Kūno sudėjimo analizėje naudojamų metodų įtaka ramybės būsenos energijos prognozavimui | europos klinikinės mitybos žurnalas

Kūno sudėjimo analizėje naudojamų metodų įtaka ramybės būsenos energijos prognozavimui | europos klinikinės mitybos žurnalas

Anonim

Anotacija

Tikslas:

Yra daug skirtumų paskelbtuose energijos vartojimo poilsio režimo (REE), paremto be riebalų mase (FFM), numatymo algoritmais. Tyrimo tikslas - ištirti kūno sudėjimo analizės metodikos įtaką REF prognozėms iš FFM.

Dizainas:

Projektuojant skerspjūvį, buvo atlikti REE ir kūno sudėjimo matavimai.

Dalykai:

Tyrimo populiaciją sudarė 50 vyrų (amžius 37, 1 ± 15, 1 metų, kūno masės indeksas (KMI) 25, 9 ± 4, 1 kg / m 2 ) ir 54 moterys (amžius 35, 3 ± 15, 4 metų, KMI 25, 5 ± 4, 4 kg / m 2 ).

Intervencijos:

REE buvo matuojamas netiesiogine kalorimetrija ir prognozuojamas pagal FFM arba kūno svorį. FFM matavimas buvo atliktas naudojant metodus, paremtus 2 skyrių (2C) modeliu: odos matavimo (SF) matavimu, bioelektrinės varžos analize (BIA), dviguba rentgeno spinduliuotės absorbcija (DXA), oro poslinkio pletismografija (ADP) ir deuteriu. oksido skiedimas (D 2 O). Kaip atskaitos elementas buvo naudojamas 4 skyrių (4C) modelis.

Rezultatai:

Palyginus su 4C modeliu, REF prognozė iš FFM, gauta naudojant 2C metodus, reikšmingai nesiskyrė. REF prognozavimo FFM regresijos lygčių intervalai skyrėsi nuo 1231 (FFM ADP ) iki 1645 kJ / 24 h (FFM SF ), o šlaitai svyravo nuo 100, 3 kJ (FFM SF ) iki 108, 1 kJ / FFM (kg) (FFM ADP ). . Esant normaliam FFM diapazonui, REE, apskaičiuotas pagal FFM skirtingais metodais, parodė tik nedidelius skirtumus. FFM paaiškintas REE pokytis svyravo nuo 69% (FFM BIA ) iki 75% (FFM DXA ) ir buvo tik 46% kūno svorio.

Išvada:

Regresijos linijų tarp REE ir FFM nuokalnių ir pertraukimų skirtumai priklausė nuo kūno sudėjimo analizei naudojamų metodų. Tačiau REE numatymo skirtumai yra nedideli ir nepaaiškina didelių rezultatų, gautų iš paskelbtų FFM pagrįstų REE prognozavimo lygčių, skirtumų, todėl REE prognozavimo algoritmų specifiškumas priklauso populiacijai ir (arba) tyrėjui.

Įvadas

Unikalios poilsio energijos (REE) numatymo lygties, kurią galima pritaikyti kiekvienam sveikam asmeniui, generavimas vis dar yra naujausių tyrimų objektas (Müller ir kt., 2004; Cole ir Henry, 2005). Sujungiant REE duomenų bazes, paaiškėjo etninės priklausomybės (4% didesnis REE baltaodžiuose nei ne baltaodžių) ir matavimo metodų (didesnės vertės buvo gautos naudojant uždarą grandinę) įtaka REE. Tačiau lygčių, pagrįstų lytimi, svoriu ir amžiumi (Schofield, 1985; Henry, 2002) ir ūgiu (Cole ir Henry, 2002), palyginimas su išmatuota REE skirtingose ​​lyties, amžiaus ir kūno masės indekso (KMI) grupėse buvo tik vidutinio sunkumo vyrams ir skurdus moterims (Ramirez-Zea, 2005). Vienas iš paaiškinimų gali būti tas, kad kūno sudėjimas nebuvo įtrauktas į šias, kaip ir į daugelį kitų REE numatymo lygčių (apžvalgą žr. Frankenfield ir kt. (2005)).

