Mikä on LÄSKI?

oikein...entäs mitä sanot painoksi naiselle, joka on pituudeltaan esim. 180cm? Nuoret naiset nykyisin pitkiä, itselläkin suurin osa tuttavapiiristä pidempää settiä kuin itse olen, pituus mulla 165cm. Esim. miettii tuota painorajaa 60kg 180 cm pitkälle naiselle...juuri siinä ja siinä, säilyykö naisena vai loppuuko esimerkiksi kk-kierto ja muut naiselle elintärkeät toiminnot.

Ai kamala mikä hernekeppi sulla on miehenä! Ei oikein kuulosta uskottavalta tuo miehes paino. Tai voihan se olla nainenkin, olenpa ahdasmielinen, onko se nainen?

Kaikkihan vähän pulleat luokitellaan läskiksi, ainoastaan narkkarit, sun muut luurangot ovat normaaleja?

Ite 85 kiloa, pituus 181, rasvaprosentti 10 pinnassa, raskasta punttitreeniä 3 kertaa viikossa.

BMI väittää että olen läski, että silleen.

No, läskinä on kiva olla :)

13+7 kirjoitti:

Ite 85 kiloa, pituus 181, rasvaprosentti 10 pinnassa, raskasta punttitreeniä 3 kertaa viikossa.

BMI väittää että olen läski, että silleen.

No, läskinä on kiva olla :)

Lue lisää

Hottis mitat.... Jos painaisit 70 kiloa niin oisit aika kukkakeppi.

fhthfthfhft kirjoitti:

Kaikkihan vähän pulleat luokitellaan läskiksi, ainoastaan narkkarit, sun muut luurangot ovat normaaleja?

Vai narkkarit ja luurangot. Minua nyt ei kukaan ole koskaan läskiksi haukkunut, vaikka olen normaalipainoinen, en ole narkkari enkä luuranko.

13+7 kirjoitti:

Ite 85 kiloa, pituus 181, rasvaprosentti 10 pinnassa, raskasta punttitreeniä 3 kertaa viikossa.

BMI väittää että olen läski, että silleen.

No, läskinä on kiva olla :)

Lue lisää

Olet asian ytimessä!
Lukemasi osoittavat, että BMI:n saa työntää hanuriinsa.
Rasva 10% = olet kireässä kunnossa.
Lihaksen osuus kehosi painosta osoittaa, että peruskulutuksesi on reilu.
Lukemat osoittavat myös, että tiedät mitä suuhusi laitat.
Uskon, että on kiva elää noilla lukemilla.

Toivottavasti mahdollisimman moni BMI ja kalorien laskentafanaattinen lukee ja ymmärtää kirjoituksesi!

Kuka luokittelee?
Millä perusteella?
Olkoon miten tahansa niin hittojako siitä välittää!!

Lue 09;40 ja ymmärrä sisältö!

Hmm. katsotaan:

https://www.terveyskirjasto.fi/dlk01001

Ihminen: pituus 49 cm, paino 4kg -> painoindeksi 16,66 (4 jaettuna 0,49:n neliöllä)

”Jos painoindeksi on alle 18,5, se merkitsee liiallista laihuutta. Sen syynä voi olla jokin pitkällinen sairaus tai laihuushäiriö eli anoreksia. Jos varsinaista sairautta ei ole, mutta painoindeksi on laskenut alle 18,5:n, pitää hakeutua lääkäriin. Jos paino muutamassa kuukaudessa on laskenut yli 20:n tasolta reilusti, on varminta mennä lääkäriin jo painoindeksin lähestyessä 19:ää.

Painonindeksin arvo 17 tai sen alle merkitsee vaarallista aliravitsemusta, jolloin on heti hakeuduttava hoitoon. ” <-- tuo on tärkeää, hakeudu heti hoitoon!

Anonyymi kirjoitti:

Hmm. katsotaan:

https://www.terveyskirjasto.fi/dlk01001

Ihminen: pituus 49 cm, paino 4kg -> painoindeksi 16,66 (4 jaettuna 0,49:n neliöllä)

”Jos painoindeksi on alle 18,5, se merkitsee liiallista laihuutta. Sen syynä voi olla jokin pitkällinen sairaus tai laihuushäiriö eli anoreksia. Jos varsinaista sairautta ei ole, mutta painoindeksi on laskenut alle 18,5:n, pitää hakeutua lääkäriin. Jos paino muutamassa kuukaudessa on laskenut yli 20:n tasolta reilusti, on varminta mennä lääkäriin jo painoindeksin lähestyessä 19:ää.

