能量亏损有多种
，如静息能量亏损（resting energy expenditure
，REE）、基础能量亏损（basal energy expenditure
，BEE）、 逐日静息能量亏损（resting daily energy expenditure
，RDEE)、逐日总能量亏损（total daily energy expenditure
，TDEE）等
，正确预测人体能量需要是执行营养健康征询及临床营养支持的先决前提。

能量需要的预测步骤有两类 ：①测定法（measurement）
，即测定逐日能量亏损（measured daily energy expenditure
，MDEE）
，具体步骤有量热计（calorimeter）直接测热法、代谢车间接测热法（metabolic cart indirect calorimetry）；②估算法（estimation）
，即估算逐日能量亏损（estimated daily energy expenditure
，EDEE）
，具体步骤是用公式推算。

直接测热法既昂贵又复杂、只能在尝试钻研中使用 ；间接测热法基层单元难以遍及。估算法固然没有测定法精确
，但是简易、方便、价廉。目前行业已颁发的估算公式共有 200 多种
，别离估算分歧前提下的能量亏损及需要 。本文介绍几种常用的估算法
，并分析分歧公式的优弊端及其合用人群。

一、Harris-Benedict 方程式

Harris-Benedict 方程式（Harris-Benedict equation
，HBE）可能是人类汗青上第一个 REE 预测公式
，测定法及其它估算法均在其后。HBE 始建于 1919 年
，是在 239 例健康成年人（男女别离为 136、103 例）的数据基础上形成的
，蕴含春秋、性别、身高及体沉 4 个根基变量。在推算 TDEE 时还要思考活动、发热、创伤及营养不良等附加成分。原始 HBE 如表 1。

钻研发现 HBE 左袒（合用）于营养优良的青年人及非肥胖人群
，其估算值比间接测热法测定值高 6%~15%。

Garrel DR 等汇报一组 67 例健康自愿者
，HBE 推算值比测定静息代谢率（resting metabolic rate
，RMR）均匀高 21％
，其高估值大幼与 RMR 凹凸呈负有关
，即 RMR 越高
，其高估值越。ㄔ娇拷质登榭觯
，RMR 越低
，其高估值越大。所以
， HBE 对 RMR 较低的女性及瘦体组织（lean body mas
，LBM）削减的患者有很大的高估风险。

由于 HBE 个别差距较大
，该公式对体沉迷失、急慢性疾病、营养不良患者的价值有限 。对于肿瘤患者
，Alpers D 等人建议在 HBE 推算值的基础上乘以 1.3
，用以估算肿瘤患者的 TDEE。但是
，Bauer J 等汇报
，HBE 乘以 1.3 后其估算值显著高于间接测热法测定值。

二、Cunningham 公式

1980 年 Cunningham JJ 利用 Harris JA 及 Benedict FG 的 239 例受试者的原始数据
，排除 16 例活带头的数据后
，回归分析发现 LBM 是基础代谢率（basal metabolic rate
，BMR）的唯一显著有效预测成分
，春秋、性别、身高及体沉均是 LBM 的影响成分
，与 BMR 无显著直接关系。因而
，得出基于 LBM 的公式如表 2。

公式中的LBM推算步骤是Moore FD等人1963年成立的
，具体见表 3。

2014 年 ten Haaf T 及 Weijs PJ 报 告 
，Cunningham 公式可能正确预测活带头（recreational athlete）的能量需要
，而HBE、FAO/WHO/UNU、Mifflin 及 Owen 公式对该人群的预测正确性均低于 50%。

三、Shizgal-Rosa 方程式

鉴于 HBE 的缺点
，1984 年 Roza AM 及 Shizgal HM 用 Harris JA 及 Benedict FG 昔时的原始数据结合新的数据
，对原始 HBE 进行了沉新评价与订正
，改进后的 HBE 如表 4
，又称为 Shizgal-Rosa 公式。钻研发现
，该公式与现实能量亏损越发靠近
，越发正确。在 1990 年 The Mifflin-St Jeor 公式出现之前
，Shizgal-Rosa 方程式是最为正确的 REE 预估公式。

在对体沉、身高、春秋、性别及体细胞群（bodycell mass
，BCM）进行综合分析后
，Roza AM 及 Shizgal HM 发现
，传统 HBE 的春秋、性别、身高及体沉 4 个变量现实上都与 BCM 亲昵有关
，或者说能够由 BCM 代替
，所以
，他们又提出了基于 BCM 的另表一个 REE 推算公式
，如表 5。

四、Owen 方程式

1986 年 Owen OE 蹬酌间接测热法丈量了 44 例 18~65 岁
，体沉 43~143 kg 健康女性的能量亏损
，其中有 8 位活带头。多成分回归分析发现
，只有体沉与 RMR 关系最为亲昵
，并且活带头与非活带头有显著差距。由此
，他们成立了 Owen 方程式
，见表 6。

Hasson RE 等对 362 名 18~60 岁成年人的钻研发现
，Owen 方程式比力合用于 50~60 岁春秋组的人群。Siervo M 等人对 157 例青年白人妇女的钻研发现
，Owen 公式合用于领导体沉正常青年女性的营养征询。

五、Mifflin-St Jeor 公式

1990 年 Mifflin MD 等人提出了一个更好的 REE 推算公式
，如表 7。

在系统分析的基础上
，2005 年美国营养师学会（The American Dietetic Association
，ADA） 以为 Mifflin-St Jeor 公式是目前推算 REE 的最佳步骤
，2008 年美国临床营养学会（American Society for Clinical Nutrition
，ASCN）官方杂志 —〖国临床营养杂志》有同样的推荐汇报 。Mifflin-St Jeor 公式对通常成年人 REE 的评估误差率在 10％ 以内
，但是该公式对老年人及分歧种族人群有肯定的差距
，该公式不合用于只有肌肉而没有脂肪的举沉活带头。

六、WHO/FAO/UNU 公式

1985 年 WHO/FAO/UNU 提出了他们基于体沉以及基于体沉及身高的两个 BMR 推算公式
，表 8。

WHO/FAO/UNU 公式的数据重要起源于年轻的欧洲武士及警员
，男性 2279
，女性 247。只管春秋在 19~82 岁之间
，但是
，现实上老年人很少。钻研汇报 WHO/FAO/UNU 公式对老年人的 RMR 预测不够精确
，低估与高估并存
，并且不适岳阳胖人群 。

TDEE 是指一天（24 幼时）的总能量亏损
，蕴含休息时的能量亏损及活动时的能量亏损两个部门
，其中前者占 2/3（REE 相当于 TDEE 的 60％~80％）
，后者占 1/3。WHO/FAO/UNU 凭据个别活动情况将 TDEE 分为 6 类 ：①极度不活动但并非卧床者
，TDEE=REE× 1.2 ；②不活动（很少或没有活动
，办公室工作）者
，TDEE=BMR×1.2 ；③轻度活动（每周 1~3 天轻度活动 / 活动）者
，TDEE=BMR×1.375 ；④中度活动（每周 3~5 天中度活动 / 活动）者
，TDEE=BMR× 1.55 ；⑤沉度活动（每周 6~7 天沉度活动 / 活动）者
，TDEE=BMR×1.725 ；⑥超沉活动（极沉的活动 / 活动
，沉体力劳动或每天 2 次训练如马拉松、较量等）者
，TDEE= BMR×1.9 。

七、拇指法令（rule-of-thumb
，ROT）

经典的拇指法令是逐日能量需要为 25kcal/kg
，传统上
，25kcal/kg 的推算值是活动患者的 REE 或不活动患者的 TDEE
，其中的体沉为梦想体沉。由于逐日能量需要受春秋、性别、BMI、活动及应激等成分的影响
，所以 ROT 值不应该是一个恒定数值
，而应该动态调整。

随着体沉增长
，ROT 值应该下调
，由于增长的体沉是脂肪组织
，而脂肪组织长短活跃器官。Zauner A 等建议对体沉正常、超沉、肥胖、病态（严沉）肥胖患者别离使用 25kcal/kg、22kcal/kg、20kcal/kg、16kcal/kg 推算其 REE。同样
，随着春秋的增长
，成年后每 10 年 REE 降落 1%~2%
，ROT 也应该下调
，由于肌肉逐步削减
，而脂肪组织的比例相对升高。

Valentini L等对 5 家医院 676 例陆续入院患者用 HBE 推算其 REE
，发现即便选取梦想体沉推算
，ROT 的 25kcal/kg 也高估了 95% 患者的能量需要
，并且随着春秋增长、随着体沉增长
，其高估值越大
，并且还有显著的性别差距
，图 1。有鉴于此
，ESPEN 2009 指南推荐 25kcal/kg 是患者的 TDEE
，而不是 REE
，只有在极少数严沉应激状态下
，才必要 30kcal/kg 。Valentini L 等还建议
，创伤、疾病蹬爪激前提下推算 TDEE 时
，凭据春秋、性别及体沉调整后的 REE 应该乘以应激系数
，但是主张降低传统的应激系数数值
，将系数凭据应激轻、钟注沉分为 1.1、1.2 及 1.3 三个等级
，见表 9。

八、人体成分估算法

凭据代谢率分歧
，人体组成能够分为8个部门
，即脑、心、肝、肾、骨骼肌、骨骼、脂肪组织及其他组织
，其能量需要（亏损）各不一样
，骨骼为 2.3kcal/（kg?d）
，骨骼肌为 14.5kcal/（kg?d）
，脂肪组织为 13kcal/（kg?d）
，肾脏、心脏为 440kcal/（kg?d）
，脑 240kcal/（kg?d）
，肝脏 200kcal/（kg?d）。脑、肝、心、肾只管占全数体沉不及 6％
，但是其总能量亏损占 REE 的 60%~70%
，骨骼肌只管占全数体沉的 40%~50%
，但是其能量亏损只占 REE 的 20%~30% 。分歧器官组织的耗能比例见图 2。

凭据分歧组织、器官的代谢率
，Elia?M  提出了一个 REE 推算（Calculation?of?REE
，REEc) 公式
，见表 10。

人体成分估算法没有现实操作价值
，但是它对理解肿瘤前提下的能量亏损有沉要意思。脑、肝、心、肾为高代谢器官
，其沉量的微幼变动能够导致能量亏损的显著变动
，脑、肝、肾的原发肿瘤或继发肿瘤增长了地点器官的沉量
，使得地点器官能量亏损显著增长
，机体处于高代谢状态
，能量负债加大
，进而导致营养不良及恶液质。

能量需要的正确预测是临床营养支持的前提。测定法固然相对精准
，但是其操作复杂、价值不菲、要求患者空腹休息期待功夫长
，并且中国疆域开阔
，差距巨大
，医院前提及患者病情分歧
，所以能量估算法有巨大的利用空间。并且
，随着手机及 iPad 宽泛使用
，估算法将变得越发方便。只管每一种估算法各有优弊端
，钻研了局参差不齐
，但是 Mifflin-St Jeor 公式得到 ADA、ASCN 的一致推荐。

鉴于体沉差距巨大
，在现实利用过程中
，应该对体沉进行校对。对体沉在正常领域内的人群
，现实体沉与梦想体沉根基一致
，能够选择现实体沉估算能量需要 ；对肥胖人群
，选择现实体沉会高估能量需要
，选择梦想体沉会低估能量需要 ；Glynn CC 等推荐拔取现实体沉及梦想体沉的均匀值进行估算。必要指出的是
，上述所有估算法均是基于正常人群的数据
，疾病情况下出格是肿瘤前提下的能量亏损与需要的估算依然有待钻研。

起源：石汉平医生