Correlazione tra la metodica BIA e le tecniche

corporea

A seguito di due misurazioni differenti di FM% e FFM% con tecnica antropometrica e con BIA, siamo andati a vedere se vi fosse o meno una correlazione fra le due analisi sia nel campione dei professionisti che nel campione dei dilettanti.

La correlazione lineare di Pearson è stata utilizzata per valutare la relazione tra i due differenti metodi di valutazione della composizione corporea.

Nel caso dei 29 corridori professionisti, la correlazione tra la % di massa grassa (FM) misurata mediante la plicometria (SF) (% FM SF) e la % FM misurata mediante analisi bioimpedenziometrica (BIA) è riportata nella Figura 2.5, nella quale ogni singolo punto corrisponde a una coppia di valori di % di

tratteggiata mostra la miglior correlazione stimata mediante regressione lineare sui punti sperimentali e il valore della sua pendenza (slope) di 0.438 è ben diverso dal valore 1 atteso in caso di perfetta corrispondenza tra le stime di %FM ottenute dalla due metodiche e riportato in figura dalla linea blu tratteggiata con pendenza di 1. In particolare questa figura mostra come la musura della BIA tenda a sovrastimare la %FM rispetto alle pliche, o viceversa la misura delle pliche tenda a sottostimare la %FM rispetto alla BIA.

(Figura 2.5 )

Ci siamo quindi chiesti quali fattori contribuissero alla discrepanza tra la correlazione trovata e quella attesa.

Abbiamo in primo luogo valutato il possibile ruolo di fattori legati alle differenze nella costituzione corporea, ed in particolare, data la presenza nel campione di atleti di origine non caucasica (3 sudamericani e 4 africani),

abbiamo valutato il loro possibile contributo alla deviazione della correlazione dal valore ideale. A questo scopo abbiamo riportato in grafico, evidenziandoli in colore le coppie di valori di %FM per questi atleti, come mostrato in Figura 2.6

(Figura 2.6 )

Come si può notare dalla Figura 2.6, gli atleti di origina Africana (simboli col centro rosso) tendono a distinguersi dalla linea ideale (blu tratteggiata), e così pure quelli Sudamericani (simboli col centro verde), ma da soli non sembrano in grado di spiegare la variabilità che determina tra discrepanza tra le stime di %FM ottenuta tramite l’analisi plicometrica e la % FM stimata tramite BIA. Tuttavia, questi dati possono essere letti come un’indicazione del

correlazione ideale tra stime della %FM ottenuta mediante le due metodiche “di campo”.

Considerato che il BMI tiene conto non solo del peso corporeo, ma anche della sua distribuzione in lunghezza ed è quindi un indicatore della tipologia di struttura corporea, abbiamo quindi riportato i dati della correlazione tra le misure di %FM mettendo in evidenza i valori generati dagli atleti con indice di massa corporea (BMI)<20, ovvero di quegli atleti presenti nella parte bassa della distribuzione dei soggetti normopesi.

(Figura 2.7 )

Come si può notare nella Figura 2.7, gli atleti con BMI<20 (simboli ripieni in celeste) contribuiscono larga parte della deviazione delle stime dalla retta di correlazione ideale (linea blu tratteggiata). Per valutare se il BMI sia effettivamente un fattore di confondimento che contribuisce alla deviazione della correlazione tra le stime di %FM determinate dalle due metodiche “di

campo” abbiamo riportato in grafico la differenza tra le due %FM stimate per ogni atleta in funzione del suo indice di massa corporea (BMI).

(Figura 2.8)

Come illustrato nella Figura 2.8, la discrepanza tra le due stime è correlata negativamente al BMI.

In particolare i valori della pendenza della retta di regressione (rossa tratteggiata) indicano che per ogni unità di BMI inferiore a 23.5 la %FM stimata dalla BIA si riduce del 0.59%.

(Tabella 2.4)

Come mostrato nella tabella 2.4, l’analisi della varianza a 1 criterio di classificazione (1-way ANOVA) indica che la probalità che questa distribuzione si verifichi per solo effetto del caso è < 0.02 (P=0.01967).

Tuttavia, il coefficiente di correlazione di Pearson (r) di -0.43 riflette una quota di variabilità aggiuntiva, e indica la possibile presenza di altri fattori di confondimento che contribuiscono alla variabilità.

Per valutare se la discrepanza, in aggiunta al fattore legato alla costituzione corporea, sia legata anche ad‘ altri fattori come per esempio quelli strumentali o quelli legati alla variabilità tra operatori, abbiamo condotto l’analisi limitandola agli atleti con BMI>20, per limitare l’effetto del BMI sulla deviazione dalla retta di correlazione ideale con pendenza uguale a 1, e inoltre che avessero condotto almeno tre sessioni di misura nel tempo, in modo da poter valutare su un numero di determinazioni sufficiente per una valutazione statistica, ma in un campione più omogeno perchè formato da

misure ripetute in soggetti simili, se la variabilità nelle correlazioni tra le due stime di %FM persistesse oppure fosse significativamente ridotta.

(Figura 2.9)

Come mostrato in figura 2.9, la correlazione tra le discrepanze nel %FM tra plicometria e BIA mostra una correlazione positiva nelle due correlazioni tra le tre determinazioni indipendenti condotte in 10 atleti, con pendenze di 0.79 (simboli rossi, P=0.051) e 0.89 (simboli verdi P=0.044). Questi dati indicano quindi una buona riproducibilità delle differenze tra i diversi atleti, e sono coerenti con l’idea che le discrepanze esistenti siano sistematiche, e come tali da riferire a caratteristiche individuali, distinte dal BMI, piuttosto che da differenze nelle misure, introdotte dagli operatori o dalla strumentazione utilizzata.

