Gasto energético de repouso em pacientes dependentes de nutrição enteral domiciliar por doença neurológica incapacitante

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Joyce Cristina Santos de
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17162/tde-24082020-092642/
Resumo: Introdução: Várias doenças neurológicas resultam em limitações físicas incapacitantes, incluindo os distúrbios na deglutição com consequente inviabilidade do aporte nutricional por via oral. Se bem indicada e conduzida, a nutrição enteral domiciliar pode melhorar a qualidade de vida e reduzir a morbimortalidade nesses casos. A oferta energética é um aspecto fundamental no cuidado nutricional. Embora o gasto energético de repouso (GER) determinado por calorimetria indireta (CI) seja método mais preciso, na prática clínica a estimativa da necessidade energética baseia-se em cálculos feitos a partir de equações preditivas do gasto energético basal (GEB). Entretanto, a confiabilidade das equações preditivas é pouco estudada e os dados são controversos. Objetivo: Determinar o GER de pacientes com doença neurológica através de CI e comparar com equações preditivas. Casuística e métodos: Os pacientes elegíveis eram acompanhados no ambulatório \"Apoio à Nutrição Enteral Domiciliar\" de hospital público terciário no período entre janeiro de 2017 a dezembro de 2018. Foram incluídos os sujeitos com doença neurológica incapacitante em uso de nutrição enteral exclusiva. Foram documentados os dados demográficos, realizadas as medidas antropométricas e a análise da composição corporal por bioimpedância elétrica. O GEB foi calculado a partir das equações preditivas de Harris-Benedict, FAO/OMS e Miflin-St Jeor. O GER foi determinado pela equação de Weir a partir dos dados de CI. Foram feitas as associações (correlação de Pearson/Spearman), análise comparativa entre os resultados obtidos pela equação de Weir e os cálculos preditivos de GEB, além da análise de concordância pelo diagrama de Bland-Altman. A análise estatística descritiva e comparativa foi realizada utilizando software SPSS Statistics versão 20.0. O diagrama de Bland-Altman foi determinado de acordo com fórmula padronizada. Diferenças entre as variáveis foram consideradas significativas quando p &le; 0,05. Resultados: O estudo incluiu 19 pacientes com idade de 47 ± 21 anos, com diagnóstico de doença neurológica há 11 ± 13 anos e em uso de nutrição enteral domiciliar por 60 ± 67 meses. A maioria (70%) dos pacientes recebia nutrição enteral por gastrostomia e o restante por sonda transnasal, com oferta energética de 1597 ± 319 kcal/dia. O índice de massa corporal foi de 20 ± 4 kg/m2 e a circunferência da panturrilha foi 26 ± 5 cm, mostrando-se reduzida. A porcentagem de massa gorda corporal foi superior aos valores de referência (39 ± 11%), paralelamente à redução de massa corporal magra (61 ± 11%). O GER obtido pela CI foi de 1101 ± 347 kcal, estatisticamente semelhante à equação de Mifflin-St Jeor (1228 ± 268 kcal, p=0,134) e inferior às equações de Harris-Benedict (1278 ± 242 kcal, p=0,049) e FAO/OMS (1330 ± 242 kcal, p=0,007). Paralelamente, o GER foi calculado de acordo com o peso corporal (22 ± 6 kcal/kg) e com a quantidade de massa corporal magra (38 ± 17 kcal/kg de massa magra). Observamos correlação positiva entre os dados da CI e todas as equações preditivas (Harris-Benedict, p<0,01 e r=0,75; FAO/OMS p<0,01 e r=0,65; Mifflin-St Jeor p<0,01 e r=0,71). O diagrama de Bland-Altman mostrou que todos os dados plotados estavam no limite de concordância com a equação de Weir, com a exceção de um indivíduo nos casos das equações preditivas de Harris Benedict e Mifflin-St Jeor. As médias da diferença entre CI e as equações preditivas foram negativas, indicando predomínio da superestimativa do GEB obtido pela da equação de Harris-Benedict (-175,5 ± 228 kcal/dia), FAO/OMS (-228,9 ± 264 kcal/dia e Mifflin-St Jeor (-130,9 ± 242 kcal/dia). Em relação à CI, a adequação individual entre os dados obtidos pelas equações de Harris-Benedict, FAO/OMS e Mifflin-St Jeor foi de 47,4%, 26,3% e 21,1%, respectivamente. Conclusões: Nenhuma equação preditiva avaliada mostrou-se totalmente adequada para estimar o GEB de pacientes com doença neurológica. A equação de FAO/OMS mostrou-se inadequada em todas as análises realizadas. Por um lado, a equação de Mifflin-St Jeor apresentou semelhança estatística, correlação positiva e menor diferença porcentual em relação à CI. Por outro lado, a equação de Harris-Benedict apresentou maior porcentagem de adequação individual (47,4%), com ausência de subestimativa e, embora alta (52,6%), menor porcentagem de superestimativa que as demais equações preditivas. A partir dos dados obtidos, nós sugerimos utilizar fórmula de Harris-Benedict para cálculo do GEB, acrescida de fatores de correção individual. O acompanhamento nutricional individualizado deve ser realizado periodicamente a fim de permitir os ajustes necessários na oferta energética.
