Соответствие веса и возраста: Калькуляторы веса и калорий — Отдел социального служения и благотворительности при Астраханско-Камызякской епархии

Содержание

Калькулятор веса и роста ребёнка

Выберите ваши параметры:

Рост, см: 30313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191192193194195196197198199200201202203204205206207208209210211212213214215216217218219220221222223224225226227228229230

Вес, кг: 1,01,11,21,31,41,51,61,71,81,92,02,12,22,32,42,52,62,72,82,93,03,13,23,33,43,53,63,73,83,94,04,14,24,34,44,54,64,74,84,95,05,15,25,35,45,55,65,75,85,96,06,16,26,36,46,56,66,76,86,97,07,17,27,37,47,57,67,77,87,98,08,18,28,38,48,58,68,78,88,99,09,19,29,39,49,59,69,79,89,910,010,110,210,310,410,510,610,710,810,911,010,110,210,310,410,510,610,710,810,912,012,112,212,312,412,512,612,712,812,913,013,113,213,313,413,513,613,713,813,914,014,114,214,314,414,514,614,714,814,915,015,115,215,315,415,515,615,715,815,916,016,116,216,316,416,516,616,716,816,917,017,117,217,317,417,517,617,717,817,918,018,118,218,318,418,518,618,718,818,919,019,119,219,319,419,519,619,719,819,920,021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150

Возраст: 01 мес.2 мес.3 мес.4 мес.5 мес.6 мес.7 мес.8 мес.9 мес.10 мес.11 мес.1 год1 год 3 мес.1 год 6 мес.1 год 9 мес.2 года2 года 6 мес.3 года3 года 6 мес.4 года4 года 6 мес.5 лет5 лет 6 мес.6 лет6 лет 6 мес.7 лет7 лет 6 мес.8 лет8 лет 6 мес.9 лет9 лет 6 мес.10 лет10 лет 6 мес.11 лет11 лет 6 мес.

12 лет12 лет 6 мес.13 лет13 лет 6 мес.14 лет14 лет 6 мес.15 лет15 лет 6 мес.16 лет16 лет 6 мес.17 лет17 лет 6 мес.18 лет

Пол: Мальчик Девочка

Группы детских автокресел — Автодети

Во всем мире детские автокресла делятся на группы по весу и росту ребёнка. Эта классификация отражена в европейских стандартах ECE 44 или ECE 129 (i-Size), которые поддерживает и Технический регламент Таможенного союза ЕАЭС. Деление на группы позволяет подобрать модель в соответствии с возрастом ребенка.

Группа	Вес, кг	Примерный возраст
0	0-10	от рождения до 6 месяцев
0+	0-13	от рождения до 1 года
1	9-18	от 9 месяцев до 4 лет
2	15-25	от 3 до 7 лет
3	22-36	от 6 до 12 лет

Автокресло группы 0

Представляет собой автолюльку, которая предназначена для новорожденных, а также для детей с малым весом. Она напоминает корзину от прогулочной коляски, оснащенную внутренними ремнями безопасности. Автолюлька устанавливается на заднем диване перпендикулярно ходу движения и фиксируется штатным ремнем безопасности автомобиля.

Автокресло группы 0+ (переноска)

Предназначена для малышей от рождения примерно до 1 года. Сиденье имеет чашеобразный корпус, внутренние пятиточечные ремни и удобную ручку для переноса малыша. Автокресло устанавливается лицом против движения автомобиля.

Такое положение объясняется необходимостью разгрузить хрупкую шейку и позвоночник младенца. Резкое торможение провоцирует смертельно опасный «кивок» головы, который исключается при правильной установке автокресла «лицом против движения».

Автокресло группы 1

Предназначено для детей, которые уже уверенно сидят, то есть — примерно от 1 года. Устанавливается лицом по ходу или против движения. Сиденье обязательно имеет внутренние 5-точечные ремни или удерживающий столик, а также удобный наклон для сна. В автокресле группы 1 ребенок может находиться до тех пор, пока не достигнет веса 15-18 кг.

Автокресло группы 2

Ррассчитано на детей от 3 до 7 лет. Сиденья этой группы в чистом виде встречаются очень редко. Обычно производители детских автокресел объединяют модели в группу 2-3.

Автокресло группы 2-3

Предназначено для детей от 3 до 12 лет. Оно не имеет внутренних пятиточечных ремней, поэтому ребенок крепится с помощью штатного ремня безопасности, который пропускается через специальные направляющие. Некоторые автокресла этой группы имеют небольшой угол наклона для отдыха.

Автокресло группы 3 (бустер)

Это сиденье без спинки. Бустер имеет твердую конструкцию, подлокотники и специальные направляющие для ремня безопасности. С точки зрения безопасности бустеры нежелательны, так как в них отсутствует боковая защита. Их использование возможно, если ребенок уже высокий (рост более 130-135 см). Но и в этом случае полноценное кресло группы 2-3 является более подходящим вариантом. На бустерах часто пишут, что их можно применять с 4 лет, что на наш взгляд недопустимо.

Совмещенные группы

Существуют автокресла, совмещающие в себе функции сразу нескольких групп. Такие сиденья удобны при переходе от одной группы к другой, когда ребенок из кресла одной группы уже вырос, а для другого еще мал. Как правило, покупка универсального сиденья обходится дешевле автокресел 0, 1, 2 и 3 групп по отдельности.

Чаще всего совмещаются следующие группы:

Группа	Вес, кг	Примерный возраст
0+1	0-18	от рождения до 4 лет
0+1-2	0-25	от рождения до 7 лет
1-2	9-25	от 1 года до 7 лет
1-2-3	9-36	от 1 года до 12 лет
2-3	15-36	от 3 до 12 лет

Чтобы безошибочно подобрать нужную группу автокресла, воспользуйтесь таблицей приблизительного веса и роста ребенка в зависимости от его возраста.

Соответствие возраста, веса и роста для мальчиков

Возраст	Вес, кг	Рост, см
1 мес	4,3	54
2 мес	5,1	57
3 мес	5,8	60
4 мес	6,6	63
5 мес	7,2	66
допустимая разница	+/- 0,8	+/- 4
6 мес	7,9	68
7 мес	8,4	70
8 мес	8,8	72
9 мес	9,2	73
10 мес	9,7	74
11 мес	10,2	75
допустимая разница	+/- 1,5	+/- 4
12 мес	10,4	76
1,5 года	11,6	82
2 года	12,7	88
2,5 года	13,7	93
допустимая разница	+/- 2,5	+/- 6
3 года	14,7	97
3,5 года	15,6	101
4 года	17	105
допустимая разница	+/- 3	+/- 7
4,5 года	17,8	108
5 лет	19,2	112
допустимая разница	+/- 3,5	—

Соответствие возраста, веса и роста для девочек

Возраст	Вес, кг	Рост, см
1 мес	4,1	53
2 мес	4,8	56
3 мес	5,4	59
4 мес	6	62
5 мес	6,7	64
допустимая разница	+/- 0,8	+/- 4
6 мес	7,4	66
7 мес	8	68
8 мес	8,5	70
9 мес	8,9	72
10 мес	9,3	73
11 мес	9,6	74
допустимая разница	+/- 1,5	+/- 4
12 мес	9,8	75
1,5 года	11,1	81
2 года	12,2	88
2,5 года	13,3	91
допустимая разница	+/- 2,5	+/- 6
3 года	14,3	96
3,5 года	15,2	100
4 года	16,5	104
допустимая разница	+/- 3	+/- 7
4,5 года	17,4	107
5 лет	18,6	111
допустимая разница	+/- 3,5	—

Оцените страницу

Как определить в норме ли вес собаки? Советы и правила на Petstory

Для разных пород собак существуют свои стандарты веса, однако, учитывая конституциональное разнообразие даже в пределах одной породы, нельзя только по весу определить, страдает ли собака ожирением или имеет недостаточную массу тела.

Например, собака породы ротвейлер (сухого типа конституции) может страдать ожирением, даже если ее вес укладывается в нормативы породы. Кроме того, стандарты веса пород рассчитаны на взрослых здоровых собак и не учитывают особенностей растущих собак и собак преклонного возраста. Для более точной оценки упитанности вашего питомца стоит воспользоваться 5-балльной таблицей оценки кондиций тела. Оценку следует проводить путем осмотра и пальпации.

