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The use of information and communication technologies has shown an effective alternative and relevance to Physics teaching, especially in the current context marked by the pandemic of the new coronavirus (SARS-CoV-2), and that implied in the adaptation of tasks of different natures, as in education. Accordingly, this work aims to discourse the potential of computer simulations, specifically in python and vpython, as resources of development of simulators related to natural phenomena addressed in the study of mechanics. For this purpose, it is presented, firstly, discussions about the topic in question and then the construction logic of these simulators, and prepositional examples for a virtual mechanics laboratory with python and vpython to saliently highlight their multiple productions and use possibilities. This paper seeks to insert teachers in the programming contexto with the development of their own simulators, presenting python and vpython as potentializing tools for the teaching-learning process of Physics at different levels of education. O uso das tecnologias da informação e comunicação tem se mostrado uma alternativa de extrema importância e relevância para o ensino de Física, em especial no contexto atualmente vivido, marcado pela pandemia do novo coronavírus (SARS-CoV-2), e que implicou na adaptação de tarefas de diferentes naturezas, como na educação. Nesse sentido, este trabalho tem como intuito discutir o potencial das simulações computacionais, especificamente em python e vpython, como recursos de desenvolvimento de simuladores relacionadas a fenômenos da natureza abordados no estudo da mecânica. Para tanto, é apresentada, inicialmente, discussões acerca do tema em questão e, em seguida, a lógica de construção desses simuladores, assim como exemplos propositivos para um laboratório virtual de mecânica com o python e vpython de modo a salientar as suas múltiplas possibilidades de produção e utilização. Este trabalho busca inserir os/as professores/as e estudantes no atual contexto da programação a partir do desenvolvimento dos seus próprios simuladores, apresentando o python e vpython como ferramentas potencializadoras para o processo de ensino-aprendizagem da Física em diferentes níveis de ensino.

Caracterizada pelo acumulo excessivo de gordura corporal a obesidade se torna um problema de saude publica com o avanco da idade podendo ser avaliada por meio do indice de massa corporea (IMC) e o Indice de conicidade (IC). Objetivo: Determinar a prevalencia de obesidade e comparar risco coronariano em homens e mulheres participantes do programa de prevencao primaria e secundaria de doencas cardiovasculares de um centro de reabilitacao. Metodologia: Os voluntarios foram identificados e tiveram avaliadas medidas antropometricas e de circunferencia da cintura para o calculo do IMC e IC. O metodo estatistico utilizado foi Shapiro-wilk para normalidade e posterior teste t de Student e Man-Withney (p

The incidence of diabetes, atherosclerosis and sudden cardiac death is high among obese individuals, with significant metabolic and cardiovascular adverse effects being observed when obesity is centered in the abdominal region. The objective of this study was to determine which of the anthropometric indicators of abdominal obesity commonly used show the highest predictive power to discriminate a high coronary risk (HCR) and to propose cut-off values for their use in clinical practice and in population studies on Brazilian adults. The studies publi-shed by the research group on non-transmissible chronic diseases of the Public Health Institute (PHI), Federal University of Bahia (UFBA), that compare different anthropometric indicators as predictors of HCR were analyzed. The evidence provided by the studies analyzed suggests the use of the conicity index for the evaluation of abdominal obesity in clinical practice, with cut-off values of 1.25 for men and of 1.18 and 1.22 for women ≤ 49 years and > 50 years, respectively. The waist-height ratio should be used in population studies, with the recommendation that waist should not exceed half the height of a particular subject.

