Methoden & Tücken der Körperfettmessung

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Die Tücken der Körperfettmessung – Teil 1: 2-Komponenten Modell, 4-Komponenten Modell & Unterwasser-Wiegen

Von James Krieger | Benötigte Lesezeit: 32 Minuten |


Die Meisten von uns haben irgendwann einmal ihren Körperfettanteilmessen“ lassen.  Ich habe das „messen“ in Anführungszeichen gesetzt, da die „Körperfettmessung“ im Grunde genommen keine echte Messung ist –  es ist eine Schätzung … eine sehr schlechte Schätzung.

In diesem ausführlichen Artikel tauchen wir ganz tief in die Welt der Körperfettmessung ab und du erfährst, welche Methoden es gibt, wie zuverlässig sie sind und wie es um die Fehlerrate bestellt ist. Nach dem Lesen dieses Artikels solltest du über ein grundsolides Verständnis zu den Methoden und Tücken der Körperfettmessung verfügen. Bist du bereit?

Der Wettermann misst das Wetter nicht

Wenn ein Meteorologe eine Vorhersage macht, dann misst er das Wetter nicht. Er schätzt das kommende Wetter. Wenn du deinen Körperfettanteil testen lässt, passiert genau das Gleiche. Wir schätzen Körperfett und messen es nicht. Eine solche Schätzung beinhaltet zwangsläufig einen gewissen Raum für Fehler.

Genau wie der Meteorologe das Wetter nicht mit einer 100%-igen Genauigkeit vorhersagen kann, können wir auch deinen Körperfettanteil nicht mit einer 100%-igen Genauigkeit schätzen. In der Realität kommen wir nicht mal auf eine 70%-ige Genauigkeit. In diesem Artikel wirst du lernen, wie schlecht die Körperfettmessung – pardon Schätzungen – wirklich sind.

Methoden & Tücken der Körperfettmessung 

Körperfettmessung mit dem 2-Komponenten Modell, 4-Komponenten Modell & Unterwasser-Wiegen

Niemand würde für eine Körperfettmessung sterben

Der einzig sichere Weg, um den Körperfettanteil zu messen, besteht in der Analyse eines Leichnams. Du müsstest also tot sein, damit wir das gesamte Fett von deinem Körper lösen und wiegen können. Ich denke nicht, dass sich jemand freiwillig dafür melden wird. 

Da wir an lebenden Menschen den Körperfettanteil nicht genau messen können, müssen wir Wege finden ihn zu schätzen. Hier kommen die verschiedenen Wege der Tests ins Spiel, die die Zusammensetzung des Körpers testen. Wir messen am lebenden Menschen, was wir KÖNNEN, und benutzen diese Messergebnisse, um einen Schätzung deines Körperfettanteils abzugeben.

Beim Hautfaltentest messen wir beispielsweise die Dicke der Hautfalten an verschiedenen Stellen deines Körpers (1). Bei der bioelektrischen Impedanzanalyse (BIA), die beispielsweise bei den Tanita Waagen genutzt wird (3), wird der Widerstand des Körpers gegen einen elektrischen Strom gemessen (2). Bei der Unterwasser (oder hydrostatischen) Wiegung (4), oder dem Bod Pod (aka luftverdrängenden Plethysmografie), messen wir das Volumen und Gewicht des Körpers (5). Bei der Dual-Röntgen-Absorptiometrie (DEXA), messen wir die Absorption von zwei verschiedenen Röntgenstrahlen durch den Körper. 

Egal welche „Körperfettmessung“ durchgeführt wird – am Enden erhalten wir eine Schätzung darüber, wie viel Fett wir von deiner Leiche abtrennen und messen würden. Mit einer solchen Schätzung entstehen allerdings auch immer Fehler. Die Toleranz dieser Fehler variiert je nach verwendeter Methode. Auch wenn einige Methoden kleinere Fehler machen, als andere, haben auch die besten Techniken große Fehler… viel größere als viele Leute realisieren.

Dos Compartimento: Das 2 Komponenten Modell

Die meisten Methoden zur Körperfettmessung basieren auf einem 2-Komponenten Modell (siehe hierzu auch Lyles Artikel „Das Konzept der Körperkomposition“). Wir teilen deinen Körper in zwei Komponenten:

  • Fett und
  • fettfreie Masse.

Fettfreie Masse beinhaltet alles, was nicht Fett ist; sie beinhaltet also auch Organe, Muskeln, Knochen und Wasser. Hier machen viele Menschen einen Fehler; sie sehen eine Änderung in der fettfreien Masse und gehen davon aus, dass diese durch eine Änderung der Muskulatur ausgelöst wurde.

In unserem 2-Komponenten Modell schätzen wir allerdings nicht Muskulatur; sondern wir schätzen alles, was nicht Fett ist. Eine simple Änderung am Wasseranteil im Körper wird als Änderung der fettfreien Masse dargestellt. Du solltest also Vorsicht walten lassen und Änderungen fettfreier Masse nicht mit Änderungen von Muskelmasse gleichsetzen. 

Unter Wasser (oder hydrostatisches) Wiegen wurde lange als der „goldene Standard“ des 2-Komponenten Modells angesehen.

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Das Unterwasser-Wiegen (hydrostatisches Wiegen) galt lange Zeit als „Goldstandard“-Methode zur Ermittlung des Körperfettanteils – doch auch diese Methode hat ihre Tücken und Schätzfehler. (Bildquelle: Ithaca.edu)

Bei dieser Methode zur Körperfettmessung wirst du in einem Tank unter Wasser gewogen, während gleichzeitig die Menge des verdrängten Wassers gemessen wird (welche uns das Volumen deines Körpers, oder den Platz, den dein Körper einnimmt, liefert).

Fettfreie Masse ist dichter als Fett; sie wiegt bei gegebenem Volumen mehr. Weiter tendiert Fett dazu im Wasser zu schwimmen, während fettfreie Masse dazu tendiert unter zu gehen. Der Bod Pod verfolgt das gleiche Prinzip, aber statt Wasser wird gemessen, wie viel Luft du verdrängst. 

Unter Wasser Wiegen als goldener Standard? Eher bronzener Standard

Jeder, der schon mal unter Wasser gewogen wurde, kann dir bestätigen, dass das keine besonders angenehme Methode ist. Du musst einen Badeanzug anziehen und aus diesem so viel Luft wie möglich drücken, wenn du unter Wasser bist. Du musst so viele Luftblasen wie möglich von deiner Haut entfernen und so viel Luft wie möglich ausatmen. Dann musst du untertauchen, während du auf einer Art „Schaukel“ sitzt.

Du musst absolut stillhalten, während die Messung durchgeführt wird und diesen Prozess vermutlich viele Male wiederholen, bis ein einigermaßen genaues Ergebnis herauskommt. Meist trägst du zu diesen Fehlern bei, indem du nicht die gesamte Luft aus deinen Lungen drückst, oder Luftblasen in den Haaren hast. 

Auch unter absolut perfekten Bedingungen, gibt es immer noch Fehlerquellen. Du musst die Menge an Luft, die sich in deinem Verdauungstrakt befindet, schätzen (diese hat einen Einfluss darauf, wie stark du im Wasser treibst). Auch in deinen Lungen verbleibt immer eine gewisse Menge an Luft (auch als Residualvolumen bekannt); sonst würden sie kollabieren. Obwohl wir dieses Residualvolumen messen können, wird es meist geschätzt. Auch dieses trägt zu den Fehlern bei, denn es beeinflusst wie sehr dein Körper schwimmt. 

Jedoch liegt die größte Fehlerquelle in der Konvertierung der Dichte des Körpers zum Körperfettanteil. Meist verwenden wir hierfür die Siri-Gleichung (6).

Diese Gleichung nimmt an, dass fettfreie Masse eine bestimmte Dichte hat. Studien haben allerdings gezeigt, dass die Dichte deiner fettfreien Massen in Abhängigkeit deiner Ethnizität variieren kann (7). 

Die Fehlertoleranz dieser Methode zur Körperfettmessung hängt also davon ab, ob du kaukasischer, afroamerikanischer, indianischer, oder anderer Ethnizität abstammst. Darüber hinaus kann schon eine kleine Änderung an deinem Körperfett eine Auswirkung auf die Dichte deiner fettfreien Masse haben (8). Eine Gewichtszu- oder Abnahme kann also zu den Fehlern beitragen; vor allem wenn du Änderungen über Zeit messen willst.

Das bedeutet auch, dass beispielsweise unterschiedliche Wassermengen im Körper einen Einfluss auf das finale Ergebnis haben (9). 

Cuatro Compartimento: Das 4 Komponenten Modell

Im Prinzip haben alle 2-Komponenten-Modelle, aufgrund der Annahmen zur Dichte von fettfreie Masse, einen signifikanten Spielraum für Fehler. Über wie viel Spielraum sprechen wir hier?

Um diese Frage zu beantworten, brauchen wir einen Standard mit dem wir das unter Wasser-Wiegen vergleichen können. Da wir keine Menschen umbringen können, brauchen wir etwas anderes. Hier kommt das 4-Komponenten Modell ins Spiel.

Bei dieser Modellannahme teilen wir den Körper in vier Komponenten:

  • Mineralien
  • Wasser
  • Fett und
  • Protein

Diese Methode hat Vorteile gegenüber der 2-Komponenten Methode, denn es wird keine Annahme zur Dichte fettfreier Masse getroffen. Es wird nicht nur die Dichte des Körpers mit dem unter Wasser Wiegen oder dem Bod Pod gemessen, sondern auch der gesamte Wasseranteil des Körpers mit einer Methode namens Deuterium Verdünnung (10), sowie der Messung des Knochenmineralgehalts mit DEXA (11). Durch Gleichungen werden dann Schätzungen für alle vier Komponenten aufgestellt.

Ein solches 4-Komponenten Modell ist sehr teuer und kann deshalb nicht von jedem genutzt werden; es wird in der Regel nur in der Forschung angewendet. Obwohl wir es auch hier mit Schätzungen zu tun haben, handelt es sich hierbei mit Abstand um die beste Schätzung am lebenden Menschen.

Das 4-Komponenten Modell ist also der goldene Standard, mit dem alle anderen Methoden verglichen werden sollten. 

Kleine Fehler für die Bevölkerung, nicht die Individuen

Wie schneidet nun das unter Wasser-Wiegen gegen das 4-Komponenten Modells ab?

Für eine solche Bewertung muss zunächst unterschieden werden, wie gut etwas im Schnitt und wie gut es für ein Individuum abschneidet. Eine Methode kann durchschnittliche eine 0%-ige Fehlerquote liefern, aber trotzdem kann die Hälfte der Menschen einen +10% Fehler und die andere Hälfte einen -10% Fehler haben. 

Studien haben gezeigt, dass das unter Wasser Wiegen durchschnittlich nur kleine Fehler, im Vergleich mit dem 4-Komponenten Modell, aufweist. Meist unterschätzt das unter Wasser wiegen die Ergebnisse (es liefert also einen geringeren Körperfettanteil als das 4-Komponenten Modell) um 0,1 bis 1,2% (12). Allerdings hat eine Studie gezeigt, dass bei jungen Frauen eher eine Überschätzung von 2,1% vorliegt (13).  Alles in allem ist das recht gut. Allerdings hängen die Ergebnisse stark von der Nutzung der richtigen Gleichung ab.

Die bereits genannte Siri-Gleichung gilt nur für Menschen kaukasischer Abstammung. In einer Studie mit schwarzen weiblichen Athletinnen, erhöhte sich der durchschnittliche Fehler um 2,6%, wenn eine Gleichung genutzt wurde, die eigentlich für weiße Menschen aufgestellt wurde (14). Dagegen steht eine Abweichung von 0,5%, wenn eine Gleichung speziell für schwarze Menschen verwendet wird. 

Betrachtet man aber Individuen, erhöht sich die Abweichung signifikant nach oben. Die individuelle Abweichung kann bis zu 5-6% betragen (13). 

Nehmen wir also an, du hast deinen Körperfettanteil mit dem unter Wasser-Wiegen messen lassen und das Ergebnis liegt bei 20%, dann kann dein tatsächlicher Körperfettanteil zwischen 15 und 25% liegen. Das ist ein ziemlich großer Bereich, der es unmöglich macht, zu wissen, wie gut dein Ergebnis wirklich ist.

Auch wenn wir die Veränderung des Körperfettanteils über Zeit messen wollen, treten Probleme auf. Ich habe schon erwähnt, wie eine Änderung des Gewichts die Dichte der fettfreien Masse verändern kann (8). Dadurch wird die Genauigkeit einer bereits ungenauen Methode weiter erhöht.

Forscher haben die Genauigkeit des unter Wasser-Wiegens bereits für Individuen untersucht. Die Ergebnisse sind aussagekräftig. Hier ist eine Grafik aus der Studie:

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Änderung des Körperfettanteils in %, Vergleich zwischen dem unter Wasser Wiegen und dem 4-Komponenten Modell (Bildquelle: Mahon et al, 2007)

Die X-Achse dieser Grafik zeigt die prozentuale Änderung des Körperfettanteils bei Verwendung des unter Wasser-Wiegens, während die Y-Achse die entsprechende Änderung im 4-Komponenten Modell zeigt.

Es lässt sich für einige Testobjekte eine große Diskrepanz zwischen den Methoden erkennen. Beispielsweise zeigt das 4-Komponenten Modell, bei einem Testobjekt, einen 10%-igen Verlust von Körperfett, aber das Modell des unter Wasser-Wiegens zeigt einen Verlust von fast 0% an. Bei einer anderen Person wurde mit dem 4-Komponenten Modell ein Verlust von 10% festgestellt, während der Test mit dem unter Wasser-Wiegen eine fast 20%-ige Änderung ergeben hat. 

Das veranschaulicht, dass die Methode des unter Wasser-Wiegens dir zeigen kann, dass du nur eine sehr geringe Änderung des Körperfettanteils aufzuweisen hast, wenn in Wahrheit ein großer Unterschied vorliegt. Andererseits kann dir das unter Wasser Wiegen auch signalisieren, dass du sehr viel Körperfett verloren hast, wenn du in Wahrheit fast gar nichts verloren hast.

Es gab zwar für die meisten Menschen ein halbwegs akzeptables Ergebnis bei der Körperfettmessung im Vergleich des unter Wasser-Wiegens und der 4-Komponenten Methode, allerdings gibt es genug Raum für Fehler, damit du mit der Wertung der Ergebnisse des unter Wasser Wiegens vorsichtig sein solltest – vor allem, wenn du die Werte über einen längeren Zeitraum betrachtest. 

 Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Methoden der Körperfettmessung: Das Wasserwiegen (Hydrostatische Methode) erbringt gute durchschnittliche Ergebnisse – es das Genauste 2-Komponenten Modell. (Bildquelle: Fotolia / Aquarius)

Unter Wasser Wiegen: Das Urteil

Zusammenfassend kann man sagen, dass das unter Wasser-Wiegen als Methode zur Körperfettmessung zwar im Durchschnitt gute Ergebnisse liefern kann, aber bei der Betrachtung eines Individuums starke Unterschiede aufweisen kann.

Das traurige hierbei ist, dass diese Methode bereits die genauste der 2-Komponenten Modell ist. Andere Methoden wie der Bod Pod, BIA und die Hautfaltenmessung sind noch deutlich schlechter – aber darüber unterhalten wir uns im kommenden Teil der Artikelreihe.

Quellen & Referenzen zum 1 Teil

(1) Topendsports.com: Skinfold Measurement Sites. URL: http://www.topendsports.com/testing/skinfold-sites.htm.

(2) Topendsports.com: Bioelectric Impedance . URL: http://www.topendsports.com/testing/tests/BI.htm.

(3) Tanita.com. URL: http://www.tanita.com/en/.

(4) Topendsports.com: Hydrostatic Weighing. URL: http://www.topendsports.com/testing/tests/underwater.htm.

(5) Bodpod.com: URL: http://bodpod.com/products/componentsBpex.

(6) Topendsports.com: Siri Equation. URL: http://www.topendsports.com/testing/siri-equation.htm.

(7) Heyward, VH. (1996): Evaluation of body composition. Current issues. In: Sports Med. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8883212.

(8) Evans, EM., et al. (1999): Effects of diet and exercise on the density and composition of the fat-free mass in obese women. In: Med Sci Sports Exerc. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10613428.

(9) van Marken Lichtenbelt, WD., et al. (2004): Body composition changes in bodybuilders: a method comparison. In: Med Sci Sports Exerc. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15076792.

(10) van Marken Lichtenbelt, WD., et al. (1994): Deuterium dilution as a method for determining total body water: effect of test protocol and sampling time. In: Br J Nutr. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/7986782.

(11) Radiologyinfo.org: Bone Densitometry (DEXA). URL: http://www.radiologyinfo.org/en/info.cfm?pg=DEXA.

(12) Fogelholm, M. / van Marken Lichtenbelt, W. (1997): Comparison of body composition methods: a literature analysis. In: Eur J Clin Nutr. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11248873.

(13) Bergsma, Kadjk, JA. / Baumeister, B. / Deurenberg, P. (1996): Measurement of body fat in young and elderly women: comparison between a four-compartment model and widely used reference methods. In: Br J Nutr. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8695593.

(14) Thompson, DL. / Moreau, KL. (2000): Brozek two-compartment model under-estimates body fat in black female athletes. In: Clin Physiol. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10886264.

(15) Mahon, AK., et al. (2007): Measurement of body composition changes with weight loss in postmenopausal women: comparison of methods. In: J Nutr Health Aging. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17508096.

Körperfettmessung mit dem Bod Pod

Bod Pod = schlecht

Der Bod Pod basiert auf einem ähnlichen Prinzip wie das Unterwasser-Wiegen; deshalb könnte man annehmen, dass es ähnliche Fehlerquoten gibt.

In einigen Fällen stimmt das; eine Studie hat Fehlerraten von 2% im Durschnitt und bis zu 6% für Individuen gefunden (1). Allerdings haben andere Studien zum Bod Pod höhere Fehlerraten als die des Unterwasser-Wiegens gefunden; eine andere Untersuchung fand beispielsweise eine durchschnittliche Abweichung von 5,3% des Bod Pods zum 4-Komponenten Modell (2) – und bei Individuen von bis zu 15% (2)!

Einer der Gründe, warum der Bod Pod schlechter als das Unterwasser-Wiegen ist, liegt in den vielen Variablen begründet. Beispielsweise können Gesichtsbehaarung, Körpertemperatur, Feuchtigkeit (3) oder die Festigkeit des Anzugs das Ergebnis beeinflussen (4).

Und genau wie das Unterwasser Wiegen, kann auch beim Bod Pod die Messung über einen längeren Zeitraum zu Fehlern führen. Eine Studie von Mahon et al. (2007) hat gezeigt, dass der Bod Pod sehr schlecht in der Messung von Änderungen über längere Zeit abschneidet (5).

Hier ist eine Grafik aus der Studie:

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Änderungen des Körperfettanteils in %, Vergleich des Bod Pod zum 4-Komponenten Modell (Bildquelle: Mahon et al, 2007)

Die X-Achse zeigt die Änderung des Körperfettanteils in % bei der Messung mit dem Bod Pod, während die Y-Achse die entsprechenden Änderungen bei der Messung mit der 4-Komponenten Methode zeigt. Jeder Kreis steht für ein Beobachtungssubjekt. Es lässt sich teilweise ein großer Unterschied zwischen den Methoden erkennen.

  • Beispielsweise hat sich der Körperfettanteil einer Person um 10% erhöht, aber die Messung mit dem Bod Pod ergab eine Senkung des Körperfettanteils um 1%.
  • Eine andere Person hat fast 10% Körperfett verloren, während der Bod Pod nur eine Senkung von 1% ergab.
  • Noch eine andere Person hat ca. 5% Körperfett verloren und die Messung mit dem Bod Pod zeigte einen Verlust von 11%.

Siehst du die „R² = 0“ Aussage?

Siehst du auch die dünne Linie in der Grafik? Das bedeutet, dass es keinen beobachtbaren Zusammenhang zwischen dem 4-Komponenten Modell und dem Bod Pod gibt. Es gab praktisch keine Übereinstimmung der beiden Methoden zur Körpferfettmessung.

Der Bod Pod ist für die Messung der Änderungen des Körperfettanteils über einen bestimmten Zeitraum völlig ungeeignet. Vergleiche diese Grafik einmal mit der Grafik des hydrostatischen Wiegens der ersten Artikelsektion.

Auch wenn das hydrostatische Wiegen einige große Fehler bei Individuen aufweist, schlägt es sich dennoch viel besser, als der Bod Pod. Es lässt sich zumindest ein gewisser Zusammenhang zwischen dem hydrostatischen Wiegen und dem 4-Komponenten Modell erkennen.

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Methoden der Körperfettmessung: Der Pod Bod liefert akzeptable Ergebnisse, ist jedoch auch fehleranfällig und ausgesprochen kostenintensiv. (Bildquelle: Fotolia / Africa Studio)

Der Bod Pod: das Urteil

Betrachtet man durchschnittliche Ergebnisse, schneidet der Bod Pod als Methode zur Körperfettmessung relativ OK ab. Studien zeigen hier Fehlerhöhen von 2% oder teilweise auch 5%.

Allerdings ist die Fehlerquote bei Individuen inakzeptabel hoch und der Bod Pod schneidet bei der Messung über einen längeren Zeitraum katastrophal ab. Deshalb würde ich niemanden den Bod Pod als Instrument für die Schätzung des Körperfettanteils empfehlen. Obwohl auch das hydrostatische Wiegen einige Fehler aufweist, ist es um einiges valider, als der Bod Pod.

Das Unterwasser Wiegen und der Bod Pod sind ebenfalls nicht sehr leicht verfügbar, weshalb es noch andere Techniken – wie die bioelektrische Impedanzanalyse (BIA) und die Hautfaltenmessung – gibt. Darum wird es als nächstes gehen.

Quellen & Referenzen zum 2. Teil

(1) Fields, DA., et al. (2001: Comparison of the BOD POD with the four-compartment model in adult females. In: Med Sci Sports Exerc. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11528352.

(2) Collins, MA., et al. (2004): Effect of race and musculoskeletal development on the accuracy of air plethysmography. In: Med Sci Sports Exerc. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15179179.

(3) Fields, DA. / Higgins, PB. / Hunter, GR. (2004): Assessment of body composition by air-displacement plethysmography: influence of body temperature and moisture. In: Dyn Med. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15059287.

(4) Fields, DA. / Hunter, GR. / Gorani, MI. (2017): Validation of the BOD POD with hydrostatic weighing: influence of body clothing. In: Int J Obes Relat Metab Disord. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10702771.

(5) Mahon, AK., et al. (2007): Measurement of body composition changes with weight loss in postmenopausal women: comparison of methods. In: J Nutr Health Aging. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17508096.

Körperfettmessung mit der Bioelektrische Impedanzanalyse (BIA)

BIA ist eine der schnellsten und einfachsten Methoden zur Schätzung des Körperfettanteils. An der Einfachheit dieser Methode leidet allerdings die Genauigkeit.

Wie funktioniert die bioelektrische Impedanzmethode?

Beim BIA werden leichte elektrische Ströme durch deinen Körper geleitet. Fettfreie Masse enthält hauptsächlich Wasser, während Fett nur sehr wenig Wasser enthält – deshalb hat fettfreie Masse weniger Widerstand gegen elektrische Ströme. Durch die Messung des Widerstands deines Körpers gegen diese elektrischen Ströme kann gemessen werden, wie viel fettfreie Masse und wie viel Fett dein Körper enthält. Es gibt viele verschiedene BIA-Geräte, wie beispielsweise von Omron und Tanita.

Zwar klingt die Theorie von BIA gut, es ist aber leider etwas problematisch.

  1. Der Strom folgt immer dem geringsten Widerstand. Hast du nun viel Fett unter deiner Haut, kommen die Ströme nicht mal in Kontakt mit diesem Fett; die Ströme gehen stattdessen durch inneres Gewebe. Ich habe im ersten Teil bereits den Effekt des Wassergehalts fettfreier Masse auf das hydrostatische Wiegen angesprochen; dieser Effekt hat bei der BIA noch stärkere Auswirkungen. 
  2. Es gibt zwar ein Gerät, dass versucht zwischen der Flüssigkeit in deinen Zellen und außerhalb deiner Zellen zu unterscheiden, indem Ströme mit verschiedenen Frequenzen abgesondert werden (1), besteht immer noch das Problem, dass Strom dem geringsten Widerstand folgt.
  3. Viele BIA-Geräte vernachlässigen Sektionen deines Körpers. Einige Geräte – wie die Tanita Waage – senden die Ströme in ein Bein hinein und aus dem anderen wieder hinaus; der Gesamte Torso wird ignoriert. Entsprechend senden einige Geräte die Ströme durch die Arme und vernachlässigen den Rest deines Körpers. Es gibt zwar mittlerweile ein Gerät, dass die Ströme durch deinen gesamten Körper sendet (2), doch dieses muss immer noch mit den anderen Problemen umgehen. 

Fehler führen zu anderen Fehlern

Das größte Problem von BIA ist, dass es eine Schätzung ist, die aus einer anderen Schätzung entsteht. Bei der Entwicklung eines BIA-Gerätes sammelt der Hersteller Informationen zur körperlichen Zusammensetzung einer großen Gruppe von Menschen mit einer anderen Methode. Hierbei wird meist nicht der Goldstandard des 4-Komponenten Modells verwendet, sondern hydrostatisches Wiegen.

Der Hersteller nutzt die Ergebnisse dieser Schätzung – zusammen mit Daten wie dem Gewicht, der Größe und dem Geschlecht – zur Entwicklung einer Formel für das eigene Gerät. Diese Formel ist dafür gemacht, zu schätzen, welche Ergebnisse das unter Wasser Wiegen dir liefern würde. 

Durch ursprüngliche Fehler entstehen also weitere Fehler. Ich habe dir bereits erläutert, dass das hydrostatische Wiegen eine Abweichung von bis zu 6% beim Individuum haben kann. Und nun versuchen wir deine potenziellen Ergebnisse des hydrostatischen Wiegens durch BIA zu schätzen. Auch diese Schätzung wird ihre eigenen Fehler haben. Wir multiplizieren die Fehler also, da wir Schätzungen zu einer Schätzung aufstellen.

Über was für Abweichungen sprechen wir hier?

Große. Diese Grafik einer Studie zeigt die Unterschiede zwischen BIA und einem 4-Komponenten Modell:

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Unterschied in der fettfreien Masse (kg) zwischen BIA und dem 4-Komponenten Modell (Bildquelle: Ritz et al, 2007)

Die X-Achse zeigt den Unterschied der fettfreien Massen (in kg) zwischen BIA und dem 4-Komponenten Modell. Die Y-Achse zeigt die Anzahl der Personen, bei denen diese Differenz festgestellt wurde (in der Studie wurden insgesamt 50 Personen betrachtet; um Kilogramm in Pfund umzurechnen musst du die Zahlen mit 2,2 multiplizieren).

  • Es lässt sich zunächst erkennen, dass der Graph rechts von 0 verzerrt ist. Das zeigt, dass das 4-Komponenten Modell in der Regel einen höheren Körperfettanteil als BIA ergeben hat.
  • Zweitens bestehen zwischen einigen Individuen große Unterschiede. Sogar 20 der 50 Testpersonen haben mit BIA ein Ergebnis von ca. 3,5kg weniger herausbekommen, als sie eigentlich haben. 12 der 50 Personen zeigten sogar Unterschiede bis zu 4,5kg.

Hier ist ein anderer Graph von einer Studie mit Bodybuildern:

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Unterschiede des Körperfettanteils von Bodybuildern. Im Vergleich stehen verschiedene Techniken zum 4-Komponenten Modell. Jeder Balken zeigt 2 Standardabweichungen an (95% der Testsubjekte) (Bildquelle: van Marken Lichtenfels et al, 2004)

Dieser Graph zeigt die Verteilung verschiedener Techniken zur Körperfettschätzung im Vergleich zum 4-Komponenten Modell, wenn man den Körperfettanteil direkt betrachtet.

Die Verteilung zeigt 2 Standardabweichungen; es fallen also 95% aller Testsubjekte in diese Verteilung. Ich möchte, dass du dich zunächst nur auf BIA konzentrierst. BIA hat, mit 8% Abweichung in beide Richtungen, die größte Verteilung aller Techniken. Draus lässt sich schlussfolgern, dass die Fehlerrate dieser Studie bei den meisten Bodybuildern etwa 8% betrug.

Wie schneidet BIA bei der Betrachtung von Änderungen über Zeit ab?

Ich habe schon oft gehört, dass BIA zwar nicht genau sein soll, aber gut die Änderungen über einen längeren Zeitraum betrachten kann. Die Theorie dahinter besagt, dass der Fehler immer gleich hoch ist.

