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Prevalência de dupla carga de má nutrição em nível domiciliar em quatro países da América Latina

Resumo

Objetivos:

estimar a prevalência de excesso de peso materno e baixa estatura infantil em nível domiciliar no Brasil, Bolívia, Colômbia e Peru.

Métodos:

estudo descritivo transversal. Utilizou-se estudos de base populacional de crianças (0-5 anos) e mulheres (15 a 49 anos) que participaram da Pesquisa Nacional de Demografia e Saúde da Criança e da Mulher, no Brasil, e da Encuesta Nacional de Demografía y Salud, na Bolívia, Colômbia e Peru. Variáveis de interesse: mãe com excesso de peso e filho com baixa estatura, sendo dupla carga quando presentes ambos os desfechos. Foi estimada a prevalência global e estratificada por área rural e urbana e os intervalos de confiança de 95%.

Resultados:

a amostra global foi composta de 26.506 domicílios. As prevalências de dupla carga foram na Bolívia 9,3% (IC95%= 8,3 - 10,4), no Peru 6,7% (IC95%= 5,9 - 7,5), Colômbia (3,2%; IC95%= 2,8 - 3,6) e Brasil (2,2%; IC95%= 1,4 - 3,2). As maiores prevalências foram mostradas nas áreas rurais da Bolívia (13% vs 6,5%; p < 0,001) e do Peru (11,9% vs 4,1%; p < 0,001).

Conclusões:

as mais altas prevalências foram registradas no Peru e Bolívia, e as menores no Brasil e Colômbia.

Palavras-chave:
Criança; Estatura-Idade; Sobrepeso; Prevalência; Insuficiência de crescimento

Abstract

Objectives:

to estimate the prevalence of maternal overweight and short stature in children at household level in Brazil, Bolivia, Colombia and Peru.

Methods:

a cross-sectional descriptive study. Population-based studies on children (0-5 years old) and women (15 to 49 years old) who participated in the Pesquisa Nacional de Demografia e Saúde da Criança e da Mulher(National Survey on Children and Women Demography and Health) in Brazil and the Encuesta Nacional de Demografía y Salud, (National Survey on Demography and Health), in Bolivia, Colombia and Peru. Variables of interest: overweight mother and child with short stature, a double burden when both outcomes are present. Global prevalence and stratification, according to rural and urban areas and 95% confidence intervals, were estimated.

Results:

the global sample consisted of 26,506 households. The prevalence of double burden was 9.3% in Bolivia (CI95%= 8.3-10.4), 6.7% in Peru (CI95%=5.9-7.5), Colombia (3.2%; CI95%=2.8-3.6) and Brazil (2.2%; CI95%=1.4-3.2). The highest prevalence were observed in the rural areas in Bolivia (13% vs 6.5%; p<0.001) and Peru (11.9% vs 4.1%; p<0.001).

Conclusions:

the highest prevalence were registered in Peru and Bolivia, and the lowest in Brazil and Colombia.

