Arq Bras Cardiol Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia fwpgTYwnmYnMhmpKVgw8HZd S0066-782X2014002200005 00005 10.5935/abc.20140137 Original Articles An Equation for the Prediction of Oxygen Consumption in a Brazilian Population Almeida Antonio Eduardo Monteiro de 1 2 Stefani Charles de Moraes 3 Nascimento João Agnaldo do 2 Almeida Narla Miranda de 1 2 Santos Amilton da Cruz 2 Ribeiro Jorge Pinto (in memoriam) 4 Stein Ricardo 3 4 5 Cardio Lógica Métodos Gráficos João Pessoa PB Brazil Cardio Lógica Métodos Gráficos, João Pessoa, PB - Brazil Universidade Federal da Paraíba Departamento de Educação Física e Departamento de Estatística João Pessoa PB Brazil Departamento de Educação Física e Departamento de Estatística da Universidade Federal da Paraíba - UFPB, João Pessoa, PB - Brazil Hospital de Clínicas de Porto Alegre Grupo de Pesquisa em Cardiologia do Exercício Porto Alegre RS Brazil Grupo de Pesquisa em Cardiologia do Exercício do Hospital de Clínicas de Porto Alegre, Porto Alegre, RS - Brazil Universidade Federal do Rio Grande do Sul Hospital de Clínicas de Porto Alegre Serviço de Cardiologia Porto Alegre RS Brazil Serviço de Cardiologia do Hospital de Clínicas de Porto Alegre - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS - Brazil Vitta Centro de Bem-Estar Físico Porto Alegre RS Brazil Vitta Centro de Bem-Estar Físico, Porto Alegre, RS - Brazil Mailing Address: Ricardo Stein. Rua João Caetano 20/402, Petrópolis. Postal Code 90470-260, Porto Alegre, RS - Brazil. E-mail: rstein@cardiol.br; ristein@pq.cnpq.br

Potential Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

 12 09 2014 10 2014 103 4 299 307 16 03 2014 27 05 2014 25 06 2014 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Background:

The equations predicting maximal oxygen uptake (VO2max or peak) presently in use in cardiopulmonary exercise testing (CPET) softwares in Brazil have not been adequately validated. These equations are very important for the diagnostic capacity of this method.

 Objective:

Build and validate a Brazilian Equation (BE) for prediction of VO2peak in comparison to the equation cited by Jones (JE) and the Wasserman algorithm (WA).

 Methods:

Treadmill evaluation was performed on 3119 individuals with CPET (breath by breath). The construction group (CG) of the equation consisted of 2495 healthy participants. The other 624 individuals were allocated to the external validation group (EVG). At the BE (derived from a multivariate regression model), age, gender, body mass index (BMI) and physical activity level were considered. The same equation was also tested in the EVG. Dispersion graphs and Bland-Altman analyses were built.

 Results:

In the CG, the mean age was 42.6 years, 51.5% were male, the average BMI was 27.2, and the physical activity distribution level was: 51.3% sedentary, 44.4% active and 4.3% athletes. An optimal correlation between the BE and the CPET measured VO2peak was observed (0.807). On the other hand, difference came up between the average VO2peak expected by the JE and WA and the CPET measured VO2peak, as well as the one gotten from the BE (p = 0.001).

 Conclusion:

BE presents VO2peak values close to those directly measured by CPET, while Jones and Wasserman differ significantly from the real VO2peak.

 Oxygen Consumption Forecasting Respiratory Function Tests Population Brazil Introduction

The maximum capacity of an individual to perform aerobic work is defined by the maximum oxygen consumption (VO2max or VO2peak), which is the product of cardiac output and arteriovenous oxygen difference during maximal effort1. The integrated responses of the respiratory, cardiovascular, and muscular systems in exercises involving large muscle groups increase up to a certain limit, which defines VO2peak or the maximum aerobic condition of the individual2. Several factors affect VO2peak determination, including age, gender, genetics, ethnicity, body composition, physical activity level, and exercise type3. VO2peak provides important diagnostic and prognostic information in various clinical situations. Classical studies using large samples of middle-aged and older people from different parts of the world have repeatedly found that the risk of mortality due to all causes in age groups ranging from 5 to 20 years can vary from 1-5-fold for individuals placed in the most extreme quartiles or quintiles of VO2peak4-9. Furthermore, VO2peak is an important independent prognostic marker in heart failure and is used as the indication criteria for cardiac transplantation10-12.

VO2peak can be calculated directly by the measurement of exhaled gases during cardiopulmonary exercise testing (CPET) or can be estimated using equations. According to Bruce et al13, in a prediction equation, VO2peak is dependent on pretest physical characteristics, such as gender, age, physical activity level, weight, and height. In turn, in an estimation equation, VO2peak is dependent on variables obtained during an exercise test (treadmill test), including speed, inclination, load, duration, and heart rate. For the prediction or estimation equation, it is important to understand the structural and local characteristics of the population for which the equation is created or validated; such equations are created with the goal of obtaining a VO2peak value closest to the actual oxygen consumption3,14. The VO2peak values measured directly with CPET can be compared with the VO2peak values predicted for a particular age group3. Of note is that the prediction of VO2peak for normality is commonly performed using equations that are not validated for the Brazilian population. The two equations most often used in CPET softwares in Brazil include the equation reported by Jones and Campbell15, which has been modified for the treadmill, and the prediction algorithm of Wasserman et al3. There is empirical evidence16 that these equations overestimate the predicted VO2peak values when compared with direct measurements performed with CPET.

Therefore, the present study aimed to construct and validate an equation derived from the Brazilian population to predict VO2peak and to compare this equation with the equation of Jones and Campbell15 and the algorithm of Wasserman et al3.

 Methods Study sample

A total of 5,382 individuals from across the state of Paraíba were evaluated. These individuals were referred to a private clinic considered as a reference for CPET in the city of João Pessoa and for the performance and evaluation of CPET between February 2007 and January 2013. Figure 1 shows the flowchart for study group selection.

Flowchart for study population selection.

CAD: chronic arterial disease; COPD: chronic obstructive pulmonary disease; CG: construction group; VG: validation group; SAH: systemic arterial hypertension; CHF: congestive heart failure; TP: technical problems; LCMC: lack of the criteria for maximal CPET; CPET: cardiopulmonary exercise testing.

From the total sample, 2,066 individuals were excluded based on the following criteria: 227 did not undergo complete blood count and 2D-color Doppler echocardiography while performing CPET and 1,839 patients were diagnosed with hypertension and are on medication (41.71%), coronary artery disease (26.97%), heart failure (8.48%), valvular heart disease (8.05%), anemia (7.01%), chronic obstructive pulmonary disease (6.20%), and asthma (1.57%). The normal group comprised 3,316 individuals, of which 188 were excluded because they did not reach the maximum test criterion and/or because of the lack of agreement on VO2peak measurements between evaluators. In addition, nine subjects were excluded due to technical problems.

The study population comprised 3,119 asymptomatic individuals not taking cardiovascular medication; the population had undergone complete blood count, 12-lead electrocardiography at rest, and 2D-color Doppler electrocardiography with flow mapping and exhibited normal pretest spirometry values and CPET without pathological changes. All participants signed an informed consent form to enroll in the study. This study was approved by the Platform Brazil and by the Research Ethics Committee of the Hospital de Clínicas de Porto Alegre, under the protocol No. 13-0474. Among the population selected, 2,495 individuals (80%) comprised the construction group (CG) of the equation, and 624 (20%) were randomly allocated by the SPSS software to an independent internal validation group (VG).

