Skeletal mass index: reference curves and cardiometabolic risk association in adults

Para a avaliação do estado nutricional, o índice de massa corporal (IMC) é um dos parâmetros mais utilizados. No entanto, algumas limitações deste índice antropométrico para a predição de risco cardiometabólico têm sido discutidas, uma vez que esta medida não é capaz de discriminar entre massa gorda e massa magra e não avalia a distribuição destes componentes na composição corporal. O uso da absorciometria por dupla emissão de raios X (DXA) possibilitou avançar no conceito de composição corporal e condições de saúde, uma vez que a partir de suas informações é possível estabelecer índices de composição corporal independentemente do estado nutricional estabelecido pelo IMC. Entre os índices de composição corporal estudados, destacam-se os índices de massa magra (IMM). O objetivo geral desta tese é avaliar o comportamento dos IMM e sua relação com o risco cardiometabólico em adultos. Para isso, os objetivos específicos se dividem em: obter valores de referência para os IMM, específicos para sexo e idade na amostra e compará- los com outras populações; investigar a associação entre os IMM e a síndrome metabólica (SM) e analisar a associação entre eles e os fenótipos metabólicos em adultos eutróficos e com excesso de peso. Trata-se de um estudo transversal e de base populacional com adultos de 20 a 59 anos de idade. O processo de amostragem foi por conglomerados, em duplo estágio, sendo os setores censitários as unidades de primeiro estágio e os domicílios as de segundo estágio. Após cálculo amostral, a amostra estimada foi de 697 adultos, sendo que participaram do primeiro e segundo artigos 689 adultos e do terceiro artigo 660 adultos. No primeiro artigo foram construídas curvas de percentis ajustadas por uma função polinomial de terceiro grau para IMM, índice de massa gorda, % de gordura e índices de carga e capacidade metabólica (ICCM), a partir de dados do DXA. O IMM peso e o IMM IMC apresentaram declínio desde a terceira década de vida em ambos os sexos, ao passo que o IMM altura não foi capaz de identificar perda de massa magra ao longo das idades estudadas. Já entre os americanos e chineses, a curva do percentil 50 do IMM altura apresentou declínio mais precoce. As curvas das estimativas de adiposidade e dos ICCM alcançaram o pico entre 40-49 anos e americanos e chineses mantiveram uma curva ascendente ao longo de toda a idade adulta. Para o segundo artigo, a regressão logística foi utilizada para estimar a associação entre cada IMM (IMM altura , IMM peso , IMM IMC ) e a SM. Os indivíduos mais idosos, obesos e com SM predominaram no terceiro tercil de IMM altura , ao passo que, ao se analisar o IMM peso e o IMM IMC esses indivíduos foram a maioria no primeiro tercil destes índices. Em homens e mulheres, o modelo de regressão logística ajustado revelou que o IMM peso (OR 0,06; IC 95%: 0,02-0,21 e OR 0,25, IC 95%: 0,10-0,61) e o IMM IMC (OR 0,14, IC 95% 0,05-0,37 e OR 0,31, IC 95% 0,13-0,76) associaram-se negativamente à SM. Por outro lado, o IMM altura associou-se positivamente à SM em ambos os sexos (OR 4,17, IC 95%: 1,80-9,66 e OR 5,35, IC 95%: 2,20-12,99, respectivamente em homens e mulheres). Por fim, no terceiro artigo, a regressão logística foi utilizada para estimar a associação entre cada IMM (IMM peso , IMM IMC ) e os fenótipos metabólicos em indivíduos eutróficos e com excesso de peso. Os indivíduos metabolicamente doentes eram mais velhos em ambos os sexos. Os homens metabolicamente doentes apresentaram os menores valores de IMM e o maior percentual de gordura em comparação com os metabolicamente saudáveis e os IMM associaram-se inversamente com o fenótipo metabolicamente doente naqueles com excesso de peso. Nos homens eutróficos, esta associação foi verificada apenas quando se utilizou o IMM peso Entre as mulheres, os IMM não apresentaram associação significativa com os fenótipos. O conjunto dos resultados contribui para a avaliação individual e coletiva do estado nutricional de adultos brasileiros no que se refere à massa muscular e sua associação com a saúde cardiometabólica. Palavras-chave: Composição Corporal. Síndrome Metabólica. DXA Scan. Músculo Esquelético.For evaluation of the nutritional status, the body mass index (BMI) is one of the most used parameters. However, some limitations of this anthropometric index for the prediction of cardiometabolic risk have been discussed, since this measure is not able to discriminate between fat and lean mass and does not evaluate the distribution of these components in body composition. The use of dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) made it possible to advance the concept of body composition and health conditions, since from its information it is possible to establish body composition indices regardless of the nutritional status established by the BMI. Among the body composition indices studied, we highlight the skeletal mass indices (SMI). The general aim of this thesis was to evaluate the behavior of SMI and its relationship with cardiometabolic risk in adults. For this, the specific objectives were divided into: obtaining reference values for the SMI, specific for gender and age in the sample and comparing them with other populations; to investigate the association between SMI and metabolic syndrome (MetS) and to analyze the association between them and metabolic phenotypes in eutrophic and overweight adults. This cross-sectional population-based study was carried out with adults (20-59 years of age) of both sexes. Probabilistic sampling was used without replacement, by double-stage clusters, with census tracts as the first-stage units and the households as the second-stage units. After sample calculation, the estimated sample was 697 adults, participating in the first and second articles 689 adults and the third article 660 adults. In the first article, percentile curves adjusted by a third degree polynomial function were constructed for SMI, fat mass index (FMI), body fat, and load-capacity metabolic indices (LCMI) based on DXA. SMI weight adjusted (SMI weight ) and SMI BMI adjusted (SMI BMI ) showed decline from the third decade of life in both sexes, whereas SMI height adjusted (SMI height )was not able to identify lean mass loss over the ages studied. The same is not observed among Americans and Chinese, since the 50th percentile curve of SMI height showed an earlier decline, from 40-49 years. The estimates of adiposity and LCMI curves peaked between 40-49 years and Americans and Chinese maintained an upward curve throughout adulthood. For the second article, logistic regression was used to estimate the association between each SMI and MetS. Older individuals, obese and those with MetS predominated in the third tertile of SMI height , whereas using SMI weight and SMI BMI these individuals were the majority in the first tertile of these indices. In men and women, the adjusted logistic regression model revealed that SMI weight (OR 0.06; 95% CI: 0.02-0.21 and OR 0.25, 95% CI: 0.10-0.61) and SMI BMI (OR 0.14, 95% CI 0.05-0.37 and OR 0.31, 95% CI 0.13-0.76) were negatively associated with MetS. On the other hand, SMI height was positively associated with MetS in both sexes (OR 4.17, 95% CI: 1.80-9.66 and OR 5.35, 95% CI: 2.20-12.99, respectively in men and women). Finally, in the third article, logistic regression was used to estimate the association between each SMI (SMI weight , SMI IMC ) and metabolic phenotypes in eutrophic and overweight individuals. Metabolically unhealthy individuals were older in both sexes. Metabolically unhealthy men had lower SMI values and higher fat percentage compared to metabolically healthy men. SMI were inversely associated with the metabolically unhealthy phenotype in those who were overweight. In eutrophic men, this association was verified only when the SMI weight was used. Among women, SMI were not significantly associated with phenotypes. In conclusion, the data presented contribute to the individual and collective assessment of the nutritional status of Brazilian adults, especially regarding muscle mass and its association with cardiometabolic health. Keywords: Body Composition. Metabolic Syndrome. DXA Scan. Skeletal Muscle