Introduction
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Puberty is defined as the stage of development that transforms the child\'s body into the adult\'s one, with physical and hormonal changes that culminate in sexual maturation and reproductive capacity.[@B01] ^-^ [@B03] Its onset can be used as an important analysis tool, as it occurs at an specific time and is regulated by genetic, environmental, and neuroendocrine mechanisms.[@B04] ^,^ [@B05]

The most often used method for clinical assessment of pubertal development was proposed by Tanner, based on the observation of secondary sexual characteristics, with five maturational stages. In males, this method is based on the characteristics of genital and pubic hair and genitalia development itself, with stage 1 representing the prepubertal, and stage 5, the postpubertal.[@B06] ^,^ [@B07] Although it is widely used in the monitoring of biological maturation, the method has some disadvantages that may compromise its use in services outside the doctor\'s office. Most commonly, the embarrassment of the evaluated individual or lack of privacy in the chosen environment can compromise the course of the evaluation process, and thus become a limiting factor for its use.[@B08] ^,^ [@B09]

In an attempt to decrease these limitations, some studies have proposed the use of self-assessment, using illustrative photographs of the main aspects of each maturational stage, allowing for a supplementary visual identification so that the assessed individual can identify with the picture that most resembles his current maturational stage. However, national and international studies have shown, in general, a low reliability of this method, which also has the limitation of promoting situations of embarrassment to individuals.[@B06] ^,^ [@B10] ^-^ [@B13]

Given this perspective, studies have demonstrated that morphological changes are common during puberty in males, as the increased production of sex hormones have a significant association with the modification of some body measurements.[@B14] ^,^ [@B15] Thus, the analysis of anthropometric and body composition parameters can be considered an important tool to monitor pubertal development, as changes in the external body morphology are related to advancing stages of sexual maturation.[@B16] ^-^ [@B18]

Among the methods used to verify the association between these variables, multivariate analysis can be acknowledged as the best one, as it can provide an estimate of the contribution of each anthropometric characteristic for predicting the stages of pubertal maturation, taking into account the existence of interrelations of all the variables.[@B19] The best statistical test to attain this objective is discriminant analysis, which, similarly to multiple linear regression, verifies the level of association between the variables and creates a prediction equation for a non-metric variable based on metric variables.

In this context, this study aimed to identify the anthropometric variables that best predict the differences between the sexual maturation stages.

Methods
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This was a cross-sectional study of 190 male subjects aged 8 to 18 years, randomly selected from public and private schools in Natal, RN, Brazil. The schools were chosen by convenience, according to the four city regions (North, South, East, and West). Subsequently, the research was introduced to the students, and those who agreed to participate and whose parents or guardians signed the informed consent were enrolled in the study.

Prior to the school evaluations, a pilot study was performed at the outpatient clinic of Hospital de Pediatria of Universidade Federal do Rio Grande do Norte (HOSPED), which allowed for sample size calculation based on a confidence interval of 95%, standard deviation, and standard error estimation. The result of this estimate defined the need for a minimum sample of 181 individuals.

The criteria used for sample selection excluded subjects with genetic syndromes, cognitive impairment, those undergoing treatment with growth hormone (GH), agonists of gonadotropin-releasing hormone (GnRHa), and sex steroids or presence of conditions that could affect the interpretation of results. Initially, 196 subjects were evaluated. However, there was a sample loss of six individuals after the exclusion criteria were applied. The procedures used in this study were previously approved by the Ethics Committee in Research of Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), process number 618/11.

A total of 32 anthropometric variables were selected and all were assessed according to the recommendations of the International Society for the Advancement of Kinanthropometry (ISAK).[@B20] The measured variables were: weight, height, sitting height, length of lower limbs (LL), five bone diameters (biacromial, biiliocristal, transverse thoracic, humeral, and femoral biepicondylar), five bone heights (acromial-radial, radial-styloid, styloid-dactylic, tibial-trochanteric, and lateral-tibial), 11 circumferences (head, neck, relaxed arm, contracted arm, forearm, wrist, chest, waist, abdomen, hip, and calf) and seven skinfolds (triceps, subscapular, biceps, abdominal, supraspinatus, Suprailiac, and calf).

