Technologia
InBody
Oś czasu InBody
1969
Hoffer i wskaźnik impedancji
W 1969 roku Hoffer przeprowadził serię eksperymentów, aby wykazać, że całkowita woda w organizmie i impedancja biologiczna są ze sobą silnie skorelowane, co sugerowało, że pomiar impedancji może być wykorzystany do określenia całkowitej wody w organizmie.
Wykazał, że kwadrat wzrostu podzielony przez impedancję jest silnie skorelowany z całkowitą wodą w organizmie.
Hoffer dokonywał pomiarów impedancji prawej połowy ciała, obejmującej prawą rękę, tułów i prawą nogę.
Wartość kwadratu wzrostu podzielona przez impedancję wykazała współczynnik korelacji na poziomie 0,92 z całkowitą wodą w organizmie, co było wynikiem wyższym niż w przypadku innych wskaźników, w tym masy ciała. Równanie udowodnione przez Hoffera to wskaźnik impedancji stosowany w BIA do dziś.
1969
Hoffer i wskaźnik impedancji
W 1969 roku Hoffer przeprowadził serię eksperymentów, aby wykazać, że całkowita woda w organizmie i impedancja biologiczna są ze sobą silnie skorelowane, co sugerowało, że pomiar impedancji może być wykorzystany do określenia całkowitej wody w organizmie.
Wykazał, że kwadrat wzrostu podzielony przez impedancję jest silnie skorelowany z całkowitą wodą w organizmie.
Hoffer dokonywał pomiarów impedancji prawej połowy ciała, obejmującej prawą rękę, tułów i prawą nogę.
Wartość kwadratu wzrostu podzielona przez impedancję wykazała współczynnik korelacji na poziomie 0,92 z całkowitą wodą w organizmie, co było wynikiem wyższym niż w przypadku innych wskaźników, w tym masy ciała. Równanie udowodnione przez Hoffera to wskaźnik impedancji stosowany w BIA do dziś.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1976
RJL Systems i pierwszy miernik impedancji
W 1979 roku firma RJL Systems po raz pierwszy wprowadziła na rynek komercyjny miernik impedancji, dzięki czemu metoda BIA zaczęła zyskiwać na popularności.
Urządzenie mierzyło impedancję poprzez umieszczenie elektrod na grzbiecie prawej dłoni oraz na wierzchu prawej stopy pacjenta i przepuszczenie prądu o częstotliwości 50 kHz przez prawą połowę ciała.
Wcześniej skład ciała można było zmierzyć jedynie za pomocą kalipometru lub ważenia podwodnego. Metody te musiały być przeprowadzane przez wykwalifikowany personel, a ich wdrożenie nie było łatwe. Ponadto korzyść z nich mogły odnieść jedynie określone grupy pacjentów.
BIA natomiast było metodą łatwą, szybką, mniej kosztowną i mniej inwazyjną. Dlatego wielu badaczy zajmujących się składem ciała, dietetyków i ekspertów medycznych zaczęło korzystać z BIA.
1976
RJL Systems i pierwszy miernik impedancji
W 1979 roku firma RJL Systems po raz pierwszy wprowadziła na rynek komercyjny miernik impedancji, dzięki czemu metoda BIA zaczęła zyskiwać na popularności.
Urządzenie mierzyło impedancję poprzez umieszczenie elektrod na grzbiecie prawej dłoni oraz na wierzchu prawej stopy pacjenta i przepuszczenie prądu o częstotliwości 50 kHz przez prawą połowę ciała.
Wcześniej skład ciała można było zmierzyć jedynie za pomocą kalipometru lub ważenia podwodnego. Metody te musiały być przeprowadzane przez wykwalifikowany personel, a ich wdrożenie nie było łatwe. Ponadto korzyść z nich mogły odnieść jedynie określone grupy pacjentów.
BIA natomiast było metodą łatwą, szybką, mniej kosztowną i mniej inwazyjną. Dlatego wielu badaczy zajmujących się składem ciała, dietetyków i ekspertów medycznych zaczęło korzystać z BIA.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA. Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA. Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Lukaski i Kushner opracowują równania empiryczne
Aby zwiększyć dokładność wyników, naukowcy opracowali równania empiryczne, które wykorzystywały dane empiryczne, takie jak płeć i wiek, do obliczania składu ciała danej osoby. Dane empiryczne to wiedza uzyskana w drodze obserwacji lub eksperymentu. Zbierając dane z próby populacji, która (miejmy nadzieję) odzwierciedla zróżnicowanie całej populacji, naukowcy starają się wyznaczyć trendy, które mogą posłużyć do przewidywania wyników. W obszarze składu ciała badacze identyfikują takie trendy w zakresie masy mięśniowej i tłuszczowej; wykorzystują te dane do przewidywania składu ciała na podstawie określonych zmiennych (wieku, płci, pochodzenia etnicznego itd.)
W 1986 roku Lukaski opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i reaktancję, natomiast Kushner opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i płeć. Choć szacunki empiryczne mogą dać dokładne przybliżenie składu ciała przeciętnego użytkownika, pojawiają się istotne problemy, gdy są wykorzystywane w celach medycznych. Załóżmy, że istnieje urządzenie, które wykorzystuje równanie empiryczne do obliczania całkowitej wody w organizmie. Są dwie osoby o tej samej ilości beztłuszczowej masy ciała, przy czym jedna z nich ma 30 lat, a druga 40 lat.
Mimo że obie osoby mają taką samą ilość beztłuszczowej masy ciała, równania empiryczne wskażą różnicę 0,8 l w całkowitej wodzie w organizmie wyłącznie z powodu wieku, co nie jest ani sprawiedliwe, ani dokładne.
1980
Lukaski i Kushner opracowują równania empiryczne
Aby zwiększyć dokładność wyników, naukowcy opracowali równania empiryczne, które wykorzystywały dane empiryczne, takie jak płeć i wiek, do obliczania składu ciała danej osoby. Dane empiryczne to wiedza uzyskana w drodze obserwacji lub eksperymentu. Zbierając dane z próby populacji, która (miejmy nadzieję) odzwierciedla zróżnicowanie całej populacji, naukowcy starają się wyznaczyć trendy, które mogą posłużyć do przewidywania wyników. W obszarze składu ciała badacze identyfikują takie trendy w zakresie masy mięśniowej i tłuszczowej; wykorzystują te dane do przewidywania składu ciała na podstawie określonych zmiennych (wieku, płci, pochodzenia etnicznego itd.)
