Взаимозаменяемость различных косвенных методов определения состава тела

ОБОСНОВАНИЕ. Определение компонентов состава тела — мышечной и жировой массы — важный этап клинических и эпидемиологических исследований. Наиболее распространенными методами количественного определения состава тела являются косвенные методы. Однако разнообразие применяемых методов и моделей приборов затрудняет прямое сопоставление данных как на групповом, так и на индивидуальном уровнях.

ЦЕЛЬ. Целью исследования является анализ согласованности оценок абсолютных значений жировой и безжировой массы тела, а также доли жировой массы тела, полученных с применением биоимпедансных анализаторов АВС-02 «Медасс» (НТЦ Медасс, Россия), 770InBody (InBody, Корея) и ультразвукового сканера BodyMetrix BX2000 (IntelaMetrix, США) в группе мужчин и женщин.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Проведено обсервационное одноцентровое одномоментное неконтролируемое исследование. Было проведено измерение основных антропометрических признаков (длина и масса тела, окружность талии). Состав тела определяли методом биоимпедансометрии (БИА) по октополярной схеме на приборе 770InBody и по тетраполярной схеме на приборе АВС-02 «Медасс» и ультразвукового исследования (УЗИ) с применением ультразвукового сканера BodyMetrix BX2000 (BM). Были рассчитаны абсолютное (ЖМ) и относительное (%ЖМ) количество жировой массы тела и безжировая масса тела (БЖМ).

РЕЗУЛЬТАТЫ. Были обследованы 48 человек (38 женщин и 10 мужчин) в возрасте от 24 до 74 лет. Антропометрические признаки обследованных представлены широким диапазоном. Для всех пар компонентного состава тела обнаружена сильная корреляционная связь с минимальным значением для пары %ЖМ АВС-BM 0,85 [0,73; 0,91] и максимальным 0,998 [0,977; 0,993] для пары ЖМ АВС-InBody. Для всех пар измерений, кроме %ЖМ, определенного методом БИА, обнаружены значимые статистические различия (p<0,001). Показаны: высокая согласованность между БИА оценками абсолютного количества жировой массы (ЖМ) (CCC>0,95), умеренная согласованность (CCC 0,9–0,95) для доли жировой массы (%ЖМ), определенной разными БИА анализаторами, а для всех остальных пар согласованность измерений можно признать как слабую (CCC<0,90).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Наилучшая согласованность на групповом и индивидуальном уровнях выявлена для оценок жировой массы тела двумя разными БИА анализаторами (InBody и ABC).

1. Price KL, Earthman CP. Update on body composition tools in clinical settings: computed tomography, ultrasound, and bioimpedance applications for assessment and monitoring. European journal of clinical nutrition. 2019;73(2):187-193. doi: https://doi.org/10.1038/s41430-018-0360-2

2. Tinsley GM. Five-component model validation of reference, laboratory and field methods of body composition assessment. The British journal of nutrition. 2021;125(11):1246-1259. doi: https://doi.org/10.1017/S0007114520003578

3. Johnson KE, Miller B, Gibson AL, McLain TA, Juvancic-Heltzel JA, Kappler RM, Otterstetter R. A comparison of dual-energy X-ray absorptiometry, air displacement plethysmography and A-mode ultrasound to assess body composition in college-age adults. Clinical physiology and functional imaging. 2017;37(6):646-654. doi: https://doi.org/10.1111/cpf.12351

4. Dehghan M, Merchant AT. Is bioelectrical impedance accurate for use in large epidemiological studies? Nutr J. 2008;7:26. doi: https://doi.org/10.1186/1475-2891-7-26

5. Vaquero-Cristóbal R, Catarina-Moreira A, Esparza-Ros F, Barrigas C, Albaladejo-Saura M, Vieira F. Skinfolds compressibility and digital caliper’s time response in skinfold measurement in male and female young adults. J Int Soc Sports Nutr. 2023;20(1):2265888. doi: https://doi.org/10.1080/15502783.2023.2265888

6. Araújo D, Teixeira VH, Carvalho P, Amaral TF. Exercise induced dehydration status and skinfold compressibility in athletes: an intervention study. Asia Pac J Clin Nutr. 2018;27(1):189-194. doi: https://doi.org/10.6133/apjcn.022017.20

