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BMI - Indice di Massa Corporea

Sun, 10 Jul 2022 00:00:00 +0000

Faith in oneself is the best and safest course.
— Michelangelo

Indice di massa corporea

L’indice di massa corporea (abbreviato IMC o BMI, dall’inglese body mass index) è un dato biometrico, espresso come rapporto tra peso e quadrato dell’altezza di un individuo ed è utilizzato come un indicatore dello stato di peso forma.

Storia

Adolphe Quetelet, matematico e statistico belga, nei suoi studi sui dati antropometrici della crescita umana concluse che “il peso cresce con il quadrato dell’altezza”, descrivendo nel 1832 il rapporto tra le due misure: l’indice Quetelet. Oltre un secolo dopo l’indice Quetelet è stato utilizzato negli studi sull’obesità. Il nome Body Mass Index è stato introdotto dal fisiologo Ancel Keys nel 1972.

Descrizione

Questo indice è di frequente utilizzato in maniera grossolana, in quanto non integrato da un fattore basilare come il sesso e da caratteristiche morfologiche di base quali larghezza delle spalle, larghezza ossea del bacino, circonferenza cranica, rapporto tra lunghezza delle gambe e lunghezza del tronco, corporatura di tipo tendenzialmente muscoloso o flaccido e altri fattori. ${ }^{[3]}$ È inoltre fondamentale considerare la percentuale di massa grassa e massa magra del soggetto. Ad esempio, un paziente di $90 \mathrm{~kg}$ e $175 \mathrm{~cm}$ di altezza può essere normopeso, se ha una percentuale di massa magra (muscolare) maggiore della percentuale di massa grassa.

Operativamente l’indice di massa corporea si calcola come il rapporto tra la massa-peso, espressa in chilogrammi, e il quadrato dell’altezza, espressa in metri.

Esempio 1: Altezza 1,70 m; massa $62 \mathrm{~kg}$: $$ \text { IMC }=\frac{\text { Massa }}{(\text { Altezza })^{2}}=\frac{62}{(1,7)^{2}}=\frac{62}{2,89}=21,5 \text { (peso regolare) } $$

L’indice di massa corporea consigliato dipende da età e sesso, nonché da fattori genetici, alimentazione, condizioni di vita, condizioni sanitarie e altre. L’Organizzazione Mondiale della Sanità (WHO) e la medicina nutrizionale usano delle tabelle come la seguente per definire termini come “magrezza” fino a “obesità”. Si ritiene che questa indicazione sia un importante indicatore per la mortalità (fattore rischio).

situazione peso	min	max
Obesità di III classe (gravissima)	$>40,00$	-
Obesità di II classe (grave)	$35,01$	$40,00$
Obesità di I classe (moderata)	$30,01$	$35,00$
Sovrappeso	$25,01$	$30,00$
Regolare	$18,51$	$25,00$
Leggermente sottopeso	$17,51$	$18,50$
Sottopeso	$16,01$	$17,50$
Grave magrezza (inedia)	-	$< 16,01$

Alcune organizzazioni diverse dalla WHO hanno introdotto altre suddivisioni, come quella del Super obeso (BMI >50) o Super super obeso (BMI >60).
Molto più importante della percentuale di massa grassa è la distribuzione dell’adipe nel corpo. Una serie di studi ha mostrato che il grasso viscerale, misurato dalla circonferenza addominale, determina il maggiore rischio di eventi cardiovascolari acuti. Avere un BMI normale e alta obesità addominale è risultato essere più pericoloso che avere un BMI totale da obesi. Il BMI è quindi un indice parziale che dovrebbe essere integrato o che può essere sostituito dal parametro della circonferenza addominale.
Secondo uno studio presentato il 27 agosto 2012 al congresso della Società Europea di Cardiologia condotto su 12.785 pazienti per un periodo di 14 anni, gli individui di peso normale con obesità addominale hanno una probabilità di morte maggiore del 50% rispetto a quelli con un normale indice di massa corporea e un normale rapporto girovita/fianchi. Simili risultati tramite lo studio IDEA, condotto da 6.407 medici di 63 nazioni su 177.345 pazienti di età compresa tra i 18 e gli 80 anni; lo studio INTERHEART, su 30.000 pazienti in unità di terapia intensiva in 52 Paesi; lo studio Kuopio Ischemic Heart Desease (KHID) Risk Factory Study, in Finlandia.

