ABSTRACT Objective: To evaluate the predictive validity and cut-off point of heart rate and blood pressure on heart rate variability (HRV) changes in children with and without obesity. Methods: This study included 125 children, of whom 41 were normal weight and 84 were obese. Anthropometry, blood pressure, heart rate, and HRV were measured using an electronic scale and stadiometer, a sphygmomanometer, and HRV monitor. In addition, the receiver operating characteristic (ROC) curve was obtained by statistical analysis of the data. Results: Heart rate proved to be a good predictor for changes in the square root of the mean of the square of the differences between consecutive NN intervals (RMSSD) parameter in students of both sexes for the normal-weight group (ROC 0.89; 95%CI 0.77–1.00) and obesity (ROC 0.90; 95%CI 0.83–0.97). In addition, the heart rate cut-off point for alterations in the RMSSD parameter for normal-weight boys was 93 bpm (sensitivity 100.00% and specificity 87.50%) and for boys with obesity, the established cut-off point was 91 bpm (sensitivity 94.74% and specificity 63.64%). Heart rate also proved to be a good predictor considering low-frequency/high-frequency ratio (LF/HF) and standard deviation of long-term continuous NN intervals /standard deviation of the instantaneous variability of continuous NN intervals in the Poincaré graph ratio (SD2/SD1). Systolic and diastolic blood pressures were good predictors in more specific stratifications and, therefore, can be used in some cases. Conclusions: The predictive validity of heart rate was shown to be at a good level, with high sensitivity and acceptable specificity for the cut-off points according to the different analyses stratified by gender and nutritional status. In this sense, health professionals will be able to use heart rate to estimate cardiovascular risk in children of different sexes and nutritional status. Objective cutoff cut off (HRV Methods 12 4 8 obese Anthropometry stadiometer sphygmomanometer monitor addition ROC data Results (RMSSD normalweight 0.89 089 0 89 95CI CI 95 0.77–1.00 077100 77 1 00 0.90 090 90 0.83–0.97. 083097 0.83–0.97 . 83 97 0.83–0.97) 9 10000 100 100.00 87.50% 8750 87 50 9474 94 74 94.74 63.64%. 6364 63.64% 63 64 63.64%) lowfrequency/highfrequency lowfrequencyhighfrequency low frequency/high frequency LF/HF LFHF LF HF (LF/HF longterm long term SD2/SD1. SD2SD1 SDSD SD2/SD1 SD2 SD1 SD (SD2/SD1) therefore cases Conclusions level status sense 0.8 08 0.77–1.0 07710 7 0.9 09 08309 0.83–0.9 1000 10 100.0 87.50 875 5 947 94.7 636 63.64 6 lowfrequency highfrequency frequencyhigh SD2SD SD2/SD (SD2/SD1 0. 0.77–1. 0771 0830 0.83–0. 100. 87.5 94. 63.6 (SD2/SD 0.77–1 077 083 0.83–0 87. 63. 0.77– 07 0.83– 0.77 0.83 0.7

RESUMO Objetivo: Avaliar a validade preditiva e o ponto de corte da frequência cardíaca e da pressão arterial nas alterações da variabilidade da frequência cardíaca (VFC) em crianças com e sem obesidade. Métodos: Foram incluídas 125 crianças neste estudo, sendo 41 com peso normal e 84 com obesidade. Antropometria, pressão arterial, frequência cardíaca e VFC foram medidas por meio de balança eletrônica e estadiômetro, esfigmomanômetro e monitor de VFC. Além disso, a curva característica de operação do receptor (ROC) foi obtida pela análise estatística dos dados. Resultados: A frequência cardíaca mostrou-se um bom preditor de alterações no parâmetro de raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre os intervalos NN consecutivos (RMSSD) em escolares de ambos os sexos para o grupo de peso normal (ROC 0,89; IC95% 0,77–1,00) e obesidade (ROC 0,90; IC95% 0,83–0,97). Além disso, o ponto de corte da frequência cardíaca para alterações no parâmetro RMSSD para meninos com peso normal foi de 93 bpm (sensibilidade 100,00% e especificidade 87,50%), e para meninos com obesidade, o ponto de corte estabelecido foi de 91 bpm (sensibilidade 94,74% e especificidade 63,64%). A frequência cardíaca também se mostrou um bom preditor considerando os índices da relação baixa frequência/alta frequência (LF/HF) e razão desvio padrão de intervalos NN contínuos de longo prazo/desvio padrão da variabilidade instantânea de intervalos NN contínuos na relação gráfica de Poincaré (SD2/SD1). As pressões arteriais sistólicas e diastólicas foram bons preditores em estratificações mais específicas e, portanto, podem ser utilizadas em alguns casos. Conclusões: A validade preditiva da frequência cardíaca mostrou-se em bom nível, com alta sensibilidade e especificidade aceitável para os pontos de corte, conforme as diferentes análises estratificadas por sexo e estado nutricional. Desta forma, os profissionais de saúde poderão utilizar a frequência cardíaca para estimar o risco cardiovascular em crianças de diferentes sexos e estado nutricional. Objetivo (VFC Métodos 12 estudo 4 8 Antropometria estadiômetro disso ROC dados Resultados mostrouse (RMSSD 0,89 089 0 89 IC95 IC 0,77–1,00 077100 77 1 00 0,90 090 90 0,83–0,97. 083097 0,83–0,97 . 83 97 0,83–0,97) 9 10000 100 100,00 87,50%, 8750 87,50% , 87 50 87,50%) 9474 94 74 94,74 63,64%. 6364 63,64% 63 64 63,64%) frequênciaalta LF/HF LFHF LF HF (LF/HF prazodesvio prazo SD2/SD1. SD2SD1 SDSD SD2/SD1 SD2 SD1 SD (SD2/SD1) portanto casos Conclusões nível nutricional forma 0,8 08 IC9 0,77–1,0 07710 7 0,9 09 08309 0,83–0,9 1000 10 100,0 875 87,50 5 947 94,7 636 63,64 6 SD2SD SD2/SD (SD2/SD1 0, 0,77–1, 0771 0830 0,83–0, 100, 87,5 94, 63,6 (SD2/SD 0,77–1 077 083 0,83–0 87, 63, 0,77– 07 0,83– 0,77 0,83 0,7

SUMMARY: Morphological dimensions are reliable representations of the functioning, growth, and development of the skeletal- muscular system, defining a significant role in the sport of volleyball. In volleyball, it is imperative to identify the anthropometric constitution generated by endogenous and exogenous factors. The aim of the study was to determine the differences in morphological characteristics between junior and senior members of the BIH national team. The sample of respondents included 29 male volleyball players from the national team of BIH, divided into a subsample of seniors (n=13; Body Height = 194.77 ± 7.01 cm; Body weight = 92.92 ± 7.02 kg) and a subsample of juniors (n=16, Body Height = 197.06±4.65cm; Body weight = 83.19±5.15 kg). Thirteen (13) variables of anthropometric space were measured. Anthropometric measurements were conducted following the ISAK standard procedure guidelines. The standard metric instruments were applied: Stadiometer (SECA 213, Germany) - used for measuring body height; Body mass was measured by a digital scale (Tefal/0-160kg); Circumference measurements were measured with a foldable non-elastic tape measure and a Gullick Tape (Baseline Measurement Tape/300cm) and a Calliper measured skin folds. The T-test results revealed statistically significant differences (approximately 54%) between the senior and junior players in various anthropometric measurements, including weight (T=4.307, p<0.001), leg length (T= - 4.251, p<0.001), hand length (T=2.661, p<0.015), upper arm circumference (T= 4.514, p<0.001), forearm circumference (T=5.275, p<0.001), upper arm skinfold (T= 5.741, p<0.001), and abdominal skinfold (T= 3.098, p<0.009). The male volleyball national team of VIH's senior players displayed superior anthropometric attributes compared to their junior counterparts. Identifying discrepancies at an early stage can optimize both the training regimen and the process of selecting players at a young age.

RESUMEN: Las dimensiones morfológicas son representaciones confiables del funcionamiento, crecimiento y desarrollo del sistema músculo-esquelético, definiendo un papel importante en el deporte del voleibol. En el voleibol es imperativo identificar la constitución antropométrica generada por factores endógenos y exógenos. El objetivo del estudio fue determinar las diferencias en las características morfológicas entre los miembros junior y senior del equipo nacional de BIH. La muestra de encuestados incluyó 29 jugadores de sexo masculino de voleibol del equipo nacional de BIH, divididos en una submuestra de mayores (n=13; altura corporal = 194,77 ± 7,01 cm; peso corporal = 92,92 ± 7,02 kg) y una submuestra de juveniles (n =16, Altura corporal = 197,06±4,65 cm; Peso corporal = 83,19±5,15 kg). Se midieron trece (13) variables del espacio antropométrico. Las mediciones antropométricas se realizaron siguiendo las pautas de procedimiento estándar de ISAK. Se aplicaron los instrumentos métricos estándar: estadiómetro (SECA 213, Alemania), utilizado para medir la altura corporal; La masa corporal se midió con una báscula digital (Tefal/ 0-160 kg); Las mediciones de la circunferencia se midieron con una cinta métrica plegable no elástica y una cinta Gullick (cinta métrica de referencia/300 cm) y un calibrador midió los pliegues de la piel. Los resultados de la prueba T revelaron diferencias estadísticamente significativas (aproximadamente 54 %) entre los jugadores senior y junior en varias medidas antropométricas, incluido el peso (T=4,307, p<0,001), la longitud de las piernas (T= -4,251, p<0,001), longitud de la mano (T=2,661, p<0,015), circunferencia del brazo (T= 4,514, p<0,001), circunferencia del antebrazo (T=5,275, p<0,001), pliegue cutáneo del brazo (T= 5,741, p<0,001), y pliegue cutáneo abdominal (T= 3,098, p<0,009). Los jugadores senior del equipo nacional masculino de voleibol de VIH mostraron atributos antropométricos superiores en comparación con sus homólogos juveniles. Identificar discrepancias en una etapa temprana puede optimizar tanto el régimen de entrenamiento como el proceso de selección de jugadores a una edad temprana.

Abstract This paper involves the analysis of the quality of anthropometric data on children under five years of age in two information systems in the State of São Paulo. The sample included 2,117,108 children from the Food and Nutrition Surveillance System (SISVAN), and 748,551 from the State Milk Project (VIVALEITE). Initially, we evaluated the frequency of missing values and others outside the equipment spectrum and calculated the digit-to-weight preference index. After calculating height-for-age (HAZ), weight-for-age (WAZ), and body mass index-for-age (BAZ), we flagged the biologically implausible values (BIV) and calculated the standard deviation (SD). For each municipality, we calculated the mean and the SD of HAZ, WAZ, and BAZ; and plotted the SD values as a function of the mean. The digit-to-weight preference index was greater among children aged between 24 and 59 months in SISVAN. The frequency of BIV for HAZ (SISVAN 2.56%; VIVALEITE 0.98%) was higher than for WAZ (SISVAN 2.10%; VIVALEITE 0.18%). For HAZ, variations among municipalities were more pronounced in VIVALEITE than in SISVAN. The height variable presents low reliability in both systems. The weight variable reveals satisfactory quality in VIVALEITE and unsatisfactory quality in SISVAN. Paulo 2117108 2 117 108 2,117,10 SISVAN, SISVAN , (SISVAN) 748551 748 551 748,55 VIVALEITE. . (VIVALEITE) Initially digittoweight digit to heightforage (HAZ) weightforage (WAZ) indexforage BAZ, BAZ (BAZ) (BIV SD. (SD) municipality 5 2.56% 256 56 0.98% 098 0 98 2.10% 210 10 0.18%. 018 0.18% 18 0.18%) 211710 11 2,117,1 74855 74 55 748,5 (VIVALEITE (HAZ (WAZ (BAZ (SD 2.56 25 0.98 09 9 2.10 21 1 01 0.18 21171 2,117, 7485 7 748, 2.5 0.9 2.1 0.1 2117 2,117 2. 0. 211 2,11 2,1 2,

Resumo O objetivo foi analisar a qualidade dos dados antropométricos de crianças menores de cinco anos em dois sistemas de informação no estado de São Paulo. A amostra compreendeu 2.117.108 crianças do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (Sisvan) e 748.551 do Projeto Estadual do Leite (Vivaleite). Inicialmente, avaliamos a frequência de valores faltantes e fora do espectro do equipamento, e calculamos o índice de preferência de dígito para peso. Após calcular os índices de altura para idade (A-I), peso para idade (P-I) e índice de massa corporal para idade (IMC-I), identificamos os valores biologicamente implausíveis (VBI) e calculamos o desvio-padrão (DP). Para cada município, calculamos a média e o DP de A-I, P-I e IMC-I; e plotamos os valores de DP em função da média. A preferência de dígito no peso foi maior em crianças de 24 a 59 meses no Sisvan. A frequência de VBI para A-I (SISVAN 2,56%; Vivaleite 0,98%) foi maior do que para P-I (Sisvan 2,10%; Vivaleite 0,18%). Para o índice A-I as variações entre os municípios foram mais acentuadas no Vivaleite do que no Sisvan. A variável altura apresentou baixa confiabilidade nos dois sistemas. A variável peso apresentou qualidade satisfatória no Vivaleite e insatisfatória no Sisvan. Paulo 2117108 2 117 108 2.117.10 Sisvan 748551 748 551 748.55 Vivaleite. . (Vivaleite) Inicialmente equipamento AI, AI I , (A-I) PI P (P-I IMCI, IMCI IMC (IMC-I) (VBI desviopadrão desvio padrão DP. (DP) município I, IMC-I 5 SISVAN 2,56% 256 56 0,98% 098 0 98 2,10% 210 10 0,18%. 018 0,18% 18 0,18%) 211710 11 2.117.1 74855 74 55 748.5 (Vivaleite (A-I (IMC-I (DP 2,56 25 0,98 09 9 2,10 21 1 01 0,18 21171 2.117. 7485 7 748. 2,5 0,9 2,1 0,1 2117 2.117 2, 0, 211 2.11 2.1 2.

