Normenkurven (Perzentilkurven) – prä- und postnatal

Vor der Geburt wird versucht, das Baby „zu messen“ – mit Hilfe von einer recht grossen Bandbreite von mathematischen Formeln, die alle Schätzwerte sind, die mehr oder weniger genau sind. Und nach der Geburt geht dies genau so weiter.

Bei meinem ersten Baby hatten wir einen schweren Start, und danach war ich völlig versessen, mein Kind zu wiegen. Ständig lag mein Kind auf der Waage – jeden Tag ein Mal. Sogar in den Urlaub musste diese doofe Waage mit. Und das ging Monate lang so! Mein erstes Kind durfte mir auch so lange sie wollte an der Brust bleiben – bis zu vier Stunden allein am Abend! Das tat mir nicht gut – ich nahm zu. Und meinem Kind vielleicht auch nicht – sie wurde RICHTIG mollig – und sie schläft selbst heute noch nicht gut in der Nacht – denn sie hat bestimmt statt zu essen an meiner Brust geschlafen.

Bei meinem zweiten Kind hatte ich einiges aufgearbeitet und mir war klar: die Waage brauche ich nicht, um zu sehen, ob es meinem Kind gut geht.

Dann, ich glaube es war als mein Sohn 3 Monate alt war, eventuell schon mit 2 Monaten, bei einem der U’s (also Kinderarzt-Untersuchungen), hiess es:

„Frau Maier, Ihr Sohn ist zu klein. Sie sollten ihm Brei zufüttern. Eventuell ist er so klein, weil er nicht genug zu essen bekommt“.

Ich war davon überzeugt, dass Sillen das Beste für mein Kind ist, und zufüttern kam für mich auf gar keinen Fall in Frage. Mein Kind war PERFEKT. Rundungen, wo es sein sollte, halt nicht so gross, wie ein Durchschnittskind in Deutschland.

Nach einer kurzen Diskussion mit der Kinderärztin war das Thema Gott sei Dank vom Tisch.

Ich möchte euch erklären, weshalb das so war.

Diese Kurven kommen folgendermassen zustande: Da misst man eben eine Gruppe von Kindern, und fasst diese Daten zusammen (nehmen wir mal an, es gab keine Messfehler).

Dabei kommen dann diese schöne Kurven heraus, die man dann benutzt, um zu vergleichen, wie schwer oder leicht, gross oder klein, euer Kind im Vergleich mit den für diese Kurven vermessenen Kindern ist. Um das zu erleichtern wird in in der Grafik halt dargestellt, welche Werte ab welchem Wert man über oder unter 3%, 10%, 25%, 50%, 90% oder 97% der ebenfalls gemessenen Kindern war (das sind nicht dieselben Kinder, sondern zu jedem Messzeitpunkt ist die Datennutzung unabhänging von vorherigen Messungen – ja die Zahlen können von völlig anderen Kindern Kindern kommen – es gibt also keine Kontinuität).

Also: wenn 100 Kinder gemessen wurden, dann sind die beiden leichtesten Kinder eben unter 3%, das dritt-leichteste Kind gibt die Werte für die 3% Kurve, und so weiter. Die Werte an sich besagen dabei NICHT, ob die Kinder gesund sind! Nur, eben, wie sie im Vergleich mit den anderen vermessenen Kindern stehen. Aber: irgend jemand MUSS der Kleinste/Größte sein!

Ich weiss nicht sicher, wie die Daten für Kinder in utero, also vor der Geburt erhoben wurden – vermute aber, dass da eben die Zahlen benutzt werden, die der behandelnde Arzt beschlossen hat, in seine Akten aufzunehmen – diese haben dann eben schon von Haus aus ein Vermessungs-Problem eingebaut – die Gewichte sind einfach Schätzungen, und keine wirklichen Gewichtszahlen. Wenn die Zahl der Kinder, auf der die Kurve basiert, sehr gross wäre, würde die Ungenauigkeit dann verloren gehen – also die Zahlen nicht mehr beeinflussen – wenn der Fehler der Schätzung in beide Richtungen – also kleiner oder grösser – gleich häufig und gleich gross ist, im Durchschnitt. Ich nehme an, dass das so ist, da in vergleichenden Studien (von Schätzungsformeln) kein Unterschied gemacht wurde in welche Richtung der Fehler ging – aber das ist eine ANNAHME, ich bin mir da nicht sicher.

Normalerweise steht dann bei den Kurven, auf welchen Daten sie beruht. Da zum Beispiel Japaner eher kleiner sind also Europäer, beruhen solche Kurven dann auch häufig auf Daten einer bestimmten Untergruppe, wie z.B. bei uns in Deutschland beruhen die Perzentilkurven auf Daten die irgendwo in Deutschland erhoben wurden.

