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DOI: 10.1055/s-0037-1604266
Trends in the Prevalence of Live Macrosomic Newborns According to Gestational Age Strata, in Brazil, 2001–2010, and 2012–2014
Tendências na prevalência de recém-nascidos vivos macrossômicos, estratificadas por idade gestacional, Brasil, 2001–2010 e 2012–2014Publikationsverlauf
08. Januar 2017
24. Mai 2017
Publikationsdatum:
07. August 2017 (online)

Abstract
Purpose To describe the trends in the prevalence of macrosomia (birth weight ≥ 4,000 g) according to gestational age in Brazil in the periods of 2001–2010 and 2012–2014.
Methods Ecological study with data from the Brazilian Live Birth Information System (SINASC, in the Portuguese acronym) regarding singleton live newborns born from 22 gestational weeks. The trends in Brazil as a whole and in each of its five regions were analyzed according to preterm (22–36 gestational weeks) and term (37–42 gestational weeks) strata. Annual Percent Changes (APCs) based on the Prais-Winsten method and their respective 95% confidence intervals (CIs) were used to verify statistically significant changes in 2001–2010.
Results In Brazil, the prevalence of macrosomic births was of 5.3% (2001–2010) and 5.1% (2012–2014). The rates were systematically higher in the North and Northeast Regions both in the preterm and in term strata. In the preterm stratum, the North Region presented the highest variation in the prevalence of macrosomia (+137.5%) when comparing 2001 (0.8%) to 2010 (1.9%). In the term stratum, downward trends were observed in Brazil as a whole and in every region. The trends for 2012–2014 were more heterogeneous, with the prevalence systematically higher than that observed for 2001–2010. The APC in the preterm stratum (2001–2010) showed a statistically significant trend change in the North (APC: 15.4%; 95%CI: 0.6–32.3) and South (APC: 13.5%; 95%CI: 4.8–22.9) regions. In the term stratum, the change occurred only in the North region (APC:−1.5%; 95%CI: −2.5–−0.5).
Conclusion The prevalence of macrosomic births in Brazil was higher than 5.0%. Macrosomia has potentially negative health implications for both children and adults, and deserves close attention in the public health agenda in Brazil, as well as further support for investigation and intervention.
Resumo
Objetivo Descrever tendências nas prevalências de macrossomia (peso ao nascer ≥ 4.000 g) segundo idade gestacional no Brasil em 2001–2010 e em 2012–2014.
Métodos Estudo ecológico com dados do Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (SINASC), incluindo bebês nascidos vivos a partir de 22 semanas, de gestações únicas. As tendências no Brasil como um todo e nas suas cinco regiões foram analisadas nos estratos pré-termo (22–36 semanas de gestação) e termo (37–42 semanas de gestação). Mudanças percentuais anuais (APCs) baseadas nos modelos de regressão propostos por Prais-Winsten e intervalos de confiança (ICs) de 95% foram calculados para verificar diferenças estatisticamente significantes no período 2001–2010.
Resultados No Brasil, a prevalência de macrossomia foi de 5,3% (2001–2010) e 5,1% (2012–2014). As frequências foram sistematicamente maiores nas regiões Norte e Nordeste, tanto no pré-termo quanto no termo. No pré-termo, a região Norte apresentou a variação mais importante na prevalência de macrossomia (+137,5%) quando comparados o ano de 2001 (0,8%) e o de 2010 (1,9%). No termo, tendências declinantes foram observadas no Brasil e em todas as suas regiões. As tendências em 2012–2014 foram mais heterogêneas, com frequências maiores do que aquelas observadas em 2001–2010. As APCs no estrato pré-termo (2001–2010) mostraram que as mudanças foram estatisticamente significantes no Norte (APC: 15,4%; IC95%: 0,6–32,3) e no Sul (APC: 13,5%; IC95%: 4,8–22,9). No termo, a mudança ocorreu apenas no Norte (APC: −1,5%; IC95%: −2,5–−0,5).
