Nuorten rasvaprosenttikaavat: Miten tarkkoja ne ovat murrosiässä?

Tavanomaiset painoindeksin (BMI) raja-arvot ja rasvaprosentin antropometriset ennustekaavat tarjoavat kohtuullisia ryhmätason seulontamittareita nuorille, mutta niiden tarkkuus yksilöllisessä seurannassa vaihtelee huomattavasti puberteettikehityksen aikana [3, 13, 14]. Rasvattoman massan (FFM) koostumuksen nopeat muutokset – joita ajavat vaihteleva nesteytystila, luuston mineralisaatio ja sukupuolikohtaiset hormonimuutokset – aiheuttavat usein vääristymiä ihopoimuyhtälöihin ja kaksihaarukkaisiin kehonkoostumusmalleihin [14, 17].

Puberteettikasvu ja kehonkoostumuksen muutokset

Murrosikään liittyy suuria fysiologisia ja rakenteellisia muutoksia, jotka vaikeuttavat kehonkoostumuksen arviointia [14]. Ennen sukupuolista kypsymistä lasten rasvattomassa massassa on enemmän vettä ja vähemmän luumineraaleja kuin aikuisilla [14]. Puberteetin edetessä rasvattoman massan tiheys ja suhteet muuttuvat merkittävästi [14].

Puberteetin alkaminen määritellään kliinisesti Tannerin vaiheen 2 saavuttamisena, jolle on ominaista rintojen kehityksen alkaminen (telarkki, vaihe B2) tytöillä tai vähintään 4 ml:n kivestilavuus pojilla [1]. Tytöillä adrenarkki (lisämunuaisen androgeenien DHEA:n ja DHEAS:n kypsymiseen liittyvä nousu) edeltää tyypillisesti gonadarkkia [9]. Tyttöjen kypsymisen yleinen etenemisjärjestys kulkee pituuskasvun kiihtymisestä pubarkkiin, telarkkiin, pituuskasvun huippunopeuteen ja menarkkiin [9]. Keskimääräinen kesto telarkista (B2) menarkkiin on 2,34 vuotta (keskihajonta 1,03 vuotta), joskin rintojen kehityksen ja menarkin ajoituksen välinen korrelaatio on heikko (r = 0,17), ja kokonaiskesto kaikkien puberteetin virstanpylväiden saavuttamiseen vaihtelee 1,5 vuodesta yli 6 vuoteen [9]. Yhdysvaltalaisten väestötietojen mukaan rintojen vaiheen 2 alkamisiän mediaani on 8,8 vuotta afroamerikkalaisilla, 9,3 vuotta hispaanoilla sekä 9,7 vuotta ei-hispaanisilla valkoisilla ja aasialaisilla, kun taas matalan ja keskitulotason maissa yhdistetty arvio on 10,4 vuotta [9].

Puberteetin ajoitus on tiukasti sidoksissa energiavarastoihin ja hormonaaliseen viestintään [1, 8]. Lisääntynyt rasvakudos liittyy varhaisempaan puberteetin alkamiseen sentraalisten mekanismien kautta – joissa kohonnut leptiini lisää gonadotropiinia vapauttavan hormonin (GnRH) pulssimaisuutta ja gonadotropiinin eritystä – sekä perifeeristen mekanismien kautta, joissa insuliiniresistenssi ja hyperinsulinemia stimuloivat sukupuolihormonien tuotantoa [8]. Tyttöjen pitkittäisseurannassa biosähköisellä impedanssilla mitattu rasvaprosentti oli alle 18 % kuusi kuukautta ennen puberteettia, nousi 2,85 % kolmen kuukauden aikana ylittäen 20 % ennen Tannerin vaihetta B2 ja pysyi vähintään 22 %:ssa alkamisen jälkeen [1]. Nuoruusiän kasvupyrähdyksen huippunopeus saavutetaan tytöillä 11–12 vuoden iässä (telarkin jälkeen, joka tapahtuu 8–12 vuoden iässä) ja pojilla 13–14 vuoden iässä (sen jälkeen kun kivekset ovat suurentuneet tilavuudeltaan ≥4 ml:aan tai pituudeltaan ≥2,5 cm:iin 9,5–14 vuoden iässä) [8].

Tavanomaisten BMI-raja-arvojen luotettavuus

Koska BMI perustuu puhtaasti kokonaispainoon ja pituuteen, se ei erota rasvakudoksen lisääntymistä rasvattoman kudoksen kertymisestä murrosiän kasvupyrähdysten aikana [3, 13]. Kohonneen rasvamäärän seulontatyökaluna ikäpohjaiset BMI-raja-arvot toimivat kuitenkin vertailukelpoisesti malleihin, jotka huomioivat suoraan puberteettivaiheen [3].

