Efeito do índice glicêmico no gasto energético e utilização de substrato energético antes e depois de exercício cicloergométrico / Effect of glycemic index on energy expenditure and energy substrate utilization before and after exercise on a stationary bicycle

OBJETIVO: No presente artigo, avaliou-se o efeito do consumo, durante cinco dias consecutivos, de refeições diferindo em índice glicêmico no gasto energético, na oxidação de substrato energético e no consumo excessivo de oxigênio após o exercício. MÉTODOS: Participaram do estudo 15 homens bem treinados, com idade de M=24,4, DP=3,70 anos e consumo máximo de oxigênio (VO2max) de M=70,00, DP=5,32mL (kg.min)-1. Após o consumo das refeições, os participantes permaneceram por noventa minutos no calorímetro indireto Deltatrac®, para a avaliação dos parâmetros metabólicos. A seguir, foi realizado um exercício de 85 a 95 por cento da frequência cardíaca máxima, em três estágios de dez minutos. Os parâmetros metabólicos foram novamente avaliados durante os sessenta minutos pós-exercício. RESULTADOS: Os tratamentos aplicados no estudo não afetaram o gasto energético, o consumo excessivo de oxigênio e a oxidação lipídica após o exercício. Entretanto, a taxa de oxidação de gordura foi maior durante os noventa minutos no grupo que consumiu a refeição de alto índice glicêmico antes do exercício, em relação ao da refeição de baixo índice glicêmico. Além disso, a taxa de oxidação lipídica do período pós-prandial foi inferior àquela obtida no período pós-exercício. CONCLUSÃO: Os resultados sugerem que enquanto o consumo de refeições de baixo índice glicêmico pode não exercer efeito benéfico, a realização de exercício físico pode promover maior oxidação lipídica e consequentemente afetar a redução do teor de gordura corporal.

OBJECTIVE: The present study assessed, on 5 consecutive days, the effect of consuming meals with different glycemic indices on energy expenditure, energy substrate oxidation and excessive oxygen consumption after exercise. METHODS: A total of 15 well trained men aged M=24.4, SD=3.70 years with a mean body mass index of M=21.97, SD=1.46 kg/m2 and maximum oxygen uptake (VO2max) of M=70.00, SD= 5.32 mL(kg.min)-1 participated in the study. After the meal, the participants remained 90 minutes in the indirect calorimeter Deltatrac® for assessment of the metabolic parameters. Next, they exercised at 85-95 percent of their maximum heart rate in three bouts of 10 minutes. The metabolic parameters were reassessed within the 60 minutes following the exercise. RESULTS: The study treatments did not affect energy expenditure, excessive oxygen consumption or fat oxidation after exercise. However, the rate of fat oxidation in the 90 minutes that followed the meal was higher in those who consumed the high-glycemic index meal than in those who consumed the low-glycemic index meal. Moreover, the postprandial fat oxidation rate was lower than that observed after the exercise. CONCLUSION: These results suggest that, while the consumption of low-glycemic index meals may not have beneficial effects, exercise can promote greater fat oxidation and, consequently, reduce body fat.

Taxa metabólica de repouso de ciclistas estimada por equações e obtida por calorimetria indireta / Resting metabolic rate of cyclists estimated by mathematical equations and obtained by indirect calorimetry

A taxa metabólica de repouso (TMR) pode ser determinada por calorimetria indireta (CI). Porém, em função da praticidade, na prática clínica na maioria das vezes esta é estimada por equações de predição, as quais foram desenvolvidas em estudos envolvendo indivíduos não atletas. Apesar de alguns autores terem indicado que tais equações não estimam adequadamente a TMR, estas têm sido bastante utilizadas para calculá-la e prescrever dietas, inclusive para atletas. O objetivo deste estudo foi comparar a TMR determinada por CI com a estimada pelas equações de Harris & Benedict (HB), Schofield, FAO/WHO/UNU e Henry & Rees (HR), em 15 homens ciclistas, de 24,4 ± 3,68 anos, apresentando índice de massa corporal de 21,97 ± 1,46kg/m² e VO2máx de 70,00 ± 5,32mL(kg.min)-1. Para comparar a TMR determinada por CI e pelas equações, utilizou-se o tratamento estatístico testes t de Student (variáveis com distribuição normal) e de Mann-Whitney (variáveis sem distribuição normal), considerando p < 0,05. Além disso, foi realizada correlação de Pearson entre TMR e massa livre de gordura (MLG). Verificou-se que a TMR foi subestimada em 23,5 por cento, 16,7 por cento, 16,8 por cento e 16,9 por cento, respectivamente, quando se utilizaram as equações de HR, FAO/WHO/UNU, Schofield e HB, em relação à TMR obtida por CI. A TMR se correlacionou com a MLG (r = 0,551, p = 0,03). Os resultados confirmam que as equações avaliadas não são adequadas para estimar a TMR em atletas. Tais resultados podem ser explicados pela maior quantidade de MLG apresentada por atletas e possivelmente maior resposta dos receptores β-adrenérgicos aos estímulos do sistema nervoso simpático, resultando em TMR mais alta que em indivíduos sedentários. Diante disso, desenvolveu-se uma equação com as variáveis MLG e idade para melhor estimativa da TMR de ciclistas. Recomenda-se, no entanto, que a equação desenvolvida seja validada em estudo envolvendo um número maior de ciclistas, para que...

The resting metabolic rate (RMR) can be determined by indirect calorimetry (IC). However, the clinical estimation of this parameter has been done using mathematical equations, which were developed in studies involving non-athletes. Although some authors have indicated that such equations do not estimate correctly the RMR, they have been constantly used to estimate such parameter and to prescribe diets, including for athletes. The objective of this study was to compare the RMR determined by IC with the ones estimated using the equations proposed by Harris & Benedict (HB), Schofield, FAO/WHO/UNU and Henry & Rees (HR), in 15 male cyclists, aged 24.4±3.68 years, body mass index of 21.97±1.46 kg/m² and VO2max of 70.00±5.32 mL(kg.min)-1. Student's t test (when data presented normal distribution) and Mann-Whitney (when data did not present normal distribution) were used to compare the RMR determined by IC and the ones estimated by the equations. Probability values below 0.05 were considered statistically significant. Pearson bivariate correlation coefficients were calculated to evaluate the relationship between RMR and fat free mass (FFM). It was verified that the RMR was significantly underestimated in 23.5 percent, 16.7 percent, 16.8 percent and 16.9 percent, respectively by the equations proposed by HR, FAO/WHO/UNU, Schofield and HB in comparison to RMR obtained by IC. RMR values were significantly correlated with FFM (r=0.551, p=0.03). These results confirm that the equations evaluated in this study are not appropriate to estimate the RMR of athletes. Such results can be explained by the fact that athletes have more FFM and possibly a greater β- adrenergic receptors response to the sympathetic nervous system, which in turn leads to RMR higher than in sedentary people. Therefore, we created an equation considering the FFM and age variables to better estimate athletesï RMR. However, this equation should be validated in a study involving...