REGADAS FILHO, José Gilson Louzada. Exigências energéticas e proteícas de ovinos Santa Inês em crescimento. 2009. 80 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências Agrárias, Departamento de Zootecnia, Fortaleza-CE, 2009 / Submitted by Nádja Goes (nmoraissoares@gmail.com) on 2016-08-01T13:34:54Z No. of bitstreams: 1 2009_dis_jglregadasfilho.pdf: 306829 bytes, checksum: 58dba003cb472512be2f907f311c137c (MD5) / Approved for entry into archive by Nádja Goes (nmoraissoares@gmail.com) on 2016-08-01T13:35:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_dis_jglregadasfilho.pdf: 306829 bytes, checksum: 58dba003cb472512be2f907f311c137c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-01T13:35:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_dis_jglregadasfilho.pdf: 306829 bytes, checksum: 58dba003cb472512be2f907f311c137c (MD5) Previous issue date: 2009 / This study was conducted to evaluate the influence of four concentrations of metabolizable energy in the diet of Santa Inês sheep in growing. Body composition, energy and protein requirements, efficiency of utilization of metabolizable energy for maintenance (km) and gain (kg), and evaluation of Small Ruminant Nutrition System - SRNS model in predicting dry matter intake (DMI) and average daily gain (ADG) were studied. Twenty-four Santa Inês sheep, non-castrated, with age of 50 days and average body weight of 13.00 ± 0.56 kg were used. After an adaptation period of 10 days, four reference animals were slaughtered to estimate the initial empty body weight (EBW) and body composition of the others animals. The remaining animals were distributed in a randomized block design with the treatment consisting of diets containing different concentrations of metabolizable energy (2.08, 2.28, 2.47 and 2.69 Mcal/kg of DM), with five replicates. The animals were fed until reach the slaughter weight of 28 kg. The net energy requirements for maintenance (kcal/kg EBW0.75/day) were estimated extrapolating the regression equation of heat production (HP) logarithm, in function of the metabolizable energy intake (MEI) to the zero level of MEI. The N daily excretion was estimated extrapolating regression equations of N consumption (g/kg BW0.75/day) in function of the N retention (g/kg BW0.75/day) for the zero consumption level, the negative intercept of the Y axis was considered as the endogenous N losses. Regression equations were adjusted between the logarithm of the fat, protein and energy contents and the logarithm of EBW. The derivatives of these equations enabled the estimation of net energy and protein for the gain of empty body weight (EBWG). The km and kg were estimated by the equations recommended by the Agricultural and Food Research Council - AFRC (1993)and by Harris (1970). Validation of SRNS model used the DMI and ADG observed and predicted by the model for each of the experimental animals. Model inputs were given for each animal individually as BW, DMI observed and also data of chemical composition of diets and environmental conditions. Validation was performed by using a model of simple linear regression between the predicted and observed values. The net energy requirement for maintenance was 50.72 kcal/kg EBW0.75/day. The N daily excretion was estimated at 277 mg/kg BW0.75/day and the net protein requirement for maintenance (NPm) at 1.73 g/kg BW0.75/day. The contents of energy and fat in EBW of animals increased from 1.91 and 85.18 to 2.78 Mcal/kg and 221.23 g/kg of EBW respectively, when the animals increased from 15 to 30 kg of BW. The content of protein in EBW decreased from 157.83 to 144.33 g/kg of EBW when animals increased their BW from 15 to 30 kg, respectively. The fat and energy concentrations deposited in the EBWG increased as the animals elevated their BW. The net energy for EBWG increased from 2.94 to 4.28 Mcal/kg of EBWG for body weights of 15 and 30 kg, respectively. The protein deposited in the gain decreased from 137.47 to 125.71 g/kg of EBWG for animals with 15 to 30 kg, respectively. The km estimated was 0.71. The estimation of km from the