Introducción
La obesidad es una enfermedad crónica multifactorial, resultado de la interacción entre el genotipo, la dieta y la actividad física, que se caracteriza por un aumento de grasa corporal1.
La prevalencia de la obesidad sigue aumentando en los últimos años, tanto en la población infantil como en la adulta. En la población española entre 2 y 24 años, el sobrepeso y la obesidad suponen conjuntamente el 26,3%, mientras que en la población adulta (25-64 años) se estima una prevalencia del 15,5% para estos desequilibrios del metabolismo energético1.
Esta enfermedad supone ya un importante problema de salud pública2. Además, la situación se ve agravada debido a que la obesidad constituye un factor de riesgo asociado a otras enfermedades, como la hipertensión, la enfermedad cardiovascular, la diabetes mellitus tipo 2 y el cáncer3. En la actualidad la obesidad ocupa el segundo lugar entre las causas de muerte prematura, después del tabaquismo4, y supone casi el 7% del gasto sanitario en los países de Europa5.
Ante esta situación, es indispensable desarrollar estrategias tanto preventivas como terapéuticas para combatir esta situación de pandemia. Actualmente hay consenso en que el enfoque terapéutico debe ser multidisciplinario e integral, considerando como objetivo el cambio personalizado en los hábitos de alimentación y de actividad física6.
Estudios previos han demostrado que la disminución del 5% del peso corporal implica una reducción significativa del riesgo de complicaciones relacionadas con la obesidad. En el paciente obeso la planificación de la alimentación debe producir un balance energético negativo. Es decir, la ingesta calórica debe ser significativamente menor que la suma del gasto energético en reposo y la actividad física7, la cual debe ajustarse de forma individualizada.
Para el cálculo del requerimiento calórico individual, habitualmente se utilizan diferentes ecuaciones, como las desarrolladas por Harris et al8, que son sencillas de manejar, aunque su validez ha sido criticada en algunos casos9, particularmente en personas con exceso de peso.
Los métodos más aceptados para medir el gasto energético incluyen la calorimetría directa e indirecta y el agua doblemente marcada10,11, técnicas que no están disponibles en la mayoría de los hospitales y centros sanitarios, ya que son caros, su determinación lleva tiempo y requieren disponer de personal específicamente preparado.
En los últimos años han aparecido en el mercado nuevos instrumentos para medir el gasto energético que resultan más sencillos de manejar, menos voluminosos y más económicos, como son el monitor metabólico de actividad física y aparatos de calorimetría indirecta portátil.
El presente estudio tiene como objetivo evaluar la validez y fiabilidad de estos nuevos métodos respecto a la calorimetría indirecta convencional utilizada como referencia.
Material y método
Sujetos
El estudio incluyó a 10 mujeres y 13 varones con medias de edad de 39 ± 6,7 años y de índice de masa corporal (IMC) de 32,4 ± 4,2, cuyo peso había permanecido estable durante los últimos 3 meses. Los criterios de exclusión establecidos fueron sobrepeso u obesidad secundaria, presentar enfermedades de base importantes o recibir tratamientos farmacológicos que pudieran afectar al gasto energético. Todos los participantes en el estudio dieron su consentimiento informado por escrito, que fue aprobado previamente por el Comité de Ética de la Universidad de Navarra, de acuerdo con la declaración de Helsinki.
Diseño del estudio
El diseño del estudio fue de tipo transversal. Los voluntarios fueron citados en el Departamento de Ciencias de la Alimentación, Fisiología y Toxicología de la Universidad de Navarra a primera hora de la mañana (entre las 8.00 y las 8.30). Las determinaciones se realizaron en estado postabsortivo de 12 h, periodo durante el cual tampoco debían fumar. En las 24 h anteriores a las pruebas no podían realizar ningún tipo de ejercicio físico intenso. El día del estudio se limitó lo máximo su actividad física, para lo que se solicitó que se desplazaran en un medio de transporte motorizado, evitaran caminar y utilizaran el ascensor para acceder al Departamento.