 Cardiopulmonary exercise test

The equipment used for the measurement of exhaled gases was a Cortex Metalyzer 3B (Leipzig, Germany). Measurements were obtained breath by breath, and data were analyzed using an ErgoPC Elite system (Micromed, Brasília, Brazil). All examinations were performed in the same room, and the environment was monitored with a BAR208HGA meteorological station (Oregon Scientific, USA); an average temperature of 24.22ºC, relative humidity of 63.73%, and atmospheric pressure of 1,009.25 hPa (757 mmHg) were maintained. Calibration was performed periodically with a 3-L syringe to adjust for the correction factor that determines the respiratory volume. The exhaled fractions of oxygen (EFO2) were measured with a rapid response and high-precision electrochemical cell (0.1 vol.%), and the exhaled fractions of carbon dioxide (EFCO2) were measured using a high-precision nondispersive infrared analyzer. Calibration was performed using a known gas mixture of O2 (12.00%) and CO2 (4.99%) and was balanced with nitrogen (N2). Ventilatory variables were recorded instantly and subsequently calculated for an average time of 10 s.

All tests were performed on a Centurion-200 treadmill (Micromed, Brasília, Brazil) by the same investigator. In these tests, increasing exercise loads were applied using a ramp protocol, which was adjusted for each individual; the test should be completed within 8-12 min. All subjects received prior guidance on the CPET methodology and underwent a symptom-limited exercise test following the criteria for maximality, a modified Borg scale of 9-10, and a respiratory quotient (R) > 1.0917-19.

 Oxygen consumption

Oxygen consumption was recorded after agreement between two CPET experts, both of whom were working independently and were blinded to the study results. VO2peak was measured at the highest point in the final moments of maximum effort, considering a sampling interval of 20 s and extrapolation for 1 min (for most of the population tested). For this reason, we used the term VO2peak throughout the study3,17,19. Of note is that some individuals reached the highest VO2 value at the plateau of the curve, regardless of the increased workload (VO2max)3,18,20.

 Equations used for comparison

The Jones equation15 that was modified for the treadmill was as follows: VO2max predicted for male subjects = [60.0 - (0.55 × age)] × 1.11; VO2max predicted for female subjects = [48.0 - (0.37 age)] × 1.11.

The Wasserman algorithm for the prediction of VO2max in men and women was entered into a Microsoft Excel spreadsheet according to previous guidelines3.

For the construction of BE, we used the following multivariate regression model: Y = βo + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε for the variables of gender, age, body mass index (BMI), and physical activity level. Analysis of variance and the estimation of regression were performed using the stepwise method. The coefficient of determination (R2) was calculated for each factor to determine the importance, sequence, and percentage of participation for each variable in the construction of the model for the prediction of VO2peak. In the model, the gender-coded values were as follows: men = 1 and women = 2. The physical activity level was assessed according to the guidelines established by ACSM21. We modified these guidelines and defined them as follows: a) sedentary subjects are those who do not practice any regular exercise or who practice exercise for < 3 days a week or whose daily or work activities generate an energy expenditure of < 3.2 METs; b) active subjects are those who exercise 3-6 days a week over 3 months or whose daily or work activities generate an energy expenditure between 3.2 and 10.2 METs; c) athletes are those who practice sports at the competition level, with a regular daily training of >2 h and with an energy expenditure of > 10.3 METs. Subjects were allocated to one of these categories according to the responses to a pre-CPET questionnaire containing questions on their physical activity history: total period of training, regularity, frequency, duration and intensity, work history, history of physical activities at home; there was an emphasis on the demand required for each activity. In the equation, these categories were coded as follows: sedentary = 1; active = 2; and athletes = 3. The model was established as follows: Y = βo + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε; where Y = VO2max; β = coefficient of the regression equation with independent variables; X1 = gender; X2 = age; X3 = BMI; X4 = physical activity; ε = random error.

 Statistical analysis

All data were entered into a database by a single trained investigator for later analysis, independent of the data collected. Data were analyzed using the SPSS Statistics software, version 19 (IBM Company, USA). Continuous variables were represented as mean ± standard deviation, and categorical variables were represented as percentages. The residues of the regression of VO2 indicated a normal distribution curve using the Kolmogorov-Smirnov test (p = 0.097). To select variables for the construction of the equation model, we used the stepwise method. This method applied the specific criteria to include variables with a significance of ≤ 5% in the F-test and to exclude variables with a significance of 10% from the regression and R2 of each variable. For equation construction, a multivariate regression model was used, and for comparison of the mean, the Student's t-test was used. Equations were evaluated using the estimated standard error (ESE), total error (TE = square root of Σ of measured VO2max - predicted VO2max/n), percentage of TE [%TE = 100 (TE/average measured VO2max)]. The correlation was calculated using the intraclass correlation coefficient (ICC). For comparisons between equations, the Student's paired t-test and Wilcoxon test were used. The distribution of positive and negative equation residues was represented as absolute values and percentages. Internal validation was evaluated using Cronbach's alpha. An error probability (α) of < 5% was considered significant.

 Results

The relative participation of physical activity (31.70%), age (26.70%), gender (23.90%), and BMI (11.10%) was important for the calculation of VO2peak using analysis of variance (p < 0.001), and the order of importance is represented by the respective percentage. Using the stepwise method, height and weight variables were not significant and therefore were excluded from the construction of the equation. The multivariate regression model applied to CG generated the BE: VO2peak = 53.478 + (-7.518 × gender) + (-0.254 × age) + (0.430 × BMI) + (6,132 × physical activity), with an R2 of 0.679 and p < 0.001.

As described in the "Methods" section and as shown in Figure 1, gender, age, and anthropometric measurements were not significantly different in the excluded group (n = 2,263) when compared with CG and VG. Both CG and VG (Tables 1 and 2) showed a mean age of 42 years, with a slight predominance of men, the majority of which were overweight and sedentary. In the general population, men (n = 1,624) and women (n = 1,495) had a mean measured VO2peak value of 33.88 ± 9.28 mL.kg-1.min-1 and 24.47 ± 7.24 mL.kg-1.min-1, respectively. For active men (n = 942) and women (n = 579), the mean measured VO2peak value was 37.66 ± 9.04 mL.kg-1.min-1 and 28.51 ± 8.36 mL.kg-1.min-1, respectively. For sedentary men (n = 682) and women (n = 916), the mean measured VO2peak value was 28.66 ± 6.74 mL.kg-1.min-1 and 21.92 ± 4.96 mL.kg-1.min-1, respectively. The scatter plot in Figure 2 shows that VO2peak has a moderate inverse correlation with age in both men and women (R2 = 0.268, p < 0.001). Table 3 shows the results of complete blood count, 2D-color Doppler electrocardiography with flow mapping, spirometry, and CPET and the maximum test criterion achieved.

Scatter plot of oxygen consumption by gender. General profile of the construction group (n = 2,495)
Characteristics Data (Mean ± SD or %) Minimum Maximum
Age (years) 42.57 ± 15.00 8 90
Gender Male 1,286 (51.5) - -
Female 1,209 (48.5) - -
Weight (Kg) 73.71 ± 16.02 37.5 149.5
Height (m) 1.65 ± 0.10 1.33 2.00
BMI 27.15 ± 5.00 14.53 66.93
Physical activity Sedentary 1,280 (51.3) - -
Active 1,107 (44.4) - -
Athletic 108 (4.3) - -

SD: standard deviation; BMI: body mass index.

 General profile of the validation group (n = 624)
Characteristics Data (Mean ± SD or %) Minimum Maximum
Age (years) 41.28 ± 14.47 11 84
Gender Male 338 (54.2) - -
Female 286 (45.8) - -
Weight (Kg) 74.10 ± 15.85 36.8 134.7
Height (m) 1.65 ± 0.10 1.38 1.93
BMI 27.10 ± 5.02 16.20 51.70
Physical activity Sedentary 318 (51.0) - -
Active 278 (44.6) - -
Athletic 28 (4.5) - -

SD: standard deviation; BMI: body mass index.

