🌐 ไทย
EnglishالعربيةБългарскиবাংলাBosanskiČeštinaDanskDeutschΕλληνικάEspañol (España)Español (Latinoamérica)EestiSuomiFilipinoFrançaisहिन्दीHrvatskiMagyarBahasa IndonesiaItaliano日本語한국어LietuviųLatviešuМакедонскиBahasa MelayuNorsk bokmålNederlandsPolskiPortuguês (Brasil)Português (Portugal)RomânăРусскийSlovenčinaSlovenščinaShqipSrpskiSvenskaไทยTürkçeУкраїнськаاردوTiếng Việt简体中文繁體中文
Body composition

วัดไขมัน Skinfold 3 จุด vs. 7 จุด สำหรับติดตามองค์ประกอบร่างกาย

โพรโทคอลการวัด Skinfold แบบ 3 จุดให้ความน่าเชื่อถือในการติดตามผลเทียบเท่ากับแบบ 7 จุด ทั้งยังช่วยลดเวลาในการตรวจวัดและหลีกเลี่ยงตำแหน่งกายวิภาคที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม สมการคำนวณ Skinfold ที่ต่างกันจะให้เปอร์เซ็นต์ไขมันที่ต่างกันอย่างเป็นระบบ ทำให้ไม่สามารถสลับใช้โพรโทคอลหรือรุ่นคาลิปเปอร์ไปมาในระหว่างการติดตามผลได้

อัปเดตล่าสุด: 2026-09-16

สำหรับการติดตามการเปลี่ยนแปลงขององค์ประกอบร่างกายในระยะยาว โพรโทคอลการวัดความหนาของชั้นไขมันใต้ผิวหนัง (Skinfold) แบบ 3 จุด ให้ความสมดุลในทางปฏิบัติระหว่างความรวดเร็วและความน่าเชื่อถือได้ดีเมื่อเทียบกับการประเมินแบบ 7 จุด แม้ว่าจะไม่มีโพรโทคอลใดที่ให้ความแม่นยำสัมบูรณ์ได้อย่างไร้ที่ติก็ตาม [1, 8] แม้ว่ารูปแบบ 7 จุดจะประเมินการกระจายตัวของเนื้อเยื่อไขมันใต้ผิวหนังได้ครอบคลุมกว่า แต่การเพิ่มจุดวัดก็ทำให้ภาระทางเทคนิคโดยรวมเพิ่มขึ้น และต้องวัดในบริเวณกายวิภาคที่แยกจับชั้นไขมันได้ยากในทางเทคนิค [1, 13, 16] ยิ่งไปกว่านั้น ค่าเปอร์เซ็นต์ไขมันในร่างกายสัมบูรณ์ที่คำนวณจากสมการ 3 จุดและ 7 จุดยังมีความแตกต่างกันอย่างเป็นระบบ และมีความคลาดเคลื่อนในการประมาณค่าจากสมการอยู่ที่ราว 3% ถึง 5% โดยธรรมชาติ [8, 16, 19]

ความคลาดเคลื่อนระหว่างสมการ 3 จุด และ 7 จุด

การประเมินด้วยวิธี Skinfold ไม่ได้เป็นการวัดไขมันในร่างกายโดยตรง แต่คาลิปเปอร์จะวัดความหนาของการพับทบสองชั้นของผิวหนังและเนื้อเยื่อไขมันใต้ผิวหนัง จากนั้นจึงนำไปแปลงเป็นความหนาแน่นของร่างกายหรือเปอร์เซ็นต์ไขมันโดยใช้สมการทางคณิตศาสตร์ [10, 16, 19] ปัจจุบันมีสมการมากกว่า 100 สมการเพื่อจุดประสงค์นี้ และการใช้สมการทั่วไปแทนที่จะเป็นสมการเฉพาะสำหรับกลุ่มประชากรอาจทำให้เกิดความคลาดเคลื่อนในการประมาณค่าได้สูงถึงราว 5% [8]

การเปรียบเทียบโดยตรงแสดงให้เห็นว่าสมการแบบ 3 จุดและ 7 จุดมักให้ค่าประมาณไขมันในร่างกายที่แตกต่างกัน แม้จะวัดในบุคคลเดียวกันก็ตาม:

  • นักกีฬาระดับมหาวิทยาลัย: ในการศึกษาของนักกีฬาหญิงระดับ NCAA Division-II จำนวน 40 คน สูตร Jackson-Pollock 3 จุด (ประเมินบริเวณต้นขา, เหนือกระดูกเชิงกราน [suprailiac] และไตรเซปส์) ให้ค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ไขมันในร่างกายอยู่ที่ 23.21 ± 3.61% ซึ่งต่ำกว่าค่า 25.75 ± 4.39% ที่คำนวณผ่านสูตร 7 จุดอย่างมีนัยสำคัญ [1]
  • นักกีฬาเยาวชน: ในการศึกษาความถูกต้องข้ามกลุ่ม (cross-validation) ของนักกีฬาเยาวชน 91 คนที่ประเมินเทียบกับแบบจำลองอ้างอิง 3 องค์ประกอบ (3-compartment model) พบว่าสมการ Evans 7 จุด และสมการ Jackson & Pollock 3 จุด ให้ผลลัพธ์ที่ดีใกล้เคียงกันในเพศหญิง โดยมีค่า concordance correlation coefficients (CCC) อยู่ที่ 0.82 (standard error of estimate [SEE] = 2.01 กก.) และ 0.78 (SEE = 2.21 กก.) ตามลำดับ [2] ส่วนในนักกีฬาเยาวชนชาย สมการ Evans 3 จุด เป็นวิธี skinfold ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด (CCC = 0.93) [2]
  • บุคลากรทางทหาร: ในกลุ่มทหารชาย 101 นาย สูตร Jackson-Pollock 3 จุด (21.1 ± 5.8%) และ 7 จุด (20.9 ± 5.7%) ให้ค่าเฉลี่ยที่ใกล้เคียงกันและใกล้กับค่าจากการตรวจ DEXA (21.2 ± 4.3%, R2=0.98) ในขณะที่สมการ 4 จุดมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 22.2 ± 6.0% [14]

เนื่องจากการกำหนดตำแหน่งจุดวัดที่ต่างกันส่งผลให้ได้เปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์ที่แตกต่างกัน การสลับไปมาระหว่างสูตร 3 จุดและ 7 จุดจึงทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของมวลไขมันที่คำนวณได้โดยไม่ได้เกิดขึ้นจริง [1, 14]

ความคลาดเคลื่อนในการวัดและความซับซ้อนทางกายวิภาค

ไม่มีวิธีการวัดองค์ประกอบร่างกายใดที่มีขอบเขตความคลาดเคลื่อน (margin of error) ต่ำกว่า 1% [8] ในบุคคลที่มีน้ำหนัก 70 กก. ความคลาดเคลื่อนในการประเมิน 700 กรัม ถึง 1,000 กรัม หมายความว่าระดับไขมันในร่างกายที่วัดได้ 15% อาจสะท้อนไขมันในร่างกายจริงที่อยู่ระหว่าง 13.6% (9.5 กก.) ถึง 16.4% (11.5 กก.) [8] สำหรับการเปรียบเทียบ การตรวจ DEXA มีความคลาดเคลื่อนในการทำนายอยู่ระหว่าง 2% ถึง 3% และมีความน่าเชื่อถือลดลงในนักกีฬาที่มีรูปร่างลีน ขณะที่การวิเคราะห์ความต้านทานไฟฟ้าของเนื้อเยื่อ (BIA) สามารถเบี่ยงเบนได้สูงถึงประมาณ 5% จากความเปลี่ยนแปลงของระดับน้ำในร่างกาย [8]

สำหรับการใช้คาลิปเปอร์วัด Skinfold ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานเมื่อเทียบกับการชั่งน้ำหนักใต้น้ำ (Hydrostatic weighing) อยู่ที่ประมาณ 3% ถึง 4% [16] เมื่อทดสอบกับแบบจำลองอ้างอิง 4 องค์ประกอบ สมการมาตรฐานจะแสดงความเอนเอียงเฉลี่ยอย่างเป็นระบบ (systematic mean bias) ตัวอย่างเช่น สมการ Durnin & Womersley แสดงความเอนเอียง -2% ในขณะที่สมการ Jackson & Pollock แสดงความเอนเอียง -6.6% ซึ่งประเมินปริมาณไขมันต่ำกว่าความเป็นจริงในบุคคลที่มีรูปร่างใหญ่ [19]

