文摘

背景和目的。独特的人口和饮食特点的现代阿拉伯人口需要发展一个新的预测方程的估计静息能量消耗(REE)。本研究提出了新方程沙特人口特征。方法。一组预测方程REE派生了427名健康男性和女性受试者(年龄18-57±14年)。稀土元素(雷姆)间接测量量热法(IC)和预测(雷佩)使用9个方程。雷佩与雷姆确定这些方程的预测精度。使用集成电路和逐步线性回归分析的人体测量学,一套新的方程来预测REE的男性和女性。精度的主要方程进一步测试在一个外部的样本48受试者(男= 50%)。结果。使用参数的数量(偏见,underprediction overprediction, %准确预测),我们的结果表明,几乎所有的男性和7/9的女性(9/9)方程低估或overpredicted(2/9)稀土元素。没有一个已经存在的方程显示一个可接受的雷佩/ REEm区别低至5%,准确预测(∼55%)在个体水平。基于这些发现,一个新的预测方程(以下称为Almajwal-Abulmeaty (AA)方程)是本研究使用的数据开发的,经过严格的逐步回归分析使用以下公式:REE = 3832.955 + AdjWt(公斤)×48.037−Ht (cm)性别××30.642 + 141.268−年龄(年)×4.525 [AdjWt调整体重= (Wt−IBW) / 4 + IBW。IBW是理想的体重;男性IBW = (Ht (cm)−152.4)×1.0714) + 45.36和女性IBW = (Ht (cm)−152.4)×0.8928) + 45.36)。回归模型占大约70%的方差在雷姆(R²= 0.702)。结论。以前的方程可能高估或低估了瑞。因此,在这项研究中开发的新预测AA方程估计推荐的REE在年轻到中年沙特男人和女人不同身体质量指数的。未来的研究还需要进一步的临床和交叉验证这些新方程。

1。介绍

静息能量消耗(REE)总能量消耗的主要组成部分,考虑到生活的身体需要的能量来维持其动态函数(1]。间接量热法(IC)、非侵入性的方法基于O的卷₂消费和有限公司₂生产,是稀土元素的测量的黄金标准。然而,由于高成本的设备和操作,某些方程通常在使用估计能量消耗(2- - - - - -6]。

众多的预测方程REE一直建议普遍使用(7),包括广泛使用Harris-Benedict [2)方程,如欧文et al。8)》等。9),伯恩斯坦et al。10),世界卫生组织(世卫组织)(11),穆勒et al。3,斯科菲尔德等。12]。然而,这些公式是否正确计算REE在主体生活在富裕和现代社会是否这些是有效的在其他人口比最初调查这些研究尚不清楚。显然,主要因素导致了稀土元素的个体差异,如性别、年龄、身体成分、体型,种族,身体健康,和荷尔蒙状态和一系列相关的环境和遗传因素(13,14]。事实上,这些预测公式已报告,或者低估了稀土元素在不同人群(15]。

此外,上述预测方程被认为不适合预测REE在特定的人群和不同身体质量指数(15,16]。这些限制在一定程度上是由于参考群体的异质性,方法论上的缺陷,也REE的可变性3]。作为一个例子,最近的异构数据库的574能量消耗测量表明SD的大约20%的平均值得到在不同性别和年龄段(17]。REE的个别间变异系数据报道大约8 - 13% (18),这可能会导致相当高的,低估的REE使用预测公式。虽然斯科菲尔德的分析已被证明是重建中发挥重要作用的重要性使用基础代谢率来预测人类的能源需求,和最近的一些,例如,穆勒et al。3,老了,例如,Arciero et al。19),后来的研究质疑这些方程的普遍使用和有效性。此外,其他作者(20.,21)质疑方程在当代人群的继续使用,因为世俗的他们的体重和身体成分的变化。

