专利名称：控制动物体重状况的方法控制动物体重状况的方法相关申请的交叉引用 本申请要求2010年I月6日提交的美国临时专利申请号61/292，652的优先权，其通过引用结合到本文中。背景 本文所述实施方案涉及为陪伴动物评估体脂肪和确定适当的体重减轻方案的方法。更具体而言，本文描述了适用于超重和肥胖动物的临床上有用的工具和方法。美国的肥胖症在增加，并且不仅仅在人中。在2008年，陪伴动物肥胖症预防协会的一项陪伴动物的肥胖症研究推断，估计有8400万的美国狗和猫是超重或肥胖的，占狗和猫的约50%。此外，估计有10%的狗且估计有18%的猫是肥胖的。事实上，肥胖症被认为 是狗发生营养不良的最常见形式之一。一般来说，陪伴动物例如犬科动物和猫科动物称量的体重超过其理想体重的15%被认为是超重或肥胖。超重动物一般有多余的体脂肪组织。动物超重最常见的原因是过度消费食物导致过多的热量摄入。有研究表明，肥胖的动物罹患例如关节炎、心脏疾病、呼吸疾病、糖尿病、膀胱癌、甲状腺功能减退症和胰腺炎等疾病的风险显著增大。随着陪伴动物变得越来越肥胖，兽医或动物从业者所面临的困难越来越明显。许多兽医意识到的困难之一是为了使陪伴动物达到最佳健康水平，需要精确规定陪伴动物主人应该喂养陪伴动物的食物量。为了精确规定陪伴动物主人应该喂养陪伴动物的食物量，兽医必须首先精确评估动物的能量需求。同样，为了精确规定动物的能量需求，兽医必须精确测定动物的体脂肪百分比。因此，合适的体重减轻方案中规定适量食物的方法除其它外最终取决于，体脂肪百分比的精确计算。体脂肪百分比计算中的错误越多，热量评估就越不准确。目前，身体状况评分(BCS)的技术是用于估算陪伴动物肥胖症最可及和受欢迎的方法。这种方法可及和受欢迎是因为它简化地使用了兽医或动物从业者很容易测量的身体标准。根据BCS方法，体检、目测和触诊可用于对身体状况分数赋值。身体状况分数是对于体脂肪从瘦到严重肥胖的类别范围的半定量评估。BCS法的估算，虽然不精确，但已被证实大致上与通过双能X射线吸收测量法(DEXA)测定的实际体脂肪百分比相关。然而，BCS方法在许多情况下基本上是无效的。因为BCS方法采用相同的测试标准，其尝试对挑战性动态问题的通用(one-size-fits-all)解决方案。此外，应测量以便临床评估陪伴动物的体脂肪百分比的特定身体参数可能并不是在每一种情况下都等同。尽管拟人化的测量例如皮褶测量历来被用于估算人的体脂肪百分比，但已发现这些类型的测量对于陪伴动物不那么有效。从本质上讲，目前执业兽医和动物从业者可用于评估体脂肪的诊断程序没有矫正与当前有缺陷的技术相关的问题。例如，尽管人的体脂肪可用皮褶卡尺准确估算，但犬的三头肌则没那么遵从。尽管基本方法例如BCS方法对于具有低量脂肪的陪伴动物更精确，但这些多个身体状况评分方法不足以估算超过肥胖陪伴动物范围的体脂肪。因为对动物体脂肪的精确评估是建立理想体重和计算用于体重减轻的精确热量剂量的先决条件，所以在典型的用于规定体重减轻方案的程序中误差界限增加。形态测量(morphometric measurement)已经应用于狗和猫,但对于客观身体测量与体脂肪的比较很少发表。在某种程度上，这是由于以下事实陪伴动物在不同位置(包括胸部、腰区和尾骨区)皮下沉积和储存脂肪，以及腹内沉积和储存脂肪。当陪伴动物经受体重增加时，盆围(pelvic circumference)通常变化最大。虽然盆围的具体测量有时被用来估算体脂肪百分比，但此方法也缺乏准确度和精确度。因为目前用于估算陪伴动物的体脂肪百分比的方法往往是无效的，所以本发明试图根据客观的标准和统计分析来改进兽医和动物从业者可使用的工具。因此，提供了评估陪伴动物体脂肪和用于确定陪伴动物适当的体重减轻方案的方法。根据本发明，另外提供了方法，以帮助从业者用实用诊断工具来测定陪伴动物，特别是超重和肥胖的陪伴动物的体脂肪和理想体重。利用这一信息，本发明还提供了计算动物能量需求和计算用于体重减轻疗法的有效食物剂量的简单方法。