Onemocnění covid-19 přineslo změny ve fungování společnosti a mnoho omezení, kromě samotného omezení pohybu obyvatelstva také zavření škol a sportovišť. Prodloužení doby sledování obrazovek mobilů a počítačů v rámci online výuky přispělo společně s omezením sportovního vyžití k sedavému chování. Rovněž stravování doznalo negativních změn. Restrikce vytvořily obezitogenní prostředí, které zhoršilo již tak tristní situaci ve výskytu nadváhy a obezity v dětské populaci. Cílem naší studie bylo zhodnotit následky této situace v populaci českých dětí na základě údajů prevalence nadváhy a obezity. Ve spolupráci s pediatry z celé České republiky jsme získali data 3517 dětí (1759 chlapců a 1758 dívek) ve věku 4,7 až 17,3 roku. Sběr růstových dat z preventivních prohlídek probíhal od dubna do konce června 2021 a zahrnoval i výpis údajů dítěte z jeho 3 předchozích prohlídek. Na tomto základě byl pomocí flexibilního semiparametrického modelu odfiltrován trend obezity z předcovidového období. To umožnilo objektivní pohled na to, jak restrikce spojené s onemocněním covid-19 reálně ovlivnily dětskou populaci. Z našeho modelu vyplývá, že nejvíce byly restrikcemi ovlivněny a skokově zvýšily svou hmotnost děti v peripubertálním věku (tedy mezi 9. a 13. rokem), a to u obou pohlaví. Obecně závažnější byla situace u chlapců, kde došlo i k výrazné změně procentuálního podílu v jednotlivých kategoriích nadměrné hmotnosti. U 9- a 11letých chlapců bylo méně jedinců v kategorii nadváhy než obezity. U chlapců v 9 letech byla prevalence 17,6 % nadváhy oproti 21,5 % obezity, u 11letých to bylo 21,8 % oproti 27,8 %. Z toho z celkového počtu obézních bylo 7,3 %, resp. 4,1 % v kategorii závažné formy. Výrazný nárůst obezity, a zvláště její závažné formy představuje významné negativní ovlivnění současného a pravděpodobně i budoucího života dětí.
The COVID-19 disease brought changes in the functioning of society and many restrictions, apart from restriction of population movement, also the closure of schools and sports facilities. The extension of the time of exposure to mobile and computer screens due to online education contributed, together with the reduction of sports activities, to sedentary behaviour. Diet also underwent negative changes. The restrictions created an obesogenic environment, which worsened the already concerning situation in the prevalence of overweight and obesity in the child population. The aim of our study was to assess the consequences of this situation in the population of Czech children based on data on the prevalence of overweight and obesity. In cooperation with paediatricians from all over the Czech Republic, we obtained data from 3’517 children (1’759 boys and 1’758 girls) between the ages of 4.7 and 17.3 years. The collection of growth data from preventive examinations took place from April to the end of June 2021 and included also data of the child’s from his 3 previous examinations. On this basis, the trend of obesity from the pre-covid period was filtered out using a flexible semi-parameter model. This allowed an objective view of how the restrictions associated with COVID-19 actually affected the child population. Our model shows that children in the peripubertal age (i.e. between the ages of 9 and 13) were most affected by the restrictions and increased their weight in both sexes. In general, the situation was more serious for boys, in which there was also a significant change in the percentage in each category of excessive weight. In 9- and 11-year-old boys, there were fewer individuals in the category of overweight than obesity. The prevalence of 9-year-old boys was 17.6% overweight, compared to 21.5% of boys with obesity, as well as 21.8% compared to 27.8% for 11-year-olds. Of this, 7.3% and 4.1% were in the category of severe obesity. The significant increase in obesity, and especially its severe form, represents a significant negative influence on the present and future life of children.
