Doğrumu Ölçüyoruz
Yazar; Mertcan Damat
Egzersiz ile ilgilenen çoğu birey belirli dönemlerde vücut kompozisyonu(yağ kütlesi ,yağsız kütle vb.) ölçümlerini birçok farklı şekilde ölçmüştür. Bir tartı ile elde edemeyeceğimiz vücut kompozisyonu verileri hem sporcularda hem de Sedanter bireylerde önemlidir. Bir kişinin yalnızca ağırlığına ya da VKİ değerlerine bakarak değerlendirirsek fazla kilolu ya da obez bulabiliriz. Ancak bu ağırlığın daha büyük bir kısmı iskelet kas kütlesi olabilir.
Sporcular ya da sedanterlerde başlangıçta ve farklı zaman dilimlerinde vücut kompozisyonunun nesnel olarak değerlendirilmesi kişinin uygulanan müdahaleye(egzersiz ,diyet vb.) verdiği tepkiyi değerlendirmekte de önemli rol oynar.
Vücut kompozisyonu ölçümlerinin hem Sedanter hem de sporcular için değerli veriler sağlayabileceği açıktır. Ancak bu ölçüm kelimesi bizim yaptığımız işin tam olarak anlamını vermez çünkü vücut kompozisyonu ölçümleri aslında bir ölçüm değil tahmin tekniğidir. Vücut kompozisyonunun tam olarak doğru tek ölçümü kadavra tüm vücut diseksiyon analizidir(2). Bunun için ölü olmanız gerektiğinden bu tekniğin çok kullanışlı olduğu söylenemez. Günümüzde vücut kompozisyonu ölçümü için tam doğruluk sağlayacak hiçbir in vivo teknik yoktur ve bu nedenle vücut kompozisyonu değerlendirmesi, genellikle yağ kütlesi , yağsız kütle, su, protein ve diğer minerallerin oranları ve özellikleri ile ilgili varsayımlara dayanan bir tahmindir. Bu tahminleri yaparken uygulanan tekniklerin her birinin kendi içerisinde sınırlılıkları bulunmaktadır.
Vücut yağ oranı tahmin teknikleri genellikle 2 bileşenli modele dayanır iki bileşenli model yağ ve yağsız kütledir. Ancak yağsız kütle organlarınızı, kaslarınızı, kemiğinizi, vücut suyunuzu vb birçok şeyi içerir. Bu da vücut kompozisyonunu değerlendirme de büyük bir hataya yol açabilmektedir yağsız kütledeki artışın genellikle kas yoğunluğundaki bir artıştan meydana geldiği varsayılır ancak vücut suyundaki basit bir değişiklik yağsız kütlede bir değişim yaratabilmektedir. Bu yüzden yağsız kütle ile kası bir tutmamaya dikkat etmemiz gerekir(2).
Araştırmacılar 2 bileşenli modelin eksiklerini ve hata payını azaltmak için 4 bileşenli model geliştirilmiştir.4 bileşenli modelde vücudumuzu 4 bileşene ayırırız ; mineral, su, yağ ve protein bu modelin 2 bileşenli modelden avantajı yağsız kütledeki değişimdeki varsayımlardan kaçınabilmenizi sağlar.
Vücut kompozisyonunu değerlendirmek kullanılan birkaç tekniği inceleyecek olursak ;
1.) Sualtı Tartım Tekniği
Su altı tartım tekniği 2 bileşenli modele dayanan bir ölçüm tekniğidir. Bu teknik yağsız kütlenin, yağdan daha yoğun olduğu ; belirli bir hacim için daha ağır olduğu ilkesine dayanır. İkincisi olarak ta yağ suda yüzerken, yağsız kütle batma eğilimindedir. Vücut yoğunluğunu hesaplamak için bu ilkeler kullanılır. Bu teknikte ilk önce kişinin kuru ağırlığı ölçülür ve ardından bir mayo ile su altı tankının içerisine indirilir ve su altı tankında su altı ağırlığı kayıt edilir. Kişi su altı tankına indirilmeden önce tüm havayı üflemesi gerekmektedir ve sualtı tartımı esnasında hareketsiz bir şekilde beklemelidir(Test prosedürü ile ilgili detaylar(1)). Bu ölçümle ilgili birkaç sorundan birisi akciğerlerdeki tüm havayı üfleyememek hava kabarcıkları bulunması gibi birçok faktör bulunmaktadır. Yine sindirim sisteminizde bulunan hava miktarı ve akciğerlerde her zaman bulunan hava miktarı(artık hacim) da doğru ölçülmelidir aksi halde hata payını arttıracaktır. Ancak en büyük hatalardan birisi vücut yoğunluğunun yağ yüzdesine çevrildiği denklemlerde ortaya çıkmaktadır.
