RESUMO
O planejamento, o monitoramento e a avaliação das ações de alimentação e nutrição dependem de estimativas confiáveis realizadas a partir de dados antropométricos de qualidade adequada. O objetivo deste estudo foi analisar a qualidade de dados antropométricos de crianças menores de 5 anos no Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (SISVAN) no período de 2008 a 2020. A amostra compreendeu 23.453.620 crianças menores de 5 anos. Inicialmente, avaliamos a distribuição de valores faltantes e de valores fora do espectro do equipamento e calculamos o índice de preferência de dígito para peso e altura. Os índices nutricionais altura para idade (A-I), peso para idade (P-I) e índice de massa corporal para idade (IMC-I) foram calculados com a utilização do padrão de crescimento da Organização Mundial da Saúde, de 2006. Em seguida, sinalizamos os valores biologicamente implausíveis (VBI) e calculamos o desvio padrão (DP) dos índices nutricionais. Para cada município, calculamos a média e o DP de A-I e P-I e plotamos os valores de DP em função da média. Em todas as Unidades Federativas, o índice de preferência de dígito alcançou valor mínimo de 80 para altura e 20 para peso. Para os três índices nutricionais, houve redução da frequência de VBI no período de 2008 a 2020. Mesmo após a exclusão dos VBI, identificamos elevada variabilidade para os três índices nutricionais. Os indicadores avaliados demonstraram baixa qualidade da mensuração principalmente nas regiões Norte e Nordeste. Nossos resultados indicam qualidade insuficiente dos dados antropométricos em crianças menores de 5 anos e reforçam a necessidade de investimento em ações para o aprimoramento da coleta e do registro das informações antropométricas.
The planning, monitoring, and evaluation of food and nutrition actions depend on reliable estimates based on adequate anthropometric data. The study aimed to analyze the quality of anthropometric data of children aged under 5 years in the Brazilian National Food and Nutrition Surveillance System (SISVAN) from 2008 to 2020. The sample comprised 23,453,620 children aged under 5 years. Initially, we evaluated the distribution of missing values and values outside the spectrum of the instrument, and calculated the digit preference index for weight and height. The nutritional indexes height for age (HAZ), weight for age (WAZ), and body mass index for age (BAZ) were calculated according to the World Health Organization 2006 child growth standards. Then, we identified the biologically implausible values (BIV) and calculated the standard deviation (SD) of the nutritional indexes. For each municipality, we calculated the mean and SD of HAZ and WAZ; and plotted the SD values as a function of the mean. In all Federative Units, the digit preference index reached a minimum value of 80 for height and 20 for weight. For the three nutritional indexes, there was a reduction in the frequency of BIV in the 2008-2020 period. Even after the exclusion of BIV, we identified high variability for the three nutritional indexes. The indicators evaluated showed low quality of measurement, especially in the North and Northeast regions. Our results indicate insufficient quality of anthropometric data in children aged under 5 years, and reinforce the need to invest in actions to improve the collection and recording of anthropometric information.
La planificación, monitoreo y evaluación de acciones de alimentación y nutrición dependen de estimaciones confiables realizadas a partir de datos antropométricos de calidad adecuada. El objetivo del estudio fue analizar la calidad de datos antropométricos de niños menores de 5 años en el Sistema de Vigilancia Alimentaria y Nutricional (SISVAN) entre los años 2008 y 2020. La muestra se compuso de 23.453.620 niños menores de 5 años. Al principio, evaluamos la distribución de valores faltantes y de valores fueras del espectro del equipo, y calculamos el índice de preferencia de dígito para peso y altura. Los índices nutricionales altura para edad (A-E), peso para edad (P-E) e índice de masa corporal para edad (IMC-E) se calcularon utilizando el patrón de crecimiento de la Organización Mundial de la Salud de 2006. Luego, indicamos los valores biológicamente inverosímiles (VBI) y calculamos la desviación estándar (DE) de los índices nutricionales. Para cada municipio, calculamos la media y la DE de A-E y P-E; y representamos los valores de DE en función de la media. En todas las Unidades Federativas, el índice de preferencia de dígito alcanzó el valor mínimo de 80 para altura y 20 para peso. Para los tres índices nutricionales, hubo una disminución de la frecuencia de VBI entre los años de 2008 y 2020. Incluso tras excluir los VBI, identificamos una alta variabilidad para los tres índices nutricionales. Los indicadores evaluados demostraron una baja calidad de medición, sobre todo en las regiones Norte y Nordeste. Nuestros resultados indican una calidad insuficiente de datos antropométricos en niños menores de 5 años y fortalecen la necesidad de inversión en acciones para mejorar la recolección y registro de las informaciones antropométricas.