Abstract: Cardiorespiratory fitness can be assessed by direct, indirect, maximal, and moderate effort, running, cycling, or walking methods. Objective: To predict maximum oxygen consumption (V O2max) from the six-minute walk test in schoolchildren. Patients and Method: 459 students were included, 215 were male and 244 were female, aged 11.9 ± 1.3 years. Basic anthropometry and cardiorespiratory fitness were measured using field tests. Multivariate equations were developed to predict the V O2max using the R® Commander v. 4.2.2 software (p < 0.05). Results: The best model predicting V O2max include distance walked in the six-minute walk test, heart rate recovery, age, height, body weight (V O2max [L-min-1] = - 0.0902 + (- 0.0464 x age) + (0.0002 x distance) + (- 0.0019 x HR) + (0.5843 x height) + (0.0353 x weight), R2 = 0.76; error = 0.25 L-min-1)), and also body mass index (V O2max [L-min-1] = - 0.6152 + (0.0399 x age) + (0.0933 x BMI) + (0.0005 x distance) + (- 0.0022 x HR), R2 = 0.57; error = 0.34 L-min-1)), both with p < 0.001. Conclusions: Cardiorespiratory fitness can be estimated based on basic anthropometry and performance on the six-minute walk test.

Resumen: La aptitud cardiorrespiratoria se puede evaluar con métodos directos, indirectos, de esfuerzo máximo, moderado, por medio de la carrera, bicicleta o caminata. Objetivo: predecir el consumo máximo de oxígeno (V O2máx) a partir de la prueba de caminata de seis minutos en escolares. Pacientes y Método: Participaron 459 estudiantes, 215 hombres y 244 mujeres, edades 11,9 ± 1,3 años, a quienes se les midió antropometría básica y aptitud cardiorrespiratoria con test de campo. Se elaboraron ecuaciones multivariadas para predecir el V O2máx. con el programa R® Commander v. 4.2.2 (p < 0,05). Resultados: Los mejores modelos que predijeron el V O2máx. incorporaron la distancia recorrida en la prueba de caminata de seis minutos, la frecuencia cardíaca de recuperación, edad, estatura, peso corporal (V O2máx. [L-min-1] = - 0,0902 + (-0,0464 x edad) + (0,0002 x distancia) + (-0,0019 x FC) + (0,5843 x estatura) + (0,0353 x peso), R2 = 0,76; error = 0,25 L-min-1)), y también el índice de masa corporal (V O2máx. [L-min-1] = - 0,6152 + (0,0399 x edad) + (0,0933 x IMC) + (0,0005 x distancia) + (- 0,0022 x FC), R2 = 0,57; error = 0,34 L-min-1)) ambos con p < 0,001. Conclusiones: La aptitud cardiorrespiratoria puede ser estimada en base a la antropometría básica y desempeño en la prueba de caminata de seis minutos.

Resumen La Argentina de fines del siglo XIX y principios del XX se encontraba dentro de un proceso de profundas transformaciones durante el cual se constituyeron los cimientos de la Argentina moderna y en el cual la ciencia había ocupado un rol legitimador privilegiado. Durante las primeras décadas del siglo XX, promovido por Pablo Pizzurno y ejecutado por Enrique José Romero Brest, logró imponerse en Argentina un sistema de enseñanza de la educación física que buscó contar con fundamento científico. La antropometría, al provenir de Europa y al arrojar resultados numéricos sobre el ser humano, había acaparado el interés de los científicos argentinos del momento quienes actuaron casi con exclusividad en un contexto epistemológico positivista. En el sistema de educación física de Romero Brest, la antropometría, al poder medir los cambios físicos que provocaría su aplicación, tuvo la misión de corroborar su éxito. Pero para esto se requería de instrumentos, gabinetes, profesionales especializados y de un sistema de recolección de información en las escuelas de difícil implementación. El presente artículo buscará analizar en qué medida Romero Brest tuvo éxito en la implementación de su propuesta antropométrica para la educación física en Argentina de principios del siglo XX.

Resumo A Argentina, no final do século XIX e início do século XX, estava passando por um processo de profundas transformações durante o qual foram lançadas as bases da Argentina moderna e no qual a ciência desempenhou um papel legitimador privilegiado. Nas primeiras décadas do século XX, promovido por Pablo Pizzurno e implementado por Enrique José Romero Brest, foi imposto na Argentina um sistema de ensino de educação física que buscava ter uma base científica. A antropometria, vinda da Europa e fornecendo resultados numéricos sobre o ser humano, havia capturado o interesse dos cientistas argentinos da época, que atuavam quase exclusivamente em um contexto epistemológico positivista. No sistema de educação física de Romero Brest, a antropometria, uma vez aplicada e conseguindo medir as mudanças físicas, teria como missão contribuir para o seu sucesso. Mas para isso eram necessários instrumentos, gabinetes, profissionais especializados e um sistema de coleta de dados nas escolas de difícil implementação. Este artigo buscará analisar em que medida Romero Brest foi bem-sucedido na implementação de sua proposta antropométrica para a educação física na Argentina no início do século XX.

Abstract During the late-nineteenth and early-twentieth centuries, Argentina underwent a process of profound transformations, laying the foundations of the modern nation, in which science played a pivotal role in legitimizing these changes. Promoted by Pablo Pizzurno and executed by Enrique José Romero Brest, a physical education teaching system with a scientific underpinning managed to impose itself in Argentina during the early 1900s. Anthropometry, imported from Europe and providing empirical data on human beings, captured the attention of the Argentine scientists of the time, who were entrenched in a positivist epistemological framework. Within Romero Brest’s physical education system, anthropometry aimed at quantifying the physical changes resulting from its application, thereby validating its efficacy. However, its successful implementation hinged on instruments, offices, specialized professionals and a data collection system in schools that was difficult to implement. This article seeks to analyze Romero Brest’s effectiveness in implementing his anthropometric approach to physical education in Argentina during this period.

Resumo Objetivo: Avaliar a efetividade dos medicamentos inibidores da SGLT2 (iSGLT2) no controlo de pessoa com diabetes tipo 2 (PDM2) pelos valores de hemoglobina A1c (HbA1c), índice de massa corporal (IMC) e perímetro abdominal (PA) após cinco anos de seguimento. Métodos: Estudo observacional de coorte retrospetiva multicêntrica, de 2017 a 2022, efetuado em 2023. Analisaram-se os dados fornecidos pela Administração Regional de Saúde (ARS) do Centro de PDM2 (classificação T90 da ICPC-2) dos Agrupamentos de Centros de Saúde (ACeS) Baixo Mondego e Dão Lafões, de PMD2 escolhidas aleatoriamente e medicadas em 2017 com iSGLT2. Dados de PDM2 em 2017 e 2022, para a data mais próxima do fim do respetivo ano para HbA1c, IMC e PA. Controlo de DM2 para valores de HbA1c: ≤7% e ≤8%. Resultados: Amostra de n=264 pessoas, 59,0% (n=156) homens. Verificaram-se variações de 2017 para 2022 na HbA1c de 7,62±1,21 para 7,56±1,12 (Δ=-0,009) (p=0,951), no IMC de 31,65±8,72 para 29,90±4,56 (Δ=-0,056) (p<0,001) e no PA de 104,90±13,64 para 105,58±11,11 (Δ=+0,007) (p=0,424). Frequência de PMD2 controladas, para HbA1c ≤7% e <65 anos, de 31,1% em 2017 e de 27,1% em 2022, Δ=-12,9 (p>0,05) e para HbA1c ≤8% de 74,8% em 2017 e de 73,3% em 2022, Δ=-0,02 (p=0,002). Discussão: Comparando com valores de um estudo prévio, com seguimento a dois anos, verificaram-se reduções em HbA1c e IMC e aumento do PA, provavelmente pelo facto de a sarcopenia reduzir o IMC, que o aumento do PA não contrabalança. A prescrição de iSGLT2 não reduziu a prevalência de PMD2. Conclusão: Verificou-se efetividade dos iSGLT2 na redução da HbA1c e do IMC, ao contrário do PA e da percentagem de PMDM2 controladas pelo valor de HbA1c.

Abstract Objective: To ascertain the five-year effectiveness of SGLT2 inhibitor (iSGLT2) medicines on Type 2 Diabetes Mellitus Persons (T2DMP) on haemoglobin (HbA1c), body mass index (BMI) and abdominal perimeter (AP) values. Methods: Observational multicentric retrospective cohort study, in 2022, analysing data provided by the Regional Health Administration Authority (RHA) of Central for T2DMP (ICPC-2 - T90 classification) of Baixo Mondego and Dão Lafões, Portuguese NHS Primary Care Units clusters, medicated in 2017 with SGLT2i and re-studied in 2022, for closest date to the end of the year. Two values of HbA1c were taken as control cut-offs: ≤7% and ≤8%. Results: A sample of n=264, 59.0% (n=156) male was studied. From 2017 to 2022: HbA1c, 7.62±1.21 to 7.56±1.12 (Δ=-0.8) (p=0.951); BMI, 31.65±8.72 to 29.90±4.56 (Δ=-5.5) (p<0.001); and AP, 104.90±13.64 to 105.58± 11.11(Δ=+0.6) (p=0.424). The prevalence of controlled PMD2 under 65 years for HbA1c ≤7% in 2017 was 34.0% and in 2022 of 32.1%, Δ=-5.50; and for HbA1c ≤8% for older ones than 65 years of 74.8% in 2017 and of 743.3% in 2022, Δ=-0.02. Discussion: Comparing these values with previous ones, an improvement in HbA1c and BMI, and worsening of AP was verified, sarcopenia possibly reducing BMI not balanced by the AP increase. Conclusion: The effectiveness of iSGLT2 in the reduction of HbA1c and BMI was verified, unlike the AP and the frequency of controlled PDM2.

Abstract: Cardiorespiratory fitness can be assessed by direct, indirect, maximal, and moderate effort, running, cycling, or walking methods. Objective: To predict maximum oxygen consumption (V O2max) from the six-minute walk test in schoolchildren. Patients and Method: 459 students were included, 215 were male and 244 were female, aged 11.9 ± 1.3 years. Basic anthropometry and cardiorespiratory fitness were measured using field tests. Multivariate equations were developed to predict the V O2max using the R® Commander v. 4.2.2 software (p < 0.05). Results: The best model predicting V O2max include distance walked in the six-minute walk test, heart rate recovery, age, height, body weight (V O2max [L-min-1] = - 0.0902 + (- 0.0464 x age) + (0.0002 x distance) + (- 0.0019 x HR) + (0.5843 x height) + (0.0353 x weight), R2 = 0.76; error = 0.25 L-min-1)), and also body mass index (V O2max [L-min-1] = - 0.6152 + (0.0399 x age) + (0.0933 x BMI) + (0.0005 x distance) + (- 0.0022 x HR), R2 = 0.57; error = 0.34 L-min-1)), both with p < 0.001. Conclusions: Cardiorespiratory fitness can be estimated based on basic anthropometry and performance on the six-minute walk test.

