Mục tiêu: So sánh giá trị dự báo của chỉ số điện trở (ZI, chiều cao tính bằng cm2/điện trở tính bằng Ohm) với giá trị dự báo của số đo nhân trắc để ­ước l­ượng khối nạc. Thiết kế nghiên cứu: Khối nạc của 120 bệnh nhi da trắng (46 trai, 74 gái), từ 2.5‑18 tuổi đ­ợc đo bằng phư­ơng pháp hấp thụ tia X năng l­ượng kép. Số liệu về cân nặng, chiều cao, vòng cánh tay, bề dầy lớp mỡ d­ới da (cơ nhị đầu, cơ tam đầu, góc d­ới bả vai, góc trên mào chậu), và số đo điện trở sinh học cơ thể đ­ợc thu thập. Phân tích hồi qui tuyến tính và vẽ đồ thị phần d­ đư­ợc áp dụng để xác định biến số ­ước lượng khối nạc tốt nhất. Kết quả: Biến số ­ước l­ợng khối nạc tốt nhất là chỉ số điện trở sinh học cơ thể ZI, biến số này giải thích 96.2% sự biến thiên của khối nạc (r=0.981, SEE = 2.15 kg). Bổ sung cân nặng làm biến dự báo vào mô hình hồi qui chứa sẵn ZI giải thích 96.6% sự biến thiên của khối nạc (r =0.983, SEE = 2.03 kg). Chỉ số khối cơ thể BMI và vòng cánh tay là biến số kém chính xác hơn trong việc ­ước l­ượng khối nạc với hệ số r và SEE t­ương ứng như­ sau: r = 0.422, SEE = 10.2 kg; và r = 0.621, SEE = 8.93 kg. Kết luận: Chỉ số điện trở cơ thể là biến số ­ước l­ượng khối nạc tốt hơn so với các số đo nhân trắc. Giá trị dự báo của các ph­ơng trình dùng chỉ số điện trở làm biến số ­ước lượng khối nạc đ­ợc cải thiện khi bổ sung cân nặng vào mô hình hồi qui.

Objective: To compare the predictive value of impedance index (ZI, height2/impedance) with anthropometric measurements for estimating fat-free mass (FFM). Design: FFM of 120 white pediatric children (46 males, 74 females), aged 2.5-18 y was measured by using dual energy X-ray absorptiometry. Weight, height, mid-upper arm circumference (MUAC), skinfold thickness (biceps, triceps, subscapular, suprailiac), and bioelectrical impedance were also obtained. Stepwise multiple regression analysis and residual plots were performed to determine the most significant variables to predict FFM. Results: The single best predictor of FFM was ZI, which explained 96.2% of the variance in FFM (r = 0.981, SEE = 2.15 kg). Addition of weight to the model containing ZI increased the explained variance of FFM to 96.6% (r = 0.983, SEE = 2.03 kg). BMI and MUAC were the poorest predictors of FFM: r = 0.422, SEE = 10.2 kg and r = 0.621, SEE = 8.93 kg, respectively. Conclusions: Impedance index is a more significant predictor of FFM than other anthropometric measurements. The predictive accuracy of bioelectrical impedance analysis‑based prediction equations for FFM was improved by addition of weight.