padronização do gasto metabólico de repouso e proposta de nova

ALESSANDRA ESCÓRCIO RODRIGUES

Padronização do gasto metabólico de repouso e

proposta de nova equação para uma coorte

feminina brasileira

Dissertação apresentada à Faculdade de

Medicina da Universidade de São Paulo para

obtenção do título de Mestre em Ciências

Programa de Endocrinologia

Orientador: Prof. Dr. Marcio Corrêa Mancini

SÃO PAULO 2010

Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)

Preparada pela Biblioteca da

Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo

reprodução autorizada pelo autor

Rodrigues, Alessandra Escórcio

Padronização do gasto metabólico de repouso e proposta de nova equação para

uma coorte feminina brasileira / Alessandra Escórcio Rodrigues. -- São Paulo,

2010.

Dissertação(mestrado)--Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo.

Programa de Endocrinologia.

Orientador: Marcio Corrêa Mancini..

Descritores: 1.Obesidade 2.Calorimetria indireta 3.Metabolismo basal

4.Fórmula de Harris-Banedict

USP/FM/DBD-460/10

iii

DEDICATÓRIA

Aos meus queridos e amados pais Tereza e Adriano, que sempre me

ensinaram que para um sonho ser realizado é preciso alguém acreditar nele,

e eles em todos os momentos acreditaram e me incentivaram a acreditar

toda vez que eu achava que seria impossível, não me deixando desistir

nunca. Certamente devo a vocês mais essa conquista!

Ao meu marido Jorge, é sempre bom olhar para o lado e encontrar

braços abertos cheios de amor, carinho e incentivo que me motivam a seguir

em frente.

Ao nosso pequeno Benicio, que chegará em breve!

iv

AGRADECIMENTOS ESPECIAIS

Primeiramente ao meu orientador Dr. Marcio Côrrea Mancini, pela sua

atenção, dedicação, confiança e paciência em todos os momentos,

especialmente por não ter desistido apesar de todos os obstáculos! Muito

obrigada!

Ao Dr. Alfredo Halpern, quem incentivou este projeto desde o início,

agradeço imensamente por todos os seus ensinamentos e pela

oportunidade! Foi uma honra tê-lo como orientador inicial, obrigada!

A Drª. Maria Edna que foi fundamental para o desenvolvimento desta

tese! Um obrigada, muito carinhoso por toda a sua dedicação e paciência

em discutir esse trabalho! Suas observações e orientações foram cruciais!

Obrigada de coração!

v

AGRADECIMENTOS

A toda equipe do Ambulatório de Obesidade e Síndrome Metabólica

do HC-FMUSP, que contribuíram de maneira importante e especial para

essa dissertação:

Drª. Cintia Cercato

Drª. Cristiane Moullin

Drª. Rebeca Bedoni

Drª. Daniela Telo

Drª. Heide

Drª. Monica Reis

Dr. Adriano Segal

Dr. Eduardo Lorena

Dr. Denis Pajecki

Nutr. Lorença Dalcanale

Nutr. Fernanda Mello

Marilda

Eliana

vi

Esta tese está de acordo com as seguintes normas, em vigor no momento desta publicação:

Referências: adaptado de International Committee of Medical Journals Editors (Vancouver)

Universidade de São Paulo. Faculdade de Medicina. Serviço de Biblioteca e Documentação.

Guia de apresentação de dissertações, teses e monografias. Elaborado por Anneliese Carneiro

da Cunha, Maria Julia de A. L. Freddi, Maria F. Crestana, Marinalva de Souza Aragão, Suely

Campos Cardoso, Valéria Vilhena. 2ª ed. São Paulo: Serviço de Biblioteca e Documentação;

2005.

Abreviaturas dos títulos dos periódicos de acordo com List of Journals Indexed in Index Medicus.

vii

SUMÁRIO

Lista de siglas, abreviaturas e símbolos Lista de tabelas Lista de gráficos Resumo Summary

1 INTRODUÇÃO .................................................................................................. 1 1.1 Obesidade .............................................................................................. 2 1.2 Gasto Energético .................................................................................... 3 1.3 Avaliação do Gasto Energético de Repouso .......................................... 5 1.3.1 Calorimetria indireta ........................................................................... 5 1.3.2 Calorimetria direta .............................................................................. 7 1.3.3 Água duplamente marcada ................................................................ 8 1.3.4 Método da termodiluição .................................................................... 9 1.3.5 Fórmulas ............................................................................................ 9

2 OBJETIVOS ................................................................................................... 15 2.1 Objetivo Geral ....................................................................................... 16 2.2 Objetivos Específicos ............................................................................ 16

3 MÉTODOS .................................................................................................... 17 3.1 Aprovação pelo Comitê de Ética ........................................................... 18 3.2 Casuística ............................................................................................. 18 3.2.1 Critérios de inclusão e exclusão ....................................................... 19 3.2.2 Local da pesquisa............................................................................. 19 3.3 Métodos ................................................................................................ 20 3.3.1 Seleção dos dados ........................................................................... 20 3.3.2 Realização do exame ....................................................................... 21 3.3.3 Análise estatística dos dados ........................................................... 24 3.3.3.1 Análise da correlação entre as variáveis do exame de CI ........... 24 3.3.3.2 Padronização dos valores de GMR .............................................. 24 3.3.3.3 Comparação dos resultados de GMR obtidos pela CI e

pela fórmula de HB ...................................................................... 25 3.3.3.4 Proposta de um novo modelo para cálculo do GMR .................... 25 3.3.3.5 Proposta de um fator de correção para fórmula de HB ................ 26 3.3.3.6 Validação do novo modelo e do fator de correção ....................... 27

4 RESULTADOS ............................................................................................... 28 4.1 Caracterização da População ............................................................... 29 4.2 Correlação Entre Variáveis ................................................................... 31 4.2.1 Correlação das variáveis no Grupo 1 ............................................... 31

viii

4.2.2 Correlação das variáveis no Grupo 2 ............................................... 33 4.3 Valores de GMR por Intervalos de Confiança ....................................... 34 4.4 Comparação dos Resultados de GMR Obtidos pela CI e pela

Equação de HB .................................................................................... 38 4.4.1 Comparação dos resultados de GMR obtidos pela CI e pela

equação de HB de acordo com os grupos (G1 e G2) ...................... 38 4.4.2 Comparação dos resultados de GMR obtidos pela CI e pela

equação de HB de acordo com as classificações de IMC ................ 39 4.4.3 Comparação dos resultados de GMR obtidos pela CI e pela

fórmula de HB de acordo com quintis de peso ................................. 40 4.5 Novos Modelos para Cálculo do GMR .................................................. 42 4.5.1 Modelo de equação para Grupo 1 .................................................... 42 4.5.2 Modelo de equação para Grupo 2 .................................................... 45 4.5.3 Modelo de fator de correção para o Grupo 1 .................................... 48 4.5.4 Modelo de fator de correção para Grupo 2 ....................................... 49 4.6 Validação dos Novos Modelos para Cálculo do GMR ...................... 50 4.6.1 Caracterização da população ........................................................... 50 4.6.2 Validação dos novos modelos de equação ...................................... 51

5 DISCUSSÃO .................................................................................................. 57

6 CONCLUSÕES ............................................................................................... 71

7 ANEXOS ....................................................................................................... 73

8 REFERÊNCIAS .............................................................................................. 99

ix

LISTA DE SIGLAS, ABREVIATURAS E SÍMBOLOS

ASC - Área de superfície corpórea

BE - Balanço energético

CI - Calorimetria indireta

cm - Centímetro

DFFITS - Diagnóstico de regressão: identificação de dados influentes e fontes de colinearidade

DRI - Dietary Reference Intakes

GAF - Gasto com atividade física

GET - Gasto energético total

GMB - Gasto metabólico basal

GMR - Gasto metabólico de repouso

HB - Harris-Benedict

HC-FMUSP - Hospital das Clinicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo

IC - Ingestão calórica

IMC - Índice de massa corpórea

J - Joules

kcal - Quilocaloria

kg - Quilograma

kg/m2 - Quilograma por metro quadrado

m - Metro

MG - Massa gorda

mL/min - Mililitro por minuto

MM - Massa magra

OMS - Organização Mundial da Saúde

QR - Quociente respiratório

USP - Universidade de São Paulo

VCO2 - Volume de gás carbônico

VO2 - Volume de oxigênio

http://fnic.nal.usda.gov/nal_display/index.php?info_center=4&tax_level=2&tax_subject=256&topic_id=1342

x

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Distribuição da população estudada de acordo com idade, peso e altura .............................................................................. 29

Tabela 2 - Distribuição da população estudada por faixa de IMC (kg/m²)........................................................................................ 30

Tabela 3 - Correlações entre as variáveis envolvidas na calorimetria indireta no Grupo 1 .................................................................... 32

Tabela 4 - Correlações entre as variáveis envolvidas na calorimetria indireta no Grupo 2 .................................................................... 33

Tabela 5 - Correlações entre as principais variáveis do gasto metabólico de repouso na população total................................. 34

Tabela 6 - Distribuição do gasto metabólico de repouso por intervalo de confiança de acordo com quintis de peso ............................. 35

Tabela 7 - Distribuição do gasto metabólico de repouso por quilo de peso corpóreo distribuído por intervalo de confiança de acordo com quintis de peso ....................................................... 36

Tabela 8 - Significância da comparação dos valores do gasto metabólico de repouso por quilo de peso corpóreo entre os diferentes quintis de peso .......................................................... 37

Tabela 9 - Média da variação percentual do gasto metabólico de repouso obtido por calorimetria indireta em relação ao gasto metabólico de repouso obtido pela equação de Harris-Benedict de acordo com os grupos ................................. 38

Tabela 10 - Média da variação percentual do gasto metabólico de repouso obtido por calorimetria indireta em relação ao gasto metabólico de repouso obtido pela equação de Harris-Benedict de acordo com faixas de IMC (kg/m²).............. 39

Tabela 11 - Média da variação percentual do gasto metabólico de repouso obtido por calorimetria indireta em relação ao gasto metabólico de repouso obtido pela equação de Harris-Benedict de acordo com quintis de peso (kg) ................. 41

Tabela 12 - Influência das variáveis peso, idade e altura nos valores de gasto metabólico de repouso ..................................................... 42

xi

Tabela 13 - Influência das variáveis peso, idade, altura nos valores do gasto metabólico de repouso ..................................................... 45

Tabela 14 - Distribuição da população utilizada para validação dos novos modelos de acordo com idade, peso e altura .................. 50

Tabela 15 - Distribuição da população utilizada para validação dos novos modelos por faixa de IMC (kg/m²) ................................... 51

xii

LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 1 - Distribuição da população estudada por faixa de IMC (kg/m²) ..................................................................................... 30

Gráfico 2 - Gasto metabólico de repouso de acordo com quintis de peso ......................................................................................... 35

Gráfico 3 - Gasto metabólico de repouso por quilo de peso corpóreo de acordo com quintis de peso ................................................ 36

Gráfico 4 - Valores de superestimação do gasto metabólico de repouso obtido pela equação de HB de acordo com faixa de IMC (kg/m²) ......................................................................... 40

Gráfico 5 - Valores de superestimação do gasto metabólico de repouso pela equação de HB de acordo com quintis de peso ......................................................................................... 41

Gráfico 6 - Influência da variável peso no gasto metabólico de repouso Grupo 1 .................................................................................... 43

Gráfico 7 - Influência da variável altura no gasto metabólico de repouso grupo 1 ....................................................................... 43

Gráfico 8 - Influência da variável idade no gasto metabólico de repouso Grupo 1 ...................................................................... 44

Gráfico 9 - Influência da variável peso no gasto metabólico de repouso Grupo 2 .................................................................................... 46

Gráfico 10 - Influência da variável altura no gasto metabólico de repouso Grupo 2 ...................................................................... 46

Gráfico 11 - Influência da variável Idade no gasto metabólico de repouso grupo 2 ....................................................................... 47

Gráfico 12 - Gasto metabólico de repouso medido pela calorimetria indireta versus gasto metabólico de repouso estimado pela fórmula de Harris-Benedict corrigida nos pacientes com IMC <35 kg/m² ......................................................................... 48

Gráfico 13 - Gasto metabólico de repouso medido pela calorimetria indireta versus gasto metabólico de repouso estimado pela fórmula de Harris-Benedict corrigida nos pacientes com IMC >35 kg/m² ......................................................................... 49

xiii

Gráfico 14 - Distribuição da população utilizada para validação dos novos modelos por faixa de IMC (kg/m²) ................................. 51

Gráfico 15 - Comparação entre o gasto metabólico de repouso obtido por calorimetria indireta e pelo novo modelo de equação ........ 52

Gráfico 16 - Comparação entre o gasto metabólico de repouso obtido por calorimetria indireta e pela equação de Harris-Benedict corrigida ................................................................................... 53

Gráfico 17 - Comparação entre o GMR obtido por calorimetria indireta e pela equação de HB original .................................................... 53

Gráfico 18 - Diagrama de dispersão com média dos resultados de GMR obtidos por CI e pelo novo modelo de equação ....................... 55

Gráfico 19 - Diagrama de dispersão com média dos resultados de GMR obtidos por calorimetria indireta e pela equação de HB corrigida ................................................................................... 55

Gráfico 20 - Diagrama de dispersão com média dos resultados de GMR obtidos por calorimetria indireta e pela equação de HB original ..................................................................................... 56

xiv

RESUMO

Rodrigues AE. Padronização do gasto metabólico de repouso e proposta de

nova equação para uma coorte feminina brasileira. São Paulo [tese]. São

Paulo: Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo; 2010.

A obesidade tem aumentado de maneira epidêmica em todo mundo. Independente da sua causa básica, um desequilíbrio no balanço energético está sempre envolvido. Sendo assim, o cálculo adequado das necessidades energéticas do paciente é de grande importância. Diversos estudos evidenciam que as fórmulas comuns para estimativa do gasto metabólico de repouso (GMR), principal componente do gasto energético total, tendem a superestimar seus valores o que prejudica o tratamento clínico da obesidade. O objetivo do estudo foi avaliar o GMR de uma coorte feminina adulta brasileira, através dos resultados dos exames de calorimetria indireta (CI). Para tanto foram utilizados 760 exames de CI de mulheres com idade entre 18 e 65 anos. Os resultados foram tabulados, a população foi dividida em quintis de peso e então foram realizadas as análises estatísticas. A média do GMR variou entre 1226 calorias/dia a 1775 calorias/dia. A fórmula de Harris-Benedict (HB) superestimou o GMR em torno de 7%. Concluímos a partir da correlação entre as variáveis que o peso possui correlação positiva com o GMR e a idade uma correlação negativa. O GMR assim como o quociente respiratório (QR) pode ser usado como preditor de obesidade. Este trabalho trouxe duas novas propostas de equações para cálculo do GMR, uma para população com IMC < 35 kg/m2 e outra para população com

IMC 35 kg/m2.

Descritores: Obesidade. Calorimetria indireta. Metabolismo basal. Fórmula

de Harris-Benedict.

xv

SUMMARY

Rodrigues AE. Standardization of resting metabolic rate and proposal of a

new equation for a Brazilian female cohort. São Paulo [thesis]. São Paulo:

Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo; 2010.

Obesity has increased epidemically in all world. Independently on the primary cause, an imbalance in the energy balance is always involved. Thus, the

precise calculation of the energy requirements of the patient is of great importance. Several studies show that commonly used equations for estimation of resting metabolic rate (RMR), the main component of total energy expenditure, tend to overestimate its value, which could impair the clinical treatment of obesity. The goal of this study is to standardize the RMR of a Brazilian adult female cohort, with results of tests of indirect calorimetry (IC). In order to do so, 760 tests of IC performed in Brazilian females patients aged between 18 and 65 years old, were used. The results were charted, the population distributed according to quintiles of weight and the statistical analyses applied. The RMR average fluctuated between 1226 and 1775 calories. Harris-Benedict equation overestimated the RMR by 7%. From the correlation between the variables, we conclude that weight has a positive correlation with RMR and age a negative correlation. RMR and respiratory quotient (QR) can be use as obesity predictors. Two new equations were proposed in our study, one for population with BMI < 35kg/m2 and another for

population with BMI 35 kg/m2.

Descriptors: Obesity. Indirect calorimeter. Basal metabollism. Harris-

Benedict equation.

1 INTRODUÇÃO

INTRODUÇÃO - 2

1.1 Obesidade

A prevalência da obesidade está aumentando em proporções

epidêmicas em todo o mundo nas últimas décadas, constituindo um grave

problema de saúde pública na maioria dos países1-3.

No Brasil, inquéritos populacionais recentes indicam uma prevalência

preocupante de sobrepeso e obesidade entre adultos e também entre

crianças e adolescentes. A porcentagem atual de sobrepeso somada à de

obesidade é de aproximadamente 40%2-8.

A obesidade é uma doença crônica e multifatorial, associada ao

aumento no risco de desenvolvimento de doenças crônicas como diabetes

melito, hipertensão, dislipidemias, entre outras, que aumenta a taxa de

mortalidade e reduz expectativa de vida2,9-11.

Independente do fator básico que desencadeie a obesidade existem dois

fatores que estão intimamente relacionados à sua alta prevalência: elevada

ingestão calórica (IC) e estilo de vida sedentário, que podem ocasionar um

desequilíbrio no balanço energético (BE). O BE é o resultado da relação entre a

IC total e o gasto energético total (GET)3. Um desequilíbrio do BE a longo prazo

pode levar a um aumento de peso importante11,12.

Quando a IC é maior que o GET, ocorre um BE positivo, o que

favorece o aumento do estoque energético. A situação oposta leva a um BE

negativo e conseqüente depleção desse estoque3.

INTRODUÇÃO - 3

1.2 Gasto Energético

O GET é composto por: gasto do metabolismo de repouso (GMR),

que representa entre 50 a 70% do GET; termogênese alimentar (TA),

10% do GET e gasto com atividade física (GAF), de 20 a 40% do GET

(Figura 1)13-18.

Figura 1 - Contribuição percentual de cada um dos componentes do gasto energético total, segundo Ravussin e Swinbrun

16

O GAF representa o efeito térmico de qualquer movimento que

ultrapasse o gasto metabólico basal (GMB) e o GTA é o custo energético de

digestão, absorção e assimilação dos macronutrientes14.

O GMR é o principal componente do GET, sendo o seu cálculo uma

das informações fisiológicas mais importantes tanto no tratamento individual

da obesidade como em estudos nutricionais clínicos ou epidemiológicos14-19.

INTRODUÇÃO - 4

É importante fazer uma ressalva quanto à diferença entre GMR que

pode ser definido como a necessidade energética em repouso e gasto

metabólico basal (GMB) que pode ser definido como a necessidade

energética para manter os processos vitais básicos14,18,20.

O GMB é uma medida de difícil realização, por ser aferida durante o

sono. Por esse motivo, usualmente, mede-se o GMR, que apresenta uma

diferença do GMB em torno de mais 3%, e pode ser aferido com o indivíduo

em repouso, porém acordado, em ambiente termoneutro e confortável,

sendo, portanto, de realização mais fácil e simples14,19,20.

Diversos trabalhos referem-se às fórmulas para cálculo das

necessidades energéticas do repouso como GMB. No entanto, ao avaliar a

metodologia empregada e os dados utilizados para elaboração dessas

fórmulas, verifica-se que estas foram realizadas em condições de repouso e

não em condições basais. Sendo assim, nesta dissertação será apenas

utilizada a nomenclatura GMR19,20.

O GMR está relacionado, principalmente, com a massa magra (MM)

do indivíduo, mas é influenciado também por área de superfície corpórea,

massa gorda (MG), idade, sexo e fatores genéticos 21-27.

Um GMR baixo é um importante fator de risco para ganho de peso14,28,29.

O tratamento clínico não medicamentoso da obesidade deve ser

realizado com dieta hipocalórica, prática de atividade física, por meio de

técnicas cognitivo comportamentais e reeducação alimentar, visando com

isso reduzir a IC e aumentar o GAF, obtendo um BE negativo e

conseqüentemente perda de peso.

INTRODUÇÃO - 5

A fim de fornecer um tratamento nutricional adequado a esses

pacientes, é muito importante o cálculo adequado das necessidades

energéticas e para tanto o cálculo do GMR deve ser realizado da forma mais

fidedigna possível. Este cálculo pode ser realizado através do uso de

fórmulas ou de equipamentos especializados18,29.

1.3 Avaliação do Gasto Energético de Repouso

1.3.1 Calorimetria indireta

A CI é o método padrão-ouro para avaliação do GMR, onde a

determinação do gasto energético é realizada pela mensuração do consumo

de oxigênio e produção de gás carbônico, através da fórmula de Weir

(descrita na metodologia deste trabalho)18,30-34. É um método simples para

mensurar o GMR, devendo ser realizado por um profissional bem treinado e

em um aparelho adequadamente calibrado (20,34). Esse exame é realizado

através de uma bomba calorimétrica, que mede in vitro a combustão dos

nutrientes e registra a quantidade de oxigênio inspirada (VO2) e de gás

carbônico produzida (VCO2) na combustão completa dos substratos

energéticos14,21,34,35.

Por meio deste exame é possível determinar o quociente respiratório

(QR), pela divisão do VCO2 pelo VO2, variáveis envolvidas nas reações

realizadas pelo organismo para produção de energia (CO2 produzido pela

combustão de substratos e O2 utilizado na oxidação de nutrientes)23,36.

O resultado do QR deve estar entre 0,67 e 1,3. A partir do valor do

QR, é possível analisar qual o tipo de substrato é mais utilizado pelo

INTRODUÇÃO - 6

paciente, uma vez que a quantidade de oxigênio requerida para oxidação

varia de acordo com o nutriente, sendo que quanto mais próximo de 0,7 for o

resultado maior é a oxidação de lipidios, e quanto mais perto de 1,0 maior é

a oxidação de carboidratos14,21. Isso porque para oxidação completa de uma

molécula de glicose são necessárias seis moléculas de oxigênio e são

produzidas seis moléculas de dióxido de carbono37:

Já para a oxidação de lipídios, tendo como exemplo o ácido palmítico,

um ácido graxo típico, são necessárias 23 moléculas de oxigênio e são

produzidas 16 moléculas de dióxido de carbono37:

As proteínas têm seus aminoácidos desaminados pelo fígado e o

organismo excreta então o nitrogênio pelo suor, urina, fezes. O restante é

então oxidado para dióxido de carbono e água. Em geral são consumidas 77

moléculas de oxigênio e produzidas 63 moléculas de dióxido de carbono

como no caso da albumina37:

INTRODUÇÃO - 7

O QR pode ser utilizado, de acordo com Ravussin et al.26, como um

preditor de obesidade, uma vez que indivíduos com um QR alto têm maior

chance de ganhar peso quando comparados a indivíduos com QR

menor26,34.