发明概述 在本发明的一方面，提供了用工具估算陪伴动物体脂肪百分比来控制陪伴动物体重状况的方法。该方法包括使用体脂肪百分比为陪伴动物提供有效的体重减轻方案。此外，该方法涉及确定陪伴动物的理想体重、将陪伴动物体重减至令人满意水平的日喂食量、和在遵循日常喂养方案的情况下陪伴动物预期的体重减轻。在本发明的另一个方面，用于评估体脂肪的公式通过回归分析确定。使用DEXA的结果或类似的可靠方法来测定实际的体脂肪或瘦体重(lean body mass)百分比，可测量身体数据，且描述性数据可用于关联该数据，并且基于所测量数据和描述性数据开发用于预测体脂肪或瘦体重百分比的方程。在本发明的又另一个方面，用于评估体脂肪的公式分为两个独立的公式一个公式用于体重小于或等于阈值量的动物，另一个公式用于体重大于阈值量的动物。在本发明的又另一个方面，动物是狗并且阈值量是40磅。在本发明的又另一个方面，动物是猫。在本发明的又另一个方面，提供了方法，动物从业者据此可利用电子表格、程序或相似工具，输入描述性和测量信息，以自动计算体脂肪百分比、理想体重、静止的能量需求、食物剂量以及任何其它有关陪伴动物的体重减轻方案的信息。需要理解的是上述对本发明的一般描述和下面的详细描述是示例性的，而不是对本发明的限制。根据以下提供的详细说明，本发明实用性的更多领域将变得更为清楚。需要理解的是用来表明本发明优选实施方案的详细描述和具体实例，仅仅旨在说明目的而非意欲限制本发明的范围。附图简述 通过与附图结合考虑时参考以下的详细描述，本发明及其伴随的许多优势将更好理解，因而将更加全面理解本发明及其伴随的许多优势，其中 图I图示说明了评估体脂肪和确定适当的体重减轻方案的方法的高水平流程 图2图示说明了用于估算陪伴动物体脂肪百分比的示例性方法； 图3图示说明了以下方法的高水平流程图首先采用可靠方法以测定一组动物的体脂肪，然后测量身体数据以便应用回归分析来建立用于临床友好地(clinically-friendly)计算体脂肪百分比的最佳拟合方程和体重减轻方案的最终处方(prescription)。图4图示说明了针对体重少于或等于40磅的狗的目标体重和食物剂量计算器的示例性输入参数和输出参数。图5图示说明了针对体重大于40磅的狗的目标体重和食物剂量计算器的示例性输入参数和输出参数。详述 本文提供了控制陪伴动物体重状况的方法。该方法特别可用于在高于平均体脂肪的动物中更加精确的评估。本发明的示例性实施方案为控制陪伴动物体重状况的方法，其包括确定陪伴动 物估算的体脂肪百分比并基于估算的体脂肪百分比提供用于陪伴动物的有效体重减轻方案。该方法还包括确定陪伴动物的理想体重，确定陪伴动物的日常喂养方案，确定欲规定给予陪伴动物的日常喂养方案以便将陪伴动物体重降至理想体重，和确定在遵循日常喂养方案的情况下陪伴动物预期的体重减轻率。在某些实施方案中，该方法包括食物组合物，其中所述食物组合物包含蛋白质，月旨肪，纤维和碳水化合物。在一个实施方案中，该方法包括通过体脂肪评分(BFS)法确定估算的陪伴动物体脂肪百分比，其中对动物体脂肪进行目测和触诊评估并且目测和触诊评估的结果用于给动物赋予体脂肪指数得分。所述目测和触诊评估可包括以下头与颈上的表面覆盖(facecover)的量；脸骨结构的突出；头与肩之间的区别；颈背的紧度和颈上的脂肪量；胸的脂肪量；胸骨、肩胛骨和肋骨的突出和易于触诊性；腹部上的腹股沟脂肪垫；腹部内容物的易于触诊性和身体整体评估包括侧面形态、上部形态和姿势。上述体脂肪指数得分通常认为是对动物体脂肪百分比估算的整数。此方法亦可包括在目测和触诊评估期间对身体标准的主观评估，且各评估被赋予特定分数。然后可将分数总计起来得到估算的体脂肪指数得分。在一个实施方案中，该方法包括通过体脂肪预测(BFP)法测定估算的陪伴动物体脂肪百分比，其中使用生物信息和身体测量(physical measurement)以得出估算的体脂肪百分比。这些生物信息和身体测量包括体重、年龄、性别、阉割状态(neuter status)与例如高度、长度、腿长、足垫大小等测量。