Poikkileikkaustutkimuksessa, johon osallistui 368 tervettä valkoihoista nuorta (iältään 8,5–15,5 vuotta), pelkän iän perusteella lasketut BMI-raja-arvot tunnistivat DXA-mittauksella (kaksienerginen röntgenabsorptiometria) todetun korkean rasvapitoisuuden (määriteltynä ≥25 % rasvaprosentiksi pojilla ja ≥35 % tytöillä) 86 %:n herkkyydellä molemmilla sukupuolilla, ja tarkkuus oli 89 % pojilla ja 97 % tytöillä [3]. Kun näitä BMI-raja-arvoja mukautettiin sisältämään sekä ikä että puberteettivaihe, herkkyys oli 90 % pojilla ja 88 % tytöillä (tarkkuuden ollessa 92 % molemmilla), mikä ei ollut merkitsevästi parempi kuin pelkkään ikään perustuvat kriteerit [3]. Lisäksi Bogalusa Heart Study -tutkimuksessa, johon osallistui 6 725 nuorta (iältään 5–17 vuotta), iän ja sukupuolen mukaan vakioitu BMI osoitti hieman vahvempia yhteyksiä kardiometabolisiin riskitekijöihin (kuten lipideihin, lipoproteiineihin, insuliiniin ja verenpaineeseen) kuin tavanomaisilla ihopoimuyhtälöillä arvioitu rasvaprosentti [13].

Ihopoimuyhtälöt eri kehitysvaiheissa

Antropometrisissä yhtälöissä mitataan ihonalaisen rasvakudoksen paksuutta tietyistä anatomisista kohdista pihtien (kaliperin) avulla, ja nämä arvot muunnetaan arvioiduksi kehon tiheydeksi tai rasvaprosentiksi (%BF) [11, 14, 15]. Yleisimmin käytetyt pediatriset mallit, jotka Slaughter kollegoineen (1988) kehitti, luotiin 242 terveen nuoren (iältään 8–18 vuotta) otoksella vertaamalla tuloksia vedenalaiseen punnitukseen tai stabiilien isotooppien laimennusmenetelmään [14, 15]. Nämä yhtälöt käyttävät olkavarren ojentajan (TR) ja lapaluun alareunan (SE) ihopoimuja:

• Tytöt (kaikki iät): %BF = 1,33(TR + SE) - 0,013(TR + SE)^2 - 2,5 [11]
• Pojat (kaikki iät): %BF = 1,21(TR + SE) - 0,008(TR + SE)^2 + I (jossa I on kypsyysasteeseen ja etniseen taustaan perustuva vakiokorjaus) [11]

Slaughterin yhtälöt suunniteltiin nimenomaisesti huomioimaan rasvattoman massan tiheyden muuttuminen eri kehitysvaiheissa (esipuberteetista puberteetin jälkeiseen aikaan) [14]. Janzin ym. ristiinvalidointitutkimuksessa, johon osallistui 122 nuorta (iältään 8–17 vuotta) ja jossa vertailukohtana käytettiin iän mukaan korjattuja kehon tiheyskriteerejä, Slaughterin ihopoimuyhtälöt osoittivat korkeita luokansisäisiä luotettavuuskorrelaatioita (ICC = 0,98–0,99) ja validiteettikorrelaatioita (r = 0,79–0,99), ja arvioinnin keskivirheet (SEE) sekä kokonaisvirheet olivat 3,5–4,6 prosenttiyksikköä rasvaprosentille [14]. Tässä arvioinnissa havaittiin kuitenkin myös merkittävä yhdysvaikutus ihopoimuyhtälön ja sukupuolisen kypsyystason välillä pojilla, ja tytöille tarkoitettu vaihtoehtoinen ojentaja-pohje-ihopoimuyhtälö erosi merkitsevästi kriteerimittauksesta [14].

Kun perinteisiä ihopoimuyhtälöitä on arvioitu nelilokeroisia malleja tai DXA-mittausta vasten laajemmassa lapsi- ja nuorisoväestössä, niissä on havaittu selkeitä rajoituksia [10, 11, 13, 15]:

• Rasvamäärästä riippuva harha: Pediatric Rosetta Body Composition Project -hankkeessa (1 169 nuorta) Slaughterin yhtälöt korreloivat vahvasti DXA-rasvaprosentin kanssa (r = 0,90), mutta yliarvioivat rasvaprosenttia 12 prosenttiyksikköä pojilla ja 6 prosenttiyksikköä tytöillä, kun lapaluun ja ojentajan ihopoimujen summa oli vähintään 50 mm [13].
• Historialliset 4 ihopoimun kaavat: Vanhemmat neljään ihopoimuun (hauis, ojentaja, lapaluunalus, suoliluun harju) perustuvat yhtälöt (kuten Brook 1971 tai Durnin ja Womersley 1974) korreloivat vahvasti (r = 0,71–0,98) DXA:n kanssa, mutta niiden yhdenmukaisuus on heikko: keskimääräiset erot olivat 2,4 kg rasvamassassa, -1,9 kg rasvattomassa massassa ja 6,3 prosenttiyksikköä rasvaprosentissa [15]. Uudemmat pediatriset yhtälöt, joita arvioitiin 835 terveellä lapsella ja 254 kliinisestä tilasta kärsivällä nuorella, paransivat tätä yhdenmukaisuutta niin, että keskimääräiset erot olivat 0,2 kg rasvamassassa, 0,4 kg rasvattomassa massassa ja 0,0 prosenttiyksikköä rasvaprosentissa [15].
• Kliininen ja väestöllinen vaihtelu: 59 murrosikäisellä naispuolisella fenyyliketonuriapotilaalla (PKU) Slaughterin yhtälöiden tarkkuus oli heikoin ilmapletysmografiaan (BOD POD) verrattuna: keskimääräinen ero oli -7,7 ± 7,4 %, keskimääräinen prosenttivirhe 19 % ja konkordanssikorrelaatiokerroin (CCC) 0,3 [10]. Sen sijaan Petersonin yhtälö ei eronnut merkitsevästi BOD POD -tuloksista (P = 0,23, keskimääräinen ero 0,76 ± 4,8 %, CCC = 0,8), ja Loftinin TAAG-yhtälöllä oli pienin keskimääräinen prosenttivirhe (2,2 %, CCC = 0,8) [10]. Slaughterin ja Lohmanin perinteiset kaavat suoriutuivat heikosti myös silloin, kun niitä testattiin DXA-mittausta vasten HIV-tartunnan saaneilla lapsilla ja nuorilla [11].

Biosähköinen impedanssi ja monilokeromallit

Biosähköinen impedanssianalyysi (BIA) on toinen yleinen kenttämenetelmä nuorten kehonkoostumuksen arviointiin [4, 17]. Yksitaajuuksinen BIA mittaa resistanssia (R), joka heijastaa solunulkoisen ja solunsisäisen veden jakautumista, sekä reaktanssia (Xc), joka heijastaa solukalvojen kapasitanssia [23]. Vaihekulma (PhA) johdetaan geometrisesti reaktanssin ja resistanssin suhteen kulmamuunnoksesta [23]. Lihaskohtainen BIA (ML-BIA) arvioi tiettyjä lihasryhmiä: paikallisen resistanssin pieneneminen heijastaa nesteen kertymistä, kun taas reaktanssin ja vaihekulman pieneneminen heijastaa solukalvojen eheyden heikentymistä [23]. Etureidestä mitatut paikalliset vaihekulmat ovat olleet yhteydessä ultraäänellä mitattuun lihaslaatuun nuorilla miehillä ja lihastehoon nuorilla naisilla [23].

Käytännöllisyydestään huolimatta perinteisellä koko kehon BIA-mittauksella on dokumentoituja diagnostisia rajoituksia lapsilla ja nuorilla [4, 17]:

• Systemaattinen aliarviointi: 28 tutkimuksen systemaattinen katsaus (ikähaarukka 2–17 vuotta) havaitsi, että BIA aliarvioi johdonmukaisesti rasvamassaa ja rasvaprosenttia ylipainoisilla ja lihavilla lapsilla ja nuorilla DXA-mittaukseen verrattuna [4].
• Laiterakenne: Monitaajuuksiset segmenttianalysaattorit (kuten InBody 720) ovat paremmin linjassa DXA-tulosten kanssa erottamalla solunsisäisen ja solunulkoisen veden, kun taas yksitaajuuksiset mallit ovat herkempiä nesteytystilan vaihteluille ja äskettäiselle syömiselle [4].
• Mallien oletukset urheilijoilla: Nuorilla urheilijoilla (<18 vuotta) kaksi- ja kolmilokeromallien tarkkuus on heikompi kudostiheyttä, keuhkotilavuutta ja nesteytystilaa koskevien oletusten vuoksi, minkä vuoksi nelilokeromallit ovat suositeltavampia [17]. Vaikka DXA toimii usein kriteeristandardina kenttätyökalujen validoinnissa, sen rutiininomaista käyttöä kuukausiseurannassa rajoittavat säteilyaltistus, korkeat kustannukset ja heikko liikuteltavuus kenttämenetelmiin verrattuna [4, 17]. Tämän vuoksi kenttämenetelmät, kuten ihopoimumittaus ja BIA, vaativat jatkuvaa väestökohtaista validointia mittaajasta ja biologisesta kypsymisestä johtuvien virheiden vähentämiseksi [17].