ПРОГНОЗУВАННЯ БАЗОВОГО МЕТАБОЛІТНОГО РОЗМІРУ ДІТЕЙ, ЩО ВІДВИЧАЮТЬСЯ Журнал Американського коледжу з питань харчування Vol.

  • Повна стаття
  • Цифри та дані
  • Список літератури
  • Цитати
  • Метрики
  • Передруки та дозволи
  • Отримати доступ /doi/full/10.1080/07315724.1998.10718818?needAccess=true

ПОЯСНЕННЯ МЕТОДУ РОЗРАХУНОК BMR

Ми вдячні за ваш лист, надісланий нам 11 серпня 1998 року стосовно деяких коментарів до статті, нещодавно опублікованої Тверською та ін. У Журналі Американського коледжу з питань харчування. Що стосується невідповідних порівнянь, ми зробили ці порівняння лише для ілюстративних цілей. Ми хотіли показати, що деякі опубліковані рівняння передбачення, такі як перевірені нами, не підходять для використання у дітей із ожирінням. Нашою метою було довести, що невідповідне використання рівнянь прогнозування призводить до потенційних помилок BMR.

розміру

Метод непрямої калориметрії добре пояснили. Ми посилалися на дослідження валідації (посилання №4) для метаболічного монітора Deltatrac. Оператор системи був добре навчений і спостерігався мною під час усіх випробувань. Крім того, ми згадали, що наші тести BMR були «перед їжею, рано вранці». Наші пацієнти голодували протягом ночі та вимірювали “BMR”, а не “REE”. Ми виражаємо базальну швидкість метаболізму “BMR” у всьому рукописі.

Якщо не враховувати окислення білка, це спричинить помилку приблизно на 2% за 24-годинний BMR (Ravussin et al., J Clin Invest 1986; 78: 1568–1578). Похибка непрямої калориметрії ближче до 5%. Крім того, щоб врахувати цю помилку, необхідно зібрати 24-годинну сечу для аналізу на азот. Наші пацієнти приходили лише вранці для тестування, і було неможливо отримати цілодобові збори сечі. Це буде особливо важко у пацієнтів молодшого віку.

Вага тіла буде головним фактором, що сприяє швидкості метаболізму в будь-якому похідному. Це пов’язано з тим, що маса тіла в основному складається з нежирної маси. Більшість із них - це м’язи, які є основним фактором, що сприяє метаболізму. Однак відокремлення компонентів складу тіла лише сприяє поліпшенню передбачуваності швидкості метаболізму та зменшенню кількості не врахованих змін. Наприклад, ми вивели інше рівняння без нежирної маси та жирової маси. Вік, зріст, вага та стать були введені в модель. R 2 становив лише 0,70, на відміну від R 2 0,84, отриманого з додаванням нежирної маси та жирової маси. Використання нежирної маси та маси жиру в нашому рівнянні склало ще 14% мінливості BMR. Встановлено, що знежирена маса та жирова маса є важливими предикторами BMR у нашому рівнянні разом із віком та статтю. Ми не включили жодних коваріатів, які не були значущими предикторами BMR.