Подпишитесь на рассылку и получите скидку в зоомагазине «Любимчик»

Спасибо за подписку!

Онлайн калькулятор ИМТ для детей и взрослых

Сервис поможет рассчитать индекс массы тела у детей и взрослых в соответствии с методикой Всемирной Организации Здравоохранения (ВОЗ) и отобразить результат визуально на шкале соответствия между массой тела и ростом. Индекс массы тела (ИМТ) — величина, позволяющая оценить степень соответствия массы человека и его роста и тем самым косвенно судить о том, является ли масса недостаточной, нормальной или избыточной. Важен при определении показаний для необходимости лечения.

Интерпретация показателей ИМТ

В соответствии с рекомендациями Всемирной Организации Здравоохранения (ВОЗ) для взрослых старше 19 лет используется следующая интерпретация показателей ИМТ:

Индекс массы тела, кг/м²	Соответствие между массой и ростом
16 и менее	Выраженный дефицит массы тела
16—18,5	Недостаточная (дефицит) масса тела
18,5—25	Нормальная масса тела
25—30	Избыточная масса тела (предожирение)
30—35	Ожирение первой степени
35—40	Ожирение второй степени
40 и более	Ожирение третьей степени (морбидное)

Формула расчета индекса массы тела (ИМТ)

Формула расчета индекса массы тела имеет следующий вид:

ИМТ = ВЕС / РОСТ²

Как видно из формулы индекс массы тела представляет собой значение отношения веса и роста человека. Этот показатель определяет степень отклонения от нормальной массы тела.

ИМТ, как правило, применяют только для ориентировочной оценки особенно для взрослых лиц, где не учитывается пол, возраст и образ жизни. Изначально расчет индекса массы тела использовался в социалогических иследованиях, и ставить медицинский диагноз на его основе считается неверным.

Источник: методика расчета ИМТ (BMI) Всемирной Организации Здравоохранения (ВОЗ) who.int

Школьный портфель с наполнением не должен превышать 1/10 веса ребенка

Роспотребнадзор в преддверии учебного года напомнил о требованиях, предъявляемых к учебным изданиям, ученическим портфелям и ранцам для детей и подростков.

Основные гигиенические требования к учебным изданиям предъявляются к качеству бумаги и полиграфических материалов, печати, набора, формата, переплета. Предъявляются также требования к весу и шрифтовому оформлению, чтобы обеспечить удобочитаемость и соответствие веса изданий функциональным возможностям организма учащихся. Это позволяет снизить зрительную нагрузку в процессе чтения, предупредить развитие зрительного и общего утомления.

Особое внимание нужно уделять качеству учебного издания для детей младшего школьного возраста. Это связано с возрастными особенностями функции зрительного анализатора, адаптацией нервной системы к образовательному процессу, развитием у них навыка чтения.

Учебная литература должна отвечать возложенным на нее задачам, но при этом обеспечивать сохранение здоровья подрастающего поколения.

Появление множества обучающих программ привело к тому, что школьные учебники приобрели самые различные форматы и расцветки. Количество страниц в учебниках год от года растет, книги тяжелеют. При этом вес ежедневного комплекта учебников и письменных принадлежностей не должен превышать:

для учащихся 1 — 2-х классов — не более 1,5 кг;
3 — 4-х классов — не более 2 кг;
5 — 6-х классов — не более 2,5 кг;
7 — 8-х классов — не более 3,5 кг;
9 — 11-х классов — не более 4 кг.

Актуальной проблемой здоровья у детей сегодня стала проблема формирования и сохранения красивой фигуры и правильной осанки. Важным аспектом является выбор ранца или ученического портфеля, соответствующего требованиям.

Регламентируются размеры, вес, конструкция, показатели санитарно-химической, токсикологической безопасности материалов, из которых изготовлены ученические портфели и ранцы. Маркировка ученических ранцев и портфелей и рюкзаков должна содержать информацию о возрасте пользователя.

Вес портфелей, школьных ранцев и аналогичных изделий без учебников должен быть для учеников начальных классов не более 700 грамм, а для средних и старших классов – не более 1 кг.

Ученические ранцы для детей младшего школьного возраста должны быть снабжены формоустойчивой спинкой, обеспечивающей его полное прилегание к спине обучающегося и равномерное распределение веса.

Требования, предъявляемые к размерам ранцев для учеников начальных классов, следующие:

длина (высота) – 300 – 360 мм,
высота передней стенки – 220 – 260 мм,
ширина – 60 – 100 мм,
длина плечевого ремня – не менее 600 – 700 мм,
ширина плечевого ремня в верхней части (на протяжении 400 — 450 мм) – не менее 35 – 40 мм.

Допускается увеличение размеров не более чем на 30 мм.

В качестве ориентировочного теста для проверки соответствия веса ранца с учебниками и тетрадями нормативным требованиям используется вычисление отношения веса ранца к весу ребенка. Оптимальное соотношение составляет 1:10. Такой подход учитывает и индивидуальные возможности ребенка.

Ученические портфели и ранцы должны иметь детали и (или) фурнитуру со светоотражающими элементами на передних, боковых поверхностях и верхнем клапане и изготовляться из материалов контрастных цветов. Материал для изготовления ранцев должен быть легким, прочным, с водоотталкивающим покрытием, удобным для чистки.

Вес шпица по месяцам: таблица веса и роста

Сколько весит шпиц при рождении

Измеряя, взвешивая на весах новорожденного малыша, вы увидите массу от 85 г, в зависимости от породы. Самыми маленькими рождаются померанцы кукольного, лисьего и медвежьего типа. Самые крупные представители пород будут весить около 170 г.

От чего зависит вес и размер щенков

Естественно, что каждая собака имеет индивидуальные особенности и стандартные параметры, поэтому не радуйтесь, если ваш малыш растет быстрей или медленней, чем соответствие кинологическим нормам. Причины могут быть разными.

Щенок шпица

Вес разных видов, в том числе померанского шпица, и рост зависят от следующих факторов:

Генетика. Первоочередным фактором является генетическая расположенность. Если миниатюрный шпиц весит больше принятых стандартов при рождении, ознакомьтесь с его родословной. Частой причиной отклонений от общепринятых норм являются более крупные родители.
Рацион питания. Даже если при рождении малыш весил в пределах нормы, в период взросления он может вырастать быстрей, чем указано в стандартах. Это объясняется именно пищей, которую он употребляет. Щенок, который ест только сухой корм, будет расти в соответствие с таблицей, а малыш, питающийся натуральной пищей, быстрей наберет вес к 5-6 месяцам.
Витамины. Не стоит забывать и о витаминах, которые получается ваш питомец. Есть ряд комплексов, которые ускоряют развитие и рост собаки. Поэтому щенок может достичь максимальных размеров в более раннем возрасте.
Высокая активность. Чем больше времени длятся прогулки, и чем они активнее, тем быстрей домашний любимец набирает мышечную массу и получает сформированный мышечный корсет.

Из перечисленных факторов повлиять на конечный размер питомца может только последний. От остальных итоговые размеры взрослой собаки не зависит, и изменить их вы не сможете.

Развитие и вес шпица по месяцам: описание и фото

В таблице роста и веса шпица показана динамика развития мелких видов породы по неделям.

Таблица 1. Вес мелких собак

Период	Вес в граммах
1 день от рождений	85	100	115	120	128	140	155	160	170
Недели
1	155	170	200	210	225	255	270	285	310
2	200	240	285	310	340	370	385	400	410
3	240	300	370	400	425	450	500	525	540
4	280	340	410	450	510	550	600	625	666
5	325	380	450	510	550	625	680	750	800
6	370	425	500	566	650	680	765	820	880
7	410	480	540	625	710	765	950	910	965
8	450	540	610	680	765	822	910	965	1050
9	510	625	650	740	850	935	990	1050	1105
10	566	680	710	795	935	1020	1080	1145	1220
11	595	740	795	880	1020	1105	1190	1250	1335
12	625	795	905	995	1135	1220	1275	1335	1445
13	680	850	965	1020	1190	1275	1360	1420	1490
14	740	910	1020	1105	1250	1335	1445	1500	1575
15	795	965	1080	1190	1300	1145	1560	1615	1675
16	850	1020	1135	1250	1390	1530	1675	1760	1845
Итоговый	1300	1600	1800	2000	2200	2500	2700	3000	3200

С возрастом меняются не только показатели веса, но и непосредственное развитие малыша, а также его внешний вид:

Трехмесячный миник

От полтора года до 3 лет завершается формирование костного скелета и мышечной ткани. Собака становится по-настоящему взрослой.

