Bezemer, RA

L'Hoir, MP

Reijneveld, Sijmen

van Buuren, Stef

University of Groningen

   University of GroningenPredictie van groei vanaf jonge leeftijd: ‘curve matching’ met de TNO groeivoorspellervan Buuren, Stef; Bezemer, RA; Reijneveld, Sijmen; L'Hoir, MPPublished in:Nederlands Tijdschrift voor GeneeskundeIMPORTANT NOTE: You are advised to consult the publisher's version (publisher's PDF) if you wish to cite fromit. Please check the document version below.Document VersionPublisher's PDF, also known as Version of recordPublication date:2015Link to publication in University of Groningen/UMCG research databaseCitation for published version (APA):van Buuren, S., Bezemer, RA., Reijneveld, S., & L'Hoir, MP. (2015). Predictie van groei vanaf jonge leeftijd:‘curve matching’ met de TNO groeivoorspeller. Nederlands Tijdschrift voor Geneeskunde, 159, [a8530].CopyrightOther than for strictly personal use, it is not permitted to download or to forward/distribute the text or part of it without the consent of theauthor(s) and/or copyright holder(s), unless the work is under an open content license (like Creative Commons).Take-down policyIf you believe that this document breaches copyright please contact us providing details, and we will remove access to the work immediatelyand investigate your claim.Downloaded from the University of Groningen/UMCG research database (Pure): http://www.rug.nl/research/portal. For technical reasons thenumber of authors shown on this cover page is limited to 10 maximum.Download date: 12-11-2019NED TIJDSCHR GENEESKD. 2015;159: A8547 1PERSPECTIEFgelijkbaar groeipatroon. Het gerealiseerde groeipatroon van deze kinderen kan waardevolle inzichten opleveren voor het toekomstige groeipatroon van het kind voor wie men een voorspelling wil maken. Ook kan groeivoorspel-ling helpen bij het vroegtijdig signaleren van een afwij-kende groei of van risicofactoren daarvoor. Een demon-stratieversie van curvematching is geïmplementeerd in de TNO Groeivoorspeller. We bespreken wat de groei-voorspeller doet, de huidige en mogelijk toekomstige toepassingen ervan, en wat de vervolgstappen zijn.Vragen uit de praktijkIn de praktijk kunnen betrokkenen verschillende vragen hebben. De jgz-professional heeft regelmatig vragen als:•	 Gegeven	wat	ik	weet	van	dit	kind,	hoe	zal	het	zich	ver-der ontwikkelen?•	 Hoe	 zeker	 ben	 ik	 van	 de	 toekomstige	 groei	 van	 dit	kind?•	 Als	 ik	niets	doe,	 zal	de	ontwikkeling	dan	ongestoord	zijn?•	 Als	 ik	wel	 iets	 doe,	 zal	 de	 groei	 dan	 gezond	 en	 niet-afwijkend zijn?De ouder van een kind heeft bijvoorbeeld de volgende vragen:•	 Wat	 kan	 er	 gedaan	 worden	 aan	 een	 achterblijvende	groei van mijn kind?•	 Wat	kan	er	gedaan	worden	aan	een	te	snelle	groei	van	mijn kind?•	 Wat	is	de	prognose	als	we	niets	doen?•	 Hoe	zeker	zijn	we	van	deze	prognose?De TNO Groeivoorspeller beoogt te helpen bij het vin-den van antwoorden op deze vragen.tnO grOeiVOOrspellerDe TNO Groeivoorspeller zoekt in groeigegevens van kinderen die lijken op het doelkind, dat wil zeggen: het kind	voor	wie	men	een	voorspelling	wenst.	