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Centro Olímpico de Estudios Superiores

ANEXO 3. EVALUACIÓN DEL DEPORTISTA DE ALTO RENDIMIENTO.

Material complementario del capítulo 4 para el alumno, que no será objeto de presentación en clase ni tampoco será sometido a evaluación.

3.a. FUNDAMENTOS DE LA MEDIDA Y DE LA EVALUACIÓN

MacDougall y col. (1991) señalan que la marca deportiva de los deportistas de elite es el resultado de una serie de múltiples factores complejos (Figura 3.a.1): el componente genético, el entrenamiento realizado, el estado de salud y de una buena integración de diferentes componentes fisiológicos, biomecánicos y psicológicos relacionados con el deporte practicado.

Figura 3.a.1. Factores relacionados con la marca deportiva (MacDougall y col. 1991).

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Según dichos autores, el principal factor relacionado con el potencial del deportista es el factor genético, que incluye las características antropométricas, cardiovasculares y musculares heredadas, y también lo que se llama “entrenabilidad”. La entrenabilidad hace referencia a la capacidad para mejorar la forma física con un entrenamiento dado y para tolerar y asimilar entrenamientos muy intensos y frecuentes, que también depende en parte de factores genéticos (Bouchard y col. 1999; Rankinen y col. 2000). La marca deportiva también depende de la realización de un entrenamiento adecuado y de la historia individual de entrenamiento a lo largo de los años. Por último, la marca deportiva puede estar influenciada por el estado de salud, la nutrición y la toma de medicamentos o drogas (MacDougall y col. 1991).

Aunque el entrenador y el científico del deporte pueden hacer muy poco para alterar el componente genético del deportista, sin embargo pueden evaluar las diferentes cualidades físicas relacionadas con la marca deportiva, medir el progreso realizado y sugerir estrategias individualizadas de entrenamiento. Estas tareas pueden ser llevadas a cabo mediante la realización de un programa adecuado de tests en el laboratorio y en los lugares de entrenamiento y competición (MacDougall y col. 1991).

3.a.1. Conceptos de medición y evaluación.

Los términos medición y evaluación son empleados con gran profusión, a menudo sin atender a su significado último. La medición es el proceso por el cuál se recoge información cuantitativa o cualitativa. La evaluación consiste en la utilización de mediciones para emitir un juicio de valor y adoptar decisiones. Ambos conceptos están interrelacionados. La evaluación es un proceso que utiliza mediciones, mientras que el propósito de las mediciones es reunir información. Las mediciones se obtienen mediante una serie de procedimientos denominados con carácter general tests.

El proceso de evaluación comporta la interpretación de la información obtenida mediante los tests, de acuerdo con unos criterios o valores de referencia, a veces denominados estándares. Los valores de referencia pueden ser de dos tipos: normativos o de criterio. Los valores de referencia normativos se obtienen a partir de la medición de la variable estudiada en una muestra representativa de la población a la cual pertenece el caso analizado. Por ejemplo, si medimos el VO2max de un ciclista de 25 años de edad y obtenemos un valor de 70 ml.kg-1.min-1, nos puede interesar saber si el valor registrado es normal o no, es decir, si entra dentro del intervalo de valores que presenta la mayoría de los sujetos sanos de 25 años de la población a la que pertenece ese ciclista. La referencia normativa nos indica que el 95 % de los varones sanos de 25 años tienen un VO2max comprendido entre 38 y 45 ml.kg-1.min-1. Así pues, podríamos elaborar un primer juicio (evaluación) acerca del VO2max de nuestro ciclista, afirmando que su


VO2max es muy superior al que presenta la mayoría de la población de su edad y sexo. Probablemente su entrenador estará más interesado en saber si con este valor de VO2max puede ganar la Vuelta Ciclista a España. Si sabemos que la Vuelta Ciclista a España nunca ha sido ganada por un ciclista con un VO2max inferior a 75 ml.kg-1.min-1, podríamos adoptar este último valor como valor de referencia de criterio (el criterio sería el valor de VO2max mínimo para poder ganar la Vuelta Ciclista a España). En consecuencia, podríamos emitir un juicio (evaluación) afirmando que el valor actual de VO2max de nuestro ciclista no es suficientemente alto como para optar a ganar la Vuelta Ciclista a España. Por lo tanto, los tests aportan datos abstractos y la evaluación confiere un significado a los datos obtenidos.

La medición es la primera etapa en la evaluación, de tal manera que cuanto mayor sea la calidad de la medición mejor podrá ser la evaluación. Los tests de condición física constituyen procedimientos destinados a la medición de variables relacionadas con la capacidad de rendimiento deportivo.

3.a.2. Requisitos que deben reunir los tests de condición física.

El proceso de medición debe seguir unas pautas generales a las que nos referiremos en este capítulo, de tal manera que los tests practicados sean, en primer lugar, válidos, fiables y objetivos. La validez es una estimación del grado de veracidad del test, es decir, hasta qué punto es adecuado un determinado test para medir la cualidad objeto de estudio. La fiabilidad es una medida de la reproductibilidad o repetibilidad del test. Finalmente, la objetividad hace referencia a la fiabilidad de medidas repetidas, pero efectuadas por diferentes evaluadores. Además, los tests han de ser específicos, sensibles, fáciles de administrar y de fácil interpretación. Además los tests deben ser respetuosos con los derechos del deportista.

3.a.2.1. Los tests deben ser válidos.

Se dice que un test es válido cuando realmente mide lo que pretende medir. Por ejemplo, supongamos que deseamos determinar la velocidad máxima de carrera de un corredor. Un procedimiento sencillo podría consistir en medir el tiempo invertido en correr una distancia de 60 m, puesto que la mayoría de los corredores alcanzan la velocidad máxima de carrera antes de los 60 m (Groser 1992). Además, existe una relación muy intensa entre la velocidad máxima de carrera y la marca obtenida en 60 m. Sin embargo, la marca en 60 m también depende de otros factores como la velocidad de reacción ante la señal de salida. Por eso será más válido utilizar otro procedimiento para determinar la velocidad máxima de carrera que permitiera excluir el tiempo de reacción. Esto es fácil de conseguir si se mide la marca obtenida en un test de 60 m con salida lanzada. Una vez alcanzada la velocidad máxima, ésta se mantiene durante 10 ó 20 m,


por lo tanto, deberíamos disponer las células fotoeléctricas, al menos cada 5 o 10 m para poder medir la velocidad máxima. Si sólo colocamos una célula a la salida y otra a la llegada, tan sólo podremos calcular la velocidad media en 60 m. Por lo tanto, tendrá más validez para determinar la velocidad máxima de carrera un test en el que se determine la velocidad cada 10 m en el curso de una carrera de 60 ó 70 m, que utilizar únicamente la marca obtenida en un test de 60 m.

La marca obtenida en un test de 60 m no es un indicador válido para estimar la capacidad de resistencia cardiorrespiratoria, que guarda más relación con la máxima distancia recorrida en 12 minutos o test de Cooper (Noakes 1988; Sharkey 1990). Así pues, la marca alcanzada en un test de 60 m estima de forma válida la velocidad máxima de carrera, mientras que la máxima distancia recorrida en un test de Cooper no es un test válido para medir la velocidad máxima de carrera.

Para que un test sea válido es imprescindible que sea fiable y relevante. Si un test no es fiable no puede ser válido. No obstante, un test muy fiable puede ser poco válido. La relevancia hace referencia a la importancia que tiene la variable medida mediante el test para la cualidad física analizada. El grado de validez de un test indica la fidelidad con el que el test es capaz de alcanzar ciertos objetivos de medición. Por ejemplo, la masa corporal se puede determinar con gran fiabilidad, es decir, si pesamos varias veces en un mismo día al mismo grupo de sujetos obtendremos valores muy próximos. Sin embargo, la determinación de la masa corporal es un test poco válido del porcentaje de grasa corporal, ya que la masa corporal no sólo depende del grado de obesidad, sino que también depende de la talla, el sexo, la constitución corporal y la edad. Por otro lado, el grosor del pliegue cutáneo abdominal se puede determinar con buena fiabilidad y guarda muy buena relación con el porcentaje de grasa corporal. Así pues, para la determinación del porcentaje de grasa corporal carece de validez la determinación de la masa corporal aislada dada su escasa relevancia, mientras que sí es válida la determinación del grosor del pliegue cutáneo abdominal dada su relevancia en relación con el porcentaje de grasa corporal.

¿Cómo se determina la validez de un test?

La validez puede ser establecida por procedimientos lógicos y estadísticos, distinguiéndose dos tipos de validez: validez de contenido y validez relacionada con un criterio. A la validez relacionada con un criterio también se le llama validez estadística o validez correlacional, ya que se establece por procedimientos estadísticos. Existen dos clases de validez estadística: la validez concurrente y la validez predictiva, ambos tipos de validez se determinan mediante el test de correlación de Pearson La principal diferencia entre la validez concurrente y la validez predictiva reside en el momento en que se efectúan las mediciones con el test objeto de estudio y con el método patrón. Las


medidas se obtienen simultáneamente, o casi simultáneamente para efectuar una validación concurrente. En el caso de la validez predictiva, las medidas correspondientes al test objeto de análisis se obtienen antes que las medidas predichas.

Se dice que un instrumento de medición, o test, tiene validez de contenido o validez lógica, cuando mide variables a partir de las cuales será posible elaborar las conclusiones en las que se fundamentará la evaluación. La validez de contenido se establece por criterios lógicos, simplemente examinando las capacidades que desean medirse y comprobando hasta que punto la medida obtenida está realmente relacionada con la variable deseada. Generalmente, el establecimiento de la validez de contenido comporta la realización de pruebas complementarias para verificar que se cumplen ciertos requisitos. Por ejemplo, en el caso de la velocidad máxima de carrera, tanto el test de 60 metros como el test de velocidad lanzada (por ejemplo, velocidad lanzada en 30 metros) podrían tener validez de contenido para determinar la velocidad máxima de carrera en seres humanos. Para ello se tendría que comprobar que la distancia y el tiempo de aceleración resultan suficientes para permitir alcanzar la velocidad máxima. Además, se debería determinar durante cuánto tiempo se puede mantener la velocidad máxima mediante tests, en los que se utilizarían distancias superiores a la del test en cuestión y en las que se colocarían múltiples células fotoeléctricas a lo largo del recorrido. De este modo también se podrían detectar los cambios de velocidad durante la prueba y así descartar aquellas distancias a partir de las cuales la fatiga pudiera provocar una pérdida importante de velocidad. Al final de este proceso tanto la lógica, como los datos recogidos mediante pruebas complementarias, nos permitirán propugnar que un test de 60 metros (o 30 metros lanzados) tiene validez para medir la velocidad máxima de carrera en seres humanos. Otro ejemplo: un test destinado a la selección de futuros jugadores de voleibol debería incluir entre las variables analizadas aquellas que resultan determinantes del rendimiento en voleibol como la talla y la capacidad de salto vertical. Por lo tanto, la validez de contenido se establece fundamentalmente a través del análisis lógico de los elementos o pruebas incluidas en el test utilizando ya sea, la propia experiencia o el conocimiento aportado por expertos en libros, artículos, etc.

Para determinar la validez estadística se comparan y analizan las relaciones entre los resultados obtenidos mediante el test objeto de estudio y otro test, el que proporciona los datos de referencia o criterio (test patrón). El test patrón será preferiblemente un test de gran validez y fiabilidad, a ser posible el más válido y fiable. Es importante señalar que la relación entre los resultados obtenidos en dos tests puede ser casi perfecta (r=1), pero pueden existir diferencias entre ellos. Esto último ocurre cuando el test sometido a estudio subestima o sobrestima sistemáticamente los resultados obtenidos con el método patrón. Por ejemplo, los valores de porcentaje de grasa corporal obtenidos mediante la ecuación de Yuhasz correlacionan intensamente (r>0.90) con el porcentaje de grasa corporal obtenido mediante un método patrón, no obstante los valores son subestimados. Para descartar la existencia de diferencias significativas entre el método patrón y el test sometido a estudio es necesario efectuar un test de comparación de


medias como, por ejemplo, la prueba de la “t de Student para datos apareados”.

La validez concurrente es una medida de la correlación de un test con cierto criterio patrón. Para determinar la validez concurrente primero hay que escoger un criterio patrón o "gold standard" (en inglés), posteriormente se efectúan mediciones de la variable mediante el procedimiento patrón y el test que estemos analizando. Posteriormente, se comprueba que no existan diferencias significativas entre los valores medios obtenidos mediante cada test y se calcula el coeficiente de correlación de Pearson. El coeficiente de correlación de Pearson permite determinar si la relación entre dos variables es de tipo lineal, pudiendo adoptar valores comprendidos entre -1 y 1. Cuanto más cercano a 1 (ó -1) se encuentre el valor del coeficiente de correlación de Pearson, mayor será la validez del test analizado. Cuando el coeficiente de correlación es inferior a 0.6 las diferencias entre el test evaluado y el método patrón resultan excesivas como para poder equiparar ambos tests. Por ejemplo, supongamos que se mide la velocidad de carrera en 100 sujetos y posteriormente la capacidad de salto vertical. Supongamos, nuevamente, que el coeficiente de correlación de Pearson (representado por la letra "r") entre la marca en 60 metros y la altura alcanzada en el salto vertical es de r=0.88. Esto indicaría que se puede estimar la velocidad de carrera a partir de la marca en el salto vertical, pero que el grado de similitud no es muy alto, por lo que nos encontraríamos algunos sujetos que saltando lo mismo que otros, o incluso un poco menos, serían capaces de correr a mayores velocidades. Si el coeficiente de correlación de Pearson fuera 1, esto indicaría que ambos tests responden exactamente en la misma dirección a los cambios experimentados por la variable analizada. Es decir, si un sujeto salta más que otro también será con toda seguridad más veloz. No obstante, tal y como veremos más adelante, el coeficiente de correlación nunca puede ser igual a 1, ya que siempre existe una pequeña variabilidad debida a múltiples factores como la imprecisión de los instrumentos de medida, la variabilidad biológica y las faltas o errores cometidos al efectuar las mediciones.

Obviamente, resulta crucial disponer de un criterio patrón de gran validez para poder evaluar la validez concurrente de tests alternativos. Los criterios patrón pueden obtenerse midiendo magnitudes físicas relacionadas con la cualidad de la condición física en cuestión. Por ejemplo, potencia muscular y capacidad de salto; consumo máximo de oxígeno y capacidad de resistencia, etc.

Muchas veces interesa conocer cuál será la capacidad de rendimiento de un atleta en una competición futura. Esta circunstancia es común al proceso de selección tanto para deportes individuales como para deportes de equipo. Con esta finalidad los entrenadores pasan tests para elegir a aquellos deportistas que parecen hallarse en mejores condiciones de rendir al máximo nivel el día de la competición. Los tests aplicados con esta intención han de tener validez predictiva. La validez predictiva también se determina mediante el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson entre el rendimiento predicho y el rendimiento realmente alcanzado el día de la competición,


por lo tanto este tipo de validación se efectúa a posteriori.

Por lo que respecta a las variables relacionadas con la condición física la validez predictiva está muy condicionada por el tiempo transcurrido entre la realización del test y el día de la competición. Evidentemente, cuanto más lejana sea la predicción mayores son las posibilidades de error, es decir, menor es la validez predictiva. Sin embargo, muchos tests no deben administrarse justo antes de las competiciones puesto que podrían disminuir la capacidad de rendimiento en las horas o días siguientes. Por ello es conveniente que el test tenga validez predictiva aún cuando se administre mucho antes de que tenga lugar la competición. En cualquier caso, es necesario conocer el error asociado a cada predicción. Así mismo, hay que tener en cuenta que el error de predicción fuera del intervalo de medición puede ser muy elevado. Por ejemplo, supongamos que hemos desarrollado un test de marcha que nos permite predecir el VO2max y que el VO2max de la población empleada para desarrollar el test estaba comprendido entre 35 y 70 ml.kg-1.min-1. Si administramos este test de marcha a un corredor y obtenemos un valor predicho de 80 ml.kg-1.min-1, el error asociado a esta predicción será mucho mayor que el error asociado a una predicción que cayera dentro del intervalo comprendido ent re 35 y 70 ml.kg-1.min-1. Algo parecido ocurre con los tests desarrollados para predecir marcas.

Otro aspecto que debemos destacar es que, en ocasiones, determinado test sólo es válido cuando se administra a cierto grupo poblacional. Por ejemplo, se han desarrollado procedimientos antropométricos para estimar el porcentaje de grasa corporal, basados en la medición del grosor de pliegues cutáneos. Estas técnicas aplican fórmulas que se han obtenido midiendo los pliegues en un grupo de sujetos y determinando el porcentaje de grasa corporal mediante un procedimiento criterio, generalmente por hidrodensitometría. A partir de los resultados de la hidrodensitometría se pueden obtener ecuaciones que relacionan el grosor de los pliegues con el porcentaje de grasa corporal. Pues bien, la mayoría de estas ecuaciones son específicas de población, es decir, sólo son válidas para ser aplicadas a sujetos pertenecientes a la misma población que se empleó para confeccionar la fórmula antropométrica. Así, una ecuación antropométrica que ha sido obtenida a partir de una población de mujeres tiene escasa validez para medir el porcentaje de grasa corporal en un grupo de hombres.

3.a.2.2. Los tests deben ser fiables.

La fiabilidad hace referencia a la reproductibilidad o repetibilidad del test. Un test es fiable cuando al efectuar varias mediciones de una determinada variable, cuyo valor no ha cambiado, los resultados obtenidos son consistentes, es decir similares. En ocasiones puede ocurrir que un test tenga una gran reproductibilidad, pero que los valores obtenidos se alejen sistemáticamente del valor real. En este último caso el test será


reproducible, pero poco exacto. La exactitud representa la fidelidad con la que es posible representar cada valor real, por lo que depende de la precisión de los instrumentos de medida. La precisión hace referencia a la magnitud absoluta de la diferencia mínima entre dos medidas sucesivas que puede ser detectada. Lo ideal sería que los tests fueran la vez reproducibles, exactos y precisos, no obstante, si son muy reproducibles es posible corregir los errores sistemáticos (o desviaciones del valor real), ya sean constantes o proporcionales.

