Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2457
https://doi.org/10.69639/arandu.v12i3.1474
Nivel de concordancia entre Índice de Masa Corporal (IMC)
por fórmula Quetelet y Porcentaje de Grasa Corporal por
bioimpedancia eléctrica para determinar obesidad
Level of concordance between bmi used by the quetelet formula and body fat percentage
using electrical bioimpedance to determine obesity
César Ramírez Ortega
cesar_guy_12@hotmail.com
IMSS, CDMX, México
Álvaro Mondragón Lima
alvaro.mondragon@imss.gob.mx
IMSS, CDMX, México
Andrés Rocha Aguado
andrew_doc@hotmail.com
IMSS, CDMX, México
María de los Ángeles Lizbeth Muñiz Alvarado
maria.muniza@imss.gob.mx
IMSS, CDMX, México
Oswaldo Sinoe Médina Gómez
epired@gmail.com
IMSS, CDMX, México
Artículo recibido: 18 julio 2025 - Aceptado para publicación: 28 agosto 2025
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar
RESUMEN
Introducción: El Índice de Masa Corporal es una herramienta utilizada para el diagnóstico de
obesidad; sin embargo, presenta limitaciones al no considerar la composición corporal. La
bioimpedancia eléctrica permite estimar directamente el porcentaje de grasa corporal ofreciendo
una alternativa más precisa. Objetivo: Conocer el nivel de concordancia entre el IMC y el %GC
medido por bioimpedancia eléctrica para el diagnóstico de obesidad. Material y métodos: Estudio
transversal, analítico, realizado en derechohabientes mayores de 18 años de la UMF No. 23 del
IMSS. Se incluyeron 230 pacientes. Se determino IMC, %GC, masa muscular, grasa visceral y
edad biológica. Se utilizó el coeficiente Kappa de Cohen y de concordancia de Lin entre ambos
métodos diagnósticos. Resultados: El 70.9% de la muestra presentó exceso de peso según IMC y
el 63% obesidad según %GC. El coeficiente Kappa fue 0.214 y el coeficiente de Lin 0.360,
evidenciando baja concordancia entre ambos métodos. Se identificaron discrepancias
importantes: 77 personas fueron clasificadas como obesas por %GC, pero no por IMC. La
obesidad se asoció significativamente con hipertensión y diabetes tipo 2 (p = 0.017), además,
quienes presentaron obesidad por %GC mostraron mayor grasa visceral y edad biológica pero
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2458
menor masa muscular. Conclusiones: El IMC subestima la obesidad en una proporción
significativa de pacientes. La bioimpedancia eléctrica resulta una herramienta útil y
complementaria para una evaluación más precisa de la adiposidad y del riesgo metabólico, se
recomienda su integración en el primer nivel de atención, especialmente en grupos de riesgo.
Palabras clave: bioimpedancia, grasa corporal, obesidad
ABSTRACT
Introduction: The Body Mass Index (BMI) is a tool used to diagnose obesity; however, it has
limitations because it does not consider body composition. Electrical bioimpedance allows direct
estimation of body fat percentage, offering a more accurate alternative. Objective: To determine
the level of agreement between BMI and %BF measured by electrical bioimpedance for the
diagnosis of obesity. Material and methods: A cross-sectional, analytical study was conducted
among beneficiaries over 18 years of age at IMSS Unit No. 23 of the Mexican Social Security
Institute (IMSS). A total of 230 patients were included. BMI, %BF, muscle mass, visceral fat, and
biological age were determined. Cohen's Kappa coefficient and Lin's concordance coefficient
were used to determine the correlation between the two diagnostic methods. Results: 70.9% of
the sample were overweight based on BMI, and 63% were obese based on %BF. The Kappa
coefficient was 0.214 and Lin's coefficient 0.360, demonstrating low agreement between the two
methods. Significant discrepancies were identified: 77 individuals were classified as obese by
%BF, but not by BMI. Obesity was significantly associated with hypertension and type 2 diabetes
(p = 0.017). Furthermore, those with obesity by %BF showed higher visceral fat and biological
age but lower muscle mass. Conclusions: BMI underestimates obesity in a significant proportion
of patients. Electrical bioimpedance testing is a useful and complementary tool for a more
accurate assessment of adiposity and metabolic risk. Its integration into primary care is
recommended, especially in at-risk groups.
Keywords: bioimpedance, body fat, obesity
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licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
menor masa muscular. Conclusiones: El IMC subestima la obesidad en una proporción
significativa de pacientes. La bioimpedancia eléctrica resulta una herramienta útil y
complementaria para una evaluación más precisa de la adiposidad y del riesgo metabólico, se
recomienda su integración en el primer nivel de atención, especialmente en grupos de riesgo.
