RESUMO Objetivo: Comparar o desempenho de indicadores antropométricos para identificar o excesso de gordura corporal (GC) em adolescentes. Métodos: Estudo metodológico com amostragem probabilística por conglomerados, por sorteio das escolas e turmas. A coleta de dados incluiu características sociodemográficas e medidas antropométricas. O índice de massa corporal (IMC), a relação cintura-estatura (RCE), o índice de conicidade (IC) e a circunferência da cintura (CC) foram calculados. O percentual de gordura corporal (%GC) foi calculado com base na espessura das dobras cutâneas e utilizado como padrão-ouro. Para analisar os dados, foram utilizadas estatísticas descritivas, teste t de Student, curva Receiver Operating Characteristic (ROC) e índice de Youden. Foi calculado o coeficiente de correlação entre os indicadores e o %GC. Resultados: Participaram do estudo 997 adolescentes de escolas municipais. Identificou-se, pelo IMC, que 10,6% dos adolescentes apresentavam sobrepeso e 4,7%, obesidade. O IMC, a CC e a RCE apresentaram a maior acurácia para predizer a gordura corporal. Todos os indicadores antropométricos apresentaram especificidade superior à sensibilidade para diagnosticar excesso de GC no sexo masculino. A CC apresentou a maior sensibilidade em ambos os sexos. O IC apresentou a menor área sob a curva ROC e a menor sensibilidade em ambos os sexos, mas especificidade equivalente aos demais indicadores. Conclusões: IMC, RCE e CC apresentaram a melhor capacidade de predizer excesso de GC em adolescentes e os melhores coeficientes de correlação. Essas ferramentas podem ser consideradas formas de rastreamento na identificação do excesso de GC em adolescentes.
Abstract Objective: To compare the performance of anthropometric indicators that identify excess body fat (BF) in adolescents. Methods: This is a methodological study that used probability cluster sampling through school and class draws. Data collection included sociodemographic characteristics and anthropometric measures. Body mass index (BMI), waist-to-height ratio (WtHR), conicity index (C index), and waist circumference (WC) were calculated. Body fat percentage (BF%) was calculated from skinfold thickness and used as the gold standard. To analyze the data, descriptive statistics, Student’s t-test, Receiver Operating Characteristic (ROC) curve, and Youden’s index were used, in addition to correlation coefficient calculation between the indicators and BF%. Results: A total of 997 adolescents enrolled in municipal secondary schools participated in the study. By calculating the BMI, we found that 10.6% of adolescents were overweight, and 4.7% were obese. BMI, WC, and WtHR had the highest accuracy to predict body fatness. All the anthropometric indicators had higher specificity than sensitivity to diagnose excess BF in males. WC had the highest sensitivity in both genders. C index had the smallest area under the ROC curve and the lowest sensitivity in both genders, but its specificity was equivalent to that of the other indicators. Conclusions: BMI, WtHR, and WC were the best anthropometric indicators to predict excess BF in adolescents and had the best correlation coefficients. These tools can be considered in the screening to detect excess BF in adolescents.