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UNIVERSIDADE METODISTA DE PIRACICABA
FACULDADE DE CIÊNCIAS DA SAÚDE – FACIS
CURSO DE MESTRADO EM EDUCAÇÃO FÍSICA
AVALIAÇÃO DA COMPOSIÇÃO CORPORAL E DA
TAXA METABÓLICA DE REPOUSO DE MULHERES
JOVENS RESIDENTES NO INTERIOR
DO ESTADO DE SÃO PAULO/BRASIL
CACIANE DALLEMOLE
Piracicaba – SP
2006
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2
UNIVERSIDADE METODISTA DE PIRACICABA
FACULDADE DE CIÊNCIAS DA SAÚDE – FACIS
CURSO DE MESTRADO EM EDUCAÇÃO FÍSICA
AVALIAÇÃO DA COMPOSIÇÃO CORPORAL E DA
TAXA METABÓLICA DE REPOUSO DE MULHERES
JOVENS RESIDENTES NO INTERIOR
DO ESTADO DE SÃO PAULO/BRASIL
CACIANE DALLEMOLE
SUMÁRIO
Piracicaba – SP
2006
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado
em Educação Física da Universidade Metodista
de Piracicaba, como requisito parcial, para
obtenção do título de Mestre em Educação
Física com área de concentração em
“Performance Humana”, sob orientação do Prof.
Dr. Marcelo de Castro Cesar.
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AVALIAÇÃO DA COMPOSIÇÃO CORPORAL E DA TAXA
METABÓLICA DE REPOUSO DE MULHERES JOVENS RESIDENTES
NO INTERIOR DO ESTADO DE SÃO PAULO/BRASIL
Elaborada por
CACIANE DALLEMOLE
Aprovada em
29/09/2006
BANCA EXAMINADORA:
___________________________________________
Prof. Dr. Marcelo de Castro Cesar (Orientador)
__________________________________________
Prof. Dra. Maria Rita Marques de Oliveira
___________________________________________
Prof. Dra. Mara Patrícia Traina Chacon-Mikahil
________________________________________
Prof. Dr. Ídico Pelegrinotti
Universidade Metodista de Piracicaba
Faculdade de Ciências da Saúde
Piracicaba – SP
2006
4
DEDICATÓRIA
Dedico a minha mãe, Norma, minha maior
incentivadora e meu motivo de orgulho. A
Julia, por me dar paz e força para alcançar
este objetivo. A minha irmã Daniele, pelo
apoio e incentivo, e ao Eduardo, por me fazer
acreditar que os sonhos podem se tornar
realidade.
Amo muito todos vocês.
5
AGRADECIMENTOS
A Deus, meu Mestre no decorrer de toda minha vida;
Ao Prof. Dr. Marcelo de Castro Cesar, pelo seu apoio, competência e
orientação na realização desta dissertação e no desenvolvimento deste programa de
Mestrado, minha admiração, respeito e gratidão;
Ao Prof. Dr. Edílson Serpeloni Cyrino, por ter sido o grande
responsável pelo despertar na carreira acadêmica e científica, a minha profunda
admiração e gratidão;
A Prof. Dra. Maria Imaculada de Lima Montebelo, pela colaboração
na elaboração da estatística;
As Profas. Maria Rita Marques de Oliveira e Mara Patrícia Traina
Chacon-Mikahil, pelas contribuições de conhecimento para finalização desta
pesquisa;
Ao Prof. Ms. Eduardo do Nascimento Souza, pelo apoio, incentivo e
companheirismo, obrigada por você fazer parte da minha vida;
A Marina Bertato e a Pâmela, Milena, Ricardo e Thiago,
pesquisadores do laboratório de Avaliação Antropométrica e do Esforço Físico da
Universidade Metodista de Piracicaba;
Ao apoio da FAPESP que possibilitou a disponibilização do
equipamento para a medida da taxa metabólica de repouso das voluntárias;
A todas voluntárias que participaram deste estudo, muito obrigada.
6
RESUMO
O propósito principal do presente estudo foi verificar a composição
corporal e a taxa metabólica de repouso de mulheres jovens residentes no interior do
estado de São Paulo/Brasil. A amostra foi formada por 46 mulheres, estudantes
universitárias, com média de idade de 21,7 anos. Para análise da composição
corporal foram utilizadas medidas antropométricas de massa corporal, estatura e
Impedância Bioelétrica. Para a mensuração da taxa metabólica de repouso foi
empregado o método de calorimetria indireta. Adotou-se o nível de significância de
0,05 para tomadas de decisão. O resultado encontrado para a taxa metabólica de
repouso medida foi comparado com as estimadas por equações de predição,
demonstrando que a equação de Harris e Bendict superestimou a taxa metabólica
de repouso em 10%, seguida de Schofield e da FAO/WHO/UNU em 7%, enquanto
que a de Henry e Rees em 1,6%, sendo esta a única equação a não apresentar
diferença significante. Quando a taxa metabólica de repouso medida foi
correlacionada com as estimadas pelas equações de predição, foi encontrado um
coeficiente de correlação de r=0,62 (p<0,0001) para as quatro equações. Para todas
as voluntárias agrupadas, as variáveis massa corporal e massa magra foram as que
mais se correlacionaram com a taxa metabólica de repouso medida (r=0,62 e r=0,63,
respectivamente; p<0,0001), seguida do índice de massa corporal e massa gorda
(r=0,51; p<0,001), % de gordura corporal (r=0,43; p<0,05) e estatura (r=0,38;
p<0,05). Quando as voluntárias foram divididas em diferentes % de gordura corporal,
as variáveis massa magra e massa gorda diferiram significantemente entre os
grupos <25%, 25-30% e >30%. O índice de massa corporal diferiu significantemente
entre <25% com >30% e 25-30% com >30%, e a massa magra entre <25% com
>30%. A taxa metabólica de repouso medida foi significantemente maior no grupo
>30% comparado com o <25%, quando esta foi ajustada à massa corporal. Houve
diferença significante entre o grupo <25% com o >30%, entretanto quando foi
ajustada à massa magra não foi observada diferença significante. No grupo de
voluntárias <25%, as variáveis massa corporal e massa magra foram as que mais se
correlacionaram com a taxa metabólica de repouso medida (r=0,72 e r=0,71;
p<0,001), no de 25-30%, foram o índice de massa corporal e a massa magra (r=0,82
e r=0,75; p<0,001 e p<0,05), enquanto que no >30% nenhuma variável foi
7
correlacionada significantemente. Em relação às equações de predição, o grupo
<25% apresentou correlação significativa (r=0,72; p<0,001) nas quatro equações, o
de 25-30% obteve correlação significante (r=0,73; p<0,05) com as equações de
Schofield, FAO/WHO/UNU e Henry e Rees, enquanto que o >30% não foi
correlacionado com nenhuma das equações. Em conclusão, as mulheres com maior
% de gordura corporal, apresentaram maiores valores de composição corporal e
taxa metabólica de repouso medida que as com menores quantidades de gordura.
As voluntárias com diferentes % de gordura corporal, mostraram comportamentos
distintos quanto aos componentes determinantes da taxa metabólica de repouso
medida, das estimadas pelas equações de predição, indicando que essas devem ser
utilizadas com cautela em obesas. Das quatro equações estimadas, a de Henry e
Rees foi a única que não mostrou diferença significante quando comparada com a
taxa metabólica de repouso medida no grupo das 46 voluntárias, mostrando,
portanto, ser a mais adequada a ser utilizada em mulheres jovens com
características semelhantes as voluntárias estudadas.
Palavras chave: Mulheres jovens, composição corporal, taxa metabólica de repouso,
equações de predição.
8
ABSTRACT
The main purpose of the present study went verify a body
composition and the resting metabolic rate of young women's resident inside state
São Paulo/Brasil. The sample was formed by 46 women, university students, with
average of 21,7 year-old age. For analysis of the body composition measured
anthropometrics of body mass, stature and Impedance Bioelectrical were used. For
the measured of the resting metabolic rate the method of indirect calorimetry was
used. The level of significance of 0,05 was adopted for takings of decision. The result
found for measured resting metabolic rate was compared with the esteemed by
prediction equations, demonstrating that the equation of Harris and Benedict
overestimated resting metabolic rate in 10%, followed by Schofield and of
FAO/WHO/UNU in 7%, while the of Henry and Rees in 1,6%, being this the only
equation to not to present significant difference. When measured resting metabolic
rate was correlated with the esteemed by the prediction equations, it was found a
coefficient of correlation of r=0,62 (p<0,0001) for the four equations. For all the
contained volunteers, the variable body weigh and fat free mass they were the that
more correlated with measured resting metabolic rate (r=0,62 and r=0,63,
respectively; p<0,0001), followed by body mass index and fat mass (r=0,51;
p<0,001),% of fat (r=0,43; p<0,05) and stature (r=0,38; p<0,05). When the volunteers
were divided in different % of body fat, the variable body weigh, fat mass and % of fat
they differed significantly among the groups <25%, 25-30% and >30% of body fat,
the body mass index differed significantly among <25% with >30% and 25-30% with
>30%, and fat free mass among <25% with >30%. Measured resting metabolic rate
was larger significantly in the group >30% compared with the <25%, when this was
adjusted the body weigh, there was significant difference among the group <25%
with the >30%, however when this was adjusted for the fat free mass, significant
difference it was not observed. In the volunteers' group <25%, the variable body
weigh and fat free mass were the ones that more they were correlated with measured
resting metabolic rate (r=0,72 and r=0,71; p<0,001), in the one of 25-30%, they went
body mass index and to fat free mass (r=0,82 and r=0,75; p<0,001 e p<0,05), while
in the >30% any variable significantly was correlated. In relation to the prediction
equations, the group <25% presented significant correlation (r=0,72; p<0,001) in the
four equations, the one of 25-30% obtained significant correlation (r=0,73; p<0,05)
9
with the equations of Schofield, FAO/WHO/UNU and Henry and Rees, while the
>30% were not correlated with none of the equations. In conclusion, the women with
larger % of body fat, they presented larger values of anthropometrics measured and
resting metabolic rate measure that the with smaller amounts of fat. The volunteers
with different % of fat, they showed behaviors different with relationship to the
components determinant of measured resting metabolic rate, of the esteemed by the
prediction equations, indicating that those should be used with caution in obese. Of
the four esteemed equations, the one of Henry and Rees it went to only that didn't
show significant difference when compared with measured resting metabolic rate in
the 46 volunteers' group, being therefore, to be the most appropriate to be used in
young women with similar characteristics the studied volunteers.
Words key: Young women, body composition, resting metabolic rate, prediction
equations.
10
SUMÁRIO
Página
RESUMO........................................................................................ vi
ABSTRACT..................................................................................... viii
LISTA DE TABELAS....................................................................... xii
LISTA DE FIGURAS....................................................................... xiv
LISTA DE SÍMBOLOS E ABREVIATURAS.................................... xvi
1 INTRODUÇÃO................................................................................ 18
1.1 JUSTIFICATIVA.............................................................................. 19
2 REVISÃO DE LITERATURA........................................................... 21
2.1 AVALIAÇÃO DA COMPOSIÇÃO CORPORAL............................... 21
2.2 METABOLISMO ENERGÉTICO..................................................... 26
2.2.1 Metabolismo Voluntário................................................................... 26
2.2.2 Efeito Térmico dos Alimentos......................................................... 27
2.2.3 Termogênese Facultativa................................................................ 28
2.2.4 Metabolismo Basal.......................................................................... 28
2.3 ESTIMATIVAS PARA O METABOLISMO ENERGÉTICO.............. 29
2.3.1 Água Duplamente Marcada............................................................ 29
2.3.2 Sensores de Movimentos................................................................ 30
2.3.3 Monitoração da Freqüência Cardíaca............................................. 31
2.3.4 Registro Recordatório das Atividades Realizadas.......................... 31
2.3.5 Calorimetria..................................................................................... 32
2.3.5.1 Calorimetria Direta.......................................................................... 32
2.3.5.2 Calorimetria Indireta........................................................................ 33
2.3.6 Equações de Predição.................................................................... 36
2.4 FATORES QUE INFLUENCIAM NA TAXA METABÓLICA
DE REPOUSO................................................................................ 42
2.4.1 Fatores Biológicos........................................................................... 42
2.4.2 Fatores Ambientais......................................................................... 49
3 OBJETIVOS.................................................................................... 57
3.1 OBJETIVO GERAL......................................................................... 57
3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS........................................................... 57
11
4 MÉTODOS...................................................................................... 58
4.1 CASUÍSTICA................................................................................... 58
4.2 PROTOCOLO EXPERIMENTAL.................................................... 58
4.2.1 Avaliação da Saúde........................................................................ 58
4.2.2 Protocolo de Testes........................................................................ 58
4.2.2.1 Composição Corporal..................................................................... 59
4.2.2.2 Taxa Metabólica de Repouso......................................................... 60
4.2.3 Equações de Predição.................................................................... 62
4.3 MÉTODO ESTATÍSTICO................................................................ 62
5 RESULTADOS............................................................................... 64
6 DISCUSSÃO................................................................................... 80
7 CONCLUSÕES............................................................................... 93
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS................................................ 94
ANEXOS......................................................................................... 110
12
LISTA DE TABELAS
Página
Tabela 1 – Idade, composição corporal e TMR medida e ajustada em
função da massa corporal e massa magra no grupo de 46
mulheres estudadas............................................................... 64
Tabela 2 – Média e Desvio Padrão e resultado do nível descritivo do
teste t de Student dos valores da TMR medida e as
estimadas pelas diferentes equações de predição................ 65
Tabela 3 – Idade e composição corporal em função do % de gordura
corporal no grupo de 46 mulheres estudadas........................ 67
Tabela 4 – TMR medida e ajustada para a massa corporal e massa
magra, e TMR estimadas pelas equações de predição de
Harris e Benedict, Schofield, FAO/WHO/UNU e Henry e
Rees em função do % de gordura corporal das 46
voluntárias.............................................................................. 68
Tabela 5 – Correlação linear de Pearson entre a TMR medida e as
estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict
(H e B), Schofield, FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees
(H e R) para todas as voluntárias (n=46)................................ 73
Tabela 6 – Correlação linear de Pearson entre a idade, a composição
corporal e a TMR medida e estimadas pelas equações de
Harris e Benedict (H e B), Schofield, FAO/WHO/UNU (FAO)
e Henry e Rees (H e R) para todas as voluntárias (n=46)...... 74
Tabela 7 – Correlação linear de Pearson entre a TMR medida e as
estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict
(H e B), Schofield, FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees
(H e R) para o grupo de voluntárias <25% de gordura
corporal (n=22)........................................................................ 75
13
Tabela 8 – Correlação linear de Pearson entre a idade, a composição
corporal e a TMR medida e as estimadas pelas equações de
predição de Harris e Benedict (H e B), Schofield,
FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees (H e R) para o grupo
de voluntárias <25% de gordura corporal (n=22)......... 76
Tabela 9 – Correlação linear de Pearson entre a TMR medida e as
estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict
(H e B), Schofield, FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees
(H e R) para o grupo de voluntárias com 25-30% de gordura
corporal (n=11)........................................................................ 76
Tabela 10 – Correlação linear de Pearson entre a idade, a composição
corporal e TMR medida e as estimadas pelas equações de
predição de Harris e Benedict (H e B), Schofield,
FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees (H e R) para o grupo
de voluntárias com 25-30% de gordura corporal
(n=11)...................................................................................... 77
Tabela 11 – Correlação linear de Pearson entre a TMR medida e as
estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict
(H e B), Schofield, FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees
(H e R) para o grupo de voluntárias >30% de gordura
corporal (n=13)........................................................................ 78
Tabela 12 – Correlação linear de Pearson entre a idade, a composição
corporal e TMR medida e as estimadas pelas equações de
predição de Harris e Benedict (H e B), Schofield,
FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees (H e R) para o grupo
de voluntárias >30% de gordura corporal (n=13)......... 79
14
LISTA DE FIGURAS
Página
Figura 1 – Média e Desvio Padrão da variável Taxa Metabólica de
Repouso medida (TMRmed) e as estimadas pelas equações
de predição de Harris e Benedict (H e B), Schofield (Scho),
FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees (H e
R)......................................................................................... 66
Figura 2 – Média e Desvio Padrão da variável Idade (anos) em função
do % de gordura corporal (n=46)............................................ 69
Figura 3 – Média e Desvio Padrão da variável Estatura (cm) em função
do % de gordura corporal (n=46)............................................ 69
Figura 4 – Média e Desvio Padrão da variável Massa Corporal (kg) em
função do % de gordura corporal (n=46)................................ 70
Figura 5 – Média e Desvio Padrão da variável Índice de Massa
Corporal (kg/m
2
) em função do % de gordura corporal
(n=46)...................................................................................... 70
Figura 6 – Média e Desvio Padrão da variável Massa Magra (kg) em
função do % de gordura corporal (n=46)................................ 71
Figura 7 – Média e Desvio Padrão da variável Massa Gorda (kg) em
função do % de gordura corporal (n=46)................................ 71
Figura 8 – Média e Desvio Padrão da variável Taxa Metabólica de
Repouso medida (kcal/24 h) em função do % de gordura
corporal (n=46)........................................................................ 72
Figura 9 – Média e Desvio Padrão da variável Taxa Metabólica de
Repouso medida ajustada à Massa Corporal (kcal/kg) em
função do % de gordura corporal (n=46)................................ 72
15
Figura 10 – Média e Desvio Padrão da variável Taxa Metabólica de
Repouso medida ajustada à Massa Magra (kcal/kg) em
função do % de gordura corporal (n=46)................................ 73
16
LISTA DE SÍMBOLOS E ABREVIATURAS
% Percentagem
g Gramas
kg Kilogramas
kcal Kilocalorias
cm Centímetros
m Metros
h Horas
min Minutos
ml Mililitros
ACT Água corporal total
CO
2
Dióxido de carbono
DC Dobras cutâneas
DP Desvio padrão
EST Estatura
ETA Efeito térmico dos alimentos
FC Freqüência cardíaca
FECO
2
Fração de dióxido de carbono no ar expirado
FEO
2
Fração de oxigênio no ar expirado
GC Gordura corporal
GE Gasto energético
IB Impedância Bioelétrica
IC Índice de conicidade
ID Idade
IMC Índice de massa corporal
LV Limiar ventilatório
MC Massa corporal
MG Massa gorda
MM Massa magra
O
2
Oxigênio
QR Quociente respiratório
QR
p
Quociente respiratório protéico
17
QR
np
Quociente respiratório não protéico
R Resistência
RCQ Relação cintura quadril
TF Treinamento de força
TMB Taxa metabólica basal
TMR Taxa metabólica de repouso
TP Treinamento com pesos
VE Volume minuto expirado
VCO
2
Produção de dióxido de carbôno
VO
2
Consumo de oxigênio
VO
2
max Consumo máximo de oxigênio
18
1 INTRODUÇÃO
A medida do gasto energético (GE) total é um componente
fundamental em diversas pesquisas das áreas de metabolismo, nutrição e exercício
(SPEAKMAN, 1998). Desde o século XIX, a medição da taxa metabólica basal
(TMB) é realizada pela da determinação da quantidade de calor produzido no
organismo por meio da calorimetria direta. No início do século XX, iniciou-se a
medida da TMB pelo cálculo de calor indiretamente (calorimetria indireta) a partir do
consumo de oxigênio (VO
2
) e da produção de dióxido de carbono (VCO
2
)
(WAHRLICH; ANJOS, 2001).
Os dois principais componentes da demanda energética, estão
associados ao atendimento das necessidades orgânicas em estado de repouso e as
solicitações energéticas em situação de trabalho muscular voluntário. Além desses,
o efeito térmico dos alimentos (ETA) e, eventualmente, a chamada termogênese
facultativa também contribuem em menor proporção para o GE total (GUEDES;
GUEDES, 2003).
A demanda energética relacionada ao metabolismo de repouso (TMR
– Taxa Metabólica de Repouso) refere-se à energia necessária para a manutenção
da temperatura corporal em estado de repouso e dos sistemas integrados
associados às funções orgânicas básicas e essênciais. Seus valores se aproximam
da demanda energética mínima necessária à manutenção da vida ou do
metabolismo basal (HILL et al., 1995). O consumo diário de energia em humanos
pode ser dividido em três partes: a energia consumida em repouso responde por 60-
75% do GE total diário, o ETA 10% e a atividade física de 15-30% (WANG et al.,
2000).
A proporção do GE associado ao metabolismo de repouso depende
do nível de prática da atividade física do indivíduo. A contribuição da demanda
energética equivalente ao metabolismo de repouso é maior em indivíduos menos
ativos fisicamente, por utilizarem de menores quantidades de energia acima dos
níveis de repouso (GUEDES; GUEDES, 1998).
19
Além disso, a necessidade energética para a manutenção do
metabolismo de repouso é proporcional ao tamanho e as variações associadas à
composição corporal. Indivíduos mais altos e mais pesados tendem a apresentar
metabolismo de repouso mais elevado do que indivíduos de menor estatura e massa
corporal (MC) (HIMMS, 1984). Os músculos e outros tecidos magros apresentam
trabalho metabólico mais elevado que a gordura (RAVUSIN et al., 1986). Logo, o GE
associado ao metabolismo de repouso de indivíduos magros é mais elevada do que
a dos indivíduos com maiores quantidades de gordura, mas com MC semelhante.
A calorimetria indireta foi introduzida no início do século passado,
obtendo papel fundamental na investigação do metabolismo dos seres vivos
(DURIN, 1991). Na área clínica, foi amplamente utilizada até a década de 1950 para
avaliar o estado funcional da glândula tireóide, mediante determinação do
metabolismo basal (DIENER, 1997). A introdução do suporte nutricional na década
de 1970, renovou o interesse no estudo do metabolismo e nutrição de pacientes
enfermos, demonstrando a necessidade de se determinar, de maneira acurada, o
GE (MULLEN, 1991).
Com a mudança de orientação na estimativa das necessidades
energéticas humanas, da ingestão para o GE sugerida pela Food and Agriculture
Organization / World Health Organization / United Nations University
(FAO/WHO/UNU, 1985) houve a necessidade de se atualizar as informações
existentes sobre o metabolismo basal, fazendo assim uma revisão das equações de
predição da TMR (SCHOFIELD, 1985). Com isso, inúmeros estudos têm sido
desenvolvidos, com intuito de estimar o GE por meio de equações de predição em
determinadas populações.
1.1 JUSTIFICATIVA
A medida do GE total, bem como a composição corporal, são
componentes importantes nas inúmeras pesquisas das áreas do metabolismo,
nutrição e exercício.
A TMR é o principal componente do GE diário, podendo representar
de 50% (nos indivíduos muito ativos fisicamente) a 70% (nos mais sedentários) do
20
total de energia gasta diariamente (CLARK; HOFFER, 1991). Assim, o GE diário
deveria nortear necessariamente as recomendações energéticas diárias. Diante
desses fatos, considerando que na maioria das vezes não é possível medir a TMR
por calorimetria indireta, recomenda-se internacionalmente o uso de equações de
predição da mesma.
A literatura carece de equações para a população brasileira e tem
demonstrado que as existentes fornecem estimativas elevadas da TMR,
particularmente para os indivíduos residentes nos trópicos. Desta forma, é
necessário que mais estudos sejam realizados nos vários segmentos da população
brasileira, para que se possam validar ou propor equações adequadas de predição
da TMR. Como a calorimetria indireta é um método de custo elevado que requer
cuidado, a estimativa acurada do dispêndio e da ingestão calórica para o
planejamento alimentar seria facilitada por meio de equações de predição.
21
2 REVISÃO DE LITERATURA
2.1 AVALIAÇÃO DA COMPOSIÇÃO CORPORAL
Informações associadas à composição corporal tornam-se de
fundamental importância na avaliação da saúde, orientação dos programas de
redução da MC, condicionamento físico, diferenças socioculturais, bem como na
prevenção e tratamento de diversas doenças crônicas como Diabetes, Hipertensão
Arterial, Cardiopatias e Dislipidemias (AAHPERD, 1980).
Para estudar a composição corporal, a MC é subdividida em dois ou
mais compartimentos, usando modelos químicos, anatômicos ou fluido-metabólicos.
Quando a MC é dividida em dois compartimentos, essa divisão compreende em
gordura e massa magra (MM). O modelo químico compreende a composição
corporal dividida em multicomponentes, como gordura, água, proteínas e minerais, já
o modelo anatômico é dividido em tecido adiposo, tecidos moles (músculos não
esqueléticos), músculos esqueléticos e ossos, enquanto o modelo de fluidos
metabólicos é dividido em gordura, fluido extracelular, fluido intracelular, sólidos
intracelulares e sólidos extracelulares (HEYWARD; STOLARCZYK, 2000).
Existem diversos métodos de análise de composição corporal, com
diferentes características, seja na aplicabilidade prática, no custo, ou na precisão.
Essas análises podem ocorrer com procedimentos de determinação direta, indireta e
duplamente indireta (MARTIN; DRINKWATER, 1991). O procedimento direto, apesar
de elevada precisão, não é realizado, cuja análise é feita por meio da dissecação
física ou físico-química de cadáveres. Esta técnica consiste na separação dos
diversos componentes estruturais do corpo humano, com o propósito de verificar sua
massa isoladamente e estabelecer relações entre eles e a MC total (COSTA, 2001).
Este procedimento oferece suporte teórico às técnicas de medidas indiretas e
duplamente indiretas, sendo utilizado com maior freqüência em investigações
científicas e na validação dos recursos duplamente indiretos (GUEDES; GUEDES,
2003).
22
Nos procedimentos indiretos são obtidas informações quanto às
estimativas dos componentes de gordura e MM. Enquanto que, nos procedimentos
duplamente indiretos, equações de regressão são envolvidas para predizer variáveis
associadas aos procedimentos indiretos, que deverão estimar parâmetros da
composição corporal (GUEDES; GUEDES, 2003). As técnicas duplamente indiretas
são menos rigorosas, têm uma melhor aplicação prática e um menor custo
financeiro, podendo ser aplicadas em ambiente de campo e clínico. Também são
utilizadas em grande escala para a avaliação da composição corporal (MONTEIRO;
FERNANDES FILHO, 2002).
Os métodos mais utilizados pela literatura são os procedimentos
indiretos como a Densitometria, Hidrometria, Absortometria radiológica de dupla
energia, e os duplamente indiretos, como a Antropometria e a Impedância
bioelétrica:
1. Densitometria: Essa técnica baseia-se no pressuposto que a
densidade corporal é estabelecida pelas densidades de vários componentes
corporais e pela proporção em que cada um desses contribui para definir a massa
corporal total. Considerando o corpo constituído por dois compartimentos, sendo um
a massa gorda (MG) e o outro a MM, e sabendo que a densidade da MG é de 0,900
g/ml e da MM é de 1,100 g/ml, pode-se calcular a quantidade de gordura corporal a
partir de sua densidade total. No entanto, é necessário submergir totalmente o
indivíduo na água (Pesagem hidrostática) e considerar o efeito do ar residual nos
pulmões (BEHNKE; WILMORE, 1974). Embora essa avaliação produza valores de
densidade corporal muito precisos, sua avaliação é restrita a laboratórios, limitada
pela disponibilidade e dependente de tecnologia cara (BOILEAU; HORSWILL, 2003),
além do que avaliados devem ter uma adaptação ao meio aquático, limitando a sua
utilização em análises rotineiras da composição corporal (GUEDES; GUEDES,
2003). O método de pesagem hidrostática é considerado padrão ouro para a
validação em estudos de novos métodos de avaliação da composição corporal. Uma
outra maneira de se avaliar a densidade corporal é por meio da pletismografia, em
que para medir o volume corporal, utiliza-se o deslocamento do ar (GARROW et al.,
1979). Esse método requer aparelhagem complexa, o que torna o método de difícil
aplicação.
