holway comp corp 2010

Composicin corporal en nutricin deportiva

Francis Holway

Captulo 8

195

IntroduccinUn aspecto importante del trabajo en nutricin deportiva es el de la modifi cacin del peso y la composicin corporal. Muchos atletas necesitan minimizar la grasa corporal y el peso para mejorar aspectos biomecnicos o puntuacin en deportes con valoracin esttica, mientras que otros necesi-tan aumentar el peso y la masa muscular para mejorar el rendimiento. En las actividades en las que se requiere un traslado del peso corporal en sentido horizontal (pedestris-mo) o vertical (saltos), la lucha contra la fuerza de gravedad es de suma importancia y de all la necesidad de minimizar el peso (fi g. 8-1 y 8-2). Cuando el objetivo es el lanzamiento de un implemento desde un espacio reducido, el peso cor-poral y la masa muscular elevados sirven para mejorar el rendimiento. Ms an, existen situaciones en las que un at-leta puede mejorar su rendimiento al aumentar la grasa cor-poral, como en algunas pruebas de vela, en las cuales el peso corporal funciona como contrapeso de la fuerza del viento sobre la vela; si el atleta ya maximiz su capacidad para incrementar el msculo y an le falta peso, un aumen-to de grasa lo puede benefi ciar.

En las fi guras 8-1 y 8-2 puede observarse una variabili-dad de 74 kg en el peso corporal de atletas, desde 56 kg en fondistas de 10 000 m hasta 130 kg en lanzadores de bala.

Al margen de la carga gentica de estos atletas, puede ser muy importante el trabajo del nutrilogo deportivo en cuan-to a la modifi cacin del peso y la composicin corporal.

Infortunadamente, es muy difcil acceder a datos de composicin corporal de atletas de lite, pero a modo de ejemplo se muestra la composicin corporal de algunos at-

Objetivos:Al fi nalizar el captulo el alumno ser capaz de:

Poder calcular los indicadores de las masas magra y mus-cular.

Comprender la diferencia entre masa adiposa y grasa corporal.

Tener conocimientos sobre el efecto de la estructura sea sobre la composicin corporal.

Palabras claves. Composicin corporal; fraccionamiento anatmico; deporte; validacin; estructura sea; puntua-cin Z; ndices antropomtricos.

Comprender la importancia del uso de la composicin corporal en los deportes.

Ser capaz de realizar un proceso de medicin, clasifi car con una referencia y tomar decisiones.

Tener conocimientos tericos sobre las dos principales lneas de anlisis de composicin corporal: bicomparti-mental qumico y fraccionamiento anatmico.

Comprender las diferencias entre los plicmetros y saber cundo usar cada uno.

Poseer conocimientos sobre lo que constituye la validez de los mtodos de composicin corporal.

90

80

70

60

50

40

30

Peso

cor

pora

l (kg

)

Evento

100 mn = 7

200 mn = 8

400 mn = 7

800 mn = 7

1 500 mn = 11

5 000 mn = 14

10 000 mn = 33

7779

7470

65

57 56

Figura 8-1. Peso corporal (mediana, las barras de error son 2 errores estndar) de fi nalistas masculinos en competencia de pista (pedestrismo) en Pekn 2008. Se observa con claridad que a medida que aumenta la distancia de la prueba es venta-joso disminuir el peso corporal.

08_Peniche.indd 19508_Peniche.indd 195 21/12/10 16:18:3621/12/10 16:18:36

196 Principios bsicos de nutricin en el deporte

letas valorados con parmetros antropomtricos en los Jue-gos Olmpicos de Montreal 1976 (Carter, 1982). Al compa-rar a fondistas, saltadores y lanzadores, se reconoce cierta variacin en la grasa corporal, aunque la principal diferen-cia aparece en la masa muscular, desde 29.5 2.9 kg en los fondistas hasta 66.7 2.8 kg en los lanzadores. Los atletas de salto de altura, con 40.3 4.2 kg, se ubican entre estos dos valores extremos. Vanse las fi guras 8-3 y 8-4.

En consecuencia, en relacin con esta gran variabilidad en la masa muscular de los atletas, comparada con la relati-vamente estrecha variabilidad de la masa adiposa (o grasa), la valoracin de la masa muscular es tal vez mucho ms til que la de la grasa corporal para el trabajo de nutricin de-portiva (Spenst, Martin, et al., 1993).

Importancia de la estructura sea en la composicin corporalOtro factor que debe considerarse en este contexto es el de la estructura sea de los atletas. El tamao del dimetro de los huesos, en especial los del tronco como el biacromial (hombros) y el bicrestal (caderas), afecta en gran medida al peso (Henneberg y Ulijaszek, 2010). Los dimetros apendi-culares como el humeral (codo) y femoral (rodilla) tambin pueden usarse como indicadores de la estructura sea. En la fi gura 8-5 se observan las diferencias del dimetro bicrestal de caderas entre fondistas, saltadores y lanzadores; estos l-timos tienen unos 5 cm ms, lo cual les permite un peso corporal mucho mayor. Es difcil ganar peso, en especial el muscular, cuando el sujeto no posee un dimetro grande, cualquiera que sea la estatura. La fi gura 8-6 ilustra, en 302 atletas masculinos de la Olimpiada de Montreal 1976, que la correlacin entre dimetro bicrestal y peso es de 0.790 (p = 0.0001), superior al 0.757 (p

Captulo 4 Protenas 197

aquellos atletas que necesitan pesos corporales bajos tienen caderas estrechas, y viceversa. El peso corporal es una enti-dad tridimensional compuesta por altura, ancho y largo, por lo que la simplifi cacin de las relaciones peso-talla, como el ndice de masa corporal (IMC), se presta a errores ya que no considera las otras dos dimensiones del peso cor-poral (Ross, Crawford, et al., 1988). Sin embargo, en el tra-bajo individual con atletas no est de ms sumar informa-cin sobre los dimetros al calcular el peso ideal, y hacer salvedades en individuos con dimetros que se alejen de la norma de referencia.

Uso de referencias para la clasifi cacinEn la norma de referencia es de suma importancia una serie de datos para el diagnstico del estado de la composicin corporal de los deportistas. El punto de partida es una muestra representativa del grupo humano con el cual traba-ja el autor, por ejemplo la muestra Argoref en Argentina (Holway, 2005). Esta muestra se integra con 87 hombres y 90 mujeres de 20 a 30 aos en buen estado de salud, que no son deportistas de lite, de la regin metropolitana de la ciudad de Buenos Aires (vanse los Anexos). Estos sujetos realizan actividad fsica entre dos y seis veces por semana. Se han obtenido muestras similares en la regin metropoli-tana de Santiago de Chile y Guadalajara, Mxico (vanse los Anexos). En ambos casos, los promedios antropomtricos fueron muy similares a los de Argoref, para sorpresa de quienes podan aducir diferencias tnicas. Desde luego, ciertas regiones del mundo tienen caractersticas diferentes, pero disponer de datos antropomtricos de una muestra re-presentativa local es un buen punto de partida para trabajar sobre la capacidad de anlisis. Cualquier persona que reali-ce actividad fsica (sin ser un deportista de lite) como fi t-ness y acude a consulta puede clasifi carse con ayuda de estos

datos de referencia. El procedimiento es relativamente sim-ple: consiste en ubicar al sujeto en el percentil correspon-diente de la tabla Argoref luego de medirlo. Si el individuo se encuentra entre los percentiles 15 y 85, se lo clasifi ca como dentro de la norma o promedio o normal. Fuera de estos lmites, el paciente se encuentra ms all de 70% de esta muestra poblacional normal, y la caracterstica antro-pomtrica en cuestin se clasifi ca como baja o elevada si se ubica por debajo o encima de estos percentiles (vanse los Anexos) (Frisancho, 1990). Se presupone para esta clasifi ca-cin que el sujeto tiene una estatura cercana al promedio de Argoref, esto es, 160 cm si es mujer o 174 cm si es varn. Cuando su estatura difi ere mucho respecto de la norma, por ejemplo por ms de 5 cm, se debe hacer un ajuste por talla, de la siguiente manera:

Variable talla Argoref promedio

talla del sujeto)

Por ejemplo, cul sera la clasifi cacin del permetro de cintura de una deportista recreacional de 152.4 cm de estatura y 68.3 cm de cintura mnima?

Datos necesarios: estatura Argoref femenina promedio: 161.1 cm

Ajuste por talla: 68.3 161.1

152.4 = 72.2 cm

Si esta deportista midiera la estatura Argoref de 161.1 cm, y conservara su proporcin, su cintura sera de 72.2 cm. Ahora es posible contrastar esta cintura ajustada en la tabla Argoref para mujeres y se observar que se encuentra entre los percentiles 50 y 75, lo que signifi ca que se halla dentro del promedio.

Tal forma de realizar ajustes se conoce como sistema de similitud geomtrico (Ross y Wilson, 1974), y presupone que los seres humanos, proporcionalmente parecidos pero de diferentes tamaos, conservan dimensiones geomtricas (Nevill, Bate, et al., 2005); esto no es del todo cierto, ya que los sujetos muy altos son, en proporcin, ms longilneos y lo opuesto ocurre con los muy bajos. En consecuencia, es de esperar que en los individuos muy altos o bajos este sistema de similitud proporcione resultados menos confi ables en comparacin con el ajuste por talla sugerido.

Otro procedimiento para clasifi car a las personas es el de la puntuacin Z (Frisancho, 1990). El procedimiento ma-temtico es el siguiente:

Puntuacin-Zvariable

= (valor del sujeto

promediode la referencia

desviacin estndarde la referencia

En el ejemplo anterior la puntuacin Z del permetro de cintura es:

Puntuacin Z = (72.2 69.6)

6.5 = 0.40

Pes

o co

rpor

al (

kg)

160

140

120

100

80

40

20

020 25 30 35 40

Dimetro bicrestal (cm)

60

r = 0 790 (p < 0 001) n = 302

Figura 8-6. Correlacin entre dimetro bicrestal y peso cor-poral en 302 atletas masculinos valorados en Montreal 1976. Este dimetro, descriptivo de la anchura de las personas, infl u-ye sobre el peso corporal tanto o ms que la estatura (r = 0.757, p


El valor de la puntuacin Z, en este caso 0.40, puede traducirse en un valor percentil que es ms fcil de interpre-tar mediante un simple procedimiento en planillas de cl-culo de Excel con la funcin DISTR.NORM.ESTAND(z). En una celda contigua a la que tiene el valor de la puntuacin Z se ingresa la funcin =DISTR.NORM.ESTAND (aqu se co-loca la referencia de la celda del Z, por ejemplo A1), y con la tecla Enter el programa calcula el percentil correspondiente en formato decimal, en este caso 0.655, que puede conver-tirse a porcentaje si se selecciona dicha celda y luego se pre-siona el cono de porcentaje de la barra de herramientas: 66%. Esto signifi ca que una puntuacin Z de 0.40 es lo mis-mo que un percentil 66%. En la fi gura 8-7 se observa la correspondencia entre puntuacin Z y percentiles:

Se han descrito dos mtodos para clasifi car a sujetos con base en sus medidas antropomtricas mediante par-metros percentilares y con la puntuacin Z (y ulterior con-versin a percentil). El uso de la puntuacin Z es el ms empleado en nutricin deportiva, debido a que las bases de datos de referencia de deportistas de lite (las denominadas tablas prototpicas) suelen tener un reducido nmero de suje-tos, insufi ciente para crear tablas con canales percentilares. Esto es ms bien lgico, ya que al tratarse de lites no pue-den ser representativas, a menos que pertenezcan a depor-tes muy populares como el futbol. Lo ideal es que cada nu-trilogo tenga a su alcance las tablas de referencia necesarias para su trabajo, por ejemplo una de gente normal, estratifi -cada por grupos etarios, y luego otras prototpicas de juga-dores de futbol (Rienzi, Drust, et al., 2000), triatletas (Lan-ders, Blanksby, et al., 2000), nadadores (Carter y Ackland, 1994), remeros (Kerr, Ross, et al., 2007), jugadores de rugby (Holway y Garavaglia, 2009) o las de los deportistas con quienes se trabaja. Esto supone acceder a datos de medicio-nes sobre atletas de lite, lo cual no siempre es fcil, pero puede lograrse si se trabaja en equipo con colegas y se faci-lita el acceso a los datos mediante publicaciones. Para ello es imprescindible que todas las mediciones se realicen con un

protocolo estandarizado, de tal modo que las comparacio-nes sean confi ables. Por ejemplo, la Sociedad Internacional para el Avance en Cineantropometra (ISAK por sus siglas en ingls) tiene como lineamiento la estandarizacin de los mtodos de medicin antropomtrica para facilitar el men-cionado objetivo (www.isakonline.com). La adopcin del sistema mtrico tambin fue una medida exitosa para redu-cir la confusin y facilitar el trabajo de los profesionales.

