Body composition assessment: An evidence-based review

Abstract

정확한 체성분(body composition) 평가는 훈련 적응을 모니터링하고, 식이 처방을 안내하며, 체중 변화의 건강 함의를 평가하는 데 기본적인 요건이다. 그러나 체지방률과 제지방량을 추정하기 위해 임상의와 선수들이 이용할 수 있는 방법론은 정확도, 비용, 접근성, 변화에 대한 민감도 면에서 엄청나게 다양하다. Going과 Lohman(2011)의 이 근거 기반 리뷰는 실험실 참조 방법부터 현장에서 접근 가능한 도구까지, 운동 과학 실무자가 이용할 수 있는 주요 체성분 평가 방법에 대한 포괄적인 평가를 제공한다.

리뷰는 이중 에너지 X선 흡수계측법(DEXA)을 사단 구획(4C) 모델 분석의 금표준에 가장 근접한 대리 방법으로 확인하며, 허용 가능한 방사선 노출로 단일 스캔에서 골 무기질 함량, 지방량, 제지방량의 유효하고 신뢰할 수 있는 추정치를 제공한다 [1]. 생체전기저항분석(BIA)은 접근성과 낮은 비용을 제공하지만, 수분 상태, 식이 섭취, 기술적 매개변수와 관련된 유의한 변동성을 보여 불리한 조건에서 3-5% 체지방의 측정 오류를 산출한다 [2].

피부주름 캘리퍼 측정은 표준화된 프로토콜과 숙련된 측정자가 사용될 때 훈련 집단의 상대적 변화 추적에 적합성을 유지하지만, 절대 체지방 추정의 정확도는 집단별 특이적 방정식의 유효성과 측정자 기술에 크게 의존한다 [3]. 리뷰는 방법 선택이 평가의 의도된 목적에 따라 이루어져야 하며, 표준화된 조건이 신뢰할 수 있는 모니터링을 위해 방법 선택만큼 중요하다는 결론을 내린다.

Introduction

체성분(body composition), 즉 지방 조직과 비지방 조직(주로 근육, 뼈, 수분) 사이의 체중 분포는 운동 과학, 영양 연구, 임상 건강 평가에서 가장 중요한 생리적 변수 중 하나다. 지방량, 근육량, 수분 변화를 구분할 수 없는 체중 단독과 달리, 체성분 측정은 식이, 운동 및 기타 중재에 대한 반응으로의 생리적 변화의 성격과 방향에 대한 의미 있는 통찰을 제공한다.

선수에게 체성분 추적은 여러 목적을 수행한다. 저항 훈련 프로그램에 대한 근비대 반응 정량화, 칼로리 제한 단계에서의 지방 감소 평가, 수행에 영향을 미칠 수 있는 계절적 변동 모니터링, 그리고 리컴포지션(recomposition, 근육 증가와 지방 감소의 동시 발생) 결과 평가가 그 예다. 일반인에게 체지방률은 대사 위험을 식별하는 데 체질량지수(BMI)보다 더 의미 있는 건강 지표다. 동일한 BMI를 가진 두 사람이 체지방 분포에서 극적으로 다를 수 있기 때문이다 [4].

체성분 평가의 명확한 유용성에도 불구하고, 널리 접근 가능한 단일 방법이 완벽하게 정확한 측정을 제공하지는 않는다. 일반적으로 사용되는 모든 기법은 특정 집단이나 상황에서 위반될 수 있는 가정, 즉 체내 수분 함량, 조직 밀도, 무기질 함량, 신체 구획 비례성에 관한 가정에 기반한다. 이러한 가정과 오류의 잠재적 원천을 이해하는 것은 적절한 방법을 선택하고 결과를 올바르게 해석하는 데 필수적이다 [5].

Going과 Lohman(2011)의 리뷰는 정확도, 정밀도, 비용, 실용적 타당성을 동시에 고려한다는 점에서 특히 가치 있다. 이 특성들을 임상 또는 연구 사용을 위한 체성분 방법을 선택할 때 서로 균형을 맞춰야 한다. 여러 기준에 걸쳐 방법을 비교하기 위한 체계적 프레임워크를 제공함으로써, 이 리뷰는 실무자가 특정 맥락과 자원에 적합한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 한다.

Evidence Review

참조 방법: 사단 구획 모델

사단 구획(4C) 모델은 여러 독립적인 기법으로 측정된 지방, 수분, 단백질, 무기질 구성 요소로 체중을 나누며, 현재 생체 내 인간 측정에 사용 가능한 가장 유효한 체성분 평가 방법이다. 각 주요 신체 구획을 별도로 정량화함으로써, 4C 모델은 더 단순한 방법에 영향을 미치는 가정 위반을 피하고 약 1-1.5%의 기술적 오류로 체지방률 추정치를 제공한다 [6].

