Enfoque predictivo de indicadores de salud a partir de los hábitos de actividad física de jóvenes activos.

Diseño del estudio y participantes.

Este estudio transversal centrado en niños y adolescentes utilizó datos recopilados desde mayo de 2018 hasta marzo de 2023 para el proyecto Salud Activa.^3,18. En este estudio participó una muestra por conveniencia de 2255 niños y adolescentes de entre 6 y 17 años. La muestra se dividió en función del sexo (1.528 niños y 727 niñas), rango de edad (6 a 9, 10 a 13, 14 a 17 años) y modalidad deportiva (cancha o red, campo o strike/fielding, individual e invasión/ juegos territoriales), según la clasificación establecida en otros estudios¹⁹. La Tabla 1 presenta datos descriptivos sobre la condición física y composición corporal de la muestra, categorizados por sexo, grupo de edad y clasificación deportiva general.

Todos los participantes que formaron parte del estudio estaban matriculados en alguna de las escuelas deportivas municipales de una región central y rural de España. Realizaban alguna actividad deportiva extraescolar, en sus diferentes modalidades, al menos dos días a la semana durante un mínimo de 1 h cada día. Entre estas modalidades deportivas y siguiendo la clasificación especificada por Ellis¹⁹, 1.298 participantes practicaron deportes de invasión (fútbol, ​​baloncesto, fútbol sala), 298 participantes practicaron deportes de cancha o red (tenis, pádel, bádminton) y 65 participantes practicaron deportes de lucha/combate (judo, kárate…). Además, teniendo en cuenta un estudio reciente²⁰A esta clasificación se sumaron deportes individuales o de viaje como el atletismo, el ciclismo, el motociclismo o la natación, en la que participaron 594 participantes. Todos los participantes matriculados en escuelas deportivas fueron invitados a participar en este proyecto, pero solo se consideró para el análisis a aquellos que completaron con éxito todas las pruebas.

El estudio se realizó de acuerdo con los estándares de la Declaración de Helsinki (Asociación Médica Mundial, 2013) y las Directrices de la Comunidad Europea para la Buena Práctica Clínica (111/3976/88 de julio de 1990). Se siguieron las instrucciones para la investigación clínica en humanos regidas por el marco legal español (Real Decreto 561/1993). Este estudio fue aceptado por el Comité Ético de Investigación Clínica del Hospital Universitario de Toledo (España), que aprobó el proyecto (Ref.: 1038/28062023).

Procedimientos y mediciones

Una vez aprobado el protocolo del estudio, cada participante se sometió a una evaluación individual antes de la sesión de entrenamiento de la modalidad deportiva en la que estaba inscrito. La prueba tuvo una duración de entre 60 y 90 min y se realizó en grupos de 12 a 14 participantes. Las pruebas de composición corporal y aptitud física fueron administradas por personal cualificado y según el protocolo establecido en el proyecto Salud Activa. Además, las pruebas de aptitud física se administraron de tal forma que la fatiga no influyera en la realización de las evaluaciones posteriores. Los participantes y sus padres o tutores legales fueron informados de los objetivos de la investigación y las características de la prueba antes de que comenzara el estudio. Se les pidió que dieran su consentimiento informado antes de que su hijo o hija participara en la prueba.

Aptitud física

Para evaluar los diferentes parámetros de la aptitud física, se ha desarrollado una versión adaptada de la batería ampliada de evaluación de niveles de actividad física (ALPHA) relacionada con la salud para niños y adolescentes.²¹ se utilizó. La batería ALPHA-Fitness, establecida por Ruiz et al.²¹, se estructura en torno a tres componentes principales: capacidad aeróbica, fuerza musculoesquelética y composición corporal. Los investigadores realizaron todas las pruebas de aptitud física y se realizaron en la siguiente secuencia:

Para evaluar la fuerza muscular de la parte superior del cuerpo, se empleó una prueba de fuerza de prensión manual con un dinamómetro de mano con agarre ajustable (Modelo Constant R: 14192-709E, China). Se instruyó a los participantes para que mantuvieran una posición de extensión total del codo y ejercieran una fuerza máxima continua con las manos durante 3 s. La prueba se realizó alternativamente con la mano dominante y la no dominante, y a los participantes se les permitió un período de descanso de 30 segundos entre intentos. La puntuación del mejor desempeño de cada individuo con su mano dominante se registró con una precisión de 1 g y se expresó en kg como valor absoluto.²¹. Se utilizó la prueba de salto vertical para determinar la fuerza de los músculos de la parte inferior del cuerpo. Durante un salto con contramovimiento (CMJ) con balanceo de brazos, se midió la altura máxima del salto vertical con una precisión de 0,1 cm utilizando células fotoeléctricas formadas por dos barras paralelas (Optojump, Microgate, Bolzano, Italia). La prueba de balanceo de brazos CMJ es una prueba de campo válida y confiable para determinar la aptitud muscular.²². Este sistema mide el tiempo de vuelo como el intervalo entre el despegue y el aterrizaje. Previo a la recolección de datos, se explicó a cada participante la prueba CMJ. Se indicó a los participantes que ejecutaran saltos con la máxima altura vertical, lo que implicaba un rápido movimiento excéntrico preparatorio hacia abajo, permitiendo la libertad de movimiento del brazo. Cada participante ejecutó con éxito tres saltos y se seleccionó el salto más alto entre ellos como medida final de rendimiento.

La aptitud cardiorrespiratoria se evaluó mediante la realización de una prueba de campo incremental máxima (prueba de carrera de 20 m). Se pidió a los participantes que corrieran de un lado a otro entre dos líneas espaciadas a 20 m de distancia mientras mantenían un ritmo emitido por señales acústicas de un altavoz portátil. La prueba comenzó con una velocidad inicial de 8,5 km h.⁻¹ y se incrementó gradualmente en 0,5 km h⁻¹ cada min, según el protocolo establecido por Leger et al.²³. La prueba se consideró completa cuando el participante no logró llegar al final de las líneas en sincronía con las señales de audio en dos ocasiones consecutivas. Alternativamente, la prueba concluyó cuando el participante se detuvo debido a la fatiga. Los resultados se transformaron en etapas de 1 min de duración y el consumo máximo de oxígeno (VO₂max) se estimó utilizando la fórmula de Leger et al.²³:

donde la velocidad final es X1 (km h⁻¹) y la edad es X2 (año como el entero redondeado inferior). La prueba se realizó solo una vez y se realizó al final para garantizar que el rendimiento y la fatiga de los participantes no afectaran los resultados.

Composición corporal

La composición corporal se midió indirectamente utilizando un analizador segmentario portátil de análisis de bioimpedancia multifrecuencia (BIA) (TANITA MC-780, Tanita Corp., Tokio, Japón), que se ha verificado clínicamente que es preciso y confiable y que proporciona resultados altamente reproducibles.²⁴. Se utilizaron los datos de peso (kg), masa grasa (kg y %) y masa muscular (kg y %) obtenidos por BIA. La altura (cm) se evaluó con un tallímetro (Seca 214, Hamburgo, Alemania). El índice de masa corporal (IMC) se calculó dividiendo el peso (kg) por la altura al cuadrado (m). Además, la masa del músculo esquelético apendicular (ASMM) se calculó mediante la suma de la masa muscular de cuatro extremidades. Según Salton, et al.²⁵la relación músculo-grasa (MFR) (MFR = ASMM [kg]/Grasa corporal [kg]) fue calculado. Las evaluaciones se realizaron con ropa y descalzos. Finalmente, se estimó la relación fuerza de prensión manual-IMC (HBMI) con la fuerza de prensión manual (kg) y el IMC (kg/m²).

Adherencia a la dieta mediterránea

La adherencia a la dieta mediterránea (DM) se determinó mediante el cuestionario KIDMED. Esta prueba fue creada y validada en el estudio enKid.^26,27. Este instrumento fue creado con foco en evaluar la adherencia a la DM entre jóvenes y adolescentes. Se ha utilizado en revisiones sistemáticas recientes.^28,29, proporcionando un rico marco contextual para interpretar los resultados. KIDMED consta de 16 ítems: 12 ítems representan una puntuación positiva para la adherencia a la DM, y los 4 ítems restantes representan una puntuación negativa. Una respuesta positiva a una pregunta que implique una mayor adherencia a la dieta vale + 1 punto (P1–P5, P7–P11, P13 y P15). Una respuesta positiva a una pregunta que supone una menor adherencia a la dieta vale – 1 punto (P6, P12, P14 y P16). Las respuestas negativas no puntúan (se anota un valor de 0). La suma de todos los valores de la prueba administrada se considera el índice KIDMED y se clasifica en tres niveles diferentes: (1) baja adherencia (dieta de muy baja calidad, 0 a 3); (2) medio o moderado (es necesario mejorar la dieta, 4–7); y (3) alta adherencia (adherencia óptima a la DM, 8-12)²⁷.

