Rev. Esp. Antrop. Fís. (2015) Vol. 36: 1-12

Relaciones de correlación entre variables antropométricas en jóvenes universitarios

REBATO E.1, BARCINA P.1 Y JELENKOVIC A.1, 2, 3

1 Departamento de Genética, Antropología Física y Fisiología Animal, Facultad de Ciencia y Tecnología, Universidad del País Vasco (UPV/EHU), España.

2 IKERBASQUE, Basque Foundation for Science, Bilbao.

3 Department of Public Health, Hjelt Institute, University of Helsinki, Helsinki, Finland.

Corresponding author: esther.rebato@ehu.eus Apdo 644-48080 Bilbao - FAX: 94 601 3154

ISSN: 2253-9921 © 2015 Sociedad Española de Antropología Física

Keywords:

Anthropometric Traits Correlation Body Morphology Adiposity

RESUMEN

Las variables que definen el tamaño, la morfología y la composición del cuerpo humano, están asocia-das entre sí, aunque se conoce poco acerca de la magnitud de estas relaciones. El objetivo de este estu-dio es estimar valores de correlación entre diferentes dimensiones antropométricas en una muestra de estudiantes universitarios de la Comunidad Autónoma Vasca (356 varones y 749 mujeres, de entre 18.0 y 32.9 años). Se tomaron 21 medidas directas (alturas, anchuras, circunferencias y pliegues) y se cons-truyeron 7 variables indicadoras de proporcionalidad, masa corporal, cantidad y distribución de grasa. El peso y el índice de masa corporal (IMC) son las variables que muestran correlaciones más altas con el resto. El IMC y el sumatorio de pliegues de grasa (S7P) están más correlacionados con el peso y la adiposidad que con las variables de distribución de grasa. Las altas correlaciones observadas entre el perímetro de la cintura, tanto con el peso (0.86 en varones y 0.81 en mujeres; p<0.001) como con las variables de adiposidad (cantidad y distribución, sobre todo a nivel troncal) confirman su uso como indicador de grasa visceral. Los resultados permiten concluir que las variables con el mismo substrato se correlacionan más entre sí. Además, las significativas correlaciones observadas entre la anchura bicrestal y el S7P (0.33 en varones y 0.48 en mujeres; p<0.001) apoyan la existencia de asociación entre la robustez ósea y la masa grasa.

ABSTRACT

Anthropometric variables defining human body size, morphology and composition are associated be-tween them, but little is known about the magnitude of these relationships. The aim of this study is to estimate correlation values between different anthropometric dimensions in a sample of university students from The Basque Autonomous Community (356 men and 749 women aged 18.0-32.9 years). 21 direct measures were taken (heights, breadths, circumferences and skinfold thicknesses) and 7 de-rived variables of body proportionality, body mass and fat, and fat distribution were calculated. The results showed that the majority of body morphology and composition dimensions are significantly correlated and that these relationships are stronger for closely related traits, reflecting the nature of the variables. Weight and Body Mass Index (BMI) showed the strongest correlations with the rest of di-mensions. BMI and the sum of 7 skinfolds (S7P) were more correlated with total body mass and adi-posity than with fat distribution. The strong correlations observed for waist circumference with weight (0.86 in males and 0.81 in females; p<0.001) and adiposity variables (particularly at the trunk level) supports its use as an indicator of visceral fat. In conclusion, anthropometric variables defining the amount of body fat and mass were strongly correlated between them, and fat distribution presented weak to moderate correlations. Finally, the significant correlation detected between bicristal breadth and S7P (0.33 in males and 0.48 in females; p<0.001) suggests that skeletal frame is associated with body fat mass.

Palabras clave:

