FUNDAMENTO: A maioria dos estudos relatando o paradoxo da obesidade utiliza índice de massa corporal (IMC) para classificar obesidade. Dados avaliando o valor prognóstico de outras medidas indiretas de composição corporal são pouco explorados na insuficiência cardíaca (IC). OBJETIVO: Avaliar a associação entre IMC e outras medidas de composição corporal indiretas com risco de morte por todas as causas na IC. MÉTODOS: Parâmetros antropométricos de composição corporal foram avaliados em 344 pacientes ambulatoriais com fração de ejeção do ventrículo esquerdo (FEVE) < 50%, de uma coorte prospectiva seguida durante 30 ± 8,2 meses. A sobrevida foi avaliada por curvas de Kaplan-Meier e análise de regressão de risco proporcional de Cox. RESULTADOS: Os pacientes eram predominantemente do sexo masculino, de etiologia não-isquêmica e com disfunção sistólica do VE moderada a grave (FEVE média de 32 ± 9%). Prega cutânea tricipital (PCT) foi o único parâmetro antropométrico associado com prognóstico, com valores significativamente menores nos pacientes que morreram (p = 0,047). Uma PCT > 20 mm estava presente em 9% dos pacientes que morreram e em 22% dos vivos (p = 0,027). Na análise univariada, creatinina sérica, FEVE e classe funcional foram associadas ao risco de morte. Na regressão de Cox, PCT > 20 mm foi o preditor independente mais forte de mortalidade por qualquer causa (hazard ratio: 0,36; IC 95%: 0,13-0,97; p = 0,03). CONCLUSÃO: Embora IMC seja o parâmetro antropométrico mais utilizado na prática clínica, nossos resultados sugerem que PCT pode ser um melhor preditor de mortalidade em pacientes ambulatoriais com IC.
IPrograma de pós graduação em Ciências da Saúde: Cardiologia e Ciências Cardiovasculares, Universidade Federal do Rio Grande do Sul
IIDepartamento de Medicina Interna, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS - Brasil
Obesidade é definida pelo excesso de gordura corporal e tem uma relação de longa data com a doença cardiovascular (DCV) e insuficiência cardíaca (IC)1,2. Na população adulta geral livre de DCV, extremos no índice de massa corporal (IMC) foram associados com maior risco de mortalidade geral3-5. Contudo, há cada vez mais provas clínicas que indicam que o excesso de peso pode proporcionar menor risco de eventos clínicos adversos, particularmente em pacientes com IC. Este fenômeno foi denominado como "paradoxo da obesidade" ou "epidemiologia reversa"6-8.
A maioria dos relatos sobre o paradoxo da obesidade têm utilizado o IMC para classificar a obesidade9. Embora o IMC seja o método mais comum para definir populações obesas e com sobrepeso em estudos epidemiológicos, ele não reflete claramente a composição corporal10, reproduzindo uma sensibilidade relativamente baixa para predizer excesso de gordura11. Infelizmente, medições diretas da composição da massa corpórea, como absortometria radiológica de dupla energia (DEXA) não são práticas e não foram diretamente relacionadas à sobrevida de pacientes com IC12.
Dados para avaliar o valor prognóstico de outras medidas antropométricas indiretas da composição corporal, como a circunferência da cintura (CC), circunferência muscular do braço (CMB) e prega cutânea do tríceps (PCT), têm sido pouco examinados em pacientes com IC. Lavie e cols.13 sugeriram que a porcentagem elevada de gordura corporal, estimada por medidas de pregas cutâneas, pode ser um preditor independente de morte cardiovascular ou transplante cardíaco. No entanto, outros estudos não chegaram a um consenso sobre o papel destes parâmetros no prognóstico da IC14-16.
Portanto, o objetivo deste estudo prospectivo foi avaliar a associação entre IMC e várias outras medidas indiretas, mas de fácil acesso, da composição corporal e risco de mortalidade e hospitalização por IC.
