Introdução: As equações preditivas de peso corporal e altura foram criadas tendo como referência indivíduos norte-americanos, portanto, diante da distinção de populações, torna-se necessário que sejam analisadas. Dessa forma, o objetivo do estudo foi analisar as equações preditivas de peso e altura, propondo um percentual de ajuste para adequação das mesmas. Método: Estudo transversal realizado em um hospital universitário do Nordeste brasileiro. Foram selecionados pacientes com idade entre 19 e 80 anos, internados nas clínicas médica e cirúrgica do referido hospital. Os dados antropométricos aferidos foram peso atual, altura, circunferência do braço e altura do joelho. Para comparação entre medidas estimadas e aferidas, foi utilizado o teste t pareado de Student e, para as variáveis categóricas, o teste do Qui-quadrado de Pearson. Adotou-se como nível de significância estatística o valor de p<0,05. Resultados: Ao comparar os resultados das medidas aferidas com os das equações preditivas, foi observada uma subestimação nas medidas estimadas de peso (-3,3%), altura, (-4,5%), levando à subestimação na taxa metabólica basal (-6%) e necessidades energéticas (-6%) e uma superestimação nos valores de Índice de Massa Corporal (+5%) em relação às medidas aferidas, resultando numa subestimação no total de pacientes com baixo peso e eutróficos e superestimação daqueles com sobrepeso e obesidade. Conclusão: A análise da precisão das equações preditivas nos pacientes do estudo demonstrou que houve subestimação no total de indivíduos com baixo peso e eutróficos e superestimação daqueles com sobrepeso e obesidade. Baseado nos percentuais de subestimação encontrados ao comparar as medidas estimadas com as aferidas nos pacientes da amostra, sugere-se um ajuste de 3,3% no peso e 4,5% na altura para correção das equações preditivas.

Introduction: The predictive equations of body weight and stature were created with reference to American individuals, therefore, before the distinction of populations, it becomes necessary to be analyzed. Thus, the objective of the study was to analyze the predictive equations of weight and stature, proposing a percentage of adjustment to fit them. Methods: Cross-sectional study carried out in a university hospital in Brazilian northeastern. Patients aged between 19 and 80 years old admitted to the medical and surgical clinics of the referred hospital were selected. The anthropometric data measured were current weight, stature, arm circumference, calf circumference and knee height. The paired t-test of Student was used to compare the estimated and measured measurements. For the categorical variables, the Pearson Chi-square test was used. The level of statistical significance was set at p<0,05. Results: When comparing the results of the measures measured with those of the predictive equations, there was an underestimation in the estimated measures of weight (-3.3%), stature (-4.5%), leading to a underestimation of basal metabolic rate (-6%) and estimated energy requirements (-6%) and an overestimation in the values of Body Mass Index (+5%) in relation to the measures measured, resulting in an underestimation in the total of patients with low weight and eutrophic, and overestimation of those with overweight/ obesity. Conclusion: The analysis of the precision of the predictive equations in the study patients showed that there was an underestimation in the total of individuals with low weight and eutrophic and overestimation of those with overweight and obesity. Based on the underestimation percentages found when comparing the estimated measures with those measured in the patients in the sample, an adjustment of 3.3% in weight and 4.5% in stature for correcting the predictive equations is suggested.