Abstract

Introducere

Indicele de masă corporală (IMC) a fost dezvoltat de statisticul belgian Adolphe Quetelet [1]. IMC se calculează ca greutate în kilograme împărțită la înălțimea pătrată în metri. Centrele de Control și Prevenire a Bolilor (CDC) și Academia Americană de Pediatrie (AAP) recomandă utilizarea IMC pentru depistarea supraponderalității și a obezității la copiii începând cu vârsta de 2 ani. IMC este utilizat pentru a depista obezitatea, supraponderalitatea, greutatea sănătoasă sau subponderala. Cu toate acestea, IMC nu este un instrument de diagnosticare. Conform raportului tehnic al OMS, seria 854: 9, intervalul IMC mai mic de 18,5 indică greutatea subponderală, 18,5-25 indică greutatea normală, 25-30 indică supraponderalitatea și peste 40 indică obezitatea.

corporală

În ultimii ani, supraponderalitatea și/sau obezitatea în rândul copiilor au apărut ca o epidemie globală [18]. Cauza fundamentală a obezității și a excesului de greutate este un dezechilibru energetic între caloriile consumate și caloriile consumate. La nivel global, s-a înregistrat un aport crescut de alimente bogate în energie, bogate în grăsimi, sare și zaharuri, dar sărace în vitamine, minerale și alți micronutrienți și scăderea activității fizice datorită naturii din ce în ce mai sedentare a multor forme de muncă, schimbarea modurilor de transportul și creșterea urbanizării [17]. În 2005, OMS a raportat că cel puțin 400 de milioane de adulți erau obezi și cel puțin 20 de milioane de copii cu vârsta sub 5 ani erau supraponderali la nivel global. OMS preconizează în continuare că, până în 2015, aproximativ 2,3 miliarde de adulți erau supraponderali și peste 700 de milioane erau obezi. Există încă multă incertitudine legată de cauzele și mecanismele fiziologice care stau la baza obezității. Descoperirile științifice recente arată că riscul pe termen lung de obezitate și tulburări asociate începe foarte devreme în viață [4].

În Africa, în ciuda unei prevalențe ridicate a subnutriției, prevalența supraponderalității crește într-un ritm alarmant. Se estimează că 25-60% dintre femeile din mediul urban sunt supraponderale [5]. Potrivit Tanzania Health Research (2006) efectuat în districtul Simanjiro, 82% dintre adolescenți aveau o stare de sănătate normală, în timp ce 0,8% erau supraponderali pentru vârsta lor, 14,0% erau irosite moderat și 3,2% erau irosite sever. Acest lucru ar putea fi explicat prin schimbarea factorilor de stil de viață ai societății. Mai mult, studiul a fost realizat cu privire la prevalența supraponderalității și/sau a obezității în Sudan, care a fost de 14% [14].

În Etiopia, un studiu efectuat la Addis Abeba în 2007 a raportat că prevalența supraponderalității și a obezității la elevii de școală elementară a fost de 7,6% și respectiv 0,9% [2]. În mod similar, 2014 la Addis Abeba a realizat că prevalența excesului de greutate, a obezității și a factorilor asociați în rândul adolescenților de liceu din orașul Arada a fost de 72,1% greutate normală, 18,5% subponderală, 8,6% supraponderală și 0,8% obezitate [3]. Acest lucru s-ar putea datora faptului că alimentele consumate în Sudan erau alimente foarte dense în energie și există, de asemenea, obiceiuri alimentare frecvente, în timp ce în Etiopia alimentele consumate în mare parte sunt fibre și cereale, de trei ori pe zi. Excesul de greutate și obezitatea în timpul copilăriei crește riscul de dezvoltare a bolilor netransmisibile și predispune individul la dezvoltarea supraponderalității, a obezității, a bolilor cardiovasculare și a tulburărilor metabolice și a altor tulburări în copilărie [3].

IMC pentru copii reprezintă o amenințare serioasă la efortul guvernelor de a îndeplini planul de creștere și transformare (GTP) doi. În plus, există, de asemenea, puțini cercetători locali care au făcut acest lucru, cu toate acestea, metoda lor de analiză are un caracter descriptiv și limitată la examinarea asocierii factorilor care subliniază statutul IMC al copiilor cu anumite covariate legate de IMC. În plus, majoritatea acestor studii se bazează pe date de sondaj la scară mică, obținute din anumite raioane. Nu a existat niciun studiu științific detaliat cu privire la această zonă tematică, în special în districtele Bahir Dar, Etiopia. Studiul va ajuta la completarea lacunelor de cunoștințe privind IMC-ul copiilor, iar rezultatul va ajuta la recomandarea organismelor pentru prevenirea primară. Acum, acest studiu a fost planificat pentru a identifica factorii de risc de bază cu vârsta sub cinci ani IMC au fost comprimați datele secundare ale acestor copii IMC utilizând modelul de tranziție de primă ordine (FOTM).