Bu denklemler yağsız kütlenin belirli bir yoğunluğa sahip olduğunu varsayar ancak araştırmalar yağsız kütlenin etnik kökenden etkilenebileceğini göstermiştir(3).Bilimsel çalışmalar sualtı tartımının kişinin yağ yüzdesini %5-6 olarak hatalı tahmin edebileceğini bulmuşladır(4). Kısacası vücut yağ tahmininde yağ oranınız %10 çıktı ise gerçek yağ oranınız %5 düşük ya da yüksek olabilir. Her ne kadar su altı tartımı 2 bileşenli model arasında en iyi sonuç veren teknik olsa da çeşitli sınırlılıkları ve hataları bulunmaktadır bu hataların yanı sıra bir su altı tartımı ekipmanları çok pahalı ve ulaşılabilirliği zordur.
2.) Bod Pod Tekniği
Bod Pod ta 2 bileşenli modele dayalı bir ölçüm tekniğidir. Bod pod un tahmin tekniği sualtı tahmin tekniğine benzerdir ancak bu teknikte su yerine hava kullanılır. Ölçüm tekniğinin benzer olmasının yanı sıra bazı çalışmalar bod pod un hata payını sualtı tartım ile aynı bulmuşlardır ancak başka çalışmalarda hata payının % 15 lere kadar çıkabildiğini göstermiştir(5,6). Bod pod un sualtı tartımından daha kötü sonuç vermesinin nedenlerinden birisi olarak sonuçları etkileyebilecek daha fazla değişken bulunmasıdır(vücut ısısı,nem vb)(7,8,9). Kısaca vücut kompozisyonu tahmininde su altı tartımı iki bileşenli model için daha güvenilirdir.
3.) Biyoelektrik Empedansı Tekniği
Biyoelektrik empedansı yağı tahmin etmek için kullanılan en hızlı ve en yaygın yöntemlerden birisidir. Bu teknikte vücudunuzdan düşük bir elektrik akımının geçmesi sağlanır. Yağsız kütle çoğunlukla su içerirken yağ çok daha az su içerir. Böylece yağsız kütle bir elektrik akımına karşı daha az dirence sahip olur. Vücudunuzdan geçen bir akımın direncini belirleyerek ne kadar yağ ve yağsız kütleniz olduğunu tahmin eder. Bu tekniğin ilk sorunlarından birisi elektrik akımının vücudunuzda en az dirençli yolunu izleyecek olmasıdır. İkinci soruna baktığımızda yağsız kütlenin hidrasyondan etkilenmesi hususu hata payını yüksek oranda arttırabilmektedir(10,11). Bir diğer sorun ise bir çok BIA cihazı elektrik akımının vücudun belirli bölgelerinden geçirir(bir bacaktan diğer bacağa). Bu da vücudun belirli kısımlarının ölçüme dahil edilmediği anlamına gelir. Son zamanlar da vücudun tüm bölgelerine akım gönderebilen cihazlar(Inbody) olsa da BIA ile ilgili diğer problemler hala söz konusu olmaktadır. BİA ile ilgili dikkat edilmesi gereken en önemli noktalardan birisi de BİA testleri başka bir tahmin testinin tahmini olmasıdır. Yani kısaca bir grup insan üzerinde başka bir tahmin yöntemi örneğin hidrostatik tartım yöntemiyle vücut kompozisyonu belirlenir ardından bir BİA cihazı ile ölçüm yapılır ve bu sonuçlardan ( bireyin boyu, kilosu ve cinsiyeti gibi değişkenlerden) bir tahmin denklemi geliştirilir. Bu denklem sayesinde BIA sonuçlarına dayalı olarak hidrostatik tartım yapsaydık vücut yağınızın ne olacağını tahmin etmek için kullanılır ve hatayı hata ile çarpmış oluruz . Bilimsel çalışmalara baktığımızda BIA nın yağ oranını tahmin etmedeki hata oranının %8 lerde olduğunu gösteren çalışmalar mevcuttur aynı zamanda vücut yağ değişimini izlemek için BIA kullanımının incelendiği çalışmalara bakıldığında hata payının %4 aşağı yada yukarı olabileceğine dair çalışmalar bulunuyor(12,13). Tüm bunlara baktığımızda BIA nın vücut kompozisyonunu tahmin etmek için hata payının yüksek olduğunu söyleyebiliriz.
