伴侶動物の体重状態を管理する方法であって、前記伴侶動物の推定体脂肪率を判定するステップと、前記推定体脂肪率に基づいて、前記伴侶動物に有効な減量管理計画を提供するステップとを備えている、方法。請求項1記載の方法であって、更に、前記伴侶動物に理想的な体重を判定するステップと、前記理想的な体重に基づいて、前記伴侶動物のために日毎給餌管理計画を提供するステップとを備えている、方法。前出のいずれかの請求項に記載の方法であって、更に、食物組成を示すステップを備えており、前記食物組成が、タンパク質、脂肪、繊維、および炭水化物を含む、方法。前出のいずれかの請求項に記載の方法において、前記推定体脂肪率の判定が、視覚的または触診評価を含む、方法。請求項4記載の方法であって、更に、前記視覚的評価または触診評価の間に観察される身体的規準の評価を備えており、各評価が特定のポイント数を割り当てられており、前記ポイント数を組み合わせて前記体脂肪率を推定する、方法。前出のいずれかの請求項に記載の方法において、前記推定体脂肪率を判定するステップが、生物情報および測定した身体的規準を含む、方法。前出のいずれかの請求項に記載の方法において、前記伴侶動物の推定体脂肪率を判定するステップが、前記伴侶動物の身体測定値の評価を含む、方法。前出のいずれかの請求項に記載の方法において、前記伴侶動物の推定体脂肪率を判定するステップが、スプレッドシート、コンピュータプログラム、データベース、または入力を受け取り前記推定体脂肪率を計算するための同様のツールの使用によって行われる、方法。伴侶動物において体重状態を管理する方法であって、伴侶動物の実際の体脂肪率または除脂肪体重を判定する方法を用いるステップと、前記実際の体脂肪率または除脂肪体重に基づいて回帰分析を適用するために、前記伴侶動物の身体データの測定値を用いるステップと、前記伴侶動物における前記体脂肪率または除脂肪体重を予測するために、前記回帰分析に基づいて1つ以上の数式を導出するステップとを備えている、方法。請求項9記載の方法において、前記伴侶動物の実際の体脂肪率または除脂肪体重を判定する方法が、二重エネルギX-線吸光測定法である、方法。請求項9または請求項10記載の方法において、前記伴侶動物が猫である、方法。請求項9または請求項10記載の方法において、前記1つ以上の数式が、2つの別個の数式であり、体重が閾値量以下の伴侶動物に対して第1の数式を用い、体重が閾値量よりも多い伴侶動物に対して第2の数式を用いる、方法。請求項11記載の方法において、前記伴侶動物が犬であり、前記閾値量が40ポンドである、方法。1つのパッケージの中にある別個の容器において、1伴侶動物の推定体脂肪率を判定するステップと、この伴侶動物に有効な減量管理計画を提供するステップとを備えている、伴侶動物を評価する方法についての情報またはこの方法のための命令を伝達する手段と、2伴侶動物において減量を促進するために用いられる食物脂肪とを備えているキット。0009BCS方法のような基本的な方法は、脂肪量が少ない伴侶動物程精度が高いが、これら多数の身体状態評点方法は、肥満の伴侶動物の範囲にわたって体脂肪を推定するには不十分である。理想的な体重を確定し、減量に対して正確なカロリー投与量を計算するには、動物における体脂肪の正確な評価は欠くことができないものであるので、減量管理計画を処方するための典型的な手順では、誤差の許容範囲が少なくなる。0010犬および猫では、体形測定が用いられているが、被験犬の身体測定を体脂肪と比較することを発表するものは殆どない。部分的に、これは、伴侶動物が、胸部、腰部、および尾骨領域、ならびに腹腔内というような、種々の場所の皮下に、脂肪を堆積および蓄積するという事実による。伴侶動物が体重増加を受けると、骨盤状況が通常最も変化する。ときとして、骨盤状況の具体的な測定値が、体脂肪率を推定するために用いられているが、この方法も精度および正確度が欠けている。0011伴侶動物の体脂肪率を推定する現行の方法は有効でない場合が多いが、本発明は、客観的基準および統計分析に基づいて、獣医および動物専門家に入手可能なツールを進化させることを試みる。したがって、体脂肪を評価し、伴侶動物のためにしかるべき減量管理計画を決定する方法を提供する。本発明によれば、更に、伴侶動物、特に、太りすぎおよび肥満の伴侶動物において、体脂肪および理想的な体重を判定する実用的な診断ツールで、専門家を支援する方法も提供する。この情報を用いると、本発明は、動物のエネルギ必要性、および減量管理計画に合わせた有効な食事投与量を計算する単純な手段も提供する。0012本発明の一態様では、伴侶動物の体脂肪率を推定するツールを用いて、伴侶動物において体重状態を管理する方法を提供する。この方法は、伴侶動物に有効な減量管理計画を提供するために体脂肪率を用いるステップを含む。更に、この方法は、伴侶動物の理想的な体重、伴侶動物の重量を所望のレベルまで下げるための日毎給餌量、およびこの日毎給餌管理計画に従うことを条件に、伴侶動物の予測減量を決定するステップも含む。0013本発明の更に別の態様では、体脂肪評価のための式を、回帰分析によって決定する。DEXA結果または実際の体脂肪率または除脂肪体重を判定するための同様の信頼性のある方法を用いて、身体データを測定し、記述データを用いてこのデータを相関付け、測定したデータおよび記述データに基づいて体脂肪率または除脂肪体重を予測するための数式を作成する。0014本発明の更に他の態様では、体脂肪評価用の式は、2つの別個の式に分けられる。1つは、体重が閾値量以下の動物のための式であり、別の1つは、体重が閾値量よりも重い動物のための式である。0015本発明の更に別の態様では、前述の動物が犬であり、閾値量が40ポンドである。0016本発明の更に別の態様では、前述の動物は猫である。0017本発明の更に別の態様では、体脂肪率、理想的な体重、残余エネルギ要求量、食物投与量、および伴侶動物のための減量プログラムに関する他のあらゆる情報を自動的に計算するために、専門家がスプレッドシート、プログラム、または同様のツールで記述情報および測定情報を入力するためのものを利用することができる方法を提供する。0018以上の本発明の概略的な説明、および以下の詳細な説明は双方とも、本発明の限定ではなく、一例に過ぎないことは言うまでもない。