Dies ist aber leider nicht wahr. Wie ich bereits im Artikel zum hydrostatischen Wiegen erwähnt habe, kann sich die Dichte und Hydration fettfreier Masse bei einem Gewichtsverlust verändern. Wenn dies sogar die Genauigkeit des hydrostatischen Wiegens beeinflussen kann, dann kannst du dir sicher sein, dass der Effekt auf BIA noch größer ist.

Forscher haben die Eignung von BIA zur Messung von Änderungen über Zeit betrachtet. In einer Studie lag die Unstimmigkeit zwischen BIA und dem 4-Komponenten Modell zwischen -3,6 und 4,8% (5). Das bedeutet, dass du 3,6% Körperfett verlieren kannst und mit BIA keine Änderung angezeigt wird. Oder die Schätzung ergibt einen Verlust von 8,8%, obwohl du nur 4% verloren hast. In dieser Studie hat sogar der stinknormale Body Mass Index (BMI) – bis auf die Messung einer Person – gleich gut abgeschnitten.

Lasst uns einen Blick auf die vorher angesprochene Studie werfen. Der Fehler wird noch größer:

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Die Grafik zeigt die Änderungen des Körperfetts in %. Im Vergleich stehen verschiedenen Methoden zum 4-Komponenten Modell. Jeder Balken repräsentiert 2 Standardabweichungen oder 95% aller Testsubjekte. (Bildquelle: Evans et al, 1999)

Erneut zeigt BIA als Körperfettmessung die größten Abweichungen – sogar größer als BMI. Die Fehlerrate stieg bis zu 8% an, wenn die Änderungen über Zeit betrachtet werden. Man kann also 4% Körperfett verlieren und BIA könnte sogar eine Steigerung des Körperfetts um 4% anzeigen.

Hier ist die Grafik der vorher erwähnten Studie:

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Die Grafik zeigt die Unterschiede im Verlust von Fett (in kg). Im Vergleich stehen BIA und das 4-Komponenten Modell. Die X-Achse zeigt den Unterschied und die Y-Achse die Anzahl der Personen mit dieser Differenz. (Bildquelle: Ritz et al, 2007)

Die X-Achse zeigt die Unterschiede im Verlust von Fett (in Kilogramm) zwischen BIA und dem 4-Komponenten Modell. Die Y-Achse zeigt die Anzahl an Menschen mit diesem Unterschied. Viele Datensätze sammeln sich auf der linken Seite der Grafik, was darauf hindeutet, dass viele Leute mehr Fett verloren haben, als die BIA ergab. Etwa 12 der 50 Testsubjekte haben sogar 7 kg mehr Fett verloren, als die BIA anzeigte. 

Es ist klar, dass die BIA den Fettverlust zu niedrig angibt, da die elektrischen Ströme nicht mal durch das Fett unter deiner Haut gehen. Du kannst also viel Fett verlieren und die BIA würde es gar nicht merken. Die BIA zeigt dir in diesem Fall sogar nur einen Fettverlust an, da du Gewicht verloren hast und Gewicht Teil der Formel ist. Deshalb schneidet die BIA in einigen Studien sogar nicht viel besser ab, als der BMI. 

Meine eigenen Experimente mit der BIA verifizieren diese Ergebnisse

In der Klinik, in der ich gearbeitet habe, hatten wir einige starke Gewichtsverluste. Unsere Klienten haben im Durchschnitt fast 20 kg verloren und wir hatten 400 Leute gleichzeitig in unserem Programm. Gelegentlich hatte wir Klienten, die viel an Gewicht und an Körperumfang verloren haben; die BIA hat allerdings eine Zunahme an Körperfett angezeigt. Das ist nicht oft vorgekommen, aber es ist vorgekommen.

Wenn es passiert ist, war es psychologisch sehr demotivierend für den Klienten; einige Klienten haben aufgrund dieser Ergebnisse sogar angefangen zu weinen. Wir haben diesen Personen versucht zu erklären, dass die Ergebnisse des BIA sehr ungenau sind, aber die Klienten haben sich trotzdem an die Ergebnisse geklammert und sich nicht auf die Gewichts- und Körpermaßänderungen verlassen (welche die wahre Geschichte erzählen).

Viele dieser Klienten waren Mitarbeiter von Microsoft, welche sehr auf Zahlen fixiert sind. Ich habe sogar eine Kampagne gestartet, um BIA komplett abzuschaffen, aber Microsoft (dessen Versicherung unser Programm finanziert hat) setze die Messung der Körperkomposition voraus. Wir haben zumindest die Anzahl der BIA drastisch reduzieren können und nur vor und nach dem Programm eine Messung durchgeführt, anstatt alle 5 Wochen eine Analyse zu machen. Dadurch wurde das Problem zwar reduziert, aber nicht komplett ausgemerzt. 

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Methoden der Körperfettmessung: Die Bioimpendanzanalyse ist eine Schätzung, die auf einer anderen Schätzung basiert. Dementsorechend hoch ist auch die Fehlerrate. (Bildquelle: Fotolia / Voyagerix)

BIA: Das Urteil

BIA kann viele Probleme hervorrufen, denn die Schätzung basiert auf einer anderen Schätzung und die Fehler häufen sich an. Betrachtet man Durchschnittswerte der BIA erkennt man oft eine Tendenz zur Unterbewertung des Fettverlustes.

Wie auch bei den anderen Methoden zur Körperfettmessung, kann die Abweichung sehr hoch sein – einige Studien deuten auf eine Höhe von 8-9% hin. Die BIA schneidet manchmal nicht mal besser als der BMI ab. Betrachtet man den Fettverlust über einen bestimmten Zeitraum, dann wird der Fettverlust meist unterbewertet und der geschätzte Verlust kann um bis zu 8% falsch sein. 

Aus all diesen Gründen bin ich kein Fan der BIA zur Messung der Körperzusammensetzung bei Individuen. Wenn du die BIA nutzen möchtest, solltest du sehr lange Zeitintervalle nutzen (mindestens 3 Monate, wobei 6 Monate vermutlich besser sind), da die Abweichung höher als der tatsächliche Verlust an Körperfett sein kann. Egal welche Ergebnisse BIA dir liefert, denk immer daran, dass es sich nur um grobe Schätzungen handelt… und ich betone grob!

Quellen & Referenzen zum 3. Teil

(1) BioSpaceAmerica. URL: http://www.biospaceamerica.com/.

(2) InBodyUSA. URL: http://www.inbodyusa.com/.

(3) Ritz, P., et al. (2007): Comparison of different methods to assess body composition of weight loss in obese and diabetic patients. In: Diabetes Res Clin Pract. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17306903.

(4)van Marken Lichtenbelt, WD., et al. (2004): Body composition changes in bodybuilders: a method comparison. In: Med Sci Sports Exerc. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15076792.

(5) Evans, EM., et al. (1999): Body-composition changes with diet and exercise in obese women: a comparison of estimates from clinical methods and a 4-component model. In: Am J Clin Nutr. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10393132.

Körperfettmessung mit der Fettzange / Caliper (Hautfaltenmessung)

Wie funktioniert die Hautfaltenmessung?

Bei der Hautfaltenmessung wird eine Messzange (Caliper / Kaliper) verwendet; Man kneift dann an mehreren Stellen des Körpers (in der Regel 3-7 Stellen), welche Haut und die darunterliegende Fettschicht (auch als Unterhautfett oder subkutanes Fett bekannt) zusammen, und misst dies anschließend mit der Messzange.

Die einzelnen Hautfaltendicken werden dann aufaddiert und – zusammen mit deinem Gewicht – in eine Gleichung eingesetzt. Diese Gleichung liefert dir die Dichte deines Körpers, welche angibt, wie das Verhältnis zwischen dem Volumen deines Körpers und deinem Gewicht ausfällt.

Magermasse nimmt bei gleichem Gewicht weniger Platz ein – es ist also dichter. Umso höher die Dichte deines Körpers ist, desto mehr Magermasse und desto weniger Fett hast du. Diese Dichte kann dann mit einer anderen Gleichung in einen Körperfettanteil umgerechnet werden, ähnlich der Siri-Gleichung, welche ich schon in der Sektion weiter oben (Unterwasserwiegen) angesprochen habe. 

Fehlerquellen bei der Hautfaltenmessung

Bei dieser Methode zur Körperfettmessung gibt es viele potenzielle Fehlerquellen.

Erstens ist es entscheidend, wie gut die Messung durchgeführt wird – also wie gut die messende Person darin ist, das Fett und die Haut von der Muskulatur wegzuziehen.

Fehlerquelle #1: Eine falsche Technik führt schnell zu Fehlern im Ergebnis

Ich erinnere mich noch gut daran, als Student an der Washington State University eine Hautfaltenmessung an einer Cheerleaderin gemacht zu haben. Mein Ergebnis hat ihr nicht gefallen, weshalb sie einen der Trainer gefragt hat, den Test zu wiederholen. Er hat mir gesagt, dass man an der Zange wackeln muss (was man nicht machen sollte). Naja… er hat den Test mit seiner Technik durchgeführt und durch das Wackeln ist ein Teil der Hautfalte aus der Zange gerutscht. Natürlich kam mit dieser falschen Technik ein geringerer Körperfettanteil heraus. 

Fehlerquelle #2: Eine weitere Fehlerquelle ist die verwendete Gleichung

Meist wird die Jackson-Pollock-Gleichung angewendet (1). Eine Gleichung kann allerdings nur valide auf Personen angewendet werden, welche den Personen gleichen, die Teil bei der Entwicklung der Gleichung waren. Beispielsweise wurde die männliche Version der Jackson-Pollock-Gleichung an Männern zwischen 18 und 61 Jahren entwickelt. Liegt man außerhalb dieses Bereiches, wird das Ergebnis ungenau.

Außerdem wurde die Jackson-Pollock Gleichung an weißen Männern und Frauen entwickelt; wie ich aber bereits im Artikel zum hydrostatischen Wiegen erwähnt habe, kann sich die Dichte der fettfreien Masse bei verschiedenen Ethnizitäten unterscheiden – deshalb erhöht sich die Fehlerrate bei der Jackson-Pollock Gleichung, wenn du nicht weiß bist.

Es ist sehr wichtig, dass du bei der Hautfaltenmessung eine Gleichung verwendest, die spezifisch für dein Alter, dein Geschlecht und deine Ethnizität entwickelt wurde.

Fehlerquelle #3: Die Hautfaltenmessung ist eine Schätzung basierend auf einer Schätzung

Ein anderes Problem ähnelt dem Problem des BIA. Die Hautfaltenmessung ist eine Schätzung basierend auf einer Schätzung. Die Gleichungen für die Hautfaltenmessung wurden auf Basis eines Experiments mit dem hydrostatischen Wiegen (welche selbst eine Schätzung mit Fehlern ist) erstellt.

Geht man von einer Fehlerrate von 5-6% bei Individuen aus, dann verschlimmert sich der Fehler der Hautfaltenmessung weiter. 

Fehlerquelle #4: Änderungen der Körperkomposition werden unzureichend erfasst

Viertens haben wir das gleiche Problem wie mit allen 2-Komponenten-Modellen… die Annahme, dass fettfreie Masse eine bestimmte Dichte hat. Wie ich schon im Artikel zum hydrostatischen Wiegen dargelegt habe, kann sich die Dichte fettfreier Masse mit einer Änderung des Körpergewichts verändern.

So entstehen weitere Fehler bei der Veränderung des Körperfetts über einen längeren Zeitraum.

Hautfaltenmessung – Dicke Fehler

Hautfaltenmessungen haben im Vergleich zum 4-Komponenten-Modell ziemlich große Fehler, egal ob ein Durchschnittswert oder ein Individuum betrachtet wird. Eine Studie hat beispielsweise gezeigt, dass die Hautfaltenmessung (mit der Jackson-Pollock Gleichung) den Körperfettanteil bei weißen Frauen um 6% unterschätzt hat (2) – das ist der Durchschnitt für die gesamte Gruppe. Die individuellen Fehlerraten waren extrem – von einer Überschätzung von 10% bis zu einer Unterschätzung von 15%.

Für Männer waren die Fehlerraten nicht besser. Unter Anwendung der Durnin-Womersley-Gleichung (3) lagen die Fehlerraten in einem Bereich von 10-15% in beide Richtungen. 

Und wie sieht es mit der Messung von Körperfettänderungen über die Zeit aus?

Eine Studie an übergewichtigen Frauen, die Gewicht verloren haben, hat gezeigt, dass die Hautfaltenmessung durchschnittlich einigermaßen gut abschneidet (4). Die Änderung des Körperfettanteils wird nur um etwa 1% unterschätzt – allerdings sind die individuellen Fehlerraten höher. Die Werte liegen zwischen einer Unterschätzung von etwa 5% und einer Überschätzung von etwa 3%.

Das bedeutet: Du könntest 5% Körperfett verlieren und die Hautfaltenmessung würde keine Änderung anzeigen. Oder die Hautfaltenmessung könnte dir anzeigen, dass du 6% Körperfett verloren hast, obwohl du eigentlich nur 3% verloren hast.

Ähnliche individuelle Fehlerraten wurde an einer Studie mit Bodybuildern gefunden (5). 

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Methoden der Hautfaltenmessung: Die Hautfaltenmessung via Caliper ist mit Abstand die Günstigste Methode für Laien, um den Körperfettanteil zu messen. Um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten, sollte die Messung stets von der selben Person zur selben Tageszeit durchgeführt werden. (Bildquelle: Fotolia / Dmytro-Panchenko)

Die Hautfaltenmessung: Das Urteil

Ähnlich der BIA, so kann die Hautfaltenmessung bei Individuen stark danebenliegen. Geht es darum, die Änderungen des Körperfettanteils über Zeit zu messen, eignet sich die Hautfaltenmessung recht gut, allerdings können die Fehler bei dieser Betrachtung an Individuen 3-5% betragen.

Verwendest du die Hautfaltenmessung, um den Körperfettanteil einer einzelnen Person über Zeit zu betrachten, dann sollten lange Zeitintervalle zwischen den Messungen liegen (mindestens 3 Monate, wobei 6 Monate besser wären); sonst ist die Fehlerrate höher als die Änderungen, die du sehen kannst. Ich würde sogar davon abraten, den Körperfettanteil zu berechnen. Wenn die Dicke der Hautfalten abnimmt, dann verlierst du auch Fett

Damit haben wir die meist verwendeten 2-Komponenten-Modelle zur Körperfettmessung besprochen. Im nächsten Teil widmen wir uns der DEXA-Methode, einem 3-Komponenten-Modell.

Quellen & Referenzen zum 4. Teil

(1) Jackson, AS. / Pollock, ML. (1978): Generalized equations for predicting body density of men. In: Br J Nutr. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/718832.

