Tasa metabólica en reposo por calorimetría indirecta y ecuaciones de predicción en deportistas con amputación: Análisis de concordancia Academic Article

abstract

  • La Tasa Metabólica en Reposo (TMR) suele calcularse utilizando ecuaciones de predicción por su fácil acceso y bajo costo. Sin embargo, estas ecuaciones no se encuentran validadas en población deportista con amputación.Objetivo:determinar la concordancia entre la medición de la TMR realizada por Calorimetría Indirecta (CI) y la calculada por ecuaciones de predicción en deportistas con amputación de miembros inferiores en Bogotá.Sujetos y métodos:Este estudio evaluó 16 deportistas adultos masculinos, con amputación de miembro inferior. La TMR se midió con CI y se calculó con las ecuaciones de predicción de Harris-Benedict, Cunningham, Mifflin -St. Jeor, Schofield y Oxford. Se utilizaron dos variables diferentes de masa corporal: masa corporal total (MCT) y masa magra (MM) determinada por Absorciometría de doble energía de rayos X (DEXA) y por el método antropométrico de fraccionamiento de masas en cinco componentes (5C). La concordancia se determinó a través del coeficiente de correlación intraclase (CCI) y se graficó mediante el método de Bland- Altman.Resultados y conclusión:La TMR determinada por la ecuación de Cunningham a partir de MM evaluada por DEXA, mostró la mejor concordancia con la CI (CCI= 0,709), seguida por Harris-Benedict con MCT (CCI= 0,697) y Cunningham con MM calculada por 5C (CCI= 0,693). La ecuación de Cunningham y Harris Benedict parecen ser las más adecuadas para calcular la TMR, sin embargo, se requieren más estudios con muestras mayores, lo cual permitirá obtener resultados más precisos.
  • Prediction equations for calculating resting metabolic rate (RMR) are widely used given their accessibility and low cost. However, they have not been yet validated in the amputee athlete population.Objective:to determine the concordance between the RMR measured by Indirect Calorimetry (IC) and that calculated by prediction equations in athletes with lower limb amputation in Bogota.Subjects and methods:sixteen adult male athletes with lower limb amputation were included. The RMR was measured with IC and calculated with the Harris-Benedict, Cunningham, Mifflin-St. Jeor, Schofield, and Oxford prediction equations. Three different body mass variables were used: total body mass (TBM) and lean body mass (LBM) determined by Dual Energy X-ray Absorptiometry (DEXA) and by the anthropometric method of mass fractionation into five components (5C). The agreement was determined by intraclass correlation coefficient (ICC) and plotted using the Bland-Altman method.Results and conclusions:RMR determined by the Cunningham equation from LBM assessed by DEXA showed the best agreement with CI (ICC= 0.709), followed by Harris-Benedict with MCT (ICC= 0.697) and Cunningham with LBM calculated by 5C (ICC= 0.693). The Cunningham and Harris-Benedict equation seems to be the most suitable for calculating RMR. However, more studies with larger samples are needed to obtain more accurate results.

publication date

  • 2023-5-1

edition

  • 50

keywords

  • Amputation
  • Amputees
  • Athletes
  • Basal Metabolism
  • Costs and Cost Analysis
  • Indirect Calorimetry
  • Lower Extremity
  • Photon Absorptiometry
  • Population
  • amputation
  • athletes
  • calorimetry
  • dual-energy X-ray absorptiometry
  • fractionation
  • lean body mass
  • methodology
  • prediction
  • resting metabolic rate
  • sampling

number of pages

  • 11

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