Colombia
Introducción: el perímetro cefálico es un indicador de salud y de crecimiento global craneal en la primera infancia, por lo que debe monitorearse. Usualmente, los patrones de referencia OMS utilizan el modelo Box Cox Power exponential y el método LMS para modelar el comportamiento del crecimiento del perímetro cefálico. Estos métodos tienen la debilidad de comparar cada individuo frente a una mediana poblacional, lo cual no permite caracterizar el crecimiento individual; en tanto que al usar los modelos longitudinales de efectos mixtos se puede evaluar el patrón individual de crecimiento y controlar la variabilidad entre sujetos. El objetivo fue hacer uso de los modelos longitudinales de efectos mixtos, caracterizar los patrones de crecimiento a partir del perímetro cefálico en niños de 0 a 3 años. Métodos: siendo éste un estudio longitudinal prospectivo, los criterios de elegibilidad para los niños obedecieron a factores de inclusión y exclusión (OMS); 265 niños colombianos (116 niñas, 149 niños), residentes en Bogotá, fueron distribuidos en 3 grupos G1: (0-12], G2: (12–24], G3: (24–36] meses. Se midieron cada 3 meses durante 1 año. Dos examinadores tuvieron entrenamiento y continua estandarización, monitoreo de adherencia a procedimientos de recolección y calidad de datos. Se calculó el error aleatorio y sistemático. Las curvas de crecimiento fueron construidas usando los modelos longitudinales mixtos. Para la estimación del modelo se utilizó el método de estimación de máxima verosimilitud restringida (REML), software estadístico R versión libre 2.15. Para el ajuste de los modelos el paquete lme4. Resultados: se ajustaron 6 modelos, observándose mayor pendiente de crecimiento de 0-12 meses. El modelo mostró un patrón de crecimiento por grupos de edad y sexo, en los grupos G1 y G2 las bandas de confianza permitieron identificar datos atípicos, un mejor ajuste y distribución de los residuales, contrario al comportamiento presentado en el grupo G3, en el que se observó mayor cantidad de datos atípicos por fuera de estas. Conclusiones: la metodología utilizada permitió entender el comportamiento del perímetro cefálico por grupo, edad y sexo, y analizar datos con estructuras de desbalance.
Introduction: head circumference is an indicator of health and global cranial growth in early childhood, so it must be monitored. Usually, the WHO reference patterns use the Box Cox Power exponential model and the LMS method to model the behavior of head circumference growth. These methods are limited because they compare each individual against the median of a population, which prevents characterizing individual growth, while mixed-effect longitudinal models allow assessing individual growth patterns and controlling variability among subjects. The objective of this study was to use mixed-effect longitudinal models to characterize growth patterns based on head circumference in children 0 to 3 years of age. Methods: being a prospective longitudinal study, the criteria for children eligibility considered inclusion and exclusion factors (WHO); 265 Colombian children (116 girls, 149 boys) living in Bogotá were distributed in 3 groups: G1: (0-12], G2: (12-24], G3: (24-36] months. They were measured every 3 months for 1 year. Two examiners were trained and continuously standardized, and they were monitored on adherence to data quality and data collection procedures. Random and systematic errors were calculated. Growth curves were constructed using mixed longitudinal models. The model was estimated through the method of estimation of restricted maximum likelihood (REML), free R statistical software, version 2.15. To adjust the models, we used the lme4 package. Results: 6 models were adjusted, with maximum gradient of growth from 0 to 12 months. The model showed a growth pattern by age group and sex, in groups G1 and G2, confidence bands allowed identifying atypical data, better adjustment, and distribution of residuals, contrary to the behavior in group G3, which showed more atypical data outside the bands. Conclusions: this methodology allowed understanding the behavior of head circumference by age group and sex, and analyzing data with unbalanced structures.
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