(2) Petersen, MJ. / Czerwinski, SA. / Siervogel, RM. (2003): Development and validation of skinfold-thickness prediction equations with a 4-compartment model. In: Am J Clin Nutr. URL: http://ajcn.nutrition.org/content/77/5/1186.full.

(3) Durnin, JV. / Womersley, J. (1974): Body fat assessed from total body density and its estimation from skinfold thickness: measurements on 481 men and women aged from 16 to 72 years. In: Br J Nutr. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/4843734.

(4) Evens, EM., et al. (1999): Body-composition changes with diet and exercise in obese women: a comparison of estimates from clinical methods and a 4-component model. In: Am J Clin Nutr. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10393132.

(5) van Marken Lichtenbeld, WD., et al. (2004): Body composition changes in bodybuilders: a method comparison. In: Med Sci Sports Exerc. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15076792.

Körperfettmessung mit dem DEXA Scan

DEXA

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Der DEXA-Scan ist ein 3 Komponenten Modell, der die Zusammensetzung des Körpers nach Fett, Knochenminerale und fettfreie Masse (keine Knochen) aufsplittet. (Bildquelle: Wikimedia / Nick Smith Photography ; CC Lizenz 3.0)

DEXA wurde ursprünglich verwendet, um die Dichte der Knochen zu messen – und hat sich zu einer Technik zur Körperfettmessung weiterentwickelt. Es handelt sich um ein ein 3-Komponenten-Modell zur Schätzung der Körperzusammensetzung, denn es teilt den Körper in 3 Komponenten:

  • Fett
  • Knochenminerale
  • und jegliche fettfreie Messe, die nicht aus Knochen besteht

Diese Methode zur Körperfettmessung ist deshalb – im Unterschied zu den 2-Komponenten-Modellen – nicht für Fehler durch Unterschiede in der Dichte der Knochen zwischen unterschiedlichen Ethnizitäten anfällig. Es gibt allerdings andere Fehlerquellen, die ich in diesem Artikel behandle.

DEXA bietet einige Vorteile

Die verbesserte Technik hat die Scanzeiten stark verkürzt (vor Jahren dauerte ein DEXA Scan noch 20-25 Minuten; heutzutage nur noch 5-10 Minuten), wodurch diese Methode praktisch und nichtinvasiv ist.

DEXA erlaubt Schätzungen zur Dichte der Knochen und lokalen Körperkompositionen (es kann also die Körperkomposition für einzelne Teile deines Körpers festgestellt werden).

Beim DEXA-Scan wird die Absorption deines Körpers von Röntgenstrahlen zweier Energien gemessen. Fett, Knochenmineral und fettfreie Masse haben verschiedene Absorptionseigenschaften. Indem wir deinen Körper komplett Scannen, können wir die Zusammenmessung deines Körpers schätzen.

DEXA Fehlerquellen

Wie alle Methoden zur Schätzung des Körperfettanteils gibt es auch beim DEXA Scan verschiedene potenzielle Fehlerquellen.

Unterschiede in Hard- & Software

Beispielsweise variieren die Ergebnisse zwischen Maschinen unterschiedlicher Hersteller und teilweise sogar zwischen Maschinen der gleichen Hersteller. Updates der Software können den Algorithmus zur Berechnung der Körperzusammensetzung verändern. Unterschiedliche Hard- und Softwarekombinationen können in unterschiedlichen Interpolationen zwischen weichem Gewebe und Knochen resultieren, sowie Pixel anders behandeln, wovon ein kleiner Anteil Knochen ist.

Art der Röntgenstrahlung

Die Art der Röntgenstrahlung (Fächerstrahlung oder Nadelstrahl) kann auch eine Fehlerquelle darstellen; DEXA Geräte mit Fächerstrahlung können unter Strahlenverstärkung leiden (auch als parallaxe Fehler bekannt).

Hydrationsstatus der Muskulatur

Eine letzte Fehlerquelle ist die gleiche wie auch bei den 2-Komponenten-Modellen: Der Hydrationsstatus fettfreier Masse. Eine 5%-ige Änderung der Wassereinlagerungen der fettfreien Masse kann den durch den DEXA-Scan bestimmten Körperfettanteil um bis zu 3% beeinflussen (1).

Das ist vor allem ein Problem, wenn man verschiedene Ethnizitäten oder Körpertypen vergleicht, bei denen die Wassereinlagerungen der fettfreien Masse variieren können, sowie bei der Betrachtung der Änderungen des Körperfettanteils über Zeit. 

DEXA vs. 4-Komponenten Modell

Mehrere Studien haben den DEXA-Scan mit dem 4-Komponenten Model verglichen. Betrachtet man Durchschnittswerte, dann schneidet der DEXA-Scan mit einer Fehlerrate von 1-2% gut ab. Allerdings können – wie bei allen anderen Körperfettmessungen – die individuellen Fehlerraten viel höher sein.

Individuelle Fehlerrate

Die Fehlerraten können von Studie zu Studie und von Gerät zu Gerät variieren; die Ergebnisse liegen zwischen 4% in einer Studie (2) und 8-10% in einer anderen (3). Die Genauigkeit des DEXA-Scans kann auch durch das Geschlecht, die Größe, den Körperfettanteil und Krankheiten beeinflusst werden (4). 

Entwicklung über Zeit

Auch bei der Betrachtung der Entwicklung über Zeit treten Probleme auf. In einer Studie haben Forscher Schmalz um die Beine der Testobjekte gewickelt, um eine Gewichtszunahme zu simulieren. Durch diesen Test wurde allerdings auch die Körpermineralien beeinflusst, weshalb die Fähigkeit des DEXA-Scans zur genauen Bestimmung der Körperkompositionen bei Gewichtsveränderungen angezweifelt wird (5).

In einer anderen Studie mit Bodybuildern war der DEXA-Scan im Durchschnitt relativ genau, führte allerdings beim Individuum zu Abweichungen bis zu 4% (6). Du könntest also deinen Körperfettanteil um 4% reduzieren und der DEXA-Scan könnte keine Änderung anzeigen. Oder der DEXA-Scan zeigt dir eine 4%-ige Änderung an, obwohl es gar keine Veränderung gab.

Eine andere Studie hat gezeigt, dass die Verringerung des Körperfettanteils meist überschätzt, während die Erhöhung unterschätzt wird (7). Die Überschätzungen gingen sogar bis zu 5%.

Hier ist ein Graph einer Studie, die die Änderungen des Körperfettanteils über Zeit mit dem 4-Komponenten Modell verglichen hat (8): 

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Veränderungen des Körperfettanteils: Vergleich zwischen DEXA Scan und 4-Komponenten Modell. (Bildquelle: Mahon et al, 2007)

Die X-Achse zeigt die Änderungen des Körperfettanteils mit dem DEXA-Scan und die Y-Achse die Änderungen mit dem 4-Komponenten Model. Es lässt sich erkennen, dass es wenig Überschneidungen zwischen den Methoden gibt.

Beispielsweise ergab der DEXA-Scan bei einer Person eine Reduktion um 5%, während das 4-Komponenten Modell eine Erhöhung von 5% ergab. Eine andere Person zeigte mit dem 4-Komponenten Model eine Reduktion um 10%, während der DEXA-Scan lediglich eine Reduktion von 3% anzeigte.

Diese Ergebnisse zweifeln an der Glaubwürdigkeit des DEXA-Scans bei der Messung des Körperfettanteils von Individuen. 

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Methoden der Körperfettmessung: Der DEXA-Scan wird auch als 3-Komponenten Modell bezeichnet. Es ist eine vergleichsweise teure Methode zur Körperfettmessung und weist – trotz guter Durchschnittswerte – bei Individuen hohe Fehlerraten auf.(Bildquelle: Fotolia / andriano_cz)

DEXA: Das Urteil

Obwohl DEXA ein 3-Komponenten Modell ist, sind die Fehlerraten nicht besser als beim hydrostatischen Wiegen – teilweise sogar schlechter. Wie auch die anderen Methoden zur Körperfettmessung liefert diese bei Durchschnittswerten relativ gute Ergebnisse, weist bei Individuen aber hohe Fehler auf. Diese Fehler pendeln sich bei etwa 5% ein, wobei einige Studien sogar Abweichungen bis zu 10% gezeigt haben.

Betrachtet man die Änderungen über Zeit bei Individuen, zeigen einige Studien eine Abweichung von etwa 5%  – allerdings schneidet der DEXA-Scan in einigen Studien viel schlechter ab. Aus diesen Gründen kann ich nicht empfehlen diese Methode für die Betrachtung der Änderungen des Körperfettanteils zu verwenden.

Wenn du DEXA für diese Art der Betrachtung verwenden möchtest, dann sollten lange Zeiträume zwischen den Test liegen (mindestens 3-6 Monate), denn es muss mindestens eine tatsächliche Änderung von 5% vorliegen, um überhaupt etwas sinnvolles anzuzeigen.

Das fasst die meist benutzten Techniken zur Feststellung der Körperzusammensetzung zusammen. Im letzten Teil dieser Serie werde ich die praktische Anwendung von allem aus dieser Reihe gelernten zusammenfassen.

Quellen & Referenzen zum 5. Teil

(1) Prior, BM., et al. (1997): In vivo validation of whole body composition estimates from dual-energy X-ray absorptiometry. In: J Appl Physiol. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9262461.

(2) Van der Ploeg, GE. / Withers, RT. / Laforgia, J. (1985): Percent body fat via DEXA: comparison with a four-compartment model. In: J Appl Physiol. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12531910.

(3 & 4) Clasey, JL., et al. (1999): Validity of methods of body composition assessment in young and older men and women. In: J Apply Physiol. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16685045.

(5) Tothill, P. / Hannan, WJ. (2000): Comparisons between Hologic QDR 1000W, QDR 4500A, and Lunar Expert dual-energy X-ray absorptiometry scanners used for measuring total body bone and soft tissue. In: Ann N Y Acad Sci. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10865711.

(6) van Marken Lichtenbelt, WD., et al. (2004): Body composition changes in bodybuilders: a method comparison. In: Med Sci Sports Exerc. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15076792.

(7) Evans, EM., et al. (1999): Body-composition changes with diet and exercise in obese women: a comparison of estimates from clinical methods and a 4-component model. In: Am J Clin Nutr. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10393132.

(8) Mahon, AK., et al. (2007): Measurement of body composition changes with weight loss in postmenopausal women: comparison of methods. In: J Nutr Health Aging. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17508096.

Körperfettmessung: 8 praktische Tipps zur Ermittlung des Körperfettanteils

Zum Abschluss seien hier noch einmal die wichtigsten Tipps zur Körperfettmessung angeführt, die du im Hinterkopf behalten solltest:

  1. Denke stets daran, dass es sich bei jeder Zahl, die du aus einem solchen Körperfettanteil-Test herausbekommst, um eine sehr GROBE Schätzung handelt, die wohlweißlich auch daneben liegen könnte. Du solltest dich also nicht zu sehr auf einer bestimmten Zahl festhängen. Es ist keine wirkliche Körperfettmessung, sondern eine Körperfettschätzung.
  2. Punkt #1 gilt auch, wenn du Veränderungen über Zeit misst. Ich habe viele Leute nach einer Körperfettmessung solche Dinge sagen hören, wie z.B. „Ich habe zwei Kilogramm Fett und ein Kilogramm Muskeln aufgebaut.“ Diese Zahlen sind weit davon entfernt präzise zu sein. Bedenkt man die Fehlerrate von Messungen über die Zeit, so stehen die Chancen recht gut, dass die Zahlen nicht die Wahrheit wiedergeben.
  3. Selbst die besten Techniken zur Körperfettmessung besitzen eine Fehlerrate von 4-5% bei Messungen über die Zeit hinweg. Das bedeutet, dass der prozentuale Körperfettanteil um mindestens 4-5% fallen muss, bis man eine akkurate Reduktion des Körperfetts in den meisten Menschen messen kann. Deswegen solltest du immer zwischen längeren Zeitabständen Messungen durchführen – mindestens 3 Monate, würde ich behaupten, aber vermutlich sind 6 Monate sogar besser. Sehr oft sehe ich Leute, die alle 4 Wochen nachmessen. Das ist nicht nur zu häufig, sondern führt auch zu unzuverlässigen Ergebnissen.
  4. Bedenke, dass fettfreie Masse und Muskeln nicht ein- und dasselbe sind. Nur weil der Anteil an fettfreier Masse hochgegangen ist, bedeutet das nicht automatisch, dass du Muskeln aufgebaut hast.
  5. Du brauchst dein Körperfett nicht zwangsweise zu messen. Die Kombination aus Körpergewicht und Ermittlung der Umfänge (z.B. Hüftumfang) wird dir bereits eine sehr gute Orientierung darüber liefern, ob du Körperfett verlierst oder nicht.
  6. Wenn du die Veränderung deines Körperfettanteils über die Zeit hinweg messen willst, dann empfehle ich dir die Methode des hydrostatischen Wiegens oder die Messung via Fettzange (Caliper). Diese Methoden haben die zuverlässigsten Raten der Messung gezeigt, wenn es um Veränderungen über Zeiträume geht. Leider sind diese Methoden sehr schwierig mit extrem fettleibigen Menschen durchzuführen – in solchen Fällen empfehle ich die simple Methode des Wiegens und Umfängenehmens.
  7. Wenn du die Fettzange (Caliper) nutzt, um Veränderungen über die Zeit zu messen, musst du nicht einmal einen prozentualen Körperfettanteil ermitteln (% KFA). Wenn die Hautfaltendicke sinkt, dann ist es sehr wahrscheinlich, dass du auch Fett verlierst.
  8. Egal welche Technik du auch nutzt: Sorge stets für die gleichen Bedingungen, wenn gemessen wird. Das heißt auch, dass die Messung von derselben Person mit demselben Equipment und zur selben Tageszeit durchgeführt wird.

Wie man einen Test zur Körperfettmessung manipulieren kann

Körperkompositionstests sind nichts anderes als ungefähre Schätzungen, welche auf anderen Variable basieren, die mit der Körperkomposition korrelieren. Solche Tests basieren jedoch auf zahlreichen Annahmen, wie zum Beispiel, dass die fettfreie Masse eine ganz bestimmte Dichte hat. Und natürlich wurde bereits gezeigt, dass diese Annahmen oftmals nicht zutreffen – insbesondere, wenn man gerade Fett zunimmt oder verliert.