metabolizability (qm) of the diet, suggested by the AFRC (1993) equations, varied from 0.68 to 0.73 for the diet with ME concentration from 2.08 to 2.69 Mcal/kg of DM, respectively. The efficiency of use of ME to gain (kg), showed to be inversely proportional to the increase of ME concentration in the diet, ranging from 0.52 to 0.28 for the diets containing 2.08 to 2.69 Mcal/kg of DM, respectively. The demands of total dietary energy increased with the elevation of BW within the same range of gain. The total metabolizable protein requirement of an animal of 20 kg of BW and a gain of 200 g/day is 52.64 g/day, about 34% lesser than the recommended by NRC (2007). The DMI predicted by the SRNS model did not differ (P≤ 0.05) from the DMI observed, but the model overestimated the ADG at 5.18%. The present work together to build a database, which in future could be condensed to several others in a predictive model of performance and food planning, is useful in formulating rations more economically viable to set up Santa Inês sheep / Este estudo foi conduzido com o objetivo de determinar a composição corporal, exigências energéticas e protéicas de mantença e ganho de peso, eficiências de utilização da energia metabolizável para mantença (km) e ganho de peso (kg), bem como para a avaliação do modelo Small Ruminant Nutrition System – SRNS, em predizer o consumo de matéria seca (CMS) e ganho de peso corporal (GPC) de ovinos Santa Inês em crescimento. Utilizaram-se 24 ovinos Santa Inês em crescimento, não-castrados, com idade e peso corporal (PC) médio de 50 dias e 13,00 ± 0,56 kg. Após um período de adaptação de 10 dias, quatro animais foram abatidos para serem utilizados como referência para as estimativas do peso do corpo vazio (PCVZ) e da composição corporal inicial dos demais. Os animais remanescentes foram distribuídos em um delineamento em blocos casualizados sendo os tratamentos, rações contendo diferentes níveis de energia metabolizável (2,08; 2,28; 2,47 e 2,69 Mcal/kg MS), com cinco repetições. Os animais foram alimentados à vontade até atingir o peso de abate de 28 kg. O requerimento líquido de energia para mantença (kcal/kg PCVZ0,75/dia) foi estimado extrapolando-se a equação de regressão do logaritmo da produção de calor, em função do consumo de energia metabolizável (CEM) para o nível zero de ingestão de EM. A excreção diária de N foi estimada extrapolando a equação de regressão de consumo de N (g/kg PC0,75/dia) em função da retenção de N (g/kg PC0,75/dia), para o consumo zero, o intercepto negativo do eixo Y foi considerado como as perdas endógenas de nitrogênio. Foram ajustadas equações de regressão do logaritmo do conteúdo de gordura, energia e proteína em função do logaritmo do PCVZ dos animais. As derivadas dessas equações permitiram a estimativa das exigências energéticas e protéicas líquidas para ganho de peso de corpo vazio (GPCVZ). A km e kg foram estimadas pelas equações preconizadas pelo Agricultural and Food Research Council – AFRC (1993) e conforme Harris (1970). Para validação do modelo SRNS, utilizouse os CMS e GPC observado e predito pelo modelo para cada um dos animais experimentais, os inputs do modelo foram dados referentes a cada animal individualmente como peso corporal (PC) e CMS observado e também dados relativos à composição bromatológica das dietas e condições ambientais. A validação foi realizada através do ajuste de modelo de regressão linear simples entre os valores preditos e observados. O requisito energético líquido de mantença foi de 50,72 kcal/kg PCVZ0,75/dia. A excreção diária de N foi estimada em 277 mg/kg PC0,75/dia e a exigência de proteína líquida para mantença (PLm) em 1,73 g/kg PC0,75/dia. O conteúdo de energia e gordura no PCVZ dos animais aumentou de 1,91 e 85,18 para 2,78 Mcal/kg PCVZ e 221,23 g/kg PCVZ respectivamente, quando os animais aumentaram de 15 para 30 kg PC. O conteúdo de proteína no PCVZ dos animais diminui de 157,83 para 144,33 g/kg PCVZ quando os animais aumentaram o peso corporal de 15 para 30 kg, respectivamente. As quantidades de gordura e energia no ganho aumentaram