992 resultados para Accelerometer prediction equations
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Carbon monoxide diffusing capacity (DLCO) or transfer factor (TLCO) is a particularly useful test of the appropriateness of gas exchange across the lung alveolocapillary membrane. With the purpose of establishing predictive equations for DLCO using a non-smoking sample of the adult Brazilian population, we prospectively evaluated 100 subjects (50 males and 50 females aged 20 to 80 years), randomly selected from more than 8,000 individuals. Gender-specific linear prediction equations were developed by multiple regression analysis with single breath (SB) absolute and volume-corrected (VA) DLCO values as dependent variables. In the prediction equations, age (years) and height (cm) had opposite effects on DLCOSB (ml min-1 mmHg-1), independent of gender (-0.13 (age) + 0.32 (height) - 13.07 in males and -0.075 (age) + 0.18 (height) + 0.20 in females). On the other hand, height had a positive effect on DLCOSB but a negative one on DLCOSB/VA (P<0.01). We found that the predictive values from the most cited studies using predominantly Caucasian samples were significantly different from the actually measured values (P<0.05). Furthermore, oxygen uptake at maximal exercise (VO2max) correlated highly to DLCOSB (R = 0.71, P<0.001); this variable, however, did not maintain an independent role to explain the VO2max variability in the multiple regression analysis (P>0.05). Our results therefore provide an original frame of reference for either DLCOSB or DLCOSB/VA in Brazilian males and females aged 20 to 80 years, obtained from the standardized single-breath technique.
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Objetivo: Recientemente, se han propuesto varios dispositivos de impedancia bioeléctrica (BIA) para la estimación rápida de la grasa corporal. Sin embargo, no han sido publicadas referencias de grasa corporal para niños y adolescentes en población Colombiana. El objetivo de este estudio fue establecer percentiles de grasa corporal por BIA en niños y adolescentes de Bogotá, Colombia de entre 9 y 17.9 años, pertenecientes al estudio FUPRECOL. Métodos: Estudio descriptivo y transversal, realizado en 2.526 niños y 3.324 adolescentes de entre 9 y 17.9 años de edad, pertenecientes a instituciones educativas oficiales de Bogotá, Colombia. El porcentaje de grasa corporal fue medido con Tanita® Analizador de Composición Corporal (Modelo BF-689), según edad y sexo. Se tomaron medidas de peso, talla, circunferencia de cintura, circunferencia de cadera y estado de maduración sexual por auto-reporte. Se calcularon los percentiles (P3, P10, P25, P50, P75, P90 y P97) y curvas centiles por el método LMS según sexo y edad y se realizó una comparación entre los valores de la CC observados con estándares internacionales. Resultados: Se presentan valores de porcentaje de grasa corporal y las curvas de percentiles. En la mayoría de los grupos etáreos la grasa corporal de las chicas fue mayor a la de los chicos. Sujetos cuyo porcentaje de grasa corporal estaba por encima del percentil 90 de la distribución estándar normal se consideró que tenían un elevado riesgo cardiovascular (chicos desde 23,4-28,3 y chicas desde 31,0-34,1). En general, nuestros porcentajes de grasa corporal fueron inferiores a los valores de Turquía, Alemania, Grecia, España y Reino Unido. Conclusiones: Se presentan percentiles del porcentaje de grasa por BIA según edad y sexo que podrán ser usados de referencia en la evaluación del estado nutricional y en la predicción del riesgo cardiovascular desde edades tempranas.
