Optimalisering van de
beoordeling van
voedingsstatus bij kinderen
Zou een groeicurve op basis van de vetvrije massa
(index) kunnen helpen?
Bacheloropleiding Voeding en Diëtetiek
Afstudeernummer 2016205, 3 juni 2016
Inssaf El Harrak & Angela L. Oosterling
1
Optimalisering van de beoordeling van voedingsstatus bij
kinderen
Zou een groeicurve op basis van vetvrije massa (index) kunnen helpen?
Auteurs
Inssaf El Harrak
Angela Oosterling
500 628 777
500 676 763
Mercatorstraat 46 A
Zeeburgerpad 131
1056 RH Amsterdam
1019 DX Amsterdam
Afstudeernummer
2016205
Opdrachtgever
Dr. P.J.M. Weijs - Lectoraat Gewichtsmanagement
Hogeschool van Amsterdam
Dr. Meurerlaan 8
1067 SM Amsterdam
Praktijkbegeleider
Suzanne van der Plas
Docentbegeleider
Dr. ir. Marielle Engberink
Externe samenwerkingspartners
Lectoraat Bewegingswetenschappen :
Ilse Kat – Coördinator MAMBO
Antoine de Schipper – Onderzoeksmedewerker
2
Voorwoord
Voor u ligt de scriptie ‘Optimalisering van de beoordeling van voedingsstatus bij kinderen. Zou een groeicurve op basis van vetvrije massa (index) kunnen helpen?’ Deze scriptie is geschreven in het kader van het afstuderen aan de opleiding Voeding en Diëtetiek in opdracht van het Lectoraat Gewichtsmanagement van de Hogeschool van Amsterdam (HvA) in de periode februari t/m juni 2016. De Amsterdamse Aanpak Gezond Gewicht (AAGG) is ontstaan om kinderen in Amsterdam op gezond gewicht te krijgen. De AAGG werkt met diverse partijen samen, waaronder het lectoraat Bewegingswetenschappen en het lectoraat Gewichtsmanagement. Hieruit is het MAMBO-project gestart, waaruit ons deel bestond uit het in kaart brengen van de lichaamssamenstelling. De BMI geeft minimale informatie omtrent de voedingsstatus van een kind. Hierdoor is er gekozen om een bijdrage te leveren aan de beoordeling van de voedingsstatus met behulp van de vetvrije massa (VVM) en vetvrije massa index (VVMI). Met deze afstudeerscriptie is er een groeicurve ontwikkeld gebaseerd op de VVM(I). Graag willen wij een aantal mensen bedanken die hebben meegeholpen aan het tot stand brengen van deze afstudeerscriptie. Als eerste willen wij onze docentbegeleider Marielle Engberink bedanken voor haar begeleiding, waardevolle feedback en steun. Wij willen Peter Weijs graag bedanken voor zijn ideeën en hulp bij het vormgeven van de probleemstelling. Verder willen wij Antoine de Schipper en Ilse Kat bedanken voor de betrokkenheid bij de TANITA en begeleiding gedurende de meetdagen. Wij hebben met veel plezier mee gedaan aan het MAMBO-project en willen daarvoor ook alle testafnemers bedanken voor de hartelijkheid! Angela L. Oosterling en Inssaf El Harrak Amsterdam, juni 20163
Samenvatting
Achtergrond: Wegens de ernst van de prevalentie onder- en overgewicht onder (Amsterdamse) kinderen is meer kennis nodig omtrent de interpretatie van het gewicht en de hierbij horende voedingsstatus om interventies op dit gebied te kunnen optimaliseren. Een adequate voedingsstatus is noodzakelijk voor optimale lichamelijke ontwikkeling en functioneren. De vetvrije massa (VVM) en vetvrije massa index (VVMI) zijn van belang bij de beoordeling van de voedingsstatus. Echter ontbreken VVM(I)-referentiewaarden om de voedingsstatus snel, effectief en relatief goedkoop te kunnen evalueren. Doel: Het doel van deze afstudeerscriptie was om een VVM(I)-groeicurve te ontwikkelen, waarvan de afkapwaarden gehanteerd kunnen worden om de voedingsstatus bij kinderen van 6 t/m 12 jaar vast te stellen. Voor de bepaling van een gezond gewicht is naast de BMI, VVM en VVMI eveneens de klinische blik als pilot toegevoegd. Methode: De lichaamssamenstelling van 2667 (1383 jongens, 1284 meisjes) schijnbaar gezonde Amsterdamse basisschool kinderen in de leeftijdscategorie 6 t/m 12 jaar is gemeten met behulp van de TANITA BC 418 MA III. De gemeten en verkregen data is in Excel geordend en naar SPSS (IBM versie 23) geëxporteerd. De VVM- en VVMI- groeicurves zijn ontwikkeld met behulp van het gemiddelde en de afwijkende standaarddeviaties, uitgesplitst naar geslacht en leeftijd. Resultaten: 71,8% en 75,3% van de kinderen van 6 t/m 12 jaar hebben volgens de VVM- en VVMI-afkapwaarden een gezond gewicht. Dit is hoger in vergelijking met de BMI, waarvan 65,9% een gezond gewicht heeft. Meisjes vertoonden een groter verschil dan de jongens tussen diagnostisering van gezond gewicht met de BMI (62,8% en 68,8%) ten opzichte van de VVM (71,7% en 72,0%) en VVMI (74,1% en 76,4%). Overgewicht is het meest gediagnosticeerd met de klinische blik (23,4%) en de BMI (19,1%). Obesitas is het meest gediagnosticeerd met de BMI (9,2%) en de klinische blik (6,9%). De VVM en VVMI toonden naast de categorie gezond gewicht ook bij ondergewicht de hoogste percentage kinderen (respectievelijk 14,1% en 11,2%). Conclusie: De VVM(I)-groeicurve kan bijdragen aan de beoordeling van de voedingsstatus bij kinderen van 6 t/m 12 jaar. Deze zijn gebaseerd op de standaarddeviaties verkregen uit een lichaamssamenstellingsonderzoek in gezonde Amsterdamse kinderen. Uit de resultaten kwam naar voren dat de klinische blik een bijdrage kan leveren als controle bij de beoordeling van de voedingsstatus. Naast cross-validatie om de afkapwaarden te valideren, is er onder kinderen onderzoek nodig naar de gezondheidsrisico’s bij een VVM(I) buiten de normaalwaarden. Verder onderzoek is nodig naar de meest valide methode om de VVM te registreren. Trefwoorden: children, fat free mass, fat free mass index, nutritional status, growth chart, BMI
4
Abstract
Background: The prevalence of under- and overweight in children of Amsterdam is severe. More knowledge is needed to better interpret bodyweight and nutritional status for the optimization of interventions. An adequate nutritional status is essential for optimal development and function of the body. The fat free mass (FFM) and fat free mass index are important for assessing nutritional status. However, the absence of reference values makes it hard to evaluate the nutritional status in a fast, relatively cheap and effective way. Objective: The aim of this study was to develop a FFM(I)-growth chart, of which cut-off values can be used to determine the nutritional status of children ages 6 to 12 y. The clinical observation was added as a pilot in addition to the BMI, FFM en FFMI to determine healthy weight. Methods: Body composition of 2667 Amsterdam children (1383 boys, 1284 girls), ages 6 to 12 y, was measured using a Bioelectrical Impedance Analyzer (TANITA BC 418 MA III). Data was organized in Excel and exported to SPSS (IMB version 23). The FFM(I)-growth charts were developed for both genders with the mean and standard deviation obtained from SPSS. Results: 71,8% and 75,3% of the children, ages 6 to 12 y, are categorized with a healthy weight diagnosed with the FFM and FFMI. This is higher compared to the BMI, of which 65,9% of the children was diagnosed with a healthy weight. Girls have a greater difference than the boys between diagnosing a healthy weight with the BMI (62,8% and 68,8%) compared to the FFM (71,7% and 72,0%) and FFMI (74,1% and 76,4%). Overweight is mostly diagnosed with the clinical observation (23,4%) and the BMI (19,1%). Obesity is mostly diagnosed with the BMI (9,2%) and the clinical observation (6,9%). De FFM and FFMI showed in addition to the category healthy weight also the highest percentage underweight children (14,1% and 11,2%). Conclusion: The FFM(I)-growth chart presented can be used to assess the nutritional status of children ages 6 to 12 y. The reference values are based on the standard deviations, which were obtained from the body composition study in children of Amsterdam. In addition to cross-validation to validate the cut-off values of the FFM(I), research among children is needed to analyze the health risks associated with a FFM(I) outside the normal values. Further research is needed to determine which method is the most valid to measure FFM. Key words: children, fat free mass, fat free mass index, nutritional status, growth chart, BMI
5
Inhoudsopgave
H1. INTRODUCTIE ... 6
1.1 AANLEIDING ... 6
1.2 GROEICURVE & BODY MASS INDEX (BMI) ... 7
1.3 KLINISCHE BLIK ... 7 1.4 BEOORDELING VOEDINGSSTATUS MET BEHULP VAN DE VVMI(I) ... 8 1.5 VVMI(I) ... 8 1.6 PROBLEEMSTELLING ... 8 H2. METHODE & MATERIALEN ... 9
