単純な人体測定測定からヒト内臓および皮下腹部脂肪組織の信頼できる推定を導き出すことは可能ですか？

この研究の目的は、単純な人体測定測定から内臓（VAT）および皮下（SAT）腹部脂肪組織（AT）を予測する方程式を生成することでした。磁気共鳴画像診断（MRI）を使用して、49人の被験者（19人の男性と30人の女性）でL4のレベルでVATおよびSAT断面積を測定し、年齢およびボディマス指数（BMI）を幅広く止めました。BMI、ウエストおよびヒップの円周、ウエストとヒップ比（WHR）、皮膚皮膚および傍核の皮（すなわち、「単純な」人体測定測定）、アイソトープ異数法による総体脂肪含有量、およびMRIによる腹側矢印径（すなわち、つまり、」非ぶつけ「人体測定測定）も測定されました。VATを推定し、年齢と単純な人体測定測定からSATを推定する方程式（つまり、総体脂肪と腹部矢状径を除く）が開発されました。これらの方程式は、24人の被験者（9人の男性と15人の女性）で使用され、それらを交差しました。男性のウエスト周囲と女性の腰の周囲と年齢を含む最良の回帰方程式は、それぞれVAT変動の56％と68％を説明しました。男性の推定値の対応する標準誤差（参照）は約40％であり、女性ではMRIで測定されたVATの平均値の約37％でした。SATを予測するために開発された最良の回帰方程式は、より高い説明された変動性（男性と女性の両方で約87％）と低いSEE（MRIで測定されたSATの平均値の20％未満）を持っていました。男性では、方程式にはBMIと股関節周囲が含まれ、女性、BMIと年齢が含まれていました。予測モデルにより多くの単純な人体測定パラメーターを含めることは、VATまたはSATの説明された変動性を有意に増加させず、VATまたはSATのSEEを大幅に減少させませんでした。また、総体脂肪含有量と腹部矢状径の重回帰分析に含めることは、予測を改善しませんでした。相互検証研究では、VATの予測値と観察された値の違いは大きく、男性と女性の両方で過大評価する傾向がありました。対照的に、SATの予測値と観察された値の違いは小さかった。VATではなくSATは、年齢および単純な人体測定測定から推定できることをお勧めします。直接的な方法（MRI、コンピューター断層撮影[CT]、またはその他のオプション）は、VATの評価に使用する必要があります。

The aim of the study was to generate equations predicting visceral (VAT) and subcutaneous (SAT) abdominal adipose tissue (AT) from simple anthropometric measurements. Magnetic resonance imaging (MRI) was used to measure VAT and SAT cross-sectional areas at the level of L4 in 49 subjects (19 men and 30 women) with a large range of age and body mass index (BMI). BMI, waist and hip circumferences, waist to hip ratio (WHR), subscapular and paraumbilical skinfolds (i.e., "simple" anthropometric measurements), total body fat content by the isotope-dilution method, and abdominal sagittal diameter by MRI (i.e., "nonsimple" anthropometric measurements) were also measured. Equations to estimate VAT and SAT from age and simple anthropometric measurements (i.e., excluding total body fat and abdominal sagittal diameter) were developed. These equations were then used in 24 subjects (nine men and 15 women) to cross-validate them. The best regression equations, including waist circumference in men and waist circumference and age in women, explained 56% and 68% of VAT variability, respectively. The corresponding standard error of the estimate (SEE) in men was approximately 40% and in women approximately 37% of the mean value of VAT measured by MRI. The best regression equations developed to predict SAT had a higher explained variability (approximately 87% in both men and women) and a lower SEE (< 20% of the mean values of SAT measured by MRI). In men, the equation included BMI and hip circumference, and in women, BMI and age. The inclusion of a higher number of simple anthropometric parameters in the predictive models neither significantly increased the explained variability of VAT or SAT nor significantly decreased the SEE of VAT or SAT. Also, inclusion in the multiple regression analysis of total body fat content and abdominal sagittal diameter did not improve prediction. In the cross-validation study, differences between predicted and observed values of VAT were large, with a tendency to overestimation in both men and women. In contrast, differences between predicted and observed values of SAT were small. We suggest that SAT but not VAT can be estimated from age and simple anthropometric measurements. Direct methods (MRI, computed tomography [CT], or other options) should be used for assessment of VAT.