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The principal driver of nitrogen (N) losses from the body including excretion and secretion in milk is N intake. However, other covariates may also play a role in modifying the partitioning of N. This study tests the hypothesis that N partitioning in dairy cows is affected by energy and protein interactions. A database containing 470 dairy cow observations was collated from calorimetry experiments. The data include N and energy parameters of the diet and N utilization by the animal. Univariate and multivariate meta-analyses that considered both within and between study effects were conducted to generate prediction equations based on N intake alone or with an energy component. The univariate models showed that there was a strong positive linear relationships between N intake and N excretion in faeces, urine and milk. The slopes were 0.28 faeces N, 0.38 urine N and 0.20 milk N. Multivariate model analysis did not improve the fit. Metabolizable energy intake had a significant positive effect on the amount of milk N in proportion to faeces and urine N, which is also supported by other studies. Another measure of energy considered as a covariate to N intake was diet quality or metabolizability (the concentration of metabolizable energy relative to gross energy of the diet). Diet quality also had a positive linear relationship with the proportion of milk N relative to N excreted in faeces and urine. Metabolizability had the largest effect on faeces N due to lower protein digestibility of low quality diets. Urine N was also affected by diet quality and the magnitude of the effect was higher than for milk N. This research shows that including a measure of diet quality as a covariate with N intake in a model of N execration can enhance our understanding of the effects of diet composition on N losses from dairy cows. The new prediction equations developed in this study could be used to monitor N losses from dairy systems.
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Various studies have indicated a relationship between enteric methane (CH4) production and milk fatty acid (FA) profiles of dairy cattle. However, the number of studies investigating such a relationship is limited and the direct relationships reported are mainly obtained by variation in CH4 production and milk FA concentration induced by dietary lipid supplements. The aim of this study was to perform a meta-analysis to quantify relationships between CH4 yield (per unit of feed and unit of milk) and milk FA profile in dairy cattle and to develop equations to predict CH4 yield based on milk FA profile of cows fed a wide variety of diets. Data from 8 experiments encompassing 30 different dietary treatments and 146 observations were included. Yield of CH4 measured in these experiments was 21.5 ± 2.46 g/kg of dry matter intake (DMI) and 13.9 ± 2.30 g/ kg of fat- and protein-corrected milk (FPCM). Correlation coefficients were chosen as effect size of the relationship between CH4 yield and individual milk FA concentration (g/100 g of FA). Average true correlation coefficients were estimated by a random-effects model. Milk FA concentrations of C6:0, C8:0, C10:0, C16:0, and C16:0-iso were significantly or tended to be positively related to CH4 yield per unit of feed. Concentrations of trans-6+7+8+9 C18:1, trans-10+11 C18:1, cis- 11 C18:1, cis-12 C18:1, cis-13 C18:1, trans-16+cis-14 C18:1, and cis-9,12 C18:2 in milk fat were significantly or tended to be negatively related to CH4 yield per unit of feed. Milk FA concentrations of C10:0, C12:0, C14:0-iso, C14:0, cis-9 C14:1, C15:0, and C16:0 were significantly or tended to be positively related to CH4 yield per unit of milk. Concentrations of C4:0, C18:0, trans-10+11 C18:1, cis-9 C18:1, cis-11 C18:1, and cis- 9,12 C18:2 in milk fat were significantly or tended to be negatively related to CH4 yield per unit of milk. Mixed model multiple regression and a stepwise selection procedure of milk FA based on the Bayesian information criterion to predict CH4 yield with milk FA as input (g/100 g of FA) resulted in the following prediction equations: CH4 (g/kg of DMI) = 23.39 + 9.74 × C16:0- iso – 1.06 × trans-10+11 C18:1 – 1.75 × cis-9,12 C18:2 (R2 = 0.54), and CH4 (g/kg of FPCM) = 21.13 – 1.38 × C4:0 + 8.53 × C16:0-iso – 0.22 × cis-9 C18:1 – 0.59 × trans-10+11 C18:1 (R2 = 0.47). This indicated that milk FA profile has a moderate potential for predicting CH4 yield per unit of feed and a slightly lower potential for predicting CH4 yield per unit of milk. Key words: methane , milk fatty acid profile , metaanalysis , dairy cattle