Weight and height were assessed on a Welmy electronic scale (Electronic of Welmy Indústria e Comércio, São Paulo - Brazil), with a capacity of 300 kg and precision of 50 g, and an attached anthropometric ruler with a scale between 1.00 m and 2.00 m and an accuracy of 0.1 cm. Measures of circumferences and sitting height were performed using a 2-meter Sanny anthropometric tape (Sanny, São Paulo - Brazil) with 0.1 cm precision. Diameters and bone lengths were measured using two instruments: a 2-meter Sanny segmometer (Sanny, São Paulo - Brazil) with a precision of 0.1 cm, and a Cescorf metal caliper (Cescorf, Rio Grande do Sul - Brazil) with a precision of 0.1 cm. Skinfold measurements were performed using a Harpenden caliper (John Bull British Indicators Ltd, West Sussex - England) with a unit scale of 0.2 mm and measure interpolation of 0.1 mm.

The anthropometric measurements were performed by two experienced examiners with adequate technical error of measurement (TEM), according to the values shown in the literature, of 5% for skinfolds and 1% for the others.[@B21] Variables in which the TEM exceeded the recommended values were excluded from the analysis. Two other examiners were trained in advance and conducted the longitudinal and girth measures, under the supervision of one of the experienced examiners.

The assessment of sexual maturation was based on the observation of two specialized and experienced physicians, with rates of interobserver agreement reported in a previous study.[@B06] For that purpose, the pubertal status of the subjects was evaluated according to the recommendations of Tanner,[@B22] separated by the stage of sexual maturation of the genitalia (G1-G5).

The descriptive analysis was performed for central tendency values. Data distribution was analyzed by the Shapiro-Wilk test and Levene\'s test, and non-parametric distribution was found only for skinfolds. These were represented by the median and interquartile range, and were submitted to neperian logarithmic transformation. The inferential analysis was performed by one-way ANOVA with *post hoc* Scheffé test.

Using a multivariate approach, conditions were initially observed for the assumptions of the discriminant analysis by the colinearity tests (tolerance \> 0.1 and tolerance inflation factor \< 10) and Box\'s M (0.118). Then, the variables were evaluated by simultaneous estimation in order to generate a function that could predict sexual maturity based on anthropometric variables.

The level of significance was set at *p*\<0.05, and the analysis was performed using SPSS software, release 19.0 (IBM Corp. Released 2010. IBM SPSS Statistics for Windows, New York - USA).

Results
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The mean values of each anthropometric characteristic separated by pubertal stages are described in [Table 1](#t04){ref-type="table"}. Chronological age was higher with advancing pubertal development, with mean and standard deviation for G1 of 9.89±1.18; for G2, 11.89±1.37; for G3, 12.67±1.31; for G4, 13.84±1.21; and for G5, 15.75±1.19.

###### Central tendency and dispersion values of anthropometric variables, according to the stages of pubertal maturation (G1--G5)

![](0103-0582-rpp-32-03-0229-gt01)

Regarding the other variables, there was also an increase in their values with advancing pubertal stage. It can also be observed that all variables, except head circumference, biacromial diameter, and LL showed a significant difference between G1 and G2 (*p*\<0.05), albeit not significant between G2 and G3. Moreover, the body size variables showed significant changes from G1 to G2 (*p*\<0.01), which stabilized in G3 and again showing differentiation in G4 and G5 (*p*\<0.05).

As for skinfold thickness, no significant difference was found between the pubertal stages. This demonstrates that, for absolute values, body adiposity represented by subcutaneous fat does not change in boys, even with the onset of puberty.

Of the 32 anthropometric variables that were submitted to discriminant analysis, six (sitting height, femoral biepicondylar diameter, forearm girth, triceps skinfold, and tibial and radial-acromion bone heights), plus age, were selected as the best predictors for the stages of pubertal maturation.

After that, four discriminant functions were created, aiming at algebraically describing the separation between the five groups analyzed. The impact of each function for pubertal maturation prediction and their contribution to explain the association between all variables were obtained by canonical correlation, which showed acceptable values only for the first three functions (0.927, 0.440, 0.352), suggesting little contribution of function number four (0.120) for the subsequent statistics.

[Tables 2](#t05){ref-type="table"} and [3](#t06){ref-type="table"} show, respectively, the values of the discriminant loads of each variable and the midpoint (centroid) values of each function.

###### Nivel de contribuição das variáveis antropométricas para o modelo de predição da maturação puberal, a partir da criação de funções discriminantes

![](0103-0582-rpp-32-03-0229-gt02)

###### Mean central values (centroids) of functions for prediction of pubertal maturation based on anthropometric variables

![](0103-0582-rpp-32-03-0229-gt03)

Age and sitting height showed to be the best predictors for function 1, which is related to the differential analysis between stages 4 and 5 *vs*. the other stages. For function 2, which is related to the difference between stages 2 and 3 *vs*. the other stages, there was a large contribution from the femoral biepicondylar diameter and the forearm girth.

