Dietary patterns in pregnancy and birth weight.

OBJECTIVE To analyze if dietary patterns during the third gestational trimester are associated with birth weight.METHODS Longitudinal study conducted in the cities of Petropolis and Queimados, Rio de Janeiro (RJ), Southeastern Brazil, between 2007 and 2008. We analyzed data from the first and second follow-up wave of a prospective cohort. Food consumption of 1,298 pregnant women was assessed using a semi-quantitative questionnaire about food frequency. Dietary patterns were obtained by exploratory factor analysis, using the Varimax rotation method. We also applied the multivariate linear regression model to estimate the association between food consumption patterns and birth weight.RESULTS Four patterns of consumption - which explain 36.4% of the variability - were identified and divided as follows: (1) prudent pattern (milk, yogurt, cheese, fruit and fresh-fruit juice, cracker, and chicken/beef/fish/liver), which explained 14.9% of the consumption; (2) traditional pattern, consisting of beans, rice, vegetables, breads, butter/margarine and sugar, which explained 8.8% of the variation in consumption; (3) Western pattern (potato/cassava/yams, macaroni, flour/farofa/grits, pizza/hamburger/deep fried pastries, soft drinks/cool drinks and pork/sausages/egg), which accounts for 6.9% of the variance; and (4) snack pattern (sandwich cookie, salty snacks, chocolate, and chocolate drink mix), which explains 5.7% of the consumption variability. The snack dietary pattern was positively associated with birth weight (β = 56.64; p = 0.04) in pregnant adolescents.CONCLUSIONS For pregnant adolescents, the greater the adherence to snack pattern during pregnancy, the greater the baby's birth weight.

INTRODUCTION

Birth weight is an important indicator of child survival and reflects the risk of death and hazards to health during the first year of life. Several factors are related to variations in birth weight, standing out the maternal food consumption. It is essential for the pregnant diet sufficient energy and nutrients to maintain maternal health, to allow for adequate fetal growth and development. , However, assessing food consumption becomes a challenge due to the human diet complexity, something that solicits researchers to refine assessment methods of food consumption.

Historically, most epidemiological studies had the main focus on assessing the association between consumption of nutrients and disease development. However, this evaluation is considered reductionist because it disregards the complex interaction between nutrients and foods. This occurs because individuals do not ingest isolated nutrients but meals composed of a wide variety of foods that interact with each other.

Addressing food consumption with the identification of food patterns has been described as a method that are close to the complex act of feeding, given that it considers different combinations and compositions of meals. Moreover, the study of food patterns allows the formulation of food-based dietary recommendations.

However, few studies have assessed the pattern of food consumption among pregnant women, particularly its effects on the foetus. ,

This study aimed to analyze whether dietary patterns during the third gestational trimester are associated with birth weight.

METHODS

This study is part of the project Capital Social e Fatores Psicossociais associados à Prematuridade e ao Baixo Peso ao Nascer (Social Capital and Psychosocial Factors associated with Prematurity and Low Birth Weight) conducted in the cities of Petropolis and Queimados, RJ, Southeastern Brazil, between December 2007 and August 2008. It is a prospective cohort with four waves of follow-up: pregnancy, puerperium, three and six months after birth. We analyzed data from the first (gestation) and the second stage (postpartum) of follow up.

All pregnant women with up to 22 weeks of gestation were invited to participate in the cohort, assisted by prenatal services of 11 municipal health units of Unified Health System (SUS) – eight in Queimados and three in Petropolis, RJ, which had 90.0% of the prenatal care coverage of SUS.

For the calculation of the cohort sample size, we considered a prevalence of 10.0% of premature and low weight births, a significance level of 5% and 90.0% of power to detect differences of at least 5.0%. After adjustments for finite populations and increase of 20.0% for possible losses during the follow-up of pregnant women, the sample size was established with 940 pregnant women in Petropolis and 840 in Queimados.

