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Introdução

    A Educação Física é uma área de muita extensão, com diversos campos de atuação, um deles é a prática do que chamamos de "Medidas e Avaliações". Estas são de muita valia para planejar o treinamento, detectar riscos para certas doenças, analisar as melhoras durante o treinamento, identificar excesso de massa gorda, avaliar a condição cardiovascular, entre várias outras variáveis.

    Dentro destas medidas, as mais comuns na academia de ginástica, local em foco neste estudo, são: peso, estatura, avaliação da porcentagem de gordura, Índice de Massa Corpora (IMC), relação cintura-quadril (RCQ), "Peso magro" e "Peso gordo", avaliação postural e perímetros.

    Algumas destas avaliações são realizadas a partir de cálculos pré-estabelecidos por estudos anteriores - equações de regressão, por exemplo. Um grande problema encontrado nesta matemática é estar atento para escolher o cálculo mais correto a ser utilizado na população que se analisa, já que tais equações disponíveis foram determinadas a partir das mais diversas populações.

    Podemos ressaltar, também, que existem dificuldades na área - Medidas e Avaliações - que são: falta de equipamentos precisos (de alto custo) e as dificuldades em executar medidas e avaliações que demandem muito tempo, ou seja, para avaliar grandes populações levaríamos meses, dependendo da quantidade de medidas e dos procedimentos de cálculos necessários.

    Um bom exemplo disso é o cálculo da Porcentagem de Gordura descrita por SIRI (ano) que prevê a utilização da Densidade óssea, a qual é obtida através de uma equação que contém a medida de quatro dobras cutâneas. Para tanto é necessário o equipamento para aferição das dobras cutâneas (compasso de dobras), de valor significativo, e também, demanda um tempo considerável para realizar os procedimentos de medida.

    Portanto, o objetivo principal deste estudo, a partir desta realidade, é propor uma equação de regressão que possa predizer a quantidade de massa gorda a partir do IMC.

Amostra e coleta de dados

    A amostra foi composta por 70 sujeitos (35 mulheres e 35 homens), praticantes iniciantes (dois meses) de musculação, em uma academia no bairro Barreiros do município de São José - SC.

    Os dados aqui apresentados são relativos à avaliação preliminar (anamnese) e todos foram coletados pelo mesmo professor (avaliador), utilizando-se dos mesmos protocolos de medidas.

    Para a tabulação dos dados foi utilizado o programa EXCEL versão 2003 e para a analise estatística desde a descritiva até o restante dos testes, o programa MINITAB v.13.0 for Windows.

    Inicialmente, apresenta-se a estatística descritiva básica para os itens IMC (masculino e feminino) e massa gorda em quilogramas (masculino e feminino). Entendendo que os gráficos demonstram resumidamente o perfil da amostra, lançou-se abaixo os gráficos pertinentes aos dados mais significativos.

    A partir da análise dos gráficos do IMC, entende-se que as mulheres possuem o IMC muito parecido com o dos homens, sendo que apenas uma das pessoas se mostra muito acima da média geral do grupo, o que está representado pelo asterisco acima do gráfico.

    Já os homens apresentam dois asteriscos acima do gráfico, indicando que existem dois sujeitos da amostra que destoam demais da média geral do grupo.

    Considerando a faixa ideal de IMC para uma população ativa, pode-se afirmar de acordo com os parâmetros da OMS que o grupo (exceto os indivíduos que destoam da amostra) se encontram dentro da faixa recomendada.

    Analisando os gráficos 3 e 4, percebe-se que em geral, os homens possuem uma faixa de massa gorda menor que as mulheres e uma mediana muito próxima da média, apontando para um grupo coeso neste sentido, apresentando ainda três indivíduos com excesso de massa gorda, o que mesmo assim não parece ter alterado significativamente a amostra

    Com relação ao sexo feminino, as mulheres apresentaram uma faixa de variação de massa gorda superior aos homens e uma mediana inferior à média do grupo, o que demonstra uma certa heterogeneidade da amostra, além de possuir um indivíduo muito acima da média do grupo, o que parece ter elevado a média geral do grupo e esta representado pelo asterisco acima do gráfico.