Aan	de	hand	van de gerealiseerde groei van deze overeenkomende kinderen (‘matches’) maakt de methode een inschatting van de toekomstige groei van het doelkind. Dit principe staat bekend als curvematching.1De definitie van gelijkheid tussen 2 kinderen hangt af van de uitkomst die we willen opsporen of voorspellen. Voor B innen de gezondheidszorg neemt het volgen van de groei en ontwikkeling van kinderen een belangrijke plaats in. Gedurende de eerste 4 levensjaren kent de jeugdgezondheidszorg (jgz) 15 contactmomenten. Dit biedt mogelijkheden om de groei en ontwikkeling van een kind nauwkeurig te monitoren, alert te zijn op afwij-kende groeipatronen en zo nodig vroegtijdig te beginnen met preventieve maatregelen.Het groeidiagram is een centraal instrument in de jgz. Het groeidiagram geeft, bij een gegeven leeftijd, aan hoe de lengte, het gewicht, de BMI of de hoofdomtrek zijn verdeeld in een gezonde populatie. Het groeidiagram maakt het eenvoudig om te bepalen waar een kind staat ten opzichte van zijn of haar leeftijdsgenoten. Lastiger is het te beoordelen of de groeicurve van de persoon, dat wil zeggen: het patroon van metingen bij eenzelfde per-soon op verschillende leeftijden, ‘normaal’ is. Nog moei-lijker is te voorspellen hoe de groei van een kind in de toekomst zal verlopen, of te bepalen wat het effect zal zijn van een interventie om afwijkende groei in een vroeg stadium te voorkomen.In dit artikel belichten we kort een nieuwe techniek waarbij een grote en complexe gegevensverzameling snel doorzoekbaar en analyseerbaar is (‘big data’), het zoge-noemde ‘curve matching’. Curvematching is een gene-rieke techniek die bruikbaar is voor diverse doeleinden. We gaan nader in op een toepassing hiervan die al wat verder is uitgewerkt, namelijk groeivoorspelling. De methode zoekt binnen grote gegevensbestanden met longitudinale groeigegevens naar kinderen met een ver-TNO, afd. Child Health, Leiden.Prof.dr. S. van Buuren, statisticus en psycholoog (tevens: Universiteit Utrecht, FSW, afd. Methoden en Statistiek, Utrecht); dr. M.P. L’Hoir, klinisch pedagoog en psychotherapeut.Hero Benelux, Breda.Ir. R.A. Bezemer, MSc, voedingskundige.Universitair Medisch Centrum Groningen-Rijksuniversiteit Groningen, afd. Gezondheidswetenschappen, Groningen.Prof.dr. S.A. Reijneveld, sociaal geneeskundige en epidemioloog.Contactpersoon: prof.dr. S. van Buuren (stef.vanbuuren@tno.nl).ZoRGPredictie van groei vanaf jonge leeftijd‘CuRvE maTCHING’ mET DE TNo GRoEIvooRSPEllERStef van Buuren, Rianne a. Bezemer, Symen a. Reijneveld en monique P. l’Hoir NED TIJDSCHR GENEESKD. 2015;159: A85472PERSPECTIEFhet vroegtijdig opsporen bijvoorbeeld van kinderen die op 2-jarige leeftijd obees zullen zijn, ligt het voor de hand om de BMI op 2-jarige leeftijd als uitkomstmaat te nemen. Voor het opsporen van hydrocefalus zullen we de hoofdomtrek op de leeftijd van 1 jaar als uitkomstmaat definiëren. En zo zijn er nog meer mogelijkheden. Daar-naast zoekt het model naar gelijkheid in eigenschappen die van invloed zijn of kunnen zijn op de gekozen uit-komstmaat.De groeivoorspeller gebruikt een eenvoudig lineair regressiemodel, waarin – op dit moment – de volgende covariaten zijn opgenomen: geslacht, zwangerschaps-duur, geboortegewicht, meerling, lengte van de vader, lengte van de moeder, etniciteit, roken tijdens de zwan-gerschap, opleiding van de ouders, leeftijd van de moeder en al gerealiseerde groei. Het is bekend dat elk van deze covariaten de groei beïnvloedt. In de praktijk zijn er meer determinanten van groei, zoals het type voeding of melk-voeding en het gewicht van de ouders. Op dit moment worden deze variabelen niet meegenomen.De groeivoorspeller rekent de voorspelde waarde uit voor alle potentiële matches. Uit deze set van kinderen kiest de groeivoorspeller een klein aantal (stel: 10) ‘donoren’ die het meest lijken op het doelkind in termen van de voorspelde