Efeito da duração da amamentação predominante no crescimento infantil: um estudo prospectivo com modelos não lineares de efeitos mistos

Jornal de Pediatria

Maria Helena Constantino Spyrides²  Cláudio José Struchiner¹  Maria Tereza Serrano Barbosa¹  Gilberto Kac¹ 

[1] ,Universidade Federal do Rio Grande do Norte Departamento de Estatística Natal RN

关键词: Amamentação;    crescimento infantil;    modelos mistos não lineares;    medidas repetidas;    Breastfeeding;    infant growth;    nonlinear mixed models;    repeated measures;   

DOI  :  10.2223/JPED.1797

来源: SciELO

【 摘 要 】

OBJETIVO: Avaliar o efeito da duração da amamentação predominante no crescimento infantil com uso de modelos para medidas repetidas. MÉTODOS: Trata-se de estudo prospectivo com quatro ondas de seguimento realizadas com aproximadamente 0,5, 2, 6 e 9 meses pós-parto, que incluiu entrevistas estruturadas e coleta de dados de peso, comprimento e sobre práticas de aleitamento. O estudo foi desenvolvido em um Centro Municipal de Saúde no Rio de Janeiro, Brasil, entre 1999 e 2001. Quatrocentos e setenta e nove mulheres e seus filhos foram estudados. As variáveis dependentes foram o peso e o comprimento, aferidas em cinco momentos (ao nascimento, 0,5, 2, 6 e 9 meses). O crescimento foi analisado usando modelos não lineares de efeitos mistos. RESULTADOS: Crianças com maior duração de aleitamento predominante apresentaram maior velocidade de crescimento durante os primeiros meses de vida, mas alcançaram peso e comprimento de equilíbrio menor quando comparadas com crianças que receberam outros leites não humanos no início da vida. A idade na qual a velocidade de crescimento de crianças alimentadas com fórmulas tornou-se maior do que as amamentadas foi de 6,75 meses para meninos e 7 meses para meninas. CONCLUSÕES: Esse estudo confirma a presença de diferenças no crescimento físico segundo práticas de aleitamento a partir dos 6 meses de vida. O uso de modelos não lineares permitiu maior precisão na estimativa dos parâmetros. Acredita-se que essa abordagem facilite a análise e interpretação de dados de crescimento nos níveis individual e populacional.

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