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PROCEDIMIENTO PARA LA EVALUACIÓN DE LA ESTANDARIZACIÓN

DE MEDICIONES ANTROPOMÉTRICAS

Sibrián, Ricardo; Palma de Fulladolsa, Patricia

MANUAL

Julio, 2013



Sibrián, Ricardo1 ; Palma de Fulladolsa, Patricia2

MANUAL

Julio, 2013

1. Estadístico del Programa Regional de Sistemas de Información de la Seguridad Alimentaria y Nutricional -PRESISAN2. Directora del Programa Regional de la Seguridad Alimentaria y Nutricional -PRESANCA II

Esta publicación ha sido elaborada por PRESANCA II y PRESISAN

Los contenidos de la misma estánbajo la única responsabilidad de sus autores

y no reflejan en ninguna medida el punto de vista de la Unión Europea y de la SG-SICA

PRESANCA II - PRESISAN /ML-001/2013

TABLA DE CONTENIDO

Introducción 1

Diseño 2

Modelo 2

Cuadro de análisis de varianza 3

Definición del modelo en Epi-Info 4

Ejemplo 1 4

Ejemplo 2 6

Resultados 8

Conclusiones y discusión 10

Referencias 11

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Sibrián, Ricardo; Palma de Fulladolsa, Patricia

INTRODUCCIÓN

Una de las etapas preliminares del trabajo de campo en investigaciones nutricionales es la estandarización de examinadores que miden peso, talla u otra medida antropométrica. Desde mediados de los años 70 los investigadores de campo han capacitado al personal encargado de realizar mediciones antropométricas y evaluada la estandarización de las mediciones mediante la metodología propuesta por Habicht (1974).

Esta metodología con base en procedimientos no-paramétricos fue ilustrada considerando un ejemplo con dos mediciones de talla independientes (M1 y M2) en 10 sujetos (S1,…,S10) por una persona supervisora (E0) y seis personas examinadoras (E1,…,E6) candidatas a estandarizar. La persona E0 fue considerada como el patrón contra quien las mediciones de cada uno de las personas examinadoras (E1,…,E6) es evaluada mediante una comparación no-paramétrica para identificar su exactitud. La igualdad entre las mediciones, la primera y la segunda (M1 y M2), es evaluada mediante una comparación no-paramétrica para identificar precisión de las personas examinadoras en conjunto.

Los cálculos requeridos por la metodología de Habicht pueden realizarse sin ayuda de calculadoras, apoyados por instrumentos auxiliares. Sin embargo, el desarrollo de equipo portátil y de programas de cálculo ha facilitado la aplicación de metodologías más complejas que permiten responder a las evaluaciones de exactitud y precisión, así como consistencia de las mediciones utilizando un número menor de observaciones.

Este documento aborda la evaluación de la estandarización de mediciones mediante un procedimiento paramétrico que requiere la persona estandarizada (E0) y un máximo de cuatro examinadores candidatos a estandarizar (E1, E2, E3 y E4). La persona estandarizada E0 y los examinadores E1, E2, E3 y E4 miden a tres sujetos (S1, S2 y S3) en dos oportunidades independientes (M1 y M2). El procedimiento permite evaluar exactitud, precisión y consistencia de las mediciones realizadas por los candidatos a estandarización con un modelo paramétrico.

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DISEÑO

La evaluación de la estandarización de mediciones usa el modelo de un diseño factorial de bloques aleatorios (FBApq), con “s” sujetos a medir (bloques), por ejemplo tres (s=S1, S2 y S3). Los factores son mediciones (M) y examinadores (E), por un lado, “p” mediciones repetidas independientes, por ejemplo dos (p=M1 y M2), y por el otro, “q” examinadores, por ejemplo cinco (q= E0, E1, E2, E3 y E4, esto es, patrón y cuatro candidatos).

El diseño FBApq permite evaluar precisión con hipótesis (Ho: M1=M2), exactitud con hipótesis (Ho: E0=E1=E2=E3=E4) y consistencia con hipótesis de no interacción entre M y E.

