1995
DOI: 10.1249/00005768-199505001-01029
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Anthropometric Regression Equations for Estimating Computed Tomography Derived Abdominal Adipose Tissue in Women.

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“…Many other investigations 11,12,14,17,19,20,28,[42][43][44] have found WC to be more strongly correlated with and a better predictor of AVF than WHR. The difference between our study and these other investigations is that the correlation between WHR and AVF was higher in our study.…”
Section: Discussionmentioning
confidence: 91%
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“…Many other investigations 11,12,14,17,19,20,28,[42][43][44] have found WC to be more strongly correlated with and a better predictor of AVF than WHR. The difference between our study and these other investigations is that the correlation between WHR and AVF was higher in our study.…”
Section: Discussionmentioning
confidence: 91%
“…1 Computed tomography (CT) [2][3][4][5][6] and magnetic resonance imaging [7][8][9][10] are used to measure abdominal visceral fat (AVF), but these measures are not routinely obtained due to the high cost and unavailability of the associated equipment. This has led investigators 7,8,[11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24] to examine potential predictors of AVF from more accessible demographic, anthropometric, and body composition variables. Most of these studies have included only White subjects, but there is evidence that when controlled in some manner for body fatness, the relationship of anthropometric and body composition measures to AVF may be different for Black and White subjects.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…IAF was estimated using a prediction equation based on age, waist circumference and suprailiac skinfold: 13 IAF [ ( waist circumference  2.57 ) (age  0.92) (suprailiac skinfold  0.69) 7 188.61]; model R 2 0.75. This equation was developed in 153 women ranging in age from 17±76 y, comprising approximately 40% postmenopausal women.…”
Section: Fat Distributionmentioning
confidence: 99%
“…La edad, como única variable no antropométrica, ha demostrado ser importante en la explicación de los contenidos de masa grasa en diferentes estudios, presentando siempre una relación directamente proporcional con el aumento de los depósitos grasos. [24][25][26][27] El perímetro de cadera ha demostrado ser una de las variables antropométricas más recurrentes a la hora de predecir la cantidad de grasa, tanto subcutánea, como visceral 28 , aunque varios autores 29,30 han determinado el cuociente de circunferencia cintura/cadera como un mejor predictor. Al respecto, Weits et al 25 comenta que ambas circunferencias por separado son mejores predictores que como un índice.…”
Section: Figuraunclassified
“…Respecto a la clasificación del estado nutricional según la sumatoria de los pliegues subcutáneos, los resultados concuerdan con lo determinado por Bouza et al 23 , quienes mencionan que el único pliegue que se asoció de manera significativa, aunque moderada, con los depósitos grasos viscerales fue el pliegue submentoniano (r = 0,39), hallazgo que también es compartido por Koester et al 32 La talla y peso, variables que también aportaron a la determinación del perfil nutricional según pliegues, diferentes estudios las han reportado como importantes en la explicación y predicción de los depósitos grasos, aunque no en forma separada, sino más bien como IMC. 24,25,27,30,33,34 Cabe señalar que manejar información respecto del estado nutricional de las trabajadoras hoy cobra especial importancia a la hora de prevenir enfermedades, ya que no tan sólo se producirá una afección en la salud de la trabajadora, sino que de una u otra forma, esta condición repercutirá en la productividad de cualquier labor. De este modo, la postura, el tipo de trabajo (asociado al movimiento y al tiempo de exposición) y la contextura física, juegan un papel relevante a la hora de establecer el origen de dolencias músculo-esqueléticas relacionadas con las labores propias del trabajo.…”
Section: Figuraunclassified