Due to premature births (n = 167), loss of follow-up (n = 104), refusals (n = 71), miscarriages (n = 62), lack of information on birth weight (n = 31), and occurrence of twin pregnancy (n = 17), the sample of this study was composed of 1,298 women.

Food consumption was assessed with a semi-quantitative food frequency questionnaire (FFQ), referring to the last gestational quarter, with 29 food items and obtained by simplifying a 80-item FFQ, validated by Sichieri and Everhart. To this simplification, we performed a secondary analysis of the database employed in the elaboration of the original FFQ, using stepwise regression to explain 95.0% of variance for the following nutrients: energy, carbohydrates, lipids, saturated fatty acids, monounsaturated and polyunsaturated fats, cholesterol, calcium and vitamin C.

The birth weight information came from medical records. When data were not available, we analyzed child booklets or certificates of born alive.

The following variables were evaluated: (i) sociodemographic: age of pregnant women, marital status (lives with a partner; does not live with a partner), self-referred skin color (white; black; mixed race), education level according to years of study, work outside home (no; yes), economic class (B or C; D or E); (ii) tobacco (no; yes); (iii) self-referred chronic diseases: arterial hypertension (not; yes), diabetes mellitus (not; yes); (iv) obstetric antecedents: parity (primipara; 2-3 children; 4 or more children), prior history of perinatal death, low birth weight or prematurity; (v) maternal nutritional status (pregestational BMI and gestational weight gain), and (vi) adequacy of prenatal care. The obstetric history and complications in pregnancy, such as diabetes and arterial hypertension, were referred by the woman during the interview in the maternity ward after giving birth with the question: “Did you have any of these health issues during pregnancy?” High blood pressure or eclampsia (yes; no); gestational diabetes (yes; no).

The socioeconomic classification followed the criterion adopted by Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa (ABEP – Brazilian Association of Research Companies) and was based on the family property and householder’s educational level, which composed the final score that defines socioeconomic groups: A (highest), B, C, D and E (lowest). Socioeconomic classes were aggregated for multivariate analysis in B or C, and D or E – no women classified in the A category. To assess the adequacy of prenatal care, we used Kotelchuck index, which is based on the gestational age at the beginning of prenatal care and on the adequacy percentage of the number of visits. These two dimensions were grouped into three categories: prenatal care more than appropriate; appropriate; partly inappropriate; and inappropriate.

The datum about pregestational weight was obtained from the pregnant medical record until the thirteenth gestational or, if unavailable, it was self-reported by the patient. This weight was used to calculate body mass index (BMI) before pregnancy, allowing to classify the nutritional status of pregnant women in four categories: underweight (pregestational BMI < 18.5 kg/m2), adequate weight (pregestational BMI between 18.5 and 24.9 kg/m2), overweight (pregestational BMI between 25 and 29.9 kg/m2) and obesity (pregestational BMI ≥ 30 kg/m2). Based on these information, we determined the ranges of weight adequacy for each expectant mother, which were equivalent to the total gestational weighted gain: 12.5 to 18 kg for women with low pregestational weight; 11.5 to 16 kg for eutrophic women; 7 to 9 kg for overweight women; and 7 kg for obese women. The weight at the end of pregnancy was referred to by women during the postpartum interview. For the calculation of the total gestational weight gain, we subtracted pregestational weight from weight at the end of pregnancy.

For the identification of dietary patterns, the 29 items listed in FFQ were grouped in 20 food groups based on their nutritional characteristics and consumption frequency.

The exploratory factor analysis was used to derive dietary patterns based on the daily portion of consumption of each food group. A correlation matrix was used to check if the variables were correlated and if the factorial model was appropriate for the data. For this, we used the Bartlett’s sphericity test (BST) and the Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy.

The factor extraction was performed by principal component analysis (PCA), orthogonally transformed, with Varimax rotation to obtain a structure with independent factors, which helped in the interpretation.