Por ejemplo, una báscula que es capaz de detectar cambios mínimos en la masa corporal de las personas de hasta 50 g será más precisa que otra, que sólo pueda detectar cambios mínimos superiores a 200 g. Así mismo, una báscula tendrá una gran reproductibilidad si al pesar siempre da los mismos resultados. Supongamos que la lectura de la báscula es 52 y 102 kg cuando colocamos sobre ella masas reales de 50 y 100 kg. Esta báscula tendrá una gran fiabilidad pero será poco exacta pues comete un error constante de 2 kg que, una vez identificado, puede ser corregido. También podría ocurrir que la lectura obtenida en otra báscula fuera siempre de 52, 104 y 156 kg al colocar sobre ella masas reales de 50, 100 y 150 kg. En este último caso la báscula también sería tan reproducible como la primera, pero menos exacta (la diferencia entre el valor observado y el valor real es mayor). Además, la segunda báscula cometería un error proporcional al sobreestimar en un 2 % el valor real de la masa. Los errores sistemáticos son fácilmente detectables y se pueden corregir, generalmente, por procedimientos informáticos, incluidos en las rutinas de calibración de los instrumentos modernos.

Un test perfectamente fiable, o fiable al 100 %, daría resultados siempre idénticos. Esta circunstancia sólo es posible cuando la variable es constante (no varía) y cuando no existe error de medida. Sin embargo, ningún test es fiable al 100 % o perfecto, ya que todo proceso de medición lleva asociado un error. Así, se puede considerar que los valores observados (valores obtenidos en un proceso de medición) resultan de la suma del valor verdadero más el error. Es importante señalar con respecto al error que:

- El error puede adoptar valores positivos y negativos, incrementando o disminuyendo el valor verdadero y, en consecuencia, el valor observado.

- El valor medio de los errores es igual a cero.

- Tanto los valores observados, como los valores verdaderos y los errores presentan variabilidad.

- La varianza de los valores observados (So) es igual a la suma de la varianza de los valores verdaderos (Sv) más la varianza de los errores (Se).

So = Sv + Se


La varianza de los errores depende de múltiples factores, que contribuyen en mayor o menor medida al error total. Entre ellos destacan:

- El error de medida de los instrumentos.

- La imprecisión de las mediciones debidas a diferencias en el proceso de administración del test. Un test es fiable si cuando es administrado por diferentes testadores y en diferentes entornos ofrece los mismos resultados. Es decir, las diferencias achacables al proceso de administración del test han de ser mínimas. Para ello es necesario que los testadores dominen perfectamente las técnicas de medición y que los sujetos estén familiarizados con el procedimiento.

- La variabilidad biológica.

Las mediciones múltiples.

Para reducir la variabilidad en los resultados obtenidos se suelen emplear mediciones múltiples. La cuestión que surge es qué valor tomar cómo representativo de la medición efectuada cuando se practican múltiples mediciones. Se han propuesto dos métodos alternativos: calcular el valor medio o tomar el valor máximo. Los defensores de la utilización del valor medio aducen que de este modo se reducen los errores debidos a la falta de reproductibilidad por errores de medición y por variabilidad biológica. Por ejemplo, el grosor de los pliegues cutáneos se suele determinar como el valor medio de, al menos, tres mediciones consecutivas. Sin embargo, cuando se desea conocer cuál es el nivel máximo de rendimiento que es capaz de alcanzar un sujeto en determinado test, parece más apropiado tomar el valor máximo obtenido en las múltiples mediciones efectuadas, de modo similar a cómo se realiza en el deporte. Por ejemplo, la marca de un saltador en competición se obtiene computando el mejor salto, no como el valor medio de los saltos válidos.

En general, cuanto mayor es el número de mediciones más reproducibles serán los resultados, con la salvedad de que cada medición debe efectuarse en las mismas condiciones, evitando que la fatiga pueda alterar el rendimiento en cada repetición. El número final de mediciones dependerá en cada caso de la cualidad a medir, de las características del test y de la disponibilidad de tiempo. No obstante, la realización de múltiples mediciones puede provocar, por sí misma, una mejora en el rendimiento por un efecto aprendizaje y/o por efecto de entrenamiento. El efecto aprendizaje se manifiesta especialmente en tests relativamente complejos como suelen ser los tests que pretenden medir las capacidades coordinativas o habilidades deportivas específicas. El efecto entrenamiento tiene lugar cuando la repetición del test mejora la capacidad de rendimiento del sujeto evaluado. Esta última situación puede darse con cierta facilidad


cuando la cualidad valorada puede cambiar rápidamente o es muy entrenable, cómo puede suceder con la movilidad articular. Tanto el efecto aprendizaje como el efecto entrenamiento se dan con más facilidad en los sujetos no entrenados. Obviamente, los sujetos no entrenados son más entrenables, por lo que cuando se evalúa la condición física en esta población hay que ser menos ambiciosos en lo que respecta al número de mediciones a efectuar.

¿Cómo se determina el grado de fiabilidad de un test?

La fiabilidad (rxx) se puede definir como la proporción de la varianza de los valores observados achacable a la varianza de los valores verdaderos:

rxx = Sv/So = (So - Se)/So

Si fuera posible efectuar mediciones sin error, Se sería igual a cero, por lo que el coeficiente de fiabilidad rxx sería igual a 1. A medida que aumenta la magnitud del error el valor de rxx disminuye aproximándose a 0 en los casos extremos. En general, lo deseable es trabajar con tests cuya fiabilidad es superior a 0.8 (Morrow y col. 1995).

Aunque no es posible determinar de forma directa el valor verdadero de cada observación, sí se pueden obtener directamente los valores observados, así como su varianza (So). Por otro lado, existen varios procedimientos que permiten estimar la varianza del error (Se) repitiendo, en las mismas condiciones, dos o más veces las mediciones. Los coeficientes de fiabilidad se han clasificado en dos grandes categorías: coeficientes interclase (basados en el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson) y coeficientes intraclase que se obtienen por análisis de la varianza (ANOVA). Además, también se puede utilizar como índice de la fiabilidad de un test el coeficiente de variación.

El coeficiente de correlación interclase se puede determinar por el método de test-retest, que consiste en el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson entre dos mediciones efectuadas en la misma población, en idénticas condiciones. El valor mostrado por el coeficiente de correlación de Pearson se toma como coeficiente de fiabilidad y es denominado, en ocasiones, coeficiente de correlación interclase. Cuanto más fiable sea el test, más próximo a 1 resultará el valor del coeficiente de fiabilidad. Si el tiempo transcurrido entre las dos determinaciones en las que se basa el cálculo del coeficiente de correlación test-retest es prolongado (días o semanas) el test de correlación test-retest puede ser, entonces, denominado coeficiente de estabilidad. En la Figura 3.a.2 se presenta un ejemplo del cálculo del coeficiente de correlación interclase en 10 ciclistas de ruta (Lopez Calbet 1993). Los ciclistas acudieron en dos días separados al laboratorio. En ambas ocasiones realizaron un esfuerzo consistente en


pedalear con la misma intensidad y frecuencia de pedaleo (90 revoluciones por minuto) durante 6 minutos. Se tomó como VO2 correspondiente a cada prueba el valor medio registrado en los dos últimos minutos. En la tabla 3.a.1 se exponen los resultados obtenidos en cada ciclista.

Tabla 3..a.1. Valores de VO2 individuales, en las dos pruebas de esfuerzo realizadas por los ciclistas ruta.

Sujeto

Carga watts

VO2 1ª ml/min

VO2 2ª ml/min

% VO2max

1 180 2693 2723 52.2

2 200 3033 2940 56.2

3 200 3190 3127 60.9

4 200 3085 3006 65.1

5 220 3200 3265 69.6

6 220 3253 3176 65.4

7 220 3063 3067 67.3

8 220 3206 3050 58.3

9 220 3550 3426 61.2

10 180 2883 2893 58.9

Tal y como puede apreciarse en la figura 3.a.2, el coeficiente de correlación interclase fue de r=0.95 (p<0.001). No obstante, para descartar la existencia de una desviación sistemática, efectuamos un test de comparación de medias. En este caso, elegimos la prueba de la “t de Student para datos apareados”. El valor medio de VO2 en la primera determinación fue ligeramente superior al de la segunda (3116±228 ml.min-1 y 3067±198 ml.min-1, respectivamente). Sin embargo, las diferencias observadas no alcanzaron significación estadística. El coeficiente de variación fue de 1.5 %. Por lo tanto, podemos concluir que el VO2 a intensidades de esfuerzo submáximas puede ser medido con gran fiabilidad en los ciclistas de ruta.

La mayoría de las cualidades físicas pueden ser medidas con coeficientes de fiabilidad de 0.80 a 0.95. No obstante, el valor de fiabilidad obtenido es sólo una aproximación, una estimación de la fiabilidad real del test. No hay que olvidar que el coeficiente de fiabilidad obtenido es específico de la población empleada en su cálculo y que puede


variar en función de múltiples aspectos relacionados con la administración del test. Un coeficiente de fiabilidad cercano a 1 indica que el error de medida ha sido pequeño, que el instrumento de medida es fiable (aunque no necesariamente preciso) y que la variable analizada ha permanecido más o menos estable durante el tiempo transcurrido entre las dos mediciones.

VO2 2ª medición (ml.min-1)

2600 2800 3000 3200 3400 3600

VO

2 1

ª m

edic

ión

(m

l.min

-1)

2600

2800

3000

3200

3400

3600

(r = 0.95; p<0.001)

Figura 3.a.2. Determinación del coeficiente de correlación interclase: relación entre dos medidas repetidas de VO2 en ciclistas de ruta.

Más recientemente, se ha propugnado el cálculo del coeficiente de correlación intraclase como coeficiente de fiabilidad, debido a que el establecimiento de la fiabilidad de un test por el procedimiento de test-retest tiene ciertas limitaciones. En primer lugar, sólo pueden emplearse dos mediciones por persona para calcular el coeficiente de correlación de Pearson. Si se han obtenido más de dos mediciones por persona, hay que reducirlas a dos, ya sea descartando las restantes o dividiendo el total de mediciones efectuadas en dos grupos (por ejemplo mediciones de orden par e impar). Posteriormente se calcula la media de cada grupo de mediciones. De este modo a cada sujeto se le asignan dos medidas que pueden emplearse para obtener el coeficiente de correlación de Pearson. Esta técnica es aceptable para variables que permanecen relativamente constantes.Otra limitación de la técnica test-retest es que no aporta ninguna información acerca de las diferencias absolutas entre las dos mediciones efectuadas, lo cual obliga a descartar la existencia de diferencias significativas entre ambas mediciones aplicando, por ejemplo, un test de comparación de medias como la


prueba de la “t de Student”. Un índice de correlación de Pearson elevado junto con diferencias significativas entre ambos tests (prueba “t de Student” significativa) sugiere la existencia de un error sistemático. Por estas razones, numerosos autores defienden la determinación del coeficiente de fiabilidad intraclase como el procedimiento más adecuado para obtener el coeficiente de fiabilidad de un test (Baumgartner y Jackson 1987b; Kroll 1962; Safrit 1981). El coeficiente de correlación intraclase permite emplear en el cómputo del coeficiente de fiabilidad más de dos mediciones por persona y toma en consideración el valor medio de la medidas efectuadas así como su dispersión (desviación estándar), proporcionando una estimación más apropiada de la fiabilidad del test en cuestión. Los modelos más utilizados para el cálculo de los coeficientes de fiabilidad intraclase son el coeficiente alfa de Cronbach, la Fórmula 20 de Kuder-Richardson (KR20) y el coeficiente de correlación intraclase obtenido mediante análisis de varianza (Baumgartner y Jackson 1987b; Morrow y col. 1995).

Otro procedimiento muy utilizado para estimar la fiabilidad de un test es la determinación del coeficiente de variación individual y conjunto. El coeficiente de variación individual (CVi) y el coeficiente de variación conjunto (CVc) se obtienen efectuando múltiples mediciones en varios sujetos para, posteriormente, determinar el valor medio y calcular la desviación estándar de los resultados obtenidos, aplicando las fórmulas:

Donde, “CVi” es el coeficiente de variación intrasujeto, “SDi” es la desviación estándar de los valores adoptados por la variable estudiada en las diferentes pruebas que realizó un mismo sujeto, “xi” es la media aritmética de dichos valores, “ni” es el número de pruebas realizadas por cada sujeto, “x” es la media conjunta de todos los valores adoptados por la variable en todos los sujetos y “CVc” es el coeficiente de variación conjunto. En la Tabla 3.a.2 se muestra un ejemplo de cálculo del coeficiente de variación individual y conjunto de los valores de potencia máxima alcanzada al final de un test de esfuerzo de intensidad progresivamente creciente hasta el agotamiento.

En un estudio reciente 6 estudiantes de Educación Física efectuaron en días separados 3 tests de esfuerzo en cicloergómetro. Los coeficientes de variación individuales y el coeficiente de variación conjunto se calcularon aplicando la fórmula expuesta en el apartado anterior. Obsérvese que para calcular el coeficiente de variación conjunto se calcula primero la media ponderada de las desviaciones estándar individuales, tal y como hemos señalado en el apartado anterior.

CV i 'SD i

x̄i× 100 ; CV c '

j (n i&1) × SD 2i

j (n i&1)

x̄× 100


Tabla 3.a.2. Valores de potencia máxima (Wmax) medidos en 4 ocasiones, a lo largo de 8 semanas en 6 estudiantes de Educación Física. (xe: valor medio entre sujetos; SDe: desviación estándar entre sujetos; xi: valor medio intrasujetos; SDi: desviación estándar intrasujetos; CVi: Coeficiente de variación individual).

Sujetos Wmax1 Wmax2 Wmax3 Wmax4 xi SDi CVi

1 357 363 331 350.3 171 49

2 338 337 354 354 345.8 95 27

3 254 267 281 270 268.0 111 41

4 335 339 336 335 336.3 19 6

5 341 361 357 352 352.8 87 25

6 340 354 347 360 350.3 87 25

xe 327.5 336.8 334.3 337.3 334.0

SDe 36.8 35.9 28.0 34.0 31.8

La determinación de los coeficientes de variación ha sido muy utilizada, especialmente para comparar la variabilidad que presentan distintos tests entre sí. En general, podemos considerar como aceptables aquellos tests de condición física que presenten coeficientes de variación inferiores al 10%. Cuanto mayor sea el coeficiente de variación de un test, mayor tendrá que ser la magnitud de los cambios producidos por el entrenamiento (o cualquier otra intervención), para que puedan ser detectados por el test en cuestión. Aunque el coeficiente de variación es más fácil de calcular y parece más de más fácil interpretación, para determinar la fiabilidad de un test lo más adecuado es calcular el coeficiente de fiabilidad intraclase.

3.a.2.3. Los tests deben ser precisos.

Uno de los aspectos cruciales en cualquier proceso que entrañe la medición de variables es conocer la incertidumbre o imprecisión con la que se realiza la medición. La imprecisión estima el error asociado al proceso de medición. Los valores de imprecisión se obtienen asumiendo que la magnitud medida tiene un valor constante durante la medición y que el proceso de medición no modifica de forma impredecible el valor de la magnitud medida. La imprecisión determina la diferencia mínima detectable entre dos valores de la variable analizada. Debemos señalar, que mientras no nos indiquen lo


contrario los valores de imprecisión se han de considerar como indicativos de la imprecisión máxima en la escala completa. Puesto que la imprecisión suele ser mayor en los extremos de la escala de medida, cuando se emplea el instrumento de medición en la zona media de la escala de medición suelen obtenerse valores de imprecisión más bajos.

Otros aspectos muy importantes por su influencia en la precisión de las mediciones están relacionados con la sensibilidad de los instrumentos y con el rango de medición. El término sensibilidad (sensitivity, en inglés; no confundir con el término inglés sensibility) se utiliza para referirse al valor mínimo detectable. El rango de medición delimita el valor mínimo y máximo, o límites inferior y superior, respectivamente, de la escala de medida. Por lo tanto, la elección de un instrumento de medida debe fundamentarse en el conocimiento de los valores que puede tomar la variable analizada, de tal manera que los valores medido estén incluidos en el rango de medida de los instrumentos a utilizar. También se debe conocer cuál es la imprecisión o tolerancia admitida.

Supongamos que deseamos medir el tiempo de vuelo en un salto vertical mediante filmación. Si utilizamos una cámara de vídeo capaz de filmar a una velocidad máxima de 50 imágenes por segundo y con una cámara de cine filmando capaz de alcanzar las 1000 imágenes por segundo, la imprecisión de las mediciones será de 20 veces superior al filmar con la cámara de vídeo (20 ms) que al utilizar la cámara de cine (20 ms). Sin embargo, en este tipo de salto hay dos momentos críticos el momento del despegue (pérdida del contacto de los pies con el suelo) y el aterrizaje (nuevo contacto de los pies con el suelo). Por lo tanto, la imprecisión con la que podremos determinar el tiempo de vuelo será posiblemente aún mayor para ambos instrumentos y ésta es la imprecisión que deberíamos atribuir a nuestro test. Otro ejemplo, lo constituyen las células de carga cuya imprecisión y rango de medición viene reflejados en las especificaciones técnicas. Una célula de carga de 1 a 200 kp de rango y una imprecisión del 0.1% escala completa, sería aquella que, en las peores condiciones, cometería un error equivalente al 0.1 % del valor absoluto del valor observado. Así, si la célula de carga registra un valor de 50 kp, el valor real estará comprendido, con un 95 % de probabilidades, entre 49.95 y 50.05 kp. Si el valor registrado fuera de 2 kp, el valor real se encontraría ente 1.998 y 2.002 kp.

La fiabilidad de un test viene condicionada, en primer lugar por la imprecisión con que pueden ser obtenidas las medidas, hasta el extremo que un test muy impreciso será muy poco fiable. Las diferentes causas de imprecisión o incertidumbre se han clasificado en (García de la Chica 1991):

1) Imprecisión debida a la magnitud que se mide.

2) Imprecisión debida al instrumento de medida.


3) Imprecisión debida a las correcciones.

4) Imprecisión debida al procedimiento de medida.

Imprecisión debida a la magnitud que se mide.

Las características de magnitud a medir tienen una gran influencia sobre el proceso metrológico. Así, es muy diferente intentar cuantificar una longitud, una masa o, por ejemplo, el volumen de un gas. La imprecisión vinculada a la magnitud que se mide se ha asociado a:

- La inestabilidad de la magnitud a medir. En ocasiones, la magnitud a medir no permanece constante, sino que varía con el tiempo. Esta condición se da en todas las variables biológicas y se la conoce como variabilidad biológica.

