体組成計は正確ですか？

体組成計は体内の水分、脂肪、筋肉などさまざまな結果を得ることができます。しかし、これらの結果が正確であることをどうやって確認できるのでしょうか?

 

スケールを例にとると、精度検証の原理は非常にシンプルです。技術者が重量を校正または確認する場合は、研究所認定の分銅を使用して、はかりに表示される結果が正確であることを確認します。たとえば、20kg の重りを秤台に置いた場合、画面には正しい 20kg が表示されるはずですが、大幅な偏差がある場合は、修正が必要であることがわかります。

 

しかし、検証体組成はそれほど単純ではありません！体重計には、比較可能な「実際の」結果を提供できる重量がありますが、デュアルエネルギー X 線 (DXA)、水の重量、または空気のいずれであっても、体組成を 100% 正確に測定する単一の方法はありません。体積計（ADP）、磁気共鳴画像法（MRI）、コンピュータ断層撮影法（CT）、生体インピーダンス解析（BIA）、上記はすべて推定/計算結果です。

 

これは事実ですが、いくつかの測定方法が「ゴールドスタンダード」と考えられています。 BIA と DXA を例に挙げると、ほとんどの学術研究や検証レポートでは、これら 2 つのデバイスの結果を比較して、その類似性を確認することがよくあります。 BIA の結果が「ゴールドスタンダード」に非常に似ている場合、それは「正確」であるとみなされます。

 

精度の決定はデータ統計によって計算され、最も一般的な分析は (1) 相関係数と (2) 一貫性限界です。

 

相関係数は、2 つの異なるデバイスによって提供される結果がどの程度類似しているかを示します。したがって、目標が「ゴールドスタンダード」にできるだけ近い結果を得ることである場合、理想的には相関係数 (「r 値」と呼ばれる) が高いほど良いことになります。ある検証レポートを読むと、BIA装置の体脂肪結果とDXAの体脂肪結果の相関係数はr=0.96とあり、両者の相関は非常に高いことがわかります。

 

一致限界 (LoA) の概念は標準偏差に似ています。その目的は、「ゴールドスタンダード」からの結果の平均偏差と、差の標準偏差の範囲限界を理解することです。したがって、限界が大きいほど、 LoA の境界が大きいほど、結果と「ゴールドスタンダード」の差が大きくなり、LoA の境界が小さいほど良いことになります。

以上が検証報告書の最も重要な分析項目です。 「 Charderの体組成計とDXAの相関係数はr=0.96である」という単純明快な答えを誰もが望んでいますが、体重計のように完全に検証することはできません。

 

ある研究で、相関係数が高く、LoA 制限が小さい、非常に美しい結果が得られたとします。しかし、実験の被験者が全員男性だった場合、女性の結果も同様に正確であると確信できるでしょうか?被験者の BMI が正常範囲内であれば、BMI が高い人の測定も同様に正確ですか?

体重測定には「100%の標準的な答え」がありますが、体組成は改善の可能性を秘めた課題であり、 Charder氏の専門家たちは現在もさまざまな実験による検証を行っており、検証結果を国際誌に発表し、改善を続けています。 BIAの精度。

 

「ゴールドスタンダード」との比較や検証も大切ですが、より注目すべきは、新世代が前世代を超えられるよう、専門家が研究を続け、方程式を改良し続けているかどうかなのかもしれません。