Ключові слова
індекс маси тіла
біоімпедансометрія
маса скелетних м'язів
розподіл жиру
Як цитувати
Анотація
Вступ. Однією з широко вживаних метрик для класифікації надлишкової ваги та ожиріння є індекс маси тіла (ІМТ), який вимірюється як співвідношення маси тіла до квадрату зросту. Незважаючи на свою популярність, ІМТ часто критикується за неврахування індивідуальних відмінностей у складі тіла та розподілі жиру, що може призводити до неточностей у класифікації ступеня ожиріння.
Метою нашого дослідження було розроблення та апробація алгоритму діагностики соматотипу, який базується на комплексному аналізі вмісту жиру, маси скелетних м'язів та характері розподілу жиру в тілі.
Матеріали та методи. Дослідження проводилося на групі з 82 чоловіків з різними показниками ІМТ. Для діагностики соматотипу застосовувався розроблений алгоритм, який включав індекс вмісту жиру (ІBF), індекс маси м'язів кінцівок (ІASM), та відношення окружності талії до зросту (WHtR). Результати були проаналізовані та класифіковані за визначеними критеріями.
Результати. Апробація запропонованого алгоритму була проведена на вибірці обстежених чоловіків у кількості 82 осіб, які були розподілені на 2 групи в залежності від ІМТ. Завдяки нашому алгоритму вдалося виявити прогностично несприятливі соматотипи, що характеризуються саркопенією з центральним типом розподілу жиру. Це соматотипи F1S1C1 та F2S1C1, загальна кількість яких склала 9 обстежених (10,96% вибірки). Апробація алгоритму проведена на групі обстежених чоловіків підтвердила його ефективність та здатність виявляти різні соматотипи, враховуючи комплексні параметри тіла.
Висновки. Наш дослідницький алгоритм виявився корисним інструментом для діагностики соматотипу, особливо у випадках, коли ІМТ може недостатньо точно відобразити реальний стан здоров'я. Враховуючи індивідуальні відмінності у компонентному складі тіла ми забезпечуємо більш точну класифікацію соматотипу та можливість більш індивідуалізованого підходу до лікування та профілактики.
Посилання
Ashwell, M., Gunn, P., & Gibson, S. (2012). Waist‐to‐height ratio is a better screening tool than waist circumference and BMI for adult cardiometabolic risk factors: systematic review and meta‐analysis. Obesity reviews, 13(3), 275-286. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1467-789X.2011.00952.x
Browning, L. M., Hsieh, S. D., & Ashwell, M. (2010). A systematic review of waist-to-height ratio as a screening tool for the prediction of cardiovascular disease and diabetes: 0· 5 could be a suitable global boundary value. Nutrition research reviews, 23(2), 247-269. http://surl.li/rmwqg
Donini, L. M., Busetto, L., Bischoff, S. C., Cederholm, T., Ballesteros-Pomar, M. D., Batsis, J. A., ... & Barazzoni, R. (2022). Definition and diagnostic criteria for sarcopenic obesity: ESPEN and EASO consensus statement. Obesity facts, 15(3), 321-335. https://karger.com/ofa/article/15/3/321/825712
Fox, C. S., Massaro, J. M., Hoffmann, U., Pou, K. M., Maurovich-Horvat, P., Liu, C. Y., ... & O’Donnell, C. J. (2007). Abdominal visceral and subcutaneous adipose tissue compartments: association with metabolic risk factors in the Framingham Heart Study. Circulation, 116(1), 39-48. https://www.ahajournals.org/doi/full/10.1161/CIRCULATIONAHA.106.675355
Gómez-Ambrosi, J., Silva, C., Galofré, J. C., Escalada, J., Santos, S., Millán, D., ... & Frühbeck, G. (2012). Body mass index classification misses subjects with increased cardiometabolic risk factors related to elevated adiposity. International journal of obesity, 36(2), 286-294. https://www.nature.com/articles/ijo2011100
Kirk, B., Bani Hassan, E., Brennan‐Olsen, S., Vogrin, S., Bird, S., Zanker, J., ... & Duque, G. (2021). Body composition reference ranges in community‐dwelling adults using dual‐energy X‐ray absorptiometry: the Australian Body Composition (ABC) Study. Journal of Cachexia, Sarcopenia and Muscle, 12(4), 880-890. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/jcsm.12712
Lahav, Y., Kfir, A., & Gepner, Y. (2023). The paradox of obesity with normal weight; a cross-sectional study. Frontiers in Nutrition, 10, 1173488. http://surl.li/rmwpu
Prior, B. M., Cureton, K. J., Modlesky, C. M., Evans, E. M., Sloniger, M. A., Saunders, M., & Lewis, R. D. (1997). In vivo validation of whole body composition estimates from dual-energy X-ray absorptiometry. Journal of applied physiology, 83(2), 623-630. https://journals.physiology.org/doi/full/10.1152/jappl.1997.83.2.623
Ritchie, S. A., & Connell, J. M. C. (2007). The link between abdominal obesity, metabolic syndrome and cardiovascular disease. Nutrition, Metabolism and cardiovascular diseases, 17(4), 319-326. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0939475306001505
Schlüssel, M. M., dos Anjos, L. A., de Vasconcellos, M. T. L., & Kac, G. (2008). Reference values of handgrip dynamometry of healthy adults: a population-based study. Clinical nutrition, 27(4), 601-607. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0261561408000721
Tan, K. C. B. (2004). Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for policy and intervention strategies. The lancet. https://hub.hku.hk/handle/10722/77434
Zapata, J. K., Azcona-Sanjulian, M. C., Catalán, V., Ramírez, B., Silva, C., Rodríguez, A., ... & Gómez-Ambrosi, J. (2023). BMI-based obesity classification misses children and adolescents with raised cardiometabolic risk due to increased adiposity. Cardiovascular Diabetology, 22(1), 240. https://link.springer.com/article/10.1186/s12933-023-01972-8
Zembura, M., & Matusik, P. (2022). Sarcopenic obesity in children and adolescents: a systematic review. Frontiers in endocrinology, 13, 914740. https://www.frontiersin.org/journals/endocrinology/articles/10.3389/fendo.2022.914740/full
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.