Mtodos de composicin corporal sugeridos para el nutrilogo deportivoLa gran mayora de nutrilogos/nutricionistas trabaja en si-tuaciones diferentes a las de un laboratorio cientfi co. El tra-bajo de campo o consultorio somete a estos profesionales a seleccionar herramientas de trabajo que se adapten a sus circunstancias, como costos, espacio fsico y capacidad de traslado. Esto signifi ca que si la mejor herramienta para me-dir la composicin corporal es la resonancia magntica nu-clear (RMN) (Lee, Janssen, et al., 2004), con un costo de equipamiento de decenas de miles de dlares y un peso y tamao que imposibilitan su fcil traslado, por buena que sea no es ni prctica ni accesible para los profesionales de nutricin deportiva. En este sentido, es evidente que la an-tropometra provee la tcnica y herramientas ms adecua-das para las necesidades de los nutrilogos. Desde luego que toda ventaja tiene su contrapartida y, en el caso de la antro-pometra, se sacrifi ca precisin y exactitud (en comparacin con tcnicas de diagnstico de imgenes como la RMN; fi g. 8-8) por accesibilidad en el costo y capacidad de traslado. El problema de la prdida de precisin y exactitud se puede compensar con una estricta adherencia a un protocolo de tcnica de medicin, asegurada por una instruccin y prc-tica adecuadas, el clculo del error tcnico de medicin (Uli-jaszek y Kerr, 1999) y la buena calibracin de los instru-mentos de medicin.

Tras establecer que la antropometra es la herramienta

2,3%

-4

ARGOREF

Puntuacin- Z

-3 -2 -1 0 1 2 3 4

15,9% 84,1% 97,7%

Figura 8-7. Curva de distribucin normal de Argoref con pun-tos de corte con base en puntuacin Z y sus correspondientes percentiles.

Figura 8-8. Diagnstico por imgenes de muslos con resonan-cia magntica nuclear (RMN).



adecuada para usar en nutricin deportiva, es necesario en-tender un poco ms su uso. La antropometra no es slo una medicin de peso (en trminos tcnicos, masa corporal) y la estatura (tambin conocida como talla), sino que tambin abarca cuatro aspectos generales, que proporcionan indicios del estado de los tejidos:

1. Pliegues: indicador de la grasa corporal subcutnea.2. Permetros: indicador de la masa muscular y grasa ab-

dominal.3. Dimetros: indicador de la estructura sea.4. Longitudes: indicador de la estructura sea.

Basta medir estas variables para recoger mucha infor-macin. Por ejemplo, un atleta con cada uno de sus plie-gues por debajo de 10 mm es bastante magro; si su perme-tro de brazo tenso en fl exin es mayor de 40 cm, tiene una gran masa muscular en sus brazos; si su dimetro de cade-ras (bicrestal o biiliocrestal) es inferior a 26 cm, posee ca-deras muy estrechas; y si la longitud de su brazo superior (acromial-radial) es superior a 34 cm, posee un brazo muy largo. Desde luego, esto supone una familiarizacin con los datos de las variables importantes, pero esto se logra con la prctica cotidiana. Por ejemplo, en el futbol profesional suele valorarse la suma de seis pliegues (6pl) en milme-tros (trceps + subescapular + supraespinal + abdominal + muslo anterior + pantorrilla medial; fi g. 8-9), e incluso los jugadores se familiarizan rpidamente con el hecho de que si tienen menos de 50 mm son muy magros y con poca grasa, pero un fi sicoculturista o maratonista deben tener 40 mm o menos en este indicador antropomtrico en el periodo competitivo, y un sujeto joven normal tiene casi siempre cerca de 65 mm (varones) y 91 mm (mujeres). Este indicador es muy rpido y til para determinar la grasa cor-poral subcutnea y lo populariz Carter como el nombre Olympic six, luego de medir a cientos de atletas en los Jue-gos Olmpicos de Mxico 1968 y Montreal 1976. La 6pl incluye pliegues de casi todas las partes del cuerpo (miem-bros superior e inferior y tronco) y diluye los errores ge-nerados por algn pliegue rebelde. El pliegue rebelde es aquel que sigue muy elevado a pesar de que los otros cinco estn muy bajos, lo cual se observa a menudo en los plie-gues abdominal y muslo anterior, segn sean la gentica y gnero del individuo. Por ejemplo, un atleta tiene cinco pliegues por debajo de 10 mm y el abdominal de 22 mm. Los sistemas y frmulas que utilizan slo uno o dos plie-gues (reduccionismo antropomtrico) pueden generar un gran error de interpretacin si de forma incidental uno de estos pliegues es el rebelde. Es importante y lamentable resaltar que varios pases utilizan diferentes sumas de plie-gues; por ejemplo, Canad ha usado la suma de cinco, Aus-tralia la suma de siete (6pl + bceps) y otros autores utili-zan la suma de ocho pliegues (triatln [Landers, Blanksby, et al., 2000], remo [Kerr, Ross, et al., 2007]). En cada situa-cin, el practicante debe familiarizarse con los datos para entenderlos y, cuando se emplean los datos de una referen-

cia de lite sealada como suma de ocho pliegues convie-ne realizar el mismo protocolo y suma de ocho en los atle-tas para poder compararlos. Por ello es importante, antes de efectuar las cuantifi caciones, consultar bibliografa y re-ferencias y conocer el mtodo de obtencin. Por ejemplo, es lamentable el caso de algunos clnicos que valoran a 54 at-letas con medidas que no se corresponden con las publica-ciones sobre atletas de lite y, en consecuencia, pese a todo el trabajo, no es posible utilizar de manera adecuada los datos ni compararlos con los de lite. Siempre que sea posi-ble hay que estudiar el rea de estudio antes de realizar el trabajo.

Si bien la 6pl es un indicador til y rpido, no deter-mina la cantidad de kilogramos de grasa (en realidad, tejido adiposo) que debe modifi car el atleta (fi g. 8-10). Y en nutri-cin se trabaja en tres dimensiones, con la conversin entre energa (kcal) y cantidad de tejido adiposo (kg). Para dismi-nuir un kilogramo se debe planifi car un dfi cit de casi 7 000 kcal acumulativas en el curso de dos semanas. Este requeri-miento lleva al prximo paso, que es la conversin de medi-das antropomtricas en composicin corporal, un tema al-gunas veces confl ictivo y controversial.

Figura 8-9. Sitios de medicin para la suma de seis pliegues (mm). (Cortesa de Rosscraft.)

Percentiles

5% 15% 25% 50% 75% 85% 95%

61,9 69,5 76,4 91,5 112,4 121,6 145,2

33,6 47,1 52,6 65,6 84,2 94,3 115,9

Atletas

Figura 8-10. Valores de suma de seis pliegues (mm) de refe-rencia para ambos sexos y sector donde se suelen ubicar los atletas.



Ecuaciones de composicin corporalEl gran problema de la composicin corporal es que no existe un mtodo directo para medirla, y para hacerlo sera necesario diseccionar in vivo al atleta. En consecuencia, los mtodos son indirectos, esto es, se mide algo que calcula lo que hay, con cierto grado de error porque el mtodo no es directo. Este grado de error vara segn sea el mtodo utilizado para cuantifi car esta composicin corporal. Por ejemplo, algunos mtodos indirectos son el pesaje hidrosttico (bajo el agua) (fi g. 8-11), la medicin de potasio corporal total, la absorcio-metra dual por rayos X (DEXA) y la RMN. Existen ms, pero escapan al objetivo de este captulo.

Estos mtodos indirectos determinan, por ejemplo, la cantidad de grasa corporal con el uso de diferentes tcnicas para el clculo. No obstante, suelen ser instrumentos muy costosos y, en consecuencia, se requieren herramientas ms econmicas, como un calibre para medir pliegues (tambin conocido como plicmetro). En el caso de los pliegues subcu-tneos con este calibre, cmo puede determinarse cunta grasa hay? Es necesario realizar un estudio en el que se mida a un grupo de unos 50 sujetos con ambas tcnicas, por ejemplo con pesaje hidrosttico (que mide la densidad corpo-

ral y a partir de ello calcula el porcentaje graso) y a continua-cin los pliegues; luego debe usarse algn programa estads-tico que genere una ecuacin de regresin para precisar esta densidad corporal a partir de los pliegues. Parece complica-do, pero en realidad es muy simple; basta tener un tanque de agua, una bscula colgante, un calibre para pliegues, unos cuantos individuos y un programa de estadstica (Jackson y Pollock, 2004). Tan simple es que existen ms de 150 ecuaciones para calcular la composicin corporal con esta tcnica. Vase el cuadro 8-1.

El problema con las ecuaciones de regresin radica en que los resultados que arrojan son siempre especfi cos de la muestra de sujetos utilizados para generarla. Por ejemplo, si se mide a atletas de fondo, como los maratonistas, para ge-nerar una ecuacin, sta solo sirve para calcular el porcen-taje graso en personas similares (fi g. 8-12). Lo mismo ocu-rre si la muestra se integr con mujeres posmenopusicas con sobrepeso: los resultados de esta ecuacin sobreestiman la grasa corporal en mujeres jvenes atletas.

La ecuacin de Durnin y Womersley de 1974, por ejem-plo, utiliz una muestra de sujetos en Escocia que inclua desde atletas magros hasta obesos. El objetivo era generar una ecuacin general en vez de especfi ca para un grupo humano. El resultado es que esta ecuacin tiende a sobrees-

Figura 8-11. Pesaje hidrosttico de un atleta de judo en el tan-que de la Universidad Estatal San Jos, en San Jos, California.

Cuadro 8-1. Ejemplo de ecuaciones masculinas y sus especifi caciones

Autores Durnin y Womersley (1974)

Muestra General (n = 209)

Pas Escocia

Calibre Harpenden

Conversin Siri

VariablesPliegue del trceps, bceps, subescapular, cresta iliaca

Autores Katch y McArdle (1973)

Muestra Estudiantes educacin fsica (n = 53)

Pas Estados Unidos

Calibre Lange

Conversin Brozek (1963)

VariablesPliegue del trceps, subescapular, abdominal

Autores Withers et al., 1987a

Muestra Atletas de lite

Pas Australia

Calibre Harpenden

Conversin Siri (1961)

VariablesPliegue del trceps, subescapular, bceps, supraespinal, abdominal, muslo anterior



timar la grasa en sujetos magros y a subestimarla en los obe-sos. En resumen, con este abordaje metodolgico para de-terminar la composicin corporal, cada grupo humano necesitara una frmula diferente, y existen miles de grupos humanos; adems, hay que considerar sus escalas y puntos de corte de referencia en relacin con los parmetros bajo, normal y elevado para cada ecuacin: una tarea monu-mental y casi imposible de lograr. Un grave problema existe cuando se publican datos de composicin corporal de de-portistas, y no se detalla con cul de las ecuaciones se calcu-l la grasa corporal.