Da diese Tests auf vielen pauschalen Annahmen basieren, könnte man durchaus auf den Gedanken kommen, wie man die Ergebnisse mithilfe simpler Manipulationen der Ernährung und des Trainings verändern könnte. Vor einiger Zeit war ich zu Gast bei Andy Morgan’s Podcast.

In diesem Podcast fragte mich Andy, ob es Wege gäbe, bei Körperfettmessungen zu betrügen, da die Körperkompositionsmessungen ja auf all diesen Annahmen basierte. Ich spekulierte, dass man seinem Körper die Kohlenhydrate entziehen und sich dehydrieren könnte, um den Körperfettanteil höher erscheinen zu lassen und dann mit Kohlenhydraten aufladen und viel Wasser trinken könnte, um ihn niedriger erscheinen zu lassen.

Glücklicherweise muss ich nicht nur spekulieren. In den letzten Jahren gab es immer mehr Forschung dazu, wie Tests der Körperkomposition durch Ernährungs- und Trainingsstrategien manipuliert werden können.

Lasst uns einen Blick auf die vergangene Forschung werfen.

Iss und betrüg‘

Die erste Studie, die dieses Thema erforschte, wurde meines Wissens nach 1992 publiziert (1).

Die Forscher wollten den Effekt von Wasser und Mahlzeiten auf eine Körperkompositionsmessung mittels DEXA beobachten. Die Individuen absolvierten DEXA-Scans vor und nach den Mahlzeiten und wurden angeleitet, direkt nach den Mahlzeiten so viel Wasser wie möglich zu trinken.

Die Forscher fanden heraus, dass ein Mittag- oder Abendessen einen Zuwachs der Magermasse um ungefähr 1 kg bewirkte, ohne dass die Fettmasse zunahm. Dieser Zuwuchs wurde ausschließlich im Oberkörper gemessen.

Die folgende Grafik zeigt die Spitzen der Magermasse infolge der Mittag- (Lunch) und Abendessen (Dinner).

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Wir wissen ja, dass Essen gut für die Gains ist – aber dass es so schnell geht …? (Bildquelle: Horber et al, 1992)

Dies Studie sagt uns im Grunde genommen Folgendes: Wenn du vor einer DEXA-Messung noch schnell einige Kilogramm Magermasse aufbauen möchtest, dann iss‘ einfach eine ordentliche Mahlzeit und trink viel Wasser.

Und es gibt noch mehr Forschung, die das bestätigt. In einer australischen Studie verglichen die Forscher DEXA-Messungen in körperlich aktiven Probanden unter den folgenden Bedingungen (in dieser Reihenfolge) (2):

  1. Am Morgen auf nüchternen Magen.
  2. 5 Minuten später, nach einer Repositionierung auf dem Scan-Bett.
  3. 8 Stunden später, nach gewöhnlichen Tagesaktivitäten.
  4. Am nächsten Morgen vor dem Frühstück.
  5. Weitere 30 Minuten nach dem Frühstück.

Den größten Einfluss auf die Messungen machten das Frühstück und die Tagesaktivitäten.

Das Frühstück resultiere in guten 0,4 bis 0,9 kg mehr Magermasse – davon fast alles am Oberkörper. Wenn du also ca. einen halben bis einen Kilogramm Magermasse innerhalb von 30 Minuten zunehmen willst, dann iss vor den Messungen ein Frühstück.

Auch die Messung, die später am Nachmittag nach den täglichen Aktivitäten genommen wurde, zeigte eine durchschnittliche Zunahme an Magermasse von 0,5 kg, verteilt auf Rumpf und Beine. Um also die Veränderungen der Magermasse zu maximieren, solltest du deine Messungen am Nachmittag, bald nach dem Essen, durchführen lassen.

 Vor kurzem zeigte eine aktuelle Studie sehr ähnliche Effekte (3); eine Nahrungszufuhr verursachte einen „Zuwachs“ von 0,8 kg Magermasse und einen „Verlust“ von 0,2 kg Fettmasse. Die Zusammensetzung der Mahlzeiten (kohlenhydratreich oder kohlenhydratarm) machte keinen Unterschied.

Ein Bankett für die BIA

Essen, um den Körperfettanteil zu verbessern, funktioniert nicht nur mit DEXA-Scans, sondern auch mit bioelektrischen Impedanzanalysen (BIA).

Eine Mahlzeit vor einer BIA kann eine Reduktion der Impedanz für bis zu 5 Stunden nach der Mahlzeit bewirken (4). Dies würde in einer Reduktion des Körperfettanteils (mehr Magermasse und weniger Fettmasse) resultieren, auch wenn das Ausmaß von der Gleichung abhängt, die für die Schätzung des Körperfettanteils verwendet wird.

Eine andere Studie fand das gleiche Ergebnis (5). Hier verringerte sich die Impedanz sogar für über 12 Stunden.

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Durchschnittliche Veränderung der Impedanz vom Basiswert innerhalb einer 24-stündigen Periode (n=18). Pfeile ziegen den Zeitpunkt einer Mahlzeiteneinnahme. (Bildquelle: Slinde & Rossander-Hulthén, 2001)

Das interessante an dieser Studie ist, dass die Impedanz nach dem Erwachen langsam anstieg und dann nach der Mahlzeit (welche 2 Stunden nach dem Erwachen stattfand) sofort abfiel. Der höchste Impedanzwert wurde 15 Minuten nach dem Frühstück gemessen; er brachte die Berechnung des Körperfettanteils auf 27,1% für die Frauen und 17,2% für die Männer.

Die niedrigsten Impedanzwerte wurden bei Frauen 3 Stunden nach dem Abendessen und bei Männern 2 Stunden nach dem Mittagessen gemessen. Mit diesen Werten kamen die Frauen auf 24% und die Männer auf 15,5% KFA, also 2,3% weniger bei den Frauen, 1,7% bei den Männern.

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Die Einnahme einer Mahlzeit sorgt für ein Absinken des Messergebnisses beim KFA in Frauen, wie auch Männern. (Bildquelle: Adaptiert nach Slinde & Rossander-Hulthén, 2001)

Nun sind dies nur Durchschnittswerte. Eine Person in der Studie „reduzierte“ ihren Körperfettanteil von 29,7% auf 25,9% – das ist eine Differenz von fast 4%.

Dies deutete zudem an, dass der Impedanzverlust (und somit der Rückgang des KFAs) sich aufsummiert, je mehr Mahlzeiten man über den Tag zu sich nimmt. Und das ist der Grund, warum – wenn du bei einer BIA „cheaten“ möchtest – du es am besten nach dem Abendessen machst, wen du viel Essen im System hast. Zudem solltest du natriumreiche (=salzreiche) Nahrung konsumieren, wenn du den Effekt dieser Mahlzeiten maximieren willst (6).

Natrium ist ein Elektrolyt und es leitet Elektrizität. Es sind die Elektrolyte im Essen, die für den Verlust an Impedanz (den verbesserten Elektrizitätsfluss) verantwortlich sind, welcher nach den Mahlzeiten geschieht.

Es gibt immer mehr Forschung, welche zeigt, wie das Essen den in einer BIA gemessenen Körperfettanteil temporär verbessert.

In einer sehr aktuellen Studie betrug die fettfreie Masse am Nachmittag fast 1 kg mehr als am Morgen nach dem Aufstehen, und der Körperfettanteil war um 0,6 Prozentpunkte niedriger (3).

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Die Einnahme einer Mahlzeit sorgt für ein Absinken des Messergebnisses beim KFA in Frauen, wie auch Männern. (Bildquelle: Adaptiert nach Slinde & Rossander-Hulthén, 2001)

Pumpen, um (deinen Körperfetttest) zu trumpfen

Die australische Forschergruppe, deren Studie ich vorhin bereits diskutierte, folgte mit einer weiteren Studie, welche den Einfluss von Krafttraining oder Radfahren auf DEXA-Messungen untersuchte (7).

Krafttraining vor den DEXA-Messungen verursachte einen Zuwachs in der Magermasse der Arme um 2%, sowie eine Verringerung der Fettmasse der Arme um 2%. Wenn du deine Arme also vor dem DEXA-Scan mit einem Krafttraining aufpumpst, simulierst du eine höhere Magermasse und weniger Fettmasse in den Armen.

Carb-Load für den Muskelmasse-Load

Einige von euch wissen vielleicht bereits, dass Kohlenhydrate in Form von Glykogen in der Muskulatur gespeichert werden, welches wiederum Wasser speichert. Dies ist der Grund, warum Bodybuilder einige Tage vor ihrem Wettkampf oft einen sogenannten „Carb-Load“ betreiben – sie also sehr viele Kohlenhydrate konsumieren, um ihren Muskeln infolge der Wassereinlagerung eine „vollere“ Erscheinung zu verschaffen.

Wenn ein Carb-Load die Wassereinlagerung in der Muskulatur vermehren kann, ist der Gedanke nicht abwegig, dass dies auch die DEXA-Ergebnisse verändern könnte. Besonders, weil DEXA nicht zwischen Muskelmasse und Körperwasser unterscheiden kann.

Dieses Konzept wurde in der Forschung getestet und hat sich bewahrheitet.

In einer Studie wurden DEXA-Scans an jungen Männern angewendet, bevor und nachdem sie eine dreitägige kohlenhydratreiche Ernährung (75% der Kalorien aus Kohlenhydraten) konsumierten (8).

Es zeigten sich ein durchschnittlicher Zuwachs der mageren Körpermasse um 0,9 kg und ein durchschnittlicher Zuwachs der mageren Masse der Gliedmaßen (ein Surrogat für die Muskelmasse) um 1,4 kg. Der DEXA-Scan zeigte also einen Zuwachs um 1,4 kg in der geschätzten Muskelmasse, und das nur durch eine kohlenhydratreiche Ernährung. Die Forscher beobachteten gleichzeitig eine Reduktion des Körperfettanteils von 13,3% auf 12,9% – also einen Verlust um 0,4%.

Eine aktuellere Studie bestätigte diese Ergebnisse (9). Nach einer Glykogenentleerung wurden den Subjekten 12 Gramm Kohlenhydrate pro Kilogramm Körpergewicht verabreicht (720 Gramm für eine Person mit 60 kg), mit oder ohne zugesetztem Creatin.

Die Forscher fanden einen Zuwachs der mageren Körpermasse um 3% in der Kohlenhydrate + Creatin Gruppe und einen Zuwachs von 2% in der Kohlenhydratgruppe.

Standardisierungen sind in der Körperfettschätzung essentiell

All diese Studien zeigen nur, wie wichtig es ist, Körperfetttests wie DEXA zu standardisieren.

Das heißt, dieselben Klamotten zu tragen, ausgeruht zu sein (kein Sport vorher), nüchtern zu sein, sofort morgens nach dem Erwachen getestet zu werden, hydriert zu sein und – bei DEXA – die Position des Betts zu standardisieren.

Viele Studien tun dies jedoch ganz und gar nicht. Sieh‘ dir einmal folgende Tabelle an, welche die Standardisierung dieser Faktoren bei einer Reihe von Studien aufzeigt, die DEXA-Scans heranzogen, um die Körperkomposition in Athleten zu messen (2).

Methoden & Tücken der Körperfettmessung

Eine Standardisierung der Messung sucht man in vielen Studien vergebens. (Bildquelle: Nana et al, 2012)

Du siehst also, viele dieser Studien erfüllen nicht das Kriterium der Standardisierung, was ein großes Problem bezüglich der Reliabilität darstellt.

Optimales Cheat-Protokoll für einen Körperfetttest

  • Deine „Vorhermessung“:
    • Iss einige Tage vor der Messung keine Kohlenhydrate und führe ein hochvolumiges Krafttraining mit vielen Wiederholungen aus, um deine Glykogenspeicher möglichst zu entleeren.
    • Iss so viel Natrium (Salz) wie gewohnt.
    • Lass dich etwa 1-2 Stunden nach dem Erwachen testen, bevor du etwas gegessen oder getrunken hast.
  • Deine „Nachhermessung“:
    • Iss 3 Tage lang zuvor eine sehr kohlenhydratreiche Ernährung, um deine Glykogenspeicher möglichst voll zu machen.
    • Konsumiere an deinem Testtag viel Essen, Wasser und Salz.
    • Lass dich am Nachmittag oder Abend testen, etwa 1-3 Stunden nach einer Mahlzeit.
    • Lass dich bald nach einem Training im „Pump“-Stil testen.

Auf der bisher aufgezeigten Forschung basierend könntest du dadurch – im Schnitt – theoretisch etwa 2,5 kg Magermasse „zunehmen“, ohne das der Gehalt an Fettmasse „ansteigt“. Manche Menschen sehen vielleicht sogar größere Veränderungen. Und das ohne echte Veränderungen der Körperkomposition.

Nun habe ich diesen Artikel nicht geschrieben, um Menschen zu ermutigen, bei Körperfetttests zu cheaten (als ob man in einer Art Wettbewerb wäre, welches den Körperfettanteil als Marker nutzt).

Natürlich betrügt man sich im Grunde genommen nur selbst, wenn man einen Vorher- und einen Nachhertest vergleicht, die unter unterschiedlichen Bedingungen gemacht wurden.

Zudem können diese Praktiken von anderen genutzt werden, um bessere Ergebnisse vorzutäuschen, als tatsächlich realisiert wurden (Denke die typischen Vorher-Nachher-Bilder mit Werbeversprechen a la „Baue 3 kg Muskeln in 1 Woche auf“).

Ich schrieb diesen Artikel, um die Wichtigkeit der Standardisierung von Körperfetttests zu verdeutlichen, selbst bei Techniken wie DEXA.

Standardisierungsprotokoll

  • In jeder Testwiederholung in den gleichen Klamotten testen lassen.
  • Gleich morgens nach dem Aufstehen auf nüchternen Magen testen lassen.
  • Keinen Sport vorher machen.
  • Hydriert sein (aber nicht überhydriert. Stell einfach sicher, dass du nicht dehydriert bis. Nutze die Urinfarbe als Anhaltspunkt).
  • Keine großen Veränderungen der Körperkomposition oder der Kalorienzufuhr in naher Vergangenheit.
  • Bei DEXA sicherstellen, dass mit dem gleichen Equipment und der gleichen Software getestet wird und dass es eine Methode gibt, um die Körperposition auf dem Tisch zu standardisieren.

Wie gesagt: Selbst standardisiert sind Körperfetttests nur grobe Schätzungen. Pass also auf, sie richtig zu nutzen.

Quellen & Referenzen zum 7. Teil

(1) Horber , F., et al. (1992): Impact of hydration status on body composition as measured by dual energy X-ray absorptiometry (DXA) in normal volunteers and patients on hemodialysis. In: ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/publication/21732379_Impact_of_hydration_status_on_body_composition_as_measured_by_dual_energy_X-ray_absorptiometry_DXA_in_normal_volunteers_and_patients_on_hemodialysis.