Key words:
Child; Height-for-age; Overweight; Prevalence; Stunted growth

Introdução

A população brasileira tem experimentado um rápido processo de transição epidemiológica e nutricional. Nesse contexto, as doenças crônicas não transmissíveis são responsáveis por aproximadamente 80% das causas de mortes nas Américas.11 Hawkes C, Fanzo J. Nourishing the SDGs: Global Nutrition Report 2017. Bristol: Development Initiatives Poverty Research Ltd; 2017. Da mesma forma, houve o aumento da prevalência de obesidade, estimada em 20%,2 maior do que a calculada para a população mundial, 13%.1 Estudos indicam 58% de prevalência de excesso de peso na América Latina,22 Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura e Organização Pan-Americana da Saúde. Panorama da Segurança Alimentar e Nutricional. Santiago; 2017. atingindo entre os sexos feminino e masculino a diferença de 10 pontos percentuais em mais de 20 países.22 Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura e Organização Pan-Americana da Saúde. Panorama da Segurança Alimentar e Nutricional. Santiago; 2017. Além disso, estima-se que, no ano de 2010, 3,4 milhões de óbitos em todo o mundo foram atribuídos ao excesso de peso.33 Ng M, Fleming T, Robinson M, Thomson B, Graetz N, Margono C, Mullany EC, Biryukov S, Abbafati C, Abera SF, Abraham JP, Abu-Rmeileh NM, Achoki T, AlBuhairan FS, Alemu ZA, Alfonso R, Ali MK, Ali R, Guzman NA, Ammar W, Anwari P, Banerjee A, Barquera S, Basu S, Bennett DA, Bhutta Z, Blore J, Cabral N, Nonato IC, Chang JC, Chowdhury R, Courville KJ, Criqui MH, Cundiff DK, Dabhadkar KC, Dandona L, Davis A, Dayama A, Dharmaratne SD, Ding EL, Durrani AM, Esteghamati A, Farzadfar F, Fay DF, Feigin VL, Flaxman A, Forouzanfar MH, Goto A, Green MA, Gupta R, Hafezi-Nejad N, Hankey GJ, Harewood HC, Havmoeller R, Hay S, Hernandez L, Husseini A, Idrisov BT, Ikeda N, Islami F, Jahangir E, Jassal SK, Jee SH, Jeffreys M, Jonas JB, Kabagambe EK, Khalifa SE, Kengne AP, Khader YS, Khang YH, Kim D, Kimokoti RW, Kinge JM, Kokubo Y, Kosen S, Kwan G, Lai T, Leinsalu M, Li Y, Liang X, Liu S, Logroscino G, Lotufo PA, Lu Y, Ma J, Mainoo NK, Mensah GA, Merriman TR, Mokdad AH, Moschandreas J, Naghavi M, Naheed A, Nand D, Narayan KM, Nelson EL, Neuhouser ML, Nisar MI, Ohkubo T, Oti SO, Pedroza A, Prabhakaran D, Roy N, Sampson U, Seo H, Sepanlou SG, Shibuya K, Shiri R, Shiue I, Singh GM, Singh JA, Skirbekk V, Stapelberg NJ, Sturua L, Sykes BL, Tobias M, Tran BX, Trasande L, Toyoshima H, van de Vijver S, Vasankari TJ, Veerman JL, Velasquez-Melendez G, Vlassov VV, Vollset SE, Vos T, Wang C, Wang X, Weiderpass E, Werdecker A, Wright JL, Yang YC, Yatsuya H, Yoon J, Yoon SJ, Zhao Y, Zhou M, Zhu S, Lopez AD, Murray CJ, Gakidou E. Global, regional, and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980-2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet. 2014; 384 (9945): 766-81.

Pesquisas anteriores demonstram que o desenvolvimento econômico dos países em geral, veio acompanhado de mudanças no estilo de vida das populações. Por conseguinte, levando a redução do nível de atividade física e aumento de consumo de alimentos densamente energéticos,44 Andrade RG, Chaves OC, Costa DAS, Andrade ACS, Bispo S, Felicissimo MF, Friche AAL, Proietti FA, Xavier CC, Caiaffa WT. Overweight in men and women among urban area residents: individual factors and socioeconomic context. Cad Saúde Pública. 2015; 31 (Suppl. 1): 148-58.,55 Speakman JR, O'Rahilly S. Fat: an evolving issue. Dis Model Mech. 2012; 5 (5): 569-73. o que pode explicar o aumento significativo do sobrepeso. Nesse contexto, a baixa estatura infantil continua a ser um problema de saúde pública. Estudos mostram que baixa estatura infantil está associada à aproximadamente metade das mortes de crianças menores de cinco anos em todo o mundo.11 Hawkes C, Fanzo J. Nourishing the SDGs: Global Nutrition Report 2017. Bristol: Development Initiatives Poverty Research Ltd; 2017.

Dessa forma, foi caracterizada a existência de dupla carga de desfechos nutricionais, sobrepeso materno e baixa estatura em crianças, fenômeno relacionado às mudanças epidemiológicas vivenciadas de forma acelerada pelas populações dos países de baixa e média renda.6 Análises descrevem que fatores, tanto maternos quanto infantis, socio-econômicos, além dos biológicos, genéticos e nutricionais, são determinantes significativos da baixa estatura na criança.77 Akombi B, Agho K, Hall J, Wali N, Renzaho A, Merom D. Stunting. Wasting and Underweight in Sub-Saharan Africa: A Systematic Review. Int J Environ Res Public Health. 2017;14(8):863.,88 Oliveira FCC, Cotta RMM, Ribeiro AQ, Sant'Ana LFR, Priore SE, Franceschini SCC. Estado nutricional e fatores determinantes do déficit estatural em crianças cadastradas no Programa Bolsa Família. Epidemiol Serv Saúde. 2011; 20(1):7-18. Em 2016, a prevalência desse evento ainda era de 12% em países da América Latina e Caribe.99 Institute for Health Metrics and Evaluation. Child Growth Failure Visualization - Input Data. Seattle; 2018.

