Literature DB >> 26161226

[Maternal factors associated with low birth weight: case-control study in a Moroccan public hospital].

Samira Hassoune1, Said Bassel1, Samira Nani1, Hicham Elbouri1, Karima Zine1, Abderrahmane Maaroufi1.   

Abstract

Entities:  

Keywords:  Mohammedia; low birth weight; newborn; pregnancy; risk factor

Mesh:

Year:  2015        PMID: 26161226      PMCID: PMC4489937          DOI: 10.11604/pamj.2015.20.303.2659

Source DB:  PubMed          Journal:  Pan Afr Med J


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Aux editeurs du Journal Panafricain de Médecine

Le faible poids de naissance (F.P.N.) est un facteur majeur de morbi-mortalité néonatale et constitue un véritable problème de santé publique dans les pays en développement [1]. C'est un important prédicteur de la survie de l'enfant et de son développement ultérieur [2, 3] puisqu'il prédispose à court et à moyen termeà de nombreuses pathologies telles que le syndrome de détresse respiratoire, les infections, l'entérocolite nécrotique, l'hydrocéphalie et le retard mental [4]. Il augmente également le risque de survenue de certaines affections à l’âge adulte comme la maladie coronarienne, l'hypertension artérielle, le diabète de type 2 et la dépression [5, 6]. Le poids de naissance est un important indicateur de l’état de santé et de la situation nutritionnelle de la mère avant et pendant la grossesse et reflète la qualité des prestations sanitaires [1]. C'est pour cela que nous avons mené une étude cas-témoins dont l'objectif était de déterminer les facteursde risque maternels associés au faible poids de naissance à la province de Mohammedia afin d’élaborer une stratégie de prévention adaptée. Cette étude s'est déroulée de mai à juillet 2012 à l'hôpital public de Mohammedia. Elle a concerné 30 cas constitués de mères dont les nouveaux nés avaient un faible poids à la naissance et 120 mères témoins dont les nouveaux nés avaient un poids normal. Les grossesses gémellaires ont été exclues de notre étude. Les femmes ont été informées des objectifs de l'enquête et leur consentement a été obtenu avant l'administration du questionnaire. Les variables maternelles étudiées étaient les données sociodémographiques et économiques, les données anthropométriques, l’âge gestationnel, le suivi prénatal, les pathologies survenues au cours de la grossesse, les facteurs nutritionnels et les habitudes toxiques. La moyenne d’âge des femmes était de 24,9 (±5,7) ans chez les cas et de 27,4 (±6,6) ans chez les témoins sans différence statistiquement significative (p = 0,06). Parmi les nouveaux nés de FPN, le sexe ratio fille/garçon était 2,75, 7(23,3%) étaient prématurés, 19(23,3%) étaient nés à terme alors que 4 avaient un âge gestationnel non précisé. Les facteurs sociodémographiques, obstétricaux et ceux liés à l'alimentation et aux habitudes de vie ont été étudié en analyse bivariée (Tableau 1). La fréquence du FPN était plus élevée chez les femmes ayant un niveau d'instruction faible, vivants seules ou dont le revenu familial mensuel était inférieur à 2500 MDHmais la différence n’était pas statistiquement significative. Concernant les facteurs obstétricaux, l'existence d'une morbidité au cours de la grossesse était associée à un FPN du nouveau-né. Les pathologies associées étaientl'infection urinaire (p = 0,047) et les métrorragies au 3ème trimestre de grossesse (p = 0,03). Le nombre de consultations prénatales n’était pas associé au FPN dans notre étude.
Tableau 1

