Нормы веса и роста детей до года калькулятор: Рост и вес ребенка до года – таблица и нормы ВОЗ

Содержание

Калькулятор индекса массы тела

Калькулятор веса и роста ребенка до 5 лет

Что такое индекс массы тела (ИМТ)?

Формула расчета индекса массы тела (ИМТ)

Сводная таблица значений ИМТ и их интерпретация

Таблица веса и роста

В качестве итога

Сегодня многие знают, что по индексу массы тела можно судить по состоянию здоровья человека. Этот показатель отражает жировые ресурсы организма и может быть в норме, недостаточным или избыточным. Для большей части людей, особенно старшего возраста, индекс массы тела далек от оптимального, поэтому не случайно ИМТ появился в медицинских картах в качестве ключевого фактора риска заболеваемости и начал учитываться врачами при диагностике заболеваний. Используя калькулятор индекса массы тела, можно рассчитать ИМТ для мужчин, женщин и детей, чтобы понять, насколько близко или далеко организм находится от нормы. Калькулятор ИМТ определит точку отсчета и позволит отслеживать изменения веса тела. 

Калькулятор индекса массы тела

Индекс массы тела (ИМТ)

Калькулятор веса и роста ребенка до 5 лет

Вес и рост ребенка до 5 лет

Что такое индекс массы тела (ИМТ)?

Индекс массы тела – это показатель отношения веса тела и роста человека. Он помогает определить значение отклонения от нормы в ту или другую сторону. Отклонение веса от нормы может нести опасность для здоровья человека, поскольку, например, избыточный вес часто приводят к сердечно-сосудистым заболеваниям или сахарному диабету.  

Для женщин индекс массы тела считается нормальным в диапазоне от 20 до 22. Для мужчин нормальный показатель будет от 23 до 25. Статистика показывает, что люди с избыточным весом в среднем живут меньше, чем те, у кого нет с ним проблем. Если показатель ИМТ выше 25, то это уже является сигналом к изменению сложившегося образа жизни.

Важно! Формула для расчета индекса массы тела может переоценить показатель ожирения для людей атлетического телосложения, так как вычисления не учитывают мышечную массу высоко-тренированных людей, например, бодибилдеров.

С недавних пор индекс массы тела стал особенно актуален в развитых странах, где проблема избыточного питания и как следствие ожирения стала достаточно актуальной. Прежде всего расчет ИМТ создавался для проведения социологических исследований, следовательно использовать его для постановки медицинского диагноза будет не корректно, хотя учитывать как фактор риска для ряда заболеваний возможно. Однако простота и доступность использования расчета индекса массы тела сделала данный калькулятор очень популярным.  

Формула расчета индекса массы тела (ИМТ)

Чтобы узнать свой ИМТ, нужно определить в килограммах свой вес и измерить в метрах свой рост, а затем числовое значение веса, следует разделить на числовое значение квадрата роста, как показано в следующей формуле, передающей соотношение массы тела к росту:

ИМТ = ВЕС / РОСТ²

Где

М – масса тела в килограммах,

P – рост в метрах

Например, вес составляет 75 кг, а рост при этом 1,72 м (то есть 1 метр и 72 сантиметра). Подставляем эти данные в формулу и получаем следующий результат:

ИМТ = 75 / (1,72 х 1,72) = 25,35

Сводная таблица значений ИМТ и их интерпретация

Ниже представлена интерпретация показателей индекса массы тела, в соответствии с рекомендациями Всемирной Организации Здравоохранения:

Ниже представлена интерпретация бельгийского ученого и автора формулы Адольфа Кетле. Но так как он был математиком, а не физиологом, то медики не во всем с ним согласны:

Эти расчеты не совсем подходят людям старше 60 — 70 лет, так как несколько избыточный вес с медицинской точки зрения не считается опасным для их здоровья. Поэтому диапазон ИМТ в качестве нормы для людей этого возраста составляет от 22 до 26.

Таблица веса и роста

• Выраженный дефицит массы тела

• Недостаточная масса тела

• Нормальная масса тела

• Избыточная масса тела (пред ожирение)

• Ожирение I степени

• Ожирение II степени

• Ожирение III степени

В качестве итога

В целом формула Кетле вполне справляется с оценкой баланса параметров тела человека, а величина погрешности в данном случае не мешает понять в норме ваше тело или нет.

Следует также учесть и тот факт, что со временем представление медицинского сообщества о норме ИМТ может измениться, как это уже произошло в начале двухтысячных годов, когда рекомендованный врачами показатель ИМТ опустился с 27,8 до 25. А, например, ученые из Израиля считают, что ИМТ в диапазоне от 25 до 27 оптимален для мужчин. С таким индексом массы тела им будет обеспечена наибольшая продолжительность жизни.

Автор статьи: Тремаскина Надежда Викторовна

Врач общей практики с опытом оказания неотложной помощи.

Более подробно о здоровом питании читайте в статье «Здоровое питание: как правильно питаться, чтобы жить долго и не болеть«.

ПОНРАВИЛАСЬ СТАТЬЯ — ПОДЕЛИТЕСЬ С ДРУЗЬЯМИ

Share on facebook

Share on vk

Share on twitter

Share on odnoklassniki

Share on telegram

Share on whatsapp

ДАВАЙТЕ ПРОДОЛЖИМ ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ

Кредитная карта без проверки кредитной истории онлайн

Плохая история погашения предыдущих займов негативно сказывается на решении банков о выдаче кредитной карты. Однако, существует немало финансовых организаций, готовых принимать решение по выдаче карт без учета кредитного рейтинга потенциального клиента. Кредитная карта без проверки кредитной истории онлайн является хорошим способом для получения желаемых денег и одновременного улучшения своей подмоченной репутации.

Читать дальше

ДЕНЬГИ

НОВОЕ НА САЙТЕ

Оптимизация расчета z-показателей для детей на основе новых статистических методов

• Список журналов
• PLoS один
• PMC6301782

PLoS Один. 2018; 13(12): e0208362.

Опубликовано в сети 20 декабря 2018 г. doi: 10.1371/journal.pone.0208362

, Концептуализация, Формальный анализ, Исследование, Методология, Программное обеспечение, Валидация, Написание – первоначальный проект, ^{# 1, *} , Исследование, Надзор, Валидация, Написание – проверка и редактирование, ^{2, ‡} , Исследование, Методология, Валидация, Написание – первоначальный проект, ^{3, ‡} , Методология, Надзор, Написание – обзор и редактирование, ^{3, ‡} , Методология, Программное обеспечение, Написание – обзор и редактирование, ^{# 1} , Работа с данными, Методология, Валидация, ^{4, ‡} , Концептуализация, Работа с данными, Написание – первоначальный проект, ^{5, ‡} , Методология, Администрирование проекта1 1 05 1 05 1 05 1 90 90 90 , Привлечение финансирования, Надзор, Написание – проверка и редактирование, ^{# 1} , Привлечение финансирования, Расследование, Написание – проверка и редактирование, ^{3, ‡} и , Привлечение финансирования, Надзор, Написание – первоначальный проект ^{5, ‡}

David Meyre, редактор

Авторская информация о статье примечания об авторских правах и информации о ответственности

Дополнительные материалы

. , ИМТ), так как z-показатель является ключевым принципом в клинической оценке детей и подростков. Диаграммы роста Центра по контролю и профилактике заболеваний (CDC) и метод CDC-LMS для расчета z-показателя широко используются для оценки роста и статуса питания, хотя они могут быть неточными в некоторых процентилях.