 Complete blood count, 2D-color Doppler echocardiography, spirometry, and CPET results
Variables Construction (n = 2,495) Validation (n = 624) p value
Mean ± SD Minimum Maximum Mean ± SD Minimum Maximum
Hemoglobin (g/dL) 13.65 0.97 12.00 16.90 13.60 0.96 12.00 15.90 0.307
Hematocrit (%) 42.45 3.35 37.00 50.80 42.63 3.13 38.00 51.80 0.183
Ejection fraction (%) 67.02 6.05 56.00 79.00 66.95 6.18 55.00 80.00 0.808
FVC (L) 3.67 0.97 1.76 6.83 3.66 0.99 1.81 6.71 0.859
FEV1 (L) 3.15 0.80 1.66 5.65 3.14 0.81 1.74 5.32 0.719
FEV1/FVC (%) 87.18 4.79 80.12 95.85 87.07 4.71 80.20 95.39 0.589
Speed (Km/h) 7.72 1.66 3.20 17.20 7.84 1.72 4.0 15.50 0.117
Inclination (%) 9.68 3.02 1.50 19.00 9.65 2.98 2.00 21.00 0.908
Duration of the effort (s) 535.55 124.0 313 1169 531.53 125.0 312 1090 0.472
Max HR (bpm) 173.26 15.44 119 209 175.12 16.90 125 208 0.013
Max SBP (mmHg) 185.82 23.86 122 257 184.36 22.76 131 254 0.157
Max DBP (mmHg) 89.78 12.11 64 126 88.84 11.03 66 123 0.063
Respiratory coefficient (R) 1.15 0.06 1.10 1.38 1.16 0.07 1.10 1.35 0.356
Max MV (L/min) 75.32 15.78 33.10 121.9 74.99 15.55 39.50 118.10 0.639
Abs VO2peak (L/min) 2.16 0.82 1.02 4.82 2.22 0.84 0.99 4.98 0.087

FVC: forced vital capacity; SD: standard deviation; Max HR: maximum heart rate; Max DBP: maximum diastolic blood pressure; Max SBP: maximum systolic blood pressure; R: respiratory quotient; FEV1: forced expiratory volume in 1 s; Max MV: maximum minute ventilation; Abs VO2peak: absolute peak oxygen consumption.

Table 4 shows that the VO2peak values measured with CPET are very close to those predicted by BE but are more distant from those measured with the Wasserman algorithm. Moreover, the Jones equation overestimates the VO2peak values. The lowest values for ESE, ET, and ET% indicated that BE showed the best performance in predicting the VO2peak values in both groups. The means of the measured and predicted VO2peak values using BE were not significantly different. In contrast, the Wasserman algorithm and Jones equation revealed significant differences in CG and VG (Table 5). The distribution of equation residues indicated similar positive and negative values for BE and predominantly negative values for both the Wasserman algorithm and Jones equation. This finding indicates that the latter equations overestimate the mean VO2peak values (Table 6). Intraclass correlation analysis indicated a good correlation between the measured VO2peak and BE (0.894), the Wasserman algorithm (0.846), and the Jones equation (0.766) in both CG and VG. Moreover, BE showed excellent internal validation, with a Cronbach's alpha of 0.826.

Statistical values of the equations in CG and VG
Phase Statistic measurements Measured VO2 BE Jones Wasserman
Construction Mean 29.22 29.22 38.41 32.53
Minimum 12.93 12.78 13.32 13.86
Maximum 65.56 58.81 61.72 65.38
Standard deviation 9.57 7.88 8.39 8.54
ESE - 4.46 6.54 5.77
TE - 5.38 12.07 7.41
%TE - 18.43 41.30 25.36
Validation Mean 29.92 29.80 39.23 33.25
Minimum 12.21 11.23 15.32 16.04
Maximum 66.52 54.32 59.27 59.25
Standard deviation 9.82 7.87 8.27 8.59
ESE - 4.32 6.44 5.89
TE - 5.40 12.23 7.64
%TE - 18.05 40.87 25.55

EB: equation derived from a Brazilian population; ESE: estimated standard error; TE: total error; %TE: percentage of total error; VO2: oxygen consumption. VO2peak values were expressed as mL.kg−1.min−1.

 Comparison of measured and predicted peak VO<sub>2</sub> values using different equations in CG and VG
Comparison CG VG
95% CI p value 95% CI p value*
VO2peak × Brazilian -0.213 a 0.213 0.999 -0.302 a 0.547 0.571
VO2peak × Wasserman -3.568 a -3.047 0.001 -3.877 a 2.794 0.001
VO2peak × Jones 9.492 a -8.877 0.001 -9.937 a -8.690 0.001

Student’s paired t-test. CI: confidence interval;

VO2peak: peak oxygen consumption; CG: construction group; VG: validation group.

 Distribution of positive and negative equation residues in CG and VG
Residues CG VG
National Wasserman Jones National Wasserman Jones
n % n % n % n % n % n %
Negative 1,243 49.82 1,805 72.34 2,186 87.62 315 50.48 441 70.67 547 87.66
Positive 1,252 50.18 690 27.66 309 12.38 309 49.52 183 29.33 77 12.34
p value* 0.857 0.001 0.001 0.810 0.001 0.001

Chi-square test.

CG: construction group; VG: validation group.

These equations were analyzed according to age subgroups (up to 20, 21-30, 31-40, 41-50, 51-60, 61-70, 71-80, and >81 years), gender (male and female), BMI (classified as < 18.5, underweight; 18.5-24.9, normal; 25.0-29.9, overweight, 30.0-39.9, obesity types I and II; ≥40.0, obesity type III) and physical activity (sedentary, active, and athletic). BE showed the best performance in predicting the VO2peak values in these subgroups when compared with the Wasserman algorithm and Jones equation.

 Discussion

The BE incorporated several parameters, including age, gender, body composition, and physical activity level. This equation was able to predict VO2peak with a very good accuracy when predicted VO2 was compared with VO2peak measured by CPET. BE was constructed from a sample comprising 2,495 apparently healthy subjects with a wide variation in weight and age. In addition, these subjects exhibited different physical activity levels. Notwithstanding this variability, BE was superior to other well-known equations reported in the literature, such as the equation reported by Jones-known as the Jones equation, that we modified for the treadmill-and was more accurate than the Wasserman algorithm.

Predicting VO2peak is challenging mainly because factors such as genetic differences, ethnicity, habits, body size, and physical activity levels of a particular population may differ from the population in which the equation was initially tested1,3,14,21-23. Both the prediction and estimation equations may overestimate the actual oxygen consumption. For this reason, the distinction between the prediction and estimation equations for the calculation of VO2peak is necessary. In the prediction equation, VO2peak is dependent on pretest physical characteristics, including age, gender, body composition, and physical activity level. In the estimation equation, VO2peak is dependent on variables obtained during an exercise test, including speed, inclination, load, and test duration13. It should be emphasized that both the equation reported by Jones and Campbell15 and the algorithm of Wasserman et al3 are prediction equations, and that none of them have been previously validated in Brazil. In fact, our results indicate that the overestimation of the predicted VO2peak values can induce a systematic error in the final CPET report, and this problem can routinely occur in Brazil, considering that the CPET softwares commercially available use these equations.

We emphasize that several factors influence the calculation of VO2peak, including age, gender, body size, physical activity level, and exercise type3. Bruce et al13 evaluated 295 normal subjects (138 men) using multiple regression analysis to identify whether gender, age, physical activity, weight, and height helped predict the VO2peak values during treadmill exercises with a ramp protocol, and they observed that gender and age were the most important variables, followed by physical activity, weight, and height. In the present study, the importance of these variables, in descending order, was as follows: physical activity, age, gender, and BMI. This difference in the results may be due to three factors; the first factor is related to differences in the protocols used. In this regard, Myers et al23 demonstrated that the Bruce protocol estimates higher VO2peak values when compared with the individualized ramp protocol. The second factor involves the detailed profiling of physical activities in our study, including type, frequency, duration, intensity, and their uniform distribution in relation to gender, age, and BMI. The third factor is related to the sample size, in which a larger number of subjects may have a profile similar to that of the patient evaluated, thereby allowing a better visualization of these differences3,14.

