OBJECTIVE: To identify the contribution of anthropometric variables to predict the maturational stage in young males. METHODS: Cross-sectional study that enrolled 190 male subjects aged between eight and 18 years, randomly selected from public and private schools in Natal, Northeast Brazil. Thirty-two anthropometric variables were measured following the recommendations of the International Society for the Advancement of Kineanthropometry (ISAK). The assessment of sexual maturation was based on the observation of two experienced experts, who identified the pubertal development according to Tanner guidelines (1962). RESULTS: The anthropometric variables showed a significant increase of their values during the advancement of pubertal development (p<0.05). The following variables showed the best value for prediction of maturational groups: sitting height, femoral biepicondylar diameter, forearm girth, triceps skinfold, tibiale laterale and acromiale-radiale bone lenghts. These variables were able to estimate the pubertal stages in 76.3% of the sujects. CONCLUSION: The anthropometric characteristics showed significant differences between the moments of maturational stages, being found, representatively, seven variables that best predict the stages of sexual maturation.
OBJECTIVE: To identify the contribution of anthropometric variables to predict the maturational stage in young males. METHODS: Cross-sectional study that enrolled 190 male subjects aged between eight and 18 years, randomly selected from public and private schools in Natal, Northeast Brazil. Thirty-two anthropometric variables were measured following the recommendations of the International Society for the Advancement of Kineanthropometry (ISAK). The assessment of sexual maturation was based on the observation of two experienced experts, who identified the pubertal development according to Tanner guidelines (1962). RESULTS: The anthropometric variables showed a significant increase of their values during the advancement of pubertal development (p<0.05). The following variables showed the best value for prediction of maturational groups: sitting height, femoral biepicondylar diameter, forearm girth, triceps skinfold, tibiale laterale and acromiale-radiale bone lenghts. These variables were able to estimate the pubertal stages in 76.3% of the sujects. CONCLUSION: The anthropometric characteristics showed significant differences between the moments of maturational stages, being found, representatively, seven variables that best predict the stages of sexual maturation.
Puberty is defined as the stage of development that transforms the child's body into
the adult's one, with physical and hormonal changes that culminate in sexual
maturation and reproductive capacity.1
-
3 Its onset can be used as an important
analysis tool, as it occurs at an specific time and is regulated by genetic,
environmental, and neuroendocrine mechanisms.4
,
5The most often used method for clinical assessment of pubertal development was
proposed by Tanner, based on the observation of secondary sexual characteristics,
with five maturational stages. In males, this method is based on the characteristics
of genital and pubic hair and genitalia development itself, with stage 1 representing
the prepubertal, and stage 5, the postpubertal.6
,
7 Although it is widely used in the monitoring
of biological maturation, the method has some disadvantages that may compromise its
use in services outside the doctor's office. Most commonly, the embarrassment of the
evaluated individual or lack of privacy in the chosen environment can compromise the
course of the evaluation process, and thus become a limiting factor for its use.8
,
9In an attempt to decrease these limitations, some studies have proposed the use of
self-assessment, using illustrative photographs of the main aspects of each
maturational stage, allowing for a supplementary visual identification so that the
assessed individual can identify with the picture that most resembles his current
maturational stage. However, national and international studies have shown, in
general, a low reliability of this method, which also has the limitation of promoting
situations of embarrassment to individuals.6
,
10
-
13Given this perspective, studies have demonstrated that morphological changes are
common during puberty in males, as the increased production of sex hormones have a
significant association with the modification of some body measurements.14
,
15 Thus, the analysis of anthropometric and
body composition parameters can be considered an important tool to monitor pubertal
development, as changes in the external body morphology are related to advancing
stages of sexual maturation.16
-
18Among the methods used to verify the association between these variables,
multivariate analysis can be acknowledged as the best one, as it can provide an
estimate of the contribution of each anthropometric characteristic for predicting the
stages of pubertal maturation, taking into account the existence of interrelations of
all the variables.19 The best statistical test
to attain this objective is discriminant analysis, which, similarly to multiple
linear regression, verifies the level of association between the variables and
creates a prediction equation for a non-metric variable based on metric
variables.In this context, this study aimed to identify the anthropometric variables that best
predict the differences between the sexual maturation stages.
