क्या है A-Body-Shape Index (ABSI)?
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बॉडी शेप इंडेक्स, जिसे आमतौर पर एबीएसआई के रूप में संक्षिप्त किया जाता है, एक बॉडी-साइज मीट्रिक है जिसे बॉडी मास इंडेक्स में छूटने वाली किसी चीज़ को पकड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है: ऊंचाई और वजन के सापेक्ष एक व्यक्ति के पेट का आकार कितना है। बीएमआई का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है क्योंकि यह त्वरित है, लेकिन यह वर्णन नहीं करता है कि वसा कहाँ वितरित होती है। यह मायने रखता है क्योंकि कमर के आसपास की केंद्रीय वसा अकेले वजन की तुलना में चयापचय और हृदय संबंधी जोखिम से अधिक मजबूती से जुड़ी होती है। एबीएसआई को शोधकर्ताओं जेसी क्राकाउर और नीर क्राकाउर ने 2012 में बीएमआई और ऊंचाई के मुकाबले कमर की परिधि को मानकीकृत करने के एक तरीके के रूप में पेश किया था। व्यावहारिक रूप से, कैलकुलेटर कमर की माप, ऊंचाई और वजन को एक संख्या में जोड़ता है जिसकी तुलना जनसंख्या मानदंडों से की जा सकती है या z स्कोर के रूप में व्याख्या की जा सकती है। शोधकर्ता और चिकित्सक इसे अकेले निदान की तुलना में जोखिम-स्तरीकरण सहायता के रूप में अधिक उपयोग करते हैं। सरल भाषा में, एक उच्च एबीएसआई से पता चलता है कि कमर किसी व्यक्ति की ऊंचाई और वजन के लिए अपेक्षा से अधिक बड़ी है, जो उच्च केंद्रीय वसा का संकेत दे सकती है। इसका मतलब यह नहीं है कि सूचकांक चिकित्सा मूल्यांकन का स्थान ले लेता है। इसका उपयोग बीएमआई, कमर की परिधि, रक्तचाप, लिपिड परीक्षण, ग्लूकोज डेटा और व्यक्तिगत इतिहास के साथ सबसे अच्छा किया जाता है। एक कैलकुलेटर सहायक होता है क्योंकि सूत्र कोई ऐसी चीज़ नहीं है जिसे अधिकांश लोग हाथ से गणना करना चाहते हैं, खासकर जब इकाई रूपांतरण शामिल हो। यह यह देखने का एक त्वरित तरीका देता है कि क्या समान बीएमआई वाले दो लोगों में अभी भी अलग-अलग शरीर-आकार-संबंधित जोखिम प्रोफाइल हो सकते हैं क्योंकि एक दूसरे की तुलना में अधिक पेट का घेरा रखता है।
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सूत्र
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एबीएसआई = कमर की परिधि / (बीएमआई^(2/3) x ऊंचाई^(1/2)), जहां कमर की परिधि और ऊंचाई मीटर में मापी जाती है और बीएमआई = वजन (किलो) / ऊंचाई(एम)^2। व्यावहारिक उदाहरण: वजन 73.5 किलोग्राम और ऊंचाई 1.75 मीटर बीएमआई = 73.5 / 1.75^2 = 24.0 देते हैं। यदि कमर की परिधि 0.85 मीटर है, तो बीएमआई^(2/3) लगभग 8.32 है और ऊंचाई^(1/2) लगभग 1.323 है। एबीएसआई = 0.85 / (8.32 x 1.323) = लगभग 0.077।चर विवरण
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| प्रतीक | नाम | इकाई | विवरण |
|---|---|---|---|
| ABSI | 0 के रूप में गणना की गई | — | 0 के रूप में गणना की जाती है, जो बॉडी शेप इंडेक्स गणना में एक प्रमुख पैरामीटर है जो सीधे अंतिम गणना परिणाम को प्रभावित करता है |
| m give BMI | 73 के रूप में गणना की गई | — | 73 के रूप में गणना की जाती है, जो बॉडी शेप इंडेक्स गणना में एक प्रमुख पैरामीटर है जो सीधे अंतिम गणना परिणाम को प्रभावित करता है |
| m | मासिक भुगतान | — | मासिक भुगतान या गुणक, जो बॉडी शेप इंडेक्स गणना में एक प्रमुख पैरामीटर है जो सीधे अंतिम गणना परिणाम को प्रभावित करता है |
