La nuova formula per calcolare il peso forma

di Mariposa Commenta

 Quante volte abbiamo detto che calcolare il peso forma con una semplice formula matematica non è un metodo affidabile? Non si possono considerare solo i parametri del peso e dell’altezza per verificare se il peso corporeo è nella norma: è necessario tenere in considerazione una serie di variabili, quali la muscolatura, il peso dello scheletro, lo stile di vita, ecc.  E’ sceso quindi in campo Nick Trefethen, docente di analisi numerica nell’università inglese, sostenendo che esista una nuova formula.

L’esperto vuole sostituire la celebre Adolphe Quetelet  (peso diviso per l’altezza elevata al quadrato) elaborata nel 1830, con un algoritmo che invece propone di moltiplicare per 1,3 il peso e dividerlo l’altezza elevata a 2,5.  Sembra una sciocchezza eppure questa nuova formula fa saltare tutte le sicurezze: chi prima era sicuro di essere perfetto oggi si ritrova o troppo magro o troppo grasso.  I più svantaggiati sono ovviamente quelli non molto alti, perché elevando al quadro il proprio metro non riescono a risultare particolarmente filiformi.

Questo indice può considerarsi davvero affidabile? Anche in questo caso no, quindi non fateci troppo affidamento. Gli esperti più autorevoli ancora una volta hanno bocciato una formula per calcolare il peso forma, perché non tiene in considerazione la quota di grasso e gli eventuali rischi per la salute.  Lo stesso Nick Trefethen ha dichiarato

 Con il calcolo classico i bassi pensano di essere più magri del reale e i molto alti credono di essere più grassi di quanto non siano in realtà. Si tratta di un conto che andava bene in tempi in cui non esistevano i calcolatori. Con la nuova formula chi misura meno di 1 metro e 52 guadagna 1 punto di Bmi e risulterà quindi più grasso. Al contrario, chi si avvicina ai 2 metri di altezza perde 1 punto, rivelandosi quindi più magro.

Trefethen è convinto che il vecchio Imc sia una stima approssimativa, ma anche questo lo è. Non siete d’accordo?

 

Photo Credit | ThinkStock

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