Diferencias entre plicmetrosAdems de lo anterior, existen diferencias notorias entre los calibres para medir pliegues (fi g. 8-13). Por ejemplo, el cali-

bre Lange, muy difundido en Estados Unidos, mide de for-ma muy distinta que el Harpenden, utilizado en el resto del mundo. El Holtain, sugerido por la Organizacin Mundial de la Salud y utilizado en los proyectos NHANES de Estados Unidos (Kuczmarski y National Center for Health Statistics (U.S.), Division of Health Examination Statistics, 1996), y muy empleado en Europa, mide de modo similar al calibre de Harpenden. La mayora de los calibres plsticos (que cuestan 10% de los metlicos), como el Slim Guide y sus congneres, cuantifi ca de manera parecida a los calibres de Harpenden, Holtain y Cescorf Cientfi co de Brasil. En qu se diferencia el calibre de Lange de los otros? El Lange aprieta menos y ejerce menos presin, de tal forma que sobreestima el valor de los pliegues (Schmidt y Carter, 1990). Las puntas mviles y de rea de contacto reducida son de escasa ayuda. En pliegues bajos, como los de la gente muy magra, todos los calibres miden de forma similar, pero conforme el pliegue se incrementa, la diferencia del Lange con el resto se acenta. Si una ecuacin, por ejemplo la de Jackson y Pollock de 1978 (Jackson y Pollock, 1978), se de-sarrolla con un instrumento de Lange, debe utilizarse este mismo calibre para tener datos confi ables, lo cual tambin es extensivo a las ecuaciones diseadas con el calibre de Harpenden. No deja de ser lamentable que al disear el dis-positivo Lange en 1962 no se respetaran las directivas para la construccin de calibres establecidas por Edwards y cole-gas en 1955 (Edwards, Hammond, et al., 1955), luego de estudiar las caractersticas ideales de presin (10 gm/cm2), rea de superfi cie de contacto (90 mm2), distancia pivot-ra-mas de contacto (15.6 cm) y posicionamiento de los resortes a un ngulo para compensar la Ley de Hooke (que establece que los resortes incrementan su tensin al estirarse; para que la tensin sea igual durante la abertura de las ramas del cali-

Yuhasz M. S. (1974)

Withers y Cols (1987a)

Wilmore & Behnke (1969)

Thorland & Cols (1984)

Sloan (1967)

Katch & McArdle (1973)

Forsith & Sinning (1973)

Dumin & Womersley (1974)

0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0

10,52

13,92

17,79

15,14

10,67

15,05

19,14

19,21

% graso

Figura 8-12. Resultados del porcentaje graso provenientes de diferentes ecuaciones, con los datos de un mismo sujeto

Figura 8-13. Diferentes plicmetros y sus caractersticas. Los bloques de goma-espuma de diferentes espesores (30, 50, 70 y 90 mm) pueden actuar como simuladores de los pliegues humanos estandarizados en la comparacin de los plicmetros.



bre, los resortes se colocan en un ngulo, no en paralelo, a las ramas). Esta confusin es similar o peor a la que se sus-cita cuando algunos no aceptan normativas como el sistema internacional mtrico: todo se complica.

Se pueden utilizar plicmetros plsticos? Por supuesto: no es necesario pagar cinco a diez veces ms por uno me-tlico, a pesar de que el metal luce mejor que el plstico. La gran diferencia entre estos dos tipos de plicmetros es el elevado costo del reloj indicador que incluyen los metli-cos: este reloj permite una resolucin de lectura de hasta una dcima de milmetro. El problema reside en que el error tcnico y biolgico que ocurre al medir pliegues es muy su-perior a este nivel de resolucin, y no tiene sentido medir pliegues a un nivel de resolucin tan inferior al error. De manera anloga, es como si las carreteras indicaran las dis-tancias entre una ciudad y otra en centmetros: distancia entre Guadalajara y Ciudad de Mxico, 134 426 cm. Si bien el dato puede ser exacto, no se requiere tal grado de resolu-cin. En el caso de los plicmetros, pagar diez veces ms para una resolucin similar no tiene sentido.

Validez de los mtodos y suposiciones de constancia biolgicaEn cuanto a la composicin corporal, se ha utilizado la an-tropometra como mtodo doblemente indirecto, ya que a partir de los pliegues se calcula la grasa corporal que a su vez se determina con un mtodo indirecto, como el pesaje hidrosttico (Martin, Ross, et al., 1985). Lo que se presupo-ne ad hoc es que el mtodo indirecto, como el pesaje hidros-ttico (que es el mtodo ms difundido entre los indirectos), se ha validado y establece de modo correcto la grasa corporal en las personas. Validez se refi ere a cun cerca de la verdad mide un aparato y se realizan estudios de validacin para pre-cisar cunto error tiene el mtodo y si este error es aceptable o no. Por ejemplo, un error de 2% sera aceptable en trmi-nos biolgicos, pero un error de 20% no. Cmo se validan los mtodos en composicin corporal? Con diseccin en ca-dveres humanos. Se miden varios cadveres con ambas tcnicas y luego se establece si el clculo del mtodo nuevo es similar a la cantidad medida en el cadver tras su disec-cin. Ahora bien, en el caso del pesaje hidrosttico no se hicieron estudios de validacin, slo se generaron suposi-ciones acerca de densidades de tejidos, lo que no estaba mal como punto de partida en 1940 (Behnke, 1951), pero en el ao 2010 ya es tiempo de llevar a cabo estos estudios de validacin. ste es un trabajo muy desagradable y legalmen-te difcil (medir y diseccionar cadveres) y difcilmente se har. El propio Albert Behnke, inventor del mtodo del pe-saje hidrosttico, en una conferencia del tema en el decenio de 1960 dijo: tenemos todas las frmulas, dnde est la evidencia?. Lo que s se realiz entre 1945 y 1968 fue un anlisis de composicin qumica parcial en ocho cadveres (Clarys, Provyn, et al., 2005), pero que no constituyen un estudio de validacin.

En cuanto a los supuestos que se utilizaron para el pe-saje hidrosttico, la idea de fondo era creativa: puesto que la grasa (lpidos) es menos densa que el agua y la masa libre de grasa (MLG) es ms densa, el grado de fl otabilidad en agua depende de cunta grasa haya en el cuerpo. Las personas muy densas tienen poca grasa y viceversa. En consecuencia, lo que debe hacerse es cuantifi car la densidad del cuerpo y luego calcular el porcentaje graso (porcentaje de tejido adi-poso). Como la densidad es masa (peso) dividido por volumen, y el peso se mide en una simple balanza, es necesario a con-tinuacin medir el volumen del cuerpo. Esto se puede hacer de dos maneras: se sumerge el cuerpo bajo el agua y se mide el volumen de agua desplazado, o tan slo se calcula la dife-rencia de lo que una persona pesa en tierra y bajo agua (fi g. 8-14). Este segundo mtodo, que Arqumedes descu-bri hace ms de dos milenios, propone que la diferencia de peso es igual a la cantidad de agua desplazada, ya que 1 kg de agua ocupa un litro de volumen del mismo lquido. Lgi-camente, luego se resta al volumen medido la cantidad de aire residual en pulmones (medido con espirometra) e in-testinos (se presupone una cantidad fi ja de 100 ml; curio-

Figura 8-14. Esquema conceptual del pesaje hidrosttico. (Cortesa de Rosscraft).



samente, algunos estudios sealan que si se ingieren ali-mentos que generan mucho gas intestinal, la densidad corporal disminuye!).

Este mtodo relativamente simple, que utiliza las leyes fsicas de Arqumedes, permite calcular con una gran preci-sin la densidad corporal en kg/L (o g/ml). En los ltimos 10 aos, la empresa Bod Pod de California ha desarrollado y puesto en el mercado (con mucho xito) un aparato que cal-cula el volumen corporal con otro mtodo llamado pletismo-grafa (Dempster y Aitkens, 1995), que propone la utiliza-cin de las leyes de gases de Boyle para calcular el volumen de aire desplazado por el sujeto en una cmara hermtica-mente sellada (las leyes de Boyle establecen relaciones entre presin, temperatura y volumen para los gases, y el pletis-mgrafo mide, mediante sensores, la diferencia de presin que ocurre entre los dos cmaras cuando una de ellas est vaca y luego con un sujeto adentro). Este pletismgrafo cuesta alrededor de 50 000 dlares estadounidenses, es grande y pesado, e incluye una balanza para pesar y una computadora para procesar los datos y convertir la densidad en porcentaje graso.

La ventaja de la mquina de pletismografa radica en que no es necesario mojarse bajo el agua, aunque ambos mtodos, tanto el pesaje hidrosttico como la pletismogra-fa, son excelentes mtodos para calcular la densidad corpo-ral. Sin embargo, es difcil planifi car la dieta para un atleta si la informacin disponible seala una densidad de 1.062 kg/L o g/cm3. Lo que se necesita es convertir la densidad en porcentaje graso, lo cual suele realizarse con la ecuacin de Siri (1956) o Brozek (Brozek, Grande, et al., 1963).

Siri: % graso = [(4.95/densidad corporal) 4.50] 100Brozek: % graso = [(4.570/densidad corporal) 4.142] 100

Ambas ecuaciones se basan en los siguientes princi-pios:

Peso corporal = grasa corporal + masa libre de grasa (MLG)Densidad corporal = densidad de la grasa + densidad de la masa libre de grasa

Entonces se obtiene la ecuacin mostrada en la fi gura 8-15.

Grasa es la incgnitaPeso es el peso corporal de la persona en tierraDensidad corporal es la densidad de la persona medida con el mtodoDensidad de la grasa, densidad de la MLG y MLG son tres incgnitas

El problema con esta ecuacin para convertir densidad corporal en porcentaje graso es que hay cuatro incgnitas (incluida la variable que se desea calcular, grasa corporal), y slo dos conocidos (peso y densidad), por lo que no se pue-de resolver de forma algebraica (Clarys, Martin, et al., 1987), a menos que se fi jen como constantes (una constante es un

aspecto inmodifi cable e igual en todas las ocasiones) tres de las cuatro incgnitas, en cuyo es posible resolver la ecua-cin. Para ello se fi ja como constante biolgica lo siguiente:

1. Densidad de la grasa en 0.900 g/cm3 para todos los seres humanos.

2. Densidad de la MLG en 1.100 g/cm3 para todos los seres humanos.

3. La MLG (proporciones y densidades) son iguales para todos los seres humanos.

Esto signifi ca que lo nico que debe cambiar entre los sujetos con este abordaje es la grasa corporal y que la MLG debe ser igual en todos, pero obviamente esto no es as. El primer supuesto no es equivocado: por lo general la grasa corporal suele tener una densidad de 0.900 g/cm3; el princi-pal problema es que la MLG vara en sumo grado entre las personas y afecta de modo considerable la densidad corpo-ral y, por ende, el clculo de grasa corporal. En 1980 se realizaron estudios en 25 cadveres (Clarys, Martin, et al., 1984) con el objetivo de analizar la composicin corporal y los supuestos del modelo hidrosttico (tambin conocido como de dos componentes porque calcula grasa y masa libre de grasa). En estos 25 cadveres, la variacin de la masa libre de tejido adiposo fue la siguiente:

Piel: 6.1 11.4% (5.3%) Msculo: 42.9 52.4% (17.5%)Esqueleto: 16.3 25.7% (9.4%)Residual: 16.3 24.6% (8.3%)

A su vez, en el mismo estudio, la densidad de la masa magra de los cadveres tuvo una desviacin estndar de 0.02 g/ml, lo que supone una variabilidad de 8.0% al con-vertir este valor en grasa corporal con la ecuacin de Siri. Por consiguiente, de este estudio publicado en 1984 se inva-lid el mtodo hidrosttico de dos componentes, ya que los su-puestos de constancia biolgica no son tales y, por el contrario, tienen demasiada variacin como para que el mtodo ad-

= +

Masa corporal

Densidad c

Lo que puedo medir

Lo que quieroaveriguar

Masa grasa Masa magra

Densidad grasa Densidadm. magra

Desconocidos

Figura 8-15. Problemtica de la resolucin algebraica para convertir densidad corporal en porcentaje graso con base en tres constantes biolgicas.



quiera sufi ciente robustez para hacerlo viable. Como suele suceder, quienes se benefi ciaban, en trminos acadmicos y econmicos, del mtodo de dos componentes eligieron ig-norar los resultados de este Estudio de cadveres de Bruselas y seguir con sus ecuaciones para convertir la densidad corpo-ral en porcentaje de tejido adiposo. Algunas veces han pro-pinado crticas al estudio como las siguientes: el estudio no es vlido porque se llev a cabo en ancianos belgas de 55 a 94 aos, una muestra poco representativa. En realidad, si hubieran conseguido una muestra cadavrica con mayor di-versidad tnica y etaria, la variacin de la MLG habra sido mucho mayor. Adems, por lo menos realizaron un estudio en cadveres, a diferencia de los dems.