| x | इनपुट चर | — | हल करने के लिए इनपुट वैरिएबल या अज्ञात, जो बॉडी शेप इंडेक्स गणना में एक प्रमुख पैरामीटर है जो सीधे अंतिम गणना परिणाम को प्रभावित करता है |
कैसे A-Body-Shape Index (ABSI)
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- 1अपने चिकित्सक या माप प्रोटोकॉल द्वारा अनुशंसित मानक स्थान पर अपनी कमर की परिधि को मापें, फिर इसे सेंटीमीटर या मीटर में रिकॉर्ड करें।
- 2अपनी ऊंचाई और वजन दर्ज करें ताकि कैलकुलेटर पहले आपका बॉडी मास इंडेक्स निर्धारित कर सके।
- 3यदि आवश्यक हो तो कैलकुलेटर इकाइयों को परिवर्तित करता है और एबीएसआई फॉर्मूला लागू करता है जो बीएमआई और ऊंचाई के सापेक्ष कमर के आकार को मापता है।
- 4परिणामी एबीएसआई मान की समीक्षा करें और, यदि उपलब्ध हो, तो इसकी तुलना आयु और लिंग-विशिष्ट मानदंडों या जेड-स्कोर व्याख्याओं से करें।
- 5संख्या को निदान के रूप में मानने के बजाय बीएमआई, कमर की परिधि, रक्तचाप और अन्य स्वास्थ्य मार्करों के साथ एक स्क्रीनिंग इनपुट के रूप में उपयोग करें।
- 6यदि आपका परिणाम अच्छा लगता है या समय के साथ महत्वपूर्ण रूप से बदलता है, तो किसी स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर से इस पर चर्चा करें जो संदर्भ में इसकी व्याख्या कर सके।
हल किए गए उदाहरण
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कई सरलीकृत वेब उदाहरणों से कम
यह प्रोफ़ाइल दिखाती है कि बीएमआई सामान्य होने पर भी एबीएसआई कैसे मध्यम रह सकता है, जब तक कि कमर की परिधि असमान रूप से अधिक न हो। मानदंडों के साथ तुलना करने पर मूल्य अधिक उपयोगी हो जाता है।
उच्च केंद्रीय वसा संकेत
अकेले बीएमआई इस व्यक्ति को पिछले उदाहरण से अलग नहीं कर पाएगा। एबीएसआई बढ़ जाता है क्योंकि कमर शरीर के आकार के सापेक्ष बड़ी होती है।
इकाई-संवेदनशील गणना को दर्शाता है
यह उदाहरण दिखाता है कि कैलकुलेटर क्यों उपयोगी है: बीएमआई और एबीएसआई दोनों इकाई स्थिरता पर निर्भर करते हैं। कमर की परिधि में मापने की एक छोटी सी त्रुटि परिणाम को स्पष्ट रूप से बदल देती है।
निचली कमर से संबंधित जोखिम संकेत
दो वयस्कों का बीएमआई लगभग समान हो सकता है लेकिन कमर का वितरण बहुत भिन्न हो सकता है। एबीएसआई उस अंतर को उजागर करने में मदद करता है।
वास्तविक अनुप्रयोग
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व्यावसायिक रूप से शारीरिक आकार सूचकांक का आकलन और योजना बनाना। यह एप्लिकेशन आमतौर पर उन पेशेवरों द्वारा उपयोग किया जाता है जिन्हें अपने संबंधित क्षेत्रों में निर्णय लेने, बजट बनाने और रणनीतिक योजना का समर्थन करने के लिए सटीक मात्रात्मक विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
अकादमिक और शैक्षिक गणना - उद्योग व्यवसायी प्रदर्शन को बेंचमार्क करने, विकल्पों की तुलना करने और स्थापित मानकों और नियामक आवश्यकताओं के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए इस गणना पर भरोसा करते हैं, जिससे विश्लेषकों को सटीक परिणाम उत्पन्न करने में मदद मिलती है जो संगठनों में रणनीतिक योजना, संसाधन आवंटन और प्रदर्शन बेंचमार्किंग का समर्थन करते हैं।
