Este estudo transversal identifica a água extracelular e a reatância do tronco, medidas por meio da análise de impedância bioelétrica, como independentemente associadas à constituição de umidade. Esses parâmetros quantificáveis sugerem diferenças no estado dos fluidos corporais e nas propriedades bioelétricas do tronco.
Artigo de investigação
Identificação da Constituição de Umidade Baseada na Análise de Bioimpedância: Associações Independentes Entre o Fluido Extracelular e a Reatância do Tronco
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11 de setembro de 2026
Neste artigo
Resumo
Resumo
Este estudo teve como objetivo identificar parâmetros objetivos de análise de impedância bioelétrica (BIA) independentemente associados ao constituto de umidade (constitutos de fleuma-umidade e umidade-calor) na Medicina Tradicional Chinesa (MTC), fornecendo assim indicadores candidatos para sua identificação objetiva. Neste estudo transversal, 232 participantes (129 com o constituto harmonioso e 103 com o constituto de umidade) foram recrutados consecutivamente a partir de um programa comunitário de triagem de saúde. Foram medidos a distribuição de fluidos corporal e segmentar, parâmetros bioelétricos e a força de preensão. As características principais foram identificadas por meio da regressão LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), e suas associações independentes com o constituto de umidade foram avaliadas utilizando regressão logística multivariável; análises estratificadas por sexo e de sensibilidade (Winsorização e ajuste adicional pela relação cintura-quadril ou circunferência abdominal) também foram realizadas. A LASSO identificou cinco características principais: ângulo de fase do membro inferior esquerdo (PA_LL), reatância do tronco (Reactance_TR), água extracelular (ECW), porcentagem de gordura corporal (PBF) e força de preensão média. No modelo multivariável, a ECW (OR = 1,307, IC 95%: 1,046–1,649, p = 0,021) e a Reactance_TR (OR = 2,163, IC 95%: 1,124–4,267, p = 0,023) mostraram-se independentemente e positivamente associadas ao constituto de umidade. Nas análises estratificadas por sexo, ambas as associações foram estatisticamente significativas nos homens (ECW: OR = 1,407, p = 0,038; Reactance_TR: OR = 2,764, p = 0,030), mas não nas mulheres. O teste formal de interação não indicou diferença estatisticamente significativa entre os sexos (sexo × ECW: p = 0,573; sexo × Reactance_TR: p = 0,605), sugerindo que a diferença aparente entre os sexos pode refletir menor poder estatístico no subgrupo feminino menor. As associações permaneceram estáveis em todas as análises de sensibilidade. Em conclusão, a ECW e a Reactance_TR são dois índices principais de BIA independentemente associados ao constituto de umidade, sugerindo retenção de fluidos no tronco e alterações nas propriedades bioelétricas em indivíduos afetados. Esses parâmetros constituem indicadores candidatos preliminares para a identificação objetiva do constituto de umidade e requerem validação em populações independentes.
Introdução
De acordo com a teoria da medicina constitucional na Medicina Tradicional Chinesa, a constituição de um indivíduo constitui o contexto interno para o início, progressão e desfecho da doença1. Dentre essas, as constituições relacionadas à umidade (constituições flegma-umidade e umidade-calor) são tipos comuns de desequilíbrio constitucional encontrados na prática clínica2 e estão significativamente associadas a um risco aumentado de desfechos adversos à saúde, como distúrbios metabólicos, fragilidade e doenças cardiovasculares e metabólicas3,4. No entanto, a avaliação atual das constituições de umidade baseia-se principalmente em avaliações por questionários ou no julgamento clínico de profissionais de MTC5, enquanto a capacidade dos parâmetros de BIA em determinar com precisão a constituição de um indivíduo ainda precisa ser verificada.
A BIA pode fornecer indicadores potenciais para identificar efetivamente os tipos de composição corporal. Estudos anteriores demonstraram que parâmetros derivados da BIA relacionados à distribuição de fluidos corporais, juntamente com parâmetros da função da membrana celular, podem ir além das medidas tradicionais de massa muscular, refletindo de forma mais sensível o estado funcional do organismo e o prognóstico a longo prazo. Por exemplo, a razão entre água extracelular e água intracelular (ECW/ICW) derivada da BIA mostrou-se independentemente associada à mortalidade por todas as causas e a desfechos clínicos adversos6,7. Uma razão elevada entre água extracelular e água corporal total (ECW/TBW) também está fortemente associada à diminuição da função dos membros inferiores e à redução da força muscular8. Além disso, o ângulo de fase (PhA) e a reatância (Xc), como marcadores da integridade da membrana celular e da massa celular corporal, oferecem vantagens únicas no monitoramento da diminuição funcional precoce, desnutrição e estados inflamatórios8,9,10. É particularmente notável que parâmetros locais de fluidos corporais possam prever o desempenho funcional em regiões específicas com maior precisão do que indicadores sistêmicos11,12, e que o uso direto de parâmetros brutos, como Xc, possa refletir mudanças na função muscular de maneira mais direta do que a massa muscular estimada por meio de equações13. Esses estudos fornecem uma base teórica sólida para o desenvolvimento de métodos baseados na BIA para avaliar a constituição de umidade.
