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13.07.2019 | Original Article | Ausgabe 10/2019

The Indian Journal of Pediatrics 10/2019

Use of Continuous Metabolic Syndrome Score in Overweight and Obese Children

Zeitschrift:
The Indian Journal of Pediatrics > Ausgabe 10/2019
Autoren:
Sangeeta P. Sawant, Alpa S. Amin
Wichtige Hinweise

Publisher’s Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Objective

To assess the utility of continuous metabolic syndrome score (cMetS) for predicting metabolic syndrome (MS) and determine the cut-off values in overweight and obese children.

Methods

This study was conducted among 104 children (7–14 y) attending obesity clinics of a tertiary care hospital in Mumbai, India. The cMetS was computed by standardizing the residuals of waist circumference (WC), mean arterial blood pressure (MAP), high density lipoprotein cholesterol (HDL-C), triglycerides (TG), and Homeostatic Model Assessment for Insulin Resistance (HOMA-IR) by regressing them according to age and sex and aggregating them. The optimal cut-off of cMetS for predicting MS was determined by the receiver operation characteristic (ROC) curve analysis.

Results

The cMetS increased significantly with increase in the number of MS risk factors. It was significantly high in children with MS than those without it (boys: 1.070 + 1.834 vs. -1.478 + 2.262; girls: 2.092 + 1.963 vs. -2.253 + 2.140; combined children group: 1.572 + 1.950 vs. -1.907+ 2.374; p < 0.001). The score predicted MS with high accuracy in girls; (AUC of 0.95, 95% CI: 0.90–1.00), moderate accuracy in boys (AUC of 0.79, 95% CI: 0.65–0.92) and in the combined group (AUC of 0.87, 95% CI 0.80–0.94) respectively. The cut-off of cMetS yielding maximal sensitivity and specificity for predicting the MS was −1.009 in boys (sensitivity 93% and specificity 62%); −0.652 in girls (sensitivity 96.4% and specificity 77%) and − 0.6881 in the combined group (sensitivity 91.2% and specificity 70.2%).

Conclusions

cMetS predicted MS with moderate to high accuracy. It had high sensitivity and specificity in predicting MS in overweight and obese children.

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