SAS program a 2000 CDC növekedési diagramhoz (0 és mínusz közötti korosztály)

Ne feledje, hogy a BIV vágási pontjai 2016-ban megváltoztak. Ezek a változások nem befolyásolták a z-pontszámok vagy percentilisek számítását, sem a túlsúly vagy elhízás utólagos kiszámítását.

program

Ennek a SAS programnak az a célja, hogy kiszámolja a gyermek nemének és életkorának százalékos értékét és z-pontszámát (standard eltérés) a BMI, a súly, a magasság és a fej kerületére vonatkozóan a CDC növekedési táblázatok alapján. Kiszámítják a tömeg-magasság százalékokat és a z-pontszámokat is. A szélsőséges értékeket tartalmazó megfigyelések biológiailag valószínűtlennek minősülnek. Ezek a szélsőséges értékek azonban nem feltétlenül helytelenek.

A Sd program, a cdc-source-code.sas Cdc-sas [SAS - 8KB] (a fájlok alább vannak, az 1. lépésben vannak), a cdc_ref.sas7bdat referenciaadatai alapján kiszámolja ezeket a z-pontszámokat és a gyermek percentilisét . Ha nem SAS-t használ, letöltheti a CDCref_d.csv Cdc-excel [CVS -160KB] fájlt, és a számítások elvégzéséhez létrehozhat egy programot a cdc-source-code.sas alapján Cdc-sas [SAS-8KB].

Utasítások a SAS felhasználók számára

1. lépés: Töltse le a SAS programot (cdc-source-code.sas Cdc-sas [SAS -8KB]) és a referencia adatfájlt (CDCref_d.sas7bdat). Ne módosítsa ezeket a fájlokat, hanem helyezze át azokat egy mappába (könyvtárba), amelyhez az SAS hozzáférhet.

A következő példához a fájlokat a c fájlba mentették: sasgrowth chartscdcdata.

2. lépés: Hozzon létre egy libname utasítást a SAS programjában, hogy a „CDCref_d.sas7bdat” mappa helyére mutasson. Ilyen például:
libname refdir ’c: sasgrowth chartscdcdata’;

Ne feledje, hogy az SAS kód arra számít, hogy ez a név refdir lesz; ne változtassa meg ezt a nevet.

3. lépés: Állítsa be a meglévő, magasságot, súlyt, nemet, életkort és egyéb változókat tartalmazó adatkészletet egy ideiglenes adathalmazba, nevén mydata. Az adatkészlet változóit át kell nevezni és kódolni az alábbiak szerint:

Asztal 1

Utasítások a SAS felhasználók számára (3. lépés), útmutatás a változók átnevezéséhez és kódolásához az adatkészletben. VáltozóLeírásagemos súly bmi headcir
A gyermek életkora hónapokban; jelen kell lennie. A program feltételezi, hogy tudja a hónapok számát a legközelebbi napra a születés és a vizsgálat dátuma alapján. Például, ha egy gyermek 2007. október 1-jén született, és 2011. november 15-én vizsgálták meg, akkor a gyermek életkora 1506 nap vagy 49,48 hónap lenne. A mindennapi használatban ezt az életkort 4 évnek vagy 49 hónapnak nevezik. Ha azonban 49 hónap és 49,0 és Cdc-pdf [PDF-5,4 MB] közötti gyermekek életkora volt. Ha néhány, legalább 24 hónapos gyermeknél a fekvőhely hosszát mértük, vonjunk le 0,8 cm-t.
Súly (kg)
BMI (súly (kg)/magasság (m) 2 ). Ha az adatai nem tartalmazzák a BMI-t, a program kiszámolja. Ha a BMI szerepel az adatokban, a program nem írja felül.
Fej kerülete (cm)

A mydata-ban nem szereplő változók Z-pontszámait és percentiliseit hiányzó (.) Kódként kódoljuk a kimeneti adatkészletbe (_cdcdata néven). A mydata-ban szerepelnie kell a szexnek (a fiúknak 1, a lányoknak a 2-nek van kódolva) és az agemosnak. Nem valószínű, hogy a SAS kód felülírja az adatkészlet többi változóját, de kerülje az aláhúzással kezdődő változónevek, például _bmi.