Отличия в размерах разных подвидов взрослых шпицев

Эти собаки бывают карликовыми, которые используются в качестве декоративных собачек, например, померанцы, а бывают и довольно крупные. Большие животные используют в качестве охранников и пастухов.

Мини

Рост миников колеблется от 18 до 22 см, а масса не превышает 3,2 кг. Называются они померанскими, карликовыми шпицами и цвершпицами. Самые крохотные представители породы обладают мягкой пушистой шерсткой средней длинны, которая делает собаку похожей на игрушку. Окрасы довольно разнообразны: соболиный, шоколадный, белый, черный и зонарно-серый. Обычно живут эти питомцы до 10 лет.

Померанец

Малые

Это уже более крупные представители, правда, назвать их большими нельзя, ведь они вырастают обычно до 29 см, а весят до 10 кг. Средняя продолжительность жизни не превышает 16 лет.

Основной особенностью считается клиновидная широкая голова. Ушки посажен высоко на черепе, и имеют средний размер. Овальные глазки темного цвета. Тельце спортивное, а шерстка длинная с пушистым подшерстком. Расцветки такие же, как и у миников.

Малый

Средние

Миттельшпицы вырастают от 30 до 38 см и весят до 11 кг. Эти животные очень активные, дрессировку необходимо начинать с юного возраста. Продолжительность жизни примерно 14-15 лет.

Туловище квадратной формы с пропорциональными частями тела. Мордочка крупная, округлой формы. Носик маленький, а темные глаза напоминают миндаль. Ушки располагаются высоко и имеют небольшой размер. Хвост средний, загнут в кольцо, как и у остальных подвидов. Окрас чаще однотонный, но можно встретить и коричнево-рыжего или черно-белого красавца.

Миттельшпиц

Большие

Самые крупные представители вида достигают роста в холке 55 см, а весить могут 30 кг. К крупным относят волфшпицев и кеесхундов. Оба подвида напоминают померанцев. Используются, как пастухи.

Гроссшпицы (вольфшпицы) бывают только однотонного цвета.

Гроссшпиц

Кеесхунды черные с серым подпалом. В питомниках этих животных встретить можно довольно редко. Продолжительность жизни может достигать от 17 до 20 лет.

Кеесхунд

Отклонение от нормы

Независимо от подвида, взросление происходит одинаково для всех шпицеобразных. Путь от мехового комочка до взрослой собаки занимает 3 года.

Отклонение в скорости развития относительно выставочных стандартов обусловлены только размером и весом, которые заложены генетически.

Маленький вес и размер

Недостаточный набор массы может означать нехватку витаминов и активных элементов в рационе питомца. Также на этом сказываются миниатюрные сука и кобель, которые участвовали в вязке. Среди болезней нет явных, которые могут сказаться на развитии питомца.

Превышение нормы

Превышение стандартов для щенка не играет большой роли. Скорость роста может быть больше, чем указанно в таблице. Это обуславливается натуральным кормлением и активностью животного.

Превышение нормы веса у щенка не является отклонением

А вот если во взрослом возрасте шпиц весит больше, чем положено — это может быть генетической особенностью. Если все же родители были в пределах стандартов, обратитесь к ветеринару. Возможно, необходимо пересмотреть рацион и посадить питомца на диету.

Что необходимо учитывать владельцу

Обратите внимание, что в одном помете могут быть щенки разных размеров. Именно от изначальной массы зависит, как будет выглядеть взрослая собака.

Если малыш растет медленнее нормы, могут быть проблемы с костями и суставами. Не позволяйте ему прыгать с высоты. Приобретите комплекс витаминов для роста, предварительно проконсультировавшись с ветеринаром.

Если питомец превышает стандарты, но при этом не переедать, не наблюдается ожирение, скорей всего, виновата генетика. Выход только один — смириться с тем, что в выставочных мероприятиях ему участвовать не получится.

По какой причине подростки худые? Соответствие роста, веса и возраста у подростков.

Здоровый образ жизни для подростков

Нередко заботливые родители беспокоятся о том, что их дети в переходном возрасте теряют в весе. Худые подростки заставляют взрослых беспокоиться, полагать, что у них имеются какие-либо проблемы со здоровьем. На самом же деле это утверждение не всегда соответствует действительности. Существует масса причин, способных привести к снижению веса. Необходимо ознакомиться хотя бы с некоторыми из них для того, чтобы контролировать ситуацию и не допускать развития каких-либо осложнений. Очень худой подросток – это, конечно, нехорошо.

Ребенка необходимо как следует обследовать, чтобы понять, что с ним в действительности происходит. Нужно потратить время и разобраться в ситуации для того, чтобы правильно понять происходящие изменения. Чаще всего родители проявляют определенный интерес к этому вопросу.

Причины

Как правило, для того чтобы ребенок резко начал терять в весе, должны иметься веские основания. Ведь просто так ничего не происходит. Когда чадо достигает переходного периода, родители могут столкнуться со множеством проблем, о существовании которых раньше не могли и догадываться. Они оказываются неготовыми к переменам, обнаруживают в себе неспособность действовать активно. Рассмотрим подробнее причины неожиданно появившихся изменений.

Интенсивный рост

В подростковом периоде тело ребенка начинает быстро меняться. Происходит интенсивный рост скелета, а мышечная масса зачастую не успевает накапливаться. Это довольно распространенная ситуация, с которой часто обращаются в детские поликлиники. В результате происходит некоторое несоответствие, которое тут же сказывается на весе. Кажется, что подросток худой, хотя в реальности парень или девушка попросту еще не оформились до конца.

Если других затруднений нет, то эта проблема пройдет самостоятельно с течением времени. Не стоит бить тревогу и накручивать себя тревожными мыслями. Интенсивный рост заставляет многих подростков сутулиться, что сказывается на состоянии позвоночника. Может появиться сколиоз или остеохондроз.

Снижение аппетита

На фоне личных переживаний или по каким-то другим причинам ребенок в возрасте от 13 до 16 лет часто страдает недостатком веса. В этом явлении тоже нет ничего удивительного. Ребенок слишком сильно концентрируется на происходящих изменениях: новые чувства и состояния удивляют, заставляют напряженнее прислушиваться к себе. Во многих случаях вчерашние дети не могут понять, что с ними происходит. Далеко не все осмеливаются искренне беседовать с родителями на те темы, которые их волнуют. Не стоит забывать о том, что подросток нуждается в правильном питании. Для него это необходимо в первую очередь для того, чтобы расти и развиваться в нужном направлении. Если ребенок питается как попало, не соблюдает режим, то добиться удовлетворительного результата будет трудно. Очень важно корректировать свой день, иметь правильный настрой на самые обычные вещи.

Повышенная тревожность

Разобраться в том, почему подростки худые, можно, если обратить внимание на душевное состояние своего чада. Если он постоянно переживает по поводу каких-то событий, нет ничего удивительного в том, что происходят изменения во внешнем виде. Из-за конфликтов в школе или сложившегося непонимания с друзьями, подросток может плохо есть.

В результате вес теряется, фигура меняется. Частые стрессы никак не способствуют тому, чтобы находиться в гармонии с собой. Психологической особенностью подростков является то, что они сильно сомневаются в своих возможностях. Редко какой молодой человек или девушка остаются довольными своей внешностью. Чаще всего определенные особенности в себе только раздражают, добавляют повод для того, чтобы стесняться имеющихся недостатков. Большинство подростков отличаются чрезвычайной ранимостью.

Определенные заболевания

Худые девочки и мальчики порой совершенно не задумываются о том, что недостаток веса у них может указывать на проблемы со здоровьем. Речь идет об анорексии. Стремление многих подростков похудеть в результате оборачивается весьма серьезными последствиями. Утраченный вес может не возвращаться длительное время. Дефицит массы тела приводит к тому, что внутренние органы начинают работать неправильно. Если худые девочки часто изнуряют себя ненужными диетами, то парни могут значительно сбросить вес, ежедневно подвергаясь сильным переживаниям.