Procedimentos estatísticos

    No primeiro momento foram separados os dados por sexo e testado a normalidade dos mesmos a partir do teste de Shapiro-Wilk.

    O exemplo que segue é o gráfico da Normalidade apresentada pela variável IMC, no sexo masculino. Abaixo na Tabela 1, propicia-se a visualização valor de R e p-valor para cada variável, em ambos os sexos. Para efeitos de demonstração apresentaremos apenas o gráfico do IMC masculino, assumindo que não há normalidade para todos os dados utilizados nos testes estatísticos apresentados na Tabela 1.

    Em um segundo momento foram calculadas as correlações de Pearson, já que os dados apresentaram distribuição normal, para as variáveis em estudo: IMC, RCQ, Massa Magra (Kg) e Massa Gorda (Kg), os quais podem ser vistos nas Tabelas 2 e 3.

    A partir da tabela 2, pode-se visualizar que os valores mais significativos para a regressão são os valores do IMC x massa magra KG e IMC x massa gorda KG. Apesar de se ter encontrado o p-valor significativo pra todas as variáveis, consideramos que o valor de r mais alto proporciona um valor mais fidedigno na regressão, o que será apresentado em seguida.

    A partir da análise da tabela 3, percebe-se que assim como para o sexo feminino, o sexo masculino apresentou as mesmas características, o que era esperado, uma vez que o IMC não difere do sexo masculino para o feminino.

    No terceiro momento foram calculadas as regressões lineares para a predição da Massa Gorda (Kg) através do IMC.

    Abaixo o exemplo do gráfico 1, que representa a regressão linear da Massa Gorda em quilogramas predita através do IMC, no sexo masculino.

    No gráfico 1, representando a regressão linear ma massa gorda em quilogramas pelo IMC masculino, encontrou-se o valor de 82,9% de fidedignidade no cálculo da massa gorda. Desta maneira, se torna possível utilizar esta fórmula para a população específica supracitada sem a necessidade de aplicar todos os testes te dobras cutâneas que são demorados e por muitas vezes causa transtorno em pessoas mais "fechadas", muitas vezes pelo tipo de vestes que são necessárias para o exame.

    A tabela 4 apresenta os valores encontrados a partir da regressão feita para esta população, onde o valor de R-Sq e de 82,9% para ambos os sexos, mas para as mulheres, com a adição do RCQ.

    Segue agora um exemplo do cálculo da massa gorda de um dos indivíduos da amostra pela fórmula da densidade e em seguida pela fórmula de Siri e em seguida pela separação em dois componentes.

    Fato interessante para o cálculo da massa gorda para mulheres é o índice da regressão ter aumentado com a inserção do RCQ, sendo feito também para os homens e como efeito, abaixou o índice de regressão para menos de 76%, sendo retirado da fórmula para os homens e mantido para as mulheres, as quais mantiveram um índice de 82,9%, assim encontrado também para os homens mesmo valor.

Primeiro passo - cálculo da densidade para mulheres (PETROSKI, 1995)
D= 1,02902361-0,00067159(x4)+0,00000242(x4)²-0,00026073(idade)-0,00056009(massa corporal kg)+0,00054649

Segundo passo - cálculo do percentual de gordura (SIRI, 1976)
% massa gorda = (495/D)-450

Terceiro passo - cálculo da massa gorda em KG
(Massa corporal*massa gorda)/100.