score van het regressiemodel. Vervolgens tekent de groeivoorspeller de geobserveerde groeicurven van de 10 dichtstbijzijnde donoren op het groeidiagram. Tezamen suggereren deze curven hoe het doelkind in de toekomst zal groeien. De spreiding tussen de 10 curven geeft de mate van onzekerheid van de voorspelling aan.Binnen de groeivoorspeller kunnen het geslacht en de zwangerschapsduur als stratificatievariabelen worden opgenomen. Dit betekent dat alleen naar matches wordt gezocht binnen de groep kinderen met hetzelfde geslacht of dezelfde zwangerschapsduur.Stratificatie op zwanger-schapsduur verhoogt de kwaliteit van de voorspelling, met name voor de subgroepprematuur geboren baby’s. Stratificatie kan alleen als de databases relatief groot zijn, zodat er voor ieder kind voldoende potentiële donoren zijn. Figuur  Groeidiagram voor de hoofdomtrek van meisjes van 0-15 maanden. Hierin is de al gerealiseerde hoofdomtrek van het doelkind ( ) en de hoofdomtrek van 10 kinderen die op basis van de groeivoorspeller lijken op dit doelkind ( ) weergegeven.SmoCK = Sociaal medisch onderzoek Consultatiebureau Kinderen. NED TIJDSCHR GENEESKD. 2015;159: A8547 3PERSPECTIEFVOOrbeeldDe figuur toont de groeicurve van de hoofdomtrek van een 3 maanden oude baby. In het SMOCK-databestand (SMOCK staat voor ‘Sociaal Medisch Onderzoek Con-sultatiebureau Kinderen’) werden 10 kinderen gevonden die op basis van het beschreven model lijken op het doel-kind,2 en de curven van deze 10 kinderen zijn eveneens getekend. Op basis hiervan verwachten we dat de hoofdomtrek van het doelkind op maand 14 rond de 48 cm zal zijn. Omdat de grijze curven op dat tijdstip dicht bij elkaar liggen (de spreiding is grofweg 47-49 cm), is deze voorspelling behoorlijk nauwkeurig.gegeVensbrOnnenDe huidige versie van de groeivoorspeller gebruikt donorbestanden uit 3 bronnen: de SMOCK-dataset met groeigegevens die afkomstig zijn van 1933 gezonde kin-deren geboren in de periode 1988-1990, een set met gege-vens die verzameld zijn bij 1670 prematuren geboren in de periode 2002-2003 (Pinkeltje-onderzoek), en een set met groeigegevens van 619 op tijd geboren kinderen, eveneens afkomstig uit het Pinkeltje-onderzoek.2,3De lezer vraagt zich mogelijk af of deze gegevens repre-sentatief zijn voor kinderen die nu geboren worden. We weten dat tot de leeftijd van 2 jaar er geen sprake is van een seculaire trend in lengte en BMI.4,5 Dit suggereert dat gegevens uit oude cohorten van zuigelingen nog steeds actueel zijn.Voor het maken van individuele voorspellingen zoeken we naar kinderen met vergelijkbare kenmerken. Zijn die matches representatief voor het kind in kwestie? Door cohorteffecten, zoals veranderde voedingsadviezen, ver-anderd beleid op kinderopvang en onderwijs, of maat-schappelijke veranderingen, kan het gebeuren dat de groei, ondanks gelijke kenmerken, toch anders gaat verlo-pen. We nemen hier aan dat dergelijke cohorteffecten niet optreden.In principe is het ook mogelijk de gegevens uit de eigen praktijk als donorbestand te gebruiken. Dit is nuttig indien de ‘eigen’ kinderen afwijken van de algemene populatie, bijvoorbeeld bij een groep kinderen uit een obesitaskliniek. In de loop der tijd zullen we proberen het aantal gegevensbestanden geleidelijk uit te breiden met gegevens van kinderen en hun ouders uit andere Neder-landse studies. Voorbeelden van relevante bronnen zijn het BeeBOFT-onderzoek, de ‘Generation R’-studie, de ABCD-studie,	 de	 Terneuzen-studie	 en	 de	 PIAMA-stu-die.6-10tOepassingen binnen preVentiePreventie impliceert het signaleren van problemen voor-dat ze daadwerkelijk optreden. Het vroegtijdig signaleren van afwijkingen in de groei is een van de toepassingen, maar het principe is breder toepasbaar. Een paar voor-beelden hiervan zijn:•	 Vroegtijdig	opsporen	van	kinderen	die	op	2-jarige	leef-tijd obees zijn of die een hydrocefalus hebben op de leeftijd van 1 jaar.