Половая принадлежность

Многие взрослые задумываются о том, почему мальчики подростки такие худые, в то время как девушки выглядят более упитанными. Надо принимать во внимание такую вещь, как половая принадлежность. Женская половина человечества развивается гораздо быстрее, чем мужская. Подобная особенность становится заметна в любом классе средней школы. По этой причине девочки всегда опережают мальчиков в развитии. Парни нередко отличаются характерной худобой. Физически молодой человек окончательно формируется только к 18-19 годам. Родителям не следует сильно волноваться и переживать: нужный вес придет в свое время. Обязательно необходимо внушать своему сыну, что с ним все в порядке, чтобы он избавился от ненужных комплексов, сделался более уверенным в себе. Следует знать, что для подросшего парня большое значение имеет внешний вид. Он хочет гордиться своей физической силой, но не всегда это получается в силу определенных обстоятельств.

Большая двигательная активность

Подростки худые еще и потому, что ежедневно тратят много энергии. Интенсивная двигательная активность порой способствует тому, что молодой человек начинает сильно терять в весе. Модная одежда для подростков нередко требует того, чтобы тело было ухоженно и находилось в хорошей физической форме. С этой целью молодые ребята начинают намеренно больше двигаться, чтобы становиться более привлекательными и иметь возможность понравиться девушкам. В подростковом возрасте так хочется произвести впечатление на противоположный пол. На этом фоне иногда происходит резкое похудение, которое ведет к значительному недостатку веса.

Средние показатели

Многие родители волнуются по поводу того, каково должно быть соотношение важных показателей нормального развития ребенка, достигшего пубертатного периода. В это время происходит значительный скачок: начинают вырабатываться гормоны, меняется голос, появляются новые чувства. Необходимо отметить, что соответствие роста, веса и возраста у подростков отличается в зависимости от половой принадлежности. Так, если мальчики в 14-15 лет при росте 168-172 см весят 50-55 кг, то у представительниц прекрасного пола эти показатели варьируются от 160-162 см и 52-55 кг, соответственно. К 16-17 годам парни набирают массу в среднем от 65 кг при росте 175 см, а девушки от 56 кг и 165 см. Подобные различия обязательно стоит учитывать, особенно тогда, когда подросток сам выражает беспокойство по поводу своих постоянно меняющихся показателей.

Родители должны стремиться поддерживать своих детей в любых ситуациях. Даже если подобные переживания взрослым представляются глупыми и незначительными, от них никак не стоит отмахиваться.

Как увеличить вес

Задумавшись над тем, как набрать массу подростку, необходимо начать вести здоровый образ жизни. Нужно делать это постепенно, чтобы организм плавно начал перестраиваться в нужном направлении. Следует особенно обратить внимание на такие важные составляющие, как правильное питание и необходимость физических упражнений. Без них не обойтись.

Потребление белков

Нужно стараться употреблять здоровую пищу, есть больше свежих овощей и фруктов. Это совершенно необходимо для растущего здорового организма. Потребление белков в достаточном количестве способствует набору нужной массы тела. Очень полезны молочные продукты (йогурт, кефир, творог, сыр), мясо птицы, рыба, яйца.

Постепенно придет уверенность в себе и в том, что ребенок выглядит соответственно своему возрасту. Юношам и девушкам очень важно чувствовать себя не хуже других, их самооценка напрямую зависит от уровня индивидуального самоощущения.

Наращивание мышц

С этой целью многие подростки начинают регулярно выполнять определенные физические упражнения. Весьма полезное занятие, которое помогает освободиться от ненужного жира и накопить мышечную массу. Наращивание мышц помогает укрепить кости скелета, набрать недостающую массу тела. Иногда подросшему ребенку важно вовремя что-то подсказать, посоветовать. Делать это нужно максимально деликатно.

Физическая нагрузка

Здоровый образ жизни для подростков не может обходиться без этого пункта. Имеется в виду регулярная физическая активность, которая будет создавать необходимую нагрузку на организм. Подойдет катание на велосипеде, выполнение специальных упражнений, занятие танцами или фигурным катанием. Окажется полезным любой вид спорта. Главное, чтобы ребенку нравилось то, чем он занимается, и было желание продолжать начатое дело.

Дробное питание

Размышляя над тем, как поправиться подростку, нужно обязательно принять во внимание этот пункт. Лучше питаться часто, но понемногу, чем систематически переедать. Так пища лучше усваивается, желудок и кишечник начинают работать правильно, без сбоев.

Родителям необходимо следить за тем, чтобы подросшее чадо не объедалось сладостями, копченостями или всевозможными маринадами. Хорошо, когда вся семья имеет возможность обедать и ужинать в одно время. В этом случае у детей есть с кого брать пример, за них можно только искренне порадоваться.

Отказ от фастфуда

Подобные продукты не только вредны для пищеварительного тракта, но и оказывают негативное воздействие на здоровье в целом. Регулярное потребление фастфуда замедляет процесс переваривания пищи, способствует накоплению шлаков и токсинов. Нездоровая пища забирает у организма дополнительную энергию, ухудшает процессы всасывания питательных веществ. Если полностью исключить из рациона вредную еду, то здоровье начнет улучшаться.

Таким образом, для того чтобы откорректировать вес подростка, необходимо обладать определенными знаниями. Нужно научить его работать над собой и своими изменениями, не бояться определенных трудностей. Зачастую модная одежда для подростков как раз и требует того, чтобы мотивировать ребенка становиться стройным и привлекательным. Идеальный вес способствует формированию уверенности в себе, а это значит, что становятся по плечу любые достижения.

Сопоставление индекса массы тела в дополнение к возрасту и полу может существенно повлиять на оценку потребления питательных веществ в исследованиях случай-контроль

Рема Ф. Тайем *
Кафедра питания и пищевых технологий, Факультет сельского хозяйства, Иорданский университет, Амман, Иордания
* Адрес электронной почты автора, отвечающего за переписку: [email protected]

РЕФЕРАТ
Практически во всех исследованиях случай-контроль возраст и пол являются главными искажающими факторами, которые мы должны сопоставить между случаями и контролем. Цель этого сопоставления — уменьшить различия в результатах между случаями и контролями. При сопоставлении только возраста и пола оценка питательных веществ будет выполняться независимо от общего потребления энергии, веса, индекса массы тела (ИМТ) и уровня физической активности.Потребление макроэлементов и некоторых микроэлементов, оцениваемое при большинстве хронических заболеваний, на которые влияет диета, обычно выше в случаях по сравнению с контрольной группой. Это связано с тем, что контрольная группа должна быть здоровой, а это означает, что у большинства из них должна быть нормальная или избыточная масса тела. Соответственно, потребление питательных веществ было выше в случаях, чем в контрольной группе, в большинстве проведенных исследований. Эффект от более высокого потребления энергии и, следовательно, питательных веществ обычно контролируется путем корректировки энергии во время статистического анализа.К сожалению, эта корректировка не делает заметной разницы между грубыми и скорректированными данными. Однако соответствие ИМТ может изменить всю картину. Сопоставление возраста, пола и ИМТ между случаями и контрольной группой приведет к незначительным различиям (в большинстве ситуаций) в потреблении энергии между этими двумя группами. Кроме того, соответствие ИМТ даст большое сходство в потреблении макро- и микроэлементов.
Тем не менее, несколько питательных веществ покажут различия между случаями и контролем.На мой взгляд, различия в этих нескольких питательных веществах могут отражать реальную связь между исследуемым заболеванием и потреблением питательных веществ. Хотя сопоставление ИМТ может добавить бремени для исследователей, но это устранит необходимость корректировки энергии, и могут быть получены более точные результаты. Может потребоваться проведение дополнительных исследований, чтобы гарантировать благоприятный эффект соответствия ИМТ в исследованиях случай-контроль, касающихся хронических заболеваний и диетического анамнеза.

Ключевые слова : Индекс массы тела, гендерные различия, потребление питательных веществ
Ссылка : Тайем РФ.Сопоставление индекса массы тела, а также возраста и пола может иметь большое значение при оценке потребления питательных веществ в исследованиях случай-контроль. Canad J Clin Nutr 2019; 7 (1): 113.
DOI : http://dx.doi.org/10.14206/canad.j.clin.nutr.2019.01.10

Скачать

1. Как работают разные методы взвешивания — Pew Research Center Methods

Исторически опросы общественного мнения полагались на возможность корректировки своих наборов данных с использованием основного набора демографических данных — пола, возраста, расы и этнической принадлежности, уровня образования и географического региона — для исправления любых дисбалансов между выборкой обследования и населением.Все эти переменные коррелируют с широким спектром взглядов и моделей поведения, интересующих исследователей опроса. Кроме того, они хорошо измеряются крупными высококачественными государственными обследованиями, такими как American Community Survey (ACS), проводимым Бюро переписи населения США, что означает, что надежные эталонные показатели населения легко доступны.

