sup></b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><sup>1</sup>Grupo Effects 262. Departamento de Fisiolog&iacute;a. Facultad de Medicina. Universidad de Granada. Espa&ntilde;a. Laboratorio de Fisiolog&iacute;a del Ejercicio. Facultad de Medicina. Universidad de Chile.    <br><sup>2</sup>Departamento de Nutrici&oacute;n. Facultad de Medicina. Universidad de Chile.    <br><sup>3</sup>Secci&oacute;n de Nefrolog&iacute;a. Departamento de Medicina. Hospital Cl&iacute;nico de la Universidad de Chile. Chile</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2"><a href="#back">Dirección para correspondencia</a></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p> <hr size="1">     <p><font face="Verdana" size="2"><b>RESUMEN</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Introducci&oacute;n:</b> La evaluaci&oacute;n de la composici&oacute;n corporal es de gran importancia en la pesquisa temprana de alteraciones en el estado nutricional por d&eacute;ficit o por exceso, sin embargo existen pocos m&eacute;todos de campo confiables para este objetivo en pacientes con insuficiencia renal cr&oacute;nica (IRC).    <br><b>Objetivo:</b> Evaluar la confiabilidad de estimaciones de composici&oacute;n corporal con distintos m&eacute;todos en comparaci&oacute;n con absorciometr&iacute;a de rayos X de doble energ&iacute;a (DEXA) como m&eacute;todo de referencia, en pacientes portadores de IRC sometidos a hemodi&aacute;lisis cr&oacute;nica peri&oacute;dica.    <br><b>Pacientes y m&eacute;todos:</b> Se evalu&oacute; la composici&oacute;n corporal en 30 pacientes en hemodi&aacute;lisis (46,9 &plusmn; 15,1 a&ntilde;os (18-76); IMC 25,9 &plusmn; 5,7 kg/m<sup>2</sup> (18,1-41,5)), observando la concordancia en el porcentaje de masa grasa (%MG) entre sumatoria de 4 pliegues (SP; calibrador Lange<sup>&reg;</sup>) y bioimpedanciometr&iacute;a usando distintas ecuaciones (BIA; Biodynamics<sup>&reg;</sup> 450) contra DEXA (Lunar DPX-L).    <br><b>Resultados:</b> (X &plusmn; DE) Seg&uacute;n IMC, 3 individuos ten&iacute;an bajo peso (10%), 14 normopeso (46,7%), 7 sobrepeso (23,3%) y 6 obesidad (20%). El %MG con SP (30,7 &plusmn; 7,1%) difiri&oacute; significativamente de DEXA (27,3 &plusmn; 10,3%; p &lt; 0,001). Para BIA hubo diferencia significativa en %MG con ecuaciones de Deurenberg y Formica. El %MG obtenido con ecuaciones del equipo, de Segal, Lukaski y Kyle, no mostr&oacute; diferencia significativa con DEXA. Con Kyle se observ&oacute; la mejor concordancia (diferencia con DEXA: -0,58 &plusmn; 4,2%).    <br><b>Conclusiones:</b> Se encontr&oacute; un bajo porcentaje de pacientes con bajo peso con respecto a estudios previos. Los pliegues cut&aacute;neos muestran una baja confiabilidad para estimar la masa grasa. La bioimpedanciometr&iacute;a, utilizando la ecuaci&oacute;n de Kyle, podr&iacute;a ser un buen m&eacute;todo de campo para la evaluaci&oacute;n de pacientes en hemodi&aacute;lisis.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> Hemodi&aacute;lisis. Composici&oacute;n corporal. Impedancia bioel&eacute;ctrica. DEXA. Masa grasa.</font></p> <hr size="1">     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2"><b>ABSTRACT</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Introduction:</b> Assessment of body composition is paramount in early assessment of nutritional status impairments due to excess or deficit. There are, however, few field reliable methods for this objective for patients with chronic renal failure (CRF.).    <br><b>Objective:</b> To assess the reliability of the estimations of body composition by different methods as compared to dual energy X-ray absorptiometry (DEXA) as the gold standard method in patients with CRF and on regular chronic haemodialysis.    <br><b>Patients and methods:</b> We assessed body composition in 30 haemodialysis patients (46.9 &plusmn; 15.1 years (18-76); BMI 25.9 &plusmn; 5.7 kg/m<sup>2</sup> (18.1-41.5)), observing agreement in the percentage of fat mass (%FM) between the sum of the 4 folds (SP; calibrator Lange<sup>&reg;</sup>) and bioimpedantiometry by using different equations (BIA; Biodynamics<sup>&reg;</sup> 450) versus DEXA (Lunar DPX-L).    <br><b>Results:</b> (X &plusmn; SD) By BMI, 3 subjects had low weight (10%), 14 normal weight (46.7%), 7 overweight (23.3%), and 6 obesity (20%). The %FM with SP (30.7 &plusmn; 7.1%) significantly differed from DEXA (27.3 &plusmn; 10.3%; p &lt; 0.001). With BIA there was a significant difference in %FM with the Deurenberg and Formica equations. The %FM obtained with the manufacturer's equations (Segal, Lukaski and Kyle) did not show a significant difference from DEXA. With Kyle's equation we observed a better agreement (difference with DEXA: -0.58 &plusmn; 4.2%).    <br><b>Conclusions:</b> We found a low percentage of patients with low weight as compared to previous studies. The skin folds show low reliability to estimate the fat mass. The bioimpedantiometry, using Kile's equation may be a good filed method to assess haemodialysis patients.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Key words:</b> Haemodialysis. Body composition. Bioelectrical impedance. DEXA. Fat mass.</font></p> <hr size="1">     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">La insuficiencia renal cr&oacute;nica (IRC) es una enfermedad com&uacute;n en el mundo, estim&aacute;ndose que en el a&ntilde;o 2010 habr&aacute; dos millones de pacientes en su etapa terminal, la que puede ser tratada s&oacute;lo mediante di&aacute;lisis o trasplante de ri&ntilde;&oacute;n<sup>1</sup>. En este tipo de pacientes se observa una relaci&oacute;n inversa entre el riesgo absoluto de muerte y la funci&oacute;n renal lo que genera grandes costos en los sistemas de salud<sup>2</sup>.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">Uno de los grandes problemas de los pacientes con enfermedad renal, y en especial los que est&aacute;n en di&aacute;lisis, es la desnutrici&oacute;n, encontr&aacute;ndose una alta prevalencia que fluct&uacute;a entre un 16% y un 54%<sup>3,4</sup>. La desnutrici&oacute;n es un importante predictor de morbilidad y mortalidad en estos pacientes<sup>4-8</sup>. Distintos estudios han demostrado que los pacientes con IMC elevado presentan una mayor sobrevida<sup>9-12</sup>, encontr&aacute;ndose una correlaci&oacute;n positiva entre sobrevida y masa grasa<sup>13</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">La etiolog&iacute;a de la desnutrici&oacute;n en esta poblaci&oacute;n es multifactorial, siendo su causa m&aacute;s importante la ingesta nutricional insuficiente, y la anorexia es a su vez la causa m&aacute;s importante de esta ingesta reducida. Otras causas de desnutrici&oacute;n son el estado hipercatab&oacute;lico que frecuentemente presentan estos pacientes y el procedimiento dial&iacute;tico, proceso en el que se pierden amino&aacute;cidos, prote&iacute;nas, vitaminas hidrosolubles y otros compuestos bioactivos<sup>3,14</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Por &uacute;ltimo, la prescripci&oacute;n dietaria inadecuada es un factor importante en la g&eacute;nesis de la desnutrici&oacute;n, ya que frecuentemente se privilegia la restricci&oacute;n de alimentos por sobre una adecuada consejer&iacute;a nutricional, lo que agrava a&uacute;n m&aacute;s el estado nutricional<sup>8</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Para realizar una evaluaci&oacute;n del estado nutricional se ha propuesto que es necesario combinar m&eacute;todos<sup>8</sup>. Usualmente &eacute;sta se hace mediante mediciones antropom&eacute;tricas (peso, talla, medici&oacute;n de pliegues cut&aacute;neos), evaluaci&oacute;n de ingesta (a trav&eacute;s de encuestas) y marcadores bioqu&iacute;micos tales como alb&uacute;mina s&eacute;rica, prealb&uacute;mina, creatinina, linfocitos, transferrina y colesterol<sup>15-17</sup>. Sin embargo, todos estos m&eacute;todos tienen algunos problemas. Se ha planteado que las mediciones antropom&eacute;tricas podr&iacute;an subestimar el grado de desnutrici&oacute;n proteica en estos pacientes<sup>17</sup>. Algunos marcadores bioqu&iacute;micos como la alb&uacute;mina y la creatinina han demostrado un mayor valor predictivo de mortalidad, y m&aacute;s recientemente tambi&eacute;n la prealb&uacute;mina<sup>18</sup>, aunque ellos, especialmente la alb&uacute;mina, tienen la desventaja de que pueden ser alterados por la naturaleza, gravedad y extensi&oacute;n de varias patolog&iacute;as<sup>19</sup>. En la insuficiencia renal cr&oacute;nica, la sobrecarga de volumen puede causar una disminuci&oacute;n en los niveles de alb&uacute;mina y prealb&uacute;mina, a pesar de haber un estado nutricional adecuado. A pesar de esto la alb&uacute;mina ajustada seg&uacute;n estado inflamatorio ha seguido siendo, aunque con menor peso estad&iacute;stico, un predictor independiente de mortalidad<sup>3</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En los pacientes con IRC, es frecuente la desnutrici&oacute;n con p&eacute;rdida de masa muscular y se han ocupado diversos m&eacute;todos para evaluarla: antropometr&iacute;a, cin&eacute;tica de creatinina, bioimpedanciometr&iacute;a y absorciometr&iacute;a de rayos X de doble energ&iacute;a (DEXA), habi&eacute;ndose demostrado este &uacute;ltimo como el m&aacute;s confiable<sup>8,20</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">El objetivo de este estudio fue evaluar, en pacientes portadores de insuficiencia renal cr&oacute;nica sometidos a hemodi&aacute;lisis peri&oacute;dica, la concordancia de las estimaciones de composici&oacute;n corporal a trav&eacute;s de antropometr&iacute;a y m&eacute;todos de conductividad el&eacute;ctrica, en comparaci&oacute;n con DEXA como m&eacute;todo de referencia.