Evaluation of the Anthropometric Parameters Body Surface Area, Body Mass Index and Arm and Waist Circumferences Like Indicators of Body Composition

Abstract
Background: The aim of this study was to analyze in what measure the anthropometric parameters body surface area (BSA), body mass index (BMI) and the mid-upper arm (MUAC) and waist (WC) circumferences reflect the body composition. Methods: Cross-sectional study. 149 healthy individuals were recruited. The BSA (Mosteller and Haycock equations), fat mass (FM, bioelectrical impedance) and fat-free mass (FFM = body weigh - FM) were calculated. The agreement among methods were analyzed with intraclass correlation coefficient (ICC) and the agreement degree using the Pearson correlation coefficient. Results: The ICC between Mosteller and Haycock equations was 0.9990 (0.9987-0.9993). In males BSA showed bigger correlation with FFM (Mosteller: r = 0.854; p < 0.001. Haycock: r = 0.841; p < 0.001), while WC (r = 0.914; p < ;0.001) and BMI (r = 0.881; p < 0.001) made it with FM. In women similar results were observed (Mosteller: r = 0.891; p < 0.001. Haycock: r = 0.875; p < 0.001), although BMI presented the best correlation with FM (r = 0.970; p < 0.001). In women MUAC were associated in more measure with FM (r = 0.881; p < 0.001) and in males with FFM (r = 0.647; p < 0.001). Conclusions: In our population, the Mosteller and Haycock equations are interchangeable methods to calculate BSA. The parameters that better reflect the adiposity are the WC in males and BMI in women. In the males BSA reflects well FFM and BMI the adiposity. These results suggest differences in the distribution of body fat between males and women.

Key words
body composition, bioelectrical impedance, body fat, body mass index, anthropometric measures

Artículo completo
Introducción

La estimación de la superficie y composición corporal no suele realizarse en la práctica clínica diaria, se la suele reservar para los estudios poblacionales.1-5 Sin embargo, su importancia a nivel sanitario ha ido en aumento, tanto en la valoración del riesgo cardiovascular6 como en el diagnóstico y el seguimiento de diversas enfermedades: obesidad, enfermedad pulmonar obsturctiva crónica (EPOC), anorexia, malnutrición.7-10

Pero también la evaluación rutinaria de la composición corporal es necesaria en otros ámbitos, como en la selección de personal en determinadas profesiones (bomberos, policía, fuerzas armadas),11 en el seguimiento de la efectividad del entrenamiento en deportistas o en personas sometidas a dieta,12 y en el control y seguimiento de personas con limitaciones funcionales (pacientes internados, ancianos), entre otras.

La dificultad de acceso a la mayoría de las técnicas que valoran con mayor precisión la composición corporal13-14 hace que sea frecuente tener que recurrir a métodos indirectos de valoración, el más utilizado es el índice de masa corporal (IMC). Otros parámetros antropométricos, como la superficie corporal (SC), la circunferencia del brazo (CB), la circunferencia de la cintura (CC) o el índice adiposo-muscular, son menos utilizados con esta finalidad.15

La capacidad del IMC para reflejar la composición corporal fue analizada en numerosos estudios,16 pero sobre el resto de los métodos indirectos hay menos evidencias,17-19 sobre todo utilizando como método de comparación la impedancia bioeléctrica.9,10,20 Sobre esta base se planteó la realización del presente estudio, cuyo objetivo fue analizar en qué medida los parámetros antropométricos superficie corporal, IMC, circunferencia del brazo y circunferencia de la cintura reflejan la composición corporal, determinada mediante el peso de grasa corporal estimado por impedancia bioeléctrica (BIA) y la masa libre de grasa.


Material y métodos

Estudio descriptivo transversal realizado en los centros de salud Coronel de Palma, San Fernando y Parque Coimbra, de la localidad de Móstoles (Comunidad de Madrid). Participaron 149 personas, 83 varones y 66 mujeres, con una media de edad de 38.1 años (±11.97) y un intervalo de 16 a 62, tabla 1.

El peso (PGC) y porcentaje (%GC) de grasa corporal se obtuvieron por BIA, mediante el monitor OMRON BF 300, validado en estudios previos,21,22 la determinación se realizó por triplicado.

