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Volumen 10, Nº 18, junio - noviembre 2026, pp. 118-129
Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS para
niños y adolescentes ecuatorianos de 5 a 18 años
Construcon of growth paerns using the LMS model for Ecuadorian
children and adolescents aged 5 to 18 years
Resumen
Las curvas de crecimiento son una herramienta gráca de gran ulidad para evaluar el patrón de crecimiento de gru-
pos de niños e individuos. El objevo de este estudio fue desarrollar curvas de referencia de crecimiento apropiadas
para niños y adolescentes ecuatorianos. Los datos de este estudio transversal fueron recolectados a parr de la base
de datos del Instuto Nacional de Estadísca y Censos del Ecuador (INEC), incluyendo 20.532 sujetos sanos (10.209
niñas y 10.323 niños) de múlples ciudades y zonas (urbanas y rurales) del país. Las curvas de percenles suavizadas
fueron esmadas ulizando el método LMS para la talla (cm) y el peso (kg). Las curvas de percenles suavizadas para
talla y peso aumentan con la edad en ambos sexos. Las niñas presentan un pico de velocidad puberal más temprano
(10–12 años), mientras que los niños lo muestran entre los 12 y 14 años. A los 14 años, los valores de talla de los
niños superan signicavamente a los de las niñas. Este estudio mostró discrepancias para ciertos grupos de edad
al comparar los valores medianos de talla y peso con los de la OMS, el NCHS y referencias de Colombia, siendo los
niños y adolescentes ecuatorianos consistentemente más bajos que dichas referencias, especialmente a parr de
los 10 años. La diferencia máxima con la referencia de la OMS alcanza −10,2 cm en niños y −9,7 cm en niñas a los 18
años. Las curvas de percenles suavizadas para talla y peso serán úles para evaluar el crecimiento general de los
niños y adolescentes ecuatorianos, y deberían adoptarse en la prácca clínica pediátrica nacional en sustución de
las referencias internacionales que sobreesman sistemácamente la prevalencia de alteraciones del crecimiento
en esta población.
Palabras clave: niños; adolescentes; talla; peso; curvas de crecimiento; método LMS; Ecuador; referencias de cre-
cimiento.
Abstract
Growth curves are a useful graphical tool for evaluang the growth paerns of groups of children and individuals.
The objecve of this study was to develop appropriate growth reference curves for Ecuadorian children and ado-
lescents. The data for this cross-seconal study were collected from the database of the Naonal Instute of
Stascs and Census of Ecuador (INEC), including 20,532 healthy subjects (10,209 girls and 10,323 boys) from
mulple cies and areas (urban and rural) of the country. Smoothed percenle curves were esmated using the
LMS method for height (cm) and weight (kg). Smoothed percenle curves for height and weight increase with age
in both sexes. Girls have an earlier peak pubertal velocity (10–12 years), while boys show it between 12 and 14
years. At age 14, boys' height values signicantly exceed those of girls. This study showed discrepancies for certain
age groups when comparing median height and weight values with those of the WHO, NCHS, and Colombian
references, with Ecuadorian children and adolescents consistently lower than these references, especially from
age 10 onwards. The maximum dierence with the WHO reference reaches −10.2 cm in boys and −9.7 cm in girls
at age 18. The smoothed percenle curves for height and weight will be useful for assessing the overall growth
of Ecuadorian children and adolescents, and should be adopted in naonal pediatric clinical pracce to replace
internaonal references that systemacally overesmate the prevalence of growth disorders in this populaon.
Keywords: children; adolescents; height; weight; growth curves; LMS method; Ecuador; growth references.
Edison Gustavo Moyano Brito
1
; Oswaldo Eduardo Cabezas Goschalk
2
(Recibido: febrero 09, 2026; Aceptado: abril 15, 2026)
hps://doi.org/10.29076/issn.2602-8360vol10iss18.2026pp118-129p
1
Universidad Politécnica Estatal del Carchi, Ecuador. Email: edison.moyano@upec.edu.ec. ORCID: hps://orcid.org/0000-0002-
3375-8219
2
Universidad Politécnica Estatal del Carchi, Ecuador. Email: ocabezas@bce.ec. ORCID: hps://orcid.org/0009-0001-2207-1489
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Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
119
INTRODUCCIÓN
El crecimiento sico y la maduración ósea son
procesos esenciales para el bienestar infanl y
constuyen indicadores sensibles de variaciones
genécas, factores ambientales y procesos
patológicos (1). La monitorización del crecimiento
es una prácca fundamental en pediatría, ya que
permite detectar de forma precoz desviaciones
que pueden requerir intervención clínica (2).
Una curva de crecimiento es una herramienta
gráca poderosa que muestra el patrón de
crecimiento de grupos de niños e individuos, y
se ha converdo en instrumento esencial para el
cribado de la salud infanl (3). La evaluación de
la talla y el peso en función de la edad y el sexo,
expresada como percenles o puntuaciones
Z, permite clasicar el estado nutricional y
detectar trastornos del crecimiento de manera
sistemáca y reproducible (4). El retraso del
crecimiento, denido por la OMS como una talla
para la edad inferior a −2 desviaciones estándar
de la mediana de referencia, es la forma más
prevalente de malnutrición crónica a nivel
mundial y se asocia a consecuencias negavas
permanentes sobre el desarrollo cognivo, la
densidad ósea y la producvidad en la edad
adulta (5).
A lo largo del siglo XX, la monitorización del
crecimiento infanl estuvo dominada por
referencias elaboradas en países de altos
ingresos. Las curvas de Harvard y las de Tanner
para el Reino Unido (6) fueron ampliamente
ulizadas durante las décadas de 1960 y 1970.
