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J. pediatr. (Rio J.) ; 86(5): 400-404, out. 2010. graf, tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-564223

ABSTRACT

OBJETIVOS: Examinar a prevalência da sub e supernotificação da ingestão energética em adolescentes e seus fatores associados. MÉTODOS: Estudo transversal com 96 adolescentes na pós-puberdade (47 com peso normal e 49 obesos), com idade média de 16,6±1,3 anos. Peso e altura foram medidos e o índice de massa corporal foi calculado. A composição corporal foi avaliada através de absorciometria por raios X de dupla energia. A ingestão de alimentos foi avaliada por meio de um registro alimentar de 3 dias. Realizou-se uma avaliação bioquímica (níveis séricos de colesterol total, LDL, HDL, glicose plasmática e insulina). Os subnotificadores relataram uma ingestão energética < 1,35 x taxa metabólica basal (TMB), enquanto os supernotificadores relataram uma ingestão energética > 2,4 x TMB. RESULTADOS: Notificação imprecisa (sub ou supernotificação) da ingestão energética foi identificada em 65,6 por cento dos adolescentes (64,6 e 1 por cento de sub e supernotificação, respectivamente). Os adolescentes obesos apresentaram 5.0 vezes mais chances de subnotificar a ingestão energética (IC95 por cento 2,0-12,7) do que os participantes com peso normal. Os subnotificadores apresentaram taxas mais altas de ingestão insuficiente de carboidratos (19,3 versus 12,1 por cento, p = 0,046) e de lipídios (11,3 versus 0 por cento, p < 0,001) do que os notificadores plausíveis. A ingestão de colesterol também foi mais baixa entre os subnotificadores (p = 0,017). Não houve diferenças significativas na composição corporal e nos parâmetros bioquímicos em relação à notificação imprecisa. CONCLUSÕES: Os resultados obtidos demonstraram alta porcentagem de notificação imprecisa da ingestão energética entre adolescentes, principalmente entre os obesos, o que sugere que os valores de consumo de nutrientes ajustado para o consumo de energia deveriam ser empregados na análise de risco da relação dieta-doença a fim de contribuir para a redução de erros associados à notificação imprecisa.


OBJECTIVES: To examine the prevalence of under and overreporting of energy intake in adolescents and their associated factors. METHODS: Cross-sectional study with 96 postpubertal adolescents (47 normal-weight and 49 obese), mean age of 16.6±1.3 years. Weight and height were measured, and body mass index was calculated. Body composition was assessed by dual energy X-ray absorptiometry. Dietary intake was evaluated by a 3-day dietary record. Biochemical assessment was performed (serum total cholesterol, LDL-cholesterol, HDL-cholesterol, plasma glucose, and insulin). Underreporters reported energy intake < 1.35 x basal metabolic rate (BMR), whereas overreporters reported energy intake > 2.4 x BMR. RESULTS: Energy intake misreporting (under or overreporting) was identified in 65.6 percent of adolescents (64.6 and 1 percent of under and overreporting, respectively). Obese adolescents were 5.0 times more likely to underreport energy intake (95 percentCI 2.0-12.7) than normal-weight participants. Underreporters showed higher rates of insufficient intake of carbohydrate (19.3 vs. 12.1 percent, p = 0.046) and lipids (11.3 vs. 0 percent, p < 0.001) than plausible reporters. Cholesterol intake was also lower in underreporters (p = 0.017). There were no significant differences in body composition and biochemical parameters in relation to misreporting. CONCLUSIONS: The results obtained demonstrated a high percentage of misreporting of energy intake among adolescents, especially among obese subjects, which suggests that energy-adjusted nutrient intake values should be employed in diet-disease risk analysis in order to contribute to a reduction in errors associated with misreporting.


Subject(s)
Adolescent , Female , Humans , Male , Basal Metabolism , Energy Intake , Nutritional Status , Self Disclosure , Body Composition , Brazil , Body Weight/physiology , Chi-Square Distribution , Cross-Sectional Studies , Diet Records , Diet Surveys , Feeding Behavior , Obesity/etiology , Prevalence , Risk Factors , Statistics, Nonparametric
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