ijcs International Journal of Cardiovascular Sciences Int. J. Cardiovasc. Sci. 2359-4802 2359-5647 Sociedade Brasileira de Cardiologia n7CCTmwHq4XdHWSCSSgwfnr S2359-56472018000300226 S2359-56472018005001101 10.5935/2359-4802.20180006 Original Articles Heart Failure: Correlation between Anthropometric Parameters, Body Composition and Cell Integrity Faria Tathiana Carestiato Giannini Denise Tavares Gasparini Patrícia Vasconcelos Fontana Rocha Ricardo Mourilhe Universidade do Estado do Rio de Janeiro Hospital Universitário Pedro Ernesto Rio de Janeiro RJ Brazil Hospital Universitário Pedro Ernesto da Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ - Brazil Universidade do Estado do Rio de Janeiro Mailing address: Denise Tavares Giannini. Rua Gustavo Corção, 606 apto: 301. Postal Code: 22790-150, Recreio dos Bandeirantes, Rio de Janeiro, RJ - Brazil. E-mail: denisegiannini@uol.com.br

Author contributions

Conception and design of the research: Faria TC, Giannini DT, Gasparini PVF, Rocha RM. Acquisition of data: Faria TC. Analysis and interpretation of the data: Faria TC, Giannini DT, Gasparini PVF, Rocha RM. Statistical analysis: Giannini DT. Writing of the manuscript: Faria TC, Giannini DT, Gasparini PVF, Rocha RM. Critical revision of the manuscript for intellectual content: Giannini DT, Gasparini PVF, Rocha RM.

Potential Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

 May-Jun 2018 31 3 226 234 06 04 2017 18 09 2017 22 09 2017 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Abstract Background:

Knowledge about phase angle and its use as a prognostic determinant in patients with heart failure is still scarce.

 Objective:

To evaluate the correlation between anthropometric indicators, cardiac function and cell integrity in patients with heart failure with reduced ejection fraction.

 Methods:

This was a cross-sectional study that evaluated patients with heart failure with reduced ejection fraction by anthropometry and bioelectrical impedance analysis. Chi-square test and Student's t test were used to analyze differences, and Pearson's linear correlation was used to evaluate associations, using p < 0.05 to indicate statistical significance.

 Results:

We evaluated 41 subjects aged 30-74 years, of which 34 were men (82.9%). Mean phase angle was higher among women (7.1%), but significant differences between men and women were found only for body fat percentage. Phase angle correlated with body mass index (r = 0.44, p = 0.004) and there was a trend of correlation of the phase angle with waist-to-height ratio (r = 0.29, p = 0.06) and the left ventricular ejection fraction (r = 0.29, p = 0.07).

 Conclusions:

Phase angle showed a good correlation with body mass index and showed a trend of correlation with the left ventricular ejection fraction, supporting the obesity paradox and the prognostic importance of this marker. Further studies on the applicability of the phase angle in the prognosis of these patients are still needed.

 Keywords: Heart Failure Body Composition Obesity Stroke Volume Body Mass Index Introduction

Systemic arterial hypertension (SAH) and coronary artery disease (CAD) are common causes of heart failure (HF). One of their main risk factors is obesity, which causes several adverse effects to health, particularly to cardiovascular health.1

According to the International Diabetes Federation (IDF),2 although increased body mass index (BMI) may lead to these conditions, excessive abdominal fat, estimated by waist circumference (WC), is the main indicative of metabolic syndrome. Therefore, central body fat has been increasingly recognized as an independent risk for cardiovascular disease (CVD).3

On the other hand, in established HF, mild to moderate overweight has been associated with a substantial increase in survival as compared with normal weight individuals, the so called "obesity paradox".1,4 One of the several theories that may explain such paradox is the fact that excessive adipose tissue provides greater storages that may exert a protect role against disease-related metabolic changes that may lead to cardiac cachexia. Cardiac cachexia is a syndrome that involves progressive weight loss and changes in body composition, bearing a devastating prognosis for HF patients.4

Besides, most data related to this paradox identify obesity by BMI,4 which although is the most widely used method in nutritional assessment, does not clearly reflect individual's body composition, and has a relatively low sensitivity in predicting excessive body fat.5 In this context, other nutritional assessment methods may be used, such as densitometry by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) and computed tomography (CT). These methods, however, although more accurate, are also more costly and complex.6

When these recommended methods are not available, some anthropometric measures and indexes seem to be good alternatives for estimating body composition. In addition to WC, the conicity index (C-index), proposed by the World Health Organization (WHO) to evaluate obesity and body fat distribution is of equal importance.7 Also, waist-to-height ratio (WHtR), which is based on the assumption that for each height, there is an acceptable level of fat stored in the upper body, has also a good relationship with central body fat.8

Bioelectrical impedance analysis (BIA) has also been widely used, especially due to the high data processing speed, its non-invasiveness, easiness of use and relatively low cost. BIA provides estimates of fat mass and fat-free mass components using predictive equations, and of phase angle (PA).9,10

Left ventricular ejection fraction (LVEF) is another parameter to be evaluated in these patients due to its prognostic importance. Its reduction is associated with lower survival, and distinction of HF patients with (HFREF) and without reduced ejection fraction is increasingly required because of different clinical manifestations and forms of treatment for each case.11

Therefore, due to the association between obesity and cardiovascular changes, assessment of HFREF by methods that estimate not only total fat, but also central fat, is extremely relevant. Besides, the applicability of PA in HF has not been well established in the literature.

Thus, the aim of the present study was to evaluate the relationship between anthropometric indicators, cardiac function and cell integrity in HFREF.

 Methods

This was a cross-sectional study of patients treated at the Heart Failure Outpatient Center of Pedro Ernesto University Hospital.

A convenience sample was used, and HFREF of both sexes, aged from 18 to 74 years were considered eligible. Exclusion criteria were patients with clinical evidence of edema and ascites, amputee patients and patients using pacemakers. Patients with a BMI lower than 16 kg/m2 or greater than 34 kg/m2 were also excluded, because estimation of body composition by most of BIA predictive equations using these BMI values is not considered reliable.12 We also excluded patients who did not meet the standardized BIA protocol, and those with a higher percentage of extracellular water compared with intracellular water, indicating a water imbalance that had not been identified at the physical exam,9 and patients with an electrocardiography performed longer than one year before the date of the anthropometric assessment.

Outcome measures were: sex, age, LVEF (electrocardiography), etiology of the disease, functional class (New York Heart Association, NYHA),13 comorbidities, previous myocardial revascularization surgery (MRS), valve replacement, stent implantation, acute myocardial infarction (AMI), and anthropometric parameters (body mass, kg; height, m; WC, cm; BMI, kg/m2; WHtR and C index), measured by one trained examiner.

Body mass was measured using a digital medical scale (Welmy®) with maximum capacity of 200 kg at the nearest 0.1kg. Height was measured to the nearest 0.1 cm using a wall mounted stadiometer (Sanny®, 220 cm). Measurements were performed as proposed by Lohman et al.14

WC was measured using an inelastic tape at the nearest 0.1 mm, according to the IDF criteria.15 Patients were divided into the following groups - WC ≥ 80 cm and < 80 cm for women; WC ≥ 90 cm and < 90 cm for men.

