Odstotek telesne maščobe je boljši napovedovalec tveganj, povezanih z debelostjo, kot indeks telesne mase

V nedavno objavljeni študiji v reviji Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism so raziskovalci ocenili pragove odstotka telesne maščobe (%BF) za opredelitev prekomerne telesne teže in debelosti ter preučili njihovo povezavo s presnovnim sindromom (MetSyn) pri velikem vzorcu odraslih.

Študija je pokazala, da so pragovi % telesne maščobe natančnejši kazalnik kot indeks telesne mase (ITM) za napovedovanje bolezni, povezanih z debelostjo. Raziskovalci priporočajo uporabo neposrednih meritev telesne maščobe v klinični praksi in predlagajo, da se prekomerna telesna teža prepozna pri 25 % telesne maščobe za moške in 36 % telesne maščobe za ženske. Debelost je mogoče opredeliti pri 30 % telesne maščobe za moške in 42 % telesne maščobe za ženske.

Standardi, ki temeljijo na ITM, se pogosto uporabljajo za opredelitev debelosti, prekomerne telesne teže in normalne teže. Vendar pa ITM velja za netočno merilo dejanske telesne maščobe ali %BF.

Sodobna tehnologija je izboljšala oceno %BF, vendar so potrebni pragovi, ki temeljijo na izidih, da se te meritve lahko učinkovito uporabljajo za obvladovanje zdravja pacientov.

Bolezni, povezane z debelostjo, so povezane s prekomerno maščobo, vendar se trenutna priporočila pogosto opirajo na splošno statistiko umrljivosti in ne na neposredne povezave s specifičnimi zdravstvenimi izidi.

Zdaj se razvijajo natančnejše metode za ocenjevanje %BF, kot je večfrekvenčna bioelektrična impedančna analiza (MF-BIA), ki bi lahko imele pomembno vlogo v preventivnem zdravstvenem varstvu. Zaradi povezave med %BF in MetSyn bi lahko %BF postal natančnejše orodje za obvladovanje bolezni, povezanih z debelostjo, v primerjavi z ITM.

Študija je izvedla korelacijsko analizo z uporabo podatkov iz Nacionalne raziskave o zdravju in prehrani (NHANES) za oceno pragov %BF za opredelitev prekomerne telesne teže in debelosti.

Vzorec je vključeval 16.918 posameznikov, starih od 18 do 85 let, s podatki, zbranimi od leta 1999 do 2018, razen obdobij, ko meritve z dvojno energijsko rentgensko absorpciometrijo (DXA) niso bile izvedene.

Zbrani podatki so vključevali demografske podatke, laboratorijske meritve (vključno z glukozo na tešče, trigliceridi, HDL holesterolom, krvnim tlakom), antropometrične meritve (ITM, teža, višina, obseg pasu) in rezultate DXA celotnega telesa.

Presnovno zdravje vsakega udeleženca je bilo razvrščeno glede na prisotnost MetSyn, ki je opredeljen kot prisotnost vsaj treh od petih ključnih označevalcev: povečan obseg pasu, nizek HDL, visoka glukoza na tešče, visok krvni tlak in visoki trigliceridi.

Analizirani so bili podatki 16.918 ljudi (8.184 žensk in 8.734 moških) s povprečno starostjo približno 42 let, ki predstavljajo različne etnične skupine.

Med posamezniki, ki so bili razvrščeni kot posamezniki s prekomerno telesno težo (ITM > 25 kg/m²) in debeli (ITM ≥ 30 kg/m²), jih je imelo MetSyn 5 % oziroma 35 %. Te vrednosti so bile uporabljene za določitev novih pragov %BF: 25 % za prekomerno telesno težo v primerjavi s 30 % za debelost pri moških in 36 % za prekomerno telesno težo v primerjavi s 42 % za debelost pri ženskah.

Z uporabo teh pragov % telesne teže je bilo 27,2 % žensk in 27,7 % moških razvrščenih kot normalno težki, 33,5 % žensk in 34,0 % moških kot prekomerno težkih, 39,4 % žensk in 38,3 % moških pa kot debelih.

Študija je poudarila, da ima ITM nizko napovedno vrednost pri posameznikih zaradi znatne variabilnosti v %BF pri katerem koli danem ITM.

Poleg tega razlike v korelaciji ITM z % TB med moškimi in ženskami poudarjajo omejitve uporabe ITM za oceno debelosti in z njo povezanih zdravstvenih tveganj.

Nedavni napredek pri MF-BIA ponuja zanesljivejše in dostopnejše metode za ocenjevanje %BF v primerjavi s tradicionalnimi antropometričnimi metodami.

Čeprav se natančnost teh naprav razlikuje, njihova vse večja uporaba v klinični praksi predstavlja pomemben korak k izboljšanju epidemioloških podatkov in širši uporabi.

Tehnološke izboljšave pri ocenjevanju telesne sestave, vključno z natančnejšimi modeli MF-BIA in podporo zdravniških združenj, bi lahko izboljšale klinično uporabo in zavarovalno kritje, kar bi na koncu izboljšalo oskrbo pacientov.

Omejitve vključujejo variabilnost v natančnosti naprav in potrebo po nadaljnjih raziskavah o povezavi med telesno sestavo in presnovnimi boleznimi.