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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Estimación de la masa grasa por DXA y el modelo de cuatro compartimentos en púberes mexicanos de 9 a 14 años]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The objective of this study was to validate the estimation of body fat (%BF) by DXA (Dual-Energy X-Ray AbsorciomDPX-MD) against the four compartment model (4C) of body composition in 32 Mexican pubertal girls and boys (aged 9 - 14y; F=16). The mean of the difference between DXA and 4C model was -3.5 %BF (p=0.171). The limits of agreement (95% ± 2 SD) were +5% to -12%BF. The precision of estimated limits of y the confidence intervals were -1.9% to -5.1%BF (P=0.050). The concordance correlation coefficient was pc= 0.85. The test of accuracy for coincidence of slop intercepts between DXA and the 4C model showed no coincidence (p< 0.05). The precision by R2 explained 83% of the variance (SEE, 4.1 %). The individual accuracy assess by the total error was 5.6%. The group mean accuracy by two way analysis of variance of body fat did not show interaction between method (DXA-4C model) and separate analysis of gender and overweight. However, there was an effect of method (p=0.043) in the presence of overweight (p<0.001). In conclusion, the estimation of percent of body fat by DXA was not precise and accurate in a group of Mexican children. However, results do not limit the utility of DXA for the measurements of body composition and its relation with health outcomes, especially in follow up studies.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="center"><font face="Verdana"><b>Estimación de la masa grasa por DXA y  el modelo de cuatro compartimentos en púberes mexicanos de 9 a 14 años</b></font></p>     <p align="center"><b><font face="Verdana" size="2">Erik Ramírez, Mauro E.  Valencia, Silvia Y. Moya Camarena, Heliodoro Alemán-Mateo, Rosa O. Méndez</font></b></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Centro de Investigación en  Nutrición y Salud Pública. Facultad de Salud Pública y Nutrición. Universidad  Autónoma de Nuevo León. Monterrey, Nuevo León, México. División de Nutrición.  Centro de Investigación en Alimentación y Desarrollo, A. C. Hermosillo, Sonora,  México</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>RESUMEN</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Se evaluó la precisión y  exactitud en la estimación de la grasa corporal (%) por absorciometría dual de  rayos X (DXA Lunar-DPX-MD) comparado con el modelo de cuatro compartimentos (4C)  en 32 púberes (F=16) de 9 a 14 años. El sesgo entre la DXA y el modelo de 4C fue  de -3.5% de grasa (r=0.25; p=0.171) con un intervalo de confianza de -1.9 a -5.1  (p=0.050). Los límites de concordancia al 95% fueron de +5% a -12% de grasa. El  coeficiente de correlación de concordancia fue de pc=0.85. La prueba de  exactitud por análisis de regresión mostró que el intercepto y la pendiente de  las estimaciones de grasa corporal por DXA fueron diferentes al modelo de 4C  (p&gt;0.05). La precisión evaluada con el valor de R2 mostró que la DXA explicó el  83% de la varianza de la grasa corporal por el modelo de 4C con un error de  4.1%. El error total como medida de exactitud fue de 5.6%. La exactitud grupal  evaluada por análisis de varianza no mostró interacción entre el método (DXA-4C)  y el análisis por separado del sexo, el estado puberal y la presencia de  sobrepeso. No obstante, hubo efecto del método (p=0.043) en presencia de  sobrepeso (p&lt;0.001). En conclusión, los resultados muestran que el uso de la DXA  comparado con el modelo de 4C no es equivalente en púberes mexicanos. Sin  embargo, estos datos no limitan el uso de la DXA en estudios de composición  corporal y su relación con anormalidades metabólicas.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> DXA,  composición corporal, México, púberes, porcentaje de grasa.</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"><b>Estimation of body fat by DXA  and the four compartment model in Mexican youth</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>SUMMARY</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">The objective of this study was  to validate the estimation of body fat (%BF) by DXA (Dual-Energy X-Ray  AbsorciomDPX-MD) against the four compartment model (4C) of body composition in  32 Mexican pubertal girls and boys (aged 9 – 14y; F=16). The mean of the  difference between DXA and 4C model was -3.5 %BF (p=0.171). The limits of  agreement (95% ± 2 SD) were +5% to -12%BF. The precision of estimated limits of  y the confidence intervals were -1.9% to -5.1%BF (P=0.050). The concordance  correlation coefficient was pc= 0.85. The test of accuracy for coincidence of  slop intercepts between DXA and the 4C model showed no coincidence (p&lt; 0.05).  