여대생을 대상으로 한 실측 휴식대사량과 예측 기초대사량의 상관관계에 관한 연구

장은재; 이경령

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본 연구에서는 실측 휴식대사량과 신장, 체중, 성별, 나이, 제지방 등을 적용한 예측 기초대사량 공식 3가지를 비교하여 어느 예측 공식이 우리 나라의 젊은 여성들에게 적합한지를 알아보았고, 실측 휴식대사량과 신장, 체중, 체표면적, 체질량지수, 제지방량, 체지방량 및 체지방율과의 상관관계를 분석하고, 예측 공식을 유도하였다. 20~24세의 건강한 여대생 120명을 연구 대상으로 12시간 금식한 후 30분간 산소섭취량과 이산화탄소 생성량을 측정하여 실측 휴식대사량을 구하였고, 체성분분석은 생체전기저항법(Bioelectrical impedence analysis)으로 측정하였으며, 예측 기초대사량은 Harris-Benedict 공식, WHO/FAO/UNU 공식과 Cunningham 공식을 이용하였다. 실험 결과 실측 휴식대사량은 1257.3±147.9 ㎉/day이었으며, 성별에 따라 신장, 체중과 나이를 적용한 Harris-Benedict 공식으로 구한 예측 기초대 사량은 실측 휴식대사량보다 116.04±122.8 ㎉/day 높게 나타났으며, WHO/FAO/UNU 공식은 32.7±115.6 ㎉/day 높게, Cunningham 공식은 69.7±116.2 ㎉/day 낮게 나타났으며, 상관분석을 통하여 제지방량을 적용하여 기초대사량을 계산하는 Cunningham 공식이 실측 휴식대사량과 가장 밀접한 관계를 보였다. 실측 휴식대사량에 영향을 주는 요인들로 제지방, 체표면적과 체중이 순서대로 상관관계가 높게 나타났고, 그 외 신장, 체질량지수, 체지방량과 체지방율은 기초대사량과의 연관성이 낮은 것으로 조사되었다. 기초대사 량과 관련하여 분석한 요인들 가운데 상관성이 가장 높은 제지방량(FFM)을 독립변수로 하고 측정한 기초대사량을 종속변수로 하여 회귀 분석한 결과 RMR=-569.86＋48.27(FFM), R2=0.5514로 나타났다.

The aim of this study was to confirm the validity of predictive equations for the calculation of basal energy expenditure (BEE). One hundred twenty female college students were participated in this study. The resting energy expenditure (REE) was measured by indirect calorimetry for 30 minutes following an 12 hour overnight fasting. Among the available equations for predict BEE, Harris-Benedict, WHO/FAO/UNU and Cunningham methods were selected. Body composition was estimated by bioelectrical impedance analysis (BIA) for the equation of predicted BEE. The mean of measured REE was 1257.2±147.9 ㎉/day, while the predicted values by Harris-Benedict, WHO/FAO/UNU and Cunningham were 1373.3±45.4 ㎉/day, 1290.0±61.7 ㎉/day and 1187.6±49.2 ㎉/day, respectively. The Cunningham equation was more closed to measured values than Harris- Benedict and WHO/FAO/UNU equation by the correlation coefficient. Comparing Pearson’s correlation coefficients, fat-free mass (FFM), body surface area (BSA) and body weight were higher than others such as height, body mass index (BMI), fat and fat%. The FFM’s correlation coefficient was the highest as 0.74. Thus, the conclusion of this study suggested that the main determinant of BEE was FFM, and we derived a prediction equation as follows: BEE=-569.86＋48.27 (FFM).