El peso corporal y la talla, en ropa interior y descalzos, se midió con una báscula-tallímetro (SECA, Model 767; SECA, Model 220, Vogel&Halke, Hamburgo, Alemania) con una precisión de ± 100 g y ± 1 mm, respectivamente. El IMC se calculó mediante la fórmula peso en kilogramos dividido por el cuadrado de la estatura en metros12.
Después de que los voluntarios permanecieron en reposo durante 30 min y siempre en un ambiente termoestable (20-21 °C), silencioso y tranquilo, en decúbito supino sobre una camilla13, se midió el intercambio gaseoso de manera continua durante 30 min mediante un calorímetro de circuito abierto automatizado (Deltatrac, Datex-Ohmeda, Finlandia)10, utilizando un sistema de canopia ventilada. Previamente se realizó una calibración, mediante la detección de la composición del aire de la estancia, frente a una mezcla gaseosa estándar de oxígeno (95%) y dióxido de carbono (5%) (Datex-Ohmeda, Finlandia). El gasto energético en reposo se calculó por medio de ecuaciones validadas10 a partir del volumen de oxígeno y de dióxido de carbono medidos.
Mientras se realizaba la calorimetría indirecta, se colocó a los voluntarios un monitor metabólico de actividad física (SenseWear, BodyMedia; Pro2 Armband Pittsbugh, Pennsylvania, Estados Unidos), validado en adultos14-16. ArmBand es un equipo de metabolimetría multisensorial que se coloca en la zona media del brazo entre el acromion y olécranon, sobre el tríceps del brazo derecho, y permite el cálculo del gasto energético. Para ello, antes de comenzar el estudio, se introducen los datos demográficos de los voluntarios (sexo, edad, estatura, peso). El aparato registra las señales fisiológicas provenientes de cinco sensores: dos acelerómetros, temperatura corporal, disipación térmica e impedancia de la piel/grado de humedad17. A partir de estas señales y por medio de algoritmos específicos, se determina el consumo energético diario de una persona14,18. Para el adecuado análisis de los datos obtenidos se utilizó el programa informático desarrollado por el fabricante InnerView Research Software (versión 5.0, BodyMedia Inc.; Pittsburgh, Pennsylvania, Estados Unidos).
Inmediatamente, con los voluntarios ya recuperados de las pruebas anteriores, sentados y en reposo, se les instruyó sobre el manejo de un aparato de calorimetría indirecta portátil, el MedGen (HealtheTech, Golden, Colorado, Estados Unidos). Este equipo mide el consumo de oxígeno (VO2) en milímetros por minuto y el gasto energético en reposo en kilocalorías/día, utilizando para el cálculo la ecuación de Weir19. El instrumento controla el flujo de aire inspirado/espirado y las condiciones ambientales para medir de forma precisa el gasto de oxígeno20,21.
Antes de comenzar cada determinación, el aparato fue calibrado de acuerdo con las instrucciones del fabricante. Para llevar a cabo la prueba, se utiliza una boquilla que se inserta en el tubo de flujo y un clip de nariz, ambos desechables. El voluntario respiraba de forma relajada y normal en la boquilla, sellándola bien con la boca, y se le colocaba el clip en la nariz, cerrando completamente las fosas nasales para que no hubiera escape de aire. La prueba duraba aproximadamente 8-10 min, después de los cuales aparecía en la pantalla la tasa metabólica en reposo.
El gasto energético en reposo se estimó de forma teórica con las ecuaciones de Harris-Benedict8, con el peso real de los voluntarios y con el peso ajustado con la ecuación de Wilkens22, utilizando como peso de referencia el de la Metropolitan Life Insurance Company23.
Harris-Benedict8:
MB mujeres = 655 + (9,56 × P) + (1,85 × T) - (4,68 × E)
MB varones = 66,5 + (13,75 × P) + (5 × T) - (6,78 × E)
E: edad en años; P: peso en kg; T: talla en cm.
Wilkens22:
Peso a utilizar en el cálculo del GER = [(PCR - PI) × 0,25] + PI
PCR: peso corporal real en kg; PI: peso ideal en kg.
