Análisis espacial de la anemia gestacional en el Perú, 2015 / Spatial analysis of gestational anemia in Peru, 2015

RESUMEN Objetivos Establecer las prevalencias regionales e identificar conglomerados distritales con altas prevalencias deanemia en gestantes atendidas en los establecimientos de salud públicos del Perú en el 2015. Materiales y métodos Se realizó un estudio ecológico de datos de gestantes con anemia, registrados en el Sistema de Información del Estado Nutricional (SIEN), que fueron atendidas en 7703 establecimientos públicos de salud durante el 2015. Se calcularon prevalencias de anemia gestacional regionales y distritales. Mediante el índice de Moran se identificaron conglomerados distritales con alta prevalencia de anemia gestacional. Resultados Se recolectó información de 311 521 gestantes, distribuidas en 1638 distritos del Perú. La prevalencia nacional de anemia fue de 24,2% (IC 95%: 24,0-24,3) y 30,5% en el área rural vs. 22,0% en el área urbana. Las regiones de Huancavelica (45,5%; IC 95%: 44,2-46,7), Puno (42,8%; IC 95%: 41,9-43,7), Pasco (38,5%; IC 95%: 36,9-40,0), Cusco (36,0%; IC 95%: 35,3-36,8) y Apurímac (32,0%; IC 95%: 30,8-33,1) tuvieron las mayores prevalencias de anemia. El índice local de Moran identificó 202 distritos (12,3%) (44 urbanos y 158 rurales) de alta prioridad (alto-alto o hot spots) situados en Ancash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, La Libertad, Lima, Pasco y Puno, que muestran conglomerados distritales con altas prevalencias. Conclusiones La anemia gestacional en Perú concentra sus mayores prevalencias en las áreas rural y sur de la sierra. Los conglomerados distritales con altas prevalencias de anemia gestacional coinciden con las zonas de alta prevalencia regional.

ABSTRACT Objectives To establish regional prevalences of anemia in pregnant women receiving care at public clinics in Peru in 2015 and identify high-prevalence district conglomerates. Materials and Methods An ecological study was carried out on data from pregnant women with anemia registered on the Nutritional Status Information System (SIEN) who received care in 7703 public clinics in 2015. Regional and district prevalences of gestational anemia were calculated. District conglomerates with a high prevalence of gestational anemia were identified using the Moran Index. Results Information was gathered from 311,521 pregnant women distributed in 1638 districts in Peru. The national prevalence of anemia was 24.2% (95% confidence interval [95% CI]: 24.0-24.3%), the rural prevalence was 30.5%, and the urban prevalence was 22.0%. The regions of Huancavelica (45.5%; 95% CI: 44.2-46.7%), Puno (42.8%; 95% CI: 41.9-43.7%), Pasco (38.5%; 95% CI: 36.9-40.0%), Cusco (36.0%; 95% CI: 35.3-36.8%), and Apurímac (32.0%; 95% CI: 30.8-33.1%) had the highest prevalences of anemia. The local Moran Index identified 202 high-priority districts (hot spots) (12.3% of total; 44 urban and 158 rural) located in Ancash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, La Libertad, Lima, Pasco, and Puno containing high-prevalence district conglomerates. Conclusions Gestational anemia in Peru has its highest prevalence rates in rural and southern mountainous areas. The district conglomerates with high prevalence rates of gestational anemia coincide with the areas of high regional prevalence.

Análisis espacial del sobrepeso y la obesidad infantil en el Perú, 2014 / Spatial analysis of childhood obesity and overweight in Peru, 2014

RESUMEN Objetivos. Estimar las prevalencias regionales e identificar los patrones espaciales del grado de sobrepeso y obesidad por distritos, en menores de cinco años en el Perú durante el año 2014. Materiales y métodos. Análisis de la información reportada por el Sistema de Información del Estado Nutricional (SIEN) del número de casos de sobrepeso y obesidad en menores de cinco años registrados durante el año 2014. Se calcularon prevalencias regionales para sobrepeso y obesidad y sus respectivos intervalos de confianza al 95%. El índice de Moran fue utilizado para determinar los patrones de agrupación de distritos con altas prevalencia de sobrepeso y/o obesidad. Resultados. Se analizaron datos de 1834 distritos y 2 318 980 menores de cinco años, 158 738 casos (6,84%; IC 95%: 6,81-6,87) presentaron sobrepeso, mientras que 56 125 (2,42%; IC 95%: 2,40-2,44) obesidad. Las mayores prevalencias de sobrepeso fueron identificadas en las regiones de Tacna (13,9%), Moquegua (11,8%), Callao (10,4%), Lima (10,2%) e Ica (9,3%), y en las mismas regiones para obesidad con 5,3%; 4,3%; 4,0%; 4,0% y 3,8% respectivamente. El análisis espacial encontró agrupaciones distritales de altas prevalencias en un 10% del total de distritos tanto para sobrepeso y obesidad, identificándose 199 distritos para sobrepeso (126 urbanos y 73 rurales), y 184 para obesidad (136 urbanos y 48 rurales). Conclusiones. Se identificó las mayores prevalencias de sobrepeso y obesidad en regiones de la costa peruana. Asimismo, estas regiones son las que exhibieron predominantemente una agrupación espacial de distritos con altas prevalencias de sobrepeso y obesidad.