The definition of factors to be retained was based on scree plot (a graph that shows eigenvalues in relation to the number of factors in their order of extraction), on the percentage of variance explained by factors and on the knowledge of the researchers (considerations on interpretability and simplicity of patterns). Then a new factor analysis was conducted with the establishment of the number of factors to be extracted.

We kept in the factors (patterns) the items with factor loading higher than 0.30 and considered acceptable minimum commonalities of 0.25. The internal consistency of each extracted factor was verified by Cronbach’s alpha. Subsequently, the patterns were named based on data interpretation.

The association between dietary patterns and birth weight was assessed by the multivariate linear regression model. Initially, we conducted the bivariate linear regression analysis between all exposure variables and birth weight, in addition to bivariate linear regression analysis between all covariates of the study and dietary patterns to detect possible confounding factors. A separate analysis was conducted for each dietary pattern. All covariates with p < 0.20 in both analyses were considered feasible elements for the final model. The final model was also mutually adjusted by other dietary patterns, given that, in this kind of analysis, individuals participate in more than one pattern, which are not correlated due to the rotation method used.

The study was approved by the Research Ethics Committee of Escola Nacional de Saúde Pública (ENSP/Fiocruz – CAAE 0156.0.031.000-06), in accordance with the ethical principles stipulated by Resolution 196/96 of the National Health Council (CNS, 1996).

The statistical analyses were carried out with the software Statistical Package for Social Sciences (SPSS) for Windows, version 16.0.

RESULTS

The average age of the women interviewed was 24.7 years, and the average years of study was less than eight. Most women had no paid job (59.7%) and were in the economic classes B or C (66.4%). Most of them already had more than one child and 12.8% had prior history of newborn infants with low birth weight, prematurity or perinatal death (Table 1).

Table 1

Sociodemographic characteristics, obstetric antecedents; characteristics of pregnancy, delivery and newborn in cohorts of pregnant women. Petropolis and Queimados, RJ, Southeastern Brazil, 2007-2008.

Variable	Total
	n	%
Social class
C + B	862	66.4
E + D	436	33.6
Race/Skin color
White	440	33.9
Mixed race	557	42.9
Black	301	23.2
Marital status
Partner	957	73.7
No partner	341	26.3
Paid job
No	775	59.7
Yes	523	40.3
Prior history of perinatal death, low birth weight or prematurity*
No	635	87.2
Yes	93	12.8
Parity
Primipara	570	43.9
2 to 3	558	43.0
4 or more	170	13.1
Pregestational nutritional status
Low weight	96	8.9
Eutrophic	768	71.2
Overweight	214	19.9
Adequacy of gestational weight gain
Insufficient	358	32.5
Adequate	330	30.0
Excessive	412	37.5
Adequacy of prenatal care
More than adequate	508	39.2
Adequate	436	33.7
Inadequate	351	27.1
Gestational hypertensive
No	1,051	81.0
Yes	246	19.0
Gestational diabetes mellitus
No	1,266	97.5
Yes	32	2.5
Smoking in pregnancy
No	1,141	88.0
Yes	155	12.0
Delivery type
Vaginal	723	55.7
Cesarian section	575	44.3
	Mean	SD
Age (in years)	24.7	6.1
Years of education	7.8	2.9
Birth weight (in grams)	3.25	444.8

Data do not include primiparas.

Considering the adequacy of number of prenatal visits for gestational age (Kotelchuck index), more than 70.0% of recent mothers had adequate or more than adequate prenatal care. Of the interviewed women, smoking was reported by 12.0% of them (Table 1); 19.0% were diagnosed with gestational arterial hypertension and 2.5% with diabetes.

It was observed that 28.8% of women started pregnancy under an inadequate nutritional status and, of these, 20.0% were overweight. The average of weight gain in pregnancy was 13.3 kg, but less than 1/3 of women had appropriate weight gain, and 37.5% had excessive gain. There was a predominance of vaginal birth (55.7%) and the average birth weight of newborns was 3,253 g (Table 1).