The precision by R2 explained 83% of the variance (SEE, 4.1 %). The individual  accuracy assess by the total error was 5.6%. The group mean accuracy by two way  analysis of variance of body fat did not show interaction between method (DXA-4C  model) and separate analysis of gender and overweight. However, there was an  effect of method (p=0.043) in the presence of overweight (p&lt;0.001). In  conclusion, the estimation of percent of body fat by DXA was not precise and  accurate in a group of Mexican children. However, results do not limit the  utility of DXA for the measurements of body composition and its relation with  health outcomes, especially in follow up studies.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Key words:</b> DXA, body  composition, Mexican youth, body fat percentage.</font></p> <font face="Verdana" size="2">     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><b>Recibido: 22/03/2010 Aceptado: 25/06/2010</b></p> </font>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>INTRODUCCION</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">En la evaluación del estado de  nutrición, la composición corporal proporciona datos necesarios para interpretar  la relación entre componentes de interés médico como la masa grasa (MG) y la  masa libre de grasa (MLG). La evaluación de la composición corporal por técnicas  indirectas como la absorciometría dual de rayos X (DXA) se ha convertido en una  importante herramienta para la evaluación y seguimiento de la obesidad y  enfermedades relacionadas (1,2). No obstante, la precisión de la DXA en la  estimación de la grasa corporal ha sido cuestionada debido a que entre otros no  se han establecido criterios uniformes de validación; existen diferencias en  cuanto a los métodos usados; el tipo de equipo de DXA empleado así como los  softwares utilizados. Otro factor a considerar es el grupo étnico ya que se han  observado diferencias en todos los componentes de la composición corporal  derivados de las mediciones con DXA en niños blancos de Estados Unidos y de  origen mexicano de 3 a 18 años (3). En países como México y América Latina, el  uso de la DXA se ha reportado en algunos estudios con niños y adolescentes para  asociar la cantidad de masa grasa con la resistencia a la insulina y otros  factores de riesgo cardiovascular así como para comparar técnicas en la  evaluación de la adiposidad con relación a la desnutrición crónica (2, 4). Sin  embargo, no se dispone de referencias en nuestra región que permitan contrastar  las conclusiones acerca de la confiabilidad de la DXA en la evaluación de la  grasa corporal en poblaciones diferentes a las caucásicas. En éste tipo de  poblaciones, la mayor parte de los estudios de validación mostraron resultados  poco satisfactorios y sólo algunos resaltaron la confiabilidad de la DXA en la  evaluación de la grasa corporal en niños y adolescentes (5- 9).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">La validación de la DXA debe  realizarse con métodos que permitan atenuar la variación biológica debida a la  MLG (principalmente masa ósea y la hidratación de la MLG). El modelo de 4C  permite resolver estas variaciones biológicas y se considera un método de  referencia para validar otros métodos (3). El objetivo de este estudio fue  validar la estimación de la masa grasa por DXA considerando como referencia el  modelo de 4C en un grupo de púberes mexicanos de 9 a 14 años. Como un objetivo  secundario, se propuso explorar la relación entre la masa grasa por el modelo de  4C y DXA con los pliegues cutáneos tricipital, bicipital, abdominal, suprailiaco  y subescapular.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>MATERIALES Y METODOS</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Sujetos</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Estudio descriptivo  transversal. Se evaluaron 32 púberes (16 mujeres y 16 varones) con peso mayor a  34 kg. Los escolares pertenecían a escuelas públicas urbanas del estado de  Sonora, México; sin relación cultural con algún grupo indígena. Todas las  mediciones antropométricas y de composición corporal se realizaron en los  laboratorios de la División de Nutrición, Área de Composición Corporal del CIAD,  A.C durante el periodo de 2005 a 2006. Se utilizó un cuestionario médico general  para determinar el estado de salud de los participantes y descartar alguna  patología o el uso de medicamentos que pudieran alterar la composición corporal  en los últimos tres meses. El grado de madurez sexual se evaluó por medio de la  escala de Tanner con el uso de un cuestionario autoadministrado (10,11). Este  estudio fue aprobado por el Comité de Ética del CIAD, A.C. (Centro de  investigación en Alimentación y Desarrollo).