Hacia la Promoción de la Salud (Jun 2009)
LA PREDICCIÓN DEL BAJO PESO Y DEL PESO INSUFICIENTE AL NACER MEDIANTE LA ANTROPOMETRÍA MATERNA A PREDIÇÃO DO BAIXO PESO E O PESO INSUFICIENTE AO NASCER MEDIANTE A ANTROPOMETRÍA MATERNA LOW WEIGHT AND UNDERWEIGHT PREDICTION AT BIRTH BY MEANS OF MATERNAL ANTHROPOMETRY
Abstract
Objetivo: evaluar la capacidad pronóstica de un algoritmo para predecir el bajo peso y el peso insuficiente al nacer a partir de la antropometría materna. Materiales y métodos: se utilizó la muestra proveniente de un estudio longitudinal en 175 gestantes cubanas, participantes de un programa de vigilancia nutricional en un área de salud en La Habana, Cuba. La variable dependiente fue el peso al nacer, y las variables independientes maternas fueron: gradientes de las circunferencias del brazo, la pantorrilla, el muslo y el tórax, el peso y los pliegues cutáneos de grasa tricipital, subescapular, suprailíaco y de la pantorrilla. Se ajustaron dos árboles de clasificación mediante el algoritmo CART, tomando como variable dependiente el peso al nacer recodificado como bajo peso o peso insuficiente. Resultados: los predictores relevantes para el bajo peso fueron: los gradientes de las circunferencias del brazo y de la pantorrilla entre el 2° y 3er trimestres, y del peso materno entre el 1° y el 2° trimestres; los predictores del peso insuficiente fueron los gradientes del peso materno entre el 1° y el 2° trimestres y de la circunferencia del brazo entre el 2° y el 3er trimestres. Conclusión: la relativa sencillez de los árboles de clasificación como instrumento de predicción, así como el bajo costo de la medición de las variables identificadas en el modelo aportan un recurso valioso para implementar la vigilancia nutricional de la embarazada.Objetivo: avaliar a capacidade prognóstica dum algoritmo para predisser o baixo peso e o peso insuficiente ao nascer a partir da antropométria materna. Materiais e métodos: se utilizou a mostra proveniente duma pesquisa longitudinal em 175 gestantes cubanas, participantes dum programa de vigilância nutricional numa área de saúde em A Habana, Cuba. A variável dependente foi o peso ao nascer, e as variáveis independentes maternas foram: gradientes das circunferências do braço, a panturrilha, a coxa e o tórax, o peso e os pregues cutâneos de graça tricipital, subescapular, supra-ilíaco e da panturrilha. Ajustaram se duas árvores de classificação mediante o algoritmo CART, tomando como variável dependente o peso ao nascer recodificado como baixo peso o peso insuficiente. Resultados: os preditores relevantes para o baixo peso foram: os gradientes das circunferências o braço e da panturrilha entre o 2° e 3er trimestre, e do peso materno entre 1° e o 2° trimestre; os preditores do peso insuficiente foram os gradientes do peso materno entre 1° e o 2° trimestre e da circunferência do braço entre 2° e o 3er trimestre. Conclusão: a relativa simpleza das arvores de classificação como instrumento de predição, assim como o baixo custo da medição das variáveis identificadas no modelo aportam um recurso valioso para programar a vigilância nutricional da grávida.Objective: the evaluation of the prognostic ability of an algorithm to predict low weight and underweight at birth based on maternal anthropometry. Materials and methods: the sample was taken from a longitudinal study in 175 pregnant Cuban participants in a program of nutritional surveillance in a health area in Havana, Cuba. The dependent variable was birth weight and maternal independent variables were: gradients of arm circumference, calf, thigh and chest, skin-fold fat and weight of the triceps, subscapularis muscle, suprailiac and calf. Two classification trees were adjusted by means of the CART algorithm, taking as the dependent variable the birth weight recoded as low weight or underweight. Results: the significant predictors for low weight were: the gradients of the arm circumference and calf between the 2nd and 3rd trimesters, and maternal weight between the 1st and 2nd trimesters. The predictors of underweight were gradients of maternal weight between the 1st and 2nd trimesters, and arm circumference between the 2nd and 3rd trimesters. Conclusions: the relative simplicity of the classification trees as a prediction tool, and the low cost of measurement of the identified variables in the model provide a valuable resource to implement nutritional monitoring in pregnant women.