Methods
This was a cross-sectional study of 190 male subjects aged 8 to 18 years, randomly
selected from public and private schools in Natal, RN, Brazil. The schools were
chosen by convenience, according to the four city regions (North, South, East, and
West). Subsequently, the research was introduced to the students, and those who
agreed to participate and whose parents or guardians signed the informed consent were
enrolled in the study.Prior to the school evaluations, a pilot study was performed at the outpatient clinic
of Hospital de Pediatria of Universidade Federal do Rio Grande do Norte (HOSPED),
which allowed for sample size calculation based on a confidence interval of 95%,
standard deviation, and standard error estimation. The result of this estimate
defined the need for a minimum sample of 181 individuals.The criteria used for sample selection excluded subjects with genetic syndromes,
cognitive impairment, those undergoing treatment with growth hormone (GH), agonists
of gonadotropin-releasing hormone (GnRHa), and sex steroids or presence of conditions
that could affect the interpretation of results. Initially, 196 subjects were
evaluated. However, there was a sample loss of six individuals after the exclusion
criteria were applied. The procedures used in this study were previously approved by
the Ethics Committee in Research of Universidade Federal do Rio Grande do Norte
(UFRN), process number 618/11.A total of 32 anthropometric variables were selected and all were assessed according
to the recommendations of the International Society for the Advancement of
Kinanthropometry (ISAK).20 The measured
variables were: weight, height, sitting height, length of lower limbs (LL), five bone
diameters (biacromial, biiliocristal, transverse thoracic, humeral, and femoral
biepicondylar), five bone heights (acromial-radial, radial-styloid, styloid-dactylic,
tibial-trochanteric, and lateral-tibial), 11 circumferences (head, neck, relaxed arm,
contracted arm, forearm, wrist, chest, waist, abdomen, hip, and calf) and seven
skinfolds (triceps, subscapular, biceps, abdominal, supraspinatus, Suprailiac, and
calf).Weight and height were assessed on a Welmy electronic scale (Electronic of Welmy
Indústria e Comércio, São Paulo - Brazil), with a capacity of 300 kg and precision of
50 g, and an attached anthropometric ruler with a scale between 1.00 m and 2.00 m and
an accuracy of 0.1 cm. Measures of circumferences and sitting height were performed
using a 2-meter Sanny anthropometric tape (Sanny, São Paulo - Brazil) with 0.1 cm
precision. Diameters and bone lengths were measured using two instruments: a 2-meter
Sanny segmometer (Sanny, São Paulo - Brazil) with a precision of 0.1 cm, and a
Cescorf metal caliper (Cescorf, Rio Grande do Sul - Brazil) with a precision of 0.1
cm. Skinfold measurements were performed using a Harpenden caliper (John Bull British
Indicators Ltd, West Sussex - England) with a unit scale of 0.2 mm and measure
interpolation of 0.1 mm.The anthropometric measurements were performed by two experienced examiners with
adequate technical error of measurement (TEM), according to the values shown in the
literature, of 5% for skinfolds and 1% for the others.21 Variables in which the TEM exceeded the recommended values were
excluded from the analysis. Two other examiners were trained in advance and conducted
the longitudinal and girth measures, under the supervision of one of the experienced
examiners.The assessment of sexual maturation was based on the observation of two specialized
and experienced physicians, with rates of interobserver agreement reported in a
previous study.6 For that purpose, the
pubertal status of the subjects was evaluated according to the recommendations of
Tanner,22 separated by the stage of sexual
maturation of the genitalia (G1-G5).The descriptive analysis was performed for central tendency values. Data distribution
was analyzed by the Shapiro-Wilk test and Levene's test, and non-parametric
distribution was found only for skinfolds. These were represented by the median and
interquartile range, and were submitted to neperian logarithmic transformation. The
inferential analysis was performed by one-way ANOVA with post hoc
Scheffé test.Using a multivariate approach, conditions were initially observed for the assumptions
of the discriminant analysis by the colinearity tests (tolerance > 0.1 and
tolerance inflation factor < 10) and Box's M (0.118). Then, the variables were
evaluated by simultaneous estimation in order to generate a function that could
predict sexual maturity based on anthropometric variables.The level of significance was set at p<0.05, and the analysis was
performed using SPSS software, release 19.0 (IBM Corp. Released 2010. IBM SPSS
Statistics for Windows, New York - USA).
Results
The mean values of each anthropometric characteristic separated by pubertal stages
are described in Table 1. Chronological age
was higher with advancing pubertal development, with mean and standard deviation for
G1 of 9.89±1.18; for G2, 11.89±1.37; for G3, 12.67±1.31; for G4, 13.84±1.21; and for
G5, 15.75±1.19.