Цель

Повысить точность расчета z-показателя путем пересмотра статистического метода с использованием исходных данных, использованных для разработки текущих калькуляторов z-показателя.

Проект

Регрессия гауссовского процесса (GPR) была разработана и прошла внутреннюю проверку. Z-показатели массы тела к возрасту (WFA), роста к возрасту (HFA) и ИМТ к возрасту (BMIFA) сравнивали с методами ВОЗ и CDC-LMS в 1) стандартных пороговых точках z-показателя. , 2) смоделированная популяция 3000 детей и 3) реальные наблюдения 212 детей в возрасте от 2 до 18 лет.

Результаты

GPR дал более точный расчет z-показателей для стандартных точек отсечки (p<<0,001) по сравнению с подходами CDC-LMS и ВОЗ. Расчеты z-показателей WFA, HFA и BMIFA, основанные на 3 различных методах с использованием смоделированных и реальных пациентов, показали большие различия независимо от пола и возраста. Z-показатели около 0 +/- 1 показали большую вариацию, чем значения выше и ниже +/- 2.

Заключение

Пересмотренный метод расчета z-показателя был более точным, чем методы CDC-LMS и ВОЗ для стандартного порогового значения точки. На смоделированных и реальных данных расчет на основе георадара обеспечивает более точное определение z-показателя и, таким образом, лучшую классификацию пациентов ниже и выше пороговых значений. Статистики и клиницисты должны учитывать потенциальные преимущества обновления своего метода расчета для точного определения z-показателя.

Использование z-показателей в медицине и педиатрии широко распространено для точной оценки роста посредством антропометрических измерений, таких как рост, вес и индекс массы тела (ИМТ). Использование наиболее точных методов для расчета z-показателя важно из-за риска неправильной классификации и ее дополнительных последствий [1, 2].

Антропометрические измерения могут иметь разное распределение для разных групп населения. Хотя подбор кривой может быть неточным, нормальные распределения являются наиболее популярными, поскольку они масштабируются до среднего значения и стандартного отклонения (SD). Для нормального распределения z-показатель представляет собой расстояние в стандартных отклонениях от заданного значения до среднего значения распределения. Z-оценка, равная 0, означает среднее значение, а z-оценка +1 означает, что значение на одно стандартное отклонение выше среднего значения совокупности. Диаграммы Z-оценки (также известные как центильные диаграммы роста) используются для наблюдения за ростом детей и для сравнения антропометрических переменных для выявления наличия недоедания или заболевания [3].

ВОЗ предлагает расчет z-показателей для анализа и интерпретации антропометрических значений как для популяционной, так и для индивидуальной оценки, а также предлагает z-показатели в качестве переменной, не зависящей от пола, которую можно сгруппировать, объединив половые и возрастные группы. Умеренное недоедание определяется как соотношение массы тела к возрасту (WFA) между -3 и -2 SD ниже среднего значения стандартов роста детей ВОЗ. Точно так же умеренное истощение (низкое соотношение массы тела к росту (WFH)), задержка роста (низкое соотношение роста к возрасту (HFA)) определяется как z-показатель между -3 и -2 SD. Значения Z-показателя ниже -3 указывают на тяжелое истощение и задержку роста [4].

В 2002 году CDC опубликовал графики роста для нескольких антропометрических измерений [5]. Эти диаграммы основаны на данных Национального обследования состояния здоровья и питания с 1960-х по 1980-е годы для определения распределения роста, веса и ИМТ у детей, которое зависит от возраста и пола. Для значений в диапазоне ожирения z-показатели ИМТ оказались неудовлетворительными, поскольку статистический метод, используемый для построения диаграмм роста, сжимает шкалу z [6,7]. В качестве альтернативы, но менее широко используемой, модели линейной регрессии были предложены для оценки z-показателей [8] и выявления неправдоподобных значений z-показателей [9]. ].

Исторически сложилось так, что для определения значений z-показателя использовались различные параметрические и непараметрические методы, но такие модели не позволяли вычислять процентили или эквивалентные z-показатели для других, кроме выбранных сглаженных процентилей [10]. В 1990 году Коул предложил уравнение LMS [11], метод определения z-показателя и процентиля. Параметры LMS представляют собой коэффициенты, оцененные на основе данных о росте, сглаженные, а затем вычисленные для сопоставления значений с процентилями (и z-показателями). LMS справляется с асимметричными распределениями путем корректировки параметров, но это может привести к плохой подгонке на небольших выборках населения [12]. Основы этого метода были использованы CDC [13] в обратном подходе для определения параметров LMS и сглаживания процентилей. Метод CDC-LMS не гарантирует хорошего соответствия эмпирическим данным [10] и, тем более, хвостам распределения (значения ниже 3% и более 97%) не используются [14]. Тем не менее, метод CDC-LMS широко используется программными инструментами, и клиницисты полагаются на него для последующего наблюдения за ростом пациентов и состоянием питания.

Всплеск больших данных и машинного обучения в здравоохранении способствовал разработке и внедрению новых математических моделей для поддержки клинических решений [15]. Из-за гауссовой природы антропометрических измерений [16] мы предлагаем новый инструмент для расчета z-показателей для HFA, WFA и BMIFA с использованием модели регрессии гауссовского процесса (GPR) без сглаживания кривых по эмпирическим данным. В этой статье мы объясняем вывод предложенной модели и даем сравнение двух текущих моделей определения z-показателя, модели, предложенной ВОЗ (с использованием статистических моментов первого порядка), и аппроксимации, предложенной CDC (вдохновленной методом LMS Коула). [11]) с моделью на основе георадара.

Методология определения экспериментов была основана на рекомендациях по представлению математических моделей в клинической медицине [15, 17]. Цель состояла в том, чтобы разработать математическую модель для расчета z-показателей на основе стандартных z-показателей и наблюдений за данными HFA, WFA и BMIFA для детей мужского и женского пола в возрасте от 0 до 240 месяцев. Из-за непрерывной характеристики значения z-показателя для разработки математических моделей рассматривались только регрессионные модели. Модель регрессии в статистике относится к математической операции оценки взаимосвязи между переменными по отношению к числовому результату. Эта связь основана на оценке неизвестных коэффициентов ( β ), который применительно к набору входных предикторов ( X ) будет оценивать выходную переменную ( Y ), в которой Y = f ( β ₁

23 ,

23 ,

23 , ₁ , β ₂ , X ₂ … β _n , X _{n 3 9).}

Этот раздел организован следующим образом: подразделы 2.1 и 2.2 описывают методы, предложенные ВОЗ и CDC для расчета z-показателя; подраздел 2. 3 описывает основы и проверку GPR; подраздел 2.4 описывает методологию сравнения нового метода и двух предыдущих методов в три этапа, а подраздел 2.5 описывает создание смоделированных данных для второго этапа сравнения.

