Оценка точности измерения компонентного состава тела трекером KLU
Автор: Пискаев Александр Александрович, Кораблева Юлия Борисовна, Епишев Виталий Викторович, Немет Жольт, Балахонова Лада Дмитриевна
Журнал: Человек. Спорт. Медицина @hsm-susu
Рубрика: Физиология
Статья в выпуске: 1 т.22, 2022 года.
Бесплатный доступ
Цель исследования - оценить точность измерения компонентного состава тела с помощью трекера KLU. Организация и методы исследования. В исследовании приняли участие 32 человека (мужчины n = 11, женщины n = 21) в возрасте 19-35 лет (25,51 ± 5,82). Оборудование: стационарный ростомер РЭП, анализатор состава тела Tanita BC-418 MA, трекер состава тела KLU. Результаты исследования. Значимые различия по процентному содержанию жировой ткани в теле (более 20 %) были зафиксированы у 17 добровольцев, у шести добровольцев - более 40 %. Следовательно, у 53,12 % исследованных не наблюдалось совпадения результатов измерения различными приборами, причем у мужчин эта величина составила 63,63 %, а у женщин 47,61 %. Индивидуальные различия результатов измерения общей воды в организме приборами KLU и Tanita показал более схожие результаты. Так, различий более 20 % не было выявлено, более 10 % - наблюдались у добровольцев в 15,62 % случаев. Заключение. Таким образом, зафиксированные различия, составляющие более 20 процентов у 53,12 % исследованных добровольцев, не позволяют говорить о точности измерений трекера состава тела KLU, особенно его позиционирования как индивидуального устройства. Следовательно, его применение как индивидуальное устройство не является надежным способом контроля компонентного состава тела.
Трекер состава тела, биоимпеданс, точность измерений
Короткий адрес: https://sciup.org/147237178
IDR: 147237178
Текст научной статьи Оценка точности измерения компонентного состава тела трекером KLU
A.A. Piskaev1, ,
Yu.B. Korableva2, ,
V.V. Epishev2, ,
Z. Németh3, ,
L.D. Balakhonova2, , 1Tselebnoye Prikosnoveniye Plus (Healing Touch Plus) Clinic, Chelyabinsk, Russia 2South Ural State University, Chelyabinsk, Russia 3University of Pécs, Pécs, Hungary
Введение. Биоимпедансометрия стала популярным исследованием в связи с широким распространением в диетологии, фитнесе, косметологии и спортивной медицине. Био-импедансометрия с помощью различных устройств предоставляет широкому кругу пользователей возможность отслеживать изменения параметров состава тела в зависимости от физических нагрузок и режима питания. Но, несмотря на растущую популярность, до сих пор существует много сомнений в точности измерений по сравнению со стационарным медицинским оборудованием [5, 9].
Несмотря на успехи в клиническом применении биоимпеданса, еще существуют некоторые проблемы, такие как интеграция устройств в системы электронного здравоохранения, поддерживающие удаленный мониторинг пользователей [1, 7]. Кроме того, сложность систем биоимпеданса довольно высока (подача тока, измерение напряжения, демодуляция, обработка и т. д.), а использование высокочастотных сигналов (от десятков до сотен кГц) требует большого энергопотребления, поэтому возникают новые проблемы для оптимизации аппаратного обеспечения по размеру, энергоэффективности, надежности и точности [2, 3].
Биоимпедансный анализ состава тела основан на существенном различии удельной электропроводности жировой ткани и тощей массы тела. Эта разница в 25 раз превышает соответствующую разницу в плотностях этих биологических тканей. Тощая масса тела (ТМТ) – общее количество обезжиренной (тощей) части тела, которое состоит из воды, белка, минералов и золы. Главным образом ТМТ представлена костями, мышцами, сухожилиями и тканями всех внутренних органов.
Биоимпедансометрия как метод определения состава тела приобрела широкое распространение благодаря: приемлемой точности и высокой воспроизводимости результатов измерения, возможности создания портативного оборудования, сравнительно невысокой стоимости оборудования и обследования, комфортности процедуры измерений для пользователя, удобству автоматической обработки данных [8].
Преимущество метода биоимпедансомет-рии заключается в возможности одновременной оценки клинически значимых параметров: активной клеточной массы (АКМ) и основного обмена. К АКМ относятся следующие структуры: нервные клетки, клетки мышц и органов, внутриклеточная жидкость. Биоим-педансометрия позволяет изучить локальные параметры состава тела с точностью характерной для компьютерной томографии [4].