Uma coorte prospectiva de pacientes ambulatoriais com IC, acompanhada em uma Clínica de IC e Transplante Cardíaco de um hospital universitário de atendimento terciário em Porto Alegre (RS, Brasil), entre maio de 2008 e dezembro de 2009, foi incluída no estudo. Esta coorte incluiu pacientes com o diagnóstico de IC, predominantemente com disfunção sistólica do ventrículo esquerdo [fração de ejeção ventricular esquerda (FEVE) <50%], confirmada por ecocardiograma bidimensional. Mulheres grávidas, pacientes com edema periférico significativo, e aqueles com condições clínicas que tornavam suas medidas antropométricas inviáveis, foram excluídos. Todos os pacientes assinaram o termo de consentimento antes da inclusão e o protocolo de pesquisa foi aprovado pelo comitê de ética institucional.
Medidas antropométricas de peso, altura, área de superfície corporal (ASC), IMC, CC, CMB e PCT foram coletadas durante a primeira consulta médica. Todas as medidas antropométricas foram realizadas pelo mesmo pesquisador treinado, um nutricionista, para evitar variabilidade entre observadores.
O IMC foi calculado utilizando a equação de Quetelet como segue: IMC (Quetelet) = peso (kg)/altura (m)2. O peso foi medido usando-se uma balança (Filizola PL 180; Filizola, Brasil) com capacidade de 180 kg e acuidade de 100 g. Para medição da altura, utilizou-se um estadiômetro vertical montado na parede. O IMC foi classificado em três categorias de acordo com a classificação da Organização Mundial de Saúde para adultos: desnutrição(< 18,5 kg / m2), peso eutrofia (18,5-24,9 kg/m2) e excesso de peso (> 25 kg / m2), e os critérios da Organização Pan-Americana da Saúde para os idosos: desnutrição(<23 kg/m2), peso eutrofia (23-28 kg / m2) e excesso de peso (>28 kg/m2)17. Além disso, calculamos o ASC como peso0.5378 x altura0.3964 × 0,024265 e IP como peso/altura3.
CC (cm) foi medida no ponto médio entre a última costela e a crista ilíaca durante a expiração. Os pacientes foram instruídos a permanecer em uma posição ereta com o peso distribuído uniformemente em ambos os lados e respirando suavemente para evitar a contração do músculo abdominal.
A espessura da PCT (mm) foi obtida no ponto médio do braço não-dominante (entre o processo acromial e olecrânio) com o braço estirado livremente ao longo do corpo. a prega cutânea, em seguida, foi pinçada com os dedos das mãos e um adipômetro científico (Cescorf Scientific, Cescorf, Brasil) foi usado. A medida foi repetida três vezes e a média das medições foi utilizada para a análise.
A CMB (cm) foi calculada através da medição da circunferência do braço (CB) e a espessura da PCT, usando a seguinte fórmula proposta por Jelliffe: C1 = C2 - 3.14 * S, em que C1 é a CMB (cm), C2 é a CB (cm), e S é a espessura da PCT (cm)18.
Os pacientes incluídos foram acompanhados na Clínica Ambulatorial de IC e Transplante Cardíaco. Na clínica de IC, foram agendadas consultas regulares foram agendadas, com intervalos pré-definidos de 1-4 meses. O acompanhamento foi realizado através de revisão de prontuário eletrônico (a maioria dos pacientes teve várias consultas durante o período do estudo). Para os pacientes que não visitaram regularmente a clínica de IC (ou perderam o acompanhamento), foi tentado estabelecer um contato telefônico com o intuito de obter eventos clínicos relevantes com base em uma entrevista estruturada realizada por enfermeiros treinados. Para aqueles que não se conseguiu contato telefônico, o Banco de Dados do Certificado de Óbito Estadual foi consultado, o qual contém dados sobre a causa principal e a data de todas as mortes em nosso estado. Para a análise estatística foi utilizado (1) mortalidade por todas as causas e (2) hospitalizações relacionadas a IC.