Aspenes et al20 examined a cohort of 4,631 individuals in which 91% were active subjects or athletes; they reported a VO2peak of 44.32 mL.kg-1.min-1 and 35.88 mL.kg-1.min-1 for men and women, respectively. When compared with the active subjects from the present study, this difference can be explained mainly by the gas analyzer used in the Norwegian study (portable MetaMax), whereby the values used for validation were 8% higher than those of the gold standard (pouch system formulated by Douglas)24. Moreover, this difference may be related to the higher stature and to genetic factors in the Norwegian population. Another Norwegian study (Edvardsen et al18) involving predominantly active subjects found the VO2peak values of 39.74 mL.kg-1.min-1 and 32.20 mL.kg-1.min-1 for men and women, respectively, which were slightly higher than the values obtained in the present study. Nelson et al19 evaluated active Canadian men and found VO2peak values similar to those obtained in the present study. An American study by Davis et al25 involved sedentary subjects training on a cycle ergometer corrected by the factor 1.11 for the treadmill; this study obtained the VO2peak values of 37.26 mL.kg-1.min-1and 28.10 mL.kg-1.min-1 for men and women, respectively. These values were 10% higher than those obtained for the general population in the present study. This result may be due to the higher BMI of our study sample and the use of the correction factor.

A Brazilian study by Neder et al26 investigated a small group from the city of São Paulo. The sample comprised sedentary subjects who trained on a cycle ergometer. When the correction factor for the treadmill was applied, the VO2peak values obtained were 31.24 mL.kg-1.min-1and 23.65 mL.kg-1.min-1 for men and women, respectively, which were slightly below the values obtained in our study. Using another equation developed by Jones et al27, VO2max = (0.046 [height] - 0.021 [age] - 0.62 [gender] - 4.31), with a score of 0 for men and 1 for women), we found negative VO2peak values for older people with short stature; therefore, this equation was inadequate for this population group.

The application of the Jones equation to our study group overestimated VO2peak for 87% of subjects, of which 31.4% exhibited values higher than the mean VO2peak values measured. In a series by the same author28 involving 1,071 individuals (731 men), the prediction of the maximum working capacity yielded values closer to those for the measured capacity. However, VO2peak was not reported in this population. When the Jones equation was applied to the older age group (> 71 years), the percentage of total error was greater than 210. This may be due to the fact that values calculated using both prediction and estimation equations had a wider variation with aging29,30. Even so, we can expect a reasonable prediction power when this equation is applied to the population for which it was derived; however, when analysis was performed using our sample, the overestimation was significant16.

Similarly, the Wasserman algorithm was significantly different from BE. Overestimations were observed in the VO2peak values for 71% subjects, yielding values 11.3% higher than those measured in our sample. This may be due to differences between the populations from which these equations were derived31-33. The population from which the Wasserman algorithm was derived was less healthy and belonged to an older age group. In the population from which BE was derived, the physical activity level represented the most important variable for the calculation of VO2peak.

In addition, the Jones equation and Wasserman algorithm were derived from tests on a cycle ergometer, with the use of a correction factor of 1.11 to predict the VO2peak values on the treadmill, and this factor may have contributed to the increased prediction error.

Limitations

The evaluation of a population from across the state of Paraíba may be a limiting factor for the extrapolation of the results to larger population groups. However, the study group comprised white, black, and indigenous individuals, and their miscegenation thereof and individuals from the other states of Brazil. Importantly, the data from the present study were not significantly different from the IBGE data34 when considering the pairing of age groups (%) (p = 0.401). Similarly, the distribution of gender-related data was similar to that of IBGE34. Our study sample exhibited a higher prevalence of overweight individuals, and this result was similar to that reported by Vigitel35, corresponding to 51% of the Brazilian population. According to Vigitel35, physical activity through regular exercise and through commuting to work was accomplished by 47.7% of the population. This result is similar to the results obtained for the active group of our sample. Therefore, a certain similarity was observed between the population studied and the Brazilian population as a whole. However, the performance of an external validation study involving groups from other regions of the country to corroborate our findings is essential.

We also highlight that BMI is an imprecise parameter for the assessment of body structure, because it does not take into consideration the amount of lean mass, which is critical for energy balance. However, when evaluating the importance of variables that compose an equation using the stepwise method, BMI showed increased statistical relevance in comparison with weight and height; therefore, this parameter was incorporated into the equation.

 Conclusions

The equation derived from the Brazilian population was able to predict VO2peak and showed a very good performance in the internal validation test. It contributes to the reduction of systematic errors that occur when using equations that overestimate the VO2peak values with CPET, such as the Jones equation and Wasserman algorithm. Such equations when used for the Brazilian population should be examined critically and compared with equations constructed with local data.

Author contributions

Conception and design of the research: Almeida AEM, Stein R, Stefani CM, Nascimento JA, Santos AC, Ribeiro JP; Data acquisition: Almeida AEM, Almeida NM; Analysis and interpretation of the data: Almeida AEM, Stein R, Stefani CM, Nascimento JA, Santos AC, Ribeiro JP; Statistical analysis: Almeida AEM, Stefani CM, Nascimento JA, Stein R; Funding acquisition: Stein R; Writing of the manuscript: Almeida AEM, Stein R, Stefani CM, Almeida NM, Nascimento JA, Santos AC; Critical revision of the manuscript for intellectual content: Almeida AEM, Stein R.

Sources of Funding

This study was partially funded by CNPq.

Ricardo Stein is Level 2 CNPq investigator.

Study Association

This article is part of the Master Dissertation submitted by Charles Moraes Stefani from Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

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Rua João Caetano 20/402, Petrópolis. CEP 90470260, Porto Alegre, RS - Brasil. E-mail: rstein@cardiol.br; ristein@pq.cnpq.br

Potencial conflito de interesse

Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.

 Fundamento:

As equações que predizem o consumo máximo de oxigênio (leia-se VO2máx ou pico) utilizadas em softwares de teste cardiopulmonar de exercício (TCPE) no Brasil não foram validadas e têm importância fundamental no algoritmo diagnóstico desse exame.

 Objetivo:

Construir e validar uma equação derivada de população brasileira (EB) para predição do VO2, comparando-a com a equação citada por Jones (EJ) e com o algoritmo de Wasserman (AW).

 Métodos:

Foram avaliados, pelo TCPE, 3.119 indivíduos aparentemente saudáveis. Destes, 2.495 pertenceram ao grupo de construção (GC) e 624 foram alocados de forma aleatória no grupo de validação (GV). Na EB consideraram-se idade, gênero, índice de massa corporal (IMC) e nível de atividade física, sendo a mesma posteriormente testada no GV.

 Resultados:

No GC, a idade média foi de 42,6 anos, 51,5% eram homens, o IMC médio foi de 27,2, sendo 51,3% sedentários, 44,4% ativos e 4,3% atletas. No GV não houve diferença entre o VO2pico médio medido pelo TCPE (29,92 mL.kg−1.min−1) e pela EB (29,80 mL.kg1.min−1/p = 0,571), sendo observada ótima correlação (0,898). O AW e a EJ tiveram valores médios diferentes do VO2pico medido (p <0,001). O percentual do erro total foi de 18%, 26% e 41% para EB, AW e EJ, respectivamente. A distribuição dos resíduos foi predominantemente negativa no AW (70,67%) e na EJ (87,66%), evidenciando que ambas superestimam os valores médios do VO2pico.