WHtR was calculated by dividing WC (cm) by height (cm), and the cutoff points adopted were 0.52 for men and 0.53 for women. C-index was obtained according to the equation proposed by Valdez,16 with the cutoff points of 1.25 and 1.18 for men and women, respectively. The WHtR and the C-index cutoff points indicating an increased coronary risk were defined based on the study by Pitanga and Lessa.17

Nutritional diagnosis was determined by BMI, which was calculated by dividing body mass by height squared and classified according to the WHO criteria.18

Body composition and cell integrity were evaluated by tetrapolar BIA (Biodynamics 450®), according the Brazilian Medical Association criteria.12 BIA results of PA and body fat percentage (BF%) were used for analyses. For BF% classification, we used the cutoff points of 25% for men and 32% for women.19

The study was approved by the Research Ethics Committee of the institution (approval number 47828915.3.0000.5259). All patients were informed about the study's purpose, and signed an informed consent form before being included, as volunteers, in the study.

Statistical analysis

Normality of the variables was tested by the Kolmogorov-Smirnov test. Descriptive statistics was used for characterization of the sample. Continuous variables were expressed as mean and standard deviation (±SD); the Student's t-test and the Pearson correlation were used to analyze differences and correlations between independent samples, respectively. Categorical variables were expressed as percentage, and associations between them were analyzed by the chi-square test or the Fisher's exact test. Analyzes were performed using the STATA 14 softwae, and statistical significance was set at p < 0.05.

 Results

In the present study, 41 volunteers of both sexes (n = 34, 82.9% were men) aged 61 ± 10.8 years were studied.

The most common comorbidity was SAH (n = 33; 80.5%), followed by DM (n = 21, 51.2%), chronic kidney disease (n = 3; 7.3%) and chronic obstructive pulmonary disease (n = 3, 7.3%).

With respect to HF classification, NYHA functional class I was the most prevalent (n = 18, 43.9%), and 34.1% (n = 14) of patients had ischemic HF. Eighteen (43.9%) patients had previous AMI, 14.6% (n = 6) had previous MRS, 9.8% (n = 4) had previous valve replacement, and 21.9 (n = 9) had previous stent implantation. No differences were found between men and women, except for the prevalence of DM, which was higher in women (n = 6, 85.7%) than men (n = 15, 44.1%) (Table 1).

Comorbidities, heart failure etiology, New York Heart Association (NYHA) functional class, previous acute myocardial infarction and previous surgeries by sex in the study population (n = 41)
Men (n=34) Women (n=7) Total (n=41) p-value*
n (%) n(%) n(%)
Comorbidities
SAH 27 (79.4) 6 (85.7) 33 (80.5) 0.7
DM 15 (44.1) 6 (85.7) 21 (51.2) 0.04
CKD 2 (5.9) 1 (14.3) 3 (7.3) 0.4
COPD 3 (8.8) 0 (0.0) 3 (7.3) 0.4
HF etiology
Ischemic 12 (35.3) 2 (28.6) 14 (34.1) 0.7
Non-ischemic 22 (64.7) 5 (71.4) 27 (65.9)
FC (NYHA)
I 16 (47.1) 2 (28.6) 18 (43.9)
II 11 (32.3) 2 (28.6) 13 (31.7) 0.2
III 7 (20.6) 2 (28.6) 9 (22.0)
IV 0 (0.0) 1 (14.2) 1 (2.4)
AMI
Yes 16 (47.1) 2 (28.6) 18 (43.9) 0.4
No 18 (52.9) 5 (71.4) 23 (56.1)
Surgery
MRS 6 (17.6) 0 (0.0) 6 (14.6) 0.2
VR 3 (8.8) 1 (14.3) 4 (9.8) 0.7
Stent implantation 8 (23.5) 1 (14.3) 9 (21.9) 0.6

comparison between men and women. SAH: systemic arterial hypertension; DM: diabetes mellitus; CKD: chronic kidney disease; COPD: chronic obstructive pulmonary disease; HF: heart failure; FC: functional class; AMI: acute myocardial infarction; MRS: myocardial revascularization surgery; VR: valve replacement

Regarding the anthropometric variables, BF% was significantly lower in men (mean of 27.2%) than women (mean of 35.8%). No differences were found in the other anthropometric parameters between men and women. PA (7.1º ± 1.4), estimated by BIA, and LVEF (37.4%) were higher in women than men, with no significant difference though. Clinical and anthropometric characteristics of the study population are described in Table 2.

Clinical and anthropometric variables of the study population, by sex
Variables Men (n = 34) Women (n = 7) Total (n = 41) p-value *
Mean (±SD) Mean (±SD) Mean (±SD)
Age (years) 60.5 (11.3) 63 (8.7) 61 (10.8) 0.29
BMI (Kg/m2) 26.4 (3.4) 26.5 (4.8) 26.4 (3.6) 0.48
WC (cm) 96.8 (11.4) 93.6 (13.0) 96.3 (11.6) 0.26
WHtR 0.57 (0.06) 0.61 (0.1) 0.57 (0.07) 0.05
C-index 1.32 (0.09) 1.35 (0.08) 1.32 (0.09) 0.22
BF% 27.2 (4.3) 35.8 (4.6) 28.7 (5.4) < 0.001
PA (º) 6.7 (1.0) 7.1 (1.4) 6.8 (1.1) 0.18
LVEF (%) 34.5 (8.6) 37.4 (7.3) 35.0 (8.4) 0.21

comparison between men and women. SD: standard deviation; BMI: body mass index; C-index: conicity index; WC: waist circumference; WHtR: waist‑to-height-ratio; BF%: body fat percentage; PA: phase angle; LVEF: left ventricular ejection fraction

Mean BMI was 26.4 ± 3.6 Kg/m2, with no difference between men (26.4 ± 3.4 Kg/m2) and women (26.5 ± 4.8 Kg/m2) (Table 2). Most participants were overweight (41.5%), followed by normal weight (39.0%) and obese subjects (19.5%).

Anthropometric indicators of obesity (Table 3) showed that 61.8% of men and 57.1% of women were overweight/obese, and 100% of women and 91.2% of men were at increased risk according to the C-index (totaling 92.7% of the study population). According to WC, 82.4% of men and 85.7% of women were at increased risk, and 76.5% of men had increased WHtR. With respect to BF%, 67.7% of men and 71.4% of women were obese. No statistically significant difference in any of the indicators was found between men and women.

Obesity anthropometric indicators in the study population by sex
Variables Men Women Total p-value*
n(%) n(%) n (%)
BMI
Normal weight 13 (38.2) 3 (42.9) 16 (39.0) 0.09
Overweight/obesity 21 (61.8) 4 (57.1) 25 (61.0)
C-index
Normal 3 (8.8) 0 (0.0) 3 (7.3) 0.4
Increased 31 (91.2) 7 (100.0) 38 (92.7)
WC
Normal 6 (17.6) 1 (14.3) 7 (17.1) 0.8
Increased 28 (82.4) 6 (85.7) 34 (82.9)
WHtR
Normal 8 (23.5) 2 (28.6) 10 (24.4) 0.8
Increased 26 (76.5) 5 (71.4) 31 (75.6)
BF%
Normal 11 (32.3) 2 (28.6) 13 (31.7) 0.8
Obesity 23 (67.7) 5 (71.4) 28 (68.3)

comparison between men and women. BMI: body mass index; C-index: conicity index; WC: waist circumference; WHtR: waist-to-height-ratio; BF%: body fat percentage.

