ometendoОжирение и метаболизмObesity and metabolism2071-87132306-5524Endocrinology Research Centre10.14341/omet12823ometendo-12823Research ArticleНаучные исследованияOriginal studiesСравнение точности оценки основного обмена при использовании биоимпедансных анализаторов состава тела и метода непрямой респираторной калориметрий у детей с конституционально-экзогенным ожирениемComparison of the accuracy of resting energy expenditure assessment using bioimpedance analysis and indirect respiratory calorimetry in children with simple obesityhttps://orcid.org/0000-0001-9834-727XОкороковП. Л.OkorokovP. L.

Окороков Павел Леонидович, к.м.н.

eLibrary SPIN: 6989-2620

117036, Москва, ул. Дмитрия Ульянова, д. 11

Pavel L. Okorokov, MD, PhD

eLibrary SPIN: 6989-2620

11 Dm. Ulyanova street, 117036, Moscow

pokorokov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-9299-1053ВасюковаО. В.VasyukovaO. V.

Васюкова Ольга Владимировна, к.м.н.

eLibrary SPIN: 6432-3934

Москва

Olga V. Vasyukova, MD

eLibrary SPIN: 6432-3934

Moscow

o.vasyukova@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9621-5732БезлепкинаО. Б.BezlepkinaO. B.

Безлепкина Ольга Борисовна, д.м.н.

eLibrary SPIN: 3884-0945

Москва

Olga B. Bezleрkina, MD

 eLibrary SPIN: 3884-0945

Moscow

olgabezlepkina@mail.ruНациональный медицинский исследовательский центр эндокринологииРоссияEndocrinology Research CenterRussian Federation202215072022192142147Copyright © Окороков П.Л., Васюкова О.В., Безлепкина О.Б., 20222022Окороков П.Л., Васюкова О.В., Безлепкина О.Б.Okorokov P.L., Vasyukova O.V., Bezlepkina O.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.omet-endojournals.ru/jour/article/view/12823Обоснование

Обоснование. При планировании рациона питания у детей с ожирением необходима оценка основного обмена. ­Золотым стандартом определения уровня основного обмена является метод непрямой респираторной калориметрии. В настоящее время биоимпедансные анализаторы состава тела все чаще стали использоваться в клинической практике для оценки энергозатрат в покое, в том числе у детей с ожирением. Однако точность подобной оценки остается неясной.

Цель

Цель. Определить точность оценки основного обмена с помощью биоимпедансных анализаторов состава тела у детей с конституционально-экзогенным ожирением по сравнению с эталонным методом — непрямой респираторной калориметрией.

Методы

Методы. Всем детям проведена оценка основного обмена с помощью биоимпедансных анализаторов состава тела по формуле Harris–Benedict и методом непрямой респираторной калориметрии с последующей оценкой сопоставимости методов с помощью анализа Бланда–Альтмана.

Результаты

Результаты. В исследование включены 320 детей в возрасте от 7 до 17 лет с конституционально-экзогенным ожирением Уровень основного обмена, рассчитанный при проведении биоимпедансного анализа состава тела, был в среднем на 232 ккал ниже фактического. Выявлен существенный разброс средней разницы (190 до 297 ккал), а ­также большой разброс границ согласия (от -448 до 912 ккал) исследуемых показателей. Значение основного обмена, рассчитанное по формуле Harris–Benedict в среднем соответствует фактическому, а разброс средней разницы варьирует от -27 до 38 ккал. Однако обращает на себя внимание большой разброс границ согласия от -598 до 588 ккал, указывающий на высокую индивидуальную вариабельность энергозатрат покоя.

Заключение

Заключение. Биоимпедансные анализаторы состава тела недооценивают уровень основного обмена у детей с ожирением и по точности существенно уступают расчетной формуле Harris–Benedict. Учитывая значительные расхождения по точности оценки и высокую индивидуальную вариабельность, биоимпедансные анализаторы состава тела не могут рассматриваться в качестве альтернативы проведению непрямой респираторной калориметрии для оценки основного обмена при ожирении у детей.

