Università di Pisa
Dipartimento di Farmacia
Corso di Laurea Magistrale in Scienze della Nutrizione Umana
TESI DI LAUREA
BODY COMPOSITION: CONFRONTO TRA METODICHE DI
CAMPO IN CICLISTI PROFESSIONISTI E DILETTANTI
Relatore: Candidato:
Giancarlo Demontis Alessandro Incerpi
Lavoro svolto in collaborazione con la U.O. Medicina dello Sport di Lucca dell‘Azienda USL Toscana Nord Ovest diretta dal dottor Carlo Giammattei.
Indice
1) La composizione corporea e tecniche di valutazione…...…5
1.1 Modelli bi e pentacompartimentali………....5
1.2 L‘uomo e la donna di riferimento………….………...…..7
1.3 La fat mass e la free fat mass……….……….9
1.3.1 I componenti della FFM………10
1.3.2 I componenti della FM………..13
1.4 Tecniche di valutazione della composizione corporea………17
1.5 Metodiche di campo………,18
1.5.1 Tecniche antropometriche…..……….19
1.5.2 La bioimpedenziometria………22
1.6 Stima della FFM e della FM in campioni diversi: metodiche a
confronto..………..………….……….………..……….……….29
2) Valutazione della composizione corporea in ciclisti
professionisti e dilettanti: bioimpedenziometria vs tecniche
antropometriche……….……...34
2.1 Introduzione……….…..34
2.2.2 Analisi antropometrica………..36
2.2.3 Analisi BIA………...38
2.2.4 Analisi BIVA..………..40
2.2.5 Analisi dei dati……….40
2.3 Risultati………...41
2.3.1 Correlazione tra la metodica BIA e le tecniche
antropometriche nella valutazione della composizione corporea.43
2.3.2 Valutazione dello stato di idratazione e nutrizione con
analisi BIVA……….….….50
2.4 Discussione………55
2.5 Conclusioni.………..………..57
1 La composizione corporea e tecniche di valutazione
La valutazione della composizione corporea è una disciplina che viene utilizzata in vari ambiti diversi come la nutrizione, la medicina, l’antropologia, e le scienze motorie (Ojistic 2006).
Questa tipologia di analisi è importante per andare a monitorare la tipologia di obesità, lo stato di nutrizione e lo stato di benessere dell’individuo (Durnin et al. 1974)
Può trovare impiego in molti ambiti, ad esempio è utile per ottimizzare le prestazioni e monitorare le tipologie di allenamento negli sportivi (Santos et al. 2014) o per dare supporto nutrizionale in varie patologie come per esempio la distrofia muscolare (Mok et al. 2006) o l’insufficienza renale (Bruce et al., 2000).
1.1 Modelli bi e penta compartimentali
Lo studio della composizione corporea comporta la suddivisione del corpo umano in due o più compartimenti. (Fig. 1.1).
Nel modello bicompartimentale il nostro organismo si può suddividere in due componenti:
• massa magra (FFM); • massa grassa (FM)
Per massa magra si intende la parte di massa di un organismo che esclude i depositi adiposi e si esprime in percentuale in riferimento al peso dell’organismo. Viene chiamata Free Fat Mass (FFM) o massa magra alipidica quando viene escluso anche il grasso essenziale.
Per massa grassa si intende la parte di massa di un organismo costituita dall’organo adiposo, ovvero dal grasso corporeo (Cameron, 2002).
Per capire meglio da cosa è costituita la FFM e per stimare la composizione in maniera più attendibile, dovremmo utilizzare un modello di composizione corporea multi-compartimentale.
figura 1.1: Modelli bi-penta-compartimentale del corpo. Abbreviazioni: BW= body weight; FFM= fat-free mass; FM= fat mass; TBW= total body water; PM= protein mass; MM= mineral mass; Gn= glycogen
Il più noto fra i modelli, considera la FFM come la somma di acqua (TBW), proteine (PM), minerali (MM) e glicogeno (Gn):
FFM= TBW+PM+MM+Gn.
Se noi consideriamo invece la massa corporea totale (BW), potremmo adottare un modello di composizione corporea penta-compartimentale cosi composta:
BW= FM+TBW+PM+MM+Gn. (Bedogni et al., 2001)
1.2 L’ uomo e la donna di riferimento
Nel 1975, Snyder e un gruppo di collaboratori nel loro lavoro di ricerca “Task
Group on Reference Man’ crearono due modelli standard in merito alla
composizione corporea degli organismi, che chiamarono “uomo di riferimento” e “donna di riferimento”. Questi sono stati creati a partire da misurazioni dettagliate di migliaia di soggetti in studi antropometrici e le loro caratteristiche sono descritte nella tabella 1.1.
Uomo Donna Età 20-24 20-24 Altezza 174 cm 164 cm Peso 69,85 Kg 56,7 Kg Grasso Totale 10,48 Kg (15%) 15,33 Kg (27%) Grasso di deposito 8,39 Kg (12%) 8,39 Kg (15%) Grasso essenziale 2,09 Kg (3%) 6,80 Kg (12%) Muscolo 31,30 Kg (44,8%) 20,41 Kg (36%) Ossa 10,43 Kg (14,9%) 6,80 Kg (12%) Residuo 17,64 Kg (25,3%) 14,15 Kg (25%)
(Tabella 1.1: Composizione corporea dell’uomo e della donna di riferimento)(Snyder et al., 1975)
Nonostante siano dei modelli di composizione corporea, l’uomo e la donna di riferimento sono stati creati circa 40 anni fa e oggi sono state trovate delle notevoli differenze.
Infatti, indipendentemente dall’età, gli uomini e le donne di oggi risultano essere più alti, più pesanti, con più massa grassa e una più alta massa cerebrale, del cuore e della milza. Vi è quindi la necessita di stabilire un “uomo e una donna di riferimento moderni.” (Later et al. 2010).Tuttavia occorre tenere conto che difficilemente la massa cerebrale può essere aumentata in circa 40 anni, dal momento che nella storia evolutiva degli ominidi per triplicare il volume della scatola cranica sono occorsi circa 3 milioni di anni e che il volume della scatola cranica dell’Homo sapiens non sembra essere mediamente diverso oggi rispetto al momento della sua comparsa sulla terra circa 200.000 anni fà. E’ quindi verosimile che i cambiamenti rilevati nella composizione corporea negli studi più recenti rispetto allo studio di 40 anni fà siano dovuti a differenze metodologiche,
quali per esempio la perdita di acqua dagli acquedotti cerebrali che si verifica quando i cervelli vengono estratti dalla scatola cranica, rispetto a quando invece il loro volume viene stimato tramite risonanza magnetica.
1.3 La fat mass e la free fat mass
La Free Fat Mass è costituita quindi da: • acqua;
• proteine; • minerali; • glicogeno.
