Nutrición Clínica

Ecuaciones Predictivas del Gasto Energético: Integrando a nuestra Práctica Clínica la Evidencia Cientifica Por: Iván Osuna

Introducción

El cálculo de los requerimientos energéticos es uno de los puntos más controvertidos dentro del Proceso de Cuidado Nutricional tanto en el individuo sano como en el individuo con patología, ya que en la literatura se reportan cerca de 200 fórmulas de estimación, y en ocasiones diversas literaturas no coinciden en la utilización de las mismas fórmulas para las mismas patologías.

La intención del presente aporte es hacer una revisión de los conceptos básicos para entender el Gasto Energético Total de un individuo, y hacer un análisis de las publicaciones realizadas por David Frankenfield respecto a la exactitud en la predicción de las fórmulas de estimación energética utilizadas convencionalmente, con la finalidad de resolver la pregunta ¿Qué fórmula de estimación energética predice con mayor exactitud el gasto energético en el individuo sano? ¿Qué fórmula predice con mayor exactitud el gasto energético en el individuo enfermo?

Conceptos Básicos

Los humanos obtenemos la energía a partir de los alimentos y las bebidas, las cuáles nos aportan calorías para satisfacer las demandas del organismo al realizar los distintos procesos metabólicos1.

El gasto energético total (GET), o la cantidad de energía que un individuo requiere puede dividirse en tres componentes principales en los adultos con un buen estado nutricional: el Gasto Energético Basal (GEB), el Efecto Termogénico de los Alimentos (ETA) y el gasto energético asociado a la Actividad Física (AF)2.

Para determinar el gasto energético en los individuos sanos y con enfermedad de disponen de diversos métodos: Calorimetría Directa, Calorimetría Indirecta y Agua Doblemente Marcada.

La Calorimetría Directa es una técnica utilizada para fines de investigación, la cual mide los cambios en la temperatura del aire o del agua que circula a través de paredes aisladas de la cámara de calorimetría mientras el sujeto está dentro, los cambios presentados son el resultado del calor liberado por el sujeto al encontrarse al interior de la cámara2. (Figura 1)

Figura 1. Calorimetría Directa, Fuente: University of Michigan

Figura 1. Calorimetría Directa, Fuente: University of Michigan

La Calorimetría Indirecta (CI) es un método que permite estimar el gasto metabólico de forma indirecta mediante el estudio del intercambio gaseoso, midiendo el consumo de oxígeno (VO2) y la producción de CO2 (VCO2).  Esta metodología puede ser de dos tipos: calorimetría indirecta circulatoria y calorimetría indirecta ventilatoria. La primera requiere de la determinación del oxígeno en la sangre arterial y venosa mixta, mediante la inserción de un catéter Swan-Ganz, mientras que en la segunda, el paciente requiere respirar aire a una concentración determinada, a través de una boquilla cerrando la nariz con una pinza, a través de una mascarilla, tubo orotraqueal/traqueostomía o una caperuza, también llamado canopy. Debido a que es menos invasiva, es más utilizada la ventilatoria, que a su vez se divide en circuitos abiertos (Deltatrac, MCOVX, bolsa Douglas) o cerrados (Body-Gem, MedGem), según la metodología del instrumento de medición3. (Figura 2 y 3)

Recientemente Frankenfield y su equipo de colaboradores estudiaron la concordancia entre los resultados de un calorímetro cerrado o portátil (MedGem) con los de un calorímetro de circuito abierto (Deltatrac) en una población de 100 sujetos,  encontrando una concordancia entre los resultados de ambas en únicamente 45% de los casos, considerando a los circuitos cerrados herramientas que no debería sustituir la calorimetría indirecta estándar4.

Figura 2. Calorimetria Indirecta Ventilatoria con Canopy

Figura 2. Calorimetria Indirecta Ventilatoria con Canopy

Figura 3. Calorímetro Indirecto de Mano o Portátil

Figura 3. Calorímetro Indirecto de Mano o Portátil

Otra metodología utilizada para determinar la cantidad de energía que requiere un individuo es el Agua Doblemente Marcada, la cual se utiliza para fines de investigación por su complejidad. Consiste en la administración de dos isotopos: deuterio (2H) y 18O, con la subsecuente medición de su eliminación por parte del organismo, al tomar muestras de orina, saliva o sangre transcurridos 7 a 21 días a partir de la administración de los isotopos. Este método mide la cantidad de CO2 producido, estimando con ello la cantidad de oxígeno consumido5.