Но достаточно ли их для уменьшения систематической ошибки отбора в онлайн-опросах? Два исследования, в которых сравнивали взвешенные и невзвешенные оценки из выборок онлайн-подписки, показали, что во многих случаях демографическое взвешивание лишь минимально снижает систематическую ошибку, а в некоторых случаях даже усиливает ее.В предыдущем исследовании Pew Research Center, в котором сравнивались оценки из девяти различных выборок онлайн-согласия и основанной на вероятности American Trends Panel, выборка, которая показывала самую низкую среднюю систематическую ошибку по 20 контрольным показателям (образец I), использовала ряд переменных в своей процедуре взвешивания. это выходит за рамки базовой демографии и включает такие факторы, как частота использования Интернета, регистрация избирателей, идентификация партии и идеология. В выборке I также использовался более сложный статистический процесс, включающий три этапа: сопоставление с последующей корректировкой предрасположенности и, наконец, сгребание (методы подробно описаны ниже).

Настоящее исследование основывается на этом предыдущем исследовании и пытается определить, в какой степени включение различных корректировочных переменных или более сложных статистических методов может улучшить качество оценок из выборок онлайн-опросов. Для этого исследования исследовательский центр Pew Research Center провел три крупных опроса, в каждом из которых участвовало более 10 000 респондентов, в июне и июле 2016 года. В каждом опросе использовалась одна и та же анкета, но они проводились с разными поставщиками онлайн-панелей.Каждого поставщика попросили создать образцы с одинаковым демографическим распределением (также известным как квоты), чтобы до взвешивания у них был примерно сопоставимый демографический состав. Опрос включал вопросы о политических и социальных взглядах, потреблении новостей и религии. Он также включал ряд вопросов, взятых из высококачественных федеральных обследований, которые можно было использовать либо для целей сравнительного анализа, либо в качестве переменных корректировки. (См. Приложение A для получения полной методологической информации и Приложение F для анкеты.)

В этом исследовании сравниваются два набора переменных корректировки: основные демографические данные (возраст, пол, уровень образования, раса и латиноамериканская этническая принадлежность, а также раздел переписи) и более широкий набор переменных, который включает как основные демографические переменные, так и дополнительные переменные, которые, как известно, связаны с политическими взглядами и поведением. Эти дополнительные политические переменные включают партийную идентификацию, идеологию, регистрацию избирателей и идентификацию как евангельского христианина, и предназначены для корректировки более высоких уровней гражданской и политической активности и демократических тенденций, наблюдаемых в предыдущем исследовании Центра.

Анализ сравнивает три основных статистических метода взвешивания данных обследования: сгребание, сопоставление и взвешивание по склонности. Помимо тестирования каждого метода в отдельности, мы протестировали четыре метода, в которых эти методы применялись в различных комбинациях, всего семь методов взвешивания:

Сгребание
Соответствие
Взвешивание склонностей
Соответствие + взвешивание склонности
Соответствие + грабли
Взвешивание склонностей + сгребание
Соответствие + взвешивание склонности + грабли

Поскольку разные процедуры могут быть более эффективными при больших или меньших размерах выборки, мы смоделировали выборки обследований разных размеров.Это было сделано путем случайного отбора подвыборок респондентов из каждого из трех (n = 10 000) наборов данных. Размеры подвыборки варьировались от 2000 до 8000 с шагом 500. Каждый из методов взвешивания применялся дважды к каждому смоделированному набору данных обследования (подвыборке): один раз с использованием только основных демографических переменных и один раз с использованием как демографических, так и политических показателей. Несмотря на использование разных поставщиков, эффекты каждого протокола взвешивания в целом были одинаковыми для всех трех выборок. Поэтому для упрощения отчетности результаты, представленные в этом исследовании, усредняются по трем выборкам.

Часто исследователи хотят взвешивать данные, используя целевые показатели численности населения, поступающие из нескольких источников. Например, исследование американского сообщества (ACS), проведенное Бюро переписи населения США, обеспечивает высококачественные демографические показатели. Приложение «Текущее обследование населения» (CPS) по голосованию и регистрации предоставляет высококачественные меры по регистрации избирателей. Никакие правительственные опросы не измеряют пристрастие, идеологию или религиозную принадлежность, но они измеряются с помощью таких обследований, как Общее социальное обследование (GSS) или Исследование религиозного ландшафта (RLS) исследовательского центра Pew Research Center.

Для некоторых методов, таких как сгребание, это не представляет проблемы, потому что они требуют только сводных измерений распределения населения. Но другие методы, такие как сопоставление или взвешивание склонностей, требуют набора данных на уровне случая, который содержит все корректировочные переменные. Это проблема, если переменные взяты из разных опросов.

Чтобы преодолеть эту проблему, мы создали «синтетический» набор данных о населении, в котором были взяты данные из ACS и добавлены переменные из других эталонных опросов (например,г., СПС и СБН). В этом контексте «синтетический» означает, что некоторые данные получены в результате статистического моделирования (вменения), а не непосредственно из ответов участников опроса.

Первым шагом в этом процессе было определение переменных, которые мы хотели добавить в ACS, а также любых других вопросов, которые были общими для разных эталонных опросов. Затем мы взяли данные для этих вопросов из различных наборов контрольных данных (например, ACS и CPS) и объединили их в один большой файл, в котором кейсы или записи интервью из каждого опроса буквально накладывались друг на друга.Некоторые вопросы, такие как возраст, пол, раса или штат, были доступны во всех контрольных опросах, но у других есть большие пробелы в отсутствующих данных для случаев, которые были получены из опросов, в которых их не задавали.

Следующим шагом было статистическое заполнение дыр в этом большом, но неполном наборе данных. Например, во всех записях ACS отсутствовала регистрация избирателей, которую этот опрос не измеряет. Мы использовали метод, называемый множественным вменением с помощью связанных уравнений (MICE), чтобы заполнить такую недостающую информацию.MICE подставляет вероятные значения на основе статистической модели с использованием общих переменных. Этот процесс повторяется много раз, и модель становится более точной с каждой итерацией. В конце концов, все случаи будут иметь полные данные для всех переменных, используемых в процедуре, при этом условно исчисленные переменные будут следовать тому же многомерному распределению, что и обследования, в которых они фактически измерялись.

Результатом является большой набор данных на уровне наблюдений, содержащий все необходимые корректировочные переменные.Для этого исследования этот набор данных был затем отфильтрован до только тех случаев из ACS. Таким образом, демографическое распределение в точности совпадает с демографическим распределением ACS, а другие переменные имеют значения, которые можно было бы ожидать с учетом этого конкретного демографического распределения. Мы называем этот окончательный набор данных «синтетической популяцией», и он служит шаблоном или масштабной моделью всего взрослого населения.

Этот синтетический набор данных населения использовался для сопоставления и взвешивания склонностей.Он также использовался в качестве источника для распределения населения, используемого при сгребании. Такой подход гарантировал, что все взвешенные оценки обследования в исследовании основывались на одной и той же информации о населении. См. Приложение B для получения полной информации о процедуре.

Грабли

Для опросов общественного мнения наиболее распространенным методом взвешивания является итеративная пропорциональная подгонка, более известная как сгребание. При сгребании исследователь выбирает набор переменных, для которых известно распределение совокупности, и процедура итеративно корректирует вес для каждого случая до тех пор, пока распределение выборки не согласуется с совокупностью для этих переменных.Например, исследователь может указать, что в выборке должны быть 48% мужчин и 52% женщин, 40% со средним или меньшим образованием, 31% с окончанием колледжа и 29% с выпускником колледжа. Процесс скорректирует веса так, чтобы соотношение полов для взвешенной выборки обследования соответствовало желаемому распределению населения. Затем веса корректируются так, чтобы образовательные группы находились в правильном соотношении. Если поправка на образование нарушает выравнивание распределения полов, то веса снова корректируются, чтобы мужчины и женщины были представлены в желаемой пропорции. Процесс повторяется до тех пор, пока взвешенное распределение всех весовых переменных не будет соответствовать их указанным целям.

