Introducción

En las últimas décadas se ha incrementado notablemente la supervivencia de las personas con fibrosis quística (FQ). Esto se debe tanto a la mejora del diagnóstico (en población pediátrica y adulta) como al tratamiento integral en unidades de FQ, donde destacan los avances recientes en el tratamiento antibiótico (oral, inhalado e intravenoso), la incorporación de las enzimas pancreáticas ácido-resistentes en los años ochenta y el correcto seguimiento nutricional1-4.

La desnutrición en adultos se comporta como un factor de riesgo predictor de morbimortalidad, si bien es difícil separar sus efectos de la gravedad de la afectación pulmonar5. Sin embargo, en trabajos recientes6 la desnutrición se comportó como predictor de mortalidad de forma independiente de la función pulmonar. La prevalencia de desnutrición en la FQ es elevada, aunque muy variable según los estudios7. En una publicación previa de nuestro grupo con una muestra de 37 adultos afectados de FQ, la prevalencia de índice de masa corporal (IMC) menor de 18,5 fue del 19%8. La génesis de la desnutrición está motivada por un desequilibrio entre el consumo energético y el gasto calórico, que viene determinado por 3 factores: el aumento de los requerimientos, el descenso de la ingesta y el aumento de las pérdidas9.

Debido a que las personas con FQ tienen un riesgo importante de desarrollar desnutrición, se aconseja que su ingesta habitual aporte entre el 120 y el 150% de las calorías recomendadas para las personas sanas de su misma edad, sexo y composición corporal2,3. Por ello, en la práctica clínica resulta de gran interés estimar los requerimientos energéticos de los pacientes con FQ para individualizar el tratamiento nutricional. La técnica ideal para determinar el gasto energético basal en pacientes con FQ es la calorimetría indirecta (CI)9. Sin embargo, esta técnica no es accesible en muchos centros, dada su complejidad y su coste. Por ello suelen utilizarse diversas fórmulas que miden el gasto energético basal (GEB) o en reposo (GER), sobre las que se aplican factores de corrección según la actividad física y gravedad de la enfermedad. No obstante, aunque son sencillas, tienen una validez limitada10. Estas fórmulas suelen subestimar el gasto energético en pacientes con FQ2,11, aunque la mayoría de los estudios están realizados en población pediátrica y adolescente11-14.

Los objetivos de nuestro estudio han sido calcular el GER mediante CI en adolescentes y adultos con FQ, compararlo con las fórmulas habitualmente empleadas para su estimación y valorar la influencia de diversos parámetros clínicos sobre el mismo.

Pacientes y métodos

Se ha realizado un estudio transversal de casos que fue aprobado por el comité ético del hospital. Se seleccionó a los pacientes que acudían a la consulta de FQ, de forma secuencial, durante un período de 6 meses, que cumplieron criterios de inclusión y que firmaron el consentimiento. Se les propuso acudir en esa semana a realizar la calorimetría.

Los criterios de inclusión fueron los siguientes: a) cumplir criterios diagnósticos de FQ según el documento de consenso que publicó la Cystic Fibrosis Foundation15 en 1998; b) seguir controles periódicos en las consultas de la Unidad de FQ de Adultos del Complejo Hospitalario Carlos Haya de Málaga (España); c) ser mayor de 16 de años; d) haber completado el desarrollo puberal; e) mantener una situación clínica estable durante los 3 meses previos al estudio (no haber presentado ingresos hospitalarios ni exacerbaciones respiratorias); f) no haber tenido variación ponderal mayor del 3% del peso corporal habitual en los últimos 3 meses, y g) entender el objetivo del estudio y firmar el consentimiento informado. Se estableció el siguiente criterio de exclusión: acudir a la consulta de FQ pero no cumplir los criterios de inclusión.

A los 21 pacientes que cumplieron los criterios de inclusión se les realizó una valoración del estado nutricional que incluía:

1. Peso, talla e IMC. El peso se midió con una báscula clínica con sensibilidad de 0,25 kg, sin calzado, y la estatura, con un tallímetro. Clasificamos a los pacientes según el IMC ­peso en kg/(altura en m2)­ siguiendo los criterios de la Sociedad Española para el Estudio de la Obesidad (SEEDO)16.

