Análise do ganho de peso em crianças menores de seis meses de idade atendidas em unidades básicas de saúde - Schilithz, Arthur Orlando Correa. (UFRJ, 2013)
[PT]Um dos maiores desafios da literatura materno-infantil é saber quais fatores influenciam o crescimento infantil e discriminam melhor os indivíduos que teriam maiores probabilidades de ter seu ganho ponderal afetado nos primeiros meses de vida. O estudo objetiva analisar o crescimento em crianças segundo medidas repetidas e desbalanceadas de peso desde o nascimento até, no máximo, seis meses de idade incompletos, identificando àquelas com maiores probabilidades de estar sob risco nutricional. A amostra foi composta por 496 meninas e 508 meninos menores de seis meses de idade de 27 unidades básicas de saúde na cidade do Rio de Janeiro, Brasil. Os dados foram coletados em entrevistas com a mãe e revisão da caderneta de saúde da criança e relacionados posteriormente com o SINASC (Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos). As variáveis associadas que melhor descreveram a variabilidade de ganho de peso das crianças foram prematuridade, sexo, paridade, tipo de parto, assistência pré-natal, aleitamento materno exclusivo e internação. Uma abordagem de aprendizagem não supervisionada, usando uma rede neural artificial do tipo SOM (self organizing maps) e k-médias, foi utilizada para análise de agrupamento a fim de identificar grupos de crianças com semelhanças nos indicadores selecionados. Com o uso de modelagem com efeitos aleatórios do intercepto (peso ao nascer), do tempo e da presença de aleitamento exclusivo, foi possível estimar a diferença das trajetórias de ganho de peso, bem como os fatores mais associados. Por meio do uso do SOM, foi possível discriminar as variáveis que mais influenciam no crescimento, ratificando os achados dos modelos de efeitos aleatórios. Adicionalmente, foi possível confirmar a importância do aleitamento materno exclusivo para o crescimento infantil, bem como identificar crianças com características similares ao grupo identificado de piores indicadores ao nascimento, que necessitam de uma...[EN]One of the biggest challenges of maternal and child literature is to know which factors influence the infant growth and better discriminate individuals who would most likely have affected your weight gain during the first months of life. The study aims to analyze the growth of children by repeated measurements and unbalanced weight from birth up to six months old incomplete identifying the most likely to be at nutritional risk. The sample consisted of 496 girls and 508 boys under six months of age of the 27 basic health units in the city of Rio de Janeiro, Brazil. Data were collected through interviews with the mother and revision of book of children's health and related later with SINASC (Information System live births). Associated variables that best described the variability of weight gain of children were preterm birth, sex, parity, type of delivery, prenatal care, exclusive breastfeeding and hospitalization. An unsupervised learning approach using an artificial neural network type SOM (self-organizing maps) and k-means was used for cluster analysis to identify groups of children with similarities in selected indicators. Using modeling with random effects in the intercept (birth weight), time and when exclusive breastfeeding, it was possible to estimate the difference of the trajectories of weight gain, as well as the factors most associated. Through the use of SOM, it was possible to discriminate the variables that most influence the growth, confirming the findings of the random effects models. Additionally, it was possible to confirm the importance of exclusive breastfeeding for infant growth, as well to identify children characteristics with similar group identified the worst indicators at birth who require more attention in public health policies.