Table 4 shows the correlation between obesity anthropometric indicators, PA and LVEF of the studied population. BMI showed a significant positive correlation with C-index, WC, WHtR, BF%, and PA; there was a positive significant correlation of C-index with WC, WHtR and BF%, a positive significant correlation of WC with BF% and WHtR, and between WHtR and BF%. The strongest correlations were observed of BMI with WC (r = 0.84) and WHtR (r = 0.83), of C index with WC (r = 0.80) and WHtR (r = 0.81), and between WC and WHtR (r = 0.85). PA showed a significant correlation with BMI and a marginal correlation with WHtR (r = 0.29, 0.06) and LVEF (r = 0.29, p = 0.07).

Correlation between obesity anthropometric indicators, phase angle and left ventricular ejection fraction
BMI C-index WC WHtR BF% PA
BMI
C-index (0.46)
p-value 0.002
WC (0.84) (0.80)
p-value < 0.001 < 0.001
WHtR (0.83) (0.81) (0.85)
p-value < 0.001 < 0.001 < 0.001
BF% (0.36) (0.38) (0.32) (0.53)
p-value 0.02 0.01 0.04 < 0.001
PA (0.44) (-0.01) (0.22) (0.29) (0.06)
p-value 0.004 0.95 0.17 0.06 0.7
LVEF (0.17) (0.12) (0.15) (0.17) (0.23) (0.29)
p-value 0.29 0.47 0.34 0.29 0.15 0.07

BMI: body mass index; C-index: conicity index; WC: waist circumference; WHtR: waist-to-height-ratio; BF%: body fat percentage; PA: phase angle; LVEF: left ventricular ejection fraction

 Discussion

Some studies have demonstrated the relationship of excess weight with left ventricular hypertrophy and concentric and eccentric remodeling, and with diastolic dysfunction followed by long-term systolic dysfunction,20,21 indicating a direct effect of body composition on cardiovascular system.

In this context, anthropometric assessment is crucial in the clinical practice, since an early diagnosis of obesity and an adequate intervention contribute to improve patients' quality of life and prevent the worsening of health.22 Borné et al.23 investigated 26,653 individuals aged 45-73 years and showed that increased BMI, WC and BF% increased the risk of hospitalization for HF, and that this risk was even greater with combined exposure to both increased BMI and WC.

In our study, mean BMI was 26.4 ± 3.4 Kg/m2, and most patients (41.5%) were overweight. Gastelurrutia et al.24 evaluated HFREF and patients without reduced ejection fraction and identified that 42% of patients were overweight and 27% were obese. Although BMI has been used as an important indicator of body composition in epidemiologic studies, individual BMI values should be interpreted with caution.10 Different from the general population, in HF patients, BMI is inversely correlated with mortality and rehospitalization.25 However, some studies have shown that not only BMI but also other anthropometric variables should be used in the assessment of HF patients, for a better assessment of body compartments and central obesity.24,26

BIA has been currently validated to estimate body composition and nutritional status in healthy individuals, and in several clinical conditions, including malnutrition and chronic diseases.9 The validity of its use in HF patients has been questioned, since the method is known to be influenced by the amounts of body fluids, and to not be appropriate for situations of altered hydration of tissues.12,25 Therefore, in our study, we used standardization criteria for BIA; only stable patients participated in the study, and those with altered hydration were excluded.12 According to BF% measured by this method, 67.7% of men and 71.4% of women were identified as obese, corresponding to the majority (68.3%) of the study population.

Central obesity indicators are positively correlated with the amount of visceral adipose tissue and cardiometabolic disorders.25 Our subjects had excess central adiposity according to all indicators studies (WC, C-index and WHtR). Similar findings were reported in the study by Quirino et al.27 showing that mean WC and WHtR values were higher than recommended in both men and women.

Regarding the analysis of associations between anthropometric variables, Gomes et al.28 found a positive significant correlation between BMI and WC. Colombo et al.29 showed that BMI had a positive significant correlation with BF%, obtained by the sum of skinfold thickness measures, and both BMI and BF% had a significant correlation with WC. These correlations were found in our study also.

Lobato et al.,30 found correlations between BMI and WC, and positive significant correlations of WC with WHtR and C-index, and between WHtR and C-index. In the study by Mendes et al.,31 involving patients with diabetes mellitus (DM), obesity and/or SAH, BMI was positively correlated with BF% (p < 0.001) and C-index (p = 0.009).

Studies on C-index and WHtR as coronary risk predictors have been carried out in the Brazilian population and demonstrated the importance of these indicators in diagnostic assessment of patients.15,17

We also obtained PA measures using BIA. These parameters have been increasingly used as a diagnostic tool in the clinical practice. In our study group, mean PA was 6.8º ± 1.1, with greater values in women (7.1º ± 1.4), but not significantly different than men. In healthy individuals, these values can vary from 4 to 10 degrees.9 When increased, PA may be associated with greater amounts of intact cell membranes, indicating adequate health status, whereas low PA values suggest worsening of disease and cell death.9 PA cutoff points vary between diseases - in HIV-infected patients, a PA lower than 5.3º was associated with a unfavorable prognosis,32 whereas lower survival rates were found in advanced cancer patients with PA lower than 4.4º.33

With respect to HF, Colín-Ramírez et al.34 investigated a cohort of 389 HF patients in Mexico city and demonstrated that PA is a good prognostic indicator. A PA lower than 4.2º was more strongly associated with mortality (even after adjusting for age), serum hemoglobin and presence of DM. Another study reported a significant reduction in PA values in HF patients as compared with healthy controls (5.5º vs. 6.4º).35

Colín-Ramirez et al.34 demonstrated the prognostic value of PA in HF patients, and showed that a lower PA was associated with markers of malnutrition, such as decreased BMI, worsening of functional class and kidney failure.

In the study by Tajeda et al.,36 a lower PA (4.32º) was associated with changes in glomerular filtration rate and cardiac troponin T levels. Martínez et al.37 showed that a lower PA was associated with worsening of functional class (from III to IV), even after adjusting for age and sex, and that PA values were significantly lower in patients with preserved systolic function. Colín-Ramírez et al.38 evaluated patients with systolic and diastolic HF and observed that those with volume overload and anemia had reduced PA values, and such reduction was associated with thyroid disorders in the study by Silva-Tinoco et al.39

In the present study, PA had a significant correlation with BMI and a marginal significant correlation with WHtR and LFEV. Therefore, the higher the BMI and WHtR, the higher the PA, indicating that excess weight and body fat could be a protective factor for HF patients, corroborating the results of previous studies on the obesity paradox.1,4 Besides, the correlation between LVEF and PA supports the use of the latter as a prognostic indicator of HF.

The main limitation of this study was the sample size, as a larger sample size could result in stronger correlations between the variables and yield more definite results.

 Conclusion

In our study, most patients had excessive total and central body fat, and correlations of BMI and C-index with WC and WHtR, and of WHtR with WC were found. Besides, there was a trend of correlation of WHtR and LVEF with PA, and a correlation between PA and BMI. We thereby demonstrate a possible example of obesity paradox. Also, we highlight the need for further studies on the use of PA in HFREF, to establish PA cutoff points and enable their application as a prognostic parameter in this population.