Initially, we identified seven factors with eigenvalues higher than 1.0, which explained the food consumption variance of 51.3% (data not presented in the tables). Based on the scree plot, eigenvalues and considering interpretability of patterns, four factors should be retained, which, altogether, explained 36.4% of the consumption variability (Table 2).

Table 2

Rotated factorial matrix, factor loading, variance and Cronbach’s alpha for the four dietary patterns identified among pregnant women from the city of Petropolis and Queimados, RJ, Southeastern Brazil, 2007-2008.

Food group	Factor loading
	Prudent	Traditional	Western	Snack
Milk	0.49
Yogurt	0.62
Cheese	0.59
Cracker	0.48
Poultry/Beef/Fish/Liver	0.42
Fruit or fresh-fruit juice	0.56
Beans		0.51
Rice		0.61
Sugar		0.64
Butter/Margarine		0.68
Bread		0.58
Vegetables		0.36
Potato/Cassava/Yam			0.60
Macaroni			0.69
Flour/Farofa/Grits			0.55
Soft drinks/Cool drinks			0.45
Pork/Sausages/Egg			0.44
Pizza/Burger/Deep fried pastries			0.37
Chocolate				0.61
Chocolate drink mix				0.47
Sandwich cookie				0.68
Salty snacks				0.65
Eigenvalues	3.28	1.94	1.53	1.26
% of variance explained	14.94	8.80	6.94	5.74
% of accumulated variance explained	14.94	23.74	30.68	36.42
Cronbach’s alpha	0.50	0.52	0.33	0.41

World Health Organization. The global burden of disease: 2004 update. Geneva; 2008 [cited 2015 Apr 17]. Available from: http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/2004_report_update/en/

The four patterns of consumption were named and composed as follows: (1) prudent pattern (milk, yogurt, cheese, fruit and natural juice, cracker and chicken/beef/fish/liver), which explained 14.9% of the consumption; (2) traditional pattern (beans, rice, vegetables, bread, butter/margarine, and sugar), which explained 8.8% of the variation in consumption; (3) Western pattern (pizza/hamburger/deep fried pastries, potato/cassava/yams, soft drinks/cool drinks, flour/farofa/grits, and pork/sausages/egg, which accounts for 6.9% of the variance; and (4) snack pattern (sandwich cookies, salty snacks, chocolate, and chocolate drink mix), which explains 5.7% of the variance (Table 2).

All food groups were associated to one of the four patterns identified and only one food item was excluded from the analysis (coffee/black tea or mate tea) for having very low commonality and not adjusting in any of the patterns established.

In bivariate analysis, considering the statistical significance lower than 20.0%, the prudent pattern was associated positively with economic class B or C, paid work, age, education level, more than adequate prenatal and excessive weight gain in pregnancy, and was inversely associated with smoking in pregnancy. The pregnant women classified in traditional or Western pattern had some common features, such as: higher parity, smoking in pregnancy and lower pregestational obesity. The pregnant women classified in snack pattern were significantly younger, with less overweight and pregestational obesity, and more inadequate prenatal (Table 3).

Table 3

Estimation of bivariate linear regression parameters between dietary pattern and maternal variables in cohort of pregnant women. Petropolis and Queimados, RJ, Southeastern Brazil, 2007-2008.

