Improved Prediction of Body Fat by

Improved Prediction of Body Fat by Measuring Skinfold Thickness, Circumferences, and Bone Breadths


Objective: To develop improved predictive regression equations
for body fat content derived from common anthropometric
measurements.
Research Methods and Procedures: 117 healthy German
subjects, 46 men and 71 women, 26 to 67 years of age, from
two different studies were assigned to a validation and a
cross-validation group. Common anthropometric measurements
and body composition by DXA were obtained. Equations
using anthropometric measurements predicting body
fat mass (BFM) with DXA as a reference method were
developed using regression models.
Results: The final best predictive sex-specific equations
combining skinfold thicknesses (SF), circumferences, and
bone breadth measurements were as follows: BFMNew (kg)
for men
40.750  {(0.397  waist circumference) 
[6.568  (log triceps SF  log subscapular SF  log
abdominal SF)]} and BFMNew (kg) for women
75.231
 {(0.512  hip circumference)  [8.889  (log chin SF
 log triceps SF  log subscapular SF)]  (1.905  knee
breadth)}. The estimates of BFM from both validation and
cross-validation had an excellent correlation, showed excellent
correspondence to the DXA estimates, and showed a
negligible tendency to underestimate percent body fat in
subjects with higher BFM compared with equations using a
two-compartment (Durnin and Womersley) or a four-compartment
(Peterson) model as the reference method.
Discussion: Combining skinfold thicknesses with circumference
and/or bone breadth measures provide a more precise
prediction of percent body fat in comparison with
established SF equations. Our equations are recommended
for use in clinical or epidemiological settings in populations
with similar ethnic background.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปรับปรุงการคาดเดาของไขมันในร่างกาย โดยวัดความ หนา Skinfold, Circumferences และ Breadths กระดูก


วัตถุประสงค์: พัฒนาสมการถดถอยงานปรับปรุง
สำหรับร่างกายไขมันมาร่วม anthropometric
วัด
ระเบียบวิธีวิจัยและวิธีการ: เยอรมัน 117 สุขภาพ
หัวข้อ 46 คนและหญิง 71 อายุ ปี 26-67 จาก
การศึกษาแตกต่างกันสองถูกกำหนดไว้ในการตรวจสอบและ
สอบข้ามกลุ่ม วัดทั่วไป anthropometric
และองค์ประกอบของร่างกาย โดย DXA ได้รับการ สมการ
ใช้วัด anthropometric คาดการณ์ตัว
มวลไขมัน (BFM) กับ DXA เป็นวิธีอ้างอิงถูก
พัฒนาโดยใช้แบบจำลองถดถอย
ผล: ขั้นสุดท้ายส่วนทำนายเพศเฉพาะสมการ
รวม skinfold ความหนา (SF), circumferences และ
กระดูกกว้างวัดได้เป็นดังนี้: BFMNew (กก.)
สำหรับผู้ชาย 40.750 {(0.397 waist circumference)
[6.568 (ล็อก triceps SF ล็อกใต้กระดูกสะบัก SF ล็อก
SF ท้อง)] } และ BFMNew (กก.) สำหรับผู้หญิง 75.231
{(0.512 hip circumference) [8.889 (ล็อกชิ้น SF
ล็อก triceps SF ล็อก SF ใต้กระดูกสะบัก)] (1.905 เข่า
กว้าง) } ประเมินของ BFM จากทั้งสอบ และ
ข้ามตรวจสอบมีความสัมพันธ์ดี แสดงให้เห็นว่าดี
ติดต่อเพื่อประเมิน DXA และแสดงเป็น
แนวโน้มระยะประมาทเปอร์เซ็นต์ไขมันใน
เรื่องกับ BFM สูงเมื่อเทียบกับสมการที่ใช้เป็น
2 ช่อง (Durnin และ Womersley) หรือแบบ four-compartment
(Peterson) เป็นวิธีอ้างอิง
สนทนา: รวม skinfold ความหนากับเส้นรอบวง
และ/ หรือกระดูกกว้างมาตรการให้ชัดเจนยิ่งขึ้น
ทำนายของไขมันในร่างกายเปอร์เซ็นต์เปรียบเทียบกับ
ก่อตั้งสมการ SF สมการของเราแนะนำ
สำหรับใช้ในทางคลินิก หรือความการตั้งค่าในประชากร
กับเชื้อคล้ายกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การปรับปรุงการทำนายของไขมันในร่างกายโดยการวัดความหนา Skinfold, เส้นรอบวงและกระดูก Breadths วัตถุประสงค์เพื่อการพัฒนาที่ดีขึ้นสมการถดถอยการคาดการณ์สำหรับเนื้อหาของไขมันในร่างกายที่ได้มาจากสัดส่วนของร่างกายที่พบการวัดระเบียบวิธีวิจัยและวิธีการ: 117 สุขภาพเยอรมันอาสาสมัคร 46 คนและ 71 ผู้หญิง 26 ถึง 67 ปีจากสองการศึกษาที่แตกต่างกันได้รับมอบหมายให้ตรวจสอบและกลุ่มข้ามการตรวจสอบ การวัดสัดส่วนของร่างกายที่พบบ่อยและองค์ประกอบร่างกายโดย DXA ที่ได้รับ สมการโดยใช้การวัดสัดส่วนของร่างกายทำนายร่างกายมวลไขมัน (BFM) กับ DXA เป็นวิธีการอ้างอิงที่ได้รับการพัฒนาโดยใช้แบบจำลองการถดถอยผล: ที่ดีที่สุดของสมการสุดท้ายในการทำนายเพศเฉพาะการรวมความหนา skinfold (SF), เส้นรอบวงและการวัดความกว้างของกระดูกมีดังนี้ BFMNew (กิโลกรัม) สำหรับผู้ชาย? ? 40.750? {(0.397? รอบเอว) [6.568? (ไขว้เข้าสู่ระบบเอสเอฟ? เข้าสู่ระบบ subscapular SF? เข้าสู่ท้องเอสเอฟ)]} และ BFMNew (กิโลกรัม) สำหรับผู้หญิง? ? 75.231 ? {(0.512? รอบสะโพก)? [8.889? (log คาง SF ? เข้าสู่ระบบไขว้ SF? เข้าสู่ระบบ subscapular เอสเอฟ)] (1.905? เข่ากว้าง)} ประมาณการของ BFM ทั้งจากการตรวจสอบและการตรวจสอบข้ามมีความสัมพันธ์ที่ดีแสดงให้เห็นว่าดีสอดคล้องกับประมาณการ DXA และแสดงให้เห็นแนวโน้มที่สำคัญที่จะประมาทเปอร์เซ็นต์ไขมันในร่างกายในวิชาที่มี BFM ที่สูงขึ้นเมื่อเทียบกับสมการโดยใช้ช่องสอง (Durnin และ Womersley) หรือสี่ช่อง- (ปีเตอร์) รูปแบบเป็นวิธีการอ้างอิงอภิปราย: รวมความหนา skinfold กับเส้นรอบวงและ / หรือกระดูกมาตรการกว้างให้กระชับมากขึ้นการคาดการณ์ของไขมันในร่างกายร้อยละเมื่อเทียบกับสมการจัดตั้งเอสเอฟ สมการของเรามีการแนะนำสำหรับการใช้งานในการตั้งค่าทางคลินิกหรือการระบาดในประชากรที่มีเชื้อชาติที่คล้ายกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปรับปรุงการพยากรณ์ของไขมันในร่างกายโดยการวัดความหนาของไขมันใต้ผิวหนังเส้นรอบวง และกระดูก breadths