4. lépés: Másolja és illessze be a következő sort a SAS programba a 3. lépés sora (i) után.
% tartalmazza a „c: sasgrowth chartscdcdataCDC-source-code.sas” szót; fuss;

Ha szükséges, változtassa meg ezt az állítást a letöltött „CDC-source-code.sas” fájlt tartalmazó mappára mutatva. Ez arra utasítja az SAS programot, hogy futtassa a „CDC-source-code.sas” utasításokat.

5. lépés: Küldje el a% include utasítást. Ez létrehoz egy _cdcdata nevű adatkészletet, amely tartalmazza az összes eredeti változót, valamint a z-pontszámokat, percentiliseket és a szélsőséges értékek jelzőit. Ezen új változók neve és leírása a _cdcdata fájlban a 2. táblázatban található. Az extrém z-pontszámokkal kapcsolatos további információkat a „Példa SAS kód” című szakaszban adjuk meg.

2. táblázat: Z-pontszámok, percentilisek és extrém (biológiailag nem valószínű, BIV) értékek a kimeneti adatkészletben, _cdcdata

Változó

Kivágás az extrém Z-pontszámokhoz

Módosított Z-pontszám az extrém értékek azonosításához

Zászló az extrém számára
Értékek

Alacsony z-pontszám (-1-es kódolású zászló)

Magas z-pontszám (zászló kódolva
mint +1)

* 2016-ban megváltozott. További információk az alábbiakban találhatók

6. lépés: Vizsgálja meg az új _cdcdata adatkészletet a PROC MEANS vagy más eljárás segítségével annak ellenőrzésére, hogy a z-pontszámok és más változók létrejöttek-e. Ha az 1. táblázatban szereplő változó nem volt az eredeti adatkészletben (például a fej kerülete), akkor a kimeneti adatkészlet azt jelzi, hogy a változó percentilisének és z-pontszámának minden értéke hiányzik. Ha más változók értékei váratlanul hiányoznak, győződjön meg arról, hogy átnevezte és átkódolta a változókat az 1. táblázatban leírtak szerint, és hogy az SAS-adatkészlet neve mydata. A programnak nem szabad módosítania az eredeti adatait, de új változókat kell hozzáadnia az eredeti adatkészlethez.

Példa a 2–6. Lépésnek megfelelő SAS-kódra. Egyszerűen kivághatja és beillesztheti ezeket a sorokat egy SAS programba, de meg kell változtatnia a libname és% include utasításokat, hogy a letöltött fájlokat tartalmazó mappákra mutassanak.

libname refdir ’c: sasgrowth chartscdcdata’;
adat mydata; állítsd be bármi-az-eredeti-eredeti adatkészleted nevét;
% tartalmazza a „c: sasgrowth chartscdcdataCDC-source-code.sas” szót;
a proc jelentése = _cdcdata; fuss;

további információ

A Z-pontszámokat = -nak kell kiszámítani

Z = [((érték/M) ** L) - 1]/(S * L),

amelyben az „érték” a gyermek BMI-je, súlya, magassága stb. Az L, M és S értékek a CDCref_d.sas7bdat formátumban vannak, és a gyermek nemétől és életkorától, illetve a gyermek nemétől és magasságától függően változnak. A százalékokat ezután a z-pontszámok alapján számítják ki (például az 1,96 z-pontszám egyenlő lenne a 97,5 százalékkal). Az LMS módszerrel kapcsolatos további információk: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC27365/ External