La massa grassa, invece, è costituita da: • tessuto adiposo bianco (WAT) • tessuto adiposo bruno (BAT) • trigliceridi intramuscolari
1.3.1 I componenti della FFM
Acqua corporea totale (TBW)
Rappresenta il costituente principale del corpo umano ed è circa il 60% del peso corporeo e il 73% della FFM dell’uomo di riferimento.
A sua volta la TBW nella massa magra può essere suddivisa in: • acqua intracellulare (ICW) per due terzi
• acqua extracellulare (ECW) per un terzo (Fig1.2).
L’ECW comprende l’acqua interstiziale (14%), l’acqua plasmatica (4%), linfatica (1%) e transcellulare (1%).
La TCW rappresenta invece la somma dei compartimenti idrici in collegamento sia con il plasma che con lo spazio interstiziale e i più rilevanti sono: il liquido intraoculare, sinoviale, cerebrospoinale e quello contenuto nel lume intestinale.
L’ICW invece è la componente idrica contenuta all’interno delle cellule ed è un indicatore della “massa metabolicamente attiva” dell’organismo.
La massa proteica (PM)
Rappresenta circa il 17% del peso corporeo e il 20% della FFM nell’uomo di riferimento.
Fra i compartimenti, la PM è quella con il maggior significato metabolico. Questo dipende dal ruolo assunto dalle proteine che oltre a rivestire una funzione strutturale ed energetica, esse regolano la sua attività funzionale, specialmente sotto forma di enzimi.
Massa Minerale (MM)
Rappresenta il 5% del peso corporeo e il 6% della FFM dell’uomo di riferimento. A sua volta è possibile suddividere la massa minerale in:
• massa ossea (88%) • massa extraossea (12%).
Nonostante rappresentino una percentuale molto bassa della FFM, la maggior parte dei minerali svolge funzioni vitali, intervenendo nella regolazione dei fluidi extra e intra-cellulari, partecipando come cofattori all’attività di diversi enzimi e svolgono una funzione strutturale (calcio nelle ossa).
Glicogeno (Gn)
Il glicogeno è una componente labile della FFM, infatti la funzione principale è quello di essere una fonte energetica dal rapido utilizzo. Questo rappresenta l’1% della massa corporea e della FFM, anche se una valutazione precisa del quantitativo di glicogeno non ce l’abbiamo. (Bedogni et al. 2001)
1.3.2 I componenti della FM
Tessuto adiposo bianco
Il WAT è costituito da adipociti maturi bianchi che contengono all’interno una singola gocciolina lipidica citoplasmatica e un nucleo localizzato in zona periferica (Fig1.3).
Il grasso bianco può immagazzinare gli eccessi di energia dati dall’alimentazione sotto forma di trigliceridi che possono essere rilasciati come acidi grassi nel torrente circolatorio nel momento in cui vi è una grossa richiesta energetica.
Inoltre, il grasso bianco ha la funzione di isolante termico, protegge gli organi e secerne adipochine che sono implicate nell’infiammazione, nell’angiogenesi e nel metabolismo (Attie et al. 2009)
Il tessuto adiposo bianco può essere localizzato in varie parti anatomiche e un espansione di questo a livello viscerale è spesso associato a stati infiammatori, di insulino resistenza e diabete di tipo 2.
Invece, un espansione del WAT sottocutaneo ha mostrato essere meno infiammatorio ma più suscettibile ad acquisire le caratteristiche del tessuto adiposo bruno (Wu J, et al. 2013)
Il tessuto adiposo bruno
Il BAT è differente morfologicamente rispetto al WAT (Fig1.4) in quanto contiene più goccioline lipidiche, un nucleo centrale e un largo numero di mitocondri.
Al contrario del tessuto adiposo bianco, il grasso bruno serve principalmente come combustibile per la fosforilazione ossidativa e per la produzione di calore in modo da mantenere la temperatura corporea stabile (Cannon et al., 2004).
Il BAT solitamente viene attivato negli adulti quando il nostro organismo è esposto a temperature di 14-17° gradi per un periodo di almeno 1-2 ore. (Cypress et al., 2009)
La maggior parte del tessuto adiposo bruno è localizzata nella regione cervicale, parasternale e para e prevertebrale. (Fenzl et al, 2014)
Trigliceridi intramuscolari
I trigliceridi intramuscolari vengono anche chiamati trigliceridi intramiocellulari o grasso intramuscolare e rappresentano i depositi di lipidi situati all’interno del muscolo scheletrico.
Sono presenti maggiormente all’interno delle fibre rosse (o di tipo 1) a causa del loro metabolismo in prevalenza di tipo aerobico.
I trigliceridi intramuscolari sono conservati sotto forma di goccioline lipidiche all’interno del citoplasma dei miociti in prossimità dei mitocondri, all’interno dei quali gli acidi grassi liberi sono rilasciati tramite idrolisi per poter essere metabolizzati. (Van Loon, 2004)
Figura 1.4: Differenze tra adipocita bruno e bianco. A sinistra l'adipocita bruno e a destra l'adipocita bianco
Il loro utilizzo è massimo durante le attività di endurance e durante l’attività fisica di durata prolungata, come ad esempio il ciclismo o la maratona. (Denis et al., 2011)
Grasso essenziale
Il grasso essenziale rappresenta nell'uomo quella parte del gasso corporeo necessario per le normali funzioni fisiologiche del corpo.
Questa tipologia di grasso può essere incluso anche nella massa magra per le sue funzioni fisiologiche e per il fatto di non essere intaccato, in condizioni normali, dai processi di dimagrimento.
Questo tipo di grasso è situato all'interno di vari tessuti tra cui il sistema nervoso centrale, nel midollo osseo, nell’intestino, nei reni, nel cuore, nella milza, nei polmoni e nelle ghiandole mammarie nella donna ed è rappresentato in una buona componente da fosfolipidi presenti nella struttura delle membrane cellulari (Cameron, 2002).
La percentuale di grasso essenziale è maggiore nella donna poiché include le riserve legate a fattori sessuali, come quello all'interno della mammella, dell'utero e altri depositi specifici (Wener et al., 2011).
1.4 Tecniche di valutazione della composizione corporea
La prima e più importante premessa al problema della determinazione della composizione corporea reale ed attendibile è che essa non è misurabile in organismi umani vivi e infatti l’unico metodo per avere risultati reali sono il sezionamento. L’approccio seguito è quindi necessariamente indiretto e basato sullo sviluppo di metodiche di laboratorio quanto più precise e accurate, utilizzate per sviluppare equazioni per i metodi “di campo” quanto più accurate possibile. (Moon, 2013)
Per la valutazione della composizione corporea possono essere utilizzate metodiche di laboratorio come ad esempio la pesata idrostatica (HW), la dual energy X-ray absormetry (DXA), la pletismografia con spostamenti d’aria o la conta del potassio corporeo che però sono spesso non praticabili al di fuori di strutture specializzate, quali i laboratori di ricerca. Sebbene queste metodiche siano considerate die gold standard di riferimento, risultano essere costose, invasive e richiedono ambienti appositi per poterle utilizzare. I metodi “di campo” invece sono le misure antropometriche (misura delle pliche e circonferenze) e l’analisi bioelettrica dell’impedenza (BIA).