OBJETIVO: Selecionar, por meio da sensibilidade e especificidade, os melhores pontos de coorte para a razão cintura-estatura (RCEst) como discriminador de risco coronariano elevado (RCE). MÉTODOS: O desenho foi transversal com amostra composta por 968 adultos de 30-74 anos de idade, sendo 391 (40,4%) do sexo masculino. A análise foi feita por curva Receiver Operating Characteristic (ROC) para identificar a sensibilidade e especificidade do melhor ponto de coorte da RCEst como discriminador de RCE. Verificou-se também a significância estatística da área sob a curva ROC. Foi utilizado intervalo de confiança (IC) a 95%. RESULTADOS: A área total sob a curva ROC entre RCEst e RCE foi de 0,75, IC 95% (0,70-0,81) para homens e 0,69, IC 95% (0,64-0,75) para mulheres. Os melhores pontos de coorte para discriminar o RCE foram para homens e mulheres, respectivamente: 0,52 (sensibilidade de 68% e especificidade de 64%) e 0,53 (sensibilidade de 67% e especificidade de 58%). CONCLUSÃO: Os resultados do estudo sugerem que a RCEst deve ser comparada aos demais indicadores antropométricos de obesidade e pode vir a ser utilizada para discriminar RCE.BACKGROUND: This study proposes to identify the sensibility, specificity and the best cut-off point for waist-to-height ratio (WHtR) as a predictor of coronary high risk (CHR). METHODS: A cross-sectional study was applied to a population comprised of 968 adults between 30 and 74 years of age, of which 391 (40.4%) were male. Receiver Operating Characteristic (ROC) curves were employed to identify the sensibility and specificity of the best cut-off point for WHtR as a predictor of CHR. The statistical significance of the area under ROC curve was also verified using a confidence interval (CI) of 95%. RESULTS: The total area under ROC curve between WHtR and coronary risk was 0.75, CI 95% (0.70-0.81) for men and 0.69, CI 95% (0.64-0.75) foromen. For men, 0.52 was found to be the best cut-off point for predicting CHR (sensibility 68% and specificity 64%). Among women, 0.53 was the best cut-off point for discriminating CHR (sensibility 67% and specificity 58%). CONCLUSIONS: Results suggest that the WHtR may be employed to identify CHR and must be compared to other anthropometric indicators of obesity.

A incidência de diabetes, aterosclerose e morte cardíaca súbita é bastante frequente em pessoas obesas, porém quando a obesidade está centralizada na região abdominal as repercussões negativas, tanto de ordem metabólica quanto cardiovascular são mais significativas. O objetivo do estudo foi analisar e comparar entre os indicadores antropométricos de obesidade abdominal mais utilizados, quais deles apresentam maior poder preditivo para discriminar risco coronariano elevado (RCE) e propor pontos de corte para sua utilização na prática clínica e populacional em adultos brasileiros. Foram analisados os manuscritos publicados pelo grupo de pesquisa em doenças crônicas não transmissíveis do Instituto de Saúde Coletiva (ISC) da Universidade Federal da Bahia (UFBA) que compararam diversos indicadores antropométricos como preditores de RCE. As evidências com base nos estudos analisados permitem sugerir para avaliação da obesidade abdominal: na prática clínica, utilizar o índice de conicidade (Índice C) com os pontos de corte de 1,25 para homens, 1,18 e 1,22 para mulheres até 49 anos e a partir de 50 anos de idade, respectivamente; em estudos populacionais, utilizar a razão cintura-estatura (RCest) com a mensagem de que a cintura não deve ser maior que a metade da estatura de determinada pessoa. The incidence of diabetes, atherosclerosis and sudden cardiac death is high among obese individuals, with significant metabolic and cardiovascular adverse effects being observed when obesity is centered in the abdominal region. The objective of this study was to determine which of the anthropometric indicators of abdominal obesity commonly used show the highest predictive power to discriminate a high coronary risk (HCR) and to propose cut-off values for their use in clinical practice and in population studies on Brazilian adults. The studies published by the research group on non-transmissible chronic diseases of the Public Health Institute (PHI), Federal University of Bahia (UFBA), that compare different anthropometric indicators as predictors of HCR were analyzed. The evidence provided by the studies analyzed suggests the use of the conicity index for the evaluation of abdominal obesity in clinical practice, with cut-off values of 1.25 for men and of 1.18 and 1.22 for women < 49 years and > 50 years, respectively. The waist-height ratio should be used in population studies, with the recommendation that waist should not exceed half the height of a particular subject.