Estimation du risque du FPN selon les caractéristiques maternelles à Mohammedia

Facteurs de risqueCasTémoinsOR (IC 95%)p
n (%)n (%)brut
Facteurs socio- démographiques:
Age de la mère0,08
< 18 ans2 (6,7)2 (6,7)7,85(0,69; 90)
à 34 ans26 (86,7)26 (86,7)1
>34 ans2 (6,7)2 (6,7)0,46 (0,1; 2,1)
Niveau d'instruction0,69
Primaire ou moins29 (96,7)110 (91,7)2,64 (0,32; 21,56)
Secondaire ou plus1 (3,3)10 (8,3)
Statut matrimonial0,26
Vivant en couple28 (93,3)117 (97,5)
Vivant seule2 (6,7)3 (2,5)2,78 (0,44; 1,73)
Revenu familial 0,07
<2500 MDH20 (76,9)64 (57,1)2,5 (0,93; 6,7)
≥2500 MDH6 (23,1)48 (42,9)
Facteurs obstétricaux:
Age gestationnel <0,001
< 37 SA7 (26,9)1 (0,9)38,68 (4,5; 332,06)
≥ 37 SA19 (73,1)105 (99,1)
Parité 0,78
Primipare17 (56,7)60 (50,4)1,36 (0,57; 3,25)
Paucipare (2à3)10 (33,3)48 (40,3)
Multipare(≥ 4)3 (10,0)11 (9,2)1,31 (0,31; 3,58)
Intervalle inter génésique1,0
<24 mois1 (7,7)7 (11,9)0,61 (0,06; 5,39)
≥24 mois12 (92,3)52 (88,1)
Nombre de CPN 0,41
< 3 CPN7 (23,3)19 (15,8)1,6 (0,54; 4,70)
≥ 3 CPN23 (76,7)101 (84,2)
Morbidité au cours de la grossesse 0,023
Oui20 (66,7)50 (41,7)2,8 (1,21; 6,46)
Non10 (33,3)70 (58,3)
Facteurs nutritionnels et habitudes de vie:
Indice de masse corporelle (IMC) 0,073
Poids normal21(70,04)64 (53,3)0,49 (0,21; 1,16)
Surpoids9 (30,0)56 (46,7)
Quantité de l'alimentation<0,001
Suffisante8 (26,7)90 (75,0)
Insuffisante22 (73,3)30 (25,0)8,25 (3,33; 20,47)
Variété de l'alimentation <0,001
Très variée8 (26,7)96 (90,0)
Pas assez variée22 (73,3)24 (20,0)11 (4,36; 27,6)
Nombre d'heures de sommeil /j 0,031
< 8 H10 (37,0)20 (16,7)2,94 (1,118; 7,38)
≥ 8 H17 (63,0)100 (83,3)
Tabagisme passif0,002
Oui10 (33,3)11 (9,2)4,95 (1,86; 13,2)
Non20 (66,7)109 (90,8)
Estimation du risque du FPN selon les caractéristiques maternelles à Mohammedia Concernant les habitudes de vie, le tabagisme actif et la consommation d'alcool n'ont pas pu être étudiés car ces facteurs étaient absents chez toutes les parturientes. En revanche, le tabagisme passif était significativement associé au FPN. Par ailleurs, les cas avaient plus fréquemment une alimentation insuffisante et peu variée et un nombre d'heures de sommeil par jour plus faible comparés aux témoins. Afin de contrôler d’éventuels facteurs de confusion, une analyse de régression logistique a été réalisée (Tableau 2). Les facteurs significativement associés étaient l’âge maternel, la prématurité, la variété de l'alimentation et le nombre d'heures de sommeil par jour.
Tableau 2

Résultats de l'analyse de régression logistique des facteurs de risque du FPN

VariableCoefficient βOR ajustéIC à 95%p
Age de la mère4,2167,51,87 – 2433,60,021
Revenu familial1,645,170,98 – 27,310,053
Prématurité5,12167,0034,45 – 6132,80,005
Indice de masse corporelle (IMC)1,273,570,76 – 16,730,11
Variété de l'alimentation-2,760,0630,014 – 0,287<0,001
Nombre d'heures de sommeil ≥ 8 / 24H-2,60,0730,014 – 0,3840,002
Résultats de l'analyse de régression logistique des facteurs de risque du FPN Ces résultats concordent avec les données d'autres études qui ont conclu que la naissance d'un nouveau-né de FPN était plus fréquente aux extrêmes de la vie reproductive [7] et chez les mères malnutries [8], alors que dormir plus de 8 heures/jour était un facteur protecteur [9]. Nous n'avons pas trouvé d'association avec le nombre de consultations prénatales alors qu'il s'agit d'un facteur reconnu dans la littérature [10]. Ceci pourrait être expliqué par la qualité de la consultation prénatale offerte au niveau du centre de santé qui est souvent réduite à la prise du poids et à la mesure de la tension artérielle.