Variável	Prudent pattern		Traditional pattern		Western pattern		Snack pattern
	β	p	β	p	β	p	β	p
Social class
E + D	0.000		0.000		0.000		0.000
C + B	0.309	< 0.001	-0.089	0.108	-0.171	0.002	0.084	0.177
Per capita household income
≤ 1/2 MW	-0.499	< 0.001	0.047	0.544	0.313	< 0.001	0.074	0.312
> 1/2 and > ≤ 1 MW	-0.156	0.005	0.134	0.095	0.175	0.027	0.181	0.018
> 1 MW	0.000		0.000		0.000		0.000
Race
White	0.000		0.000		0.000		0.000
Mixed race	0.010	0.846	-0.035	0.507	0.049	0.355	-0.011	0.83
Black	-0.126	0.039	-0.007	0.914	0.133	0.031	0.024	0.681
Age (years)	0.012	0.006	-0.006	0.143	-0.004	0.343	-0.047	< 0.001
Education level (years)	0.042	< 0.001	-0.003	0.723	-0.045	< 0.001	0.005	0.574
Marital status
Partner	0.000		0.000		0.000		0.000
No partner	-0.143	0.015	-0.008	0.891	0.025	0.676	0.191	0.001
Paid job
No	0.000		0.000		0.000		0.000
Yes	0.189	< 0.001	-0.016	0.758	-0.084	0.115	-0.157	0.002
Parity
Primipara	0.065	0.218	0.031	0.561	-0.080	0.128	-0.263	< 0.001
2 to 3	0.000		0.000		0.000		0.000
4 or more	-0.199	0.008	0.093	0.218	0.314	< 0.001	0.302	< 0.001
Pregestational nutritional status
Low weight	-0.005	0.960	0.037	0.713	-0.028	0.774	0.118	0.206
Eutrophic	0.000		0.000		0.000		0.000
Overweight	-0.123	0.092	-0.047	0.516	-0.062	0.394	-0.207	0.020
Obese	-0.082	0.404	-0.217	0.027	-0.227	0.019	-0.305	0.000
Gestational weight gain (kg)
Insufficient	-0.041	0.564	-0.026	0.722	0.000	0.996	-0.121	0.071
Adequate	0.000		0.000		0.000		0.000
Excess	0.094	0.177	0.067	0.342	0.046	0.509	-0.108	0.103
Adequacy of prenatal care
More than adequate	0.260	< 0.001	0.108	0.043	-0.194	< 0.001	-0.086	0.093
Adequate	0.000		0.000		0.000		0.000
Inadequate	-0.270	< 0.001	-0.060	0.309	0.161	0.007	0.074	0.192
Gestational hypertension
No	0.000		0.000		0.000		0.000
Yes	-0.075	0.250	0.007	0.912	0.043	0.509	-0.073	0.247
Gestational diabetes mellitus
No	0.000		0.000		0.000		0.000
Yes	0.026	0.872	-0.547	< 0.001	-0.121	0.464	-0.248	0.116
Prior history of perinatal death, LBW or PMT
No	0.000		0.000		0.000		0.000
Yes	-0.029	0.255	-0.051	0.047	0.034	0.184	-0.053	0.038
Smoking
No	0.000		0.000		0.000		0.000
Yes	-0.176	0.029	0.226	0.005	0.245	0.002	0.052	0.503
Delivery type
Vaginal	0.000		0.000		0.000		0.000
Cesarian section	0.041	0.120	-0.082	0.02	-0.028	0.276	-0.060	0.022

β: linear regression coefficient; LBW: low birth weight; MW: minimum wage; PMT: prematurity

Dietary pattern as dependent variable and other independent variables.

In relation to birth weight, we observed positive association for the following variables: social class B or C, maternal age, education level, pregestational overweight or obesity, excessive gestational weighted gain, and cesarean delivery. In contrast, not living with a partner, being primipara, starting prenatal care with low weight, having inadequate weight gain, receiving inadequate prenatal care, and smoking during pregnancy were negatively associated with birth weight (Table 4).

Table 4

Estimation of bivariate linear regression parameters* between birth weight and maternal variables in cohort of pregnant women. Petropolis and Queimados, RJ, Southeastern Brazil, 2007-2008.

