CC BY
3
Для корреспонденции
Раджабкадиев Раджабкади Магомедович - научный сотрудник
лаборатории антропонутрициологии и спортивного питания
ФГБУН «ФИЦ питания и биотехнологии»
Адрес: 109240, Российская Федерация, г. Москва,
Устьинский проезд, д. 2/14
Телефон: (495) 698-53-20
E-mail: [email protected]
https://orcid.org/0000-0002-3634-8354
Раджабкадиев Р.М.1, Выборная К.В.1, Соколов А.И.1, Никитюк Д.Б.1 3
Сравнительная оценка величины основного обмена спортсменов с различным уровнем физической активности на основе прогностических уравнений
1 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Федеральный исследовательский центр питания, биотехнологии и безопасности пищи, 109240, г. Москва, Российская Федерация
2 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет), 119991, г. Москва, Российская Федерация
3 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы», 125009, г. Москва, Российская Федерация
1 Federal Research Centre for Nutrition, Biotechnology and Food Safety, 109240, Moscow, Russian Federation
2 I.M. Sechenov First Moscow State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation (Sechenov University), 119991, Moscow, Russian Federation
3 Peoples' Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba, Moscow, 125009, Moscow, Russian Federation
Использование лабораторных методов оценки энерготрат спортсменов требует наличия соответствующего оборудования и обученного персонала, что весьма затруднительно в условиях повседневной спортивной деятельности. В связи с этим использование прогностических уравнений, которые наиболее
Финансирование. Исследование выполнено в рамках темы госзадания (№ FGMF-2022-0004). Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие конфликта интересов.
Вклад авторов. Концепция и дизайн исследования - Соколов А.И., Никитюк Д.Б.; сбор и анализ данных, написание текста -Раджабкадиев Р.М., Выборная К.В.; утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи - все авторы.
Для цитирования: Раджабкадиев Р.М., Выборная КВ., Соколов А.И., Никитюк Д.Б. Сравнительная оценка величины основного обмена спортсменов с различным уровнем физической активности на основе прогностических уравнений // Вопросы питания. 2024. Т. 93, № 5. С. 35-42. DOI: https://doi.org/10.33029/0042-8833-2024-93-5-35-42 Статья поступила в редакцию 26.06.2024. Принята в печать 26.09.2024.
Funding. The study was carried out within the framework of the state task (No. FGMF-2022-0004). Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
Contribution. Concept and design of the study - Sokolov A.I., Nikityuk D.B.; collection and analysis of data, writing the text - Radzhabkadiev R.M., Vybornaya K.V.; approval of the final version of the article, responsibility for the integrity of all parts of the article - all authors.
For citation: Radjabkadiev R.M., Vybornaya K.V., Sokolov A.I., Nikityuk D.B. Comparative assessment of the basal metabolic rate in athletes with different level of physical activity based on prediction equations. Voprosy pitaniia [Problems of Nutrition]. 2024; 93 (5): 35-42. DOI: https://doi. org/10.33029/0042-8833-2024-93-5-35-42 (in Russian) Received 26.06.2024. Accepted 26.09.2024.
Comparative assessment of the basal metabolic rate in athletes with different level of physical activity based on prediction equations
Radjabkadiev R.M.1, Vybornaya K.V.1, Sokolov A.I.1, Nikityuk D.B.1-3
точно отражают энерготраты, имеет первостепенное значение для разработки рекомендаций по питанию и восстановлению спортсменов. Цель исследования - сравнительная оценка величины основного обмена (ВОО) высококвалифицированных спортсменов, полученная с применением наиболее часто используемых в спортивной практике прогностических уравнений. Материал и методы. Проанализированы результаты обследования в предсо-ревновательный период спортивной подготовки 180 спортсменов высокого класса, членов сборных команд РФ по 4 неигровым видам спорта (пулевая стрельба, биатлон, бобслей, сноуборд) обоего пола (107 мужчин и 73 женщины в возрасте от 18 до 30 лет), проведенного утром, натощак, по истечении 10-12 ч после тренировки. ВОО оценивали с помощью биоимпедансного анализатора InBody 720 (уравнение Кэтча-МакАрдла) и прогностических уравнений Миффлина-Сант Жеора, Каннингема, ДеЛоренцо и Харриса-Бенедикта. Тощую массу тела (ТМТ) определяли с использованием биоимпедансного анализатора и расчетных уравнений Бура, Хьюма и Джеймса.
Результаты. При оценке ВОО у спортсменов самые низкие значения были получены при использовании уравнения Кэтча-МакАрдла, применяемого в анализаторе InBody 720. Самые высокие показатели ВОО в мужских группах были получены при расчете с помощью уравнения Де Лоренцо, они на 3,9-15,5% превысили расчетные показатели, полученные с помощью уравнений Харриса-Бенедикта, Миффлина-Сант Жеора и Кэтча-МакАрдла (р<0,05). В женских группах самые высокие показатели ВОО были получены при использовании уравнения Миффлина-Сант Жеора; они превышали рассчитанные согласно уравнениям Кэтча-МакАрдла, Каннингема и Харриса-Бенедикта данные на 13,8-30,8% (р<0,05). Уравнение Каннингема, с помощью которого рассчитывается ВОО исходя из ТМТ, показало достоверно большие значения по сравнению с формулой Кэтча-МакАрдла;различия составили около 180 ккал для мужских групп и около 160 ккал для женских (р<0,05). В группах мужчин-спортсменов наименьшие значения ТМТ были получены при использовании формулы Хьюма. Эти значения были статистически значимо ниже (р<0,05), чем результаты определения ТМТ по формулам Бура и Джеймса (на 5,4-8,3%), а также при оценке ТМТ с помощью анализатора InBody 720 (на 7,1-7,7%). В женских спортивных группах наименьшие значения ТМТ были получены аппаратным методом, тогда как расчет по формулам показал большие значения, максимальные - по формуле Бура, однако различия не достигали уровня статистической значимости. Заключение. При оценке ВОО у спортсменов различных специализаций c использованием уравнений прогноза результаты могут различаться на 3,9-15,5% в мужских группах и на 13,8-30,8% в женских группах. В связи с тем, что ВОО является отправной точкой расчета потребностей спортсмена в пищевых веществах и энергии, рекомендуется использовать уравнения, учитывающие компонентный состав тела, а именно содержание ТМТ, или биоимпедансный анализатор. При отсутствии анализатора состава тела ТМТ также можно рассчитать с помощью прогностических уравнений, однако следует учитывать существующие различия между измеренными и расчетными значениями этого показателя.