La medición del Gasto Energético con Calorimetría Indirecta difiere en nombre según la metodología seguida. El Gasto Energético Basal se define como “la energía consumida en reposo en cama por la mañana, en ayuno de 10 a 12 horas, y en condiciones ambientales confortables (temperatura, luz, ruido,…)”.  Debido a la dificultad de lograr las condiciones idóneas para la medición del GEB, habitualmente se utiliza la medición del Gasto Energético en Reposo (GER), la cual difiere del GEB en no requerir una restricción de la ingesta de alimentos y de actividad física para su medición, siendo un 10-20% mayor que el GEB3, 6. Algunos autores proponen que en aquellos individuos hospitalizados, se busque medir el GER, mientras que en aquellos ambulatorios, se busque medir el GEB, siguiendo las normas establecidas por la Academia de Nutrición y Dietética7, 8.

Es necesario incorporar a las mediciones realizadas con calorimetría indirecta, los otros dos aspectos que contribuyen al GET; el ETA y la AF.

 El Efecto Termogénico de los Alimentos se refiere a la cantidad de energía requerida para digerir, absorber, metabolizar y almacenar los nutrimentos contenidos en los alimentos ingeridos. Contribuye en un 10% aproximadamente al GET de los individuos, y es influido principalmente por la cantidad de macronutrimentos presentes en el alimento consumido.  Mayores porciones de alimentos implican un mayor efecto termogénico, así como el contenido de macronutrimentos, ya que las proteínas implican el mayor efecto termogénico1.

El Gasto Energético asociado a la Actividad Física es el que presenta una mayor variación dentro del GET, ya que oscila en un 20-25 % de la energía requerida1. Sin embargo, en individuos considerados como críticos y que se encuentran bajo sedación, esta actividad es mínima, contribuyendo con solo un 5-10% del GET9.

Ecuaciones predictivas

Debido a que los métodos de determinación del gasto energético no se encuentran disponibles en todos los centros hospitalarios, mucho menos en todos los consultorios o centros de trabajo, se han ido publicando diversas ecuaciones predictivas en cuya fórmula incluyen variables como peso, estatura, edad, sexo, actividad física, entre otros.  Entre las ecuaciones de uso más común destacan la ecuación de Harris-Benedict, la ecuación de Mifflin St-Jeor, la ecuación de Livingston, y las ecuaciones de FAO-OMS.

Harris-Benedict (HB). Esta ecuación surge de un estudio realizado de 1907 a 1917. En éste estudio de realizaron mediciones del GEB en 136 hombres (16 a 63 años) y 103 mujeres (15 a 74 años), los cuales tenían un peso dentro de la normalidad10. (Véase Ecuación 1)

Mifflin St. Jeor. Esta ecuación se derivo de una investigación publicada en 1990, en la cual se realizó medición del GER a 498 adultos (19 a 78 años) con peso normal, sobrepeso, obesidad y obesidad mórbida10.  (Véase Ecuación 2)

Ecuación de Livingston. Surge de los datos de la investigación original de HB, los datos utilizados para la elaboración de la ecuación de Owen y 327 mediciones de GER realizadas por los investigadores (un total de 670 datos)11. A diferencia de las demás ecuaciones, los autores utilizaron un modelo no linear (alométrico) para elaborar dicha ecuación12.  La alometría, la ciencia en la que se basa el modelo utilizado para la fórmula, se encarga del análisis de los cambios que ocurren en funciones fisiológicas conforme aumenta de tamaño corporal en diferentes especies o en diferentes géneros de una misma especie13. (Véase Ecuación 3)

¿Con que peso cálculo el gasto energético y cuál de las fórmulas tiene mejor Exactitud en la Predicción en sujetos con y sin obesidad?

