Introducción El incremento de tejido corporal subcutáneo puede alterar la capacidad de la piel para liberación calor. Los parámetros antropométricos utilizados para estimar la composición corporal son variables normalmente utilizadas para identificar los factores de riesgo cardiovascular (FRCV). Por ello, el uso de la termografía por infrarrojo (TI) se transforma en una herramienta que entrega una información relevante cuando se evalúan los FRCV, así como el gasto energético en reposo (GER) y la composición corporal.
Objetivos El objetivo general de este estudio buscó obtener las relaciones, en sujetos sanos normopeso, entre 18 y 50 años, de la emisión termográfica de la piel, de los factores de riesgo cardiovascular (FRCV), de la composición corporal y del gasto energético en reposo (GER).
Métodos Para responder a este objetivo se realizaron dos estudios: a) en el primero, participaron 24 varones sanos (edad, 33,9 ± 8,7 años; masa corporal, 85,8 ± 9,7 kg; estatura, 172,5 ± 6,1 cm; e, índice de masa corporal (IMC), 28,9 ± 3,4 kg/m2); b) en el segundo estudio participaron 64 hombres sanos (edad, 26,4 ± 7,8 años; estatura, 171,3 ± 7,2 cm; masa corporal, 76,1 ± 13,3 kg; e, IMC, 25,9 ± 3,7 kg/m2. Se evaluó el GER, a través de calorimetría indirecta por análisis de gases, se realizaron evaluaciones con TI y evaluaciones antropométricas. A partir de los datos termográficos y de los pliegues obtenidos del segundo estudio, se realizó una estimación del GER, aplicando un modelo de regresión múltiple, que se desarrolló como un tercer estudio.
Resultados Las temperaturas individuales (supraespinal, toracoabdominales y abdominal) y la temperatura media de los 6-pliegues mostraron correlaciones que fueron negativas con el IMC, con el perímetro de cintura, el índice de cintura cadera, el índice de cintura estatura, así como con la sumatoria de 6 pliegues; todos ellos mostraron una p < 0,05. Se encontraron correlaciones negativas entre el GER y el porcentaje de masa adiposa (r = -0,59, p = 0,002), así como con el IMC (r = -0,53, p = 0,006). El promedio de temperatura por TI medida en los 6 pliegues presentó una correlación positiva con el GER (r = 0,44; p = 0,02). Sin embargo, la temperatura promedio recogida por TI de los 6-pliegues, así como todas las temperaturas obtenidas por TI para cada uno de los pliegues, mostraron correlaciones negativas significativas con el índice cintura estatura, el índice cintura cadera, el perímetro de cintura, el IMC y la sumatoria de 6 pliegues cutáneos (p < 0,05; r = -0,35 a -0,65). Por otra parte, sujetos con IMC ≤ 24,9 kg/m2 mostraron valores más altos de temperatura superficial, en todas las zonas estudiadas, presentando diferencias con los sujetos con niveles de IMC > 24,9 kg/m2 y donde la disipación del calor corporal fue menor.
La regresión múltiple se utilizó para seleccionar un grupo de variables que permitió formular la siguiente ecuación de estimación del GER, en Kcal/día:
Modelo Y = -715,11 + (1,39 * Peso Corporal) + (65,36 * D-Tórax-T) + (106,34 * D-femoral) + (-62,64 * Pl-Subescap-Tª) + (- 3,81* Pl-Supraespinal-Tª) + (-53,84 * Pl-Pantorrilla-Tª) + (33,66 * Pl-Tríceps-Tª) + (31,12 * Pl-Abdominal-Tª) + (43,61 * Pl-Muslo Tª), con un R2 = 0,68 y un valor de p < 0,001.
Donde:
D-Tórax-T = Diámetro de tórax transverso, en cm.
D-Femoral = Diámetro femoral o biepicondilar, en cm.
Pl-Subescap-Tª = Temperatura por TI en la zona del pliegue subescapular, en ºC.
Pl-Supraespinal-Tª = Temperatura por TI en la zona del pliegue supraespinal, en ºC.
Pl-Pantorrilla-Ta = Temperatura por TI en la zona del pliegue de la pantorrilla, en ºC.
Pl-Tríceps-Tª = Temperatura por TI en la zona del pliegue del tríceps, en ºC.
Pl-Abdominal-Tª = Temperatura por TI en la zona del pliegue abdominal, en ºC.
Pl-Muslo-Tª = Temperatura por TI en la zona del pliegue del muslo, en ºC.