Riebalų neturinti masė (FFM) paaiškina 60–70% REE skirtumų (Ravussin ir kt., 1982; Müller ir kt., 2004). Numatymas REE remiantis FFM gali būti pranašesnis už standartines lygtis pagal svorį.

Tačiau palyginus skirtingas FFM pagrįstas REE prognozavimo formules, pastebimi dideli skirtumai (1 lentelė). Iš dalies taip gali būti dėl to, kad skiriasi kūno sudėjimo analizei naudojami metodai. Daugelis autorių yra naudoję 2 skyrių (2C) modelį, pagrįstą tam tikromis prielaidomis, pavyzdžiui, pastoviu riebalų masės (FM) ir FFM (densitometrija) tankiu arba fiksuotu FFM hidratacija ir mineralų kiekiu (izotopų skiedimas) (Withers). et al., 1999). Kadangi FFM biologinis vandens ir mineralų kiekio kintamumas yra didelis (Withers ir kt., 1999), tai pažeidžia 2C modelio prielaidas ir lemia FFM įvertinimo netikslumus. Be to, tarpląstelinių tarpląstelinių kietųjų dalelių (arba susijusio kaulų mineralų kiekio (BMC)) ir viso kūno vandens (TBW) santykio kintamumas padidina šį šališkumą (Wang ir kt., 2003). Taigi, tiksliausiu metodu (ty aukso standartu) įvertinti FFM buvo pasiūlytas 4 skyrių (4C) modelis (Withers et al., 1999). Idėją, kad skirtingų REE numatymo algoritmų neatitikimai grindžiami kūno sudėjimo analizės skirtumais, patvirtina naujausi LaForgia ir kt. Išvados. (2004), kuris išmatavo REE ir FFM 104 vyrų tarpe, ir nustatė didelius skirtumus tarp REF, indeksuotų pagal FFM, įvertintą 2C modeliu, palyginti su REE, indeksuotu pagal FFM, išmatuotu 4C modeliu. 2C modelių netikslumas atliekant kūno sudėjimo analizę taip pat gali paaiškinti pastebėjimą, kad FFM pagrįstas REE numatymas nebuvo pranašesnis už kūno svorio pagrįstą REE numatymą, įtraukiant ūgį, amžių ir lytį (Elia, 1992). Šią išvadą patvirtino neseniai atliktas tyrimas, pagrįstas didžiulė REE ir FFM duomenų baze (Müller ir kt., 2004).

Pilno dydžio lentelė

Mūsų tyrimo tikslai buvo ištirti (i) ar REE ir FFM regresijos linijų nuolydžių skirtumai ir pertraukimai priklauso nuo kūno sudėjimo analizei naudojamų metodų, ii) ar ir kokiu laipsniu REF prognozuojama pagal FFM vertinant 2C ir 4C modeliais, tiriamojoje skirtis ir (iii) ar iš 4C gautas FFM paaiškino daugiau REE variacijų, palyginti su 2C modeliu ar kūno svoriu. FFM buvo matuojamas penkiais skirtingais metodais (odos lankstymo (SF) matavimu, bioelektrinės varžos analize (BIA), dviguba rentgeno absorbcineometrija (DXA), oro poslinkio pletismografija (ADP), deuterio oksido skiedimu (D 2 O)). Kaip atskaitos elementas buvo naudojamas 4C modelis molekuliniame lygmenyje (pagal Fuller ir kt. (1992)). Be to, mūsų duomenys buvo palyginti su anksčiau paskelbtomis FFM pagrįstomis prognozės lygtimis (1 lentelė).