व्यवहार्यता विश्लेषण और निर्णय समर्थन - अकादमिक शोधकर्ता और छात्र इस गणना का उपयोग सैद्धांतिक मॉडल को मान्य करने, पाठ्यक्रम कार्य पूरा करने और अंतर्निहित गणितीय सिद्धांतों की गहरी समझ विकसित करने के लिए करते हैं, जिससे पेशेवरों को व्यवस्थित रूप से परिणामों की मात्रा निर्धारित करने और विश्वसनीय गणितीय ढांचे और स्थापित सूत्रों का उपयोग करके परिदृश्यों की तुलना करने की अनुमति मिलती है।
मैन्युअल गणनाओं का त्वरित सत्यापन - वित्तीय विश्लेषक और योजनाकार सटीक पूर्वानुमान तैयार करने, जोखिम परिदृश्यों का मूल्यांकन करने और हितधारकों को डेटा-संचालित सिफारिशें प्रस्तुत करने के लिए इस गणना को अपने वर्कफ़्लो में शामिल करते हैं, डेटा-संचालित मूल्यांकन प्रक्रियाओं का समर्थन करते हैं जहां अनुपालन, रिपोर्टिंग और अनुकूलन उद्देश्यों के लिए संख्यात्मक परिशुद्धता आवश्यक है।
विशेष मामले
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एबीएसआई को बच्चों के लिए एक स्टैंड-अलोन स्क्रीनिंग टूल के रूप में मान्य नहीं किया गया है
एबीएसआई को बच्चों के लिए एक स्टैंड-अलोन स्क्रीनिंग टूल के रूप में उसी सरल तरीके से मान्य नहीं किया गया है जिस तरह से इसका उपयोग वयस्क अनुसंधान में किया जाता है, इसलिए बाल चिकित्सा व्याख्या को आयु-विशिष्ट नैदानिक मार्गदर्शन पर निर्भर होना चाहिए। बॉडी शेप इंडेक्स गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, उपयोगकर्ताओं को यह सत्यापित करना चाहिए कि सार्थक परिणाम उत्पन्न करने के लिए उनके इनपुट मान सूत्र के लिए अपेक्षित सीमा के भीतर आते हैं। आउट-ऑफ़-रेंज इनपुट से गणितीय रूप से वैध लेकिन व्यावहारिक रूप से अर्थहीन आउटपुट मिल सकते हैं जो वास्तविक दुनिया की स्थितियों को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।
असामान्य शारीरिक संरचना वाले लोग, जैसे बहुत अधिक मांसपेशी द्रव्यमान, गर्भावस्था,
असामान्य शारीरिक संरचना वाले लोग, जैसे कि बहुत अधिक मांसपेशी द्रव्यमान, गर्भावस्था, या पेट की चिकित्सीय स्थिति, ऐसे परिणाम प्राप्त कर सकते हैं जिनके लिए सरल जोखिम लेबलिंग के बजाय नैदानिक व्याख्या की आवश्यकता होती है। यह बढ़त का मामला अक्सर बॉडी शेप इंडेक्स के पेशेवर अनुप्रयोगों में उठता है जहां सीमा की स्थिति या चरम मूल्य शामिल होते हैं। ऐसी स्थिति होने पर चिकित्सकों को दस्तावेजीकरण करना चाहिए और विचार करना चाहिए कि क्या वैकल्पिक गणना विधियां या समायोजन कारक उनके विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए अधिक उपयुक्त हैं।
डोमेन संदर्भ के आधार पर नकारात्मक इनपुट मान बॉडी शेप इंडेक्स के लिए मान्य हो भी सकते हैं और नहीं भी।
कुछ सूत्र नकारात्मक संख्याओं (जैसे, तापमान, परिवर्तन की दर) को स्वीकार करते हैं, जबकि अन्य को सख्ती से सकारात्मक इनपुट की आवश्यकता होती है। उपयोगकर्ताओं को आउटपुट पर भरोसा करने से पहले यह जांचना चाहिए कि क्या उनका विशिष्ट परिदृश्य नकारात्मक मानों की अनुमति देता है।
नमूना एबीएसआई संदर्भ परिदृश्य
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| प्रोफ़ाइल | बीएमआई | कमर | एबीएसआई |
|---|---|---|---|
| 1.75 मीटर, 73.5 किग्रा | 24.0 | 85 सेमी | 0.077 |
| 1.75 मीटर, 73.5 किग्रा | 24.0 | 98 सेमी | 0.089 |
| 1.60 मीटर, 68 किग्रा | 26.6 | 92 सेमी | 0.083 |
| 1.82 मीटर, 82 किग्रा | 24.8 | 80 सेमी | 0.073 |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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बॉडी शेप इंडेक्स क्या है?
