Выборная Ксения Валерьевна, научный сотрудник лаборатории антропонутрициологии и спортивного питания
Москва
Vybornaya Kseniya V., researcher at Laboratory of Anthroponutrition and Sports Nutrition
Moscow
Семенов Мурадин Мудалифович, к.б.н., с.н.с
г. Ессентуки
Semenov Muradin M., PhD Bio Sci, senior researcher
Essentuki
Раджабкадиев Раджабкади Магомедович, м.н.с. лаборатории антропонутрициологии и спортивного питания
Москва
Radzhabkadiev Radzhabkadi M., junior researcher at Laboratory of Anthroponutrition and Sports Nutrition
Moscow
Крикун Евгений Николаевич, д.м.н., проф., академик РАЕ и МАИА, заведующий кафедрой анатомии человека
п.г.т. Малаховка, Московская область
Krikun Evgeny N., DM Sci (habil.), professor, academician of the Russian Academy of Natural Sciences and the MAIA, head at Dept of Human Anatomy
Malakhovka
Клочкова Светлана Валерьевна, д.м.н., проф. кафедры анатомии человека
Москва
Klochkova Svetlana V., DM Sci (habil.), professor at Dept of Human Anatomy
Moscow
Никитюк Дмитрий Борисович, академик РАН, д.м.н., проф., директор; зав. кафедрой экологии безопасности пищи; проф. кафедры оперативной хирургии и топографической анатомии
Москва
Nikityuk Dmitrii B., academician of the Russian Academy of Sciences, DM Sci (habil.), professor, director; head of Dept of Ecology of Food Safety; professor at Dept of Operative Surgery and Topographic Anatomy
Moscow
Стандартизация методов оценки состава тела является чрезвычайно актуальной темой, особенно при анализе многолетней подготовки спортсменов. Оценка результатов измерения состава тела методом классической антропометрии в сравнении с аппаратным методом биоимпедансометрии является актуальной, т.к. результаты измерений этими методиками часто разняться, а практикующим врачам и тренерам важно иметь информацию об этих различиях.
Цель. Сравнить результаты оценки состава тела баскетболистов, полученные с помощью расчетной и двух аппаратных методик.
Материалы и методы. В обследовании приняли участие 25 студентов-баскетболистов (возраст 20,3±1,7 года). Состава тела оценивали тремя методами: расчетным–по формулам Й. Матейка, аппаратным с помощью анализатора состава тела АВС‑01 (ООО НТЦ «МЕДАСС», Россия), аппаратным с помощью базового многочастотного портативного анализатора состава тела ACCUNIQ BC310 (SELVAS Healthcare Inc., Daejeon, Южная Корея). Для статистических расчетов и построения графиков использовали программу Statistica. Достоверность различий между независимыми группами определяли с помощью непараметрического критерия Манна–Уитни (U-тест). Нормальность распределения оценивали с помощью критерия Шапиро–Уилка. Для сравнения зависимых выборок использовали непараметрический критерий Уилкоксона. Корреляционный анализ – по Блэнду – Альтману.
Результаты и обсуждение. Расчетный метод на основе антропометрии дает достоверно большие результаты по скелетно-мышечной массе; по величине основного обмена ACCUNIQ дает наибольшие значения, МЕДАСС – наименьшие, метод антропометрии – средние между результатами, получаемыми двумя аппаратными методиками. Корреляционный анализ показал, что при определении тощей массы тела наиболее близкие результаты получаются при измерении с помощью двух анализаторов – МЕДАСС и ACCUNIQ (r=0,938, p<0,05); АНТРА и ACCUNIQ дают меньшую корреляционную связь (r=0,819, p<0,05), самая незначительная корреляция показана между методом АНТРА и МЕДАСС (r=0,715, p<0,05). При определении жировой массы тела методы дают наименьшие корреляции, чем при определении тощей массы тела: наиболее близкие результаты получаются также при измерении с помощью двух анализаторов – МЕДАСС и ACCUNIQ (r=0,677, p<0,05), АНТРА и ACCUNIQ дают меньшую корреляционную связь (r=0,598, p<0,05), самая незначительная корреляция показана между методом АНТРА и МЕДАСС (r=0,361, p<0,05), причем корреляция недостоверна. Выводы. Определение состава тела спортсменов представляется возможным любым из методов (калиперометрия, биоимпедансометрия) с учетом того, что для динамических исследований будет использоваться один и тот же метод. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: антропометрия, калиперометрия, биоимпедансный анализ, состав тела, спо>p<0,05); АНТРА и ACCUNIQ дают меньшую корреляционную связь (r=0,819, p<0,05), самая незначительная корреляция показана между методом АНТРА и МЕДАСС (r=0,715, p<0,05). При определении жировой массы тела методы дают наименьшие корреляции, чем при определении тощей массы тела: наиболее близкие результаты получаются также при измерении с помощью двух анализаторов –МЕДАСС и ACCUNIQ (r=0,677, p<0,05), АНТРА и ACCUNIQ дают меньшую корреляционную связь (r=0,598, p<0,05), самая незначительная корреляция показана между методом АНТРА и МЕДАСС (r=0,361, p<0,05), причем корреляция недостоверна.
Выводы. Определение состава тела спортсменов представляется возможным любым из методов (калиперометрия, биоимпедансометрия) с учетом того, что для динамических исследований будет использоваться один и тот же метод.
Standardization of methods for assessing body composition is an extremely relevant topic, especially when analyzing the long-term training of athletes. Evaluation of the results of measuring body composition using the method of classical anthropometry in comparison with the hardware method of bioimpedanceometry is relevant, because Measurement results from these techniques often vary, and it is important for practitioners and trainers to be aware of these differences.
The aim of the study was to ompare the results of assessing the body composition of basketball players obtained using the calculation and two hardware methods.
Materials and methods. The survey involved 25 students-basketball players (age 20.3±1.7 years). Body composition was assessed by three methods: calculation – according to the formulas of J. Mateyk, hardware – using the body composition analyzer ABC‑01 (LLC STC «MEDASS», Russia), hardware – using the basic multi-frequency portable body composition analyzer ACCUNIQ BC310 (SELVAS Healthcare Inc., Daejeon, South Korea). Statistica software was used for statistical calculations and plotting. The significance of differences between independent groups was determined using the nonparametric Mann – Whitney test (U-test). Distribution normality was assessed using the Shapiro – Wilk test. The nonparametric Wilcoxon test was used to compare dependent samples. Correlation analysis – according to Bland – Altman.
Results and discussion. The calculation method based on anthropometry gives significantly greater results in terms of skeletal muscle mass; in terms of basal metabolism, ACCUNIQ gives the highest values, Medass – the smallest, anthropometry method – the average between the results obtained by two hardware methods. Correlation analysis showed that when determining lean body mass, the closest results are obtained when measured using two analyzers MEDAS and ACCUNIQ (r=0.938, p<0.05 5); ANTRA and ACCUNIQ give a lower correlation (r=0.819, p<0.05), the lowest correlation is shown between the ANTRA method and MEDASS (r=0.715, p<0.05). When determining body fat mass, the methods give the least correlations than when determining lean body mass: the closest results are obtained when measured using two analyzers – MEDASS and ACCUNIQ (r=0.677; p<0.05)), ANTRA and ACCUNIQ give a lower correlation (r=0.598; p<0.05) (moreover, the correlation is not significant).
Conclusion. Determination of the body composition of athletes is possible by any of the methods (caliperometry, bioimpedancemetry), given that the same method will be used for dynamic studies.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.