Estimativa das Necessidades de Energia dos doentes críticos

Abstract

Resumo da dissertação:Objectivo: Este estudo teve o intuito de verificar a adequabilidade do uso do peso referido e do peso estimado, em equações preditivas do gasto/necessidade de energia, identificando aquela com melhores resultados frente os valores medidos pela calorimetria indirecta respiratória (CIR). Procurou-se, também, identificar alguns dos parâmetros com influência sobre o gasto energético e avaliar a situação do fornecimento efectivo de energia, aos doentes. Material e método: Em estudo observacional e prospectivo, o gasto energético de 22 doentes críticos adultos foi medido, pela CIR, e comparado aos valores estimados por cinco equações preditivas, aplicando-se peso referido e peso estimado. Obtiveram-se as correlações entre o gasto energético medido e alguns parâmetros antropométricos, clínicos e bioquímicos, e avaliou-se a percentagem de energia fornecida aos doentes, com base no gasto energético medido. Resultados: A equação de Penn-State (2003), com aplicação do peso referido, foi a que mostrou melhores resultados. Destacou-se a associação entre o GER e o sexo, o peso, a altura, a temperatura corporal, o volume corrente, o volume minuto, a proteína C-reactiva e o grau de sedação. O fornecimento efectivo de energia abaixo de 80% das necessidades medidas foi prevalente, e sua adequação variou de doente para doente e de dia para dia. Conclusão: Na falta da CIR, a equação de Penn-State (2003) com o peso referido mostrou ser a melhor opção para a estimativa das necessidades de energia, devendo-se avaliar a tolerância dos doentes e a adequação do suporte nutricional, de maneira individual e constante. Vários parâmetros mostraram correlação significativa com o GER. Prevaleceu o fornecimento de energia em quantidades abaixo de 80% das necessidades medidas.

Abstract: Objective: The aim of this study was to verify the suitability of applying referred and estimated weights on predictive equations of energy expenditure/energy needs, identifying the equation with the best results; identify some of the influencing factors of the energy expenditure; and analyze the situation of the effective caloric delivery. Methods: On this observational and prospective study, the energy expenditure of 22 critically ill adult patients on mechanical ventilation was measured and compared to estimated values by five predictive equations, applying referred and estimated weights. The correlation coefficient between measured energy expenditure and some clinical, laboratory and anthropometric data was obtained. It was also analyzed the proportion of calories delivered to patients, based on their measured energy expenditure/needs. Results: Among the equations considered, the Penn-State (2003), applying referred weight, showed the best results. It was highlighted the correlation between energy expenditure and gender, weight, height, body temperature, tidal volume, minute ventilation, C-reactive protein and deep of sedation on energy expenditure. In most cases, it was delivered less than 80% of caloric needs (energy expenditure), and its property changed from patient to patient and from day to day. Conclusions: The Penn-State (2003) equation with referred weight seems to be the best choice for estimating energy expenditure/caloric needs, when indirect calorimetry is not available. Despite the best results, the estimated values using this equation would cause underfeeding or overfeeding to some patients. This possibility shows the importance of planning and evaluating the nutrition support care plan frequently and on an individual basis. Some data had significant correlations with the measured energy expenditure. The delivery of less than 80% of energy needs was the most frequent situation.