Condições de moradia como preditores de riscos nutricionais em crianças de Pernambuco, Brasil Housing conditions as nutrition risk predictors among children in the state of Pernambuco, Brazil
OBJETIVOS: analisar as características da moradia (tipos de piso, parede, teto, número de pessoas por cômodo, abastecimento d'água e esgotamento sanitário), como marcadores de risco de desnutrição segundo a relação altura/idade (<-2 scores-z do padrão do National Center for Health Statistics...
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Instituto Materno Infantil de Pernambuco
2006-03-01
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Series: | Revista Brasileira de Saúde Materno Infantil |
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doaj-58cebcd1e2bb42ad8552e12ba3986c462020-11-24T21:04:08ZengInstituto Materno Infantil de PernambucoRevista Brasileira de Saúde Materno Infantil1519-38291806-93042006-03-0161596710.1590/S1519-38292006000100007Condições de moradia como preditores de riscos nutricionais em crianças de Pernambuco, Brasil Housing conditions as nutrition risk predictors among children in the state of Pernambuco, BrazilAnete RissinMalaquias Batista FilhoMaria Helena D'Aquino BenícioJosé Natal FigueiroaOBJETIVOS: analisar as características da moradia (tipos de piso, parede, teto, número de pessoas por cômodo, abastecimento d'água e esgotamento sanitário), como marcadores de risco de desnutrição segundo a relação altura/idade (<-2 scores-z do padrão do National Center for Health Statistics (NCHS) na área metropolitana do Recife (712 crianças), no interior urbano (684 crianças) e no meio rural (644 crianças), a partir do banco de dados da II Pesquisa Estadual de Saúde e Nutrição do Estado de Pernambuco (1997). MÉTODOS: utilizou-se a análise bivariada para estabelecer as associações de diversas características da moradia com o estado nutricional, utilizou-se tambem a análise de regressão logística múltipla para descartar as variáveis confundidoras, ajustar internamente os efeitos das associações e identificar os fatores que permanecem no modelo final de análise multivariada. RESULTADOS: as análises bivariadas evidenciam diferenças na identificação de marcadores de risco nos três espaços amostrais. Nas análises de regressão logística, apenas a relação "número de pessoas por cômodo" permanece como fator de risco da desnutrição, nos diferentes espaços geográficos avaliados. CONCLUSÕES: esses resultados traduzem situações que devem ser valorizadas no setor saúde, para melhor compreensão da problemática nutricional, bem como também de aspectos ligados à cidadania.<br>OBJECTIVES: to analyze housing features (types of floor, walls, ceiling, number of persons per room, water supply and sewage facilities) as malnutrition risk markers according to height/age ratio (<-2 scores-z of the National Center for Health Statistics standard (NCHS) in the metropolitan area of Recife (712) children, of the urban interior (684 children) and in the rural environment (644 children) from the database of the II Health and Nutrition Survey of the State of Pernambuco (1997). METHODS: bivariate analysis was used to establish associations of various housing features and nutritional status as well as multiple logistic regression analysis to discard confusing variables, to internally adjust association effects and to identify factors remaining in the final multivariate analysis. RESULTS: bivariate analysis demonstrate risk markers in the identification in the three sample spaces. In the logistic regression analysis, only the ratio of "number of persons per room" remained as a malnutrition risk factor in the different geographical spaces analyzed. CONCLUSIONS: these results demonstrate situations that should be focused by the health sector to achieve a better understanding of the nutritional issue, as well as other citizenship related aspects.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1519-38292006000100007Transtornos da nutrição infantilFatores de riscoRegressão logísticaChild nutrition disordersRisk factorsLogistic regression |
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OBJETIVOS: analisar as características da moradia (tipos de piso, parede, teto, número de pessoas por cômodo, abastecimento d'água e esgotamento sanitário), como marcadores de risco de desnutrição segundo a relação altura/idade (<-2 scores-z do padrão do National Center for Health Statistics (NCHS) na área metropolitana do Recife (712 crianças), no interior urbano (684 crianças) e no meio rural (644 crianças), a partir do banco de dados da II Pesquisa Estadual de Saúde e Nutrição do Estado de Pernambuco (1997). MÉTODOS: utilizou-se a análise bivariada para estabelecer as associações de diversas características da moradia com o estado nutricional, utilizou-se tambem a análise de regressão logística múltipla para descartar as variáveis confundidoras, ajustar internamente os efeitos das associações e identificar os fatores que permanecem no modelo final de análise multivariada. RESULTADOS: as análises bivariadas evidenciam diferenças na identificação de marcadores de risco nos três espaços amostrais. Nas análises de regressão logística, apenas a relação "número de pessoas por cômodo" permanece como fator de risco da desnutrição, nos diferentes espaços geográficos avaliados. CONCLUSÕES: esses resultados traduzem situações que devem ser valorizadas no setor saúde, para melhor compreensão da problemática nutricional, bem como também de aspectos ligados à cidadania.<br>OBJECTIVES: to analyze housing features (types of floor, walls, ceiling, number of persons per room, water supply and sewage facilities) as malnutrition risk markers according to height/age ratio (<-2 scores-z of the National Center for Health Statistics standard (NCHS) in the metropolitan area of Recife (712) children, of the urban interior (684 children) and in the rural environment (644 children) from the database of the II Health and Nutrition Survey of the State of Pernambuco (1997). METHODS: bivariate analysis was used to establish associations of various housing features and nutritional status as well as multiple logistic regression analysis to discard confusing variables, to internally adjust association effects and to identify factors remaining in the final multivariate analysis. RESULTS: bivariate analysis demonstrate risk markers in the identification in the three sample spaces. In the logistic regression analysis, only the ratio of "number of persons per room" remained as a malnutrition risk factor in the different geographical spaces analyzed. CONCLUSIONS: these results demonstrate situations that should be focused by the health sector to achieve a better understanding of the nutritional issue, as well as other citizenship related aspects. |
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