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Facoltà di Medicina e Chirurgia >
Tesi di dottorato in medicina >
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http://hdl.handle.net/2108/894
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Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|
| contributor.advisor | De Lorenzo, Antonino | - |
| contributor.author | Paci, Gioacchino | - |
| coverage.spatial | Italy | en |
| date.accessioned | 2009-05-06T09:13:09Z | - |
| date.available | 2009-05-06T09:13:09Z | - |
| date.issued | 2009-05-06T09:13:09Z | - |
| identifier.uri | http://hdl.handle.net/2108/894 | - |
| description | 21. ciclo | en |
| description.abstract | Soprappeso ed obesità raggiungono in Italia livelli molto preoccupanti (James,’04)
(Livingstone,’00) (Cacciari,’02) (Brescianini et altri,’02). L’eziologia multifattoriale rende difficile l’intervento
su larga scala: la presenza di bambini obesi da genitori obesi dimostra l’influenza dei fattori genetici
(Verdich,’04; Brescianici,’02; Hawkins et altri,’06-’07); così l’adiposity rebound sembra essere un importante
indicatore dell’ereditarietà del soprappeso (Rolland et altri,’84-’06; Taylor,’05; Williams’o5); le strategie
educative sono anch’esse determinanti nella regolazione dell’introito calorico(Birch,’80; Rolland,’06) ; la
componente depressiva spesso presente nell’obeso, potrebbe alterare il senso di sazietà e soddisfazione
(Farooqi,’04); ancora, l’alimentazione sbilanciata verso i grassi, unita ad una maggiore quantità e ad
abitudini sociali che riducono l’attività motoria in genere oltre a quella sportiva sono concause molto
importanti per leggere il fenomeno dell’obesità (Chehab,’07; Campbell,’06; Doak,’06); da non dimenticare
l’influenza della classe sociale e la quantità di sonno che sarebbe correlato alla alterazione degli ormoni che
regolano l’appetito (Spiegel,’04). Le cause a medio e lungo termine sono molto gravi, anche in
considerazione che il rischio per un giovane di rimanere obeso in età adulta è molto elevato (Freedman,’04;
Bernasconi,’05; Min. Salute,’00 ;Bona,’05; Must,’92). Da queste considerazioni segue la necessità
dell’attenzione da riservare al monitoraggio della popolazione in età evolutiva: il nostro studio si inserisce in
questa problematica.
Obiettivo 1) Costruire un quadro completo dello stato nutrizionale di una popolazione adolescenziale della
Provincia di Roma; 2) Valutare la composizione corporea utilizzando e confrontando diverse metodiche; 3)
Analizzare le abitudini di vita, alimentari e motorie; 4) Definire una tabella di riferimento per identificare la
quantità di attività motoria necessaria in età giovanile.
Materiali e metodi. Il campione totale di 664 soggetti, suddivisi in maschi e femmine, è stato ulteriormente
suddiviso in sottogruppi di studio in relazione alla disponibilità espressa a partecipare alle varie analisi.
Le valutazioni hanno riguardato un questionario motorio (664 sogg.), un questionario alimentare (Indali)
(98 sogg.), la composizione corporea con Antropometria, BMI, DEXA, BIA, Plicometria (formule Slaughter
(’88): pliche tricipitale e polpaccio (Sla1); Slaughter (’88): pliche tricipitale e sottoscapolare (Sla2); Durnin e
Womersly (’74): pliche bicipitale ,tricitale ,sottoscapolare e soprailiaca (DW)) (128 sogg.); dispendio
energetico (Armband) (50 sogg.). Le analisi statistiche: descrittiva (media, SD, min. max.) comparativa (TTest,
Pearson, Modelli anova, modelli regressione multipla) .