4.) Skinfold Kaliper Tekniği
Deri kıvrımı tekniği kaliper olarak bilinen bir cihazın deriyi ve derinin altındaki yağı (deri altı yağ olarak bilinir) sıkıştırmayı, deri kıvrımını alttaki kastan çekmeyi ve deri kıvrımının kalınlığını ölçmeyi içerir. Bu, vücudun çeşitli bölgelerinde yapılır (genellikle 3-7 ayrı bölge). Deri kıvrım kalınlıkları toplanır ve yaşınızla birlikte bir denklem haline getirilir. Bu teknikte birçok hata kaynağı vardır. İlk olarak teknik uygulayıcının yağı tutma ve onu alttaki kas dokusundan çekme konusunda ne kadar yetenekli olduğuna oldukça duyarlıdır. Uygun olmayan teknik sonuçlarda hata yüzdesini arttırabilir.
Başka bir sorun ise vücut yoğunluğunu tahmin etmek için kullanılan denklemdedir bir denklem yalnızca ilk etapta denklemi geliştirmek için kullanılan insanlara benzer insanları test ederken geçerlidir. Örneğin Jackson-Pollock denkleminin erkek versiyonu 18 ila 61 yaş arasındaki erkekler üzerinde geliştirilmiştir. Dolayısıyla bu yaş aralığının dışına çıkıldığında tahmin doğruluğu düşecektir.
Ayrıca bu teknik beyaz erkekler ve kadınlar üzerinde geliştirildi ve daha önce de bahsettiğimiz gibi yağsız kütlenin yoğunluğu ırklara göre değişebilir bu nedenle, vücut yağ tahmini için deri kıvrımlarını kullanırsanız, ırkınız, yaşınız ve cinsiyetiniz için özel olarak geliştirilmiş bir denklem kullanmanız çok önemlidir(3). Bilimsel çalışmalara baktığımızda deri kıvrımı tekniği kullanarak yağ oranını tahmin etmenin hata payı bazı çalışmalarda %6 larda iken bazı çalışmalarda %15 lere kadar çıkabilmektedir(14,15). Deri kıvrımını kullanarak zaman içerindeki değişimi ölçmeye baktığımızda kilo veren kadınlar üzerine yapılan bir çalışmada gayet iyi bir sonuçla %1 oranında daha düşük tahmin etti(16). Tüm bunlara baktığımızda deri kıvrımı tekniği her ne kadar yağ yüzdesini belirleme konusunda uzak tahminler verse de zaman içerisindeki değişimi incelemek için kullanılabilir.
