Publication year: 2023
Introdução:
O processo de envelhecimento está associado a uma redução progressiva do gasto energético de repouso (GER). Embora a calorimetria indireta (CI) seja considerada padrão ouro para avaliar o GER, equações matemáticas preditivas são mais comuns na prática clínica. Objetivo:
Avaliar a acurácia e a concordância entre o gasto energético de repouso (GER) medido (mGER) e o estimado (pGER), bem como suas associações com composição corporal, força e prática de atividade ou exercício físico, em pessoas idosas longevas saudáveis. Métodos:
Estudo transversal com 74 pessoas idosas (45 mulheres e 29 homens), com idade ≥ 80 anos, saudáveis. O GER foi medido por CI (após jejum noturno de 12 horas) e estimado por 11 equações de predição. A composição corporal foi avaliada por impedância bioelétrica (BIA). Avaliou-se a normalidade das variáveis pelo teste Shapiro-Wilk. Os testes t Student e Mann Whitney foram utilizados para comparação das médias e medianas, respectivamente, entre os sexos. A comparação de proporções foi efetuada com auxílio do teste Qui-quadrado. A comparação entre os valores de mGER e pGER foi realizada por meio do teste Wilcoxon. O teste de correlação de Spearman e Pearson foi realizado para comparar associações. Variações de 10% do mGER foram usadas como medida de acurácia. A concordância individual dos GER’s foi examinada por tercis e pelo Bland-Altman. Resultados:
A mediana de idade foi de 85 anos (82,00 – 85,25). O mGER apresentou correlação moderada com todos os pGER (0,30 ≤ | r | < 0,60). Ao considerar os sexos, as correlações foram significativas apenas entre os homens. Todas as equações superestimaram os valores de GER. A menor diferença total entre mGER e pGER foi alcançada pela equação de Mifflin et al. (1990) (237,16 kcal/d), para as mulheres por Porter et al. (2023) (247,43 kcal/d) e para os homens por Anjos et al. (2014) (326,59 kcal/d). A maior acurácia entre as mulheres foi identificada pela equação de Porter et al. (2023) (26,7%), enquanto Anjos et al. (2014) propiciou maior acurácia total e nos homens (23,0% e 20,7%, respectivamente). Essa equação também apresentou melhor concordância individual na classificação por tercis (40,5%). Identificou-se baixa concordância em todas as fórmulas pelos gráficos de Bland-Altman. Houve correlação forte entre o mGER e a massa livre de gordura (r=0,329, p=0,008), a massa gorda em homens (r=607, p=<0,001), e o perímetro da panturrilha para o total (r=0,322, p=0,001) e para os homens (r=0,419, p=0,009). Conclusão:
Identificamos a necessidade de cautela ao utilizar equações de estimativa do GER em pessoas idosas longevas, com a equação de Anjos et al. (2014) sendo a menos imprecisa, embora a acurácia geral e a concordância individual sejam limitadas. A composição corporal, em particular PP, MLG e MG, foram influenciadores do GER em pessoas idosas
Introduction:
The aging process is associated with a progressive reduction in resting energy expenditure (REE). Although indirect calorimetry (IC) is considered the gold standard for assessing REE, predictive mathematical equations are more commonly used in clinical practice. Objective:
To evaluate the accuracy and agreement between measured resting energy expenditure (mREE) and estimated resting energy expenditure (pREE), as well as their associations with body composition, strength, and engagement in physical activity or exercise in healthy long-lived elderly individuals. Methods:
Cross-sectional study with 74 elderly individuals (45 women and 29 men) aged ≥ 80 years, who were healthy. REE was measured by IC (after a 12-hour overnight fast) and estimated by 11 prediction equations. Body composition was assessed by bioelectrical impedance analysis. The normality was assessed by the Shapiro-Wilk test. Student's t-tests and Mann-Whitney tests were used for comparing means and medians, respectively, between sexes. Proportion comparisons were made using the chi-square test. Comparison between mREE and pREE values was performed using the Wilcoxon test. Spearman and Pearson correlation was conducted to compare associations. Variations of 10% from mREE were used as an accuracy measure. Individual REE agreement was examined by tertiles and Bland-Altman analysis. Results:
The median age was 85 years (82.00 – 85.25). The mREE showed moderate correlation with all pREE (0.30 ≤ | r | < 0.60). When considering genders, correlations were significant only among men. All equations overestimated REE values. The smallest total difference between mREE and pREE was achieved by the equation by Mifflin et al. (1990) (237.16 kcal/d), for women by Porter et al. (2023) (247.43 kcal/d), and for men by Anjos et al. (2014) (326.59 kcal/d). The highest accuracy among women was identified by the equation Porter et al. (2023) (26.7%), while Anjos et al. (2014) provided higher accuracy in the total group and men (23.0% and 20.7%, respectively). This equation also showed better individual agreement in tertile classification (40.5%). Low agreement was identified in all formulas by Bland-Altman plots. There was a strong correlation between mREE and lean body mass (r=0.329, p=0.008), fat mass in men (r=0.607, p=<0.001), and calf circumference for the total (r=0.322, p=0.001) and for men (r=0.419, p=0.009). Conclusion:
We identified the need for caution when using REE estimation equations in long-lived elderly individuals, with the Anjos et al. (2014) equation being the least inaccurate, although overall accuracy and individual agreement are limited. Body composition, particularly fat-free mass, lean body mass, and fat mass, influenced REE in elderly individuals.
