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Updated: Jun 14, 2025

Assessment of Child Anthropometry in a Large Epidemiologic Study
Published on: February 2, 2017
在一项荷兰观察队列研究中,从幼年期就预测青春期肥胖:多变量预测模型的开发和内部验证
Arjan Henryk Jonathan Huizing1, Marieke Welten2,3, Sylvia van der Pal1
1TNO (Netherlands Organisation for Applied Scientific Research), Expertise group Child Health, Leiden, The Netherlands.
新的预测模型可以识别患青少年肥胖的高风险的幼儿. 这些工具使得早期干预策略能够预防儿童肥胖,甚至从出生开始.
科学领域:
- 儿科 儿科 儿科
- 公共卫生 公共卫生
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 儿童肥胖是一个日益严重的公共卫生问题.
- 早期识别有风险的儿童对于有效的预防策略至关重要.
- 这项研究旨在开发早期儿童青少年肥胖的预测模型.
研究的目的:
- 开发和验证预测模型,以识别患青少年肥胖的高风险儿童.
- 评估模型在不同早期儿童年龄段 (出生至六岁) 的表现.
- 为及时,有针对性的肥胖预防干预提供工具.
主要方法:
- 从前性,基于人口的R世代队列研究中分析了一个子集 (N=4,309).
- 规范回归模型 (LASSO惩罚) 的开发,用于0,2,4和6岁的预测,预测10-14岁的肥胖症.
- 为实际应用创建完整和限制 (简化) 预测模型.
主要成果:
- 模型在所有年龄组都表现出强大的预测性能,曲线下的面积 (AUC) 值在0.872到0.954.4之间.
- 关键预测因素包括父母的BMI,教育,孩子的BMI,种族,早餐消费,胆固醇和LDL.
- 6岁的模型表现最高 (AUC 0.954完全,0.949受限制).
结论:
- 开发的肥胖预测模型是儿童早期风险检测的有效工具.
- 这些模型可以促进及时干预,防止青少年肥胖.
- 这些模型显示,即使在很小的时候,也可以有望识别有风险的儿童.
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