Sources of Funding

The present study had no external sources of funding.

Study Association

This manuscript is part of the final course work of the residency program presented to the Division of Nutrition, Pedro Ernesto University Hospital, in partial fulfillment of the requirements for the certificate in Residency in Clinical Nutrition by Tathiana Carestiato Faria.

Ethics approval and consent to participate

This study was approved by the Ethics Committee of the Pesquisa da Universidade do Estado do Rio de Janeiro under the protocol number 47828915.3.0000.5259. All the procedures in this study were in accordance with the 1975 Helsinki Declaration, updated in 2013. Informed consent was obtained from all participants included in the study.

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McMurray JJ Adamopoulos S Anker SD Auricchio A Bohm M Dickstein K ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure 2012 (version 2012) Rev Port Cardiol 2013 32 7-8 641.e1 641.e61 641.e1-641.e61 12 Associação Brasileira de Nutrologia. Sociedade Brasileira de Nutrição Parenteral e Enteral. Projeto Diretrizes: utilização da bioimpedância para avaliação da massa corpórea. 2009. p. 1-13. Associação Brasileira de Nutrologia Sociedade Brasileira de Nutrição Parenteral e Enteral Projeto Diretrizes: utilização da bioimpedância para avaliação da massa corpórea 2009 1 13 13 The Criteria Committee of the New York Heart Association. Diseases of the heart and blood vessels: Nomenclature and criteria for diagnosis. 6th ed. Boston (Mass): Little Brown; 1964. The Criteria Committee of the New York Heart Association Diseases of the heart and blood vessels: Nomenclature and criteria for diagnosis 6th ed Boston(Mass) Little Brown 1964 14 Lohman TG, Roche AF, Martorell R. 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Puig T Ferrero-Gregori A Roig E Vazquez R Gonzalez-Juanatey JR Pascual-Figal D REDINSCOR Researchers Prognostic value of body mass index and waist circumference in patients with chronic heart failure (Spanish REDINSCOR Registry) Rev Esp Cardiol (Engl Ed) 2014 67 2 101 106 10.1016/j.rec.2013.06.022 27 Quirino CS, Maranhão RV, Giannini DT. Metabolic syndrome among patients enrolled in a cardiac rehabilitation program. Rev Bras Cardiol. 2014;27(3):180-8. Quirino CS Maranhão RV Giannini DT Metabolic syndrome among patients enrolled in a cardiac rehabilitation program Rev Bras Cardiol 2014 27 3 180 188 28 Gomes MN, Maciel MG, Torres RS, Barbosa SN. Relação entre variáveis antropométricas, bioquímicas e hemodinâmicas de pacientes cardiopatas. Int J Cardiovasc Sci. 2015;28(5):392-9. Gomes MN Maciel MG Torres RS Barbosa SN Relação entre variáveis antropométricas, bioquímicas e hemodinâmicas de pacientes cardiopatas Int J Cardiovasc Sci 2015 28 5 392 399 29 Colombo RC, Aguillar OM, Gallani MC, Gobatto CA. Obesity in patients with myocardial infarction. Rev Latino-Am Enfermagem. 2003;11(4):461-7. doi: http://dx.doi.org/10.1590/S0104-11692003000400008. Colombo RC Aguillar OM Gallani MC Gobatto CA Obesity in patients with myocardial infarction Rev Latino-Am Enfermagem 2003 11 4 461 467 http://dx.doi.org/10.1590/S0104-11692003000400008 30 Lobato TA, Torres RS, Guterres AS, Mendes WA, Maciel AP, Santos FC, et al. Anthropometric indicators of obesity among patients with acute myocardial infarction. Rev Bras Cardiol. 2014;27(3):203-12. Lobato TA Torres RS Guterres AS Mendes WA Maciel AP Santos FC Anthropometric indicators of obesity among patients with acute myocardial infarction Rev Bras Cardiol 2014 27 3 203 212 31 Mendes WA, Carmin SE, Pinho PM, Silva AC, Machado LM, Araújo MS. Relationship between anthropometric variables and pressure/lipid profiles in adults with chronic non-communicable diseases. Rev Bras Cardiol. 2012;25(3):200-9. Mendes WA Carmin SE Pinho PM Silva AC Machado LM Araújo MS Relationship between anthropometric variables and pressure/lipid profiles in adults with chronic non-communicable diseases Rev Bras Cardiol 2012 25 3 200 209 32 Schwenk A, Beisenherz A, Römer K, Kremer G, Salzberger B, Elia M. Phase angle from bioelectrical impedance analysis remains an independent predictive marker in HIV-infected patients in the era of highly active antiretroviral treatment. Am J Clin Nutr. 2000;72(2):496-501. PMID: 10919947. Schwenk A Beisenherz A Römer K Kremer G Salzberger B Elia M Phase angle from bioelectrical impedance analysis remains an independent predictive marker in HIV-infected patients in the era of highly active antiretroviral treatment Am J Clin Nutr. 2000 72 2 496 501 10919947 33 Lee SY, Lee YJ, Yang JH, Kim CM, Choi WS. The Association between phase angle of bioelectrical impedance analysis and survival time in advanced cancer patients: preliminary study. Korean J Fam Med. 2014;35(5):251-6. doi: 10.4082/kjfm.2014.35.5.251. Lee SY Lee YJ Yang JH Kim CM Choi WS The Association between phase angle of bioelectrical impedance analysis and survival time in advanced cancer patients: preliminary study Korean J Fam Med 2014 35 5 251 256 10.4082/kjfm.2014.35.5.251 34 Colín-Ramírez E, Castillo-Martínez L, Orea-Tejeda A, Vázquez-Durán M, Rodríguez AE, Keirns-Davis C. Bioelectrical impedance phase angle as a prognostic marker in chronic heart failure. 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Prognostic value of cardiac troponin T elevation is independent of renal function and clinical findings in heart failure patients. Cardiol J. 2010;17(1):42-8. PMID: 20104456. Orea-Tejeda A Sánchez-González LR Castillo-Martínez L Valdespino-Trejo A Sánchez-Santillán RN Keirns-Davies C Prognostic value of cardiac troponin T elevation is independent of renal function and clinical findings in heart failure patients Cardiol J. 2010 17 1 42 48 20104456 37 Castillo Martínez L, Colín Ramírez E, Orea Tejeda A, Asensio Lafuente E, Bernal Rosales LP, Rebollar González V, et al. Bioelectrical impedance and strength measurements in patients with heart failure: comparison with functional class. Nutrition. 2007;23(5):412-8. doi: 10.1016/j.nut.2007.02.005. Castillo Martínez L Colín Ramírez E Orea Tejeda A Asensio Lafuente E Bernal Rosales LP Rebollar González V Bioelectrical impedance and strength measurements in patients with heart failure: comparison with functional class Nutrition 2007 23 5 412 418 10.1016/j.nut.2007.02.005 38 Colín-Ramírez E, Castillo-Martínez L, Orea-Tejeda A, Asensio Lafuente E, Torres Villanueva F, Rebollar González V, et al. Body composition and echocardiographic abnormalities associated to anemia and volume overload in heart failure patients. Clin Nutr. 2006;25(5):746-57. doi: 10.1016/j.clnu.2006.01.009 Colín-Ramírez E Castillo-Martínez L Orea-Tejeda A Asensio Lafuente E Torres Villanueva F Rebollar González V Body composition and echocardiographic abnormalities associated to anemia and volume overload in heart failure patients Clin Nutr 2006 25 5 746 757 10.1016/j.clnu.2006.01.009 39 Silva-Tinoco R, Castillo-Martínez L, Orea-Tejeda A, Orozco-Gutiérrez JJ, Vázquez-Díaz O, Montaño-Hernández P, et al. Developing thyroid disorders is associated with poor prognosis factors in patient with stable chronic heart failure. Int J Cardiol. 2011;147(2):e24-5. doi: 10.1016/j.ijcard.2009.01.012. Silva-Tinoco R Castillo-Martínez L Orea-Tejeda A Orozco-Gutiérrez JJ Vázquez-Díaz O Montaño-Hernández P Developing thyroid disorders is associated with poor prognosis factors in patient with stable chronic heart failure Int J Cardiol 2011 147 2 e24 e25 10.1016/j.ijcard.2009.01.012 Artigos Originais Insuficiência Cardíaca: Relação entre Parâmetros Antropométricos, Composição Corporal e Integridade Celular Faria Tathiana Carestiato Giannini Denise Tavares Gasparini Patrícia Vasconcelos Fontana Rocha Ricardo Mourilhe Hospital Universitário Pedro Ernesto da Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ - Brasil Correspondência: Denise Tavares Giannini. Rua Gustavo Corção, 606 apto: 301. CEP: 22790-150, Recreio dos Bandeirantes, Rio de Janeiro, RJ - Brasil. E-mail: denisegiannini@uol.com.br

