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1. Fácil de usar
El sistema de electrodos táctiles de 8 puntos combina la facilidad de uso con la consistencia, lo que agiliza el proceso de medición y mejora la eficiencia de la recopilación de datos. La guía de voz directa y las instrucciones claras en pantalla facilitan a los asistentes la realización de cada medición, lo que les permite dedicar más tiempo al análisis.
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2. Gestión de datos
Cuando se usa con el software para PC Charder Insight, los resultados de las mediciones se pueden transferir, almacenar y ver claramente automáticamente, ¡con opciones para exportar a CSV para el análisis estadístico de grandes cantidades de datos!
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3. Resultados reproducibles
Reciba resultados clínicamente validados y reproducibles, asegurando la integridad de los datos de medición y la capacidad de seguimiento con monitoreo regular de los sujetos.
Investigar
Trabajos de investigación
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Comparación de FFM con DXA
Un estudio publicado por el International Journal of Gerontology comparó la precisión de BIA contra DXA. El estudio encontró que los resultados analizados por el modelo de composición corporal de Charder tenían una correlación de ar = .942 con DXA para la masa libre de grasa.
"En resumen, la FFM de múltiples segmentos estimada por BIA fue muy relativa a la determinada por DXA para personas mayores en Taiwán".
Nueva Aplicación del Análisis de Impedancia Bioeléctrica por la Red Neuronal Artificial de Retropropagación Modelo Matemáticamente Predictivo de Composición Tisular en Miembros Inferiores de Personas Mayores. Revista Internacional de Gerontología 6 (2012) 20-26
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Resultados de FFM de redes neuronales artificiales en comparación con DXA
Un estudio publicado por Nutrition Journal comparó la precisión de un nuevo modelo predictivo BIA que utiliza redes neuronales artificiales de retropropagación (BP-ANN) con DXA para masa sin grasa. El estudio encontró que el modelo BP-ANN obtuvo un coeficiente de correlación de r2= 0.987.
"Los resultados mostraron que existía un mejor acuerdo entre FFMANN y FFMDXA que entre FFMLR y FFMDXA".
La novedosa aplicación de la red neuronal artificial en el análisis de impedancia bioeléctrica para evaluar la composición corporal en personas mayores. Diario de Nutrición 2013, 21:2 1
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Resultados de la red neuronal artificial para masa grasa y masa libre de grasa en comparación con DXA
Un estudio publicado por el International Journal of Gerontology comparó la precisión de un nuevo modelo predictivo BIA que utiliza redes neuronales artificiales de propagación posterior (BP-ANN) con los resultados de DXA para las extremidades inferiores. El estudio encontró que el nuevo modelo predictivo de Charder obtuvo un coeficiente de correlación de r2=0,962.
"En resumen, la mayor precisión y precisión predictiva hizo que la aplicación de BIA con el modelo matemático BP-ANN fuera más factible para la medición clínica de FM y FFM en las extremidades inferiores de las personas mayores".
Nueva Aplicación del Análisis de Impedancia Bioeléctrica por la Red Neuronal Artificial de Retropropagación Modelo Matemáticamente Predictivo de Composición Tisular en Miembros Inferiores de Personas Mayores. Revista Internacional de Gerontología 6 (2012) 20-26
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FFM de cuerpo completo y segmentario en poblaciones atléticas de élite en comparación con DXA
Un estudio publicado por Scientific Research and Essays (SCI) comparó la precisión de BIA con DXA en jugadores de fútbol de élite. El estudio encontró que el modelo de composición corporal de Charder obtuvo un coeficiente de correlación de r = 0,95 para la masa libre de grasa corporal total en comparación con DXA.
"En resumen, el mayor rendimiento en la predicción de la composición corporal de los segmentos en nuestra ecuación predictiva desarrollada por medición BIA ha demostrado la posibilidad de aplicación para monitorear la composición corporal de los atletas, especialmente las extremidades y el tronco".
El análisis de impedancia bioeléctrica con nuevas ecuaciones predictivas para medir la composición corporal de segmentos de jugadores de fútbol masculino de élite en Taiwán. Investigación científica y ensayos vol. 6 (24), págs. 5131-5136, 23 de octubre de 2011. DOI:10.5897/SRE11.041
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Predicción de la función del músculo esquelético usando BIVA
Un estudio publicado en PLOS ONE evaluó si se encontraría una relación clara entre los resultados de BIVA y la función muscular. El estudio encontró que la fuerza de agarre se podía predecir utilizando los parámetros BIVA, distinguiendo entre diferentes niveles de fuerza.
"Nuestro estudio mostró que los parámetros BIVA medidos por un analizador de impedancia de pie y las variables antropométricas pueden predecir la función muscular medida por HGS con un buen rendimiento en adultos asiáticos sanos. Nuestros resultados pueden facilitar las aplicaciones clínicas de la tecnología BIVA de pie para evaluar la función del músculo esquelético".
"En resumen, el mayor rendimiento en la predicción de la composición corporal de los segmentos en nuestra ecuación predictiva desarrollada por medición BIA ha demostrado la posibilidad de aplicación para monitorear la composición corporal de los atletas, especialmente las extremidades y el tronco".
Lee LW, Lu HK, Chen YY, Lai CL, Chu LP, Hsieh MC, et al. (2020) Predicción y discriminación de la función del músculo esquelético mediante el análisis de vectores de impedancia bioeléctrica utilizando un analizador de impedancia de pie en adultos taiwaneses sanos. PLoS ONE 15(6): e0231604.