Este é um estudo de natureza quantitativa, desenvolvido com os praticantes de tênis da “Winner Tennis Academia”, situada na cidade do Salvador–BA, que objetivou identificar a prevalência do risco coronariano nos mesmos. Na coleta de dados utilizamos três instrumentos de avaliação: uma anamnese, uma avaliação física e um modelo adaptado de avaliação do risco coronariano da Michigan Heart Association. Os resultados identificaram que 40% dos praticantes de tênis da academia supra-citada possuem um risco médio para doenças coronarianas. Assim evidenciamos a importância de sugerir aos clubes e academias onde existe atividade do tênis que seus praticantes sejam orientados para a necessidade de se realizar um teste de esforço antes de iniciar esse esporte.

O objetivo desse estudo foi determinar a composição corporal e o risco coronariano de estudantes universitários da Universidade Federal de Ouro Preto, avaliando o percentual de gordura corporal (%GC), Índice de Massa Corporal (IMC) e a Relação Cintura/Quadril (RCQ) segundo o sexo. A amostra foi composta por 69 estudantes, com 20 - 28 anos (38 homens e 31 mulheres). Foi realizada uma avaliação antropométrica, onde foram coletados dados para cálculos do IMC (peso e altura), %GC (dobras cutâneas) e RCQ (circunferências). A comparação das médias foi feita por meio de teste t (com nível de significância de p< 0,01). Os resultados permitiram classificar os estudantes universitários como eutróficos, com um nível médio de massa gorda e risco moderado para o desenvolvimento de doenças coronarianas. The aim of this study were to determine the body composition and the coronary risk of the university students of Universidade Federal de Ouro Preto, using the body fat percentage, body mass index (BMI) and Waist-Hip ratio (WHR) according to sex. The sample was composed by 69 universities, 20 - 28 years of age, (38 men and 31 women). An anthropometric evaluated was realized and the variables were measure to calculated the BMI (weight and stature), Body Fat (skinfolds) and WHR (circumference). The comparison of the averages was made by t test (with level of significance p< 0, 01). The results had allowed classifying the university students as eutrofic, with an average level of fat mass and moderate risk for the development of cardiovascular diseases.

p. 239-248. Submitted by JURANDI DE SOUZA SILVA (jssufba@hotmail.com) on 2011-10-21T14:00:11Z No. of bitstreams: 1 10.pdf: 106222 bytes, checksum: 5a63ccde0083ec51b4d3be61ddc455c9 (MD5) Made available in DSpace on 2011-10-21T14:00:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 10.pdf: 106222 bytes, checksum: 5a63ccde0083ec51b4d3be61ddc455c9 (MD5) Previous issue date: 2007-06 OBJETIVO: O estudo teve como objetivo determinar a associação entre os diversos indicadores de obesidade e risco coronariano elevado (RCE) em adultos na cidade de Salvador-BA. MÉTODOS: O desenho foi de corte transversal, com amostra composta por 968 adultos de 30-74 anos de idade, sendo 391 (40.4%) homens. A análise constou da regressão logística, sendo calculadas as Odds Ratio (OR) entre o índice de conicidade (índice C), índice de massa corporal (IMC), razão circunferência cintura-quadril (RCCQ), circunferência de cintura (CC) e RCE. Utilizou-se intervalo de confiança a 95%. RESULTADOS: Após ajustamento por idade, as OR encontradas para homens foram: a) RCCQ: 5.81 (3.00-11.23), b) índice C: 5.52 (2.94-10.36), c) CC: 4.37 (2.31-8.26), d) IMC: 3.04 (1.62-5.73). Para mulheres dos 30 aos 49 anos e 50 aos 74 anos as OR encontradas foram, respectivamente: a) RCCQ: 7.85 (2.15-28.69) e 1.81 (0.98-3.36); b) IMC: 7.28 (1.61-32.97) e 1.09 (0.61-1.96); c) índice C: 6.88 (1.89 –25.11) e 2.89 (1.58-5.27); d) CC: 6.41 (2.09-19.65) e 1.38 (0.77-2.50). CONCLUSÕES: Os resultados demonstram que, entre homens e mulheres de 30-49 anos, todos os indicadores de obesidade apresentam forte associação com RCE, destacando-se entre os homens os indicadores de obesidade central, RCCQ e IC, enquanto que para as mulheres entre 50 e 74 anos o índice C é o melhor indicador. São Paulo

