OBJETIVO: No início da década de 90, foi proposto o índice de conicidade para avaliação da distribuição da gordura corporal, com base nas medidas de peso, estatura e circunferência da cintura. Este estudo teve como objetivo selecionar através da sensibilidade e especificidade os melhores pontos de corte para o índice de conicidade como discriminador de risco coronariano elevado. MÉTODOS: Estudo de corte transversal, com amostra composta por 968 adultos de 30-74 anos de idade, sendo 391 (40,4%) do sexo masculino. A análise foi feita por curva Receiver Operating Characteristic (ROC) para identificar a sensibilidade e especificidade do melhor ponto de corte do índice de conicidade como discriminador de risco coronariano elevado. Verificou-se também a significância estatística da área sob a curva ROC entre o índice de conicidade e risco coronariano elevado. Foi utilizado intervalo de confiança (IC) a 95%. RESULTADOS: A área total sob a curva ROC entre o índice de conicidade e risco coronariano foi de 0,80, IC 95% (0,74-0,85) para homens e 0,75, IC 95% (0,70-0,80) para mulheres. Os melhores pontos de corte para discriminar o risco coronariano elevado foram, para homens e mulheres, respectivamente, 1,25 (sensibilidade de 73,91% e especificidade de 74,92%) e 1,18 (sensibilidade de 73.39% e especificidade de 61,15%). CONCLUSÕES: Os resultados encontrados neste estudo sugerem que o índice de conicidade deve ser comparado aos demais indicadores antropométricos de obesidade e pode vir a ser utilizado para discriminar risco coronariano elevado.

To compare some anthropometric indexes of obesity and identify among them which one best discriminates the high coronary risk (HCR). A cross-section study, with sample consisting of 968 adults, between 30 and 74 years old, being 391 (40.4%) men. Many Receiver Operating Characteristic (ROC) curves were obtained and compared to areas under them among the conicity index (C index), body mass index (BMI), waist-hip circumference ratio (WHCR), waist circumference (WC) and HCR. The sensitivity and specificity to identify and compare the best cut-off point among the many indexes of obesity to discriminate the HCR were also identified. A confidence interval of 95% was used. The largest area under ROC curve was found between the C index and the HCR, in individuals of male sex, 0.80 (0.74-0.85), significantly differing from the other indexes of obesity. In women, the largest area found under the ROC curve was 0.76 (0.71-0.81), being equal between C, WHCR and HCR indexes. Those results show that C and WHCR indexes are the best indexes of obesity to discriminate HCR. WC has intermediate discriminatory power and the BMI was the least suitable anthropometric index of obesity to discriminate HCR. Those data suggest that the indexes of abdominal obesity are better to discriminate HCR than the indexes of general obesity.

Resumo Este estudo avaliou a acurácia de indicadores de obesidade abdominal (OA), definindo uma variável latente como padrão-ouro. Foram estudados 12.232 participantes do ELSA-Brasil de 35 a 74 anos. Avaliou-se três indicadores de OA, estratificados por sexo e raça/cor: circunferência da cintura (CC), razão cintura quadril (RCQ) e índice de conicidade (Índice C). Todos os grupos mostraram elevadas prevalências de OA, maiores entre os homens brancos (~70%) e mulheres pretas (~60%). Observou-se alta acurácia da CC para homens, RCQ e índice C entre homens e mulheres para discriminar OA latente. Identificou-se os seguintes pontos de corte para os indicadores de OA entre os homens brancos, pardos e pretos, respectivamente: CC: 89,9; 90,2 e 91,7cm; RCQ: 0,92; 0,92 e 0,90; índice C: 1,24; 1,24 e 1,24. Para as mulheres brancas, pardas e pretas, respectivamente, os pontos de corte identificados foram: CC: 80,4; 82,7 e 85,4cm; RCQ: 0,82; 0,83 e 0,84; índice C: 1,20; 1,22 e 1,19. A CC entre os homens e a RCQ e índice C entre homens e mulheres apresentaram alto poder para discriminar OA latente, sendo o índice C o melhor indicador.

