ometendoОжирение и метаболизмObesity and metabolism2071-87132306-5524Endocrinology Research Centre10.14341/omet13047ometendo-13047Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯORIGINAL STUDIESСоматометрические индексы и показатели компонентного состава тела как критерии скрининга ожирения в онтогенетическом аспекте на примере женского населения Магаданской областиSomatometric indices and body component composition as criteria for screening obesity in the ontogenetic aspect: case study on Magadan region female populationhttps://orcid.org/0000-0002-5718-5398БредихинаО. О.BredikhinaO. O.

Бредихина Ольга Олеговна 

685000, г. Магадан, пр. Карла Маркса д. 24

Olga O. Bredikhina

24 Karl Marx street, 24, Magadan, 685000

oalesina597@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-4511-6782АверьяноваИ. В.AveryanovaI. V.

Аверьянова Инесса Владиславовна, д.б.н 

Магадан

ResearcherID: AAR-9371-2020

Scopus Author ID: 57009034300

 

Inessa V. Averyanova, Biological Doctor

Magadan

Inessa1382@mail.ruФедеральное государственное бюджетное учреждение науки Научно-исследовательский центр «Арктика» Дальневосточного отделения Российской академии наукРоссияScientific Research Center “Arktika”, Fareastern Branch of the Russian Academy of Sciences (SRC “Arktika” FEB RAS)Russian Federation202514022026224269277Copyright © Бредихина О.О., Аверьянова И.В., 20262026Бредихина О.О., Аверьянова И.В.Bredikhina O.O., Averyanova I.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.omet-endojournals.ru/jour/article/view/13047Обоснование

Обоснование. Индекс массы тела (ИМТ) — наиболее распространенный метод для диагностики и классификации ожирения, при этом достоверность данного метода в последнее время все чаще ставится под сомнение.

Цель

Цель. Анализ возрастной динамики соматометрических индексов, в том числе ИМТ и характеристик компонентного состава тела, а также сопоставление данных показателей на предмет информативности оценки и классификации ожирения у представительниц женского населения Магаданской области.

Материалы и методы

Материалы и методы. Для реализации поставленной цели оценивали показатели физического развития и характеристики компонентного состава тела с использованием метода биоэлектрического импеданса у 754 женщин различных возрастных групп.

Результаты

Результаты. Показано, что от группы девушек к группе женщин пожилого возраста отмечается значимое снижение FFMI (мышечная масса) на фоне возрастания FMI (жировая масса), FM/FFM (соотношение жировой массы к мышечной), общего содержания жира и отношения окружности талии к бедрам. Женщины 2-го зрелого и пожилого возраста с нормальным ИМТ характеризуются низким содержанием мышц на фоне ожирения (согласно соотношению FM/FFM). На основании этого авторы считают недостаточной информативность показателя ИМТ как критерия диагностики ожирения и избыточной массы тела в данных возрастных группах. При этом проведенный ROC-анализ зависимости ИМТ от значений FM/FFM>0,4 усл. ед. позволил определить оптимальное значение нормальной массы тела в группе девушек и представительниц 1-го зрелого возрастов величина которого равна 24 кг/м2 . В целом, проведенный ROC-анализ в сочетании с корреляционным анализом, результаты которого отражают отсутствие взаимосвязи ИМТ с соотношением FM/FFM в выборках 2-го зрелого и пожилого возрастов также свидетельствует об ограничении по применению в качестве маркера риска ожирения ИМТ в данных периодах онтогенеза.

Заключение

Заключение. У представительниц женского населения Магаданской области классические диапазоны ИМТ не являются четким критериями для классификации ожирения в выборках женщин 2-го зрелого и пожилого периодов онтогенеза, в то время как показатель соотношения FM/FFM может представлять собой более подходящий информативный маркер для определения ожирения, а также саркопенических тенденций ввиду учета компонентов состава тела.

BACKGROUND

BACKGROUND: Body mass index is the most common method for diagnosing and classifying obesity. However, the reliability of this method has recently been increasingly questioned.

AIM

AIM: The study assessed the age dynamics of somatometric indices, including body mass index and body composition characteristics. A comparative assessment on the informative value of the considered indices and classification of obesity in the female population of Magadan region were also carried out.

MATERIALS AND METHODS

MATERIALS AND METHODS: Seven hundred and fifty-four women of different age groups were examined to study the picture of physical development and characteristics of the body component composition using the bioelectric impedance method.

