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Aspen 2019: Avaliação da Composição Corporal

Maria Cristina Gonzalez destacou destacou como todas complicações bem conhecidas da desnutrição, parecem ser complicações também relacionadas a perda da massa muscular. Desta forma, podemos dizer que a perda da massa muscular é uma das mais críticas complicações da desnutrição, e, consequentemente, evidencia a importância da avaliação da composição corporal.  Esta, depende de uma série de fatores, como o cenário (fins de pesquisa ou prática clínica); aspectos financeiros, e a disponibilidade de valores de referência validados para população. Não se deve utilizar os mesmos pontos de corte, uma vez que existem fatores determinantes na composição corporal, como por exemplo, sexo, já que a quantidade de massa muscular em homens é maior do que em mulheres; idade, devido declínio de massa muscular ao longos dos anos, assim como alterações da qualidade muscular; e a etnia, uma vez que a quantidade de massa muscular difere entre afro-americanos, caucasianos, hispânicos e asiáticos. Ou seja, é necessário agir localmente, de acordo com a população a ser estudada.

Neste contexto, estudo brasileiro, do grupo COCONUT, da Universidade Federal de Pelotas, foi destaque como resumo premiado, e apresentado pelo Thiago Barbosa, que recebeu o prêmio trainee. Thiago trouxe que a análise de impedância bioelétrica (BIA) é um método viável para estimativa de massa muscular no contexto de sarcopenia. No entanto, sua precisão depende muito da equação de referência adotada, a qual até o momento, e conhecimento do grupo, não havia sido desenvolvida para população sul-americana.

Com amostra de 181 idosos, encontraram que as equações preditivas desenvolvidas pelo grupo foram consideradas válidas e parecem representar alternativas para estimativa da massa muscular esquelética apendicular (MMEA) por dispositivos de BIA, de frequência única ou múltipla, em idosos saudáveis sul-americanos.

Outro brasileiro, Leonardo Santos, apresentou o trabalho do seu grupo com 15.293 adultos, com objetivo de desenvolver e descrever novas equações preditivas para estimar a MMEA, componente da sarcopenia, derivado da circunferência da panturrilha e outras medidas antropométricas, utilizando DXA como método de referência. Encontrou como resultado uma alta correlação entre a circunferência da panturrilha, um método fácil, sem custos e uma medida antropométrica universalmente disponível, com a MMEA, uma das abordagens mais aceitas para avaliar massa muscular, mas que requer o uso de técnicas de alto custo, como o DXA.

Desta forma, a circunferência da panturrilha foi um preditor satisfatório da MMEA independente da faixa etária. Lembrando que há poucos anos, foi demonstrado por outro estudo brasileiro, que a circunferência da panturrilha melhora a performance do SARC-F, ferramenta utilizada para triagem de Sarcopenia. Os trabalhos apresentados este ano podem ser encontrados na edição de março de 2019 do JPEN, no suplemento on-line.

Carla Prado, do grupo canadense trouxe um pouco sobre o uso de tomografia computadorizada (TC) para avaliação da composição corporal, em específico baixa massa muscular. É importante destacar que a TC neste caso, é um método de conveniência, ou seja, o exame é obtido do registro médico de pacientes com doenças crônicas, como câncer, DPOC, doença renal, cirrose, doença cardiovascular e pacientes em UTI, que necessitam da TC para diagnóstico da doença ou acompanhamento para verificar a resposta ao tratamento. A TC é uma análise de níveis de tecido, por isso ao observamos uma imagem da região da terceira vértebra lombar (L3), ponto de referência para uso da TC como método de avaliação da composição corporal, teremos resultados do tecido músculo esquelético, tecido adiposo intramuscular, tecido adiposo visceral e tecido adiposo subcutâneo.

Desta forma, a nomenclatura é diferente do que observamos no DXA, por exemplo, que irá avaliar diretamente os compartimentos corporais (por exemplo, massa óssea, massa muscular, massa gordurosa). Na prática clínica, o uso da TC como método de avaliação corporal, é possível principalmente com o uso de softwares apropriados e treinamento de pessoas para uso do mesmo. No caso do ponto de referência, L3, não estar disponível, os pontos de preferência são: L2, L4, L5, L1, T12, T11 e T10.


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