O2/d2-028 Crecimiento

EL BIG DATA COMO ESTRATEGIA EN LA ELABORACIÓN DE ESTUDIOS AUXOLÓGICOS POBLACIONALES

Casado Tellechea, I.¹; Lozano, J.A.¹; Pérez, A.²; Machón Sobrado, M.³; Sánchez Merino, G.⁴; Maeso Mendez, S.⁵; Díez López, I.⁶.

¹Basque Center for Applied Mathematics BCAM, Bilbao, España; ²Postdoctoral Fellow BCAM - Basque Center for Applied Mathematics, Bilbao, España; ³Unidad de Metodología y Estadística. OSI Araba, Bilbao, España; ⁴Coordinador de la Plataforma de Innovación - IIS BIOARABA, Vitoria, España; ⁵Endocrinología infantojuvenil. OSI Araba, Vitoria, España; ⁶Departamento de Pediatría. UPV-EHU. UD de Vitoria. Endocrinología infantojuvenil. OSI Araba. BioAraba, Vitoria, España.

Introducción

Hasta la fecha el conocimiento de la dinámica poblacional y sus repercusiones en salud requerían de estudios complejos, largos y costosos de campo.

Las herramientas de big data se postulan hoy en día como una herramienta de primera magnitud para ponderales cambios poblacionales observados en tiempo real si se dispone de fuentes fiables de recogida y herramientas matemáticas e informáticas adecuadas para su valoración.

Objetivo principal

Realizar una aproximación metodológica del uso de aplicaciones big data para elaborar tablas de crecimiento auxológicas en nuestra población de alta potencia estadística, como primer paso para inferir la medida a todas las CC. AA. Valorar como es nuestra población en las variables auxológicas respecto a los estándares actuales Orbegozo 2011 y estudios españoles de crecimiento 2010.

Material y métodos

Datos recogidos de episodios de historias clínicas informatizadas, estudiando las variables sexo, edad, peso, talla, lugar de residencia (CP, centro de salud, barrio) de nuestra población entre 01/01/202031/03/2020 (evitando efecto pandemia)

Para calcular las curvas y tablas percentiles hemos utilizado el algoritmo LMS de Cole-Green con verosimilitud penalizada, implementado en el software RefCurv 0.4.2 (2020), que permite gestionar grandes cantidades de datos. Los hiperparámetros se han seleccionado mediante el BIC (Bayesian information criterion).

Para calcular desviaciones poblacionales respecto a la referencial se ha tomado como referencia el estar por encima de 1,5 desviaciones estándar respecto de la media según la edad.

Resultados

Se recogen 66.975 episodios informatizados de menores de 16 años y un total de 1.205.000 variables estudiadas. Aunque se dispone de datos se excluyen individuos >16ª por N bajas. Se representan las gráficas de nuestra población respecto a los estándares observando que existen diferencias con Orbegozo 2011 y españolas 2010. Presentamos los datos y porcentajes de sobrepeso/obesidad por edad y sexo. Existen diferencias significativas de más sobrepeso en toda la muestra de varones y mujeres de nuestra población que los estándares habituales.

Conclusiones

La tecnología de big data supera en potencia a los estudios clásicos poblacionales y es una herramienta innovadora respecto a los estudios auxológicos (limitados en N) realizados hasta la fecha. El desarrollo de estas nuevas estrategias en auxología permitirá conocer casi en tiempo real la situación epidemiológica de la población en diferentes variables, pudiendo inferir actuaciones en salud de forma más eficaces.

NOTA: Aprobación CEIC OSI ARABA Expte 2022-058

O2/d2-030 Crecimiento

FIABILIDAD DE LOS MÉTODOS DE PREDICCIÓN DE TALLA ADULTA EN PACIENTES CON TALLA BAJA IDIOPÁTICA

Ferreiro-Mazón García-Plata, P.¹; Carcavilla Urquí, A.¹; Martínez Rodríguez, E.E.²; Guerrero-Fernández, J.¹; Bueno Lozano, G.³; González Casado, I.¹.