Variable	β	p
Social class
E + D	0.00	–
C + B	70.93	0.007
Per capita household income	0.17	0.005*
Race
White	0.00	–
Mixed race	-31.61	0.281
Black	-14.44	0.563
Age (years)	5.00	0.014
Education level (years)	9.92	0.021
Marital status
Partner	0.00	–
No partner	-76.48	0.006
Paid job
No	0.00	–
Yes	4.22	0.867
Parity
Primipara	-58.76	0.018
2 to 3	0.00	–
4 or more	-11.34	0.758
Pregestational nutritional status
Low weight	-46.93	0.318
Eutrophic	0.00
Overweight	122.40	< 0.001
Obese	221.34	< 0.001
Adequacy of gestational weight gain
Insufficient	-77.41	< 0.001
Adequate	0.00
Excess	144.29	0.017
Adequacy of prenatal care
More than adequate	71.49	0.005
Adequate	0.00	–
Inadequate	-51.64	0.063
Gestational hypertension
No	0.00	–
Yes	36.08	0.253
Gestational diabetes mellitus
No	0.00	–
Yes	47.23	0.559
Prior history of perinatal death, LBW or PMT
No	0.00	–
Yes	-67.52	0.159
Smoking
No	0.00	–
Yes	-133.71	< 0.001
Delivery type
Vaginal	0.00	–
Cesarian section	149.76	< 0.001
Baby’s sex
Male	0.00	–
Female	-111.39	< 0.001

β: linear regression coefficient; LBW: low birth weight; PMT: prematurity

Birth weight as dependent variable and other independent variables.

The variables that had association with significance level of 20.0% with birth weight and dietary patterns, and which were adjusted in the final model, in addition to other dietary patterns, were: economic class, age, education level of the mother, marital status, parity, pregestational nutritional status, adequacy of prenatal care, perinatal death history, low birth weight or prematurity, smoking during pregnancy and delivery type (Tables 3 and 4).

In the multivariate analysis, we observed positive association between snack pattern and birth weight, after adjustment according to maternal age, education level of the mother, marital status, social class, parity, pregestational BMI, adequacy of prenatal care, previous history of low birth weight/prematurity, smoking during pregnancy, newborn sex and type of delivery (data not shown). This association was observed after the inclusion of maternal age in the model, and not in the crude analysis, which showed the presence of negative confusion. It was observed that the distribution of the average factor score of the snack pattern also differed according to age group (0.44 in women between 10 and 19 years old and -0.13 in women 20 or more years of age) (data not presented in tables). These findings explain the attenuation of the effect observed in the crude analysis. Thus, the final model was stratified by maternal age (10 to 19 years; 20 years or more).

The multivariate linear regression analysis adjusted for confounding factors showed a positive association between the snack pattern and birth weight among pregnant adolescents (Table 5).

Table 5

Final multivariate model between birth weight and dietary pattern in cohort of pregnant women. Petropolis and Queimados, RJ, Southeastern Brazil, 2007-2008.

Dietary pattern	Crude model		Adjusted model* and stratified by age
			10 to 19 years		20 or more
	β	p	β	p	β	p
Prudent	26.50	0.039	55.35	0.130	12.57	0.455
Traditional	-9.23	0.462	11.45	0.723	19.90	0.241
Western	-15.12	0.214	15.88	0.623	10.17	0.554
Snack	17.76	0.168	56.64	0.040	6.57	0.749

Multivariate model adjusted for age and maternal education level, marital status, social class, parity, pregestational body mass index, prenatal adequacy, smoking during pregnancy, delivery type, and dietary patterns.

DISCUSSION

The results of this study show that, in general, pregnant women who had prenatal care at the selected health units (SUS) of Queimados and Petropolis were young and from low socioeconomic class, features similar to other studies with pregnant women and recent mothers who used the services of SUS basic unities. ,

Regarding anthropometric assessment of these women, although 64.9% of them were in an adequate nutritional status at the beginning of pregnancy, the prevalence of overweight was high (26.9%). This result is similar to that found in the study of Nucci et al (2001) who, following up 5,564 pregnant women in six Brazilian cities, found prevalence of 24.7% for overweight and obesity.