5.) DEXA
DEXA bir zamanlar sadece kemik yoğunluğu ölçümü olarak kullanılsa da artık vücut kompozisyonu ölçümü içinde kullanılmaktadır. Dexa vücut kompozisyonunu 3 bileşenli bir model ile tahmin eder ; yağ, kemik minerali ve kemiği içermeyen diğer tüm yağsız kütle. Bunun avantajı 2 bileşenli modellerin aksine DEXA, farklı etnik kökenler arasındaki kemik yoğunluğundaki değişikliklerin neden olduğu hatalara tabi değildir. Ancak buna rağmen çeşitli hataları vardır. DEXA, vücudunuzun x-ışınlarını iki farklı enerjide absorbe etmesini ölçerek çalışır. Yağ, kemik minerali ve yağsız yumuşak doku farklı absorbasyon özelliklerine sahiptir. Böylece, tüm vücudunuzu tarayarak vücut kompozisyonunuz hakkında tahminler alır.
Dexa tekniğinin hata kaynaklarına baktığımızda farklı cihaz üreticilerine ait farklı makineler arasında tutarsız sonuçlar olabileceği gibi aynı üreticiye ait makineler arasında bile farklı sonuçlar olabilir. Yazılım yükseltmeleri, cihazın vücut kompozisyonunu hesaplamak için kullandığı algoritmaları değiştirebilir(17,18,19).
Farklı donanım ve yazılım konfigürasyonları, yumuşak dokunun kemiğe göre farklı enterpolasyonlarına ve küçük bir kısmı kemik olan piksellerin farklı şekilde işlenmesine neden olabilir. X-ışını huzmesinin türü (yelpaze ışını veya kalem ışını) da bir hata kaynağı olabilir; Fan ışınlı DEXA makinelerinde ışın büyütme sorunu olabilir ( paralaks hatası olarak da bilinir)). DEXA tarayıcıların boyutu, tarama alanından daha uzun veya daha geniş bireylere uygun olmayabilir farklı pozisyonlarda ölçümler ölçüm hatalarına sebep olabilir.
Yine 2 bileşenli modellerde olduğu gibi yağsız kütlenin hidrasyonundan kaynaklanan hatalar dexa tekniğinde de vardır. Yağsız kütle hidrasyonunda %5'lik bir değişiklik, DEXA tarafından belirlenen vücut yağ yüzdenizi yaklaşık %3 oranında değiştirebileceğine dair çalışmalar mevcuttur(20,21).
Bir diğer hata kaynağı ise deneklerin cinsiyeti, boyu, kilosu ve hastalık durumudur(22). Bilimsel çalışmalara baktığımızda dexa kullanılarak vücut kompozisyonu tahminlerinde hata oranı hangi araştırmaya baktığınıza ve hangi DEXA makinesinin kullanıldığına göre değişir hata oranları bir çalışmada %4'ten diğer bir çalışmada %8-10'a kadar değişmektedir (23).
Zaman içerisinde oluşan değişimi izlemek için dexa tekniğine baktığımızda ise bazı çalışmalarda hata payının %5 civarında geziniyor ancak başka araştırmalara baktığımızda dexa daha düşük performans gösterdiğini görebiliyoruz(24). Ayrıca, DEXA taramaları iyonlaştırıcı radyasyon kullanır ve tarama başına mutlak doz minimum olmasına rağmen, bir kişi üzerinde yılda gerçekleştirilen tarama sayısının en aza indirilmesi tavsiye edilebilir bu bir hata kaynağı olmamasına rağmen Dexa kullanımı için göz önünde bulundurulması gereken bir faktördür.
SONUÇ
Tüm bunlara baktığımızda en iyi vücut kompozisyonu testinin bile aslında bir tahmin olduğunu rahatlıkla görebilirsiniz peki bu ne anlama geliyor ? Tüm bu testlerin yararsız olduğu anlamına mı? geliyor tabi ki hayır bu sadece tüm vücut kompozisyonu ölçümlerinin büyük hata oranlarının farkında olmamız gerektiği anlamına geliyor.
Peki ne yapmalıyız ?
