La bioimpedanciometría en el niño: entre necesidad y desafíos

El año 2025 marca un punto de inflexión epidemiológico sin precedentes en la historia de la nutrición infantil mundial. Por primera vez, la prevalencia de la obesidad en los niños supera a la de la insuficiencia ponderal (9,4 % vs 9,2 %) [1]. A escala mundial, uno de cada cinco niños de 5 a 19 años (es decir, 391 millones de niños) vive en situación de sobrepeso, y 163 millones viven con obesidad [2]. Frente a esta realidad, el estudio de la composición corporal en el niño constituye ahora una etapa clave del seguimiento pediátrico. La bioimpedanciometría (BIA) contribuye a una evaluación más precisa del estado nutricional, a la adaptación de las estrategias de manejo y al seguimiento longitudinal de su eficacia.

Información aportada por la BIA

La BIA permite estimar la masa grasa (FM) y la masa libre de grasa (FFM), así como los índices que les están asociados: el FMI (Índice de Masa Grasa) y el FFMI (Índice de Masa Libre de Grasa).

El FFMI se calcula como la masa libre de grasa dividida por la talla al cuadrado (FFM/talla², en kg/m²), siguiendo el modelo del índice de masa corporal (IMC). El FFMI aísla el componente no graso (músculo, hueso, órganos, agua) lo que permite una evaluación más fina del estado nutricional y del estatus de crecimiento musculoesquelético que el IMC. Su interpretación debe pasar obligatoriamente por un puntaje Z o un percentil, específicos para la edad y el sexo. Un valor de FFMI no referenciado no proporciona información interpretable. Un FFMI de 14 kg/m² puede ser normal a los 6 años y bajo a los 16 años.

El FMI se calcula como la masa grasa dividida por la talla al cuadrado (FM/talla², en kg/m²). El FMI aísla específicamente la adiposidad.

La interpretación combinada del FMI y del FFMI proporciona información muy útil en la práctica pediátrica. Este par de índices permite distinguir un exceso aislado de adiposidad, un déficit aislado de masa libre de grasa, o la asociación de estas dos anomalías. La interpretación de cada uno de estos índices tomados aisladamente no permite identificar el conjunto de estas situaciones.

Un estudio en niños seguidos en consulta pediátrica ambulatoria mostró que un IMC normal puede ocultar un déficit de masa libre de grasa que el IMC solo no permite detectar [3]. Esto aplica en ambos sentidos:

• FFMI bajo + IMC normal → desnutrición enmascarada [3]
• FFMI elevado + IMC elevado → niño musculoso, sin exceso real de adiposidad (falso positivo del IMC) [6]
• FFMI bajo + FMI elevado + IMC elevado → obesidad sarcopénica, asociando exceso de masa grasa y déficit de masa libre de grasa, con un riesgo metabólico acumulado [4], [5]

Integración de la BIA en el seguimiento pediátrico

La BIA presenta numerosas ventajas para los clínicos involucrados en el manejo de los trastornos nutricionales así como en el seguimiento del crecimiento del niño. La evaluación de la composición corporal ofrece una mejor visión del estado nutricional, poniendo en evidencia tanto las situaciones de desnutrición como las de sobrenutrición. Los avances tecnológicos y los numerosos estudios realizados en los últimos años han permitido mejorar la fiabilidad de la estimación de la composición corporal en el niño.

La obesidad del niño y del adolescente constituye un determinante mayor de la salud en la edad adulta. Está asociada a un riesgo incrementado de desarrollar posteriormente diabetes tipo 2, enfermedades coronarias, hipertensión arterial, accidentes cerebrovasculares, ciertos cánceres así como diversas afecciones respiratorias y renales, que figuran entre las principales causas de morbilidad y mortalidad en el mundo. Varios estudios han mostrado que una elevación del IMC durante la infancia está correlacionada con un aumento del riesgo de aparición de estas patologías en la edad adulta [7]. A la inversa, un estudio publicado en 2018 mostró notably que una normalización del estatus ponderal antes del final de la adolescencia estaba asociada a una reducción significativa del riesgo de diabetes tipo 2 en la edad adulta [8].

La Alta Autoridad de Salud (HAS) publicó en 2022, y luego actualizó en 2023, una guía del recorrido de atención destinada a niños y adolescentes en situación de sobrepeso u obesidad [9]. Esta se basa en cinco principios fundamentales: la detección temprana, la graduación del manejo según la severidad de la situación, la elaboración de un proyecto de atención personalizado, la preparación de la transición hacia la atención para adultos y la coordinación continua del recorrido de atención. La BIA puede integrarse en cada una de estas etapas aportando datos objetivos complementarios a la evaluación clínica. Herramienta pertinente para el seguimiento longitudinal de las intervenciones terapéuticas, la BIA tiene la capacidad de seguir los cambios de composición corporal en el niño en situación de obesidad durante un programa de modificación del estilo de vida [10].

