A obesidade tem aumentado de maneira epidêmica em todo mundo. Independente da sua causa básica, um desequilíbrio no balanço energético está sempre envolvido. Sendo assim, o cálculo adequado das necessidades energéticas do paciente é de grande importância. Diversos estudos evidenciam que as fórmulas comuns para estimativa do gasto metabólico de repouso (GMR), principal componente do gasto energético total, tendem a superestimar seus valores o que prejudica o tratamento clínico da obesidade. O objetivo do estudo foi avaliar o GMR de uma coorte feminina adulta brasileira, através dos resultados dos exames de calorimetria indireta (CI). Para tanto foram utilizados 760 exames de CI de mulheres com idade entre 18 e 65 anos. Os resultados foram tabulados, a população foi dividida em quintis de peso e então foram realizadas as análises estatísticas. A média do GMR variou entre 1226 calorias/dia a 1775 calorias/dia. A fórmula de Harris-Benedict (HB) superestimou o GMR em torno de 7%. Concluímos a partir da correlação entre as variáveis que o peso possui correlação positiva com o GMR e a idade uma correlação negativa. O GMR assim como o quociente respiratório (QR) pode ser usado como preditor de obesidade. Este trabalho trouxe duas novas propostas de equações para cálculo do GMR, uma para população com IMC < 35 kg/m2 e outra para população com IMC 35 kg/m2

Obesity has increased epidemically in all world. Independently on the primary cause, an imbalance in the energy balance is always involved. Thus, the precise calculation of the energy requirements of the patient is of great importance. Several studies show that commonly used equations for estimation of resting metabolic rate (RMR), the main component of total energy expenditure, tend to overestimate its value, which could impair the clinical treatment of obesity. The goal of this study is to standardize the RMR of a Brazilian adult female cohort, with results of tests of indirect calorimetry (IC). In order to do so, 760 tests of IC performed in Brazilian females patients aged between 18 and 65 years old, were used. The results were charted, the population distributed according to quintiles of weight and the statistical analyses applied. The RMR average fluctuated between 1226 and 1775 calories. Harris-Benedict equation overestimated the RMR by 7%. From the correlation between the variables, we conclude that weight has a positive correlation with RMR and age a negative correlation. RMR and respiratory quotient (QR) can be use as obesity predictors. Two new equations were proposed in our study, one for population with BMI < 35kg/m2 and another for population with BMI 35 kg/m2