Como parámetros antropométricos se utilizaron el IMC, la superficie corporal y las circunferencias del brazo y de la cintura. Estos parámetros fueron seleccionados porque cumplían los criterios de accesibilidad en la práctica clínica diaria, facilidad de realización o cálculo, alta reproducibilidad intraobservador e interobservadores y adecuada estandarización.13,14

El peso y la talla se midieron estando el sujeto en ropa interior, con una báscula-tallímetro Añó-Sayol, con una precisión de 100 gramos para el peso y 1 mm para la talla. El IMC se obtuvo mediante la relación IMC = peso (kg)/talla (m)2. Para el cálculo de la superficie corporal se utilizaron las ecuaciones de Mosteller23 y Haycock24 (tabla 1), basadas en medidas antropométricas.

Las circunferencias del brazo y de la cintura se midieron con una cinta métrica flexible Mass, tipo rollfix, de Hoechst, con precisión de 1 mm y anchura de la banda de 1 cm. La CB se midió en el brazo no dominante, siguiendo los criterios de Durnin.25 La CC se midió en el momento de vacío entre el final de la espiración y el comienzo de la inspiración de una respiración normal en el punto medio entre el margen costal inferior (borde inferior de la décima costilla) y la cresta ilíaca (espina ilíaca anterosuperior).26 Todas las mediciones fueron realizadas por el mismo observador.

El procesamiento y análisis de los datos se realizó con el paquete estadístico SPSS para Windows®. Se obtuvo la media, desviación estándar y rango de todas las variables. Se determinó la distribución normal de las variables mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov con la corrección de Lilliefors, contrastándose las medias mediante el análisis de la varianza de una vía o la prueba de la t de Student para datos apareados.

Se calculó el coeficiente de correlacción de Pearson entre la masa libre de grasa y el peso de grasa corporal con el resto de variables analizadas y se analizó su asociación mediante regresión lineal ajustada por sexo.

El grado de concordancia entre las dos técnicas utilizadas para calcular la superficie corporal (ecuaciones de Mosteller y Haycock) se analizó mediante dos métodos, el coeficiente de correlación intraclase (CCI), modelo de efectos aleatorios, y el método de Bland y Altman.27 El límite de significación estadística se estableció en p < 0.05.


Resultados

Las diferencias entre varones y mujeres en cuanto a edad (38.6 ± 12.6 años frente a 37.4 ± 11.1 años), IMC (26.7 ± 3.8 frente a 25.3 ± 5.3) y PGC (17.76 ± 7.4 kg frente a 20.3 ± 8.7 kg) no fueron significativas (Tabla 1).







Todos los parámetros antropométricos presentaron valores más elevados en los varones que en las mujeres, excepto el PGC y el %GC determinados por impedancia bioeléctrica, la diferencia de %GC fue significativa (p < 0.001). La cantidad de grasa corporal fue mayor en las mujeres que en los varones.

La superficie corporal se correlacionó en mayor medida con la masa libre de grasa que con el PGC (Tabla 2). Aunque este resultado se observó tanto en varones como en mujeres (Tablas 3 y 4), la asociación fue mayor en las mujeres (p < 0.001) y con la ecuación de Mosteller que con la de Haycock. También se observaron diferencias en relación al sexo en el comportamiento de esta variable respecto del IMC y la circunferencia del brazo. Así, mientras que en los varones la superficie corporal se asociaba de forma más intensa con la circunferencia del brazo que con el IMC, en las mujeres esta diferencia no se apreciaba (Mosteller) o era discretamente favorable al IMC (Haycock).

Respecto del IMC, en los varones se asoció (p < 0.001) en mayor medida con el peso (r = 0.881) y el porcentaje (r = 0.783) de grasa corporal que con la masa libre de grasa (r = 0.408). Este resultado también se observó en las mujeres, en las que el IMC se asoció de forma más intensa con el peso (r = 0.970) y el porcentaje de grasa corporal (r = 0.906) que en los varones, aunque también lo hizo con la masa libre de grasa (r = 0.567).







Entre las medidas antropométricas, la circunferencia de la cintura fue el parámetro que mejor correlacionó con el IMC, tanto en varones como en mujeres (Tablas 3 y 4), observándose respecto de la circunferencia del brazo y la superficie corporal que la asociación con el IMC era mayor en mujeres que en varones.







