Evaluación de modelos matemáticos para estimar el peso y talla en pacientes adultos usando CRM, RMSE, Pearson y Bland Altman
DOI:
https://doi.org/10.12873/421matosPalabras clave:
RMSE, Bland Altman, Rabito, Chumlea, evaluación modelosResumen
Introducción: La disponibilidad de datos antropométricos (peso y talla) de pacientes con poca o nula movilidad son importantes para el tratamiento médico y nutricional, para estimar esos valores se han usado modelos matemáticos que reproducen con mayor fidelidad, por lo que es importante evaluar el método de estimación de los modelos.
Objetivo: Evaluar los modelos matemáticos de Rabito, Chumlea y HNHU para estimar peso y talla en pacientes adultos usando los métodos de ERM, RMSE, Pearson y Bland Altman.
Materiales y métodos: Se considera los datos de 31 pacientes entre 20 y 65 años. Los datos fueron altura de rodilla (AR), circunferencia de brazo (CB), circunferencia abdominal (CA), circunferencia de la pantorrilla (CP), media brazada (MB) y envergadura de brazo (EB) comprendidos en ocho modelos de Rabito para estimar peso y talla, cuatro del Hospital Nacional Hipólito Unanue (HNHU) y cuatro de Chumlea. La calidad de la estimación fue evaluada por los métodos de Correlación de Pearson, Error Relativo Medio (ERM), Raiz del Error Cuadrado Medio (RMSE) y Bland Altman. El nivel de asociación entre los métodos fue determinado por Pearson. Los cálculos fueron desarrollados usando el software estadístico R 4.1.0.
Resultados: Las mediciones por el método de Pearson presenta una variación de 54%, el método ERM de 26.65%, por Bland Altman de 8.49% y RMSE 6.1%. Los métodos de RMSE y Bland Altman presentan una asociación de 0.72. Los modelos de Rabito 3M (RMSE=4.38) y Rabito 3F (RMSE=4.36) reproducen los valores de peso con mayor fidelidad y para la estimación de la talla los modelos de Rabito 2M (RMSE=3.64) y Rabito 2F (RMSE = 3.82).
Conclusiones: Los métodos RMSE y de Bland Altman tienen buena asociación, presentando buena estabilidad en las evaluaciones. Los modelos matemáticos de Rabito tienen buena estimación para peso y talla
Citas
Cáceres Lavernia H, Neninger Vinageras E, Menéndez Alfonso Y, Barreto Penié J. Intervención nutricional en el paciente con cáncer
Nutritional intervention in cancer patient. Revista Cubana de Medicina [Internet]. 2016;55(1):59–73. Available from: http://scielo.sld.cu
Tappenden KA, Quatrara B, Parkhurst ML, Malone AM, Fanjiang G, Ziegler TR. Critical role of nutrition in improving quality of care: An
interdisciplinary call to action to address adult hospital malnutrition. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 2013;37(4):482–97. DOI:
1177/0148607113484066
García del Moral Martin R, Morales Laborías ME, Fernández López I, Rodríguez Delgado E, Díaz Castellanos MA. Subjective estimation
of patient weight andheight in the ICU. Non-advisable measures. Med Intensiva. 2013 Jan;37(1):50–7. DOI:
1016/j.medin.2012.03.016
Ramirez López E, Negrete López NL, Tijerina Sáenz A. El peso corporal saludable: Definición y cálculo en diferentes grupos de edad.
Revista Salud Pública y Nutrición. 2012;13(4). https://www.medigraphic.com/pdfs/revsalpubnut/spn-2012/spn124f.pdf
Pérez-Flores JE, Chávez-Tostado M, Larios-del-Toro YE, García-Rentería J, Rendón-Félix J, Salazar-Parra M, et al. Evaluación del
estado nutricional al ingreso hospitalario y su asociación con la morbilidad y mortalidad en pacientes mexicanos. Nutr Hosp.
;33(4):872–8. DOI: 10.20960/nh.386
Montejo González JC, Culebras Fernández JM, García de Lorenzo y Mateos A. Recomendaciones para la valoración nutricional del
paciente crítico. Rev Méd Chile. 2006;134:1049–56. https://scielo.conicyt.cl/pdf/rmc/v134n8/art16.pdf
Veramendi-Espinoza LE, Zafra-Tanaka JH, Salazar-Saavedra O, Basilio-Flores JE, Millones-Sánchez E, Pérez-Casquino GA, et al.
Prevalencia y factores asociados a desnutrición hospitalaria en un hospital general; Perú, 2012. Nutr Hosp. 2013;28(3):1236–43. DOI:
3305/nh.2013.28.4.6390
Savino P. Desnutrición hospitalaria: grupos de soporte metabólico y nutricional Segunda parte. Rev Colomb Cir. 2012;27:146–57.
http://www.scielo.org.co/pdf/rcci/v27n2/v27n2a7.pdf
Rabito EI, Mialich MS, Martínez EZ, García RWD, Jordao AAJ, Marchini JS. Validation of predictive equations for weight and height using
a metric tape. Nut Hosp. 2008;23(6):614–8. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19132271/
Balode A, Stolarova A, Villerusa A, Zepa D, Kalnins I, Vētra J. Estimation of body weight and stature in Latvian hospitalized seniors.