그러나 4C 모델은 총 체수분을 위한 동위원소 희석, 골 무기질 함량을 위한 DEXA, 체적을 위한 수중 체중 측정 또는 공기 용적 변위 측정을 필요로 하며, 이 조합은 물류적으로 복잡하고 비용이 많이 들어 특수 연구 맥락으로 사용이 제한된다.

DEXA: 실용적 참조 표준

이중 에너지 X선 흡수계측법(DEXA)은 두 에너지에서 X선 감쇠의 차이를 사용하여 신체 부위별로 골 무기질, 제지방 연조직, 지방량을 구분한다. 4C 모델과 비교할 때, DEXA는 건강한 성인에서 r = 0.95-0.98의 유효성 계수와 약 1.5-2.5% 체지방의 추정 표준 오류를 보인다 [1].

DEXA의 주요 장점은 부위별 체성분 데이터(내장 지방, 사지 제지방량), 높은 재현성(변동계수 2% 미만), 수화 의존적 변동 없음(BIA와 달리), 소변화 감지 능력(민감도 약 0.5kg 지방량), 자연 배경 방사선 1-2일 노출에 해당하는 방사선 선량이다.

DEXA의 주요 한계는 비용(임상 환경에서 일반적으로 스캔당 75-200달러), 전문 장비 요건, 소프트웨어 차이로 인한 스캐너 제조사 간 체지방 추정치 변동으로 인한 사이트 간 비교 제한이다.

수중 체중 측정

아르키메데스 원리에 기반하여, 수중 체중 측정은 공기 중 체중과 물속에 잠긴 체중의 차이로 신체 밀도를 계산한다. 신체 밀도는 확립된 집단 방정식을 사용하여 체지방률로 변환된다. 수중 체중 측정은 4C 모델 참조에 대해 DEXA와 유사한 유효성을 보이며, 약 2-3% 체지방의 표준 오류를 나타낸다 [7].

완전 침수, 최대 호기, 다수의 측정 시도 요건이라는 실용적 한계로 인해, 특히 임상 집단에서 DEXA에 비해 접근성과 재현성이 떨어진다.

생체전기저항분석(BIA)

BIA는 작은 교류 전류에 대한 신체의 저항과 리액턴스를 측정하여, 집단별 회귀 방정식을 사용해 체수분과 제지방량을 추정한다. 소비자용 BIA 기기(체중계, 핸드헬드 분석기)는 널리 이용 가능하지만, 실제 조건에서 3-8% 체지방의 측정 오류를 나타낸다 [2].

다주파수 BIA 및 분절형 BIA 기기는 단주파수 소비자용 모델보다 향상된 정확도를 제공하며, 통제된 조건에서 약 2-3%의 표준 오류를 나타낸다 [8].

피부주름 캘리퍼 측정

피부주름 측정은 표준화된 해부학적 부위에서 피하지방 두께를 추정하고, 집단별 방정식을 통해 체지방률을 추정한다. 표준화된 프로토콜과 적절한 예측 방정식을 갖춘 숙련된 측정자의 경우, 피부주름 측정은 수중 체중 측정 참조에 대해 r = 0.90-0.95의 유효성과 2.5-4% 체지방의 표준 오류를 나타낸다 [3].

측정자 내 신뢰도(동일인이 동일 피험자를 측정)는 일반적으로 높지만(변동계수 약 3-5%), 측정자 간 신뢰도는 상당히 낮아 측정자 간 비교가 신뢰할 수 없게 된다. Durnin-Womersley(4부위), Jackson-Pollock(7부위), ISAK 프로토콜이 가장 엄격하게 검증된 피부주름 방법이다.

Discussion

방법 선택 프레임워크

적절한 체성분 평가 방법은 의도된 목적에 결정적으로 의존한다. 세 가지 구별되는 목적이 다른 방법 위계를 요구한다.

첫 번째 목적(절대 체지방률 추정): 선수가 건강 위험 범주 내에 있는지 결정하거나 경기 준비 전 정확한 기준선을 확립하기 위해, DEXA는 접근 가능한 대부분의 실무자에게 선택 방법이다. 허용 가능한 측정 오류로 임상적으로 의미 있는 절대적 추정치를 제공한다.

두 번째 목적(개인의 시간 경과에 따른 상대적 변화 추적): 이 목적을 위해, 측정 조건의 일관성이 방법의 절대 정확도보다 더 중요하다. 동일한 조건(같은 시간대, 수화 상태, 마지막 식사 이후 시간, 마지막 운동 이후 시간)에서 시행된 BIA 또는 피부주름 측정은 훈련 반응을 모니터링하기에 충분한 신뢰할 수 있는 상대적 변화 데이터를 제공할 수 있다 [9].

세 번째 목적(건강 위험 계층화를 위한 집단 선별): 이 목적을 위해, 단순하고 저비용이며 처리량이 많은 방법이 적합하다. 허리둘레는 심장대사 위험 계층화를 위한 근거 기반 대안으로, 전문 장비가 필요 없으며 총 체지방과 독립적으로 대사 질환 위험과 강력한 연관성을 보인다 [10].

실제에서의 측정 오류 문제

근본적인 실용적 과제는 선수와 코치가 종종 사용된 방법의 고유한 측정 오류를 고려하지 않고 단일 측정 변화를 의미 있는 것으로 해석한다는 것이다. DEXA가 2% 체지방의 표준 오류를 가지고 선수가 두 시점에서 18%와 16% 체지방으로 측정되면, 겉보기 2% 감소는 측정 오류 범위 내에 있다. 실제 변화는 -4%에서 0% 사이 어디에나 있을 수 있다.

이는 방법별 측정 오류에 상대적으로 체성분 변화를 해석하고, 추세를 확립하기 위해 여러 연속 측정을 사용하며, 단일 측정의 과잉 해석을 피하는 것의 중요성을 강조한다 [11].

제지방량 vs. 지방량 vs. 체지방률

자주 간과되는 고려사항은 주어진 목적을 위해 어떤 체성분 변수가 가장 관련 있는가다. 체지방률은 절대 지방량의 변화 없이, 단순히 제지방량 변화로 인해 변할 수 있다. 일정한 지방량을 유지하면서 2kg의 근육을 얻은 선수는 체지방률을 "잃은" 것으로 보일 것이다. 체지방률에만 의존하기보다 절대 지방량과 절대 제지방량을 별도로 추적하는 것이 특히 저항 훈련과 리컴포지션 단계에서 유익한, 더 완전한 구성적 변화 그림을 제공한다 [12].

접근성과 실용적 위계

DEXA나 연구 실험실 방법에 접근할 수 없는 대다수의 선수들에게, 가장 실용적인 체성분 모니터링 접근법은 여러 단순 지표를 결합한다.

1. 체중계 수치 (일일, 주간 평균으로 변동 완화)
2. 허리둘레 (주간, 아침, 일관된 조건)
3. 진행 사진 (월간, 일관된 조명 및 각도)
4. 수행 지표 (훈련 볼륨, 근력 수준, 지구력 수행)

이 다중 지표 접근법은 객관적 구성적 변화와 기능적 수행 지표를 모두 포착하며, 어떤 단일 측정보다 더 포괄적인 그림을 제공하고 개별 방법의 한계에 회복력을 갖는다.

Practical Recommendations

검토된 근거를 바탕으로, 다음 프레임워크가 실용적인 체성분 평가 결정을 안내한다.

맥락별 방법 선택

표준화 요건

방법에 관계없이, 체성분 측정은 측정 변동성을 최소화하기 위해 표준화된 조건에서 실시해야 한다.

• 시간대: 매 측정마다 같은 시간 (오전, 배뇨 후, 운동 전이 선호됨)
• 수화: 일관된 수화 상태 (고강도 운동이나 과도한 수분 섭취 직후 제외)
• 식이: 마지막 식사 이후 같은 상대적 시간 (BIA의 경우 최소 2시간, 어떤 방법이든 최적 8-12시간)
• 운동: 마지막 격렬한 운동 세션 이후 최소 12시간
• 월경 주기 (여성): 매 측정마다 주기 단계를 기록하고 같은 단계 측정을 비교

변화 데이터 해석

체성분 변화를 해석할 때 다음 원칙을 적용한다. - 의미 있는 변화가 일어났다고 결론 내리기 전에 변화가 방법의 표준 오류의 1.5배를 초과해야 한다고 요구 - 단지 두 데이터 포인트를 비교하기보다 추세를 확립하기 위해 3회 이상의 연속 측정 사용 - 체지방률에만 의존하기보다 지방량과 제지방량을 별도로 추적 - 의미 있는 적응을 측정 잡음과 구분하기 위해 체성분 데이터를 수행 지표로 맥락화 [13]

DEXA 접근 및 빈도

DEXA에 접근 가능한 선수의 권장 모니터링 빈도: - 경기 준비: 활성 지방 감소 단계 동안 4-6주마다 - 오프시즌 증량 단계: 6-12주마다 - 일반 모니터링: 3-6개월마다

더 빈번한 DEXA 스캔(월 1회 초과)은 대부분의 목적에 불필요하다. 스캔 사이의 시간이 기대되는 변화 크기가 방법의 측정 오류를 초과하기에 충분해야 한다.

일일 주요 도구로서의 체중계

한계에도 불구하고, 교정된 욕실 체중계로 측정한 체중은 가장 실용적인 일일 체성분 모니터링 도구다. 주간 평균 체중 추세(7일 일일 측정 평균)를 해석하면 수화, 글리코겐, 음식량으로 인한 일일 변동을 제거하여 적절한 신뢰도로 기저 지방 및 제지방량 추세를 드러낸다 [14]. 대부분의 선수에게 이 접근법은, 주기적인 DEXA 또는 피부주름 평가 및 시각적 진행 사진과 결합하여, 실용적인 의사결정에 충분한 모니터링 해상도를 제공한다.