23
2. Hidrometria: É um método invasivo de estimativa da água corporal
total, devido à necessidade de ingerir ou aplicar uma substância no indivíduo
(isótopo de hidrogênio), que será distribuída igualmente por toda a água contida no
corpo. Os isótopos mais utilizados são o deutério (D
2
O) e oxigênio – 18, não
radioativos e o trítio (
3
H
2
O), radioativo (HOWLEY; FRANKS, 2000). Assim, assume-
se que a água corporal tem uma proporção fixa na MM e pode-se então calculá-la. A
MG é obtida subtraindo-se o peso total do peso da MM (SPEAKMAN, 1998). Esta
técnica deve ser utilizada com cuidados para crianças, adolescentes e idosos,
devido a variação no conteúdo de água destes indivíduos (LOHMAN, 1992). Como
limitações desta técnica encontram-se o custo, a necessidade de técnicos
especializados e a dificuldade da análise (LUKASKI, 1987).
3. Absortometria radiológica de dupla energia (DEXA): Baseia-se no
pressuposto de que o grau de absorção de radiações de cada tecido orgânico
depende do comprimento da onda utilizada e do número atômico dos elementos
interpostos (GUEDES; GUEDES, 2003). Essa técnica permite analisar a composição
corporal por segmentos (estimativa de mineral ósseo, gordura e massa dos tecidos
magros), oferecendo informações quanto à distribuição anatômica da gordura
(JENSEN, 1992). O DEXA é considerado um procedimento não-invasivo, não-
traumático, altamente preciso e reprodutivo (GUTIN et al., 1996), porém, fatores
como custo excessivo do equipamento, tempo de rastreamento do corpo e
dimensões corporais do avaliado, devem ser levados em consideração.
4. Antropometria: É a ciência que estuda e avalia as medidas de
tamanho, massa e proporções do corpo humano (FERNANDES FILHO, 1999).
Dentro desta ciência encontram-se medidas de MC e estatura, diâmetros e
comprimentos ósseos, espessura de dobras cutâneas (DC), circunferências e alguns
índices que avaliam o risco de desenvolver doenças, dentre estes: índice de massa
corporal (IMC) ou de Quetelet, índice de conicidade (IC) e índice de relação cintura e
quadril (RCQ).
A técnica antropométrica é considerada a de maior aplicabilidade,
devido à simplicidade de utilização, custo relativamente baixo quando comparado às
outras técnicas, a inocuidade, a relativa facilidade de interpretação e as menores
restrições culturais, por se tratar de medidas externas das dimensões corporais.
24
Portanto, essas medidas são consideradas ideais para pesquisas epidemiológicas
de larga escala e propósitos clínicos (HEYWARD; STOLARCZYK, 2000). A exatidão
e a fidedignidade das medidas antropométricas podem ser afetadas por
equipamento, habilidade do avaliador, fatores do sujeito e equação de predição
escolhida para estimar a composição corporal (GUEDES; GUEDES, 2003).
A medida das DC são as medidas antropométricas mais comumente
utilizadas na literatura para a análise dos parâmetros da composição corporal
(GUEDES; GUEDES, 2003), já que grande proporção da gordura corporal se
encontra localizada no tecido subcutâneo, e, assim, medidas quanto a sua
espessura servem como indicador da quantidade de gordura localizada em
diferentes regiões anatômicas (CLARYS et al., 1987). Para Lohman et al. (1984) a
exatidão e a precisão das medidas das DC dependem do tipo de compasso
utilizado, da familiarização dos avaliadores com as técnicas de medida e da perfeita
identificação do ponto anatômico a ser medido.
As equações de predição antropométricas estimam a densidade
corporal, a gordura corporal relativa ou a MM a partir de combinações de MC,
estatura, diâmetros ósseos, medidas de circunferências corporais e espessura de
DC. Essas equações são baseadas tanto em modelos generalizados como
específicos a grupos populacionais (HEYWARD; STOLARCZYK, 2000).
5. Impedância Bioelétrica (IB): A oposição oferecida por um circuito
elétrico a uma corrente alternada é denominada de impedância. Nas estruturas
biológicas essa deverá sofrer a influência de dois componentes: da resistência
apresentada pelos próprios tecidos à condução da corrente elétrica e da oposição
adicional (reactância) causada pela capacidade de isolamento à passagem da
corrente elétrica apresentada pelas membranas celulares e pelos tecidos não-
iônicos. Essa técnica produz informações quanto à impedância que o corpo humano
oferece a condução de uma corrente elétrica de baixa intensidade (LUKASKI, 1987).
No corpo humano essa condução elétrica está relacionada à
quantidade de água e distribuição de eletrólitos no mesmo. A água é considerada
como boa condutora elétrica, oferecendo pouca resistência à passagem de uma
corrente elétrica (GLANER, 2001). De acordo com Lukaski (1987), 73,2% da água
25
corporal total encontra-se na MM, onde a concentração de eletrólitos é maior, sendo
esta melhor condutora da corrente elétrica do que a gordura. Assim, é possível
estimar a água corporal total da MM, podendo ser determinado a MG e o % de
gordura corporal.
Diferentes proporções de gordura e massa magra (MM) acarretam
diferentes velocidades de condução, onde tecidos que apresentam elevado
conteúdo de água e de eletrólitos apresentam elevada capacidade de condução
elétrica, enquanto os chamados tecidos secos são altamente resistentes à
passagem da corrente elétrica (BAUMGARTNER, 1996). Ao se admitir que a MM
contém grande parte da água e dos eletrólitos do organismo, sendo, portanto o
principal responsável pelo nível de condutibilidade da corrente elétrica, estima-se o
componente da MM e, posteriormente, com base na MC, o componente de gordura
(GUEDES; GUEDES, 2003).
Esta técnica de avaliação pode ser realizada por meio do método
tetrapolar e do método bipolar. No método tetrapolar, a resistência é determinada
pela colocação de dois eletrodos (fonte e receptor) sobre o pulso direito e dois sobre
o tornozelo direito (BAUMGARTNER; CHUMLEA; ROCHE, 1990). Por este método é
possível identificar os níveis de resistência e reactância do organismo à corrente
elétrica, avaliando a quantidade total de água no organismo, enquanto que, o
método bipolar requer que o avaliado segure com ambas as mãos sobre os
eletrodos, para que a corrente elétrica possa percorrer os membros superiores do
tronco (COSTA, 2001).
Apesar do método da IB ser relativamente simples, fatores como:
equipamento, habilidade do mensurador (variabilidade inter-mensurador), fatores
ambientais (temperatura), diferentes equações utilizadas na estimativa da MM e
modificações internas ocorridas no sujeito (níveis de hidratação, atividade física,
alimentação e ciclo menstrual) podem afetar a resistência total do corpo e a
estimativa da MM (HEYWARD; STOLARCZYK, 2000).
Segundo Lukaski et al. (1986) para a medida da IB deve-se levar em
consideração o seguinte protocolo:
i) Manter-se em jejum pelo menos nas 4 h anteriores ao teste;
26
ii) Não utilizar medicamentos diuréticos nos 7 dias que antecedem o teste;
iii) Urinar pelo menos 30 min antes do teste;
iv) Não ingerir bebidas alcoólicas nas 48 h anteriores ao teste;
v) Não realizar atividades físicas extenuantes nas 24 h anteriores ao teste;
vi) Permanecer pelo menos de 5 a 10 min deitado em decúbito dorsal, em total
repouso antes da execução do teste.
As equações de predição da IB são baseadas tanto em modelos
populacionais específicos como generalizados. Além do mais, pesquisadores
demonstram que a exatidão de predição do método da IB pode ser aumentada
usando equações específicas para idade (LOHMAN, 1992), etnia (STOLARCZYK et
al., 1994), nível de gordura (GRAY et al., 1989), e nível de atividade física
(HOUTKOOPER et al., 1989).
Vários são os benefícios na utilização deste método para a avaliação
da gordura corporal, tais como: não requer um alto grau de habilidade do avaliador;
é confortável e não-invasiva; baixo custo; facilidade de aplicação e portabilidade;
pode ser utilizada na avaliação da composição corporal tanto para indivíduos obesos
como não obesos e possui equações específicas para diferentes grupos
populacionais (GRAY et al., 1989).
2.2 METABOLISMO ENERGÉTICO
A demanda energética total compreende o metabolismo voluntário, o
ETA, a termogênese facultativa e o metabolismo basal.
2.2.1 Metabolismo Voluntário
O GE relacionado ao metabolismo voluntário refere-se a toda
participação energética relacionada às contrações musculares voluntárias, sendo
27
associadas às atividades físicas, representa de 15 a 30% do GE diário e varia com o
nível de atividade física do indivíduo (ASTRAND; RODAHL, 1970).
O GE do metabolismo voluntário associado às atividades físicas do
cotidiano podem ser classificadas em cinco categorias (GUEDES; GUEDES, 2003):
i) Demanda energética proveniente do tempo dedicado ao descanso e às
necessidades vitais, como horas de sono, refeições, higiene e outras;
ii) Demanda energética solicitada pelas atividades no desempenho da ocupação
profissional;
iii) Demanda energética necessária para as tarefas domésticas;
iv) Demanda energética voltada a atender as atividades de lazer e do tempo livre;
v) Demanda energética induzida pelo envolvimento em atividades esportivas e
rotinas de condicionamento físico.
2.2.2 Efeito Térmico dos Alimentos
O ETA é a energia associada ao custo de digestão, absorção,
transporte e armazenamento dos nutrientes contidos nos alimentos ingeridos
(WELLE; LILAVIVATHANA; CAMPBELL, 1981), onde em valores médios, estima-se
que o ETA representa por volta de 10% do metabolismo energético total (GARROW;
HAWES, 1972). Porém, esses valores podem variar de acordo com a quantidade e a
proporção dos macronutrientes dos alimentos consumidos (ROTHWELL; STOCK,
1986).
D’Alessio et al. (1988) ao investigar o ETA em um grupo de
indivíduos magros e obesos, relataram que este aumentou linearmente com as
calorias ingeridas, independentemente se eram magros ou obesos. Das et al. (2004)
estudaram 30 mulheres com IMC médio de 48,9±1,7 kg/m
2
e verificaram que quanto
maior o IMC, maior era o ETA destas mulheres.
28
2.2.3 Termogênese facultativa
Compreende todo o calor produzido além da TMR (BIANCO, 2000). A
termogênese facultativa possui intensidade variável, dependendo da magnitude do
estímulo desencadeador, podendo ser induzida em duas condições: exposição ao
frio, em que o organismo perde maior quantidade de calor para o meio ambiente e,
portanto, aumenta a produção de calor além da TMR para manter a temperatura
corporal próxima a 37ºC; ou durante período de alimentação com dieta hipercalórica,
levando a um aumento da termogênese facultativa no sentido de eliminar, sob forma
de calor, o excesso de energia que de outra forma seria armazenada no organismo
(ROTHWELL; STOCK; STRIBLING, 1982). De acordo com Delvin e Horton (1990),
quando a termogênese facultativa ocorre, representa menos que 10% do
metabolismo energético total.
2.2.4 Metabolismo Basal
A demanda energética relacionada ao metabolismo basal refere-se à
quantidade mínima de energia gasta para manter as funções vitais do organismo no
estado de vigília. Inclui o custo de manter a integridade dos sistemas do organismo e
da temperatura corpórea basal, correspondendo entre 70 e 80% do gasto energético
total. Inclui também a energia das reações químicas e aquela das interações dos
hormônios (DE BOER et al., 1987). Para Goran (2000) o metabolismo basal
constitui, aproximadamente, 60 a 70% do GE diário na maioria dos adultos
sedentários.
A íntima relação entre o metabolismo basal e tamanho corporal é
conhecida há muitos anos. Contudo, estudos têm demonstrado que, para qualquer
tamanho e composição corporal, o metabolismo basal pode variar
consideravelmente entre os indivíduos. A MM (CUNNINGHAM, 1980; MIFFLIN et al.,
1990; VERGA; BUSCEMI; CAIMI, 1994; ILLNER et al., 2000; JOHNSTONE et al.,
2005), o nível de atividade física (ELIAKIM et al., 1998), a idade (KLAUSEN;
TOUBRO; ASTRUP, 1997; PIERS et al., 1998; KREMS et al., 2005), o sexo
(ARCIERO; GORAN; POEHLMAN, 1993; BLANC et al., 2004), a etnia (KIMM et al.,
29
2001; BLANC et al., 2004), a composição da dieta (D’ALLESSIO et al., 1988;
MOURÃO et al., 2005) e a condição de saúde (WEISSMAN; KEMPER, 1995) são os
principais determinantes do metabolismo basal.
2.3 ESTIMATIVAS PARA O METABOLISMO ENERGÉTICO
Conhecer o GE de uma pessoa é de grande valia, já que por meio da
avaliação deste, é possível utilizá-la em várias aplicações práticas, principalmente
quando relacionada aos programas de perda de MC (POWERS; HOWLEY, 2000).
Mais de 30 técnicas diferentes têm sido utilizadas para estimar a
atividade física e o GE (MELANSON; FREEDSON, 1996). De um modo geral, os
instrumentos de medida podem ser classificados em dois grupos: i) aqueles que
utilizam as informações fornecidas pelos sujeitos (questionários, entrevistas e
diários); ii) aqueles que utilizam marcadores fisiológicos ou sensores de movimentos
para a mensuração direta de atividades em determinado período de tempo (REIS;
PETROSKI; LOPES, 2000). Os principais métodos para se estimar o metabolismo
energético são: água duplamente marcada, sensores de movimentos, monitoração
da freqüência cardíaca, registro recordatório das atividades realizadas e calorimetria.
2.3.1 Água Duplamente Marcada
A técnica da água duplamente marcada permite, por sua vez, medir o
GE diário de indivíduos fora de confinamento, sem causar nenhuma modificação no
cotidiano (SCAGLIUSI; LANCHA JR, 2005), porém, essa técnica não permite
discriminar o quanto de energia o indivíduo gasta em repouso. O princípio deste
método consiste na ingestão de uma quantidade conhecida de água marcada com
isótopos de deutério e oxigênio (O
2
). O deutério é eliminado com a água, enquanto
que o O
2
é eliminado como água e dióxido de carbono (CO
2
). Desta forma, a
diferença entre essas taxas de eliminação, corrigidas pelo conjunto (pool) de água
corporal, corresponde a produção de CO
2
, em que por meio de equações de
30
calorimetria indireta, é convertida em GE total (MURGATROYD; SHETTY;
PRENTICE, 1993).
As taxas de eliminação dos isótopos podem ser determinadas por
meio da metodologia de dois pontos ou de múltiplos pontos. Na de dois pontos, a
taxa é calculada a partir da urina coletada um dia após a administração da dose e no
final do período metabólico. Enquanto que, a de múltiplos pontos é realizada
diversas coletas ao longo do período metabólico (SCAGLIUSI; LANCHA JR, 2005).
Este método requer um alto custo dos equipamentos envolvidos, a
sofistificação dos seus procedimentos, requer pessoal amplamente treinado,
tornando esse método de difícil aplicação na avaliação rotineira do GE,
especialmente em estudos epidemiológicos (GUEDES; GUEDES, 2003).
2.3.2 Sensores de Movimentos
Esse método consiste na hipótese de que os movimentos dos
segmentos corporais refletem no GE total (MELANSON; FREEDSON, 1996),
consistindo no registro da quantidade e da freqüência dos movimentos voluntários
realizados no plano vertical ou tridimensional (AYEN; MONTOYE, 1988). Os
sensores de movimentos mais utilizados são os acelerômetros portáteis. Geralmente
são fixados na cintura do avaliado e registram os movimentos realizados pelo tronco
e pelos membros inferiores. As informações produzidas pelos acelerômetros
portáteis permitem verificar a demanda energética minuto a minuto e acumulada no
período de uso do equipamento, mediante o envolvimento de equivalentes
energéticos associados ao metabolismo de repouso, estimado pelas características
de MC, estatura, idade e sexo (GUEDES; GUEDES, 2003).
Porém, este aparelho quando utilizado em atividades que não
envolvem movimento no plano vertical, as medidas não são bem mensuradas
(MELANSON; FREEDSON, 1996), sendo mais preciso quando a forma de atividade
predominantemente é a caminhada.
31
2.3.3 Monitoração da Freqüência Cardíaca
O princípio deste método é devido aos aumentos observados na
freqüência cardíaca (FC) estarem associado à intensidade e a duração do trabalho
físico realizado em exercício sub-máximo (FOSS; KETEYIAN, 2000). Neste caso, a
FC é relacionada linearmente com o VO
2
a partir de curvas de calibração
previamente estabelecidas, informações associadas à FC são convertidas em
valores estimados de VO
2
e de GE (CEESAY et al., 1989).
Esse método consiste na fixação do monitor cardíaco eletrônico ao
redor do tórax do indivíduo, sendo capaz de captar a FC e transmiti-la a um receptor
usado no pulso (FOSS; KETEYIAN, 2000). Após o período de coleta de dados, as
informações armazenadas no receptor são decodificadas mediante análise
computacional e interpretadas em valores de GE (GUEDES; GUEDES, 2003).
Embora os monitores mensurem adequadamente a FC, a sua
precisão para a medida de GE é limitada pelo fato da FC se alterar
independentemente da atividade física (RACETTE; SCHOELLER; KUSHNER,
1995). Uma outra limitação deve-se ao fato de que em indivíduos sedentários a FC
medida em 24 h quase não ultrapassa os limites de repouso, dificultando a distinção
entre a intensidade das atividades (MELANSON; FREEDSON, 1996). Apesar destas
limitações, a FC pode fornecer uma indicação da intensidade, duração e freqüência
da atividade (GUEDES; GUEDES, 2003).
2.3.4 Registro Recordatório das Atividades Realizadas
Devido a sua praticabilidade, este método vem sendo amplamente
utilizado para determinação do GE, sendo uma das ferramentas mais comumente
empregada em estudos epidemiológicos de larga escala (MELANSON; FREEDSON,
1996). Este método consiste em estimar a demanda energética com base em
informações correspondentes às atividades do cotidiano fornecidas pelo próprio
avaliado ao longo de cada dia, ou solicitar ao mesmo para que mantenha um diário
onde todas as atividades realizadas sejam registradas (GUEDES; GUEDES, 2003).
32
Após o período de levantamento das atividades realizadas pelo
avaliado, as informações são quantificadas em tempo e convertidas para demanda
energética em unidades de quilocalorias (kcal) por quilogramas (kg) de MC,
mediante tabela de conversão dos conhecidos custos energéticos de várias
atividades (AINSWORTH et al., 1993). Os registros podem ser realizados em um
período de tempo de 1 a 3 dias (REIS et al., 2000), ou de 7 dias consecutivos,
obtendo assim informações tanto dos dias da semana quanto aos do final de
semana (GUEDES; GUEDES, 2003).
Uma desvantagem deste método é que o instrumento empregado
pode não identificar todos os comportamentos de atividade física, podendo levar a
dificuldades na classificação dos hábitos destas atividades (HENSLEY;
AINSWORTH; ANSORGE, 1993), como na superestimação do GE diário
(DALLEMOLE et al., 2006).
2.3.5 Calorimetria
O método padrão de avaliação do GE é a calorimetria. A calorimetria
direta compreende a mensuração de calor por meio da energia gasta por um
indivíduo, cuja produção ocorre pela respiração e trabalho celular, assim, a medida
da produção de calor fornece uma avaliação direta da sua taxa metabólica
(POWERS; HOWLEY, 2000).
2.3.5.1 Calorimetria Direta
O calor produzido pelo corpo pode ser medido em um
calorímetro semelhante ao utilizado para determinação do conteúdo energético dos
alimentos. O calorímetro humano consiste em uma câmera selada com suprimento
de O
2
, na qual uma pessoa pode viver e trabalhar por um longo período, tendo
volume conhecido de água circulando por meio de uma serpentina na parte superior
desta câmara. Uma vez que esta é isolada, o calor produzido é irradiado pelo
indivíduo e absorvido pela água circulante, ocorrendo mudanças na temperatura da
33
água refletindo o metabolismo energético para um dado momento (McARDLE;
KATCH, 1996).
O processo de mensuração da taxa metabólica de animais pela
calorimetria direta vem sendo realizado por pesquisadores desde o século XVIII
(POWERS; HOWLEY, 2000). Essa técnica evolve a colocação do animal em uma
câmera fechada (calorímetro), isolado do meio ambiente por uma camada de água
que circunda a câmera, permitindo a livre troca de O
2
e CO
2
. A temperatura corporal
do animal eleva a temperatura da água circundante, assim é possível determinar a
quantidade de produção de calor por meio da alteração da temperatura da água por
unidade de tempo. Essa perda de calor pode ser mensurada e adicionada ao calor
total absorvido pela água para fornecer uma estimativa da taxa de utilização de
energia pelo animal (BROOKS; FAHEY, 1984).
A medida direta da produção de calor em humanos é de considerável
importância teórica, ainda que seu uso e aplicação sejam limitados. O calorímetro é
relativamente pequeno e bastante dispendioso, as medidas precisas de produção de
calor são demoradas, seu uso geralmente não se aplica a determinações
energéticas durante a prática de esportes comuns, atividades ocupacionais e
recreativas (McARDLE; KATCH, 1996), em que exige o confinamento do avaliado
em ambiente de laboratório, inibindo a realização de muitas atividades do cotidiano
(GUEDES; GUEDES, 2003).
2.3.5.2 Calorimetria Indireta
Devido às dificuldades encontradas para a realização da calorimetria
direta, a calorimetria indireta foi criada para facilitar a mensuração do GE. A
quantidade de VO
2
em repouso ou ao analisar um trabalho, quando expresso em
equivalente metabólico, será igual ao calor produzido pelo corpo, conforme
determinado diretamente num calorímetro. Neste método a mensuração do VO
2
consiste em uma medida indireta de energia, pois o calor não é medido diretamente
(McARDLE; KATCH; KATCH, 2003).
34
A calorimetria indireta considera o VO
2
consumido e o VCO
2
produzido por um indivíduo em uma unidade de tempo (WEIR, 1949). É um método
não invasivo que determina as necessidades energéticas e a taxa de utilização dos
substratos energéticos, a partir do VO
2
e do VCO
2
obtidos pela análise do ar
expirado pelos pulmões em determinado período de tempo (FERRANNINI, 1988).
Quando tanto o VO
2
quanto o VCO
2
(ambos em l/min) são disponíveis, pode-se
utilizar a proposta por Weir (1949): [(3,9 X VO
2
) + (1,1 X VCO
2
)] que é um cálculo
muito mais prático, dispensando a medição do metabolismo protéico ao incorporar
um fator de correção pela sua não medição (WAHRLICH; ANJOS, 2001). Esta
equação é aplicada em muitos estudos recentes (LOVEJOY et al., 2001;
POEHLMAN et al., 2002; BUTTE et al., 2003; CESAR et al., 2003; GRUNWALD et
al., 2003; HAUGEN et al., 2003; MULLER et al., 2004; PAUL; NOVOTNY;
RUMPLER, 2004; PLASQUI; WESTERTERP, 2004; ANTUNES et al., 2005; FETT;
FETT; MARCHINI, 2006).
A relação entre a quantidade de VO
2
e de VCO
2
é referida como
quociente respiratório (QR) e pode ser empregado para conhecer o tipo de substrato
que está sendo oxidado pelo indivíduo. O QR é dividido em quociente respiratório
não protéico (QR
np
), em que somente os carboidratos e as gorduras são
discriminados no VO
2
e VCO
2
, e o quociente respiratório protéico (QR
p
), que
representa a participação das proteínas. Essa diferenciação no QR é realizada
determinando-se a taxa de excreção diária do nitrogênio da urina (SIMONSON;
DEFRONZO, 1990).
A calorimetria indireta é um método prático para identificar a natureza
e a quantidade de substratos energéticos que estão sendo metabolizados pelo
organismo (DIENER, 1997). Sendo considerada uma teoria, ela se baseia em vários
pressupostos (FERRANNINI, 1988):
i) A entrada e saída dos gases envolvidos no processo de combustão metabólica,
ocorrem somente pelo nariz e pela boca, sendo que as perdas por meio da pele são
mínimas e desconsideradas. O O
2
e o CO
2
não são armazenados no organismo;
ii) Não está ocorrendo produção anaeróbia de energia;
35
iii) O aporte de substratos energéticos consiste de proteínas, carboidratos e
gorduras, todos de uma dada composição química;
iv) Os substratos energéticos participam na reação de combustão, na lipogênese e
na gliconeogênese. As concentrações de produtos intermediários não se modificam,
apesar das taxas das reações poderem variar;
v) A taxa de excreção de nitrogênio na urina como uréia representa a taxa de
catabolismo protéico simultâneo;
vi) O organismo está em estado de equilíbrio e a duração do estudo é suficiente para
corrigir flutuações nos pools do CO
2
, glicose e uréia.
A determinação indireta da TMR e da TMB são muito precisas, porém
devem ser realizadas sob algumas condições bastante rigorosas para se obter um
resultado acurado. Essas condições incluem os aspectos relacionados ao ambiente,
em que deve ser silencioso; pouca iluminação; temperatura confortável, para evitar
alterações causadas por frio ou ansiedade e ausência de atividade física prévia.
Para a mensuração da TMB deve ser pela manhã, ao acordar após 12 h de jejum. A
avaliação da TMR poderá ser em qualquer hora do dia, em que o indivíduo deverá
estar em repouso a pelo menos 30 min, de 3 a 4 h após a ingestão de alimentos,
para evitar a influência do GE que ocorre durante os processos digestivos e
absortivos (CUNNINGHAM, 1982).
A duração do exame depende da obtenção de um estado de
equilíbrio metabólico e respiratório, esta condição de equilíbrio é reconhecida
quando o VO
2
e o VCO
2
variam menos de 10% e o QR menos que 5% em um
intervalo de tempo de 5 min. O período de análise varia entre os pesquisadores, mas
geralmente é em torno de 20 min (STOKES; HILL, 1991).
A calorimetria indireta tem sido utilizada no planejamento e na
monitoração do suporte nutricional, na avaliação de pacientes com dificuldades para
serem retirados da assistência ventilatória mecânica e na monitoração da perfusão
tecidual em pacientes com instabilidade hemodinâmica (DIENER, 1997).
36
A avaliação da calorimetria indireta permite conhecer tanto o suporte
energético, importante para o emagrecimento, como também para a prescrição do
exercício físico (McARDLE; KATCH; KATCH, 2003).
2.3.6 Equações de Predição
O emprego da calorimetria indireta é limitado pela adaptação do
sujeito ao aparelho e pelo custo elevado (MURGATROYD; SHETTY; PRENTICE,
1993). Considerando que na maioria das vezes não é possível medir a TMR por
calorimetria indireta, recomendou-se o uso internacional de equações de predição.
A partir do século XX, vários estudos foram realizados e contribuíram
com equações cuja proposta era estabelecer padrões da TMR em diversas
situações como: diabetes melito, doenças da tireóide e processos febris
(FRANKENFIELD; YOUSEY; COMPHER, 2005). Considerando que na maioria das
vezes não é possível medir a TMR, com o passar dos anos houve um grande
interesse por parte de pesquisadores em desenvolver equações de predição para
indivíduos saudáveis. Dentre as equações mais comumente utilizadas estão: Harris
e Benedict (1919), Schofield (1985), FAO/WHO/UNU (1985) e Henry e Rees (1991).
Quando se estima a TMR por equações matemáticas, a acurácia é
menor do que quando se utiliza o VO
2
e o VCO
2
(NONINO, 2002), por outro lado à
praticidade de levantar dados populacionais em locais que não dispõem de
calorímetros.
A equação de Harris e Benedict (1919), foi criada a partir de estudos
realizados no início do século XX, com indivíduos saudáveis, no intuito de comparar
com indivíduos que apresentavam algumas doenças como diabetes, tireóide e
outras doenças febris. A amostra que originou essa equação foi composta por 136
homens, 103 mulheres e 94 crianças de origem norte-americana. As equações
foram desenvolvidas uma para cada sexo, incluindo como variáveis independentes,
a MC, a estatura e a idade. Esta equação é uma das mais utilizadas e conhecidas,
estima o dispêndio de repouso com um erro de cerca de 10% em 80 a 90% dos
indivíduos saudáveis (DICKERSON et al., 1991). De acordo com Schofield (1985) a
37
equação de Harris e Benedict é válida, embora não livre de erros. Ela também tem
sido relatada superestimar a TMR de indivíduos obesos.