Alguns determinantes da baixa estatura podem parecer distintos dos determinantes do excesso de peso. Entretanto, há evidências de que existem fatores biológicos, ambientais e socioeconômicos que contribuem tanto para o risco ou prevalência de baixa estatura na criança, quanto para o excesso de peso materno, simultaneamente.11 Hawkes C, Fanzo J. Nourishing the SDGs: Global Nutrition Report 2017. Bristol: Development Initiatives Poverty Research Ltd; 2017.,55 Speakman JR, O'Rahilly S. Fat: an evolving issue. Dis Model Mech. 2012; 5 (5): 569-73.

África, 8 da América Latina e 7 da Ásia) evidenciou prevalências de dupla carga maiores que 10% no Egito, Bolívia, Guatemala e Peru. A pesquisa mostrou que o principal componente da dupla carga na América Latina foi o excesso de peso, enquanto, nas populações africanas e asiáticas foi a baixa estatura.1212 Garrett JL, Ruel MT. Stunted Child-Overweight Mother Pairs: Prevalence and Association with Economic Development and Urbanization. Food Nutr Bull. 2005; 26 (2):209-21. No Brasil, a prevalência de dupla carga apresenta diferenças regionais intensas.1313 Géa Horta T, Felisbino Mendes MS, Ortiz RJF, Velasquez Melendez G. Association between maternal socioeconomic factors and nutritional outcomes in children under 5 years of age. J Pediatr. (Rio J.). 2016; 92 (6): 574-80.,1414 Gubert MB, Spaniol AM, Segall-Corrêa AM, Pérez-Escamilla R. Understanding the double burden of malnutri-tion in food insecure households in Brazil: Dual-burden malnutrition and food insecurity. Matern Child Nutr. 2017; 13(3):2347. Na Colômbia, foi de 5,1%, incluindo outros desfechos como a anemia.1515 Sarmiento OL, Parra DC, González SA, González-Casanova I, Forero AY, Garcia J. The dual burden of malnu-trition in Colombia. Am J Clin Nutr. 2014; 100 (6): 1628S-35S.

De forma geral, o excesso de peso e a baixa estatura infantil são abordados como eventos de determinantes independentes, entretanto, devem ser compreendidos como resultado de determinantes comuns.6 A baixa estatura na criança pode ser fator predisponente do excesso de peso na vida adulta,1616 Sawaya AL, Roberts S. Stunting and future risk of obesity: principal physiological mechanisms. Cad Saúde Pública. 2003; 19 (Suppl. 1): S21-8. o qual está associado ao desenvolvimento de certos tipos de câncer, doenças cardiovasculares, diabetes tipo II e outros distúrbios metabólicos.66 WHO (World Health Organization). The double burden of malnutrition: policy brief. Geneva; 2017. Portanto, torna-se necessário, conhecer a magnitude da coexistência paradoxal de desfechos nutricionais insatisfatórios, que impactam ao longo do ciclo de vida.66 WHO (World Health Organization). The double burden of malnutrition: policy brief. Geneva; 2017.,1616 Sawaya AL, Roberts S. Stunting and future risk of obesity: principal physiological mechanisms. Cad Saúde Pública. 2003; 19 (Suppl. 1): S21-8.

Sendo assim, este trabalho tem como objetivo estimar a prevalência de excesso de peso materno e baixa estatura infantil (dupla carga de desfechos nutricionais) no binômio mãe-filho no Brasil, Bolívia, Colômbia e Peru, utilizando dados populacionais referentes a cada um desses países. Os inquéritos domiciliares apresentam um amplo conjunto de indicadores de planejamento, monitoramento e avaliação de impacto nas áreas de população, saúde e nutrição de mulheres e crianças nos países em desenvolvimento.1717 Felisbino-Mendes MS, Matozinhos FP, Miranda JJ, Villamor E, Velasquez-Melendez G. Maternal obesity and fetal deaths: results from the Brazilian cross-sectional Demographic Health Survey, 2006. BMC Pregnancy Childbirth. 2014; 14: 5. Além das amostras representativas usadas nestes estudos, os inquéritos permitem garantir representatividade nacional e comparabilidade entre as pesquisas.1818 WHO (World Health Organization). WHO child growth standards: training course on child growth assessment. Geneva; 2008.