0019本発明の更に別の適用可能な分野は、以下に示す詳細な説明から明白となろう。尚、詳細な説明および具体的な例は、本発明の好ましい実施形態を示すが、例示を目的とすることを意図するに過ぎず、本発明の範囲を限定することを意図するのではない。0020本発明およびそれに伴う利点の多くは、以下の詳細な説明を参照し、添付図面と関連付けて検討することによって、これらを一層深く理解するに連れて、その一層完全な認識が容易に得られるであろう。0026ここでは、伴侶動物において体重状態を管理する方法を提供する。この方法は、特に、平均よりも多い体脂肪を有する動物において評価の精度を高めるのに特に有用である。0027本発明の一実施形態例は、伴侶動物において体重状態を管理する方法であり、伴侶動物の推定体脂肪率を判定するステップと、この推定した体脂肪率に基づいて、伴侶動物に有効な減量管理計画を提供するステップとを備えている。更に、本方法は、伴侶動物の理想的な体重を判定するステップと、伴侶動物の体重を理想的な体重まで減量するためにこの伴侶動物に処方する日毎給餌管理計画を決定するステップと、この日毎給餌管理計画に従っているのであれば、伴侶動物の予測減量率を判定するステップを備えている。0028実施形態の中には、本方法が食べ物の組成を備えており、この組成が、タンパク質、脂肪、繊維、および炭水化物を含む場合がある。0029一実施形態では、本方法は、体脂肪評点BFS方法によって、伴侶動物の推定体脂肪率を判定するステップを備えており、動物の体脂肪の視覚的評価および触診評価を行い、これらの視覚的評価および触診評価の結果を用いて、その動物の体脂肪指標評点を割り当てる。視覚的評価および触診評価は、以下を含むことができる。即ち、頭および首を覆う顔の量、顔における骨構造の突出、頭と肩との間の違い、首における首筋靱性および脂肪量、胸部脂肪量、胸骨についての突出および触診のし易さ、肩胛骨および肋骨、腹部上における鼠径部の脂肪体、腹部内容物触診のし易さ、ならびに、横からの形状、上からの形状、および姿勢を含む、全体的な身体評価である。体脂肪指標評点は、一般に、動物についての体脂肪率の推定値である自然数であると理解される。また、この方法は、視覚的および触診評価の間に観察された身体的規準の主観的評価も含み、各評価には特定のポイント数が割り当てられる。次いで、このポイントを集計して、推定体脂肪インデクス評点に到達する。0030一実施形態では、本方法は、体脂肪予測BFP方法によって、伴侶動物の推定体脂肪率を判定するステップを備えており、生物情報および身体測定を用いて、推定体脂肪率に到達する。このような生物情報および身体測定は、体重、年齢、性別、および、身長、体長、脚長、足蹠サイズ等を含むことができる。0031実施形態の中には、本方法が、表計算、コンピュータプログラム、データベース、または入力データを受け取り、推定体脂肪率、理想的な体重、安静時エネルギ要求量RER:restingenergyrequirements、および食物投与量を自動的に計算するために開発された同様のツールによって、伴侶動物の推定体脂肪率を判定するステップも含む場合がある。0032本発明の一実施形態例には、伴侶動物の体重状態を管理する方法があり、この方法は、伴侶動物の実際の体脂肪率または除脂肪体重を判定する方法を用いるステップと、実際の体脂肪率または除脂肪体重に基づいて、回帰分析を適用するために、伴侶動物の測定身体データおよび伴侶動物の記述データを用いるステップと、回帰分析に基づいて1つ以上の数式を導出するステップであって、これら1つ以上の数式が、測定された身体データおよび新たな伴侶動物の記述データに基づいて、伴侶動物の体脂肪率または除脂肪体重を予測するためのものである、ステップとを備えている。好ましい実施形態では、本方法は、伴侶動物の実際の体脂肪率または除脂肪体重を、二重エネルギX-線吸光光度法DEXAによって判定する。0033また、本方法は、前述の2つ以上の数式が2つの別々の数式である場合、体脂肪が閾値量未満の伴侶動物に第1の数式を適用し、体脂肪が閾値量よりも多い伴侶動物には第2の数式を適用するステップを含む。0034また、本方法では、伴侶動物が犬であり、閾値量が40ポンドである場合も含む。0035本発明の更に別の態様では、動物は猫である。0036更に別の実施形態では、本発明は、1つのパッケージにおける別々の容器に、1伴侶動物の推定体脂肪率を判定するステップと、この伴侶動物に有効な減量管理計画を提供するステップとを備えている、伴侶動物を評価する方法についての情報またはこの方法のための命令を伝達する手段と、2伴侶動物において減量を促進するために用いられる食物脂肪とを備えているキットを提供する。0037本明細書では、動物の体脂肪率の推定値を得るために、特に肥満の動物に用いるためのツール例について説明するが、体脂肪率を推定するには種々の方法を利用できることは、当業者には容易に理解されよう。0038図1によれば、本プロセスにおける最初のステップは、体脂肪率を推定するツールを用いて、伴侶動物を評価するステップ101である。以下で更に説明するが、これは種々の様式で行うことができる。以下で説明する方法例では、体脂肪評価ツール、および減量計算部または同様のツールを利用する。体脂肪指標または評点を得るための規準を用いて、伴侶動物を評価する。体脂肪指標または評点は、動物の体脂肪率の推定値、または動物の実際の体脂肪率のいずれにでも基づくことができる。次いで、この数値を計算部または同様のツールに入力する。一方、計算部または同様のツールは、効果的な減量管理計画に必要な情報を提供する103。この情報は、動物の理想的な体重、安静時エネルギ要求量RER、日毎給餌量、および期待減量を含むことができる105。0039動物体重評価では、一旦体脂肪率が推定されたなら101、推定体脂肪率を用いて動物のRERおよび理想的な体重を推定することができる105。重量が正常な動物に適用される現行のBCSを用いると、本プロセスは、過剰な体脂肪を有する動物において日々のカロリー必要量を過大推定するという、望ましくない結果が生ずる。動物の体脂肪が増加するに連れて、日々のカロリー必要量の過大推定が増々大きくなる。