ПРОГНОЗУВАННЯ БАЗОВОГО МЕТАБОЛІТНОГО РІВНЯ У ОТЛИХ ДІТЕЙ

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.

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.

Ми не розділяли статі, оскільки це зменшило б кількість пацієнтів у кожному окремому рівнянні. Кінцевий результат не змінюється, чи існують два окремих рівняння або одне рівняння із статтю як коваріатою. Має сенс, що стать буде важливим предиктором BMR, оскільки швидкість метаболізму змінюється з пубертатом у дівчаток. Це пов’язано з двома фазами менструального циклу (Ferraro et al. J Clin Invest 1992; 90: 780–784). Ось чому стать є важливим коефіцієнтом у будь-якому похідному.

Розподіл за віком базувався на даних, які використовуються ВООЗ. Ми визнаємо тонку помилку в рукописі. Нашим наймолодшим пацієнтам було 6 років. Однак "3" у таблиці фізичних характеристик є помилкою. Ми погоджуємось, що використання кривих профілю зростання може бути кращим способом розподілу вікових груп пацієнтів.

Ми погоджуємось, що нежирна маса та маса жиру дорівнюють тій же масі, коли нежирна маса отримується шляхом біоелектричного опору. Маса без жиру визначається з розрахунку загальної кількості води в тілі опором струму 800 мкм, який накладається приладом біоелектричного опору. Рівняння прогнозування використовується для розрахунку нежирної маси. Однак було встановлено, що м’язи дуже близькі до 73% води у маленьких дітей та дорослих. Рівняння прогнозу, яке ми використовували для розрахунку маси без жиру, включало пацієнтів з подібним фоном, як наш власний. Ці рівняння були вдосконалені протягом багатьох років і включають тисячі суб'єктів у їх виведенні.

Ви пропонуєте кілька цікавих досліджень. На даний момент ми не знаємо, чи буде наше нове рівняння прогнозування належним чином оцінити BMR у дітей, які тільки починають програму контролю ваги. Зазвичай рівняння прогнозування слід використовувати в популяціях, для яких вони були отримані. Вихід за межі “рівня” рівняння призведе до потенційних помилок.

Сподіваюся, ми розглянули деякі Ваші занепокоєння щодо рукопису. Ви піднімаєте кілька хороших моментів, які можуть лише допомогти покращити майбутні метаболічні дослідження.