Анализ воспроизводимости показателей жировой и безжировой массы тела, полученных с применением биоимпедансометрии и ультразвукового сканирования в группе молодых людей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проведен анализ воспроизводимости оценок абсолютных значений жировой (ЖМ) и безжировой массы (БЖМ) тела, а также доли ЖМ (%ЖМ), полученных с применением двух различных косвенных методов: биоимпедансометрии и ультразвукового сканирования в группе молодых взрослых. Для оценки воспроизводимости результатов определения состава тела, получаемых с применением биоимпедансного анализатора АВС-02 “Медасс” и ультразвукового сканера BodyMetrixTM были проведены повторные измерения каждым прибором в группе взрослых мужчин и женщин. Проведенный анализ свидетельствует о надежности получаемых оценок как на групповом, так и на индивидуальном уровнях и высокой воспроизводимости для методов ультразвукового исследования и биоимпедансного анализа, реализованных в данных приборах. Были выявлены сильные статистически значимые положительные корреляционные связи между оценками состава тела, полученными с применением АВС-02 “Медасс” и BodyMetrixTM, а также между повторными измерениями каждым из приборов. Проведенный анализ для приборов АВС-02 “Медасс” и BodyMetrixTM свидетельствует о хорошей воспроизводимости результатов измерения ЖМ и БЖМ у молодых мужчин и женщин. Особенно хорошо воспроизводятся результаты измерения БЖМ.

Об авторах

Э. А. Бондарева

ФГБУ Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины
имени академика Ю.М. Лопухина ФМБА

Автор, ответственный за переписку.
Email: Bondareva.E@gmail.com
Россия, Москва

О. И. Парфентьева

ФГБУ Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины
имени академика Ю.М. Лопухина ФМБА; ФГБОУ ВО Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
НИИ и Музей антропологии

Email: Bondareva.E@gmail.com
Россия, Москва; Россия, Москва

А. А. Васильева

ФГБУ Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины
имени академика Ю.М. Лопухина ФМБА; ФГБОУ ВО Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
НИИ и Музей антропологии

Email: Bondareva.E@gmail.com
Россия, Москва; Россия, Москва

Н. А. Кулемин

ФГБУ Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины
имени академика Ю.М. Лопухина ФМБА

Email: Bondareva.E@gmail.com
Россия, Москва

Е. В. Попова

ФГБОУ ВО Горно-Алтайский государственный университет

Email: Bondareva.E@gmail.com
Россия, Горно-Алтайск

А. Н. Гаджиахмедова

ФГБУ Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины
имени академика Ю.М. Лопухина ФМБА; ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет
имени И.М. Сеченова Минздрава РФ (Сеченовский университет)

Email: Bondareva.E@gmail.com
Россия, Москва; Россия, Москва

О. Н. Ковалева

ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет
имени И.М. Сеченова Минздрава РФ (Сеченовский университет)