Perspectivas y desafíos

La evolución reciente de la BIA pediátrica se orienta hacia una diversificación de sus indicaciones clínicas, más allá de la sola detección de la obesidad y la desnutrición. Varios estudios han sido publicados en 2025–2026 utilizando la BIA en patologías crónicas específicas: enfermedad celíaca [11], diabetes tipo 1 [12], síndrome nefrótico [13] y cardiopatías congénitas [14].

Los principales desafíos actuales de la BIA consisten en ampliar las poblaciones estudiadas a diferentes grupos étnicos y continuar los esfuerzos de validación comparativa con respecto a la DXA. Una revisión sistemática reciente que incluye 28 estudios en niños de 2 a 17 años muestra que este trabajo metodológico aún está en curso y no puede considerarse finalizado [15].

La BIA permite una evaluación más completa de la composición corporal en el niño y puede mejorar la prevención así como el manejo nutricional desde temprana edad. Inicios saludables cimentan futuros sólidos.

Referencias

1. UNICEF. Feeding Profit: How Food Environments are Failing Children. Child Nutrition Report 2025. New York : UNICEF ; septembre 2025.
2. World Obesity Federation. Feeding Profit: New UNICEF Report Exposes How Food Environments are Failing Children. Communiqué de presse, septembre 2025
3. Zhu Y et al. Assessment of nutritional status in paediatric outpatients using bioelectrical impedance analysis and anthropometric z-scores. J Paediatr Child Health. 2021. doi:10.1111/jpc.15450. PMID:33749969
4. Sack C, Ferrari N, Friesen D, Haas F, Klaudius M, Schmidt L, Torbahn G, Wulff H, Joisten C. Health Risks of Sarcopenic Obesity in Overweight Children and Adolescents: Data from the CHILT III Programme (Cologne). J Clin Med. 2022 Jan 5;11(1):277. doi: 10.3390/jcm11010277. PMID: 35012017; PMCID: PMC8746104.
5. Zembura M, Matusik P. Sarcopenic Obesity in Children and Adolescents: A Systematic Review. Front Endocrinol (Lausanne). 2022 Jun 1;13:914740. doi: 10.3389/fendo.2022.914740. Erratum in: Front Endocrinol (Lausanne). 2023 Aug 15;14:1269546. doi: 10.3389/fendo.2023.1269546. PMID: 35721709; PMCID: PMC9198401.
6. Etchison WC, Bloodgood EA, Minton CP, Thompson NJ, Collins MA, Hunter SC, Dai H. Body mass index and percentage of body fat as indicators for obesity in an adolescent athletic population. Sports Health. 2011 May;3(3):249-52. doi: 10.1177/1941738111404655. PMID: 23016014; PMCID: PMC3445161.
7. Horesh A, Tsur AM, Bardugo A, Twig G. Adolescent and Childhood Obesity and Excess Morbidity and Mortality in Young Adulthood-a Systematic Review. Curr Obes Rep. 2021 Sep;10(3):301-310. doi: 10.1007/s13679-021-00439-9. Epub 2021 May 5. PMID: 33950400.
8. Bjerregaard LG, Jensen BW, Ängquist L, Osler M, Sørensen TIA, Baker JL. Change in Overweight from Childhood to Early Adulthood and Risk of Type 2 Diabetes. N Engl J Med. 2018 Apr 5;378(14):1302-1312. doi: 10.1056/NEJMoa1713231. PMID: 29617589.
9. Haute Autorité de Santé. Guide du parcours de soins : surpoids et obésité chez l’enfant et l’adolescent(e) [Internet]. Saint-Denis : HAS ; 2022 [mis à jour 2023].
10. Benjaminsen CR, Jørgensen RM, Vestergaard ET, Bruun JM. Compared to dual-energy X-ray absorptiometry, bioelectrical impedance effectively monitors longitudinal changes in body composition in children and adolescents with obesity during a lifestyle intervention. Nutr Res. 2025;133:1-12.
11. Gülseren et al. Bioelectrical Impedance Analysis to Identify the Affected Body Component in Girls With Celiac Disease. Pediatrics International. 2026.
12. Bioelectrical impedance analysis of body composition in children and adolescents with type 1 diabetes: a prospective case-control study. European Journal of Pediatrics. 2025.
13. Quist JR, Ward LC, Jødal L, Andersen RF, Hvas CL, Brantlov S. Integrating machine learning for advanced analysis of bioelectrical impedance parameters in children with nephrotic syndrome. Front Pediatr. 2026;14:1714324.
14. Katz DA et al. Bioelectrical Impedance Analysis and How it Correlates to Intracardiac Hemodynamics in Patients with Congenital Heart Disease. Pediatr Cardiol. 2026;47(2):777-783.
15. Bioelectrical Impedance Analysis Versus Dual X-Ray Absorptiometry for Obesity Assessment in Pediatric Populations: A Systematic Review. Diagnostics. 2025;15(12):1505.