2.1 AMSTERDAMSE AANPAK GEZOND GEWICHT EN ONDERZOEKSOPZET………9 2.2 ONDERZOEKSPOPULATIE………..9 2.3 LICHAAMSSAMENSTELLING METING ... 9 2.4 KLINISCHE BLIK……….10
2.5
DATA-ANALYSE ... 10 H3. RESULTATEN ... 113.1 KARAKTERISTIEKEN ONDERZOEKSPOPULATIE……….……….11
3.2 DE VVM- EN VVMI-GROEICURVE………..12
3.3 VVM(I)-AFKAPWAARDEN……….14
3.4 VERGELIJKING KLINISCHE BLIK, BMI, VVM EN VVMI…...……….15
H4. DISCUSSIE ... 18
4.1 VVM(I)-AFKAPWAARDEN………18
4.2 VVM(I)-CORRELATIES………..……..………...18
4.3 VVM(I) PER POPULATIEGROEP ... 19
4.4 VERGELIJKING KLINISCHE BLIK, BMI, VVM EN VVMI…..………..19
4.5
STERKE PUNTEN ... 21 4.6 KRITIEKE PUNTEN ... 21 H5. CONCLUSIE ... 22 H6. AANBEVELINGEN ... 23 LITERATUURLIJST ... 24 BIJLAGEN ... 28BIJLAGE I. BMI-AFKAPWAARDEN EN WHO-GROEIDIAGRAMMEN…..………28
6
H1. INTRODUCTIE
1.1 Aanleiding Landelijk heeft 14% van de jeugd in de leeftijdscategorie 2 t/m 21 jaar overgewicht, waarvan 2% lijdt aan obesitas.(1) In Amsterdam ligt dit percentage hoger; van de jeugd lijdt 20% aan overgewicht en circa 8% aan obesitas.(2,3) Het percentage overgewicht en obesitas ligt het hoogst in Amsterdam Nieuw-West, Noord en Zuidoost.(2,3) Naast een toename in overgewicht is er eveneens een stijgende lijn te zien in de prevalentie van matig en ernstig ondergewicht bij Amsterdamse kinderen. In een historisch cohortonderzoek zijn er 158.730 lengte en gewichtsmetingen van 112.405 Amsterdamse kinderen geanalyseerd met behulp van de data uit het kinddossier van de Jeugdgezondheidszorg Amsterdam en de Stichting Amsterdamse Gezondheidscentra. In de periode 2009-2013 veranderde de prevalentie matig ondergewicht van 5,9% naar 7,4% en de verwachting is dat deze prevalentie verder zal toenemen naar 11,1% in 2020.(4,5) Beter begrip van het lichaamsgewicht is noodzakelijk voor optimalisering van interventies. Diverse factoren als verschillen in etniciteit, lichaamsbouw en hoeveelheid spiermassa kunnen het gewicht beïnvloeden, zonder dat er daadwerkelijk sprake is van onder- of overgewicht in de vorm van “ongezonde hoeveelheden” vetmassa (VM) of vetvrije massa (VVM) dan wel plaatselijke ophopingen van vet. Dit kan zorgen voor een verkeerde interpretatie, waarbij kinderen onterecht met overgewicht of gezond gewicht bestempeld kunnen worden.(4,6,-10) Volgens de werkgroep van de Jeugdgezondheidszorg (JGZ) kan de vetverdeling, gespierdheid, etniciteit en klinische blik als beslissende factor worden benut om een beter beeld te krijgen van het gewicht.(7)
De afzonderlijke termen ondergewicht, overgewicht en obesitas geven minimale informatie over de toestand van de voedingsstatus en eventuele veranderingen in lichaamssamenstelling.(11) Een adequate voedingsstatus geeft aan of het lichaam over voldoende energie, eiwitten en micronutriënten beschikt om optimaal te kunnen functioneren, tijdens onder andere de opbouw en onderhoud van (nieuwe) weefsels en cellen.(12,13) Dit is in het bijzonder belangrijk voor kinderen.(13) Een inadequate voedingsstatus
door een ongunstige samenstelling van de (essentiële) voedingsstoffen en/of onvoldoende beweging, leidt tot gezondheidsverlies, waaronder ondervoeding, overgewicht, obesitas en/of chronische ziektes.(3,12-18) Bij ondervoeding hoeft er niet altijd sprake te zijn van gewichtsverlies of een verminderde energie-inname. Dit is het geval bij bijvoorbeeld sarcopenie (leeftijd-geassocieerd verlies van VVM en functionaliteit) en secundaire sarcopenie (verlies van VVM, waarbij VM stijgt of gelijk blijft, door onvoldoende beweging, metabole ontregelingen en onvoldoende inname van met name eiwit).(46) Voor de diagnostisering wordt er o.a. gekeken naar de VVMI of skeletspier index.(17) Onduidelijk is nog of een vorm van sarcopenie eveneens bij kinderen kan voorkomen. Ondervoeding kent gevolgen als vermindering van het immuunsysteem, vermindering van de algehele conditie en bij kinderen kent ondervoeding ook gevolgen voor de ontwikkeling op latere leeftijd, bijvoorbeeld het ontwikkelen van een lager IQ en een groeibelemmering.(17-20) Een passende groei van de lichaamssamenstelling is nodig om onder- en overvoeding en het risico op de daarbij horende ziektes te minimaliseren. Er is meer aandacht nodig voor kinderen met een slechte voedingsstatus en de evaluatie hiervan voor een betere ontwikkeling van interventies omtrent gewichtsbevordering.
7
1.2 Groeicurve & Body Mass Index (BMI) Er zijn diverse methoden om de algemene gesteldheid van de voedingsstatus en veranderingen in de lichaamssamenstelling te screenen. In Nederland wordt de groeitoestand van een kind onder de twee jaar beoordeeld met behulp van een groeicurve. Bij kinderen boven de twee jaar wordt er overgestapt op het gebruik van de Body Mass Index (BMI). Binnen een groeicurve is de groei(snelheid) zichtbaar, wat een belangrijke graadmeter is van de gezondheidstoestand van een kind en kan er onderscheid worden gemaakt tussen geslacht, etniciteit, leeftijd en lichaamssamenstelling.(21-24) De groeicurve geeft op deze manier meer informatie weer dan de BMI. Naast de standaard groeicurves bestaan er bovendien aparte groeidiagrammen voor oudere kinderen en voor Turkse, Marokkaanse en Hindoestaanse kinderen, zie tabel 2 in bijlage I.(7,21) In een gewicht-naar-lengtegroei-diagram heeft overgewicht ≥ +1 standaarddeviatie (SD) afwijking en obesitas een ≥ +2 standaarddeviaties (SDS) afwijking.(7) Acute en chronische ondervoeding wordt bij kinderen vrijwel altijd met behulp van de groeicurve gediagnosticeerd.(17,22,25) Acute ondervoeding wordt bij kinderen > 1 jaar bepaald door < -2 SDS voor gewicht/lengte en voor alle kinderen bepaald door > 1 SD afbuigende groeicurve in de afgelopen drie maanden.(17) Chronische ondervoeding wordt bij alle kinderen bepaald door < -2 SDS voor lengte/leeftijd en bij kinderen ≥ 4 jaar bepaald door 0,25 afbuiging in afgelopen jaar voor lengte/leeftijd.(17) Bij gebruik van deze groeicurves moet er echter rekening worden gehouden met het risico tot over- of onderschatting van ondervoeding vanwege verschillen in land-specifieke groeinormen.(25) De BMI wordt als maatstaf gebruikt voor bepaling van onder- en overgewicht bij kinderen van 2 tot 18 jaar, omdat deze praktisch is in gebruik voor grotere groepen, goedkoop en snel. Hiervoor worden voornamelijk de criteria van de International Obesity Task Force gehandhaafd, de zogenoemde Cole criteria, zie tabel 1 in bijlage I.(6) Deze afkapwaarden zijn gebaseerd op een pool aan BMI-data uit diverse landen.(6) Joosten et al 2011. geeft aan dat een passende benadering nodig is om een gezond gewicht te bepalen, waarbij interpretatie van de lichaamssamenstelling en de voedingsstatus in kaart moet worden gebracht om op deze manier een op maat gemaakte interventie te ontwikkelen.(25) Vanwege de ernst die de risico’s als gevolg van een slechte voedingsstatus hebben, moet er kritischer gekeken worden naar de methode van diagnostisering bij kinderen met én zonder overgewicht. 1.3 Klinische Blik Het Signaleringsprotocol Overgewicht in de Jeugdgezondheidszorg geeft aan dat de BMI moet worden aangevuld met de klinische blik voor het vaststellen van de grens normaal gewicht naar overgewicht om het aantal fout-negatieven en fout-positieven te minimaliseren.(26,27) Een subjectief oordeel kan zowel als controle van de meetgegevens dienen als voorspellend werken. De getrainde onderzoeker moet parameters als lichaamsbouw, etniciteit, puberteitsstadium en vetverdeling kunnen beoordelen.(27) Hierin is het algemene oordeel, a: adequaat gevoed, b: vermoeden van ondervoeding of matig ondervoed en c: ernstig ondervoed. Bij fysiek onderzoek wordt er onder andere gekeken naar aanwezigheid van de hoeveelheid spiermassa en vetverdeling.(28-31) Onderzoek is nodig om te bepalen of de klinische blik meerwaarde geeft aan de interpretatie van het gewicht.8