Risultati e discussione. 1) L’alimentazione dimostra disequilibrio dei singoli nutrienti rispetto agli standard
LARN (’96): -1% proteine, -6% glucidi, +7% lipidi; per tutti i nutrienti e l’apporto calorico si osserva
significatività tra maschi e femmine (p=0,001); tra le fasce d’età maschili non esiste differenza, mentre è
presente tra le femmine 15-16 > 17-18 anni p=0,05 rispetto alle proteine e le Kcal; elevato il consumo di
bevande zuccherine e snack; ridotto apporto di calcio, potassio e fibra; le femmine sono carenti di ferro e
zinco; 2) sveglia, corica e durata del sonno presentano diversità tra fasce d’età e per genere amplificandosi
verso i 18 anni; tutti i gruppi studiano molto poco, con le femmine in media 30’- 40’ in più dei maschi
(p=0,000; p00,000; p=0,022); non significatività nell’uso del computer e nella visione della TV (solamente nel
gruppo di 18 anni p=0,041); il 30% circa di tutto il campione non svolge l’ora di Educazione Fisica, dato
confermato dai dati delle singole fasce d’età; l’attività sportiva pregressa e quella attuale sono assolutamente
insufficienti dal punto di vista degli anni, mesi, giorni ed ore; sul campione totale di 664 soggetti, il 55,7 % >
44,4% pratica sport; da notare sempre l’esistenza di una SD molto elevata che puntualizza la mancanza di un
progetto e di un indirizzo verso la pratica sportiva; 3) per la valutazione della composizione corporea: nelle
ore di allenamento esistono diversità solamente tra maschi e femmine, dato importante perché ci dice che
non esistono indicazioni metodologiche per la pratica dello sport in funzione dell’età; il 35,16% non pratica
sport, mentre il 50% delle frequenze si ferma a 108 ore annue e 80% a 240 ore che non producono alcuna
significativa variazione nella % FM; la % FM ricavata dalla DEXA dimostra che i valori scendono in funzione
delle ore di allenamento praticate dalle 5 classi individuate; la DEXA, metodica di riferimento, presenta una
r=0.90, 0.86, 0.85, 0.80 rispettivamente con DW, BIA, Sla1, Sla2; il BMI risulta correlato con gli altri indici ma
sempre ad un valore più basso (r= 0.53 circa); le differenze di genere sono significative in tutti gli indici; il
modello anova con DEXA come variabile risposta, dimostra una costanza di risultati della %FM nelle classi
d’età, mentre con il BMI si manifesta una diversità tra la 1 e le altre classi(p=0,0030); il BMI con le classi ore
di allenamento non presenta significatività, mentre il grasso DEXA diminuisce fortemente con l’aumento
della quantità di ore (classe 0-1 > 2-3-4 p=0,0001/ classe 0-1 > 2-p=0,0406/ classe 2 > 3-4 p=0,0231); con il
MRM si consta che quasi tutte le informazioni della DEXA sono giustificate con BIA, DW e Sla1 (Rsq =89,2),
mentre l’Rsq sale solamente del 3 per mille (89,5) inserendo BMI, Sla2, Massa_G e Massa_M.
Conclusioni 1) Fondamentale monitorare lo stato di salute dei giovani attraverso la Scuola; 2) l’attività
sportiva deve seguire principi chiari in merito alle sue quantità ed intensità, infatti i dati dimostrano che
aumentando significativamente le ore di allenamento, la % FM diminuisce; 3) dall’indagine scaturisce una
tabella di riferimento sulle quantità di attività in funzione dell’età dei soggetti; 4) il BMI da solo non riesce a
spiegare compiutamente la composizione corporea; la BIA sembra essere la metodica d’indagine più idonea. | en |
| description.abstract | In Italy, overweight and obesity are reaching very alarming levels (James, 2004) (Livingstone,
2000) (Cacciari, 2002) (Brescianini et al., 2002). The multifactorial aetiology makes wide-scale intervention
difficult: the occurrence of obesity in children from obese parents shows the influence of genetic factors
(Verdich, 2004; Brescianici, 2002; Hawkins et al., 2006-2007); just as adiposity rebound seems to an important
indicator of the hereditary nature of overweight (Rolland et al., 1984-2006; Taylor, 2005; Williams 2005);
educational strategies are themselves also determining factors in the regulation of caloric intake (Birch, 1980;
Rolland, 2006); the depressive component, frequently present in obesity, might alter the sensation of satiety
and satisfaction (Farooqi, 2004); in addition, unbalanced fat intake, combined with greater quantities and
social habits tending to reduce motor activity in general in addition to sports, are very important
exacerbation factors for understanding the phenomenon of obesity (Chehab, 2007; Campbell, 2006; Doak,
2006); the influence of social class and the quantity of sleep, which might be related to changes in the
hormones regulating appetite (Spiegel, 2004), should not be forgotten. The medium and long-term causes are
very serious, also considering that the risk for a youth remaining obese into adult age is very high
(Freedman, 2004; Bernasconi, 2005; Ministry of Health, 2000 ;Bona, 2005; Must, 1992). The above
considerations are the reasons why special attention is essential when monitoring the youth population: our
study is concerned with this problem.
Objective 1) To construct a comprehensive picture of the nutritional state of the adolescent population of the
province of Rome; 2) To evaluate body composition by using and comparing various methods; 3) To analyse
lifestyle, dietary and activity habits; 4) To define a reference table for identifying the quantity of activity
necessary in youths.
