Resumo


O objetivo deste estudo foi comparar os resultados da massa muscular (MM) estimada por meio de softwares especializados com os obtidos por meio de equações específicas. Participaram do estudo 139 homens (27,8 ± 3,7 anos; 79,1 ± 8,9 kg; 176,7 ± 6,0 cm; 25,3 ± 2,3 kg/m2) e 107 mulheres (26,8 ± 4,2 anos; 58,4 ± 7,3 kg; 163,8 ± 5,5 cm; 21,8 ± 2,4 kg/m2). Os softwares Galileu (Micromed®) e Micro Physics (Micro University®) foram utilizados para a estimativa da MM (SOFT). Por meio de duas equações de Lee et al., estimou-se também a MM (LEE4 e LEE6). Houve diferença significativa (p < 0,001) entre SOFT e LEE4 (2,1%) e entre LEE4 e LEE6 (3,5%) para homens. Em relação às mulheres, houve diferença significativa entre SOFT e LEE4 (8,6%), entre SOFT e LEE6 (4,0%) e entre LEE4 e LEE6. Para ambos os sexos, LEE4 apresentou os menores valores de MM. A utilização de equações específicas para a estimativa da MM faz-se necessária na avaliação da composição corporal para que os resultados apresentados sejam confiáveis. Recomenda-se atenção ao avaliar indivíduos com o objetivo de verificar alterações na MM utilizando softwares desenvolvidos para avaliações antropométricas. Referências 1. Lukaski H. Sarcopenia: assessment of muscle mass. J Nutr. 1997; 127(5 Suppl): 994S-997S. 2. Frontera WR, Hughes VA, Fielding RA, Fiatarone MA, Evans WJ, Roubenoff R. Aging of skeletal muscle: a 12-yr longitudinal study. J Appl Physiol. 2000; 88(4): 1321-6. 3. Janssen I, Ross R. Linking age-related changes in skeletal muscle mass and composition with metabolism and disease. J Nutr Health Aging. 2005; 9(6): 408-19. 4. Ahtiainen JP, Walker S, Peltonen H, Holviala J, Sillanpää E, Karavirta L, et al. Heterogeneity in resistance traininginduced muscle strength and mass responses in men and women of different ages. Age. 2016; 38(1): 10. 5. Lukaski HC. Assessing muscle mass. In: Heymsfield SB, Lohman TG, Wang ZM, Going SB; Human body composition. 2. ed. Human Kinetics. Champaigh, IL; 2005. p. 203-18. MAFRA et al. 12 R. bras. Ci. e Mov 2018;26(1):5-12. 6. Goodman CA, Mayhew DL, Hornberger TA. Recent progress toward understanding the molecular mechanisms that regulate skeletal muscle mass. Cell Signal. 2011; 23(12): 1896-906. 7. Ellis KJ. Human body composition: in vivo methods. Physiol Rev. 2000; 80(2): 649-80. 8. Heymsfield SB, Adamek M, Gonzalez MC, Jia G, Thomas DM. Assessing skeletal muscle mass: historical overview and state of the art. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2014; 5(1): 9-18. 9. Lee RC, Wang Z, Heo M, Ross R, Janssen I, Heymsfield SB. Total-body skeletal muscle mass: development and cross-validation of anthropometric prediction models. Am J Clin Nutr. 2000; 72(3): 796-803. 10. Rech CR, Dellagrana RA, Marucci M de FN, Petroski EL. Validade de equações antropométricas para estimar a massa muscular em idosos. Rev Bras Cineantropometria Desempenho Hum. 2012; 14: 23-31. 11. Matiegka J. The testing of physical efficiency. Am J Phys Anthropol. 1921; 4(3): 223-30. 12. Cattrysse E, Zinzen E, Caboor D, Duquet W, Van Roy P, Clarys JP. Anthropometric fractionation of body mass: Matiegka revisited. J Sports Sci. 2002; 20(9): 717-23. 13. Gobbo LA, Cyrino ES, Petroski EL, Cardoso JR, Carvalho FO, Romanzini M, et al. Validação de equações antropométricas para a estimativa da massa muscular por meio de Absortometria Radiológica de Dupla Energia em universitários do sexo masculino. Rev Bras Med Esporte. 2008; 14(4): 376-80. 14. Petroski EL. Antropometria: técnicas e padronizações. Porto Alegre: Pallotti; 2009. 15. Perini TA, Oliveira GL, Ornellas JS, Oliveira FP. Cálculo do erro técnico de medição em antropometria. Rev Bras Med Esporte. 2005; 11: 81-5. 16. Rezende FAC, Rosado LEFPL, Priore SE, Franceschini SCC. Aplicabilidade de equações na avaliação da composição corporal da população brasileira. Rev Nutr. 2006; 19: 357-67. 17. Jackson AS, Pollock ML. Generalized equations for predicting body density of men. Br J Nutr. 1978; 40(3): 497- 504. 18. Jackson AS, Pollock ML, Ward A. Generalized equations for predicting body density of women. Med Sci Sports Exerc. 1980; 12(3): 175-81. 19. Siri WE. Body composition from fluid spaces and density: analysis of methods. In: Brozek J, Henschel A; Techniques for measuring body composition. National Academy of Science, Washington; 1961. p. 223-44. 20. Cossio-Bolaños MA, Arruda M, Moyano Portillo A, Gañán Moreno E, Pino López LM, Lancho Alonso JL. Composición corporal de jóvenes universitarios en relación a la salud. Nutr Clínica Dietética Hosp. 2011; 31: 15-21. 21. Field A. Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Los Angeles: Sage; 2013. 22. Lin LI. A concordance correlation coefficient to evaluate reproducibility. Biometrics. 1989; 45(1): 255-68. 23. McBride GB. A proposal for strength-of-agreement criteria for Lin’s concordance correlation coefficient. In: NIWA Client Report: HAM 2005-062. Hamilton, New Zealand: National Institute of Water & Atmospheric Research Ltd - NIWA; 2005. 24. Bland JM, Altman DG. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet. 1986; 1(8476): 307-10. 25. Martin AD, Spenst LF, Drinkwater DT, Clarys JP. Anthropometric estimation of muscle mass in men. Med Sci Sports Exerc. 1990; 22(5): 729-33. 26. Doupe MB, Martin AD, Searle MS, Kriellaars DJ, Giesbrecht GG. A new formula for population-based estimation of whole body muscle mass in males. Can J Appl Physiol. 1997; 22(6): 598-608. 27. Al-Gindan YY, Hankey C, Govan L, Gallagher D, Heymsfield SB, Lean MEJ. Derivation and validation of simple equations to predict total muscle mass from simple anthropometric and demographic data. Am J Clin Nutr. 2014; 100(4): 1041-51. 28. Cyrino E, Okano A, Glaner M, Romanzini M, Gobbo L, Makoski A, et al. Impacto da utilização de diferentes compassos de dobras cutâneas para a análise da composição corporal. Rev Bras Med Esporte. 2003; 9(3): 145-9
 

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