No que diz respeito à tipificação constitucional, estudos anteriores tentaram correlacionar parâmetros de IAC com constituições da MTC. A análise proteômica sérica revelou expressão diferencial de proteínas relacionadas à imunidade e inflamação em indivíduos com a constituição de umidade2. Além disso, a razão ECW/TBW derivada de IAC, medida por IAC, demonstrou estar fortemente associada à diminuição funcional e sobrecarga hídrica14, e um aumento na água extracelular derivada de IAC pode estar acompanhado por níveis elevados de inflamação15. Anormalidades no metabolismo hídrico e estados inflamatórios constituem mecanismos patológicos centrais subjacentes às características de ‘viscosidade e turbidez’ da constituição de umidade. No entanto, os estudos ainda não avaliaram sistematicamente parâmetros multidimensionais de IAC especificamente em relação à constituição de umidade, e o valor potencial dos parâmetros elétricos brutos segmentares permanece amplamente inexplorado. Portanto, investigar a associação independente entre parâmetros multidimensionais de IAC e a constituição de umidade deverá proporcionar uma nova dimensão para a identificação objetiva dessa constituição.
Em resumo, este estudo utilizou um sistema de regressão LASSO para identificar indicadores centrais de AIB independentemente associados ao constituto de umidade e avaliou a contribuição independente desses indicadores selecionados por meio de regressão logística multivariada. Além disso, foram realizadas análises de sensibilidade para explorar possíveis diferenças nas associações entre os sexos. Isso fornece uma base teórica e indicadores candidatos para o desenvolvimento de medidas baseadas em AIB que identifiquem efetivamente o constituto de umidade.
Protocolo
Este estudo foi revisado e aprovado pelo Comitê de Ética do Centro de Serviços de Saúde Comunitária Beicai, Nova Área de Pudong, Xangai (número de aprovação 20250425AR; aprovado em 25 de abril de 2025). Todos os participantes forneceram consentimento informado por escrito antes da inclusão.
Desenho da pesquisa e população do estudo
Este estudo transversal teve como objetivo identificar indicadores objetivos associados às constituições de umidade (Fleuma-Umidade e Umidade-Calor) utilizando a análise de impedância bioelétrica (BIA). Os participantes foram recrutados a partir de um programa de triagem comunitária de saúde realizado no Centro de Serviços de Saúde da Comunidade Beicai (Área Nova de Pudong, Xangai) entre 1º de julho de 2025 e 5 de janeiro de 2026. Todos os indivíduos que concluíram tanto a avaliação da constituição da MTC quanto a medição de BIA durante esse período foram incluídos consecutivamente. Excluíram-se os participantes com dados ausentes em qualquer variável chave. Um total de 232 participantes foi finalmente incluído, sendo 129 no grupo de constituição harmônica e 103 no grupo de constituição de umidade.
Critérios diagnósticos para constituição de umidade
A avaliação da constituição foi realizada utilizando um espelho inteligente portátil patenteado para análise da constituição em medicina tradicional chinesa (MTC) (Hi-Face22; patente de modelo de utilidade chinês nº ZL 2021 2 1286496.5), que aplica o quadro padronizado de classificação em nove constituições da MTC e gera um diagnóstico quantificado da constituição com base em características faciais e respostas a um questionário embutido. Os participantes identificados como tendo a constituição fleuma-umidade ou umidade-calor como tipo predominante foram incluídos no grupo de constituição de umidade; aqueles que atendiam aos critérios para a constituição harmônica e não apresentavam nenhum outro desequilíbrio constitucional foram incluídos no grupo controle2. Até onde sabemos, não foi publicada validação revisada por pares deste dispositivo frente a um padrão de referência independente (por exemplo, avaliação especializada em MTC ou um questionário validado); isso é reconhecido como uma limitação.
Medição de IBA e composição corporal
As medições de BIA foram realizadas utilizando um analisador bioelétrico segmentar de impedância multifrequência com oito eletrodos táteis (InBody 770, consulte a Tabela de Materiais), em estrita conformidade com os procedimentos operacionais padrão do fabricante. O dispositivo aplica correntes alternadas em múltiplas frequências (1, 5, 50, 250, 500 e 1.000 kHz) e é sensível à fase, medindo diretamente resistência (R), reatância (Xc) e ângulo de fase (PhA) para o corpo inteiro e cinco segmentos (braço direito, braço esquerdo, tronco, perna direita, perna esquerda) por meio de configurações tetrapolares de eletrodos. A resistência, reatância e ângulo de fase do tronco foram medidos entre os eletrodos da mão direita e do pé direito e registrados na frequência de 50 kHz. Deve-se observar que os dispositivos de BIA medem diretamente parâmetros bioelétricos que são afetados pelo estado de fluidos corporais e eletrólitos; os volumes de fluido e os valores de composição corporal relatados são estimativas derivadas das equações de predição do dispositivo. Antes da medição, os indivíduos foram orientados a permanecer em jejum por pelo menos 2 h, evitar exercícios intensos nas últimas 12 h e esvaziar a bexiga. Durante a medição, os indivíduos permaneceram em pé descalços sobre os eletrodos dos pés e seguraram os eletrodos das mãos com ambas as mãos. Os seguintes parâmetros de composição corporal foram registrados: Água Corporal Total (TBW), Água Intracelular (ICW), Água Extracelular (ECW), razão ECW/TBW (valor numérico e porcentagem), razão TBW/Massa Isenta de Gordura (TBW/FFM), Percentual de Gordura Corporal (PBF), Massa de Gordura Corporal (BFM), Área de Gordura Visceral (VFA), Índice de Massa de Gordura (FMI), nível de obesidade, massa muscular esquelética (SMM), massa magra (SLM), massa livre de gordura (FFM), massa de células corporais (BCM), proteína, circunferência do braço (AMC) e taxa metabólica basal (BMR). Os seguintes parâmetros bioelétricos segmentares foram registrados: ângulo de fase do corpo inteiro (PA_Whole), ângulo de fase do membro superior direito (PA_RA), ângulo de fase do membro superior esquerdo (PA_LA), ângulo de fase do tronco (PA_TR), ângulo de fase do membro inferior direito (PA_RL), ângulo de fase do membro inferior esquerdo (PA_LL), impedância do tronco (Impedance_TR) e reatância do tronco (Reactance_TR). Simultaneamente, foram medidos os seguintes parâmetros antropométricos: altura, peso, Índice de Massa Corporal (IMC), razão cintura-quadril (WHR), circunferência abdominal e circunferências das panturrilhas direita e esquerda.
