Оценка состава тела баскетболистов методами антропометрии и биоимпедансометрии – сравнение результатов расчетной и двух аппаратных методик

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.

1. Nishida C, Ko GT, Kumanyika S. Body Fat Distribution and Noncommunicable Diseases in Populations: Overview of the 2008 WHO Expert Consultation on Waist Circumference and Waist-Hip Ratio. Eur. J. Clin. Nutr. 2010; 64: 2–5. https://doi.org/10.1038/ejcn.2009.139

2. Lira FS, Rosa JC, Pimentel GD, Tarini VAF, Arida RM, Faloppa F, Alves ES, do Nascimento CO, Oyama LM, Seelaender M, de Mello MT, Santos RVT. Inflammation and Adipose Tissue: Effects of Progressive Load Training in Rats. Lipids Health Dis. 2010; 9: 109. https://doi. org/10.1186/1476–511X 9–109

3. Tornero-Aguilera JF, Villegas-Mora BE, Clemente-Suárez VJ. Differences in Body Composition Analysis by DEXA, Skinfold and BIA Methods in Young Football Players. Children. 2022; 9: 1643. https://doi.org/10.3390/children9111643

4. Matiegka J. The testing of physical efficiency. Amer. J. Phys. Anthropol. 1921; 4 (3): 223–230. https://doi.org/10.1002/ajpa.1330040302

5. Martin AD, Ross WD, Drinkwater DT, Clarys JP. Prediction of body fat by skinfold calipers: assumptions and cadaver evidence. Intern. J. Obes. 1985; 9 (1): 31–39.

6. Николаев Д.В. Биоимпедансный анализ состава тела человека / Д.В. Николаев, А.В. Смирнов, И.Г. Бобринская, С.Г. Руднев. М., Наука, 2009. 392 c.

7. Montgomery M, Marttinen RH, Galpin AJ. Comparison of body fat results from 4 bioelectrical impedance analysis devices vs. air displacement plethysmography in american adolescent wrestlers. International Journal of Kinesiology & Sports Science. 2017; 5 (4): 18–25. https://doi. org/10.7575/aiac.ijkss.v.5n.4p.18

8. Yang SW, Kim TH, Choi HM. The reproducibility and validity verification for body composition measuring devices using bioelectrical impedance analysis in Korean adults. Journal of Exercise Rehabilitation. 2018; 14 (4): 621–627. https://doi.org/10.12965/jer.1836284.142

9. Sloan A, Weir JB. Nomograms for prediction of body density and total body fat from skinfold measurements. J. Appl. Physiol. 1970; 28: 221–222. https://doi.org/10.1152/jappl.1970.28.2.221

10. Durnin JV, Womersley J. Body fat assessed from total body density and its estimation from skinfold thickness: Measurements on 481 men and women aged from 16 to 72 years. Br.J. Nutr. 1974; 32: 77–97. https://doi.org/10.1079/bjn19740060

11. Lean M, Han TS, Deurenberg P. Predicting body composition by densitometry from simple anthropometric measurements. Am.J. Clin. Nutr. 1996; 63: 4–14. https://doi.org/10.1093/ajcn/63.1.4

12. Gallagher D, Heymsfield SB, Heo M, Jebb SA, Murgatroyd PR, Sakamoto Y. Healthy percentage body fat ranges: an approach for developing guidelines based on body mass index. Am.J. Clin. Nutr. 2004; 72: 694–701. https://doi.org/10.1093/ajcn/72.3.694

13. Pongchaiyakul C, Kosulwat V, Rojroongwasinkul N, Charoenkiatkul S, Thepsuthammarat K, Laopaiboon M, Nguyen TV, Rajatanavin R. Prediction of percentage body fat in rural thai population using simple anthropometric measurements. Obes. Res. 2005; 13: 729–738. https://doi.org/10.1038/oby.2005.82

14. Ross WD, Kerr DA. Fraccionamiento de la masa corporal: Un nuevo método para utilizar en nutrición clínica y medicina deportiva. Apunts Med. Sport. 1991; 18: 175–187.

15. Faulkner J. Physiology of swimming and diving. In Exercise Physiology; Falls, H., Ed.; Academic Press: Baltimore, MD, USA, 1968.

16. Carter J. Body composition of Montreal Olympic athletes. In Physical Structure of Olympic Athletes Part I: The Montreal Olympic Games Anthropological Project; Carter J., Ed.; Karger: Basel, Switzerland, 1982.

17. Willems A, Paulson TAW, Keil M, Brooke-Wavell K, Goosey-Tolfrey VL. Dual-Energy X-Ray Absorptiometry, Skinfold Thickness, and Waist Circumference for Assessing Body Composition in Ambulant and Non-Ambulant Wheelchair Games Players. Front. Physiol. 2015; 6: 356. https://doi. org/10.3389/fphys.2015.00356

18. Vaquero-CristÃbal R, Albaladejo-Saura M, Luna-Badachi AE, Esparza-Ros F. Differences in Fat Mass Estimation Formulas in Physically Active Adult Population and Relationship with Sums of Skinfolds. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020; 17 (21): 7777. https://doi.org/10.3390/ijerph17217777

19. Тутельян В. А. Никитюк Д. Б., Бурляева Е. А. и др. Использование метода комплексной антропометрии в спортивной и клинической практике: методические рекомендации. М.: Спорт, 2018. 49 с.

20. Мартиросов Э.Г., Николаев Д.В., Руднев С.Г. Технологии и методы определения состава тела человека. М.: Наука, 2006. 248 c.

21. National Wrestling Coaches Association (NWCA). 330 Hostetter Road, Manheim, PA 17545, USА. https://www.nwcaonline.com/

22. National Federation of State High School Associations. (2016). 2016–2017 NFHS Wrestling Rules Book.

23. Sansone P, Makivic B, Csapo R, Hume A, Martínez-Rodríguez P and Bauer P. Body fat of basketball players: a systematic review and meta-analysis. Sports Med Open. 2022 Dec; 8: 26. https://doi.org/10.1186/s40798–022–00418-x

24. Munguía-Izquierdo D, Suárez-Arrones L, Di Salvo V, Paredes-Hernández V, Ara I, Mendez-Villanueva A. Estimating Fat-Free Mass in Elite Youth Male Soccer Players: Cross-Validation of Different Field Methods and Development of Prediction Equation. J. Sports Sci. 2019; 37: 1197–1204. https://doi.org/10.1080/02640414.2018.1551045