SUMMARY INTRODUCTION The COVID-19 pandemic, caused by infections from a novel human coronavirus, has been reported since December 2019 in China but was only made official in March 2020. Since then, it has had an impact worldwide, both due to its aggressiveness and its fast propagation. Society has been facing this pandemic by following the recommendations and determinations of the WHO and the strategies deployed by governmental institutions. Among these, social isolation has been shown to be the most important, because when isolating, society tends to move less, with a consequent increase in physical inactivity and sedentary behavior, affecting its levels of physical fitness. The objectives of this review were: to review the most important effects of physical inactivity and sedentary behavior on the physical fitness levels of the population during the COVID-19 pandemic. CONCLUSION The role of a regular practice of activities on the levels of physical fitness is fundamental to define the balance of quality of life during a COVID-19.

O objetivo do estudo foi verificar a prevalência e determinantes do sedentarismo no lazer em adultos, na cidade de Salvador, Bahia, Brasil. O desenho foi transversal em amostra de 2.292 adultos > 20 anos de idade, sendo 1.271 (55,0%) do sexo feminino. Sedentários no lazer foram aqueles que informaram não participar de atividades físicas nos momentos de lazer, em uma semana habitual. Inicialmente, calculou-se a prevalência do sedentarismo no lazer no total, por variáveis associadas e estratificadas por sexo na população estudada. Em seguida, calculou-se a razão de prevalência entre sedentarismo no lazer, idade, grau de escolaridade e estado civil, estratificados por sexo e intervalo de confiança a 95%. A prevalência do sedentarismo no lazer foi de 72,5%, sendo mais freqüente em mulheres entre 40-59 anos e homens maiores que 60 anos de idade, em pessoas com baixo nível de escolaridade e entre os casados, separados ou viúvos. Os resultados deste estudo são importantes para a saúde pública, porque podem ser utilizados para demonstrar os altos níveis de sedentarismo no lazer na nossa população, bem como para identificar seus determinantes, para que, desta forma, estratégias de intervenção possam ser implementadas.

FUNDAMENTO: A hipertensão arterial está relacionada ao incremento da gordura corporal, a qual pode ser avaliada por meio de indicadores antropométricos. OBJETIVO: Determinar o poder preditivo de indicadores antropométricos e estabelecer seus pontos de corte como discriminadores de pressão arterial elevada. MÉTODOS: Estudo transversal realizado com uma amostra de 660 adolescentes de 14 a 19 anos sendo 51,9% moças. Foram considerados os seguintes indicadores antropométricos: índice de massa corporal (IMC), circunferência da cintura, razão cintura/estatura e índice de conicidade. A pressão arterial elevada foi caracterizada por valores acima do percentil 90 para pressão arterial sistólica e/ou pressão arterial diastólica. Para identificação dos preditores de pressão arterial elevada, foi adotada a análise das curvas Receiver Operating Characteristic (ROC), com intervalo de confiança de 95%. Posteriormente, identificaram-se os pontos de corte com suas respectivas sensibilidades e especificidades. RESULTADOS: As áreas sob as curvas ROC com os intervalos de confiança foram: rapazes - circunferência de cintura = 0,80 (0,72-0,89); IMC = 0,79 (0,68-0,89); razão cintura/estatura = 0,77 (0,66-0,88); índice de conicidade = 0,69 (0,56-0,81) e para as moças - circunferência de cintura = 0,96 (0,92-1,00); IMC = 0,95 (0,87-1,00); razão cintura/estatura = 0,93 (0,85-1,00); índice de conicidade = 0,74 (0,50-0,98). Os diversos pontos de corte dos indicadores antropométricos com melhores poderes preditivos e suas respectivas sensibilidades e especificidades foram identificados. CONCLUSÃO: Apesar de a razão cintura/estatura e de o IMC terem apresentado boas áreas sob a curva ROC, sugere-se a utilização da circunferência de cintura para a predição da pressão arterial elevada.