Dalykai ir metodai

Tyrimo grupę sudarė 104 sveiki 20–70 metų amžiaus pacientai, kuriems sunkus svoris nesvarbus (ne nėščioms ar žindančioms) ir kurių KMI diapazonas buvo 17, 6–40, 9 kg / m 2, ir jie buvo įdarbinti vietiniuose pranešimuose. Aprašomos tiriamosios populiacijos charakteristikos pateiktos 2 lentelėje. Išskyrimo kriterijai buvo rūkymas ir bet kokie vaistai, darantys įtaką energijos sąnaudoms ar kūno sudėjimui (pvz., Β blokatoriai ar diuretikai). Moterys buvo matuojamos menstruacinio ciklo folikulinėje fazėje. Tyrimo protokolą patvirtino Kylio krikščionių-Albrechtų universiteto etikos komitetas. Kiekvienas dalyvis prieš dalyvavimą pateikė informuotą rašytinį sutikimą.

Pilno dydžio lentelė

Tiriamieji atvyko po vienos nakties pasninko 0730 valandą į Kylio krikščioniškojo Albrechto universiteto Žmogaus mitybos ir maisto mokslo institutą. Pirmiausia buvo atliktas REE matavimas, po to atlikta kūno sudėjimo analizė, atlikta instituto metabolinėje palatoje ir Diagnostinės radiologijos klinikoje, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein. Egzaminai baigėsi 1130 val.

Poilsio energijos išlaidos

Netiesioginė kalorimetrija buvo atlikta naudojant vėdinamą gaubto sistemą („Vmax Spectra 29n“; „SensorMedics BV“, Bilthovenas, Nyderlandai; programinė įranga „Vmax“, versija 12-1A) ryte nuo 0730 iki 0900 valandos po nakties pasninko. Tiriamieji atvyko į Žmonių mitybos ir maisto mokslo institutą, kur matavimai vyko metabolinėje palatoje esant pastoviai temperatūrai ir drėgmei. Mažiausia matavimo trukmė buvo 30 min. Kalibravimo metu tiriamieji ramiai gulėjo, kad prisitaikytų prie matavimo sąlygų. Pirmos 5 minutės kiekvieno išmatavimų buvo išleistos. Prieš kiekvieną matavimą srautas buvo kalibruojamas 3 l švirkštu, o dujų analizatoriai buvo kalibruojami naudojant dvi standartines dujas (dujos 1: 16% O 2, 4% O 2, dujos 2: 20% O 2. 0, 75% CO 2 ). . Bėgimo metu kas 5 min buvo pakartotinai kalibruoti dujų analizatoriai. Duomenys buvo renkami kas 20 s, o įgyti VO 2 ir VCO 2 buvo paversti REE (kcal / 24 h), naudojant sutrumpintą Weir (1949) lygtį.

Image

Vertinti buvo tik tie laikotarpiai, kai pusiausvyra buvo stabili (kaip apibrėžta pastovios būklės KO 2 ir VCO 2 variacijos koeficiento (CVintra) per minutę <10%) (Reeves ir kt., 2004). Kartotinių REE matavimų CVintra buvo 5, 0% (Bader ir kt., 2005).

Kūno kompozicijos analizė

Antropometrija

Kūno aukštis buvo matuojamas 0, 5 cm tikslumu, naudojant stadiometrą. Svoris buvo užfiksuotas elektonine skale, priklausančia BOD POD kūno sudėjimo sistemai (Life Measurements Instruments, Concord, CA, JAV). Pakartotinio svorio matavimo CV buvo <1%.

