Voorbij BMI: Waarom het vetpercentage een betere maatstaf voor obesitas kan zijn

BMI is al decennialang de standaardmaatstaf om overgewicht en obesitas te definiëren. Het is eenvoudig, snel en wordt veel gebruikt in klinische omgevingen. Maar nieuw onderzoek naar lichaamssamenstelling suggereert dat het overstappen van BMI naar meer directe metingen, zoals lichaamsvetpercentage (BF%), kan verbeteren hoe we obesitas beoordelen en behandelen (Potter et al., 2024).

Dit artikel legt het verschil uit tussen BMI en BF%, waarom BF% mogelijk nauwkeuriger is, en wat nieuwe BF%-drempels kunnen betekenen voor het definiëren van overgewicht en obesitas.

Korte definitie: BMI versus BF%

BMI (Body Mass Index)

Een gewicht-hoogteverhouding die wordt gebruikt om de gewichtstoestand te classificeren.

BF% (Lichaamsvetpercentage)

Een maat voor hoeveel van je lichaam uit vet bestaat.

Ze zijn niet hetzelfde. Twee mensen kunnen dezelfde BMI hebben en toch een heel verschillende lichaamssamenstelling.

 

Sectie 1: Begrip van BMI

BMI wordt berekend door het gewicht van een persoon in kilogram te delen door het kwadraat van zijn lengte in meters (kg/m²) (National Heart, Lung, and Blood Institute, 2023).

BMI-categorieën gebruikt in de klinische praktijk:

Ondergewicht: BMI < 18,5

Normaal gewicht: BMI 18,5–24,9

Overgewicht: BMI 25–29,9

Obesitas: BMI ≥ 30

Zorgprofessionals gebruiken BMI vaak als screeningsinstrument om lichaamsvet te schatten en gewicht-gerelateerde gezondheidsrisico’s te beoordelen. Het is handig, maar heeft belangrijke beperkingen (Nuttall, 2015).

Waar BMI tekort kan schieten

1. Het onderscheidt geen vetmassa van spiermassa of botmassa.

2. Het geeft niet weer waar vet in het lichaam wordt opgeslagen.

3. Het kan minder nauwkeurig zijn voor atleten, oudere volwassenen of bepaalde etnische groepen.

Daarom kan BMI mensen verkeerd classificeren. Iemand met een hoge spiermassa kan als overgewicht of obesitas worden bestempeld ondanks een laag lichaamsvetpercentage. Een ander persoon kan binnen een “normaal” BMI-bereik vallen terwijl hij een hoog vetpercentage en bijbehorende gezondheidsrisico’s heeft.

Een belangrijke kritiek is ook historisch. BMI werd bijna twee eeuwen geleden geïntroduceerd door een Belgische wiskundige en was oorspronkelijk niet ontworpen als een medisch diagnostisch hulpmiddel.

Hoe groot kan de kloof zijn?

Een recente studie door Visaria et al. (2023) vergeleek de prevalentie van obesitas met behulp van BMI en BF% en vond een opvallend verschil:

Volgens BMI: 36% van de volwassenen geclassificeerd als obees

Volgens BF%: 74% van de volwassenen geclassificeerd als obees

 

Sectie 2: Het argument voor lichaamsvetpercentage (BF%)

BF% meet direct het aandeel vet in het lichaam. Het geeft een duidelijker beeld van de lichaamssamenstelling door vetmassa te scheiden van magere massa. Praktische manieren om BF% te schatten worden toegankelijker en nauwkeuriger, waaronder: Bio-elektrische impedantieanalyse (BIA)

BIA schat vetmassa door een lage elektrische stroom door het lichaam te sturen en te analyseren hoe deze door verschillende weefsels gaat (Lyons-Reid et al., 2020).

Huidplooimeting

Deze methode gebruikt schuifmaten om de dikte van huidplooien op verschillende plaatsen te meten om onderhuids vet te schatten (Silveira et al., 2020).

DEXA-scan (dual-energy X-ray absorptiometry)

DEXA gebruikt röntgenstralen met lage dosis om bot, vetweefsel en magere massa te onderscheiden. Het levert nauwkeurige metingen van BF% en botdichtheid (Chaves et al., 2022; Laskey, 1996).