(2) Nana, A., et al. (2012): Effects of Daily Activities on Dual-Energy X-ray Absorptiometry Measurements of Body Composition in Active People. In: Am Coll Sports Med. URL: http://www.physiquescience.com.au/uploads/contentFiles/files/Nana%20et%20al_%20Effects%20of%20daily%20activities%20on%20DXA%20measurements%20of%20body%20composition%20in%20active%20people_%20MSSE%2044_180-9,%202012.pdf.

(3) Tinsley, GM., et al. (2017): Impact of Acute Dietary Manipulations on DXA and BIA Body Composition Estimates. In: Med Sci Sports Exerc. URL: https://www.readbyqxmd.com/read/27875499/impact-of-acute-dietary-manipulations-on-dxa-and-bia-body-composition-estimates.

(4) Gallagher, MR., et al. (1998): The influence of a breakfast meal on the assessment of body composition using bioelectrical impedance. In: Eur J Clin Nutr.  URL: https://www.researchgate.net/publication/51302618_The_influence_of_a_breakfast_meal_on_the_assessment_of_body_composition_using_bioelectrical_impedance.

(5) Slinde, F. / Rossander-Hulthén, L. (2001): Bioelectrical impedance: effect of 3 identical meals on diurnal impedance variation and calculation of body composition. In: Am J Clin Nutr. URL: http://ajcn.nutrition.org/content/74/4/474.long.

(6) Fogelholm, M., et al. (1993): Effects of Meal and Its Electrolytes on Bioelectrical Impedance. In: Ellis, KJ. / Eastman, JD. (eds): Human Body Composition. Basic Life Sciences: Vol. 60. Springer Boston. URL: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4899-1268-8_75?no-access=true.

(7) Nana, A., et al. (2012): Effects of Exercise Sessions on DXA Measurements of Body Composition in Active People. In: Am Coll Sports Med. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/88b0/f271d0e322ea037ec71258896c21399e7976.pdf

(8) Rouillier, M-A., et al. (2015): Effect of an Acute High Carbohydrate Diet on Body Composition Using DXA in Young Men. In: ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/publication/280118111_Effect_of_an_Acute_High_Carbohydrate_Diet_on_Body_Composition_Using_DXA_in_Young_Men.

(9) Bone, JL., et al. (2016): Manipulation of Muscle Creatine and Glycogen Changes DXA Estimates of Body Composition. In: ResearchGate.  URL: https://www.researchgate.net/publication/311159797_Manipulation_of_Muscle_Creatine_and_Glycogen_Changes_DXA_Estimates_of_Body_Composition.

Körperfettmessung | Abschließende Worte

Ich hoffe, du hast die Artikelserie zur Körperfettmessung genossen und ich hoffe auch, dass ich dir dahingehend die Augen öffnen konnte, was die Messmethoden betrifft.

Nochmals: Das Ermitteln des Körperfettanteils ist nicht sinnlos, aber du musst äußerst vorsichtig sein, wenn es darum geht die Ergebnisse zu interpretieren.

Du fandest diesen Beitrag zu den Methoden der Körperfettmessung interessant & lesenswert – und würdest gerne mehr evidenzbasierte Informationen (Praxis & Theorie) lesen? Dann werde Leser unseres monatlich erscheinenden Magazins, der Metal Health Rx!


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*Die Metal Health Rx (kurz "MHRx") ist eine digitale Fachzeitschrift im .pdf Format, die sich speziell an interessierte (Kraft-)Sportler & ernährungs-/gesundheitsbewusste Menschen richtet. Das Magazin wird von unserem, eigens dafür ins Leben gerufenen, MHRx Autoren-Team erstellt und von AesirSports.de verlegt & herausgegben.

 


Bildquelle Titelbild: Fotolia / LoloStock


 

Über

James Krieger ist der Begründer von Weightlology. Er hält einen Master-Abschluss in Ernährung von der University of Florida und einen zweiten Master-Abschluss der Washington State University. Er ist der ehemalige Forschungsdirektor für ein unternehmerisches Programm zum Gewichtsmanagement, welches mit über 400 Menschen pro Jahr gearbeitet hat, wobei ein durchschnittlicher Gewichtsverlust von 18 kg in 3 Monaten erreicht wurde.

James ist ein publizierter Wissenschaftsautor und Sprecher im Bereich von Training und Ernährung. Seine Forschungsarbeiten wurden bereits in zahlreichen prestigehaften wissenschaftlichen Journals, darunter dem American Journal of Clinical Nutrition und Journal of Applied Physiology veröffentlicht.

James ist seit über 20 Jahren auf den Gebieten von Gesundheit, Ernährung und Fitness unterwegs und hat insgesamt mehr als 500 Artikel veröffentlicht. Er ist ein starker Gläubiger der evidenz-basierten Ansätze bezüglich der Transformation des Körpers und Gesundheit.

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Wenn Sie sich zu unserem E-Mail Newsletter anmelden, übersenden wir Ihnen regelmäßig Informationen zu unseren Angeboten. Pflichtangabe für die Übersendung des Newsletters ist allein Ihre E-Mailadresse. Die Angabe weiterer Daten ist freiwillig und wird verwendet, um Sie persönlich ansprechen zu können. Für den Versand des Newsletters verwenden wir das sog. Double Opt-in Verfahren. Dies bedeutet, dass wir Ihnen erst dann einen E-Mail Newsletter übermitteln werden, wenn Sie uns ausdrücklich bestätigt haben, dass Sie in den Empfang von Newsletter einwilligen. Wir schicken Ihnen dann eine Bestätigungs-E-Mail, mit der Sie gebeten werden durch Anklicken eines entsprechenden Links zu bestätigen, dass Sie künftig den Newsletter erhalten wollen.

Mit der Aktivierung des Bestätigungslinks erteilen Sie uns Ihre Einwilligung für die Nutzung Ihrer personenbezogenen Daten gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO. Bei der Anmeldung zum Newsletter speichern wir Ihre vom Internet Service-Provider (ISP) eingetragene IP-Adresse sowie das Datum und die Uhrzeit der Anmeldung, um einen möglichen Missbrauch Ihrer E-Mail- Adresse zu einem späteren Zeitpunkt nachvollziehen zu können. Die von uns bei der Anmeldung zum Newsletter erhobenen Daten werden ausschließlich für Zwecke der werblichen Ansprache im Wege des Newsletters benutzt. Sie können den Newsletter jederzeit über den dafür vorgesehenen Link im Newsletter oder durch entsprechende Nachricht an den eingangs genannten Verantwortlichen abbestellen. Nach erfolgter Abmeldung wird Ihre E-Mailadresse unverzüglich in unserem Newsletter-Verteiler gelöscht, soweit Sie nicht ausdrücklich in eine weitere Nutzung Ihrer Daten eingewilligt haben oder wir uns eine darüberhinausgehende Datenverwendung vorbehalten, die gesetzlich erlaubt ist und über die wir Sie in dieser Erklärung informieren.

7.2 Newsletterversand via ActiveCampaign

Der Versand unserer E-Mail-Newsletter erfolgt über den technischen DienstleisterActiveCampaign, LLC, 150 N. Michigan Ave Suite 1230, Chicago, IL, US, USA („ActiveCampaign“), an den wir Ihre bei der Newsletteranmeldung bereitgestellten Daten weitergeben.

Diese Weitergabe erfolgt gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO und dient unserem berechtigten Interesse an der Verwendung eines werbewirksamen, sicheren und nutzerfreundlichen Newslettersystems. Die von Ihnen zwecks Newsletterbezugs eingegebenen Daten (z.B. E-Mail-Adresse) werden auf den Servern von ActiveCampaign in den USA gespeichert. ActiveCampaign verwendet diese Informationen zum Versand und zur statistischen Auswertung der Newsletter in unserem Auftrag. Für die Auswertung beinhalten die versendeten E-Mails sog. Web-Beacons bzw. Trackings-Pixel, die Ein-Pixel-Bilddateiendarstellen, die auf unserer Website gespeichert sind. So kann festgestellt werden, ob eine Newsletter-Nachricht geöffnet und welche Links ggf. angeklickt wurden.

Mit Hilfe des sog. Conversion-Trackings kann außerdem analysiert werden, ob nach Anklicken des Links im Newsletter eine vorab definierte Aktion (z.B. Kauf eines Produkts auf unserer Website) erfolgt ist. Außerdem werden technische Informationen erfasst (z.B. Zeitpunktdes Abrufs, IP-Adresse, Browsertyp und Betriebssystem). Die Daten werden ausschließlich pseudonymisiert erhoben und werden nicht mir Ihren weiteren persönlichen Daten verknüpft, eine direkte Personenbeziehbarkeit wird ausgeschlossen.

Diese Daten dienen ausschließlich der statistischen Analyse von Newsletterkampagnen. Die Ergebnisse dieser Analysen können genutzt werden, um künftige Newsletter besseran die Interessen der Empfänger anzupassen. Wenn Sie der Datenanalyse zu statistischen Auswertungszwecken widersprechenmöchten, müssen Sie den Newsletterbezug abbestellen.

Wir haben mit ActiveCampaign einen Auftragsverarbeitungsvertrag („Data ProcessingAgreement“) abgeschlossen, mit dem wir ActiveCampaign verpflichten, die Daten unserer Kunden zu schützen und sie nicht an Dritte weiterzugeben.

Die Datenschutzerklärung von ActiveCampaign können Sie hier einsehen: https://www.activecampaign.com/privacy-policy

 

7) Verwendung von Sozialen Medien: Social Plugins

9.1 Facebook-Plugins mit Shariff-Lösung

Auf unserer Website werden sogenannte Social Plugins ("Plugins") des sozialen Netzwerkes Facebook verwendet, das von der Facebook Inc., 1 Hacker Way, Menlo Park, CA 94025, USA ("Facebook") betrieben wird.

Um den Schutz Ihrer Daten beim Besuch unserer Website zu erhöhen, sind diese Schaltflächen nicht uneingeschränkt als Plugins, sondern lediglich unter Verwendung eines HTML-Links in die Seite eingebunden. Durch diese Art der Einbindung wird gewährleistet, dass beim Aufruf einer Seite unserer Website, die solche Schaltflächen enthält, noch keine Verbindung mit den Servern von Facebook hergestellt wird. Wenn Sie auf die Schaltfläche klicken, öffnet sich ein neues Browserfenster und ruft die Seite von Facebook auf, auf der Sie (ggf. nach Eingabe Ihrer Login-Daten) mit den dortigen Plugins interagieren können.

Facebook Inc. mit Sitz in den USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen „Privacy Shield“ zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet.

Zweck und Umfang der Datenerhebung und die weitere Verarbeitung und Nutzung der Daten durch Facebook sowie Ihre diesbezüglichen Rechte und Einstellungsmöglichkeiten zum Schutz Ihrer Privatsphäre entnehmen Sie bitte den Datenschutzhinweisen von Facebook: http://www.facebook.com/policy.php

9.2 Pinterest-Plugin als Shariff-Lösung

Auf den Seiten des Verkäufers werden sogenannte Social Plugins („Plugins“) des sozialen Netzwerkes Pinterest verwendet, das von der Pinterest Inc., 808 Brannan Street, San Francisco, CA, 94103, USA („Pinterest“) betrieben wird.

Um den Schutz Ihrer Daten beim Besuch unserer Website zu erhöhen, sind diese Schaltflächen nicht uneingeschränkt als Plugins, sondern lediglich unter Verwendung eines HTML-Links in die Seite eingebunden. Durch diese Art der Einbindung wird gewährleistet, dass beim Aufruf einer Seite unserer Website, die solche Schaltflächen enthält, noch keine Verbindung mit den Servern von Pinterest hergestellt wird. Wenn Sie auf die Schaltfläche klicken, öffnet sich ein neues Browserfenster und ruft die Seite von Pinterest auf, auf der Sie (ggf. nach Eingabe Ihrer Login-Daten) mit den dortigen Plugins interagieren können.

Zweck und Umfang der Datenerhebung und die weitere Verarbeitung und Nutzung der Daten durch Pinterest sowie Ihre diesbezüglichen Rechte und Einstellungsmöglichkeiten zum Schutz Ihrer Privatsphäre entnehmen Sie bitte den Datenschutzhinweisen von Pinterest: https://about.pinterest.com/de/privacy-policy

9.3 Twitter-Plugin als Shariff-Lösung

Auf unserer Website werden sogenannte Social Plugins ("Plugins") des Mikroblogging-Dienstes Twitter verwendet, der von der Twitter International Company, One Cumberland Place, Fenian Street Dublin 2, D02 AX07 Irland ("Twitter") betrieben wird.

Um den Schutz Ihrer Daten beim Besuch unserer Website zu erhöhen, sind diese Schaltflächen nicht uneingeschränkt als Plugins, sondern lediglich unter Verwendungeines HTML-Links in die Seite eingebunden. Durch diese Art der Einbindung wirdgewährleistet, dass beim Aufruf einer Seite unserer Website, die solche Schaltflächen enthält, noch keine Verbindung mit den Servern von Twitter hergestellt wird.

Wenn Sie auf die Schaltfläche klicken, öffnet sich ein neues Browserfenster und ruft die Seite von Twitter auf, auf der Sie (ggf. nach Eingabe Ihrer Login-Daten) mit den dortigen Pluginsinteragieren können. Bitte beachten Sie, dass bei Interaktion mit dem Plugin erhobene Informationen (einschließlich Ihrer IP-Adresse) von Ihrem Browser direkt an einen Server von Twitter Inc. in die USA übermittelt und dort gespeichert werden.

Zweck und Umfang der Datenerhebung und die weitere Verarbeitung und Nutzung der Daten durch Twitter sowie Ihre diesbezüglichen Rechte und Einstellungsmöglichkeiten zum Schutz Ihrer Privatsphäre entnehmen Sie bitte den Datenschutzhinweisen von Twitter: https://twitter.com/privacy

 

10) Verwendung von Sozialen Medien: Videos

Verwendung von Youtube-Videos

Diese Website nutzt die Youtube-Einbettungsfunktion zur Anzeige und Wiedergabe von Videos des Anbieters „Youtube“, der zu der Google LLC., 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043, USA („Google“) gehört.