Table 1
Central tendency and dispersion values of anthropometric variables,
according to the stages of pubertal maturation (G1–G5)
Regarding the other variables, there was also an increase in their values with
advancing pubertal stage. It can also be observed that all variables, except head
circumference, biacromial diameter, and LL showed a significant difference between G1
and G2 (p<0.05), albeit not significant between G2 and G3.
Moreover, the body size variables showed significant changes from G1 to G2
(p<0.01), which stabilized in G3 and again showing
differentiation in G4 and G5 (p<0.05).As for skinfold thickness, no significant difference was found between the pubertal
stages. This demonstrates that, for absolute values, body adiposity represented by
subcutaneous fat does not change in boys, even with the onset of puberty.Of the 32 anthropometric variables that were submitted to discriminant analysis, six
(sitting height, femoral biepicondylar diameter, forearm girth, triceps skinfold, and
tibial and radial-acromion bone heights), plus age, were selected as the best
predictors for the stages of pubertal maturation.After that, four discriminant functions were created, aiming at algebraically
describing the separation between the five groups analyzed. The impact of each
function for pubertal maturation prediction and their contribution to explain the
association between all variables were obtained by canonical correlation, which
showed acceptable values only for the first three functions (0.927, 0.440, 0.352),
suggesting little contribution of function number four (0.120) for the subsequent
statistics.Tables 2 and 3 show, respectively, the values of the discriminant loads of each
variable and the midpoint (centroid) values of each function.
Table 2
Nivel de contribuição das variáveis antropométricas para o modelo de
predição da maturação puberal, a partir da criação de funções
discriminantes
Table 3
Mean central values (centroids) of functions for prediction of pubertal
maturation based on anthropometric variables
Age and sitting height showed to be the best predictors for function 1, which is
related to the differential analysis between stages 4 and 5 vs. the
other stages. For function 2, which is related to the difference between stages 2 and
3 vs. the other stages, there was a large contribution from the
femoral biepicondylar diameter and the forearm girth.The data provided by Fig. 1 also indicate an
analysis of the centroids of each pubertal stage, but emphasize the dispersion of
each subject in relation to it. Thus, the difference between the mean values for the
discriminant z-scores of the five stages can be observed, and the overall
discriminant analysis can be comparatively verified.
Figure 1
Graphical representation of the centroid of the canonical discriminant
functions
The probability of pubertal stage prediction based on anthropometric variables was
76.3%, as shown by the classification values for the discriminant analysis.
Specifically regarding the groups, stage 2 attained the minimum percentage value
(61.1%), stage 1 had the highest value (87.1%), and stages 3, 4 and 5 had,
respectively, 65%, 62.5%, and 84%.
Discussion
Anthropometric changes that occur with advancing maturational stages can be
recognized as an alternative analysis to identify the variables that best predict
these stages. As previously observed, of the 32 anthropometric variables that were
assessed, six, in addition to age, were able to reclassify a high percentage of
maturational groups, demonstrating the viability of this perspective.In the study by Perez et al,9
the maturational stages were also successfully predicted based on eight
anthropometric variables, indicating the significant effect of maturation on
anthropometric characteristics. This association is ultimately responsible for the
body changes in males, as observed in Table
1.3
,
7
,
23All anthropometric variables, except head circumference, biacromial diameter, and LL
showed a significant difference between G1 and G2, which was not confirmed for the
subsequent period, between G2 and G3. This may have occurred for two reasons. First,
the minimum age used, which, although similar to other studies, may have included
males whose development is delayed in relation to puberty onset, thus underestimating
the values shown in G1. Conversely, this difference may be explained by the
description found in the study by Wright et al,24 wherein the stage 1 represents a period prior to puberty, with
a small difference when compared to stage 2. Subsequently, peak growth velocity will
be achieved, typically between stages 3 and 4.3
,
25In relation to skin folds, it was observed that the variation was very high,
indicating a high variability between subjects. Therefore, it was necessary to apply
statistical techniques to attenuate the distribution of variables, and, after
analysis of variance, no significant differences were found for any comparison
between the stages, corroborating the study by Veldre and Jürimäe.8 It is known that, in boys, the increase in
