Harris-Benedict-ligningen for å estimere individers basalmetabolske rate er 100 år!

– Møtereferat fra et ESPEN-symposium

I oktober var vi et på symposium i Wien, Østerrike for å lære mere om hvordan vi best kan anslå energibehov. European Society for Clinical Nutrition and Metabolism (ESPEN) arrangerte et todagers symposium for å feire at Harris-Benedict-ligningen er 100 år. Flere av foredragsholderne forsker på energiomsetning og presisjonsnivået mellom prediktive ligninger mot målt hvilemetabolisme (REE) ved hjelp av indirekte kalorimetri i forskjellige populasjoner.

Harris-Benedict-ligningen for å estimere REE inkluderer faktorer som alder, kjønn, vekt og høyde (1). Ligningen er god på gruppenivå og ble på symposiet uttalt som «perfekt» for middelaldrende, friske menn med normal kroppsmasseindeks (KMI), mens andre hadde funnet at den var den beste formelen for personer med fedme (2). REE kan generelt ikke estimeres presist til hver enkelt person ved hjelp av én ligning, da de faktiske verdiene vil fordeles rundt et estimat. Det er heller ingen konsensus angående hva som er et akseptabelt presisjonsnivå for en ligning, men presisjonsnivå på 17-80% ble rapportert for Harris-Benedict under symposiet avhengig av populasjonen som ble undersøkt.

Fra venstre: Ingrid Fange Gjelstad, Ingvild Paur, Trude R. Balstad og Lene Thoresen

For kreftpasienter under kjemoterapibehandling, uavhengig av diagnose og stadium, kan REE svinge i en U-formet kurve. Dette medfører at prediktert energibehov ved bruk av Harris-Benedict både kan under- og overestimeres i løpet av et behandlingsforløp (opp mot 25% begge veier) (3). En plausibel forklaring på dette er at det er komplekse faktorer som påvirker kreftpasienters metabolisme som ikke er inkludert i Harris-Benedict-ligningen, slik som inflammasjon (kakeksi), endret adaptasjon til faste, kreftbehandlingen og tumor i seg selv (3).

Fettfri masse har vist seg å korrelere med REE, og det har blitt stilt spørsmål om det å inkludere kroppssammensetnings-parametere vil bedre validiteten av en ligning? Svaret ser ut til å være nei. Ligninger som inkluderer fettfri masse øker ikke presisjonsnivået med tanke på å predikere REE i forskjellige tilstander (f.eks fedme og kreft). Grunnen kan være at muskelmasse bidrar lite til REE (ca 22%) sammenlignet med organer som hjerte, nyrer, hjerne og lever, som til sammen utgjør nærmere 70% (4).

Estimater vil kunne over- og underestimere energibehov, spørs­målet i den forbindelse er hvorvidt dette er skadelig/helsefarlig for pasientene. Målinger er én ting, å ernære pasienter er noe annet. Vellykket ernæringsbehandling er avhengig av flere faktorer, og så langt har ingen RCT vist at målinger av energibehov bedret overlevelse. Uansett, individuell målrettet behandling er viktig, og det ble poengtert at fremtidig ernæringsforskning og ernæringsbehandling vil få økt kredibilitet ved å innføre målinger (indirekte kalorimetri) og ikke basere behov kun på estimater.

Hvor nøyaktig de ulike likningene for å estimere REE på individnivå er, var også ett av temaene på symposiet. På gruppenivå ser det ikke ut til å spille så stor rolle hvilken formel man bruker for å estimere. Resultatene blir omtrent de samme. Purcell et al (2019) gjennomførte en studie på 125 kreftpasienter med ulike diagnoser og sammenliknet 23 likninger. De fant at på individnivå var ingen formel nøyaktig nok (5). Harris-Benedict var den formelen som kom best ut, men overestimerte REE hos 10 %, underestimerte hos ca 15 % og traff innen pluss-minus 10% hos ca. 70 % (5). Kruizenga et al (2016) har også sammenliknet 15 ulike likninger med data fra indirekte kalorimetri i en stor, blandet populasjon sykehuspasienter (237 inneliggende og 276 polikliniske), og fant at WHO-formelen var best for undervektige og normalvektige, mens Harris-Benedict var best for personer med fedme (2).

Flere foredragsholdere og deltagere var av den oppfatning at det er best å måle energiforbruket med indirekte kalorimetri, men så langt er det få som har slik teknologi tilgjengelig i klinisk praksis. Basert på en håndsopprekning blant de hundre deltakerne på symposiet, hadde ca. 5-10 personer tilgang til indirekte kalorimetri, hvorav de fleste jobbet på intensivavdelinger. Enn så lenge er prediktive likninger det vi i praksis har mulighet til å benytte, og Harris-Benedict står seg etter 100 år. Flere ligninger har kommet til, men ingen har vist vesentlig bedre presisjon eller endret det faktum at prediksjon er og blir et estimat.

Seminaret vil bli oppsummert og planlagt publisert i Clinical Nutrition i løpet av det kommende året.

Noen utvalgte referanser.

  1. Harris JA, Benedict FG. A Biometric Study of Human Basal Metabolism. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 1918;4(12):370-3.

  2. Kruizenga HM, Hofsteenge GH, Weijs PJ. Predicting resting energy expenditure in underweight, normal weight, overweight, and obese adult hospital patients. Nutr Metab (Lond). 2016;13:85.

  3. Van Soom T, El Bakkali S, Gebruers N, Verbelen H, Tjalma W, van Breda E. The effects of chemotherapy on energy metabolic aspects in cancer patients: A systematic review. Clin Nutr. 2019.

  4. Wang Z, Ying Z, Bosy-Westphal A, Zhang J, Schautz B, Later W, et al. Specific metabolic rates of major organs and tissues across adulthood: evaluation by mechanistic model of resting energy expenditure. Am J Clin Nutr. 2010;92(6):1369-77.

  5. Purcell SA, Elliott SA, Baracos VE, Chu QSC, Sawyer MB, Mourtzakis M, et al. Accuracy of Resting Energy Expenditure Predictive Equations in Patients With Cancer. Nutrition in clinical practice : official publication of the American Society for Parenteral and Enteral Nutrition. 2019.