Contribuição dos autores

Concepção e desenho da pesquisa: Faria TC, Giannini DT, Gasparini PVF, Rocha RM. Obtenção de dados: Faria TC. Análise e interpretação dos dados: Faria TC, Giannini DT, Gasparini PVF, Rocha RM. Análise estatística: Giannini DT. Redação do manuscrito: Faria TC, Giannini DT, Gasparini PVF, Rocha RM. Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante: Giannini DT, Gasparini PVF, Rocha RM.

Potencial conflito de interesses

Declaro não haver conflitos de interesses pertinentes.

 Resumo Fundamentos:

O conhecimento do ângulo de fase e seu uso como determinante prognóstico em pacientes com insuficiência cardíaca ainda é escasso.

 Objetivo:

Avaliar a relação entre indicadores antropométricos, função cardíaca e integridade celular em pacientes com insuficiência cardíaca com fração de ejeção reduzida.

 Métodos:

Trata-se de um estudo transversal que avaliou pacientes com insuficiência cardíaca com fração de ejeção reduzida por meio da antropometria e da bioimpedância elétrica. Foram empregados os testes do Qui-quadrado e teste t de student para analisar as diferenças e a correlação linear de Pearson para avaliar associação, adotando p < 0,05 para indicar significância estatística.

 Resultados:

Foram avaliados 41 indivíduos, com idade entre 30-74 anos, sendo 34 homens (82,9%). O ângulo de fase mostrou-se com maior média entre as mulheres (7,1°), porém houve diferença estatisticamente significativa entre os sexos apenas para as médias do percentual de gordura. O ângulo de fase correlacionou-se com o índice de massa corporal (r = 0,44; p = 0,004) e houve uma tendência na correlação do ângulo de fase com a razão cintura/estatura (r = 0,29; p = 0,06) e fração de ejeção do ventrículo esquerdo (r = 0,29; p = 0,07).

 Conclusões:

O ângulo de fase apresentou boa correlação com o índice de massa corporal e mostrou uma tendência de correlação com a fração de ejeção do ventrículo esquerdo, sustentando o paradoxo da obesidade e a importância prognóstica deste marcador. Ressalta-se ainda, a necessidade de novos estudos sobre a aplicabilidade do ângulo de fase no prognóstico nesta população.

 Palavras-chave: Insuficiência Cardíaca Composição Corporal Obesidade Volume Sistólico Índice de Massa Corporal Introdução

A hipertensão arterial sistêmica (HAS) e a doença arterial coronariana (DAC), são causas frequentes da insuficiência cardíaca (IC), e têm como importante fator de risco a obesidade, a qual provoca numerosos efeitos adversos à saúde em geral e, particularmente, à saúde cardiovascular.1

Segundo a International Diabetes Federation (IDF),2 apesar de o aumento do índice de massa corporal (IMC) levar a tais condições, é o excesso de gordura corporal no abdômen, medido pela circunferência da cintura (CC), o principal indicativo de síndrome metabólica. Assim, a gordura corporal central é cada vez mais reconhecida como um fator de risco independente para doença cardiovascular (DCV).3

Em contrapartida, na IC já estabelecida, o excesso de peso leve a moderado está associado a uma melhoria substancial da sobrevida em comparação com pacientes eutróficos, sendo este fenômeno denominado "paradoxo da obesidade".1,4 Diversas teorias podem explicar este paradoxo, dentre elas, sabe-se que o excesso de tecido adiposo proporciona maiores reservas contra as alterações metabólicas associadas ao processo da doença e que podem levar à caquexia cardíaca. A caquexia cardíaca é uma síndrome que envolve a perda progressiva de peso e alterações na composição corporal, carregando um prognóstico devastador em pacientes com IC.4

Somado a isso, a maioria dos dados relativos a esse paradoxo identifica obesidade pelo IMC,4 que embora seja o método mais comumente utilizado na avaliação nutricional, não reflete claramente a composição corporal do indivíduo, e tem sensibilidade relativamente baixa para predizer excesso de gordura.5 Dessa forma, diversos outros métodos de avaliação nutricional podem ser utilizados, tais como densitometria por dupla emissão de raios-X (DEXA) e tomografia computadorizada (TC), os quais são mais precisos, porém dispendiosos e complexos.6

Na indisponibilidade desses métodos mais recomendados, algumas medidas e índices antropométricos parecem ser uma boa alternativa para determinação da composição corporal. Neste contexto, além da CC, o índice de conicidade (Índice C), proposto pela Organização Mundial da Saúde (OMS) para avaliação da obesidade e distribuição da gordura corporal, ganha igual destaque.7 Ainda, a relação cintura/estatura (RCE), que fundamenta-se na hipótese de que para determinada estatura há um grau aceitável de gordura armazenada na porção superior do corpo, também apresenta boa relação com a gordura central.8

A bioimpedância elétrica (BIA) também tem sido amplamente utilizada, sobretudo pela alta velocidade no processamento das informações, por ser um método não invasivo, prático e relativamente barato. A BIA fornece estimativas por equações derivadas sobre os componentes de massa livre de gordura e gordura corporal, além do ângulo de fase (AF).9,10

Outro fator a ser avaliado nesses pacientes, devido a sua importância prognóstica é a fração de ejeção do ventrículo esquerdo (FEVE). Sua redução está associada à menor sobrevida, de forma que, a distinção entre aqueles pacientes com IC e fração de ejeção reduzida (ICFER) ou normal, se faz cada vez mais necessária, devido às diferentes manifestações clínicas e formas de tratamento aplicadas a cada caso.11

Deste modo, a avaliação de pacientes com ICFER por métodos que determinem não só a gordura total, como também a gordura central, é de extrema relevância devido à associação existente entre obesidade e alterações cardiovasculares. Além disso, a aplicabilidade do AF na IC ainda não é bem delineada pela literatura atual.