La ausencia de estandarización ocurre cuando la diferencia entre E0 y uno o más examinadores (Ei) es significativa, cuando la diferencia entre M1 y M2 es significativa o cuando existe interacción entre M y E.

El Diagrama 1 muestra el esquema del diseño de las mediciones. En las celdas, mostradas con sombra de color, la variable X significa el valor de la medición de talla, en este caso en milímetros tal como fue analizado por Habicht, y los 3 dígitos que identifican en su orden, el número de la medición (M1 o M2), el número de la persona examinadora (E0, E1, E2, E3 y E4) y el número de sujeto examinado (S1, S2 y S3). Por ejemplo las observaciones X101 y X201 se refieren a las mediciones de talla realizadas en el sujeto S1 en dos ocasiones M1 y M2 por la persona supervisora E0, mientras que las observaciones X113 y X213 se refieren a las mediciones de talla realizadas en el sujeto S3 en dos ocasiones M1 y M2 por la persona examinadora E1.

Diagrama 1Esquema de mediciones

Nivel de medida repetida

“M”M1 M2

Nivel de examinador

“E”E0 E2 E3 E4 E1 E0 E2 E3 E4 E1

Sujetos examinados

S1 X101 X121 X131 X141 X111 X201 X221 X231 X241 X211

S2 X102 X122 X132 X142 X112 X202 X222 X232 X242 X212

S3 X103 X123 X133 X143 X113 X203 X223 X233 X243 X213

Nota: S1, S2 y S3 son los sujetos examinados en dos ocasiones, M1 y M2, por cada examinador E1, E2, E3, E4 y por E0 que es la persona supervisora o patrón.

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MODELO

El modelo Xijm = m + a i + b j + ab ij + p m + e ijm incluye los términos siguientes:Xijm como la medición del sujeto “m” por el examinador “j” en la medida “i”, de las mediciones de talla de X111 hasta X253,m como el promedio general de todas las mediciones de talla (X111 a X253),a i como la diferencia entre las medidas “i” y el promedio general,b j como la diferencia entre el examinador “j” y el promedio general,ab ij como la diferencia entre la medida “i” del examinador “j” y el promedio general,p m como la diferencia entre el sujeto “m” y el promedio general,e ijm como la variación o error de medición de talla de todas las mediciones, X111 hasta X253.

Supuestos1. Independencia de errores o variaciones dentro de cada grupo de mediciones y entre

grupos de mediciones.

2. Normalidad de errores o variaciones dentro de cada grupo de mediciones.

3. Varianzas homogéneas: Varianzas dentro de cada grupo de mediciones iguales.

CUADRO DE ANÁLISIS DE VARIANZA

Las fuentes de variación a evaluar mediante el cuadro de análisis de varianza son: medidas, examinadores e interacción entre M y E con las hipótesis globales de la última columna a la derecha como se muestra en el Cuadro 1.

Cuadro 1Fuentes de variación evaluadas mediante análisis de varianza

Fuente de variación Suma de cuadrados

Grados de libertad

Cuadrado medio Estadístico F* Hipótesis nula, Ho:

Bloques (n sujetos S) SCs GLs=n-1 No interesa

Grupos SCgps GLgps=pq-1

Entre p=2 medidas M SCm GLm=p-1 CMm=SCm/GLm

Fm=CMm/CMdc

M1=M2Precisión

Entre q=5 examinadores E SCe GLe=q-1 CMe=

SCe/GLeFe=

CMe/CMdcEp = E1 = E2 = E3 = E4

Exactitud

Interacción entre M&E (M*E) SCm*e GLm*e=

(p-1)(q-1)CMm*e=

SCm*e/GLm*eFm*e=

CMm*e/ CMdc

(M1-M2)|EP =

(M1-M2)|E1 =

(M1-M2)|E2 =

(M1-M2)|E3 =

(M1-M2)|E4

Consistencia

Dentro de celdas (DC) SCdc GLdc=(pq-1)(n-1)

CMdc=SCdc/GLdc

Total SCtot npq-1

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DEFINICIÓN DEL MODELO EN EPI-INFO

El modelo se ejecuta con el procedimiento REGRESS (en inglés) de la versión 3.5.3 de Epi-Info, indicando como variable dependiente VALOR y como independientes las variables S, M y E con interacción entre M y E, de la forma siguiente:

Archivo: Dexcel5.xls Hoja de trabajo: DataREGRESS valor = (S) (M) (E) M*E

El paréntesis indica que las variables serán tratadas como variables “dummy” con el fin de obtener comparaciones entre medidas y entre el patrón y los examinadores candidatos de estandarización.