Medição da força de preensão
A força de preensão foi medida com um dinamômetro digital de preensão manual (consulte a Tabela de Materiais). Após duas contrações isométricas máximas em cada mão, alternando entre as mãos esquerda e direita com um minuto de descanso entre as contrações, calculou-se a média das duas tentativas da mão dominante, que foi utilizada para análise (Mean_Grip)
Análise estatística
O framework analítico geral — triagem de características baseada em LASSO seguida de regressão logística multivariável, com análises estratificadas por sexo e de sensibilidade — foi definido a priori. No entanto, as características específicas incluídas no modelo final foram determinadas pela seleção orientada por dados com LASSO, e as análises estratificadas por sexo e de sensibilidade devem ser consideradas exploratórias. Não havia valores ausentes para nenhuma das variáveis incluídas na análise. As variáveis contínuas com distribuição normal foram expressas como média ± desvio padrão; aquelas que não seguiam uma distribuição normal foram expressas como mediana (intervalo interquartílico); as variáveis categóricas foram expressas como frequência (porcentagem). As comparações entre grupos foram realizadas utilizando o teste t para amostras independentes, o teste de Mann-Whitney U ou o teste qui-quadrado, considerando-se estatisticamente significativo um valor de P < 0,05.
Posteriormente, as características de AIB foram selecionadas usando regressão LASSO; o parâmetro de penalidade ótimo λ foi determinado por meio de validação cruzada de 10 dobras, e as características com coeficientes não nulos no valor de λ que minimizou o erro de validação cruzada (λ.min) foram selecionadas. O poder discriminatório do modelo foi avaliado usando a área sob a curva característica de operação do receptor (AUC). O procedimento de validação cruzada de 10 dobras foi usado exclusivamente para selecionar o parâmetro de penalidade LASSO λ e não serviu como validação do modelo final; a validação interna do modelo final foi realizada usando correção de otimismo por bootstrap (1.000 reamostragens) e validação cruzada de 5 dobras, e a multicolinearidade foi avaliada usando o fator de inflação da variância (VIF), considerando-se aceitáveis valores abaixo de cinco. A calibração do modelo foi avaliada pelo teste de adequação de Hosmer–Lemeshow e pela inclinação de calibração corrigida por bootstrap. O benefício clínico líquido foi avaliado por meio da análise da curva de decisão (DCA). A DCA foi realizada ao longo de toda a faixa de probabilidade de limiar de 0–1,0, com o benefício líquido expresso em relação às estratégias de referência 'tratar todos' e 'não tratar nenhum'. O cenário de decisão clínica foi se recomendar ou não avaliação adicional ou intervenção para a constituição de umidade entre participantes do rastreamento comunitário.
Posteriormente, as características identificadas por meio da triagem LASSO, juntamente com idade e sexo, foram incorporadas a um modelo de regressão logística multivariável para avaliar a associação independente de cada indicador com o constituto de umidade, gerando razões de chances (ORs) e intervalos de confiança de 95% (CIs).
Análises de subgrupos foram conduzidas por sexo para avaliar a estabilidade das associações. As análises de sensibilidade incluíram: (1) aplicação de Winsorização de 1% e 99% nas variáveis contínuas; e (2) ajuste adicional para a relação cintura-quadril ou circunferência abdominal. Todas as análises estatísticas foram realizadas utilizando o R versão 4.5.2.