•	 Volgen	van	de	invloed	van	een	interventie,	zoals	obesi-taspreventie in ziekenhuizen, de eerste of nulde lijn, op de af- of toename van het gewicht, de lengte of de hoofdomtrek van kinderen.•	 Voorspellen	hoe	de	prognose	van	een	ziekte	verandert	na behandeling van de patiënt.•	 Ondersteunen	van	de	algemene	communicatie	of	risi-cocommunicatie met de ouders.•	 Voorspellen	van	de	functionele	achteruitgang	en	mor-biditeit bij ouderen.•	 Monitoren	van	de	bloeddruk	na	een	behandeling.•	 Bepalen	 van	 de	 optimale	 verwijzing	 bij	 mensen	 met	psychiatrische problematiek na een intakegesprek.De belangrijkste voorwaarde voor dergelijke toepassin-gen is het beschikbaar zijn van relevante longitudinale gegevens over de uitkomstmaat en haar determinanten.VerVOlgstappenCurvematching biedt inzicht in de toekomstige groei van een kind en kan helpen bij het vroegtijdig signaleren van een afwijkende groei en bij de vroegtijdige start van pre-ventieve maatregelen. Voordat de techniek voor de prak-tijk bruikbaar is, is meer ervaring met de aanpak nodig. Het uitbreiden van de database met extra groeigegevens en covariaten die van invloed zijn op de groei is gewenst en zal de voorspelling betrouwbaarder maken. Daarnaast zal bepaald moeten worden op welk moment ingegrepen moet worden en een eventuele interventie moet worden geïnitieerd.Curvematching benadert de toekomstige groei van het kind als de verdeling van werkelijke gegevens van de mat-ches. Dit principe blijkt verassend goed te werken voor het aanvullen (imputeren) van ontbrekende gegevens.11 De methode is gevoelig voor lokale afwijkingen van het algehele groeipatroon. We verwachten dat dit een meer-waarde is boven conventionelere voorspeltechnieken, maar we hebben deze verwachting nog niet getoetst. De spreiding van de uitkomsten van de matches geeft een indicatie van de betrouwbaarheid van de voorspelling. Uiteraard is de voorspelling betrouwbaarder naarmate het eindpunt dichter bij het heden ligt. De groeivoorspel-ler is een hulpmiddel. Invloedrijke gebeurtenissen, ziekte, voeding, interventies, trauma et cetera kunnen de prog-nose drastisch beïnvloeden.Er is nog weinig ervaring met het gebruik van de groei-voorspeller in de praktijk. De groeivoorspeller kan kinde-ren signaleren wiens voorspelde curve sterk afwijkt van NED TIJDSCHR GENEESKD. 2015;159: A85474PERSPECTIEFde gemiddelde groeicurve. Bij kinderen in de extremen zal gedurende verloop van tijd een zekere mate van ‘regressie naar het midden’ optreden. De kinderen die zich in de extremen bevinden en hier blijven, zijn daarom interessant. In de toekomst willen we onderzoeken hoe goed de groeivoorspeller kinderen van wie al bekend is dat ze een ziekte hebben, kan opsporen.Het vervolgonderzoek richt zich op het nader uitwerken en gebruiksklaar maken van de technologie. Denk hierbij aan het uitbreiden met meer gegevensbestanden, de kop-peling van het elektronische berichtenverkeer, het ver-snellen van de toepassing en het geschikt maken voor simultaan gebruik, het bouwen van sociale netwerken rond de matches door elektronisch