EJEMPLO 1

Los resultados del análisis de un ejemplo utilizando los datos de talla en milímetros de Habicht (1974) muestran lo siguiente, incluyendo títulos en inglés dados por el programa:

La programación requerida por el modelo:

Epi Info

Current View: DatosHabicht.xls: Talla-Long(mm)$ Records: 140 Date: 2/11/2013 10:09:13 AM REGRESS Tallamm = (Examinador) (Medida) (Sujeto) Examinador*Medida

Una desviación estándar del error de 5.5 mm es la raíz cuadrada del cuadrado medio de residuos (30.322).

Las fuentes de variación debido a sujetos, mediciones y examinadores en conjunto fueron significativas como se muestra en el Cuadro 2.

Cuadro 2Fuentes de Variación

Fuente de variación (Source)

Grados de libertad (df)

Suma de cuadrados(Sum of Squares)

Cuadrado medio(Mean Square)

Estadístico F(F-statistic)

Regresión (Regression) 22 65344.471 2970.203 97.956

Residuales (Residuals) 117 3547.664 30.322

Total 139 68892.136

El desglose de las fuentes de variación muestra que los sujetos fueron diferentes, como era esperado.

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La comparación entre cada persona examinadora (E1, E2, E3 y E4) y la persona supervisora (E0), indica que únicamente E1 fue exacto, mientras que los demás fueron inexactos (E4 y E5) o potencialmente inexactos (E2, E3 y E6).

Las mediciones M1 y M2 fueron similares, esto es, existe precisión global. Por otra parte, todas las personas examinadoras, excepto E6, fueron consistentes como se observa en el Cuadro 3.

Cuadro 3Regresión Lineal (Linear Regression)

Variable Coeficiente (Coefficient)

Error Estándar

(Std Error)

Prueba F(F-test)

Valor de P(P-Value) Valoración

Examinador (1/0) 2.700 2.463 1.2021 0.275173 Exacto

Examinador (2/0) 4.300 2.463 3.0489 0.083437 Inexacto





Medida (2/1) 1.200 2.463 0.2375 0.626972 Preciso

Sujeto (2/1) 19.643 2.081 89.0739 0.000000 No aplica

Sujeto (3/1) 33.429 2.081 257.9746 0.000000 No aplica

Sujeto (4/1) 31.286 2.081 225.9610 0.000000 No aplica

Sujeto (5/1) -5.500 2.081 6.9834 0.009363 No aplica

Sujeto (6/1) 29.214 2.081 197.0298 0.000000 No aplica

Sujeto (7/1) -5.143 2.081 6.1059 0.014926 No aplica

Sujeto (8/1) 47.429 2.081 519.3038 0.000000 No aplica

Sujeto (9/1) -23.286 2.081 125.1758 0.000000 No aplica

Sujeto (10/1) 28.000 2.081 180.9912 0.000000 No aplica

Examinador (1/0) * Medida (2/1) -3.200 3.483 0.8443 0.360084 Consistente





Examinador (6/0) * Medida(2/1) -6.200 3.483 3.1693 0.077651 Inconsistente

CONSTANTE 826.193 2.232 137027.0845 0.000000 No aplica

Coef. de determinación: r^2= 0.95

Los resultados obtenidos fueron similares con los obtenidos por Habicht.