值得一提的是,迄今为止没有一个公式发达人口考虑这些差异。根据研究报告可能的种族/民族的影响(22,23和基因的影响13,14REE),预测方程由主要是欧美样本可能不适合沙特和可能高估或低估自己的能源需求24,25]。因此,我们认为,方程能够准确预测沙特的REE应该发展。基于我们的文献综述,REE测量尚未在沙特阿拉伯进行使用集成电路或预测方程。这种稀缺的REE数据可能是由于高成本和复杂的技能所需的集成电路(3- - - - - -6)和缺乏Saudi-specific预测方程来计算稀土元素。唯一的研究,已经在沙特阿拉伯最近进行的调查REE的病人(24,26],女性受试者只[25),或男性受试者只27]。此外,这些研究主要集中在开发一种新的专为沙特预测方程。不过,他们中的大多数建议开发一个新的方程,因为他们的研究结果表明,Harris-Benedict方程显著高估了稀土元素,而欧文方程大大低估了REE,证实了先前的报道发表的其他调查人员25]。因此,本研究以建立预测方程计算正常体重的REE和超重/肥胖沙特人口。

2。对象和方法

2.1。参与者和招聘

研究对象是从两个男性和女性的部分临床营养计划,社区卫生科学系(CHS),沙特国王大学的主要广场,和医疗。参与者(18-57岁)进行评估2015年12月至2017年6月在一个代表性的基础。主题与糖尿病、甲状腺疾病、或任何其他疾病可能影响稀土元素被排除在外。额外包含要求据说生病健康定义为< 1天/月在过去的一年里,没有一个主要存在的心理问题或任何其他疾病(9]。招聘是根据沙特人口的人口学特征,即。正常体重,超重,肥胖(即。,almost 1 : 1 : 1 and as well as 1 : 1 ratio of men and women). In addition, the age range of the sample population (18–57 years) represents the age structure of the Saudi population, i.e., aged 15–64 years represent 72% of the total population (Saudi demographic survey 2016). Ethics Committee of the College of Applied Medical Sciences (CAMS), King Saud University (KSU), granted ethical approval for this study (Reference no. 11–MED1966–02).

2.2。程序

参与者参加一场开始之前的研究取向。所有参与者同意表格完成,人口和健康调查问卷。REE的参与者评估使用IC,身体成分使用生物电阻抗分析(BIA)和人体测量学设计REE预测方程。REE也估计使用Harris-Benedict Ireton-Jones,卡拉斯科圣Jeor,享,欧文方程。因为我们感兴趣的主要是预测REE在范围广泛的体重,方程由专门的样本超重男性和女性被排除在外。尽管其他公式预测REE基于身体成分(如无脂质)曾被开发出来,目前的研究仅限于方程组成的现成的身体措施(例如,年龄、体重和身高),这些是临床上更有用和容易执行。

2.3。措施

2.3.1。自我报告的措施

人口统计、吸烟状态、历史和生殖健康评估通过自我报告(28]。为严格的合规的目的,一个人被认为是沙特如果她/他出生在沙特阿拉伯和报道她/他至少有三个祖父母沙特遗产。

2.3.2。人体测量学

人体测量的细节可以找到其他地方(29日]。总之,注册医师和营养师培训进行了人体测量标准程序。高度测量,站着腿伸直,脚在一起,肩膀放松,双手在两边,在法兰克福水平面和头部,臀部,肩胛骨,和高跟鞋,垂直墙壁和枕骨部休息,测量使用Seca模型(cm) 206墙测距仪(Seca有限公司、德国)。重量是评估使用Seca规模等级为0.1公斤。理想体重(IBW)计算是基于下列方程:男人IBW男性= (Ht (cm)−152.4)×1.0714) + 45.36和IBW女= (Ht (cm)−152.4)×0.8928) + 45.36,同时调整体重(AdjWt) = IBW + (Wt−IBW) / 4。

2.3.3。身体成分

脂肪量(FM)和无脂质(FFM)获得使用TANITA bc - 418分析仪(TANITA公司、日本)。根据制造商的规格,机器会发出电流50和500 kHz的频率。这多频生物电阻抗分析措施的组成部分人体阻抗,电抗,身体和电阻用于精确计算水、调频和FFM。脂肪质量指数(FMI)计算了调频(公斤)除以身高(米²);FFM指数计算以同样的方式(FFMI = FFM(公斤)/身高(米²))(29日]。

2.3.4。稀土元素测量

确定稀土元素,IC进行所有的病人使用夸克RMR (cosm, Inc .,意大利)。实验室空间维持在20 - 25°C,确保每个身体舒适,因此正确定位测量。所有的参与者被要求快速至少12小时,也要禁戒咖啡因,尼古丁,和身体活动(最低弃权从激烈的抵抗运动24 h)。在测试之前,20分钟休息是分配给设备变暖和气体,空气,夸克RMR和涡轮机校准。实际上,REE相当于RMR。