Métodos

Trata-se de um estudo descritivo e transversal, que utilizou dados de quatro inquéritos de base populacional conduzidos em países da América do Sul: a Pesquisa Nacional de Demografia e Saúde da Criança e da Mulher (PNDS), realizada no Brasil entre 2006 e 2007;1919 Brasil. Pesquisa Nacional de Demografia e Saúde da Criança e da Mulher - PNDS 2006: dimensões do processo reprodutivo e da saúde da criança. Centro Brasileiro de Análise e Planejamento. 2009; [acesso em 14 jul 2019]. Disponível em: http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publica-coes/pnds_crianca_mulher.pdf e a Encuesta Nacional de Demografía y Salud, realizada na Bolívia (ENDSA) em 2008,20 na Colômbia (ENDS) entre 2009 e 2010,1121 Profamilia. Encuesta Nacional de Demografía y Salud 2010 (ENDS). Bogotá; 2010. e no Peru (ENDES) em 2012.2222 Perú. Instituto Nacional de Estadística e Informatica Perú (INEI). Encuesta demográfica y de salud familiar - ENDES 2012. Lima; 2012.

As quatro bases integram o projeto Measure DHS (Demographic and Health Survey), cujas investigações são conduzidas em escala global, com apoio da Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento (Usaid), em parceria com outras instituições internacionais.2323 ICF. Demographic and Health Survey Interviewer's Manual. Rockville, Maryland: 2017; 20

Para a construção do banco de dados final do Brasil, a partir da PNDS, foi efetuada a junção dos dados referentes a Domicílios, Mulheres, Gravidezes e Filhos, conforme descrito em estudo prévio.1717 Felisbino-Mendes MS, Matozinhos FP, Miranda JJ, Villamor E, Velasquez-Melendez G. Maternal obesity and fetal deaths: results from the Brazilian cross-sectional Demographic Health Survey, 2006. BMC Pregnancy Childbirth. 2014; 14: 5. No caso da Bolívia, Colômbia e Peru, foram utilizados os bancos referentes aos questionários individuais sobre Mulheres, que apresentam dados correspondentes aos seus filhos menores de cinco anos. Ressalta-se a inclusão de algumas variáveis disponíveis no banco de dados sobre Domicílios, utilizando-se aquelas variáveis que codificam cada residência.

No Brasil, os dados para a PNDS foram coletados entre 3 de novembro de 2006 e 3 de maio de 2007. Um total de 14.617 domicílios selecionados e 15.575 mulheres de 15 a 49 anos foram entrevistadas.1919 Brasil. Pesquisa Nacional de Demografia e Saúde da Criança e da Mulher - PNDS 2006: dimensões do processo reprodutivo e da saúde da criança. Centro Brasileiro de Análise e Planejamento. 2009; [acesso em 14 jul 2019]. Disponível em: http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publica-coes/pnds_crianca_mulher.pdf Na Bolívia, os dados para o ENDSA foram coletados de fevereiro a junho de 2008. Dos 20.003 domicílios selecionados, 16.939 mulheres de 15 a 49 anos foram entrevistadas.2020 Coa R, Ochoa LH. Bolivia Encuesta Nacional de Demografía y Salud - ENDSA - 2008. Ministerio de Salud y Deportes and Macro International. Calverton, Maryland; 2009. Na Colômbia, os dados para o ENDS foram coletados de novembro de 2009 a novembro de 2010, de forma que 51.447 domicílios foram selecionados e 49.818 mulheres foram entrevistadas.2121 Profamilia. Encuesta Nacional de Demografía y Salud 2010 (ENDS). Bogotá; 2010. Finalmente, no Peru, os dados para o ENDES foram coletados de março a dezembro de 2012. Foram selecionados 27.488 domicílios e 23.888 mulheres foram entrevistadas.2222 Perú. Instituto Nacional de Estadística e Informatica Perú (INEI). Encuesta demográfica y de salud familiar - ENDES 2012. Lima; 2012.

