Програма SAS для діаграм зростання CDC 2000 (віком від 0 до мінус

Зверніть увагу, що точки скорочення BIV були змінені в 2016 році. Ці зміни не вплинули на обчислення будь-якого з-балів чи процентилів, а також подальший розрахунок надмірної ваги або ожиріння.

Метою цієї програми SAS є обчислення процентилів та z-балів (стандартних відхилень) для статі та віку дитини для ІМТ, ваги, зросту та окружності голови на основі графіків росту CDC Зовнішні. Також розраховуються процентилі ваги та зросту та z-бали. Спостереження, що містять екстремальні значення, позначаються як біологічно неправдоподібні. Однак ці крайні значення не обов'язково є неправильними.

Програма SAS, cdc-source-code.sas Cdc-sas [SAS - 8 КБ] (файли наведені нижче, на кроці 1), обчислює ці z-оцінки та процентилі для дітей у ваших даних на основі довідкових даних у cdc_ref.sas7bdat . Якщо ви не використовуєте SAS, ви можете завантажити CDCref_d.csv Cdc-excel [CVS -160KB] і створити програму на основі cdc-source-code.sas Cdc-sas [SAS-8KB] для обчислення.

Інструкції для користувачів SAS

Крок 1: Завантажте програму SAS (cdc-source-code.sas Cdc-sas [SAS -8KB]) та файл довідкових даних (CDCref_d.sas7bdat). Не змінюйте ці файли, а перемістіть їх до папки (каталогу), до якої може отримати доступ SAS.

Для наступного прикладу файли збережено в c: sasgrowth chartscdcdata.

Крок 2: Створіть оператор libname у вашій програмі SAS, щоб вказувати на розташування папки «CDCref_d.sas7bdat». Прикладом може бути:
libname refdir ‘c: графіки sasgrowthcdcdata’;

Зверніть увагу, що в коді SAS передбачено, що це ім'я буде переглянуто; не змінюйте цю назву.

Крок 3: Встановіть існуючий набір даних, що містить зріст, вагу, стать, вік та інші змінні, у тимчасовий набір даних, який називається mydata. Змінні у наборі даних слід перейменовувати та кодувати таким чином:

Таблиця 1

Інструкції для користувачів SAS (крок 3), вказівки щодо перейменування та кодування змінних у наборі даних. ЗміннаОписагемос вага bmi голова

Вік дитини в місяцях; повинні бути присутніми. Програма передбачає, що ви знаєте кількість місяців до найближчого дня на основі дат народження та обстеження. Наприклад, якщо дитина народилася 1 жовтня 2007 р. І була обстежена 15 листопада 2011 р., Вік дитини становив би 1506 днів або 49,48 місяців. У повсякденному користуванні цей вік буде вказаний як 4 роки або 49 місяців. Однак, якщо 49 місяців використовували як вік усіх дітей, яким було від 49,0 до Cdc-pdf [PDF-5,4 МБ]). Якщо довжину лежачого тіла вимірювали для деяких дітей віком ≥ 24 місяців, відніміть 0,8 см.

Вага (кг)

ІМТ (вага (кг)/зріст (м) 2 ). Якщо ваші дані не містять ІМТ, програма обчислює їх. Якщо ІМТ присутній у ваших даних, програма не буде його перезаписувати.

Окружність голови (см)

Z-оцінки та процентилі для змінних, яких немає в mydata, будуть кодовані як відсутні (.) У вихідному наборі даних (з іменем _cdcdata). Стать (кодована як 1 для хлопчиків та 2 для дівчаток) та агемос повинні міститися в даних. Навряд чи код SAS перезапише інші змінні у вашому наборі даних, але слід уникати імен змінних, які починаються з підкреслення, наприклад _bmi.

Крок 4: Скопіюйте та вставте наступний рядок у свою програму SAS після рядка (або рядків) на кроці 3.
% включають ‘c: графіки sasgrowthcdcdataCDC-source-code.sas’; бігати;

За потреби змініть це твердження, щоб вказати на папку, що містить завантажений файл „CDC-source-code.sas“. Це повідомляє вашій програмі SAS про те, щоб запускати оператори в «CDC-source-code.sas».