En resumen, el gran problema del modelo del pesaje hidrosttico o de dos componentes no radica en la forma de calcular o medir la densidad corporal (en realidad, tanto el pesaje hidrosttico como la pletismografa cuantifi can la densi-dad corporal con gran exactitud); el problema es el abordaje para convertir esa densidad corporal en porcentaje graso, ya que la suposicin de MLG igual en todos no es vlida. Un curioso suceso ocurri cuando investigadores de universi-dades comenzaron a realizar el pesaje hidrosttico en sus equipos de futbol americano, y algunos atletas (en especial aqullos muy magros de grupo tnico afroamericano) obtu-vieron porcentajes de grasa negativos (Behnke, 1963; Michael y Katch, 1968; Pollock, Gettman, et al., 1977; Adams, Mottola, et al., 1982) porque la densidad de sus esqueletos era superior a la norma. En consecuencia, algunos investi-gadores (Heyward y Stolarczyk, 1996) propusieron modifi -car los valores estandarizados de densidad para la MLG se-gn la etnia del sujeto, por ejemplo elevarla de 1.100 a 1.106 g/cm3 para afroamericanos, o disminuirla a 1.099 g/cm3 para americanos nativos. Tambin se modifi caron levemen-te las ecuaciones de Siri, lo que evit de esta manera que se generaran porcentajes de grasa negativos en las mediciones. Vase el cuadro 8-2.

Si bien esto mejor el problema, no lo solucion, como es obvio, ya que la principal diferencia entre los seres huma-nos y los atletas es, justamente, la variabilidad en la masa magra o libre de grasa. Qu ecuacin sera necesaria para Tiger Woods cuyo padre es afroamericano y madre asitica? Tambin es evidente que un africano de Kenia tiene una masa magra diferente respecto de la de un africano de Nige-ria, as como los asiticos de Medio Oriente, Pacfi co Sur y Pennsula Coreana.

En suma, el mtodo de dos componentes (averiguacin de la densidad corporal y su posterior conversin a porcen-taje graso) tiene la grave limitacin de que necesita que la masa magra (MLG) de las personas sea muy similar entre ellos; por su parte, si se utilizan pliegues, se suma el error de la especifi cidad de la muestra debido a las caractersticas de las ecuaciones de regresin. El mtodo se basa en averiguar primero la densidad corporal y convertirla luego a porcen-taje graso con una ecuacin como la de Siri. Si se utilizan pliegues, se calcula la densidad corporal con una ecuacin de regresin primero y despus se ingresa este valor a la ecuacin de Siri, lo que agrega un poco ms de error. Pero en realidad se puede determinar la densidad corporal me-diante una mquina de pletismografa de 50 000 dlares, o un calibre de pliegues de 40 dlares. Ambos mtodos hacen posible calcular la densidad corporal con mayor o menor error y luego, en ambos casos, cualquiera que sea el monto gastado en calcular la densidad corporal, debe usarse la ecuacin de Siri o una similar. Esta conversin de densidad en porcentaje graso puede realizarse con lpiz y papel en 60 segundos, o bien puede usarse la computadora incluida en la compra de una mquina pletismogrfi ca o un tanque para pesaje hidrosttico (5 000 dlares).

Por consiguiente, si este mtodo de dos componentes tiene tantas complicaciones debido a las suposiciones de constancia biolgica para que la matemtica funcione o cal-cule la grasa corporal, por qu es el mtodo ms utilizado

Cuadro 8-2. Ajustes tnicos para calcular el porcentaje de grasa a partir de la densidad corporal

Poblacin Edad Sexo Masa magra g/cm3 Ecuacin % graso

Afroamericanos 19-45 masc 1 106 (4.86/Dc)-4.39

24-79 fem 1 106 (4.86/Dc)-4.39

Nativos americanos 18-62 masc 1 099 (4.97/Dc)-4.52

18-60 fem 1 108 (4.76/Dc)-4.28

Asiticos 18-48 masc 1 099 (4.97/Dc)-4.52

18-48 fem 1 111 (4.76/Dc)-4.28

Caucsicos 18-59 masc 1 100 (4.95/Dc)-4.50

18-59 fem 1 109 (4.96/Dc)-4.51

Hispanoamericanos masc Nd Nd

20-40 fem 1 105 (4.87/Dc)-4.41

Modifi cado a partir de Heyward y Stolarczyc, 2004.



en el mundo?, por qu grandes corporaciones y universida-des tan renombradas gastan fortunas en instrumentos para determinar la densidad corporal? Es difcil hallar una res-puesta satisfactoria. Slo debe sealarse que calcular la gra-sa corporal con algunos pliegues es una manera rpida de proceder y, si los autores tienen cierto nombre en trabajos cientfi cos y libros universitarios, el mtodo se disemina con facilidad. En fecha prxima el autor presentar otra alterna-tiva mucho ms til y valida, el modelo de fraccionamiento anatmico en cinco componentes (Ross y Kerr, 1993). Para usar el modelo de fraccionamiento se tienen que medir ms va-riables antropomtricas, unas 22, incluidos no slo plie-gues, sino tambin dimetros, permetros y talla sedente. Medir ms variables lleva ms tiempo, requiere ms entre-namiento en mediciones, ms equipamiento y programas especfi cos de computacin, adems de bases de datos de referencia con el mismo modelo. Todo esto complica ms el trabajo, pero el resultado bien puede valer la pena. En au-sencia de tiempo y herramientas, deben bastar peso y esta-tura, mejor an si es posible medir unos pliegues y perme-tros. Cada uno se adapta a la capacidad operativa particular.

Sin embargo, antes de revisar los modelos de fracciona-miento anatmico hay que analizar los valores de deportis-tas con el mtodo de dos componentes.

Clculo de la masa magra (masa libre de grasa) con el mtodo de dos componentesLa MLG incluye todo aquello que no sea grasa (lpidos) del organismo, como protenas, agua y minerales. Varios inves-tigadores en los decenios de 1960 y 1970, preocupados por-que la MLG no incluye la grasa esencial (aquella que rodea a los rganos, sistema nervioso, mdula sea), prefi rieron

adoptar el trmino masa magra. sta es la MLG + grasa esen-cial. El problema es que no se realizaron estudios para esta-blecer qu proporcin representaba esta grasa esencial; tan slo se presupuso que era de 3% en varones y 12% en mujeres (Wilmore, 1983), aunque no por ello se hicieron correccio-nes matemticas en las ecuaciones. El resultado fue una confusin con la terminologa y que en muchos trabajos y libros se usaran de modo indistinto. En apariencia, segn este postulado, ningn varn adulto poda tener menos de 3% y ninguna mujer menos de 12% de grasa corporal. Se consideraran como los mnimos. Como se ha observado ya, el porcentaje graso calculado depende en gran medida de la densidad y a su vez sta de la densidad de la MLG de las personas, por lo que en ocasiones se encuentran valores in-feriores a estos mnimos.

La masa magra (MLG, o masa corporal activa [MCA] como se la conoce en Cuba) se calcula por defecto: 100 - % graso. Por ejemplo, un sujeto con 14% de grasa tiene (100 14) 86% de masa magra. Si este individuo pesa 80 kg, su masa magra expresada en kilogramos es de 80 x 0.86 = 68.8 kg. De un modo similar, la cantidad en kilogramos de grasa corporal se calcula al multiplicar el peso corporal por el porcentaje graso: 80 x 0.14 = 11.2 kg.

La gran investigadora de atletas femeninas y salud menstrual Anne Loucks (Katch y McArdle, 1973; Loucks, 2004) usa la masa magra de atletas mujeres para generar puntos de corte para la prescripcin de energa (kcals). Por ejemplo, esta investigadora aduce que un umbral inferior de energa para deportistas es de 30 kcal/kg MM/da para con-servar la salud menstrual. En las atletas con 40 kg de masa magra, esto supone un lmite inferior de 30 x 40 = 1 200 kcal. Esto no es lo adecuado, tan slo el mnimo compatible con la salud. Como cifra adecuada, ella recomienda 45 kcal/kg MM/da, esto es, 45 x 40 = 1 800 kcal para estas atletas. En otro estudio encontr que las atletas amenorreicas con-suman por lo general 16 kcal/kg MM/da. Es importante

Cuadro 8-3. Valores del porcentaje graso obtenidos con la ecuacin de Yuhasz

Edad (aos) Peso (kg) Talla (cm) 6 pl. (mm) % graso

Deporte n M DE M DE M DE M DE M DE

Velocidad 11 22.5 3.0 66.4 5.3 175.1 5.6 33.5 4.4 6.1 0.5

400 m 4 25.5 2.5 73.4 4.6 178.4 5.4 33.9 11.6 6.1 1.2

Medio fondo 10 24.2 3.7 61.5 5.9 175.5 5.8 30.6 4.0 5.8 0.4

Salto alto 3 24.0 3.1 75.1 4.0 183.8 3.4 40.3 3.0 6.8 0.3

Salto largo 5 23.4 3.4 75.5 6.7 177.7 5.8 35.7 4.7 6.3 0.5

Bala 2 26.9 0.7 120.6 0.2 195.6 3.8 65.8 16.6 9.5 1.7

Jabalina 3 24.6 5.8 96.1 3.9 191.1 4.4 55.0 10.9 8.4 1.1

Decatln 2 21.3 4.6 83.5 2.0 182.9 1.7 39.3 3.7 6.7 0.4

Total 40 23.8 3.4 73.4 15.3 179.1 7.7 37.1 10.9 6.5 1.1

M, media; DE, desviacin estndar.Tomado de Carter, 1982.



recalcar que para este clculo es necesario usar ecuaciones para composicin corporal diseadas para atletas, como las de Withers et al. (1987) o Yuhasz (1974), y no una general como la de Durnin y Womersley (Durnin y Womersley, 1974), que sobreestima la grasa corporal (y por defecto sub-estima la masa magra) en atletas. Vase el cuadro 8-3.

Clculo del peso ideal con el modelo bicompartimentalUna manera simple de calcular el peso ideal y la cantidad de peso a modifi car en un deportista consiste en presuponer que la masa magra no se modifi ca en este proceso, lo cual sera una situacin ideal.

Por ejemplo, si un jugador de futbol de 78.0 kg y 16% de tejido adiposo (ecuacin de Yuhasz) desea perder 11% de este ltimo (dato del porcentaje graso ideal obtenido de ta-blas de referencia de lite de ese deporte), cul sera su nue-vo peso y cunto debe bajar?

