Gender-specific modeling of growth profiles in pre-school-age children

Abstract

Objective: In pediatric clinical trials and cohort stu ies, actual height, weight and head circumference of children at a specific age may be required for certain developmental assessments such as energy expenditure. This necessitates the choice of a growth model with desired characteristics to predict height weight accurately. Material and Methods: we compared Logistic and Gompertz models, which are most commonly used growth curve models literature, using different parameterization and in a race and gender specific fashion on actual participant data from the CANDLE study, which is a prospective birth cohort of motherCounty, Tennessee, USA. We compared these competitive models and different parameterizations in terms of the size of the as well as prediction standard error, for each anthropometric mea urement, namely, height, weight, and head circumference. We also assessed the impact of missing data on these models. have shown that Gompertz model with the first or rameter defined with a subject-specific random effect is the best model in terms of prediction accuracy. Although the same Gompertz model fitted on each individual profile without a random effect also has similar prediction accuracy, it has in error of estimation as expected, thus, not recommended to be used. Conclusion: We conclude that Gompertz model with only the first or the second parameter defined with a random effect performs the best with and without missing data for heig circumference growth in the first four years of life.Amaç: Klinik denemelerde ve kohort ların belli yaştaki boy, kilo ve baş çevresi, enerji harcaması gibi belli gelişim değerlendirmeleri için gerekebilir. Bu durum, boyu ve kiloyu doğru ölçmede istenilen özelliklere sahip büyüme modell rinin seçimini gerektirir. Gereç ve Yöntemler: vermek için, çocuk gelişimi literatüründe en sıkça kullanılan Logistic ve Gompertz büyüme modellerini farklı parametri zasyonlarla, ırk ve cinsiyete dayalı olarak, ABD Tennessee Eyaleti, Shelby ilçesinden ‘the CANDLE’ çalı doğum kohortunun verilerini kullanarak kar rakip modelleri, farklı parametrizasyonlar altında, antropometrik ölçüm icin (boy, kilo ve ba büyüklüğü ve tahmin standart hatası açısından kar kayıp gözlemlerin bu modeller üzerindeki etkisini de Bulgular: Birinci veya ikinci parametresi denek etki olarak tanımlanan Gompertz modelinin, tahmin do açısından en iyi model olduğunu gösterdik. Her bir denek için, rastgele-etki parametresi olmadan kurulan aynı Gompertz modeli de, benzer bir tahmin doğruluğuna sahip olmakla birlikte, beklendiği gibi şişirilmiş standart hata verdi tavsiye edilmedi. Sonuç: Sadece birinci veya ikinci parametresi denek-spesifik rastgele-etki olarak tanımlanan Gompertz modelinin, yaşamın ilk dört yılında, boy, kilo ve ba lemesinde, kayıp gözlem altında bile, en iyi performansı gösterdi sonucuna vardık.