Background

Background: Assessment of resting energy expenditure (REE) is necessary for the formation of a diet for obesity patients. The «gold standard» for assessment of resting energy expenditure (REE) is indirect respiratory calorimetry. Currently, bioimpedance analyzers are increasingly being used in clinical practice to assess energy consumption at rest, including in obese children. However, the accuracy of such an assessment remains unclear.

Aims

Aims: To determine the accuracy of the assessment of resting energy expenditure using bioimpedance analysis in children with simple obesity compared with indirect respiratory calorimetry.

Materials and methods

Materials and methods: Resting energy expenditure was assessed by bioimpedance analysis, Harris-Benedict formula and indirect respiratory calorimetry in all obese children. Comparability of methods was assessed using the Bland-Altman analysis.

Results

Results: The study included 320 children aged 7 to 17 years with simple obesity.Resting energy expenditure assessed by bioimpedance analysis was on average 232 kcal lower than the actual. A significant CI (-448 to 912 kcal) was revealed, as well as a large LOA from -514 to 979 kcal. REE calculated by the Harris-Benedict formula on average corresponded to the actual one, and CI varied from -38 to 27 kcal. However, large LOA from -514 to 979 kcal, indicating a high individual variability of resting energy consumption.

Conclusions

Conclusions: Bioimpedance analyzers underestimate REE in obese children compared to indirect respiratory calorimetry and the Harris-Benedict formula. Given the significant discrepancies in the accuracy of REE assessment, bioimpedance analysis cannot be considered as an alternative to indirect respiratory calorimetry to assess resting energy in children with simple obesity.