En el 2005 se publicó una revisión sistemática que incluyo 38 estudios en los que comparaban algunas ecuaciones predictivas con CI. En ellas se evaluó la exactitud de la predicción de las ecuaciones de Mifflin y de HB, ambas utilizando peso actual, y HB utilizando el peso ajustado para la obesidad, el cual contempla que un 25% del peso corporal en exceso es tejido metabólicamente activo. Se define como exactitud de la predicción aceptable cuándo el resultado de la ecuación es ±10% de CI, por ejemplo si CI arroja por gasto energético 2000 kcal, una fórmula con una exactitud aceptable sería aquella que estime ±200 kcal, es decir, aquella cuyo resultado oscile entre 1800 y 2200 kcal. En el estudio antes mencionado, se encontró que de utilizarse alguna fórmula de estimación, la que tenía mejor exactitud en la predicción era la fórmula de Mifflin (82 y 70% para personas sin obesidad y con obesidad), comparada con la ecuación de HB (81 y 64 % para personas sin obesidad y con obesidad, respectivamente), en ambos casos utilizando el peso actual del paciente. Al utilizar la formula de Mifflin las mediciones fuera del rango tienden a subestimar, mientras que en el caso de HB los resultados fuera del rango de exactitud tienden a sobreestimar los requerimientos energéticos.  Al utilizar el peso ajustado (peso menor al actual pero mayor al ideal), únicamente un 26% de las mediciones tenían una exactitud en la predicción aceptable10. (Figura 4)

Ecuación ± 10% Sobreestima Subestima
IMC <30 IMC ≥30 IMC <30 IMC ≥30 IMC <30 IMC ≥30
Harris-Benedictcon Peso Actual 81 % 64 % 42 % 43 % 23 % 34 %
Mifflin St. Jeor con Peso Actual 82 % 70 % 15 % 15 % 18 % 20 %
HB con Peso Ajustado al 25% NA 26 % 25 % 42 %

Figura 4. Exactitud de la Predicción 2005

Recientemente se ha publicado otro estudio en el cuál se evaluó la exactitud de la predicción de las formulas de Mifflin, HB y Livingston, comparado con CI en 337 sujetos. Los resultados muestran que las ecuaciones de Mifflin y la ecuación de Livingston son las más exactas para estimar el Gasto Energético en Reposo en personas sanas, teniendo una menor exactitud en la predicción en personas con obesidad12.( Figura 5)

Ecuación ± 10%
IMC <30 IMC ≥30
Mifflin 87 % 75 %
Mifflin con Peso ajustado a 25% NA 37 %
Livingston 88 % 69%
Harris-Benedict 73% 69%

Figura 5. Exactitud de la Predicción 2013

A estas fórmulas es recomendado incorporar factores para actividad física, sin embargo no hay un consenso respecto a que factores utilizar. Hay distintas propuestas, entre ellas las publicadas por el Instituto de Medicina (IOM) en el 2005, sin embargo, se sugiere su utilización en las fórmulas propuestas por el propio Instituto14. (Figura 6)

Factor Actividad
1.0-1.39 Sedentario. Actividades diarias rutinarias
1.4-1.59 Poco activo. Actividades diarias rutinarias más 30-60 minutos al día de actividad diaria moderada
1.6-1.89 Activo. Actividades diarias rutinarias más 60 minutos de actividad diaria moderada.
1.9-2.5 Muy Activo. Actividades diarias rutinarias más al menos 60 minutos diarios de actividad moderada y 60 minutos diarios de actividad vigorosa, o 120 minutos de actividad moderada.

Figura 6. Factores de Actividad Física IOM 2005

Existen algunas ecuaciones realizadas en diversos países de Latinoamérica, sin embargo la población en la que se ha medido el gasto energético con CI es pequeña, lo que hace que consideremos su utilización hasta que sea validada en poblaciones más grandes.

