En savoir plus sur les nouvelles options de composition corporelle Styku dans Styku version 4.1 et ultérieure.
Présentation de Styku Phoenix, un nouveau modèle de prédiction intelligente de la composition corporelle. Grâce à des partenariats avec le National Institute of Health (NIH) des États-Unis, nos partenaires académiques et nos superbes scientifiques de données, nous avons complètement réorganisé nos modèles de prévision pour améliorer la précision et fournir des prévisions plus détaillées. En agrégeant des données provenant de populations du monde entier et d'appareils bien validés, notamment le scanner DEXA de référence, nous avons créé des modèles de prévision robustes pour vous aider à offrir une meilleure expérience à vos clients. En fait, Styku a développé plusieurs modèles de prévision de la composition corporelle en fonction de vos besoins et vous permet de choisir celui qui convient le mieux à votre entreprise.
Comment fonctionnent-ils?
Styku utilise les circonférences, les surfaces et les volumes de différentes régions de votre corps pour prédire la masse adipeuse mesurée par des appareils bien connus sur le marché. Étant donné que ces périphériques varient considérablement, nous vous proposons des options pour choisir deux classes de périphériques. Notre modèle avancé est le modèle le plus précis, car il est construit à partir de données DEXA. DEXA est considéré comme un analyseur de composition corporelle de qualité médicale et est largement considéré comme un étalon de référence pour mesurer la masse adipeuse. Mais soyez prudent en utilisant cette méthode, car elle vous donnera des valeurs de masse adipeuse plus élevées que les méthodes moins précises et plus populaires aujourd'hui. L'autre modèle que vous pouvez choisir est le modèle de base. Le modèle de base repose sur des données agrégées à partir de dispositifs Bioimpedance, qui sous-estiment généralement le pourcentage de masse adipeuse de 5 à 10%. Si votre client, patient ou membre est plus susceptible de mieux réagir à un appareil BIA, utilisez le modèle de base.
Modèle avancé (recommandé)
C'est le modèle le plus précis et il est bien corrélé aux données DEXA. En choisissant ce modèle, vous pourrez également fournir à vos clients les prédictions de masse osseuse, de masse maigre, de tissu adipeux viscéral (TAV), de tissu adipeux sous-cutané (TAS), de masse grasse Android et de masse grasse gynoïde. Cependant, il faut bien comprendre que les estimations de la masse adipeuse vont de 5 à 10% au-dessus de ce que vous attendez d'un appareil Bioimpedance ou d'un adipomètre.
Résultat : masse grasse, masse osseuse, masse maigre, tissu adipeux viscéral (TAV), tissu adipeux sous-cutané (TAS), densité osseuse, score Z, graisse Android, graisse gynoïde et rapport A / G.
Modèle de base
Les dispositifs BIA (impédance bioélectrique) transmettent le courant électrique dans votre corps et mesurent la magnitude à laquelle votre corps y résiste. Ils utilisent des algorithmes statistiques pour le corréler avec diverses mesures de la composition corporelle. Avec cette méthode, attendez-vous à une masse adipeuse inférieure et sous-estimée. Si vos clients ont l'habitude de voir les résultats obtenus avec un appareil BIA, vous pouvez choisir cette méthode.
Résultat : masse grasse, masse non grasse
Pourquoi le BIA est-il moins précis que le DEXA?
Les algorithmes BIA sont dérivés de méthodes obsolètes, telles que la pesée hydrostatique (communément appelée cuve d'immersion). Les équations utilisées pour calculer le pourcentage de masse adipeuse à l'aide de la pesée hydrostatique supposent que la densité de l'os et la densité du muscle sont les mêmes pour tous. Mais la recherche moderne a montré que cela n'était pas vrai. DEXA mesure réellement la densité osseuse et constitue donc une méthode plus précise pour mesurer la masse adipeuse. Et en conséquence, vous obtenez des méthodes de masse adipeuse plus élevées.
Je pensais que vous mesuriez la graisse, et non pas la prédisiez?
Aucun appareil ne mesure réellement la graisse, sauf peut-être une IRM ou une autopsie. Nous ne recommandons ni l'un ni l'autre. Ainsi, lorsqu'une entreprise dit qu'elle mesure la graisse, elle vous induit en erreur. Tous les appareils disponibles dans le commerce prédisent la graisse via un algorithme. Le lancement de Phoenix par Styku constitue la toute première tentative de (1) changer le discours de l'industrie pour aider les gens à fournir une éducation plus précise à leurs clients, et (2) vous donner la possibilité de choisir le modèle le mieux adapté à vos clients 3) utiliser l'intelligence artificielle pour améliorer la précision des modèles.
Pour en savoir plus, veuillez visitez notre site Web pour voir la recherche universitaire et scientifique révolutionnaire derrière nos méthodes -
Document de recherche Styku