人体成分分析仪

赵明利，李宁

南京军区南京总医院

　　传统上使用体重指数（BMI）判断体型和营养状况具有其局限性。利用生物电阻抗法（BIA）人体成分分析技术可获得脂肪率、去脂体重指数等数据。我们认为，合适的脂肪率是男性12%～22%、女性20%～30%，中等的去脂体重指数是男性17.0～21.0、女性14.5～18.0。人体成分分析较BMI能更好地用于体型判断、营养评估、某些疾病的预后判断和调整用药剂量等。

　　体重和体重指数（BMI）是常用的反映人体营养状况的指标，但其不能反映人体肌肉、脂肪等成分的比例，在实际应用中有其局限性。近几年，我科大量采用生物电阻抗测定法（BIA）进行人体成分分析，可更准确地评判患者的体型和营养状况。根据我们积累的经验并结合相关文献，对人体成分分析及其应用作如下综述，并对脂肪率（FP）和去脂体重指数（FFMI）的正常范围提出参考意见。

　　1　体重指数及其缺陷

　　BMI是常用的评价人体健康状况的参数。BMI＝体重（kg）/身高²（m²）。该指数综合考虑了人体的体重和身高。根据过去长期使用的标准，正常人和住院患者均可通过BMI粗略评估体型和营养状况，见表1。另外，新发布的亚太地区肥胖标准认为，BMI在18.5～23为正常，23～25为超重，＞25为肥胖。有学者认为，新标准更适合亚太人群【1】。测量人体成分分析仪厂家

　　BMI曾长期用于指导临床实践，如根据NRS2002的评分标准，BMI＜18.5的住院患者被认为具有营养风险，需进行营养支持【2】。2014年，新发布的美国肥胖指南仍推荐对BMI＞40或合并肥胖相关并发症且BMI＞35的患者，可以考虑调节胃束带等减重手术治疗【3】。但使用BMI评价体型有时并不准确。BMI的缺陷就在于它不能区分体重来源于脂肪还是肌肉等其他成分，而这种区别对临床评估有着重要的意义。

　　2　人体成分分析

　　人体成分分析是测量人体肌肉和脂肪等不同成分的含量。以往曾用皮皱厚度和手臂周长测定、水下称重等方法，目前广泛使用的主要是双能X线吸收法（DEXA）、MRI/CT扫描和BIA等方法。其中DEXA是在利用X线测定骨密度的基础上发展而来，可直接测定瘦组织、骨组织和脂肪组织的含量【4】。但该方法存在费用较高、射线暴露等问题限制其应用。MRI/CT扫描法是利用影像技术获取人体断层图像，可清晰显示肌肉、脂肪等不同成分，再利用软件计算肌肉、脂肪比例【5,6】。这种方法仍存在费用高、耗时长的缺陷，CT扫描也存在射线暴露问题。前述这两种方法一般只用于科研。

　　在临床上，*常用的人体成分分析仪是利用BIA法进行测量。该方法利用人体不同成分含水量的不同，导电性能也不同的特点，通过电阻抗的测定，结合身高、体重、性别、年龄等数据，估算人体肌肉、脂肪等不同成分的比例【7】。BIA法的人体成分分析始于20世纪90年代【8】，通过多年的发展，BIA法测定人体成分的可靠性已得到认可【9,10】。早期的人体成分分析仪使用单一频率（50kHz）的电流测定两腿间电阻抗计算人体成分。而新型的BIA人体成分分析仪不仅通过多个电极（通常是4个，即双手和双脚）、多个频率（1、5、50、250、500和1000kHz等）进行分段测定，而且还同时测定电阻和电抗【7】，使人体成分分析的结果更加**可靠。其不仅能获取四肢和躯干各部位的肌肉、脂肪比例，而且还能区分细胞内、细胞外的水分。详细的人体成分分析结果为患者的营养状况和疾病状态的评估提供了基础。

　　但BIA测定人体成分也有其缺陷和局限性：①BIA不是直接“测定”人体成分，而是测定电阻抗，通过公式“计算”出人体成分。其方法的准确性较双能X线吸收、CT扫描等方法差，不同厂家使用的计算公式不同，测量结果也会有所差异；②BIA主要用于BMI为16～34的患者，若BMI超出测量范围，通过计算公式得到的人体成分数值与实际情况相差较大；③BIA的计算公式主要为正常状态的成年人，若患者有严重脱水、水肿、浆膜腔积液等，测量结果会产生较大误差【11】。虽有这些缺陷存在，但BIA用于横向或纵向的比较还是具有较大参考价值的。

