SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.32 número3Atención farmacéutica en el fomento del desayuno saludable desde la oficina de farmaciaLa terapia nutricional en la sepsis: caracterización e implicaciones para el pronóstico clínico índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • En proceso de indezaciónCitado por Google
  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO
  • En proceso de indezaciónSimilares en Google

Compartir


Nutrición Hospitalaria

versión On-line ISSN 1699-5198versión impresa ISSN 0212-1611

Nutr. Hosp. vol.32 no.3 Madrid sep. 2015

https://dx.doi.org/10.3305/nh.2015.32.3.9359 

ORIGINAL / Intensivos

 

A simplified equation for total energy expenditure in mechanically ventilated critically ill patients

Ecuación simplificada para el cálculo del gasto energético total en pacientes críticos con ventilación mecánica

 

 

Joan María Raurich, Juan Antonio Llompart-Pou, Mireia Ferreruela, María Riera, Javier Homar, Pere Marsé, Asunción Colomar and Ignacio Ayestarán

Servei de Medicina Intensiva. Hospital Universitari Son Espases, Palma de Mallorca. Illes Balears (Spain).

 

 


ABSTRACT

Introduction: gtight calorie controlh concept arose to avoid over- and under-feeding of patients.
Objective: to describe and validate a simplified predictive equation of total energy expenditure (TEE) in mechanically ventilated critically ill patients.
Methods: this was a secondary analysis of measurements of TEE by indirect calorimetry in critically ill patients. Patients were allocated in a 2:1 form by a computer package to develop the new predictive equation TEE (prediction cohort) and the validation cohort. Indirect calorimetry was performed with three different calorimeters: the Douglas-bag, a metabolic computer and the Calorimet®. We developed a new TEE predictive equation using measured TEE (in kcal/kg/d) as dependent variable and as independent variables different factors known to influence energy expenditure: age, gender, body mass index (BMI) and type of injury.
Results: prediction cohort: 179 patients. Validation cohort: 91 patients. The equation was: TEEPE (kcal/Kg/d) = 33 - (3 x A) - (3 x BMI) - (1 x G). Where: A (age in years): ≤ 50 = 0; > 50 = 1. BMI (Kg/m2): 18.5 . 24.9 = 0; 25 . 29.9 = 1; 30 . 34.9 = 2; 35 . 39.9 = 3. G (gender): male = 0; female = 1. The bias (95% CI) was -0.1 (-1.0 . 0.7) kcal/kg/d and the limits of agreement (± 2SD) were -8.0 to 7.8 kcal/kg/d. Predicted TEE was accurate (within 85% to 115%) in 73.6% of patients.
Conclusion: the new predictive equation was acceptable to predict TEE in clinical practice for most mechanically ventilated critically ill patients.

Key words: Total energy expenditure. Resting energy expenditure. Critically ill patients. Mechanical ventilation.


RESUMEN

Introducción: el concepto de "control calorico estricto" surgió para evitar la excesiva y la deficiente nutrición de los pacientes.
Objetivo: describir y validar una ecuación simplificada para el calculo del gasto energético total (GET) en pacientes críticos con ventilación mecánica.
Métodos: análisis secundario de las mediciones de GET por calorimetría indirecta en pacientes críticos. Los pacientes fueron asignados de forma 2:1 por un paquete estadístico; el primer grupo se empleo para desarrollar la nueva ecuación predictiva del GET (grupo predictivo) y el segundo para validarla (grupo validación). La calorimetría indirecta se realizo con tres calorímetros diferentes: la bolsa de Douglas, un computador metabólico y el equipo Calorimet®. Hemos desarrollado la nueva ecuación predictiva del GET utilizando el GET medido (en kcal/kg/d), como variable dependiente, y como variables independientes los diferentes factores que influyen en el gasto energetico: edad, genero, indice de masa corporal (IMC) y tipo de lesión.
Resultados: el grupo de predicción incluyo 179 pacientes y el de validación 91 pacientes. La ecuación predictiva fue: GETEP = 33 - (3 x E) - (3 x IMC) - (1 x G). Donde: E (edad en anos): ≤ 50 = 0; > 50 = 1. IMC (kg / m2): 18,5- 24,9 = 0; 25-29,9 = 1; 30-34,9 = 2; 35-39,9 = 3. G (genero): hombre = 0; mujer = 1. El sesgo (IC del 95%) entre el GET medido y el predicho fue de -0,1 (-1,0 a 0,7) kcal/ kg/dia y los limites de acuerdo (± 2SD) fueron -8,0 a 7,8 kcal/kg/d. El GET por la ecuación predictiva fue preciso (entre el 85% y el 115%) en el 73,6% de los pacientes.
Conclusiones: La nueva ecuación predictiva fue aceptable para predecir el GET de la mayoría de pacientes críticos con ventilación mecánica en la practica clínica.

Palabras clave: Gasto energético total. Gasto energético en reposo. Pacientes críticos. Ventilación mecánica.


 

 

http://scielo.isciii.es/pdf/nh/v32n3/43originalintensivos01.pdf

Creative Commons License Todo el contenido de esta revista, excepto dónde está identificado, está bajo una Licencia Creative Commons