Conclusiones Se observan modificaciones de los patrones termográficos, de la superficie de la piel, provocados por la composición corporal con los valores del GER y que no afectan a la media de la temperatura superficial total; por lo que estos valores podrían ser utilizados como variables de predicción. Se observa también que algunos parámetros de la composición corporal, que se asocian a los FRCV, muestran relación con los valores termográficos de la superficie de la piel. Sujetos con un IMC normal mostraron una disipación de calor y unos valores de temperatura superficial mayores para todas las zonas evaluadas, a diferencia de los sujetos con un IMC que se encontraban por encima del límite de normalidad. Lo identificado anteriormente hizo posible crear una fórmula predictiva en base a parámetros de composición corporal y valores termográficos. Por lo que, a partir de estos datos, nuevos estudios podrían ser propuestos.
Introduction Increased subcutaneous body tissue can alter the skin’s ability to release heat. Anthropometric parameters for estimating body composition are variables commonly used to identify cardiovascular risk factors (CVRFs). Therefore, infrared thermography (IRT) is becoming a tool that provides relevant information in the assessment of CVRFs, body composition, and resting energy expenditure (REE).
Objectives The overall objective of this study was to determine the relationships between skin thermographic emission, cardiovascular risk factors (CVRF), body composition, and resting energy expenditure (REE) in healthy, normal-weight subjects between 18 and 50 years of age.
Methods To respond to this objective, two studies were conducted: a) In the first study, a total of 24 healthy men (age 33.9 ± 8.7 years, 85.8 ± 9.7 kg body weight, 172.5 ± 6.1 cm height, and 28.9 ± 3.4 kg/m2 of body mass index [BMI]) participated. B) The second study included 64 healthy men (age 26.4 ± 7.8 years, 171.3 ± 7.2 cm height, 76.1 ± 13.3 kg body mass, and 25.9 ± 3.7 kg/m2 [BMI]). REE was assessed using indirect calorimetry by gas analysis, and IRT and anthropometric assessments were performed. REE was estimated from the thermographic and skinfold data obtained from the second study, which was developed as a third study by applying a multiple regression model.
Results Individual temperatures (supraspinal, thoracoabdominal, and abdominal) and the mean temperature of the six skinfolds showed negative correlations with BMI, waist circumference, waist-hip ratio, waist-height ratio, and the sum of the six skinfolds, all at p < 0.05. Negative correlations were found between REE and adipose mass percentage (r = -0.59, p = 0.002), as well as with BMI (r = -0.53, p = 0.006). The average temperature with IRT measured in the six folds showed a positive correlation with REE (r = 0.44, p = 0.02). However, the average temperature of the six skinfolds obtained by IRT, as well as all temperatures obtained by IRT for each of the folds, showed significant negative correlations with waist-height ratio, waist-hip ratio, waist circumference, BMI, and the sum of the six skinfolds (p < 0.05; r = - 0.35 to - 0.65). On the other hand, subjects with BMI ≤ 24.9 kg/m2 presented higher surface temperature values in all the areas studied, in contrast to subjects with BMI levels > 24.9 kg/m2, where body heat dissipation was lower.
Multiple regression was used to select a set of variables that allowed us to formulate the following equation for REE estimation in Kcal/day:
Model Y = - 715.11* + (1.39 * Weight Corp) + (65.36 * D - Thorax T) + (106.34 * D – femoral) + (- 62.64 * SKL - Subscap Te) + (-3.81* SKL - Supraspinal Te) + (- 53.84 * SKL- Calf Te) + (33.66 * SKL - Triceps Te) + (31.12 * SKL - Abdominal Te) + (43.61 * SKL -Thigh Te), with R2 = 0.68 and a value of p < 0,001.
Where:
D-Thorax-T = Transverse thoracic diameter, in cm.
D-Femoral = Femoral or biepicondylar diameter, in cm.
SKL-Subscap-Te = Temperature per IRT in the subscapular fold area, in ºC.
SKL-Supraspinal-Te = Temperature per IRT in the supraspinal crease area, in ºC.
SKL-Calf-Te = Temperature by IRT in the calf crease area, in ºC.
SKL-Triceps-Te = Temperature by IRT in the triceps crease area, in ºC.
SKL-Abdominal-Te = Temperature by IRT in the abdominal fold area, in ºC.
SKL-Thigh-Te = Temperature by IRT in the thigh crease zone, in ºC.
Conclusions Modifications of skin surface thermographic patterns caused by body composition and REE values are observed; these do not affect the mean total surface temperature. Therefore, these values could be used as predictive values. It is observed as well that some body composition parameters, associated with CVRFs, show an association with skin surface thermographic values. Subjects with a normal BMI showed higher heat dissipation and surface temperature values for all areas assessed, in contrast to subjects with a BMI above the normal limit. The findings above made it possible to create a predictive formula based on body composition parameters and thermographic values. New studies can be conducted based on this data.
