Bortom BMI: Varför kroppsfettprocent kan vara ett bättre mått på fetma

BMI har varit det standardiserade måttet för att definiera övervikt och fetma i årtionden. Det är enkelt, snabbt och används i stor utsträckning inom klinisk miljö. Men ny forskning om uppskattning av kroppssammansättning tyder på att man genom att gå från BMI till mer direkta mått, såsom kroppsfettsprecision (BF%), kan förbättra hur vi bedömer och hanterar fetma (Potter et al., 2024).

Denna artikel förklarar skillnaden mellan BMI och BF%, varför BF% kan vara mer exakt och vad nya tröskelvärden för BF% kan innebära för definitionen av övervikt och fetma.

Kort definition: BMI jämfört med BF%

BMI (Body Mass Index)

Ett förhållande mellan vikt och längd som används för att klassificera viktstatus.

BF% (Body Fat Percentage)

Ett mått på hur stor del av kroppen som består av fett.

De är inte samma sak. Två personer kan ha samma BMI men mycket olika kroppssammansättning.

 

Avsnitt 1: Förståelse för BMI

BMI beräknas genom att dela personens vikt i kilogram med kvadraten av personens längd i meter (kg/m²) (National Heart, Lung, and Blood Institute, 2023).

BMI-kategorier som används i klinisk praxis:

Undervikt: BMI < 18,5

Normalvikt: BMI 18,5–24,9

Övervikt: BMI 25–29,9

Fetma: BMI ≥ 30

Vårdpersonal använder ofta BMI som ett screeningverktyg för att uppskatta kroppsfett och bedöma viktrelaterade hälsorisker. Det är praktiskt, men har viktiga begränsningar (Nuttall, 2015).

Var BMI kan vara otillräckligt

1. Det skiljer inte på fettmassa, muskelmassa eller skelettmassa.

2. Det återspeglar inte var fettet är lagrat i kroppen.

3. Det kan vara mindre exakt för idrottare, äldre vuxna eller vissa etniska grupper.

Det är därför BMI kan klassificera personer felaktigt. En person med hög muskelmassa kan klassificeras som överviktig eller fet trots att hen har låg kroppsfettprocent. En annan person kan hamna inom ett ”normalt” BMI-intervall samtidigt som hen har en hög kroppsfettprocent och tillhörande hälsorisker.

En viktig kritik är också historisk. BMI introducerades för nästan två sekel sedan av en belgisk matematiker och var ursprungligen inte utformat som ett medicinskt diagnostiskt verktyg.

Hur stort kan gapet vara?

En nyligen publicerad studie av Visaria et al. (2023) jämförde förekomsten av fetma med hjälp av BMI och BF% och fann en slående skillnad:

Enligt BMI: 36 % av de vuxna klassificerades som feta

Enligt BF%: 74 % av de vuxna klassificerades som feta

 

Avsnitt 2: Argumenten för kroppsfettsprecision (BF%)

BF% mäter direkt fettets andel i kroppen. Det ger en tydligare bild av kroppssammansättningen genom att skilja fettmassa från mager massa. Praktiska sätt att uppskatta BF% blir allt mer tillgängliga och exakta, bland annat: Bioelektrisk impedansanalys (BIA)

BIA uppskattar fettmassan genom att skicka en svag elektrisk ström genom kroppen och analysera hur den passerar genom olika vävnader (Lyons-Reid et al., 2020).

Hudvecksmätningar

Denna metod använder hudveckskalibrare för att mäta hudveckens tjocklek på olika ställen för att uppskatta subkutant fett (Silveira et al., 2020).

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

DEXA använder lågdosröntgen för att skilja mellan ben, fettvävnad och mager massa. Det ger exakta mätningar av BF% och bentäthet (Chaves et al., 2022; Laskey, 1996).