- MeSH
- COVID-19 MeSH
- dítě MeSH
- fyzikální vyšetření MeSH
- index tělesné hmotnosti MeSH
- karanténa MeSH
- lidé MeSH
- mladiství MeSH
- obezita dětí a dospívajících * epidemiologie etiologie prevence a kontrola MeSH
- předškolní dítě MeSH
- preventivní lékařství MeSH
- sedavý životní styl MeSH
- stravovací zvyklosti MeSH
- Check Tag
- dítě MeSH
- lidé MeSH
- mladiství MeSH
- předškolní dítě MeSH
- Geografické názvy
- Česká republika MeSH
Cíl: Cílem této práce bylo analyzovat vztah mezi novými případy klinické formy klíšťové encefalitidy a různými meteorologickými a sezonními prediktory. Materiál a metodika: Modelování vychází z národních dat České republiky za období 2001–2016 v denním rozlišení, a to z hodnot průměrné teploty, průměrné relativní vlhkosti vzduchu a počtu případů klíšťové encefalitidy klasifikovaných podle data prvních příznaků. Používají se čtyři varianty negativně binomického modelu z třídy zobecněných aditivních modelů. Základní model dává výskyt klíšťové encefalitidy do souvislosti se zpožděnou průměrnou denní teplotou okolí a denní průměrnou relativní vlhkostí vzduchu a jejich interakcí se zpožděním odrážejícím inkubační dobu a další faktory. Hodnota zpoždění byla odhadnuta optimalizačním postupem založeným na Akaikeho informačním kritériu. Model také zahrnuje vliv sezony a vliv dne v týdnu. Pro zvýšení biologické věrohodnosti byl základní model rozšířen a byl použit distributed lag model, který zohledňuje možné časově proměnlivé účinky meteorologických proměnných a zahrnuje více zpoždění. Výsledky: Statisticky nejvýznamnějším efektem je sezonnost v rámci roku a pak interakce teploty a relativní vlhkosti vzduchu. Vztah obou meteorologických faktorů a jejich interakce se mění v průběhu sezony aktivity hladových klíšťat Ixodes ricinus. To také mění podmínky výskytu nových klinických případů klíšťové encefalitidy. Časově proměnlivý vliv meteorologických faktorů na výskyt klíšťové encefalitidy vykazuje netriviální změny v průběhu roku. V období před polovinou kalendářního roku (kolem 22. týdne) je efekt nižší, poté následuje zvýšení až do 35. týdne. Závěr: Byly vyvinuty flexibilní modely s kvantitativně charakterizovanými vlivy teploty, vlhkosti vzduchu a jejich interakce, se zpožděním efektu odhadnutým optimalizačním procesem. Výkonnost finálního modelu byla zkontrolována pomocí nezávislých dat, aby se ověřila možnost využití výsledků ke zlepšení predikce rizika nárůstu klinických případů klíšťové encefalitidy.
Objectives: The aim of this work was to analyze the relationship between new cases of clinical tick-borne encephalitis (TBE) and various meteorological and seasonal predictors. Material and Methods: The modelling is based on national data from the Czech Republic for the period 2001–2016 in daily resolution, namely on average temperatures, average relative air humidity and the number of TBE cases classified according to the date of the first symptoms. Four variants of a negative binomial model from the generalized additive model class are used. The basic model relates the occurrence of TBE to the lagged ambient daily average temperature and daily average relative air humidity and their interaction with the lag reflecting the incubation period and other factors. The lag value was estimated via the optimization procedure based on Akaike information criterion. The model also includes the effect of the season and the effect of the day of the week. To increase the biological plausibility, the basic model has been expanded to account for possible time-varying effects of meteorological variables and to incorporate multiple lags. Results: The most statistically significant effect is the within-year seasonality and then the interaction of the temperature and relative air humidity. The relationship of both meteorological factors and their interactions vary throughout the activities season of the hostquesting Ixodes ricinus. This also changes the conditions of occurrence of the new clinical cases of TBE. The time-varying effect of meteorological factors on the incidence of TBE shows non-trivial changes within a year. In the period before the middle of the calendar year (around the week 22) the effect decreases, then it is followed by an increase until the week 35. Conclusion: Flexible models were developed with quantitatively characterized effects of temperature, air humidity and their interaction, with the delay of the effect estimated through the optimization process. Performance of the model with multiple lags was checked using independent data to verify the possibility of using the results to improve the prediction of the risk of clinical cases of TBE uprise.
- MeSH
- incidence MeSH
- klíště patogenita MeSH
- klíšťová encefalitida * epidemiologie MeSH
- lidé MeSH
- meteorologické pojmy * MeSH
- roční období MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- práce podpořená grantem MeSH
- Geografické názvy
- Česká republika MeSH
- Publikační typ
- abstrakt z konference MeSH
- Publikační typ
- abstrakt z konference MeSH
- Publikační typ
- abstrakt z konference MeSH
- Publikační typ
- abstrakt z konference MeSH
- Publikační typ
- abstrakt z konference MeSH
- Publikační typ
- abstrakt z konference MeSH
- Publikační typ
- abstrakt z konference MeSH
- Publikační typ
- abstrakt z konference MeSH
