Ssylka

Насколько точны умные весы для анализа состава тела?

Традиционные весы фиксируют лишь общий вес, не различая составляющие: жировую ткань, мышечную массу, плотность костей, уровень гидратации и даже количество переваренной пищи. Это может вводить в заблуждение, ведь два идентичных близнеца при одинаковой массе тела могут кардинально отличаться по физической форме.
Насколько точны умные весы для анализа состава тела?
Изображение носит иллюстративный характер

Умные весы, часто именуемые весами для измерения процента жира, обеспечивают более подробный анализ. Они рассчитывают индекс массы тела (ИМТ) и дают разбивку состава тела, включая процент жира, массу мышц и костей, позволяя отслеживать динамику показателей со временем.

Внешне умные весы схожи с обычными аналоговыми моделями, но оснащены возможностью подключения к смартфонам для передачи данных в фитнес-приложения. Некоторые модели дополнительно предоставляют разъяснения о состоянии здоровья, базовые рекомендации по питанию и даже измеряют пульс.

Преимущества такого подхода очевидны для разных групп: спортсмены могут контролировать мышечную массу для оптимизации тренировочного процесса, пожилые люди следить за изменениями в костной плотности и мышечной силе, а лица с хроническими заболеваниями учитывать состав тела для корректировки методов лечения. Доктор Майкл Чикак, практикующий врач и клинический рецензент клиники MEDvidi (Сан-Хосе, Калифорния), подчеркнул по электронной почте, что умные весы следует рассматривать как инструмент для отслеживания тенденций, а не как диагностическое устройство.

Принцип работы умных весов основан на биоимпедансном анализе (BIA): через стопы или руки подается слабый электрический импульс, который проходит через различные ткани организма. Ткани с высоким содержанием жидкости (мышцы, кровь) проводят ток легче, в то время как жировая ткань и кости создают большее сопротивление. Полученные показатели обрабатываются с применением алгоритмов, учитывающих возраст, пол и рост пользователя.

Точность измерений вызывает вопросы: исследование 2021 года, опубликованное в JMIR Mhealth Uhealth, выявило, что некоторые модели умных весов могут недооценивать массу жировой ткани и мышц до 8 кг и 8,03 кг соответственно. Аналогичные ограничения технологии BIA были отмечены в обзоре 2014 года в International Journal of Clinical Nutrition, а обзор 2022 года в European Journal of Applied Physiology указал на более низкую точность весов, измеряющих состав тела только через ступни, по сравнению с устройствами, включающими данные с верхней части тела.

Множество факторов может повлиять на результаты: уровень гидратации, температура кожи, правильное расположение ног и время проведения измерения. Исследование 1988 года показало, что при измерениях в теплых условиях BIA может переоценивать содержание воды и занижать процент жировой ткани. Современные модели используют несколько частот и сегментное измерение (руки, ноги, торс), что подтверждено исследованием 2024 года, опубликованным в Frontiers in Nutrition.

Умные весы позволяют отследить динамику изменений состава тела, однако данные следует воспринимать как ориентировочные показатели. Индивидуальные особенности, а также отсутствие прозрачности в используемых алгоритмах требуют внимательного отношения к получаемым результатам и не позволяют считать их заменой клиническим методам диагностики, таким как двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия (DEXA).


Новое на сайте

18663Масштабная кампания ShadyPanda заразила миллионы браузеров через официальные обновления 18662Как помидорные бои и персонажи Pixar помогают лидерам превратить корпоративную культуру в... 18661Как астероид 2024 YR4 стал первой исторической проверкой системы планетарной защиты и... 18660Агентные ИИ-браузеры как троянский конь новой эры кибербезопасности 18659Многовековая история изучения приливов от античных гипотез до синтеза Исаака Ньютона 18658Как выглядела защита от солнца римских легионеров в Египте 1600 лет назад? 18657Хакеры ToddyCat обновили арсенал для тотального взлома Outlook и Microsoft 365 18656Асимметрия безопасности: почему многомиллионные вложения в инструменты детекции не... 18655Как безопасно использовать репозитории Chocolatey и Winget, не подвергая инфраструктуру... 18654Масштабная утечка конфиденциальных данных через популярные онлайн-форматеры кода 18653Как расширение списка жертв взлома Gainsight связано с запуском вымогателя ShinySp1d3r 18652Как расширение Crypto Copilot незаметно похищает средства пользователей Solana на... 18651Как обновление политик безопасности Microsoft Entra ID в 2026 году искоренит атаки 18650Архитектурная уязвимость Microsoft Teams позволяет хакерам отключать защиту Defender 18649Вторая волна червеобразной атаки Shai-Hulud прорвала защиту экосистем npm и Maven