En 1977, el Centro Nacional de Estadíscas de
Salud (NCHS) de los Estados Unidos publicó
referencias de crecimiento basadas en datos
de una población única con limitaciones
metodológicas reconocidas (7). En respuesta
a estas limitaciones, la Organización Mundial
de la Salud (OMS) desarrolló los Estándares de
Crecimiento Infanl del Estudio Mulcéntrico
(MGRS), publicados en 2006, que se basan
en datos de seis países (Brasil, Ghana, India,
Noruega, Omán y Estados Unidos) para niños
de 0 a 5 años (8). Posteriormente, en 2007, la
OMS publicó la Referencia de Crecimiento para
niños en edad escolar y adolescentes (5–19
años), construida a parr de una reconstrucción
de los datos del NCHS de 1977 complementada
con los datos del MGRS (9). En 2000, los CDC
publicaron sus propias curvas de crecimiento
para los Estados Unidos, también ampliamente
ulizadas como referente internacional (10).
Sin embargo, existe evidencia cienca creciente
que cuesona la aplicabilidad universal de estas
referencias. Un análisis sistemáco de estudios
procedentes de 55 países concluyó que la amplia
variación en las mediciones antropométricas
observadas mundialmente hace que una
referencia única resulte inapropiada y pueda
conducir a diagnóscos erróneos (11). Este
principio ha sido corroborado empíricamente
en numerosas poblaciones. En Túnez, Ghouili
et al. (12) construyeron las primeras curvas de
referencia nacionales para niños y adolescentes
tunecinos de 0 a 18 años mediante el método
LMS, demostrando discrepancias signicavas
respecto a las referencias de la OMS, el NCHS y
Argelia: la talla mediana tunecina superó a la de
la OMS en edades tempranas (hasta +3,5 cm),
pero fue inferior en la adolescencia tardía (hasta
−3,7 cm en varones a los 18 años). En Pakistán,
Asif et al. (13) desarrollaron curvas HAZ para
10.668 niños de 2 a 18 años y observaron una
sobreesmación signicava de la prevalencia
de retraso del crecimiento al aplicar referencias
internacionales (10,8% y 17,9% según la OMS
y el CDC, respecvamente) frente al 3,0% con
la referencia local, concluyendo que cada país
debe ulizar sus propias curvas para planicar
estrategias de salud locales. Estudios análogos
realizados en India (14), Argelia (15) y Colombia
(16), entre otros, han llegado a conclusiones
similares.
En Ecuador, el crecimiento infanl se ha
monitorizado históricamente con referencias de
la OMS y el NCHS. Sin embargo, Ecuador es un
país de marcada diversidad geográca y étnica
que diculta la aplicación directa de estándares
internacionales. Su territorio abarca regiones
costeras, andinas con poblaciones asentadas
a altudes superiores a 2.500 m sobre el nivel
del mar y amazónicas. Evidencias procedentes
de meta-análisis internacionales indican que la
altud elevada ene un efecto biológico directo
sobre el crecimiento lineal: por cada 1.000 m de
120
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Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
aumento en la altud, el Z-score de talla para
la edad disminuye en promedio 0,195 puntos
(17), y una revisión sistemáca concluyó que la
altud elevada reduce signicavamente la talla
media de los niños (diferencia media −2,895
cm, IC 95%: −5,27 a −0,52 cm) (18). Desde el
punto de vista nutricional, la Encuesta Nacional
de Salud y Nutrición (ENSANUT) registró una
prevalencia de desnutrición crónica en menores
de cinco años del 25,3% en 2012 y del 23,0% en
2018 (19). Esta problemáca es especialmente
grave en la población indígena rural: un estudio
realizado en Chimborazo encontró que el
51,6% de los niños kichwa menores de cinco
años presentaban retraso del crecimiento
(20). Adicionalmente, los datos de la ENSANUT
evidencian que el retraso del crecimiento
afecta desproporcionadamente a los grupos
de menor nivel de riqueza, menor educación y
a las minorías étnicas (21). La diversidad étnica
ecuatoriana que incluye poblaciones meszas,
indígenas, afroecuatorianas y montubias sumada
a los factores geográcos y socioeconómicos,
condiciona patrones de crecimiento propios
que no pueden ser capturados elmente por
ninguna referencia internacional disponible.
El objevo principal de este estudio fue
desarrollar curvas de referencia de crecimiento
de talla y peso con percenles suavizados (P3,
P10, P25, P50, P75, P90 y P97) especícas para
niños y adolescentes ecuatorianos de 5 a 18
años, ulizando el método LMS (22), a parr de
los datos del Instuto Nacional de Estadísca y
Censos del Ecuador (INEC) (23). Como objevos
secundarios se compararon los valores medianos
de talla con las referencias de la OMS (9), el NCHS
(7) y Colombia (16), se analizaron las diferencias
por sexo y zona de residencia (urbana/rural), y
se calcularon las velocidades de crecimiento en
talla y peso por tramos de edad.
METODOLOGÍA
El estudio ulizó un conjunto de datos
secundarios del Instuto Nacional de Estadísca
y Censos del Ecuador (INEC). En esta encuesta se
incluyeron 20.533 niños y adolescentes de 5 a 18
años de múlples ciudades ecuatorianas, tanto
de zonas urbanas como rurales. El conjunto de
datos incluyó a parcipantes de las principales
ciudades del país, entre ellas Quito, Guayaquil,
Cuenca, Loja, Ambato, Santo Domingo de los
Colorados, Machala, Riobamba, entre otras,
abarcando las tres regiones connentales del
Ecuador (Costa, Sierra y Amazonía). Del total de
sujetos medidos, 20.532 parciparon en este
estudio (10.209 niñas y 10.323 niños) tras excluir
1 registro con valores faltantes o fuera del rango
siológicamente plausible.
