本文综述了生物电阻抗向量分析在成年患者临床实践中所需条件及其应用。
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本文综述了生物电阻抗向量分析在成年患者临床实践中所需条件及其应用。
身体成分评估在临床营养实践中对患者的筛查、诊断、治疗及预后至关重要。生物电阻抗分析（BIA）被广泛用于评估身体成分。阻抗设备通过向人体施加微弱电流，测量机体对电流的电学反应（电阻），从而间接估算身体成分。然而，多种因素会影响BIA结果的解读，包括设备类型、计算公式、指数以及人群参考值。生物电阻抗向量分析（BIVA）作为一种替代方法，可用于半定量评估水合状态，其通过分析电阻与电抗（R-Xc）平面上的向量距离模式及其分布，克服了传统BIA的部分局限性。本综述介绍了BIA设备的分类，有助于判断在何种情况下采用BIVA方法进行身体成分分析是合适的。该叙述性综述总结了过去十年间生物电阻抗向量分析在成年患者中的应用要求及其在医学和营养学领域的用途。多项研究已报道BIVA在成年患者中的临床应用，包括评估体液容量状态、监控体液平衡，以及预测接受肾脏替代治疗或入住重症监护病房患者的不良结局。此外，BIVA还被用作检测成人液体异常相关疾病的替代诊断工具，用于识别肌肉减少症、恶病质或营养不良，反映机体细胞质量降低或软组织减少。然而，在结果解读时需考虑若干影响因素，以避免干扰判断，包括设备差异、分析方法不同以及特定人群参考值的使用。因此，本综述旨在阐述用于BIVA的各类设备及分析技术之间的差异，相关内容将在下文进行讨论。
身体成分评估是评价营养状况时需要考虑的主要因素之一。当营养吸收和/或摄入（包括营养缺乏和营养过剩）受到影响时，会导致身体成分发生改变，并与多种疾病相关，例如心血管疾病、内分泌疾病和骨骼疾病1,2。因此，在患者的筛查、诊断、治疗及预后过程中，身体成分的评估可提供关键信息2。生物电阻抗分析（BIA）由于具有无创性、低成本、便携性和可靠性，在临床和科研领域被广泛用于身体成分评估，是目前最常报道的方法之一3,4。
根据欧姆定律，首次将电流应用于人体成分估算的研究由 Nyboer 等人于 1950 年以及 Thomasset 于 1962 年开展，其将生物组织视为电导体1。使用生物电阻抗分析（BIA）进行身体区室分析时，假设人体为由导电材料构成的圆柱体。根据欧姆定律，当在特定频率下施加可控电流，并结合导体的长度（L）和横截面积（A）时，可估算体积2,3。因此，R = ρL/A，其中 R 为以欧姆为单位的电阻，ρ 为导电材料的电阻率，而 LA 等....
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进行生物电阻抗向量分析及解释的要求
在讨论生物电阻抗向量分析（BIVA）的临床应用之前，必须认识到并非所有市售设备均适用于执行BIVA。图2展示了一个应参考的算法，以确保可用于分析的原始生物电阻抗数据可获取，并且设备符合使用所需的各项标准。此外，必须通过标准化和对原始参数采集的质量控制，验证设备的可靠性、精确性和准确性，从而确保在不同方法间实现可信的解释，并提高结果的质量7。质量控制包括使用同一设备并定期利用制造商提供的具有已知电阻或阻抗的测试电路进行设备校准、使用高质量电极及其准确定位、控制皮肤和核心温度、受试者充分准备，以及在相同身体和肢体位置下保持一致的测量方案。González-Correa等提出了一项作为检查清单的协议，用于标准化成人生物电阻抗测量16，该协议的具体实施方法此前已有描述17。
BIVA 根据向量在 RXc 图中沿 R 和 Xc 垂直轴的位置来确定液体超负荷或脱水状态。位于第75百分位容差椭圆下极以下或以上的向量分别表示液体超负荷（细胞外液容量扩张）和脱水。所有位于第50百分位和第75百分位容差椭圆内的向量表示正常的体液和细胞质量状态6,....
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生物电阻抗分析（BIA）可提供多个原始参数，如电阻、电抗和相位角，这些参数可通过生物电阻抗向量分析（BIVA）进行可视化和解读。这些成分通过电阻-电抗图（RXc图）进行图形化表示，其中阻抗向量在容差椭圆内的位置和位移可反映机体的水合状态和体细胞质量。然而，迄今为止大多数研究主要关注基于BIA得出的估算值，而非充分应用向量分类或报告向量位移，这限制了我们对BIVA潜力的全面理解。
本研究简要回顾了生物电阻抗向量分析（BIVA）已应用的临床研究及相关疾病状况，重点阐述其在评估体液状态、肌肉量以及检测少肌性肥胖等疾病中的应用。尽管BIVA的Z评分可能有助于识别那些被常规方法误分类的体液失衡患者，但当前研究仍受限于缺乏一致的向量分析方法和报告标准。现有证据表明，BIVA在临床人群中的判别能力具有重要价值；然而，仍需进一步研究以明确其预后意义，并优化其临床应用价值。
尽管生物电阻抗矢量分析（BIVA）具有应用前景，但仍存在一些局限性，包括缺乏标准化的应用方案、不同设备在原始生物电阻抗测量值上的差异，以及难以区分统计学显著性与临床意义之间.......
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作者声明无利益冲突。
作者谨此感谢意大利帕多瓦大学医学与外科学系的 Piccoli 和 Pastori 教授提供 BIVA 软件。
本研究未从公共、商业或非营利机构的资助组织获得任何专项拨款。该方案/研究是Yunuen Reyes-Paz博士论文的一部分，由墨西哥国家科学技术委员会（CONACYT）奖学金（CVU 1076076）资助。
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