1.4 Beoordeling voedingsstatus met behulp van de VVM(I) Een tool om de voedingsstatus met behulp van informatie omtrent de lichaamssamenstelling snel, effectief en relatief goedkoop te kunnen evalueren is van belang. VVM en VM zijn belangrijk bij het evalueren van de voedingsstatus; als een gevolg van over- en ondervoeding treden er veranderingen op in de hoeveelheid VVM en VM.(32) De lichaamssamenstelling kan worden gemeten door een bio-impedantiemeter (BIA-methode). De BIA-methode geeft meer informatie dan de BMI en is tevens makkelijk in gebruik en relatief goedkoop. Een recente review van 258 studies geeft aan dat het monitoren van de lichaamssamenstelling bij kinderen met behulp van de BIA-methode waardevol kan zijn om de voedingstoestand en de groei van een kind te kunnen beoordelen.(7,33,34) Hierin is met name informatie omtrent de VVM van belang. De VVM is een actief orgaan en kan hierdoor wellicht worden gezien als de beste voorspeller van het energieverbruik.(35) Bovendien verklaart de VVM voor het grootste deel de veranderingen in de ruststofwisseling.(23,35,36) Als er wordt aangenomen dat de VVM de grootste energieverbruiker is, dan is het wellicht mogelijk om de energiebehoefte op basis van de hoeveelheid aanwezige VVM te baseren. Vet heeft een veranderlijke eigenschap, welke te verklaren is met de actuele voedingstoestand of door verschillen in etniciteit.(37) Om die reden is zelfstandig gebruik van de VM mogelijk minder betrouwbaar dan de VVM. De lichaamssamenstelling kan hierdoor incorrect worden vertolkt.(38,39) 1.5 VVM(I) VVM wordt vaak uitgedrukt in percentages van het totale lichaamsgewicht of in totale kilogrammen. VVM kan echter met behulp van een correctie met lengte, wellicht nog meer duidelijkheid geven over de lichaamssamenstelling van een kind in de groei in vergelijking met VVM-waarden in kg.(38,40,41) De lengte heeft namelijk invloed op de interpretatie van de lichaamssamenstelling.(40,42,43) VVM in kilogram, waarbij is gecorrigeerd voor lengte, wordt nader uitgedrukt als de vetvrije massa index (VVMI).(10) Een passende groei van de lichaamssamenstelling is nodig om ondervoeding, overgewicht, obesitas en het risico op de daarbij horende ziektes te minimaliseren. Een extreem lage VVMI weerspiegelt stofwisselingsziektes en een lage VVMI in combinatie met een hoge vetmassa index (VMI) zou mogelijk een onvoldoende insuline secretie kunnen betekenen.(44,45) Een lage VVMI kan bovendien staan voor een lage energie- en eiwitintake en hiermee ondervoeding aanduiden.(41) Een cross-sectionele studie van Kyle et al 2003. onderzocht bij 5629 mensen van 15-98 jaar wat de VVMI was per BMI-categorie; een normale VVMI voor mannen was 16.7-19,8 kg/m2 en voor vrouwen was dat 14.6-16,8 kg/m2.(46) Nakao et al 2003. onderzocht in een cross-sectioneel onderzoek onder 1171 Japanse kinderen in de leeftijdscategorie 3 t/m 11 jaar de normen voor VVMI en VMI. Hieruit kwamen de referentienormen voor VVMI voort: 12,7-13,5 kg/m2 bij jongens en 12.0-13.0 kg/m2 bij meisjes. Om deze norm te bepalenzijn de 25e en 75e percentiel gebruikt. Dit kan worden gecategoriseerd als de
normaalwaarden.(47) Onderzoek is nodig om te toetsen welke van de normen (VVM- dan wel de VVMI-normen) de voorkeur krijgt bij de beoordeling van de voedingsstatus bij kinderen. 1.6 Probleemstelling Om de voedingsstatus van een kind binnen een leeftijdscategorie te beoordelen, is er voor dit afstudeeronderzoek gekozen voor de ontwikkeling van een groeicurve op basis van VVM en VVMI. Eveneens zal er als pilot worden getoetst hoeveel kinderen naar aanleiding van de klinische blik ondergewicht, normaal gewicht, overgewicht of obesitas hebben. Voor deze afstudeerscriptie luidt de probleemstelling als volgt: Welke afkapwaarden met betrekking tot de VVM(I) kunnen gehanteerd worden om de voedingsstatus bij kinderen van 6 tot en met 12 jaar te beoordelen?
9
H2. METHODE & MATERIALEN
2.1 Amsterdamse Aanpak Gezond Gewicht en Onderzoeksopzet De Amsterdamse Aanpak Gezond Gewicht (AAGG) is een vanuit de gemeente Amsterdam een opgericht programma met als doel om alle kinderen op gezond gewicht te krijgen in 2033.(41) Binnen het AAGG-programma valt het MAMBO-project van het lectoraat Bewegingswetenschappen van de Hogeschool van Amsterdam, waarbij het motorisch niveau van de jeugd wordt gevolgd in de tijd.(48) Binnen dit project brengt het lectoraat Gewichtsmanagement de lichaamssamenstelling in kaart.(49) Het MAMBO-project betreft een prospectief cohortonderzoek, waarbij de eerste metingen zijn gestart in maart 2015. Tijdens dit kwantitatief, cross-sectioneel afstudeeronderzoek hebben lichaamssamenstellingmetingen plaatsgevonden van maart t/m april 2016. Voor de data-analyse is eveneens gebruik gemaakt van de lichaamssamenstellingmetingen uit de periode oktober t/m november 2015. Het onderzoek is goedgekeurd door de medisch ethische toetsingscommissie. 2.2 Onderzoekspopulatie Het MAMBO-onderzoek is uitgevoerd bij 13 Amsterdamse basisscholen, geworven door het lectoraat bewegingswetenschappen, in de leeftijdscategorie 6 t/m 12 jaar. De dataset uit de periode maart-april 2016 bestond uit een onderzoekspopulatie van 1444 schijnbaar gezonde basisschoolkinderen (759 jongens en 685 meisjes), afkomstig van negen verschillende basisscholen. De ouders zijn van tevoren ingelicht over het project en hadden de mogelijkheid om een ‘geen instemmingsverklaring formulier’ (no informed consent) in te leveren. De basisschoolkinderen met een maillot, panty, in het gips of met een no-informed consent zijn niet meegenomen in de resultaten. De lichaamssamenstellingen zijn op de basisscholen zelf en blijvend door dezelfde personen gemeten. De dataset uit de periode oktober-november 2015 zijn door een ander afstuderend duo, op eenzelfde wijze gemeten. Tijdens deze periode zijn 1381 schijnbaar gezonde basisschoolkinderen gemeten (706 jongens en 675 meisjes) op zeven verschillende basisscholen. In totaal was er voor deze afstudeerscriptie data beschikbaar van 2696 Amsterdamse kinderen in de leeftijdscategorie 6 t/m 12 jaar. 2.3 Lichaamssamenstelling meting De lichaamssamenstelling is met behulp van één bio-impedantiemeter (BIA) gemeten (TANITA BC 418 MA III), welke beschikbaar is gesteld door het Amsterdam Nutritional Assessment Center (ANAC) van de faculteit Bewegen, Sport en Voeding van de Hogeschool van Amsterdam. Hiermee zijn gewicht (kg), BMI (kg/m2), vet (%), VM (kg) en VVM (kg) in kaart gebracht. Elk kind werd, voorafgaand aan de meting op de TANITA, door een MAMBO-project teamlid zonder schoenen en sokken aan op lengte gemeten met behulp van de SECA-0123 draagbare stadiometer. Deze uitkomst werd ter plekke doorgegeven en ingevoerd in de TANITA. Bij 0,5 cm is er naar boven afgerond. Voorafgaand aan de meting vroeg de Tanita om het gewicht van de kleding in te voeren. Doorgaans is er gekozen voor 200 gram (0,2 kg). De kinderen droegen normaliter sportkleding bestaande uit een (korte)broek en een T-shirt of hemd. Elk kind is gevraagd om stil te staan en om ruimte te creëren tussen de romp en de armen.10
2.4 Klinische blik De klinische blik is na de eerste twee meetdagen als pilot toegevoegd als subjectieve parameter om ondergewicht, normaal gewicht, overgewicht of obesitas te signaleren. Tijdens de meting is er geobserveerd door beide getrainde testafnemers. Om tot een eindoordeel te komen is er gekeken naar, op volgorde: vetverdeling, leeftijd/lengteverhouding en omtrek armen/benen. Bij een vermoeden van overgewicht is er nogmaals gekeken naar vetverdeling (omtrek buik) en omtrek benen/armen. Bij vermoeden van ondergewicht is er nogmaals gekeken naar: houding, ingevallen gelaat, lengte/leeftijd-verhouding en omtrek benen/armen. In Excel is het eindoordeel genoteerd met de cijfers 0, 1, 2 en 3 ( 0-ondergewicht, 1-goed gewicht, 2-overgewicht, 3-obesitas). Het eindoordeel is overeenstemmend tussen beide testafnemers genoteerd. 2.5 Data-analyse Met behulp van het softwareprogramma ‘Termite’ was elke lichaamssamenstelling uitkomst digitaal te zien. In Termite werd voor elk kind een persoonlijke code ingevoerd om de anonimiteit te waarborgen en elke uitkomst een identiteit te geven. Deze code bestond uit de eerste drie letters van de basisschool, de groep waar de kinderen in zaten en afsluitend het Excelnummer uit de leerlingenlijst. Bijvoorbeeld: ‘’VAL G8 06’’ (de Valentijn, groep 8, leerling 6). De gemeten en verkregen data werd in Excel geordend en vervolgens geïmporteerd in SPSS (IBM SPSS STATISTICS 23 - Mac). De parameters van de lichaamssamenstelling zijn via Frequencies en Compare Means als gemiddelde met ± SD in een tabel weergegeven. Via Select Cases kon er per leeftijd en geslacht gekeken worden naar de gemiddeldes. Met behulp van de ‘Independent-Sample T-test’ zijn de verschillen en significantie niveau tussen jongens en meisjes aangetoond. De p-waarde lager dan 0,05 is als significant beschouwd. De klinische blik werd vergeleken met de BMI, VVM en VVMI door nieuwe variabelen aan te maken via Transform: Recode into Different Variabeles. Middels Frequencies waren de percentages per leeftijd, geslacht en klinische blik categorie (ondergewicht, gezond gewicht, overgewicht en obesitas) in een tabel weergegeven. De groeicurves voor VVM en VVMI waren in Word en Excel ontwikkeld met behulp van een 2-D Line chart. In Excel waren de gemiddeldes, -1 SD, -2 SDS, +1 SD en +2 SDS ingevoerd om de lijnen te verkrijgen.11
