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dc.contributor.advisorValle, Lilian Cuppari [UNIFESP]
dc.contributor.authorFernandes, Thais De Oliveira [UNIFESP]
dc.date.accessioned2022-07-21T16:53:39Z
dc.date.available2022-07-21T16:53:39Z
dc.date.issued2020-05-06
dc.identifierhttps://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=9383022
dc.identifier.urihttps://repositorio.unifesp.br/xmlui/handle/11600/64579
dc.description.abstractIntroduction: Determination of resting energy expenditure (REE) is essential for the nutritional treatment of patients with chronic kidney disease (CKD). The equipment available for this purpose is expensive and traditional equations used, based on healthy individuals, show low accuracy to estimate the REE of these patients. There are few REE predictive equations developed for hemodialysis, but their validity has not been evaluated in our population. In addition, there are no equations in the literature developed and validated for non-dialysis dependent CKD patients (NDD-CKD). Therefore, the aim of this study was to develop and validate specific equations to estimate the REE of individuals with CKD, based on variables easily obtained in clinical practice and also to evaluate the adequacy of equations previously published in our study population. Methodology: A database comprising demographic, clinical, and body composition data, fat free mass by electrical bioimpedance (FFM.BIA) and the sum of skinfolds at four sites (FFM.Ant), and resting energy expenditure (REE) measured by indirect calorimetry (IC) of 170 NDD-CKD patients , 131 patients on hemodialysis (HD) and 58 patients in peritoneal dialysis (PD) was used to develop the equations. Two cohorts were constituted: non-dialysis dependent (NDD) and dialysis (HD and PD). A sample of 30% of patients was randomly selected, from each cohort, to compose the validation group, the remaining patients formed the group from which equations were derived, the equation group. The potential REE predictors were obtained through univariate analysis and those with the highest correlation coefficient (R) were selected. Models were constructed using multiple linear regression analysis. Data from the entire dialysis cohort were used to test the equations of Vilar et al:. REE (kcal/day) = - 2.497 x age x age factor + 0.011x height2.023 + 83.573 x body weight0.6291 + 68.171x sex factor and Byham - Gray et al.: REE (kcal/day) = 802 - ( 4.90 * age) + (10.21 * weight) - (3.25 * SCr) + 222.41 (male). For validation of all equations, the Bland-Altman analysis was performed with evaluation of the systematic and proportionality biases, intraclass correlation test (ICC) and P20 test were also applied. Results: Three equations were developed in the ND group: 1) REE (kcal / day) = 854.5 + 7.4 x weight + 179.3 x sex - 3.3 x age + 2.1 x (estimated glomerular filtration rate) eGFR + 25.6 (if DM) (R2 = 0.424); 2) REE (kcal / day) = 678.3 + 14.07 x FFM.ant + 54.8 x age – 2 x age + 2.5 x eGFR + 140.7 x (if DM) (R2= 0.449); 3) REE (kcal/day) = 668 + 17.1 x FFM.BIA - 2.7 x age - 92.7 x sex + 1.3 x eGFR - 152.3 (if DM) (R2 = 0.45) and two equations in the Dialysis group: 1) REE (kcal / day) = 957.02 - 8.08 x age + 11.07 x weight + 136.4 (if man) (R2 = 0.515); 2) REE (kcal / day) = 624.6 - 4.8 x age + 20.6 x FFM.ant - 8.65 (if man) (R2 = 0.512). In the validation step the REE estimated by the equations (eREE) was not different from the REE measured by IC (mREE), in, both NDD and Dialysis groups and neither were different among themselves. The models presented good reliability with ICC values varying from 0.59 to 0.91. On average 60% of the patients in the NDD group the eREE by the equations presented accuracy between 90 and 110%, and in the Dialysis group, the accuracy between 80 and 120% was found in 83% of the patients. The equations’ mean biases were not different from zero in all equations. In the Dialysis group, no proportionality bias was observed, while in the NDD group except for the FFM.BIA based equation the other two equations presented proportionality bias . In the Dialysis group Vilar’s equation overestimated mGER, while eREE by Byham-Gray’s equation was not different from mREE. Both equations presented systematic and proportionality biases. Conclusion: All the equations developed had good accuracy, however, equations developed in the Dialysis group presented better validation results. In the ND group, FFM.BIA based equation presented slightly better performance. The performance of Vilar’s and Byham-Gray’s REE predictive equations were considered low to moderate in the Dialysis group.en
dc.description.abstractIntrodução: A determinação do gasto energético de repouso (GER) é fundamental para o manejo nutricional de pacientes com doença renal crônica (DRC). Os equipamentos disponíveis para este fim são dispendiosos e as equações usadas tradicionalmente, desenvolvidas com base em indivíduos saudáveis são pouco precisas para estimar o GER desses pacientes. Equações preditivas de GER específicas para hemodiálise foram desenvolvidas, porém sua validade ainda não foi testada para nossa população. Além disso, não existem equações em nosso meio desenvolvidas e validadas para pacientes com DRC. Sendo assim, o objetivo deste estudo foi desenvolver e validar equações para predição de GER de indivíduos com DRC baseadas em variáveis de fácil obtenção e testar as equações disponíveis na literatura em nossa população de estudo. Metodologia: Um banco de dados com informações demográficas, clínicas, de composição corporal, incluindo massa magra aferida por bioimpedância elétrica (MM.BIA) e pela somatória de pregas cutâneas (MM.Ant), e de gasto energético de repouso (GER) medido por calorimetria indireta (CI) de 170 pacientes na fase não dialítica, 131 pacientes em hemodiálise (HD) e 58 pacientes em diálise peritoneal (PD) foi usado para desenvolvimento de equações. O banco foi dividido em duas coortes: fase não dialítica (ND) e Diálise (HD e DP). Uma amostra de 30% de pacientes foi separada ao acaso, em cada coorte, para compor o grupo validação. Os demais indivíduos formaram o grupo a partir do qual as equações foram desenvolvidas (grupo equação). Os potenciais preditores do GER foram identificados por meio da análise univariada e aqueles com maior coeficiente de correlação (R) foram selecionadas. Os modelos foram construídos por meio de análise de regressão linear múltipla. Os dados do grupo Diálise foram utilizados para testar as equações de Vilar et al. GER (kcal/dia) = - 2,497 x idade x fator idade + 0,011x altura2,023 + 83,573 x peso corporal0,6291 + 68,171x fator sexo e Byham - Gray et al. GER (kcal/dia) = 802 − (4,90*idade) + (10,21*peso) − (3,25*SCr) + 222,41 (sexo masculino). Para validação de todas as equações foi realizada análise de Bland- Altman com avaliação dos viéses sistemático e de proporcionalidade, teste de correlação intraclasses (ICC) e os testes P10 e P20. Resultados: Três equações foram desenvolvidas no grupo ND: 1) GER (kcal/dia) = 854,5 + 7,4 x peso + 179,3 x sexo – 3,3 x idade + 2,1 x eTFG + 25,6 (se DM) (R2 = 0,424); 2) GER (kcal/dia) = 678,3 + 14,07 x MM.ant + 54,8 x idade – 2 x idade + 2,5 x Taxa de filtração glomerular estimada (eTFG)+ 140,7* (se DM) (R2 = 0,449); 3) GER (kcal/dia) = 668 + 17,1x MM.BIA– 2,7 x idade – 92,7 x sexo + 1,3 x eTFG -152,3 (se DM) (R2= 0,45) e duas equações no grupo Diálise: 1) GER (kcal/dia) = 957,02 – 8,08 x idade + 11,07 x peso + 136,4 (se homem) (R2=0,515); 2) GER (kcal/dia) = 624,6 – 4,8 x idade + 20,6 x MM.ant – 8,65 (se homem) (R2=0,512). Na validação dos grupos ND e Diálise, o GER estimado pelas equações (eGER) não foi diferente do GER medido por CI (mGER), e também não foram diferentes entre si. Os modelos apresentaram boa confiabilidade com valores de ICC variando entre 0,58 e 0,91. O GER estimado pelas equações apresentou acurácia variando entre 90 – 110% em 60% dos casos em média no grupo ND, e com acurácia variando entre 80-120% em mais de 83% dos casos, em média, no grupo Diálise. Todos as equações apresentaram um viés médio que não foi diferente de zero. No grupo Diálise nenhuma equação apresentou viés de proporcionalidade, ao passo que isso ocorreu no grupo ND somente na equação desenvolvida com base da massa magra por antropometria. No grupo Diálise a equação de Vilar superestimou o mGER, ao passo que o eGER pela equação de Byham-Gray não foi diferente do mGER. Ambas as equações apresentaram viés sistemático e de proporcionalidade. Conclusão: Todas as equações desenvolvidas apresentaram boa acurácia, no entanto, as equações desenvolvidas no grupo Diálise obtiveram melhores resultados na etapa de validação. No grupo ND, a equação desenvolvida com base na massa magra aferida por BIA apresentou desempenho relativamente melhor. As equações de Byham-Gray e Vilar apresentaram performance de baixa a moderada para estimar o GER dos pacientes do presente estudo.pt
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
dc.rightsAcesso restrito
dc.subjectChronic Kidney Diseaseen
dc.subjectRest Energy Spendingen
dc.subjectEquation Predictiveen
dc.subjectDialysisen
dc.subjectEnergy Prescriptionen
dc.subjectDoença Renal Crônicapt
dc.subjectGasto Energético De Repousopt
dc.subjectEquação Preditivapt
dc.subjectDiálisept
dc.subjectPrescrição Energéticapt
dc.titleDesenvolvimento e validação de uma equação de predição de gasto energético de repouso em pacientes com doença renal crônicapt
dc.typeTese de doutorado
dc.contributor.institutionUniversidade Federal de São Paulopt
dc.description.sourceDados abertos - Sucupira - Teses e dissertações (2020)
unifesp.campusSão Paulo, Escola Paulista de Medicina (EPM)pt
unifesp.graduateProgramNutriçãopt
unifesp.knowledgeAreaNutriçãopt
unifesp.researchAreaNutrição Em Especialidades Clínicaspt
dc.audience.educationlevelDoutorado


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