- La influencia de las condiciones externas. La mayoría de las magnitudes son sensibles a las condiciones ambientales en que se efectúa la medición. Así, por ejemplo, es bien conocida la influencia que tiene la presión y la temperatura sobre el volumen de los gases, etc.

- Por características intrínsecas de la variable medida. Por ejemplo, la medición del grosor de un pliegue graso, no sólo viene determinada por la adiposidad del mismo, sino que también depende de la elasticidad del tejido celular subcutáneo y su contenido de agua.

Como consecuencia de lo anterior, la medición de una variable relacionada con la condición física comporta además del error tecnológico (imprecisión de los instrumentos) otro, generalmente mayor, debido a la variabilidad biológica. El error debido a la variabilidad biológica obedece al comportamiento oscilante de los parámetros biológicos, muchos de ellos sometidos a mecanismos de servocontrol. El desplazamiento de una variable del punto de equilibrio desencadena una serie de respuestas para ajustarla nuevamente a su nivel de equilibrio. Pero los mecanismos que tratan de restablecer el equilibrio provocan un ligero desplazamiento de la variable más allá del punto de equilibrio, lo que a su vez genera una respuesta de servocontrol en sentido contrario, y así sucesivamente, hasta alcanzar un nivel de oscilación mínimo modulado por las perturbaciones ambientales.

Existen variables biológicas que oscilan con frecuencias muy altas como, por ejemplo, la presión arterial y otras que oscilan con frecuencias mucho más bajas, como ocurre con la ritmicidad que exhibe la concentración plasmática de estradiol a lo largo del ciclo sexual femenino. Además, una misma variable puede mostrar oscilaciones de alta y baja frecuencia superpuestas, tal es el caso de la testosterona que expresa numerosas


oscilaciones en 1 hora, muestra un ritmo circadiano (con valores máximos al amanecer y mínimos al anochecer) y otro ultradiano (las concent raciones de testosterona en plasma son más elevadas en primavera-verano que en otoño- invierno) (Campbell y col. 1982; Riad-Fahmy y col. 1982; Touitou y col. 1990).

Lamentablemente desconocemos las características oscilatorias de numerosas variables biológicas, siendo este desconocimiento aún mayor en el ámbito de las variables relacionadas con el ejercicio físico. Aparte de las fluctuaciones periódicas que experimentan ciertas variables biológicas relacionadas con el rendimiento deportivo, existen otros factores que pueden alterar su nivel. Entre ellos se han citado las condiciones ambientales (viento, temperatura, humedad, luminosidad, etc.), factores relacionados con los materiales y superficies en las que tiene lugar la actividad deportiva, el grado de condición física, la periodización de los entrenamientos y factores psicológicos (Kuipers y col. 1985).

Imprecisión debida al instrumento de medida.

Guarda relación con la incertidumbre con que se ha calibrado el instrumento de medida y con la influencia que puedan ejercer las condiciones ambientales sobre el comportamiento del instrumento de medida. Por ejemplo, una cinta métrica metálica con una escala en milímetros, puede emplearse para medir longitudes siempre y cuando podamos asumir un error superior a 1 milímetro y las condiciones de temperatura sean más o menos estables durante las mediciones. Una temperatura muy elevada provocaría una subestimación de la longitud real, mientras que una temperatura muy baja conduciría a una sobrestimación. En general, los instrumentos de medición vienen provistos de instrucciones que indican cuáles son las condiciones de uso. Además, en ocasiones es posible aplicar coeficientes de corrección, para contrarrestar desviaciones debidas a diferencias en parámetros ambientales. Tal es el caso de los sistemas destinados a medir el consumo máximo de oxígeno, los cuales son muy sensibles a los cambios de las condiciones medioambientales.

Como norma general, es recomendable que la precisión de los instrumentos de medida sea un orden de magnitud superior a la precisión deseada en la medición. Por ejemplo, si queremos medir longitudes con una imprecisión de 1 mm, deberíamos utilizar un instrumento con una imprecisión igual o inferior a 0.1 mm.

Imprecisión debida a las correcciones.

Existen numerosas correcciones que pueden ser introducidas en la medida, como las


citadas anteriormente debidas al efecto de la temperatura sobre una determinada magnitud. Por lo que respecta a la valoración de la condición física en campo es muy importante medir la velocidad del viento. Posteriormente, se pueden corregir los resultados obtenidos o bien, repetir los tests en condiciones de viento aceptable (menos de 2 m.s-1).

Imprecisión debida al procedimiento de medida.

Son numerosas las causas de imprecisión ligada al procedimiento de medida. Por ejemplo, cuando se trabaja con seres vivos en los que van a medirse diversas variables, el orden de las mediciones puede influir de forma considerable en la imprecisión con que se realiza cada medición. También puede influir en la imprecisión el tiempo empleado en el proceso de medición (muy importante en determinadas técnicas de análisis enzimático, como por ejemplo, las que se utilizan para la determinación de la concentración de lactato en sangre). Este tipo de imprecisión debe distinguirse de las faltas o errores gruesos, los cuales son debidos a la aplicación incorrecta de la técnica de medición.

3.a.2.4. Los tests deben ser específicos.

La especificidad de un test guarda gran relación con la validez. Es más probable que un test muy específico sea válido, mientras que es menos probable que un test poco específico sea válido. La especificidad depende de la similitud existente entre los actos motores requeridos por el test y los solicitados por la cualidad física analizada. Por ejemplo, aunque la fuerza es importante para poder desplazarse velozmente, es más específico para medir la velocidad de carrera un test de velocidad lanzada, que un test de salto horizontal a pies juntos o un test de fuerza isométrica máxima de la musculatura extensora de las piernas.

En el caso de las habilidades deportivas, éstas tienen varios componentes, por lo que un test destinado a medir cierta habilidad deportiva debe requerir a los distintos componentes que intervienen en dicha habilidad. Así por ejemplo, la velocidad de desplazamiento de un futbolista con balón depende de la velocidad de carrera, pero también de la coordinación y de la percepción espacio-temporal. Lo específico sería medir la velocidad de desplazamiento mediante un test que requiera de la máxima velocidad de desplazamiento al tiempo que se conduce el balón.

Otro aspecto importante de la especificidad reside en que los tests no sólo deben requerir actos motores similares a los que integran la habilidad deportiva, si no que


también deben solicitar a las distintas cualidades que intervienen en la habilidad deportiva y, además, en proporciones similares. Supongamos que interesa conocer cuál es la habilidad de un jugador de baloncesto como lanzador a canasta y que con este propósito se emplea un test de 10 lanzamientos. Cuando el jugador lanza desde 4 metros se observa que suele acertar un 90 % de los intentos efectuados, pero si elegimos una distancia de lanzamiento de 6 metros su tasa de acierto desciende al 15 %. Supongamos que la mayoría de los jugadores de baloncesto que tienen una tasa de acierto del 90 % cuando lanzan desde 4 metros, suelen acertar también un 40 % los lanzamientos efectuados desde 6 metros. Ante esta circunstancia, al entrenador le interesará saber por qué falla más el jugador en cuestión. ¿Le falta fuerza, tiene una menor agudeza visual, o simplemente se trata de una distancia que no ha entrenado? En cualquier caso, lo más importante es determinar cuál es la distancia media a la que tiene que lanzar este jugador durante los partidos, si nunca se le requiere que lance desde distancias superiores a 4 m tiene poco sentido evaluarlo en esa distancia. Pero además, en baloncesto los lanzamientos se efectúan desde distintas posiciones: frente al aro, desde los lados, etc. Además, en muchas ocasiones los defensores intentan impedir el lanzamiento. Estos últimos aspectos deberían ser considerados al elegir un test de lanzamiento a canasta, para que sea específico del deporte baloncesto. No sorprende pues que sea mucho más difícil el desarrollo de tests con buena especificidad para la valoración de habilidades deportivas.

3.a.2.5. Los tests deben ser objetivos.

En ocasiones al entrenador le interesa determinar el grado de perfección biomecánica con el que se han pasado las vallas. A un gimnasta le preocupa determinar el grado de perfección en la ejecución de los movimientos gimnásticos. A un instructor de pilotos le puede interesar la rapidez y adecuación de las decisiones tomadas ante una situación de emergencia. En estos tres últimos casos, como criterio patrón se emplean tablas de puntuación elaboradas por expertos. La puntuación alcanzada en cada situación es otorgada por jueces. Para tratar de incrementar la validez en la puntuación asignada a cada sujeto es necesario que los jueces sean objetivos y que se promedien las puntuaciones otorgadas por varios jueces, incluso descartando los valores extremos.

La objetividad o fiabilidad de puntuación es una característica importante que deben reunir los tests. Un test es objetivo cuando existe una gran concordancia entre las medidas obtenidas por distintos evaluadores. Por lo tanto, un test podrá ser completamente objetivo cuando esté totalmente automatizado. Por ejemplo, un test de velocidad en natación será objetivo cuando los tiempos obtenidos dependan de la activación de sistemas de cronometraje automático. Si el cronometraje es manual, el grado de objetividad vendrá determinado por el nivel de concordancia de los tiempos registrados por los distintos jueces. No obstante, el grado de subjetividad es mucho


mayor en los tests que requieren de la asignación de puntuaciones en función de criterios preestablecidos, según el grado de perfección en la ejecución de habilidades deportivas. Así, la puntuación en una competición de saltos de trampolín será objetiva cuando los valores otorgados por cada uno de los jueces sean similares.

4.a.2.6. Los tests deben ser sensibles.

Los tests deben ser capaces de distinguir entre distintos niveles de rendimiento. Cuanto más sensible es el test con más facilidad pueden ponerse de manifiesto pequeñas diferencias entre sujetos, o ligeros cambios en el nivel de rendimiento de un mismo sujeto. Para que un test sea sensible es imprescindible que sea preciso. En general, es recomendable que la sensibilidad del test sea, al menos, 10 veces superior a la variabilidad biológica de la variable que vaya a analizarse. De esta forma se conseguirá que el test sea más fiable. Por ejemplo ¿con qué sensibilidad hay que medir los cambios de masa corporal?. Si el peso o masa corporal presenta una variabilidad cercana al 1.5 %. Esto representaría unos 1000 g para un sujeto que pesara 70 kg, por lo tanto, lo recomendable es emplear una báscula cuya sensibilidad alcance los 100 g. Efectivamente, para la valoración de la masa corporal se emplean básculas con una sensibilidad de 50 a 100 g. Emplear básculas de mayor precisión comportaría un dispendio económico muy superior, sin que el incremento conseguido en la sensibilidad fuera a contribuir de forma apreciable a aumentar la fiabilidad en la determinación de la masa corporal.

3.a.2.7. Los tests deben ser fáciles de administrar e interpretar.

Cuánto más fácil es la administración de un test menor es la probabilidad de cometer errores al administrarlo, lo que en definitiva contribuye a aumentar su fiabilidad. Por otro lado, los tests fáciles de administrar requieren menos tiempo por lo que resultan más apropiados cuando se desea medir a un gran número de personas. Además, cuanto más fácil es el test, menor suele ser el tiempo requerido para que los sujetos se familiaricen con el mismo, resultando también menor el tiempo necesario para formar a las personas que van ser responsables de su administración. Todo ello redunda en un menor coste económico del proceso de evaluación. En cualquier caso, el grado de complejidad del test debe ser adecuado al nivel y capacidad de los deportistas a evaluar.

Además, los tests que resultan divertidos para el deportista y evaluador, así como aquéllos que no requieren de especiales medidas de seguridad, resultan más motivantes y facilitan el proceso de administración del test.


Otro aspecto importante hace referencia a la interpretación de los resultados. Cuanto más sencillo e inteligible, tanto mejor. Los tests difíciles de interpretar requieren evaluadores más experimentados, consumen más tiempo y comportan un mayor riesgo de error. Es importante señalar que complejidad tecnológica no es equivalente a fiabilidad. En ocasiones resulta mucho más fiable para medir algunas variables emplear un test poco instrumentado (más simple) que otro tecnológicamente muy complejo. Por ejemplo, para controlar la evolución de la capacidad de resistencia de un nadador resulta preferible efectuar un test de nado de 30 minutos y medir la distancia total recorrida, que determinar su VO2max mediante un test efectuado en tapiz rodante o en cicloergómetro.

3.a.2.8. Los tests han de ser respetuosos con los derechos humanos del deportista.

Los criterios éticos que deben presidir la administración de un test destinado a la valoración de la condición física incluyen: una explicación clara y detallada de los propósitos del test, una exposición objetiva de los riesgos físicos y psíquicos que comporta el test y la garantía a la confidencialidad de los resultados. Especial atención merecen los menores de edad, que sólo pueden ser sometidos a determinadas pruebas con la autorización de los padres o del tutor legal.

Algunos tests requieren estrictas medidas de seguridad y protocolos de actuación para poder responder adecuadamente ante un contratiempo. Tal es el caso de los tests de esfuerzo hasta el agotamiento, destinados a determinar la capacidad de resistencia. Al respecto el Colegio Americano de Medicina del Deporte (ACSM: Guidelines for Exercise Testing and Prescription 1991) establece:

- Nunca debe efectuarse un test cuando existen dudas en cuanto a la seguridad del test.

- Los tests de esfuerzo hasta el agotamiento efectuados en un laboratorio de ergometría deben realizarse siempre bajo supervisión médica. No obstante, se admite la realización de tests de esfuerzo hasta el agotamiento en instalaciones deportivas, por personal no médico pero adecuadamente formado, siempre y cuando los sujetos testados sean personas sanas. El estado de salud de los participantes debe ser establecido por un médico.

Hay que tener presente que los atletas y los deportistas bien entrenados poseen la determinación y la persistencia para llevar a sus sistemas hasta el máximo, incluso cuando dichos tests son efectuados sin que se halle presente un médico. Estas razones llevan a Thoden (1991) a recomendar que no se realicen tests hasta el agotamiento en deportistas que no hayan sido evaluados previamente por un médico, conocedor de la


naturaleza de los tests a los que es sometido el atleta. De ahí que se haya aconsejado que los deportistas sometidos a entrenamiento de alta intensidad y que efectúan tests de esfuerzo hasta el agotamiento con cierta asiduidad, sigan un control médico periódico (Thoden 1991). De este modo, no sólo será posible disminuir el riesgo de accidentes, sino que también se podrán detectar precozmente problemas médicos que podrían disminuir el rendimiento o la “entrenabilidad” del deportista.

3.a.3. Control de calidad.

Aunque la mayoría de los fabricantes aportan datos sobre la imprecisión de los instrumentos de medida, los ensayos realizados para obtener dicha imprecisión se han efectuado en condiciones óptimas que difícilmente pueden ser reproducidas en el laboratorio de Fisiología y aún menos en la pista. Por lo tanto, en el mejor de los casos, los datos de precisión aportados por el fabricante de instrumentos metrológicos, establecen la imprecisión mínima con que realizaremos posteriormente nuestras mediciones. Lamentablemente, sólo excepcionalmente los instrumentos son suministrados acompañados de un certificado de calibración externa, expedido por un laboratorio metrológico oficial, con trazabilidad reconocida. Esto último exige gran cautela al comparar mediciones realizadas en diferentes laboratorios de Fisiología y constituye una de las principales razones aducidas para recomendar la utilización siempre del mismo instrumento. Cuando no es posible emplear el mismo instrumento, éste deber ser reemplazado por otro similar de imprecisión conocida, calibrado mediante patrones certificados por un laboratorio de metrología oficial (es decir, con trazabilidad). De esta forma, los mismos patrones pueden ser medidos por ambos instrumentos. Posteriormente, pueden obtenerse ecuaciones y factores de corrección, que permiten transformar una medición obtenida mediante un instrumento en el valor "correcto" o en su defecto en el valor que se habría obtenido con el otro instrumento. Actualmente, el error de medida debido a la imprecisión instrumental es mucho menor que el achacable a la variabilidad biológica (Coggan y Costill 1984). Generalmente, el error tecnológico puede ser mantenido en niveles aceptables si se siguen adecuadamente las recomendaciones del fabricante en el mantenimiento de los aparatos, en la calibración y en la técnica de medición.

Es conveniente disponer de un plan de control de calidad que incluya verificaciones periódicas de la fiabilidad y validez de los procedimientos utilizados en la evaluación de la condición física, especialmente de aquéllos más susceptibles a la pérdida de fiabilidad y validez con el paso del tiempo. Por ejemplo, los analizadores de gases y los ergómetros pueden perder tanto validez como fiabilidad debido a múltiples factores: pérdida de estanqueidad de las conducciones, deterioro de los sensores de CO2 y O2, fatiga mecánica de los materiales, etc.


3.b. Evaluación de la composición corporal.

El estudio de la composición corporal es especialmente interesante en el ámbito del Deporte y de la Medicina. Las técnicas de análisis de la composición corporal abarcan aquellos procedimientos que permiten determinar en qué proporción y/o cantidad absoluta contribuyen los distintos elementos químicos, compuestos químicos y tejidos a la masa corporal.

Por ejemplo, son técnicas de análisis de la composición corporal entre otras, las que permiten determinar cuál es la cantidad y proporción de nitrógeno (un elemento) en el organismo, cuál es la cantidad de agua corporal (un compuesto) o cuál la cantidad de tejido adiposo (un tejido), etc. por lo tanto, el análisis de la composición corporal se puede abordar desde distintos niveles:

1) Elemental o atómico, si el objetivo del análisis es determinar los elementos químicos que integran el organismo humano (muy costosa y poco práctica, se basa en el análisis de activación de neutrones una técnica muy sofisticada, sólo al alcance de grandes instituciones de investigación).

2) Molecular si el análisis se centra en determinar la cantidad y proporciones en que se encuentran determinados compuestos en el organismo como por ejemplo las proteínas, los triglicéridos o el agua.

3) Tisular si trata de determinar la masa de ciertos tejidos. Por ejemplo, en el ámbito del deporte es muy importante conocer la evolución de la masa del tejido adiposo y de la masa muscular con el entrenamiento, la dieta, etc.

Los procedimientos de análisis de la composición corporal más utilizados han sido aquellos que permiten determinar el porcentaje de grasa corporal (%GC), o fracción que representa la masa grasa con respecto a la masa corporal. De entre las numerosas técnicas de análisis de la composición corporal nos ocuparemos en este tema fundamentalmente de la dos: la hidrodensitometría y la absorciometría fotónica dual de rayos X. Además presentaremos varias ecuaciones que, a partir de variables antropométricas como la talla, circunferencias, el grosor de determinados pliegues cutáneos, etc., permiten estimar el %GC.