com o aumento do PC dos animais. A exigência de energia líquida para ganho de peso de corpo vazio aumentou de 2,94 para 4,28 Mcal/kg GPCVZ para pesos de 15 a 30 kg, respectivamente. A quantidade de proteína depositada no ganho diminuiu com o aumento do PC dos animais passando de 137,47 para 125,71 g/kg GPCVZ com o aumento do peso corporal de 15 para 30 kg, respectivamente. A km estimada foi de 0,71. Quando se utiliza a equação do AFRC (1993), que sugere a estimação da km a partir da metabolizabilidade (qm) da dieta, os valores apresentaram-se superiores para todas as dietas, variando de 0,68 a 0,73 para a dieta com concentração de EM de 2,08 a 2,69 Mcal/kg MS respectivamente. A eficiência de utilização da EM para ganho (kg), apresentou-se inversamente proporcional ao aumento da concentração da EM na dieta, variando de 0,52 a 0,28 para as dietas contendo 2,08 a 2,69 Mcal/kg MS. As exigências de energia dietéticas totais aumentaram com o aumento do PC dentro de uma mesma faixa de ganho. A exigência de proteína metabolizável total de um animal de 20 kg de PC e ganhando 200 g/dia é de 52,64 g/dia, valor 34% inferior ao preconizado pelo NRC (2007) de 71 g/dia. O CMS predito pelo modelo SRNS não diferiu (P≤ 0,05) estatisticamente do observado, entretanto o modelo superestimou em 5,18% o GPC. O presente trabalho vem colaborar para a construção de um banco de dados, que futuramente poderá ser condensado a diversos outros em um modelo de predição de desempenho e planejamento alimentar, sendo útil na formulação de rações mais economicamente viáveis para ovinos criados no Nordeste brasileiro

FundaÃÃo de Amparo à Pesquisa do Estado do Cearà / Este estudo foi conduzido com o objetivo de determinar a composiÃÃo corporal, exigÃncias energÃticas e protÃicas de mantenÃa e ganho de peso, eficiÃncias de utilizaÃÃo da energia metabolizÃvel para mantenÃa (km) e ganho de peso (kg), bem como para a avaliaÃÃo do modelo Small Ruminant Nutrition System â SRNS, em predizer o consumo de matÃria seca (CMS) e ganho de peso corporal (GPC) de ovinos Santa InÃs em crescimento. Utilizaram-se 24 ovinos Santa InÃs em crescimento, nÃo-castrados, com idade e peso corporal (PC) mÃdio de 50 dias e 13,00  0,56 kg. ApÃs um perÃodo de adaptaÃÃo de 10 dias, quatro animais foram abatidos para serem utilizados como referÃncia para as estimativas do peso do corpo vazio (PCVZ) e da composiÃÃo corporal inicial dos demais. Os animais remanescentes foram distribuÃdos em um delineamento em blocos casualizados sendo os tratamentos, raÃÃes contendo diferentes nÃveis de energia metabolizÃvel (2,08; 2,28; 2,47 e 2,69 Mcal/kg MS), com cinco repetiÃÃes. Os animais foram alimentados à vontade atà atingir o peso de abate de 28 kg. O requerimento lÃquido de energia para mantenÃa (kcal/kg PCVZ0,75/dia) foi estimado extrapolando-se a equaÃÃo de regressÃo do logaritmo da produÃÃo de calor, em funÃÃo do consumo de energia metabolizÃvel (CEM) para o nÃvel zero de ingestÃo de EM. A excreÃÃo diÃria de N foi estimada extrapolando a equaÃÃo de regressÃo de consumo de N (g/kg PC0,75/dia) em funÃÃo da retenÃÃo de N (g/kg PC0,75/dia), para o consumo zero, o intercepto negativo do eixo Y foi considerado como as perdas endÃgenas de nitrogÃnio. Foram ajustadas equaÃÃes de regressÃo do logaritmo do conteÃdo de gordura, energia e proteÃna em funÃÃo do logaritmo do PCVZ dos animais. As derivadas dessas equaÃÃes permitiram a estimativa das exigÃncias energÃticas e protÃicas lÃquidas para ganho de peso de corpo vazio (GPCVZ). A km e kg foram estimadas pelas equaÃÃes preconizadas pelo Agricultural and Food Research Council â AFRC (1993) e conforme Harris (1970). Para validaÃÃo do modelo SRNS, utilizouse os CMS e GPC observado e predito pelo modelo para cada um dos animais experimentais, os inputs do modelo foram dados referentes a cada animal individualmente como peso corporal (PC) e CMS observado e tambÃm dados relativos à composiÃÃo bromatolÃgica das dietas e condiÃÃes ambientais. A validaÃÃo foi realizada atravÃs do ajuste de modelo de regressÃo linear simples entre os valores preditos e