Background e obiettivo: lo sviluppo di equazioni basate sulla bioimpedenziometria (BIA) per valutare la composizione corporea richiede metodi di riferimento di elevato standard. Sono stati proposti dei fattori di conversione per ricavare la massa muscolare scheletrica (SMM) dalle misurazioni ottenute con la DEXA (assorbimetria a raggi X a doppia energia). L’obiettivo di questo studio era presentare un’equazione predittiva per stimare la SMM partendo dalla BIA e utilizzando la DEXA come criterio di riferimento. Metodi e risultati: un totale di 228 uomini e 125 donne, di età compresa tra 18 e 82 anni, hanno effettuato una BIA mano-piede a singola frequenza, insieme a una scansione DEXA. Per sviluppare la nuova equazione, i parametri bioelettrici sono stati registrati su 2/3 del campione totale e analizzati tramite regressione stepwise. Le analisi di concordanza sono state condotte sul rimanente 1/3 del campione per valutare le prestazioni della nuova equazione e di una precedentemente pubblicata (Janssen). Il miglior modello sviluppato è stato: SMM (kg) = −17,612 + (sesso × 3,397) + (statura² / reattanza × 0,037) + (angolo di fase × 3,509) − (età × 0,052) con un coefficiente di determinazione (R²) di 0,88 e un errore standard di stima di 2,25 kg, dove sesso = 0 per le donne e 1 per gli uomini. L’analisi di concordanza non ha rivelato bias medio significativo (–0,01) per il nuovo modello, mentre l’equazione di Janssen ha sovrastimato la SMM (+3,65 kg), con limiti di concordanza al 95% pari a −4,2 a 4,2 e −0,1 a 8,0, rispettivamente. Il coefficiente di concordanza di Lin ha indicato una maggiore accuratezza per la nuova equazione rispetto a quella di Janssen. Conclusioni: questo studio presenta una nuova equazione predittiva basata sulla BIA per la valutazione della SMM in uomini e donne, basata su sesso, reattanza, angolo di fase ed età.

Stimare la massa muscolare scheletrica attraverso l’analisi dell’impedenza bioelettrica: una nuova equazione predittiva

LISTA, GIULIO
2024/2025

Abstract

Background e obiettivo: lo sviluppo di equazioni basate sulla bioimpedenziometria (BIA) per valutare la composizione corporea richiede metodi di riferimento di elevato standard. Sono stati proposti dei fattori di conversione per ricavare la massa muscolare scheletrica (SMM) dalle misurazioni ottenute con la DEXA (assorbimetria a raggi X a doppia energia). L’obiettivo di questo studio era presentare un’equazione predittiva per stimare la SMM partendo dalla BIA e utilizzando la DEXA come criterio di riferimento. Metodi e risultati: un totale di 228 uomini e 125 donne, di età compresa tra 18 e 82 anni, hanno effettuato una BIA mano-piede a singola frequenza, insieme a una scansione DEXA. Per sviluppare la nuova equazione, i parametri bioelettrici sono stati registrati su 2/3 del campione totale e analizzati tramite regressione stepwise. Le analisi di concordanza sono state condotte sul rimanente 1/3 del campione per valutare le prestazioni della nuova equazione e di una precedentemente pubblicata (Janssen). Il miglior modello sviluppato è stato: SMM (kg) = −17,612 + (sesso × 3,397) + (statura² / reattanza × 0,037) + (angolo di fase × 3,509) − (età × 0,052) con un coefficiente di determinazione (R²) di 0,88 e un errore standard di stima di 2,25 kg, dove sesso = 0 per le donne e 1 per gli uomini. L’analisi di concordanza non ha rivelato bias medio significativo (–0,01) per il nuovo modello, mentre l’equazione di Janssen ha sovrastimato la SMM (+3,65 kg), con limiti di concordanza al 95% pari a −4,2 a 4,2 e −0,1 a 8,0, rispettivamente. Il coefficiente di concordanza di Lin ha indicato una maggiore accuratezza per la nuova equazione rispetto a quella di Janssen. Conclusioni: questo studio presenta una nuova equazione predittiva basata sulla BIA per la valutazione della SMM in uomini e donne, basata su sesso, reattanza, angolo di fase ed età.
2024
Assessment of skeletal muscle mass using bioelectrical impedance analysis: development of a new predictive equation
BIA
DXA
Equazione predittiva
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/99933