したがって、現行のプロセスは、最初にそれが取り組むように設計された問題を一層複雑にする。0040BSC方法を適用した結果生ずる過大推定は、近年になって、本発明の開発に至る初期研究において発見された。以下で更に詳しく説明するが、この初期研究では、減量給餌のために理想的な体重を推定する現行の方法が、45よりも大きな体脂肪を有する犬では、概ね不正確であることがはっきりと示された。0041BCS方法に更に不利な面は、動物の肥満が大きい程、この方法の精度が低下することである。実際、BCS方法は、体脂肪率が45よりも大きな動物では、増々精度が低くなる。部分的に、これは、BCSが主に体脂肪率が45未満の犬を評価するために設計されたからである。高い体脂肪率の犬の数が増大しているので、多目的用途に適した方法であるBCSは増々効果的でなくなる。例えば、多くの肥満犬は現在50よりも高いレベルの体脂肪率を有するが、これらの犬に対して、BCS方法は概ね効果がない。0042前述の初期研究の一要素が、減量給餌のために理想的な体重を推定する現行の方法即ち、BCSは、体脂肪が45よりも多い犬では精度が低いことをはっきりと示した。体脂肪を評価する現行の方法における2つの重大な欠点は、1評価を行う個人の訓練および習熟度に、正確さや精度が大きく依存すること、そして2現行の身体状態評点スケールでは、異なる肥満レベル間でも差が出ないことである。例えば、BCS5点スケールでは、体脂肪が35よりも大きい犬は全て、5点という1つの評点に該当する。これは、体脂肪が60の犬、および体脂肪が36の犬が、同じ評点を受けるという、望ましくない結果が生ずる。犬が太っている程、理想的な体重および給餌量が過大に推定され、したがって、減量プログラムが長引き、効果がなくなる。0043前述の初期研究では、犬における理想的な体重およびRERを推定するために、体脂肪率を使用する精度を、5および9ポイントBCSシステムと比較した。一旦BCS値が動物専門家によって割り当てられたなら、評点毎の中央体脂肪率を用いて、理想的な体重およびRERを推定する。DEXAスキャンの結果に基づいて、体脂肪は28.3から63.7の範囲を占め、平均は45.9であった。中庸に肥満の犬および病的に肥満の犬に対するBCSの精度を評価するために、これらの犬を2つのグループに分けた。第1グループは、体脂肪が45未満であり、第2グループは、体脂肪が45よりも多い。第1グループには15匹の犬がおり、第2グループには21匹の犬がいた。0044DEXAと比較すると、理想的な体重の推定は、体脂肪が45よりも多い犬において、523.0対19.2Kgおよび921.1対19.2kg点BCSを用いた場合、非常に高くなったがp<0.001、45未満の犬では、差がでなかったp>0.05。0045したがって、以上の研究の結果は、現行のBCSシステムは、体脂肪が45未満の犬では理想的な体重およびRERの正しい推定値を提供するが、体脂肪が45よりも多い病的に肥満の犬においてRERおよび理想的な体重を計算するには適していないことを実証した。0046体脂肪率を評価する問題に加えて、RERを推定するのに伴う誤差がある。動物減量プログラムが有効であり続けるには、動物の日毎カロリー摂取が、現在の体重を維持するために必要なレベルよりも低く抑制されなければならない。体重が正常な動物では、日毎カロリー必要量の計算は、動物の体重に基づけばよい。しかしながら、同じ手法を太りすぎの動物に適用すると、その動物の日毎カロリー必要量が過大推定されることを含む、期待に反する結果が生ずる可能性がある。0047加えて、以下で説明する更に他の研究では、DEXAまたは同等の技法を、既知の体形測定および基本的な生物情報と組み合わせ用い、統計分析を用いて最適な数式を定式化するとよいということを示唆しており、この最適な数式は、あらゆる飼育伴侶動物に対して有効な減量管理計画を決定するのに適している。0048以下に、体形測定をどのように行えばよいかについての説明を要約して示す。当業者であれば適宜理解できるように、身体的属性を測定する同様の方法であれば、そのいずれもが同等であり、以下の説明は本質的に単なる一例であり非限定的であることが分かるであろう。例えば、Seca測定棒を用いて、通常の起立姿勢を取り頭を前方に真っ直ぐに向けた伴侶動物の胸骨から座骨/直腸まで測定することによって、体長を測定することができる。前部体高は、肩において、起立高を測定するためのSeca床高棒を用いて測定することができる。後部体高は、臀部において、起立高を測定するためのSeca床高棒を用いて測定することができる。胸部周囲は、テーラーのテープを用いて、測定を行うときに、心臓回りでこのテープを胸郭の周りにきつく巻回して測定することができる。骨盤周囲は、テーラーのテープを用いて、膝の真ん前にある腰部の周りにきつく巻回して測定することができる。0049次に、ここでは、脚部測定について説明する。金属テープメジャーを用いて、中央足蹠から踵骨突起の背方先端までの後肢の長さを測定して、後肢の長さを測定することができる。ディジタルカリパスを用いて踵骨の幅を測定して、後肢踵骨幅を測定することができる。後肢中央足蹠幅は、ディジタルカリパスを用いて、マイクロメーターを平らにして肉趾の底面にて足の下に据えて測定することができる。後肢中央足蹠長は、ディジタルカリパスを用いて、マイクロメーターを平らにして肉趾の底面にて足の下に据えて測定することができる。前肢測定は、後肢の代わりに前肢を測定することを除いて、後肢測定と同様である。0050頭部測定は、以下のように行うことができる。テーラーのテープを用いて、外部後頭隆起から目の中央目角まで測定して、頭蓋長を測定することができる。テーラーのテープを用いて、目の中央目角から鼻の先端まで測定することによって、顔面長を測定することができる。テーラーのテープを用いて、頭部の最も広い部分で、目と耳との間の周囲を測定して、頭部周囲を測定することができる。最後に、Seca測定棒を用いて、目と耳との間を測定して、頭部幅を測定することができる。0051測定値を記録した後、測定した身体データおよび入力された記述データから、除脂肪体重および体脂肪量の予測を求めるための回帰方程式を作成するために、DEXAの結果を用いて、多数の回帰分析を適用することができる。