　　3　脂肪率和去脂体重指数

　　利用人体成分分析的数据评价患者的营养和体型，FP和FFMI是*重要的两个指标，但遗憾的是这两个指标目前尚无公认的参考标准。Abernathy等【12】提出，FP的正常范围男性为12%～20%、女性为20%～30%。美国胸科学会（ATS）和欧洲呼吸病学会（ERS）将低FFMI定义为男性＜16、女性＜15【13】。但多项调查的数据并不能完全支持上述标准，见表2。测量人体成分分析仪厂家

　　FP和FFMI与人种、性别、年龄有关，即使在同等条件下，各家报道的差异也挺大。值得注意的是，上表部分作者虽发现人群中FP分布较Abernathy的标准高，但认为这反映了人群中普遍存在的肥胖，所以仍赞同Abernathy的标准【16】。Vestbo等【19】在临床研究中将低FFMI定义为男性＜17.05、女性＜14.62。结合上述文献和我单位的经验，我们认为成年人（18～60岁）FP参考范围定为男性12%～22%，女性20%～30%；FFMI参考范围定为男性17.0～21.0，女性14.5～18.0。

　　FP即脂肪占体重的比例，可从人体成分分析仪直接读出。目前无公认的FP正常标准。我们认为，成年人FP男性为12%～22%，女性为20%～30%比较合适。因为FP与人种、性别、年龄有关，在相同体型的人中，女性FP通常比男性高5%～8%。成年人随着年龄的增长，FP逐渐增加，其正常参考值范围也逐渐上移。

　　FFMI又称瘦体重指数。其计算方法：（1－FP）×体重（kg）/身高²（m²）。结合多篇文献，我们认为，FFMI的下限男性应＞17，女性应＞14.5。由于FFMI反映人体肌肉、骨骼等“健康”成分，所以FFMI无上限，越高越好【16】。结合文献我们认为，可将男性＞21、女性＞18作为高FFMI的标准。FP可反映肥胖程度，而FFMI则反映健壮程度。在使用FFMI和FP后，我们可以对患者的体型和健康状况作出更准确的评价，见表3。

　　表中“健壮”体型为肌肉饱满、脂肪少，是大多数人的追求，但脂肪率绝不是越低越好，尤其女性，若FP极低可能出现严重的内分泌紊乱，甚至发生闭经等问题【20】，严重危害身体健康。表中“虚胖”的称谓是“肌肉减少型肥胖（sarcopenic obesity）”【21】，是老年患者常出现的状况。“虚胖”体型的人肌肉明显减少而脂肪（尤其内脏脂肪）增多，体质虚弱、活动力差，且更易合并高血压、糖尿病等，且脑卒中和心血管事件的风险明显增加，但由于这类患者体重在正常范围或仅轻度升高，往往难以意识到自己的健康隐患。

　　4　应用人体成分分析

　　4.1　评估营养状况

　　恶性肿瘤患者总体上处于高代谢状态，存在脂肪和肌肉消耗增加、体细胞群丢失等情况。我科的研究发现，70.7%胃癌患者在术前有＞10%的体重丢失，应用BIA法行人体成分分析结果表明，胃癌患者脂肪群和瘦组织群均明显下降【22】。与正常对照组比，胃癌患者脂肪群平均降低2.68kg，瘦组织群平均降低5.62kg。而肠癌患者仅瘦组织群降低4.61kg，而脂肪组织并无显著降低，说明胃癌和肠癌患者的营养支持和生活方式有所不同。胃癌患者术后第10天与术前比较，短期内体重丢失达4.67kg（7.79%），其中以瘦组织丢失*多（2.90kg）【23】，结果提示我们围手术期能量的补充和瘦体重（主要是肌肉容积）的维持同样重要。