W 1986 roku Lukaski opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i reaktancję, natomiast Kushner opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i płeć. Choć szacunki empiryczne mogą dać dokładne przybliżenie składu ciała przeciętnego użytkownika, pojawiają się istotne problemy, gdy są wykorzystywane w celach medycznych. Załóżmy, że istnieje urządzenie, które wykorzystuje równanie empiryczne do obliczania całkowitej wody w organizmie. Są dwie osoby o tej samej ilości beztłuszczowej masy ciała, przy czym jedna z nich ma 30 lat, a druga 40 lat.
Mimo że obie osoby mają taką samą ilość beztłuszczowej masy ciała, równania empiryczne wskażą różnicę 0,8 l w całkowitej wodzie w organizmie wyłącznie z powodu wieku, co nie jest ani sprawiedliwe, ani dokładne.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA.
Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA.
Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Domowe urządzenia BIA
Ze względu na ograniczenia technologiczne, urządzenia BIA stały się sprzętem przeznaczonym do użytku domowego, a nie szpitalnego.
Pod koniec lat 80. XX wieku japońscy producenci wprowadzili na rynek różne typy urządzeń do pomiaru składu ciała opartych na technologii BIA, które mogły być łatwo używane przez ogół społeczeństwa.
Niektóre urządzenia mierzyły impedancję pomiędzy dwiema stopami, gdy użytkownik stał na wadze, podczas gdy inne mierzyły impedancję pomiędzy dwiema dłońmi trzymającymi urządzenie.
1980
Domowe urządzenia BIA
Ze względu na ograniczenia technologiczne, urządzenia BIA stały się sprzętem przeznaczonym do użytku domowego, a nie szpitalnego.
Pod koniec lat 80. XX wieku japońscy producenci wprowadzili na rynek różne typy urządzeń do pomiaru składu ciała opartych na technologii BIA, które mogły być łatwo używane przez ogół społeczeństwa.
Niektóre urządzenia mierzyły impedancję pomiędzy dwiema stopami, gdy użytkownik stał na wadze, podczas gdy inne mierzyły impedancję pomiędzy dwiema dłońmi trzymającymi urządzenie.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1992
Historia technologii BIA
Ponieważ niedokładność BIA wynikała z ograniczeń technicznych, wielu twierdziło, że można to poprawić. W 1992 roku Kushner stwierdził, że ludzkie ciało składa się z pięciu cylindrów (prawa ręka, lewa ręka, tułów, prawa noga, lewa noga), a nie z jednego.
Podczas gdy cienkie kończyny wpływają na całkowitą impedancję, tułów, który posiada największe pole przekroju poprzecznego, ma na nią niewielki wpływ. Ponieważ jednak tułów stanowi 50% beztłuszczowej masy ciała, Kushner podkreślił, że oddzielny pomiar impedancji tułowia będzie miał ogromne znaczenie.
Sam pomiar całkowitej impedancji nie byłby wystarczający – konieczny jest osobny pomiar wszystkich pięciu części ciała przy różnych częstotliwościach, z rozróżnieniem na wodę zewnątrzkomórkową i wewnątrzkomórkową.
Innymi słowy, ograniczenia techniczne BIA należy przezwyciężyć poprzez pomiar poszczególnych części ciała przy różnych częstotliwościach.
1992
Historia technologii BIA
Ponieważ niedokładność BIA wynikała z ograniczeń technicznych, wielu twierdziło, że można to poprawić. W 1992 roku Kushner stwierdził, że ludzkie ciało składa się z pięciu cylindrów (prawa ręka, lewa ręka, tułów, prawa noga, lewa noga), a nie z jednego.
Podczas gdy cienkie kończyny wpływają na całkowitą impedancję, tułów, który posiada największe pole przekroju poprzecznego, ma na nią niewielki wpływ. Ponieważ jednak tułów stanowi 50% beztłuszczowej masy ciała, Kushner podkreślił, że oddzielny pomiar impedancji tułowia będzie miał ogromne znaczenie.
Sam pomiar całkowitej impedancji nie byłby wystarczający – konieczny jest osobny pomiar wszystkich pięciu części ciała przy różnych częstotliwościach, z rozróżnieniem na wodę zewnątrzkomórkową i wewnątrzkomórkową.
Innymi słowy, ograniczenia techniczne BIA należy przezwyciężyć poprzez pomiar poszczególnych części ciała przy różnych częstotliwościach.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1996
Dr Cha tworzy analizator składu ciała InBody
W 1996 roku dr Kichul Cha, specjalista bioinżynierii z Harvard Medical School, opracował pierwszy na świecie 8-punktowy system elektrod dotykowych z bezpośrednią analizą segmentową, który mierzy impedancję pięciu różnych części ciała przy wielu częstotliwościach.
Pomiar impedancji poprzez zastosowanie prądów o wielu częstotliwościach na pięciu częściach ciała wymagał osobnego pomiaru impedancji dla każdej z nich. Co więcej, umożliwia to oddzielną kontrolę impedancji tułowia. Dzięki temu uzyskano wyjątkowo dokładne wyniki bez konieczności korzystania z danych empirycznych. Tym samym analizatory składu ciała InBody stały się precyzyjnym urządzeniem medycznym. Wartości impedancji dla wszystkich cylindrów, w tym tułowia, można znaleźć na arkuszu wyników InBody.
Wiele obecnych na rynku produktów BIA podaje masę mięśniową dla poszczególnych części ciała. Jednak większość z nich nie jest w stanie dokonać segmentowego pomiaru impedancji, zwłaszcza impedancji tułowia.
Natomiast, jak pokazuje arkusz wyników InBody, można zobaczyć wartości impedancji wszystkich pięciu części ciała, w tym tułowia, przy użyciu zarówno wysokich, jak i niskich częstotliwości.