Keturi SF storiai buvo išmatuoti SF apkaba (Lafayette 01127, Lafayette Instrument Europe, Loughborough, Leics, JK) pagal Lohman et al. (1988). Tas pats stebėtojas atliko SF matavimus dešinėje kūno pusėje keturiose vietose (bicepso viduryje, tricepso viduryje, virššonkauliniame plote ir subkapsulėje). Kūno tankis (D) buvo apskaičiuotas pagal 4SF sumos logaritmą pagal Durnin ir Womersley (1974). FM buvo apskaičiuotas pagal šią formulę:

Image

Manoma, kad DFFM yra 1, 0953 g / cm3. Ši vertė yra 0, 0047 g / cm 3 mažesnė už Siri (1961) pasiūlytą 1, 1 g / cm 3 DFFM. Jis buvo apskaičiuotas darant prielaidą, kad i) 0, 6% mažesnė FFM hidratacija, palyginti su 73, 8%, kurią pasiūlė Siri (1961), ir (ii) pastovus mineralų: baltymų santykis buvo 0, 35 (Siri 1961). Mes panaudojome 73, 2% kaip FFM hidrataciją visuose 2C modeliuose, kad išvengtume FFM skirtumų, atsirandančių dėl skirtingų hidratacijos frakcijų naudojimo.

FFM buvo apskaičiuotas kaip skirtumas tarp kūno svorio ir FM. Antrometriniais FFM matavimais CVintra buvo 2, 3%.

Bioelektrinės varžos analizė

BIA buvo matuojama 50 kHz dažniu, naudojant „Nutri Guard 2000-M“ analizatorių (duomenų įvestis, Frankfurtas, Vokietija) tetrapoliniame elektrodų išdėstymo variante (kūno sudėjimo monitorius, „Fresenius Medical Care“, Bad Homburg, Vokietija), dedamame dešinėje kūnas. Tiriamieji gulėjo gulėdami rankomis ir kojomis šiek tiek pagrobdami. TBW buvo apskaičiuotas remiantis Kushner ir Schoeller (1986) lygtimi, kuriai pasipriešinimas (R) naudojamas esant 50 kHz dažniui.

Image

Image

FFM buvo gautas iš TBW, darant prielaidą, kad jame yra 73, 2% vandens. CVFT matuojant FFM buvo 1, 2%.

Dviguba rentgeno spinduliuotės absorbcija

DXA principas grindžiamas skirtingu tiriamojo audinio dviejų rentgeno spinduliuotės energijos susilpninimu (Laskey, 1996). Sumažinimas naudojamas BMC ir minkštųjų audinių sudėčiai įvertinti (Laskey, 1996). Viso kūno matavimas buvo atliktas naudojant QDR4500A („Hologic Inc.“, Bedfordas, MA, JAV). Nuskaitymus atliko licencijuotas radiologijos technikas. Prieš matavimą kalibravimas buvo atliekamas su fantomu. 5 minučių skenavimo metu tiriamieji gulėjo gulėdami su rankomis ir kojomis į šonus. BMC ir FM analizei buvo naudojama gamintojų programinė įranga (versija V8.26a: 3).

Kadangi visų DXA dalių (FM, BMC, liesų minkštųjų audinių) suma ne visada sutapo su skalėje užfiksuotu kūno svoriu (visų dalių DXA sumos skirtumas - skalės svoris buvo −2, 2 ± 1, 3 kg), absoliučios vertės FM ir FFM vertės buvo apskaičiuotos pagal santykinį FM, išmatuotą DXA, naudojant skalės svorį. Pranešama, kad DXA atliekamas FFM matavimų tikslumas yra 1, 5% (Ellis, 2001).

Oro poslinkio pletismografija

ADP atliko BOD POD sistema, kurią sudaro pletismografas, skalė ir kompiuteris (programinės įrangos versija 1.69). Pletismografas yra padalintas į tiriamojo asmens bandymo kamerą ir pamatinę kamerą. Tarp kamerų svyruojanti diafragma sukelia tūrio ir slėgio svyravimus (Dempster ir Aitkens, 1995). Kūno tūris buvo apskaičiuotas pagal Puasono dėsnį. Prieš kiekvieną matavimą buvo atliktas dviejų pakopų kalibravimas. Išsamus matavimo aprašymas pateiktas kitur (Bosy-Westphal ir kt., 2005). Buvo atlikti du pakartotiniai tūrio matavimai ir vidutinė vertė. Krūtinės ląstos dujų tūris buvo surinktas atliekant trečiąjį matavimą, kai tiriamojo buvo paprašyta švelniai pūsti prieš užkimštus kvėpavimo takus. FM buvo apskaičiuota naudojant 2 lygtį ir FFM kaip kūno svorio ir FM skirtumą. CVFT matuojant FFM buvo 0, 8%.