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Material y m&eacute;todo</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><i>Sujetos</i></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Se evaluaron 30 pacientes con insuficiencia renal cr&oacute;nica (IRC), sometidos a hemodi&aacute;lisis peri&oacute;dica, mayores de 18 a&ntilde;os, a los cuales se les explic&oacute; el prop&oacute;sito de la investigaci&oacute;n y se les describi&oacute; los procedimientos a los que ser&iacute;an sometidos, su duraci&oacute;n, los eventuales beneficios y riesgos, el modo como se enfrentar&iacute;an posibles complicaciones, la voluntariedad de la participaci&oacute;n y la confidencialidad, a fin de obtener un consentimiento informado. El presente trabajo fue aprobado por los Comit&eacute;s de Bio&eacute;tica del Hospital Cl&iacute;nico de la Universidad de Chile y de la Facultad de Medicina de la Universidad de Chile, y cumple con las normas &eacute;ticas exigidas en la Declaraci&oacute;n de Helsinki para estudios en seres humanos.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">Las caracter&iacute;sticas de estos pacientes se presentan en la  <a href="#t1">tabla I</a>. La etiolog&iacute;a de la IRC fue: nefropat&iacute;a diab&eacute;tica: 5 pacientes (16,7%); hipertensi&oacute;n arterial: 3 pacientes (10%); pielonefritis cr&oacute;nica: 4 pacientes (13,3%); enfermedad poliqu&iacute;stica: 2 pacientes (6,7%); lupus eritematoso sist&eacute;mico: 2 pacientes (6,7%); vasculitis: 1 paciente (3,3%); sindrome hemol&iacute;tico ur&eacute;mico: 1 paciente (3,3%); desconocida: 12 pacientes (40%). Los sujetos presentaban la siguiente distribuci&oacute;n de IMC: 3 pacientes bajo peso (10%), 14 con normopeso (46,7%), 7 con sobrepeso (23,3%), 5 obesos (16,7%) y 1 paciente con obesidad m&oacute;rbida (3,3%).</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"><a name="t1"><img src="/img/revistas/nh/v25n4/original19_t1.gif" align="top"></a></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2">Se excluyeron del trabajo aquellos pacientes amputados de extremidades, hospitalizados recientes (1 mes), portadores de marcapasos, aquellos que ten&iacute;an pr&oacute;tesis met&aacute;licas, embarazadas, y los pacientes con diagn&oacute;sticos concomitantes de insuficiencia cardiaca congestiva, cirrosis hep&aacute;tica o c&aacute;ncer terminal.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><i>Antropometr&iacute;a</i></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Se registr&oacute; el peso con precisi&oacute;n de 0,1 kg, inmediatamente despu&eacute;s de la di&aacute;lisis, con balanza digital SECA modelo 767 (Vogel &amp; Halke GMBH &amp; Co, Hamburg, Alemania). La estatura se determin&oacute; con un estadi&oacute;metro adosado a la balanza (con precisi&oacute;n de 0,5 cm). Las mediciones fueron hechas sin calzado y con ropa ligera. El per&iacute;metro braquial se registr&oacute; con una cinta m&eacute;trica est&aacute;ndar para antropometr&iacute;a. Se midieron los pliegues bicipital, tricipital, subescapular, y suprail&iacute;aco, con un calibrador de pliegues cut&aacute;neos Lange, aproximado al mil&iacute;metro m&aacute;s cercano. Con estos valores se efectu&oacute; la suma de 4 pliegues y se analiz&oacute; la composici&oacute;n corporal seg&uacute;n las tablas de Durnin y Womersley<sup>21</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><i>Determinaciones de composici&oacute;n corporal</i></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Se efectu&oacute; an&aacute;lisis de absorciometr&iacute;a de rayos X de doble energ&iacute;a (DEXA) de cuerpo entero. Las mediciones se hicieron 1 hora post-di&aacute;lisis, con equipo Lunar DPX-L (Lunar Corporation, Madison, WI, USA). Se midi&oacute; porcentaje de masa grasa, tejido libre de grasa y masa mineral &oacute;sea. Adem&aacute;s se registr&oacute; la densidad mineral &oacute;sea en columna lumbar (segmentos L2-L4) y cuello femoral. La informaci&oacute;n entregada fue analizada con el software del fabricante versi&oacute;n 4.7e para todas las determinaciones.