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Evaluación antropométrica</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Todas las mediciones  antropométricas se realizaron por una persona estandarizada en concordancia con  lo sugerido por los criterios del Airlie Conference Committe o grupo de  estandarización antropométrica y en todos los casos, el error técnico de la  medición (ETM) intraobservador se encontró dentro de los limites reportados  (12). La estatura y el peso se midieron por duplicado y se tomó el promedio de  las mediciones como el valor final a considerar. La talla se midió con un  estadiómetro (2.05 ± 0.1 cm; Holtain Ltd, Dyfed, Reino Unido). El peso corporal  se midió con una balanza electrónica digital (150 ± 0.01 kg) conectada al BOD-POD  (Bod Pod, Body Composition System, Life Measurement Instruments, Concord, CA).  Para ésta última medición, los participantes se vistieron con un traje de baño  ajustado. El ETM para la talla y el peso respectivamente fueron de 0.2 mm y 0.01  kg. Adicionalmente, se midieron los pliegues cutáneos: tricipital, bicipital,  abdominal, suprailiaco y subescapular con un plicómetro Holtain T/W Skinfold  Caliper (Holtain Ltd. Dyfed, Reino Unido). Las mediciones se realizaron por  triplicado y se tomó el promedio como el valor final a considerar. Para fines  descriptivos, el pliegue abdominal se tomó del lado derecho, a 3 cm de la  cicatriz umbilical y uno por debajo de forma vertical. El ETM del pliegue  tricipital fue de 0.36 mm, bicipital 0.37 mm, abdominal 0.44 mm, suprailiaco  0.64 mm y subescapular 0.91 mm.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Composición corporal</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Densidad corporal</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">La densidad corporal (Db) se  calculó con un pletismógrafo de desplazamiento de aire o BOD-POD. (Body  Composition System, Life Measurements Instruments. Concord, CA. USA Versión  1.69). El sistema ha sido validado en otros grupos de edad en nuestro  laboratorio (13). Antes de cada medición, el BOD-POD se calibró de acuerdo a las  recomendaciones del fabricante. De igual forma, los procedimientos para la  medición del volumen corporal y el volumen de gas torácico se explicaron a cada  participante. Después de la calibración, los púberes entraron en el BOD-POD con  traje y gorra de baño ajustados para natación. Posteriormente, el volumen  corporal se midió mientras los sujetos permanecían sentados y respirando  normalmente. Con la corrección del volumen corporal y la medición del peso  corporal se obtuvo la Db. La reproducibilidad de la medición de la densidad por  el BOD-POD ha sido reportada previamente en otro estudio (14).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Agua corporal total</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Al ingresar al Laboratorio de  Composición Corporal del CIAD A.C., los púberes recibieron un desayuno ligero  (jugo de naranja y un sándwich) ya que no se consideró ético que permanecieran  en ayuno prolongado. Cuarenta y cinco minutos después del desayuno, a los  participantes se les requirió una muestra de saliva para medir sus niveles  naturales de deuterio. Posteriormente, recibieron una dosis exacta vía oral de  oxido de deuterio (0.2 g/kg de peso corporal; 99.9% de átomo; Cambridge  Laboratorios, Andover, MA). Los recipientes se enjuagaron con 20 mL de agua de  la región con el fin de garantizar la ingestión total de la dosis. Después de un  periodo de 3.5 a 4.0 horas, a los púberes se les pidió otra muestra de saliva  para establecer sus niveles posdosis o de enriquecimiento de deuterio. El tiempo  posdosis se estableció en un estudio piloto (n= 37) en escolares de la misma  edad, donde se encontró que el tiempo de equilibrio o meseta se obtuvo dentro de  las primeras 4 h (535 ppm a las 3.0 h y 536 ppm a las 4.0 h; p&gt; 0.05). La  concentración de isótopos se midió en un espectrómetro de masas de relación  isotópica (DELTA PLUS, Thermo Finnigan, Bremen, Alemania) en la Unidad de  Investigación del Centro Médico Nacional, Siglo XX, IMSS, en la Ciudad de  México. La muestra líquida se evaporó y se redujo a gas hidrógeno en presencia  de cromo a una temperatura de 850 °C. Los resultados del análisis fueron  expresados en relación a los estándares medidos por el V-SMOW (Patrón de la  composición promedio de agua oceánica) y de la SLAP (Patrón de Precipitación  Ligera Antártica; Agencia Internacional de Energía Atómica, Viena, Austria) con  una precisión de 0.16 – 0.32 ppm. El agua corporal total (ACT) se calculó de  acuerdo con el principio de dilución que permite determinar un volumen  desconocido (ACT) a partir de un volumen y concentración de isótopo conocidos  (agua deuterada). Finalmente, para evitar la sobreestimación del ACT el espacio  de dilución del deuterio en el cuerpo se corrigió por el intercambio isotópico  (4%) en otros compartimentos no acuosos (15).