एबीएसआई एक मीट्रिक है जो ऊंचाई और बीएमआई के लिए कमर की परिधि को समायोजित करता है। इसे केंद्रीय शरीर के आकार को पकड़ने के लिए विकसित किया गया था, जिसे अकेले बीएमआई अच्छी तरह से वर्णित नहीं करता है। व्यवहार में, यह अवधारणा बॉडी शेप इंडेक्स के लिए केंद्रीय है क्योंकि यह इनपुट चर के बीच मुख्य संबंध निर्धारित करती है। इसे समझने से उपयोगकर्ताओं को परिणामों की अधिक सटीक व्याख्या करने और उन्हें उनके विशिष्ट संदर्भ में वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों पर लागू करने में मदद मिलती है।
आप एबीएसआई की गणना कैसे करते हैं?
पहले ऊंचाई और वजन से बीएमआई की गणना करें, फिर कमर की परिधि को दो-तिहाई शक्ति तक बढ़ाए गए बीएमआई से विभाजित करें और ऊंचाई को डेढ़ शक्ति तक बढ़ाएं। एक कैलकुलेटर उपयोगी है क्योंकि इकाई संगति मायने रखती है। इस प्रक्रिया में दिए गए इनपुट पर अंतर्निहित सूत्र को व्यवस्थित रूप से लागू करना शामिल है। गणना में प्रत्येक चर अंतिम परिणाम में योगदान देता है, और उनकी व्यक्तिगत भूमिकाओं को समझने से सटीक अनुप्रयोग सुनिश्चित करने में मदद मिलती है।
सामान्य एबीएसआई मान क्या है?
कोई एक सार्वभौमिक कटऑफ नहीं है जो हर उम्र और लिंग समूह पर समान रूप से लागू हो। एबीएसआई की व्याख्या आमतौर पर एक निश्चित सीमा के बजाय जनसंख्या मानदंडों, प्रतिशत या जेड स्कोर के सापेक्ष की जाती है। व्यवहार में, यह अवधारणा बॉडी शेप इंडेक्स के लिए केंद्रीय है क्योंकि यह इनपुट चर के बीच मुख्य संबंध निर्धारित करती है। इसे समझने से उपयोगकर्ताओं को परिणामों की अधिक सटीक व्याख्या करने और उन्हें उनके विशिष्ट संदर्भ में वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों पर लागू करने में मदद मिलती है।
एबीएसआई बीएमआई से किस प्रकार भिन्न है?