　　关于炎症性肠病，Bryant等【24】的研究分析发现，28%的克罗恩病患者和13%的溃疡性结肠炎患者存在瘦体重明显降低，31%的克罗恩病患者和13%的溃疡性结肠炎患者存在脂肪组织的减少。可见，克罗恩病对营养状况的影响比溃疡性结肠炎大。此外，炎症性肠病患者使用糖皮质激素可能出现总体重和脂肪比例的增加，但骨密度和瘦体重却明显降低【25】。与BMI比，人体成分分析对临床的指导意义更大，所以，对炎症性肠病患者，有条件时应给予人体成分测定。

　　除了脂肪和瘦体重的变化，患者还可能存在水分分布的异常，如胃癌患者就存在细胞外水分的增加。肝硬化或腹腔内肿瘤导致腹水时表现为体重增加，但患者的整体营养状况明显恶化。对这类患者，人体成分分析用于准确测定机体组成成分具有一定的局限性，其测定值与实际值会有较大差距【11】。我科对这类患者使用BIA法测定人体成分进行过探讨，发现其全身水量被低估，瘦组织群的丢失被掩盖。但若对该类患者注意综合评估和动态观察，那么，人体成分分析在其长期治疗过程中，仍是分析患者体重变化、评估营养不良程度的良好工具之一【26】。

　　人体成分分析可分别测定细胞内外水分含量、肌肉容积和脂肪储备，能更有针对性地给予患者营养支持疗法和康复指导，所以，对营养性疾病（如肥胖、严重营养不良）以及疾病本身或其治疗可能影响营养状态的（如恶性肿瘤、炎症性肠病、肠瘘、大手术前后、器官移植、感染性疾病等）均应根据需要动态监测人体成分的变化，以便准确地评价营养状况和营养支持的效果【27】。

　　4.2　预测患者结局

　　Narumi等【28】通过研究分析发现，发生心脏事件的患者FFMI均值显著低于未发生心脏事件的患者（17.0比17.6）。经过年龄、性别、心功能等校正后的多因素分析发现，当FFMI增加1时，慢性心功能不全患者发生心脏事件的概率降低32%。该研究所虽使用的计算FFMI方法有其局限性，但该研究初步揭示了FFMI与慢性心力衰竭结局的关联性。Gologanu等【29】用BIA法测定了36例慢性阻塞性肺病（COPD）患者的人体成分，发现FFMI与COPD本身的严重程度无关，但当男性FFMI＜16或女性FFMI＜15时，患者的活动能力显著降低。Schols等【30】在中重度COPD的研究中使用BIA法测定计算FFMI，并随访了2～5年发现，对稳定期COPD患者，当男性FFMI＜16或女性FFMI＜15时，生存率降低10%～12%，而脂肪含量与患者结局无明显关联。FFMI是比BMI更加灵敏的独立危险因素。Vestbo等【19】的研究亦发现，低FFMI的COPD患者随访期病死率达57%，而FFMI正常患者仅为32%，认为低FFMI患者总体死亡风险是FFMI正常患者的1.5倍，COPD相关死亡风险是后者的2.4倍。值得注意的是，BMI正常FFMI降低的患者，其死亡风险仍是FFMI正常患者的1.3倍。

　　我科曾用BIA法测定了138例择期肠切除吻合手术的克罗恩病患者的人体成分，并分析术后30d内的并发症发生率【31】。入组患者共有28例（20.3%）发生并发症，其中Ⅲ级以上的严重并发症15例（10.8%）。经多因素分析发现，术前CRP水平高、骨骼肌比例和FP低是术后并发症增加的独立危险因素。只有术前骨骼肌比例减少是克罗恩病患者术后严重并发症的独立保护性因素。当术前骨骼肌比例＞24.3%时，患者发生术后严重并发症的风险仅相当于其他患者的58.8%。

　　由于FFMI是影响某些疾病结局的重要指标，所以，通过人体成分分析可以筛选出高危患者给予更合理的治疗。

　　4.3　指导用药剂量的调整

　　人体成分分析对合理用药也有帮助。如麻醉用药通常按总体重计算用量，但病态肥胖的患者若按总体重用药可能出现药物过量。所以Ingrande等【32】认为，肥胖患者使用阿片类药物和大多麻醉诱导用药应基于瘦体重计算用量，但肌肉松弛药物用量仍应按总体重计算。徐晓莹等【33】对BMI≥40的肥胖患者进行研究发现，若以实际体重作为麻醉诱导用药剂量的计算标准会使药物剂量偏大，从而引发比较严重的心血管抑制反应，并使麻醉苏醒时间延长；而以理想体重作为计算标准，则会引发较严重的置管应激反应，说明用药剂量偏小；若以BIA法测定的去脂体重为计算标准，既不会导致严重的心血管抑制反应，又能有效地抑制置管应激反应，且不影响术后苏醒，是比较合理的方法。