2. Medición de pliegues cutáneos (tricipital, cutáneo abdominal, bicipital y subescapular) mediante un lipocalibrador de presión constante tipo Holtain.

3. Circunferencia braquial, medida con una cinta métrica inextensible, y estimación de la circunferencia muscular del brazo empleando la ecuación de Jelliffe17. Las medidas antropométricas fueron realizadas por el mismo investigador entrenado, por triplicado, en la extremidad dominante y consignando la media. En todos los casos los resultados se compararon con los valores de referencia de la población española18.

4. Dinamometría de mano (dinamómetro de adultos de Collin, AS Medizintechnik, Tuttlingen, Alemania). Se obtuvieron 3 medidas con el dinamómetro en la extremidad dominante y se calculó la media.

5. Impedanciometría bioeléctrica, con un impedanciómetro multifrecuencia, en condiciones basales (Bioscan Multifrecuencia®, Tecnología Médica SL, Barcelona, España). Se empleó la fórmula recomendada por Pencharz y Azwe19 y Segal et al20 para estimar la masa grasa y la masa libre de grasa.

Se calculó el GER mediante CI, en circuito abierto, usando el sistema metabólico de medida respiración a respiración (Cardiopulmonary Exercise Testing CPX, MedGraphics) durante un período de 30 min, y mediante análisis de gases, consumo de oxígeno, eliminación de anhídrido carbónico y volumen-minuto. Antes de la realización de la CI los pacientes, que estaban en ayunas y no habían realizado ejercicio intenso el día anterior, permanecieron 20 min en reposo. Se estimaron también el GEB según las fórmulas de Harris-Benedict21 y GER según las fórmulas de la Organización Mundial de la Salud (OMS)22. A efectos prácticos, emplearemos indistintamente los términos GER y GEB, dado que su variación en población no estresada es muy pequeña.

Los pacientes realizaron una espirometría forzada siguiendo las indicaciones de la Normativa de la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR)23. Se determinaron la capacidad vital forzada (FVC), el volumen espiratorio forzado en el primer segundo (FEV1). Los valores se expresaron en términos absolutos (ml) y como porcentaje del valor teórico para sujetos de la misma edad, peso y altura según una población española de referencia24.

Para evaluar la gravedad de la enfermedad se estimó también la puntuación de la escala de Bhalla25, basada en la tomografía computarizada del tórax, y de la escala del National Institutes of Health (NIH) modificada26.

Clasificamos los genotipos del CFTR según los efectos fenotípicos de las mutaciones publicadas en la literatura médica y el mecanismo primario del CFTR defectuoso27,28. Así pues, se clasificaron en 2 grupos: graves o leves. Entre las formas de mutaciones graves se incluyeron: ΔF508, N1303K, G542X, 17/17-8 G → A, Q890X, P2055, 1811+1.6kbA → G, 2869insG y P2055. La presencia de 2 mutaciones graves se consideró genotipo grave, y la coexistencia de 2 mutaciones leves, una grave y una leve o una sola mutación tipificada, se consideró genotipo leve (tabla I).

Los pacientes acuden a controles en la Unidad de FQ con periodicidad bimensual o trimestral, y se dispone de una historia clínica detallada desde su diagnóstico hasta el momento del estudio. En el contexto de la revisión clínica habitual se realizaron: cultivo de esputo, hemograma, bioquímica básica (por autoanalizador), determinación de las concentraciones de albúmina, test de sobrecarga de glucosa, heces de 72 h para determinación de grasa y nitrógeno por técnica espectrofotométrica (FENIR)®29. Se definió la insuficiencia pancreática exocrina (IPE) como historia de uso de enzimas pancreáticas con concentraciones de elastasa menores de 50 µg/g heces. Analizamos la colonización inicial por gérmenes habituales en la FQ, considerando la primera aparición del germen en el esputo (al menos 3 esputos positivos), independientemente de su persistencia en el momento del estudio.

