Evolução intergeracional da estatura no Estado de Pernambuco, Brasil, entre 1945 e 2006: 2 - aspectos analíticos Intergenerational evolution of stature in Pernambuco State, Brazil (1945-2006): 2 - analytical aspects

Utilizando-se modelos de regressão multinível, foram identificados fatores relacionados à evolução estatural de pessoas residentes em Pernambuco, Brasil, em 2006 e nascidas a partir de 1945. Os dados provêm de dois inquéritos estaduais de base populacional. No modelo final de cada grupo etário, ano de nascimento, sexo, escolaridade, renda e residência em área urbana ficaram positivamente associadas ao crescimento estatural dos adultos, bem como de crianças e adolescentes de 5 a 19 anos. Nos menores de cinco anos, além dessas variáveis, também ficaram positivamente associados o peso ao nascer e a realização de pré-natal, enquanto a ocorrência de diarreia nas últimas duas semanas anteriores à entrevista mostrou associação negativa. Os resultados do estudo mostram que o crescimento estatural foi mais favorecido em ambientes nos quais predominaram melhores condições socioeconômicas e ambientais.<br>This study used multivariate regression models to identify factors associated with the height trend in residents of Pernambuco State, Brazil, in 2006, born from 1945 onward. The data were from two population-based statewide surveys. In the final model for each age bracket, year of birth, gender, schooling, and residence in urban areas were positively associated with stature in adults, as well as in children and adolescents 5 to 19 years of age. In children under five years, in addition to these variables, birth weight and prenatal care were also positively associated, while diarrhea in the two weeks prior to the interview showed a negative association. The findings show that stature was favored by settings with better socioeconomic and environmental conditions

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 (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