Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/10457
Título: Gasto Energético de Repouso em Pacientes com Diabetes Mellitus Tipo 2: Avaliação por Calorimetria Indireta e Equações Preditivas
Título(s) alternativo(s): Resting Energy Expenditure in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus 2: Assessment by Indirect Calorimetry and Predictive Equations
Autor(es): LIMA, Emilly Caroline Silva
Palavras-chave: Diabetes tipo 2;
Type 2 diabetes;
Gasto energético de repouso;
Resting energy expenditure;
Calorimetria indireta;
Indirect calorimetry;
Equações preditivas
Predictive equations
Data do documento: 22-Jan-2026
Editor: UFMA
Resumo: Introdução: O Diabetes Mellitus Tipo 2 (DM2) é um dos distúrbios metabólicos mais comuns no mundo, relacionado a fatores genéticos e ambientais, como ingestão calórica, composição de nutrientes e inatividade física. Dessa forma, a terapia nutricional é a principal estratégia para o controle glicêmico. Avaliar a precisão das equações preditivas é fundamental, pois pacientes com DM2 podem apresentar alterações metabólicas que influenciam suas necessidades energéticas. O objetivo deste estudo foi avaliar o gasto energético de repouso (GER) de pacientes diabéticos mensurado por calorimetria indireta (CI) e comparar com o gasto estimado por equações preditivas, verificando sua precisão. Métodos: O estudo incluiu 26 pacientes com DM2 internados no Centro Hospitalar São João, no Porto (Portugal). O GER foi medido por CI e estimado pelas equações de Harris-Benedict, Ireton-Jones, Barcellos, Huang et al., Martin et al. e Ikeda et al. A análise estatística foi realizada no SPSS IMB e apresentada em médias ± desvio padrão pelo teste U de Mann-Whitney, com p = 0,05. Resultados: O gasto energético de repouso medido por calorimetria indireta foi de 1767,06 ± 664,10 kcal/dia. As equações preditivas estimaram valores entre 1366,15 ± 183,58 e 1915,37 ± 437,51 kcal/dia, sendo Huang e Martin as mais próximas da calorimetria indireta. As equações de Harris–Benedict apresentaram viés negativo expressivo e o menor ICC, indicando baixa acurácia. Ireton-Jones, embora subestimativa, demonstrou melhor precisão e maior concordância com a CI. As equações de Barcellos superestimaram o GER, porém com baixa concordância. A equação de Ikeda apresentou a maior subestimativa, sendo a única com significância estatística para o ICC, apesar da fraca concordância clínica. Conclusão: Nenhuma equação apresentou desempenho ideal para estimar o GER em pacientes com DM2. A subestimação predominou, especialmente nas equações de Harris–Benedict e Ikeda, evidenciando limitações para uso individualizado. As equações de Huang e Martin tiveram desempenho superior, mas a variação entre métodos preditivos exige cautela, sobretudo em pacientes com DM2, que apresentam heterogeneidade metabólica relevante.
Descrição: Introduction: Type 2 Diabetes Mellitus (DM2) is one of the most common metabolic disorders in the world, related to genetic and environmental factors such as caloric intake, nutrient composition, and physical inactivity. Therefore, nutritional therapy is the main strategy for glycemic control. Evaluating the accuracy of predictive equations is fundamental, as patients with DM2 may present metabolic alterations that influence their energy needs. The objective of this study was to evaluate the resting energy expenditure (REE) of diabetic patients measured by indirect calorimetry (IC) and compare it with the expenditure estimated by predictive equations, verifying its accuracy. Methods: The study included 26 patients with DM2 hospitalized at the São João Hospital Center in Porto (Portugal). REE was measured by IC and estimated using the equations of Harris-Benedict, Ireton-Jones, Barcellos, Huang et al., Martin et al., and Ikeda et al. Statistical analysis was performed using SPSS IMB and presented as means ± standard deviation using the Mann-Whitney U test, with p = 0.05. Results: Resting energy expenditure measured by indirect calorimetry was 1767.06 ± 664.10 kcal/day. Predictive equations estimated values between 1366.15 ± 183.58 and 1915.37 ± 437.51 kcal/day, with Huang and Martin being the closest to indirect calorimetry. The Harris-Benedict equations showed a significant negative bias and the lowest ICC, indicating low accuracy. Ireton-Jones, although underestimating, demonstrated better precision and greater agreement with the CI. Barcellos' equations overestimated the REE, but with low agreement. Ikeda's equation showed the greatest underestimation, being the only one with statistical significance for the ICC, despite weak clinical agreement. Conclusion: No equation showed ideal performance for estimating REE in patients with type 2 diabetes. Underestimation predominated, especially in the Harris-Benedict and Ikeda equations, highlighting limitations for individualized use. The Huang and Martin equations performed better, but the variation between predictive methods requires caution, especially in patients with type 2 diabetes, who present significant metabolic heterogeneity.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/10457
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