H3. Resultaten
3.1 Karakteristieken onderzoekspopulatie In totaal is er voor deze afstudeerscriptie data meegenomen van 16 verschillende basisscholen uit de stadsdelen Amsterdam-Noord (n=517), Zuid (n=503), Zuidoost (n=199), Oost (n=220), Nieuw-West (n=512), West (n=372) en Centrum (n=492). In tabel 3 zijn de diverse parameters van de lichaamssamenstelling weergegeven. Het gewicht nam gemiddeld met ± 4,1 kg toe bij de jongens en ± 4,7 kg bij de meisjes van 6 naar 12 jaar. Meisjes in de leeftijdscategorie 8-12 jaar waren zwaarder dan de jongens, waarbij het verschil bij de 10-jarigen significant was (p<0,05). Tevens kwam naar voren dat de VVM(I)-waarden voor alle leeftijden hoger voor jongens uitviel vergeleken met de meisjes (p<0,01). Daarentegen was het vetpercentage voor alle leeftijden hoger voor meisjes in vergelijking met de jongens (p<0,01). Tabel 3. Parameters van de lichaamssamenstelling van 2667 Amsterdamse kinderen van 6 t/m 12 jaar. Categorie/ leeftijd (n = 2667) Totaal gemiddelde ±SD Jongens (n = 1383) gemiddelde ±SD Meisjes (n = 1284) gemiddelde ±SD Gewicht (kg) 6 7 8 9 10 11 12 Lengte (m) 6 7 8 9 10 11 12 BMI (kg/m2) 6 7 8 9 10 11 12 Vet (%) 6 7 8 9 10 11 12 24,5 ± 3,2 (299) 27,2 ± 4,4 (422) 31,5 ± 6,8 (437) 35,2 ± 7,9 (465) 39,7 ± 8,9 (474) 44,0 ± 11,0 (425) 50,6 ± 12,3 (145) 1,22 ± 5,5 1,27 ± 5,8 1,33 ± 6,0 1,39 ± 6,2 1,45 ± 7,0 1,50 ± 7,2 1,56 ± 7,9 16,5 ± 2,1 16,7 ± 2,3 17,6 ± 3,1 18,0 ± 3,2 18,8 ± 3,4 19,4 ± 3,8 20,6 ± 4,1 20,1 ± 5,3 21,2 ± 5,2 22,1 ± 6,0 21,9 ± 6,2 22,2 ± 7,0 23,0 ± 7,8 21,6 ± 7,4 24,6 ± 4,0 (149) 27,4 ± 5.4 (225) 31,0 ± 6.3 (229) 35,5 ± 8,0 (231) 38,9 ± 7.9* (241) 43,7 ± 9.5 (226) 49,3 ± 12.3 (82) 1,22 ± 5,8** 1,27 ± 5,8 1,34 ± 5,6 1,39 ± 5,8 1,44 ± 6,2 1,50 ± 6,9 1,56 ± 8,5 16,4 ± 1,9 16,7 ± 2,4 17,3 ± 2,8* 18,1 ± 3,2 18,5 ± 3,2 19,4 ± 3,5 20,0 ± 3,9* 18,6 ± 3,7** 20,2 ± 5,1** 20,6 ± 5,3** 20,5 ± 6,2* 20,5 ± 6,7** 21,7 ± 7,8** 18,8 ± 6,7** 24,4 ± 4,8 (150) 26,9 ± 4,9 (197) 31,9 ± 7,3 (208) 34,9 ± 7,8 (234) 40,5 ± 9,7 (233) 44,2 ± 12,4 (199) 52,3 ± 12,3 (63) 1,21 ± 5,0 1,27 ± 5,7 1,33 ± 6,4 1,39 ± 6,5 1,45 ± 7,7 1,51 ± 7,5 1,56 ± 7,0 16,6 ± 2,3 16,7 ± 2,2 17,9 ± 3,3 18,0 ± 3,2 19,0 ± 3,5 19,4 ± 4,2 21,3 ± 4,2 21,6 ± 6,2 22,3 ± 5,1 23,7 ± 6,3 23,3 ± 6,0 24,0 ± 6,7 24,5 ± 7,6 25,1 ± 6,912
VM (kg) 6 7 8 9 10 11 12 VVM (kg) 6 7 8 9 10 11 12 VVMI (kg/m2) 6 7 8 9 10 11 12 5,0 ± 2,1 5,9 ± 2,6 7,2 ± 3,6 8,0 ± 4,0 9,2 ± 4,8 10,7 ± 6,3 11,4 ± 6,3 19,4 ± 3,0 21,2 ± 3,2 24,2 ± 3,9 27,2 ± 4,9 30,5 ± 5,3 33,3 ± 6,2 39,3 ± 8,3 13,1 ± 1,4 13,1 ± 1,3 13,6 ± 1,5 14,0 ± 1,9 14,4 ± 1,8 14,7 ± 1,9 16,0 ± 2,6 4,6 ± 1,6** 5,7 ± 2,7* 6,6 ± 3,2** 7,6 ± 4,0 8,3 ± 4,4** 10,0 ± 5,5** 9,7 ± 6,1** 19,9 ± 2,9** 21,6 ± 3,2** 24,4 ± 3,7 27,9 ± 4,9** 30,5 ± 4,6 33,7 ± 5,4 39,6 ± 8,2 13,3 ± 1,3* 13,3 ± 1,3** 13,6 ± 1,4 14,3 ± 1,8** 14,6 ± 1,6* 15,0 ± 1,7** 16,1 ± 2,5 5,4 ± 2,5 6,2 ± 2,4 7,9 ± 3,9 8,4 ± 3,9 10,1 ± 5,0 11,5 ± 7,1 13,5 ± 6,1 19,0 ± 3,1 20,8 ± 3,0 24,0 ± 4,1 26,5 ± 4,9 30,4 ± 5,9 32,9 ± 7,0 38,9 ± 8,4 12,9 ± 1,5 12,9 ± 1,2 13,5 ± 1,6 13,7 ± 1,9 14,3 ± 1,9 14,4 ± 2,1 15,8 ± 2,7 *p<0.05; **p<0.01 voor jongens in vergelijking met meisjes. *(x) = n-waarde 3.2 De VVM- en VVMI-groeicurve In figuren 1a en 1b zijn de VVM-groeicurves weergegeven voor jongens en meisjes van 6 t/m 12 jaar. De afkapwaarden zijn gebaseerd op de SDS, welke zijn uitgesplitst naar leeftijd en geslacht. De middelste lijn (Mean) is het gemiddelde voor de VVM(I), waarbij er omhoog en omlaag wordt afgeweken. Dit zijn de -1 SD, -2 SDS en +1 SD, +2 SDS. In de VVM-groeicurve is een stijgende lijn te zien van 6 tot 12 jaar bij beide geslachten. In figuren 2a en 2b zijn de VVMI-groeicurves voor jongens en meisjes van 6 t/m 12 jaar weergegeven. Figuur 1a. Groeicurve FFM (kg) voor Amsterdamse jongens van 6 t/m 12 jaar 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 6 jr 7 jr 8 jr 9 jr 10 jr 11 jr 12 jr FF M ( k g) LeeftijdJongens
SD -2 SD -1 Mean SD +1 SD +213
Figuur 1b. Groeicurve FFM (kg) voor Amsterdamse meisjes van 6 t/m 12 jaar Figuur 2a. Groeicurve FFMI voor Amsterdamse jongens van 6 t/m 12 jaar Figuur 2b. Groeicurve FFMI voor Amsterdamse meisjes van 6 t/m 12 jaar 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 6 jr 7 jr 8 jr 9 jr 10 jr 11 jr 12 jr FF M ( k g) LeeftijdMeisjes
SD -2 SD -1 Mean SD +1 SD +2 0 5 10 15 20 25 6 jr 7 jr 8 jr 9 jr 10 jr 11 jr 12 jr FFMI LeeftijdJongens
SD -2 SD -1 Mean SD +1 SD +2 0 5 10 15 20 25 6 jr 7 jr 8 jr 9 jr 10 jr 11 jr 12 jr FFMI LeeftijdMeisjes
SD -2 SD -1 Mean SD +1 SD +214
3.3 VVM(I)-afkapwaarden In tabel 4 en 5 zijn de referentienormen gezond gewicht op basis van respectievelijk VVM en VVMI voor jongens en meisjes weergegeven per leeftijdscategorie. Deze referentienormen zijn gebaseerd op -2 SDS (ernstig ondervoed), -1 SD (ondervoed) en +1 SD (overvoeding), +2 SDS (ernstig overvoed). De categorie ‘gezond gewicht of adequaat gevoed’ valt tussen de afkapwaarden ‘ondervoed’ en ‘overvoed’. Tabel 4 Afkapwaarden FFM (kg) op basis van het gemiddelde en SD voor Amsterdamse kinderen 6 t/m 12 jaar gedifferentieerd naar geslacht. Jongens Meisjes Leeftijd ernstig ondervoe dondervoed overvoed ernstig
overvoed ernstig ondervoe d
ondervoed overvoed ernstig overvoed 6 jr 14,18 17,06 22,82 25,70 12,72 15,84 22,07 25,18 7 jr 15,23 18,43 24,83 28,03 14,71 17,75 23,83 26,86 8 jr 17,03 20,74 28,16 31,87 15,78 19,88 28,10 32,20 9 jr 18,09 22,97 32,73 37,61 16,71 21,60 31,38 36,27 10 jr 21,30 25,92 35,16 39,78 18,52 24,45 36,31 42,24 11 jr 23,02 28,37 39,07 44,42 18,94 25,90 39,83 46,79 12 jr 23,08 31,33 47,83 56,08 22,04 30,44 47,26 55,67 Tabel 5. Afkapwaarden FFMI op basis van het gemiddelde en SD voor Amsterdamse kinderen 6 t/m 12 jaar gedifferentieerd naar geslacht. Jongens Meisjes Leeftijd ernstig ondervoe d
ondervoed overvoed ernstig
overvoed ernstig ondervoe d
ondervoed overvoed ernstig overvoed 6 jr 10,74 12,01 14,55 15,82 9,90 11,41 14,43 15,94 7 jr 10,69 11,98 14,57 15,86 10,45 11,68 14,14 15,38 8 jr 10,75 12,19 15,07 16,51 10,32 11,91 15,08 16,67 9 jr 10,68 12,47 16,04 17,82 9,89 11,78 15,58 17,47 10 jr 11,29 12,93 16,22 17,87 10,43 12,35 16,18 18,09 11 jr 11,68 13,35 16,69 18,37 10,16 12,27 16,51 18,62 12 jr 11,04 13,57 18,61 21,14 10,42 13,10 18,46 21,14
15
3.4 Vergelijking klinische blik, BMI, VVM en VVMI In tabel 6 zijn de categorieën ondergewicht, gezond gewicht, overgewicht en obesitas vergeleken met de klinische blik, BMI, VVM en VVMI per geslacht en leeftijdscategorie 6 t/m 12 jaar. De BMI, VVM en VVMI zijn bij 2667 kinderen gemeten, waarvan 958 kinderen (502 jongens, 451 meisjes) zijn getoetst op de klinische blik. Gemiddeld had 30,7% van de jongens in de leeftijdscategorie 9 t/m 11 jaar volgens de BMI overgewicht of obesitas. De klinische blik had een overeenkomstige percentage van 35,4%. Voor de meisjes viel het hoogste percentage overgewicht of obesitas (35%) onder de 8, 10 en 12 jarigen. De klinische blik gaf een soortgelijk percentage van 39,1%. De VVM en VVMI gaf gemiddeld een lager percentage overgewicht en obesitas aan voor beide geslachten in bovengenoemde leeftijdscategorieën. Namelijk, 15,2% en 15,1% voor respectievelijk VVM en VVMI voor de jongens van 9 t/m 11 jaar. De VVM en VVMI gaven respectievelijk een percentage van 12,7% en 13% bij de meisjes van 8, 10 en 12 jaar. De meeste kinderen zijn gecategoriseerd met ondergewicht bij gebruik van de VVM en VVMI, respectievelijk 13,6% en 10,4% voor jongens en 13,8% en 11,3% meisjes. De klinische blik gaf voor ondergewicht een gemiddeld percentage van 9,9% voor