Ключевые слова: спортсмены; калориметрия; скорость метаболизма; энерготраты; обмен покоя; величина основного обмена; тощая масса тела; прогностические уравнения
The use of laboratory methods for assessing energy expenditure in athletes requires the availability of appropriate equipment and trained personnel, which is very difficult in the context of everyday sports activities. Therefore, the use of predictive equations that most accurately reflect energy expenditure is of paramount importance for developing dietary and recovery recommendations for athletes.
The purpose of this research was to compare the basal metabolic rate (BMR) of highly skilled athletes obtained using predictive equations.
Material and methods. The results of the examination of 180 elite athletes, members of the Russian national teams in four sports (shooting, biathlon, bobsleigh, snowboarding), of both sexes (107 men and 73 women aged 18 to 30 years), conducted in the morning, on an empty stomach, 10-12 hours after training, were analyzed during the pre-competition period of sports training. BMR was assessed using the InBody 720 bioimpedance analyzer (Katch-McArdle formula) and calculated using Mifflin-St Jeor, Cunningham, De Lorenzo and Harris-Benedict predictive equations. Lean body mass (LBM) was determined using an InBody 720 bioimpedance analyzer and calculated using Boer, Hume and James predictive equations.
Results. When assessing the BMR in athletes, the lowest values were obtained using the Katch-McArdle equation which is built into the InBody 720 analyzer. The highest values for men were obtained using the De Lorenzo equation, they exceeded the calculated values
obtained using the Harris-Benedict, Mifflin—St Jeor and Katch-McArdle equations by 3.9—15.5% (p<0.05). In the female groups, the highest BMR values were obtained using the Mifflin—St Jeor equation; they exceeded the data calculated according to the Katch-McArdle, Cunningham and Harris—Benedict equations by 13.8—30.8% (p<0.05). The Cunningham formula, which is used to calculate the BMR based on the LBM, showed significantly higher values compared to the Katch—McArdle formula (p<0.05), the differences were about 180 kcal for the male groups and about 160 kcal for the female groups. In male athletes, the lowest LBM values were obtained using the Hume equation. These values were significantly lower (p<0.05) than the results of LBM calculation using the Boer and James equations (by 5.4—8.3%), as well as when assessing LBM using the InBody 720 analyzer (by 7.1—7.7%). In female sports groups, the lowest LBM values were obtained using the hardware method, while calculations using predictive equations showed higher values (the maximum LBM values using the Boer equation), but the differences were not statistically significant.
Conclusion. When using prediction equations to assess the BMR in athletes of different specializations, it should be taken into account that the results may differ by 3.9—15.5% when assessed in male groups and by 13.8—30.8% in female groups. Since the BMR is the starting point for calculating an athlete's needs for nutrients and energy, it is recommended to use equations that take into account body composition, namely the content of LBM, or use a bioimpedance analyzer. BMT can also be calculated using prediction equations if a body composition analyzer is not available, but it should be taken into account that there are differences between the measured and calculated values of this indicator. Keywords: athletes; calorimetry; metabolic rate; energy expenditure; resting metabolism; basal metabolic rate; lean body mass; predictive equations
В условиях регулярных физических нагрузок, которые испытывают спортсмены на протяжении многих лет, оптимальный баланс между потреблением и расходом энергии имеет первостепенное значение для сохранения здоровья спортсмена и повышения его работоспособности. Суточные энерготраты (ЭТсут) организма складываются из 3 основных компонентов: величины основного обмена (ВОО), энергетических затрат, связанных с физической активностью (ЭТФА), и специфического динамического действия пищи (пищевого тер-могенеза) [1, 2]. ВОО представляет собой минимальное количество энергии, необходимое организму в состоянии покоя для поддержания основных жизненно важных функций, таких как дыхание, циркуляция крови, обмен веществ, деятельность нервной системы, температурный баланс и т.д. Правильное измерение ВОО должно проводиться сразу после пробуждения, натощак в условиях температурного (22-25 °С) и психологического комфорта, без посторонних раздражителей. В условиях научного исследования провести такое измерение представляется затруднительным, поэтому некоторые исследователи прибегают к оценке энерготрат покоя (ЭТП) [2]. Определяют ЭТП преимущественно в максимально комфортных и приближенных к измерению ВОО условиях, с той основной разницей, что измерение проводится после стандартного завтрака, не натощак и после того, как обследуемый прибыл на место обследования. ЭТП меньше чем на 10% превышают показатели ВОО, главным образом за счет энергии, затрачиваемой организмом на пищевой термогенез [2].