Painonindeksin arvo 17 tai sen alle merkitsee vaarallista aliravitsemusta, jolloin on heti hakeuduttava hoitoon. ” <-- tuo on tärkeää, hakeudu heti hoitoon!

Lue lisää

Kehon koostumus!!!!
Rasva %????
Vatsaontelon viskeraalirasva???

Mikä hiivatin vimma on tuijottaa painoindeksiin koska se on vain joku keskiarvo ja me olemme yksilöitä?

Anonyymi kirjoitti:

Kehon koostumus!!!!
Rasva %????
Vatsaontelon viskeraalirasva???

Mikä hiivatin vimma on tuijottaa painoindeksiin koska se on vain joku keskiarvo ja me olemme yksilöitä?

Lue lisää

Ei minulla ole mitään hiivatin vimmaa.

Painoindeksin käytön etuna on nopea ja tarkka mittaus. Muihin "kenttämenetelmiin" eli ihopoimumittaukseen, bioimpedanssiin ja infrapunasäteeseen verrattuna painoindeksiin perustuvat yhtälöt ovat keskimäärin yhtä luotettavia. Ainoastaan erityistapauksissa (esimerkiksi urheilijoilla, joilla on poikkeuksellisen paljon lihaskudosta) muut kehon koostumuksen arviointimenetelmät ovat tarkempia.

Seuraavaa Deurenbergin ym. (1991) yhtälöä voi käyttää kehon rasvan osuuden (prosenttia kehon painosta) arvioimiseksi. Yhtälö soveltuu parhaiten ihannepainoisille henkilöille. Lihavien rasvan määrää yhtälö yliarvioi keskimäärin 1–2 kg.

Rasvan osuus (%) = (1,2 × painoindeksi)

(0,23 × ikä) – (10,8 × sukupuoli) – 5,4.

Sukupuoli on 1 miehillä, 0 naisilla. Esimerkiksi 40-vuotiaalla naisella, jonka kehon painoindeksi on 33, on yhtälön mukaan rasvaa (1,2 × 33) (0,23 × 40) – (10,8 × 0) – 5,4 = 43 %.

Anonyymi kirjoitti:

Ei minulla ole mitään hiivatin vimmaa.

Painoindeksin käytön etuna on nopea ja tarkka mittaus. Muihin "kenttämenetelmiin" eli ihopoimumittaukseen, bioimpedanssiin ja infrapunasäteeseen verrattuna painoindeksiin perustuvat yhtälöt ovat keskimäärin yhtä luotettavia. Ainoastaan erityistapauksissa (esimerkiksi urheilijoilla, joilla on poikkeuksellisen paljon lihaskudosta) muut kehon koostumuksen arviointimenetelmät ovat tarkempia.

Seuraavaa Deurenbergin ym. (1991) yhtälöä voi käyttää kehon rasvan osuuden (prosenttia kehon painosta) arvioimiseksi. Yhtälö soveltuu parhaiten ihannepainoisille henkilöille. Lihavien rasvan määrää yhtälö yliarvioi keskimäärin 1–2 kg.

Rasvan osuus (%) = (1,2 × painoindeksi)

(0,23 × ikä) – (10,8 × sukupuoli) – 5,4.

Sukupuoli on 1 miehillä, 0 naisilla. Esimerkiksi 40-vuotiaalla naisella, jonka kehon painoindeksi on 33, on yhtälön mukaan rasvaa (1,2 × 33) (0,23 × 40) – (10,8 × 0) – 5,4 = 43 %.

Lue lisää

InBody720:een verrattuna kaava antaa poskettoman lukeman.
Kaivoin 8:n vuoden takaisen läskikoostumuksen.
Mies.
176cm, 90,7kg.
BMI 29,3. Viitealue 18,5 - 25.
Rasva 16%
Viskeraali 106,1
Lihasmassa 43,4kg

Mahdoinkohan tulkita kaavasi väärin koska sain sen mukaan tuloksen 35,15% rasvaa?