OBJETIVO: O estudo teve como objetivo determinar a associação entre os diversos indicadores de obesidade e risco coronariano elevado (RCE) em adultos na cidade de Salvador-BA. MÉTODOS: O desenho foi de corte transversal, com amostra composta por 968 adultos de 30-74 anos de idade, sendo 391 (40.4%) homens. A análise constou da regressão logística, sendo calculadas as Odds Ratio (OR) entre o índice de conicidade (índice C), índice de massa corporal (IMC), razão circunferência cintura-quadril (RCCQ), circunferência de cintura (CC) e RCE. Utilizou-se intervalo de confiança a 95%. RESULTADOS: Após ajustamento por idade, as OR encontradas para homens foram: a) RCCQ: 5.81 (3.00-11.23), b) índice C: 5.52 (2.94-10.36), c) CC: 4.37 (2.31-8.26), d) IMC: 3.04 (1.62-5.73). Para mulheres dos 30 aos 49 anos e 50 aos 74 anos as OR encontradas foram, respectivamente: a) RCCQ: 7.85 (2.15-28.69) e 1.81 (0.98-3.36); b) IMC: 7.28 (1.61-32.97) e 1.09 (0.61-1.96); c) índice C: 6.88 (1.89 -25.11) e 2.89 (1.58-5.27); d) CC: 6.41 (2.09-19.65) e 1.38 (0.77-2.50). CONCLUSÕES: Os resultados demonstram que, entre homens e mulheres de 30-49 anos, todos os indicadores de obesidade apresentam forte associação com RCE, destacando-se entre os homens os indicadores de obesidade central, RCCQ e IC, enquanto que para as mulheres entre 50 e 74 anos o índice C é o melhor indicador. OBJECTIVE: To determine the association between the many anthropometric indicators of obesity and high coronary risk (HCR). METHODS: This is a cross-sectional study. Its population comprised 968 adults, 30-74 years of age, of which 391 (40.4%) were men. Logistic regression analysis was used and the Odds Ratio (OR) was calculated between the conicity index (C index), body mass index (BMI), waist-to-hip ratio (WHR), waist circumference (WC), and HCR. A 95% confidence interval was utilized. RESULTS: The OR between obesity indicators and HCR, adjusted by age, in men were: a) WHR - 5.81 (3.00-11.23), b) C index - 5.52 (2.94-10.36), c) WC - 4.37 (2.31-8.26), d) BMI - 3.04 (1.62-5.73). In women 30-49 years old and 50-74 years old the OR adjusted by age, respectively, were: a) WHR - 7.85 (2.15-28.69) and 1.81 (0.98-3.36), b) BMI - 7.28 (1.61-32.97) and 1.09 (0.61-1.96), c) C index - 6.88 (1.89 -25.11) and 2.89 (1.58-5.27), d) WC - 6.41 (2.09-19.65) and 1.38 (0.77-2.50). CONCLUSION: Both in men and women, 30-49 years old, all obesity indicators are strongly associated with HCR. However, WHR and C index were found to be the most effective in male individuals, while C index was the best indicator in women from 50 to 74 years of age.