Deuterio oksido skiedimas

Gavę 40 ml veninio kraujo mėginių, kiekvienas dalyvis išgerta 0, 4 g deuterio oksido (D 2 O, 99, 9%, „Sigma-Aldrich Chemie GmbH“, Taufkirchen, Vokietija) doze 1 kg kūno svorio su 100 ml vandens iš čiaupo. Po keturių valandų buvo paimtas antrasis kraujo mėginys. Mūsų tyrimo planą riboja tai, kad buvo paimtas tik vienas mėginys po dozės. Tačiau įrodyta, kad 4 valandų laikotarpis yra pakankamai ilgas, kad būtų galima subalansuoti dozę, nes tiriamiesiems, kuriems normalus vandens skyrimas, 99, 5% galutinio sodrinimo pasiekiama per 3 valandas, o tiriamiesiems, kurių tarpląstelinio vandens tūris yra padidėjęs (4 valandos) ( Schoeller, 1996). Kraujo mėginiai buvo centrifuguoti iškart po paėmimo. Serumas buvo laikomas -40 ° C temperatūroje. Prieš infraraudonųjų spindulių analizę, mėginiai 3 valandas buvo centrifuguojami ultrafiltravimo mėgintuvėliuose (Vivaspin 4, VivaScience AG, Hanoveris, Vokietija). D 2 O koncentracija buvo matuojama ultrafiltratu, naudojant Fast-Fourier infraraudonųjų spindulių spektroskopiją, remiantis Jennings ir kt. (1999). Mėginių infraraudonieji spektrai buvo matuojami 2200–2800 cm – 1 diapazone, naudojant FTS 2000 serijos spektrofotometrą (Digilab, Krefeld, Vokietija) su CaF 2 mėginio ląstele (omnicell Specac Ltd, Orpington, JK). Kiekybiniam įvertinimui buvo naudojama kalibravimo kreivė su 0, 5, 1, 0 ir 2, 0 g D 2 O / l distiliuoto vandens. Maksimalų aukštį įvertino gamintojo programinė įranga („Merlin 3.4“ versija). D2 O koncentracija mėginyje prieš nuryjant dozę buvo naudojama kaip bazinė vertė, kuri turėjo būti atimta iš antrojo mėginio rezultato praėjus 4 valandoms po D 2 O nurijimo. Vienam rezultatui atlikti keturi matavimai, kiekviena iš 16 nuskaitymų vidurkis. Buvo apskaičiuota, kad FFM apskaičiuota 73, 2% hidratacija. Per parą ir dienos metu CVintra TBW matavimams buvo atitinkamai 0, 8 ir 1, 2%.

Keturių skyrių modelis

Šiame tyrime naudojamas 4C modelis pagrįstas molekuliniu lygiu, kuris kūną padalija į lipidus, vandenį, mineralus ir baltymus. Duomenys, gauti iš DXA (norint gauti BMC), ADP (kūno tūriui matuoti) ir D 2 O (TBW matavimui) buvo sujungti. FM buvo apskaičiuotas pagal Fuller ir kt. Lygtį. (1992):

Image

4C modelis remiasi prielaida, kad kūne yra fiksuotas osseuso ir ne osseuso mineralų santykis. Visą kūno mineralą (tankis = 3, 0375 g / cm 3 ) gauna BMC, padaugintą iš 1, 2741 (Brozek ir kt., 1963). Manoma, kad vandens, baltymų ir riebalų tankis yra atitinkamai 0, 99371, 1, 34 ir 0, 9007 g / cm 3 .