Aunque la circunferencia del brazo fue significativamente más elevada en los varones que en las mujeres, la asociación de este parámetro antropométrico con el porcentaje y, sobre todo, con el peso de grasa corporal fue más elevada en las mujeres (r = 0.802 frente a r = 0.481 para el %GC y r = 0.881 frente a r = 0.639 para el PGC, p < 0.001), presentando también en las mujeres una mayor correlación con la circunferencia de la cintura. Sin embargo, con relación a la masa libre de grasa la circunferencia del brazo mostró correlaciones similares en varones y mujeres.







Al analizar la asociación de estas variables mediante regresión lineal se observó que el 80.6% de la varianza de la superficie corporal podía ser explicada por la masa libre de grasa, mientras que este parámetro sólo explicaba el 14.1% de la varianza del IMC, el 36.6% en el caso de la circunferencia de la cintura y el 33.1% para la circunferencia del brazo. Asimismo, el peso de grasa corporal sólo explicaba el 26.7% de la varianza de la superficie corporal.

Respecto del peso de grasa corporal, éste explicaba el 81.4% de la varianza del IMC, el 52.4% para la circunferencia de la cintura y el 50.5% para la circunferencia del brazo.

Por último, la superficie corporal calculada mediante la ecuación de Haycock fue significativamente más elevada (p < 0.001) que la calculada mediante la ecuación de Mosteller, tanto en varones (1.96 ± 0.16 frente a 1.95 ± 0.15 m2) como en mujeres (1.68 ± 0.17 frente a 1.67 ± 0.16 m2), por lo que, en consonancia con la metodología seguida, no se podría aplicar el CCI y el método de Bland y Altman. Esta metodología consiste en aplicar primero la prueba de la t de Student, que permite cuantificar la magnitud del sesgo general entre los diferentes métodos, aunque no proporciona información sobre el grado de acuerdo entre las medidas obtenidas con cada uno de los métodos que se comparan para cada uno de los sujetos.

Si con esta prueba las medias no son significativamente diferentes, se aplica el CCI, que aporta una visión global de los métodos que se comparan, y el método de Bland y Altman, que complementa al anterior y permite asegurar en mayor medida la intercambiabilidad de las técnicas.

Sin embargo, la presencia de significación estadística no implica que los resultados tengan relevancia a nivel clínico; así, la significación entre las ecuaciones de Mosteller y Haycock se traduce a nivel clínico en diferencias medias de 0.01 m2, que representan en el caso de los varones una diferencia del 0.5%, y del 0.6% en el caso de las mujeres, que creímos perfectamente asumibles desde el punto de vista clínico.

Por ello procedimos al analísis de la concordancia entre las superficies corporales calculadas mediante las ecuaciones de Mosteller y Haycock, observamos que presentaban un CCI de 0.9990 (intervalo de confianza al 95%: 0.9987-0.9993), mientras que con el método de Bland y Altman los límites del intervalo de concordancia (media -0.013, intervalo de confianza al 95% 0.013 a -0.039) permitieron que más del 95% de los valores estuvieran incluidos dentro de él, con lo que el grado de acuerdo entre ambos métodos en la estimación de la superficie corporal pudo clasificarse como bueno desde el punto de vista clínico. La figura 1 recoge la representación de la distribución de las diferencias respecto de su media, siguiendo el método propuesto por Bland y Altman.







Discusión

En este estudio, realizado en un grupo de sujetos sanos, se utilizaron técnicas que permiten estimar de forma indirecta la composición corporal, bien a través de una propiedad física del cuerpo (impedancia bioeléctrica), bien a través de medidas antropométricas que analizan esta composición de forma parcial (circunferencia del brazo y de la cintura), o que realizan más que una evaluación de la adiposidad una valoración de la corpulencia (peso, talla, IMC). En otros casos, la estimación de los componentes se realizó a través de ecuaciones basadas en estos parámetros antropométricos (masa libre de grasa).

La impedancia bioeléctrica, técnica patrón, está sujeta a la influencia de múltiples factores,22,28 pero su costo, reproducibilidad y carácter no invasivo hacen de ella una técnica atractiva para estudios epidemiológicos, en los que se demostró su utilidad.29 Así, el Cardiovascular Health Study,6 el Framinghan Heart Study30 y el National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III)5 la han incorporado para valorar el %GC. Su introducción en la práctica clínica diaria supone un claro avance en la evaluación nutricional,15 al permitir el acceso directo a una técnica que valora la grasa corporal total y presenta ventajas sobre los pliegues cutáneos y el IMC,31 aunque es necesario conocer y asumir las limitaciones recogidas en las conferencias de consenso.32,33

Teniendo en cuenta estos hechos, el presente estudio muestra que en la evaluación nutricional y de la composición corporal deben asociarse otros parámetros al clásico IMC, con el objetivo de realizar una valoración integral del paciente.13,14 Asimismo, a la hora de seleccionar las técnicas con las que realizar esta evaluación, probablemente debería tenerse en cuenta el sexo del paciente, ya que su rendimiento depende de esta variable.