Conclusão A prevalência de macrossomia no Brasil foi maior do que 5,0%. A macrossomia tem implicações potencialmente negativas para a saúde da criança e do adulto, e merece mais atenção das políticas de saúde pública no Brasil, bem como mais apoio para investigação e intervenção.
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References
- 1 Chatfield J. ; American College of Obstetricians and Gynecologists. ACOG issues guidelines on fetal macrosomia. Am Fam Physician 2001; 64 (01) 169-170
- 2 Aye SS, Miller V, Saxena S, Farhan M. Management of large-for-gestational-age pregnancy in non-diabetic women. Obstet Gynecol 2010; 12 (04) 250-256
- 3 Ye J, Torloni MR, Ota E. , et al. Searching for the definition of macrosomia through an outcome-based approach in low- and middle-income countries: a secondary analysis of the WHO Global Survey in Africa, Asia and Latin America. BMC Pregnancy Childbirth 2015; 15: 324
- 4 Koyanagi A, Zhang J, Dagvadorj A. , et al. Macrosomia in 23 developing countries: an analysis of a multicountry, facility-based, cross-sectional survey. Lancet 2013; 381 (9865): 476-483
- 5 Kc K, Shakya S, Zhang H. Gestational diabetes mellitus and macrosomia: a literature review. Ann Nutr Metab 2015; 66 (Suppl. 02) 14-20
- 6 Pía Juárez S. Quality of the Spanish Vital Statistics to estimate perinatal health outcomes: small and large for gestational age. Rev Esp Salud Publica 2015; 89 (01) 85-91
- 7 Araujo Júnior E, Peixoto AB, Zamarian AC, Elito Júnior J, Tonni G. Macrosomia. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol 2017; 38: 83-96
- 8 World Association of Perinatal Medicine. Matres Mundi International. Recommendations and Guidelines for Perinatal Medicine. Barcelona: Matres Mundi; 2007
- 9 Qiao Y, Ma J, Wang Y. , et al; ISCOLE Research Group. Birth weight and childhood obesity: a 12-country study. Int J Obes Suppl 2015; 5 (Suppl. 02) S74-S79
- 10 Schellong K, Schulz S, Harder T, Plagemann A. Birth weight and long-term overweight risk: systematic review and a meta-analysis including 643,902 persons from 66 studies and 26 countries globally. PLoS One 2012; 7 (10) e47776
- 11 Smith NR, Jensen BW, Zimmermann E, Gamborg M, Sørensen TI, Baker JL. Associations between birth weight and colon and rectal cancer risk in adulthood. Cancer Epidemiol 2016; 42: 181-185
- 12 Harder T, Rodekamp E, Schellong K, Dudenhausen JW, Plagemann A. Birth weight and subsequent risk of type 2 diabetes: a meta-analysis. Am J Epidemiol 2007; 165 (08) 849-857
- 13 Szwarcwald CL, Morais Neto OL, Frias PG. , et al. Busca ativa de óbitos e nascimentos no Nordeste e na Amazônia Legal: estimação das coberturas do SIM e do Sinasc nos municípios brasileiros [Internet]. In: Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Análise de Situação de Saúde. Saúde Brasil 2010: análise da situação de saúde e de evidências selecionadas de impacto de ações de vigilância em saúde. Brasília (DF): Ministério da Saúde; 2011 [cited 2016 Jan 20]. p. 79–98. Available from: http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/saude_brasil_2010.pdf
- 14 Silveira MF, Matijasevich A, Horta BL. , et al. [Prevalence of preterm birth according to birth weight group: a systematic review]. Rev Saude Publica 2013; 47 (05) 992-1003
- 15 Antunes JLF, Cardoso MRA. [Using time series analysis in epidemiological studies]. Epidemiol Serv Saúde 2015; 24 (03) 565-576 Portuguese
