Fatores maternos e neonatais relacionados à prematuridade / Não disponível

RESUMO

Introdução: A prematuridade resulta de diferentes fatores inter-relacionados, que podem variar em diferentes culturas. Os avanços tecnológicos têm provido melhores condições de atendimento e sobrevida das crianças que nasceram prematuramente, porém, as causas desses nascimentos ainda são pouco conhecidas. Objetivo: Identificar fatores maternos e neonatais associados à prematuridade no município de Porto Alegre. Método: Estudo do tipo caso-controle de base populacional. Os casos foram recém-nascidos com menos de 37 semanas de gestação, e os controles foram os recém-nascidos com 37 semanas ou mais. Os dados provieram dos registros de nascimentos do município de Porto Alegre referentes ao ano de 2012 que constam no Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos da Secretaria Municipal da Saúde. Foram alocados 767 casos e 1.534 controles, em um desenho de um caso para dois controles (12), mediante randomização simples. As variáveis estudadas foram alocadas em três blocos, representando diferentes níveis de hierarquia variáveis sociodemográficas, história reprodutiva e fatores gestacionais e de nascimento. A análise de Regressão Logística Hierárquica multivariada foi utilizada. (Continua)

ABSTRACT

Introduction: Premature birth results from different inter-related factors, which may vary in different cultures. Technological advances have provided better conditions of assistance to and survival of prematurely born children, but the causes of premature births are still little known. Objective: To identify maternal and neonatal factors associated with premature births in Porto Alegre. Method: population-based, case-control study. The cases involved children born before 37 weeks of pregnancy, and the group of controls consisted of children born at 37 weeks of pregnancy or later. Data were obtained from 2012 birth certificates of the city of Porto Alegre found in the Live Birth Registration System of the Department of Health. The study comprised 767 cases and 1534 controls in a one-to-two design through simple randomization. The studied variables were divided into three blocks standing for different hierarchical levels social-demographic variables; reproduction-related data; and pregnancy and birth factors. Hierarchical Multiple Logistic Regression analysis was performed. (Continue)