observados. O requisito energÃtico lÃquido de mantenÃa foi de 50,72 kcal/kg PCVZ0,75/dia. A excreÃÃo diÃria de N foi estimada em 277 mg/kg PC0,75/dia e a exigÃncia de proteÃna lÃquida para mantenÃa (PLm) em 1,73 g/kg PC0,75/dia. O conteÃdo de energia e gordura no PCVZ dos animais aumentou de 1,91 e 85,18 para 2,78 Mcal/kg PCVZ e 221,23 g/kg PCVZ respectivamente, quando os animais aumentaram de 15 para 30 kg PC. O conteÃdo de proteÃna no PCVZ dos animais diminui de 157,83 para 144,33 g/kg PCVZ quando os animais aumentaram o peso corporal de 15 para 30 kg, respectivamente. As quantidades de gordura e energia no ganho aumentaram com o aumento do PC dos animais. A exigÃncia de energia lÃquida para ganho de peso de corpo vazio aumentou de 2,94 para 4,28 Mcal/kg GPCVZ para pesos de 15 a 30 kg, respectivamente. A quantidade de proteÃna depositada no ganho diminuiu com o aumento do PC dos animais passando de 137,47 para 125,71 g/kg GPCVZ com o aumento do peso corporal de 15 para 30 kg, respectivamente. A km estimada foi de 0,71. Quando se utiliza a equaÃÃo do AFRC (1993), que sugere a estimaÃÃo da km a partir da metabolizabilidade (qm) da dieta, os valores apresentaram-se superiores para todas as dietas, variando de 0,68 a 0,73 para a dieta com concentraÃÃo de EM de 2,08 a 2,69 Mcal/kg MS respectivamente. A eficiÃncia de utilizaÃÃo da EM para ganho (kg), apresentou-se inversamente proporcional ao aumento da concentraÃÃo da EM na dieta, variando de 0,52 a 0,28 para as dietas contendo 2,08 a 2,69 Mcal/kg MS. As exigÃncias de energia dietÃticas totais aumentaram com o aumento do PC dentro de uma mesma faixa de ganho. A exigÃncia de proteÃna metabolizÃvel total de um animal de 20 kg de PC e ganhando 200 g/dia à de 52,64 g/dia, valor 34% inferior ao preconizado pelo NRC (2007) de 71 g/dia. O CMS predito pelo modelo SRNS nÃo diferiu (P≤ 0,05) estatisticamente do observado, entretanto o modelo superestimou em 5,18% o GPC. O presente trabalho vem colaborar para a construÃÃo de um banco de dados, que futuramente poderà ser condensado a diversos outros em um modelo de prediÃÃo de desempenho e planejamento alimentar, sendo Ãtil na formulaÃÃo de raÃÃes mais economicamente viÃveis para ovinos criados no Nordeste brasileiro / This study was conducted to evaluate the influence of four concentrations of metabolizable energy in the diet of Santa InÃs sheep in growing. Body composition, energy and protein requirements, efficiency of utilization of metabolizable energy for maintenance (km) and gain (kg), and evaluation of Small Ruminant Nutrition System - SRNS model in predicting dry matter intake (DMI) and average daily gain (ADG) were studied. Twenty-four Santa InÃs sheep, non-castrated, with age of 50 days and average body weight of 13.00  0.56 kg were used. After an adaptation period of 10 days, four reference animals were slaughtered to estimate the initial empty body weight (EBW) and body composition of the others animals. The remaining animals were distributed in a randomized block design with the treatment consisting of diets containing different concentrations of metabolizable energy (2.08, 2.28, 2.47 and 2.69 Mcal/kg of DM), with five replicates. The animals were fed until reach the slaughter weight of 28 kg. The net energy requirements for maintenance (kcal/kg EBW0.75/day) were estimated extrapolating the regression equation of heat production (HP) logarithm, in function of the metabolizable energy intake (MEI) to the zero level of MEI. The N daily excretion was estimated extrapolating regression equations of N consumption (g/kg BW0.75/day) in function of the N retention (g/kg BW0.75/day) for the zero consumption level, the negative intercept of the Y axis was considered as the endogenous N losses. Regression equations were adjusted between the logarithm of the fat, protein and energy contents and the logarithm of EBW. The derivatives of these equations enabled the estimation of net energy and protein for the gain of empty body weight (EBWG). The km and kg were estimated by the equations recommended by the Agricultural and Food Research Council - AFRC (1993)and by Harris (1970). Validation of SRNS model used the DMI and ADG observed and predicted by the model for each of the experimental animals. Model inputs were given for each animal individually as BW, DMI observed and also data of chemical composition of diets and environmental conditions. Validation was performed by using a model of simple linear regression between the predicted and observed values. The net energy requirement for maintenance was 50.72 kcal/kg EBW0.75/day. The N daily excretion was estimated at 277 mg/kg BW0.75/day and the net protein requirement for maintenance (NPm) at 1.73 g/kg BW0.75/day. The contents of energy and fat in EBW of animals increased from 1.91 and 85.18 to 2.78 Mcal/kg and 221.23 g/kg of EBW respectively, when the animals increased from 15 to 30 kg of BW. The content of protein in EBW decreased from 157.83 to 144.33 g/kg of EBW when animals increased their BW from 15 to 30 kg, respectively. The fat and energy concentrations deposited in the EBWG increased as the animals elevated their BW. The net energy for EBWG increased from 2.94 to 4.28 Mcal/kg of EBWG for body weights of 15 and 30 kg, respectively. The protein deposited in the gain decreased from 137.47 to 125.71 g/kg of EBWG for animals with 15 to 30 kg, respectively. The km estimated was 0.71. The estimation of km from the metabolizability (qm) of the diet, suggested by the AFRC (1993) equations, varied from 0.68 to 0.73 for the diet with ME concentration from 2.08 to 2.69 Mcal/kg of DM, respectively. The efficiency of use of ME to gain (kg), showed to be inversely proportional to the increase of ME concentration in the diet, ranging from 0.52 to 0.28 for the diets containing 2.08 to 2.69 Mcal/kg of DM, respectively. The demands of total dietary energy increased with the elevation of BW within the same range of gain. The total metabolizable protein requirement of an animal of 20 kg of BW and a gain of 200 g/day is 52.64 g/day, about 34% lesser than the recommended by NRC (2007). The DMI predicted by the SRNS model did not differ (P≤ 0.05) from the DMI observed, but the model overestimated the ADG at 5.18%. The present work together to build a database, which in future could be condensed to several others in a predictive model of performance and food planning, is useful in formulating rations more economically viable to set up Santa InÃs sheep

Introdução: A verificação periódica do peso corporal (PC), e as mudanças ocorridas ao longo do tempo, embora pouco realizada, é essencial no cuidado em saúde de idosos. A promoção do PC estável dependerá, pois, do conhecimento de fatores que levam tanto ao ganho como a perda de PC na velhice. Objetivos: avaliar as trajetórias de mudança de PC e os fatores relacionados à diminuição ou aumento do PC em idosos, no período de seguimento de 10 anos. Métodos: Essa pesquisa é parte do Estudo SABE (Saúde, Bem-Estar e Envelhecimento), longitudinal de múltiplas coortes, com inclusão de dados da primeira onda iniciada em 2000 e reavaliada em 2006 e 2010: composta por uma amostra probabilística de indivíduos com idade >=60anos (n=571). Mudanças no índice de massa corporal (IMC) <-5% foram consideradas como diminuição no PC e >5% como aumento do PC. Realizou-se modelo de regressão logística múltipla e modelo de regressão linear de efeitos mistos para avaliar longitudinalmente os fatores associados à mudança de PC, e a relação da perda ou ganho com a mortalidade. Resultados: em média o IMC aumentou até os 65 anos e diminuiu após os 75 anos. Na segunda avaliação, em 2006, 34,00% dos participantes diminuíram o PC, e 18,22% aumentaram. Já em 2010 apenas 12,49% dos participantes diminuíram (PC) enquanto quase 40% ganharam. Ao longo dos dez anos, foram associados ao aumento do PC a idade (p<0,001), o consumo de álcool (p<0,05), ter duas ou mais doenças crônicas (p<0,001) e a inatividade física (p<0,001); a diminuição de PC associou-se ao tabagismo (p<0,05), sexo masculino (p<0,001) e relato de diminuição de ingestão no último mês (p<0,001); a mortalidade foi associada a diminuição de PC (p<0,001). Especificamente em 2006, o relato de perda, não intencional, de >3kg (RR: 3,67; p<0,001) foi um fator de risco para diminuição de PC. E em 2010 foram fatores de risco à diminuição de PC, duas ou mais doenças crônicas (RR: 2,28; p<0,05), internação (RR: 3,82; p<0,001), saúde auto avaliada como má (RR: 4,30; p<0,01), diabetes (RR: 1,94; p<0,05), dificuldade de fazer compras (RR: 3,09; p<0,001), relato de diminuição de ingestão ((RR: 3,66; p<0,05), relato de perda, >3kg (RR: 3,37; p<0,001) e dificuldade de mastigar comidas duras (RR: 2,09; p<0,05); o consumo de álcool (RR:0,42; p<0,05) foi um fator protetor à diminuição do PC; e o relato de perda de peso (>3kg) não intencional (RR:0,46; p<0,05) e a dificuldade de engolir bem (RR: 0,44; p<0,05) foram fatores de proteção para o ganho de PC ao longo dos anos avaliados. Conclusão: a diminuição de PC, associada à mortalidade, ocorreu principalmente em idosos mais longevos. Por outro lado, o ganho de PC aumentou entre os anos avaliados. Fatores clínicos, funcionais e de estilo de vida estiveram relacionados a mudança de peso corporal. O monitoramento e prevenção de mudanças do peso corporal de idosos deve fazer parte da rotina de cuidados em saúde. A investigação das consequências da obesidade no envelhecimento é um dos desafios de estudos adicionais. / Introduction. Checking body weight periodically as well as changes occurred through time, although not performed often enough, is essential to take care of the elderly health. The promotion of a stable body weight will depends on factors that leads to body weight increase and its decrease as well. Objectives: To evaluate body weight trajectories of change and the factors that lead to body weight increase or decrease in a ten years period. Methods: This research is part of the SABE (Health, Welfare, and Aging) study, which is longitudinal with several cohorts, and included data of the first wave that began in 2000 and was re-evaluated in 2006 and 2010: Composed of a probabilistic sample of individuals who were 60 years old or older. (n=571). Changes in body mass index: <5% was considered body weight decrease and >5% was considered body weight increase. A multiple logistic regression model and mixed effect linear regression model were used to evaluate longitudinally the factors related to body weight change and its relationship with mortality. Results: In average, the body mass index increased until 65 years and diminished after 75 years. In the second evaluation, in 2006, 34% of the participants diminished their body weight and 18% increased it. However, in 2010 just 12, 5% of the participants decreased their body weight while 40% increased it. In ten years, many factors were associated with the body mass increase, such as age (p<0,001), alcohol consumption (p<0,05), having two or more chronic diseases (p<0,001) and physical activity (p<0,001); body mass decrease was associated with cigarette smoking (p<0,05), male sex (p<0,001) and reporting reduced ingestion in the previous month (p<0,001); mortality was associated with body weight decrease (p<0,001). Specifically in 2006, reporting more than >3kg (RR: 3,67; p<0,001) loss was a risk factor for decreasing body weight. And in 2010 the risk factors for body weight loss were two or more chronic diseases (RR: 2,28; p<0,05), being admitted to the hospital (RR: 3,82; p<0,001), health status being self-evaluated as bad (RR: 4,30; p<0,01), diabetes (RR: 1,94; p<0,05), difficulties to go shopping (RR: 3,09; p<0,001), reporting ingestion decrease ((RR: 3,66; p<0,05), reporting losing more than >3kg (RR: 3,37; p<0,001) and difficulties to chew food (RR: 2,09; p<0,05); alcohol consumption (RR:0,42; p<0,05) was a protective factor to body weight loss; and reporting unintentional weight loss (>3kg) (RR:0,46; p<0,05) and difficulties to swallow (RR: 0,44; p<0,05) were protective factors for body weigh increase along the years which were evaluated. Conclusion: body weight loss, linked with higher morality, was associated with older elderly subjects. On the other hand, body weight gain increased in the period that was analyzed. Clinical factors and lifestyle were related to body weight change. Monitoring and preventing body weight changes among elderly patients should be part of routine health care. The investigation of obesity consequences in the aging process is one of the challenges of academic studies.