Hierbei wird der erweiterte Datenschutzmodus verwendet, der nach Anbieterangaben eine Speicherung von Nutzerinformationen erst bei Wiedergabe des/der Videos in Gang setzt. Wird die Wiedergabe eingebetteter Youtube-Videos gestartet, setzt der Anbieter „Youtube“ Cookies ein, um Informationen über das Nutzerverhalten zu sammeln. Hinweisen von „Youtube“ zufolge dienen diese unter anderem dazu, Videostatistiken zu erfassen, die Nutzerfreundlichkeit zu verbessern und missbräuchliche Handlungsweisen zu unterbinden. Wenn Sie bei Google eingeloggt sind, werden Ihre Daten direkt Ihrem Konto zugeordnet, wenn Sie ein Video anklicken. Wenn Sie die Zuordnung mit Ihrem Profil bei YouTube nicht wünschen, müssen Sie sich vor Aktivierung des Buttons ausloggen. Google speichert Ihre Daten (selbst für nicht eingeloggte Nutzer) als Nutzungsprofile und wertet diese aus. Eine solche Auswertung erfolgt insbesondere gemäß Art. 6 Abs. 1 lit.f DSGVO auf Basis der berechtigten Interessen von Google an der Einblendung personalisierter Werbung, Marktforschung und/oder bedarfsgerechten Gestaltung seiner Website. Ihnen steht ein Widerspruchsrecht zu gegen die Bildung dieser Nutzerprofile, wobei Sie sich zur Ausübung dessen an YouTube richten müssen.

Unabhängig von einer Wiedergabe der eingebetteten Videos wird bei jedem Aufruf dieser Website eine Verbindung zum Google-Netzwerk „DoubleClick“ aufgenommen, was ohne unseren Einfluss weitere Datenverarbeitungsvorgänge auslösen kann.

Google LLC mit Sitz in den USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen „Privacy Shield“ zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet.

Weitere Informationen zum Datenschutz bei „YouTube“ finden Sie in der Datenschutzerklärung des Anbieters unter: https://www.google.de/intl/de/policies/privacy

11) Online-Marketing

11.1 DoubleClick by Google

Diese Webseite nutzt das Online Marketing Tool DoubleClick by Google des Betreibers Google LLC., 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043, USA ("DoubleClick").

DoubleClick setzt Cookies ein, um für die Nutzer relevante Anzeigen zu schalten, die Berichte zur Kampagnenleistung zu verbessern oder um zu vermeiden, dass ein Nutzer die gleichen Anzeigen mehrmals sieht. Über eine Cookie-ID erfasst Google, welche Anzeigen in welchem Browser geschaltet werden und kann so verhindern, dass diese mehrfach angezeigt werden. Die Verarbeitung erfolgt auf Basis unseres berechtigten Interesses an der optimalen Vermarktung unserer Website gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO.

Darüber hinaus kann DoubleClick mithilfe von Cookie-IDs sog. Conversions erfassen, die Bezug zu Anzeigenanfragen haben. Das ist etwa der Fall, wenn ein Nutzer eine DoubleClick-Anzeige sieht und später mit demselben Browser die Website des Werbetreibenden aufruft und dort etwas kauft. Laut Google enthalten DoubleClick-Cookies keine personenbezogenen Informationen.

Aufgrund der eingesetzten Marketing-Tools baut Ihr Browser automatisch eine direkte Verbindung mit dem Server von Google auf. Wir haben keinen Einfluss auf den Umfang und die weitere Verwendung der Daten, die durch den Einsatz dieses Tools durch Google erhoben werden und informieren Sie daher entsprechend unserem Kenntnisstand: Durch die Einbindung von DoubleClick erhält Google die Information, dass Sie den entsprechenden Teil unseres Internetauftritts aufgerufen oder eine Anzeige von uns angeklickt haben. Sofern Sie bei einem Dienst von Google registriert sind, kann Google den Besuch Ihrem Account zuordnen. Selbst wenn Sie nicht bei Google registriert sind bzw. sich nicht eingeloggt haben, besteht die Möglichkeit, dass der Anbieter Ihre IP-Adresse in Erfahrung bringt und speichert.

Wenn Sie der Teilnahme an diesem Tracking-Verfahren widersprechen möchten, können Sie Cookies für Conversion-Tracking deaktivieren, indem Sie Ihren Browser so einstellen, dass Cookies von der Domain www.googleadservices.com blockiert werden, https://www.google.de/settings/ads, wobei diese Einstellung gelöscht wird, wenn Sie Ihre Cookies löschen. Alternativ können Sie sich bei der Digital Advertising Alliance unter der Internetadresse www.aboutads.info über das Setzen von Cookies informieren und Einstellungen hierzu vornehmen. Schließlich können Sie Ihren Browser so einstellen, dass Sie über das Setzen von Cookies informiert werden und einzeln über deren Annahme entscheiden oder die Annahme von Cookies für bestimmte Fälle oder generell ausschließen. Bei der Nichtannahme von Cookies kann die Funktionalität unserer Website eingeschränkt sein.

Google LLC mit Sitz in den USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen „Privacy Shield“ zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet.

Unter der nachstehenden Internetadresse erhalten Sie weitere Informationen über die Datenschutzbestimmungen von DoubleClick by Google: http://www.google.de/policies/privacy/

11.2 Google AdSense

Diese Website benutzt Google AdSense, einen Webanzeigendienst Google Ireland Limited, Gordon House, 4 Barrow St, Dublin, D04 E5W5, Irland ("Google").

Google AdSense verwendet sog. Cookies sind Textdateien, die auf Ihrem Computer gespeichert werden und die eine Analyse der Benutzung der Website durch Sie ermöglichen.Darüber hinaus verwendet Google AdSense zur Sammlung von Informationen auch sog."Web-Beacons" (kleine unsichtbare Grafiken), durch deren Verwendung einfache Aktionen wie der Besucherverkehr auf der Website aufgezeichnet, gesammelt undausgewertet werden können.

Die durch das Cookie und/ oder Web-Beacon erzeugten Informationen (einschließlich Ihrer IP-Adresse) über Ihre Benutzung dieser Websitewerden in der Regel an einen Server von Google übertragen und dort gespeichert. Hierbei kann es auch zu einer Übermittlung an die Server der Google LLC. in den USA kommen. Google benutzt die so erhaltenen Informationen, um eine Auswertung Ihres Nutzungsverhaltens im Hinblick auf die AdSense-Anzeigen durchzuführen.

Die im Rahmen von Google AdSense von Ihrem Browser übermittelte IP-Adresse wird nicht mit anderen Daten von Google zusammengeführt. Die von Google erhobenen Informationen werden unter Umständen an Dritte übertragen, sofern dies gesetzlich vorgeschrieben ist und/ oder soweit Dritte diese Daten im Auftrag von Google verarbeiten. Die beschriebene Verarbeitung von Daten erfolgt gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO zum Zweck der zielgerichteten werblichen Ansprache des Nutzers durch werbende Dritte, deren Anzeigen auf der Basis des ausgewerteten Nutzerverhalten auf dieser Websiteangezeigt werden. Diese Verarbeitung dient ebenfalls unserem finanziellen Interesse ander Ausschöpfung des wirtschaftlichen Potenzials unseres Internetauftritts durchentgeltliche Einblendung von personalisierten Drittwerbeinhalten. Unter der nachstehenden Internetadresse erhalten Sie weitere Informationen über die Datenschutzbestimmungen von Google: https://www.google.de/policies/privacy/

Sie können Cookies für Anzeigenvorgaben dauerhaft deaktivieren, indem Sie diese durcheine entsprechende Einstellung Ihrer Browser-Software verhindern oder Sie können das unter folgendem Link verfügbare Browser-Plug-in herunterladen und installieren: https://www.google.com/settings/ads/plugin?hl=de

Bitte beachten Sie, dass bestimmte Funktionen dieser Website möglicherweise nicht oder nur eingeschränkt genutzt werden können, wenn Sie die Verwendung von Cookies deaktiviert haben. Soweit rechtlich erforderlich, haben wir zur vorstehend dargestellten Verarbeitung Ihrer Daten Ihre Einwilligung gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO eingeholt. Sie können Ihre erteilte Einwilligung jederzeit mit Wirkung für die Zukunft widerrufen. Um Ihren Widerruf auszuüben, befolgen Sie bitte die vorstehend geschilderte Möglichkeit zur Vornahmeeines Widerspruchs.

11.3 Verwendung von Affiliate-Programmen

- Amazon Partnerprogramm (AmazonPartnerNet)

Wir nehmen am Partnerprogramm "AmazonPartnerNet" der Amazon EU S.a.r.l., 5 Rue Plaetis, L-2338 Luxemburg (nachfolgend "Amazon") teil. In diesem Zusammenhang haben wir auf unserer Website Werbeanzeigen als Links platziert, die zu Angeboten auf verschiedenen Amazon-Websites führen. Amazon setzt Cookies ein, hierbei handelt es sich um kleine Textdateien, die auf Ihrem Endgerät abgelegt werden, um die Herkunft von Bestellungen nachvollziehen zu können, die über solche Links generiert wurden. Dabei kann Amazon unter anderem erkennen, dass Sie den Partnerlink auf unserer Website angeklickt haben. Diese Informationen werden zur Zahlungsabwicklung zwischen uns und Amazon benötigt. Sofern die Informationen auch personenbezogen Daten enthalten, erfolgt die beschriebene Verarbeitung auf Grundlage unseres berechtigten finanziellen Interesses an der Abwicklung von Provisionszahlungen mit Amazon gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO.

Weitere Informationen zur Datennutzung durch Amazon finden Sie in der Amazon.de-Datenschutzerklärung unter http://www.amazon.de/gp/help/customer/display.html/ref=footer_privacy?ie=UTF8&nodeId=3312401

Wenn Sie die Auswertung des Nutzerverhaltens via Cookies blockieren möchten, können Sie Ihren Browser so einstellen, dass Sie über das Setzen von Cookies informiert werden und einzeln über deren Annahme entscheiden oder die Annahme von Cookies für bestimmte Fälle oder generell ausschließen. Sie können die interessenbezogenen Anzeigen bei Amazon auch über den Link http://www.amazon.de/gp/dra/info deaktivieren.

- AWIN Performance Advertising Netzwerk

Wir nehmen am Performance Advertising Netzwerk der AWIN AG, Eichhornstraße 3, 10785 Berlin (nachfolgend "AWIN") teil. Im Rahmen seiner Tracking-Dienste speichert AWIN zur Dokumentation von Transaktionen (z.B. von Leads und Sales) Cookies auf Endgeräten von Nutzern, die Webseiten oder andere Onlineangebote seiner Kunden besuchen oder nutzen (z.B. für einen Newsletter registrieren oder eine Bestellung in einem Onlineshop aufgeben). Diese Cookies dienen allein dem Zweck einer korrekten Zuordnung des Erfolgs eines Werbemittels und der entsprechenden Abrechnung im Rahmen seines Netzwerks.

In einem Cookie wird lediglich die Information darüber platziert, wann von einem Endgerät ein bestimmtes Werbemittel angeklickt wurde. In den AWIN Tracking Cookies wird eine individuelle, jedoch nicht auf den einzelnen Nutzer zuordnungsfähige Ziffernfolge hinterlegt, mit der das Partnerprogramm eines Advertisers, der Publisher, der Zeitpunkt der Aktion des Nutzers (Click oder View) dokumentiert werden. Hierbei erhebt AWIN auch Informationen über das Endgerät, von dem eine Transaktion durchgeführt wird, z.B. das Betriebssystem und den aufrufenden Browser. Sofern die Informationen auch personenbezogen Daten enthalten, erfolgt die beschriebene Verarbeitung auf Grundlage unseres berechtigten finanziellen Interesses an der Abwicklung von Provisionszahlungen mit AWIN gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO.

Falls Sie die Speicherung von Cookies in Ihrem Browser nicht wünschen, können Sie dies durch die entsprechende Browsereinstellung erreichen. Sie können in Ihrem jeweiligen Browser das Speichern von Cookies unter Extras/Internetoptionen deaktivieren, auf bestimmte Webseiten beschränken oder Ihren Browser so einstellen, dass er Sie benachrichtigt, sobald ein Cookie gesendet wird. Bitte beachten Sie aber, dass Sie in diesem Fall mit einer eingeschränkten Darstellung der Onlineangebote und einer eingeschränkten Benutzerführung rechnen müssen. Sie können Cookies auch jederzeit löschen.

In diesem Fall werden die darin hinterlegten Informationen von Ihrem Endgerät entfernt.Weitere Informationen zur Datennutzung durch AWIN erhalten Sie in der Datenschutzerklärung des Unternehmens: https://www.awin.com/de/rechtliches

 

12) Webanalysedienste

12.1 Jetpack (ehemals WordPress.com-Stats)

Dieses Angebot nutzt den Webanalysedienst Jetpack (vormals WordPress.com-Stats) betrieben von Automattic Inc., 60 29th Street #343, San Francisco, CA 94110-4929, USA, unter Einsatz der Trackingtechnologie von Quantcast Inc., 201 3rd St, Floor 2, San Francisco, CA 94103-3153, USA.

Mit Hilfe von Jetpack werden auf Basis unseres berechtigten Interesses an der statistischen Analyse des Nutzerverhaltens zu Optimierungs- und Marketingzwecken gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO pseudonymisierte Besucherdaten gesammelt, ausgewertet und gespeichert. Aus diesen Daten können zum selben Zweck pseudonymisierte Nutzungsprofile erstellt und ausgewertet werden. Jetpack verwendet sog. Cookies, also kleine Textdateien, die lokal im Zwischenspeicher des Internet-Browsers des Seitenbesuchers gespeichert werden.

Diese Cookies dienen unter anderem dazu, den Browser wiederzuerkennen, und ermöglichen so eine genauere Ermittlung der Statistikdaten. Die IP-Adresse des Nutzers hat an den erhobenen Informationen teil, wird aber sofort nach der Erhebung und vor deren Speicherung pseudonymisiert, um eine Personenbeziehbarkeit auszuschließen.

Die durch das Cookie erzeugten Informationen über Ihre Benutzung dieser Website (einschließlich der pseudonymisierten IP-Adresse) werden zur Wahrung der oben genannten Interessen auf einen Server in den USA übertragen und dort gespeichert.

Automattic Inc. mit Sitz in den USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen „Privacy Shield“ zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet.

Um einer Datenerhebung und -speicherung Ihrer Besucherdaten für die Zukunft zu widersprechen, können Sie unter nachfolgendem Link ein Opt-Out-Cookie von Quantcast beziehen, welches bewirkt, dass zukünftig keine Besucherdaten Ihres Browsers bei Jetpack erhoben und gespeichert werden: http://www.quantcast.com/opt-out
Der Opt-Out-Cookie wird von Quantcast gesetzt.