В известных методиках биоимпедансного анализа используются различные схемы измерений. Их отличие в разных областях тела, по которым распространяется зондирующий ток. Во всех схемах измерения импеданса выполняются по тетраполярной методике, в соответствии с которой одна пара электродов служит для пропускания зондирующего тока, а другая пара – для регистрации напряжения (разности потенциалов) [6].
В данной работе применялись трекер состава тела KLU – одночастотный интегральный метод биоимпедансометрии и Tanita BC-418 MA – 8-контактная электродная система, проводящая сегментарный анализ состава тела без использования гелевых электродов с посегментной оценкой различных частей тела.
Организация и методы исследования.
В исследовании приняли участие 32 добро- вольца в возрасте 19–35 лет (25,51 ± 5,82), 11 мужчин и 21 женщина. Исследование проводилось в первой половине дня, не менее чем за 3 часа после последнего приема пищи, измерения осуществлялись в нижнем белье и босиком.
Каждый испытуемый установил на личный телефон мобильное приложение «KLU», данные длины тела (рост) вводились после измерения с помощью стационарного росто-метра «РЭП» (Россия). В дальнейшем последовательно было проведено 2 измерения био-импедансного анализа состава тела с интервалом не более 5 минут: 1 – на анализаторе Tanita BC-418 MA (Япония), 2 – на трекере состава тела KLU (Корея). Анализировались следующие параметры согласно их описанию в мобильном приложении KLU: индекс массы тела, усл. ед. (ИМТ), общая вода организма, %, жировая масса, %, базальный метаболизм, ккал/сутки (БМ). Показателями Tanita, сопоставительными с KLU являлись следующие: Body Mass Index (BMI), Basal Metabolic Rate (BMR), Body Fat % (Fat %) и Total Body Water (TBW). Ввиду отсутствия у данной модели Tanita результатов TBW в процентах (результаты в кг), расчет проводился по формуле
TBW, % = (TBW, кг / Weigh, кг) · 100 %.
Для сравнительного анализа параметров проводилась cтатистическая обработка данных с использованием программы Statistica V.10.0.
Результаты исследования. В таблице представлены сравнительные показатели результатом анализа состава тела Tanita и KLU.
Из таблицы видно, что разница между показателем ИМТ и BMI составила 1,44 %, Вода и TBW – 0,37 %, Жир и Fat – 1,03 %, БМ и BMR – 5,94 %. Фактически между результатами измерения отсутствует статистические различия, что свидетельствует о схожести точности измерений приборами тела Tanita и
Сравнительные показатели состава тела TANITA и KLU Body composition measurements obtained with TANITA and KLU
Статистика Statistics |
KLU |
TANITA |
||||||
ИМТ BMI |
Вода, % TBW, % |
Жир % Fat, % |
БМ BMR |
ИМТ BMI |
Вода, % TBW, % |
Жир % Fat, % |
БМ BMR |
|
M |
21,53 |
58,86 |
19,39 |
1460,16 |
21,84 |
58,64 |
19,59 |
1546,94 |
m |
3,47 |
4,76 |
6,41 |
217,89 |
3,57 |
6,42 |
8,85 |
317,56 |

Рис. 1. Индивидуальные различия результатов измерения процентного содержания жировой ткани в тела приборами KLU (жир%) и Tanita (Fat %)
Fig. 1. Individual differences between body fat (%) measurements with KLU and Tanita

Рис. 2. Индивидуальные различия результатов измерения общей воды в организме приборами KLU (общая вода организма, %) и Tanita (TBW, %)
Fig. 2. Individual differences between total body water (%) measurements with KLU and Tanita
KLU. Однако при анализе индивидуальных различий измерений, выявлены явные расхождения как по жировой ткани (рис. 1), так и по общей воде в организме (рис. 2).
Как видно рис. 1, значимые различия по процентному содержанию жировой ткани в теле (более 20 %) зафиксированы у добровольцев с порядковыми номерами 1, 3, 5, 8, 9, 10, 12, 13, 17, 22, 25, 26, 27, 28, 29, 31 и 32, т. е. у 17 и 32 человек (из них у 10 женщин и 7 мужчин). У добровольцев с номерами 8, 10, 22, 26, 27 и 28 различия составили более 40 %. Следовательно, у 53,12 % исследованных не наблюдалось совпадение результатов измерения различными приборами, причем у мужчин эта величина составила 63,63 %, а у женщин 47,61 %.
