子どもの成長に関する多調査研究における体格差データの質の評価

Anthropometric data quality assessment in multisurvey studies of child growth.

• Nandita Perumal
• Sorrel Namaste
• Huma Qamar
• Ashley Aimone
• Diego G Bassani
• Daniel E Roth

抄録

背景:

人口ベースの調査では、世界の幼児における発育阻害（身長-年齢別 z スコア（HAZ）＜-2SD）および消耗（体重-身長別 z スコア（WHZ）＜-2SD）の有病率の傾向を追跡するために、体格測定に関する重要なデータを収集している。しかし、体格測定データの質は調査によって異なり、これが栄養不良の集団ベースの推定値に影響を与える可能性がある。

BACKGROUND: Population-based surveys collect crucial data on anthropometric measures to track trends in stunting [height-for-age z score (HAZ) < -2SD] and wasting [weight-for-height z score (WHZ) < -2SD] prevalence among young children globally. However, the quality of the anthropometric data varies between surveys, which may affect population-based estimates of malnutrition.

目的:

我々は、子どもの健康と栄養状態の多調査分析に使用するために、体格データの質の複合指標を開発することを目的とした。

OBJECTIVES: We aimed to develop composite indices of anthropometric data quality for use in multisurvey analysis of child health and nutritional status.

方法:

我々は、2000年以降のすべての公的に入手可能な人口動態および健康調査（DHS）から、0～59歳の子どもの体組成計データを使用した。1)生年月日の完全性、2)体格測定の完全性、3)身長と年齢の桁の好み、4)出生月による平均HAZの差、5)生物学的にありえない値の割合、および6)HAZとWHZの分布の分散を含む、調査レベルでの体格測定データの質の6つの推奨指標を導出した。主成分因子分析を用いて、HAZとWHZを別々に人間学的データの質の複合スコアを作成した。調査は、国を越えて、また時間の経過とともに、身体測定データの質の指標値が最高（ベスト）から最低（ワースト）までランク付けされた。

METHODS: We used anthropometric data for children 0-59 mo of age from all publicly available Demographic and Health Surveys (DHSs) from 2000 onwards. We derived 6 recommended indicators of anthropometric data quality at the survey level, including 1) date of birth completeness, 2) anthropometric measure completeness, 3) digit preference for height and age, 4) difference in mean HAZ by month of birth, 5) proportion of biologically implausible values, and 6) dispersion of HAZ and WHZ distribution. Principal component factor analysis was used to generate a composite score of anthropometric data quality for HAZ and WHZ separately. Surveys were ranked from the highest (best) to the lowest (worst) index values in anthropometric quality across countries and over time.

結果:

対象となった 145 件の DHS のうち、大多数（145 件中 83 件、57％）はサハラ以南のアフリカで実施された。調査は、HAZの複合指標を用いて、他の調査と比較して、体格データの質が最も高いものから最も低いものまでランク付けされた。最近のDHSの値がわずかに高くなったことは、時間の経過とともに体脂肪測定データの質が改善される可能性があることを示唆しているが、調査間の体脂肪測定データの質には依然として実質的な不均質性が存在している。結果はWHZデータの質の指標についても同様であった。

RESULTS: Of the 145 DHSs included, the majority (83 of 145; 57%) were conducted in Sub-Saharan Africa. Surveys were ranked from highest to lowest anthropometric data quality relative to other surveys using the composite index for HAZ. Although slightly higher values in recent DHSs suggest potential improvements in anthropometric data quality over time, there continues to be substantial heterogeneity in the quality of anthropometric data across surveys. Results were similar for the WHZ data quality index.

結論:

個々の指標の簡略化されたセットを用いた体格測定データの質の複合スコアは、データの質が優れている調査と劣っている調査を効果的に区別することができる。このスコアは、子どもの健康に関する多調査疫学的分析における体格差データの質のばらつきを説明するために使用することができる。

CONCLUSIONS: A composite score of anthropometric data quality using a parsimonious set of individual indicators can effectively discriminate among surveys with excellent and poor data quality. This score can be used to account for variations in anthropometric data quality in multisurvey epidemiologic analyses of child health.

Copyright © The Author(s) on behalf of the American Society for Nutrition 2020.