Dlaczego wiek jest tak ważny w badaniu składu ciała

Sprawdzone algorytmy Charder do analizy i obliczania wyników składu ciała wykorzystują połączenie danych pomiarowych i wejściowych. Dane pomiarowe obejmują pomiary masy ciała i impedancji elektrycznej, w tym impedancję, reaktancję, rezystancję i kąt fazowy. Dane wejściowe obejmują wzrost, płeć i wiek.

 

Wszystkie te czynniki są ważne, ponieważ pomagają algorytmom określać skład ciała, ale dzisiaj skupimy się na wieku i tym, dlaczego bierzemy go pod uwagę podczas analizy!

 

Jak może zaświadczyć każdy, kto mimowolnie stękał, siadając na krześle, nasze ciała nieustannie się zmieniają z wiekiem: u większości osób oznacza to spadek tętna maksymalnego i objętości krwi. W szczególności spadek masy mięśniowej i wydolności jest dość powszechny wraz z wiekiem, zwłaszcza po około 50. roku życia. Proces ten można oczywiście spowolnić lub odwrócić dzięki odpowiedniemu treningowi i dobrze zaplanowanemu odżywianiu, ale ogólnie rzecz biorąc, utrzymanie tego samego poziomu sprawności fizycznej wymaga znacznie większego wysiłku niż u młodszej osoby.

 

Szczególnie interesujące jest to, że u osób starszych mięśnie mogą tracić siłę szybciej niż masę!to badanieW opublikowanym w czasopiśmie „Journal of Gerontology” badaniu naukowcy badali zmiany masy i siły mięśniowej przez 3 lata u blisko 2000 dorosłych. Stwierdzili, że chociaż masa mięśniowa koreluje ze spadkiem siły (co jest zrozumiałe), spadek siły następował znacznie szybciej niż towarzysząca mu utrata masy mięśniowej, co wskazuje, że jakość mięśni może być w pewnym sensie oddzielona od masy. (To główny powód, dla którego Charder opracował unikalny moduł „Jakość Mięśni”, oprócz analizy masy mięśniowej).

 

 

Oczywiście, u osób starszych obserwuje się spadek masy i gęstości kości, dlatego też dużo łatwiej jest im ulec złamaniu kości na skutek upadków.

 

Ze względu na zmiany fizjologiczne zachodzące w naszym ciele w procesie starzenia, jasne jest, dlaczego uważamy, że uwzględnienie wieku jest ważne przy obliczaniu składu ciała. Można opracować algorytmy, które nie uwzględniają wieku, tak jak można stworzyć taki, który ignoruje wzrost. Odkryliśmy jednak, że uwzględnienie wieku znacznie zwiększa dokładność wyników końcowych. Kliknij poniższy link, aby dowiedzieć się więcej o trafności naszych algorytmów!