記述データは、体重、種、年齢、性別、避妊状態等を含むことができる。0052本明細書において説明するように、動物の体脂肪率の推定値を求めるために、2種類の基本的なツールを用いることができる。図2によれば、体脂肪評点BFSBodyFatScoring方法201と呼ばれる一方法例を提供する。BFS方法201では、体脂肪の視覚的および触診評価が行われる。この方法は、訓練された個人の観察を用いて、体脂肪指標評点を個々の動物に割り当てる。この体脂肪指標評点は、その動物についての体脂肪率の推定値である自然数であると、一般に理解されている。0053BFS方法201の実行では、体脂肪指標カテゴリ毎の特性を列挙したチャートを用いて動物を評価し、対応する評点をこの動物に割り当てる。例えば、体脂肪インデクス評点が10である場合、体脂肪5~15の範囲を示すことができる。評点が10になるには、肋骨が浮き上がっていて容易に感じることができ、それを覆う脂肪が殆どないのでなければならない。また、評点が10になるには、上から見た犬の形状が際立った砂時計形状であり、側面から見た形状において腹部ひだが目立ち、背後から見た形状では、骨が突出し輪郭が角張っており、尾の根元が突出する骨構造を含み、容易に感じられ、それを覆う脂肪が殆どないことも必要となる。以下の表は、体脂肪指標評点の広いカテゴリを示す。0054上の表で表したように、各体脂肪指標カテゴリは、体脂肪率において10点の範囲をカバーする。次いで、体脂肪指標評点を減量計算部に入力して、理想的な体重および給餌情報を得ることができる。0055当業者には容易に理解されようが、この方法を記述する1つの方法は、動物の多数の身体的位置に基づく身体的規準の主観的評価であり、各評価が特定のポイント数を割り当てる。一旦動物の全ての位置を評価したなら、ポイントを合計して、推定体脂肪指標評点に到達する。次いで、この体脂肪指標評点を減量計算部に入力して、理想的な体重および給餌情報を得ることができる。0056以下の表は、体脂肪指標評点ポイントシステムの一例を記述する。規準の各々が視覚的検査および触診によって評価されたとき、総合ポイントを組み合わせることができる。0057以上のBFSスケールで現行のBCSスケールを改善することによって、重篤な肥満の伴侶動物において減量のために正しい食物投与管理計画に備えることができる。更に、動物専門家がデータを入力することを可能にする数値ポイント割り当て方法は、MicrosoftExcelスプレッドシート、MicrosoftAccessデータベース、または同様に考案されたツールの中に容易にプログラミングすることができる。0058動物の体脂肪率を評価する第2の方法例は、体脂肪予測BFP方法203である。BFP方法203は、基本的な生物情報および簡単な身体測定を用いて、多脂肪および理想的な体重を予測する、前述の方法である。この方法は、体脂肪率または除脂肪体重を、開業獣医が得ることができる身体データに基づいて予測するために、先に説明した回帰分析技法を用いることによって方程式を組むというように説明することができる。例えば、体重、年齢、性別、および避妊状態というような記述情報を、簡単な測定値例えば、体高、体長、脚長、足蹠サイズ等と組み合わせることによって、推定体脂肪率に到達することができる。0059本発明の一実施形態によれば、除脂肪体重または体脂肪量のいずれかを予測するために、回帰方程式を用いることができる。次いで、この除脂肪体重または体脂肪量のいずれか、および総体重を用いて、体脂肪率を計算することができる。体脂肪予測に必要な基本データをBFP計算部に入力することができる。このBFP計算部は、体脂肪率およびその他の体脂肪変数を計算するツールを設ける。体脂肪率を、前述と同じ減量計算部に入力することができ、または減量計算を自動的にBFP計算部に組み込むのであってもよい。したがって、BFP方法203は、精度が高い、そして客観的な測定値を提供しつつ、臨床設定に適したフォーマットを維持する。0060また、理想的な体重および食物投与量計算部も、RER、および毎日動物に給餌する食物の量を計算するツールとして設けることができる。例えば、理想体重計算部は、入力として、動物のBFS評点および現在の体重を受け取ることができる。あるいは、理想体重計算部は、入力として、記述情報、およびBFP方法203に対する方程式パラメータを受けることもできる。出力として、理想体重計算部は、動物の理想的な体重、RER計算即ち、キロカロリー/日、および動物に給餌すべき食物の量を決定することができる。加えて、理想体重および食物投与量計算部は、除脂肪体重の割合および除脂肪体重の量を決定することができ、あるいはこの情報をスプレッドシートフォーマットで動物専門家に表示することもできる。0061本発明の代替実施形態では、体脂肪率および理想的な体重を決定するためのスプレッドシート、ならびに計算した情報および食物の種類に基づいて食物投与量を決定するためのスプレッドシートを分けることができる。同様に、別個の数式を適用しようとする動物のあらゆるカテゴリにも、別々のスプレッドシートを用いることができる。例えば、40ポンド以下の犬についての外形測定値を入力するために、表を用いることができ、40ポンドよりも重い犬についての外形測定値を入力するために、別の表を用いることができる。このように、別々の数式がバックエンドプロセスを実行することができ、これによって出力変数を計算する。0062図3において、適用しようとするプロセス例に対して、最初に、信頼性があるが臨床的に厄介なプロセスを用いて、動物のグループに入っている各動物の実際の体脂肪率を決定しなければならない301。次に、ユーザは、臨床設定において測定するのに適した身体データを測定する303ことができる。これによって、ユーザは物理的に測定したデータ、および記述データを入力し305、この臨床設定に適した関数を導出することができる。次いで、回帰分析を用いて、動物専門家が臨床設定に用いることができる最適関数1つまたは複数を求めることができる307。最後に、得られた関数1つまたは複数を用いて、動物の体脂肪率を予測することができる309。