Chỉ số điện trở, các số đo nhân trắc và biến số ước lượng khối nạc trên bệnh nhi
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,...
Tóm tắt tiếng Việt: 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.
English summary: 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.
English summary: 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.