ความคลาดเคลื่อนส่วนใหญ่ในการติดตามด้วย Skinfold เกิดจากเทคนิคการวัดและความซับซ้อนของตำแหน่งทางกายวิภาค มากกว่าความละเอียดของอุปกรณ์ [13, 17] การตรวจสอบความถูกต้องด้วยอัลตราซาวนด์และร่างกายของอาจารย์ใหญ่ยืนยันว่า สามารถวัดชั้นไขมันใต้ผิวหนังได้ด้วยความแม่นยำระดับต่ำกว่ามิลลิเมตร (ภายใน ±1 มม.) แต่ความคลาดเคลื่อนจะพุ่งสูงขึ้นเมื่อประเมินจุดที่มีความซับซ้อน เช่น บริเวณใต้สะบัก (subscapular), เหนือกระดูกเชิงกราน (suprailiac) และหน้าท้อง [13] โพรโทคอลมาตรฐาน Jackson-Pollock 7 จุด กำหนดให้ต้องวัดบริเวณหน้าอก, ใต้รักแร้แนวกลางลำตัว (midaxillary), ไตรเซปส์, ใต้สะบัก, หน้าท้อง, เหนือกระดูกเชิงกราน และต้นขา [15, 16] ในทางตรงกันข้าม โพรโทคอล 3 จุดจะเลือกวัดเฉพาะตำแหน่งที่จำเพาะตามเพศ ได้แก่ หน้าอก หน้าท้อง และต้นขาสำหรับผู้ชาย และไตรเซปส์ เหนือกระดูกเชิงกราน และต้นขาสำหรับผู้หญิง [10, 16] การหลีกเลี่ยงตำแหน่งอย่างรอยพับใต้รักแร้แนวกลางลำตัวและใต้สะบัก ทำให้โพรโทคอล 3 จุดช่วยลดจำนวนตำแหน่งอ้างอิงทางกายวิภาคที่ซับซ้อนลงได้ [1, 16]

ความน่าเชื่อถือและการติดตามการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป

เมื่อผู้ประเมินที่ผ่านการฝึกฝนเพียงคนเดียวใช้โพรโทคอลที่เป็นมาตรฐาน การวัด Skinfold จะมีความสามารถในการทำซ้ำได้สูงมาก [2, 17] ภายใต้สภาวะห้องปฏิบัติการที่ได้มาตรฐานที่อุณหภูมิ 21°C นักกายวิภาคศาสตร์ที่ได้รับการรับรองสามารถทำ Technical error of measurement (TEM) ได้ที่ 0.01% [17] ในทำนองเดียวกัน ผู้ประเมินที่ผ่านการฝึกอบรมซึ่งทำการประเมินแบบจำลอง 8 จุดซ้ำ 3 ครั้ง ได้ค่า Intraclass correlation coefficient (ICC) อยู่ที่ 0.991 (95% CI: 0.987–0.994) [2]

อย่างไรก็ตาม ความน่าเชื่อถือจะลดลงอย่างมากเมื่อมีการเปลี่ยนโพรโทคอลหรือเปลี่ยนตัวผู้ตรวจวัด:

  • ความแตกต่างระหว่างผู้ประเมิน: ความแปรปรวนระหว่างผู้ประเมินต่างคนกันคิดเป็น 3% ถึง 9% ของความแตกต่างที่พบในการประเมินองค์ประกอบร่างกาย [8] ในการประเมินที่ใช้ผู้ตรวจวัดแปดคนในการวัด Skinfold 3 จุด ค่า ICC ของผู้ประเมินมีช่วงตั้งแต่ 0.62 ถึง 0.85 สำหรับแต่ละตำแหน่ง และ 0.79 ถึง 0.91 สำหรับผลรวมของการวัดและเปอร์เซ็นต์ไขมันในร่างกาย ทำให้นักวิจัยสรุปได้ว่าการประเมิน Skinfold โดยใช้ผู้ตรวจวัดหลายคนนั้นขาดความแม่นยำเพียงพอที่จะตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ จากการออกกำลังกายเมื่อเวลาผ่านไป [4]
  • ความไม่คงที่ของคาลิปเปอร์: คาลิปเปอร์ทำงานด้วยกลไกทางกายภาพเฉพาะ เครื่องมือระดับงานวิจัยอย่างคาลิปเปอร์ Harpenden จะใช้แรงกดของปากหนีบที่ได้มาตรฐานที่ 10 กรัม/มม.² (หรือ 10 กรัม/ซม.³) [17, 19] แม้ว่าคาลิปเปอร์แบบกลไกและแบบดิจิทัลที่ผ่านการปรับเทียบมาตรฐานจะมีความสัมพันธ์อย่างมากกับการประมาณมวลกล้ามเนื้อจาก DEXA (เช่น r=0.954 ถึง 0.955 ผ่านสมการ Lee) [17] แต่การทดสอบข้ามรุ่นของคาลิปเปอร์ (เช่น Harpenden, Holtain, Slim Guide และ Lipowise) แสดงให้เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากการวิเคราะห์แบบ Bland–Altman (p<0.001) [18] เนื่องจากความสามารถในการบีบอัดของชั้นไขมันแตกต่างกันไปตามอุปกรณ์ คาลิปเปอร์ต่างรุ่นกันจึงไม่สามารถนำมาใช้แทนกันได้สำหรับการติดตามผลในระยะยาว [18]