Del total de la muestra, 11.515 (56,1%)
parcipantes provenían de zonas urbanas
y 9.017 (43,9%) de zonas rurales. Los datos
se estracaron según la zona de residencia
(urbana/rural) y el sexo. No se incluyeron
sujetos con enfermedades crónicas conocidas
que pudieran afectar el crecimiento.
La información sociodemográca ulizada
incluyó variables como la edad (años y meses), el
sexo (niño/niña) y la zona de residencia (urbana/
rural), junto con las medicines antropométricas
principales: la talla (cm) y peso (kg). Todas
las mediciones antropométricas se realizaron
bajo un procedimiento estandarizado. Para la
medición de la talla se ulizó un estadiómetro
calibrado, con el parcipante de pie en posición
estándar. Se excluyeron los registros con valores
de talla fuera del rango siológicamente
plausible (menor de 70 cm o mayor de 210
cm), así como los datos con valores faltantes,
resultando en 20.532 observaciones válidas
para el análisis.
Análisis Estadísco
Para el análisis descripvo, se esmaron
frecuencias (n), porcentajes (%) y media ±
desviación estándar (DE) para niños y niñas,
variando en diferentes grupos de edad. Las
diferencias entre niños y niñas en talla y peso
fueron analizadas ulizando la prueba t de
Student para muestras independientes, con un
nivel de signicación de p < 0,05. En el presente
estudio, cada conjunto de datos fue analizado
ulizando el método LMS, que proporciona
curvas en percenles suavizados (P3, P10, P25,
P50, P75, P90 y P97) según tres parámetros: L
(lambda), M (mu) y S (sigma). Las curvas M y S
corresponden a la mediana y al coeciente de
Volumen 10, Nº 18, junio - noviembre 2026, pp. 118-129
Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
121
variación en cada edad, mientras que la curva L
expresa la potencia necesaria para transformar
los datos en una distribución normal. Los puntos
de cada curva en percenles se obtuvieron
mediante la fórmula:
donde Z
α
es la desviación de la normal
equivalente para la cola α. La velocidad de
crecimiento se calculó como la variación de
la talla mediana (cm) y del peso mediano (kg)
entre dos años sucesivos. Todos los análisis
estadíscos se realizaron con Python (versión
3.12) y las librerías pandas, numpy y scipy.
Las Tablas 2 y 3 presentan los valores de L, M, S
y los diferentes percenles de talla y peso según
la edad y el sexo. La talla mediana varía de 107,6
cm/106,5 cm (niños/niñas) a los 5 años a 165,9
RESULTADOS
Este estudio se realizó sobre 20.532 niños y
adolescentes ecuatorianos. La Tabla 1 presenta
la talla y el peso como media y desviación
estándar (DE) por grupo de edad y sexo, así como
las diferencias signicavas entre niños y niñas
en cada grupo de edad. La talla y el peso medios
de los niños fueron signicavamente mayores
que los de las niñas a parr de los 14 años (p
< 0,0001). Entre los 5 y 13 años, ambos sexos
presentaron valores similares para talla y peso
sin diferencias estadíscamente signicavas en
la mayoría de grupos de edad.
Tabla 1. Media y desviación estándar (DE) de talla y peso por grupo de edad y sexo
Edad
(años)
Niños Niñas
Sig.
Talla/Peso
N
Talla (cm)
Media ± DE
Peso (kg)
Media ± DE
N
Talla (cm)
Media ± DE
Peso (kg)
Media ± DE
5 873 107.75 ± 5.77 19.50 ± 4.29 813 106.90 ± 5.97 18.79 ± 4.38 */**
6 816 113.68 ± 6.01 21.81 ± 4.51 826 113.04 ± 6.27 21.27 ± 4.74 ns/ns
7 851 118.91 ± 6.01 24.25 ± 5.14 783 118.19 ± 6.29 23.53 ± 4.49 ns/*
8 907 123.96 ± 6.36 27.11 ± 5.99 877 123.55 ± 6.42 26.42 ± 6.01 ns/ns
9 898 129.00 ± 7.15 30.30 ± 7.42 890 128.37 ± 6.59 29.54 ± 6.53 ns/ns
10 835 133.64 ± 6.77 33.16 ± 7.65 744 134.98 ± 7.73 34.09 ± 8.18 **/ns
11 754 138.61 ± 7.42 36.63 ± 9.00 788 140.75 ± 7.81 38.37 ± 9.34 ***/**
12 801 144.88 ± 8.31 41.10 ± 9.93 722 146.32 ± 7.41 43.53 ± 9.88 **/***
13 674 150.88 ± 8.73 46.20 ± 10.51 729 150.01 ± 6.77 46.71 ± 9.21 ns/ns
14 637 157.46 ± 8.68 52.00 ± 11.51 618 151.54 ± 6.45 49.75 ± 8.98 ***/**
15 622 161.72 ± 7.95 55.62 ± 10.91 596 153.18 ± 6.19 52.37 ± 9.04 ***/***
16 606 163.70 ± 7.12 58.15 ± 10.66 632 153.66 ± 6.06 54.16 ± 9.81 ***/***
17 530 165.30 ± 6.91 60.98 ± 10.83 599 153.58 ± 6.02 54.56 ± 9.88 ***/***
18 519 166.05 ± 6.58 63.08 ± 10.97 592 153.54 ± 6.26 55.17 ± 9.82 ***/***
Diferencias entre niños y niñas: * p<0,01; ** p<0,001; *** p<0,0001; ns: no significativo.
cm/153,4 cm a los 18 años. El peso mediano
varía de 19,0 kg/18,0 kg a 61,0 kg/54,0 kg a los
18 años.
