Az iskoláskorú gyermekek túlsúlya és elhízása El Salvadorban két nemzetközi rendszer szerint: népességalapú többszintű és térbeli elemzés

Absztrakt

Háttér

Az Egészségügyi Világszervezet (WHO-2007) és a Nemzetközi Elhízás Munkacsoport (IOTF-Cole) rendszerei felmérik a gyermek súlyállapotát. A levezetett becslések azonban gyakran eltérnek. Célul tűztük ki a) a túlsúly és az elhízás prevalenciájának összehasonlítását, b) többszintű elemzés segítségével elemezzük a gyermek testsúlyához kapcsolódó egyéni és kontextusbeli tényezőket, és c) feltárjuk a túlsúly és az elhízás területi eloszlását mindkét osztályozási rendszer segítségével.

Mód

Felhasználtuk a 2015/2016-os El Salvadori Országos Magasság- és Súlyszámlálás adatait. Elemezték az első osztályba járó 111 991 6,0–9,9 éves gyermekre vonatkozó információkat. A testtömeg-index Z-score (BMIZ), a túlsúlyt és az elhízást mindkét osztályozási rendszerben meghatároztuk. Súlyozott kappát használtunk az egyezség mérésére. A BMIZ gyermek, iskola és önkormányzat potenciális meghatározóit többszintű elemzéssel vizsgálták. A túlsúly és az elhízás önkormányzati térbeli klaszterezését Moran’s Index és Getis-ord Gi * statisztikák segítségével tesztelték.

Eredmények

A túlsúly és az elhízás együttes prevalenciája a WHO rendszere szerint magasabb volt, mint az IOTF (30,4% vs 23,1%). A súlyozott kappa 0,83 volt. A fiúk, a városi iskolákba járó gyermekek, a magániskolákba járó gyermekek és a magas humán fejlettségi mutatóval rendelkező önkormányzatokban élő gyermekek BMIZ-értéke magasabb volt, mint társaiké. Moran indexei pozitívak és jelentősek voltak. A túlsúly és az elhízás magas prevalenciájú (az országos prevalencián felüli) klasztereket 29 településen találtak a WHO és az IOTF rendszereivel. Az elhízás szempontjából a WHO, illetve az IOTF kritériumok alapján 28, illetve 23 nagy gyakoriságú klaszterben lévő települést észleltek.

Következtetések

El Salvadorban az iskolai korú gyermekek körében magas a túlsúly és az elhízás. A WHO rendszer alkalmazásakor a túlsúly és az elhízás gyakorisága magasabb volt, mint az IOTF rendszer. Az osztályozási rendszertől függetlenül a többszintű és a térbeli elemzés hasonló értelmezéseket eredményezett. Ezek az eredmények alátámasztják az országos megelőző beavatkozások szükségességét olyan stratégiákkal, amelyek célja az iskoláskorú gyermekek túlsúlyának és elhízásának csökkentése.

Háttér

A túlsúly és az elhízás (ow/ob) előfordulási aránya gyermekeknél és serdülőknél egyre növekvő népegészségügyi probléma világszerte [1]. Bár az 1990 és 2015 közötti adatok a legtöbb magas jövedelmű országban azt mutatják, hogy az 5–17 éves gyermekek ow/ob szintje egyenletes, az alacsony és közepes jövedelmű országokban (LMIC) ez emelkedik [1, 2]. Az elhízás prevalenciájának országos eltérései - a WHO referenciája alapján - a lányoknál 1,2% -tól (Kambodzsa) 33% -ig (Nauru), a fiúknál pedig 0,5% -tól (Uganda) és 33% -ig (Cook-szigetek) terjedtek 2015-ben [1 ]. Az Egészségügyi Világszervezet szorgalmazta, hogy 2025-ig állítsák le az ow/ob növekvő gyakoriságát a gyermekek és serdülők körében [3]. Ennek ellenére az LMIC terén elért eredmények elmaradtak.

Egy életkorfüggő BMI (súly/négyzetmagasság) hasznos a táplálkozási állapotuk felmérésére a gyermekek növekedése során [4]. A gyermek súlyának osztályozása érdekében az Egészségügyi Világszervezet, a WHO-2007 és az IOTF Nemzetközi Elhízás Munkacsoport két nemzetközi növekedési rendszert alkalmaznak gyakran [5, 6]. Korábbi tanulmányok azonban a prevalencia-becslések különbségeiről számoltak be az osztályozási rendszer tekintetében. Például az Európában, Ázsiában és Latin-Amerikában végzett vizsgálatok azt találták, hogy a WHO rendszer alkalmazásával magasabb az ow/ob prevalencia az IOTF rendszer eredményeihez képest [7,8,9].