Resultados
Características basais
Este estudo incluiu 232 participantes, sendo 129 (55,6%) no grupo de constituição harmônica e 103 (44,4%) no grupo de constituição de umidade (Tabela 1). Não houve diferenças estatisticamente significativas entre os dois grupos em relação à idade, sexo ou força de preensão (P > 0,05). No entanto, foram observadas diferenças significativas entre o grupo de constituição de umidade e o grupo de constituição harmônica nos indicadores de composição corporal. O grupo de constituição de umidade apresentou valores significativamente mais altos de Água Corporal Total (TBW) (p = 0,024), Água Intracelular (ICW) (p = 0,033) e Água Extracelular (ECW) (p = 0,015) em comparação com o grupo de constituição harmônica, indicando que indivíduos com constituição de umidade possuem maior conteúdo hídrico. Concomitantemente, o grupo de constituição de umidade apresentou aumentos significativos em Massa Muscular Esquelética (SMM) (p = 0,032), Massa Livre de Gordura (SLM) (p = 0,028), Massa Isenta de Gordura (FFM) (p = 0,026) e Massa Celular Corporal (BCM) (p = 0,033), sugerindo maior abundância de massa magra. Além disso, os níveis de Proteína (p = 0,032) e a circunferência muscular do braço (AMC; p = 0,044) foram significativamente mais altos no grupo de constituição de umidade do que no grupo de constituição harmônica. Ademais, o metabolismo basal (BMR) do grupo de constituição de umidade foi significativamente mais elevado (p = 0,026), o que está de acordo com seus maiores níveis de massa magra. Em relação à distribuição de gordura, embora não houvesse diferenças significativas entre os dois grupos em termos de porcentagem de gordura corporal (PBF) e índice de massa corporal (BMI), a área de gordura visceral (VFA) (p = 0,048) e a circunferência abdominal (p = 0,044) no grupo de constituição de umidade foram significativamente maiores do que no grupo de constituição harmônica, sugerindo uma tendência característica para distribuição central de gordura na constituição de umidade. Vale ressaltar que, embora a ECW tenha diferido significativamente entre os dois grupos, a razão ECW/TBW não mostrou diferença estatisticamente significativa (p = 0,228), sugerindo que a estrutura proporcional geral da distribuição de fluidos corporais foi relativamente estável. Na comparação descritiva não ajustada, não foram encontradas diferenças significativas entre os dois grupos quanto aos valores totais e segmentares de bioimpedância e reatância (por exemplo, Reatância_TR: 3,30 [3,00, 3,60] vs 3,30 [2,90, 3,70], p = 0,711). É importante destacar que tais comparações univariadas e a regressão multivariável abordam questões diferentes: um parâmetro pode tornar-se significativo após ajuste para covariáveis.
Seleção de características e avaliação de modelos preditivos com base na regressão LASSO
A curva de erro de validação cruzada e o gráfico do caminho dos coeficientes para a regressão LASSO são mostrados na Figura 1A,B. Sob o critério λ.min, o modelo identificou cinco características principais com coeficientes de regressão não nulos (Tabela 2). Os coeficientes de regressão LASSO para cada característica são os seguintes: PA_LL (coeficiente = −0,315), Reactance_TR (coeficiente = 0,291), ECW (coeficiente = 0,185), PBF (coeficiente = 0,018) e Mean_Grip (coeficiente = 0,002). O modelo preditivo construído a partir dessas características gerou uma curva característica de operação do receptor (ROC) com uma área sob a curva (AUC) de 0,657 (intervalo de confiança de 95%: 0,587–0,727), indicando poder discriminativo moderado (Figura 2A). Após correção de otimismo por bootstrap (B = 1.000), a AUC foi de 0,607, e a validação cruzada com 5 dobras resultou em uma AUC de 0,585, sugerindo um grau modesto de otimismo por sobreajuste (Tabela Suplementar 1). A calibração do modelo foi adequada segundo o teste de Hosmer–Lemeshow (χ2 = 8,882, gl = 8, p = 0,352), embora a inclinação de calibração corrigida por bootstrap de 0,696 sugerisse algum otimismo (Tabela Suplementar 1). Os valores de VIF para todos os preditores no modelo final variaram de 1,55 a 3,77, indicando ausência de multicolinearidade problemática (Tabela Suplementar 2). Na análise da curva de decisão (Figura 2B), a curva de benefício líquido do modelo permaneceu acima da linha de referência 'tratar nenhum' para probabilidades limiares até aproximadamente 0,55, mas ficou abaixo da linha de referência 'tratar todos' em toda a faixa de probabilidade limiar avaliada (0–1,0); acima de aproximadamente 0,6, o benefício líquido do modelo caiu abaixo de zero. Esses resultados indicam que a utilidade clínica do modelo é limitada nesta amostra.
Fatores independentemente associados ao constituto de umidade: ECW e Reatância_TR
Para identificar mais detalhadamente os fatores independentes associados ao constituto de umidade, este estudo incorporou as cinco características principais identificadas pela regressão LASSO (ECW, PBF, PA_LL, Reactance_TR e Mean_Grip), juntamente com idade e sexo, em um modelo de regressão logística multivariada. Os resultados mostraram que ECW e Reactance_TR estavam independentemente associados ao constituto de umidade (Tabela 3). Especificamente, para cada aumento de um litro em ECW, a chance de ser classificado como portador do constituto de umidade aumentou em 30,7% (OR = 1,307, IC 95%: 1,046–1,649, p = 0,021). Expresso por um desvio padrão de ECW (2,14 L), a razão de chances foi de 1,774 (IC 95%: 1,100–2,916). Reactance_TR também demonstrou uma associação positiva independente significativa (OR = 2,163, IC 95%: 1,124–4,267, p = 0,023). Em contraste, PBF, PA_LL e Mean_Grip não alcançaram significância estatística após ajuste para covariáveis (P > 0,05).