1996
Dr Cha tworzy analizator składu ciała InBody
W 1996 roku dr Kichul Cha, specjalista bioinżynierii z Harvard Medical School, opracował pierwszy na świecie 8-punktowy system elektrod dotykowych z bezpośrednią analizą segmentową, który mierzy impedancję pięciu różnych części ciała przy wielu częstotliwościach.
Pomiar impedancji poprzez zastosowanie prądów o wielu częstotliwościach na pięciu częściach ciała wymagał osobnego pomiaru impedancji dla każdej z nich. Co więcej, umożliwia to oddzielną kontrolę impedancji tułowia. Dzięki temu uzyskano wyjątkowo dokładne wyniki bez konieczności korzystania z danych empirycznych. Tym samym analizatory składu ciała InBody stały się precyzyjnym urządzeniem medycznym. Wartości impedancji dla wszystkich cylindrów, w tym tułowia, można znaleźć na arkuszu wyników InBody.
Wiele obecnych na rynku produktów BIA podaje masę mięśniową dla poszczególnych części ciała. Jednak większość z nich nie jest w stanie dokonać segmentowego pomiaru impedancji, zwłaszcza impedancji tułowia.
Natomiast, jak pokazuje arkusz wyników InBody, można zobaczyć wartości impedancji wszystkich pięciu części ciała, w tym tułowia, przy użyciu zarówno wysokich, jak i niskich częstotliwości.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1969
Hoffer i wskaźnik impedancji
W 1969 roku Hoffer przeprowadził serię eksperymentów, aby wykazać, że całkowita woda w organizmie i impedancja biologiczna są ze sobą silnie skorelowane, co sugerowało, że pomiar impedancji może być wykorzystany do określenia całkowitej wody w organizmie.
Wykazał, że kwadrat wzrostu podzielony przez impedancję jest silnie skorelowany z całkowitą wodą w organizmie.
Hoffer dokonywał pomiarów impedancji prawej połowy ciała, obejmującej prawą rękę, tułów i prawą nogę.
Wartość kwadratu wzrostu podzielona przez impedancję wykazała współczynnik korelacji na poziomie 0,92 z całkowitą wodą w organizmie, co było wynikiem wyższym niż w przypadku innych wskaźników, w tym masy ciała. Równanie udowodnione przez Hoffera to wskaźnik impedancji stosowany w BIA do dziś.
1969
Hoffer i wskaźnik impedancji
W 1969 roku Hoffer przeprowadził serię eksperymentów, aby wykazać, że całkowita woda w organizmie i impedancja biologiczna są ze sobą silnie skorelowane, co sugerowało, że pomiar impedancji może być wykorzystany do określenia całkowitej wody w organizmie.
Wykazał, że kwadrat wzrostu podzielony przez impedancję jest silnie skorelowany z całkowitą wodą w organizmie.
Hoffer dokonywał pomiarów impedancji prawej połowy ciała, obejmującej prawą rękę, tułów i prawą nogę.
Wartość kwadratu wzrostu podzielona przez impedancję wykazała współczynnik korelacji na poziomie 0,92 z całkowitą wodą w organizmie, co było wynikiem wyższym niż w przypadku innych wskaźników, w tym masy ciała. Równanie udowodnione przez Hoffera to wskaźnik impedancji stosowany w BIA do dziś.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1976
RJL Systems i pierwszy miernik impedancji
W 1979 roku firma RJL Systems po raz pierwszy wprowadziła na rynek komercyjny miernik impedancji, dzięki czemu metoda BIA zaczęła zyskiwać na popularności.
Urządzenie mierzyło impedancję poprzez umieszczenie elektrod na grzbiecie prawej dłoni oraz na wierzchu prawej stopy pacjenta i przepuszczenie prądu o częstotliwości 50 kHz przez prawą połowę ciała.
Wcześniej skład ciała można było zmierzyć jedynie za pomocą kalipometru lub ważenia podwodnego. Metody te musiały być przeprowadzane przez wykwalifikowany personel, a ich wdrożenie nie było łatwe. Ponadto korzyść z nich mogły odnieść jedynie określone grupy pacjentów.
BIA natomiast było metodą łatwą, szybką, mniej kosztowną i mniej inwazyjną. Dlatego wielu badaczy zajmujących się składem ciała, dietetyków i ekspertów medycznych zaczęło korzystać z BIA.
1976
RJL Systems i pierwszy miernik impedancji
W 1979 roku firma RJL Systems po raz pierwszy wprowadziła na rynek komercyjny miernik impedancji, dzięki czemu metoda BIA zaczęła zyskiwać na popularności.
Urządzenie mierzyło impedancję poprzez umieszczenie elektrod na grzbiecie prawej dłoni oraz na wierzchu prawej stopy pacjenta i przepuszczenie prądu o częstotliwości 50 kHz przez prawą połowę ciała.
Wcześniej skład ciała można było zmierzyć jedynie za pomocą kalipometru lub ważenia podwodnego. Metody te musiały być przeprowadzane przez wykwalifikowany personel, a ich wdrożenie nie było łatwe. Ponadto korzyść z nich mogły odnieść jedynie określone grupy pacjentów.
BIA natomiast było metodą łatwą, szybką, mniej kosztowną i mniej inwazyjną. Dlatego wielu badaczy zajmujących się składem ciała, dietetyków i ekspertów medycznych zaczęło korzystać z BIA.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA. Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA. Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Lukaski i Kushner opracowują równania empiryczne
Aby zwiększyć dokładność wyników, naukowcy opracowali równania empiryczne, które wykorzystywały dane empiryczne, takie jak płeć i wiek, do obliczania składu ciała danej osoby. Dane empiryczne to wiedza uzyskana w drodze obserwacji lub eksperymentu. Zbierając dane z próby populacji, która (miejmy nadzieję) odzwierciedla zróżnicowanie całej populacji, naukowcy starają się wyznaczyć trendy, które mogą posłużyć do przewidywania wyników. W obszarze składu ciała badacze identyfikują takie trendy w zakresie masy mięśniowej i tłuszczowej; wykorzystują te dane do przewidywania składu ciała na podstawie określonych zmiennych (wieku, płci, pochodzenia etnicznego itd.)
