An artificial neural network to predict resting energy expenditure in obesity.

Journal: Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland)
PMID: 28893410

Abstract

BACKGROUND & AIMS: The resting energy expenditure (REE) determination is important in nutrition for adequate dietary prescription. The gold standard i.e. indirect calorimetry is not available in clinical settings. Thus, several predictive equations have been developed, but they lack of accuracy in subjects with extreme weight including obese populations. Artificial neural networks (ANN) are useful predictive tools in the area of artificial intelligence, used in numerous clinical fields. The aim of this study was to determine the relevance of ANN in predicting REE in obesity.

Authors

  • Emmanuel Disse
    Centre Intégré de l'Obésité Rhône-Alpes, Fédération Hospitalo-Universitaire DO-iT, Department of Endocrinology and Nutrition, Groupement Hospitalier Sud, Hospices Civils de Lyon, Lyon, France; Centre de Recherche en Nutrition Humaine Rhône-Alpes (CRNH-RA), Centre Européen Nutrition et Santé (CENS), Lyon, France; Laboratoire CarMeN, Unité INSERM U1060 - INRA 1235 - INSA-Lyon, Université Claude Bernard Lyon 1, Lyon, France. Electronic address: emmanuel.disse@chu-lyon.fr.
  • Séverine Ledoux
    Centre Intégré Nord Francilien de l'Obésité (CINFO), Service des Explorations Fonctionnelles, Centre de référence de prise en charge de l'obésité, Hôpital Louis Mourier (AP-HP), Université Paris Diderot, Sorbonne Paris Cité, France.
  • Cécile Bétry
    Centre Intégré de l'Obésité Rhône-Alpes, Fédération Hospitalo-Universitaire DO-iT, Department of Endocrinology and Nutrition, Groupement Hospitalier Sud, Hospices Civils de Lyon, Lyon, France.
  • Cyrielle Caussy
    Centre Intégré de l'Obésité Rhône-Alpes, Fédération Hospitalo-Universitaire DO-iT, Department of Endocrinology and Nutrition, Groupement Hospitalier Sud, Hospices Civils de Lyon, Lyon, France; Centre de Recherche en Nutrition Humaine Rhône-Alpes (CRNH-RA), Centre Européen Nutrition et Santé (CENS), Lyon, France; Laboratoire CarMeN, Unité INSERM U1060 - INRA 1235 - INSA-Lyon, Université Claude Bernard Lyon 1, Lyon, France.
  • Christine Maitrepierre
    Centre de Recherche en Nutrition Humaine Rhône-Alpes (CRNH-RA), Centre Européen Nutrition et Santé (CENS), Lyon, France.
  • Muriel Coupaye
    Centre Intégré Nord Francilien de l'Obésité (CINFO), Service des Explorations Fonctionnelles, Centre de référence de prise en charge de l'obésité, Hôpital Louis Mourier (AP-HP), Université Paris Diderot, Sorbonne Paris Cité, France.
  • Martine Laville
    Centre Intégré de l'Obésité Rhône-Alpes, Fédération Hospitalo-Universitaire DO-iT, Department of Endocrinology and Nutrition, Groupement Hospitalier Sud, Hospices Civils de Lyon, Lyon, France; Centre de Recherche en Nutrition Humaine Rhône-Alpes (CRNH-RA), Centre Européen Nutrition et Santé (CENS), Lyon, France; Laboratoire CarMeN, Unité INSERM U1060 - INRA 1235 - INSA-Lyon, Université Claude Bernard Lyon 1, Lyon, France.
  • Chantal Simon
    Centre Intégré de l'Obésité Rhône-Alpes, Fédération Hospitalo-Universitaire DO-iT, Department of Endocrinology and Nutrition, Groupement Hospitalier Sud, Hospices Civils de Lyon, Lyon, France; Centre de Recherche en Nutrition Humaine Rhône-Alpes (CRNH-RA), Centre Européen Nutrition et Santé (CENS), Lyon, France; Laboratoire CarMeN, Unité INSERM U1060 - INRA 1235 - INSA-Lyon, Université Claude Bernard Lyon 1, Lyon, France.

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