jongens en 8,7% voor meisjes. De BMI gaf met 5% voor jongens en 6,5% voor meisjes het laagste aantal kinderen met ondergewicht aan. Op basis van de VVMI hadden 10-12 jarige jongens het hoogste percentage ondergewicht met gemiddeld 13%. Meisjes van 7, 8 en 10 jaar hadden het hoogste percentage ondergewicht van gemiddeld 14,1%. De BMI gaf voor 10-12 jarige jongens een gemiddeld percentage ondergewicht van 5,4% en voor 7, 8 en 10 jarige meisjes een percentage van 5,9%. Tabel 6. Vergelijking van de categorieën ondergewicht, gezond gewicht, overgewicht en obesitas op basis van de klinische blik, BMI, VVM (kg) en VVMI uitgedrukt in percentages per geslacht en leeftijdscategorie (6 -12 jaar) Klinische blik n=958 n=2667 BMI n=2667 VVM n=2667 VVMI 6 jaar jongens Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 6 jaar meisjes Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 8,3 (3) 86,1 (31) 5,6 (2) - 10,8 (4) 56,8 (21) 24,3 (9) 8,1 (3) 3,4 (5) 79,9 (119) 12,1 (18) 4,7 (7) 6,7 (10) 63,3 (95) 20,7 (31) 9,3 (14) 9,4 (14) 75,8 (113) 12,1 (18) 2,7 (4) 10,0 (15) 77,3 (116) 7,3 (11) 5,3 (8) 9,4 (14) 78,5 (117) 5,4 (8) 6,7 (10) 8,7 (13) 76,7 (115) 10,7 (16) 4,0 (6) 7 jaar jongens Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 7 jaar meisjes Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 16,7 (13) 62,8 (49) 16,7 (13) 3,8 (3) 10,9 (6) 58,2 (32) 30,9 (17) - 5,3 (12) 73,8 (166) 15,1 (34) 5,8 (13) 4,6 (9) 69,5 (137) 18,3 (36) 7,6 (15) 16,4 (37) 70,2 (158) 10,2 (23) 3,1 (7) 13,7 (27) 73,1 (144) 9,6 (19) 3,6 (7) 9,3 (21) 81,8 (184) 5,8 (13) 3,1 (7) 14,2 (28) 71,6 (141) 10,7 (21) 3,6 (7) 8 jaar jongens Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 8 jaar meisjes Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 12,8 (11) 61,6 (53) 22,1 (19) 3,5 (3) 11,0 (10) 52,7 (48) 29,7 (27) 6,6 (6) 4,4 (10) 71,6 (164) 16,6 (38) 7,4 (17) 4,8 (10) 60,1 (125) 18,8 (39) 16,3 (34) 13,5 (31) 74,7 (171) 9,2 (21) 2,6 (6) 15,4 (32) 71,2 (148) 9,6 (20) 3,8 (8) 10,0 (23) 76,4 (175) 9,6 (22) 3,9 (9) 14,9 (31) 72,1 (150) 9,1 (19) 3,8 (8)16
9 jaar jongens Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 9 jaar meisjes Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 5,9 (4) 63,2 (43) 20,6 14) 10,3 (7) 4,2 (3) 63,9 (46) 29,2 (21) 2,8 (2) 6,1 (14) 66,7 (154) 17,3 (40) 10,0 (23) 6,8 (16) 65,0 (152) 18,4 (43) 9,8 (23) 12,6 (29) 70,6 (163) 13,0 (30) 3,9 (9) 14,5 (34) 70,5 (165) 9,8 (23) 5,1 (12) 4,4 (9) 78,6 (162) 13,1 (27) 3,9 (8) 11,1 (26) 75,2 (176) 9,0 (21) 4,7 (11) 10 jaar jongens Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 10 jaar meisjes Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 10,8 (10) 53,8 (50) 30,1 (28) 5,4 (5) 9,0 (8) 55,1 (49) 22,5 (20) 13,5 (12) 5,0 (12) 64,7 (156) 22,8 (55) 7,5 (18) 8,2 (19) 58,4 (136) 21,9 (51) 11,6 (27) 14,9 (36) 71,4 (172) 10,0 (24) 3,7 (9) 17,2 (40) 66,1 (154) 12,9 (30) 3,9 (9) 13,7 (33) 73,0 (176) 9,5 (23) 3,7 (9) 13,3 (31) 71,7 (167) 11,6 (27) 3,4 (8) 11 jaar jongens Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 11 jaar meisjes Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 5,1 (5) 55,1 (54) 32,7 (32) 7,1 (7) 8,3 (6) 68,1 (49) 13,9 (10) 9,7 (7) 6,2 (14) 59,3 (134) 25,7 (58) 8,8 (20) 8,0 (16) 62,8 (125) 19,6 (39) 9,5 (19) 12,8 (29) 72,1 (163) 12,4 (28) 2,7 (6) 16,6 (33) 70.9 (141) 8,0 (16) 4,5 (9) 13,7 (31) 71,2 (161) 11,9 (27) 3,1 (7) 10,6 (21) 75,4 (150) 10,6 (21) 3,5 (7) 12 jaar jongens Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 12 jaar meisjes Ondergewicht Gezond gewicht Overgewicht Obesitas 10,0 (4) 75,0 (30) 5,0 (2) 10,0 (4) 6,5 (2) 48,4 (15) 29,0 (9) 16,1 (5) 4,9 (4) 72 (59) 15,9 (13) 7,3 (6) 6,3 (4) 57,1 (36) 22,2 (14) 14,3 (9) 15,9 (13) 68,3 (56) 12,2 (10) 3,7 (3) 9,5 (6) 82,5 (52) 1,6 (1) 6,3 (4) 12,2 (10) 76,8 (63) 4,9 (4) 6,1 (5) 6,3 (4) 82,5 (52) 4,8 (3) 6,3 (4) *Waarden staan vermeld als percentages % (n) * BMI is op basis van de Cole criteria afkapwaarden, VVM(I) zijn op basis van de SD In tabel 7 zijn de categorieën ondergewicht, gezond gewicht, overgewicht en obesitas vergeleken met de klinische blik, BMI, VVM en VVMI voor alle kinderen totaal en per geslacht. De VVM- en VVMI-afkapwaarden gaven een hoger percentage (respectievelijk 71,8% en 75,3%) gezond gewicht aan in vergelijking met de BMI-afkapwaarden (65,9%). Dit verschil is tevens te zien als er gekeken wordt per geslacht, waarbij de meisjes een groter verschil vertonen, namelijk BMI 62,8% voor meisjes en 68,8% voor jongens tegenover VVM 71,7% voor meisjes en 72,0% voor jongens en VVMI 74,1% voor meisjes en 76,4% voor jongens. Overgewicht is het meest gediagnosticeerd met de klinische blik (23,4%) en de BMI (19,1%). Obesitas is het meest gediagnosticeerd met de BMI (9,2%) in vergelijking met de klinische blik (6,9%). De VVM en VVMI toonden naast de categorie gezond gewicht ook bij ondergewicht het hoogste percentage (respectievelijk 14,1% en 11,2%).17
Tabel 7. Vergelijking van de categorieën ondergewicht, gezond gewicht, overgewicht en obesitas op basis van de klinische blik, BMI, VVM (kg) en VVMI uitgedrukt in percentages per totalen, jongens en meisjes (6-12 jaar).Categorie Klinische blik n=958 n=2667 BMI n=2667 VVM n=2667 VVMI Ondergewicht Totaal Jongens Meisjes 9,3 (89) 10,0 (50) 8,6 (39) 5,8 (155) 5,1 (71) 6,5 (84) 14,1 (376) 13,7 (189) 14,6 (187) 11,2 (295) 10,4 (141) 12,0 (154) Gezond gewicht Totaal Jongens Meisjes 60,4 (579) 62,4 (313) 58,1 (262) 65,9 (1758) 68,8 (952) 62,8 (806) 71,8 (1916) 72,0 (996) 71,7 (920) 75,3 (1989) 76,4 (1038) 74,1 (951) Overgewicht Totaal Jongens Meisjes 23,4 (224) 21,9 (110) 25,3 (114) 19,1 (509) 18,5 (256) 19,7 (253) 10,3 (274) 11,1 (154) 9,3 (120) 9,5 (252) 9,1 (124) 10,0 (128) Obesitas Totaal Jongens Meisjes 6,9 (66) 5,8 (29) 8,0 (36) 9,2 (245) 7,5 (104) 11,0 (141) 3,8 (101) 3,2 (44) 4,4 (57) 4,0 (106) 4,1 (55) 4,0 (51) *Waarden staan vermeld als percentages % (n) * BMI is op basis van de Cole criteria afkapwaarden, VVM(I) zijn op basis van de SD
18
H4. Discussie
4.1 VVM(I)-afkapwaarden Voor deze afstudeerscriptie is er op basis van 2667 schijnbaar gezonde Amsterdamse kinderen van 6 t/m 12 jaar zowel de VVM- als de VVMI-groeicurve ontwikkeld met behulp van de SDS.(50) Deze SDS dienen als afkapwaarden en zijn op basis van -1 SD, -2 SDS, +1 SD en +2 SDS. Met behulp van de ontwikkelde groeicurves is er snel informatie zichtbaar omtrent de voedingsstatus van een kind in vergelijking tot leeftijdsgenoten. De afkapwaarden dragen bij aan de interpretatie van het gewicht door gebruik van de lichaamssamenstelling en de hierbij horende voedingsstatus. Binnen dit afstudeeronderzoek geven de VVM(I)-normaalwaarden een gezond gewicht en een adequate voedingsstatus aan. Een kind kan als ondervoed worden gerekend indien de VVM(I) ≤ -1 SD, door tekorten in energie, eiwit en/of andere voedingsstoffen.(40,51) Kinderen met overgewicht en obesitas kunnen binnen dit onderzoek worden gediagnosticeerd met behulp van de +1 SD en +2 SDS. Bekend is dat kinderen met obesitas over het algemeen meer VVM vertonen in vergelijking met lichtere kinderen.(52) Een lage VVM of VVMI kan duiden op een vorm van sarcopene obesitas of secundaire sarcopenie (VVM-verlies (≤ -1 SD), terwijl VM gelijk blijft of zelfs toeneemt), welke kunnen optreden bij onvoldoende beweging, metabole ontregelingen en onvoldoende inname van met name eiwit.(53,54) Overvoeding of overgewicht wordt gecategoriseerd met een VVM(I) van ≥ +1 SD.(32) Beide afwijkende SDS brengen risico’s met zich mee. 4.2 VVM(I)-correlaties Het gewicht bestaat uit twee componenten, namelijk VM en VVM. VVM is een actief orgaan met een sterke invloed op het totale energieverbruik en is bovendien stabieler dan de hoeveelheid VM.(55) De VVM en VVMI spelen een belangrijke rol in de voorspelling van het metabool syndroom.(23) Uit diverse onderzoeken bleek namelijk dat VVM(I) negatief geassocieerd wordt met de productie van HDL-C en positief geassocieerd met de productie van o.a. triglyceriden.(56-61) Mogelijk geldt deze positieve correlatie tussen VVM(I) en kenmerken van het metabool syndroom eveneens bij kinderen met een verhoogde VVM(I). Wang et al 2012. gaf aan dat de VVM vooral wordt beïnvloed door lengte.(38) Een kind dat langer is kan namelijk gemiddeld meer VVM hebben dan een leeftijdsgenoot dat korter is.(40) Het is om die reden dat VVM doorgaans hiervoor word gecorrigeerd. VVM en VVMI kunnen echter afzonderlijk van elkaar een duidelijk beeld geven van de gesteldheid van de voedingsstatus en de hierbij horende gezondheidsrisico’s.(11,40) Concluderend is een stijging van zowel de VVM als de VVMI teweegbrengen van belang als doel voor toekomstige interventies, vanwege de verhoging in het energieverbruik en overige positieve correlaties. Belangrijk is om te streven naar de normaalwaarden, vanwege de mogelijke gezondheidsrisico’s die een te hoge of te lage VVM(I) met zich meebrengen.