У лиц с малоподвижным образом жизни ВОО варьирует от 60 до 75% ЭТсут, тогда как у спортсменов и физически активных лиц составляет до 50% [3, 4]. При этом у спортсменов ЭТФА могут варьировать в пределах 25-75% ЭТсут в зависимости от коэффициента физической активности [2].
Определение ВОО - необходимое условие при оценке потребности организма в макро- и микронутриентах, составлении рационов питания и планировании оптимальной нутритивной поддержки спортсменов на различных этапах тренировочного процесса. Существует несколько методов измерения ВОО [5]. Эталонным методом является непрямая калориметрия [6], однако ее применение требует специального оборудования, обученного персонала для проведения измерений, помещения с комфортными условиями, существенных финансовых и временных затрат и т.д. [4, 7, 8]. В связи с этим альтернативными методами оценки ВОО считают расчетный метод (с помощью уравнений) и аппаратный метод био-импедансометрии.
В программном обеспечении биоимпедансных анализаторов состава тела (БИ-анализаторов) есть функция определения уровня основного обмена, на основании которого рассчитывается удельная ВОО и рекомендуемый суточный уровень энергопотребления с учетом уровня физической нагрузки. В различных биоимпе-дансных анализаторах используются различные формулы; например, в анализаторе АВС-01 «Медасс» (ООО НТЦ «МЕДАСС», РФ) используется формула Ю.В. Хрущевой и соавт., оценивающая ВОО по активной клеточной массе [9], а в анализаторах InBody (InBody, Южная Корея) используется формула Кэтча-МакАрдла, оценивающая ВОО по тощей массе тела (ТМТ) [10]. При отсутствии возможности провести аппаратное измерение ВОО как методом непрямой калориметрии, так и методом биоимпедансометрии (на основе встроенных уравнений) рекомендуется рассчитывать ВОО с помощью уравнений прогноза, которые широко распространены как в клинической, так и в спортивной практике. Следует отметить, что в уравнениях для оценки ВОО используется различное количество предикторов. Некоторые
Таблица 1. Уравнения для расчета тощей массы тела (LBM, кг) Table 1. Equations for calculating lean body mass (LBM, kg)
Уравнение Equation Пол Gender Формула / Formula
Бура [11] Boer [11] М/М LBM = 0,407 х BW + 0,267 х H - 19,2
Ж/W LBM = 0,252 х BW + 0,473 х H - 48,3
Хьюма [12] Hume [12] М/М LBM = (0,32810 х BW) + (0,33929 х H) - 29,5336
Ж/W LBM = (0,29569 х BW) + (0,41813 х H) - 43,2933
Джеймса [13] James [13] М/М LBM = 1,1 х BW - 128 * (BW / H)2
Ж/W LBM = 1,07 х BW - 148 * (BW / H)2
П р и м е ч а н и е. BW - масса тела, кг; H - рост, см; М - мужчины; Ж - женщины.
N o t e. BW - body weight, kg; H - height, cm; M - men; W - women.
уравнения ограничиваются только массой (МТ) и длиной тела (ДТ) или МТ, ДТ и возрастом, тогда как другие уравнения основаны на величине ТМТ.
Оценка тощей (безжировой) массы тела также может быть проведена несколькими методами, эталонным является метод рентгеновской денситометрии. В связи с тем, что этот метод дорогостоящий, а из-за рентгеновского облучения его можно использовать не чаще 1 раза в 6 мес, в спортивной медицине и спортивной морфологии принято использовать биоимпеданс-ный и антропометрический методы. Биоимпедансный анализ является быстрым и неинвазивным методом оценки состава тела спортсменов. С помощью него можно определить количество жировой массы тела (ЖМТ) и ТМТ, активной клеточной и скелетно-мышеч-ной массы, а также количество общей, вне- и внутриклеточной воды организма, измерив при этом только ДТ и МТ. Антропометрический метод заключается в расчете ЖМТ и ТМТ по формулам с использованием различного количества параметров, измеренных методом антропометрии. Существуют как минимум 2 группы формул для расчета ТМТ, в которых используют результаты антропометрических измерений. Первая группа - формулы для расчета ЖМТ с последующим вычислением ТМТ из МТ. В них используются
результаты измерения величин кожно-жировых складок методом калиперометрии. Вторая группа - формулы для расчета собственно ТМТ. В них используются результаты измерения МТ и ДТ, что в условиях отсутствия калипера и биоимпедансного анализатора является легкодоступным и простым методом оценки ТМТ. Если возможность провести спортсменам биоимпедансный анализ и оценить компонентный состав тела отсутствует, то, применив одно из нижеуказанных уравнений (табл. 1), основанных на измерении МТ и ДТ, можно рассчитать количество ТМТ для последующей оценки ВОО.
Цель данного исследования - сравнительная оценка ВОО высококвалифицированных спортсменов, полученная с применением наиболее часто используемых в спортивной практике прогностических уравнений.
Материал и методы
Проанализированы результаты обследования в предсоревновательный период спортивной подготовки 180 спортсменов высокого класса, членов сборных команд РФ по 4 неигровым видам спорта (пулевая стрельба, биатлон, бобслей, сноуборд) обоего пола (107 мужчин и 73 женщины в возрасте от 18 до 30 лет), проведенного утром, натощак, по истечении 10-12 ч после тренировки. Характеристика спортсменов, их антропометрические показатели и компонентный состав тела, оцененный с помощью программного обеспечения Looking'Body на биоимпедансном анализаторе InBody 720 (Южная Корея), представлены в работе [14].
ТМТ спортсменов оценивали с использованием расчетных формул, рекомендуемых к использованию во взрослой популяции (см. табл. 1). Для расчета ВОО были использованы уравнения прогноза, представленные в табл. 2.