Questi metodi di campo operano delle stime della fat mass e free fat mass attraverso delle equazioni predittive generate tramite correlazione con metodiche di laboratorio considerate di riferimento.
Le equazioni sono state sviluppate per dei campioni di popolazione ben definiti, per cui se la popolazione sottoposta alle valutazioni si discosta da quella per cui sono state testate le equazioni, la capacità predittiva delle equazioni adottate si riduce dreasticamente e i valori generati potrebbero non essere attendibili. Questo aspetto critico delle metodiche “di campo” è testimoniato dall’elevato numero di equazioni predittive disponibili in letteratura, e proprio il loro numero elevato che sottende differenze nelle stime della composizione corporea permette di evidenziare i limiti degli approcci alla valutazione della composizione corporea basati sull’utilizzo di equazioni predittive. Una maniera alternativa di evidenziare questo problema è quello di considerare la difficoltà di assegnare un dato paziente ad un modello predittivo piuttosto che a uno alternativo, ma comunque sviluppato per soggetti con caratteristiche simili: verosimilmente uno dei due genererà delle stime più vicine dell’altro alla reale composizione corporea, ma a priori l’operatore non è in grado di effettuare tale scelta.
1.5 Metodiche di campo
Le metodiche di campo sono quindi le tecniche più utilizzate per andare a valutare la composizione corporea e vengono preferite dai professionisti della nutrizione, dello sport e in ambito clinico perché:
• hanno un costo minore; • sono meno invasive; • più facili da utilizzare;
• non richiedono particolari laboratori e sono facilmente trasportabili.
Le due metodiche principalmente utilizzate sono le tecniche antropometriche e la BIA (Moon, 2013)
1.5.1 Tecniche antropometriche
La valutazione antropometrica comprende:
• la misurazione del peso e della statura, con il calcolo degli indici pondero staturali
• la misurazione delle pliche e delle circonferenze con il calcolo delle aree muscolo-adipose degli arti e degli indicatori della distribuzione del grasso.
Il peso rappresenta la somma della FFM e FM, pertanto una modifica del peso corporeo comporta un aumento o un decremento delle due componenti corporee e viene misurato utilizzando una bilancia. La statura, invece, viene misurata da scalzi e utilizzando lo stadiometro.
La combinazione tra peso e statura da gli indici pondero-staturali (Tab. 1.2) che consentono una prima valutazione grossolana di stati di malnutrizione per eccesso o per difetto.
Indici pondero staturali Formula per calcolare gli indici
Indice peso-altezza Peso/Altezza Indice di Quelet (BMI) Peso/Altezza2
Indice di Roher Peso/Altezza3
(Tabella 1.2: Gli indici pondero-staturali e formule per calcolarli)
Nella pratica clinica solitamente viene utilizzato il BMI e tramite questo indice possiamo classificare le persone (tab. 1.3) in base al loro stato di nutrizione.
Categoria BMI
Sottopeso <18,5 Normopeso Tra 18,5 e 24,9 Sovrappeso Tra 25 e 29,9
Obesità >30 (Tabella 1.3: classificazione dei soggetti in base al BMI)
Il calcolo del solo BMI non è assolutamente sufficiente per la valutazione della composizione corporea, in quanto vi possono essere soggetti che hanno un BMI classificato nel sovrappeso ma hanno una massa magra molto elevata, come in molti sport anaerobi, e per tanto non sono classificabili nella categoria del cattivo stato nutrizionale (Bedogni et al., 2001).
La plicometria è una metodica densitometrica non invasiva che misura lo spessore del tessuto adiposo sottocutaneo, che corrisponde a circa il 70% del grasso corporeo (Garn, 1991).
Gli spessori delle varie pliche vengono misurati con il plicometro e verranno introdotti in apposite formule predittive che andranno a stimare la densita corporea (Bedogni et al. 2001), come ad esempio la formula di Jackson e Pollock, riportata qui di seguito:
BD: a-b·S+c·S2-d·age.
Per BD intendiamo la densità corporea, S sarà la somma delle pliche e “a, b, c, d,” saranno delle costanti che varieranno in base al numero di pliche utilizzate (Jackson e Pollock, 1978)
Succesivamente la densità corporea dovrà essere trasformata in percentuale di grasso mediante l‘utilizzo di una delle seguenti formule:
• Body fat % = (495/Body Density) - 450 per bianchi (Siri et al. 1961)
• Body fat % = (457/Body Density) – 414,2 per bianchi (Brozek et al. 1963)
• Body fat % = (437,4/Body Density) – 392,8 per maschi neri (Schuttle et al 1984)
• Body fat % = (486/Body Density) – 439 per maschi neri (Wagner e Heyward, 2000)
Le circonferenze corporee esprimono le dimensioni trasversali dei vari segmenti corporei e vengono misurate con un apposito metro a nastro.
Di solito vengono misurate le seguenti circonferenze: braccio, avambraccio, vita, fianchi, coscia e polpacci.
Anche queste, possono essere inserite in apposite formule che vanno a stimare le aree lipidiche e muscolari di un organismo. (Bedogni et al., 2001)
1.5.2 La bioimpedenziometria
L’analisi dell’impedenza bioelettrica (BIA o biompedenziometria o impedenziometria) è una tecnica di valutazione della composizione corporea rapida, non invasiva e relativamente economica.
La BIA si basa sulla proprietà comune a tutti gli esseri viventi, e quindi anche l’uomo, di condurre la corrente elettrica.
I tessuti biologici si comportano come conduttori, semiconduttori o isolanti. Infatti, le soluzioni elettrolitiche intra ed extracellulari sono ottimi conduttori (tessuti magri), al contrario le caratteristiche come conduttore del tessuto adiposo grasso sono inferiori a quelle dei tessuti magri
La proprietà di condurre elettricità quindi è legata alla FFM, la quale contiene acqua ed elettroliti corporei, a differenza della FM che presenta una conducibilità elettrica assai minore (De Lorenzo, 1991).
Quando viene attraversato da una corrente elettrica, il corpo umano si oppone al suo passaggio con due distinte modalità:
• caratteristica resistiva (resistenza, R), prodotta dai liquidi intra ed extracellulari, che produce una caduta di voltaggio della corrente; • forza reattiva (reattanza, Xc) prodotta dalle membrane cellulari, che si
comporta come condensatore e che produce uno sfasamento della corrente elettrica.
La forza resistiva è quindi legata ai fluidi corporei, mentre la reattanza è un indicatore della superficie della massa cellulare corporea.