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Contenido mineral óseo y  masa grasa por DXA</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">El contenido mineral óseo (CMO)  se midió con un equipo de DXA Lunar (DPX-MD densitometer, versión del software  5.00, GE Lunar Radiation Corporation, Madison, WI, EE.UU.). La medición de cada  púber se realizó con el mínimo de ropa (camiseta y pantalón corto) y sin objetos  metálicos. La MG se obtuvo ajustando la estimación del tejido graso por DXA con  el peso corporal obtenido de una báscula digital.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Modelo de cuatro  compartimentos</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">El modelo de 4C se usó como  método de referencia para validar las estimaciones de grasa por DXA. Para  obtener la MG por el modelo de 4C, se empleó la ecuación modificada de Lohman  (3): MG kg = (2.749 / Db – 0.714 w + b 1.146 – 2.0503), donde Db es la densidad  corporal, w es el agua corporal total (L) expresada como fracción de la masa  corporal, y b es el mineral corporal total (MCT; kg) expresado como fracción de  la masa corporal total. El CMO de la DXA representa el hueso convertido en  ceniza y para obtener el MCT, el contenido mineral óseo se multiplicó por el  factor 1.22 (3).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Análisis estadístico</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">El sesgo entre las mediciones  de grasa corporal por DXA y el modelo de 4C se evaluó con el procedimiento de  Bland y Altman (16). Para este fin, se calcularon los límites de concordancia al  95% y su precisión se evaluó con los intervalos de confianza al 95%. La ausencia  de relación entre las diferencias y la magnitud de las mediciones se confirmó  analizando la significancia de la asociación de las diferencias con respecto al  promedio de las mediciones del porcentaje de masa grasa (11). </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">La exactitud individual entre  DXA y el modelo de 4C se evaluó por análisis de regresión al comparar el  intercepto y la pendiente de la relación entre el DXA y el modelo de 4C contra  la línea de identidad (modelo de 4C) que representa el valor verdadero. Para lo  anterior, se consideró que el intercepto del modelo de DXA no fuese diferente de  cero y la pendiente no fuese diferente de uno en base a los intervalos de  confianza del 95% para estos parámetros. La precisión se evalúo con el valor de  R2 y el error estándar del estimador (EES) de la regresión simple entre el DXA y  el modelo de 4C (3).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Adicionalmente, se calculó el  coeficiente de correlación de concordancia (pc = p cb) que evalúa el grado en  que cada par de observaciones se localiza cerca de la línea de 45° que parte  desde el origen. El valor de p es el coeficiente de Pearson y es una medida de  precisión que determina la desviación de cada observación de la línea de  correlación; cb es un factor de corrección del sesgo y es una medida de  exactitud que determina la desviación de la línea de correlación con respecto a  la línea de 45° (17). Para comparar los resultados de éste estudio con otros  publicados, se calculó el error total (ET) como medida de exactitud: ET = raíz  [(S (4C – DXA)2 / N]; donde N es igual al número de sujetos (18). La exactitud  grupal se evaluó por análisis de varianza de dos vías añadiendo como factores el  método (DXA y el modelo de 4C) y analizando por separado la interacción con el  género (masculino-femenino), el estado de madurez (Tanner I, II vs. III, IV) y  la presencia de sobrepeso (IMC &lt; 85 percentil vs. IMC &gt; 85 percentil; 19). La  comparación per se por estadios de Tanner y de sobrepeso en el grupo de estudio  no fue un objetivo prioritario de esta investigación, sólo la influencia de  estas variables sobre la exactitud grupal de la DXA en comparación con el método  de 4 compartimentos.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Adicionalmente, se analizó la  relación entre la masa grasa por el modelo de 4C y DXA con los pliegues cutáneos  tricipital, bicipital, abdominal, suprailiaco y subescapular. Los datos fueron  analizados utilizando el programa estadístico NCSS 2001 (Number Cruncher  Statistical System for Windows, Kaysville, UT, EE.U.U).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>RESULTADOS</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Las características físicas y  de composición corporal se muestran sólo como estadística descriptiva en la <a href="#tab1">Tabla 1</a>. No se encontraron niños con desnutrición crónica de  acuerdo con el indicador de talla para la edad y el número de varones y mujeres  con sobrepeso fue similar según el percentil del IMC &gt;85.