19
4.3 VVM(I) per populatiegroep Nakao et al 2003. onderzocht in een cross-sectioneel onderzoek onder 1171 Japanse kinderen in de leeftijdscategorie 3 t/m 11 jaar de normen voor VVMI en VMI. Hieruit kwamen de referentienormen voor VVMI (3-11 jaar) voort: 12,7-13,5 kg/m2 bij jongens en 12.0-13.0 kg/m2 bij meisjes. Deze zijn per leeftijdsgroepen van 3-5, 6-8, 9-11 jaar gecategoriseerd. De normen zijn bepaald op basis van het 10e, 25e, 50e, 75e en 90e percentiel.(47) In deze afstudeerscriptie zijn de normen voor VVM en VVMI voor kinderen in de leeftijdscategorie 6 t/m 12 jaar achterhaald. Met behulp van de percentielen van de VVMI zijn de leeftijdsgroepen 6-8 jaar en 9-11 jaar met elkaar vergeleken. Hieruit kwam naar voren dat jongens in de leeftijdscategorie 6-8 jaar gemiddeld overeenkomen (0,2 kg/m2 verschil) met de Japanse jongens. De meisjes van 6-8 jaar daarentegen hebben een hogere VVMI (gemiddeld 1,2 kg/m2 verschil) dan de Japanse meisjes. Voor de leeftijdscategorie 9-11jaar hadden zowel de jongens (0,9 kg/m2 verschil) als de meisjes (1,3 kg/m2 verschil)
gemiddeld een hogere VVMI dan de Japanse jongens en meisjes. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat Aziaten over het algemeen meer VM hebben en dus minder VVM dan overige etniciteiten.(62) Uit een recent cross-sectioneel onderzoek onder 403 Braziliaanse kinderen van 10-14 jaar bleek een gemiddelde VVM van 33,9 kg voor meisjes en 35,0 kg voor jongens.(63) In deze afstudeerscriptie kwam naar voren dat beide geslachten in de leeftijdscategorie 10-12 jaar een gemiddelde VVM van 33,5 kg hadden. Deze is zowel voor de jongens als de meisjes lager dan de Braziliaanse kinderen. Naast de VVM is de VVMI gemeten, respectievelijk 13,9 kg/m2 en 14,2 kg/m2 voor meisjes en jongens. De gemiddelde
lengte was hierbij voor beide geslachten 156 cm.(63) De meisjes en jongens uit dit afstudeeronderzoek hadden een VVMI van respectievelijk 14,8 en 14,9 met een gemiddelde lengte van 150 cm voor beide geslachten. Zowel de meisjes als de jongens hadden een hogere VVMI dan de Braziliaanse kinderen, de gemiddelde lengte was bovendien korter. Hieruit kan worden geconcludeerd dat de gemiddelde VVMI in Amsterdam hoger zit dan bij de Braziliaanse kinderen. Echter, dient er rekening gehouden te worden met het leeftijdsverschil, namelijk 10-14 tegenover 10-12 jaar. Om een conclusie te trekken omtrent de VVM(I)-referentienormen moet er onderscheid worden gemaakt tussen verschillen die diverse etniciteitgroepen met zich meebrengen. Referentienormen dienen per populatiegroep worden opgesteld. 4.4 Vergelijking klinische blik, BMI, VVM en VVMI In dit afstudeeronderzoek zijn de meeste kinderen gecategoriseerd met een gezond gewicht (respectievelijk 71,8% en 75,3%) met behulp van de VVM en VVMI-afkapwaarden in vergelijking tot de BMI (65,9%). Dit geeft aan dat een aantal kinderen mogelijk onterecht met onder- of overgewicht worden bestempeld door verschillen in lichaamssamenstelling. De VVM en VVMI geven mogelijk meer informatie over het gewicht door het te corrigeren voor bijvoorbeeld verschillen in lichaamsbouw en hogere spierpercentages. De VVMI geeft uitsluitsel door een extra correctie voor lengte. Een adequate voedingsstatus heeft invloed op de VVM(I) door een balans in energie, eiwit en overige voedingsstoffen.(17,18,32) Hiermee kan worden gesuggereerd dat de normaalwaarden voor een gezond gewicht gelijk staan met een adequate voedingsstatus. De klinische blik gaf het hoogste percentage overgewicht (23,4%). De vetverdeling is goed zichtbaar met het blote oog, maar ruim zittende kleding geeft mogelijk de illusie van een verhoogde VM. Idealiter zouden de kinderen in minimale kledij en in een klinische setting geëvalueerd moeten worden. Dit was niet het geval voor dit afstudeeronderzoek, waardoor de kinderen in sportkleding zijn geobserveerd. Naast ruim zittende kleding kunnen opgezette buikjes de illusie geven van een verkeerde vetverdeling. De BMI beoordeelde respectievelijk 19,1% en 9,2% van de kinderen met overgewicht en obesitas tegenover 10,3% en 3,8% VVM en 9,5% en 4,0% VVMI. De BMI is gebaseerd op de lengte en het gewicht. Dit geeft veel fout positieven en negatieven door het weglaten van
20
informatie over de lichaamssamenstelling.(3) Echter geven de klinische blik en de BMI een overeenkomende percentage van respectievelijk 23,4% en 19,1%. Het verschil tussen het gebruik van de BMI in vergelijking met de VVM(I) bedraagt gemiddeld 9,2%. Dit houdt in dat indien er gebruik wordt gemaakt van de VVM(I) er mogelijk 9,2% van de kinderen gemist worden in de diagnostisering met overgewicht. Dit suggereert dat het percentage van de kinderen met daadwerkelijk overgewicht alsnog hoger ligt dan gediagnosticeerd met de VVM of VVMI. Een mogelijk verklaring hiervoor is dat er gecorrigeerd is voor factoren die de lichaamssamenstelling beïnvloeden. Echter bestaat er de mogelijkheid dat het ontbreken van de VM invloed heeft op de beoordeling van het totale gewicht en hiermee de uiteindelijke categorisering in onder- of overgewicht. In dit afstudeeronderzoek zijn gemiddeld 14,1% van de kinderen gediagnosticeerd met ondergewicht, wanneer gebruik werd gemaakt van de VVM-afkapwaarden. Bij gebruik van de VVMI is 11,2% van de kinderen met ondergewicht gediagnosticeerd. De klinische blik en de BMI diagnosticeerde respectievelijk 9,3% en 5,8% van de kinderen met ondergewicht. Freedman et al 2005. geeft aan dat kinderen met ondergewicht weinig baat hebben bij diagnose met de BMI.(41)Verschillen in VVM is bij kinderen (< 49e percentiel) groter dan verschillen in VM.(41) Hierdoor
geeft de BMI mogelijk een foutieve beoordeling van het gewicht. Bij de slankere kinderen kan er dus beter gekeken worden naar de VVM, aangezien dit meer informatie geeft. Daarnaast geeft de klinische blik mogelijk meerwaarde aan de beoordeling van de voedingstoestand en zou bij twijfel uitsluitsel kunnen geven. Concluderend, geeft de BMI onvoldoende informatie over de lichaamssamenstelling, wat de optimalisering van interventies omtrent het bevorderen van een gezond gewicht bemoeilijkt. De VVM- en VVMI-afkapwaarden geven meer duidelijkheid over de gesteldheid van het gewicht en geven een schattende beoordeling omtrent de voedingsstatus en mogelijke gezondheidsrisico’s. De groei(snelheid) is een belangrijke graadmeter van de gezondheidstoestand van een kind en is afhankelijk van verschillende factoren zoals leeftijd, geslacht, hormonale veranderingen en voeding.(23,24) Streven naar het gebruik van de VVM(I)-groeicurve is nodig, om toezicht te houden op de voedingsstatus van een kind in de groei en de mogelijke gezondheidsrisico’s die onder- en overvoeding met zich mee brengen. Echter moeten de gezondheidsrisico’s van een te hoge of te lage VVM(I) bij kinderen nog worden onderzocht. Kyle et al 2001. gaf aan dat naast de VVM ook de VM van belang is bij de beoordeling van de voedingsstatus, vanwege het effect van de leeftijd, voedingsinname en beweging op beide onderdelen van het gewicht.(11) Uit dit afstudeeronderzoek kwam naar voren dat bij zelfstandig gebruik van de VVM(I) er mogelijk meer kinderen met een gezond gewicht worden beoordeeld dan de realiteit. Toevoeging van de VM aan de beoordeling van de lichaamssamenstelling kan dit mogelijk voorkomen(7). Onderzoek moet uitwijzen of een combinatie tussen de VVM- en VM-afkapwaarden een geschiktere methode is dan de BMI om onder- en overgewicht te diagnosticeren. Naast onderzoek naar samenhangende gezondheidsrisico’s zou een representatieve steekproef uitsluitsel kunnen geven over welke methode het meest geschikt is in het belang van de gezondheid van het kind.
