Possibilities of bioimpedance analysis in the diagnosis of obesity


如何引用文章

全文:

详细

The use of additional parameters obtained with the help of bioimpedance analysis allows correctly to establish or exclude the diagnosis of obesity when conducting a survey of men. We proposed the «fat mass index» index, which has the greatest sensitivity and specificity in the diagnosis of obesity. The use of ROC-analysis allowed setting threshold values (cut-off points) in samples of a number of bioimpedanceometry indicators for diagnosing obesity according to known grades of body mass index according to the classification of the World Health Organization. Thus, for the visceral fat area, this boundary corresponds to 103,95 cm2, the fat mass index is 7,33 kg / m2, the fat mass is 22,45 kg, the percentage of body fat is 24,55% and the degree of abdominal obesity is0, 94%. Exceeding the above thresholds can be used as additional criteria for diagnosing obesity. The existence of phenotypic and metabolic heterogeneity of persons with normal body weight and obese patients is shown. It was confirmed that 93,3% of patients are metabolically unwell, and 6,7% are metabolically healthy. A similar pattern is also observed with normal body weight: a larger pool (92,4%) is metabolically healthy, and a small proportion of people (7,6%) are metabolically unwell. At present, normative values do not exist for all parameters obtained with the help of bioimpedance analysis; therefore, in the complex survey of men, the use of the optimal cut-off threshold for the studied indicators will help to identify individuals with true obesity. The results obtained should increase the diagnostic value of biomedance analysis of body composition and help to conduct an effective evaluation of curative and preventive measures for obesity by comparing the considered indicators in dynamics.

作者简介

O Nagibovich

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова

Санкт-Петербург

G Smirnova

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова

Email: smirnova2006@gmail.com
Санкт-Петербург

A Andriyanov

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова

Санкт-Петербург

E Kravchenko

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова

Санкт-Петербург

I Konovalova

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова

Санкт-Петербург

参考

  1. Бойцов, С.А. Профилактика хронических неинфекционных заболеваний: рекомендации / C.А. Бойцов. - М.: ГНИЦПМ, 2013. - 128 с.
  2. Бутрова, С.А. От эпидемии ожирения к эпидемии сахарного диабета / С.А. Бутрова // Международный эндокринологи- ческий журнал. - 2013. - № 3. - С. 19-24.
  3. Григорьев, С.Г. Роль и место логистической регрессии и roc- анализа в решении медицинских диагностических задач / С.Г. Григорьев, Ю.В. Лобзин, Н.В. Скрипченко // Журнал инфектологии. - 2016. - Т. 8, № 4.- С. 36-45.
  4. Мартиросов, Э.Г. Применение антропологических мето- дов в спорте, спортивной медицине и фитнесе / Э.Г. Мартиросов, С.Г. Руднев - М.: Физическая культура, 2010. - 120 с.
  5. Николаев, Д.В. Лекции по биоимпедансному составу тела человека / Д.В. Николаев, С.П. Щелыкалина. - М.: РИО ЦНИИОИЗ МЗ РФ, 2016. - 152 с.
  6. Смирнова, Г.А. Взаимосвязь заболеваемости курсантов Во- енно-медицинской академии с их функциональным состо- янием, статусом питания и успеваемостью / Г.А. Смирнова // Вестн. Росс. воен.-мед. акад. - Прилож. - 2014. - № 2 (46). - С. 39-40.
  7. Файнзильберг, Л.С. Гарантированная оценка эффективности диагностических тестов на основе усиленного ROC-анализа / Л.С. Файнзильберг, Т.Н. Жук // Управляющие системы и машины. - 2009. - № 5. - С. 3-13.
  8. Fawcett, T. ROC Graphs: Notes and Practical Considerations for Researchers. - Kluwer Acad. Publ. - 2004. - 38 p.
  9. Fidanza, F. Body fat in adult man: semicentenary of fat density and skinfolds / F. Fidanza // Acta Diabetol, 2003. - Vol. 40. - P. 242-248.
  10. Goodpaster, B.H. Metabolic Flexibility in Health and Disease / B.H. Goodpaster, L.M. Sparks // Cell Metab. - 2017. - Vol. 2, № 25 (5). - P. 1027-1036.
  11. Jaffrin, M.Y. Body composition determination by bioimpedance: an update / M.Y. Jaffrin // Curr. Opin. Clin. Nutr. Metab. Care. - 2009. - Vol. 12. - P. 482-486.
  12. Matsuzawa, Y. The Concept of Metabolic Syndrome: Contribution of Visceral Fat Accumulation and Its Molecular Mechanism / Y. Matsuzawa, T. Funahashi, T. Nakamura // Journal of Atherosclerosis and Thrombosis. - 2011. - Vol. 18, № 8. - P.629-639.
  13. Rotar, О. Metabolically healthy obese and metabolically unhealthy non-obese phenotypes in a Russian population/ О. Rotar [et al.] // Eur J Epidemiol. - 2016. - Dec 30. doi: 10.1007/s10654- 016-0221-z. [Epub ahead of print].
  14. Marques-Vidal, Р. Normal weight obesity: relationship with lipids, glycaemic status, liver enzymes and inflammation / P. Marques- Vidal [et al.] // Nutr Metab Cardiovasc Dis. - 2010. - Vol. 20. - P.669-675.
  15. Yusuf, S. Obesity and the risk of myocardial infarction in 27,000 participants from 52 countries: a case control study / S. Yusuf [et al.] // Lancet. - 2005. - Vol. 5. - P. 1640-1649.
  16. Boban, M. Obesity dilemma in the global burden of cardiovascular diseases / M. Boban [et al.] // Int J. Clin. Pract. - 2014. - Vol. 68, № 2. - P. 173-179.
  17. Peckmezian, T. A systematic review and narrative synthesis of interventions for uncomplicated obesity: weight loss, well-being and impact on eating disorders / T. Peckmezian, P. Hay // J. Eat Disord. - 2017. - Vol. 1. - P. 5-15.
  18. WHO expert consultation. Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for policy and intervention strategies. // Lancet. - 2004. - Р. 157-163.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Nagibovich O.A., Smirnova G.A., Andriyanov A.I., Kravchenko E.V., Konovalova I.A., 2018

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».