Nutrimetría: evaluando el IMC en función del desarrollo / Nutrimetry: BMI assessment as a function of development

RESUMEN

Antecedentes y objetivo: Para combatir la malnutrición (desnutrición y sobrealimentación) en los niños y adolescentes se necesita una evaluación nutricional adecuada, y para ello se recomienda interpretar conjuntamente ciertos indicadores (índice de masa corporal [IMC], talla, peso, etc.). Clínicamente esto se realiza, pero epidemiológicamente no. El objetivo de este trabajo es presentar la «Nutrimetría», un método simple que cruza información antropométrica permitiendo una interpretación bivariada en ambos niveles (clínico y epidemiológico). Materiales y métodos: Se analizaron datos de 41.001 niños y adolescentes de 0-19años derivados de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2012 de México. Se cruzó la información de la puntuación Z del IMC para la edad (Z-IMC) con Z de talla para edad (Z-talla) según estándares de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Se calcularon prevalencias condicionales del cruce en una rejilla de 3×3 celdas y se comparó con lo esperable. Resultados: Se identificaron subgrupos en cada categoría del Z-IMC que permitieron apreciar heterogeneidad de la muestra respecto a los estándares de la OMS en estatura y estado nutricional. Según este método, los patrones nutricionales diferían entre estados mexicanos, edades y sexos. Conclusión: Nutrimetría es una herramienta útil y accesible para ser usada en epidemiología. Permite detectar distribuciones inesperadas de las prevalencias condicionales, su representación gráfica facilita la comunicación de resultados por áreas geográficas y la interpretación enriquecida del Z-IMC ayuda a orientar sobre acciones de intervención de acuerdo a sus códigos (AU)

ABSTRACT

Background and objective: Adequate nutritional assessment is required to fight malnutrition (undernutrition and overfeeding) in children and adolescents. For this, joint interpretation of certain indicators (body mass index [BMI], height, weight, etc.) is recommended. This is done clinically, but not epidemiologically. The aim of this paper is to present "nutrimetry", a simple method that crosses anthropometric information allowing for bivariate interpretation at both levels (clinical and epidemiological). Materials and methods: Data from 41,001 children and adolescents aged 0-19 years, taken from Mexico's National Health and Nutrition Survey 2012, were analyzed. Data crossed were BMI-for-age z-scores (BAZ) with height-for-age z-scores (HAZ) according to the World Health Organization (WHO) standards. Conditional prevalences were calculated in a 3×3 grid and were compared with expected values. Results: This method identified subgroups in each BAZ category showing heterogeneity of the sample with regard to WHO standards for HAZ and nutritional status. According to the method, nutritional status patterns differed among Mexican states and age and sex groups. Conclusion: Nutrimetry is a helpful and accessible tool to be used in epidemiology. It allows for detecting unexpected distributions of conditional prevalences, its graphical representation facilitates communication of results by geographic areas, and enriched interpretation of BAZ helps guide intervention actions according to their codes (AU)