Статистическую обработку данных проводили с помощью программ IBM SPSS Statistics v. 23.0 (IBM, США) и Microsoft Excel (2003). Тест на нормальность проводили с использованием критерия Смирнова-Колмогорова для
Таблица 2. Прогностические уравнения, используемые для оценки величины основного обмена (BMR, ккал) Table 2. Prediction equations used to estimate basal metabolic rate (BMR, kcal)
Уравнение / Equation Пол / Gender Формула / Formula
Харриса-Бенедикта, 1918 [15] / Harris-Benedict, 1918 [15] М/М BMR = 66,473 + [13,7516 х BW] + [5,0033 х H] - [6,755 х A]
Ж/W BMR = 655,0955 + [9,5634 х BW] + [1,8496 х H] - [4,6756 х A]
Миффлина-Сант Жеора, 1990 [16] / Mifflin-St Jeor, 1990 [16] М/М BMR = [10 х BW] + [6,25 х H] - [5 х A + 5]
Ж/W BMR = [10 х BW] + [6,25 х H] - [5 х A - 161]
Де Лоренцо, 1999 [17] / De Lorenzo, 1999 [17] М/Ж M/W BMR = -857 +9,0 х BW + 11,7 х H
Кэтча-МакАрдла [18] / Katch-McArdle [18] М/Ж M/W BMR = [LBM х 21,6] + 370
Каннингема, 1980 [19] / Cunningham, 1980 [19] М/Ж М/W BMR = 484,264 + 22,771 х LBM
П р и м е ч а н и е. BW - масса тела, кг; H - рост, см; A - возраст, годы; LBM - тощая масса тела, кг; М - мужчины; Ж - женщины. N o t e. BW - body weight in kg; H - height in cm; A - age; LBM - lean body mass in kg; M - men; W - women.
Таблица 3. Расчетные показатели величины основного обмена обследованных спортсменов (M±a) Table 3. Calculated parameters of the basal metabolic rate of the examined athletes (M±a)
Формула / Formula
Вид спорта Kind of sport Пол Gender n Кэтча-МакАрдла Katch-McArdle (InBody 720) Каннингема Cunningham Миффлина-Сант Жеора Mifflln-St Jeor Харриса-Бенедикта Harris-Benedict Де Лоренцо De Lorenzo
Пулевая стрельба M/M 38 1637±113 1820±1191 1701 ±1322 1777±1641 1863±1431' 3 4
Bullet shooting Ж/W 34 1272±83 1435±881 1654±8612 1409±711' 3 1591 ±1061' 2 4
Биатлон M/M 20 1605±72 1786±761 1679±692 1752±821 1821±891' 3 4
Biathlon Ж/W 10 1292±65 1456±691 1668±621' 2 1409±413 1604±761' 2' 4
Бобслей M/M 28 1803±106 1995±1121 1911±1181 2045±1471' 3 2083±1361' 3
Bobsled Ж/W 12 1387±96 1556±1011 1772±1011' 2 1498±823 1730±1241' 2' 4
Сноуборд M/M 21 1621±111 1803±1171 1718±108 1802±1331 1854±1331' 3
Snowboard Ж/W 17 1305±92 1470±971 1708±911' 2 1452±711' 3 1630±1141' 2' 4
П р и м е ч а н и е. Ж - женщины; М - мужчины. Статистически значимое различие (р<0,05) по сравнению с величиной, рассчитанной по уравнению:1 - Кэтча-МакАрдла;2 - Каннингема;3 - Миффлина-СантЖеора; 4 - Харриса-Бенедикта.
N o t e. M - men; W - women. Statistically significant difference (p<0.05) compared to: 1 - Katch-McArdle ВОО; 2 - Cunningham; 3 - Mifflin-St Jeor; 4 - Harris-Benedict.
общей объединенной выборки в рамках трехфакторного дисперсионного анализа, после которого проводили множественное сравнение средних с использованием критерия Тьюки. Результаты представлены в виде средних величин и стандартного отклонения (M±a). Уровень значимости различий считали достоверным при р<0,05.
Результаты и обсуждение
Результаты расчета ВОО у спортсменов, занятых в разных видах спорта, по прогностическим уравнениям представлены в табл. 3.
Самые низкие значения ВОО как мужчин, так и женщин были получены с помощью уравнения Кэтча-МакАрдла, используемого в биоимпедансном анализаторе In Body 720. У всех обследованных спортсменов показатели ВОО, рассчитанные с использованием уравнения Каннингема, в среднем на 180 ккал у мужчин и 160 ккал у женщин превысили аналогичные показатели, полученные с помощью уравнения Кэтча-МакАрдла (р<0,05). Самые высокие показатели ВОО в группах мужчин были получены с помощью уравнения Де Лоренцо; они на 3,915,5% превысили расчетные показатели, полученные с помощью уравнений Харриса-Бенедикта, Миффлина-Сант Жеора и Кэтча-МакАрдла (р<0,05). В женских группах самые высокие показатели ВОО были получены при использовании уравнения Миффлина-Сант Жеора; они превысили расчетные показатели, полученные с помощью уравнений Кэтча-МакАрдла, Каннингема и Хар-риса-Бенедикта, на 13,8-30,8% (р<0,05).