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Se realiz&oacute; an&aacute;lisis de impedanciometr&iacute;a bioel&eacute;ctrica (BIA) con un sistema tetrapolar de frecuencia &uacute;nica (50 kHz, 800 mA), con un equipo Biodynamics<sup>&reg;</sup> modelo 450 (Biodynamics Corp. Seattle, Washington, USA). La BIA se efectu&oacute; en el hemicuerpo contralateral al que presentaba el acceso vascular para la hemodi&aacute;lisis y se realiz&oacute; inmediatamente despu&eacute;s del DEXA. Para estimar el porcentaje de masa libre de grasa y de masa grasa se emple&oacute; la ecuaci&oacute;n del equipo. Adem&aacute;s se emplearon ecuaciones desarrolladas en poblaci&oacute;n normal: Segal<sup>22</sup>, Lukaski<sup>23</sup>, Deurenberg<sup>24</sup>, Kyle<sup>25</sup>, y en poblaci&oacute;n con IRC en hemodi&aacute;lisis: Fornica<sup>26</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><i>An&aacute;lisis estad&iacute;stico</i></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">Se determin&oacute; la distribuci&oacute;n normal de los datos a trav&eacute;s del test de Kolmogorov-Smirnov. Para evaluar la concordancia entre los diferentes m&eacute;todos de determinaci&oacute;n de la composici&oacute;n corporal se utiliz&oacute; el m&eacute;todo de Bland y Altman<sup>27</sup>. Los par&aacute;metros con distribuci&oacute;n normal se analizaron con test t de Student de muestras dependientes. Se ocup&oacute; el coeficiente de correlaci&oacute;n de Pearson para evaluar la correlaci&oacute;n entre variables. Para todas las pruebas anteriores, se consider&oacute; significativo un valor de p &lt; 0,05. El an&aacute;lisis estad&iacute;stico fue realizado con el programa computacional SPSS 15.0 (SPSS Inc., Chicago Illinois).</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Resultados</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Todas las variables analizadas presentaron una distribuci&oacute;n normal y se resumen como promedio &plusmn; desviaci&oacute;n est&aacute;ndar. Los resultados obtenidos con DEXA se muestran en la <a href="#t2">tabla II</a>, obteni&eacute;ndose un porcentaje de masa grasa (%MG) de 27,3 &plusmn; 10,3%. El porcentaje de masa grasa (%MG) obtenido por sumatoria de pliegues cut&aacute;neos fue de 30,7 &plusmn; 7,1%. En la <a href="#t3">tabla III</a> se presentan los valores de %MG utilizando las distintas ecuaciones de estimaci&oacute;n para impedanciometr&iacute;a, los valores obtenidos de la sumatoria de pliegues y se comparan con los valores obtenidos mediante DEXA. Se observa que el %MG estimado por sumatoria de pliegues (p &lt; 0,001), y los obtenidos por BIA con las ecuaciones de Deurenberg (p &lt; 0,001) y Formica (p &lt; 0,001) presentaron diferencias significativas con el %MG medido por DEXA.</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"><a name="t2"><img src="/img/revistas/nh/v25n4/original19_t2.gif" align="top"></a></font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"><a name="t3"><img src="/img/revistas/nh/v25n4/original19_t3.gif" align="top"></a></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2">Se usaron 3 criterios para analizar la mejor concordancia en el %MG entre la estimaci&oacute;n y el est&aacute;ndar: menor promedio de diferencia entre estimaci&oacute;n y medici&oacute;n con DEXA (residual); menor dispersi&oacute;n de los residuales (menor valor de &plusmn; 2 DE) y ausencia o baja correlaci&oacute;n entre la diferencia entre m&eacute;todos y la media entre la estimaci&oacute;n y la medici&oacute;n con DEXA. Los resultados de este an&aacute;lisis se resumen en <a href="#t4">tabla IV</a>. Los m&eacute;todos que presentaron una mejor concordancia fueron BIA con las ecuaciones de Lukasky y de Kyle.</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"><a name="t4"><img src="/img/revistas/nh/v25n4/original19_t4.gif" align="top"></a></font></p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">Esta &uacute;ltima present&oacute; la menor desviaci&oacute;n est&aacute;ndar de los promedios de la diferencia estimaci&oacute;n-medici&oacute;n. En las figuras <a href="#f1">1</a> y <a href="#f2">2</a> se muestra la representaci&oacute;n gr&aacute;fica de Bland y Altman de concordancia entre dos m&eacute;todos que no presentaron diferencia significativa con el %MG medido por DEXA.</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"><a name="f1"><img src="/img/revistas/nh/v25n4/original19_f1.gif" align="top"></a></font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"><a name="f2"><img src="/img/revistas/nh/v25n4/original19_f2.gif" align="top"></a></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2">Adem&aacute;s del %MG, con BIA se registraron algunas propiedades bioel&eacute;ctricas observ&aacute;ndose una resistencia de 523,8 &plusmn; 91,3 ohms (306,3-747,9), reactancia de 65,5 &plusmn; 16,9 ohms (28,8-93,3) y &aacute;ngulo de fase de 7,1 &plusmn; 1,0 rad<sup>o</sup> (4,5-9,0).</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Se realiz&oacute; an&aacute;lisis de regresi&oacute;n lineal para identificar los mejores predictores del %MG. Las variables sexo, peso, talla, reactancia y &aacute;ngulo de fase explicaron un 87% de la variabilidad en el %MG (p &lt; 0,01; r<sup>2</sup> = 0,87).