El procedimiento es el siguiente:

1. Calcular los kilogramos de grasa y masa magra actua-les:

kg de grasa: 78.0 kg 0.16 = 12.5 kg (nota: 0.16 = 16%)

kg de masa magra: 78.0 12.5 = 65.5 kg

2. Calcular el porcentaje de masa magra con el porcentaje graso deseado:

100% 11% = 89% (nota: 89% = 0.89)

3. Calcular el nuevo peso con 11% graso manteniendo los 65.5 kg de masa magra:

Peso ideal (kg) = MM actuales

% MM idealPeso ideal (kg) = 65.5/0.89 = 73.6 kg

4. Calcular los kg de grasa a bajar:

Kg a bajar = peso actual peso idealKg a bajar = 78.0 73.6 = 4.4 kg

5. Determinar el tiempo aproximado para lograrlo con d-fi cit energtico moderado (-500 kcal/da):

Tasa de descenso normal: 500 g por semana4.4 kg

0.5 = 9 sem

La masa magra (MM, MLG o MCA) es un indicador del estado de reservas proteicas y, desde luego, vara segn sea la estatura del atleta; no es lo mismo 40 kg de masa magra en una atleta de velocidad de 1.7 m de estatura en compara-cin con una persona de 1.5 m. Se suelen efectuar dos pro-cedimientos para normalizarla a la estatura: el primero con-siste tan slo en hacer una suerte de ndice de masa magra (IMM, conocido en ingls como lean mass index [Han, Kim, et al., 2010]), al dividir la masa magra por la estatura (en

metros) elevada al cuadrado: en el ejemplo de las dos atletas de velocidad, la misma masa magra tiene diferentes valores de IMM debido a las diferentes estaturas:

IMM (kg/m2) = MM (kg)

talla (m)2

Atleta 1: IMM (kg/m2) = MM (kg)

talla (m)2= 40/(1.7)2 = 13.8 kg/m2

Atleta 2: IMM (kg/m2) = MM (kg)

talla (m)2= 40/(1.5)2 = 17.8 kg/m2

Otro abordaje interesante de la masa magra ajustado por talla es el del ndice de sustancia activa, ms conocido como ndice AKS (por sus siglas en alemn) (Rodriguez, 1989). Diseado al principio en Alemania Oriental en 1972 por Tittel y Wtscherk, y muy utilizado en Cuba, el AKS (cuadro 8-4) se calcula de la siguiente manera:

ndice AKS (g/cm3) = [masa corporal activa (g) 100]

estatura (cm)3.

Se debe considerar que la MCA es igual a la MM y se expresa en gramos, no en kilogramos, para lo cual se multi-plica tan slo por mil. La estatura, a su vez, debe convertirse primero en centmetros, tras multiplicar los metros por cien. Tambin es muy importante comentar que la composicin corporal se calcula con las siguientes ecuaciones:

Varones: Parzkov y Buzkov (Parzkov y Buzkov, 1971):

%G = 2.745 + 0.008 (pTRI) + 0.002 (pSE) + 0.637 (pSIA) + 0.809 (pBI)

Mujeres: Durnin y Ramahan (Durnin y Rahaman, 1967):

D = 1.1581 0.0720 log (pTRI + pSE + pBI + pSIM)%G = [(4.95/D) 4.50] 100

donde:

%G = porcentaje de grasa corporal totalpTRI = pliegue del trceps (mm)pSE = pliegue subescapular (mm)pBI = pliegue del bceps (mm)pSIA = pliegue suprailiaco anterior (mm) (nota: similar al

supraespinal actual)

pSIM = pliegue suprailiaco medial (mm) (nota: similar al de la cresta iliaca actual)

D = densidad corporal (g/cm3)

Los rangos de valores de AKS para atletas son los si-guientes:

Varones: 1.01 hasta 1.55 g/cm3.Mujeres: 0.93 hasta 1.24 g/cm3.



Es interesante sealar que en Cuba se han desarrollado valores de referencia para sus atletas para cada periodo del ao, y la variacin en grasa corporal puede ser del orden de 4%, de acuerdo con el periodo de competencia. Esto es importante porque si se le exige a un atleta llegar a su porcentaje graso ptimo de la fase competitiva nueve meses antes de su com-petencia, es posible alterar su proceso de preparacin. En consecuencia, es vital tener valores de composicin corporal de referencia no slo para los atletas de lite, sino para cada poca del ao que coincida con los macrociclos de preparacin fsica. Esto indica tambin que es muy difcil, fsica y psicolgica-mente, mantener un mnimo de grasa corporal todo el ao y que es normal tener ciclos anuales. Lo mismo ocurre con pacientes preocupados por la esttica corporal; no conviene obsesionarse con valores mnimos para todo el ao: es muy saludable aumentar un poco la grasa corporal en ciertas po-cas del ao. A la vez, al reiterar que la variacin anual puede ser hasta de 4%, no se sugieren mayores cambios que s pue-den ser perjudiciales para la salud.

Bioimpedancia elctricalos aparatos de bioimpedancia elctrica (BIA) han ganado gran aceptacin y cuestan entre 50 y 5 000 dlares, segn sea su grado de complejidad. Por lo general, los de monofre-cuencia son mucho ms econmicos que los de multifre-cuencia. Una revisin sobre este tema rebasa los objetivos de este captulo, pero pueden consultarse varias muy exhausti-vas (NIH Consensus, 1996; Kyle, Bosaeus, et al., 2004).

La ventaja de la BIA radica en que puede medir rpido, con muy poco trabajo, puede tener un costo bajo y es fcil

de transportar. No obstante, tambin tiene alguna desventa-ja. Con la BIA slo se obtienen datos de masa magra y grasa, en comparacin con las 40 variables cuantifi cadas con la antropometra. Sin embargo, el principal problema de la BIA es que la tcnica para calcular el agua corporal total y por ende la masa magra (y, por defecto, la fraccin de grasa) es muy errtica, por lo que estos aparatos se los utiliza al fi nal para estimar el porcentaje graso, no para medir la com-posicin corporal. Una prueba muy sencilla ilustra lo ante-rior: se calcula un porcentaje graso con datos reales con este aparato y luego se repite el procedimiento con otros datos. El aparato de BIA solicita ciertos datos al programa que con-tiene, como sexo, edad, nivel de actividad fsica, peso (a me-nos que sea una balanza) y estatura. La variable que agrega el aparato es la impedancia al fl ujo de una corriente elctrica dbil a travs del cuerpo (lo que se mide en realidad). Si se repite el procedimiento con otros datos, como 10 aos me-nos, 5 kg menos, 5 cm de estatura ms, e incluso otro sexo!, el resultado de la mquina de BIA arroja un valor diferente al anterior. Esto signifi ca que el aparato determina cul es el porcentaje graso si se tuvieran edad, sexo, nivel de actividad fsica, peso y talla particulares, y no a partir de la resistencia o impedancia a travs del cuerpo. El programa contiene una ecuacin de regresin mltiple que calcula, pero en realidad el aparato de BIA no mide, o lo que mide infl uye en una sexta parte el resultado fi nal. La consecuencia es que si un paciente gana masa muscular pero no grasa entre controles, el peso adicional se computa como un aumento de grasa tambin. En otro estudio, la investigadora Rodrguez-Bies cuantifi c la prdida de peso y los cambios de agua corporal con un aparato de BIA de multifrecuencia, en un grupo de remeros de lite en Espaa (Rodrguez-Bies, et al., 2009). A pesar de que todos los remeros haban perdido en promedio 1.7 kg de peso corporal por la deshidratacin de una sesin de entrenamiento en el calor del ro Guadalquivir de Sevilla y sin beber nada, el aparato de multifrecuencia estim in-cluso incrementos de agua corporal en algunos atletas.

En resumen, la idea original era buena (correlacin en-tre agua corporal y resistencia al paso de una corriente elc-trica), pero representaba un gran margen de error, razn por la cual debi apuntalarse el resultado con ayuda de otras cinco variables para una ecuacin de regresin mltiple, con la consecuencia de que se trata de un programa de esti-macin a partir de datos introducidos, y no una mquina para medir la composicin corporal. Es deseable que en el futuro cercano este tipo de tecnologa mejore y pueda medir en verdad la composicin corporal.

Utilizacin del modelo de fraccionamiento anatmico en cinco componentes (fa5c)Como se ha observado a partir del ejemplo cubano del con-trol biolgico del deportista, se puede trabajar muy bien con el modelo de dos componentes de composicin corpo-

Cuadro 8-4. Datos del porcentaje graso e ndice AKS (sustancia activa) de deportistas cubanos por periodo competitivo

% graso PFG PFE PC

Fondo y fondo 8.5% 7.5% 6.5%

Vel., salto largo, triple 11.0% 9.0% 8.0%

Salto alto 11.0% 9.0% 8.0%

Lanzamientos 21.0% 18.0% 16.0%

Jabalina 13.0% 11.0% 10.0%

AKS PFG PFE PC

Fondo y fondo 1.08 1.10 1.10

Vel., salto largo, triple 1.14 1.16 1.16

Salto alto 1.10 1.11 1.12

Lanzamientos 1.40 1.43 1.43

Jabalina 1.30 1.33 1.33

PFG, preparacin fsica general; PFE, preparacin fsica especial; PC, pe-riodo competitivo. Datos cortesa de Rodrguez, 1989.



ral, y es relativamente simple, usa pocos pliegues, peso y estatura, e ingresa estos valores en diferentes frmulas. En todo caso, existen otros modelos de composicin corporal, como el ya mencionado FA5C (Ross y Kerr, 1993). Este mo-delo, que hoy da tiene ms de 20 aos (se puede obtener el programa, AntropogimS2, para su utilizacin gratuita en www.nutrideporte.com.ar), tiene un marcado inters y se utiliza cada vez ms, como lo demuestran los nuevos estu-dios publicados sobre atletas; Cuba en particular ha adop-tado este mtodo (Carvajal, et al., 2008) y siempre fue bas-tante popular en la parte insular de Amrica del Sur. El FA5C es un mejoramiento del anterior mtodo de fraccio-namiento de cuatro componentes de Drinkwater y Ross (1980), luego de la informacin actualizada que provey el estudio de cadveres de Bruselas. En realidad, el FA5C es el nico mtodo antropomtrico en el cual la validacin se realiz con cadveres (13 mujeres y 12 hombres) (Ross y Kerr, 1993). El FA5C fracciona el cuerpo en cinco tejidos anat-micamente defi nidos: masa de la piel, masa adiposa, masa muscular, masa residual (vsceras y rganos) y masa esque-ltica.

Conviene aclarar un punto muy importante y poco comprendido de los estudios y ecuaciones de composicin corporal: el nivel de anlisis. Wang et al. (Wang, Pierson, et al., 1992) aportaron una excelente defi nicin, reproducida en la fi gura 8-16 con algunas modifi caciones.

La fi gura modifi cada de Wang muestra que este mode-lo de composicin corporal se halla en el cuarto eslabn, el que divide al cuerpo a nivel hstico, mientras que el ante-rior descripto modelo de dos componentes se encuentra en el segundo eslabn, que divide el cuerpo a nivel de mol-culas qumicas (por eso se conoce tambin como el mto-do qumico). Con este aspecto aclarado, es preciso pre-

guntar: qu nivel es de mayor inters para la prctica profesional? La respuesta es fcil: el deporte es movimiento y ste lo generan los msculos, que mueven palancas (hue-sos) y deben acarrear tambin tejido adiposo y residual. Si un mtodo o modelo permiten cuantifi car estos tejidos que se modifi can con nutricin y ejercicio (msculo y tejido adiposo), debe usarse. El modelo qumico de dos compo-nentes no cuantifi ca la masa adiposa, sino la grasa (lpidos, defi nicin qumica) corporal. Desde luego, estos lpidos se encuentran en su mayor parte en el tejido adiposo, pero tambin en el esqueleto en la mdula sea, los rganos como el cerebro y la masa muscular como lpidos intra-musculares e intermusculares. Este hecho genera la confu-sin ya mencionada sobre cul era el mnimo de grasa cor-poral posible.

Adiposidad y grasa corporalSi se observan los valores de porcentaje de adiposidad de atletas valorados con el FA5C, se advierte que son casi 10% superiores a los valores de porcentaje graso respecto del m-todo de dos componentes. Esto genera confusin, y nadie quiere tener ms grasa, pero la diferencia radica en que mi-den entidades diferentes: adiposidad anatmicamente y grasa qumicamente defi nidas. La masa adiposa se compone con lpidos (grasa), agua, electrlitos y algo de protenas. Vase la fi gura 8-17.

