The estimation of body fat percentage (%BF) from anthropometry-related data requires population-specific equations to avoid incorrect interpretations in young athletes. Waist girth (WG) has been described as potential predictor of fat mass (FM) in several populations; however, there are no valid WG-based equations to estimate body composition in young Colombian athletes. The aim of this STandardisierte BerichtsROutine für Sekundärdaten Analysen STROSA-based study was twofold: i) to validate the relative fat mass (RFM) and its pediatric version (RFMp) compared to dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) and ii) to develop a new equation (F20_CA) to estimate the fat mass in Colombian children and adolescent elite athletes. A total of 114 young athletes that belong to the ‘Team Medellín’ program (58F, 56M; 51 children, 63 adolescents; 14.85 [2.38] years; 55.09 [12.16] kg; 162.38 [11.53] cm) participated in this cross-sectional study. The statistical analysis revealed a poor correlation, agreement and concordance of RFMp and RFM estimations with DXA measurements. After model specification using both Ordinary Least Square method and Bayesian analysis, the regression output revealed that sex, body mass-to-waist ratio, and waist-to-stature ratio were the statistically significant predictor variables that account for variability in FM. The new F20_CA equation is expressed as FM (kg) = 5.46 ∗ (Sex) + 0.21 ∗ (BM/W [kg/m]) + 81.7 ∗ (W/Stature [cm/cm]) − 41.8 (R² = 0.683; SEE = 2.468 kg), where sex is 0 for males and 1 for females. A moderate-to-high correlation and agreement of the F20_CA was confirmed within the internal validation data set (R² = 0.689; ICC [95%CI] = 0.805 [0.615, 0.904]; RMSE = 2.613 kg). The Bland–Altman analysis corroborated the high concordance between the reference method (DXA) and the F20_CA-estimated FM (bias [95% LoA] = 1.02 [−3.77, 5.81] kg), indicating the two methods could be considered interchangeable. Even though external validation is needed, practitioners are advised to use the F20_CA in young Colombian athletes with similar characteristics to those who participated in this study.

Our study aimed to validate existing equations and develop the new NRG_CO equation to estimate resting energy expenditure (REE) in the Colombian population with moderate-to-high physical activity levels. Upon satisfying the inclusion criteria, a total of 86 (43F, 43M) healthy adults (mean [SD]: 27.5 [7.7] years; 67.0 [13.8] kg) were evaluated for anthropometric variables and REE by indirect calorimetry using wearable gas analyzers (COSMED K4 and K5). Significant positive correlations with REE were found for body mass (r = 0.65), body mass-to-waist (r = 0.58), arm flexed and tensed girth (r = 0.66), corrected thigh girth (r = 0.56), corrected calf girth (r = 0.61), and sum of breadths (∑3D, r = 0.59). As a novelty, this is the first time a significant correlation between REE and the sum of corrected girths (∑3CG, r = 0.63) is reported. Although existing equations such as Harris–Benedict (r = 0.63), Mifflin–St. Jeor (r = 0.67), and WHO (r = 0.64) showed moderate-to-high correlations with REE, the Bland-Altman analysis revealed significant bias (p < 0.05), indicating that these equations may not be valid for the Colombian population. Thus, participants were randomly distributed into either the equation development group (EDG, n = 71) or the validation group (VG, n = 15). A new model was created using body mass, sum of skinfolds (∑8S), corrected thigh, corrected calf, and age as predictors (r = 0.755, R² = 0.570, RMSE = 268.41 kcal). The new NRG_CO equation to estimate REE (kcal) is: 386.256 + (24.309 × BM) − (2.402 × ∑8S) − (21.346 × Corrected Thigh) + (38.629 × Corrected Calf) − (7.417 × Age). Additionally, a simpler model was identified through Bayesian analysis, including only body mass and ∑8S (r = 0.724, R² = 0.525, RMSE = 282.16 kcal). Although external validation is needed, our validation resulted in a moderate correlation and concordance (bias = 91.5 kcal) between measured and estimated REE values using the new NRG_CO equation.

