Diagnóstico de pica durante el embarazo y deficiencia de micronutrientes en mujeres argentinas / Pica diagnosis during pregnancy and micronutrient dificiency in Argentine women

Objetivo: Evaluar mediante indicadores bioquímicos el estado nutricional del hierro y el zinc en mujeres con y sin diagnóstico de pica durante el embarazo. Metodología: Se seleccionaron 109 puérperas del Hospital Fiorito, Argentina. El diagnostico de pica se realizó en 42 de ellas, en tanto que 67 mujeres no refirieron el hábito. Mediante un contador hematológico se determinaron los valores de hemoglobina, volumen corpuscular medio, hemoglobina corpuscular media, concentración de hemoglobina corpuscular media y hematocrito. Los niveles de zinc en plasma y en eritrocito se determinaron mediante espectrofotometría de absorción atómica. Resultados: Las sustancias consumidas durante la práctica de pica fueron: hielo, tierra, papel, ladrillo, desinfectante y alimento para perros. Las mujeres con diagnóstico de pica tuvieron prevalencias más elevadas de antecedentes familiares de pica y antecedentes personales de pica en la infancia (OR: 15,9). Las características sociodemográficas, antropométricas y el peso del neonato fueron similares en ambos grupos, no obstante las mujeres con diagnóstico de pica tuvieron valores más bajos en el volumen corpuscular medio (p = 0,008) la hemoglobina corpuscular media (p = 0,009) y el zinc en eritrocito (p = 0,008). Aplicando un modelo de regresión logística, el zinc eritrocitario continuó asociado al diagnóstico de pica (p = 0,028). Conclusiones: Durante el puerperio, las mujeres que presentaron pica durante el embarazo pueden tener indicadores bioquímicos más bajos del estado nutricional del hierro y el zinc, por lo se sugiere que el diagnóstico temprano de pica puede ayudar a identificar deficiencias de micronutrientes (AU)

Objective: To evaluate by biochemical parameters iron and zinc nutritional status in women with and without pica diagnosis during pregnancy. Metodology: During puerperium 109 women were evaluated at Fiorito Hospital, Argentina. Pica diagnosis was made in 42 women while 67 did not refer the practice. Fasting blood samples were obtained and analyzed in a hematology analyzer for values of red blood cells, hemoglobin, mean corpuscular volume, mean corpuscular hemoglobin, mean corpuscular hemoglobin concentration, and hematocrit. Serum zinc and erythrocyte zinc was analyzed by atomic absorption spectrophotometry. Results: Substances consumed during pica practice were: earth, ice, brick, paper, desinfectant and dog food. Women with pica diagnosis had higher a rate of family history of pica and personal antecedents of pica in childhood (OR: 15.9). Sociodemographic and anthropometric characteristics and neonatal birth weight were similar between both groups, although women with pica diagnosis had lower values in mean corpuscular volume (p = 0,008), mean corpuscular hemoglobin (p = 0,009) and erythrocyte zinc (0,008). Applying a logistic regression model, erythrocyte zinc was the only biochemical indicator associated with pica practice (p = 0,028). Conclusiones: At puerperium, women with pica during pregnancy could have lower levels in biochemical parameters for iron and zinc status so we suggest that early diagnosis of pica could help to identify micronutrient deficient (AU)

Ingesta de nutrientes en mujeres con pagofagia y otras formas de pica durante el embarazo / Nutrient intake in women with pagophagia and other forms of pica during the pregnacy

Objetivo: La finalidad de la investigación fue conocer y evaluar las características de la ingesta de nutrientes en gestantes con diagnóstico de pica (consumo de sustancias no nutritivas).Materiales y métodos: Se estudió un grupo de 71 mujeres que presentaron pagofagia (consumo compulsivo de hielo) y otras formas de pica y se comparó con un grupo control sin el trastorno conformado por igual número de mujeres con similares características socioculturales y antropométricas. Ambos grupos se seleccionaron en forma aleatoria entre las puérperas asistidas en el Hospital de la Matanza, Provincia de Buenos Aires, Argentina. Resultados: No se observaron diferencias estadísticamente significativas en los consumos de energía, proteínas totales, hierro y calcio. Sin embargo, las mujeres con pica revelaron ingestas inferiores (p < 0,03) de carbohidratos, proteínas animales, hierro hemínico y zinc. Los valores de mediana para las mujeres con y sin el trastorno fueron respectivamente: carbohidratos (g): 379/426, proteínas animales (g): 35/39, hierro hemínico(mg): 1,5/1,9, zinc (mg): 7,1/8,1, calcio (mg): 625/612. En ambos grupos las carnes fueron los principales alimentos fuentes de hierro y zinc y su ingesta resultó inferior en el grupo con pica. Las cantidades diarias que se consumieron en promedio fueron de 117 + 53 g en las mujeres con pica y de 154 + 71 g (p < 0,03) en el grupo control. Solo el 22% de las embarazadas con el trastorno refirió el uso de suplementos de hierro durante el curso del embarazo. Conclusiones: La alimentación de las mujeres con pica en comparación con la de gestantes sin el trastorno reveló una ingesta inferior en nutrientes tradicionalmente marginales como el hierro y el zinc. Estos resultados señalan la necesidad de diagnosticar tempranamente este trastorno durante el embarazo a fin de poder revertirlo ó corregirlo, orientando adecuadamente a las embarazadas respecto a la selección de alimentos y las pautas de suplementación

