Le modèle final qui utilise des variables prédictives comme la taille, le poids, l’âge, le sexe et l’origine ethnique avait une capacité extrêmement élevée de prédiction de la masse grasse (R2 = 94.8 %, IC 95 % = 94.4 – 95.2 %) avec une excellente calibration entre les valeurs observées et les valeurs prédites. L’étude de validation a confirmé que le modèle développé était généralisable avec une bonne calibration et une performance prédictive excellente. Parmi les 176 enfants âgés de 11 à 12 ans, la validation externe donnait des résultats prometteurs avec un R2 à 90 % (IC 95 % = 87.2 – 92.8) avec une bonne calibration de la masse grasse observée et de la masse grasse prédite. La différence moyenne entre la masse grasse observée et la masse prédite est de 1.29 kg (-1.62 à -0.96 kg). Les modèles développés prédisent de manière très correcte les niveaux de masse grasse chez les enfants âgés de 4 à 15 ans. Ce modèle de prédiction est basé sur des mesures anthropométriques simples, sans nécessite de méthodes plus complexes d’évaluation, et devrait permettre d’analyser avec plus de finesse la masse grasse des enfants en complément de l’indice de masse corporelle pour mieux surveiller, prévenir et prendre en charge l’obésité.
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