Análisis estadístico

El análisis estadístico de los datos se realizó con el programa informático SPSS versión 11.0 para Windows (SPSS Inc., Chicago, IL, EE.UU.). Se elaboró una base de datos diseñada a tal efecto. Los resultados se expresan como la media ± desviación estándar para las variables cuantitativas, y en porcentaje para las cualitativas. Para la comparación de variables cuantitativas entre 2 grupos se utilizó el test no paramétrico de Mann-Whitney. Para las correlaciones entre 2 medidas se empleó el test de Spearman. Se aplicó el test de Wilcoxon para comparar el GER con CI con el obtenido con las diferentes fórmulas 2 a 2. Se utilizó el test de Friedman cuando se comparaban 3 variables relacionadas, y el de ANOVA para las no relacionadas entre sí. Estudiamos la concordancia entre los valores del GER medido por CI y los obtenidos por las diferentes fórmulas mediante el coeficiente de correlación intraclase y el método de Bland-Altman. Se considerarán diferencias estadísticamente significativas cuando los valores de p para 2 colas sean inferiores a 0,05.

Resultados

Características de los pacientes estudiados

De los 21 pacientes estudiados, 12 eran mujeres (57%). La afectación clínica más importante en el momento del diagnóstico fue respiratoria en 10 pacientes (47%) y digestiva en otros 10 (47,6%). De los pacientes con afectación predominantemente digestiva, 2 presentaron íleo meconial. El paciente restante fue diagnosticado por azoospermia obstructiva. Cinco pacientes (23,8%) eran homocigóticos DF508 y 12 (57%) presentaban 2 mutaciones clasificables como graves (tabla I). La edad media ± desviación estándar fue de 25,1 ± 13,8 años, y la edad media en el momento del diagnóstico, de 12,9 ± 18 años. Catorce pacientes (66%) tenían un FEV1 por encima del 50%. El 66,7% de los pacientes había presentado colonización por Haemophilus influenzae, el 66,7% por Pseudomonas aeruginosa y el 66,7% por Staphylococcus aureus. La IPE se encontraba presente en el 61,9% de los sujetos, que se trataban con enzimas pancreáticas y suplementos de vitaminas, cuyas dosis se individualizaban en función de las concentraciones plasmáticas. Presentaban alguna alteración del metabolismo hidrocarbonado 5 pacientes (23,8%; 2 con diabetes sin hiperglucemia en ayunas; uno con diabetes e hiperglucemia en ayunas y en tratamiento con insulina, y los 2 restantes con intolerancia a los hidratos de carbono)30. En la tabla II se detallan las principales características clínicas de la muestra estudiada.

Valoración del gasto energético

En la tabla III se observa que los valores de gasto energético estimado por CI son superiores a los estimados por las fórmulas de la OMS y de Harris-Benedict, de forma estadísticamente significativa en ambos casos.

La concordancia entre la medida directa del GER por CI y la estimada por las fórmulas fue escasa, como reflejan los coeficientes de correlación intraclase (OMS/ CI: 0,47; Harris-Benedict/CI: 0,41). El coeficiente de variación intraclase entre los 3 métodos fue de 0,60. Mediante el método de Bland-Altman observamos que había también un sesgo variable entre la medida del CI y las fórmulas, independiente de los valores del GER (figs. 1 y 2).

Fig. 1. Concordancia, por el método de Bland-Altman, entre la medida del gasto energético en reposo (GER) por calorimetría indirecta (CI) y la estimada por la fórmula de la Organización Mundial de la Salud (OMS). En las ordenadas se representa la media de las 2 medidas (CI + OMS/2), y en las abscisas, la diferencia entre el GER estimado por la fórmula de la OMS y la medida del GER por CI.

Fig. 2. Concordancia, por el método de Bland-Altman, entre la medida del gasto energético en reposo (GER) por calorimetría indirecta (CI) y la estimada por la fórmula de Harris-Benedict (HB). En las ordenadas se representa la media de las 2 medidas (CI + HB/2), y en las abscisas, la diferencia entre el GER estimado por la fórmula de HB y la medida del GER por CI.

Los pacientes normonutridos presentaron un GER/kg de peso (kcal/kg de peso, medido por CI) de 29,47 ± 4,45; los desnutridos, de 35,01 ± 3,99, y los obesos, de 24,31 ± 8,04 (p < 0,02 entre los 3 grupos; ANOVA). Sin embargo, el GER/kg de masa magra (kcal/kg de masa magra) fue similar entre los 3 grupos 38,4 ± 5,1; 43,8 ± 3,3, y 42,4 ± 0,04 respectivamente (no significativo).