Resumen: La aptitud cardiorrespiratoria se puede evaluar con métodos directos, indirectos, de esfuerzo máximo, moderado, por medio de la carrera, bicicleta o caminata. Objetivo: predecir el consumo máximo de oxígeno (V O2máx) a partir de la prueba de caminata de seis minutos en escolares. Pacientes y Método: Participaron 459 estudiantes, 215 hombres y 244 mujeres, edades 11,9 ± 1,3 años, a quienes se les midió antropometría básica y aptitud cardiorrespiratoria con test de campo. Se elaboraron ecuaciones multivariadas para predecir el V O2máx. con el programa R® Commander v. 4.2.2 (p < 0,05). Resultados: Los mejores modelos que predijeron el V O2máx. incorporaron la distancia recorrida en la prueba de caminata de seis minutos, la frecuencia cardíaca de recuperación, edad, estatura, peso corporal (V O2máx. [L-min-1] = - 0,0902 + (-0,0464 x edad) + (0,0002 x distancia) + (-0,0019 x FC) + (0,5843 x estatura) + (0,0353 x peso), R2 = 0,76; error = 0,25 L-min-1)), y también el índice de masa corporal (V O2máx. [L-min-1] = - 0,6152 + (0,0399 x edad) + (0,0933 x IMC) + (0,0005 x distancia) + (- 0,0022 x FC), R2 = 0,57; error = 0,34 L-min-1)) ambos con p < 0,001. Conclusiones: La aptitud cardiorrespiratoria puede ser estimada en base a la antropometría básica y desempeño en la prueba de caminata de seis minutos.

RESUMEN Introducción: Aunque la competitividad aumenta progresivamente según los grupos de edad, los jugadores deben destacar en su posición de juego a todas las edades para ganarse un puesto en sus selecciones nacionales. Las diferencias entre las exigencias físicas y técnicas de los partidos también pueden influir en qué aspectos antropométricos serían más importantes para la selección nacional. Objetivos: Este estudio tuvo como objetivo describir y comparar el perfil antropométrico de futbolistas masculinos de menores de 15 años a categorías mayores de las selecciones brasileñas de fútbol. Métodos: La muestra estuvo compuesta por 673 jugadores de las siguientes categorías: Sub 15 (U15), Sub 17 (U17), Sub 20 (U20), Sub 23 (U23) y Profesional (PRO). Se utilizaron medidas de estatura, masa corporal y la suma de 7 pliegues cutáneos de la base de datos de la Confederación Nacional de Fútbol de Brasil entre 2013 y 2021 para describir el perfil antropométrico de los jugadores. Los jugadores se agruparon según los tramos de edad oficiales, la posición de juego y los seleccionados y no seleccionados. Resultados: Como era de esperar, los resultados indican que la masa corporal aumenta con la edad y se estanca a partir de la categoría U23. La masa corporal y la suma de 7 pliegues cutáneos aumentan dentro de la categoría U15 (U15.1 vs. U15.2), mientras que la estatura y la masa corporal aumentan dentro de la U17 (U17.1 vs. U17.2). Los defensas centrales y los laterales estabilizan antes la masa corporal y la estatura a partir de la U17, mientras que los mediocampistas, delanteros y porteros estabilizan la masa corporal más tarde, con los mediocampistas y delanteros en la U20 y los porteros en la U23. Los porteros y defensas centrales fueron los grupos que mostraron mayor estatura y masa corporal respecto a otras posiciones en todos los tramos de edad. Los jugadores seleccionados y no seleccionados en diferentes tramos de edad tienen un perfil antropométrico similar. Conclusión: Con base en los resultados, existe diversidad en el perfil antropométrico dentro de las posiciones de juego y diferencia en la maduración según la posición de los jugadores. Este estudio puede ser utilizado por entrenadores, preparadores físicos y científicos del deporte como dato normativo sobre el perfil antropométrico de las selecciones masculinas de fútbol de Brasil, estableciendo un punto de referencia. Nivel de Evidencia III; Estudio Retrospectivo Comparativo. Introducción nacionales nacional Objetivos 1 Métodos 67 U15, U , (U15) (U17) 2 U20, (U20) U23 (U23 PRO. PRO . (PRO) 201 202 oficiales Resultados esperar U1 U15.1 U151 (U15. vs U15.2, U152 U15.2 U15.2) U17.1 U171 (U17. U17.2. U172 U17.2 U17.2) tarde U2 similar Conclusión entrenadores referencia III Comparativo 6 (U15 (U17 (U20 (U2 (PRO U15. U17. (U1 (U

ABSTRACT Introduction: Although competitiveness rises progressively increases according to age groups, players must stand out in their playing position at all ages to win a spot on their National Teams. The differences among match physical and technical demands could also influence which anthropometrical aspects would be most importantly considered for National Team selection. Objectives: This study aimed describe and compare the anthropometric profile of soccer players from U15 to professional categories of the Brazilian National Soccer Team. Methods: The sample consisted of 673 players from the categories U15, U17, U20, U23 and PRO. Measurements of height, body mass, and sum of seven skinfolds from the Brazilian Football Confederation database between 2013 and 2021 were used to describe the players’ anthropometric profile. Players were grouped according to categories, playing position, and those who were selected or not selected. Results: As expected, the results indicate that body mass increases with age and stabilizes from category U23 onwards. Body mass and the sum of seven skinfolds increase within the U15 category (U15.1 vs. U15.2), while height and body mass increase within the U17 category (U17.1 vs. U17.2). Defenders and fullbacks stabilize body mass and stature prior to U17, while midfielders, strikers, and goalkeepers stabilize body mass later, with midfielders and strikers at U20, and goalkeepers at U23. Goalkeepers and defenders were the players with the greatest height and body mass compared to the other positions in all categories. The selected and non-selected players in the different categories had similar anthropometric profiles. Conclusion: From the results, there is a diversity in anthropometric profile within the positions and a difference in maturation according to the players’ positions. This study can be used by coaches, physical trainers and sport scientists as normative data about the anthropometric profile of Brazilian men's soccer teams, establishing a benchmark. Level of Evidence III; Retrospective and Comparative Study. Introduction groups Teams selection Objectives U U1 Methods 67 U20 U2 PRO 201 202 Results expected onwards U15.1 U151 1 (U15. vs U15.2, U152 U15.2 , 2 U15.2) U17.1 U171 (U17. U17.2. U172 U17.2 . U17.2) later nonselected non profiles Conclusion coaches mens men s teams benchmark III Study 6 20 U15. (U15 U17. (U17 (U1 (U

RESUMO Introdução: Embora a competitividade aumente progressivamente de acordo com as faixas etárias os jogadores devem se destacar em sua posição de jogo em todas as idades para conquistar uma vaga em suas equipes nacionais. As diferenças entre as exigências físicas e técnicas dos jogos também podem influenciar quais aspectos antropométricos seriam mais importantes para a seleção da equipe nacional. Objetivo: Este estudo teve por objetivo descrever e comparar o perfil antropométrico de jogadores de futebol da categoria sub 15 ao profissional da Seleção Brasileira de Futebol. Métodos: A amostra consistiu de 673 jogadores das seguintes categorias: sub 15 (U15) sub 17 (U17) sub 20 (U20) sub 23 (U23) e profissional (PRO). Medidas da estatura massa corporal e soma das sete dobras cutâneas do banco de dados da Confederação Brasileira de Futebol entre 2013 e 2021 foram utilizadas para descrever o perfil antropométrico dos jogadores. Os jogadores foram agrupados de acordo com as categorias posição de jogo e aqueles que foram selecionados ou não selecionados. Resultados: Como esperado os resultados indicam que a massa corporal aumenta com a idade e estabiliza a partir da categoria U23. A massa corporal e a soma das sete dobras cutâneas aumentam dentro da categoria U15 (U15.1 vs. U15.2) enquanto a estatura e a massa corporal aumentam dentro da categoria U17 (U17.1 vs. U17.2). Os zagueiros e laterais estabilizam a massa corporal e a estatura antes do U17 enquanto os meio campistas atacantes e goleiros estabilizam a massa corporal posteriormente com os meio campistas e atacantes no U20 e goleiros no U23. Os goleiros e os zagueiros foram os jogadores que apresentaram maior estatura e massa corporal comparados às outras posições em todas as categorias. Os jogadores selecionados e não-selecionados nas diferentes categorias apresentam perfil antropométrico semelhante. Conclusão: Baseando-se nos resultados há uma diversidade no perfil antropométrico dentro das posições e uma diferença na maturação de acordo com as posições dos jogadores. Este estudo pode ser utilizado por treinadores preparadores físicos e cientistas do esporte como dados normativos sobre o perfil antropométrico das seleções masculinas do futebol brasileiro estabelecendo um benchmark. Nível de Evidência III; Estudo Retrospectivo Comparativo. Introdução nacionais nacional Objetivo 1 Métodos 67 U (U15 (U17 2 (U20 U23 (U23 PRO. PRO . (PRO) 201 202 Resultados U1 U15.1 U151 (U15. vs U15.2 U152 U17.1 U171 (U17. U17.2. U172 U17.2 U17.2) U2 nãoselecionados semelhante Conclusão Baseandose Baseando benchmark III Comparativo 6 (U1 (U2 (PRO U15. U17. (U