Le due caratteristiche, resistenza e reattanza, vanno a determinare l’impedenza (Z) che può essere definita dalla formula generale:
Z=√ R2+Xc2
Nella BIA standard viene iniettato un impulso di corrente alternata a 50 kHz, d’intensità innocua per i tessuti (800 µA). La reattanza dipende notevolmente dalla frequenza della corrente di stimolazione, tanto che a valori di frequenze molto basse (<1000 Hz) o molto alte (>1000000 kHz) la reattanza è praticamente nulla, perciò l’impedenza è dovuta solamente alla componente resistiva.
A frequenze intermedie, la rappresentazione grafica del rapporto tra reattanza e resistenza è detta angolo di fase (Fig.1.5).
Questo parametro ha un valore prognostico quando utilizzato in ambito clinico ed è un indice di benessere dell’individuo. L’angolo di fase può oscillare tra 0° e 180°, ma per un organismo umano i valori limite che si riscontrano sono compresi tra 3° e 10°. Più l’angolo di fase è elevato e più è alto il rapporto tra componente reattiva e resistiva, viceversa più l’angolo di fase è basso e minore è tale rapporto. Si può spiegare meglio questo concetto con due situazioni al limite, che non si riscontrano nella realtà: se avessimo un angolo di fase di 0 saremmo composti solamente da fluidi, mentre se avessimo un angolo di fase a 90° saremmo composti solamente da membrane cellulari (Baumgartner et al. 1988).
La misura dell'impedenza fornita dall'analizzatore BIA può venire sfruttata seguendo due vie:
• la BIA convenzionale; • la BIA vettoriale (BIVA).
Nella BIA convenzionale, numerosi software utilizzano delle equazioni di regressione che di solito includono statura, peso, età e sesso e trasformano la misura di impedenza in volumi (intracellulare, extracellulare), masse (grassa, magra, cellulare), metabolismo basale e altre grandezze dell'analisi di composizione corporea.
Nella BIA vettoriale invece viene interpretata la misura diretta dell‘impedenza per via grafica fornendo una collocazione dei valori di reattanza e resistenza, normalizzati all’altezza, nell’ambito della distribuzione di tali valori all’interno di una data popolazione. A tale collocazione è associata una valutazione semi-quantitativa dell'idratazione tissutale e della massa cellulare.
La BIA convenzionale consente di ottenere stime accurate di TBW, FFM e FM nell’adulto sano con piccoli errori di stima.
La quantificazione della TBW in L o Kg è ottenuta dal rapporto fra statura (H) al quadrato e R (indice d’impedenza H2/Z o resistenze H2/R) al quale vanno
aggiunte altre variabili per aumentare l’accuratezza.
Molti stimano la TBW e da questa calcolano la FFM, con il il rapporto FFM=TBW/0,73. Spesso non conosciamo le formule che vengono utilizzate dai software in commercio e quindi una condizione associata ad una idratazione della FFM differente del 73% comporta necessariamente una stima non corretta di questi compartimenti e l’introduzione di un errore imprevedibile. Quindi, le stime dei compartimenti che non sia adulto sano saranno tanto meno accurate tanto più le condizioni cliniche del soggetto
disidratazione per gli atleti, cachessia o obesità. Questo errore delle stime dei compartimenti non è quantificabile.
La distorsione fra formule differenti sia per TBW sia per FFM, quindi anche per FM, aumenta molto negli obesi e negli edematosi. Anche nei soggetti sani la variabilità è eccessiva per sostenere un ragionevole uso clinico.
In letteratura esistono tante equazioni predittive utilizzate dalla BIA, basate su metodiche standard, per la predizione dei compartimenti TBW, ECW, ICW, FFM, FM e BCM (massa metabolicamente attiva).
Le varie equazioni utilizzate comportano sempre degli errori di stima di vario grado per il campione per il quale sono state create, quindi l’errore di stima sarà tanto maggiore quanto più il soggetto si discosta dal campione di riferimento di una specifica formula.
La BIA quindi può riconoscere e misurare specificamente solo il compartimento conduttore dei tessuti, compartimento espresso come valore di R, dalle soluzioni elettrolitiche intra ed extracellulari, e come valore di Xc dall'insieme delle membrane cellulari del compartimento stesso (Piccoli, 2003).
Le limitazioni della BIA convenzionale possono essere superate utilizzando la BIVA che andrà a fare un’analisi vettoriale delle misure dirette R e Xc.
La metodica andrà ad utilizzare un grafo Resistenza-Reattanza (Fig 1.6), di forma ellissoidale, che andrà a confrontare il vettore di un individuo misurato con l’intervallo di riferimento della popolazione espresso in percentili della distribuzione normale bivariata.
Sono presenti intervalli di tolleranza al 50%, 75% e 95% che contengono 50%, 75% e 95% dei singoli vettori. Più il vettore di un soggetto cade vicino al centro della distribuzione (dentro all'ellisse di tolleranza al 50%), più dovrebbe esser elevata l'accuratezza delle formule di regressione convenzionali per la stima della TBW e della FFM. Di conseguenza più ci allontaniamo dall’ellisse del 50% più i valori ottenuti con la BIA convenzionale perdono l’accuratezza iniziale. Comunque sia l'accuratezza si mantiene soddisfacente entro l'ellisse di tolleranza al 75% (Piccoli et al., 1995).
La variazione d’idratazione, senza variazione della struttura tessutale, viene visualizzata lungo l’asse maggiore, se il vettore si allunga si va verso uno stato di disidratazione, viceversa se si accorcia si va verso l’iperidratazione del paziente.
A sinistra dell’asse maggiore cadono i soggetti con tessuti molli più rappresentati, cioè meglio nutriti rispetto ai soggetti con vettori della stessa lunghezza che cadono nella parte destra del grafico.
Variazioni combinate di idratazione e nutrizione portano ad una migrazione del vettore lungo entrambi gli assi permettendo una valutazione dinamica della composizione corporea del paziente.
Una proprietà importante del metodo vettoriale è che questa tecnica opera indipendentemente dalla conoscenza del peso corporeo e non è basata sull’uso di equazioni matematiche ma associa a misurazioni elettriche una scala lineare di valori d’idratazione (Rosler et al. 2010).
1.6 Stima della FFM e FM in campioni diversi: metodiche a
confronto
Considerate le problematiche appena descritte, circa le limitazioni delle metodiche “di campo” disponibili per la valutazione della composizione corporea, è importante valutare quanto le stime fornite differiscono tra plicometria e impedenziometria.
In letteratura, vi sono differenti studi effettuati con metodiche diverse applicati a campioni e ambiti differenti per andare a valutare la percentuale di FM e FFM, con risultati differenti tra loro.