weight during this phase is accompanied mainly by gains in muscle mass (80% to 90%)
and by stability in the levels of fat mass, resulting in few changes in absolute
levels of subcutaneous fat. 26
,
27The seven variables used in the discriminant analysis were responsible for the
creation of four functions. Based on the Wilks-Lambda test, only the first three
functions were able to discriminate the stages of maturation
(p<0.05), respectively accounting for 85.9%, 19.4%, and 12.4% of
the amount of variance of the discriminant analysis. These rates are considered
adequate to proceed with the other interpretations of this method, as they can
predict the differences between each stage of sexual maturation with high
accuracy.19Tables 2 and 3 show the specific characteristics of the functions for each selected
variable and pubertal stages. Based on these, age (0.785) and sitting height (0.703)
can be identified as the most predictive characteristics of the first function. The
femoral diameter (0.759) and forearm girth (0.602) are better predictors of the
second function. The centroid values show that the first function may contribute to
the separation between the G4 and G5 groups vs. the other stages,
due to the differences shown in the discriminant variables. As for function 2, such
separation is represented by G2 and G3 vs. the other stages, i.e.,
the best trends for this discriminant analysis is based on three groups: G1; G2+G3;
G4+G5.The results are similar to those obtained by Wright et al
24 on the effectiveness of growth
characteristics at puberty, which proposes its analysis at three specific phases:
prepubertal (Tanner stage 1), "at puberty" (stages 2 and 3 of Tanner), and
"completing puberty" (stages 4 and 5 of Tanner).Literature shows that the sequence of maturational changes during puberty is
well-defined. Stages 4 and 5, when referred in relation to the characterization of
the genitalia, represent an advanced maturation stage, in which the individual is
close to the adult stage. It is during this period that the main body changes occur,
especially in relation to peak growth velocity, contributing to a greater
differentiation from early maturational stages.3
,
28
,
29For the percentage of viability of correctly classified predictions, the discriminant
analysis accounted for a total of 76.3% of correct answers, considered a good
predictive level.19 This means that the seven
variables used in the functions accounted for a rate of 76.3% of prediction of
maturation stages, which is acceptable for this type of method.The remaining 23.7% are related to the error rate originated by biases that accompany
this study, especially in relation to the anthropometric assessment, which is
characterized as a method that requires appropriate prior training and adequate
capacity, so that the error intrinsic to the examiner is not as accentuated. However,
the calculation of inter- and intra-rater errors was performed to minimize this
problem.In more specific analyses, it appears that the intermediate stages G2, G3, and G4 had
the lowest indices, indicating greater difficulty in identifying anthropometric
changes during these stages of puberty. However, the moments related to G1 and G5 had
a high percentage of correctness, demonstrating high prediction accuracy, justified
as extreme moments in the maturational process in which alterations that are
characteristic of puberty have yet to initiate (prepubertal stage) or have already
been completed (postpubertal stage).Body changes that occurred with advancing pubertal maturation were significant and
demonstrated usefulness in the clinical setting for young males. Although this was
characterized as a cross-sectional study that does not substitute for the direct
method used in clinical practice, these results constitute an innovative proposal, as
this study found significant differences in anthropometric characteristics between
the stages of sexual maturation, identifying seven variables that best discriminate
and predict these stages, represented by a classification index that is considered to
be good (76.3%).Therefore, these findings confirm that the evaluation of anthropometric
characteristics has a significant association with pubertal stage in young male
individuals and represents a new perspective for the development of novel methods for
prediction of biological maturation, which are not limited by invasiveness and high
cost.
Introdução
A puberdade é definida como a fase de desenvolvimento que transforma o corpo infantil em
adulto, com mudanças físicas e hormonais que culminam na maturação sexual e na
capacidade de reprodução.1
-
3 Seu aparecimento pode ser visto como importante
ferramenta de análise, pois ocorre num tempo individual e é regulado por mecanismos
genéticos, neuroendócrinos e ambientais.4
,
5O método mais utilizado para a avaliação clínica do desenvolvimento pubertário foi
proposto por Tanner com base na observação das características sexuais secundárias, com
