Räkna ut risken för att ditt barn ska bli överviktig

Ett överviktigt barn äter glassDet här är ganska coolt. En nyligen publicerad studie från Finland har kommit fram till en väldigt enkel formel som med god sannolikhet kan räkna ut risken för att ett barn ska bli överviktig (1).

Det som är coolt med det hela är att själva datan som behövs är väldigt begränsad. Den enda information som behövs är

  • BMI för mamma och pappa.
  • Hur många personer som bor i hushållet
  • Utbildningsnivån hos mamman
  • Om modern rökte under graviditeten
  • Barnets födelsevikt

Endast med hjälp av den information går det alltså att räkna ut hur stor sannolikheten är att barnet i fråga kommer bli överviktig i framtiden. Och det värde som räknas ut stämmer med ganska god tillförlitlighet. Det sätt de använt sig av för att räkna ut detta kallas för AUROC och jag tänker inte ens försöka förklara vad det är (lite introduktion finns här för den som vill veta). Det värde som de kom fram till i studien var i alla fall ~0,7-0,8 vilket motsvarar vad man normalt brukar kalla ”fair” på engelska.

Rökning skadar barnet på många sätt, bland annat ökar risken för övervikt
Rökning skadar barnet på många sätt, bland annat ökar risken för övervikt

Det är alltså inget perfekt test, långt ifrån. Men att med så få frågor ändå kunna förutsäga risken med den säkerheten är ändå imponerande. När forskarna tog de 20 procent av barnen som deras formel visade var i störst risk för att bli överviktiga så visade det sig att dessa barnen i slutändan stod för hela 80 procent av alla överviktiga barn.

En annan väldigt intressant sak med den här studien var att när de inkluderade de gener man känner till som ökar risken för övervikt så hjälpte det inte ekvationen det minsta. Den här studien visar alltså att svar på enkla frågor så som föräldrarnas BMI, mammans utbildning, om mamman rökte under graviditeten och barnets födelsevikt är milsvis bättre än någon typ av gentest för att avgöra om ett barn kommer bli överviktig eller inte.

Det som gör det hela ännu mer intressant är att forskarna har gjort hela testet tillgängligt för alla att använda fritt så länge det inte är i kommersiella sammanhang. Jag har därför översatt hela testet till Svenska och du kan själv utföra det här under. Om du gör detta testet som nybliven förälder vill jag dock först påpeka att detta är uträknad risk baserat på om du och din familj fortsätter att leva som ni gör idag. Förändrar ni er livsstil förändras givetvis också risken. Så ett högt värde här innebär inte att ditt barn kommer att bli överviktigt. Det innebär dock att du och din familj behöver genomföra större förändringar än många andra för att minska riskerna.


Uträknad sannolikhet för att ett barn ska bli överviktig baserat på data från NFBC1986

Fyll i den efterfrågade informationen så får du sannolikheten för att barnet ska bli överviktig längre ner

  • Mammans BMI

  • Pappans BMI

  • Antal personer i hushållet

  • Mammans Outbildad / lärling / arbetslös
    Utbildad – fysiskt arbete
    Utbildad – ej fysiskt arbete
    Yrkeskvinna / entrepenör
  • Rökning under graviditeten Nej
    Ja
  • Barnets födelsevikt(kg)


    : %


    Copyright © 2012 CNRS UMR8199 Disclaimer
    Översatt till Svenska av Jacob Gudiol på TranaStyrka.se. Originalversionen hittar du här

    Här är hela abstraktet till studien för lite mer information. Hela artikeln finns också tillgänglig gratis för alla här.

    Objectives: Prevention of obesity should start as early as possible after birth. We aimed to build clinically useful equations estimating the risk of later obesity in newborns, as a first step towards focused early prevention against the global obesity epidemic. Methods: We analyzed the lifetime Northern Finland Birth Cohort 1986 (NFBC1986) (N = 4,032) to draw predictive equations for childhood and adolescent obesity from traditional risk factors (parental BMI, birth weight, maternal gestational weight gain, behaviour and social indicators), and a genetic score built from 39 BMI/obesity-associated polymorphisms. We performed validation analyses in a retrospective cohort of 1,503 Italian children and in a prospective cohort of 1,032 U.S. children. Results: In the NFBC1986, the cumulative accuracy of traditional risk factors predicting childhood obesity, adolescent obesity, and childhood obesity persistent into adolescence was good: AUROC = 0·78[0·74–0.82], 0·75[0·71–0·79] and 0·85[0·80–0·90] respectively (all p<0·001). Adding the genetic score produced discrimination improvements =1%. The NFBC1986 equation for childhood obesity remained acceptably accurate when applied to the Italian and the U.S. cohort (AUROC = 0·70[0·63–0·77] and 0·73[0·67–0·80] respectively) and the two additional equations for childhood obesity newly drawn from the Italian and the U.S. datasets showed good accuracy in respective cohorts (AUROC = 0·74[0·69–0·79] and 0·79[0·73–0·84]) (all p<0·001). The three equations for childhood obesity were converted into simple Excel risk calculators for potential clinical use. Conclusion: This study provides the first example of handy tools for predicting childhood obesity in newborns by means of easily recorded information, while it shows that currently known genetic variants have very little usefulness for such prediction.

    5 thoughts on “Räkna ut risken för att ditt barn ska bli överviktig

    1. Intressant! Vet du varför mammans utbildningsnivå är mer relevant än pappans?

    2. Max Mustermann:
      Intressant! Vet du varför mammans utbildningsnivå är mer relevant än pappans?

      Hej Max!
      I den här studien finns det ingen tanke bakom de valda faktorerna. Man har samlat in en mängd data om barnen och deras föräldrar. Sen har man helt enkelt undersökt hur man på bästa sätt med den informationen som finns kan räkna ut risken att barnet ska bli överviktig och detta blev resultatet. Mammans utbildning visade sig vara avgörande men inte Pappans. Det behöver alltså inte finnas något orsakssamband alls här. Men formeln är som sagt testad och den har fungerat bra.

    3. Intressant, jag har hört på omvägar från folk i ”branchen” att t.ex. Uppsala kommun använder ett mått som bland annat är baserat på mammors utbildningsnivå och någon slags uppskattning av hur många mammor som röker för att beräkna behovet av extra resurser per skola/område.

      Tyvärr har jag inte lyckats hitta några källor på detta; det är väl kanske inte helt opportunt att skylta med detta på kommunens hemsida t.ex… 🙂

    4. Hej Jacob,

      Intressant läsning. Hur tror du att det resoneras kring rökningen? Beror det på metabola förändringar i fosterstadiet, passiv rökning under uppväxten eller helt sonika en attityd och självuppfattning där kost och omkringliggande omständigheter leder till övervikt senare i livet?

    5. Rökning förstör väldigt mycket, ingen tvekan om det. I det här fallet kan det dock likaväl vara en spegling av en mamma som inte bryr sig särskilt mycket om sin egen eller barnets hälsa. Eller en mamma som är inkapabel att förstå att hälsokonsekvenserna vilket egentligen är lika illa eller värre.

    Lämna ett svar

    Din e-postadress kommer inte publiceras. Obligatoriska fält är märkta *