RESUMO
Introdução: A Vigilância Alimentar e Nutricional (VAN) possibilita a identificação precoce de alterações do estado nutricional promovendo a realização de intervenções em tempo oportuno. A análise das intervenções, monitoramento e avaliação das políticas de alimentação e nutrição dependem de estimativas confiáveis realizadas a partir de dados antropométricos consistentes. Objetivos: Revisar a literatura sobre VAN e métodos para analisar a qualidade dos dados antropométricos, aplicar estes métodos em dados de VAN, e propor metodologia para lidar com o excesso de variabilidade e o seu impacto no estado nutricional infantil. Métodos: Foi realizada revisões da literatura com base em documentos institucionais e científicos. Em seguida, foram obtidos dados de inquéritos do Brasil e de Portugal, do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (SISVAN) e do VIVALEITE-SP. A análise documental abrangeu as ações de VAN do Brasil e de Portugal. A revisão sistemática com meta-análise identificou os métodos para avaliar a qualidade de dados antropométricos. No período de 2008 a 2020, analisou-se a adequação do número de consultas ao calendário mínimo para crianças menores de 5 anos no SISVAN. No mesmo período e faixa etária, foi analisada a qualidade de dados antropométricos no SISVAN. A qualidade dos dados antropométricos do VIVALEITE-SP e do SISVAN-SP foram comparadas. Finalmente, foram comparados três métodos para lidar com o excesso de variabilidade: 1) critério OMS 2006, 2) critério SMART, e 3) uma proposta na qual utilizou-se a variabilidade do SISVAN para o cálculo dos índices nutricionais. Os resultados foram distribuídos em 6 manuscritos. Resultados: No primeiro manuscrito, observou-se que no Brasil e em Portugal as ações de VAN são efetivadas via políticas e programas de saúde. No segundo, entre os métodos identificados para análise da qualidade de dados antropométricos destacam-se sinalização de valores implausíveis, preferência de dígito, e parâmetros da distribuição. No terceiro, a adequação dos registros das crianças nascidas a partir de 2008 ao calendário mínimo de consultas do SISVAN foi de 22,3% com desigualdades sendo menor na região Norte (9,2%) e maior na região Sul (38,7%). No quarto, após a exclusão de valores biologicamente implausíveis (VBI), no índice altura para idade (A-I) (4,1%) e peso para idade (P-I) (2,1%); observou-se variabilidade elevada em A-I (DP: 1,7) e em P-I (DP: 1,3). No quinto, a frequência de VBI foi maior no SISVAN-SP do que no VIVALEITE-SP tanto para A-I (SISVAN-SP 2,6%; VIVALEITE-SP 1,0%) quanto para P-I (SISVAN-SP 2,1%; VIVALEITE-SP 0,2%). No sexto, para lidar com o excesso de variabilidade compararam-se três métodos: 1) o critério OMS 2006 se mostrou inapropriado em situações com alta variabilidade; 2) o critério SMART diminuiu a variabilidade por meio de redução expressiva do tamanho da amostra; e 3) a proposta deste estudo permitiu reduzir a variabilidade, preservando o tamanho e representatividade da amostra. Conclusões: O SISVAN demonstrou qualidade insuficiente na mensuração das variáveis antropométricas. A adequação ao calendário mínimo de consultas e qualidade de dados antropométricos evidenciam as desigualdades regionais. A proposta apresentada se mostrou confiável para descrever as tendências do estado nutricional infantil, preservando a representatividade nacional dos dados.