RESUMEN Introducción: La evaluación de la composición corporal (ECC) mediante medidas antropométricas (MA) se utiliza para monitorizar el estado nutricional y de salud de las personas mayores. Las MA, como variables predictoras, deben ser válidas, prácticas y rápidas, ya que favorecen la adherencia y evitan posibles resistencias y vergüenzas por parte de los evaluados, además de ser mínimamente invasivas. Objetivo: Desarrollar y validar ecuaciones utilizando medidas antropométricas de fácil acceso y mínimamente invasivas para la ECC en mujeres de edad avanzada. Métodos: 100 mujeres (68,1±6,15 años) asignadas aleatoriamente a dos grupos: validación (n=40; 68,1±6,15 años); estimación (n=60; 68,4±6,70 años). Se seleccionó la DXA como medida criterio, y las MA (masa corporal, estatura, pliegues cutáneos, circunferencias) como variables predictoras. Las medias se compararon mediante la prueba t de Student emparejada; las correlaciones se comprobaron mediante la prueba r de Pearson; las ecuaciones mediante Regresión Lineal Múltiple. El nivel de concordancia entre los resultados de los grupos se comprobó mediante la técnica de Bland-Altman. Resultados: Dos ecuaciones desarrolladas y probadas (E3 y E4) cumplieron los criterios de validación, ya que mostraron coeficientes de correlación adecuados (E3: r=0,73; E4: r=0,70), errores constantes bajos (E3: EC= −0,56; E4: EC=-0,90), error total (E3: ET=3,22; E4: ET=3,06) inferior al error estándar de estimación (E3: EPE=3,24; E4: EPE=3,21), lo que indica que no se observaron diferencias estadísticamente significativas entre las dos técnicas de ECC (p>0,05). La técnica de Bland-Altman mostró una buena concordancia entre los resultados de las dos técnicas. Conclusión: Se validaron dos: E3 (%Gdxa= −41,556 + 4,041(IMC) + 0,165(DcCox) − 0,440(CircCox) + 0,269(CircQuad) − 0,053(IMC)²); y E4 (%GdxaE4= 15,329 + 1,044(IMC) −1,055(CircAbra) + 0,282(CircQuad) + 0,164(DcCox) − 0,262(CircCox)). Es de destacar que el reducido número de mediciones se localizaron en zonas del cuerpo de fácil acceso y con poca exposición corporal, lo que minimiza posibles situaciones embarazosas y favorece la adherencia por parte de los ancianos. Nivel de Evidencia IV; Estudio correlacional para construir una ecuación predictiva. Introducción (ECC (MA mayores predictoras válidas rápidas evaluados Objetivo avanzada Métodos 10 681615 68 1 6 15 (68,1±6,1 años n=40 n40 n 40 (n=40 68,1±6,1 n=60 n60 60 (n=60 684670 4 70 68,4±6,7 años. . criterio masa estatura cutáneos circunferencias emparejada Pearson Múltiple BlandAltman. BlandAltman Bland Altman. Altman Resultados E (E r=0,73 r073 0 73 r=0,70, r070 r=0,70 , r=0,70) EC −0,56 056 56 EC=0,90, EC090 0,90 90 EC=-0,90) ET=3,22 ET322 ET 3 22 ET=3,06 ET306 06 EPE=3,24 EPE324 EPE 24 EPE=3,21, EPE321 EPE=3,21 21 EPE=3,21) p>0,05. p005 p p>0,05 05 (p>0,05) Conclusión %Gdxa= Gdxa (%Gdxa 41556 41 556 −41,55 4,041IMC 4041IMC IMC 4,041 041 4,041(IMC 0,165DcCox 0165DcCox DcCox 0,165 165 0,165(DcCox 0,440CircCox 0440CircCox CircCox 0,440 440 0,440(CircCox 0,269CircQuad 0269CircQuad CircQuad 0,269 269 0,269(CircQuad 0,053IMC² 0053IMC² 0,053 ² 053 0,053(IMC)²) %GdxaE4= GdxaE4 GdxaE (%GdxaE4 15329 329 15,32 1,044IMC 1044IMC 1,044 044 1,044(IMC −1,055CircAbra 1055CircAbra CircAbra −1,055 055 −1,055(CircAbra 0,282CircQuad 0282CircQuad 0,282 282 0,282(CircQuad 0,164DcCox 0164DcCox 0,164 164 0,164(DcCox 0,262CircCox. 0262CircCox 0,262 262 0,262(CircCox)) ancianos IV predictiva 68161 (68,1±6, n=4 n4 (n=4 68,1±6, n=6 n6 (n=6 68467 7 68,4±6, r=0,7 r07 −0,5 5 EC=0,90 EC09 090 0,9 9 EC=-0,90 ET=3,2 ET32 2 ET=3,0 ET30 EPE=3,2 EPE32 p00 p>0,0 (p>0,05 %Gdxa 4155 55 −41,5 041IMC 4041 4,04 04 165DcCox 0165 0,16 16 440CircCox 0440 0,44 44 269CircQuad 0269 0,26 26 053IMC² 0,053IMC 0053IMC 0053 0,05 0,053(IMC)² %GdxaE4 (%GdxaE 1532 32 15,3 044IMC 1044 1,04 055CircAbra 1055 −1,05 282CircQuad 0282 0,28 28 164DcCox 0164 262CircCox 0,262CircCox 0262 0,262(CircCox) 6816 (68,1±6 n= (n= 68,1±6 6846 68,4±6 r=0, r0 −0, EC=0,9 EC0 09 0, EC=-0,9 ET=3, ET3 EPE=3, EPE3 p0 p>0, (p>0,0 415 −41, 404 4,0 016 0,1 0,4 026 0,2 053IMC 005 0,0 0,053(IMC) %GdxaE 153 15, 104 1,0 105 −1,0 028 0,262(CircCox 681 (68,1± (n 68,1± 684 68,4± r=0 −0 EC=0, EC=-0, ET=3 EPE=3 p>0 (p>0, −41 4, 01 02 00 0,053(IMC 1, −1, (68,1 68,1 68,4 r= EC=0 EC=-0 ET= EPE= p> (p>0 −4 −1 (68, 68, EC=- (p> (68 (p (6 (

ABSTRACT Introduction: Body composition assessment (BCA) using anthropometric measurements (AM) is used to monitor the nutritional and health status of the elderly. As predictor variables, MAs must be valid, practical, and quick, as they favor adherence and avoid possible resistance and embarrassment on the part of those being assessed and being minimally invasive. Objective: To develop and validate equations using accessible and minimally invasive anthropometric measurements for BCA in elderly women. Methods: 100 women (68.1±6.15 years) were randomly assigned to two groups: validation (n=40; 68.1±6.15 years); and estimation (n=60; 68.4±6.70 years). DXA was selected as the criterion measure, and MAs (body mass, height, skinfolds, circumferences) were selected as predictor variables. Means were compared using the paired Student's t-test; correlations were verified using Pearson's r-test; equations using Multiple Linear Regression. The level of agreement between the groups’ results was checked using the Bland-Altman technique. Results: Two equations developed and tested (E3 and E4) met the validation criteria as they showed adequate correlation coefficients (E3: r=0.73; E4: r=0.70), low constant errors (E3: EC= −0.56; E4: EC=-0.90), total error (E3: ET=3.22; E4: ET=3.06) lower than the Standard Error of Estimate (E3: EPE=3.24; E4: EPE=3.21), indicating no statistically significant difference between the two BCA techniques observed (p>0.05). The Bland-Altman technique showed good agreement between the results of the two techniques. Conclusion: Two were validated: E3 (%Gdxa= −41.556 + 4.041(BMI) + 0.165(DcCox) − 0.440(CircCox) + 0.269(CircQuad) − 0.053(BMI)²); and E4 (%GdxaE4= 15.329 + 1.044(BMI) −1.055(CircAbra) + 0.282(CircQuad) + 0.164(DcCox) − 0.262(CircCox)). Notably, the small number of measurements were located in areas of the body that are easily accessible and have little body exposure, which minimizes possible embarrassment and favors adherence by the elderly. Level of Evidence IV; Correlational study to build a predictive equation. Introduction (BCA AM (AM variables valid practical quick Objective Methods 10 681615 68 1 6 15 (68.1±6.1 years groups n=40 n40 n 40 (n=40 68.1±6.1 n=60 n60 60 (n=60 684670 4 70 68.4±6.7 years. . measure mass height skinfolds circumferences Students Student s ttest t test t-test Pearsons Pearson rtest r r-test Regression BlandAltman Bland Altman Results E (E r=0.73 r073 0 73 r=0.70, r070 r=0.70 , r=0.70) EC −0.56 056 56 EC=0.90, EC090 0.90 90 EC=-0.90) ET=3.22 ET322 ET 3 22 ET=3.06 ET306 06 EPE=3.24 EPE324 EPE 24 EPE=3.21, EPE321 EPE=3.21 21 EPE=3.21) p>0.05. p005 p p>0.05 05 (p>0.05) Conclusion validated %Gdxa= Gdxa (%Gdxa 41556 41 556 −41.55 4.041BMI 4041BMI BMI 4.041 041 4.041(BMI 0.165DcCox 0165DcCox DcCox 0.165 165 0.165(DcCox 0.440CircCox 0440CircCox CircCox 0.440 440 0.440(CircCox 0.269CircQuad 0269CircQuad CircQuad 0.269 269 0.269(CircQuad 0.053BMI² 0053BMI² 0.053 ² 053 0.053(BMI)²) %GdxaE4= GdxaE4 GdxaE (%GdxaE4 15329 329 15.32 1.044BMI 1044BMI 1.044 044 1.044(BMI −1.055CircAbra 1055CircAbra CircAbra −1.055 055 −1.055(CircAbra 0.282CircQuad 0282CircQuad 0.282 282 0.282(CircQuad 0.164DcCox 0164DcCox 0.164 164 0.164(DcCox 0.262CircCox. 0262CircCox 0.262 262 0.262(CircCox)) Notably exposure IV equation 68161 (68.1±6. n=4 n4 (n=4 68.1±6. n=6 n6 (n=6 68467 7 68.4±6. r=0.7 r07 −0.5 5 EC=0.90 EC09 090 0.9 9 EC=-0.90 ET=3.2 ET32 2 ET=3.0 ET30 EPE=3.2 EPE32 p00 p>0.0 (p>0.05 %Gdxa 4155 55 −41.5 041BMI 4041 4.04 04 165DcCox 0165 0.16 16 440CircCox 0440 0.44 44 269CircQuad 0269 0.26 26 053BMI² 0.053BMI 0053BMI 0053 0.05 0.053(BMI)² %GdxaE4 (%GdxaE 1532 32 15.3 044BMI 1044 1.04 055CircAbra 1055 −1.05 282CircQuad 0282 0.28 28 164DcCox 0164 262CircCox 0.262CircCox 0262 0.262(CircCox) 6816 (68.1±6 n= (n= 68.1±6 6846 68.4±6 r=0. r0 −0. EC=0.9 EC0 09 0. EC=-0.9 ET=3. ET3 EPE=3. EPE3 p0 p>0. (p>0.0 415 −41. 404 4.0 016 0.1 0.4 026 0.2 053BMI 005 0.0 0.053(BMI) %GdxaE 153 15. 104 1.0 105 −1.0 028 0.262(CircCox 681 (68.1± (n 68.1± 684 68.4± r=0 −0 EC=0. EC=-0. ET=3 EPE=3 p>0 (p>0. −41 4. 01 02 00 0.053(BMI 1. −1. (68.1 68.1 68.4 r= EC=0 EC=-0 ET= EPE= p> (p>0 −4 −1 (68. 68. EC=- (p> (68 (p (6 (

RESUMO Introdução: A avaliação da composição corporal (ACC) com auxílio das medidas antropométricas (MA) é utilizado no acompanhamento do estado nutricional e de saúde das populações idosas. As MAs como variáveis preditoras, devem ser válidas, práticas e rápidas, pois favorecem a adesão e evitam possíveis resistências e constrangimento das avaliadas, além de minimamente invasivas. Objetivo: Desenvolver e validar equações utilizando medidas antropométricas de fácil acesso e minimamente invasivas, para ACC de idosas. Métodos: 100 mulheres (68,1±6,15 anos) distribuídas aleatoriamente por dois grupos: validação (n=40; 68,1±6,15 anos); estimativa (n=60; 68,4±6,70 anos). Como medida critério selecionou-se a DXA, como variáveis preditoras as MAs (massa corporal, estatura, dobras cutâneas, circunferências). As médias foram comparadas com o teste t de Student pareado; as correlações verificadas com o teste r Pearson; as equações com a Regressão Linear Múltipla. O nível de concordância entre os resultados dos grupos foi verificado com a técnica Bland-Altman. Resultados: Duas equações desenvolvidas e testadas (E3 e E4) atenderam aos critérios de validação, pois, apresentaram coeficientes de correlação adequados (E3: r=0,73; E4: r=0,70), erros constantes baixos (E3: EC= −0,56; E4: EC=-0,90), erro total (E3: ET=3,22; E4: ET=3,06) menores que o Erro Padrão de Estimativa (E3: EPE=3,24; E4: EPE=3,21), indicando não existir diferença estatisticamente significativa entre as duas técnicas de ACC observadas (p>0,05). A técnica Bland-Altman demonstrou boa concordância entre os resultados das duas técnicas. Conclusão: Duas equações foram validadas: E3 (%Gdxa= −41,556 + 4,041(IMC) + 0,165(DcCox) – 0,440(CircCox) + 0,269(CircQuad) – 0,053(IMC)²); e E4 (%GdxaE4= 15,329 + 1,044(IMC) −1,055(CircAbra) + 0,282(CircQuad) + 0,164(DcCox) – 0,262(CircCox)). Destaca-se o fato do reduzido número de medidas situarem-se em áreas corporais de fácil acesso e de pouca exposição corporal, que minimizam possíveis constrangimentos e favorecem a adesão das idosas. Nível de Evidência IV; Estudo correlacional para construção de equação preditiva. Introdução (ACC MA (MA idosas válidas rápidas avaliadas invasivas Objetivo Métodos 10 681615 68 1 6 15 (68,1±6,1 anos n=40 n40 n 40 (n=40 68,1±6,1 n=60 n60 60 (n=60 684670 4 70 68,4±6,7 anos. . selecionouse selecionou se DXA massa estatura cutâneas circunferências. circunferências circunferências) pareado Pearson Múltipla BlandAltman. BlandAltman Bland Altman. Altman Resultados E (E r=0,73 r073 0 73 r=0,70, r070 r=0,70 , r=0,70) EC −0,56 056 56 EC=0,90, EC090 0,90 90 EC=-0,90) ET=3,22 ET322 ET 3 22 ET=3,06 ET306 06 EPE=3,24 EPE324 EPE 24 EPE=3,21, EPE321 EPE=3,21 21 EPE=3,21) p>0,05. p005 p p>0,05 05 (p>0,05) Conclusão validadas %Gdxa= Gdxa (%Gdxa 41556 41 556 −41,55 4,041IMC 4041IMC IMC 4,041 041 4,041(IMC 0,165DcCox 0165DcCox DcCox 0,165 165 0,165(DcCox 0,440CircCox 0440CircCox CircCox 0,440 440 0,440(CircCox 0,269CircQuad 0269CircQuad CircQuad 0,269 269 0,269(CircQuad 0,053IMC² 0053IMC² 0,053 ² 053 0,053(IMC)²) %GdxaE4= GdxaE4 GdxaE (%GdxaE4 15329 329 15,32 1,044IMC 1044IMC 1,044 044 1,044(IMC −1,055CircAbra 1055CircAbra CircAbra −1,055 055 −1,055(CircAbra 0,282CircQuad 0282CircQuad 0,282 282 0,282(CircQuad 0,164DcCox 0164DcCox 0,164 164 0,164(DcCox 0,262CircCox. 0262CircCox 0,262 262 0,262(CircCox)) Destacase Destaca situaremse situarem IV preditiva 68161 (68,1±6, n=4 n4 (n=4 68,1±6, n=6 n6 (n=6 68467 7 68,4±6, r=0,7 r07 −0,5 5 EC=0,90 EC09 090 0,9 9 EC=-0,90 ET=3,2 ET32 2 ET=3,0 ET30 EPE=3,2 EPE32 p00 p>0,0 (p>0,05 %Gdxa 4155 55 −41,5 041IMC 4041 4,04 04 165DcCox 0165 0,16 16 440CircCox 0440 0,44 44 269CircQuad 0269 0,26 26 053IMC² 0,053IMC 0053IMC 0053 0,05 0,053(IMC)² %GdxaE4 (%GdxaE 1532 32 15,3 044IMC 1044 1,04 055CircAbra 1055 −1,05 282CircQuad 0282 0,28 28 164DcCox 0164 262CircCox 0,262CircCox 0262 0,262(CircCox) 6816 (68,1±6 n= (n= 68,1±6 6846 68,4±6 r=0, r0 −0, EC=0,9 EC0 09 0, EC=-0,9 ET=3, ET3 EPE=3, EPE3 p0 p>0, (p>0,0 415 −41, 404 4,0 016 0,1 0,4 026 0,2 053IMC 005 0,0 0,053(IMC) %GdxaE 153 15, 104 1,0 105 −1,0 028 0,262(CircCox 681 (68,1± (n 68,1± 684 68,4± r=0 −0 EC=0, EC=-0, ET=3 EPE=3 p>0 (p>0, −41 4, 01 02 00 0,053(IMC 1, −1, (68,1 68,1 68,4 r= − EC=0 EC=-0 ET= EPE= p> (p>0 −4 −1 (68, 68, EC=- (p> (68 (p (6 (