Rendkívüli vagy biológiailag hihetetlen értékek

Amint azt a módosított z-scores dokumentáció Cdc-pdf [PDF - 367KB] magyarázza, az SAS-kód módosított z-pontszámokat is kiszámít, amelyek felhasználhatók a szélsőséges hibák azonosítására. Ezek a módosított z-pontszámok azon alapulnak, hogy a 0 és +2 z-pontszám közötti távolság felét extrapolálják az eloszlás farkaira. A SAS program kimenete BIV jelzőváltozókat tartalmaz, amelyek kódolása -1 (a módosított z-pontszám rendkívül alacsony), +1 (a módosított z-pontszám rendkívül magas) vagy 0 (a módosított z-pontszám ezen 2 vágás között van). -pontok). Ezeket a BIVs jelzőket (pl. _Bivbmi), valamint a kimeneti adatkészletben található _cdcdata egyéb változókat a 2. táblázat mutatja. A biológiailag valószínűtlen érték nem feltétlenül hibás, de az értéket tovább kell vizsgálni, esetleg más másokkal együtt a gyermek jellemzői.

2016 Váltás a BIV-es pontokra: Indoklás

Az érvényes értékek felső tartományához használt módosított z-pontszámokat 2016-ban megváltoztatták számos növekedési diagram paraméter esetében. Korábban a rendkívül magas értékek küszöbértékei a WHO 1995-ös publikációjának ajánlásain alapultak (1), de azóta számos cikk (2–6) jelezte, hogy ezek a határértékek valószínűleg túl korlátozóak voltak. A WHO kritikus pontjai sok rendkívül magas értéket azonosítottak, de valószínűleg nem voltak hibák.

Az NHANES 1999–2000-től 2011–2012-ig terjedő 2–18 éves korúak (3) és a CDC gyermekgyógyászati ​​táplálékfelügyeleti rendszerében (PedNSS) (6) szereplő 2–4 éves gyermekek elemzése alapján megállapítottuk, hogy most azt javasoljuk, hogy a felső BIV vágási pontokat növeljék
(1) +5 és +8 között a súly és a BMI módosított z-értéke, és
(2) +3 - +4 a módosított z-pontszámokhoz a magassághoz.
Ezek az új z-score vágási pontok nagyjából megfelelnek az NHANES-ben lévő 2–18 éves kor közötti testméret maximális értékének módosított z-pontszámainak. A testméret rendkívül alacsony értékeinél nem változtatjuk meg a vágási pontokat.

Ha az adatok kizárására BIV-cut-pointokat használnak, ez a változás valószínűleg befolyásolja az ezen új BIV cut-pointok segítségével kiszámított és megtisztított adatok összehasonlítását a régebbi (WHO 1995) értékeket használó adatokkal. Ezeknek a változásoknak a hatása az adatkészletek között valószínűleg eltérni fog a szélsőértékek valódi elterjedtségétől és a rögzített adatok pontosságától függően. Az NHANES 1999–2012-es adatok elemzésében (3) például a WHO 1995-ös pontjainak felhasználásával kapott becslésekhez képest a 2016-os pontok használata növelte az elhízás és a rendkívüli elhízás prevalenciáját (a A testtömeg-index 95. százaléka) (kb. 0,5 százalékponttal). (Az NHANES-ban végzett nagymértékű adattisztítás miatt e felmérések közzétett becslései nem zárják ki a rendkívül magas értékek egyikét sem.) A PedNSS (6) elemzésében a WHO 1995-ös vágánypontjaival összehasonlítva a 2016-os vágás használata pont 0,9 százalékponttal növelte mind az elhízás, mind az extrém elhízás prevalenciáját. A rendkívüli elhízás viszonylag alacsony előfordulása miatt a gyermekek, különösen az óvodáskorú gyermekek körében, a 0,5–0,9% -os növekedés a prevalencia nagy arányos változását eredményezi.

