• Articol complet
  • Cifre și date
  • Referințe
  • Citații
  • Valori
  • Reimprimări și permisiuni
  • Obțineți acces /doi/full/10.1080/07315724.1998.10718818?needAccess=true

CLARIFICAREA METODEI DE CALCUL A BMR

Apreciem scrisoarea dvs. trimisă la noi pe 11 august 1998 cu privire la unele comentarii la lucrarea publicată recent de Tverskaya și colab. În Jurnalul Colegiului American de Nutriție. În ceea ce privește comparațiile inadecvate, am făcut aceste comparații doar în scop ilustrativ. Am vrut să arătăm că unele dintre ecuațiile de predicție publicate, cum ar fi cele pe care le-am testat, nu erau adecvate pentru utilizare la copiii obezi. Scopul nostru a fost să dovedim că utilizarea inadecvată a ecuațiilor de predicție duce la potențiale erori în BMR.

prevederea

Metoda de calorimetrie indirectă a fost explicată bine. Am făcut referire la studiul de validare (ref # 4) pentru monitorul metabolic Deltatrac. Operatorul sistemului a fost bine instruit și observat de mine în timpul tuturor testelor. Mai mult, am menționat că testele noastre de BMR au fost „preprandiale, dimineața devreme”. Pacienții noștri au postit peste noapte și s-au măsurat „BMR” și nu „REE”. Exprimăm rata metabolică bazală „BMR” în întregul manuscris.

Nerespectarea oxidării proteinelor va provoca o eroare de aproximativ 2% în BMR de 24 de ore (Ravussin și colab., J Clin Invest 1986; 78: 1568-1578). Eroarea calorimetriei indirecte este mai aproape de 5%. Mai mult, pentru a ține cont de această eroare, este necesar să colectați urină 24 de ore pentru analiza azotului. Pacienții noștri au venit doar dimineața pentru testare și nu a fost fezabil să se obțină colectări de urină 24 de ore. Acest lucru ar fi deosebit de dificil la pacienții mai tineri.

Greutatea corporală va contribui major la rata metabolică a oricărei derivări. Acest lucru se datorează faptului că greutatea corporală este compusă în principal din masă fără grăsimi. Cele mai multe dintre acestea sunt mușchi, care este singurul factor care contribuie la rata metabolică. Cu toate acestea, prin separarea componentelor compoziției corpului servește doar la îmbunătățirea predictibilității ratei metabolice și la reducerea cantității de variații care nu sunt contabilizate. De exemplu, am derivat o altă ecuație fără masă și grăsime fără grăsimi. Vârsta, înălțimea, greutatea și sexul au fost introduse în model. R2 a fost doar 0,70 spre deosebire de un R2 de 0,84, obținut cu adăugarea de masă fără grăsimi și masă de grăsime. Utilizarea masei lipsite de grăsime și a masei grase în ecuația noastră a reprezentat încă 14% din variabilitatea BMR. Masa fără grăsime și masa de grăsime s-au dovedit a fi predictori semnificativi ai BMR în ecuația noastră, împreună cu vârsta și sexul. Nu am inclus covariabile care nu au fost predictori semnificativi ai BMR.

Nu am separat sexele, deoarece acest lucru ar reduce numărul de pacienți din fiecare ecuație individuală. Nu există nicio modificare în rezultatul final dacă există două ecuații separate sau o singură ecuație cu sexul ca covariabil. Este logic că sexul va fi un predictor semnificativ al BMR, deoarece rata metabolică se modifică odată cu pubertatea la fete. Acest lucru se datorează celor două faze ale ciclului menstrual (Ferraro și colab. J Clin Invest 1992; 90: 780-784). Acesta este motivul pentru care sexul este o covariata importantă în orice derivare.

Defalcările de vârstă s-au bazat pe cele utilizate de OMS. Vom admite o eroare subtilă în manuscris. Pacienții noștri cei mai tineri aveau 6 ani. Cu toate acestea, „3” din tabelul caracteristicilor fizice este o eroare. Suntem de acord că utilizarea curbelor profilului de creștere poate fi o modalitate mai bună de a împărți grupele de vârstă ale pacienților noștri.

Suntem de acord că masa fără grăsime și masa grasă egală cu greutatea atunci când masa fără grăsime este obținută prin rezistență bioelectrică. Masa fără grăsime este determinată din calculul apei totale din corp prin rezistența unui curent de 800 microamp impus de instrumentul de rezistență bioelectrică. O ecuație de predicție este utilizată pentru a calcula masa fără grăsimi. Cu toate acestea, s-a stabilit că mușchii sunt foarte aproape de 73% apă la copii mici și adulți. Ecuația de predicție pe care am folosit-o pentru a calcula masa fără grăsimi a inclus pacienți cu medii similare cu ale noastre. Aceste ecuații au fost rafinate de-a lungul anilor și includ mii de subiecți în derivarea lor.

Sugerați câteva studii interesante. În acest moment nu știm dacă noua noastră ecuație de predicție va estima în mod adecvat BMR la copii care tocmai încep un program de control al greutății. De obicei, ecuațiile de predicție trebuie utilizate în populațiile pentru care au fost derivate. Ieșirea în afara „scopului” unei ecuații va duce la erori potențiale.

Sper că am abordat unele dintre preocupările dumneavoastră cu privire la manuscris. Aduceți câteva puncte bune care pot ajuta doar la îmbunătățirea viitoarelor studii metabolice.