cinco estádios maturacionais. Nos meninos, esse método se baseia nas características da
pilosidade genital e púbica e do desenvolvimento da própria genitália, sendo o estádio 1
referente ao período anterior à puberdade e, o estádio 5, à pós-puberdade.6
,
7 Mesmo amplamente utilizado no acompanhamento da
maturação biológica, o método tem algumas desvantagens que podem comprometer sua
utilização em ambientes externos ao consultório médico. De forma mais comum, as
situações de constrangimento do avaliado ou a falta de privacidade do ambiente escolhido
podem comprometer o transcorrer do processo avaliativo e tornar-se um fator limitante
para seu uso.8
,
9Na tentativa de diminuir essas limitações, alguns estudos propõem a utilização da
autoavaliação, que utiliza fotografias ilustrativas dos principais aspectos de cada
estádio maturacional e possibilita uma identificação visual auxiliar para que o avaliado
aponte a foto que mais se assemelha ao seu momento maturacional atual. Entretanto,
estudos nacionais e internacionais demonstraram, em geral, uma baixa confiabilidade
desse método, que também tem a limitação de promover situações de constrangimento aos
indivíduos.6
,
10
-
13Diante dessa perspectiva, estudos demonstram que modificações morfológicas são comuns
durante a puberdade nos meninos, uma vez que o aumento da produção de hormônios sexuais
tem relação significativa com a modificação de algumas medidas corporais.14
,
15 Dessa forma, a análise dos parâmetros
antropométricos e de composição corporal pode ser considerada uma importante ferramenta
para o acompanhamento do desenvolvimento puberal, uma vez que as mudanças na morfologia
corporal externa estão relacionadas ao avanço dos estádios de maturação sexual.16
-
18Entre os métodos utilizados para verificar a relação entre essas variáveis, a análise
multivariada pode ser reconhecida como o melhor, pois pode fornecer uma estimativa da
contribuição de cada característica antropométrica para a predição dos estádios de
maturação puberal ao levar em conta a existência de inter-relações de todas as
variáveis.19 Para tal, o teste estatístico que
melhor se aproxima desse objetivo é a análise discriminante, que, assim como a regressão
linear múltipla, tem o papel de verificar o nível de relação entre as variáveis e criar
uma equação de predição de uma variável não métrica com base em variáveis métricas.Nesse contexto, o presente estudo tem por finalidade identificar as variáveis
antropométricas que melhor predizem as diferenças apresentadas entre os estádios de
maturação sexual.
Método
Estudo transversal de 190 sujeitos do sexo masculino com idades entre 8 e 18 anos,
selecionados de forma aleatória em escolas públicas e privadas de Natal (RN). As escolas
foram escolhidas por conveniência, de acordo com as quatro regiões da cidade (Norte,
Sul, Leste e Oeste). A partir disso, a pesquisa foi apresentada aos alunos, e aqueles
que concordaram em participar e entregaram a assinatura de consentimento dos
responsáveis foram selecionados.Previamente às avaliações nas escolas, foi realizado um estudo-piloto no ambulatório do
Hospital de Pediatria da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (HOSPED), que
possibilitou o cálculo do tamanho amostral baseado num intervalo de confiança de 95%,
desvio-padrão e erro padrão de estimativa dos dados. O resultado dessa estimativa
definiu a necessidade de um número mínimo de 181 indivíduos.Os critérios utilizados para a seleção da amostra excluíram os sujeitos com síndromes
genéticas, déficit cognitivo, tratamento com hormônio de crescimento (GH), agonistas do
hormônio liberador de gonadotrofinas (GnRHa) e esteroides sexuais ou presença de doenças
que comprometessem a interpretação dos resultados. Para os selecionados, a participação
nas avaliações só foi permitida com a permissão dos pais ou responsáveis, mediante a
assinatura do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE). Inicialmente, foram
avaliados 196 indivíduos. Porém, com os critérios utilizados, houve uma perda amostral
de seis pessoas. Os procedimentos utilizados neste estudo foram previamente aprovados
pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN),
sob o número 618/11.Foram selecionadas 32 variáveis antropométricas, sendo todas avaliadas de acordo com as
recomendações apresentadas pela International Society for the Advancement of
Kineanthropometry (ISAK).20 As variáveis
mensuradas foram: peso, estatura, altura tronco-cefálica (ATC), comprimento de membros
inferiores (MMII), 5 diâmetros ósseos (biacromial, bi-iliocristal, torácico transverso,
biepicôndilo umeral e biepicôndilo femural), 5 alturas ósseas (acrômial-radial,
radial-estiloidal, estiloidal-dactiloidal, trocantérica-tibial lateral e tibial
lateral), 11 perímetros (cabeça, pescoço, braço relaxado, braço contraído, antebraço,
punho, peitoral, cintura, abdômen, quadril e panturrilha) e 7 dobras cutâneas
(triciptal, subescapular, biciptal, abdominal, supraespinhal, suprailíaca e
panturrilha).O peso e a estatura foram avaliados por uma balança eletrônica da marca Welmy