A coleta de dados se deu por equipes treinadas que utilizam protocolos padronizados, de forma a garantir a qualidade das informações coletadas e a comparabilidade internacional dos dados.2323 ICF. Demographic and Health Survey Interviewer's Manual. Rockville, Maryland: 2017; 20 Entretanto, apesar de os questionários serem padronizados, algumas variáveis são específicas de cada país. Dessa forma, foram utilizadas para a análise dos dados as variáveis de interesse comuns aos quatro países.

Os critérios de seleção incluem a população de mulheres na faixa etária de 15 a 49 anos, com respectivos filhos com menos de 60 meses (5 anos). Nos casos em que a mãe possuía mais de um filho menor de cinco anos, o mais velho deles foi considerado para a análise. Mulheres grávidas ou com IMC<18,5, crianças gemelares e as que apresentavam valores implausíveis de estatura/idade foram excluídas da análise. As mulheres e crianças que apresentavam dados incompletos em variáveis de interesse também não foram consideradas.

A variável desfecho foi obtida a partir das combinações das seguintes condições: mãe com ou sem excesso de peso e filho com ou sem baixa estatura. A presença simultânea de sobrepeso materno e baixa estatura da criança foi definida como dupla carga.

Considerou-se excesso de peso um Índice de Massa Corporal (IMC) ≥ 25 kg/m2. O IMC foi calcu-lado aplicando-se a seguinte fórmula: peso/estatura22 Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura e Organização Pan-Americana da Saúde. Panorama da Segurança Alimentar e Nutricional. Santiago; 2017.. A baixa estatura das crianças foi definida pelo escore do indicador estatura/idade (HAZ). Ainda, consi-derada baixa estatura um valor de HAZ < -2 desvios padrão (DP).1818 WHO (World Health Organization). WHO child growth standards: training course on child growth assessment. Geneva; 2008.

Para a descrição das populações estudadas, foram estimadas as frequências e intervalos de confiança de 95% das seguintes variáveis: idade (≥ 24 meses e < 24 meses), sexo (masculino e feminino) e baixa estatura na criança (não e sim); idade (≥ 25 anos e <25 anos) e IMC materno (<25 kg/m2 e ≥25 kg/m2); e dupla carga de desfechos nutricionais. Foram construídos gráficos com a prevalência e o intervalo de confiança de 95% dos desfechos nutricionais (baixa estatura na criança, excesso de peso materno e dupla carga) de cada país. Construiu-se, também, um gráfico com a prevalência e o intervalo de confiança de 95% da dupla carga (baixa estatura na criança e excesso de peso materno). Como esta é a variável de maior interesse para o estudo, apenas a dupla carga foi estratificada por área urbana e rural em cada país. Sendo consideradas significativas as diferenças entre os estratos cujo teste qui-quadrado apresentou p<0,05.

Os dados foram analisados utilizando-se o programa STATA versão 13.1.2424 Statacorp. College Station. TX; 2013. Conduziu-se uma análise incondicional de subpopulações contemplando as exclusões.2525 West BT, Berglund P, Heeringa SG. A closer examination of subpopulation analysis of complex-sample survey data. Stata J. 2008; 8 (4): 520-31. Por se tratar de um plano amostral complexo, a análise incondicional tem maior potencial de estimar corretamente os erros padrões.2525 West BT, Berglund P, Heeringa SG. A closer examination of subpopulation analysis of complex-sample survey data. Stata J. 2008; 8 (4): 520-31.

Os inquéritos foram aprovados por comitês de ética nos respectivos países. Todos os participantes receberam informações sobre o objetivo da pesquisa e seus direitos, assim como assinaram o Termo de Consentimento Esclarecido. Após o inquérito e a divulgação do relatório final, as bases de dados foram disponibilizadas em domínio público, na internet, podendo ser acessadas por qualquer pessoa que se interesse, por meio dos websites: <http://bvsms.saude.gov.br/bvs/pnds/index.php> e <https://dhsprogram.com/data/availabledatasets.cfm>.

Resultados

Na Tabela 1 estão apresentadas as perdas de binômios mãe-filho nos distintos países estudados, depois de implementados os critérios de elegibilidade.