Variables Antropométricas Correlación Morfología Corporal Adiposidad

Recibido: 23-01-2015 Aceptado: 13-04-2015

Correlación entre variables antropométricas

Introducción

Las variaciones del tamaño, la forma y la com-posición corporal en las poblaciones humanas son ob-jeto de estudio de la Antropología Física, tanto desde un punto de vista evolutivo y adaptativo como desde el análisis de la variabilidad inter e intrapoblacional y de las causas subyacentes (Ruff, 2002). La Antropología Física también se ocupa de la influencia que poseen los factores genéticos y ambientales en la determina-ción de la morfología y la composición del cuerpo (Sánchez-Andrés, 1995; Livshits et al. 2002; Jelenko-vic, 2010) y de las modificaciones de dichos factores a lo largo del ciclo vital (Silventoinen et al. 2007, 2008; Poveda et al. 2012). La Antropometría es una técnica incruenta y poco costosa, portátil y aplicable en el tra-bajo de campo o en el laboratorio para evaluar el ta-maño, las proporciones y la composición del cuerpo humano. Las medidas antropométricas (como el peso, la estatura, las medidas de grasa subcutánea, etc.) son características biológicas de tipo cuantitativo e indica-dores necesarios y sensibles del estado nutricional. La razón está en que ellas están influidas, a lo largo del tiempo, por la ingesta, el gasto energético, el ambiente y la salud, en general. El peso informa sobre la masa corporal total del organismo y se relaciona con la cor-pulencia y el tamaño general del individuo; la estatura y las longitudes de los segmentos corporales, caracte-rizan la linealidad y el proceso de crecimiento y, junto con las anchuras, evidencian el componente óseo; los perímetros, informan sobre características estructurales mixtas del esqueleto y tejidos blandos (fundamental-mente la masa muscular y menos sobre la masa grasa). Los espesores adiposos caracterizan las reservas ener-géticas y se relacionan con la nutrición y la actividad física.

Existe evidencia científica acerca de la relación existente entre diversas medidas antropométricas y la morbimortalidad. Así, la estatura muestra una asocia-ción inversa con la mortalidad por patologías cardio-vasculares y, directa, con algunos tipos de cáncer (Batty et al. 2009). Sin embargo, el espesor de los pliegues subcutáneos (adiposidad) y la circunferencia de la cintura se relacionan con el riesgo de padecer enfermedades de tipo coronario (Hormiguera, 2007; Pérez-Pérez et al. 2007), metabólico (Ginter y Skimo 2008) y diversos cánceres (Calle y Kaaks, 2004).

Igualmente, algunos índices y parámetros derivados de las medidas antropométricas se usan para valorar el riesgo de morbimortalidad de la población. El más utilizado es el Índice de Masa Corporal (IMC) (Quete-let, 1869) que relaciona la masa total del cuerpo con el tamaño del mismo; dada su buena correlación con la masa grasa, el IMC se usa como indicador de sobrepe-so y obesidad y sobre el riesgo concomitante de en-fermedades no transmisibles (WHO 2000). Con inde-pendencia de la cantidad total de masa grasa, su distri-bución anatómica condiciona la susceptibilidad ante ciertas enfermedades y la mortalidad de los individuos; en particular, la masa grasa situada a nivel tronco-ab-dominal supone un riesgo elevado de desarrollar en-fermedades cardiovasculares (Mirhosseini et al. 2012) y diabetes tipo 2 (Fujimoto et al. 1990), entre otras. Los indicadores antropométricos más utilizados para determinar la distribución de grasa son la circunferen-cia de la cintura (CC) y la relación de ésta con la cir-cunferencia de cadera, expresada mediante el índice cintura-cadera (ICC). En definitiva, la Antropometría refleja el estado nutricional y de salud y permite pre-decir el rendimiento, la salubridad y la supervivencia y, como tal, es un instrumento valioso actualmente utilizado en la orientación de las políticas de salud pública y las decisiones clínicas.

Los distintos usos de la Antropometría requie-ren propiedades diferentes de los indicadores antropo-métricos más adecuados ya que las aplicaciones e in-terpretaciones apropiadas de dichos indicadores pue-den variar a nivel individual y poblacional (OMS 1995). Por ello, es necesario determinar el modo en que las distintas variables antropométricas se relacio-nan entre sí a fin de mejorar el conocimiento sobre su significado biológico. Aunque las variables que defi-nen el tamaño del cuerpo humano, su morfología y composición están asociadas entre sí, se conoce poco acerca de la magnitud de estas relaciones. En general, la correspondencia entre variables con el mismo subs-trato está establecida, pero los estudios sobre la aso-ciación entre dimensiones antropométricas de distinta naturaleza son relativamente escasos (Henneberg y Ulijaszek, 2010; Jelenkovic y Rebato, 2012; Lucas y Henneberg, 2014).

El objetivo de esta investigación es establecer el grado de correlación existente entre una serie de variables antropométricas, tanto de medición directa

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Rebato et al.,

como derivadas, en una muestra de jóvenes universita-rios de ambos sexos residentes en la Comunidad Autó-noma Vasca (CAV) y describir las tendencias de las asociaciones según el sexo. El análisis de una muestra socialmente homogénea y con un estrecho rango de edad supone una contribución al escaso conocimiento actual sobre la cuestión planteada.

Material y Métodos

Muestra

La muestra consiste de 1105 estudiantes (356 varones y 749 mujeres, con edades decimales com-prendidas entre 18.0 años y 32.9 años) tomada en los tres campus de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU). El muestreo, de carácter transversal, se realizó entre los años 2002 y 2005. Una descripción detallada de la muestra puede encontrarse en Muñoz-Cachón (2013). Los datos se analizaron de manera anónima, siguiendo las recomendaciones de la declaración de Helsinki (64ª Asamblea General, Fortaleza, Brasil, octubre 2013).

