Ecuaciones de predicción de la talla a partir de la altura de la rodilla de los adultos mayores de Costa Rica
Fecha
Tipo
artículo original
Autores
Jiménez Fontana, Pamela
Chaves Corea, Abner
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Editor
Universidad de Costa Rica
Resumen
Descripción
La talla es un parámetro antropométrico que permite evaluar el estado de salud de los adultos mayores, ya que nos permite determinar el índice de masa corporal y, con este, los niveles de obesidad, el grado de desnutrición proteico calórica, y otros factores de riesgo. Sin embargo, en adultos mayores con dificultad de movimiento, enfermedades avanzadas, o cambios en la curvatura normal de la columna vertebral, es complicado realizar una correcta medición de la talla. Cuando no se puede realizar una correcta medición de la talla, se pueden utilizar modelos de regresión lineal utilizando otras variables antropométricas para estimar la talla. Por ende, el objetivo de este estudio es definir ecuaciones de predicción de la talla a partir de la altura de la rodilla y la edad para los adultos mayores de Costa Rica por sexo. El estudio utilizó los datos de la encuesta longitudinal CRELES, muestra representativa de los adultos mayores de Costa Rica. Los coeficientes de predicción estimados a partir de CRELES se compararon con los coeficientes de predicción estimados por los modelos (externos) de Chumlea, Roche, y Steinbaugh (1985) y Palloni y Guend (2005). Los coeficientes de predicción estimados con base a CRELES son, en su mayoría, significativamente diferentes a los coeficientes de los modelos externos; además, los coeficientes de predicción estimados con la muestra CRELES producen residuos y errores puros menores que los modelos externos. Se recomienda utilizar las nuevas ecuaciones de predicción planteadas en este estudio para estimar la talla de adultos mayores costarricenses con problemas fisiológicos y de movilidad.
The stature is an anthropometric parameter that allows the assessment of the physical health status of the elderly, estimate the obesity levels, the degree of protein energy malnutrition, and other risk factors. However, in patients with mobility problems or advanced diseases is complicated to make an accurate measurement of the stature. When there are difficulties to measure the stature, a linear regression model can be used with other anthropometric variables to estimate the stature. The goal of this study is to define stature prediction equations from the knee height and the age for the elderly of Costa Rica by sex. The study used data from the longitudinal survey CRELES, representative sample of the elderly of Costa Rica. The prediction coefficients estimated with CRELES were compared with the prediction coefficients estimated by the (external) models of Chumlea, Roche, y Steinbaugh (1985) and Palloni y Guend (2005). Most of the prediction coefficients estimated with CRELES are significantly different from the coefficients of the external models; also, the prediction coefficients of CRELES generate smaller residuals and pure errors than the external models. We recommend using the new prediction equations established in this study to estimate the stature of elderly of Costa Rica with physiological and mobility problems.
The stature is an anthropometric parameter that allows the assessment of the physical health status of the elderly, estimate the obesity levels, the degree of protein energy malnutrition, and other risk factors. However, in patients with mobility problems or advanced diseases is complicated to make an accurate measurement of the stature. When there are difficulties to measure the stature, a linear regression model can be used with other anthropometric variables to estimate the stature. The goal of this study is to define stature prediction equations from the knee height and the age for the elderly of Costa Rica by sex. The study used data from the longitudinal survey CRELES, representative sample of the elderly of Costa Rica. The prediction coefficients estimated with CRELES were compared with the prediction coefficients estimated by the (external) models of Chumlea, Roche, y Steinbaugh (1985) and Palloni y Guend (2005). Most of the prediction coefficients estimated with CRELES are significantly different from the coefficients of the external models; also, the prediction coefficients of CRELES generate smaller residuals and pure errors than the external models. We recommend using the new prediction equations established in this study to estimate the stature of elderly of Costa Rica with physiological and mobility problems.
Palabras clave
talla, ecuaciones de predicción de la talla, altura de la rodilla, antropometría, stature, stature prediction equations, knee height, anthropometry