Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2016-10-18T12:37:57Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1507154 bytes, checksum: 6d7f275c24006f68c42a4ff8758c2b30 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-18T12:37:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1507154 bytes, checksum: 6d7f275c24006f68c42a4ff8758c2b30 (MD5) Previous issue date: 2005-02-25 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Com o crescente aumento da população idosa, informações sobre as condições de saúde e nutrição desse grupo etário, são fundamentais para o planejamento de políticas de saúde. O presente estudo teve como objetivos: 1) validar diferentes equações utilizando medidas recumbentes para estimar a estatura em idosos; 2) validar equações utilizadas para estimar o percentual de gordura corporal, massa livre de gordura e água corporal total, baseadas em medidas antropométricas simples, comparando-as com o método de bioimpedância elétrica, em idosos; 3) validar e estabelecer pontos de corte apropriados para o Índice de Massa Corporal, circunferência da cintura e relação cintura quadril, considerando as modificações corporais decorrentes do envelhecimento, bem como verificar a capacidade destas medidas em predizer risco de morbidades em uma população de idosos residentes no município de Viçosa, MG, Brasil. A pesquisa foi do tipo transversal e incluiu 186 idosos, sendo 94 (50,5%) do sexo masculino e 92 (49,5%), do feminino. Entretanto, para validar as equações de estimativa da estatura a amostra constituiu-se de 147 idosos (69 homens e 78 mulheres), correspondendo a indivíduos isentos de problemas posturais. A faixa etária dos idosos foi de 60 a 87 anos. Foram aferidas as medidas de peso, estatura, altura do joelho, envergadura, semi- envergadura do braço, dobras cutâneas (tricipital, bicipital, subescapular e suprailíaca), e circunferências da cintura, do quadril e da coxa. A partir destas medidas calculou-se o Índice de Massa Corporal (IMC) e a relação cintura quadril (RCQ). A composição corporal (percentual de gordura corporal, massa livre de gordura e água corporal total) foi determinada por equações de predição e pela bioimpedância elétrica considerada neste estudo como o método de referência. Foram determinados os níveis pressóricos, perfil lipídico (triacilgliceróis, colesterol total, LDL-c e HDL-c) e glicemia dos idosos estudados. Encontrou-se que, as equações com melhor desempenho para estimar a estatura foram respectivamente, para o sexo masculino e feminino, as desenvolvidas por Bermúdez et al. (1999) e Najas (1995). As medidas de envergadura e semi-envergadura do braço superestimaram significantemente a estatura, tanto em mulheres como em homens. A equação proposta por Najas (1995) foi a que apresentou o maior percentual de concordância entre o IMC real e o estimado para o grupo de idosos estudados, de ambos os sexos. As equações com melhor desempenho em estimar o percentual de gordura corporal foram a de Lean et al. (1996), para o sexo masculino e a de Baumgartner et al. (1998), para o feminino. No que se refere à massa livre de gordura, tanto para homens como para mulheres, a equação com melhor desempenho foi a de Dey et al. (2003). Em relação à água corporal total, foi avaliada apenas uma equação, a qual apresentou bom desempenho para ambos os sexos, havendo forte correlação (r = 0,9 p < 0,001) e pequena diferença entre as médias (p > 0,05). Os pontos de corte com melhor capacidade em predizer risco de morbidades em idosos, encontrados neste estudo foram: IMC > 27,0 kg/m2 para ambos os sexos; circunferência da cintura > 88 cm e > 92 cm para mulheres e homens, respectivamente e relação cintura quadril > 0,92 e > 1,0 para mulheres e homens, respectivamente. Estes pontos de corte foram os que apresentaram maiores valores preditivos positivos e melhor equilíbrio entre sensibilidade e especificidade. Além disso, estes pontos de corte apresentaram razoável especificidade e conseqüentemente, reduzida taxa de falsos positivos. Propõe-se que na prática clínica, seja utilizada a equação de Najas (1995), para estimar a estatura de idosos e as equações de Lean et al. (1996) e