Raking популярен, потому что он относительно прост в реализации и требует только знания предельных пропорций для каждой переменной, используемой при взвешивании. То есть можно отдельно взвесить пол, возраст, образование, расу и географический регион без необходимости сначала знать долю населения для каждой комбинации характеристик (например, долю мужчин в возрасте от 18 до 34 лет). , белые выпускники колледжей, живущие на Среднем Западе).Рейкинг — это стандартный метод взвешивания, используемый Pew Research Center и многими другими общественными социологами.

В этом исследовании весовые переменные были ранжированы в соответствии с их предельным распределением, а также с помощью двусторонней перекрестной классификации для каждой пары демографических переменных (возраст, пол, раса и этническая принадлежность, образование и регион).

Соответствие

Сопоставление — это еще один метод, который был предложен в качестве средства корректировки онлайн-выборок. Он включает в себя выборку случаев (т.д., опросные интервью), который является репрезентативным для населения и содержит все переменные, которые будут использоваться при корректировке. Эта «целевая» выборка служит шаблоном того, как могла бы выглядеть выборка обследования, если бы она была выбрана случайным образом из совокупности. В этом исследовании целевые выборки были отобраны из нашего набора синтетических данных о населении, но на практике они могут быть получены из других источников высококачественных данных, содержащих желаемые переменные. Затем каждый случай в целевой выборке сопоставляется с наиболее похожим случаем из онлайн-выборки.Когда будет найдено наиболее близкое совпадение для всех случаев в целевой выборке, любые несоответствующие случаи из онлайн-выборки отказа отбрасываются.

Если все пойдет хорошо, набор оставшихся совпадающих случаев должен быть очень похож на целевую совокупность. Однако всегда существует риск того, что в целевой выборке будут случаи, не совпадающие с данными обследования, — случаи, когда наиболее похожий случай имеет очень мало общего с целевым. Если таких случаев много, подобранная выборка может в конечном итоге не очень походить на целевую совокупность.

Существует множество способов как измерить сходство между отдельными случаями, так и выполнить само сопоставление. Используемая здесь процедура использовала целевую выборку из 1500 случаев, которые были случайным образом отобраны из синтетического набора данных о населении. Чтобы выполнить сопоставление, мы временно объединили целевую выборку и данные онлайн-опроса в единый набор данных. Затем мы подбираем статистическую модель, которая использует корректировочные переменные (либо только демографические данные, либо демографические + политические переменные), чтобы предсказать, какие случаи в объединенном наборе данных были получены из целевой выборки, а какие — из данных опроса.

В качестве модели использовалась процедура машинного обучения, называемая случайным лесом. Случайные леса могут включать большое количество весовых переменных и могут обнаруживать сложные взаимосвязи между регулирующими переменными, о которых исследователь может не знать заранее. Помимо оценки вероятности того, что каждый случай принадлежит либо целевой выборке, либо обследованию, случайные леса также дают меру сходства между каждым случаем и всеми остальными случаями. Мера случайного сходства лесов учитывает, сколько общих характеристик имеют два случая (например,g., пол, раса и политическая партия) и придает больший вес тем переменным, которые лучше всего различают случаи в целевой выборке и ответы из набора данных обследования.

Мы использовали эту меру сходства в качестве основы для сопоставления.

Окончательная подобранная выборка выбирается путем последовательного сопоставления каждого из 1500 случаев в целевой выборке с наиболее похожим случаем в наборе данных онлайн-опроса. Каждое последующее совпадение ограничивается теми случаями, которые ранее не совпадали.После определения 1500 лучших совпадений оставшиеся варианты опроса отбрасываются.

Для всех размеров выборки, которые мы смоделировали для этого исследования (n = от 2 000 до 8 000), мы всегда соответствовали целевой выборке из 1 500 случаев. При моделировании, которое началось с выборки из 2000 случаев, 1500 случаев были сопоставлены, а 500 были отброшены. Точно так же для моделирования, начинающегося с 8000 случаев, 6500 были отброшены. На практике это было бы очень расточительно. Однако в этом случае это позволило нам сохранить размер окончательного сопоставленного набора данных постоянным и измерить, как меняется эффективность сопоставления, когда отбрасывается большая часть случаев.Чем больше исходная выборка, тем больше потенциальных совпадений для каждого случая в целевой выборке — и, надо надеяться, тем ниже шансы некачественных совпадений.

Взвешивание склонностей

Ключевой концепцией вероятностной выборки является то, что, если респонденты опроса имеют разные вероятности выбора, взвешивание каждого случая по коэффициенту , обратному его вероятности выбора, устраняет любую систематическую ошибку, которая может возникнуть из-за того, что разные типы людей представлены в неправильной пропорции. .Тот же принцип применяется к образцам онлайн-подписки. Единственное отличие состоит в том, что для вероятностных опросов вероятности выбора известны из плана выборки, тогда как для опросов с подпиской они неизвестны и могут быть только оценены.

Для этого исследования эти вероятности были оценены путем объединения выборки онлайн-согласия со всем синтетическим набором данных населения и подбора статистической модели для оценки вероятности того, что случай исходит из синтетического набора данных населения или выборки онлайн-согласия.Как и в случае сопоставления, для вычисления этих вероятностей использовались случайные леса, но это также можно сделать с помощью других типов моделей, таких как логистическая регрессия. Каждому случаю онлайн-согласия был присвоен вес, равный расчетной вероятности того, что он поступил от синтетической популяции, деленной на расчетную вероятность того, что он пришел из выборки онлайн-согласия. Случаи с низкой вероятностью попадания в выборку онлайн-подписки были недопредставлены по сравнению с их долей населения и получили большой вес.Случаи с высокой вероятностью были перепредставлены и получили более низкий вес.

Как и в случае сопоставления, использование модели случайного леса должно означать, что взаимодействия или сложные отношения в данных автоматически обнаруживаются и учитываются в весах. Однако, в отличие от сопоставления, ни один из случаев не выбрасывается. Потенциальным недостатком подхода предрасположенности является возможность сильно варьирующихся весов, что может привести к большей изменчивости оценок (например, большей погрешности).

Комбинации регулировок

Некоторые исследования показали, что первый этап корректировки с использованием сопоставления или взвешивания склонности, за которым следует второй этап корректировки с использованием граблей, может быть более эффективным в снижении систематической ошибки, чем любой отдельный метод, применяемый сам по себе. Ни сопоставление, ни взвешивание склонности не заставят выборку точно соответствовать генеральной совокупности по всем измерениям, но модели случайного леса, используемые для создания этих весов, могут улавливать взаимосвязи между регулирующими переменными, которые не учитываются при сгребании.Последующие действия сгребания могут сохранить эти взаимосвязи, в то же время полностью приведя выборку в соответствие с полями населения.

Эти процедуры работают за счет использования выходных данных более ранних этапов в качестве входных данных для последующих этапов. Например, для сопоставления с последующим сгребанием (M + R) сгребание применяется только к 1 500 сопоставленным случаям. Для сопоставления с последующим взвешиванием склонностей (M + P) 1500 сопоставленных наблюдений объединяются с 1500 записями в целевой выборке. Затем модель склонности соответствует этим 3000 случаям, и полученные оценки используются для определения весов для согласованных случаев.Когда за этим следует третий этап сгребания (M + P + R), веса склонности обрезаются и затем используются в качестве отправной точки в процессе сгребания. Когда за весами склонности на первом этапе следует сгребание (P + R), процесс остается таким же: веса склонностей обрезаются, а затем вводятся в процедуру сгребания.

Соответствие размера донора и реципиента при трансплантации сердца у детей: является ли вес наиболее подходящим параметром для прогнозирования результатов во всех возрастных группах?

Нормальные значения фракции выброса левого желудочка (ФВЛЖ) и абсолютные значения глобальной продольной деформации (GLS) у мужчин ниже, чем у женщин.Данных о связи уровней половых гормонов с этими заменителями систолической функции левого желудочка немного. Целью этого исследования было определить связь половых гормонов с систолической функцией левого желудочка у здоровых субъектов и пациентов с врожденной гиперплазией надпочечников (ВГК) в качестве модели дисрегуляции тестостерона.

Проспективно были включены 84 взрослых пациента с ХАГ (58 женщин; средний возраст 27 лет; межквартильный размах 23–36 лет) и 84 здоровых субъекта, соответствующих по полу и возрасту.Концентрации циркулирующих половых гормонов были измерены в течение 48 часов после эхокардиографии с оценкой ФВЛЖ и продольной, радиальной и окружной деформации левого желудочка.

