¿Cuál es la precisión de los analizadores de composición corporal?

Un analizador de composición corporal puede proporcionarle resultados sobre el agua corporal, la grasa, los músculos y mucho más. Pero, ¿cómo saber si los resultados son precisos?

 

En el caso de las básculas, es relativamente sencillo. Cuando los técnicos formados profesionalmente realizan la calibración/inspección de la precisión del peso, utilizan "pesos conocidos" que han sido certificados por laboratorios acreditados, y confirman si la báscula devuelve el resultado de peso que debería. Por ejemplo, si se coloca un peso conocido de 20 kg en la báscula, ésta debería mostrar un peso de 20 kg. Si los resultados son claramente inexactos, sabrás que necesita una calibración.

 

Para la composición corporal, es un poco más complicado. En primer lugar, a diferencia del peso, no existe una "verdad" de fácil referencia con la que se puedan comparar los resultados para confirmar su exactitud. Existen varios métodos diferentes para evaluar la composición corporal, como la absorciometría de rayos X de doble energía (DXA), el pesaje subacuático, la pletismografía por desplazamiento de aire, la resonancia magnética (MRI), la tomografía computarizada (CT) y el análisis de impedancia bioeléctrica (BIA), todos ellos son formas de cálculo/estimación. 

 

Entre estos métodos, varios han sido aceptados como "estándares de oro". Aunque también se utilizan métodos como la IRM o la TC, la DXA es uno de los métodos más utilizados para la comparación, por lo que la gran mayoría de los estudios de validación compararán la BIA con la DXA para determinar la similitud de los resultados.

 

Al comparar los resultados de un dispositivo con los medidos por un "patrón de oro", se puede determinar el grado de "precisión" de su dispositivo: cuanto más similares sean los resultados, mejor. Esto se hace a través de un análisis estadístico - generalmente, a través de (1) Nivel de Correlación, y (2) Límite de Acuerdo.

 

Indica el grado de relación entre los resultados de dos dispositivos y, en este caso, se desea un nivel de correlación más alto (conocido como valor "r") (ya que se trata de replicar el "patrón oro"). Así, por ejemplo, en un estudio de validación, puede ver que el resultado del porcentaje de grasa de un dispositivo BIA tiene una correlación r=0,96 con los resultados del porcentaje de grasa de DXA, lo que significa que los dos resultados están altamente correlacionados.

 

Es similar a la desviación estándar, y el propósito es determinar lo cerca que estará un resultado del "estándar de oro", en promedio. Un Límite de Acuerdo mayor significa que es más probable que los resultados se desvíen más del "patrón oro", por lo que cuanto más pequeño sea, mejor.

 

Estos son los puntos clave que hay que buscar en un estudio de validación. Dicho esto, aunque la inclinación natural puede ser encontrar una respuesta simple, como "los dispositivos de Charder tienen una correlación r=0,96 con la DXA", esto no es necesariamente la historia completa. Un dispositivo puede mostrar buenos resultados en un estudio, con alta correlación y bajo LoA. Pero si todos los sujetos del estudio eran hombres, ¿sabemos con certeza que las mujeres recibirían resultados igualmente precisos? Si todos los sujetos tenían valores normales de IMC, ¿se da por sentado que los resultados serían igualmente precisos para los sujetos con un IMC elevado?

 

A diferencia de la medición del peso, que está más o menos "resuelta" con una "respuesta 100% correcta", la composición corporal es una ciencia en curso en la que los investigadores siguen mejorando constantemente los algoritmos y la precisión. Si bien es importante validar y confirmar la precisión de un dispositivo mediante la comparación con un "patrón de oro", quizá sea igual de importante que los científicos trabajen continuamente para mejorar los algoritmos de cálculo, proporcionando resultados cada vez más precisos mediante una investigación constante.