婴幼儿期BMI-for-age Z评分轨迹：GMM与KML的比较及相关的产前和产后因素

背景 早期生长轨迹，尤其出生后前两年，对未来的健康至关重要。然而，在儿童肥胖迅速增加的背景下，描述婴幼儿期BMI-for-age Z评分（BAZ）轨迹、比较最佳建模方法并识别相关风险因素至关重要。 方法 这项前瞻性出生队列研究在2019年至2022年间于山东济南招募参与者。计算儿童在八个时间点（0-24个月）的WHO标准化BAZ评分。使用增长混合模型（GMM）和纵向数据k均值（KML）推导性别特异性BAZ轨迹。使用逻辑回归及五折交叉验证预测3岁时超重风险的可能性（BAZ>1），通过曲线下面积（AUC）比较模型性能。检验轨迹分类与产前和产后因素之间的关联。 结果 本研究共纳入4629对母婴。KML衍生的四类轨迹模型在预测3岁时超重风险方面表现出最佳性能，AUC为0.749，显著优于GMM模型（AUC=0.571）。男性[比值比（OR）=1.314；95%置信区间（CI）：1.098, 1.572]、高出生体重（OR=4.739；95%CI：3.594, 6.250）、多产次（OR=1.265；95%CI：1.003, 1.594）和妊娠期高血压（OR=2.581；95%CI：1.387, 4.801）被确定为高增长轨迹的风险因素。 结论 在我们的研究人群中，KML模型被确定为描绘BAZ轨迹和预测超重风险的更有效方法。此外，男性、高出生体重、多产次和妊娠期高血压被确定为与较高生长轨迹相关的关键产前和产后因素。