Interrelationship of Component Composition of the Body with Biological Age According to the “Bio-Age” Scale

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

A new method for estimating biological age (BA) on the Bio-age scale, which reflects the degree of its correspondence with respect to calendar age (CA), is presented. Anthropometric (body weight, systolic blood pressure, vital capacity, dynamometry of the right hand), biochemical (glucose and sugar levels in the blood) parameters were analyzed; body composition (percentage of active cell mass (ACM%), body fat mass (BFM%), total water (TW%), basal metabolism) in 972 people (427 men and 545 women) aged 18–70 years. An increase with age in the number of surveyed (especially among men) with BA > CA was revealed. It was determined that an increase in the values of BFM%, a decrease in ACM% and TW% leads to an acceleration of the aging of the body. Dynamics of indicators of body components at the age stage of 18–70 years is characterized by a decrease in the values of ACM%, TW% and an increase in BFM%, and in the groups BA > CA the negative dynamics is 2–3 times more intense. It is likely that the imbalance in the ratio of body components causes the development of numerous morphofunctional disorders. Therefore, in order to slow down the rate of aging of the organism, it is necessary to normalize the component composition of the body.

全文:

受限制的访问

作者简介

S. Mihajlova

Arzamas branch of Nizhny Novgorod State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: fatinia_m@mail.ru
俄罗斯联邦, Arzamas

T. Khrycheva

Health Center, Arzamas City Hospital № 1

Email: fatinia_m@mail.ru
俄罗斯联邦, Arzamas

参考

  1. Fadeeva N.I., Turova E.A., Konchugova T.V. et al. [Comparative analysis of the methods for the estimation of the biological age] // Vopr. Kurortol. Fizioter. Lech. Fiz. Kult. 2014. V. 91. № 2. P. 43.
  2. Hertel J., Friedrich N., Wittfeld K. et al. Measuring Biological Age via Metabonomics: The Metabolic Age Score // J. Proteome Res. 2016. V. 15. № 2. P. 400.
  3. Vasto S., Bulati M., Scapagnini G. et al. Bio-markes of aging // Front. Biosci. (Schol. Ed). 2010. V. 2. № 2. P. 392.
  4. Bürkle A., Moreno-Villanueva M., Bernhard J. et al. MARK-AGE biomarkers of ageing // Mech. Ageing Dev. 2015. V. 151. P. 2.
  5. Jia L., Zhang W., Chen X. Common methods of biological age estimation // Clin. Interv. Aging. 2007. V. 12. P. 759.
  6. Samorodskaya I.V., Starinskaya M.A. [Biological age and the rate of aging as a risk factor for non-communicable diseases and deaths] // Profilakticheskaya Meditsina. 2016. V. 19. № 5. P. 41.
  7. Belskya D., Caspic A., Houtsc R. et al. Quantification of biological aging in young adults // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2015. V. 112. № 30. P. E4104.
  8. Melnichenko P.I., Ermakova N.A., Prokhorov N.I. et al. [Biological age as an assessment and criterion of students’ health] // Public Health and Life Environment. 2017. № 2(287). P. 15.
  9. Beard J.R., Officer A., de Carvalho I.A. et al. The World report on ageing and health: a policy framework for healthy ageing // Lancet. 2016. V. 387. № 10033. P. 2145.
  10. Lara J., Cooper R., Nissan J. et al. A proposed panel of biomarkers of healthy ageing // BMC Med. 2015. V. 13. P. 222.
  11. Belozerova L.M. [Determination of biological age by blood test] // Clin. Gerontol. 2006. V. 12. № 3. P. 50.
  12. Dadaeva V.A., Eganyan R.A., Kupreishvili L.V. et al. [Body composition in patients with metabolic syndrome] // Profilakticheskaya Meditsina. 2020. V. 23. № 3. P. 69.
  13. Kemp G., Jackson M., McCloskey E. et al. Towards a toolkit for the assessment and monitoring of musculoskeletal ageing // Age Ageing. 2018. V. 47. № 6. P. 774.
  14. Sindeeva L.V., Nikolaev V.G., Kochetova T.F., Kovrigina O.A. [Component composition of the body as a criteria of biological age] // Sib. Med. Rev. 2015. № 5 (95). P. 61.
  15. Ratushnyy A.Y., Buravkova L.B. Gell senescence and mesenchymal stromal cells // Human Physiology. 2020. V. 46. № 1. P. 85.
  16. Mikhailova S.V., Kuzmichev Yu.G., Krasnikova L.I. [Physiological and hygienic substantiation for rating scale of the biological age “Bio-age”] // Hygiene Sanit. 2018. V. 97. № 7. P. 642.
  17. Ferrucci L, Gonzalez‐Freire M., Fabbri E. et al. Measuring biological aging in humans: A quest // Aging Cell. 2020. V. 19. № 2. P. e13080.
  18. Orlova N.V., Chukaeva I.I. [Organization and functioning of Health Centers]. М.: State Educational Institution of Higher Professional Education RSMU Roszdrav. 2010. 60 p.
  19. Rogoza A.N. [The role and capabilities of the ankle-brachial systolic pressure index during preventive examinations] // Russkiy Meditsinskiy Zhurnal Kardiologiya. 2011. Т. 19. № 4. С. 173.
  20. Zinkina Yu.V., Korotaev A.V. [The gender gap in life expectancy: a review of genetic, social and value factors] // Demographic Review. 2021. V. 8. № 1. P. 106.
  21. Rudnev S.G., Soboleva N.P., Sterlikov S.A. et al. [Bioimpedance study of body composition in the Russian population]. M.: RIO TSNIIOIZ, 2014. 493 p.
  22. Husted L., Fogelstrøm M., Hulst P. et al. A biological age model designed for health promotion interventions: Protocol for an interdisciplinary study for model development // JMIR Res. Protoc. 2020. V. 9. № 10. P. e19209.
  23. Sindeeva L.V., Orlova I.I. [The methods of estimation of biological age in different ontogenetic periods in person] // J. New Med. Technol. 2012. V. 19. № 2. P. 224.
  24. Govorukhinа A.A., Mushty K.A. [Effect of Sports Specialization on Body Composition and Anthropometric Data in Female Students of Pedagogical Universities] // Hum. Sport. Med. 2020. V. 20. № 4. P. 31.
  25. Vassilieva G.Yu., Gordienko K.V., Sidorenko D.P. et al. Dynamics of body composition indices and biochemical parameters in participants of countermeasuper-free 21-day “dry” immersion // Human Physiology. 2021. V. 47. № 3. P. 296.
  26. Martirosov E.G., Nikolaev D.V., Rudnev S.G.. [Technologies and methods of human body composition assessment]. M.: Nauka, 2006. 248 p.
  27. Lazarus N., Lord J., Harridge S. The relationships and interactions between age, exercise and physiological function // J. Physiol. 2019. V. 597. № 5. P. 1299.
  28. Filatova O.V., Polovinkin S.S., Tomilova I.N. et al. Features of heart rate variability in women of the second period of adulthood associated with the body weight // Human Physiology. 2019. V. 45. № 3. P. 291.
  29. Runenko S.D., Achkasov E.E., Razina A.O. et al. [The role of motivational factors in the health promotion training programs for the overweight subjects] // Vopr. Kurortol. Fizioter. Lech. Fiz. Kult. 2018. V. 95. № 5. P. 20.
  30. McConnell M.V., Turakhia M.P., Harrington R.A. et al. Mobile health advances in physical activity, fitness, and atrial fibrillation: moving hearts // J. Am. Coll. Cardiol. 2018. V. 71. № 23. P. 2691.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».