能量消耗为所有参与者,测量了16分钟为每个单独的排除第一个5分钟准备/稳定时间。实验室访问安排在同一时间(08年之间:00和11:00点)。所有的评估都是在门诊完成,上午与参与者到达实验室测试会话;观察沉默在会话期间,和主题轻松撒谎在仰卧位不动或睡觉。会议,未能实现至少5分钟的稳态(VO的变化₂和VCO₂≤10%)被排除在分析之外。在任何时候,不接受有%的天然气量变异系数> 10%。

2.3.5。稀土元素的计算

REE也计算方程,包括体重、身高、年龄、性别、FFM和/或调频。这些方程的排除标准如下:方程使用年龄< 12岁或只老年;那些使用只有一个性别,那些体重正常基于科尔et al。30.(不适用于大型数据库的斯科菲尔德和哈里斯和本尼迪克特),那些信息不足,那些考虑只有一个特定的民族(白色),基于小样本大小(n< 50);不切实际的或怀疑身体成分作为一个变量,葡萄糖浓度,或糖尿病作为一个变量,总能量消耗,运动员,和重复的出版物。

对于每个主题,REE在千卡/天预测使用选定的方程,然后与测量稀土元素。实际的体重在集成电路测量被用于计算。人口统计学和人体测量数据被用来计算REE使用预测方程由哈里斯和本尼迪克特2],哈里斯和本尼迪克特公式评估Roza et al。31日),伯恩斯坦et al。10),欧文et al。8)》等。9),斯科菲尔德(重量),斯科菲尔德(体重和身高)12),粮农组织/世卫组织/联合国(重量)和粮农组织/世卫组织/联合国(体重和身高)11)(表1)。

2.4。外部验证

共有48个受试者(男= 50%)被用于外部验证的主要新方程。验证人口从游客营养治疗诊所招募了摄像头,已经。相同的入选标准是应用,同样的措施记录为原始研究人群。

2.5。统计分析

所有的数据进行了分析使用SPSS(版本23;美国SPSS Inc .,芝加哥,IL)。连续变量表示为手段(SD)和二分变量表示为百分比和频率。预测公式的准确性在个体层面的比例被定义为研究对象的预测RMR在±10%的测量RMR [32,33]。协议之间的测量和预测REE的程度是评估使用Bland-Altman限制在协议分析。限制的协议被定义为平均差±2.0 SD。估计精度定义为“比例的受试者的雷佩雷姆在±10%。“下,高估被定义为< 10%和> 10%的雷姆,分别为(34]。预测方程并与开发常用的方程进行验证(9,33]。所建议的方法和奥特曼35)被用来情节之间的协议(一)IC和哈里斯和本尼迪克特方程(1919和1984),(b) IC和伯恩斯坦方程,(c) IC和欧文方程,(d) IC和方程,(e) IC和斯科菲尔德方程,和(f)集成电路方程,除了IC和最主要的两个新方程(AA_1和AA_FFM)。Bland-Altman方法给出了计算平均差之间的两种测量方法(偏差)和95%限制协议的平均差(±1.96 SD)。绝对的值表示为(千卡)和百分比(%)。我们用多元逐步回归分析,推导出新的预测方程(以下简称为“Almajwal-Abulmeaty”(AA)方程)来估计REE基于年龄、性别、体重、身高作为独立变量(9,32- - - - - -34]。我们计算皮尔逊系数的测定(R²)和剩余标准差(RD)之间的预测和衡量回归方程拟合优度措施使用。

3所示。结果

3.1。参与者的基线特征

在510名参与者中,423年入选标准是合格的参与者(男性49%)(图1)。表2显示423年沙特男性和女性的特点,平均身体质量指数为28.5±6.1公斤/ m²。所有人体测量和身体成分参数显著不同男女之间在三个BMI组之间,除了高度( ,对于所有趋势< 0.05)。

3.2。协议REE实测值和预测值(雷姆和雷佩)

我们评估差异在以下措施:偏见(区别雷佩和雷姆)(千卡/天),百分比偏差(雷姆−雷佩方程用100 /雷佩方程),低估(所有科目的雷佩比例< 90%的雷姆),高估(所有科目的雷佩比例> 110%的雷姆),和准确的预测(受试者的比例在90%到110%的雷姆的雷佩)。

