Revisando el concepto de IMC

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Calculadora-IMC-1

Todavía a fecha de hoy el IMC (también conocido por “Índice de Quetelet”) sigue siendo el elemento que establece los valores de “corte” para considerar una persona “normopeso”, “sobrepeso” u “obesa” incluso en estudios científicos.

El mismo fue propuesto por un estadista belga (Adolph Quetelet, de ahí el nombre del índice) y responde a la división del peso corporal del sujeto en sí dividido por por su estatura en metros al cuadrado. Para entendernos, probemos que IMC tiene un sujeto que mide 1.80 metros y pesa 100 kgs.

IMC = 100/(1.8X1.8) = 100/3.24 = 30.86

Bien, según esté cálculo, nos podemos ir a la tabla general de valores de IMC:

IMC SITUACIÓN
Menor 18.5 Infrapeso
18.5-24.9 Normopeso
25.0-26.9 Sobrepeso Grado I
27.0-29.9 Sobrepeso Grado II
30.0-34.9 Obesidad de Tipo I
35.0-39.9 Obesidad de Tipo II
40.0-49.9 Obesidad de Tipo III (mórbida)
Mayor que 50 Obesidad extrema

Tabla de niveles de IMC y situaciones correspondientes

Bien, aquí supuestamente estaríamos dentro de un sujeto considerado obeso según estas tablas. Pero resulta que nuestro cliente lleva 12 años entrenando con pesas e incluso se ha planteado el hecho de competir en fitness, teniendo unos niveles de grasa corporal más bajos que la media, unas analíticas perfectas y una condición que ya quisiera incluso quien te escribe ahora mismo. ¿Este sujeto es obeso? Pues lo dicho, si nos basamos en el IMC, sí. Si nos basamos en el sentido común, obviamente no.

quetelet_adolphe
Adolph Quetelet. En su época no existía ni la fotografía, pero en 2017 se sigue tomando como valor de referencia…

Pensemos una cosa, y ahí daremos con la primera clave: Como ya hemos comentado, el invento del IMC tenía una finalidad estadística y se ha ido alargando hasta nuestros días. Por otro lado, el origen de este concepto data… ¡¡¡De la primera mitad del Siglo XIX!!! (aproximadamente 1835). Es decir, con todos los avances tecnológicos que estamos llevando a cabo para prácticamente cualquier nimiedad o con el gasto anual en materia de investigación y tecnología, seguimos basando en muchos casos la salud respecto a la composición corporal con una fórmula que tiene casi 200 años, cuando este hecho ya ha sido comentado y expuesto a en publicaciones específicas[1] y, dicho sea de paso y a un nivel más de “a pie de calle”, para otras cosas nos estamos preocupando si la versión utilizada tiene 1 año como máximo.

Las principales carencias que presenta el IMC y por el cual no lo deberíamos utilizar en el día a día en nuestro caso como profesionales o simplemente personas que se preocupan por la obesidad son muchas y variadas:

  • No contempla la cantidad de tejido muscular del individuo. Como ya hemos dicho, la práctica totalidad de culturistas o de deportistas que trabajen con unos niveles de fuerza importante darán un IMC obeso con niveles de % de Materia Grasa incluso inferiores.
  • No contempla la estructura ósea. Cuidado con lo del “hueso ancho”, que junto a la genética y a la tiroides pueden ser las tres grandes excusas que pone el obeso para justificar su situación, pero sí es cierto que incluso estructuralmente se han diferenciado varios fenotipos (endomorfo, mesomorfo y ectomorfo, de los cuales hablaremos puntualmente más adelante) con notorias diferencias estructurales.
  • La fórmula implica cierta desviación hacia considerar más obesa a gente más alta. Si nos basamos en la fórmula del IMC, podríamos decir que el peso de una persona iría de forma lineal a la altura del mismo al cuadrado. Sin embargo, este supuesto no es real, ya que la proporción debería ser mayor. Esto hace que sujetos más bajos se vean favorecidos si tuviésemos en cuenta la fórmula mientras que los más altos tenderán a ser más “obesos” con composiciones corporales idénticas.