RESULTS

RESULTS: It could be seen that in the line from early adult females to the elderly examinees, a significant decrease in FFMI variables occurred with an increase in FMI, FM/FFM, total fat content, and the ratio of waist waist to hip ratio. We considered the fact that in the group with the normal BMI range, representatives of the 2nd mature and elderly age had a reduced content of the muscle component, as characteristic of sarcopenic tendencies, and combined with high values of FM/FFM, indicating obesity, and we suggested that it was incorrect to use the BMI indicator as an identifier of the overweight and obesity in older age groups. Meanwhile, the ROC analysis of dependence of BMI on the variables of FM/FFM >0.4 conv. Units allowed us to determine the optimal range of normal body mass in the group of early adult females and representatives of the 1st mature age. It was equal to 24 kg/m2. The correlation analysis showed no bonds between BMI and the FM/FFM ratio in the subjects of the 2nd mature and elderly age and, like the ROC analysis, it also indicated a restriction on the use of BMI as a marker of obesity risk in these periods of ontogenesis.

CONCLUSION

CONCLUSION: The Magadan region female population survey has shown that standard BMI ranges appear to be uncertain criteria for classifying obesity in women of the 2nd mature and elderly periods of ontogenesis, while the FM/FFM ratio indicator can be a more suitable informative marker for identifying obesity and sarcopenic signs, owing to its considering the body composition components.