21
4.5 Sterke punten Vanwege de omvang van de gemeten groep en de locatieverdeling van de gemeten Amsterdamse basisscholen, kan er worden verondersteld dat het gaat om een representatieve weegspiegeling van de Amsterdamse basisschoolkinderen. Door middel van de BIA-methode en toevoeging van de klinische blik zijn er veel gegevens beschikbaar gesteld voor huidig en toekomstig onderzoek. De ontwikkelde VVM(I)-groeicurve zou kunnen bijdragen aan de beoordeling van de voedingsstatus door een betere interpretatie van de lichaamssamenstelling tijdens de groei. Naast het uitwerken van de VVM(I)-afkapwaarden is er binnen deze afstudeerscriptie een pilot gestart, gebruikmakend van de klinische blik. De klinische blik zou mogelijk bij twijfel meerwaarde kunnen geven aan de diagnostisering van onder- of overgewicht. Een representatieve steekproef is echter nodig om te bepalen wat het percentage onder- en overgewicht is, gediagnosticeerd met de klinische blik onder de Amsterdamse basisschoolkinderen. 4.6 Kritieke punten Volgens een recente review blijkt de BIA-methode een aantal beperkingen te hebben. (34) De groei heeft veel effect op de ontwikkeling van de lichaamssamenstelling van een kind. De elektrolytenbalans en hydratatie fluctueert tijdens de groei, wat invloed kan hebben op de uitkomst van de meting.(34) Er zijn van tevoren geen speciale maatregelen genomen om ongeldige metingen als gevolg van uitdroging of elektrolytafwijkingen te voorkomen, echter betrof de gemeten doelgroep schijnbaar gezonde kinderen. Ondanks enkele gebreken, geeft de BIA-methode een aanzienlijke hoeveelheid aan informatie aangaande de lichaamssamenstelling. Dit is waardevolle informatie voor huidig en toekomstig onderzoek. Er is geen onderscheid gemaakt tussen verschillen in etniciteit bij de ontwikkeling van de VVM(I)-groeicurve. Toekomstig onderzoek zal wellicht meer kennis kunnen geven over een mogelijk verband. Daarentegen bestond de onderzoekspopulatie voor deze afstudeerscriptie uit kinderen gemeten in alle stadsdelen van Amsterdam. Amsterdamse basisschool kinderen kennen een melange aan etniciteit, waardoor de groeicurve en daarbij horende afkapwaarden als representatieve referentienormen kunnen worden beschouwd. De groeicurves uit dit afstudeeronderzoek zijn ontwikkeld met behulp van 1 populatie. Crossvalidatie is nodig voor landelijke of internationale doeleinden. Wat betreft de klinische blik is er gekozen om ondergewicht, gezond gewicht, overgewicht en obesitas (respectievelijk 0, 1, 2 en 3 voor de klinische blik) in kaart te brengen. Terugblikkend had de klinische blik voor morbide obesitas (4) mogelijkerwijs meer duidelijkheid gegeven over de grootte van deze groep binnen de Amsterdamse basisschoolkinderen.22
H5. Conclusie
Er is een stijgende lijn te zien in de prevalentie van kinderen met onder- en overgewicht in Amsterdam. Deze kinderen worden in de huidige situatie beoordeeld met behulp van de BMI. Echter geeft de BMI onvoldoende informatie over de gesteldheid van het gewicht. In detail is de VVM en VVMI van belang, vanwege de betrokken gezondheidsrisico’s. In tegenstelling tot de BMI zijn er voor de VVM(I) geen afkapwaarden voor kinderen bekend. Voor deze afstudeerscriptie luid de probleemstelling als volgt: ‘Welke afkapwaarden met betrekking tot de VVM(I) kunnen gehanteerd worden om de voedingsstatus bij kinderen van 6 t/m 12 jaar te beoordelen?’ Als pilot is er getoetst hoeveel kinderen met behulp van de klinische blik ondergewicht, normaal gewicht, overgewicht of obesitas hebben. De VVM(I)-afkapwaarden geven in tegenstelling tot de BMI een alternatieve beoordeling van de categorieën ondergewicht, gezond gewicht, overgewicht en obesitas. De resultaten uit dit afstudeeronderzoek naar de VVM en VVMI hebben geleid tot een bijdrage aan de beoordeling van de voedingsstatus door categorisering in (ernstig) ondervoed, gezond gewicht of adequaat gevoed en (ernstig) overvoed. Met behulp van de VVM(I)-groeicurves kan er mogelijk een betere schatting worden gemaakt van de voedingsstatus van Amsterdamse kinderen in de leeftijdscategorie 6 t/m 12 jaar. Door beoordeling van de voedingstoestand met de VVM(I) kan de gesteldheid van de lichaamssamenstelling worden ingeschat. Bovendien kunnen interventies gebaseerd op gewichtsbevordering geoptimaliseerd worden door het gebruik van de VVM(I)-afkapwaarden. Echter is zelfstandig gebruik van de VVM(I)-afkapwaarden mogelijk onvolledig; met behulp van een samenwerking tussen de VVM en VM kunnen er nieuwe doelen worden gesteld, welke niet uitsluitend op het totale gewicht gericht zijn. Het is belangrijk om kritisch te zijn naar mogelijke gezondheidsrisico’s van veranderingen in de lichaamssamenstelling. Uit dit afstudeeronderzoek kwam naar voren dat de klinische blik een bijdrage kan leveren als controle bij de beoordeling van de voedingsstatus. Voor overgewicht en obesitas ondersteund de klinische blik voornamelijk de resultaten bij gebruik van de BMI. Bij de categorieën ondergewicht en gezond gewicht ondersteund de klinische blik grotendeels de resultaten bij gebruik van de VVM- en VVMI-afkapwaarden. Om de referentienormen geschikt te maken voor bijna alle gezonde kinderen in Nederland, is er een nationale steekproef nodig om de lichaamssamenstelling te analyseren. Deze afstudeerscriptie draagt bij aan de optimalisering van de beoordeling van de voedingsstatus bij kinderen.