Метод, предложенный Всемирной организацией здравоохранения

Z-показатель выражает количество стандартных отклонений ниже или выше контрольного среднего или медианного значения для антропометрической переменной. Фиксированный интервал z-оценки подразумевает фиксированную разницу в росте или весе для детей данного возраста. Для использования на основе популяции основным преимуществом является то, что группа z-показателей может подвергаться сводной статистике, такой как среднее значение и стандартное отклонение. Формула расчета z-показателя по данным ВОЗ: z-score = ( X – m )/ SD , где X — наблюдаемое значение (рост, вес или ИМТ), m и SD — среднее значение и стандартное отклонение значение распределения, соответствующее эталонной совокупности.

Стандарты роста ВОЗ и справочники ВОЗ по росту 2007 г. представили пересмотренный метод LMS, предложенный Коулом [12], чтобы учесть распределения различных антропометрических измерений для детей младше 60 месяцев и оценить z-показатель для измерений WFA, HFA и BMIFA. [18]. В данном исследовании мы использовали метод, основанный на статистических моментах первого порядка.

Метод, предложенный Центром по контролю и профилактике заболеваний

Метод CDC для определения коэффициентов LMS [5] отличается от метода, предложенного Cole [11]. LMS Коула рекомендовала процедуру оценки правдоподобия со штрафом для необработанных данных, тогда как сглаженные кривые подхода CDC-LMS для процентилей были созданы сначала, чтобы затем определить параметры, соответствующие сглаженным кривым процентилей.

На первом этапе CDC-LMS состояла из сглаженных эмпирических процентилей с процедурами параметрической и непараметрической регрессии. На втором этапе сглаженные кривые преобразовывались путем вменения медианы (М), обобщенного коэффициента вариации (S) и степени в преобразовании Бокса-Кокса (L). Непрерывные переменные, такие как возраст, рост и вес, были дискретизированы и помечены периодами в 1 месяц, исключая рождение. В то время как метод ВОЗ не выполняет какую-либо настройку распределения данных и предполагает нормальное соответствие антропометрических показателей, метод CDC-LMS имеет двойную процедуру подбора кривой, сглаживания данных и импутации параметров. Формула расчета подробно описана в [5, 10].

Регрессии гауссовского процесса

GPR — это статистические модели, в которых наблюдения происходят в непрерывной области и могут быть определены их статистикой второго порядка [19]. GPR — это гибкие методы моделирования задач нелинейной регрессии, потому что вместо предоставления одной функции регрессии они обеспечивают апостериорную плотность над целевыми данными [20]. Основной принцип заключается в том, что наблюдаемые данные t (z ₁ ,z ₂ ,…z _n ) имеют гауссово совместное распределение, которое можно рассчитать путем взвешивания входных параметров, которые также имеют гауссово распределение. Вместо использования отрезков и коэффициентов (как это делают линейные и нелинейные регрессии) GPR определяет ковариационную матрицу, параметризованную гиперпараметрами. Таким образом, GPR делает прогноз на основе апостериорного распределения [21], выражая сходство между предикторами и откликом. Этот подход отличается от метода ВОЗ и CDC-LMS, поскольку он не сглаживает данные, не преобразовывает и динамически не адаптирует статистические моменты первого порядка распределений в наборе данных.

GPR-модели были обучены и проверены с использованием выбранных таблиц z-показателей, предложенных CDC [https://www.cdc.gov/growthcharts/zscore.htm], которые содержат 8694 точки данных, соответствующие конкретным z-показателям (- 2, -1,5, -1, -0,5, 0, 0,5, 1, 1,5, 2) для WFA и HFA и 7812 для BMIFA от 3686 субъектов. Среди наиболее популярных мы рассмотрели Squared Exponential Kernel, Exponential Kernel, Matern 5/2 и Rational Quadratic Kernel [22].

Предикторами (входными переменными) были пол (мужской/женский), возраст в месяцах (от 0 до 240) и наблюдаемые измерения (кг, см или кг/м ² ). Показатели производительности оценивались с помощью определения коэффициента (R2), среднеквадратичной ошибки (RMSE), среднеквадратичной ошибки (MSE) и средней абсолютной ошибки (MAE). Модель GPR, основанная на квадратичном экспоненциальном ядре, достигла наилучшей классификации с R ² = 100% и RMSE = 0,01 и использовалась для сравнения с методом ВОЗ и CDC-LMS (таблица A в файле S1).

Математическое моделирование и проверка были выполнены с использованием набора инструментов Regression Learner для Matlab 2017R с использованием академической лицензии Политехнического университета Валенсии.

Сравнение производительности

Модель расчета z-показателя GPR сравнивалась с методом, предложенным ВОЗ, и методом, предложенным CDC, в три этапа: 1) Сравнение определения трех моделей и стандартных z-показателей, определенных CDC. столы. 2) Сравнение модели GPR с моделью CDC-LMS на смоделированной популяции из 3000 детей. 3) Сравнение модели GPR с моделью CDC-LMS на наборе данных из 731 наблюдения, отобранных в популяции из 212 детей, участвующих в исследовании MyCyFAPP (95% статистическая мощность; для двустороннего теста, чтобы определить минимальную разницу в 10% между двумя моделями). Статистически значимая разница в расчетах z-core была проверена с помощью однофакторного дисперсионного анализа при 95% доверительного интервала. Непараметрические распределения оценивали с помощью знакового рангового критерия Уилкоксона. Родители или опекуны пациентов дали информированное согласие на участие. Для определения z-показателя измеряли абсолютную среднюю ошибку.

Моделирование правдоподобных и неправдоподобных наблюдений

Правдоподобные и неправдоподобные наблюдения WFA, HFA и BMIFA были сгенерированы случайным образом с использованием инструмента случайной генерации данных в Matlab2017. Были сформированы три подгруппы населения в 3 случайно выбранных точках: возраст 35, 45 и 65 месяцев и стандартное отклонение 10%; и рост от 86 до 121 см (). В общей сложности было получено 3000 наблюдений, соответствующих нормальному распределению, путем предоставления статистических моментов первого порядка (среднее значение и стандартное отклонение). Мы выбрали эти три подгруппы для проверки эффективности методов расчета z-показателя при изменении характеристик возраста к наблюдению.

Открыть в отдельном окне

Смоделированная популяция для тестирования.

Распределение наблюдений за возрастом и ростом для случайно смоделированной когорты из трех подгрупп населения.

Сравнение первого этапа: определение по стандартным точкам

Сравнение определения z-показателей с использованием модели WHO, CDC-LMS и GPR Squared Exponential выявило значительную разницу между полученными значениями z-показателя в зависимости от используемого метода (p< 0,001). Результаты сравнения обсуждаются ниже, сгруппированные по антропометрическим измерениям (WFA в основной части рукописи; HFA и BMIFA для возраста на рисунках A-D в файле S1).

Z-баллы для значений WFA, основанные на стандартном наборе данных CDC, были рассчитаны с использованием 3 методов, предложенных ВОЗ, CDC-LMS и GPR Squared Exponential, и результаты отображаются в формате . показывает график с вертикальными усами для выходных данных алгоритма для всех полов и всех возрастов. Расчетные значения находятся в ожидаемом диапазоне [-2, +2], за исключением CDC-LMS, в котором верхний ус достигает +3 SD. показывает распределение остатков (фактическая z-оценка минус расчетная z-оценка) для трех методов. По методу ВОЗ были получены остаточные значения в диапазоне [-0,65, +0,90], тогда как CDC-LMS и GPR показали лучшие результаты (p<<0,001). Остаточные выбросы для метода CDC-LMS соответствовали детям младше 60 месяцев.