0063動物の体脂肪率を測定するツールを用いて、動物専門家は、次に、理想的な体重を推定し、RERを計算し、動物がこの理想的な体重の目標を満たすための、日毎食物管理計画を決定することができる。0064図4は、40ポンド以下の犬について、スプレッドシートの好ましい実施形態において利用することができる入力および出力パラメータ例を示す。体重401、体長403、前部体高405、胸囲407、骨盤周囲409、後肢中央足蹠長411、および前肢中央足蹠幅413は、先に説明した最適アルゴリズムにしたがって、40ポンド以下の犬に対して、スプレッドシートに入力されるパラメータである。したがって、出力パラメータには、BFI430、目標体重432、減量すべき体重434、キロカロリー/日436、カップ/日438、缶/日440、推定週間減量442、目標体重に到達するための推定時間444、および推定週間減量446が含まれる。0065図5は、40ポンドよりも重い犬に対して、スプレッドシートの好ましい実施形態において利用することができる入力および出力パラメータ例を示す。体重501、後肢長503、後肢中央足蹠長505、前肢長507、頭蓋長509、および頭部周囲511は、先に説明した最適アルゴリズムにしたがって、40ポンドよりも重い犬に対して、スプレッドシートに入力されるパラメータである。同様に、出力パラメータには、BFI430、目標体重432、減量すべき体重434、キロカロリー/日436、カップ/日438、缶/日440、推定週間減量442、目標体重に到達するための推定時間444、および推定週間減量446が含まれる。0066動物の体脂肪率を推定するためにBFS方法を利用しても、またはBFP方法を利用しても、カロリー摂取量に基づいて、特に、太りすぎや肥満の動物において、食餌食物処方が改良されることが直ちに理解できてしかるべきである。実施例実施例10067身体組成が太りすぎから病的肥満までにわたる36頭の成犬を評価した。以下の測定および手順を行った。体重、触診および視覚評価、ディジタル写真撮影前、後ろ、横、そして上から、身体サイズおよび形状測定、レントゲン撮影頭部、胸部、および臀部、ならびにDEXA。0068除脂肪体重、体脂肪量、および体脂肪率は、DEXAによって判定された。このデータは、体形測定、骨格測定、体重、年齢、性別、および避妊状態から得られた独立変数を用いることによって、身体組成除脂肪体重、体脂肪量、および体脂肪率を予測するために従属変数を与えることによって、他の方法を評価するために用いられた。このようにして、除脂肪体重、体脂肪量、および体脂肪率を予測するための数式を導出した。2つの別個のモデルを適用した。第1モデルは、体形測定を用いた回帰分析から導出した。第2モデルは、骨格測定を用いた回帰分析から導出した。第1モデル:体形測定0069身体サイズおよび形状体形測定を回帰分析において用いて、身体組成を予測する。この分析において用いた変数には、身長、前部体高、後部体高、胸囲、骨盤周囲、前肢長、後肢長、中央足蹠長、中央足蹠幅、踵骨幅、頭部幅、頭部周囲、顔面長、および頭蓋長であった。回帰分析に含まれた他の変数は、年齢、性別、および避妊状態であった。0070段階的多重回帰分析を用いて、どの体形変数から、除脂肪体重、体脂肪量、および体脂肪率の最良の推定値がDEXAによって得られたか判定を行った。このデータは、体重を独立変数として用いて、そして用いずに分析した。研究母数全体、および2つの副母数、即ち、体重が40ポンド以下の犬、および体重が40ポンドよりも重い犬について、モデルを作成した。0071回帰分析に含まれた全ての犬を用いて、そして体重を独立変数として含めた場合、除脂肪体重を予測するために導出された最良のモデルは、以下のパラメータを含んでいた。体重BW、頭蓋長CL、頭蓋長×頭部周囲CL=xHC、頭部長HW、後肢中央足蹠長HLCFPL、踵骨幅CW、後肢長HLL、骨盤周囲PC、および前部体高FH。この式において、LBMによって表される除脂肪体重を用いると、1LBM=134.4×BW-1012×CL23.5XCL×HC-403.7×HW319.74×HLCFPL-214.8×CW1012.4×HLL-30.34×PC-119.4×FH2772.30072このモデルを研究母集団全体に適用して、この犬の母集団の83において、正しく除脂肪体重が予測されたDEXA値の±10以内。0073回帰分析に含まれた全ての犬を用いて、そして体重を独立変数としては除外した場合、LBMを予測するために導出された最良のモデルには、年齢、HLCFPL、PC、HC、前肢中央足蹠長FLCPFPW、HLL、CL、およびCL×HCが含まれた。この式において、2LBM=122.5×年齢174.33×HLCFPL807.01×HLL87.59×PC-570.1×HC246.67×FLCFPW-2447×CL58.92×CL×HC107120074このモデルを研究母集団全体に適用すると、この犬の母集団の81において正しく除脂肪体重が予測されたDEXA値の±10以内。0075第1モデルの下で更に精度の高い数式を求めるために、犬を体脂肪が40ポンド未満のグループ、および体脂肪が40ポンドよりも多いグループに分けた。回帰分析に含まれた犬の中で体脂肪が40ポンド未満の全ての犬を用いて、そして体重を独立変数として含めた場合、LBMを予測するために導出された最良のモデルには、年齢、BW、CL×HC、後肢中央足蹠幅HLCFPW、CW、HLL、および前肢長FLLが含まれた。この数式において、3LBM=63.74×年齢71.69×BW5.31×CL×HC189.72×HLCFPW-122.8×CW1019.6×HLL-337.7×FLL-41480076このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の100において正しく除脂肪体重が予測されたDEXA値の±10以内。0077回帰分析に含まれた犬の中で体重が40ポンド未満の犬全てを用いて、そして体重を独立変数としては除外した場合、LBMを予測するために導出された最良のモデルには、年齢、体長BL、CL×HC、HLL、FLL、および顔面長FLが含まれた。