Ítem
Acceso Abierto

Tasa metabólica en reposo por calorimetría indirecta y ecuaciones de predicción en deportistas con amputación: Análisis de concordancia

dc.creatorMoreno, María
dc.creatorCastaño, Carlos
dc.creatorMora, Mercedes
dc.creatorRivera-Amezquita, Laura
dc.creatorBejarano, Erick
dc.date.accessioned2025-09-29T20:11:59Z
dc.date.available2025-09-29T20:11:59Z
dc.date.created2022-09-16
dc.date.issued2023-05-22
dc.descriptionLa Tasa Metabólica en Reposo (TMR) suele calcularse utilizando ecuaciones de predicción por su fácil acceso y bajo costo. Sin embargo, estas ecuaciones no se encuentran validadas en población deportista con amputación. Objetivo: determinar la concordancia entre la medición de la TMR realizada por Calorimetría Indirecta (CI) y la calculada por ecuaciones de predicción en deportistas con amputación de miembros inferiores en Bogotá. Sujetos y métodos: Este estudio evaluó 16 deportistas adultos masculinos, con amputación de miembro inferior. La TMR se midió con CI y se calculó con las ecua ciones de predicción de Harris-Benedict, Cunningham, Mifflin -St. Jeor, Schofield y Oxford. Se utilizaron dos variables diferentes de masa corporal: masa corporal total (MCT) y masa magra (MM) determinada por Absorciometría de doble energía de rayos X (DEXA) y por el método antropométrico de fraccionamiento de masas en cinco componentes (5C). La concordancia se determinó a través del coeficiente de correlación intraclase (CCI) y se graficó mediante el método de Bland- Altman. Resultados y conclusión: La TMR determinada por la ecuación de Cunningham a partir de MM evaluada por DEXA, mostró la mejor concordancia con la CI (CCI= 0,709), seguida por Harris-Benedict con MCT (CCI= 0,697) y Cunningham con MM calculada por 5C (CCI= 0,693). La ecuación de Cunningham y Harris Benedict parecen ser las más adecuadas para calcular la TMR, sin embargo, se requieren más estudios con muestras mayores, lo cual permitirá obtener resultados más precisos
dc.description.abstractPrediction equations for calculating resting metabolic rate (RMR) are widely used given their accessibility and low cost. However, they have not been yet validated in the amputee athlete population. Objective: to determine the concordance between the RMR measured by Indirect Calorimetry (IC) and that calculated by prediction equations in athletes with lower limb amputation in Bogota. Subjects and methods: sixteen adult male athletes with lower limb amputation were included. The RMR was measured with IC and calculated with the Harris-Benedict, Cunningham, Mifflin-St. Jeor, Schofield, and Oxford prediction equations. Three different body mass variables were used: total body mass (TBM) and lean body mass (LBM) determined by Dual Energy X-ray Absorptiometry (DEXA) and by the anthropometric method of mass fractionation into five components (5C). The agreement was determined by intraclass correlation coefficient (ICC) and plotted using the Bland-Altman method. Results and conclusions: RMR determined by the Cunningham equation from LBM assessed by DEXA showed the best agreement with CI (ICC= 0.709), followed by Harris-Benedict with MCT (ICC= 0.697) and Cunningham with LBM calculated by 5C (ICC= 0.693). The Cunningham and Harris-Benedict equation seems to be the most suitable for calculating RMR. However, more studies with larger samples are needed to obtain more accurate results
dc.format.extent11 pp
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.4067/S0717-75182023000200194
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/46674
dc.language.isospa
dc.relation.urihttps://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-75182023000200194&lng=en&nrm=iso&tlng=en
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto completo)spa
dc.rights.licenciaEL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad actúa como un tercero de buena fe. EL AUTOR, autoriza a LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. -------------------------------------- POLITICA DE TRATAMIENTO DE DATOS PERSONALES. Declaro que autorizo previa y de forma informada el tratamiento de mis datos personales por parte de LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO para fines académicos y en aplicación de convenios con terceros o servicios conexos con actividades propias de la academia, con estricto cumplimiento de los principios de ley. Para el correcto ejercicio de mi derecho de habeas data cuento con la cuenta de correo habeasdata@urosario.edu.co, donde previa identificación podré solicitar la consulta, corrección y supresión de mis datos.spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.source.bibliographicCitationBroad E, editor. Sports Nutrition for Paralympic Athletes. 1st ed. Boca Raton. CRC Press; 2019; 229 p.
dc.source.bibliographicCitationFerrannini E. The theoretical bases of indirect calorimetry: A review. Metabolism. 1988 Mar 1; 37(3): 287-301.
dc.source.bibliographicCitationAchamrah N, Delsoglio M, De Waele E, Berger MM, Pichard C. Indirect calorimetry: The 6 main issues. Clin Nutr. 2021 Jan; 40(1): 4-14.
dc.source.bibliographicCitationRaquel Blasco Redondo. Energy expenditure at rest. Evaluation methods and applications. Spanish Journal of Community Nutrition. 2015 Mar 1; (2): 243-251.
dc.source.bibliographicCitationScaramella J, Kirihennedige N, Broad E. Key Nutritional Strategies to Optimize Performance in Para Athletes. Physical Medicine and Rehabilitation Clinics of North America. 2018 May 1; 29(2): 283-298.
dc.source.bibliographicCitationNelson KM, Weinsier RL, Long CL, Schutz Y. Prediction of resting energy expenditure from fat-free mass and fat mass. Am J Clin Nutr. 1992 Nov; 56(5): 848-856.
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosariospa
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocURspa
dc.subjectAmputados
dc.subjectAntropometría
dc.subjectCalorimetría indirecta
dc.subjectDiscapacidad
dc.subjectGasto energético
dc.subject.keywordAmputees
dc.subject.keywordAnthropometry
dc.subject.keywordDisability
dc.subject.keywordEnergy expenditure
dc.subject.keywordIndirect calorimetry
dc.titleTasa metabólica en reposo por calorimetría indirecta y ecuaciones de predicción en deportistas con amputación: Análisis de concordancia
dc.typejournalArticle
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.spaArtículo
Archivos
Bloque original
Mostrando1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Tasa_metabólica_en_reposo_por_calorimetría_indirecta_y_ecuaciones_de_predicción.pdf
Tamaño:
364.86 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Colecciones