FFM buvo apskaičiuotas kaip kūno ir FM skirtumas.

Statistika

Visi duomenys pateikiami kaip vidutinis ± sd FFM, išmatuotas atskirais metodais, naudojant 2C modelį, buvo palygintas su FFM, gautu iš 4C modelio. Skirtumai buvo patikrinti t- testo poromis. Atliekant kūno sudėjimo analizės metodų sistemines klaidas buvo tiriama analizė pagal Bland ir Altman (Bland ir Altman, 1986). Buvo apskaičiuotas Pearsono koreliacijos koeficientas santykiams tarp kintamųjų. Vyrų ir moterų skirtumai buvo analizuojami neporiniu t- testu. P reikšmė <0, 05 buvo laikoma reikšminga. Ryšys tarp REE ir FFM ar kūno svorio buvo modeliuotas tiesine regresijos analize. REE prognozuoti pagal FFM arba kūno svorį bei amžių, ūgį ir lytį buvo naudojama daugiapakopė regresinė analizė. Pakartotinės priemonės ANOVA su Bonferroni post hoc testu buvo atliktos, siekiant palyginti REF, indeksuotą FFM, išmatuotą skirtingais metodais. Teoriškai metabolizmo greitis neturi būti išreikštas FFM kg dėl REE ir FFM regresijos linijos perėmimo (Ravussin ir Bogardus, 1989). Tačiau palyginus tiriamąjį dalyką, galiojimo sumažėjimo nesitikima (LaForgia ir kt., 2004). Statistinė analizė buvo atlikta naudojant SPSS for Windows programinę įrangą (SPSS Inc., Čikaga, IL, JAV).

Rezultatai

Kūno sudėjimo duomenys

Tyrimo populiacijos ir FFM charakteristikos, įvertintos konkrečiu metodu, pateiktos 2 lentelėje. Vyrų vyrų svoris ir ūgis buvo žymiai didesnis nei moterų. Vyrų ir moterų amžius ir KMI nesiskyrė. Visai grupei FFM, išmatuotas visais taikomais 2C modeliais, reikšmingai nesiskyrė nuo FFM 4C . Palyginus su 4C modelio BIA, šiek tiek neįvertintas vidutinis FFM, tuo tarpu SF matavimas, D 2 O skiedimas ir ADP parodė, kad vidutinis FFM yra per didelis. FFM, įvertintas 2C modeliais, buvo stipriai koreliuojamas su FFM 4C ( r vertės 0, 95–0, 99).

Susitarimo analizės ribų rezultatai (palyginti su 4C modeliu) pateikti 3 lentelėje. Moterų pogrupyje, nustatant FFM, sistemingas šališkumas buvo matuojamas atitinkamai BIA, D 2 O-praskiedimu, DXA ir SF. Šiems metodams skirtumas tarp FFM 4C –FFM 2C reikšmingai koreliavo su FFM 4C ir FFM 2C vidurkiu.

Pilno dydžio lentelė

REE vs FFM

REE duomenys, išmatuoti ir normalizuoti FFM, yra pateikti 4 lentelėje. Vyrai turėjo reikšmingai aukštesnes absoliučias REE vertes, bet mažesnį REE / FFM santykį. FFM normalizuota REE svyravo nuo 130 (REE / FFM SF, REE / FFM ADP, REE / FFMD2O) iki 132 kJ / kg FFM (REE / FFM BIA ) visoje grupėje. Šie skirtumai nebuvo statistiškai reikšmingi.