Una de ellas es la fórmula de Estimación Rápida (ER) propuesta por Carrasco y colaboradores, quienes midieron el gasto energético en una población chilena de 816 mujeres y 441 hombres entre 18 y 74 años, con sobrepeso y obesidad, encontrando que una constante de 16.2 multiplicada por el peso actual en mujeres, o de 17 en el caso de hombres, predice el gasto energético con buena exactitud15. Esta fórmula ha sido validada posteriormente en una población de 66 mujeres chilenas con obesidad mórbida, observando una exactitud de la predicción en 61% de los casos, observando en ese mismo estudio una exactitud de 68% al utilizar la ecuación de Mifflin, y de 64% con HB16. (Véase Ecuación 4)

En México se ha evaluado también la exactitud de diversas fórmulas. En 1994, la ecuación de Valencia fue publicada tras realizar CI a 32 hombres mexicanos de 18 a 40 años17.  Recientemente se realizó un estudio en una población de 121 mujeres con obesidad grado I, II y III, a quienes se realizó CI con un monitor Deltatrac y se compararon los resultados de las ecuaciones HB, Mifflin, Organización Mundial de la Salud (OMS), IOM, ER y Valencia. Los resultados indicaron que en la fórmula con mejor exactitud fue la de Valencia, con un 83% de exactitud, mientras que HB tuvo un 76%, Mifflin 65%, y Estimación Rápida de Carrasco un 64%18.  (Véase Ecuación 5)

¿Qué formula tiene mejor predicción en individuos críticos?

En el 2009 se publicaron los resultados de un estudio en el cuál se realizó CI en una población de 202 adultos críticos, bajo ventilación mecánica. Posteriormente se calculo el gasto energético con las siguientes ecuaciones: Penn State, Faisy, Brandi, Swinamer, Ireton-Jones, Mifflin, Mifflin x 1.25, HB, HB x 1.25, HB con peso ajustado y HB con peso ajustado x 1.2519.

Penn State University. Fue formulada en una población de 169 adultos que se encontraban en terapia intensiva. Los datos de CI fueron recolectados entre 1992 y 1997. Toma en cuenta variables de tamaño corporal para el cálculo del gasto energético basal, ya sea con la ecuación de HB o Mifflin, y variables de la respuesta inflamatoria como la ventilación por minuto y la temperatura corporal19. Su utilización no requiere ajustar el peso corporal, multiplicadores de estrés ni agregar ETA.

Faisy. La ecuación fue publicada en el 2003, como resultado de un estudio en 70 pacientes críticos de una región de Francia. La media de la población a la que se le realizó CI fue de 61 años de edad19.

Brandi. La ecuación fue publicada en 1999 como resultado de las mediciones del gasto energético en 26 adultos críticos con traumatismo de una región de Italia. Tiene una buena exactitud de la predicción en pacientes con traumatismo, pero la ecuación de PSUm resulta mejor19.

Swinamer. La ecuación data de 1990, fecha en la que se realizó un estudio en 112 adultos críticos de una región de Canada19.

Ireton- Jones. La ecuación de Ireton Jones, una de las más populares en pacientes críticos, data de 1992, como resultado de una investigación en 65 adultos estadounidenses en estado crítico. Esta fórmula tiende a sobreestimar el requerimiento energético en la población sin obesidad, y a subestimar en la población con obesidad19.

En el estudio mencionado, se encontró que la ecuación de Penn State University, modificada con Mifflin St-Jeor era la que tenía mejor exactitud de la predicción (67%) (Véase Ecuación 6), sin embargo su utilización no es exacta en la población de adultos mayores con obesidad, población para la cual proponen otra fórmula19. Esta propuesta fue validada en el 2010 en 55 adultos mayores, la cuál es únicamente para individuos mayores de 60 años con un IMC mayor a 3020. (Véase Ecuación 7) Ambas ecuaciones fueron validadas para estimar el gasto energético en individuos que sufrieron algún accidente cerebro vascular isquémico o hemorrágico21.
La primera versión ha sido validada para pacientes en coma barbitúrico22. Así mismo, ambas fórmulas son propuestas por las guías ASPEN para el manejo nutricional de los pacientes en estado crítico con obesidad23.

Una de las propuestas del artículo, y de interés para realizar el cálculo del gasto energético en individuos que no están bajo ventilación mecánica es utilizar la ecuación de Mifflin x 1.25, la cual tiene una menor exactitud de la predicción comparada con la formula de HB utilizando peso ajustado x 1.25, sin embargo, ésta tiende a sobreestimar los requerimientos de los pacientes19.  Cuándo se utilizan estos tipos de factores de estrés, no es necesario incorporar el ETA9.

