과체중 및 비만에서의 체지방량 추정

참가자 이 연구는 생체 활성 식품 성분 조합의 2개월 섭취가 신체 구성, 포만감 조절, 열 생성, 지방 분해의 혈청 마커 변화에 미치는 영향을 평가하기 위한 무작위 대조 시험의 기본 데이터를 기반으로 했습니다.

이 연구는 University of Pavia의 내과 및 의료 치료과 윤리위원회의 승인하에 수행되었습니다. 연구에 대한 정보에 입각한 동의는 모든 참가자 또는 법적 대리인이 얻었습니다. 25세에서 45세 사이의 건강한 남성과 여성으로 BMI가 25kg/m2 이상 35kg/m2 미만인 사람이 연구 대상이 되었습니다. 모든 과목은 신체 검사, 인체 측정 평가 및 일상적인 실험실 테스트를 받았습니다. 모든 피험자에 대해 완전한 병력을 수집했습니다. 임신 또는 수유 중이거나 신체 구성 및 실험실 평가에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있는 질병이 있는 개인은 연구에서 제외되었으며, 특히 심각한 간 또는 신장 질환, 불안정한 심혈관 질환, 조절되지 않는 고혈압, 활동성 암 또는 체중 감량을 위한 수술이 주요 제외 기준이었습니다. .

다차원적 평가 12시간 금식과 자정부터 물을 금한 후 피험자들은 오전 8시경 모터가 장착된 이동 수단을 이용해 이탈리아 파비아 대학교 내분비학 및 임상영양학과와 식이요법 및 영양실에 도착했습니다. Metabolic Unit, "Villa delle Querce" 임상 재활 연구소(이탈리아).

일상적인 혈액 분석과 렙틴, 아디포넥틴, 그렐린, 인슐린, 글리세롤, 유리지방산 수치 측정 및 이중 에너지 X선 흡수계측법(DXA) 및 인체 측정법에 의한 신체 구성 평가를 위한 혈액 샘플링이 병원에서 수행되었습니다. 기준선에서 단식 상태.

체성분은 DXA(Lunar Prodigy DXA, General Electric Medical Systems, Wisconsin)를 사용하여 측정되었습니다. 생체 내 변동 계수는 지방 및 순수 질량에 대해 각각 4.2% 및 0.48%였습니다. 내장 지방의 근사치로 정의되는 중앙 지방은 DXA로 평가되었으며, 두 번째 요추의 위쪽 가장자리에서 네 번째 요추의 아래쪽 가장자리까지 정의된 이상적인 직사각형에 해당하는 지방 비율을 측정했습니다. 이 영역의 수직면은 흉곽 측면의 연속이었습니다. 각 매개변수에 대한 모든 측정값은 동일한 조사자가 수집했습니다.

모든 피험자에서 다음과 같은 인체측정학적 측정이 수행되었습니다.

체중과 키; 이두박근(BSF), 삼두근(TSF), 상악근(SISF) 및 견갑하근(SSSF) 피부주름 두께, 허리둘레(W), 엉덩이둘레(H), 팔둘레(AC) 및 종아리둘레(CC)를 피하기 위해 평가자 간 가변성, 인체 측정 변수는 표준화된 기술에 따라 고유한 조사자가 측정했습니다.

위에서 언급한 인체 측정 매개 변수를 사용하여 다음 변수를 계산했습니다.

체질량지수(BMI) : 체중(kg) / 신장2(m2) 허리둘레엉덩이비율(WHR) 팔 근육 면적 팔 지방 면적 근육 팔 둘레 생체 임피던스 분석(BIA) : 전신 임피던스 벡터 성분, 저항(R) 및 리액턴스(Xc)는 AKERN Bioresearch Italy의 단일 주파수 50-KHz 분석기로 측정되었습니다. 표준화된 절차에 따라 측정값을 얻었습니다. 알려진 임피던스 값의 교정 회로로 기기의 외부 교정을 확인했습니다. BIA에 의한 무지방 질량(FFM) 및 FM의 추정치는 극단적인 BMI 값을 포함하는 대규모 인구에서 Sun 등이 최근에 개발한 성별 특정 BIA 예측 방정식을 사용하여 얻었습니다. 체지방률(FMI)은 키에 대해 BIA에서 얻은 FM의 정규화를 통해 계산되었습니다: FMI = FM(kg)/키(m)2.