ИМТбиоимпедансный анализантропометрические индексывозрастная динамикафизическое развитиеженское населениеожирениеROC-анализBMIbio impedance analysisanthropometric indicesage dynamicsphysical developmentfemale populationobesityROC-analysisРабота выполнена за счет бюджетного финансирования НИЦ «Арктика» ДВО РАН в рамках выполнения темы «Изучение межсистемных и внутрисистемных механизмов реакций в формировании функциональных адаптивных резервов организма человека «северного типа» на разных этапах онтогенеза лиц, проживающих в дискомфортных и экстремальных условиях с определением интегральных информативных индексов здоровья» (рег. номер АААА-А21-121010690002-2).The research was financed from budgetary funds of the “Arktika” Scientific Research Center of the FEB of the RAS within the framework of implementing “The study of intersystem and intrasystem reaction mechanisms in the formation of functional adaptive reserves of the body of a “northern type” man at different stages of ontogenesis of persons living in uncomfortable and extreme conditions with the establishment of integral informative health indices” (Registration number АААА-А21-121010690002-2).ReferencesCongdon P, Amugsi D. Editorial: The obesity epidemic: Causes, context, prevention. Front. Public Health. 2022;10:1030180. doi: https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.1030180Халимов Ю.Ш., Агафонов П.В., Киреева Е.Б., Орлов Ю.В. Ожирение и COVID-19: инсайты двух пандемий // Доктор.Ру. – 2022. – Т. 21. – №2 – С. 59-66. [Khalimov YuSh, Agafonov PV, Kireeva EB, Orlov YuV. Obesity and COVID-19: Insights from Two Pandemics. Doctor.Ru. 2022;21(2):59–66. (in Russ).] doi: 10.31550/1727-2378-2022-21-2-59-66.WHO European Regional Obesity Report 2022 Copenhagen: WHO Regional Office for Europe. Licence. 2022. [cited 2023 July 8]. Available from: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/353747/9789289057738-eng.pdfWHO European Regional Obesity Report 2022 Copenhagen: WHO Regional Office for Europe. Licence. 2022. [cited 2023 July 8]. Available from: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/353747/9789289057738-eng.pdfGroenhof TKJ, Lely AT, Haitjema S, et al. Evaluating a cardiovascular disease risk management care continuum within a learning healthcare system: a prospective cohort study. BJGP Open. 2020;4(5):bjgpopen20X101109. doi: https://doi.org/10.3399/bjgpopen20X101109Groenhof TKJ, Lely AT, Haitjema S, et al. Evaluating a cardiovascular disease risk management care continuum within a learning healthcare system: a prospective cohort study. BJGP Open. 2020;4(5):bjgpopen20X101109. doi: 10.3399/bjgpopen20X101109Алфёрова В.И., Мустафина С.В. Распространенность ожирения во взрослой популяции Российской Федерации (обзор литературы) // Ожирение и метаболизм. 2022. — Т. 19. — № 1 — С. 96-105 doi: https://doi.org/10.14341/omet12809Алфёрова В.И., Мустафина С.В. Распространенность ожирения во взрослой популяции Российской Федерации (обзор литературы) // Ожирение и метаболизм. 2022. –Т. 19. – № 1 – С. 96-105. [Alferova VI, Mustafina SV. The prevalence of obesity in the adult population of the Russian Federation (literature review). Obesity and metabolism. 2022;19(1):96-105. (In Russ).] doi: 10.14341/omet12809Ng M, Fleming T, Robinson M, et al. Global, regional, and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980–2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet. 2014;384(9945):766-781. doi: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(14)60460-8Ng M, Fleming T, Robinson M, et al. Global, regional, and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980–2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet. 2014;384(9945):766-781. doi: 10.1016/S0140-6736(14)60460-8Weber DR, Leonard MB, Shults J, Zemel BS. A comparison of fat and lean body mass index to BMI for the identification of metabolic syndrome in children and adolescents. J Clin Endocrinol Metab. 2014;99(9):3208-16. doi: https://doi.org/10.1210/jc.2014-1684Weber DR, Leonard MB, Shults J, Zemel BS. A comparison of fat and lean body mass index to BMI for the identification of metabolic syndrome in children and adolescents. J Clin Endocrinol Metab. 2014;99(9):3208-16. doi: 10.1210/jc.2014-1684.Gasier HG, Hughes LM, Young C.R, Richardson AM. Comparison of body composition assessed by dual-energy x-ray absorptiometry and BMI in current and former U.S. navy service members. PLoS ONE. 2015;10:e0132157. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0132157.Gasier HG, Hughes LM, Young C.R, Richardson AM. Comparison of body composition assessed by dual-energy x-ray absorptiometry and BMI in current and former U.S. navy service members. PLoS ONE. 2015;10:e0132157. doi: 10.1371/journal.pone.0132157.Gažarová M, Galšneiderová M, Mečiarová L. Obesity diagnosis and mortality risk based on a body shape index (ABSI) and other indices and anthropometric parameters in university students. Rocz Panstw Zakl Hig. 2019;70(3):267-275. doi: https://doi.org/10.32394/rpzh.2019.0077Gažarová M, Galšneiderová M, Mečiarová L. Obesity diagnosis and mortality risk based on a body shape index (ABSI) and other indices and anthropometric parameters in university students. Rocz Panstw Zakl Hig. 2019;70(3):267-275. doi: 10.32394/rpzh.2019.0077.Chooi, YC, Ding C, Magkos F. The epidemiology of obesity. Metabolism. 