RESUMEN Objetivo: Estimar la prevalencia de multimorbilidad en personas mayores y su asociación con características sociodemográficas, estilo de vida y antropometría. Métodos: Estudio transversal, con datos de la Encuesta Nacional de Salud, 2019. Se seleccionaron aleatoriamente 22.728 personas mayores de los 27 estados brasileños. Se emplearon modelos de regresión de Poisson con varianza robusta y se adoptó un nivel de significancia del 5%. Resultados: La prevalencia de multimorbilidad fue del 51,6% (IC95%: 50,4-52,7), siendo las mayores estimaciones observadas en el Sur y Sudeste. La multimorbilidad se asoció con el sexo femenino (RPa=1,33; IC95%: 1,27-1,39), tener 80 años o más (RPa= 1,12; IC95%: 1,05-1,19), baja escolaridad (RPa=1,16; IC95%:1,07-1,25), consumo de cigarrillo en el pasado (RPa=1,16; IC95%:1,11-1,21), práctica insuficiente de actividad física (RPa= 1,13; IC95%:1,06-1,21) y uso de pantallas por 3 horas o más al día (RPa=1,13; IC95%:1,08-1,18). Conclusión: La multimorbilidad afecta a más de la mitad de la población anciana de Brasil y está asociada a factores sociales, demográficos y conductuales. Objetivo sociodemográficas antropometría Métodos transversal Salud 2019 22728 22 728 22.72 2 brasileños 5 5% Resultados 516 51 6 51,6 IC95% IC95 IC (IC95% 50,452,7, 504527 50,4 52,7 , 50 4 52 7 50,4-52,7) Sudeste RPa=1,33 RPa133 RPa 1 33 (RPa=1,33 1,271,39, 127139 1,27 1,39 39 1,27-1,39) 8 RPa= (RPa 1,12 112 12 1,051,19, 105119 1,05 1,19 05 19 1,05-1,19) RPa=1,16 RPa116 16 (RPa=1,16 IC95%1,071,25, IC95107125 1,07 1,25 07 25 IC95%:1,07-1,25) IC95%1,111,21, IC95111121 1,11 1,21 11 21 IC95%:1,11-1,21) 1,13 113 13 IC95%1,061,21 IC95106121 1,06 06 IC95%:1,06-1,21 RPa=1,13 RPa113 (RPa=1,13 IC95%1,081,18. IC95108118 1,08 1,18 . 08 18 IC95%:1,08-1,18) Conclusión sociales conductuales 201 2272 72 22.7 51, IC9 (IC95 452 50,452,7 50452 504 50, 527 52, 50,4-52,7 RPa=1,3 RPa13 (RPa=1,3 271 1,271,39 12713 127 1,2 139 1,3 1,27-1,39 1,1 051 1,051,19 10511 105 1,0 119 0 1,05-1,19 RPa=1,1 RPa11 (RPa=1,1 071 IC95%1,071,25 IC9510712 107 125 IC95%:1,07-1,25 111 IC95%1,111,21 IC9511112 121 IC95%:1,11-1,21 061 IC95%1,061,2 IC9510612 106 IC95%:1,06-1,2 081 IC95%1,081,18 IC9510811 108 118 IC95%:1,08-1,18 20 227 22. (IC9 45 50,452, 5045 50,4-52, RPa=1, RPa1 (RPa=1, 1,271,3 1271 1, 1,27-1,3 1,051,1 1051 10 1,05-1,1 IC95%1,071,2 IC951071 IC95%:1,07-1,2 IC95%1,111,2 IC951111 IC95%:1,11-1,2 IC95%1,061, IC951061 IC95%:1,06-1, IC95%1,081,1 IC951081 IC95%:1,08-1,1 (IC 50,452 50,4-52 RPa=1 (RPa=1 1,271, 1,27-1, 1,051, 1,05-1, IC95%1,071, IC95107 IC95%:1,07-1, IC95%1,111, IC95111 IC95%:1,11-1, IC95%1,061 IC95106 IC95%:1,06-1 IC95%1,081, IC95108 IC95%:1,08-1, 50,45 50,4-5 1,271 1,27-1 1,051 1,05-1 IC95%1,071 IC9510 IC95%:1,07-1 IC95%1,111 IC9511 IC95%:1,11-1 IC95%1,06 IC95%:1,06- IC95%1,081 IC95%:1,08-1 50,4- 1,27- 1,05- IC95%1,07 IC951 IC95%:1,07- IC95%1,11 IC95%:1,11- IC95%1,0 IC95%:1,06 IC95%1,08 IC95%:1,08- IC95%:1,07 IC95%1,1 IC95%:1,11 IC95%1, IC95%:1,0 IC95%:1,08 IC95%:1,1 IC95%1 IC95%:1, IC95%:1

ABSTRACT Objective: To estimate the prevalence of multimorbidity in elderly people and its association with sociodemographic characteristics, lifestyle, and anthropometry. Methods: This was a cross-sectional study using data from the National Health Survey, 2019. A total of 22,728 elderly individuals from all 27 Brazilian states were randomly selected. Poisson regression models with robust variance were employed, and a significance level of 5% was adopted. Results: The prevalence of multimorbidity was 51.6% (95% CI: 50.4-52.7), with the highest estimates observed in the South and Southeast. Multimorbidity was associated with being female (aPR = 1.33; 95% CI: 1.27-1.39), being 80 years old or older (aPR = 1.12; 95% CI: 1.05-1.19), having low education (aPR = 1.16; 95% CI: 1.07-1.25), past cigarette use (aPR = 1.16; 95% CI: 1.11-1.21), insufficient physical activity (aPR = 1.13; 95% CI: 1.06-1.21), and screen use for 3 hours or more per day (aPR = 1.13; 95% CI: 1.08-1.18). Conclusion: Multimorbidity affects more than half of the elderly population in Brazil and is associated with social, demographic, and behavioral factors. Objective characteristics lifestyle anthropometry Methods crosssectional cross sectional Survey 2019 22728 22 728 22,72 2 selected employed 5 adopted Results 516 51 6 51.6 95 (95 CI 50.452.7, 504527 50.4 52.7 , 50 4 52 7 50.4-52.7) Southeast aPR 1.33 133 1 33 1.271.39, 127139 1.27 1.39 39 1.27-1.39) 8 1.12 112 12 1.051.19, 105119 1.05 1.19 05 19 1.05-1.19) 1.16 116 16 1.071.25, 107125 1.07 1.25 07 25 1.07-1.25) 1.111.21, 111121 1.11 1.21 11 21 1.11-1.21) 1.13 113 13 1.061.21, 106121 1.06 06 1.06-1.21) 1.081.18. 108118 1.08 1.18 . 08 18 1.08-1.18) Conclusion social demographic factors 201 2272 72 22,7 51. 9 (9 452 50.452.7 50452 504 50. 527 52. 50.4-52.7 1.3 271 1.271.39 12713 127 1.2 139 1.27-1.39 1.1 051 1.051.19 10511 105 1.0 119 0 1.05-1.19 071 1.071.25 10712 107 125 1.07-1.25 111 1.111.21 11112 121 1.11-1.21 061 1.061.21 10612 106 1.06-1.21 081 1.081.18 10811 108 118 1.08-1.18 20 227 22, ( 45 50.452. 5045 50.4-52. 1. 1.271.3 1271 1.27-1.3 1.051.1 1051 10 1.05-1.1 1.071.2 1071 1.07-1.2 1.111.2 1111 1.11-1.2 1.061.2 1061 1.06-1.2 1.081.1 1081 1.08-1.1 50.452 50.4-52 1.271. 1.27-1. 1.051. 1.05-1. 1.071. 1.07-1. 1.111. 1.11-1. 1.061. 1.06-1. 1.081. 1.08-1. 50.45 50.4-5 1.271 1.27-1 1.051 1.05-1 1.071 1.07-1 1.111 1.11-1 1.061 1.06-1 1.081 1.08-1 50.4- 1.27- 1.05- 1.07- 1.11- 1.06- 1.08-