Características clínicas iniciais do paciente foram expressas em média ± DP ou número e porcentagem. As variáveis contínuas foram comparadas pelo teste t de Student ou teste U de Mann-Whitney, conforme apropriado, enquanto que as variáveis categóricas foram comparadas pelo teste do qui-quadrado ou teste exato de Fisher. A PCT e o IMC também foram analisados segundo quintis da distribuição. As curvas de sobrevida foram construídas usando o método de Kaplan-Meier e comparadas com o teste de Log-Rank. A análise de regressão de riscos proporcionais de Cox foi realizada para determinar os preditores independentes de sobrevida e incluiu pelo menos um parâmetro antropométrico (IMC ou PCT) e preditores clínicos de risco [gênero, idade, classe de acordo com a
De maio de 2008 a setembro de 2009, um total de 378 pacientes ambulatoriais com IC, que foram acompanhados na Clínica de Transplante e IC, concordaram em participar do estudo e tiveram seus parâmetros antropométricos avaliados. Foram excluídos 34 pacientes do protocolo, pois a avaliação da função do VE indicou uma FEVE> 50%.
As características clínicas basais da população restante do estudo (n = 344) são apresentadas na
Parâmetros de avaliação nutricional estão listados na
Os dados referentes a quintis de PCT são apresentados na
A
Apesar do crescente interesse no paradoxo da obesidade, ainda há um debate em curso sobre o parâmetro mais adequado para avaliar o estado nutricional de pacientes com IC. Nossos resultados demonstraram que entre os inúmeros índices antropométricos (IMC, ASC, IP, PCT, CC e CB), a PCT foi o único parâmetro. que pode diferenciar sobreviventes de não-sobreviventes em uma coorte prospectiva de pacientes com IC do "mundo real" contemporâneo. Este achado está de acordo com o conceito de epidemiologia reversa, pois pacientes com IC no quintil mais alto de PCT tiveram mortalidade global mais baixa, mesmo após ajuste para outros importantes preditores clínicos de risco. Não se observou uma relação dose-resposta entre PCT e mortalidade, já que apenas o quintil superior, representando uma maior quantidade de massa gorda, demonstrou ser um fator protetor independente. Além disso, ao contrário de outros estudos, o IMC não foi um indicador adequado de prognóstico de IC.
A correlação entre o IMC e a sobrevivência da IC permanece controversa. A análise
Índices diretos da composição corporal são, teoricamente, os melhores marcadores para avaliar o papel prognóstico do estado nutricional em diferentes cenários cardiovasculares. Infelizmente, até agora, não existiam estudos prospectivos em larga escala que avaliassem o papel desses parâmetros em sobrevida na IC. Recentemente, Oreopoulos e cols. avaliaram a associação entre medidas diretas da composição corporal por DEXA e fatores prognósticos em 140 pacientes com insuficiência cardíaca crônica e demonstraram que o IMC não classificou adequadamente o estado de gordura corporal em aproximadamente 40% dos pacientes estudados. Além disso, a massa corporal magra elevada e/ou massa de gordura menor foram independentemente associadas com fatores que são prognosticamente benéficos na IC, sugerindo que o IMC pode não ser um bom indicador da adiposidade e pode, de fato, ser um melhor substituto para a massa corporal magra nesta população, um achado que por si só poderia questionar o paradoxo da obesidade12. Contudo, também deve-se considerar que a associação de medições diretas da composição corporal com marcadores substitutos de DCV talvez não se traduza em dados semelhantes com relação à sobrevida10.
A antropometria é uma técnica simples que pode ser facilmente aplicada na prática clínica ou em grandes estudos populacionais. Inúmeros parâmetros antropométricos têm sido propostos para avaliar o estado nutricional e avaliar os diferentes componentes da composição corporal. A medição de espessura da PCT permite o teor da estimativa de gordura corporal27, enquanto que as circunferências dos membros refletem a condição nutricional do músculo e, assim, o estado nutricional de proteínas. É importante salientar que a PCT mede principalmente a gordura subcutânea e, portanto, não é sensível a mudanças ou alterações no tecido adiposo visceral. A densidade corporal e gordura corporal podem ser precisamente estimadas a partir da soma das medições das pregas cutâneas. Estudos anteriores têm comparado e validado diferentes técnicas de composição corporal para avaliar a massa adiposa com o DEXA e demonstraram uma adequada precisão para estimar massa adiposa corporal, tanto para prega subescapular quanto para o PCT29. Em particular, a PCT tem sido usada mais frequentemente do que outros locais porque é fácil de acessar, é reprodutível e pode medir uma ampla gama de variação entre indivíduos, é reproduzível e pode medir uma ampla gama de variação entre indivíduos30. Um estudo recente comparou avaliação de composição corpórea em 118 pacientes de hemodiálise e reportou que PCT foi um dos parâmetros mais precisos para estimar porcentagem total de gordura corporal usando DEXA como teste de referência31.