Palabras clave: bioimpedancia, grasa corporal, obesidad
ABSTRACT
Introduction: The Body Mass Index (BMI) is a tool used to diagnose obesity; however, it has
limitations because it does not consider body composition. Electrical bioimpedance allows direct
estimation of body fat percentage, offering a more accurate alternative. Objective: To determine
the level of agreement between BMI and %BF measured by electrical bioimpedance for the
diagnosis of obesity. Material and methods: A cross-sectional, analytical study was conducted
among beneficiaries over 18 years of age at IMSS Unit No. 23 of the Mexican Social Security
Institute (IMSS). A total of 230 patients were included. BMI, %BF, muscle mass, visceral fat, and
biological age were determined. Cohen's Kappa coefficient and Lin's concordance coefficient
were used to determine the correlation between the two diagnostic methods. Results: 70.9% of
the sample were overweight based on BMI, and 63% were obese based on %BF. The Kappa
coefficient was 0.214 and Lin's coefficient 0.360, demonstrating low agreement between the two
methods. Significant discrepancies were identified: 77 individuals were classified as obese by
%BF, but not by BMI. Obesity was significantly associated with hypertension and type 2 diabetes
(p = 0.017). Furthermore, those with obesity by %BF showed higher visceral fat and biological
age but lower muscle mass. Conclusions: BMI underestimates obesity in a significant proportion
of patients. Electrical bioimpedance testing is a useful and complementary tool for a more
accurate assessment of adiposity and metabolic risk. Its integration into primary care is
recommended, especially in at-risk groups.
Keywords: bioimpedance, body fat, obesity
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INTRODUCCIÓN
El índice de masa corporal (IMC), propuesto por Quetelet en el siglo XIX, es una medida
simple que relaciona el peso con la estatura al cuadrado (kg/m²), ampliamente utilizada para
clasificar el estado nutricional de individuos y poblaciones adultas, sin embargo, este parámetro
presenta limitaciones al no diferenciar entre tejido adiposo y magro, ni considerar variables como
edad, sexo o etnicidad 2. En consecuencia, puede subestimar el diagnóstico de obesidad en
personas con composiciones corporales atípicas, como individuos con alta masa muscular o
pacientes con sarcopenia1
En contraposición, el porcentaje de grasa corporal (%GC), obtenido por métodos como la
bioimpedancia eléctrica, representa un indicador más exacto para evaluar adiposidad, al estimar
directamente la proporción de grasa respecto al peso total 13. Esta tecnología ha demostrado mayor
sensibilidad y especificidad para identificar exceso de grasa en pacientes con IMC normal,
contribuyendo al diagnóstico de obesidad 2.
Dada la carga creciente de enfermedades crónicas relacionadas con el exceso de grasa
corporal como hipertensión arterial, diabetes tipo 2 y ciertos tipos de cáncer resulta imprescindible
mejorar la precisión diagnóstica desde el primer nivel de atención 3.
A pesar de que existen investigaciones nacionales sobre la relación entre el IMC y el %GC,
la mayoría ha centrado su análisis en la correlación entre ambos métodos, sin explorar su grado
de concordancia diagnóstica14. Además, no todos los estudios aplican la fórmula de Quetelet de
forma estandarizada ni emplean tecnología validada de bioimpedancia 19. Por tanto, este estudio
tiene como propósito analizar la concordancia diagnóstica entre el IMC y el %GC medido por
bioimpedancia eléctrica, evaluando su aplicabilidad práctica en población adulta derechohabiente
de la Unidad de Medicina Familiar No. 23 “Unidad Morelos”, del IMSS en Ciudad de México.
Los hallazgos podrían contribuir a fortalecer la detección de obesidad en el primer nivel de
atención, promoviendo un abordaje clínico más integral y preciso3.
Este estudio tiene como propósito conocer la concordancia diagnóstica entre el IMC y el
%GC por bioimpedancia eléctrica, evaluando su aplicabilidad práctica en población mexicana
adulta adscrita al sistema de salud pública
MATERIAL Y MÉTODOS
Se realizo un estudio de tipo observacional, prospectivo, transversal y analítico en la UMF
No. 23 “Unidad Morelos”, IMSS, CDMX. Se realizó una captación de pacientes adscritos a la
UMF No. 23, “Unidad Morelos”, IMSS, CDMX, al buscar una concordancia hacemos referencia
a justificar la diferencia entre 2 variables con un fin, dicho esto se realizará la investigación con
la finalidad de poder identificar la diferencia entre 2 equipos que determinan obesidad. Para el
análisis de datos, se utilizaron medidas de tendencia central y de dispersión; para determinar
concordancia entre las variables (IMC y porcentaje de grasa corporal) se utilizará la prueba de
INTRODUCCIÓN
El índice de masa corporal (IMC), propuesto por Quetelet en el siglo XIX, es una medida
simple que relaciona el peso con la estatura al cuadrado (kg/m²), ampliamente utilizada para
clasificar el estado nutricional de individuos y poblaciones adultas, sin embargo, este parámetro
presenta limitaciones al no diferenciar entre tejido adiposo y magro, ni considerar variables como
edad, sexo o etnicidad 2. En consecuencia, puede subestimar el diagnóstico de obesidad en
personas con composiciones corporales atípicas, como individuos con alta masa muscular o
pacientes con sarcopenia1
En contraposición, el porcentaje de grasa corporal (%GC), obtenido por métodos como la
bioimpedancia eléctrica, representa un indicador más exacto para evaluar adiposidad, al estimar
directamente la proporción de grasa respecto al peso total 13. Esta tecnología ha demostrado mayor
sensibilidad y especificidad para identificar exceso de grasa en pacientes con IMC normal,
contribuyendo al diagnóstico de obesidad 2.