Análises estratificadas por sexo dos fatores associados de forma independente
Para investigar a estabilidade dos indicadores de associação acima mencionados entre subgrupos por sexo, este estudo realizou análises de regressão logística multivariada estratificadas por sexo. No subgrupo masculino, as associações independentes de ECW e Reactance_TR foram mantidas. Especificamente, a chance de constituição de umidade em homens aumentou em 40,7% por unidade aumentada de ECW (OR = 1,407, IC 95%: 1,030–1,974, p = 0,038); o OR para Reactance_TR foi de 2,764 (IC 95%: 1,140–7,255, p = 0,030). Em contraste, PBF, PA_LL e Mean_Grip permaneceram estatisticamente não significativos no subgrupo masculino (p > 0,05) (Tabela 4).
No subgrupo feminino, as associações não foram estatisticamente significativas. Especificamente, o efeito da ECW foi atenuado e deixou de ser significativo (OR = 1,353, IC 95%: 0,940–1,979, p = 0,108), e a OR para Reactance_TR caiu para 1,666 (IC 95%: 0,578–4,960, p = 0,348), com nenhum dos dois atingindo o limiar estatístico. PBF, PA_LL e Mean_Grip também foram não significativos no subgrupo feminino (p > 0,05) (Tabela 5). No entanto, o teste formal de interação não apoiou uma diferença estatisticamente significativa entre os sexos (sexo × ECW: OR = 1,127, IC 95%: 0,744–1,716, p = 0,573; sexo × Reactance_TR: OR = 1,353, IC 95%: 0,428–4,282, p = 0,605), indicando que a diferença aparente por sexo pode refletir o menor tamanho do subgrupo feminino e menor poder estatístico, em vez de uma diferença real nas associações (Tabela Suplementar 3).
Para avaliar a robustez das associações acima mencionadas, este estudo realizou uma análise de sensibilidade. Após a Winsorização, a ECW ainda manteve uma associação positiva independente com o constituto de umidade (OR = 1,331, IC 95%: 1,055–1,694, p = 0,018), e o efeito do Reactance_TR também permaneceu estatisticamente significativo (OR = 2,321, IC 95%: 1,182–4,682, p = 0,016). Na análise winsorizada, PBF e PA_LL apresentaram valores de P limítrofes (0,053 e 0,056), com estimativas de efeito de OR = 1,054 (IC 95%: 1,000–1,113) e OR = 0,592 (IC 95%: 0,342–1,006), respectivamente (Tabela 6); após ajuste adicional pela relação cintura-quadril, ambos alcançaram significância nominal (PBF: OR = 1,086, IC 95%: 1,005–1,178, p = 0,040; PA_LL: OR = 0,574, IC 95%: 0,335–0,964, p = 0,039; Tabela Suplementar 4). Esses resultados menos estáveis devem ser interpretados com cautela. Além disso, as associações independentes de ECW e Reactance_TR permaneceram estatisticamente significativas após ajuste adicional pela relação cintura-quadril ou circunferência abdominal em análises de sensibilidade separadas (Tabelas Suplementares 4 e 5). Em conjunto, as três análises de sensibilidade mostraram que as associações independentes de ECW e Reactance_TR permaneceram estatisticamente significativas em todos os cenários, sem mudança de direção ou perda de significância após a Winsorização das variáveis contínuas ou ajuste por fatores de confusão potenciais adicionais.
Disponibilidade de Dados:
Todos os dados brutos e conjuntos de dados analisados gerados durante este estudo estão disponíveis publicamente no repositório Zenodo em https://doi.org/10.5281/zenodo.21187319.
Figura 1: Processo de seleção de características para o modelo de regressão LASSO. (A) Curvas de erro para o modelo de regressão LASSO com base na validação cruzada de 10 grupos. O eixo x representa os valores de log(λ) e o eixo y representa o erro de validação cruzada; as barras de erro verticais representam o erro padrão do erro de validação cruzada (desvio binomial) ao longo dos 10 grupos; as duas linhas pontilhadas verticais indicam λ.min (o valor de λ correspondente ao erro mínimo de validação cruzada) e λ.1se (o valor de λ correspondente ao modelo mais simples dentro de um erro padrão de λ.min); as características foram selecionadas usando λ.min. (B) Diagrama do caminho dos coeficientes do modelo de regressão LASSO. O eixo x representa os valores de log(λ) e o eixo y representa os coeficientes de regressão de cada característica; à medida que λ aumenta, os coeficientes das variáveis irrelevantes são progressivamente reduzidos a zero, selecionando, por fim, cinco características com valores de coeficientes não nulos sob o critério λ.min. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.
Figura 2: Avaliação do poder discriminatório e da utilidade clínica do modelo preditivo. (A) Curva ROC. A AUC do modelo foi de 0,657 (IC 95%: 0,587–0,727). (B) CDA na faixa de probabilidade limite de 0 a 1,0. A linha tracejada roxa e a linha tracejada preta representam as estratégias de referência 'tratar todos' e 'não tratar nenhum', respectivamente, e a linha contínua verde representa o modelo. A curva de benefício líquido do modelo permaneceu acima da linha de referência 'não tratar nenhum' para probabilidades limite até aproximadamente 0,55 e ficou abaixo de zero acima de aproximadamente 0,6; permaneceu abaixo da linha de referência 'tratar todos' em toda a faixa analisada. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.