Крок 5: Надішліть заяву% include. Це створить набір даних під назвою _cdcdata, який містить усі вихідні змінні разом із z-оцінками, процентилями та прапорами для екстремальних значень. Назви та описи цих нових змінних у _cdcdata наведені в таблиці 2. Додаткова інформація про крайні z-оцінки наведена в окремому розділі, який слідує за “Прикладом коду SAS”.

Таблиця 2: Z-бали, процентилі та екстремальні (біологічно неправдоподібні, BIV) значення у вихідному наборі даних, _cdcdata

Змінна

Відсікання для екстремальних Z-балів

Модифікований Z-бал для визначення граничних цінностей

Прапор для екстриму
Цінності

Низький z-бал (прапор закодований як -1)

Високий z-бал (прапор закодований
як +1)

* Змінено у 2016 році. Додаткова інформація наведена нижче

Крок 6: Вивчіть новий набір даних, _cdcdata, за допомогою PROC MEANS чи іншої процедури, щоб переконатися, що z-оцінки та інші змінні створені. Якщо змінної в Таблиці 1 не було у вихідному наборі даних (наприклад, окружність голови), вихідний набір даних буде вказувати на те, що відсутні всі значення для процентилів та z-оцінок цієї змінної. Якщо значення для інших змінних несподівано відсутні, переконайтеся, що ви перейменували та перекодували змінні, як зазначено в таблиці 1, і що ваш набір даних SAS має назву mydata. Програма не повинна модифікувати вихідні дані, але додасть нові змінні до вихідного набору даних.

Приклад коду SAS, що відповідає крокам 2-6. Ви можете просто вирізати та вставити ці рядки у програму SAS, але вам потрібно буде змінити ім'я libname та% include, щоб вказати на папки, що містять завантажені файли.

libname refdir ‘c: графіки sasgrowthcdcdata’;
дані даних; встановити, що-б-ваш-оригінальний-набір даних-іменований;
% включають ‘c: графіки sasgrowthcdcdataCDC-source-code.sas’;
proc означає дані = _cdcdata; бігати;

Додаткова інформація

Z-оцінки обчислюються як =

Z = [((значення/M) ** L) - 1]/(S * L),

де значенням є ІМТ дитини, вага, зріст тощо. Значення L, M та S знаходяться в CDCref_d.sas7bdat і варіюються залежно від статі та віку дитини або статі та зросту дитини. Потім процентилі обчислюють за z-балами (наприклад, z-бал 1,96 буде дорівнює 97,5 процентилю). Для отримання додаткової інформації про метод LMS див. Http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC27365/ Зовнішні

Крайні або біологічно неправдоподібні цінності

Як пояснюється в документації Cdc-pdf із модифікованими z-оцінками [PDF - 367KB], код SAS також обчислює змінені z-оцінки, які можна використовувати для виявлення екстремальних значень, які можуть бути помилками. Ці модифіковані z-оцінки засновані на екстраполяції половини відстані між 0 і +2 z-оцінками на хвости розподілу. Вихідні дані програми SAS містять змінні прапору BIV, кодовані як -1 (модифікований z-бал надзвичайно низький), +1 (модифікований z-бал надзвичайно високий) або 0 (модифікований z-бал знаходиться між цими 2 вирізами -очки). Ці прапори BIV (наприклад, _bivbmi), разом з іншими змінними, які є у вихідному наборі даних, _cdcdata, показані в Таблиці 2. Біологічно неправдоподібне значення не обов'язково є неправильним, але значення слід додатково вивчити, можливо, у поєднанні з іншими особливості дитини.

2016 Перехід на граничні точки BIV: Обґрунтування

Модифіковані z-оцінки, використані для верхнього діапазону допустимих значень, були змінені в 2016 році для ряду параметрів діаграми зростання. Раніше граничні межі для надзвичайно високих значень базувались на рекомендаціях публікації ВООЗ 1995 р. (1), але з тих пір у кількох роботах (2–6) було зазначено, що ці граничні показники, ймовірно, були занадто обмежувальними. Граничні показники ВООЗ визначили багато значень, які були надзвичайно високими, але, ймовірно, не були помилками.

