INTRODUÇÃO:

O gasto de energia em repouso ou necessidade energética basal é o maior componente da necessidade energética total de um indivíduo, usada no desenvolvimento de um plano nutricional adequado e pode ser medido aplicando o método de calorimetria indireta, considerado o gold standard desta determinação. Na sua ausência esta componente pode ser estimada recorrendo a equações preditivas, cuja aplicação é prática, económica e de fácil utilização, mas com limitações e questões relacionadas com a sua precisão.

OBJETIVOS:

Pretende-se avaliar quais as equações mais utilizadas para cálculo da necessidade energética basal, identificar os estudos desenvolvidos em populações Portuguesas e nos estudos realizados em populações adultas sem patologias conhecidas, aferir qual a diferença de resultados entre métodos.

METODOLOGIA:

Foi realizada uma revisão narrativa da literatura desde 2011 procurando publicações que comparam resultados de necessidade energética basal obtidos por calorimetria indireta e por diferentes equações preditivas, recorrendo às bases de dados Web of Science e PubMed.

RESULTADOS:

Foram selecionadas 311 publicações e após leitura dos resumos, 201 cumpriram os critérios de inclusão. Destas, 4 aplicam-se à população Portuguesa. Nos 201 artigos incluidos, a equação centenária de Harris-Benedict foi a mais aplicada (74%), seguida pela Food and Agriculture Organization of the United Nations/World Health Organization/United Nations University (49%) e em terceiro lugar surge a de Mifflin-St. Jeor (45%). Nos estudos que incluiam populações adultas sem patologias conhecidas (n=37), 49% reportaram desvios significativos dos resultados das equações preditivas mais comuns face à calorimetria indireta e 64% apresentaram diferenças menores quando utilizam equações preditivas desenvolvidas especificamente para essa população.

CONCLUSÕES:

Metade dos estudos realizados em populações adultas sem patologias conhecidas, incluidos nesta revisão, referem diferenças significativas entre os resultados das necessidades energéticas basais aplicando as equações preditivas mais comuns e as medições por calorimetria indireta. Facto que conduz ao crescente desenvolvimento de novas equações preditivas adaptadas a essas populações e a aplicação de novas soluções no seu desenvolvimento, como é exemplo a inteligência artificial. O constante aumento de estudos sobre este tema propondo novas equações preditivas, torna crucial a sistematização desta informação e a criação de guidelines que conduzam à seleção do método mais adequado e adaptado às diferentes populações, nomeadamente à população Portuguesa sobre a qual existe escassez de resultados.

INTRODUCTION:

Resting energy expenditure or basal energy expenditure is the largest component of an individual's total energy expenditure, used in the development of an adequate nutritional plan and can be measured by indirect calorimetry, considered the gold standard for this determination. In its absence, this component can be estimated using predictive equations, whose application is practical, economic and easy to use, but with limitations and issues related to its accuracy.

OBJECTIVES:

It is intended to evaluate which equations are most applied, to identify the studies carried out in Portuguese populations and in studies carried out in adult populations without known pathologies, to assess the difference in results between methods.

METHODOLOGY:

A narrative literature review was carried out since 2011, looking for publications that compare Resting energy expenditure results obtained by indirect calorimetry and by different predictive equations, using the Web of Science and PubMed databases.

RESULTS:

311 publications were selected and after reading the abstracts, 201 met the inclusion criteria. 4 of these publications were applied to the Portuguese population. Of the 201 articles included, the century-old Harris-Benedict equation was the most applied (74%), followed by Food and Agriculture Organization of the United Nations/World Health Organization/United Nations University (49%) and in third place is the Mifflin-St. Jeor (45%). In studies applied to adult populations without known pathologies (n=37), 49% reported significant deviations in the results of the most common predictive equations compared to indirect calorimetry, and 64% showed better results applying the predictive equations developed specifically for this population.

CONCLUSIONS:

Half of the studies carried out in adult populations without known pathologies, included in this review, refered to significant differences between the Resting energy expenditure results applying the most common predictive equations and indirect calorimetry measurements. This fact leads to the growing development of new predictive equations adapted to specific populations and the application of new solutions in their development, such as artificial intelligence. The constant increase of studies on this topic proposing new predictive equations, makes it crucial to systematize this information and create guidelines that lead to the selection of the most appropriate method, adapted to different populations, namely the Portuguese population on which there is a scarcity of results.

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