腕に光を当てる近赤外線の測定で、女性の体脂肪率はどこまで分かるのか。女性競技者や幅広い年齢の女性を調べた研究から、測定部位、推定式、誤差の読み方をたどる。同じ値が繰り返し出ることと正確さの違い、機器を替えた日の比較、運動を続ける際に数字と付き合う視点も整理する。
袖をまくって腕を差し出すと、光を使った測定が始まった。表示された体脂肪率を見て、「腕だけで全身の何が分かるのだろう」と感じる。その疑問は、測定の仕組みを考えるよい入口になる。
答えは、光から得た値を使って全身の体組成を推定することはできるが、表示には測定値を全身の脂肪の割合に換算する計算が挟まる、ということだ。女性競技者を対象に良好な結果を得た検証がある一方、肥満のある女性や別の集団では、既存の式が脂肪の割合を低く見積もった報告もある。[14][15][11]
ここで知りたいのは、女性なら何パーセントを目指すかではなく、その数字がどう作られたかだ。既存記事「体脂肪率の女性向け測定は体重計以外でもできる？空気で測る体積と髪の影響を読む」には空気で体積を測る問いを譲り、今回は光を当てる場所と計算のつながりを追う。
腕に当てた光と全身の体脂肪率は同じものではない
近赤外線による方法では、光学濃度という光に関する測定値を体組成の推定に利用する。たとえば整形外科に入院する高齢患者の検証では、身長、体重、腕で得た光学濃度を組み合わせ、手足の筋肉量や脂肪量を推定した。機器の表示は、体から得た情報と計算式が組み合わさった結果である。高齢患者の成績を18〜39歳の女性に適用するには、その女性たちでの検証が必要になる。[7]
この違いは小さくない。「光で測った」と聞くと、体内の脂肪だけを見つけて数え終えたように感じるかもしれない。しかし、この研究の推定には身長と体重も入っている。腕を差し出した時間が短くても、計算に使う情報まで腕の外にも及ぶ。[7]
体組成とは、脂肪や脂肪以外の組織など、体を構成するものを捉える考え方だ。測定方法と推定式の選択には、年齢、性別、脂肪の多さ、身体活動、民族的背景が関わるとレビューは整理している。近赤外線だけを例外として扱い、どんな人にも同じ計算が合うと考える理由はない。[1]
測定を受ける場面なら、「何という方法か」に続いて「その式はどんな人で確かめたのか」を聞くとよい。方式の説明だけでは、目の前の女性に当てはまる程度までは分からない。女性を調べた研究でも、大学年代の競技者と、幅広い年齢や体脂肪の範囲を含む集団では検証結果が異なるからだ。[14][15]
腕の見た目を点検するための機械、と捉えないことも大切だ。局所で得た光学的な情報から全身について推定する問いと、その腕の形をどう感じるかという問いは別である。研究で比べているのは、基準にした測定法と推定値の対応であり、見た目の評価ではない。[7][14]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
女性競技者で良好でも、すべての女性の保証にはならない
女性を対象とした肯定的な研究から見ていこう。平均年齢20.4歳の女性競技者132人で、近赤外線と生体電気インピーダンス法の信頼性と妥当性を検討した研究がある。生体電気インピーダンス法は電気的な測定値を使う方法で、この研究では両方法をDXAと比較した。DXAはX線を利用する体組成の測定法である。18〜39歳の女性でも、競技者以外へ同じ精度を広げるには別の検証が必要だ。[14]
比較の中心は除脂肪量、つまり脂肪以外の体重成分だった。DXAによる除脂肪量の平均は49.5kgで、近赤外線から推定した平均も49.5kgだった。体脂肪率に換算した予測誤差は、近赤外線と電気的な方法でおよそ1.8ポイント、身長と体重だけの推定でおよそ2.9ポイントと報告された。[14]
この結果は、光学的な情報を使う意義を示す。単に身長と体重を入力するだけの場合より、この対象と式の組み合わせでは予測誤差が小さかった。一方で、平均値が一致したから参加者全員がぴたりと一致した、と読むのは違う。研究は平均だけでなく、予測誤差も報告している。[14]
繰り返し測定したときの安定性も良好だった。近赤外線の光学濃度の級内相関係数は0.957〜0.980である。級内相関係数は、ここでは繰り返した測定のそろい方を見る指標だ。同じ条件で似た値が出るかを扱う数字と、別の方法で得た体組成にどれだけ近いかを扱う数字は、分けて読む必要がある。[14]
コピー機が同じ文章を繰り返し印刷できても、その文章の正しさまでは決まらない。測定の安定性と正確さにも似た区別がある。光学濃度が安定して得られるという成績を、一般の女性の体脂肪率が必ず正しいという保証へ置き換えてはいけない。この研究が良好と評価した範囲は、大学年代の女性競技者である。[14]