Tuon jälkeen on lihasta kadonnut mutta rasva % ei ole laskenut vaan noussut muutaman 0,X%:n. Toki rasvamassa on pienentynyt ja eniten vatsaontelossa.
Käyn vuosittain samassa InBodyssa, samaan aikaan, samassa tilanteessa ja seuraan kehon muutoksia hauraan vanhuksen rappeutuvassa ruhossa.
Lukemat itsessään eivät ole tärkeitä vaan niiden keskenään vertailukelpoiset muutokset joilla on tietty yhteys elämäntapaani.

Muutokset näkyvät nopeasti. Esimerkiksi säären murtuma ja olkapään leikkaus. Häiriöiden seurauksia en ole pystynyt täysin paikkaamaan.

Mutta tuo laskentakaavasi tuollaisenaan ei herätä luottamusta.
Sanoo 78v ikäinen hauras vanhus. Tuo on mielestäni herttainen ilmaisu!

Anonyymi kirjoitti:

InBody720:een verrattuna kaava antaa poskettoman lukeman.
Kaivoin 8:n vuoden takaisen läskikoostumuksen.
Mies.
176cm, 90,7kg.
BMI 29,3. Viitealue 18,5 - 25.
Rasva 16%
Viskeraali 106,1
Lihasmassa 43,4kg

Mahdoinkohan tulkita kaavasi väärin koska sain sen mukaan tuloksen 35,15% rasvaa?

Tuon jälkeen on lihasta kadonnut mutta rasva % ei ole laskenut vaan noussut muutaman 0,X%:n. Toki rasvamassa on pienentynyt ja eniten vatsaontelossa.
Käyn vuosittain samassa InBodyssa, samaan aikaan, samassa tilanteessa ja seuraan kehon muutoksia hauraan vanhuksen rappeutuvassa ruhossa.
Lukemat itsessään eivät ole tärkeitä vaan niiden keskenään vertailukelpoiset muutokset joilla on tietty yhteys elämäntapaani.

Muutokset näkyvät nopeasti. Esimerkiksi säären murtuma ja olkapään leikkaus. Häiriöiden seurauksia en ole pystynyt täysin paikkaamaan.

Mutta tuo laskentakaavasi tuollaisenaan ei herätä luottamusta.
Sanoo 78v ikäinen hauras vanhus. Tuo on mielestäni herttainen ilmaisu!

Lue lisää

Kaava perustuu tutkimukseen Deurenberg P, Weststrate J A, Seidell J C. Body mass index as a measure of body fatness: age- and sex-specific prediction formulas. Br J Nutr 1991; 65: 105–14.

Lainaus johdannosta: ”In 1229 subjects, 521 males and 708 females, with a wide range in body mass index (BMI; 13.9-40.9 kg/m2), and an age range of 7-83 years, body composition was determined by densitometry and anthropometry. The relationship between densitometrically-determined body fat percentage (BF%) and BMI, taking age and sex (males = 1, females = 0) into account, was analysed. For children aged 15 years and younger, the relationship differed from that in adults, due to the height-related increase in BMI in children. In children the BF% could be predicted by the formula BF% = 1.51 x BMI- 0.70 x age - 3.6 x sex 1.4 (R2 038, SE of estimate (SEE) 4.4% BF%). In adults the prediction formula was: BF% = 1.20 x BMI 0.23 x age- 10.8 x s e x - 5 4 (R2 079, SEE = 41% BF%). Internal and external cross-validation of the prediction formulas showed that they gave valid estimates of body fat in males and females a t all ages. In obese subjects however, the prediction formulas slightly overestimated the BF%. The prediction error is comparable to the prediction error obtained with other methods of estimating BF%, such as skinfold thickness measurements or bioelectrical impedance.”

Anonyymi kirjoitti:

Kaava perustuu tutkimukseen Deurenberg P, Weststrate J A, Seidell J C. Body mass index as a measure of body fatness: age- and sex-specific prediction formulas. Br J Nutr 1991; 65: 105–14.