Metropolitan Life Insurance Company23:
PI = 50 + [0,75 × (T - 150)]
PI: peso ideal a utilizar en la fórmula de Wilkens; T: talla en cm.
Tratamiento estadístico de los datos
El procesamiento y análisis de los datos, que se expresan con la media ± desviación estándar, se realizó con el paquete estadístico SPSS para Windows (versión 15.0). Un valor de p < 0,05 se consideró estadísticamente significativo. La distribución de las variables fue normal según el análisis realizado mediante las pruebas de Kolmogorov-Smirnoff y Shapiro-Wilks.
El estudio de comparación entre las medidas realizadas se llevó a cabo mediante la prueba de la t de Student y del análisis de la varianza factorial (ANOVA) de dos vías (método por grupo). La relación entre las medidas obtenidas a partir de los aparatos y las ecuaciones se evaluó mediante la correlación de Pearson. Con el fin de analizar la asociación y el grado de concordancia existente entre los resultados obtenidos por las ecuaciones de Harris-Benedict y Harris-Benedict ajustada por Wilkens con los métodos de estimación estudiados, se llevó a cabo un modelo gráfico de Bland-Altman.
Resultados
Los dos grupos de voluntarios (varones y mujeres) presentaron características homogéneas, sin diferencias significativas en cuanto a edad, peso, IMC y hábito de fumar (tabla 1).
El análisis a través de la varianza factorial de los valores del gasto energético reveló que no había diferencias significativas en la interacción (p < 0,05), por lo que se estudió cada variable (sexo, edad, IMC y hábito tabáquico) por separado, y pese a que no se encontraron influencias significativas en función de la edad, se detectó una tendencia marginal a la significación dependiendo del IMC (p = 0,09). Asimismo, se observaron diferencias significativas en función del sexo (p < 0,01) y el hábito tabáquico (p < 0,05). En cuanto a los métodos utilizados para obtener el gasto energético, se encontraron diferencias significativas (p < 0,05) para todos ellos (tabla 2).Asimismo se procedió a analizar separadamente el valor del gasto energético en función de cada grupo de población y de cada método, y se observó que sólo en función del sexo el gasto energético era diferente (p < 0,05) en todos los métodos utilizados (fig. 1).
Figura 1. Valores de gasto energético en reposo (GER) en función de los diferentes métodos y aplicando diferentes criterios de clasificación de los voluntarios. 1: Deltatrac; 2: Harris-Benedict; 3: Harris-Benedict ajustado por Wilkens; 4: Armband; 5: Medgem.
Las medidas del gasto energético obtenidas mediante calorimetría indirecta (Deltatrac) se correlacionaron muy significativamente (fig. 2) con los datos observados con los otros cuatro métodos objeto de estudio (Harris-Benedict, Harris-Benedict ajustado por Wilkens, Armband y Medgem). En cuanto a las pruebas de concordancia, se observa que, cuando se comparan las medidas por Deltatrac, Armband y Medgen con la ecuación de Harris-Benedict, la dispersión es menor (fig. 3A), mientras que la dispersión se dispara cuando se comparan estos tres métodos con la ecuación de Harris-Benedict ajustada por Wilkens (fig. 3B).
Figura 2. Correlación entre los valores de calorimetría indirecta (Deltatrac) y los diferentes métodos de determinación del gasto energético en reposo (GER) empleados.
Figura 3. Análisis de concordancia de Bland-Altman de los métodos de medida del gasto energético en reposo respecto a la ecuación de Harris-Benedict (A) y de Harris-Benedict con el ajuste de Wilkens (B).
Discusión
Conocer el metabolismo energético individual tiene una gran importancia a la hora de tratar con éxito una de las afecciones más extendidas en el mundo, la obesidad, permitiendo ajustar la ingesta energética por debajo del gasto total del individuo y con ello lograr una disminución del peso24.