Открыть в отдельном окне

Сравнение z-показателей WFA для первого этапа.

(A) Определение Z-оценки WFA и (B) сравнение остатков для трех моделей по 8694 точкам данных из набора данных CDC.

показывает сравнение стандартного значения z-показателя (горизонтальная ось) и расчетного значения (вертикальная ось). Черный наклон представляет наилучший возможный расчет, в котором выход модели представляет собой фактическое значение z-показателя для определенного веса возраста и пола. Модель GPR обеспечивает лучшую производительность по сравнению с CDC-LMS и методом ВОЗ для всех диапазонов z-показателей. показано поведение точности вычислений (остатков) в зависимости от пола и возраста испытуемых.

Открыть в отдельном окне

Остатки z-значения WFA для первого этапа.

Сравнение Z-показателей для трех методов по 8694 точкам данных WFA в таблицах CDC. По горизонтальной оси отложено значение z-оценки таблиц CDC. Расчетные значения (определение z-показателя по вертикальной оси) выделены красным для метода ВОЗ, зеленым для метода CDC-LMS и синим для метода GPR. Черный наклон для идеальной посадки.

Открыть в отдельном окне

Влияние пола и возраста на оценку z-показателя.

Сравнение остатков Z-оценки для методов CDC-LMS и GRP для 8694 точек данных WFA в таблицах CDC. Горизонтальная ось представляет возраст субъектов в месяцах. Остатки, рассчитанные как стандартная z-оценка за вычетом рассчитанной z-оценки для каждого метода, отображаются на вертикальной оси.

Второй этап сравнения: определение на смоделированных данных

Второй этап был направлен на сравнение расчета z-показателей в смоделированной популяции из 3000 детей (). С этой целью мы сравнили выходные данные модели CDC-LMS и модели GPR для значений HFA в определенном диапазоне роста и возраста (в частности, до 60 месяцев), в которых расчеты z-показателей расходились для двух методов ( ).

Ошибка между рассчитанными значениями с использованием двух моделей была рассчитана как арифметическое расстояние (разница между двумя значениями), деленное на значение CDC-LMS. показывает график рассеяния абсолютной ошибки для всех измерений. Расхождение в условном исчислении z-показателя было неоднородным, например, CDC-LMS рассчитал z-показатель ниже -5, тогда как GPR рассчитал z-показатель выше -4 для одних и тех же смоделированных пациентов. В целом, 11,1% сравнений имели более 30% абсолютной ошибки, и большинство из них были расположены в интервале z-показателя [-1, 1]. Ошибки менее 30 %, но более 10 % были обнаружены в 24,5 % сравнений и располагались в интервале [–2, 2].

Открыть в отдельном окне

Сравнительная диаграмма рассеяния рассчитанного z-показателя для метода CDC-LMS и метода GPR на смоделированной популяции.

Сравнение третьего этапа: определение по выборочным данным

Третий и заключительный этап состоял из сравнения моделей CDC-LMS и GPR на 731 исследовании (WFA и HFA) у 212 детей, которые регулярно наблюдались в центрах муковисцидоза, участвующих в исследовании. Исследование MyCyFAPP (обсервационное исследование WP6.1)[23]. Метод ВОЗ не был включен в это исследование из-за недостаточной эффективности, показанной на двух предыдущих этапах. показывает описательную статистику этой популяции по полу, весу, росту, возрасту и ИМТ для третьего этапа сравнения.

Таблица 1

Описательные значения этапа 3 оценки.

00700000000000000000000000000.0266

Gender	N, %	112, 52. 8%	100, 47.2%
Weight (Kg)	Mean (SD) a	33.2 ( 16,2)	31,5 (14,4)
Высота (см)	Среднее (SD)	135,2 (28,1)	1 132,46 (22.9)
Age (month)	Mean (SD)	117. 65 (59.2)	115.24 (51.3)
BMI	Mean (SD)	16.91 (2.1)	16.84 (2.6 )

Открыть в отдельном окне

^a Непрерывные переменные показаны как среднее (стандартное отклонение).

Среднее значение и стандартное отклонение z-показателей, рассчитанных с помощью трех моделей, описаны в . Хотя среднее значение для группы показывает сходство, тест зависимости подтверждает различное распределение рассчитанных z-показателей.

Таблица 2

Среднее значение и стандартное отклонение значений z-показателя рассчитываются с помощью методов CDC-LMS и GPR.

z-значения		CDC-LMS	GPR	p a
WFA	Mean (SD)	-0. 3 (0.9)	-0.3 (0.9)	<0.001
HFA	Mean (SD)	-0.1 (1.1)	-0.2 (1.1)	0.007
BMIFA	Mean (SD)	-0.3 (0.9)	-0.3 (0.9)	<0.001

Открыть в отдельном окне

^a Независимость проверялась с помощью рангового критерия Уилкоксона.

показывает распределение различий для z-показателей WFA, HFA и BMIFA на основе метода CDC-LMS и метода GPR.

Открыть в отдельном окне

Сравнение Z-показателей для третьего этапа.

Различия между определением z-показателя на основе методов CDC-LMS и GPR с реальными данными (n = 731 физическое исследование).

Средние различия распределены близко к нулю, но различия в z-значениях WFA имеют диапазон 1,42 SD (минимум -0,86; максимум 0,56) с узким межквартильным диапазоном ([0,01–0,04]). Различия в z-показателях HFA находятся в диапазоне 0,62 SD (минимум –0,33; максимум 0,28), и большинство различий находится в доверительном интервале на уровне 9 баллов.5% = [0,01–0,06]. Различия в z-показателях BMIFA имеют диапазон 0,14 SD (минимум –0,11; максимум 0,02), и большинство различий находятся в доверительном интервале на уровне 95% = [0–0,01]. Наконец, односторонний анализ дисперсионного теста для различий в расчетах z-показателей WFA, HFA и BMIFA подтвердил независимость вариабельности (p<0,001).

На рисунках и показаны точки данных WFA и HFA, распределенные по стандартным диаграммам роста CDC соответственно для мужчин (диаграммы для женщин можно найти на рисунках E и F в файле S1). На этих рисунках красным цветом показаны наблюдения WFA и HFA, в которых вычисление z-показателя дало ошибку более 5% между CDC-LMS и методом GPR, а зеленым — наблюдения с ошибкой ниже или равной 5%. Чтобы определить распределение наблюдений, которые склонны к ошибкам при определении z-показателя, на обоих рисунках синим цветом показаны стандартные кривые роста CDC. Как видно из смоделированной когорты, ошибки в определении более часты в диапазоне около z-показателя = 0 (в центральном значении распределения), тогда как значения выше и ниже 1SD дают меньшую ошибку. Несмотря на то, что два метода расчета имели схожие среднее значение и стандартное отклонение, например: -0,1 (1,1) для CDC-LMS по сравнению с -0,2 (1,1) для GPR в HFA, индивидуальное определение z-показателей дало разные результаты, p = 0,007 в ХФА. Рисунки E и F в файле S1 содержат те же диаграммы для самок.