RESUMO Objetivo: Estimar a prevalência de multimorbidade em pessoas idosas e sua associação com características sociodemográficas, estilo de vida e antropometria. Métodos: Estudo transversal, com dados da Pesquisa Nacional de Saúde, 2019. Foram selecionadas aleatoriamente 22.728 pessoas idosas dos 27 estados brasileiros. Empregaram-se modelos de regressão de Poisson com variância robusta e adotou-se um nível de significância de 5%. Resultados: A prevalência de multimorbidade foi de 51,6% (IC95%: 50,4-52,7), sendo as maiores estimativas observadas no Sul e Sudeste. A multimorbidade foi associada ao sexo feminino (RPa=1,33; IC95%: 1,27-1,39), ter 80 anos ou mais (RPa= 1,12; IC95%: 1,05-1,19), baixa escolaridade (RPa=1,16; IC95%:1,07-1,25), consumo de cigarro no passado (RPa=1,16; IC95%:1,11-1,21), prática insuficiente de atividade física (RPa= 1,13; IC95%:1,06-1,21) e uso de telas por 3 horas ou mais por dia (RPa=1,13; IC95%:1,08-1,18). Conclusão: A multimorbidade afeta mais da metade da população idosa do Brasil e está associada a fatores sociais, demográficos e comportamentais. Objetivo sociodemográficas antropometria Métodos transversal Saúde 2019 22728 22 728 22.72 2 brasileiros Empregaramse Empregaram se adotouse adotou 5 5% Resultados 516 51 6 51,6 IC95% IC95 IC (IC95% 50,452,7, 504527 50,4 52,7 , 50 4 52 7 50,4-52,7) Sudeste RPa=1,33 RPa133 RPa 1 33 (RPa=1,33 1,271,39, 127139 1,27 1,39 39 1,27-1,39) 8 RPa= (RPa 1,12 112 12 1,051,19, 105119 1,05 1,19 05 19 1,05-1,19) RPa=1,16 RPa116 16 (RPa=1,16 IC95%1,071,25, IC95107125 1,07 1,25 07 25 IC95%:1,07-1,25) IC95%1,111,21, IC95111121 1,11 1,21 11 21 IC95%:1,11-1,21) 1,13 113 13 IC95%1,061,21 IC95106121 1,06 06 IC95%:1,06-1,21 RPa=1,13 RPa113 (RPa=1,13 IC95%1,081,18. IC95108118 1,08 1,18 . 08 18 IC95%:1,08-1,18) Conclusão sociais comportamentais 201 2272 72 22.7 51, IC9 (IC95 452 50,452,7 50452 504 50, 527 52, 50,4-52,7 RPa=1,3 RPa13 (RPa=1,3 271 1,271,39 12713 127 1,2 139 1,3 1,27-1,39 1,1 051 1,051,19 10511 105 1,0 119 0 1,05-1,19 RPa=1,1 RPa11 (RPa=1,1 071 IC95%1,071,25 IC9510712 107 125 IC95%:1,07-1,25 111 IC95%1,111,21 IC9511112 121 IC95%:1,11-1,21 061 IC95%1,061,2 IC9510612 106 IC95%:1,06-1,2 081 IC95%1,081,18 IC9510811 108 118 IC95%:1,08-1,18 20 227 22. (IC9 45 50,452, 5045 50,4-52, RPa=1, RPa1 (RPa=1, 1,271,3 1271 1, 1,27-1,3 1,051,1 1051 10 1,05-1,1 IC95%1,071,2 IC951071 IC95%:1,07-1,2 IC95%1,111,2 IC951111 IC95%:1,11-1,2 IC95%1,061, IC951061 IC95%:1,06-1, IC95%1,081,1 IC951081 IC95%:1,08-1,1 (IC 50,452 50,4-52 RPa=1 (RPa=1 1,271, 1,27-1, 1,051, 1,05-1, IC95%1,071, IC95107 IC95%:1,07-1, IC95%1,111, IC95111 IC95%:1,11-1, IC95%1,061 IC95106 IC95%:1,06-1 IC95%1,081, IC95108 IC95%:1,08-1, 50,45 50,4-5 1,271 1,27-1 1,051 1,05-1 IC95%1,071 IC9510 IC95%:1,07-1 IC95%1,111 IC9511 IC95%:1,11-1 IC95%1,06 IC95%:1,06- IC95%1,081 IC95%:1,08-1 50,4- 1,27- 1,05- IC95%1,07 IC951 IC95%:1,07- IC95%1,11 IC95%:1,11- IC95%1,0 IC95%:1,06 IC95%1,08 IC95%:1,08- IC95%:1,07 IC95%1,1 IC95%:1,11 IC95%1, IC95%:1,0 IC95%:1,08 IC95%:1,1 IC95%1 IC95%:1, IC95%:1

ABSTRACT Background: Inflammatory bowel diseases (IBD) are associated with important changes in nutritional status. Objective: The aim of the study was to compare body fat composition between two anthropometric methods: skinfolds and ultrasonography, in patients with IBD. Methods: Single-center cross-sectional study with IBD patients in remission or active disease. For the agreement analysis between the body fat assessment methods, the Bland Altman method was used. Results: A total of 101 patients with IBD were included, 75 with Crohn’s disease and 26 with ulcerative colitis. Approximately 56% of the patients with Crohn’s disease and 65.4% of those with ulcerative colitis had a body fat composition above normal levels, with no significant difference between the diseases (P=0.63). The Bland-Altman concordance analysis showed that the methods for assessing the percentage of fat by the adipometer and ultrasound were not in full agreement (P=0.001), despite both presented good correlation (CC 0.961; P=0.000). Conclusion: The analysis of body fat percentage in patients with IBD was different between the skinfolds and ultrasound. Both methods can be used to assess the of body fat percentage of patients with IBD. However, monitoring of body fat sequentially and longitudinally should always be performed using the same method throughout the disease course. Prospective longitudinal studies are warranted to precisely define the role of these two methods of measuring body composition in patients with IBD. Background (IBD status Objective ultrasonography Methods Singlecenter Single center crosssectional cross sectional Results 10 included 7 Crohns Crohn s 2 56 654 65 4 65.4 levels P=0.63. P063 P P=0.63 . 0 63 (P=0.63) BlandAltman P=0.001, P0001 P=0.001 , 001 (P=0.001) CC 0.961 0961 961 P=0.000. P0000 P=0.000 000 P=0.000) Conclusion However course 1 5 6 65. P06 P=0.6 (P=0.63 P000 P=0.00 00 (P=0.001 0.96 096 96 P0 P=0. (P=0.6 P00 P=0.0 (P=0.00 0.9 09 9 P=0 (P=0. (P=0.0 0. P= (P=0 (P= (P

RESUMO Contexto: As doenças inflamatórias intestinais (DII) estão associadas a alterações importantes no estado nutricional. Objetivo: O objetivo do estudo foi comparar a composição da gordura corporal entre dois métodos antropométricos: dobras cutâneas e ultrassonografia, em pacientes com DII. Métodos: Estudo transversal de centro único com pacientes com DII em remissão ou doença ativa. Para a análise de concordância entre os métodos de avaliação da gordura corporal foi utilizado o método de Bland-Altman. Resultados: Foram incluídos 101 pacientes com DII, 75 com doença de Crohn e 26 com colite ulcerativa. Aproximadamente 56% dos pacientes com doença de Crohn e 65,4% daqueles com colite ulcerativa apresentaram composição de gordura corporal acima dos níveis normais, sem diferença significativa entre as doenças (P=0,63). A análise de concordância de Bland-Altman mostrou que os métodos de avaliação do percentual de gordura pelo adipômetro e ultrassonografia não foram totalmente concordantes (P=0,001), apesar de ambos apresentarem boa correlação (CC 0,961; P=0,000). Conclusão: A análise do percentual de gordura corporal em pacientes com DII foi diferente entre as dobras cutâneas e a ultrassonografia. Ambos os métodos podem ser usados para avaliar o percentual de gordura corporal de pacientes com DII. Entretanto, o monitoramento da gordura corporal de forma sequencial e longitudinal deve ser sempre realizado utilizando o mesmo método durante todo o curso da doença. Estudos longitudinais prospectivos são necessários para definir com precisão o papel desses dois métodos de medição da composição corporal em pacientes com DII. Contexto (DII nutricional Objetivo antropométricos Métodos ativa BlandAltman. BlandAltman Bland Altman. Altman Resultados 10 7 2 56 654 65 4 65,4 normais P=0,63. P063 P P=0,63 . 0 63 (P=0,63) P=0,001, P0001 P=0,001 , 001 (P=0,001) CC 0,961 0961 961 P=0,000. P0000 P=0,000 000 P=0,000) Conclusão Entretanto 1 5 6 65, P06 P=0,6 (P=0,63 P000 P=0,00 00 (P=0,001 0,96 096 96 P0 P=0, (P=0,6 P00 P=0,0 (P=0,00 0,9 09 9 P=0 (P=0, (P=0,0 0, P= (P=0 (P= (P

Abstract Objectives: to investigate the association between dietary patterns, physical activity, and body phenotypes in adolescents. Methods: this school-based cross-sectional study involved 1,022 adolescents aged ten to 19 years. Dietary patterns and body phenotypes were defined using a principal component analysis. Body phenotype was defined using anthropometry, body composition, biochemistry, sexual maturation, and dietary patterns from 19 food groups, using a food frequency questionnaire. The association between the dietary patterns and body phenotypes was assessed using a linear regression model. Results: five body phenotypes (BP1adiposity, BP2puberty, BP3biochemical, BP4muscular, BP5lipids_biochemical) and five dietary patterns (DP1ultraprocessed_foods, DP2fresh_foods, DP3bread_rice_beans, DP4culinary_preparations, DP5cakes_rice_beans) were identified. There were higher BP_adiposity scores for obese adolescents, but energy expenditure was similar for obese and non-obese adolescents. Physical activity was positively associated with BMI, BP_adiposity, and BP_puberty. We observed a negative association between DP_ultraprocessed_foods and BMI, and a positive association between DP_fresh_food. DP_fresh_foods was positively associated with BP_adiposity; DP_ultraprocessed_foods and DP_culinary_preparations were negatively associated with this phenotype. BP_biochemical was negatively associated with DP_fresh_foods. Conclusion: we identified a negative association between a dietary pattern composed mainly of ultra-processed foods, fresh foods, and BP_adiposity. These associations need to be better explored, especially in adolescents, as both dietary patterns and phenotypes were defined using multivariate analysis. Objectives Methods schoolbased school based crosssectional cross sectional 1022 1 022 1,02 years analysis anthropometry composition biochemistry maturation groups questionnaire model Results BP1adiposity, BP1adiposity BPadiposity BP adiposity (BP1adiposity BP2puberty BPpuberty puberty BP3biochemical BPbiochemical biochemical BP4muscular BPmuscular muscular BP5lipids_biochemical BP5lipidsbiochemical BPlipidsbiochemical BP5lipids lipids DP1ultraprocessed_foods, DP1ultraprocessedfoods DPultraprocessedfoods DP1ultraprocessed foods DP ultraprocessed (DP1ultraprocessed_foods DP2freshfoods DPfreshfoods DP2fresh DP2fresh_foods DP3breadricebeans DPbreadricebeans DP3bread rice beans bread DP3bread_rice_beans DP4culinarypreparations DPculinarypreparations DP4culinary preparations culinary DP4culinary_preparations DP5cakes_rice_beans DP5cakesricebeans DPcakesricebeans DP5cakes cakes nonobese non BMI BP_puberty DPfreshfood DP_fresh_food Conclusion ultra processed explored 102 02 1,0 lipidsbiochemical BPlipids DP1ultraprocessed_foods ultraprocessedfoods DPultraprocessed freshfoods DPfresh breadricebeans DPbread culinarypreparations DPculinary cakesricebeans DPcakes 10 0 1,

Resumo Objetivos: investigar associação entre padrão alimentar (PA), atividade física (AF) e fenótipos corporais (FC) em adolescentes. Métodos: estudo transversal de base escolar com 1.022 adolescentes de dez a 19 anos. Padrão alimentar e fenótipo corporal foram definidos por meio da análise de componentes principais. O fenótipo corporal foi definido usando antropometria, composição corporal, bioquímica e maturação sexual, e padrão alimentar a partir de 19 grupos de alimentos de um questionário de frequência alimentar. A associação entre padrão alimentar e fenótipo corporal foi avaliada por modelo de regressão linear. Resultados: foram identificados cinco fenótipos corporais (FC1adiposidade, FC2puberdade, FC3bioquímico, FC4muscular, FC5lipídios_bioquímico) e cinco padrões alimentares (PA1alimentos_ultraprocessados, PA2alimentos_frescos, PA3pão_arroz_feijão, PA4preparações_culinárias, PA5bolos_arroz_feijão). Há maiores escores de FC_adiposidade para adolescentes com obesidade, mas o gasto energético foi semelhante para adolescentes com e sem diagnóstico de obesidade. Atividade física associou-se positivamente com IMC, FC_adiposidade e FC_puberdade. Observamos associação negativa entre PA_ultraprocessados e IMC, e positiva entre PA_alimentos_frescos. PA_alimentos_frescos associou-se positivamente com FC_adiposidade; PA_ultraprocessados e PA_preparações_culinárias se associaram negativamente a este fenótipo. FC_bioquímico associou-se negativamente com PA_alimentos_frescos. Conclusão: identificamos associação negativa entre padrão alimentar composto principalmente por alimentos ultraprocessados e alimentos in natura e FC_adiposidade. Essas associações devem ser exploradas com o mesmo público em estudos futuros, principalmente em adolescentes, pois tanto o padrão alimentar quanto o fenótipo foram definidos por meio de análise multivariada. Objetivos PA, PA , (PA) AF (AF FC (FC Métodos 1022 1 022 1.02 anos principais antropometria sexual linear Resultados FC1adiposidade, FC1adiposidade FCadiposidade adiposidade (FC1adiposidade FC2puberdade FCpuberdade puberdade FC3bioquímico FCbioquímico bioquímico FC4muscular FCmuscular muscular FC5lipídios_bioquímico FC5lipídiosbioquímico FClipídiosbioquímico FC5lipídios lipídios PA1alimentos_ultraprocessados, PA1alimentosultraprocessados PAalimentosultraprocessados PA1alimentos (PA1alimentos_ultraprocessados PA2alimentosfrescos PAalimentosfrescos PA2alimentos frescos PA2alimentos_frescos PA3pãoarrozfeijão PApãoarrozfeijão PA3pão arroz feijão pão PA3pão_arroz_feijão PA4preparaçõesculinárias PApreparaçõesculinárias PA4preparações culinárias preparações PA4preparações_culinárias PA5bolos_arroz_feijão. PA5bolosarrozfeijão PAbolosarrozfeijão PA5bolos_arroz_feijão . PA5bolos bolos PA5bolos_arroz_feijão) obesidade associouse associou IMC FC_puberdade PAultraprocessados Conclusão futuros multivariada (PA 102 02 1.0 lipídiosbioquímico FClipídios PA1alimentos_ultraprocessados alimentosultraprocessados PAalimentos alimentosfrescos pãoarrozfeijão PApão preparaçõesculinárias PApreparações bolosarrozfeijão PAbolos 10 0 1.

