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https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/64064
POSTNATAL GROWTH IN SMALL VULNERABLE NEWBORNS: A LONGITUDINAL STUDY OF 2 MILLION BRAZILIANS USING ROUTINE REGISTER-BASED LINKED DATA
Recém-nascido com baixo peso ao nascer
Nascimento prematuro
Pequeno para a idade gestacional
Recém-nascido de muito baixo peso
Nascimento prematuro
Recém-nascido pequeno para a idade gestacional
Autor
Afiliación
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Escola de Nutrição. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Escola de Nutrição. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal do Recôncavo da Bahia. Centro de Ciências da Saúde. Santo Antônio de Jesus, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / ISGlobal, Hospital Clínic. Universitat de Barcelona. Barcelona, Spain
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Faculty of Epidemiology and Population Health. London School of Hygiene and Tropical Medicine. London, United Kingdom.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Departamento de Estatística. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Observatório Instituto de Nutrição Josué de Castro Epidemiologia Nutricional. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Faculty of Epidemiology and Population Health. London School of Hygiene and Tropical Medicine. London, United Kingdom.
School of Mathematics and Statistics. University of Glasgow. Scotland, United Kingdom.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Escola de Nutrição. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal do Recôncavo da Bahia. Centro de Ciências da Saúde. Santo Antônio de Jesus, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / ISGlobal, Hospital Clínic. Universitat de Barcelona. Barcelona, Spain
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Faculty of Epidemiology and Population Health. London School of Hygiene and Tropical Medicine. London, United Kingdom.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Departamento de Estatística. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Observatório Instituto de Nutrição Josué de Castro Epidemiologia Nutricional. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Faculty of Epidemiology and Population Health. London School of Hygiene and Tropical Medicine. London, United Kingdom.
School of Mathematics and Statistics. University of Glasgow. Scotland, United Kingdom.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Resumen en ingles
Background: Preterm, low–birth weight (LBW) and small-for-gestational age (SGA) newborns have a higher frequency of adverse health outcomes, including linear and ponderal growth impairment. Objective: To describe the growth trajectories and to estimate catch-up growth during the first 5 y of life of small newborns according to 3 vulnerability phenotypes (preterm, LBW, SGA). Methods: Longitudinal study using linked data from the 100 Million Brazilian Cohort baseline, the Brazilian National Live Birth System (SINASC), and the Food and Nutrition Surveillance System (SISVAN) from 2011 to 2017. We estimated the length/height-for-age (L/HAZ) and weight-for-age z-score (WAZ) trajectories from children of 6–59 mo using the linear mixed model for each vulnerable newborn phenotype. Growth velocity for both L/HAZ and WAZ was calculated considering the change (Δ) in the mean z-score between 2 time points. Catch-up growth was defined as a change in z-score > 0.67 at any time during follow-up. Results: We analyzed 2,021,998 live born children and 8,726,599 observations. The prevalence of at least one of the vulnerable phenotypes was 16.7% and 0.6% were simultaneously preterm, LBW, and SGA. For those born at term, all phenotypes had a period of growth recovery from 12 mo. For preterm infants, the onset of L/HAZ growth recovery started later at 24 mo and the growth trajectories appear to be lower than those born at term, a condition aggravated among children with the 3 phenotypes. Preterm and female infants seem to experience slower growth recovery than those born at term and males. The catch-up growth occurs at 24–59 mo for males preterm: preterm + AGA + NBW (Δ = 0.80), preterm + AGA + LBW (Δ = 0.88), and preterm + SGA + LBW (Δ = 1.08); and among females: term + SGA + NBW (Δ = 0.69), term + AGA + LBW (Δ = 0.72), term + SGA + LBW (Δ = 0.77), preterm + AGA + LBW (Δ = 0.68), and preterm + SGA + LBW (Δ = 0.83). Conclusions: Children born preterm seem to reach L/HAZ and WAZ growth trajectories lower than those attained by children born at term, a condition aggravated among the most vulnerable.
Palabras clave en portugues
CrescimentoRecém-nascido com baixo peso ao nascer
Nascimento prematuro
Pequeno para a idade gestacional
DeCS
CrescimentoRecém-nascido de muito baixo peso
Nascimento prematuro
Recém-nascido pequeno para a idade gestacional
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