На основі аналізу дітей віком від 2 до 18 років у NHANES з 1999 по 2000 рік по 2011-2012 роки (3) та дітей від 2 до 4 років у Системі спостереження за дитячим харчуванням (PedNSS) CDC (6), ми тепер пропонуємо збільшити верхні точки BIV з
(1) +5 до +8 для модифікованих z-оцінок ваги та ІМТ, та
(2) +3 до +4 для модифікованих z-оцінок висоти.
Ці нові значення Z-балів приблизно відповідають модифікованим z-балам для максимальних значень розмірів тіла серед 2--18-річних у NHANES. Ми не вносимо змін у граничні значення для надзвичайно низьких значень вимірювань розміру тіла.

Якщо для виключення даних використовують граничні точки BIV, ця зміна, швидше за все, вплине на порівняння даних, розрахованих та очищених за допомогою цих нових граничних значень BIV, із даними, які використовували старіші значення (ВООЗ 1995). Наслідки цих змін, ймовірно, будуть різнитися в залежності від справжньої поширеності екстремальних значень та точності записаних даних. Наприклад, в аналізі (3) даних NHANES за 1999-2012 рр., Порівняно з оцінками, отриманими з використанням граничних показників ВООЗ 1995 р., Використання граничних точок 2016 р. Збільшило поширеність ожиріння та екстремального ожиріння (120% від 95-й процентиль ІМТ за віком) приблизно на 0,5 процентного пункту. (Через масштабне очищення даних у NHANES, опубліковані оцінки цих опитувань не виключають жодного з надзвичайно високих значень.) В аналізі PedNSS (6), порівняно з показниками ВООЗ 1995 року, використання скорочення 2016 року балів збільшило поширеність як ожиріння, так і екстремального ожиріння на 0,9 процентного пункту. Через відносно низьку поширеність екстремального ожиріння серед дітей, особливо дітей дошкільного віку, збільшення від 0,5% до 0,9% призводить до значної пропорційної зміни поширеності.

BIV проти помилок даних

Ці BIV можна використовувати для позначення потенційно проблемних точок даних, а вирізані точки 2016 року було обрано, щоб збалансувати включення екстремальних значень, які, ймовірно, будуть правильними, та виключення тих, які, ймовірно, будуть неправильними. Однак можна використовувати й інші граничні точки, які можуть бути більш доречними на основі іншої інформації, що стосується ваших даних. За бажанням модифіковані z-оцінки (3-а колонка таблиці 2) можуть бути використані для побудови інших граничних значень для екстремальних (або біологічно неправдоподібних) значень, а не покладатися на змінні прапору BIV. Наприклад, якщо ви відчуваєте, що використання граничного значення ІМТ для віку +8 призведе до включення багатьох значень, які, ймовірно, можуть бути помилками, ви можете використовувати F_bmiz> 6 як визначення високого показника ІМТ . Це може бути перекодовано у вихідному наборі даних як:

якщо -5 ще, якщо _Fbmiz> 6, то _bivbmi = 1; * високий BIV;
інакше якщо .

Також можна було б використовувати модифіковані z-оцінки для ідентифікації дітей, які були б позначені старшими граничними показниками ВООЗ.

Коли точку даних позначено як потенційну проблему, інша інформація від дочірньої дитини, якщо така є, може бути використана для виявлення помилок та допомоги у прийнятті рішення про включення або виключення значення. Наприклад, якщо дитина з надзвичайно високим ІМТ також має високу товщину шкірних складок або окружність рук, значення ІМТ швидше за все буде правильним, ніж якщо інший показник низький. Подібним чином, у лонгітюдному дослідженні можна було б оцінити, чи має дитина з екстремальним значенням в 1 момент часу також високу цінність під час інших обстежень. Якщо під час одного обстеження доступні лише вага та зріст, можна подумати, чи є дитина з надзвичайно великою вагою також дуже високою, і чи є інші діти, які важать майже стільки ж.