Открыть в отдельном окне

Определение веса самцов по z-показателю на стадии 3.

Сравнение определения z-показателя WFA методами CDC-LMS и GPR для самцов (n = 112). Зеленые кресты соответствуют определениям с погрешностью менее 5 % по отношению к значениям таблиц CDC. Красные кресты соответствуют определениям с погрешностью более 5%. Синим цветом показаны стандартные кривые роста CDC.

Открыть в отдельном окне

Определение роста кобелей по z-показателю на этапе 3.

Сравнение определения z-показателя HFA между методами CDC-LMS и GPR для мужчин (n = 112). Зеленые кресты соответствуют определениям с ошибкой менее 5% по отношению к значению таблиц CDC. Красные крестики обозначают ошибки выше 5%. Синим цветом показаны стандартные кривые роста CDC.

GPR показал лучшие результаты, чем методы ВОЗ и CDC-LMS для расчета z-показателей у детей для WFA, HFA и BMIFA (p<<0,001). Насколько нам известно, ранее не проводилось исследований, сравнивающих различные методы расчета z-показателя, так как CDC-LMS оценивается как 9. 0102 де-факто стандарт . Мы продемонстрировали использование нового статистического подхода для расчета z-показателей WFA, HFA и BMIFA у детей в возрасте до 20 лет в трех наборах данных: стандартные таблицы CDC, смоделированная когорта из 3000 пациентов и набор данных из 731 наблюдения из 212 пациентов. дети с муковисцидозом (статистическая мощность 95%). Результаты подтверждают точность георадара по данным CDC и значительную разницу в расчете z-показателя при смоделированных и реальных наблюдениях. Различия в определении z-показателя не зависели от веса и ИМТ (р<0,01) и роста (р=0,007). Z-показатели вокруг центрального значения (z-показатель = 0) плюс/минус одно стандартное отклонение (+/- 1SD) показали значительную разницу в определении z-показателя для WFA, HFA и BMIFA, следовательно, в отношении большинства населения. .

При оценке методов определения z-показателей мы сначала рассмотрели метод LMS, представленный в 1990 году Коулом и др. [11], а затем рассмотрели его адаптацию к диаграммам роста CDC, которые модифицировали этот метод определения и предложил новые коэффициенты для расчета z-score [5]. В целом изменения касались преобразования данных для коррекции асимметрии распределения в каждом месяце возраста, а затем преобразования процентиля в z-показатель. Развитие новых математических моделей и наборов статистических инструментов в исследованиях позволяет исследователям предлагать новые подходы к пересмотру и оптимизации методов и данных. Различные статистические методы и техники использовались для подгонки и сглаживания кривых, чтобы помочь получить соответствующие точки отсечки для антропометрических показателей в существующих эталонах и стандартах роста, и эти методы/методы могут повлиять на полученные точки отсечения [10]. В этой статье представлены определение и сравнение производительности нового метода, основанного на регрессии гауссовского процесса для расчета z-показателя. Основное преимущество этого нового подхода заключается в том, что он не преобразует данные и адаптируется к гауссовскому распределению значений, что позволяет повысить эффективность определения z-показателя в стандартных точках отсечки (рис. и и ; таблица B и рисунок G). в файле S1). Наш подход к работе с асимметричными распределениями заключается в настройке функции плотности вероятности с помощью статистических моментов первого порядка (взвешенных входных параметров) вместо выполнения сглаживания данных, как это было предложено Коулом в методе LMS [12].

Хотя мы продемонстрировали, что метод GPR является практическим подходом к определению z-показателя в WFA, HFA и BMIFA, было принято гауссово распределение, которое может не отражать форму траектории роста и ограничивать результаты этой статьи. Это так, поскольку подбор кривой всегда основан на модели и, следовательно, может быть неточным и привести к неправильной классификации. Кроме того, наши результаты должны быть подтверждены в больших продольных базах данных, таких как Национальное обследование здоровья и питания (NHANES https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/index.htm)

Крупные организации, такие как ВОЗ и CDC, продолжают использовать метод LMS, поскольку было показано, что он является лучшим способом точного расчета z-показателей и его общей приемлемости в клиническом сообществе [24]. Правильная оценка антропометрических z-показателей важна для клинического ухода за пациентами, а также для клинических исследований, поскольку эти z-показатели используются для классификации недостаточности питания и ожирения с последствиями для лечения и/или нутритивного вмешательства. Они также часто используются в качестве параметра исхода в клинических исследованиях и обычно включаются как часть более сложных систем оценки для оценки наличия или прогрессирования заболевания. Например, педиатрическая рейтинговая шкала Nijmegen CDG [25] использует z-показатель для оценки тяжести врожденных нарушений гликозилирования. Также z-score ИМТ используется вместе с сывороточными биомаркерами в формулах для выявления фиброза и стеатоза печени у детей с хроническим гепатитом С [26]. Более того, z-показатели часто используются для расчета предикторов для показателей риска, специфичного для заболевания, и прогностических маркеров при заболеваниях у детей, и в этих обстоятельствах [26] даже небольшая разница в определении z-показателя может привести к тому, что показатель риска отстают в оценке рисков. Кроме того, z-показатели и процентили использовались для классификации других показателей, связанных со здоровьем, таких как повышенное кровяное давление [27]. Чтобы дополнительно подтвердить ожидаемое улучшение с помощью метода GPR, можно было бы использовать степень отслеживания z-показателей для WFA, HFA и BMIFA в наборах продольных данных по конкретной стране для точного и точного расчета z-показателя.

Использование георадара обеспечивает точную и точную модель для определения z-показателей для антропометрических показателей в педиатрической популяции. Правильный расчет z-показателей может повысить точность оценки роста и состояния питания, а также расчета показателей риска, основанных на значениях z-показателей.

Файл S1

Вспомогательная информация.

Вспомогательная информация, содержащая отдельно цитируемые таблицы и рисунки.

(DOCX)

Нажмите здесь, чтобы открыть дополнительный файл данных. ^{(693K, docx)}

Исследование, представленное в этой статье, было разработано в контексте проекта MyCyFAPP, финансируемого Европейским Союзом в соответствии с Соглашением о гранте № 643806. Спонсоры не участвовали в разработке исследования, сборе данных и анализе , решение о публикации или подготовка рукописи.

Данные, лежащие в основе результатов, представленных в исследовании, доступны в CDC (https://www.cdc.gov/growthcharts/zscore.htm).