Introduction: Food and Nutrition Surveillance (FNS) enables early identification of modifications in the nutritional status, promoting the implementation of interventions promptly. The analysis of interventions, monitoring, and food and nutrition policies depend on reliable estimates made from consistent anthropometric data. Objectives: To review the literature about FNS and methods to analyze the anthropometric data quality, apply these methods to FNS data, and propose a methodology to deal with excessive variability and its impact on child nutritional status. Methods: Literature reviews were carried out based on institutional and scientific documents. Next, data were obtained from surveys in Brazil and Portugal, the Food and Nutrition Surveillance System (SISVAN, Portuguese acronym), and VIVALEITE-SP. Document analysis covered FNS actions in Brazil and Portugal. The systematic review with meta-analysis identified methods to assess the quality of anthropometric data. In the period from 2008 to 2020, the adequacy of the number of consultations to the minimum calendar for children under 5 years of age in SISVAN was analyzed. In the same period and age group, the quality of anthropometric data in SISVAN was analyzed. The quality of anthropometric data from VIVALEITE-SP and SISVAN-SP was compared. Finally, three methods for dealing with excessive variability were compared: 1) the WHO 2006 criterion, 2) the SMART criterion, and 3) a proposal in which SISVAN variability was used to calculate the nutritional scores. The results were distributed in 6 manuscripts. Results: In the first manuscript, it was observed that FNS actions are implemented through health policies and programs in Brazil and Portugal. In the second, among the methods identified for analyzing the quality of anthropometric data, the highlights are implausible values signaling, digit preference, and distribution parameters. In the third, the adequacy of the records of children born from 2008 to the minimum consultation calendar of SISVAN was 22.3%, with inequalities being lower in the North region (9.2%), and higher in the South region (38.7%). In the fourth, after excluding biologically implausible values (BIV), in height-for-age (HAZ) (4.1%) and weight-for-age (WAZ) (2.1%); overdispersion was observed in HAZ (SD: 1.7) and in WAZ (SD: 1.3). In the fifth, the frequency of BIV was higher in SISVAN-SP than in VIVALEITE-SP both for HAZ (SISVAN-SP 2.6%; VIVALEITE-SP 1.0%) and WAZ (SISVAN-SP 2.1%; VIVALEITE-SP 0.2%). In the sixth, to deal with overdispersion, three methods were compared: 1) the WHO 2006 criterion showed to be inappropriate in situations with high variability; 2) the SMART criterion decreased variability by reducing the sample size significantly; and 3) the study proposal decreased overdispersion while preserving the size and representativeness of the sample. Conclusions: SISVAN showed insufficient quality in measuring anthropometric variables. The adequacy to the minimum consultation calendar and the quality of anthropometric data show regional inequalities. The presented proposal showed to be reliable for describing trends in childrens nutritional status, preserving the national representativeness of the dataset.
Assuntos
Humanos , Recém-Nascido , Lactente , Pré-Escolar , Atenção Primária à Saúde , Vigilância Alimentar e Nutricional , Criança , Antropometria , Estado Nutricional , Confiabilidade dos DadosRESUMO
RESUMO: Introdução: A obesidade é um problema crescente no Brasil em todos os grupos etários. Excesso de peso ao final da adolescência indica probabilidade elevada de peso não saudável na vida adulta. Objetivo: Descrever dados antropométricos da Pesquisa Nacional de Saúde dos Escolares (PeNSE) 2015 e sua distribuição segundo estratos geográficos e socioeconômicos. Métodos: Dados da PeNSE 2015 foram utilizados. A amostra desta análise compreende adolescentes com idade entre 11 e 19 anos de escolas públicas e privadas com dados antropométricos disponíveis. O estado nutricional foi classificado segundo valores de referência para o índice de massa corporal (IMC), propostos pela International Obesity Task Force (IOTF). As estimativas das prevalências de déficit de peso e de excesso de peso e seus respectivos erros padrão foram apresentados. A associação entre os indicadores antropométricos e as características demográficas ou sociais dos adolescentes foi estimada por odds ratio e os seus respectivos intervalos de confiança de 95% foram apresentados. Resultados: A prevalência de déficit de peso foi inferior a 3%. As maiores prevalências de excesso de peso foram observadas em adolescentes que se declararam negros ou indígenas, da região sul, da área urbana e dos quintos mais baixos de renda. Em geral, a prevalência de excesso de peso foi maior entre adolescentes que frequentavam escolas privadas. Conclusão: O excesso de peso é mais frequente entre adolescentes dos estratos de baixa renda. Além de indicador do estado nutricional, o excesso de peso pode indicar desigualdade social no Brasil.
ABSTRACT: Introduction: Obesity has increased in Brazil for all age groups. Overweight at the end of adolescence indicates a high probability of unhealthy weight in adulthood. Objective: To describe anthropometric data of the National Adolescent School-based Health Survey (PeNSE) 2015 and its distribution according to geographic and socioeconomic strata. Methods: Data from the PeNSE 2015 was used. The analysis sample consisted of adolescents aged 11 to 19 years old from public and private schools with available anthropometric data. Nutritional status was classified according to the body mass index, with reference values proposed by the International Obesity Task Force (IOTF). The prevalence estimates of underweight and overweight and their respective standard errors were presented. The association between anthropometric indicators and demographic or social characteristics of adolescents was estimated by odds ratio, and the respective 95% confidence intervals were presented. Results: The prevalence of underweight was less than 3%. Elevated prevalence of overweight was observed in adolescents from the South region, from the urban area, from the lowest fifths of income, and those who declared themselves to be black or indigenous. In general, the prevalence of overweight was higher among adolescents attending private schools. Conclusion: Overweight is more frequent among adolescents from low-income strata. Besides being an indicator of nutritional status, overweight may indicate social inequality in Brazil.