【健身知識】為何Inbody沒你想像中可靠

現在差不多每個健身房都有一台Inbody,網路上也會看到很多人分享他們的Inbody測量結果。

但是,其實Inbody所利用的生物電阻抗分析不是非常準確,甚至可以說是誤差很大的方法。這次就來跟大家分享為甚麼這種測量體脂的方式不可靠。


其實你測量的不是體脂

首先,很重要的一點是:除非你先死掉然後讓別人拿你的屍體去做分析,不然任何測量體脂肪的方式得出來的都只是一個估算數字。

意思是,不同所謂測量體脂的器材都是在測量別的東西,然後再用一些公式來推算你的體脂肪。Inbody所用的就是身體對電流的阻抗來推算體脂肪。


二室模型

首先,讓我們了解一下Inbody背後的「二室模型」(two compartment model)。「二室模型」的意思是身體會被分成兩個部分:

  1. 脂肪量(fat mass)
  2. 非脂肪量(fat free mass):所有不是脂肪的東西,包括骨骼、肌肉、水分、器官等等

Inbody所利用的「生物電阻抗分析」(bioelectrical impedance analysis;BIA)和BodPod所利用的「排空氣法」(air displacement plethysmography)都是基於這種模型。

生物電阻抗分析

在生物電阻抗分析中,機器會透過測量身體對電流的阻抗來推算身體有多少脂肪還有非脂肪組織,而當中的原理是水分含有電解質所以是很好的導體,但脂肪不是很好的導體

這種測量方式的好處是:便宜、快速,還有使用者不需要先受過訓練。同時,生物電阻抗分析其實是測量體內水分很好的工具,所以它也有它的用處喔!

可是,壞處是它在推算體脂肪時誤差率可以很大,因為它會受以下因素影響

  • 體內水分(因而受喝水量、水腫、流汗、排尿等影響)
  • 皮膚溫度
  • 房間溫度
  • 運動
  • 飲食
  • 是用兩點式還是四點式:電流會選擇最快跟短的途徑,所以如果你的上下半身體脂不一樣,用站的還有手握的測量器材都會得出不一樣的結果

由此可見,只要你多喝點水、稍微脫水、運動等等,測量出來的體脂數據就可以差很多。

同時,如果你開始進行減碳飲食,體內水分也很可能會減少,這是為何在改變碳水比例之後量Inbody很容易發現測量結果顯示肌肉量下降了,然後脂肪增加了。但是,這只是反映體內水分的變化,並不代表肌肉量和脂肪量真的有改變。


Inbody的誤差率

2004年一項研究 (1) 找了27名健美運動員來比對各種測量體脂的方式,以得知這些測量方式是否準確。研究者用了測量體脂的黃金標準「四室模型」來做比較,而四室模型就是將身體分成:

  1. 脂肪量(fat mass)
  2. 總體內水分(total body water)
  3. 骨骼密度(bone density)
  4. 非脂肪乾重(fat free dry mass)

如果要用最可靠的四室模型,我們需要用BodPod測量總體積,用生物電阻抗分析測量總體內水分,用DEXA(雙能量 X-光吸收測量法)測量骨骼密度,再透過公式估算出脂肪量和瘦體重。由此可見,這是個準確,但非常昂貴的方式。

四室模型

回到2004年的研究……

研究結果顯示,Inbody使用的生物電阻抗分析平均(所有受試者的平均)來講的確蠻準確的。但是,在個人的準確度上,誤差率可以高達8~9%

意思是,如果你某天去量Inbody,然後Inbody說你的體脂是25%,你真正的體脂可以低至16%,或高至34%。

有些人則會說: 「單次測量不準確,但我總可以看長時間的變化和進步吧?」

上述研究也有回答到這個問題。研究者發現,在比對八週期間的體脂肪變化時,Inbody的個人差異仍然非常大,誤差率一樣高達8%。意思是,你可能掉了4%體脂,Inbody卻說你增加了4%體脂。

2007年的研究(2)也有相似的發現。當他們將生物電阻抗分析測量出來的脂肪變化和黃金標準(四室模型)比較,作者發現生物電阻抗分析可以有非常大的誤差。

生物電阻抗分析誤差

上面的圖表顯示了生物電阻抗分析和四室模型的測量結果差異,那些藍色長方形的分布越寬,就代表誤差率越高。可以看到有少數受試者真正減少的體脂肪重比生物電阻抗分析測量出來的多7.5公斤


總結

生物電阻力分析是測量體內水分很耗並準確的工具。但是,如果是測量體脂肪,無論是單次測量還是觀察變化,生物電阻力分析並不是很可靠的工具。

當然,如果你想量好玩的,這絕對沒問題,可是也有很多人雖然心裡知道誤差很大,但心情還是會被數字影響到,所以這點還是要注意。

因為這個原因,我通常不會特別建議用Inbody來測量體脂肪量。在追蹤進度方面,觀察體態、訓練表現、身圍、體重變化趨勢和皮褶厚度會是更可靠的指標,畢竟我相信大部分人都是希望在體態和體能上有所改善,而不是數字變化,但體態體能維持不變。

希望這篇文章對你有幫助,如果有甚麼問題也可以在下面留言喔!

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