Em 1985, Schofield compilou os dados de TMR disponíveis até
então, um total de 114 estudos. Foi obtida uma amostra de 7173 indivíduos (4809
homens e 2364 mulheres) em sua maioria de origem européia e norte-americana
(HENRY; REES, 1991). Schofield (1985) propôs um modelo de equação que
utilizava somente a MC, visto que a introdução de outras variáveis pouco melhorava
a estimativa da TMR. Nas equações propostas por este autor, utilizou-se diversas
faixas etárias (0 a 3; 3 a 10; 10 a 18; 18 a 30; 30 a 60 e >60 anos) divididas por
períodos com significado clínico na vida humana.
No mesmo ano de 1985, as equações propostas por Schofield (1985)
foram adotadas pela Organização Mundial da Saúde (OMS) com uma pequena
modificação, já que o banco de dados original de Schofield (1985) foi ampliado para
11000 dados da TMR (FAO/WHO/UNU, 1985). As equações de Schofield (1985) e
da FAO/WHO/UNU (1985) têm demonstrado superestimar as TMR de indivíduos
moradores de trópicos (HENRY; RESS, 1991).
A partir disso, Henry e Rees (1991) criaram equações de predição
para indivíduos residentes nos trópicos. Esses autores fizeram uma seleção de
estudos que atendessem determinados critérios, onde foram reunidos 2822 dados
de indivíduos de ambos os sexos, de diversas faixas etárias (3 a 60 anos)
provenientes de regiões tropicais. A TMR medida foi em média 8% menor quando
comparada com a TMR estimada pela equação de predição da FAO/WHO/UNU
(1985), sendo que os indivíduos do sexo masculino apresentavam uma TMR mais
alta (9%) do que os do sexo feminino (5,4%). A TMR medida comparada com a
equação de predição proposta por Schofield (1985) demonstrou valores inferiores
nestes indivíduos. Os autores concluíram que a TMR medida em sujeitos moradores
nos trópicos, apresentam valores inferiores quando comparado com as equações de
predição propostas por Schofield e pela FAO/WHO/UNU.
Desta forma, vários estudos têm sido realizados buscando comparar
a TMR medida com várias equações de predição, como as propostas por: Harris e
Benedict (1919), Schofield (1985), FAO/WHO/UNU (1985) e Henry e Rees (1991).
38
De Lorenzo et al. (2000) avaliaram a TMR de 46 homens (média de
idade de 30 anos) e 85 mulheres (média de idade de 45 anos) saudáveis, todos
italianos e compararam com equações de predição. Os indivíduos do sexo
masculino não apresentaram diferença da TMR medida comparada com a predita
pelas equações de Harris e Benedict (1919) e FAO/WHO/UNU (1985). Enquanto
que, para as mulheres os valores estimados pela equação de Harris e Benedict
foram significantemente maior que a equação proposta pela FAO/WHO/UNU.
Müller et al. (2004) investigaram a aplicação das equações propostas
pela FAO/WHO/UNU (1985) para indivíduos saudáveis. Foram avaliados 2528
sujeitos alemães, com idades entre 5 a 91 anos, em sete diferentes locais, entre os
anos de 1985 a 2002. A média da TMR foi superior nos indivíduos do sexo
masculino comparado ao feminino. Essas diferenças foram independentes dos
efeitos de idade, MC, MM, MG e de TMR. Os autores concluíram que as equações
propostas pela FAO/WHO/UNU para predizer a TMR podem super e subestimar a
TMR real. Essas equações foram inadequadas para utilização em sujeitos que estão
com baixa MC.
Cruz, Silva e Anjos (1999) realizaram um estudo com 50
universitárias residentes no estado do Rio de Janeiro/Brasil, na qual avaliaram a
TMR por calorimetria indireta e comparam com as equações de predição de: Harris e
Benedict (1919), FAO/WHO/UNU (1985) e Henry e Rees (1991). Os resultados
mostraram que a TMR predita foi significantemente maior que a medida (p<0,05). Os
resultados foram superestimados em 18,9% na equação de Harris e Benedict,
seguido pela FAO/WHO/UNU (12,5%) e Henry e Rees (7,2%). Os autores
concluíram que mais dados são necessários para desenvolver equações para a
população brasileira.
Dessa forma, Wahrlich e Anjos (2001) verificaram a TMR de 60
mulheres residentes no município de Porto Alegre/RS, com idades entre 20 a 40
anos de idade, e compararam com as equações de predição de: Harris e Benedict
(1919), Schofield (1985), FAO/WHO/UNU (1985) e Henry e Rees (1991). A TMR
medida foi significativamente menor quando comparada com as equações de
predição. A equação que mais superestimou foi a proposta por Harris e Benedict
(17,1%), seguida da FAO/WHO/UNU (13,5%), da estimada por Schofield (12,9%) e
39
da equação de Henry e Rees (7,4%). Os autores, concluem que as equações de
predição não foram adequadas para estimar a TMR das mulheres avaliadas.
Em pesquisa feita por Piers e Shetty (1993), avaliaram a TMR de 60
mulheres indianas com idade entre 18 a 30 anos. A avaliação foi realizada na fase
folicular do ciclo menstrual. Os resultados demonstraram que a média da TMR
medida foi 9,2% menor quando comparado com a TMR predita pela equação de
Schofield (1985) e 4,2% menor que a equação de Henry e Rees (1991). A equação
obtida neste estudo aproximou-se da TMR de mulheres norte-americanas, mas
subestimou quando comparada com as européias.
O estudo de Spurr et al. (1994) avaliou a TMR durante 1 ano, nas
quais foram realizadas 5 avaliações. Fizeram parte da amostra 21 mulheres
colombianas de 20 a 42 anos de idade. No decorrer do estudo as voluntárias
aumentaram a MC (1 a 1,5 kg) devido a um aumento da gordura corporal, a TMR
não variou durante o estudo. Quando comparou-se a TMR medida com a equação
de predição de Schofield (1985), os valores ficaram próximos, mas significantemente
maior quando comparado com a equação de Henry e Rees (1991). Os resultados
também se aproximaram da equação proposta pela FAO/WHO/UNU (1985).
Pesquisa realizada por Gonzalez et al. (2004) teve o objetivo de
mensurar o GE diário por meio da calorimetria indireta em indivíduos sedentários e
ativos, e assim comparar com a necessidade energética estimada pela equação da
FAO/WHO/UNU (1985). Foram avaliados 45 indivíduos sedentários (26 homens e 19
mulheres de 18 a 30 anos) e 69 indivíduos ativos (43 homens e 26 mulheres de 30 a
60 anos). Os autores demonstraram que a equação da FAO/WHO/UNU pode
superestimar as necessidades energéticas diárias, particularmente em indivíduos
sedentários. Em contra partida, esta mesma equação foi utilizada no estudo de
Lawrence, Thongprasert e Durin (1988) em 46 mulheres da Escócia e 47 mulheres
da Gâmbia, quando os autores verificaram que a equação de predição da
FAO/WHO/UNU subestimou a TMR em 5% somente das mulheres moradoras da
Gâmbia.
Luhrmann e Berthold (2004) avaliaram a TMR por calorimetria
indireta em 225 mulheres (média de idade de 68 anos) e de 130 homens (média de
40
idade de 67 anos), todos alemães considerados saudáveis. Os autores encontraram
que tanto a TMR medida nas mulheres como nos homens foi subestimada por 3,3%
e 7,5% com a equação de Schofield (1985) baseada na MC, por 0,7% e 5,0% com a
equação da FAO/WHO/UNU (1985), e por 2,6% e 4,6% com a equação de Harris e
Benedict (1919), respectivamente. Os autores relataram que para indivíduos idosos,
as equações foram válidas para estimar a TMR, entretanto, houve uma alta variação
individual, sugerindo o uso de equações específicas. Os valores comparados com a
equação de Harris e Benedict no estudo citado acima foram próximos ao encontrado
por Mifflin et al. (1990) em que a TMR estimada por esta equação foi superestimada
em 5%, porém a faixa etária foi mais ampla (19 a 78 anos de idade, n=247 mulheres
e n=251 homens).
Schneider e Meyer (2005) avaliaram a TMR de meninos brasileiros
de 12 a 17 anos com sobrepeso e obesidade, e comparam o valor medido da TMR
com quatro equações de predição. As autoras encontraram que das quatro
equações utilizadas, equação de Harris e Benedict (1919) foi a única que não
demonstrou diferenças entre a TMR medida e a estimada. As outras equações
superestimaram a TMR, sendo a de Henry e Rees (1991) a que mais superestimou
(9,5%), seguida pela equação de Schofield (1985) (7,7%) e da equação da
FAO/WHO/UNU (1985) (6,5%). As autoras concluíram que as equações de predição
não foram adequadas para estimar a TMR nos meninos com sobrepeso e obesidade
avaliados.
Wong et al. (1996) verificaram se a TMR predita por equações são
apropriadas para crianças e adolescentes do sexo feminino. Foram investigadas 76
meninas brancas e 42 afro-americanas, e a TMR medida foi comparada com dez
equações de predição. Das dez equações estudadas, nove superestimaram a TMR
desses indivíduos, com exceção da equação de Maffeis et al. (1993). Os fatores
étnicos foram importantes para estimar a TMR por meio de equações, em que os
valores nas meninas afro-americanas foram significantemente maior comparado com
as meninas brancas.
Por outro lado, Poh et al. (1999) investigaram a TMR em estudo
longitudinal com meninos (n=70) e meninas (n=69) moradores da Malásia, com
idades entre 10 a 13 anos. Quando comparam a TMR medida com a equação de
41
predição proposta pela FAO/WHO/UNU (1985) demonstrou superestimar em 3% nos
meninos e 5% nas meninas, enquanto que para a equação de Henry e Rees (1991)
os valores subestimaram em 1% e 2% para meninos e meninas, respectivamente.
Os autores recomendam o uso dessas equações para essa faixa etária em
moradores da Malásia. Neste mesmo país, Ismail et al. (1998) investigaram a
importância de formular o GE por meio de equações de predição, foram avaliados
307 homens e 349 mulheres com idades 18-60 anos, na qual foram comparados os
dados da TMR medida e estimada por equações de predição. A equação da
FAO/WHO/UNU (1985) superestimou os valores médios em 13% para homens e 9%
para as mulheres, enquanto que a equação de Henry e Rees (1991) superestimou
em 4 e 5%, respectivamente. Os autores recomendam cautela ao assumir o uso de
uma determinada equação na formulação do GE de uma determinada população.
O estudo de Cesar et al. (2003) teve como objetivo avaliar a TMR de
mulheres com obesidade mórbida residentes no interior do estado de São Paulo. A
TMR medida por calorimetria indireta foi comparada com a estimada pelas equações
de predição de Harris e Benedict (1919) e FAO/WHO/UNU (1985), e também
verificar a importância da medida da TMR por calorimetria indireta, para elaboração
de programas de redução da MC com dieta e exercício nesta população. Fizeram
parte da amostra 20 mulheres, com IMC entre 40,3 a 64,3 kg/m
2
e idade média de
39,3 anos. A média da TMR foi de 2023,0 kcal/dia, e não houve concordância com
as equações de predição de Harris e Benedict e da FAO/WHO/UNU. Os autores
concluíram que ambas as equações não permitem uma estimativa real da TMR de
mulheres com obesidade mórbida residentes no interior do estado de São Paulo.
Assim, a mensuração da TMR por calorimetria indireta, nestas pacientes, se torna
importante para elaboração de programas pra redução da MC com dieta e exercício.
Rocha et al. (2005), por meio de uma revisão de literatura, relataram
que ao utilizar equações de predição para estimar a TMR deve-se haver precaução
na escolha desta equação, em que fatores como variação biológica, física e étnica,
dificultam o uso global de equações. Estes autores sugerem inserir o componente
MM ao invés da MC nestas equações. Frankenfield, Yousey e Compher (2005)
também em uma revisão, investigaram inúmeras equações de predição e
compararam com TMR medida de adultos saudáveis e obesos, e relataram
importantes limitações nos estudos analisados, esses autores alertam sobre o
42
cuidado em estimar a TMR por equações de predição, por não promoverem um GE
adequado.
Entretanto, existe uma carência de estudos com a população
brasileira, principalmente em termos de regiões, visto que a TMR pode variar com o
clima e a região.
2.4 FATORES QUE INFLUENCIAM NA TAXA METABÓLICA DE REPOUSO
Existem inúmeros fatores que podem influenciar a TMR, dentre os
principais, esses podem ser divididos em fatores biológicos, que compreendem:
dimensão e composição corporal, idade, gênero, etnia e ciclo menstrual; fatores
ambientais, que compreendem: clima, dieta e atividade física.
2.4.1 Fatores Biológicos
A TMR sofre influência das características individuais como a
dimensão e composição corporal dos indivíduos. A MC engloba tecidos de diversas
atividades metabólicas, como a gordura corporal, que apresenta um VO
2
desprezível, e a MM, responsável pelo maior VO
2
. Sendo assim, a TMR depende da
quantidade e da atividade metabólica da MC, da sua proprção em relação a MM
(FAO/WHO/UNU, 1985).
Quando a TMR é expressa em valores absolutos, a de indivíduos
obesos é maior que a de indivíduos eutróficos da mesma idade, gênero e estatura.
Isso se explica pela maior MC dos obesos, porém, quando se faz a correção da TMR
para o GE por kg de MC, tem-se uma TMR menor em indíviduos obesos que em não
obesos (RAVUSSIN et al., 1982) ou até mesmo sem diferença entre eles (VERGA;
BUSCEMI; CAIMI, 1994). Entretanto, existe uma grande variabilidade na TMR
(acima de 30%) entre indivíduos de mesma idade, gênero, massa e composição
corporal (CUNNINGHAM, 1991). No estudo de Cesar et al. (2003) foi demonstrado
que obesas mórbidas podem ser hipermetabólicas.
43
Fatores metodológicos, bem como uma suposição inadequada dos
compartimentos corporais, provavelmente contribui para a variabilidade da TMR. A
MM pode não ser o melhor indicador metabólico, especialmente quando os sujeitos
de diferentes composições corporais são comparados (VERGA; BUSCEMI; CAIMI,
1994). Desta forma, um sub-compartimento da MM, isto é a água extracelular e a
MC celular podem diferir entre indivíduos com mesma MM (ROZA; SHIZGAL, 1984).
Butte et al. (2003) verificaram o GE em mulheres saudáveis com
diferentes classificações de IMC. Fizeram parte da amostra 116 mulheres divididas
em três grupos: Grupo IMC baixo (n=13 e IMC de 18,5 kg/m
2
), grupo IMC normal
(n=70 e IMC de >18,5 a <25 kg/m
2
) e grupo IMC elevado (n=33 e IMC de ≥25
kg/m
2
). O GE diferiu significantemente entre os grupos, onde o grupo de IMC
elevado apresentou maiores valores de GE. Essas diferenças no GE foram
explicadas pelos valores de MM e MG entre os diferentes grupos de IMC. Os
maiores preditores para a TMR e GE foram a MC, a estatura e a composição
corporal.
Em outro estudo com mulheres obesas, Das et al. (2004)
investigaram o GE e a TMR em três diferentes grupos de IMC (37,5 a 45,0; 45,1 a
52,0 e 52,1 a 77,0 kg/m
2
). Tanto o GE quanto a TMR eram maiores com o aumento
do IMC, sendo que estes valores foram de 29 a 38% mais elevados que indivíduos
não-obesos. Das et al. (2003) verificaram as alterações da TMR em um grupo de
obesos mórbidos (IMC 50,1±9,3 kg/m
2
) de ambos os sexos (24 homens e 6
mulheres) após cirurgia bariátrica. Após um período de 14 meses os sujeitos
perderam 53,2±22,2 kg de MC e diminuíram significantemente tanto a TMR como o
GE (25%).
A redução na TMR com o avanço da idade tem sido demonstrada em
vários estudos. As modificações na composição corporal, representadas pela
redução da MM e/ou por um aumento na gordura corporal na vida adulta explica em
grande parte a redução da TMR observada habitualmente no transcorrer da vida
adulta tanto para homens quanto para mulheres (POEHLMAN; DANFORTH, 1991;
KLAUSEN; TOUBRO; ASTRUP, 1997; PIERS et al., 1998; HUNTER et al., 2001;
KYLE et al., 2001; VAN PELT et al., 2001; BOSY-WESTPHAL et al., 2003; KREMS
et al., 2005). Isto sugere que a TMR depende fortemente da MM e muito pouco da
44
gordura corporal (ILLNER et al., 2000). Todavia, observou-se um aumento da TMR
em indivíduos do sexo feminino com 50 a 69 anos de idade, que obtiveram um
aumento significativo em sua MM por meio do treinamento com pesos (RYAN et al.,
1995). Desse modo, indivíduos treinados conseguem aumentar a MM e protelar a
perda muscular, quando comparados a indivíduos não-treinados, visto que a
redução acentuada da TMR com o passar dos anos é diretamente relacionada à
diminuição da MM (FUKAGAWA; BANDINI; YOUNG, 1990).
Piers et al. (1998) questionaram se a redução na TMR com o
envelhecimento seja causada pelas mudanças quantitativas e/ou qualitativas na MM
de indivíduos saudáveis. Fizeram parte da amostra um grupo de jovens (n=38, 18 a
35 anos) e outro de indivíduos mais velhos (n=24, 50 a 77 anos). O grupo de
indivíduos mais velhos apresentou uma TMR significantemente menor que o grupo
de jovens devido às diferenças encontradas na quantidade de MM. Os autores
relataram que o declínio da TMR com a idade é parcialmente explicada pela redução
na quantidade, bem como na atividade metabólica.
Poehlman et al. (1993) estudaram as variáveis metabólicas e o estilo
de vida como fatores no declínio da TMR e da MM em 183 mulheres saudáveis (18 a
81 anos). Os autores relataram que houve um declíneo linear da TMR e da MM, na
qual foi mais acelerada após a meia idade (após os 47 anos). A idade foi relacionada
ao declínio na TMR primariamente associado com a diminuição da MM, e essa
diminuição foi parcialmente relacionada a diminuição do VO
2
max e de fatores
nutricionais. Os autores sugerem intervenções para aumentar o VO
2
max por meio da
atividade física, assim preservar a MM, compensando o declínio da TMR com a
idade em mulheres.
Fukagawa, Bandini e Young (1990) verificaram a relação entre a MM
e a TMR em homens jovens (n=42, 18 a 33 anos), homens idosos (n=24, 69 a 89
anos) e mulheres idosas (n=20, 67 a 75 anos). A TMR foi menor tanto nos homens
como nas mullheres idosas comparado com os homens jovens. Quando a TMR foi
ajustada para MM, novamente os homens jovens apresentaram valores superiores
aos idosos de ambos os sexos, não havendo diferença significante entre os sexos.
Os autores concluíram que as diferenças na MM podem ser diretamente
relacionadas a uma menor TMR na velhice, sugerindo que a idade é associada com
45
alterações no metabolismo energético dos tecidos. Krems et al. (2005) verificaram
em seu estudo que o declínio na TMR com o avanço da idade pode ser explicado
devido a mudanças na composição corporal.
No estudo de Van Pelt et al. (1997) foi investigado se a TMR diminui
com a idade em 65 mulheres saudáveis, de 21 a 35 anos, ou de 50 a 72 anos. As
mulheres foram divididas em: 12 pré-menopausa e 15 pós-menopausa sedentárias,
13 pré-menopausa e 15 pós-menopausa praticantes de corrida de endurance, e 10
pós-menopausa praticantes de natação. Para as mulheres sedentárias, a TMR nas
pós-menopausa foi significantemente menor (~10%) que as da pré-menopausa. A
TMR entre as praticantes de corrida de endurance não foi diferente entre as pré e
pós-menopausa. As mulheres pós-menopausa praticantes de natação tiveram uma
TMR identica ao grupo praticante de corrida de endurance. Como conclusão os
autores relatam que o declínio da TMR com a idade foi devido ao sedentarismo, já
que as que praticavam algum tipo de exercício não foi constatada mudanças na
TMR.
Descreve-se que a TMR é menor em mulheres que em homens
(ARCIERO; GORAN; POEHLMAN, 1993; CARPENTER et al., 1995; CARPENTER
et al., 1998; PAUL; NOVOTNY; RUMPLER, 2004; BLANC et al., 2004; NHUNG et
al., 2005; DE LUIS et al., 2006). Isto é explicado pela menor quantidade de MM
encontrada nas mulheres quando comparadas aos homens sob as mesmas
condições, sendo a gordura corporal metabolicamente menos ativa que esta.
Arciero, Goran e Poehlman (1993) examinaram as diferenças entre
os gêneros para a TMR, em 128 homens (17 a 80 anos) e 194 mulheres (18 a 81
anos). A TMR medida por calorimetria indireta foi 23% mais alta nos homens
comparada as mulheres. Os autores relataram que as diferenças encontradas são
devido a composição corporal (MM e MG) e nível de aptidão aeróbia entre os
gêneros. Em indivíduos obesos, De Luis et al. (2006) também verificaram uma maior
TMR nos homens (1998,1±432 kcal/dia) comparado as mulheres (1663,9±349
kcal/dia).
Paul, Novotny e Rumpler (2004) verificaram os efeitos da interação
entre o sexo e a composição corporal de 91 indivíduos saudáveis (mulheres: 48
46
anos, 38,6% de gordura corporal, n=47; homens: 47 anos, 24,1% de gordura
corporal, n=44). Os autores encontraram que as mulheres tinham uma TMR
significantemente menor que os homens. No estudo de Blanc et al. (2004) com
mulheres (n=144 e IMC médio de 27,4 kg/m
2
) e homens (n=144 e IMC médio de
27,3 kg/m
2
) de 70 a 79 anos de idade, verificaram que as mulheres tinham um GE
total menor que os homens (~530 kcal/dia), resultando em uma menor TMR nas
mulheres. Essas diferenças encontradas foram devido a uma menor MM nas
mulheres comparada aos homens.
Com relação aos fatores étnicos, inúmeros estudos têm demonstrado
que mulheres negras possuem menor TMR quando comparada a mulheres brancas
(CARPENTER et al., 1998; FORMAN et al., 1998; JAKICIC; WING, 1998; FOSTER
et al., 1999; WEYER et al., 1999; GANNON; DIPIETRO; POEHLMAN, 2000;
WEINSIER et al., 2000; KIMM et al., 2001; LOVEJOY et al., 2001; BLANC et al.,
2004; JONES JR et al., 2004; MARTIN et al., 2004). Em estudo recente, Gallagher et
al. (2006) relataram que essas diferenças encontradas são provavelmente devido à
composição da MM entre as etnias. Essa menor TMR na etnia negra, também foi
observada em estudo realizado em meninas de 8 a 17 anos (WONG et al., 1996).
No estudo de Carpenter et al. (1998) verificaram o GE diário e a
atividade física diária em mulheres (n=37 afro-americanas e n=52 brancas) e
homens (n=28 afro-americanos e n=47 brancos) com idades superior a 55 anos. O
GE diário foi 10% menor nos afro-americanos comparado aos brancos, devido a
uma menor TMR (5%) e uma menor atividade física diária (19%). O GE diário foi
16% menor nas mulheres comparado aos homens, em decorrência a uma menor
TMR (6%) e 37% a menos de atividade física diária. A baixa taxa de GE pode ser um
fator pré-dispositor para a obesidade, particularmente nas mulheres afro-
americanas.
O estudo de Soares et al. (1998) verificou o fator biológico sobre a
TMR de 96 indianos e 88 australianos de ambos os sexos, de 18 a 30 anos de
idade. A TMR absoluta e ajustada a MC foi significantemente menor nos indianos
comparado aos australianos. Quando a TMR foi ajustada a MM nos homens e MM e
MG nas mulheres, não foram observadas diferenças significantes. Este estudo
47
ressalta a importância do uso da variável MM, do que propriamente a MC para a
predição da TMR em grupos populacionais.
Kimm et al. (2001) verificaram se a etnia seria um fator influenciador
sobre a TMR. Foram estudadas 152 mulheres saudáveis, brancas e negras, de 18 a
21 anos de idade (IMC médio de 26,2 kg/m
2
). A média da TMR foi significantemente
menor nas mulheres negras comparado as brancas. Esse comportamento também
foi observado no estudo de Blanc et al. (2004) com mulheres (n=67 negras e n=77
brancas) e homens (n=72 negros e n=72 brancos) idosos (70 a 79 anos), na qual os
autores observaram que em ambos os sexos, os brancos apresentavam uma TMR
significantemente maior que os negros.
Lovejoy et al. (2001) estudaram mulheres divididas em dois grupos,
um com mulheres brancas (n=97; 44 a 51 anos) e o outro com afro-americanas
(n=52; 43 a 56 anos). Quando a TMR foi ajustada a MM e MG, as mulheres brancas
apresentaram uma maior TMR quando comparada as afro-americanas. Weinsier et
al. (2000) verificaram o GE de 18 mulheres brancas e 14 negras com o IMC entre 27
a 30 kg/m
2
, de 20 a 40 anos de idade. As negras tinham uma TMR significantemente
menor que as brancas.
Em estudo realizado por Sharp et al. (2002) em homens (n=100 afro-
americanos e n=95 brancos) e mulheres (n=94 afro-americanas e n=106 brancas) de
28 a 40 anos de idade. Usando modelos lineares, MM, MG, gordura visceral e idade
foram significantemente relacionadas a TMR. Após ajustar essas variáveis em
função da TMR, os indivíduos brancos tinham uma TMR significantemente maior
(1665,1±10,78 kcal/dia) que os afro-americanos (1585,1±11,0 kcal/dia). A interação
entre gênero x etnia não foi significante, indicando que as diferenças na TMR entre
os afro-americanos e os brancos foi similar entre homens e mulheres.
Com relação às mulheres, um fator que deve ser levado em
consideração é a variação da TMR durante o ciclo menstrual. Dados sobre o impacto
do ciclo menstrual na TMR são conflitantes, com alguns estudos demonstrando uma
diferença maior de 10% entre as fases lútea e folicular (SOLOMON; KURZER;
CALLOWAY, 1982; BISDEE; JAMES; SHAW, 1989; PELKMAN et al., 2001),
enquanto que outros não encontraram diferenças entre as fases do ciclo
48
(WESTSTRATE, 1993; PIERS et al., 1995; TAI; CASTILLO; PI-SUNYER, 1997;
JAKICIC; WING, 1998).
Pelkman et al. (2001) compararam a TMR nas fases lútea e folicular
de 20 mulheres jovens (20 a 35 anos), e verificaram que na fase lútea as mulheres
tinham tanto um consumo quanto um GE maior que na fase folicular do ciclo
menstrual. Solomon, Kurzer e Calloway (1982) relataram que essa maior TMR
encontrada na fase lútea é devido à elevação das concentrações de estrógeno e
progesterona.
Bisdee, James e Shaw (1989) estudaram oito mulheres (idade média
de 26,3 anos) durante quatro fases do ciclo menstrual em relação ao tempo de
ovulação. Para a TMB que foi mensurada durante o sono, observou-se que a fase
folicular do ciclo foi significantemente menor que a fase lútea. Quanto ao GE diário
(24 h) também foi maior na fase lútea, embora sem diferença significante.
Em pesquisa realizada por Piers et al. (1995), investigaram a TMR e
o ETA durante as fases folicular e lútea do ciclo menstrual. Foram estudadas 13
mulheres com média de idade de 26,9±6,6 anos e IMC de 20,1±2,5 kg/m
2
. Houve
um aumento significante no ETA durante a fase lútea, porém a TMR não sofreu
alteração entre as fases. Contudo, no estudo de Tai, Castillo e Pi-Sunyer (1997) o
ETA foi maior na fase folicular do que na fase lútea.
O uso de contraceptivo oral tem sido associado a um nível mais
elevado da TMR. DIFFEY et al. (1997) investigaram as mudanças na TMR de
mulheres que usavam ou não contraceptivo oral. Durante seis meses um grupo
(n=24; 26±3 anos) usou contraceptivo, e outro (n=22; 25±3 anos) não, sendo que
este nunca havia feito o uso deste método. Os autores relataram que a TMR no
grupo que usou contraceptivo foi significantemente maior que o grupo que não usou.
