Тане Канопе Феррейра Серпа 1, Фернандо дос Сантос Ногейра, Едуардо Мендонса Пімента 2 та Фернандо Аугусто Монтейро Сабоя Помпеу 1

маси

1 аспірантура з фізичного виховання Університету Ріо-де-Жанейро (UFRJ), Ріо-де-Жанейро, RJ, Бразилія
2 Школа фізичного виховання, фізіотерапії та трудотерапії Федерального університету Мінас-Жерайс (UFMG), М.Г., Бразилія
3 аспірантура з фізичного виховання Державного університету Ріо-де-Жанейро (UERJ), R.J., Бразилія

Стаття опублікована в журналі PubliCE за 2018 рік .

Резюме

Метою цього дослідження було створення математичної моделі для прогнозування худої маси тіла (МСМ) шляхом оцінки площі м'язів руки (АМВ). Сорок п'ять здорових молодих жінок (27 ± 7 років, 66,5 ± 10,4 кг) були випадковим чином розділені на групу валідації (GV, n = 30) та групу перехресної валідації (CG, n = 15). Випробовуваних піддавали антропометричним та гідрометричним оцінкам. AMB отримували шляхом вимірювання окружності правої руки та шкірної складки трицепса. Виведеною моделлю було: MCM = -49,459 + (0,350 × MC) + (0,411 × A) + (0,171 × AMB); r2 = 0,91; ЕЕО = 2,07 кг. Істотних відмінностей між гідрометричною оцінкою та прогнозом моделі для КГ не виявлено (P = 0,32; r2 = 0,91; CV = 2%). Отже, результати показують, що математична модель №3 забезпечує подібну оцінку жіночої LCM, як і гідрометричне вимірювання.

Ключові слова: Біоелектричний імпеданс та окружність руки, склад тіла, маса без жиру

Завантажте та збережіть цю статтю, щоб прочитати її коли завгодно.
Завантажте (ми надішлемо його вам через WhatsApp)

ВСТУП

Оцінка складу тіла є дуже важливою клінічною процедурою, а також засобом розуміння спортивних результатів. Жир у тілі негативно пов’язаний з різними захворюваннями, добробутом, фізичною формою та високою працездатністю (7,9,10). Розуміння зв’язку між жиром у тілі та нежирною масою тіла (МКМ) допомагає покращити дієту та/або програму фізичних вправ. Однак загальновизнано, що доступ до цієї інформації часто є дорогим і вимагає використання складного лабораторного обладнання. Крім того, у клінічних умовах бракує точної та практичної методики, яку порівняно легко застосовувати.

Як результат, для медичних працівників стало звичним використовувати взаємозв'язок між масою тіла та зростом для оцінки складу тіла (10). Тетраполярний біологічний електричний імпеданс (BIA) є одним із складних методів, що застосовуються для визначення складу тіла (1,12,14,15). Порівняно з підводним зважуванням, метод BIA має добру валідність та надійність [r = 0,84 - 0,98; EEE = 1,31-5,8 кг] (5,6,11,16,18,25). Однак методика вимагає добре підготовленого фахівця, і для цього оцінювання необхідна детальна підготовка предмета (13).

З іншого боку, є деякі антропометричні оцінки, які є хорошим варіантом для вивчення складу тіла (19,20,23,25). Наприклад, є кілька переваг використання м’язової та жирової областей руки випробовуваного за допомогою антропометричних оцінок (8). Вимірювання окружності рук та трицепсів шкірних складок дуже точні (17), не вимагають багато часу, недорогі, не вимагають складної підготовки суб’єкта та не вимагають висококваліфікованого фахівця. Тому метою цього дослідження було розробити просту, швидку, недорогу і точну математичну модель для оцінки сухої маси молодої жінки в зоні м’язів рук.

МЕТОДИ

Предмети

У цьому дослідженні взяли участь 45 жінок. Суб'єкти були очевидно здоровими і регулярно брали участь у програмі фізичних вправ (табл. 1). Тридцять суб'єктів брали участь у групі внутрішньої валідації (GV) та 15 - у групі зовнішньої валідації (CG). Кожному суб’єкту рекомендували не докладати великих зусиль (≥5 MET), не приймати діуретики та не вживати алкоголь за 24 години до тестування. Тести проводили через 4 години після прийому їжі та через 30 хвилин після того, як суб'єкти спорожнили міхур (26). Усі випробувані отримали інформацію про експериментальні процедури та підписали інформовану форму згоди. Процедури дослідження були затверджені Комітетом інституційної етики (Запис затвердження Комітету з питань етики: CAE 09237613.1.0000.5257).