Avsnitt 3: Nya tröskelvärden för BF% vid övervikt och fetma

Ny forskning tyder på att kliniskt betydelsefulla gränsvärden för BF% vid övervikt och fetma kan vara:

För män

Övervikt: 25 % kroppsfett

Fetma: 30 % kroppsfett

För kvinnor

Övervikt: 36 % kroppsfett

Fetma: 42 % kroppsfett

Dessa tröskelvärden återspeglar könsskillnader i kroppssammansättning och syftar till att bättre fånga upp ohälsosam fettansamling (Potter et al., 2024).

Avsnitt 4: Varför BF% kan vara ett bättre mått

Mer direkt mätning

BF% mäter själva fettet, som är vävnaden som är närmast kopplad till många fetmarelaterade risker.

Tätare koppling till hälsoutfall

Tröskelvärden för BF% är kopplade till förekomsten av metaboliskt syndrom, en viktig fetmarrelaterad samsjuklighet som inkluderar kardiovaskulär risk.

Mer personligt

BF% tar hänsyn till skillnader i muskelmassa och kroppssammansättning som BMI inte kan.

Könsspecifika tröskelvärden

Män och kvinnor kan bedömas med tröskelvärden som återspeglar verkliga biologiska skillnader.

Mer hälsofokuserat

BF% ligger närmare utfall som kardiovaskulära risker, vilka direkt påverkas av överskott av kroppsfett.

Avsnitt 5: Begränsningar att ha i åtanke

Inget universellt globalt samförstånd

Det finns ännu inget fullständigt samförstånd om tröskelvärden för BF% inom olika populationer.

Variationer med ålder och kön

BF% förändras naturligt med åldern och skiljer sig mellan könen, vilket kan kräva separata referensintervall.

Mätningarnas känslighet

Vissa metoder, särskilt BIA, påverkas av vätskebalans, nyligen intagen mat och fysisk aktivitet, vilket kan påverka noggrannheten.

Slutsats

Nyare bevis tyder på att man genom att gå från BMI till BF% kan ta ett stort steg framåt i hur övervikt och fetma definieras och hanteras. Med föreslagna tröskelvärden på 25 % och 36 % BF för övervikt hos män respektive kvinnor, och 30 % respektive 42 % för fetma, kan vårdpersonal få möjlighet att erbjuda mer exakta och personliga strategier för hantering av fetma.

I takt med att verktyg för kroppssammansättning fortsätter att förbättras och blir mer tillgängliga, positioneras BF% alltmer som ett föredraget mått för att utvärdera och hantera fetma (Potter et al., 2024).

Referenser

Chaves, L.G.C. de M., et al. (2022). Assessment of body composition by whole-body densitometry: what radiologists should know. Radiologia Brasileira, 55, 305–311. doi:10.1590/0100-3984.2021.0155-en.

Jayedi A, et al. (2020). Central fatness and risk of all cause mortality: systematic review and dose-response meta-analysis of 72 prospective cohort studies. BMJ. 2020;370.

Laskey, M.A. (1996). Dual-energy X-ray absorptiometry and body composition. Nutrition, 12(1), 45–51. doi:10.1016/0899-9007(95)00017-8.

Lyons-Reid, J., et al. (2020). Bioelectrical Impedance Analysis—An Easy Tool for Quantifying Body Composition in Infancy? Nutrients, 12(4). doi:10.3390/nu12040920.

National Heart, Lung, and Blood Institute (2023). Calculate your 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). Defining Overweight and Obesity by Percent Body Fat instead of Body Mass Index. The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism, dgae341. doi:10.1210/clinem/dgae341.

Silveira, E.A., et al. (2020). Body fat percentage assessment by skinfold equation, bioimpedance and densitometry in older adults. Archives of Public Health, 78(1). doi:10.1186/s13690-020-00449-4.

Visaria, A., et al. (2023). Prevalence of Obesity Based on Body Fat Percentage vs. Body Mass Index. Presented at ENDO 2023, Endocrine Society annual meeting, Chicago, IL.