Las necesidades energéticas diarias son el resultado de la suma del GER, la actividad física y el efecto termogénico de los alimentos25,26. El GER constituye el principal componente del gasto total (un 65-75%), sobre todo en personas con un estilo de vida sedentario27,28. Además, hay que tener en cuenta la gran variación que puede haber de una persona a otra, ya que el GER está en relación con el sexo25, la masa magra29, el peso30, la edad31, el grupo étnico31, los factores genéticos32 y los factores ambientales tales como la temperatura33, y también influyen la actividad simpática34 y la situación clínica y nutricional35. Por lo tanto, es imprescindible contar con métodos totalmente fiables y validados para obtener estos datos de forma personalizada, y que además dichos procedimientos sean fáciles de manejar y asequibles.
En el presente estudio queda de manifiesto que, respecto al sexo, el GER es significativamente superior en varones que en mujeres, datos que se correponden con los resultados de estudios similares al presente estudio35,36. Este hecho se explica por la influencia de las hormonas sexuales y la composición corporal, ya que las mujeres presentan mayor proporción de grasa, llegando a presentar un GER de un 5-10% inferior al GER de los varones de la misma edad, peso y talla37,38.
También se han encontrado diferencias entre fumadores y no fumadores: los primeros tienen mayor GER. En este sentido, en algunos estudios se indica que la nicotina parece tener efectos sistémicos, ya describiéndose que ésta puede provocar un aumento de las catecolaminas plasmáticas, pudiéndose producir efectos de aceleración del metabolismo energético38,39.
En el presente estudio, al comparar cada uno de los métodos utilizados para obtener el GER con la calorimetría indirecta, lo cual se sigue considerando, junto con el agua doblemente marcada11, uno de los métodos de referencia10, se han encontrado diferencias significativas con todos ellos. La ecuación de Harris-Benedict también se aplicó como medida de referencia, ya que es una de las fórmulas más utilizadas8. A pesar de ser tan extendido su uso, se ha demostrado en algunos estudios que cuando en ella se utiliza el peso corporal real del obeso, se tiende a sobrestimar el GER40,41, ya que dicha fórmula fue desarrollada a partir de los datos obtenidos de una muestra de población con peso normal, resultados que coinciden con los observados en el presente estudio.
Para evitar errores a la hora de obtener el GER en individuos obesos, en algunos estudios, se ha propuesto utilizar un «peso ajustado»: [(peso real - peso ideal) × 0,25] + peso ideal22,23, considerando que en una persona con sobrepeso u obesidad, un 25% de su peso es tejido magro, es decir, tejido metabólicamente activo, mientras que el 75% restante corresponde a tejido adiposo muy poco activo42. Aunque esta ecuación no ha sido validada43, al comparar los resultados del GER obtenidos con la calorimetría indirecta y los obtenidos utilizando la fórmula de Harris-Benedict con el «peso ajustado», se puede observar que estos son los que menos difieren, no encontrándose diferencias significativas (p = 0,229) entre ambos métodos. Sin embargo, cuando analizamos el análisis de concordancia de Bland Altman (fig. 3), los resultados de la calorimetría están menos dispersos comparados con la fórmula de Harris-Benedict, lo cual podría avalar lo sostenido por otros autores, que han encontrado una mejor concordancia entre el GER obtenido por calorimetría indirecta y el GER calculado por Harris-Benedict con peso real44,45.
Entre los nuevos métodos disponibles en el mercado para medir el GER se encuentra el MedGem, con el cual se han realizado diversos estudios para valorar su validez y su fiabilidad, tanto en niños46 como en adultos sanos47-50 o incluso en diversas situaciones patológicas como en pacientes con nutrición parenteral51, pacientes con cáncer52, anorexia nerviosa53, etc. Los resultados de estos estudios son controvertidos tanto en niños como en adultos sanos. En algunos estudios no se hallaron diferencias significativas entre la calorimetría indirecta y el MedGem, siendo considerado por los autores como un sistema fiable y válido para medir el GER46,50. En otros estudios se observó un GER más bajo utilizando el MedGem que el obtenido con la calorimetría indirecta48,49,52, y en algunos estudios se ha encontrado una buena correlación entre ambos sistemas50. En algunas situaciones patológicas como cáncer o anorexia nerviosa, no se aconsejó la utilización del MedGem53,54.
En otro estudio realizado en mujeres sanas50, los resultados obtenidos fueron muy similares a los del presente estudio: el GER obtenido mediante MedGem fue mayor que el obtenido mediante calorimetría indirecta. Dichas diferencias podrían ser debidas a que la medición mediante calorimetría indirecta se realiza en decúbito supino, mientras que en el sistema MedGem se realiza con los sujetos sentados, y que además en este último el uso de la boquilla y la pinza nasal pueda generar cierto malestar en el paciente, pudiéndose traducir todo ello en un aumento del GER51.
Otro de los métodos de obtención de GER estudiado es el Armband, que ha sido validado con el método patrón de determinación de gasto energético en condiciones de vida libre: el agua doblemente marcada55. Este método ha sido valorado por diversos estudios, la mayoría de ellos realizados en sujetos sanos realizando diferentes tipos de ejercicio, como caminar, correr a diferentes velocidades, con rampas de diferentes pendientes, realizando ciclismo, etc.15,17,56,57. También ha sido evaluado en niños y en adultos durante un periodo de 24 h, de tal forma que ha sido posible obtener datos en todas las situaciones de vida normal, desde el sueño hasta la realización de actividad física cotidiana55,57; asimismo se ha utilizado en otro tipo de sujetos, como obesos58 y pacientes con cáncer59. En la mayoría de los citados estudios se toma como medida de referencia la obtenida mediante calorimetría indirecta.
Los resultados de dichos estudios son controvertidos. En el estudio realizado con sujetos obesos en reposo, el monitor de brazalete subestimó el gasto energético58, aunque se consideró que había una muy buena correlación con la calorimetría indirecta. Estos datos no coinciden con los obtenidos en el presente estudio, ya que en él se observa que los valores superiores de GER pertenecen al sistema Armband en comparación con la calorimetría indirecta, llegando a ser de un 19%. Estos resultados son muy parecidos a los obtenidos en estudios en niños, en los que se observó que el Armband sobrestimaba el GER en un 16%, y se aconsejó que el fabricante aplicara algoritmos adaptados a las características de los sujetos en estudio57.
Durante la determinación del GER en el presente estudio, se observó que el Armband consideró los movimientos leves de los voluntarios mientras se realizaba la prueba como si estuvieran caminando, es decir, midió falsos movimientos que pueden haber influido en la sobrestimación.
Cabe destacar también que en el presente estudio los cuatro métodos utilizados para valorar el GER presentan una buena correlación con la calorimetría indirecta en la población con exceso de peso considerada. En todo caso, en obesos y personas con sobrepeso, para obtener el GER utilizando métodos tan sencillos como las fórmulas parece más aconsejable hacerlo ajustando el peso, aunque se requiere una validación definitiva del peso ajustado por Wilkens. En cuanto a los nuevos instrumentos con que el profesional sanitario cuenta (MedGem y Armband), parecen tener un gran potencial en reducir los tiempos de medida y quizá en poder utilizarlos para estudios epidemiológicos, por ser más sencillos de manejar y transportar. Quizá sería conveniente tener una fase previa de adiestramiento y adaptación a la boquilla y las pinzas nasales en el caso del MedGem y ne el caso de Armband, el fabricante lo adaptaría mejor a los diferentes tipos de población, en este caso los sujetos obesos.
Los datos de la presente investigación avalan la necesidad de aplicar medidas individualizadas con objeto de personalizar la ingesta dietética y la conveniencia de la aplicación de estos métodos por parte de profesionales experimentados para su correcta interpretación.
* Autor para correspondencia.
Correo electrónico:bmmoretin@unav.es
INFORMACIÓN DEL ARTÍCULO
Historia del artículo:
Recibido el 17 de diciembre de 2008
Aceptado el 3 de marzo de 2009