Dada la carga creciente de enfermedades crónicas relacionadas con el exceso de grasa
corporal como hipertensión arterial, diabetes tipo 2 y ciertos tipos de cáncer resulta imprescindible
mejorar la precisión diagnóstica desde el primer nivel de atención 3.
A pesar de que existen investigaciones nacionales sobre la relación entre el IMC y el %GC,
la mayoría ha centrado su análisis en la correlación entre ambos métodos, sin explorar su grado
de concordancia diagnóstica14. Además, no todos los estudios aplican la fórmula de Quetelet de
forma estandarizada ni emplean tecnología validada de bioimpedancia 19. Por tanto, este estudio
tiene como propósito analizar la concordancia diagnóstica entre el IMC y el %GC medido por
bioimpedancia eléctrica, evaluando su aplicabilidad práctica en población adulta derechohabiente
de la Unidad de Medicina Familiar No. 23 “Unidad Morelos”, del IMSS en Ciudad de México.
Los hallazgos podrían contribuir a fortalecer la detección de obesidad en el primer nivel de
atención, promoviendo un abordaje clínico más integral y preciso3.
Este estudio tiene como propósito conocer la concordancia diagnóstica entre el IMC y el
%GC por bioimpedancia eléctrica, evaluando su aplicabilidad práctica en población mexicana
adulta adscrita al sistema de salud pública
MATERIAL Y MÉTODOS
Se realizo un estudio de tipo observacional, prospectivo, transversal y analítico en la UMF
No. 23 “Unidad Morelos”, IMSS, CDMX. Se realizó una captación de pacientes adscritos a la
UMF No. 23, “Unidad Morelos”, IMSS, CDMX, al buscar una concordancia hacemos referencia
a justificar la diferencia entre 2 variables con un fin, dicho esto se realizará la investigación con
la finalidad de poder identificar la diferencia entre 2 equipos que determinan obesidad. Para el
análisis de datos, se utilizaron medidas de tendencia central y de dispersión; para determinar
concordancia entre las variables (IMC y porcentaje de grasa corporal) se utilizará la prueba de
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2460
“Coeficiente de concordancia de Lin y Kappa de Cohen”, así como de ser necesario se realizará
X2 para variables categóricas politómicas, T de Student o U de Mann Whitney para variables
numéricas, con una p <0.05 para establecer significancia estadística.
RESULTADOS
Se estudiaron 230 pacientes adscritos a la Unidad de Medicina Familiar No. 23 del IMSS.
La media de edad fue de 52.6 ± 18.0 años, con predominio del sexo femenino (65.7%). El IMC
promedio fue de 27.9 ± 5.2 kg/m² (rango: 16.4–46.4), clasificado como sobrepeso. El porcentaje
de grasa corporal medido por bioimpedancia mostró una media de 35.9 ± 10.8%, con valores
elevados de grasa visceral (media: 9.77) y una edad biológica promedio de 56.6 años, superior a
la cronológica en múltiples casos, lo cual puede sugerir envejecimiento metabólico acelerado
(Tabla 1) (Gráfico 1).
La prevalencia de obesidad fue del 33.5% según IMC y del 63% según el porcentaje de
grasa corporal, evidenciando una discrepancia diagnóstica considerable entre ambos métodos.
Además, el 37.4% se clasificó con sobrepeso y solo el 29.1% tuvo un IMC normal, mientras que
por %GC únicamente el 16.1% fue considerado normograsa (Tabla 2 y 3) (Gráfico 2 y 3).
Al contrastar directamente ambas clasificaciones, se observó que solo 68 pacientes (46.9%)
fueron clasificados como obesos por ambos métodos; sin embargo, 65 personas fueron
clasificadas como obesas por %GC pero solo sobrepeso por IMC, y 12 personas como obesas por
%GC pero normopeso por IMC (Tabla 4 y 5).
El índice Kappa de Cohen fue κ = 0.214 (p < 0.001), indicando una concordancia débil. El
coeficiente de concordancia de Lin fue ρc = 0.360, lo que reafirma que ambos métodos no son
equivalentes ni intercambiables. (Tabla 6 y 7).
En el análisis de comorbilidades, la obesidad mostró una asociación estadísticamente
significativa con hipertensión arterial (52.8%) y diabetes mellitus tipo 2 (35.0%) (χ² = 13.830; p
= 0.017), lo que destaca la relevancia clínica del diagnóstico preciso de adiposidad. (Tabla 8 y 9)
(Gráfico 4).
La comparación entre pacientes obesos y no obesos (%GC) mediante la prueba U de Mann–
Whitney reveló diferencias significativas en IMC (U = 80.5), %GC (U = 2173.0), grasa visceral
(U = 1890.0), peso (U = 1260.0) y edad biológica (U = 1717.0) (todos p < 0.001), siendo mayores
en el grupo obeso. El porcentaje de masa muscular fue significativamente menor en dicho grupo
(U = 3571.0; p < 0.001) (Tabla 10).
“Coeficiente de concordancia de Lin y Kappa de Cohen”, así como de ser necesario se realizará
X2 para variables categóricas politómicas, T de Student o U de Mann Whitney para variables
numéricas, con una p <0.05 para establecer significancia estadística.
RESULTADOS
Se estudiaron 230 pacientes adscritos a la Unidad de Medicina Familiar No. 23 del IMSS.