Objective: The aim of this investigation was to know and assess the characteristics of nutrient intake in pregnant women diagnosed with pica (consumption of nonnutritive substances).Materials and Methods: We studied a group of 71women presenting pagophagia (compulsive consumption of ice) and other forms of pica, which was compared to a control group including the same number of women with similar socio-cultural and anthropometrical characteristics but without the eating disorder. Both groups were randomly selected among women assisted at the Hospital de la Matanza, province of Buenos Aires, Argentina. Results: we did not observed statistically significant differences in energy, total proteins, iron, and calcium consumption. However, women with pica showed lower intakes (p < 0.03) of carbohydrates, animal proteins, hemic iron, and zinc. The median values for women with and without the disorder were, respectively: carbohydrates (g): 379/426; animal proteins (g): 35/39;hemic iron (mg): 1.5/1.9; zinc (mg): 7.1/8.1, calcium(mg): 625/612. In both groups, meat was the main source of iron and zinc, and its intake was lower in the group with pica. The daily average amounts consumed were117 + 53 g for women with pica and 154 + 71 g (p < 0.03)for the control group. Only 22% of pregnant women with the disorder referred using iron supplements during their pregnancy. Conclusions: As compared with control women, pregnant women with pica disorder showed lower intake intraditionally marginal nutrients such as iron and zinc. These results show the need for early diagnosing this disorder during pregnancy in order to prevent or correct it and properly counseling pregnant women about food selection and supplementation regimens

Evaluación de la calidad de las proteínas en los alimentos calculando el escore de aminoácidos corregido por digestibilidad / Assessment of protein quality in foods by calculating the amino acids score corrected by digestibility

El escore de una proteína refleja su contenido en aminoácidos (AA) en comparación con la proteína ideal. Sin embargo, cuando se necesita conocer la utilización de los AA en el organismo es necesario realizar la corrección del valor de escore según la digestibilidad proteica (PDCAAS). Debido a que tal información no se encuentra disponible para los alimentos de consumo habitual, el presente trabajo tuvo como objetivo calcular en los mismos el valor de PDCAAS. El escore de una proteína refleja su contenido en aminoácidos (AA) en comparación con la proteína ideal. Sin embargo, cuando se necesita conocer la utilización de los AA en el organismo es necesario realizar la corrección del valor de escore según la digestibilidad proteica (PDCAAS). Debido a que tal información no se encuentra disponible para los alimentos de consumo habitual, el presente trabajo tuvo como objetivo calcular en los mismos el valor de PDCAAS. El escore se obtuvo calculando el AA limitante en 70 alimentos, tomando como proteína de referencia el patrón de aminoácidos para niños > de 1 año y adultos propuesto por la Academia Nacional de Ciencias EEUU en el año 2002. El valor de PDCAAS se obtuvo en cada caso multiplicando el dato de el escore por la cifra de digestibilidad. En los alimentos de origen vegetal, los valores obtenidos de escore y PDCAAS fueron respectivamente: hortalizas del 88,5% / 73,4%, tubérculos 89,44% / 74,24%, frutas frescas: 75,6% / 64,3%, frutas secas: 65,6% / 48,1, legumbres en general: 89,2% / 69,58%, garbanzos y soja: 100% / 78%, cereales y derivados: 68,8% / 58,5%.El escore se obtuvo calculando el AA limitante en 70 alimentos, tomando como proteína de referencia el patrón de aminoácidos para niños > de 1 año y adultos propuesto por la Academia Nacional de Ciencias EEUU en el año 2002. El valor de PDCAAS se obtuvo en cada caso multiplicando el dato de el escore por la cifra de digestibilidad. En los alimentos de origen vegetal, los valores obtenidos de escore y PDCAAS fueron respectivamente: hortalizas del 88,5% / 73,4%, tubércupalos 89,44% / 74,24%, frutas frescas: 75,6% / 64,3%, frutas secas: 65,6% / 48,1, legumbres en general: 89,2% / 69,58%, garbanzos y soja: 100% / 78%, cereales y derivados: 68,8% / 58,5%. La confección de una tabla que contenga los valores de escore, digestibilidad y PDCAAS de alimentos constituye un aporte de utilidad cuando se desea seleccionar alimentos en un plan de alimentación en función de su calidad proteica (AU)

The protein score reflects its amino acids (AA) content in comparison with the ideal protein. However, when there is a need to know the use of AA by the organism it is necessary to do a correction of the score value by protein digestibility (PDCAAS). Since this information is not available for usually consumed foods, the present work aimed at calculating the PDCAAS values of these foods. The score was calculated the limiting AA of 70 foods, taking as reference protein the AA pattern for children > 1 year old and adults proposed by the U.S. National Academy of Sciences for the year 2002. The PDCAAS value was obtained in each case by multiplying the score value by the digestibility index. For vegetable foods the obtained score values and PDCAAS were, respectively: vegetables 88.5% / 73.4%, tubercles 89.44% / 74.24%, fresh fruits 75.6% / 64.3%, dried fruits 65.6% / 48.1%, legumes in general 89.2% / 69.58%, chickpea and soybean 100% / 78%, cereals and derivatives 68.8% / 58.5%. Creation of table that contents the score values, digestibility values, and PDCAAS of foods is a useful tool when food selection for a dietary plan based on its protein quality is desirable (AU)