</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Discusi&oacute;n</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En el presente trabajo destaca que s&oacute;lo un 10% de los pacientes present&oacute; bajo peso, lo que contrasta con la mayor&iacute;a de los estudios que muestran una mayor prevalencia de desnutrici&oacute;n<sup>3,4</sup>. Sin embargo, en un reciente estudio realizado en poblaci&oacute;n hisp&aacute;nica (con etiolog&iacute;as de IRC comparables) la prevalencia de desnutrici&oacute;n es similar (7%) a la encontrada en nuestra serie<sup>28</sup>, y en otra serie, tambi&eacute;n en Espa&ntilde;a, s&oacute;lo el 3,2% de los pacientes mostraban bajo peso y el 84% ten&iacute;a IMC normal<sup>29</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Para comparar los distintos m&eacute;todos y ecuaciones se ocup&oacute; como par&aacute;metro el porcentaje de masa grasa, dado a que esta variable sufre menor variaci&oacute;n por efecto de los cambios en el estado de hidrataci&oacute;n corporal que la masa libre de grasa<sup>30,31</sup>. Este hecho es especialmente relevante en los pacientes en hemodi&aacute;lisis que pueden presentar grandes diferencias de hidrataci&oacute;n, lo que podr&iacute;a alterar la estimaci&oacute;n y la adecuada comparaci&oacute;n entre los m&eacute;todos. Adem&aacute;s la masa grasa presenta para el DEXA un menor coeficiente de variaci&oacute;n intramuestral independiente de la velocidad de barrido utilizada<sup>32</sup>.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2">La estimaci&oacute;n de masa grasa por sumatoria de pliegues cut&aacute;neos present&oacute; una diferencia significativa con respecto a la medici&oacute;n por DEXA. Adem&aacute;s su comportamiento fue diferente para los distintos grados de IMC, sobreestimando la masa grasa en los sujetos delgados y subestim&aacute;ndola en los obesos, lo que no permite realizar un ajuste de la ecuaci&oacute;n empleada para mejorar la estimaci&oacute;n de la masa grasa. Por esta raz&oacute;n ser&iacute;a desaconsejable utilizar este m&eacute;todo en la evaluaci&oacute;n de la composici&oacute;n corporal en pacientes con IRC en hemodi&aacute;lisis. Contrariamente, un estudio concluye que es aconsejable el uso de medici&oacute;n de pliegues corporales, aunque en &eacute;l no se evalu&oacute; si la exactitud de la estimaci&oacute;n era homog&eacute;nea en todo el rango de IMC de los pacientes<sup>33</sup>.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Entre las caracter&iacute;sticas bioel&eacute;ctricas de la muestra destaca que el &aacute;ngulo de fase promedio es superior a los valores publicados para pacientes de similares caracter&iacute;sticas<sup>34</sup>, lo que podr&iacute;a explicarse por un menor deterioro de la masa libre de grasa en nuestra poblaci&oacute;n.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">El porcentaje promedio de masa grasa obtenida por BIA tuvo una gran variabilidad seg&uacute;n la ecuaci&oacute;n empleada, fluctuando entre 27 y 36%. La f&oacute;rmula del equipo sobreestim&oacute; la masa grasa en pacientes con bajo peso y la subestim&oacute; en aquellos con sobrepeso, lo que le resta confiabilidad para su uso en esta poblaci&oacute;n. La f&oacute;rmula de Segal tuvo una tendencia a subestimar el %MG en los pacientes delgados y sobreestimarlo en los obesos, por lo que tampoco ser&iacute;a recomendable para los pacientes en hemodi&aacute;lisis.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Las ecuaciones de Lukaski y Kyle presentaron la mejor concordancia con el m&eacute;todo de referencia, por la menor diferencia en el promedio de %MG, y correlaciones no significativas entre el promedio y la diferencia estimaci&oacute;n-medici&oacute;n, lo que significa que no hubo una sub o sobreestimaci&oacute;n de la masa grasa dependiente del estado nutricional del paciente. De estas 2 ecuaciones, la de Kyle tuvo una menor desviaci&oacute;n est&aacute;ndar de las diferencias estimaci&oacute;n-medici&oacute;n, por lo que ser&iacute;a la m&aacute;s apropiada para estimar el porcentaje de masa grasa mediante bioimpedanciometr&iacute;a en una poblaci&oacute;n de pacientes con IRC en hemodi&aacute;lisis.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Existen pocos estudios que comparen la evaluaci&oacute;n de la composici&oacute;n corporal realizada mediante antropometr&iacute;a, BIA y DEXA en una poblaci&oacute;n con caracter&iacute;sticas similares a las del presente trabajo. En un estudio publicado por Chertow y cols.<sup>35</sup> se concluye que BIA tiene una buena concordancia en la estimaci&oacute;n de la masa celular corporal en comparaci&oacute;n con un modelo que combina DEXA con mediciones de agua corporal total y extracelular. M&aacute;s a&uacute;n, no se encuentran en la literatura trabajos que comparen las distintas ecuaciones desarrolladas para estimar la composici&oacute;n corporal por BIA en pacientes con IRC en hemodi&aacute;lisis.