Waist girth (WG) represents a quick, simple, and inexpensive tool that correlates with excess of fat mass in humans; however, this measurement does not provide information on body composition. The evaluation of body composition is one of the main components in the assessment of nutritional status. Indeed, the use of anthropometry-based equations to estimate body fat and fat-free mass is a frequent strategy. Considering the lack of validation in the Colombian population, the aim of this research study (the F20 Project) is to externally validate WG-based equations (e.g., relative fat mass), and also to develop and validate new models that include WG to estimate body composition in Colombian adults compared to DXA. This cross-sectional study will be carried out following the guidelines for Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology–Nutritional Epidemiology (STROBE–nut). Using stratified probabilistic sampling, the study population will be adults with different levels of physical activity residing in Medellín and its metropolitan area. The results of this study will not only validate the estimation performance of the current WG-based equations, but they will also develop new equations to estimate body composition in the Colombian population. This will improve professional practice in health, exercise, and sports sciences (ClinicalTrials.gov ID #NCT05450588).

Antecedentes: La hospitalización domiciliaria es una alternativa para el manejo crónico de diferentes patologías, que permite reducir costos y complicaciones derivadas de la internación, así como mejorar la calidad de vida de los pacientes. En Colombia, se desconoce el estado nutricional de esta población.Objetivo: describir las características sociodemográficas, clínicas y nutricionales de pacientes que son tratados bajo la modalidad de hospitalización domiciliaria en instituciones de cinco ciudades en Colombia.strong>Métodos: estudio observacional transversal en 592 pacientes de cinco ciudades colombianas. Se recolectó información de la historia clínica que incluía datos sociodemográficos, médicos, antropométricos, síntomas gastrointestinales, masa muscular por examen físico, ingesta de energía y proteína, y fuerza de prensión, así como se reportó el estado nutricional. Se estimó la frecuencia de sarcopenia probable y la adecuación de consumo de energía y proteína. La información se resumió según la naturaleza de las variables. Se realizó comparación de características antropométricas y de ingesta entre ciudades. Resultados: 592 pacientes provenientes de siete instituciones prestadoras de salud en cinco ciudades de Colombia fueron incluidos en el análisis. La enfermedad neurológica fue la condición más frecuente (56,4 %) y la vía oral fue la ruta de alimentación más común (80,2 %). La pérdida de peso se observó en el 41,6 % de los pacientes y la deficiencia de masa muscular según examen físico fue 71,8 %. Según la fuerza de prensión, la frecuencia de sarcopenia probable fue 84 %. La adecuación de ingesta de energía y proteína fue 69,6 % y 69,9 %, respectivamente. La proporción de desnutrición proteico calórica en la población fue 60,1 %. Conclusión: la desnutrición proteico calórica es una condición frecuente en los pacientes que se encuentran bajo la modalidad de hospitalización domiciliaria, por lo cual es necesario fortalecer la atención nutricional en esta población.

La inseguridad alimentaria y nutricional (INSAN) es la disponibilidad limitada para acceder a alimentos. Para el año 2015 la prevalencia de INSAN en los hogares del Distrito de Medellín fue del 53,6 %. Ante esta problemática el Distrito Especial de Medellín desarrolla la estrategia de Paquete Alimentario Familiar, cuyos beneficiarios se focalizan a partir de 10 variables sociodemográficas y la Escala Latinoamericana y Caribeña de Seguridad Alimentaria (ELCSA). El objetivo de este trabajo es determinar la ponderación entre los factores individuales y del hogar con el nivel de INSAN en familias beneficiarias de la estrategia Paquete Alimentario Familiar en el Distrito de Medellín, 2022. Para ello, se realizó un estudio observacional, descriptivo, de cohorte transversal, con disponibilidad del dato retrospectivo. Se tomaron 4 985 registros de familias participantes de la estrategia Paquete Alimentario Familiar correspondiente al año 2022, fueron analizadas variables individuales y del hogar en relación con la INSAN. El análisis se realizó mediante estadística descriptiva, inferencial y multivariada. Como resultado, las variables incluidas en el modelo multivariado explican en un 19,5 % la presencia de INSAN severa en la población (R2 de Nagelkerke). Por el peso porcentual de cada variable se observa que aquellas que más contribuyen a explicar el evento de interés fueron: edad, ocupación, nivel educativo y desplazamiento forzado del jefe de hogar, y tener miembros del hogar con discapacidad. De esta manera, se concluye que las variables incluidas en el instrumento de focalización poseen diferente peso al explicar la presencia de INSAN severa. Esta información es relevante para actualizar criterios de focalización dentro de proyecto con el fin de utilizar el recurso de forma más eficiente.