Medidas antropométricas

De acuerdo con el criterio del Programa Bioló-gico Internacional, PBI (Weiner y Lourie, 1981) se tomaron las siguientes medidas con material estandari-zado: 1) variables óseas (cm): estatura, altura ileoespi-nal, talla sentado, anchuras (diámetros) biacromial, bicrestal, biepicondilar del húmero y del fémur; 2) masa corporal total: peso (kg); 3) perímetros (circunfe-rencias) corporales (cm): brazo en máxima flexión y relajado, cintura (menor perímetro abdominal), cadera, muslo medial y pantorrilla; 4) pliegues de grasa subcu-tánea (mm): bíceps, tríceps, subescapular, supraespi-nal, abdominal, muslo y medial de la pantorrilla. A partir de dichas mediciones se calcularon las siguientes variables derivadas: Índice Córmico (ICo) = (talla sen-tado (cm)/estatura (cm))*100; Longitud relativa de la extremidad inferior (LREI) = (altura ileoespinal (cm)/estatura (cm))*100; Índice acromio-ilíaco (IA-I) = (anchura bicrestal (cm)/anchura biacromial (cm))*100; Índice de Masa Corporal (IMC) = peso (kg)/estatura2 (m); Sumatorio de 7 pliegues (mm) (S7P) = bíceps

+tríceps+subescapular+supraespinal+abdominal+pan-torrilla media; Índice cintura/cadera (ICC) = perímetro de la cintura (cm)/perímetro de la cadera (cm); Índice de grasa tronco/extremidades (IGTE) = ∑ pliegues del tronco (mm)/∑ pliegues de las extremidades (mm).

Con el fin de resumir los resultados y su poste-rior discusión, las 21 variables directas se han califica-do en función del “grupo” al que pertenecen así como a su naturaleza o substrato: 1) medidas “óseas”: longi-tudes/alturas y anchuras (diámetros); 2) medidas “mix-tas” (incluyen hueso, músculo y grasa): perímetros (circunferencias) y el peso; 3) medidas “adiposas”: pliegues subcutáneos. Las 7 variables derivadas son indicativas de la proporcionalidad corporal (ICo, LREI, IA-I), la masa corporal (IMC), la adiposidad general (S7P) y la distribución de grasa (ICC, IGTE). El criterio para la interpretación del IMC e ICC ha sido el de la SEEDO 2007 (Salas-Salvadó et al. 2007). La clasificación de las variables de proporcionalidad pue-de consultarse en Martin y Saller (1957).

Tratamiento de datos y análisis estadísticos

La normalidad de las distintas variables se comprobó mediante el test no-paramétrico de Kolmo-gorov-Smirnov realizándose una transformación loga-rítmica de aquellas variables que no mostraban una distribución normal. Posteriormente, todas las varia-bles se ajustaron para la edad mediante una regresión lineal simple. Se calcularon correlaciones de Pearson (r) entre las distintas variables y su nivel de significa-ción, entendiendo que una asociación significativa (p<0.05) entre dos variables indica que ambas compar-ten información o variabilidad. Los datos se han trata-do separadamente por sexo. Los análisis estadísticos se han realizado mediante el paquete informático SPSS Statistics v21.0.

Resultados

En las Tablas 1 y 2 se muestran los estadísticos descriptivos de las variables directas y derivadas en cada sexo. Se observa una mayor estatura media (175.6 cm) y masa corporal (73.4 kg) en los varones que en las mujeres (162.2 cm y 58.3 kg). Los varones

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Rebato et al.,

muestran, además, altos valores medios en las anchu- ras óseas y perímetros, mientras que las mujeres tienen un mayor espesor de los pliegues de grasa subcutánea (excepto el abdominal, similar en ambos sexos) tanto de forma individual como en su sumatorio (S7P: 107.13 mm en varones y 138.78 mm en mujeres). El tronco y las extremidades inferiores son más largos respecto a la estatura en las mujeres que en los varones (ICo: 53 vs. 52; LREI: 58.2 vs. 57.7). El IA-I indica un tronco de morfología rectangular en ambos sexos (IA-I >75). Los IMC medios se sitúan en el rango de nor-mopeso (23.8 kg/m2 y 22.2 kg/m2 para varones y mu-jeres, respectivamente) y el ICC presenta valores me-tabólicamente saludables (0.8 en varones y 0.7 en mu-jeres). El valor del IGTE ha sido superior en los varo-nes (1.0) que en las mujeres (0.7).