Email: Bondareva.E@gmail.com
Россия, Москва

Н. Н. Хромов-Борисов

ФГБУ Национальный медицинский исследовательский центр
имени В.А. Алмазова

Email: Bondareva.E@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Price K.L., Earthman C.P. Update on body composition tools in clinical settings: computed tomography, ultrasound, and bioimpedance applications for assessment and monitoring // Eur. J. Clin. Nutr. 2019. V. 73. № 2. P. 187.
  2. Соболева Н.П., Руднев С.Г., Николаев Д.В. и др. Биоимпедансный скрининг населения России в центрах здоровья: распространенность избыточной массы тела и ожирения // Российский медицинский журн. 2014. № 4. С. 4.
  3. Wagner D.R. Ultrasound as a tool to assess body fat // J. Obes. 2013. V. 2013. P. 280713.
  4. Bielemann R.M, Gonzalez M.C., Barbosa-Silva T.G. et al. Estimation of body fat in adults using a portable A-mode ultrasound // UNSCN Nutr. 2015. V. 32. № 4. P. 441.
  5. Бондарева Э.А., Парфентьева О.И. Анализ согласованности показателей состава тела, полученных с использованием методов биоимпедансометрии и ультразвукового сканирования // Экология человека. 2021. Т. 28. № 10. С. 57.
  6. Bai M., Susic D., O’Sullivan A.J., Henry A. Reproducibility of Bioelectrical Impedance Analysis in Pregnancy and the Association of Body Composition with the Risk of Gestational Diabetes: A Substudy of MUMS Cohort // J. Obes. 2020. V. 2020. P. 3128767.
  7. Ballesteros-Pomar M.D., González-Arnáiz E., Pintor-de-la Maza B. et al. Bioelectrical impedance analysis as an alternative to dual-energy x-ray absorptiometry in the assessment of fat mass and appendicular lean mass in patients with obesity // Nutrition. 2022. V. 93. P. 111442.
  8. Rudnev S., Burns J.S., Williams P.L. et al. Comparison of bioimpedance body composition in young adults in the Russian Children’s Study // Clin. Nutr. ESPEN. 2020. V. 35. P. 153.
  9. Jackson A.S., Pollock M.L. Generalized equations for predicting body density of men // Br. J. Nutr. 1978. V. 40. № 3. P. 497.
  10. Jackson A.S., Pollock M.L., Ward A. Generalized equations for predicting body density of women // Med. Sci. Sports Exerc. 1980. V. 12. № 3. P. 175.
  11. Николаев Д.В., Смирнов А.В., Бобринская И.Г., Руднев С.Г. Биоимпедансный анализ состава тела человека. M.: Наука, 2009. 392 с.
  12. Liu X.S., Pompey K.T. Bootstrap estimate of bias for intraclass correlation // J. Appl. Meas. 2020. V. 21. № 1. P. 101.
  13. Ho J., Tumkaya T., Aryal S. et al. Moving beyond P values: data analysis with estimation graphics // Nat. Methods. 2019. V. 16. № 7. P. 565.
  14. Kottner J., Audigé L., Brorson S. et al. Guidelines for reporting reliability and agreement studies (GRRAS) were proposed // J. Clin. Epidemiol. 2011. V. 64. № 1. P. 96.
  15. Martins W.P., Nastri C.O. Interpreting reproducibility results for ultrasound measurements // Ultrasound Obstet. Gynecol. 2014. V. 43. № 4. P. 479.
  16. Bland J., Altman D. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement // Lancet. 1986. V. 1. № 8476. P. 307.
  17. Nickerson B.S., McLester C.N., McLester J.R., Kliszczewicz B.M. Agreement Between 2 Segmental Bioimpedance Devices, BOD POD, and DXA in Obese Adults // J. Clin. Densitom. 2020. V. 23. № 1. P. 138.
  18. Yang S.W., Kim T.H., Choi H.M. The reproducibility and validity verification for body composition measuring devices using bioelectrical impedance analysis in Korean adults // J. Exerc. Rehabil. 2018. V. 14. № 4. P. 621.
  19. Hamilton-James K., Collet T.H., Pichard C. et al. Precision and accuracy of bioelectrical impedance analysis devices in supine versus standing position with or without retractable handle in Caucasian subjects // Clin. Nutr. ESPEN. 2021. V. 45. P. 267.
  20. Parker H., Hunt E.T., Brazendale K. et al. Accuracy and Precision of Opportunistic Measures of Body Composition from the Tanita DC-430U // Child. Obes. 2022. https://doi.org/10.1089/chi.2022.0084
  21. Miclos-Balica M., Muntean P., Schick F. et al. Reliability of body composition assessment using A-mode ultrasound in a heterogeneous sample // Eur. J. Clin. Nutr. 2021. V. 75. № 3. P. 438.
  22. Elsey A.M., Lowe A.K., Cornell A.N. et al. Comparison of the Three-Site and Seven-Site Measurements in Female Collegiate Athletes Using BodyMetrix™ // Int. J. Exerc. Sci. 2021. V. 14. № 4. P. 230.
  23. Ribeiro G., de Aguiar R.A., Penteado R. et al. A-Mode Ultrasound Reliability in Fat and Muscle Thickness Measurement // J. Strength Cond. Res. 2022. V. 36. № 6. P. 1610.
  24. Totosy de Zepetnek J.O., Lee J.J., Boateng T. et al. Test-retest reliability and validity of body composition methods in adults // Clin. Physiol. Funct. Imaging. 2021. V. 41. № 5. P. 417.
  25. Hendrickson N., Davison J., Schiller L., Willey M. Reliability and Validity of A-Mode Ultrasound to Quantify Body Composition // J. Orthop. Trauma. 2019. V. 33. № 9. P. 472.
  26. Wagner D.R., Teramoto M. Interrater reliability of novice examiners using A-mode ultrasound and skinfolds to measure subcutaneous body fat // PloS One. 2020. V. 15. № 12. P. e0244019.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (499KB)
3.

Скачать (465KB)
4.

Скачать (545KB)

© Э.А. Бондарева, О.И. Парфентьева, А.А. Васильева, Н.А. Кулемин, Е.В. Попова, А.Н. Гаджиахмедова, О.Н. Ковалева, Н.Н. Хромов-Борисов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».