детское ожирениеосновной обменбиоимпедансный анализнепрямая калориметрияpediatric obesitybasal metabolismbioimpedance analysisindirect calorimetryИсследование выполнено в рамках НИР: «Новые подходы к персонифицированному лечению ожирения у детей на основе исследований энергетического обмена, функционального резерва бета-клеток, секреции адипокинов, миокинов и специфических шаперонов», регистрационный номер АААА-А20-120011790172-9.ReferencesSeagle HM, Strain GW, Makris A, Reeves RS; American Dietetic Association. Position of the American Dietetic Association: weight management. J Am Diet Assoc. 2009 Feb;109(2):330-46. doi: https://doi.org/10.1016/j.jada.2008.11.041.Seagle HM, Strain GW, Makris A, Reeves RS; American Dietetic Association. Position of the American Dietetic Association: weight management. J Am Diet Assoc. 2009 Feb;109(2):330-46. doi: https://doi.org/10.1016/j.jada.2008.11.041.Fullmer S, Benson-Davies S, Earthman CP, et al. Evidence analysis library review of best practices for performing indirect calorimetry in healthy and non-critically ill individuals. J AcadNutr Diet. 2015;115(9):1417-1446.e2. doi: https://doi.org/10.1016/j.jand.2015.04.003.Fullmer S, Benson-Davies S, Earthman CP, et al. Evidence analysis library review of best practices for performing indirect calorimetry in healthy and non-critically ill individuals. J AcadNutr Diet. 2015;115(9):1417-1446.e2. doi: https://doi.org/10.1016/j.jand.2015.04.003.Marra M, Cioffi I, Sammarco R, et al. Are Raw BIA Variables Useful for Predicting Resting Energy Expenditure in Adults with Obesity? Nutrients. 2019;11(2):216. doi: https://doi.org/10.3390/nu11020216.Marra M, Cioffi I, Sammarco R, et al. Are Raw BIA Variables Useful for Predicting Resting Energy Expenditure in Adults with Obesity? Nutrients. 2019;11(2):216. doi: https://doi.org/10.3390/nu11020216.Bland JM, Altman DG. Measuring agreement in method comparison studies. Stat Methods Med Res. 1999;8(2):135-160. doi: https://doi.org/10.1177/096228029900800204Bland JM, Altman DG. Measuring agreement in method comparison studies. Stat Methods Med Res. 1999;8(2):135-160. doi: https://doi.org/10.1177/096228029900800204Johnstone AM, Murison SD, Duncan JS, et al. Factors influencing variation in basal metabolic rate include fat-free mass, fat mass, age, and circulating thyroxine but not sex, circulating leptin, or triiodothyronine. Am J Clin Nutr. 2005;82(5):941-948. doi: https://doi.org/10.1093/ajcn/82.5.941Johnstone AM, Murison SD, Duncan JS, et al. Factors influencing variation in basal metabolic rate include fat-free mass, fat mass, age, and circulating thyroxine but not sex, circulating leptin, or triiodothyronine. Am J Clin Nutr. 2005;82(5):941-948. doi: https://doi.org/10.1093/ajcn/82.5.941Окороков П.Л., Васюкова О.В., Ширяева Т.Ю. Скорость основного обмена в покое и факторы его вариабельности у подростков с простым ожирением // Вопросы детской диетологии. — 2019. — Т. 17. — №3. — С. 5-9. doi: https://doi.org/10.20953/1727-5784-2019-3-5-9Okorokov PL, Vasyukova OV, Shiryaeva TY. Resting metabolic rate and factors of its variability in adolescents with obesity. Vopr Det Dietol. 2019;17(3):5-9. (In Russ.). doi: https://doi.org/10.20953/1727-5784-2019-3-5-9Выборная К.В., Соколов А.И., Кобелькова И.В., и др. Основной обмен как интегральный количественный показатель интенсивности метаболизма // Вопросы питания. — 2017. — Т. 86. — №5. — С. 5-10. doi: https://doi.org/10.24411/0042-8833-2017-00069Vybornaia KV, Sokolov AI, Kobel’kova IV, et al. Basal metabolic rate as an integral indicator of metabolism intensity. Vopr Det Dietol. 2017;86(5):5-10. (In Russ.). doi: https://doi.org/10.24411/0042-8833-2017-00069Bedogni G, Bertoli S, De Amicis R, et al. External Validation of Equations to Estimate Resting Energy Expenditure in 2037 Children and Adolescents with and 389 without Obesity: A Cross-Sectional Study. Nutrients. 2020;12(5):1421. doi: https://doi.org/10.3390/nu12051421Bedogni G, Bertoli S, De Amicis R, et al. External Validation of Equations to Estimate Resting Energy Expenditure in 2037 Children and Adolescents with and 389 without Obesity: A Cross-Sectional Study. Nutrients. 2020;12(5):1421. doi: https://doi.org/10.3390/nu12051421Окороков П.Л., Васюкова О.В. Особенности композиционного состава тела и основного обмена у подростков с морбидным ожирением // Педиатрия им. Г.Н. Сперанского. — 2021. — Т. 100. — №4. — С. 216-221.Okorokov PL, Vasyukova OV. Features of body composition and basal metabolic rate in adolescents with morbid obesity. Pediatria n.a. G.N. Speransky. 2021;100(4):216-221. (In Russ.).Olafsdottir AS, Torfadottir JE, Arngrimsson SA. Health Behavior and Metabolic Risk Factors Associated with Normal Weight Obesity in Adolescents. PLoS One. 2016;11(8):e0161451. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0161451Olafsdottir AS, Torfadottir JE, Arngrimsson SA. Health Behavior and Metabolic Risk Factors Associated with Normal Weight Obesity in Adolescents. PLoS One. 2016;11(8):e0161451. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0161451Wiklund P, Törmäkangas T, Shi Y, et al. Normal-weight obesity and cardiometabolic risk: A 7-year longitudinal study in girls from prepuberty to early adulthood. Obesity. 2017;25(6):1077-1082. doi: https://doi.org/10.1002/oby.21838Wiklund P, Törmäkangas T, Shi Y, et al. Normal-weight obesity and cardiometabolic risk: A 7-year longitudinal study in girls from prepuberty to early adulthood. Obesity. 2017;25(6):1077-1082. doi: https://doi.org/10.1002/oby.21838Cameron JD, Sigal RJ, Kenny GP, et al. Body composition and energy intake — skeletal muscle mass is the strongest predictor of food intake in obese adolescents: The HEARTY trial. Appl Physiol Nutr Metab. 2016;41(6):611-617. doi: https://doi.org/10.1139/apnm-2015-0479Cameron JD, Sigal RJ, Kenny GP, et al. Body composition and energy intake — skeletal muscle mass is the strongest predictor of food intake in obese adolescents: The HEARTY trial. Appl Physiol Nutr Metab. 2016;41(6):611-617. doi: https://doi.org/10.1139/apnm-2015-0479

The authors declare that there are no conflicts of interest present.