Pilno dydžio lentelė

5 lentelėje pateiktos regresijos lygtys, prognozuojančios REE pagal kūno svorį arba FFM, įvertintus skirtingais metodais. FFM perėmimas kito nuo 1, 23 MJ (FFM ADP ) iki 1, 64 MJ (FFM SF ). Regresijos lygčių nuolydis svyravo nuo 0, 100 MJ / kg (FFM SF ) iki 0, 108 MJ / kg (FFMD2O). REE variacija, kurią paaiškina FFM, yra tarp 69% (FFM BIA ) ir 75% (FFM DXA ). FFM DXA pasiekė didžiausią išaiškintą REE dispersiją, po to seka FFM ADP ir FFM 4C . Kūno svoris paaiškino tik 46% REE variacijos. Palyginti su FFM 4C REE prognoze, kirtis buvo maždaug 0, 96 MJ didesnis, tuo tarpu nuolydis buvo 0, 04 MJ / kg mažesnis. Naudojant kūno svorį kaip nepriklausomą kintamąjį, standartinė REE prognozės paklaida buvo maždaug 260–340 kJ didesnė, palyginti su FFM. Į REE prognozavimo modelį įtraukiant papildomus prognozuotojų amžių, lytį ir ūgį, paaiškinta 71% REE variacijos.

Pilno dydžio lentelė

REE numatymo algoritmų naudojimas

Apskaičiavus REE iš skirtingų lygčių, pateiktų 5 lentelėje, esant hipotetiniam 40 ir 80 kg FFM (6 lentelė), duomenys atskleidė, kad esant 40 FFM, apskaičiuota REE svyravo nuo 5, 56 MJ (FFM ADP ) iki 5, 66 MJ (FFM SF )., atitinkamai. Palyginti su FFM 4C, aukščiausią REE pervertinimą lėmė SF išvestas FFM. Esant dideliam FFM - 80 kg, vidutiniai skirtumai tarp 4C modelio ir kitų kūno sudėjimo analizės metodų buvo panašūs. REE, apskaičiuota iš SF gautos FFM, parodė aukščiausią nuvertinimą su 0, 20 MJ (maždaug 2, 6% REE), palyginti su 4C modeliu. Visi kiti metodai, pagrįsti 2C modeliu, priešingai, parodė, kad REE prognozė iš FFM 4C yra 80 kg. Esant 80 kg FFM, CVintra REE prognozuoti buvo šiek tiek didesnė nei esant 40 kg FFM.

Pilno dydžio lentelė

Diskusija

Regresinės lygtys REE prognozuoti kinta priklausomai nuo metodo, naudojamo FFM įvertinti. Tačiau FFM paaiškinti REE skirtumai buvo tik nedideli. Be to, REF numatymo iš FFM 4C tikslumas neviršijo FFM 2C nustatytų įverčių. Maksimalūs skirtumai tarp FFM regresijos linijų ir nuokrypių nuo REE buvo atitinkamai 8 kJ / kg FFM ir 414 kJ (5 lentelė). „Normaliame“ FFM diapazone (ty 40–80 kg) numatomo REE skirtumai nebuvo reikšmingi.

Mūsų duomenys rodo, kad FFM pagrįstų paskelbtų REE prognozavimo algoritmų skirtumai (1 lentelė) nepaaiškinami skirtingais kūno sudėjimo analizės metodais. Atvirkščiai, dideli rezultatų, gautų iš paskelbtų FFM pagrįstų REE prognozavimo lygčių (1 lentelė), skirtumai rodo REE matavimų specifiškumą populiacijai ir (arba) tyrėjui. Todėl epidemiologinėje ar klinikinėje praktikoje pasirenkant tinkamus REE numatymo algoritmus turėtų būti remiamasi tiriamosios populiacijos ir protokolo suderinimu su etaloninės populiacijos charakteristikomis ir tyrimo protokolu, naudojamu algoritmui generuoti. Atlikdami analizę, apimančią 174 publikacijas, Cole ir Henry (2005) nustatė 3, 7–7, 3% didesnę REE Kaukazo etninės grupės subjektams, palyginti su ne kaukaziečiais. Tačiau šie autoriai taip pat nustatė didelius REE skirtumus, kurių nepaaiškino gyventojų skirtumai (pvz., Kūno sudėjimo skirtumai). Jie padarė išvadą, kad ne dokumentais pagrįsti REE matavimo metodų skirtumai (išskyrus skirtumus tarp atviros ir uždaros grandinės sistemų) galėjo prisidėti prie skirtingose ​​publikacijose pastebėtų REE duomenų nevienalytiškumo. Taigi, be populiacijos specifiškumo, nuo tyrėjo ar matavimo protokolo priklausomi veiksniai prideda skirtumus tarp FFM pagrįstų REE numatymo lygčių.

