Os oito subtipos clínicos de pacientes pediátricos com obesidade

A obesidade é uma questão de abrangência mundial. Conheça estudo que classifica os subtipos de pacientes pediátricos com a condição.

A obesidade é um problema de saúde complexo e socialmente significativo que pode afetar diferentes subtipos clínicos e demográficos de pacientes pediátricos de forma diferente. Em um estudo publicado no periódico PLOS Digital Health, pesquisadores categorizaram oito subtipos clínicos de pacientes pediátricos com obesidade, o que pode ajudar os profissionais de saúde a entender melhor a condição da criança e a indicar cuidados mais especializados.  

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Metodologia

Os dados do estudo são provenientes do Pediatric Big Data (PBD) do Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP), um centro médico acadêmico terciário. Os pesquisadores conduziram a coleta de dados através de análise de prontuário eletrônico (electronic health record – EHR).

Foram avaliados se certos padrões de condição temporal associados à incidência de obesidade infantil tendem a se agrupar para caracterizar subtipos de pacientes clinicamente semelhantes.

Resultados de modelagem de análise de classe latente de um estudo prévio conduzido pela mesma equipe já sugeriam a existência de subtipos clínicos de obesidade.

Resultados

Foram obtidos dados de 49.594 crianças com obesidade. Destas, 55,3% eram do sexo masculino, 47% eram brancas e 33,8% negras. Essas crianças tiveram registrado o primeiro escore z do índice de massa corporal (IMC) de 95% ou superior, bem como a consulta imediatamente antes e depois.  

Os pesquisadores utilizaram um algoritmo sequencial de mineração de padrões para identificar um total de 163 condições presentes em, pelo menos, 1% da coorte do estudo. Dessas 163 condições, 80 foram identificadas como mais frequentes entre crianças com obesidade quando comparadas a uma coorte controle de crianças com IMC normal.  

Além disso, a análise de classes latentes foi aplicada para pontuar potenciais subtipos de obesidade formados pelos diagnósticos em padrões de condição temporal mais comuns entre crianças com obesidade. Cada participante foi atribuído ao subtipo para o qual tinha a maior probabilidade de adesão. Os diagnósticos de maior prevalência dentro de cada subtipo foram usados para sua nomenclatura e descrição, conforme abaixo: 

Subtipos clínicos em pacientes pediátricos obesos e características demográficas 

Classe  Subtipo clínico  Características demográficas 
1  Distúrbios respiratórios e do sono (n = 2.336) 
2  Doenças inflamatórias da pele (n = 3.743)  Negros: > 40% 
3  Distúrbios convulsivos (n = 1.266) 

 

Maior prevalência de crianças hispânicas: 12,2% 

Inscrição no Medicaid: 51,3% 

4  Asma (n = 6.446) 

 

Negros: > 50% 

Inscrição no Medicaid: 50,7% 

5  Sem um padrão de morbidade claramente característico (n = 28.821) 
6  Distúrbios gastrointestinais (n = 2.131)  Meninas: 51,9% 
7  Distúrbios do neurodesenvolvimento (n = 1.925)  Meninos: 77,6% 

Inscrição no Medicaid: 57,1% 

8  Sintomas físicos (n = 2.925)  Negros: > 40% 

Medicaid: seguro de saúde americano.  

A probabilidade média de crianças pertencerem ao seu grupo atribuído variou de 70,21% no subtipo sintomas físicos a 89,7% no subtipo distúrbios respiratórios superiores e distúrbios do sono, isto é, os pacientes, em geral, tinham alta probabilidade de associação para uma única classe (> 70%), sugerindo caracterização clínica compartilhada dentro dos grupos individuais.

Conclusão 

Os resultados podem auxiliar o trabalho de pesquisadores e profissionais de saúde pública que buscam abordar o componente de disparidades sociais da obesidade. Para Campbell e colaboradores, autores do artigo, ao compreender melhor as necessidades e a demografia populacional de pacientes pediátricos obesos e as comorbidades que certos pacientes recém-obesos podem ter maior probabilidade de desenvolver, a epidemiologia da obesidade pediátrica pode ser mais bem estudada e os recursos podem ser mais bem alocados para populações carentes.

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Referências bibliográficas: Ícone de seta para baixo
  • Campbell EA, Maltenfort MG, Shults J, Forrest CB, Masino AJ (2022) Characterizing clinical pediatric obesity subtypes using electronic health record data. PLOS Digit Health 1(8): e0000073. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000073