Correlación entre medidas antropométricas directas

En la Tabla 3 se muestran las correlaciones en-tre las medidas directas para cada sexo. En general, las correlaciones más altas y significativas se observan entre las correspondientes a un mismo grupo de varia-bles. El rango de los valores de correlación entre las longitudes/alturas varía entre 0.44-0.75 en varones y 0.44-0.76 en mujeres; para los diámetros entre -0.21-0.49 en varones y -0.15-0.45 en mujeres; las correlaciones entre los perímetros oscilan entre 0.38-0.92 y 0.41-0.94 para varones y mujeres, respec-

tivamente, y entre los pliegues de grasa, 0.47-0.79 en varones y 0.46-0.75 en mujeres. Además de las altas correlaciones obtenidas entre ambas circunferencias braquiales (0.92 en varones y 0.94 en mujeres), las correlaciones más destacables corresponden al peso con el perímetro de la cintura (varones, 0.86 vs muje-res, 0.81) y con el de la cadera (varones, 0.87 vs muje-res, 0.82). Existe también una significativa correlación (p<0.001) entre el peso y el perímetro del muslo, sobre todo en las mujeres (0.77) y, entre el peso y el períme-tro de la pantorrilla en ambos sexos (varones, 0.80 vs mujeres, 0.77). La circunferencia de la cintura muestra una elevada y significativa correlación con algunas variables de adiposidad tales como el pliegue subesca-pular (varones, 0.73 vs mujeres, 0.64) y el supraespinal (0.71 en ambos sexos). Las correlaciones más débiles se han obtenido entre las variables óseas de longitud/altura y las adiposas (pliegues). Es importante desta-car, sin embargo, la significativa asociación (negativa) entre el pliegue del muslo y la altura ileoespinal (varo-nes, -0.16 vs mujeres, -0.36).

Correlación entre medidas antropométricas directas y variables derivadas

Las correlaciones entre las variables antropo-métricas directas y las derivadas se muestran en la Tabla 4 para cada sexo. Respecto a los índices basados en medidas con substrato óseo, y con independencia de

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Varones Mujeres

Variables N Mínimo Máximo Media D.E. N Mínimo Máximo Media D.E.

ICo 356 46.0 58.0 52.0 1.0 749 47.0 58.0 53.0 1.0LREI 355 48.5 65.7 57.7 2.0 746 48.9 63.6 58.2 2.1

IA-I 356 60.3 119.7 81.2 12.7 747 63.2 126.0 84.3 12.1IMC 355 18.3 38.6 23.8 2.8 749 16.2 34.2 22.2 2.7S7P 320 32.0 268.5 107.1 44.2 649 59.0 307.0 138.8 39.5

ICC 274 0.7 1.0 0.8 0.05 640 0.6 0.9 0.7 0.05IGTE 320 0.4 2.3 1.0 0.3 649 0.2 1.7 0.7 0.2

ICo: Índice córmico; LREI: Longitud relativa de la extremidad inferior; IA-I: Índice acromio-ilíaco; IMC: Índice de Masa Corporal; S7P: Sumatorio de 7 pliegues de grasa subcutánea (mm); ICC: Índice cintura-cadera; IGTE: Índice de grasa tronco/extremidades. D.E.: Desviación Estándar.

Tabla 2. Estadísticos descriptivos de las variables antropométricas derivadas en varones y mujeres

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0.24

a0.

23a

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a0.

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9 P.

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a0.

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a0.

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a0.

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a0.

64a

0.53

a0.

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a0.

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a0.

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10 P

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a0.

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0.65

a0.

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0.41

a0.

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11 P

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0.64

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a0.

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12 P

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a0.

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a0.

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a0.

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a0.

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13 P

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14 P

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a0.

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15 P

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0.65

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67a

16 P

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17 P

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18 P

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19 P

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21 P

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52a

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a0.

66a

Alt:

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: tal

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; P: p

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Tabl

a 3.

