体脂肪率の測定法を比べるとき、相関が高いだけで自分の数字も正確だと考えてよいのか。女性を含む測定法の比較研究とメタ分析から、平均の差、個人ごとのずれ、比較対象と参加者の違いを読み分ける。女性の体脂肪率の一覧表や測定結果を、目標値に急いで置き換える前に確認したい視点を示す。
体脂肪率の比較表に「高い相関」とある。同じ人を別の方法で測ったら、近い値が出るという意味だろうか。家の測定結果と検査施設の結果を手帳に並べるとき、この言葉の読み違いが気になる。
答えの芯は、相関の高さだけでは、測定値をそのまま交換してよいとは判断できない、ということだ。実際の比較研究では、相関に加えて平均の差や個人ごとの違いも検討している。「一緒に増減するか」と「同じ人にどれほど近い値が出るか」を分ける必要がある。[7][15]
既存記事「体脂肪率は女性の写真から分かる？画像推定の平均誤差と自分のずれを読む」には画像推定の話を譲る。ここで扱うのは、女性の体脂肪率の一覧や測定法の比較表に付いた「相関」「一致」という言葉の読み方である。数字を目標にする前に、まず数字同士の関係を確かめたい。
相関が高いと、何が分かったことになるのか
身体組成とは、体を脂肪や脂肪以外の成分などに分けて捉える見方である。測定法を比較する研究では、体脂肪率だけでなく脂肪量、除脂肪量、体水分量など、別々の項目を扱う。同じ身体組成の研究でも、何の数値を比べたかを抜かすと結果の意味が変わる。[7]
相関は、ある測定で値が高い人が、別の測定でも高い傾向にあるかを読む手掛かりになる。アルジェリアの成人を対象とした推定式の研究では、女性の新しい式と比較法との相関係数は0.87〜0.93だった。ただし研究者は、この相関だけで評価を終えず、対応のある平均値の検定や、測定法同士の差を見る図も用いている。[15]
この読み方を日常に戻すと、「高い人を高いと捉えやすい」という説明と、「あなたの測定値がどれだけ近い」という説明は分けて受け取ることになる。比較表の相関係数は、そのまま個人の誤差の幅を表す数字ではない。推定式の研究が複数の検証方法を併用した点は、表の数字を読むときにも参考になる。[15]
たとえば測定結果を人ごとの順に並べる作業と、同じ人の結果を横に並べて引き算する作業を思い浮かべるとよい。前者で似た並びでも、後者の差が小さいかは別に確認する。これは架空の体脂肪率を当てはめるための話ではなく、比較研究のどの結果を探すかという読み方である。[7][15]
「正確」という言葉を見たら、比較相手は何か、比べた項目は何か、平均の差を見たか、個人ごとの違いを見たか、と読む順番を決めたい。見出しの安心感に、本文を追い越させないためだ。研究の結論に進む前に測定と解析の欄を見ると、相関の役割が見えやすくなる。[7][15]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
大規模なメタ分析でも、体の部位で相関は違う
観察研究の系統的レビュー・メタ分析は、身体の外から測る指標と、画像で測る脂肪の関係を集めている。採用されたのは42報、合計42,556人で、地域や病院で募集された参加者の85%が男性、95%が白人だった。18〜39歳の女性へそのまま当てはめるには、性別や集団の構成が異なる点を考える必要がある。体格指数のBMI、腹囲、ウエストとヒップの比を、MRIやDXAによる測定と比較した。MRIは磁気共鳴画像、DXAは異なるエネルギーのX線を用いる測定法である。[19]
ここで大切なのは、画像側の項目も一つではない点だ。全腹部脂肪、腹部の皮下脂肪、内臓脂肪、肝脂肪、全身の体脂肪率が区別されている。腹囲と画像の関係を示す結果を、体脂肪率そのものとの一致だと受け取ってはいけない。脂肪という同じ単語があっても、比べている場所と指標が違う。[19]
BMIと腹囲は、画像による腹部全体や皮下脂肪と強く相関していた。一方、DXAによる体脂肪率との相関は0.76、肝脂肪との相関は身体計測指標全体で0.36〜0.43だった。体の外側から得る指標が、対応の強さは脂肪の部位や指標によって異なるという結果である。[19]
ウエストとヒップの比についても、DXAによる体脂肪率との相関は0.58だった。同じ身体計測の仲間として一覧に載っていても、指標を替えれば関係の強さは変わる。メタ分析の結論は、BMIと腹囲が腹部全体と皮下脂肪に強く関連すること、肝脂肪とは強い相関を示す指標がなかったことを区別している。[19]