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Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
Tabla 2. Valores de L, M, S y percentiles de talla (cm)
Edad L M S P3 P10 P25 P50 P75 P90 P97
Niños
5 1.7 107.6 0.054 96.2 100.0 103.6 107.6 111.5 114.9 118.2
6 1.24 113.7 0.053 102.2 105.9 109.6 113.7 117.7 121.4 124.9
7 0.44 118.9 0.051 107.8 111.3 114.8 118.9 123.0 126.8 130.6
8 0.67 123.8 0.051 112.1 115.8 119.6 123.8 128.1 132.0 135.9
9 1.87 129.1 0.055 115.1 119.7 124.2 129.1 133.8 137.9 141.9
10 -0.17 133.3 0.051 121.2 124.9 128.8 133.3 138.0 142.4 146.8
11 1.38 138.4 0.053 124.3 128.8 133.4 138.4 143.3 147.6 151.9
12 0.45 144.5 0.057 129.5 134.2 139.0 144.5 150.1 155.3 160.4
13 1.87 151.0 0.058 133.7 139.4 145.0 151.0 156.8 161.9 166.8
14 3.0 158.1 0.055 139.7 146.1 152.0 158.1 163.8 168.5 173.0
15 3.0 162.1 0.049 145.5 151.2 156.5 162.0 167.2 171.6 175.8
16 2.84 163.6 0.043 149.2 154.1 158.7 163.6 168.2 172.2 176.0
17 -0.6 165.2 0.042 152.9 156.7 160.6 165.2 170.0 174.5 179.1
18 1.58 165.9 0.04 153.1 157.3 161.4 165.9 170.3 174.3 178.1
Niñas
5 -0.48 106.5 0.056 96.1 99.2 102.6 106.5 110.6 114.6 118.7
6 1.11 112.8 0.055 101.0 104.8 108.6 112.8 116.9 120.7 124.3
7 2.54 118.0 0.053 105.2 109.5 113.7 118.0 122.1 125.6 129.0
8 0.73 123.5 0.052 111.6 115.3 119.2 123.5 127.9 131.8 135.7
9 0.58 128.2 0.051 116.2 119.9 123.8 128.2 132.6 136.7 140.7
10 1.55 134.9 0.057 120.0 124.8 129.7 134.9 140.0 144.6 149.0
11 1.43 140.6 0.055 125.7 130.5 135.3 140.6 145.8 150.4 154.8
12 3.0 146.9 0.051 131.2 136.6 141.7 146.9 151.8 155.9 159.8
13 3.0 150.0 0.045 136.0 140.8 145.3 150.0 154.4 158.2 161.8
14 2.09 151.4 0.043 138.5 142.7 146.9 151.4 155.7 159.5 163.1
15 3.0 153.2 0.04 140.7 145.0 149.0 153.2 157.3 160.7 164.0
16 0.63 153.5 0.039 142.4 145.9 149.5 153.5 157.6 161.2 164.9
17 -1.53 153.4 0.039 143.1 146.2 149.5 153.4 157.6 161.6 165.8
18 -0.37 153.4 0.041 142.2 145.6 149.2 153.4 157.7 161.8 165.9
Volumen 10, Nº 18, junio - noviembre 2026, pp. 118-129
Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
123
Tabla 3. Valores de L, M, S y percentiles de peso (kg)
Edad L M S P3 P10 P25 P50 P75 P90 P97
Niños
5 -1.75 19.0 0.22 13.9 15.1 16.7 19.0 22.6 28.0 39.7
6 -1.4 21.0 0.207 15.4 16.8 18.5 21.0 24.5 29.3 36.9
7 -1.42 23.0 0.212 16.8 18.3 20.2 23.0 27.0 32.4 41.4
8 -0.96 26.0 0.221 18.3 20.2 22.6 26.0 30.5 36.2 44.2
9 -1.17 28.0 0.245 19.4 21.4 24.1 28.0 33.6 41.4 54.3
10 -1.3 31.0 0.231 22.0 24.1 26.9 31.0 36.9 45.0 58.8
11 -0.93 34.0 0.246 23.1 25.8 29.1 34.0 40.7 49.4 62.3
12 -1.08 39.0 0.242 26.9 29.8 33.6 39.0 46.7 56.9 73.0
13 -0.58 44.0 0.227 30.0 33.6 38.0 44.0 51.7 60.5 71.9
14 -0.07 50.0 0.221 33.2 37.8 43.1 50.0 58.1 66.6 76.2
15 -1.1 54.0 0.196 39.6 43.3 47.7 54.0 62.3 72.5 86.6
16 0.08 57.0 0.183 40.2 45.0 50.4 57.0 64.4 71.9 80.0
17 -1.24 59.0 0.178 44.6 48.3 52.8 59.0 67.2 77.1 90.9
18 -1.41 61.0 0.174 46.6 50.2 54.7 61.0 69.4 79.7 94.6
Niñas
5 -1.65 18.0 0.233 12.9 14.1 15.7 18.0 21.6 27.2 39.2
6 -1.53 20.0 0.223 14.5 15.8 17.5 20.0 23.7 29.1 39.1
7 -1.14 23.0 0.191 17.0 18.5 20.4 23.0 26.4 30.6 36.5
8 -1.02 25.0 0.228 17.5 19.4 21.7 25.0 29.6 35.4 43.9
9 -1.15 28.0 0.221 19.9 21.9 24.4 28.0 33.0 39.4 49.3
10 -0.81 32.0 0.24 21.8 24.3 27.5 32.0 38.1 45.6 56.1
11 -0.67 37.0 0.244 24.8 27.9 31.7 37.0 44.0 52.6 64.0
12 -0.35 43.0 0.227 28.9 32.6 37.0 43.0 50.3 58.4 68.3
13 -0.34 46.0 0.197 32.4 36.1 40.4 46.0 52.7 59.9 68.4
14 -0.65 49.0 0.18 36.1 39.5 43.6 49.0 55.6 62.9 71.8
15 -0.84 51.0 0.173 38.3 41.6 45.6 51.0 57.7 65.2 74.6
16 -1.15 52.5 0.181 39.4 42.7 46.8 52.5 59.9 68.8 80.9
17 -1.15 53.0 0.181 39.8 43.1 47.3 53.0 60.5 69.4 81.6
18 -0.7 54.0 0.178 40.0 43.7 48.1 54.0 61.2 69.2 79.1
La Figura 1 ilustra las curvas de percenles
suavizadas de talla y peso para niños/as y
adolescentes ecuatorianos de 5 a 18 años. Las
curvas de peso aumentan connuamente con la
edad, aunque en las niñas los valores enden a
estabilizarse a parr de los 15 años. Las curvas
de talla aumentan de forma más pronunciada
durante la pubertad y enden a estabilizarse
antes en las niñas (14–15 años) que en los niños
(17–18 años). Los percenles P50 de talla son
similares en ambos sexos hasta los 12 años.