Assim, o objetivo deste estudo foi avaliar a relação entre indicadores antropométricos, função cardíaca e integridade celular em pacientes com ICFER.

 Métodos

Trata-se de um estudo transversal, onde foram avaliados pacientes acompanhados no Ambulatório de Insuficiência Cardíaca do Hospital Universitário Pedro Ernesto (HUPE).

A amostra foi determinada por conveniência, sendo considerados elegíveis pacientes com diagnóstico de ICFER, de ambos os sexos, com idade entre 18 e 74 anos. Os critérios de exclusão foram: pacientes com evidência clínica de edema e ascite, pacientes amputados, e pacientes com uso de marcapasso. Pacientes com IMC < 16 kg/m2 ou > 34 kg/m2 também foram excluídos, devido à maioria das equações de estimativa de composição corporal pela BIA não predizer a composição corporal de forma confiável a partir desses valores de IMC.12 Também foram excluídos aqueles que não seguiram o protocolo de padronização para a realização da BIA e aqueles cujo resultado da BIA demonstrou água extracelular maior que a água intracelular, indicando algum desequilíbrio hídrico não identificado ao exame físico,9 bem como pacientes com ecocardiograma realizado com intervalo maior que um ano em relação a data da avaliação antropométrica.

As variáveis avaliadas foram: sexo, idade, valores de FEVE obtidos pelo ecocardiograma, etiologia da doença, classe funcional empregando a classificação de New York Heart Association (NYHA),13 comorbidades associadas, realização de cirurgia de revascularização do miocárdio (CRVM), troca valvar (TV) ou implante de stent, infarto agudo do miocárdio (IAM) prévio; além das medidas antropométricas de massa corporal (kg), estatura (m), CC (cm), IMC (kg/m2), RCE e Índice C, realizadas por um único avaliador treinado.

A massa corporal foi aferida com auxílio de balança médica antropométrica digital (Welmy®) com capacidade máxima de 200 kg e subdivisões a cada 100 gramas. A estatura foi obtida com o auxilio de estadiômetro standard (Sanny®) de precisão de 0,1 cm com capacidade de verificação até 220 cm, acoplado à parede. As aferições foram realizadas de acordo com a técnica proposta por Lohman et al.14

A CC foi aferida e avaliada por uma fita inextensível graduada em centímetros e milímetros conforme os critérios estabelecidos pela IDF,15 dividindo-se os pacientes em grupos com CC ≥ 80 cm e < 80 cm para mulheres e ≥ 90 cm e < 90 cm para homens.

A RCE foi calculada dividindo-se a CC (cm) pela estatura (cm), e os pontos de corte utilizados foram 0,52 para homens e 0,53 para mulheres. O índice C foi obtido pela equação matemática proposta por Valdez,16 e os pontos de corte utilizados foram 1,25 e 1,18 para homens e mulheres, respectivamente. Os pontos de corte da RCE e do índice C, indicativos de risco coronariano elevado, foram baseados no estudo de Pitanga e Lessa.17

O diagnóstico nutricional foi determinado segundo o IMC adquirido pela razão entre a massa corporal e o quadrado da estatura. Sua classificação seguiu o proposto pela Organização Mundial de Saúde.18

A avaliação da composição corporal e da integridade celular foi realizada por BIA utilizando-se aparelho tetra polar da marca Biodynamics® modelo 450, seguindo os critérios definidos pela Associação Médica Brasileira.12 Foram utilizados no estudo os valores de AF e percentual de gordura corporal (%GC) obtidos no exame. Para classificação do %GC, foram utilizados os pontos de corte de 25% para homens e 32% para mulheres.19

O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da instituição sob o protocolo nº 47828915.3.0000.5259. Todos os pacientes foram previamente informados sobre a finalidade da pesquisa, participando como voluntários e assinaram o termo de consentimento livre e esclarecido antes da sua inclusão no estudo.

Análise estatística

As variáveis foram testadas em relação à sua normalidade pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. Para caracterização da amostra utilizou-se a estatística descritiva. As variáveis contínuas foram expressas em média e desvio padrão (± DP); o teste t de Student foi usado para análise das diferenças das amostras independentes, e a correlação linear de Pearson para verificar as correlações entre elas. As variáveis categóricas foram expressas em percentual e utilizou-se o teste Qui-quadrado ou o teste exato de Fisher para avaliar suas associações. Os dados foram analisados pelo software STATA 14 e o valor de p < 0,05 foi adotado para indicar significância estatística.

 Resultados

O presente estudo avaliou 41 indivíduos de ambos os sexos, sendo a maioria (n = 34; 82,9%) do sexo masculino e a média de idade foi de 61 ± 10,8 anos.

A comorbidade mais presente na população foi a HAS (n = 33, 80,5%), seguida da DM (n = 21; 51,2%), doença renal crônica (DRC) (n = 3; 7,3%) e doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC) (n = 3; 7,3%).

A classe funcional da IC de maior prevalência foi a de NYHA I (n = 18; 43,9%). Com relação à etiologia da doença, 34,1% (n = 14) era de origem isquêmica. Um total de 18 pacientes (43,9%) já havia tido IAM prévio e 14,6% (n = 6), 9,8% (n = 4) e 21,9% (n = 9) já havia realizado CRVM, TV ou implante de stent, respectivamente. Ao se comparar as características da população estudada por sexo, observa-se que não houve diferença estatística significativa entre os mesmos, exceto para a presença de DM, comorbidade com maior prevalência entre as mulheres (n = 6; 85,7%) em comparação com os homens (n = 15; 44,1%) (Tabela1).

Comorbidades, etiologia da insuficiência cardíaca, classificação funcional do New York Heart Association, infarto agudo do miocárdio e cirurgias prévios da população estudada, por sexo (n = 41)
Masculino (n = 34) Feminino (n = 7) Total (n = 41) p-valor*
n (%) n(%) n(%)
Comorbidades
HAS 27 (79,4) 6 (85,7) 33 (80,5) 0,7
DM 15 (44,1) 6 (85,7) 21 (51,2) 0,04
DRC 2 (5,9) 1 (14,3) 3 (7,3) 0,4
DPOC 3 (8,8) 0 (0,0) 3 (7,3) 0,4
Etiologia da IC
Isquêmica 12 (35,3) 2 (28,6) 14 (34,1) 0,7
Não isquêmica 22 (64,7) 5 (71,4) 27 (65,9)
CF (NYHA)
I 16 (47,1) 2 (28,6) 18 (43,9)
II 11 (32,3) 2 (28,6) 13 (31,7) 0,2
III 7 (20,6) 2 (28,6) 9 (22,0)
IV 0 (0,0) 1 (14,2) 1 (2,4)
IAM
Sim 16 (47,1) 2 (28,6) 18 (43,9) 0,4
Não 18 (52,9) 5 (71,4) 23 (56,1)
Cirurgia
CRVM 6 (17,6) 0 (0,0) 6 (14,6) 0,2
TV 3 (8,8) 1 (14,3) 4 (9,8) 0,7
Implante de stent 8 (23,5) 1 (14,3) 9 (21,9) 0,6

p-valor quando comparados homens e mulheres. HAS: hipertensão arterial sistêmica; DM: diabetes mellitus; DRC: doença renal crônica; DPOC: doença pulmonar obstrutiva crônica; IC: insuficiência cardíaca; CF: classe funcional; IAM: infarto agudo do miocárdio; CRVM: cirurgia de revascularização do miocárdio; TV: troca valvar.