Експериментальні процедури

Склад тіла оцінювали за допомогою антропометричної та гідрометричної техніки. Шкірну складку трицепса (17) вимірювали штангенциркулем з тиском 10,0 г/мм2 (Lange Skinfold Caliper®, США). Окружність руки вимірювали за допомогою металевої рулетки (Samy American Medical®, Br). Найбільша похибка у зчитуванні шкали була встановлена ​​на рівні 1,0 мм для шкірної складки та окружності рук.

Масу тіла вимірювали з урахуванням 0,1 кг, а висоту, враховуючи 0,1 см, як максимальну похибку при зчитуванні шкали (Welmy®, Br). Об’єм води в організмі вимірювали за допомогою тетраполярного електричного імпедансу, з опором 200 - 1500 Ом, роздільною здатністю 1 Ом, похибкою 1% та інтенсивністю та частотою електричного струму 800 мкА та 50 кГц (BIA 310e Analyzer, Biodynamics®, США).

Площа м’язів руки (AMB) була оцінена за:

Де: ATB = загальна площа рук; AMB = м'язова область руки, C = окружність розслабленої правої руки, виміряна в мезо-плечовій точці; і Ts = трицепс шкірної складки.

Статистичний аналіз

Всі статистичні розрахунки проводились із використанням Статистичного пакету програмного забезпечення Social Sciences® (США). Дані були показані як середнє значення ± стандартне відхилення (SD). Внутрішні оцінки похибки вимірювали за допомогою технічної похибки вимірювання (ETM), або:

Де: ETM = технічна похибка вимірювання; CV = коефіцієнт варіації у%; Σd² = сума квадратних помилок; n = обсяг вибірки; VVM = значення середньої змінної.

Інтервал згоди Бленда-Альтмана (4) застосовувався між BIA та результатами прогнозної моделі. Коефіцієнт кореляції внутрішнього класу (23) був використаний для вимірювання зв'язку між BIA та значеннями прогнозної моделі. Похибка прогнозування оцінювалася за допомогою стандартної похибки оцінки (SEE) та коефіцієнта варіації. Рівень значущості був встановлений на рівні P≤0,05.

РЕЗУЛЬТАТИ

Антропометричні характеристики досліджуваних представлені в таблиці 1. Інтегральний показник МТЕ становив 5% для шкірних складок і не більше 1% для інших вимірювань.

Таблиця 1. Антропометричні характеристики суб'єктів.

n = (Волонтери) Кількість випробовуваних; Г.В. = Група перевірки; GC = Перехресна група перевірки; P = Значимість різниці між групами; MCM = Нежирна маса тіла; BIA = Електричний опір; AMB = М'язова область руки

Матриця кореляції (таблиця 2) показує найсильнішу кореляцію МКМ з масою тіла, за якою слідують зріст, окружність скороченої руки, розслаблена окружність рук, індекс маси тіла та AMB. У таблиці 3 наведені математичні моделі для прогнозування LCM, отримані з GV.

Таблиця 2. Матриця коефіцієнтів кореляції між антропометричним та електричним вимірюванням імпедансу.

AMB = М'язова область руки; C. = Окружність; ПК= Шкірна складка; ІМТ = Індекс маси тіла; MCM = Нежирна маса тіла; * P≤0,05; ** Р≤0,01 Рівень значущості

Таблиця 3. Математичні моделі для прогнозування худої маси тіла.

MC = Маса тіла; AMB = М'язова область руки; ДО = Висота; CBR = Розслаблена окружність руки; CBC = Окружність підрядної руки; MCM = Нежирна маса тіла; ІМТ = Індекс маси тіла; R² = Коефіцієнт детермінації; ЕЕО = Стандартна помилка оцінки; ТПП = Коефіцієнт кореляції внутрішнього класу

Коли ці тести застосовувались у зовнішній групі (CG), не було знайдено значущих відмінностей між MCM, передбаченим математичними моделями, та MCM, визначеним BIA. Модель 3 пояснює 91% змін LCM. На рисунку 1 показано графік розсіювання та 95% збігу інтервалу Бленда-Альтмана для зовнішньої валідності (GC).


Фігура 1. Регресія, кореляція та інтервал узгодженості Бленда-Альтмана між MCM, передбачений моделлю №3 та визначений BIA для перехресної групи валідації.

ОБГОВОРЕННЯ

Худу масу тіла можна виміряти за допомогою електричної провідності води тіла (3). Чотириполюсний апарат біологічного електричного імпедансу може вимірювати опір тіла проти непомітного електричного струму. Це обернено пропорційно до загальної кількості води в організмі. Цю масу можна визначити, оскільки вона має дуже стабільний вміст води. Ця методика є надійною і має чудову кореляцію з денситометрією, яка є золотим стандартним методом (1). Однак для точного вимірювання необхідна тривала та методична підготовка суб'єкта, щоб уникнути гіпер- або гіпогідратації (3). Автори цього дослідження не виявили суттєвої різниці в масі жиру між вимірами в два близькі моменти часу, коли використовуються ці процедури підготовки (n = 30; 13,99 ± 3,96 проти 13,78 ± 4, 12%, ICC = 0,94).