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spelling Gasto energético de repouso em pacientes dependentes de nutrição enteral domiciliar por doença neurológica incapacitanteResting energy expenditure in patients on home enteral nutrition due to disabling neurological diseaseCalorimetria indiretaDoença neurológicaGasto energético em repousoIndirect calorimetryNeurological diseaseResting energy expenditureIntrodução: Várias doenças neurológicas resultam em limitações físicas incapacitantes, incluindo os distúrbios na deglutição com consequente inviabilidade do aporte nutricional por via oral. Se bem indicada e conduzida, a nutrição enteral domiciliar pode melhorar a qualidade de vida e reduzir a morbimortalidade nesses casos. A oferta energética é um aspecto fundamental no cuidado nutricional. Embora o gasto energético de repouso (GER) determinado por calorimetria indireta (CI) seja método mais preciso, na prática clínica a estimativa da necessidade energética baseia-se em cálculos feitos a partir de equações preditivas do gasto energético basal (GEB). Entretanto, a confiabilidade das equações preditivas é pouco estudada e os dados são controversos. Objetivo: Determinar o GER de pacientes com doença neurológica através de CI e comparar com equações preditivas. Casuística e métodos: Os pacientes elegíveis eram acompanhados no ambulatório \"Apoio à Nutrição Enteral Domiciliar\" de hospital público terciário no período entre janeiro de 2017 a dezembro de 2018. Foram incluídos os sujeitos com doença neurológica incapacitante em uso de nutrição enteral exclusiva. Foram documentados os dados demográficos, realizadas as medidas antropométricas e a análise da composição corporal por bioimpedância elétrica. O GEB foi calculado a partir das equações preditivas de Harris-Benedict, FAO/OMS e Miflin-St Jeor. O GER foi determinado pela equação de Weir a partir dos dados de CI. Foram feitas as associações (correlação de Pearson/Spearman), análise comparativa entre os resultados obtidos pela equação de Weir e os cálculos preditivos de GEB, além da análise de concordância pelo diagrama de Bland-Altman. A análise estatística descritiva e comparativa foi realizada utilizando software SPSS Statistics versão 20.0. O diagrama de Bland-Altman foi determinado de acordo com fórmula padronizada. Diferenças entre as variáveis foram consideradas significativas quando p &le; 0,05. Resultados: O estudo incluiu 19 pacientes com idade de 47 ± 21 anos, com diagnóstico de doença neurológica há 11 ± 13 anos e em uso de nutrição enteral domiciliar por 60 ± 67 meses. A maioria (70%) dos pacientes recebia nutrição enteral por gastrostomia e o restante por sonda transnasal, com oferta energética de 1597 ± 319 kcal/dia. O índice de massa corporal foi de 20 ± 4 kg/m2 e a circunferência da panturrilha foi 26 ± 5 cm, mostrando-se reduzida. A porcentagem de massa gorda corporal foi superior aos valores de referência (39 ± 11%), paralelamente à redução de massa corporal magra (61 ± 11%). O GER obtido pela CI foi de 1101 ± 347 kcal, estatisticamente semelhante à equação de Mifflin-St Jeor (1228 ± 268 kcal, p=0,134) e inferior às equações de Harris-Benedict (1278 ± 242 kcal, p=0,049) e FAO/OMS (1330 ± 242 kcal, p=0,007). Paralelamente, o GER foi calculado de acordo com o peso corporal (22 ± 6 kcal/kg) e com a quantidade de massa corporal magra (38 ± 17 kcal/kg de massa magra). Observamos correlação positiva entre os dados da CI e todas as equações preditivas (Harris-Benedict, p<0,01 e r=0,75; FAO/OMS p<0,01 e r=0,65; Mifflin-St Jeor p<0,01 e r=0,71). O diagrama de Bland-Altman mostrou que todos os dados plotados estavam no limite de concordância com a equação de Weir, com a exceção de um indivíduo nos casos das equações preditivas de Harris Benedict e Mifflin-St Jeor. As médias da diferença entre CI e as equações preditivas foram negativas, indicando predomínio da superestimativa do GEB obtido pela da equação de Harris-Benedict (-175,5 ± 228 kcal/dia), FAO/OMS (-228,9 ± 264 kcal/dia e Mifflin-St Jeor (-130,9 ± 242 kcal/dia). Em relação à CI, a adequação individual entre os dados obtidos pelas equações de Harris-Benedict, FAO/OMS e Mifflin-St Jeor foi de 47,4%, 26,3% e 21,1%, respectivamente. Conclusões: Nenhuma equação preditiva avaliada mostrou-se totalmente adequada para estimar o GEB de pacientes com doença neurológica. A equação de FAO/OMS mostrou-se inadequada em todas as análises realizadas. Por um lado, a equação de Mifflin-St Jeor apresentou semelhança estatística, correlação positiva e menor diferença porcentual em relação à CI. Por outro lado, a equação de Harris-Benedict apresentou maior porcentagem de adequação individual (47,4%), com ausência de subestimativa e, embora alta (52,6%), menor porcentagem de superestimativa que as demais equações preditivas. A partir dos dados obtidos, nós sugerimos utilizar fórmula de Harris-Benedict para cálculo do GEB, acrescida de fatores de correção individual. O acompanhamento nutricional individualizado deve ser realizado periodicamente a fim