Na pesquisa de Kimm et al. (2001) estudaram a variação na TMR
em mulheres que usavam ou não contraceptivo oral. Fizeram parte da amostra 152
mulheres saudáveis, na qual verificaram uma tendência de uma maior TMR nas
mulheres que usavam contraceptivo, porém sem diferença significante. Entretanto,
os estudos de Curtis, Henry e Choueiri (1996), Jakicic e Wing (1998) e Pelkman et
al. (2001) não encontraram diferença na TMR com o uso de contraceptivo.
49
2.4.2 Fatores Ambientais
O clima foi durante muito tempo, utilizado para explicar as diferenças
encontradas entre a TMR de populações residentes em diferentes regiões do
mundo, baseado, fundamentalmente, em estudos realizados na primeira metade do
século XX (WAHRLICH; ANJOS, 2001). A maior parte dos estudos têm relatado uma
menor TMR entre indivíduos residentes em ambientes tropicais comparado aos
europeus ou norte-americanos (SCHOFIELD; SCHOFIELD; JAMES, 1985; HENRY;
REES, 1991; PIERS; SHETTY, 1993; RUSH; PLANK; ROBINSON, 1997; CRUZ et
al., 1999; WAHRLICH; ANJOS, 2000). Estes estudos comparam os indivíduos com
base na MC e MM. Os estudos mais recentes têm comparado a TMR ajustada aos
componentes da composição corporal, encontrando uma menor TMR (RUSH;
PLANK; ROBINSON, 1997) e em outros nenhuma diferença (DE BOER et al., 1988;
SHETTY et al., 1996; SOARES et al., 1998) entre indivíduos moradores de regiões
tropicais comparado a outras regiões.
Henry e Rees (1991) em uma análise de dados da TMR em
indivíduos residentes em países tropicais demonstraram que os valores medidos
eram em média 8% menores do que os estimados pela equação de Schofield (1985)
que foi derivada de uma amostra composta, principalmente, por europeus e norte-
americanos.
Em pesquisa realizada por Rush, Plank e Robinson (1997)
investigaram se a TMR difere entre mulheres caucasianas e moradoras da Polinésia.
Para tanto, fizeram parte do estudo 82 mulheres (n=42 caucasianas e n=40
polinésias) saudáveis entre 18 a 27 anos. A TMR foi similar entre as caucasianas e
as polinésias, enquanto que a MM foi significantemente menor nas caucasianas.
Após ajustar a MM e MG, a TMR foi significantemente menor nas polinésias, devido
a esse fato, os autores relatam que estas mulheres estão mais propensas a
desenvolver a obesidade.
Soares, Francis e Shetty (1993) não encontraram diferenças entre a
TMR de indianos e norte-americanos, quando as comparações foram realizadas com
base em dados pareados para idade e MC. No estudo de Lawrence, Thongprasert e
Durin (1988) não encontraram diferenças significantes entre a TMR medida em
50
mulheres da Gâmbia, Escócia e Tailândia que apresentavam valores de MM
semelhantes.
No Brasil foram realizado dois estudos, um na cidade de Porto
Alegre/RS com 45 mulheres jovens (WAHRLICH; ANJOS, 2001) e outro na cidade
de Rio de Janeiro/RJ com 60 mulheres jovens (CRUZ et al., 1999). Os estudos
encontraram valores de TMR semelhantes, em que ambos utilizaram os mesmos
equipamentos, seguindo o mesmo protocolo.
Luke et al. (2000) investigaram o fator ambiental na TMR de 89
nigerianos (39 mulheres e 50 homens) e 181 americanos negros (117 mulheres e 65
homens), ambos os grupos entre 20 a 59 anos de idade. A TMR foi medida por
calorimetria indireta e a composição corporal por IB. Os americanos negros tinham
significantemente maior MM e MG que os nigerianos. A MM foi o único determinante
na TMR em ambos os grupos. A relação entre TMR e composição corporal não
diferiu entre os lugares. Assim, os autores demonstraram que o ambiente não teve
impacto sobre a TMR.
Henry et al. (2005) compararam a TMR de meninas (10 a 11 anos)
residentes na Inglaterra e na Malásia. As meninas da Malásia tinham menor
estatura, MC, MM e MG que as inglesas. A TMR foi menor nas meninas da Malásia
(1088±127 kcal/dia) comparada às inglesas (1237±164 kcal/dia), porém, quando a
TMR foi correlacionada com os componentes da composição corporal, não foram
encontradas diferenças significantes.
No que se diz respeito ao fator dieta, após a ingestão de alimentos,
ocorre um aumento no VO
2
, conseqüentemente elevando o GE, esse aumento é
devido ao processo de digestão, absorção e armazenamento dos nutrientes
ingeridos, principalmente as proteínas, recebendo o nome de termogênese induzida
pela dieta ou ETA (FAO/WHO/UNU, 1985). A variação do ETA depende de fatores
como o conteúdo calórico e a composição do alimento. Após a ingestão alimentar, o
GE aumenta de 4 a 8 h, esta magnitude de duração depende da quantidade e o tipo
de macronutriente ingerido (POEHLMAN; MELBY, 1998). Poehlman et al. (1988)
verificaram um menor ETA em indivíduos vegetarianos comparado a não-
vegetarianos.
51
D’Alessio et al. (1988) estudaram o ETA em cinco sujeitos magros
(média de 26 anos e IMC de 22,5 kg/m
2
) e cinco obesos (média de 31 anos e IMC
de 42,9 kg/m
2
). Foram realizadas alimentações contendo 0, 8, 16, 24 e 32 kcal/kg de
MM. Os resultados mostraram que o ETA foi linearmente correlacionado com as
calorias ingeridas, sendo que a magnitude e duração deste aumentou linearmente
com o consumo calórico. Quando comparou-se os indivíduos magros e obesos não
foram observadas diferenças no ETA. Os autores concluem que este aumenta
linearmente com as calorias ingeridas, e é independente ao status de magreza ou
obesidade.
É bem conhecido que a perda da MC induzida pela restrição dietética
é acompanhada por um declínio na TMR. A diminuição da MM tem uma considerável
contribuição neste efeito (MENOZZI et al., 2000). Concomitantemente distúrbios
neuroendócrinos, como alterações nos níveis de leptina (DOUCET et al., 2000),
status da tireóide (PELLETIER et al., 2002) e atividade do sistema nervoso simpático
(ROSENBAUM et al., 2000) podem contribuir na diminuição da TMR.
Para prevenir o declínio na TMR, um objetivo importante é preservar
a MM. Estudos revelam que uma ingestão protéica seria suficiente para prevenir o
balanço nitrogenado negativo, que pode ter um importante papel no declínio da MM
e no GE (WHITEHEAD; MCNEILL; SMITH, 1996). Assim, vários fatores associados
com a composição da dieta podem modificar as adaptações fisiológicas com a
restrição energética (STIEGLER; CUNLIFFE, 2006).
Leibel, Rosenbaum e Hirsch (1995) estudaram as mudanças no GE
diário, TMR e ETA após modificações na MC, em 18 obesos e 23 indivíduos que
nunca haviam sido obesos (não-obesos), de 19 a 45 anos de idade. Os sujeitos
foram estudados na sua MC normal, e após aumentar 10% da MC com dieta
hipercalórica, retornavam a MC inicial, após perderem 10 e 20% da MC com dieta
hipocalórica. Ambos os grupos, após perderem 10 e 20% da MC, o GE diário
diminuiu significantemente e a TMR diminui de 3 a 4 kcal/kg de MM por dia. Quando
houve o aumento de 10% da MC, ambos os grupos aumentaram o GE diário e o
ETA. Assim, a manutenção, a redução ou a elevação da MC foi associada a
mudanças no GE diário.
52
Weinsier et al. (2000) verificaram o GE de mulheres brancas e negras
antes e após perda de MC. Fizeram parte do estudo 18 mulheres brancas e 14
negras com o IMC entre 27 a 30 kg/m
2
, de 20 a 40 anos de idade. As voluntárias
sofreram intervenção dietética, com uma dieta de 800 kcal/dia (~55% carboidratos,
~22% gorduras e ~23% proteínas) sem a realização de exercício físico. Após um
período de 4 semanas as voluntárias perderam em média 12,8 kg de MC. A TMR
diminuiu em proporção às mudanças da MC. As mulheres negras tinham uma menor
composição corporal ajustada ao GE que as brancas, tanto antes quanto após a
perda de MC, durante o sono (9% menor), no repouso (14% menor), no teste de
VO
2
max (6% menor) e um GE diário total (9% menor).
O estudo de Byrne et al. (2003) investigou a influência da distribuição
da MM na TMR após a perda e ganho de MC em mulheres brancas e negras.
Fizeram parte do estudo 18 brancas e 22 negras de 20 a 46 anos de idade e IMC
entre 27 a 30 kg/m
2
. As mulheres brancas e negras não diferiram tanto na perda
(13,4±3,6 e 12,7±3,2 kg, respectivamente) quanto no ganho de MC (6,1±5,5 e
6,4±5,4 kg, respectivamente). Em ambas as raças, a MM na região do tronco diminui
significantemente com a perda de MC, quando as mulheres recuperaram a MC
houve um aumento da MM somente nos membros. Quando a TMR foi ajustada a
MM e MG, foi significantemente mais alta nas brancas tanto após a perda de MC
como no aumento desta. Entretanto, nenhuma diferença étnica foi encontrada
quando a TMR foi ajustada a distribuição da MM. Os autores relataram que a
distribuição regional de MM pode explicar as diferenças étnicas encontradas na
TMR.
Fett (2006) realizou uma avaliação metabólica nutricional de obesas
após tratamento com dieta hipocalórica e treinamento em circuito ou caminhada. As
mulheres foram divididas em dois grupos: treinamento em circuito (CIRC), n=26, IMC
de 33,2±7,9 kg/m
2
e idade de 32,6±9,7 anos; treinamento em caminhada (CAM),
n=24, IMC de 29,2±3,4 kg/m
2
e idade de 38,8±10,5 anos. No primeiro mês o
treinamento consistiu de 1h x 3d/semana e no segundo 1h x 4d/semana. Ambos os
grupos seguiram uma dieta moderada (20% de proteínas, 20% de gorduras e 60%
de carboidratos). Ambos os grupos diminuíram significantemente a MC, IMC, % de
gordura corporal e MG. A TMR não teve diferença entre os grupos. Em conclusão, a
53
atividade física foi importante para causar modificações nutricionais e da composição
corporal nestas obesas. O CIRC teve melhor associação com o incremento da
performance física e dados bioquímicos sanguíneos e ambos os grupos preservaram
a TMR.
Um outro fator importante que pode influenciar a TMR é a prática de
atividade física. Estudos têm investigado possíveis programas de exercícios físicos
relacionados ao aumento do GE em relação a TMR, tanto em indivíduos treinados
como não-treinados, em diferentes tipos de exercícios, com intensidades e durações
variáveis, em situações alimentares diversas, muito tem sido desvendado sobre o
comportamento de inúmeras variáveis metabólicas frente a estímulos crônicos e
agudos gerados pelo esforço físico.
Inúmeros estudos têm demonstrado que o treinamento, por meio dos
exercícios de força, prove o aumento da TMR (DOLEZAL; POTTEIGER, 1998;
BRYNER et al., 1999; HUNTER et al., 2000; BYRNE; WILMORE, 2001; LEMMER et
al., 2001; DIONNE et al., 2004).
Dionne et al. (2004) estudaram a relação da idade com as
adaptações metabólicas seguindo um programa de treinamento de força em
mulheres não-obesas. Fizeram parte da amostra 19 mulheres jovens (27,8 ± 3,5
anos) e 12 mulheres idosas (66,6 ± 4,9 anos). Após um período de seis meses de
treinamento, as jovens aumentaram a MC devido a um aumento da MM, na qual
também aumentaram a TMR significantemente. Já nas idosas houve uma diminuição
no % de gordura corporal e um aumento da MM, mas sem alterações na MC e na
TMR. Assim, as mulheres jovens demonstraram maiores mudanças no metabolismo
e na composição corporal comparadas às idosas.
Dolezal e Potteiger (1998) investigaram a influência dos treinamentos
de força, de endurance e combinado (força + endurance) em 30 homens saudáveis
(20,1 ± 1,6 anos) sobre a TMR, o % gordura corporal e o VO
2
max. Os dados
indicaram que após o período de 10 semanas de treinamento o grupo que treinou
força somente aumentou a TMR e a força muscular, o grupo que treinou somente
endurance aumentou o VO
2
max e diminuiu o % de gordura corporal, já para o grupo
combinado tiveram todos esses benefícios, mas com menor proporção que os
54
grupos treinamento de força e treinamento de endurance após o período de
treinamento.
Hunter et al. (2000) examinaram os efeitos de 26 semanas de
treinamento de força sobre a TMR, o total de energia gasta diariamente, atividade
relacionada ao GE, e a razão das trocas respiratórias em um grupo de adultos
idosos (8 homens e 7 mulheres, de 61 a 77 anos). Os sujeitos treinavam 3 vezes por
semana, por aproximadamete 45 min, duas séries de 10 repetições, com dois min de
intervalo entre elas, sendo que os exercícios eram realizados para os principais
grupos musculares. Após o período de treinamento, a força aumentou em 36% e a
MM em 2 kg, enquanto que a MC não sofreu modificações. A TMR aumentou em
6,8%. Os autores relatam que o treinamento com pesos pode aumentar os valores
da TMR, do GE e da taxa de oxidação de lipídeos em adultos idosos, melhorando
assim o seu perfil metabólico.
Bryner et al. (1999) investigaram os efeitos do treinamento aeróbio e
treinamento de força, ambos combinados com uma dieta de baixa caloria, sobre a
MM e a TMR de 20 sujeitos (17 mulheres e 3 homens), com média de idade de 38
anos. Os sujeitos foram divididos aleatoriamente em dois grupos, um grupo controle
(n=10) que realizava exercícios aeróbios mais intervenção dietética (C + D) e outro
grupo (n=10) treinamento de força mais intervenção dietética (TF + D). Ambos os
grupos consumiram uma dieta de 800 kcal/dia durante 12 semanas. O grupo C + D
realizou uma hora de exercício aeróbio 4 x na semana (caminhada, bibicleta ou
escalada), enquanto que o grupo TF + D realizou treinamento com pesos 3 x na
semana aumentando de duas para quatro séries de 8 a 15 repetições. Ambos os
grupos aumentaram significantemente o VO
2
max. A MC diminuiu significantemente
mais no grupo C + D comparado ao TF + D. O grupo C + D diminuiu
significantemente a MM (51 para 47 kg). O grupo TF + D aumentou
significantemente os valores da TMR, e no grupo C + D diminuiu significantemente.
Assim, os autores concluíram que um programa de TF resultou na preservação da
MM e TMR durante a perda de MC associado com uma dieta de baixa caloria.
Apesar disso, alguns estudos não tem encontrando alterações na
TMR por meio do treinamento de força. No estudo de Broeder et al. (1992) em 47
homens de 18 a 35 anos de idade, após treinarem 12 semanas de treinamento de
55
força, os valores da TMR não mudaram com o treinamento. Van Etten et al. (1997)
estudaram 18 indivíduos do sexo masculino (23 a 41 anos) que treinaram 18
semanas de exercícios com pesos, 2 x semana, realizando três séries de 15
repetições para os maiores grupos musculares. Após as 18 semanas, os voluntários
perderam 2,0 kg de MG e aumentaram 2,1 kg de MM. A TMR não se alterou com o
treinamento.
Lemmer et al. (2001) verificaram o efeito do treinamento de força na
TMR comparando idades e gêneros. Dez homens jovens (20 a 30 anos), nove
mulheres jovens (20 a 30 anos), onze homens idosos (65 a 75 anos) e dez mulheres
idosas (65 a 75 anos), participaram de 24 semanas de um programa de treinamento
de força. Os autores relataram que quando todos os indivíduos foram agrupados
houve um aumento significante de 7% na TMR após o treinamento, sem interação
significante entre os dois grupos de idade. Houve uma significante interação entre
gênero e tempo para a TMR absoluta, em que nos homens a TMR aumentou 9%,
enquanto para as mulheres não ocorreu nenhum aumento significante. Quando a
TMR foi ajustada para MM com todos os sujeitos agrupados, houve uma melhora
significante na TMR com o treinamento, tendo um efeito de gênero e nenhum efeito
de idade, na qual somente os homens mostraram uma elevação significante da
TMR. Os autores concluem que as mudanças na TMR em resposta ao treinamento
de força são influenciadas pelo gênero, e não pela idade.
Estudos relacionados a TMR também tem sido investigados frente a
resposta do exercício de endurance. Antunes et al. (2005) compararam a TMR e a
composição corporal antes e após um programa de exercício de endurance. Fizeram
parte do estudo 46 voluntários do sexo masculino com idade entre 60 e 75 anos,
distribuídos aleatoriamente em dois grupos: grupo controle, sem exercício físico;
grupo experimental, que participou de um programa de exercícios em cicloergômetro
3 x por semana (60 min) em dias alternados por um período de seis meses, com
intensidade prescrita referente à frequência cardíaca do limiar ventilatório (LV). Após
o período de estudo, foram observados decréscimo significante nos hormônios
tireoidianos e mudanças no metabolismo basal em ambos os grupos, mas não foram
constatadas alterações na composição corporal. O grupo experimental apresentou
aumento significante no VO
2
max e na carga de trabalho referente à intensidade do
LV. Os autores concluíram que um programa de exercícios aeróbios na intensidade
56
do LV não foi suficiente para provocar alterações favoráveis na TMR e composição
corporal de idosos, embora promova benefícios cardiovasculares.
Wilmore et al. (1998) investigaram os efeitos de um treinamento de
endurance na TMR, em um grupo de 74 sujeitos (40 homens e 37 mulheres) com
idades entre 17 a 63 anos, durante 20 semanas de treinamento. O treinamento
ocorreu em cicloergômetro, a uma intensidade equivalente a 55% da FC máxima do
VO
2
max durante 30 min, aumentando gradualmente a FC a 75% do VO
2
max e 50
min nas últimas 14 semanas. Os autores relataram que 20 semanas de treinamento
de endurance não afetou a TMR, sendo que ocorreram pequenas alterações na
composição corporal e um grande aumento no VO
2
max.
Existem controvérsias sobre o quanto o exercício pode influenciar na
TMR, em que alguns estudos relatam um aumento desta seguindo treinamento de
força (HUNTER et al., 2000; BYRNE; WILMORE, 2001; LEMMER et al., 2001),
outros relatam que não ocorrem mudanças (BROEDER et al., 1992; VAN ETTEN et
al., 1997; WILMORE et al., 1998), e ainda pode ocorrer uma diminuição na TMR
(LAZZER et al., 2004; ANTUNES et al., 2005) dependendo do tipo de exercício
realizado. Assim, embora o exercício tenha a capacidade de aumentar a MM, um
aumento na TMR não necessariamente irá ocorrer.
57
3 OBJETIVOS
3.1 OBJETIVO GERAL
Caracterizar a taxa metabólica de repouso medida por calorimetria
indireta de mulheres jovens residentes no interior do estado de São Paulo/Brasil com
diferentes percentuais de gordura.
3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Estabelecer a relação da taxa metabólica de repouso com as
medidas da composição corporal (massa corporal e massa magra).
Avaliar a composição corporal dessas mulheres por meio da
impedância bioelétrica.
Comparar os valores da taxa metabólica de repouso medida em
mulheres com diferentes percentuais de gordura.
Comparar os valores da taxa metabólica de repouso medida com as
preditas pelas equações de Harris e Benedict, Schofield, FAO/WHO/UNU e Henry e
Rees.
58
4 MÉTODOS
4.1 CASUÍSTICA
A pesquisa se caracterizou como transversal, pois buscou verificar
em determinado momento às medidas da composição corporal e da TMR.
A amostra foi composta por 46 voluntárias, estudantes universitárias,
na faixa etária dos 18 aos 30 anos. Como pré-requisitos para inclusão no
experimento foram considerados: não ser fumante, não ser etilista, não gestantes ou
lactantes, não possuir histórico de doenças metabólicas e não estarem envolvidas
em programas de treinamento físico.
Após a explicação do projeto, as voluntárias assinaram o termo de
consentimento livre e esclarecido (Anexo A). Este estudo fez parte do projeto temático
“Avaliação e treinamento físico de participantes do Centro de Qualidade de Vida da
Universidade Metodista de Piracicaba”, aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da
Universidade Metodista de Piracicaba (Anexo B).
4.2 PROTOCOLO EXPERIMENTAL
4.2.1 Avaliação da Saúde
Todas as voluntárias foram submetidas a uma avaliação da saúde
(anamnese) anterior ao início do protocolo de testes, por um professor de Educação
Física previamente treinado (Anexo C) e uma avaliação clínica realizada por médico
Especialista em Medicina do Esporte.
4.2.2 Protocolo de Testes
Após a avaliação da saúde, as voluntárias foram submetidas a
protocolos de avaliação, constituindo de testes para a composição corporal e TMR.
59
Os testes foram realizados no mesmo dia, inicialmente com a
composição corporal seguido pela TMR. As avaliações foram realizadas na fase
folicular do ciclo menstrual.
4.2.2.1 Composição Corporal
Para a avaliação da composição corporal foram medidos a MC e a
estatura, calculado o IMC e a determinação do % de gordura corporal, MG e MM por
IB.
As avaliações da MC foram mensuradas em uma balança de
plataforma, digital com precisão de 0,1 kg. Já para a verificação da estatura foi
avaliada em um estadiômetro com precisão de 0,1 cm.
Tanto a estatura quanto a MC seguiram os procedimentos descritos por
Gordon, Chumlea e Roche (1988).
O IMC foi determinado pelo quociente massa corporal/estatura
2
, sendo
a MC expressa em kg e a estatura em metros (m).
A avaliação da composição corporal foi feita pelo método Impedância
IB, marca Maltron e modelo BF-900. A intensidade de corrente foi de 800mA com
freqüência fixa de 50kHz. Afim de não comprometer a qualidade dos dados, foi
recomendado aos sujeitos não exercitarem-se 24 h antes da avaliação; não
consumir álcool 48 h antes da avaliação; não alimentarem-se quatro horas antes da
avaliação; urinar dentro de 30 min antes da avaliação além de não estar sob
prescrição ou consumo de diuréticos.
As avaliadas estavam trajadas com roupas leves e não portando
qualquer tipo de objeto de metal no corpo. Para a avaliação, utilizou-se uma maca
onde a voluntária era posicionada em decúbito dorsal de modo que os membros
superiores ficavam afastados do corpo e os membros inferiores afastados entre si.
60
Os eletrodos foram colocados em pontos anatômicos pré-
determinados (pé, tornozelo, mão e punho, todos posicionados no hemicorpo direito
das avaliadas).
Nos eletrodos colocados acima da falange medial do pé direito e
acima da falange medial do dorso da mão direita, foi emitido um sinal elétrico, sendo
captado pelos outros dois eletrodos colocados no punho, entre os processos
estilóides, e no tornozelo entre os maléolos.
O cálculo da MM foi realizado por meio da seguinte equação para
indivíduos não obesos (GRAY et al., 1989):
MM = 0,00151*(EST
2
) – 0,0344 (R) + 0,140 (MC) – 0,158 (ID) +
20,387
Onde: MM = massa magra em kg, EST = estatura em cm, R =
resistência em ohms, MC = massa corporal em kg, ID = idade em anos.
A MG foi obtida diminuindo a MM da MC, enquanto que o % de
gordura corporal foi obtido por meio da divisão da MG pela MC, multiplicada por 100.
O % de gordura corporal foi utilizado para classificar as voluntárias
em três grupos: abaixo de 25% (<25%), de 25 a 30% (25-30%) e acima de 30% de
gordura corporal (>30%), sendo que essa divisão, vem sendo utilizada em pesquisas
como as realizadas por Cruz, Silva e Anjos (1999) e Wahrlich e Anjos (2001).
4.2.2.2 Taxa Metabólica de Repouso
Para a mensuração da TMR foi realizada na situação de repouso,
após 4 horas de jejum, em temperatura ambiente (25
o
C aproximadamente) e com a
voluntária em alerta. Para a medida foi empregado o método de calorimetria indireta,
realizada por um aparelho Sensor Calorimeter Medics VO
2000
– Aerosport / Medical
Graphics. O aparelho era calibrado anteriormente a cada avaliação.
61
Na posição supina, as voluntárias permaneceram 30 min em repouso
até atingir o estado de equilíbrio, e assim iniciou-se a coleta dos dados por mais 35
minutos, descartando os 5 primeiros min.
O calorímetro mede o volume de ar expirado pelo indivíduo, as
frações inspiradas e expiradas de O
2
e CO
2
. Durante todo o exame o ar inspirado
correspondeu ao ar ambiente. O indivíduo respira dentro de uma campânula e o ar
expirado é constantemente diluído com o meio ambiente.
O calorímetro mensurou em tempo pré-determinado (60 s): VE,
FEO
2
, FECO
2
, onde:
VE = volume minuto expirado, que é igual ao volume corrente
multiplicado pela freqüência respiratória. O volume corrente corresponde a
quantidade de ar que entra e sai dos pulmões a cada ciclo ventilatório. A unidade da
VE é em litros por minuto; enquanto que a freqüência respiratória é o número de
repetições por minuto.
FEO
2
= fração de O
2
no ar expirado;
FECO
2
= fração de CO
2
no ar expirado;
A partir desses valores são calculados o VO
2
e o VCO
2
pelo
indivíduo.
Para o cálculo do GE foi calculado a média do VO
2
e VCO
2
durante
30 min, em que este era determinado pela fórmula de Weir (1949), sendo esta a
mais utilizada em estudos nacionais (CRUZ; SILVA; ANJOS, 1999; WAHRLICH;
ANJOS, 2001; CESAR et al., 2003; ANTUNES et al., 2005; FETT; FETT; MARCHINI,
2006) e internacionais (FUKAGAWA; BANDINI; YOUNG, 1990; WONG et al., 1996;
ISMAIL et al., 1998; FOSTER et al., 1999; VINKEN et al., 1999; DE LORENZO et al.,
2000; HUNTER et al., 2000; ILLNER et al., 2000; LUKE et al., 2000; OSTERBERG;
MELBY, 2000; WEINSIER et al., 2000; LOVEJOY et al., 2001; KIMM et al., 2001;
POEHLMAN et al., 2002; BUTTE et al., 2003; GRUNWALD et al., 2003; HAUGEN et
al., 2003; MULLER et al., 2004; PAUL; NOVOTNY; RUMPLER, 2004; PLASQUI;
WESTERTERP, 2004):
62
GE (kcal/dia) = [(3,9*VO
2
)+(1,1*VCO
2
)]
Para a determinação da TMR, o GE foi multiplicado por 1440,
correspondendo a TMR de 24 h.
4.2.3 Equações de Predição
A TMR medida por meio da calorimetria indireta foi usada na
comparação com os valores obtidos pelas equações de predição da TMR (kcal em
24 h) mais utilizadas na literatura:
Harris e Benedict (1919): 665,0955 + (9,5634 x MC) + (1,8496 x EST)
– (4,6756 x ID)
Schofield (1985): 18 - 30 anos [(0,062 x MC) + 2,036] x 239
FAO/WHO/UNU (1985): 18 - 30 anos (14,7 x MC) + 496
Henry e Rees (1991): 18 - 30 anos [(0,048 x MC) + 2,562] x 239
Onde: MC = massa corporal, em kg; EST = estatura, em cm; ID =
idade, em anos.
Os percentuais de diferença entre os valores da TMR estimada por
cada uma das equações listadas acima e a medida foram calculados como: [(TMR
estimada - TMR medida) / TMR medida] x 100.
4.3 MÉTODO ESTATÍSTICO
Dentre os métodos disponíveis para verificar a hipótese de
homocedasticidade, utilizou-se o teste de Barlett, e para verificar a hipótese de
normalidade, aplicou-se o Kolmogorov-Smirnov.
Para os parâmetros analisados que atenderam tais predisposições,
realizou-se Anova (One-way) com teste F de Fischer.