Materials and methods. The total sample of 664 subjects, subdivided into males and females, has been
further sub-divided into study sub-groups depending on the willingness expressed to participate in the
various analyses.
The evaluations referred to an activity questionnaire (664 subjects), a dietary questionnaire (InDali®) (98
subjects), body composition with Anthropometry, BMI, DEXA, BIA, Plicometry (Slaughter’s formula (1988):
tricipital and calf skin-folds (Sla1); Slaughter (1988): tricipital and subscapular skin-folds (Sla2); Durnin and
Womersly (1974): bicipital, tricipital, subscapular and soprailiac skin-folds (DW)) (128 subjects); energy
expenditure (Armband) (50 subjects). Statistical analyses: descriptive (mean, SD, min., max.) and
comparative (T-Test, Pearson, Anova models, multiple regression models).
Results and discussion. 1) Diet shows an imbalance in the individual nutrients compared to the LARN
(Italian recommended nutrient levels) standards (1996): -1% protein, -6% carbohydrate, +7% fat; significant
differences are observed between males and females for all nutrients and caloric intake (p=0.001); no
differences are observed between the age bands in males, while there is a difference between the age bands
in females 15-16 > 17-18 years p=0.05 with regard to protein and total kCal; high consumption of sugary
drinks and snacks; reduced calcium, potassium and fibre intake; females lack iron and zinc; 2) waking time,
retiring time and sleep duration show differences between age bands and gender, increasing towards the age
of 18 years; all groups study very little, with the females 30’- 40’ more than the males on average (p=0.000;
p00.000; p=0.022); no significant differences in computer use and watching TV (only in the 18 year old group
p=0.041); almost 30% of the entire sample studied fail to complete one hour of physical education, a point
confirmed by the data from the individual age bands; previous sports activities are absolutely insufficient
from the viewpoint of years, months, days and hours; from the entire sample of 664 subjects, 55.7% > 44.4%
participate in sports; the existence of a very high SD should be noted, pinpointing the lack of planning and
application towards sports; 3) for the evaluation of body composition: with regard to the number of hours of
training, the only difference is between males and females, a significant point since it is stated that there are
no methodological indications for participation in sports as a function of age; 35.16% do not participate in
sports, while 50% of those frequenting activities stop at 108 hours per year and 80% at 240 hours, which does
not result in any significant variation in %age FM; the %age FM deduced from DEXA shows that values
decrease as a function of the hours of training activities practiced by the 5 classes identified; DEXA, the
method of reference, gives r=0.90, 0.86, 0.85, 0.80 respectively, with DW, BIA, Sla1, Sla2; BMI correlates with
the other indices, but always at a lower value (r= 0.53 approx.); the differences are generally significant in all
indices; the ANOVA model with DEXA as the variable response shows consistent results for %age FM in the
age classes, while with BMI there is a difference between the 1st and the other classes (p=0.0030); BMI shows
no significant differences with the hours of training classes, while DEXA evaluated fat is greatly reduced
with increasing time (classes 0-1 > 2-3-4 p=0.0001/ classes 0-1 > 2-p=0.0406/ classes 2 > 3-4 p=0.0231); with
MRM it may be stated that almost all the DEXA information is justified by BIA, DW and Sla1 (Rsq =89.2),
while Rsq is only increased by 0.3 (89.5) by including BMI, Sla2, Mass_G and Mass_M.