　　化疗药物常根据体表面积计算用量。但Prado等【34】发现，5-氟脲嘧啶（5-FU）不良反应的发生与其用量和瘦体重比例有关。该作者观察了62例使用5-FU做辅助化疗的结直肠癌患者的化疗不良反应，通过CT扫描测定人体成分，并计算5-FU/瘦体重比值。研究发现，当5-FU用量＞20mg/kg瘦体重时，93%的患者出现剂量相关的不良反应，而用量小于此值时，仅52%的患者出现不良反应。该研究还发现，由于女性的瘦体重通常较低，所以高达43%的女患者5-FU用量＞20mg/kg瘦体重，这可能是女患者更容易发生化疗不良反应的原因。

　　因人体成分对药物分布和血药浓度有很大影响，所以，Thibault等【35】认为，凡是需要通过体重计算给药量的药物，如激素、化疗药物、免疫抑制剂（如硫唑嘌呤、英夫利昔单抗）、麻醉用药等均应通过人体成分分析进行校正。

　　人体成分分析比BMI更能反映人体的健康状况。BIA法测定人体成分快捷、方便。其结果不仅可用于一般人群评价体型，而且还可用于多种疾病患者评估营养、判断结局和指导用药剂量等。但人体成分分析的一些关键数据和具体使用方法还有待进一步深入的研究。测量人体成分分析仪厂家

参考文献

1. 于健春. 肥胖症的多学科综合治疗模式. 中国医学科学院学报. 2010;32(1):1-3.

2. Kondrup J, Allison SP, Elia M, et al. ESPEN guidelines for nutrition screening 2002. Clin Nutr. 2003;22(4):415-421.

3. Jensen MD, Ryan DH, Apovian CM, et al. 2013 AHA/ACC/TOS guideline for the management of overweight and obesity in adults: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines and The Obesity Society. Circulation. 2014;129(25 Suppl 2):S102-S138.

4. Genton L, Karsegard VL, Zawadynski S, et al. Comparison of body weight and composition measured by two different dual energy X-ray absorptiometry devices and three acquisition modes in obese women. Clin Nutr. 2006;25(3):428-437.

5. Gronemeyer SA, Steen RG, Kauffman WM, et al. Fast adipose tissue (FAT) assessment by MRI. Magn Reson Imaging. 2000;18(7):815-818.

6. Baracos VE, Reiman T, Mourtzakis M, et al. Body composition in patients with non-small cell lung cancer: a contemporary view of cancer cachexia with the use of computed tomography image analysis. Am J Clin Nutr. 2010;91(suppl):1133S-1137S.

7. Kyle UG, Bosaeus I, De Lorenzo AD, et al. Bioelectrical impedance analysis--part I: review of principles and methods. Clin Nutr. 2004;23(5):1226-1243.

8. Boulier A, Fricker J, Thomasset AL, et al. Fat-free mass estimation by the two-electrode impedance method. Am J Clin Nutr. 1990;52(4):581-585.

9. Kyle UG, Genton L, Karsegard L, et al. Single prediction equation for bioelectrical impedance analysis in adults aged 20-94 yrs. Nutrition. 2001;17(3):248-253.

10. Thomson R, Brinkworth GD, Buckley JD, et al. Good agreement between bioelectrical impedance and dual-energy X-ray absorptiometry for estimating changes in body composition during weight loss in overweight young women. Clin Nutr. 2007;26(6):771-777.

11. Kyle UG, Bosaeus I, De Lorenzo AD, et al. Bioelectrical impedance analysis-part II: utilization in clinical practice. Clin Nutr. 2004;23(6):1430-1453.

12. Abernathy RP, Black DR. Healthy body weights: an alternative perspective. Am J Clin Nutr. 1996;63(3 Suppl):448S-451S.

13. Nici L, Donner C, Wouters E, et al. American Thoracic Society/European Respiratory Society statement on pulmonary rehabilitation. Am J Respir Crit Care Med. 2006;173(12):1390-1413.