The data provided by [Fig. 1](#f02){ref-type="fig"} also indicate an analysis of the centroids of each pubertal stage, but emphasize the dispersion of each subject in relation to it. Thus, the difference between the mean values for the discriminant z-scores of the five stages can be observed, and the overall discriminant analysis can be comparatively verified.

![Graphical representation of the centroid of the canonical discriminant functions](0103-0582-rpp-32-03-0229-gf01){#f02}

The probability of pubertal stage prediction based on anthropometric variables was 76.3%, as shown by the classification values for the discriminant analysis. Specifically regarding the groups, stage 2 attained the minimum percentage value (61.1%), stage 1 had the highest value (87.1%), and stages 3, 4 and 5 had, respectively, 65%, 62.5%, and 84%.

Discussion
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Anthropometric changes that occur with advancing maturational stages can be recognized as an alternative analysis to identify the variables that best predict these stages. As previously observed, of the 32 anthropometric variables that were assessed, six, in addition to age, were able to reclassify a high percentage of maturational groups, demonstrating the viability of this perspective.

In the study by Perez *et al*,[@B09] the maturational stages were also successfully predicted based on eight anthropometric variables, indicating the significant effect of maturation on anthropometric characteristics. This association is ultimately responsible for the body changes in males, as observed in [Table 1](#t04){ref-type="table"}.[@B03] ^,^ [@B07] ^,^ [@B23]

All anthropometric variables, except head circumference, biacromial diameter, and LL showed a significant difference between G1 and G2, which was not confirmed for the subsequent period, between G2 and G3. This may have occurred for two reasons. First, the minimum age used, which, although similar to other studies, may have included males whose development is delayed in relation to puberty onset, thus underestimating the values shown in G1. Conversely, this difference may be explained by the description found in the study by Wright *et al*,[@B24] wherein the stage 1 represents a period prior to puberty, with a small difference when compared to stage 2. Subsequently, peak growth velocity will be achieved, typically between stages 3 and 4.[@B03] ^,^ [@B25]

In relation to skin folds, it was observed that the variation was very high, indicating a high variability between subjects. Therefore, it was necessary to apply statistical techniques to attenuate the distribution of variables, and, after analysis of variance, no significant differences were found for any comparison between the stages, corroborating the study by Veldre and Jürimäe.[@B08] It is known that, in boys, the increase in weight during this phase is accompanied mainly by gains in muscle mass (80% to 90%) and by stability in the levels of fat mass, resulting in few changes in absolute levels of subcutaneous fat. [@B26] ^,^ [@B27]

The seven variables used in the discriminant analysis were responsible for the creation of four functions. Based on the Wilks-Lambda test, only the first three functions were able to discriminate the stages of maturation (*p*\<0.05), respectively accounting for 85.9%, 19.4%, and 12.4% of the amount of variance of the discriminant analysis. These rates are considered adequate to proceed with the other interpretations of this method, as they can predict the differences between each stage of sexual maturation with high accuracy.[@B19]

[Tables 2](#t05){ref-type="table"} and [3](#t06){ref-type="table"} show the specific characteristics of the functions for each selected variable and pubertal stages. Based on these, age (0.785) and sitting height (0.703) can be identified as the most predictive characteristics of the first function. The femoral diameter (0.759) and forearm girth (0.602) are better predictors of the second function. The centroid values show that the first function may contribute to the separation between the G4 and G5 groups *vs*. the other stages, due to the differences shown in the discriminant variables. As for function 2, such separation is represented by G2 and G3 *vs*. the other stages, i.e., the best trends for this discriminant analysis is based on three groups: G1; G2+G3; G4+G5.

The results are similar to those obtained by Wright *et al* [@B24] on the effectiveness of growth characteristics at puberty, which proposes its analysis at three specific phases: prepubertal (Tanner stage 1), \"at puberty\" (stages 2 and 3 of Tanner), and \"completing puberty\" (stages 4 and 5 of Tanner).

Literature shows that the sequence of maturational changes during puberty is well-defined. Stages 4 and 5, when referred in relation to the characterization of the genitalia, represent an advanced maturation stage, in which the individual is close to the adult stage. It is during this period that the main body changes occur, especially in relation to peak growth velocity, contributing to a greater differentiation from early maturational stages.[@B03] ^,^ [@B28] ^,^ [@B29]

For the percentage of viability of correctly classified predictions, the discriminant analysis accounted for a total of 76.3% of correct answers, considered a good predictive level.[@B19] This means that the seven variables used in the functions accounted for a rate of 76.3% of prediction of maturation stages, which is acceptable for this type of method.