したがって、腹囲の記録を手元に置くことと、それを体脂肪率へ読み替えることは別の判断になる。表の列に腹囲、体脂肪率、内臓脂肪が並んでいるからといって、それぞれが答える問いを区別する必要がある。何を知るための測定かを決め、その項目について検証された結果を探すのが筋である。[19]
このメタ分析は観察研究の相関をまとめた研究であり、腹囲を変えれば特定の脂肪がどれだけ変わるかを試した介入ではない。測定指標の関連から運動の効果へ話を飛ばさないことも大切だ。比較表は体の状態を読む道具であって、明日の運動量を自動で決める指示書ではない。[19]
女性のデータか、女性にも使えるという説明か
大人数の研究でも、参加者の構成は確認したい。先ほどのメタ分析では、参加者の85%が男性、95%が白人であり、98%が成人だった。18〜39歳の女性への当てはまりは、全体の人数だけでは判断できず、対象集団の違いと併せて考える必要がある。[19]
解析できた範囲では、相関は概して男性より女性で強かった。ただし、それは女性全員の測定誤差が小さいという意味ではない。この研究が統合した中心の指標は相関係数であり、性別による関係の違いとして読む必要がある。女性で関係が強いという説明を、個人の結果の保証へ変えないようにしたい。[19]
アルジェリアの研究は成人877人を対象とした横断研究で、式を作る577人と検証する300人に分けている。既存の式をそのまま試すだけでなく、その集団の測定値から新しい式を開発している点に意味がある。検証の相手は、身体の部位ごとに多周波で測る生体電気インピーダンス法だった。[15]
生体電気インピーダンス法はBIAと略され、体の電気的な特性を使って身体組成を評価する方法である。この研究に出てくる新しい式の性能は、その比較対象との関係を表している。測定法の名前を消して「体脂肪率の正解に近い式」とだけ紹介すると、何を基準に検証したかが抜け落ちる。[7][15]
女性向けの一覧表を読む際にも、「女性」という見出しだけでなく、どの地域の、どんな参加者から作った結果かまで戻りたい。表を自分の評価表として使う前に、研究の対象を表の外側に書き添えるつもりで読む。対象と比較法をセットにすると、数値を使う場面も絞れる。[15][19]
画像検査の内訳を見ると、MRIに関する研究は22報で15,130人、DXAに関する研究は20報で27,426人だった。画像による比較とひとくくりにしても、検査法ごとに参加者数は異なる。測定法の表を作るなら、画像検査という大見出しの下に、どの方法を用いた結果なのかを残す必要がある。[19]
メタ分析は各研究の相関係数を変換し、重みを付けた平均として統合している。集めた参加者全員に同じ日に同じ機器で測定した結果ではない。研究間の結果をまとめる意義は大きいが、そこから自分の測定器のずれを直接計算する使い方とは距離がある。規模の大きさは、比較条件を読む作業の代わりにはならない。人数と測定法は別々の確認欄である。[19]
推定式の研究で参加者を開発群と検証群に分けた点にも目を向けたい。式を作るためのデータだけを使って成績を見るのではなく、別に分けた参加者で予測性能を確かめている。身体の寸法から算出する数字を見るときは、式の材料に加えて、作った後の確かめ方まで読めると理解が深まる。[15]
また、既存の式に偏りがあったことと、新しい式が良好な成績だったことは、同じ集団で得られた結果である。前者だけなら式は頼れないという話になり、後者だけならどの地域でも通用するという話になりやすい。両方を一緒に受け取ると、推定式は対象と比較条件を確かめて使う道具だと捉えられる。[15]
数字で読む測定法の比較
42報・42,556人：身体計測と画像による脂肪指標の相関を統合したメタ分析の規模である。[19]
0.76：メタ分析でのBMI・腹囲と、DXAによる体脂肪率との相関である。[19]
0.36〜0.43：身体計測指標とMRIによる肝脂肪との相関で、部位による違いを示す。[19]
0.87〜0.93：アルジェリアの研究で、新しい推定式が女性で示した相関係数の範囲である。[15]
109人：アプリを用いるBIAと標準的なBIAを比較した研究の参加者数である。[7]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
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