</font></p>     <p align="center"><a name="tab1"> <img border="0" src="/img/fbpe/alan/v60n3/art05tab1.gif" width="569" height="380"></a></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">La <a href="#tab2">Tabla 2</a>  muestra los resultados de la evaluación del sesgo entre la DXA y el modelo de 4C  en términos de porcentaje de grasa y de kilogramos de masa grasa. En promedio,  la DXA subestimó la proporción de grasa en 3.5% comparado con el modelo de 4C.  Los resultados indican que en el 95% de los casos (± 2 DE), una medición por DXA  pudiera estar hasta 12.4% por debajo o 5.4% por arriba del valor obtenido por el  modelo de 4C. Específicamente, el 91% (29 sujetos) de las observaciones estuvo  dentro de estos límites (<a href="#fig1">Figura 1</a>). Los límites de  concordancia dependen del supuesto de una distribución homogénea y normal de las  diferencias a través del intervalo de mediciones. En este sentido, no se  encontró relación entre las diferencias y la magnitud de las mediciones (r=0.25;  p=0.17). El intervalo de confianza mostró que si se midiera otra muestra  independiente, el 95% de los sujetos evaluados por DXA se encontraría entre  -5.1% y -1.9% de grasa corporal comparado con el modelo de 4C.</font></p>     <p align="center"><a name="tab2"> <img border="0" src="/img/fbpe/alan/v60n3/art05tab2.gif" width="383" height="340"></a></p> <font face="Verdana" size="2">     
<p align="center"><a name="fig1"> <img border="0" src="/img/fbpe/alan/v60n3/art05fig1.gif" width="499" height="524"></a></p>     
<p align="justify">Por otra parte, el coeficiente de correlación de concordancia  para el porcentaje de grasa (pc= 0.85) fue más bajo que el coeficiente para el  valor de la masa grasa en kilogramos (pc= 0.95). El error total (ET) como medida  de exactitud fue de 5.6% de grasa corporal. La regresión de DXA sobre el modelo  de 4C mostró que el intercepto y la pendiente fueron diferentes respecto a la  línea de identidad (modelo de 4C; <a href="#fig2">Figura 2</a>). La precisión  evaluada con el valor de R2 mostró que la DXA explicó sólo el 83% de la  variabilidad de la grasa corporal del modelo de 4C con un error de 4.1% (<a href="#fig2">Figura  2</a>).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="fig2"> <img border="0" src="/img/fbpe/alan/v60n3/art05fig2.gif" width="455" height="486"></a></p>     
<p align="justify">La <a href="#tab3">Tabla 3</a> muestra el análisis de  varianza por dos vías de las estimaciones de masa grasa por el modelo de 4C y la  DXA como factores y su interacción con otras variables. No se encontró  interacción entre el método y las variables sexo, estado puberal y sobrepeso (p&gt;  0.05). No obstante, se encontró efecto del sexo en las estimaciones de grasa por  los dos métodos (p= 0.022). Las mujeres tuvieron 3.5% más grasa corporal que los  varones (<a href="#tab3">Tabla 3</a>). También se observó efecto del estado  puberal en las estimaciones de masa grasa por el modelo de 4C y la DXA. Los  púberes en los estados de Tanner I y II tuvieron una mayor proporción de grasa  corporal (41.1%) que los púberes en los estados III y IV (34.8%; p= 0.020).  Asimismo se observó efecto por la presencia de sobrepeso ya que la proporción de  grasa corporal entre sujetos con sobrepeso y los que no presentaban sobrepeso  fue respectivamente de 42.4% y 28.4% (p&lt; 0.001). Se encontró además un efecto  del método en la determinación de grasa corporal, ya que los sujetos con y sin  sobrepeso evaluados con el modelo de 4C presentaron valores de 35.4% de grasa  corporal contra 31.6% por DXA (p= 0.043).</p>     <p align="center"><a name="tab3"> <img border="0" src="/img/fbpe/alan/v60n3/art05tab3.gif" width="578" height="347"></a></p>     
<p align="justify">La relación entre el porcentaje de grasa por DXA y los  pliegues cutáneos bicipital, tricipital, subescapular, abdominal y suprailiaco  fue significativa (p&lt; 0.05). La correlación más fuerte se observó con el pliegue  cutáneo tricipital (r= 0.90) y la más débil con el pliegue suprailiaco (r=  0.72). Un análisis de regresión simple reveló que el pliegue tricipital explicó  por si sólo el 70% de la variabilidad de la grasa corporal por DXA (EES= 5.3) y  el 80% por el modelo de 4C (EES= 4.8)</p>     <p align="justify"><b>DISCUSION</b></p>     <p align="justify">La estimación de la grasa corporal por DXA comparada con el  modelo de 4C se evaluó en 32 púberes mexicanos de 9 a 14 años. En general, la  DXA subestimó la proporción de grasa corporal en comparación con el modelo de 4C  en 3.5% de grasa corporal. Los límites de concordancia fueron de -12% a 5%, lo  que establece una variabilidad amplia en la estimación de grasa corporal por DXA.  