In un gruppo di 74 danzatrici spagnole (età 22.37±2.47) sono andati a stimare la percentuale di grasso con metodica BIA, con tre differenti formule predittive (Yannkoulia, Segal e Sun), e con la plicometria, con formula predittiva Durnin-Womersley. Il risultato dello studio ha riportato che la plicometria ha sovrastimato la percentuale di grasso rispetto alla BIA, con differenze del 3% (Alvero cruz et al., 2014).
La valutazione della composizione corporea in pazienti con distrofia muscolare viene effettuata perché la malattia comporta una progressiva perdita della massa muscolare e della sua funzione. L’obesità che si instaura nel corso della malattia tende ad indebolire progressivamente la capacità
In uno studio, undici bambini affetti da distrofia muscolare, è stata valutata la body composition con la metodica gold standard dell’acqua doppiamente marcata e confrontati con la BIA e plicometria con formula a 4 siti. Si è notato che la BIA tendeva a dare risultati simili al metodo gold standard mentre la plicometria ha sottostimato la percentuale di FM (Mok et al., 2006).
Antonio Piccoli e il suo gruppo di ricerca hanno studiato la composizione corporea di un gruppo di 74 donne con anoressia nervosa con un BMI compreso tra 10 e 17,5 Kg/m2.
Andando a valutare le donne che avevano un BMI inferiore a 15 Kg/m2, sia la
BIA convenzionale che le tecniche antropometriche davano dei risultati di percentuale di grasso incompatibili con la vita, con range che andavano dal -21,7% al 20% di grasso misurato con la BIA e fra 0% e il 22,1% misurato con la plicometria.
Il gruppo di ricerca ha confermato che queste due metodiche non sono applicabili in questi casi, in quanto le formule per la stima delle componenti corporee non sono state ideate per essere applicate in un campione del genere.
Le limitazioni delle due metodiche possono essere superate mediante l’utilizzo della BIVA, in quanto non usa formule di regressione, infatti può essere applicata per monitorare le pazienti in fase di ri-alimentazione (Piccoli et al., 2016).
In pazienti dialitici è stata misurata la FM sia con BIA che con la misura delle pliche e confrontandola con la pletismografia come metodica standard di riferimento. Il risultato dell’indagine ha portato a dire che la plicometria dava valori simili alla pletismografia, mentre la BIA sottostimava la FM e sovrastimava la FFM ( Rodrigues et al., 2012).
In un confronto tra metodica BIA e plicometria su un campione di 609 bambini (M) e 645 bambine (F) di età compresa tra i 7 e i 14 anni, ha evidenziato come la metodica bioimpedenziometrica abbia misurato percentuali di grasso minore (M: 17,9±7,7 F: 22,7±7,1) rispetto ai valori di plicometrica (M: 20,2±10,3 F: 24,6±8,6). (Rowe et al., 2006)
Al contrario dei bambini, in un gruppo 67 uomini adulti di età compresa tra i 20 e i 95 anni la BIA tendeva a sovrastimare la FM mentre la plicometria a sottostimarla confrontata ai valori della metodica DXA. (Ravaglia et al., 1999) In 257 atleti maschi di nuoto, ciclismo, maratona e trialthon (età 43.8 ± 9.0) è stata esaminata la FM tramite tecnica plicometrica, utilizzando 4 tipi di formule diverse (Ball, Stewart, Faulkner e Siri), e BIA.
La percentuale di FM misurata con le varie equazioni antropometriche risultava significativamente più bassa (Ball 11,9±4,3; Stewart 8,4±4,6; Faulkner 10,2±3,3; Siri 10±4,8) rispetto a quella misurata con BIA (14,8±6,7). Inoltre, è stata valutata la FFM con altre due formule di regressione antropometriche (Lee, Jansen) e con BIA, invece in questo caso la BIA
Alcune delle formule utilizzate nelle tecniche antropometriche per questo studio sono state sviluppate per popolazioni specifiche come gli atleti per cui i risultati risultano più affidabili rispetto a quelli dati dalla BIA (Knechtle et al., 2011).
Sulla base di quanto esposto emerge chiaramente come le due metodiche di campo forniscono stime % della massa grassa che differiscono tra loro anche in maniera rilevante (oltre il 2-3% di massa grassa sul peso corporeo). Tuttavia, il segno di queste differenze non differisce in maniera sistematica. Troviamo infatti casi in cui la % di massa grassa stimata dai metodi antropometrici è maggiore rispetto a quella fornita dalla BIA, come nel caso ei bambini, mentre il contrario avviene negli adulti. Tuttavia questo non può essere ricondotto semplicemente a differenze nella composizione corporea legate all’età, in quanto nei bambini affetti da distrofia muscolare la stima della massa grassa generata dai metodi antropometrici è inferiore a quella generata dalla BIA, esattamente all’opposto di quanto trovato nel caso dei bambini non affetti da distrofia muscolare. Sebbene possano esistere molteplici cause alla base di queste discrepanze tra le due metodiche, un fattore che certamente ha un ruolo è la eterogeneicità della composizione corporea dei soggetti arruolati, legata a sua volta a differenze nello stile di vita e nell’alimentazione. In effetti, anche gli studi condotti su atleti adulti hanno arruolato soggetti che praticavano attività con caratteristiche abbastanza diverse, quali nuoto, ciclismo, maratona e il triathlon che le riassume. Mancano in effetti in letteratura studi che confrontino le due
metodiche “di campo” in soggetti omogenei per età, genere, livelli e tipologie di attività fisica e stile di vita, che permettano di ridurre l’effetto di tali fattori di confondimento sulle stime della composizione corporea tramite le due metodiche “di campo”.
2 Valutazione della composizione corporea in ciclisti
professionisti e dlettanti: biompedenzometria vs
tecniche antropometriche.
2.1 Introduzione
La composizione corporea può essere utilizzata da esperti di nutrizione sportiva per sviluppare interventi dietetici specifici per atleti e da allenatori e preparatori atletici per creare e ottimizzare dei piani di allenamento (Moon, 2013).
L’obbiettivo di questa valutazione è di far raggiungere all’atleta il “peso forma” che è quel peso composto prevalentemente da massa muscolare e da una bassa percentuale di grasso che garantisce un buono stato di salute, la migliore performance sportiva e il benessere psicofisico (Castellacci e Giammattei 2006).
Gli esperti di nutrizione e i professionisti dello sport utilizzano le metodiche cosiddette ‘‘di campo‘‘ per fare la valutazione della composizione corporea, in quanto si basano su strumentazione facilmente trasportabile, sono relativamente più semplici da utilizzare, sono metodiche non invasive e infine hanno la strumentazione ha un costo minore rispetto ad altre metodologie (Moon, 2013).
Data la variabilità di risultati ottenuti in letteratura su campioni di sportivi diversi e spesso etrogenei, utilizzando metodiche “di campo” differenti, il nostro studio è andato a confrontare la composizione corporea in un gruppo di atleti relativamente più omogeneo, quali ciclisti professionisti e dilettanti, stimata sia con tecniche antropometriche che tramite la bioimpedenziometria (BIA) per valutare quale fosse la coerenza nelle valutazioni della composizione corporea (FM/FFM) stimata dalle due metodiche.
