growth

name	growth
description	Track child growth measurements (height, weight, BMI, head circumference) with WHO growth standards percentile analysis and velocity tracking. Use when user mentions child height, weight, growth, or physical development.

Child Growth Curve Tracking Skill

Child growth monitoring and assessment, based on WHO child growth standards, providing percentile analysis and growth abnormality alerts.

核心流程

用户输入 → 解析测量信息 → 读取儿童信息 → 计算月龄 → 计算百分位/Z-score → 评估生长状态 → 保存数据

步骤 1: 解析用户输入

Operation Type Mapping

Input	action	Description
record	record	Record growth data
status	status	View growth assessment
percentile	percentile	Percentile analysis
velocity	velocity	Growth velocity
check	check	Abnormality check
history	history	History records

测量参数识别

输入模式	参数	值示例
height[:\s]+(\d+.?\d*)	height	112.5
(\d+.?\d*)\s*cm	height	112.5
weight[:\s]+(\d+.?\d*)	weight	20.5
(\d+.?\d*)\s*kg	weight	20.5
head[:\s]+(\d+.?\d*)	head_circumference	48
date[:\s]+(\d{4}-\d{2}-\d{2})	date	2025-06-15

步骤 2: 检查信息完整性

record Operation Required:

• At least one measurement value (height/weight/head)

Must Have (read from profile):

• Child's name
• Birth date
• Gender

步骤 3: 计算年龄和月龄

birthDate = profile.child_birth_date
measurementDate = date || today

ageMonths = (measurementDate - birthDate) / 30.44
ageYears = ageMonths / 12

// 早产儿矫正（如需要）
if gestational_age < 37 weeks and age < 2 years:
  correctedAge = chronologicalAge - (40 - gestational_age)

步骤 4: 计算BMI

if height && weight:
  bmi = weight / (height / 100)²

步骤 5: 计算百分位和Z-score

// 从WHO标准查找
percentile = calculatePercentile(value, whoData)
zScore = (value - median) / standardDeviation

Z-score分级

Z-score	Assessment
< -3	Severely low
-3 to -2	Significantly low
-2 to -1	Mildly low
-1 to +1	Normal
+1 to +2	Mildly high
+2 to +3	Significantly high
> +3	Severely high

步骤 6: 评估生长状态

Height Assessment (HAZ)

HAZ	Assessment
< -2	Stunting
-2 to -1	Mild stunting
-1 to +1	Normal
> +1	Tall stature

Weight Assessment (WAZ)

WAZ	Assessment
< -3	Severe underweight
-3 to -2	Moderate underweight
-2 to -1	Mild underweight
-1 to +2	Normal
> +2	Overweight

BMI Assessment (BAZ)

BAZ	Assessment
< -2	Wasting
-2 to +1	Normal
> +1	Overweight risk
> +2	Obese

步骤 7: 生成评估报告

正常生长示例:

生长数据已记录

测量信息：
  日期：2025年6月20日
  年龄：5岁5个月（65月龄）

  身高：112.5 cm
    百分位：第50百分位 (P50)
    Z-score：0.0
    生长速度：6.5 cm/年（第50百分位）

  体重：20.5 kg
    百分位：第55百分位 (P55)
    Z-score：+0.13
    生长速度：2.8 kg/年（第60百分位）

  BMI：16.2
    百分位：第60百分位 (P60)
    Z-score：+0.25

生长评估：
  身高：正常（第50百分位）
  体重：正常（第55百分位）
  BMI：正常（第60百分位）
  生长速度：正常（第50百分位）
  比例：匀称

综合评估：
  生长正常
  儿童身高、体重、BMI均在正常范围内，
  生长速度正常，身体比例匀称。

建议：
  继续保持健康生活方式
  均衡营养
  适量运动
  充足睡眠
  定期体检

数据已保存

生长异常警示:

生长异常提示

测量信息：
  日期：2025年6月20日
  年龄：5岁5个月（65月龄）

  身高：105.0 cm
    百分位：第3百分位 (P3)
    Z-score：-1.9
    生长速度：4.5 cm/年（第3百分位）

  体重：16.5 kg
    百分位：第5百分位 (P5)
    Z-score：-1.6

  BMI：15.0
    百分位：第15百分位 (P15)

生长评估：
  身高：生长迟缓（第3百分位）
  体重：体重不足（第5百分位）
  生长速度：生长速度缓慢

可能原因：
  遗传因素
  营养不良
  慢性疾病
  内分泌异常
  吸收障碍

建议就医：
  建议尽快咨询：
  - 儿科
  - 儿童保健科
  - 内分泌科（如需要）

  进一步检查：
  - 骨龄评估
  - 营养评估
  - 甲状腺功能
  - 生长激素水平

数据已保存

步骤 8: 保存数据

保存到 data/growth-tracker.json，包含:

• child_profile: 儿童基础信息
• growth_tracking.measurements: 测量记录
• growth_tracking.growth_assessment: 生长评估
• growth_tracking.alerts: 预警信息
• statistics: 统计信息

生长速度参考

年龄	身高速度（男）
0-1岁	20-30 cm/年
1-2岁	10-14 cm/年
2-3岁	8-11 cm/年
3-4岁	7-9 cm/年
4-5岁	6-8 cm/年
5-6岁	6-7 cm/年

生长异常预警条件

• 身高 < -2SD（生长迟缓）
• 体重 < -2SD（体重不足）
• BMI > +2SD（肥胖）
• 生长速度 < 第5百分位

执行指令

1. 读取 data/profile.json 获取儿童信息
2. 解析测量值
3. 计算月龄、BMI、百分位、Z-score
4. 评估生长状态
5. 保存到 data/growth-tracker.json

医学安全原则

安全红线

• 不做生长障碍诊断
• 不预测成年身高
• 不推荐生长激素治疗

系统能做到的

• 生长数据记录与追踪
• 百分位/Z-score分析
• 生长速度评估
• 生长异常预警

重要提示

本系统基于WHO儿童生长标准，仅供参考，不能替代专业医疗诊断。

• 早产儿（<37周）需矫正月龄至2岁
• 生长速度比单次测量更重要
• 定期监测，建议每3-6个月一次
• 异常情况请及时就医

如对生长发育有疑问，建议咨询儿科或儿童保健科医生。