Визначення показників важкого ожиріння та ІМТ серед дітей з дуже високим ІМТ

Показано, що використання LMS-параметрів діаграм росту CDC для дітей з дуже високим ІМТ призводить до процентилів, які відрізняються від тих, які оцінюються за даними http://www.ajcn.org/content/90/5/ 1314.full.pdf Cdc-pdf [PDF-153KB] Зовнішній. Тому замість використання процентилів ІМТ (та z-балів) для ідентифікації та характеристики дітей з важким (або екстремальним) ожирінням рекомендується виражати ці високі значення ІМТ відносно 95-го процентилю. Значення ІМТ, яке становить 120% від 95-го процентилю на діаграмах зростання CDC, приблизно дорівнює емпіричному 99-му процентилю. Цей граничний показник (120%) рекомендується для класифікації екстремального (або важкого) ожиріння серед віків від 2 до 19 років [7]. Змінні bmiz і bmipct у висновку SAS не слід використовувати в класифікації цієї підмножини дітей з дуже високим ІМТ, оскільки найвищим процентилем, який був оцінений у таблицях росту CDC, був 97-й https://www.cdc.gov/nchs/data/ series/sr_11/sr11_246.pdf Cdc-pdf [PDF-5.31MB], https://www.cdc.gov/nchs/data/nhsr/nhsr063.pdf Cdc-pdf [PDF-87KB] .

Деякі дослідники підкреслювали недоліки вираження дуже високих ІМТ як z-балів (або процентилів) [8-12]. Код SAS створює 2 змінні, bmipct95 і bmidif95, які виражають ІМТ дитини щодо 95-го процентиля або у відсотках (bmipct95), або як різницю (bmidif95). Ці 2 змінні, швидше за все, будуть кращими показниками ожиріння серед дітей, які мають дуже високий ІМТ, ніж z-показники та процентилі. Bmipct95 може коливатися в межах від 50 до понад 220, а дитина з bmipct95 140 має ІМТ, що дорівнює 1,4 кратному 95-му процентилю. Bmidif95 - різниця (у кг/м 2 ) між ІМТ дитини та 95-м процентилем CDC для цієї статі/віку. Наприклад, 95-й процентиль CDC для 20-місячного хлопчика становить 18,0 кг/м 2; якщо цей хлопчик мав ІМТ 21,3 кг/м 2, його bmidif95 становив би 3,3 кг/м 2 (21,3 - 18,0), а його bmipct95 становив би 118% (100 × 21,3/18,0). Негативне значення для bmidif95 (або bmipct95 th (bmi95) процентилі для статі та віку дитини.

Якщо значна частина дітей в аналізі має тяжке ожиріння (bmipct95 ≥ 120), вам слід розглянути можливість вираження всіх ІМТ відносно 95-го процентилю та використання bmipct95 або bmidif95 в аналізах. Обмеження вираження надзвичайно високих ІМТ як z-оцінки стосуються як поперечних, так і поздовжніх досліджень, включаючи ті, що оцінюють втручання при ожирінні.

Експертний комітет ВООЗ. Фізичний статус: використання та інтерпретація антропометрії. ВООЗ тех. Представник сер. 1995; сторінки 217-250.
Lawman HG, Ogden CL, Hassink S, et al. Порівняння методів виявлення біологічно неправдоподібних значень зросту, ваги та індексу маси тіла серед молоді. Am. J. Епідеміол. 2015; 182 (4): 359–65.
Фрідман Д.С., Лоумен Г.Г., Скіннер А.С. та ін. Дійсність граничних значень ВООЗ щодо біологічно неправдоподібних значень ваги, зросту та ІМТ у дітей та підлітків в NHANES з 1999 по 2012 рік. Am. J. Clin. Nutr. 2015; 102 (5): 1000–6.
Lo JC, Maring B, Chandra M, et al. Поширеність ожиріння та екстремального ожиріння у дітей віком 3-5 років. Педіатр. Обес. 2014; 9 (3): 167–75.
Деннісон Б.А., Едмундс Л.С., Страттон Х.Х. та ін. Швидкий набір ваги у немовляти пророкує надмірну вагу в дитячому віці. Ожиріння (Срібна весна). 2006; 14 (3): 491–9.
Фрідман Д.С., Лоумен Х.Г., Пан Л та ін. Поширеність та обґрунтованість високих, біологічно неправдоподібних значень ваги, зросту та ІМТ серед 8,8 мільйонів дітей. Обес. (Срібна весна). 2016; 17 березня. PMID 26991694.

Келлі AS, Barlow SE, Rao G, Inge TH, Hayman LL, Steinberger J та ін. Важке ожиріння у дітей та підлітків: виявлення, супутні ризики для здоров’я та підходи до лікування: Наукова заява Американської асоціації серця. Тираж. 2013; 128 (15): 1689–712. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24016455 Зовнішній

Ву JG. Використання Z-оцінки індексу маси тіла серед підлітків із сильним ожирінням: попередження. Int J Pediatr Obes. 2009; 4 (4): 405–10.