この式において、4LBM=60.22×年齢111.3×BL7.61×CL×HC1401.6×HLL-480.2×FLL-169×FL-54800078このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の100において正しく除脂肪体重が予測されたDEXA値の±10以内。0079同様の技法を、体重が40ポンドよりも重い犬にも適用した。回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンドよりも重い犬全てを用いて、そして体重を独立変数として含めた場合、LBMを予測するために導出された最良のモデルには、年齢、BW、CL×HC、CL、HLCFPL、HLL、およびFLLが含まれた。この数式は、以下によって与えられる。5LBM=-146.1×年齢104.71×BW15.31×CL×HC-675×CL394.04×HLCFPL1239.4×HLL-372.4×FLL-60990080このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の100において正しく除脂肪体重が予測されたDEXA値の±10以内。0081回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンドよりも重い犬全てを用いて、そして体重を独立変数としては除外した場合、LBMを予測するために導出された最良のモデルには、胸囲TC、PC、HLL、HLCFPL、FLL、およびCL×HCが含まれた。この数式は、以下によって与えられる。6LBM=148.92×TC159.8×PC944.01×HLL679.12×HLCFPL-469.8×FLL10.05×CL×HC-310750082このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の95において正しく除脂肪体重が予測されたDEXA値の±10以内。0083体脂肪量も同様に計算することができる。回帰分析に含まれた全ての犬を用いて、そして体重を独立変数として含めた場合、脂肪量FMを予測するために導出された最良のモデルは、BW、CL×HC、HLCFPL、HLL、およびTCを含んでいた。この数式は、以下によって与えられる。7FM=272.41×BW-7.54×CL×HC-208.8×HLCFPL-463×HLL98.25×TC3110.30084このモデルを研究母集団全体に適用すると、この犬の母集団の78において正しくFMが予測されたDEXA値の±10以内。0085回帰分析に含まれた全ての犬を用いて、そして体重を独立変数としては除外した場合、FMを予測するために導出された最良のモデルは、TC、FLCFPL、およびCWを含んでいた。この数式は、以下によって与えられる。8FM=366.14×TC705.54×CW-365.1×FLCFPL-184960086このモデルを研究母集団全体に適用すると、この犬の母集団の50でしか正しくFMが予測されなかったDEXA値の±10以内。0087除脂肪体重の予測と同様、体脂肪の予測のために体重に基づいて犬を2つの別個のグループに分けることも有効であった。回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンド未満の犬全て、そして独立変数として含まれた体重によって、FMを予測するために導出された最良のモデルには、BL、HLCFPL、FLCFPW、PC、TC、および前部体高FHが含まれた。この式は、以下によって与えられる。9FM=185.29×BL-193.5×HLCFPL-49.75×FLCFPW79.99×PC162.51×TC-49.72×FH-91290088このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の100において正しく脂肪量FMが予測されたDEXA値の±10以内。0089帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンド未満の犬全てを用いて、そして独立変数としては重量を除外した場合、数式9が最良のモデルであることが分かり、予測した値が同一であることが分かった。0090回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンド未満の犬全てを用いて、そして独立変数としては重量を除外した場合、FMを予測するために導出された最良のモデルでは、BW、HLL、HLCFPL、FLL、およびCL×HCが含まれた。この数式は、以下によって与えられる。10FM=303.25×BW-917.6×HLL-339.5×HLCFPL298.28×FLL-6.68×CL×HC100670091このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の100において正しくFMが予測されたDEXA値の±10以内。0092同様に、回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンドよりも重い犬全てを用いて、そして独立変数としては重量を除外した場合、FMを予測するために導出された最良のモデルでは、TC、PC、HLL、およびCWが含まれた。この数式は、以下によって与えられる。11FM=343.17×TC234.01×PC-566.6×HLL465.59×CW-322910093このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の64において正しくFMが予測されたDEXA値の±10以内。0094脂肪率も同様に計算することができる。回帰分析に含まれた犬全てを用いて、そして体重を独立変数として含めた場合、脂肪率脂肪を予測するために導出された最良のモデルでは、BL、RH、TC、HLL、CW、FLCFPW、およびHCが含まれた。この数式は、以下によって与えられる。12脂肪=0.44×BL0.34×RH0.81×TC-4.2×HLL0.95×CW-0.97×FLCFPL-1×HC47.870095このモデルを研究母集団全体に適用して、その犬母集団の89において正しく脂肪が予測されたDEXA値の±10以内。