Split-image illustration depicting BMI vs. DXA scan misclassification in an Italian study, with adults and researchers in a clinic.
Split-image illustration depicting BMI vs. DXA scan misclassification in an Italian study, with adults and researchers in a clinic.
Gambar dihasilkan oleh AI

Studi Italia menemukan BMI mengklasifikasikan lebih dari sepertiga orang dewasa secara keliru jika dibandingkan dengan pemindaian lemak tubuh DXA

Gambar dihasilkan oleh AI
Fakta terverifikasi

Sebuah tim peneliti Italia yang membandingkan kategori BMI standar dengan pengukuran lemak tubuh dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) menemukan bahwa lebih dari sepertiga orang dewasa ditempatkan dalam kategori berat badan yang salah, dan bahwa BMI sedikit melebih-lebihkan prevalensi gabungan kelebihan berat badan dan obesitas dalam sampel tersebut.

Sebuah studi yang dipimpin oleh Profesor Marwan El Ghoch dari Universitas Modena dan Reggio Emilia menemukan bahwa indeks massa tubuh (BMI) sering kali salah mengklasifikasikan status berat badan orang dewasa jika dibandingkan dengan persentase lemak tubuh yang diukur dengan dual-energy X-ray absorptiometry (DXA), sebuah teknik yang secara luas dianggap sebagai alat standar emas untuk menilai komposisi tubuh.

Para peneliti memeriksa 1.351 orang dewasa berkulit putih (Kaukasia) berusia 18 hingga 98 tahun, sekitar 60% di antaranya adalah wanita. Semua peserta telah dirujuk ke Departemen Neurosains, Biomedis, dan Ilmu Gerak di Universitas Verona di Italia.

Dengan menggunakan ambang batas BMI Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), 1,4% peserta dikategorikan sebagai kekurangan berat badan (BMI 30). Itu setara dengan prevalensi gabungan kelebihan berat badan dan obesitas sekitar 41%, yang menurut para peneliti konsisten dengan data yang tersedia dari wilayah Veneto, Italia.

Ketika peserta yang sama diklasifikasikan ulang menggunakan persentase lemak tubuh yang berasal dari DXA, prevalensi gabungan kelebihan berat badan dan obesitas adalah sekitar 37% (23,4% kelebihan berat badan dan 13,2% obesitas), dibandingkan dengan 41% di bawah BMI.

Studi tersebut melaporkan ketidaksepakatan tingkat kategori yang substansial antara kedua metode tersebut. Di antara orang yang diberi label obesitas oleh BMI, 34% dikategorikan sebagai kelebihan berat badan berdasarkan DXA. Di antara mereka yang diberi label kelebihan berat badan oleh BMI, 53% ditempatkan dalam kategori yang berbeda menggunakan DXA; dari mereka yang salah klasifikasi, sekitar tiga perempatnya termasuk dalam kisaran berat badan normal dan seperempat sisanya memenuhi kriteria untuk obesitas.

Kesepakatan lebih kuat dalam kisaran BMI berat badan normal, dengan BMI dan DXA selaras dalam 78% kasus, menurut para peneliti. Kelompok BMI kekurangan berat badan menunjukkan ketidaksesuaian terbesar: 13 dari 19 orang (68,4%) yang dikategorikan sebagai kekurangan berat badan oleh BMI ditetapkan kembali menjadi berat badan normal berdasarkan DXA.

“Temuan utama kami menyoroti fakta bahwa sebagian besar individu, melebihi sepertiga orang dewasa di antara populasi umum Italia, salah diklasifikasikan dan ditempatkan dalam kategori status berat badan yang salah, ketika mengandalkan klasifikasi BMI WHO tradisional,” kata El Ghoch dalam sebuah pernyataan yang disebarkan oleh Asosiasi Eropa untuk Studi Obesitas.

Rekan penulis Profesor Chiara Milanese dari Universitas Verona mengatakan bahwa bahkan ketika BMI dan DXA menghasilkan prevalensi kelebihan berat badan dan obesitas secara keseluruhan yang serupa, mereka belum tentu mengidentifikasi individu yang sama. “Meskipun kedua sistem mengidentifikasi prevalensi keseluruhan kelebihan berat badan dan obesitas yang serupa, dalam beberapa kasus kita berbicara tentang orang yang berbeda,” katanya.