Lavie e cols.13 foram os primeiros a avaliar o papel prognóstico do percentual de gordura corporal com base em medições de pregas cutâneas em pacientes com IC e demonstraram que para cada 1% de redução absoluta no percentual de gordura corporal, os principais eventos clínicos aumentaram em>13%. A avaliação de outros parâmetros antropométricos, tais como CC, foi proposta para estratificação de risco de IC, mas com resultados inconsistentes14,15. Nossos resultados reforçaram o conceito do paradoxo da obesidade e sugeriram que a avaliação de um simples parâmetro antropométrico para medir a gordura subcutânea (PCT) poderia ser adequado para avaliar indiretamente a massa de gordura total no corpo.
Quanto ao risco de hospitalização, a maioria dos estudos sobre a avaliação do paradoxo da obesidade optou por análise de um desfecho combinado (morte e hospitalização), limitando assim avaliações distintas destes eventos. Ademais, alguns estudos encontraram resultados semelhantes, em que a obesidade é um preditor apenas da mortalidade geral/cardiovascular, mas não da hospitalização8. Uma possível explicação para esses achados é o fato de que os pacientes com adiposidade mais elevada são diagnosticados com IC mais precocemente, justificando assim o fato deste grupo ser mais jovem, ter menos grau de disfunção cardíaca e consequentemente maior sobrevida. Estes pacientes, no entanto, podem ter vulnerabilidade semelhante a episódios de descompensação em IC do que aqueles com quantidades normais de massa gorda.
Os resultados do presente estudo devem ser avaliados considerando algumas limitações metodológicas. Em primeiro lugar, usamos medidas indiretas da composição corporal para avaliar a massa de gordura corporal. Diversos estudos, porém, sugerem que a medida PCT é aparentemente uma estimativa adequada da gordura corporal27. Em segundo lugar, reconhecemos que a antropometria, principalmente a medição da prega cutânea, exige uma quantidade considerável de habilidade técnica e meticulosidade. Em nosso protocolo, todos os parâmetros foram avaliados por um único profissional treinado para evitar a variabilidade entre observadores. Em terceiro lugar, optamos por utilizar apenas medições PCT para prever a composição da gordura corporal30,31 em vez de equações mais complexas com base em múltiplas pregas cutâneas. Embora esta estratégia possa reduzir um pouco a precisão da avaliação da composição corporal, acreditamos que simplifica a aplicabilidade clínica de nossos achados.
Nossos resultados demonstraram que a PCT pode ser um melhor preditor de mortalidade em pacientes ambulatoriais com IC e reforçaram o conceito de paradoxo da obesidade. A medição de PCT tem as vantagens de um método simples, prático e de baixo custo para avaliar o risco e pode ser facilmente implementado na prática clínica, se realizada por um profissional treinado.
Concepção e desenho da pesquisa: Souza GC; Obtenção de dados: Alves FD, Zuchinali P, Souza GC, Almeida KSM; Análise e interpretação dos dados: Goldraich LA, Rohde LEP, Zuchinali P; Análise estatística: Goldraich LA, Zuchinali P; Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual: Clausell NO, Souza GC, Rohde LEP, Zuchinali P.
Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.
O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.
Não há vinculação deste estudo a programas de pós-graduação.
Luis E. Rohde, MD ScD Serviço de Cardiologia, Hospital de Clínicas de Porto Alegre Ramiro Barcelos 2350, sala 2061 Porto Alegre, RS, Brasil 90035-003 E-mail:
Artigo recebido em 11/09/12; revisado em 14/09/12; aceito em 05/02/13.