У цьому дослідженні зріст та маса тіла мали сильну кореляцію з MCM (табл. 2). Через це автори намагалися включити індекс маси тіла в математичну модель. Однак прогнозна модель із цим індексом мала нижчий коефіцієнт детермінації та вищу стандартну похибку оцінки. Трансформація Фішера для включення цього індексу не показала прогнозного поліпшення. Крім того, хоча між моделями не було відмінностей, слід вибрати третю модель. Ця модель представляє прогнозні значення ближче до вимірювань BIA. Крім того, це рівняння має переваги, оскільки АМВ та область жиру в руці можна виміряти з хорошою точністю. Крім того, коли ці ділянки змінюються, вони надають нам пряму інформацію про зміни MCM та жирового відділення, а також про максимальну міцність рук і тулуба (22).

Незважаючи на те, що вік може впливати на склад тіла (21), у цьому дослідженні не виявлено поліпшення прогнозування LCM, коли вік був включений в математичну модель. Подібні дані були знайдені в іншому дослідженні з чоловіками (24). Можливо, це сталося через вузький віковий діапазон в обох дослідженнях.

ВИСНОВКИ

Оскільки значущих відмінностей між гідрометричною оцінкою та прогнозом моделі для КГ не виявлено (P = 0,32; r2 = 0,92; CV = 2%), результати показують, що ця математична модель [MCM = -49,459 + (0,350 × MC) + (0,411 × A) + (0,171 × AMB)] забезпечує хороший прогноз MCM у молодих жінок.

ДЯКУЮ

Автори дякують Фонду підтримки досліджень Ріо-де-Жанейро за фінансову підтримку (грант FAPERJ: E-26/111.413/2013) та Фабіані Ерамо за перегляд тексту.

Поштова адреса: Доктор Фернандо Помпеу, проспект Карлоса Шагаса, 540, поштовий індекс: 21941-590, Ріо-де-Жанейро, Р.Дж., Бразилія. Телефон (+55 21) 3839 6826, факс (+55 21) 3839 6801, електронна адреса: [email protected]

Список літератури

1. Azevedo ERFMB, Alonso KC, Cliquet-Jr A. (2016). Оцінка складу тіла методом аналізу біоелектричного імпедансу та індексу маси тіла у осіб з хронічною травмою спинного мозку . J Electr Bioimp. 2016; 7: 2-5.

2. Бартко Ж.Й. (1966). Коефіцієнт кореляції внутрішнього класу як міра надійності . Psychol Rep.1966; 19 (1): 3-11.

3. Баумгартнер Я.А. (1991). Електричний опір і загальна електропровідність тіла . У: Roche AF, Heymsfield SB, et al. (Редактори). Склад людського тіла. Шампейн, Іллінойс: Кінетика людини

4. Бленд Дж. М., Альтман Д.Г. (1986). Статистичні методи оцінки згоди між двома методами клінічного вимірювання . Ланцет. 1986; 1 (8476): 307-310.

5. Діттмар М, Ребер Х. (2001). Нові рівняння для оцінки маси клітин тіла за паралельними моделями біоімпедансу у здорових літніх німців . Am J Physiol Endocrinol Metab. 2001; 281 (5): E1005-1014.

6. Deurenberg P, Kusters CS, Smit HE. (1990). Оцінка складу тіла за біоелектричним імпедансом у дітей та молодих людей сильно залежить від віку . Eur J Clin Nutr. 1990; 44 (4): 261-268.

7. Filho JCJ, Cyrino ES, Gurjão ALD та ін. (2010). Оцінка складу тіла та аналіз узгодженості між біполярними та тетраполярними аналізаторами біоелектричного імпедансу . Braz J Sport Med.2010; 16 (1): 13-16.

8. Фрізанчо А.Р. (1974). Норми розміру м’язів трицепсів і м’язів плечової кістки для оцінки стану харчування . Am J Clin Nutr. 1974; 27 (10): 1052-1058.

9. Germano-Muniz Y, Cossio-Bolaños M, Gómez-Campos R, Moreira-Goncalves E, Lazari E, Urra-Albornoz C, Arruda M. (2017). Оцінка відсотка жиру в тілі у волейболістів чоловічої статі: Оцінка на основі шкірних складок . JEPonline. 2017; 20 (3): 14-24.

10. Guedes DP. (2013). Клінічні процедури, що використовуються для аналізу складу тіла . Braz J Kinanthropom Hum Perfornance. 2013; 15 (1): 113-129.