Tabela 1
Síntese dos dados do estudo: número inicial de mulheres e crianças, número de perdas e amostra final no Brasil, Bolívia, Colômbia e Peru.

Nos quatro países, cerca de 60% das crianças apresentavam 24 meses de idade ou mais, e cerca de 50% eram do sexo masculino. Em relação à idade das mulheres, aproximadamente 60%, no Brasil e na Colômbia, e 70%, na Bolívia e no Peru, apresentavam 25 anos de idade ou mais. Cerca de 40% das mulheres possuíam IMC ≥25 kg/m2 (sobrepeso) nos quatro países. As prevalências de baixa estatura infantil foram de 5,6% (IC95%= 4,2 - 7,5) no Brasil, 20,4% (IC95%= 18,7 - 22,2) na Bolívia, 8,1% (IC95%= 7,5 - 8,8) na Colômbia e 12,5% (IC95%= 11,4 - 13,6) no Peru. Em relação à dupla carga, encontrou-se prevalências de 2,2% (IC95%= 1,47 - 3,2) no Brasil; de 9,3% (IC95%= 8,3 - 10,4) na Bolívia; de 3,2% (IC95%= 2,8 - 3,6) na Colômbia; e 6,7% (IC95%= 6,0 - 7,5) no Peru (Tabela 2).

Tabela 2
Percentual e intervalo de confiança de variáveis maternas e das crianças no Brasil, Bolívia, Colômbia e Peru.

A Figura 1 apresenta as prevalências de desfechos nutricionais para os quatro países estudados. No Peru, a prevalência de excesso de peso materno foi maior do que 50% (53,2%; IC95%= 51,5 - 54,8), seguido pela Bolívia (43,4%; IC95%= 41,3 - 45,5), Colômbia (42,7%; IC95%= 41,5 - 43,9) e Brasil (41,1%; IC95%= 37,8 - 44,5). No Brasil, a prevalência de crianças com baixa estatura foi de 3,5% (IC95%= 2,4 - 4,9). Na Bolívia, a prevalência dessa condição foi de 11,1% (IC95%= 9,9 - 12,4), maior do que na Colômbia (5,0%; IC95%= 4,4 - 5,5). O Peru, por sua vez, apresentou maior prevalência quando comparado à Colômbia (5,8%; IC95%=5,2-6,6).

As prevalências gerais de dupla carga foram de 2,2% no Brasil (IC95%= 1,4 - 3,2), 3,2% na Colômbia (IC95%= 2,8 - 3,6), 6,7% no Peru (IC95%=5,9 - 7,5) e 9,3% na Bolívia (IC95%= 8,3 - 10,4).

Figura 1
Prevalência e intervalo de confiança da dupla carga do binômio mãe-filho no Brasil, Bolívia, Colômbia e Peru.

A Figura 2 apresenta as prevalências de dupla carga, considerando-se a área de residência. A dupla carga foi mais prevalente nas áreas rurais da Bolívia (13%, IC95%= 11,4 - 14,8, na área rural versus

6,5%, IC95%= 5,4 - 7,9, na área urbana; p < 0,001) e Peru (11,9%, IC95%= 10,4 - 13,5, na área rural vs 4,1%, IC95%= 3,4 - 4,9, na área urbana; p < 0,001).

Figura 2
Prevalência e intervalo de confiança da dupla carga do binômio mãe-filho no Brasil, Bolívia, Colômbia e Peru segundo área de residência.

Na área rural do Brasil, a prevalência de dupla carga foi similar à encontrada na área urbana da Colômbia. Na área rural da Colômbia, a prevalência de dupla carga foi similar à encontrada na área urbana do Peru. Bolívia e Peru apresentaram prevalências de dupla carga semelhantes na área rural. Entretanto, a Bolívia apresenta maior prevalência de dupla carga na área urbana.

Cabe destacar que, na Bolívia, a prevalência de dupla carga na área rural é duas vezes a da área urbana. No Peru, essa diferença é ainda maior, sendo a prevalência de dupla carga na área rural quase três vezes a da área urbana. Na Colômbia, as prevalências encontradas foram de 3,0% (IC95%= 2,5 - 3,5) na área urbana e 3,6% (IC95%= 2,9 - 4,5) na área rural. Já no Brasil, foi de 2,0% (IC95%= 1,3 - 3,3) na área urbana e 2,7% (IC95%= 1,6 - 4,4) na área rural. Entretanto, as prevalências de dupla carga não se diferiram estatisticamente entre as áreas rurais e urbanas no Brasil e na Colômbia (p = 0,43 e 0,19, respectivamente).