วัตถุประสงค์ : เพื่อการปรับปรุงพัฒนาสมการทำนาย
สำหรับร่างกายปริมาณไขมันที่ได้จากการวัดสัดส่วนร่างกายมนุษย์

วิธีการวิจัยทั่วไป และขั้นตอน : 117 สุขภาพเยอรมัน
จำนวน 46 ชายและหญิง 71 , 26 ถึง 67 ปีของอายุ , จาก
สองการศึกษาที่แตกต่างกัน ได้รับการตรวจสอบความตรงและ
ข้ามการตรวจสอบกลุ่ม โดยทั่วไปการวัดองค์ประกอบของร่างกายมนุษย์และ dxa
โดยได้รับ สมการที่ใช้ทำนาย
สัดส่วนการวัดมวลไขมันในร่างกาย
( BFM ) กับ dxa เป็นการอ้างอิงวิธี
พัฒนาโดยใช้การถดถอย ผลสุดท้ายที่ดีที่สุด

ตรวจหาสมการพยากรณ์รวมของความหนา ( SF ) การวัดเส้นรอบวงและ
กว้างกระดูกมีดังนี้ bfmnew ( กก. )
สำหรับผู้ชาย
 40.750  { ( 0.397  รอบเอว ) 
[ 6.568  ( triceps SF  เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบเกณฑ์ SF 
หน้าท้อง SF ) ] } และ bfmnew ( กิโลกรัม ) สำหรับผู้หญิง
 75.231
 { (  0.512 เรียงรอบสะโพก )  [ 8.889  ( ล็อกคาง SF
 เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบ triceps SF  เกณฑ์ SF ) ]  ( กว้าง 1.905  เข่า
) }ประมาณการของ BFM ทั้งจากการตรวจสอบและข้ามการตรวจสอบมีความสัมพันธ์ที่ดี

จดหมายไปแสดงที่ยอดเยี่ยม dxa ประเมิน และมีแนวโน้มที่จะประมาทเล็กน้อย

วิชาที่มีเปอร์เซ็นต์ไขมันในร่างกายในการยับยั้งสูงกว่าเมื่อเทียบกับสมการโดยใช้
2 ช่อง ( ระหว่าง และ วิเมิร์สลี่ ) หรือสี่ช่อง
( Peterson ) รุ่น เป็นวิธีมาตรฐาน
การอภิปราย :รวมของความหนาที่มีเส้นรอบวง
และ / หรือมาตรการกว้างกระดูกให้คำทำนายที่แม่นยำ
เพิ่มเติมของเปอร์เซ็นต์ไขมันในร่างกายในการเปรียบเทียบกับ
สร้างสมการ SF . สมการของเรา เพื่อใช้ในการตั้งค่าทางคลินิกแนะนำ

หรือทางระบาดวิทยาในประชากรที่มีพื้นหลังชาติพันธุ์ที่คล้ายคลึงกัน