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The present study aimed to identify key parameters influencing N utilization and develop prediction equations for manure N output (MN), feces N output (FN), and urine N output (UN). Data were obtained under a series of digestibility trials with nonpregnant dry cows fed fresh grass at maintenance level. Grass was cut from 8 different ryegrass swards measured from early to late maturity in 2007 and 2008 (2 primary growth, 3 first regrowth, and 3 second regrowth) and from 2 primary growth early maturity swards in 2009. Each grass was offered to a group of 4 cows and 2 groups were used in each of the 8 swards in 2007 and 2008 for daily measurements over 6 wk; the first group (first 3 wk) and the second group (last 3 wk) assessed early and late maturity grass, respectively. Average values of continuous 3-d data of N intake (NI) and output for individual cows ( = 464) and grass nutrient contents ( = 116) were used in the statistical analysis. Grass N content was positively related to GE and ME contents but negatively related to grass water-soluble carbohydrates (WSC), NDF, and ADF contents ( < 0.01), indicating that accounting for nutrient interrelations is a crucial aspect of N mitigation. Significantly greater ratios of UN:FN, UN:MN, and UN:NI were found with increased grass WSC contents and ratios of N:WSC, N:digestible OM in total DM (DOMD), and N:ME ( < 0.01). Greater NI, animal BW, and grass N contents and lower grass WSC, NDF, ADF, DOMD, and ME concentrations were significantly associated with greater MN, FN, and UN ( < 0.05). The present study highlighted that using grass lower in N and greater in fermentable energy in animals fed solely fresh grass at maintenance level can improve N utilization, reduce N outputs, and shift part of N excretion toward feces rather than urine. These outcomes are highly desirable in mitigation strategies to reduce nitrous oxide emissions from livestock. Equations predicting N output from BW and grass N content explained a similar amount of variability as using NI and grass chemical composition (excluding DOMD and ME), implying that parameters easily measurable in practice could be used for estimating N outputs. In a research environment, where grass DOMD and ME are likely to be available, their use to predict N outputs is highly recommended because they strongly improved of the equations in the current study.
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O objetivo do trabalho foi determinar equações de predição das exigências de proteína bruta (PB) para frangos de corte machos e fêmeas através do método fatorial. Na determinação das exigências de proteína bruta para mantença, foi utilizada a técnica do balanço de nitrogênio. As exigências de proteína bruta para o crescimento foram determinadas em função do conteúdo de nitrogênio na carcaça e a eficiência de utilização do nitrogênio da dieta. A partir dos valores das exigências para mantença e para crescimento foram elaboradas equações de predição para as exigências diárias de PB (g/ ave/ dia) para frangos de corte machos (7 a 21 dias - PB = 1,323xP0,75 + 0,256xG, 22 a 42 dias - PB = 1,323xP0,75 + 0,277xG e 43 a 56 dias - PB = 1,323xP0,75 + 0,283xG) e fêmeas (7 a 21 dias - PB = 1,748xP0,75 + 0,258xG, 22 a 42 dias - PB = 1,748xP0,75 + 0,274xG, e 43 a 56 dias - PB = 1,748xP0,75 + 0,300xG), em que P = peso corporal (kg) e G = ganho de peso diário (g/dia). Recomenda-se a utilização das equações para a determinação das exigências mínimas de nitrogênio ou proteína bruta somente com atenção no atendimento das exigências em aminoácidos.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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O consumo de matéria seca (CMS) do capim tanzânia de 24 vacas lactantes mestiças (HPB x Gir) e Gir, sob pastejo, foi estimado no mês de janeiro de 1998, a partir da relação entre a digestibilidade da MS da forragem e a produção fecal obtida com auxílio do cromo mordente por meio de um modelo não-linear. Os resultados do consumo estimado foram comparados aos consumos preditos por diferentes equações baseadas nos dados de degradabilidade do capim, no rúmen. A pastagem foi manejada com taxa de lotação de dois animais/ha, em sistema de pastejo rotativo com três dias de ocupação do piquete e 39 dias de descanso. Foram utilizadas para predizer o CMS diferentes equações: CMS = -1,19 + 0,035 (a+ b) + 28,5c (1), CMS = -0,822 + 0,0748 (a+ b) + 40,7c (2), CMS = -8,286 + 0,266a + 0,102b +17,696c (3) e CMS = [%FDN na MS]* [consumo de FDN ] / [(1-a-b)/K P +b/(c+ k p)]/24] (4). As equações, em geral, subestimaram o consumo obtido no modelo não-linear (9,6 kg/vaca/dia). Os consumos médios de capim de 6,2 e 6,0 kg MS/vaca/dia obtidas, respectivamente, nas equações de (2) e (4) foram semelhantes entre si e inferiores ao das equações de (1) (12,7 kg/vaca/dia) e (3) (8,1 kg/vaca/dia). A predição do consumo de forrageiras tropicais, sob pastejo, utilizando-se as equações baseadas nas variáveis da degradação in situ, constitui um importante potencial para estas avaliações. Entretanto, mais estudos dessa natureza devem ser realizados para validar o uso destas equações na prática.
