La Tasa Metabólica en Reposo (TMR), también conocida como Gasto Energético en Reposo (GER), es un componente fundamental del Gasto Energético Total (GET) de un individuo, representando la mayor demanda de energía. Su medición y estimación precisa son cruciales en diversos contextos, desde la nutrición deportiva hasta la atención clínica de poblaciones específicas.
Tradicionalmente, la TMR se ha calculado utilizando ecuaciones de predicción debido a su accesibilidad y bajo costo. Sin embargo, la exactitud de estas ecuaciones puede variar significativamente entre diferentes poblaciones y condiciones. El método de referencia para la medición de la TMR es la Calorimetría Indirecta (CI), la cual evalúa el metabolismo energético midiendo el intercambio de gases (producción de dióxido de carbono y consumo de oxígeno) durante el reposo. A pesar de su precisión, la CI presenta limitaciones como el sesgo de datos si se utilizan ecuaciones de predicción o restricciones de costos en comparación con otros métodos como el Agua Doblemente Marcada.
La composición corporal, particularmente la masa magra, juega un papel crucial en la TMR. La masa magra es el componente más activo metabólicamente y su determinación puede realizarse mediante diversos modelos, siendo los más comunes el bicompartimental (masa grasa y masa magra) y el de cinco componentes (5C). El método de referencia para medir la composición corporal es la Absorciometría de Doble Energía de Rayos X (DEXA), aunque el método 5C, basado en mediciones antropométricas, se utiliza cada vez con mayor frecuencia debido a su accesibilidad.
En poblaciones específicas, como los deportistas con amputación, la medición de la composición corporal y la TMR adquieren una importancia aún mayor. Estas personas tienden a ganar peso, y la TMR calculada por ecuaciones de predicción puede ser sobrestimada, lo que dificulta la atención nutricional. Por ello, la disponibilidad de herramientas de evaluación de la TMR adecuadas es esencial, aunque la evidencia en esta población es limitada.
Este estudio tuvo como objetivo evaluar la concordancia de diferentes ecuaciones de predicción para calcular la TMR en deportistas adultos masculinos con amputación de miembro inferior, comparando sus resultados con la medición mediante Calorimetría Indirecta (CI). Se midió la TMR con CI y se calculó utilizando las ecuaciones de Harris-Benedict, Cunningham, Mifflin-St. Jeor, Schofield y Oxford. Se emplearon dos variables de masa corporal: masa corporal total (MCT) y masa magra (MM), determinada por DEXA y por el método antropométrico de fraccionamiento de masas en cinco componentes (5C).
Metodología del Estudio
El estudio se llevó a cabo con un enfoque cuantitativo, descriptivo y de corte transversal. La muestra estuvo conformada por 16 deportistas adultos masculinos, de entre 18 y 50 años, con amputación de miembro inferior, pertenecientes a 7 deportes diferentes y residentes en la ciudad de Bogotá. La selección de la muestra se realizó mediante muestreo no probabilístico por conveniencia.
Evaluación de la Composición Corporal
La composición corporal se evaluó utilizando dos métodos:
- Absorciometría de Rayos X (DEXA): Se utilizó un equipo Hologic QDR 4500A, siguiendo el protocolo de Krugh y Langaker. Los sujetos se posicionaron en decúbito supino con mínima ropa y sin accesorios metálicos.
- Método Antropométrico de Cinco Componentes (5C): Se realizaron 25 medidas antropométricas según el protocolo de la Sociedad Internacional para el Avance de la Cineantropometría (ISAK). Se determinó la Masa Magra (MM) como la suma de las masas diferentes a la masa grasa (MG). Para la medición se utilizaron báscula, tallímetro, cinta métrica, plicómetro y calibre de diámetros. En caso de amputación de miembro inferior derecho, las mediciones se realizaron en el lado izquierdo.
Medición de la Tasa Metabólica en Reposo (TMR)
La TMR se midió mediante Calorimetría Indirecta (CI) utilizando el equipo MetaLyzer 3B-R3 (ergoespirómetro) con una máscara facial. El procedimiento se realizó entre las 7:30 am y 10:00 am, tras una sesión de 30 minutos de descanso en camilla. Durante 30 minutos se midió el consumo de oxígeno y la producción de dióxido de carbono. La TMR se calculó con la ecuación de Weir, seleccionando la TMR media de 5 minutos en periodo estacionario y descartando los primeros 5 minutos de la medición.