De hecho, se ha propuesto hace relativamente poco tiempo una nueva fórmula modificada del IMC teniendo en cuenta estas premisas[2], proponiendo el siguiente cálculo:

IMC’= 1.3 x peso (kg)/ Estatura en metros elevado a 2.5

Si os parece, podemos recalcular el ejemplo anterior según esta fórmula. Dado que el sujeto del ejemplo es relativamente alto, el nuevo IMC debería ser inferior. Veamos

IMC’= 130/4.35 = 29.89

Con lo cual, tampoco es que tengamos la persona en infrapeso, pero sí vemos como simplemente por el hecho de tener en consideración su altura, esta persona pasaría “mágicamente” a dejar de ser obesa.

  • No tiene en cuenta alteraciones metabólicas. Que al fin y al cabo pueden ser tan importantes o más que el hecho de tener cierta cantidad de sobrepeso en sí. Alteraciones como la Diabetes Tipo II, la Hipertensión Arterial o Hipertrigliceridemias por poner algunos ejemplos pueden poner netamente en peligro la salud cardiovascular. Aunque ya os adelantamos algo sobre lo cual vamos a entrar de lleno en breve: ¿Puede que sea todo esto, además de la acumulación de la grasa, una manifestación de otro problema y no la patología en sí?
  • No considera los últimos hallazgos de lo que puede ser el auténtico generador de la obesidad en sí. Y lo dicho, a modo de anticipo te decimos que igual la acumulación de tejido graso puede ser la manifestacaión de una serie de cosas que pasan y que pueden ir focalizadas principalmente por una inflamación crónica de bajo grado.
  • Podemos encontrar diferencias entre etnias y razas. Son varios los estudios de referencia que han encontrado diferencias poco significativas entre algunas etnias[3], mientras que otros sí las han encontrado entre asiáticos (con IMCs más bajos, pero mayor porcentaje de tejido graso[4]), europeos y afroamericanos[5]. Ya desde niños podemos encontrar diferencias entre entnias caucásico-europeas, con una tendencia
  • No considera ni la edad ni el sexo. Cuando resulta harto evidente que sujetos con el mismo peso y diferentes edades tendrán una composición promedio diferente (más tejido graso cuanto más mayor sea la persona), mientras que, por ejemplo, las mujeres tienden a tener IMCs más bajos (y dicho sea de paso, mayor variabilidad del mismo entre diferentes etnias), pero con un %MG mayor que los hombres[6], aunque en este caso menos riesgo de patologías metabólicas y cardiovasculares.
  • Y el más tonto (y sincero) de todos ellos. Si una persona tiene un problema serio de sobrepeso… ¿Hace falta calcular el IMC para darse cuenta?

Por poner un ejemplo

En el estudio de adolescentes en Baleares realizado por el equipo de Bibiloni y que hemos utilizado en la introducción se produce un hecho significativo al respecto. Hemos integrado en el mismo cuadrante el porcentaje de obesos si tomamos el IMC igual o mayor a 30 como el definitorio y, debajo, el % de Materia Grasa en cada edad.

     Total Ob % MG Chicos Ob % MG Chicas OB % MG
12-13 años 14.8 23.9 21.0 22.0 9.5 25.5
14-15 años 9.8 23.7 11.3 20.6 8.5 26.2
16-17 años 7.7 21.6 7.9 17.5 7.5 25.1

Tabla 1. % de obesos e índices de materia grasa por sexo y edad según Bibiloni

Si observamos la tabla veremos especialmente un descenso muy importante del % de Obesos de los 12-13 a los 14-15 años, pero, sin embargo, el % de Materia Grasa en esta edad es muy similar e incluso aumenta en chicas.

¿Tiene alguna utilidad?

Igualmente, más que enterrar un concepto e irnos a extremos como algunos artículos publicados en la red del tipo “¿todavía crees en hadas, unicornios y el IMC?”[7], lo suyo sería enmarcarlo y dejarlo en lo que simplemente sea útil. Y utilidades las tiene, aunque tal vez no en nuestro entorno.

  • O estamos delante de una persona con mucha masa muscular o tiene sobrepeso. El IMC puede tener cierta utilidad en poblaciones sedentarias, sin mucha masa muscular, aunque nos volvemos a remitir al tema anteriormente del sentido común: Si una persona tiene sobrepeso u obesidad en cuanto a composición corporal se refiere, básicamente se nota.
  • Macroestudios o datos estadísticos. Como ya hemos dicho, el IMC tenía un origen prácticamente matemáticos-estadístico. En este caso, cuando hablamos de estudios con miles o incluso millones de sujetos, nos referimos a muestreos multitudinarios donde en este caso sí puede ser útil un dato como este para, por ejemplo, correlacionar Masa Corporal con patologías como el cáncer[8] o hasta riesgo de fractura ósea[9] o incluso de forma inversa, para evidenciar problemas concretos (como la falta de sueño[10]) con un aumento del peso respecto a la estatura; ya que en esos casos sí es cierto que existe una correlación directa entre IMC y obesidad[11].