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Foram desenvolvidas equações de predição de consumo de pasto de capim-elefante (Pennisetum purpureum, Schumack) por vacas mestiças Holandês x Zebu em lactação, utilizando-se procedimentos de stepwise em regressões múltiplas, aplicados a um banco de dados de experimentos conduzidos ao longo de três anos na Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) Gado de Leite (Coronel Pacheco, MG). As variáveis independentes disponíveis foram relacionadas a características inerentes às vacas (dias em lactação; teores de proteína, gordura e extrato seco total e produções destes componentes no leite; produção de leite in natura ou corrigida para 4% de gordura; ordem de lactação; peso vivo atual; peso vivo ao parto e grau de sangue Holandês x Zebu); ao manejo (dias de pastejo; disponibilidade de forragem e período de descanso da pastagem); ao ambiente (estação do ano e precipitação pluviométrica) e à alimentação (digestibilidade in vitro e parâmetros da composição química do pasto de capim-elefante e da cana-de-açúcar - Saccharum officinarum (L.) corrigida com 1% de uréia; consumos de suplemento volumoso (cana corrigida com uréia) e concentrado; concentrações fecais de proteína bruta e de fibras em detergente neutro e ácido). Efeitos linear e quadrático e transformações logarítmicas foram adicionalmente incluídos no banco de dados. Foram obtidas equações de predição de consumo de pasto de capim-elefante (expresso em kg/vaca/dia ou % do peso vivo) com coeficientes de determinação de 65,2 a 67,0%. As principais variáveis independentes incluídas nas equações foram o consumo do suplemento volumoso usado na estação seca do ano (cana corrigida com uréia); a digestibilidade in vitro do pasto de capim-elefante; a precipitação pluviométrica; a produção de leite corrigida para 4% de gordura; o peso vivo atual ou, em alternativa a este, o valor da pesagem realizada após o parto da vaca; além do consumo de suplemento concentrado, que evidenciou um efeito de substituição àquele do pasto de capim-elefante.
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O consumo de matéria seca (CMS) do capim-coastcross, sob pastejo, de vacas lactantes mestiças (HPB x Gir) e Gir, foi calculado a partir da relação entre a digestibilidade in vitro da MS (DIVMS) da forragem (extrusa colhida com animais esôfago- fistulados) e a produção fecal obtida com auxílio do cromo mordante por meio de um modelo não-linear. A pastagem foi manejada com uma taxa de lotação de 1,6 e 3,2 animais/ha, respectivamente para as épocas seca e chuvosa do ano, num sistema de pastejo rotativo com três dias de ocupação e 27 dias de descanso. Quatro diferentes equações baseadas em variáveis de degradação ruminal foram utilizadas para predizer o consumo de MS: CMS = -1,19 + 0,035 (a+ b) + 28,5c (1), CMS = -0,822 + 0,0748 (a+ b) + 40,7c (2), CMS = -8,286 + 0,266a + 0,102b +17,696c (3) e CMS = [%FDN na MS]* [consumo de FDN ] / [(1-a-b)/K P +b/(c+ k p)]/24] (4). Os dados observados utilizando as equações 1 e 2 (12,2 e 12,7 kg/vaca/dia respectivamente) foram similares entre si e superiores aos resultados obtidos na equação 4 (7,8 kg/vaca/dia). Já o resultado obtido pela equação 3 (5,5 kg/vaca/dia) foi menor do que aqueles determinados pelas outras equações, subestimando o CMS calculado a partir do cromo mordante (6,3 kg/vaca/dia). A predição do consumo de forrageiras tropicais sob pastejo, utilizando equações baseadas nas variáveis de degradação, constitui um importante potencial para estas avaliações. Entretanto, mais estudos devem ser realizados antes de se usarem estas equações na prática.