BACKGROUND: Most reports regarding the obesity paradox have focused on body mass index (BMI) to classify obesity and the prognostic values of other indirect measurements of body composition remain poorly examined in heart failure (HF). Objective: To evaluate the association between BMI and other indirect, but easily accessible, body composition measurements associated with the risk of all-cause mortality in HF. METHODS: Anthropometric parameters of body composition were assessed in 344 outpatients with a left ventricular ejection fraction (LVEF) of <50% from a prospective HF cohort that was followed-up for 30 ± 8.2 months. Survival was evaluated using the Kaplan-Meier method and Cox proportional hazard regression analysis. RESULTS: HF patients were predominantly male, of non-ischemic etiology, and had moderate to severe LV systolic dysfunction (mean LVEF = 32 ± 9%). Triceps skinfold (TSF) was the only anthropometric index that was associated with HF prognosis and had significantly lower values in patients who died (p = 0.047). A TSF > 20 mm was present in 9% of patients that died and 22% of those who survived (p = 0.027). Univariate analysis showed that serum creatinine level, LVEF, and NYHA class were associated with the risk of death, while Cox proportional hazard regression analysis showed that TSF > 20 was a strong independent predictor of all-cause mortality (hazard ratio = 0.36; 95% confidence interval = 0.13-0.97, p = 0.03). CONCLUSION: Although BMI is the most widely used anthropometric parameter in clinical practice, our results suggested that TSF is a better predictive marker of mortality in HF outpatients.
IPrograma de pós graduação em Ciências da Saúde: Cardiologia e Ciências Cardiovasculares, Universidade Federal do Rio Grande do Sul
IIDepartamento de Medicina Interna, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS - Brasil
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Obesity is defined by excessive body fat and has a long-established relationship with cardiovascular disease (CVD) and heart failure (HF)1,2. In the general CVD-free adult population, extremes in body mass index (BMI) have been associated with an increased risk of overall mortality3-5. However, there is a growing body of clinical evidence indicating that excess weight might confer a lower risk of adverse clinical events, particularly in HF patients. This phenomenon has been referred to as the "obesity paradox" or "reverse epidemiology"6-8.
Most reports regarding the obesity paradox have used BMI to classify obesity9. Although BMI is the most common method to define overweight and obese populations in epidemiological studies, it clearly does not reflect body composition10, thus depicting a relatively low sensitivity to predict fat excess11. Unfortunately, direct measurements of body mass composition, like dual energy X-ray absorptiometry (DEXA), are not practical and have not been directly related to survival in HF patients12.
Data to evaluate the prognostic value of other anthropometric and indirect measures of body composition, such as waist circumference (WC), arm muscle circumference (AMC), and triceps skinfold (TSF), have been poorly examined in HF patients. Lavie et al13 have suggested that a high body fat percentage, as estimated by TSF measurements, might be an independent predictor of cardiovascular death or heart transplantation. However, other studies have not reached a consensus regarding the role of these parameters in HF prognosis14-16.
Therefore, the aim of the present prospective study was to evaluate the association between BMI and several other indirect, but easily accessible, body composition measurements to the risk of HF mortality and hospitalization.
A prospective cohort of HF outpatients followed-up at the HF and Transplant Clinic of a university tertiary care hospital in Porto Alegre (RS, Brazil) between May 2008 and December 2009 were enrolled in the present study. This cohort included patients with an HF diagnosis, predominantly with left ventricular systolic dysfunction [left ventricular ejection fraction (LVEF) < 50%], confirmed by two-dimensional echocardiography. Pregnant women, patients with significant peripheral edema, and those with clinical conditions, in which anthropometric measurements were not feasible, were excluded. Signed and informed consent was obtained from all patients prior to enrollment and the research protocol was approved by our institutional review committee.
Anthropometric measurements of weight, height, body surface area (BSA), BMI, WC, arm circumference (AC), AMC, and TSF were collected during the first medical examination. All anthropometric measurements were performed by the same trained investigator, a registered nutritionist, to avoid interobserver variability.
BMI was calculated using the Quetelet equation as follows: BMI (Quetelet) = weight (kg)/length (m)2. Weight was measured using a balance scale (Filizola PL180; Filizola, Brazil) with capacity of 180 kg and an accuracy of 100 g. For height measurement, we used a vertical wall-mounted stadiometer. BMI was classified into three categories according to the World Health Organization classification for adults: underweight (<18.5 kg/m2), normal weight (18.5-24.9 kg/m2), and overweight (>25 kg/m2); and the Pan American Health Organization criteria for the elderly: underweight (<23 kg/m2), normal weight (23-28 kg/m2), and overweight (>28 kg/m2)17. In addition, we calculated BSA as weight0.5378 × height0.3964 × 0.024265 and PI as weight/height3.
