DOI: https://doi.org/10.3389/fnut.2025.1689031
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41567330
تاريخ النشر: 2026-01-06
المؤلف: Vivian Wahrlich وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقنيات قياس تركيب الجسم
نظرة عامة
تدرس الدراسة دقة تحليل مقاومة البيوإلكترونية (BIA) باستخدام جهاز تانيتا BC-418 لقياس الكتلة الخالية من الدهون (FFM) وكتلة الدهون (FM) مقارنةً بالامتصاص المزدوج للطاقة بالأشعة السينية (DXA) في عينة متنوعة من البالغين البرازيليين. تم تحليل بيانات من 945 مشاركًا (تتراوح أعمارهم ≥ 18 عامًا، مع 611 أنثى)، مما يكشف عن ارتباط عالٍ بين قياسات BIA وDXA (معامل ارتباط بيرسون $r = 0.97$) ودقة متوسطة إلى عالية (معاملات الارتباط التوافقي ≥ 0.93). ومع ذلك، كانت BIA تفرط في تقدير FFM بمقدار 3.1 كجم (+7.2%) وتقلل من تقدير FM بمقدار 2.9 كجم (-13.0%) مقارنةً بـ DXA، مع كون كلا الفرقين ذو دلالة إحصائية (p < 0.0001). لمعالجة هذه التباينات، طور الباحثون نموذج معايرة لـ FFM، معبرًا عنه كالتالي: $$\text{DXA FFM} = 0.94420 \times \text{BIA FFM} - (0.01128 \times \text{العمر}) + 0.20516.$$ بالإضافة إلى ذلك، تم صياغة معادلة توقع متعددة المتغيرات لـ FFM، تشمل متغيرات مثل الجنس، الطول، مؤشر المقاومة، كتلة الجسم، والعمر. تشير النتائج إلى أنه بينما تعتبر BIA أداة عملية لتقييم تكوين الجسم في البيئات التي لا تتوفر فيها DXA، فإن التحيزات النظامية تتطلب معايرة محلية لتحسين الدقة. يمكن أن تعزز معادلة المعايرة المقترحة موثوقية التقديرات المستمدة من BIA، مما يسهل تقييمات غذائية أفضل ومراقبة صحية في مجموعات سكانية مماثلة.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الأزمة العالمية المتزايدة للسمنة وزيادة الوزن، والتي تشكل مخاطر صحية عامة كبيرة، خاصة في البرازيل، حيث تشير البيانات الأخيرة إلى أن 61.4% من البالغين يعانون من زيادة الوزن و24.3% يعانون من السمنة. ترتبط السمنة بارتفاع معدل الإصابة بالأمراض المزمنة غير المعدية، وكانت تمثل حوالي 75% من الوفيات العالمية في عام 2021. بينما يُستخدم مؤشر كتلة الجسم (BMI) عادةً لتقييم الحالة الغذائية، فإنه يفشل في التمييز بين كتلة الدهون (FM) وكتلة الجسم الخالية من الدهون (FFM)، مما يتطلب طرقًا أكثر دقة مثل الامتصاص المزدوج للطاقة بالأشعة السينية (DXA). ومع ذلك، فإن التكلفة العالية والمتطلبات التقنية لـ DXA تحد من إمكانية الوصول إليها.
تظهر تحليل مقاومة البيوإلكترونية (BIA) كبديل فعال من حيث التكلفة لتقدير تكوين الجسم، وخاصة FFM، من خلال الموصلية الكهربائية. على الرغم من عمليتها وإمكاناتها للتكامل مع التكنولوجيا القابلة للارتداء، فإن معظم أجهزة BIA تستخدم معادلات ملكية غالبًا ما تفرط في تقدير FFM وتقلل من تقدير FM، مما يؤدي إلى تحيزات نظامية. تهدف هذه الدراسة إلى تقييم الاتفاق بين قياسات تكوين الجسم التي تم الحصول عليها من نظام BIA تانيتا BC-418 وDXA، وتطوير معادلة معايرة لتعزيز دقة تقديرات BIA في عينة حضرية متنوعة من البالغين البرازيليين.
طرق البحث
توضح قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يتناول المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك مصادرها وطرق تحضيرها، بالإضافة إلى إعداد التجربة والبروتوكولات المتبعة لضمان إمكانية التكرار. قد يصف القسم أيضًا التحليلات الإحصائية التي تم إجراؤها لتفسير البيانات، بما في ذلك أي برامج أو أدوات تم استخدامها.
تعتبر النتائج الرئيسية المستمدة من الطرق المستخدمة حاسمة للتحقق من صحة نتائج الدراسة. تسهم صرامة المنهجية في موثوقية الاستنتاجات المستخلصة، مما يبرز أهمية الشفافية في عملية البحث. بشكل عام، يعمل هذا القسم كأساس لفهم كيفية إجراء البحث ويدعم نزاهة النتائج المقدمة في الأقسام اللاحقة.
