肥満と治療学ジャーナル

小児肥満 2018: 小児肥満の管理戦略としての筋肉の利用 - アレバロ ハロルド、エル ボスケ大学、コロンビア

メロディ・オムラニナヴァ

子供の肥満は、公衆衛生に関する懸念を引き起こしている。本研究では、イラン北部のサリ全域の小学校 1 年生の子供の肥満率を評価することを目的とした。さらに、子供の肥満の推定に対する母親の生活状況の影響を評価した。この記述的横断研究では、研究対象集団にはサリの小学校 1 年生が含まれていた。サンプリングは、対象生徒レベルで多段階および層別ランダム化によって行われた。身長計とデジタル体重計を使用して、身長と体重が測定された。BMI (ボディマス指数) も計算された。両親の食習慣と社会経済的地位に関する質問票が採用された。データ収集は、質問票の記録だけでなく、両親への電話インタビューを使用して行われた。データの分析は、適切な統計的検定を使用して SPSS で行われた。パス分析には IBM SPSS Amos ソフトウェアが使用された。方法: この記述的横断研究では、研究対象集団にはイラン北部のサリの小学校 1 年生が含まれていた。サンプリングは、対象学生のレベルで多段階および層別ランダム化によって実施されました。身長計とデジタル体重計を使用して、身長と体重を測定した。BMI（ボディマス指数）も計算しました。食習慣と両親の社会経済的地位に関する質問票を使用しました。データ収集は、質問票の記録だけでなく、両親との電話インタビューを使用して実施されました。データ分析は、適切な統計テストを使用して SPSS v.22 で実施されました。パス分析には IBM SPSS Amos ソフトウェアを使用しました。P<0.05 は統計的に有意であると見なされました。評価された症例の 15% が肥満であることが観察されました。肥満症例の BMI と生活習慣の間には関連がありました。パス分析により、患者の体質が子供の肥満に有意な影響を与えることが明らかになりました。この研究では、IBM SPSS Amos ソフトウェアを使用してパス分析方法を使用してデータを分析し、適合度を評価しました。パス分析は因果モデルをテストするために使用され、パターンを因果図として設定する必要があり、探しているものを特定するのに役立ちます。パス分析では決定係数が使用されるため、モデルの適合性を評価することができます。さらに、パス分析で係数パスと呼ばれるベータ重みを使用すると、各変数の効果値を決定することができます。さらに、パス分析により、変数が互いに及ぼす影響のメカニズムを理解し、各変数の影響が直接的または間接的であるかどうかを判断することができます。言い換えると、パス分析は因果プロセスに関する多くの情報をわかりやすく提供します(26)。パス分析法では、テストされたパターンの適合性を調べるためのいくつかの指標があり、その中には、二乗平均誤差近似値（RMSEA）、カイ二乗比対自由度ギャップ（χ^2 /df）、および最終的に有意でない準検定カイ（P≥0.05）は、パス分析における適合モデルの主な指標です。NFI、CFI、GFIなどの他の指標は、パス分析などの構造方程式における最適な適合パターンを表します。結論：私たちの結果は、サリにおける肥満の全体的な有病率が高いことを示唆しており、これは保健システムにおける真剣な考慮、および小児肥満に関する予防アプローチの設計、開発、および実施の必要性を示唆しています。