Relativ fedtmasse (RFM)

Klinisk baggrund

BMI er den mest anvendte kliniske metode til at klassificere overvægt og adipositas, men det skelner ikke mellem fedtmasse og fedtfri masse. Det fører til systematiske fejlklassifikationer: en muskuløs patient kan få et for højt BMI, og en normalvægtig med høj fedtprocent kan overses. I udledningsstudiet havde BMI en sensitivitet på kun 21,6 % for adipositas defineret ud fra DXA-målt kropsfedt hos kvinder og 81,9 % hos mænd [1]. Relativ fedtmasse (RFM) blev udviklet for at tilbyde et enkelt alternativ, som kun kræver et målebånd, og som estimerer kroppens fedtprocent bedre end BMI.

Beregning af relativ fedtmasse

RFM beregnes som:

$$\text{RFM} = 64 - 20 \times \frac{\text{højde}}{\text{taljeomfang}} + 12 \times \text{køn}$$

hvor køn er 0 for mand og 1 for kvinde, og hvor højde og taljeomfang angives i samme enhed (forholdet er dimensionsløst). Formlen kan også skrives særskilt: for mænd gælder $64 - 20 \times (\text{højde}/\text{taljeomfang})$ og for kvinder $76 - 20 \times (\text{højde}/\text{taljeomfang})$.

RFM blev udledt af NHANES 1999–2004 (n = 12.581 voksne ≥20 år) med DXA som referencemetode for kropsfedt. Blandt 365 genererede antropometriske indeks blev forholdet højde/taljeomfang valgt, fordi det var det enkleste indeks, som præsterede bedst, særligt hos mænd. Valideringen skete i en separat kohorte, NHANES 2005–2006 (n = 3.456) [1]. Studiepopulationen bestod af amerikanske voksne af mexicansk, europæisk og afrikansk etnicitet.

Fortolkning i praksis

RFM giver et estimat af kroppens samlede fedtprocent og skal fortolkes som sådan og ikke som et mål for visceralt fedtvæv. Da beregneren ikke definerer egne fortolkningsintervaller, henvises til de cutoffs, som ophavsmændene selv har publiceret, baseret på sammenhængen mellem RFM og den samlede dødelighed i NHANES 1999–2014 (n = 31.008, medianopfølgning 8,3 år) [2]:

Disse cutoffs blev bekræftet i en uafhængig kohorte (NHANES III, n = 12.650, medianopfølgning 23,3 år) [2]. Et prospektivt studie af 26.754 voksne i NHANES 1999–2010 fandt, at dødelighedsrisikoen steg markant, når RFM oversteg 30 % hos mænd henholdsvis 45 % hos kvinder, med en U-formet sammenhæng hos mænd, men ikke hos kvinder [3].

Klinisk betyder det, at en mand med RFM under 30 % og en kvinde med RFM under 40 % sandsynligvis ikke har adipositas defineret ud fra kropsfedt, uanset hvad BMI viser. Ligger RFM over cutoff, bør patienten vurderes for metabolisk risiko, og livsstilsintervention bør overvejes, men RFM erstatter ikke en fuldstændig kardiometabolisk risikovurdering.

Validering og performance

I udledningsstudiets valideringskohorte var RFM bedre end BMI til at forudsige den DXA-målte kropsfedtprocent med R² = 0,75 hos mænd (mod 0,61 for BMI) og R² = 0,69 hos kvinder (mod 0,65 for BMI) [1]. RFM havde lavere bias end BMI hos kvinder (0,9 % mod −10,9 %) og tilsvarende lav bias hos mænd. Den samlede fejlklassifikation af adipositas var lavere med RFM end med BMI hos både kvinder (12,7 % mod 56,5 %) og mænd (9,4 % mod 13,0 %) [1].

En systematisk oversigt og metaanalyse fra 2025, som omfattede 10 studier af RFM (n = 20.230 til korrelationsanalysen, n = 33.687 til analysen af middelforskel), fandt en moderat poolet korrelation mellem RFM og kropsfedt målt med referencemetode på r = 0,77 (95 % KI 0,72–0,81, I² = 97 %) [4]. Middelforskellen mellem RFM-estimeret og observeret kropsfedt var −0,04 procentpoint (95 % KI −0,93 til 0,85), altså uden systematisk over- eller undervurdering i poolen [4]. Hos voksne havde RFM dog tendens til at overvurdere kropsfedtet med i gennemsnit 0,76 procentpoint [4].

