Kehon rasvaprosentti ennustaa lihavuuteen liittyviä riskejä paremmin kuin BMI
Viimeksi tarkistettu: 14.06.2024
Kaikki iLive-sisältö tarkistetaan lääketieteellisesti tai se tarkistetaan tosiasiallisen tarkkuuden varmistamiseksi.
Meillä on tiukat hankintaohjeet ja vain linkki hyvämaineisiin mediasivustoihin, akateemisiin tutkimuslaitoksiin ja mahdollisuuksien mukaan lääketieteellisesti vertaisarvioituihin tutkimuksiin. Huomaa, että suluissa ([1], [2] jne.) Olevat numerot ovat napsautettavia linkkejä näihin tutkimuksiin.
Jos sinusta tuntuu, että jokin sisältö on virheellinen, vanhentunut tai muuten kyseenalainen, valitse se ja paina Ctrl + Enter.
Äskettäin julkaistussa tutkimuksessa Journal of Clinical Endocrinology & Aineenvaihduntatutkijat arvioivat kehon rasvaprosentin (%BF) kynnysarvoja ylipainon ja liikalihavuuden määrittämiseksi ja tutkivat niiden yhteyttä metaboliseen oireyhtymään (MetSyn) suuressa otoksessa aikuisia..
Tutkimuksessa havaittiin, että %BF-kynnykset olivat kehon massaindeksiä (BMI) tarkempi indikaattori lihavuuteen liittyvien sairauksien ennustamisessa. Tutkijat suosittelevat suorien kehon rasvamittausten käyttöä kliinisessä käytännössä ja ehdottavat, että ylipaino määritellään miehillä 25 % ja naisilla 36 %. Lihavuus voidaan määritellä miehillä 30 % ja naisilla 42 %.
BMI-pohjaisia standardeja käytetään tyypillisesti lihavuuden, ylipainon ja normaalipainon määrittämiseen. BMI:tä pidetään kuitenkin epätarkana todellisen kehon rasvan tai %BF:n mittana.
Nykyaikaiset tekniikat ovat parantaneet %BF:n arviointia, mutta tulosperusteisia kynnysarvoja tarvitaan, jotta näitä mittauksia voidaan käyttää tehokkaasti potilaan terveyden hallintaan.
Liikalihavuuteen liittyvät sairaudet liittyvät liialliseen rasvaan, mutta nykyiset suositukset perustuvat usein yleisiin kuolleisuustilastoihin eikä suoriin yhteyksiin tiettyihin terveysvaikutuksiin.
Nyt kehitetään tarkempia menetelmiä %BF:n arvioimiseksi, kuten monitaajuinen biosähköinen impedanssitestaus (MF-BIA), ja niillä voi olla merkittävä rooli ennaltaehkäisevässä terveydenhuollossa. %BF:n ja MetSynin välisen suhteen vuoksi %BF voi tarjota tarkemman työkalun liikalihavuuteen liittyvien sairauksien hallintaan verrattuna BMI:hen.
Tutkimuksessa suoritettiin korrelaatioanalyysi käyttämällä National Health and Nutrition Examination Surveyn (NHANES) tietoja arvioidakseen %BF-kynnystä ylipainon ja liikalihavuuden määrittämiseksi.
Otokseen kuului 16 918 iältään 18–85-vuotiasta henkilöä. Tiedot kerättiin vuosina 1999–2018, lukuun ottamatta ajanjaksoja, jolloin DXA-mittauksia ei tehty.
Kerättyihin tietoihin kuuluivat demografiset tiedot, laboratoriomittaukset (mukaan lukien paastoglukoosi, triglyseridit, HDL-kolesteroli, verenpaine), antropometriset mitat (BMI, paino, pituus, vyötärön ympärysmitta) ja koko kehon DXA-tulokset.
Jokaisen osallistujan aineenvaihdunnan terveys luokiteltiin MetSynin esiintymisen perusteella, joka määritellään vähintään kolmen viidestä keskeisestä merkkiaineesta: lisääntynyt vyötärön ympärysmitta, alhainen HDL, korkea paastoglukoosi, korkea verenpaine ja korkeat triglyseridit. p>
Analysoitiin tietoja 16 918 ihmisestä (8 184 naista ja 8 734 miestä), joiden keski-ikä oli noin 42 vuotta ja jotka edustivat eri etnisiä ryhmiä.
Ylipainoisiksi (BMI > 25 kg/m²) ja lihaviksi (BMI ≥30 kg/m²) luokitelluista henkilöistä 5 %:lla ja 35 %:lla oli MetSyn. Näitä lukuja käytettiin uusien %BF-kynnysten määrittämiseen: 25 % ylipainosta verrattuna 30 % lihaviin miehiin ja 36 % ylipainoon verrattuna 42 % lihaviin naisiin.
Näitä %BF-kynnysarvoja käytettäessä 27,2 % naisista ja 27,7 % miehistä luokiteltiin normaalipainoisiksi, 33,5 % naisista ja 34,0 % miehistä luokiteltiin ylipainoisiksi ja 39,4 % naisista ja 38,3 % miehistä on lihavia..
Tutkimuksessa korostettiin, että BMI:llä on alhainen ennustearvo yksilöille johtuen prosentuaalisen painoindeksin merkittävästä vaihtelusta millä tahansa tietyllä painoindeksillä.
Lisäksi erot korrelaatiossa BMI:n ja %BF:n välillä miesten ja naisten välillä korostavat painoindeksin käytön rajoituksia liikalihavuuden ja siihen liittyvien terveysriskien arvioinnissa.
MF-BIA:n viimeaikainen kehitys tarjoaa luotettavampia ja helppokäyttöisempiä menetelmiä %BF:n arvioimiseksi perinteisiin antropometrisiin menetelmiin verrattuna.
Vaikka näiden laitteiden tarkkuus vaihtelee, niiden lisääntyvä ottaminen käyttöön kliinisessä käytännössä on merkittävä askel kohti epidemiologisten tietojen parantamista ja laajempaa käyttöä.
Tekniset parannukset kehon koostumuksen arvioinnissa, mukaan lukien tarkemmat MF-BIA-mallit ja lääketieteellisten järjestöjen tuki, voivat parantaa kliinistä käyttöä ja vakuutusturvaa, mikä parantaa viime kädessä potilaiden hoitoa.
Rajoituksia ovat muun muassa laitteen tarkkuuden vaihtelu ja tarve tutkia kehon koostumuksen ja aineenvaihduntasairauksien välistä yhteyttä.