</font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">En nuestra serie un 87% de la variabilidad del porcentaje de masa grasa se puede predecir conociendo las variables sexo, peso, talla, reactancia y &aacute;ngulo de fase, variables que concuerdan en su valor predictivo con lo encontrado en otros estudios<sup>36</sup>, lo cual explica porque se logr&oacute; una mejor concordancia con la ecuaci&oacute;n de Kyle, que incluye 4 de esas variables, en vez de una ecuaci&oacute;n espec&iacute;fica para pacientes hemod&iacute;alizados, como es la de Formica, que considera s&oacute;lo las variables sexo, talla y resistencia.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Conclusiones</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">La bioimpedanciometr&iacute;a como m&eacute;todo de evaluaci&oacute;n de la masa grasa, presenta la mejor concordancia con el m&eacute;todo de referencia (DEXA) cuando se utiliza la ecuaci&oacute;n de Kyle, en comparaci&oacute;n con la estimaci&oacute;n por pliegues cut&aacute;neos y con otras f&oacute;rmulas empleadas usualmente para la evaluaci&oacute;n de composici&oacute;n corporal en sujetos sanos y en pacientes con IRC. Por lo anterior, se sugiere aplicar la ecuaci&oacute;n de Kyle cuando se utilice BIA como m&eacute;todo de evaluaci&oacute;n de la composici&oacute;n corporal en pacientes con IRC en hemodi&aacute;lisis.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2"><b>Agradecimientos</b></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Agradecemos a la Unidad de Nefrolog&iacute;a del Hospital Cl&iacute;nico de la Universidad de Chile por facilitar la realizaci&oacute;n de la presente investigaci&oacute;n; y al Grupo Effects 262 del Departamento de Fisiolog&iacute;a de la Facultad de Medicina de la Universidad de Granada por su incondicional apoyo y asesor&iacute;a en la realizaci&oacute;n de este trabajo.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Referencias</b></font></p>     <!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">1. Zhang Q-L, Rothenbacher D. Prevalence of chronic kidney disease in population-based studies: Systematic review. BMC Public Health 2008; 8: 117-29.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569088&pid=S0212-1611201000040002300001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">2. Tonelli M, Wiebe N, Culleton B, House A, Rabbat C, Fok M, McAlister F, Garg A. Chronic Kidney Disease and Mortality Risk: A Systematic Review. J Am Soc Nephrol 2006; 17: 2034-47.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569089&pid=S0212-1611201000040002300002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2"> 3. Kopple JD, McCollum Award Lecture, 1996: Protein-energy malnutrition in maintenance dialysis patients. Am J Clin Nutr 1997; 65: 1544-57.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569090&pid=S0212-1611201000040002300003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">4. Alvestrand A, Guti&eacute;rrez A. Relationship between nitrogen balance, protein, and energy intake in haemodialysis patients. Nephrol Dial Transplant 1996; 11 (Supl. 2): 130-3.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569091&pid=S0212-1611201000040002300004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">5. Ikizler TA, Wingard RL, Harvell J, Shyr Y, Hakim RM. Association of morbidity with markers of nutrition and inflammation in chronic hemodialysis patients: a prospective study. Kidney Int 1999; 55: 1945-51.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569092&pid=S0212-1611201000040002300005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">6. Kato A, Odamaki M, Yamamoto T, Yonemura K, Maruyama Y. Influence of body composition on 5 year mortality in patients on regular haemodialysis. Nephrol Dial Transplant 2003; 18: 333-40.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569093&pid=S0212-1611201000040002300006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">7. Galindo P, P&eacute;rez de la Cruz A, Cerezo S, Mart&iacute;nez T, L&oacute;pez P, Asensio C. Malnutrici&oacute;n y mortalidad en pacientes en hemodi&aacute;lisis. Nutr Hosp 2001; XVI: 27-30.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569094&pid=S0212-1611201000040002300007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">8. Locatelli F, Fouque D, Heimburger O, Drueke TB, Cannata-Andia JB, Horl WH, Ritz E. Nutritional status in dialysis patients: a European consensus. Nephrol Dial Transplant 2002; 17: 563-72.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569095&pid=S0212-1611201000040002300008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">9. Leavey SF, Strawderman RL, Jones CA. Simple nutritional indicators as independent predictors of mortality in hemodialysis patients. Am J Kidney Dis 1998; 31: 997-1006.