ABSTRACT Objectives. To estimate regional prevalence and identify the spatial patterns of the degree of overweight and obesity by districts in under five years children in Peru during 2014. Materials and methods. Analysis of the information reported by the Information System Nutritional Status (SIEN) of the number of cases of overweight and obesity in children under five years recorded during 2014. Regional prevalence for overweight and obesity, and their respective confidence intervals to 95% were calculated. Moran index was used to determine patterns of grouping districts with high prevalence of overweight and/or obesity. Results. Data from 1834 districts and 2,318,980 children under five years were analyzed. 158,738 cases (6.84%; CI 95%: 6.81 to 6.87) were overweight, while 56,125 (2.42%; CI 95%: 2.40 to 2.44) obesity. The highest prevalence of overweight were identified in the regions of Tacna (13.9%), Moquegua (11.8%), Callao (10.4%), Lima (10.2%) and Ica (9.3%), and in the same regions for obesity with 5.3%; 4.3%; 4.0%; 4.0% and 3.8% respectively. The spatial analysis found grouping districts of high prevalence in 10% of all districts for both overweight and obesity, identifying 199 districts for overweight (126 urban and 73 rural), and 184 for obesity (136 urban and 48 rural). Conclusions. The highest prevalence of overweight and obesity were identified in the Peruvian coast regions. Moreover, these regions are predominantly exhibited a spatial clustering of districts with high prevalence of overweight and obesity.

Situación de salud y nutrición de niños indígenas y niños no indígenas de la Amazonia peruana / Health and nutrition of indigenous and nonindigenous children in the Peruvian Amazon

OBJETIVO: Evaluar el estado nutricional de los menores de 5 años, indígenas y no indígenas, de dos provincias de la Amazonia peruana. MÉTODOS: Estudio descriptivo y transversal representativo de familias con niños menores de cinco años residentes en las provincias de Bagua y Condorcanqui en Perú. El estudio incluyó entrevista a la madre o cuidador del(os) niño(s), evaluación antropométrica, hemoglobina en sangre capilar, búsqueda de parásitos intestinales en los niños menores de 5 años, acceso a los servicios de salud, antecedentes de infecciones respiratorias agudas y enfermedades diarreicas agudas, condición socioeconómica y consumo de sal inadecuadamente yodada. Mediante métodos lineares generalizados se identificaron los determinantes de la desnutrición crónica y anemia infantil en cada población de estudio. RESULTADOS: Se evaluaron 986 familias y 1 372 niños. La prevalencia de desnutrición crónica fue mayor en la población indígena respecto de la no indígena (56,2% versus 21,9%), igual que la anemia (51,3% versus 40,9%). Los determinantes de la desnutrición crónica fueron diferentes en ambas poblaciones. En indígenas, prevaleció la edad mayor a 36 meses (OR 2,21; IC95% 1,61-3, 04) y vivienda inadecuada (OR 2,9; IC95% 1,19-7,11), mientras que en los no indígenas, la pobreza extrema (OR 2,31; IC95% 1,50 - 3,55) y el parto institucional (OR 3,1; IC95% 2,00-4,83). CONCLUSIONES: Existen marcadas brechas entre la población indígena y la población no indígena respecto de las condiciones de vida, acceso a servicios de salud y estado nutricional de menores de 5 años. Se requiere asignar particular atención a la población indígena a fin de adecuar las modalidades de entrega de los programas y servicios que ofrece el Estado en dichos contextos.

PURPOSE: Evaluate the nutritional status of indigenous and nonindigenous children under 5 in two provinces in the Peruvian Amazon. METHODS:. Descriptive cross-sectional representative study of families with children under 5 in the provinces of Bagua and Condorcanqui in Peru. The study consisted of an interview with the child's or children's mother or caregiver, anthropometric assessment, capillary hemoglobin measurement, screening for intestinal parasites in children under 5, access to health services, history of acute respiratory infections and acute diarrheal diseases, socioeconomic status, and intake of inadequately iodized salt. Using generalized linear methods, the determinants of chronic malnutrition and anemia in children were identified in each study population. RESULTS:. A total of 986 families and 1 372 children were assessed. The prevalence of chronic malnutrition was higher in the indigenous population than in the nonindigenous population (56.2% versus 21.9%); likewise for anemia (51.3% versus 40.9%). The determinants of chronic malnutrition in the two populations differed. In the indigenous population, the main determinants were an age of more than 36 months (OR 2.21; CI95% 1.61-3.04) and substandard housing (OR 2.9; CI95% 1.19-7.11), while in the non-indigenous population, they were extreme poverty (OR 2.31; IC95% 1.50-3.55) and institutional birth (OR 3.1; IC95% 2.00-4.83). CONCLUSIONS: There are marked gaps between the indigenous population and the nonindigenous population in terms of living conditions, access to health services, and the nutritional status of children under 5. Particular attention should be paid to the indigenous population to improve the way state programs and services are delivered in these contexts.