La media de edad fue de 52.6 ± 18.0 años, con predominio del sexo femenino (65.7%). El IMC
promedio fue de 27.9 ± 5.2 kg/m² (rango: 16.4–46.4), clasificado como sobrepeso. El porcentaje
de grasa corporal medido por bioimpedancia mostró una media de 35.9 ± 10.8%, con valores
elevados de grasa visceral (media: 9.77) y una edad biológica promedio de 56.6 años, superior a
la cronológica en múltiples casos, lo cual puede sugerir envejecimiento metabólico acelerado
(Tabla 1) (Gráfico 1).
La prevalencia de obesidad fue del 33.5% según IMC y del 63% según el porcentaje de
grasa corporal, evidenciando una discrepancia diagnóstica considerable entre ambos métodos.
Además, el 37.4% se clasificó con sobrepeso y solo el 29.1% tuvo un IMC normal, mientras que
por %GC únicamente el 16.1% fue considerado normograsa (Tabla 2 y 3) (Gráfico 2 y 3).
Al contrastar directamente ambas clasificaciones, se observó que solo 68 pacientes (46.9%)
fueron clasificados como obesos por ambos métodos; sin embargo, 65 personas fueron
clasificadas como obesas por %GC pero solo sobrepeso por IMC, y 12 personas como obesas por
%GC pero normopeso por IMC (Tabla 4 y 5).
El índice Kappa de Cohen fue κ = 0.214 (p < 0.001), indicando una concordancia débil. El
coeficiente de concordancia de Lin fue ρc = 0.360, lo que reafirma que ambos métodos no son
equivalentes ni intercambiables. (Tabla 6 y 7).
En el análisis de comorbilidades, la obesidad mostró una asociación estadísticamente
significativa con hipertensión arterial (52.8%) y diabetes mellitus tipo 2 (35.0%) (χ² = 13.830; p
= 0.017), lo que destaca la relevancia clínica del diagnóstico preciso de adiposidad. (Tabla 8 y 9)
(Gráfico 4).
La comparación entre pacientes obesos y no obesos (%GC) mediante la prueba U de Mann–
Whitney reveló diferencias significativas en IMC (U = 80.5), %GC (U = 2173.0), grasa visceral
(U = 1890.0), peso (U = 1260.0) y edad biológica (U = 1717.0) (todos p < 0.001), siendo mayores
en el grupo obeso. El porcentaje de masa muscular fue significativamente menor en dicho grupo
(U = 3571.0; p < 0.001) (Tabla 10).
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Tabla 1
Distribución de las variables numéricas
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Gráfico 1
Distribución de la variable edad
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23Distribución de las variables numéricas
EDAD IMC
CUANTITATIVO
%GRASA
CORPORAL
%MASA
MUSCULAR
GRASA
VISCERAL
EDAD
BIOLOGICA
PESO
N Válido 230 230 230 230 229 230 219
Perdidos 0 0 0 0 1 0 11
Media 52.57 27.945 35.875 26.8610 9.77 56.63 71.58
8
Mediana 59.00 27.600 37.100 25.2000 10.00 62.00 71.20
0
Desviación
estándar
18.06
5
5.1861 10.7841 5.96525 4.396 17.639 15.28
97
Varianza 326.3
34
26.895 116.298 35.584 19.328 311.117 233.7
74
Rango 74 30.0 52.3 37.80 24 75 71.5
Mínimo 16 16.4 5.4 10.20 1 12 40.1
Máximo 90 46.4 57.7 48.00 25 87 111.6
Tabla 1
Distribución de las variables numéricas
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Gráfico 1
Distribución de la variable edad
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23Distribución de las variables numéricas
EDAD IMC
CUANTITATIVO
%GRASA
CORPORAL
%MASA
MUSCULAR
GRASA
VISCERAL
EDAD
BIOLOGICA
PESO
N Válido 230 230 230 230 229 230 219
Perdidos 0 0 0 0 1 0 11
Media 52.57 27.945 35.875 26.8610 9.77 56.63 71.58
8
Mediana 59.00 27.600 37.100 25.2000 10.00 62.00 71.20
0
Desviación
estándar
18.06
5
5.1861 10.7841 5.96525 4.396 17.639 15.28
97
Varianza 326.3
34
26.895 116.298 35.584 19.328 311.117 233.7
74
Rango 74 30.0 52.3 37.80 24 75 71.5
Mínimo 16 16.4 5.4 10.20 1 12 40.1
Máximo 90 46.4 57.7 48.00 25 87 111.6
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Tabla 2
Distribución de los casos por IMC
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Gráfico 2
Distribución de los casos por IMC
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 3
Distribución de los casos por Porcentaje de Grasa Corporal
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23Distribución de los casos por IMC
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido NORMAL 67 29.1 29.1 29.1
OBESIDAD 77 33.5 33.5 62.6
SOBREPESO 86 37.4 37.4 100.0
Total 230 100.0 100.0Distribución de los casos por Porcentaje de Grasa Corporal
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido NORMAL 37 16.1 16.1 16.1
OBESIDAD 145 63.0 63.0 79.1
SOBREPESO 48 20.9 20.9 100.0
Total 230 100.0 100.0
Tabla 2
Distribución de los casos por IMC
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Gráfico 2
Distribución de los casos por IMC
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 3
Distribución de los casos por Porcentaje de Grasa Corporal