在某些实施方案中，该方法还包括通过电子表格、计算机程序、数据库、或开发以接受输入信息并自动计算估算的体脂肪百分比、理想体重、静止能量需求(RER)和食物剂量的相似工具来测定陪伴动物估算的体脂肪百分比。本发明的示例性实施方案为控制陪伴动物体重状况的方法，其包括使用多种方法测定陪伴动物的体脂肪或瘦体重的实际百分比；基于体脂肪或瘦体重的实际百分比，使用所测量的陪伴动物身体数据和陪伴动物的描述性数据来应用回归分析；并且基于回归分析得出一个或多个方程，该一个或多个方程用于基于新陪伴动物测得的身体数据和描述性数据，预测该陪伴动物的体脂肪或瘦体重的百分比。在优选的实施方案中，测定陪伴动物体脂肪或瘦体重的实际百分比的方法是双能X射线吸收测量法(DEXA)。该方法也包括以下其中一个或多个方程是两个独立的方程，第一个方程应用于体重少于阈值量的陪伴动物，第二个方程应用于体重大于阈值量的陪伴动物。该方法也包括当陪伴动物是狗时，阈值量是40磅。在本发明的又另一方面，动物是猫。在进一步的实施方案中，本发明提供在单个包装的单独容器中的试剂盒，其包括(I)用于传递关于评估陪伴动物方法的信息的设备(means)或用于评估陪伴动物方法的说明书和(2)用于促进陪伴动物体重减轻的食物脂肪，所述方法包括确定陪伴动物估算的体脂肪百分比和给陪伴动物提供有效的体重减轻方案。虽然本文描述了示例性工具以获得对动物(特别是用于肥胖动物)体脂肪百分比的估算，但本领域技术人员容易理解多种方法可用于估算体脂肪百分比。根据
图1，方法中第一步是用工具估算体脂肪百分比来评估陪伴动物101。如以下进一步描述的，这可以多种方式实施。以下描述的示例性方法使用体脂肪评估工具和体重减轻计算器或相似工具。用提供体脂肪指数或得分的标准来评估陪伴动物。体脂肪指数或得分可基于动物体脂肪百分比的估算，或者是动物的实际体脂肪百分比。然后将该数字输 入到计算器或类似工具，其继而提供用于有效的体重减轻方案103所必需的信息。该信息可包括动物的理想体重、静止能量需求(RER)、日喂养量和预期体重减轻105。在动物体重评估中，一旦估算出体脂肪百分比101，则该估算的体脂肪百分比可用于估算动物的RER和理想体重105。用现有的用于正常体重动物的BCS方法，该方法具有不合乎需要的效果高估了具有过量体脂肪的动物的日能量需求。随着动物体脂肪增加，日能量需求的高估越来越大。因此，现有方法将其本来设计要解决的问题进一步复杂化。由应用BCS方法致使的高估在最近的初步研究中发现，并导致本发明的开发。以下将更全面描述，该初步研究证实现有的用于体重减轻喂食而估算理想体重的方法在很大程度上对体脂肪超过45%的狗不精确。BCS方法的又一缺点是动物越肥胖，该方法越不精确。事实上，BCS方法对于体脂肪百分比超过45%的动物变得越来越不精确。在某种程度上，这是因为BCS最初被设计主要用来评估体脂肪百分比少于45%的狗。因为高百分比体脂肪的狗的数量增加，BCS作为通用方法的有效性越来越低。例如，现在许多肥胖的狗的体脂肪百分比都超过50%，在这种情况下BCS方法在很大程度上是无效的。该初步研究的一个要素证实现有的用于体重减轻喂食而估算理想体重的方法(即BCS)对于体脂肪大于45%的狗是不精确的。现有的评估体脂肪的方法的两个主要限制是(I)精确度和准确度高度依赖进行评估的个体的训练和技术，和(2)目前的身体状况评分等级并不区分不同程度的肥胖。例如，在BCS方法5分等级中，所有的体脂肪大于35%的狗均落入单一的5分。对于体脂肪为60%的狗和体脂肪为36%的狗都得一样的分数，这具有不合乎需要的效果。狗越肥胖，理想体重和喂食量就越被高估，因此体重减轻方案就越慢越无效。上述初步研究比较了使用体脂肪百分比与5-9分BCS系统来估算狗的理想体重和RER的精确性。一旦动物从业者赋予BCS值，则用各得分的中值体脂肪百分比来估算理想体重和RER。基于DEXA扫描的结果，体脂肪范围为28. 3%_63. 7%，平均值为45. 9%。为了评估BCS对中等肥胖对比病态肥胖的狗的精确性，将狗分为两组。第一组的体脂肪少于45%，第二组的体脂肪多于45%。第一组有15只狗，第二组有21只狗。与DEXA相比，对于体脂肪大于45%(p〈0. 001)的狗，用5分(23. 0对比19. 2kg)至9分(21. I对比19. 2kg) BCS估算的理想体重显著较高，而对于体脂肪小于45%(p>0. 05)的