Para conocer qué tan confiables serian las estimaciones de grasa por DXA en una  muestra independiente, el cálculo del intervalo de confianza mostró que se  obtendría una diferencia de 3% de grasa corporal. No obstante, se tendría que  valorar nuevamente la amplitud de los límites de concordancia para respaldar su  confiabilidad. </p>     <p align="justify">Al evaluar la exactitud por análisis de regresión, los  valores de grasa corporal por DXA no fueron exactos ni precisos; el intercepto y  la pendiente por DXA y el modelo de 4C fueron diferentes de la línea de  identidad. De igual forma, al comparar los resultados de éste estudio con otros  métodos, el valor de concordancia de la DXA resultó bajo comparado con el método  de dilución con deuterio (pc= 0.91) y con el BOD-POD (pc= 0.88).</p>     <p align="justify">Los datos de éste estudio muestran que el DXA como método es  poco confiable para ofrecer estimaciones de grasa corporal. En 30 púberes de 8 a  12 años, Wells et al., (5) reportó limites de concordancia de 13% de grasa en la  estimación por DXA comparado con el modelo de 4C. Roemmich et al., (6) en 47  púberes reportó resultados similares a los nuestros en la media de las  diferencias y en los límites de concordancia. Si bien la media de las  diferencias entre la DXA y el modelo de 4C se ha reportado entre -2% y 1.9%, los  límites de concordancia en todos los casos han sido inaceptables (5-8).</p>     <p align="justify">Un factor que modifica la precisión de DXA es el tipo de  muestra. En el presente estudio, al evaluar la relación entre el método y el  grado de sobrepeso, las estimaciones de grasa corporal por DXA fueron menores en  comparación con el modelo de 4C. Lo anterior, coincide con otros estudios  reportados en niños con sobrepeso donde se ha observado que la DXA ha sido el  método menos confiable en comparación con el método de dilución con deuterio y  el BOD-POD. No obstante, de acuerdo al análisis de varianza no se encontró  interacción entre el método y la presencia de sobrepeso, por lo que las  diferencias en la estimación de grasa corporal se mantuvieron constantes y en la  misma dirección. Un mayor número de muestra pudiera revelar interacciones ya que  se ha observado que algunas de las diferencias entre sujetos con sobrepeso  pueden ser atribuidas entre otras, al supuesto en la hidratación de la MLG de la  DXA, el grosor de los pliegues y la madurez ósea (3,20).</p>     <p align="justify">La interacción del estado puberal con el método (DXA vs. 4C)  también se evaluó en el presente estudio y se encontró influencia entre los  estados de madurez sexual y la evaluación de la grasa corporal por DXA ó el  modelo de 4C. El porcentaje de grasa corporal tendió a ser más alto en los  estadios I y II que en los estadios III y IV. Cabe mencionar que en cuanto al  comportamiento de las variables de composición corporal en relación con el  género y la madurez sexual (datos no mostrados) no se encontraron diferencias  significativas entre varones y mujeres en el porcentaje de grasa (p= 0.058),  densidad corporal (p= 0.125), contenido mineral óseo (p= 0.078) y ACT (p=  0.065); no obstante, se observó que estas diferencias se acercan a la  significancia. Los resultados fueron similares a lo reportado en otros estudios  (6) y están en concordancia con los cambios atribuidos a la pubertad y el género  (21). De igual forma no se observaron diferencias en el IMC entre ambos sexos  (p= 0.065).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">La exactitud individual evaluada con el error total (ET;  5.6%) del DXA respecto al modelo de 4C, permite la comparación con otros  estudios. Se han reportado valores de ET de 3.6% y 4.05% de grasa (5, 6). Por su  parte, el valor de EES se ha empleado con frecuencia para expresar la precisión  de un método con respecto a otro (3). En éste estudio, DXA explicó sólo el 83%  de la variación por el modelo de 4C con un error de 4.1%. Se ha sugerido  considerar un valor del EES cercano o por debajo de 3% de GC para considerar a  un método confiable. Sopher et al., (9) reportó un valor del EES de 3.7%, lo que  resultó similar a nuestros resultados. No obstante, ellos consideraron que estas  diferencias no limitan la utilidad de DXA para la evaluación de la grasa  corporal en estudios clínicos. Nuestros resultados sugieren que es necesario  valorar las limitaciones y usos de la DXA en cada tipo de estudio.</p>     <p align="justify">La validación de la DXA no ha sido satisfactoria en  poblaciones caucásicas mientras que en otros grupos étnicos se desconoce su  confiabilidad. Sin embargo, es frecuente que se use como método de referencia en  composición corporal para el diseño de ecuaciones de predicción de grasa basadas  en antropometría (22). Aunque nuestro estudio mostró que el pliegue tricipital  puede explicar hasta el 70% de la variación en la grasa corporal por la DXA, se  ha sugerido tener precaución con el método de absorciometría dual de rayos X al  comparar grupos o realizar estudios de seguimiento, ya que las dimensiones  corporales así como el grosor de los pliegues cutáneos afectan la precisión de  las estimaciones de la grasa corporal (3).