3.b.1. Composición corporal y deporte.

En 1942, Albert Behnke, médico de la Armada estadounidense, publicó en la prestigiosa revista JAMA (Journal of the American Medical Association) un estudio en el que alertaba sobre lo inadecuada que puede resultar la utilización del BMI (body mass


index, o índice de masa corporal) o de índice de Quetelet [(masa corporal en kg)/(Talla2

en m2)], como criterio del grado de obesidad de una persona. Concretamente Behnke y col. observaron que, paradójicamente, 17 de entre 25 practicantes de fútbol americano estudiados presentaban una masa corporal "excesiva", siendo considerados como obesos y, en consecuencia, no aptos para el servicio militar en la armada (Behnke y col. 1942). Sin embargo, Behnke demostró que el exceso de peso de estos deportistas era debido a una mayor masa muscular y no a que fueran obesos (Behnke y col. 1942).

A partir del estudio de Behnke, la valoración de la composición corporal y, en especial, del componente graso del organismo ha recabado la atención de numerosos investigadores. En el ámbito del rendimiento deportivo, el objetivo de la valoración de la composición corporal es obtener información que permita decidir si es conveniente actuar sobre la composición corporal de un deportista, de cara a mejorar su rendimiento o a conseguir su ubicación en una determinada categoría de peso.

En la mayoría de las especialidades deportivas, los practicantes que presentan una escasa proporción de grasa corporal con respecto a la masa corporal total (corredores de fondo, saltadores, velocistas, gimnastas, etc...) se hallan en mejores condiciones para lograr el éxito (Barr y col. 1994; Carter 1982; Fogelholm 1994). Esto es debido a que la grasa corporal actúa como un tejido inerte a efectos propulsivos. Es decir, el tejido adiposo no genera tensión e incrementa la masa corporal total, por lo que cuanto mayor es la proporción de grasa corporal con relación al tejido propulsivo (masa muscular), mayor es el coste energético de la aceleración y desaceleración de los segmentos corporales.

En algunas modalidades deportivas se trata de mantener un aspecto corporal estéticamente aceptable, a expensas de reducir el peso corporal tratando de conservar y/o incrementar la masa muscular (gimnasia rítmica, patinaje artístico, etc.).

Excepcionalmente, una mayor proporción de grasa corporal puede incidir favorablemente en el rendimiento deportivo, siempre y cuando no se sobrepasen ciertos límites. Tal es el caso de la natación, en la que una mayor cantidad de grasa corporal aumenta la flotabilidad, por lo que disminuye la fricción hidrodinámica, ya que el área de superficie corporal en contacto directo con el agua es menor. Una mayor masa corporal resulta ventajosa en deportes de contacto y en las categorías máximas de los deportes de lucha, remo, halterofilia, lanzamientos en atletismo, vela, etc. (Barr y col. 1994).

La valoración de la composición corporal es especialmente importante en el control de la respuesta al entrenamiento. Cualquier oscilación en la masa corporal de un deportista merece la atención del entrenador. Por ejemplo, con el entrenamiento de fuerza cabe esperar un aumento de la masa muscular debido a la hipertrofia de la musculatura. Sin embargo, la masa corporal podría haber aumentado debido a un


incremento de la masa adiposa, relacionada con la ingestión excesiva de calorías. Por otro lado, es posible que un programa de entrenamiento no produzca cambios en la masa corporal total, pero sí que modifique la composición corporal, aumentando la proporción de tejido muscular y disminuyendo la proporción de tejido adiposo.

Durante muchos años, la tendencia general en la valoración de la composición corporal de los deportistas ha consistido en la determinación de cambios generales de la composición corporal. Sin embargo, la tendencia a acumular grasa y a perder grasa es diferente de unas regiones a otras. Igualmente, los cambios que experimenta la masa muscular con el entrenamiento y la inmovilización presentan especificidad regional, es decir, son las regiones sometidas a entrenamiento o inmovilización las que experimentan los cambios más notables de masa muscular.

La lipólisis durante el ejercicio, o el adelgazamiento mediante dieta, no afecta por igual a todos los depósitos grasos (Kissebah y Krakower 1994). Por ejemplo, en los hombres, la grasa subcutánea abdominal experimenta cambios más notables que la grasa subcutánea del muslo o de la pierna. Por lo tanto, en los hombres, cualquier cambio en el %GC se puede detectar mucho antes si se efectúa un análisis específico de la composición corporal de la región del tronco (Kissebah y Krakower 1994; López Calbet y col. 1993). Contrariamente a la creencia popular, los cambios que experimenta la masa grasa abdominal no están relacionados con la cantidad de actividad física de la musculatura abdominal, sino que dependen del balance calórico. Por ejemplo, recientemente comprobamos en ciclistas de ruta, que apenas realizan ejercicio físico con la musculatura abdominal y de los brazos durante la temporada, que la pérdida de grasa afecta fundamentalmente a los pliegues subescapular y tricipital (López Calbet y col. 1993). Viceversa, cuando el balance calórico es positivo, aumenta la grasa corporal en múltiples localizaciones, pero especialmente la masa grasa abdominal en los hombres y la glútea en la mujeres (Kissebah y Krakower 1994). No obstante, la determinación de la grasa corporal total es de interés puesto que guarda relación con el balance calórico a largo plazo.

Aunque durante muchos años se identificó el análisis de la composición corporal con la determinación de la masa grasa o del %GC, en el ámbito del deporte también tiene interés el seguimiento de los cambios que experimenta la masa muscular. La masa muscular aumenta en respuesta al entrenamiento de fuerza y, en menor medida en respuesta al entrenamiento de resistencia. Los cambios que experimenta la masa muscular con el entrenamiento y la inmovilización son altamente específicos. Es decir, sólo aquellos músculos sometidos a sobrecarga experimentan hipertrofia y, viceversa, sólo los músculos inmovilizados sufren atrofia (Dudley y Fleck 1987; Morrissey y col. 1995). Por ejemplo los futbolistas presentan un 11 % más de masa muscular en las extremidades inferiores que las personas que no realizan actividad física regular, para una misma talla y masa corporal. Sin embargo, las extremidades superiores de ambos grupos presentan una composición corporal prácticamente idéntica (Calbet y col. 2001).


En definitiva, en la evaluación de los efectos de un programa de entrenamiento, ya sea en el contexto del Deporte o la Rehabilitación postlesional, tiene gran interés el estudio de los cambios regionales de la masa muscular. El control de la composición corporal facilita la evaluación del programa de entrenamiento y posibilita intervenciones adicionales, como el control dietético, de cara a obtener la composición corporal más adecuada a la especialidad deportiva en cuestión. El estudio de los cambios regionales de la composición corporal permite evaluar más específicamente las adaptaciones experimentadas en respuesta al entrenamiento.

3.b.2. Composición corporal y salud.

Unas de las aplicaciones más importantes del análisis de composición corporal es el diagnóstico de la obesidad. La obesidad suele definirse como la presencia de una cantidad anormalmente alta de tejido adiposo. Numerosos estudios han comunicado una relación entre obesidad y la tendencia a desarrollar ciertas enfermedades (morbilidad). Además, desde finales del siglo XIX se sabe que el exceso de peso se asocia a una mayor mortalidad.

A partir del estudio National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) se define el "sobrepeso" como un BMI igual o superior a 27.8 kg/m2 en los hombres y a 27.3 en las mujeres kg/m2. Así mismo, en el NHANES II se demostró que un BMI superior a 28 se asocia a un riesgo significativamente aumentado de desarrollar hipertensión, diabetes e hipercolesterolemia. La Organización Mundial de la Salud define el sobrepeso como un BMI igual o superior a 25, mientras que la obesidad la establece en un BMI igual o superior a 30 kg/m2.

Pero el panorama se ha visto complicado aún más al comprobar que la relación obesidad-morbilidad, no es meramente cuantitativa. Esto es, la distribución regional del exceso de tejido adiposo tiene importantes consecuencias metabólicas y puede ser un factor más importante que la masa adiposa total (Kissebah y col. 1982; Peiris y col. 1989). Por ejemplo, una persona con un exceso de grasa localizada principalmente en la región abdominal tiene un mayor riesgo de presentar hipertensión, diabetes y coronariopatía isquémica que otra persona con un exceso de grasa principalmente localizado en la zona glútea (Kissebah 1996; Peiris y col. 1989). Así pues, en el contexto del mantenimiento de la salud no sólo interesa cuantificar el "exceso de masa adiposa" sino que también es importante determinar el patrón de distribución regional de la grasa corporal.

Por otro lado, múltiples estudios han demostrado que existe una relación directa entre la pérdida de masa ósea, ya sea debida al envejecimiento o a alguna enfermedad metabólica, y el riesgo de sufrir fracturas óseas (Bailey y McCulloch 1990). La práctica de deportes que producen un aumento de la fuerza muscular se ha asociado a un


incremento de la masa y densidad óseas (Bailey y McCulloch 1990). Sin embargo, la práctica de deportes de resistencia, especialmente la carrera a pie se ha relacionado con una pérdida de masa ósea, especialmente en atletas amenorreicas, que aumenta la susceptibilidad a las fracturas óseas por sobrecarga (Drinkwater 1996; Nattiv 2000; Warren y Shantha 2000).

Por lo tanto, desde la perspectiva de la salud interesa:

- Determinar el %GC.

- Determinar el patrón de distribución de la grasa corporal.

- Determinar la masa y densidad óseas en poblaciones de riesgo.

3.b.2.1. Grasa esencial y grasa de depósito.

La grasa corporal se halla distribuida en dos compartimientos, uno que está sujeto a importante fluctuaciones en función del balance calórico y que denominamos grasa de depósito. El otro compartimiento es más o menos estable, es decir, apenas cambia con las fluctuaciones en el balance calórico y recibe el nombre de grasa esencial. La grasa de depósito se encuentra en el tejido adiposo, mientras que la grasa esencial se encuentra en la médula ósea, en el sistema nervioso central, en las vísceras, en la membrana celular de todas las células etc. En la mujer, también se considera como esencial la grasa asociada a los caracteres sexuales secundarios, como por ejemplo la grasa mamaria (Lohman 1992).

La principal función de la grasa de depósito es actuar como reserva energética, a la que el organismo puede recurrir en fases de ayuno o balance calórico negativo. La grasa esencial recibe esta denominación porque es imprescindible para el mantenimiento de la salud. Según Lohman (1992), la masa de grasa esencial en el hombre de referencia (talla 175 cm y masa corporal de 70 kg), asciende a 2 kg, mientras que en la mujer de referencia (talla 164 cm y masa corporal de 57 kg) asciende a 4.9 kg. Es decir, el %GC mínimo del varón normal se encuentra en torno al 3 %. En el caso de la mujer este valor se encuentra entre el 8 y el 12 %.

3.b.2.2. Grasa subcutánea y grasa visceral.

La grasa de depósito también se puede considerar como distribuida en dos compartimientos: la grasa subcutánea y la grasa visceral. La grasa subcutánea se encuentra, como su nombre indica por debajo de la piel, en el tejido adiposo subcutáneo


contribuyendo al aislamiento térmico. La grasa visceral se localiza principalmente entre las vísceras abdominales y, además de actuar como reserva energético, proporciona protección mecánica.

La grasa visceral representa aproximadamente un 20 % de la grasa total, no obstante, este valor puede variar considerablemente de unas personas a otras.

3.b.3. Modelos de composición corporal.

Las distintas técnicas de análisis de la composición corporal se basan en modelos teóricos que consideran que el organismo se pueden delimitar dos o más compartimientos. El modelo más usado ha sido el bicompartimental. No obstante, ya a principios de siglo Matiegka (1921) propuso un modelo tetracompartimental. El modelo de Matiegka, que fue prácticamente abandonado con el desarrollo de la hidrodensitometría, distinguió los siguientes compartimientos en el cuerpo humano: tejido adiposo, músculo esquelético, tejidos blandos (excluido el músculo esquelético) y tejido óseo.

El gran desarrollo que han experimentado las técnicas de análisis de la composición corporal en los últimos 30 años ha llevado a la proposición de modelos alternativos. Así, frente al modelo bicompartimental tradicional, se han propuesto modelos tretracompartimentales y tricompartimentales, que no sólo permiten un análisis más detallado de la composición corporal, sino que además son más exactos y fiables (Figura 3.b.1).


Grasa

FFM

Agua

Miner.

Prot.

Adiposo

Musc.Esquel.

Otrostejidos

blandos

2-C

Miner.óseo

4-C 4-C 3-C

MatiegkaHidrodensitometría Químico DXA

Grasa Grasa

FFM

Hueso

Figura 3.b.1. Modelos de composición corporal.

El modelo bicompartimental asume que el organismo está integrado por dos componentes: la masa grasa (FM) y la masa libre de grasa (FFM).

El modelo multicompartimental químico distingue los siguientes componentes: grasa, agua, proteínas y minerales.

El modelo tricompartimental asume que se pueden diferenciar en el organismo tres componentes fundamentales: la masa grasa, la masa ósea libre de grasa y los tejidos blandos libres de grasa.

De los modelos citados anteriormente, los más utilizados en la actualidad son el modelo bicompartimental y el modelo tricompartimental y, por lo tanto, a ellos haremos referencia en este tema.


3.b.4. El modelo bicompartimental.

El modelo bicompartimental fue propuesto por Behnke y colaboradores en 1942. En el último medio siglo, el procedimiento patrón para el estudio del %GC, ha sido la determinación de la densidad corporal por pesada hidrostática, aplicando el principio de Arquímides. A partir de la densidad corporal se puede calcular el %GC, asumiendo que tanto la densidad del tejido adiposo (0.900 g/ml) como la densidad de la masa magra (1.100 g/ml) son constantes en los seres humanos.

3.b.4.1. La hidrodensitometría.

La hidrodensitometría se basa en la utilización del principio de Arquímides para determinar la densidad corporal. Para ello se precisa de un tanque de agua donde se pueda sumergir una persona suspendida de un sensor de fuerza. El príncipio de Arquímides establece que el empuje experimentado por el cuerpo sumergido es igual al peso del volumen de agua desplazada. Así para una persona que pese 80 kg en el aire y sólo 2 kg en el agua, la pérdida de masa en el agua será de 78 kg, siendo igual a la masa de agua desplazada por la inmersión. En el caso que se utilice agua destilada y que la temperatura sea de 4 ºC, un empuje de 78 kg equivale a un volumen de 78 litros. Por lo tanto, la densidad corporal se puede calcular como el cociente entre 80/78, es decir 1.02564 g/ml (esta densidad corresponde a un %GC del 32.6 %). No obstante, el peso en inmersión está atenuado por la presencia de aire a nivel pulmonar, intestinal y sinusal (aire presente en el seno frontal, maxilar y esfenoidal). Aunque los sujetos son pesados en el agua en apnea postespiratoria, es decir, conteniendo la respiración después de haber realizado una espiración máxima, siempre queda en los pulmones cierta cantidad de aire que recibe el nombre volumen residual pulmonar.

El volumen residual pulmonar puede oscilar entre 1 y 2 litros (Going 1996), por lo que tiene una influencia considerable en la determinación del volumen corporal. Por ello, es necesario determinar el volumen residual pulmonar para poder calcular con exactitud la densidad corporal. Lo más correcto es medir el volumen residual pulmonar al mismo tiempo que se efectúa la pesada hidrostática (Akers y Buskirk 1969; Going 1996). Si el volumen residual pulmonar se mide fuera del agua se comete un pequeño error debido a que el volumen residual en inmersión es ligeramente inferior al volumen residual en el aire, pues la caja torácica experimenta una pequeña compresión inmersión por acción de la presión hidrostática (Going 1996).

En el caso que nos ocupa, suponiendo que el volumen residual pulmonar es de 1.2 l, la densidad corporal real sería igual a 80/(78-1.2), es decir, 1.0417 g/ml. Esto implica que la densidad real sería un 1.5 % superior. Aunque el volumen aire intestinal y sinusal es


mucho menor, Buskirk (Going 1996) recomendó utilizar una corrección constante de 100 ml, como valor aproximado del aire contenido en el tubo digestivo. Así pues, aplicando la corrección de Buskirk para el gas intestinal, al ejemplo que nos ocupa, la densidad corporal sería igual a 80/(78-1.2-0.1), o sea 1.0430 g/ml, equivalente a un %GC del 24.6 %. Este caso ejemplifica como un pequeño error en la determinación de la densidad corporal ocasiona diferencias muy importantes en el %GC.

Dc = Pc/Vc

Vc= {(Pc-Pa)/Da}-VR

Donde “Dc” es la densidad corporal; “Pc” el peso corporal en el aire; “Vc” el volumen corporal; “Pa” el peso corporal en el agua; “Da” la densidad del agua y “VR” el volumen residual.

El volumen residual pulmonar se puede determinar con precisión mediante procedimientos espirométricos y pletismográficos. No obstante, el volumen residual pulmonar puede ser estimado a partir de la capacidad vital, mucho más fácil de medir que el volumen residual. Así, en los hombres el volumen residual pulmonar equivale a un 24 % de la capacidad vital y en las mujeres a un 28 % (Wilmore 1969). Al estimar el volumen residual pulmonar a partir de la capacidad vital se comete un error en la determinación de la densidad corporal que es inferior a 0.001 g/ml, lo que representa un error de aproximadamente 0.5 unidades, en %GC.

La densidad corporal determinada por hidrodensitometría en seres humanos oscila entre valores extremos de 0.93 y 1.1 g/ml.

A partir de la densidad corporal se puede determinar el %GC, asumiendo que el organismo está constituido por dos componentes: masa grasa (FM) y masa libre de grasa (MLG). Para un modelo bicompartimental tendremos que la densidad total (D) es igual a:

MD

FMd

FFMdFM FFM

= +

Donde dFM y dFFM son la densidad de la masa grasa y la densidad de la FFM. Sustituyendo en la ecuación anterior dFM y dFFM por 0.9 y 1.1 g/ml, respectivamente, se obtiene la fórmula de William Siri (1961):

%GCD

= −495

450

Aplicando esta fórmula a los datos anteriores tendríamos:


%.

.GC = − =495

1 0430450 24 6%


Existe una ecuación alternativa a la ecuación de Siri, que fue desarrollada por Brozek, que da resultados similares. No obstante en valores extremos, es decir personas con muy poca grasa corporal o muy obesas, la ecuación de Brozek resulta más precisa.

% .GCD

= −457

414 2

3.b.4.2. Limitaciones de la hidrodensitometría.