النتائج
كشفت نتائج الدراسة التي شملت 945 مشاركًا عن عينة غير متجانسة، حيث تم تصنيف 38.0% على أنهم يعانون من زيادة الوزن و22.9% على أنهم يعانون من السمنة. أظهرت قياسات تكوين الجسم التي تم الحصول عليها من خلال تحليل مقاومة البيوإلكترونية (BIA) والامتصاص المزدوج للطاقة بالأشعة السينية (DXA) ارتباطًا عاليًا (CCC لـ Lin ≥ 0.93 لكتلة الجسم الخالية من الدهون (FFM) وكتلة الدهون (FM))، على الرغم من ملاحظة اختلافات كبيرة بين الطريقتين. على وجه التحديد، كانت BIA تفرط في تقدير FFM بمتوسط 3.1 كجم (+7.2%) وتقلل من تقدير FM بمقدار 2.9 كجم (-13.0%) مقارنةً بـ DXA، مع كون هذه التباينات أكثر وضوحًا في المشاركين الذكور وأولئك الذين يعانون من السمنة.
أنتجت معايرة FFM لـ BIA مقابل FFM لـ DXA المعادلة:
\[
\text{DXA FFM} = (0.94420 \times \text{BIA FFM}) – (0.01128 \times \text{العمر}) + 0.20516,
\]
التي فسرت 94.6% من التباين مع خطأ الجذر التربيعي المتوسط (RMSE) قدره 2.32 كجم. تم أيضًا تطوير معادلة توقع متعددة المتغيرات لـ FFM، تشمل الجنس، الطول، مؤشر المقاومة، كتلة الجسم، والعمر، محققة R² قدره 94.9% وRMSE قدره 2.258 كجم. أشارت تحليلات التحقق إلى عدم وجود اختلافات كبيرة بين القيم المتوقعة لـ FFM وFM من كلا الطريقتين المعايرتين وقياسات DXA المرجعية، مما يؤكد قوة نماذج المعايرة والتوقع عبر فئات الجنس والحالة الغذائية المختلفة.
المناقشة
في هذه الدراسة، قمنا بتقييم الاتفاق بين تحليل مقاومة البيوإلكترونية (BIA) باستخدام جهاز تانيتا BC-418 والامتصاص المزدوج للطاقة بالأشعة السينية (DXA) لقياس تكوين الجسم في عينة متنوعة من البالغين البرازيليين. شمل التحليل 945 مشاركًا، مما كشف عن تحيز نظامي كبير حيث كانت BIA تفرط في تقدير الكتلة الخالية من الدهون (FFM) بمتوسط +3.1 كجم وتقلل من تقدير كتلة الدهون (FM). يتماشى هذا الإفراط في التقدير مع نتائج دراسات كبيرة أخرى، مما يشير إلى اتجاه متسق عبر مجموعات سكانية مختلفة. من الجدير بالذكر أن درجة التحيز اختلفت حسب الجنس وفئة مؤشر كتلة الجسم، حيث أظهر الذكور والأفراد الذين يعانون من زيادة الوزن/السمنة تباينات أكبر.
لمعالجة قيود المعادلات المدمجة لجهاز BIA، قمنا بتطوير والتحقق من استراتيجيتين للتصحيح: عامل معايرة بسيط ونموذج توقع متعدد المتغيرات يتضمن بيانات المقاومة المستمدة من BIA والبيانات الأنثروبومترية. كانت كلا الطريقتين فعالتين في تقليل التحيز، حيث حقق عامل المعايرة دقة كافية لتقديرات على مستوى المجموعة. ومع ذلك، فإن حدود الاتفاق الواسعة تحذر من الاعتماد فقط على BIA لتقييمات فردية دقيقة. على الرغم من قيود الدراسة، بما في ذلك مجموعة بيانات استعادية ونقص بعض المعلومات الديموغرافية، تعزز معادلة المعايرة المقترحة موثوقية تقديرات تكوين الجسم المستمدة من BIA في البالغين البرازيليين، مما يبرز الحاجة إلى التحقق المحلي من مثل هذه الأدوات في السياقات السريرية والوبائية.
DOI: https://doi.org/10.3389/fnut.2025.1689031
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41567330
Publication Date: 2026-01-06
Author(s): Vivian Wahrlich et al.