Otra propuesta realizada por Frankenfield y su equipo de trabajo, para estimar el gasto energético en individuos no críticos ha sido publicada, sin embargo aún no ha sido validada9.  (Véase Ecuación 8)

Una de las desventajas de la fórmula de PSU es que en población con IMC <20.5 kg/m2, la exactitud de la predicción es menor a 60%, razón por la cual se han propuesto dos ecuaciones modificadas a utilizar en esta población, sin embargo faltan estudios que validen su exactitud de la predición24. (Véase Ecuación 9)

Existen algunas otras recomendaciones para estimar el peso corporal que se basan únicamente en el peso corporal; ASPEN recomienda de 20 a 35 kcal/kg en adultos, y de 11 a 14 kcal/kg de peso actual para el caso de los adultos críticos con obesidad, o bien realizar el cálculo con 22-25 kcal/kg de peso ideal. Mientras tanto, la ACCP recomienda 25 kcal/kg, sin embargo la utilización de las estrategias que se basan únicamente en la variable de peso no es recomendable en los pacientes en estado crítico25.

Ecuaciones Predictivas utilizadas en estudios de investigación
ECUACIÓN 1 Harris-Benedict Hombre: 13.75 (Peso) + 5 (Talla) – 6.8 (Edad) + 66
Mujer: 9.6 (Peso) + 1.8 (Talla) – 4.7 (Edad) + 655
ECUACIÓN 2 Mifflin St Jeor Hombre: 10 (Peso) + 6.25 (Talla) – 5 (Edad) + 5
Mujer: 10 (Peso) + 6.25 (Talla) – 5 (Edad) – 161
ECUACIÓN 3 Livingston Hombre:293 x Peso0.4330– Edad (5.92)
Mujer: 248 x Peso0.43356 – Edad (5.09)
ECUACIÓN 4 Estimación Rápida Mujeres= 16.2 kcal x kg de peso Hombres= 17 kcal x kg de peso
ECUACIÓN 5 Valencia Hombres
18-30 años= (13.37 x Peso) + 747
30-60 años= (13.08 x peso) + 693
>60 años= (14.21 x Peso) + 429
Mujeres
18-30 años= (11.02 x Peso) + 679
30-60 años= (10.92 x peso) + 677
>60 años= (10.98 x Peso) + 520
ECUACIÓN 6 Penn State University <60 años Mifflin (0.96) + Tmax (167) + Ve (31) – 6212
Tmax= Temperatura máxima las últimas 24 horas
Ve= Volumen L/min
ECUACIÓN 7 Penn State University >60 años Mifflin (0.71) + Tmax (85) + Ve (64) – 3085
Tmax= Temperatura máxima las últimas 24 horas
Ve= Volumen L/min
ECUACIÓN 8 Frankenfield para pacientes críticos *NO VALIDADA GER = Mifflin (0.94) + Tmax (186) – 6597
Tmax= Temperatura máxima las últimas 24 horas
ECUACIÓN 9 Penn State University IMC < 20.5 kg/m2 *NO VALIDADA GER = Mifflin (0.78) + Tmax (50) + Ve (58) – 1762
GER = Mifflin(0.76) + Tcurr (86) + HR(2) + Ve (45)–3102
Tmax= Temperatura máxima las últimas 24 horas
Ve= Volumen L/min
TCurr= Temperatura Actual

Puntos clave

  • La Calorimetría Indirecta es el estándar de oro para la medición del gasto energético.
  • En caso de no contar con CI, la formula de estimación con mejor exactitud en población con obesidad es Mifflin St.Jeor.
  • El peso corporal a utilizar en las fórmulas es el peso actual.
  • Es necesario incorporar factores de AF a las ecuaciones en población sana con y sin obesidad. Una propuesta son los factores publicados por IOM en el 2005.
  • La ecuación de HB estima GEB, mientras que la de Mifflin estima GER. Algunos autores recomiendan no agregar ETA a la fórmula de Mifflin.
  • Existen fórmulas diseñadas en población latinoaméricana, sin embargo faltan más estudios que evalúen la exactitud de la predicción, como es el caso de la Estimación Rápida de Carrasco, y Valencia.
  • En individuos críticos con ventilación mecánica se recomienda la utilización de PSU modificada con la fórmula de Mifflin.
  • En individuos críticos con obesidad en ventilación mecánica, mayores de 60 años, se recomienda la modificación de PSUm publicada en el 2011.
  • En individuos críticos con IMC <20.5 bajo ventilación mecánica, la fórmula de PSUm no tiene una buena exactitud en la predicción. Existe una propuesta de fórmula, sin embargo falta validarse.
  • En individuos críticos sin ventilación mecánica, Frankenfield propone una fórmula que aún no se ha validado, o bien la utilización de Mifflin x 1.25 da una exactitud de la predicción aceptable.