The remaining 23.7% are related to the error rate originated by biases that accompany this study, especially in relation to the anthropometric assessment, which is characterized as a method that requires appropriate prior training and adequate capacity, so that the error intrinsic to the examiner is not as accentuated. However, the calculation of inter- and intra-rater errors was performed to minimize this problem.

In more specific analyses, it appears that the intermediate stages G2, G3, and G4 had the lowest indices, indicating greater difficulty in identifying anthropometric changes during these stages of puberty. However, the moments related to G1 and G5 had a high percentage of correctness, demonstrating high prediction accuracy, justified as extreme moments in the maturational process in which alterations that are characteristic of puberty have yet to initiate (prepubertal stage) or have already been completed (postpubertal stage).

Body changes that occurred with advancing pubertal maturation were significant and demonstrated usefulness in the clinical setting for young males. Although this was characterized as a cross-sectional study that does not substitute for the direct method used in clinical practice, these results constitute an innovative proposal, as this study found significant differences in anthropometric characteristics between the stages of sexual maturation, identifying seven variables that best discriminate and predict these stages, represented by a classification index that is considered to be good (76.3%).

Therefore, these findings confirm that the evaluation of anthropometric characteristics has a significant association with pubertal stage in young male individuals and represents a new perspective for the development of novel methods for prediction of biological maturation, which are not limited by invasiveness and high cost.

**Funding**

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).

Study conducted at Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, RN, Brazil.

To Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), for the Master\'s Degree Scholarship.

Artigos Originais

Contribuição das características antropométricas na predição dos estádios de maturação puberal de jovens do sexo masculino

☆

Medeiros

Radamés Maciel Vitor

\*

Arrais

Ricardo Fernando

Azevedo

Jenner Chrystian Veríssimo de

Rêgo

Jeferson Tafarel Pereira do

Medeiros

Jason Azevedo de

Andrade

Ricardo Dias de

Dantas

Paulo Moreira Silva

Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), Natal, RN, Brazil

Autor para correspondência.

E-mail

:

radames_medeiros\@hotmail.com

(R.M.V. Medeiros).

**Conflitos de interesse**

Os autores declaram não haver conflitos de interesse.

Objetivo:
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Identificar a contribuição de variáveis antropométricas para a predição do estádio maturacional em jovens do sexo masculino.

Métodos:
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Estudo transversal, sendo investigados 190 sujeitos do sexo masculino, com idades entre 8 e 18 anos, selecionados aleatoriamente em escolas públicas e privadas de Natal. Foram selecionadas 32 variáveis antropométricas, todas avaliadas de acordo com as recomendações da International Society for the Advancement of Kineanthropometry (ISAK). A avaliação da maturação sexual se baseou na observação de dois especialistas experientes, que identificaram o desenvolvimento da genitália, segundo as recomendações propostas por Tanner (1962).

Resultados:
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As variáveis antropométricas apresentaram um aumento significativo no decorrer do avanço do desenvolvimento puberal (*p*\<0,05). As variáveis de altura troncocefálica, diâmetro biepicôndilo femural, perímetro de antebraço, dobra cutânea de tríceps, alturas ósseas tibial e acrômio-radial apresentaram a melhor relação para predição dos grupos maturacionais, sendo responsáveis por estimar os estádios puberais com índice de 76,3% de chance de acerto.

Conclusão:
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As características antropométricas apresentaram diferenças significativas entre os momentos dos estádios maturacionais, sendo encontradas, de forma representativa, sete variáveis que melhor predizem os estádios de maturação sexual.

Antropometria

Puberdade

Maturidade sexual

Análise discriminante

Introdução
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A puberdade é definida como a fase de desenvolvimento que transforma o corpo infantil em adulto, com mudanças físicas e hormonais que culminam na maturação sexual e na capacidade de reprodução.[@B01] ^-^ [@B03] Seu aparecimento pode ser visto como importante ferramenta de análise, pois ocorre num tempo individual e é regulado por mecanismos genéticos, neuroendócrinos e ambientais.[@B04] ^,^ [@B05]

O método mais utilizado para a avaliação clínica do desenvolvimento pubertário foi proposto por Tanner com base na observação das características sexuais secundárias, com cinco estádios maturacionais. Nos meninos, esse método se baseia nas características da pilosidade genital e púbica e do desenvolvimento da própria genitália, sendo o estádio 1 referente ao período anterior à puberdade e, o estádio 5, à pós-puberdade.[@B06] ^,^ [@B07] Mesmo amplamente utilizado no acompanhamento da maturação biológica, o método tem algumas desvantagens que podem comprometer sua utilização em ambientes externos ao consultório médico. De forma mais comum, as situações de constrangimento do avaliado ou a falta de privacidade do ambiente escolhido podem comprometer o transcorrer do processo avaliativo e tornar-se um fator limitante para seu uso.[@B08] ^,^ [@B09]