Die in meinem „Kinder-Untersuchungsheft“ abgedruckten Kurven – die eben bestimmten, ob mein Sohn „zu klein“ ist oder nicht, stammen aus einer Zusammenfassung anderer Studien, die diese Zahlen erhoben haben (Kromeyer-Hauschild et al, 2001). Ihr könnt dann bei euch nachschauen, ob die Quelle dieselbe ist, um zu wissen, ob die Infos in diesem und nächsten Paragraphen auch auf eur Kurven zutreffen. Wenn man einen oberflächlichen Blick in diese Zusammenfassung wirft, fällt folgendes auf: die Zahlen für 0-3-jährige kamen alle nur von Erhebungen aus einem Ort (Bad Hersfeld in Deutschland), zwischen 1985-1996, da wurden eben Zahlen der U1-U8 gesammelt. Für die U1-U6 (also im ersten Lebensjahr) scheinen die Daten pro Erhebungspunkt (welches die U1-U6-Zeiten waren) im Durchschnitt auf 160 gemessenen Kindern pro Geschlecht und U. U7 hatte etwa 250 gemessene Kinder pro Geschlecht). Für die U8 (also 3 Jahre alt) – nur 85 Jungen und 80 Mädchen! Noch nicht einmal 100 Messpunkte! So wenige Messwerte würde man normalerweise sehr kritisch betrachten, da sie kaum eine Verallgemeinerung zulassen – das ist im Übrigen auch in Kromeyer-Hauschild et al, 2001 so vermerkt – wird aber Eltern – und wohl Ärzten nicht mittgeteilt.

Spätere Messpunkte haben wenigstens 500 Messpunkte – das ist statistisch gesehen immer noch nicht besonders toll. Aber zumindest gab es da häufig wenigstens mehr als einen Ort, der Messwerte mit eingebracht hat in die Perzentilkurven. Warum ist das bemerkenswert? In einem Ort wie Bad Hersfeld, das mit ca 30.000 sehr klein ist, ist die „Biodiversität“, bzw weitere Faktoren, wie meine Kinder normal wachsen (z.B. weil die Gene der Familie es so und so „vorschreiben“, oder weil beide Eltern aus Japan kommen, oder weil einer der Eltern aus Holland kommt und sehr gross ist, usw), u.U. überhaupt nicht die, die zu mir und wo ich wohne passt – das heisst, es gibt mehr Grund, weshalb die Daten die benutzt wurden für mich und meine Kinder völlig unaussagekräftig sind.

Andere Merkmale werden nicht aufgenommen – wie gross sind die Eltern, wie spät sind die Eltern gewachsen, sind die Eltern deutsch oder japanisch und so weiter. Wobei es allerdings ganz klar ist, dass es jede Menge solcher Merkmale gibt, die die zu erwartende normale Entwicklung unserer Kinder beeinflussen. Es gibt sogar Studien die ganz klar in Frage stellen, ob man die herkömmlichen Kurven überhaupt dazu gebrauchen kann, um Aussagen über gesundheitliche Probleme der Kinder zu diagnostizieren, oder zu vermuten (Tinelli et al, 2014).

In Falle meines Sohnes ist es einfach so, dass ich und mein Mann beide keine Riesen sind, und es deshalb Sinn macht, dass auch meine Kinder nicht besonders gross sind und werden. Auch hatte ich die Daten meines Mannes zur Hand – er ist auch langsam gewachsen, dafür aber ist er lange weiter gewachsen, wo die meisten Jungen nur noch wenig gewachsen sind. Und mein Sohn kommt nach ihn – zumindest körperlich :-). Und damit war das Thema dann vom Tisch!

Noch ein weiteres Wort zu den Kurven. Die Quelle Kronmeyer-Hauschild et al 2001 wurde geschrieben, um bei Kindern Obesität abzuschätzen – da das sich immer mehr (weltweit) zu einem Problem entwickelt. Die Empfehlung hier ist, alle 10 Jahre neue Zahlen für die Kurven zu benutzen. Diese Empfehlung sehe ich als bedenklich an. Das genetische Material wird sich nicht so schnell verändern. Aber es ist bekannt, dass unsere Kinder immer dicker werden. Durch das „verjüngen“ der Zahlen der Perzentilkurven werden die Perzentilkurven irgendwann übergewichtige Kinder als „normal“ darstellen! Dann werden Kinder, die normal sind, auf einmal als „zu dünn“ gewertet werden!

Haftungsausschluss: Dieser Artikel ist nicht für die medizinische Beratung, Diagnose oder Behandlung vorgesehen.

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Quellen:

Kromeyer-Hauschild, Katrin, et al. „Perzentile für den Body-mass-Index für das Kindes-und Jugendalter unter Heranziehung verschiedener deutscher Stichproben.“ Monatsschrift Kinderheilkunde 149.8 (2001): 807-818.

Tinelli, Andrea, et al. „Ultrasonographic fetal growth charts: an informatic approach by quantitative analysis of the impact of ethnicity on diagnoses based on a preliminary report on Salentinian population.“ BioMed research international 2014 (2014).

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