Obiectivul principal al acestui studiu a fost modelarea factorilor longitudinali IMC sub cinci copii, utilizând cel mai bun model robust de tranziție de prim ordin. Motivația acestei lucrări a fost aplicată ca o abordare statistică utilă, cum ar fi modelele de tranziție la un subiect de importanță semnificativă pentru sănătatea publică. Lacunele de cercetare pentru această lucrare este că IMC-ul copiilor depinde de IMC-ul anterior atât de strâns legat pentru a determina rezultatele actuale încât examinarea factorilor care influențează IMC-ul copiilor a fost crucială pentru a minimiza impactul potențial negativ. În acest studiu, procedurile de dezvoltare a modelelor au fost AIC și BIC și, de asemenea, selecția directă a fost utilizată pentru selectarea modelului.

Materiale și metode

Acest studiu s-a bazat pe datele de la 475 de copii înscriși în primele patru vizite din studiul longitudinal de patru ani al IMC-ului copiilor, utilizând datele din Bahir Dar Districts colaborând cu Salvați Copiii. Zona de studiu a fost situată în Bahir Dar, Etiopia și servește drept capitală a statului regional Amhara, la 563 km distanță de Addis Abeba în direcția nord-vest. Acest studiu a fost un studiu retrospectiv asupra proiectării de stabilire a datelor longitudinale care se întoarce în timp pentru a evalua expunerea la tendința cunoscută și modelarea factorilor longitudinali pe IMC pentru copii. Diferitele stări socio-economice, demografice, tipurile de boală și caracteristicile biologice/clinice au fost colectate în mod repetat în patru valuri între anii ianuarie 2012 - 2016. Fiecare măsură repetată a fost efectuată în intervalul de o lună în perioada de studiu. În acest studiu au fost utilizate atât covariabile invariante în timp, cât și variante. Primul val a fost realizat în perioada ianuarie 2012-2013 în perioade de o lună în 4 repetări. În mod similar, al doilea, al treilea și al patrulea val au fost efectuate în ianuarie 2013-2014, 2014-2015 și respectiv 2015-2016.

Variabile luate în considerare în studiu

Starea de sănătate a IMC pentru copii a fost considerată ca variabilă de răspuns. IMC (într-o formă standardizată) a fost utilizat ca variabilă continuă pentru a maximiza cantitatea de informații disponibile în setul de date. Și, de asemenea, variabile explicative (Covariate) sunt timpul tratamentului copilului, vârsta copilului, sexul copilului (femeie, bărbat), cantitatea de plic, locul de reședință (rural, urban), starea de tuse (da, nu), starea de diaree (da, nu), starea de febră da, nu), cantitatea de circumferință a brațului mediu-superior (MUAC) și terapia antiretro-virală (Tratamentul ART) (pe ART, pe pre-ART și fără ART).

Statistici deduse

Metode de analiză statistică

Datele longitudinale sunt un caz special de date măsurate în mod repetat, observațiile nu sunt independente și sunt caracterizate ca având variații atât între subiect, cât și în interiorul subiectului, covariabile dependente de timp și date lipsă [6]. Structura covarianței varianței nu trebuie să fie independentă. Datele pot fi echilibrate sau fiecare subiect trebuie să aibă același număr de observații pe subiect, iar măsurătorile repetate au intervale de timp egale. Mai mult, modelarea cu efecte mixte a devenit din ce în ce mai populară, mai accesibilă și mai bună în tratarea datelor care lipsesc prin intermediul software-ului statistic, cum ar fi versiunea SAS-9.2.

Explorarea analizei datelor

Înainte de potrivirea modelului, ilustrează cât mai mult posibil datele brute relevante, identificând tipare longitudinale care ar putea fi de interes și identificând valori anormale sau observații neobișnuite [8]. Explorarea datelor a fost extrem de utilă ca instrument suplimentar în selectarea modelelor adecvate. Aspectele datelor care vor fi incluse sunt Profilurile individuale, Explorarea structurii medii, Explorarea structurii varianței, Explorarea efectelor aleatorii și Explorarea structurii de corelație au fost utilizate pentru acest studiu. Există patru tipuri principale de modele de covarianță utilizate pentru acest studiu.