Na tentativa de diminuir essas limitações, alguns estudos propõem a utilização da autoavaliação, que utiliza fotografias ilustrativas dos principais aspectos de cada estádio maturacional e possibilita uma identificação visual auxiliar para que o avaliado aponte a foto que mais se assemelha ao seu momento maturacional atual. Entretanto, estudos nacionais e internacionais demonstraram, em geral, uma baixa confiabilidade desse método, que também tem a limitação de promover situações de constrangimento aos indivíduos.[@B06] ^,^ [@B10] ^-^ [@B13]

Diante dessa perspectiva, estudos demonstram que modificações morfológicas são comuns durante a puberdade nos meninos, uma vez que o aumento da produção de hormônios sexuais tem relação significativa com a modificação de algumas medidas corporais.[@B14] ^,^ [@B15] Dessa forma, a análise dos parâmetros antropométricos e de composição corporal pode ser considerada uma importante ferramenta para o acompanhamento do desenvolvimento puberal, uma vez que as mudanças na morfologia corporal externa estão relacionadas ao avanço dos estádios de maturação sexual.[@B16] ^-^ [@B18]

Entre os métodos utilizados para verificar a relação entre essas variáveis, a análise multivariada pode ser reconhecida como o melhor, pois pode fornecer uma estimativa da contribuição de cada característica antropométrica para a predição dos estádios de maturação puberal ao levar em conta a existência de inter-relações de todas as variáveis.[@B19] Para tal, o teste estatístico que melhor se aproxima desse objetivo é a análise discriminante, que, assim como a regressão linear múltipla, tem o papel de verificar o nível de relação entre as variáveis e criar uma equação de predição de uma variável não métrica com base em variáveis métricas.

Nesse contexto, o presente estudo tem por finalidade identificar as variáveis antropométricas que melhor predizem as diferenças apresentadas entre os estádios de maturação sexual.

Método
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Estudo transversal de 190 sujeitos do sexo masculino com idades entre 8 e 18 anos, selecionados de forma aleatória em escolas públicas e privadas de Natal (RN). As escolas foram escolhidas por conveniência, de acordo com as quatro regiões da cidade (Norte, Sul, Leste e Oeste). A partir disso, a pesquisa foi apresentada aos alunos, e aqueles que concordaram em participar e entregaram a assinatura de consentimento dos responsáveis foram selecionados.

Previamente às avaliações nas escolas, foi realizado um estudo-piloto no ambulatório do Hospital de Pediatria da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (HOSPED), que possibilitou o cálculo do tamanho amostral baseado num intervalo de confiança de 95%, desvio-padrão e erro padrão de estimativa dos dados. O resultado dessa estimativa definiu a necessidade de um número mínimo de 181 indivíduos.

Os critérios utilizados para a seleção da amostra excluíram os sujeitos com síndromes genéticas, déficit cognitivo, tratamento com hormônio de crescimento (GH), agonistas do hormônio liberador de gonadotrofinas (GnRHa) e esteroides sexuais ou presença de doenças que comprometessem a interpretação dos resultados. Para os selecionados, a participação nas avaliações só foi permitida com a permissão dos pais ou responsáveis, mediante a assinatura do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE). Inicialmente, foram avaliados 196 indivíduos. Porém, com os critérios utilizados, houve uma perda amostral de seis pessoas. Os procedimentos utilizados neste estudo foram previamente aprovados pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), sob o número 618/11.

Foram selecionadas 32 variáveis antropométricas, sendo todas avaliadas de acordo com as recomendações apresentadas pela International Society for the Advancement of Kineanthropometry (ISAK).[@B20] As variáveis mensuradas foram: peso, estatura, altura tronco-cefálica (ATC), comprimento de membros inferiores (MMII), 5 diâmetros ósseos (biacromial, bi-iliocristal, torácico transverso, biepicôndilo umeral e biepicôndilo femural), 5 alturas ósseas (acrômial-radial, radial-estiloidal, estiloidal-dactiloidal, trocantérica-tibial lateral e tibial lateral), 11 perímetros (cabeça, pescoço, braço relaxado, braço contraído, antebraço, punho, peitoral, cintura, abdômen, quadril e panturrilha) e 7 dobras cutâneas (triciptal, subescapular, biciptal, abdominal, supraespinhal, suprailíaca e panturrilha).

