体脂测量的误区（三）：皮脂钳能准确测出体脂率吗？

有关体脂测试系列的文章已经发布了两篇了，如果你还没有看过或者是新读者，建议查阅往期的文章，按照顺序看完会比较好。到目前为止已经讨论过水下称重法、Bod Pod、空气置换法以及生物电阻抗法，那么在今天的推送中，我们讲讲皮褶厚度法和双能量X射线吸收测试。

皮褶测试

说到皮褶测试，那么就需要皮脂钳这样的设备，用皮脂钳夹住皮下脂肪，将皮褶拉离下面的肌肉，然后测出皮褶的厚度。这会在身体很多地方完成，通常是3-7处。接下来将皮褶厚度加到一起，放入一个公式中（还需要你的年龄）。这个公式会计算出你的身体密度，也就是你的身体容量（你的身体占据多少空间）与体重的关系。在指定的体重下，瘦体重组织会比脂肪组织占据的空间少，所以密度更大。因此，你身体密度越大，你就有越多的瘦体重越少的脂肪。接着身体密度又会通过另一个公式来转化成体脂百分比（比如之前文章中提到的Siri公式）。

这种方法的误差来源非常多。首先，这种方法对于操作者的技术熟练度非常敏感，不正确的技术就会导致结果的误差。其次就是用来估算身体密度的公式。Jackson-Pollock公式是使用皮褶法时最常见的公式之一[1]。然而，一个公式只有在测量与最初建立该公式的人相似的人时才有效。比如，Jackson-Pollock公式的男性版本适用于年龄在18-61岁之间的男性。因此，当被测人的年龄不在此范围内时，准确性就会降低。另外，该公式是建立在白人男性和女性之上的。然而，我在之前的文章中提到过，瘦体重的密度会由你的种族而改变。因此，如果你不是白人，用该公式就会出现很大的误差。如果你要用皮褶法来估算体脂，你最好使用专门为你的种族、年龄以及性别建立的公式。

另外一个问题与生物电阻抗相似，它也是基于「预测的预测」（皮褶测试公式是建立在水下称重标准之上）。最后，还有与所有二室模型都有的相似的问题，那就是认为瘦体重有一定的密度，而瘦体重的密度会随着体重的变化而改变，这就会在测量一段时间内体脂变化时导致误差。

厚度误差

无论你是看小组平均值还是个体，皮褶测试与四室模型相比都可以有相当大的误差。在一个研究中[2]，皮褶测试（用Jackson-Pollock公式）低估了白人女性体脂的6%，而且这还是整个小组的平均值。个体的误差率就更大了，从高估10%到低估超过15%。对男性来说，误差率也没有提高。当使用Durnin和Womersley公式时[3]，误差率能高达10-15%。

那么测量一段时间的变化会怎样呢？在一个研究中[4]，受试者为减去了体重的肥胖女性，皮褶测试在测量小组平均值时做的还不错，体脂百分比的变化只低估了大约1%。然而，个体误差率就更高 ，从低估大约5%到高估大约3%。这就表示你可以减去了5%的体脂，但是皮褶测试不会有任何改变，或者皮褶测试会告诉你减去了6%的体脂，而实际上你只减去了3%。在一个有关健美运动员的研究上也有相似的平均值和个体误差率[5]。

皮褶测试：小结

和生物电阻抗一样，当用皮褶测试来决定个体的体脂百分比时可以偏的很远。当追踪小组在一段时间的变化时，皮褶测试还是很好的。然而，在个体中的误差率就会有3-5%。因此，如果你要用皮褶测试来追踪一个人一段时间的改变，我推荐在两次测量之间间隔的久一点（最少3个月，6个月更好）。否则，误差率比你能看到的改变还要大。事实上，我都不太推荐去计算体脂百分比，如果皮褶厚度减少了，那么你就可能减去了脂肪。

生物电阻抗法和皮褶测试法是最常见也是使用的最多的二室模型了，也都介绍完毕。接下来再介绍双能量X射线吸收法（DEXA），这是一种三室模型。

DEXA

DEXA曾经被用来测量骨密度，后来就发展成估算身体成分的一种方法。DEXA是属于三室模型，该模型将身体分成脂肪，骨矿物质和其他所有不包含骨骼的瘦体重。因此，与二室模型不同的是，DEXA不受不同种族间骨密度变化引起的误差的影响。然而，还是有其他的误差来源，我在接下来会提到。