(Electronic of Welmy Indústria e Comércio, São Paulo - Brasil), com capacidade de 300kg
e precisão de 50g, e uma régua antropométrica acoplada com escala entre 1,00 e 2,00m e
precisão de 0,1cm. As medidas de perímetros e altura tronco-cefálica foram realizadas
com trena antropométrica da marca Sanny (Sanny, São Paulo - Brasil) com 2 m de
comprimento e precisão de 0,1cm. Os diâmetros e as alturas ósseas foram mensurados por
dois instrumentos: um segmômetro da marca Sanny com 2m de comprimento e precisão de
0,1cm e um paquímetro metálico da marca Cescorf (Cescorf, Rio Grande do Sul - Brasil)
com precisão de 0,1cm. As medidas de dobras cutâneas foram realizadas por compasso
Harpenden (John Bull British Indicators Ltd, West Sussex - Inglaterra) com escala de
unidades de 0,2mm e interpolação de medida de 0,1mm.As avaliações antropométricas foram realizadas por dois avaliadores experientes com
níveis de erro técnico de medida (ETM) adequados, segundo os valores apresentados na
literatura de 5% para as dobras cutâneas e 1% para as demais.21 Nas variáveis em que o ETM ultrapassou os valores recomendados,
optou-se por excluí-las da análise. Outros dois avaliadores foram treinados previamente
e realizaram as medidas longitudinais e de perímetros, sob supervisão e orientação de um
dos avaliadores com experiência.A avaliação da maturação sexual foi baseada na observação de dois médicos especialistas
e experientes, sendo seus índices de concordância interavaliador apresentados em um
estudo anterior.6 Para isso, o estado puberal dos
sujeitos foi avaliado de acordo com as recomendações propostas por Tanner,22 sendo separados pelo estádio de maturação sexual
da genitália (G1-G5).A análise descritiva foi realizada por valores de tendência central. A distribuição dos
dados foi observada pelos testes de Shapiro-Wilk e Levene, sendo encontrada distribuição
não paramétrica apenas para as dobras cutâneas. Estas foram representadas pela mediana e
pela variação interquartil, e passaram pelo processo de transformação logarítmica
neperiana. A análise inferencial ocorreu pela ANOVA one-way, com teste post-hoc de
Scheffé.Delineando uma abordagem multivariada, observou-se inicialmente as condições para as
assunções da análise discriminante pelos testes de colinearidade (tolerância >0,1 e
fator de inflação de tolerância <10) e M de Box (0,118). A partir disso, as variáveis
foram avaliadas pela estimação simultânea, no intuito de gerar uma função que
conseguisse predizer a maturação sexual com base nas variáveis antropométricas.O nível de significância foi de p<0,05, sendo as análises realizadas
pelo pacote estatístico SPSS 19.0 (IBM Corp. Released 2010. IBM SPSS Statistics for
Windows, Nova York - EUA).
Resultados
Os valores médios de cada característica antropométrica, separados pelos estádios
puberais, são descritos na tabela 1. A idade
cronológica apresentou-se maior com o avanço do desenvolvimento puberal, sendo a média e
o desviopadrão para G1 de 9,89±1,18; para G2, de 11,89±1,37; para G3, de 12,67±1,31;
para G4, de 13,84±1,21; e para G5, de 15,75±1,19.
Tabela 1
Valores de medidas de tendência central e dispersão das variáveis
antropométricas, segundo os estádios de maturação puberal (G1-G5)
Em relação às outras variáveis, também ocorreu aumento de seus valores com o avanço da
puberdade. De forma mais detalhada, pode-se observar que todas as variáveis, exceto o
perímetro de cabeça, o diâmetro biacrômio e o MMII, apresentaram diferença significativa
entre G1 e g2 (p<0,05), porém não significativa entre G2 e G3. Além
disso, as variáveis de tamanho corporal apresentaram modificações significativas de G1
para G2 (p<0,01), ocorrendo uma estabilização em G3 e voltando a se
diferenciar em G4 e G5 (p<0,05).Para as dobras cutâneas, não foi encontrada nenhuma diferença significativa entre os
estádios. Isso demonstra que, para valores absolutos, a adiposidade corporal
representada pela gordura subcutânea não se modifica nos meninos, mesmo com a chegada da
puberdade.Das 32 variáveis antropométricas que passaram pela análise discriminante, seis (altura
tronco-cefálica, diâmetro biepicôndilo femural, perímetro de antebraço, dobra cutânea de
tríceps, alturas ósseas tibial e acrômio-radial), mais a idade, foram selecionadas como
os melhores preditores para os estádios de maturação puberal.A partir disso, quatro funções discriminantes foram formadas com o objetivo de descrever
algebricamente a separação entre os cinco grupos analisados. O impacto de cada função
para a predição da maturação puberal e sua contribuição para explicar a relação entre
todas as variáveis foram obtidos pela correlação canônica, que apresentou valores
aceitáveis apenas para as três primeiras funções (0,927; 0,440; 0,352), sugerindo a
pouca contribuição da função quatro (0,120) para as estatísticas posteriores. As tabelas 2 e 3 apresentam, respectivamente, os valores das cargas discriminantes de cada
variável e os valores dos pontos médios (centroides) de cada função.