表3显示RMR(千卡/天),偏见(千卡和%),最大值发现正误差(overprediction)和消极错误(underprediction),精确预测的百分比,百分比,overpredictions之下。由所有10个男性,雷佩预测方程低于雷姆,最低的是伯恩斯坦的方程(491.0千卡/天),紧随其后的是欧文(251千卡/天)》(199千卡/天),H-B^1919年(92.8千卡/天),HB^1984年(76.8千卡/天),斯科菲尔德(Wt、Ht)(28.2千卡/天),斯科菲尔德(Wt)(24.7千卡/天),谁(Wt)(17.2千卡/天)和世卫组织(Wt、Ht)(16.8千卡/天)。underpredictions在±10%范围内变化的数量从90.4% (Bernstein方程)到20.2%(谁^W伯恩斯坦方程)的男性和82.3%(方程)到17.2%(每一个斯科菲尔德^W和谁^W方程)的女性。overpredictions在±10%范围内变化的数量从23.6%(谁^W伯恩斯坦方程方程)到0%()(在男性和27.4%^W伯恩斯坦方程)到0.5%(方程)的女性。

准确预测的百分比变化大大所有10个预测方程。比例最高的方程准确的预测(> 55%)^WH,他^W,斯科菲尔德^WH,斯科菲尔德^W方程,分别有%准确预测的56.3,56.3,56.3,和55.8,其次是H-B的方程^1919年(55.3%)、H-B^1984年(54.8%)(44.2%),欧文(37.0%),和伯恩斯坦(9.6%)。在女性的方程,两个(谁^W,斯科菲尔德^W)高估了REE(意味着雷佩>雷姆)虽然意味着之间的差异不显著( )。剩下的八个方程低估了REE(雷佩<雷姆)具有统计上的显著差异(所有的趋势,< 0.05)。与男人相反,H-B方程^1984年女性参与者准确预测最高(62.3%),其次是H-B^1919年(61.4%)^WH(58.6%),斯科菲尔德^WH,斯科菲尔德(58.6%)^W(55.8%)(52.6%),欧文(37.7%),和伯恩斯坦(17.2%)。在当前的研究中使用的所有预测方程大大低估了测量稀土元素(这些地区为所有男性(表< 0.001)3)。

3.3。Bland-Altman情节

数据2和3显示Bland-Altman情节比较REE IC(雷姆)获得的测量和预测方程(雷佩)在男性和女性中,分别。雷姆和雷佩明显不同。在男性和女性中,伯恩斯坦方程揭示了underprediction最高(491.0±250.0千卡/天;偏差33.5%和301.3±186.9千卡/天;分别和偏见的24.7%)。相比之下,世界卫生组织(Wt、HT)、(Wt),斯科菲尔德(Wt、HT)和斯科菲尔德(Wt)是最准确的男性相比,集成电路,而HB (1984), HB(1919),斯科菲尔德(Wt),女性和》是最准确的方程。

3.4。新瑞的发展预测方程

当结合了男性和女性,REE与年龄显著相关(r=−0.230, ),高度(r= 0.614, ),体重(r= 0.730, ),和性别(r= 0.432, )。表4提供了所有这些相关矩阵的值。其他参数(即。,BMI, FFM, and FM) were also strongly correlated. However, adding any additional parameter had no significant effect on the regression model. For example, we excluded BMI from the final regression model because calculating the BMI will add another step in the clinical setting. Thus, age, height, and weight were retained in the final regression model as these are the parameters that can be easily measured in both population analysis and in clinical settings [9]。中包括的每个变量方程显著和独立模型( ,对于所有趋势< 0.01)。不足为奇的,最好的REE预测体重(r= 0.730)。剩余的变量、高度显示下一个最强的REE的关系(r= 0.614; ),其次是性别(r= 0.432, )和年龄(r=−0.230; )。结果产生的多重回归分析方程预测REE(千卡/天),见的多变量分析研究人口,和方程中包含的变量显著独立导致了模型( )。逐步进入人体测量变量显示,调整体重,身高,性别和年龄的增加而增加R²从0.620到0.702的模型,如表所示5方程1。其他身体成分变量(TBW FFM, FM)被认为是在分析增加了R²至0.706,但对于临床缓解和轻微的增加R²,更简单的方程1被认为是。后,将样本划分为正常体重,超重/肥胖类别,另一组方程已经创建,但是R²< 0.7(表5)。单独利用逐步多元回归分析对男性或女性对象创建的方程R²< 0.54(表6和7)。