W 1986 roku Lukaski opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i reaktancję, natomiast Kushner opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i płeć. Choć szacunki empiryczne mogą dać dokładne przybliżenie składu ciała przeciętnego użytkownika, pojawiają się istotne problemy, gdy są wykorzystywane w celach medycznych. Załóżmy, że istnieje urządzenie, które wykorzystuje równanie empiryczne do obliczania całkowitej wody w organizmie. Są dwie osoby o tej samej ilości beztłuszczowej masy ciała, przy czym jedna z nich ma 30 lat, a druga 40 lat.
Mimo że obie osoby mają taką samą ilość beztłuszczowej masy ciała, równania empiryczne wskażą różnicę 0,8 l w całkowitej wodzie w organizmie wyłącznie z powodu wieku, co nie jest ani sprawiedliwe, ani dokładne.
1980
Lukaski i Kushner opracowują równania empiryczne
Aby zwiększyć dokładność wyników, naukowcy opracowali równania empiryczne, które wykorzystywały dane empiryczne, takie jak płeć i wiek, do obliczania składu ciała danej osoby. Dane empiryczne to wiedza uzyskana w drodze obserwacji lub eksperymentu. Zbierając dane z próby populacji, która (miejmy nadzieję) odzwierciedla zróżnicowanie całej populacji, naukowcy starają się wyznaczyć trendy, które mogą posłużyć do przewidywania wyników. W obszarze składu ciała badacze identyfikują takie trendy w zakresie masy mięśniowej i tłuszczowej; wykorzystują te dane do przewidywania składu ciała na podstawie określonych zmiennych (wieku, płci, pochodzenia etnicznego itd.)
W 1986 roku Lukaski opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i reaktancję, natomiast Kushner opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i płeć. Choć szacunki empiryczne mogą dać dokładne przybliżenie składu ciała przeciętnego użytkownika, pojawiają się istotne problemy, gdy są wykorzystywane w celach medycznych. Załóżmy, że istnieje urządzenie, które wykorzystuje równanie empiryczne do obliczania całkowitej wody w organizmie. Są dwie osoby o tej samej ilości beztłuszczowej masy ciała, przy czym jedna z nich ma 30 lat, a druga 40 lat.
Mimo że obie osoby mają taką samą ilość beztłuszczowej masy ciała, równania empiryczne wskażą różnicę 0,8 l w całkowitej wodzie w organizmie wyłącznie z powodu wieku, co nie jest ani sprawiedliwe, ani dokładne.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA.
Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA.
Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Domowe urządzenia BIA
Ze względu na ograniczenia technologiczne, urządzenia BIA stały się sprzętem przeznaczonym do użytku domowego, a nie szpitalnego.
Pod koniec lat 80. XX wieku japońscy producenci wprowadzili na rynek różne typy urządzeń do pomiaru składu ciała opartych na technologii BIA, które mogły być łatwo używane przez ogół społeczeństwa.
Niektóre urządzenia mierzyły impedancję pomiędzy dwiema stopami, gdy użytkownik stał na wadze, podczas gdy inne mierzyły impedancję pomiędzy dwiema dłońmi trzymającymi urządzenie.
1980
Domowe urządzenia BIA
Ze względu na ograniczenia technologiczne, urządzenia BIA stały się sprzętem przeznaczonym do użytku domowego, a nie szpitalnego.
Pod koniec lat 80. XX wieku japońscy producenci wprowadzili na rynek różne typy urządzeń do pomiaru składu ciała opartych na technologii BIA, które mogły być łatwo używane przez ogół społeczeństwa.
Niektóre urządzenia mierzyły impedancję pomiędzy dwiema stopami, gdy użytkownik stał na wadze, podczas gdy inne mierzyły impedancję pomiędzy dwiema dłońmi trzymającymi urządzenie.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1992
Historia technologii BIA
Ponieważ niedokładność BIA wynikała z ograniczeń technicznych, wielu twierdziło, że można to poprawić. W 1992 roku Kushner stwierdził, że ludzkie ciało składa się z pięciu cylindrów (prawa ręka, lewa ręka, tułów, prawa noga, lewa noga), a nie z jednego.
Podczas gdy cienkie kończyny wpływają na całkowitą impedancję, tułów, który posiada największe pole przekroju poprzecznego, ma na nią niewielki wpływ. Ponieważ jednak tułów stanowi 50% beztłuszczowej masy ciała, Kushner podkreślił, że oddzielny pomiar impedancji tułowia będzie miał ogromne znaczenie.
Sam pomiar całkowitej impedancji nie byłby wystarczający – konieczny jest osobny pomiar wszystkich pięciu części ciała przy różnych częstotliwościach, z rozróżnieniem na wodę zewnątrzkomórkową i wewnątrzkomórkową.
Innymi słowy, ograniczenia techniczne BIA należy przezwyciężyć poprzez pomiar poszczególnych części ciała przy różnych częstotliwościach.
1992
Historia technologii BIA
Ponieważ niedokładność BIA wynikała z ograniczeń technicznych, wielu twierdziło, że można to poprawić. W 1992 roku Kushner stwierdził, że ludzkie ciało składa się z pięciu cylindrów (prawa ręka, lewa ręka, tułów, prawa noga, lewa noga), a nie z jednego.
Podczas gdy cienkie kończyny wpływają na całkowitą impedancję, tułów, który posiada największe pole przekroju poprzecznego, ma na nią niewielki wpływ. Ponieważ jednak tułów stanowi 50% beztłuszczowej masy ciała, Kushner podkreślił, że oddzielny pomiar impedancji tułowia będzie miał ogromne znaczenie.
Sam pomiar całkowitej impedancji nie byłby wystarczający – konieczny jest osobny pomiar wszystkich pięciu części ciała przy różnych częstotliwościach, z rozróżnieniem na wodę zewnątrzkomórkową i wewnątrzkomórkową.
Innymi słowy, ograniczenia techniczne BIA należy przezwyciężyć poprzez pomiar poszczególnych części ciała przy różnych częstotliwościach.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1996
Dr Cha tworzy analizator składu ciała InBody
W 1996 roku dr Kichul Cha, specjalista bioinżynierii z Harvard Medical School, opracował pierwszy na świecie 8-punktowy system elektrod dotykowych z bezpośrednią analizą segmentową, który mierzy impedancję pięciu różnych części ciała przy wielu częstotliwościach.