O uso da CI tem uma importância especial para a determinação do

GMR de pacientes do sexo feminino e para pacientes obesos, uma vez que

estudos documentam que, independente da fórmula aplicada, os resultados

acabam sendo, respectivamente, sub e superestimados13,35.

1.3.2 Calorimetria direta

A determinação do gasto energético neste caso é feita pela

mensuração da quantidade de calor produzida pelo organismo, baseando-se

no fato de que todos os processos metabólicos acabam resultando na

produção de calor.

Para ser realizada o paciente deve ficar em isolamento total dentro de

uma câmera e então a eliminação de calor é mensurada, considerando que

esta é produzida a partir da oxidação de substratos energéticos17,37.

A câmera possui espirais em seu topo por onde circulam um

determinado volume de água com uma temperatura específica. Esta água

circulante é quem absorve o calor produzido e irradiado pelo indivíduo que

está dentro da câmara17,37.

Apesar de sua precisão ser alta (99% aproximadamente), é pouco

utilizada na prática clínica por apresentar alto custo. Além disso, não fornece

informações com relação ao tipo de substrato oxidado37.

INTRODUÇÃO - 8

1.3.3 Água duplamente marcada

A técnica de água duplamente marcada fornece o gasto energético a

partir do principio de que o turnover do oxigênio no corpo é determinado

tanto pelo fluxo de água através do corpo, quanto pelo oxigênio inspirado e

dióxido de carbono expirado, enquanto que o turnover do hidrogênio é

determinado exclusivamente pelo fluxo de água através do corpo17,37.

Para tanto o indivíduo deve ingerir uma dose oral de água contendo

isótopos estáveis não radioativos de hidrogênio e oxigênio que se misturam

à água corporal e conforme o organismo gasta energia, são produzidos CO2

e água, sendo que o primeiro é eliminado pelos pulmões e o segundo é

eliminado pela pele, urina e parte pelos pulmões. A concentração dos

isótopos é monitorada pela urina usualmente. A coleta de amostra pode

variar de 21 dias. A partir da perda de isótopos é estimada a produção de

CO2 e a partir deste valor utilizando-se a equação de Weir é calculado o

gasto energético do indivíduo17,37.

Diferentemente da calorimetria direta o indivíduo não necessita ficar

restrito, entretanto o elevado custo é a principal desvantagem deste método.

Além disso, não fornece as diferenças do gasto energético nas diferentes

horas e ou dias de estudo17,37.

Apesar de ser um método eficaz, sua precisão é pequena para

determinação do gasto energético individual, mas pode ser muito útil quando

usada em combinação à CI ou para validar outros métodos de cálculo do

GMR17,37.

INTRODUÇÃO - 9

1.3.4 Método da termodiluição

Também conhecido como Princípio de Fick, este método é utilizado

em pacientes críticos e é preciso a disponibilidade de cateter de Swan-Ganz,

a fim de obter uma medida precisa do débito cardíaco e da saturação de O2,

valores estes aplicados na seguinte equação17:

GMR= DC x Hb (SAO2 - SVO2) x 95,18

Onde:

DC = débito cardíaco (L/min) Hb= hemoglobina (g/dL) SAO2 = saturação de oxigênio arterial (decimal) SVO2 = saturação de oxigênio no sangue venoso misto (decimal)

1.3.5 Fórmulas

O uso de fórmulas é a forma mais comum para o cálculo do GMR na

prática clínica12,15.

Existem diversas fórmulas que podem ser utilizadas para estimar o

GMR:

Harris e Benedict, feita com base em uma população de 136

homens e 103 mulheres, e publicada em 1918, sendo que apenas

5% da população avaliada apresentava IMC >30 kg/m2 (índice de

massa corpórea obtido a partir da divisão do peso em kg pela

altura em metros ao quadrado)38;

Owen, publicada em 1986 e 1987 com dados coletados de 60

homens e 44 mulheres distribuídos em diversas faixas de IMC, com

idade entre 18 à 65 anos39,40;

INTRODUÇÃO - 10

Miffin, publicada em 1990, elaborada a partir de dados de 251

homens e 247 mulheres, com faixa etária entre 19 e 78 anos, sendo

dessa amostra 264 indivíduos eutróficos e 234 obesos, com IMC entre

17 e 42 kg/m2. Com base no peso corpóreo ideal, aqueles que eram

extremamente magros (<80% peso ideal) e aqueles extremamente

obesos ( 180% peso ideal) foram excluídos do estudo41;

Scholfield, publicada em 1985, foi um compilamento de 114

estudos classificados como cientificamente adequados, resultando

em uma amostra de 7173 indivíduos (4809 homens e 2364

mulheres) de origem norte-americana e européia42;

FAO/WHO/ONU, publicada em 1985, foi uma adaptação da fórmula

criada por Scholfield, onde a amostra aumentou para 11000

indivíduos; contudo, por limitar a amostra a norte-americanos e

europeus, pode não ser adequada para ser aplicada a indivíduos de

outras partes do mundo43;

Henrry & Reis, publicada em 1991, foi elaborada a partir de dados

da literatura que se encaixassem em alguns critérios como: GMR

mensurado em jejum sob condições padrões de repouso e em

indivíduos saudáveis, com descrição do equipamento utilizado no

trabalho e dados disponíveis sobre idade, sexo, massa corporal e

estatura. Foram utilizados apenas indivíduos residentes nos

trópicos, somando um total de 2822 indivíduos de ambos os

sexos44. Ainda assim, estudos indicam que essa equação traz

valores superestimados para populações residentes nos trópicos15.

INTRODUÇÃO - 11

DRI 2002 energy requirements: diferentemente das demais não

utilizou dados obtidos por calorimetria indireta, mas sim por água

duplamente marcada de bebês (0 a 2 anos de idade), crianças (3 a

18 anos de idade, sendo 167 meninos e 358 meninas e todos

americanos), adultos (acima de 18 anos, sendo 169 homens e 238

mulheres, americanos e europeus), todos eutróficos, provenientes

de aproximadamente 20 trabalhos diferentes da literatura.

Separadamente foram coletados dados referentes à população

com sobrepeso e obesidade de crianças e adolescentes (127

meninos e 192 meninas) e adultos (165 homens e 195 mulheres)45.

INTRODUÇÃO - 12

Quadro 1 - Equações para calcular gasto metabólico de repouso

Idade Sexo Equação N

Harris & Benedict (kcal/dia)

15 ⌐ 74 M 66,4730 + 13,7516(MC) + 5,0033(E) - 6,7550(I) 136

15 ⌐ 74 F 655,095 + 9,5634(MC) + 1,8496(E) - 4,6756(I) 103

Scholfield

(J/dia)

< 3 M 0,249 (MC)-0,127 162

F 0,244(MC)-0,130 137

3 ⌐10 M 0,095(MC)+2,110 338

F 0,085(MC)+2,033 413

10 ⌐ 18 M 0,074(MC)+2,754 734

F 0,056(MC)+2,898 575

18 ⌐ 30 M 0,063(MC)+2,896 2870

F 0,062(MC)+2,036 829

30 ⌐ 60 M 0,048(MC)+3,653 646

F 0,034(MC)+3,538 372

≥ 60 M 0,049(MC)+2,459 50

F 0,038(MC)+2,755 38

FAO/WHO 11000

UNU

(J/dia)

< 3 M 0,255 (MC)-0,226

F 0,255(MC)-0,214

3 ⌐10 M 0,0949(MC)+2,07

F 0,0941(MC)+2,09

10 ⌐ 18 M 0,0732(MC)+2,72

F 0,0510(MC)+3,12

18 ⌐ 30 M 0,0640(MC)+2,84

F 0,0615(MC)+2,08

30 ⌐ 60 M 0,0485(MC)+3,67

F 0,0364(MC)+3,47

≥ 60 M 0,0565(MC)+2,04

F 0,0439(MC)+2,49

Henrry & Reis

(J/dia)

3 ⌐10 M 0,113(MC)+1,689 196

F 0,063(MC)+2,466 88

10 ⌐ 18 M 0,084(MC)+2,122 409

F 0,047(MC)+2,951 233

18 ⌐ 30 M 0,056(MC)+2,800 1174

F 0,048(MC)+2,562 350

30 ⌐ 60 M 0,046(MC)+3,160 274

F 0,048(MC)+2,448 98

Owen

(kcal/dia)

15 ⌐ 74 M 879+10,2(MC) 60

15 ⌐ 74 F 795+7,2(MC) 44

Meffin

(kcal/dia)

15 ⌐74 M 5+10(MC)+6,25(E)-5(I) 251

15 ⌐ 74 F -161+10(MC)+6,25(E)-5(I) 247

DRI

(kcal/dia)

3 ⌐18 M 79 – 934.2(I) + 730(E)+ 15.3(MC) 167

F 322 – 926(I) + 504(E) + 11.6(MC) 358

≥18 M 293 - 3.8(I)+ 456.4(E) + 10.12(MC) 169

F 247 - 2.67(I) + 401.5(E) + 8.6(MC) 238

⌐: até, MC: peso corpóreo (kg), E: estatura (cm); I: idade (anos). Para converter J em kcal multiplicar por 239.

INTRODUÇÃO - 13

Dentre essas, embora seja a mais antiga, a mais utilizada na prática

clínica é a fórmula de Harris-Benedict (HB)16. Todavia, alguns estudos,

mostram que a fórmula de HB pode levar a uma superestimação em até

14% em mulheres e em 9% em homens3. Em espanhóis obesos, a mesma

equação levou a uma subestimação de 12,5% em média46. Outro trabalho

mostrou que esta fórmula superestima os valores de GMR em obesos e já

para sobrepeso tal superestimação não seria tão significativa47. O próprio

autor Benedict alguns anos após a publicação de sua equação, evidenciou

que tal equação superestimava os valores de GMR em torno de 5%48.

A sub ou superestimação varia, portanto de acordo com a população

estudada, dependendo da etnia e IMC.

Na população brasileira, a tendência é de superestimação do GMR

como evidenciado em uma população de Porto Alegre, RS, onde os valores

de superestimação do GMR de mulheres foi de aproximadamente 17%49.

A sub ou superestimação pode induzir um tratamento inadequado dos

pacientes obesos, onde as diferenças dos valores calculados e estimados

podem ser ainda maiores que em pacientes eutróficos devido à dificuldade

da escolha do peso a ser aplicado na equação (peso ideal, peso atual, peso

ajustado), uma vez que o peso atual quando aplicado à equação de HB

tende a levar a superestimação do GMR, enquanto que o uso do peso ideal

leva a subestimação23.

Um dos motivos que faz com que os resultados calculados através de

fórmulas não sejam corretos é o fato de que nem sempre a população na

qual a equação é aplicada corresponde à população que foi utilizada para

INTRODUÇÃO - 14

sua elaboração, além do fato dessas fórmulas terem sido propostas há muito

tempo, período no qual a população pode ter sofrido diversas mudanças que

influenciam diretamente o GMR, tais como aumento da obesidade, da

estatura média, redução do uso de energia muscular no trabalho, aumento

progressivo do sedentarismo e mudança das práticas alimentares13,23,50.

O uso de fórmulas não adequadas para o cálculo dessas

necessidades pode influenciar diretamente no sucesso do tratamento clínico

da obesidade15,31,51.

Por esses motivos, diversos autores têm questionado o uso de

fórmulas para o cálculo do GMR, e recomendam o uso da CI, ou no caso da

impossibilidade da realização desta, a criação de fatores de correção para a

fórmula a ser aplicada com o objetivo de torná-la mais adequada para a

população estudada15,31.

Por conseguinte, considerando estes dados e a ausência de estudos

de normatização do GMR para a população brasileira, fica evidente a

necessidade de caracterizá-lo, utilizando como padrão os resultados obtidos

por CI, além do desenvolvimento de uma equação mais adequada a fim de

tornar as estimativas do GMR mais precisas e conseqüentemente melhorar

os resultados do tratamento da obesidade.

Nossa hipótese é que a fórmula de HB, mais utilizada na prática

clínica brasileira, fornece resultados superestimados para o cálculo do GMR

quando comparado aos resultados obtidos por CI.

2 OBJETIVOS

OBJETIVOS - 16

2.1 Objetivo Geral

Avaliar o gasto metabólico de repouso de uma coorte feminina adulta

brasileira através dos resultados dos exames de calorimetria indireta.

2.2 Objetivos Específicos

Analisar a correlação entre as variáveis do exame de calorimetria

indireta da coorte feminina adulta brasileira estudada.

Sugerir padrões de referência para os resultados do exame de

calorimetria indireta.

Avaliar se a equação de Harris-Benedict superestima os valores de

gasto metabólico de repouso na coorte estudada.

Propor novos modelos de equações matemáticas para estimativa do

gasto metabólico de repouso na coorte estudada.

3 MÉTODOS

MÉTODOS - 18

3.1 Aprovação pelo Comitê de Ética

O presente estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa do

Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São

Paulo (HC-FMUSP) (Anexo A). O acesso aos dados das análises

retrospectivas uma autorização foi assinada pela chefia do Ambulatório de

Endocrinologia e Metabologia (Anexo B).

Os pacientes estudados prospectivamente assinaram o termo de

consentimento livre esclarecido (TCLE) (Anexo C).

3.2 Casuística

Foram inicialmente selecionados resultados de 1359 exames de CI de

pacientes do sexo feminino, realizados no Serviço de Endocrinologia e

Metabologia do HC-FMUSP, de janeiro de 1995 a janeiro de 2007. Destes,

1161 foram análises retrospectivas e 198 foram realizados prospectivamente.

Desses 1359 exames selecionados, os seguintes dados foram

tabulados em planilha:

GMR,

GMR pela equação de HB,

Peso,

Idade,

MÉTODOS - 19

Altura,

IMC,

QR,

VO2,

VCO2,

Diferença do gasto metabólico aferido e estimado.

3.2.1 Critérios de inclusão e exclusão

Critérios de inclusão:

Pacientes brasileiras do sexo feminino que realizaram o exame de

calorimetria no HC-FMUSP, com idade entre 18 e 65 anos.

Critérios de exclusão:

Presença de doenças que interfiram diretamente na determinação do

GMR como: doença inflamatória intestinal, diabetes melito, hiper ou

hipotiroidismo, insuficiência cardíaca, hepática ou renal, anorexia nervosa,

outras doenças endócrinas ou intestinais relevantes.

3.2.2 Local da pesquisa

O local da pesquisa foi o Ambulatório da Disciplina de Endocrinologia

e Metabologia, no 5º andar, Bloco 4B, Sala 11 do Prédio dos Ambulatórios

do HC-FMUSP.

MÉTODOS - 20

3.3 Métodos

Este estudo utilizou dados retrospectivos e prospectivos, e foi

realizado em três etapas.

Na primeira etapa, foi realizada a coleta de dados retrospectivos dos

exames de CI realizados no período de janeiro de 1995 a julho de 2005. A

partir de agosto de 2005 foi feito o acompanhamento de novos exames e os

resultados foram coletados. Uma vez selecionados, estes exames foram

tabulados.

Na segunda etapa, foram aplicados os critérios de inclusão e exclusão

e tabulação final dos dados.

Na terceira etapa, foi realizada a análise estatística dos dados.

3.3.1 Seleção dos dados

A partir dos resultados dos exames de CI tabulados (tanto

prospectivos como retrospectivos), foram consultados os dados dos

pacientes a fim de verificar se estes se encaixavam nos critérios de inclusão.

Para tanto foram verificados os prontuários dos pacientes e/ou

consultados os questionários de triagem de preenchimento obrigatório.

Existiam dois tipos de questionários: um que era realizado em cadernos

mais simples utilizados para exames realizados antes de agosto de 2005

(Anexo D) e outro para resultados de exames realizados a partir de

setembro de 2005 (Anexo E).

Foram inicialmente selecionados 1359 exames (198 prospectivos e

1161 retrospectivos) e, destes, 599 foram excluídos (85 prospectivos e 514

MÉTODOS - 21

retrospectivos), restando 760 exames que se encaixavam nos critérios de

inclusão (113 prospectivos e 647 retrospectivos) que foram efetivamente

utilizados para este estudo (Anexo F). Dos 760 exames, 685 foram

solicitados pelo Grupo de Obesidade e Síndrome Metabólica ou foram

voluntários de pesquisas (sendo apenas selecionados protocolos de

pesquisa que respeitavam os critérios de inclusão e exclusão) e 75 foram

solicitados por médicos externos, neste caso o paciente para realizar o

exame respondia a um questionário de triagem onde era averiguada a

presença de doenças associadas e uso de medicações.

3.3.2 Realização do exame

Os exames de CI foram todos realizados utilizando-se um monitor

metabólico, calorímetro1, que mensura os gases inspirados e expirados para

oxigênio (O2) e gás carbônico (CO2), em pacientes com ventilação mecânica

ou espontânea com uso de uma campânula fechada (Anexo G).

Este é considerado o aparelho de maior acurácia, validado em

diversos laboratórios e situações clínicas33-36,38, 52.

As pacientes, ao agendar o exame de CI, recebiam um impresso com

as orientações para a realização do exame: estar em jejum de 12 horas,

suspender qualquer atividade física por 24 horas antes do teste e suspender

a ingestão de álcool ou cafeína por 48 horas antes do exame.

Ao chegarem à sala de calorimetria para realização do exame, as

pacientes tinham seu peso e sua altura aferidos com o auxílio de uma balança

1 Deltatrac Monitor II MBM-200, Datex-Engstron Division, Instruments Corp., Helsinki, Finland.

MÉTODOS - 22

Filizola® com precisão de 100 g, estando apenas com roupas leves e de um

estadiômetro de madeira fixo com precisão de 5 mm, respectivamente.

A paciente era então orientada a preencher o questionário de triagem

e depois a ficar em repouso durante 30 minutos em decúbito dorsal

horizontal.

Simultaneamente, o calorímetro, como recomendado pelo fabricante,

passava por um período de “aquecimento” de 30 minutos para então ser

realizada sua autocalibração.

Após este período de 30 minutos, a cabeça do paciente é coberta

pela campânula, ficando a saída da mesma próxima à sua boca (Anexo H).

O paciente era novamente orientado a permanecer em repouso, porém

acordado e a respirar normalmente.

Os seguintes dados dos pacientes eram digitados na base de dados

do calorímetro: peso, altura, sexo e data nascimento.

A fim de evitar resultados errôneos devido a uma possível

“hiperventilação” os dez primeiros minutos do exame foram desprezados

(considerados um período de adaptação do paciente à presença da

campânula).

Como recomendado, os exames eram realizados em ambiente

termoneutro, com pressão e temperatura controladas, com o paciente

deitado, porém acordado, assistindo a programa de televisão não violento ou

agitado.

A partir da mensuração da troca de gases o monitor calcula, pela

fórmula de Weir, o gasto metabólico de repouso (GMR) (kcal/24 h)53:

MÉTODOS - 23

GMR= 5,5 VO2 + 1,76 VCO2 - 1,99 UN

Onde:

VO2: consumo de O2 em ml/min VCO2: consumo de CO2 em ml/min UN: excreção de nitratos de urina em gramas/24 h

Vale ressaltar que, como a análise de concentração de nitrogênio

urinário diário é de difícil determinação e sujeita a muitos erros, é

recomendada a exclusão da oxidação de proteínas no cálculo da produção

de energia, sendo o erro introduzido de aproximadamente 2%20, 32, 36.

O monitor calcula ainda o QR a partir da relação entre o volume de

CO2 expirado e de O2 inspirado:

QR = VCO2 VO2

Onde:

VO2: consumo de O2 em ml/min VCO2: consumo de CO2 em ml/min

O aparelho efetua também o cálculo do GMR pela fórmula de HB

(Quadro 1) a partir das informações digitadas de peso, idade, altura e sexo

do paciente.

Após o termino do exame (que tem duração de aproximadamente 45

minutos + 30 minutos de repouso inicial) o resultado era impresso (Anexo I).

Cumpre ainda notar que, a cada seis meses, como recomendado pelo

fabricante, é realizada a calibração da pressão e quinzenalmente é realizado

o teste de checagem do QR com kit de etanol (concentração de 99,5%) e

seu resultado deve estar entre 0,64 e 0,69 (Anexo J).

MÉTODOS - 24

3.3.3 Análise estatística dos dados

A análise estatística foi realizada de acordo com a seqüência de

objetivos.

3.3.3.1 Análise da correlação entre as variáveis do exame de CI

Foram estimados os coeficientes de correlação de cada uma das

variáveis: altura, peso, idade, IMC e GMR com as variáveis VO2 e QR

médio. Em cada situação, testou-se a hipótese nula de inexistência de

correlação entre as variáveis consideradas (coeficiente de correlação igual a

zero), versus a hipótese alternativa de existência de correlação (coeficiente

de correlação diferente de zero).

3.3.3.2 Padronização dos valores de GMR

Em uma nova etapa, foi feita uma padronização dos valores de GMR.

Para tanto, foram calculados os valores de média, intervalos de confiança,

mediana, valor mínimo, valor máximo e desvio-padrão para o GMR.

Testou-se a hipótese nula de médias iguais de GMR, versus a

hipótese alternativa de pelo menos um grupo com média de GMR diferente

dos demais. O resultado do teste estatístico indicou a rejeição da hipótese

nula no nível de significância de 5%.

MÉTODOS - 25

3.3.3.3 Comparação dos resultados de GMR obtidos pela CI e pela

fórmula de HB

Avaliou-se a relação entre os resultados de GMR obtidos pela CI e

pela fórmula de HB. Para tanto foram calculados os valores da variação

percentual entre o valor de GMR e o valor da fórmula de HB e feitas análises

estatísticas descritivas e construído o intervalo de 95% de confiança para a

média dessa variação percentual.

3.3.3.4 Proposta de um novo modelo para cálculo do GMR

Para criação de um novo modelo de equação que utilize as principais

variáveis envolvidas na CI (peso, altura e idade), inicialmente foi aplicada a

medida de diagnóstico DFFITS (teste estatístico para avaliar pontos

influentes num modelo de regressão). Com a retirada dos pontos influentes,

foi feita a avaliação da contribuição de cada variável na presença das

demais. Para isso foram estabelecidas as relações entre as variáveis idade,

peso, altura e GMR obtido por CI, utilizando o modelo de regressão linear

múltipla. Para avaliação da existência de relação linear, foi utilizada a análise

de variância e para avaliação da importância de cada variável explicativa

(peso, idade e altura) sobre GMR (variável resposta) foi considerada a

medida de correlação parcial. Para comparação do modelo proposto neste

estudo com a fórmula de HB, calculou-se o erro-médio quadrático com base

em um conjunto de treinamento e efetuou-se a aplicação da equação em um

conjunto de casos não considerados na estimação da equação. Neste

conjunto de teste foi também aplicada à fórmula de HB, estimando-se assim

MÉTODOS - 26

o resultado de GMR. Este procedimento foi repetido dez vezes

considerando-se como base para estimação do modelo 75% dos casos

(conjunto de treinamento) e 25% dos casos como conjunto para teste.