3.5。验证的新方程

表8代表人口研究的一般特征用于测试新的方程的准确性。如表所示9新的AA_1和AA_FFM方程显示,较低的偏见,偏见和%以及更高的集成电路准确的评估和相关结果》,欧文,伯恩斯坦方程。有显著区别的手段措施和IC的估计》,( ;95% CI = 73.05 - 206.31),欧文( ;伯恩斯坦95% CI = 134.49 - 264.70)和方程( ;95%可信区间= 303.25 - 447.64)。Bland-Altman图(图4)集成电路测量之间的协议和新方程。

4所示。讨论

本研究比较了九个预测方程的准确性。因此,雷姆与雷佩样本组合沙特男人和女人。这项研究显示,本研究中使用的广泛使用的REE预测方程不能用于人口生活在一个富裕和现代社会在沙特阿拉伯。在这项研究中,我们发现重大和系统性,underpredictions预测和测量之间的稀土元素值。

准确的预测方程之间的不同,比例从56.3%(对于每一个人^WH,他^H,斯科菲尔德^WH)到9.6% (Bernstein)在男性和62.3% (HB^1984年)到17.2% (Bernstein)在女性。偏差用于本研究的预测方程变化从33.5% (Bernstein)到4.3% (H-B^1919年)在男性和24.7% (Bernstein)到0.4%(斯科菲尔德^W(表)的女性2)。这些结果表明没有合适的预测方程来预测REE在所有10个男人预测方程证明> 1%的偏差。在女性中,只有两个方程(谁^W和斯科菲尔德^W(表)的偏差< 1%3)。我们的研究结果(表3)(显示的一些预测方程^WH,他^W,斯科菲尔德^WH,斯科菲尔德^W)%准确预测相对较高(> 50和偏差< 60%),但> 1%,可用于REE在沙特男人估计在人口水平。同样,在女性,我们的数据(表4显示,一些方程(H-B^1984年,H-B^1919年,他^WH,他^W,斯科菲尔德^WH,斯科菲尔德^W和》)有相对较高的比例准确预测(> 50 < 60%),但只有两个方程(^W和斯科菲尔德^W)的偏差< 1%,可用于REE估计沙特妇女人口水平。然而,没有一个10方程用于比较在当前的研究中可以可靠地用于评估个体差异,因为它们可能提供不准确的结果在临床的设置。

基于这些数据,四个主要的论证可以得出:(1)本研究中使用的所有九个预测方程低估了REE的男人,虽然大多数(8 9)预测方程低估了稀土元素对女性来说,但两位(^W(Wt)和斯科菲尔德^WT)overpredicted REE的女性;(2)预测方程,低估了REE在男人大多overpredicted那些女人;(3)预测方程overpredicted REE在更高的REE级别(例如,男性在这项研究)和低估了稀土元素主要以较低的稀土元素含量(女性),穆勒的观察与et al。3];和(4)(只有两个预测方程^W和斯科菲尔德^W)显示一个可接受的雷佩/ REEm < 1%的差异,准确的预测(∼55%)在个体层面(36]。因此,我们建议使用方程我们开发了基于混合方程(AA)的男性和女性提供的可能性与更广泛的身体质量指数范围涵盖个人(18-31公斤/ m²)。

公式是广泛用于预测稀土元素。这些方程是基于相当大量的稀土元素测量表现在20世纪。尽管一些最近的公式提供了其他作者,一个缺点是,这些方程是基于一个相对大的数据库37]。欧文方程推导44健康肥胖女性在18岁和65岁和60肥胖和苗条男性在18到82岁之间(8]。》方程来源于498名健康受试者的数据(251人/ 247名女性;19岁到78岁,264与234名肥胖和正常体重)[9]。这些方程通常用于临床实践。欧文方程的准确率分别为37.0%和37.7%,分别;男性和女性的方程分别为44.2%和52.6%,分别。这两个方程的准确率与最近进行了研究,例如,饶et al。38),在中国人口。然而,这些方程有较高比例的偏见在沙特男人和女人(表4),因此不能被推荐在沙特人口和REE预测在临床设置。