Tabela 1: Características basais da população do estudo estratificada por constituição. As características demográficas, antropométricas, de composição corporal, bioelétricas e de força de preensão são comparadas entre participantes com constituição harmônica e aqueles com constituição de umidade. Os dados são apresentados como média ± desvio padrão, mediana [intervalo interquartil] ou n (%), conforme apropriado. Abreviações: TBW = água corporal total; ICW = água intracelular; ECW = água extracelular; PBF = porcentagem de gordura corporal; BFM = massa de gordura corporal; VFA = área de gordura visceral; FMI = índice de massa de gordura; SMM = massa muscular esquelética; SLM = massa magra; FFM = massa livre de gordura; BCM = massa celular corporal; AMC = circunferência muscular do braço; BMR = taxa metabólica basal; BMI = índice de massa corporal; WHR = relação cintura-quadril; AC = circunferência abdominal; PA = ângulo de fase; IQR = intervalo interquartil. Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela 2: Principais características selecionadas pela regressão LASSO e seus coeficientes de regressão. Cinco características com coeficientes não nulos foram selecionadas utilizando o critério λ.min na análise de regressão LASSO. Abreviações: LASSO = operador de encolhimento e seleção por mínima absoluta; PA_LL = ângulo de fase do membro inferior esquerdo; Reactance_TR = reatância do tronco; ECW = água extracelular; PBF = porcentagem de gordura corporal; Mean_Grip = força média de preensão. Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela 3: Análise de regressão logística multivariável dos fatores associados ao constituto de umidade. As associações entre as características selecionadas pelo LASSO e o constituto de umidade foram avaliadas após ajuste para idade e sexo. Abreviações: OR = razão de chances; CI = intervalo de confiança; ECW = água extracelular; PBF = porcentagem de gordura corporal; PA_LL = ângulo de fase do membro inferior esquerdo; Reactance_TR = reatância do tronco; Mean_Grip = força de preensão média. Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela 4: Análise de regressão logística multivariável dos fatores associados ao constituto de umidade em homens. As associações entre as características selecionadas e o constituto de umidade foram avaliadas no subgrupo masculino após ajuste para idade.
Abreviações: OR = razão de chances; CI = intervalo de confiança; ECW = água extracelular; PBF = porcentagem de gordura corporal; PA_LL = ângulo de fase do membro inferior esquerdo; Reactance_TR = reatância do tronco; Mean_Grip = força de preensão média. Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela 5: Análise de regressão logística multivariável dos fatores associados ao constituto umidade em mulheres. As associações entre as características selecionadas e o constituto umidade foram avaliadas no subgrupo feminino após ajuste para idade.
Abreviações: OR = razão de chances; CI = intervalo de confiança; ECW = água extracelular; PBF = porcentagem de gordura corporal; PA_LL = ângulo de fase do membro inferior esquerdo; Reactance_TR = reatância do tronco; Mean_Grip = força média de preensão. Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela 6: Análise de regressão logística multivariável após Winsorização. A análise de sensibilidade avaliou fatores associados ao constituto de umidade após aplicação da Winsorização de 1% e 99% às variáveis contínuas. Abreviaturas: OR = razão de chances; CI = intervalo de confiança; ECW = água extracelular; PBF = porcentagem de gordura corporal; PA_LL = ângulo de fase do membro inferior esquerdo; Reactance_TR = reatância do tronco; Mean_Grip = força média de preensão. Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela Suplementar 1: Validação interna e calibração do modelo final de regressão logística multivariável. O desempenho do modelo foi avaliado por meio da discriminação aparente e corrigida para otimismo, validação cruzada com cinco dobras, teste de adequação do ajuste e calibração por reamostragem bootstrap. Também é relatada a associação da água extracelular por um desvio padrão.
Abreviaturas: AUC, área sob a curva característica de operação do receptor; CI = intervalo de confiança; ECW, água extracelular; OR, razão de chances; df, graus de liberdade.Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela Suplementar 2: Fatores de inflação da variância para os preditores no modelo final de regressão logística multivariável. Os fatores de inflação da variância foram calculados para avaliar a multicolinearidade entre os preditores incluídos no modelo final.
Abreviaturas: VIF = fator de inflação da variância; ECW = água extracelular; PBF = porcentagem de gordura corporal; PA_LL = ângulo de fase do membro inferior esquerdo; Reactance_TR = reatância do tronco; Mean_Grip = força média de preensão.Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela Suplementar 3: Interação entre sexo e água extracelular e reatância do tronco para a constituição de umidade. Foram avaliados termos de interação para determinar se as associações entre água extracelular e reatância do tronco com a constituição de umidade diferiam conforme o sexo.
Abreviações: ECW = água extracelular; OR = razão de chances; CI = intervalo de confiança; LRT = teste da razão de verossimilhança; Reactance_TR = reatância do tronco.Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela Suplementar 4: Análise de regressão logística multivariável após ajuste pela razão cintura-quadril. A análise de sensibilidade avaliou as associações entre as características selecionadas e a constituição de umidade após ajuste adicional pela razão cintura-quadril.