O peso e a estatura foram avaliados por uma balança eletrônica da marca Welmy (Electronic of Welmy Indústria e Comércio, São Paulo - Brasil), com capacidade de 300kg e precisão de 50g, e uma régua antropométrica acoplada com escala entre 1,00 e 2,00m e precisão de 0,1cm. As medidas de perímetros e altura tronco-cefálica foram realizadas com trena antropométrica da marca Sanny (Sanny, São Paulo - Brasil) com 2 m de comprimento e precisão de 0,1cm. Os diâmetros e as alturas ósseas foram mensurados por dois instrumentos: um segmômetro da marca Sanny com 2m de comprimento e precisão de 0,1cm e um paquímetro metálico da marca Cescorf (Cescorf, Rio Grande do Sul - Brasil) com precisão de 0,1cm. As medidas de dobras cutâneas foram realizadas por compasso Harpenden (John Bull British Indicators Ltd, West Sussex - Inglaterra) com escala de unidades de 0,2mm e interpolação de medida de 0,1mm.

As avaliações antropométricas foram realizadas por dois avaliadores experientes com níveis de erro técnico de medida (ETM) adequados, segundo os valores apresentados na literatura de 5% para as dobras cutâneas e 1% para as demais.[@B21] Nas variáveis em que o ETM ultrapassou os valores recomendados, optou-se por excluí-las da análise. Outros dois avaliadores foram treinados previamente e realizaram as medidas longitudinais e de perímetros, sob supervisão e orientação de um dos avaliadores com experiência.

A avaliação da maturação sexual foi baseada na observação de dois médicos especialistas e experientes, sendo seus índices de concordância interavaliador apresentados em um estudo anterior.[@B06] Para isso, o estado puberal dos sujeitos foi avaliado de acordo com as recomendações propostas por Tanner,[@B22] sendo separados pelo estádio de maturação sexual da genitália (G1-G5).

A análise descritiva foi realizada por valores de tendência central. A distribuição dos dados foi observada pelos testes de Shapiro-Wilk e Levene, sendo encontrada distribuição não paramétrica apenas para as dobras cutâneas. Estas foram representadas pela mediana e pela variação interquartil, e passaram pelo processo de transformação logarítmica neperiana. A análise inferencial ocorreu pela ANOVA one-way, com teste post-hoc de Scheffé.

Delineando uma abordagem multivariada, observou-se inicialmente as condições para as assunções da análise discriminante pelos testes de colinearidade (tolerância \>0,1 e fator de inflação de tolerância \<10) e M de Box (0,118). A partir disso, as variáveis foram avaliadas pela estimação simultânea, no intuito de gerar uma função que conseguisse predizer a maturação sexual com base nas variáveis antropométricas.

O nível de significância foi de *p\<*0,05, sendo as análises realizadas pelo pacote estatístico SPSS 19.0 (IBM Corp. Released 2010. IBM SPSS Statistics for Windows, Nova York - EUA).

Resultados
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Os valores médios de cada característica antropométrica, separados pelos estádios puberais, são descritos na [tabela 1](#t01){ref-type="table"}. A idade cronológica apresentou-se maior com o avanço do desenvolvimento puberal, sendo a média e o desviopadrão para G1 de 9,89±1,18; para G2, de 11,89±1,37; para G3, de 12,67±1,31; para G4, de 13,84±1,21; e para G5, de 15,75±1,19.

###### Valores de medidas de tendência central e dispersão das variáveis antropométricas, segundo os estádios de maturação puberal (G1-G5)

![](0103-0582-rpp-32-03-0229-gt01-pt)

Em relação às outras variáveis, também ocorreu aumento de seus valores com o avanço da puberdade. De forma mais detalhada, pode-se observar que todas as variáveis, exceto o perímetro de cabeça, o diâmetro biacrômio e o MMII, apresentaram diferença significativa entre G1 e g2 (*p\<*0,05), porém não significativa entre G2 e G3. Além disso, as variáveis de tamanho corporal apresentaram modificações significativas de G1 para G2 (*p\<*0,01), ocorrendo uma estabilização em G3 e voltando a se diferenciar em G4 e G5 (*p\<*0,05).

Para as dobras cutâneas, não foi encontrada nenhuma diferença significativa entre os estádios. Isso demonstra que, para valores absolutos, a adiposidade corporal representada pela gordura subcutânea não se modifica nos meninos, mesmo com a chegada da puberdade.

Das 32 variáveis antropométricas que passaram pela análise discriminante, seis (altura tronco-cefálica, diâmetro biepicôndilo femural, perímetro de antebraço, dobra cutânea de tríceps, alturas ósseas tibial e acrômio-radial), mais a idade, foram selecionadas como os melhores preditores para os estádios de maturação puberal.

