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Pontos de corte do perímetro do pescoço para identificar o excesso de gordura androide Como citar este artigo: Filgueiras MS, Albuquerque FM, Castro AP, Rocha NP, Milagres LC, Novaes JF. Neck circumference cutoff points to identify excess android fat. J Pediatr (Rio J). 2020;96:356-63.

Resumo

Objetivo:

Avaliar a capacidade do perímetro do pescoço em identificar o excesso de gordura androide e propor pontos de corte para crianças brasileiras.

Método:

Estudo transversal com 376 crianças de oito e nove anos, matriculadas em escolas públicas e privadas da área urbana de Viçosa, Minas Gerais. Foi aplicado um questionário semiestruturado com informações sociodemográficas e de estilo de vida. Foram coletados: perímetro do pescoço, peso e estatura para o cálculo do índice de massa corporal. O percentual de gordura na região androide foi determinado pela absorciometria de raios X de dupla energia. A análise de regressão linear foi utilizada para avaliar a associação entre o perímetro do pescoço e a gordura androide, adotando-se o nível de significância de 5%. Por meio das curvas Receiver Operating Characteristic avaliou-se a capacidade do perímetro do pescoço de determinar o excesso de gordura androide, bem como estimaram-se os pontos de corte de perímetro do pescoço segundo o sexo.

Resultados:

A regressão linear múltipla demonstrou associação entre o perímetro do pescoço e a gordura androide (β: 2,94; IC95%: 2,41; 3,47). O perímetro do pescoço foi capaz de identificar o excesso de gordura androide em meninas (AUC: 0,909; IC95%: 0,859; 0,945) e meninos (AUC: 0,938; IC95%: 0,892; 0,968). Os pontos de corte propostos tiveram valores de sensibilidade, especificidade e preditivos satisfatórios.

Conclusões:

O perímetro do pescoço é uma medida capaz de identificar o excesso de gordura androide em crianças, pode ser usado na prática clínica e em estudos populacionais para determinar a adiposidade central. Os pontos de corte propostos foram satisfatórios, entretanto devem ser validados para outras populações.

PALAVRAS-CHAVE
Adiposidade; Antropometria; Fatores de risco; Avaliação nutricional; Curva ROC

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