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Os fatores que determinam o gasto energético de repouso (GER) permanecem sob investigação, principalmente em pessoas com alto índice de massa corporal (IMC). A estimativa precisa do gasto energético é essencial para a realização de avaliações nutricionais abrangentes, planejamento de cardápios e refeições, prescrição de intervenções sobre peso e doenças crônicas e prevenção da desnutrição. Este estudo teve como objetivo: (a) determinar a contribuição dos biomarcadores cardiometabólicos para a variação interindividual do GER em pessoas categorizadas pelo IMC; e (b) avaliar a contribuição desses biomarcadores na predição de GER quando pessoas com diferentes níveis de IMC foram categorizadas por seu status de síndrome glicêmica e metabólica. Os dados iniciais de 645 adultos inscritos em ensaios de intervenção dietética incluíram GER medido por calorimetria indireta, composição corporal por absorciometria de raios X de dupla energia, antropometria e biomarcadores cardiometabólicos. A modelagem de regressão linear multivariada foi conduzida para determinar o modelo mais parcimonioso que previu significativamente o GER por categoria de IMC, status de síndrome metabólica e status glicêmico. A modelagem com os preditores tradicionais (idade, sexo, altura, peso) foi responsável por 58–63% da variância interindividual no GER. Ao incluir idade, sexo, altura, peso e massa livre de gordura como covariáveis, a adição de TG/HDL à modelagem de regressão foi responsável por 71-87% da variância no GER. A descoberta de que TG/HDL é um preditor independente na estimativa do GER foi ainda confirmada quando os participantes foram categorizados pelo status da síndrome metabólica e pelo status glicêmico. A utilidade clínica do cálculo da relação TG/HDL não só ajuda os prestadores de cuidados de saúde na identificação de pacientes com metabolismo lipídico prejudicado, mas também pode otimizar a estimativa do GER para melhor atender às metas terapêuticas para o controle do peso e da doença.