Conflits d'intérêts

Les auteurs ne déclarent aucun conflit d'intérêts.

Contribution des auteurs

Samira Hassoune: élaboration du protocole, rédaction du manuscrit. Said Bassel: collecte des données, révision de l'article; Samira Nani: élaboration du questionnaire, révision de l'article; Hicham Elbouri: analyse des données, révision de l'article; Karima Zine: analyse des données, révision de l'article; Abderrahmane Maaroufi: supervision de l’étude, révision de l'article. Tous les auteurs ont lu et approuvé la version finale de ce manuscrit.
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Review 1.  Adult consequences of fetal growth restriction.

Authors:  David J P Barker
Journal:  Clin Obstet Gynecol       Date:  2006-06       Impact factor: 2.190

2.  [Low birth weight: rate and risk factors in the Guédianwaye district (suburb of Dakar, Senegal)].

Authors:  B Camara; B Diack; S Diouf; H Signate-Sy; M G Sall; M Ba; M Sarr; K Hanne; C Thiam; L Diouf
Journal:  Dakar Med       Date:  1995

3.  Socio-economic and medical determinants of low birth weight in Iran: 20 years after establishment of a primary healthcare network.

Authors:  F Jafari; H Eftekhar; A Pourreza; J Mousavi
Journal:  Public Health       Date:  2010-03-12       Impact factor: 2.427

4.  Sleep patterns in late pregnancy and risk of preterm birth and fetal growth restriction.

Authors:  Katerina Micheli; Ioannis Komninos; Emmanouel Bagkeris; Theano Roumeliotaki; Antonis Koutis; Manolis Kogevinas; Leda Chatzi
Journal:  Epidemiology       Date:  2011-09       Impact factor: 4.822

5.  Factors associated with low birth weight in a historical series of deliveries in Campinas, Brazil.

Authors:  Pedro Ribeiro Coutinho; José Guilherme Cecatti; Fernanda Garanhani Surita; João Paulo de Souza; Sirlei Siani de Morais
Journal:  Rev Assoc Med Bras (1992)       Date:  2009 Nov-Dec       Impact factor: 1.209

6.  Prediction from low birth weight to female adolescent depression: a test of competing hypotheses.

Authors:  Elizabeth Jane Costello; Carol Worthman; Alaattin Erkanli; Adrian Angold
Journal:  Arch Gen Psychiatry       Date:  2007-03

7.  Factors affecting birth weight of a newborn--a community based study in rural Karnataka, India.

Authors:  Chandra S Metgud; Vijaya A Naik; Maheshwar D Mallapur
Journal:  PLoS One       Date:  2012-07-05       Impact factor: 3.240

8.  Influence of maternal and social factors as predictors of low birth weight in Italy.

Authors:  Carmelo G A Nobile; Gianluca Raffaele; Carlo Altomare; Maria Pavia
Journal:  BMC Public Health       Date:  2007-08-03       Impact factor: 3.295

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1.  Low birth weight and its associated risk factors: Health facility-based case-control study.

Authors:  Anil K C; Prem Lal Basel; Sarswoti Singh
Journal:  PLoS One       Date:  2020-06-22       Impact factor: 3.240

2.  [Case-control study of factors associated with low birth weight at the Kingasani Hospital Center, Kinshasa (Democratic Republic of Congo)].

Authors:  Jean Claude Kaka Tshinzobe; Denise Kwango Ngaya
Journal:  Pan Afr Med J       Date:  2021-01-27
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