de Baumgartner et al. (1998) para homens e mulheres, respectivamente, para estimar o percentual de gordura corporal, pois utilizam variáveis que consideram as alterações na composição corporal que ocorrem com o envelhecimento. Recomenda-se ainda a utilização do IMC, circunferência da cintura e RCQ na avaliação nutricional de idosos, como screening populacional, levando-se em consideração os pontos de corte sugeridos. / With the increase of the aged population, informations about health and nutrition conditions of this age group are fundamental for the planning of political health. The present study had as purpose: 1) to validate different equations using recumbentes measures to estimate the stature in elderly; 2) to validate equations used to estimate the percentage body fat, fat-free mass and total body water, based in simple anthropometric measurements, comparing them with the bioelectrical impedance method, in elderly; 3) to validate and establish appropriate cut points for the body mass index, waist circumference and waist-to-hip, considering the body changes decurrently of aging, also verify this measures capacity in predict disease risk in an elderly population, residents of Viçosa, MG, Brazil. The research was transversal-tip and includes 186 elderly, 94 (50.5%) male and 92 (49.5%) female. However, to validate the equations of stature estimate, the sample have 147 elderly (69 male and 78 female), corresponding to persons without posture problems. The age of elderly was from 69 to 87 years. It were measures the measurements of weight, stature, knee height, arm-span, demi-span, skinfold thickness, (triceps, biceps, subscapular and suprailiac), and circumferences of waist, hip and thigh. With these measures, the Body Mass Index (BMI) and the waist-to-hip were calculated. The body composition (percentage body fat, fat-free mass and total body water) was determinate by prediction equations and bioelectrical impedance, considered in this study the reference method. The blood pressure levels, lipid profile (triacilglycerol, total cholesterol, LDL-c and HDL-c) and glycemia of the elderly were determinated. It was observed that the equations with better performance to estimate the stature was respectively, for male and female, the ones developed by Bermúdez et al. (1999) and Najas (1995). The measurements of the arm-span and demi-span overestimate significant the stature as much in women as in men. The equation proposed by Najas (1995) was the one that showed the greater percentage of agreement between the real BMI and the estimate for the studied aged people group, of both sexs. The equations with the best performance in estimate the percentage body fat were from Lean et al. (1996) for the masculine sex and from Baumgartner et al. (1998) for the feminine. Relating to fat-free mass, as much in men as in women the equation with the best performance was from Dey et al. (2003). About the total body water, just one equation was evaluated and it showed good performance for both sexs, with strong correlation (r= 0.9 p < 0.001) and small difference between the means (p > 0.05). The cut points with better capacity of predicting risk disease in elderly, found in the study were: BMI > 27.0 kg/m2 in both sexs; waist circumference > 88 cm and > 92 cm for women and men, respectively and waist-to-hip > 0.92 e > 1.0 for women and men, respectively. This cut points were those that showed major predictive positives values, and best equilibrium between sensitivity and specificity. Moreover, this cut points presented reasonable specificity and consequence decreased rate of false positives. Suggest that in clinic practice, either used the formula of Najas (1995), to estimate the stature of elderly and the equation of Lean et al.(1996) and of Baumgartner et al. (1998) in men and women, respectively, to estimate the percentage body fat, because they use variables that consider the changes in body composition that occur with the aging. The study also recommends the utilization of BMI, waist circumference and waist-to-hip, in elderly nutritional evaluation, as population screening, taking in consider the cut points suggested.