Después, los valores de las niñas se tornan
superiores temporalmente durante el esrón
puberal femenino, para luego ser superados por
los niños con diferencia altamente signicava
(p < 0,0001) a parr de los 14 años.
La velocidad de crecimiento en talla en los niños
muestra un pico puberal entre los 13 y 14 años
(7,10 cm/año), mientras que en las niñas el pico
ocurre entre los 9 y 11 años (5,70–6,70 cm/año),
reejando la maduración sexual más temprana
del sexo femenino. En cuanto al peso, los picos
de velocidad se observan entre los 13 y 14 años
en niños (6,0 kg/año) y entre los 11 y 12 años en
niñas (6,0 kg/año).
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Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
Figura 1. Curvas de percentiles suavizadas de talla y peso para niños y niñas ecuatorianos
La comparación de los valores medianos (P50)
de talla de los niños y adolescentes ecuatorianos
con las referencias OMS, NCHS y Colombia se
muestra en la Tabla 4 y la Figura 2. La curva de
talla mediana ecuatoriana es inferior a las tres
referencias en casi todos los grupos de edad,
con diferencias que se amplían progresivamente
con la edad. Entre los 5 y 9 años, la diferencia
respecto a la OMS oscila entre −2,3 y −4,5 cm
en los niños, y entre −2,9 y −4,3 cm en las niñas.
A parr de los 15 años, la diferencia máxima
alcanza −10,2 cm en los niños y −9,7 cm en las
niñas respecto a la OMS, y es menor respecto a
la referencia colombiana (−6,6 cm en niños, −6,0
cm en niñas a los 18 años).
Tabla 4. Desviaciones de la talla mediana (P50) respecto a OMS, NCHS y Colombia
Edad Ecuador OMS Desv. NCHS Desv. Colombia Desv.
Niños — Talla mediana (cm)
5 107.6 110.0 -2.4 109.2 -1.6 108.3 -0.7
6 113.7 116.0 -2.3 115.5 -1.8 114.2 -0.5
7 118.9 121.7 -2.8 121.9 -3.0 120.1 -1.2
8 123.8 127.3 -3.5 128.0 -4.2 126.0 -2.2
9 129.1 132.6 -3.5 133.6 -4.5 131.5 -2.4
10 133.3 137.8 -4.5 138.7 -5.4 136.9 -3.6
11 138.4 143.1 -4.7 143.6 -5.2 142.5 -4.1
12 144.5 149.1 -4.6 149.1 -4.6 148.6 -4.1
13 151.0 156.0 -5.0 156.2 -5.2 155.1 -4.1
14 158.1 163.2 -5.1 163.9 -5.8 161.8 -3.7
15 162.0 169.0 -7.0 170.0 -8.0 166.9 -4.9
16 163.6 172.9 -9.3 173.5 -9.9 170.0 -6.4
17 165.2 175.2 -10.0 175.2 -10.0 171.7 -6.5
18 165.9 176.1 -10.2 176.0 -10.1 172.5 -6.6
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Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
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Figura 2. Comparación del P50 de talla con la OMS, NCHS y Colombia
Niñas — Talla mediana (cm)
5 106.5 109.4 -2.9 107.9 -1.4 107.1 -0.6
6 112.8 115.1 -2.3 115.0 -2.2 113.2 -0.4
7 118.0 120.8 -2.8 121.5 -3.5 119.0 -1.0
8 123.5 126.6 -3.1 127.6 -4.1 124.9 -1.4
9 128.2 132.5 -4.3 133.0 -4.8 130.7 -2.5
10 134.9 138.6 -3.7 138.0 -3.1 136.5 -1.6
11 140.6 145.0 -4.4 143.9 -3.3 142.7 -2.1
12 146.9 151.2 -4.3 151.2 -4.3 149.0 -2.1
13 150.0 156.4 -6.4 157.0 -7.0 153.8 -3.8
14 151.4 159.8 -8.4 160.2 -8.8 156.8 -5.4
15 153.2 161.7 -8.5 161.8 -8.6 158.3 -5.1
16 153.5 162.5 -9.0 161.3 -7.8 158.9 -5.4
17 153.4 162.9 -9.5 162.2 -8.8 159.2 -5.8
18 153.4 163.1 -9.7 162.7 -9.3 159.4 -6.0
DISCUSIÓN
La evaluación de la talla y del peso es esencial
para el seguimiento del crecimiento en niños
y adolescentes, ya que puede ser indicador de
variaciones genécas, factores ambientales o
procesos patológicos (1). Este estudio presenta
curvas de referencia de talla y peso para niños
y adolescentes ecuatorianos de 5 a 18 años,
obtenidas mediante el método LMS (22) a parr
de una muestra nacional de 20.532 sujetos, la
más amplia ulizada con este propósito en el
país. La magnitud de la muestra garanza la
robustez estadísca de los percenles calculados
y posiciona estas curvas como el referente
nacional más sólido disponible para la prácca
clínica y la salud pública en Ecuador.