Otras alternativas. En busca de la fiabilidad.

Por supuesto, creemos que no hay que ser conformistas y buscar otros índices que nos den más información y, sobre todo, que sea más fiable sobre el estado de forma y salud de nuestros clientes o el nuestro propio. Con el paso del tiempo se han propuesto otras variantes a nivel de medición con correlaciones más parejas a los marcadores patológicos de riesgo. En este punto os exponemos las más destacadas, así como citar sus soportes principales, los cuales iremos desarrollando con mayor profundidad en puntos posteriores.

  • Composición corporal. En lo primer que podemos pensar es en cuanto mayor sea la proporción de Materia Grasa que tenga el organismo, mayor riesgo de problemas metabólicos y cardiovasculares asociados llevará el sujeto. El precepto es totalmente coherente y lógico a prior, aunque vamos a ir viendo como no toda la grasa es igual ni trae las mismas consecuencias.

Sin embargo, ya tenemos un marcador más exacto que el IMC puro y duro, aunque a la hora de medir el porcentaje de grasa corporal encontramos básicamente dos hándicaps: Como ya hemos dicho, no toda la grasa es igual ni tiene los mismos efectos secundarios y, además, el porcentaje de grasa no es precisamente un método fácil de medir de forma rápida si no se tiene la tecnología adecuada (desde densitometrías hasta plicómetros) o conocimientos técnicos mínimos. Cabe decir que en la actualidad sí encontramos básculas de impedancia con cierta fiabilidad, pero como esto es parte del Capítulo 8, vamos a ir directo a los índices de porcentajes de grasa en mujeres y hombres.

Porcentajes de grasa en mujeres
Edad Esencial Mínimo Excelente Bueno Medio Sobrepeso Obesidad
19-24 <7-8 9-12% <15% 16-20% 21-25% 26-30% >31%
25-29 <7-8 9-12% <16% 17-21% 22-26% 27-31% >32%
30-34 <7-8 9-12% <17% 18-22% 23-27% 28-32% >33%
35-39 <7-8 9-12% <19% 20-23% 24-28% 29-33% >34%
40-44 <7-8 9-12% <21% 22-24% 25-29% 30-34% >35%
45-49 <7-8 <23% 24-26% 27-31% 32-36% >37%
50-54 <7-8 <25% 26-28% 29-33% 34-37% >38%
55-59 <7-8 <26% 27-29% 30-34% 35-38% >39%
+60 <7-8 <27% 28-30% 31-35% 36-39% >40%
Porcentajes de grasa en hombres
Edad Esencial Mínimo Excelente Bueno Medio Sobrepeso Obesidad
19-24 <2-3 3-6% <9% 10-14% 15-19% 20-23% >24%
25-29 <2-3 3-6% <10% 11-16% 17-20% 21-24% >25%
30-34 <2-3 3-6% <11% 12-17% 18-21% 22-25% >26%
35-39 <2-3 3-6% <12% 13-18% 19-22% 23-26% >27%
40-44 <2-3 3-6% <13% 14-19% 20-23% 24-27% >28%
45-49 <2-3 <15% 16-21% 22-25% 26-28% >29%
50-54 <2-3 <17% 18-23% 24-26% 27-29% >30%
55-59 <2-3 <19% 20-24% 25-28% 29-30% >31%
+60 <2-3 <20% 21-25% 26-29% 30-31% >32%
  • Índice Cintura Cadera (ICC). Sus primeras referencias datan de mediados de la década de los 90[12][13] al encontrar mayor riesgo de patologías metabólicas en el caso de sujetos con elevados índices de obesidad abdominal. Este hecho será muy importante a la hora de clasificar la obesidad entre androide (forma de manzana, más común en hombres) o ginoide (forma de pera, más común en mujeres).

El mismo está siendo considerado en la actualidad una herramienta de visualización más fiable que el IMC, o simplemente la medición de perímetro de cintura[14] para diversos problemas como la diabetes tipo II ola hipertensión en diversos tipos de población e incluso etnias.

