Developmental trajectories of body mass index in early childhood : an 8-year longitudinal study

Trajectoires développementales de l’IMC durant l’enfance: Une étude longitudinale sur 8 ans. Introduction : L’obésité infantile, origine de nombreux problèmes de santé, représente un grand défi en santé publique. Récemment, l’importance d’étudier l’évolution du surpoids durant l’enfance ainsi que les facteurs de risques précoces pour l’obésité a été reconnue. Les trajectoires développementales d’indice de masse corporelle (IMC) chez les jeunes représentent une approche innovatrice qui nous permet de mieux comprendre cette problématique importante. Objectifs: 1) Identifier des trajectoires développementales distinctes de groupes d’enfants selon leur IMC durant l’enfance, et 2) Explorer les facteurs de risques précoces qui prédisent l’appartenance de l’enfant à la trajectoire d’IMC le plus élevé Hypothèses: 1) On s’attend à retrouver un groupe d’enfants qui suit une trajectoire d’IMC élevée durant l’enfance. 2) On s’attend à ce que certaines caractéristiques de la mère (ex : tabac pendant la grossesse et IMC élevé), soient associées à l’appartenance de l’enfant au groupe ayant la trajectoire «IMC élevé ». Méthodes: Estimation des trajectoires développementales d’IMC d’enfants, dans un échantillon populationnel (n=1957) au Québec (ELDEQ). Les IMC ont été calculés à partir de données fournies par les mères des enfants et recueillis chaque année sur une durée de 8 ans. Des données propres à l’enfant sa mère, ainsi que socioéconomiques, ont étés recueillies. Une régression logistique multinomiale a été utilisée pour distinguer les enfants avec un IMC élevé des autres enfants, selon les facteurs de risques précoces. Les programmes PROC TRAJ (extension de SAS), SPSS (version 16), et SAS (version 9.1.3) ont été utilisés pour ces analyses. Résultats: Trois trajectoires d’IMC ont étés identifiées : IMC « bas-stable » (54,5%), IMC « modéré » (41,0%) et IMC « élevé et en hausse » (4,5%). Le groupe « élevé et en hausse » incluait des enfants pour qui l’IMC à 8 ans dépassait la valeur limite pour l’obésité. Les analyses de régression logistique ont révélé que deux facteurs de risques maternels étaient significativement associés avec la trajectoire “en hausse” par rapport aux deux autres groupes : le tabac durant la grossesse et le surpoids maternel. Conclusions: Des risques d’obésité infantile peuvent êtres identifiés dès la grossesse. Des études d’intervention sont requises pour identifier la possibilité de réduire le risque d’obésité chez l’enfant en ciblant le tabac et le surpoids maternelle durant la grossesse. Mots clés: Indice de masse corporelle (IMC), obésité infantile, trajectoires développementales de groupe, facteurs de risque précoce, étude populationnelle, tabac pendant la grossesse, obésité maternelle.

Patient-specific model of a scoliotic torso for surgical planning

A method for the construction of a patient-specific model of a scoliotic torso for surgical planning via inter- patient registration is presented. Magnetic Resonance Images (MRI) of a generic model are registered to surface topography (TP) and X-ray data of a test patient. A partial model is first obtained via thin-plate spline registration between TP and X-ray data of the test patient. The MRIs from the generic model are then fit into the test patient using articulated model registration between the vertebrae of the generic model’s MRIs in prone position and the test patient’s X-rays in standing position. A non-rigid deformation of the soft tissues is performed using a modified thin-plate spline constrained to maintain bone rigidity and to fit in the space between the vertebrae and the surface of the torso. Results show average Dice values of 0.975 ± 0.012 between the MRIs following inter-patient registration and the surface topography of the test patient, which is comparable to the average value of 0.976 ± 0.009 previously obtained following intra-patient registration. The results also show a significant improvement compared to rigid inter-patient registration. Future work includes validating the method on a larger cohort of patients and incorporating soft tissue stiffness constraints. The method developed can be used to obtain a geometric model of a patient including bone structures, soft tissues and the surface of the torso which can be incorporated in a surgical simulator in order to better predict the outcome of scoliosis surgery, even if MRI data cannot be acquired for the patient.