11. Гоо С.М., Рош А.Ф., Чумлеа WC та ін. (1987). Прогнози складу тіла за біоелектричним імпедансом . Хам Біол. 1987; 59 (2): 221-233.

12. Havea-Top AM, Waninge A, van der Schans CP та ін. (2015). Доцільність аналізу біоелектричного імпедансу у людей з важкими вадами інтелекту та зору . Res Dev Disabil. 2015; 47: 126-134.

13. Гейворд В.Х., Вагнер ДР. (2004). Прикладна оцінка складу тіла . (2-е видання), Шампейн, Іллінойс: Кінетика людини, 2004, с. 94.

14. Himes JH, Roche AF, Webb P. (1980). Площі жиру як оцінка загального жиру в організмі . Am J Clan Nutr. 1980; 33 (10): 2093-2100.

15. Hofsteenge GH, Chinapaw MJM, Weijs PJM. (2015). Рівняння безжирового прогнозу маси для аналізу біоелектричного імпедансу в порівнянні з подвійною енергетичною рентгенівською абсорбціометрією у підлітків із ожирінням: Валідаційне дослідження . BMC Педіатр. 2015; 15: 158.

16. Kyle UG, Genton L, Slosman DO, et al. (2001). Масляні процентилі без жиру та жиру у 5225 здорових суб’єктів у віці від 15 до 98 років . Харчування. 2001; 17 (3): 534-541.

17. Ломан Т.Г., Рош А.Ф., Марторелл Р. (1988). Довідковий посібник з антропометричної стандартизації . Шампейн, Іллінойс: Human Kinetcs, 1988, с. 51-52 та сс. 67-68.

18. Лукаський Х.К., Болончук В.В., Зал КБ та ін. (1986). Перевірка методу тетраполярного біоелектричного імпедансу для оцінки складу людського тіла . J Appl Physiol. 1986; 60 (4): 1327-1332.

19. Мартінс К.А., Монего Е.Т., Поліна Р.Р. та ін. (2011). Порівняння методів оцінки загального жиру в організмі та його розподілу . Rev Bras Epidemiol. 2011; 14 (4): 677-687.

20. Мело Г.Ф., Амеріко Д.Р., Гланер М.Ф. (2015). Безжирна маса у жінок із надмірною вагою та ожирінням старшого віку: аналіз одночасної справедливості рівнянь біоелектричного імпедансу . Преподобні бюстгальтери Cineantropom Desempenho Hum. 2015; 17 (5): 583-591.

21. Найр К.С. Старіючий м’яз. (2005). Am J Clin Nutr . 2005; 81 (5): 953-963.

22. Помпеу Ф.А., Габріель Д., Пена Б.Г. та ін. (2004). Область поперечного перерізу руки: технічні наслідки та його застосування для оцінки складу тіла . Braz J Sport Med. 2004; 10 (3): 202-206.

23. Rezende F, Rosado L, Franceschinni S, et al. (2007). Критичний перегляд доступних методів оцінки складу тіла в популяційних та клінічних дослідженнях . Arch Latinoam Nutr. 2007; 57 (4): 327-334.

24. Серпа TKF, Ногейра ФС, Помпеу ФА. (2014). Бразильські дорослі прогнозують масу тіла через м’язову область руки . Braz J Sport Med.2014; 20 (3): 186-189.

25. Sun Sun, Chumlea WC, Heymsfield SB, et al. (2003). Розробка рівнянь прогнозування біоелектричного імпедансу для складу тіла із застосуванням багатокомпонентної моделі для використання в епідеміологічних обстеженнях . Am J Clin Nutr. 2003; 77 (2): 331-340.

26. Танака Н.І., Міятані М., Масуо Ю. та ін. (2007). Застосовність сегментарного аналізу біоелектричного імпедансу для прогнозування об’єму скелетних м’язів всього тіла . J Appl Physiol. 2007; 103 (5): 1688-1695.

Оригінальна цитата

Serpa TKF, Nogueira FS, Pimenta EM, Pompeu FAMS. Математична модель для прогнозування сухої маси тіла жінок. JEPonline 2017; 20 (4): 192-199.

Призначення в PubliCE

Тане Канопе Феррейра Серпа, Фернандо дос Сантос Ногейра, Едуардо Мендонса Пімента і Фернандо Аугусто Монтейро Сабоя Помпеу (2018). Математична модель для прогнозування сухої маси тіла жінок . Рекламуйте.
https://g-se.com/modelo-matematico-para-predecir-la-masa-corporal-magra-femenina-2380-sa-O5a904099252ec

Вам сподобалась ця стаття? Завантажте його, щоб прочитати, коли завгодно, ТУТ
(ми надішлемо його вам за допомогою Whatsapp)