7. García-Almeida JM, García-García C, Vegas-Aguilar IM, et al. Nutritional ultrasound: Conceptualization, technical considerations and standardization. Endocrinol Diabetes Nutr (Engl Ed). 2023;70 Suppl 1:74-84. doi: https://doi.org/10.1016/j.endien.2022.11.010

8. Bullen BA, Quaade F, Olessen E, Lund SA. Ultrasonic reflections used for measuring subcutaneous fat in humans. Hum Biol. 1965;37(4):375-384

9. Booth RA, Goddard BA, Paton A. Measurement of fat thickness in man: a comparison of ultrasound, Harpenden calipers and electrical conductivity. Br J Nutr. 1966;20(4):719-725. doi: https://doi.org/10.1079/bjn19660073

10. Marín Baselga R, Teigell-Muñoz FJ, Porcel JM, Ramos Lázaro J, García Rubio S. Ultrasound for body composition assessment: a narrative review. Intern Emerg Med. 2024. doi: https://doi.org/10.1007/s11739-024-03756-8

11. Wagner DR, Teramoto M. Interrater reliability of novice examiners using A-mode ultrasound and skinfolds to measure subcutaneous body fat. PloS one. 2020;15(12):e0244019. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0244019

12. Ranganathan P, Pramesh CS, Aggarwal R. Common pitfalls in statistical analysis: Measures of agreement. Perspect Clin Res. 2017;8:187-91. DOI: doi: https://doi.org/10.4103/picr.PICR_123_17

13. Vetter TR, Schober P. Agreement analysis: what he said, she said versus you said. Anesthesia & Analgesia. 2018;126(6):2123-2128. doi: https://doi.org/10.1213/ANE.0000000000002924.

14. Bonett DG. Interval Estimation of Standardized Mean Differences in Paired-Samples Designs. Journal of Educational and Behavioral Statistics. 2015;40(4):366-376. doi: https://doi.org/10.3102/1076998615583904

15. Хромов-Борисов Н.Н. Диалоги о статистике в научных публикациях. Научный редактор и издатель. 2024;9(1 Suppl. 1):1S5–1S32. doi: https://doi.org/10.24069/SEP-24-01

16. Hammer Ø, Harper DAT, Ryan PD. PAST: Paleontological statistics software package for education and data analysis. Palaeontologia Electronica. 2001;4(1):9

17. Kelter R. Bayesian alternatives to null hypothesis significance testing in biomedical research: a non-technical introduction to Bayesian inference with JASP. BMC Med Res Methodol.2020;20:142. doi: https://doi.org/10.1186/s12874-020-00980-6

18. Bondareva EA, Parfenteva OI, Troshina EA, et al. Agreement between bioimpedance analysis and ultrasound scanning in body composition assessment. Am J Hum Biol. 2024;36(4):e24001. doi: https://doi.org/10.1002/ajhb.24001

19. Kogure GS, Silva RC, Ribeiro VB, Mendes MC, Menezes-Reis R, Ferriani RA, Furtado C, Reis R. Concordance in prediction body fat percentage of Brazilian women in reproductive age between different methods of evaluation of skinfolds thickness. Archives of endocrinology and metabolism. 2020;64(3):257-268. doi: https://doi.org/10.20945/2359-3997000000246

20. Bondareva EA, Parfent’eva OI, Vasil’eva AA. et al. Reproducibility of Body Fat and Fat-Free Mass Measurements by Bioimpedance and Ultrasound Scanning Analysis in a Group of Young Adults. Hum Physiol. 2023;49:411–420. doi: https://doi.org/10.1134/S0362119723600042

21. Nickerson BS, McLester CN, McLester JR, Kliszczewicz BM. Agreement Between 2 Segmental Bioimpedance Devices, BOD POD, and DXA in Obese Adults. Journal of clinical densitometry: the official journal of the International Society for Clinical Densitometry. 2020;23(1):138-148. doi: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2019.04.005

22. Miclos-Balica M, Muntean P, Schick F, Haragus HG, Glisici B, Pupazan V, Neagu A, Neagu M. Reliability of body composition assessment using A-mode ultrasound in a heterogeneous sample. European journal of clinical nutrition. 2021;75(3):438-445. doi: https://doi.org/10.1038/s41430-020-00743-y

23. Tinsley GM, Rodriguez C, White SJ, et al. A Field-based Three-Compartment Model Derived from Ultrasonography and Bioimpedance for Estimating Body Composition Changes. Med Sci Sports Exerc. 2021;53(3):658-667. doi: https://doi.org/10.1249/MSS.0000000000002491