Conclusión

El cálculo de requerimientos energéticos forma parte fundamental del proceso de cuidado nutricional, permitiendo implementar terapias médico nutricionales enfocadas a las necesidades de los individuos. En el paciente con sobrepeso y obesidad, el cambio de hábitos y las modificaciones en el estilo de vida deberán ser las bases para el tratamiento nutricional. El conocimiento del gasto energético en esta población forma parte esencial en la toma de decisiones al momento de realizar la restricción energética recomendada.
En el enfermo grave, la determinación del gasto energético evitará la desnutrición así como la sobrealimentación, logrando prevenir con ello las complicaciones concomitantes a cada condición.

La revisión de la literatura científica nos brindará las herramientas para incorporar a nuestro ejercicio profesional las fórmulas con mejor exactitud y que se adapten en mayor medida a la población con la que trabajemos, haciendo de la Nutrición Basada en Evidencias una cualidad de nuestra práctica clínica, permitiéndonos  mejorar los resultados de nuestros pacientes.

BIBLIOGRAFÍA

  1. Lee D. Energy Balance and Body Weight. En: Nelms M. Nutrition Theraphy and Pathophysiology. 2010. 2nd Edition. Cengage Learning, EU.
  2. Frankenfield D. Capitulo 3. Requerimientos Energéticos y Macro sustratos. En: Gottschlich M. Ciencia y Práctica del Apoyo Nutricional: Programa de Estudio Basado en Casos Clínicos. ASPEN. Ed. Intersistemas. 2006. México.
  3. Marsé P. Calorimetría: aplicaciones y manejo. Nutrición Clínica en Medicina. 2008; 2(3): 155-166
  4. Frankenfield D. An Evaluation of a Handheld Indirect Calorimeter Against a Standard Calorimeter in Obese and Nonobese Adults. Journal of Parenteral and Enteral Nutrition. 2013; 37: 652
  5. Frainpont V. Energy Estimation and Measurement in Critically Ill Patients. Journal Of Parenteral and Enteral Nutrition. 2013; XX(10): 1-9
  6. Rady S. Capitulo 8. Energy Balance and Body Composition. En: Understanding Normal and Clinical Nutrition. 2009. 8th Edition. Ed. Cengage Learning. EU
  7. Haugen H. Indirect Calorimetry: A practical Guide for Clinicians. Nutrition in Clinical Practice. 2007; 22(4): 377
  8. Compher C. Best Practice Methods to apply to Measurement of Resting Metabolic Rate in Adults: A Systematic Review. Journal of American Dietetic Association. 2006; 106: 881-903
  9. Frankenfield D. Estimating Energy Needs in Nutrition Support Patients. Journal of Parenteral and Enteral Nutrition. 2011; 1-8
  10. Frankenfield D. Comparison of Predictive Equations for Resting Metabolic Rate in Healthy Nonobese and Obese Adults: A systematic review. Journal of American Dietetic Association. 2005; 105: 775-789
  11. Livingston EH, Kohlstadt I. Simplified resting metabolic rate – predicting formulas for normal-sized and obese individuals. Obes Res. 2005; 13 (7): 1,255-1,262.
  12. Frankenfield D. Bias and accuracy of resting metabolic rate equations in non-obese and obese adults. Clinical Nutrition. 2013; 1-7.
  13. Meléndez G. Utilidad Clínica del tamaño metabólico. Revista de Endocrinología y Nutrición. 2002. 10(1): 21-25
  14. American Dietetic Association, Dietitians of Canada and the ACSM.. Nutrition and Athletic Performance. Journal of American Dietetic Association. 2009; 109: 509-527
  15. Carrasco F, Reyes E, Núñez C y cols. Gasto energético de reposo medido en obesos y no obesos: comparación con la estimación por fórmulas y ecuaciones propuestas para población chilena. Rev Med Chile 2002; 130:51-60
  16. Carrasco F. Concordancia entre gasto energético y reposo medido y estimado por formulas predictivas en mujeres con obesidad severa y mórbida. Nutrición hospitalaria. 2007; 22(4): 410-416
  17. Valencia M. Basal metabolic rate and body fatness of adult men in northern Mexico. European Journal of Clinical nutrition. 1994; 48(3): 205-211
  18. Parra A. Comparación del gasto energético en reposo determinado mediante calorimetría indirecta y estimado mediante fórmulas predictivas en mujeres con grados de obesidad I a III. Nutrición Hospitalaria. 2013. 28(2): 357-364
  19. Frankenfield D. Analysis of estimation methods for resting metabolic rate in Critically Ill Adults. Journal of Parenteral and Enteral Nutrition. 2009; 33:27
  20. Frankenfield D. Validation of an equation for resting metabolic rate in older obese, critically ill patients. Journal of PArenteral and Enteral Nutrition. 2011; 35: 264-169
  21. Frankenfield D. Description and prediction of resting metabolic rate after stroke and traumatic brain injury. Nutrition. 2012: 1-6
  22. Ashcraft C, Frankenfield C. Energy expenditure During Barbiturate Coma. Nutrition in Clinical Practice. 2013; 28:603
  23. Choban P. ASPEN Clinical Guidelines: nutrition Support of Hospitalized Adult Patients with Obesity. Journal of Parenteral and Enteral nutrition. 2013.
  24. Frankenfield D. Prediction of Resting Metabolic Rate in Critically Ill Patients at the extremes of Body Mass Index. Journal of Parenteral and Enteral Nutrition. 2013: 37: 361
  25. Martine K. Best Practices for Determining Resting Energy Expenditure in Critically Ill Adults. Nutrition In Clinical Practice. 2014; 29: 44