Papers on Anthropology. 2015 Oct 21;24(2):27–36. DOI: 10.12697/poa.2015.24.2.03
Chumlea WC, Shumei, Guo S, Steinba Ugh ML. Prediction of stature from knee eight for black and white adults and children with
application to mobility-impaired or handicapped persons. Journal of the American Dietetic Association. 1994;94(12):1385–91.
https://doi.org/10.1016/0002-8223(94)92540-2
Martin O, Hernández RA. Predictive equations body weight for Venezuelan adults. Antropo [Internet]. 2013;29:133–40. Available from:
www.didac.ehu.es/antropo
Ćalasan M, Abdel Aleem SHE, Zobaa AF. On the root mean square error (RMSE) calculation for parameter estimation of photovoltaic
models: A novel exact analytical solution based on Lambert W function. Energy Conversion and Management. 2020 Apr 15;210. DOI:
1016/j.enconman.2020.112716
Matos Chamorro RA. Evaluación de modelos matemáticos de GAB y BET en la descripción de isotermas de sorción de oca (Oxalis
tuberosa mol.) y algunos derivados. [Huancayo - Perú]; 1993.
Bland JM, Altman DG. Statistical methods for assessig agreement between two methods of clinical measurement. Lancet. 1986;307–10.
https://www-users.york.ac.uk/~mb55/meas/ba.pdf
Osuna-Padilla IA, Borja-Magno AI, Leal-Escobar G, Verdugo-Hernández S. Validación de ecuaciones de estimación de peso y talla con
circunferencias corporales en adultos mayores Mexicanos. Nutr Hosp. 2015;32(6):2898–902. DOI: 10.3305/nh.2015.32.6.9760
Bland JM, Altman DG. Comparing methods of measurement: why plotting difference against standard method is misleading. Lancet.
;346:1085–7. doi=10.1.1.383.8972
Bland M, Altman D. Measuring agreement in method comparison studies. Statistical Methods in Medical Research. 1999;8(1):135–60.
DOI: 10.1177/096228029900800204
Mantilla Hernández JC, Cárdenas Durán N, Jácome Bohórquez JM. Estimation of Height from Measurements of the Tibia in Colombian
Population. Int J Morphol. 2009;27(2):305–9. https://scielo.conicyt.cl/pdf/ijmorphol/v27n2/art04.pdf
Santana Probén S. El problema de la comparación de métodos. El caso de los errores proporcionales e iguales. Rev Cubana Aliment Nutr . 2013;23(1):179–92. http://www.revalnutricion.sld.cu/index.php/rcan/article/view/264/255
Cardemil F. Comparison analysis and applications of the Bland-Altman method: correlation or agreement? Medwave. 2017 Jan
;17(01):1–6. DOI: 10.5867/medwave.2016.01.6852
Rativa D, Fernandes BJT, Roque A. Height and Weight Estimation from Anthropometric Measurements Using Machine Learning
Regressions. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine. 2018 Mar 28;6. DOI: 10.1109/JTEHM.2018.2797983
Myles PS, Cui J. Using the Bland-Altman method to measure agreement with repeated measures. Vol. 99, British Journal of Anaesthesia.
Oxford University Press; 2007. p. 309–11. DOI: 10.1093/bja/aem214
Möller S, Debrabant B, Halekoh U, Petersen AK, Gerke O. An extension of the bland–altman plot for analyzing the agreement of more
than two raters. Diagnostics. 2021 Jan 1;11(54):1–12. DOI: 10.3390/diagnostics11010054
Doğan NÖ. Bland-Altman analysis: A paradigm to understand correlation and agreement. Turkish Journal of Emergency Medicine. 2018
Dec 1;18(4):139–41. DOI: 10.1016/j.tjem.2018.09.001
Ferreira Melo AP, Kuerten de Salles R, Kunradi Vieira FG, Gonçalves Ferreira M. Methods for estimating body weight and height in
hospitalized adults: a comparative analysis. Rev Bras Cineantropom Desempenho Hum. 2014;16(4):475–84. DOI: 10.5007/1980-
2014v16n4p475
Rabito EI, Vannucchi GB, Marques V, Suen M, Lopes L, Neto C, et al. Weight and height prediction of immobilized patients. Rev Nutr.
;19(6):655–61. https://doi.org/10.1590/S1415-52732006000600002
Souza R, Schimitt De Fraga J, Bertaso C, Gottschall A, Michielin Busnello F, Rabito EI, et al. Anthropometry assessment in the elderly:
estimates of weight and height and agreement between BMI ratings. Rev Bras Geriatr Gerentol. 2013;16(1):81–90. DOI:10.1590/S1809-
Cereda E, Bertoli S, Battezzati A. Height prediction formula for middle-aged (30-55 y) Caucasians. Nutrition. 2010 Nov;26(11–12):1075–
DOI: 10.1016/j.nut.2009.08.024
Bernal-Orozco MF, Vizmanos B, Hunot C, Flores-Castro M, Leal-Mora D, Cells A, et al. Equation to estimate body weight in elderly
Mexican women using anthropometric measurements. Nutr Hosp. 2010;25(4):648–55. DOI: 10.3305/nh.2010.25.4.4508
Borba De Amorim R, Coelho MA, Cruz S, Borges De Souza-Júnior PR, Corrêa Da Mota J, González C. Stimating stature measurements
applied on body mass index in the nutritional assessment of the elderly. Rev Chil Nutr. 2008;35(1):272–9.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Licencia
Derechos de autor 2022 Nutrición Clínica y Dietética Hospitalaria
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Los lectores pueden utilizar los textos publicados de acuerdo con la definición BOAI (Budapest Open Access Initiative)