Mūsų duomenys rodo, kad FFM paaiškinta REE prognozės dispersija buvo žymiai didesnė nei kūno svorio paaiškinta dispersija ( R2 = 0, 74 palyginti su R2 = 0, 46, 5 lentelė). Daugelyje tyrimų FFM paaiškino 60–85% REE variacijos. Tyrimuose, kuriuose dalyvavo tik nedaug tiriamųjų, paaiškintas FFM skirtumas gali viršyti 80% (Cunningham, 1991). Mūsų tyrime nustatyta R 2 kūno svorio vertė (0, 46) buvo mažesnė nei nustatyta kitų autorių, pavyzdžiui, van der Ploeg ir Withers (2002) su 0, 52. Kadangi FFM galima išreikšti pagal amžių, lytį, ūgį ir kūno svorį (mūsų tiriamiesiems kūno svoris, ūgis, lytis ir amžius paaiškino 88, 8% FFM variacijos), šie kintamieji kartu paaiškino 71% REE dispersijos. Šie radiniai yra panašūs į ankstesnius mūsų grupės rezultatus, kur R2 buvo 0, 72, įvertinant REE pagal svorį, ūgį, lytį ir amžių (Müller ir kt., 2004). Taigi, palyginti su FFM, vien kūno svoris buvo prastesnis nei REE prognozė. Prognozuojamą kūno svorio galią galima žymiai pagerinti įtraukiant ūgį, lytį ir amžių.

Atskiro tiriamojo subjekto mažesnis FFM matavimo tikslumas (ty naudojant SF ir BIA) gali neigiamai paveikti REE numatymo tikslumą. Aukštesnė CVintra siūlo tokius lauko metodus kaip antropometrija ir BIA (žr. Dalykai ir metodai) ir susitarimo analizės ribų rezultatus (3 lentelė). Tačiau kūno sudėjimo metodo tikslumas, regis, neturi reikšmės REE numatymui, nes REE / FFM SF ir REE / FFM BIA sd neviršijo tikslesnių metodų, tokių kaip DXA, ADP, D 2, sd. O skiedimas arba 4C modelis (4 lentelė). Be to, standartinė REE numatymo pagal svorį, ūgį, lytį ir amžių (788 kJ / diena) paklaida buvo gerai SEE diapazone iš skirtingų FFM išvestinių prognozavimo lygčių (719–805 kJ / dieną, 5 lentelė)., tai reiškia, kad tikslesnių kūno sudėjimo įvertinimų atžvilgiu gali nebūti pranašumų dėl REE numatymo.

Apibendrinant galima teigti, kad REE ir FFM nuolydžių skirtumai ir regresijos linijų pertraukimai priklausė nuo kūno sudėjimo analizei naudojamų metodų. Tačiau vidutiniai REE numatymo skirtumai tarp metodų, paremtų 2C modeliais, ir 4C modelio, buvo maži ir nepaaiškina REE prognozavimo rezultatų skirtumų iš paskelbtų FFM pagrįstų lygčių. Todėl šie skirtumai labiau tikėtini dėl skirtingų etaloninių populiacijų ypatybių arba gali būti paaiškinti skirtingais tyrimo protokolais (ty laikomi priklausomais nuo tyrėjo). FFM buvo geresnė REE prognozė nei vien kūno svoris.