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Exploring an algorithm to harmonize International Obesity Task Force and World Health Organization child overweight and obesity prevalence rates

Artigo de periódico
Exploring an algorithm to harmonize International Obesity Task Force and World Health Organization child overweight and obesity prevalence rates
2022
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Ficha da publicação

Nome da publicação: Exploring an algorithm to harmonize International Obesity Task Force and World Health Organization child overweight and obesity prevalence rates

Autores: Tim J. Cole, Tim Lobstein

Fonte: Pediatric Obesity

Publicado em: 2022

Tipo de arquivo: Artigo de periódico

Link para o original

Resumo

The International Obesity Task Force (IOTF) and World Health Organization (WHO) body mass index (BMI) cut-offs are widely used to assess child overweight, obesity and thinness prevalence, but the two references applied to the same children lead to different prevalence rates. To develop an algorithm to harmonize prevalence rates based on the IOTF and WHO cut-offs, to make them comparable. The cut-offs are defined as age-sex-specific BMI z-scores, for example, WHO +1 SD for overweight. To convert an age-sex-specific prevalence rate based on reference cut-off A to the corresponding prevalence based on reference cut-off B, first back-transform the z-score cut-offs and to age-sex-specific BMI cut-offs, then transform the BMIs to z-scores and using the opposite reference. These z-scores together define the distance between the two cut-offs as the z-score difference. Prevalence in the target group based on cut-off A is then transformed to a z-score, adjusted up or down according to and back transformed, and this predicts prevalence based on cut-off B. The algorithm's performance was tested on 74 groups of children from 14 European countries. The algorithm performed well. The standard deviation (SD) of the difference between pairs of prevalence rates was 6.6% (n = 604), while the residual SD, the difference between observed and predicted prevalence, was 2.3%, meaning that the algorithm explained 88% of the baseline variance.
The algorithm goes some way to addressing the problem of harmonizing overweight and obesity prevalence rates for children aged 2–18.

Resumo traduzido por

Os pontos de corte do índice de massa corporal (IMC) da Força-Tarefa Internacional para a Obesidade (IOTF) e da Organização Mundial da Saúde (OMS) são amplamente utilizados para avaliar a prevalência de sobrepeso, obesidade e magreza em crianças, mas as duas referências aplicadas às mesmas crianças levam a prevalências diferentes cotações. Desenvolver um algoritmo para harmonizar as taxas de prevalência com base nos pontos de corte da IOTF e da OMS, para torná-las comparáveis. Os pontos de corte são definidos como escores z de IMC específicos para idade e sexo, por exemplo, OMS +1 DP para sobrepeso. Para converter uma taxa de prevalência específica por idade e sexo com base no ponto de corte de referência A para a prevalência correspondente com base no ponto de corte de referência B, primeiro faça uma transformação reversa dos pontos de corte do escore z e para o ponto de corte do IMC específico por idade e sexo. offs e, em seguida, transforme os IMCs em escores z e use a referência oposta. Esses escores z juntos definem a distância entre os dois pontos de corte como a diferença do escore z. A prevalência no grupo-alvo com base no ponto de corte A é então transformada em um escore z, ajustado para cima ou para baixo de acordo com e transformado de volta, e isso prevê a prevalência com base no ponto de corte B. O desempenho do algoritmo foi testado em 74 grupos de crianças de 14 países europeus. O algoritmo teve um bom desempenho. O desvio padrão (DP) da diferença entre pares de taxas de prevalência foi de 6,6% (n = 604), enquanto o DP residual, a diferença entre a prevalência observada e prevista, foi de 2,3%, o que significa que o algoritmo explicou 88% da linha de base variação.
O algoritmo aborda de alguma forma o problema da harmonização das taxas de prevalência de sobrepeso e obesidade em crianças de 2 a 18 anos.