Pomiar impedancji poprzez zastosowanie prądów o wielu częstotliwościach na pięciu częściach ciała wymagał osobnego pomiaru impedancji dla każdej z nich. Co więcej, umożliwia to oddzielną kontrolę impedancji tułowia. Dzięki temu uzyskano wyjątkowo dokładne wyniki bez konieczności korzystania z danych empirycznych. Tym samym analizatory składu ciała InBody stały się precyzyjnym urządzeniem medycznym. Wartości impedancji dla wszystkich cylindrów, w tym tułowia, można znaleźć na arkuszu wyników InBody.
Wiele obecnych na rynku produktów BIA podaje masę mięśniową dla poszczególnych części ciała. Jednak większość z nich nie jest w stanie dokonać segmentowego pomiaru impedancji, zwłaszcza impedancji tułowia.
Natomiast, jak pokazuje arkusz wyników InBody, można zobaczyć wartości impedancji wszystkich pięciu części ciała, w tym tułowia, przy użyciu zarówno wysokich, jak i niskich częstotliwości.
1996
Dr Cha tworzy analizator składu ciała InBody
W 1996 roku dr Kichul Cha, specjalista bioinżynierii z Harvard Medical School, opracował pierwszy na świecie 8-punktowy system elektrod dotykowych z bezpośrednią analizą segmentową, który mierzy impedancję pięciu różnych części ciała przy wielu częstotliwościach.
Pomiar impedancji poprzez zastosowanie prądów o wielu częstotliwościach na pięciu częściach ciała wymagał osobnego pomiaru impedancji dla każdej z nich. Co więcej, umożliwia to oddzielną kontrolę impedancji tułowia. Dzięki temu uzyskano wyjątkowo dokładne wyniki bez konieczności korzystania z danych empirycznych. Tym samym analizatory składu ciała InBody stały się precyzyjnym urządzeniem medycznym. Wartości impedancji dla wszystkich cylindrów, w tym tułowia, można znaleźć na arkuszu wyników InBody.
Wiele obecnych na rynku produktów BIA podaje masę mięśniową dla poszczególnych części ciała. Jednak większość z nich nie jest w stanie dokonać segmentowego pomiaru impedancji, zwłaszcza impedancji tułowia.
Natomiast, jak pokazuje arkusz wyników InBody, można zobaczyć wartości impedancji wszystkich pięciu części ciała, w tym tułowia, przy użyciu zarówno wysokich, jak i niskich częstotliwości.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
Item 1
Item 2
Item 3
Item 4
Item 5
Item 6
Czym jest Analiza Impedancji Bioelektrycznej (BIA)?
Za kulisami
Urządzenia InBody wykorzystują metodę Impedancji Bioelektrycznej (BIA) do analizy składu ciała. Ta metoda dzieli masę ciała na różne komponety, którymi są beztłuszczowa masa ciała i masa tkanki tłuszczowej, aby oszacować Twoje zdrowie i jakość odżywienia.
Czym jest Analiza Impedancji Bioelektrycznej (BIA)?
Za kulisami
Urządzenia InBody wykorzystują metodę Impedancji Bioelektrycznej (BIA) do analizy składu ciała. Ta metoda dzieli masę ciała na różne komponety, którymi są beztłuszczowa masa ciała i masa tkanki tłuszczowej, aby oszacować Twoje zdrowie i jakość odżywienia.
Podsumowując
Impedancja to wektor sum reaktancji i rezystancji (oporu) i jest miernikiem, który urządzenia BIA wykorzystują do określenia składu Twojego ciała. BIA stosuje model cylindryczny dla relacji pomiędzy impedancją a ludzkim ciałem.
Impedancja obliczana jest z użyciem dwóch wzorów:
- Obliczanie objętości cylindra (Objętość = Długość x Powierzchnia)
- Charakterystyka impedancji: impedancja jest odwrotnie proporcjonalna do pola przekroju poprzecznego i wprost proporcjonalna do długości.
Znając impedancję oraz długość cylindra, możemy obliczyć objętość całkowitej wody w organizmie.
W ludzkim ciele stosuje się tę samą formułę, gdzie długością jest wzrost danej osoby. Dzięki temu możemy obliczyć objętość całkowitej wody w organizmie, znając jedynie impedancję i wzrost badanego. Dlatego tak istotny jest dokładny pomiar wzrostu.
InBody timeline
1969
Hoffer i wskaźnik impedancji
W 1969 roku Hoffer przeprowadził serię eksperymentów, aby wykazać, że całkowita woda w organizmie i impedancja biologiczna są ze sobą silnie skorelowane, co sugerowało, że pomiar impedancji może być wykorzystany do określenia całkowitej wody w organizmie.
Wykazał, że kwadrat wzrostu podzielony przez impedancję jest silnie skorelowany z całkowitą wodą w organizmie.
Hoffer dokonywał pomiarów impedancji prawej połowy ciała, obejmującej prawą rękę, tułów i prawą nogę.
Wartość kwadratu wzrostu podzielona przez impedancję wykazała współczynnik korelacji na poziomie 0,92 z całkowitą wodą w organizmie, co było wynikiem wyższym niż w przypadku innych wskaźników, w tym masy ciała. Równanie udowodnione przez Hoffera to wskaźnik impedancji stosowany w BIA do dziś.
1969
Hoffer i wskaźnik impedancji
W 1969 roku Hoffer przeprowadził serię eksperymentów, aby wykazać, że całkowita woda w organizmie i impedancja biologiczna są ze sobą silnie skorelowane, co sugerowało, że pomiar impedancji może być wykorzystany do określenia całkowitej wody w organizmie.
Wykazał, że kwadrat wzrostu podzielony przez impedancję jest silnie skorelowany z całkowitą wodą w organizmie.
Hoffer dokonywał pomiarów impedancji prawej połowy ciała, obejmującej prawą rękę, tułów i prawą nogę.