Valores de p<0,05 indicaram significância estatística. Com base nos

resultados foi calculado então o erro-médio quadrático para a equação

calculada a partir dos resultados do exame de CI e para a fórmula de HB.

3.3.3.5 Proposta de um fator de correção para fórmula de HB

Para criar um fator de correção para a fórmula de HB, foi feito o

mesmo procedimento: ajustou-se um modelo de regressão considerando-

se o resultado da fórmula de HB como variável explicativa e o valor de

GMR obtido por CI como variável resposta. Inicialmente, efetuou-se um

ajuste considerando o modelo de regressão linear, retirando-se da base de

dados os pontos influentes, utilizando o critério de DFFITS. Após a retirada

destes pontos (10 casos), o coeficiente de correlação foi calculado.

Utilizando um conjunto de treinamento, foram aplicadas as duas equações:

equação de HB com fator de correção e a equação tradicional de HB, e a

partir destes resultados foi calculado o erro-médio quadrático com base

nos resultados da CI.

MÉTODOS - 27

3.3.3.6 Validação do novo modelo e do fator de correção

Para validação dos novos modelos de equação e do fator de

correção, foi selecionada nova amostra de pacientes que seguissem os

mesmos critérios da amostra inicial. Uma vez selecionada, realizou-se

análise descritiva da população e foi então aplicado nessa população o novo

modelo de equação e fator de correção. A partir dos resultados, a validação

foi feita de duas maneiras: cálculo do erro médio quadrático e validação por

Bland Altman.

4 RESULTADOS

RESULTADOS - 29

4.1 Caracterização da População

Para caracterização da população foi feito o cálculo da média,

mediana e desvio-padrão das variáveis: idade, peso e altura (Tabela 1).

Tabela 1 - Distribuição da população estudada de acordo com idade,

peso e altura

Classificação Média IC 95% Mediana Mínimo Máximo DP

Idade 41,44 40,6 - 42,3 41,00 18,00 65,0 11,67

Peso 80,78 79,4 - 82,2 77,00 40,00 210,0 19,46

Altura 1,60 1,60 - 1,61 1,60 1,41 1,8 0,07

IC 95% = intervalo de confiança de 95% para a média; DP= desvio-padrão

O Gráfico 1 e a Tabela 2 apresentam a caracterização da população

de acordo com a classificação por faixa de IMC (Anexo L). A maior parte da

população encontrou-se na faixa de sobrepeso (33,7%), seguido por

obesidade grau 1 (28,7%), eutrofia (13,9%), obesidade grau 2 (14,1%) e

obesidade 3 (9,6%).

Para iniciar a análise estatística, foi feita inicialmente uma análise

descritiva de toda a população. Contudo, essa análise preliminar mostrou

grande heterogeneidade da população com IMC 35 kg/m2 em relação ao

restante do grupo (IMC < 35 kg/m2). Dessa forma, para tornar os grupos

mais homogêneos e obter estimativas mais precisas na análise da relação

entre as variáveis e para elaboração do novo modelo de equação, a

RESULTADOS - 30

população foi dividida em dois grupos: Grupo 1 (incluiu IMC < 35 kg/m2) e

Grupo 2 (incluiu pacientes com IMC 35 kg/m2).

Gráfico 1 - Distribuição da população estudada por faixa de IMC

(kg/m2)

Tabela 2 - Distribuição da população estudada por faixa de IMC

(kg/m2)

Classificação Freqüência (n) Percentual (%)

Grupo 1

Eutrófico 106 13,9

Sobrepeso 256 33,7

Obesidade grau 1 218 28,7

Total G1 580 76,3

Grupo 2



Total G2 180 23,7

Total 760 100,0

Obesidade 129%

Obesidade 214%

Obesidade 310%

Sobrepeso33%

Eutrófico14%

RESULTADOS - 31

A caracterização por etnia não foi possível. Na população brasileira

isso é extremamente difícil, uma vez que nem sempre a etnia referida

corresponde à etnia genética. Além disso, muitos dados eram retrospectivos

e tal informação não fazia parte dos questionários.

Não foi possível analisar se a amostra estudada era representativa da

população brasileira, uma vez que a representatividade é obtida com uma

seleção aleatória dos casos dentre toda a população (amostragem

probabilística). Este não foi o caso deste trabalho, onde os casos

selecionados foram aqueles disponíveis em um lugar e momento particular.

Portanto este tipo de amostragem não é probabilística, trata-se sim de

amostragem por conveniência.

4.2 Correlação Entre Variáveis

Nas tabelas a seguir, para cada um dos grupos são apresentados

valores estimados do coeficiente de correlação de cada uma das variáveis

envolvidas no exame de CI: altura, peso, idade, IMC, GMR, VO2 e QR.

4.2.1 Correlação das variáveis no Grupo 1

No G1 foram observadas: correlação positiva entre as variáveis VO2 e

GMR, peso e VO2, peso e GMR, altura e GMR, IMC e VO2, IMC e GMR,

altura e VO2, e correlação negativa entre as variáveis idade e VO2, idade e

GMR, peso e QR (Tabela 3).

RESULTADOS - 32

Tabela 3 - Correlações entre as variáveis envolvidas na calorimetria

indireta no Grupo 1

Variáveis Média Desvio-padrão r p

Peso 73,0 10,9 0,557 <0,001

VO2 196,1 30,3

Peso 73,0 10,9 -0,098 0,018

QR 0,8 0,1

Peso 73,0 10,9 0,567 <0,001

GMR 1362,3 200,4

Altura 1,6 0,1 0,302 <0,001

VO2 196,1 30,3

Altura 1,6 0,1 -0,069 0,099

QR 0,8 0,1

Altura 1,6 0,1 0,320 <0,001

GMR 1362,3 200,4

IMC 28,5 3,8 0,438 <0,001

VO2 196,1 30,3

IMC 28,5 3,8 -0,078 0,061

QR 0,8 0,1

IMC 28,5 3,8 0,439 <0,001

GMR 1362,3 200,4

VO2 196,1 30,3 0,970 <0,001

GMR 1362,3 200,4

QR 0,8 0,1 -0,115 0,005

GMR 1362,3 200,4

Idade 42,4 11,9 -0,182 <0,001

VO2 196,1 30,3

Idade 42,4 11,9 -0,005 0,905

QR 0,8 0,1

Idade 42,4 11,9 -0,186 <0,001

GMR 1362,3 200,4

GMR = gasto metabólico basal; QR = quociente respiratório; IMC = índice de massa corpórea; VO2 = volume médio de consumo de oxigênio; r = coeficiente de correlação.

RESULTADOS - 33

4.2.2 Correlação das variáveis no Grupo 2

No G2 observou-se correlação positiva entre as variáveis peso e VO2,

peso e GMR, VO2 e GMR, altura e VO2, altura e GMR, IMC e VO2, IMC e

GMR e uma correlação negativa entre as variáveis idade e VO2, idade e

GMR (Tabela 4).

Tabela 4 - Correlações entre as variáveis envolvidas na calorimetria

indireta no Grupo 2

Variáveis Média Desvio-padrão r Valor de p

Peso 105,8 19,9 0,725 <0,001

VO2 250,5 46,3

Peso 105,8 19,9 -0,035 0,641

QR 0,8 0,1

Peso 105,8 19,9 0,733 <0,001

GMR 1727,1 310,2

Altura 1,6 0,1 0,315 <0,001

VO2 250,5 46,3

Altura 1,6 0,1 0,024 0,750

QR 0,8 0,1

Altura 1,6 0,1 0,324 <0,001

GMR 1727,1 310,2

IMC 41,2 7,5 0,593 <0,001

VO2 250,5 46,3

IMC 41,2 7,5 -0,049 0,515

QR 0,8 0,1

IMC 41,1 7,5 0,593 <0,001

GMR 1727,1 310,2

VO2 250,5 46,3 0,996 <0,001

GMR 1727,1 310,2

QR 0,8 0,1 -0,102 0,172

GMR 1727,1 310,2

Idade 38,5 10,5 -0,164 0,028

VO2 250,5 46,3

Idade 38,5 10,5 -0,023 0,758

QR 0,8 0,1

Idade 38,5 10,5 -0,174 0,020

GMR 1727,1 310,2

GMR = gasto metabólico basal; QR = quociente respiratório; IMC = índice de massa corpórea; VO2 = volume médio de consumo de oxigênio; r = coeficiente de correlação.

RESULTADOS - 34

4.3 Valores de GMR por Intervalos de Confiança

Para esta análise optou-se por dividir a população em quintis de peso

uma vez que, como evidenciado nas Tabelas 3, 4 e 5, o peso é a variável de

maior influência no GMR.

Tabela 5 - Correlações entre as principais variáveis do gasto

metabólico de repouso na população total

Variável Coeficiente de correlação Valor de p

Idade (anos) -0,224 < 0,001

Peso (kg) 0,772 < 0,001

Altura (m) 0,268 < 0,001

Na Tabela 6 e Gráfico 2 estão apresentados os resultados de

média, intervalo de 95% de confiança para a média, mediana, valor

mínimo, valor máximo e desvio-padrão para o GMR. Esses resultados são

apresentados para todos os indivíduos incluídos na pesquisa (n = 760) e

para subgrupos de quintis de peso: até 66 kg; de 66,1 a 73 kg; de 73,1 a 82

kg; de 82,1 a 93 kg; mais de 93 kg. A Tabela 7 e Gráfico 3 trazem os

resultados dos valores da razão GMR e peso corpóreo (kcal/kg), também

de acordo com quintis de peso.

RESULTADOS - 35

Tabela 6 - Distribuição do gasto metabólico de repouso por intervalo

de confiança de acordo com quintis de peso

Peso (kg)

n M

(kcal) IC

(kcal) MD

(kcal) Mín

(kcal) Máx

(kcal) DP

(kcal)

até 66 158 1225,9 (1200,2 - 1251,6) 1210 910 1850 163,6

66,1 a 73 149 1334,5 (1311,7 - 1357,3) 1330 1070 1740 141,0

73,1 a 82 157 1409,4 (1382,8 - 1435,9) 1420 920 1880 168,6

82,1 a 93 146 1512,7 (1478,1 - 1547,3) 1500 1040 2420 211,6

Mais de 93 150 1775,6 (1726,1 - 1825,1) 1725 1190 3400 306,9

Geral 760 1448,7 (1428,9 - 1468,5) 1420 910 3400 278,2

kg = quilogramas;n = amostra; Kcal = calorias; M = média; IC = intervalo de confiança de 95% para a média; MD = mediana; Min = mínimo; Máx = máximo; DP = desvio-padrão.

Gráfico 2 - Gasto metabólico de repouso de acordo com quintis de

peso

RESULTADOS - 36

Tabela 7 - Distribuição do gasto metabólico de repouso por quilo de

peso corpóreo distribuído por intervalo de confiança de

acordo com quintis de peso

Peso (kg)

n M

(kcal) MD

(kcal) Mín

(kcal) Máx

(kcal) DP

(kcal)

≤ 66 158 20,66 20,00 15,61 37,00 3,09

66,1 a 73 149 19,01 18,63 15,07 24,43 1,93

73,1 a 82 157 18,14 18,25 12,43 24,10 2,11

82,1 a 93 146 17,25 17,22 12,53 26,89 2,23

> 93 150 16,25 16,21 7,53 21,68 1,99

kg = quilogramas; n = amostra; Kcal = calorias; M = média; MD = mediana; Min = mínimo; Máx = máximo, DP = desvio-padrão.

Gráfico 3 - Gasto metabólico de repouso por quilo de peso corpóreo de

acordo com quintis de peso

RESULTADOS - 37

Testou-se a hipótese nula da média da razão dos valores de

GMR/peso serem iguais nos cinco grupos definidos pelos quintis de peso,

versus a hipótese alternativa de pelo menos um grupo apresentar média

diferente dos demais. O resultado do teste indicou a rejeição da hipótese

nula (p < 0,001). Sendo assim, os grupos foram comparados dois a dois. Na

Tabela 8 são apresentados os valores de p dessas comparações, onde se

observa diferença estatística significativa entre todos os quintis de peso.

Tabela 8 - Significância da comparação dos valores do gasto

metabólico de repouso por quilo de peso corpóreo entre os

diferentes quintis de peso

Grupos sob comparação Valor de p

≤ 66 x 66,1 a 73 < 0,001

≤ 66 x 73,1 a 82 < 0,001

≤ 66 x 82,1 a 93 < 0,001

≤ 66 x >93 < 0,001

66,1 a 73 x 73,1 a 82 0,001

66,1 a 73 x 82,1 a 93 < 0,001

66,1 a 73 x >93 < 0,001

73,1 a 82 x 82,1 a 93 0,001

73,1 a 82 x >93 < 0,001

82,1 a 93 x >93 < 0,001

RESULTADOS - 38

4.4 Comparação dos Resultados de GMR Obtidos pela CI e pela

Equação de HB

4.4.1 Comparação dos resultados de GMR obtidos pela CI e pela

equação de HB de acordo com os grupos (G1 e G2)

Considerando-se os 580 casos do G1 e os 180 casos do G2, foram

calculados os valores da variação percentual entre o valor de GMR obtido

por CI e o valor obtido pela fórmula de HB. Abaixo são apresentadas

estatísticas descritivas e o intervalo de confiança de 95% (IC 95%) para a

média dessa variação percentual (Tabela 9).

Tabela 9 - Média da variação percentual do gasto metabólico de

repouso obtido por calorimetria indireta em relação ao

gasto metabólico de repouso obtido pela equação de

Harris-Benedict de acordo com os grupos

Classificação Variação % (HB em relação a GMR)

n M IC 95% Mediana Mínimo Máximo DP

G1 580 7,5 6,5-8,6 6,3 -36,7 52,6 12,9

G2 180 4,6 2,7-6,6 2,9 -22 93,4 13,4

M = Média; IC 95% = intervalo de confiança de 95% para a média; DP = desvio-padrão.

Em média, o valor da fórmula de HB é 7,5% maior do que o valor de

GMR aferido, podendo-se ainda dizer que o valor de HB é, em média 1,075

vezes o valor de GMR. Já para o G2 o valor da fórmula de HB é 4,6% maior

do que o valor de GMR e em média, 1,046 vezes o valor de GMR.

RESULTADOS - 39


equação de HB de acordo com as classificações de IMC

A mesma análise estatística foi feita considerando-se as

classificações definidas pelo IMC, os resultados encontram-se descritos na

Tabela 10.




Harris-Benedict de acordo com faixas de IMC (kg/m²)


n M IC 95% Mediana Mínimo Máximo DP

Eutrofia 106 7,5 (4,9 - 10,1) 8,7 -36,7 31,3 13,4

Sobrepeso 256 8,2 (6,7 - 9,7) 6,7 -17,8 52,6 12,5

Obesidade 1 218 6,8 (5 - 8,5) 5,4 -33,3 46,7 13,2

Obesidade 2 107 5,3 (3 - 7,6) 4,3 -17,9 45,6 12,1

Obesidade 3 73 3,6 (0,1 - 7,2) 2,3 -22,0 93,4 15,2

M = Média; IC 95% = intervalo de confiança de 95% para a média; DP = desvio-padrão.

Observa-se, portanto que para faixa de IMC de eutrofia, a fórmula de

HB superestima o GMR em 7,5%; para faixa de IMC de sobrepeso a

superestimação é em média 8,2%; para faixa IMC de obesidade grau 1 a

superestimação é de 6,8%; para faixa de IMC de obesidade grau 2 a

superestimação é de 5,3% e para faixa de IMC de obesidade grau 3 é de

3,6% (Gráfico 4).

RESULTADOS - 40

Gráfico 4 - Valores de superestimação do gasto metabólico de repouso

obtido pela equação de HB de acordo com faixa de IMC

(kg/m²)


fórmula de HB de acordo com quintis de peso

A mesma abordagem estatística foi aqui aplicada. Os resultados

encontram-se descritos na Tabela 11 e Gráfico 5.

RESULTADOS - 41




Harris-Benedict de acordo com quintis de peso (kg)


n M IC 95% MD Mín Máx DP

Até 66 158 8,0 (6 - 10,1) 9,1 -36,7 39,5 13,2

66,1 a 73 149 7,0 (5,2 - 8,9) 6,4 -23,4 38,5 11,5

73,1 a 82 157 7,0 (4,9 - 9,1) 5,1 -21,5 52,6 13,3

82,1 a 93 146 7,6 (5,4 - 9,8) 6,0 -33,3 46,7 13,7

Mais de 93 150 4,5 (2,4 - 6,7) 3,3 -22,0 93,4 13,4

M= média; IC 95% = intervalo de confiança de 95% para a média; MD = mediana; Min = mínimo, Máx = máximo DP = desvio-padrão.

Gráfico 5 - Valores de superestimação do gasto metabólico de repouso

pela equação de HB de acordo com quintis de peso

RESULTADOS - 42

4.5 Novos Modelos para Cálculo do GMR

4.5.1 Modelo de equação para Grupo 1

A partir do modelo de regressão linear múltipla utilizando os dados de

nossa população foi obtido novo modelo de equação para cálculo do GMR.

No G1 da contribuição de cada variável sobre o GMR mostrou que a

variável peso é a mais influente. A variável idade mostrou correlação menor

e negativa e a estatura não foi significante estatisticamente (Tabela 12).

Desta forma, o maior grau de associação, com GMR, controlando-se as

demais variáveis, foi com o peso, indicando ser esta a variável mais

importante na explicação das variações que ocorrem no GMR.

O coeficiente de determinação encontrado foi de 0,337 indicando

que as variáveis peso, altura e idade explicam 33,7% das variações

ocorridas no GMR.

Tabela 12 - Influência das variáveis peso, idade e altura nos valores de

gasto metabólico de repouso

Variável Coeficiente de correlação parcial Valor de p

Peso 0,496 < 0,001

Altura 0,074 0,076

Idade -0,124 0,003

Os Gráficos 6, 7 e 8 mostram a influência de cada variável na

presença das demais sobre o GMR.

RESULTADOS - 43

Gráfico 6 - Influência da variável peso no gasto metabólico de repouso

Grupo 1

Gráfico 7 - Influência da variável altura no gasto metabólico de

repouso grupo 1

RESULTADOS - 44

Gráfico 8 - Influência da variável idade no gasto metabólico de repouso

Grupo 1

O modelo ajustado para cálculo do GMR, nos 580 indivíduos com IMC

< 35, foi:

GMR estimado = 407,57 + 9,58 (peso) + 2,05 (altura) - 1,74 (idade)

*peso em kg, altura em cm, idade em anos

Para validação do novo modelo proposto e comparação com a

equação de HB, foram efetuadas as estimativas dos erros médios

quadráticos sob as duas abordagens consideradas. Os resultados obtidos

para a fórmula de HB e para o novo modelo proposto foram 172,99 e 152,24

respectivamente, indicando haver uma superioridade deste último sobre o

primeiro, dado o fato do seu erro-médio quadrático ter sido 12% inferior.

RESULTADOS - 45

4.5.2 Modelo de equação para Grupo 2

A avaliação da contribuição de cada variável sobre o GMR na

presença das demais mostrou no G2 que a variável peso é aqui também a

mais influente. A idade mostrou correlação negativa e a estatura não foi

significante estatisticamente (Tabela 13).

O coeficiente de determinação encontrado foi de 0,5443 indicando

que as variáveis peso, altura e idade explicam 54,43% das variações

ocorridas em GMR.

Tabela 13 - Influência das variáveis peso, idade, altura nos valores do

gasto metabólico de repouso

Variável Coeficiente de correlação parcial Valor de p

Peso 0,702 < 0,001

Altura 0,099 0,190

Idade -0,126 0,095

Os Gráficos 9, 10 e 11 indicam a influência de cada variável na

presença das demais sobre o GMR.

RESULTADOS - 46

Gráfico 9 - Influência da variável peso no gasto metabólico de repouso

Grupo 2

Gráfico 10 - Influência da variável altura no gasto metabólico de

repouso Grupo 2

RESULTADOS - 47

Gráfico 11 - Influência da variável Idade no gasto metabólico de

repouso grupo 2

O modelo ajustado para cálculo do GMR, nos 180 casos classificados

com obesidade grau 2 e 3 (IMC ≥ 35), foi:

GMR estimado = 172,19 + 10,93 (peso) + 3,10 (altura) - 2,55 (idade)

*peso em kg, altura em cm, idade em anos

As estimativas dos erros médios quadráticos foram aqui também

calculadas. Os resultados obtidos para a fórmula de HB e para o novo

modelo proposto foram respectivamente, 205,32 e 207,07, indicando não

haver diferença entre as duas fórmulas.

RESULTADOS - 48

4.5.3 Modelo de fator de correção para o Grupo 1

Para obter um fator de correção para a fórmula de HB foi ajustado um

modelo de regressão considerando-se o resultado da fórmula de HB como

variável explicativa e o valor de GMR obtido por CI como variável resposta

(Gráfico 12).

A equação estimada foi igual:

GMR estimado = 87,05 + 0,8783 (HB)

Gráfico 12 - Gasto metabólico de repouso medido pela calorimetria

indireta versus gasto metabólico de repouso estimado pela

fórmula de Harris-Benedict corrigida nos pacientes com IMC

<35 kg/m²

A validação dos resultados obtidos pela fórmula de HB com fator de

ajuste em comparação aos resultados obtidos pela fórmula de HB original,

RESULTADOS - 49

foram feitos também por estimativa dos erros médios quadráticos sendo os

resultados respectivamente: 172,99 e 154,86, indicando haver uma

superioridade deste último sobre o primeiro, por seu erro-médio quadrático

ter sido 10,48% inferior.

4.5.4 Modelo de fator de correção para Grupo 2

O mesmo ajuste do modelo de regressão foi feito nesse grupo

(Gráfico 13).

A equação estimada foi igual:

GMR estimado = -268,80 + 1,1203 (HB)

Gráfico 13 - Gasto metabólico de repouso medido pela calorimetria

indireta versus gasto metabólico de repouso estimado pela

fórmula de Harris-Benedict corrigida nos pacientes com

IMC >35 kg/m²

RESULTADOS - 50

Novamente para validação foram efetuadas as estimativas dos erros

médios quadráticos. Os resultados obtidos para a fórmula de HB original e

para a fórmula de HB corrigida foram respectivamente: 205,32 e 197,98,

indicando haver uma superioridade deste último sobre o primeiro, dado o

fato do seu erro-médio quadrático ter sido 3,57% inferior.