Así, en los varones, el parámetro antropométrico que presenta una asociación más intensa con el peso y el porcentaje de grasa corporal, y que por tanto mejor refleja la adiposidad, es la circunferencia de la cintura, no el IMC. Sin embargo, en las mujeres, es el IMC el parámetro que mejor refleja la grasa corporal.

El IMC refleja bien la grasa corporal, como muestra el análisis mediante regresión lineal, y sobre todo en mujeres, pero no tan bien la masa libre de grasa, en cuya evaluación el parámetro antropométrico más indicado sería claramente la superficie corporal, al menos en los varones.

Respecto de la superficie corporal, ya se comentó que aunque las diferencias observadas entre las ecuaciones de Mosteller y Haycock eran significativas, no eran clínicamente relevantes, por lo que se aplicaron las pruebas estadísticas para valorar la concordancia y se observó que el grado de acuerdo alcanzado era alto, por lo que, con la salvedad apuntada, se puede afirmar que en nuestra población ambas ecuaciones son intercambiables. No obstante, y tal como sugieren otros autores,34 sería aconsejable la realización de estudios específicos que analizaran la influencia del IMC en el resultado, sobre todo si tenemos en cuenta que los casos que sobrepasan el intervalo de confianza se sitúan en los extremos.

Además de la superficie corporal, la circunferencia del brazo también puede ser de utilidad en la estimación de la masa libre de grasa en los varones, en los que se asocia en mayor medida a este parámetro que al peso y al porcentaje de grasa corporal. Sin embargo, en las mujeres, la circunferencia del brazo se asocia más intensamente con el peso y el porcentaje de grasa corporal que con la masa libre de grasa, por lo que en ellas su utilidad para evaluar la masa libre de grasa puede ser discutida.

En esta misma línea, la circunferencia de la cintura se asocia de forma más intensa a la circunferencia del brazo en las mujeres que en los varones, lo que probablemente refleja que la distribución de la grasa corporal es más homogénea en las mujeres.

Los resultados obtenidos no sólo muestran que las mujeres tienen una mayor cantidad de grasa corporal que los varones, sino que también ponen de manifiesto que la distribución de esta grasa corporal es diferente en los varones que en las mujeres, situación que podría tener implicaciones clínicas.34-37

Aunque las circunferencias del brazo y de la cintura valoran sólo o mayormente la grasa subcutánea, componente mayoritario de la grasa corporal total, las diferencias observadas sugieren que el papel de la circunferencia de la cintura podría ser diferente entre varones y mujeres.35-37 Asimismo, y como sugieren otros estudios,37,38 el comportamiento ante una pérdida de peso durante una intervención dietética o de otro tipo podría también ser diferente.

Como resumen, las mujeres presentan una mayor adiposidad, existiendo diferencias en la distribución de la grasa corporal entre varones y mujeres. Aunque el IMC sigue siendo un parámetro que refleja de forma válida la grasa corporal, la incorporación de otros parámetros antropométricos, como la circunferencia de la cintura, complementa la evaluación del paciente y, junto con la evaluación de otros factores de riesgo, puede facilitar la toma de decisiones clínicas.

La determinación de la superficie corporal es util para valorar de forma indirecta la masa libre de grasa. Su utilidad clínica es clara: pacientes con EPOC, insuficiencia renal, seguimiento de tratamientos dietéticos, etc.39 Para la determinación de la superficie corporal, la ecuación de Mosteller, por su sencillez de cálculo, es la que cuenta con mayor refrendo.40,41

En la medida de las disponibilidades presupuestarias sería también necesario disponer en la consulta de técnicas que permitan valorar la grasa corporal (impedancia bioeléctrica).