Wartość kwadratu wzrostu podzielona przez impedancję wykazała współczynnik korelacji na poziomie 0,92 z całkowitą wodą w organizmie, co było wynikiem wyższym niż w przypadku innych wskaźników, w tym masy ciała. Równanie udowodnione przez Hoffera to wskaźnik impedancji stosowany w BIA do dziś.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1976
RJL Systems i pierwszy miernik impedancji
W 1979 roku firma RJL Systems po raz pierwszy wprowadziła na rynek komercyjny miernik impedancji, dzięki czemu metoda BIA zaczęła zyskiwać na popularności.
Urządzenie mierzyło impedancję poprzez umieszczenie elektrod na grzbiecie prawej dłoni oraz na wierzchu prawej stopy pacjenta i przepuszczenie prądu o częstotliwości 50 kHz przez prawą połowę ciała.
Wcześniej skład ciała można było zmierzyć jedynie za pomocą kalipometru lub ważenia podwodnego. Metody te musiały być przeprowadzane przez wykwalifikowany personel, a ich wdrożenie nie było łatwe. Ponadto korzyść z nich mogły odnieść jedynie określone grupy pacjentów.
BIA natomiast było metodą łatwą, szybką, mniej kosztowną i mniej inwazyjną. Dlatego wielu badaczy zajmujących się składem ciała, dietetyków i ekspertów medycznych zaczęło korzystać z BIA.
1976
RJL Systems i pierwszy miernik impedancji
W 1979 roku firma RJL Systems po raz pierwszy wprowadziła na rynek komercyjny miernik impedancji, dzięki czemu metoda BIA zaczęła zyskiwać na popularności.
Urządzenie mierzyło impedancję poprzez umieszczenie elektrod na grzbiecie prawej dłoni oraz na wierzchu prawej stopy pacjenta i przepuszczenie prądu o częstotliwości 50 kHz przez prawą połowę ciała.
Wcześniej skład ciała można było zmierzyć jedynie za pomocą kalipometru lub ważenia podwodnego. Metody te musiały być przeprowadzane przez wykwalifikowany personel, a ich wdrożenie nie było łatwe. Ponadto korzyść z nich mogły odnieść jedynie określone grupy pacjentów.
BIA natomiast było metodą łatwą, szybką, mniej kosztowną i mniej inwazyjną. Dlatego wielu badaczy zajmujących się składem ciała, dietetyków i ekspertów medycznych zaczęło korzystać z BIA.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA. Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA. Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Lukaski i Kushner opracowują równania empiryczne
Aby zwiększyć dokładność wyników, naukowcy opracowali równania empiryczne, które wykorzystywały dane empiryczne, takie jak płeć i wiek, do obliczania składu ciała danej osoby. Dane empiryczne to wiedza uzyskana w drodze obserwacji lub eksperymentu. Zbierając dane z próby populacji, która (miejmy nadzieję) odzwierciedla zróżnicowanie całej populacji, naukowcy starają się wyznaczyć trendy, które mogą posłużyć do przewidywania wyników. W obszarze składu ciała badacze identyfikują takie trendy w zakresie masy mięśniowej i tłuszczowej; wykorzystują te dane do przewidywania składu ciała na podstawie określonych zmiennych (wieku, płci, pochodzenia etnicznego itd.)
W 1986 roku Lukaski opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i reaktancję, natomiast Kushner opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i płeć. Choć szacunki empiryczne mogą dać dokładne przybliżenie składu ciała przeciętnego użytkownika, pojawiają się istotne problemy, gdy są wykorzystywane w celach medycznych. Załóżmy, że istnieje urządzenie, które wykorzystuje równanie empiryczne do obliczania całkowitej wody w organizmie. Są dwie osoby o tej samej ilości beztłuszczowej masy ciała, przy czym jedna z nich ma 30 lat, a druga 40 lat.
Mimo że obie osoby mają taką samą ilość beztłuszczowej masy ciała, równania empiryczne wskażą różnicę 0,8 l w całkowitej wodzie w organizmie wyłącznie z powodu wieku, co nie jest ani sprawiedliwe, ani dokładne.
1980
Lukaski i Kushner opracowują równania empiryczne
Aby zwiększyć dokładność wyników, naukowcy opracowali równania empiryczne, które wykorzystywały dane empiryczne, takie jak płeć i wiek, do obliczania składu ciała danej osoby. Dane empiryczne to wiedza uzyskana w drodze obserwacji lub eksperymentu. Zbierając dane z próby populacji, która (miejmy nadzieję) odzwierciedla zróżnicowanie całej populacji, naukowcy starają się wyznaczyć trendy, które mogą posłużyć do przewidywania wyników. W obszarze składu ciała badacze identyfikują takie trendy w zakresie masy mięśniowej i tłuszczowej; wykorzystują te dane do przewidywania składu ciała na podstawie określonych zmiennych (wieku, płci, pochodzenia etnicznego itd.)
W 1986 roku Lukaski opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i reaktancję, natomiast Kushner opublikował równania wykorzystujące wskaźnik impedancji, masę ciała i płeć. Choć szacunki empiryczne mogą dać dokładne przybliżenie składu ciała przeciętnego użytkownika, pojawiają się istotne problemy, gdy są wykorzystywane w celach medycznych. Załóżmy, że istnieje urządzenie, które wykorzystuje równanie empiryczne do obliczania całkowitej wody w organizmie. Są dwie osoby o tej samej ilości beztłuszczowej masy ciała, przy czym jedna z nich ma 30 lat, a druga 40 lat.
Mimo że obie osoby mają taką samą ilość beztłuszczowej masy ciała, równania empiryczne wskażą różnicę 0,8 l w całkowitej wodzie w organizmie wyłącznie z powodu wieku, co nie jest ani sprawiedliwe, ani dokładne.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA.
Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
1980
Odkrywanie ograniczeń BIA związanych z danymi empirycznymi
Badania prowadzone przez Lukaskiego, Segala i innych naukowców przyspieszyły rozwój technologii BIA.
Badania wykazały wysoką korelację BIA ze złotym standardem metod, takich jak ważenie podwodne i DEXA. Jednak pod koniec lat 80. XX wieku zaczęły ujawniać się techniczne ograniczenia BIA.
Jednym z ograniczeń było założenie, że ludzkie ciało ma kształt jednego cylindra, oraz stosowanie pojedynczej częstotliwości (50 kHz).