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muj

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Rebato et al.,

7

Variables ICo LREI IA-I IMC S7P ICC IGTE

Estatura -0.24a 0.13c 0.03 -0.05 0.04 -0.01 -0.03-0.28a 0.17a 0.05 -0.04 0. 00 -0.02 0.02

Alt. ileoespinal -0.32a 0.75a -0.30a -0.07 -0.07 0.01 0.04-0.35a 0.77a -0.32a -0.04 -0.15a 0.11b 0.09c

T. sentado 0.50a -0.06 0.13c 0.01 0.05 -0.11 -0.080.48a -0.04 0.10b 0.04 0.03 -0.10b 0.02

A. biacromial -0.24a 0.45a -0.85a 0.07 -0.15b 0.23a 0.18b

-0.19a 0.56a -0.82a 0.08c -0.26a 0.32a 0.11b

A. bicrestal -0.13c -0.14c 0.50a 0.48a 0.33a 0.37a 0.02-0.15a -0.14a 0.56a 0.49a 0.48a 0.21a 0.13b

A. biepicondilar húmero 0.06 -0.05 0.22a 0.15b 0.09 -0.1 -0.080.07 -0.09c 0.25a 0.32a 0.32a -0.04 0.06

A. biepicondilar fémur -0.02 0.03 0.14b 0.46a 0.27a 0.08 -0.060.01 0.17a 0.00 0.53a 0.36a 0.16a 0.12b

Peso -0.07 0.02 0.18b 0.84a 0.64a 0.34a 0.09-0.04 0.08c 0.21a 0.85a 0.68a 0.23a 0.29a

P. brazo relajado 0.01 0.00 0.04 0.81a 0.56a 0.31a 0.060.05 0.06 0.14a 0.86a 0.72a 0.23a 0.25a

P. brazo flexionado 0.05 -0.09 0.21a 0.76a 0.50a 0.28a 0.040.05 -0.01 0.23a 0.87a 0.74a 0.23a 0.22a

P. cintura -0.09 0.01 0.19a 0.87a 0.71a 0.65a 0.21a

-0.08c 0.14a 0.18a 0.82a 0.68a 0.63a 0.43a

P. cadera -0.02 0.01 0.31a 0.83a 0.71a 0.08 0.04-0.04 0.03 0.28a 0.78a 0.73a -0.10c 0.25a

P. muslo medial 0.16b -0.03 0.17b 0.77a 0.57a 0.20b 0.010.11b -0.18a 0.30a 0.81a 0.70a 0.10c 0.13b

P. pantorrilla 0.04 -0.01 0.11c 0.73a 0.50a 0.22a -0.050.05 0.00 0.19a 0.72a 0.54a 0.10a 0.07

Pl. del bíceps 0.01 -0.03 0.19b 0.67a 0.87a 0.30a -0.050.04 -0.05 0.27a 0.69a 0.85a 0.19a 0.20a

Pl. del tríceps 0.01 -0.02 0.12c 0.54a 0.83a 0.15c -0.22a

0.01 -0.08c 0.28a 0.67a 0.82a 0.14b 0.02

Pl. subescapular 0.01 -0.09 0.20a 0.74a 0.85a 0.42a 0.27a

0.05 -0.09c 0.22a 0.72a 0.81a 0.26a 0.55a

Pl. supraespinal 0.01 0.09 0.03 0.65a 0.81a 0.47a 0.36a

0.02 0.08 0.17a 0.71a 0.81a 0.37a 0.64a

Pl. abdominal -0.02 -0.18b 0.33a 0.62a 0.90a 0.31a 0.29a

0.09 -0.27a 0.49a 0.63a 0.87a 0.18a 0.56a

Pl. del muslo 0.11 -0.30a 0.42a 0.51a 0.82a 0.07 -0.41a

0.09c -0.48a 0.61a 0.56a 0.83a -0.08 -0.03

Pl. medial de la pantorrilla -0.01 -0.06 0.26a 0.53a 0.80a 0.15c -.311a

0.01 -0.16a 0.41a 0.57a 0.78a -0.01 -0.11b

Tabla 4. Correlaciones entre variables antropométricas directas y derivadas

Alt: altura; T: talla; A: anchura; P: perímetro; Pl: pliegue; ICo: Índice córmico; LREI: Longitud relativa de la extremidad inferior; IA-I: Índice acromio-ilíaco; IMC: Índice de Masa Corporal; S7P: Sumatorio de 7 pliegues de grasa subcutánea (mm); ICC: Índice cintura-cadera; IGTE: Índice de grasa tronco/extremidades. a)p < 0.001; (b)p <0.01; (c)p <0.05.

Varones, fila superior (Fondo gris); Mujeres, fila inferior (Fondo blanco)

Correlación entre variables antropométricas

sus altas correlaciones con las medidas de las que pro-ceden, el ICo muestra una asociación negativa con la altura ileoespinal en ambos sexos (varones, -0.32 vs mujeres, 0.35) y positiva con las anchuras biacromial y bicrestal; también, está significativamente correlacio-nado con el perímetro del muslo. La LREI se correla-ciona directamente con la anchura biacromial (varo-nes, 0.45 vs mujeres, 0.56) y de forma negativa con los pliegues: abdominal y del muslo en ambos sexos; en mujeres, la LREI también está correlacionada con el perímetro del muslo y el pliegue de la pantorrilla. El IA-I se correlaciona con casi todas las variables antro-pométricas, salvo con la estatura (en ambos sexos) y con la anchura biepicondilar del fémur y algunas otras variables (en mujeres).