狗没有差异。因此以上研究结果证实现有BCS系统为体脂肪少于45%的狗的理想体重和RER提供良好估算，但对于体脂肪多于45%的病态肥胖的狗，BCS系统不足以计算RER和理想体重。给评估体脂肪百分比增加问题的是与估算RER相关的误差。为了使动物体重减轻方案保持有效，该动物每日的热量摄入应当限制在低于保持现有体重所需的水平以下。在体重正常的动物中，日热量需求的计算可基于该动物的体重。然而，将相同方法应用于超重动物可具有负结果，包括对该动物的日热量需求的高估。此外，下文描述的进一步研究表明DEXA (或等同技术)可与已知的形态测量和基础的生物信息联合使用以用统计分析建立最佳拟合方程，该最佳拟合方程适合用于对任何驯养陪伴动物确定有效的体重减轻方案。

以下是形态测量如何进行的概括描述。本领域普通技术人员将认识到，任何类似测量身体特性的方式都可适当理解为等同的，并且以下在本质上仅仅是示例性和非限制性的。例如，体长可通过如下测量在陪伴动物正常站立姿势和头直向前方的情况下用Seca测量杆从胸骨到座位骨/直肠进行测量。前高(front height)可用Seca地板高度杆用于在肩膀处测量站高进行测量。后高(rear height)可用Seca地板高度杆在臀部处测量站高进行测量。胸围(thoracic circumference)可用裁缝尺在测量时将卷尺紧紧包绕在心脏周围的肋架(rib cage)进行测量。盆围可用裁缝尺恰在膝盖前紧紧包绕腰部区域进行测量。接着，本文提供了腿测量的描述。后腿长度可采用金属卷尺来测量从中间足垫到跟突(calcaneal process)的背尖的后腿长度进行测量。后腿跟骨宽度可用数字卡尺测量该跟骨的宽度进行测量。后腿中央足垫宽度可使用数字卡尺和将千分尺平放在足垫的基部进行测量。后腿中央足垫的长度可使用数字卡尺和将千分尺平放在足垫的基部进行测量。前腿的测量与后腿的测量类似，不同之处在于所测量的是前腿而不是后腿。头部测量可如下提供。颅长可使用裁缝尺从外部枕骨隆突到内侧眼眦进行测量。面部长度可使用裁缝尺测量从内眼眦到鼻尖来进行测量。头围可使用裁缝尺在头部的最宽处在眼睛和耳朵之间测量头围来进行测量。最后，头宽可用Seca测量杆在眼睛和耳朵之间测量来进行测量。在记录测量结果后，可使用DEXA的结果，应用多元回归分析以便根据所测量的身体数据和输入描述性数据得出用于预测瘦体重和脂肪重量(fat mass)的回归方程。描述性数据可包括体重、物种、年龄、性别、阉割状态等任何数据。如本文所述，两种基本类型的工具可用于获得动物体脂肪百分比的估算。按照图2，提供了称为体脂肪评分(BFS)法的示例性方法201。在BFS方法201中，进行体脂肪的目测和触诊评估。此方法使用受训练个人的观察结果来给各个动物赋予体脂肪指数得分。体脂肪指数得分一般被理解为是整数，其为对该动物体脂肪百分比的估算。在BFS方法201的一个执行中，动物用列出各个体脂肪指数类别特性的图表来评估并赋予动物相应分数。例如，体脂肪指数得分为10可表明体脂肪在5%-15%的范围。10分要求肋骨突出，很容易感受到，并含有很少的脂肪覆盖。10分还要求上述狗的形状是显著的沙漏(hourglass)形状；侧部的形状是明显的腹部褶皱；后部形状是突出的骨头和棱角分明的轮廓；尾基部包含突出的骨结构，很容易感知，并含有很少脂肪覆盖。下表说明了广泛种类的体脂肪指数得分。表I:体脂肪指数


提供了通过测定陪伴动物体脂肪组成来控制陪伴动物体重状况的方法和基于体脂肪百分比的合适的体重减轻方案。更具体而言，本文描述了临床上有用的适用于超重和肥胖动物的工具和方法，所述工具和方法用于通过测定该动物的体脂肪百分比和提供体重减轻方案来控制所述超重或肥胖动物的体重状况。