Tabela 2
Nivel de contribuição das variáveis antropométricas para o modelo de predição
da maturação puberal, a partir da criação de funções discriminantes
Tabela 3
Média dos valores centrais (Centroides) das funções de predição da maturação
puberal a partir das variáveis antropométricas
A idade e a ATC apresentaram-se como os melhores preditores para a função 1, que está
relacionada à análise diferencial entre os estádios 4 e 5 vs. os demais estádios. Para a
função 2, que está relacionada à diferença entre os estádios 2 e 3 vs. os demais
estádios, houve grande contribuição do diâmetro ósseo biepicôndilo femural (D. femural)
e do perímetro de antebraço.As informações fornecidas na figura 1 apontam
novamente para uma análise dos centroides de cada estádio puberal, porém enfatizando a
dispersão de cada sujeito em relação a ele. A partir disso, nota-se a diferença entre os
valores médios para os escores Z discriminantes dos cinco estádios e verifica-se
comparativamente a análise discriminante de forma geral.
Figura 1
Representação gráfica dos centróides das funções discriminantes
canônicas
A probabilidade de predição dos estádios puberais com base nas variáveis antropométricas
foi de 76,3%, como demonstrado nos valores de classificação para a análise
discriminante. Especificamente aos grupos, o estádio 2 obteve o valor percentual mínimo
(61,1%), o estádio 1 obteve o maior valor (87,1%) e os estádios 3, 4 e 5 obtiveram,
respectivamente, 65%, 62,5% e 84%.
Discussão
As modificações antropométricas que ocorrem com o avanço dos estádios maturacionais
podem ser reconhecidas como uma alternativa de análise para identificar as variáveis que
melhor predizem esses momentos. Como observado anteriormente, das 32 variáveis
antropométricas avaliadas, seis, além da idade, foram capazes de reclassificar um alto
percentual dos grupos maturacionais, demonstrando a viabilidade dessa perspectiva.No estudo realizado por Pérez et al, 9 os estádios maturacionais também foram preditos com sucesso a partir de
oito variáveis antropométricas, indicando o significativo efeito do processo
maturacional sobre as características antropométricas. Essa relação acaba sendo
responsável pelas modificações corporais em indivíduos do sexo masculino, como observado
na tabela 1.3
,
7
,
23Todas as variáveis antropométricas, exceto perímetro de cabeça, diâmetro biacrômio e
MMII, apresentaram diferença significativa entre G1 e G2, o que não foi confirmado para
o período subsequente entre G2 e G3. Isso pode ter ocorrido por dois motivos. Primeiro,
pela idade mínima utilizada, que, mesmo sendo similar a de outros estudos, pode incluir
meninos ainda muito atrasados em relação à sua entrada na puberdade, subestimando os
valores apresentados em G1. Por outro lado, essa diferença também pode ser explicada
pela descrição encontrada no estudo de Wright et al,24 no qual o estádio 1 representa um período prévio
à puberdade e tem uma pequena diferenciação em relação ao estádio 2. Posteriormente, os
picos de velocidade do crescimento serão alcançados, aproximadamente, entre os estádios
3 e 4.3
,
25Em relação às dobras cutâneas, observa-se que a variação apresentada foi muito alta,
demonstrando grande variabilidade entre os sujeitos. Dessa forma, foi necessária a
aplicação de técnicas estatísticas para amenizar a distribuição das variáveis, e, após a
análise de variância, não foram encontradas diferenças significativas para nenhuma
comparação entre os estádios, corroborando com o estudo de Veldre e Jürimäe.8 Sabe-se que, nos meninos, o aumento do peso nessa
fase é acompanhado principalmente pelo ganho de massa muscular (de 80% para 90%) e pela
estabilidade nos níveis de massa de gordura, propiciando poucas modificações nos níveis
absolutos de gordura subcutânea.26
,
27As sete variáveis utilizadas na análise discriminante foram responsáveis pela formação
de quatro funções. A partir do teste de Lambda de Wilks, apenas as três primeiras
funções foram capazes de separar os estádios de maturação (p<0,05),
sendo responsáveis, respectivamente, por 85,9%, 19,4% e 12,4% da quantidade de variância
da análise discriminante. Esses índices são considerados adequados para prosseguir com
as demais interpretações desse método, pois conseguem predizer com alta precisão as