contact tussen het doelkind en de matches, en het versterken van de visuele impact van interventies op de uitkomst door het opne-men van foto’s. De vele positieve reacties uit het veld vormen een stimulans voor het uitwerken van deze ideeën.Belangenconflict en financiële ondersteuning voor dit artikel: S. van Buuren en M.P. L’Hoir ontvingen een onderzoeksubsidie van TNO voor het bouwen van de demonstratieversie; S.A. Reijneveld ontving onderzoeksubsidies voor de Pinkeltje-studie waarop de analyses deels zijn gebaseerd van de onderzoek-stichting van het Beatrix Kinderziekenhuis, de Cornelia-Stichting, de A. Bulk-Child Preventive Child Health Care Research Fund en Hersenstichting Nederland, en onbeperkte onderzoekergeïnitieerde onderzoeksubsidies van FrieslandCampina, Friso Nederland, Abbott en Pfizer Europe. ICMJE-formu-lieren zijn online beschikbaar bij dit artikel.Aanvaard op 10 juni 2015Citeer als: Ned Tijdschr Geneeskd. 2015;159:A8547●>  kijk OOk Op www.nt Vg.nl/a85471 Van Buuren S. Curve matching: a data-driven technique to improve individual prediction of childhood growth. Ann Nutr Metab. 2014;65:227-33. 2 Herngreen WP, van Buuren S, van Wieringen JC, Reerink JD, Verloove-Vanhorick SP, Ruys JH. Growth in length and weight from birth to 2 years of a representative sample of Netherlands children (born in 1988-89) related to socioeconomic status. 3 Bocca-Tjeertes IFA, van Buuren S, Bos AF, Kerstjens JM, Ten Vergert EM, Reijneveld SA. Growth of preterm and full-term children aged 0-4 years: integrating median growth and variability in growth charts. J Pediatr. 2012;161:460-5.e1. 4 Schönbeck Y, Talma H, van Dommelen P, et al. The world’s tallest nation has stopped growing taller: the height of Dutch children from 1955 to 2009. Pediatr Res. 2013;73:371-7. 5 Schönbeck Y, Talma H, van Dommelen P, et al. Increase in prevalence of overweight in Dutch children and adolescents: a comparison of nationwide growth studies in 1980, 1997 and 2009. PLoS ONE. 2011;6:e27608. 6 Scholtens S, Gehring U, Brunekreef B, et al. Breastfeeding, weight gain in infancy, and overweight at seven years of age: the prevention and incidence of asthma and mite allergy birth cohort study. Am J Epidemiol. 2007;165:919-26. 7 Raat H, Struijk MK, Remmers T, et al. Primary prevention of overweight in preschool children, the BeeBOFT study (Breastfeeding, Breakfast daily, Outside playing, Few sweet drinks, Less TV viewing: design of a cluster randomized controlled trial. BMC Public Health. 2013;13:974. 8 Jaddoe VWV, Mackenbach JP, Moll HA, et al. The Generation R Study: Design and cohort profile. Eur J Epidemiol. 2006;21:475-84. 9 Van Eijsden M, Vrijkotte TG, Gemke RJBJ, van der Wal MF. Cohort profile: the Amsterdam Born Children and their Development (ABCD) study. Int J Epidemiol. 2011;40:1176-86. 10 De Kroon ML, Renders CM, Van Wouwe JP, Van Buuren S, Hirasing RA. The Terneuzen birth cohort: BMI changes between 2 and 6 years correlate strongest with adult overweight. PLoS ONE. 2010;5:e9155. 11 Van Buuren S. Multiple imputation of discrete and continuous data by fully conditional specification. Stat Methods Med Res. 2007;16:219-42. liter atuur

Prediction of growth from an early age: curve matching with the TNO Growth Predictor

https://pure.rug.nl/ws/files/31486137/ntvg2015_SvB_curve_matching.pdf

Prediction of growth from an early age: curve matching with the TNO Growth Predictor

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

University of Groningen