Comparação entre equações para estimativa de gasto energético basal e calorimetria indireta em ginastas
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/183340 |
Resumo: | Introdução e objetivos: O gasto energético basal (GEB) é o maior componente do gasto energético total diário, representando a energia necessária para manter as funções vitais do corpo. Este gasto pode ser influenciado por vários fatores, como idade, clima, gênero, etnia, composição corporal e nível de atividade física. O padrão ouro para a estimativa do GEB é a calorimetria indireta, visto que possui erro menor do que 1%. Entretanto, devido ao alto custo da técnica, foram desenvolvidas equações preditivas para populações específicas, baseadas em ajustes de regressão e validadas a partir da calorimetria indireta. Atletas de ginástica rítmica e artística possuem particularidades que podem influenciar este gasto, e não identificamos uma equação específica validada para este fim. Neste sentido, o objetivo deste estudo foi comparar diferentes equações para estimativa do GEB com os valores obtidos por calorimetria indireta em atletas praticantes de ginástica rítmica e artística, a fim de testar se há alguma equação que melhor se aplica a esta população. Materiais e métodos: Foram avaliadas 11 atletas do sexo feminino, praticantes de ginástica artística (GA) e rítmica (GR), e mensurados Índice de Massa Corporal (IMC), gordura corporal (%), GEB por calorimetria indireta e pelas equações preditivas Harris-Benedict, Henry & Rees, FAO/OMS, Schofield, McArdle e Institute of Medicine. Resultados e conclusão: Foram avaliadas 11 atletas, entre 13 e 22 anos de idade, com o percentual de gordura adequado (17,9 ± 6,1%,) segundo Wilmore e Costil, com 36 horas de treinamento semanais, sendo estatisticamente diferentes apenas na altura (GRxGA). Nenhuma das equações avaliadas se mostrou associada com os valores obtidos por calorimetria, especialmente quando este valor foi superior a 1400 kcal. Conclui-se que nenhuma das equações preditivas estudadas possui acurácia para estimar o GEB em ginastas, embora este resultado possa ter sido influenciado pelo tamanho da amostra estudada. |
id |
UFRGS-2_7aaa075ff867b67c9ac7e9df1e330f86 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/183340 |
network_acronym_str |
UFRGS-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
repository_id_str |
|
spelling |
Branco, Marina ChmelnitskySouza, Carolina Guerini deAlves, Fernanda Donner2018-10-16T02:42:57Z2015http://hdl.handle.net/10183/183340000973860Introdução e objetivos: O gasto energético basal (GEB) é o maior componente do gasto energético total diário, representando a energia necessária para manter as funções vitais do corpo. Este gasto pode ser influenciado por vários fatores, como idade, clima, gênero, etnia, composição corporal e nível de atividade física. O padrão ouro para a estimativa do GEB é a calorimetria indireta, visto que possui erro menor do que 1%. Entretanto, devido ao alto custo da técnica, foram desenvolvidas equações preditivas para populações específicas, baseadas em ajustes de regressão e validadas a partir da calorimetria indireta. Atletas de ginástica rítmica e artística possuem particularidades que podem influenciar este gasto, e não identificamos uma equação específica validada para este fim. Neste sentido, o objetivo deste estudo foi comparar diferentes equações para estimativa do GEB com os valores obtidos por calorimetria indireta em atletas praticantes de ginástica rítmica e artística, a fim de testar se há alguma equação que melhor se aplica a esta população. Materiais e métodos: Foram avaliadas 11 atletas do sexo feminino, praticantes de ginástica artística (GA) e rítmica (GR), e mensurados Índice de Massa Corporal (IMC), gordura corporal (%), GEB por calorimetria indireta e pelas equações preditivas Harris-Benedict, Henry & Rees, FAO/OMS, Schofield, McArdle e Institute of Medicine. Resultados e conclusão: Foram avaliadas 11 atletas, entre 13 e 22 anos de idade, com o percentual de gordura adequado (17,9 ± 6,1%,) segundo Wilmore e Costil, com 36 horas de treinamento semanais, sendo estatisticamente diferentes apenas na altura (GRxGA). Nenhuma das equações avaliadas se mostrou associada com os valores obtidos por calorimetria, especialmente quando este valor foi superior a 1400 kcal. Conclui-se que nenhuma das equações preditivas estudadas possui acurácia para estimar o GEB em ginastas, embora este resultado possa ter sido influenciado pelo tamanho da amostra estudada.Introduction and Objectives: The resting energy expenditure (REE) is the largest component of total daily energy expenditure, representing the energy needed to maintain vital body functions. Many factors may affect this expense, such as age, climate, gender, ethnicity, body composition and physical activity level. The gold standard for estimating the REE is indirect calorimetry, since it has a lower error than 1%. However, due to their high cost technique, predictive equations for specific populations based on regression and validated adjustments from calorimetry were developed. Rhythmic and artistic gymnastics athletes possess characteristics that can influence this expense, rather than have a specific equation validated for this purpose. In this sense, the aim of this study was to compare different equations to estimate REE with the values obtained by indirect calorimetry in athletes practicing rhythmic and artistic gymnastics, in order to test if there is any equation that best applies to this population. Materials and methods: We evaluated 11 female athletes, artistic and rhythmic gymnastics practitioners, and measured body mass index (BMI), body fat percentage, REE by indirect calorimetry and through the Harris-Benedict, Henry & Rees, FAO / WHO, Schofield, Free Fat Mass and IOM predictive equations. Results and conclusion: We evaluated 11 athletes between 13 and 22 years of age, normal weight (20.5 ± 1.8 kg / m²), with the right fat percentage (17.9 ± 6.1%), with 36 hours of training weekly, statistically different just in height (RG x AG). All equations were statistically significant difference when compared to calorimetry. None of the equations evaluated proved to be compatible with the values obtained by calorimetry, especially