बीएमआई आपको ऊंचाई के सापेक्ष वजन बताता है, लेकिन यह नहीं दिखाता कि वसा कहां ले जाई जाती है। एबीएसआई कमर का आकार जोड़ता है, इसलिए यह पेट की वसा के प्रति अधिक संवेदनशील है। इस प्रक्रिया में दिए गए इनपुट पर अंतर्निहित सूत्र को व्यवस्थित रूप से लागू करना शामिल है। गणना में प्रत्येक चर अंतिम परिणाम में योगदान देता है, और उनकी व्यक्तिगत भूमिकाओं को समझने से सटीक अनुप्रयोग सुनिश्चित करने में मदद मिलती है। क्षेत्र के अधिकांश पेशेवर चरण-दर-चरण दृष्टिकोण का पालन करते हैं, अंतिम उत्तर पर पहुंचने से पहले मध्यवर्ती परिणामों की पुष्टि करते हैं।
एबीएसआई की सीमाएँ क्या हैं?
एबीएसआई काफी हद तक सटीक कमर माप पर निर्भर करता है और बीएमआई की तुलना में आम जनता को इसकी जानकारी कम है। इसका उपयोग अकेले निदान की तुलना में पूरक जोखिम मार्कर के रूप में बेहतर है। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में शरीर आकार सूचकांक गणना के साथ काम करते समय यह एक महत्वपूर्ण विचार है। उत्तर विशिष्ट इनपुट मानों और उस संदर्भ पर निर्भर करता है जिसमें गणना लागू की जा रही है।
एबीएसआई का आविष्कार किसने किया?
सूचकांक 2012 में शोधकर्ताओं जेसी क्राकाउर और नीर क्राकाउर द्वारा पेश किया गया था। उनका काम अकेले बीएमआई से परे जोखिम भविष्यवाणी में सुधार करने पर केंद्रित था। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में शरीर आकार सूचकांक गणना के साथ काम करते समय यह एक महत्वपूर्ण विचार है। उत्तर विशिष्ट इनपुट मानों और उस संदर्भ पर निर्भर करता है जिसमें गणना लागू की जा रही है। सर्वोत्तम परिणामों के लिए, उपयोगकर्ताओं को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं पर विचार करना चाहिए और ज्ञात बेंचमार्क या पेशेवर मानकों के विरुद्ध आउटपुट को मान्य करना चाहिए।
आपको कितनी बार एबीएसआई की पुनर्गणना करनी चाहिए?
जब आपकी कमर का आकार, वजन, या शरीर-संरचना पैटर्न बदलता है तो पुनर्गणना करना समझ में आता है। स्वास्थ्य प्रगति पर नज़र रखने वाले लोग अक्सर हर कुछ महीनों में बीएमआई और कमर की परिधि के साथ इसकी दोबारा जाँच करते हैं। इस प्रक्रिया में दिए गए इनपुट पर अंतर्निहित सूत्र को व्यवस्थित रूप से लागू करना शामिल है। गणना में प्रत्येक चर अंतिम परिणाम में योगदान देता है, और उनकी व्यक्तिगत भूमिकाओं को समझने से सटीक अनुप्रयोग सुनिश्चित करने में मदद मिलती है।
सामान्य गलतियां जिनसे बचना है
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- !हर बार अलग-अलग शारीरिक स्थानों पर कमर को मापना, जो प्रवृत्ति तुलना को अविश्वसनीय बनाता है।
- !एबीएसआई को बीएमआई, कमर की परिधि और व्यापक नैदानिक जोखिम कारकों के साथ संयोजित करने के बजाय एक स्टैंड-अलोन निदान के रूप में व्याख्या करना।
- !इनपुट फ़ील्ड में असंगत इकाइयों का उपयोग करना - रूपांतरण के बिना मीट्रिक और शाही मूल्यों को मिलाने से बॉडी शेप इंडेक्स के परिणाम गलत हो जाते हैं।
विशेष टिप
गणना करने से पहले हमेशा अपने इनपुट मानों को सत्यापित करें। बॉडी शेप इंडेक्स के लिए, छोटी इनपुट त्रुटियां जटिल हो सकती हैं और अंतिम परिणाम को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती हैं।
क्या आप जानते हैं?
बॉडी शेप इंडेक्स के पीछे के गणितीय सिद्धांतों का कई उद्योगों में व्यावहारिक अनुप्रयोग है और वास्तविक दुनिया में दशकों के उपयोग के माध्यम से इसे परिष्कृत किया गया है।
संदर्भ
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