Correlaciones entre el gasto energético y los datos clínicos (tabla IV)

Observamos correlaciones positivas y significativas entre el GEB medido por CI y el peso (kg), la talla (cm), la circunferencia braquial (cm y porcentaje), la circunferencia muscular del brazo (cm), la masa magra (kg), la dinamometría, el FEV1 y el FVC (en ml y porcentaje), el NIH modificado y los gramos de grasa en heces.

El GEB (medido por CI) corregido por kilo de masa magra se correlacionó de forma negativa y significativa con el peso (kg), la talla (cm), la circunferencia braquial (cm), la circunferencia muscular del brazo (cm), la masa magra (kg), la dinamometría, el FEV1 (ml y porcentaje) y el FVC (ml).

Infraestimación del gasto energético

Las fórmulas de la OMS y de Harris-Benedict infraestimaron el gasto energético en el 90,4% de los casos (la primera) y en el 95% (la segunda), si tomamos como técnica de referencia la CI. La media de infraestimación mediante la fórmula de la OMS fue del 14,67 ± 9,37%, y mediante la fórmula de Harris-Benedict, del 14,14 ± 8,8%. En la figura 3 se describen el porcentaje de pacientes clasificados en función de la infraestimación del GER.

Fig. 3. Infraestimación del gasto energético en reposo (GER) por las fórmulas de la Organización Mundial de la Salud (OMS) y de Harris-Benedict (HB). *Porcentaje de pacientes clasificados en función de la infraestimación de las fórmulas (expresado en porcentaje respecto al GER medido por calorimetría indirecta).

La diferencia entre el GER medido por CI respecto del estimado por la fórmula de la OMS fue significativamente mayor en pacientes con IPE y en homocigóticos ΔF508 respecto al resto. También se observó una tendencia (no significativa) a mayor infraestimación en pacientes desnutridos, con alguna alteración del metabolismo hidrocarbonado, colonizados por P. aeruginosa y de sexo femenino. La diferencia entre el GER medido por CI respecto del estimado por la fórmula de Harris-Benedict tendía a ser mayor (de forma no significativa) también en pacientes homocigóticos ΔF508, con IPE, desnutridos, con alguna alteración del metabolismo hidrocarbonado y colonizados por P. aeruginosa (tabla V).

Discusión

En la mayoría de nuestros pacientes adultos con FQ, las fórmulas habitualmente empleadas en la práctica clínica (como la de la OMS y la de Harris-Benedict) infraestiman el GER. Estos datos son similares a los encontrados por otros autores2,11,12.

Los valores de gasto energético medidos por CI fueron superiores a los estimados por la fórmula de la OMS y de Harris-Benedict, de forma estadísticamente significativa en ambos casos, y la concordancia entre la medida directa del GER por CI y la estimada por las fórmulas fue escasa. Se observó una infraestimación del GER en más del 90% de los sujetos evaluados con ambas fórmulas. Estas ecuaciones se concibieron para una población sin enfermedad y con unas características de composición corporal posiblemente diferentes de las de los pacientes con FQ10. Estudios recientes en otras afecciones que cursan con desnutrición, como la anorexia31 y la enfermedad de Crohn32, también encuentran una concordancia baja entre la medida directa del GER por CI y la derivada de diferentes fórmulas estimativas. En nuestro estudio, como se comprueba con el test de Bland-Altman, había un sesgo variable entre la medida del CI y las fórmulas, pero independiente de los valores del GER, a diferencia de lo observado por Cuerda et al31 en su estudio sobre pacientes con anorexia, donde las concordancias fueron clínicamente aceptables para valores intermedios de GER (aproximadamente 1.200 kcal/día), mientras que se apreció una sobrestimación en valores bajos y una infraestimación en los altos.