4.6 Validação dos Novos Modelos para Cálculo do GMR

4.6.1 Caracterização da população

Foram selecionados e tabulados 53 exames de mulheres que

realizaram o exame de CI entre janeiro de 2008 e julho de 2010,

obedecendo mesmos critérios de inclusão e exclusão do estudo (Anexo K).

A caracterização da amostra para validação foi feita através do cálculo da

média, mediana e desvio-padrão das variáveis: idade, peso e altura (Tabela 14).

Tabela 14 - Distribuição da população utilizada para validação dos

novos modelos de acordo com idade, peso e altura

Classificação Média Mediana Mínimo Máximo DP

Idade 35 34 18 64 11,06

Peso 70 69 43 104 13,26

Altura 1,63 1,65 1,46 1,78 0,773

IC 95% = intervalo de confiança de 95% para a média; DP = desvio-padrão.

O Gráfico 14 e Tabela 15 apresentam a caracterização da população

de acordo com a classificação por faixa de IMC. A maior parte da população

encontrou-se na faixa de eutrofia (43%), seguida por eutrofia (40%) e

obesidade grau 1 (17%).

RESULTADOS - 51

Tabela 15 - Distribuição da população utilizada para validação dos

novos modelos por faixa de IMC (kg/m²)

Classificação Freqüência (n) Percentual (%)

Grupo 1

Eutrófico 23 43

Sobrepeso 21 40

Obesidade grau 1 9 17

Total 53 100

Gráfico 14 - Distribuição da população utilizada para validação dos

novos modelos por faixa de IMC (kg/m²)

4.6.2 Validação dos novos modelos de equação

A validação foi realizada separadamente comparando-se os

resultados do GMR estimados pelo novo modelo, para a fórmula de HB com

fator de correção e para fórmula de HB original com os resultados de GMR

obtidos por CI.

Inicialmente foi feita validação pelo cálculo do erro médio quadrático.

Para o novo modelo, o erro médio quadrático estimado foi 155,51 e o

RESULTADOS - 52

coeficiente de correlação entre os resultados do GMR por CI e o GMR obtido

pelo novo modelo de equação foi estimado em 0,552. Para a fórmula de HB

com fator de correção o erro médio quadrático estimado foi 161,18 e o

coeficiente de correlação 0,522 e para a fórmula de HB original, o erro médio

quadrático estimado foi 208,73 e o coeficiente de correlação 0,522. A

relação entre esses resultados pode ser visualizada nos Gráficos 15, 16 e

17, respectivamente.

Gráfico 15 - Comparação entre o gasto metabólico de repouso obtido

por calorimetria indireta e pelo novo modelo de equação

RESULTADOS - 53

Gráfico 16 - Comparação entre o gasto metabólico de repouso obtido

por calorimetria indireta e pela equação de Harris-Benedict

corrigida

Gráfico 17 - Comparação entre o GMR obtido por calorimetria indireta e

pela equação de HB original

RESULTADOS - 54

Foi realizada também nos três casos a validação pela curva de Bland

Altman, que define um valor de viés como a diferença entre dois valores

obtidos por diferentes equações (por exemplo valor do GMR obtido pela CI e

valor de GMR obtido pela fórmula de HB). Esse método além do valor de

viés estabelece os limites de confiança e testa a hipótese de concordância

entre os resultados, estabelecendo valores de limite de concordância dentro

do intervalo de confiança.

A análise dos valores de GMR entre o novo modelo de equação e os

obtidos por CI, estimou o viés em -16,75, com intervalo de 95% de confiança

entre -58,78 e 26,27. O resultado do teste estatístico indicou a não rejeição da

hipótese nula no nível de significância de 5% (p = 0,438), indicando que não se

rejeita a hipótese de concordância entre os resultados obtidos pelo novo modelo

de equação serem iguais aos obtidos pela calorimetria indireta. Os limites de

concordância, com 95% de confiança, estão entre -329,97 e 296,45 (Gráfico 18).

Para a fórmula de HB com fator de correção, o viés encontrado foi de

-40,99 com intervalo de 95% de confiança entre -84,37 e 2,39. O resultado

do teste estatístico indicou a não rejeição da hipótese nula no nível de

significância de 5% (p = 0,063), indicando que não se rejeita a hipótese de

concordância entre os resultados, apesar de identificar-se uma tendência

para a rejeição desta hipótese. Os limites de concordância, com 95% de

confiança, são: -356,79; 274,80 (Gráfico 19).

A equação de HB original apresentou um viés de -132,95 com

intervalo de 95% de confiança entre: -177,72; -88,17. O resultado do teste

estatístico indicou a rejeição da hipótese nula no nível de significância de 5%

RESULTADOS - 55

(p < 0,001), indicando que se rejeita a hipótese de concordância entre os

resultados do GMR obtidos pela CI e pela fórmula de HB original. Os limites

de concordância, com 95% de confiança, são: -458,93; 193,04 (Gráfico 20).

Gráfico 18 - Diagrama de dispersão com média dos resultados de GMR

obtidos por CI e pelo novo modelo de equação


obtidos por calorimetria indireta e pela equação de HB

corrigida

-400

-300

-200

-100

0

100

200

300

400

500

1000 1200 1400 1600 1800 2000

Dif

ere

nça e

ntr

e G

MR

e m

od

elo

Média entre modelo e GMR

Diferença

Viés

Lim inferior

Lim superior

-500

-400

-300

-200

-100

0

100

200

300

400

500

1000 1200 1400 1600 1800

Dif

ere

nça e

ntr

e G

MR

e H

B

co

rrig

ida

Média entre fator e GMR

Diferença

Viés

Lim inferior

Lim superior

RESULTADOS - 56


obtidos por calorimetria indireta e pela equação de HB

original

-600

-500

-400

-300

-200

-100

0

100

200

300

400

1000 1200 1400 1600 1800 2000

Dif

ere

nça e

ntr

e G

MR

e H

B

Média entre fator e HB

Diferença

Viés

Lim inferior

Lim superior

5 DISCUSSÃO

DISCUSSÃO - 58

Inconsistências entre valores de GMR estimados por algumas

equações e valores de GMR aferidos por calorimetria indireta podem estar

relacionadas a variações étnicas, composição corporal, variações do ciclo

menstrual, dentre outros.

Apesar de a população estudada ser composta por mulheres,

informações com relação ao ciclo menstrual não foram analisadas, pois a

maior parte dos dados foi retrospectiva e essa informação não foi

questionada.

As mudanças hormonais que ocorrem durante o ciclo menstrual

podem causar pequenas flutuações no GMR como um discreto aumento na

fase lútea e um declínio na fase folicular54. No entanto, essas alterações são

mínimas e não podem ser apontadas como causa de erro na estimativa do

GMR54-57. Logo, a ausência dessa informação não influenciou de maneira

significativa o resultado deste estudo.

Por outro lado, a análise da etnia é um dado importante, uma vez que

as equações para cálculo do GMR parecem ser específicas para cada

população ou grupo étnico. Mulheres afro-americanas, por exemplo, têm

GMR menor que mulheres americanas de origem européia58,59.

Algumas hipóteses para essas diferenças foram propostas, tais como

menor atividade do tecido magro, menor eficácia do metabolismo energético

DISCUSSÃO - 59

e menor oxidação de gordura devido à presença de variações gênicas em

mulheres afro-americanas60,61.

Neste estudo não foi feita caracterização da população por etnia,

devido novamente à maioria dos dados ser retrospectivo. Além disso, tal

caracterização na população brasileira não é uma tarefa fácil, uma vez que

nem sempre a etnia referida corresponde à etnia genética. Apesar disso, a

coleta de tal informação deve ser considerada em estudos futuros, por ser

importante.

Ainda sobre a amostra estudada, devemos ressaltar como ponto

positivo o número de exames analisados: 760. Na literatura não foi

encontrado nenhum outro estudo nacional com amostra similar.

Para caracterização da população, foi feita classificação por

adiposidade através da faixa de IMC seguindo critérios da OMS. A maior

parte das pacientes encontrava-se na faixa de sobrepeso (33%), seguida

pela faixa de obesidade 1 (28%) e a menor parte na faixa de obesidade grau

3 (10%). Essa distribuição é semelhante à maioria dos estudos aos quais

nossos dados foram comparados8, 27,46,59.

A análise estatística preliminar mostrou uma discrepância muito

grande entre a população com IMC abaixo de 35 kg/m2 e com IMC acima de

35 kg/m2, motivo pelo qual a amostra foi separada em dois grupos para

algumas análises estatísticas. A necessidade de se estudar separadamente

indivíduos com obesidade grave é bem evidenciada na literatura, uma vez

que essa população apresenta uma composição corporal específica, o que

influi diretamente nos valores de GMR23, 57.

DISCUSSÃO - 60

O estudo da correlação entre as variáveis mostrou uma correlação

negativa do QR com peso no G1 (IMC abaixo de 35 kg/m2) e positiva no G2

(IMC acima de 35 kg/m2). O QR é apontado como um preditor de ganho de

peso, pois quanto maior o QR, menor a oxidação de gorduras e maior a

chance do paciente ganhar peso21,63,64. Um estudo com índios Pima concluiu

que aqueles com maiores valores de QR (ou seja, “oxidadores de

carboidratos”), tinham uma chance 2,5 vezes maior de ganhar

cumulativamente ao longo dos anos 5 kg ou mais de peso, que aqueles com

menores valores de QR (“oxidadores de gorduras”)63.

Entretanto, para se obter tal relação esta análise deve ser longitudinal

e não apenas em um momento isolado, devendo ainda ser avaliado o QR de

24 h e não um único valor isoladamente. Ainda assim, deve-se considerar a

individualidade do background genético como um dos fatores de maior

influência sobre o QR, além de outros como: composição da dieta, balanço

energético, sexo, adiposidade, que, quando somados, explicam 40% das

variações do QR16,34. Buscando estabelecer uma justificativa para as

diferenças individuais na utilização de substratos energéticos, um estudo foi

conduzido para avaliar se existia relação entre QR e atividade do sistema

nervoso simpático, que teria um efeito estimulatório na oxidação lipídica,

hipótese que não foi comprovada65.

A medida de um único valor do QR não pode, portanto, ser utilizada

como preditora de ganho de peso, mas pode-se dizer baseado nos achados

da literatura, que no G2 existe um risco maior de ganho de peso por conta

dos valores de QR maiores.

DISCUSSÃO - 61

A variável idade, em ambos os grupos, apresentou correlação

negativa com o GMR, reforçando os achados prévios, de que o organismo

passa a gastar uma menor quantidade de energia com a idade. Entre as

justificativas para este declínio, estão: alterações na composição corporal

que influenciam diretamente o GMR como redução da massa magra, o que

leva a uma redução no consumo de oxigênio e conseqüentemente menor

GMR; redução da atividade física, que potencializa a redução de tecido

magro; alteração na função tireoidiana, apontada como uma das principais

causas de alteração do GMR, e menor atividade do sistema nervoso

simpático22,66. Existem ainda autores que sugerem como causa alterações

qualitativas no tecido magro independentes da atividade física que seriam

decorrentes do avanço da idade13. Além disso, nas mulheres, outro fator que

parece ser influente no declínio do GMR com aumento da idade seria a

menopausa, processo gerador de alterações importantes nos níveis de

hormônios femininos e na composição corporal como: perda de massa

magra, redistribuição da gordura corporal, alterações na densidade mineral

óssea e uso de terapia de reposição hormonal67.

As variáveis altura, peso e IMC apresentaram correlação positiva com

o GMR, nos dois grupos. Destas, a variável peso foi a que apresentou maior

influência, o que já foi previamente descrito por outros autores8,13,35,46,68.

Vale ressaltar que a massa magra tende a ser mais influente que o

peso total no GMR, pois este é o tecido metabolicamente mais ativo do

organismo21,22. No entanto o gasto energético muscular pode variar de

acordo com níveis de hormônio tireoidiano, tipo de fibra e tônus muscular,

DISCUSSÃO - 62

inervação simpática e nível de catecolaminas, o que justificaria diferenças

individuais do GMR69.

Apesar de alguns autores defenderem a importância de expressar o

GMR em função da massa magra, ainda não existe um consenso devido

provavelmente a limitações metodológicas da avaliação da composição

corporal13. Neste estudo, a avaliação da composição corporal não foi

realizada, mas sua análise poderia ter complementado os resultados de

maneira interessante, especialmente para permitir uma melhor comparação

do GMR entre grupos com diferentes faixas de peso, pois a expressão do

GMR por massa magra parece ser mais precisa para tal comparação,

devendo ser realizada em estudos futuros49.

Na ausência de dados referentes à massa magra, a variável peso é a

responsável pela maior parte das alterações do GMR, motivo pelo qual

optou-se por dividir a amostra em quintis de peso para padronização dos

valores de GMR.

Esta padronização mostrou que quanto maior o peso, maior é o GMR

diário (kcal/dia), mas quando o GMR é corrigido por quilo de peso corporal

(kcal/kg), esta relação tende a ficar menor conforme o peso aumenta, ou

seja, quanto mais obesa menor é o gasto energético por quilo de peso.

Um estudo conduzido com mulheres brasileiras residentes em Porto

Alegre encontrou resultados similares aos nossos, onde o GMR médio foi de

1185,3 kcal/dia para pacientes com peso médio de 57 kg, valor próximo ao

esperado em nosso estudo para mulheres no quintil de peso de até 66 kg

onde o GMR médio varia de 1201 a 1252 kcal/dia. Esse resultado fica ainda

DISCUSSÃO - 63

mais semelhante ao se avaliar esses valores corrigidos por quilo de peso

corpóreo: 20,79 kcal/kg no estudo de Porto Alegre e 20,66 kcal/kg no

presente estudo49.

Estudos conduzidos na população chilena com diferentes faixas de

IMC trouxeram resultados onde os valores de GMR por quilo de peso

corpóreo diminuíam conforme a faixa de IMC aumentava, resultado também

concordante com o nosso27,70.

Comparando nossos resultados aos obtidos em uma população

espanhola, as mulheres com média de peso de 60 kg, apresentavam GMR

médio de 1307 kcal/dia, ou seja 21,78 kcal/kg de peso, valores similares à

mesma faixa de peso do nosso estudo (1226 kcal/dia ou 20,66 kcal/kg de

peso), e de 1572 kcal/dia ou 17,66 kcal/kg para mulheres com média de peso

de 89 kg, valores novamente concordantes com os nossos (1513 kcal/dia ou

17,2 kcal/kg de peso)46.

O GMR de populações femininas americanas e alemãs também se

comportou de maneira semelhante ao da população estudada: o valor médio

de GMR aumentou em paralelo ao aumento de peso (1394 kcal/dia para

média de peso 73,7 kg e 1601 kcal/dia para média de peso de 89,7 kg) e

quando o GMR foi ajustado por quilo de peso, este reduziu conforme o peso

aumentou (19 kcal/kg para média de peso 73,7 kg e 17 kcal/kg para média

de peso de 89,7 kg)59. Essa mesma tendência se repetiu em um estudo com

população feminina belga71.

Os maiores valores de GMR total diário (kcal/dia) encontrados nos

maiores quintis de peso podem em parte ser explicados pelos indivíduos

DISCUSSÃO - 64

obesos terem maior quantidade de massa magra que indivíduos mais

magros24.

Sugere-se o uso desta padronização como referência para avaliar o

resultado do exame de CI, ou seja, se o GMR obtido encontra-se dentro,

acima ou abaixo do padrão de nossa população, torna-se possível classificar

o GMR como hipo, normo ou hipermetabólico. Essa análise tem grande

utilidade na prática clínica, uma vez que o uso do GMR como preditor de

ganho de peso é bem estabelecido na literatura72. Após quatro anos de

seguimento, Ravussin et al.26 concluíram que indivíduos com valores mais

baixos de GMR têm aproximadamente oito vezes mais chance de ganhar 10

kg nesse período em comparação àqueles com valores maiores de GMR,

sugerindo que valores baixos de GMR seriam responsáveis por

aproximadamente 40% do aumento de peso.

Essa padronização pode ainda ser utilizada como referência para

cálculo do GMR quando este não puder ser aferido por CI, uma vez que as

equações propostas na literatura, inclusive a atualmente mais utilizada na

prática clínica, a fórmula de HB, parecem não ser adequadas para estimar

com acurácia o GMR.

Nosso resultado mostrou que a fórmula de HB tende a superestimar o

GMR na população feminina brasileira, em aproximadamente 7%. Apesar de

parecer pequena, esta superestimação pode levar a uma perda de peso

menor em 20% ao mês, o que é bem expressivo. Existem resultados de

outros estudos brasileiros que apontaram para superestimações ainda

maiores, de 17% a 19%49,73,74. Um estudo em uma população feminina

DISCUSSÃO - 65

chilena com características bem similares à aqui estudada documentou um

resultado de superestimação muito próximo ao nosso: cerca de 8%70. A

fórmula de HB parece também não ser adequada para a população norte-

americana e a chinesa, sendo a superestimação em torno de 14%75,76. A

inadequação dos valores de GMR pela fórmula de HB é citada não apenas

para população feminina chinesa, mas também para outras populações

asiáticas, sendo a superestimação por volta de 8,5%77.

No caso da população italiana a fórmula de HB apresentou excelentes

resultados, assim como nas mulheres belgas, onde a acurácia é em torno de

90%, provavelmente devido ao fato destas populações serem européias e

apresentarem características mais semelhantes à população utilizada

originalmente na elaboração da fórmula de HB30,71. Apesar disso, em uma

população espanhola, embora européia, foi notada uma subestimação dos

valores do GMR em 12,5%.

Em contrapartida, dois estudos nacionais encontraram valores de

GMR subestimados em torno de 4%, diferentemente dos achados do

presente estudo e da maior parte da literatura8,78. Esse fato talvez possa ser

justificado pela amostra de um deles ser limitada (inferior a 30

participantes)8, pelo fato do outro misturar em sua população homens e

mulheres78 e em ambos deve-se ressaltar a influência de diferenças

individuais e diferenças metodológicas para o presente estudo.

Frankfield et al.15 realizaram uma extensa revisão da literatura,

analisando 25 estudos de validação da fórmula de HB, e como resultado,

concluíram que tal equação tende a, mais freqüentemente, superestimar,

DISCUSSÃO - 66

apesar de haver casos de subestimação, tanto em eutróficos quanto em

obesos. No caso de obesos esta revisão ressalta que o uso do peso

ajustado, apesar de reduzir a chance de superestimação, aumenta

drasticamente a chance de subestimação.

Em especial na população com maior grau de obesidade existe um

maior risco de inadequação das equações preditivas de maneira geral,

devido principalmente à dificuldade de escolha no peso a ser aplicado (atual,

ajustado ou ideal). Além disso, soma-se o fato de que a maior parte das

equações hoje utilizadas foi feita baseada em indivíduos sem sobrepeso ou

obesidade, e mesmo as fórmulas baseadas em populações obesas parecem

não se adequar e trazer resultados de GMR superestimados15,46.

Nossos dados trouxeram valores de superestimação menores para a

população do G2, composto por população com maior grau de obesidade, em

comparação ao restante da amostra, diferentemente do descrito na literatura,

provavelmente devido à amostra deste grupo ser significativamente menor.

De uma maneira geral pode-se concluir que a fórmula de HB não é

adequada para estimativa do GMR em nossa população. Entre as

explicações para tal inadequação estão além das já citadas diferenças de

etnia, idade e composição corporal, deve-se lembrar das diferenças de

regiões geográficas/clima, atividade física e dieta13,49.

Das equações propostas na literatura, existe uma única equação

baseada em populações tropicais: equação de Henry e Rees44, que,

entretanto, superestima os valores de GMR em torno de 8% a 15%, não

sendo também adequada. As equações da FAO/OMS/UNU43 trazem valores

DISCUSSÃO - 67

igualmente superestimados, assim como valores obtidos pela DRI 2005

(NAP)8,45,49,73,74,78,79.

Esses achados evidenciam o fato de que não é possível utilizar uma

equação global para predição do GMR, devendo o cálculo ser feito de

acordo com as características específicas de cada população.

O cálculo inadequado das necessidades energéticas pode levar a

uma perda de peso inferior à esperada e dificultar o tratamento clínico da

obesidade. Diferenças mesmo pequenas no cálculo do GMR podem ter um

importante impacto nas variações do peso corpóreo em longo prazo26,80,81.

Weyer et al.80 mostraram que uma diferença de apenas 70 calorias por dia

está associada com importantes diferenças e subseqüente ganho de peso.

Outros autores sugerem que um excesso de 40 a 60 calorias por dia seria

suficiente para conduzir a um acúmulo de 6 kg em quatro anos72.

Sendo assim, buscamos propor a partir dos dados de nossa

população novas equações para estimar de maneira mais precisa o GMR.

O novo modelo de equação proposto para Grupo 1, assim como a

equação com fator de correção, apresentaram erro médio quadrático

significantemente menor que o encontrado para fórmula de HB (152,24,

154,86 e 172,99; respectivamente), sendo portanto mais adequado o uso de

uma dessas opções para o cálculo do GMR.

Para o Grupo 2, a melhor opção foi a fórmula de HB com fator de

correção, uma vez que esta proposta foi a que apresentou o menor valor de

erro médio quadrático quando comparado ao novo modelo e fórmula de HB

(197,98, 205,32 e 207,07; respectivamente). Vale ressaltar que a diferença

DISCUSSÃO - 68

entre os erros médios do novo modelo e da fórmula de HB não foram

estatisticamente diferentes entre si.

Em populações extremamente obesas é realmente mais difícil a

adequação de fórmulas, pois existe uma dificuldade na escolha do peso a

ser aplicado, o que pode influenciar demasiadamente seus resultados. A

composição corporal não se altera de maneira linear à medida que aumenta

o peso, devido a um aumento desproporcional da massa gorda,

metabolicamente pouco ativa, além de existir a influência da hidratação no

valor do peso total, levando a uma superestimativa ao se utilizar o peso

atual. Em contrapartida, a determinação fidedigna do peso ideal é difícil. Já o

uso do peso ajustado poderia ser uma boa alternativa, mas não existe

consenso sobre o uso do peso ajustado, uma vez que este pode não ser o

mais adequado de acordo com a população estudada23.

O fato do número de exames avaliados no G2 ter sido bem inferior ao

G1 (180 e 580, respectivamente) pode ter influenciado de forma negativa os

resultados de validação para nossa população de obesos graves.

Sugere-se, portanto, um estudo que verifique em nossa população

qual o melhor peso a ser aplicado: atual, ideal ou ajustado e a partir desta

determinação com base em uma amostra maior seja desenvolvida uma nova

fórmula para esta população de obesos graves.