La planificación, monitoreo y evaluación de acciones de alimentación y nutrición dependen de estimaciones confiables realizadas a partir de datos antropométricos de calidad adecuada. El objetivo del estudio fue analizar la calidad de datos antropométricos de niños menores de 5 años en el Sistema de Vigilancia Alimentaria y Nutricional (SISVAN) entre los años 2008 y 2020. La muestra se compuso de 23.453.620 niños menores de 5 años. Al principio, evaluamos la distribución de valores faltantes y de valores fueras del espectro del equipo, y calculamos el índice de preferencia de dígito para peso y altura. Los índices nutricionales altura para edad (A-E), peso para edad (P-E) e índice de masa corporal para edad (IMC-E) se calcularon utilizando el patrón de crecimiento de la Organización Mundial de la Salud de 2006. Luego, indicamos los valores biológicamente inverosímiles (VBI) y calculamos la desviación estándar (DE) de los índices nutricionales. Para cada municipio, calculamos la media y la DE de A-E y P-E; y representamos los valores de DE en función de la media. En todas las Unidades Federativas, el índice de preferencia de dígito alcanzó el valor mínimo de 80 para altura y 20 para peso. Para los tres índices nutricionales, hubo una disminución de la frecuencia de VBI entre los años de 2008 y 2020. Incluso tras excluir los VBI, identificamos una alta variabilidad para los tres índices nutricionales. Los indicadores evaluados demostraron una baja calidad de medición, sobre todo en las regiones Norte y Nordeste. Nuestros resultados indican una calidad insuficiente de datos antropométricos en niños menores de 5 años y fortalecen la necesidad de inversión en acciones para mejorar la recolección y registro de las informaciones antropométricas. planificación adecuada SISVAN (SISVAN 200 2020 23453620 23 453 620 23.453.62 principio equipo AE, AE A E , (A-E) PE P (P-E IMCE IMC (IMC-E 2006 Luego (VBI (DE municipio P-E Federativas 8 2 medición Nordeste antropométricas 202 2345362 45 62 23.453.6 (A-E 234536 4 6 23.453. 23453 23.453 2345 23.45 234 23.4 23.

The planning, monitoring, and evaluation of food and nutrition actions depend on reliable estimates based on adequate anthropometric data. The study aimed to analyze the quality of anthropometric data of children aged under 5 years in the Brazilian National Food and Nutrition Surveillance System (SISVAN) from 2008 to 2020. The sample comprised 23,453,620 children aged under 5 years. Initially, we evaluated the distribution of missing values and values outside the spectrum of the instrument, and calculated the digit preference index for weight and height. The nutritional indexes height for age (HAZ), weight for age (WAZ), and body mass index for age (BAZ) were calculated according to the World Health Organization 2006 child growth standards. Then, we identified the biologically implausible values (BIV) and calculated the standard deviation (SD) of the nutritional indexes. For each municipality, we calculated the mean and SD of HAZ and WAZ; and plotted the SD values as a function of the mean. In all Federative Units, the digit preference index reached a minimum value of 80 for height and 20 for weight. For the three nutritional indexes, there was a reduction in the frequency of BIV in the 2008-2020 period. Even after the exclusion of BIV, we identified high variability for the three nutritional indexes. The indicators evaluated showed low quality of measurement, especially in the North and Northeast regions. Our results indicate insufficient quality of anthropometric data in children aged under 5 years, and reinforce the need to invest in actions to improve the collection and recording of anthropometric information. planning monitoring SISVAN (SISVAN 200 2020 23453620 23 453 620 23,453,62 Initially instrument HAZ, , (HAZ) WAZ, WAZ (WAZ) BAZ (BAZ standards Then (BIV (SD municipality Units 8 2 20082020 2008-202 period measurement regions information 202 2345362 45 62 23,453,6 (HAZ (WAZ 2008202 2008-20 234536 4 6 23,453, 200820 2008-2 23453 23,453 20082 2008- 2345 23,45 234 23,4 23,

O planejamento, o monitoramento e a avaliação das ações de alimentação e nutrição dependem de estimativas confiáveis realizadas a partir de dados antropométricos de qualidade adequada. O objetivo deste estudo foi analisar a qualidade de dados antropométricos de crianças menores de 5 anos no Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (SISVAN) no período de 2008 a 2020. A amostra compreendeu 23.453.620 crianças menores de 5 anos. Inicialmente, avaliamos a distribuição de valores faltantes e de valores fora do espectro do equipamento e calculamos o índice de preferência de dígito para peso e altura. Os índices nutricionais altura para idade (A-I), peso para idade (P-I) e índice de massa corporal para idade (IMC-I) foram calculados com a utilização do padrão de crescimento da Organização Mundial da Saúde, de 2006. Em seguida, sinalizamos os valores biologicamente implausíveis (VBI) e calculamos o desvio padrão (DP) dos índices nutricionais. Para cada município, calculamos a média e o DP de A-I e P-I e plotamos os valores de DP em função da média. Em todas as Unidades Federativas, o índice de preferência de dígito alcançou valor mínimo de 80 para altura e 20 para peso. Para os três índices nutricionais, houve redução da frequência de VBI no período de 2008 a 2020. Mesmo após a exclusão dos VBI, identificamos elevada variabilidade para os três índices nutricionais. Os indicadores avaliados demonstraram baixa qualidade da mensuração principalmente nas regiões Norte e Nordeste. Nossos resultados indicam qualidade insuficiente dos dados antropométricos em crianças menores de 5 anos e reforçam a necessidade de investimento em ações para o aprimoramento da coleta e do registro das informações antropométricas. planejamento adequada SISVAN (SISVAN 200 2020 23453620 23 453 620 23.453.62 Inicialmente AI, AI I , (A-I) PI P (P-I IMCI IMC (IMC-I Saúde 2006 seguida (VBI (DP município Federativas 8 2 Nordeste antropométricas 202 2345362 45 62 23.453.6 (A-I 234536 4 6 23.453. 23453 23.453 2345 23.45 234 23.4 23.

Los objetivos fueron describir la prevalencia de bajo peso y sobrepeso, evaluados a través del índice de masa corporal (IMC), estratificada por sexo y grupo de edad, y analizar las características sociodemográficas asociadas al IMC en mujeres y hombres mayores. Se trata de un análisis transversal de 8.974 participantes con ≥ 50 años de la línea de base del Estudio Longitudinal Brasileño sobre el Envejecimiento (ELSI-Brasil, 2015-2016). Se clasificó el IMC en bajo peso, eutrofia y sobrepeso conforme la edad del participante. Se utilizó el modelo de regresión logística multinomial, teniendo en cuenta las características sociodemográficas de mujeres y hombres. Los resultados evidenciaron una prevalencia más alta de sobrepeso en las mujeres en comparación con los hombres (64,1% vs. 57,3%). En ambos sexos, la prevalencia de bajo peso fue más alta en los grupos de mayor edad, mientras que la prevalencia del sobrepeso fue menor. La chance de bajo peso fue más alta que la chance de eutrofia en las mujeres solteras/viudas/divorciadas (OR = 1,95; IC95%: 1,42-2,66) y en las que viven en el área rural (OR = 1,58; IC95%: 1,01-2,49), mientras que la chance de sobrepeso fue menor que la chance de eutrofia en las que viven en el área rural (OR = 0,78; IC95%: 0,62-0,97) y en todas las macrorregiones geográficas relacionadas a la región Sur. La chance de sobrepeso fue menor que la chance de eutrofia entre los hombres solteros/viudos/divorciados (OR = 0,58; IC95%: 0,48-0,69). Los más ricos presentaron una chance menor de bajo peso (OR = 0,59; IC95%: 0,38-0,90), así como una chance más alta de sobrepeso (OR = 1,52; IC95%: 1,20-1,92). En conclusión, las características sociodemográficas asociadas al IMC difirieron entre los sexos. IMC, , (IMC) mayores 8974 8 974 8.97 5 ELSIBrasil, ELSIBrasil ELSI Brasil, Brasil (ELSI-Brasil 20152016. 20152016 2015 2016 . 2015-2016) participante multinomial 64,1% 641 64 1 (64,1 vs 57,3%. 573 57,3% 57 3 57,3%) sexos solterasviudasdivorciadas solteras viudas divorciadas OR 1,95 195 95 IC95% IC95 IC 1,422,66 142266 1,42 2,66 42 2 66 1,42-2,66 1,58 158 58 1,012,49, 101249 1,01 2,49 01 49 1,01-2,49) 0,78 078 0 78 0,620,97 062097 0,62 0,97 62 97 0,62-0,97 Sur solterosviudosdivorciados solteros viudos divorciados 0,58 058 0,480,69. 048069 0,48 0,69 48 69 0,48-0,69) 0,59 059 59 0,380,90, 038090 0,38 0,90 38 90 0,38-0,90) 1,52 152 52 1,201,92. 120192 1,20 1,92 20 92 1,20-1,92) conclusión (IMC 897 8.9 2015201 201 2015-2016 64,1 6 (64, 57,3 1,9 19 9 IC9 422 1,422,6 14226 142 1,4 266 2,6 4 1,42-2,6 1,5 15 012 1,012,49 10124 101 1,0 249 2,4 1,01-2,49 0,7 07 7 620 0,620,9 06209 062 0,6 097 0,9 0,62-0,9 0,5 05 480 0,480,69 04806 048 0,4 069 0,48-0,69 380 0,380,90 03809 038 0,3 090 0,38-0,90 1,201,92 12019 120 1,2 192 1,20-1,92 89 8. 201520 2015-201 64, (64 57, 1, 1,422, 1422 14 26 2, 1,42-2, 1,012,4 1012 10 24 1,01-2,4 0, 0,620, 0620 06 09 0,62-0, 0,480,6 0480 04 0,48-0,6 0,380,9 0380 03 0,38-0,9 1,201,9 1201 12 1,20-1,9 20152 2015-20 (6 1,422 1,42-2 1,012, 1,01-2, 0,620 0,62-0 0,480, 0,48-0, 0,380, 0,38-0, 1,201, 1,20-1, 2015-2 ( 1,42- 1,012 1,01-2 0,62- 0,480 0,48-0 0,380 0,38-0 1,201 1,20-1 2015- 1,01- 0,48- 0,38- 1,20-

