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TG/HDL ratio is an independent predictor for estimating resting energy expenditure in adults with normal weight, overweight, and obesity

Artigo de periódico
TG/HDL ratio is an independent predictor for estimating resting energy expenditure in adults with normal weight, overweight, and obesity
2022
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Publication sheet

Nome da publicação: TG/HDL ratio is an independent predictor for estimating resting energy expenditure in adults with normal weight, overweight, and obesity

Authors: Annaliese Widmer, Margaret G. Mercante, Heidi J. Silver

Source: Nutrients

Published in: 2022

File type: Artigo de periódico

Link to the original

Summary

Factors that determine resting energy expenditure (REE) remain under investigation, particularly in persons with a high body mass index (BMI). The accurate estimation of energy expenditure is essential for conducting comprehensive nutrition assessments, planning menus and meals, prescribing weight and chronic disease interventions, and the prevention of malnutrition. This study aimed to: (a) determine the contribution of cardiometabolic biomarkers to the inter-individual variation in REE in persons categorized by BMI; and (b) assess the contribution of these biomarkers in the prediction of REE when persons of varying BMI status were categorized by their glycemic and metabolic syndrome status. Baseline data from 645 adults enrolled in diet intervention trials included REE measured by indirect calorimetry, body composition by dual energy X-ray absorptiometry, anthropometrics, and cardiometabolic biomarkers. Multivariate linear regression modeling was conducted to determine the most parsimonious model that significantly predicted REE by BMI category, metabolic syndrome status, and glycemic status. Modeling with the traditional predictors (age, sex, height, weight) accounted for 58–63% of the inter-individual variance in REE. When including age, sex, height, weight and fat-free mass as covariates, adding TG/HDL to regression modeling accounted for 71–87% of the variance in REE. The finding that TG/HDL is an independent predictor in estimating REE was further confirmed when participants were categorized by metabolic syndrome status and by glycemic status. The clinical utility of calculating the TG/HDL ratio not only aids health care providers in identifying patients with impaired lipid metabolism but can optimize the estimation of REE to better meet therapeutic goals for weight and disease management.

Summary translated by

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.