As propostas dos dois grupos foram elaboradas a partir de dez

conjuntos de treinamento, ou seja, a equação foi obtida a partir de um

determinado grupo e testada em outro grupo não utilizado para elaboração

do modelo a fim de testá-la e de evitar vieses dos resultados.

DISCUSSÃO - 69

Mesmo assim, buscamos validar nossos resultados em uma segunda

população não incluída neste estudo. Entretanto, foi possível um número

adequado de dados apenas para comparação com o Grupo 1. Os critérios

de inclusão utilizados para seleção das pacientes seguiu os mesmos

critérios e características explícitos na metodologia.

Optamos por utilizar a curva de Bland Altman82, além do cálculo do

erro médio quadrático para validar as novas propostas, uma vez que esse é

o método mais utilizado na literatura para validação de novos modelos de

equações. Esse método não foi utilizado na primeira validação, pois para

criação do novo modelo foram usados dez conjuntos de treinamento

diferentes, o que gerariam dez curvas diferentes pelo método Bland Altman

e dez equações diferentes (ou seja, para obtenção de uma equação mais

precisa optamos por utilizar os conjuntos de treinamento e a partir da média

desses chegamos ao modelo final da equação). Entretanto para atual

validação usamos uma única população (sem a necessidade de dividi-la em

conjuntos, uma vez que o objetivo nesse caso é apenas a validação da

equação e não montar uma equação), logo isso nos possibilitou utilizar o

método de Bland Altman.

Os resultados mostraram pela curva de Bland Altman que a diferença

entre o GMR obtido pela CI e pelo novo modelo está entre -329 e 296, tendo

como média uma diferença de 16,75, não rejeitando a hipótese de que esse

viés seja igual a zero, ou seja, a hipótese de que não exista diferença entre o

GMR obtido pelo novo modelo e pela CI. Já os resultados para o fator de

correção apesar de não rejeitarem a hipótese de concordância entre os

DISCUSSÃO - 70

resultados GMR obtidos pela equação corrigida e pela CI, apresentam uma

tendência a rejeitá-la, mostrando-se uma alternativa menos precisa em

comparação ao novo modelo.

A validação utilizando erros médios quadráticos nessa nova

população foi também realizada para novo modelo, equação com fator de

correção e fórmula de HB. Os resultados mostraram novamente que o novo

modelo foi o mais adequado e a equação de HB a menos adequada (155,51,

161,18 e 208,73; respectivamente).

Desse modo, o novo modelo proposto para população com IMC

abaixo de 35 kg/m2 pode ser utilizado com segurança para esse grupo.

6 CONCLUSÕES

CONCLUSÕES - 72

Pode-se concluir que:

a) Peso é a variável de maior influência sobre o GMR e a idade possui

uma correlação negativa com o GMR.

b) A padronização do GMR pode ser utilizada como referência para

avaliação do resultado do exame de CI, tornando possível a classificação do

GMR obtido como baixo, normal ou alto.

O GMR expresso em kcal/dia tende a aumentar proporcionalmente

com o peso do indivíduo, e quando expresso em kcal/kg de peso corporal

tende a reduzir conforme a faixa de peso aumenta.

c) A fórmula de HB superestima os valores GMR em 8% em média,

podendo levar a uma perda de peso menor em cerca de 20% ao mês, não

sendo adequada para esta população feminina brasileira.

d) O novo modelo de equação proposto e o fator de correção para fórmula

de HB são duas boas alternativas para cálculo do GMR de pacientes femininas

com IMC abaixo de 35 kg/m2, sendo o novo modelo ainda mais preciso.

Para pacientes com IMC acima de 35 kg/m2 não foi encontrada uma

nova opção matemática.

7 ANEXOS

ANEXOS - 74

Anexo A - Aprovação do Projeto

ANEXOS - 75

Anexo B - Autorização para acesso aos dados dos pacientes

ANEXOS - 76

Anexo C - Termo de consentimento livre e esclarecido

ANEXOS - 77

ANEXOS - 78

ANEXOS - 79

ANEXOS - 80

Anexo D - Questionário de triagem utilizado até agosto de 2005

DATA:

NOME:

REG:

SEXO:

DATA DE NASC.:

Problemas cardiovasculares:

Diabetes:

Dislipidemias:

Aparelho digestivo:

Aparelho respiratório:

Hipo ou Hipertiroidismo:

MEDICAMENTOS EM USO:

PESO:

ALTURA:

ANEXOS - 81

Anexo E - Questionário de triagem utilizado após agosto de 2005

ANEXOS - 82

Anexo F - Resultados dos exames de calorimetria após serem

tabulados

Identificação do paciente

Idade (anos)

Peso (kg)

Altura (m)

IMC (kg/m

2)

GMR HB (kcal)

VCO2

(ml/min) VO2

(ml/min) QR

GMR CI

(kcal)

Differença do GMR HB x GMR CI

1 18 83 1,59 32,83 1660 216 222 0,98 1570 -5%

2 18 107 1,74 35,34 1920 202 244 0,83 1700 -12%

3 18 74 1,64 27,51 1580 166 182 0,91 1290 -18%

4 18 63 1,63 23,71 1470 176 220 0,8 1490 2%

5 18 88 1,79 27,46 1416 173 191 0,9 1350 -23%

6 18 105 1,68 37,2 1890 203 252 0,81 1720 -9%

7 18 103 1,67 36,93 1860 252 318 0,79 2170 17%

8 18 62 1,56 25,48 1450 158 203 0,78 1370 -5%

9 19 87 1,72 29,41 1720 252 285 0,88 1980 15%

10 19 87 1,72 29,41 1720 252 285 0,88 1980 15%

11 19 92 1,68 32,6 1760 161 198 0,81 1370 -22%

12 19 70 1,64 26,03 1540 144 169 0,85 1180 -23%

13 19 103 1,68 36,49 1860 227 275 0,83 1890 1%

14 19 103 1,68 36,49 1860 227 275 0,83 1890 1%

15 19 62 1,53 26,49 1440 173 197 0,88 1360 -6%

16 19 103 1,68 36,49 1860 227 275 0,83 1890 1%

17 19 74 1,64 27,51 1580 162 190 0,85 1310 -17%

18 19 78 1,74 25,76 1630 170 219 0,78 1480 -10%

19 19 68 1,6 26,56 1520 156 176 0,89 1240 -19

20 20 48 1,5 21,33 1300 137 147 0,93 1050 -19%

21 20 65 1,65 23,88 1490 156 181 0,86 1270 -15%

22 20 68 1,67 24,38 1520 169 201 0,85 1380 -9%

23 20 66 1,58 26,44 1480 147 167 0,88 1180 -21%

24 20 66 1,58 26,44 1480 147 167 0,88 1180 -21%

25 20 58 1,71 19,84 1530 164 185 0,88 1310 -15%

26 20 83 1,57 33,67 1650 161 175 0,92 1240 -25%

27 20 125 1,82 37,7 1740 210 231 0,91 1610 -7%

28 21 67 1,7 23,18 1510 130 174 0,75 1190 -22%

29 21 57 1,72 19,27 1520 150 177 0,84 1240 -19%

30 22 80 1,59 31,64 1610 179 188 0,95 1350 -16%

31 22 98 1,67 35,14 1800 202 244 0,83 1690 -6%

32 22 70 1,51 30,7 1500 160 180 0,89 1270 -15%

33 22 114 1,65 41,87 1950 243 291 0,84 2030 4%

34 22 99 1,64 36,81 1800 182 216 0,84 1510 -16%

35 22 89 1,69 31,16 1720 189 235 0,8 1600 -7%

36 22 93 1,64 34,58 1740 187 242 0,77 1660 -5%

37 22 93 1,64 34,58 1740 187 242 0,77 1660 -5%

38 22 73 1,6 28,52 1550 170 212 0,8 1440 -7%

39 22 110 1,61 42,44 1900 201 234 0,86 1640 -14%

40 22 95 1,63 35,76 1750 238 303 0,78 2060 17%

41 22 63 1,67 22,59 1460 138 175 0,79 1200 -18%

42 22 104 1,63 39,14 1850 205 248 0,83 1700 -8%

43 23 103 1,65 37,83 1840 187 238 0,78 1640 -11%

44 23 78 1,62 29,72 1590 182 222 0,82 1540 -3%

45 23 62 1,56 25,48 1430 160 192 0,83 1340 -7%

46 23 79 1,63 29,73 1600 210 245 0,86 1690 6%

47 23 97 1,63 36,51 1780 191 219 0,87 1540 -13%

48 23 97 1,63 36,51 1780 191 219 0,87 1540 -13%

49 23 94 1,76 30,35 1740 164 207 0,8 1420 -18%

50 23 88 1,6 34,38 1680 160 204 0,78 1380 -18%

51 23 90 1,7 31,14 1720 232 270 0,86 1860 8%

52 23 87 1,66 31,57 1690 189 231 0,82 1600 -5%

53 23 88 1,65 32,32 1700 192 214 0,9 1510 -11%

54 23 79 1,45 37,57 1570 172 204 0,85 1420 -9%

55 24 64 1,58 25,64 1450 170 197 0,86 1380 -5%

56 24 64 1,57 25,96 1450 173 206 0,84 1430 -1%

57 24 91 1,66 33,02 1720 220 276 0,79 1920 11%

58 24 73 1,52 31,6 1520 171 194 0,86 1360 -10%

59 24 83 1,7 28,72 1650 181 211 0,86 1480 -11%

60 24 83 1,7 28,72 1650 181 211 0,86 1480 -11%

61 24 70 1,51 30,7 1490 148 168 0,88 1180 -21%

62 24 91 1,71 31,12 1730 200 243 0,82 1690 -2%

63 25 65 1,58 26,04 1450 165 184 0,9 1300 -10%

64 25 64 1,58 25,64 1440 168 180 0,93 1290 -11%

65 25 64 1,58 25,64 1440 156 173 0,9 1230 -15%

66 25 90 1,68 31,89 1710 200 218 0,92 1550 -9%

Continua

ANEXOS - 83

Continuação


Idade

(anos)

Peso

(kg)

Altura

(m)

IMC

(kg/m2)

GMR HB

(kcal)

VCO2

(ml/min)

VO2

(ml/min)

QR

GMR CI

(kcal)

Differença

do GMR HB x GMR CI

67 25 102 1,64 37,92 1820 228 254 0,9 1800 -1%

68 25 61 1,5 27,11 1400 177 207 0,86 1450 4%

69 25 67 1,5 29,78 1460 186 210 0,89 1460 0%

70 25 98 1,68 34,72 1790 175 216 0,81 1500 -16%

71 25 117 1,59 46,28 1950 286 350 0,82 2400 23%

72 25 91 1,6 35,55 1700 198 251 0,79 1700 0%

73 25 70 1,58 28,04 1500 168 208 0,8 1440 -4%

74 25 79 1,75 25,8 1860 197 213 0,92 1520 -18%

75 25 69 1,47 31,93 1470 163 200 0,82 1380 -6%

76 25 70 1,53 29,9 1490 150 183 0,82 1270 -15%

77 25 75 1,6 29,3 1550 162 181 0,9 1250 -19%

78 25 67 1,58 26,84 1470 144 189 0,76 1270 -14%

79 25 71 1,49 31,98 1490 171 210 0,81 1430 -4%

80 26 63 1,61 24,3 1430 128 157 0,82 1090 -24%

81 26 62 1,57 25,15 1420 167 205 0,8 1420 0%

82 26 67 1,57 27,18 1460 141 161 0,88 1130 -23%

83 26 91 1,64 33,83 1710 224 281 0,8 1940 13%

84 26 91 1,64 33,83 1710 224 281 0,8 1940 13%

85 26 101 1,65 37,1 1870 229 267 0,86 1870 4%

86 26 95 1,68 33,66 1750 247 282 0,88 1960 12%

87 26 80 1,52 34,63 1580 201 241 0,83 1680 6%

88 26 58 1,67 20,8 1400 126 156 0,81 1080 -23%

89 26 88 1,6 34,38 1670 195 226 0,86 1590 -5%

90 26 88 1,59 34,81 1670 193 214 0,9 1520 -9%

91 26 109 1,52 47,18 1860 225 262 0,86 1810 -3%

92 27 68 1,57 27,59 1480 172 196 0,87 1360 -9%

93 27 109 1,53 46,56 1850 212 314 0,67 2070 12%

94 27 106 1,53 45,28 1820 210 261 0,8 1780 -2%

95 27 73 1,58 29,24 1520 146 173 0,84 1210 -21%

96 27 86 1,66 31,21 1660 155 216 0,72 1460 -12%

97 27 84 1,65 30,85 1640 167 194 0,86 1360 -17%

98 27 77 1,62 29,34 1560 148 172 0,86 1180 -24%

99 27 88 1,55 36,63 1660 212 241 0,88 1670 1%

100 27 86 1,54 36,26 1640 141 158 0,89 1120 -32%

101 27 119 1,66 43,18 1970 194 231 0,84 1610 -18%

102 27 86 1,65 31,59 1660 224 233 0,96 1670 1%

103 27 75 1,72 25,35 1560 184 222 0,83 1520 -3%

104 27 72 1,76 23,24 1750 211 253 0,83 1740 -1%

105 27 71 1,76 22,92 1740 208 247 0,84 1700 -3%

106 27 75 1,55 31,22 1530 158 189 0,83 1290 -15%

107 27 79 1,55 32,88 1570 158 200 0,79 1350 -14%

108 27 92 1,59 36,39 1700 217 255 0,85 1760 4%

109 28 65 1,71 22,23 1460 190 232 0,82 1590 9%

110 28 65 1,71 22,23 1460 190 232 0,82 1590 9%

111 28 68 1,65 24,98 1480 145 185 0,78 1250 -16%

112 28 128 1,68 45,35 2050 211 261 0,81 1810 -12%

113 28 127 1,68 45 2050 211 261 0,81 1810 -12%

114 28 77 1,61 29,71 1560 160 191 0,84 1330 -15%

115 28 77 1,61 29,71 1560 160 191 0,84 1330 -15%

116 28 108 1,67 38,72 1870 212 269 0,79 1830 -2%

117 28 83 1,63 31,24 1620 140 156 0,9 1100 -32%

118 28 76 1,5 33,78 1530 167 207 0,81 1430 -7%

119 28 87 1,65 31,96 1660 181 197 0,92 1400 -16%

120 28 73 1,66 26,49 1530 134 159 0,84 110 -28%

121 28 78 1,61 30,09 1570 128 160 0,8 1100 -30%

122 28 140 1,65 51,42 2120 268 327 0,82 2270 7%

123 28 77 1,64 28,63 1560 185 227 0,81 1570 1%

124 29 89 1,6 34,77 1670 206 250 0,83 1710 2%

125 29 90 1,61 34,72 1680 211 251 0,84 1730 3%

126 29 77 1,5 34,22 1530 171 205 0,83 1430 -7%

127 29 69 1,55 28,72 1470 141 192 0,74 1280 -13%

128 29 158 1,48 72,13 1270 156 172 0,91 1190 -6%

129 29 48 1,58 19,23 1270 152 163 0,94 1140 -10%

130 29 47 1,58 18,83 1260 140 165 0,85 1120 -11%

131 29 87 1,67 31,2 1660 174 204 0,85 1400 -16%

132 29 86 1,63 32,37 1640 168 203 0,83 1410 -14%

133 29 86 1,63 32,37 1640 168 203 0,83 1410 -14%

134 29 60 1,64 22,31 1400 151 151 1 1100 -22%

135 29 52 1,53 22,21 1400 156 175 0,89 1240 -12%

136 29 71 1,62 27,05 1500 156 182 0,86 1270 -15%

137 29 51 1,62 19,43 1400 125 141 0,89 990 -29%

138 29 149 1,54 62,83 2230 278 364 0,76 2490 12%

Continua

ANEXOS - 84

Continuação


Idade

(anos)

Peso

(kg)

Altura

(m)

IMC

(kg/m2)

GMR HB

(kcal)

VCO2

(ml/min)

VO2

(ml/min)

QR

GMR CI

(kcal)

Differença

do GMR HB x GMR CI

139 29 113 1,59 44,7 1890 187 268 0,7 1800 -5%

140 29 182 1,76 58,76 3250 314 395 0,8 270 -17%

141 29 84 1,64 31,23 1630 182 227 0,8 1550 -5%

142 29 96 1,65 35,26 1740 201 229 0,88 1590 -9%

143 30 106 1,68 37,56 1840 228 317 0,72 2120 15%

144 30 88 1,63 33,12 1660 190 272 0,7 1800 8%

145 30 74 1,61 28,55 1480 180 206 0,88 1450 -2%

146 30 85 1,48 38,81 1810 184 191 0,95 1350 -16%

147 30 104 1,67 37,29 1820 233 277 0,84 1910 5%

148 30 62 1,61 23,92 1410 159 190 0,84 1320 -6%

149 30 102 1,68 36,14 1800 228 241 0,95 1700 -8%

150 30 89 1,56 36,57 1650 178 212 0,84 1480 -11%

151 30 76 1,59 30,06 1540 176 213 0,83 1480 -4%

152 30 105 1,53 44,85 1800 221 293 0,75 1970 10%

153 30 155 1,72 52,39 2320 256 316 0,81 2190 -5%

154 30 169 1,76 54,56 2460 246 324 0,76 2210 -10%

155 30 104 1,65 38,2 1810 219 280 0,78 1900 5%

156 31 110 1,51 48,24 1840 185 233 0,8 1600 -13%

157 31 72 1,48 32,87 1470 171 204 0,83 1420 -3%

158 31 90 1,58 36,05 1660 180 224 0,8 1550 -7%

159 31 70 1,51 30,7 1460 145 198 0,73 1340 -8%

160 31 57 1,62 21,72 1350 133 148 0,9 1050 -22%

161 31 88 1,5 39,11 1680 149 184 0,81 1270 -24%

162 31 74 1,57 30,02 1510 161 202 0,8 1390 -8%

163 31 92 1,65 33,79 1700 209 243 0,86 1700 0%

164 32 109 1,5 48,44 1830 227 252 0,9 1760 -4%

165 32 64 1,64 23,8 1420 149 182 0,82 1260 -11%

166 32 70 1,59 27,69 1470 150 180 0,83 1250 -15%

167 32 96 1,67 34,42 1730 172 218 0,79 1480 -15%

168 32 96 1,67 34,42 1730 172 218 0,79 1480 -15%

169 32 99 1,66 35,93 1630 210 195 1,09 1440 -12%

170 32 67 1,63 25,22 1450 130 156 0,83 1090 -25%

171 32 70 1,62 26,67 1470 195 205 0,95 1470 0%

172 32 64 1,6 25 1410 168 197 0,85 1350 -4%

173 32 82 1,7 28,37 1600 170 188 0,09 1330 -17%

174 32 97 1,64 36,06 1740 171 203 0,84 1410 -19%

175 32 109 1,59 43,12 1840 214 243 0,36 1720 -5%

176 32 76 1,48 34,7 1510 136 146 0,93 1040 -31%

177 32 105 1,73 35,08 1830 226 260 0,87 1830 0%

178 32 111 1,64 41,27 1870 193 229 0,84 1590 -15%

179 32 84 1,59 33,23 1600 220 231 0,95 1630 2%

180 33 63 1,43 30,81 1370 155 192 0,81 1330 -3%

181 33 63 1,43 30,81 1370 155 192 0,81 1330 -3%

182 33 60 1,54 25,3 1360 128 135 0,95 970 -29%

183 33 74 1,54 31,2 1490 154 103 0,8 1330 -11%

184 33 111 1,65 40,77 1870 237 260 0,91 1820 -3%

185 33 86 1,69 30,11 1640 159 192 0,82 1330 -19%

186 33 64 1,59 25,32 1410 123 158 0,78 1080 -23%

187 33 70 1,71 23,94 1490 178 206 0,86 1420 -5%

188 33 68 1,53 29,05 1430 179 231 0,77 1560 9%

189 33 77 1,7 26,64 1550 183 228 0,81 1570 2%

190 33 67 1,56 27,53 1430 173 201 0,87 1390 -3%

191 33 92 1,64 34,21 1680 198 258 0,77 1740 4%

192 33 72 1,6 28,13 1490 178 213 0,84 1460 -2%

193 33 118 1,62 44,96 1930 207 253 0,82 1730 -10%

194 33 118 1,62 44,96 1930 207 253 0,82 1730 -10%

195 33 72 1,56 29,59 1480 205 228 0,9 1590 7%

196 33 70 1,71 23,94 1490 178 206 0,86 1420 -5%

197 33 96 1,65 35,26 1720 212 282 0,75 1890 10%

198 33 98 1,56 40,27 1730 177 224 0,79 1520 -12%

199 33 117 1,66 42,46 1930 239 299 0,8 2040 6%

200 33 73 1,6 28,52 1490 153 182 0,84 1240 -17%

201 34 71 1,53 30,33 1460 139 170 0,82 1150 -21%

202 34 71 1,53 30,33 1460 139 170 0,82 1150 -21%

203 34 78 1,63 29,36 1245 165 175 0,94 1250 -19%

204 34 142 1,6 55,47 2150 263 307 0,86 2150 0%

205 34 84 1,63 31,62 1600 140 178 0,79 1220 -23%

206 34 90 1,67 32,27 1670 160 210 0,76 1440 -14%

207 34 82 1,68 29,05 1590 202 227 0,89 1600 1%

208 34 85 1,72 28,73 1630 245 247 0,99 1790 10%

209 34 61 1,54 25,72 1360 149 174 0,85 1220 -11%

210 34 75 1,64 27,89 1520 163 225 0,73 1500 -1%

Continua

ANEXOS - 85

Continuação


Idade

(anos)

Peso

(kg)

Altura

(m)

IMC

(kg/m2)

GMR HB

(kcal)

VCO2

(ml/min)

VO2

(ml/min)

QR

GMR CI

(kcal)

