Využití růstových modelů ke konstrukci rychlostních...

Využití růstových modelů ke konstrukci rychlostních křivek somatických znaků na základě dat semilongitudinální studie

Dynamiku růstu tělesné výšky i všech dalších somatických parametrů dítěte vystihují rychlostní růstové křivky, které znázorňují rychlost růstu daného znaku v jednotlivých věkových obdobích, vyjádřenou v podobě přírůstku za kalendářní rok.

Rychlostní křivky jsou konstruovány na základě dat longitudinálních růstových studií, poskytující údaje o individuálním průběhu růstu s ohledem na jeho interindividuální variabilitu v příslušné populaci. Průměrné rychlostní křivky daného znaku pak slouží jako normativy pro posouzení jeho růstové rychlosti, která je u základních tělesných parametrů, jako např. tělesná výška, limitujícím kritériem v diagnostice růstových poruch.

Předpokladem longitudinální studie je dlouhodobé sledování stejných jedinců a jejich opakovaná vyšetření v přesně definovaných intervalech. Z toho plyne řada komplikací, mezi něž patří vysoká organizační náročnost projektu, většinou podstatně omezená četnost souboru a postupná ztráta reprezentativnosti souboru, kdy se často řada jedinců k opakovaným vyšetřením nedostaví. Problémem je i ztráta aktuálnosti dat. Řešením uvedených nedostatků longitudinální studie je volba semilongitudinálního sledování, koncipovaného tak, že se jedná o krátká longitudinální sledování různých věkových skupin jedinců, která probíhají ve stejném čase. Při ukončení studie na sebe jednotlivé skupiny v přesně definovaném věku navazují. Výhodou správně koncipovaného navazujícího semilongitudinálního sledování je možnost shromáždění reprezentativního souboru dat v krátkém časovém intervalu. Takto získaná data lze díky vhodně zvoleným matematickým modelům využít ke konstrukci rychlostních křivek tělesných parametrů.

V letech 1997 až 2000 bylo celkem antropometricky vyšetřeno 1925 dětí (990 chlapců, 935 dívek) ve věku 6–15 let. Antropometrická měření probíhala v přesně vymezených půlročních intervalech tak, aby výsledná matice dat splňovala podmínky napojovaného longitudinálního sledování. Sledováno bylo celkem 29 somatických znaků, prezentovány jsou charakteristiky růstové dynamiky tělesné výšky, výšky vsedě, subischiální délky a délky horní končetiny. Ke konstrukci průměrných rychlostních křivek byl zvolen model lineární regrese se smíšenými efekty. Průměrná distanční křivka parametru byla konstruována jako polynom 7. stupně. Průměrná rychlostní křivka pak byla získána první derivací rovnice křivky distanční. Použitý matematický model citlivě zachytil obě nejvýraznější růstové akcelerace v dětství – mid-growth spurt (MGS) a pubertální spurt (PS). Byly vypočteny body lokálních maxim a minim jednotlivých spurtů a body inflexe. Na základě těchto charakteristik byla provedena podrobná analýza růstové dynamiky jednotlivých somatických znaků a stanovena průměrná doba délky jednotlivých etap obou růstových spurtů. Při orientačním porovnání věkových charakteristik rychlostních křivek semilongitudinálního souboru s průměrnými daty Curyšské longitudinální studie byl potvrzen nižší věk nástupu i vrcholu PS u dnešních dětí.

Klíčová slova:
růstové modely, rychlostní růstová křivka, růstová dynamika, semilongitudinální výzkum

The Use of Growth Models for Construction of Velocity Curves of Somatic Characteristics Based on Data of Semilongitudinal Study

The dynamism of growth of stature and all other somatic parameters of the child give a true picture of the growth curves, which indicate the velocity of growth of a given parameter in individual age periods, expressed in the form of increments over a calendar year.

The velocity curves are constructed on the basis of data of longitudinal growth studies, providing g the data on individual course of growth with respect to individual variability in a given population. The mean growth curves of the given characteristic the serve as standards for the evaluation of his/her growth velocity, which is – in basic physical parameters, such as stature – a limiting criterion in the diagnostics of growth disorders. The prerequisite of a longitudinal study is a long-term observation of the same individuals and their repeated examination in precisely defined intervals. Various complications follow, including high organisational requirements of the project, mostly very limited size of the cohort and gradual loss of representative qualities of the group, where numerous individual fail to show up in repeated examinations. The loss of up-to-dateness is a problem. The given shortcomings of a longitudinal study may be solved by selecting a semi-longitudinal study, organised in such a way that it is a short longitudinal observation of different age groups of individual which occurs at the same time. When the study is finished, the individual groups are connected at a precisely defined age. The advantage of a correctly designed connected semilongitudinal observation is the possibility to collect a representative series of data in a short period of time. Such data can be used due to suitable selected mathematical models for the construction of velocity curves of physical parameters.

