Hodnocení procenta tělesného tuku je zásadním aspektem celkového zdraví. Historicky byly bioimpedanční váhy a měřící kalipery nejčastěji používanými nástroji k odhadu tohoto měření, protože Body Mass Index (BMI) nebere v úvahu rozdíl mezi netukovou a tukovou hmotou. Nedávný výzkum však vedl k vývoji přesnějších a dostupnějších metod.
Vědci z Cedars-Sinai Medical Center v Los Angeles představili v časopise „Scientific Reports“ nový přístup, který se snaží poskytnout spolehlivější a ekonomičtější způsob vypočítat tělesný tuk. Výzkum se zaměřuje na potřebu metody, která nevyžaduje použití sofistikovaného vybavení a lze ji snadno replikovat v klinické praxi.
RFM: nový vzorec
Relative Fat Mass Index, známý jako RFM, používá měření výšky a obvodu pasu k výpočtu procenta tělesného tuku. Jeden z výzkumníků uvedl, že "výsledky potvrdily hodnotu našeho nového vzorce u velkého počtu subjektů: relativní tuková hmota je lepší mírou tělesného tuku než mnoho indexů, které se v současnosti používají v medicíně a vědě, včetně BMI."
Tato studie byla založena na přehledu více než 300 vzorců pro výpočet tělesného tuku pomocí databáze 12.000 dospělí kteří se dobrovolně přihlásili ke studiu. Tato data byla následně použita k výpočtu relativní tukové hmoty 3.500 pacientů a porovnat jejich výsledky s výsledky získanými prostřednictvím a DXA skener, která měří tělesnou tkáň, svaly, kosti a tuk. Výsledky ukázaly, že metoda RFM poskytla přesnější data ve srovnání s těmi, která byla získána prostřednictvím DXA skeneru.
Jak se to počítá?
Implementace RFM je poměrně jednoduchá. Podle jednoho z autorů studie není pro stanovení relativní tukové hmoty nutné používat tradiční stupnici; prostě jeden vyžaduje měřicí páska. Pro výpočet FMR si musíte změřit svou výšku a obvod pasu pomocí metru. Vzorce jsou následující:
- na muži: 64 – (20 x výška/obvod pasu)
- na Mujeres: 76 – (20 x výška/obvod pasu)
Tato metoda slibuje rychlé a přesné posouzení tělesného složení bez nutnosti drahého vybavení nebo komplikací v procesu měření.
Význam měření tělesného tuku
Přesné měření tělesného tuku je dnes stále důležitější, zejména v boji proti obezitě, která se stala celosvětovou epidemií. BMI byl široce kritizován za svá omezení, protože nedokáže rozlišit mezi svalovou hmotou a tukem, což může vést k chybným diagnózám zdravotního stavu jednotlivce.
Nedávné studie navíc ukázaly, že viscerální tuk je lepším ukazatelem rizika než podkožní tuk, což zdůrazňuje důležitost posouzení nejen hmotnosti, ale také složení a rozložení těla. To je klíčové, protože viscerální tuk, který obklopuje vnitřní orgány, je silně spojen s metabolickými a kardiovaskulárními chorobami.
Další alternativy hodnocení
V současném kontextu byly vyvinuty různé doplňkové metriky, které nabízejí ucelenější pohled na zdraví, jako např Index tělesné adipozity (BAI) a poměr pasu k výšce.
Index tělesné adipozity (BAI) se vypočítá pomocí obvod boků a výška. Tato alternativa slibuje, že bude účinnější než BMI, protože nezávisí na tělesné hmotnosti a místo toho nabízí relevantnější informace o procentu tělesného tuku, což je užitečné zejména pro lidi s vysokou svalovou hmotou nebo atypickým rozložením těla. BAI se vypočítá takto:
BAI = (obvod boků v cm / (výška v metrech) ^1.5) – 18
Proto je BAI považován za nástroj, který umožňuje přesnější posouzení zdravotních rizik souvisejících s nadbytkem tělesného tuku.
Dalším velmi významným indexem je poměr pasu k výšce, což se ukázalo jako vynikající ukazatel při hodnocení kardiometabolického zdraví. Nedávná studie zjistila, že ve srovnání s BMI poskytuje poměr pasu k výšce lepší rozlišení mezi tukem a netukovou hmotou, což pomáhá efektivněji identifikovat přebytečný tělesný tuk u dětí a dospívajících.
Budoucnost hodnocení tělesného tuku
Očekává se, že s novým pokrokem v technologii bude hodnocení tělesného složení ještě přesnější a dostupnější. Umělá inteligence a 3D modelování otevírají nové příležitosti ke zlepšení preventivní medicíny a zvládání chronických onemocnění. Vytváření mobilních aplikací, které umožňují rychlé hodnocení tělesného tuku prostřednictvím obrázků, je vynikajícím příkladem toho, jak technologie může usnadnit sledování zdraví.
Použití nástrojů počítačového vidění v kombinaci s metodami hlubokého učení umožní neinvazivní a nákladově efektivní hodnocení tělesného složení a změní způsob, jakým zdravotníci hodnotí a řídí riziko obezity a souvisejících onemocnění.
Jak se oblast zdraví vyvíjí, je zásadní, aby se nástroje hodnocení přizpůsobily potřebám běžné populace a poskytovaly přesné a užitečné informace o složení těla. To nejen zlepší péči o pacienty, ale také přispěje k realizaci preventivních opatření, která jsou nezbytná v boji proti obezitě a dalším souvisejícím zdravotním problémům.
Výzkum v této oblasti pokračuje a v blízké budoucnosti se mohou objevit nové metody a technologie, díky nimž bude hodnocení tělesného tuku ještě přesnější a přístupné všem.