63
Quando foi detectada significância estatística entre os grupos
procedeu-se à análise estatística utilizando procedimentos de comparação múltiplas
(Pos hoc) de Tukey HSD.
Para comparar a TMR medida com as equações de predição
utilizou-se o teste t para amostras independentes, e realizou-se análise de
correlação linear de Pearson.
As análises foram processadas por meio do Software
STATGRAPHICS PLUS 5.1. Adotou-se o nível de significância de 0,05 para tomadas
de decisão.
64
5 RESULTADOS
As tabelas de 1 a 4 mostram os resultados encontrados nas
diferentes variáveis estudadas.
Na tabela 1 são apresentados os valores das variáveis idade,
composição corporal: estatura, MC, MM, MG, IMC e % de gordura corporal, TMR
medida e ajustada em função da MC e MM.
Tabela 1 – Idade, composição corporal e TMR medida e ajustada em função da
massa corporal e massa magra no grupo de 46 mulheres estudadas.
Variável
Média±DP Média±IC[µ]
0,95
Mínimo Máximo
Idade (anos) 21,7±3,5 21,7±1,3 18 30
Estatura (cm)
164,1±6,3 164,1±2,0
149,6 177,7
IMC (kg/m
2
)
22,7±3,7 22,7±1,1
17,8 32,9
Massa Corporal (kg)
61,2±10,8 61,2±3,34
41,6 88,5
Massa Magra (kg)
44,4±4,7 44,4±1,47
34,0 54,1
Massa Gorda (kg)
16,8±7,4 16,8±2,29
6,2 34,4
% de gordura corporal
26,5±7,1 26,5±2,2
13,6 43,5
TMR Medida (kcal/24 h)
1294,7±211,7 1294,7±67,7
921,6 1669
TMR/MC (kcal/kg)
21,4±3,1 21,4±0,9
15,9 28,1
TMR/MM (kcal/kg)
29,1±3,8 29,1±1,1
23,3 38,1
DP: Desvio Padrão; IC[µ]
0,95
: Intervalo de confiança a 95%.
65
Na tabela 2 são apresentados os valores referentes a TMR medida
comparada com as estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict,
Schofield, FAO/WHO/UNU e Henry e Rees.
Tabela 2 – Média e Desvio Padrão e resultado do nível descritivo do teste t de
Student dos valores da TMR medida e as estimadas pelas diferentes equações de
predição.
Média±DP
TMR medida
1294,7±211,7
P-valor*
Harris e Benedict 1435,6±109,3
<0,001
Schofield 1393,3±160,6
0,02
FAO/WHO/UNU 1395,5±159,3
0,02
Henry e Rees 1314,3±124,3
0,77
*P-valor corresponde ao nível descritivo obtido por meio do teste t de Student,
comparando a diferença entre a TMR medida e as estimadas pelas equações de
predição.
Quando comparou-se a TMR medida com as equações de predição
de Harris e Benedict, Schofield e FAO/WHO/UNU, foram encontradas diferenças
significantes. Entretanto, a TMR estimada pela equação de Henry e Rees não
apresentou diferença significante quando comparada com a TMR medida.
A figura 1 mostra os valores da TMR medida e as estimadas pelas
equações de predição de Harris e Benedict, Schofield, FAO/WHO/UNU e Henry e
Rees.
66
Figura 1 – Média e Desvio Padrão da variável Taxa Metabólica de Repouso medida
(TMRmed) e as estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict (H e B),
Schofield (Scho), FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees (H e R).
1100
1200
1300
1400
1500
1600
TMRmed H e B Scho FAO H e R
Equações
TMR (kcal/24 h)
Letras iguais indicam que há diferença significante (p<0,05). Teste t de
Student.
Na tabela 3 são apresentados os valores da idade e composição
corporal em função do % de gordura corporal.
Os valores encontrados para as variáveis MC, MG e % de gordura
corporal, apresentaram diferenças significantes entre os diferentes percentuais,
<25%, 25-30% e >30% de gordura corporal.
Em relação a variável MM, encontrou-se diferença significante entre
o grupo de mulheres que tinham <25% com o grupo >30% de gordura corporal.
Para o IMC, diferença significante foi encontrada entre o grupo de mulheres que
tinham <25% com o grupo >30%, e o grupo de 25-30% com o grupo >30%.
Já com relação as variáveis idade e estatura, não foram encontradas
diferenças significantes.
a
a a a
b
67
Tabela 3 – Idade e composição corporal em função do % de gordura corporal no
grupo de 46 mulheres estudadas.
% de gordura corporal
<25 (n=22) 25-30 (n=11) >30 (n=13)
Variáveis
Média±DP Média±DP Média±DP
P-valor
Idade (anos) 21,5±3,3 22,4±3,0 21,7±4,4 0,801
Estatura (cm)
162,8±6,5 165,7±5,6 164,9±6,6
0,287
MC (kg)
53,7±5,7
a
60,6±6,4
a
74,3±7,9
a
<0,0001
IMC (kg/m
2
)
20,3±1,3
a
22,0±1,2
b
27,4±3,3
ab
<0,0001
MM (kg)
42,5±4,2
a
44,6±4,5
b
47,6±4,1
a
0,006
MG (kg)
11,3±2,4
a
16,0±2,2
a
26,7±5,4
a
<0,0001
% de gordura corporal
21,9±3,2
a
26,8±1,4
a
35,7±4,3
a
<0,0001
Letras iguais na linha indicam que há diferença significante (p<0,05). Anova, Tukey.
Na tabela 4 são mostrados os valores da TMR medida e ajustada
para a MC e MM, e TMR estimadas pelas equações de predição de Harris e
Benedict, Schofield, FAO/WHO/UNU e Henry e Rees em função do % de gordura
corporal.
Quanto a TMR medida, encontrou-se diferença significante somente
entre os grupos <25% com o >30% de gordura corporal. Quando a TMR medida foi
ajustada para a MC, diferença significante foi encontrada entre o grupo <25% com o
grupo >30%. Já com relação a variável TMR medida ajustada à MM, não foi
encontrada diferença significante.
68
Tabela 4 – TMR medida e ajustada para a massa corporal e massa magra, e TMR
estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict, Schofield,
FAO/WHO/UNU e Henry e Rees em função do % de gordura corporal das 46
voluntárias.
% de gordura corporal
<25 (n=22) 25-30 (n=11) >30 (n=13)
Variáveis
Média±DP Média±DP Média±DP
P-valor
TMR Medida (kcal/24 h)
1216,8±214,4
a
1322,7±212,0
b
1425,0±167,0
a
0,025
TMR/MC (kcal/kg)
22,4±2,8
a
21,8±2,7
b
19,4±2,9
a
0,007
TMR/MM (kcal/kg)
28,3±3,4 29,6±3,6 30,2±4,5
0,575
TMR Estimada
Harris e Benedict
1362,5±66,06
a
1430,0±71,10
a
1562,6±78,74
a
<0,0001
Schofield
1283,8±85,86
a
1384,7±94,72
a
1587,5±116,92
a
<0,0001
FAO/WHO/UNU
1286,9±85,17
a
1386,9±93,99
a
1588,1±115,99
a
<0,0001
Henry e Rees
1229,5±66,47
a
1307,6±73,33
a
1464,6±90,50
a
<0,0001
Letras iguais na linha indicam que há diferença significante (p<0,05). Anova, Tukey.
Os valores encontrados para as TMR estimadas pelas equações de
predição de Harris e Benedict, Schofield, FAO/WHO/UNU e Henry e Rees,
apresentaram diferenças significantes entre os três grupos de diferentes
percentuais.
As figuras de 2 a 10 apresentam os resultados encontrados nas
diferentes variáveis estudadas em função do % de gordura corporal.
69
Figura 2 – Média e Desvio Padrão da variável Idade (anos) em função do % de
gordura corporal (n=46).
18,0
20,0
22,0
24,0
26,0
28,0
<25% 25-30% >30%
% de gordura corporal
Idade (anos)
Figura 3 – Média e Desvio Padrão da variável Estatura (cm) em função do % de
gordura corporal (n=46).
150,0
155,0
160,0
165,0
170,0
175,0
<25% 25-30% >30%
% de gordura corporal
Estatura (cm)
70
Figura 4 – Média e Desvio Padrão da variável Massa Corporal (kg) em função do %
de gordura corporal (n=46).
45,0
55,0
65,0
75,0
85,0
<25% 25-30% >30%
% de gordura corporal
Massa Corporal (kg)
Letras iguais indicam que há diferença significante (p<0,05). Anova, Tukey.
Figura 5 – Média e Desvio Padrão da variável Índice de Massa Corporal (kg/m
2
) em
função do % de gordura corporal (n=46).
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
<25% 25-30% >30%
% de gordura corporal
IMC (kg/m2)
Letras iguais indicam que há diferença significante (p<0,05). Anova, Tukey.
a
b
ab
a
a
a
71
Figura 6 – Média e Desvio Padrão da variável Massa Magra (kg) em função do % de
gordura corporal (n=46).
35,0
40,0
45,0
50,0
55,0
<25% 25-30% >30%
% de gordura corporal
Massa Magra (kg)
Letras iguais indicam que há diferença significante (p<0,05). Anova, Tukey.
Figura 7 – Média e Desvio Padrão da variável Massa Gorda (kg) em função do % de
gordura corporal (n=46).
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
<25% 25-30% >30%
% de gordura corporal
Massa Gorda (kg)
Letras iguais indicam que há diferença significante (p<0,05). Anova, Tukey.
a
b
a
a
a
a
72
Figura 8 – Média e Desvio Padrão da variável Taxa Metabólica de Repouso medida
(kcal/24 h) em função do % de gordura corporal (n=46).
1100,0
1200,0
1300,0
1400,0
1500,0
1600,0
1700,0
<25% 25-30% >30%
% de gordura corporal
TMRmed (kcal/24 h)
Letras iguais indicam que há diferença significante (p<0,05). Anova, Tukey.
Figura 9 – Média e Desvio Padrão da variável Taxa Metabólica de Repouso medida
ajustada à Massa Corporal (kcal/kg) em função do % de gordura corporal (n=46).
15,0
18,0
21,0
24,0
27,0
<25% 25-30% >30%
% de gordura corporal
TMRmed/MC (kcal/kg)
Letras iguais indicam que há diferença significante (p<0,05). Anova, Tukey.
a
a
b
a
a
b
73
Figura 10 – Média e Desvio Padrão da variável Taxa Metabólica de Repouso medida
ajustada à Massa Magra (kcal/kg) em função do % de gordura corporal (n=46).
26,0
28,0
30,0
32,0
34,0
36,0
<25% 25-30% >30%
% de gordura corporal
TMRmed/MM (kcal/kg)
Nas tabelas de 5 a 12 são apresentados os valores de Correlação
linear de Pearson para as variáveis estudadas.
Na tabela 5 são mostrados os valores de Correlação linear de
Pearson entre a TMR medida e as estimadas pelas equações de predição de Harris
e Benedict, Schofield, FAO/WHO/UNU e Henry e Rees.
Tabela 5 – Correlação linear de Pearson entre a TMR medida e as estimadas pelas
equações de predição de Harris e Benedict (H e B), Schofield, FAO/WHO/UNU
(FAO) e Henry e Rees (H e R) para todas as voluntárias (n=46).
TMR medida H e B Schofield FAO
TMR medida
H e B 0,62*
Schofield 0,62* 0,98*
FAO 0,62* 0,98* 1,0*
H e R 0,62* 0,98* 1,0* 1,0*
* p<0,0001.
74
Todas as equações de predição para a TMR foram significantemente
(p<0,0001) correlacionadas com a TMR medida, com coeficiente de correlação de
r=0,62. Quando as equações foram correlacionadas entre si, encontrou-se altos
valores de correlação significantes (r=0,98 a 1,0).
Na tabela 6 são apresentados os valores de Correlação linear de
Pearson entre a idade, composição corporal e a TMR medida e estimadas pelas
equações de predição para todas as voluntárias.
Tabela 6 – Correlação linear de Pearson entre a idade, a composição corporal e a
TMR medida e estimadas pelas equações de Harris e Benedict (H e B), Schofield,
FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees (H e R) para todas as voluntárias (n=46).
TMR medida H e B Schofield FAO H e R
Idade 0,09 -0,07 0,08 0,08 0,08
Estatura 0,38
#
0,52
§
0,44
#
0,44
#
0,44
#
MC 0,62* 0,98* 1,0* 1,0* 1,0*
IMC 0,51
§
0,84* 0,90* 0,90* 0,90*
% de gordura 0,43
#
0,78* 0,83* 0,83* 0,83*
MM 0,63* 0,86* 0,83* 0,83* 0,83*
MG 0,51
§
0,90* 0,94* 0,94* 0,94*
#
p<0,05;
§
p<0,001; *p<0,0001.
Para a variável idade, não foram encontradas correlações
significantes. Quanto à estatura, observou-se correlações moderadas para a TMR
medida e as estimadas (r=0,38 a 0,52). As variáveis MC, IMC, % de gordura
corporal, MM e MG obtiveram altas correlações (r=0,78 a 1,0) em relação às
equações de predição, enquanto que para a TMR medida encontrou-se correlações
moderadas (r=0,43 a 0,63).
A tabela 7 mostra os valores de Correlação linear de Pearson entre a
TMR medida e as estimadas pelas equações de predição para o grupo de
voluntárias <25% de gordura corporal.
75
Tabela 7 – Correlação linear de Pearson entre a TMR medida e as estimadas pelas
equações de predição de Harris e Benedict (H e B), Schofield, FAO/WHO/UNU
(FAO) e Henry e Rees (H e R) para o grupo de voluntárias <25% de gordura corporal
(n=22).
TMR medida H e B Schofield FAO
TMR medida
H e B 0,72
§
Schofield 0,72
§
0,96*
FAO 0,72
§
0,96* 1,0*
H e R 0,72
§
0,96* 1,0* 1,0*
§
p<0,001; *p<0,0001.
Todas as equações de predição foram significantemente
correlacionadas com a TMR medida, com coeficiente de correlação de r=0,72.
Quando as equações foram correlacionadas entre si, encontrou-se altos valores de
correlação (r=0,96 a 1,0).
Na tabela 8 são apresentados os valores de Correlação linear de
Pearson entre a idade, composição corporal e a TMR medida e estimadas pelas
equações de predição para o grupo de voluntárias <25% de gordura corporal.
Para as variáveis idade e % de gordura corporal não foram
encontradas correlações significantes. Em relação à estatura, foram observadas
altas correlações (r=0,77 a 0,80) com as TMR estimadas pelas equações, e
moderada (r=0,55) em relação a TMR medida. As variáveis MC e MM obtiveram
altas correlações (r=0,72 a 1,0) em relação a TMR medida e as estimadas pelas
equações de predição. Enquanto que, para as variáveis IMC e MG observou-se
correlações de moderadas a altas (r=0,45 a 0,75).
76
Tabela 8 – Correlação linear de Pearson entre a idade, a composição corporal e a
TMR medida e as estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict (H e
B), Schofield, FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees (H e R) para o grupo de
voluntárias <25% de gordura corporal (n=22).
TMR medida H e B Schofield FAO H e R
Idade -0,03 -0,16 0,07 0,07 0,07
Estatura 0,55
#
0,80* 0,77* 0,77* 0,77*
MC 0,72
§
0,96* 1,0* 1,0* 1,0*
IMC 0,45
#
0,58
#
0,67
§
0,67
§
0,67
§
% de gordura 0,09 0,28 0,35 0,35 0,35
MM 0,71
§
0,91* 0,92* 0,92* 0,92*
MG 0,44
#
0,69
§
0,75* 0,75* 0,75*
#
p<0,05;
§
p<0,001; *p<0,0001.
A tabela 9 apresenta os resultados de Correlação linear de Pearson
entre TMR medida e as estimadas pelas equações de predição para o grupo de
voluntárias com 25-30% de gordura corporal.
Tabela 9 – Correlação linear de Pearson entre a TMR medida e as estimadas pelas
equações de predição de Harris e Benedict (H e B), Schofield, FAO/WHO/UNU
(FAO) e Henry e Rees (H e R) para o grupo de voluntárias com 25-30% de gordura
corporal (n=11).
TMR medida H e B Schofield FAO
TMR medida
H e B 0,65
Schofield 0,73
#
0,97*
FAO 0,73
#
0,97* 1,0*
H e R 0,73
#
0,97* 1,0* 1,0*
#
p<0,05; *p<0,0001.
77
A TMR medida comparada com a estimada por Harris e Benedict não
apresentou correlação significante. Enquanto que, em relação às demais equações,
foram observadas correlações significantes (r=0,73). Quando as estimadas foram
correlacionadas entre si, altos valores foram encontrados (r=0,97 a 1,0).
Na tabela 10 são mostrados os valores de Correlação linear de
Pearson entre a idade, composição corporal e TMR medida e estimadas pelas
equações de predição para o grupo de voluntárias com 25-30% de gordura corporal.
Tabela 10 – Correlação linear de Pearson entre a idade, a composição corporal e
TMR medida e as estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict (H e
B), Schofield, FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees (H e R) para o grupo de
voluntárias com 25-30% de gordura corporal (n=11).
TMR medida H e B Schofield FAO H e R
Idade 0,18 -0,17 0,05 0,05 0,05
Estatura 0,46 0,91
§
0,88
#
0,88
#
0,88
#
MC 0,73
#
0,97* 1,0* 1,0* 1,0*
IMC 0,82
§
0,70
#
0,79
#
0,79
#
0,79
#
% de gordura -0,02 0,05 0,02 0,02 0,02
MM 0,75
#
0,96* 0,98* 0,98* 0,98*
MG 0,58 0,86
#
0,91
§
0,91
§
0,91
§
#
p<0,05;
§
p<0,001; *p<0,0001.
Nas variáveis idade e % de gordura corporal não foram encontradas
correlações significantes. Em relação à estatura e a MG, foram observadas altas
correlações (r=0,88 a 0,91) com as TMR estimadas pelas equações, sem correlação
com a TMR medida. As variáveis MC, IMC e MM obtiveram altas correlações (r=0,70
a 1,0) significantes em relação a TMR medida e as estimadas pelas equações de
predição.
78
Na tabela 11 são mostrados os valores de Correlação linear de
Pearson entre a TMR medida e as estimadas pelas equações de predição para o
grupo de voluntárias >30% de gordura corporal.
Tabela 11 – Correlação linear de Pearson entre a TMR medida e as estimadas pelas
equações de predição de Harris e Benedict (H e B), Schofield, FAO/WHO/UNU
(FAO) e Henry e Rees (H e R) para o grupo de voluntárias >30% de gordura corporal
(n=13).
TMR medida H e B Schofield FAO
TMR medida
H e B 0,09
Schofield 0,18 0,95*
FAO 0,18 0,95* 1,0*
H e R 0,18 0,95* 1,0* 1,0*
*p<0,0001.
A TMR medida comparada com as estimadas pelas equações de
predição não apresentou correlações significantes. Contudo, quando as estimadas
foram correlacionadas entre si, altos valores foram encontrados (r=0,95 a 1,0).
Na tabela 12 são apresentados os valores de Correlação linear de
Pearson entre a idade, composição corporal e TMR medida e estimadas pelas
equações de predição para o grupo de voluntárias >30% de gordura corporal.
Para as variáveis idade e estatura não foram encontradas
correlações significantes. Em relação à MC, IMC, % de gordura corporal, MM e MG,
não encontraram-se correlações significantes com a TMR medida, porém, estas
variáveis foram correlacionadas com as estimadas pelas equações de predição, com
exceção do % de gordura corporal com a equação de Harris e Benedict.
79
Tabela 12 – Correlação linear de Pearson entre a idade, a composição corporal e
TMR medida e as estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict (H e
B), Schofield, FAO/WHO/UNU (FAO) e Henry e Rees (H e R) para o grupo de
voluntárias >30% de gordura corporal (n=13).
TMR medida H e B Schofield FAO H e R
Idade 0,30 -0,11 0,17 0,17 0,17
Estatura 0,04 0,36 0,21 0,21 0,21
MC 0,18 0,95* 1,0* 1,0* 1,0*
IMC 0,13 0,61
#
0,75
#
0,75
#
0,75
#
% de gordura 0,25 0,46 0,59
#
0,59
#
0,59
#
MM 0,02 0,82
§
0,77
§
0,77
§
0,77
§
MG 0,24 0,77
#
0,87* 0,87* 0,87*
#
p<0,05;
§
p<0,001; *p<0,0001.
80
6 DISCUSSÃO
A TMR é a energia gasta pela atividade celular para manter as
funções corporais normais durante o repouso (STIEGLER; CUNLIFFE, 2006). A
média da TMR medida em mulheres jovens neste estudo foi de 1295 kcal/dia.
O estado metabólico é classificado em normometabólico,
hipermetabólico ou hipometabólico, pela comparação do GE medido com o GE
teórico calculado. Considera-se o indivíduo hipermetabólico quando o GE no
repouso medido está 10% ou mais acima do valor previsto. Indivíduos com gastos
menores que 90% do previsto são considerados hipometabólicos (DIENER, 1997).
No presente estudo, 35% das voluntárias estavam com valores da TMR medida
menores que 85% da predita pela equação de Harris e Benedict, classificando estas
como hipometabólicas. As outras 65%, podem ser classificadas como
normometabólicas (apresentam TMR medida ± 15% da predita).
Nesta pesquisa foram encontradas diferenças significantes na TMR
medida expressa em valores absolutos (kcal/dia) quando as voluntárias foram
divididas em diferentes % de gordura corporal. A TMR foi substancialmente mais alta
nas mulheres que tinham maior MC do que as com menor MC, indo ao encontro de
outras pesquisas (RAVUSIN et al., 1982; DE BOER et al., 1987; WELLE et al.,
1992), em que nas mulheres >30% a TMR foi significantemente maior que as que
tinham <25%, porém, não havendo diferença com o grupo de 25-30%. Após ajustar
a TMR para a MC, diferenças significantes foram encontradas entre o grupo <25%
em relação ao >30%, em que no <25%, este apresentou uma maior TMR (kcal/kg)
que o grupo >30% de gordura corporal. Entretanto, quando esta foi ajustada a MM
não foram verificadas diferenças significantes. O grupo de mulheres >30% de
gordura corporal apresentou valores de IMC e MM significantemente maiores
somente quando comparado ao grupo <25%.
Para todas as voluntárias agrupadas, as medidas da composição
corporal de estatura, MC, IMC, % de gordura corporal, MM e MG obtiveram
correlações significantes com a TMR medida (r=0,38 a 0,63; p<0,05). As variáveis
que apresentaram maiores correlações foram a MM (r=0,63; p<0,0001) e a MC
(r=0,62; p<0,0001). Observaram-se correlações significantes entre as TMR
81
estimadas pelas equações de predição quando correlacionadas com as medidas de:
MC (r=0,98 a 1,0; p<0,0001), MG (r=0,90 a 0,94; p<0,0001), IMC (r=0,84 a 0,90;
p<0,0001), MM (r=0,83 a 0,86; p<0,0001), % de gordura corporal (r=0,78 a 0,83;
p<0,0001) e estatura (r=0,44 a 0,52; p<0,05).
Quando as voluntárias foram divididas por grupos de diferentes % de
gordura corporal, no grupo <25%, as medidas de estatura, MC, IMC, MM e MG
foram significantemente correlacionadas com a TMR medida, com coeficientes de
correlação variando entre r=0,44 a 0,72 (p<0,05). No grupo de 25-30%, foram
observadas correlações significantes entre a TMR medida com a MC, IMC e MM
(r=0,73 a 0,82; p<0,05), contudo no >30%, a TMR medida não obteve correlações
significantes com nenhuma das variáveis antropométricas. As variáveis % de
gordura corporal e idade apresentaram baixas correlações nos três grupos.
Nos grupos <25% e 25-30% as medidas de composição corporal de
estatura, MC, IMC, MM e MG apresentaram correlações significantes com as
estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict (r=0,58 a 0,97; p<0,05),
Schofield (r=0,67 a 1,0; p<0,05), FAO/WHO/UNU (r=0,67 a 1,0; p<0,05) e Henry e
Rees (r=0,67 a 1,0; p<0,05). As variáveis que apresentaram maiores correlações
nestes grupos foram a MC e a MM. No grupo >30% as quatro equações foram
correlacionadas com a MC, IMC, MM e MG (r=0,59 a 1,0; p<0,05), e para o % de
gordura corporal, somente a equação de Harris e Benedict não obteve correlação
significante. Neste grupo as variáveis que apresentaram as maiores correlações
foram a MC e a MG, sendo que idade e estatura foram as variáveis com menores
correlações.
Estudos têm demonstrado que a MM é o melhor preditor para a TMR.
Cunningham (1980) por meio de uma análise de regressão múltipla verificou quais
os fatores influenciadores na TMR em 223 indivíduos do estudo clássico de Harris e
Benedict (1919), em que as equações estavam separadas por sexo. Os fatores da
análise incluíram sexo, idade, estatura, MC, e MM estimada. A MM foi o único fator
de predição para a TMR. Sparti et al. (1997) verificaram por meio de análise de
regressão múltipla, que a MM e a MG são responsáveis por 83% da variabilidade na
TMR. Enquanto que no estudo de Johnstone et al. (2005) a TMR foi 63% explicada
pela MM, 6% pela MG e 2% pela idade.
82
Em pesquisa realizada por Arciero, Goran e Poehlman (1993) em 522
sujeitos de ambos os sexos (17 a 81 anos) verificaram que a MM foi a variável que
mais se correlacionou com a TMR medida (r=0,90). Illner et al. (2000) também
relataram que a MM apresentou o maior valor de correlação com a TMR medida
(r=0,95). Concomitantemente, esta variável no presente estudo foi a que mais se
correlacionou com a TMR medida (r=0,63) quando todas as voluntárias estavam
agrupadas. Além disso, No estudo de Mifflin et al. (1990) as variáveis com maiores
correlações com a TMR medida foram a MM (r=0,64) e a MC (r=0,56).
Carpenter et al. (1998) em uma meta análise com 13 estudos
publicados, um total de 162 adultos saudáveis de ambos os sexos, encontraram que
a TMR medida foi significantemente correlacionada com a MC (r=0,66). No presente
estudo, esta variável obteve também correlação significativa com a TMR medida,
apresentando uma correlação próxima à do estudo realizado a cima (r=0,62). Verga,
Buscemi e Caimi (1994) verificaram que em indivíduos com diferentes classificações
de IMC, as variáveis de MC (r=0,89), água corporal total (r=0,89), MM (r=0,87),
massa celular corporal (r=0,85), IMC (r=0,72) e MG (r=0,45) foram as variáveis que
apresentaram correlações significantes com a TMR medida.
A variação na quantidade da MM tem sido mostrada o que explica as
diferenças na TMR em indivíduos, numa variação de 65 a 90% (CUNNINGHAM,
1991). A TMR por unidade de MM não é constante, e essa relação varia com a MC
do indivíduo (ILLNER et al., 2000). A TMR por unidade de MM diminui com o
aumento da MC, sugerindo que os indivíduos com uma alta quantidade de gordura
possuem uma menor TMR por kg/MG (RAVUSSIN; BOGARDUS, 1989). Além do
mais, Bosy-Westphal et al. (2004) relatam a importância de se conhecer a
composição da MM, principalmente nos tecidos altamente metabólicos, em especial
a massa orgânica tecidual.
Butte et al. (2003) investigaram o GE em 116 mulheres saudáveis, de
18 a 40 anos, classificadas em: IMC baixo (<18,5 kg/m
2
; 21,6±4,8 % de gordura
corporal), IMC normal (>18,5 a <25; 26,6±5,9 %) e IMC alto (≥25; 40,2±6,4 %). A
TMR medida diferiu significantemente entre as três classificações, sendo que no
grupo de IMC baixo esta foi de 1166±132, no IMC normal foi de 1299±115 e no IMC
83
alto de 1505±147 kcal/dia, respectivamente. Os maiores preditores para a TMR
foram a MC (r=0,78) e a MM (r=0,72).
