Crescimento físico de escolares de Florianópolis, Santa Catarina, Brasil: um estudo caso-controle Physical growth in schoolchildren from Florianópolis, Santa Catarina State, Brazil: a case-control study - Arlete Catarina Tittoni Corso; Keiko Ogura Buralli; José Maria Pacheco de Souza (Escola Nacional de Saúde Pública, Fundação Oswaldo Cruz, 2001)
O estudo foi elaborado sob a forma de um desenho tipo caso-controle com base em levantamento de prevalência para verificar os efeitos das variáveis sócio-econômicas, ambientais e de morbidade/biológicas no crescimento de escolares de famílias carentes. Os casos foram escolares com índice estatura/idade (E/I) <= 2 DP (NCHS). Os controles foram pareados segundo sexo em dois grupos: C1 com índice E/I entre -1 DP e a mediana, e C2 com índice E/I > mediana até + 1 DP. Utilizou-se o teste de associação Mantel-Haenszel para verificar a relação de cada variável com o índice E/I; a análise multivariada não condicional para identificar qual dos blocos de variáveis teria efeito significativo, da mesma forma que quais as variáveis teriam efeito significativo em cada bloco. Na 1ª etapa, as variáveis com efeito significativo (p < 0,05) - C1 foram as sócio-econômicas e C2, as sócio-econômicas, as ambientais e as morbidade/biológicas. No modelo final, permaneceram com efeito significativo - C1 somente variáveis sócio-econômicas e C2, as sócio-econômicas e as morbidade/biológicas. Concluiu-se que as variáveis sócio-econômicas são hierarquicamente superiores a outros fatores de risco. This study was undertaken using a case-control, prevalence survey design, aimed at verifying the effects of socioeconomic, environmental, and biological/morbidity variables on the growth of schoolchildren from low-income families. The study focused on schoolchildren whose height/age (H/A) ratio was <= 2SD (NCHS). Control groups were paired according to sex into two groups: C1, whose H/A ratio was between -1SD (NCHS) and the median, and C2, with the H/A ratio > median to +1 SD (NCHS). The Mantel-Haenszel test was used to verify each variable with regard to the H/A ratio, while non-conditional multivariate analysis was used to identify which of the variable blocks had a significant effect and, in the following stage, to identify the variables with a significant effect within each block. In the first stage, the variables with a significant effect for C1 were socioeconomic. For C2, socioeconomic, environmental, and morbidity/biological variables were significant. In the final model, the remaining significant variables for C1 were socioeconomic, while those for C2 were socioeconomic and morbidity/biological. The authors conclude that socioeconomic variables are hierarchically superior to other risk factors.