Equações de predição de gasto energético de repouso por meio de dados gerados por avaliações de bioimpedância

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Bellafronte, Natália Tomborelli
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Bioimpedância elétrica; Calorimetria indireta; Composição corporal; Equação de predição; Gasto energético de repouso; Indirect calorimetry; Prediction equation, Body composition. Bioelectrical impedance; Resting energy expenditure
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17138/tde-17072019-104944/

Avaliar acuradamente o gasto energético de repouso (GER) é de extrema importância no suporte nutricional e a análise de composição corporal influencia seu valor. O estudo teve como objetivos desenvolver equações preditivas de GER por meio de dados de composição corporal obtidos por exame de bioimpedância eléctrica multifrequencial por espectroscopia (BIS); avaliar a adequação das fórmulas mais usuais de predição do GER; medir a correlação dos parâmetros gerados por BIS com o GER, analisar a concordância e a correlação dos dados gerados pelos aparelhos de bioimpedância de frequência simples (BIA) e BIS, além da concordância entre os métodos de classificação do estado nutricional por Índice de Massa Corporal (IMC) e por %MG (Porcentual de Massa Gorda) avaliada por BIA e BIS. Caracterizou-se como um estudo transversal observacional desenvolvido com brasileiros saudáveis, ambos os sexos, entre 20 e 40 anos de idade, estratificados em subgrupos pelo IMC (subnutrido, n=40; eutrófico, n=120; com sobrepeso, n=118 e com obesidade, n=114) e pelo %MG (baixa gordura, n=17; gordura adequada, n=101; excesso de gordura, n=91 e obesidade, n=183). O GER foi medido por calorimetria indireta (CI). Houve emprego do teste de correlação de Spearman e de Pearson e do gráfico de dispersão para avaliar as associações entre as variáveis e de modelos de regressão linear múltipla no desenvolvimento das equações, por método Stepwise. Aplicou-se o teste de BlandAltman, o coeficiente de correlação intraclasse, o teste de Wilcoxon e o coeficiente de correlação kappa para análise de concordância entre medidas e classificações e o teste de Mann-Whitney e Kruskal-Wallis para comparação entre os subgrupos (p<0,05). O GER predito foi considerado adequado quando se encontrou entre 90 e 110% do GER medido por CI. Desenvolveu-se uma equação para a amostra total por sexo e uma para cada categoria do IMC e do %MG e as mesmas apresentaram baixos valores de coeficientes de determinação (R2). As maiores correlações entre as variáveis independentes com o GER ocorreram para o peso, IMC, Massa Gorda7 (MG) e Massa de Tecido Adiposo. Todas as equações usuais avaliadas não foram capazes de predizer corretamente o GER em metade da amostra. As classificações do estado nutricional realizadas por meio do IMC e %MGBIA obtiveram concordância fraca com aquela por %MGBIS. A concordância entre BIA e BIS foi baixa: tecidos corporais de maior hidratação foram superestimados e os menos hidratados subestimados, por BIA frente a BIS, e os vieses entre os dois equipamentos foram maiores com o aumento do IMC. Assim, as equações desenvolvidas apresentaram baixo R2, impossibilitando sua aplicação no cenário clínico. Já as equações de predição do GER avaliadas exibiram baixa adequação, não se recomendando seu uso. A classificação do estado nutricional por meio do IMC subestima as quantidades de MG, sendo mais adequada a utilização de composição corporal para caracterização nutricional. BIA e BIS geram resultados distintos: o tamanho corporal aparece como um fator de confusão na distinção das massas corporais analisadas, mas, a distribuição e a quantidade de água corporal total apresentam-se como fatores limitantes de maior força