Наблюдаемые различия в значениях ВОО спортсменов при использовании прогностических уравнений связаны с тем, что каждое из них было разработано и верифицировано на определенной когорте обследуемых с использованием различных антропометрических параметров и показателей компонентного состава тела [6]. К примеру, предложенное Де Лоренцо [17] уравнение
для расчета ВОО было разработано с учетом показателей МТ и ДТ 51 спортсмена мужского пола, специализирующихся в водном поло (п=22), дзюдо (п=12), каратэ (п=17) и тренирующихся не менее 3 ч в день. В уравнениях Миффлина-Сант Жеора и Харриса-Бенедикта предиктором ВОО, помимо показателей МТ и ДТ, также выступил пол обследуемых [15, 16]. Важно отметить, что Миффлин и Сант Жеор при разработке уравнения использовали данные общей популяции, среди которых находились лица, выходящие за пределы нормальных значений индекса массы тела, в том числе страдающие ожирением. Например, средний индекс массы тела мужчин, принявших участие в исследовании, составил 27,5±4,1 кг/м2, женщин - 26,2±4,9 кг/м2, максимальное значение - 42 кг/м2 [7].
Уравнение Харриса-Бенедикта, которому более 120 лет, было получено при обследовании 239 условно здоровых участников (136 мужчин, 103 женщины) преимущественно с нормальной массой тела. В качестве предиктора скорости метаболизма были рассмотрены показатели ДТ, МТ и возраста обследуемых [20]. Однако использование данного уравнения при оценке ВОО спортсменов высокого класса, специализирующихся в различных спортивных дисциплинах, все больше подвергается сомнению. К примеру, было показано, что уравнение Харриса-Бенедикта значительно занижает показатели скорости метаболизма у высококвалифицированных спортсменов олимпийских видов спорта и у атлетов ультрамарафонских дистанций [8, 21].
Несмотря на то что вышеописанные уравнения широко используются в спортивной практике, их применение в когортах спортсменов высокого класса должно быть осторожным, поскольку между рассчитанными и измеренными показателями ВОО наблюдаются существенные различия [4, 6].
В настоящее время продолжается поиск наиболее информативных предикторов ВОО, используемых при
Таблица 4. Тощая масса тела спортсменов (в килограммах), рассчитанная по формулам (M±a) Table 4. Lean body mass of athletes (in kg), calculated using the formulas (M±a)
Вид спорта Пол Формула / Formula
Kind of sport Gender Бура / Boer Хьюма / Hume Джеймса / James InBody 720
Пулевая стрельба M/M 57,2±5,2* 54,1 ±4,7 57,5±6,2* 58,6±5,2*
Bullet shooting Ж/W 44,0±3,5 42,6±8,6 43,7±3,8 41,7±3,8
Биатлон M/M 55,8±3,0* 52,7±2,9 56,0±3,5* 57,1 ±3,3*
Biathlon Ж/W 44,8±2,7 43,1 ±2,6 43,5±2,2 42,6±3,0
Бобслей M/M 65,6±5,0* 61,6±4,5 67,2±5,3* 66,3±4,9*
Bobsled Ж/W 48,8±4,0 47,4±4,2 48,2±4,4 47,0±4,4
Сноуборд M/M 56,9±4,8* 53,8±4,4 57,2±5,7* 57,9±5,1*
Snowboard Ж/W 45,4±3,9 44,0±3,9 45,0±3,7 43,3±4,2
П р и м е ч а н и е. М - мужчины; Ж - женщины. * - Статистически значимое различие (р<0,05) по сравнению с показателем, рассчитанным по формуле Хьюма.
N o t e. M - men; W - women. * - Statistically significant difference (p<0.05) compared to Hume.
разработке прогностических уравнений. К примеру, было предложено использовать фазовый угол как возможный предиктор скорости метаболизма [22].
Результаты оценки количества тощей массы тела. Важно отметить, что ВОО в значительной степени определяется ТМТ. Профессиональные спортсмены и лица, ведущие активный образ жизни, характеризуются более выраженной ТМТ, и поэтому уравнения, учитывающие этот компонент состава тела, по мнению ряда исследователей, являются более предпочтительными при оценке скорости метаболизма спортсменов [8, 23]. Например, при сравнении расчетных (при помощи прогностических уравнений) и измеренных (методом непрямой калориметрии) показателей ВОО спортсменов высокого уровня обоих полов более надежные результаты наблюдались при использовании уравнения Каннингема [7, 8].
Результаты, полученные нами с применением уравнения Каннингема, в котором предиктором ВОО служит ТМТ, были практически идентичны результатам, полученным с использованием уравнения Харриса-Бенедикта (см. табл. 3). Это согласуется с позицией Американской академии питания и диетологии, Академии врачей-диетологов Канады и Американского колледжа спортивной медицины, которая гласит, что уравнения Каннингема и Харриса-Бенедикта могут быть рекомендованы для оценки скорости метаболизма у спортсменов [24].
Еще одним уравнением, которое широко применяется при работе со спортсменами и лицами, ведущими активный образ жизни, является уравнение Кэтча-МакАрдла. Несмотря на то что уравнения, учитывающие ТМТ, считаются более точными для спортсменов и лиц с низким процентом жира в организме, в нашей работе показатели ВОО, рассчитанные с применением уравнения Каннингема на 10,6-12,6% (р<0,05) превысили показатели, полученные с использованием уравнения Кэтча-МакАрдла (см. табл. 3).
В табл. 4 представлены показатели ТМТ обследованных спортсменов, полученные при биоимпедансном анализе состава тела и рассчитанные при помощи прогностических уравнений.