In the years 1997 to 2000, a total of 1925 children (990 boys and 935 girls) were examined by anthropometric methods at the age of 6–15 years. Anthropometric measurements were precisely in half-year intervals in such a way that the resulting matrix of data fulfilled the conditions of connected longitudinal observation. The authors followed 29 somatic characteristics on the whole, characteristics of the broth dynamics of stature, sitting height, subischial length and the length of upper extremity. For the construction of the mean growth curves the authors selected a model of linear regression with mixed effects. The mean distance curve of the parameters was constructed as a polynomial of 7th degree. The mean velocity curve was then reached by means of derivative equation of distance curve. The used mathematical model was sensitive enough to detect both most prominent growth accelerations in the childhood – midgrowth spurt (MGS) a pubertal spurt (PS). Local maxima and minima of individual spurts and inflexion points were calculated. Based on these characteristics the authors performed a detailed analysis of the growth dynamism of individual growth attributes and determined the average period of time of individual stages of both growth spurts. In an orientational comparison of the age characteristics of velocity curves of the semi-longitudinal cohort with the mean values of the Zurich longitudinal study a younger age of the onset and peak of PS in the present children was confirmed.

Key words:
growth models, growth velocity curve, growth dynamism, semi-longitudinal reseach

Souhrn

Dynamiku růstu tělesné výšky i všech dalších somatických parametrů dítěte vystihují rychlostní růstové křivky, které znázorňují rychlost růstu daného znaku v jednotlivých věkových obdobích, vyjádřenou v podobě přírůstku za kalendářní rok.

Rychlostní křivky jsou konstruovány na základě dat longitudinálních růstových studií, poskytující údaje o individuálním průběhu růstu s ohledem na jeho interindividuální variabilitu v příslušné populaci. Průměrné rychlostní křivky daného znaku pak slouží jako normativy pro posouzení jeho růstové rychlosti, která je u základních tělesných parametrů, jako např. tělesná výška, limitujícím kritériem v diagnostice růstových poruch.

Předpokladem longitudinální studie je dlouhodobé sledování stejných jedinců a jejich opakovaná vyšetření v přesně definovaných intervalech. Z toho plyne řada komplikací, mezi něž patří vysoká organizační náročnost projektu, většinou podstatně omezená četnost souboru a postupná ztráta reprezentativnosti souboru, kdy se často řada jedinců k opakovaným vyšetřením nedostaví. Problémem je i ztráta aktuálnosti dat. Řešením uvedených nedostatků longitudinální studie je volba semilongitudinálního sledování, koncipovaného tak, že se jedná o krátká longitudinální sledování různých věkových skupin jedinců, která probíhají ve stejném čase. Při ukončení studie na sebe jednotlivé skupiny v přesně definovaném věku navazují. Výhodou správně koncipovaného navazujícího semilongitudinálního sledování je možnost shromáždění reprezentativního souboru dat v krátkém časovém intervalu. Takto získaná data lze díky vhodně zvoleným matematickým modelům využít ke konstrukci rychlostních křivek tělesných parametrů.

V letech 1997 až 2000 bylo celkem antropometricky vyšetřeno 1925 dětí (990 chlapců, 935 dívek) ve věku 6–15 let. Antropometrická měření probíhala v přesně vymezených půlročních intervalech tak, aby výsledná matice dat splňovala podmínky napojovaného longitudinálního sledování. Sledováno bylo celkem 29 somatických znaků, prezentovány jsou charakteristiky růstové dynamiky tělesné výšky, výšky vsedě, subischiální délky a délky horní končetiny. Ke konstrukci průměrných rychlostních křivek byl zvolen model lineární regrese se smíšenými efekty. Průměrná distanční křivka parametru byla konstruována jako polynom 7. stupně. Průměrná rychlostní křivka pak byla získána první derivací rovnice křivky distanční. Použitý matematický model citlivě zachytil obě nejvýraznější růstové akcelerace v dětství – mid-growth spurt (MGS) a pubertální spurt (PS). Byly vypočteny body lokálních maxim a minim jednotlivých spurtů a body inflexe. Na základě těchto charakteristik byla provedena podrobná analýza růstové dynamiky jednotlivých somatických znaků a stanovena průměrná doba délky jednotlivých etap obou růstových spurtů. Při orientačním porovnání věkových charakteristik rychlostních křivek semilongitudinálního souboru s průměrnými daty Curyšské longitudinální studie byl potvrzen nižší věk nástupu i vrcholu PS u dnešních dětí.

Klíčová slova:
růstové modely, rychlostní růstová křivka, růstová dynamika, semilongitudinální výzkum

Využití růstových modelů ke konstrukci rychlostních křivek somatických znaků na základě dat semilongitudinální studie

Souhrn

Štítky

Česko-slovenská pediatrie

Aktuální možnosti diagnostiky a léčby litiáz