OBJETIVO: Selecionar, por meio da sensibilidade e especificidade, os melhores pontos de coorte para a razão cintura-estatura (RCEst) como discriminador de risco coronariano elevado (RCE). MÉTODOS: O desenho foi transversal com amostra composta por 968 adultos de 30-74 anos de idade, sendo 391 (40,4%) do sexo masculino. A análise foi feita por curva Receiver Operating Characteristic (ROC) para identificar a sensibilidade e especificidade do melhor ponto de coorte da RCEst como discriminador de RCE. Verificou-se também a significância estatística da área sob a curva ROC. Foi utilizado intervalo de confiança (IC) a 95%. RESULTADOS: A área total sob a curva ROC entre RCEst e RCE foi de 0,75, IC 95% (0,70-0,81) para homens e 0,69, IC 95% (0,64-0,75) para mulheres. Os melhores pontos de coorte para discriminar o RCE foram para homens e mulheres, respectivamente: 0,52 (sensibilidade de 68% e especificidade de 64%) e 0,53 (sensibilidade de 67% e especificidade de 58%). CONCLUSÃO: Os resultados do estudo sugerem que a RCEst deve ser comparada aos demais indicadores antropométricos de obesidade e pode vir a ser utilizada para discriminar RCE. BACKGROUND: This study proposes to identify the sensibility, specificity and the best cut-off point for waist-to-height ratio (WHtR) as a predictor of coronary high risk (CHR). METHODS: A cross-sectional study was applied to a population comprised of 968 adults between 30 and 74 years of age, of which 391 (40.4%) were male. Receiver Operating Characteristic (ROC) curves were employed to identify the sensibility and specificity of the best cut-off point for WHtR as a predictor of CHR. The statistical significance of the area under ROC curve was also verified using a confidence interval (CI) of 95%. RESULTS: The total area under ROC curve between WHtR and coronary risk was 0.75, CI 95% (0.70-0.81) for men and 0.69, CI 95% (0.64-0.75) foromen. For men, 0.52 was found to be the best cut-off point for predicting CHR (sensibility 68% and specificity 64%). Among women, 0.53 was the best cut-off point for discriminating CHR (sensibility 67% and specificity 58%). CONCLUSIONS: Results suggest that the WHtR may be employed to identify CHR and must be compared to other anthropometric indicators of obesity.

Texto completo: acesso restrito. p.157-161 Submitted by Edileide Reis (leyde-landy@hotmail.com) on 2013-08-02T15:56:18Z No. of bitstreams: 1 a16v52n3.pdf: 151442 bytes, checksum: e801463461904e139a3bea8f84d094ed (MD5) Made available in DSpace on 2013-08-02T15:56:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 a16v52n3.pdf: 151442 bytes, checksum: e801463461904e139a3bea8f84d094ed (MD5) Previous issue date: 2006 OBJETIVO: Selecionar, por meio da sensibilidade e especificidade, os melhores pontos de coorte para a razão cintura-estatura (RCEst) como discriminador de risco coronariano elevado (RCE). MÉTODOS: O desenho foi transversal com amostra composta por 968 adultos de 30-74 anos de idade, sendo 391 (40,4%) do sexo masculino. A análise foi feita por curva Receiver Operating Characteristic (ROC) para identificar a sensibilidade e especificidade do melhor ponto de coorte da RCEst como discriminador de RCE. Verificou-se também a significância estatística da área sob a curva ROC. Foi utilizado intervalo de confiança (IC) a 95%. RESULTADOS: A área total sob a curva ROC entre RCEst e RCE foi de 0,75, IC 95% (0,70-0,81) para homens e 0,69, IC 95% (0,64-0,75) para mulheres. Os melhores pontos de coorte para discriminar o RCE foram para homens e mulheres, respectivamente: 0,52 (sensibilidade de 68% e especificidade de 64%) e 0,53 (sensibilidade de 67% e especificidade de 58%). CONCLUSÃO: Os resultados do estudo sugerem que a RCEst deve ser comparada aos demais indicadores antropométricos de obesidade e pode vir a ser utilizada para discriminar RCE.