Практически все используемые формулы показали схожий результат. Статистически значимые различия наблюдались лишь при использовании для мужчин формулы Хьюма, при расчете по которой результат определения ТМТ был ниже, чем при использовании 2 других уравнений (на 5,4-8,3%), а также при определении ТМТ с помощью биоимпедансного анализатора 1пВос1у 720 (на 7,1-7,7%). В женских спортивных группах наименьшие значения ТМТ были получены аппаратным методом (1пВоСу 720), тогда как расчет по формулам показал большие значения, особенно при использовании формулы Бура, однако различия не достигали уровня статистической значимости.
Заключение
У спортсменов высокого класса имеются особые пластические и энергетические потребности, необходимые для обеспечения интенсивных тренировок, полноценного восстановления и поддержания адекватного состава тела. Дисбаланс между потреблением и расходом энергии может привести к потере МТ, повышенному риску повреждения мышц, переутомлению и даже относительному дефициту энергии в спорте. Следовательно, оценка скорости метаболизма при помощи прогностических уравнений является необходимым условием для разработки рационов питания спортсменов при отсутствии возможности измерить ВОО методом непрямой калориметрии.
Считается, что уравнения, учитывающие ТМТ как основной предиктор ВОО, предпочтительны при оценке скорости метаболизма спортсменов. Поскольку измерение состава тела не всегда возможно, рекомендуется использовать уравнения для расчета ТМТ с последующей оценкой ВОО и суточных энерготрат. Вместе с тем разработка и применение новых прогностических уравнений, специфичных для спортсменов и видов спорта, все больше становятся предметом научных исследований.
Сведения об авторах
Раджабкадиев Раджабкади Магомедович (Radzhabkadi M. Radzhabkadiev) - научный сотрудник лаборатории антро-понутрициологии и спортивного питания ФГБУН «ФИЦ питания и биотехнологии» (Москва, Российская Федерация) E-mail: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-3634-8354
Выборная Ксения Валерьевна (Kseniya V. Vybornaya) - научный сотрудник лаборатории антропонутрициологии и спортивного питания ФГБУН «ФИЦ питания и биотехнологии» (Москва, Российская Федерация) E-mail: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-4010-6315
Соколов Александр Игоревич (Alexandr I. Sokolov) - кандидат медицинских наук, инженер-исследователь лаборатории антропонутрициологии и спортивного питания ФГБУН «ФИЦ питания и биотехнологии» (Москва, Российская Федерация) E-mail: [email protected] https://orcid.org/0000-0001-9973-583X
Никитюк Дмитрий Борисович (Dmitry B. Nikityuk) - академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, директор ФГБУН «ФИЦ питания и биотехнологии», профессор кафедры оперативной хирургии и топографической анатомии ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), профессор кафедры экологии и безопасности пищи Института экологии ФГАОУ ВО РУДН им. П. Лумумбы (Москва, Российская Федерация) E-mail: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-4968-4517
Литература
10.
11.
Людинина А.Ю., Бушманова Е.А., Есева Т. В., Бойко Е.Р. Соответствие энергопотребления энерготратам у лыжников-гонщиков в общеподготовительный период // Вопросы питания. 2022. Т 91, № 1. С. 109-116. DOI: https://doi.org/10.33029/0042-8833-2022-91-1-109-116
Бушманова Е.А., Людинина А.Ю. Современные подходы к оценке энерготрат и энергопотребления у спортсменов // Вопросы питания. 2023. Т. 92, № 5. С. 16-27. DOI: https://doi. org/10.33029/0042-8833-2023-92-5-16-27
Maury-Sintjago E., Rodríguez-Fernández A., Ruíz-De la Fuente M. Predictive equations overestimate resting metabolic rate in young Chilean women with excess body fat // Metabolites. 2023. Vol. 13, N 2. P. 188. DOI: https://doi.org/10.3390/metabo13020188 Frings-Meuthen P., Henkel S., Boschmann M., Chilibeck PD., Alvero Cruz J.R., Hoffmann F. et al. Resting energy expenditure of master athletes: accuracy of predictive equations and primary determinants // Front. Physiol. 2021. Vol. 12. Article ID 641455. DOI: https://doi. org/10.3389/fphys.2021.641455
Окороков П.Л. Роль непрямой респираторной калориметрии в оценке основного обмена у детей с ожирением // Проблемы эндокринологии. 2018. T. 64, № 2. С. 130-136. DOI: https://doi. org/10.14341/probl8754
Balci A., Badem E.A., Yilmaz A.E., Devrim-Lanpir A., Akinoglu B., Kocahan T. et al. Current predictive resting metabolic rate equations are not sufficient to determine proper resting energy expenditure in Olympic young adult national team athletes // Front. Physiol. 2021. Vol. 12. Article ID 625370. DOI: https://doi.org/10.3389/fphys.2021.625370 Ten Haaf T., Weijs PJ. Resting energy expenditure prediction in recreational athletes of 18-35 years: confirmation of Cunningham equation and an improved weight-based alternative // PLoS One. 2014. Vol. 9, N 10. Article ID e108460. DOI: https://doi.org/10.1371/journal. pone.0108460
Freire R., Pereira G.R., Alcantara J.M. A., Santos R., Hausen M., Itaborahy A. New predictive resting metabolic rate equations for high-level athletes: a cross-validation study // Med. Sci. Sports Exerc. 2022. Vol. 54, N 8. P. 1335-1345. DOI: https://doi.org/10.1249/
MSS.0000000000002926
Руднев С.Г., Соболева Н.П., Стерликов С.А., Николаев Д.В., Старунова О.А., Черных С.П., и др. Биоимпедансное исследование состава тела населения России. Москва : РИО ЦНИИОИЗ, 2014. 493 с. ISBN: 5-94116-018-6.