Differença

do GMR HB x GMR CI

211 34 66 1,5 29,33 1400 161 183 0,88 1260 -10%

212 34 85 1,72 28,73 1630 245 247 0,99 1790 10%

213 34 61 1,54 25,72 1360 149 174 0,85 1220 -11%

214 34 60 1,57 24,34 1360 141 173 0,82 1200 -12%

215 34 89 1,61 34,34 1640 172 222 0,77 1520 -7%

216 34 95 1,62 36,2 1700 167 211 0,79 1430 -16%

217 34 88 1,48 40,18 1820 180 222 0,86 1530 -8%

218 34 89 1,48 40,63 1620 181 210 0,86 1470 -9%

219 34 93 1,66 33,75 1690 175 209 0,84 1560 -14%

220 34 97 1,63 36,51 1730 202 250 0,81 1700 -2%

221 34 81 1,57 32,86 1370 140 160 0,88 1120 -18%

222 34 105 1,6 41,02 1800 222 275 0,8 1880 4%

223 34 102 1,6 39,84 1770 206 255 0,81 1740 -2%

224 34 67 1,56 27,53 1430 150 /189 0,79 1300 -9%

225 34 56 1,55 23,31 1320 159 183 0,87 1260 -4%

226 35 92 1,66 33,39 1680 191 234 0,82 1590 -5%

227 35 88 1,65 32,32 1640 204 233 0,87 1640 0%

228 35 87 1,66 31,57 1630 177 204 0,87 1430 -12%

229 35 76 1,55 31,63 1500 147 182 0,81 1260 -16%

230 35 86 1,62 32,77 1610 179 223 0,8 1520 -6%

231 35 69 1,52 29,86 1430 160 202 0,79 1370 -4%

232 35 75 1,7 25,95 1520 164 184 0,89 1300 -15%

233 35 81 1,59 32,04 1560 178 216 0,82 1500 -4%

234 35 72 1,65 26,45 1490 169 203 0,83 1390 -7%

235 35 73 1,6 28,52 1400 161 208 0,77 1430 -4%

236 35 94 1,65 34,53 1700 174 232 0,75 1580 -7%

237 35 91 1,77 29,05 1970 225 272 0,83 1860 -5%

238 35 94 1,54 39,64 1680 198 227 0,87 1600 -5%

239 35 135 1,69 47,27 2090 255 301 0,85 2100 1%

240 35 72 1,58 28,84 1470 173 206 0,84 1430 -2%

241 35 87 1,54 36,68 1610 174 209 0,83 1430 -11%

242 36 73 1,49 32,88 1460 202 230 0,88 1590 9%

243 36 89 1,45 42,33 1610 164 195 0,84 1360 -16%

244 36 83 1,58 33,25 1570 198 236 0,84 1620 3%

245 36 106 1,68 37,56 1504 197 233 0,85 1620 -10%

246 36 80 1,61 30,86 1550 206 243 0,85 1670 8%

247 36 66 1,7 22,84 1430 154 188 0,82 1300 -9%

248 36 65 1,72 21,97 1430 148 148 0,81 1240 -13%

249 36 60 1,6 23,44 1360 145 159 0,92 1100 -19%

250 36 82 1,6 32,03 1570 187 232 0,8 1580 0%

251 36 82 1,55 34,13 1560 198 217 0,91 1520 -3%

252 36 94 1,6 36,72 1680 167 215 0,78 1450 -14%

253 36 93 1,72 31,44 1690 197 229 0,86 1580 -7%

254 36 67 1,71 22,91 1440 160 199 0,81 1350 -6%

255 36 65 1,67 23,31 1420 154 192 0,8 1300 -9%

256 36 109 1,65 40,04 1830 213 257 0,83 1790 -2%

257 36 115 1,65 42,24 1890 229 279 0,82 1910 1%

258 36 115 1,65 42,24 1890 229 279 0,82 1910 1%

259 36 109 1,65 40,04 1830 213 257 0,83 1790 -2%

260 36 76 1,59 30,06 1510 174 208 0,84 1420 -6%

261 36 129 1,67 46,25 2030 236 306 0,77 2100 3%

262 36 181 1,71 61,9 2530 286 332 0,86 2300 -9%

263 36 76 1,61 29,32 1510 180 228 0,79 1540 2%

264 36 82 1,61 31,63 1570 168 211 0,8 1430 -9%

265 36 65 1,53 27,77 1390 151 182 0,83 1260 -9%

266 36 97 1,53 41,44 1700 195 224 0,87 1570 -8%

267 36 72 1,54 30,36 1460 180 217 0,83 1480 1%

268 36 50 1,46 23,46 1230 156 159 0,97 1120 -9%

269 36 68 1,57 27,59 1430 135 164 0,82 1110 -22%

270 36 82 1,55 34,13 1560 198 217 0,91 1520 -3%

271 37 77 1,56 31,64 1510 151 188 0,8 1300 -14%

272 37 94 1,56 38,63 1670 193 240 0,81 1630 -2%

273 37 76 1,59 30,06 1500 202 238 0,85 1640 9%

274 37 92 1,51 40,35 1640 201 257 0,78 1770 8%

275 37 89 1,51 39,03 1610 208 261 0,8 1800 12%

276 37 92 1,56 37,8 1650 199 214 0,93 1530 -8%

277 37 59 1,59 23,34 1340 118 149 0,79 1020 -24%

278 37 76 1,61 29,32 1510 122 152 0,8 1050 -30%

279 37 73 1,56 30 1470 158 189 0,84 1320 -11%

280 37 69 1,75 22,53 1470 181 206 0,88 1430 -3%

281 37 69 1,53 29,48 1420 149 176 0,85 1230 -13%

282 37 77 1,72 26,03 1540 184 222 0,83 1540 0%

Continua

ANEXOS - 86

Continuação


Idade

(anos)

Peso

(kg)

Altura

(m)

IMC

(kg/m2)

GMR HB

(kcal)

VCO2

(ml/min)

VO2

(ml/min)

QR

GMR CI

(kcal)

Differença

do GMR HB x GMR CI

283 37 73 1,56 30 1470 158 189 0,84 1320 -11%

284 37 99 1,6 38,67 1720 185 239 0,77 1620 -6%

285 37 68 1,6 26,56 1430 132 165 0,8 1110 -22%

286 37 65 1,62 24,77 1400 168 204 0,82 1390 -1%

287 37 64 1,68 22,68 1400 168 203 0,83 1410 1%

288 38 73 1,55 30,39 1460 193 229 0,84 1580 7,5%

289 38 107 1,72 36,17 1820 234 287 0,82 1990 9%

290 38 71 1,58 28,44 1450 164 190 0,86 1330 8%

291 38 81 1,66 29,39 1560 134 182 0,74 1230 -21%

292 38 75 1,59 29,67 1490 150 190 0,79 1310 -12%

293 38 64 1,65 23,51 1390 176 205 0,86 1440 3%

294 38 67 1,57 27,18 1520 148 182 0,81 1240 -19%

295 38 76 1,62 28,96 1500 160 197 0,81 1370 -9%

296 38 71 1,54 29,94 1440 161 189 0,75 130 -10%

297 38 95 1,61 36,65 1680 175 213 0,82 1480 -12%

298 38 84 1,55 34,96 1570 168 240 0,7 1590 1%

299 38 81 1,68 28,7 1560 168 220 0,76 1500 -4%

300 38 85 1,5 37,78 1570 187 202 0,93 1410 -10%

301 38 81 1,56 33,28 1540 138 171 0,81 1180 -23%

302 38 115 1,82 34,72 1880 205 215 0,95 1520 -19%

303 38 111 1,55 46,2 1830 198 244 0,81 1690 -8%

304 38 86 1,61 33,18 1600 199 246 0,81 1670 5%

305 38 68 1,64 25,28 1430 165 194 0,85 1330 -7%

306 39 121 1,5 53,78 1910 218 279 0,78 1890 -1%

307 39 78 1,6 30,47 1510 166 190 0,87 1340 -12%

308 39 55 1,63 20,7 1300 192 210 0,92 1450 13%

309 39 78 1,67 27,97 1530 158 195 0,81 1350 -12%

310 39 78 1,67 27,97 1530 158 195 0,81 1350 -12%

311 39 56 1,64 20,82 1310 133 152 0,87 1070 -18%

312 39 58 1,58 23,23 1320 148 185 0,8 1280 -3%

313 39 66 1,64 24,54 1410 145 160 0,91 1130 -20%

314 39 73 1,65 26,81 1480 168 192 0,88 1350 -9%

315 39 88 1,63 33,12 1620 142 161 0,86 1140 -30%

316 39 118 1,58 47,27 1890 203 286 0,71 1900 1%

317 39 73 1,61 28,16 1470 181 214 0,85 1470 0%

318 39 70 1,58 28,04 1430 163 204 0,8 1410 -1%

319 39 66 1,64 24,54 1410 170 218 0,78 1500 6%

320 39 77 1,64 28,63 1510 150 187 0,8 1290 -15%

321 39 88 1,6 34,38 1610 211 282 0,75 1890 18%

322 39 79 1,64 29,37 1560 157 196 0,8 1330 -15%

323 39 66 1,64 24,54 1410 145 160 0,91 1130 -20%

324 39 77 1,62 29,34 1510 180 223 0,81 1540 2%

325 39 73 1,65 26,81 1480 168 192 0,88 1350 -9%

326 39 94 1,62 35,82 1670 187 223 0,84 1550 -7%

327 39 93 1,6 36,33 1530 172 199 0,87 1370 -10%

328 39 91 1,59 36 1640 196 243 0,8 1660 1%

329 39 86 1,64 31,98 1600 227 250 0,91 1750 9%

330 39 101 1,58 40,46 1730 217 266 0,82 1920 5%

331 39 105 1,6 41,02 1780 255 313 0,81 2140 20%

332 39 60 1,63 22,58 1350 215 238 0,91 1690 25%

333 39 76 1,52 32,89 1480 181 212 0,85 1480 0%

334 39 50 1,6 19,53 1250 148 199 0,74 1360 8%

335 39 81 1,56 33,28 1540 177 213 0,83 1480 -4%

336 39 210 1,54 88,55 2770 375 504 0,74 3400 23%

337 40 88 1,57 35,7 1600 173 215 0,08 1490 -7%

338 40 82 1,62 31,25 1550 173 237 0,73 1610 4%

339 40 82 1,62 31,25 1550 173 237 0,73 1610 4%

340 40 88 1,57 35,7 1600 173 215 0,08 1490 -7%

341 40 80 1,57 32,46 1520 180 212 0,85 1480 -9%

342 40 87 1,6 33,98 1570 162 198 0,84 1350 -14%

343 40 89 1,62 33,91 1620 161 166 0,96 1200 -26%

344 40 40 1,53 17,09 1240 157 156 1,02 1110 -11%

345 40 58 1,55 24,14 1310 143 169 0,84 1150 -12%

346 40 50 1,6 19,53 1240 156 199 0,79 1340 8%

347 40 84 1,65 30,85 1580 167 206 0,81 1400 -12%

348 40 81 1,72 27,38 1560 183 237 0,77 1620 4%

349 40 63 1,61 24,3 1370 155 203 0,76 1390 1%

350 40 61 1,47 28,23 1320 169 184 0,92 1310 -1%

351 40 85 1,51 37,28 1560 170 183 0,93 1300 -17%

352 40 55 1,5 24,44 1270 143 171 0,83 1190 -6%

353 40 104 1,6 40,63 1760 197 235 0,84 1640 -7%

354 40 55 1,58 22,03 1390 159 164 0,97 1160 -17%

Continua

ANEXOS - 87

Continuação


Idade

(anos)

Peso

(kg)

Altura

(m)

IMC

(kg/m2)

GMR HB

(kcal)

VCO2

(ml/min)

VO2

(ml/min)

QR

GMR CI

(kcal)

Differença

do GMR HB x GMR CI

355 40 75 1,56 30,82 1470 167 196 0,86 1370 -7%

356 40 96 1,61 37,04 1680 230 264 0,87 1860 11%

357 40 65 1,59 25,71 1380 140 175 0,8 1210 -12%

358 40 80 1,67 28,69 1540 164 216 0,76 1450 -6%

359 40 89 1,61 34,34 1620 167 209 0,8 1420 -12%

360 40 71 1,55 29,55 1430 170 183 0,93 1280 -11%

361 40 65 1,55 27,06 1370 129 158 0,82 1070 -22%

362 41 80 1,52 34,63 1510 193 225 0,86 1550 3%

363 41 80 1,52 34,63 1510 192 225 0,86 1550 3%

364 41 95 1,64 35,32 1680 180 233 0,78 1600 78%

365 41 86 1,52 37,22 1570 189 237 0,8 1640 4%

366 41 93 1,73 31,07 1670 216 239 0,9 1670 0%

367 41 88 1,56 36,16 1590 193 236 0,82 1640 3%

368 41 85 1,56 34,93 1560 202 235 0,86 1650 5%

369 41 98 1,55 40,79 1690 164 201 0,82 1370 -19%

370 41 74 1,62 28,2 1470 141 164 0,86 1150 -22%

371 41 62 1,63 23,34 1360 128 154 0,83 1070 -21%

372 41 76 1,66 27,58 1500 166 206 0,81 1420 -5%

373 41 67 1,55 27,89 1390 163 204 0,8 1410 1%

374 41 76 1,6 29,69 1490 176 191 0,92 1330 -11%

375 41 79 1,62 30,1 1520 173 209 0,83 1430 -6%

376 41 67 1,55 27,89 1390 163 204 0,8 1410 1%

377 41 68 1,6 26,56 1410 156 203 0,77 1370 -3%

378 41 70 1,58 28,04 1420 146 186 0,78 1280 -10%

379 41 70 1,58 28,04 1420 146 186 0,78 1280 -10%

380 41 70 1,58 28,04 1420 146 186 0,78 1280 -10%

381 41 73 1,67 26,18 1470 141 169 0,84 1150 -22%

382 41 91 1,57 36,92 1620 163 201 0,81 1390 -14%

383 41 132 1,84 38,99 2070 269 342 0,79 2330 12%

384 41 136 1,52 58,86 2050 258 325 0,79 2240 9%

385 41 135 1,54 56,92 2040 234 272 0,86 1910 -7%

386 41 72 1,65 26,45 1460 154 181 0,85 1270 -13%

387 41 68 1,51 29,82 1390 148 176 0,84 1200 -14%

388 42 97 1,72 32,79 1700 192 217 0,89 1500 -12%

389 42 97 1,72 32,79 1700 192 217 0,89 1500 -12%

390 42 89 1,56 36,57 1600 254 259 0,96 1870 -4%

391 42 74 1,53 31,61 1450 183 211 0,87 1480 2%

392 42 94 1,61 36,26 1660 180 189 0,95 1360 -18%

393 42 50 1,46 23,46 1210 143 164 0,87 1130 -7%

394 42 86 1,68 30,47 1590 230 254 0,91 1780 12%

395 42 67 1,66 24,31 1410 131 166 0,79 1140 -19%

396 42 73 1,7 25,26 1470 172 104 0,8 1370 -7%

397 42 81 1,53 34,6 1520 174 208 0,84 1420 -6%

398 42 66 1,46 30,96 1360 144 173 0,83 1200 -12%

399 42 104 1,62 39,63 1750 168 219 0,77 1470 -16%

400 42 61 1,55 25,39 1330 141 184 0,77 1240 -7%

401 42 66 1,51 28,95 1370 159 217 0,73 1450 6%

402 42 69 1,52 29,86 1400 154 179 0,86 1250 -11%

403 42 87 1,69 30,46 1600 157 207 0,76 1390 -13%

404 42 136 1,52 58,9 1720 248 309 0,8 2140 24%

405 42 84 1,64 31,23 1570 156 184 0,85 1290 -18%

406 42 79 1,64 29,37 1520 166 205 0,81 1420 -7%

407 42 65 1,56 26,71 1370 131 150 0,87 1050 -23%

408 42 81 1,64 30,12 1540 181 220 0,83 1530 -1%

409 43 96 1,59 37,97 1670 202 277 0,73 1850 11%

410 43 80 1,56 32,87 1510 165 203 0,81 1400 -7%

411 43 102 1,68 36,14 1740 210 254 0,83 1740 0%

412 43 83 1,65 30,49 1550 171 194 0,88 1360 -12%

413 43 101 1,68 35,79 1730 177 213 0,83 1480 -14%

414 43 90 1,6 35,16 1610 174 211 0,82 1470 -9%

415 43 138 1,69 48,32 2090 306 364 0,84 2510 20%

416 43 90 1,59 35,6 1610 189 220 0,86 1520 -6%

417 43 67 1,56 27,53 1380 168 192 0,87 1350 -2%

418 43 67 1,56 27,53 1380 178 197 0,91 1380 -2%

419 43 50 1,55 20,81 1220 141 151 0,93 1070 -12%

420 43 67 1,72 22,65 1410 163 185 0,88 1300 -8%

421 43 73 1,6 28,52 1450 175 227 0,77 1530 5%

422 43 66 1,61 25,46 1380 131 160 0,82 1080 -22%

423 43 76 1,48 34,7 1450 150 181 0,83 1260 -13%

424 43 76 1,64 28,26 1480 166 197 0,85 1350 -9%

425 43 61 1,57 24,75 1330 135 162 0,83 1130 -15%

426 43 67 1,72 22,65 1410 163 185 0,88 1300 -8%

Continua

ANEXOS - 88

Continuação


Idade

(anos)

Peso

(kg)

Altura

(m)

IMC

(kg/m2)

GMR HB

(kcal)

VCO2

(ml/min)

VO2

(ml/min)

QR

GMR CI

(kcal)

Differença

do GMR HB x GMR CI

427 43 78 1,69 27,31 1510 168 223 0,75 1520 0%

428 43 61 1,57 24,75 1330 135 162 0,83 1130 -15%

429 43 100 1,58 40,06 1700 173 239 0,73 1620 -5%

430 43 77 1,61 29,71 1490 165 204 0,81 1410 -5%

431 43 69 1,5 30,67 1390 178 214 0,82 1480 5%

432 44 63 1,55 26,22 1340 158 176 0,9 1240 -7%

433 44 62 1,57 25,15 1330 163 165 0,99 1190 -10%

434 44 73 1,53 31,18 1430 153 190 0,81 1310 -8%

435 44 50 1,47 23,14 1200 134 150 0,89 1030 -14%

436 44 80 1,65 29,38 1520 193 214 0,9 1520 0%

437 44 83 1,59 32,83 1540 192 213 0,9 1510 -2%

438 44 76 1,51 33,33 1460 162 184 0,88 1300 -11%

439 44 79 1,6 30,86 1500 200 251 0,8 1710 14%

440 44 96 1,65 35,26 1670 197 214 0,92 1520 -9%

441 44 68 1,66 24,68 1410 178 227 0,78 1530 9%

442 44 65 1,56 26,71 1360 156 191 0,81 1300 -4%

443 44 53 1,42 26,28 1220 122 132 0,93 910 -25%

444 44 81 1,57 32,86 1510 191 238 0,8 1620 7%

445 44 98 1,6 38,28 1680 217 268 0,81 1860 10%

446 44 71 1,41 35,71 1390 163 180 0,91 1250 -10%

447 44 80 1,55 33,3 1500 190 213 0,89 1480 -1%

448 44 121 1,55 50,36 1890 233 281 0,85 1980 4%

449 45 77 1,57 31,24 1470 195 219 0,89 1550 5%

450 45 99 1,58 39,66 1680 182 232 0,78 1590 -5%

451 45 92 1,57 37,32 1610 155 191 0,81 1320 -18%

452 45 84 1,62 32,01 1550 187 208 0,9 1470 -5%

453 45 143 1,69 50,07 2120 318 398 0,8 2720 28%

454 45 58 1,56 23,83 1290 123 150 0,82 1040 -19%

455 45 75 1,61 28,93 1460 174 218 0,8 1500 3%

456 45 74 1,6 28,91 1450 174 226 0,77 1550 7%

457 45 70 1,58 28,04 1410 162 190 0,85 1330 -6%

458 45 58 1,56 23,83 1290 123 150 0,82 1040 -19%

459 45 87 1,6 33,98 1570 154 194 0,79 1310 -17%

460 45 81 1,52 35,06 1500 208 270 0,77 1820 21%

461 45 69 1,57 27,99 1390 168 201 0,84 1380 -1%

462 45 68 1,56 27,94 1380 212 204 1,05 1470 6%

463 45 64 1,6 25 1350 152 181 0,84 1260 -7%

464 45 100 1,61 38,58 1700 186 219 0,85 1530 -10%

465 45 80 1,61 30,86 1510 175 222 0,79 1500 0%

466 45 82 1,62 31,25 1530 170 215 0,79 1480 -3%

467 45 75 1,68 26,57 1470 203 222 0,914 1560 6%

468 45 78 1,58 31,24 1480 216 272 0,79 1880 27%

469 45 66 1,61 25,46 1370 177 214 0,83 1460 7%

470 45 75 1,61 28,93 1460 174 218 0,8 1500 3%

471 45 86 1,65 31,59 1570 137 179 0,77 1220 -22%

472 45 70 1,58 28,04 1410 162 190 0,85 1330 -6%

473 45 82 1,62 31,25 1530 170 215 0,79 1480 -3%

474 45 64 1,51 28,07 1340 145 169 0,85 1180 -12%

475 45 98 1,5 43,56 1550 189 241 0,78 1630 -2%

476 45 88 1,64 32,72 1590 188 212 0,89 1490 -6%

477 45 94 1,7 32,53 1660 224 267 0,84 1860 12%

478 45 101 1,48 46,11 1680 229 289 0,79 1990 19%

479 46 83 1,57 33,67 1520 190 213 0,89 1480 -3%

480 46 80 1,68 28,34 1510 208 230 0,9 1630 8%

481 46 108 1,7 37,37 1790 237 286 0,83 1990 -5%

482 46 91 1,53 38,87 1590 187 229 0,82 1590 0%

483 46 89 1,57 36,11 1580 146 181 0,81 1250 -21%

484 46 82 1,56 33,69 1510 206 232 0,89 1640 8%

485 46 96 1,59 37,97 1650 200 245 0,82 1700 3%

486 46 97 1,65 35,63 1670 234 253 0,92 1800 8%

487 46 87 1,62 33,15 1570 134 164 0,82 1130 38,9%

488 46 95 1,7 32,87 1660 202 246 0,82 1710 3%

489 46 74 1,72 25,01 1470 147 181 0,81 1250 -15%

490 46 96 1,62 36,58 1660 138 187 0,74 1270 -23%

491 46 71 1,6 27,73 1410 184 181 1,01 1320 -6%

492 46 62 1,54 26,14 1320 133 169 0,79 1140 -14%

493 46 62 1,54 26,14 1320 133 169 0,79 1140 -14%

494 46 71 1,6 27,73 1410 184 181 1,01 1320 -6%

495 46 78 1,59 30,85 1480 145 175 0,83 1190 -19%

496 46 74 1,64 27,51 1450 157 196 0,8 1350 -7%

497 46 107 1,69 37,46 1780 166 193 0,86 1350 -24%

498 46 90 1,73 30,07 1620 283 354 0,8 2420 49%

Continua

ANEXOS - 89

Continuação


Idade

(anos)

Peso

(kg)

Altura

(m)

IMC

(kg/m2)

GMR HB

(kcal)

VCO2

(ml/min)

VO2

(ml/min)

QR

GMR CI

(kcal)

Differença

do GMR HB x GMR CI

499 46 87 1,54 36,68 1560 159 198 0,8 1340 -14%

500 46 78 1,55 32,47 1480 163 198 0,82 1380 -7%

501 46 71 1,6 27,73 1410 197 210 0,94 1470 4%

502 46 147 1,68 52,08 2160 237 283 0,84 1970 -9%

503 46 99 1,63 37,26 1690 208 245 0,85 1680 0%

504 47 56 1,59 22,15 1260 160 193 0,83 1320 5%

505 47 59 1,6 23,05 1300 150 152 0,99 1100 -15%

506 47 94 1,51 41,23 1610 190 214 0,89 1510 -6%

507 47 72 1,6 28,13 1420 150 164 0,92 1160 -18%

508 47 76 1,51 33,33 1440 144 202 0,72 1360 -5%

509 47 78 1,68 27,64 1490 143 185 0,78 1270 -15%

510 47 60 1,52 25,97 1290 147 181 0,81 1250 -3%

511 47 79 1,65 29,02 1500 163 198 0,83 1350 -10%

512 47 73 1,57 29,62 1420 157 194 0,81 1340 -6%

513 47 75 1,58 30,04 1440 161 185 0,87 1300 -10%

514 47 75 1,58 30,04 1440 161 185 0,87 1300 -10%

515 47 76 1,62 28,96 1460 164 187 0,88 1320 -10%

516 47 84 1,64 31,23 1540 169 200 0,84 1400 -9%

517 47 72 1,6 28,13 1420 142 156 0,91 1100 -22%

518 47 71 1,62 27,05 1410 165 180 0,83 1280 -9%

519 47 150 1,62 57,16 2190 266 330 0,81 2280 4%

520 47 110 1,63 41,4 1790 205 271 0,76 1820 2%

521 47 95 1,65 34,89 1650 188 232 0,81 1580 -4%

522 47 73 1,52 31,6 1410 164 204 0,8 1410 0%

523 47 91 1,59 36 1600 195 234 0,83 1600 0%

524 48 79 1,69 27,66 1500 196 217 0,9 1540 2%

525 48 63 1,6 24,61 1330 159 176 0,91 1220 -8%

526 48 48 1,5 21,33 1300 137 147 0,93 1050 -19%

527 48 94 1,56 38,63 1620 176 204 0,86 1430 -12%

528 48 50 1,45 23,78 1710 235 266 0,89 1850 8%

529 48 91 1,56 37,39 1590 185 236 0,78 1630 2%

530 48 92 1,72 31,1 1530 168 195 0,91 1310 -14%

531 48 97 1,67 34,78 1670 195 230 0,85 1610 -4%

532 48 89 1,68 31,53 1590 190 280 0,68 1850 16%

533 48 57 1,57 23,12 1270 138 165 0,84 1130 -11%

534 48 69 1,48 31,5 1360 139 163 0,86 1120 -18%

535 48 62 1,53 26,49 1310 141 184 0,77 1230 -6%

536 48 65 1,59 25,71 1350 155 252 0,62 1630 21%

537 48 67 1,59 26,5 1370 149 184 0,81 1270 -7%

538 48 103 1,61 39,74 1710 196 247 0,79 1680 -2%

539 48 69 1,51 30,26 1370 144 169 0,86 1150 -16%

540 48 123 1,56 50,54 1900 198 267 0,74 1790 -6%

541 48 64 1,45 30,44 1310 146 160 0,91 1140 -13%

542 48 114 1,66 41,37 1830 216 268 0,8 1830 0%

543 48 74 1,57 30,02 1430 176 214 0,82 1460 2%

544 48 90 1,59 35,6 1590 180 229 0,79 1550 -2%

545 48 89 1,67 31,91 1590 180 202 0,89 1430 -10

546 49 131 1,48 59,81 1940 201 266 0,76 1790 -8%

547 49 93 1,63 35 1620 204 245 0,83 1680 4%

548 49 66 1,59 26,11 1350 130 145 0,9 1030 -24%

549 49 74 1,56 30,41 1420 180 212 0,85 1480 4%

550 49 78 1,62 29,72 1470 160 200 0,8 1380 -6%

551 49 55 1,59 21,76 1250 124 136 0,91 970 -23%

552 49 76 1,66 27,58 1460 184 211 0,87 1480 1%

553 49 73 1,63 27,48 1430 177 208 0,85 1450 2%

554 49 73 1,63 27,48 1430 177 206 0,85 1450 2%

555 49 72 1,63 27,1 1420 169 215 0,79 1450 2%

556 49 76 1,66 27,58 1460 184 211 0,87 1480 1%

557 49 69 1,57 27,99 1380 143 160 0,89 1130 -18%

558 49 49 1,55 20,4 1300 189 173 1,06 1260 -3%

559 49 102 1,67 36,57 1710 159 216 0,73 1440 -16%

560 50 131 1,48 59,81 1950 205 255 0,8 1760 -10%

561 50 63 1,56 25,89 1310 140 166 0,85 1140 -13%

562 50 68 1,6 26,56 1370 145 154 0,94 1100 -20%

563 50 77 1,64 28,63 1460 180 180 1 1300 -11%

564 50 83 1,54 35 1310 122 150 0,81 1040 -21%

565 50 91 1,62 34,67 1590 183 214 0,86 1500 -6%

566 50 73 1,59 28,88 1410 161 190 0,85 1300 -8%

567 50 78 1,6 30,47 1450 147 179 0,83 1220 -17%

568 50 63 1,54 26,56 1310 157 184 0,85 1260 -4%

569 50 75 1,67 26,89 1450 190 214 0,89 1490 2%

570 50 70 1,72 23,66 1410 144 194 0,74 1320 -6%

Continua

ANEXOS - 90

Continuação


Idade

(anos)

Peso

(kg)

Altura

(m)

IMC

(kg/m2)

GMR HB

(kcal)

VCO2

(ml/min)

VO2

(ml/min)

QR

GMR CI

(kcal)

Differença

do GMR HB x GMR CI

571 50 80 1,65 29,38 1190 146 180 0,81 1220 -18%

572 50 98 1,67 35,14 1670 196 238 0,82 1630 -2%

573 50 95 1,51 41,66 1610 194 246 0,79 1670 4%

574 50 102 1,68 36,14 1710 180 220 0,82 1520 -11%

575 51 66 1,49 29,73 1320 169 191 0,88 1340 2%

576 51 66 1,57 26,78 1340 139 149 0,93 1060 -21%

577 51 66 1,57 26,78 1340 139 167 0,83 1160 -13%

578 51 55 1,58 22,03 1230 135 164 0,82 1140 -7%

579 51 60 1,55 24,97 1280 145 158 0,92 1120 -12%

580 51 79 1,59 31,25 1470 165 205 0,81 1390 -5%

581 51 96 1,75 31,35 1660 194 218 0,99 1510 -9%

582 51 94 1,65 34,53 1620 192 254 0,76 1710 5%

583 51 65 1,59 25,71 1330 173 212 0,81 1470 11%

584 51 86 1,58 34,45 1530 168 219 0,77 1500 -2%

585 51 100 1,65 36,73 1376 169 259 0,65 1690 1%

586 51 63 1,67 22,59 1330 170 227 0,75 1550 16%

587 51 79 1,59 31,25 1470 165 205 0,81 1390 -5%

588 51 63 1,63 23,71 1320 142 168 0,84 1170 -11%

589 51 80 1,75 26,12 1460 220 253 0,87 1750 20%

590 52 73 1,56 30 1400 167 194 0,8 1340 -5%

591 52 68 1,56 27,94 1350 164 196 0,84 1340 -1%

592 52 68 1,49 30,63 1340 188 198 0,95 1420 6%

593 52 65 1,57 26,37 1320 138 143 0,96 1030 -22%

594 52 77 1,63 28,98 1450 184 235 0,79 1590 10%

595 52 75 1,48 34,24 1400 203 255 0,8 1760 25%

596 52 56 1,58 22,43 1240 143 175 0,82 1210 -2%

597 52 55 1,58 22,03 1230 136 158 0,87 1110 -10%

598 52 72 1,57 29,21 1390 161 186 0,86 1310 -6%

599 52 71 1,57 28,8 1380 163 184 0,89 1300 -6%

600 52 72 1,64 26,77 1400 154 182 0,85 1270 -9%

601 52 85 1,72 28,73 1540 140 166 0,84 1160 -25%

602 52 81 1,68 28,7 1500 149 187 0,8 1290 -14%

603 52 83 1,59 32,83 1500 157 173 0,91 1230 -18%

604 52 112 1,63 42,15 1780 175 218 0,8 1480 -17%

605 52 71 1,52 30,73 1370 170 213 0,8 1470 7%

606 52 85 1,58 34,05 1540 165 218 0,75 1490 -3%

607 52 73 1,6 28,52 1410 206 245 0,84 1680 19%

608 52 73 1,56 30 1400 174 209 0,83 1450 4%

609 52 69 1,6 26,95 1370 144 180 0,8 1240 -10%

610 52 83 1,59 32,83 1500 157 173 0,91 1230 -18%

611 52 66 1,52 28,57 1340 140 182 0,77 1250 -7%

612 52 63 1,66 22,86 1320 142 185 0,76 1270 -4%

613 52 68 1,52 29,43 1340 149 177 0,84 1210 -10%

614 52 68 1,52 29,43 1340 149 177 0,84 1210 -10%

615 52 73 1,52 31,6 1390 194 232 0,84 1590 15%

616 52 55 1,48 25,11 1320 184 202 0,91 1410 7%

617 52 74 1,54 31,2 1400 186 202 0,92 1410 1%

618 53 75 1,58 30,04 1420 192 262 0,74 1750 23%

619 53 78 1,61 30,09 1450 193 215 0,9 1490 3%

620 53 76 1,6 29,69 1430 133 147 0,91 1040 -27%

621 53 82 1,68 29,05 1500 168 189 0,89 1330 -11%

622 53 57 1,59 22,55 1250 119 146 0,82 1010 -19%

623 53 74 1,6 28,91 1410 106 134 0,79 920 -35%

624 53 84 1,66 30,48 1520 137 172 0,8 1180 -22%

625 53 84 1,56 34,52 1500 165 212 0,78 1460 -3%

626 53 72 1,61 27,78 1390 173 189 0,92 1340 -3%

627 53 71 1,54 29,94 1370 128 154 0,84 1070 -22%

628 53 84 1,56 34,52 1500 165 212 0,78 1460 -3%

629 53 81 1,64 30,12 1490 183 233 0,79 1580 6%

630 53 71 1,54 29,94 1370 128 154 0,84 1070 -22%

631 53 78 1,64 29 1460 166 217 0,78 1460 0%

632 53 72 1,61 27,78 1390 173 189 0,92 1340 -3%

633 53 65 1,69 22,76 1340 138 172 0,8 1170 -13%

634 53 73 1,54 30,78 1390 214 241 0,89 1670 20%

635 54 73 1,66 26,49 1410 175 210 0,84 1460 3%

636 54 74 1,52 32,03 1390 160 206 0,78 1390 0%

637 54 74 1,52 32,03 1398 160 206 0,78 1390 0%

638 54 66 1,57 26,78 1320 127 168 0,75 1150 -13%

639 54 53 1,6 20,7 1300 136 171 0,79 1190 -9%

640 54 69 1,7 23,88 1380 147 217 0,68 1450 5%

641 54 77 1,61 29,71 1440 188 222 0,84 1530 6%

642 54 93 1,61 35,88 1500 181 248 0,77 1700 7%

Continua

ANEXOS - 91

Continuação


Idade

(anos)

Peso

(kg)

Altura

(m)

IMC

(kg/m2)

GMR HB

(kcal)

VCO2

(ml/min)

VO2

(ml/min)

QR

GMR CI

(kcal)

Differença

do GMR HB x GMR CI

643 54 86 1,6 33,59 1520 182 231 0,79 1570 3%

644 54 93 1,61 35,88 1500 181 248 0,77 1700 7%

645 54 69 1,57 27,99 1350 216 164 1,01 1170 -14%

646 54 86 1,55 35,8 1510 235 247 0,95 1750 16%

647 55 52 1,43 25,43 1160 155 176 0,88 1240 7%

648 55 58 1,43 28,36 1220 156 165 0,95 1180 -3%

649 55 91 1,61 35,11 1557 208 246 0,85 1720 9%

650 55 71 1,56 29,17 1370 192 231 0,84 1610 18%

651 55 71 1,56 29,17 1370 193 212 0,91 1500 10%

652 55 88 1,66 31,93 1550 146 197 0,75 1340 -14%

653 55 67 1,72 22,65 1360 147 190 0,78 1280 -6%

654 55 75 1,6 29,3 1410 128 137 0,93 980 1%

655 55 94 1,56 38,63 1590 188 220 0,85 1520 -5%

656 55 68 1,59 26,9 1340 144 158 0,91 1120 -16%

657 55 106 1,7 36,68 1730 196 254 0,77 1720 -1%

658 55 92 1,66 33,39 1580 192 217 0,88 1530 -3%

659 55 70 1,51 30,7 1340 138 176 0,79 1180 -12%

660 55 91 1,51 39,91 1550 204 235 0,87 1630 5%

661 56 50 1,56 20,55 1160 142 154 0,92 1100 -5%

662 56 70 1,57 28,4 1350 196 224 0,87 1580 17%

663 56 114 1,62 43,44 1790 156 195 0,8 1340 -24%

664 56 107 1,62 40,77 1720 213 244 0,87 1690 -2%

665 56 56 1,65 20,57 1370 127 153 0,83 1070 -22%

666 56 55 1,57 22,31 1200 170 213 0,8 1470 22%

667 56 70 1,51 30,7 1340 138 176 0,79 1180 -12%

668 56 70 1,61 27,01 1360 175 179 0,98 1290 -5%

669 56 79 1,59 31,25 1440 194 208 0,94 1460 1%

670 57 80 1,6 31,25 1450 193 204 0,94 1460 1%

671 57 44 1,56 18,08 1100 123 139 0,89 980 -11%

672 57 62 1,46 29,09 1250 147 179 0,82 1240 -1%

673 57 62 1,46 29,09 1250 147 179 0,82 1240 -1%

674 57 78 1,58 31,24 1430 164 181 0,91 1260 -12%

675 57 87 1,6 33,98 1520 183 234 0,78 1610 6%

676 57 49 1,5 21,78 1130 133 144 0,93 1030 -9%

677 57 74 1,55 30,8 1380 173 218 0,8 1470 7%

678 57 90 1,58 36,05 1540 155 172 0,9 1220 -21%

679 57 66 1,56 27,12 1310 147 189 0,78 1270 -3%

680 57 74 1,71 25,31 1410 175 212 0,83 1470 4%

681 57 105 1,73 35,08 1990 212 232 0,91 1650 -17%

682 57 79 1,63 29,73 1450 131 157 0,84 1090 -25%

683 57 83 1,67 29,76 1490 154 188 0,82 1300 -13%

684 58 83 1,6 32,42 1470 160 191 0,84 1330 -10%

685 58 79 1,62 30,1 1440 161 177 0,91 1250 -13%

686 58 69 1,61 26,62 1340 145 167 0,86 1170 -12%

687 58 48 1,5 21,33 1120 124 126 0,98 910 -19%

688 58 75 1,56 30,82 1390 143 160 0,89 1130 -19%

689 58 75 1,56 30,82 1390 143 160 0,89 1130 -19%

690 58 86 1,61 33,18 1500 157 197 0,79 1360 -10%

691 58 68 1,53 29,05 1320 136 168 0,81 1160 -12%

692 58 81 1,57 32,86 1450 186 202 0,92 1440 -1%

693 58 81 1,54 34,15 1440 154 171 0,9 1210 -16%

694 59 75 1,52 32,46 1380 175 220 0,8 1520 10%

695 59 84 1,61 32,41 1480 158 194 0,82 1340 -9%

696 59 58 1,61 22,38 1230 137 153 0,9 1080 -12%

697 59 60 1,58 24,03 1250 144 167 0,77 1680 2%

698 59 78 1,74 25,76 1450 185 244 0,76 1660 15%

699 60 72 1,53 30,76 1350 176 197 0,89 1390 3%

700 60 66 1,59 26,11 1300 161 179 0,9 1270 -3%

701 60 76 1,59 30,06 1400 206 205 1,1 1490 6%

702 60 71 1,57 28,8 1340 164 192 0,86 1320 -2%

703 60 71 1,57 28,8 1340 164 192 0,86 1320 -2%

704 60 56 1,62 21,34 1210 150 166 0,9 1180 -3%

705 60 84 1,62 32,01 1480 171 200 0,86 1400 6%

706 60 75 1,53 32,04 1370 179 201 0,89 1420 4%

707 60 50 1,55 20,81 1140 151 169 0,9 1170 3%

708 60 83 1,59 32,83 1460 152 176 0,87 1230 -16%

709 60 83 1,59 32,83 1460 152 176 0,87 1230 -16%

710 60 73 1,58 29,24 1360 168 191 0,88 1340 -1%

711 60 73 1,58 29,24 1360 166 191 0,88 1340 -1%

712 60 91 1,62 34,67 1540 195 238 0,82 1650 7

713 61 66 1,6 25,78 1300 143 156 0,91 1110 -15%

714 61 67 1,6 26,17 1310 142 156 0,91 1110 -15%

Continua

ANEXOS - 92

Conclusão


Idade

(anos)

Peso

(kg)

Altura

(m)

IMC

(kg/m2)

GMR HB

(kcal)

VCO2

(ml/min)

VO2

(ml/min)

QR

GMR CI

(kcal)

Differença

do GMR HB x GMR CI

715 61 63 1,49 28,38 1250 158 185 0,84 1300 4%

716 61 63 1,5 28 1250 143 195 0,73 1300 4%

717 61 64 1,64 23,8 1290 141 175 0,81 1210 -6%

718 61 56 1,62 21,34 1200 138 142 0,97 1020 -15%

719 61 77 1,56 31,64 1400 185 183 1,01 1330 -5%

720 61 53 1,49 23,87 1150 153 172 0,89 1210 5%

721 61 54 1,5 24 1160 138 159 0,87 1110 -4%

722 61 51 1,55 21,23 1140 149 187 0,8 1260 11%

723 61 66 1,6 25,78 1300 161 193 0,84 1340 3%

724 61 101 1,59 39,95 1630 201 250 0,8 1730 6%

725 61 101 1,59 39,95 1630 201 250 0,8 1730 6%

726 61 55 1,53 23,5 1260 121 147 0,82 990 -21%

727 61 73 1,6 28,52 1360 151 176 0,86 1210 -11%

728 62 73 1,65 26,81 1370 177 197 0,09 1390 2%

729 62 64 1,49 28,83 1250 153 219 0,7 1450 16%

730 62 65 1,64 24,17 1290 149 155 0,96 1110 -14%

731 62 63 1,57 25,56 1150 131 167 0,78 1120 -2%

732 62 70 1,52 30,3 1320 200 248 0,81 1710 30%

733 62 65 1,59 25,71 1280 163 190 0,86 1330 4%

734 62 67 1,6 26,17 1300 168 211 0,8 1430 10%

735 62 94 1,51 41,23 1540 160 193 0,83 1320 -15%

736 62 108 1,6 42,19 1690 230 280 0,82 1820 14%

737 62 73 1,66 26,49 1370 178 183 0,97 1320 -4%

738 63 77 1,65 28,28 1400 155 174 0,89 1230 -12%

739 63 67 1,59 26,5 1300 138 181 0,77 1240 -5%

740 63 63 1,56 25,89 1150 129 144 0,09 1020 -11%

741 63 80 1,54 33,73 1410 155 193 0,8 1330 -5%

742 63 86 1,66 31,21 1490 179 210 0,85 1440 -3%

743 63 80 1,54 33,73 1410 155 193 0,8 1330 -5%

744 63 139 1,62 52,96 1990 256 299 0,85 2090 5%

745 64 63 1,56 25,89 1250 187 210 0,89 1480 19%

746 64 48 1,65 17,63 1120 165 226 0,73 1510 34%

747 64 52 1,56 21,37 1140 126 142 0,89 1020 -12%

748 64 87 1,55 36,21 1470 163 176 0,92 1250 -15%

749 64 86 1,59 34,02 1470 151 192 0,79 1290 -12%

750 64 77 1,57 31,24 1400 136 168 0,81 1160 -16%

751 65 60 1,55 24,97 1210 167 191 0,87 1340 11%

752 65 67 1,63 25,22 1290 171 199 0,86 1390 8%

753 65 67 1,63 25,22 1290 171 199 0,86 1390 8%

754 65 83 1,79 25,9 1480 184 209 0,88 1470 -1%

755 65 83 1,79 25,9 1480 202 210 0,97 1510 2%

756 65 104 1,5 46,22 1620 168 204 0,82 1410 -13%

757 65 75 1,7 25,95 1380 118 152 0,77 1040 -24%

758 65 79 1,6 30,86 1440 130 174 0,75 1180 -18%

759 65 55 1,63 20,7 1320 126 159 0,79 1090 -17%

760 65 80 1,68 28,34 1430 178 206 0,86 1430 -1%

QR = quociente respiratório; GMR HB = gasto metabólico de repouso pela fórmula de Harris-Benedict; GMR CI

= gasto metabólico de repouso por calorimetria indireta.