Inoltre, abbiamo valutato tramite la metodica BIVA lo stato di nutrizione e idratazione degli atleti.
2.2 Materiali e Metodi
2.2.1 I partecipanti
Abbiamo eseguito lo studio su 40 ciclisti (Tab. 2.1) di sesso maschile di cui 29 professionisti, di età compresa fra i 19 e i 32, e 11 dilettanti, di età compresa fra i 16 e 22, appartenenti alle seguenti squadre:
• 16 del team Wilier Triestina; • 17 del team Gs Mastromarco; • 6 del team Dimension Data; • 1 del team Bardiani Csf;
Variabile Media ± Deviazione Standard
Range
Età ciclisti professionisti 23,89 ± 3,24 19-32
Età ciclisti dilettanti 18,92 ± 2,23 16-22
(Tabella 2.1: Range e media dell’età dei ciclisti professionisti e dilettanti)
I corridori erano di nazionalità diversa e cosi suddivisi: • caucasica (33)
• latino americana (3) • africana (4).
Gli atleti professionisti a sua volta sono stati suddivisi in base al ruolo in: • passisti (9);
• scalatori (11); • velocisti (9);
Tutti gli atleti sono stati esaminati nel primo mattino, a stomaco vuoto e lontani da gare o allenamenti.
2.2.2 Valutazione antropometrica degli atleti
Per la misurazione del peso e dell’altezza è stata utilizzata una bilancia a bascula comprensiva di stadiometro, modello SECA.
I soggetti vengono fatti spogliare e vengono posizionati con le spalle all’altimetro senza appoggiarsi ad esso, con i piedi ad angolo retto rispetto alle gambe, coi talloni uniti a formare un angolo di 60° e con braccia rilassate lungo il corpo coi palmi delle mani rivolti verso le cosce.
Chiediamo al soggetto di compiere un’inspirazione profonda e abbassiamo la barra orizzontale dell’altimetro sulla testa, appiattendo i capelli, verificando che il piano di Francoforte (fig. 2.1) sia parallelo al pavimento.
Per la misurazione delle circonferenze corporee, in particolare di vita e avambraccio, abbiamo utilizzato il metro a nastro.
Il giro vita è stato misurato nel punto in cui la vita è fisiologicamente più stretta, al di sopra della cresta iliaca ed al di sotto dell’ultima costola.
Per la valutazione delle pliche corporee è stato utilizzato un plicometro,
modello Holtain ltd.
La misurazione avviene mediante il sollevamento di una parte di pelle con il pollice e l’indice di una mano (fig 2.2), mentre con l’altra mano verrà utilizzato lo strumento che darà un “pizzico” e la quantità misurata formerà una plica. La misurazione verrà ripetuta tre volte nel solito punto per avere un dato
Figura 2.2: Sollevamento della plica con plicometro
Le pliche prese sono le seguenti: bicipitale, tricipitale, sottoscapolare, sovrailiaca, addominale, pettorale ed anteriore della coscia.
I dati di altezza, peso, circonferenze e pliche, sia dei ciclisti professionisti che dei dilettanti, sono stati inseriti nel software DS Medica Dietosystem Plicometria, dal quale verranno calcolate le percentuali di FM e di FFM.
2.2.3 Analisi BIA
Per effettuare l’analisi bioimpedenziometrica abbiamo utilizzato una BIA segmentale multifrequenza, modello HUMAN IM PLUS II della DS Medica, composto da bioimpedenziometro e da 6 cavi di stimolazione e di misura. La procedura di valutazione prevede che il soggetto sia disteso per almeno 5-10 minuti prima di effettuare l’esame.
Il paziente sarà quindi supino e non a contatto con elementi metallici e con arti inferiori divaricati di 45° e arti superiori abdotti di 30° per evitare contatti cutanei con il tronco (Fig.2.3).
Prima di posizionare gli elettrodi è importante rimuovere lo strato di sebo cutaneo strofinando la cute con una garza imbevuta di alcool, in modo da garantire il miglior contatto elettrico possibile tra elettrodi e cute.
Gli elettrodi sono stati cosi applicati:
• Mano destra, una coppia di elettrodi posizionati sull'articolazione metacarpo-falangea del terzo dito e l'altro sull'articolazione radio-ulnare;
• Piede destro, una coppia di elettrodi posizionati sull'articolazione metatarsofalangea del terzo dito e l'altro sull'articolazione tibiotarsica;
Figura 2.3: posizione soggetto ed elettrodi nella rilevazione BIA
• Piede sinistro, un elettrodo posizionato sull’articolazione tibiotarsica. Lo strumento è collegato al software DS Medica Dietosystem Impedenziometria, dal quale abbiamo preso i valori reattanza e resistenza da poter inserire nel programma Bodygram Plus per poter ottenere un analisi vettoriale con grafico ellittico R-Xc. Inoltre, sono stati estratti dal software i valori di FFM e FM utili per andare a fare il confronto con l’analisi antropometrica. Infine, sono stati presi pure i valori di angolo di fase e le percentuali di BCM ed ECM.
2.2.4 Analisi BIVA
I valori di reattanza e resistenza presi con la BIA HUMAN IM PLUS II sono stati inseriti all’interno del programma Bodygram Plus per ottenere una rappresentazione grafica dei valori di XcR misurati degli atleti.
Questa analisi ci ha consentito di valutare lo stato di nutrizione e di idratazione degli atleti professionisti, i quali a sua volta sono analizzati in base al ruolo atletico.
2.2.5 Analisi dei dati
I programmi utilizzati per le analisi dei dati sono stati Excel e Anova.
Dai dati raccolti sono stati ricavati le medie e le deviazioni standard dei vari parametri sia di atleti dilettanti e professionisti. La significatività dei risultati è
stata fissata a priori ad un p value < 0,05. Per valutare l’accordo tra le due tecniche di valutazione della composizione corporea è stato utilizzata la correlazione di Pearson.
Sono stati fatti dei grafici a istogramma per mettere in risalto le differenti medie tra le due tecniche e inoltre grafici a dispersione per valutare la distribuzione dei valori misurati sperimentalmente.
Il software di analisi BIVA è stato utilizzato per l’analisi vettoriale con il grafico ellissoidale RXc.
2.3 Risultati
Sia l’antropometria che la BIA hanno stimato i valori percentuali di FFM che di FM in 29 ciclisti professionisti (età 19-32) e 11 ciclisti dilettanti (età 16-22). Gli atleti professionisti avevano un BMI compreso tra 18,4 e 23,8 Kg/m2,
mentre i dilettanti avevano un BMI compreso tra 19,3 e 21,9 Kg/m2.