14. Schutz Y, Kyle UU, Pichard C. Fat-free mass index and fat mass index percentiles in Caucasians aged 18-98 y. Int J Obes Relat Metab Disord. 2002;26(7):953-960.

15. 况明星, 肖伟, 罗勤, 等. 用电阻抗和体重指数测定人体脂肪率的研究. 现代**与治疗. 2003;3(2):115-116.

16. Kyle UG, Schutz Y, Dupertuis YM, et al. Body composition interpretation contributions of the fat-free mass index and the body fat mass index. Nutrition. 2003;19(7-8):597-604.

17. Kim CH, Chung S, Kim H, et al. Norm references of fat-free mass index and fat mass index and subtypes of obesity based on the combined FFMI-%BF indices in the Korean adults aged 18-89 yr. Obes Res Clin Pract. 2011;5(3):e169-e266.

18. Hull HR, Thornton J, Wang J, et al. Fat-free mass index: changes and race/ethnic differences in adulthood. Int J Obes (Lond). 2011;35(1):121-127.

19. Vestbo J, Prescott E, Almdal T, et al. Body mass, fat-free body mass, and prognosis in patients with chronic obstructive pulmonary disease from a random population sample: findings from the Copenhagen City Heart Study. Am J Respir Crit Care Med. 2006;173(1):79-83.

20. 郁琦, 金利娜. 体重异常与闭经. 中国实用妇科与产科杂志. 2008;24(12):898-900.

21. Atkins JL, Whincup PH, Morris RW, et al. Sarcopenic obesity and risk of cardiovascular disease and mortality: a population-based cohort study of older men. J Am Geriatr Soc. 2014;62(2):253-260.

22. 佴永军, 江志伟, 汪志明, 等. 胃肠道肿瘤病人术前人体组成分析的研究. 肠外与肠内营养. 2005;12(6):349-351.

23. 佴永军, 江志伟, 李国立, 等. 胃癌围手术期人体组成变化的研究. 肠外与肠内营养. 2004;11(1):39-41.

24. Bryant RV, Trott MJ, Bartholomeusz FD, et al. Systematic review: body composition in adults with inflammatory bowel disease. Aliment Pharmacol Ther. 2013;38(3):213-225.

25. Mingrone G, Benedetti G, Capristo E, et al. Twenty-four-hour energy balance in Crohn disease patients: metabolic implications of steroid treatment. Am J Clin Nutr. 1998;67(1):118-123.

26. 刘寒青, 黎介寿, 江志伟. 胸/腹腔积液肿瘤病人机体组成成分的研究. 肠外与肠内营养. 2004;11(2):97-99.

27. Thibault R, Genton L, Pichard C. Body composition: why, when and for who? Clin Nutr. 2012;31(4):435-447.

28. Narumi T, Watanabe T, Kadowaki S, et al. Sarcopenia evaluated by fat-free mass index is an important prognostic factor in patients with chronic heart failure. Eur J Intern Med. 2015;26(2):118- 122.

29. Gologanu D, Ionita D, Gartonea T, et al. Body composition in patients with chronic obstructive pulmonary disease. Maedica (Buchar). 2014;9(1):25-32.

30. Schols AM, Broekhuizen R, Weling-Scheepers CA, et al. Body composition and mortality in chronic obstructive pulmonary disease. Am J Clin Nutr. 2005;82(1):53-59.

31. Zhang W, Zhu W, Ren J, et al. Skeletal muscle percentage: a protective factor for postoperative morbidity in Crohn's disease patients with severe malnutrition. J Gastrointest Surg. 2015;19(4):715-721.

32. Ingrande J, Lemmens HJ. Dose adjustment of anaesthetics in the morbidly obese. Br J Anaesth. 2010;105(Suppl 1):16-23.

33. 徐晓莹, 李玉娟, 赵国庆. 以去脂体重为标准计算静脉全麻诱导剂量对重度肥胖病人的影响. 岭南现代临床外科. 2013;13(2):103-106.

34. Prado CM, Baracos VE, McCargar LJ, et al. Body composition as an independent determinant of 5-fluorouracil-based chemotherapy toxicity. Clin Cancer Res. 2007;13(11):3264-3268.

35. Thibault R, Pichard C. The evaluation of body composition: a useful tool for clinical practice. Ann Nutr Metab. 2012;60(1):6-16.