HMASP - Hospital Militar de Área de São Paulo — Prova 2022
Uma criança cujo índice de massa corporal (IMC) se encontra entre o escore z-2 e o escore z-1 para a idade e o sexo, possui como classificação de seu estado nutricional:
IMC entre escore z -2 e -1 para idade/sexo em crianças = Eutrofia.
A classificação nutricional infantil pela OMS utiliza escores z para o IMC por idade e sexo. Escore z entre -2 e +1 é considerado eutrofia, indicando um estado nutricional adequado.
A avaliação do estado nutricional em crianças é um pilar da pediatria e da saúde pública, sendo realizada rotineiramente na puericultura. A Organização Mundial da Saúde (OMS) estabeleceu padrões de crescimento que utilizam o Índice de Massa Corporal (IMC) para idade e sexo, expressos em escores z, como principal ferramenta para essa classificação. O escore z indica o número de desvios-padrão que um valor se afasta da mediana da população de referência. Para o IMC em crianças, a classificação nutricional pela OMS é a seguinte: Magreza Acentuada (escore z < -3), Magreza (escore z entre -3 e -2), Eutrofia (escore z entre -2 e +1), Risco de Sobrepeso (escore z entre +1 e +2) e Sobrepeso (escore z > +2). Portanto, uma criança com IMC entre o escore z -2 e -1 é classificada como eutrófica, indicando um estado nutricional adequado. É fundamental que residentes e profissionais de saúde dominem esses pontos de corte para realizar um diagnóstico preciso e implementar intervenções adequadas, seja para promover o crescimento saudável, prevenir a desnutrição ou combater o excesso de peso. A interpretação correta das curvas de crescimento e dos escores z é crucial para a tomada de decisão clínica e para a saúde a longo prazo da criança.
Segundo a OMS, a eutrofia para o IMC em crianças é classificada quando o escore z está entre -2 e +1 desvios-padrão da mediana para a idade e o sexo.
A magreza é classificada quando o escore z do IMC para idade e sexo está abaixo de -2 desvios-padrão. Abaixo de -3, é considerada magreza acentuada.
O escore z é preferível por ter propriedades estatísticas mais robustas, permitindo comparações mais precisas entre diferentes idades e sexos, e facilitando a identificação de desvios extremos.
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