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Objetivou-se avaliar as equações para predição das exigências protéicas de matrizes pesadas em crescimento, desenvolvidas em estudos anteriores na Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias da UNESP, Jaboticabal, tendo como padrão de comparação as recomendações estabelecidas pelo manual de criação da linhagem. Foram utilizadas 288 matrizes pesadas da linhagem Hubbard Hy-Yield, com cinco semanas de idade, em delineamento inteiramente casualizado, com dois tratamentos e seis repetições, sendo 24 aves por unidade experimental até 14 semanas e, de 15 a 20 semanas de idade, 20 aves por unidade experimental. Um tratamento foi representado pelas recomendações protéicas para a linhagem (testemunha) e o outro pelas seguintes equações de predição das exigências de proteína: de 5 a 8 semanas PB (g/ave/dia) = 2,02.P0,75+ 0,350.G, 9 a 14 semanas - PB = 2,02.P0,75 + 0,406.G e de 15 a 20 semanas PB = 2,02.P0,75 + 0,463.G, em que P é o peso corporal (kg) e G, o ganho de peso diário (g). Os resultados indicaram que as equações de predição para proteína, apesar de não comprometerem o peso ou a uniformidade corporal em relação ao tratamento testemunha, determinaram menor porcentagem de peito e maior de gordura abdominal e maior teor de gordura na carcaça, sendo atribuído à menor ingestão de proteína proporcionada pelas equações de predição e, conseqüentemente, deficiência em relação a alguns aminoácidos que não foram suplementados.
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Foram utilizadas poedeiras comerciais com 27 semanas de idade, distribuídas em delineamento inteiramente ao acaso, em esquema fatorial 3 x 3, com três repetições de seis aves por tratamento. Os fatores consistiram de três métodos de estimativa da composição de aminoácidos em ingredientes (tabelas brasileiras, equações de predição e fator para correção de aminoácido em função do teor de proteína do ingrediente) e três recomendações de aminoácidos, sendo duas de aminoácidos digestíveis e uma de aminoácidos totais. Os métodos de estimativa da composição de aminoácidos nos ingredientes afetaram apenas a conversão alimentar e a espessura de casca, que apresentaram os melhores resultados com a utilização das tabelas brasileiras. Embora as recomendações de aminoácidos tenham determinado diferenças em todos os parâmetros de desempenho, não afetaram a qualidade dos ovos. O desempenho das aves foi prejudicado pelos níveis de aminoácidos digestíveis, entretanto, ambas as recomendações promoveram desempenho semelhante e inferior ao de aminoácidos totais. O pior desempenho das aves alimentadas com as rações formuladas com aminoácidos digestíveis pode ser atribuído à deficiência em nitrogênio para a síntese de aminoácidos não-essenciais, visto que o nível protéico foi reduzido (12,5% PB), ou ainda à deficiência nos aminoácidos arginina, histidina, isoleucina, leucina e valina, cujos requerimentos mínimos não foram considerados na formulação das rações.