0096回帰分析に含まれる全ての犬を用いて、そして独立変数としては重量を除外した場合、式12が最良のモデルであることが分かり、予測された値が同じであることが分かった。0097同様に、脂肪率の予測のために体重に基づいて犬を2つの別個のグループに分けることも有効であった。回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンド未満の犬全てを用いて、そして体重を独立変数として含めた場合、脂肪を予測するために導出された最良のモデルには、年齢、PC、およびHWが含まれた。この式は、以下によって与えられる。13脂肪=1×PC-0.89×年齢-3.96×HW35.810098このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の79において正しく脂肪が予測されたDEXA値の±10以内。0099回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンド未満の犬全てを用いて、そして独立変数としては重量を除外した場合、式13が最良のモデルであることが分かり、予測された値が同じであることが分かった。00100回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンドよりも重い犬全てを用いて、そして体重を独立変数としては除外した場合、脂肪を予測するために導出された最良のモデルには、BW、FLL、CL×HC、HLCFPL、およびHLLが含まれた。この数式は、以下によって与えられる。14脂肪=0.24×BW0.96×FLL-0.01×CL×HC-1.27×HLCFPL-2.62×HLL79.5500101このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の100において正しく脂肪が予測されたDEXA値の±10以内。00102回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンドよりも重い犬全てを用いて、そして独立変数としては重量を除外した場合、脂肪を予測するために導出された最良のモデルでは、PCおよびHLCFPLが含まれた。この数式は、以下によって与えられる。15脂肪=0.34×PC-1.12×HLCFPL48.9300103このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の86において正しく脂肪が予測されたDEXA値の±10以内。第2モデル-骨格測定00104レントゲン撮影データは、骨格サイズ情報を提供し、除脂肪体重を予測するために回帰分析において用いられた。頭部、腹側-背側、および側方レントゲン撮影像から、以下を測定した。顔面長、頭蓋長、頭骨幅、骨盤長、骨盤幅、頸骨長、頸骨直径、踵骨長、および踵骨隆起から中足骨の遠端までの長さである。これらの変数に加えて、回帰分析において以下の変数も含まれた。頭蓋長×頭部幅、骨盤長×骨盤幅、頸骨長×頸骨直径、頸骨面積、頸骨周囲、頸骨体積、頸骨表面積、および頸骨総面積である。00105回帰分析に含まれた全ての犬を用いて、そして体重を独立変数として含めた場合、除脂肪体重を予測するために導出された最良のモデルは、頭蓋長、踵骨長、および体重を含んでいた。この数式は、以下によって与えられる。16LBM=165.42×BW2993.72×CalL-442.01×cranL-4817.5200106このモデルを研究母集団全体に適用して、その犬母集団の72において正しく除脂肪体重が予測されたDEXA値の±10以内。00107回帰分析に含まれる全ての犬を用いて、そして独立変数としては重量を除外した場合、除脂肪体重を予測するために導出された最良のモデルでは、calL、頭部幅HW、および脛骨面積TAが含まれた。この数式は、以下によって与えられる。17LBM=3147.14×calL1228.17×HW24.39×TA-17171.700108このモデルを研究母集団全体に適用して、その犬母集団の47でしか正しく除脂肪体重が予測されなかったDEXA値の±10以内。00109同様に、除脂肪体重の予測のために体重に基づいて犬を2つの別個のグループに分けることも有効であった。回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンド未満の犬全てを用いて、そして体重を独立変数として含めた場合、除脂肪体重を予測するために導出された最良のモデルには、cranL、HW、BW、cranL×HW、骨盤長×骨盤幅PL×PW、および脛骨周囲TCが含まれた。この式は、以下によって与えられる。18LBM=-3842.51×cranL-2737.71×HW85.48×BW422.51×cranL×HW16.33×PL×PW77.37×TC23948.1300110このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の100において正しく除脂肪体重が予測されたDEXA値の±10以内。00111回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンド未満の犬全てを用いて、そして独立変数としては重量を除外した場合、除脂肪体重を予測するために導出された最良のモデルでは、cranL×HWおよびcalLが含まれた。この数式は、以下によって与えられる。19LBM=50.38×cranL×HW2874.99×calL-7205.8200112このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の57において正しく除脂肪体重が予測されたDEXA値の±10以内。00113回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンドよりも重い犬全てを用いて、そして独立変数として含まれた体重によって、除脂肪体重を予測するために導出された最良のモデルには、cranL、calL、およびBWが含まれた。この数式は、以下によって与えられる。