La proporcin de la burbuja de lpidos dentro del adi-pocito vara segn sea el grado de obesidad de la persona. Por ejemplo, un atleta magro tiene adipocitos muy pequeos en los que 50% corresponde a lpidos y el resto sobre todo a agua, mientras que este porcentaje asciende a 90% en el adipocito hipertrofi ado de una persona obesa. En realidad,

Otro

OtroSlidosextracelulares

Otros

Hidrgeno

Carbono

Oxgeno

Nivel 1(atmico)

Protenas

Lpidos

Agua

Nivel II(molecular)

lquidosextracelulares

Masacelular

Nivel III(celular)

Sangre

Hueso

Tejidoadiposo

Msculoestriado

Nivel IV(tejidos y sistemas)

Nivel VCuerpo completo

Qumica Anatmica

Figura 8-16. Los cinco niveles de anlisis de composicin corporal (segn Wang et al., 1992).



uno de los autores del estudio de cadveres de Bruselas, el britnico Alan Martin, estudi la relacin entre grasa y adi-posidad (Martin, Daniel, et al., 1994) y gener la siguiente ecuacin:

Fraccin lipdica (%) = 0.327 + 0.0124 adiposidad (%)

Tal vez no se encuentre til esta ecuacin, pero el obje-tivo es tomar conciencia de la diferencia entre grasa y adipo-sidad para entender mejor por qu el FA5C genera cifras ms elevadas de adiposidad. Por ejemplo, con el FA5C un atleta masculino con poca adiposidad puede tener 20% de masa adiposa, mientras que otro atleta excedido en gordura puede tener 35%. Si se introducen estos valores en la ecua-cin de Martin et al. se obtienen los resultados observados en el cuadro 8-5.

Lo que este cuadro muestra es la concordancia que puede existir entre el mtodo qumico de dos componentes y el anatmico de cinco componentes. En la fi gura 8-18 se describe lo que sucede con los valores de pliegues de atletas calculados con ambos mtodos en el caso de 37 jugadores de futbol profesional.

Se advierte que en este de grupo de atletas con valores de pliegues muy homogneos, la correlacin entre ambos mtodos es muy elevada (r = 0.91; p


igual en ambos individuos, mientras que el FA5C calcula que el individuo ms alto tiene ms adiposidad. Esta es una gran ventaja del mtodo anatmico de composicin corporal: considerar la estatura en el clculo de las masas de los tejidos, que cobra especial importancia cuando se trabaja con nios y adolescentes o atletas con grandes diferencias de estatura. Vase el cuadro 8-6.

Masa muscularTal vez una de las principales ventajas del mtodo o modelo FA5C es que permite el clculo del tejido ms importante en nutricin deportiva: la masa muscular. Las principales dife-rencias y variabilidad en composicin corporal en deportis-tas de lite se suele encontrar no en la grasa o masa adiposa, sino en la masa muscular. Por ejemplo, al analizar datos de los Juegos Olmpicos de Montreal 1976 (en los que se realiz un estudio antropomtrico masivo en ms de 400 atletas de

diferentes disciplinas; cuadro 8-7), se identifi c que la va-riabilidad es cuatro veces mayor para masa muscular que para los otros tejidos, incluida la masa adiposa. La variabili-dad se puede constatar con la desviacin estndar que, en varones, es de 8.0 kg para masa y slo 3.7 kg para masa adiposa. Si bien otra medida de variabilidad es el coefi ciente de variacin (desviacin estndar entre promedio, expresa-da en porcentaje), en este caso de 23.3% para masa adiposa y 20.6% para masa muscular, en trminos reales aplicados a la prctica de nutricin deportiva, la variabilidad en kilo-gramos absolutos entre atletas es mayor para la masa mus-cular que para la adiposa.

Si se trabaja con atletas juveniles, la cuantifi cacin de la composicin corporal es, desde luego, de suma importancia as como determinar el estado de crecimiento y desarrollo. Durante la fase de la adolescencia ocurre la velocidad mxi-ma de crecimiento, que no se observa a la misma edad en todos los adolescentes (Malina, 2009). Como las categoras competitivas infantiles y juveniles suelen establecerse de acuerdo con la edad cronolgica, es comn que a los 12 a 14 aos en varones y 10 a 12 aos en mujeres el crecimiento de estatura y tejidos sea muy dispar, lo que crea grandes dife-rencias de rendimiento e introduce la probabilidad de lesio-nes (fi g. 8-20). En esta poca, la cuantifi cacin de la compo-sicin corporal ayuda en la interpretacin de los fenmenos biolgicos que tienen lugar y es importante vigilar su evolu-cin. El modelo FA5C es, segn el conocimiento actual del autor, el nico modelo de composicin corporal que toma en consideracin para el clculo de sus masas los diferentes ritmos de crecimiento de segmentos corporales, como la ca-beza, el ancho de hombros y caderas, y la relacin entre longitud de piernas y tronco.

Figura 8-19. Esquema conceptual del volumen de masa adipo-sa en un miembro a medida que un nio crece. Ambos miem-bros tienen valores iguales de pliegues, representados por los crculos huecos, pero el cilindro de la derecha, al tener mayor longitud, tendr un volumen mayor. Si se calcula slo la grasa o adiposidad corporal a partir de los pliegues, se pasa por alto la infl uencia de la longitud de los miembros y su importante aporte al volumen total del tejido.

Cuadro 8-6. Diferencias en la masa adiposa calculadas por el modelo de fraccionamiento anatmico no reconocidas por el modelo qumico de dos componentes. El modelo de Kerr considera la estatura en el clculo de las masas de los tejidos

Caso Peso kg Estatura cm 6 pl. mm %G Yuhasz Kg grasa Yuhasz Kg adiposa Kerr

1 75.0 170.0 70.0 9.94 7.5 17.8

2 75.0 180.0 70.0 9.94 7.5 20.3

Cuadro 8-7. Variabilidad de los tejidos de composicin corporal en atletas de los Juegos Olmpicos de Montreal 1976

MasaMasculino n = 302

(media DE)Femenino n = 136

(media DE)

Adiposa 15.9 3.7 kg 17.3 3.7 kg

Muscular 38.9 8.0 kg 26.4 4.0 kg

Residual 9.4 2.0 kg 6.1 1.0 kg

Esqueltica 8.8 1.4 kg 7.0 0.9 kg

Piel 4.1 0.5 kg 3.5 0.3 kg

Datos tomados de Carter, 1982, procesados con el fraccionamiento de cin-co componentes de Kerr y Ross.



Otras maneras de expresar la masa muscular son los permetros corregidos por pliegues y las reas transversales como el rea muscular del brazo. La ventaja de estas estra-tegias es que permiten localizar el desarrollo muscular de acuerdo con el segmento corporal, cuando esto es necesario. Muy utilizada en crecimiento y desarrollo (Frisancho, 1990), el ATV se calcula con geometra euclidiana de la siguiente manera:

AMB (cm2) = [permetro (cm) (pliegue (cm) x )]2

4 x

donde:

AMB = rea muscular del miembro = 3.1416

Hay que sealar que el pliegue que se mide en mm debe pasarse a cm 10, antes de ingresar el valor en esta ecua-cin; adems, en adultos mayores de 18 aos, Frisancho su-giere restar 10 cm2 y 6.5 cm2 al AMB de varones y mujeres, respectivamente, que equivaldran al rea de hueso en el segmento.

Los puntos de corte para el rea muscular del brazo en adultos se pueden consultar en el cuadro 8-8 (Frisancho, 1990).

Existen algunas ecuaciones para determinar la masa muscular; entre ellas, tal vez una de las ms conocidas es la

de Alan Martin et al. (Martin, Spenst, et al., 1990), en la cual mediante datos de seis cadveres masculinos del famoso es-tudio de Bruselas se gener una ecuacin de regresin ml-tiple a partir de tres permetros, dos pliegues y la estatura. Si bien esta ecuacin est validada en cadveres, dado que es de regresin, es especfi ca de la muestra, pero esta mues-tra era de cadveres de ancianos con mucho menos masa muscular que un atleta joven, por lo que tiende a sobreesti-mar la masa muscular. En el ao 2000, Lee et al. (Lee, Wang, et al., 2000) publican otra ecuacin para masa muscular, tambin de regresin mltiple, pero en vez de cadveres re-currieron a datos de RMN en sujetos en Estados Unidos. Puesto que es de regresin y uno de los criterios de inclu-sin en este estudio es no ser deportista ni realizar actividad fsica regular, no suele ser la ecuacin ideal para calcular la masa muscular en deportistas. En la fi gura 8-21 pueden ob-servarse las diferencias entre la masa muscular de estas dos ecuaciones comparadas con las del FA5C.

Masa residualLas masas adiposa y muscular son las ms importantes para el trabajo en nutricin deportiva, ya que se modifi -can a corto y mediano plazos con intervenciones nutricias y de actividad fsicas. Por el contrario, las dems masas, residual (rganos y vsceras), esqueltica y piel, no se mo-

4035302520151050

Mas

a m

uscu

lar

(kg)

13,3 12,2

9

14,2 13,0

10

16,0 14,9

12 13

18,3 17,4

22,8 20,8

27,7

22,5

31,2

25,4

32,7

26,0

34,0

28,8

14 15 16 1711

SOCCER PAYERS (n = 597) REF NORM (n = 384)

Edad (aos)

Figura 8-20. Diferencias en masa muscular entre jugadores de futbol y una muestra de referencia (ref norm) de la misma edad y estrato social. Hasta los 13 aos los valores son simila-res entre ambos grupos, pero a partir de los 14 aos los juga-dores de futbol tienen, en promedio, cerca de 5 kg ms de masa muscular, tal vez porque los maduradores tempranos se selec-cionan de manera preferente.

Cuadro 8-8. Referencias de rea muscular del brazo para adultos (Frisancho, 1990)

Grupo edad Hombres n Media DE Mujeres n Media DE

18.024.9 1 752 50.5 11.6 2 588 29.8 8.4

25.029.9 1 250 54.1 11.9 1 921 31.1 9.1

30.034.9 940 55.6 12.1 1 619 32.8 10.4

35.039.9 832 56.5 12.4 1 453 34.2 11.5

Se puede realizar el mismo tipo de anlisis para diferentes segmentos corporales y obtener un anlisis regionalizado de la masa muscular.