La tendencia general de las curvas de talla y
peso muestra un incremento connuo con la
edad en ambos sexos, con picos de velocidad
diferenciados según el sexo. Las niñas presentan
un pico de velocidad de talla entre los 9 y 11
años (5,70–6,70 cm/año), mientras que los
niños alcanzan su mayor aceleración entre los
13 y 14 años (7,10 cm/año).
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Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
Este patrón de dimorsmo sexual concuerda
con la literatura internacional: las niñas inician
la pubertad aproximadamente dos años antes
que los niños, y su velocidad pico de talla es
inferior (8,3 vs. 9,5 cm/año según referencias
norteamericanas) (24). El esrón puberal resulta
de la interacción entre los esteroides sexuales,
la hormona de crecimiento y el IGF-1 (25). Estas
diferencias por sexo se vuelven estadíscamente
signicavas a parr de los 14 años (p<0,0001),
en línea con lo descrito por Ghouili et al. (12) en
la población tunecina. Los picos de velocidad de
peso se observan a los 13–14 años en niños (6,0
kg/año) y a los 11–12 años en niñas (6,0 kg/año);
las curvas de peso de las niñas se estabilizan a
parr de los 15 años, patrón consistente con los
estudios de Colombia (16) y Túnez (12).
La comparación de los valores medianos de talla
con las referencias de la OMS y el NCHS evidencia
que los niños y adolescentes ecuatorianos
son sistemácamente más bajos en todas las
edades. Las diferencias son moderadas a los
5–9 años (−2,3 a −4,5 cm en niños y −2,9 a −4,3
cm en niñas) y se amplican progresivamente,
alcanzando −10,2 cm en niños y −9,7 cm en niñas
a los 18 años respecto a la OMS. Esta divergencia
creciente con la edad concuerda con los
hallazgos de Asif et al. (13) en Pakistán, quienes
también observaron discrepancias signicavas
entre la referencia local y las internacionales, y
demostraron que el uso de la OMS sobreesma
la prevalencia de retraso del crecimiento: 10,8%
según OMS frente a 3,0% con la referencia local
(13). En Túnez, Ghouili et al. (12) encontraron
diferencias de hasta −3,7 cm en varones y −2,2
cm en mujeres a los 18 años respecto al NCHS.
Finalmente, la revisión sistemáca de Marume
et al. (11) conrma que estas discrepancias son
un fenómeno universal que exige el desarrollo
de referencias propias para cada país o región.
La diferencia respecto a la referencia colombiana
es sistemácamente menor que respecto a
la OMS y el NCHS (hasta −6,6 cm en niños y
−6,0 cm en niñas a los 18 años), lo que reeja
una mayor similitud entre las poblaciones de
Ecuador y Colombia. Las curvas de Durán et al.
(16), construidas con 27.209 niños colombianos
principalmente de nivel socioeconómico
medio-alto mediante GAMLSS, arrojaron
tallas nales de 172,3 cm en hombres y 159,4
cm en mujeres a los 18 años superiores a las
ecuatorianas en aproximadamente 6–7 cm. Esta
diferencia es esperable dado que la muestra
colombiana de Durán excluye los estratos
socioeconómicos más vulnerables, mientras
que la muestra ecuatoriana es representava
de toda la población nacional, incluido el 43,9%
de parcipantes rurales. Estudios realizados
en otras regiones de Colombia con muestras
socioeconómicamente más heterogéneas,
como el de Huila (26), también registraron tallas
inferiores a las de Durán et al., con diferencias
de hasta −7,6 cm en hombres a los 18 años
respecto al CDC, un patrón similar al encontrado
en Ecuador.
Las diferencias observadas respecto a las
referencias internacionales pueden atribuirse
a múlples factores interrelacionados. Desde
el punto de vista geográco, una proporción
considerable de la población ecuatoriana
reside en la Sierra a altudes superiores a
2.500 m.s.n.m. La hipoxia crónica de altura
restringe el crecimiento lineal (27): un
metaanálisis documentó que los niños de
alta altud son signicavamente más bajos
que los de zonas bajas (SMD = −2,895 cm),
independientemente del nivel socioeconómico
(18), y estudios en poblaciones andinas
peruanas conrmaron retraso del crecimiento
lineal en adolescentes que residen a altud
moderada (29). La composición étnica mesza,
indígena, afroecuatoriana y montubia introduce
variabilidad intrapoblacional que no captura
ninguna referencia internacional (21). Los
factores nutricionales y socioeconómicos
agravan el problema: la prevalencia nacional
de desnutrición crónica fue del 23,0% en 2018,
y en la población indígena rural de Chimborazo
alcanzó el 51,6% (20). Los determinantes
genécos de la talla responsables del 60–80% de
la variación también dieren entre la población
ecuatoriana y las empleadas en las referencias
de la OMS y el NCHS (28).
El principal punto fuerte de este estudio es que
constuye la primera construcción de curvas de
referencia nacionales de talla y peso para niños
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Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
127
y adolescentes ecuatorianos de 5 a 18 años,
basada en la muestra más amplia disponible
(n = 20.532). El método LMS empleado es el
estándar internacional para este po de estudios
(22), el mismo ulizado por Ghouili et al. (12) y
Asif et al. (13), lo que garanza comparabilidad
metodológica. No obstante, el diseño transversal
impide esmar directamente los parámetros del
esrón puberal individual ni la tendencia secular
del crecimiento; las velocidades calculadas son
aproximaciones basadas en diferencias entre
medianas de grupos de edad consecuvos
(30, 31). La ausencia de información individual
sobre etnia, altud de residencia, nivel
socioeconómico y estado puberal limita análisis
estracados de mayor precisión. Además, la
muestra no cubre edades inferiores a 5 años
ni superiores a 18, lo que impide construir
curvas connuas desde el nacimiento hasta
la adultez. Estas curvas deberán ser validadas
mediante estudios longitudinales y actualizadas
periódicamente. Los análisis futuros deberían
considerar muestras estracadas por región
geográca y etnia, e incorporar métodos de
análisis longitudinal como SITAR, recientemente
aplicado en poblaciones asiácas (32).