Бурляева Е.А., Прунцева Т.А., Семенов M.M., Стаханова А.А., Короткова Т.Н., Елизарова Е.В. Компонентный состав тела и величина основного обмена у пациентов с избыточной массой тела и ожирением // Вопросы питания. 2022. Т. 91, № 5. С. 78-86. DOI: https://doi.org/10.33029/0042-8833-2022-91-5-78-86 Boer P. Estimated lean body mass as an index for normalization of body fluid volumes in humans // Am. J. Physiol. 1984. Vol. 247, N 4. P. 632-636. DOI: https://doi.org/10.1152/ajprenal.1984.247.4.F632
12.
13.
14.
15.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
Hume R. Prediction of lean body mass from height and weight // J. Clin. Pathol. 1966. Vol. 19, N 4. P. 389-391. DOI: https://doi.org/10.1136/ jcp.19.4.389 PMID: 5929341; PMCID: PMC473290. James W.P.T. Research on obesity // Nutr. Bull. 1977. Vol. 4, N 3. Р. 187-190. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-3010.1977.tb00966.x Раджабкадиев Р.М., Выборная К.В., Мартинчик А.Н., Тимонин А.Н., Барышев М.А., Никитюк Д.Б. Антропометрические параметры и компонентный состав тела спортсменов неигровых видов спорта // Спортивная медицина: наука и практика. 2019. Т. 9, № 2. С. 46-54. DOI: https://doi.org/10.17238/ISSN2223-2524.2019.2.46
Harris J. A., Benedict F.G. A biometric study of human basal metabolism // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 1918. Vol. 4, N 12. P. 370-373. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.4.12.370
Mifflin M.D., St Jeor S.T., Hill L.A., Scott B.J., Daugherty S.A., Koh Y.O. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals // Am. J. Clin. Nutr. 1990. Vol. 51. P. 241-247. DOI: https://doi.org/10.1093/ajcn/5L2.241
De Lorenzo A., Bertini I., Candeloro N., Piccinelli R., Innocente I., Brancati A. A new predictive equation to calculate resting metabolic rate in athletes // J. Sports Med. Phys. Fitness. 1999. Vol. 39, N 3. P. 213-219. PMID: 10573663.
McArdle W.D., Katch F.I., Katch V.L. Exercise physiology // Med. Sci. Sports Exerc. 1991. Vol. 23, N 12. P. 1403.
Cunningham J.J. A reanalysis of the factors influencing basal metabolic rate in normal adults // Am. J. Clin. Nutr. 1980. Vol. 33, N 11. P. 23722374. DOI: https://doi.org/10.1093/ajcn/33.11.2372 PMID: 7435418. Martinho D.V., Naughton R.J., Faria A., Rebelo A., Sarmento H. Predicting resting energy expenditure among athletes: a systematic review // Biol. Sport. 2023. Vol. 40, N 3. P. 787-804. DOI: https://doi. org/10.5114/biolsport.2023.119986
Devrim-Lanpir A., Kocahan T., Deliceoglu G., Tortu E., Bilgic P. Is there any predictive equation to determine resting metabolic rate in ultra-endurance athletes? // Prog. Nutr. 2019. Vol. 21, N 1. P. 25-33. DOI: https://doi.org/10.23751/pn.v21i1.8052
Marra M., Di Vincenzo O., Cioffi I., Sammarco R., Morlino D., Scalfi L. Resting energy expenditure in elite athletes: development of new predictive equations based on anthropometric variables and bioelectrical impedance analysis derived phase angle // J. Int. Soc. Sports Nutr. 2021. Vol. 18, N 1. Р. 68. DOI: https://doi.org/10.1186/s12970-021-00465-x Hopkins M., Blundell J.E. The importance of fat-free mass and constituent tissue-organs in the control of human appetite // Curr. Opin. Clin. Nutr. Metab. Care. 2023. Vol. 26, N 5. Р. 417-422. DOI: https://doi. org/10.1097/MCO.0000000000000965
Thomas D.T., Erdman K.A., Burke L.M. Position of the Academy of Nutrition and Dietetics, Dietitians of Canada, and the American College of Sports Medicine: nutrition and athletic performance // J. Acad. Nutr. Diet. 2016. Vol. 116, N 3. P. 501-528. DOI: https://doi. org/10.1016/j.jand.2015.12.006
1.
2
4
5.
6
7
8
9
References
1. Lyudinina A.Yu., Bushmanova E.A., Eseva TV., Boyko E.R. Accor- 12. dance of energy intake to energy expenditure in skiers across the preparation phase. Voprosy pitaniia [Problems of Nutrition]. 2022; 91 (1): 109-16. DOI: https://doi.org/10.33029/0042-8833-2022-91-1-109-116 13. (in Russian)
2. Bushmanova E.A., Lyudinina A.Yu. Contemporary approaches to the 14. assessment of energy intake and energy expenditure in athletes. Voprosy pitaniia [Problems of Nutrition]. 2023; 92 (5): 16-27. DOI: https://doi. org/10.33029/0042-8833-2023-92-5-16-27 (in Russian)
3. Maury-Sintjago E., Rodríguez-Fernández A., Ruíz-De la Fuente M. Predictive equations overestimate resting metabolic rate in young Chilean women with excess body fat. Metabolites. 2023.; 13 (2): 188. 15. DOI: https://doi.org/10.3390/metabo13020188
4. Frings-Meuthen P., Henkel S., Boschmann M., Chilibeck PD., Alvero Cruz J.R., Hoffmann F., et al. Resting energy expenditure of master 16. athletes: accuracy of predictive equations and primary determinants. Front Physiol. 2021; 12: 641455. DOI: https://doi.org/10.3389/ fphys.2021.641455
5. Okorokov P.L. The role of indirect calorimetry in assessing of resting 17. metabolic rate in obese children. Problemy endokrinologii [Problems
of Endocrinology]. 2018; 64 (2): 130-6. DOI: https://doi.org/10.14341/ probl8754 (in Russian)
6. Balci A., Badem E.A., Yilmaz A.E., Devrim-Lanpir A., Akinoglu B., 18. Kocahan T., et al. Current predictive resting metabolic rate equations
are not sufficient to determine proper resting energy expenditure in 19. Olympic young adult national team athletes. Front Physiol. 2021; 12: 625370. DOI: https://doi.org/10.3389/fphys.2021.625370
7. Ten Haaf T., Weij s PJ. Resting energy expenditure prediction in recre- 20. ational athletes of 18-35 years: confirmation of Cunningham equation
and an improved weight-based alternative. PLoS One. 2014; 9 (10): e108460. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0108460
8. Freire R., Pereira G.R., Alcantara J.M. A., Santos R., Hausen M., 21. Itaborahy A. New predictive resting metabolic rate equations
for high-level athletes: a cross-validation study. Med Sci Sports Exerc. 2022; 54 (8): 1335-45. DOI: https://doi.org/10.1249/ MSS.0000000000002926 22.