Mogło to sprawdzać się w przypadku pacjentów o standardowej budowie ciała, jednak było mniej dokładne dla innych grup populacji.
Dlatego naukowcy opracowali różne równania uzupełniające wskaźnik impedancji, aby zrekompensować techniczne ograniczenia BIA i osiągnąć większą dokładność dla grup pacjentów różniących się wiekiem, płcią itd.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1980
Domowe urządzenia BIA
Ze względu na ograniczenia technologiczne, urządzenia BIA stały się sprzętem przeznaczonym do użytku domowego, a nie szpitalnego.
Pod koniec lat 80. XX wieku japońscy producenci wprowadzili na rynek różne typy urządzeń do pomiaru składu ciała opartych na technologii BIA, które mogły być łatwo używane przez ogół społeczeństwa.
Niektóre urządzenia mierzyły impedancję pomiędzy dwiema stopami, gdy użytkownik stał na wadze, podczas gdy inne mierzyły impedancję pomiędzy dwiema dłońmi trzymającymi urządzenie.
1980
Domowe urządzenia BIA
Ze względu na ograniczenia technologiczne, urządzenia BIA stały się sprzętem przeznaczonym do użytku domowego, a nie szpitalnego.
Pod koniec lat 80. XX wieku japońscy producenci wprowadzili na rynek różne typy urządzeń do pomiaru składu ciała opartych na technologii BIA, które mogły być łatwo używane przez ogół społeczeństwa.
Niektóre urządzenia mierzyły impedancję pomiędzy dwiema stopami, gdy użytkownik stał na wadze, podczas gdy inne mierzyły impedancję pomiędzy dwiema dłońmi trzymającymi urządzenie.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1992
Historia technologii BIA
Ponieważ niedokładność BIA wynikała z ograniczeń technicznych, wielu twierdziło, że można to poprawić. W 1992 roku Kushner stwierdził, że ludzkie ciało składa się z pięciu cylindrów (prawa ręka, lewa ręka, tułów, prawa noga, lewa noga), a nie z jednego.
Podczas gdy cienkie kończyny wpływają na całkowitą impedancję, tułów, który posiada największe pole przekroju poprzecznego, ma na nią niewielki wpływ. Ponieważ jednak tułów stanowi 50% beztłuszczowej masy ciała, Kushner podkreślił, że oddzielny pomiar impedancji tułowia będzie miał ogromne znaczenie.
Sam pomiar całkowitej impedancji nie byłby wystarczający – konieczny jest osobny pomiar wszystkich pięciu części ciała przy różnych częstotliwościach, z rozróżnieniem na wodę zewnątrzkomórkową i wewnątrzkomórkową.
Innymi słowy, ograniczenia techniczne BIA należy przezwyciężyć poprzez pomiar poszczególnych części ciała przy różnych częstotliwościach.
1992
Historia technologii BIA
Ponieważ niedokładność BIA wynikała z ograniczeń technicznych, wielu twierdziło, że można to poprawić. W 1992 roku Kushner stwierdził, że ludzkie ciało składa się z pięciu cylindrów (prawa ręka, lewa ręka, tułów, prawa noga, lewa noga), a nie z jednego.
Podczas gdy cienkie kończyny wpływają na całkowitą impedancję, tułów, który posiada największe pole przekroju poprzecznego, ma na nią niewielki wpływ. Ponieważ jednak tułów stanowi 50% beztłuszczowej masy ciała, Kushner podkreślił, że oddzielny pomiar impedancji tułowia będzie miał ogromne znaczenie.
Sam pomiar całkowitej impedancji nie byłby wystarczający – konieczny jest osobny pomiar wszystkich pięciu części ciała przy różnych częstotliwościach, z rozróżnieniem na wodę zewnątrzkomórkową i wewnątrzkomórkową.
Innymi słowy, ograniczenia techniczne BIA należy przezwyciężyć poprzez pomiar poszczególnych części ciała przy różnych częstotliwościach.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
1996
Dr Cha tworzy analizator składu ciała InBody
W 1996 roku dr Kichul Cha, specjalista bioinżynierii z Harvard Medical School, opracował pierwszy na świecie 8-punktowy system elektrod dotykowych z bezpośrednią analizą segmentową, który mierzy impedancję pięciu różnych części ciała przy wielu częstotliwościach.
Pomiar impedancji poprzez zastosowanie prądów o wielu częstotliwościach na pięciu częściach ciała wymagał osobnego pomiaru impedancji dla każdej z nich. Co więcej, umożliwia to oddzielną kontrolę impedancji tułowia. Dzięki temu uzyskano wyjątkowo dokładne wyniki bez konieczności korzystania z danych empirycznych. Tym samym analizatory składu ciała InBody stały się precyzyjnym urządzeniem medycznym. Wartości impedancji dla wszystkich cylindrów, w tym tułowia, można znaleźć na arkuszu wyników InBody.
Wiele obecnych na rynku produktów BIA podaje masę mięśniową dla poszczególnych części ciała. Jednak większość z nich nie jest w stanie dokonać segmentowego pomiaru impedancji, zwłaszcza impedancji tułowia.
Natomiast, jak pokazuje arkusz wyników InBody, można zobaczyć wartości impedancji wszystkich pięciu części ciała, w tym tułowia, przy użyciu zarówno wysokich, jak i niskich częstotliwości.
1996
Dr Cha tworzy analizator składu ciała InBody
W 1996 roku dr Kichul Cha, specjalista bioinżynierii z Harvard Medical School, opracował pierwszy na świecie 8-punktowy system elektrod dotykowych z bezpośrednią analizą segmentową, który mierzy impedancję pięciu różnych części ciała przy wielu częstotliwościach.
Pomiar impedancji poprzez zastosowanie prądów o wielu częstotliwościach na pięciu częściach ciała wymagał osobnego pomiaru impedancji dla każdej z nich. Co więcej, umożliwia to oddzielną kontrolę impedancji tułowia. Dzięki temu uzyskano wyjątkowo dokładne wyniki bez konieczności korzystania z danych empirycznych. Tym samym analizatory składu ciała InBody stały się precyzyjnym urządzeniem medycznym. Wartości impedancji dla wszystkich cylindrów, w tym tułowia, można znaleźć na arkuszu wyników InBody.