La densidad de la masa grasa no es constante.

Existen en el organismo otros tejidos, diferentes del adiposo, que presentan una importante fracción de grasa en su composición, pero una densidad distinta a la del tejido adiposo. Tal es el caso, por ejemplo, del cerebro cuya grasa tiene una densidad próxima a 1.005 g/ml, debido a que la grasa del sistema nervioso es especialmente rica en fosfolípidos y colesterol, presentando ambos compuestos densidades superiores a 1 g/ml. Aún así, la grasa cerebral no representa más de 200 g. Además, podemos considerar que la grasa esencial no está sometida a las fluctuaciones que manifiesta la grasa de depósito. Por lo tanto, el error que se comete al adoptar un valor fijo para la densidad de la grasa corporal es probablemente muy pequeño y puede ser desestimado (Martin y Drinkwater 1991).

La densidad de la FFM no es constante.

Más problemático resulta asumir un valor fijo de densidad para la masa magra corporal. Desde los trabajos iniciales de Behnke (Behnke y col. 1942) se ha atribuido a la masa magra un valor fijo de 1.100 g/ml. Esta cifra se derivó originalmente del análisis de tres cadáveres humanos de sexo masculino y raza caucásica, de 25, 35 y 46 años de edad respectivamente (Withers y col. 1991). Sin embargo, se ha aplicado de forma universal, prescindiendo de edades, razas o sexos. La aplicación de este modelo asume que la FFM esta integrada por un 73.8 % de agua con una densidad de 0.9937 g/cm3, un 6.8 % de mineral con una densidad de 3.038 g/cm3, y un 19.4 % de proteína con una densidad de 1.34 g/cm3 (Brozek y col. 1963).

Puede aceptarse, a pesar de los escasos datos experimentales disponibles, que la densidad muscular es relativamente constante, siendo su valor medio de 1.066 g/ml (Allen y col. 1959). Sin embargo, la densidad ósea varía considerablemente de unos sujetos a otros, con valores extremos (en sujetos sin enfermedad aparente) entre 1.14 y


1.72 g/ml (media = 1.43 g/ml), por lo que la densidad de la FFM no se puede considerarse constante (Martin y Drinkwater 1991). El contenido mineral óseo presenta importantes diferencias en función de la edad, sexo, la raza, el grado y tipo de actividad física, hábitos nutricionales, hábitos tóxicos, etc. (Bailey y McCulloch 1990; Calbet y col. 1998; Lanyon 1992; Schutte y col. 1984; Suominen 1993). Incluso en adultos jóvenes sanos (entre 18 y 36 años), la fracción de contenido mineral óseo en la FFM presenta una gran variabilidad entre sujetos, oscilando entre 3.4 y 6.3 % de la FFM (media = 5.0 ± 0.5 %, Coeficiente de Variación = 9.2 %) (Figura 3.b.2). Estos valores se apartan de los asumidos en el modelo bicompartimental para la fracción de contenido mineral en la FFM de un 6 a un 7 % (Brozek y col. 1963).

Además se ha demostrado que los sujetos con gran desarrollo muscular presentan una densidad de la FFM inferior a 1.1g/ml. Por ejemplo, Modlesky y col. observaron una densidad de la FFM en practicantes de halterofilia con gran desarrollo muscular de 1.089 g/ml (Modlesky y col. 1996). Esta densidad inferior al valor esperado es debida al alto contenido de agua en la musculatura y a que el desarrollo muscular es muy superior al aumento de la masa ósea, lo que también contribuye a disminuir la densidad de la FFM en los practicantes de halterofilia (Modlesky y col. 1996). En los culturistas pasa algo parecido, es decir la densidad de la FFM es inferior al valor asumido en el modelo bicompartimental (Withers y col. 1997). Resultados similares a los anteriores han sido comunicados en un estudio reciente de Prior y col. observaron que mientras la densidad de la FFM en las personas sedentarias se halla próxima a los 1.1 g/ml del modelo bicompartimental, en gimnastas, nadadores y jugadores de fútbol americano los valores reales de densidad de la FFM son inferiores (Prior y col. 2001). Al asumir el valor de 1.1 g/ml se produjo una sobrestimación de un 2 a 5 % en el %GC (Prior y col. 2001).

% de mineral óseo en la FFM2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5

Frec

uenc

ia

0

10

20

30

40

50

n = 179 varonesx = 5.0 ± 0.5 %CV = 9.2 %


Figura 3.b.2. Fracción de mineral óseo en la masa magra libre de grasa (FFM), en varones de 18 a 36 años de edad, con diferentes grados de actividad física (López Calbet y col. 1996).

En los sujetos con baja densidad mineral ósea, es decir, en niños y ancianos, la hidrodensitometría sobrestima el %GC y viceversa, en los sujetos con elevada masa ósea, la hidrodensitometría subestima el % de GC real (Johansson y col. 1993; Snead y col. 1993; Wellens y col. 1994).

La densidad de la FFM varía con el grado de hidratación.

Otra limitación del modelo bicompartimental está relacionada con los efectos del grado de hidratación sobre la densidad de la FFM. Pequeñas alteraciones en el grado de hidratación comportan importantes errores en la estimación hidrodensitométrica de la masa grasa (MG) (Heymsfield y col. 1989; Lohman 1981). Tal y como ha demostrado Lohman (1981), cambios tan pequeños como de un 1 a un 3 %, en el contenido de agua corporal pueden ocasionar desviaciones en la estimación del %GC en torno a 2 unidades del valor de %GC.

La densidad de la FFM aumenta con el crecimiento.

Los tres componentes principales de la masa magra (agua, minerales y proteínas) experimentan cambios con el crecimiento y la maduración en el sentido de determinar un aumento progresivo de la densidad de la masa magra, desde valores próximos a 1.063 en el neonato hasta un valor medio de 1.1 en el adulto (Butte y col. 2000; Fomon 1967; Picaud y col. 1996).

La hidrodensitometría es una técnica relativamente comple ja.

La hidrodensitometría es una técnica relativamente compleja, que requiere de gran colaboración por parte del sujeto a analizar, por lo que resulta inapropiada para su utilización en niños o en personas que tengan dificultades para mantener una apnea postespiratoria. Además, para medir correctamente la densidad corporal es necesario determinar al mismo tiempo que se efectúa la pesada en el agua, el volumen residual pulmonar. Aún midiendo el volumen de aire contenido en los pulmones, siempre se subestima la densidad corporal cuando se determina por pesada hidrostática, debido a la imposibilidad de determinar el valor del volumen de aire atrapado en el tubo digestivo.


3.b.5. Antropometría y c ineantropometría.

En el Diccionario del Deporte y Ciencias del Ejercicio, se define la antropometría como la rama de la ciencia que se ocupa de las mediciones comparativas del cuerpo humano, sus diferentes partes, y sus proporciones; generalmente con objeto de establecer la frecuencia con que se encuentran en diferentes culturas, razas, sexos, grupos de edad, cohortes, etc. La medición de las proporciones corporales ha interesado a los seres humanos desde la Antigüedad, pero su estudio sistemático y estadístico se remonta tan sólo al siglo XIX, con la publicación de los trabajos de Quetelet (Chamorro 1993).

Algunos autores han propuesto denominar cineantropometría al estudio del tamaño, forma, proporcionalidad, composición, maduración bio lógica y función corporal, con el objetivo de entender el proceso de crecimiento, el ejercicio y el rendimiento deportivo, así como la nutrición deportiva (Ross y Day, citados por Chamorro (1993)). De todos modos, antropometría y cineantropometría son términos muy cercanos. La diferencia entre ambos estriba en que desde la aparición formal en escena de la cineantropometría con ocasión del "International Congress of Physical Activity Sciences" que tuvo lugar con motivo de los Juegos Olímpicos de Montreal-1976 (Chamorro 1993), esta disciplina se ha orientado especialmente hacia la práctica de mediciones antropométricas, fundamentalmente, en el ámbito de la actividad física (Chamorro 1993).

3.b.5.1. Fundamentos de la valoración antropométrica de la composición corporal.

En 1921 Matiegka (1921) propuso un modelo de fraccionamiento de del cuerpo humano en 4 componentes, que denominó graso, óseo, muscular y residual, cuantificables por antropometría externa. Desde entonces, han sido numerosos los investigadores que han aportado procedimientos alternativos para medir cada uno de estas fracciones (Martin y Drinkwater 1991).

No obstante, hasta el momento actual, todas las técnicas antropométricas de valoración de la composición corporal presentan el inconveniente de no haber sido validadas por métodos directos. Así por ejemplo, sólo se ha medido la grasa corporal de forma directa, es decir, mediante disección anatómica y extracción con éter, en 8 cadáveres, sin que ninguno de ellos fuera sometido a un método indirecto, por lo que no existen datos que permitan comparar el componente graso cuantificado de forma directa e indirecta en el mismo sujeto (Martin y Drinkwater 1991). En general, los investigadores han sustituido la validación directa por la comparación de uno o varios métodos indirectos entre sí. De


entre los procedimientos indirectos, sin duda el más utilizado en la "validación" de las técnicas antropométricas ha sido la obtención de la densidad corporal por pesada hidrostática. Últimamente, también se han desarrollado y validado ecuaciones antropométricas utilizando otras técnicas como la resonancia magnética nuclear, la impedancia eléctrica y, últimamenete, la absorciometría fotónica dual de rayos X.

3.b.5.2. Materiales y procedimientos antropométricos.

Las variables de mayor interés en el estudio de la composición corporal son: la talla, la masa corporal o peso, ciertas circunferencias y los pliegues cutáneos que expondremos a continuación.

La talla se mide en bipedestación con los talones, los glúteos, la espalda y la región occipital en contacto con el plano del tallímetro. En el momento de la medición, la persona analizada debe efectuar una inspiración profunda. El antropometrista debe traccionar ligeramente hacia arriba del maxilar inferior, manteniendo la cabeza en el plano de Frankfort paralelo al suelo (con la línea virtual que va desde los ojos hasta el punto superior de implantación del pabellón auricular). Tallímetro es el nombre que recibe la escala graduada que se emplea para medir la talla. Debe tener una precisión de 1 mm y estar dispuesta perpendicularmente al suelo. Una barra horizontal, paralela al suelo, se desliza hasta apoyarla sobre el vértex o parte superior de la cabeza.

La masa corporal o peso, se mide mediante una balanza con una precisión de 50 a 100 g. La medición se efectúa en bipedestación, colocando al sujeto en el centro de la balanza. Es muy importante calibrar la balanza antes de efectuar las mediciones con masas patrón. Los valores de masa corporal más reproducibles se obtienen cuando se pesa los sujetos por la mañana en ayunas y después de que hayan vaciado la vejiga urinaria.

Los pliegues de mayor interés en la valoración de la composición corporal son aquellos que guardan una mejor relación con la masa grasa. Obviamente, deben medirse, al menos, los pliegues incluidos en la ecuación antropométrica que vaya a utilizarse para estimar el porcentaje de grasa corporal. Entre los numerosos pliegues cutáneos que han sido propuestos sólo describiremos aquellos recomendados por el "Grupo Español de Cineantropometría" (Aragonés y col. 1993):

Pliegue tricipital. Se mide en la parte posterior del brazo a media distanc ia entre el acromion y el borde superior de la cabeza del radio. El pliegue debe tomarse verticalmente.

Pliegue subescapular. Se mide de 1 a 2 cm por debajo del ángulo de la escápula, con


una inclinación de 45.

Pliegue bicipital. A la misma altura que el pliegue tricipital, pero en la cara anterior del brazo. Se mide verticalmente.

Pliegue pectoral. Se mide en la zona media de la línea que va de la axila al pezón.

Pliegue axilar medio. Se localiza en la línea axilar media a la altura de la articulación entre la apófisis xifoides y el esternón (muy poco utilizado).

Pliegue iliocrestal. Por encima de la cresta ilíaca, a nivel de la línea axilar media. Se toma con una inclinación de 45 º, de arriba hacia adelante y abajo.

Pliegue supraespinal o suprailíaco anterior. Se localiza en la intersección formada entre una línea vertical que pase por la espina ilíaca anterosuperior y otra horizontal, pasando a la altura de la cresta ilíaca. Este punto se halla en los adultos a 5-7 cm por encima de la espina ilíaca anterosuperior. Se toma con una inclinación de 45 º, de arriba hacia adelante y abajo. Este pliegue no es fácil de localizar y muestra una variabilidad importante.

Pliegue abdominal. Se mide a la derecha de la cicatriz umbilical. Otros autores lo miden a 3-5 cm a la derecha de la cicatriz umbilical. Mientras que hay quien recomienda medirlo en lado izquierdo, como por ejemplo los autores del protocolo del sistema de análisis antropométrico llamado “O-Scale” (Ward y col. 1989). Este pliegue se mide verticalmente, no horizontalmente.

Pliegue anterior del muslo. Situado en el punto medio de la línea que une el pliegue inguinal y el borde superior de la rótula. Se mide en dirección vertical, con el sujeto sentado a 90 º o de pie, pero apoyando la pierna sobre un taburete de tal forma que la rodilla quede doblada a 90 º. Otros autores lo miden en bipedestación (Baumgartner y Jackson 1987a).

Pliegue medial de la pierna. Se localiza a nivel de la máxima circunferencia de la pierna en su cara medial. Es vertical y corre paralelo al eje longitudinal de la pierna. Se mide en bipedestación, con la rodilla flexionada a 90 º y el pie apoyado sobre un taburete.

Los pliegues cutáneos se miden mediante un plicómetro o compás de pliegues cutáneos. Existen varios modelos comercializados, no obstante los Harpenden®, los Lange®, los Holtain® y los Lafayette® , son los que mayor aceptación han conseguido entre los científicos, debido principalmente a su fiabilidad. Los plicómetros deben tene r una precisión de medida de 0.1 a 0.2 mm y han de ejercer una presión constante sobre el pliegue cutáneo de 10 g/mm2, independientemente del grosor del pliegue medido. No obstante, la medición de pliegues de un grosor superior a 2 cm es menos fiable. Además, cuando se compara la lectura del plicómetro con el grosor del panículo


adiposo, se constata que el plicómetro subestima progresivamente el grosor del tejido subcutáneo a medida que éste aumenta (Forbes 1994).

Para lograr valores de porcentaje de grasa corporal lo más fiables y válidos posible, es conveniente seguir las siguientes recomendaciones:

1) Determinar cada pliegue por triplicado, eligiendo el valor medio de las tres mediciones. Si alguna medida se aparta considerablemente de la media (por ejemplo, 2 desviaciones estándar) hay que repetir esa determinación nuevamente. Las medidas se repiten tras haber completado la primera medición de todos los pliegues, de lo contrario se obtienen lecturas más bajas en las medidas repetidas en un intervalo de tiempo muy corto, debido a la compresión de la piel por la medición anterior.

2) Localizar cuidadosamente las referencias anatómicas correspondientes a cada pliegue, siguiendo las indicaciones establecidas en el protocolo elegido.

3) Las mediciones deben ser efectuadas siempre por el mismo observador. Si las mediciones son practicadas por más de un observador, debe establecerse el nivel de fiabilidad interobservador.

4) Las lecturas del grosor de los pliegues han de realizarse hacia el 4º segundo de la aplicación del plicómetro con lo que se evita en parte la variabilidad asociada a diferencias de comprensibilidad cutánea (Becque y col. 1986).

5) Emplear una ecuación apropiada para la población analizada. Según los datos aportados por Lohman (1981), el error (expresado como porcentaje de grasa corporal) en la estimación antropométrica del %GC disminuye a 2.5 %, cuando la población estudiada es homogénea y similar a la muestra poblacional de la que se ha derivado la ecuación empleada en la medición del %GC.

Cumpliendo las premisas expuestas se puede reducir considerablemente el error al azar y obtener resultados con suficiente reproductibilidad como para realizar estudios longitudinales (1981). Además, parte del error sistemático vinculado a la determinación antropométrica del porcentaje de grasa puede evitarse si, en lugar de utilizar el %GC como índice de adiposidad, se emplea directamente la suma de 6 pliegues (Carter y Yuhasz 1984).

En ocasiones también tiene interés medir algunas circunferencias o perímetros, ya sea para utilizar una ecuación de predicción de la composición corporal que emplea circunferencias, o para controlar la evolución de determinadas circunferencias en respuesta a una dieta, entrenamiento, etc. Entre las circunferencias de mayor interés en antropometría destacan:

Perímetro torácico. Se mide al final de una espiración normal, a nivel de la cuarta


articulación condrocostal.

Perímetro abdominal o umbilical. Se mide en la zona de menor circunferencia abdominal, entre la cresta ilíaca y el borde costal. Es importante señalar que algunos autores miden este pliegue a la altura del ombligo. Por ejemplo, en el cálculo del cociente entre perímetro de la cintura y perímetro de la cadera (“Waist/hip ratio”, en inglés), cuyo aumento se relaciona con un mayor riesgo cardiovascular, se utiliza como perímetro de la cintura, el perímetro abdominal medido a la altura del ombligo. Como circunferencia de la cadera se emplea la circunferencia o perímetro glúteo (ver más adelante).

Perímetro glúteo. El máximo perímetro en la región glútea, con el sujeto en bipedestación.

Perímetro superior del muslo. Se mide 1 cm por debajo del pliegue glúteo.

Perímetro medial del muslo. A media distancia entre el trocánter y la tibia.

Perímetro de la pierna. Se mide el perímetro máximo de la pierna, o sea en la zona en que el vientre muscular es más voluminoso, cuando la rodilla esta apoyada en un taburete y flexionada a 90 º.

Los perímetros se miden mediante una cinta métrica inextensible de 1 mm de precisión. Se ajusta a la circunferencia del miembro o la parte del cuerpo del sujeto que desea medirse, cuidando de no comprimir la piel en el momento de la lectura.

3.b.5.3. Determinación de la composición corporal a partir del grosor de pliegues cutáneos.

La antropometría constituye la forma más barata, práctica y accesible de los procedimientos disponibles en la actualidad para hallar la composición corporal. Requiere un equipo relativamente de fácil traslado, lo que facilita la realización de estudios de campo. Sus principales inconvenientes se relacionan con la validez y fiabilidad de las técnicas empleadas para estimar el %GC o la masa grasa. La mayoría de las técnicas antropométricas actuales se basan en la medición del grosor del pliegue cutáneo en puntos convenientemente estandarizados. No obstante, también se han propuesto otras técnicas basadas en la medición de circunferencias y en la combinación de circunferencias y pliegues.