Temuan ini akan dipresentasikan pada Kongres Eropa tentang Obesitas (ECO 2026), yang dijadwalkan pada 12–15 Mei di Istanbul, Turki, dan diterbitkan dalam jurnal Nutrients. Para peneliti berpendapat bahwa penilaian kesehatan masyarakat berbasis BMI dapat ditingkatkan dengan memasukkan langkah-langkah tambahan komposisi tubuh atau proksi yang lebih sederhana seperti pengukuran lipatan kulit atau rasio lingkar pinggang-terhadap-tinggi, dan mereka menyarankan pola kesalahan klasifikasi serupa mungkin terjadi pada populasi Kaukasia kulit putih lainnya di luar Italia.

Apa yang dikatakan orang

Reaksi awal di X dari outlet berita medis dan organisasi obesitas menyoroti temuan studi Italia bahwa BMI salah mengklasifikasikan lebih dari sepertiga orang dewasa dibandingkan dengan pengukuran lemak tubuh DXA dan sedikit melebih-lebihkan prevalensi kelebihan berat badan dan obesitas. Diskusi menekankan keterbatasan BMI sebagai metrik sementara beberapa dokter membelanya sebagai alat skrining yang efektif dan mudah diakses.

Artikel Terkait

Illustration depicting waist measurements in a clinic with a graph showing proposed obesity criteria raising U.S. adult obesity rate from 43% to 69%.
Gambar dihasilkan oleh AI

Studi menemukan kriteria obesitas yang diusulkan berdasarkan pengukuran pinggang bisa mengklasifikasikan hampir 70 % orang dewasa AS sebagai obesitas

Dilaporkan oleh AI Gambar dihasilkan oleh AI Fakta terverifikasi

Usulan pembaruan cara mendefinisikan obesitas—menggabungkan indeks massa tubuh dengan pengukuran lemak perut—akan meningkatkan bagian orang dewasa AS yang diklasifikasikan sebagai obesitas dari sekitar 43 % menjadi sekitar 69 % menurut analisis Mass General Brigham dari lebih dari 300.000 peserta di Program Riset All of Us milik National Institutes of Health.

Indeks massa tubuh (BMI) banyak digunakan untuk menilai kesehatan, tetapi memiliki kekurangan signifikan untuk mengevaluasi individu. Awalnya dikembangkan untuk studi populasi, BMI gagal membedakan antara otot, tulang, dan lemak, yang berpotensi salah mengklasifikasikan orang yang bugar sebagai kelebihan berat badan. Para ahli merekomendasikan metrik alternatif yang lebih baik mempertimbangkan distribusi lemak dan risiko kesehatan secara keseluruhan.

Dilaporkan oleh AI

Experts in India are urging the recognition of abdominal obesity as a new vital sign in Asian Indians to better assess metabolic health risks. An editorial by Amerta Ghosh and Anoop Misra emphasizes the need to measure waist circumference in all patients. This shift addresses the limitations of BMI as a measure of obesity.

New research finds that blood biomarkers associated with Alzheimer’s disease increase significantly faster in people with obesity than in those without. Drawing on five years of data from 407 volunteers, the study suggests that blood tests can detect obesity‑related changes earlier than brain scans, underscoring obesity as a major modifiable risk factor for Alzheimer’s.

Dilaporkan oleh AI

Katie Wells, pendiri Wellness Mama, berbagi wawasan dari penilaian risiko kesehatan pribadinya menggunakan alat berbasis AI, menyoroti bagaimana faktor gaya hidup dapat secara signifikan memengaruhi risiko penyakit kronis. Penilaian tersebut, didukung oleh data dari lebih dari 10.000 studi, menunjukkan risiko kankernya di bawah rata-rata populasi meskipun ada riwayat keluarga. Hal ini menekankan pergeseran menuju pencegahan proaktif daripada pengobatan reaktif.

Two Chinese patients with high-level paralysis have successfully used brain-machine interface (BMI) technology to control a power wheelchair, direct a robotic dog to retrieve deliveries, and operate a robotic arm to grasp a cup and drink water using only their thoughts. The achievements were announced on Wednesday at a media briefing by the Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology of the Chinese Academy of Sciences in Shanghai. This marks a major advancement toward practical clinical applications of BMI.

Dilaporkan oleh AI

Startup Silicon Valley Twin Health menggunakan AI dan sensor wearable sebagai alternatif obat GLP-1 mahal untuk pengelolaan berat badan. Pemadam kebakaran pensiunan Rodney Buckley menurunkan 100 pon dalam waktu kurang dari setahun melalui program tersebut. Pengalamannya menyoroti pergeseran menuju teknologi kesehatan yang dipersonalisasi untuk kondisi kronis.

 

 

 

Situs web ini menggunakan cookie

Kami menggunakan cookie untuk analisis guna meningkatkan situs kami. Baca kebijakan privasi kami untuk informasi lebih lanjut.
Tolak