BIVs vs. Data hibák

Ezeket a BIV-eket fel lehet használni a potenciálisan problémás adatpontok megjelölésére, és a 2016-os vágási pontokat úgy választották meg, hogy kiegyensúlyozzák a valószínűleg helyes szélsőséges értékek és a valószínűleg téves értékek kizárását. Azonban más vágási pontok is használhatók, és megfelelőbbek lehetnek az adatokra vonatkozó egyéb információk alapján. Kívánt esetben a módosított z-pontszámok (a 2. táblázat 3. oszlopa) felhasználhatók az extrém (vagy biológiailag elfogadhatatlan) értékek egyéb vágási pontjainak összeállítására, ahelyett, hogy a BIV jelzőváltozókra támaszkodnánk. Például, ha úgy érzi, hogy a +8 BMI-for-age cut-point használata sok, valószínűleg hibás értéket tartalmazna, akkor az F_bmiz> 6 értéket használhatja a magas BMI BIV definíciójaként . Ezt át lehet kódolni a kimeneti adatkészletbe a következőképpen:

ha -5, ha _Fbmiz> 6, akkor _bivbmi = 1; * magas BIV;
különben ha .

Lehetséges lenne a módosított z-pontszámok használata azon gyermekek azonosítására is, akiket a WHO régebbi vágási pontjai jelöltek volna meg.

Miután egy adatpontot potenciális problémának jelöltek meg, a gyermek egyéb információi, ha vannak ilyenek, felhasználhatók a hibák azonosítására és az érték felvételére vagy kizárására vonatkozó döntés elősegítésében. Például, ha egy rendkívül magas BMI-vel rendelkező gyermek bőrfelületének vastagsága vagy karjának kerülete is magas, akkor a BMI értéke nagyobb valószínűséggel helyes, mint ha a másik mérték alacsony. Hasonlóképpen, egy longitudinális vizsgálat során fel lehetne mérni, hogy az 1 időpontban extrém értékű gyermeknek más vizsgálatoknál is van-e magas értéke. Ha egyetlen vizsgálatnál csak súly és magasság áll rendelkezésre, akkor fontolóra vehetjük, hogy a rendkívül nagy súlyú gyermek is nagyon magas-e, és vannak-e olyan gyerekek, akik majdnem annyit nyomnak.

A súlyos elhízás és a BMI mutatóinak meghatározása a nagyon magas BMI-vel rendelkező gyermekek körében

Kimutatták, hogy a nagyon magas BMI-vel rendelkező gyermekek CDC-növekedési diagramjainak LMS-paraméterei olyan percentiliseket eredményeznek, amelyek eltérnek azoktól, amelyeket a http://www.ajcn.org/content/90/5/ adatok alapján becsülnek meg. 1314.full.pdf Cdc-pdf [PDF-153KB] Külső. Ezért a BMI-percentilisek (és a z-pontszámok) felhasználása helyett a súlyos (vagy rendkívüli) elhízásban szenvedő gyermekek azonosítására és jellemzésére ajánlott ezeket a magas BMI-értékeket a 95. percentilishez viszonyítva kifejezni. Az a BMI-érték, amely a CDC növekedési diagramjainak 95. percentilisének 120% -a, megközelítőleg megegyezik az empirikus 99. percentilis értékével. Ez a határérték (120%) ajánlott a rendkívüli (vagy súlyos) elhízás besorolásához a 2–19 évesek körében [7]. A változók bmiz és bmipct a SAS-ban a kimenetet nem szabad felhasználni a nagyon magas BMI-vel rendelkező gyermekek ezen alcsoportjának osztályozásához, mert a CDC növekedési diagramjaiban becsült legmagasabb percentilis a 97. https://www.cdc.gov/nchs/data/ volt. sorozat/sr_11/sr11_246.pdf Cdc-pdf [PDF-5.31MB], https://www.cdc.gov/nchs/data/nhsr/nhsr063.pdf Cdc-pdf [PDF-87KB] .