Abreviaturas: OR = razão de chances; CI = intervalo de confiança; ECW = água extracelular; PBF = porcentagem de gordura corporal; PA_LL = ângulo de fase do membro inferior esquerdo; Reactance_TR = reatância do tronco; Mean_Grip = força de preensão média; WHR = razão cintura-quadril.Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela Suplementar 5: Análise de regressão logística multivariável após ajuste para a circunferência abdominal. A análise de sensibilidade avaliou as associações entre as características selecionadas e o constituto de umidade após ajuste adicional para a circunferência abdominal.
Abreviaturas: OR = razão de chances; CI = intervalo de confiança; ECW = água extracelular; PBF = porcentagem de gordura corporal; PA_LL = ângulo de fase do membro inferior esquerdo; Reactance_TR = reatância do tronco; Mean_Grip = força de preensão média.Clique aqui para baixar este arquivo.
Discussão
Este estudo investigou a identificação potencial da constituição de umidade na Medicina Tradicional Chinesa utilizando parâmetros de BIA. Por meio de triagem sistemática e análise de correlação, a água extracelular (ECW) e a reatância_TR foram identificadas como indicadores centrais independentemente associados à constituição de umidade. Essas associações permaneceram estáveis em todas as análises de sensibilidade. Nas análises estratificadas por sexo, elas foram estatisticamente significativas nos homens, mas não nas mulheres, e o teste formal de interação não indicou diferença significativa entre os sexos, fornecendo indicadores candidatos principais e uma base teórica para uma abordagem de identificação de constituição baseada em BIA.
A principal descoberta deste estudo é que a ÁGEC foi independentemente associada à constituição de umidade, o que é altamente consistente com a compreensão fisiopatológica existente. Níveis elevados de ÁGEC refletem diretamente anormalidades no metabolismo hídrico do organismo e retenção hídrica potencial, o que corresponde precisamente às características da umidade ser pesada, turva e viscosa8. Nossos resultados ampliam a aplicação dos parâmetros de BIA do campo tradicional de declínio funcional para a identificação das constituições da MTC. Estudos anteriores confirmaram que em pacientes com doenças inflamatórias crônicas, como artrite reumatoide, a razão de ÁGEC derivada da BIA está significativamente elevada, e esse estado de sobrecarga hídrica é insensível ao tratamento anti-inflamatório de curto prazo, refletindo as características patológicas da umidade ser viscosa e tenaz, com curso prolongado e de difícil cura15. Este estudo também observou uma associação semelhante em uma população comunitária relativamente saudável, sugerindo que a ÁGEC pode servir como um biomarcador biofísico sensível e precoce para detectar o estado subclínico de umidade. Deve-se notar que as estimativas derivadas da BIA de volume hídrico e composição corporal, incluindo as do InBody 770, podem apresentar concordância inconsistente com métodos de referência (por exemplo, métodos de diluição ou DXA) entre populações, particularmente em indivíduos com acúmulo localizado de fluido relacionado à doença; a população atual era composta por adultos comunitários relativamente saudáveis, e essas estimativas devem ser interpretadas de acordo.
Mais importante ainda, este estudo identificou que a associação entre Reactance_TR e constituição de umidade, dentre inúmeros parâmetros de BIA, é independente da ECW. Deve-se observar uma discrepância aparente: a reatância do tronco mostrou praticamente nenhuma diferença entre os grupos na comparação não ajustada (p = 0,711), mas associou-se independentemente à constituição de umidade no modelo multivariável. Isso não é uma inconsistência estatística — comparações univariadas e regressão multivariável respondem a perguntas diferentes, e a associação ajustada surgiu após controle por idade, sexo e outras variáveis de composição corporal; os valores de VIF foram todos inferiores a cinco, indicando que a multicolinearidade não influenciou materialmente a estimativa. A reatância reflete as propriedades capacitivas das membranas celulares e depende das propriedades elétricas dos tecidos, da frequência de medição, da geometria do segmento e da composição tecidual; não é uma medida direta da integridade da membrana celular16,17,18. O aparelho InBody relata valores de reatância em um modelo de circuito equivalente em série, e a interpretação fisiológica das medidas de Xc em série depende da configuração do circuito equivalente19,20. A associação positiva da reatância do tronco com a constituição de umidade deve, portanto, ser considerada uma associação estatística com uma hipótese fisiológica plausível — mas não estabelecida —, como alterações nas propriedades elétricas dos tecidos do tronco ou na distribuição de fluidos, e não como evidência direta de disfunção da membrana celular. Assim como a relação ECW/ICW nas coxas reflete com maior precisão a função dos membros inferiores12, a associação de um parâmetro elétrico específico do tronco pode fornecer base para investigar se características bioelétricas segmentares se relacionam ao conceito tradicional de “umidade obstruindo o jiao médio”11,13. Esses achados ressoam fortemente com a filosofia de pesquisa de “olhar não apenas para o corpo inteiro, mas também para segmentos específicos”11, e preenchem a lacuna na pesquisa existente, onde parâmetros do segmento do tronco são frequentemente negligenciados21. Além disso, Xc (um indicador independente do estado de hidratação que reflete diretamente a saúde celular) evita efetivamente a superestimação da massa muscular ao usar equações convencionais de BIA em condições de desequilíbrio hídrico22, garantindo assim a precisão da avaliação da constituição física. Em contraste, nenhuma associação independente foi observada para o ângulo de fase, o que está de acordo com sua natureza composta: embora o PhA seja amplamente considerado um marcador de saúde celular sistêmica e prognóstico21,23, suas associações independentes frequentemente se atenuam após ajuste para fatores de confusão, enquanto parâmetros brutos segmentares, como Xc e ECW, podem capturar dimensões bioelétricas e hídricas mais específicas24,25.