1. Баркер Д. П., Осмонд С., Форсен Т. Дж., Каджанти Э., Эрикссон Дж. Г. Траектории роста среди детей, перенесших коронарные события во взрослом возрасте. N Engl J Med. 2005; 353: 1802–1809 гг. 10.1056/NEJMoa044160 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

2. Prentice AM, Ward KA, Goldberg GR, Jarjou LM, Moore SE, Fulford AJ, et al. Критические окна для пищевых вмешательств против низкорослости. Am J Clin Nutr. 2013; 97: 911–918. 10.3945/ajcn.112.052332 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

3. YW et al. Какие программы профилактики детского ожирения работают? Систематический обзор и метаанализ. Обес Рев. 2015; 16: 547–565. 10.1111/obr.12277 What [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

4. De Onis M, Blössner M. Глобальная база данных Всемирной организации здравоохранения о росте детей и недоедании: методология и приложения. Int J Эпидемиол. Издательство Оксфордского университета; 2003; 32: 518–526. [PubMed] [Google Scholar]

5. Kuczmarski RJ, Ogden CL, Guo SS, Grummer-Strawn LM, Flegal KM, Mei Z, et al. Графики роста CDC 2000 года для США: методы и разработка. Статистика естественного движения населения и здоровья. 2002. 12043359[PubMed] [Google Scholar]

6. Ву Дж.Г. Использование Z-показателя индекса массы тела среди подростков с тяжелым ожирением: предостережение. Int J Pediatr Obes. Тейлор и Фрэнсис; 2009;4: 405–410. 10.3109/174771607133 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

7. Woo JG, Cole TJ. Оценка ожирения с помощью ИМТ z-Score у детей с тяжелым ожирением. Ожирение. 2017;25:662 10.1002/обык.21800 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

8. Yang H, de Onis M. Алгоритмы преобразования оценок детского недоедания, основанных на справочнике NCHS, в оценки, основанные на Стандартах роста детей ВОЗ. БМС Педиатр. 2008; 8: 1–6. 10.1186/1471-2431-8-1 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

9. Ши Дж., Корсиак Дж., Рот Д.Е. Новый подход к выявлению неправдоподобных значений и выбросов в лонгитюдных антропометрических данных детства. Энн Эпидемиол. Эльзевир Инк; 2018;28: 204–211.e3. 10.1016/j.annepidem.2018.01.007 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

10. Flegal KM, Cole TJ. Построение параметров LMS для диаграмм роста Центров по контролю и профилактике заболеваний 2000 года. Отчет о состоянии здоровья Natl. 2013;9: 1–3. 10.1371/журн.pone.0101791 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

11. Cole TJ. Метод LMS для построения нормализованных стандартов роста. Eur J Clin Nutr. 1990; 44: 45–60. Доступно: http://europepmc.org/abstract/MED/2354692 [PubMed] [Google Scholar]

12. Cole TJ. Подгонка сглаженных центильных кривых к справочным данным. JR Stat Soc Ser A (Statistics Soc. [Wiley, Royal Statistical Society]; 1988; 151: 385–418. Доступно: http://www.jstor.org/stable/2982992 [Google Scholar]

13. Dibley MJ , Goldsby JB, Staehling NW, Trowbridge FL Разработка нормализованных кривых для международного эталона роста: исторические и технические соображения Am J Clin Nutr Am Soc Nutrition 1987;46: 736–748. 10.1093/ajcn/46.5.736 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

14. Flegal KM, Wei R, Ogden CL, Freedman DS, Johnson CL, Curtin LR. Характеристика экстремальных значений индекса массы тела по отношению к возрасту с использованием диаграмм роста Центров по контролю и профилактике заболеваний 2000 года. Am J Clin Nutr. Американское общество питания; 2009; 90: 1314–1320. 10.3945/ajcn.2009.28335 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

15. Беллацци Р., Зупан Б. Прогностический анализ данных в клинической медицине: текущие проблемы и рекомендации. Int J Med Inform. 2008; 77: 81–9.7. 10.1016/j.ijmedinf.2006.11.006 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

16. Abarca-Gómez L, Abdeen ZA, Hamid ZA, Abu-Rmeileh NM, Acosta-Cazares B, Acuin C, et al. Мировые тенденции в отношении индекса массы тела, недостаточного веса, избыточного веса и ожирения с 1975 по 2016 год: объединенный анализ 2416 популяционных исследований по измерению 128,9 миллионов детей, подростков и взрослых. Ланцет. 2017; 390: 2627–2642. 10.1016/С0140-6736(17)32129-3 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

17. Коллинз Г.С., Рейтсма Дж.Б., Альтман Д.Г., Мунс КГМ. Прозрачная отчетность модели многомерного прогнозирования для индивидуального прогноза или диагноза ({TRIPOD}): заявление {TRIPOD}. Энн Интерн Мед. Американский колледж врачей; 2015;162:55 10.7326/М14-0697 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

18. Нормы роста детей ВОЗ. 2003.

19. Киньонеро-кандела Дж., Расмуссен К.Е., Хербрих Р. Объединяющий взгляд на регрессию разреженного приближенного гауссовского процесса. Дж. Мах Узнать Рез. 2005;6:1935–1959. 10.1163/016918609X12529286896877 [CrossRef] [Google Scholar]

20. Нил Р.М. Реализация методом Монте-Карло моделей гауссовских процессов для байесовской регрессии и классификации. arXiv Prepr физика/9701026. 1997 год;

21. Маккей DJC. Гауссовские процессы — замена контролируемым нейронным сетям? Adv Lect Mach Learn. 1997 год; 63–71. 10.1021/ci6x [CrossRef] [Google Scholar]

22. Rasmussen CE, Williams CKI. Гауссовские процессы для машинного обучения. пресса Массачусетского технологического института; Кембридж; 2006. [Google Академия]

23. Кальво-Лерма Х., Мартинес-Хименес К.П., Ласаро-Рамос Х.П., Андрес А., Креспо-Эскобар П., Став Э. и др. Инновационный подход к самопомощи и социальному обеспечению детей с муковисцидозом в Европе: разработка, валидация и внедрение инструмента {mHealth} ({MyCyFAPP}). {BMJ} Открыто. БМЖ; 2017;7: e014931 10.1136/bmjopen-2016-014931 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

24. Freedman DS, Butte NF, Taveras EM, Lundeen EA, Blanck HM, Goodman AB, et al. Z-показатели ИМТ являются плохим индикатором ожирения в возрасте от 2 до 19 лет.-летки с очень высоким ИМТ, NHANES с 1999–2000 по 2013–2014 годы. Ожирение. 25: 739–746. 10.1002/обык.21782 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

25. Achouitar S, Mohamed M, Gardeitchik T, Wortmann SB, Sykut-Cegielska J, Ensenauer R, et al. Педиатрическая рейтинговая шкала CDG Неймегена: новый инструмент для оценки прогрессирования заболевания. J Наследовать Metab Dis. 2011; 34: 923–927. 10.1007/с10545-011-9325-5 [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

26. Pokorska-Śpiewak M, Kowalik-Mikołajewska B, Aniszewska M, Pluta M, Marczyńska M. Новые сывороточные биомаркеры, модифицированные индексом массы тела z-score для выявления фиброза и стеатоза печени у детей с хроническим гепатитом С. BMC Infect Dis. 2017; 17: 1–7. 10.1186/с12879-016-2122-x [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

27. Обновление отчета целевой группы 1987 г. о высоком кровяном давлении у детей и подростков: отчет рабочей группы Национального управления высокого кровяного давления Образовательная программа по давлению. Педиатрия. 1996; 98: 649–658. Доступно: http://pediatrics.aappublications.org/content/98/4/649.abstract [PubMed] [Google Scholar]

---

Статьи из PLoS ONE предоставлены здесь с разрешения PLOS

---

Калькулятор процентилей веса ребенка с диаграммой роста

Этот калькулятор процентилей веса ребенка специально разработан и настроен для расчета скорости веса вашего ребенка (прироста веса с течением времени).

