Resting Energy Expenditure, comparison of predictive formulas with bioimpedance: Peruvian population

Resumo

Introduction: In areas with limited access to healthcare systems, Resting Energy Expenditure (REE) estimation is performed using predictive equations to calculate an individual’s caloric requirement. One problem is that these equations were validated in populations with different characteristics from those in Latin America, such as race, height, or body mass, leading to potential errors in the prediction of this parameter. Objective: To determine the REE using predictive formulas compared with bioimpedance in Peruvians. Materials and methods: A comparative analytical cross-sectional study with secondary database analysis of the CRONICAS cohort. Results: we worked with a total of 666 subjects. The Mjeor equation was the one with the highest rating of 0.95, a lower mean absolute percentage error (MAPE) of 4.69%, and equivalence was found with the REE values. In the multiple regression, it was observed that the Mjeor equation was the one that least overestimated the REE, increasing 0.77 Kcal/day (95% CI: 0.769-0.814; p<0.001) for each point that increased the REE determined by bioimpedance. The strength of association between Mjeor and bioimpedance was 0.9037. Furthermore, in the regression of the data (weight, height, age) in the Mjeor equation it was observed that the coefficients obtained were the same as those used in the original equation. Conclusions: The Mjeor equation seems to be the most adequate to estimate the REE in the Peruvian population. Future prospective studies should confirm the usefulness of this formula with potential utility in primary health care.

Introducción: En zonas con acceso limitado a sistemas de salud, la estimación del Gasto Energético en Reposo (GER) se realiza utilizando ecuaciones predictivas para calcular el requerimiento calórico de un individuo. Uno de los problemas es que estas ecuaciones fueron validadas en poblaciones con características diferentes a las latinoamericanas, como raza, talla o masa corporal, lo que conlleva a potenciales errores en la predicción de este parámetro. Objetivo: Determinar el GER mediante fórmulas predictivas comparadas con la bioimpedancia en peruanos. Materiales y métodos: Estudio transversal analítico comparativo con análisis secundario de base de datos de la cohorte CRONICAS. Resultados: Se trabajó con un total de 666 sujetos. La ecuación de Mjeor fue la que obtuvo la puntuación más alta de 0,95, un error medio porcentual absoluto (MAPE) inferior de 4,69%, y se encontró equivalencia con los valores del GER. En la regresión múltiple, se observó que la ecuación de Mjeor fue la que menos sobreestimó el GER, aumentando 0,77 Kcal/día (IC 95%: 0,769-0,814; p<0,001) por cada punto que aumentaba el GER determinado por bioimpedancia. La fuerza de asociación entre Mjeor y bioimpedancia fue de 0,9037. Además, en la regresión de los datos (peso, talla, edad) de la ecuación de Mjeor se observó que los coeficientes obtenidos eran los mismos que los utilizados en la ecuación original. Conclusiones: La ecuación de Mjeor parece ser la más adecuada para estimar el GER en la población peruana. Futuros estudios prospectivos deberán confirmar la utilidad de esta fórmula para su potencial utilidad en la atención primaria de salud.