when this value was higher than 1400 kcal. We conclude that none of the predictive equations studied is adequate to the GEB in gymnasts, although the size of the sample may have influenced this result.application/pdfporNutriçãoEsportesMetabolismo basalMetabolismo energéticoGinásticaBasal metabolismEnergy metabolismSports nutritional sciencesComparação entre equações para estimativa de gasto energético basal e calorimetria indireta em ginastasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulFaculdade de MedicinaPorto Alegre, BR-RS2015Nutriçãograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000973860.pdfTexto completoapplication/pdf1142888http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/183340/1/000973860.pdfd7415f03f278fff1c578ada2b8c4fd7bMD51TEXT000973860.pdf.txt000973860.pdf.txtExtracted Texttext/plain77983http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/183340/2/000973860.pdf.txt0bbfa69f1d5eff41b56c6afec83ba423MD52THUMBNAIL000973860.pdf.jpg000973860.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg967http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/183340/3/000973860.pdf.jpgdf0670063f3771d3bb0181fa81f3fc6bMD5310183/1833402019-05-11 02:37:41.083123oai:www.lume.ufrgs.br:10183/183340Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2019-05-11T05:37:41Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Comparação entre equações para estimativa de gasto energético basal e calorimetria indireta em ginastas |
title |
Comparação entre equações para estimativa de gasto energético basal e calorimetria indireta em ginastas |
spellingShingle |
Comparação entre equações para estimativa de gasto energético basal e calorimetria indireta em ginastas Branco, Marina Chmelnitsky Nutrição Esportes Metabolismo basal Metabolismo energético Ginástica Basal metabolism Energy metabolism Sports nutritional sciences |
title_short |
Comparação entre equações para estimativa de gasto energético basal e calorimetria indireta em ginastas |
title_full |
Comparação entre equações para estimativa de gasto energético basal e calorimetria indireta em ginastas |
title_fullStr |
Comparação entre equações para estimativa de gasto energético basal e calorimetria indireta em ginastas |
title_full_unstemmed |
Comparação entre equações para estimativa de gasto energético basal e calorimetria indireta em ginastas |
title_sort |
Comparação entre equações para estimativa de gasto energético basal e calorimetria indireta em ginastas |
author |
Branco, Marina Chmelnitsky |
author_facet |
Branco, Marina Chmelnitsky |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Branco, Marina Chmelnitsky |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Souza, Carolina Guerini de |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Alves, Fernanda Donner |
contributor_str_mv |
Souza, Carolina Guerini de Alves, Fernanda Donner |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Nutrição Esportes Metabolismo basal Metabolismo energético Ginástica |
topic |
Nutrição Esportes Metabolismo basal Metabolismo energético Ginástica Basal metabolism Energy metabolism Sports nutritional sciences |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Basal metabolism Energy metabolism Sports nutritional sciences |
description |
Introdução e objetivos: O gasto energético basal (GEB) é o maior componente do gasto energético total diário, representando a energia necessária para manter as funções vitais do corpo. Este gasto pode ser influenciado por vários fatores, como idade, clima, gênero, etnia, composição corporal e nível de atividade física. O padrão ouro para a estimativa do GEB é a calorimetria indireta, visto que possui erro menor do que 1%. Entretanto, devido ao alto custo da técnica, foram desenvolvidas equações preditivas para populações específicas, baseadas em ajustes de regressão e validadas a partir da calorimetria indireta. Atletas de ginástica rítmica e artística possuem particularidades que podem influenciar este gasto, e não identificamos uma equação específica validada para este fim. Neste sentido, o objetivo deste estudo foi comparar diferentes equações para estimativa do GEB com os valores obtidos por calorimetria indireta em atletas praticantes de ginástica rítmica e artística, a fim de testar se há alguma equação que melhor se aplica a esta população. Materiais e métodos: Foram avaliadas 11 atletas do sexo feminino, praticantes de ginástica artística (GA) e rítmica (GR), e mensurados Índice de Massa Corporal (IMC), gordura corporal (%), GEB por calorimetria indireta e pelas equações preditivas Harris-Benedict, Henry & Rees, FAO/OMS, Schofield, McArdle e Institute of Medicine. Resultados e conclusão: Foram avaliadas 11 atletas, entre 13 e 22 anos de idade, com o percentual de gordura adequado (17,9 ± 6,1%,) segundo Wilmore e Costil, com 36 horas de treinamento semanais, sendo estatisticamente diferentes apenas na altura (GRxGA). Nenhuma das equações avaliadas se mostrou associada com os valores obtidos por calorimetria, especialmente quando este valor foi superior a 1400 kcal. Conclui-se que nenhuma das equações preditivas estudadas possui acurácia para estimar o GEB em ginastas, embora este resultado possa ter sido influenciado pelo tamanho da amostra estudada. |
publishDate |
2015 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2015 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2018-10-16T02:42:57Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/183340 |
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
000973860 |
url |
http://hdl.handle.net/10183/183340 |
identifier_str_mv |
000973860 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
instacron_str |
UFRGS |
institution |
UFRGS |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
collection |
Repositório Institucional da UFRGS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/183340/1/000973860.pdf http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/183340/2/000973860.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/183340/3/000973860.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
d7415f03f278fff1c578ada2b8c4fd7b 0bbfa69f1d5eff41b56c6afec83ba423 df0670063f3771d3bb0181fa81f3fc6b |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1815447226306002944 |