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EJEMPLO 2

A continuación se ilustra el procedimiento propuesto con tres sujetos y cuatro examinadores candidatos a estandarizar en peso de adultos en kilogramos con báscula de pie. Los datos se recolectaron en forma separada para la primera medición y la segunda medición por parte de todos los examinadores, incluyendo al examinador estandarizado, de acuerdo al siguiente formulario:

Formulario de Estandarización

Grupo: _______________________________________________________________

Examinador: _______________________________________ Código: ______

No. Medida _______________________________________

Lugar: _______________________________________

DÍA MES AÑO

Fecha:

Medida

No. de sujeto Peso Longitud Talla

1 ___ ___ ___ . ___ ___ ___ . ___ ___ ___ ___ . ___

2 ___ ___ ___ . ___ ___ ___ . ___ ___ ___ ___ . ___

3 ___ ___ ___ . ___ ___ ___ . ___ ___ ___ ___ . ___

El Cuadro 4 ilustra con datos el diseño con tres sujetos, cuatro examinadores candidatos a estandarizar y dos mediciones independientes.

Cuadro 4Ilustración del diseño propuesto de estandarización para peso en Kg

Nivel de M (p) M1 M2

Nivel de E (q) E0 E1 E2 E3 E4 E0 E1 E2 E3 E4

S1 79 78 78 78 79 78 76 78 79 79

S2 78 77 79 79 78 79 78 78 78 78

S3 78 79 77 78 78 79 79 77 78 79

Total 235 234 234 235 235 236 233 233 235 236

Promedio 78.3 78.0 78.0 78.3 78.3 78.7 77.7 77.7 78.3 78.7

El resumen de datos para análisis se presenta en el Cuadro 5.

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Cuadro 5Pesos en Kilogramos (Kgs)

obtenidos por los examinadores en el proceso de estandarización

Sujetos(S)

Medida(M)

Examinadores(E)

Peso Kgs(VALOR)

1 1 0 78.0

2 1 0 78.0

3 1 0 79.0

1 1 1 78.0

2 1 1 77.0

3 1 1 79.0

1 1 2 78.0

2 1 2 79.0

3 1 2 77.0

1 1 3 78.0

2 1 3 79.0

3 1 3 78.0

1 1 4 79.0

2 1 4 78.0

3 1 4 78.0

1 2 0 78.0

2 2 0 79.0

3 2 0 79.0

1 2 1 76.0

2 2 1 78.0

3 2 1 79.0

1 2 2 78.0

2 2 2 78.0

3 2 2 77.0

1 2 3 79.0

2 2 3 78.0

3 2 3 78.0

1 2 4 79.0

2 2 4 78.0

3 2 4 79.0

Las mediciones de la primera y la segunda medición se trasladan a un archivo Excel versión 5, de la siguiente forma: La variable “S” se refiere al número de la persona que se pesa. La variable “M” indica el número de la medición, primera y segunda. La variable “E” denota al número de cada examinador, el patrón es identificado como examinador cero (E0) y las personas candidatas a estandarización son E1, E2, E3 y E4. La variable VALOR contiene el peso de cada sujeto.

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La codificación cero permite realizar las comparaciones entre la persona estandarizada y cada una de las personas candidatas a estandarizar. En el caso de la medición M1 y M2 la comparación es directa.

RESULTADOS

El Gráfico 1 muestra los promedios de las mediciones (M1 y M2) y de los examinadores (E0=1, E1=2, E2=3, E3=4 y E4=5).

Gráfico 1Descripción de promedios de medición de los cinco examinadores

El Cuadro 6 de análisis de varianza muestra que las fuentes de variación son no significativas y la estimación de la desviación estándar del error fue de 854 gramos (raíz cuadrada del cuadrado medio de residuales de 0.730 expresada en kilogramos cuadrados).

Cuadro 6Análisis de varianza

Fuente Grados de libertad Suma de cuadrados Cuadrado medio Estadístico F

Regresión 11 3.667 0.333 0.457

Residuales 18 13.133 0.730

Total 29 16.800

Desviación estándar: 854 gramos

En el Cuadro 7 a continuación se ilustran los resultados de la evaluación de la estandarización.