Resumo:
O objetivo do presente estudo foi testar a validade de equações de predição de exigências energéticas para frangas de postura, as quais foram determinadas em estudos anteriores realizados na Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias da UNESP- Jaboticabal. O delineamento experimental utilizado foi o inteiramente casualizado com três tratamentos e seis repetições compostas por 18 aves no período de 3 a 8 semanas, 15 aves de 9 a 12 semanas e 12 aves de 13 a 18 semanas de idade. Os tratamentos consistiram em comparar três diferentes formas de se alimentar as aves: alimentação à vontade, alimentação de acordo com as recomendações para a linhagem e alimentação de acordo com as equações de predição das exigências de energia metabolizável (EM). Os tratamentos foram avaliados por intermédio do desempenho das aves durante o período de crescimento e na fase de produção. No período de 3 a 8 semanas de idade, as aves alimentadas de acordo com as equações de predição de em apresentaram menor consumo de ração e de energia, o que determinou menor peso corporal e uniformidade insatisfatória. em função dos resultados da fase de 3 a 8 semanas de idade, foi adotada uma correção na equação de predição das exigências de em para as fases seguintes, acrescentando-se uma porcentagem de 37% sobre as exigências de em para mantença, valor relativo às atividades das aves. Às 18 semanas de idade, a ingestão de em foi maior para o tratamento à vontade, sendo que as aves de todos os tratamentos apresentaram peso corporal superior ao proposto pelo manual e boa uniformidade. O experimento teve continuidade durante a fase de produção, sendo que os tratamentos aplicados na fase de crescimento não afetaram o desempenho produtivo das aves.
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Um mil quatrocentos e quarenta pintos de um dia, machos, foram utilizados com o objetivo de avaliar a utilização da farinha de carne e ossos (FCO) sobre o desempenho e rendimento de carcaça de frangos de corte. Foi utilizado o delineamento inteiramente ao acaso em esquema fatorial 2 x 2 x 2, com os fatores: níveis de inclusão da FCO (3 e 6%), tipos de FCO (37,51 e 41,58% de proteína bruta), valores de energia metabolizável da FCO conforme equações de predição sugerida pelo NRC (1994) ou tabela de Rostagno et al. (1994), mais um tratamento controle sem a inclusão de FCO, com quatro repetições de 40 aves cada. O consumo de ração e ganho de peso (GP) foram influenciados pela inclusão de FCO, sendo verificado maior GP quando a FCO não foi utilizada. As demais características de desempenho não foram afetadas pelos fatores estudados. A gordura abdominal foi reduzida quando a FCO não foi utilizada. Concluiu-se que dietas de frangos de corte contendo até 6% de FCO proporcionam pior desempenho quando comparadas com aquelas a base de milho e farelo de soja.
Resumo:
Aboveground biomass predictive equations were developed for a highly productive 47-year-old mixed Douglas-fir and western hemlock stand in southwest Washington State to characterize the preharvest stand attributes for the Fall River Long-Term Site Productivity Study. The equations were developed using detailed biomass data taken from 31 Douglas-fir and 11 western hemlock trees within the original stand. The stand had an average of 615 live trees per hectare, with an average dbh of 35.6 cm (39.1 cm for Douglas-fir and 33.3 cm for western hemlock) and an average total tree height of 31.6 m (32.8 m for Douglas-fir and 30.2 m for western hemlock). Equations developed were of the form In Y = b(1) + b(2) In dbh, where Y = biomass in kg, dbh = diameter in cm at 1.3 m height, b(1) = intercept, and b(2) = slope of equation. Each tree part was estimated separately and also combined into total aboveground biomass. The total aboveground biomass estimation equations were In Y = -0.9950 + 2.0765 In dbh for Douglas-fir, and In Y = -1.6612 + 2.2321 In dbh for western hemlock. The estimate of the aboveground live-free biomass was of 395 Mg ha(-1) (235 Mg ha(-1) for Douglas-fir and 160 Mg ha(-1) for western hemlock), with 9.5, 29.3, 12.9, 308, and 32.7 Mg ha(-1) in the foliage, live branches, dead branches, stem wood, and stem hark, respectively. When compared with biomass estimates from six other studies, ranging in age from 22 to 110 years and from 96.3 to 636 Mg ha(-1), the biomass of the Fall River site was relatively high for its age, indicating very high productivity.