如果你'過熱',這裡是最好的方法

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根據發表在一篇新發布的一項新研究,發達國家的90%男性和50%的兒童都是“過度肥胖”。 公共衛生前沿。 大多數人會對這些數字感到震驚......而且一個新名詞(“過度增加”)似乎在一夜之間出現。 “超重”和“肥胖”發生了什麼? 有不同的方法來測量體脂肪嗎?

超重或肥胖通常使用體重指數(BMI)系統進行分類。 但是BMI是有爭議的,因為它實際上並沒有考慮到人體脂肪的數量,只考慮了他們的總體重和身高。 這意味著肌肉短,肌肉發達的人可歸類為肥胖。 如果身體 脂肪 測量而不是身體 質量,據認為,大約70%的人是“過度脂肪”,或攜帶足夠多的體脂,這可能會損害他們的健康。

雖然體脂對正常健康至關重要,但過量卻是許多疾病的危險因素,包括2型糖尿病,心髒病和某些癌症。 這意味著測量體脂非常重要,因為它可以讓我們預測一個人患這些疾病的風險。

已經證明BMI無法識別 大約一半的人體內脂肪過多,使其使用有問題。 這意味著許多正常體重(20-24.9的BMI)但過量的人可能沒有意識到他們的身體脂肪對他們的健康造成的風險。

在測量體脂時,必須考慮許多因素,這些因素會影響使用哪種方法。 這些包括準確性,侵入性,成本,可用性和易用性。

BMI仍然被醫療保健專業人員普遍使用的原因是它便宜,非侵入性,易於理解和解釋。 然而,這也可以說是可以更好地區分體重和體脂的其他方法。 還存在其他方法,其在估計體脂水平方面明顯更準確,但這些方法通常不實用或使用昂貴。

過量脂肪與疾病的關係。
過量脂肪與疾病的關係。
Maffetone,Rivera-Dominguez和Laursen


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高科技的方法

準確評估一個人體脂肪量的最佳方法是使用 成像技術 掃描身體內部。 這些掃描包括眾所周知的成像技術,如MRI或CT掃描,但也有較少的已知技術,如 雙能X射線吸收測定法或DEXA掃描.

DEXA掃描使用X射線對脂肪,瘦肉組織和骨骼礦物質的總重量進行高度精確的測量。 這種水平的信息和準確性使得DEXA在估計體脂肪的方法中脫穎而出。 但重要的是,全球範圍內可用的DEXA掃描儀相對較少,而且它們的成本非常高 - 無論是購買還是運行。

存在比成像更便宜且更容易獲得的其他復雜技術,但是以其準確性為代價。 生物電阻抗分析(BIA) 是一種非侵入性,低成本且越來越常見的測量身體成分的方法,包括體脂百分比。

該方法使用體脂顯示的電阻的自然特性。 通常,多頻電脈衝將通過電極之間的身體傳遞,並且算法估計體脂百分比呈現的阻力水平。 不幸的是,這種方法低估了體內脂肪,很容易因吃,喝或運動而產生偏差。 儘管BIA價格便宜且可用,但由於其準確性問題,它不是金標準測量。

......而且技術含量低

除了高科技方法之外,還有簡單,非侵入性和廉價的方法來估計已被證明非常擅長的體脂肪 預測心血管疾病風險。 這些方法基於用捲尺測量腰圍,並將其與臀部周長(腰臀比)或身高(腰圍與身高比)進行比較。

對於腰臀比,男性0.9的診斷點或女性肥胖的0.85診斷點 世界衛生組織建議。 例如,腰部34英寸(86.4cm)和40英寸(101.6 cm)臀部的女性腰臀比為0.85。 腰臀比已被證明是 在預測心血管疾病方面優於BMI。 這種方法簡單而便宜,只要將捲尺放在正確的位置,就能提供良好的數據。

在正確的位置進行測量對於獲得準確的結果非常重要。



當考慮上面列出的所有因素時,可能用於估計體脂肪的最佳方法是腰圍與身高比率,在前面提到的研究中使用的方法確定發達國家中高達90%的男性是過度脂肪。 測量腰圍與身高比的標準方法類似於腰臀比,只有這次你用臀圍代替身高。 健康的比例應該是0.5,所以你的腰圍應該是你身高的一半。 例如,身高6英尺(183cm),腰圍36(91.5cm)的腰圍高度比為0.5。

雖然這種方法已經存在了一段時間,但是一種更新的腰高測量方法也在不斷發展。 這種方法將腰圍尺寸除以高度的平方根,並被建議為 所有人的脂肪來源疾病風險的最佳衡量標準 因為它給出的讀數幾乎適用於所有人,無論他們有多高或多短。

最近還提出腰圍與身高的比例 在預測心髒病方面優於BMI雖然對研究的薈萃分析表明腰圍與身高的比例是一個 更好的心臟代謝疾病篩查工具 (糖尿病,心髒病和中風)比腰圍或BMI。

在整個BMI中獲取信息並不是最重要的,而且最終所有代謝健康都很重要,為此需要一個明確的信息。 除非採取重要措施來提高BIA的準確性或降低DEXA的成本,否則像腰圍與身高比這樣的測量可能是準確估算未來幾年我們實際吃多少脂肪的最佳希望。

談話這些基於測量的測試非常便宜且易於執行,並且得到大量已發布數據的支持,這些數據表明它們的性能優於BMI。 他們被醫療保健專業人員普遍採用的時間早就應該了。

關於作者

James Brown,生物學和生物醫學科學講師, 阿斯頓大學

這篇文章最初發表於 談話。 閱讀 原創文章.

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