Los índices de masa (IMC) y adiposidad (S7P) muestran importantes y significativas correlaciones con el peso en ambos sexos (IMC: 0.84/0.85; varones/mujeres; S7P: 0.64/0.68; varones/mujeres); con los perímetros y los pliegues de grasa y, en el caso del IMC, con la mayor parte de las anchuras. El rango de variación de las correlaciones entre el IMC y los perí-metros se sitúa entre 0.42-0.87 en los varones y entre 0.41- 0.82 en las mujeres; con los pliegues subcutá-neos entre 0.51-0.74 y 0.56-0.72 en varones y mujeres, respectivamente. Los valores de correlación del S7P con los perímetros, oscilan entre 0.28-0.71 en los va-rones y 0.38-0.74 en las mujeres; con los pliegues de grasa, los rangos oscilan entre 0.50-0.90 y 0.54-0.87 en varones y mujeres, respectivamente.

En cuanto a los índices de distribución de grasa, el ICC muestra correlaciones positivas con variables tales como las anchuras biacromial y bicrestal en am-bos sexos, con el peso (varones, 0.34 vs 0.23, mujeres), algunos perímetros (destacando el de la cin-tura (varones, 0.65 vs mujeres, 0.63) y con la mayoría de los pliegues de grasa, excepto con el del muslo en ambos sexos y el de la pantorrilla en mujeres. El IGTE muestra correlaciones positivas con todos los pliegues del tronco (p<0.001) y con el del bíceps en las mujeres (0.20), y negativas con los de las extremidades (excep-to el del tríceps en mujeres). Este índice está altamente correlacionado (p<0.001) con el peso y con los perí-metros braquiales y de la cadera en las mujeres, y con la circunferencia de la cintura en ambos sexos.

Correlaciones entre las variables derivadas

Como se observa en la Tabla 5, los varones han mostrado correlaciones muy significativas (p<0.001) entre el ICo y la LREI; la LREI con el IA-I, y el IA-I con el IMC y con el S7P. La correlación ha sido eleva-da entre el IMC y el S7P (0.71), los cuales están mode-radamente asociados con el ICC (0.41 y 0.31 para el IMC y el S7P, respectivamente). Hay, asimismo, una correlación positiva entre los índices de distribución de grasa (0.37). En cuanto a las mujeres, las correlaciones más significativas (p<0.001) se observan entre la LREI y el IA-I; el IA-I con el S7P, el IMC y el ICC; el IMC con el S7P (0.78), el ICC (0.28) y el IGTE (0.32); el

!8

Variables 1 2 3 4 5 6 7

1 ICo -0.24a 0.14b 0.08 0.03 -0.14c -0.072 LREI -0.26a -0.46a -0.05 -0.14c 0.03 0.093 IA-I 0.07 -0.53a 0.19a 0.29a -0.02 -0.14c

4 IMC 0.12b -0.01 0.21a 0.71a 0.41a 0.12c

5 S7P 0.05 -0.22a 0.46a 0.78a 0.31a 0.006 ICC -0.11b 0.20a -0.15a 0.28a 0.17a 0.37a

7 IGTE 0.00 0.11b -0.01 0.32a 0.33a 0.41a

ICo: Índice córmico; LREI: Longitud relativa de la extremidad inferior; IA-I: Índice acromio-ilíaco; IMC: Índice de masa corporal; S7P: Sumatorio de 7 pliegues de grasa subcutánea (mm); ICC: Índice cintura-cadera; IGTE: Índice de grasa tronco/extremidades. (a)p < 0.001 ; (b)p <0.01; (c)p <0.05.

Tabla 5. Correlaciones entre las medidas antropométricas derivadas. Triángulo superior correspondiente a varones e inferior a mujeres

Rebato et al.,

S7P con el ICC y el IGTE y el ICC con el IGTE (0.41). Existen otras asociaciones moderadas y de signo variable que han alcanzado significación estadís-tica (p<0,01) como la del ICo con el IMC (positiva) y con el ICC (negativa) en las mujeres, y positiva con el IA-I en los varones, entre otras.