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Cuadro 7Resultados de la evaluación de estandarización

Variable Coeficiente Error Estándar Prueba F Valor de P RESUMEN

S (2/1) 0.100 0.382 0.0685 0.796638 No aplica

S (3/1) 0.200 0.382 0.2741 0.607345 No aplica

M (2/1) 0.333 0.697 0.2284 0.638781 NS (Preciso)

E (1/0) -0.333 0.697 0.2284 0.638781 NS (Exacto)

E (2/0) -0.333 0.697 0.2284 0.638781 NS (Exacto)

E (3/0) 0.000 0.697 0.0000 1.000000 NS (Exacto)

E (4/0) 0.000 0.697 0.0000 1.000000 NS (Exacto)

M (2/1)*E(1/0) -0.667 0.986 0.4569 0.508190 NS (Consistente)



M (2/1)*E(4/0) 0.000 0.986 0.0000 1.000000 NS (Consistente)

CONSTANTE 78.233 0.540 20971.1003 0.000000

NS diferencia no significativa

La evaluación de las fuentes de variación asociadas con la diferencia entre sujetos no es motivo de evaluación, esto es, la evaluación no aplica.

La precisión evaluada mediante la diferencia entre p=2 medidas, resultó que no es significativa (P<0.64), es decir, la medida 1 no es diferente a la medida 2.

La exactitud evaluada mediante la diferencia entre una persona estandarizada (E0) y cada uno de los cuatro candidatos (E1, E2, E3 y E4), resultó ser para todas las diferencias, no significativa (P<0.64, P<0.64, P<1.00 y P<1.00 respectivamente), es decir, todos los examinadores fueron exactos.

La consistencia fue evaluada por la ausencia de interacción entre q-1 candidatos y p medidas. En este caso no se observó interacción entre los q-1 examinadores y las p mediciones, todos los examinadores fueron consistentes (P<0.51, P<0.51, P<0.74 y P<1.00 respectivamente).

En resumen, los resultados de este ejercicio indican que:

• Las diferencias significativas entre sujetos no son de interés; sin embargo, el modelo requiere descontar su variación para la evaluación de los efectos de medida, examinadores y sus posibles interacciones.

• No hay interacción entre M y E, lo cual indica consistencia de los examinadores en las mediciones.

• No hay diferencia entre medidas, lo cual indica precisión de los examinadores en conjunto.

• No hay diferencia entre examinadores, lo cual indica que miden de igual forma que la persona estandarizada. Todos los examinadores fueron estandarizados.

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CONCLUSIONES Y DISCUSIÓN

El procedimiento normalmente utilizado para la evaluación de la estandarización es el propuesto por Habicht (1974). Este procedimiento requiere un número de sujetos suficiente para evaluar exactitud y precisión mediante modelos no-paramétricos.

Uno de los problemas de la ejecución de este procedimiento es el tamaño de los ejercicios de estandarización, especialmente cuando las mediciones se realizan en niños pequeños que manifiestan cansancio a medida que el número de mediciones aumenta.

El procedimiento propuesto limita el número de mediciones del ejercicio al considerar a tres sujetos y cuatro candidatos a estandarizar. Este procedimiento evalúa exactitud, precisión y consistencia de las mediciones por parte de los examinadores. Adicionalmente se obtiene la estimación de la desviación estándar de la medición, la cual es útil para la documentación de la calidad de las mediciones en los estudios de antropometría nutricional.

Otro aspecto importante es el uso de herramientas informáticas como Epi-Info para la realización de los análisis que permiten la evaluación de la estandarización de las mediciones antropométricas.

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REFERENCIAS

• Epi-Info (2012). NCHS-OMS. Atlanta, Estados Unidos de América-Ginebra, Suiza.

• Habicht JP (1974). Estandarización de métodos epidemiológicos cuantitativos sobre el terreno. Boletín de la Oficina Sanitaria Panamericana, 76:375-384.

• Kirk RE (1968). Experimental design: Procedures for the behavioral sciences. Brooks/Cole Publishing Company. Belmont, California, USA.

PRESANCA II - PRESISAN /ML-001/2013



Sibrián, Ricardo1 ; Palma de Fulladolsa, Patricia2

MANUAL

16 pgs. julio, 2013.

Diseño y diagramación: Béatrice Porres, Éclat

1. Estadístico del Programa Regional de Sistemas de Información de la Seguridad Alimentaria y Nutricional -PRESISAN2. Directora del Programa Regional de la Seguridad Alimentaria y Nutricional -PRESANCA II

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