CONCLUSIONES
Las curvas presentadas en este estudio son
las primeras curvas de referencia nacionales
para niños y adolescentes ecuatorianos de 5
a 18 años, basadas en mediciones de sujetos
reclutados en múlples ciudades y zonas
(urbanas y rurales) del país, representando las
principales regiones geográcas. Las curvas
de percenles suavizadas de talla y peso son
úles para evaluar el crecimiento general de
los niños ecuatorianos. La notable disparidad
encontrada entre la talla mediana ecuatoriana y
las referencias internacionales (OMS, NCHS) que
alcanza hasta −10 cm en adolescentes lo que
conrma que estas referencias internacionales
no son apropiadas para evaluar el crecimiento
de la población ecuatoriana y pueden conducir
a diagnóscos erróneos. El uso ocial de estas
curvas requiere validación por parte de pediatras
y especialistas en salud pública ecuatorianos,
tras vericar su abilidad en entornos clínicos.
Las diferencias observadas entre zonas urbanas
y rurales también son consistentes con la
literatura nacional e internacional. La población
rural ecuatoriana, especialmente en la Sierra y
Amazonía, ha sido históricamente más afectada
por la desnutrición y el retraso en el crecimiento,
asociada a menores ingresos, menor acceso a
servicios de salud y saneamiento, y práccas
de alimentación menos adecuadas. Estos
datos subrayan la necesidad de estrategias
diferenciadas por territorio en las polícas de
nutrición y salud infanl del país.
El presente estudio no incluyó datos de
referencia de crecimiento en talla para recién
nacidos ni para niños menores de 5 años, y los
resultados de este estudio sugieren que esta
brecha podría completarse, ya que se observa un
incremento considerable de talla durante esas
edades. Asimismo, el estatus socioeconómico
ene una inuencia considerable en el tamaño
corporal de los niños; por lo tanto, también
deben planicarse estudios comparavos que
incluyan datos socioeconómicos. Una limitación
del estudio es que los datos secundarios del
INEC no permiten vericar de manera exhausva
todos los criterios de inclusión/exclusión clínica
(como enfermedades crónicas que afecten el
crecimiento); sin embargo, la gran muestra
ulizada minimiza el impacto potencial de este
sesgo.
REFERENCIAS
1. Debeko DD, Goshu AT. Height grow-
th modeling in Ethiopian children and
adolescents aged 7-20 years: A pros-
pective cohort study. Biomed Res Int.
2025;2025(1):7288345. http://dx.doi.
org/10.1155/bmri/7288345
2. de Onis M, Onyango A, Borghi E, Siyam
A, Blössner M, Lutter C, et al. Worldwi-
de implementation of the WHO Child
Growth Standards. Public Health Nutr.
2012;15(9):1603–10. http://dx.doi.
org/10.1017/S136898001200105X
3. Ghouili H, Ben Khalifa W, Ouerghi N,
Zouaoui M, Dridi A, Gmada N, et al. Body
mass index reference curves for Tunisian
children. Arch Pediatr. 2018;25(8):459–
128
Volumen 10, Nº 18, junio - noviembre 2026, pp. 118-129
Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
63. http://dx.doi.org/10.1016/j.ar-
cped.2018.09.005
4. Cole TJ. The development of growth refe-
rences and growth charts. Ann Hum Biol.
2012;39(5):382–94. http://dx.doi.org/10
.3109/03014460.2012.694475
5. Quamme SH, Iversen PO. Prevalence
of child stunting in Sub-Saharan Afri-
ca and its risk factors. Clin Nutr Open
Sci. 2022;42:49–61. http://dx.doi.or-
g/10.1016/j.nutos.2022.01.009
6. Tanner JM, Whitehouse RH, Takaishi M.
Standards from birth to maturity for hei-
ght, weight, height velocity, and weight
velocity: British children, 1965. I. Arch
Dis Child. 1966;41(219):454–71. http://
dx.doi.org/10.1136/adc.41.219.454
7. Hamill P, Drizd TA, Johnson CL, Reed RB,
Roche AF. NCHS growth curves for chil-
dren birth-18 years, United States. Vital
Health Stat 11. 1977; (165):i-iv.1–74
8. WHO Multicentre Growth Referen-
ce Study Group. WHO Child Grow-
th Standards based on length/height,
weight and age. Acta Paediatr Suppl.
2006;450:76–85. http://dx.doi.or-
g/10.1111/j.1651-2227.2006.tb02378.x
9. de Onis M, Onyango AW, Borghi E, Siyam
A, Nishida C, Siekmann J. Development of
a WHO growth reference for school-aged
children and adolescents. Bull World
Health Organ. 2007;85(9):660–7. http://
dx.doi.org/10.2471/blt.07.043497
10. Kuczmarski RJ, Ogden CL, Guo SS, Grum-
mer-Strawn LM, Flegal KM, Mei Z, et al.
2000 CDC Growth Charts for the United
States: methods and development. Vital
Health Stat 11. 2002;(246):1–190.
11. Marume A, Archary M, Maho-
med S. Validation of growth stan-
dards and growth references: A re-
view of literature. J Child Health Care.