En nuestro trabajo la infraestimación parece estar relacionada con el genotipo (pues es mayor en los homocigóticos ΔF508 que en el resto) y con la presencia de IPE. Diversos estudios experimentales, tanto in vitro como in vivo, han señalado que el genotipo influiría directamente aumentando el GEB12,33,34, que sería mayor en homocigóticos ΔF508. Sin embargo, otros autores no encuentran esta relación cuando se corrige por el grado de función pulmonar35-37. Nosotros no hemos encontrado mayor infraestimación en pacientes con peor función pulmonar, pero sí en aquellos que presentaban otras características indicativas de gravedad, con una tendencia a ser mayor en los sujetos con un fenotipo más grave (pacientes con IPE, desnutridos, con alguna alteración del metabolismo hidrocarbonado y colonizados por Pseudomonas) y en las mujeres.

Por lo tanto, al igual que indican otros estudios publicados en la literatura médica2,9,12,13,33,37-41, el GEB de los pacientes adultos con FQ parece estar aumentado respecto a la población sana. Existe mucha controversia sobre las causas de este incremento. La enfermedad pulmonar, junto con las sobreinfecciones41,42 y el aumento del trabajo respiratorio, podría aumentar el GEB9,35,38,39. Parece que en reposo los pacientes con afectación pulmonar moderada pueden experimentar aumentos muy discretos del GER, mientras que durante el ejercicio se incrementa drásticamente el gasto energético total. Sin embargo, en los pacientes con enfermedad pulmonar grave el GER estaría aumentado también en reposo, debido a la falta de reserva respiratoria13. Así, algunos autores han encontrado correlaciones negativas entre la función pulmonar (parámetros espirométricos) y el GER12,33,39,43; por el contrario, otros36,37,44 no observan dichas asociaciones. Esta discordancia podría explicarse por la diferente gravedad de los pacientes estudiados. En nuestro trabajo, con una muestra de sujetos con afectación respiratoria sólo moderada, el GER se correlacionó significativamente de forma negativa con los parámetros espirométricos sólo tras corregirlo por kilogramos de masa magra.

El estado nutricional como factor que altera el GER también es tema de debate. En nuestro trabajo los pacientes desnutridos tienen mayores valores de gasto energético por kilo de peso que los normonutridos y los obesos. Sin embargo, tras corregir los datos de la calorimetría por kilogramos de masa magra, los resultados fueron similares entre los 3 grupos (independientemente de su estado nutricional), lo que indica que este parámetro es el principal determinante del GER. Además, observamos correlaciones significativas entre el GER (positivas) y el GER corregido por kilogramos de masa magra (negativas) con diversos parámetros nutricionales indicativos de masa magra corporal como el peso, la talla, la circunferencia braquial y la circunferencia muscular del brazo, la masa magra en kilogramos y con la dinamometría. Otros autores14,43,44 también han encontrado correlaciones positivas entre el GEB y la masa magra, lo que confirmaría que ésta es uno de los mayores determinantes del gasto energético en pacientes con FQ.

Dado que la CI no es una técnica accesible para la mayoría de los centros y en todas las circunstancias, basándonos en nuestros datos proponemos la siguiente fórmula para estimar el GER de forma rápida y sencilla:

GER = peso real (kg) × 30

O bien en función del estudio nutricional: en normonutridos, GER = peso real (kg) × 30; en desnutridos (IMC < 18,5 kg/m2), GER = peso real (kg) × 35; en obesos (IMC > 30 kg/m2), GER = peso real (kg) × 25.

En conclusión, las fórmulas habitualmente utilizadas para estimar el GER en adultos con FQ lo infraestiman sistemáticamente, con independencia de los valores del GER; la diferencia respecto al GER medido es mayor en pacientes con afectación más grave (especialmente homocigóticos DF508 y que presentan IPE).

Estudio financiado parcialmente por una beca de la Consejería de Salud de la Junta de Andalucía (02/150) y por el Instituto de Salud Carlos III, Red de Centros de Metabolismo y Nutrición (C03/08).

Correspondencia: Dr. G. Olveira Fuster.

Servicio de Endocrinología y Nutrición. Hospital Universitario Carlos Haya.

Avda. Carlos Haya, s/n. 29010 Málaga. España.

Correo electrónico: gabrielm.olveira.sspa@juntadeandalucia.es

Recibido: 19-4-2006; aceptado para su publicación: 3-10-2006.