Introdução: Através da ferramenta estatística denominada análise de regressão linear múltipla se gerou equações preditivas de temperatura interna do ar de uma edificação com paredes e lajes compostas por painéis de concreto alveolar, com sistema de cobertura verde. Justificativa: Com equações preditivas é possível simular temperaturas internas de edificações utilizando uma pequena entrada de dados com uma precisão satisfatória. Utilizando tais equações é possível, também, corrigir erros de projetos antes de sua execução. Objetivos: Gerar equações preditivas para o período seco (outono e inverno) e para o período chuvoso (primavera e verão) para a edificação analisada. Metodologia: Foram selecionadas duas séries de dados, um referente ao período de característica seca e outro de característica chuvosa. Foram geradas equações preditivas de temperatura interna do ar máxima, média e mínima para os dois períodos, utilizando análise de regressão linear. Resultados: Foram geradas sete equações preditivas para o período seco e cinco para o período chuvoso. As diferenças máximas, em módulo, entre as temperaturas estimadas pelas equações e as monitoradas experimentalmente ficaram em aproximadamente 2°C. Conclusão: As equações preditivas geradas para os dois períodos considerados descrevem satisfatoriamente o comportamento térmico da edificação. / Introduction: Using a statistics tool called multiple linear regression, we created equations for predicting the indoor temperature in a building with walls and ceiling build from panels of alveolar concrete, with a green roof system. Explanation: Predictive equations enable simulations of indoor temperatures of buildings using a small number of data and with a satisfactory precision. They also allow corrections on project errors before they are put into effect. Objectives: Generate predictive equations for the building for the dry season (autumn and winter) and for the rainy season (spring and summer). Method: We selected two series of data, one for the dry and one for the rainy season. Using linear regression analysis we ran predictive equations for maximum, intermediate and minimum indoor temperatures of the air for both seasons. Results: We created seven predictive equations for the dry season and five for the wet season. The largest differences (in module) between the temperatures estimated using equations and monitored experimentally was approximately 2°C. Conclusion: The predictive equations generated for both periods described satisfactorily the thermal behavior of the building.

Introdução: Através da ferramenta estatística denominada análise de regressão linear múltipla se gerou equações preditivas de temperatura interna do ar de uma edificação com paredes e lajes compostas por painéis de concreto alveolar, com sistema de cobertura verde. Justificativa: Com equações preditivas é possível simular temperaturas internas de edificações utilizando uma pequena entrada de dados com uma precisão satisfatória. Utilizando tais equações é possível, também, corrigir erros de projetos antes de sua execução. Objetivos: Gerar equações preditivas para o período seco (outono e inverno) e para o período chuvoso (primavera e verão) para a edificação analisada. Metodologia: Foram selecionadas duas séries de dados, um referente ao período de característica seca e outro de característica chuvosa. Foram geradas equações preditivas de temperatura interna do ar máxima, média e mínima para os dois períodos, utilizando análise de regressão linear. Resultados: Foram geradas sete equações preditivas para o período seco e cinco para o período chuvoso. As diferenças máximas, em módulo, entre as temperaturas estimadas pelas equações e as monitoradas experimentalmente ficaram em aproximadamente 2°C. Conclusão: As equações preditivas geradas para os dois períodos considerados descrevem satisfatoriamente o comportamento térmico da edificação. / Introduction: Using a statistics tool called multiple linear regression, we created equations for predicting the indoor temperature in a building with walls and ceiling build from panels of alveolar concrete, with a green roof system. Explanation: Predictive equations enable simulations of indoor temperatures of buildings using a small number of data and with a satisfactory precision. They also allow corrections on project errors before they are put into effect. Objectives: Generate predictive equations for the building for the dry season (autumn and winter) and for the rainy season (spring and summer). Method: We selected two series of data, one for the dry and one for the rainy season. Using linear regression analysis we ran predictive equations for maximum, intermediate and minimum indoor temperatures of the air for both seasons. Results: We created seven predictive equations for the dry season and five for the wet season. The largest differences (in module) between the temperatures estimated using equations and monitored experimentally was approximately 2°C. Conclusion: The predictive equations generated for both periods described satisfactorily the thermal behavior of the building.