Il concetto di Modello Matematico

Wed, 30 Mar 2022 00:21:00 +0000

Il concetto di modello matematico

Nei casi concreti, l’analisi e la modellizzazione di un fenomeno casuale avviene solitamente secondo le fasi sintetizzate nel seguente schema.

graph TD A[Esperimento Casuale] --> B(osservazione) B --> |statistica descrittiva| C(analisi dati) C --> D{confronto} A --> E(modello) E -->|Calcolo delle Probabilità| G[Previsioni] G --> D D --> H[validazione o
correzione del modello]

La costruzione del modello del fenomeno casuale consiste nel definire alcune variabili aleatorie che descrivono il fenomeno in esame e assegnare a tali variabili aleatorie una distribuzione di probabilità.
- Questa fase è la più delicata perché comporta un certo grado di arbitrarietà nella scelta della distribuzione più adeguata.
Naturalmente, nella costruzione del modello non si procede arbitrariamente, ma si cerca di descrivere nel miglior modo possibile gli aspetti di interesse del fenomeno che si sta studiando.
Tuttavia, dopo aver trovato un modello che, almeno a priori, sembra ragionevole, esso dovrà essere «messo alla prova", confrontando con i dati empirici le previsioni che consente di effettuare.
Nel caso si riscontrino delle significative discrepanze con i dati reali, occorre cercare di modificare il modello per renderlo più aderente alla realtà; nel caso in cui, invece, si abbia conferma di aver trovato un buon modello, non è tuttavia detto che esso sia necessariamente l’unico valido o che non sia ulteriormente migliorabile.

Si intravede così la moderna concezione di modello matematico come rappresentazione formale di un fenomeno, che non pretende di spiegarlo o di scoprime l’intima essenza, ma solo di darne un’immagine che descriva bene alcuni suoi aspetti.

Un modello va dunque valutato soltanto in base alla sua efficacia e un buon modello non è detto che sia l’unico possibile.
- Si tratta di un approccio opposto a quello della fisica classica:per Newton l’obiettivo fondamentale non era l’utilità ma la ricerca della verità, la scoperta delle cause di un fenomeno, la loro spiegazione, fino a giungere alla causa prima. Non è un caso, quindi, che la moderna modellistica matematica e la diffusione dei modelli matematici anche nell’ambito di discipline diverse dalla fisica abbiano avuto origine proprio con la crisi di uno dei principi fondamentali della fisica classica: quello del determinismo, secondo cui la conoscenza della posizione e della velocità di un punto materiale, nonché della legge del suo moto, determinano in modo univoco la sua evoluzione.
A scardinare questo principio fu principalmente la scoperta, da parte di Werner Karl Heisenberg (1927), che a livello microscopico la posizione e la velocità di una particella non possono essere determinate simultaneamente; si può soltanto determinare la probabilità che la particella si trovi in un punto anziché in un altro, oppure che abbia una velocità piuttosto che un’altra.

Il comportamento della particella non può dunque essere previsto in modo certo, come normalmente accadeva nella fisica classica.

Ne seguì una progressiva crisi della concezione puramente deterministica, che lasciò gradualmente spazio a un approccio nuovo ai problemi, di tipo modellistico e probabilistico, ben sintetizzato dalle parole di uno dei massimi scienziati del novecento, John von Neumann (1903-1957):

«Le scienze non cercano di spiegare, a malapena tentano di interpretare, ma fanno soprattutto dei modelli. Per modello si intende un costrutto matematico che, con l’aggiunta di certe interpretazioni verbali, descrive dei fenomeni osservati. La giustificazione di un siffatto costrutto matematico è soltanto e precisamente che ci si aspetta che funzioni, cioè che descriva correttamente i fenomeni di un’area ragionevolmente ampia."

Esagerare è stupido

Mon, 21 Mar 2022 00:21:00 +0000

bisogna esagerare per impressionare», ma spesso chi esagera dà solo un’impressione di stupidità
— George Bernard D Shaw

Esagerazioni

Così è, ad esempio, per chi esagera nella forma usando troppi pleonasmi o iperboli (termini che in greco significavano entrambi «esagerazioni»). O per chi esagera nella sostanza raccontando sbruffonate per piacere individuale, come un pescatore, o per dovere professionale, come un giornalista.

Una delle esagerazioni preferite dagli organizzatori di un evento politico o musicale riguarda le folle oceaniche che vi partecipano.
Nell’ovale di Central Park, ad esempio, erano state dichiarate 250.000 persone per James Taylor nel 1979, 300.000 per Elton John nel 1980, 400.000 per Simon e Garfunkel nel 1981, 600.000 per Paul Simon da solo nel 1991, e 750.000 per Garth Brooks nel 1997.
Ma nel 2008, i poliziotti registrarono con i contapersone il numero esatto dei partecipanti a un concerto, nel quale ogni centimetro quadrato dell’ovale di Central Park era stipato, e ce n’erano solo 48.538.
- Poiché la superficie dell’ ovale è di 52.610 metri quadrati, e circa un terzo dello spazio era coperto dal palco e da spazi transennati, la densità era poco più di una persona a metro quadro.

Queste le vere cifre: le altre erano stupidaggini.