- 16 Kang BH, Moon JY, Chung SH. , et al. Birth statistics of high birth weight infants (macrosomia) in Korea. Korean J Pediatr 2012; 55 (08) 280-285
- 17 Filkaszova A, Chabada J, Stencl P. , et al. Ultrasound diagnosis of macrosomia. Bratisl Lek Listy (Tlacene Vyd) 2014; 115 (01) 30-33
- 18 Schack-Nielsen L, Mølgaard C, Sørensen TI, Greisen G, Michaelsen KF. Secular change in size at birth from 1973 to 2003: national data from Denmark. Obesity (Silver Spring) 2006; 14 (07) 1257-1263
- 19 Viecceli C, Remonti LR, Hirakata VN. , et al. Weight gain adequacy and pregnancy outcomes in gestational diabetes: a meta-analysis. Obes Rev 2017; 18 (05) 567-580
- 20 Walsh JM, McAuliffe FM. Prediction and prevention of the macrosomic fetus. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol 2012; 162 (02) 125-130
- 21 Donahue SM, Kleinman KP, Gillman MW, Oken E. Trends in birth weight and gestational length among singleton term births in the United States: 1990-2005. Obstet Gynecol 2010; 115 (2 Pt 1): 357-364
- 22 Zhang X, Joseph KS, Kramer MS. Decreased term and postterm birthweight in the United States: impact of labor induction. Am J Obstet Gynecol 2010; 203 (02) 124.e1-124.e7
- 23 Shan X, Chen F, Wang W. , et al. Secular trends of low birthweight and macrosomia and related maternal factors in Beijing, China: a longitudinal trend analysis. BMC Pregnancy Childbirth 2014; 14: 105
- 24 Santos LMP, Guanais F, Porto DL. , et al. Peso ao nascer entre crianças de famílias de baixa renda beneficiárias e não beneficiárias do Programa Bolsa Família da Região Nordeste (Brasil): pareamento CadÚnico e Sinasc [Internet]. In: Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Análise de Situação em Saúde. Saúde Brasil 2010: uma análise da situação de saúde e de evidências selecionadas de impacto de ações de vigilância em saúde. Brasília (DF): Ministério da Saúde; 2011 [cited 2016 Abr 7]. p. 271–93. Available from: http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/saude_brasil_2010.pdf
- 25 Segura-Pérez S, Grajeda R, Pérez-Escamilla R. Conditional cash transfer programs and the health and nutrition of Latin American children. Rev Panam Salud Publica 2016; 40 (02) 124-137
- 26 Lu Y, Zhang J, Lu X, Xi W, Li Z. Secular trends of macrosomia in southeast China, 1994-2005. BMC Public Health 2011; 11: 818
- 27 Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Análise de Situação em Saúde [Internet]. Saúde Brasil 2013: uma análise da situação de saúde e das doenças transmissíveis relacionadas à pobreza. Como nascem os brasileiros. Brasília (DF): Ministério da Saúde; 2014 [cited 2016 Set 7]. Available from: http://portalsaude.saude.gov.br/images/pdf/2015/janeiro/28/saude-brasil-2013-analise-situacao-saude.pdf
- 28 Campello T, Neri MC. (org). Programa Bolsa família: uma década de inclusão e cidadania: sumário executivo. Brasília (DF): IPEA; 2014 [cited 2017 Maio 11]. Available from: http://repositorio.ipea.gov.br/bitstream/11058/2082/5/Sum%C3%A1rio_executivo-Livro-Programa_Bolsa_Fam%C3%ADlia-uma_d%C3%A9cada_de_inclus%C3%A3o_e_cidadania.pdf
- 29 Silveira-Neto RM, Azzoni CR. Social policy as regional policy: market and nonmarket factors determining regional inequality. J Reg Sci 2012; 52 (03) 433-450
- 30 de Bem Lignani J, Sichieri R, Burlandy L, Salles-Costa R. Changes in food consumption among the Programa Bolsa Família participant families in Brazil. Public Health Nutr 2011; 14 (05) 785-792