Öncelikle hangi testi yapmış olursanız olun elinizdekinin bir tahmin olduğunu ve hatalı olabileceğini unutmayın. Hangi yöntemi kullanacağınız ile ilgili konuşacak olursak her tekniğin belirli bir maliyeti ulaşılabilirliği ve pratikliği vardır. Her yöntemin avantajları ve dezavantajları vardır. Ancak ölü olmadığınız sürece mutlak yağ yüzdenize tam doğru bir şekilde ulaşmak şuanda pek mümkün değildir bu nedenle mutlak bir vücut yağ oranına odaklanmak yerine ölçümü standart hale getirmek ve zaman içindeki değişiklikleri izlemek daha uygun olabilir. Zaman içindeki değişimi ölçerken altın standart tekniklerin bile %4-5 hata oranı vardır . Bu, çoğu insanda vücut yağındaki azalmayı doğru bir şekilde tespit etmek için vücut yağ yüzdesinin en az %4-5 oranında düşmesi gerektiği anlamına gelir. Buda ölçümler arasında uzun sürelerin geçmesi gerektiği anlamına gelir.
Zaman içerisindeki değişimi incelemek için ise sualtı tartım ve deri kıvrımı kalınlığı teknikleri daha uygun olacaktır bu iki teknik zaman içerisindeki değişimi ölçmek için en iyi doğruluk oranına sahiptir. Sualtı tartımın daha az pratik ve ulaşılabilirliği göz önüne alındığında Kaliper kullanımı çoğu egzersiz uzmanı için uygun bir teknik olacaktır.Unutulmaması gereken en önemli nokta hangi tekniği kullanırsanız kullanın ölçümler arasındaki koşullar olabildiğince aynı olmasına özen gösterin.
KAYNAKÇA
2. P. Clarys, A. D. Martin and D. T. Drinkwater, “Gross tissue masses in adult humans: data from 25 dissections,” Human Biology, vol. 56, pp. 459-473, 1984.
3. Evans, E. M., Saunders, M. J., Spano, M. A., Arngrimsson, S. A., Lewis, R. D., & Cureton, K. J. (1999). Effects of diet and exercise on the density and composition of the fat-free mass in obese women. Medicine and science in sports and exercise, 31(12), 1778–1787.
4. Heyward V. H. (1996). Evaluation of body composition. Current issues. Sports medicine (Auckland, N.Z.), 22(3), 146–156.
5. Bergsma-Kadijk, J. A., Baumeister, B., & Deurenberg, P. (1996). Measurement of body fat in young and elderly women: comparison between a four-compartment model and widely used reference methods. The British journal of nutrition, 75(5), 649–657.
6. Collins, M. A., Millard-Stafford, M. L., Evans, E. M., Snow, T. K., Cureton, K. J., & Rosskopf, L. B. (2004). Effect of race and musculoskeletal development on the accuracy of air plethysmography. Medicine and science in sports and exercise, 36(6), 1070–1077.
7. Fields, D. A., Wilson, G. D., Gladden, L. B., Hunter, G. R., Pascoe, D. D., & Goran, M. I. (2001). Comparison of the BOD POD with the four-compartment model in adult females. Medicine and science in sports and exercise, 33(9), 1605–1610.
8. Higgins, P. B., Fields, D. A., Hunter, G. R., & Gower, B. A. (2001). Effect of scalp and facial hair on air displacement plethysmography estimates of percentage of body fat. Obesity research, 9(5), 326–330.
9. Fields, D. A., Higgins, P. B., & Hunter, G. R. (2004). Assessment of body composition by air-displacement plethysmography: influence of body temperature and moisture. Dynamic medicine : DM, 3(1), 3.
10. Fields, D. A., Hunter, G. R., & Goran, M. I. (2000). Validation of the BOD POD with hydrostatic weighing: influence of body clothing. International journal of obesity and related metabolic disorders : journal of the International Association for the Study of Obesity, 24(2), 200–205.
11. R. Segal, J. Wang, B. Gutin, R. N. Pierson and T. Van Italie, “Hydration and potassium content of lean body mass: effects of body fat, sex and age,” American Journal of Clinical Nutrition, vol. 45, p. 865, 1987
12. Deurenberg, J. A. Weststrate and J. G. A. J. Hautvast, “Changes in fat-free mass during weight loss measured by bioelectrical impedance and by densitometry,” American Journal of Clinical Nutrition, vol. 49, pp. 33-36, 1989.
