Determinación de puntos de corte para la circunferencia de cintura a través de curvas ROC en población pediátrica de tres regiones de venezuela evaluada en el senacredh / Determination of cutoff points for waist circumference through ROC curves in the pediatric population in three regions of Venezuela evaluated in senacredh

En el contexto del Segundo Estudio Nacional de Crecimiento y Desarrollo Humano de la República Bolivariana de Venezuela(SENACREDH), se establecen por primera vez dentro de valores oficiales y de representatividad nacional, curvas ROC para determinar puntos de corte para la circunferencia de cintura en población pediátrica. Determinar puntos de corte para la circunferencia de cintura, a través de curvas ROC, en población pediátrica. Se evaluaron factores de riesgo para síndrome metabólico en 4.387 individuos de 5 a 19,99 años en las regiones: Centro Norte Costera, Orinoco y Andina (11 estados), los cuales representaron para la ponderación de los datos 1.066.864 habitantes. Con dichos datos se validaron en un modelo de regresión lineal múltiple las variables de mayor importancia que explican la circunferencia de cintura. Luego usándolas en conjunto como definitorias de riesgo para síndrome metabólico al tener más de una condición, se procedió a emplearlas como variable dependiente para generar curvas ROC y sus coordenadas con la circunferencia de cintura (CCI). Del total de niños, niñas y adolescentes, 54,80% correspondió a varones y 45,20% a hembras. El promedio de la circunferencia de cintura fue 66,896cm. (±10,49 cm., rango 44,4 a 127,2 cm., p25=59,5 cm., p50=65,7 cm., p75=72,8 cm.). Los valores de la media (±DE) de CCI se incrementaroncon la edad, en ambos sexos, y se asociaron significativamente utilizando el modelo de regresión lineal múltiple, en los coeficientes, área grasa (ag)(p<0,001), HDL colesterol (hdl) (p=0,005), peso (p<0,001), triglicéridos (trig) (p=0,004), suma de pliegues (sdp) (p<0,001) e IMC (imc) (p<0,001).Se encontró con un solo factor el 35,6%, y el resto con más de un factor (39,7%). Se generaron 6 curvas ROC por edad y sexo, observando que lospuntos de corte son consistentes con mayores valores en varones que en hembras y valores más altos a mayores edades

In the context of the Second National Study on Human Growth and Development of the Bolivarian Republic of Venezuela (SENACREDH), for the first time and within official and nationally representative data, ROC curves have been established for waist circumferencein a pediatric population. Determinate cut-off levels for waist circumference using ROC curves, in a pediatric population. Risk factors for metabolic syndrome were evaluated in 4,387 individuals, 5 through 19.99 y-old of the regions: North Central Coastal, Orinoco andAndean (11 states). They represented in the weight of data 1,066,864 pop. With those data a multiple linear regression model for those variables ofhigher importance explaining waist circumference, was validated. Then, using them jointly as defining for metabolic syndrome risk when more thanone of them was present, we used them as dependent variable in order to generate ROC curves and its coordinates for the waist circumference (WC). From the total of children and adolescents, 54.80% were males and 45.20% females. Mean waist circumference was 66.896 cm. (±10.49cm., range 44.4 through 127.2 cm., p25=59.5 cm., p50=65.7 cm., p75=72.8 cm.). Mean values of WC (±DE) increased with age, in both genders, and were significantly associated at the multiple linear regression model, regard the coefficients, with fat area (ag) (p<0.001), HDL cholesterol (hdl)(p=0.005), weight (p<0.001), triglycerides (trig) (p=0.004), sum of skin-folds (sdp) (p<0.001) and BMI (imc) (p<0.001). With one factor of the only was found 35.6%, and the rest with more than one (39.7%). Six ROC curves were generated by age and sex, observing that the cut-off points wereconsistent with higher values in males than in females and at higher ages

Diferencias entre la hemoglobina observada y estimada por hematocrito y su importancia en el diagnóstico de anemia en población costera venezolana: análisis del segundo estudio nacional de crecimiento y desarrollo humano (SENACREDH) / Differences between observed and estimated by hematocrit hemoglobin and its relevance in the diagnosis of anemia among coastal population in Venezuela: analysis of the second national study of human growth and development (SENACREDH)

Objetivos. Evaluar las diferencias entre el valor de hemoglobina observada y el valor estimado a partir del hematocrito en el marco del Segundo Estudio Nacional de Crecimiento y Desarrollo Humano de la Población Venezolana (SENACREDH) en el eje centro norte costero del país. Materiales y métodos. Por medio de un muestreo probabilístico multietápico por conglomerados se seleccionó un total de 6004 sujetos que representan 7 286 781 habitantes del eje Centro Norte Costero (Vargas, Carabobo, Distrito Capital, Aragua y Miranda). Se compararon medias de la hemoglobina observada y hemoglobina estimada (hematocrito/3), usando la prueba t para muestras relacionadas. Se realizaron regresiones lineales entre hemoglobina observada y hematocrito. Resultados. Se observó que el promedio de las diferencias entre la asignadas a la hemoglobina observada y la estimada por el hematocrito fue de -0,3446 ± 0,0002 (p<0,001); sobreestimando significativamente los valores de hemoglobina. Modelos de regresión del hematocrito para la hemoglobina arrojan un valor de r2=0,87. Al corregir la estimación, se propone una nueva forma de calcularla, con la siguiente fórmula: hemoglobina estimada = (hematocrito/3,135) + 0,257. Conclusiones. Existe una sobreestimación de hemoglobina y, por tanto, subestimación de la prevalencia de anemia a partir del hematocrito; sin embargo, se encuentra una alta correlación entre ambos componentes que permite modelar una mejor estimación de la hemoglobina a partir del hematocrito.

Objectives. To evaluate the differences between the observed hemoglobin levels and those estimated based on hematocrit in the context of the 2nd National Study of Human Growth and Development of the Venezuelan Population (SENACREDH). Materials and methods. 6,004 individuals were chosen by a probabilistic multistage cluster sampling representing 7,286,781 inhabitants from North Central Coastal area (Vargas, Carabobo, Capital District, Aragua and Miranda). Means of observed and estimated hemoglobin (hematocrit/3) were compared, using t test for related samples and linear regression. Results. Mean difference between the values of observed and estimated hemoglobin was -0.3446 ±0.0002 (p<0.001); significantly overestimating the hemoglobin values. Regression models of hemoglobin on hematocrit showed an r2=0,87. In order to correct the estimation, we propose a new formula for calculating hemoglobin based on haematocrit values: estimated hemoglobin=(Haematocrit/3.135)+ 0.257. Conclusions: There is an overestimation of hemoglobin levels from hematocrit levels and therefore an underestimation of the prevalence of anemia; however, a high positive correlation between them was found, allowing modeling for achieving a better estimation of the hemoglobin from the hematocrit value.