Desarrollo y validación de un modelo de predicción para la masa grasa en niños y adolescentes

Desarrollo y validación de un modelo de predicción para la masa grasa en niños y adolescentes

Evaluación de la calibración del modelo para masa libre de grasa y masa grasa. El modelo desarrollado para predecir el logaritmo natural de la masa libre de grasa se utilizó para obtener estimaciones de la masa libre de grasa y la masa grasa, que se utilizaron para evaluar la calibración del modelo. La línea naranja discontinua se representa de forma atenuada a través de los puntos de datos, mostrando una relación lineal entre los valores observados y pronosticados tanto de masa libre de grasa como de masa grasa.

El modelo desarrollado predice con precisión los niveles de masa grasa en niños de 4 a 15 años. Se basa en medidas antropométricas simples sin necesidad de formas de evaluación más complejas, y puede mejorar la precisión de la evaluación de la grasa corporal en los niños (respecto de la proporcionada por el índice de masa corporal) para una vigilancia, prevención y manejo clínicos eficaces de la obesidad en salud pública.

 

BMJ, 24/07/2019Development and validation of a prediction model for fat mass in children and adolescents: meta-analysis using individual participant data

 

Objetivos: Desarrollar y validar un modelo de predicción para la masa grasa en niños de 4 a 15 años de edad utilizando factores de riesgo de altura, peso e información demográfica disponibles de forma rutinaria, sin la necesidad de formas de evaluación más complejas.

Diseño: Metaanálisis de datos de participantes individuales.

Ámbito: Cuatro estudios transversales basados en la población y un quinto estudio para validación externa, Reino Unido.

Participantes: Un conjunto de datos de derivación agrupada (cuatro estudios) de 2.375 niños y un conjunto de datos de validación externa de 176 niños con datos completos sobre mediciones antropométricas y evaluaciones de dilución de deuterio de la masa grasa.

Medida de resultado principal: Se utilizó análisis de regresión lineal multivariable, que utiliza la selección retrospectiva para la inclusión de variables predictivas y permite relaciones no lineales, para desarrollar un modelo de predicción para la masa libre de grasa (y, posteriormente, la masa grasa mediante la resta de las estimaciones del peso) cuatro estudios. Se utilizaron la validación interna y luego la validación cruzada interna-externa para examinar el sobreajuste y la generalización del rendimiento predictivo del modelo dentro de los cuatro estudios de desarrollo; Se siguió utilizando la validación externa para el quinto conjunto de datos.

Resultados: La derivación del modelo se basó en una población multiétnica de 2.375 niños (47.8% niños, n = 1136) de 4 a 15 años. El modelo final que contenía variables predictoras de altura, peso, edad, sexo y etnia tenía una capacidad predictiva extremadamente alta (optimismo ajustado R2: 94.8%, intervalo de confianza del 95% 94.4% a 95.2%) con excelente calibración de los valores observados y previstos. La validación interna mostró un ajuste excesivo mínimo y una buena generalización del modelo, con excelente calibración y rendimiento predictivo. La validación externa en 176 niños de 11 a 12 años mostró una promisoria generalización del modelo (R2: 90.0%, intervalo de confianza del 95%: 87.2% a 92.8%) con una buena calibración de la masa grasa observada y predicha (pendiente: 1.02, intervalo de confianza del 95% 0,97 a 1,07). La diferencia de medias entre la masa grasa observada y predicha fue de -1,99 kg (intervalo de confianza del 95%: -1,62 a -0,96 kg).

Conclusión: El modelo desarrollado predijo con precisión los niveles de masa grasa en niños de 4 a 15 años. El modelo de predicción se basa en medidas antropométricas simples sin la necesidad de formas de evaluación más complejas y podría mejorar la precisión de las evaluaciones de la grasa corporal en los niños (en comparación con las proporcionadas por el índice de masa corporal) para una vigilancia, prevención y manejo clínicos eficaces de la obesidad en salud pública.