 Conclusão:

A EB apresenta valores de VO2pico muito próximos do valor medido através do TCPE, enquanto o AW e a EJ diferem significativamente do VO2pico real.

 Consumo de Oxigênio Previsões Testes de Função Respiratória População Brasil Introdução

A capacidade máxima de um indivíduo para executar trabalho aeróbico é definida pelo consumo máximo de oxigênio (leia-se VO2máx ou pico), que é produto do débito cardíaco e diferença arteriovenosa do oxigênio durante o esforço máximo1. Respostas integradas dos sistemas respiratório, cardiovascular e muscular em exercícios que envolvam grandes grupos musculares aumentam até um limite que define o VO2pico ou a condição aeróbica máxima do indivíduo2. Vários fatores interferem na determinação do VO2pico, como faixa etária, gênero, genética, etnia, composição corporal, nível de atividade usual e tipo de exercício3. O VO2pico fornece importantes informações diagnósticas e prognósticas em diversas situações clínicas. Estudos clássicos com grandes amostras de indivíduos de meia-idade e idosos de diferentes partes do mundo têm repetidamente encontrado que o risco de mortalidade por todas as causas em seguimentos entre 5-20 anos pode variar de uma a cinco vezes para os indivíduos dispostos nos quartis ou quintis mais extremos de VO2pico4-9. Na insuficiência cardíaca, o VO2pico é um marcador prognóstico independente importante, sendo utilizado para critério de indicação do transplante cardíaco10-12.

O VO2pico pode ser medido de forma direta através da análise dos gases expirados durante um teste cardiopulmonar de exercício (TCPE) ou predito estimado através de equações. Bruce e cols.13 definem equação de predição como aquela em que o VO2pico é uma variável dependente das características físicas pré-teste, como gênero, idade, nível de atividade física, peso e altura. Por sua vez, na equação estimativa, o VO2pico é dependente das variáveis obtidas de um teste de exercício (teste ergométrico), como velocidade, inclinação, carga, duração e frequência cardíaca. Na predição ou estimativa, é importante saber as características estruturais e locais da população em que a equação foi criada ou validada para atingir o VO2pico mais próximo do real consumo3,14. O VO2pico medido diretamente pelo TCPE é comparado ao VO2pico previsto para a faixa populacional3. É digno de nota que a predição do VO2pico para normalidade é comumente realizada por meio de equações que não foram validadas na população brasileira. As duas mais frequentemente utilizadas em softwares de TCPE no Brasil são a citada por Jones e Campbell15, a qual é modificada para esteira, e o algoritmo para predição de VO2pico de Wasserman e cols.3. Há indicativo observacional16 de que as mesmas superestimam o valor do VO2pico predito quando comparadas as medidas diretas realizadas pelo TCPE.

Sendo assim, o presente estudo tem como objetivo construir e validar uma equação derivada da população brasileira para predizer o VO2pico, comparando a mesma com as equações citadas por Jones e Campbell15 e com o algoritmo de Wasserman e cols.3.

 Métodos População

Foram avaliados 5.382 indivíduos oriundos de todo o estado da Paraíba, encaminhados a uma clínica privada de referência em TCPE da cidade de João Pessoa (PB) para avaliação e realização de TCPE, no período de fevereiro de 2007 a janeiro de 2013. A Figura 1 mostra o fluxo de recrutamento da população.

Diagrama de fluxo do recrutamento da população.

DAC: doença arterial crônica; DPOC: doença pulmonar obstrutiva crônica; GC: grupo de construção; GV: grupo de validação; HAS: hipertensão arterial sistêmica; ICC: insuficiência cardíaca congestiva; prob. téc.: problemas técnicos; sem crit. máx.: sem critério para TCPE máximo; TCPE: teste cardiopulmonar de exercício.

Foram excluídos 2.066 indivíduos pelos seguintes critérios: 227 não realizaram hemograma e ecocardiograma Doppler em cores com mapeamento de fluxo bidimensional no período da realização do TCPE e 1.839 pacientes tinham diagnóstico de hipertensão arterial em uso de medicação (41,71%), doença arterial coronariana (26,97%), insuficiência cardíaca (8,48%), valvopatia (8,05%), anemia (7,01%), doença pulmonar obstrutiva crônica (6,20%) e asma (1,57%). A população de indivíduos normais foi composta de 3.316, sendo excluídos 188 por não atingirem o critério de teste máximo e/ou não haver concordância na determinação do VO2pico entre os avaliadores e nove por decorrência de problemas técnicos.

Compuseram a população do estudo 3.119 indivíduos assintomáticos, sem uso de medicação de ação cardiovascular, com hemograma, eletrocardiograma em repouso com 12 derivações, ecocardiograma Doppler em cores com mapeamento de fluxo bidimensional, espirometria pré-teste normais e TCPE sem alterações patológicas. Todos assinaram o termo de informação e consentimento para a realização do exame. O estudo foi aprovado pela Plataforma Brasil e pelo comitê de ética e pesquisa do Hospital de Clínicas de Porto Alegre, tendo sido aprovado sob o número 13-0474. Da população selecionada, 2.495 indivíduos (80%) compuseram o grupo de construção (GC) da equação e 624 (20%) foram alocados aleatoriamente pelo próprio programa do SPSS para compor o grupo de validação interna independente (GV).

 Teste cardiopulmonar de exercício

A aparelhagem utilizada para a mensuração dos gases expirados foi o Metalyzer 3B Cortex (Leipzig, Alemanha), com medidas a cada respiração, associado ao ErgoPC Elite (Micromed, Brasília, Brasil). Todos os exames foram realizados na mesma sala, com ambiente monitorado por uma estação meteorológica de marca Oregon BAR 208 HGA, com médias de 24, 22ºC de temperatura, 63,73 de umidade relativa do ar e 1.009,25 hPa (757 mmHg) de pressão atmosférica. A calibração foi feita periodicamente com seringa de três litros, para empregar o fator de correção que determina o volume respiratório. As frações expiradas de oxigênio (FEO2) foram medidas por uma célula eletroquímica de resposta rápida e elevada precisão (0,1 vol.%), e as frações expiradas de dióxido de carbono (FECO2), por um analisador ND infravermelho de alta precisão. A calibração dos analisadores do equipamento foi feita com mistura gasosa conhecida de O2 (12%) e CO2 (4,99%), balanceada com nitrogênio (N2). As variáveis ventilatórias foram registradas instantaneamente e, em momento posterior, calculadas para o tempo médio de 10 segundos.

Todos os testes foram realizados em esteira ergométrica (Centurion-200 Micromed, Brasília, Brasil) pelo mesmo investigador, com aplicação de carga crescente em protocolo de rampa, o qual foi ajustado para cada indivíduo, prevendo a conclusão do teste em 8-12 minutos. Todos os sujeitos receberam orientações prévias sobre a metodologia do TCPE e realizaram teste sintoma-limitado, sendo observados os critérios de maximalidade, escala de Borg modificada entre 9-10, além de coeficiente respiratório (R) > 1,0917-19.

 Consumo de oxigênio

O consumo de oxigênio foi determinado pela concordância entre dois especialistas em TCPE, ambos independentes e cegos para o estudo. O VO2pico foi mensurado no ponto mais alto, nos instantes finais do esforço máximo, considerando um intervalo de amostragem de 20 segundos extrapolado para um minuto (a grande maioria da população testada). Por esse motivo, utilizamos o termo VO2pico em todo o texto3,17,19. Cabe salientar que alguns indivíduos atingiram o mais alto VO2 no platô da curva, independentemente do aumento da carga de trabalho (VO2 máximo)3,18,20.

