The non-linear relationship between sum of 7 skinfolds and fat and lean mass in elite swimmers

瘦体质量 体质指数 脂肪团 精英 数学 双能X射线吸收法 医学 标准误差 体重 统计 动物科学 内科学 生物 骨矿物 法学 骨质疏松症 政治 政治学
作者
Lachlan J G Mitchell,Kirstin S. Morris,Kate A. Bolam,Kellie R. Pritchard-Peschek,Tina L. Skinner,Megan E. Shephard
出处
期刊:Journal of Sports Sciences [Taylor & Francis]
卷期号:38 (20): 2307-2313 被引量:2
标识
DOI:10.1080/02640414.2020.1779491
摘要

Body composition can substantially impact elite swimming performance. In practice, changes in fat and lean mass of elite swimmers are estimated using body mass, sum of seven skinfolds (∑7) and lean mass index (LMI). However, LMI may be insufficiently accurate to detect small changes in body composition which could meaningfully impact swimming performance. This study developed equations which estimate dual-energy x-ray absorptiometry (DXA)-derived lean and fat mass using body mass and ∑7 data. Elite Australian swimmers (n = 44; 18 male, 26 female) completed a DXA scan and standardised body mass and ∑7 measurements. Equations to estimate DXA-derived lean and fat mass based on body mass, ∑7 and sex were developed. The relationships between ∑7, body mass and DXA-derived lean and fat mass were non-linear. Fat mass (Adjusted R2 = 0.91; standard error = 1.0 kg) and lean mass (Adjusted R2 = 0.99; standard error = 1.0 kg) equations were considered sufficiently accurate. Lean mass estimates outperformed the LMI in identifying the correct direction of change in lean mass (82% correct; LMI 71%). Using the accurate estimations produced by these equations will enhance the prescription and evaluation of programmes to optimise the body composition and subsequent performance in swimmers.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
kkk完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
1秒前
棒棒完成签到,获得积分20
2秒前
WNL发布了新的文献求助10
2秒前
wanci应助苗条的微笑采纳,获得10
3秒前
3秒前
4秒前
许十五发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
jmei完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
yznfly应助机灵冥王星采纳,获得30
5秒前
7秒前
sensen发布了新的文献求助50
7秒前
君陌完成签到,获得积分10
7秒前
英姑应助111采纳,获得10
7秒前
cutezr完成签到,获得积分10
7秒前
流水自无声完成签到,获得积分10
8秒前
庚朝年完成签到 ,获得积分10
8秒前
dongbei发布了新的文献求助10
8秒前
木火灰完成签到,获得积分10
9秒前
cutezr发布了新的文献求助30
10秒前
白河发布了新的文献求助200
11秒前
GuangChe应助鸡蛋布丁采纳,获得10
12秒前
香蕉觅云应助欧阳惜筠采纳,获得10
12秒前
12秒前
ccwu发布了新的文献求助10
12秒前
迷人问兰发布了新的文献求助10
13秒前
杨杰超完成签到,获得积分10
13秒前
许十五完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
dongbei完成签到,获得积分20
17秒前
Lazzaro完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
QQ完成签到,获得积分10
18秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
壮观的擎发布了新的文献求助10
18秒前
夏日天空发布了新的文献求助20
18秒前
高分求助中
The Mother of All Tableaux Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 2400
Ophthalmic Equipment Market by Devices(surgical: vitreorentinal,IOLs,OVDs,contact lens,RGP lens,backflush,diagnostic&monitoring:OCT,actorefractor,keratometer,tonometer,ophthalmoscpe,OVD), End User,Buying Criteria-Global Forecast to2029 2000
Optimal Transport: A Comprehensive Introduction to Modeling, Analysis, Simulation, Applications 800
Official Methods of Analysis of AOAC INTERNATIONAL 600
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 588
Treatise on Geochemistry 500
T/CIET 1202-2025 可吸收再生氧化纤维素止血材料 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3954916
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3501031
关于积分的说明 11101644
捐赠科研通 3231451
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1786425
邀请新用户注册赠送积分活动 870050
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 801785