การนำไปใช้ในทางปฏิบัติ

สำหรับการติดตามผลเป็นประจำ โพรโทคอล 3 จุดมีข้อได้เปรียบในทางปฏิบัติอย่างมาก การใช้โพรโทคอล 3 จุดใช้เวลาน้อยกว่าโพรโทคอล 7 จุดโดยเฉลี่ย 2 นาที 13 วินาทีต่อการประเมินหนึ่งครั้ง [1] เนื่องจากทั้งสองวิธีแสดงความน่าเชื่อถือในการทดสอบซ้ำ (test-retest reliability) ในระดับสูงเมื่อทำโดยบุคคลที่ผ่านการฝึกฝนคนเดียวกัน เวลาที่ลดลงและความซับซ้อนของตำแหน่งที่น้อยกว่าจึงทำให้การทดสอบ 3 จุดเป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการติดตามผลในระยะยาว [1, 2, 8]

เพื่อลดความคลาดเคลื่อนในการติดตามการเปลี่ยนแปลง:

  1. ใช้ผู้ประเมินคนเดิม: ใช้ผู้ประเมินคนเดิมสำหรับการทดสอบติดตามผลทั้งหมด เพื่อขจัดความแปรปรวนระหว่างผู้ประเมินที่อาจเกิดขึ้น 3% ถึง 9% [8]
  2. ใช้อุปกรณ์เดิม: ใช้คาลิปเปอร์รุ่นเดิมในการทดสอบทุกครั้ง แทนที่จะสลับใช้อุปกรณ์ต่างชนิดกัน [17, 18]
  3. ปฏิบัติตามจังหวะเวลาและเทคนิคมาตรฐาน: วัดที่ร่างกายฝั่งขวาในแนวตั้งฉากกับรอยพับ โดยจับผิวหนังและไขมันขึ้นมา 1 ซม. เหนือจุดวัด [10, 15] อ่านค่าบนหน้าปัดคาลิปเปอร์ภายใน 1 ถึง 4 วินาทีหลังจากปล่อยคันโยกเพื่อกำหนดผลของการบีบอัดเนื้อเยื่อให้เป็นมาตรฐาน และวัดซ้ำโดยเว้นระยะห่าง 15 วินาทีหากค่าที่อ่านได้ในครั้งแรกต่างกันมากกว่า 1 มม. [10, 15, 18, 19]
  4. ติดตามจากผลรวมมิลลิเมตรดิบ: เนื่องจากการแปลงค่ามิลลิเมตรของ Skinfold ไปเป็นเปอร์เซ็นต์ไขมันในร่างกายจะเพิ่มความคลาดเคลื่อนในการทำนายเฉพาะของแต่ละสมการ (สูงสุดประมาณ 5%) และความเอนเอียงอย่างเป็นระบบ การติดตามผลรวมดิบของความหนา Skinfold ตลอดช่วงเวลาจึงเป็นตัวบ่งชี้การเปลี่ยนแปลงทางกายภาพที่ตรงไปตรงมามากกว่าการดูเฉพาะเปอร์เซ็นต์ไขมันในร่างกายที่คำนวณได้เพียงอย่างเดียว [8, 18, 19]