Le caratteristiche dei due campioni e la valutazione dei compartimenti corporei sono stati inseriti nella tabella 2.2 e 2.3.
Sia negli atleti professionisti professionisti che in quelli dilettanti abbiamo riscontrato valori nella norma sia con analisi antropometrica che con analisi bioimpedenziometrica. Si possono notare delle differenze della percentuale di FM e FFM misurate con le due metodologie.
Variabile Media Deviazione Standard Range Antropometria • Altezza, cm • Peso, Kg • BMI, Kg/m2 • FFM % • FM% 177,12 66,4 21,14 91,90 8,09 4,77 4,67 1,35 1,78 1,78 168-186 57,2-76 18,4-23,8 86.8-95.2 4,8-13,2 BIA • Resistenza, Ω • Reattanza, Ω • FFM% • FM% • Angolo di fase • BCM % • ECM % 506,82 71,35 90,55 9,45 8,06 61,23 38,78 53,98 8,82 1,64 1,64 0,7 2,46 2,45 421-608 57,9-92 86,9-94,8 5,2-13,1 6,9-9,6 56,6-66,4 33,7-43,4 (Tabella 2.2: Valori antropometrici e bioimpedenziometrici dei ciclisti professionisti)
Variabile Media Deviazione
Standard Range Antopometria • Altezza, cm • Peso, Kg • BMI, Kg/m2 • FFM % • FM% 176,87 63,54 20,27 92,13 7,87 5,77 4,55 0,84 1,22 1,22 169 -188 57- 69,7 19,3–21,9 89,9 -93,4 6,3–10,1 BIA • Resistenza, Ω • Reattanza, Ω • FFM% • FM% • Angolo di fase • BCM % • ECM % 520,77 69,75 91,32 8,67 8 60,94 39,09 43,20 7,09 1,37 1,37 0,55 2 2 437-594 58,7-84,1 88,2-92,7 7,3-11,8 7-9,1 57,1-64,7 37,3-42,9 (Tabella 2.3: valori antropometrici e bioimpedenziometrici dei ciclisti dilettanti)
Sia negli atleti professionisti che nei dilettanti, l’analisi bioimpedenziometrica ha mostrato dei valori più alti nella percentuale di FM rispetto alla valutazione antropometrica (Fig 2.4), viceversa la percentuale di FFM è stata sottostimata.
(Figura 2.4: valori di FM% di atleti professionisti e dilettanti misurati con plicometria e BIA)
2.3.1 Correlazione tra la metodica BIA e le tecniche
antropometriche nella valutazione della composizione
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 506,8271,35 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)
2.4 Discussione
La valutazione della composizione corporea è estramamente importante nel mondo dello sport, in quanto permette ai professionisti di settore di supportare gli atleti con interventi dietetici e preparazioni atletiche specifiche. Con questo elaborato siamo andati a confrontare metodiche di campo differenti in due campioni di ciclisti omogenei, in modo da capire se vi fosse una coerenza nella valutazione delle componenti corporee.
Confrontando le percentuali di FM misurate con le tecniche bioimpedenziometriche e antropometriche, si sono notate subito delle differenze nel risultato e infatti abbiamo visto che la BIA tendeva a sovrastimare la percentuale di FM rispetto all‘antropometria, mostrando
Confrontando l‘elaborato con altri studi su campioni diversi trovati in letteratura, abbiamo visto che alcuni lavori di ricerca confermano il nostro studio e mostrano come la BIA tenda a sovrastimare la percentuale di FM rispetto all‘antropometria (Mok et al. 2006, Ravaglia et al. 1999), mentre altri hanno dimostrato l‘esatto contrario ( Rowe et al. 2006, Rodriguez et al. 2012, Cruz et al. 2014).
Andando a valutare se la discrepanza di risultato fosse dovuta a fattori come l‘etnia, il BMI (<20), a caratteristiche legate alla strumentazione o degli operatori, l‘idea che ci siamo fatti è che in questo elaborato la discepanza sia di tipo sistemico e non legata a un fattore individuale.
A prescindere dalla coeranza di stima delle due tecniche utilizzate, tutti i ciclisti mostrano una percentuale di massa grassa più bassa rispetto all‘uomo di riferimento. Infatti, nelle persone fisicamente attive e negli atleti di alto livello la percentuale di FM risulta essere mediamente inferiore rispetto alla popolazione generale (Giampietro 2005).
Infine sugli atleti professionisti è stata fatta una valutazione dello stato di idratazione e nutrizione con BIVA, in quanto si basa solamente sulle proprietà elettriche dei tessuti e non è dipendente da formule di regressione (Piccoli et al. 2003).
I vettori dei ciclisti sono dislocati nella parte sinistra del grafico e ciò va ad indicare un buono stato di nutrizione, mentre l‘idratazione risulta essere eterogena in quanto i vettori sono in posizioni differenti lungo l‘asse maggiore. Data l’importanza dell’idratazione nel mondo dello sport, l‘analisi
BIVA potrebbe essere uno strumento importante per monitorare il livello dei fluidi corporei col fine di prevenire stati di disidratazione.
2.5 Conclusioni
Le conclusioni che si possono trarre da questo elaborato è che vi siano più fattori che danno una variabilità di risultato nella stima delle componenti corporee e che le due metodiche non possano essere intercambiabili sul campione preso in esame. Al fine di capire quali delle due tecniche sia la più precisa ed accurata per la valutazione della composizione corporea in atleti di endurance, questo studio potrebbe essere uno spunto per confrontare le due metodiche di campo con una di laboratorio, come ad esempio la DEXA. Ci siamo fatti inoltre un idea che per la valutazione dello stato di idratazione al momento l‘unica tecnica non invasiva che ci consente di fare una valutazione grossolana è la BIVA, in quanto è una misura diretta della resistenza e non utilizza formule di regressione
Ringraziamenti
Un ringraziamento va al dottor Carlo Giammattei, responsabile del reparto di medicina sportiva dell‘ospedale di Lucca (ASL Nord-Ovest), e agli infermieri e medici di reparto per avermi accolto e avermi permesso di svolgere il tirocinio e la tesi.
Un riingraziamento speciale va al dottor Demontis per esser stato disponibile a seguirmi nella parte sperimentale dell‘elaborato, nonostante i suoi impegni. Infine, un grazie va anche ai miei colleghi universitari: Valentina Grassini, Alice Bartolozzi, Martina Antonetti, Veronica Berni e Francesca Liva per i loro sostegno morale durante il mio periodo di tesi.
