Un nuevo método desarrollado por investigadores del IIS La Fe y de la UPV permitirá a los pediatras valorar mejor el crecimiento y estado nutricional de los niños

Investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV), pertenecientes al grupo Sabien-ITACA, en colaboración con pediatras y nutricionistas de distintos hospitales europeos, entre ellos el Hospital Universitari i Politècnic La Fe de València, han desarrollado y validado un nuevo método que permite valorar mejor el crecimiento y el estado nutricional infantil. Concretamente, esta nueva forma de evaluación reduce en más de un 35% el error de estimación frente al empleado actualmente. Este trabajo ha sido publicado en la revista PLoS One.

Por parte del Hospital Universitari i Politècnic la Fe de València, el desarrollo y validación del modelo se ha hecho en colaboración con el equipo de la doctora Carmen Ribes, jefa de la sección de Gastroenterología Pediátrica, y en el contexto del proyecto Europeo MyCyFAPP.

Reducir el error de estimación del percentil

La valoración del crecimiento y estado nutricional infantil es una de las principales responsabilidades de los pediatras de Atención Primaria y se lleva a cabo de manera sistemática en toda la población a través de los programas de salud infantil. Para ello, existen tablas normalizadas de percentiles y valores z (z-scores), que permiten evaluar el desarrollo de cada niño o niña comparando medidas antropométricas sencillas, como la talla y el peso, con las medias de la población para cada edad y sexo. Gracias a estas tablas se pueden detectar posibles anomalías en el desarrollo e implementar acciones correctivas.

Hasta ahora, el método de referencia para realizar este seguimiento es el propuesto por el Centro para el Control de Enfermedades de los Estados Unidos (CDC por sus siglas en inglés) y se basa en un complejo proceso estadístico de ajuste, inferencia y normalización que utiliza datos observados en grandes grupos infantiles y de adolescentes.

Sin embargo, este método presenta errores de ajuste, lo que puede provocar que, en ocasiones y para determinadas medidas, los percentiles obtenidos no sean correctos y, por tanto, en las consultas de Pediatría se realicen valoraciones equivocadas.

Esto es especialmente visible para valores extremos (pacientes que presentan desnutrición o sobrepeso y obesidad), que aparecen en trastornos y enfermedades infantiles, crónicas o graves, que alteran el desarrollo normal de los niños.

Según Antonio Martínez, investigador de la UPV, "la diferencia fundamental entre el nuevo método sobre los anteriores es que priorizan la naturaleza de los datos observados sobre el ajuste estadístico".

"En 2017 la revista The Lancet publicó un macro-estudio sobre variables antropométricas que confirmaba que la altura y el peso de niños y adolescentes presentan una distribución Gaussiana, a partir de lo cual se propuso un método que permitía un mejor ajuste a la naturaleza del crecimiento infantil. Nosotros, inicialmente, desarrollamos distintos modelos comparando qué tipo de aproximación era capaz de minimizar los errores de ajuste y, posteriormente, validamos el mejor de ellos", apunta Antonio Martínez.

Los resultados obtenidos por los investigadores de la UPV son concluyentes. "El modelo que proponemos aporta un gran elemento de discusión para la comunidad científica, ya que reducimos el error de estimación en más de un 35%, y esto tiene un impacto directo sobre la valoración que hacen los pediatras en cualquier etapa de crecimiento", destaca el investigador de la UPV.

La utilidad de este nuevo método no solo reside en su uso en pacientes concretos, sino que es aplicable a un amplio abanico de intervenciones, que van desde ensayos clínicos hasta la implementación de programas de Salud Pública o nuevos ajustes en las guías de práctica clínica actuales.

Martinez-Millana A, Hulst JM, Boon M, Witters P, Fernandez-Llatas C, Asseiceira I, Calvo-Lerma J, Basagoiti I, et al. (2018) Optimisation of children z-score calculation based on new statistical techniques. PLoS ONE 13(12): e0208362.