Sectie 3: Nieuwe BF%-drempels voor overgewicht en obesitas

Recent onderzoek suggereert klinisch betekenisvolle BF%-grenzen voor overgewicht en obesitas kunnen zijn:

Voor mannen

Overgewicht: 25% lichaamsvet

Obesitas: 30% lichaamsvet

Voor vrouwen

Overgewicht: 36% lichaamsvet

Obesitas: 42% lichaamsvet

Deze drempels weerspiegelen op geslacht gebaseerde verschillen in lichaamssamenstelling en zijn bedoeld om ongezonde vetophoping beter vast te leggen (Potter et al., 2024).

Sectie 4: Waarom BF% mogelijk de betere maatstaf is

Directere meting

BF% meet vet zelf, het weefsel dat het nauwst verbonden is met veel obesitas-gerelateerde risico’s.

Nauwere koppeling aan gezondheidsuitkomsten

BF%-drempels zijn gekoppeld aan de prevalentie van het metabool syndroom, een belangrijke obesitas-gerelateerde comorbiditeit die cardiovasculair risico omvat.

Meer gepersonaliseerd

BF% houdt rekening met verschillen in spiermassa en lichaamssamenstelling die BMI niet kan vastleggen.

Geslachtsspecifieke drempels

Mannen en vrouwen kunnen worden beoordeeld met drempels die echte biologische verschillen weerspiegelen.

Meer gezondheidsgericht

BF% sluit nauwer aan bij uitkomsten zoals cardiometabool risico, dat direct wordt beïnvloed door overtollig lichaamsvet.

Sectie 5: Beperkingen om in gedachten te houden

Geen universele wereldwijde overeenstemming

Er is nog geen volledige consensus over BF%-drempels tussen verschillende populaties.

Variatie in leeftijd en geslacht

BF% verandert natuurlijk met de leeftijd en verschilt per geslacht, wat aparte referentiewaarden kan vereisen.

Meetgevoeligheid

Sommige methoden, vooral BIA, worden beïnvloed door hydratatie, recente voedselinname en lichamelijke activiteit, wat de nauwkeurigheid kan beïnvloeden.

Conclusie

Recente bewijzen suggereren dat de verschuiving van BMI naar BF% een grote stap voorwaarts kan zijn in hoe overgewicht en obesitas worden gedefinieerd en beheerd. Met voorgestelde drempels van 25% en 36% BF voor overgewicht bij mannen en vrouwen, en 30% en 42% voor obesitas, kunnen zorgprofessionals mogelijk meer precieze, gepersonaliseerde strategieën voor obesitasbeheer bieden.

Naarmate de hulpmiddelen voor lichaamssamenstelling blijven verbeteren en toegankelijker worden, wordt BF% steeds meer gezien als een voorkeursmaat voor het evalueren en beheren van obesitas (Potter et al., 2024).

Referenties

Chaves, L.G.C. de M., et al. (2022). Beoordeling van lichaamssamenstelling door middel van whole-body densitometrie: wat radiologen moeten weten. Radiologia Brasileira, 55, 305–311. doi:10.1590/0100-3984.2021.0155-en.

Jayedi A, et al. (2020). Centrale vetophoping en risico op sterfte door alle oorzaken: systematische review en dosis-respons meta-analyse van 72 prospectieve cohortstudies. BMJ. 2020;370.

Laskey, M.A. (1996). Dual-energy röntgenabsorptiometrie en lichaamssamenstelling. Nutrition, 12(1), 45–51. doi:10.1016/0899-9007(95)00017-8.

Lyons-Reid, J., et al. (2020). Bio-elektrische impedantie-analyse—Een eenvoudig hulpmiddel voor het kwantificeren van lichaamssamenstelling bij zuigelingen? Nutrients, 12(4). doi:10.3390/nu12040920.

National Heart, Lung, and Blood Institute (2023). Bereken je BMI.

Nuttall, F.Q. (2015). Body Mass Index. Nutrition Today, 50(3), 117–128. doi:10.1097/nt.0000000000000092.

Potter, A.W., et al. (2024). Overgewicht en obesitas definiëren aan de hand van procent lichaamsvet in plaats van Body Mass Index. The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism, dgae341. doi:10.1210/clinem/dgae341.

Silveira, E.A., et al. (2020). Beoordeling van het lichaamsvetpercentage met huidplooimeting, bio-impedantie en densitometrie bij oudere volwassenen. Archives of Public Health, 78(1). doi:10.1186/s13690-020-00449-4.

Visaria, A., et al. (2023). Prevalentie van obesitas op basis van lichaamsvetpercentage versus Body Mass Index. Gepresenteerd op ENDO 2023, jaarlijkse bijeenkomst van de Endocrine Society, Chicago, IL.