Método de remoción de medidas anómalas en datos de crecimiento infanto-juvenil: una aplicación para grandes bases de datos en salud

La malnutrición infantil y juvenil es una problemática de gran relevancia en salud pública. Dentro de los indicadores antropométricos para evaluar malnutrición infantil se encuentran la talla para la edad, el peso para la talla y el índice de masa corporal, que utilizan para su cómputo la talla del individuo. En la Argentina, el Programa SUMAR recolecta desde el año 2013 información de controles de salud de la población infantil y juvenil más vulnerable del país. Esto conforma una gran base de datos de registros antropométricos (incluida la talla) a partir de la cual se estiman las prevalencias de distintos tipos de malnutrición, como baja talla, bajo peso para la talla, obesidad y sobrepeso. Por su volumen y manera de generar los datos, dicha base posee inexorablemente errores, los cuales impactan sobre el cálculo de los indicadores a nivel individual y de las prevalencias. Existen pautas de la OMS para la identificación de valores de indicadores no plausibles, según edad y sexo. Sin embargo, estas pautas no resuelven el problema de la existencia de registros que, si bien son individualmente posibles, no lo son si se considera el crecimiento en el tiempo. El objetivo de este trabajo es presentar un método para detección de datos de talla inconsistentes en el tiempo, ya sea por decrecimiento o por crecimiento excesivo. Este método podrá ser incluido en un proceso de limpieza global de esta base así como de otras similares, de manera de aumentar la calidad de los datos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