20LBM=-734.02×cranL3460.67×calL169.43×BW-4591.5600114このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の86において正しく除脂肪体重が予測されたDEXA値の±10以内。00115回帰分析に含まれる犬の中で体重が40ポンドよりも重い犬全てを用いて、そして独立変数としては重量を除外した場合、除脂肪体重を予測するために導出された最良のモデルでは、HWおよびcalLが含まれた。この数式は、以下によって与えられる。21LBM=1513.35×HW4790.33×calL-23102.800116このモデルをしかるべき研究母集団に適用して、それぞれの犬母集団の73において正しく除脂肪体重が予測されたDEXA値の±10以内。00117注記すべきは、以上に説明したようにして、骨格サイズデータおよび体重を用いた除脂肪体重の予測に最良の数式では、前述の変数の内8つを用いて、40ポンド以下の犬については、0.99のr2および100の予測可能性±10が得られたということである。これら8つの変数は、頭蓋長、頭部幅、体重、頭蓋長×頭部幅、骨盤長×骨盤幅、および脛骨周囲である。骨格サイズデータおよび体重を用いた除脂肪体重の予測に最良の数式では、3つの変数、即ち、頭蓋長、踵骨長、および体重を用いて、40ポンドよりも重い犬について、0.99のr2、および86の予測可能性±10が得られた。00118同様に、身体サイズデータ、体重、および年齢を用いた除脂肪体重の予測に最良の数式では、前述の変数の内8つを用いて、40ポンド以下の犬については、0.99のr2および100の予測可能性±10が得られた。これら8つの変数には、後肢長、踵骨幅、後肢中央足蹠幅、前肢長、頭蓋長×頭部周囲、体重、および年齢が含まれた。身体サイズデータ、体重、および年齢を用いた除脂肪体重の予測に最良の数式では、前述の変数の内7つ、即ち、後肢長、後肢中央足蹠長、前肢長、頭蓋長、頭蓋長×頭部周囲、体重、および年齢を用いて、40ポンドよりも重い犬については、0.99のr2および100の予測可能性±10が得られた。00119同様に、脂肪量の予測に最良の数式では、体長、前部体高、胸囲、骨盤周囲、後肢中央足蹠長、および前肢中央足蹠幅を用いて、40ポンド以下の犬については、0.99のr2および100の予測可能性±10が得られた。脂肪量の予測に最良の数式では、後肢長、後肢中央足蹠長、前肢長、頭蓋長×頭部周囲、および体重を用いて、40ポンドよりも重い犬については、0.97のr2および100の予測可能性±10が得られた。00120この研究の結果は注目に値することが判明した。第1に、物理的に測定可能な属性と、既に肥満になっている犬の体脂肪率との間に相関が存在することが判定された。これによって、本研究が、臨床的に測定可能な属性の内どれが、脂肪量または除脂肪体重の正確な予測と最も強い相関を示すのか判定するために、多重回帰分析を特定の動物カテゴリに適用することが可能になる。実際、この種の分析は、動物専門家に正確な食物管理計画および健康的な食餌療法を動物のために考案するための、実用的でしかも有効なツールを与える。実施例200121身体組成が太りすぎから病的肥満までにわたる37頭の成猫を評価した。以下の測定および手順を行った。体重、触診および視覚評価、ディジタル写真撮影前、後ろ、横、そして上から、身体サイズおよび形状測定、レントゲン撮影頭部、胸部、および臀部、ならびにDEXAである。00122除脂肪体重、体脂肪量、および体脂肪率は、DEXAによって判定された。このデータは、体形測定、骨格測定、体重、年齢、性別、および避妊状態から得られた独立変数を用いることによって、身体組成除脂肪体重、体脂肪量、および体脂肪率を予測するための従属変数を与えることによって、他の方法を評価するために用いられた。このように、除脂肪体重、体脂肪量、および体脂肪率を予測するための数式を導出した。2つの別個のモデルを適用した。第1モデルは、体形測定を用いた回帰分析から導出した。第2モデルは、骨格測定を用いた回帰分析から導出した。第1モデル:体形測定00123身体サイズおよび形状体形測定を回帰分析において用いて、身体組成を予測する。この分析において用いた変数には、体長、前部体高、後部体高、胸囲、骨盤周囲、前肢長、後肢長、中央足蹠長、中央足蹠幅、踵骨幅、頭部幅、頭部周囲、顔面長、および頭蓋長であった。回帰分析に含まれた他の変数は、年齢、性別、および避妊状態であった。00124段階的多重回帰分析を用いて、どの体形変数から、除脂肪体重、体脂肪量、および体脂肪率の最良の推定値がDEXAによって得られたか判定を行った。00125回帰分析に含まれた全ての猫によって、除脂肪体重を予測するために導出された最良のモデルは、以下のパラメータを含んでいた。頭部周囲HC、前肢長FLL、前肢周囲FLC、および後肢中央足蹠長HLCFPW。この式において、除脂肪体重をLBMで表すと、22LBM=-5270147×HC248×FLL317×FLC-103×HLCFPW0126脂肪量も同様に計算することができる。回帰分析に含まれた全ての猫、そして体重を独立変数として含めた場合、脂肪量FMを予測するために導出された最良のモデルは、体重BW、頭部周囲HC、後肢長HLL、および前肢周囲FLCを含んでいた。この数式は、以下によって与えられる。23FM=4910438×BW-296×HLL-206×FLC第2モデル-骨格測定00127レントゲン撮影データは、骨格サイズ情報を提供し、除脂肪体重を予測するために回帰分析において用いられた。頭部、腹側皮質、および側方レントゲン撮影像から、以下を測定した。頭骨長、頭骨幅、頭部長、頭部幅、回腸稜線から座骨の後端縁までの長さ、左右の座骨隆起間の幅、頸骨長、頸骨直径、踵骨長、踵骨長、および踵骨隆起から中足骨の遠端までの長さ。00128回帰分析に含まれた全ての猫を用いて、そして性別を独立変数として含んだ場合、除脂肪体重を予測するために導出された最良のモデルは、性別G、頭部幅HW、骨盤長PL、踵骨長calL、および踵骨隆起長calTLというパラメータを含んでいた。この数式は、以下によって与えられる。24LBM=-4630301×G358×HW355×PL-2240×calL871×calTL