de permitir os ajustes necessários na oferta energética.Background: Several neurological diseases result in disabling physical limitations, including swallowing disorders with consequent unavailability of oral nutritional intake. If well indicated and conducted, home enteral nutrition can improve quality of life and reduce morbidity and mortality in these cases. Caloric supply is a fundamental aspect of nutritional care. Although the resting energy expenditure (REE) determined by indirect calorimetry (IC) is the more accurate method, in clinical practice, the estimate of energy needs is based on calculations made from predictive, the estimate of energy supply is based on calculations made from predictive equations of basal energy expenditure (BEE). However, the reliability of predictive equations is little studied and the data are controversial. Aims: Determine the ERR of patients with neurological disease through IC and, compare them with predictive equations. Methods: Eligible patients were followed up at the outpatient clinic \"Support for Home Enteral Nutrition\" of a tertiary public hospital between January 2017 and December 2018. Subjects with disabling neurological disease using exclusive enteral nutrition were included. We documented demographic data, anthropometric measurements, and body composition analysis by electrical bioimpedance. The BEE was calculated from the predictive equations of HarrisBenedict, FAO/WHO, and Mifflin-St Jeor. The Weir equation determined REE from IC data. Associations (Pearson/Spearman correlation) were made, comparative analysis between the results obtained by the Weir equation and the predictive calculation of BEE, in addition to the analysis of agreement by the Bland-Altman diagram. We used SPSS Statistics version 20.0 software for descriptive and comparative statistical analysis. Bland-Altman\'s diagram was determined according to a standardized formula. Differences between variables were considered significant when p&le;.0,05. Results: The study included 19 patients aged 47 ± 21 years, diagnosed with neurological disease for 11 ± 13 years and using home enteral nutrition for 60 ± 67 months. The majority (70%) of the patients received enteral nutrition by gastrostomy and the rest by transnasal tube, with an energy supply of 1597 ± 319 kcal/day. Body mass index was 20 ± 4 kg/m2 and calf circumference was 26 ± 5 cm, showing to be reduced. The percentage of body fat mass was higher than the reference values (39 ± 11%), parallel to the reduction of lean body mass of 61% ± 11. The REE obtained by IC was 1101 ± 347 kcal, statistically similar to the Mifflin-St Jeor equation (1228 ± 268 kcal, p=0.134) and lower than the Harris-Benedict equations (1278 ± 242 kcal, p=0.049) and FAO/WHO (1330 ± 242 kcal, p=0.007). At the same time, the REE was calculated according to body weight (22 ± 6 kcal/kg) and with the amount of lean body mass (38 ± 17 kcal/kg). We observed a positive correlation between IC data and all predictive equations (Harris-Benedict p<0.01 and r=0.75; FAO/WHO p<0.01 and r=0.65; Mifflin-St Jeor p<0.01 and r=0.71). Bland-Altman\'s diagram showed that all plotted data was at the limit of agreement with the Weir equation, except for an individual in cases of the predictive equations of Harris-Benedict and Mifflin-St Jeor. The means of the difference between IC and the predictive equations were negative, indicating a predominance of BEE overestimation obtained by the Harris-Benedict equation (-175 ± 228 kcal/day), FAO/WHO (-229 ± 264 kcal/day e Mifflin-St Jeor (- 131 ± 242 kcal/day). Regarding the CI, the individual adequacy between the Harris-Benedict, FAO / WHO, and Mifflin-St Jeor equations was 47.4%, 26.3%, and 21.1%, respectively. Conclusions: No predictive equation evaluated was fully adequate to estimate the BEE of patients with neurological disease. FAO/WHO equation was inadequate in all analyses performed. On the one hand, the Mifflin-St Jeor equation showed statistical similarity, positive correlation, and lower percentage difference concerning IC. On the other hand, the Harris-Benedict equation showed a higher percentage of individual adequacy (47.4%), with no underestimation and, although high (52.6%), a lower percentage of overestimation than other predictive equations. We suggest using the Harris-Benedict formula for calculating the GEB plus individual correction factors from the data obtained. Individualized nutritional monitoring must be carried out periodically to allow for the necessary adjustments in the energy supply.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCarvalho, Selma Freire deOliveira, Joyce Cristina Santos de2020-06-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17162/tde-24082020-092642/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2020-10-21T21:52:02Zoai:teses.usp.br:tde-24082020-092642Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212020-10-21T21:52:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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