Bibliografía del artículo
1. Alastrué A, Rull M, Camps I, Salvá JA. Nuevas normas y consejos en la valoración de los parámetros antropométricos en nuestra población: índice adiposo muscular, índices ponderales y tablas de percentiles de los datos antropométricos útiles en una valoración nutricional. Med Clin (Barc) 91:223-236, 1988.
2. Ricart W, González-Huix F, Conde V y Grup per l´Evaluació de la Composició Corporal de la Població de Catalunya. Girona. Valoración del estado de nutrición a través de la determinación de los parámetros antropométricos: nuevas tablas en la población laboral de Cataluña. Med Clin (Barc) 100:681-691, 1993.
3. Aranceta J, Pérez C, Amela C, García R. Encuesta de Nutrición de la Comunidad de Madrid. Madrid: Dirección de Prevención y Promoción de la Salud, 1994.
4. Roubenoff R. Applications of bioelectrical impedance analysis for body composition to epidemiologic studies. Am J Clin Nutr 64:459S-462S, 1996.
5. Kuczmarski RJ. Bioelectrical impedance analysis measurements as part of a national nutrition survey. Am J Clin Nutr 64:453S-458S, 1996.
6. Visser M, Langlois J, Guralnik JM, Cauley JA, Kronmal RA,Robbins J, et al. High body fatness, but not low fat-free mass, predicts disability in older men and women: the Cardiovascular Health Study. Am J Clin Nutr 68:584-590, 1998.
7. Garaulet M, Pérez-Llamas F, Zamora S, Tébar FJ. Estudio comparativo del tipo de obesidad en mujeres pre y posmenopáusicas: relación con el tamaño adipocitario, la composición de la grasa y diferentes variables endocrinas, metabólicas, nutricionales y psicológicas. Med Clin (Barc) 118:281-286, 2002.
8. Lerario MC, Sachs A, Lazaretti-Castro M, Saraiva LG, Jardim JR. Body composition in patients with chronic obstructive pulmonary disease: which method to use in clinical practice? Br J Nutr 96:86-92, 2006.
9. Piccoli A, Codognotto M, Di Pascoli L, Boffo G, Caregaro L. Body mass index and agreement between bioimpedance and anthropometry estimates of body comparments in anorexia nervosa.
10.Pencharz PB, Azcue M. Use of bioelectrical impedance analysis measurements in the clinical management of malnutrition. Am J Clin Nutr 64:485S-488S, 1996.
11. Committee on Military Nutrition Research. Editors: Marriott BM, Grumstrup-Scott J. Body composition and physical performance: applications for the Military Services. Institute of Medicine. National Academy of Sciences, Washington 1990.
12. Schwingshandl J, Sudi K, Eibl B, Wallner S, Borkenstein M. Effect on an individualised training programme during weight reduction on body composition: a randomised trial. Arch Dis Child 81:426-428, 1999.
13. Valtueña Martínez S, Arija Aval V, Salas-Salvadó J. Estado actual de los métodos de evaluación de la composición corporal: descripción, reproducibilidad, precisión, ámbitos de aplicación, seguridad, coste y perspectivas de futuro. Med Clin (Barc) 106:624-635, 1996.
14. Lukaski HC. Methods for the assessment of human body composition: traditional and new. Am J Clin Nutr 46:537-556, 1987.
15. Martín Moreno V, Gómez Gandoy JB, Gómez de la Cámara A, Antoranz González MJ. Grasa corporal e índice adiposo-muscular estimados mediante impedianciometría en la evaluación nutricional de mujeres de 35 a 55 años. Rev Esp Salud Pública 76:723-734, 2002.
16. Deurenberg P, Wetstrate JA, Seidell JC. Body mass index as a measure of body fatness: age- and sex- specific prediction formulas. Br J Nutr 65:105-114, 1991.
17. Neovius M, Linne Y, Rossner S. BMI, waist circumference and waist-hip-ratio as diagnostics tests for fatness in adolescentes. Int J Obes (London) 29:163-169, 2005.
18. Kuk JL, Lee S, Heymsfield SB, Ross R. Waist circumference and abdominal adipose tissue distribution: influence of age and sex. Am J Clin Nutrition 81:1330-1334, 2005.
19. Storti KL, Brach JS, FitzGerald SJ, Bunker CH, Kriska AM. Relationships among body composition measures in community-dwelling older women. Obesity 14:244-251, 2006.
20. Srdic B, Stokic E, Polzovic A. Relations between parameters which define quantity and distribution of adipose tissue. Med Pregl 56:232-236, 2003.