23
H6. Aanbevelingen
Aanpassingen omtrent huidige meetmethoden zijn nodig bij de beoordeling van de lichaamssamenstelling en voedingsstatus bij basisschoolkinderen. Er dient kritischer gekeken te worden naar de diagnose van het gewicht vanwege de gezondheidsrisico’s als gevolg van een slechte voedingsstatus. Integratie van de lichaamssamenstelling in de WHO-groeicurves geeft een duidelijker beeld van het gewicht in de groei. Dit onderzoek draagt bij aan de diagnostisering en optimalisering van interventies omtrent gewichtsbevordering vanuit het gebruik van de VVM (kg) en de VVMI (kg/m2). De VVMI kan ingeschakeld worden bij de beoordeling van de voedingsstatus met behulp van de groeicurve en daarbij horende afkapwaardes. Interventies gericht op gewichtsbevordering kunnen worden geoptimaliseerd met een beoordeling van het totale gewicht onderverdeeld in VVM en VM. Er kunnen nieuwe doelen worden opgesteld met gebruik van VM- en VVM-afkapwaarden. Onderzoek naar VM-afkapwaarden bij kinderen is nodig om dit te kunnen realiseren. De VVM en VM kunnen makkelijk worden toegepast in de praktijk. Een stijging van de hoeveelheid VVM en daling van de VM kan een vooruitgang betekenen van de aanpak om het kind op gezond gewicht te krijgen. VVM en VM is makkelijk te meten met behulp van de BIA-methode. Onderzoek naar de VVM(I) in combinatie met VM-afkapwaarden is nodig voor een doorslaggevend eindoordeel over welke methode de meest optimale is in het belang van de gezondheid van het kind. Naast een crossvalidatie door middel van een representatieve (landelijke en/of internationale) steekproef om de afkapwaarden te valideren, is onderzoek nodig naar de gezondheidsrisico’s bij kinderen met een VVM(I), welke buiten de normaalwaarden vallen. Daarnaast moet er gekeken worden naar welke methode het meest valide is om de VVM te kunnen registreren. De BOD POD, diverse BIA-methoden en huidplooimetingen kunnen bij een subgroep van ±100 Amsterdamse kinderen (50 jongens, 50 meisjes) worden onderzocht. Aanbevelingen voor de beroepsgroep De VVM(I)-groeicurve is een eenvoudige en tijdbesparende manier om de voedingsstatus na te gaan bij kinderen van 6 t/m 12 jaar. Diëtisten (en andere zorgverleners in de 1e lijn) kunnen mogelijk met behulp van deze tool een schatting geven van de voedingsstatus. In de praktijk kan er (bij n=1) vanuit een praktisch oogpunt gebruik worden gemaakt van de VVM-groeicurve. Deze is makkelijk in gebruik, doordat de VVM door verschillende BIA-methoden wordt geschat (zelfs de goedkopere varianten). De VVMI moet worden berekend met behulp van een formule. De keuze tussen het gebruik van de VVM of VVMI-groeicurve is afhankelijk per situatie; indien er bij gebruik van de VVM-groeicurve wordt uitgekomen in +1 SD of +2 SDS zou als controle het gebruik van de VVMI-groeicurve optimaal zijn. Om fout-uitwijkingen te vermijden, wordt er geadviseerd om bij grootschalig onderzoek gebruik te maken van de VVMI. Op deze manier kan er meer zekerheid worden gegeven over de lichaamssamenstelling.24
Literatuurlijst
1. Brink CL van den, Blokstra A. Hoeveel mensen hebben overgewicht? In: Volksgezondheid Toekomst Verkenning, Nationaal Kompas Volksgezondheid. 2014.http://www.nationaalkompas.nl/gezondheidsdeterminanten/persoonsgebond en/overgewicht/hoeveel-mensen-hebben-overgewicht/ 2. Programmaplan Aanpak Gezond Gewicht. Gemeente Amsterdam. 2015. https://www.amsterdam.nl/gemeente/organisatie/sociaal/onderwijs-jeugd-zorg/amsterdamse-aanpak/programma/ 3. GGD Amsterdam. Gezondheid in Beeld. Jeugd. Kinddossier JGZ. http://www.ggdgezondheidinbeeld.nl 4. Franssen SJ, van der Wal MF, Jansen P, et al. Onder- en overgewicht bij Amsterdamse kinderen. Ned Tijdsch Geneesk. 2015;159:A8967. 5. Stuurgroep Ondervoeding. Het aantal kinderen met ondergewicht neemt toe. 2016. http://www.stuurgroepondervoeding.nl/no-categories/het-aantal-kinderen-met-ondergewicht-neemt-toe 6. Cole TJ, Bellizzi MC, Flegal KM, et al. Establishing a standard definition for child overweight and obesity worldwide: international survey. BMJ. 2000;320(7244):1240-3. 7. Kist-van Holte JE, Beltman M, Bulk-Bunschoten AMW, et al. Richtlijn: JGZ-richtlijn Overgewicht. 2012. Nederlands Centrum Jeugdgezondheid. https://www.ncj.nl/richtlijnen/jgzrichtlijnenwebsite/details-richtlijn/?richtlijn=10 8. Petri C, Mascherini G, Bini V, et al. Integrated total body composition versus Body Mass Index in young athletes. Minerva Pediatr.2016;68(2)[Epub ahead of print] 9. Vieira AC, Alvarez MM, Marins VM, et al. Desempenho de pontos de corte do índice de massa corporal de diferentes referências na predição de gordura corporal em adolescentes. Cad Saude Publica. 2006;22:1681–90. 10. Wells JCK, Coward WA, Cole TJ, et al.The contribution of fat and fat-free tissue to body mass index in contemporary children and the reference child. Int J Obes 2002;26:1323–28. 11. Kyle UG, Genton L, O’Slosman, et al. Fat-free and fat mass percentiles in 5225 healthy subjects aged 15 to 98 years. Nutrition 2001;17(7-8):534-41. 12. Van den Berg MC, Plas M, Mares W, et al. Evaluatie van de voedingsstatus van Nederlandse patiënten met chronische inflammatoire darmziekten: een pilotonderzoek. Nederlands Tijdschrift voor voeding en diëtetiek. 2014;69(1):S1-S12. 13. RIVM. Ons eten gemeten. Gezonde voeding en veilig voedsel in Nederland. Eerste druk. Houten. Bohn Stafleu Van Loghum. 2004. P. 13,48. 14. RIVM. Voedselconsumptiepeiling. Conclusie. 2010. http://www.rivm.nl/Onderwerpen/V/Voedselconsumptiepeiling/Overzicht_voedselc onsumptiepeilingen/VCP_Basis_7_69_jaar_2007_2010#Conclusie 15. Kwaliteitsinstituut voor de Gezondheidszorg CBO. Richtlijn Diagnostiek en behandeling van obesitas bij volwassenen en kinderen. Kinderen en adolescenten. Utrecht: CBO; 2008. p.51. 16. Overgewicht en obesitas. Gezondheidsraad. 2003. https://www.gezondheidsraad.nl/sites/default/files/03@07N.pdf 17. Stuurgroep Ondervoeding. Dieetbehandelingrichtlijn. 2011. http://www.stuurgroepondervoeding.nl/wp content/uploads/2015/02/ dieetbehandelrichtlijn_ondervoeding 18. WHO. Global Database on Child Growth and Malnutrition. Descrition. Child growth indicators and their interpretation. 2016. http://www.who.int/nutgrowthdb/about/introduction/en/index2.html
25
19. Black MM, Dubowitz H, Krishnakumar A, et al. Early intervention and recovery among children with failure to thrive: follow-up at age 8’. Pediatrics. 2007;120 (1);59-69. 20. Corbett S.S, Drewett RF, Durham M, et al. The relationship between birthweight, weight gain in infancy, and educational attainment in childhood’. Paediatr Perinat Epidemiol.2007; 21(1):57-64. 21. TNO. Groeidiagrammen in PDF-formaat. 2010. https://www.tno.nl/nl/aandachtsgebieden/gezond-leven/prevention-work-health/gezond-en-veilig-opgroeien/groeidiagrammen-in-pdf-formaat/ 22. WHO Multicentre Growth Reference Study Group. WHO child growth standards: length/height-for-age, weight for age, weight-for-length, weight-for-height and body mass index-for-age: Methods and development. Geneva: World Health Organization; 2006. P.306. http://www.who.int/childgrowth/standards/technical_report/en/ 23. Chung S. Body mass index and body composition scaling to height in children and adolescent. Ann Pediatr Endocrinol Metab. 2015;20(3):125–9. 24. Kelly A, Winer KK, Kalkwarf H, et al. Ge-based reference ranges for annual height velocity in US children. J Clin Endocrinol Metab. 2014;99:2104–2112. 25. Joosten KF, Hulst JM. Malnutrition in pediatric hospital patients: current issues. Nutrition. 2011;27(2):133-7. 26. Kist-van Holthe JE, Bulk-Bunschoten AM, Renders CM, et al. Guideline ‘Overweight’ for child health care. Ned Tijdschr Geneeskd. 2013;157(4):A4718 27. Nederlands Jeugdinstituut. Databankrichtlijnen. Het Signaleringsprotocol overgewicht. http://www.nji.nl/nl/Databank/Databank-Richtlijnen/Signaleringsprotocol-Overgewicht-in-de-Jeugdgezondheidszorg 28. Baker JP, Detsky AS, Wesson DE, et al. Nutritional assessment: A comparison of clinical judgement and objective measurements. N Engl J Med. 1982;306(16):969-72 29. Kyle UG, Kossovsky MP, Karsegard VL, et al. Comparison of tools for nutritional assessment and screening at hospital admission: A population study. Clinical Nutrition. 2006;25(3):409-417. 30. Christensson L, Unosson M, Ek AC. Evaluation of nutritional assessment techniques in elderly people newly admitted to municipal care. Eur J Clin Nutr.2002;56:810-8 31. Sungurtekin H, Sungurtekin U, Hanci V, et al. Comparison of two nutrition assessment techniques in hospitalized patients. Nutrition. 2004;20(5):428-32. 32. Bray GA, Redman LM, de Jonge L, et al. Effect of three levels of dietary protein on metabolic phenotype of healthy individuals with 8 weeks of overfeeding. J Clin Endocrinol Metab. 2016;(6):1-8 [Epub ahead of print] 33. Tyrrell VJ, Richards G, Hofman P, et al. Foot-to-foot bioelectrical impedance analysis: a valuable tool for the measurement of body composition in children. Int J Obes Relat Metab Disord. 2001;25:273–8. 34. Kyle UG, Earthman CP, Pichard C, et al. Body composition during growth in children: limitations and perspectives of bioelectrical impedance analysis. ejcn. 2015;69:1298-1305. 35. Westerterp KR, Meijer GA, Kester AD, et al. Fat-free mass as a function of fat mass and habitual activity level. Int J Sports Med. 1992;13(2):163-6. 36. Forbes GB. Human body composition: growth, aging, nutrition, and activity. New York. Eerste druk. New York: Springer-Verlag; 1987. p. 125-168. 37. Daniels SR, Khoury PR, Morrison JA. The utility of body mass index as a measure of body fatness in children and adolescents: differences by race and gender. Pediatric. 1997;99(6): 804-7.