WC was measured at the midpoint between the lowest rib and the iliac crest during expiration. Patients were instructed to remain in an upright position with weight evenly distributed on both sides and breathing smoothly to prevent abdominal muscle contraction.
The TSF thickness (in mm) was obtained at the mid-point of the non-dominant arm (between the acromial process and the olecranon) with the arm freely stretched along the body. A fold of skin was then pinched with the fingers and a scientific caliper (Cescorf Scientific, Cescorf, Brazil) was applied. The measurement was repeated three times and the mean of the measurements was used for analysis.
AMC (in cm) was calculated by measuring the AC and the TSF thickness, using the following formula proposed by Jelliffe: C2 = C1-3.14*S, where C2 is the muscular circumference, C1 is the arm circumference, and S is TSF thickness (in cm)18.
Enrolled patients were followed-up at the HF and Transplant Outpatient Clinic. At the HF clinic, patients were scheduled to have regular visits at pre-defined intervals of 1-4 months. Follow-up data were directly derived from reviewing all electronic clinical data from the institutional records (most patients had several follow-up visits). For patients who were not regularly visiting the HF clinic (or were lost to follow-up), telephone contact was attempted to obtain relevant clinical events based on a structured telephone interview performed by trained nurses. For the study participants who we were unable to contact by phone (approximately 20 patients), we checked their vital status through the State Death Certificate Database, which contains data on the main cause and date of all deaths in our state. For statistical analysis we used (1) all-cause mortality and (2) HF-related hospitalizations.
Baseline patient clinical characteristics were expressed as mean ± SD or number and percentage. Continuous variables were compared using the Student's
From May 2008 to September 2009, a total of 378 HF outpatients, who were followed-up at the HF and Transplant clinic, agreed to participate in the study and had their anthropometric parameters evaluated. We excluded 34 patients from the protocol because LV function assessment indicated a LVEF > 50%.
Baseline clinical characteristics of the remaining study population (n = 344) are listed in
Nutritional assessment parameters are listed in
Data regarding TSF quintiles are presented in
Despite the growing interest in the obesity paradox, there is still an ongoing debate regarding the most appropriate parameter(s) to assess the nutritional status of HF patients. Our results demonstrated that among numerous anthropometric indices (BMI, BSA, PI, TSF, WC, and AC), TSF was the only parameter that could differentiate survivors from non-survivors in a contemporary "real-world" prospective cohort of HF patients. This finding is in agreement with the concept of reverse epidemiology, as HF patients in the highest TSF quintile had lower overall mortality, even after adjustment for other important clinical predictors of risk. We did not observe a dose-response relationship between TSF and mortality, as only the superior quintile, representing a greater amount of fat mass, appeared to be an independent protective factor. In addition, unlike other studies, we did not find BMI as an adequate predictor of HF prognosis.
The correlation between BMI and HF survival remains controversial. Post-hoc analysis of large clinical trials19 demonstrated that lower BMI was associated with decreased survival. Symptomatic HF patients evaluated in the Candesartan in Heart Failure: Assessment of Reduction in Mortality and Morbidity trial with either reduced or preserved LV systolic function, underweight patients or those with a low BMI were independently associated with a substantial increased risk of death (almost 70% for BMI < 22.5 kg/m2), but primarily in patients without evidence of fluid overload7. Recently, Vara et al20 described this phenomenon in elderly, hospitalized, HF patients However, although obesity is frequently evaluated by BMI in clinical practice, several investigators have questioned the accuracy of BMI to assess different body composition components21-23. For instance, the relationship between BMI and body fat percentage was reportedly influenced by ethnicity and age24. In the elderly, BMI might represent a higher percentage of body fat, while in the relatively young this association is less evident25. Recently, similar to our findings, several other investigators have questioned the usefulness of BMI as a predictor of mortality or cardiac events10,14,16,26.
