脳性麻痺の小児および青年の成長を評価するための体重と身長の予測モデル
脳性麻痺の小児および青年の成長を評価するための体重および身長の予測モデルの精緻化、開発および検証
脳性麻痺 (CP) は、子供の最も頻繁な障害です。 これらの患者の大多数は栄養失調です。 この集団では、栄養と成長の評価を実行するのが実際的に困難であり、治療とフォローアップが困難になります。これは、アルゼンチンでの参照成長の欠如と、運動のために体重と身長の人体測定を行うことが困難であるためです。妥協、姿勢、筋緊張。
主な目的は、これらの患者のケアと生活の質を向上させ、社会的包摂を促進するために、CP を持つ子供と青年の栄養と成長の評価のための予測モデルと、身体セグメントから体重と身長を推定するための手段を設計および検証することです。 .
材料と方法: 観察的、記述的、横断的な研究になります。 調査には 2 つの部分があります。最初の部分では、母集団はアルゼンチンのコルドバ出身の 2 歳から 18 歳までの健康な子供です。 サンプル サイズは、α=0.05 および 1-β=0.80 について、成長 WHO 標準データに基づいて計算されました。 年齢ごとに 16 の年齢グループに分割された層化サンプリングを作成します。 この最初の部分は、使用するボディ セグメントを確立するのに役立ちます。
第 2 部では、集団はアルゼンチンのコルドバ出身の CP と診断された 2 歳から 18 歳までの子供と青年です。 層別逐次サンプリングを実施するものとします。 サンプルサイズは 192 人の患者で、年齢層ごとに 12 人です。 調査される変数は、体重、身長、体節、性別、年齢、CP の種類、摂食経路、および摂食の種類です。
データの分析のために、正規連続変数は平均値でそれぞれの標準偏差とともに記述され、非正規分布のものはその範囲の中央値で記述されます。 身体セグメントの測定値を使用した予測方程式の開発では、一般化可能な線形回帰モデルが使用されます。 相関係数 r、決定 R2 および F の検定は、p < 0.05 で計算されます。 予測成長モデルを生成するために、LMS メソッドと q-q グラフを使用して、3 から 97 までのパーセンタイルが計算されます。
調査の概要
詳細な説明
目的は、アルゼンチンのさまざまな州の脳性麻痺の子供と青年の栄養と成長を評価するために、セグメント測定を使用した予測式を使用して体重と身長の予測モデルを設計し、特定の成長パターンを開発することです。
本研究は横断研究であり、2 段階からなる。 最初に、体重と身長に関連する人体測定変数が決定され、CP を持つ人口の分析に使用される、典型的な発達を伴う 2 歳から 18 歳の子供と青年からデータが収集されました。 性別ごとに年齢に応じて 17 層の層別サンプリングが行われ、各層に最低 20 人の子供が事前に確立されました。 すべての階層が完了するまで、コルドバ市の 2 つの病院と 2 つの学校で横断的にデータが収集されました。
第 2 段階では、2 歳から 19 歳までの CP と診断された小児および青年からデータが収集されます。 国内の 5 つの州 (コルドバ、ブエノスアイレス (CABA)、フフイ、サンティアゴ デル エステロ、カタマルカ) の 17 のリハビリテーション センターと治療教育センターからのデータが含まれていました。 各参加機関のすべての可能なケースを含め、非確率的サンプリングが連続して行われました。 調査された変数は、人口統計学的変数、人体測定値、栄養状態、栄養失調の種類であり、PC を持つ集団の場合、健康へのアクセス、診断、併存疾患、および摂食に関するデータなどの変数も含まれていました。 正規の連続変数は平均および標準偏差として記述されましたが、非正規分布の変数は四分位範囲の中央値で記述されました。 変数は、必要に応じて t 検定またはマンホイットニーによって比較されます。 カテゴリ データは、95% 信頼区間 [95% CI] のパーセンテージで表されます。 変数間の関連性を分析するために、Mantel-Haentzel のカイ 2 乗を計算し、その 95% CI で OR を計算しました。 予測方程式の開発には、一般化可能な線形回帰モデルが使用されます。 相関係数r、決定R2およびF検定は、p <0.05で計算されました。 成長パターンは、場所のスケールと形状の一般化加法モデル (GAMLSS) メソッドを使用して作成されました。 栄養状態は、WHO 基準 (2007 年) を使用した WHO Anthro Plus V1.0.4 プログラムを使用して評価されました。 地元の倫理委員会の承認が得られ、参加者から書面によるインフォームドコンセントが得られました。
PC患者の栄養研究は新たな分野であり、この作業計画では、この病状の治療を改善するために実質的かつ必要な貢献をすることにより、社会的包摂を促進する方法論を開発しようとしています.
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Cordoba、アルゼンチン、5000
- Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud, Argentina
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 脳性麻痺と診断された子供
除外基準:
- 内分泌障害または代謝障害、遺伝病、および成長や栄養状態に影響を与える、または影響を与えた他の先天異常を持つ子供。
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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子供の体重
時間枠：2年
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キログラムの重量
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2年
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子供の身長
時間枠：2年
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センチメートルの高さ
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2年
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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推定重量
時間枠：1年
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センチメートルで表された中腕周囲を使用したキログラムで表された重量
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1年
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推定身長
時間枠：1年
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センチメートル単位のニーヘルの高さを使用したセンチメートル単位の高さ
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1年
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協力者と研究者
捜査官
- スタディディレクター：Eduardo Cuestas, PhD MD、Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Abdel-Rahman SM, Ahlers N, Holmes A, Wright K, Harris A, Weigel J, Hill T, Baird K, Michaels M, Kearns GL. Validation of an improved pediatric weight estimation strategy. J Pediatr Pharmacol Ther. 2013 Apr;18(2):112-21. doi: 10.5863/1551-6776-18.2.112.
- Brooks J, Day S, Shavelle R, Strauss D. Low weight, morbidity, and mortality in children with cerebral palsy: new clinical growth charts. Pediatrics. 2011 Aug;128(2):e299-307. doi: 10.1542/peds.2010-2801. Epub 2011 Jul 18.
- Le Roy O. C, Rebollo G. MJ, Moraga M. F, Díaz Sm. X, Castillo-Durán C. Nutrición del niño con enfermedades neurológicas prevalentes. Rev Chil Pediatr. 2010;81(2):103-113.
- Day SM, Strauss DJ, Vachon PJ, Rosenbloom L, Shavelle RM, Wu YW. Growth patterns in a population of children and adolescents with cerebral palsy. Dev Med Child Neurol. 2007 Mar;49(3):167-71. doi: 10.1111/j.1469-8749.2007.00167.x.
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- Neela J, Raman L, Balakrishna N, Rao KV. Usefulness of calf circumference as a measure for screening low birth weight infants. Indian Pediatr. 1991 Aug;28(8):881-4.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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