    Calculando para um indivíduo feminino da amostra

1. D= 1,02902361-0,00067159(86)+0,00000242(86)²-0,00026073(41,4)-0,00056009(59,4)+0,00054649
   D=1,03803
   
   

2. % = (495/1,03803)-450
   %= 26,9
   
   

3. = (59,4*26,9)/100
   Massa gorda kg = 16,0

Cálculo a partir da regressão feminina
MGKg=-22,4+1,30*IMC+11,5*RCQ
MGKg= -22,4+1,30*20,554+11,5*0,756
MGKg = 13,03 Kg

    Entendendo que o compasso de dobras cutâneas da CESCORF superestima o percentual de gordura e que a fórmula de regressão para gordura também o faz, a diferença de 13% no resultado pode ser considerado como não significativa de maneira que se for utilizado outras fórmulas de regressão, como a de Lohman ou Pollock obteremos percentuais menores.

    Fazendo resumidamente o cálculo para homens, e pegando também um indivíduo da amostra obteremos os seguintes resultados.

D=1,10726863-0,00081201(x4)+0,00000212(x4)2-0,00041761(idade)
D=1,04553
%=23,4
MGKg=18,9

Para a regressão
MGKg=-15,9050+1,31041*IMC
MGKg=-15,9050+1,31041*25,988
MGKg= 18,15 Kg

    Observa-se, no entanto que para os homens, a fórmula de regressão gerada é ainda mais fidedigna que a das mulheres, apresentando uma diferença de apenas 4%. Considerando tudo o que foi supracitado para o sexo feminino, entende-se que esta diferença é pouco significativa e acreditamos que esta fórmula pode ser usada para esta população.

Considerações finais

    Percebemos que a partir dos testes realizado, podemos predizer determinadas fórmulas para a utilização em academias de musculação, de maneira que se possa, a partir de uma simples fita métrica e uma calculadora, dar uma boa noção ao aluno de como ele se encontra fisicamente, de maneira que ele possa ser abordado mesmo quando apenas visitando a academia, o que pode ser de interesse para a empresa no intuito de demonstrar segurança e agilidade no atendimento ao cliente.

    Nos resultados encontrados nas correlações feitas para as variáveis: IMC, RCQ, MGKg, MMKg, obtivemos valores significativos para as variáveis, IMC, RCQ e MGKg. Após encontrar estes dados, propomos modelos de regressão para algumas variáveis, sendo que para as mulheres utilizaram-se as variáveis IMC e RCQ, e para os homens somente IMC. Cabe enfatizar que com relação a este fato, não nos foi possível compreender o porque do aumento do valor da regressão para as mulheres e para os homens, utilizando o mesmo método a estimativa baixa para menos de 70%.

    A partir da sugestão proposta de regressão para este trabalho, conclui-se que é possível prever a massa gorda desta população com fidedignidade de praticamente 83%.

    Com este cálculo é possível predizer o peso da massa gorda de maneira muito mais rápida, possibilitando mensurar populações maiores, evitando demora e altos custos com aparelhos que requerem perícia e com equações que demandam demasiados cálculos.

    Acreditamos que em um próximo trabalho, utilizando em torno de 400 sujeitos, poderemos predizer com maior fidedignidade a massa gorda e/ou massa magra a partir de uma equação de regressão para uma população determinada, no caso, os praticantes de atividade física regular de Barreiros /SJ.

Referências

• FERNÁNDEZ, D. M., SAÍNZ, G. A., GARZÓN, M. J. C. Treinamento físico-desportivo e alimentação: da infância à idade adulta; Trad. Fátima Murad. 2ª ed. Porto Alegre: Artmed, 2002.

• NAHAS, M. V. Atividade física, saúde e qualidade de vida: conceitos e sugestões para um estilo de vida ativo. 2ª ed. Londrina: Midiograf, 2001.

• NAHAS, M. V. Obesidade, controle de peso e atividade física. Londrina: Midiograf, 1999.

• PETROSKI, E. L. Antropometria: técnicas e padronizações. 2ª ed. rev e ampl. Porto Alegre: E.L. Petroski, 2003.

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revista digital · Año 12 · N° 118 | Buenos Aires, Marzo 2008   © 1997-2008 Derechos reservados