13. van Marken Lichtenbelt, W. D., Hartgens, F., Vollaard, N. B., Ebbing, S., & Kuipers, H. (2004). Body composition changes in bodybuilders: a method comparison. Medicine and science in sports and exercise, 36(3), 490–497.
14. Evans, E. M., Saunders, M. J., Spano, M. A., Arngrimsson, S. A., Lewis, R. D., & Cureton, K. J. (1999). Body-composition changes with diet and exercise in obese women: a comparison of estimates from clinical methods and a 4-component model. The American journal of clinical nutrition, 70(1), 5–12.
15. Durnin, J. V., & Womersley, J. (1974). Body fat assessed from total body density and its estimation from skinfold thickness: measurements on 481 men and women aged from 16 to 72 years. The British journal of nutrition, 32(1), 77–97.
16. Hildreth, H. G., Johnson, R. K., Goran, M. I., & Contompasis, S. H. (1997). Body composition in adults with cerebral palsy by dual-energy X-ray absorptiometry, bioelectrical impedance analysis, and skinfold anthropometry compared with the 18O isotope-dilution technique. The American journal of clinical nutrition, 66(6), 1436–1442.
17. Evans, E. M., Saunders, M. J., Spano, M. A., Arngrimsson, S. A., Lewis, R. D., & Cureton, K. J. (1999). Body-composition changes with diet and exercise in obese women: a comparison of estimates from clinical methods and a 4-component model. The American journal of clinical nutrition, 70(1), 5–12.
18. Henzell, S. S. Dhaliwal, R. I. Price, F. Gill, C. Ventouras, C. Green, F. Da Fonseca, M. Holzherr and R. Prince, “Comparison of pencil-beam and fan-beam DXA systems,” Journal of Clinical Densitometry, vol. 6, no. 3, pp. 205-210, 2003.
19. M. Lewiecki, N. Binkley and S. M. Petak, “DXA quality matters,” Journal of Clinical Densitometry, vol. 9, pp. 388-392, 2006.
20. Lantz, G. Samuelson, L. E. Bratteby, H. Mallmin and L. Sjostrom, “Differences in whole body measurements by DXA-scanning using two Lunar DPX-L machines.,” International Journal of Obesity Related Metabolic Disorders, vol. 23, no. 7, pp. 764-770, 1999.
21. Prior, B. M., Cureton, K. J., Modlesky, C. M., Evans, E. M., Sloniger, M. A., Saunders, M., & Lewis, R. D. (1997). In vivo validation of whole body composition estimates from dual-energy X-ray absorptiometry. Journal of applied physiology (Bethesda, Md. : 1985), 83(2), 623–630.
22. F. Horber, F. Thomi, J. P. Casez, J. Fonteille and P. Jaeger, “Impact of hydration status on body compositionas measured by dual-energy x-ray absorptiometry in normal volunteers and patients on haemodialysis,” The British Journal of Radiology, vol. 65, pp. 895-900, 1992.
23. Williams, J. E., Wells, J. C., Wilson, C. M., Haroun, D., Lucas, A., & Fewtrell, M. S. (2006). Evaluation of Lunar Prodigy dual-energy X-ray absorptiometry for assessing body composition in healthy persons and patients by comparison with the criterion 4-component model. The American journal of clinical nutrition, 83(5), 1047–1054.
24. Van Der Ploeg, G. E., Withers, R. T., & Laforgia, J. (2003). Percent body fat via DEXA: comparison with a four-compartment model. Journal of applied physiology (Bethesda, Md. : 1985), 94(2), 499–506.
25. Mahon, A. K., Flynn, M. G., Iglay, H. B., Stewart, L. K., Johnson, C. A., McFarlin, B. K., & Campbell, W. W. (2007). Measurement of body composition changes with weight loss in postmenopausal women: comparison of methods. The journal of nutrition, health & aging, 11(3), 203–213.