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-05-17T15:42:54Z No. of bitstreams: 1 didiersilveiracastellanofilho.pdf: 8877431 bytes, checksum: 7e8fd867f6c8f4b24eed3d97211aab11 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-02T11:22:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 didiersilveiracastellanofilho.pdf: 8877431 bytes, checksum: 7e8fd867f6c8f4b24eed3d97211aab11 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-02T11:22:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 didiersilveiracastellanofilho.pdf: 8877431 bytes, checksum: 7e8fd867f6c8f4b24eed3d97211aab11 (MD5) Previous issue date: 2012-10-29 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A obesidade na gravidez está relacionada com resultados adversos e com risco gestacional aumentado. A leptina é uma adipocitocina sintetizada no tecido adiposo, principalmente no visceral, que, na gestação, é também produzida pela placenta, desempenhando um importante papel na regulação do metabolismo energético e na instalação da resistência fisiológica à insulina. Níveis séricos de leptina mais elevados do que os encontrados na gestação normal, têm sido relacionados com diversas complicações obstétricas. Considerando-se a hipótese de que a obesidade abdominal (OA) na gestação implicaria, provavelmente, em uma liberação mais elevada de adipocitocinas na circulação materna, aumentando o risco gestacional, elaboramos este trabalho que teve como objetivos: avaliar a correlação entre a circunferência abdominal (CA) materna medida antes da 12ª semana de gestação e os níveis séricos de leptina durante a gravidez; comparar os níveis séricos de leptina entre gestantes com e sem OA diagnosticada no início da gestação; avaliar o comportamento do peso materno e dos níveis séricos de leptina durante a gestação, em pacientes sem sobrepeso e com sobrepeso/obesidade; e avaliar o ganho de peso total e percentual durante a gravidez como possíveis fatores que influenciam os níveis séricos de leptina. Foi conduzido um estudo prospectivo que incluiu 40 gestantes atendidas no pré-natal de risco habitual. A CA foi medida antes da 12ª semana, e os níveis séricos de leptina dosados, pelo método de ELISA, entre a 9ª e a 12ª, a 25ª e a 28ª e entre a 34ª e a 37ª semanas de gestação. Considerando a CA, a coorte foi dividida em dois grupos: com OA (CA ≥ 88 cm) e sem OA (CA < 88 cm). De acordo com o índice de massa corporal (IMC) pré-gestacional, a amostra foi dividida em dois grupos: sem sobrepeso (IMC < 25 kg/m2) e com sobrepeso/obesidade (IMC ≥ 25 kg/m2). Considerou-se o valor de p<0,05. Verificouse uma correlação positiva entre a medida da CA avaliada antes da 12ª semana de gestação e a média dos níveis séricos de leptina (r=0,7; p<0,0001). A média dos níveis séricos de leptina no grupo das gestantes com OA (41,9 ± 3,5 ng/mL) foi superior comparado ao grupo das pacientes sem OA (23,6 ± 2,7 ng/mL) (p<0,0002). Houve aumento progressivo de ganho de peso materno durante a gravidez, em ambos os grupos. Encontramos um aumento progressivo, estatisticamente significante, dos níveis de leptina no grupo de gestantes sem sobrepeso (p < 0,001). Não houve diferença estatisticamente significante entre o ganho de peso gestacional total nos dois grupos. O ganho percentual de peso durante a gravidez foi significativamente maior (p < 0,001) no grupo de pacientes sem sobrepeso. Concluindo, existe uma correlação positiva entre a medida da CA aferida antes da 12ª semana de gestação e a média dos níveis séricos de leptina durante a gravidez; pacientes com diagnóstico de OA antes da 12ª semana de gestação apresentam, durante a gravidez, níveis séricos médios de leptina superiores àquelas que não apresentaram OA antes da 12ª semana de gestação; a CA medida antes da 12ª semana