どのようにしてレポートから学ぶことができますか？

(1) 体組成分析

信頼性があり、非侵襲的な生体電気インピーダンス分析は、体組成を定期的に監視するのに役立ちます。体の構成要素の計算された推定重量は、特定の条件に関する標準結果と比較できます。

(2) 筋肉-脂肪分析

体重測定は重要ですが、クライアントの筋肉と脂肪含量をさらに分析しなければ、不完全です。骨格筋と体脂肪の比率を理解することで、トレーナーは筋肉増強や脂肪管理の提案を行うことができます。

(3) 肥満分析

異なる体脂肪指標は、より有用な健康評価に必要な貴重な情報を提供できます。体脂肪率は普遍的な指標ですが、ウエスト・ヒップ比や内臓脂肪は、外部からはすぐにわかるとは限らない肥満関連疾患のリスクにおける重要な閾値です。

(4) について フルボディ ＆ セグメンタル分析

胴体、上半身、下半身をセグメントすることで筋肉と脂肪をより正確に測定します。バランスの崩れを特定し、筋肉のセグメンテーションが正常範囲内かどうかを確認し、リハビリやトレーニングの効果をよりよく観察するために変化を追跡します。

(5) 生体電気インピーダンスベクトル解析 (BIVA)

生体電気インピーダンスベクトル解析 (BIVA) は、リアクタンスと抵抗の直接測定を使用して、細胞の水分状態や栄養状態の信頼性のある比較と評価を可能にします。これは、異常な水分状態の人でも有効です。

(6) フェーズ角

疾患や老化とともに位相角は減少します。これにより、それが健康の重要な指標であり、プロフェッショナルな体組成評価において不可欠であることが示されます。位相角は、それぞれの性別と年齢と比較して結果を文脈化します。

（7）筋質

質量だけでなく変化を追跡してください！高齢者では、筋力が筋肉量よりもはるかに急速に低下します。グリップ健康の細胞レベルの評価を通じて筋効率を評価することで、専門家は転倒リスクの早期警告を提供できるより有用な指標を得ることができます。

（8）体脂肪率 レンジ

体脂肪率を同年代集団と比較し、その結果を年齢、性別、人種と関連付けます。20歳の『正常』な結果が必ずしも80歳に当てはまらないため、このモジュールは被験者が比較結果をよりよく理解するのに役立ちます。

（9）浮腫指数

細胞内／細胞外液の比率における異常を特定し、浮腫指数を体液バランスに影響を与える疾患、 cardiac（心臓関連）および機能障害の指標および早期警告信号として使用します。