Primary Topic: Body Composition Measurement Techniques
Overview
The study investigates the accuracy of bioelectrical impedance analysis (BIA) using the Tanita BC-418 device for measuring fat-free mass (FFM) and fat mass (FM) in comparison to dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) in a diverse sample of Brazilian adults. Data from 945 participants (aged ≥ 18 years, with 611 females) were analyzed, revealing a high correlation between BIA and DXA measurements (Pearson correlation coefficient $r = 0.97$) and moderate to high accuracy (concordance correlation coefficients ≥ 0.93). However, BIA overestimated FFM by 3.1 kg (+7.2%) and underestimated FM by 2.9 kg (-13.0%) compared to DXA, with both differences being statistically significant (p < 0.0001). To address these discrepancies, the researchers developed a calibration model for FFM, expressed as: $$\text{DXA FFM} = 0.94420 \times \text{BIA FFM} - (0.01128 \times \text{Age}) + 0.20516.$$ Additionally, a multivariate prediction equation for FFM was formulated, incorporating variables such as sex, stature, resistance index, body mass, and age. The findings indicate that while BIA is a practical tool for body composition assessment in settings where DXA is unavailable, the systematic biases necessitate local calibration for improved accuracy. The proposed calibration equation can enhance the reliability of BIA-derived estimates, facilitating better nutritional assessments and health monitoring in similar populations.
Introduction
The introduction highlights the escalating global crisis of overweight and obesity, which poses significant public health risks, particularly in Brazil, where recent data indicate that 61.4% of adults are overweight and 24.3% are obese. Obesity is linked to a high incidence of non-communicable chronic diseases and accounted for approximately 75% of global deaths in 2021. While Body Mass Index (BMI) is commonly used to assess nutritional status, it fails to differentiate between fat mass (FM) and fat-free mass (FFM), necessitating more accurate methods like dual-energy X-ray absorptiometry (DXA). However, the high cost and technical demands of DXA limit its accessibility.
Bioelectrical impedance analysis (BIA) emerges as a cost-effective alternative for estimating body composition, particularly FFM, through electrical conductivity. Despite its practicality and potential for integration with wearable technology, most BIA devices utilize proprietary equations that often overestimate FFM and underestimate FM, leading to systematic biases. This study aims to evaluate the agreement between body composition measurements obtained from the Tanita BC-418 BIA system and DXA, and to develop a calibration equation to enhance the accuracy of BIA estimates in a diverse urban population of Brazilian adults.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including their sources and preparation methods, as well as the experimental setup and protocols followed to ensure reproducibility. The section may also describe the statistical analyses performed to interpret the data, including any software or tools utilized.
Key findings derived from the methods employed are critical for validating the results of the study. The rigor of the methodology contributes to the reliability of the conclusions drawn, emphasizing the importance of transparency in the research process. Overall, this section serves as a foundation for understanding how the research was conducted and supports the integrity of the findings presented in subsequent sections.
Results
The results of the study involving 945 participants revealed a heterogeneous sample, with 38.0% classified as overweight and 22.9% as having obesity. Body composition measurements obtained through Bioelectrical Impedance Analysis (BIA) and Dual-Energy X-ray Absorptiometry (DXA) exhibited high correlation (Lin’s CCC ≥ 0.93 for Fat-Free Mass (FFM) and Fat Mass (FM)), although significant differences were noted between the two methods. Specifically, BIA overestimated FFM by a mean of 3.1 kg (+7.2%) and underestimated FM by 2.9 kg (-13.0%) compared to DXA, with these discrepancies being more pronounced in male participants and those with obesity.
Calibration of BIA FFM against DXA FFM yielded the equation:
\[
\text{DXA FFM} = (0.94420 \times \text{BIA FFM}) – (0.01128 \times \text{Age}) + 0.20516,
\]
which explained 94.6% of the variance with a root mean square error (RMSE) of 2.32 kg. A multivariate prediction equation for FFM was also developed, incorporating sex, stature, resistance index, body mass, and age, achieving an R² of 94.9% and an RMSE of 2.258 kg. Validation analyses indicated no significant differences between the predicted FFM and FM values from both calibrated methods and the reference DXA measurements, confirming the robustness of the calibration and prediction models across different sex and nutritional status categories.
Discussion
In this study, we assessed the agreement between bioelectrical impedance analysis (BIA) using the Tanita BC-418 device and dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) for measuring body composition in a diverse sample of Brazilian adults. The analysis included 945 participants, revealing a significant systematic bias where BIA overestimated fat-free mass (FFM) by an average of +3.1 kg and underestimated fat mass (FM). This overestimation aligns with findings from other large studies, indicating a consistent trend across different populations. Notably, the degree of bias varied by sex and BMI category, with males and overweight/obese individuals exhibiting greater discrepancies.
To address the limitations of the BIA device’s built-in equations, we developed and validated two correction strategies: a simple calibration factor and a multivariate prediction model incorporating BIA-derived resistance and anthropometric data. Both methods effectively reduced bias, with the calibration factor yielding sufficient accuracy for group-level estimates. However, the wide limits of agreement caution against relying solely on BIA for precise individual assessments. Despite the study’s limitations, including a retrospective dataset and lack of certain demographic information, the proposed calibration equation enhances the reliability of BIA-derived body composition estimates in Brazilian adults, emphasizing the need for local validation of such tools in clinical and epidemiological contexts.