Discussão

Este estudo estimou as prevalências de dupla carga, sobrepeso materno e baixa estatura na criança, em nível domiciliar de quatro países da América Latina. As maiores prevalências de dupla carga observadas ocorreram na Bolívia e no Peru. Na Colômbia, a prevalência de dupla carga foi semelhante à do Brasil. Quando os dados foram categorizados por área de residência, os quatro países apresentaram dupla carga mais alta nas áreas rurais: Bolívia e Peru apresentaram maiores prevalências, seguidos por Colômbia e Brasil. Pequenas diferenças urbano/rural foram observadas nas populações do Brasil e da Colômbia, que não apresentaram significância estatística. No Peru e na Bolívia, no entanto, as diferenças urbano/rural se destacam de maneira significativa estatisticamente.

Estudos prévios realizados em países da América Latina encontraram prevalências mais elevadas do que as observadas para Bolívia e Peru. Análises dos dados de amostra representativa da população da Guatemala (Guatemala Living Standards Measurement Survey), de mães e seus filhos de 6 a 60 meses, atestaram a prevalência de dupla carga de 17%.1111 Lee J, Houser RF, Must A, de Fulladolsa PP, Bermudez OI. Socioeconomic disparities and the familial coexistence of child stunting and maternal overweight in Guatemala. Econ Hum Biol. 2012; 10 (3): 232-41. Outro trabalho, desenvolvido em regiões da Argentina com crianças maiores de dois anos de idade e suas mães, encontrou prevalência de 12%.1010 Bassett MN, Giménez MA, Lobo MO, Samman NC. Prevalencia y determinantes de la doble carga de malnutri-ción en hogares en La Puna y Quebrada de Humahuaca, Jujuy, Argentina. Nutr Hosp. 2014; 29 (2): 322-30. Pesquisas realizadas em países da Ásia encontraram prevalências ainda mais elevadas, como na Malásia, de 19,4%,26 e em Bandung, na Indonésia, que chegou a 30,6%.2727 Sekiyama M, Jiang HW, Gunawan B, Dewanti L, Honda R, Shimizu-Furusawa H, Abdoellah OS, Watanabe C. Double Burden of Malnutrition in Rural West Java: Household-Level Analysis for Father-Child and Mother-Child Pairs and the Association with Dietary Intake. Nutrients. 2015; 7 (10):8376-91.

É importante salientar que as prevalências de sobrepeso materno entre as populações estudadas foram similares, afetando mais de 40% das mulheres. Em relação à baixa estatura por idade, as prevalências variaram de 3,5% no Brasil a 11,1% na Bolívia. Tal fato mostra que a prevalência de dupla carga tem como principal componente a baixa estatura nas crianças. Dessa forma, a magnitude da prevalência de dupla carga acusa um quadro de privação socioeconômica crônica, expressa as influências ambientais negativas sobre a saúde das crianças, refletindo a condição de baixos níveis socioeconômicos e de desenvolvimento de um país8 e o contexto de transição nutricional nestas populações.

Nas últimas décadas, houve declínio da prevalência de baixa estatura entre as crianças brasileiras menores de cinco anos, o que explica de alguma forma a baixa prevalência de dupla carga no Brasil. Esse resultado foi atribuído a diversos fatores, como urbanização, aumento da escolaridade materna, expansão do acesso aos serviços de saúde, aumento da renda da população e de políticas públicas de proteção social.2828 Conde WL, Monteiro CA. Nutrition transition and double burden of undernutrition and excess of weight in Brazil. Am J Clin Nutr. 2014; 100 (6): 1617S-22S. Atualmente, a maioria dos países da América Latina apresenta integração mais intensa nos mercados internacionais, com consequente crescimento econômico, o que tem tornado esses países cada vez mais urbanizados.12 Sendo assim, ressalta-se a relação entre dupla carga e desenvolvimento econômico, uma vez que, a dupla carga foi mais prevalente em famílias residentes em áreas rurais da Guatemala, cujas famílias apresentaram piores condições socioeconômicas.1111 Lee J, Houser RF, Must A, de Fulladolsa PP, Bermudez OI. Socioeconomic disparities and the familial coexistence of child stunting and maternal overweight in Guatemala. Econ Hum Biol. 2012; 10 (3): 232-41.