Индивидуальные различия результатов измерения общей воды в организме приборами KLU и Tanita показал более схожие результаты (рис. 2). Так, различий более 20 % не было выявлено, более 10 % наблюдались у добровольцев с порядковыми номерами 5, 9, 13, 25 и 27, т. е. в 15,62 % случаев.
Таким образом, результаты сравнительной оценки состава тела приборами KLU и Tanita выявили неоднозначность результатов. С одной стороны, применение трекера состава тела KLU при массовой оценке показало свою точность и сопоставимость с результатами
Tanita. С другой стороны, выявлены значительные отклонения при оценке индивидуальных параметров, особенно результатов измерения процентного содержания жировой ткани. Можно утверждать, что зафиксированные различия, составляющие более 20 процентов у 53,12 % исследованных добровольцев, не позволяют говорить о точности измерений трекера состава тела KLU, особенно его позиционирования как индивидуального устройства.
Заключение. Результаты сопоставления результатов анализа состава тела трекером состава тела KLU и Tanita BC-418 MA выявили неоднозначность полученных данных. При оценке состава тела при массовых исследованиях KLU показал свою точность и сопоставимость с результатами Tanita. В сочетании с простотой использования и неинвазивным характером он подходит для оценки состава тела у различных групп населения. Однако анализ индивидуальных результатов показал рассогласованность результатов более чем у 50 % добровольцев, особенно данных процентного содержания жировой ткани. Следовательно, трекер KLU не обладает необходимой точностью измерений, его использование как индивидуальное устройство не является надежным способом контроля компонентного состава тела.
Список литературы Оценка точности измерения компонентного состава тела трекером KLU
- De Carvalho P., Palacio J., Van Noije W. Area Optimized CORDIC-Based Numerically Controlled Oscillator for Electrical Bio-Impedance Spectroscopy. IEEE International Frequency Control Symposium, 2016, pp. 1-6. DOI: 10.1109/FCS.2016.7546728
- Kelly J.S., Metcalfe J. Validity and Reliability of Body Composition Analysis Using the Tanita BC 418 MA. JEP online, 2012, no. 15 (6), pp. 74-83.
- Laffaye G., Epishev V.V., Tetin I.A. et al. Predicting Body Fat Mass by IR Thermographic Measurement of Skin Temperature: a Novel Multivariate Model. Quantitative InfraRed Thermography, 2020, vol. 17, no. 3, pp. 192-209. DOI: 10.1080/17686733.2019.1646449
- Naranjo-Hernández D., Reina-Tosina J., Min M. Fundamentals, Recent Advances, and Future Challenges in Bioimpedance Devices for Healthcare Applications. J. of Sensors, 2019, vol. 2019, p. 42. DOI: 10.1155/2019/9210258
- Pietrobelli A., Rubiano F., St-Onge M.-P., Heymsfield S.B. New Bioimpedance Analysis System: Improved Phenotyping with Whole-Body Analysis. Eur. J. Clin. Nutr., 2004, no. 58, pp. 1479-1484.
- DOI: 10.1038/sj.ejcn.1601993
- Popova T.V., Pance B., Maksutova G.I. et al. Psychophysiological Status in Overweight Individuals. Human. Sport. Medicine, 2019, vol. 19, no. 2, pp. 20-26. (in Russ.). DOI: 10.14529/hsm190203
- Rossi S., Mancarella C., Mocenni C., Della Torre L. Bioimpedance Sensing in Wearable Systems: From Hardware Integration to Model Development. IEEE 3rd International Forum on Research and Technologies for Society and Industry (RTSI), 2017, pp. 1-6.
- DOI: 10.1109/RTSI.2017.8065956
- Surina-Marysheva E.F., Erlikh V.V., Korableva Yu.B. Physical Development of Young Hockey Players. Human. Sport. Medicine, 2017, vol. 17, no. 4, pp. 21-31. (in Russ.). DOI: 10.14529/hsm170403
- Völgyi E., Tylavsky F.A., Lyytikäinen A. et al. Assessing Body Composition with DXA and Bioimpedance: Effects of Obesity. The Obesity Society, 2008, vol. 16, iss. 3, pp. 700-705. DOI: 10.1038/oby.2007.94