A partir disso, quatro funções discriminantes foram formadas com o objetivo de descrever algebricamente a separação entre os cinco grupos analisados. O impacto de cada função para a predição da maturação puberal e sua contribuição para explicar a relação entre todas as variáveis foram obtidos pela correlação canônica, que apresentou valores aceitáveis apenas para as três primeiras funções (0,927; 0,440; 0,352), sugerindo a pouca contribuição da função quatro (0,120) para as estatísticas posteriores. As [tabelas 2](#t02){ref-type="table"} e [3](#t03){ref-type="table"} apresentam, respectivamente, os valores das cargas discriminantes de cada variável e os valores dos pontos médios (centroides) de cada função.

###### Nivel de contribuição das variáveis antropométricas para o modelo de predição da maturação puberal, a partir da criação de funções discriminantes

![](0103-0582-rpp-32-03-0229-gt02-pt)

###### Média dos valores centrais (Centroides) das funções de predição da maturação puberal a partir das variáveis antropométricas

![](0103-0582-rpp-32-03-0229-gt03-pt)

A idade e a ATC apresentaram-se como os melhores preditores para a função 1, que está relacionada à análise diferencial entre os estádios 4 e 5 vs. os demais estádios. Para a função 2, que está relacionada à diferença entre os estádios 2 e 3 vs. os demais estádios, houve grande contribuição do diâmetro ósseo biepicôndilo femural (D. femural) e do perímetro de antebraço.

As informações fornecidas na [figura 1](#f01){ref-type="fig"} apontam novamente para uma análise dos centroides de cada estádio puberal, porém enfatizando a dispersão de cada sujeito em relação a ele. A partir disso, nota-se a diferença entre os valores médios para os escores Z discriminantes dos cinco estádios e verifica-se comparativamente a análise discriminante de forma geral.

![Representação gráfica dos centróides das funções discriminantes canônicas](0103-0582-rpp-32-03-0229-gf01-pt){#f01}

A probabilidade de predição dos estádios puberais com base nas variáveis antropométricas foi de 76,3%, como demonstrado nos valores de classificação para a análise discriminante. Especificamente aos grupos, o estádio 2 obteve o valor percentual mínimo (61,1%), o estádio 1 obteve o maior valor (87,1%) e os estádios 3, 4 e 5 obtiveram, respectivamente, 65%, 62,5% e 84%.

Discussão
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As modificações antropométricas que ocorrem com o avanço dos estádios maturacionais podem ser reconhecidas como uma alternativa de análise para identificar as variáveis que melhor predizem esses momentos. Como observado anteriormente, das 32 variáveis antropométricas avaliadas, seis, além da idade, foram capazes de reclassificar um alto percentual dos grupos maturacionais, demonstrando a viabilidade dessa perspectiva.

No estudo realizado por Pérez *et al*, [@B09] os estádios maturacionais também foram preditos com sucesso a partir de oito variáveis antropométricas, indicando o significativo efeito do processo maturacional sobre as características antropométricas. Essa relação acaba sendo responsável pelas modificações corporais em indivíduos do sexo masculino, como observado na [tabela 1](#t01){ref-type="table"}.[@B03] ^,^ [@B07] ^,^ [@B23]

Todas as variáveis antropométricas, exceto perímetro de cabeça, diâmetro biacrômio e MMII, apresentaram diferença significativa entre G1 e G2, o que não foi confirmado para o período subsequente entre G2 e G3. Isso pode ter ocorrido por dois motivos. Primeiro, pela idade mínima utilizada, que, mesmo sendo similar a de outros estudos, pode incluir meninos ainda muito atrasados em relação à sua entrada na puberdade, subestimando os valores apresentados em G1. Por outro lado, essa diferença também pode ser explicada pela descrição encontrada no estudo de Wright *et al*,[@B24] no qual o estádio 1 representa um período prévio à puberdade e tem uma pequena diferenciação em relação ao estádio 2. Posteriormente, os picos de velocidade do crescimento serão alcançados, aproximadamente, entre os estádios 3 e 4.[@B03] ^,^ [@B25]

Em relação às dobras cutâneas, observa-se que a variação apresentada foi muito alta, demonstrando grande variabilidade entre os sujeitos. Dessa forma, foi necessária a aplicação de técnicas estatísticas para amenizar a distribuição das variáveis, e, após a análise de variância, não foram encontradas diferenças significativas para nenhuma comparação entre os estádios, corroborando com o estudo de Veldre e Jürimäe.[@B08] Sabe-se que, nos meninos, o aumento do peso nessa fase é acompanhado principalmente pelo ganho de massa muscular (de 80% para 90%) e pela estabilidade nos níveis de massa de gordura, propiciando poucas modificações nos níveis absolutos de gordura subcutânea.[@B26] ^,^ [@B27]