En esencia, las técnicas antropométricas se basan en asumir que a partir de la medición del grosor del pliegue adiposo, en determinadas regiones, es posible estimar la densidad corporal. Debemos destacar que la estimación del porcentaje de grasa corporal o de la


cantidad de grasa corporal, a partir de ecuaciones antropométricas, viene muy condicionada al procedimiento que se haya empleado para validar las ecuaciones antropométricas. La mayoría de las fórmulas se han validado empleando como patrón o referencia de composición corporal, la densidad corporal. La técnica mas usada para medir la densidad corporal total es la determinación de la densidad corporal de acuerdo con el principio de Arquímedes o "Pesada hidrostática".

Existen más de 100 ecuaciones que permiten obtener el porcentaje de grasa corporal y de masa magra a partir de variables antropométricas, la mayoría de las cuales se han desarrollado por regresión lineal múltiple (Lohman 1981). De ahí que uno de los principales problemas que plantea la valoración antropométrica de la composición corporal reside en la selección de la ecuación a utilizar para determinar el %GC. El procedimiento de medición del grosor de los pliegues cutáneos y el material empleado siempre deberán ser similares a los que utilizaron los investigadores que desarrollaron la ecuación antropométrica que se haya elegido.

A partir de los pliegues cutáneos es posible obtener la densidad corporal utilizando fórmulas desarrolladas por regresión múltiple, que relacionan los pliegues medidos y la densidad corporal determinada por pesada hidrostática. Una vez conocida la densidad corporal se puede hallar el porcentaje de grasa mediante la fórmula de Siri (1961). Sin embargo, estas ecuaciones son específicas de población es decir, no pueden ser aplicadas si no a sujetos pertenecientes a la muestra poblacional en la cual se ha desarrollado la ecuación, es decir que presenten características similares en cuanto a la edad, raza, sexo, grado de actividad física, etc. No obstante, estas restas restricciones raramente son satisfechas, por lo que la magnitud del error en la estimación del porcentaje de grasa corporal puede llegar a ser muy importante. De ahí que se haya propuesto la utilización de la suma de varios pliegues como índice de adiposidad individual (Barr y col. 1994; Carter y Yuhasz 1984). Un incremento en la suma de pliegues es indicativo de un aumento de la masa grasa y viceversa. Incluso varias de las ecuaciones de composición corporal predicen el porcentaje de grasa corporal a partir de la suma de varios pliegues.

Los pliegues cutáneos, así como la suma de los mismos, presentan valores inferiores en los deportistas que en los sujetos sedentarios. Estas diferencias son especialmente acentuadas a nivel de los pliegues abdominal, suprailíaco y del muslo, que muestran valores casi un 100 % superiores en los sujetos sedentarios con respecto a los deportistas (Lopez Calbet 1993; López Calbet y col. 1996).

¿Qué pliegues hay que medir?

En su excelente revisión, Lohman (1981) recalca que los pliegues que mejor


correlacionan con la densidad corporal son el abdominal, el tricipital y el pliegue anterior del muslo. Las mayores diferencias entre sujetos entrenados y sedentarios se establecen en los pliegues abdominal, suprailíaco y del muslo (Lopez Calbet 1993; Lopez Calbet y col. 1997). Parece, pues, conveniente incluir en los estudios antropométricos la determinación de los pliegues mencionados, tanto por su relación con la densidad corporal como por su poder discriminante entre sujetos bien entrenados y sedentarios. En estudios de amplias muestras poblacionales se ha evidenciado que existe buena relación entre el grado de adiposidad, especialmente de grasa subcutánea, y la condición física.

Además, el pliegue cutáneo abdominal es conveniente medirlo ya que estudios epidemiológicos han demostrado que el patrón de distribución de la adiposidad tiende a ser de tipo centrípeto (abdominal) en los sujetos sedentarios. Este patrón se asocia a un riesgo cardiovascular aumentado (Baumgartner y col. 1987; Haines y col. 1987; Sardinha y col. 2000). Se ha verificado que, para un mismo nivel de adiposidad, los sujetos con un patrón centrípeto se caracterizan por niveles de condición física inferiores (Mueller y col. 1986). Sin embargo, los grupos integrados por deportistas presentan una distribución más homogénea de la grasa subcutánea. Posiblemente, los adipocitos del tronco, especialmente del abdomen, son más sensibles a la respuesta lipolítica que acompaña al ejercicio y a la respuesta lipogénica propia del balance energético positivo (Arner y col. 1990; Despres y col. 1985; Jensen y col. 1989; Kissebah y Krakower 1994; Tremblay y col. 1990).

Varios estudios longitudinales han demostrado un descenso de la masa grasa con el entrenamiento, aunque dependiendo del nivel de condición física inicial, la respuesta resulta más o menos marcada. Así mismo, el descenso de grasa subcutánea no es homogéneo, por lo que algunos pliegues cutáneos resultan más adecuados que otros para valorar la evolución de la masa grasa. Després y col. (1985) sometieron a un grupo de 13 sedentarios a entrenamiento de tipo aeróbico, durante 20 semanas. Estos sujetos experimentaron una disminución notable del porcentaje de grasa corporal, de la suma de pliegues y de la masa corporal total. La disminución de grasa subcutánea fue especialmente acusada a nivel del tronco. Como resultado del proceso de entrenamiento adoptaron un patrón de distribución de la grasa corporal más parecido al que presentaban los 20 corredores de fondo que integraban el grupo control. Tremblay y col. (1990) estudiaron la composición corporal de una muestra de 1.257 hombres físicamente activos, constatando que cuanto mayor era el consumo calórico debido al ejercicio físico habitual, menor era el grado de adiposidad. Curiosamente, observaron que para un mismo gasto energético, los sujetos que efectuaban este gasto con actividades de mayor intensidad presentaban índices de adiposidad inferiores.

Al contrario de lo que ocurre con sujetos sedentarios cuando inician un programa de entrenamiento, la mayoría de los deportistas de alto nivel, que llevan varios años en activo, no experimentan cambios muy aparentes en su composición corporal, aun a


pesar del importante volumen de ejercicio que realizan durante la temporada (Kohrt y col. 1989). Este comportamiento podría estar relacionado con la brevedad de la interrupción real de las actividades físicas al finalizar la temporada. En ciclistas de ruta aficionados de alto nivel hemos observado un descenso significativo del grosor de los pliegues adiposos tricipital y subescapular, mientras que el resto de los pliegues analizados (abdominal, suprailíaco, del muslo y de la pierna) no mostraron modificaciones significativas a lo largo de la temporada (Lopez Calbet 1993). Otros estudios también han resaltado la importancia del pliegue tricipital y subescapular en la valoración de la composición corporal (Lohman 1981).

En un estudio reciente hemos observado que los pliegues cutáneos que mejor correlacionan con el %GC corporal, medido por absorciometría fotónica dua l de rayos X (también llamada densitometría, DEXA o DXA) en varones deportistas de 18 a 36 años de edad (n=147), son (Lopez Calbet y col. 1997): el pliegue cutáneo abdominal (r=0.78), el iliocrestal (r=0.78), el tricipital (0.77) el anterior del muslo (r=0.74), el de la pierna (r=0.71) y el subescapular (r=0.65). De las posibles combinaciones de estos 6 pliegues, las que mejor correlacionaron con el %GC fueron la suma de los pliegues abdominal y anterior del muslo (r=0.88), la suma de los pliegues tricipital, abdominal, iliocrestal, anterior del muslo y de la pierna (r=0.89) y el logaritmo decimal de esta última variable (log10 S5p) (r=0.91) (Figura 3.b.3).


Figura 3.b.3. Relación entre el porcentaje de grasa corporal determinado mediante absorciometría fotónica dual de rayos X (DEXA) y la suma de distintos pliegues cutáneos, en 164 varones de edades comprendidas entre 18 y 36 años. En “A” la suma de 4 pliegues corresponde a los pliegues que se utilizan en la ecuación de Durnin y Womersly (1974), es decir, a los pliegues tricipital, subescapular, bicipital e iliocrestal. En “B” la suma de 6 pliegues corresponde a la que se utiliza en la ecuación de Yuhasz (Carter 1982), o sea a los pliegues tricipital, subescapular, supraespinal, abdominal, del muslo y de la pierna. En “C” la suma de 5 pliegues corresponde a la que se utiliza en la ecuación desarrollada en nuestro laboratorio (Lopez Calbet y col. 1997) que emplea los pliegues tricipital, abdominal, iliocrestal, del muslo y de la pierna. Obsérvese como en todos los casos la relación entre la suma de pliegues cutáneos y el porcentaje de grasa corporal es exponencial.

En ese mismo estudio observamos que también correlacionaron con el %GC la


circunferencia abdominal (r=0.65), la circunferencia glútea (r=0.56), la circunferencia del muslo (r=0.54), el cociente entre el perímetro abdominal y el perímetro torácico (r=0.52) y el cociente entre el perímetro addominal y el perímetro glúteo (r=0.42). En cambio, el índice de masa corporal (IMC=masa corporal/[talla]2, “body mass index” o BMI, en inglés) tan sólo permitió explicar un 15 % de la variabilidad del %GC (r=0.38) (Figura 3.b.4). Estos resultados demuestran que el BMI no es un índice adecuado del grado de obesidad en la población deportiva, al igual que tampoco en adecuado durante el crecimiento o en ancianos (Lukaski 2001).

Figura 3.b.4. Relación entre el BMI y el %GC (GC; gráfico de la izquierda) y relación entre el BMI y la masa grasa total (GCT; gráfico de la derecha). Datos obtenidos mediante absorciometría fotónica dual de rayos X. Obsérvese como algunos sujetos presentan BMIs muy elevados (>30) que no se corresponden con un porcentaje de grasa o masa adiposa elevados. Así mismo, algunos sujetos muestran BMI relativamente bajos (<20) y sin embargo, su % de grasa corporal es superior al 20 %, cifra elevada para un adulto joven de sexo masculino (Lopez Calbet y col. 1997).

3.b.5.4. ¿Qué ecuaciones antropométricas deben utilizarse?

Cuando no se dispone de una ecuación específica de población puede acudirse a otras atendiendo a los siguientes criterios de selección:

- Que sea relativamente reciente, pues la estructura física de las poblaciones, la alimentación, el grado de actividad física, etc, cambian con el paso de los años. De ahí que la fiabilidad de ecuaciones desarrolladas en los años 50 y 60 sea más dudosa.


- Que se haya desarrollado con una población similar a la que va a ser estudiada, en edad, sexo, raza, y grado de actividad física. Si no encontramos ninguna ecuación de estas características, puede elegirse una ecuación diseñada para la población general.

- Si se satisfacen los criterios anteriores, es conveniente elegir una ecuación que tenga amplia difusión o que, al menos, sea utilizada por otros profesionales del área en el que vaya a efectuarse el estudio. De esta forma se facilita en gran manera el intercambio de información y la comparación de los resultados obtenidos con otros.

- Elegir aquellas ecuaciones que hayan sido validadas con el menor error de predicción y con muestras más amplias. Por ejemplo, si vamos a medir a adultos de 20 a 30 años, es importante que este segmento de la población estuviera ampliamente representado en la población utilizada para desarrollar la ecuación que vamos a emplear.

- En los ancianos la piel es menos elástica y el tejido subcutáneo más comprensible, por lo que las lecturas de los plicómetros subestiman el grosor real del tejido subcutáneo. Por esta razón cuando se trate de determinar el porcentaje de grasa en un anciano, hay que emplear una ecuación antropométrica específica para ese grupo de edad.

3.b.5.5. Predicción del %GC a partir de ecuaciones antropométricas basadas en el modelo bicompartimental.

Ecuación de Durnin y Womersley.

Durnin y Womersley (Durnin y Womersley 1974) desarrollaron una ecuación antropométrica para estimar la densidad corporal. Para ello emplearon una muestra de 481 sujetos de ambos sexos, de 16 a 72 años de edad, obteniendo la siguiente ecuación:

D = C – m · log10S4P

Donde D es la densidad corporal, C y m son constantes cuyo valor depende del sexo y la edad de los sujetos (Tabla 3.b.1) y S4P es la suma de los pliegues bicipital, tricipital, subescapular e iliocrestal. Posteriormente la densidad se transforma en porcentaje de grasa utilizando la ecuación de Siri.

Tabla 3.b.1. Valores de las constantes "C" y "m" , en función de la edad, para la determinación de la densidad corporal a partir de la ecuación de Durnin y Womersley (1974).


HOMBRES 17-19 20-29 30-39 40-49 >50

C 11620 11631 11422 11620 11715 m 630 632 544 700 779

MUJERES 16-19 20-29 30-39 40-49 >50

C 11549 11599 11423 11333 11339 m 678 717 632 612 612

La ecuación de Durnin y Womersley (1974) tiene como inconveniente que sobreestima el valor del porcentaje del grasa en sujetos que presentan pliegues adiposos delgados (Forbes 1994) y muchos deportistas responden a este patrón antropométrico. Además, aunque es una ecuación generalizada, es decir que pretende ser válida para la totalidad de la población, se ha demostrado que las ecuaciones de Durnin y Womersley (1974) son inapropiadas para la valoración de deportistas (Sinning y col. 1985).

Ecuaciones de Jackson y Pollock.

Las ecuaciones de Jackson y Pollock (1978) permiten también estimar la densidad corporal, obteniéndose el %GC aplicando la fórmula de Siri. Esta ecuación se obtuvo a partir de una muestra de 308 varones de 18 a 61 años de edad (Jackson y Pollock 1978). Posteriormente desarrolló una ecuación similar utilizando para ello una muestra de 249 mujeres de 18 a 55 años de edad. Al igual que la anterior, las ecuaciones de Jackson y Pollock (1978) y de Jackson y col. (1980) son generalizadas. El error en la estimación del %GC en deportistas es menor con esta ecuación que con las ecuaciones de Durnin y Womersley. Las ecuaciones de Jackson y Pollock (1980) para determinar la densidad corporal en hombres son:

D = 1.112000 - 0.00043499(X1) + 0.00000055(X1)2 - 0.00028826(X4)

D = 1.1093800 - 0.0008267(X2) + 0.0000016(X2)2 - 0.0002574(X4)

D = 1.1125025 - 0.0013125(X3) + 0.0000055(X3)2 - 0.0002440(X4)

Donde "X1"es la suma de los pliegues pectoral, axilar medio, tricipital, subescapular, abdominal, suprailíaco y del muslo; "X2" es la suma de los pliegues pectoral, abdominal y del muslo; "X3" corresponde a la suma de los pliegues pectoral tricipital y subescapular; y "X4" a la edad en años. El error en la estimación del % de grasa


mediante estas ecuaciones fue de 3.4, 3.4 y 3.6 del valor de %GC, respectivamente.

Por lo que respecta a las mujeres Jackson y col. (1980) propusieron las siguientes ecuaciones:

D = 1.0970 - 0.0004697(X1) + 0.00000056(X1)2 - 0.00012828(X4)

D = 1.099421 - 0.0009929(X2) + 0.0000023(X2)2 - 0.0001392(X4)

D = 1.089733 - 0.0009245(X3) + 0.0000025(X3)2 - 0.0000979(X4)

Donde "X1" es la suma de los pliegues pectoral, axilar medio, tricipital, subescapular, abdominal, suprailíaco y del muslo; "X2" es la suma de los pliegues tricipital, suprailíaco y del muslo; "X3" corresponde a la suma de los pliegues tricipital, suprailíaco y abdominal; y "X4" a la edad en años. El error en la estimación del % de grasa mediante estas ecuaciones fue de 3.8, 4.0 y 4.0 del valor de porcentaje de grasa, respectivamente.

Tal y como ha demostrado Sinning (1996), las ecuaciones de Jackson y col. (1978; 1980).

Validez y fiabilidad de las ecuaciones antropométricas basadas en el modelo bicompartimental.

Los procedimientos antropométricos de estimación del porcentaje de grasa corporal acumulan varios errores. En primer lugar, los debidos a asumir un valor universal para la densidad de la masa magra (Prior y col. 2001). En segundo, el error relacionado con la medición de la densidad corporal por pesada hidrostática, próximo a 0.002 g/ml (Lohman 1981), que corresponde a un error de 1 % en el porcentaje de grasa. En tercer término se halla el error que comporta la medición de los pliegues adiposos, que con una técnica bien estandarizada se halla entre 1 y 2 mm (Lohman 1981). No obstante, la fiabilidad de la medición de los pliegues grasos aumenta considerablemente cuando se emplea la suma de 6 pliegues, en lugar del valor aislado de cada pliegue (Carter y Yuhasz 1984).

Evaluadas todas las fuentes de incertidumbre conjuntamente, el porcentaje de grasa corporal puede determinarse con un error (expresado en porcentaje de grasa corporal) que puede oscilar entre un 2 y 5 % en deportistas (Lohman 1981; Lukaski 1987; Prior y col. 2001). Cifra importante, si tenemos en cuenta que el porcentaje de grasa corporal de los adultos jóvenes de sexo masculino se halla normalmente entre el 7 y el 15 %.

A las limitaciones anteriores, debemos añadir que las ecuaciones antropométricas


existentes son específicas de población, por lo que cuando se aplican a poblaciones distintas de la original, su validez es aún menor (Alastrué Vidal 1994; Martin y Drinkwater 1991). Incluso, algunas ecuaciones teóricamente generalizadas, es decir, que se pueden aplicar a poblaciones con grandes diferencias de edad y composición corporal, fallan si se aplican a deportistas o a sujetos con bajo %GC. Lamentablemente, no se han desarrollado ecuaciones antropométricas que permitan determinar el %GC en niños, mujeres o ancianos de nuestra población. No obstante, recientemente desarrollamos y validamos en nuestro laboratorio una ecuación antropométrica para la predicción del %GC en adultos jóvenes que describimos más adelante.

Estos problemas se pueden solventar con el desarrollo de ecuaciones antropométricas para estimar el %GC que no utilicen como método de referencia la hidrodensitometría, o si se utiliza esta técnica, ajustando los valores de densidad corporal a los valores reales de densidad de la masa magra. Es decir, empleando ecuaciones que en lugar de basarse en el modelo bicompartimental (masa grasa-masa magra libre de grasa), se basen en un modelo tri o tetracompartimental, tal y como propuso Lohman (1992). Así se reduciría la imprecisión de las técnicas que primero predicen la densidad corporal y después, a partir de la densidad corporal, realizan una segunda predicción del %GC aplicando las ecuaciones de Siri o Brozek, obtenidas en la población estadounidense hace casi 50 años.

