Estimativa da taxa de pico de fluxo expiratório em jovens indianos / Estimation of peak expiratory flow rate in young Indians

RESUMO

INTRODUÇÃO: O pico de fluxo expiratório (PFE) é comumente usado para monitorar a progressão de doenças respiratórias, pois fornece boas informações sobre o estado das vias aéreas. Uma boa quantidade de pesquisas está sendo feita em todo o mundo para estabelecer uma equação de previsão local. A força-tarefa conjunta da Sociedade Torácica Americana e da Sociedade Respiratória Europeia promoveu pesquisas a esse respeito. Na Índia, os dados derivados da população caucasiana ainda são usados para o PFE. OBJETIVO: Estudar a relação dos parâmetros do PFE e os dados antropométricos como idade, altura, peso, índice de massa corporal (IMC), área de superfície corporal (ASC) e estabelecer uma equação de regressão para jovens adultos indianos. MÉTODOS: PFE foi feito em 1000 sujeitos de 15-25 anos da região metropolitana de Mumbai. O coeficiente de correlação de Pearson foi usado para entender a relação dos parâmetros antropométricos e PFE. A análise de regressão multivariada foi feita para estabelecer uma equação de predição. (Alfa 5%) RESULTADOS: Idade e todos os parâmetros antropométricos foram correlacionados com PFE. O pico de fluxo expiratório médio da população masculina foi de 515 ml / seg, enquanto a feminina foi de 399 ml / seg. Para o PFE, a maior correlação foi observada com a ASC seguida de altura, peso e idade, enquanto o IMC apresentou o menor coeficiente de correlação. TPFE teve a melhor significância com a idade, ASC, altura e IMC. Teve menos significado com o peso. No sexo feminino, a TPFE teve a melhor significância com altura, peso, IMC e idade. CONCLUSÃO: Existem diferenças de gênero na TPFE. Portanto, equações específicas de gênero são necessárias para a estimativa da TPFE

ABSTRACT

INTRODUCTION: Peak expiratory flow rate (PEFR) is commonly used to monitor the progression of respiratory diseases as it gives good information about the status of airways. A good amount of research is going across the world to establish a local prediction equation. The joint task force of the American thoracic society and European Respiratory Society has promoted research in this regard. In India, data derived from the Caucasian population are still used for PEFR. OBJECTIVE: To verify the relationship between PEF levels and the variables age, sex, anthropometric and body surface area, and establish the regression equation for young Indian adults. METHODS: A cross-sectional observational study was conducted in 15-25 years aged 1000 subjects from the Metropolitan region of Mumbai. Pearson's correlation coefficient was used to understand the relation of anthropometric parameters and PEFR. Multivariate regression analysis was done for establishing a prediction equation (Alpha 5%). RESULTS: Age and all anthropometric parameters were correlated with PEFR. The mean PEFR of the male population was 515 ml/sec, whereas, for females, it was 399 ml/sec, for PEFR highest correlation was observed with BSA (.696) followed by weight (.667), height (.630), age (.504) whereas BMI shown lowest correlation coefficient (.445). PEFR had the best significance with age, BSA, Height, and BMI. It had less significance with weight. In females, PEFR had the best significance with Height, weight, BMI, and Age. CONCLUSION: Gender-wise differences exist in PEFR. Hence gender-specific equations are needed for the estimation of PEFR.