Além disso, a partir das análises do presente estudo, observou-se que há similaridade entre as prevalências de dupla carga dos seguintes países: Bolívia e Peru; Colômbia e Brasil. É possível relacionar essas prevalências com o PIB (Produto Interno Bruto) per capita que cada país apresentava no ano em que suas DHS foram desenvolvidas. Colômbia e Brasil apresentaram valores superiores aos da Bolívia, mas o Peru apresentou o PIB per capita mais elevado. A Bolívia apresentou o menor PIB per capita, de 4.500 dólares. Já no Peru, foi de 10.900 dólares. A Colômbia, por sua vez, apresentava PIB per capita de 9.800 dólares, e o Brasil de 8.800 dólares.2929 CIA World Factbook. Historical Data Graphs per Year [Internet]. 2015 [acesso em 9 jan 2019]. Disponível em: https://www.indexmundi.com/g/g.aspx?v=65 &c=bl&l=pt
https://www.indexmundi.com/g/g.aspx?v=65...

Entretanto, o PIB per capita, indicador de crescimento econômico, é uma média da renda das famílias, sendo necessário considerar a desigualdade social para sua melhor avaliação. Ademais, as condições de saúde do país são resultado do crescimento econômico associado à melhoria de fatores não estritamente ligados à renda,30 como cobertura dos serviços de saúde, escolaridade, saneamento e abastecimento de água.

Na população de referência internacional a prevalência de baixa estatura nas crianças é de 2,5% (z-score <= -2) e o percentual de dupla carga encontrado para países como Brasil e Colômbia está próximo desse valor. Dessa forma, contextos de desenvolvimento econômico em níveis desses países seriam suficientes para atingir prevalência da dupla carga inferior a 5%. Os resultados do presente trabalho sinalizam a importância de estratégias governamentais e dos sistemas públicos de prestação de serviços de saúde, que visem os determinantes da carga dupla de má-nutrição. Torna-se, portanto, relevante o desenvolvimento de pesquisas que identifiquem os fatores associados à dupla carga nas populações dessas regiões.

Uma das limitações do presente estudo foi a perda de amostras devido aos dados faltantes em variáveis de interesse. Os indivíduos que apresen-taram perda de informações não foram incluídos nas variáveis indicadoras construídas e, dessa forma, não fizeram parte das análises. Entretanto, pode ser destacado que foram amostras com representatividade nacional, o que atesta sua validade interna. Outra limitação diz respeito à diferença nos períodos de realização dos inquéritos, o que poderia dificultar a comparação das prevalências entre os países. No entanto, o fenômeno estudado não se altera em curtos intervalos de tempo, uma vez que a diferença máxima entre os países é de seis anos. Além disso, os dados utilizados são os mais atuais disponíveis de cada país, que contêm as informações necessárias para o presente estudo.

A dupla carga de doenças, com a presença simultânea de sobrepeso e baixa estatura pode ser considerada um indicador de baixos níveis socio-econômicos e, ao mesmo tempo, um estágio de acelerada transição nutricional. Esse último fenômeno pode ser explicado pela relativa mudança de hábitos de consumo alimentar atribuída à diminuição do consumo de alimentos in natura, em substituição por alimentos mais processados, que carregam alto conteúdo em gorduras e açúcares simples. A prevalência desse fenômeno indicaria o patamar de desenvolvimento que cada população se encontra.

No Brasil e na Colômbia, a dupla carga pode ser considerada baixa, sendo que na população do Peru e a Bolívia ainda apresentam prevalências acima de 5%, o que caracteriza ser um problema de saúde pública nestes países.

Agradecimentos

Agradecimentos ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG) pela ajuda financeira parcial.

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Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    11 Maio 2020
  • Data do Fascículo
    Jan-Mar 2020

Histórico

  • Recebido
    27 Set 2018
  • Revisado
    20 Nov 2019
  • Aceito
    10 Dez 2019
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