21. Martín Moreno V, Gómez Gandoy B, Antoranz González MJ, Fernández Herranz S, Gómez de la Cámara A, De Oya Otero M. Validación del monitor de medición de la grasa corporal por impedancia bioeléctrica OMRON BF 300. Aten Primaria 28:174-181, 2001.
22. Martín Moreno V, De Oya Otero M, Antoranz González MJ, Fernández Herranz S, Morales Barrios P, García González A. Factores clínicos y biológicos que influyen en la medición de la grasa corporal mediante impedancia bioeléctrica con el monitor OMRON BF 300. Endocrinología y Nutrición 48:259-265, 2001.
23. Mosteller RD. Simplified calculation of body-surface area. N Engl J Med 317:1098, 1987.
24. Haycock GB, Schwartz GJ, Wisotsky DH. Geometric method for measuring body surface area: a height-weight formula validated in infants, children, and adults. J Pediatr 93:62-66, 1978.
25. Durnin JVGA, 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 32:77-97, 1974.
26. Sociedad Española para el Estudio de la Obesidad (SEEDO). Consenso español 1995 para la evaluación de la obesidad y para la realización de estudios epidemiológicos. Med Clin (Barc) 107:782-787, 1996.
27. Bland JM, Altman DG. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet 1:307-310, 1986.
28. Kushner RF, Gudivaka R, Schoeller DA. Clinical characteristics influencing bioelectrical impedance analysis measurements. Am J Clin Nutr 64:423S-427S, 1996.
29. Deurenberg P, Smit HE, Kusters CS. Is the bioelectrical impedance method suitable for epidemiological field studies? Eur J Clin Nutr 43:647-654, 1989.
30. Roubenoff R. Applications of bioelectrical impedance analysis for body composition to epidemiologic studies. Am J Clin Nutr 64:459S-462S, 1996.
31. Martín Moreno V, Gómez Gandoy B, Antoranz González MJ. Medición de la grasa corporal mediante impedancia bioeléctrica, pliegues cutáneos y ecuaciones a partir de medidas antgropométricas. Análisis comparativo. Rev Esp Salud Pública 75:221-236, 2001.
32. National Institutes of Health Technology Assessment. Bioelectrical impedance analysis in body composition measurement: National Institutes of Health Technology Assessment Conference Statement. Am J Clin Nutr 64:524S-532S, 1996.
33. Ellis KJ, Bell SJ, Chertow GM, Chumlea WC, Knox TA, Kotler DP, Lukaski HC, Schoeller DA. Bioelectrical impedance methods in clinical research: a follow-up to the NIH Technology Assessment Conference. Nutrition 15:874-880, 1999.
34. Harris TB, Visser M, Everhart J, Cualey J Tylavski F, Fuerst T, et al. Waist circumference and sagittal diameter reflect total body fat better than visceral fat in older men and women. The Health, Aging and Body Composition Study. Ann NY Acad Sci 904:462-473, 2000.
35. Han TS, McNeill G, Seidell JC, Lean ME. Predicting intra-abdominal fatness from anthropometric measures: the influence of stature. Int J Obes Relat Metab Disord 21:587-593, 1997.
36. Schreiner PJ, Terry JG, Evans GW, Hinson WH, Crouse JR, Heiss G. Sex-especific associations of magnetic resonance imaging-derived intra-abdominal and subcutaneous fat areas with conventional anthropometric indices. The Atherosclerosis Risk in Communities Study. Am J Epidemiol 144:335-345, 1997.
37. Wirth A, Steinmetz B. Gender differences in changes in subcutaneous and intra-abdominal fatduring weight reduction: an ultrasound study. Obes Res 6:393-399, 1998.
38. Wang J, Laferrère B, Thornton JC, Pierson RN, Pi-Sunyer FX. Regional subcutaneous-fat loss induced by caloric restriction in obese women. Obes Res 10:885-890, 2002.
39. Batterham AM, Vanderburgh PM, Mahar MT, Jackson AS. Modeling the influence ob body size on VO2 peak: effects of model choice and body composition. J Applied Physiol 87:1317-1325, 1999.
40. Verbraecken J, Van de Heining P, De Backer W, Van Gaal L. Body surface area in normal-weight, overweight, and obese adults. A comparison study. Metabolism 55:515-524, 2006.
41. Fernández Vieitez JA. Superficie corporal como indicador de masa muscular en el adulto de sexo masculino. Rev Cubana Salud Pública 29:124-127, 2003.