58

53

48

43

38

33

28

Mas

a m

uscu

lar

(kg)

KERR MARTIN LEE

Sobre-estimamsculo en deportistas

Valor fuera derango; arquero

con muchamasa muscular

Sub-estimamsculo endeportistas

Figura 8-21. Diferencias en masa muscular calculadas con dis-tintas ecuaciones (Kerr y Ross 1988, Martin, et al., 1990; Lee, et al., 2000) en un mismo grupo de 45 jugadores de futbol pro-fesional.



difi can mayormente en el corto y mediano plazos (en adultos) debido a las intervenciones nutricias. En el FA5C, la masa residual incluye tambin a la masa adiposa visce-ral profunda, aqulla daina para la salud (cuando existe en exceso), y suele modifi carse mediante intervenciones nutricias o de actividad fsica. Datos del estudio de cad-veres de Bruselas (Martin, et al., 2003) demuestran una correlacin elevada entre las masas adiposas subcutneas y viscerales (r = 0.83 en varones; r = 0.96 en mujeres; p


plica por qu quienes tienen estructura grande o hue-sos pesados pesan 10.0 kg ms a pesar de tener estatura similar. Si se piensa en el esqueleto como una biblioteca, alguien con estructura grande tendra una estantera igual de alta pero con 30 cm ms de ancho, donde pueden en-trar muchos ms libros en cada estante. Sin los libros, la biblioteca ms ancha no sera tanto ms pesada que las normales, pero con los libros s lo sera. Esto es lo que ocurre con el cuerpo humano, en el que los dimetros ms grandes, en especial del tronco, permiten que haya ms tejidos no seos, lo que aumenta el peso en grado conside-rable. Un trabajo reciente (Henneberg y Ulijaszek, 2010) aduce que una estructura sea grande puede predisponer a un mayor grado de obesidad. Es obvio que la antropo-metra no puede determinar la densidad mineral sea, algo slo posible con tcnicas de diagnstico por imge-nes, pero puede proporcionar una cifra bastante cercana al peso del esqueleto real en deportistas sin problemas de osteoporosis.

ndice musculoseo (imo) Este ndice (fi g. 8-22) se calcula al dividir los kilogramos de masa muscular entre aqullos del esqueleto, calculados con el FA5C:

ndice musculoseo = masa muscular (kg)

masa sea (kg)

El resultado no contiene unidades, ya que se cancelan los kilogramos. Este ndice es una especie de relacin mo-tor/chasis, si se emplea la analoga del automvil, y des-cribe cmo es el grado de desarrollo de la masa muscular en relacin con uno de sus limitantes: la masa sea o es-queltica. En realidad, se ha utilizado muy poco en seres humanos y deportistas (Carter y Ackland, 1994; Mazza y Rienzi, 1998), aunque hace varias dcadas se lo usa para calcular el rendimiento de carne en animales (Hankins, 1943). Si el msculo se inserta sobre superfi cies seas por medio de tendones y ligamentos, el tamao de esta super-

fi cie determina la fuerza que esta unin tendinosa puede ejercer. Como medida de seguridad, la biologa no permi-tira que exista un msculo con una fuerza que supere las uniones musculotendinosas, lo que provocara desprendi-mientos y lesiones, y existen mecanismos inhibidores como el aparato de Golgi. En deportistas que han fortale-cido la musculatura rpidamente con esteroides anaboli-zantes, ms all de sus lmites naturales y de la velocidad de fortalecimiento de los tendones y ligamentos, varios ter-minan con lesiones y desprendimientos. Diferentes bases de datos demuestran que tanto la masa sea como la mus-cular tienen un comportamiento de distribucin normal gaussiano, aunque las variabilidades son diferentes, y al dividirlos para generar este ndice los valores entran en un parmetro de lgica esperable para gente de estatura nor-mal. Sin embargo, en los extremos de la talla, este ndice no es muy confi able, sobre todo en los que miden ms de 185 cm.

El rango normal de IMO es, aproximadamente, de 3.8 a 4.9 (media DE 4.2 0.5) en hombres, y 3.0 a 4.2 media DE 3.5 0.5) en mujeres, que corresponde a los percentiles 15 y 85, que suelen abarcar el rango considerado como nor-mal en trminos estadsticos. Valores por debajo de este l-mite pueden indicar desnutricin caloricoproteica, y valores ms elevados pueden suscitar sospecha de uso de sustancias dopantes anablicas o una gentica excepcional. Tambin puede ocurrir en deportistas con masa sea muy pequea, o cuando han ocurrido errores de medicin que subestiman la masa sea; esto es comn que ocurra al medir los dime-tros humeral y femoral.

Cuadro 8-10. Comparacin del ndice ASC/PC (rea de superfi cial corporal peso corporal) en dos atletas de fondo de diferente tamao

Caso Peso Kg Talla cm ASC m2 ASC cm2ASC / PC cm2/Kg

1 50.0 160.0 1.5 15 011.2 300.2

2 70.0 175.0 1.8 18 481.4 264.0

ndice msculo/seo

Frec

uenc

ia

2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0

20

15

10

5

020

15

10

5

0

Femenino

Masculino

Sexo

Figura 8-22. Histogramas de frecuencia que muestran valores de ndice msculoseo para ambos sexos de la muestra de Ar-goref.



1. Carter JEL. Physical structure of olympic athletes. Basel ; New York: S. Karger; 1982.

2. Spenst LF, Martin AD, Drinkwater DT. Muscle mass of competitive male athletes. J Sports Sci. 1993 Feb;11(1):3-8.

3. Henneberg M, Ulijaszek SJ. Body frame dimensions are related to obesity and fatness: Lean trunk size, skinfolds, and body mass index. Am J Hum Biol. 2010 Jan-Feb;22(1):83-91.

4. Ross WD, Crawford SM, Kerr DA, Ward R, Bailey DA, Mirwald RM. Relationship of the body mass index with skinfolds, girths, and bone breadths in Canadian men and women aged 20-70 years. Am J Phys Anthropol. 1988 Oct;77(2):169-73.

5. Frisancho AR. Anthropometric standards for the as-sessment of growth and nutritional status. Ann Arbor: University of Michigan Press; 1990; 189 p.].

6. Ross WD, Wilson NC. A strategem for proportional growth assessment. Acta Paediatr Belg. 1974;28 suppl:169-82.

7. Nevill AM, Bate S, Holder RL. Modeling physiological and anthropometric variables known to vary with body size and other confounding variables. Am J Phys Anthro-pol. 2005;Suppl 41:141-53.

8. Rienzi E, Drust B, Reilly T, Carter JE, Martin A. Inves-tigation of anthropometric and work-rate profi les of elite South American international soccer players. J Sports Med Phys Fitness. 2000 Jun;40(2):162-9.

9. Landers GJ, Blanksby BA, Ackland TR, Smith D. Mor-phology and performance of world championship triathle-tes. Ann Hum Biol. 2000 Jul-Aug;27(4):387-400.

10. Kerr DA, Ross WD, Norton K, Hume P, Kagawa M, Ac-kland TR. Olympic lightweight and open-class rowers possess distinctive physical and proportionality characte-ristics. J Sports Sci. 2007 Jan 1;25(1):43-53.

11. Holway FE, Garavaglia R. Kinanthropometry of Group I rugby players in Buenos Aires, Argentina. J Sports Sci. 2009 Sep;27(11):1211-20.

12. Lee SJ, Janssen I, Heymsfi eld SB, Ross R. Relation bet-ween whole-body and regional measures of human skele-tal muscle. Am J Clin Nutr. 2004 Nov;80(5):1215-21.

13. Ulijaszek SJ, Kerr DA. Anthropometric measurement error and the assessment of nutritional status. Br J Nutr. 1999 Sep;82(3):165-77.

14. Jackson AS, Pollock ML. Generalized equations for pre-dicting body density of men. 1978. Br J Nutr. 2004 Jan;91(1):161-8.

15. Kuczmarski RJ, National Center for Health Statistics (U.S.). Division of Health Examination Statistics. NHA-NES III anthropometric procedures [videorecording]. [Hyattsville, Md.]: NCHS,; 1996.

16. Jackson AS, Pollock ML. Generalized equations for pre-dicting body density of men. Br J Nutr. 1978 Nov;40(3):497-504.

17. Edwards DA, Hammond WH, Healy MJ, Tanner JM, Whitehouse RH. Design and accuracy of calipers for

measuring subcutaneous tissue thickness. Br J Nutr. 1955;9(2):133-43.

18. Martin AD, Ross WD, Drinkwater DT, Clarys JP. Pre-diction of body fat by skinfold caliper: assumptions and cadaver evidence. Int J Obes. 1985;9 Suppl 1:31-9.

19. Behnke AR. Measurement of body fat. Med Bull U S Army Eur Command Med Div. 1951 Mar;8(3):119-22.

20. Clarys JP, Provyn S, Marfell-Jones MJ. Cadaver studies and their impact on the understanding of human adiposi-ty. Ergonomics. 2005 Sep 15-Nov 15;48(11-14):1445-61.

21. Dempster P, Aitkens S. A new air displacement method for the determination of human body composition. Med Sci Sports Exerc. 1995 Dec;27(12):1692-7.

22. Brozek J, Grande F, Anderson JT, Keys A. Densitometric Analysis of Body Composition: Revision of Some Quanti-tative Assumptions. Ann N Y Acad Sci. 1963 Sep 26;110:113-40.

23. Clarys JP, Martin AD, Drinkwater DT, Marfell-Jones MJ. The skinfold: myth and reality. J Sports Sci. 1987 Spring;5(1):3-33.

24. Clarys JP, Martin AD, Drinkwater DT. Gross tissue weights in the human body by cadaver dissection. Hum Biol. 1984 Sep;56(3):459-73.

25. Adams J, Mottola M, Bagnall KM, McFadden KD. Total body fat content in a group of professional football players. Can J Appl Sport Sci. 1982 Mar;7(1):36-40.

26. Behnke AR. Anthropometric Evaluation of Body Compo-sition Throughout Life. Ann N Y Acad Sci. 1963 Sep 26;110:450-64.

27. Pollock ML, Gettman LR, Jackson A, Ayres J, Ward A, Linnerud AC. Body composition of elite class distance runners. Ann N Y Acad Sci. 1977;301:361-70.

28. Michael ED, Jr., Katch FI. Prediction of body density from skin-fold and girth measurements of 17-year-old boys. J Appl Physiol. 1968 Dec;25(6):747-50.

29. Heyward VH, Stolarczyk LM. Applied body composi-tion assessment. Champaign, IL: Human Kinetics; 1996.

30. Wilmore JH. Body composition in sport and exercise: di-rections for future research. Med Sci Sports Exerc. 1983;15(1):21-31.

31. Loucks AB. Energy balance and body composition in sports and exercise. J Sports Sci. 2004 Jan;22(1):1-14.

32. Katch FI, McArdle WD. Prediction of body density from simple anthropometric measurements in college-age men and women. Hum Biol. 1973 Sep;45(3):445-55.

33. Durnin JV, Womersley J. 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. 1974 Jul;32(1):77-97.

34. Han SS, Kim KW, Kim KI, Na KY, Chae DW, Kim S, et al. Lean Mass Index: A Better Predictor of Mortality than Body Mass Index in Elderly Asians. J Am Geriatr Soc. 2010 Jan 8.

35. Parizkova J, Buzkova P. Relationship between skinfold thickness measured by Harpenden caliper and densitome-tric analysis of total body fat in men. Hum Biol. 1971 Feb;43(1):16-21.

36. Durnin JV, Rahaman MM. The assessment of the amount of fat in the human body from measurements of skinfold thickness. Br J Nutr. 1967 Aug;21(3):681-9.

Bibliografa



37. Kyle UG, Bosaeus I, De Lorenzo AD, Deurenberg P, Elia M, Gomez JM, et al. Bioelectrical impedance analy-sis--part I: review of principles and methods. Clin Nutr. 2004 Oct;23(5):1226-43.

38. NIH Consensus statement. Bioelectrical impedance analysis in body composition measurement. National Ins-titutes of Health Technology Assessment Conference Sta-tement. December 12-14, 1994. Nutrition. 1996 Nov-Dec;12(11-12):749-62.

39. Wang ZM, Pierson RN, Jr., Heymsfi eld SB. The fi ve-le-vel model: a new approach to organizing body-composi-tion research. Am J Clin Nutr. 1992 Jul;56(1):19-28.

40. Martin AD, Daniel MZ, Drinkwater DT, Clarys JP. Adi-pose tissue density, estimated adipose lipid fraction and whole body adiposity in male cadavers. Int J Obes Relat Metab Disord. 1994 Feb;18(2):79-83.

41. Linda Blade RW, Alan Martin. Dissociation between sk-infold thickness changes and growth of adipose tissue vo-

lume in children and youth. American Journal of Human Biology1995. p. 529-34.

42. Malina RM. Ethnicity and biological maturation in sports medicine research. Scand J Med Sci Sports. 2009 Feb;19(1):1-2.

43. Martin AD, Spenst LF, Drinkwater DT, Clarys JP. An-thropometric estimation of muscle mass in men. Med Sci Sports Exerc. 1990 Oct;22(5):729-33.