 Equações utilizadas para comparação

A equação citada por Jones15 modificada para esteira é: sexo masculino - VO2máx previsto = [60,0 - (0,55 × idade)] × 1,11; sexo feminino - VO2 máx previsto = [48,0 - (0,37 × idade)] × 1,11.

O algoritmo de Wasserman para previsão do VO2máx em homens e mulheres foi colocado em planilha do software Microsoft Excel Windows 2007, conforme a sequência de condicionais recomendadas3.

Para construção da EB utilizamos um modelo de regressão multivariada Y = βo + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε para as variáveis gênero, idade, índice de massa corporal (IMC) e nível de atividade física, sendo realizadas análise de variância e estimativa da regressão através do método Stepwise, além de coeficiente de determinação (R2) individualizado dos fatores para determinar a importância, a ordem e o percentual de participação das mesmas na construção do modelo para previsão do VO2pico. Os valores foram codificados no modelo para: sexo masculino = 1; sexo feminino = 2. A avaliação do nível de atividade física foi determinada de acordo com as recomendações do ACSM21, modificadas pelos autores, sendo assim definidas: a) sedentários são aqueles sujeitos que não praticam nenhum exercício físico regular ou em frequência inferior a três dias na semana ou cujas atividades diárias ou laborais geram gasto energético inferior a 3,2 METs; b) ativo é o sujeito que se exercita de forma regular, 3-6 dias na semana há mais de três meses, ou cujas atividades diárias ou laborais geram gasto energético entre 3,2-10,2 METs; c) atleta é o indivíduo que pratica esporte em nível competitivo, com treinamento diário regular acima de duas horas e que tenha gasto energético superior a 10,3 METs. Os indivíduos eram alocados em uma dessas definições, de acordo com as respostas do questionário pré-TCPE abordando o histórico do exercício: tempo de exercício, regularidade, frequência, duração e intensidade, histórico do trabalho e de atividades físicas no lar, enfatizando a demanda de exercício requerido. Na equação, os valores foram codificados para: sedentários = 1; ativos = 2; atletas = 3. O modelo ficou estabelecido assim: Y = βo + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε; onde Y = VO2 máx; β = coeficientes da equação de regressão com variáveis independentes; X1 = gênero; X2 = idade; X3 = IMC; X4 = atividade física; ε = erro aleatório.

 Análise estatística

Todos os dados foram digitados por um único investigador treinado e independente das coletas, em uma base de dados para posterior análise. A avaliação dos dados se efetuou com o programa estatístico IBM SPSS Statistics 19 (IBM Company, Estados Unidos). As variáveis contínuas foram descritas com média ± desvio-padrão, e as variáveis categóricas em percentuais. Os resíduos da regressão do VO2 mostraram distribuição normal no teste Kolmogorov-Smirnov (p = 0,097). Para escolha das variáveis na construção do modelo da equação usamos o método Stepwise, que formalizou a escolha aplicando o critério para entrada de uma variável com significância menor ou igual a 5% no teste F e 10% na significância para sua remoção da regressão e R2 de cada variável. Na construção da equação foi utilizado o modelo de regressão multivariado, e na comparação das suas médias foi utilizado o teste t de Student. As avaliações das equações foram feitas pelo erro-padrão da estimativa (EPE), erro total [ET = raiz quadrada da ∑ do VO2máx medido - VO2máx predito2/n], percentual do erro total [%ET = 100 (ET/média VO2máx medido)] e a associação pela correlação intraclasse (CCI). Para comparação entre as equações foram utilizados o teste t de Student emparelhado e o teste de Wilcoxon. A distribuição dos resíduos positivos e negativos das equações foi apresentada em valores absolutos e percentuais. Para avaliação da validação interna foi utilizada a medida estatística de alfa de Crombach. Considerou-se significativa uma probabilidade de erro α < 5%.

A participação das variáveis atividade física (31,70%), idade (26,70%), gênero (23,90%) e IMC (11,10%) foi importante na determinação do VO2pico pela análise de variância (p < 0,001) e com grau de importância na ordem decrescente acima colocada. Pelo método Stepwise, as variáveis peso e altura não tiveram significância, sendo excluídas da construção da equação. O modelo de regressão multivariado aplicado no GC gerou a EB: VO2pico = 53,478 + (-7,518 × sexo) + (-0,254 × idade) + (-0,430 × IMC) + (6,132 × atividade física) com R2 de 0,679 e p < 0,001.

Como descrito na seção "Métodos" e mostrado na Figura 1, o grupo excluído (n total = 2.263) não apresentou diferenças relacionados a gênero, idade e medidas antropométricas quando comparado aos grupos construção e validação. As características gerais da população do GC e do GV (Tabelas 1 e 2) mostram média de idade de 42 anos com discreta predominância do sexo masculino, sendo a maioria com sobrepeso, além de predominância de sedentários em ambos os grupos. Na população geral, o sexo masculino (1.624) mostrou média do VO2pico medido de 33,88 ± 9,28 mL.kg-1.min-1 e no feminino (1.495) 24,47 ± 7,24 mL.kg1.min-1. Considerando apenas os indivíduos ativos do sexo masculino (942), a média do VO2pico medido foi de 37,66 ± 9,04 mL.kg-1.min-1 e do sexo feminino (579) foi de 28,51 ± 8,36 mL.kg-1.min-1. Nos indivíduos sedentários do sexo masculino (682), o VO2pico medido foi de 28,66 ± 6,74 mL.kg-1.min-1 e no sexo feminino (916) foi de 21,92 ± 4,96 mL.kg-1.min-1. A Figura 2 mostra o diagrama de dispersão do VO2pico com correlação inversa e moderada com a idade, considerando-se ambos os sexos (R2 = 0,268, p <0,001). A Tabela 3 mostra valores dos resultados de exames (hemograma, ecocardiograma Doppler em cores com mapeamento do fluxo em cores, espirometria e do TCPE) que nortearam a seleção da população, como também demonstra o critério de teste máximo alcançado.

Gráfico de dispersão do consumo de oxigênio por sexo Características gerais da população do grupo de construção (n = 2.495)
Características Dados (Média ± DP ou %) Mínimo Máximo
Idade (anos) 42,57 ± 15,00 8 90
Sexo Masculino 1.286 (51,5) - -
Feminino 1.209 (48,5) - -
Peso (kg) 73,71 ± 16,02 37,5 149,5
Altura (m) 1,65 ± 0,10 1,33 2,00
IMC 27,15 ± 5,00 14,53 66,93
Atividade física Sedentário 1.280 (51,3) - -
Ativo 1.107 (44,4) - -
Atleta 108 (4,3) - -

DP: desvio-padrão; IMC: índice de massa corporal.

 Características gerais da população do grupo de validação (n = 624)
Características Dados (Média ± DP ou %) Mínimo Máximo
Idade (anos) 41,28 ± 14,47 11 84
Sexo Masculino 338 (54,2) - -
Feminino 286 (45,8) - -
Peso (kg) 74,10 ± 15,85 36,8 134,7
Altura (m) 1,65 ± 0,10 1,38 1,93
IMC 27,10 ± 5,02 16,20 51,70
Atividade física Sedentário 318 (51,0) - -
Ativo 278 (44,6) - -
Atleta 28 (4,5) - -

DP: desvio-padrão; IMC: índice de massa corporal.

