Fundamentos: Para favorecer la salud del individuo es necesario contar con indicadores que permitan valorar su estado nutricional a lo largo de todo su desarrollo. El IMC/edad podría permitir esto pero en menores de 2 años su uso no es habitual. Este trabajo compara IMC/edad vs peso/edad en función de longitud/edad por medio de la Nutrimetría, proponiendo ambas como herramientas de vigilancia nutricional para su uso clínico y epidemiológico.
Métodos: 5,186 niños divididos por edades (0-6, 7-12, 13-18, 19-24 y 25-30 meses) derivados de ENSANUT2012, con Nutrimetría considerando puntuaciones Z según OMS, ponderando para longitud/edad: z≤-2=1, z≥2=5, o 3 al resto, y para IMC/edad o peso/edad: z≤-1=0, z≥1=6, o 3 al resto resultando dos nutricódigos (longitud-IMC y longitud-peso).
Resultados: Diferencias en prevalencias de longitud-IMC menos longitud-peso en las 9 clasificaciones (1,3,5,4,6,8,7,9,11) por grupo de edad: (1)-5,19;0,37;1,94;1,91;-11,13;-0,47;3,29;10,76;-1,46; (2)-5,04;- 1,10;1,70;-1,68;-10,00;-1,03;6,73;11,11;-0,67; (3)-8,82;-2,73;1,29;1,84;-18,64;-0,74;6,99;21,37;-0,55; (4)-8,69;- 4,31;0,59;3,12;-11,91;-0,12;5,56;16,22;-0,46; (5)-7,04;-2,41;0,43;2,03;-12,95;0,13;5,01;15,35;-0,56.
Correlación IMC/edad con longitud/edad (r=-0,19, p≤0,01) y peso/longitud (r=0,97, p≤0,01).
Conclusiones: El Nutricódigo longitud-peso en niños altos, sobreestima la proporción de riesgo de sobrepeso/obesidad (R-Sp/Ob) y subestima la de desnutrición, y en longitud/edad baja sobreestima la desnutrición crónica y subestima el R-Sp/Ob, esto y las correlaciones muestran más adecuado usar en Nutrimetría el cruce longitud/edad con IMC/edad.
Background: People’s health should be enhanced since childhood, so indicators that allow assessing their nutrition status throughout their development are necessary. Body mass index for age (BMI/age) could allow this, but in children under 2 years of age its use is not usual. The present study compares BMI-for-age vs weight-for-age according to length-for-age through Nutrimetry, proposing both as nutritional surveillance tools for clinical and epidemiological use.
Methods: We analyzed 5,186 children divided by age (0-6, 7-12, 13-18, 19-24 and 25-30 months) derived from ENSANUT-2012, with Nutrimetry according to WHO’s Z scores, assigning for length-for-age: z≤-2=1, z≥2=5, or 3 for the rest, and for BMI-for-age or weight-for-age: z≤-1=0, z≥1=6, or 3 to the rest resulting in two nutricodes (length-BMI and length-weight).
Results: Differences of prevalences of length-BMI minus length-weight in their 9 classifications (1,3,5,4,6,8,7,9,11) per age group: (1)-5.19;0.37;1.94;1.91;-11.13;-0.47;3.29;10.76;-1.46; (2)-5.04;-1.10;1.70;-1.68;-10.00;- 1.03;6.73;11.11;-0.67; (3)-8.82;-2.73;1.29;1.84;-18.64;-0.74;6.99;21.37;-0.55; (4)-8.69;-4.31;0.59;3.12;-11.91; - 0.12;5.56;16.22;-0.46; (5)-7.04;-2.41;0.43;2.03;-12.95;0.13;5.01;15.35;-0.56. Correlation BMI-for-age with lengthfor-age (r=-.19, p≤0.01) and weight-for-length (r=.97, p≤0.01).
Conclusions: With length-weight nutriticode in tall children, proportion of overweight/obesity risk was overestimated and malnutrition underestimated, and in low length-for-age children, chronic malnutrition was overestimated and risk of overweight /obesity underestimated, thus and correlations shows more suitable the use of Nutrimetry crossing length with BMI-for-age.
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