Итак, если вам интересно, какой процентиль мой ребенок, вам действительно нужно прочитать статью ниже.

Давайте читать!

Каков процентиль моего ребенка?

Согласно схемам, представленным Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ):

«Если ваш ребенок находится на линии 50-го процентиля на графике процентилей веса, это означает, что вы сравниваете своего ребенка со 100 другими детьми его/ее возраста. И будет 50 детей тяжелее вашего ребенка, а остальные 50 будут легче по весу. Аналогичным образом, сокращение 75-й строки будет означать, что ваш ребенок весит больше, чем 75 детей из 100 детей его/ее возраста, и легче по весу, чем оставшиеся 25».

ВОЗ, тогда не смотрите дальше, так как наш бесплатный калькулятор диаграммы роста ребенка в конечном итоге поможет вам в этом отношении.

Цель таблицы веса младенцев:

Всем нам хорошо известен тот факт, что в определенные возрастные периоды у младенцев наблюдается резкое увеличение веса. Именно поэтому становится как-то сложно наблюдать и говорить, какой будет прирост веса у вашего ребенка в определенном возрасте. Но не беспокойтесь, так как этот бесплатный калькулятор процентилей веса ребенка – это все, что позволит вам оценить средний рост роста.

Кроме того, ВОЗ организовала данные в таблицах роста ребенка, которые также являются основой для работы этого калькулятора диаграмм роста детей. Вот почему наш бесплатный калькулятор поможет вам рассчитать результаты в соответствии со стандартами, установленными ВОЗ.

Уточнение таблицы процентилей веса ребенка:

Обычно врачи следуют определенным рекомендациям для уточнения прироста веса ребенка. К ним относятся:

• В соответствии с увеличением веса ребенка линия процентиля на диаграмме роста ребенка также должна увеличиваться на ту же величину увеличения
• Вам крайне необходимо обратиться к врачу, если линия процентиля пересекает два значения диапазона (70–75 или 25–30)
• Аналогично, проконсультируйтесь с врачом еще раз, если процентиль веса вашего ребенка ниже 5-го или выше 9-го.5-й.

Кроме того, наш интеллектуальный калькулятор процентилей роста и веса также позволяет узнать, в какой процентиле находится вес вашего ребенка по отношению к его/ее сверстникам.

Диаграммы роста CDC:

Диаграммы роста — это графическое представление кривых процентилей, которые используются для определения определенных параметров тела (вес, рост или окружность головы) детей в США. Помимо таблицы процентилей веса, вы также можете получить полную подробную диаграмму процентилей роста, используя наш другой калькулятор процентилей роста.

С 1977 года педиатры, медсестры и врачи используют диаграммы роста для анализа роста (нормального или аномального) детей в Соединенных Штатах. Национальный центр статистики здравоохранения (NCHS) представил эти диаграммы в качестве справочных исследовательских диаграмм, а позже в том же году Всемирная организация здравоохранения также приняла их для международного использования. А наш бесплатный калькулятор диаграммы роста cdc также поможет вам быстро найти процентили веса вашего ребенка.

Таблицы процентилей веса:

Ниже у нас есть несколько таблиц, в которых показаны диаграммы процентилей веса для детей в возрасте от 0 до 13 недель.
Для девочек:

Недели	3-й	15-й	Медиана	85-я	97-й
0	2,5	2,9	3,3	3,9	4,3
1	2,6	3,0	3,5	4,0	4,5
2	2,8	3,2	3,8	4,3	4,9
3	3. 1	3,5	4.1	4,7	5,2
4	3,4	3,8	4,4	5,0	5,6
5	3,6	4.1	4,7	5,3	5,9
6	3,8	4,3	4,9	5,6	6,3
7	4.1	4,5	5,2	5,9	6,5
8	4,3	4,7	5,4	6,2	6,8
9	4,4	4,9	5,6	6,4	7. 1
10	4,6	5.1	5,8	6,6	7,3
11	4,8	5,3	6,0	6,8	7,5
12	4,9	5,5	6,2	7,0	7,7
13	5.1	5,6	6,4	7,2	7,9

Для мальчиков:

Недель	3-й	15-й	Медиана	85-я	97-й
0	2,5	2,9	3,3	3,9	4,3
1	2,6	3,0	3,5	4,0	4,5
2	2,8	3,2	3,8	4,3	4,9
3	3. 1	3,5	4.1	4,7	5,2
4	3,4	3,8	4,4	5,0	5,6
5	3,6	4.1	4,7	5,3	5,9
6	3,8	4,3	4,9	5,6	3,6
7	4.1	4,5	5,2	5,9	6,5
8	4,3	4,7	5,4	6,2	6,8
9	4,4	4,9	5,6	6,4	7. 1
10	4,6	5.1	5,8	6,6	7,3
11	4,8	5,3	6,0	6,8	7,5
12	4,9	5,5	6,2	7,0	7,7
13	5.1	5,6	6,4	7,2	7,9

Калькулятор процентилей веса ребенка также учитывает эти значения для отображения точных результатов в соответствии с диаграммами ВОЗ для роста веса детей. При этом вы также можете использовать наш другой калькулятор процентилей, который поможет вам сравнить процентили любого конкретного числа с другими числами в данных.

Графики процентилей:

Графики процентилей в зависимости от возраста вашего ребенка приведены ниже:

Для мальчиков:

Для девочек:

Эти интерпретации процентилей веса представляют собой то, что отображается и рассчитывается нашим свободным ростом процентильный калькулятор. Кроме того, вы можете посетить сайт ВОЗ, чтобы правильно проанализировать эти графики.

Эти процентили можно лучше интерпретировать с помощью нашего бесплатного калькулятора диаграмм роста ВОЗ. Так что же вы ищете, если лучшее решение прямо за углом для вас.

Как работает калькулятор процентилей веса ребенка?

Наш бесплатный калькулятор процентилей для новорожденных требует следующих данных для расчета процентилей роста вашего ребенка!

Введите:

• В первом раскрывающемся списке выберите пол вашего ребенка
• После этого введите возраст и вес вашего ребенка в соответствующие поля
• После этого нажмите кнопку расчета

Вывод:

Лучший калькулятор производит следующие вычисления:

• Рассчитывает процентиль роста вашего ребенка
• Позволяет узнать, находится ли процентиль роста вашего ребенка в пределах нормы или нет.
• Показывает графическую демонстрацию данных процентиля

Часто задаваемые вопросы:

Должен ли мой ребенок следовать той же процентной линии?

Да точно!!! Рост вашего ребенка должен продолжаться нормально. В случае, если колебания увеличиваются до или более 2 процентилей, вам действительно необходимо обратиться к врачу.

Как мне рассчитать процентиль веса ребенка?

Это очень просто. Все, что вам нужно сделать, это следовать таблице ВОЗ, чтобы рассчитать процентиль вашего ребенка. И при этом помните о следующих моментах!

• Проведите горизонтальную линию по возрасту вашего ребенка
• Аналогичным образом проведите вертикальную линию по возрастной оси
• Точка пересечения обеих этих линий является процентильным значением

Кроме того, вы также можете позволить этому младенцу Калькулятор процентиля веса ребенка выполнять мгновенные расчеты

Что мне нужно, чтобы найти процентиль веса ребенка?