 Valores do hemograma, ecodopplercardiograma, espirometria e TCPE
Variáveis Construção (n = 2.495) Validação (n = 624) Valor p
Média ± DP Mínimo Máximo Média ± DP Mínimo Máximo
Hemoglobina (g/dL) 13,65 0,97 12,00 16,90 13,60 0,96 12,00 15,90 0,307
Hematócrito (%) 42,45 3,35 37,00 50,80 42,63 3,13 38,00 51,80 0,183
Fração de ejeção % 67,02 6,05 56,00 79,00 66,95 6,18 55,00 80,00 0,808
CVF (L) 3,67 0,97 1,76 6,83 3,66 0,99 1,81 6,71 0,859
VEF1 (L) 3,15 0,80 1,66 5,65 3,14 0,81 1,74 5,32 0,719
VEF1/CVF (%) 87,18 4,79 80,12 95,85 87,07 4,71 80,20 95,39 0,589
Velocidade (km/h) 7,72 1,66 3,20 17,20 7,84 1,72 4,0 15,50 0,117
Inclinação (%) 9,68 3,02 1,50 19,00 9,65 2,98 2,00 21,00 0,908
Duração esforço (s) 535,55 124,0 313 1169 531,53 125,0 312 1090 0,472
FC máx (bpm) 173,26 15,44 119 209 175,12 16,90 125 208 0,013
PAS máx (mmHg) 185,82 23,86 122 257 184,36 22,76 131 254 0,157
PAD máx (mmHg) 89,78 12,11 64 126 88,84 11,03 66 123 0,063
Coef. resp. — R 1,15 0,06 1,10 1,38 1,16 0,07 1,10 1,35 0,356
VEmáx (L/min) 75,32 15,78 33,10 121,9 74,99 15,55 39,50 118,10 0,639
VO2pico abs (L/min) 2,16 0,82 1,02 4,82 2,22 0,84 0,99 4,98 0,087

CVF: capacidade vital forçada; DP: desvio-padrão; FCmáx: freqüência cardíaca máxima; PADmáx: pressão arterial diastólica máxima; PASmáx: pressão arterial sistólica máxima; R: coeficiente respiratório; VEF1: volume expiratório forçado no primeiro segundo; VEmáx: ventilação máxima minuto; VO2pico abs: consumo de oxigênio pico absoluto.

A Tabela 4 mostra a média do VO2pico previsto pela EB bem próximo ao medido pelo TCPE, enquanto o algoritmo de Wasserman é mais distante e a equação citada por Jones superestima os valores do VO2pico. Os menores valores de EPE, ET e %ET mostram o melhor desempenho da EB em prever o VO2pico em ambos os grupos. A comparação das médias entre o VO2pico medido e o previsto pela EB não mostra diferença. Já o algoritmo de Wasserman e a equação citada por Jones evidenciam diferenças significativas no GC e no GV (Tabela 5). A distribuição dos resíduos das equações mostra comportamento equilibrado dos valores negativos e positivos para a EB e valores predominantemente negativos para o algoritmo de Wasserman e para a equação citada por Jones, evidenciando que ambas superestimam os valores médios do VO2pico (Tabela 6). A análise de correlação intraclasse mostrou boa relação entre o VO2pico medido e as equações EB (0,894), Wasserman (0,846) e Jones (0,766) no GC, com comportamento similar no GV. A EB apresentou excelente validação interna por meio de alfa de Crombach de 0,826.

Valores das medidas estatísticas das equações no GC e no GV
Fase Medidas estatísticas VO2 medido EB Jones Wasserman
Construção Média 29,22 29,22 38,41 32,53
Mínimo 12,93 12,78 13,32 13,86
Máximo 65,56 58,81 61,72 65,38
Desvio-padrão 9,57 7,88 8,39 8,54
EPE - 4,46 6,54 5,77
ET - 5,38 12,07 7,41
%ET - 18,43 41,30 25,36
Validação Média 29,92 29,80 39,23 33,25
Mínimo 12,21 11,23 15,32 16,04
Máximo 66,52 54,32 59,27 59,25
Desvio-padrão 9,82 7,87 8,27 8,59
EPE - 4,32 6,44 5,89
ET - 5,40 12,23 7,64
%ET - 18,05 40,87 25,55

EB: equação derivada de população brasileira; EPE: estimativa-padrão do erro; ET: erro total; %ET: percentual do erro total; VO2: consumo de oxigênio. Valores do VO2pico expressos em mL.kg-1 .min-1

 Comparação do VO<sub>2 pico</sub> medido e o previsto pelas equações no GC e no GV
Comparação GC GV
IC 95% Valor p IC 95% Valor p*
VO2pico × nacional -0,213 a 0,213 0,999 -0,302 a 0,547 0,571
VO2pico × Wasserman -3,568 a -3,047 0,001 -3,877 a 2,794 0,001
VO2pico × Jones 9,492 a -8,877 0,001 -9,937 a -8,690 0,001

Teste t de Student pareado.

IC: intervalo de confiança; VO2pico: consumo de oxigênio de pico; GC: grupo de construção; GV: grupo de validação.

 Distribuição dos resíduos negativos e positivos das equações no GC e no GV
Resíduos GC GV
Nacional Wasserman Jones Nacional Wasserman Jones
n % n % n % n % n % n %
Negativo 1.243 49,82 1.805 72,34 2.186 87,62 315 50,48 441 70,67 547 87,66
Positivo 1.252 50,18 690 27,66 309 12,38 309 49,52 183 29,33 77 12,34
Valor p* 0,857 0,001 0,001 0,810 0,001 0,001

Teste qui-quadrado. GC: grupo de construção; GV: grupo de validação

Analisou-se o comportamento das equações nos subgrupos conforme a faixa etária (até 20; 21 a 30; 31 a 40; 41 a 50; 51 a 60; 61 a 70; 71 a 80; > 81 anos), sexo (masculino e feminino), IMC (< 18,5 abaixo do peso; 18,5 a 24,9, normal; 25 a 29,9, sobrepeso; 30 a 39,9, obesidade I e II; ≥ 40, obesidade III) e atividade física (sedentário, ativo, atleta). A EB mostrou o melhor desempenho em prever o VO2pico nos subgrupos quando comparada tanto com o algoritmo de Wasserman quanto com a equação citada por Jones.

 Discussão

A EB envolveu faixa etária, gênero, composição corporal e nível de atividade física, sendo capaz de predizer o VO2pico com muito boa acurácia quando o consumo máximo previsto foi comparado ao VO2pico mensurado diretamente através do TCPE. Ela foi construída a partir de uma amostra de 2.495 indivíduos aparentemente saudáveis, com ampla variação de peso, assim como faixa etária. Além disso, os sujeitos que compuseram essa amostra populacional apresentaram diferentes níveis de atividade física. Mesmo nesse cenário, a EB mostrou-se superior a equações consagradas na literatura internacional, como aquela citada por Jones e conhecida como Jones modificada, assim como foi mais acurada que o algoritmo de Wasserman.

Prever o VO2pico é desafiador, principalmente porque diferenças genéticas, étnicas, hábitos, tamanho do corpo e níveis distintos de atividade física de uma população clínica específica podem diferir daquela população em que a equação foi testada1,3,14,21-23. Tanto a equação de predição quanto a equação de estimação podem ser uma superestimativa do real consumo. Aqui se faz necessário a diferenciação entre equação de predição e a equação de estimação do VO2pico. Na primeira, VO2pico é variável dependente das características físicas pré-teste, como faixa etária, gênero, composição corporal, nível de atividade física. Na segunda (de estimação), o VO2pico é dependente das variáveis obtidas durante um teste de exercício baseado em velocidade, inclinação, carga e duração do teste13. Cabe salientar que tanto a equação citada por Jones e Campbell15 quanto o algoritmo de Wasserman e cols.3 são equações de predição e que nenhuma delas foi previamente validada no Brasil. Por sinal, um problema real que nossos achados denotam é que a superestimativa dos valores previstos induz a erro sistemático no laudo final do TCPE, e esse fato deve estar ocorrendo corriqueiramente em nosso país, já que os softwares de TCPE comercializados no mercado se utilizam dessas equações.