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23Distribución de los casos por IMC
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido NORMAL 67 29.1 29.1 29.1
OBESIDAD 77 33.5 33.5 62.6
SOBREPESO 86 37.4 37.4 100.0
Total 230 100.0 100.0Distribución de los casos por Porcentaje de Grasa Corporal
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido NORMAL 37 16.1 16.1 16.1
OBESIDAD 145 63.0 63.0 79.1
SOBREPESO 48 20.9 20.9 100.0
Total 230 100.0 100.0
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Gráfico 3
Distribución de los casos por Porcentaje de Grasa Corporal
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 4
Tabla cruzada del IMC y Obesidad
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 5
Tabla cruzada del Porcentaje de Grasa Corporal y Obesidad
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23Tabla cruzada IMC y Obesidad
OBESIDAD Total
NO SI
IMC NORMAL 67 0 67
OBESIDAD 0 77 77
SOBREPESO 86 0 86
Total 153 77 230Tabla cruzada Porcentaje de Grasa Corporal y Obesidad
OBESIDAD Total
NO SI
PORCENTAJE DE GRASA
CORPORAL
NORMAL 35 2 37
OBESIDAD 77 68 145
SOBREPESO 41 7 48
Total 153 77 230
Gráfico 3
Distribución de los casos por Porcentaje de Grasa Corporal
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 4
Tabla cruzada del IMC y Obesidad
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 5
Tabla cruzada del Porcentaje de Grasa Corporal y Obesidad
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23Tabla cruzada IMC y Obesidad
OBESIDAD Total
NO SI
IMC NORMAL 67 0 67
OBESIDAD 0 77 77
SOBREPESO 86 0 86
Total 153 77 230Tabla cruzada Porcentaje de Grasa Corporal y Obesidad
OBESIDAD Total
NO SI
PORCENTAJE DE GRASA
CORPORAL
NORMAL 35 2 37
OBESIDAD 77 68 145
SOBREPESO 41 7 48
Total 153 77 230
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2464
Tabla 6
Prueba de Kappa de Cohen
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 7.
Prueba de Concordancia de Lin
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 8
Tabla cruzada de Comorbilidades y Obesidad
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23Estadístico de prueba Kappa de Cohen
Valor Error
estandarizado
asintóticoa
T
aproximadab
Significación
aproximada
Medida de acuerdo Kappa .214 .043 5.109 .000
N de casos válidos 230Estadístico de prueba Concordancia de Lin
Estadístico Valor
Media (IMC) 26.78
Media (% Grasa Corporal) 31.28
Desviación estándar (IMC) 2.39
Desviación estándar (% Grasa Corporal) 7.09
Coeficiente de Concordancia de Lin (ρc) 0.360Tabla cruzada Comorbilidades y Obesidad
OBESIDAD Total
NO SI
COMORBILIDAD CANCER 2 1 3
DIABETES 26 14 40
DISLIPIDEMIA 1 0 1
HIPERTENSION 25 28 53
NINGUNA 68 26 94
OTRO 31 8 39
Total 153 77 230
Tabla 6
Prueba de Kappa de Cohen
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 7.
Prueba de Concordancia de Lin
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 8
Tabla cruzada de Comorbilidades y Obesidad
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23Estadístico de prueba Kappa de Cohen
Valor Error
estandarizado
asintóticoa
T
aproximadab
Significación
aproximada
Medida de acuerdo Kappa .214 .043 5.109 .000
N de casos válidos 230Estadístico de prueba Concordancia de Lin
Estadístico Valor
Media (IMC) 26.78
Media (% Grasa Corporal) 31.28
Desviación estándar (IMC) 2.39
Desviación estándar (% Grasa Corporal) 7.09
Coeficiente de Concordancia de Lin (ρc) 0.360Tabla cruzada Comorbilidades y Obesidad
OBESIDAD Total
NO SI
COMORBILIDAD CANCER 2 1 3
DIABETES 26 14 40
DISLIPIDEMIA 1 0 1
HIPERTENSION 25 28 53
NINGUNA 68 26 94
OTRO 31 8 39
Total 153 77 230
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2465
Tabla 9
Prueba de chi cuadrada de Comorbilidades y Obesidad
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Gráfico 4
Distribución de los casos por Comorbilidades
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 10
Prueba U de Mann Whitney para variables numéricas con distribución no normal
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23Estadístico chi-cuadrado Comorbilidades y Obesidad
Valor gl Significación
asintótica
(bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 13.830a 5 .017
Razón de verosimilitud 13.893 5 .016
N de casos válidos 230Estadístico de prueba U de Mann Whitney para variables numéricas con distribución no normal
EDAD IMC
CUANTITATIVO
%GRASA
CORPORAL
%MASA
MUSCULAR
GRASA
VISCERAL
EDAD
BIOLOGICA
PESO
U de
Mann-
Whitney
5236.000 80.500 2173.000 3571.000 1890.000 1717.000 1260.000
W de
Wilcoxon
17017.000 11861.500 13954.000 6574.000 13671.000 13498.000 11700.000
Z -1.375 -12.201 -7.806 -4.871 -8.336 -8.767 -9.304
Sig.