44. Lee RC, Wang Z, Heo M, Ross R, Janssen I, Heymsfi eld SB. Total-body skeletal muscle mass: development and cross-validation of anthropometric prediction models. Am J Clin Nutr. 2000 Sep;72(3):796-803.

45. Martin AD, Drinkwater DT, Clarys JP. Human body surface area: validation of formulae based on a cadaver stu-dy. Hum Biol. 1984 Sep;56(3):475-88.

46. Marino FE, Mbambo Z, Kortekaas E, Wilson G, Lam-bert MI, Noakes TD, et al. Advantages of smaller body mass during distance running in warm, humid environ-ments. Pfl ugers Arch. 2000 Dec;441(2-3):359-67.

Preguntas

1. Cules son los dos principales modelos de composicin corporal y en qu situaciones se pueden usar uno u otro?

2. Cul es la diferencia entre masa adiposa y grasa corpo-ral?

3. Qu calibre (plicmetro) ejerce menor presin y cun-do debe utilizarse?

4. Cmo se clasifi cara a un atleta sometido a medicin al compararlo con una referencia?

5. En qu situaciones un atleta mejorara su rendimiento deportivo al aumentar la adiposidad corporal?

6. Cules son los atletas con mayor y menor masa muscu-lar y cunto suelen tener?

7. Qu tejido de cuerpo humano genera el mayor gasto energtico de metabolismo basal?

8. Calcular el peso ideal de un deportista de 80 kg y 14% graso que desea bajar a 10%. Utilizar el modelo de dos componentes de grasa y masa magra.

9. Nombrar dos dimetros que suelen determinar si un de-portista pesa mucho o no.

10. Nombrar los pliegues que incluye la suma de seis plie-gues de Carter y especifi car valores mnimos en atletas masculino y femenino.

Resumen del captulo

El estudio de composicin corporal es de suma importan-cia para la nutricin deportiva. Existen varios mtodos y tcnicas para valorar la composicin corporal y el nutrilo-go del deporte debe seleccionar de forma preferente las tc-nicas accesibles en lo econmico y practicidad, y modelos con la mayor validez cientfi ca posible. Es de suma impor-tancia que la tcnica de valoracin a emplear se estandari-ce para facilitar el intercambio de datos entre profesiona-les, la conformacin de tablas de referencia, que aporte solidez y confi abilidad al trabajo. En condiciones ideales, el anlisis de composicin corporal debe aportar informa-

cin no slo de la grasa o adiposidad corporal, sino tam-bin de la masa muscular o magra, que reviste mayor im-portancia que la adiposidad en el mbito del deporte competitivo. Tampoco debe descartarse el anlisis de la es-tructura sea de los deportistas, ya que las longitudes y los dimetros seos infl uyen sobre el peso corporal y el rendi-miento deportivo. Por ltimo, se recomienda utilizar pro-cedimientos bsicos de clasifi cacin, como la puntuacin Z o los percentiles, para generar un perfi l del deportista que aporte informacin para tomar decisiones sobre el aborda-je nutricional especfi co.



Anexo 8-1. Datos antropomtricos Argoref masculinos (Buenos Aires, Argentina), 2005

ESTADSTICAS

n prom. d. est. mdna mx min

EDAD (aos) 87 25.3 2.8 25.6 30.4 20.0

MASA CORP. (kg) 87 74.7 9.0 73.8 99.7 57.4

ALT

UR

AS

Y L

ON

GIT

UD

ES S

EGM

ENTA

RIA

S (c

m)

TALLA 87 175.4 7.3 175.3 199.6 160.0

T. SENT 87 92.4 4.2 93.0 105.8 83.0

ENVERG 54 177.4 7.3 175.7 201.0 160.5

ACR-RAD 87 33.3 1.7 33.1 39.3 29.7

RAD-EST 87 26.1 1.5 25.9 29.7 23.3

M.EST-DAC 87 19.9 1.1 19.8 23.7 17.9

ILIOESPIN. 87 97.1 5.4 97.1 114.0 80.8

TROCNTER 87 91.4 5.5 91.6 107.2 74.4

TRC-TLA 86 45.1 2.7 45.3 52.2 38.6

TIB. LAT. 87 46.4 2.8 46.1 55.6 40.6

TIB. MED. 70 38.8 2.7 38.9 45.5 32.9

PIE 87 26.6 1.2 26.7 30.1 24.0

DI

MET

RO

S (c

m) BIACROM 87 40.3 2.1 40.0 46.2 36.5

TRAX TV 87 29.6 1.9 29.4 34.2 26.0

TRAX AP 87 20.0 1.4 20.0 24.5 16.8

BIILIOCR. 87 27.9 1.6 27.8 31.1 24.5

HUMERAL 87 7.1 0.3 7.0 7.9 6.4

FEMORAL 87 9.9 0.5 9.9 11.4 8.9

PER

MET

RO

S (c

m)

CABEZA 87 57.0 1.5 57.3 59.8 53.3

CUELLO 87 37.4 1.8 37.3 42.9 33.6

BRAZO 87 31.1 2.6 30.8 40.1 25.7

BRZ. FLEX 87 33.3 2.7 32.8 41.4 28.6

ANTEBRZ 87 27.7 1.6 27.4 31.8 24.5

MUECA 87 16.8 0.8 16.8 19.0 15.1

TRAX 87 97.5 5.8 96.6 111.8 87.4

CINTURA 87 80.8 5.6 80.8 98.5 71.1

CADERA 87 96.8 4.9 96.3 111.3 86.7

MUSLO MX 87 57.5 3.2 57.4 68.4 50.2

MUSLOMED 87 53.2 2.9 52.9 63.4 45.9

PANTORR. 87 37.4 2.2 37.3 48.8 33.0

TOBILLO 87 22.6 1.2 22.5 25.4 20.2

PLI

EGU

ES (

mm

)

TRCEPS 87 9.1 3.8 8.0 20.5 3.5

SUBESCAP 87 10.6 3.2 10.0 24.5 5.5

BCEPS 87 4.2 1.8 3.8 9.0 1.5

CR. ILIACA 87 15.2 6.6 14.0 32.5 5.0

SUPRA. ESP. 87 8.9 4.2 7.5 19.8 3.5

ABDOMIN. 87 18.5 9.1 16.3 46.8 5.3

MUSL. ANT. 87 12.7 4.8 12.3 32.3 4.8

PANTORR. 87 7.8 3.5 7.0 19.8 3.0

G6PLIEG. 87 67.5 24.5 62.6 144.9 27.7



PERCENTILES

5% 15% 25% 50% 75% 85% 95% IC 95%

20.5 22.1 23.7 25.6 27.0 29.1 30.0 24.7 25.8

62.1 66.5 69.2 73.8 79.8 81.8 92.1 72.8 76.5

164.1 167.0 170.7 174.3 179.2 182.1 189.6 173.8 176.9

84.7 88.2 89.7 92.4 94.4 96.0 99.1 91.5 93.3

166.8 171.5 173.5 175.6 180.9 185.5 191.4 175.5 179.4

30.5 31.7 32.5 33.1 34.4 34.8 37.3 33.0 33.7

23.9 24.7 25.2 25.9 27.3 28.1 28.8 25.8 26.4

18.4 19.1 19.4 19.9 20.2 20.9 22.7 19.7 20.2

89.1 91.3 93.5 96.9 99.1 102.3 107.4 95.9 98.2

82.5 85.7 87.6 91.4 94.3 96.0 101.4 90.3 92.6

40.5 42.8 43.2 45.1 46.6 47.2 50.4 44.6 45.7

42.1 43.8 44.5 46.1 48.3 49.7 51.7 45.9 47.0

34.3 36.1 36.7 38.8 40.8 42.1 42.9 38.2 39.5

24.5 25.3 26.0 26.6 27.2 27.6 29.1 26.3 26.8

37.8 38.3 38.9 40.2 41.6 42.7 45.3 39.9 40.7

26.8 27.7 28.3 29.5 30.6 31.8 33.8 29.2 30.0

17.8 18.5 19.0 20.0 21.0 21.4 22.5 19.7 20.3

25.6 26.2 26.8 27.9 29.2 29.9 30.8 27.6 28.3

6.5 6.7 6.9 7.0 7.4 7.4 7.7 7.0 7.2

9.1 9.4 9.6 9.9 10.2 10.3 10.9 9.8 10.0

54.6 54.9 55.9 57.2 58.1 58.7 59.1 56.7 57.3

34.5 35.7 36.3 37.4 38.5 39.5 41.3 37.0 37.8

27.2 28.9 29.5 30.8 32.5 33.5 37.4 30.6 31.7

29.7 30.9 31.7 32.8 34.5 36.5 39.8 32.8 33.9

25.5 26.3 26.9 27.5 28.5 29.4 30.6 27.3 28.0

15.6 16.0 16.2 16.8 17.4 17.7 18.3 16.6 17.0

89.4 91.1 93.1 96.6 100.3 103.8 109.7 96.2 98.7

72.0 74.6 77.4 80.8 84.7 86.5 90.6 79.7 82.0

89.5 91.4 93.5 96.3 100.5 101.4 105.4 95.8 97.8

52.7 54.7 55.4 57.4 59.5 60.5 64.2 56.8 58.1

49.1 50.7 51.5 52.9 54.8 56.4 58.3 52.5 53.8

34.3 35.6 36.3 37.3 38.5 39.5 41.1 37.0 37.9

20.6 21.4 21.8 22.5 23.3 24.2 25.0 22.4 22.9

4.4 5.5 7.0 8.0 11.6 14.0 17.5 8.3 9.9

6.6 7.5 8.7 10.3 11.9 13.0 19.2 9.9 11.2

2.0 2.7 3.0 3.9 5.6 6.0 8.4 3.8 4.6

6.5 8.5 10.7 14.0 18.6 23.7 29.6 13.8 16.6

4.1 5.3 6.4 7.8 11.8 13.6 19.1 8.0 9.8

6.6 9.2 12.5 17.0 25.0 27.1 39.0 16.5 20.4

5.4 8.3 10.0 12.5 16.0 17.3 22.6 11.7 13.7

4.0 5.0 5.5 7.3 9.4 10.5 16.9 7.0 8.5

33.6 47.1 52.6 65.6 84.2 94.3 115.9 62.3 72.6



Anexo 8-2. Composicin corporal, somatotipo e ndices Argoref masculino (Buenos Aires, Argentina), 2005

ESTADSTICAS PERCENTILES

n prom. d. est. mdna mx min 5% 15% 25% 50% 75% 85% 95% IC 95%

Z-SC

OR

E PH

AN

TOM ZADIPOSA 87 -1.4 0.7 -1.6 0.8 -2.6 -2.4 -2.1 -1.9 -1.5 -1.0 -0.6 0.6 -1.6 -1.3

ZMSCULO 87 1.8 0.8 1.8 4.4 0.1 0.6 0.7 1.1 1.8 2.3 2.7 3.5 1.6 2.0

ZRESIDUAL 87 1.7 1.1 1.8 4.1 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.8 2.6 3.1 3.7 1.5 2.0

ZSEA 87 0.1 0.6 0.0 1.4 -0.9 -0.8 -0.5 -0.3 0.1 0.5 0.7 1.3 -0.1 0.2

% ERROR 87 3.4% 4.0% 3.3% 15.1% -9.8% -2.1% -0.3% 1.0% 3.4% 5.4% 8.0% 11.2% 2.6% 4.2%

% M

ASA

S

ADIPOSA 87 24.2% 4.4% 23.8% 35.4% 15.7% 17.9% 20.0% 21.4% 24.0% 26.8% 29.5% 34.1% 23.2% 25.1%

MUSCULAR 87 48.3% 3.7% 48.2% 55.6% 39.0% 41.7% 44.7% 46.0% 48.1% 50.7% 52.6% 54.8% 47.5% 49.1%

RESIDUAL 87 11.5% 0.8% 11.6% 13.2% 9.2% 9.8% 10

holway comp corp 2010

Documents