OBJETIVO: Comparar vários indicadores antropométricos de obesidade e identificar dentre eles qual melhor discrimina o risco coronariano elevado (RCE). MÉTODOS: Estudo de corte transversal, com amostra composta por 968 adultos de 30 a 74 anos de idade, sendo 391 (40,4%) do sexo masculino. Foram construídas diversas curvas Receiver Operating Characteristic (ROC) e comparadas às áreas sob as mesmas entre o índice de conicidade (índice C), índice de massa corporal (IMC), razão circunferência cintura-quadril (RCCQ), circunferência de cintura (CC) e RCE. Verificou-se também a sensibilidade e especificidade para identificar e comparar o melhor ponto de corte entre os diversos indicadores de obesidade para discriminar o RCE. Foi utilizado intervalo de confiança a 95%. RESULTADOS: A maior área sob a curva ROC foi encontrada entre o índice C e RCE, em indivíduos do sexo masculino, 0,80 (0,74-0,85), diferindo significativamente dos demais indicadores de obesidade. Em mulheres, a maior área sob a curva ROC encontrada foi de 0,76 (0,71-0,81), sendo iguais entre índice C, RCCQ e RCE. CONCLUSÃO: Esses resultados demonstram que o índice C e RCCQ são os melhores indicadores de obesidade para discriminar RCE. A CC tem intermediário poder discriminatório e o IMC foi o indicador antropométrico de obesidade menos adequado para discriminar RCE. Estes dados sugerem que os indicadores de obesidade abdominal são melhores para discriminar RCE que os indicadores de obesidade generalizada. OBJECTIVE: To compare some anthropometric indexes of obesity and identify among them which one best discriminates the high coronary risk (HCR). METHODS: A cross-section study, with sample consisting of 968 adults, between 30 and 74 years old, being 391 (40.4%) men. Many Receiver Operating Characteristic (ROC) curves were obtained and compared to areas under them among the conicity index (C index), body mass index (BMI), waist-hip circumference ratio (WHCR), waist circumference (WC) and HCR. The sensitivity and specificity to identify and compare the best cut-off point among the many indexes of obesity to discriminate the HCR were also identified. A confidence interval of 95% was used. RESULTS: The largest area under ROC curve was found between the C index and the HCR, in individuals of male sex, 0.80 (0.74-0.85), significantly differing from the other indexes of obesity. In women, the largest area found under the ROC curve was 0.76 (0.71-0.81), being equal between C, WHCR and HCR indexes. CONCLUSION: Those results show that C and WHCR indexes are the best indexes of obesity to discriminate HCR. WC has intermediate discriminatory power and the BMI was the least suitable anthropometric index of obesity to discriminate HCR. Those data suggest that the indexes of abdominal obesity are better to discriminate HCR than the indexes of general obesity.