Ivan Armando Osuna PadillaMNC. Iván Armando Osuna Padilla, NC
Licenciado en Nutrición, Universidad Autónoma de Durango
Maestría en Nutrición Clínica, Instituto Nacional de Salud Pública
Diplomado en Metabolismo, Obesidad y Nutrición, Instituto Politécnico Nacional
Diplomado en Prevención de Enfermedades Crónicas I-II, Instituto Nacional de Salud Pública
Diplomado en Nutrición y Dietoterapia, Universidad Autónoma de Sinaloa
Nutriólogo Certificado, Colegio Mexicano de Nutriólogos
Asesor Nutricional Independiente

Si tienes comentarios sobre este artículo contáctate con el Licenciado Iván Osuna email: iosuna87@hotmail.com

10 pensamientos en “Ecuaciones Predictivas del Gasto Energético: Integrando a nuestra Práctica Clínica la Evidencia Cientifica Por: Iván Osuna

  1. Esta información es muy útil y clara para comprender esta área de la Nutrición.
    Te agradezco el que compartas tus conocimientos y experiencia.
    L.N. Ma. de Jesús Oropeza.

  2. Ivan, Muchas felicidades por esta revisión que me saco de muchas dudas respecto a la Energía que les debemos de dar a nuestros enfermos, saludos

  3. Estimado, gracias por la información, tengo una consulta, los números que aparecen en la formula de penn state que representan (Mifflin (0.96) + Tmax (167) + Ve (31) – 6212), son constantes o porque aparecen ahí, acaso no se deben poner los datos del paaciente? gracias, Jorge.

    • Gracias por escribir Jorge.

      Los datos del paciente son los que ingresa para hacer el calculo del ger en la fórmula de Mifflin. Ahí necesitas las variables de peso, talla y edad.Una vez que realizas el cálculo, ingresas el resultado (sin agregar ningún factor de estrés), en la fórmula de PSU, donde mifflin lo multiplicas por una constante de 0.96. NEcesitas otras variables del paciente, como su temperatura máxima en las ultimas 24 horas, y el Volumen L/min que te arroja el ventilador mecánico, los cuales los multiplicas por las constantes mencionadas. Espero aclarar tu duda.

      Un saludo.
      Iván Osuna

Responder a Iván OsunaCancelar respuesta

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.