Der er foretaget ekstern validering i flere populationer. I en mexicansk kohorte (n = 61, alder 20–37 år) var RFM en bedre prædiktor for DXA-målt fedtprocent end BMI (R² = 0,84), men skæringspunktet afveg fra nul, når RFM blev sammenlignet med luftfortrængningspletysmografi, bioimpedans og en firekammermodel, hvilket tyder på en metodeafhængig bias [5]. I en chilensk kohorte (n = 270) var AUC for RFM og BMI ikke signifikant forskellige med hensyn til at identificere forhøjet kropsfedt (mænd: 0,970 mod 0,959; kvinder: 0,946 mod 0,942), og Bland-Altman-analysen viste mere udtalt bias hos mænd end hos kvinder [6].

I et prospektivt studie af 46.535 voksne i NHANES 1999–2018 (medianopfølgning 9,7 år) var RFM stærkere associeret med diabetesrelateret dødelighed end både BMI og taljeomfang, mens sammenhængen med hjertedødelighed og samlet dødelighed var ensartet mellem de tre mål [7]. Resultaterne blev reproduceret i NHANES III (n = 14.448) [7].

Begrænsninger

RFM er udledt af en amerikansk population og er hovedsagelig valideret i nord- og sydamerikanske kohorter. Oversigten fandt høj heterogenitet (I² > 75 %) i alle metaanalyser, hvilket afspejler forskelle mellem populationer, referencemetoder og måleteknik [4].

Performance aftager med alderen. I udledningsstudiet var der en signifikant interaktion mellem alder og RFM hos kvinder, og alle modeller præsterede dårligere hos ældre personer, sandsynligvis på grund af aldersrelaterede ændringer i kropssammensætningen med nedsat fedtfri masse og forskudt fedtfordeling [1]. RFM er ikke valideret tilstrækkeligt til børn og unge, og en pædiatrisk version (RFMp) er foreslået, men ikke etableret.

Taljeomfangets måleteknik er afgørende. NHANES anvender en bestemt metode, hvor taljen måles ved den øvre laterale kant af højre ilium. Afviger måleteknikken herfra, forskydes RFM-værdien. Det er den enkeltstående vigtigste fejlkilde ved klinisk brug.

RFM estimerer den samlede kropsfedtprocent og ikke det viscerale fedt. Det skelner heller ikke mellem subkutant og intraabdominalt fedtvæv og giver ingen information om fedtfri masse eller muskelmasse. En patient med sarkopeni og normalt RFM kan fortsat have en ugunstig kropssammensætning.

Kilder

1. Woolcott OO, Bergman RN. Relative fat mass (RFM) as a new estimator of whole-body fat percentage: A cross-sectional study in American adult individuals. Sci Rep. 2018;8(1):10980. PMID: 30030479
2. Woolcott OO, Bergman RN. Defining cutoffs to diagnose obesity using the relative fat mass (RFM): Association with mortality in NHANES 1999–2014. Int J Obes (Lond). 2020;44(6):1301–1310. PMID: 31911664
3. Wang J, Guan J, Huang L m.fl. Sex differences in the associations between relative fat mass and all-cause and cardiovascular mortality: A population-based prospective cohort study. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2024;34(3):738–754. PMID: 38161128
4. Palumbo AM, Jacob CM, Khademioore S m.fl. Validity of non-traditional measures of obesity compared to total body fat across the life course: A systematic review and meta-analysis. Obes Rev. 2025;26(6):e13894. PMID: 39861925
5. Guzmán-León AE, Velarde AG, Vidal-Salas M m.fl. External validation of the relative fat mass (RFM) index in adults from north-west Mexico using different reference methods. PLoS One. 2019;14(12):e0226767. PMID: 31891616
6. Aguirre C, Tumani MF, Carrasco F m.fl. Relative fat mass as an estimator of body fat percentage in Chilean adults. Eur J Clin Nutr. 2024;78(9):782–787. PMID: 38942896
7. Woolcott OO, Samarasundera E, Heath AK. Association of relative fat mass (RFM) index with diabetes-related mortality and heart disease mortality. Sci Rep. 2024;14(1):30823. PMID: 39730510