Com relação às variáveis antropométricas, houve diferença estatisticamente significativa entre os sexos apenas para o %GC, onde os homens apresentaram média de 27,2% e as mulheres 35,8%. O AF obtido pela BIA mostrou-se com maior média entre as mulheres (7,1º ± 1,4), assim como a FEVE (37,4%), porém sem apresentar diferença estatística significativa. As características clínicas e antropométricas da população estão descritas na Tabela 2.

Variáveis clínicas e antropométricas da população estudada, por sexo
Variáveis Masculino (n = 34) Feminino (n = 7) Total (n = 41) p-valor*
Média (±DP) Média (±DP) Média (±DP)
Idade (anos) 60,5 (11,3) 63 (8,7) 61 (10,8) 0,29
IMC (Kg/m2) 26,4 (3,4) 26,5 (4,8) 26,4 (3,6) 0,48
CC (cm) 96,8 (11,4) 93,6 (13,0) 96,3 (11,6) 0,26
RCE 0,57 (0,06) 0,61 (0,1) 0,57 (0,07) 0,05
Índice C 1,32 (0,09) 1,35 (0,08) 1,32 (0,09) 0,22
%GC 27,2 (4,3) 35,8 (4,6) 28,7 (5,4) < 0,001
AF (º) 6,7 (1,0) 7,1 (1,4) 6,8 (1,1) 0,18
FEVE (%) 34,5 (8,6) 37,4 (7,3) 35,0 (8,4) 0,21

p-valor quando comparados homens e mulheres. DP: desvio padrão; IMC: índice de massa corporal; Índice C: índice de conicidade; CC: circunferência da cintura; RCE: relação cintura/estatura; %GC: percentual de gordura corporal; AF: ângulo de fase; FEVE: fração de ejeção do ventrículo esquerdo.

A média do IMC foi de 26,4 ± 3,6 Kg/m2, sendo semelhante entre homens (26,4 ± 3,4 Kg/m2) e mulheres (26,5 ± 4,8 Kg/m2) (Tabela 2). A maioria dos indivíduos (41,5%) apresentou sobrepeso de acordo com o IMC, seguido de eutróficos (39,0%) e pacientes obesos (19,5%).

Os indicadores antropométricos de obesidade (Tabela 3) mostraram que 61,8% dos homens e 57,1% das mulheres apresentavam excesso de peso segundo o IMC, e o índice C mostrou que 100% das mulheres e 91,2% dos homens encontravam-se com risco aumentado, totalizando 92,7% da população estudada. Para a CC, o risco aumentado prevaleceu em 82,4% dos homens e 85,7% das mulheres. Na população masculina, 76,5% apresentaram RCE aumentada. Com relação ao %GC, 67,7% e 71,4% dos homens e mulheres, respectivamente, encontraram-se na faixa de obesidade. Não houve diferença estatisticamente significativa entre os sexos para todos os indicadores estudados.

Indicadores antropométricos de obesidade na população estudada, por sexo
Variáveis Masculino Feminino Total p-valor*
n(%) n(%) n (%)
IMC
Eutrofia 13 (38,2) 3 (42,9) 16 (39,0) 0,09
Excesso de peso 21 (61,8) 4 (57,1) 25 (61,0)
Índice C
Normal 3 (8,8) 0 (0,0) 3 (7,3) 0,4
Aumentado 31 (91,2) 7 (100,0) 38 (92,7)
CC
Normal 6 (17,6) 1 (14,3) 7 (17,1) 0,8
Aumentado 28 (82,4) 6 (85,7) 34 (82,9)
RCE
Normal 8 (23,5) 2 (28,6) 10 (24,4) 0,8
Aumentado 26 (76,5) 5 (71,4) 31 (75,6)
%GC
Normal 11 (32,3) 2 (28,6) 13 (31,7) 0,8
Obesidade 23 (67,7) 5 (71,4) 28 (68,3)

p-valor quando comparados homens e mulheres. IMC: índice de massa corporal; Índice C: índice de conicidade; CC: circunferência da cintura; RCE: relação cintura/estatura; %GC: percentual de gordura corporal.

A Tabela 4 apresenta a correlação entre os indicadores antropométricos de obesidade, AF e FEVE da população estudada. O IMC apresentou correlação positiva e significativa com o Índice C, CC, RCE, %GC e AF; o Índice C apresentou correlação positiva e significativa com a CC, RCE e %GC; verificou-se ainda correlação positiva e significativa da CC com o %GC e RCE e deste com o %GC. As correlações mais fortes foram encontradas entre o IMC com CC (r = 0,84) e RCE (r = 0,83); do índice C com a CC (r = 0,80) e RCE (r = 0,81); e entre a CC e RCE (r = 0,85). No que se refere ao AF, além da correlação significativa com o IMC, esta variável também apresentou correlação marginal, com a RCE (r = 0,29; p = 0,06) e a FEVE (r = 0,29; p = 0,07).

Correlação entre os indicadores antropométricos de obesidade, ângulo de fase e fração de ejeção do ventrículo esquerdo
IMC Índice C CC RCEst %GC AF
IMC
Índice C (0,46)
p-valor 0,002
CC (0,84) (0,80)
p-valor < 0,001 < 0,001
RCEst (0,83) (0,81) (0,85)
p-valor < 0,001 < 0,001 < 0,001
%GC (0,36) (0,38) (0,32) (0,53)
p-valor 0,02 0,01 0,04 < 0,001
AF (0,44) (-0,01) (0,22) (0,29) (0,06)
p-valor 0,004 0,95 0,17 0,06 0,7
FEVE (0,17) (0,12) (0,15) (0,17) (0,23) (0,29)
p-valor 0,29 0,47 0,34 0,29 0,15 0,07

IMC: índice de massa corporal; Índice C: índice de conicidade; CC: circunferência da cintura; RCE: relação cintura/estatura; %GC: percentual de gordura corporal; AF: ângulo de fase; FEVE: fração de ejeção do ventrículo esquerdo.

 Discussão

Alguns estudos têm demonstrado relação do excesso de gordura com hipertrofia e remodelamento excêntrico e concêntrico do ventrículo esquerdo (VE), e disfunção diastólica seguida da disfunção sistólica a longo prazo,20,21 demonstrando a influência direta da composição corporal no sistema cardiovascular.

Nesse contexto, a avaliação antropométrica é de extrema importância na prática clínica, pois o diagnóstico precoce da obesidade e a adequada intervenção ajudam a melhorar a qualidade de vida do paciente e evitam agravos à saúde.22 Borné et al.,23 investigaram 26 653 indivíduos com idade entre 45-73 anos e os resultados mostraram que elevados valores de IMC, CC e %GC aumentam o risco de hospitalização por IC, e que a exposição conjunta do IMC e CC elevados aumentou ainda mais o risco.