Asintótic
(bil)
.169 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Tabla 9
Prueba de chi cuadrada de Comorbilidades y Obesidad
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Gráfico 4
Distribución de los casos por Comorbilidades
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23
Tabla 10
Prueba U de Mann Whitney para variables numéricas con distribución no normal
Fuente: César Ramírez Ortega, datos de la UMF No. 23Estadístico chi-cuadrado Comorbilidades y Obesidad
Valor gl Significación
asintótica
(bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 13.830a 5 .017
Razón de verosimilitud 13.893 5 .016
N de casos válidos 230Estadístico de prueba U de Mann Whitney para variables numéricas con distribución no normal
EDAD IMC
CUANTITATIVO
%GRASA
CORPORAL
%MASA
MUSCULAR
GRASA
VISCERAL
EDAD
BIOLOGICA
PESO
U de
Mann-
Whitney
5236.000 80.500 2173.000 3571.000 1890.000 1717.000 1260.000
W de
Wilcoxon
17017.000 11861.500 13954.000 6574.000 13671.000 13498.000 11700.000
Z -1.375 -12.201 -7.806 -4.871 -8.336 -8.767 -9.304
Sig.
Asintótic
(bil)
.169 .000 .000 .000 .000 .000 .000
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DISCUSIÓN
La presente investigación permitió analizar el grado de concordancia entre dos métodos
diagnósticos de obesidad: el Índice de Masa Corporal (IMC) y el porcentaje de grasa corporal
(%GC) obtenido por bioimpedancia eléctrica, en una muestra representativa de derechohabientes
de la Unidad de Medicina Familiar No. 23 del IMSS, Ciudad de México.
En primer lugar, se destaca que el coeficiente Kappa de Cohen fue de 0.214, lo que
representa una concordancia débil entre las clasificaciones de obesidad por IMC y %GC; este
resultado fue estadísticamente significativo (p < 0.001). Esto implica que un número considerable
de pacientes podrían ser clasificados como no obesos por IMC, pero sí como obesos por %GC,
como ocurrió en más de la mitad de los pacientes obesos por %GC en este estudio 4
Este hallazgo se refuerza por el coeficiente de concordancia de Lin (ρc = 0.360), el cual
evidencia una correlación cuantitativa baja entre ambas mediciones continuas, respaldando así la
hipótesis de trabajo (H1) y rechazando la hipótesis nula de concordancia aceptable (ρc ≥ 0.80)4.
Comparando estos resultados con antecedentes similares, se observa consistencia con el
estudio de Mendoza et al. en Perú, donde también se reportó alta correlación, pero baja
concordancia diagnóstica entre IMC y %GC (Kappa = 0.199). De manera similar, Hurta en
Colombia reportó índices de Lin menores a 0.9 en subgrupos con baja actividad física,
concluyendo que ambos métodos no son equivalentes en población general. Por su parte, Martínez
y Ayala en México señalaron que el IMC subestima la adiposidad especialmente en mujeres y
adultos mayores 5
Desde las tablas cruzadas, el presente estudio reveló que 77 pacientes obesos por %GC no
fueron identificados como obesos por IMC: 65 fueron clasificados como sobrepeso y 12 como
normopeso. Esta discrepancia diagnóstica tiene implicaciones clínicas importantes, ya que
pacientes con obesidad real (elevada grasa visceral o sarcopenia) podrían quedar fuera de
intervenciones preventivas por tener un IMC <30 kg/m².6
A diferencia del IMC, la bioimpedancia eléctrica ofrece una medición más precisa de la
composición corporal, incluyendo masa magra, grasa visceral y edad biológica. En este estudio,
las variables de composición corporal mostraron distribución no normal y diferencias
significativas entre los grupos con y sin obesidad (p < 0.001), evidenciando que la obesidad no
puede ser evaluada únicamente por peso/talla7.
Asimismo, se encontró una asociación significativa entre obesidad y comorbilidades como
hipertensión arterial y diabetes mellitus tipo 2 (χ² = 13.830; p = 0.017), con una mayor prevalencia
de obesidad por %GC en estos grupos. Este hallazgo es coherente con la evidencia de que la
distribución de grasa, más que el peso corporal, predice el riesgo cardiometabólico 8.
En cuanto a variables sociodemográficas, ninguna se asoció significativamente con la
obesidad (sexo, escolaridad, ocupación, estado civil, nivel socioeconómico), aunque se observó
DISCUSIÓN
La presente investigación permitió analizar el grado de concordancia entre dos métodos
diagnósticos de obesidad: el Índice de Masa Corporal (IMC) y el porcentaje de grasa corporal
(%GC) obtenido por bioimpedancia eléctrica, en una muestra representativa de derechohabientes
de la Unidad de Medicina Familiar No. 23 del IMSS, Ciudad de México.