Bibliografia
• Alvero-Cruz JS, Marfell-Jones M., Alacide F., Orta P.A, Correas-Gómez L. , Santonja Medina F. and Carnero E.A. 2014 Comparison of two field methods for estimating body fat in different Spanish Dance disciplines. Nutrition ospitalaria. 30(3):614-621
• Attie AD, Scherer PE. Adipocyte metabolism and obesity. Journal of lipid research 2009. 50: 395-399
• Baumgartner RN, Chumlea WC, Roche AF. 1988. Bioelectrical impedance phase angle and body composition. The american journal of Clinical Nutrition. 48. 16-23
• Brozek, J., F. Grande, J. T. Anderson, and A. Keys. Densitometric analysis of body composition: Revision of some quantitative assumptions. 1963 Annal of NewYork Acaddemy of Science 110:113-140.
• Bedogni G., Borghi A., Battistini N.C. Manuale di valutazione antropometrica dello stato nutrizionale. Edra, medical publishing e new media. 2001
• Bruce A. Cooper, Alireza A., Murielle R., Fiona Y-P.Z., Lloyd S. I., Barry J. A., and Pollock C.A. 2000. Comparing different methods of assessing body composition in end-stage renal failure. Kidney
• Cameron Noel. Human Growth and Development. 2002
• Cannon B, Nedergaard J. Brown adipose tissue: function and physiological significance. Physiological Review 2004. 84:277–359. • Castellacci E., Giammattei C. 2006. Alimentazone e sport.
Dynamicom Edizioni.
• Cypess AM, Lehman S, Williams G, Tal I, Rodman D, Goldfine AB, Kuo FC, Palmer EL, Tseng YH, Doria A, Kolodny GM, Kahn CR. Identification and importance of brown adipose tissue in adult humans. The New England Journal of Medicine 2009;360:1509–17
• Denis M. Medeiros, Robert E. C. Wildman. Advanced Human Nutrition. Jones & Bartlett Publishers, 2011.
• De Lorenzo A. Sorge RP, Godi R. 1998 Impedenza bioelettrica e composizione corporea. Metodologia, applicazioni, limiti e sicurezza del metodo Impedenziometrico. 1 International consensus conferences on impedence in body composition CNR-PF FAT-MA e Università di Tor Vergata.
• Durnin JV, Womersley J. 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. British Journal of Nutrition 1974; 32: 77–97
• Fenzl A, Kiefer FW. Brown adipose tissue and thermogenesis. Hormone molecular biology and clinical Investigation 2014. 19:25-37
• Garn SM. 1991 Implications and applications of subcutaneous fat measurement to nutritional assessment and health risk evaluation. Himes JH, editor. Anthropometric assessment of nutritional status, p. 123-40.
• Giampietro Michelangelo. L‘alimentazione per l‘esercizio fisico e lo sport. 2005. Il pensiero scientifico editore
• Jackson AS, Pollock ML. 1978. Generalized equations for predicting body density of men. British journal of nutrition. 40: 497-507
• Later W, Bosy-Westphal A, Kossel E, Gluer CC, Heller M, Muller MJ. Is the 1975 Reference Man still a suitable reference?. European Journal of Clinical Nutrition 2010. 64:1034-1042
• B. Knechtle1,2, A. Wirth2, P. Knechtle2, T. Rosemann1, C. A. Rust1 and R. Bescos. A comparison of fat mass and skeletal muscle mass estimation in male ultra-endurance athletes using bioelectrical impedance analysis and different anthropometric methods. 2011. Nutricion Hospitalaria. 26(6):1420-1427
• Mok E., Béghin L., Gachon P, Daubrosse C, Fontan JE, Cuisset JM, Gottrand F and Hankard R. 2006. Estimating body composition in children with Duchenne muscular dystrophy: comparison of bioelectrical impedance analysis and skinfold-thickness measurement. The American Journal For Nutrition. 83:65-69
• Moon J.R. 2013. Body composition in athletes and sports nutrition: an examination of the bioimpedance analysis technique. European Journal of Clinical Nutrition. 67, S54–S59 .
• Ostojic S. M. 2006. Estimation of body fat in athletes: skinfold vs bioelectrical impedance. Journal of sport medicine and physical fitness. 46, 3.
• Piccoli A. Nigrelli S, Caberlotto A, Bottazzo S, Rossi B, Pillon L, Maggiore Q. .1995 .Bivariate Normal Values of the biolectrical impedance vector in adult and elderly populations. Am J. Clin. Nutr 61:269-270.
• Piccoli A. ( 2003) Analisi di Impedenza Bioelettrica per la clinica – Pinelli Editore
• Piccoli A., Codognotto M., Di Pascoli L., Boffo G. And Caregaro L. 2016. Body Mass Index and Agreement Between Bioimpedance and Anthropometry Estimates of Body Compartments in Anorexia Nervosa. Journa Of Parenteral and Enteral Nutrition. 29 (3): 148-156
• ,Ravaglia G, Forti P. , Maioli F., Boschi F, Cicognani A., Gasbarrini G. Measurement of body fat in healthy elderly men: a comparison of methods.1999.he journal of gerotorology. 54(2)70-76
• Rodrigues NC, Sala PC, Horie LM, Dias MC, Torrinas MC, Romao JE jr, Cecconello C, Waitzberg DH. Bioelectrical impedance analysis and skinfold thickness sum in assessing body fat mass of renal dialysis patients. 2012. Journal of renal Nutrition 22(4):409-415
• Rosler M., Casas M., Konofal E., Buitelaar J. Attention of deficit hyperactivity disorder in adults. 2010. World Journal of Biological Psichiatry. 11(5):684-98
• Rowe DA, Dubos KD , Donelli JE, Mahar MT. Agreement between skinfold-predicted percent fat and percent fat from whole body bioelecritrical analisis in children and adolescent. 2006 International Journal of pediatric obesity. 1(3):168-75
• Santos D.A., Dawson J.A., Matias C.N., Rocha P.M, Minderico C.S, Allison D.B., Sardinha L.B., Silva A.M. 2014. Reference Values for Body Composition and Anthropometric Measurements in Athletes. PLOS ONE. 9 (5).
• Snyder WS, Cook MJ, Nasset ES, Karhausen LR, Howells GP, Tipton IH. Report of the Task Group on Reference Man. Pergamon Press: Oxford. 1975
• Siri WE. 1961. Body composition from fluid spaces and density: analysis of method. In: Brozek J, Henschel A. Washington DC: National accadey of sciences.
• Schutte JE, Townsend EJ, Hugg J 1984. Density of lean body mass is greater on black than in whites. Journal of applied phisiology 56 (6) 1647-9
• Van Loon LJ. Use of intramuscular triacylglycerol as a substrate source during exercise in humans. Journal of Applied Physiology.
• Wagner DR e Heyward VH. 2000 Measures of body composition in blacks and whites: a comparative review. The american journal of clinical nutrition. 71:6 1387-1389
• Wener W. K. Hoeger,Sharon A. Hoeger.Principles and Labs for Fitness and Wellness. Cengage Learning, 2011.
• Wu J, Cohen P, Spiegelman BM. Adaptive thermogenesis in adipocytes: is beige the new brown?. Genes and development 2013. 27:234-250.
