Validez concurrente de cinco ecuaciones de predicción para evaluar el porcentaje de grasa en un grupo de deportistas con proyección al alto rendimiento de la ciudad de Medellín - Colombia.
Introduction: In Medellín, Colombia, there are no equations to predict the body composition (BC) of athletes expected to have high performance, making it difficult to make decisions related to training and nutrition plans. Objective: To calculate the concurrent validity of five prediction equations...
| Published in: | Revista Biomedica Vol. 41; no. 1; pp. 2 - 32 |
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| Main Authors: | , , , |
| Format: | Article |
| Published: |
Universidad Autonoma de Yucatan
Mar2021
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Objective: To calculate the concurrent validity of five prediction equations for fat percentage (FP) within a group of athletes from the city of Medellin, Colombia expected to yield high performance. Materials and methods: Cross-sectional analysis for diagnostic tests validation with data from a secondary source of athletes under the age of 18 who were part of Team Medellín. The "gold standard" was dual-energy X-ray densitometry (DEXA); the prediction equations analyzed included: Slaughter, Durnin and Rahaman, Lohman, Johnston, and the Five-Component method. The ICC was used to assess the consistency between the methods; moreover, the Bland-Altman plot was used to calculate the average bias and agreement limits of each of the equations. Results: Participation included 101 athletes (50,5% women), the median age being 14,8 years old (IR 13,0 to 16,0). The concurrent validity was "good/excellent" for the Johnston, Durnin and Rahaman and Five Components equations. The Lohman equation, which overestimated the FP in 12,7 percentage points. All of them showed broad agreement limits. Conclusions: For the study population, the Durnin and Rahaman, Johnston and Five- Component equations can be used to predict the FP because they yield a "good/excellent" concurrent validity and a low average bias. The equations analyzed have low accuracy, making it difficult to use them to diagnose the individual FP within this population. Introducción. En Medellín-Colombia, la falta de ecuaciones de predicción de la composición corporal (CC) para deportistas con proyección al alto rendimiento dificulta la toma de decisiones para el entrenamiento y la nutrición. Objetivo. Calcular la validez concurrente de cinco ecuaciones de predicción del porcentaje de grasa (PG) en un grupo de deportistas con proyección al alto rendimiento de la ciudad de Medellín- Colombia. Materiales y métodos. Estudio trasversal de validación de pruebas diagnósticas con datos de fuente secundaria en deportistas menores de 18 años pertenecientes al Team Medellín. La densitometría dual de rayos X (DEXA) fue el "estándar de oro"; las ecuaciones de predicción que se estudiaron fueron: Slaughter, Durnin y Rahaman, Lohman, Johnston, Cinco Componentes. Para evaluar la concordancia entre los métodos, se utilizó CCI; además, se hicieron análisis de Bland y Altman para calcular el sesgo promedio y los límites de acuerdo de cada una de las ecuaciones. Resultados. Participaron 101 deportistas (mujeres 50,5%) con una mediana de edad de 14,8 años (RI 13,0 a 16,0). La validez concurrente fue "buena/excelente" para las ecuaciones de Johnston, Durnin y Rahaman y Cinco Componentes. La ecuación Lohman sobreestimó el PG en 12,7 puntos porcentuales. Todas mostraron límites de acuerdo amplios. Conclusiones. Para la población del estudio se pueden utilizar las ecuaciones de Durnin y Rahaman, Johnston y Cinco Componentes para predecir el PG debido a que tienen una validez concurrente "buena/excelente" y un sesgo promedio bajo. Las ecuaciones que se estudiaron tienen una baja precisión, lo que dificulta utilizarlas para el diagnóstico individual del PG en dicha población. pubtype: Academic Journal doctype: Article src: R language: Spanish refInfo: copyright: @attributes: flag: Y custom: Copyright of Revista Biomedica is the property of Centro de Investigaciones Regionales Dr. Hideyo Noguchi; Facultad de Medicina, UADY and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. 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