3.b.6. Otras técnicas para la determinación de la composición corporal.

Aparte de los procedimientos antropométricos, en la actualidad existen múltiples técnicas para medir la composición corporal. Por ejemplo, pueden determinarse diversos componentes del organismo a partir de la medición: de isótopos radiactivos presentes de forma natural en el organismo (cuantificación del 40K presente en el organismo, del agua corporal total, del estudio de la impedancia o conductividad eléctrica, del análisis de activación de neutrones (contenido corporal de Ca, Na, Cl, P y N) y de la resonancia magnética nuclear (Barr y col. 1994; Fogelholm y van Marken Lichtenbelt 1997; Jebb y Elia 1993; Lohman y col. 2000; Lukaski 1987; Wagner y Heyward 1999). Más recientemente, la densidad corporal puede obtenerse por técnicas absorciométricas, que emplean radiaciones ionizantes como la tomografía axial computerizada o TAC y la absorciometría fotónica dual de rayos X. Con excepción de la TAC y la DXA, la mayoría de las técnicas anteriores adolecen de escasa sensibilidad para detectar pequeños cambios de grasa corporal (< 2-3 %) o masa magra (2 – 2.5 kg). De todas ellas, en la actualidad, se considera a la DXA como el método patrón en el estudio de la composición corporal (Lukaski 1993). No obstante, es preciso comprobar que los valores de masa corporal proporcionados por la DXA son similares a los obtenidos al pesar a los sujetos (Lohman y col. 2000) y tener presente que no está exenta de limitaciones (Bachrach 2000).


3.b.6.1. La absorciometría fotónica dual de rayos X.

Desde el inicio de los años 80 ha sido posible determinar la densidad corporal mediante técnicas absorciométricas, que emplean radiaciones ionizantes (la absorciometría fotónica dual o DPA, la tomografía axial computerizada o TAC y la DEXA). Las técnicas absorciométricas se basan en la medición de la atenuación que sufre un haz de radiaciones ionizantes al atravesar las estructuras corporales.

La DEXA presenta cie rtas ventajas sobre otros procedimientos empleados en la evaluación de la composición corporal. En primer lugar, la DEXA permite dividir la masa corporal en tres componentes, el componente graso, el componente magro y el componente mineral óseo, por lo que disminuye considerablemente el error que comporta la variabilidad de la densidad de la masa magra en la estimación hidrodensitométrica de la composición corporal. La masa de estos componentes puede ser determinada con una exactitud igual o superior a la de cualquier otro procedimiento disponible para la medición de la composición corporal, tanto in vitro (Haarbo y col. 1991; Mazess y col. 1990) como in vivo (Mitchell y col. 2000; Svendsen y col. 1993). En segundo lugar, es una técnica muy fiable y de gran validez. Finalmente, es un procedimiento seguro y de fácil aplicación, tanto para el operador como para el paciente (Lukaski 1993).

La DEXA ofrece, además, la posibilidad de realizar un análisis regional de la composición corporal cuyas características varían en función de las prestaciones del software y del equipo de DEXA. Por ejemplo, en los equipos Hologic se puede obtener un análisis de contenido mineral óseo de las siguientes regiones: cabeza, tronco (torácica izquierda y torácica derecha), columna vertebral dorsal y lumbar, pelvis, brazo izquierdo, brazo derecho, pierna izquierda y pierna derecha. El análisis tricompartimental (grasa, masa magra y masa ósea) se puede obtener de las regiones: brazo izquierdo, brazo derecho, tronco, pierna izquierda, pierna derecha y cabeza, con coeficientes de variación, generalmente, inferiores al 5 % (Calbet y col. 1998). No obstante, el software tiene cierta flexibilidad, por lo que el análisis regional también se puede efectuar delimitando otras áreas de interés.

Mediante DEXA se puede analizar detalladamente la evolución de la masa ósea, de la masa magra y de la masa grasa de las regiones sometidas a entrenamiento o a inmovilización. Por ejemplo, hemos podido constatar en tenistas que el contenido mineral óseo y la masa magra del brazo dominante es un 20 % superior al del brazo no dominante (Calbet y col. 1998). Además, recientemente se han desarrollado ecuaciones para determinar la masa muscular corporal total a partir de la FFM determinada por DXA, que guardan una relación estrecha con la masa muscular determinada mediante


análisis de activación de neutrones (Wang y col. 1996) o mediante resonancia magnética nuc lear (Lee y col. 2000). También se ha demostrado que es posible determinar la masa muscular de las extremidades con gran exactitud usando DXA (Levine y col. 2000; Shih y col. 2000) (Fig. 3.b.5).

Figura 3.b.5. En la figura de la izquierda se presenta la masa libre de grasa del muslo (masa magra) (FFM) determinada mediante DEXA comparada con el área de sección transversal (un sólo corte) del muslo determinada mediante tomografía computerizada (CT) a nivel de la zona media del muslo, en 25 mujeres y 18 hombres. En la figura de la derecha, se presenta la relación entre masa muscular medida por DEXA y mediante múltiples cortes tomográficos, en 15 mujeres y 15 hombres (Levine y col. 2000).


La principal desventaja de la DEXA estriba en la utilización de radiaciones ionizantes, con los correspondientes riesgos asociados a la mutagénesis que puede desencadenar este tipo de radiaciones. No obstante, los equipos modernos de DEXA emiten radiaciones de muy baja potencia, por lo que la dosis efectiva equivalente administrada durante una exploración de cuerpo entero es de aproximadamente 2 µSv, o sea, es de magnitud similar a la radiación de fondo (ambiental) de 1 día o de 1/3 a la 1/2 de la dosis recibida en un vuelo Las Palmas-Madrid (Lewis y col. 2001).

3.b.7. Una ecuación antropométrica para predecir el %GC en varones deportistas desarrollada por DEXA.

Tanto la validez como la fiabilidad de la DEXA hacen de esta técnica uno de los métodos de referencia para el desarrollo de ecuaciones antropométricas para predecir indirectamente el porcentaje de grasa corporal, tal y como han sugerido algunos autores (Martin y Drinkwater 1991; Williams y col. 1992). Así pues, recientemente desarrollamos y validamos una ecuación antropométrica para la predicción del % de GC en varones jóvenes de la población Canaria (Lopez Calbet y col. 1997). La ecuación se obtuvo por regresión múltiple tomando como variable independiente el %GC y como variables dependientes las variables antropométricas incluidas en el protocolo del O-Scale System (Ward y col. 1989), así como la edad y el cociente entre perímetro abdominal umbilical/perímetro torácico.

La ecuación se desarrolló empleando una muestra integrada por 147 deportistas de 18 a 36 años de edad, de 49 a 103 kg de masa corporal, de 155 a 206 cm de talla y de 1.8 a un 30.1 % de grasa corporal (ésta última determinada por DEXA). Mediante regresión múltiple lineal obtuvimos la siguiente ecuación para el cálculo del %GC, a partir de parámetros antropométricos:

%GC = 23.59943 x [log10 S (pliegues cutáneos: tricipital, abdominal, iliocrestal, anterior del muslo y de la pierna, en mm)] + [15.99428 x (perímetro abdominal/perímetro torácico)] + [0.19299 x edad, en años] - 45.88485 (R=0.92 p<0.001).

El error estándar de la predicción del %GC con esta ecuación fue de un 1.8, en %GC, mientras que el error técnico fue del 2.6 %. A pesar de haber sido desarrollada con deportistas, la ecuación descrita resultó válida para ser aplicada también a la población sedentaria, con una precisión superior a demostrada por las ecuaciones de Yuhasz, Sloan, Katch y McArdle, y Durnin y Womersley.


3.b.8. Estimación antropométrica de la masa muscular.

También se han empleado técnicas antropométricas para estimar la masa muscular. Por ejemplo, a partir de las circunferencias y los pliegues adiposos se pueden calcular las áreas de sección transversal musculares y grasas, del brazo, muslo y pierna, aplicando las fórmulas (Lukaski 1987):

[ ]AMC Pe=

− ππ

2

4

Donde AM es el área muscular, Ce es la circunferencia de la extremidad analizada y "P" es el pliegue adiposo medido en la misma extremidad, al mismo nivel que la circunferencia. Igualmente, el área de sección transversal grasa puede obtenerse mediante la fórmula:

AGPC Pe= −2 4

2π

Donde "AG" es el área de sección transversal grasa, mientras que "Ce" y "P" representan las mismas variables que en la fórmula anterior.

No obstante, algunos autores afirman que las ecuaciones de predicción de la masa muscular basadas en las mediciones antropométricas se fundamentan en principios que no son ciertos como: que la grasa del brazo tiene una distribución uniforme en todo su perímetro, que el brazo es una estructura circular, etc., de ahí las diferencias encontradas entre las predicciones de estas fórmulas y los valores obtenidos mediante tomografía axial computarizada (Lukaski 1987).

Más recientemente, se ha propuesto una fórmula validada mediante la disección de cadáveres para el cálculo de la masa muscular en hombres, cuya validez no ha sido definitivamente establecida (Martin y col. 1990):

MM = T x [(0.0553 x CMC2) + (0.0987 x CA2) + (0.0331 x CPC2)] - 2445

Donde “MM” es la masa muscular en kg; “T” es la talla en cm; “CMC” es la circunferencia corregida del muslo en cm; “CA” la circunferencia no corregida del antebrazo en cm; y “CPC” la circunferencia corregida de la pierna en cm.

3.b.9. Valores de referencia de composición corporal en deportistas.

Mientras que no existe un valor de porcentaje de grasa corporal óptimo para cada


deporte, si que es posible que cada deportista tenga un valor de porcentaje de grasa corporal óptimo, es decir, un porcentaje de grasa corporal que se relaciona con una mayor capacidad atlética y las mejores marcas (Wilmore 1992). En la tabla 3.b.2. se presentan los valores de la suma de siete pliegues (tricipital, subescapular, bicipital,


Tabla 3.b.2. Valores de S7P (Suma de siete pliegues) y porcentaje de grasa corporal en deportistas principalmente de elite (Norton y col. 2000; Wilmore 1992).

S7P Hombres mm

S7P Mujeres mm

Hombres

%GC Mujeres

%GC

Decathlon 37.7 Lanzadores (general) 95.3 Lanzamiento de Peso 18 28 Lanzamiento de Disco 16.3 25 Javalina 62.8 Saltadores 37.3 61.1 20.7 Mediofondistas 42 59.2 9.6 Fondistas 50.1 51.3 7.6 17.1 Pértiguistas 43.2 Velocistas 46.8 60.3 11 19.3 Badminton 59.6 89.2 Baloncesto (Junior) 62.8 70.5 8.9 22.8 Boxeo 62.3 Ciclismo (Junior) 46.2 Ciclismo ruta Senior 61.9 8.8 15.4 Gimnasia 38.7 37.9 4.6 15.7 Hockey 52.6 87.4 14 Piragüismo 51.6 83.1 11.2 Remo ligero 41.6 73.4 Remo pesado 59.7 87.5 Rugby 89.1 14.1 Tiro Olímpico 77.8 137.9 Futbol 56.9 9.9 Patinaje Hielo 49.4 73.3 10.2 Squash 56 114.3 Natación 51.9 80.4 8.1 20.5 Tenis de mesa 49.8 Tenis 90.5 15.7 20.3 Triathlon 45.5 73.1 7.1 12.6 Voleibol 49.3 90.5 12 21.5 Halterofilia 74.9 80.5 12.2 Water polo 54.9 124.3 Heptathlon 75 Marcha 76.8 7.8 Sedentarios 15 24.5 Beisbol 13.5 Esquí Alpino 11.3 20.6 Esquí de Fondo 10.2 18.8


Golf 24 Danza 18.5

suprailíaco o supraespinal, abdominal, anterior del muslo y medial de la pierna) en deportistas Australianos de elite (Norton y col. 2000), así como el porcentaje de grasa corporal (%GC) en deportistas mayoritariamente de elite, a partir de datos confeccionados por Wilmore, usando varios estudios (Wilmore 1992).

Los valores de porcentaje graso más elevados corresponden a los tenistas, jugadores de rugby americano, hockey hielo y rugby. Estos valores son muy próximos a los valores medios del hombre sedentario de 20 años (Lohman 1992). En el otro extremo, los valores más bajos de porcentaje graso se observan en los gimnastas, remeros y deportistas de largas distancias, como los ciclistas y los practicantes de triathlón. Por último, los deportistas practicantes de deportes de equipo presentan valores intermedios.

Se observa que las mujeres tienen un mayor porcentaje graso medio que los hombres para una misma disciplina deportiva. Los valores más elevados de porcentaje graso se observan en las lanzadoras, en las jugadoras de baloncesto y en las golfistas, que presentan valores similares a los observados en las mujeres sedentarias de 20 años (Wilmore y col. 1977). Los valores más bajos también se observan en las deportistas de deportes de larga duración (triathlón, ciclismo), y en gimnasia.

Los valores medios de porcentaje graso observados en un mismo deporte en diferentes estudios son muy variables. Por ejemplo, en la Tabla 3.b.2 se observa que el valor medio, en 4 estudios, del porcentaje graso de los esquiadores de elite (esquí alpino) es del 11.3% (Wilmore 1992). Sin embargo, en uno de esos 4 estudios el valor medio del porcentaje graso de los esquiadores alpinos de alto nivel estudiados fue del 14.1 %, mientras que en otro de los estudios analizados el porcentaje graso medio fue tan sólo del 7.4 % (Wilmore 1992). Este rango elevado de valores de porcentaje graso se observa en la mayoría de los deportes, por lo que los datos presentados en la Tabla 3.b.2 sólo tienen valor orientativo. Lohman (1992) encontró que los fondistas masculinos de elite presentan valores de porcentaje graso comprendidos entre el 5 % y el 8 %, mientras que las fondistas femeninas de elite presentan valores comprendidos entre el 12 y el 16%. Otros autores, utilizando el método de hidrodensitometría han encontrado valores incluso menores, cercanos al 4.7% en fondistas masculinos de elite (Pollock y col. 1977) e inferiores al 10% en fondistas femeninas de elite (Graves y col. 1987; Wilmore y col. 1977).

Se precisan nuevos estudios que utilicen técnicas de análisis de composición corporal más válida y fiables, como por ejemplo la DEXA, que permiten obtener mucha más información sobre la composición corporal que un simple porcentaje de grasa corporal. Son pocos los datos de composición corporal de atletas de elite obtenidos mediante


DEXA, no obstante, se han comunicados valores medios de %GC de un 15 % en las heptatletas americanas de elite (Houtkoopr y col. 2001), de un 12.2 % en jugadores de voleibol de elite (Calbet y col. 1999), de un 8.6 % en esquiadores saltadores de elite (Rankinen y col. 1998) y 14.8 % en corredoras de fondo de elite (Pichard y col. 1997).

El porcentaje graso de los deportistas de elite es muy variable en una misma disciplina deportiva, debido al error ligado al método de determinación del porcentaje graso, a la disparidad de métodos que se han utilizado para obtener el porcentaje de grasa corporal, a diferencias étnicas y a la variabilidad individual. Por lo tanto, los valores de porcentaje de grasa corporal y de suma de pliegues cutáneos incluidos en la Tabla 3.b.2 no deben constituir un objetivo alcanzar, sino que sólo constituyen valores orientativos para facilitar la interpretación de los análisis de composición corporal que podamos realizar a nuestros deportistas. En ningún caso, deberían compararse valores de porcentaje de grasa corporal obtenidos con un método con los obtenidos mediante otra técnica.


Bibliografía del ANEXO 3 Akers R, Buskirk ER (1969) An underwater weighing system utilizing "force cube" transducers. J Appl Physiol 26: 649-652.

Alastrué Vidal A (1994) Antropometría y obesidad. Med Clin (Barc) 102: 16-19.

Allen TH, Krzywicki HJ, Roberts JE (1959) Density, fat, water, and solids in freshly isolated tissues. J Appl Physiol 14: 1005-1008.

Aragonés MT, Casajús JA, Rodríguez F, Cabañas MD (1993) Protocolos de medidas antropométricas. Estandarización de las medidas antropométricas. En: Esparza Ros F (ed) Manual de Cineantropometría. Monografía FEMEDE. FEMEDE, Pamplona, pag: 17-33.

Arner P, Kriegholm E, Engfeldt P, Bolinder J (1990) Adrenergic regulation of lipolysis in situ at rest and during exercise. J Clin Invest 85: 893-898.

Bachrach LK (2000) Dual energy X-ray absorptiometry (DEXA) measurements of bone density and body composition: promise and pitfalls. J Pediatr Endocrinol Metab 13 (Suppl 2): 983-988.

Bailey DA, McCulloch RG (1990) Bone tissue and physical activity. Can J Sport Sci 15: 229-239.

Barr SI, McCargar LJ, Crawford SM (1994) Practical use of body composition analysis in sport. Sports Med 17: 277-282.

Baumgartner RN, Roche AF, Chumlea WC, Siervogel RM, Glueck CJ (1987) Fatness and fat patterns: associations with plasma lipids and blood pressures in adults, 18 to 57 years of age. Am J Epidemiol 126: 614-628.

Baumgartner TA, Jackson AS (1987a) Evaluating adult fitness. En: Baumgartner TA, Jackson AS (eds) Measurement for evaluation in Physical Education and Exercise Science. Wm C Brown Publishers, Dubuque, pag: 217-274.

Baumgartner TA, Jackson AS (1987b) Reliability and objectivity. En: Baumgartner TA, Jackson AS (eds) Measurement for Evaluation in Physical Education and Exercise Science. Wm C Brown Publishers, Dubuque, Iowa, pag: 87-117.

Becque MD, Katch VL, Moffatt RJ (1986) Time course of skin-plus-fat compression in


males and females. Hum Biol 58: 33-42.

Behnke AR, Feen BG, Welham WC (1942) The specific gravity of healthy men. JAMA 118: 495-498.

Bouchard C, An P, Rice T, Skinner JS, Wilmore JH, Gagnon J, Perusse L, Leon AS, Rao DC (1999) Familial aggregation of VO(2max) response to exercise training: results from the HERITAGE Family Study. J Appl Physiol 87: 1003-1008.

Brozek J, Grande F, Anderson JT, Keys A (1963) Densitometric analysis of body composition: revision of some quantitative assumptions. Ann NY Acad Sci : 113-140.

Butte NF, Hopkinson JM, Wong WW, Smith EO, Ellis KJ (2000) Body composition during the first 2 years of life: an updated reference. Pediatr Res 47: 578-585.