2.3.2 Valutazione dello stato di idratazione e nutrizione con

analisi BIVA.

Nel caso dell’analisi BIA, le equazioni predittive elaborano stime dei vari compartimenti corporei utilizzando i parametri di età, sesso, peso ed altezza del soggetto ed ipotizzando un’idratazione costante dei tessuti molli del 73%. In assenza di alterazioni idro-elettrolitiche le correlazioni tra i vari compartimenti corporei sono costanti ed interdipendenti, tanto da permettere la valutazione quantitativa dei vari compartimenti corporei.

Tuttavia, in presenza di soggetti con probabili alterazioni idroelettrolitiche, come nel caso degli atleti che sono soggetti a disidratazione, l’errore standard di stima della migliore equazione ad oggi sviluppata è sempre troppo alto per permettere l’utilizzo corretto.

La tecnica BIVA impiega i valori bioelettrici di Resistenza e Reattanza ed è una misura diretta, non una stima misurati dal sensore per ottenere la . resistività specifica. Quindi ricapitolando:

• è una misura diretta e non una stima; • non utilizza equazioni predittive; • non utilizza il peso corporeo.

Quindi riteniamo che questa metodica possa fornire una misura più accurata dello stato di idratazione rispetto ai valori estrapolati dalle stime calcolate dalla metodica BIA.

Quindi, dal campione dei ciclisti professionisti sono stati presi i valori di reattanza e resistenza (Tab. 2.5) misurati mediante la BIA.

Variabile Media Deviazione standard Range

Professionisti (n29) • Resistenza,Ω • Reattanza, Ω 506,82_71,35 53,98 8,82 421-608 57,9-92 (Tabella 2.5: valori medi di resistenza e reattanza in ciclisti professionisti )

I valori di reattanza e resistenza di tutti gli atleti sono stati introdotti all’interno del programma Bodygram Plus da quale abbiamo ottenuto un grafico ellissoidale Xc-R (fig. 2.10)

Dall’analisi BIVA, possiamo notare come tutti gli atleti abbiamo una buona struttura muscolare e quindi siano in un buono stato di nutrizione. Infatti, il vettore di tutti gli atleti è localizzato sulla parte sinistra del grafico ellisoidale, L’idratazione invece risulta essere variabile nel gruppo di atleti. Come si può notorare dal grafico, i vettori degli atleti risultano essere dislocati in maniera eterogenea lungo l‘asse dell‘idratazione e una parte di loro hanno il vettore allungato verso uno stato di disidratazione più o meno aggravata. (Fig. 2.7)

(Figura 2.11: grafico BIVA tipo per l’analisi dello stato di nutrizione e idratazione)

I valori medi dei compartimenti della composizione corporea degli atleti misuranti con BIVA sono riassunti nella Tabella 2.6.

Variabile Media Deviazione standard Range FFM% 88,47 3,13 84,5-96,9

FM% 11.50 3,10 3.1-15,5

TBW% 63,48 3,04 59,7-71,9

BCM% 62,28 2,53 57,1-67-7 (Tabella 2.6: valori biva medi degli atleti professionisti)

Inoltre, abbiamo suddiviso il campione dei ciclisti professionisti in base al loro ruolo e abbiamo raccolto i loro valori medi di reattanza e resistenza nella tabella 2.7.

Variabile Media Deviazione standard Range

Velocisti (n7) • Reattanza Ω • Resistenza Ω 453,8666,72 26,173,28 61,2-69,8410-488 Passisti (n9) • Reattanza Ω • Resistenza Ω 70,02 506,22 8,84 48,76 57,9-85,4 421-559 Scalatori (n11) • Reattanza Ω • Resistenza Ω 75,04542 10,4047,09 497-60861,1-92 (Tabella 2.7: valori medi di reattanza e resistenza di velocisti, passisti e scalatori)

La rappresentazione grafica BIVA dei valori medi dei ciclisti suddivisi in base al ruolo è raffigurata nella figura 2.12.

(Figura 2.8: rappresentazione grafica BIVA dei vettori BIVA suddivisi in base al ruolo ciclistico: velocisti, passisti e scalatori)

In questo caso notiamo che il vettore medio di ciclisti velocisti, passisti e scalatori è posizionato nella parte sinistra verso uno strato di nutrizione buono. Mentre l‘idratazione, si nota che il vettore medio dei ciclisti scalatori è più allungato verso lo stato di disidratazione rispetto a quello di velocisti e scalatori (Tab. 2.8).

Variabile Media Deviazione standard Range Velocisti • FM% • FFM% • TBW% • BCM% 10,71 89,28 64,71 63,8 2,75 2,75 1,87 2,69 7,1-14,2 85,8-92,9 62,6-66.6 60,3-67,7 Passisti • FM% • FFM% • TBW% • BCM% 11,8 88,2 63,64 61,82 4,03 4,03 3.87 1.81 3,1-16,1 83,9-16,9 59,3-71,9 59,3-65,1 Scalatori • FM% • FFM% • TBW% • BCM% 11,76 88,23 62,55 61,7 2,61 2,61 2,81 2,75 6,6-15,5 84,5-93,4 58,9-66,8 58,8-66,4 (Tabella 2.8: valori medi delle componenti corporee di atleti professionisti suddivisi per ruolo

mediante tecnica di valutazione BIVA)