</p>     <p align="justify">A pesar de las limitaciones de la DXA, en países con  economías emergentes se dispone de ésta tecnología cada vez en mayor número.  Esto se debe a la utilidad y ventajas que tiene la DXA para evaluar la grasa  regional, la grasa abdominal, los tejidos blandos magros y la masa ósea. Además,  es un método excelente para evaluar la masa muscular apendicular esquelética en  comparación con la tomografía axial computarizada; y es promisorio su uso como  un método de referencia para evaluar los cambios en la composición corporal (3).  Los procesos de validación de la DXA deberán ser constantes para establecer su  exactitud mientras continúen surgiendo nuevos modelos y tecnologías. </p>     <p align="justify">Respecto a las limitaciones del estudio es importante señalar  que los resultados pueden generalizarse a niños con las mismas características,  por lo que se requieren de otros trabajos que soporten la validez de la DXA en  escolares de menor edad e incluso en otros grupos étnicos. En el presente  estudio se decidió incluir sólo a niños de 9 a 14 años y debido a la limitación  de la versión del software para estimar de forma confiable la masa grasa en  niños de menor edad. No obstante, esto permitió a su vez evitar una mayor  variabilidad en la muestra al no incluir a los niños menores de 9 años.</p>     <p align="justify">En conclusión, la estimación de grasa corporal por DXA  comparada con el modelo de 4C no fue precisa ni exacta en púberes mexicanos de 9  a 14 años. No obstante, por su disponibilidad, la DXA tiene el mayor potencial  de uso en pediatría en comparación con el BOD-POD por lo que estos resultados no  limitan el uso de la DXA en aplicaciones de composición corporal, sobre todo  aquellas que evalúan la composición regional del cuerpo y su relación con  anormalidades metabólicas o las aplicaciones en estudios de seguimiento en  tiempos relativamente cortos.</p>     <p align="justify"><b>AGRADECIMIENTOS</b></p>     <p align="justify">A los padres y a los púberes por su entusiasta participación.  A la Secretaria de Educación y Cultura del Estado de Sonora y a los directores  de las escuelas por facilitar el acercamiento con los padres de familia.  Agradecemos también a Alma Robles Sardín, Ana Cristina Gallegos y Gloria Ramírez  por el apoyo técnico. Este estudio fue financiado por el CONACyT, Convocatoria  de Salud 2003-C01-56 a MEV, y por una beca Doctoral a ER por el CONACyT-Mexico.</p>     <p align="justify"><b>REFERENCIAS</b></p> </font><font face="Verdana" size="2">     <!-- ref --><p align="justify">1. Wells JCK, Fewtrell MS. Measuring body composition. Arch  Dis Child 2006; 91:612-617.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502975&pid=S0004-0622201000030000500001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">2. Cisneros-Tapia R, Navarrete FA, Gallegos AC, Robles-Sardin  AE, Mendez RO, Valencia ME. Insulin sensitivity and associated risk factors in  Mexican children and adolescents. Diabetes Care 2005; 28:2546-2547. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502976&pid=S0004-0622201000030000500002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">3. Lohman TG and Chen Z. Dual-Energy X-Ray Absorciometry. In.  Heymsfield SB, Lohman TG, Wang ZM, Going SB, editors. Human Body Composition.  2nd ed. Champaign Il: Human Kinetics; 2005, p. 63-77.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502977&pid=S0004-0622201000030000500003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">4. Hoffman DJ, Sawaya AL, Martins PA, McCrory MA, Roberts SB.  Comparison of Techniques to Evaluate Adiposity in Stunted and Nonstunted.  Pediatrics 2006; 117: 725-732.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502978&pid=S0004-0622201000030000500004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">5. Wells KCK, Fuller NJ, Dewit O, Fewtrell M, Elia M, Cole T.  Four-component model of body composition in children: density and hydration of  fat-free mass and comparison with simpler models. Am J Clin Nutr 1999;  69:904-912.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502979&pid=S0004-0622201000030000500005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">6. Roemmich JN, Clark PA, Weltman A, Rogol AD. Alterations in  growth and body composition during puberty. I. Comparing multicompartment body  composition models. J Appl Physiol 1997; 83:927-935.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502980&pid=S0004-0622201000030000500006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">7. Gately PJ, Radley D, Cooke CB, Carrol S, Oldroyd B,  Truscott JG, et al. Comparison of body composition methods in overweight and  obese children. J Appl Physiol 2003; 95:2039-2046.