Lainaus johdannosta: ”In 1229 subjects, 521 males and 708 females, with a wide range in body mass index (BMI; 13.9-40.9 kg/m2), and an age range of 7-83 years, body composition was determined by densitometry and anthropometry. The relationship between densitometrically-determined body fat percentage (BF%) and BMI, taking age and sex (males = 1, females = 0) into account, was analysed. For children aged 15 years and younger, the relationship differed from that in adults, due to the height-related increase in BMI in children. In children the BF% could be predicted by the formula BF% = 1.51 x BMI- 0.70 x age - 3.6 x sex 1.4 (R2 038, SE of estimate (SEE) 4.4% BF%). In adults the prediction formula was: BF% = 1.20 x BMI 0.23 x age- 10.8 x s e x - 5 4 (R2 079, SEE = 41% BF%). Internal and external cross-validation of the prediction formulas showed that they gave valid estimates of body fat in males and females a t all ages. In obese subjects however, the prediction formulas slightly overestimated the BF%. The prediction error is comparable to the prediction error obtained with other methods of estimating BF%, such as skinfold thickness measurements or bioelectrical impedance.”

Lue lisää

Et vastaa yksinkertaiseen kysymykseen.

Helppo laskea. Kokonaispaino 85,9kg.
Rasvamassa 14,4kg.
100 x 14,4 / 85,9 = 16,298% Siinä on rasvaprosentti.
Turha tarkkuus on teknistä kypsymättömyyttä joten tarkkuus 16% on riittävä!
Onkohan liian yksinkertaista?

Anonyymi kirjoitti:

Et vastaa yksinkertaiseen kysymykseen.

Helppo laskea. Kokonaispaino 85,9kg.
Rasvamassa 14,4kg.
100 x 14,4 / 85,9 = 16,298% Siinä on rasvaprosentti.
Turha tarkkuus on teknistä kypsymättömyyttä joten tarkkuus 16% on riittävä!
Onkohan liian yksinkertaista?

Lue lisää

Se prosenttilasku ei ole tässä haastavinta, vaan rasvamassan tarkka määritys. Paljon humpuukia on liikkeellä!

Anonyymi kirjoitti:

Se prosenttilasku ei ole tässä haastavinta, vaan rasvamassan tarkka määritys. Paljon humpuukia on liikkeellä!

Minä luotan enemmän myös rasvamassa henkilökohtaiseen, sähköiseen määrän mittaukseen kuin yleisiin keskiarvoisiin menetelmiin jotka eívät sellaisinaan anna selkeää henkilökohtaista tulosta.

Anonyymi kirjoitti:

Minä luotan enemmän myös rasvamassa henkilökohtaiseen, sähköiseen määrän mittaukseen kuin yleisiin keskiarvoisiin menetelmiin jotka eívät sellaisinaan anna selkeää henkilökohtaista tulosta.

Lue lisää

Ps. Mm. urheiluopistot käyttävät InBody720 menetelmää vaikka esittelemäsi laskentamalli olisi tietsikkalaskennallisesti paljon helpompi käyttää.

Anonyymi kirjoitti:

Kaava perustuu tutkimukseen Deurenberg P, Weststrate J A, Seidell J C. Body mass index as a measure of body fatness: age- and sex-specific prediction formulas. Br J Nutr 1991; 65: 105–14.

Lainaus johdannosta: ”In 1229 subjects, 521 males and 708 females, with a wide range in body mass index (BMI; 13.9-40.9 kg/m2), and an age range of 7-83 years, body composition was determined by densitometry and anthropometry. The relationship between densitometrically-determined body fat percentage (BF%) and BMI, taking age and sex (males = 1, females = 0) into account, was analysed. For children aged 15 years and younger, the relationship differed from that in adults, due to the height-related increase in BMI in children. In children the BF% could be predicted by the formula BF% = 1.51 x BMI- 0.70 x age - 3.6 x sex 1.4 (R2 038, SE of estimate (SEE) 4.4% BF%). In adults the prediction formula was: BF% = 1.20 x BMI 0.23 x age- 10.8 x s e x - 5 4 (R2 079, SEE = 41% BF%). Internal and external cross-validation of the prediction formulas showed that they gave valid estimates of body fat in males and females a t all ages. In obese subjects however, the prediction formulas slightly overestimated the BF%. The prediction error is comparable to the prediction error obtained with other methods of estimating BF%, such as skinfold thickness measurements or bioelectrical impedance.”

Lue lisää

"In adults the prediction formula was: BF% = 1.20 x BMI 0.23 x age- 10.8 x s e x - 5 4"

Alkuperäinen teksti:
In adults the prediction formula was: BF% = 1.20 x BMI 0.23 x age - 10.8 x sex - 5.4
Huom. desimaalipiste numeroiden 5 ja 4 välissä.

Jos ajatellaan pelkästään terveysseikkoja, niin sitten vyötärönympärys. Muuten peili.