Hvordan måle fettprosent

Jackson & Pollock 7-punkts hudfoldsmåling er en veldokumentert metode for å estimere kroppens fettprosent ved hjelp av en hudfoldkaliper. Metoden innebærer at man måler tykkelsen på underhudsfettet på syv spesifikke steder på kroppen. Summen av disse målingene brukes deretter i en formel som tar hensyn til alder og kjønn for å beregne kroppens tetthet, som igjen omregnes til fettprosent

Fordelen med denne metoden er at den gir høy nøyaktighet sammenlignet med enklere målinger, samtidig som den er praktisk tilgjengelig uten behov for avansert utstyr. Når målingene utføres korrekt, har metoden vist seg å gi små avvik sammenlignet med referansemetoder som DXA og hydrostatisk veiing 17, 18

Fettprosenten vår er et mål på hvor stor andel av kroppsvekten som består av fettvev, sammenlignet med alt annet i kroppen som muskler, bein, organer og vann. Å vite fettprosenten sin gir en langt bedre forståelse av kroppssammensetningen enn det for eksempel kroppsmasseindeks (BMI) gjør alene, fordi BMI kun vurderer vekt i forhold til høyde uten å skille mellom fett og muskelmasse¹. Enten målet ditt er å redusere kroppsfett, øke muskelmassen eller bare forstå helsen din bedre, er det viktig å ha kunnskap om hvordan fettprosenten kan måles på en presis måte.

Hvorfor er fettprosent viktig?

Fettvev er en essensiell del av kroppen. Det fungerer som energilager, beskytter organer, isolerer mot kulde og bidrar til hormonproduksjon². Likevel kan for høy fettprosent øke risikoen for en rekke helseplager, inkludert hjerte- og karsykdommer, diabetes type 2 og metabolsk syndrom³. Samtidig kan for lav fettprosent gi andre problemer, som hormonforstyrrelser, redusert immunforsvar og tap av muskelmasse⁴.

Studier publisert i Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism viser at fettprosent er en langt bedre indikator på helserisiko enn BMI alene, særlig hos personer med normal vekt men høy fettprosent, også kjent som "normal weight obesity"⁵.

De mest brukte metodene for å måle fettprosent

Det finnes flere metoder for å måle kroppsfett, og de varierer i både nøyaktighet, tilgjengelighet og kostnad. Under går vi gjennom de vanligste metodene, med fordeler og begrensninger.

1. Bioelektrisk impedansanalyse (BIA)

Bioelektrisk impedans er en av de mest brukte metodene i daglig klinisk praksis og hjemmeapparater. Teknologien sender en svak elektrisk strøm gjennom kroppen, og siden fett leder strøm dårligere enn muskler og vannholdig vev, kan enheten beregne fettprosent basert på motstanden målt⁶.

Fordeler:

Enkel i bruk, rask og smertefri.
Finnes i mange husholdningsvekter.

Begrensninger:

Resultatet påvirkes av væskebalanse, matinntak og trening.
Kan ha større feilmargin sammenlignet med mer avanserte metoder⁷.

2. Hudfoldsmålinger (kaliper)

Denne metoden bruker en spesiallaget tang for å måle tykkelsen på fettlaget under huden på ulike punkter på kroppen, typisk på mage, lår, overarm og rygg⁸. Basert på målingene kan fettprosenten estimeres ved hjelp av formler.

Fordeler:

Rimelig metode som gir greit estimat når det utføres riktig.
Nyttig for å følge endringer over tid.

Begrensninger:

Krever erfaring for å gi nøyaktige resultater.
Måler kun underhudsfett, og tar ikke hensyn til fett rundt organene (visceralt fett).

En studie fra American Journal of Clinical Nutrition viser at hudfoldsmålinger, når de utføres korrekt, kan ha en feilmargin på bare 3–4 % sammenlignet med referansemetoder⁹.

Klemme-måler

Kjøp nå

3. DXA-skanning (Dual-energy X-ray absorptiometry)

DXA er gullstandarden innen kroppssammensetningsanalyse. Teknologien bruker røntgenstråler med lav intensitet for å skille mellom beinmasse, muskelmasse og fettvev med høy nøyaktighet¹⁰.

Fordeler:

Svært presis og anerkjent metode.
Gir detaljert bilde av hvor fettet er lagret (regional fordeling).

Begrensninger:

Kostbart og kun tilgjengelig på spesialiserte klinikker.
Involverer små doser røntgenstråling.

4. Hydrostatisk veiing (underwater weighing)

Hydrostatisk veiing, også kjent som undervannsveiing, måler kroppens tetthet ved å sammenligne vekt på land med vekt under vann. Siden fettvev er lettere enn vann, og muskler er tyngre, kan fettprosenten estimeres ut fra forskjellen¹¹.