При определении процентиля ребенка вам в основном потребуются следующие три вещи:

• Вес вашего ребенка
• Возраст против этого веса
• Таблица Всемирной организации здравоохранения для сравнения результатов

Что такое хороший процентиль веса?

Хороший процентиль находится между 5-м и 85-м процентилем. Если процентиль веса ребенка выше 85, но меньше 95, то это в диапазоне ожирения, и это когда вам нужно проконсультироваться с врачом.

Заключение:

Скорость веса ваших детей в возрасте до 5 лет является важной статистикой, которая помогает проанализировать их нормальный или аномальный рост. Принимая во внимание важность этого медицинского факта, мы разработали этот калькулятор процентиля веса ВОЗ, чтобы отслеживать ежедневные изменения веса вашего ребенка.

Ссылки:

Из источника Википедии: График роста, количественные определения, распространенные варианты нормального роста, клиническая значимость, вариабельность графиков роста

Из источника Khan Academy: расчет процентилей, анализ графика кумулятивной относительной частоты, Z-значение

Из источника Lumen Learning: физический рост и развитие мозга в младенчестве, общий физический рост, пропорции тела, мозг Первые два года

Как сделать собственный калькулятор роста ребенка

Введение

Дети развиваются в своем собственном темпе. Среди молодых людей существует широкий диапазон здоровых форм и размеров, в том числе большие, маленькие, высокие и низкие. Генетика, пол, питание, физическая активность, состояние здоровья, окружающая среда и гормоны — все это влияет на рост и вес. И многие из этих факторов могут значительно отличаться от одной семьи к другой.

Итак, как врачи определяют, являются ли рост и вес ребенка «здоровыми»? Можно ли сказать, что они на правильном пути? Что-то не так с вами, что мешает вам расти? Чтобы ответить на эти вопросы, врачи используют графики роста. Но в настоящее время рассчитать рост вашего ребенка проще, чем когда-либо. Вместо того, чтобы ходить к врачу для каждого небольшого теста, вы можете использовать простые инструменты для отслеживания развития вашего ребенка. Затем вы можете отвести ребенка к педиатру на основе этих цифр. Тенденция роста подростка может отличаться от тенденции других детей.

Калькулятор роста ребенка похож на калькулятор ИМТ в том смысле, что его основная цель — вести учет роста и веса вашего ребенка, чтобы, если что-то пойдет не так, вы могли обратиться за помощью в подходящее время. В зависимости от роста и прогресса ребенка, врач лучше всего разбирается в составлении графика питания с потребностями ребенка и в советах по физическим тренировкам. Калькулятор роста ребенка рассчитывает процентиль графика роста ребенка в зависимости от его возраста.

Вес и рост вашего ребенка сравниваются с весом и ростом других детей с процентилем на диаграмме роста, отражающим количество детей, которые весят меньше, чем ваш ребенок. График роста девочки, несомненно, отличается от графика роста мальчика. Хотя их входы и результаты могут различаться, сначала пусть врач вынесет решение.

Понимание процентиля

Чтобы понять математику, нужно сначала понять термин «процентиль». Эта типичная статистика отображает значение, ниже которого падает определенный процент наблюдений в кластере или наборе наблюдений. Пользоваться Калькулятором роста ребенка довольно просто и несложно. Просто введите пол вашего ребенка, имя, возраст (в годах и месяцах), рост (в сантиметрах) и вес (в килограммах).

Затем выберите параметр «Рассчитать» после заполнения всех деталей. Результаты будут варьироваться от нормального до ниже нормы и выше нормы, указывая, является ли рост вашего ребенка нормальным, ниже нормы или выше нормы.

Как пользоваться калькулятором роста ребенка?

Калькулятор — это простой инструмент, который запрашивает дату рождения вашего ребенка, пол, рост, вес (в килограммах или фунтах) и окружность головы. После того, как вы введете всю информацию, калькулятор интерпретирует результаты, используя различные диаграммы роста ВОЗ. Все графики читаются одинаково. Для начала выполните следующие простые шаги:

• Распознайте название диаграммы, чтобы увидеть, какие значения роста оцениваются.
• Найдите на диаграмме красную точку, которая представляет ценности вашего ребенка.
• Определите, где красная точка находится на процентильной линии.
• Рассчитать значения пропорционально общему количеству детей. Например, когда ваш ребенок находится в 10-м процентиле (график веса для роста), это означает, что 10% детей того же роста весят столько же, сколько ваш ребенок.

Почему калькулятор роста ребенка важен для детей и родителей?

Когда вы вводите процентиль роста вашего ребенка, Калькулятор роста ребенка рекомендует лучшего педиатра в городе. Вы можете просмотреть их имена и профили, чтобы найти идеального врача для вашего ребенка, который проанализирует уровень его роста и порекомендует продукты, которые помогут ему стать сильнее и, среди прочего, в форме.

Если процентиль роста ребенка выше или ниже среднего, это не обязательно означает, что у него избыточный или недостаточный вес. Врач может определить статус роста ребенка, используя калькулятор роста ребенка и данные о весе.

Как калькулятор роста ребенка помогает узнать, хорошо ли растет ребенок?

Мы можем использовать числовые характеристики, такие как рост, вес и окружность головы ребенка, чтобы определить, развивается ли он физически. Однако даже эксперты в области здравоохранения используют диаграммы роста и калькуляторы роста (которые включают диаграммы роста), потому что их не следует оценивать как единый показатель. С другой стороны, рост можно измерить тем, насколько хорошо ребенок соответствует набору вех развития, соответствующих его возрасту.

Понимание калькулятора диаграммы роста ребенка в Великобритании

Рост ребенка является важным показателем его здоровья. Медицинские работники могут составить график и измерить рост и вес вашего ребенка с рождения до совершеннолетия, используя наши таблицы. Эти диаграммы в основном используются для оценки развития детей школьного возраста и молодых людей в учреждениях первичной или вторичной помощи. Он включает в себя информацию о начале и течении полового созревания, процентильный калькулятор ИМТ, предиктор роста взрослого человека и компаратор среднего роста родителей.

Стандарты роста детей ВОЗ, определяющие оптимальный рост здоровых детей, находящихся на грудном вскармливании, составляют эти и все наши диаграммы роста. Большинству детей в возрасте до четырех лет следует составить график роста с использованием более подробных графиков роста Великобритании и ВОЗ в возрасте 0–4 лет. Дети, которые были нанесены на карту NICM в возрасте до двух лет, могут сразу перейти к таблице 2-18 лет. (Калькулятор роста ребенка)

Как Nurturey PinkBook помогает понять рост ребенка?

Инструмент измерений от Nurturey позволяет вам отслеживать рост и развитие вашего ребенка, позволяя вам оставаться в курсе его потребностей в области здравоохранения. Nurturey PinkBook помещает измерения вашего ребенка в диаграмму роста, сравнивая его рост, вес и размер головы с другими детьми их возраста. Эти графики роста по сравнению с контрольными показателями ВОЗ можно использовать, чтобы увидеть, следует ли ребенок прогнозируемым моделям роста.

Это чувствительный индикатор, который эксперты в области здравоохранения используют для выявления растущих проблем со здоровьем у детей. Nurturey PinkBook собирает актуальные записи для родителей непосредственно с онлайн-платформ NHS GP.