En primer lugar, se destaca que el coeficiente Kappa de Cohen fue de 0.214, lo que
representa una concordancia débil entre las clasificaciones de obesidad por IMC y %GC; este
resultado fue estadísticamente significativo (p < 0.001). Esto implica que un número considerable
de pacientes podrían ser clasificados como no obesos por IMC, pero sí como obesos por %GC,
como ocurrió en más de la mitad de los pacientes obesos por %GC en este estudio 4
Este hallazgo se refuerza por el coeficiente de concordancia de Lin (ρc = 0.360), el cual
evidencia una correlación cuantitativa baja entre ambas mediciones continuas, respaldando así la
hipótesis de trabajo (H1) y rechazando la hipótesis nula de concordancia aceptable (ρc ≥ 0.80)4.
Comparando estos resultados con antecedentes similares, se observa consistencia con el
estudio de Mendoza et al. en Perú, donde también se reportó alta correlación, pero baja
concordancia diagnóstica entre IMC y %GC (Kappa = 0.199). De manera similar, Hurta en
Colombia reportó índices de Lin menores a 0.9 en subgrupos con baja actividad física,
concluyendo que ambos métodos no son equivalentes en población general. Por su parte, Martínez
y Ayala en México señalaron que el IMC subestima la adiposidad especialmente en mujeres y
adultos mayores 5
Desde las tablas cruzadas, el presente estudio reveló que 77 pacientes obesos por %GC no
fueron identificados como obesos por IMC: 65 fueron clasificados como sobrepeso y 12 como
normopeso. Esta discrepancia diagnóstica tiene implicaciones clínicas importantes, ya que
pacientes con obesidad real (elevada grasa visceral o sarcopenia) podrían quedar fuera de
intervenciones preventivas por tener un IMC <30 kg/m².6
A diferencia del IMC, la bioimpedancia eléctrica ofrece una medición más precisa de la
composición corporal, incluyendo masa magra, grasa visceral y edad biológica. En este estudio,
las variables de composición corporal mostraron distribución no normal y diferencias
significativas entre los grupos con y sin obesidad (p < 0.001), evidenciando que la obesidad no
puede ser evaluada únicamente por peso/talla7.
Asimismo, se encontró una asociación significativa entre obesidad y comorbilidades como
hipertensión arterial y diabetes mellitus tipo 2 (χ² = 13.830; p = 0.017), con una mayor prevalencia
de obesidad por %GC en estos grupos. Este hallazgo es coherente con la evidencia de que la
distribución de grasa, más que el peso corporal, predice el riesgo cardiometabólico 8.
En cuanto a variables sociodemográficas, ninguna se asoció significativamente con la
obesidad (sexo, escolaridad, ocupación, estado civil, nivel socioeconómico), aunque se observó
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2467
una mayor proporción de obesidad en mujeres, sin significancia estadística. Esto concuerda con
datos nacionales como ENSANUT 2016, donde también se reporta mayor obesidad en mujeres
de 30 a 59 años 9.
La validez interna del estudio se fortalece por el uso de pruebas estadísticas adecuadas
según la distribución de las variables (t de Student para datos normales, U de Mann–Whitney para
no normales), así como por el uso de un equipo de bioimpedancia multifrecuencia validado
(Omron HBF-516B), que permite estimar grasa visceral y edad biológica con mayor precisión
clínica 10.
En conjunto, los resultados cuestionan el uso exclusivo del IMC como criterio diagnóstico
en el primer nivel de atención. Aunque útil como herramienta de cribado, el IMC falla al
identificar correctamente a personas con exceso de grasa, lo que podría llevar a errores clínicos,
especialmente en mujeres y adultos mayores. La incorporación de la bioimpedancia eléctrica
permitiría una detección más precisa del riesgo metabólico y mejor orientación de intervenciones
preventivas 11.
CONCLUSIONES
Se demostró que existe una baja concordancia entre el Índice de Masa Corporal (IMC) y el
porcentaje de grasa corporal (%GC) medido por bioimpedancia eléctrica para diagnosticar
obesidad en población del primer nivel de atención. El coeficiente Kappa de Cohen (κ = 0.214) y
el coeficiente de concordancia de Lin (ρc = 0.360) evidencian que ambos métodos no deben
considerarse equivalentes ni intercambiables, ya que una proporción significativa de pacientes
clasificados como no obesos por IMC fueron identificados como obesos mediante %GC.
Estos hallazgos ponen de manifiesto que el IMC, a pesar de su utilidad subestima la
obesidad en personas con composiciones corporales atípicas, como quienes tienen alta masa grasa
con peso normal o presencia de sarcopenia, esto puede llevar a errores diagnósticos relevantes
que limiten el acceso oportuno a intervenciones preventivas y aumenten el riesgo
cardiometabólico, sin embargo, la bioimpedancia eléctrica permite una valoración más precisa de
la composición corporal, al estimar grasa visceral, masa magra y edad biológica, parámetros que
enriquecen el abordaje clínico del exceso de adiposidad.
Los pacientes con obesidad según %GC presentaron mayores niveles de grasa visceral y
edad biológica, así como menor masa muscular, lo que refuerza el valor diagnóstico
complementario de la bioimpedancia, además, se encontró una asociación significativa entre
obesidad y comorbilidades como hipertensión arterial y diabetes tipo 2, lo que subraya la
importancia de un diagnóstico preciso.
