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Research has already shown that the maternal anthropometry affects birth weight. The impact on birth weight, body length and head circumference percentiles was not yet investigated. The aim of our observational studies was to develop individualized percentile charts (birth weight, body length and head circumference) for neonates based on maternal weight and height. To achieve this, we analyzed data of 2.2 million newborns stratified by maternal height and weight from the German Perinatal Survey.
The percentiles based on 18 groups stratified by maternal anthropometry for both sexes showed significant differences between identical original percentiles. The differences were up to almost 800 g between identical percentiles for petite and grande mothers. Birth length differed by several centimeters for the same percentiles between groups of short and tall stature mothers, whereas birth head circumference differed up to 1.2 cm.
Our analysis showed that maternal anthropometry has a significant effect on the classification of newborns as LGA (large for gestational age), AGA (appropriate for gestational age) and SGA (small for gestational age). Individualized charts show higher specificity than percentile charts that do not include those data and provide more individual prediction of perinatal risks.
Ziel der vorliegenden Arbeit war es, Assoziationen von Sexualhormonen und anthropometrischen Parametern bei Frauen und Männern aus der Allgemeinbevölkerung zu untersuchen.
Studiendesign und Methodik
Es wurden Querschnittsdaten von 957 Frauen und Männern aus der bevölkerungsbasierten Gesundheitsstudie in Pommern „Study of Health in Pomerania“ (SHIP) verwendet. Assoziationen von Sexualhormonen mit physischen, laborchemischen und bildgebenden Parametern der Anthropometrie wurden in multivariablen Regressionsmodellen für die gesamte Stichprobe analysiert und nach Geschlecht stratifiziert. Sexualhormonmessungen umfassten Gesamttestosteron (TT), freies Testosteron (fT), Estron und Estradiol, Androstendion (ASD), Dehydroepiandrosteronsulfat (DHEAS) und Sexualhormon-bindendes Globulin (SHBG). Zu den anthropometrischen Parametern zählten Body-Mass-Index (BMI), Taillenumfang, Hüftumfang, Taille-zu-Höhe-Verhältnis und Taillen-Hüft-Verhältnis (WHR). Zu den Magnetresonanztomographie basierten Messgrößen zählten viszerales Fettgewebe und subkutanes Fettgewebe. Zu den laborchemisch bestimmten Fettgewebshormonen zählten Leptin und Vaspin.
Ergebnisse
Bei Männern wurden inverse Assoziationen zwischen allen berücksichtigten anthropometrischen Parametern mit TT gefunden: BMI (β-Koeffizient, Standardfehler (SE): -0,159, 0,037), Taillenumfang (β-Koeffizient, SE: -0,892, 0,292), subkutan Fettgewebe (β-Koeffizient, SE: -0,156, 0,023) und Leptin (β-Koeffizient, SE: -0,046, 0,009). Bei Frauen waren TT (β-Koeffizient, SE: 1,356, 0,615) und Estron (β-Koeffizient, SE: 0,014, 0,005) positiv mit dem BMI assoziiert. In Varianzanalysen waren BMI und Leptin bei Männern invers mit TT, ASD und DHEAS assoziiert, jedoch positiv mit Estron. Bei Frauen waren BMI und Leptin mit allen Sexualhormonen positiv assoziiert.
Schlussfolgerung
Zusammenfassend bestätigte und erweiterte die vorliegende Arbeit die zuvor beschriebenen geschlechtsspezifischen Assoziationen zwischen Sexualhormonen und verschiedenen anthropometrischen Parametern für Übergewicht und Adipositas.
Objective: The purpose of this study was to determine the accuracy and reliability of Frankfort horizontal plane identification using displays of multi-planar reconstructed MRI images, and propose it as a sufficiently stable and standardized reference plane for craniofacial structures Materials and Methods: MRI images of 43 adolescent randomly selected subjects were obtained from the longitudinal population based cohort study SHIP-2 using a T1-weighted 3D sequence. Five examiners independently identified the three landmarks that form FH plane. Intra-examiner reproducibility and inter-examiner reliability, correlation coefficients (ICC), coefficient of variability and Bland-Altman plots were obtained for all landmarks coordinates to assess reproducibility. Intra-examiner reproducibility and inter-examiner reliability in terms of location and plane angulation were also assessed. Results: Intra- and inter-examiner reliabilities for X, Y and Z coordinates of all three landmarks were excellent with ICC values ranging from 0.914 to 0.998. Differences among examiners were more in X and Z than in Y dimensions. The Bland–Altman analysis demonstrated excellent intra- as well as inter-examiner agreement between examiners in all coordinates for all landmarks. Intra-examiner reproducibility and inter-examiner reliability of the three landmarks in terms of distance showed mean differences between 1.3 to 2.9 mm, Mean differences in plane angulation were between 1.0° to 1.5° among examiners. Conclusion: This study revealed excellent intra-examiner and inter-examiner reproducibility of Frankfort Horizontal plane through 3D landmark identification in MRI. Sufficiently stable landmark-based reference plane could be used for different treatments and studies.
Die vorliegende Untersuchung legt nahe, dass für den interindividuellen Vergleich der kardiopulmonalen Leistungsfähigkeit die Normalisierung der maximalen Sauerstoffaufnahme auf die Körperzellmasse anderen Normalisierungen vorzuziehen ist, weil die
Körperzellmasse die Summe aller aktiv am Stoffwechsel beteiligten Zellen definiert und daher ein körpermassenunabhängiges Maß darstellt. Nach unseren Analysen scheint die fettfreie Masse aufgrund der hohen Korrelation mit der maximalen Sauerstoffaufnahme bei gleichzeitig niedriger Regressionskonstante die zweitbeste Normalisierungsvariable
zu sein. Die Normalisierung der maximalen Sauerstoffaufnahme auf
das Gesamtkörpergewicht geht mit starken Limitationen einher und kann zu Fehleinschätzungen der kardiopulmonalen Leistungsfähigkeit führen, da verschiedene Körperbestandteile wie die Körperzellmasse, fettfreie Masse und Körperfett im Gesamtkörpergewicht nicht berücksichtigt werden. Insbesondere bei Adipösen kann die kardiopulmonale
Leistungsfähigkeit durch diese Normalisierung systematisch unterschätzt werden. Demnach können körpergewichtsbasierte Indizes, wie zum Beispiel der gebräuchliche BMI, für die Einschätzung der kardiopulmonalen Leistungsfähigkeit nur bedingt genutzt werden. Weiterhin erwiesen sich die Fettmasse und die Körperhöhe
als ungeeignete Normalisierungsvariablen für die kardiopulmonale Leistungsfähigkeit. Zusammenfassend sollte für den interindividuellen Vergleich der kardiopulmonalen Leistungsfähigkeit die Normalisierung der maximalen Sauerstoffaufnahme mit der Körperzellmasse
oder fettfreien Masse erfolgen, anstatt das Gesamtkörpergewicht zu nutzen.
Ein notwendiger nächster Schritt wäre die Untersuchung der klinisch prognostischen Wertigkeit von verschiedenen Normalisierungen in longitudinalen Studien mit klinischen Endpunkten.