2019;92:6-10. doi: https://doi.org/10.1016/j.metabol.2018.09.005Chooi, YC, Ding C, Magkos F. The epidemiology of obesity. Metabolism. 2019;92:6-10. doi: 10.1016/j.metabol.2018.09.005Shukohifar M, Mozafari Z, Rahmanian M, Mirzaei M. Performance of body mass index and body fat percentage in predicting metabolic syndrome risk factors in diabetic patients of Yazd, Iran. BMC Endocr Disord. 2022;22(1):216. doi: https://doi.org/10.1186/s12902-022-01125-0Shukohifar M, Mozafari Z, Rahmanian M, Mirzaei M. Performance of body mass index and body fat percentage in predicting metabolic syndrome risk factors in diabetic patients of Yazd, Iran. BMC Endocr Disord. 2022;22(1):216. doi: 10.1186/s12902-022-01125-0.Li Y-C, Li C-I, Lin W-Y, et al. Percentage of body fat assessment using bioelectrical impedance analysis and dual-energy X-ray absorptiometry in a weight loss program for obese or overweight Chinese adults. PLoS One. 2013;8(4):e58272. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0058272Li Y-C, Li C-I, Lin W-Y, et al., “Percentage of body fat assessment using bioelectrical impedance analysis and dual-energy X-ray absorptiometry in a weight loss program for obese or overweight Chinese adults. PLoS One. 2013;8(4):e58272. doi: 10.1371/journal.pone.0058272.Lokpo SY, Ametefe CeY, Osei-Yeboah J, et al. Performance of body adiposity index and relative fat mass in predicting bioelectric impedance analysis-derived body fat percentage: a cross-sectional study among patients with type 2 diabetes in the Ho municipality, Ghana. Hindawi BioMed Research International. 2023:1500905. doi: https://doi.org/10.1155/2023/1500905Lokpo SY, Ametefe CeY, Osei-Yeboah J, et al. performance of body adiposity index and relative fat mass in predicting bioelectric impedance analysis-derived body fat percentage: a cross-sectional study among patients with type 2 diabetes in the ho municipality, Ghana. Hindawi BioMed Research International. 2023:1500905. doi: 10.1155/2023/1500905.Lee DH, Keum N, Hu FB, et al. Predicted lean body mass, fat mass, and all cause and cause specific mortality in men: prospective US cohort study. BMJ. 2018;362:k2575. doi: https://doi.org/10.1136/bmj.k2575Lee DH, Keum N, Hu FB, et al. Predicted lean body mass, fat mass, and all cause and cause specific mortality in men: prospective US cohort study. BMJ, 2018;362:k2575. doi: 10.1136/bmj.k2575Górnicka M, Szewczyk K, Białkowska A, et al. Anthropometric indices as predictive screening tools for obesity in adults; the need to define sex-specific cut-off points for anthropometric indices. Applied Sciences. 2022;12:61-65. doi: https://doi.org/10.3390/app12126165Górnicka M, Szewczyk K, Białkowska A, et al. Anthropometric indices as predictive screening tools for obesity in adults; the need to define sex-specific cut-off points for anthropometric indices. Applied Sciences. 2022;12:61-65. doi: 10.3390/app12126165Consultation WHO. Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for policy and intervention strategies. The Lancet. 2004;363: 157–163. doi: https://doi.org/10.1016/s0140-6736(03)15268-3Материалы Седьмой научной конференции по вопросам возрастной морфологии, физиологии и биохимии. // Науч.-исслед. ин-т возрастной физиологии и физ. воспитания. М.: Акад. пед. наук РСФСР, 1965. 522 с. [Materialy Sed'moj nauchnoj konferencii po voprosam vozrastnoj morfologii, fiziologii i biohimii. Nauch.-issled. in-t vozrastnoj fiziologii i fiz. vospitanija. M.: Akad. ped. nauk RSFSR; 1965, 522. (in Russ).]docs.nevacert.ru Анализатор оценки баланса водных секторов организма с программным обеспечением АВС01 «МЕДАСС» [доступ от 18.09.2023]. Доступ по ссылке: https://docs.nevacert.ru/files/med_reestr_v2/o17628_instruction.pdfConsultation WHO. Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for policy and intervention strategies. The Lancet. 2004;363: 157–163. doi: 10.1016/s0140-6736(03)15268-3.Kyle UG, Pirlich M, Lochs H, et al. Increased length of hospital stay in underweight and overweight patients at hospital admission: A controlled population study. Clin. Nutr. 2005;24:133–142. doi: https://doi.org/10.1016/j.clnu.2004.08.012Kyle UG, Pirlich M, Lochs H, et al.Increased length of hospital stay in underweight and overweight patients at hospital admission: A controlled population study. Clin. Nutr. 2005;24:133–142. doi: 10.1016/j.clnu.2004.08.012Tayefi M, Tayefi B, Darroudi S, et al. Thereis anassociation between body fat percentage and metabolic abnormality in normalweight subjects: Iranian large population. Transl. Metab. Syndr. Res. 2019;2:11–16. doi: https://doi.org/10.1016/j.tmsr.2019.08.001Pluta W, Dudzińska W, Lubkowska A. Metabolic Obesity in People with Normal Body Weight (MONW) – Review of Diagnostic Criteria. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2022;19(2):624. doi: 10.3390/ijerph19020624Swets J.A. Measuring the accuracy of diagnostic systems. Science. 1988;240: 1285–1293Swets J.A. Measuring the accuracy of diagnostic systems. Science. 1988;240: 1285–1293.Nimptsch K, Konigorski S, Pischon T. Diagnosis of obesity and use of obesity biomarkers in science and clinical medicine. Metabolism. 2019;92;61–70. doi: https://doi.org/10.1016/j.metabol.2018.12.006Nimptsch K, Konigorski S, Pischon T. Diagnosis of obesity and use of obesity biomarkers in science and clinical medicine. Metabolism. 2019;92;61–70. doi: 10.1016/j.metabol.2018.12.006.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.