DEXA有不少优势。改善的技术已经大幅度降低了扫描次数（多年前，一次DEXA扫描要花20-25分钟，现在只要5-10分钟），因此该方法较为便捷。DEXA能估算出骨密度，还能估算局部的身体成分。DEXA是通过测量你身体对两种不同能量的X光的吸收来操作的。脂肪、骨矿物质和瘦体重软组织有不同的吸收规律。因此，我们可以通过扫描全身来估算你的身体成分。

DEXA的误差来源

与其他所有体脂估算的方法一样，DEXA有很多的误差来源。在来自不同厂家的不同仪器之间就会有不一致的结果，而且即使是相同厂家的仪器也会有不同的结果。软件升级可以改变设备用来计算身体成分的算法。不同的硬件和软件配置可能导致骨上软组织的不同值，并且会对像素（其中一小部分是骨骼）进行不同的处理。

X射线束的类型（扇形束或者铅笔束）也可以是误差的来源---带有扇形束的DEXA仪器会有光束放大的情况（也叫视差）。最后的一个误差来源与所有的二室模型相似：瘦体重的水合状态。事实上，瘦体重水合状态5%的变化就能给DEXA的测量结果带来接近3%的改变[6]。当比较不同种族或者身体类型时就会有问题，因为他们的水合状态可能会有所不同。同样，当设法测量一段时间的变化时，也会有问题。

DEXA vs 四室模型

有很多研究都将DEXA和四室模型进行了比较。当观察小组平均值时，DEXA做的还很好，误差率只有1-2%。然而，和其他所有测量体脂的方法一样，个体误差率就更高了。误差率会由你所查阅的研究以及使用哪个DEXA仪器而不同，范围从一个研究[7]的4%到另一个研究[8]的8-10%。另外，DEXA的准确性也受受试者的性别、大小、肥胖和疾病状态所影响[9]。

当设法用DEXA来追踪一段时间的变化时也会有问题。在一个研究中[10]，研究人员将猪油包裹在受试者的腿上来模拟体重的增加。然而，这改变了骨矿物质含量，就质疑了DEXA在体重变化期间准确评估身体成分的能力。在另一个有关健美运动员的研究上[5]，当观察小组平均体脂百分比变化时，DEXA还比较准确，但是个体误差率高达4%。因此，你可以减去体脂4%，而DEXA却没有显示出变化，或者当你没有什么变化时，DEXA显示出了4%的变化。另外一个研究显示DEXA高估了体脂百分比的下降，而低估了体脂百分比的上升[4]。事实上，高估率高达5%。最后，再看看这个研究中[11]DEXA和四室模型相比较时，测量体脂随着时间变化的图表：

X轴表示DEXA的体脂变化，Y轴表示四室模型的变化，你可以看到这两种方法很难有一致的结果。比如，当用四室模型时，一个人显示出体脂百分比增加5%，而在DEXA上却显示降低了5%。另外一个人用四室模型时减去了将近10%的体脂，但是用DEXA只显示降低了3%。这些结果就质疑了DEXA测量一段时间内个体变化的可靠性。

DEXA：小结

尽管DEXA是三室模型，但是它的误差率不比水下称重要好，甚至在有些情况下还更糟糕。与其他的方法一样，在观察小组平均值时DEXA做的还不错，但当观察个体时就不那么好了。个体误差率大约在5%左右徘徊，虽然有一些研究显示能达到10%。当观察个体一段时间的变化时，在有些研究中误差率在5%左右徘徊，而在其他研究中还更糟糕。基于这些原因，我不推荐用DEXA来追踪一段时间里个体的变化。如果你打算使用，我还是推荐两次测量时间间隔久一点（最少3-6个月），因为对大多数人来说最少需要体脂变化5%才能在体脂上观察到真正的改变。

总结与实际应用

那么到目前为止，所有常见的体脂测量方法就介绍完了。现在你应该知道即使是最好的方法，其误差率也比大部分人所想的要大。

这是否表示体脂测试对个人来说是无用的呢？不是，但这确实表示当你使用这些技巧时需要小心，而且你要意识到较大的误差率。最后，还有一些重点需要牢记：

1.始终记住，你从体脂测试得出的任何数字都是一个非常粗略的估算，而且可以偏的很远。因此，不要在具体数字上抱有太大的信念。

2.当测量一段时间的变化时第一点也是对的。我听到过许多人说这些话：“我减去了4磅体重并且增加了1磅瘦体重。”这些数字是不可能这么精确的。

3.即使是最好的方法在测量一段时间的变化时也有4-5%的误差率。这就表示，大多数人为了准确的观察到体脂的降低，体脂百分比至少需要降低4-5%，两次测量时间间隔要久一点。要我说至少3个月，但是6个月可能更好。我见过太多人每隔4周左右就测一次，这就太频繁了而且不可靠。

