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Cuenca, Ecuador
El envejecimiento conlleva cambios significativos en la composición corporal, destacando el aumento de la masa adiposa y su redistribución, factores críticos en el desarrollo de enfermedades crónicas. En contextos rurales, donde el acceso a métodos de referencia como el DXA es limitado, surge la necesidad de herramientas antropométricas validadas que permitan una evaluación nutricional y de riesgo metabólico precisa y accesible. Aplicar la ecuación de regresión para estimar el porcentaje de grasa corporal (PGC) en adultos mayores de zonas rurales del Ecuador, y asociarla con antecedentes patológicos seleccionados. Estudio descriptivo, prospectivo, transversal y correlacional con 316 adultos mayores (31.3% hombres y 68.7% mujeres). Se analizaron: sexo, edad, peso, talla, circunferencia de cintura (CC), Índice de Masa Corporal (IMC) y el porcentaje de grasa corporal estimado mediante regresión (PGCR). El PGCR fue significativamente superior en mujeres (p < 0.000). El sobrepeso se presentó en el 47.4% de los hombres y el 41.5% de las mujeres según el IMC. La ecuación PGCR = 13.89 + 0.834·IMC + 0.056·CC ? 6.193·Sexo demostró buena capacidad predictiva (R² = 0.357). La curva ROC arrojó un AUC = 0.783 y se confirmó asociación significativa entre el PGCR y la hipertensión arterial (p = 0.008). La ecuación propuesta constituye una herramienta válida y útil para la estimación del porcentaje de grasa corporal, facilitando la identificación del riesgo cardiometabólico en comunidades rurales ecuatorianas donde la tecnología diagnóstica es escasa.
Aging brings about significant changes in body composition, notably an increase in adipose mass and its redistribution factors that are critical in the development of chronic diseases. In rural settings, where access to gold-standard methods such as DXA is limited, there is a need for validated anthropometric tools that allow for accurate and accessible nutritional and metabolic risk assessment. To apply the regression equation to estimate body fat percentage (BFP) in older adults in rural areas of Ecuador and to associate it with selected medical histories. A descriptive, prospective, cross-sectional, and correlational study involving 316 older adults (31.3% men and 68.7% women). The following variables were analyzed: sex, age, weight, height, waist circumference (WC), body mass index (BMI), and body fat percentage estimated by regression (PGCR). The PGCR was significantly higher in women (p < 0.000). Based on BMI, 47.4% of men and 41.5% of women were overweight. The equation PGCR = 13.89 + 0.834·BMI + 0.056·CC ? 6.193·Sex demonstrated good predictive ability (R² = 0.357). The ROC curve yielded an AUC of 0.783, confirming a significant association between the PGCR and hypertension (p = 0.008). The proposed equation is a valid and useful tool for estimating body fat percentage, facilitating the identification of cardiometabolic risk in rural Ecuadorian communities where diagnostic technology is limited.
O envelhecimento acarreta mudanças significativas na composição corporal, com destaque para o aumento da massa adiposa e sua redistribuição, fatores críticos no desenvolvimento de doenças crônicas. Em contextos rurais, onde o acesso a métodos de referência como o DXA é limitado, surge a necessidade de ferramentas antropométricas validadas que permitam uma avaliação nutricional e de risco metabólico precisa e acessível. Aplicar a equação de regressão para estimar o percentual de gordura corporal (PGC) em idosos de áreas rurais do Equador e associá-lo a antecedentes patológicos selecionados. Estudo descritivo, prospectivo, transversal e correlacional com 316 idosos (31,3% homens e 68,7% mulheres). Analisaram-se: sexo, idade, peso, estatura, circunferência da cintura (CC), Índice de Massa Corporal (IMC) e o percentual de gordura corporal estimado por regressão (PGCR). O PGCR foi significativamente maior em mulheres (p < 0,000). O sobrepeso esteve presente em 47,4% dos homens e 41,5% das mulheres segundo o IMC. A equação PGCR = 13,89 + 0,834·IMC + 0,056·CC ? 6,193·Sexo demonstrou boa capacidade preditiva (R² = 0,357). A curva ROC apresentou AUC = 0,783 e confirmou-se associação significativa entre o PGCR e a hipertensão arterial (p = 0,008). A equação proposta constitui uma ferramenta válida e útil para a estimativa do percentual de gordura corporal, facilitando a identificação do risco cardiometabólico em comunidades rurais equatorianas onde a tecnologia diagnóstica é escassa.