Conclusions 1) It is fundamental that the state of youth health be monitored through the school system; 2)
sporting activities must follow clear principles with regard to quantity and intensity, indeed the data
demonstrates that by significantly increasing training times, the %age FM is reduced; 3) the survey has been
used to produce a reference table regarding the quantity of activity as a function of age among the subjects;
4) BMI alone cannot comprehensively explain body composition; BIA seems to be the more suitable
investigation method. | en |
| description.sponsorship | Roma (Provincia); INDIM | en |
| description.tableofcontents | Obesità Infantile - Assunzione Energetica e di Nutrienti - Stato Nutrizionale - La Scuola - Attività fisica - Obesità – Epidemiologia - Eziologia - Conseguenze e complicanze dell’obesità. - Cap. 1, Dispendio Energetico - 1.1 Dispendio energetico - 1.2 Dispendio energetico totale giornaliero - 1.3 Metodiche di misura - 1.4 Armband. - Cap. 2 La composizione corporea - 2.1 I metodi antropoplicometrici per la misura della composizione corporea - 2.2 Il peso - 2.3 La statura - 2.4 Le circonferenze - 2.5 Circonferenza della vita - 2.6 Circonferenza dei fianchi - 2.7 Il rapporto vita/fianchi - 2.8 L’Indice di Massa Corporea (BMI) - 2.9 Plicometria - 2.10 Impedenziometria - 2.10.1 Disposizione degli elettrodi - 2.10.2 Cavi di collegamento allo strumento - 2.10.3 Posizione del soggetto - 2.10.4 Temperatura cutanea - 2.10.5 Preparazione della cute - 2.10.6 Cibo e bevande - 2.10.7 Dinamica respiratoria - 2.10.8 Esercizio fisico -
2.10.9 Ciclo mestruale - 2.11 Metodica ADP (Air-Displacement Plethysmography) - 2.12 DXA (Dual energy X-ray Absorptiometry). -
Cap. 3 Valutazione dello stato nutrizionale - 3.1 Il fabbisogno di nutrienti - 3.2 Dosi alimentari raccomandate (RDA) - 3.3 Referenza di introito dietetico (DRI) - 3.4 Livelli di assunzione giornalieri raccomandati di energia e nutrienti per la popolazione italiana (LARN) - 3.5 Macro e micro nutrienti - 3.6 I Carboidrati - 3.7 Le Proteine - 3.8 I Lipidi - 3.9 Vitamine Liposolubili - 3.10 Vitamine Idrosolubili - 3.11 I Minerali. - Cap. 4 La Ricerca - 4.1 Premessa - 4.2 Materiali e Metodi - 4.2.1 Obiettivi dello studio - 4.2.2 Indagine (Programmazione – Ambiente –Analisi Statistica) - 4.3 Dati Raccolti - 4.3.1 Antropometria - 4.3.2 Plicometria - 4.3.3 Bioimpedenza - 4.3.4 DEXA - 4.3.5 Valutazione delle Abitudini Motorie e degli Stili di Vita - 4.3.6 Valutazione delle abitudini alimentari - 4.3.7 valutazione del dispendio energetico (Armband) - 4.4 Razionale di Studio e Ricerca. - Cap. 5 Risultati Valutazione Abitudini Alimentari - 5.1 Risultati Ottenuti. - Cap. 6 Risultati Valutazione Dispendio Energetico. - Cap. 7 Risultati Valutazione Abitudini motorie e stili di vita - 7.1 Il campione (età – statura – peso) - 7.2 Abitudini Quotidiane Fondamentali - 7.3 Risultati e Discussione - 7.3.1 Analisi descrittiva e comparativa delle Abitudini Quotidiane (Sveglia – Corica- Ore di Sonno) - 7.3.2 Analisi descrittiva e comparativa delle Abitudini Quotidiane - (Studio – Computer- TV – Altro) - 7.3.3 Analisi descrittiva e comparativa delle Abitudini Quotidiane (Lettura – Musica - Modellismo – Altro - Nulla) - 7.4 Educazione Fisica Scolastica - 7.4.1 Premessa - 7.4.2 Analisi specifica dell’Educazione Motoria Scolastica - 7.4.3 Attività svolte durante le ore di Educazione Fisica - 7.5 Analisi dell’Attività Sportiva Extrascolastica - 7.5.1 Analisi descrittiva e comparativa dei risultati delle quantità di attività motoria - 7.6 Attività Sportiva Extrascolastica Attuale - 7.6.1 Analisi descrittiva e comparativa dei risultati delle quantità di attività motoria attuale. - Cap. 8 Risultati Valutazione Composizione Corporea - 8.1 Il Campione (Variabile Età – Sesso) - 8.2 Il Campione (Variabile - Classi ore_allenamento) - 8.3 Il Campione (Variabile BMI) - 8.4 Il Campione (variabili in esame) - 8.6 Differenze Variabile Grasso per Sesso - 8.7 I modelli anova con Grasso_Dexa e BMI come variabile risposta - 8.8 I modelli di regressione multipla con Grasso_Dexa e BMI come variabile risposta . - Conclusioni e prospettive - Bibliografia | en |
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| title | Valutazione dello stato nutrizionale e dell'attività fisica di una popolazione scolastica di età compresa tra i 13 e i 18 anni | en |
| type | Doctoral thesis | en |
| degree.name | Dottorato in scienze dell sport | en |
| degree.level | Dottorato | en |
| degree.discipline | Facoltà di medicina e chirurgia | en |
| degree.grantor | Università degli studi di Roma Tor Vergata | en |
| date.dateofdefense | A.A. 2008/2009 | en |
| Appears in Collections: | Tesi di dottorato in medicina
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