9. Rudnev S.G., Soboleva N.P., Sterlikov S.A., Nikolaev D.V., Sta-runova O.A., Chernykh S.P., et al. Bioimpedance study of the body composition of the population of Russia. Moscow: RIO TsNIIOIZ, 2014: 493 p. (in Russian)
10. Burlyaeva E.A., Pruntseva T.A., Semenov M.M., Stakhanova A.A., 23. Korotkova T.N., Elizarova E.V. Body composition and basal metabolic
rate in overweight and obese patients. Voprosy pitaniia [Problems of Nutrition]. 2022; 91 (5): 78-86. DOI: https://doi.org/10.33029/0042-8833-2022- 91-5-78-86 (in Russian) 24.
11. Boer P. Estimated lean body mass as an index for normalization of body fluid volumes in humans. Am J Physiol. 1984; 247 (4): 632-6. DOI: https://doi.org/10.1152/ajprenal.1984.247.4.F632
Hume R. Prediction of lean body mass from height and weight. J Clin Pathol. 1966; 19 (4): 389-91. DOI: https://doi.org/10.1136/jcp.19.4.389 PMID: 5929341; PMCID: PMC473290.
James W.P.T. Research on obesity. Nutr Bull. 1977; 4 (3): 187-90. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-3010.1977.tb00966.x Radzhabkadiev R.M., Vybornaya K.V., Martinchik A.N., Timonin A.N., Baryshev M.A., Nikityuk D.B. Anthropometric parameters and component body composition of athletes in non-game sports. Sportivnaya meditsina: nauka i praktika [Sports Medicine: Science and Practice]. 2019; 9 (2): 46-54. DOI: https://doi.org/10.17238/ISSN2223-2524.2019.2.46 (in Russian)
Harris J.A., Benedict F.G. A biometric study of human basal metabolism. Proc Natl Acad Sci USA. 1918; 4 (12): 370-3. DOI: https://doi. org/10.1073/pnas.4.12.370
Mifflin M.D., St Jeor S.T., Hill L.A., Scott B.J., Daugherty S.A., Koh Y.O. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. Am J Clin Nutr. 1990; 51: 241-7. DOI: https://doi. org/10.1093/ajcn/51.2.241
De Lorenzo A., Bertini I., Candeloro N., Piccinelli R., Innocente I., Brancati A. A new predictive equation to calculate resting metabolic rate in athletes. J Sports Med Phys Fitness. 1999; 39 (3): 213-9. PMID: 10573663.
McArdle W.D., Katch F.I., Katch V.L. Exercise physiology. Med Sci
Sports Exerc. 1991; 23 (12): 1403.
Cunningham J.J. A reanalysis of the factors influencing basal metabolic rate in normal adults. Am J Clin Nutr. 1980; 33 (11): 2372-4. DOI: https://doi.org/10.1093/ajcn/33.11.2372 PMID: 7435418. Martinho D.V., Naughton R.J., Faria A., Rebelo A., Sarmento H. Predicting resting energy expenditure among athletes: a systematic review. Biol Sport. 2023; 40 (3): 787-804. DOI: https://doi.org/10.5114/ biolsport.2023.119986
Devrim-Lanpir A., Kocahan T., Deliceoglu G., Tortu E., Bilgic P. Is there any predictive equation to determine resting metabolic rate in ultra-endurance athletes? Prog Nutr. 2019; 21 (1): 25-33. DOI: https:// doi.org/10.23751/pn.v21i1.8052
Marra M., Di Vincenzo O., Cioffi I., Sammarco R., Morlino D., Scalfi L. Resting energy expenditure in elite athletes: development of new predictive equations based on anthropometric variables and bioelectrical impedance analysis derived phase angle. J Int Soc Sports Nutr. 2021; 18 (1): 68. DOI: https://doi.org/10.1186/s12970-021-00465-x Hopkins M., Blundell J.E. The importance of fat-free mass and constituent tissue-organs in the control of human appetite. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2023; 26 (5): 417-22. DOI: https://doi.org/10.1097/ MCO.0000000000000965
Thomas D.T., Erdman K.A., Burke L.M. Position of the Academy of Nutrition and Dietetics, Dietitians of Canada, and the American College of Sports Medicine: nutrition and athletic performance. J Acad Nutr Diet. 2016; 116 (3): 501-28. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jand.2015.12.006
