{"id":21314,"date":"2026-06-22T16:58:03","date_gmt":"2026-06-22T14:58:03","guid":{"rendered":"https:\/\/aminogram.com\/la-bio-impedancemetrie-chez-lenfant-entre-necessite-et-defis\/"},"modified":"2026-06-22T16:58:03","modified_gmt":"2026-06-22T14:58:03","slug":"la-bio-impedancemetrie-chez-lenfant-entre-necessite-et-defis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aminogram.com\/es\/la-bio-impedancemetrie-chez-lenfant-entre-necessite-et-defis\/","title":{"rendered":"La bioimpedanciometr\u00eda en el ni\u00f1o: entre necesidad y desaf\u00edos"},"content":{"rendered":"<p>El a\u00f1o 2025 marca un punto de inflexi\u00f3n epidemiol\u00f3gico sin precedentes en la historia de la nutrici\u00f3n infantil mundial. Por primera vez, la prevalencia de la obesidad en los ni\u00f1os supera a la de la insuficiencia ponderal (9,4 % vs 9,2 %) [1]. A escala mundial, uno de cada cinco ni\u00f1os de 5 a 19 a\u00f1os (es decir, 391 millones de ni\u00f1os) vive en situaci\u00f3n de sobrepeso, y 163 millones viven con obesidad [2]. Frente a esta realidad, el estudio de la composici\u00f3n corporal en el ni\u00f1o constituye ahora una etapa clave del seguimiento pedi\u00e1trico. La bioimpedanciometr\u00eda (BIA) contribuye a una evaluaci\u00f3n m\u00e1s precisa del estado nutricional, a la adaptaci\u00f3n de las estrategias de manejo y al seguimiento longitudinal de su eficacia.    <\/p>\n<h2>Informaci\u00f3n aportada por la BIA<\/h2>\n<p>La BIA permite estimar la masa grasa (FM) y la masa libre de grasa (FFM), as\u00ed como los \u00edndices que les est\u00e1n asociados: el FMI (\u00cdndice de Masa Grasa) y el FFMI (\u00cdndice de Masa Libre de Grasa).<\/p>\n<p>El FFMI se calcula como la masa libre de grasa dividida por la talla al cuadrado (FFM\/talla\u00b2, en kg\/m\u00b2), siguiendo el modelo del \u00edndice de masa corporal (IMC). El FFMI a\u00edsla el componente no graso (m\u00fasculo, hueso, \u00f3rganos, agua) lo que permite una evaluaci\u00f3n m\u00e1s fina del estado nutricional y del estatus de crecimiento musculoesquel\u00e9tico que el IMC. Su interpretaci\u00f3n debe pasar obligatoriamente por un puntaje Z o un percentil, espec\u00edficos para la edad y el sexo. Un valor de FFMI no referenciado no proporciona informaci\u00f3n interpretable. Un FFMI de 14 kg\/m\u00b2 puede ser normal a los 6 a\u00f1os y bajo a los 16 a\u00f1os.    <\/p>\n<p>El FMI se calcula como la masa grasa dividida por la talla al cuadrado (FM\/talla\u00b2, en kg\/m\u00b2). El FMI a\u00edsla espec\u00edficamente la adiposidad. <\/p>\n<p>La interpretaci\u00f3n combinada del FMI y del FFMI proporciona informaci\u00f3n muy \u00fatil en la pr\u00e1ctica pedi\u00e1trica. Este par de \u00edndices permite distinguir un exceso aislado de adiposidad, un d\u00e9ficit aislado de masa libre de grasa, o la asociaci\u00f3n de estas dos anomal\u00edas. La interpretaci\u00f3n de cada uno de estos \u00edndices tomados aisladamente no permite identificar el conjunto de estas situaciones.  <\/p>\n<p>Un estudio en ni\u00f1os seguidos en consulta pedi\u00e1trica ambulatoria mostr\u00f3 que un IMC normal puede ocultar un d\u00e9ficit de masa libre de grasa que el IMC solo no permite detectar [3]. Esto aplica en ambos sentidos: <\/p>\n<ul>\n<li>FFMI bajo + IMC normal \u2192 desnutrici\u00f3n enmascarada [3]<\/li>\n<li>FFMI elevado + IMC elevado \u2192 ni\u00f1o musculoso, sin exceso real de adiposidad (falso positivo del IMC) [6]<\/li>\n<li>FFMI bajo + FMI elevado + IMC elevado \u2192 obesidad sarcop\u00e9nica, asociando exceso de masa grasa y d\u00e9ficit de masa libre de grasa, con un riesgo metab\u00f3lico acumulado [4], [5]<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Integraci\u00f3n de la BIA en el seguimiento pedi\u00e1trico<\/h2>\n<p>La BIA presenta numerosas ventajas para los cl\u00ednicos involucrados en el manejo de los trastornos nutricionales as\u00ed como en el seguimiento del crecimiento del ni\u00f1o. La evaluaci\u00f3n de la composici\u00f3n corporal ofrece una mejor visi\u00f3n del estado nutricional, poniendo en evidencia tanto las situaciones de desnutrici\u00f3n como las de sobrenutrici\u00f3n. Los avances tecnol\u00f3gicos y los numerosos estudios realizados en los \u00faltimos a\u00f1os han permitido mejorar la fiabilidad de la estimaci\u00f3n de la composici\u00f3n corporal en el ni\u00f1o.  <\/p>\n<p>La obesidad del ni\u00f1o y del adolescente constituye un determinante mayor de la salud en la edad adulta. Est\u00e1 asociada a un riesgo incrementado de desarrollar posteriormente diabetes tipo 2, enfermedades coronarias, hipertensi\u00f3n arterial, accidentes cerebrovasculares, ciertos c\u00e1nceres as\u00ed 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 elevaci\u00f3n del IMC durante la infancia est\u00e1 correlacionada con un aumento del riesgo de aparici\u00f3n de estas patolog\u00edas en la edad adulta [7]. A la inversa, un estudio publicado en 2018 mostr\u00f3 notably que una normalizaci\u00f3n del estatus ponderal antes del final de la adolescencia estaba asociada a una reducci\u00f3n significativa del riesgo de diabetes tipo 2 en la edad adulta [8].   <\/p>\n<p>La Alta Autoridad de Salud (HAS) public\u00f3 en 2022, y luego actualiz\u00f3 en 2023, una gu\u00eda del recorrido de atenci\u00f3n destinada a ni\u00f1os y adolescentes en situaci\u00f3n de sobrepeso u obesidad [9]. Esta se basa en cinco principios fundamentales: la detecci\u00f3n temprana, la graduaci\u00f3n del manejo seg\u00fan la severidad de la situaci\u00f3n, la elaboraci\u00f3n de un proyecto de atenci\u00f3n personalizado, la preparaci\u00f3n de la transici\u00f3n hacia la atenci\u00f3n para adultos y la coordinaci\u00f3n continua del recorrido de atenci\u00f3n. La BIA puede integrarse en cada una de estas etapas aportando datos objetivos complementarios a la evaluaci\u00f3n cl\u00ednica. Herramienta pertinente para el seguimiento longitudinal de las intervenciones terap\u00e9uticas, la BIA tiene la capacidad de seguir los cambios de composici\u00f3n corporal en el ni\u00f1o en situaci\u00f3n de obesidad durante un programa de modificaci\u00f3n del estilo de vida [10].   <\/p>\n<h2>Perspectivas y desaf\u00edos<\/h2>\n<p>La evoluci\u00f3n reciente de la BIA pedi\u00e1trica se orienta hacia una diversificaci\u00f3n de sus indicaciones cl\u00ednicas, m\u00e1s all\u00e1 de la sola detecci\u00f3n de la obesidad y la desnutrici\u00f3n. Varios estudios han sido publicados en 2025\u20132026 utilizando la BIA en patolog\u00edas cr\u00f3nicas espec\u00edficas: enfermedad cel\u00edaca [11], diabetes tipo 1 [12], s\u00edndrome nefr\u00f3tico [13] y cardiopat\u00edas cong\u00e9nitas [14]. <\/p>\n<p>Los principales desaf\u00edos actuales de la BIA consisten en ampliar las poblaciones estudiadas a diferentes grupos \u00e9tnicos y continuar los esfuerzos de validaci\u00f3n comparativa con respecto a la DXA. Una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica reciente que incluye 28 estudios en ni\u00f1os de 2 a 17 a\u00f1os muestra que este trabajo metodol\u00f3gico a\u00fan est\u00e1 en curso y no puede considerarse finalizado [15]. <\/p>\n<p>La BIA permite una evaluaci\u00f3n m\u00e1s completa de la composici\u00f3n corporal en el ni\u00f1o y puede mejorar la prevenci\u00f3n as\u00ed como el manejo nutricional desde temprana edad. Inicios saludables cimentan futuros s\u00f3lidos. <\/p>\n<h2>Referencias<\/h2>\n<ol>\n<li>UNICEF. Feeding Profit: How Food Environments are Failing Children. Child Nutrition Report 2025. New York : UNICEF ; septembre 2025.   <\/li>\n<li>World Obesity Federation. Feeding Profit: New UNICEF Report Exposes How Food Environments are Failing Children. Communiqu\u00e9 de presse, septembre 2025  <\/li>\n<li>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<\/li>\n<li>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.<\/li>\n<li>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.<\/li>\n<li>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.<\/li>\n<li>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.<\/li>\n<li>Bjerregaard LG, Jensen BW, \u00c4ngquist L, Osler M, S\u00f8rensen 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.<\/li>\n<li>Haute Autorit\u00e9 de Sant\u00e9. Guide du parcours de soins : surpoids et ob\u00e9sit\u00e9 chez l&#8217;enfant et l&#8217;adolescent(e) [Internet]. Saint-Denis : HAS ; 2022 [mis \u00e0 jour 2023].  <\/li>\n<li>Benjaminsen CR, J\u00f8rgensen 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.   <\/li>\n<li>G\u00fclseren et al. Bioelectrical Impedance Analysis to Identify the Affected Body Component in Girls With Celiac Disease. Pediatrics International.   2026.<\/li>\n<li>Bioelectrical impedance analysis of body composition in children and adolescents with type 1 diabetes: a prospective case-control study. European Journal of Pediatrics.  2025.<\/li>\n<li>Quist JR, Ward LC, J\u00f8dal 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.<\/li>\n<li>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.   <\/li>\n<li>Bioelectrical Impedance Analysis Versus Dual X-Ray Absorptiometry for Obesity Assessment in Pediatric Populations: A Systematic Review. Diagnostics. 2025;15(12):1505.  <\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El a\u00f1o 2025 marca un punto de inflexi\u00f3n epidemiol\u00f3gico sin precedentes en la historia de la nutrici\u00f3n infantil mundial. Por primera vez, la prevalencia de la obesidad en los ni\u00f1os supera a la de la insuficiencia ponderal (9,4 % vs 9,2 %) [1]. 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