A nemzeti táplálkozási felügyeleti rendszerek kritériumokat követelnek meg a meghatározó tényezők meghatározásához, elemzéséhez és a gyermek elhízás magas kockázatú helyeinek rangsorolásához. A testsúlyhoz társuló tényezők vizsgálata az egyéni és a kontextus szintjén támogatja a közegészségügyi beavatkozásokat, mivel a túlsúly növeli a káros társbetegségek, például a 2-es típusú cukorbetegség kockázatát [3]. Például az olyan tényezők, mint az életkor és a nem, valamint a háztartások szegénysége, összefüggenek a gyermek-tartozással [10]. Ezenkívül ezek a felügyeleti rendszerek olyan eszközöket alkalmaznak, mint a betegségek feltérképezése. Noha a többszintű elemzés részben a kontextus szintjével magyarázható változékonysággal kapcsolatos információkat méri, ez a modellezés figyelmen kívül hagyja a területi heterogenitást és az egészségügyi eredmények összefüggését a földrajzi területek között [11]. A térbeli függőség elszámolása lehetővé teszi annak megállapítását, hogy az egészségügyi eredmények (például az elhízás) egyes helyeken csoportosulnak-e. Például az Egyesült Királyságban a kutatók és az érdekelt felek a térbeli megjelenítést alkalmazzák az elhízás politikájának kezelésére [12].

A WHO és az IOTF közölt különbségek ellenére korlátozott bizonyítékok állnak rendelkezésre az LMIC ezen hiányosságairól. Így arra összpontosítottunk kutatásunkban, hogy a WHO és az IOTF kritériumai befolyásolják-e a többszintű megközelítés alkalmazásával a gyermek, az iskola és a kontextus tényezők és a testtömeg-index közötti független összefüggést. Továbbá nem világos, hogyan változik az ow/ob prevalenciájának belső földrajzi megoszlása az osztályozási kritériumok szerint. Így összehasonlítottuk az önkormányzatok számát és elhelyezkedését a magas ow/ob klaszterekben az osztályozási kritériumok alapján.

Mód

Tanulmányi beállítás

El Salvador egy alacsonyabb közepes jövedelmű ország, Közép-Amerikában, 6,3 millió lakossal 2015-ben (1. ábra). Az ország közigazgatásilag 14 regionális osztályra és 262 önkormányzatra oszlik. Minden településnek megvan a maga autonóm kormányzata, amely felelős a helyi fejlesztési tervek nemzeti politikáknak megfelelő végrehajtásáért. A települések népességmérete 637 és 320 000 között változik. Országos szinten a lakosság 62% -a városi. A medián szerinti medián 34,6%, a tartomány pedig 4,8 és 100% között mozog.

El Salvador, megyék és települések térképe. A térképen a piros kezdő jelzi a fővárost (San Salvador). A térképeket a GeoDa szoftverrel készítették, 1.8.16.41 verzió. Nyílt forráskódú szoftver eszköz (http://geodacenter.github.io). A nyílt forráskódú DIVA-GIS adattárat használták fel az egyes térképek és adminisztratív részlegek letöltésére (www.diva-gis.org)

A lakosság körülbelül 28% -a tizenöt évnél fiatalabb, 9,8% -a 6–9 éves [13]. A lakosság egyharmada szegénységben él, és a 0 (alacsony fejlettség) és 1 (magas fejlettség) közötti humán fejlettségi index szerint El Salvador a 116. országként szerepel 0,666 mutatóval [14].

El Salvador az elmúlt három évtized alatt gyors táplálkozási áttéréssel szembesült. Ennek következtében 2013-ban a 20 évnél idősebb férfiak egyharmada és a nők kétharmada volt túlsúlyos (BMI ≥ 25) [15]. Ezenkívül a kevesebb mint öt ow/ob gyermek megduplázódott 1990 és 2013 között, ami 2013-ban akár 6% -ot is érintett [16].