研究的方程是谁开发的年轻的欧洲人,主要是警察和军队新兵,高的比例(45%)的意大利血统(32]。在我们的研究中,受试者沙特公民社会的成年人。这也许可以解释,尽管相对精度高^WT和谁^W方程(分别为56.8%和55.3%)的女性,只有他^W有一个百分比偏差< 1.0。因此,方程(谁^WT和谁^W)可能不适合,至少,沙特人。也认为由De Oliveira et al。39和欧文et al。8),^W是正常体重的人(最合适的方程40),和一些限制,》揭示的方程表示适合REE估计在正常,超重和肥胖者在美国(7];然而,这可能并不适用于其他人群。基于先前的研究[41- - - - - -43),没有合适的方程超重/肥胖的人(39]。》揭示的方程是使用数据从498人分为正常、超重和肥胖/严重肥胖(9];尽管其验证在其他社区,它是最适合美国人体重指数为25 - 40公斤/米的范围²和16 - 65岁34]。然而,我们并没有观察》之间的良好关系的方程和超重个体在当前研究。》方程证明了作为一名优秀的方程估计REE在西方人口与各种身体质量(7];然而,这并非如此在我们的人口(表4和9)。低估而使用可靠性的欧文方程并不意外,因为体重正常人群,它代表了对肥胖者REE低于[40]。

本研究有很多优势。样本大小(427人)是足够大的子群(男性和女性)分析。此外,数据来自健康人(正常BMI、超重和肥胖),因此,研究人口可能代表一个更广泛的BMI科目,因此有大量概括性。预测方程我们在这项研究是第一次开发,据我们所知,这是专门为阿拉伯民族调整。这个研究包括了女性代表广泛的体重,这一事实可能会增加新开发的普遍性方程其他样本。最后,我们仔细地控制了几个重要的潜在的混杂因素的影响,如绝经情况,月经周期,怀孕或哺乳,其他相关疾病,可能生热的食物和尼古丁的影响。然而,有一些局限性在这项研究中。首先,调查不包括受试者体重指数< 18.5(体重),它仍然相对总人口的很大一部分和他们的代表名额不足可能会导致降低新方程的普遍性。其次,样本仅限于18-57岁男性和女性;因此,新方程的预测价值评估中REE年长的男性和女性可能是不确定的。 Future investigations should focus on the impact of ethnicity on the accuracy of prediction equations that have been developed for older Saudi men and women, e.g., study by Arciero et al. [19]。未来的研究应该关注检验方程预测REE是否应该修改/调整后用于其他民族。此外,尽管AA方程可能提供良好的稀土需求的估计,一个非凡的REE方差量仍然失踪。然而,REE方差占使用预测方程是与先前的研究一致。

总之,我们在目前的研究中发现,稀土元素只有准确预测方程在大约一半的人。的方程是谁建议使用体重指数30公斤/米²和乙肝^1918年方程是建议肥胖者(体重指数> 30公斤/米²)。与间接测量REE量热法是首选的选择时,应该使用可用的设施以及可行的优化营养支持在医院和门诊病人不同程度的营养不良。以防nonavailability /非可行性的设施,我们建议使用一个特定人群的预测方程。未来的验证需要其他方程发达在这项研究中使用足够的样本。

数据可用性

原始数据用来支持本研究的发现可以从相应的作者。

信息披露

这个手稿的抽象,提出了海报在美国营养学会的年会上,2019年营养,并作为以下链接:https://academic.oup.com/cdn/article/3/supplement_1/nzz050.p16 - 048 19/5517188。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

AMA设计研究协议,写的手稿,并帮助在数据收集和分析。MMAA照顾IC、处理和分析数据,还帮助在写作手稿。

确认

作者非常感谢MARRIFAH阿卜杜勒·阿齐兹国王科技城的这个项目资助(批准号11-MED1966-02)。此外,作者感谢RSSU院长以来在沙特国王大学科学研究的进行编辑。

补充材料

一个简单的计算器主要方程(AA_1和AA_FFM)。使用说明书:根据性别,请插入年龄,体重和身高或生物电阻抗数据,如FFM调频,TBW然后得到的RMR千卡/天。(补充材料)