As sete variáveis utilizadas na análise discriminante foram responsáveis pela formação de quatro funções. A partir do teste de Lambda de Wilks, apenas as três primeiras funções foram capazes de separar os estádios de maturação (*p\<*0,05), sendo responsáveis, respectivamente, por 85,9%, 19,4% e 12,4% da quantidade de variância da análise discriminante. Esses índices são considerados adequados para prosseguir com as demais interpretações desse método, pois conseguem predizer com alta precisão as diferenças existentes entre cada estádio de maturação sexual.[@B19]

As [tabelas 2](#t02){ref-type="table"} e [3](#t03){ref-type="table"} apresentam as características específicas das funções para cada variável selecionada e os estádios puberais. Com base nelas, é possível identificar que a idade (0,785) e a ATC (0,703) são as características mais preditoras da primeira função. O diâmetro femural (0,759) e o perímetro de antebraço (0,602) são mais preditores da segunda função. Pelos valores de centroide, observa-se que a função 1 pode contribuir para a separação entre os grupos G4 e G5 *vs.* os demais estádios, devido às diferenças demonstradas nas variáveis discriminantes. Já para a função 2, tal separação está representada por G2 e G3 *vs.* os demais estádios, ou seja, as melhores tendências para essa análise discriminante se baseia em três grupos: G1; G2+G3; G4+G5.

Os resultados apresentados são similares aos obtidos por Wright *et al* [@B24] sobre a eficácia das características de crescimento na puberdade, que propõe sua análise em três fases específicas: pré-puberdade (estádio 1 de Tanner), \"na puberdade\" (estádios 2 e 3 de Tanner) e \"completando a puberdade\" (estádios 4 e 5 de Tanner).

A literatura mostra que a sequência de mudanças maturacionais durante a puberdade já é bem-definida. Os estádios 4 e 5, quando referenciados em relação à caracterização da genitália, representam um momento maturacional avançado em que o indivíduo se encontra próximo do estado adulto. É nesse período que ocorrem as principais modificações corporais, principalmente em relação ao pico de velocidade do crescimento, contribuindo para sua maior diferenciação em relação aos estádios maturacionais iniciais.[@B03] ^,^ [@B28] ^,^ [@B29]

Para o percentual de viabilidade das predições corretamente classificadas, a análise discriminante foi responsável por um total de 76,3% de acertos, considerado um bom nível preditivo.[@B19] Isso significa que as sete variáveis utilizadas nas funções foram responsáveis por um índice de 76,3% de predição dos estádios de maturação, o que representa um valor aceitável para esse tipo de método.

Os demais 23,7% estão relacionados ao índice de erro originado pelos vieses que acompanham o presente estudo, principalmente com relação à avaliação antropométrica, que se caracteriza como um método que necessita de um treinamento prévio e capacitação adequada, para que o erro intrínseco ao avaliador não seja tão acentuado. Porém, o cálculo dos erros inter e intra-avaliador foram realizados para minimizar esse problema.

Nas análises mais específicas, verifica-se que os estádios intermediários G2, G3 e G4 apresentaram os menores índices, indicando maior dificuldade na identificação das modificações antropométricas durante essas fases da puberdade. Por outro lado, os momentos relacionados a G1 e G5 tiveram um alto percentual de acerto, demonstrando uma alta precisão na sua predição, justificada por serem momentos \"extremos\" ao processo maturacional em que as modificações características da puberdade ainda não iniciaram (pré-puberdade) ou já foram finalizadas (pós-puberdade).

As modificações corporais ocorridas com o avanço da maturação puberal foram significativas e demonstram que podem ser utilizadas no contexto clínico em jovens do sexo masculino. Mesmo sendo caracterizado como estudo transversal e não substituindo o método direto utilizado na prática médica, esses resultados abrem caminho para uma proposta inovadora, uma vez que o presente estudo encontrou diferenças significativas das características antropométricas entre os estádios de maturação sexual, identificando sete variáveis que melhor os discriminam e predizem, representadas por um índice de classificação considerado bom (76,3%).

Portanto, esses achados confirmam que a avaliação das características antropométricas tem alta relação com o momento maturacional em jovens do sexo masculino e representam uma nova perspectiva para o desenvolvimento de novos métodos de predição da maturação biológica, de forma que não seja limitada por seu caráter invasivo e de alto custo.

**Financiamento**

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).

Estudo conduzido na Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, RN, Brasil.

À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), pela concessão da bolsa de mestrado.

[^1]: **Conflicts of interest**

    The authors declare no conflicts of interest.