Welle et al. (1992) estudaram 12 mulheres com MC normal (59,6±4,9
kg; 33±6 anos) e 26 com sobrepeso (85,2±10,8 kg; 36±7 anos). A média da TMR
medida nas com sobrepeso foi 14% mais alta. A TMR foi altamente correlacionada
com a MM (r=0,83) e MC (r=0,80). Após ajustar a TMR para MM foram eliminadas as
diferenças entre os grupos. Os autores relataram que uma possível explicação para
a TMR absoluta ser maior nas com sobrepeso é que estas consomem mais energia
para manter seu excesso de MC comparado às mulheres com MC normal. Além do
mais, existe uma variabilidade individual no efeito da dieta ou na mudança da MC
sobre a eficiência metabólica e de atividade física, sendo que esses fatores podem
explicar porque alguns indivíduos ganham mais MC facilmente que outros.
No estudo de De Boer et al. (1987) em 29 mulheres não-obesas (IMC
de 20,7±0,4 kg/m
2
) e 18 obesas (IMC de 33,5±1,6 kg/m
2
) de 20 a 55 anos de idade,
na qual encontraram que a MM nas não obesas foi significantemente menor
(44,7±0,6 kg) que as obesas (51,9±1,6 kg). O GE foi mais alto nas obesas
(2558±108 kcal/dia) comparado as não-obesas (2052±32 kcal/dia). Quando o GE foi
ajustado a MC, as não-obesas apresentaram maiores valores (35,1±0,6 kcal/kg) que
as obesas (27,6±0,5 kcal/kg). Porém, quando o GE foi ajustado a MM não foram
observadas diferenças significantes entre os grupos.
Em pesquisa realizada por Nielsen et al. (2000), foi investigado se o
volume do fluído extracelular (VFE) e MG são dependentes na TMR medida em
relação a MM em homens (n=100) e mulheres (n=153) adultos. A TMR foi
correlacionada significantemente com a MM e a MG em mulheres (r=0,65 e r=0,63,
ambos p<0,001) e homens (r=0,62 e 0,48, ambos p<0,001, respectivamente). Por
meio de regressão linear múltipla, a MM, MG e idade significantemente contribuíram
na predição da TMR em ambos os gêneros. Quando a MM foi ajustada para VFE
não houve melhora na predição da TMR, sugerindo que este fator é altamente
integrado ao componente MM em adultos saudáveis. Entretanto, expressar a TMR
em relação a MM somente, pode gerar erros quando populações de indivíduos
magros e obesos são comparadas.
84
Verga, Buscemi e Caimi (1994) investigaram a TMR medida em
relação à composição corporal de indivíduos de ambos os sexos com diferentes
classificações de IMC. Diferenças foram encontradas na TMR do grupo controle
(GC; n=22; IMC 23±0,5 kg/m
2
; TMR de 1407±52kcal/dia) em relação aos obesos
(GO; n=22; IMC 34,2±0,9 kg/m
2
; TMR de 1779±86 kcal/dia) e aos obesos mórbidos
(GOM; n=18; IMC 49,9±1,6 kg/m
2
; TMR de 1990±86 kcal/dia), porém, o GO não
diferiu do GOM. O GOM tinha mais MG que o GO, enquanto que a massa corporal
celular e o compartimento corporal de atividade metabólica, eram similares no GO e
no GOM, este fato pode ter contribuído para uma TMR próxima em ambos os
grupos. Assim, o aumento da atividade metabólica e da MM possuem um
determinado limite em indivíduos obesos, indicando que os indivíduos do GOM
possuíam atividade metabólica muito próxima do GO.
O presente estudo teve também como objetivo, comparar a TMR
medida com as estimadas pelas equações de predição de Harris e Benedict (1919),
Schofield (1985), FAO/WHO/UNU (1985) e de Henry e Rees (1991).
Desde o trabalho pioneiro de Harris e Benedict, aproximadamente
138 equações por 40 diferentes autores foram publicadas. Essas equações são
baseadas na MC, estatura, idade, sexo e marcadores específicos da composição
corporal, como a superfície corporal, MM, MG, potássio corporal total, entre outras
(ROCHA et al., 2005). A utilização das equações é realizada em indivíduos magros,
com sobrepeso, obesos, obesos mórbidos e também em condições patológicas
específicas.
Deve-se ter muita cautela ao se estimar a TMR por equações de
predição, já que estas podem não estimar um GE adequado (FRANKENFIELD;
YOUSEY; COMPHER, 2005) acarretando erros na estimativa da necessidade
energética de populações (WAHRLICH; ANJOS, 2001).
O uso de equações preditivas para se estimar a TMR é muito
utilizada na prática clínica, provavelmente devido a pouca disponibilidade de
equipamentos adequados para a realização da medida real. A equação mais
utilizada na prática clínica para estimar a TMR é a equação de Harris e Benedict
(1919), que utiliza como parâmetros a MC, a estatura, a idade e o sexo. Ao
85
comparar o resultado da TMR medida no presente estudo com a estimada por esta
equação, foi a que mais superestimou os valores da TMR (10%). Esta equação
também tem sido relatada ser inadequada quando utilizada em indivíduos obesos
(CESAR et al., 2003; DE LUIS et al., 2006).
A equação de Harris e Benedict apresentou correlação significante
(r=0,62) com a TMR medida no presente estudo para todas as voluntárias
agrupadas. Quando estas foram divididas em diferentes grupos de % de gordura
corporal, no grupo <25% a correlação foi de r=0,72 (p<0,001), no grupo 25-30% de
r=0,65 e no >30% de r=0,09, ambos sem correlação significante. Esta equação
quando correlacionada com as demais equações de predição, altos valores foram
encontrados (0,95 a 1,0).
Mais recentemente Schofield (1985) em uma meta análise propôs
uma equação de predição que utiliza somente a MC, visto que a introdução de
outras variáveis pouco melhorava a estimativa da TMR. Esta equação tem uma
maior acurácia em indivíduos moradores de regiões temperadas, tem sido relatado
ser menos precisa nos indivíduos residentes em regiões tropicais (HENRRY; RESS,
1991; PIERS; SHETY, 1993) e norte americana (CLARK; HOFFER, 1991) e parece
superestimar a TMR em várias populações (PIERS; SHETTY, 1993; SOARES;
FRANCIS; SHETTY, 1993; HAYTER; HENRY, 1993; WAHRLICH; ANJOS, 2001;
SCHNEIDER; MEYER, 2005). Quando a TMR medida do presente estudo foi
comparada a estimada por Schofield, esta equação superestimou em 7% a TMR das
voluntárias.
A equação proposta por Schofield apresentou correlação significante
(r=0,62; p<0,0001) em relação a TMR medida no presente estudo para todas as
voluntárias agrupadas. Quando estas foram divididas em diferentes grupos de % de
gordura corporal, no grupo <25% a correlação foi de r=0,72 (p<0,001), no grupo de
25-30% de r=0,73 (p<0,05) e no grupo >30% de r=0,18, sem diferença significante.
Esta equação quando correlacionada com as demais equações de predição, altos
valores foram encontrados (0,95 a 1,0; p<0,0001).
Em 1985, as equações propostas por Schofield foram adotadas pela
OMS, mas com um aumento no número de dados. Sendo assim, esta equação
86
(FAO/WHO/UNU, 1985) vem sendo muito utilizada, porém, estudos mostram
divergências em pesquisas realizadas em diversos países. No presente estudo
quando comparou-se a TMR medida e a estimada por esta equação, encontrou-se
diferença significante, superestimando em 7% os valores da TMR medida.
Entretanto, Spurr et al. (1994) estudaram mulheres residentes na Colômbia, de 20 a
42 anos, em que quando comparou-se a TMR medida com as equações de predição
de Schofield e da FAO/WHO/UNU, os valores foram muito próximos, porém
significantemente maior quando comparado com a equação de Henry e Rees.
Em relação à equação da FAO/WHO/UNU, esta apresentou
correlação significante (r=0,62; p<0,0001.) com a TMR medida no presente estudo
para todas as voluntárias agrupadas. Quando estas foram divididas em diferentes
grupos de % de gordura corporal, no grupo <25% a correlação foi de r=0,72
(p<0,001), no grupo de 25-30% de r=0,73 (p<0,05) e no grupo >30% de r=0,18, sem
diferença significante. Esta equação quando correlacionada com as demais
equações de predição, altos valores de correlação foram encontrados (0,95 a 1,0;
p<0,0001).
Devido a valores superestimados na TMR de indivíduos moradores
de trópicos, Henry e Rees (1991) criaram equações de predição para estas
populações. Estes autores relatam que esta menor TMR pode ser em decorrência de
uma combinação de vários fatores, como o clima, dieta, etnia e composição corporal.
No presente estudo não houve diferença significante entre a média da TMR medida
(1294,7 kcal/dia) e a estimada por esta equação (1314,3 kcal/dia), sendo que a
diferença entre elas foi de apenas 1,6%.
A equação proposta por Henry e Rees apresentou correlação
significante (r=0,62; p<0,0001) com a TMR medida no presente estudo para todas as
voluntárias agrupadas. Quando estas foram divididas em diferentes grupos de % de
gordura corporal, no grupo <25% a correlação foi de r=0,72 (p<0,001), no grupo de
25-30% de r=0,73 (p<0,05) e no grupo >30% de r=0,18, sem correlação significante.
Esta equação quando correlacionada com as demais equações de predição, altos
valores foram encontrados (0,95 a 1,0; p<0,0001).
87
Os resultados encontrados no presente estudo foram muito próximos
ao estudo de Henry e Rees (1991) com pessoas moradoras de trópicos. Foram
avaliadas a TMR de 2822 indivíduos de ambos os sexos com uma amplitude de
idade de 3 a 60 anos. A TMR medida foi em média 8% menor quando comparada
com a TMR estimada pela equação de predição da FAO/WHO/UNU (1985),
enquanto que no presente estudo foi 7% menor. Apesar de essas equações
fornecerem estimativas menores quando comparadas com as obtidas pelas
equações da FAO/WHO/UNU (1985), os valores por elas estimados parecem, ainda,
superestimar a TMR em regiões tropicais (PIERS; SHETTY, 1993; CRUZ; SILVA;
ANJOS, 1999; WAHRLICH; ANJOS, 2001; SCHNEIDER; MEYER, 2005).
Cruz, Silva e Anjos (1999) realizaram um estudo com 50
universitárias residentes no estado do Rio de Janeiro/Brasil, com idades entre 19 a
27 anos, a média da TMR medida foi de 1185,0±170,8 kcal/dia. Quando se
comparou com equações de predição foram encontrados valores superestimados
para a equação de Harris e Benedict em 18,9%, a equação da FAO/WHO/UNU em
12,5% e a de Henry e Rees em 7,2%. Os autores, concluíram que mais dados são
necessários para desenvolver equações para a população brasileira.
No estudo de Wahrlich e Anjos (2001) em 60 mulheres residentes na
cidade de Porto Alegre/RS, com idades entre 20 a 40 anos, a média da TMR foi de
1185,3±148,6 kcal/dia. Quando a TMR medida das gaúchas foi comparada as
estimadas pelas equações de predição, a de Harris e Benedict foi a que mais
superestimou em 17,1%, a de Schofield superestimou em 12,9%, a da
FAO/WHO/UNU superestimou em 13,5%, enquanto que a de Henry e Rees
superestimou em 7,4%. Todas essas equações apresentaram diferenças
significantes com a TMR medida. Estes autores concluíram que as equações de
predição podem superestimar os requerimentos energéticos para mulheres com
características semelhantes.
A TMR medida no presente estudo foi de 1294,7±211,7 kcal/dia,
enquanto que no de Cruz, Silva e Anjos (1999) foi de 1185,0±170,8 kcal/dia e no
Wahrlich e Anjos (2001) de 1185,3±148,6 kcal/dia. Estes dois estudos apresentaram
resultados muito próximos para a TMR medida, mesmo sendo em regiões diferentes.
Cabe ressaltar que estes foram realizados com os mesmos equipamentos, seguindo
88
o mesmo protocolo. Devido a uma maior TMR medida nas mulheres do presente
estudo, quando se estimou pelas equações de predição, estas tiveram um menor
percentual de variação comparado a estes dois estudos para a equação de Harris e
Benedict (10% nas paulistas, 18,9% nas cariocas e 17,1% nas gaúchas), equação
da FAO/WHO/UNU (7,1%, 12,5% e 13,5%, respectivamente) e equação de Henry e
Rees (1,6%, 7,2% e 7,4%, respectivamente). Provavelmente essas alterações na
TMR podem talvez ser parcialmente explicada pelas diferenças do clima e da
alimentação.
Diante destes fatos, a equação proposta por Henry e Rees, torna-se
a opção mais interessante para a estimativa da TMR de mulheres com
características semelhantes, em que no presente estudo foi a única a não
apresentar diferença significante, enquanto que nas mulheres cariocas e gaúchas,
esta foi a que mostrou valores mais próximos da TMR medida.
Em mulheres indianas, Piers e Shetty (1993) avaliaram a TMR em 60
voluntárias (18 a 30 anos) e compararam com equações de predição da TMR para a
MC. A TMR medida foi 9,2% menor que a estimada pela equação de predição de
Schofield (1985) e 4,2% menor que a de Henry e Rees (1991). Johnstone et al.
(2006) estudaram 150 sujeitos adultos escoceses (IMC de 16,7 a 49,3 kg/m
2
) e
comparam a TMR medida com a equação de Schofield, na qual encontraram uma
diferença média de 120 kcal/dia entre a medida e a predita. No estudo de Butte et al.
(2003) a TMR medida foi significantemente mais alta (7,8%) comparada à equação
de Schofield.
De Lorenzo et al. (2000) avaliaram a TMR em italianos, 46 homens
(30,2 ± 13,1 anos) e 85 mulheres (45,3 ± 13,7 anos), saudáveis e IMC <25 kg/m
2
. A
média da TMR nos homens foi de 1865 ± 234 kcal/dia e nas mulheres de 1354 ± 154
kcal/dia. Quando a TMR medida foi comparada com as estimadas pelas equações
predição, a equação da FAO/WHO/UNU (1985) não diferiu significantemente em
ambos os sexos. Nos indivíduos do sexo masculino a equação de predição de Harris
e Benedict (1919) não apresentou diferença com a TMR medida, enquanto que nas
mulheres os valores foram superestimados. Foram encontrados altos valores de
correlação entre a TMR medida e predita: r=0,75 e r=0,82 em homens, e r=0,52 e
89
r=0,66 nas mulheres para as equações da FAO/WHO/UNU e Harris e Benedict,
respectivamente.
Mifflin et al. (1990) verificaram que em indivíduos saudáveis de 19 a
78 anos, a TMR estimada pela equação de Harris e Benedict superestimou em 5%.
Os autores relataram que a MM foi o melhor preditor para a TMR.
Ismail et al. (1998) mostraram que as equações de predição da
FAO/WHO/UNU (1985) superestimaram a TMR de indivíduos adultos (18 a 60 anos)
moradores da Malásia em média 13% nos homens e 9% nas mulheres, enquanto
que foram observadas diferenças entre 4-5% quando comparadas com a equação
de Henry e Rees (1991). Nas mulheres com idades entre 18 a 30 anos (n=131; IMC
20,91±2,22 kg/m
2
), a equação da FAO/WHO/UNU superestimou em 9% e a de
Henry e Rees em 6%. Ao encontro desses achados, Müller et al. (2004) verificaram
que as equações de predição da FAO/WHO/UNU não são adequadas para
indivíduos alemães, na qual encontraram valores tanto sub quanto superestimados.
No estudo de Nhung et al. (2005) estudaram 188 sujeitos (98 homens
e 90 mulheres) residentes no Vietnã, com IMC normal, os quais foram divididos em
quatro grupos pelo sexo e idade (18 a 29 anos e 30 a 60 anos). A TMR medida foi
comparada com a equação de predição proposta pela FAO/WHO/UNU (1985) e
encontraram que esta equação tende a subestimar de 7,4 a 13,5% a TMR medida.
Contudo, Gonzalez et al. (2004) relataram que esta equação pode superestimar a
necessidade energética diária, particularmente em indivíduos sedentários.
Em mulheres obesas, Cesar et al. (2003) estudaram 20 mulheres
com obesidade mórbida (IMC de 40,3 a 64,3 kg/m
2
) residentes no interior do estado
de São Paulo. A média da TMB medida foi de 2023,0 kcal/dia, enquanto a estimada
por Harris e Benedict (1919) foi de 1930,9 kcal/dia e da FAO/WHO/UNU (1985) de
1935,6 kcal/dia, valores, portanto muito próximos. Entretanto, não houve correlação
entre os valores da TMB medida e a predita pelas equações, pois foram encontradas
obesas mórbidas com TMB dentre dos valores esperados, acima (hipermetabólicas)
e abaixo (hipometabólicas), o que está de acordo com o presente estudo, que não
encontrou correlação significante nas mulheres com % de gordura corporal maior
90
que 30%, sugerindo que as equações de predição tem maior erro em mulheres com
excesso de gordura corporal.
De Luis et al. (2006) verificaram que as equações de Harris e
Benedict (1919) e da FAO/WHO/UNU (1985) subestimaram a TMR de indivíduos
espanhóis obesos. Porém, no estudo de Das et al. (2004) as equações da
FAO/WHO/UNU superestimaram em 3% e a de Harris e Benedict subestimou em
3% da TMR medida, ambas as equações foram adequadas nesta população de
obesos.
Essas discrepâncias nestes resultados demonstraram as dificuldades
em determinar a necessidade calórica de populações obesas. Assim, seria
aconselhável determinar o GE adequadamente usando a calorimetria indireta, com o
intuito de minimizar os efeitos adversos na sub e superestimação.
Schneider e Meyer (2005) em um estudo com 35 adolescentes
gaúchos do sexo masculino com sobrepeso e obesidade, de 12 a 17 anos,
encontraram que a equação de predição de Harris e Benedict foi à única que não
diferiu significantemente. Enquanto que a equação de Henry e Rees foi a que mais
superestimou (9,5%), seguida de Schofield (7,7%) e da FAO/WHO/UNU (6,5%). No
estudo de Wong et al. (1996) das dez equações estudadas, nove superestimaram a
TMR de crianças e adolescentes do sexo feminino, com exceção da equação de
Maffeis et al. (1993).
Entretanto, Poh et al. (1999) estudaram 70 meninos e 69 meninas
entre 10 a 13 anos, na qual verificaram que a equação de predição para a TMR da
FAO/WHO/UNU (1985) superestimou a TMR em 5% nos meninos e 3% nas
meninas. Já a equação de predição de Henry e Rees (1991) subestimou a TMR em
1% nos meninos e 2% nas meninas. Ambas equações foram recomendadas para
predizer a TMR de adolescentes moradores da Malásia.
Na população idosa, a TMR tende a diminuir devido a alguns fatores
como: perda da MM, redução na prática de atividade física, declínio dos íons de
sódio e potássio, na atividade do adenosina trifosfato e no turnover protéico
(WILSON; MORLEY, 2003).
91
Luhrman e Berthold (2004) verificaram a TMR de alemães, para tanto
foram estudados 130 homens (67,4 ± 5,4 anos) e 225 mulheres (67,7 ± 5,7 anos), na
qual compararam com as estimadas pelas equações de predição. Nas mulheres e
homens a TMR subestimou em 3,3% e 7,5% com a equação de Schofield (1985)
baseada na MC, por 2,4% e 4,5% com a equação de Schofield (1985) baseada na
MC e estatura, por 0,7% e 5,0% com a equação da FAO/WHO/UNU (1985) baseada
na MC, e por 2,6% e 4,6% com a equação de Harris e Benedict (1919),
respectivamente. Os valores encontrados pelas equações de predição foram válidos
para estimar a TMR, mesmo assim os autores relatam a importância da utilização de
equações específicas para predição da TMR. Além do mais, Rocha et al. (2005), por
meio de uma revisão de literatura, relataram que ao utilizar equações de predição
para estimar a TMR deve-se haver cautela na escolha da equação, em que fatores
como variação biológica, física e étnica, dificultam o uso global de equações. Estes
autores sugerem inserir o componente MM ao invés da MC nestas equações.
Blanc et al. (2004) estudaram indivíduos de 70 a 79 anos e
encontraram que a equação de predição da FAO/WHO/UNU (1985) superestimou
em média 15%, sendo que os valores foram maiores nos indivíduos obesos
comparados aos magros e com baixa MC (18% e 14%, respectivamente).
A variação da TMR, bem como da MM pode ser explicada por 45 a
50% em decorrência da hereditariedade (RICE et al., 1996). Uma outra variável que
pode potencialmente afetar a TMR é a atividade física. Já é conhecido que esta
pode interferir na MM, MG e na sua distribuição (McCARDLE; KATCH; KATCH,
2003). Assim, é provável que a atividade física afeta a TMR, especialmente depois
de ajustada a MM (POEHLMAN; MELBY, 1998). Nesse sentido, vários estudos têm
demonstrado a importância da realização da atividade física juntamente com a dieta,
tanto para a manutenção quanto na aquisição da MM.
Nota-se uma discrepância em relação às equações de predição para
as mais diversas populações. Especificamente no Brasil, existe uma carência de
estudos em termos de regiões, levando os profissionais a optarem por equações de
predição que nem sempre são as mais adequadas, ocasionando erros na estimativa
da necessidade energética de indivíduos. Dessa maneira, faz-se necessário à
92
realização de mais pesquisas, no intuito de elaborar uma equação para se estimar
adequadamente a TMR da população brasileira.
93
7 CONCLUSÕES
Mulheres com maior % de gordura corporal apresentaram maior MC,
MM, IMC, MG e TMR medida que as com menores quantidades de gordura.
As voluntárias com diferentes % de gordura corporal, mostraram
comportamentos distintos quanto aos componentes determinantes da TMR medida.
No grupo <25% o principal determinante foi a MC, no 25-30% o IMC, e no >30%
nenhuma variável foi correlacionada. Quando todas as voluntárias eram agrupadas,
a MM foi o principal determinante. Dessa maneira, existe a necessidade da
introdução de outros indicadores metabólicos para indivíduos obesos, dentre eles a
água extracelular e a massa corporal celular, ambos componentes da MM, se
mostram mais eficientes quando indivíduos de diferentes tamanhos corporais são
comparados.
Comportamento similar também foi observado na TMR medida em
relação às estimadas pelas equações de predição, em que no <25%, as quatro
equações foram correlacionadas com a TMR medida, no 25-30% somente as
equações de Schofield, FAO/WHO/UNU e Henry e Rees, e no >30% não foram
encontradas correlações significantes com nenhuma das equações de predição,
indicando que essas equações de predição devem ser utilizadas com cautela em
obesas.
Embora as equações de predição de Harris e Benedict, Schofield e
da FAO/WHO/UNU apresentassem correlações significantes com a TMR medida no
grupo total das 46 mulheres, a estimada por Henry e Rees foi a única que não
mostrou diferença significante quando comparada com a TMR medida no grupo das
46 voluntárias, mostrando, portanto, ser a mais adequada a ser utilizada em
mulheres jovens com características semelhantes as voluntárias estudadas. Porém,
quando as voluntárias foram separadas por % de gordura corporal, esta equação
não se mostrou adequada para o grupo >30%.
94
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
AAHPERD – American Alliance for Health, Physical Education and Recreation.
Health-related hysical fitness tests manual. Reston, AAHPERD, 1980.
AINSWORTH, B. E.; HASKELL, W. L.; LEON, A. S.; JACOBS, D. R. JR.;
MONTOYE, H. J.; SALLIS J. F.; PAFFENBARGER, R. S. JR. Compendium of
physical activities: classification of energy costs of human physical activities.
Medicine and Science in Sports and Exercise, v.25, n.10, p.71-80, 1993.
ANTUNES, H. K. M.; SANTOS, R. F.; BOSCOLO, R. A.; BUENO, O. F. A.; MELLO,
M. T. Análise de taxa metabólica basal e composição corporal de idosos do sexo
masculino antes e seis meses após exercícios de resistência. Revista Brasileira de
Medicina do Esporte, v.11, n.1, 2005.
ARCIERO, P. J.; GORAN, M. I.; POEHLMAN, E. T. Resting metabolic rate is lower in
women than in men. Journal Applied Physiology, v.75, n.6, p.2514-2520, 1993.
ASTRAND, P. O.; RODAHL, K. Textbook of work physiology. New York, McGraw-
Hill Book, 1970.
AYEN, T. G.; MONTOYE, H. J. Estimation of energy expenditure with a simulated
three-dimensional accelerometer. Journal Ambulatory Monitoring, v.1, p.293-301,
1988.
BAUMGARTNER, R. N.; CHUMLEA, W. C.; ROCHE, A. F. Bioletric impedance for
body composition. In: PANDOLF, K. Exercise and sports science reviews
(American College of Sports Medicine). Baltimore: Williams and Wilkins, v.18, p.193-
224, 1990.
BAUMGARTNER, R. N. Electrical impedance and total body electrical conductivity.
In: ROCHE, A. F.; HEYMSFIELD, S. B.; LOHMAN, T. G. (Eds.) Human Body
Composition. Champaign, Illinois, Human Kinetics, p.79-107, 1996.
BEHNKE, A. R.; WILMORE, J. H. Evaluation of body build and composition,
Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1974.
BIANCO, A. C. Hormônios Tireóideos, Ucps e Termogênese. Arquivos Brasileiros
de Endocrinologia e Metabolismo, v.44, n.4, p.281-289, 2000.
BISDEE, J. T.; JAMES, W. P. T.; SHAW, M. A. Changes in energy expenditure
during the menstrual cycle. The British Journal of Nutrition, v.61, p.187-99, 1989.
BLANC, S.; SCHOELLER, D. A.; BAUER, D.; DANIELSON, M. E.; TYLAVSKY, F.;
SIMONSICK, E. M.; HARRIS, T. B.; KRITCHEVSKY, S. B.; JAMES, E. Everhart
Energy requirements in the eighth decade of life. American Journal of Clinical
Nutrition, v.79, p.303-10, 2004.
95
BOILEAU, R. A.; HORSWILL, C. A. Composição corporal e esportes: medidas e
aplicação para perda e ganho de peso. In: GARRETT JR, W. E.; KIRKENDALL, D. T.
A ciência de exercício e dos esportes. Porto Alegre: Artmed, 2003.
BOSY-WESTPHAL, A.; EICHHORN, C.; KUTZNER, D.; ILLNER, K.; HELLER, M.;
MÜLLER, M. J. The Age-Related Decline in Resting Energy Expenditure in Humans
Is Due to the Loss of Fat-Free Mass and to Alterations in Its Metabolically Active
Components. Journal Nutrition, v.133, p.2356-2362, 2003.
BOSY-WESTPHAL, A.; REINECKE, U.; SCHLORKE, T.; ILLNER, K.; KUTZNER, D.;
HELLER, M.; MULLER, M. J. Effect of organ and tissue masses on resting energy
expenditure in underweight, normal weight and obese adults. International Journal
of Obesity, v.28, p.72-79, 2004.
BROEDER, C. E.; BURRHUS, K. A.; SVANEVIK, L. S.; WILMORE, J. H. The effects
of either high-intensity resistance or endurance training on resting metabolic rate.
American Journal of Clinical Nutrition, v.55, p.802-810, 1992.
BROOKS, G.; FAHEY, T. Exercise Physiology: Human bioenergetics and its
applications. New York: Macmillan, 1984.
BRYNER, R. W.; ULLRICH, I. U.; SAUERS, J.; DONLEY, D.; HORNSBY, G.;
KOLAR, M.; YEATER, R. Effects of Resistance vs. Aerobic Training Combined With
an 800 Calorie Liquid Diet on Lean Body Mass and Resting Metabolic Rate. Journal
of the American College of Nutrition, v.18, n.1, p.115-121, 1999.
BUCHHOLZ, A. C.; MCGILLIVRAY, C. F.; PENCHARZ, P. B. Differences in resting
metabolic rate between paraplegic and able-bodied subjects are explained by
differences in body composition. American Journal of Clinical Nutrition, v.77, 371-
378, 2003.
BUTTE, N. F.; TREUTH, M. S.; MEHTA, N. R.; WONG, W. W.; HOPKINSON, J. M.;
SMITH, E. O. Energy requirements of women of reproductive age. American
Journal of Clinical Nutrition, v.77, 630-638, 2003.
BYRNE, H. K.; WILMORE, J. H. The effects of a 20-week exercise training program
on resting metabolic rate in previously sedentary, moderately obese women.
International Journal of Sport Nutrition and Exercise Metabolism, v.11, n.1,
p.15-31, 2001.
BYRNE, N. M.; WEINSIER, R. L.; HUNTER, G. H.; DESMOND, R.; PATTERSON, M.
A; DARNELL, B. E.; ZUCKERMAN, P. A. Influence of distribution of lean body mass
on resting metabolic rate after weight loss and weight regain: comparison of
responses in white and black women. American Journal of Clinical Nutrition, v.77,
p.1368-1373, 2003.
CARPENTER, W. H.; FONONG, T.; TOTH, M. J.; ADES, P. A.; CALLES
ESCANDON, J.; WALSTON, J. D.; POEHLMAN, E. T. Total daily energy expenditure
in free-living older African-Americans and Caucasians. American Journal
Physiology, v.274, p.E96-E101, 1998.
96
CEESAY, S. M.; PRENTICE, A. M.; DAY, K. C.; MURGATROYD, P.
R.; GOLDBERG, G. R.; SCOTT, W.; SPURR, G. B. The use of heart rate monitoring
in the estimation of energy expenditure: a validation study indirect whole-body
calorimetry. British Journal of Nutrition, v.61, n.2, p.175-186, 1989.
CESAR, M. C.; OLIVEIRA, A. V.; RASERA JR, I.; SHIRAGA, E. C.; MONTESANO,
F. T.; WAJSBERG, M.; MONTEIRO, C. R.; BARROS, T. L. Avaliação da taxa
metabólica basal de mulheres com obesidade mórbida residentes no interior do
estado de São Paulo, Brasil. Revista Brasileira de Atividade Física e Saúde, v.8,
n.1, p.38-44, 2003.
CLARK, H. D.; HOFFER, L. J. Reappraisal of the resting metabolic rate of normal
young men. American Journal of Clinical Nutrition, v.53, p.21-26, 1991.
CLARYS, J. P.; MARTIN, A. D.; DRINKWATER, D. T.; MARFELL-JONES, M. J. The
skinfolds: myth and reality. Journal of Sports Sciences, v.5, p.3-33, 1987.
COSTA, R. F. Composição corporal teoria e prática da avaliação. São Paulo:
Manole, 1
a
ed., 2001.
CRUZ, C. M.; SILVA, A. F.; ANJOS, L. A. Basal metabolic rate is overestimated by
predictive equation in college-age women of Rio de Janeiro, Brazil. Archivos
Latinoamericanos de Nutricion, v.49, n.3, p.232-237, 1999.
CUNNINGHAM, J. J. A reanalysis of the factors influencing basal metabolic rate in
normal adults. American Journal of Clinical Nutrition, v.33, p.2372-2374, 1980.
CUNNINGHAM, J. J. An individualization of dietary requirements for energy in adults.
Journal American Dietetic Association, v.80, p.335-338, 1982.
CUNNINGHAM, J. J. Body composition as a determinant of energy expenditure: a
synthetic review and a proposed general equation. American Journal of Clinical
Nutrition, v.54, p.963-969, 1991.
CURTIS, V.; HENRY, C. J.; CHOUEIRI, A. C. Basal metabolic rate of women on the
contraceptive pill. European Journal Clinical Nutrition,v.50, n.5, p.319-22, 1996.
D’ALESSIO, D. A.; KAVIE, E. C. MOZZOLI, M. A.; SMALLEY, K. J.; POLANSKY, M.;
KENDRICK, Z. V.; OWEN, L. R.; BUSHMAN, M. C.; BODEN, G.; OWEN, O. E.
Thermic effect of food in lean and obese men. Journal Clinical Investigation, v.81,
p.1781-1789, 1988.
DALLEMOLE, C.; CESAR, M. C.; SOUZA, E. N.; MONTEBELO, M. I. L. Comparação
do gasto energético medido por calorimetria indireta x gasto energético estimado por
recordatório de atividades do cotidiano. In: I Congresso Brasileiro de Metabolismo,
Nutrição e Exercício. Anais. Londrina, 2006.
DAS, S. K.; ROBERTS, S. B.; MCCRORY, M. A.; HSU, L. K. G.; SHIKORA, S. A.;
KEHAYIAS, J. J.; DALLAL,G. E.; SALTZMAN, E. Long-term changes in energy
97
expenditure and body composition after massive weight loss induced by gastric
bypass surgery. American Journal of Clinical Nutrition, v.78, p.22-30, 2003.
DAS, S. K.; SALTZMAN, E.; MCCRORY, M. A.; HSU, L. K. G.; SHIKORA, S. A.;
DOLNIKOWSKI, G.; KEHAYIAS, J. J.; ROBERTS, S. B. Energy Expenditure Is Very
High in Extremely Obese Women. Journal of Nutrition, n.134, p.1412-1416, 2004.
DE BOER, J. O.; ESAJH, V.; RAAIJ, V. R.; HAUTVAST, J. G. Energy requirements
and energy expenditure of lean and overweight woman measured by indirect
calorimetry. American Journal of Clinical Nutrition, v.46, p.13-21, 1987.
DE BOER, J. O.; VAN ES, A. J.; VOORRIPS, L. E.; BLOKSTRA, F.; VOGT, J. E.
Energy metabolism and requirements in different ethnic groups. European Journal
Clinical Nutrition, v.42, p.983-997, 1988.
DE LORENZO, A.; ANDREOLI, A.; BERTOLI, S.; TESTOLIN, G.; ORIANI, G.;
DEURENBERG, P. Resting metabolic rate in Italians: relation with body composition
and anthropometric parameters. Acta Diabetologica, v.37, n.2, p.77-81, 2000.
DE LUIS, D. A.; ALLER, R.; IZAOLA, O.; ROMERO, E. Prediction equation of resting
energy expenditure in an adult Spanish population of obese adult population. Annals
of Nutrition & Metabolism, v.50, n.3, p.193-196, 2006.
DELVIN, J. T.; HORTON, E. S. Necessities energetic. In: International Life
Sciences Institute. Conocimientos Actuales sobre Nutrition. Ilsi: North America, 6
ed., p.1-7, 1990.
DICKERSON, R. N.; VEHE, K. L.; MULLEN, J. L.; FEURER, I. D. Resting energy
expenditure in patients with pancreatitis. Critical Care Medicine, v.19, p.484-90,
1991.
DIFFEY, B.; PIERS, L. S.; SOARES, M. J.; O'DEA, K. The effect of oral contraceptive
agents on the basal metabolic rate of young women. British Journal of Nutrition,
v.77, p.853-862, 1997.
DIENER, J. R. C. Calorimetria indireta. Revista da Associação Médica Brasileira,
v.43, n.3, p.245-53, 1997.
DIONNE, I. J.; MÉLANÇON, M. O.; BROCHU, M.; ADES, P. A.; POELHMAN, E. T.
Age-related differences in metabolic adaptations following resistance training in
women. Experimental Gerontology, v.39, n.1, p.133-138, 2004.
DOLEZAL, B. A.; POTTEIGER, J. A. Concurrent resistance and endurance training
influence basal metabolic rate in nondieting individuals. Journal Applied
Physiology, v.85, n.2, p.695-700, 1998.
DOUCET E, S. T.; PIERRE, S.; ALMERAS, N.; MAURIÉGE, P.; RICHARD, D.;
TREMBLAY, A. Changes in energy energy-expenditure and substrate oxidation
resulting from weight loss in obese men and women: is there an important
98
contribution of leptin? The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, v.85,
n.4, p.1550-1556, 2000.
DURNIN, J. A. Practical estimates of energy requirements. Journal Nutrition, v.121,
n.1, p.907-13, 1991.
ELIAKIM, A.; BRASEL, J. A.; MOHAN, S.; WONG, W. L. T.; COOPER, D. M.
Increased physical activity and the growth hormone IGF-I-axis in adolescents.
American Journal Physiology, v.275, n.1, p.308-314, 1998.
FAO/WHO/UNU. Energy and protein requirements. Geneva: World Health
Organization, 1985. [WHO – Technical Report Series, 724].
FERNANDES FILHO, J. A prática da avaliação física. Rio de Janeiro: Shape,
1999.
FERRANNINI, E. The theoretical bases of indirect calorimetry: a review.
Metabolism, v.37, p.287-301, 1988.
FETT, C. A. Resumo de Tese: Avaliação metabólica nutricional de obesas no basal e
após tratamento com dieta hipocalórica e treinamento em circuito ou caminhada.
Revista Brasileira de Cineantripometria & Desempenho Humano, v.8, n.1, p.120,
2006.
FETT, C. A.; FETT, W. C. R.; MARCHINI, J. S. Comparação entre bioimpedância e
antropometria e a relação de índices corporais ao gasto energético de repouso e marcadores
bioquímicos sanguíneos em mulheres da normalidade à obesidade. Revista Brasileira de
Cineantropometria & Desempenho Humano, v.8, n.1, p.29-36, 2006.
FORMAN, J. N.; MILLER, W. C; SZYMANSKI, L. M.; FERNHALL, B. Differences in
resting metabolic rates of inactive obese African-American and Caucasian women.
International Journal of Obesity, v.22, p.215-221, 1998.
FOSS, M. L.; KETEYIAN, S. J. Bases fisiológicas do exercício e do esporte. Rio
de Janeiro: Guanabara Koogan, 2000.
FOSTER, G. D.; WADDEN, T. A.; SWAIN, R. M.; ANDERSON, D. A.; VOGT, R. A.
Changes in resting energy expenditure after weight loss in obese African American
and white women. American Journal of Clinical Nutrition, v.69, p.13-17,1999.
FRANKENFIELD, D.; YOUSEY, L. R.; COMPHER, C. Comparison of predictive
equations for resting metabolic rate in healthy nonobese and obese adults: a
systematic review. Journal of the American Dietetic Association, v.105, n.5,
p.775-789, 2005.
FUKAGAWA, N. K.; BANDINI, L. G.; YOUNG, J. B. Effect of age on body
composition and resting metabolic rate. American Journal Physiology, v.259,
p.E233-E238, 1990.
GALLAGHER, D.; ALBU, J.; HE, Q.; HESHKA, S.; BOXT, L.; KRASNOW, N.; ELIA,
M. Small organs with a high metabolic rate explain lower resting energy expenditure
99
in African American than in white adults. American Journal of Clinical Nutrition,
v.83, n.5, p.1062-1067, 2006.
GANNON B.; DIPIETRO L.; POEHLMAN E. T. Do African Americans have lower
energy expenditure than Caucasians? International Journal of Obesity, v.24, p.4-
13, 2000.
GARROW, J. S.; HAWES, S. F. The role of amino acid in causing specific dynamic
action. British Journal Nutrition, v.27, p.211-219, 1972.
GARROW, J. S.; STALLEY, S.; DIETHELM, R.; PITTET, P.; HESP, R.; HALLIDAY,
D. A new method for measuring the body density of obese adults. British Journal of
Nutrition, v.42, p.173-183, 1979.
GLANER, M. F. Composição corporal em diferentes períodos do ciclo menstrual e
validade das técnicas antropométrica e de impedância bioelétrica. Revista Paulista
de Educação Física, v.15, n.1, p.5-16, 2001.
GONZALEZ, A. G. DOUCET, E.; ALMERAS, N.; BOUCHARD, C.; TREMBLAY, A.
Estimation of daily energy needs with the FAO/WHO/UNU 1985 procedures in adults:
comparison to whole-body indirect calorimetry measurements. European Journal
Clinical Nutrition, v.58, n.8, p.1125-1131, 2004.
GORAN, M. Energy metabolism and obesity. Medicine Clinical North American,
v.2, n.84, p.347-362, 2000.
GORDON, C. C.; CHUMLEA, W. C.; ROCHE, A. F. Stature, recumbent length and
weight. In: LOHMAN, T. G.; ROCHE, A. F.; MARTORELL, R. (eds). Anthropometric
standardizing reference manual. Champaign, Illinois, Human Kinetics Books, p.3-8,
1988.
GRAY, D. S.; BRAY, G. A.; GEMAYEL, N.; KAPLAN, K. Effect of obesity on
bioelectrical impedance. American Journal of Clinical Nutrition, v.50. p.255-260,
1989.
GRUNWALD, G. K.; MELANSON, E. L.; FORSTER, J. E.; SEAGLE, H. M.; SHARP,
T. A.; HILL, J. O. Comparison of methods for achieving 24-hour energy balance in a
whole-room indirect calorimeter. Obesity Research, v.11, n.6, 2003.
GUEDES, D. P.; GUEDES, J. E. R. P. Controle do peso corporal – Composição
corporal, atividade física e nutrição. Rio de Janeiro: Shape, 2
a
ed., 2003.
GUTIN, B.; LITAKER, M.; ISLAM, S.; MANOS, T.; SMITH, C.; TREIBER, F. Body
composition measurement in 9-11-y-old children by dual energy X-ray
absorptiometry, skinfold thickness measurement, and bioimpedance analysis.
American Journal of Clinical Nutrition, v.63, p.287-292, 1996.
HARRIS, J. A.; BENEDICT, F. G. A biometric study of basal metabolism in man.
Boston: Carnegie Institution of Washington, 1919.
100
HAUGEN, H. A.; MELANSON, E. L.; TRAN, Z. V.; KEARNEY, J. T.; HILL, J. O.
Variability of measured resting metabolic rate. American Journal of Clinical
Nutrition, v.78, p.1141-1144, 2003.
HAYTER, J. E.; HENRY, C. J. K. Basal metabolic rate in human subjects migrating
between tropical and temperate regions: a longitudinal study and a review of
previous work. European Journal of Clinical Nutrition, v.47, p.724-734, 1994.
HENRY, C. J. K.; REES, D. G. New predictive equations for the estimation of basal
metabolic rate in tropical peoples. European Journal of Clinical Nutrition, v.45,
p.177-185, 1991.
HENRY
, C. J. K.; WEBSTER-GANDY, J. D.; KOON, P. B.; ISMAIL, M. N. Resting
metabolic rate in a sample of girls in Malaysia and England. American Journal of
Human Biology, v.17, n.6 , p.818-820, 2005.
HENSLEY, L. D.; AINSWORTH, B. E.; ANSORGE, C. J. Assessment of physical
activity – professional accountability in promoting active lifestyles. The Journal of
Physical Education, Recreation & Dance, January, p.56-64, 1993.
HEYWARD, V. H.; STOLARCZYK, L. M. Avaliação da composição corporal. São
Paulo: Manole, 2000.
HILL, J. O.; MELBY, C.; JOHNSON, S. L.; PETERS, J. C. Physical activity and
energy requirements. American Journal of Clinical Nutrition, v.62. p.1059-1066,
1995.
HIMMS, H. J. Thermogenesis in brown adipose tissue as an energy buffer:
implications for obesity. New England Journal of Medicine, v.311, p.1549-1558,
1984.
HOUTKOOPER, L. B.; GOING, S. B.; WESTFALL, C. H.; LOHMAN, T. G. Prediction
of fat-free body corrected for bone mass from impedance and anthropometry in adult
females. Medicine and Science in Sports and Exercise, v.21, p.S39 (Abstract),
1989.
HOWLEY, E. T.; FRANKS, B. D. Manual do Instrutor de Condicionamento Físico
para saúde. Porto Alegre: Artmed, 2000.
HUNTER, G. R.; WETZSTEIN, C. J.; FIELDS, D. A.; BROWN, A.; BAMMAN, M. M.
Resistance training increases total energy expenditure and free-living physical
activity in older adults. Journal Applied Physiology, v.89, p.977-984, 2000.
HUNTER, G. R.; WEINSIER, R. L.; GOWER, B. A.; WETZSTEIN, C. J. Age-related
decrease in resting energy expenditure in sedentary white women: effects of reginal
differences in lean and fat mass. American Journal of Clinical Nutrition, v.73,
p.333-337, 2001.
ILLNER, K.; BRINKMANN, G.; HELLER, M.; BOSY-WESTPHAL, A.; MUÜLLER, M.
J. Metabolically active components of fat free mass and resting energy expenditure in
101
nonobese adults. American Journal Physiology Endocrinology and Metabolism
v.278, p.E308-E315, 2000.
ISMAIL, M. N.; NG, K. K.; CHEE, S. S.; ROSLEE, R.; ZAWIAH, H. Predictive
equations for the estimation of basal metabolic rate in Malaysian adults. Malaysian
Journal of Nutrition, v.4, p.81-90, 1998.
JAKICIC, J. M.; WING, R. R. Differences in resting energy expenditure in African-
American vs. Caucasian overweight females. International Journal of Obesity,
v.22, p.236-42, 1998.
JENSEN, M. D. Research techniques for body composition assessment. Journal of
the American Dietetic Association, v.92, p.454-460, 1992.
JOHNSTONE, A. M.; MURISON, S. D.; DUNCAN, J. S.; RANCE, K. A.; SPEAKMAN,
J. R. Factors influencing variation in basal metabolic rate include fat-free mass, fat
mass, age, and circulating thyroxin but not sex, circulating leptin, or triiodothyronine.
American Journal of Clinical Nutrition, v.82, n.5, p.941-948, 2005.
JOHNSTONE, A. M.; RANCE, K. A.; MURISON, S. D.; DUNCAN, J. S.; SPEAKMAN,
J. R. Additional anthropometric measures may improve the predictability of basal
metabolic rate in adult subjects. European Journal of Clinical Nutrition, Published
online 12 July, 2006.
JONES JR, A.; SHEN, W.; ST-ONGE, M. P.; GALLAGHER, D.; HESHKA, S.; WANG,
Z.; HEYMSFIELD, S. B. Body-composition differences between African American
and white women: relation to resting energy requirements. American Journal of
Clinical Nutrition, v.79, p.780-786, 2004.
KIMM, S. Y. S.; GLYNN, N. W.; ASTON, C. E.; POEHLMAN, E. T.; DANIELS, S. R.
Effects of Race, Cigarette Smoking, and Use of Contraceptive Medications on
Resting Energy Expenditure in Young Women. American Journal Epidemiology,
v.154, n.8, p.718-724, 2001.
KLAUSEN, B.; TOUBRO, S.; ASTRUP, A. Age and sex effects on energy
expenditure. American Journal of Clinical Nutrition, v.65, n.4, p.895-907, 1997.
KREMS, C.; LUHRMANN, P. M.; STRASSBURG, A.; HARTMANN, B.;
NEUHAUSER-BERTHOLD, M. Lower resting metabolic rate in the elderly may not be
entirely due to changes in body composition. European Journal of Clinical
Nutrition, v.59, n.2, p.255-262, 2005.
KYLE, U. G.; GENTON, L.; HANS, D.; KARSEGARD, L.; SLOSMAN, D. O.;
PICHARD, C. Age related differences in fat-free mass, skeletal muscle, body cell
mass and fat mass between 18 and 94 years. European Journal of Clinical
Nutrition, v.55, n.8, p.663-672, 2001.
LAWRENCE, M.; THONGPRASERT, K.; DURIN, J. V. Between-group differences in
basal metabolic rates: an analysis of data collected in Scotland, the Gambia and
Thailand. European Journal of Clinical Nutrition, v.42, n.10, p.877-891, 1988.
102
LAZZER, S.; BOIRIE, Y.; MONTAURIER, C.; VERNET, J.; MEYER, M.; VERMOREL,
M. Fat-Free Mass but Not Metabolic Rate in Obese Adolescents. Obesity Research,
v.12, n.2, p.233-240, 2004.
LEIBEL, R. L.; ROSENBAUM, M.; HIRSCH, J. Changes in energy expenditure
resulting from altered body weight. The New England Journal of Medicine, v.332,
n.10, p.621-628, 1995.
LEMMER, J. T.; IVEY, F. M.; RYAN, A. S.; MARTEL, G. F.; HURLBUT, D. E.;
METTER, J. E.; FOZARD, J. L.; FLEG, J. L.; HURLEY, B. F. Effect of strength
training on resting metabolic rate and physical activity: age and gender comparisons.
Medicine and Science in Sports and Exercise, v.33, n.4, p.532-541, 2001.
LOHMAN, T. G.; POLLOCK, M. L.; SLAUGHTER, M. H.; BRANDON, L. J.;
BOILEAU, R. A. Methodological factors and the prediction of body fat in female
athletes. Medicine and Science in Sports and Exercise, v.16, p.92-96, 1984.
LOHMAN, T. G. Advances in body composition assessment. Current issues in
exercise science series. Monograph, n.3, Champaign, IL: Human Kinetics, 1992.
LOVEJOY, C. J.; CHAMPAGNE, C. M.; SMITH, S. R.; JONGE, L.; XIE, H. Ethnic
differences in dietary intakes, physical activity, and energy expenditure in middle-
aged, premenopausal women: the Healthy Transitions Study. American Journal of
Clinical Nutrition, v.74, p.90-95, 2001.
LUHRMANN, P. M.; BERTHOLD, M. N. Are the equations published in literature for
predicting resting metabolic rate accurate for use in the elderly? Journal Nutrition
Health Aging, v.8, n.3, p.144-9, 2004.
LUKASKI, H. C. Methods for the assessment of human body composition: traditional
e new. American Journal of Clinical Nutrition, v.46, p.537-556, 1987.
LUKASKI, H. C.; BOLONCHUCK, W. W.; HALL, C. B.; SIDERS, W. A. Validation of
tetrapolar bioeletrical impedance method to assess human body composition.
Journal Applied Physiology, v.60, p.1327-1332, 1986.
LUKE, A.; ROTIMI, C. N.; ADEYEMO, A. A.; DURAZO-ARVIZU, R. A.; PREWITT, T.
E.; MORAGNE-KAYSER, L.; HARDERS, L.; COOPER, R. S. Comparability of
Resting Energy Expenditure in Nigerians and U.S. Blacks. Obesity Research, v.8,
n.5, 2000.
MARTIN, A. D.; DRINKWATER, D. T. Variability in the measures of body fat:
assumptions or techniques? Sports Medicine, v.11, n.5, p.277-288, 1991.
MARTIN, K.; WALLACE, P.; RUST, P. F.; GARVEY, W. T. Estimation of Resting
Energy Expenditure Considering Effects of Race and Diabetes Status. Diabetes
Care, v.27, p.1405-1411, 2004.
103
McARDLE, W. D.; KACTH, F. I. Nutrição, exercício e saúde. Rio de Janeiro: Medsi,
4
a
ed., 1996.
McARDLE, W. D.; KATCH, F. I.; KATCH, V. L. Fisiologia do Exercício. Energia,
Nutrição e Desempenho Humano. Editora Guanabara Koogan, 5
a
ed., 2003.
MAFFEIS, C.; SCHUTZ, Y.; PICCOLI, R.; GONFIANTINI, E.; PINELLI, L. Prevalence
of obesity in children in north-east Italy. International Journal of Obesity, v.17, n.5,
p.287-294, 1993.
MELANSSON, E. L.; FREEDSON, P. S. Physical activity assessment: A review of
methods. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, v.36, n.5, p.385-396,
1996.
MENOZZI, R.; BONDI, M.; BALDINI, A.; VENNERI, M. G.; VELARDO, A.; DEL RIO, G.
Resting metabolic rate, fat-free mass and catecholamine excretion during weight loss
in female obese patients. British Journal of Nutrition, v.84, n.4, p.515-520, 2000.
MIFFLIN, M. D.; JEOR, S. T.; HILL, L. A.; SCOTT, B. J.; DAUGHERTY, S. A.; KOH,
Y. O. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals.
American Journal of Clinical Nutrition, v.51, p.241-247, 1990.
MONTEIRO, A. B.; FILHO, J. F. Análise da composição corporal: uma revisão de
métodos. Revista Brasileira de Cineantropometria & Desempenho Humano, v.4,
n.1, p.80-92, 2002.
MOURÃO, D. M.; MONTEIRO, J. B. R.; HERMSDORFF, H. H. M.; TEIXEIRA, M. C.
L. Alimentos modificados e suas implicações no metabolismo energético. Revista de
Nutrição, v.18, n.1, p.19-28, 2005.
MULLEN, J. L. Indirect calorimetry in critical care. Proceedings of the Nutrition
Society, v.50, p.239-244, 1991.
MÜLLER, M. J.; BOSY-WESTPHAL, A.; KLAUS, S.; KREYMANN, G.; LÜHRMANN,
P. M.; NEUHÄUSER-BERTHOLD, M.; NOACK, R.; PIRKE, K. M.; PLATTE, P.;
SELBERG, O.; STEINIGER, J. World Health Organization equations have
shortcomings for predicting resting energy expenditure in persons from a modern,
affluent population: generation of a new reference standard from a retrospective
analysis of a German database of resting energy expenditure. American Journal of
Clinical Nutrition, v.80, n.5, p.1379-1390, 2004.
MURGATROYD, P. R.; SHETTY, P. S.; PRENTICE, M. Techniques for the
measurement of human energy expenditure - a practical guide. International
Journal of Obesity and Related Metabolic Disorders, v.17, n.10, p.468-549, 1993.
NHUNG, B. T.; KHAN, N. C.; HOP, L. T.; LIEN, D. T.; LE, D. S.; HIEN, V. T.; KUNII,
D.; SAKAI, T.; NAKAMORI, M.; YAMAMOTO, S. FAO/WHO/UNU equations
overestimate resting metabolic rate in Vietnamese adults. European Journal of
Clinical Nutrition, v.59, n.10, p.1099-1104, 2005.
104
NIELSEN, S.; HENSRUD, D. D.; ROMANSKI, S.; LEVINE, J. A.; BURGUERA, B.;
JENSEN, M. D. Body composition and resting energy expenditure in humans: role of
fat, fat-free mass and extracellular fluid. International Journal of Obesity and
Related Metabolic Disorders, v.24, n.9, p.1153-1157, 2000.
NONINO, C. B. Calorimetria Indireta X Harris Benedict: Determinação, validação
e comparação para cálculo da taxa metabólica de repouso em obesos grau III.
2002. 111p. Dissertação de Mestrado. Faculdade de Medicina, Universidade de São
Paulo, Ribeirão Preto.
OSTERBERG, K. L.; MELBY, C. L. Effect of Acute resistance exercise on
postexercise oxygen consumption and resting metabolic rate in young women.
International Journal of Sport Nutrition and Exercise Metabolism, v.10, p.71-81,
2000.
PAUL, D. R.; NOVOTNY, J. A.; RUMPLER, W. V. Effects of the interaction of sex
and food intake on the relation between energy expenditure and body composition 1–
3. American Journal of Clinical Nutrition, v.79, p.385-389, 2004.
PELKMAN, C. L.; CHOW, M.; HEINBACH, A. R.; ROLLS, B. J. Short-term effects of
a progestational contraceptive drug on food intake, resting energy expenditure, and
body weight in young women. American Journal of Clinical Nutrition, v.73, p.19-
26, 2001.
PELLETIER, C.; DOUCET, E.; IMBEAULT, P.; TREMBLAY, A. Associations between
weight loss-induced changes in plasma organochlorine concentrations, serum T3
concentration, and resting metabolic rate. Toxicological Sciences, v.67, n.1, p.46-
51, 2002.
PIERS, L. S.; SHETTY, P. S. Basal metabolic rates of Indian women. European
Journal of Clinical Nutrition, v.47, n.8, p.586-591, 1993.
PIERS, L. S.; DIGGAVI, S. N.; RZJSKAMP, J.; RAAZJ, J. M. A. V.; SHETTV, P. S.;
HAUTVAST, J. G. A. J. Resting metabolic rate and thermic effect of a meal in the
follicular and luteal phases of the menstrual cycle in well-nourished Indian women.
American Journal of Clinical Nutrition, v.61, p.296-302, 1995.
PIERS, L. S.; SOARES, M. J.; MCCORMACK, L. M.; O’DEA, K. Is there evidence for
an age-related reduction in metabolic rate? Journal Applied Physiology, v.85, n.6,
p.2196-2204, 1998.
PLASQUI, G.; WESTERTERP, K. R. Seasonal variation in total energy expenditure
and physical activity in dutch young adults. Obesity Research, v.12, n.4, p.688-694,
2004.
POEHLMAN, E. T.; ARCIERO, P. J.; MELBY, C. L.; BADYLAK, S. F. Resting
metabolic rate and postprandial thermogenesis in vegetarians and nonvegetarians.
American Journal of Clinical Nutrition, v.48, p.209-213, 1988.
105
POEHLMAN, E. T.; DANFORTH, E. JR. Endurance training increases metabolic
rates and norepinephine appearance rate in older individuals. American Journal
Physiology Endocrinology and Metabolism, v.261, p.E233-239, 1991.
POEHLMAN, E. T.; GORAN, M. I.; GARDNER, A. W.; ADES, P. A.; ARCIERO, P. J.;
KATZAM-ROOKS, S. M.; MONTGOMERY, S. M.; TOTH, M. J.; SUTHERLAND, P. T.
Determinants of decline in resting metabolic rate in aging females. American
Journal Physiology Endocrinology and Metabolism, v.264, p.E450-E455, 1993.
POEHLMAN, E. T.; MELBY, C. Resistance training and energy balance.
International Journal of Sport Nutrition, v.8, p.143-159, 1998.
POEHLMAN, E. T.; DENINO, W. F.; BECKETT, T.; KINAMAN, K. A.; DIONNE, I. J.;
DVORAK, R.; ADES, P. A. Effects of endurance and resistance training on total daily
energy expenditure in young women: a controlled randomized trial. The Journal of
Clinical Endocrinology & Metabolism, v.87, n.3, p.1004-1009, 2002.
POH, B. K.; ISMAIL, M. N.; ZAWIAH, H.; HENRY, C. J. K. Predictive equations for
estimation of basal metabolic rate of Malaysian adolescents. Malaysian Journal of
Nutrition, v.5, p.1-14, 1999.
POWERS, S. K.; HOWLEY, E. T. Fisiologia do Exercício Teoria e Aplicação ao
Condicionamento e ao Desempenho. São Paulo: Manole, 2000.
RACETTE, S. B.; SCHOELLER, D. A.; KUSHNER, R. F. Comparison of heart rate
and physical activity recall with doubly labeled water in obese women. Medicine
Science and Sports Exercise, v.27, p.126-133, 1995.
RAVUSSIN, E.; BUNAND, B.; SCHUTE, Y.; JÉQUIER, E. Twenty-four hour energy
expenditive and resting metabolic rate in obese moderately obese, and control
subject. American Journal of Clinical Nutrition, v.35, p.566-573, 1982.
RAVUSSIN, E.; LILLIOJA, S.; ANDERSON, T. E.; CHRISTIN, L.; BOGARDUS, C.
Determinants of 24-hour energy expenditure in man. Methods and results using a
respiratory chamber. Journal of Clinical Investigation, v.78, n.6, p.1568-1578,
1986.
RAVUSSIN, E.; BOGARDUS, C. Relationship of genetics, age, and physical fitness
to daily energy expenditure and fuel utilization. American Journal of Clinical
Nutrition, v.49, p.968-975, 1989.
REIS, R. S.; PETROSKI, E. L.; LOPES, A. S. Medidas da atividade física: revisão de
métodos. Revista Brasileira de Cineantropometria & Desempenho Humano, v.2,
n.96, p.89-96, 2000.
RICE, T.; TREMBLAY, A.; DERIAZ, O.; PERUSSE, L.; RAO, D. C.; BOUCHARD, C.
Genetic pleiotropy for resting metabolic rate with fat-free mass and fat mass: the
Quebec Family Study. Obesity Research, v.4, n.2, p.125-131, 1996.
106
ROCHA, E. E. M.; ALVES, V. G. F.; SILVA, M. H. N.; CHIESA, C. A.; FONSECA, R.
B. V. Can measured resting energy expenditure be estimated by formulae in daily
clinical nutrition practice? Current Opinion in Clinical Nutrition and Metabolic
Care, v.8, p.319-328, 2005.
ROTHWELL, N. J.; STOCK, M. J. Diet-induced thermogenesis. Nutrition
International, v.2, p.95-99, 1986.
ROTHWELL, N. J.; STOCK, M. J.; STRIBLING, D. Diet-induced thermogenesis.
Pharmacology & Therapeutics, v.17, p.251-268, 1982.
ROSENBAUM, M.; HIRSCH, J.; MURPHY, E.; LEIBEL, R. L. Effects of changes in
body weight on carbohydrate metabolism, catecholamine excretion, and thyroid
function. American Journal of Clinical Nutrition, v.71, n.6, p.1421-1432, 2000.
RUSH, E. C.; PLANK, L. D.; ROBINSON, S. M. Resting metabolic rate in young
Polynesian and Caucasian women. International Journal of Obesity, v.21, p.1071-
1075, 1997.
RYAN, A. S.; PRATLEY, R. E.; ELAHI, D.; GOLDBERG, A. P. Resistive training
increases fat-free mass and maintains RMR despite weight loss in postmenopausal
women. Journal Applied Physiology, v.79, p.818-823, 1995.
SCAGLIUSI, F. B.; LANCHA JR, A. H. L. Estudo do gasto energético por meio da
água duplamente marcada: fundamentos, utilização e aplicações. Revista de
Nutrição, v.18, n.4, p.541-551, 2005.
SCHNEIDER, P.; MEYER, F. As equações de predição da taxa metabólica basal são
apropriadas para adolescentes com sobrepeso e obesidade? Revista Brasileira de
Medicina do Esporte, v.11, n.3, p.193-196, 2005.
SCHOFIELD, W. N. Predicting basal metabolic rate, new standards and review of
previous work. Human Nutrition Clinical Nutrition, v.1, 39C suppl, p.5-41, 1985.
SCHOFIELD, W. N.; SCHOFIELD, E.; JAMES, W. P. T. Predicting basal metabolic
rate: new standards and review of previous work. Human Nutrition Clinical
Nutrition, 39C (Suppl.1), p.5-41, 1985.
SHARP, T. A.; BELL, M. L.; GRUNWALD, G. K.; SCHMITZ, K. H.; SIDNEY, S.;
LEWIS, C. E.; TOLAN, K.; HILL, J. O. Differences in Resting Metabolic Rate
between White and African-American Young Adults. Obesity Research, v.10, n.8,
p.726-732, 2002.
SHETTY, P. S.; HENRY, C. J. K.; BLACK, A. E.; PRENTICE, A. M. Energy
requirements of adults: an update on basal metabolic rates (BMRs) and physical
activity levels (PALs). European Journal of Clinical Nutrition, v.50, p.S11–S23,
1996.
SIMONSON, D. C.; DEFRONZO, R. Indirect calorimetry: methodological and
interpretative problems. American Journal Physiology, v.258, p.E399-E412, 1990.
107
SOARES, M. J.; FRANCIS, D. G.; SHETTY, P. S. Predictive equations for basal
metabolic rates of Indian males. European Journal of Clinical Nutrition, v.47,
p.389-394, 1993.
SOARES, M. J.; PIERS, L. S.; O’DEA, K.; SHETTY, P. S. No evidence for an ethnic
influence on basal metabolism: an examination of data from India and Australia.
British Journal of Nutrition, v.79, p.333-341, 1998.
SOLOMON, S. J.; KURZER, M. S.; CALLOWAY, D. H.; Menstrual cycle and basal
metabolic rate in women. American Journal of Clinical Nutrition, v.36, p.611-616,
1982.
SPARTI, A.; DELANY, J. P.; DE LA BRETONNE, J. A.; SANDER, G. E.; BRAY, G. A.
Relationship between resting metabolic rate and the composition of the fat-free mass.
Metabolism, v.46, n.10, p.1225-1230, 1997.
SPEAKMAN, J. R. The history and theory of the doubly labeled water technique.
American Journal of Clinical Nutrition, v.68, n.4, p.932-938, 1998.
SPURR, G. B.; DUFOUR, D. L.; REINA, J. C.; HOFFMANN, R. G.; WASLIEN, C. I.;
STATEN, L. K. Variation of the basal metabolic rate and dietary energy intake of
Colombian women during 1 y. American Journal of Clinical Nutrition, v.59, n.1,
p.20-27, 1994.
STIEGLER, P.; CUNLIFFE, A. The role of diet and exercise for the maintenance of
fat-free mass and resting metabolic rate during weight loss. Sports Medicine, v.36,
n.3, p.239-262, 2006.
STOLARCZYK, L. M.; HEYWARD, V. H.; HICKS, V. L.; BAUMGARTNER, R. N.
Predictive accuracy of biolectrical impedance in estimating body composition of
Native American women. American Journal of Clinical Nutrition, v.59, p.964-970,
1994.
STOKES, M. A.; HILL, G. L. A single, accurate measurement of resting metabolic
expenditure. Journal Parenter Enteral Nutrition, v.15, p.281-7, 1991.
TAI, M. M.; CASTILLO, T. P.; PI-SUNYER, F. X. Thermic effect of food during each
phase of the menstrual cycle. American Journal of Clinical Nutrition, v.66, p.1110-
1115, 1997.
VAN ETTEN, L. M. L. A.; WESTERTERP, K. R.; VERSTAPPEN, F. T. J.; BOON, B.
J. B.; SARIS, W. H. M. Effect of an 18-wk weight-training program on energy
expenditure and physical activity. Journal Applied Physiology, v.82, n.1, 298-304,
1997.
VAN PELT, R. E.; JONES, P. P.; DAVY,K. P.; DESOUZA, C. A.; TANAKA, H.; DAVY,
B. M.; SEALS, D. R. Regular exercise and the age-related decline in resting
metabolic rate in women. Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism,
v.82, n.10, p.3208-3212, 1997.
108
VAN PELT, R. E.; DINNENO, F. A.; SEALS, D. R.; JONES, P. P. Age-related decline
in RMR in physically active men: relation to exercise volume and energy intake.
Journal Physiology Endocrinology and Metabolism, v.281, p.E633–E639, 2001.
VERGA, S.; BUSCEMI, S.; CAIMI, G. Resting energy expenditure and body
composition in morbidly obese, obese and control subjects. Acta Diabetologica,
v.31, p.47-51, 1994.
VINKEN, A. G.; BATHALON, G. P.; SAWAYA, A. L.; DALLAL, G. E.; TUCKER, K. L.;
ROBERTS, S. B. Equations for predicting the energy requirements of healthy adults
aged 18–81 y. American Journal of Clinical Nutrition, v.69, n.5, p.920-926, 1999.
WAHRLICH, V.; ANJOS, L. A. Aspectos históricos e metodológicos da medição da
taxa metabólica basal: uma revisão da literatura. Caderno de Saúde Pública, v.17,
n.4, p.801-817, 2001.
WANG, Z.; HESHKA, S.; GALLAGHER, D.; BOOZER, C. N.; KOTLER, D. P.;
HEYMSFIELD, S.B. Resting energy expenditure-fat-free mass relationship: new
insights provided by body composition modeling. American Journal Physiology
Endocrinology and Metabolism, v.279, p.E539-E545, 2000.
WEIR, J. B. New Methods for calculating metabolic rate with special reference to
protein metabolism. Journal Physiology, v.109, p.1-9, 1949.
WEINSIER, R. L.; HUNTER, G. R.; ZUCKERMAN, P. A.; REDDEN, D. T.; DARNELL,
B. E.; LARSON, D. E.; NEWCOMER, B. R.; GORAN, M. I. Energy expenditure and
free-living physical activity in black and white women: comparison before and after
weight loss. American Journal of Clinical Nutrition, v.71, p.1138-1146, 2000.
WEISSMAN, C.; KEMPER, M. Metabolic measurements in the critically ill. Critical
Care Clinics, v.11, p.169-97, 1995.
WELLE, S.; LILAVIVATHANA, U.; CAMPBELL, R. G. Thermic effect of feeding in
man: increased plasma norepinefhrine levels following glucose, but not protein or fat
consumption. Metabolism: Clinical and Experimental, v.30, n.10, p.953-958, 1981.
WELLE, S.; FORBES, G. B.; STATT, M.; BARNARD, R. R.; AMATRUDA, J. M.
Energy expenditure under free-living conditions in normal-weight and over-weight
women. American Journal of Clinical Nutrition, v.55, p.14-21, 1992.
WESTSTRATE J. A. Resting metabolic rate and diet-induced thermogenesis: a
methodological reappraisal. American Journal of Clinical Nutrition, v.58, p.592-
601, 1993.
WEYER, C.; SNITKER, S.; BOGARDUS, C.; RAVUSSIN, E. Energy metabolism in
African Americans: potential risk factors for obesity. American Journal of Clinical
Nutrition, v.70, p.13-20, 1999.
WHITEHEAD, J. M.; MCNEILL, G.; SMITH, J. S. The effect of protein humans intake
on 24-h energy expenditure during energy restriction. International Journal of
Obesity, v.20, n.8, p.727-732, 1996.
109
WILMORE, J. H.; STANFORTH, P. R.; HUDSPETH, L. A.; GAGNON, J.; DAW, E.
W.; LEON, A. S.; RAO, D. C.; SKINNER, J. S.; BOUCHARD, C. Alterations in resting
metabolic rate as a consequence of 20 wk of endurance training: the HERITAGE
Family Study. American Journal of Clinical Nutrition, v.68, p.66-71, 1998.
WILSON, M. M. G.; MORLEY, J. E. Invited review: aging and energy balance.
Journal Applied Physiology, v.95, p.1728-1736, 2003.
WONG, W. W.; BUTTE, N. F.; HERGENROEDER, A. C.; HILL, R. B.; STUFF, E.;
SMITH, O. Are basal metabolic rate prediction equations appropriate for female
children and adolescents? Journal Applied Physiology, v.81, n.6, p.2407-2414,
1996.
110
ANEXOS
111
ANEXO A
UNIVERSIDADE METODISTA DE PIRACICABA – UNIMEP
FACULDADE DE CIÊNCIAS DA SAÚDE – FACIS
CURSO DE EDUCAÇÃO FÍSICA
Pesquisador Responsável – Prof. Dr. Marcelo de Castro Cesar CRM
71389
112
AVALIAÇÃO E TREINAMENTO FÍSICO DE
PARTICIPANTES DO CENTRO DE QUALIDADE DE VIDA
DA
UNIVERSIDADE METODISTA DE PIRACICABA
TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E ESCLARECIDO
“Essas informações estão sendo fornecidas para sua participação voluntária
neste estudo, que visa determinar a capacidade de fazer exercícios físicos, a
avaliação das características corporais e oferecer um programa de atividade física.
Você fará testes para medir as características do seu corpo e sua capacidade
de fazer exercícios físicos. Se você quiser, poderá participar de um programa de
treinamento com exercícios físicos.
Inicialmente, você fará uma consulta médica. No entanto, no exercício físico
existe um risco mínimo de complicações, como cansaço, dor nos músculos, tontura
e distúrbios cardiovasculares. Para minimizar este risco, os testes serão todos
supervisionados por um médico apto a atendimento de emergência em um
laboratório na Universidade Metodista de Piracicaba, que contém todos os
equipamentos e medicamentos necessários para atendimento de qualquer situação
durante os exames.
Você terá os resultados dos testes, sendo que estes testes são muito úteis
para elaboração de um programa de treinamento físico. Se houver qualquer dúvida
em relação aos resultados dos exames, deve procurar o Dr. Marcelo de Castro
Cesar, no Laboratório de Avaliação Antropométrica e do Esforço Físico, na
Universidade Metodista de Piracicaba, Campus Taquaral, Rodovia do Açúcar km
156, Piracicaba – SP, Telefone: (19)3124-1586.
Para curso ou reclamações, você pode telefonar para o Comitê de Ética em
Pesquisa da Universidade Metodista de Piracicaba, Telefone (19) 3124-1741.
Você pode desistir de participar deste estudo a qualquer momento, sem
qualquer prejuízo de seu tratamento nesta Instituição. As informações obtidas serão
analisadas em conjunto com as dos outros indivíduos avaliados nesta pesquisa, não
sendo divulgada a sua identificação.
Caso você tenha interesse nos resultados da pesquisa, os mesmos lhe serão
fornecidos pelo Dr. Marcelo de Castro Cesar.
Não há despesas pessoais de sua parte para participação neste estudo,
assim como não há compensação financeira.
Se houver algum dano para você, causado diretamente pelos procedimentos
deste estudo (nexo causal comprovado), você tem direito a tratamento médico na
Instituição, bem como às indenizações legalmente estabelecidas.
Todos os dados e resultados deste estudo serão utilizados somente para
pesquisa”.
113
Acredito ter sido suficientemente informado a respeito das
informações que foram lidas para mim, descrevendo o estudo
“AVALIAÇÃO E TREINAMENTO FÍSICO DE PARTICIPANTES
DO CENTRO DE QUALIDADE DE VIDA DA UNIVERSIDADE
METODISTA DE PIRACICABA “.
Eu discuti com o Dr. Marcelo de Castro Cesar sobre minha decisão em
participar nesse estudo. Ficaram claros para mim quais são os propósitos do estudo,
seus desconfortos e riscos, as garantias de confidencialidade e de esclarecimentos
permanentes. Ficou claro também que minha participação é isenta de despesas e
que tenho garantia do acesso a tratamento hospitalar quando necessário. Concordo
voluntariamente em participar deste estudo e posso retirar meu consentimento a
qualquer momento, antes ou durante o mesmo, sem penalidades ou prejuízo ou
perda de qualquer benefício que eu possa ter adquirido neste Serviço.
-------------------------------------------------------------------
Assinatura do voluntário
Data / /
-------------------------------------------------------------------
Assinatura da testemunha
Data / /
Declaro que obtive de forma apropriada e voluntária o Consentimento Livre e
Esclarecido deste voluntário para a participação neste estudo.
-------------------------------------------------------------------
Prof. Dr. Marcelo de Castro Cesar
Data / /
114
ANEXO B
Comitê de Ética em Pesquisa – CEP-UNIMEP
28 / 01 / 2004 Prot. nº 83/03
PARECER
Título do Projeto de Pesquisa: Avaliação e treinamento físico de participantes do Centro de Qualidade
de Vida da Universidade Metodista de Piracicaba
115
Pesquisador Responsável: Prof. Marcelo de Castro Cesar
apresentado ao Comitê de Ética em Pesquisa para análise, segundo a Resolução CNS 196/96, do
Conselho Nacional de Saúde, de 10/10/96, foi considerado:
[X] Aprovado.
[ ] Aprovado com recomendação, devendo o Pesquisador encaminhar as modificações
sugeridas em anexo para complementação da análise do Projeto.
[ ] Com pendência.
[ ] Reprovado.
Análise e parecer do relator (com resumo do projeto):
Resumo: a pesquisa tem como objetivo realizar uma avaliação (clínica, qualidade de vida, ansiedade,
cardiorrespiratória, força muscular, flexibilidade, ventilatória e medidas antropométricas, metabólicas
e posturais) antes da realização do programa de atividade física e a cada oito semanas de treinamento
no Centro de Qualidade de Vida da Unimep, para avaliar os efeitos do programa de atividade física na
qualidade de vida dos praticantes. Participarão 1000 indivíduos, com idade igual ou superior a 18
anos, de ambos os sexos, incluindo idosos, saudáveis ou portadores de doenças crônicas, sendo
excluídos os que apresentarem, no exame clínico, contra-indicações para a realização de exercícios
físicos. Para a realização da pesquisa serão utilizados os recursos já existentes nos Laboratórios de
Avaliação Antropométrica e do Esforço Físico e no Centro de Qualidade de Vida da Unimep.
Análise: o pesquisador possui currículo adequado para a realização da pesquisa. O projeto está bem
elaborado e fundamentado. Os objetivos são claros e o item métodos apresenta todos os testes que
serão utilizados na avaliação, explicados detalhadamente.
O Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) apresenta todos os itens de acordo com a
Resolução 196/96 do Conselho Nacional de Saúde.
O pesquisador respondeu adequadamente às diligências solicitadas no parecer anterior, referentes aos
resultados esperados, à duração da pesquisa e a algumas informações relativas ao sujeito da pesquisa.
Parecer: com base nesta análise, consideramos este protocolo Aprovado.
_____________________________
Prof. Dr. Gabriele Cornelli
Coordenador do C.E.P.
ROTEIRO DE CHECAGEM
Protocolo de Pesquisa
Título do Projeto de Pesquisa: Avaliação e treinamento físico de participantes do Centro de Qualidade
de Vida da Universidade Metodista de Piracicaba
Pesquisador Responsável: Prof. Marcelo de Castro Cesar
116
1. Os Dados de Identificação assinalados abaixo estão de acordo (A), inexistem (B),
encontram-se insuficientes (C) ou não aplicáveis (D):
[A] Folha de Rosto do CONEP.
[A] Curriculum Vitae do Pesquisador responsável no modelo Lattes/CNPq.
[D] Curriculum Vitae dos demais participantes do projeto no modelo Lattes/CNPq.
[A] Título do projeto traduzido para o Inglês.
[A] Disquete, contendo cópia do projeto.
[A] Uma cópia impressa do projeto.
2. As Declarações assinaladas abaixo estão de acordo (A), inexistem (B), encontram-se
insuficientes (C ) ou não aplicável (D):
[A] Declaração dos critérios para suspender ou encerrar a pesquisa.
[D] Declaração de acordo de propriedade de informações geradas (no caso de
patenteamento).
[A] Declaração de que os resultados serão tornados públicos.
[A] Declaração sobre uso e destino dos materiais e/ou dados coletados na pesquisa.
3. Os itens do Projeto de Pesquisa assinalados abaixo estão de acordo (A), inexistem (B),
encontram-se insuficientes (C ) ou não aplicável (D):
[A] Objetivos claros do projeto.
[A] Justificativa.
[D] Situação atual de registro do medicamento ou produto junto a agências reguladoras do
país de origem ou no Ministério da Saúde.
[A] Material e Método.
[A] Local da Pesquisa.
[A] Resultados esperados.
[A] Bibliografia.
[A] Duração estimada da pesquisa a partir da aprovação.
[A] Orçamento financeiro do Projeto.
[A] Análise crítica dos riscos e benefícios.
4. As informações relativas aos sujeitos da pesquisa, assinaladas abaixo estão de acordo
(A), inexistem (B), encontram-se insuficientes (C ) ou não aplicável (D):
[A] Características gerais da população a estudar.
[D] Razões para a utilização de grupos vulneráveis.
[A] Descrição dos métodos que afetam diretamente os sujeitos da pesquisa.
[A] Identificação das fontes de obtenção do material da pesquisa.
117
[A] Descrição dos planos e procedimento para o recrutamento de indivíduos.
[A] Descrição de como e quem irá obter o termo de consentimento dos sujeitos da
pesquisa.
[A] Critérios de inclusão e exclusão.
[A] Descrição e avaliação da possibilidade e gravidade de risco.
[A] Descrição das medidas para a proteção ou minimização de qualquer risco eventual.
[A] Descrição dos procedimentos para o monitoramento da coleta de dados para prover a
segurança dos indivíduos, incluindo as medidas de proteção à confidencialidade.
[A] Previsão de ressarcimento de gastos aos sujeitos da pesquisa.
5. Os ítens do termo de consentimento livre e esclarecido, específico para a pesquisa,
assinalados abaixo estão de acordo (A), inexistem (B), encontram-se insuficientes (C )
ou não aplicável (D):
[A] Linguagem acessível para os sujeitos da pesquisa.
[A] Descrição apropriada da justificativa.
[A] Descrição apropriada dos objetivos.
[A] Descrição apropriada dos procedimentos que serão utilizados na pesquisa.
[A] Descrição apropriada dos desconfortos e riscos possíveis.
[A] Descrição apropriada dos benefícios esperados.
[A] Descrição apropriada dos métodos alternativos existentes.
[A] Indicação da forma de acompanhamento e assistência e seus responsáveis.
[A] Indicação da garantia de esclarecimentos, antes e durante a pesquisa, sobre a
metodologia.
[D] Informação sobre a possibilidade de inclusão em grupo controle ou placebo.
[A] Indicação da liberdade do sujeito se recusar a participar ou retirar o seu consentimento,
em qualquer fase da pesquisa, sem penalização alguma e sem prejuízo ao seu cuidado.
[A] Indicação da garantia do sigilo que assegure a privacidade dos sujeitos quanto aos
dados confidenciais envolvidos na pesquisa.
[A] Indicação das formas de ressarcimento das despesas decorrentes da participação na
pesquisa.
[A] Indicação das formas de indenização diante de eventuais danos decorrentes da
pesquisa (reparação do dano).
6. Os itens relativos a pesquisas conduzidas do exterior ou com cooperação estrangeira:
estão de acordo (A), inexistem (B), encontram-se insuficientes (C ) ou não aplicáveis (D):
[D] Compromissos e vantagens para os sujeitos da pesquisa
[D] Compromissos e vantagens para o País
118
[D] Identificação do Pesquisador e Instituição nacionais co-responsáveis
[D] Documento de aprovação do Comitê de Ética em Pesquisa no país de origem
[D] Resposta à necessidade de treinamento de pessoal no Brasil
[D] Declaração de uso do material somente para os fins previstos
7. Quando as pesquisas envolvem novos fármacos, vacinas e testes diagnósticos, itens
abaixo: estão de acordo (A), inexistem (B), encontram-se insuficientes (C ) ou não aplicável
(D):
[D] Fase atual e demonstração de cumprimento de fases anteriores
[D] Substância farmacológica – registro no país de origem
[D] Informação pré-clinica – brochura do pesquisador
[D] Informação clínica de fases anteriores
[D] Justificativa para uso de placebo ou suspensão de tratamento (wash out)
[D] Acesso ao medicamento, se comprovada sua superioridade
[D] Justificativa de inclusão de sujeitos sadios
[D] Formas de recrutamento
8. O protocolo deverá ser enviado ao CONEP (Res. 196/96, IX.5)
( ) sim ( X ) não
9. A Pesquisa envolve a utilização de equipamento não registrado no País?
( ) sim [deverá ser enviado ao CONEP] ( X ) não
Observações:
119
ANEXO C
AVALIAÇÃO DA SAÚDE Data ........ /......... /.............
DADOS PESSOAIS:
Nome: ..........................................................................................................................................
Data de Nascimento: ........ / ........ / ............ Idade: ............ anos Sexo: ...............
Profissão: ................................................ Modalidade: ....................................................
Endereço: ................................................................................... Telefone: (..........) ..................
QUEIXAS ATUAIS:
( ) nenhuma ( ) dor ou desconforto no peito, pescoço, mandíbula ou braço
( ) falta de ar com o esforço leve ( ) falta de ar em repouso
120
( ) acorda à noite com falta de ar ( ) tontura ( ) desmaio
( ) inchaço no tornozelo ( ) palpitações / batedeira no coração
( ) muito cansaço com atividades usuais ( ) dor ao andar ( ) dor lombar
( ) dor em joelho(s) ( ) dor no ombro
( ) outras .....................................................................................................................................
Observações: ................................................................................................................................
ANTECEDENTES PESSOAIS:
Doenças: ( ) nenhuma ( ) obesidade ( ) infarto do miocárdio ( ) derrame cerebral
( ) pressão alta ( ) sopro no coração ( ) asma / bronquite ( ) diabetes
( ) colesterol alto ( ) anemia ( ) convulsão
( ) cirurgia ( ) fratura ( ) entorse
( ) outras: ...................................................................................................................................
( ) observações: .........................................................................................................................
.......................................................................................................................................................
Pratica exercício físico: ( ) Não ( ) Sim, Qual (is)? ........................................................
.......................................................................................................................................................
Está em tratamento médico? ( ) Não ( ) Sim, ....................................................................
.......................................................................................................................................................
Medicamentos em uso: ( ) Não ( ) Sim. Qual(is)? .................................................................
.......................................................................................................................................................
Etilismo: ( ) Não ( ) Sim. Dias/semana ? ............................................................................
Tabagismo: ( ) Nunca ( ) Parou há ................... ( ) Sim ................... anos-maço
ANTECEDENTES FAMILIARES:
infarto agudo do miocárdio ( ) Não ( ) Sim, ......................................................................
( ) morte súbita ( ) Não ( ) Sim, .... ................................................................................
Observações: ................................................................................................................................
_____________________________________________
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