Em relação ao IMC avaliado neste estudo, sua média foi de 26,4 ± 3,6 Kg/m2 e a maioria (41,5%) dos indivíduos estudados encontrava-se com sobrepeso. Gastelurrutia et al.,24 avaliaram pacientes com ICFER e ICFEN e identificaram que 42% tinham sobrepeso e 27% eram obesos. Embora no campo epidemiológico se utilizem os valores de IMC como importante indicador de composição corporal, sua interpretação no contexto individual deve ser feita com cautela.10 Diferentemente da população geral, entre pacientes com IC observa-se associação inversa do IMC com mortalidade e reinternação, em que maiores valores do IMC correlacionam-se de modo negativo com pior prognóstico.25 No entanto, alguns estudos mostram que pacientes com IC devem ser avaliados não somente por esse índice, mas também por outras variáveis antropométricas, para avaliação dos compartimentos corporais e obesidade central.24,26

Atualmente, a BIA tem sido validada para estimar a composição corporal e o estado nutricional de indivíduos saudáveis, e em diversas situações clínicas, como desnutrição e doenças crônicas.9 Nesse contexto, discute-se a validade de sua utilização em pacientes com IC, já que esse método é influenciado pela quantidade de fluidos corporais, não sendo apropriado em situações de hidratação anormal dos tecidos.12,25 De tal forma, no presente estudo, foram utilizados critérios de padronização para a realização da BIA, excluindo sujeitos com anormalidades de hidratação, mantendo somente pacientes estáveis.12 Assim, de acordo com a avaliação do %GC por este método, 67,7% dos homens e 71,4% das mulheres, foram identificados como obesos, sendo a maioria (68,3%) da população estudada.

Já os indicadores de obesidade central estão relacionados positivamente com quantidade de tecido adiposo visceral e distúrbios cardiometabólicos.25 Os indivíduos deste estudo apresentaram excesso de gordura central em relação a todos os indicadores estudados (CC, Índice C e RCE). Dados semelhantes são encontrados no trabalho de Quirino et al.,27 que mostrou médias de CC e RCE, para ambos os sexos, superiores ao recomendando.

Com relação à análise de associações existentes entre variáveis antropométricas, Gomes et al.,28 observaram correlação positiva e significativa entre IMC e CC. Colombo et al.,29 mostraram que o IMC apresentou correlação positiva e significativa com o %GC, obtido a partir da soma das dobras cutâneas, e ambos IMC e %GC com a CC. Tais correlações também ocorreram no presente estudo.

Lobato et al.,30 além de encontrarem correlações entre o IMC e a CC, viram que CC apresentou correlação positiva e significativa com RCE e índice C, e que também ocorreu correlação positiva e significativa entre os dois últimos. Mendes et al.,31 ao estudarem pacientes com diagnóstico de diabetes mellitus (DM), obesidade e/ou HAS, viram que o IMC apresentou correlação positiva com o %GC (p < 0,001) e índice C (p = 0,009).

Estudos que avaliam o índice C e a RCE como preditores de risco coronariano vêm sendo realizados na população brasileira, e demonstram a importância desses índices na avaliação diagnóstica do paciente.15,17

Por meio da BIA, obteve-se também o valor de AF, ferramenta de diagnóstico nutricional cada vez mais utilizada na prática clínica, que apresentou média de 6,8º ± 1,1 entre os pacientes estudados, sendo maior na população feminina (7,1º ± 1,4), porém sem diferença estatística entre os sexos. Seus valores em um indivíduo saudável podem variar de 4 a 10 graus.9 Quando aumentado, pode associar-se à maior quantidade de membranas celulares intactas indicando adequado estado de saúde, enquanto que valores mais baixos indicam existência ou agravamento da doença e morte celular.9 Para pacientes enfermos, seu ponto de corte diferencia-se entre as doenças. Em pacientes infectados pelo HIV, um AF menor que 5,3º associou-se com um prognóstico desfavorável,32 enquanto que aqueles com câncer avançado obtiveram uma menor sobrevida quando seus valores foram inferiores a 4,4º.33

Em relação à IC, Colín-Ramírez et al.,34 estudaram uma coorte da cidade do México com 389 pacientes com a doença e demonstraram que o AF é um bom indicador de prognóstico, sendo que um valor inferior a 4,2º associou-se de modo mais forte com mortalidade, mesmo após ajuste para idade, níveis de hemoglobina sérica e presença de DM. Outro estudo encontrou que houve redução significativa dos valores de AF em pacientes com IC, em relação aos controles saudáveis (5,5º vs. 6,4º).35

Colín-Ramírez et al.34, demonstraram a importância prognóstica do AF em portadores de IC, e apontaram que um menor valor do AF associou-se com marcadores de desnutrição, como a diminuição do IMC, além de piora da classe funcional e falência renal.

Orea-Tejeda et al.,36 associaram um menor AF (4,32º) a alterações na taxa de filtração glomerular e níveis de troponina cardíaca T. Martínez et al.,37 mostraram que um AF menor foi acompanhado de uma piora da classe funcional (III a IV), mesmo após ajuste para idade e sexo, e que seu valor foi significativamente menor em pacientes com função sistólica preservada. Avaliando indivíduos com IC sistólica e diastólica, Colín-Ramírez et al.,38 observaram que aqueles com sobrecarga de volume associada à anemia tinham redução do valor de AF, e Silva-Tinoco et al.,39 associaram esta redução à distúrbios tireoidianos.

Neste estudo, o AF apresentou uma correlação significativa com o IMC e uma correlação com significância marginal entre ele e a RCE e a FEVE. Desta forma, quanto maior o IMC e RCE, maior o AF, demonstrando que o excesso de peso e gordura corporal poderia ser um fator protetor para pacientes com IC, fortalecendo o que é visto em estudos sobre o paradoxo da obesidade.1,4 Além disso, a correlação entre FEVE e AF sustenta a viabilidade deste último ser usado como um indicador prognóstico da IC.

A principal limitação deste estudo diz respeito ao tamanho da amostra, uma vez que um tamanho amostral maior poderia fortalecer as correlações entre as variáveis e gerar resultados mais categóricos.

 Conclusão

Assim, conclui-se que a maioria da população estudada apresentou excesso de gordura total e central e que existe correlação entre o IMC e o índice C com a CC e RCE, e desta com a CC. Além disso, houve tendência de correlação da RCE e FEVE com o AF, e correlação deste com o IMC. Desta forma, demonstra-se a possibilidade de um paradoxo da obesidade e a necessidade de mais estudos para esclarecer a utilização do AF em pacientes com ICFER, possibilitando, assim, o estabelecimento de um ponto de corte do AF e seu emprego como um parâmetro de avaliação prognóstica nessa população.

Fontes de financiamento

O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.

Vinculação acadêmica

Este artigo representa parte do Trabalho de Conclusão de Residência apresentado à Divisão de Nutrição do Hospital Universitário Pedro Ernesto para obtenção do certificado de Residência em Nutrição Clínica de Tathiana Carestiato Faria.

Aprovação Ética e consentimento informado

Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade do Estado do Rio de Janeiro sob o número de protocolo 47828915.3.0000.5259. Todos os procedimentos envolvidos nesse estudo estão de acordo com a Declaração de Helsinki de 1975, atualizada em 2013. O consentimento informado foi obtido de todos os participantes incluídos no estudo.