¹Hospital Universitario La Paz, Madrid, España; ²Hospital General de Villalba, Madrid, España; ³Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa, Zaragoza, España.

Introducción

La talla baja idiopática (TBI) es la causa más frecuente de hipocrecimiento. Se clasifica en función de la  presencia o ausencia de talla baja familiar (TBF) y del momento de inicio puberal. Existen diversos métodos matemáticos para realizar un pronóstico de talla adulta (PTA), pero tienen sus limitaciones.

Objetivos

El objetivo principal es comparar los PTA mediante los métodos de Bayley-Pinneau (BP) y Roche-Wainer-Thissen (RWT) con la talla adulta (TA) alcanzada. Como objetivos secundarios, comparar la fiabilidad de los métodos analizados y estudiar si la presencia de talla baja familiar (TBF), el momento de inicio de la pubertad, el estadio puberal y el sexo influyen en la precisión del PTA.

Material y método

Estudio retrospectivo analítico de pacientes >18 años catalogados de TBI, en seguimiento en Endocrinología Infantil de un hospital terciario entre 2018-2022.

Se dividieron en los siguientes grupos: TBF(n = 16), retraso constitucional del crecimiento y desarrollo (RCCD) (n = 18), TBF + RCCD (n = 8) y TBI sin TBF ni RCCD (n = 29). Se obtuvieron PTA en Tanner I (T1), Tanner II (T2), Tanner III-IV (T3-4) y Tanner V (T5).

Se realizó un análisis de la varianza (ANOVA) para medidas repetidas, t-Student para comparación entre datos cuantitativos y el error cuadrático medio para la comparación de la precisión entre distintos métodos de predicción.

Resultados

Descripción general: tamaño muestral: 71 pacientes, 28% (n = 20) mujeres y 71,8% (n = 51) varones. Edad media: 18,53 ± 1,21 años. Estatura media en DE: T1 (n = 57), –2,22 ± 0,42; T2 (n = 61), –2,32 ± 0,47; T3-4 (n = 63,) –2,11 ± 0,51; y T5 (n = 47), –1,49 ± 0,54.

TA en función de TD: la TA alcanzada fue inferior a la TD en 0,47 ± 0,73 DE (p < 0,01).

PTA en función del estadio puberal: BP y RWT sobreestimaron la TA en estadios puberales T1 a T4, aunque RWT se ajusta más a TA que BP. En estadios iniciales de pubertad (T1 y T2) se objetivó una menor precisión en la estimación de TA, con diferencias entre PTA de 2,09 ± 5,31 cm en BP (estadio T1) y 1,3 ± 3,63 cm en RWT (T2) (p < 0,01). Ambos métodos fueron más precisos en T5 aunque infraestimaron la TA (BP 0,12 ± 2,53 cm y RWT 0,04 ± 3,4 cm) sin significación estadística.

PTA en función del sexo: BP sobreestima la TA en varones e infraestima en mujeres, mientras que RWT sobreestima en ambos sexos. Comparando ambos métodos, BP es más fiable que RWT en mujeres, mientras que en varones ocurre lo contrario al comparar ambos métodos (p < 0,01). La precisión de RWT en la predicción de TA fue elevada, con diferencias medias de entre 0,09 y 0,89 cm, no estadísticamente significativas.

PTA en función de la causa de talla baja (TB): Ambos métodos sobreestiman la TA en todos los subgrupos diagnósticos excepto en TBF + RCCD que infraestima. TBF es el grupo diagnóstico en el que se objetiva menor precisión en ambos métodos, con diferencias estadísticamente significativas (p < 0,01). RWT fue más preciso que BP independientemente del diagnóstico establecido.

Conclusiones

1. La mayoría de los pacientes no alcanzaron su talla diana.
2. BP y RWT sobreestiman PTA en varones en todos los estadios puberales excepto T5.
3. BP infraestima el PTA en mujeres y es más fiable que RWT.
4. Ambos métodos son útiles para realizar un PTA, con mayor precisión de RWT en varones y de BP en mujeres.
5. RWT fue más preciso que BP independientemente de la causa de TB.