4.记住瘦体重和肌肉不是一回事。你的瘦体重增加了，并不代表你的肌肉增加了。

5.你不需要去测体脂。结合体重和围度测量（比如腰围）就能让你很好的判断是否在减脂。如果你的围度下降了，那么你就可能在减脂。

6.如果你打算追踪一段时间的体脂变化，那么我推荐水下称重或者皮褶厚度法。这些方法的准确率相对高一点，然而对于极端肥胖的人也不适合。对于极端肥胖的人，我建议称体重和测围度。

7.当你使用皮褶厚度来追踪一段时间的变化时，你甚至都不需要去计算体脂百分比。如果你的皮褶厚度总和降低了，那么你就可能在减脂。

8.不管你使用什么方法，两次测量时尽可能保证条件相同。比如，让同一个人帮你测量，用相同的仪器，在一天中相同的时间。

希望这三篇文章能帮助大家详细的了解体脂测量的真相，涨涨姿势，那么在下次的文章中，将作为「番外篇」来介绍一下如何在体脂测试时“作弊”。

参考文献：

[1]Jackson AS,Pollock ML.Generalized equations for predicting body density of men.Br J Nutr. 1978 Nov;40(3):497-504.

[2]Matthew J Peterson,Stefan A Czerwinski,Roger M Siervogel.Development and validation of skinfold-thickness prediction equations with a 4-compartment model.he American Journal of Clinical Nutrition, Volume 77, Issue 5, 1 May 2003, Pages 1186–1191.

[3]Durnin JV,Womersley J.Body fat assessed from total body density and its estimation from skinfold thickness: measurements on 481 men and women aged from 16 to 72 years.Br J Nutr. 1974 Jul;32(1):77-97.

[4]Evans EM,Saunders MJ,Spano MA,Arngrimsson SA,Lewis RD,Cureton KJ.Body-composition changes with diet and exercise in obese women: a comparison of estimates from clinical methods and a 4-component model.Am J Clin Nutr. 1999 Jul;70(1):5-12.

[5]van Marken Lichtenbelt WD,Hartgens F,Vollaard NB,Ebbing S,Kuipers H.Body composition changes in bodybuilders: a method comparison.Med Sci Sports Exerc. 2004 Mar;36(3):490-7.

[6]Prior BM,Cureton KJ,Modlesky CM,Evans EM,Sloniger MA,Saunders M,Lewis RD.In vivo validation of whole body composition estimates from dual-energy X-ray absorptiometry.J Appl Physiol (1985). 1997 Aug;83(2):623-30.

[7]Van Der Ploeg GE,Withers RT,Laforgia J.Percent body fat via DEXA: comparison with a four-compartment model.J Appl Physiol (1985). 2003 Feb;94(2):499-506.

[8]J.L.Clasey,J.A.Kanaley,L.Wideman,S.B.Heymsfield,C.D.Teates,M.E.Gutgesell,M.O.Thorner,M.L Hartman,A.Weltman.Validity of methods of body composition assessment in young and older men and women.Journal of Applied PhysiologyVol.86,No.5.

[9]Williams JE,Wells JC,Wilson CM,Haroun D,Lucas A,Fewtrell MS.Evaluation of Lunar Prodigy dual-energy X-ray absorptiometry for assessing body composition in healthy persons and patients by comparison with the criterion 4-component model.Am J Clin Nutr. 2006 May;83(5):1047-54.

[10]Tothill P,Hannan WJ.Comparisons between Hologic QDR 1000W, QDR 4500A, and Lunar Expert dual-energy X-ray absorptiometry scanners used for measuring total body bone and soft tissue.Ann N Y Acad Sci. 2000 May;904:63-71.

[11]Mahon AK,Flynn MG,Iglay HB,Stewart LK,Johnson CA,McFarlin BK,Campbell WW.Measurement of body composition changes with weight loss in postmenopausal women: comparison of methods.J Nutr Health Aging. 2007 May-Jun;11(3):203-13.

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