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569096&pid=S0212-1611201000040002300009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">10. Fleischmann E, Teal N, Dudley J, May W. Influence of excess weight on mortality and hospital stay in 1346 hemodialysis patients. Kidney Int 1999; 55: 1560-7.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569097&pid=S0212-1611201000040002300010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">11. Johansen KL, Young B, Kaysen GA, Chertow GM. Association of body size with outcomes among patients beginning dialysis. Am J Clin Nutr 2004; 80: 324-32.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569098&pid=S0212-1611201000040002300011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">12. Beddhu S, Pappas LM, Ramkumar N, Samore M. Effects of body size and body composition on survival in hemodialysis patients. J Am Soc Nephrol 2003; 14: 2366-72.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569099&pid=S0212-1611201000040002300012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">13. Kalantar-Zadeh K, Kuwae N, Wu DY, Shantouf RS, Fouque D, Anker SD, Block G, Kopple JD. Associations of body fat and its changes over time with quality of life and prospective mortality in hemodialysis patients. Am J Clin Nutr 2006; 83: 202-10.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569100&pid=S0212-1611201000040002300013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">14. Bergstrom J. Nutrition and mortality in hemodialysis. J Am Soc Nephrol 1995; 6: 1329-41.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569101&pid=S0212-1611201000040002300014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">15. Guarnieri G, Faccini L, Lipartiti T, et al. Simple methods for nutritional assessment in hemodialyzed patients. Am J Clin Nutr 1980; 33: 1598-607.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569102&pid=S0212-1611201000040002300015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">16. Carvounis CP, Carvounis G, Hung MH. Nutritional status of maintenance hemodialysis patients. Am J Clin Nutr 1986; 43: 946-54.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569103&pid=S0212-1611201000040002300016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">17. Bergstrom J. Nutrition and mortality in hemodialysis. J Am Soc Nephrol 1995; 6: 1329-41.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569104&pid=S0212-1611201000040002300017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">18. Chertow GM, Ackert K, Lew NL, Lazarus JM, Lowrie EG. Prealbumin is as important as albumin in the nutritional assessment of hemodialysis patients. Kidney Int 2000; 58: 2512-7.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569105&pid=S0212-1611201000040002300018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">19. De Kruif J, Vos A. An algorithm for the clinical assessment of nutritional status in hospitalized patients. Br J Nutr 2003; 90: 829-36.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569106&pid=S0212-1611201000040002300019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">20. Abrahamsen B, Hansen TB, Hogsberg IM, Pedersen FB, Beck-Nielsen H. Impact of hemodialysis on dual X-ray absorptiometry, bioelectrical impedance measurements, and anthropometry. Am J Clin Nutr 1996; 63: 80-6.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569107&pid=S0212-1611201000040002300020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">21. Durnin JV, Womersley J. Body fat assessed from total body density and its estimation from skinfold thickness: measurements on 481 men and women aged from 16 to 72 years. Br J Nutr 1974; 32: 77-96.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569108&pid=S0212-1611201000040002300021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">22. Segal KR, Van Loan M, Fitzgerald PI, Hodgdon JA, Van Itallie TB. Lean body mass estimation by bioelectrical impedance analysis: a four-site cross-validation study. Am J Clin Nutr 1988; 47: 7-14.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569109&pid=S0212-1611201000040002300022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">23. Lukaski HC, Bolonchuk WW, Hall CB, Siders WA. Validation of tetrapolar bioelectrical impedance method to assess human body composition. J Appl Physiol 1986; 60: 1327-32.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569110&pid=S0212-1611201000040002300023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">24. Deurenberg P, Weststrate JA, Hautvast JGAJ. Changes in fatfree mass during weight loss measured by bioelectrical impedance and by densitometry. Am J Clin Nutr 1989; 49: 33-6.