Resumo Avaliar o Estado Nutricional (EN) permite rastrear desnutrição e obesidade, condições associadas a doenças crônicas não transmissíveis. O índice de massa gorda (IMG) destaca-se em relação aos indicadores tradicionais de EN. No entanto, propostas que definem limiares para IMG não são sensíveis para discriminar casos extremos (graus de obesidade ou magreza). Apenas uma proposta (NHANES) estabeleceu oito categorias de classificação EN (IMG), mas foi determinada por densitometria corporal total (DXA). Porém, DXA é caro e nem sempre disponível. O objetivo foi testar a validade do método NHANES usando bioimpedância elétrica (BIA) e dobras cutâneas (DOCs) para classificar o EN. O IMG de 135 (69 mulheres) universitários com idade entre 18 e 30 anos foi obtido por DXA, BIA e DOCs. A concordância foi testada entre os instrumentos (Bland-Altman) e classificações de EN (Qui quadrado e índice Kappa). O teste de concordância com a DXA indicou as DOCs subestimarem o IMG (-1,9 kg/m2) para ambos os sexos e a BIA em mulheres (-2,0 kg/m2). No entanto, as BIA superestimaram o IMG (1,4 kg/m2) nos homens, embora com menos viés. Não houve concordância entre as classificações de EN (NHANES) pelo IMG entre DXA e BIA/DOCs. A exceção ocorreu entre DXA e BIA em homens que apresentaram concordância “razoável” (k = 0,214; p = 0,001). Em conclusão, DOCs e BIA não mostraram concordância suficiente para substituir DXA pela classificação de EN, dentro dos limites NHANES. As ferramentas diferem para medir IMG e classificar categorias de EN (NHANES).

Abstract Assessment of the Nutritional Status (NS) allows screening for malnutrition and obesity, conditions associated with chronic non-communicable diseases. The fat mass index (FMI) stands out concerning traditional NS indicators. However, proposals that define thresholds for FMI are not sensitive to discriminate extreme cases (degrees of obesity or thinness). Only one proposal (NHANES), determined by total body densitometry (DXA), established eight categories of NS classification (FMI). However, DXA is expensive and not always clinically available. Our study aims to test the validity of the NHANES method using electrical bioimpedance (BIA) and skinfold thickness (ST) to classify NS. The FMI of 135 (69 women) university students aged 18 to 30 years old was determined using DXA, BIA, and ST. The agreement between the instruments (Bland-Altman) and the agreement coefficient in the NS classifications (Chi-square and Kappa index) were tested. The agreement test against DXA indicated that ST underestimated the FMI (-1.9 kg/m2) for both sexes and BIA in women (-2.0 kg/m2). However, BIA overestimated FMI (1.4 kg/m2) in men, although with less bias. There was no agreement between the NS classifications (NHANES) by FMI between DXA and BIA, or DXA and ST. The exception occurred between DXA and BIA in men who showed a slightly better consensus, considered “fair” (k = 0.214; p = 0.001). In conclusion, ST and BIA did not show enough agreement to replace DXA for NS classification, within NHANES thresholds. The FMI measurement tools for the NHANES classification of the categories of NS matters.

Abstract Introduction: functional limitation is a result of sarcopenia and is associated with loss of skeletal muscle mass (SMM). Cost-effective methods are important for the identification of sarcopenia. Objective: to propose cutoff points for normalized calf circumference (CC) in order to identify low SMM in older women based on their functional limitation. Methods: in this descriptive, cross-sectional study the CC values of a young female sample (n = 78) were used to establish cutoff points (-2 SD) for low SMM in older women (n = 67). Functional limitation was identified by the six-minute walk test (≤ 400 m). CC was normalized by body mass, height, and BMI. The diagnostic accuracy of CC was calculated with a ROC curve, using functional limitation as standard. Results: cutoff points and area under the curve (AUC) were: CC (≤ 28.5; 0.62); CC·body mass-1 (≤ 0.40; 0.63); CC·height-2 (≤ 8.52; 0.55) and CC·BMI-1 (≤ 1.10; 0.73). Only CC·BMI-1 achieved a desirable accuracy (AUC > 0.7) to distinguish functional limitation. Conclusion: the accuracy attained supports the use of CC·BMI-1 to identify low SMM in older women. In the clinical context it is possible to predict the risk of sarcopenia when sophisticated methods for determining SMM are not available.

Resumen Introducción: la limitación funcional es consecuencia de la sarcopenia y se asocia con la pérdida de masa muscular esquelética (MME). Los métodos rentables son importantes para la identificación de la sarcopenia. Objetivo: proponer puntos de corte para la circunferencia de la pantorrilla (CP), normalizada para identificar un MME bajo en mujeres mayores en función de su limitación funcional. Métodos: en este estudio descriptivo de carácter transversal se utilizaron los valores de CP de una muestra de mujeres jóvenes (n = 78) para establecer los puntos de corte (-2 DS) de la MME baja en las mujeres mayores (n = 67). La limitación funcional se identificó mediante la prueba de la marcha de seis minutos (≤ 400 m). La CP se normalizó por la masa corporal, la altura y el IMC. La precisión diagnóstica de la CP se calculó con la curva ROC, utilizando como estándar la limitación funcional. Resultados: los puntos de corte y el área bajo la curva (AUC) fueron: CP (≤ 28,5; 0,62); CP·masa corporal-1 (≤ 0,40; 0,63); CP·altura-2 (≤ 8,52; 0,55) y CP·IMC-1 (≤ 1,10; 0,73). Solo el CP·IMC-1 logró la precisión deseable (AUC > 0,7) para distinguir la limitación funcional. Conclusión: la precisión alcanzada respalda el uso de CP·IMC-1 para identificar la MME baja en las mujeres mayores. En el contexto clínico es posible predecir el riesgo de sarcopenia cuando no se dispone de métodos sofisticados para determinar la MME.