Por ello, se recomienda complementar el uso del IMC con herramientas que analicen la
composición corporal, particularmente en grupos de riesgo como mujeres, personas mayores de
40 años y pacientes con antecedentes familiares de enfermedades metabólicas, sugiriéndose la
una mayor proporción de obesidad en mujeres, sin significancia estadística. Esto concuerda con
datos nacionales como ENSANUT 2016, donde también se reporta mayor obesidad en mujeres
de 30 a 59 años 9.
La validez interna del estudio se fortalece por el uso de pruebas estadísticas adecuadas
según la distribución de las variables (t de Student para datos normales, U de Mann–Whitney para
no normales), así como por el uso de un equipo de bioimpedancia multifrecuencia validado
(Omron HBF-516B), que permite estimar grasa visceral y edad biológica con mayor precisión
clínica 10.
En conjunto, los resultados cuestionan el uso exclusivo del IMC como criterio diagnóstico
en el primer nivel de atención. Aunque útil como herramienta de cribado, el IMC falla al
identificar correctamente a personas con exceso de grasa, lo que podría llevar a errores clínicos,
especialmente en mujeres y adultos mayores. La incorporación de la bioimpedancia eléctrica
permitiría una detección más precisa del riesgo metabólico y mejor orientación de intervenciones
preventivas 11.
CONCLUSIONES
Se demostró que existe una baja concordancia entre el Índice de Masa Corporal (IMC) y el
porcentaje de grasa corporal (%GC) medido por bioimpedancia eléctrica para diagnosticar
obesidad en población del primer nivel de atención. El coeficiente Kappa de Cohen (κ = 0.214) y
el coeficiente de concordancia de Lin (ρc = 0.360) evidencian que ambos métodos no deben
considerarse equivalentes ni intercambiables, ya que una proporción significativa de pacientes
clasificados como no obesos por IMC fueron identificados como obesos mediante %GC.
Estos hallazgos ponen de manifiesto que el IMC, a pesar de su utilidad subestima la
obesidad en personas con composiciones corporales atípicas, como quienes tienen alta masa grasa
con peso normal o presencia de sarcopenia, esto puede llevar a errores diagnósticos relevantes
que limiten el acceso oportuno a intervenciones preventivas y aumenten el riesgo
cardiometabólico, sin embargo, la bioimpedancia eléctrica permite una valoración más precisa de
la composición corporal, al estimar grasa visceral, masa magra y edad biológica, parámetros que
enriquecen el abordaje clínico del exceso de adiposidad.
Los pacientes con obesidad según %GC presentaron mayores niveles de grasa visceral y
edad biológica, así como menor masa muscular, lo que refuerza el valor diagnóstico
complementario de la bioimpedancia, además, se encontró una asociación significativa entre
obesidad y comorbilidades como hipertensión arterial y diabetes tipo 2, lo que subraya la
importancia de un diagnóstico preciso.
Por ello, se recomienda complementar el uso del IMC con herramientas que analicen la
composición corporal, particularmente en grupos de riesgo como mujeres, personas mayores de
40 años y pacientes con antecedentes familiares de enfermedades metabólicas, sugiriéndose la
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2468
incorporación progresiva de equipos de bioimpedancia en las Unidades de Medicina Familiar y
la capacitación del personal médico y de enfermería en su interpretación.
incorporación progresiva de equipos de bioimpedancia en las Unidades de Medicina Familiar y
la capacitación del personal médico y de enfermería en su interpretación.
Vol. 12/ Núm. 3 2025 pág. 2469
REFERENCIAS
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mass index ignores the intensive training of elite special force personnel. Experimental
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id=ori:rid:crossref.org&rfr_dat=cr_pub%20%200pubmed
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2018. [Citado el 15 de abril de 2022]; 17(2), 25-31. Disponible en:
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3. Organización Mundial de la Salud. Obesidad y Sobrepeso. [INTERNET] 2021. WHO.
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sheets/detail/obesity-and-overweight
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evaluación del sobrepeso y la obesidad. Rev Digit Postgrado. 2021; 10(1): e258. doi:
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Monitor and Scale Model HBF-516 2 Before Using the Monitor. 2008. Disponible en:
https://www.wholesalepoint.com/documents/omron-hbf-516b.pdf
6. Suárez, W. Sánchez, A. Índice de masa corporal: ventajas y desventajas de su uso en la
obesidad. Relación con la fuerza y la actividad física. Nutr Clin Med. [Internet]. 2018;
[citado 11 julio 2023]; 12 (3): 128-139. Disponible en:
https://www.researchgate.net/publication/329245325_Indice_de_masa_corporal_ventajas
_y_desventajas_de_su_uso_en_la_obesidad_Relacion_con_la_fuerza_y_la_actividad_fisi
ca
7. Baile, J. ¿Es válido el uso del Índice de Masa Corporal para evaluar la obesidad en personas
musculosas? Nutr Hosp. [Internet]. 2015. [citado 12 julio 2023]; 32(5): 2353-2354.
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8. Curilem, C. Almagià, A. Rodríguez, F. Yuing, T. Berral de la Rosa, F. Martínez, C. et al.
Evaluación de la composición corporal en niños y adolescentes: directrices y
recomendaciones. Nutr. Hosp. [Internet]. 2016. [citado 11 julio 2023]; 33(3): 734-738.
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niveles séricos de lípidos. Horiz. Med. [Internet]. 2016.[citado 11 julio 2023]. 16(2): 13-
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&lng=es
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