เอกสารอ้างอิง

แหล่งข้อมูลเว็บ

  1. Comparison of the Three-Site and Seven-Site Measurements ...
  2. Validation of skinfold equations and alternative methods for ...
  3. The Validity Of 7-Site Skinfold Measurements Taken By ...
  4. Interrater reliability of skinfold fat measurements - PubMed
  5. (PDF) Reliability of skinfold measurements and body fat ...
  6. Intra- and inter-rater reliability of muscle and fat thickness ...
  7. Validity of the Current NCAA Minimum Weight Protocol
  8. Body composition methods: validity and reliability
  9. Reliability and Validity of Skinfold Testers When Estimating ...
  10. Skinfold Body Fat Calculator | Jackson-Pollock 3-Site | Cora App
  11. Review Skinfolds Measurement Protocols and Standards
  12. (PDF) Validation of skinfold equations and alternative methods for ...
  13. Anthropometric Formulas Repurposed to Predict Body Fat Content ...
  14. How Accurate Are the Anthropometry Equations in in Iranian Military ...
  15. 7-Site Skinfold Body Fat % Calculator (Jackson Pollock)
  16. Jackson Pollock Body Fat Calculator - Executive Fit Club
  17. Testing the concurrent validity and reliability of a lipowise digital ...
  18. Differences between Four Skinfold Calipers in the Assessment of ...
  19. Simple measures - skinfolds

งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง

Body compositionอายุระบบเผาผลาญจากเครื่อง BIA บ่งชี้สุขภาพได้จริงหรือไม่?

อายุระบบเผาผลาญ (Metabolic age) ที่ได้จากการวิเคราะห์ความต้านทานไฟฟ้าของร่างกาย (BIA) ไม่ใช่การวัดเมแทบอลิซึมระดับเซลล์โดยตรงหรือการวินิจฉัยทางการแพทย์มาตรฐาน แต่ทำหน้าที่เป็นตัวแทนทางสถิติที่ดีสำหรับองค์ประกอบร่างกายและความเสี่ยงด้านหัวใจและเมแทบอลิซึม เนื่องจากค่านี้เป็นเพียงการเปรียบเทียบอัตราการใช้พลังงานขณะพักโดยประมาณกับค่าเฉลี่ยของประชากร จึงไม่สามารถสะท้อนปัจจัยอื่นนอกเหนือจากองค์ประกอบร่างกาย เช่น ประสิทธิภาพของไมโตคอนเดรียหรือการทำงานของต่อมไทรอยด์ได้

Body compositionขนาดของ Calorie Surplus ส่งผลต่อการสร้างกล้ามเนื้อและการสะสมไขมันอย่างไร

ผู้หญิงที่ไม่เคยฝึกเวทเทรนนิ่งมาก่อนไม่จำเป็นต้องกินเกิน (caloric surplus) ในปริมาณมากเพื่อเพิ่มการสร้างกล้ามเนื้อให้ได้สูงสุด เนื่องจากแคลอรีที่มากเกินไปจะเร่งการสะสมไขมันเป็นหลัก การกินเกินเพียงเล็กน้อยหรือกินเท่าค่าบำรุงร่างกายควบคู่กับโปรตีนที่เพียงพอจะช่วยสร้างกล้ามเนื้อพร้อมลดการสะสมไขมันให้เหลือน้อยที่สุด อย่างไรก็ตาม การขาดพลังงานประมาณ 500 kcal ต่อวันจะขัดขวางการเจริญเติบโตของกล้ามเนื้อ

Body compositionงานที่ใช้แรงกายส่งผลต่อการสูญเสียกล้ามเนื้อและการฟื้นฟูช่วงลีนไขมันอย่างไร

กิจกรรมทางกายจากการทำงานในระดับสูงช่วยสร้างแรงกระตุ้นเชิงกลเฉพาะที่ซึ่งสามารถชะลอการสูญเสียกล้ามเนื้อในรยางค์ที่ใช้งานได้ แต่ก็เพิ่มความเครียดของระบบประสาทอัตโนมัติ ระดับคอร์ติซอล และการออกซิเดชันของกรดอะมิโนในช่วงลดน้ำหนักแบบจำกัดพลังงาน เมื่อเทียบกับคนที่นั่งทำงานเป็นหลัก งานที่ต้องใช้แรงกายสูงจำเป็นต้องได้รับโปรตีนมากขึ้น จัดการปริมาณการฝึกซ้อมโดยรวมอย่างระมัดระวัง และพักผ่อนให้เพียงพอ เพื่อป้องกันการสูญเสียมวลไร้ไขมันและความเหนื่อยล้าสะสมทั่วร่างกาย