A nagyon magas BMI z-pontszámként (vagy percentilisként) történő kifejezésének hátrányait több kutató is hangsúlyozta [8-12]. Az SAS kód 2 változót hoz létre, bmipct95 és bmidif95, amelyek kifejezik a gyermek BMI-jét a 95. percentilishez viszonyítva, akár százalékban (bmipct95), akár különbségként (bmidif95). Ez a 2 változó valószínűleg az adipozitás jobb mérőszáma a nagyon magas BMI-vel rendelkező gyermekek körében, mint a z-pontszám és a percentilis. A Bmipct95 50 és 220 között lehet, és egy 140 bmipct95 értékű gyermek BMI-je megegyezik a 95. percentilis 1,4-szeresével. A Bmidif95 a különbség (kg/m 2 ) a gyermek BMI és a CDC között az adott nem/kor 95. százaléka. Például a CDC 95. százaléka egy 20 hónapos fiú esetében 18,0 kg/m 2; ha ennek a fiúnak a BMI-je 21,3 kg/m volt 2, bmidif95-je 3,3 kg/m lenne 2 (21,3 - 18,0), és a bmipct95 értéke 118% lenne (100 × 21,3/18,0). Negatív érték a bmidif95 (vagy egy bmipct95 th (bmi95) percentilisek a gyermek nemére és életkorára.

Ha az elemzésben részt vevő gyermekek nagy részének súlyos elhízása van (bmipct95 ≥ 120), akkor fontolja meg az összes BMI kifejezését a 95. percentilishez viszonyítva, és a bmipct95 vagy bmidif95 alkalmazását az elemzések során. A rendkívül magas BMI-k z-pontszámként történő kifejezésének korlátai mind a keresztmetszeti, mind a longitudinális vizsgálatokra vonatkoznak, beleértve azokat is, amelyek értékelik az elhízási beavatkozásokat.

  1. WHO Szakértői Bizottság. Fizikai állapot: az antropometria használata és értelmezése. WHO Tech. Ser. Rep. 1995; 217–250. Oldal.
  2. Lawman HG, Ogden CL, Hassink S és mtsai. A fiatalok körében a magasságban, a testsúlyban és a testtömeg-indexben biológiailag elfogadhatatlan értékek azonosítására szolgáló módszerek összehasonlítása. Am. J. Epidemiol. 2015; 182 (4): 359–65.
  3. Freedman DS, Lawman HG, Skinner AC és mtsai. A WHO határértékeinek érvényessége az NHANES-ben élő gyermekek és serdülők biológiailag valószínűtlen súly-, testmagasság- és BMI-értékeire vonatkozóan 1999 és 2012 között. Am. J. Clin. Nutr. 2015; 102 (5): 1000–6.
  4. Lo JC, Maring B, Chandra M és mtsai. Az elhízás és a rendkívüli elhízás előfordulása 3-5 éves gyermekeknél. Pediatr. Obes. 2014; 9 (3): 167–75.
  5. Dennison BA, Edmunds LS, Stratton HH és mtsai. A csecsemők gyors súlygyarapodása előrejelzi a gyermekkori túlsúlyt. Elhízás (ezüst tavasz). 2006; 14 (3): 491–9.
  6. Freedman DS, Lawman HG, Pan L és mtsai. A magas, biológiailag nem elfogadható súly-, testmagasság- és BMI-értékek elterjedtsége és érvényessége 8,8 millió gyermek között. Obes. (Ezüst tavasz). 2016; március 17. PMID 26991694.

Kelly AS, Barlow SE, Rao G, Inge TH, Hayman LL, Steinberger J és mtsai. Súlyos elhízás gyermekeknél és serdülőknél: azonosítás, a kapcsolódó egészségügyi kockázatok és kezelési megközelítések: Az American Heart Association tudományos nyilatkozata. Keringés. 2013; 128 (15): 1689–712. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24016455 Külső

Woo JG. A testtömegindex Z-pontszámának használata súlyosan elhízott serdülőknél: figyelmeztető megjegyzés. Int J Pediatr Obes. 2009; 4 (4): 405–10.