Wiele obecnych na rynku produktów BIA podaje masę mięśniową dla poszczególnych części ciała. Jednak większość z nich nie jest w stanie dokonać segmentowego pomiaru impedancji, zwłaszcza impedancji tułowia.
Natomiast, jak pokazuje arkusz wyników InBody, można zobaczyć wartości impedancji wszystkich pięciu części ciała, w tym tułowia, przy użyciu zarówno wysokich, jak i niskich częstotliwości.
This is a sample timeline content. To increase the accuracy of the results, researchers came up with empirical equations that utilized empirical data such as gender and age to calculate a person’s body composition. Empirical data is knowledge acquired by means of observation or experimentation. By collecting data on a sample population that (hopefully) represents the variance of the entire population, researchers attempt to derive trends that may be used to predict outcomes. In body composition, researchers identify these trends in muscle and fat mass; they use this data to predict body composition based on specific variables (age, gender, ethnicity, etc.)
In 1986, Lukaski used the published equations using impedance index, body weight and reactance; and in 1986, Kushner published equations using the impedance index, body weight and gender. Although empirical estimations could give you an accurate estimate of a general user’s body composition, there are significant problems when they are used for medical purposes. Let’s suppose that there is a device that uses an empirical equation to calculate total body water. And there are two people who have same amount of lean body mass, but one person is 30 years old, and the other one is 40 years old.
Even though they have the same amount of lean body mass, the empirical equations will calculate that these two people will have 0.8 L difference in total body water only because of the age, which is neither fair nor accurate.
Rewolucjonizowanie technologii BIA z InBody
Analizatory składu ciała InBody klasy medycznej opierają się na czterech filarach technologicznych, które zapewniają wyjątkowo dokładne i precyzyjne wyniki BIA, silnie skorelowane ze złotym standardem metod pomiarowych.
8-Point Tactile
Electrode System
InBody pakt contactweerstand aan door het strategisch plaatsen van elektroden om de impedantie in het lichaam nauwkeurig te meten.
Wanneer de impedantie wordt gemeten met behulp van elektroden, treedt contactweerstand op.
InBody pakt contactweerstand aan door het strategisch plaatsen van elektroden om de impedantie in het lichaam nauwkeurig te meten.
8-Point Tactile
Electrode System
InBody pakt contactweerstand aan door het strategisch plaatsen van elektroden om de impedantie in het lichaam nauwkeurig te meten.
8-puntige Elektrode Systeem
BIA Tech Problem
InBody Solution
Direct Segmental
Measurements
Wanneer de impedantie wordt gemeten met behulp van elektroden, treedt contactweerstand op.
InBody pakt contactweerstand aan door het strategisch plaatsen van elektroden om de impedantie in het lichaam nauwkeurig te meten.
Geen empirische schattingen op meetwaarden
Direct Segmental Multi-frequency Bioelectrical Impedance Analysis
BIA Tech Problem
However, the torso of the body needs to be measured separately because even an error of 1-2 ohms in measurement can lead to substantial error in total body water measurements.
InBody Solution
InBody provides independent measurements for each cylinder to provide accurate measurements for the entire body.
Direct Segmental
Measurements
Geen empirische schattingen op meetwaarden
BIA Tech Problem
However, the torso of the body needs to be measured separately because even an error of 1-2 ohms in measurement can lead to substantial error in total body water measurements.
InBody Solution
InBody provides independent measurements for each cylinder to provide accurate measurements for the entire body.
Multiple
Frequencies
Wanneer de impedantie wordt gemeten met behulp van elektroden, treedt contactweerstand op.
InBody pakt contactweerstand aan door het strategisch plaatsen van elektroden om de impedantie in het lichaam nauwkeurig te meten.
Meerdere Frequenties
8-Point Tactile Electrode System with Thumb Electrodes
BIA Tech Problem
Since 50 kHz or lower frequencies barely pass through the cell membrane, accurate measurement of the impedance in the intracellular water was not possible.
The ability to measure accurate intracellular vs. extracellular water is important for those in nephrology or rehabilitation.
InBody Solution
The use of multiple frequencies make InBody devices accurate enough to be trusted for use in the medical field.
Multiple
Frequencies
Meerdere Frequenties
BIA Tech Problem
Since 50 kHz or lower frequencies barely pass through the cell membrane, accurate measurement of the impedance in the intracellular water was not possible.
The ability to measure accurate intracellular vs. extracellular water is important for those in nephrology or rehabilitation.
InBody Solution
The use of multiple frequencies make InBody devices accurate enough to be trusted for use in the medical field.
No
Estimations
Wanneer de impedantie wordt gemeten met behulp van elektroden, treedt contactweerstand op.
InBody pakt contactweerstand aan door het strategisch plaatsen van elektroden om de impedantie in het lichaam nauwkeurig te meten.
Geen empirische schattingen op meetwaarden
No Estimations or Empirical Equations
BIA Tech Problem
These empirical equations plugged data in such as age, gender, and ethnicity to calculate a user’s body composition instead of measuring an individual’s actual body composition.
InBody Solution
InBody measures your impedance independently, so your results are not affected by your age, ethnicity, or gender.
No
Estimations
Geen empirische schattingen op meetwaarden
BIA Tech Problem
These empirical equations plugged data in such as age, gender, and ethnicity to calculate a user’s body composition instead of measuring an individual’s actual body composition.
InBody Solution
InBody measures your impedance independently, so your results are not affected by your age, ethnicity, or gender.
Masa mięśniowa 3.14 kg
Masa mięśniowa 3.20 kg
Tłuszcz trzewny 55.2 cm²
Masa tłuszczowa 1.20 kg
Masa tłuszczowa 1.10 kg
Wysoka korelacja z
złotym standardem metod
Dzięki swojej technologii InBody stało się jednym z najdokładniejszych urządzeń BIA na rynku i wykazuje wysoką korelację na poziomie 0,99 z metodą DEXA w pomiarze beztłuszczowej masy ciała w populacji osób dorosłych.
Który InBody jest
odpowiedni dla Ciebie?
Skontaktuj się z nami
"*" indicates required fields