OBJETIVO: No início da década de 90, foi proposto o índice de conicidade para avaliação da distribuição da gordura corporal, com base nas medidas de peso, estatura e circunferência da cintura. Este estudo teve como objetivo selecionar através da sensibilidade e especificidade os melhores pontos de corte para o índice de conicidade como discriminador de risco coronariano elevado. MÉTODOS: Estudo de corte transversal, com amostra composta por 968 adultos de 30-74 anos de idade, sendo 391 (40,4%) do sexo masculino. A análise foi feita por curva Receiver Operating Characteristic (ROC) para identificar a sensibilidade e especificidade do melhor ponto de corte do índice de conicidade como discriminador de risco coronariano elevado. Verificou-se também a significância estatística da área sob a curva ROC entre o índice de conicidade e risco coronariano elevado. Foi utilizado intervalo de confiança (IC) a 95%. RESULTADOS: A área total sob a curva ROC entre o índice de conicidade e risco coronariano foi de 0,80, IC 95% (0,74-0,85) para homens e 0,75, IC 95% (0,70-0,80) para mulheres. Os melhores pontos de corte para discriminar o risco coronariano elevado foram, para homens e mulheres, respectivamente, 1,25 (sensibilidade de 73,91% e especificidade de 74,92%) e 1,18 (sensibilidade de 73.39% e especificidade de 61,15%). CONCLUSÕES: Os resultados encontrados neste estudo sugerem que o índice de conicidade deve ser comparado aos demais indicadores antropométricos de obesidade e pode vir a ser utilizado para discriminar risco coronariano elevado. OBJECTIVE: In the early nineties, the conicity index was proposed for the assessment of body fat distribution based on weight, height and waist circumference measurements. The goal of this study was to identify the sensitivity, specificity and the best cut-off point for the conicity index as a predictor of high coronary risk. METHODS: This is a cross-sectional study whose population comprised 968 adults between 30-74 years, of which 391 (40.4%) were males. Receiver Operating Characteristic (ROC) curves were employed to identify the sensitivity and specificity of the best cut-off point of the conicity index as a predictor of high coronary risk. The statistical significance of the area under the ROC curve between the conicity index and a high coronary risk was also verified and a 95% confidence interval (CI) was utilized. RESULTS: The total area under the ROC curve between the conicity index and the coronary risk was 0.80, CI 95% (0.74-0.85) in males and 0.75, CI 95% (0.70-0.80) in females. The best cut-off points to discriminate high coronary risk in men and women were, respectively, 1.25 (73.91% sensitivity and 74.92% specificity) and 1.18 (73.39% sensitivity and 61.15% specificity). CONCLUSION: Results suggest that the conicity index may be used to identify high coronary risk, and must be compared to other anthropometric indicators of obesity.

P. 259-269. Submitted by JURANDI DE SOUZA SILVA (jssufba@hotmail.com) on 2011-10-21T14:09:48Z No. of bitstreams: 1 04.pdf: 133216 bytes, checksum: 91d0ad5c4cdf177244fa0e8e32b95d32 (MD5) Made available in DSpace on 2011-10-21T14:09:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 04.pdf: 133216 bytes, checksum: 91d0ad5c4cdf177244fa0e8e32b95d32 (MD5) Previous issue date: 2004-09 OBJETIVO: No início da década de 90, foi proposto o índice de conicidade para avaliação da distribuição da gordura corporal, com base nas medidas de peso, estatura e circunferência da cintura. Este estudo teve como objetivo selecionar através da sensibilidade e especificidade os melhores pontos de corte para o índice de conicidade como discriminador de risco coronariano elevado. MÉTODOS: Estudo de corte transversal, com amostra composta por 968 adultos de 30-74 anos de idade, sendo 391 (40,4%) do sexo masculino. A análise foi feita por curva Receiver Operating Characteristic (ROC) para identificar a sensibilidade e especificidade do melhor ponto de corte do índice de conicidade como discriminador de risco coronariano elevado. Verificou-se também a significância estatística da área sob a curva ROC entre o índice de conicidade e risco coronariano elevado. Foi utilizado intervalo de confiança (IC) a 95%. RESULTADOS: A área total sob a curva ROC entre o índice de conicidade e risco coronariano foi de 0,80, IC 95% (0,74-0,85) para homens e 0,75, IC 95% (0,70-0,80) para mulheres. Os melhores pontos de corte para discriminar o risco coronariano elevado foram, para homens e mulheres, respectivamente, 1,25 (sensibilidade de 73,91% e especificidade de 74,92%) e 1,18 (sensibilidade de 73.39% e especificidade de 61,15%). CONCLUSÕES: Os resultados encontrados neste estudo sugerem que o índice de conicidade deve ser comparado aos demais indicadores antropométricos de obesidade e pode vir a ser utilizado para discriminar risco coronariano elevado. São Paulo