Fordeler:

Tidligere regnet som en av de mest nøyaktige metodene.

Begrensninger:

Krever spesialutstyr og tilgang til vannbasseng.
Upraktisk for vanlig bruk.

5. 3D-kroppsskanning

Ny teknologi som skanner kroppen i 3D og estimerer kroppssammensetning basert på kroppens form og volum. Resultatene er stadig mer pålitelige, og gir både fettprosent og andre mål som midjeomkrets og kroppens symmetri¹².

Fordeler:

Rask, enkel og uten stråling.
Gir visualisering av kroppen over tid.

Begrensninger:

Fortsatt under utvikling, med noe høyere feilmargin enn DXA.

Hva er en sunn fettprosent?

Hva som regnes som en sunn fettprosent varierer med alder, kjønn og fysisk form. Generelt anbefaler forskningen følgende intervaller¹³:

Menn: 10–20 % for voksne regnes som normalt, under 6 % anses som lavt og over 25 % som høyt.
Kvinner: 20–30 % for voksne regnes som normalt, under 16 % anses som lavt og over 35 % som høyt.

Det er viktig å merke seg at idrettsutøvere og veltrente personer ofte ligger lavere enn disse verdiene, uten at det nødvendigvis innebærer helserisiko, forutsatt at de er i balanse med kosthold og hormonfunksjon¹⁴.

Hvordan følge med på fettprosenten over tid

Det viktigste er ikke nødvendigvis selve tallet, men trenden over tid. Uansett hvilken metode du velger, bør du bruke samme metode konsekvent for å kunne sammenligne målingene¹⁵.

For hjemmebruk er bioimpedansanalyse eller hudfoldsmålinger gode alternativer. Dersom du ønsker nøyaktige data for å sette opp treningsprogrammer eller vurdere helserisiko, anbefales det å få utført DXA-skanning hos en klinikk.

Konklusjon

Å kjenne sin egen fettprosent gir langt mer innsikt enn kun vekt alene. Med riktige målemetoder kan du få bedre kontroll over kroppssammensetningen og justere kosthold og trening etter dine mål. Husk at ingen metode er perfekt, men at regelmessige målinger med samme metode gir deg et pålitelig bilde av fremgangen din.

Som professor Steven Heymsfield fra Pennington Biomedical Research Center sier:

"Når vi måler kroppssammensetning, må vi tenke på endring over tid heller enn absolutte tall."¹⁶

Ved å forstå din egen kropp og velge riktig måleverktøy, kan du bedre tilpasse treningen og kostholdet ditt for å nå både helse- og prestasjonsmålene dine på en trygg måte.

Kilder:

Romero-Corral, A., et al. (2008). "Accuracy of BMI in diagnosing obesity." International Journal of Obesity.
Wajchenberg, B. L. (2000). "Subcutaneous and visceral adipose tissue: their relation to the metabolic syndrome." Endocrine Reviews.
Després, J. P. (2012). "Body fat distribution and risk of cardiovascular disease." Circulation.
Loucks, A. B. (2007). "Low energy availability in the female athlete triad." American Journal of Clinical Nutrition.
De Lorenzo, A., et al. (2006). "Normal weight obese syndrome." Nutrition Metabolism & Cardiovascular Diseases.
Kyle, U. G., et al. (2004). "Bioelectrical impedance analysis-part I." Clinical Nutrition.
Kushner, R. F., et al. (1996). "Bioelectrical impedance analysis: a review." American Journal of Clinical Nutrition.
Jackson, A. S., & Pollock, M. L. (1978). "Generalized equations for predicting body density." Medicine & Science in Sports & Exercise.
Wang, J., et al. (2000). "Body fat measurement: a review." American Journal of Clinical Nutrition.
Pietrobelli, A., et al. (1996). "DXA body composition: standardization." Journal of Clinical Densitometry.
Heymsfield, S. B., et al. (2005). "Human body composition." Human Kinetics.
Wong, M. C., et al. (2019). "The use of 3D scanners in body composition analysis." European Journal of Clinical Nutrition.
American Council on Exercise. (2010). "Percent Body Fat Norms."
Sundgot-Borgen, J., & Meyer, N. L. (2013). "Body composition in athletes." International Journal of Sport Nutrition.
Nana, A., et al. (2015). "Importance of consistency in body composition assessment." Sports Medicine.
Heymsfield, S. B., personlig uttalelse, 2022.
Jackson, A. S., & Pollock, M. L. (1978). Generalized equations for predicting body density of men. British Journal of Nutrition, 40(3), 497–504. https://doi.org/10.1079/BJN19780152
Jackson, A. S., Pollock, M. L., & Ward, A. (1980). Generalized equations for predicting body density of women. Medicine and Science in Sports and Exercise, 12(3), 175–181. https://doi.org/10.1249/00005768-198023000-00005