diferenças existentes entre cada estádio de maturação sexual.19As tabelas 2 e 3 apresentam as características específicas das funções para cada variável
selecionada e os estádios puberais. Com base nelas, é possível identificar que a idade
(0,785) e a ATC (0,703) são as características mais preditoras da primeira função. O
diâmetro femural (0,759) e o perímetro de antebraço (0,602) são mais preditores da
segunda função. Pelos valores de centroide, observa-se que a função 1 pode contribuir
para a separação entre os grupos G4 e G5 vs. os demais estádios, devido
às diferenças demonstradas nas variáveis discriminantes. Já para a função 2, tal
separação está representada por G2 e G3 vs. os demais estádios, ou
seja, as melhores tendências para essa análise discriminante se baseia em três grupos:
G1; G2+G3; G4+G5.Os resultados apresentados são similares aos obtidos por Wright et al
24 sobre a eficácia das características de
crescimento na puberdade, que propõe sua análise em três fases específicas:
pré-puberdade (estádio 1 de Tanner), "na puberdade" (estádios 2 e 3 de Tanner) e
"completando a puberdade" (estádios 4 e 5 de Tanner).A literatura mostra que a sequência de mudanças maturacionais durante a puberdade já é
bem-definida. Os estádios 4 e 5, quando referenciados em relação à caracterização da
genitália, representam um momento maturacional avançado em que o indivíduo se encontra
próximo do estado adulto. É nesse período que ocorrem as principais modificações
corporais, principalmente em relação ao pico de velocidade do crescimento, contribuindo
para sua maior diferenciação em relação aos estádios maturacionais iniciais.3
,
28
,
29Para o percentual de viabilidade das predições corretamente classificadas, a análise
discriminante foi responsável por um total de 76,3% de acertos, considerado um bom nível
preditivo.19 Isso significa que as sete
variáveis utilizadas nas funções foram responsáveis por um índice de 76,3% de predição
dos estádios de maturação, o que representa um valor aceitável para esse tipo de
método.Os demais 23,7% estão relacionados ao índice de erro originado pelos vieses que
acompanham o presente estudo, principalmente com relação à avaliação antropométrica, que
se caracteriza como um método que necessita de um treinamento prévio e capacitação
adequada, para que o erro intrínseco ao avaliador não seja tão acentuado. Porém, o
cálculo dos erros inter e intra-avaliador foram realizados para minimizar esse
problema.Nas análises mais específicas, verifica-se que os estádios intermediários G2, G3 e G4
apresentaram os menores índices, indicando maior dificuldade na identificação das
modificações antropométricas durante essas fases da puberdade. Por outro lado, os
momentos relacionados a G1 e G5 tiveram um alto percentual de acerto, demonstrando uma
alta precisão na sua predição, justificada por serem momentos "extremos" ao processo
maturacional em que as modificações características da puberdade ainda não iniciaram
(pré-puberdade) ou já foram finalizadas (pós-puberdade).As modificações corporais ocorridas com o avanço da maturação puberal foram
significativas e demonstram que podem ser utilizadas no contexto clínico em jovens do
sexo masculino. Mesmo sendo caracterizado como estudo transversal e não substituindo o
método direto utilizado na prática médica, esses resultados abrem caminho para uma
proposta inovadora, uma vez que o presente estudo encontrou diferenças significativas
das características antropométricas entre os estádios de maturação sexual, identificando
sete variáveis que melhor os discriminam e predizem, representadas por um índice de
classificação considerado bom (76,3%).Portanto, esses achados confirmam que a avaliação das características antropométricas
tem alta relação com o momento maturacional em jovens do sexo masculino e representam
uma nova perspectiva para o desenvolvimento de novos métodos de predição da maturação
biológica, de forma que não seja limitada por seu caráter invasivo e de alto custo.
Authors: Jenner C V Azevedo; Lana M P Brasil; Taísa B M A Macedo; Lucia F C Pedrosa; Ricardo F Arrais Journal: J Pediatr (Rio J) Date: 2009 Mar-Apr Impact factor: 2.197
Authors: Noel P T Chan; Rita Y T Sung; Alice Ps Kong; William B Goggins; Hung K So; E Anthony S Nelson Journal: J Paediatr Child Health Date: 2008-06 Impact factor: 1.954