Modelo estadístico para la prevención precoz de desarrollo de sobrepeso/obesidad en población infantil

• L. Morlán Herrador ^[1] ; A. de Arriba Muñoz ^[1] ; I. Martínez Ruiz ^[2] ; M. de Francisco Ruiz ^[2] ; J. Pascual Terrel ^[2] ; J. I. Labarta Aizpún ^[1] ; Á. Ferrández Longás ^[2]
  1. [1] Hospital Miguel Servet

     Hospital Miguel Servet

     Zaragoza, España

     
  2. [2] Universidad de Zaragoza

     Universidad de Zaragoza

     Zaragoza, España

     
• Localización: Boletín de la Sociedad de Pediatría de Aragón, La Rioja y Soria, ISSN-e 1696-358X, ISSN-e 1696-358X, Vol. 47, Nº. 3, 2017, págs. 73-80
• Idioma: español
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• Resumen
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    Introducción: la obesidad infantil es uno de los problemas de salud pública del siglo XXI; su prevención supone un gran reto a nivel mundial.

    Objetivo: el objetivo de este trabajo es desarrollar una fórmula que permita identificar de forma precoz el riesgo de desarrollar obesidad en población infantil.

    Material y métodos: trabajo realizado a partir de un estudio longitudinal realizado sobre población sana (122 niños, 120 niñas) consistente en la medida de 14 parámetros antropométricos obtenidos desde el nacimiento a los 18 años de edad. Se ha definido sobrepeso cuando el IMC y el perímetro abdominal fueron superiores a una desviación estándar con respecto a la media poblacional.

    Mediante regresión logística, se ha creado un modelo diseñado para describir la probabilidad de que un individuo presente sobrepeso a partir de sus datos antropométricos de los 3 primeros años de vida (significación estadística si p<0,05).

    Resultados: se ha desarrollado una fórmula matemática capaz de estimar el riesgo de desarrollar sobrepeso a los 10 años.

    Discusión: se han credo dos modelos muy competitivos, con una capacidad discriminatoria excelente, que pueden ser una herramienta clínica para la prevención de la obesidad.

  • English

    Background:

    Childhood obesity is one of the most important public health challenges of the 21st century; its prevention is a major challenge worlwide.

    Objective: The aim of the present study is to develop a mathematical formula to identify children with high risk of childhood obesity in an early stage.

    Patients and methods: A national longitudinal population-based study is used (122 boys and 120 girls); it includes 14 anthropometric measures made from birth to 18 years of age. Overweight is defined when measurementes of Body mass index (BMI) and abdominal circunference are greater than 1 standard deviation store above the standard average. By using logistic regression, it’s created a model that predicts the risk of children to develop overweight by using anthropometric data from the first three years of life (statistical significance, p<0.05).

    Results: It’s been achieved a mathematical formula that predicts the risk of a subject to develop overweight at the age of ten.

    Conclusions: The two models created are both highly competitive, with high discriminatory power, so they can be a good tool in daily clinical practice to prevent obesity.