de gestação demonstra ser um método válido e simples para se predizer os níveis séricos de leptina durante todo o período gestacional; o peso materno aumenta, progressivamente, durante a gestação, tanto nas pacientes sem sobrepeso quanto naquelas com sobrepeso/obesidade; os níveis séricos de leptina aumentam, progressivamente, durante a gravidez, nas pacientes sem sobrepeso; as pacientes sem sobrepeso apresentam maior ganho de peso percentual na gestação do que aquelas com sobrepeso/obesidade; o aumento dos níveis séricos de leptina durante a gravidez no grupo de gestantes sem sobrepeso parece ser explicado pelo maior ganho de peso percentual destas pacientes, quando comparadas àquelas com sobrepeso/obesidade. / Obesity is associated with adverse pregnancy outcomes and increased gestational risk. Leptin is an adipocytokine synthesized in adipose tissue, particularly in visceral that, during pregnancy, is also produced by the placenta and plays an important role in the regulating of energy metabolism and physiological insulin resistance. Serum leptin levels higher than those found in normal pregnancy have been related with several obstetric complications. Considering the hypothesis that abdominal obesity (AO) in pregnancy could possibly result in a higher release of proinflammatory cytokines in the maternal circulation, increasing gestational risk, we elaborated this work that aimed to: to evaluate the correlation between maternal waist circumference (WC) measured before the 12th week of gestation and serum leptin levels during pregnancy; to compare the leptin levels of women with and without abdominal obesity (AO) diagnosed in early pregnancy; to evaluate the behavior of maternal weight and serum leptin levels during the pregnancy in overweight/obese and nonobese pregnant women; and to assess total and percent weight gain during pregnancy as possible factors that influence leptin levels. We perform a prospective study including 40 pregnant women receiving low-risk prenatal care. WC was measured before the 12th week and serum leptin levels were measured, by ELISA, between the 9th and 12th, 25th and 28th and 34th and 37th weeks pregnancy. According to WC measurement, the cohort was divided into two groups: with AO (WC ≥ 88 cm) and without AO (WC < 88 cm). Based on their pre-pregnancy body mass indices (BMIs), the sample was divided in: non-overweight weight (BMI of < 25 kg/m2) and overweight/obese (BMI of ≥25 kg/m2). The level of significance was set at p < 0.05. A positive correlation was obtained between the WC measured during the same period and the mean serum leptin levels (r=0.7; p<0.0001). The mean leptin levels in pregnant patients with AO (41.9±3.5 ng/mL) were higher than in patients without AO (23.6 ± 2.7ng/mL) (p<0.0002). There was an increased progressive maternal weight gain during pregnancy in both groups. There was an increased progressive in leptin levels in both groups, however, the increase was significantly higher in the patients without overweight (p <0.001). There was no difference between gestational total weight gain in both groups. The percent weight gain during pregnancy was significantly higher (p <0.001) in the group without overweight. In conclusion, there is a positive correlation between WC measured before the 12th week of pregnancy and the mean serum leptin levels during pregnancy; pregnant women with AO evaluated before the 12th week present higher levels of serum leptin during pregnancy, than those without AO; WC measure before the 12th week of pregnancy is a valid and simple method to predict serum leptin levels throughout pregnancy; maternal weight increase during pregnancy in both, non-overweight and overweight/obese patients; the serum leptin levels increase during pregnancy in nonoverweight patients; the percent weight gain in pregnancy is higher in non-overweight pregnant women compared to overweight/obese; the increase in serum leptin levels during pregnancy in non-overweight patients seems to be explained by the greater percent weight gain of these women, compared to overweight/obese.