Resumen de Curvas de crecimiento del perímetro cefálico en niños de 0 a 3 años. una nueva aproximación

Laila Yaned González Bejarano, Fabio Hernán Tejedor, Luis Alberto López Pérez, Clementina Infante

• español

  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.

• English

  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.