Ressaltamos que vários fatores interferem na determinação do VO2pico, como idade, sexo, tamanho corporal, nível de atividade usual e tipo de exercício3. Bruce e cols.13 avaliaram 295 sujeitos normais (138 homens) e usaram análise de regressão múltipla para identificar se gênero, idade, atividade física, peso e altura auxiliavam na previsão do VO2pico durante o exercício na esteira com protocolo escalonado, determinando que gênero e idade eram as variáveis mais importantes seguidas de atividade física, peso e altura. Em nosso estudo, a importância em seu ordenamento decrescente foi de atividade física, idade, gênero e IMC. A explicação da diferença com o estudo de Bruce e cols.13 talvez se deva, primeiro, à diferença de protocolos utilizados, onde Myers e cols.23 demonstraram que o protocolo de Bruce estima maiores valores de VO2pico quando comparado com o protocolo de rampa individualizado; segundo: à bem definida caracterização de atividade física quanto ao modo, frequência, duração, intensidade e sua distribuição uniforme nos fatores sexo, idade e IMC no nosso estudo; terceiro: à grande população com maior número de indivíduos com características similares às do paciente avaliado, permitindo melhor visualização dessas diferenças3,14.

Aspenes e cols.20, em uma coorte de 4.631 indivíduos com predominância de ativos e atletas (91%), mostraram VO2pico no gênero masculino de 44,32 mL.kg-1.min-1 e no sexo feminino de 35,88 mL.kg-1.min-1. Essa diferença, quando comparada aos sujeitos classificados como ativos em nossa amostra, pode ser explicada principalmente pelo analisador de gás utilizado no estudo norueguês (MetaMax portátil), que no seu estudo de validação mediu valores 8% mais altos do que o padrão-ouro (sistema de saco de Douglas)24. A maior estatura da população e questões genéticas também podem ter impactado. Outro estudo norueguês (Edvardsen e cols.18), com indivíduos predominantemente ativos, mostrou valores de VO2pico de 39,74 mL.kg-1.min-1 (masculino) e 32,20 mL.kg-1.min-1 (feminino) discretamente mais elevados que nos sujeitos classificados como ativos por nós. Nelson e cols.19, em homens canadenses ativos, obtiveram VO2pico semelhante ao da nossa população, também classificada como ativa. Estudo americano de Davis e cols.25, em indivíduos sedentários pedalando em cicloergômetro, corrigido pelo fator 1,11 para esteira, mostrou VO2pico 10% mais elevado que o da nossa população geral (37,26 e 28,10 mL.kg-1.min-1 para homens e mulheres, respectivamente). Tal achado pode ser explicado pelo IMC mais alto da nossa população, como também pelo uso do fator de correção.

Em estudo brasileiro realizado por Neder e cols.26 foi arrolada uma pequena amostra de indivíduos da cidade de São Paulo. A amostra testada era composta por sedentários que pedalaram no cicloergômetro para os quais, quando foi aplicado fator de correção para esteira, o VO2pico foi de 31,24 e 23,65 mL.kg-1.min-1 para homens e mulheres, respectivamente, sendo um pouco abaixo das médias encontradas em nosso estudo. Em outra equação desenvolvida por Jones e cols.27 - VO2máx = (0,046[altura] - 0,021[idade] - 0,62[sexo] - 4,31), sendo 0 para gênero masculino e 1 para feminino) -, encontramos valores negativos para o VO2pico em idosos com baixa estatura, sendo inadequado para esse segmento da população.

A aplicação da equação citada por Jones em nossa população apresentou superestimativa do VO2pico em 87% dos indivíduos, sendo 31,4% acima da média do VO2 medido. Em uma série do mesmo autor28, sendo avaliados 1.071 indivíduos (731 homens), a predição da capacidade de trabalho máxima demonstrou valores mais próximos da capacidade medida. No entanto, não houve menção do VO2pico nessa população. Quando a equação citada por Jones foi avaliada nos extremos da faixa etária (> 71 anos), o percentual do erro total foi maior que 210. Isso se deve ao fato de tanto a predição quanto a estimativa apresentarem maior variação com o envelhecimento29,30. Ainda assim, é possível esperar um razoável poder de predição quando a equação é aplicada na população para a qual foi derivada; entretanto, quando analisada em nossa população, a superestimativa foi significativa16.

A comparação com o algoritmo de Wasserman também mostrou diferenças significativas com a nossa equação, mostrando que superestima o VO2pico em 71% dos indivíduos, sendo 11,3% acima da média do VO2 medido quando aplicado à nossa população. Isso se deve, provavelmente, a fatores como as diferenças entre as populações31-33que originaram as equações. A população de Wasserman é menos sadia e de faixa etária mais elevada. A da EB, além de ser a população da qual a equação foi derivada, apresenta como medida adicional o nível de atividade física que, por ordem de importância, representou a variável de maior influência no VO2pico.

Finalmente, a equação citada por Jones e o algoritmo de Wasserman foram derivados de teste em cicloergômetro, contando com a utilização do fator de correção de 1,11 para prever o VO2pico em esteira, o que por si só pode estar contribuindo para o maior erro da previsão.

Limitações

O presente estudo foi realizado com a população do estado da Paraíba, o que poderia ser um fator limitante para extrapolação nacional. Entretanto, essa população tem a composição das etnias branca, negra e indígena, como da sua miscigenação, além de indivíduos de outros estados e regiões do país. É importante frisar que, ao se compararem os dados do nosso estudo com dados nacionais do IBGE34 por emparelhamento das faixas etárias (%), não se observa diferença (p = 0,401). Constata-se distribuição similar relacionada ao gênero quando há comparação com os dados do IBGE34. Nossa população tem maior prevalência de indivíduos com sobrepeso, o que corresponde aos dados publicados pelo Vigitel35 (51% da população brasileira). Por fim, o nível de atividade física pela prática regular de exercício e deslocamento para o trabalho soma 47,7% da população brasileira - Vigitel35 -, dados semelhantes aos dos ativos da nossa amostra populacional. Portanto, há certa similaridade entre a população estudada e a brasileira como um todo. Entretanto, é mais do que pertinente a realização de um estudo de validação externa envolvendo a população das demais regiões do país para confirmação dos nossos achados.

Cabe salientar que o IMC é um parâmetro pouco preciso em relação à constituição corporal, pois não descreve a quantidade de massa magra que é fundamental para o aporte energético. Na avaliação de importância das variáveis para compor a equação, pelo método Stepwise, o IMC apresentou maior relevância estatística do que o peso e a altura, sendo assim incorporado na equação.

 Conclusão

A equação derivada da população brasileira é capaz de predizer o VO2pico, apresentando muito bom desempenho no teste de validação interna. Ela contribui para a diminuição do erro sistemático que ocorre quando da utilização de equações que superestimam o VO2pico no laudo final do TECP, como acontece com as equações de Jones e de Wasserman. Tais equações, quando empregadas na população brasileira, devem ser analisadas com senso crítico e sob a ótica da comparação com equações realizadas diretamente com a população de nosso país.

Contribuição dos autores

Concepção e desenho da pesquisa: Almeida AEM, Stein R, Stefani CM, Nascimento JA, Santos AC, Ribeiro JP; Obtenção de dados: Almeida AEM, Almeida NM; Análise e interpretação dos dados: Almeida AEM, Stein R, Stefani CM, Nascimento JA, Santos AC, Ribeiro JP; Análise estatística: Almeida AEM, Stefani CM, Nascimento JA, Stein R; Obtenção de financiamento: Stein R; Redação do manuscrito: Almeida AEM, Stein R, Stefani CM, Almeida NM, Nascimento JA, Santos AC; Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante: Almeida AEM, Stein R.

Fontes de financiamento

O presente estudo foi parcialmente financiado pelo CNPq.

Ricardo Stein é investigador nível 2 do CNPq.

Vinculação acadêmica

Este artigo é parte da Dissertação de Mestrado de Charles de Moraes Stefani pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul.