健康な非肥満および肥満成人における休息代謝率のための予測方程式の比較：系統的レビュー

背景：エネルギーニーズの評価は、栄養ケア計画の開発と評価に必要な要素です。代謝率は測定または式で推定できますが、推定ははるかに一般的な方法です。ただし、予測方程式は、結果に影響を与えるのに十分な大きさのエラーを生成する可能性があります。したがって、代謝率を測定するための命令を決定する予測方程式の精度を文書化するために、文献の系統的レビューが行われました。 方法：臨床診療における間接熱量測定の役割を決定するための大規模なプロジェクトの一部として、証拠チームは、非肥満および肥満の人々、およびさまざまな民族および年齢層の個人における代謝率（RMR）のさまざまな予測方程式の妥当性を調べた公開記事を特定しました。記事は、定義された基準に基づいて受け入れられ、アメリカ栄養協会によって開発された証拠分析ツールを使用して抽象化されました。これらの方程式は栄養士の実践者によって個人に適用されるため、重要な選択基準は個々のデータの研究報告でした。証拠は体系的に評価され、結論の声明と成績が開発されました。 結果：4つの予測方程式が、臨床診療で最も一般的に使用されているものとして特定されました（Harris-Benedict、Mifflin-St Jeor、Owen、およびWorld Health Organization/Food and Agriculture Organization/国連大学[WHO/FAO/UNU]）。これらの方程式のうち、Mifflin-ST Jeor方程式は最も信頼性が高く、他のどの方程式よりも多くの非肥満や肥満の個体で測定された10％以内のRMRを予測し、最も狭い誤差範囲もありました。WHO/FAO/UNU方程式について、個々のエラーに集中する検証作業は見つかりませんでした。高齢者と米国居住の少数民族は、予測方程式の開発と検証研究の両方で過小評価されていました。 結論：Mifflin-ST JEOR方程式は、RMRを測定した10％以内と推定するためにテストされた他の方程式よりも可能性が高くなりますが、個人に適用され、場合によっては特定の年齢および民族グループに一般化されている場合、注目に値するエラーと制限が存在します。RMR推定誤差は、エビデンスベースのプロトコルを使用して測定エラーを最小限に抑えるために、間接熱量測定によるRMRの有効な測定によって排除されます。専門家パネルは、特定の個人の予測方程式を使用して推定RMRをいつ受け入れるかについての臨床的判断をアドバイスします。間接熱量測定は、臨床医の判断において、予測方法が臨床的に関連する方法で個人を失敗させる場合、重要なツールである可能性があります。予測方程式の既存の検証研究によって大きく過小評価されているグループのメンバーの場合、方程式の精度に関する高いレベルの疑いが保証されます。

BACKGROUND: An assessment of energy needs is a necessary component in the development and evaluation of a nutrition care plan. The metabolic rate can be measured or estimated by equations, but estimation is by far the more common method. However, predictive equations might generate errors large enough to impact outcome. Therefore, a systematic review of the literature was undertaken to document the accuracy of predictive equations preliminary to deciding on the imperative to measure metabolic rate. METHODS: As part of a larger project to determine the role of indirect calorimetry in clinical practice, an evidence team identified published articles that examined the validity of various predictive equations for resting metabolic rate (RMR) in nonobese and obese people and also in individuals of various ethnic and age groups. Articles were accepted based on defined criteria and abstracted using evidence analysis tools developed by the American Dietetic Association. Because these equations are applied by dietetics practitioners to individuals, a key inclusion criterion was research reports of individual data. The evidence was systematically evaluated, and a conclusion statement and grade were developed. RESULTS: Four prediction equations were identified as the most commonly used in clinical practice (Harris-Benedict, Mifflin-St Jeor, Owen, and World Health Organization/Food and Agriculture Organization/United Nations University [WHO/FAO/UNU]). Of these equations, the Mifflin-St Jeor equation was the most reliable, predicting RMR within 10% of measured in more nonobese and obese individuals than any other equation, and it also had the narrowest error range. No validation work concentrating on individual errors was found for the WHO/FAO/UNU equation. Older adults and US-residing ethnic minorities were underrepresented both in the development of predictive equations and in validation studies. CONCLUSIONS: The Mifflin-St Jeor equation is more likely than the other equations tested to estimate RMR to within 10% of that measured, but noteworthy errors and limitations exist when it is applied to individuals and possibly when it is generalized to certain age and ethnic groups. RMR estimation errors would be eliminated by valid measurement of RMR with indirect calorimetry, using an evidence-based protocol to minimize measurement error. The Expert Panel advises clinical judgment regarding when to accept estimated RMR using predictive equations in any given individual. Indirect calorimetry may be an important tool when, in the judgment of the clinician, the predictive methods fail an individual in a clinically relevant way. For members of groups that are greatly underrepresented by existing validation studies of predictive equations, a high level of suspicion regarding the accuracy of the equations is warranted.