Cálculo de la TMR mediante Ecuaciones Predictivas
Se calcularon las siguientes ecuaciones predictivas:
- Harris-Benedict
- Cunningham
- Mifflin-St. Jeor
- Schofield
- Oxford
Estas ecuaciones se aplicaron utilizando tanto la masa corporal total (MCT) como la masa magra (MM) evaluada por DEXA y por el método 5C.
Análisis Estadístico
Se utilizó el software estadístico SPSS versión 21. Las variables cuantitativas se expresaron en medias y desviaciones estándar. La prueba de Shapiro-Wilk se empleó para comprobar la distribución de los datos. La comparación de los estimadores de la TMR entre la CI y las diferentes fórmulas se realizó mediante la prueba t de Student, con intervalos de confianza del 95%. Se consideró significativo un valor de p<0,05. La concordancia entre la CI y las ecuaciones de predicción se evaluó mediante el coeficiente de correlación intraclase (CCI), utilizando la escala de Koo & Li para su interpretación.
Resultados
Concordancia entre Métodos de Medición
Los resultados indicaron que la ecuación de Cunningham, utilizando la masa magra (MM) determinada por DEXA, mostró la mejor concordancia con la CI (CCI= 0,709; P=0,011), considerada una concordancia moderada. Le siguió la ecuación de Harris-Benedict con masa corporal total (MCT) (CCI= 0,697; P=0,015) y la ecuación de Cunningham con MM calculada por 5C (CCI= 0,693; P=0,012), ambas también con concordancia moderada.
La ecuación de Cunningham, al ser la única que utiliza valores de masa magra en su desarrollo, presenta una ventaja para la estimación de la TMR, dado que el gasto de energía está directamente relacionado con la masa metabólicamente activa.
Comparación de la Masa Magra por DEXA y 5C
No se encontraron diferencias significativas entre la masa magra evaluada por DEXA y el método antropométrico de 5C (diferencia media de 0,701 Kg; p=0,379). Esto sugiere que el método 5C es una alternativa confiable para calcular la masa magra cuando el uso del método de referencia (DEXA) no es posible.
Análisis de Gráficos de Bland Altman
Los gráficos de Bland Altman para las ecuaciones de Harris-Benedict, Mifflin St. Jeor, Schofield, Oxford y Cunningham (con MM por DEXA y por 5C) mostraron que el 95% de los datos se encontraban dentro de los límites de acuerdo, indicando una concordancia aceptable entre la CI y las ecuaciones de predicción analizadas.
Discusión
Los hallazgos de este estudio sugieren que la ecuación de Cunningham, utilizando la masa magra determinada por DEXA, es la más adecuada para estimar la TMR en deportistas adultos con amputación de miembro inferior. La concordancia moderada observada (CCI=0,709) es un resultado importante, considerando que tanto la CI como la DEXA son considerados métodos de referencia a nivel mundial.
La relación entre la masa magra y el gasto energético es un hallazgo consistente en la literatura científica. Estudios previos han demostrado que la masa magra es el principal determinante de la TMR, con una correlación significativa. Esto explica por qué la ecuación de Cunningham, que incorpora la masa magra, tiende a ajustarse mejor a los resultados de la CI.
La viabilidad del método antropométrico de 5C para estimar la masa magra, al mostrar una concordancia moderada con la ecuación de Cunningham, abre puertas para su uso en contextos donde el acceso a DEXA es limitado. Estos resultados se alinean con investigaciones que han evidenciado la importancia de la masa magra en el gasto energético.
Aunque la ecuación de Harris-Benedict mostró una concordancia moderada (CCI=0,697), otros estudios han reportado resultados variables en diferentes poblaciones. La precisión de las ecuaciones predictivas puede verse afectada por factores como la etnia, el estado nutricional y las características específicas de la población estudiada.
En deportistas con amputación, la TMR calculada por ecuaciones de predicción tiende a ser sobrestimada, lo que representa un desafío para la nutrición deportiva. La presente investigación aporta evidencia para optimizar la estimación de la TMR en esta población, contribuyendo a una mejor planificación nutricional.
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