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502981&pid=S0004-0622201000030000500007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">8. Fields D, Goran MI. Body composition techniques and the  four-compartment model in children. J Appl Physiol 2000; 89:613-620. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502982&pid=S0004-0622201000030000500008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">9. Sopher AB, Thornton JC, Wang J, Pierson RN, Jr, Heymsfield  SB, Horlick M. Measurement of Percentage of Body Fat in 411 Children and  Adolescents: A Comparison of Dual-Energy X-Ray Absorptiometry With a Four-Compartment  Model. Pediatrics 2004; 113:1285-1290.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502983&pid=S0004-0622201000030000500009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">10. Tanner JM. Growth and Adolescence. 2nd ed. Oxford, UK:  Blackwell; 1962.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502984&pid=S0004-0622201000030000500010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">11. Duke PM, Litt IF, Gross RT. Adolescents’ self-assessment  of sexual maturation. Pediatrics 1980; 66:918–920.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502985&pid=S0004-0622201000030000500011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"> <span lang="EN-GB" style="font-size: 10.0pt; font-family: Verdana">12. Lohman  TG, Roche AF. R M: Anthropometric standardization reference manual. Champaign,  IL: Human Kinetics; 1988.</span>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502986&pid=S0004-0622201000030000500012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">13. Alemán-Mateo H, Huerta RH, Esparza-Romero J, Méndez RO,  Urquidez R, Valencia ME. Body composition by the four-compartment model:  Validity of the BOD POD for assessing body fat in Mexican elderly. Eu J Clin  Nutr 2007; 61:830-836. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502987&pid=S0004-0622201000030000500013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">14. Ramírez E, Valencia ME, Moya-Camarena SY, Alemán-Mateo A,  Méndez RO. Four-compartment model and validation of deuterium dilution technique  to estimate fat-free mass in Mexican youth. Nutrition 2009; 25:194-199.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502988&pid=S0004-0622201000030000500014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">15. IDECG: The doubly-labelled water method for measuring  energy expenditure. Technical recommendations for use in humans. A consensus  report by the International Dietary Energy Consultancy Group. Edited by Prentice  AM. Vienna: NAHRES-4, IAEA; 1990.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502989&pid=S0004-0622201000030000500015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">16. Bland JM, Altman DG. Applying the right statistics:  analyses of measurement studies. Ultrasound Obstet Gynecol 2003; 22:85-93.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502990&pid=S0004-0622201000030000500016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">17. Lin LI-K. A concordance correlation coefficient to  evaluate reproducibility. Biometrics 1989; 45:255-268. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502991&pid=S0004-0622201000030000500017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">18. Lohman TG. Skinfolds and body density and their relation  to body fatness: a review. Hum Biol 1981; 53:181-225. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502992&pid=S0004-0622201000030000500018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">19. Kuczmarski RJ, Ogden CL, Guo SS, Grummer-Straw LM, Flegal  KM, Mei Z, et al. 2000 CDC Growth Charts for the United States: Methods and  development. National Center for Health Statistics. Vital Health Stat 11 2002;  246:147-148. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502993&pid=S0004-0622201000030000500019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">20. Haroun D, Wells JCK, Williams JE, Fuller NJ, Fewtrell  MS, Lawson MS. Composition of the fat-free mass in obese and nonobese children:  matched case–control analices. Int J Obes 2005; 29:29-36.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502994&pid=S0004-0622201000030000500020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">21. Veldhuis JD, Roemmich JN, Richmond EJ, Rogol AD, Lovejoy  JC, Sheffield-Moore M, et al. Endocrine control of body composition in infancy,  childhood, and puberty. Endocr Rev 2005; 26:114-46.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502995&pid=S0004-0622201000030000500021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">22. Huang T T-K, Watkins MP, Goran MI. Predicting Total Body  Fat from Anthropometry in Latino Children. Obes Res 2003; 11:1192-1199.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=502996&pid=S0004-0622201000030000500022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body>
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