ФВЛЖ и ГЛС были выше у здоровых женщин, чем у здоровых мужчин (63,9 ± 4,2% против 60,9 ± 5,1% [ P <0,05] и 20,0 ± 1,9% против 17,9 ± 2,4% [ P <0,001] соответственно), в то время как не было различий в ФВЛЖ или GLS между женщинами и мужчинами с ХАГ (63,9 ± 4,5% против 63,0 ± 4,6% [ P = NS] и 19.4 ± 2,2% против 18,3 ± 1,8% [ P = NS], соответственно). Уровни биодоступного тестостерона были выше у женщин с ХАГ, чем у женщин контрольной группы (0,08 нг / мл [межквартильный размах, 0,04–0,14 нг / мл] против 0,16 нг / мл [межквартильный размах, 0,04–0,3 нг / мл], P <0,001) и ниже у мужчин с ХАГ, чем у мужчин контрольной группы (2,3 нг / мл [межквартильный размах, 1,3–3 нг / мл] против 2,9 нг / мл [межквартильный размах, 2,5–3,4 нг / мл], P <0,05). У мужчин ФВЛЖ и ГЛС отрицательно коррелировали с уровнями биодоступного тестостерона ( r = -0.3, P ≤ 0,05 и r = -0,45, P <0,01 соответственно), в то время как радиальная деформация среднего желудочка положительно коррелировала с уровнем биодоступного тестостерона ( r = 0,38, P <. 05). Абсолютная величина окружной деформации положительно коррелировала с фолликулостимулирующим гормоном ( r = 0,65, P <0,0001).

Эти данные подтверждают, что наличие полового диморфизма в отношении систолической сердечной функции левого желудочка в значительной степени связано с уровнями тестостерона.

Соответствие типу скота и производительности откормочной площадки

Вес

Тейлор и др. В 1986 г. сравнили крупный рогатый скот 25 различных мясных и молочных пород. Они обнаружили, что на вес приходится 88 процентов различий в потреблении корма в пределах одной породы, но только от 14 до 33 процентов между породами.

Для молодняка растущего крупного рогатого скота потребление корма внутри породы не было пропорционально массе тела. Таким образом, группы крупного рогатого скота одной породы будут иметь одинаковое потребление корма, которое можно предсказать по весу.Крупный рогатый скот другой породы может быть совершенно разным даже при одинаковом весе.

Эти исследователи также обнаружили, что генетически более крупные породы ели относительно больше корма в молодом возрасте. Это может частично объяснить влияние стартовой массы на потребление корма, поскольку крупный рогатый скот с более высокой начальной массой, вероятно, принадлежал к более крупным породам. Данные Pamp за 1981 год подтверждают это. Памп обнаружил низкую, незначительную связь между стартовой массой и скоростью прироста при сравнении пород с данными исследований Университета Миннесоты.

Требуется техническое обслуживание

Коровы

Феррелл и Дженкинс 1984 обнаружили, что энергия, необходимая для поддержания веса коровы, различается между породами до 30 процентов. Это также верно, когда коровы не растут, не беременны или не кормят.

Работа с коровами показывает, что потребности в содержании (на единицу веса) сильно связаны с потенциальной продуктивностью молока, даже если коровы сухие. Это происходит из-за того, что жизненно важные органы имеют большую массу и более высокую потребность в энергии у высокомолочных пород.

Рулевое управление

Вероятно, потребности в содержании бычков разных пород различаются.

Размер печени относится к внутрипородным характеристикам растущих бычков и, вероятно, также различается между породами. В таком случае бычки двух пород, которые едят одинаковое количество корма, могут отличаться по ADG и F / G из-за различных потребностей в содержании. 15-процентная разница в потребностях в содержании между двумя типами пород приводит к примерно 9-процентной разнице в кормах, необходимых для одинаковых ADG. Кроме того, различия в составе прироста могут вызывать различия в эффективности прироста без разницы в скорости набора веса.

Считается, что бычки молочных пород нуждаются в содержании примерно на 12 процентов больше, чем бычки мясных пород. У бычков более высоких пород говядины, вероятно, также более высокие потребности в содержании. Вы можете управлять бычками молочных пород, чтобы получить столько же или немного меньше, чем бычки мясных пород. Но они будут съедать примерно на 8 процентов больше корма и, таким образом, перерабатывать корм менее эффективно, чем бычки мясных пород.

стандартное отклонение — Как рассчитать стандартизированную среднюю разницу после сопоставления?

О том, почему вы и MatchBalance получаете разные значения для SMD:

Во-первых, MatchBalance умножает SMD на 100, так что фактический SMD на шкале переменной равен.11317. Это все еще намного больше, чем то, что вы получаете из TableOne и ваших собственных расчетов. Это из-за того, как вы создали match_data и вычислили с его помощью SMD.

Вы заметите, что match_data имеет на больше строк, чем lalonde , даже если при сопоставлении вы отбрасывали единицы. Это потому, что структура index.treated и index.control — это не то, что вы ожидаете при сопоставлении со связями. Каждый раз, когда единица объединяется в пару, эта пара получает свою собственную запись в этих формулах.С помощью связей один обрабатываемый блок может быть сопоставлен со многими блоками управления (столько, сколько имеют одинаковые баллы склонности друг к другу). Каждый блок управления, с которым сопоставляется этот обработанный блок, добавляет запись в индекс index.treated для этого обработанного блока. Обработанный таким образом блок, который соответствует 4 связанным блокам управления, будет иметь 4 записи в индексе . Обработанный . Это даст им в 4 раза больше веса другой обрабатываемой единицы в ваших расчетах, что явно неуместно, потому что каждая обработанная единица должна учитываться только один раз, а вклад каждой единицы управления должен соответствовать тому, сколько у нее связей.Чтобы решить эту проблему, Match возвращает вектор весов в компоненте weights , по одному для каждой пары, который представляет, какой вклад эта пара должна вносить.

MatchBalance вычисляет SMD путем вычисления взвешенной разницы средних значений и деления на взвешенное стандартное отклонение в обработанной группе. Применяя приведенную ниже формулу, мы видим, что действительно получаем правильный ответ:

  matched_data = lalonde [unlist (rr [c ("index.2) * w) / (сумма (w) -1))

with (matched_data, (wm (age [Treat == 1], w1 [Treat == 1]) - wm (age [Treat == 0], w1 [Treat == 0])) / w.sd (age [ лечить == 1], w1 [лечить == 1]))
#> [1] 0,1131677

Если вместо того, чтобы иметь дело с этим забавным набором данных странного размера, вы хотите иметь дело с исходным набором данных с совпадающими весами, где несогласованные единицы имеют вес 0, а согласованные единицы взвешиваются на основе того, сколько совпадений они являются частью, вы можете использовать функция get. w в cobalt для извлечения совпадающих весов из объекта Match .Это не те же веса, которые предоставляет объект Match ; веса, возвращаемые функцией get.w , содержат по одной записи для каждой единицы в исходном наборе данных. Мы можем использовать ту же формулу, что и выше, с этими новыми весами, и вы увидите, что ответ такой же:

  w2 <- cobalt :: get.w (rr, Treat = lalonde $ Treat)
with (lalonde, (wm (age [Treat == 1], w2 [Treat == 1]) - wm (age [Treat == 0], w2 [Treat == 0])) / w.sd (age [ лечить == 1], w2 [лечить == 1]))
#> [1] 0,1131677

Обратите внимание, что MatchBalance использует взвешенное стандартное отклонение обработанной группы в качестве SF; Я считаю это неуместным, поэтому при запуске бал.вкладка в cobalt на выходе Match вы не получите таких же результатов; Вместо этого используется невзвешенное стандартное отклонение обработанной группы.

Наконец, если вы отключите связи, установив связей = ЛОЖЬ в вызове Match , то ваша формула будет работать, если вы измените стандартное отклонение, чтобы оно соответствовало сопоставленной обработанной группе, потому что все веса в сопоставлении Match объекта равны 1.

