Relative Fettmasse (RFM)

Klinischer Hintergrund

Der BMI ist die am weitesten verbreitete klinische Methode zur Klassifikation von Übergewicht und Adipositas, unterscheidet aber nicht zwischen Fettmasse und fettfreier Masse. Das führt zu systematischen Fehlklassifikationen: Eine muskulöse Person kann einen zu hohen BMI erhalten, und eine normalgewichtige Person mit hohem Fettanteil kann übersehen werden. In der Ableitungsstudie hatte der BMI für eine anhand des DXA-gemessenen Körperfetts definierte Adipositas bei Frauen eine Sensitivität von nur 21,6 % und bei Männern von 81,9 % [1]. Die relative Fettmasse (RFM) wurde entwickelt, um eine einfache Alternative zu bieten, die nur ein Maßband erfordert und den Körperfettanteil besser abschätzt als der BMI.

Berechnung der relativen Fettmasse

Die RFM berechnet sich nach:

$$\text{RFM} = 64 - 20 \times \frac{\text{Größe}}{\text{Taillenumfang}} + 12 \times \text{Geschlecht}$$

Dabei ist Geschlecht 0 für Mann und 1 für Frau; Größe und Taillenumfang werden in derselben Einheit angegeben (der Quotient ist dimensionslos). Die Formel lässt sich auch getrennt schreiben: Für Männer gilt $64 - 20 \times (\text{Größe}/\text{Taillenumfang})$ und für Frauen $76 - 20 \times (\text{Größe}/\text{Taillenumfang})$.

Die RFM wurde aus NHANES 1999–2004 (n = 12 581 Erwachsene ≥20 Jahre) mit der DXA als Referenzverfahren für das Körperfett abgeleitet. Unter 365 generierten anthropometrischen Indizes wurde der Quotient Größe/Taillenumfang gewählt, weil er der einfachste Index mit der besten Leistung war, besonders bei Männern. Die Validierung erfolgte in einer separaten Kohorte, NHANES 2005–2006 (n = 3 456) [1]. Die Studienpopulation bestand aus US-amerikanischen Erwachsenen mexikanischer, europäischer und afrikanischer Herkunft.

Interpretation in der Praxis

Die RFM liefert eine Schätzung des Gesamtkörperfettanteils und ist als solche zu interpretieren, nicht als Maß des viszeralen Fettgewebes. Da der Rechner keine eigenen Interpretationsbereiche definiert, wird auf die von den Entwicklern selbst publizierten Cut-offs verwiesen, die auf dem Zusammenhang zwischen RFM und Gesamtmortalität in NHANES 1999–2014 (n = 31 008, mediane Nachbeobachtung 8,3 Jahre) beruhen [2]:

Diese Cut-offs wurden in einer unabhängigen Kohorte bestätigt (NHANES III, n = 12 650, mediane Nachbeobachtung 23,3 Jahre) [2]. Eine prospektive Studie an 26 754 Erwachsenen in NHANES 1999–2010 fand, dass das Mortalitätsrisiko deutlich anstieg, wenn die RFM bei Männern 30 % beziehungsweise bei Frauen 45 % überschritt, mit einem U-förmigen Zusammenhang bei Männern, nicht aber bei Frauen [3].

Klinisch bedeutet das, dass ein Mann mit einer RFM unter 30 % und eine Frau mit einer RFM unter 40 % wahrscheinlich keine anhand des Körperfetts definierte Adipositas haben, unabhängig davon, was der BMI zeigt. Liegt die RFM über dem Cut-off, sollte das metabolische Risiko beurteilt und eine Lebensstilintervention erwogen werden; die RFM ersetzt jedoch keine vollständige kardiometabolische Risikobeurteilung.

Validierung und Testgüte

In der Validierungskohorte der Ableitungsstudie war die RFM dem BMI in der Vorhersage des DXA-gemessenen Körperfettanteils überlegen, mit R² = 0,75 bei Männern (gegenüber 0,61 für den BMI) und R² = 0,69 bei Frauen (gegenüber 0,65 für den BMI) [1]. Die RFM hatte bei Frauen einen geringeren Bias als der BMI (0,9 % gegenüber −10,9 %) und bei Männern einen ähnlich niedrigen Bias. Die Gesamtfehlklassifikation der Adipositas war mit der RFM sowohl bei Frauen (12,7 % gegenüber 56,5 %) als auch bei Männern (9,4 % gegenüber 13,0 %) geringer als mit dem BMI [1].