Direct indices of body composition are theoretically the best markers to evaluate the prognostic role of nutritional status in different cardiovascular scenarios. Unfortunately, until now, there were no prospective large-scale studies that evaluated the role of these parameters on HF survival. Recently, Oreopoulos et al12 evaluated the association between direct measurements of body composition by DEXA and prognostic factors in 140 chronic HF patients and demonstrated that BMI misclassified body fat status in approximately 40% of the studied patients. Also, a higher lean body mass and/or lower fat mass were independently associated with factors that are prognostically beneficial in HF, suggesting that BMI may not be a good indicator of adiposity and may, in fact, be a better surrogate for lean body mass in this population, a finding that
Anthropometry is a simple technique that is easily applied in clinical practice or in large population surveys. Numerous anthropometric parameters have been proposed to assess nutritional status and appraise different body composition components. TSF thickness measurement allows estimation of body fat content27, while limb circumferences reflect limb muscle and, thus, protein nutritional state. It is important to point out that TSF thickness measures primarily subcutaneous fat, and therefore, is insensitive to changes or abnormalities in visceral fat. Body density and body fat can be accurately estimated from the sum of TSF measurements28. Previous studies have compared and validated different body composition techniques, such as DEXA, to assess fat mass and have demonstrated an adequate accuracy to estimate body fat mass, both for subscapular and TSF thickness29. In particular, TSF has been used more frequently than other sites, because it is easy to access, reproducible, and can measure a wide range of variation among individuals30. A recent study compared body composition assessment in 118 hemodialysis patients and reported that TSF was one of the most accurate parameters to estimate total body fat percentage using DEXA as the reference test31.
Lavie et al13 pioneered evaluation of the prognostic role of body fat percentage based on skinfold measurements in HF patients and demonstrated that for each 1% absolute reduction in percent body fat, major clinical events increased by >13%. Assessment of other anthropometric parameters, such as WC, has been proposed for HF risk stratification, but with inconsistent results14,15. Our results reinforced the concept of the obesity paradox and suggested that assessment of a simple anthropometric parameter to measure subcutaneous fat (the TSF) might be adequate to indirectly assess overall body fat mass.
Regarding hospitalization risk, most reports on the assessment of the obesity paradox opted for analysis of a combined endpoint (death and hospitalization), thereby limiting separate evaluations of these events. Furthermore, some studies have found similar results, in which obesity is a predictor of only overall/cardiovascular mortality, but not hospitalization8. One possible explanation for these findings is the fact that patients with greater adiposity are diagnosed earlier with HF, which justifies why this group is younger, has less degree of cardiac dysfunction, and consequent better survival. These patients, however, may have similar vulnerability to episodes of HF decompensation than those with normal amounts of fat mass.
The results of the present study should be evaluated by taking into account some methodological limitations. First, we used indirect measurements of body composition to evaluate body fat mass. Several studies, however, suggested that TSF measurement was apparently an adequate estimation of body fat27. Second, we acknowledged that anthropometry, particularly skinfold measurement, requires a considerable amount of technical skill and meticulousness. In our protocol, all parameters were evaluated by a single trained professional to avoid interobserver variability. Third, we opted to use only TSF measurements to predict body fat composition30,31 instead of more complex equations based on multiple skinfolds. Although this strategy might slightly reduce the accuracy of body composition assessment, we believe that if simplifies the clinical applicability of our findings.
Our results demonstrated that TSF might be a better predictor of mortality in HF outpatients and reinforced the concept of the obesity paradox. TSF measurement has the advantages of a simple, practical, and low cost method to assess risk and can be easily implemented in clinical practice, if performed by a trained professional.
Conception and design of the research: Souza GC; Acquisition of data: Alves FD, Zuchinali P, Souza GC, Almeida KSM; Analysis and interpretation of the data: Goldraich LA, Rohde LEP, Zuchinali P; Statistical analysis: Goldraich LA, Zuchinali P; Critical revision of the manuscript for intellectual content: Clausell NO, Souza GC, Rohde LEP, Zuchinali P.
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
There were no external funding sources for this study.
This study is not associated with any post-graduation program.