análisis estadístico

El análisis de datos se realizó en R versión 4.2.2 (2022-10-31 ucrt) con RStudio 2022.12.0. Los participantes se clasificaron en tres grupos según su edad (6 a 9, 10 a 13 y 14 a 17 años). Esta clasificación se comprobó con un análisis discriminante lineal (LDA). La LDA pretende representar una variable dependiente mediante una combinación lineal de otras variables, permitiendo así una clasificación más precisa de los casos en grupos de edad específicos. Este proceso es crucial para evaluar la capacidad del modelo para clasificar con precisión los casos por edad y su generalización a nuevos datos. Este análisis y sus implementaciones prácticas ya han sido estudiados.^30,31. Las variables predictoras incluidas en el modelo LDA fueron aquellas que deberían analizarse más a fondo como variables dependientes. Se realizó una partición de datos del 80 al 20% para dividir la muestra en datos de tren y de prueba, respectivamente. Los datos se centraron y escalaron antes de modelar la función discriminante. La Tabla 2 ilustra la precisión de la LDA con un 82,4% de los casos clasificados correctamente en la muestra de prueba y un 81% en la muestra de entrenamiento. Así, se aceptó tres grupos como método de división de la variable edad.

La distribución de datos se probó mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Las variables de peso, talla e IMC no se distribuyeron normalmente entre los diferentes grupos. La elección de un modelo aditivo generalizado (GAM) para nuestro análisis se debe a su versatilidad para capturar relaciones no lineales entre las variables predictoras y la variable de respuesta. Al contrario de los modelos lineales convencionales, los GAM incorporan funciones suaves representadas por B-splines con penalizaciones, lo que facilita el modelado de asociaciones no lineales complejas (Hastie y Tibshirani, 1990). Este enfoque se destaca como una herramienta sólida para estimar relaciones tan complejas, particularmente cuando las relaciones resisten transformaciones de predictores simples o ecuaciones polinómicas. A pesar de los desafíos de interpretación que plantea la inclusión de términos fluidos, los GAM ofrecen ventajas significativas en flexibilidad y rendimiento predictivo en comparación con modelos lineales más simples. Por lo tanto, la selección de GAM para nuestro análisis representa una elección bien considerada basada en su capacidad para modelar de manera efectiva asociaciones no lineales al tiempo que reconoce el panorama más amplio de las técnicas de modelado disponibles. Para el ajuste del modelo se utilizó la función gam(), del paquete mgcv (versión 1.8-41). El modelo se construyó con las variables predictoras de deporte general, deporte de habilidad, años de práctica, KIDMED, sexo, edad, grupos de edad y las variables suavizadas s(peso), s(altura) y s(IMC). Estas variables se utilizaron para ejecutar el modelo con cada variable dependiente (VO₂máx, masa grasa, masa muscular, fuerza de prensión manual, salto vertical, MFR, HBMI). El número de nodos utilizados para los diferentes modelos fue k = 20 como número en el que el índice k fue superior a 1 (p > 0,05). El método para estimar el parámetro suavizado fue el de máxima verosimilitud restringida. Los grupos de edad (6, 10 y 14 años) se incluyeron en los términos suavizados como un factor para permitir la interacción entre ellos. El modelo final para cada variable dependiente fue el siguiente:

V₁= deporte general; V₂= deporte de habilidad; V₃= sexo; V₄= edad; V₅= grupos de edad; V₆= años de práctica; V₇= NIÑO; V₈= horas por semana; V₉= peso; V₁₀= altura; V₁₁= IMC; s = suave.

La precisión y el error del modelo se probaron mediante diferentes métodos: R2 ajustado, desviación estándar de la variable original, desviación estándar del modelo, desviación explicada, error absoluto medio, error porcentual absoluto medio, error cuadrático medio, índice de concordancia e información de Akaike. criterio.