Discusión

La presente investigación analiza el grado de correlación entre diferentes rasgos antropométricos en jóvenes adultos universitarios de ambos sexos de la Comunidad Autónoma Vasca (CAV). Los resultados de los estadísticos descriptivos en las diferentes variables antropométricas revelan el dimorfismo sexual presente en las poblaciones humanas actuales, sobre todo, a nivel de tamaño y masa corporal (mayores dimensio-nes óseas, circunferencias y peso en los varones), y una mayor deposición grasa en las mujeres. En parti-cular, el dimorfismo en estatura coincide con los datos de otros estudios poblacionales (Bhadra et al. 2002; Wells, 2007). El dimorfismo sexual observado en otras variables óseas (anchuras) y en las de tipo “mixto” (perímetros), en las que intervienen hueso y músculo, además del componente graso, se relaciona en gran medida con el encontrado para la estatura y el peso ya que los cuerpos más altos presentarán huesos más largos y posiblemente más robustos, susceptibles de mayores inserciones musculares. Los resultados obtenidos para las variables de adiposidad son simila-res a los mostrados por otros autores, que indican que las mujeres tienen un mayor contenido graso que los varones (Kuk et al. 2005). De hecho, y a excepción del pliegue abdominal, ligeramente superior en varones, el resto de pliegues y su sumatorio ha sido mayor en las mujeres. El perímetro de la cintura y el ICC, variables que representan la distribución de grasa a nivel tronco-abdominal, han sido mayores en los varones que en las mujeres, lo que indica diferencias en la distribución del panículo adiposo entre ambos sexos (Wells, 2007; Shen et al. 2009). Tal y como cabía esperar dada la edad de la muestra (“adultos jóvenes”), su perfil uni-versitario y su nivel social medio, no existen grandes prevalencias de sobrepeso u obesidad. Ambos sexos se encuentran en normopeso y en valores de distribución de grasa, metabólicamente saludables según los valo-

res del IMC e ICC, respectivamente. Como en el caso del perímetro de la cintura e ICC ya mencionados, los valores medios del IGTE también confirman una ma-yor cantidad de masa grasa a nivel del tronco en el sexo masculino que en el femenino. Los resultados correspondientes a los índices de proporcionalidad muestran que ambos sexos tienen troncos de longitud media y forma rectangular y que las mujeres tienen las piernas relativamente más largas que los varones; am-bos sexos tienen extremidades inferiores largas respec-to a la estatura.

Respecto a las asociaciones entre las distintas variables, los resultados obtenidos confirman que la mayoría de las medidas directas se correlacionan entre sí, en particular y de forma muy significativa, cuando se trata de variables del mismo grupo de medición (p.ej. las de sustrato óseo, tanto de longitud como de anchura entre sí, o las de adiposidad entre ellas). Este escenario es muy similar a las observaciones de Jelen-kovic y Rebato (2012) en familias de la comarca del Gran Bilbao (Vizcaya, España). Cabe señalar que las medidas de longitud o altura muestran mayores valores de correlación entre sí que las transversales, cuyas asociaciones son más bajas; además, las primeras están más correlacionadas con las anchuras de las extremi-dades (diámetros biepicondilares del húmero y fémur) que con las del tronco (anchuras biacromial y bicres-tal). Destaca la asociación negativa entre las anchuras biacromial y biepicondilar del húmero observada en ambos sexos. Las dimensiones óseas, sobre todo las verticales, son las que menos se han correlacionado con las de otros grupos, mientras que el peso, que in-cluye todos los tejidos, se encuentra significativamente asociado con todas las variables antropométricas. En particular, el peso está muy correlacionado con la cir-cunferencia de la cadera, siendo ésta un buen indicador de la masa corporal según señalan algunos autores (Mathias et al. 2009). No se ha encontrado ninguna referencia que explique la asociación inversa observa-da entre la altura ileoespinal y el pliegue del muslo, que quizá pudiera deberse a una relación anatómica entre la (mayor) longitud de la pierna y la (menor) superficie donde se asienta el tejido adiposo, con una reducción del área de deposición de la grasa.

La correlación observada entre la anchura bi-crestal y el S7P, variables con substratos diferentes (óseo y adiposo), coinciden con los resultados de Hen-

!9

Correlación entre variables antropométricas

neberg y Ulijaszek, (2010) y Lucas y Henneberg (2014) que han señalado una estrecha relación entre las dimensiones esqueléticas y la cantidad de masa grasa. De acuerdo con estos autores, las medidas esqueléticas reflejan el volumen del tronco y las proporciones tron-co/extremidades. Una mayor robustez (tamaño) del tronco albergaría una mayor cavidad abdominal y un tubo digestivo más largo, lo que se traduciría en una mayor necesidad de alimentos para producir una sen-sación de saciedad y en una mayor absorción de nu-trientes. Ambas situaciones conducirían a un exceso de energía, que se acumularía en forma de grasa. De he-cho, dichos autores han sugerido que el tamaño de la estructura ósea podría ayudar a detectar el riesgo de obesidad en adultos jóvenes.