A tanulmány megtervezése és népessége

Ez egy másodlagos adatelemzés volt, amely egy keresztmetszeti terven alapult, a 2015/2016-os negyedik magasságú és első súlyú országos népszámlálást felhasználva El Salvadorban. Az iskolai népszámlálás országos lefedettségű. Az első osztályba járó állami (állami finanszírozású) és magániskolákból származó összes 6,0–9,9 éves gyermek megfelelt a vizsgálati mintának. A részvételi arány (a 2015-ös hivatalos első osztályos felvétel alapján) 91,1% volt. A részvétel elmaradásának oka lehet a részvétel elmaradása a mérés napján, vagy a gyermek életkora meghaladta a 6–9 éves intervallumot. Az eredeti adatkészlet 112 349 nyilvántartást tartalmaz hat-kilenc éves gyermekekről. A biológiailag hihetetlen WHO z-pontszámokat súly (normál eltérés alatti - 6) vagy magasabb + 5SD), magasságot (-6SD alatt vagy + 6SD felett) és BMIZ-t (-5SD alatt vagy + 5SD felett) eltávolítottuk (n = 340) [17]. Kizártuk a BMIZ-t (-5SD alatt vagy felett + 5SD) az IOTF rendszer alapján (n = 18). Az analitikai adatkészlet 111 991 rekordot tartalmaz. Összesen 4622 iskola vett részt, ahol 86, illetve 14% állami és magániskola volt.

A Országos Élelmezésbiztonsági és Táplálkozási Tanács elvégezte az iskolai összeírást az Oktatási Minisztériummal együttműködve. A népszámlálási módszertant máshol írják le [18, 19]. Röviden, a női tanárokat antropometriai technikákban képezték ki a magasság és a súly mérésére. A súlyt hordozható, kalibrált digitális mérleggel (SECA) mértük 0,1 kg pontossággal. Minden gyermeket iskolaruhájával és mezítláb viseltek, és eltávolítottak mindenféle tárgyat, például karkötőket, órákat, érméket, kulcsokat, dzsekiket, pulóvereket, zoknikat és öveket. A magasság mérésére függőleges felületre rögzített testmérőt használtunk. A magasságot cipő, zokni, fejpánt vagy íj nélkül, egyenesen álló helyzetben, egyenesen előre nézték a frankfurti repülőgépen. A tanárok biztosak voltak abban, hogy a váll, a hát, a fenék és a sarok megérintette a függőleges testmérőt.

Mérések

Túlsúly és elhízás

A testtömeg-indexet (BMI) úgy számoltuk ki, hogy a súlyt kilogrammban elosztjuk a magasság négyzetméterével. Ezután a BMI-t Z-pontszámokká alakították át a táplálkozási állapot értékelésére. A gyermekeket túlsúlyosnak és elhízottnak minősítették, amikor az életkor és a nemi életkor Z-score (BMIZ) BMI-je nagyobb volt, mint a WHO referencia mediánjától számított + 1 és + 2 standard eltérés (sd). Ezzel szemben az IOTF rendszere a túlsúlyt és az elhízást a centilis görbék alapján határozza meg, amelyek 18 éves korban lépik át a BMI határértékeit a túlsúly (25 kg/m 2) és az elhízás (30 kg/m 2) esetében [6].

Iskolai és önkormányzati változók

Az iskola helyét városi vagy vidéki osztályba sorolták. Ezenkívül az általános iskola típusát állami vagy magán kategóriába sorolták. Önkormányzati szinten a humán fejlettségi indexet vették figyelembe a modellezés során. A humán fejlettségi mutató (HDI), az összetett mutató, összesíti az oktatással, az egészségüggyel és a gazdasági változókkal kapcsolatos információkat, és ezt társadalmi-gazdasági helyzet előrejelzőnek tekintették önkormányzati szinten. A HDI-re vonatkozó adatok csak a 2009. évre voltak elérhetőek [17]. A HDI-t dichotomizálták a medián alkalmazásával. Mivel a népesség nagysága az egyes településeken változó volt, logaritmikusan átalakult és bekerült a modellekbe.

Adatelemzés

Az adatelemzést három szakaszban hajtották végre: 1. Prevalencia és egyeztetés meghatározása az osztályozási rendszerek között, 2. többszintű elemzés és 3. térbeli elemzés.

