Return to search

Predição da aptidão cardiorrespiratória de adultos sem teste de exercícios físicos / Prediction of cardiorrespiratory fitness without exercise testing

Made available in DSpace on 2016-12-06T17:07:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Dissertacao completa Juan.pdf: 6505760 bytes, checksum: 7d127797d401c25baf0f73c7c1254948 (MD5)
Previous issue date: 2011-03-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The most accurate tool to assess cardiorespiratory fitness (CRF) is the cardiopulmonary exercise testing (CPET). However, for its use are required expensive equipment, trained technicians and time, restricting their use in population studies. Given this problem, this study aims to develop regression equations for predicting CRF of adults, using simple measurement variables. The study used data from 8293 subjects, 5291 men and 3235 women belonging to social classes A, B and C, aged between 18 and 65 years of Florianópolis, SC. In order to develop equations to predict the CRF, the data analyzed were: gender, age, height, body weight, resting heart rate, body mass index, hypertension, diabetes, dyslipidemia and smoking. After the statistical analyzes procedures seven equations were developed. The model GN3 (VO2peak = 71,147- 0,338 (age) +10,081 (genre) 0,766 (BMI) 0,103 (HRrest) + 1,452 (conditioning) 3,150 (smoking) 1,962 (dyslipidemia) 1,585 (hypertension) 2,134 (diabetes)) showed the highest statistical significance because this was the only model developed in which the cross-validation was performed and showed values of correlation (0.746), adjusted R2 (0.561) and SEE (6.88 ml / kg / min.) similar to the other two models that also showed good results in these three parameters. It is concluded that the models developed to predict CRF are feasible and practical for prediction of VO2peak in large populations and epidemiological studies or initial assessment of a single person when a CPET is not possible to be performed / A ferramenta mais precisa para avaliação da aptidão cardiorrespiratória (ACR) é o teste cardiopulmonar de esforço (TCPE). Entretanto, para sua utilização, são necessários equipamentos de custo elevado, técnicos bem treinados e tempo, restringindo sua utilização em estudos populacionais. Tendo em vista essa problemática, este estudo tem por objetivo o desenvolvimento de equações de regressão para predição da ACR de adultos, por meio de variáveis de simples mensuração. Foram utilizados os dados de 8.293 sujeitos, sendo 5.291 homens e 3.235 mulheres, pertencentes às classes sociais A, B e C, com idades entre 18 e 65 anos da cidade de Florianópolis, SC. Foram analisados os dados de: gênero, idade, estatura, massa corporal, frequência cardíaca pré-esforço, índice de massa corporal, hipertensão arterial, diabetes, dislipidemia e tabagismo. Após a realização dos procedimentos estatísticos, foram desenvolvidas sete equações, o modelo GN3 (VO2pico = 71,147 0,338 (idade) +10,081 (gênero) 0,766 (IMC) 0,103 (FCpré-esf) + 1,452 (condicionamento) 3,150 (tabagismo) 1,962 (dislipidemia) 1,585 (hipertensão) 2,134 (diabetes)) apresentou maior significância estatística por ser a única das equações desenvolvidas em que o procedimento de validação cruzada foi realizado e por apresentar valores de correlação (0,746), R2 ajustado (0,561) e EPE (6,88 ml/kg/min.) semelhantes aos outros dois modelos que também apresentaram bons resultados nesses três parâmetros. Conclui-se que os modelos desenvolvidos de predição da ACR são alternativa viável e prática para predição do VO2pico em grandes populações e estudos epidemiológicos ou avaliação inicial de uma única pessoa quando um TCPE não for possível

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.udesc.br #179.97.105.11:handle/478
Date04 March 2011
CreatorsCáceres, Juan Marcelo Simões
ContributorsBenetti, Magnus
PublisherUniversidade do Estado de Santa Catarina, Mestrado em Ciências do Movimento Humano, UDESC, BR, Ciência do Movimento Humano
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UDESC, instname:Universidade do Estado de Santa Catarina, instacron:UDESC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0055 seconds