ANEXOS - 93

Anexo G - Esquema explicativo da calorimetria indireta

1 Entrada da câmara de mistura (ligação do paciente na medição com

ventilador)

2 Linha de amostragem

3 Entrada do gerador de fluxo (ligação do paciente na medição com

campânula)

4 Entrada fluxo de ar

5 Saída da campânula

6 Fluxo de ar exterior

7 Campânula

8 Lençol de plástico para evitar escape de ar

ANEXOS - 94

Anexo H - Foto de uma paciente durante exame de calorimetria

indireta

ANEXOS - 95

Anexo I - Exemplo do impresso com o resultado de exame

ANEXOS - 96

Anexo J - Kit Etanol

1 Cobertura

2 Base do bico

3 Bico de álcool

4 Recipiente para bico do álcool

5 Mangueira campânula

6 Encaixe de 35 mm

7 Bomba pipeta

8 Pipeta

ANEXOS - 97

Anexo K - Resultados dos exames de calorimetria após serem

tabulados da nova população para validação dos novos

modelos propostos


Idade

(anos)

Peso

(kg)

Altura

(m)

IMC

(kg/m2)

GMR HB

(kcal)

VCO2

(ml/min)

VO2

(ml/min)

QR

GMR CI

(kcal)

1 26 67 1,54 28 1459 160 192 0,83 1310

2 34 75 1,69 26 1526 177 230 0,77 1550

3 18 71,2 1,6 28 1632 175 202 0,87 1390

4 20 72 1,66 26 1557 210 259 0,81 1770

5 38 69 1,68 24 1448 162 194 0,83 1320

6 64 64,7 1,66 23 1282 132 182 0,72 1210

7 29 69,5 1,58 28 1476 174 212 0,82 1450

8 20 64,3 1,63 24 1478 173 221 0,78 1500

9 21 66,4 1,63 25 1493 173 219 0,79 1480

10 25 48 1,68 17 1308 165 199 0,83 1360

11 20 64 1,69 22 1486 173 221 0,78 1500

12 56 71,6 1,5 32 1355 177 227 0,78 1530

13 41 59 1,65 22 1333 171 216 0,79 1460

14 37 43 1,58 17 1186 129 154 0,84 1070

15 43 79 1,78 25 1539 175 213 0,82 1480

16 38 69 1,68 24 1448 152 198 0,77 1360

17 23 64,8 1,62 25 1467 174 175 0,99 1270

18 52 65 1,58 26 1326 140 179 0,78 1230

19 26 58 1,68 21 1399 144 175 0,82 1220

20 38 54 1,55 22 1281 140 169 0,85 1150

21 22 100 1,73 33 1829 187 228 0,82 1580

22 41 99 1,71 34 1726 169 213 0,79 1470

23 44 68 1,72 23 1418 148 185 0,8 1270

24 60 104 1,73 35 1689 163 210 0,78 1580

25 29 69 1,77 22 1507 177 193 0,92 1370

26 37 73 1,6 29 1476 143 180 0,79 1240

27 29 60 1,52 26 1374 171 192 0,89 1360

28 39 75 1,68 27 1501 166 188 0,88 1320

29 49 61,3 1,56 25 1301 146 167 0,87 1180

30 28 71,7 1,59 28 1504 140 173 0,81 1200

31 37 70 1,53 30 1435 144 189 0,76 1290

32 25 81,6 1,76 26 1644 186 212 0,88 1490

33 40 94,2 1,73 31 1689 199 231 0,87 1610

34 39 91 1,65 33 1648 166 200 0,83 1390

35 30 52 1,6 20 1308 136 170 0,8 1170

36 27 75 1,71 26 1562 177 211 0,84 1470

37 39 55 1,54 23 1284 146 167 0,87 1180

38 36 64 1,58 26 1391 202 181 1,12 1350

39 48 62,4 1,67 22 1336 172 214 0,8 1480

40 36 89 1,67 32 1647 167 184 0,91 1300

41 34 58 1,75 19 1533 158 169 0,93 1210

42 23 54 1,54 23 1349 125 150 0,83 1050

43 30 76 1,7 26 1556 156 178 0,88 1250

44 46 69 1,53 29 1124 145 161 0,9 1140

45 50 64 1,55 27 1320 138 154 0,89 1090

46 43 61 1,66 22 1344 144 168 0,86 1030

47 27 85 1,72 29 1660 190 181 1,05 1330

48 20 87 1,68 31 1704 177 180 1,11 1190

49 23 49,2 1,46 23 1288 136 158 0,86 1110

50 44 82 1,71 28 1550 171 181 0,94 1300

51 33 81,15 1,58 33 1569 137 169 0,81 1170

52 18 69,5 1,57 28 1526 151 157 0,96 1130

53 30 62,3 1,63 23 1412 152 167 0,91 1190

QR = quociente respiratório; GMR HB = gasto metabólico de repouso pela fórmula de Harris-

Benedict; GMR CI = gasto metabólico de repouso por calorimetria indireta.

ANEXOS - 98

Anexo L - Classificação de IMC

IMC (kg/m2) CLASSIFICAÇÃO

<16 baixo peso severo

16 - 16,99 baixo peso moderado

17 - 18,49 baixo peso leve

18,5 a 24,99 normal

25 - 29,99 sobrepeso

30 - 34,9 obesidade grau I

35,0 a 39,9 obesidade grau II

> 40 obesidade grau III

Source: Adapted from WHO, 1995, WHO, 2000 and WHO 2004.

8 REFERÊNCIAS

REFERÊNCIAS - 100

1. Speakman JR, Djafarian K, Stewart J, Jackson DM. Assortative mating

for obesity. Am J Clin Nutr. 2007; 86(2):316-23.

2. Nunes A, Zanella MT. Obesidade: uma condição prejudicial à saúde.

Rev Bras Nutr Clin. 2000; 15:276-81.

3. Suplicy HL. Etiopatogenia da obesidade. Rev Bras Nutr Clin. 2000;

15:290-3.

4. Anjos L, Castro I, Engstrom E, Montenegro A, Ferreira A. Crescimento

e estado nutricional em amostra probabilística de escolares no

Município do Rio de Janeiro. Cad Saúde Publica. 2003;

19(supl.1):S171-9.

5. Mancini MC, Halpern A. Pharmacological treatment of obesity. Arq Bras

Endocrinol Metabol. 2006; 50(12):377-89.

6. Sichieri R, do Nascimento S, Coutinho W. The burden of hospitalization

due to overweight and obesity in Brazil. Cad Saúde Pública. 2007;

23(7):1721-7.

REFERÊNCIAS - 101

7. Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde.

Secretaria de Gestão Estratégica e Participativa. Vigitel Brasil 2008:

vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por

inquérito telefônico/Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em

Saúde, Secretaria de Gestão Estratégica e Participativa. Brasília:

Ministério da Saúde, 2009. Disponível em:

<http://portal.saude.gov.br/portal/saude/profissional/area.cfm?id_area=

1521>. Acesso em 20 jan 2010.

8. Halpern G, Oliva AB, Esperança MB, Pisciolaro F, Cruz P, Beyruti M, et

al. Comparação entre o gasto energético basal calculado pela

calorimetria indireta e pela formula de Harris Benedict. Rev Bras Nutr

Clin. 2000; 15(1):270-5.

9. Lanas F, Avezum A, Bautista LE, Diaz R, Luna M, Islam S, Yusuf S,

INTERHEART Investigators in Latin América. Circulation. 2007;

115(9):1067-74.

10. Livingston EH. Obesity and its surgical management. Am J Surg. 2002;

184(2):103-13.

11. Winsier RL, Bracco D, Schuts, Y. Predicit effects of small decreases in

energy expenditure on weight gain in adult women. Int J Obes. 1993;

17(12):693-700.

12. Levine JA. Measurement of energy expenditure. Public Health Nutr.

2005; 8(7A):1123-32.

http://portal.saude.gov.br/portal/saude/profissional/area.cfm?id_area=1521

http://portal.saude.gov.br/portal/saude/profissional/area.cfm?id_area=1521

REFERÊNCIAS - 102

13. Warlich V, Anjos A. Aspectos históricos e metodológicos da medição e

estimativa da taxa metabólica basal: uma revisão da literatura. Cad.

Saúde Pública. 2001; 17(4):801-7.

14. Suman OE, Mlcak RP, Chinkes DL, Herndon DN. Resting energy

expenditure in severely burned children: analysis of agreement between

indirect calorimetry and prediction equations using the Bland-Altman

method. Burns. 2006; 32(3):335-42.

15. Frankenfield D, Roth-Yousey L, Compher C. Camparison of predictive

equations for resting metabolic rate in healthy nonobese and obese

adults: systematic review. J Am Diet Assoc. 2005; 105(5):775-89.

16. Ravussin E, Swinburn BA. Pathophysiology of obesity. Lancet. 1992;

340(8816):404-8.

17. Silva J R S, Waitzberg L D. Gasto Energético. In: Waitzberg L D.

Nutrição oral, enteral e parenteral na prática clínica. 3ª ed. São Paulo:

Atheneu; 2000. p. 327-342.

18. Frankenfield DC, Rowe Wa, Smith JS, Cooney RN. Validation of

several established equations for resting metabolic rate in obese and

nonobese people. J Am Assoc. 2003; 103(9):1152-9.

19. Porter C, Cohen NH. Indirect calorimetry in critically ill patients: role of

the clinical dietitian in interpreting results. J Am Diet Assoc. 1996;

96:49-57.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=%22Swinburn%20BA%22%5BAuthor%5D&itool=EntrezSystem2.PEntrez.Pubmed.Pubmed_ResultsPanel.Pubmed_RVAbstract

REFERÊNCIAS - 103

20. Diener JRC. Calorimetria Indireta. Rev Assoc Med Bras. 1997;

43(3):245-53.

21. Bogardus C, Lilioja S, Ravussin E, Abbot W, Zawadzki J, Young A,

Knowler WC, Jacobowitz R, Moll PP. Familial dependence of the

resting metabolic rate. N Eng J Med. 1986; 315(2):96-100.

22. Johnstone AM, Murison SD, Duncan JS, Kellie AR, Speakman RJ.

Factors influencing variation in basal metabolic rate include fat-free

mass, fat-free mass, fat mass, age, and circulating thyroxine but not

sex, circulating leptin, or triiodothyronine. Am J Clin Nutr. 2005;

82(5):941-8.

23. Rocha EE, Alves VG, Silvia MH, Chiesa CA, da Fonseca RB. Can we

mesured resting energy expenditure be estimated by formulae in daily

clinical nutrition pratice? Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2005;

8(3):319-28.

24. Ravussin E, Burnand B, Schutz Y, Jequier E. Twenty-four-hour energy

expenditure and resting metabolic rate in obese, moderately obese and

control subjects. Am J Clin Nut. 1982; 35:566-73.

25. Bullough RC, Gillette CA, Harris MA, Belby CL. Interaction of acute

changes in exercise energy expenditure and energy intake on resting

metabolic rate. Am J Clin Nutr. 1995; 61(3):473-81.

REFERÊNCIAS - 104

26. Ravussin E, Lilioja S, Knowler WC, Christin L, Freymond D, Abbot W,

Boyce V, Howard BV, Bogardus C. Reduced rate of energy expenditure

as a risk factor for body-weight gain. N Eng J Med. 1988; 318:467-72.

27. Acosta B, Escalona OM. Estudio del gasto energético basal mediante

calorimetria indirecta y formulas tradicionales en una población de

adultos obesos. Rev Chil Tecnol.Med. 2004; 24(1):1105-10.

28. Miller MD, Daniels LA, Bannerman E, Crotty M. Resting energy

expenditure measured longitudinally following hip fracture compared to

predictive equation: is an injury adjustment required? Br J Nutr. 2005;

94(6):976-82.

29. Campbell CG. Predict vs measured energy expenditure in critically ill,

underweight patients. Nutr Clin Pract. 2005; 20(2):276-80.

30. De Lorenzo A, Tagliabue A, Andreoli A, Testolin G, Comelli M,

Deurenberg P. Mesured and predict resting metabolic rate in Italian

males and females, aged 18-59y. Eur J Clin Nut. 2001; 55(3):208-14.

31. Stewart CL, Goddy CM, Bransom R. Comparision of two systems of

measuring energy expenditure. JPEN. 2005; 29(3):212-7.

32. Rocha E, Alves VGF, Fonseca RB. Indirecty calorimetry: methodology,

instruments and clinical application. Curr Opin Clin Nutr Metab Care.

2006; 9:247-56.

REFERÊNCIAS - 105

33. Tverskaya R, Russel Rising, Brown D, Lifshitz F. Comparision of Several

Equations and Derivation of a New Equation for Calculating Basal

Metabolic Rate in Obese Children. J Am Coll Nut. 1998; 17(4):333-6.

34. Stephen A, Mc Clave MD, Lowen CL, Kleber M, Mc Connell J, Junj L,

Goldsmith L. Clinical use of the respiratory quitient obtained from

indirect Calorimetry. JPEN. 2003; 27(1):21-6.

35. Ravussin E. Metabolic differences and the development of obesity.

Metabolism. 1995; 44(Suppl 9):12-4.

36. Holdy KE. Monitoring energy metabolism with indirect calorimetry

instruments: instruments, interpretation and clinical application. Nutr

Clin Pract. 2004; 19:447-54.

37. Mc Ardle W D, Katch F I, Katch V L. Nutrição para o desporto e

exercício. Rio de Janeiro: Guanabara Kogan; 2001.

38. Harris J A, Benedict F G. A biometric study of human basal metabolism.

Proc Natl Acad Sci USA. 1918; 4(12):370-3.

39. Owen EO, Klave E, Owen R S, Polansky M, Caprio S, Mozzoli MA, et

al. A reappraisal of caloric requirements in healthy women. Am J Clin

Nutr. 1986; 44:1-19.

40. Owen EO, Holup JL, D’Alessio DA, Craig SE, Polansky M, Smalley K J,

Kavle ECB, Bushman MC, Owen LR, Mozzoli MA, et al. A reappraisal

of caloric requirements in men. Am J Clin Nutr. 1987; 46:875-85.

REFERÊNCIAS - 106

41. Miffin MD, St Jeor ST, Hill LA, Scott BJ, Daugherty SA, Koh OY. A new

predictive equation for energy expenditure in healthy individuals. Am J

Clin Nutr. 1990; 51:241-7.

42. Scholfield WN, Predictting basal metabolic rate, news standards and

review of previous work. Hum Nutr Clin Nutr. 1985; 39(Supl.1):5-41.

43. FAO - Food and Agriculture Organization/WHO - World Health

Organization, UNU - United Nations University. Energy and protein

requirements. WHO Technical Report Series, 1988; 724. Geneva: WHO.

44. Henry CJK, Rees, DG. New predictive equations for the estimation of

basal metabolic rate in tropical peoples. Eur J Clin Nutr. 1991; 45:177-85.

45. Dietary reference intakes for energy, carbohydrate, fiber, fat, fatty acids,

cholesterol, protein, and amino acids. National Academies Press.

Disponível em <http://www.nap.edu/catalog.php?record_id=10490>.

Acesso em 15 jul 2010.

46. Luis DA, Aller R, Iazaola O, Romero E. Prediction equation of resting

expenditure in a adult spanish population of obese adult population.

Ann Nutr Metabol. 2006; 50:193-6.

47. Frankenfield DC, Muth ER, Rowe WA. The Harris-Benedict studies of

human metabolism: history and limitations. J Am Diet Assoc. 1998;

98:439-45.

http://www.nap.edu/catalog.php?record_id=10490

REFERÊNCIAS - 107

48. Benedict FG. Basal metabolism data on normal men and women

(seriesII) with some considerations on the use of prediction standarts.

Am J Physiol. 1986:59-69.

49. Warlich V, Anjos LA. Validação de equações de predição da taxa

metabólica basal em mulheres residentes em Porto Alegre, RS, Brasil.

Rev Saúde Pública. 2001; 35(1):39-45.

50. Vasconcellos, M. Fontes de inadequação das recomendações

internacionais sobre requerimentos humanos de energia para a

população brasileira. Rev Bras Epidemiol. 2002; 5(1):59-72.

51. Yamada, T.M. Modelo de calorimetro indireto experimental. Acta Cir

Bras. 1989; 4(1):30-5.

52. Kien CL, Ugrasbul F. Prediction of daily energy expenditure during a

feeding trial using measurements of resting energy expenditure, fat free

mass, or Harris Benedict equations. Am J Clin Nutr. 2004; 80(4):876-80.

53. Weir JBDV. New methods for calculating metabolic rate with special

reference to protein metabolism. J Physiol. 1949;109:1-9.

54. Henry CJ, Lightowler HJ, Marchini J. Intra-individual variation in resting

metabolic rate during the mesntrual cycle. Br J Nutr. 2003; 89:811-7.

55. Solomon SJ, Kurzer MS, Calloway DH. Menstrual cycle and basal

metabolic rate in women. Am J Clin Nutr. 1982 ;36:611-6.

REFERÊNCIAS - 108

56. Weststrate JA. Resting metabolic rate an diet-induced thermogenesis: a

methodological reppraisal. Am J Clin Nutr.1 993; 58:592-601.

57. Dobratz RJ, Sibley DS, Beckman TR, Valentine BJ, Kellogg TA,

Ikramuddin S, Earthman CP. Predicting energy expenditure in

extremely obese women. JPEN. 2007; 31(3):217-27.

58. Weg MWV, Watson JM, Klesges RC, Clemens LHE, Slawson DL,

MCClanahan BS. Development and cross-validation of a prediction

equation for estimating resting energy expenditure in healthy African-

American and European-American women. Eur J Clin Nutr. 2004;

58:474-80.

59. Weijs JMP. Validity of predictive equations for resting energy

expenditure in US and Dutch overweight and obese class I and II adults

aged 18-65y. Am J Clin Nutr. 2008;8 8(4):959-70.

60. Kimm SYS, Glynn NW, Aston CE, Damcott CM, Poehlman ET, Daniels

SR&Ferrell. Racial differences in relation between uncoupling protein

genes and resting energy expenditure. Am J Clin Nutr. 2002; 75:714-9.

61. Weyer C, Snitker S, Bougardus C, Ravussin E. Energy metabolism in

african americans: potential risk factors for obesity. Am J Clin Nutr.

1999; 70:13-20.

REFERÊNCIAS - 109

62. Alves VG, da Rocha EE, Gonzalez MC, da Fonseca RB, Silva MH,

Chiesa CA. Assessement of resting energy expenditure of obese

patients: comparison of indirect calorimetry with formulae. Clin Nutr.

2009; 28(3):299-304.

63. Zurlo F, Lillioja S, Esposito-Del Puente A, Nyomba BI, Raz I, Saas MF

et al. Low rate of fat to carbohydrate oxidation as predictor of weight

gain: study of 24-h RQ. Am J Physiol. 1990; 259:E650-7.

64. Marra M, Scalfi L, Contaldo F, Pasanisi S. Fasting respiratory quotient

as a predictor of long-term weight changesin non-obese women. Ann

Nutr Metab. 2004; 48:189-92.

65. Snitker S, Tataranni A, Ravussin E. Respiratory quotient is inversely

associated with Muscle Sympathetic Nerve Activity. Journal of Clinical

Endocrinology and Metabolism. 1998; 83(11):3977-9.

66. Frisard M I, Broussard A, Davies SS, Roberts II J, Rood J, Jonge L,

Fang X, Jazwinski SM, Deutsch WA, Ravussin E, for the Lousiana

healthy Aging Study. Aging, resting Metabolic Rate, and Oxidative

Damage: results from the Lousiana Healthy Aging Study. J Gerontol A

Biol Sci Med Sci. 2007; 62(7):752-9.

67. Bonganha V, Conceição MS, Santos CF, Chacon-Mikahil MPT,

Madruga VA. Taxa metabólica de repouso e composição corporal em

mulheres na pós-menopausa. Arq Bras Endocrinol Metab. 2009;

53(6):755-9.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=%22Alves%20VG%22%5BAuthor%5D

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=%22da%20Rocha%20EE%22%5BAuthor%5D

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=%22Gonzalez%20MC%22%5BAuthor%5D

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=%22da%20Fonseca%20RB%22%5BAuthor%5D

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=%22Silva%20MH%22%5BAuthor%5D

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=%22Chiesa%20CA%22%5BAuthor%5D

REFERÊNCIAS - 110

68. Cunningham JJ. Body composition as determinant of enegy

expenditure: a synthetic review and a proposed general prediction

equation. Am J Clin Nut. 1991; 54:963-9.

69. Zurlo F, Larson K, Bogadus C, Ravussin E. Skeletal muscle metabolism

is a major determinant of resting energy expenditure. J Clin Invest.

1990; 86:1423-7.

70. Carrasco F, Reyes ES, Núnez C, Riedemann SK, Rimler OS, Sánchez

GG, Sarrat GG. Gasto energético de reposo medido en obesos y no

obesos: comparasion con la estimación por formulas y ecuaciones

propuestas para población chilena. Rev Med Chile. 2002; 130(1):51-60.

71. Weijs PJM, Vansant GAAM. Validity of predictive equations for resting

energy expenditure in Belgian normal weight to morbid obese women.

Am J. Clin Nutr. 2009; 29(2010):347-51.

72. Tataranni PA, Harper IT, Parigi AD, Vozarova B, Bunt J, Bogardus C,

Ravussin E. Body weight gain in free-living Pima Indians: effect of

energy intake vs expenditure. Int J Obes. 2003; 27:1578-83.

73. Cruz CM, Silva AF, Anjos LA. A taxa metabolica basal é superestimada

pelas equações preditivas em universitárias do Rio de Janeiro, Brasil.

Arch Latinoam Nutr. 1999;4 9:232-7.

74. Warlich V, Anjos LA, Going SB, Lohman TG. Basal metabolic rate of

Brazilians livingin the Southwestern United States. Eur J Clin Nut. 2007;

61:289-93.

REFERÊNCIAS - 111

75. Owen OE, Kavle E, OwenRS, Polansky M, Caprio S, Mozzoli MA,

Kendrick ZV, Bushman MC, Boden G. A reappraisal of caloric

requirements in healthy women. Am J Clin Nutr. 1986;44:1-19.

76. Liu HY, LU YF, Chen WJ. Validity of predictive equations for the

calculation of basal metabolic rate in healthy Chinese adults. J Chinese

Nutr Soc. 1994;19:141-50.

77. Case OK, BrahlerJ, Heiss C. Resting energy expenditure in asian

womenmeasured by indirect calorimetry are lower than expenditures

calculated from prediction equations. J Am Diet Assoc. 1997;

97(11):1288-92.

78. Feet CA, Feet VCR, Marchinini JS. Gasto energético de repouso

medido vs. estimado e relação com a composição corporal de

mulheres. Arq Bras Endoc Metab. 2006; 50(6):1050-8.

79. Muller MJ, Bosy-Westphal A, Klaus S, Kreymann G, Luhrmann PM,

Neuhauser-Berthold M, et al. World Health Organization equations have

shortcomings for predicting resting energy expenditure in persons from

a modern, affluent population: generation of a new reference standart

from retrospective analysis of a German database of resting energy

expenditure. Am J Clin Nutr. 2004; 80-1379-90.

REFERÊNCIAS - 112

80. Weyer C, Pratley R E, Salbe AD, Bogardus C, Ravussin E, Tataranni

AP. Energy expenditure, fat oxidation and body weight regulation:a

study of metabolic adaptation to long termweight change. J Clin

Endocrinol Metab.2000; 85:1087-94.

81. Buscemi S, Verga S, Caimi G, Cerasola G. A low resting metabolic rate

is associated with metabolic syndrome. Clin Nutr. 2007; 26(6):806-9.

82. Bland MJ, Altman DG. Statistical methods for assessing agreement

between two methods of clinical measurement. Int J Nurs Stud. 2010;

47:931-6.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=%22Buscemi%20S%22%5BAuthor%5D

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=%22Verga%20S%22%5BAuthor%5D

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=%22Caimi%20G%22%5BAuthor%5D

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=%22Cerasola%20G%22%5BAuthor%5D

padronização do gasto metabólico de repouso e proposta de nova

Documents