Calbet JA, Diaz Herrera P, Rodriguez LP (1999) High bone mineral density in male elite professional volleyball players. Osteoporos Int 10: 468-474.

Calbet JA, Dorado C, Diaz-Herrera P, Rodriguez-Rodriguez LP (2001) High femoral bone mineral content and density in male football (soccer) players. Med Sci Sports Exerc 33: 1682-1687.

Calbet JA, Moysi JS, Dorado C, Rodriguez LP (1998) Bone mineral content and density in professional tennis players. Calcif Tissue Int 62: 491-496.

Campbell IT, Walker RF, Riad-Fahmy D, Wilson DW, Griffiths K (1982) Circadian rhythms of testosterone and cortisol in saliva: effects of activity-phase shifts and continuous daylight. Chronobiologia 9: 389-396.

Carter JEL (1982) Body composition of Montreal Olympic Athletes. En: Carter JEL (ed) Phys ical Structure of the Olympic Athletes. Part I: The Montreal Olimpic Games Antropological Project. vol. 16. Karger, Basel, pag: 107-116.

Carter JEL, Yuhasz MS (1984) Skinfolds and body composition of Olympic Athletes. En: Carter JEL (ed) Physical Structure of the Olympic Athletes. Part II: Kinanthropometry of Olympic Athletes. vol. 18. Karger, Basel, pag: 107-116.

Chamorro M (1993) Antecedentes históricos de la cineantropometría. Estandarización de las medidas antropométricas. En: Esparza Ros F (ed) Manual de Cineantropometría. FEMEDE, Pamplona, pag: 17-33.

Coggan AR, Costill DL (1984) Biological and technological variability of three anaerobic ergometer tests. Int J Sports Med 5: 142-145.


Despres JP, Bouchard C, Tremblay A, Savard R, Marcotte M (1985) Effects of aerobic training on fat distribution in male subjects. Med Sci Sports Exerc 17: 113-118.

Drinkwater BL (1996) Exercise and bones. Lessons learned from female athletes. Am J Sports Med 24: S33-35.

Dudley GA, Fleck SJ (1987) Strength and endurance training. Are they mutually exclusive? Sports Med 4: 79-85.

Durnin JV, Womersley J (1974) Body fat assessed from total body density and its estimation from skinfold thickness: measurements on 481 men and women aged from 16 to 72 years. Br J Nutr 32: 77-97.

Fogelholm M (1994) Effects of bodyweight reduction on sports performance. Sports Med 18: 249-267.

Fogelholm M, van Marken Lichtenbelt W (1997) Comparison of body composition methods: a literature analysis. Eur J Clin Nutr 51: 495-503.

Fomon SJ (1967) Body composition of the male reference infant during the first year of life. Pediatrics 40: 863-870.

Forbes GB (1994) Body composition: influence of nutrition, disease, growth, and aging. En: Hils ME, Olson JA, Shike M (eds) Forbes GB (1994). Body composition: influence of nutrition, disease, growth, and aging. En: Hils ME, Olson JA, Shike M (eds) Modern nutrition in health and disease. Vol 1. Lea and Febiger, Philadelphia, pp 781-801. vol. 1. Lea and Febiger, Philadelphia, pag: 781-801.

García de la Chica J (1991) Apuntes del Curso Superior de Calibración y Metrología. Junio de 1991. Asociación Española para la Calidad.

Going SB (1996) Densitometry. En: Roche AF, Heymsfield SB, Lohman TG (eds) Human body composition. Human Kinetics Publishers, Champaign, Illinois, pag: 3-23.

Graves JE, Pollock ML, Sparling PB (1987) Body composition of elite female distance runners. Int J Sports Med 8 (Suppl 2): 96-102.

Groser M (1992) Entrenamiento de la Velocidad. Martínez Roca, Barcelona.

Haarbo J, Gotfredsen A, Hassager C, Christiansen C (1991) Validation of body composition by dual energy X-ray absorptiometry (DEXA). Clin Physiol 11: 331-341.

Haines AP, Imeson JD, Meade TW (1987) Skinfold thickness and cardiovascular risk


factors. Am J Epidemiol 126: 86-94.

Heymsfield SB, Wang J, Lichtman S, Kamen Y, Kehayias J, Pierson RN, Jr. (1989) Body composition in elderly subjects: a critical appraisal of clinical methodology. Am J Clin Nutr 50 (Suppl 5): 1167-1175.

Houtkoopr L, Mullins VA, Going SB, Brown CH, Lohman TG (2001) Body composition profiles of elite American heptathletes. Int J Sport Nutr Exerc Metab 11: 162-173.

Jackson AS, Pollock ML (1978) Generalized equations for predicting body density of men. Br J Nutr 40: 497-504.

Jackson AS, Pollock ML, Ward A (1980) Generalized equations for predicting body density of women. Med Sci Sports Exerc 12: 175-181.

Jebb SA, Elia M (1993) Techniques for the measurement of body composition: a practical guide. Int J Obes Relat Metab Disord 17: 611-621.

Jensen MD, Haymond MW, Rizza RA, Cryer PE, Miles JM (1989) Influence of body fat distribution on free fatty acid metabolism in obesity. J Clin Invest 83: 1168-1173.

Johansson AG, Forslund A, Sjodin A, Mallmin H, Hambraeus L, Ljunghall S (1993) Determination of body composition--a comparison of dual-energy x-ray absorptiometry and hydrodensitometry. Am J Clin Nutr 57: 323-326.

Kissebah AH (1996) Intra-abdominal fat: is it a major factor in developing diabetes and coronary artery disease? Diabetes Res Clin Pract 30 (Suppl): 25-30.

Kissebah AH, Krakower GR (1994) Regional adiposity and morbidity. Physiol Rev 74: 761-811.

Kissebah AH, Vydelingum N, Murray R, Evans DJ, Hartz AJ, Kalkhoff RK, Adams PW (1982) Relation of body fat distribution to metabolic complications of obesity. J Clin Endocrinol Metab 54: 254-260.

Kohrt WM, O'Connor JS, Skinner JS (1989) Longitudinal assessment of responses by triathletes to swimming, cycling, and running. Med Sci Sports Exerc 21: 569-575.

Kroll W (1962) A note on the coefficient of intraclass correlation as an estimate of reliability. Res Quart 38: 412-419.

Kuipers H, Verstappen FT, Keizer HA, Geurten P, van Kranenburg G (1985) Variability of aerobic performance in the laboratory and its physiologic correlates. Int J


Sports Med 6: 197-201.

Lanyon LE (1992) Control of bone architecture by functional load bearing. J Bone Miner Res 7 (Suppl 2): S369-375.

Lee RC, Wang Z, Heo M, Ross R, Janssen I, Heymsfield SB (2000) Total-body skeletal muscle mass: development and cross-validation of anthropometric prediction models. Am J Clin Nutr 72: 796-803.

Levine JA, Abboud L, Barry M, Reed JE, Sheedy PF, Jensen MD (2000) Measuring leg muscle and fat mass in humans: comparison of CT and dual- energy X-ray absorptiometry. J Appl Physiol 88: 452-456.

Lewis BJ, McCall MJ, Green AR, Bennett LG, Pierre M, Schrewe UJ, O'Brien K, Felsberger E (2001) Aircrew exposure from cosmic radiation on commercial airline routes. Radiat Prot Dosimetry 93: 293-314.

Lohman TG (1981) Skinfolds and body density and their relation to body fatness: a review. Hum Biol 53: 181-225.

Lohman TG (1992) Advances in body composition assessment. Human Kinetics, Champaign, Illinois.

Lohman TG, Harris M, Teixeira PJ, Weiss L (2000) Assessing body composition and changes in body composition. Another look at dual-energy X-ray absorptiometry. Ann N Y Acad Sci 904: 45-54.

Lopez Calbet JA (1993) Valoración Fisiológica de la Condición Física en Ciclistas Altamente entrenados Departamento de Historia y Teoría de la Educación. Universidad de Barcelona, Barcelona.

Lopez Calbet JA, Armengol Ramos O, Chavarren Cabrero J, Dorado Garcia C (1997) An anthropometric equation for the determination of the percentage of body fat in young men from the Canarian population. Med Clin (Barc) 108: 207-213.

López Calbet JA, Dorado García C, Chavarren Cabrero J (1996) Evaluación de la composición corporal mediante absorciometría fotónica dual de rayos X: aplicaciones y limitaciones en el ámbito del deporte. Investigaciones en Ciencias del Deporte 8: 53-79.

López Calbet JA, Ortega Santana F, Dorado García C, Armengol Ramos O, Sarmiento Ramos L (1993) Valoración antropométrica en ciclistas de alto nivel. Estudio de una temporada. Archivos de Medicina del Deporte 10: 127-132.

Lukaski HC (1987) Methods for the assessment of human body composition: traditional


and new. Am J Clin Nutr 46: 537-556.

Lukaski HC (1993) Soft tissue composition and bone mineral status: evaluation by dual- energy X-ray absorptiometry. J Nutr 123 (Suppl 2): 438-443.

Lukaski HC (2001) Body mass index, bioelectrical impedance, and body composition. Nutrition 17: 55-56.

MacDougall JD, Wenger HA, Green HJ (1991) Physiological Testing of the High-performance Athlete. Human Kinetics, Champaign, Illinois.

Martin AD, Drinkwater DT (1991) Variability in the measures of body fat. Assumptions or technique? Sports Med 11: 277-288.

Martin AD, Spenst LF, Drinkwater DT, Clarys JP (1990) Anthropometric estimation of muscle mass in men. Med Sci Sports Exerc 22: 729-733.

Matiegka J (1921) The testing of physical efficiency. Am J Phys Anthrop 4: 223-230.

Mazess RB, Barden HS, Bisek JP, Hanson J (1990) Dual-energy x-ray absorptiometry for total-body and regional bone- mineral and soft-tissue composition. Am J Clin Nutr 51: 1106-1112.

Mitchell AD, Scholz AM, Pursel VG (2000) Dual-energy X-ray absorptiometry measurements of the body composition of pigs of 90- to 130-kilograms body weight. Ann N Y Acad Sci 904: 85-93.

Modlesky CM, Cureton KJ, Lewis RD, Prior BM, Sloniger MA, Rowe DA (1996) Density of the fat-free mass and estimates of body composition in male weight trainers. J Appl Physiol 80: 2085-2096.

Morrissey MC, Harman EA, Johnson MJ (1995) Resistance training modes: specificity and effectiveness. Med Sci Sports Exerc 27: 648-660.

Morrow JR, Jackson AW, Disch JG, Mood DP (1995) Norm-referenced measurement. En: Morrow JR, Jackson AW, Disch JG, Mood DP (eds) Measurement and evaluation in human performace. Human Kinetics, Champaign, Illinois, pag: 77-101.

Mueller WH, Deutsch MI, Malina RM, Bailey DA, Mirwald RL (1986) Subcutaneous fat topography: age changes and relationship to cardiovascular fitness in Canadians. Hum Biol 58: 955-973.

Nattiv A (2000) Stress fractures and bone health in track and field athletes. J Sci Med


Sport 3: 268-279.

Noakes TD (1988) Implications of exercise testing for prediction of athletic performance: a contemporary perspective. Med Sci Sports Exerc 20: 319-330.

Norton K, Marfell-Jones M, Whittingham N, Kerr D, Carter L, Saddington K, Gore C (2000) Anthropometric assessment protocols. En: Gore C (ed) Physiological Tests for Elite Athletes. Australian Sports Commission. Human Kinetics, Champaign, IL, pag: 66-85.

Peiris AN, Sothmann MS, Hoffmann RG, Hennes MI, Wilson CR, Gustafson AB, Kissebah AH (1989) Adiposity, fat distribution, and cardiovascular risk. Ann Intern Med 110: 867-872.

Picaud JC, Rigo J, Nyamugabo K, Milet J, Senterre J (1996) Evaluation of dual-energy X-ray absorptiometry for body-composition assessment in piglets and term human neonates. Am J Clin Nutr 63: 157-163.

Pichard C, Kyle UG, Gremion G, Gerbase M, Slosman DO (1997) Body composition by x-ray absorptiometry and bioelectrical impedance in female runners. Med Sci Sports Exerc 29: 1527-1534.

Pollock ML, Gettman LR, Jackson A, Ayres J, Ward A, Linnerud AC (1977) Body composition of elite class distance runners. Ann N Y Acad Sci 301: 361-370.

Prior BM, Modlesky CM, Evans EM, Sloniger MA, Saunders MJ, Lewis RD, Cureton KJ (2001) Muscularity and the density of the fat-free mass in athletes. J Appl Physiol 90: 1523-1531.

Rankinen T, Lyytikainen S, Vanninen E, Penttila I, Rauramaa R, Uusitupa M (1998) Nutritional status of the Finnish elite ski jumpers. Med Sci Sports Exerc 30: 1592-1597.

Rankinen T, Perusse L, Borecki I, Chagnon YC, Gagnon J, Leon AS, Skinner JS, Wilmore JH, Rao DC, Bouchard C (2000) The Na(+)-K(+)-ATPase alpha2 gene and trainability of cardiorespiratory endurance: the HERITAGE family study. J Appl Physiol 88: 346-351.

Riad-Fahmy D, Read GF, Walker RF, Griffiths K (1982) Steroids in saliva for assessing endocrine function. Endocr Rev 3: 367-395.

Safrit M (1981) Evaluation in Physical Education. Prentice-Hall, Englewood Clifs, New Jersey.

Sardinha LB, Teixeira PJ, Guedes DP, Going SB, Lohman TG (2000) Subcutaneous


central fat is associated with cardiovascular risk factors in men independently of total fatness and fitness. Metabolism 49: 1379-1385.

Schutte JE, Townsend EJ, Hugg J, Shoup RF, Malina RM, Blomqvist CG (1984) Density of lean body mass is greater in blacks than in whites. J Appl Physiol 56: 1647-1649.

Sharkey BJ (1990) Understanding muscular fitness. En: Physiology of fitness. Hu-man Kinetics, Champaign, Illinois, pp 59-69. Physiology of fitness. Human Kinetics, Champaign, Illinois, pag: 59-69.

Shih R, Wang Z, Heo M, Wang W, Heymsfield SB (2000) Lower limb skeletal muscle mass: development of dual-energy X-ray absorptiometry prediction model. J Appl Physiol 89: 1380-1386.

Sinning WE (1996) Body composition in athletes. En: Roche AF, Heymsfield SB, Lohman TG (eds) Human body composition. Human Kinetics Publishers, Champaign, Illinois, pag: 257-273.

Sinning WE, Dolny DG, Little KD, Cunningham LN, Racaniello A, Siconolfi SF, Sholes JL (1985) Validity of "generalized" equations for body composition analysis in male athletes. Med Sci Sports Exerc 17: 124-130.

Siri WE (1961) Body composition from fluid spaces and density: Analysis of methods. En: Brozek J, Henschel D (eds) Techniques for Measuring Body Composition. National Acad. Sci.-National Res. Council, Washington, pag: 223-244.

Snead DB, Birge SJ, Kohrt WM (1993) Age-related differences in body composition by hydrodensitometry and dual-energy X-ray absorptiometry. J Appl Physiol 74: 770-775.

Suominen H (1993) Bone mineral density and long term exercise. An overview of cross- sectional athlete studies. Sports Med 16: 316-330.

Svendsen OL, Haarbo J, Hassager C, Christriansen C (1993) Accuracy of measurements of total-body soft-tissue composition by dual energy X-ray absorptiometry in vivo. Basic Life Sci 60: 381-383.

Thoden JS (1991) Testing aerobic power. En: MacDougall JD, Wenger HA, Green HJ (eds) Physiological testing of the high-performance athlete. Human Kinetics Books, Champaign, Illinois, pag: 107-173.

Touitou Y, Motohashi Y, Reinberg A, Touitou C, Bourdeleau P, Bogdan A, Auzeby A (1990) Effect of shift work on the night-time secretory patterns of melatonin, prolactin,


cortisol and testosterone. Eur J Appl Physiol Occup Physiol 60: 288-292.

Tremblay A, Despres JP, Leblanc C, Craig CL, Ferris B, Stephens T, Bouchard C (1990) Effect of intensity of physical activity on body fatness and fat distribution. Am J Clin Nutr 51: 153-157.

Wagner DR, Heyward VH (1999) Techniques of body composition assessment: a review of laboratory and field methods. Res Q Exerc Sport 70: 135-149.

Wang ZM, Visser M, Ma R, Baumgartner RN, Kotler D, Gallagher D, Heymsfield SB (1996) Skele tal muscle mass: evaluation of neutron activation and dual-energy X-ray absorptiometry methods. J Appl Physiol 80: 824-831.

Ward R, Ross WD, Leyland AJ, Selbie S (1989) The Advanced O-Scale Physique Assessment System. Kinemetrix Inc, Burnaby.

Warren MP, Shantha S (2000) The female athlete. Baillieres Best Pract Res Clin Endocrinol Metab 14: 37-53.

Wellens R, Chumlea WC, Guo S, Roche AF, Reo NV, Siervogel RM (1994) Body composition in white adults by dual-energy x-ray absorptiometry, densitometry, and total body water. Am J Clin Nutr 59: 547-555.

Williams DP, Going SB, Lohman TG, Harsha DW, Srinivasan SR, Webber LS, Berenson GS (1992) Body fatness and risk for elevated blood pressure, total cholesterol, and serum lipoprotein ratios in children and adolescents. Am J Public Health 82: 358-363.

Wilmore JH (1969) A simplified method for determination of residual lung volumes. J Appl Physiol 27: 96-100.

Wilmore JH (1992) Body composition and body energy stores. En: Shephard RJ, Astrand PO (eds) Endurance in Sport. International Olympic Committee. Blackwell Scientific, Cambridge, MA, pag: 244-255.

Wilmore JH, Brown CH, Davis JA (1977) Body physique and composition of the female distance runner. Ann N Y Acad Sci 301: 764-776.

Withers RT, Craig NP, Ball CT, Norton KI, Whittingham NO (1991) The Drinkwater-Ross anthropometric fractionation of body mass: comparison with measured body mass and densitometrically estimated fat and fat- free masses. J Sports Sci 9: 299-311.

Withers RT, Noell CJ, Whittingham NO, Chatterton BE, Schultz CG, Keeves JP (1997) Body composition changes in elite male bodybuilders during preparation for


competition. Aust J Sci Med Sport 29: 11-16.

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