Are Lean Body Mass and Fat-Free Mass the Same or Different Body Components? A Critical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The 2-component molecular-level model dividing body mass into fat and fat-free mass (FFM) is a cornerstone of contemporary body composition research across multiple disciplines. Confusion prevails, however, as the term lean body mass (LBM) is frequently used interchangeably with FFM in scientific discourse. Are LBM and FFM the same or different body components? Captain Albert R. Behnke originated the LBM concept in 1942 and he argued that his "physiological" LBM component included "essential" fat or structural lipids whereas FFM is a chemical entity "free" of fat. Classical experimental animal and human studies conducted during Behnke's era laid the foundation for the widely used body density and total body water 2-component molecular-level body composition models. Refined body composition models, organization of lipids into structural and functional groupings, and lipid extraction methods all have advanced since Behnke's era. Our review provides an in-depth analysis of these developments with the aim of clarifying distinctions between the chemical composition of LBM and FFM. Our retrospective analysis reveals that FFM, derived experimentally as the difference between body weight and extracted neutral or nonpolar lipids (mainly triglycerides), includes polar or structural lipids (that is, Behnke's "essential" fat). Accordingly, LBM as originally proposed by Behnke has the same chemical composition as FFM, thus answering a longstanding ambiguity in the body composition literature. Bringing body composition science into the modern era mandates the use of the chemically correct term FFM with the elimination of the duplicative term LBM that today has value primarily in a historical context. Avoiding the use of the term LBM additionally limits confusion surrounding similar widely used body composition terms such as lean mass, lean soft tissue mass, and lean muscle mass.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,021 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».