 

13) Tools und Sonstiges

13.1 Google Web Fonts

Diese Seite nutzt zur einheitlichen Darstellung von Schriftarten so genannte Web Fontsdie von der Google Ireland Limited, Gordon House, 4 Barrow St, Dublin, D04 E5W5,Irland („Google“) bereitgestellt werden.

Beim Aufruf einer Seite lädt Ihr Browser die benötigten Web Fonts in ihren Browser-Cache, um Texte und Schriftarten korrekt anzuzeigen. Zu diesem Zweck muss der von Ihnen verwendete Browser Verbindung zu den Servern von Google aufnehmen. Hierbei kann es auch zu einer Übermittlung von personenbezogenen Daten an die Server der Google LLC. in den USA kommen. Auf diese Weise erlangt Google Kenntnis darüber, dass über Ihre IP-Adresse unsere Website aufgerufen wurde.

Die Nutzung von Google Web Fonts erfolgt im Interesse einer einheitlichen und ansprechenden Darstellung unserer Online-Angebote. Dies stellt einberechtigtes Interesse im Sinne von Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO dar. Wenn Ihr Browser Web Fonts nicht unterstützt, wird eine Standardschrift von Ihrem Computer genutzt.

Weitere Informationen zu Google Web Fonts finden Sie unter https://developers.google.com/fonts/faq und in der Datenschutzerklärung von Google: https://www.google.com/policies/privacy/

13.2 Wordfence

Zu Sicherheitszwecken verwendet diese Webseite das Plugin „Wordfence“, einen Dienstder Defiant Inc., 800 5th Ave Ste 4100, Seattle, WA 98104, USA (nachstehend„Wordfence“).

Das Plugin schützt die Website und die damit verbundene IT-Infrastrukturvor unberechtigten Drittzugriffen, Cyberangriffen sowie vor Viren und Malware. Wordfence erfasst die IP-Adressen von Nutzern sowie gegebenenfalls weitere Daten zu Ihrem Verhalten auf unserer Website (insbesondere aufgerufene URLs und Header-Informationen), um illegitime Seitenzugriffe und Gefahren zu erkennen und abzuwehren. Dabei wird die erfasste IP-Adresse mit einer Liste bekannter Angreiferverglichen. Wird die erfasste IP-Adresse als Sicherheitsrisiko erkannt, kann Wordfencediese automatische für den Seitenzugriff sperren.

Die so erhobenen Informationenwerden an einen Server der Defiant Inc. in den USA übertragen und dort gespeichert. Die beschriebenen Datenverarbeitungen erfolgen gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO auf Basis unsere berechtigten Interessen am Schutz der Webseite vor schädlichen Cyber-Angriffen und an der Wahrung der Struktur- und Datenintegrität- und -sicherheit. Die Defiant Inc. beruft sich auf die Standarddatenschutzklauseln laut Art. 46 Satz 2 lit. cDSGVO als Rechtsgrundlage für die Übermittlung von Daten in die USA. Verfügen Seitenbesucher der Webseite über Login-Rechte, setzt Wordfence außerdem Cookies (= kleine Textdateien) auf dem jeweils verwendeten Endgerät des Besuchers. Mithilfe der Cookies können bestimmte Standort- und Geräteinformationen ausgelesen werden, die eine Einschätzung darüber ermöglichen, ob der Login-berechtigte Zugriff von einer legitimierten Person stammt.

Gleichzeitig können über die Cookies Zugriffsrechte evaluiert und über eine seiteninterne Firewall entsprechend der Berechtigungsstufe freigegeben werden. Schließlich dienen die Cookies dazu, irreguläre Zugriffe von Seitenadministratoren von neuen Geräten oder neuen Standorten aus zu registrieren und andere Administratoren hierüber zu benachrichtigen. Diese Cookies werden nur gesetzt, sofern ein Nutzer über Login-Rechte verfügt. Bei Seitenbesucher ohne Login-Befugnis setzt Wordfence keine Cookies.

Sofern über die Cookies personenbezogene Daten verarbeitet werden, erfolgt die Verarbeitung gemäß Art. 6 Abs.1 lit f. DSGVO auf Basis unseres berechtigten Interessesan der Verhinderung illegitimer Zugriffe auf die Seitenverwaltung und der Abwehr nicht autorisierter Administratorenzugriffe. Wir haben mit der Defiant Inc. einen Auftragsverarbeitungsvertrag (Data Processing Agreement) abgeschlossen, mit dem wir das Unternehmen verpflichten, die Daten von Seitenbesuchern zu schützen und sie nicht an Dritte weiterzugeben. Weitere Informationen zur Datennutzung der Defiant Inc. für Wordfence erhalten Sie inder Datenschutzerklärung von Wordfence unter https://www.wordfence.com/privacy-policy/

 

14) Rechte des Betroffenen

14.1 Das geltende Datenschutzrecht gewährt Ihnen gegenüber dem Verantwortlichen hinsichtlich der Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten umfassende Betroffenenrechte (Auskunfts- und Interventionsrechte), über die wir Sie nachstehend informieren:

  • Auskunftsrecht gemäß Art. 15 DSGVO: Sie haben insbesondere ein Recht auf Auskunft über Ihre von uns verarbeiteten personenbezogenen Daten, die Verarbeitungszwecke, die Kategorien der verarbeiteten personenbezogenen Daten, die Empfänger oder Kategorien von Empfängern, gegenüber denen Ihre Daten offengelegt wurden oder werden, die geplante Speicherdauer bzw. die Kriterien für die Festlegung der Speicherdauer, das Bestehen eines Rechts auf Berichtigung, Löschung, Einschränkung der Verarbeitung, Widerspruch gegen die Verarbeitung, Beschwerde bei einer Aufsichtsbehörde, die Herkunft Ihrer Daten, wenn diese nicht durch uns bei Ihnen erhoben wurden, das Bestehen einer automatisierten Entscheidungsfindung einschließlich Profiling und ggf. aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik und die Sie betreffende Tragweite und die angestrebten Auswirkungen einer solchen Verarbeitung, sowie Ihr Recht auf Unterrichtung, welche Garantien gemäß Art. 46 DSGVO bei Weiterleitung Ihrer Daten in Drittländer bestehen;
  • Recht auf Berichtigung gemäß Art. 16 DSGVO: Sie haben ein Recht auf unverzügliche Berichtigung Sie betreffender unrichtiger Daten und/oder Vervollständigung Ihrer bei uns gespeicherten unvollständigen Daten;
  • Recht auf Löschung gemäß Art. 17 DSGVO: Sie haben das Recht, die Löschung Ihrer personenbezogenen Daten bei Vorliegen der Voraussetzungen des Art. 17 Abs. 1 DSGVO zu verlangen. Dieses Recht besteht jedoch insbesondere dann nicht, wenn die Verarbeitung zur Ausübung des Rechts auf freie Meinungsäußerung und Information, zur Erfüllung einer rechtlichen Verpflichtung, aus Gründen des öffentlichen Interesses oder zur Geltendmachung, Ausübung oder Verteidigung von Rechtsansprüchen erforderlich ist;
  • Recht auf Einschränkung der Verarbeitung gemäß Art. 18 DSGVO: Sie haben das Recht, die Einschränkung der Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten zu verlangen, solange die von Ihnen bestrittene Richtigkeit Ihrer Daten überprüft wird, wenn Sie eine Löschung Ihrer Daten wegen unzulässiger Datenverarbeitung ablehnen und stattdessen die Einschränkung der Verarbeitung Ihrer Daten verlangen, wenn Sie Ihre Daten zur Geltendmachung, Ausübung oder Verteidigung von Rechtsansprüchen benötigen, nachdem wir diese Daten nach Zweckerreichung nicht mehr benötigen oder wenn Sie Widerspruch aus Gründen Ihrer besonderen Situation eingelegt haben, solange noch nicht feststeht, ob unsere berechtigten Gründe überwiegen;
  • Recht auf Unterrichtung gemäß Art. 19 DSGVO: Haben Sie das Recht auf Berichtigung, Löschung oder Einschränkung der Verarbeitung gegenüber dem Verantwortlichen geltend gemacht, ist dieser verpflichtet, allen Empfängern, denen die Sie betreffenden personenbezogenen Daten offengelegt wurden, diese Berichtigung oder Löschung der Daten oder Einschränkung der Verarbeitung mitzuteilen, es sei denn, dies erweist sich als unmöglich oder ist mit einem unverhältnismäßigen Aufwand verbunden. Ihnen steht das Recht zu, über diese Empfänger unterrichtet zu werden.
  • Recht auf Datenübertragbarkeit gemäß Art. 20 DSGVO: Sie haben das Recht, Ihre personenbezogenen Daten, die Sie uns bereitgestellt haben, in einem strukturierten, gängigen und maschinenlesebaren Format zu erhalten oder die Übermittlung an einen anderen Verantwortlichen zu verlangen, soweit dies technisch machbar ist;
  • Recht auf Widerruf erteilter Einwilligungen gemäß Art. 7 Abs. 3 DSGVO: Sie haben das Recht, eine einmal erteilte Einwilligung in die Verarbeitung von Daten jederzeit mit Wirkung für die Zukunft zu widerrufen. Im Falle des Widerrufs werden wir die betroffenen Daten unverzüglich löschen, sofern eine weitere Verarbeitung nicht auf eine Rechtsgrundlage zur einwilligungslosen Verarbeitung gestützt werden kann. Durch den Widerruf der Einwilligung wird die Rechtmäßigkeit der aufgrund der Einwilligung bis zum Widerruf erfolgten Verarbeitung nicht berührt;
  • Recht auf Beschwerde gemäß Art. 77 DSGVO: Wenn Sie der Ansicht sind, dass die Verarbeitung der Sie betreffenden personenbezogenen Daten gegen die DSGVO verstößt, haben Sie - unbeschadet eines anderweitigen verwaltungsrechtlichen oder gerichtlichen Rechtsbehelfs - das Recht auf Beschwerde bei einer Aufsichtsbehörde, insbesondere in dem Mitgliedstaat Ihres Aufenthaltsortes, Ihres Arbeitsplatzes oder des Ortes des mutmaßlichen Verstoßes.

14.2 WIDERSPRUCHSRECHT

WENN WIR IM RAHMEN EINER INTERESSENABWÄGUNG IHRE PERSONENBEZOGENEN DATEN AUFGRUND UNSERES ÜBERWIEGENDEN BERECHTIGTEN INTERESSES VERARBEITEN, HABEN SIE DAS JEDERZEITIGE RECHT, AUS GRÜNDEN, DIE SICH AUS IHRER BESONDEREN SITUATION ERGEBEN, GEGEN DIESE VERARBEITUNG WIDERSPRUCH MIT WIRKUNG FÜR DIE ZUKUNFT EINZULEGEN.
MACHEN SIE VON IHREM WIDERSPRUCHSRECHT GEBRAUCH, BEENDEN WIR DIE VERARBEITUNG DER BETROFFENEN DATEN. EINE WEITERVERARBEITUNG BLEIBT ABER VORBEHALTEN, WENN WIR ZWINGENDE SCHUTZWÜRDIGE GRÜNDE FÜR DIE VERARBEITUNG NACHWEISEN KÖNNEN, DIE IHRE INTERESSEN, GRUNDRECHTE UND GRUNDFREIHEITEN ÜBERWIEGEN, ODER WENN DIE VERARBEITUNG DER GELTENDMACHUNG, AUSÜBUNG ODER VERTEIDIGUNG VON RECHTSANSPRÜCHEN DIENT.

WERDEN IHRE PERSONENBEZOGENEN DATEN VON UNS VERARBEITET, UM DIREKTWERBUNG ZU BETREIBEN, HABEN SIE DAS RECHT, JEDERZEIT WIDERSPRUCH GEGEN DIE VERARBEITUNG SIE BETREFFENDER PERSONENBEZOGENER DATEN ZUM ZWECKE DERARTIGER WERBUNG EINZULEGEN. SIE KÖNNEN DEN WIDERSPRUCH WIE OBEN BESCHRIEBEN AUSÜBEN.

MACHEN SIE VON IHREM WIDERSPRUCHSRECHT GEBRAUCH, BEENDEN WIR DIE VERARBEITUNG DER BETROFFENEN DATEN ZU DIREKTWERBEZWECKEN.

15) Dauer der Speicherung personenbezogener Daten

Die Dauer der Speicherung von personenbezogenen Daten bemisst sich anhand der jeweiligen Rechtsgrundlage, am Verarbeitungszweck und – sofern einschlägig –zusätzlich anhand der jeweiligen gesetzlichen Aufbewahrungsfrist (z.B. handels- und steuerrechtliche Aufbewahrungsfristen).

Bei der Verarbeitung von personenbezogenen Daten auf Grundlage einer ausdrücklichen Einwilligung gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO werden diese Daten so lange gespeichert, bis der Betroffene seine Einwilligung widerruft. Existieren gesetzliche Aufbewahrungsfristen für Daten, die im Rahmen rechtsgeschäftlicher bzw. rechtsgeschäftsähnlicher Verpflichtungen auf der Grundlagevon Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO verarbeitet werden, werden diese Daten nach Ablauf der Aufbewahrungsfristen routinemäßig gelöscht, sofern sie nicht mehr zur Vertragserfüllung oder Vertragsanbahnung erforderlich sind und/oder unsererseits kein berechtigtes Interesse an der Weiterspeicherung fortbesteht.

Bei der Verarbeitung von personenbezogenen Daten auf Grundlage von Art. 6 Abs. 1 lit.f DSGVO werden diese Daten so lange gespeichert, bis der Betroffene sein Widerspruchsrecht nach Art. 21 Abs. 1 DSGVO ausübt, es sei denn, wir können zwingende schutzwürdige Gründe für die Verarbeitung nachweisen, die die Interessen, Rechte und Freiheiten der betroffenen Person überwiegen, oder die Verarbeitung dient der Geltendmachung, Ausübung oder Verteidigung von Rechtsansprüchen.

Bei der Verarbeitung von personenbezogenen Daten zum Zwecke der Direktwerbung auf Grundlage von Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO werden diese Daten so lange gespeichert, bis der Betroffene sein Widerspruchsrecht nach Art. 21 Abs. 2 DSGVO ausübt. Sofern sich aus den sonstigen Informationen dieser Erklärung über spezifische Verarbeitungssituationen nichts anderes ergibt, werden gespeicherte personenbezogene Daten im Übrigen dann gelöscht, wenn sie für die Zwecke, für die sie erhoben oder aufsonstige Weise verarbeitet wurden, nicht mehr notwendig sind.

© IT-Recht Kanzlei

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Version: 201804251040

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