The objective were to describe the prevalence of underweight and overweight, assessed by body mass index (BMI), stratified by sex and age group, and to analyze the sociodemographic characteristics associated with BMI in older women and men. This is a cross-sectional analysis of 8,974 participants aged ≥ 50 years from the baseline of the Brazilian Longitudinal Study of Aging (ELSI-Brasil, 2015-2016). BMI was classified as underweight, eutrophy, and overweight according to the participant’s age. A multinomial logistic regression model was used, considering the sociodemographic characteristics of women and men. The results showed a higher prevalence of overweight in women compared to men (64.1% vs. 57.3%). In both sexes, the prevalence of underweight was higher in the longest-lived individuals, while overweight was lower. In women, the chance of underweight was higher than the chance of eutrophy in those who were single/widowed/divorced (OR = 1.95; 95%CI: 1.42-2.66) and in those living in rural areas (OR = 1.58; 95%CI: 1.01-2.49), while the chance of being overweight was lower than the chance of being eutrophy in those living in rural areas (OR = 0.78; 95%CI: 0.62-0.97) and in all geographic macro-regions related to the South Region. For men, the chance of being overweight was lower than the chance of being eutrophy among single/widowed/divorced individuals (OR = 0.58; 95%CI: 0.48-0.69). The richest had a lower chance of being underweight (OR = 0.59; 95%CI: 0.38-0.90), as well as a higher chance of being overweight (OR = 1.52; 95%CI: 1.20-1.92). In conclusion, the sociodemographic characteristics associated with BMI differed between the sexes. BMI, , (BMI) group crosssectional cross sectional 8974 8 974 8,97 5 ELSIBrasil, ELSIBrasil ELSI Brasil, Brasil (ELSI-Brasil 20152016. 20152016 2015 2016 . 2015-2016) participant s used 64.1% 641 64 1 (64.1 vs 57.3%. 573 57.3% 57 3 57.3%) sexes longestlived longest lived singlewidoweddivorced single widowed divorced OR 1.95 195 95 95%CI 95CI CI 1.422.66 142266 1.42 2.66 42 2 66 1.42-2.66 1.58 158 58 1.012.49, 101249 1.01 2.49 01 49 1.01-2.49) 0.78 078 0 78 0.620.97 062097 0.62 0.97 62 97 0.62-0.97 macroregions macro regions Region 0.58 058 0.480.69. 048069 0.48 0.69 48 69 0.48-0.69) 0.59 059 59 0.380.90, 038090 0.38 0.90 38 90 0.38-0.90) 1.52 152 52 1.201.92. 120192 1.20 1.92 20 92 1.20-1.92) conclusion (BMI 897 8,9 2015201 201 2015-2016 64.1 6 (64. 57.3 1.9 19 9 422 1.422.6 14226 142 1.4 266 2.6 4 1.42-2.6 1.5 15 012 1.012.49 10124 101 1.0 249 2.4 1.01-2.49 0.7 07 7 620 0.620.9 06209 062 0.6 097 0.9 0.62-0.9 0.5 05 480 0.480.69 04806 048 0.4 069 0.48-0.69 380 0.380.90 03809 038 0.3 090 0.38-0.90 1.201.92 12019 120 1.2 192 1.20-1.92 89 8, 201520 2015-201 64. (64 57. 1. 1.422. 1422 14 26 2. 1.42-2. 1.012.4 1012 10 24 1.01-2.4 0. 0.620. 0620 06 09 0.62-0. 0.480.6 0480 04 0.48-0.6 0.380.9 0380 03 0.38-0.9 1.201.9 1201 12 1.20-1.9 20152 2015-20 (6 1.422 1.42-2 1.012. 1.01-2. 0.620 0.62-0 0.480. 0.48-0. 0.380. 0.38-0. 1.201. 1.20-1. 2015-2 ( 1.42- 1.012 1.01-2 0.62- 0.480 0.48-0 0.380 0.38-0 1.201 1.20-1 2015- 1.01- 0.48- 0.38- 1.20-

Os objetivos foram descrever a prevalência de baixo peso e excesso de peso, avaliados pelo índice de massa corporal (IMC), estratificada por sexo e faixa etária, e analisar as características sociodemográficas associadas ao IMC em mulheres e homens mais velhos. Trata-se de uma análise transversal de 8.974 participantes com ≥ 50 anos da linha de base do Estudo Longitudinal da Saúde dos Idosos Brasileiros (ELSI-Brasil, 2015-16). O IMC foi classificado em baixo peso, eutrofia e excesso de peso de acordo com a idade do participante. Foi utilizado modelo de regressão logística multinominal, considerando-se as características sociodemográficas de mulheres e homens. Os resultados evidenciaram maior prevalência de excesso de peso nas mulheres em comparação aos homens (64,1% vs. 57,3%). Em ambos os sexos, a prevalência de baixo peso foi maior nos mais longevos, enquanto que o excesso de peso foi menor. Nas mulheres, a chance de baixo peso foi maior do que a chance de eutrofia naquelas solteiras/viúvas/divorciadas (OR = 1,95; IC95%: 1,42-2,66) e nas residentes na área rural (OR = 1,58; IC95%: 1,01-2,49), ao passo que a chance de excesso de peso foi menor do que a chance de eutrofia nas residentes na área rural (OR = 0,78; IC95%: 0,62-0,97) e em todas as macrorregiões geográficas relativas à Região Sul. Para os homens, a chance de excesso de peso foi menor do que a chance de eutrofia entre solteiros/viúvos/divorciados (OR = 0,58; IC95%: 0,48-0,69). Os mais ricos apresentaram menor chance de baixo peso (OR = 0,59; IC95%: 0,38-0,90), bem como maior chance de excesso de peso (OR = 1,52; IC95%: 1,20-1,92). Em conclusão, as características sociodemográficas associadas ao IMC diferiram entre os sexos. IMC, , (IMC) etária velhos Tratase Trata se 8974 8 974 8.97 5 ELSIBrasil, ELSIBrasil ELSI Brasil, Brasil (ELSI-Brasil 201516. 201516 2015 16 . 2015-16) participante multinominal considerandose considerando 64,1% 641 64 1 (64,1 vs 57,3%. 573 57,3% 57 3 57,3%) sexos longevos solteirasviúvasdivorciadas solteiras viúvas divorciadas OR 1,95 195 95 IC95% IC95 IC 1,422,66 142266 1,42 2,66 42 2 66 1,42-2,66 1,58 158 58 1,012,49, 101249 1,01 2,49 01 49 1,01-2,49) 0,78 078 0 78 0,620,97 062097 0,62 0,97 62 97 0,62-0,97 Sul solteirosviúvosdivorciados solteiros viúvos divorciados 0,58 058 0,480,69. 048069 0,48 0,69 48 69 0,48-0,69) 0,59 059 59 0,380,90, 038090 0,38 0,90 38 90 0,38-0,90) 1,52 152 52 1,201,92. 120192 1,20 1,92 20 92 1,20-1,92) conclusão (IMC 897 8.9 20151 201 2015-16 64,1 6 (64, 57,3 1,9 19 9 IC9 422 1,422,6 14226 142 1,4 266 2,6 4 1,42-2,6 1,5 15 012 1,012,49 10124 101 1,0 249 2,4 1,01-2,49 0,7 07 7 620 0,620,9 06209 062 0,6 097 0,9 0,62-0,9 0,5 05 480 0,480,69 04806 048 0,4 069 0,48-0,69 380 0,380,90 03809 038 0,3 090 0,38-0,90 1,201,92 12019 120 1,2 192 1,20-1,92 89 8. 2015-1 64, (64 57, 1, 1,422, 1422 14 26 2, 1,42-2, 1,012,4 1012 10 24 1,01-2,4 0, 0,620, 0620 06 09 0,62-0, 0,480,6 0480 04 0,48-0,6 0,380,9 0380 03 0,38-0,9 1,201,9 1201 12 1,20-1,9 2015- (6 1,422 1,42-2 1,012, 1,01-2, 0,620 0,62-0 0,480, 0,48-0, 0,380, 0,38-0, 1,201, 1,20-1, ( 1,42- 1,012 1,01-2 0,62- 0,480 0,48-0 0,380 0,38-0 1,201 1,20-1 1,01- 0,48- 0,38- 1,20-

The objective were to describe the prevalence of underweight and overweight, assessed by body mass index (BMI), stratified by sex and age group, and to analyze the sociodemographic characteristics associated with BMI in older women and men. This is a cross-sectional analysis of 8,974 participants aged ≥ 50 years from the baseline of the Brazilian Longitudinal Study of Aging (ELSI-Brasil, 2015-2016). BMI was classified as underweight, eutrophy, and overweight according to the participant’s age. A multinomial logistic regression model was used, considering the sociodemographic characteristics of women and men. The results showed a higher prevalence of overweight in women compared to men (64.1% vs. 57.3%). In both sexes, the prevalence of underweight was higher in the longest-lived individuals, while overweight was lower. In women, the chance of underweight was higher than the chance of eutrophy in those who were single/widowed/divorced (OR = 1.95; 95%CI: 1.42-2.66) and in those living in rural areas (OR = 1.58; 95%CI: 1.01-2.49), while the chance of being overweight was lower than the chance of being eutrophy in those living in rural areas (OR = 0.78; 95%CI: 0.62-0.97) and in all geographic macro-regions related to the South Region. For men, the chance of being overweight was lower than the chance of being eutrophy among single/widowed/divorced individuals (OR = 0.58; 95%CI: 0.48-0.69). The richest had a lower chance of being underweight (OR = 0.59; 95%CI: 0.38-0.90), as well as a higher chance of being overweight (OR = 1.52; 95%CI: 1.20-1.92). In conclusion, the sociodemographic characteristics associated with BMI differed between the sexes.

Los objetivos fueron describir la prevalencia de bajo peso y sobrepeso, evaluados a través del índice de masa corporal (IMC), estratificada por sexo y grupo de edad, y analizar las características sociodemográficas asociadas al IMC en mujeres y hombres mayores. Se trata de un análisis transversal de 8.974 participantes con ≥ 50 años de la línea de base del Estudio Longitudinal Brasileño sobre el Envejecimiento (ELSI-Brasil, 2015-2016). Se clasificó el IMC en bajo peso, eutrofia y sobrepeso conforme la edad del participante. Se utilizó el modelo de regresión logística multinomial, teniendo en cuenta las características sociodemográficas de mujeres y hombres. Los resultados evidenciaron una prevalencia más alta de sobrepeso en las mujeres en comparación con los hombres (64,1% vs. 57,3%). En ambos sexos, la prevalencia de bajo peso fue más alta en los grupos de mayor edad, mientras que la prevalencia del sobrepeso fue menor. La chance de bajo peso fue más alta que la chance de eutrofia en las mujeres solteras/viudas/divorciadas (OR = 1,95; IC95%: 1,42-2,66) y en las que viven en el área rural (OR = 1,58; IC95%: 1,01-2,49), mientras que la chance de sobrepeso fue menor que la chance de eutrofia en las que viven en el área rural (OR = 0,78; IC95%: 0,62-0,97) y en todas las macrorregiones geográficas relacionadas a la región Sur. La chance de sobrepeso fue menor que la chance de eutrofia entre los hombres solteros/viudos/divorciados (OR = 0,58; IC95%: 0,48-0,69). Los más ricos presentaron una chance menor de bajo peso (OR = 0,59; IC95%: 0,38-0,90), así como una chance más alta de sobrepeso (OR = 1,52; IC95%: 1,20-1,92). En conclusión, las características sociodemográficas asociadas al IMC difirieron entre los sexos.

Os objetivos foram descrever a prevalência de baixo peso e excesso de peso, avaliados pelo índice de massa corporal (IMC), estratificada por sexo e faixa etária, e analisar as características sociodemográficas associadas ao IMC em mulheres e homens mais velhos. Trata-se de uma análise transversal de 8.974 participantes com ≥ 50 anos da linha de base do Estudo Longitudinal da Saúde dos Idosos Brasileiros (ELSI-Brasil, 2015-16). O IMC foi classificado em baixo peso, eutrofia e excesso de peso de acordo com a idade do participante. Foi utilizado modelo de regressão logística multinominal, considerando-se as características sociodemográficas de mulheres e homens. Os resultados evidenciaram maior prevalência de excesso de peso nas mulheres em comparação aos homens (64,1% vs. 57,3%). Em ambos os sexos, a prevalência de baixo peso foi maior nos mais longevos, enquanto que o excesso de peso foi menor. Nas mulheres, a chance de baixo peso foi maior do que a chance de eutrofia naquelas solteiras/viúvas/divorciadas (OR = 1,95; IC95%: 1,42-2,66) e nas residentes na área rural (OR = 1,58; IC95%: 1,01-2,49), ao passo que a chance de excesso de peso foi menor do que a chance de eutrofia nas residentes na área rural (OR = 0,78; IC95%: 0,62-0,97) e em todas as macrorregiões geográficas relativas à Região Sul. Para os homens, a chance de excesso de peso foi menor do que a chance de eutrofia entre solteiros/viúvos/divorciados (OR = 0,58; IC95%: 0,48-0,69). Os mais ricos apresentaram menor chance de baixo peso (OR = 0,59; IC95%: 0,38-0,90), bem como maior chance de excesso de peso (OR = 1,52; IC95%: 1,20-1,92). Em conclusão, as características sociodemográficas associadas ao IMC diferiram entre os sexos.