El cálculo se haría simplemente dividiendo el resultado de la medición de cintura a la altura de la última costilla flotante por el perímetro mayor a la altura de la cadera. Los baremos básicos en correlación al riesgo de enfermedades CV incluso considerando otros factores como la edad serían los siguientes:

  Niveles de riesgo en hombres según icc
Edad Bajo Moderado Alto Muy alto
20-29 <0.83 0.83-0.88 0.89-0.94 >0.94
30-39 <0.84 0.84-0.91 0.92-0.96 >0.96
40-49 <0.88 0.88-0.95 0.96-1.00 >1.00
50-59 <0.90 0.90-0.96 0.97-1.02 >1.02
60-69 <0.91 0.91-0.98 0.99-1.03 >1.03
  Niveles de riesgo en MUJERES según icc
Edad Bajo Moderado Alto Muy alto
20-29 <0.71 0.71-0.77 0.78-0.82 >0.82
30-39 <0.72 0.72-0.78 0.79-0.84 >0.84
40-49 <0.73 0.73-0.79 0.80-0.87 >0.87
50-59 <0.74 0.74-0.81 0.82-0.88 >0.88
60-69 <0.76 0.76-0.83 0.84-0.90 >0.90

El IMC es un dato estadístico que puede ser utilizado para ciertas acciones concretas, pero no tiene sentido en el caso de trabajar con individuos y más de forma profesional. Por tanto, necesitaremos buscar índices más fiables y que, por supuesto, nos den información más importante.

[1] Ahima, R. S., & Lazar, M. A. (2013). The health risk of obesity—better metrics imperative. Science, 341(6148), 856-858.

[2] Trefethen, N. (2013). BMI (body mass index).

[3] Deurenberg, P., Yap, M., & Van Staveren, W. A. (1998). Body mass index and percent body fat: a meta analysis among different ethnic groups. International journal of obesity, 22, 1164-1171.

[4] Wang, J., Thornton, J. C., Russell, M., Burastero, S., Heymsfield, S., & Pierson, R. N. (1994). Asians have lower body mass index (BMI) but higher percent body fat than do whites: comparisons of anthropometric measurements. The American journal of clinical nutrition, 60(1), 23-28.

[5] Gallagher, D., Visser, M., Sepulveda, D., Pierson, R. N., Harris, T., & Heymsfield, S. B. (1996). How useful is body mass index for comparison of body fatness across age, sex, and ethnic groups?. American journal of epidemiology, 143(3), 228-239.

[6] The effect of sex, age and race on estimating percentage body fat from body mass index: The Heritage Family Study

[7] https://web.archive.org/web/20090505180701/http://www.maa.org/devlin/devlin_05_09.html

[8] Renehan, A. G., Tyson, M., Egger, M., Heller, R. F., & Zwahlen, M. (2008). Body-mass index and incidence of cancer: a systematic review and meta-analysis of prospective observational studies. The Lancet, 371(9612), 569-578.

[9] De Laet, C., Kanis, J. A., Odén, A., Johanson, H., Johnell, O., Delmas, P., … & McCloskey, E. V. (2005). Body mass index as a predictor of fracture risk: a meta-analysis. Osteoporosis international, 16(11), 1330-1338.

[10] Taheri, S., Lin, L., Austin, D., Young, T., & Mignot, E. (2004). Short sleep duration is associated with reduced leptin, elevated ghrelin, and increased body mass index. PLoS Med, 1(3), e62.

[11] Garrow, J. S., & Webster, J. (1984). Quetelet’s index (W/H2) as a measure of fatness. International journal of obesity, 9(2), 147-153.

[12] Lee, J. S., Aoki, K., Kawakubo, K., & Gunji, A. (1995). A study on indices of body fat distribution for screening for obesity. Sangyo eiseigaku zasshi= Journal of occupational health, 37(1), 9-18.

[13] Hsieh, S. D., & Yoshinaga, H. (1995). Abdominal fat distribution and coronary heart disease risk factors in men-waist/height ratio as a simple and useful predictor. International journal of obesity and related metabolic disorders: journal of the International Association for the Study of Obesity, 19(8), 585-589.

[14] Ashwell, M., Gunn, P., & Gibson, S. (2012). Waist‐to‐height ratio is a better screening tool than waist circumference and BMI for adult cardiometabolic risk factors: systematic review and meta‐analysis. Obesity reviews, 13(3), 275-286.

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