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Factores de riesgo de bajo peso al nacer según el modelo de regresión logística múltiple. Estudio de cohorte retrospectiva en el municipio José María Morelos, Quintana Roo, México / Risk factors for low birth weight according to the multiple logistic regression model. A retrospective cohort study in José María Morelos municipality, Quintana Roo, Mexico

Franco Monsreal, J; Tun Cobos, MR; Hernández Gómez, JR; Serralta Peraza, LES.
Medwave; 18(1): http://www.medwave.cl/link.cgi/Medwave/Estudios/Investigacion/7139, 25-02-2018.
Artigo em Inglês, Espanhol | LILACS-Express | ID: biblio-908851
INTRODUCCIÓN El bajo peso al nacer ha constituido un enigma para la ciencia a través de los tiempos. Múltiples han sido los trabajos de investigación realizados con respecto a las causas que lo producen y los efectos que provoca. El bajo peso al nacer es un indicador que permite predecir la probabilidad de sobrevivencia de un niño. De hecho, existe una relación exponencial entre el déficit de peso, la edad gestacional y la mortalidad perinatal. La regresión logística múltiple es uno de los instrumentos estadísticos más expresivos y versátiles de que se dispone para el análisis de datos tanto en clínica y en epidemiología como en salud pública. OBJETIVO Evaluar de forma multivariada la importancia de 17 variables independientes en el bajo peso al nacer (variable dependiente), de niños nacidos en el municipio maya de José María Morelos, Quintana Roo, México. MÉTODOS Estudio epidemiológico observacional analítico de cohortes, con temporalidad retrospectiva. Se registraron todos los nacimientos que cumplieron con los criterios de inclusión, ocurridos en el Hospital Integral José María Morelos de la Secretaría de Salud, correspondientes al municipio maya de José María Morelos, durante el período comprendido del 1 de agosto de 2014 al 31 de julio de 2015. El número total de recién nacidos registrados fue de 1147; 84 de estos (7,32%) tenían bajo peso al nacer. Para evaluar la asociación independiente entre las variables explicativas o factores de riesgo y la variable respuesta, se realizó un análisis de regresión logística múltiple utilizando el software IBM SPSS Statistics 22. RESULTADOS En orden numérico ascendente de valores de odds ratios > 1 señalaron la contribución positiva de las variables explicativas o factores de riesgo: estado civil no­casada (1,08, intervalo de confianza del 95%: 0,55 a 2,10); edad a la menarca ≤ 12 años (1,08, intervalo de confianza del 95%: 0,64 a 1,84); antecedentes de aborto (1,14, intervalo de confianza del 95%: 0,44 a 2,93); peso materno < 50 kilogramos (1,51, intervalo de confianza del 95%: 0,83 a 2,76); número de consultas prenatales ≤ 5 (1,86, intervalo de confianza del 95%: 0,94 a 3,66); edad materna ≥ 36 años (3,5, intervalo de confianza del 95%: 0,40 a 30,47); edad materna ≤ 19 años (3,59, intervalo de confianza del 95%: 0,43 a 29,87); primiparidad (3,86, intervalo de confianza del 95%: 0,33 a 44,85); antecedentes personales patológicos (4,78, intervalo de confianza del 95%: 2,16 a 10,59); antecedentes obstétricos patológicos (5,01, intervalo de confianza del 95%: 1,66 a 15,18); estatura materna < 150 centímetros (5,16, intervalo de confianza del 95%; 3,08 a 8,65); número de partos ≥ 5 (5,99, intervalo de confianza del 95%: 0,51 a 69,99); y tabaquismo (15,63, intervalo de confianza del 95%: 1,07 a 227,97). El modelo de regresión logística mostró ajuste aceptable (Hosmer-Lemeshow con p=0,873). CONCLUSIÓN Se demuestra que cuatro de las variables independientes (antecedentes personales patológicos, antecedentes obstétricos patológicos, estatura materna < 150 centímetros y tabaquismo) resultaron con contribución positiva significativa por lo que pueden considerarse claros factores de riesgo de bajo peso al nacer. El uso de este modelo de regresión logística en municipio maya de José María Morelos, permitirá estimar la probabilidad de peso al nacer de cada embarazada en el futuro lo que será de utilidad para las autoridades sanitarias de la región.
Biblioteca responsável: CL437.9