さらに、この研究で示された平均体脂肪率20.4%は、参加者の特徴を表す数字だ。立川駅でこの記事を開いた人の目標値ではない。研究に参加した人の平均と、自分の健康上の目標を分けておけば、測定精度の記事から余計な競争を持ち帰らずに済む。[14]
女性競技者の検証では、二重の交差検証という手順を用いて妥当性を調べている。式を作った対象にうまく合うかを見るだけでなく、分けたデータを使って推定の成績を確かめる考え方である。身長と体重だけの式も同じ研究で検討したため、光学的な情報を加えた推定を、その比較相手とともに読める。[14]
これに対し、異なる研究で報告された誤差を並べるときには、数値の小ささだけで勝敗を決めないほうがよい。除脂肪量から体脂肪率へ換算した予測誤差と、体脂肪率の推定そのものの標準誤差、総誤差は、同じ名前の指標ではない。対象の違いに加え、何の誤差を表す数字なのかを残して読む必要がある。[14][15][12]
平均の一致も、個人への説明では使い方が変わる。集団の平均が基準法に近いと分かっても、目の前の人の推定値がどちらにどれだけ離れるかまで、その平均からは決まらない。測定を受けた人が知りたいのは自分の数字であるだけに、研究の平均を説明するときほど、予測誤差も隣に置いて伝えることが大切になる。[14]
脂肪の多さと対象集団で、式の成績は変わる
別の比較研究では、20〜72歳の女性を、肥満のない77人と肥満のある71人に分け、水中体重法による体脂肪率と簡便な方法を比較した。近赤外線のほかに、皮膚をつまんで厚さを測る方法と電気的な方法も検証されている。これは方法の精度を比べた研究である。中高年も含む集団の成績なので、18〜39歳の女性だけの精度を表す数字としては使えない。[15]
肥満のない群では、各方法の平均体脂肪率と水中体重法による平均に有意差がなかった。近赤外線の推定の標準誤差は3.7ポイントだった。一方、肥満のある群では、調べた簡便法はいずれも平均体脂肪率を有意に低く推定し、近赤外線の標準誤差は3.9ポイントだった。[15]
標準誤差の数字だけを横並びにすると、似た成績に見えるかもしれない。しかし後者には、平均として低めに出る偏りもある。ばらつきの大きさと偏りの向きは別の情報だ。肥満のある群では各式の総誤差が5.6〜8.0ポイントに及び、研究は、この群への適用を適切と評価しなかった。[15]
この結果を「光は使えない」とだけ受け取るのも早い。女性競技者の研究では良好だった成績と食い違うが、対象、推定式、比較した基準法が同じではない。式の成績は、それを使う集団との組み合わせで考える必要がある。[14][15][1]
対象との適合をさらに考えさせるのが、18〜60歳のアメリカ先住民女性151人で行われた検証だ。既存の近赤外線の式では体脂肪率の過小評価が生じ、ある式の推定の標準誤差は5.5ポイントだった。研究者はこの集団に対応した新しい推定式を作り、別の検証も行った。18〜39歳の女性へ適用する際も、年齢の重なりだけでなく民族的背景を含めた対象の適合を確認する必要がある。[11]
新しい近赤外線の式には、上腕と胸で得た光学情報のほか、腰囲、年齢、身長、活動に関する指標が使われた。測定する場所を選び、ほかの情報を組み合わせるところまでが推定の設計である。「女性用」と表示されているかだけでは、式の適合性を判断するには粗い。[11]
ただし、この集団で作られた式を、日本で暮らす女性が自分で流用する話ではない。レビューも、対象集団に応じて開発され、別の標本で検証された式を選ぶ重要性を指摘している。数字を自力で補正するより、測定担当者に対象と式を確かめるほうが、研究の考え方に沿っている。[1][11]
数字で読む近赤外線の推定
132人：大学年代の女性競技者を調べた検証の参加人数で、すべての年代の女性を表す集団ではない。[14]
約1.8ポイント：同研究で近赤外線の推定を体脂肪率へ換算したときの予測誤差に当たる。[14]
3.7ポイント：肥満のない成人女性の群で報告された近赤外線の推定の標準誤差である。[15]
5.5ポイント：アメリカ先住民女性で検証した既存の近赤外線の式で報告された標準誤差を示す。[11]
20人：腕の測定部位と手足の筋肉量・脂肪量の関係を調べた高齢入院患者の人数である。[7]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
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