A prevalencia meghatározása és megegyezés

Az első szakaszban a túlsúly és az elhízás prevalenciáját a WHO és az IOTF rendszerek segítségével számolták ki. A aki2007.ado Stata makrót használtunk a BMIZ [20] és LMSnövekedés szoftver az IOTF-hez [21]. A két rendszer közötti megegyezés értékeléséhez az összes kategóriában (vékony, normál, túlsúlyos és elhízott) a Fleiss és a Cohen súlyozott kappát kiszámolták annak 95% -os konfidencia intervallumával [22]. Nincs 0,0–0,20, minimális 0,21–0,39, gyenge 0,40–0,59, mérsékelt 0,60–0,79, erős 0,80–0,90 és majdnem tökéletes 0,90 kappa érték felett meghatározta a megállapodás erősségét.

Többszintű elemzés

Másodsorban a prediktorok hallgatói, iskolai és önkormányzati szintű társulását a BMIZ-ben háromszintű, többszintű lineáris modell alkalmazásával értékelték. A többszintű modellezés figyelembe veszi az adatok klaszterezését, és lehetővé teszi a mikroszintű (azaz a gyermek) és a makroszintű (azaz az iskola, az önkormányzat) változók kombinálását [23]. Kiszámítottuk az osztályon belüli korrelációs együtthatót (ICC) önkormányzati és iskolai szinten a súlyállapothoz viszonyítva. Az önkormányzati ICC a hallgatók hasonlóságát képviselte ugyanazon településen belül (varianciaközség/teljes variancia). Az iskola és az önkormányzat ICC-je képviselte a diákok hasonlóságát ugyanabban az iskolában és az önkormányzatban. Meghatároztuk a valószínűségi arány tesztet, és értékeltük a teljesítmény illeszkedését az új modell és a null modell között. A jelentős fit fit modellt akkor tekintették jónak o-érték xtmixed a modellezéshez. A térbeli elemzést a GeoDa 1.8.16.41-ben végeztük.

Etikai szempontok

Az elemzéshez szükséges adatokat az El Salvadori Egészségügyi Minisztérium engedélyével, a 2017–6000-26. Az adatkészlet névtelen.

Eredmények

A 112 009 iskolás gyermek nyilvántartásából 111 991-et használtak elemzésre, és 51% -ot fiú (1. táblázat). Körülbelül 54% -a vidéki és 14% -a magániskola volt. Az átlagéletkor 7,4 év volt. Több mint háromnegyede 7,0 és 9,0 év közötti volt.

Az átlagos magasság fiúknál 120,5 cm (sd: 5,88), lányoknál 119,7 cm (sd: 5,81) volt. A fiúk és a lányok átlagos súlya 24,7 kg (sd: 5,46) és 24,1 (sd: 5,39) volt. A WHO-rendszer alapján az átlagos BMIZ fiúknál 0,56 (sd: 1,41) és 0,43 lányoknál (sd: 1,24), míg az IOTF rendszer 0,51-et talált fiúknál (sd: 1,18) és 0,49 lányokat (sd: 1,17).

Elterjedtség és egyetértés

A WHO referenciája alapján 30,4% (13,6% túlsúly és 16,8% elhízás), a fiúk 32,0% és a lányok 28,8% -a meghaladja az ajánlott egészséges testsúlyt (2. ábra). Másrészt az IOTF rendszere 23,1% -ról (14,1% túlsúly és 9,0% elhízás) számolt be, a fiúknál 22,5%, a lányokban 23,8%. Nemtől és osztályozási rendszertől függetlenül a túlsúly és az elhízás mind a városi, mind a magániskolákban magasabb volt, mint a vidéki és állami iskolákban (2. és 3. táblázat). Ezenkívül az ow/ob magasabb volt a fiatalabb gyermekeknél, mint az idősebbeknél. A túlsúly és az elhízás prevalenciájában a WHO és az IOTF rendszer közötti különbségek 4,5-10,9% között mozogtak. Csak az elhízás esetében ezek az adatok 2,2 és 9,3% között változtak. Ezek a különbségek nagyobbak voltak fiúknál, mint lányoknál.

A túlsúly és az elhízás előfordulása a gyermek neme és osztályozási rendszere szerint, El Salvador, 2015/2016

A teljes kappaérték 0,83 [95% CI: 0,829–0,834] (erős egyetértés) volt a WHO és az IOTF rendszer között (4. táblázat). Nem tapasztaltunk különbséget a kappa nem, iskola helye és iskolatípus szerint (Kiegészítő fájl, S1. Táblázat). Életkor szerint a kappa az idősebb korokban, főleg 8 éves kor után, általában csökkenést mutatott, számottevő összhangról számolva be.