Eine systematische Übersichtsarbeit mit Metaanalyse aus dem Jahr 2025, die 10 Studien zur RFM einschloss (n = 20 230 für die Korrelationsanalyse, n = 33 687 für die Mittelwertdifferenz), fand eine moderate gepoolte Korrelation zwischen der RFM und dem mit Referenzverfahren gemessenen Körperfett von r = 0,77 (95 %-KI 0,72–0,81, I² = 97 %) [4]. Die Mittelwertdifferenz zwischen RFM-geschätztem und beobachtetem Körperfett betrug −0,04 Prozentpunkte (95 %-KI −0,93 bis 0,85), also ohne systematische Über- oder Unterschätzung im Pool [4]. Bei Erwachsenen neigte die RFM allerdings dazu, das Körperfett im Mittel um 0,76 Prozentpunkte zu überschätzen [4].

Eine externe Validierung erfolgte in mehreren Populationen. In einer mexikanischen Kohorte (n = 61, Alter 20–37 Jahre) war die RFM ein besserer Prädiktor des DXA-gemessenen Fettanteils als der BMI (R² = 0,84), doch wich der Achsenabschnitt von null ab, wenn die RFM mit der Luftverdrängungsplethysmographie, der Bioimpedanz und einem Vier-Kompartiment-Modell verglichen wurde, was auf einen methodenabhängigen Bias hinweist [5]. In einer chilenischen Kohorte (n = 270) unterschieden sich die AUC von RFM und BMI zur Erkennung eines erhöhten Körperfetts nicht signifikant (Männer: 0,970 gegenüber 0,959; Frauen: 0,946 gegenüber 0,942), und die Bland-Altman-Analyse zeigte bei Männern einen ausgeprägteren Bias als bei Frauen [6].

In einer prospektiven Studie an 46 535 Erwachsenen in NHANES 1999–2018 (mediane Nachbeobachtung 9,7 Jahre) war die RFM stärker mit der diabetesbezogenen Mortalität assoziiert als BMI und Taillenumfang, während der Zusammenhang mit der Herz- und der Gesamtmortalität zwischen den drei Maßen ähnlich war [7]. Die Ergebnisse wurden in NHANES III (n = 14 448) reproduziert [7].

Limitationen

Die RFM wurde aus einer US-amerikanischen Population abgeleitet und überwiegend in nord- und südamerikanischen Kohorten validiert. Die Übersichtsarbeit fand in allen Metaanalysen eine hohe Heterogenität (I² > 75 %), die Unterschiede zwischen Populationen, Referenzverfahren und Messtechnik widerspiegelt [4].

Die Leistung nimmt mit dem Alter ab. In der Ableitungsstudie bestand bei Frauen eine signifikante Interaktion zwischen Alter und RFM, und alle Modelle schnitten bei älteren Personen schlechter ab, vermutlich wegen altersbedingter Veränderungen der Körperzusammensetzung mit verminderter fettfreier Masse und verschobener Fettverteilung [1]. Für Kinder und Jugendliche ist die RFM nicht in ausreichendem Umfang validiert; eine pädiatrische Version (RFMp) wurde vorgeschlagen, ist aber nicht etabliert.

Die Messtechnik des Taillenumfangs ist entscheidend. NHANES verwendet ein bestimmtes Verfahren, bei dem die Taille an der oberen lateralen Kante des rechten Darmbeins gemessen wird. Weicht die Messtechnik davon ab, verschiebt sich der RFM-Wert. Dies ist die wichtigste einzelne Fehlerquelle in der klinischen Anwendung.

Die RFM schätzt den Gesamtkörperfettanteil, nicht das viszerale Fett. Sie unterscheidet auch nicht zwischen subkutanem und intraabdominellem Fettgewebe und liefert keine Information über fettfreie Masse oder Muskelmasse. Eine Person mit Sarkopenie und normaler RFM kann dennoch eine ungünstige Körperzusammensetzung aufweisen.

Quellen

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 et al. 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 et al. 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 et al. 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 et al. 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