Is fat mass a better predictor than body mass index of the long-term health consequences of childhood obesity?

تُعدّ التقييمات الدقيقة للسمنة في مرحلة الطفولة أمرًا بالغ الأهمية لفهم وضبط السمنة بفعالية سواء في السياقات السريرية أو على مستوى السكان. ومع ذلك، فإن مؤشر كتلة الجسم (BMI)، والذي يُستخدم على نطاق واسع كمؤشر للسمنة، يُعدّ وسيلة غير دقيقة لتحديد الأطفال الذين يعانون من السمنة والمضاعفات الصحية قصيرة وطويلة الأمد المرتبطة بها، وذلك بسبب ارتباطه الضعيف بكتلة الدهون (FM)، واعتماده المتبقي على الطول، وعدم قدرته على التمييز بين كتلة الدهون والكتلة العضلية. لذا، هناك حاجة ملحة لطرق دقيقة وعملية لتقييم كتلة الدهون مباشرة لدى الأطفال، بدلاً من الاعتماد على مؤشرات غير مباشرة. على الرغم من وجود عدة تقنيات حالياً لقياس كتلة الدهون مثل: تحليل المقاومة الكهربائية الحيوية (Bioelectrical Impedance)، وقياس امتصاص الأشعة السينية مزدوجة الطاقة (DXA)، والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، وتقنية التخفيف بالديوتيريوم، إلا أن هذه الأساليب غالباً ما تكون غير مناسبة للاستخدام الروتيني في الممارسات السريرية أو برامج الصحة العامة، إما بسبب تكلفتها المرتفعة، أو طبيعتها التداخلية، أو دقتها المحدودة على مستوى الفرد. لقد قمتُ بتطوير نموذج تنبؤي تم التحقق من صحته على نطاق واسع، يُمكّن من التنبؤ بدقة بكتلة الدهون لدى الأطفال باستخدام معلومات متوفرة بسهولة مثل الوزن، والطول، والعمر، والجنس، والخلفية العرقية. وقد أظهر هذا النموذج دقة تنبؤية تعادل أو تتفوق على دقة كل من تقنيتي Bioimpedance وDXA، مما يفتح المجال لتطبيق هذا النموذج على قواعد بيانات تاريخية للأطفال (حيث لا تتوفر قياسات مباشرة لكتلة الدهون) تمت متابعتهم في مرحلة البلوغ للتشخيص بالأمراض المزمنة، وذلك بهدف تحديد ما إذا كانت كتلة الدهون في الطفولة أكثر ارتباطًا وتنبؤًا بأمراض السمنة في البلوغ مقارنة بـ BMI الطفولي.

Accurate childhood adiposity assessment is critical for effective assessment and control of obesity both in clinical and population settings. However, body mass index (BMI), the most widely used marker of adiposity, is an inaccurate way of identifying children suffering from obesity and its adverse short- and long-term health consequences due to its; weak association with fat mass (FM), its residual height dependence, and its inability to discriminate between FM and lean mass. Accurate and practical techniques to assess childhood FM itself, rather than relying on proxy markers, are needed. While several methods now exist to assess FM, such as bioelectrical impedance, DXA, MRI, and deuterium dilution, these are generally unsuitable for routine clinical or public health practice due to their associated costs, invasive nature, or limited accuracy in individuals. However, I have developed and extensively validated a model which accurately predicts childhood FM using readily available information on weight, height, age, sex and ethnicity. This model predicts childhood FM at least as accurately as bioimpedance and DXA. This provides a unique opportunity to apply the prediction model to historic child cohorts (where direct childhood FM assessments are not currently available) with adult follow-up for chronic disease diagnoses to investigate whether childhood FM is more strongly associated with, and more predictive of, obesity-related diseases in adulthood than childhood BMI.