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      Calidad de sueño y porcentaje de grasa corporal en estudiantes de Nutrición: un estudio transversal Translated title: Sleep quality and percentage of body fat in Nutrition students: a cross-sectional study

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          Abstract

          Resumen Introducción Una mala calidad de sueño puede asociarse a un elevado porcentaje de grasa corporal, debido a las alteraciones en el metabolismo de las hormonas que regulan el apetito y el hambre. El objetivo del estudio fue determinar la relación entre porcentaje de grasa corporal (%GC) y la calidad de sueño en estudiantes universitarios peruanos de Nutrición. Material y Métodos El diseño responde a un estudio descriptivo de corte transversal realizado sobre una muestra de 155 estudiantes universitarios de la Escuela de Nutrición Humana con edades comprendidas entre los 16 y 30 años. El % de GC se estimó mediante bioempedancia y la calidadde sueño a través del cuestionario de Pittsburg, encuesta realizada en papel. El análisis de los datos se hizo mediante el software estadístico Stata versión 16. Resultados El 65,2% de la muestra estuvo conformado por el sexo femenino. El 58,7% de estudiantes presentaron una mala calidad de sueño, mientras que un 47,1% evidenció un %GC inadecuado. La proporción de mujeres que demostraron un %GC inadecuado, fue superior en relación con los varones (57,4 vs. 27,8 %GC; p=<0,001), respectivamente. Finalmente, no se encontró asociación entre el %GC y la calidad de sueño (RP=1,14; IC95%: 0,81-1,60; p=0,466). Conclusiones Los hallazgos del presente estudio muestran que los estudiantes universitarios de Nutrición presentaron una alta frecuencia de mala calidad de sueño y un %GC inadecuado. Sin embargo, no se encontró asociación significativa entre el %GC y la calidad de sueño.

          Translated abstract

          Abstract Introduction Poor sleep quality may be associated with a high percentage of body fat, due to alterations in the metabolism of hormones that regulate appetite and hunger. The aim of the study was to determine the relationship between body fat percentage (%BF) and sleep quality in Peruvian university Nutrition students. Material and Methods The design responds to a descriptive cross-sectional study carried out on a sample of 155 university students from the School of Human Nutrition ages between 16 and 30 years. The %BF was estimated by bioimpedance and sleep quality through the Pittsburg questionnaire, a survey conducted on paper. Data analysis was done using Stata version 16 statistical software. Results 65.2% of the sample was made up of females. 58.7% of students presented a poor quality of sleep, while 47.1% showed an inadequate %BF. The proportion of females that showed a %BF inadequate was higher compared to the males (57.4 vs 27.8 %BF; p<0.001), respectively. Finally, no association was found between %BF and quality of sleep (RP=1.14; IC95%: 0.81-1.60; p=0.466). Conclusions The findings of the present study show that undergraduate Nutrition students presented a high inadequate frequency of sleep quality and %BF. Nonetheless, there was no significant association between %BF and quality of sleep.

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          The Pittsburgh sleep quality index: A new instrument for psychiatric practice and research

          Despite the prevalence of sleep complaints among psychiatric patients, few questionnaires have been specifically designed to measure sleep quality in clinical populations. The Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) is a self-rated questionnaire which assesses sleep quality and disturbances over a 1-month time interval. Nineteen individual items generate seven "component" scores: subjective sleep quality, sleep latency, sleep duration, habitual sleep efficiency, sleep disturbances, use of sleeping medication, and daytime dysfunction. The sum of scores for these seven components yields one global score. Clinical and clinimetric properties of the PSQI were assessed over an 18-month period with "good" sleepers (healthy subjects, n = 52) and "poor" sleepers (depressed patients, n = 54; sleep-disorder patients, n = 62). Acceptable measures of internal homogeneity, consistency (test-retest reliability), and validity were obtained. A global PSQI score greater than 5 yielded a diagnostic sensitivity of 89.6% and specificity of 86.5% (kappa = 0.75, p less than 0.001) in distinguishing good and poor sleepers. The clinimetric and clinical properties of the PSQI suggest its utility both in psychiatric clinical practice and research activities.
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            Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio

            La representatividad de una muestra, permite extrapolar y por ende generalizar los resultados observados en ésta, a la población accesible; y a partir de ésta, a la población blanco. Por ende, una muestra será representativa o no; sólo si fue seleccionada al azar, es decir, que todos los sujetos de la población blanco tuvieron la misma posibilidad de ser seleccionados en esta muestra y por ende ser incluidos en el estudio; y por otro lado, que el número de sujetos seleccionados representen numéricamente a la población que le dio origen respecto de la distribución de la variable en estudio en la población, es decir, la estimación o cálculo del tamaño de la muestra. Es así como el análisis de una muestra permite realizar inferencias, extrapolar o generalizar conclusiones a la población blanco con un alto grado de certeza; de tal modo que una muestra se considera representativa de la población blanco, cuando la distribución y valor de las diversas variables se pueden reproducir con márgenes de error calculables. Entonces, el muestreo tiene por objetivo estudiar las relaciones existentes entre la distribución de una variable en la población blanco y las distribución de ésta variable en la muestra a estudio. Para ello, es fundamental, entre otras cosas definir los criterios de inclusión (características clínicas, demográficas, temporales y geográficas de los sujetos que componen la población en estudio) y de exclusión (características de los sujetos que pueden interferir con la calidad de los datos o la interpretación de los resultados. El objetivo de este manuscrito, es entregar conocimientos generales respecto de las técnicas de muestreo más utilizadas en investigación clínica.
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              Sexual dimorphism of body composition.

              Sexual dimorphism in human body composition is evident from fetal life, but emerges primarily during puberty. At birth, males have a similar fat mass to females but are longer and have greater lean mass. Such differences remain detectable during childhood; however, females enter puberty earlier and undergo a more rapid pubertal transition, whereas boys have a substantially longer growth period. After adjusting for dimorphism in size (height), adult males have greater total lean mass and mineral mass, and a lower fat mass than females. These whole-body differences are complemented by major differences in tissue distribution. Adult males have greater arm muscle mass, larger and stronger bones, and reduced limb fat, but a similar degree of central abdominal fat. Females have a more peripheral distribution of fat in early adulthood; however, greater parity and the menopause both induce a more android fat distribution with increasing age. Sex differences in body composition are primarily attributable to the action of sex steroid hormones, which drive the dimorphisms during pubertal development. Oestrogen is important not only in body fat distribution but also in the female pattern of bone development that predisposes to a greater female risk of osteoporosis in old age. Disorders of sex development are associated with significant abnormalities of body composition, attributable largely to their impact on mechanisms of hormonal regulation.
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                Journal
                renhyd
                Revista Española de Nutrición Humana y Dietética
                Rev Esp Nutr Hum Diet
                Academia Española de Nutrición y Dietética (Pamplona, Navarra, Spain )
                2173-1292
                2174-5145
                December 2021
                : 25
                : 4
                : 384-393
                Affiliations
                [2] Lima Estado de México orgnameUniversidad Continental Mexico
                [1] Chosica orgnameUniversidad Peruana Unión orgdiv1Facultad de Ciencias de la Salud Peru
                [3] Lima Lima orgnameUniversidad Peruana Cayetano Heredia orgdiv1Facultad de Adiministración y Salud Pública Peru
                Article
                S2174-51452021000400384 S2174-5145(21)02500400384
                10.14306/renhyd.25.4.1339
                4013d5ab-6879-4c07-8db0-092d02d8fc23

                This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

                History
                : 05 July 2021
                : 18 April 2021
                Page count
                Figures: 0, Tables: 0, Equations: 0, References: 38, Pages: 10
                Product

                SciELO Spain

                Categories
                Investigaciones

                Overweight,Malnutrition,Body Fat Distribution,Body Composition,Sleep,Sobrepeso,Desnutrición,Distribución de la Grasa Corporal,Composición Corporal,Sueño

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