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569111&pid=S0212-1611201000040002300024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">25. Kyle UG, Genton L, Karsegard L, et al. Single prediction equation for bioelectrical impedance analysis in adults aged 20-94 years. Nutrition 2001; 17: 248-53.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569112&pid=S0212-1611201000040002300025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">26. Formica C, Atkinson MG, Nyulasi I, McKay J, Heale W, Seeman E. Body composition following hemodialysis: studies using dual-energy X-ray absorptiometry and bioelectrical impedance analysis. Osteoporos Int 1993; 3: 192-7.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569113&pid=S0212-1611201000040002300026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">27. Bland JM, Altman DG. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet 1986; 1: 307-10.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569114&pid=S0212-1611201000040002300027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">28. P&eacute;rez-Garc&iacute;a R, Mart&iacute;n-Malo A, Fort J, Cuevas X, Llad&oacute;s F, Lozano J, Garc&iacute;a F; ANSWER study. Baseline characteristics of an incident haemodialysis population in Spain: results from ANSWER-a multicentre, prospective, observational cohort study. Nephrol Dial Transplant 2009; 24: 578-88.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569115&pid=S0212-1611201000040002300028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">29. Palomares Bayo M, Quesada Granados JJ, Osuna Ortega A, Asensio Peinado C, Oliveras L&oacute;pez MJ, L&oacute;pez G<sup>a</sup> de la Serrana H, L&oacute;pez Mart&iacute;nez MC. Estudio longitudinal del &iacute;ndice de masa corporal (IMC) en pacientes en di&aacute;lisis. Nutr Hosp 2006; 21: 155-62.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569116&pid=S0212-1611201000040002300029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">30. Going SB, Massett MP, Hall MC, Bare LA, Root PA, Williams DP, Lohman TG. Detection of small changes in body composition by DEXA. Am J Clin Nutr 1993; 57: 845-50.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569117&pid=S0212-1611201000040002300030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">31. Georgiou E, Virvidakis K, Douskas G, et al. Body composition changes in chronic hemodialysis patients before and after hemodialysis as assessed by dual-energy x-ray absorptiometry. Metabolism 1997; 46: 1059-62.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569118&pid=S0212-1611201000040002300031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">32. Guo Y, Franks PW, Brookshire T. The intra- and inter-instrument reliability of DXA based on ex vivo soft tissue measurements. Obes Res 2004; 12: 1925-9.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569119&pid=S0212-1611201000040002300032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">33. Kamimura MA, Avesani CM, Cendoroglo M, Canziani ME. Comparison of skinfold thicknesses and bioelectrical impedance analysis with dual-energy X-ray absorptiometry for the assessment of body fat in patients on long-term haemodialysis therapy. Nephrol Dial Transplant 2003; 18: 101-5.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569120&pid=S0212-1611201000040002300033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">34. Johansen KL, Kaysen GA, Young BS, Hung AM, da Silva M, Chertow GM. Longitudinal study of nutritional status, body composition, and physical function in hemodialysis patients. Am J Clin Nutr 2003; 77: 842-6.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569121&pid=S0212-1611201000040002300034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">35. Chertow GM, Lowrie EG, Wilmore DW, Gonzalez J, et al. Nutritional assessment with bioelectrical impedance analysis in maintenance hemodialysis patients. J Am Soc Nephrol 1995; 6: 75-81.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569122&pid=S0212-1611201000040002300035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana" size="2">36. Baumgartner RN, Chumlea WC, Roche AF. Bioelectric impedance phase angle and body composition. Am J Clin Nutr 1988; 48: 16-23.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3569123&pid=S0212-1611201000040002300036&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b><a name="back"></a><a href="#top"><img border="0" src="/img/revistas/nh/v25n4/seta.gif" width="15" height="17"></a>Dirección para correspondencia:</b>    <br>Fernando Carrasco.    <br>Departamento de Nutrici&oacute;n.    <br>Facultad de Medicina. Universidad de Chile.    <br>C/ Independencia, 1027.    <br>Santiago, Chile.    <br>E-mail: <a href="mailto:fcarrasc@med.uchile.cl">fcarrasc@med.uchile.cl</a></font></p>     <p><font face="Verdana" size="2">Recibido: 13-VII-2009.    ]]></body>
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