Body compositionISAK Profiling กับสมการ Skinfold ในการวัดองค์ประกอบร่างกาย

การประเมินสัดส่วนร่างกายตามมาตรฐาน ISAK ช่วยกำหนดมาตรฐานการวัดหลายตำแหน่งและการแยกส่วนเนื้อเยื่อทางกายวิภาค จึงช่วยหลีกเลี่ยงความคลาดเคลื่อนเฉพาะกลุ่มประชากรและข้อผิดพลาดจากการปะปนระดับโมเลกุลกับระดับเนื้อเยื่อที่มีในสมการ skinfold ทั่วไป อย่างไรก็ตาม ทั้งสองวิธีเป็นเพียงการประเมินทางอ้อมขั้นที่สองและไม่มีความไวเพียงพอที่จะตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของมวลไขมันในระยะสั้นที่น้อยกว่า 0.5 กก.

Body compositionการวัดไขมันด้วยสายวัดเทียบกับแล็บ: แม่นยำแค่ไหน?

สมการคำนวณสัดส่วนร่างกายจากเส้นรอบวงมาตรฐานมีความคลาดเคลื่อนอย่างเป็นระบบเมื่อเทียบกับแบบจำลองหลายส่วนในห้องปฏิบัติการ โดยประเมินปริมาณไขมันในนักกีฬาที่มีความลีนสูงเกินจริง และไม่สามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงขององค์ประกอบร่างกายในระยะยาวได้อย่างแม่นยำและเชื่อถือได้

Body compositionโปรตีนช่วงลีน: ต้องกินเท่าไรเพื่อรักษากล้ามเนื้อ?

การรักษามวลกล้ามเนื้อไร้ไขมันให้ได้สูงสุดระหว่างการฝึกแรงต้านในช่วงจำกัดพลังงาน จำเป็นต้องได้รับโปรตีนต่อวันอยู่ที่ 2.3 ถึง 3.1 กรัม/กก. ของน้ำหนักตัว (หรือมวลปลอดไขมัน) การกระจายการรับประทานมื้อละ 0.3 ถึง 0.5 กรัม/กก. ทุก 3 ถึง 4 ชั่วโมง ควบคู่กับการรับประทานโปรตีนก่อนนอน จะช่วยชดเชยการสลายโปรตีนของกล้ามเนื้อที่เกิดจากการขาดแคลนพลังงานได้

Body compositionความคลาดเคลื่อนจากการวัดไขมัน BIA ส่งผลต่อค่า FFMI อย่างไร

การวิเคราะห์ความต้านทานไฟฟ้าของเนื้อเยื่อแบบหลายความถี่ (MF-BIA) ให้ความเที่ยงตรงของการทดสอบซ้ำ (test-retest reliability) ในระดับสูง แต่กลับแสดงขอบเขตความสอดคล้องระดับบุคคล (individual limits of agreement) ที่กว้างเมื่อเทียบกับแบบจำลองเกณฑ์มาตรฐานแบบหลายองค์ประกอบ (multi-compartment models) เนื่องจากความคลาดเคลื่อนของไขมันในร่างกายเพียง 5% สามารถเปลี่ยนค่าดัชนีมวลไร้ไขมัน (FFMI) ที่คำนวณได้ไปถึง 2 ถึง 3 หน่วย ความแปรปรวนของการวัดด้วย BIA จึงต้องถูกนำมาพิจารณาเมื่อทำการประเมินนักกีฬาเทียบกับเพดานการพัฒนากล้ามเนื้อตามธรรมชาติตามทฤษฎี

Body compositionจังหวะกินโปรตีนช่วงลีน: การแบ่งมื้ออาหารสำคัญหรือไม่?

มีทฤษฎีที่แพร่หลายว่าการกระจายโปรตีนในแต่ละวันอย่างเท่าๆ กันในแต่ละมื้อจะช่วยรักษากล้ามเนื้อระหว่างการลดไขมันได้ โดยการกระตุ้นการสังเคราะห์โปรตีนของกล้ามเนื้อซ้ำๆ อย่างไรก็ตาม การทดลองระยะยาวและข้อมูลตัวตรวจวัดทางเมแทบอลิซึมแสดงให้เห็นว่า ปริมาณโปรตีนรวมต่อวันและการฝึกแรงต้านเป็นตัวขับเคลื่อนการรักษามวลไร้ไขมันมากกว่าการจัดจังหวะเวลามื้ออาหารในระหว่างวันอย่างมีนัยสำคัญ

หมวดหมู่