Em análises estratificadas por sexo, as associações entre a ECW e a Ractância_TR com a constituição de umidade foram estatisticamente significativas nos homens, mas não nas mulheres. No entanto, o teste formal de interação não apoiou uma diferença estatisticamente significativa entre os sexos (sexo × ECW: p = 0,573; sexo × Ractância_TR: p = 0,605), e a diferença aparente pode refletir o menor tamanho do subgrupo feminino e o poder estatístico reduzido. Diferenças relacionadas ao sexo na base bioelétrica da constituição de umidade, portanto, permanecem uma questão em aberto; as diferenças por sexo previamente relatadas nos determinantes do ângulo de fase e dos parâmetros de fluidos corporais sugerem que essa questão merece investigação em estudos com poder estatístico adequado26,27.
Além disso, este estudo possui várias limitações. Primeiramente, o delineamento transversal impede inferências causais ou temporais; as associações relatadas devem ser interpretadas como odds/associações, não como riscos. Em segundo lugar, o desfecho foi definido pela classificação de um dispositivo comercial (Hi-Face22), cuja validade frente a um padrão de referência independente ainda não foi estabelecida; os parâmetros identificados são, portanto, correlatos da classificação derivada do dispositivo, e erros de classificação podem ter influenciado os resultados; no futuro, a constituição poderá ser determinada combinando padrões-ouro mais objetivos, baseados em métodos bioquímicos ou ômicos. Terceiro, as características foram selecionadas a partir de um número relativamente grande de parâmetros de BIA utilizando regressão LASSO guiada por dados no mesmo conjunto de dados empregado na estimação do modelo; embora tenha sido realizada validação interna (correção de otimismo por bootstrap e validação cruzada com cinco dobras), obtendo-se uma AUC corrigida de 0,607, as medidas relatadas de associação e discriminação ainda podem estar superestimadas, e nenhuma validação externa foi conduzida. Quarto, o tamanho da amostra, particularmente nas análises estratificadas por sexo, foi limitado e não foi baseado em um cálculo formal de poder a priori; os resultados nulos em mulheres podem refletir poder insuficiente, em vez da ausência real de associação. Por fim, todas as estimativas baseadas em BIA para fluidos e composição corporal dependem de equações preditivas e são afetadas pelo estado de fluidos e eletrólitos; interpretações fisiológicas devem ser feitas com cautela.
Este estudo constatou que, entre os parâmetros de BIA avaliados, a ECW total e a Reticência_TR estiveram independentemente associadas à constituição de umidade, e essas associações permaneceram consistentes nas análises de sensibilidade. Esses achados sugerem que o estado dos fluidos corporais e as propriedades bioelétricas segmentares podem fornecer medidas quantitativas candidatas relevantes para a constituição de umidade. Estudos adicionais com populações maiores e independentes, além de avaliações de constituição validadas externamente, são necessários para confirmar essas associações e determinar sua utilidade potencial na avaliação de constituição baseada em BIA.
Divulgações
Nenhuma ferramenta de inteligência artificial foi utilizada na preparação do manuscrito, das figuras ou na análise de dados.
Agradecimentos
Agradecemos aos participantes e à equipe médica do Centro de Serviços de Saúde Comunitária Beicai pelo apoio inestimável durante a coleta de dados. Este trabalho foi apoiado pelo Projeto de Construção de Doenças Especiais Características do Sistema de Saúde da Nova Área de Pudong para Obesidade (Número do Convênio: PWZzb2025-03), aprovado pela Comissão de Saúde da Nova Área de Pudong de Xangai, e pelo Projeto de Padronização de Medicina Chinesa Tradicional de Xangai para o Esquema Padronizado Integrado de Diagnóstico e Tratamento Chinês e Ocidental para Prevenção e Tratamento da Síndrome Metabólica (Número do Convênio: 2025BZ025), aprovado conjuntamente pela Comissão Municipal de Saúde de Xangai e pela Administração Municipal de Medicina Chinesa Tradicional de Xangai.
Materiais
| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| Medidor digital de força de preensão | ANTA | EH101 | N/A |
| Espelho inteligente Hi-Face22 | Beijing Xima Medical Technology Co., Ltd. | ZL202121286496.5 | N/A |
| Analisador de composição corporal InBody 770 | InBody Co., Ltd. | 770 | N/A |
| Software estatístico R (versão 4.5.2) | R Foundation for Statistical Computing | https://www.r-project.org/ | RRID:SCR_001905 |
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