De los tres índices de proporcionalidad estudia-dos, ha sido el IA-I el que presenta un mayor número de asociaciones con medidas directas, no sólo de natu-raleza ósea (p.ej. la altura ileoespinal o las anchuras biepicondilares del húmero y fémur) sino también con algunas de tipo “mixto” y adiposo (pliegues). Dado que se trata de correlaciones positivas, puede hipoteti-zarse que la forma del tronco guardaría una proporcio-nalidad con el resto de la morfología corporal. Como ha señalado Jelenkovic (2010), la morfología corporal viene determinada en parte por la covariación entre sus diferentes dimensiones y/o sus componentes, relacio-nes que dependen a su vez de los factores genéticos y ambientales (Jelenkovic y Rebato 2012). La correla-ción entre el perímetro de cintura y el sobrepeso está bien establecida (Pouliot et al. 1994; Lemieux 2001). Este resultado también se ha confirmado en la presente correlación dadas las altas correlaciones observadas entre dicha variable y los parámetros de masa y adipo-sidad, como el IMC o el S7P. Dichos resultados tam-bién concuerdan con los de Schousboe et al. (2004) en gemelos daneses y Jelenkovic (2010) en familias nu-cleares del Gran Bilbao. Un reciente estudio sobre asociación fenotipo-genotipo en población gitana, ha mostrado que la circunferencia de la cintura era el ras-go que mayor correlación genética tenía con fenotipos de obesidad, tales como el IMC, los pliegues de grasa, o la endomorfia (Poveda, 2013). En el presente estu-dio, este perímetro se ha relacionado especialmente con los pliegues del tronco (subescapular y supraespi-nal) lo que apoya su uso como indicador de la cantidad de grasa visceral y del riesgo cardiovascular (Lemieux et al. 1996; Concepción et al. 2001). Según nuestros

resultados, el perímetro de la cintura podría representar un mejor indicador que el ICC en lo que a la adiposi-dad se refiere. Este hecho podría estar fundamentado en que se relaciona en mayor medida con el S7P que el ICC, y apoyaría por tanto las propuestas realizadas en este sentido por diversos autores basadas en la escasa correlación entre el ICC y la masa grasa, medida esa relación bien a través de técnicas de tomografía com-puterizada (TC) (Keller et al. 1999) o por densitome-tría de energía dual (DEXA) (Ketel et al. 2007).

Las altas correlaciones obtenidas entre el IMC y las variables estimadoras de la cantidad de grasa (pliegues y, sobre todo, su sumatorio S7P) apoyan el hecho de que su aumento conlleva un incremento de la grasa corporal tal y como se ha señalado en otros estu-dios (Norgan, 1994; Camhi et al. 2011). Esta observa-ción sería asumida siempre que no sean individuos entrenados ya que, como se ha comprobado en la pre-sente investigación, el IMC está muy correlacionado con las anchuras óseas (excepto la biacromial) y los perímetros, variables que representan gran parte de la magnitud músculo-esquelética. El IMC también se encuentra positivamente asociado con los índices de distribución de grasa (ICC e IGTE) los cuales también están correlacionados entre sí.

Conclusiones

Los análisis realizados confirman que las varia-bles antropométricas de un mismo grupo de medición y/o naturaleza, se correlacionan en mayor medida entre sí que con otras variables, con independencia del signo o tendencia de la correlación. El peso y el IMC son las variables que más se asocian con el resto de medidas, tanto directas como derivadas. El IMC y el S7P están más correlacionados con la masa total que con las va-riables de distribución de grasa (ICC, IGTE). Las ele-vadas asociaciones del perímetro de la cintura con la masa total, con los espesores de pliegues subcutáneos (sobre todo los del tronco), y con el resto de variables de adiposidad y de distribución de grasa, refuerzan su uso como indicador de grasa visceral y de riesgo car-diovascular. Las significativas correlaciones obtenidas entre la anchura bicrestal y el S7P apoyan la existencia de asociación entre la robustez ósea y la masa grasa,

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Rebato et al.,

aunque son necesarias nuevas investigaciones al res-pecto.

Agradecimientos

Proyectos 1/UPV00153.310-E-13972/01 y 1/UPV 00101.125-15283/03. ER forma parte de la Unidad de Formación e Investigación ELDUNANOTEK (UFI11/32). AJ es beneficiaria de una ayuda del Pro-grama Postdoctoral de Perfeccionamiento del Personal Investigador Doctor, del Departamento de Educación, Política Lingüística y Cultura, del Gobierno Vasco.

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