2022;26(3):498–510. http://dx.doi.
org/10.1177/13674935211024816
12. Ghouili H, Ouerghi N, Boughalmi A, Dri-
di A, Rhibi F, Bouassida A. First grow-
th reference curves for Tunisian chil-
dren and adolescents. Arch Pediatr.
2021;28(5):381–91. http://dx.doi.or-
g/10.1016/j.arcped.2021.03.011
13. Asif M, Aslam M, Mazhar I, Ali H, Ismail T,
Matłosz P, et al. Establishing height-for-
age Z-score growth reference curves and
stunting prevalence in children and ado-
lescents in Pakistan. Int J Environ Res Pu-
blic Health. 2022;19(19):12630. http://
dx.doi.org/10.3390/ijerph191912630
14. Marwaha RK, Tandon N, Ganie MA,
Kanwar R, Shivaprasad C, Sabharwal A,
et al. Nationwide reference data for hei-
ght, weight and body mass index of In-
dian schoolchildren. Natl Med J India.
2011;24(5):269–77.
15. Zellal A, Lemdani M, Djeddi N, Oudjhane
K, Lalouche AB. Weight and height local
growth charts of Algerian children and
adolescents (6-18 years of age). J Pediatr
Endocrinol Metab. 2016;29(4):393–402.
16. Durán P, Merker A, Briceño G, Colón E,
Line D, Abad V, et al. Colombian referen-
ce growth curves for height, weight, body
mass index and head circumference. Acta
Pediatr. 2016;105(3):e116-25. http://dx.
doi.org/10.1111/apa.13269
17. Baye K, Hirvonen K. Altitude and early
child growth in 47 countries. Popul Envi-
ron. 2021;43(2):149–68.
18. Debebe, Wondwosen; Alem, Addis; Abe-
be, Melese Shenkut; Bihonegn, Moham-
med Derso; Abdu, Hussen; et al. Higher
altitude stunts children's physical growth:
A systematic review and meta-analysis.
Next Research. 2026; 3: 101059. https://
doi.org/10.1016/j.nexres.2025.101059
19. Encuesta Nacional de Salud y Nutrición
ENSANUT-ECU 2018. 2018;
20. Rivadeneira MF, Moncayo AL, Cóndor
JD, Tello B, Buitrón J, Astudillo F, et al.
High prevalence of chronic malnutrition
in indigenous children under 5 years of
age in Chimborazo-Ecuador: multicausal
analysis of its determinants. BMC Public
Health. 2022;22(1):1977. http://dx.doi.
org/10.1186/s12889-022-14327-x
21. Ramírez-Luzuriaga MJ, Belmont P, Waters
WF, Freire WB. Malnutrition inequalities
Volumen 10, Nº 18, junio - noviembre 2026, pp. 118-129
Moyano Brito y Cabezas Goschalk. Construcción de patrones de crecimiento mediante el modelo LMS
129
in Ecuador: differences by wealth, edu-
cation level and ethnicity. Public Health
Nutr. 2020;23(S1):s59–67. http://dx.doi.
org/10.1017/S1368980019002751
22. Cole TJ, Green PJ. Smoothing referen-
ce centile curves: the LMS method
and penalized likelihood. Stat Med.
1992;11(10):1305–19. http://dx.doi.
org/10.1002/sim.4780111005
23. INEC Base de datos antropométrica de ni-
ños y adolescentes ecuatorianos. Quito;
2021.
24. Tanner JM, Davies PS. Clinical longitudi-
nal standards for height and height ve-
locity for North American children. J Pe-
diatr. 1985;107(3):317–29. http://dx.doi.
org/10.1016/s0022-3476(85)80501-1
25. Abbassi V. Growth and normal pu-
berty. Pediatrics. 1998;102(Supple-
ment_3):507–11
26. Vargas-Zárate M, Becerra-Bulla F, Prie-
to-Suárez E, Bastidas-Báez V, Salazar-Ro-
jas W. Percentiles de crecimiento para
peso, talla e IMC en niños y adolescentes
de 2 a 18 años de Huila, Colombia. Co-
lombia Rev Fac Med. 2023;71(3).
27. Julian CG, Moore LG. Human gene-
tic adaptation to high altitude: Evi-
dence from the Andes. Genes (Ba-
sel). 2019;10(2):150. http://dx.doi.
org/10.3390/genes10020150
28. Dubois L, Ohm Kyvik K, Girard M, Tato-
ne-Tokuda F, Pérusse D, Hjelmborg J, et
al. Genetic and environmental contribu-
tions to weight, height, and BMI from
birth to 19 years of age: an internatio-
nal study of over 12,000 twin pairs. PLoS
One. 2012;7(2):e30153. http://dx.doi.
org/10.1371/journal.pone.0030153
29. Cossio-Bolaños M, Campos RG, Andrus-
ke CL, Flores AV, Luarte-Rocha C, Oliva-
res PR, et al. Physical growth, biological
age, and nutritional transitions of ado-
lescents living at moderate altitudes in
Peru. Int J Environ Res Public Health.
2015;12(10):12082–94. http://dx.doi.
org/10.3390/ijerph121012082
30. Bozzola M, Meazza C. Growth veloci-
ty curves: What they are and how to
use them. En: Handbook of Growth and
Growth Monitoring in Health and Disea-
se. New York, NY: Springer New York;
2012. p. 2999–3011.
31. Bogin B. The evolution of human brain
and body growth patterns. En: Evolution
of Nervous Systems. Elsevier; 2007. p.
337–45.
32. Long L, Hamdani SD, Hamdani SMZH,
Zhuang J, Khurram H, Hadier SG. Esta-
blishing age- and sex-specific anthro-
pometric growth references standards
for South Punjab adolescents utilizing
the LMS method: findings from the Pa-
kistani population. Front Public Heal-