Ознакомьтесь с моим пакетом R cobalt , который был специально разработан для оценки баланса после сопоставления оценок склонности, потому что разные пакеты использовали разные формулы для вычисления стандартизованной разницы средних (SMD). cobalt предоставляет несколько вариантов для расчета SMD; это нетривиальная проблема. Matching , MatchIt , twang , CBPS и другие пакеты используют разные стандарты, поэтому я хотел их унифицировать. Вы можете узнать больше о мотивации cobalt на его виньетке.

Единственное, что отличает методы вычисления SMD, — это знаменатель, коэффициент стандартизации (SF). 2} {2}} $.Информационный центр What Works рекомендует использовать скорректированный по небольшой выборке хедж-$ g $, который имеет свою собственную причудливую формулу (см. Стр. 15 Руководства по процедурам WWC). Вы вычислили SF просто как стандартное отклонение переменной в объединенной согласованной выборке. Есть много других формул, которыми можно управлять в cobalt с помощью аргумента s.d.denom , описанного в документации для функции col_w_smd , которая вычисляет (взвешенные) SMD.

Я использую следующие стандарты для cobalt :

SF всегда вычисляется в нескорректированной (т.е. предварительно согласованной или невзвешенной) выборке (за исключением нескольких случаев)
Когда оценочной величиной является ATT или ATC, SF представляет собой стандартное отклонение переменной в целевой группе (т. Е. В обработанной или контрольной группе, соответственно)
Когда оценкой является ATE, SF вычисляется с использованием формулы Рубина выше

Пользователь может установить с.d.denom к нескольким другим значениям, которые включают "хеджей", для скорректированных по малой выборке хеджирования $ g $, "все", для стандартного отклонения переменной в нескорректированной совокупной выборке или "взвешенных « для стандартного отклонения в объединенной скорректированной выборке, которое вы вычислили.

Есть несколько необычных случаев. Обычно при сопоставлении требуется ATT, но если вы отбрасываете обработанные единицы через общую поддержку или штангенциркуль, целевая популяция становится неоднозначной.В этих случаях cobalt обрабатывает оценку, как если бы это был ATE. При использовании весовых коэффициентов склонности для оценки ATO или ATM целевая популяция фактически определяется весами, поэтому SF будет взвешенным со стандартным отклонением , и тот же SF будет использоваться до и после взвешивания, чтобы гарантировать его постоянство. . Здесь и там могут быть и другие странности, описанные в документации.

Что делать? Неважно. SMD — это просто эвристика, и его точное значение не так важно, как то, насколько оно обычно близко к нулю.Различные способы вычисления SF в большинстве случаев не влияют на его ценность. Я советую использовать значения по умолчанию для cobalt или выбрать тот, который вам нравится, и ввести его при использовании функций cobalt . Убедитесь, что вы единообразно представляете результаты, и будет лучше, если вы включите в отчет формулу, которую вы используете.

CEM: объяснено грубое точное соответствие | by devmotivation

Пример : Возраст можно укрупнить в любое количество интервалов с помощью «стратегии разбиения»: например, старше и младше 50 лет, таким образом, 45-летний возраст младше 50 представлен нулем, в то время как 55 лет старше 50, поэтому 1.

45 (больше 50) равно 0.

50 (меньше 50) равно 1.

Или, если эта стратегия биннинга считается слишком грубой, возраст может быть преобразован в квартиль для исследуемой + контрольной популяции, т. Е. 1 , 2, 3 или 4. Или возрастная корзина может быть назначена на основе диапазонов.

возраст от 0 до 30 = 0

возраст от 31 до 50 = 1

возраст от 51 до 60 = 2

возраст от 61 до 70 = 3

и т.д. БИН как их сопоставленная когорта.Член со значением возрастной ячейки 1 может соответствовать только члену другой когорты с точно таким же значением 1. Если пол также является ячейкой со значениями 0 (женский), 1 (мужской) или 2 (другой) , то соответствующий член также должен точно соответствовать этому значению.

Таким образом, член с подписью BIN:

Возраст (2), Пол (1), CHF (0), ХОБЛ (1), Рак (1) будет соответствовать только члену другой когорты с точным та же сигнатура бинов 2–1–0–1–1.

Стратегия биннинга — вторая наиболее сложная и важная часть сопоставления в CEM.

При выбранных свойствах и стратегиях биннинга каждому члену дается подпись BIN , которая совпадает с членами другой когорты. Будет сопоставлен некоторый% обработки, но не обязательно все, поскольку элемент обработки может иметь подпись BIN, которой нет ни у одного элемента управления. Возможная подпись BIN — это декартово произведение или в SQL (пример)

  с возрастом   как  ( выберите  *  из  ( значения  (1), (2), (3), (4)) ) x (возраст)), 
 пол  как  ( выберите  *  из  ( значения  (1), (2), (3)) x (пол)), 
 COPD  как  ( выберите  *  из  ( значения  (1), (2)) x ( бит )), 
 chf  как  ( выберите  *  из  ( значения  (1), (2)) x ( бит )), 
 рак  как  ( выберите  *  из  ( значения  (1), (2)) x ( бит )) 
  выберите 
 возраст , пол 
, 
 копд.бит  как  copd, 
 chf.bit  как  chf, 
 рак. бит  как  рак 
  от 
  возраст 
  перекрестное соединение  пол 
  крестовое соединение  copd 
  крестовое соединение  chf 9019 присоединиться к  рак

Этот слишком простой пример имеет следующую стратегию укрупнения / биннинга:

Возраст = квартили

Пол = 3 значения: 1-женский, 2-мужской, 3-другой

ХОБЛ, CHF, Рак = 1- присутствует, 0-отрицательный

В результате получается 96 потенциальных подписей BIN (4 x 3 x 2 x 2 x 2):

Каждый член, имеющий подпись BIN, сопоставляется с другими участниками с такой же подписью BIN. Скорее всего, будет дисбаланс между количеством участников обработки и контроля с подписью BIN. Эта дисперсия в распределении должна быть нормализована с использованием весов CEM.

Пример : Предположим, что только 3 сигнатуры BIN совпали
(2–1–0–1–1) совпали 2 Обработка и 10 Контроль.
(4–2–1–0–0) соответствует 4 элементам лечения и 2 элементам контроля
(3–1–1–1–1) соответствует 6 элементам лечения и 6 элементам контроля
Есть также члены группы лечения, которые не соответствуют ни одному Элементы управления, и наоборот, элементы управления, которые не соответствуют ни одному из элементов обработки.

Веса:

Все несогласованные элементы получают вес 0 (ноль) и, таким образом, фактически выбрасываются.

Члены подобранного лечения получают вес 1 (один).

Соответствующие контрольные элементы получают веса выше 0, которые могут быть дробными или ≥ 1, что нормализует сигнатуру BIN (архетип) к распределению в группе лечения. Формула:

Вес = (BIN_Matched_Treatment_N_members / BIN_Matched_Control_N_Members) * (Total_Matched_Control_ # / Total_Matched_Treatment_ #)

aka..

Вес = (Лечение_N / Контроль_N) / (Общее_Контроль_N / Общее_Лечение_N)

Пример : (сверху)
Общее_Подобное_Лечение_ # = 2 + 4 + 6 = 12
Всего_Согласованное_Контроль + 6_ # = 10
Несопоставленный вес лечения = 0
Несравнимый контрольный вес = 0
Соответствующий вес лечения = 1
Соответствующий контрольный вес (должен быть рассчитан для каждой подписи BIN или архетипа).
(2–1–0–1–1) [2 лечения и 10 контрольных] Вес = (2/10) * (18/12) = 0.3
(4–2–1–0–0) [4 лечения и 2 контроля] Вес = (4/2) * (18/12) = 3
(3–1–1– 1–1) [6 лечебных и 6 контрольных] Вес = (6/6) * (18/12) = 1,5

Теперь сопоставленные и взвешенные экспериментальные и контрольные члены можно сравнить, используя веса для оценить наличие и степень лечебного эффекта.

Рекомендации по росту и весу для доноров, идентифицированных как возможное соответствие
Высота	Вес
4’10 «	210
4’11»	218
5’0 «	224
5’1″	232
5’2 «	240
5’3″	248
5’4 «	256
5’5″	264
5’6 »	272
5’7 «	281
5’8″	289
5’9 «	297
5’10»	306
5’11 «	315
6’0 «	325
6’1″	331
6’2 «	341
6’3″	353
6’4 »	361
6’5 «	373
6’6″	380
6’7 «	391
6’8″	399
6’9 «	411
6’10»	419
6’11 «	431
7’0″	440