생화학 분석

피험자들은 채혈 전 12시간 이상 금식하고 48시간 동안 어떠한 형태의 운동도 삼가도록 지시받았다. 여성 피험자는 월경 주기의 초기 난포기(3-10일)에 검사를 받았습니다. 공복 시 정맥혈 샘플은 오전 8시에서 10시 사이에 채취했습니다. 혈액 수집 및 취급은 엄격하게 표준화된 조건에서 수행되었으며 임상 화학 매개변수는 전용 상용 키트로 검출되었습니다. 특히 총 콜레스테롤, 트리아실글리세롤, HDL- 및 LDL- 콜레스테롤, 유리지방산(FFA), 글리세롤, 포도당, 인슐린, C 반응성 단백질(CRP), 혈장 아실화 및 비아세틸화 그렐린, 아디포넥틴 및 렙틴 혈청 수치를 측정했습니다. 렙틴/아디포넥틴 비율(LAR)을 계산했습니다. 인슐린 저항성은 HOMA(Homeostasis Model Assessment) 및 QUICKI(Quantitative Insulin sensitivity Check Index)를 사용하여 다음 공식을 사용하여 평가했습니다.

HOMA-인슐린 저항성 = [(공복 인슐린, mcU/ml) x (혈장 포도당, mmol/l)]/22.5 QUICKI = 1/ [log(포도당, mg/dl) + log(인슐린, µU/ml)] 통계 분석 데이터는 연속적인 경우 평균 및 표준 편차(SD)로, 범주형인 경우 백분율로 설명했습니다.

우리는 DXA의 FM을 결과 변수로, 모든 인체 측정, 생체 임피던스 및 실험실 데이터를 잠재적 설명 변수로 간주했습니다.

BIA의 BMI 및 FM 예측값을 DXA의 FM(전체 예측값, 민감도, 특이도, 양성 및 음성 예측값)과 비교했습니다. 따라서 비만의 정의에 대해 다음과 같은 컷오프 값을 고려했습니다.

남성의 경우 FM ≥ 25%, 여성의 경우 ≥ 35%(DXA 및 BIA에서) BMI ≥ 30kg/m2 6 분산 분석 및 학생 t-검정을 사용하여 평균 차이의 유의성을 평가했습니다. 관찰된 빈도를 예상 빈도와 비교하기 위한 χ2; Pearson's는 두 연속 변수 사이에 존재하는 상관 관계를 평가합니다.

결과 변수와 단변량적으로 상관 관계가 있는 것으로 입증된 변수는 다중 회귀 분석에서 잠재적 기여자 풀에 입력되었습니다.

순방향 우도 단계적 방법(진입 컷오프 확률: 0.05)을 사용하여 모델을 추정했습니다. 추가된 각 변수로 판별 함수를 다시 계산하고 더 이상 유의 수준을 충족하지 않는 모든 변수를 방정식에서 제거했습니다(제거에 대한 컷오프 확률: 0.1).

생물학적 중요성이 유사한 일부 변수는 공선성의 교란 효과를 피하기 위해 로지스틱 분석에서 제외되었습니다(Pearson의 r, t-테스트 또는 χ2로 확인). 상관 계수 R2(모델 예측의 설명된 분산을 데이터의 총 분산과 비교), 조정된 R2(R2 adj)의 값에 따라 변수 포함에 대한 보정을 고려하여 가장 적합한 모델을 선택했습니다.

5% 오류 확률과 동일한 유의 수준을 고려했습니다. 데이터는 Windows 10.0용 SPSS(SPSS Inc 1989-1999) 및 Win Episcope 2.0[Wageningen University(N), University of Edinburgh(GB)] 통계 소프트웨어 패키지를 사용하여 분석되었습니다.