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1.
Rev. chil. nutr ; 44(1): 45-56, mar. 2017. tab
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-844506

ABSTRACT

The objective was to describe the total caloric value (TCV) derived from macronutrients in children under 18 years in relation to overweight in four Colombian cities between 2009-2011. Two 24 hour dietary recalls were measured in 505 children between 0 and 17 years, 51% living in urban areas. Nutritional status was calculated based on anthropometry. We used linear regression to test the association between TCV and excess weight. Overweight in children without stunting was 6.2%. Overweight (BMI>=25) was 16.3% overall, with 18.2% overweight in urban areas and 14.2%, in rural (p= 0.253). Children who were overweight usually consumed 0.25 g/kg/day more protein (95% CI 0.11 to 0.40), 0.18 g/kg /day less fat (95%; -0.25 to -0.11) and 1.80 g/kg/day less carbohydrates (95% CI -2.50 to -1.10) compared to those without overweight, for all differences p< 0.0001. Overweight subjects consumed 0.8% more protein derived TCV than those without excess weight, p= 0.006. Being overweight was associated with TCV in Colombian children, particularly energy derived from protein consumption and also it was associated with the quantities/day of milk intake.


El objetivo fue describir el valor calórico total (VCT) derivado de macronutrientes en menores de 18 años con relación al exceso de peso, en cuatro ciudades de Colombia, 2009-2011. Se realizaron dos recordatorios del consumo dietario en las últimas 24 horas aplicados a 505 niños entre 0 y 17 años, el 51% residentes en áreas urbanas. Además, se estableció su estado de nutrición con base en antropometría. Mediante regresión lineal se estableció la asociación del VCT y el exceso de peso. El sobrepeso en niños sin retraso en talla fue de 6,2%. El exceso de peso (IMC>= 25) fue de 16,3%, El exceso en la zona urbana fue de 18,2% y en la rural de 14,2%, p= 0,253. Los niños con exceso de peso consumieron usualmente 0,25 g/kg/día más de proteínas (IC 95%; 0,11 a 0,40), -0,18 g/kg/día menos de grasa (IC 95%; -0,25 a -0,11) y -1,80 g/kg/día menos de carbohidratos (IC 95%; -2,50 a -1,10), que aquellos sin exceso de peso, para todas las diferencias p< 0,0001. Los sujetos con exceso de peso consumieron 0,8% más VCT derivado de proteínas que aquellos sin exceso, p= 0,006. El exceso de peso en niños colombianos se asoció al VCT, en particular con la energía derivada del consumo de proteínas y también se asoció a las cantidades/día de la ingesta de leche.


Subject(s)
Humans , Energy Intake , Child , Diet , Pediatric Obesity , Eating , Child Nutrition
2.
Biomédica (Bogotá) ; 32(4): 545-556, oct.-dic. 2012. tab
Article in Spanish | LILACS | ID: lil-669102

ABSTRACT

Introducción. La vigencia de las explicaciones cambia con las transiciones demográfica, epidemiológica y nutricional. Objetivo. Establecer la magnitud de inseguridad alimentaria y sus variables asociadas. Materiales y métodos . Se clasificaron 432 hogares mediante cinco métodos; se utilizaron las escalas de percepción de seguridad alimentaria (EPSA), la latinoamericana y caribeña (ELCSA), y otros tres: a) según el consumo usual de energía del jefe del hogar, b) según el consumo usual de energía de todos los miembros, y c) según un algoritmo basado en el consumo y la condición de los menores. Mediante regresión binomial, se establecieron las variables asociadas a la inseguridad alimentaria. Resultados. La inseguridad varió entre 35,9 y 87 %. Según la ELCSA y b), los hogares con menores tienen menor riesgo de inseguridad 0,51 (IC95% 0,25-0,90) y 0,72 (IC95% 0,48-0,96). Según la EPSA y la ELCSA, no pagar los servicios públicos 1,75 (IC95% 1,23-2,28) y que el jefe del hogar declare que no accede a los alimentos 1,48 (IC95% 1,20-1,68), aumentan la inseguridad. Obtener ingresos esporádicamente se asoció con el método a), 1,34 (IC95% 1,04-1,53) y el método b), 1,32 (IC95% 1,03-1,52). Pagar arriendo 1,12 (IC95% 1,01-1,16), el tiempo de permanencia en el municipio 0,59 (IC95% 0,23-0,93) y no contar con alcantarillado 1,13 (IC95% 1,01-1,16), se asociaron a la inseguridad por el método c). Conclusiones. No es pertinente o útil recomendar estos métodos con fines de elaborar la política social.


Introduction. The validity of the explanations change over time according to the state of demographic, epidemiological and nutritional transitions. Objective. Five methods were compared to establish t he magnitude of food insecurity and related variables. Material and methods. Four hundred and thirty-two households in Colombia were classified using five methods, including (1) the scale of perceptions of food safety (EPSA),(2) the Latin American and Caribbean scale (ELCSA), (3) the usual intake of energy from the head of household, (4) the usual consumption of energy of all members of the home, and (5) an algorithm based on consumption and status of children. Binomial regression established variables associated with food insecurity. Results . Insecurity varied between 35.9% and 87.0%. According ELCSA and method 3, households with children have a lower risk of insecurity, 0.51 (95% CI 0.25 to 0.90) and 0.72 (95% CI 0.48 to 0.96). Under the EPSA and ELCSA, increased insecurity is associated with nonpayment of utilities, 1.75 (95% CI: 1.23 to 2.28) and the head of household declared limited access to food, 1.48 (95% CI: 1, 20 to 1.68). Sporadic income was associated with the method 3, 1.34 (95% CI 1.04 to 1.53) and method 4, 1.32 (95% CI 1.03 to 1.52). Paying rent, 1.12 (95% CI: 1.01 to 1.16), time spent in the municipality, 0.59 (95% CI 0.23 to 0.93) and not having sewer, 1.13 (95% CI 1.01 to 1.16) were associated with the food insecurity using method 5. Conclusions . Since the country has reliable information that is obtained routinely it is not relevant or useful to use these methods with the purpose of developing social policies.


Subject(s)
Adult , Child , Humans , Food Supply , Nutrition Surveys/methods , Public Policy , Risk Assessment/methods , Cross-Sectional Studies , Child Nutrition Disorders/epidemiology , Colombia/epidemiology , Developing Countries/economics , Energy Intake , Family Characteristics , Food Supply/economics , Food Supply/statistics & numerical data , Housing/statistics & numerical data , Income/statistics & numerical data , Poverty , Risk Factors , Rural Population/statistics & numerical data , Sampling Studies , Sanitation/statistics & numerical data , Urban Population/statistics & numerical data
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