Többszintű elemzés

A véletlen hatás részben a partícióvariancia a null modellből (magyarázó változókat nem tartalmaz) és a korrigált modellekből származik (5. táblázat, 6. táblázat). A WHO hallgatói szintű ICC-je a teljes variancia valamivel több mint 92,9% -át magyarázta. Csak az iskolában/az önkormányzatban és az önkormányzatban az ICC 7,03, illetve 1,6% volt. Ezek a számok csak hallgatói, iskolai/önkormányzati és önkormányzati szinten 92,7, 5,6 és 1,6% voltak az IOTF rendszer esetében. Annak ellenére, hogy az iskolában és az önkormányzatban alacsony a megmagyarázott eltérés, a többszintű modellt (beleértve az összes előrejelzőt) jelentősen előnyben részesítették az egyetlen modellel szemben (nem vették figyelembe a fürtözési adatokat), és jobban teljesít, mint a null modell (nincs előrejelző). Ez azt jelenti, hogy a BMIZ függő megfigyelésekként viselkedett, valamilyen szintű csoportosítással iskolai és önkormányzati szinten.

A fix hatások mindkét modellben hasonló következtetéseket mutattak. A fiúk, a városi iskolákba járó gyermekek és a magániskolák gyermekek BMIZ-értéke magasabb volt, mint a lányok, a vidéki és az állami iskolásoké. A regressziós együtthatók nemenként magasabbak voltak a WHO rendszer alkalmazásával (0,14, o-érték 3. ábra

A túlsúly és az elhízás térbeli klasztereinek térképe a WHO-2007 és az IOTF rendszerek segítségével, El Salvador, 2015/2016. A térképeket a GeoDa szoftverrel készítették, 1.8.16.41 verzió. Nyílt forráskódú szoftver eszköz (http://geodacenter.github.io). A nyílt forráskódú DIVA-GIS adattárat használták a térkép letöltésére adminisztratív részlegeivel (www.diva-gis.org)

A WHO és az IOTF rendszerben 29 települést észleltek magas kombinált ow/ob klaszterekben, és 24 mindkét rendszerben közös volt (McNemar pontos tesztje), o-= 0,99). Másrészt az elhízás szempontjából a WHO kritériumai szerint további öt, magas klaszterű települést találtak az IOTF rendszerhez képest (28 vs 23), 20 település átfedésben volt mindkét rendszer között (pontos McNemar-teszt, o-= 0,22). Kiegészítő fájlban megadják az ow/ob előfordulási gyakoriságát mutató klaszterekben található települések nevét (Kiegészítő fájl, S2. Táblázat).

A kombinált ow/ob átlagos simított prevalenciája 37% volt a magas klaszterekben és 21% az alacsony klaszterekben a WHO rendszerét használva. Az elhízás szempontjából a magas klaszterek 18 és 8% -os előfordulást ábrázoltak az alacsony klaszterek esetében. Az IOTF rendszer alapján az ow/ob simított prevalenciája magas fürtökben 30, 15% volt alacsony fürtökben. Az elhízás átlagos simított prevalenciája 13% volt a magas klaszterekben és 5% az alacsony klaszterekben.

Vita

Ez az egyedülálló népességalapú tanulmány két nemzetközileg osztályozott rendszerrel becsülte meg a túlsúlyt és az elhízást El Salvadorból származó iskoláskorú gyermekek nagy mintájában. Eredményeink megerősítették, hogy a WHO és az IOTF kritériumai a túlsúly és az elhízás különböző becsléseit eredményezték. Noha a többszintű elemzés információkat szolgáltatott a súlyhoz kapcsolódó tényezőkről, az önkormányzati szint magyarázata alacsony volt. A térbeli elemzés tájékoztatást adott az országon belüli túlsúly és elhízás önkormányzati összefüggéseiről, amelyeket a többszintű modellezés nem fedezett fel. Ez a tanulmány kimutatta, hogy a két osztályozási rendszer közötti megkülönböztetés ellenére a többszintű és a térbeli megközelítések alkalmazásával kapott értelmezések hasonlóak voltak.

Megállapítottuk, hogy az ow/ob prevalenciája magasabb a WHO rendszerénél, mint az IOTF kritériumai. Ez a megállapítás összhangban állt az irodalom korábbi tanulmányaival [7,8,9]. A referencia populáció jellege mindkét rendszerből megmagyarázhatja ezeket a különbségeket. Például a WHO-2007 rendszer egy simított növekedési görbe átmenet, amely két adatforrásból épül fel: egyrészt a WHO-2006 növekedési