The average weight gain in pregnancy (13.3 kg) is similar to that found by Lacerda et al (2007) among pregnant women living in Rio de Janeiro, in 2001 (13.4 kg). The results for gestational weight gain – 37.4% with excessive gain and 30.0% with adequate weight gain according to BMI – are in line with those found in other studies. ,

The information on birth weight show that, in this study, the average weight (3,253 g) was a little bit higher (3,142 g) to the one found in another location. This average of birth weight can be explained by excluding premature newborns from the sample studied. Thus, the average birth weight found in this study does not reach the range between 3,400 and 3,500 g, expected values of birth weight under optimum conditions of fetal growth.

The factor analysis allowed identifying four dietary patterns that have food in common with dietary patterns identified by other researches.

The prudent pattern, also called “healthy” in other studies with pregnant women, has fruit, fresh-fruit juice, vegetables, fish, and poultry. , ,

The traditional pattern – beans, rice, vegetables, bread and butter/margarine – represents foods that are part of the Country’s eating habits and are similar to the traditional pattern found in studies that used the same analysis procedures for the extraction of dietary patterns. ,

The Western pattern is composed by foods with high-energy density, low nutritional value (low amount or free from micronutrients) and low financial cost, in addition to containing foods with a high proportion of carbohydrates (macaroni, potato/yam/cassava, flour/farofa/grits, soft drinks/cool drinks). This pattern also includes source of proteins such as pork, egg, sausages – the latter with low nutritional quality, as it contains large amounts of saturated fat, cholesterol and sodium. Fast foods (pizza/hamburger/deep fried pastries) are also present in this pattern and have low nutritional value and high energy density.

The snack pattern (sandwich cookies, salty snacks, chocolate, and chocolate drink mix) is also composed of foods of low nutritional value and with high-energy density. In the study conducted by Northstone et al, we found a dietary pattern called “confectionery” (chocolate, sweets, biscuits, and cakes) that has items in common to the snack pattern.

The variables selected as confusion factors in the final statistical model have a theoretical rationale. Birth weight is an important health indicator and indirectly reflects the living conditions of populations. Thus, better socioeconomic situations as higher education level of mothers, better social class and greater access to health services during pregnancy are commonly associated with healthy food consumption, as well as with an appropriate birth weight. , , , The family structure is also an important factor capable of affecting maternal food consumption and birth weight. Women living with a partner and having lower parity tend to have access to a better quality diet and giving birth to babies with higher weight. , , , Early or advanced maternal age, as well as smoking, have been indicated as risk factors for deviations in birth weight. At the same time, literature shows that pregnant adolescents, smokers and who consume alcohol during pregnancy have a worse dietary pattern. , , The type of birth also influences birth weight, because in many cases pregnancy is surgically interrupted before the onset of labor, reducing the time of intrauterine growth and weight gain. In addition, cesarian section is more frequent among women with gestational intercurrences like diabetes, hypertension, anemia, and other complications. Many of these diseases area result of the inadequate food consumption of these women. Finally, the maternal BMI also directly influences maternal food consumption and birth weight. ,

The analysis of the relationship between food consumption and birth weight showed that, for pregnant adolescents, the greater the adherence to the snack pattern, the greater the baby’s birth weight. This association was probably observed only among younger pregnant women because they are the biggest consumers of this pattern, since they presented mean positive factor score, whereas this mean was negative among women with 20 years of age or over.

The snack pattern consists of foods with high concentrations of simple carbohydrates, lipids and low amounts of protein and micronutrients. This combination of nutrients gives these foods high-energy density, favoring gestational weight gain.

A diet with a lot of energy is associated with higher gestational weight gain which, in its turn, is directly related to the baby’s birth weight. This happens because the higher weight gain during pregnancy increases availability and transfer of amino acids, glucose, free fatty acids and triglycerides from the mother to the foetus by increasing its growth and development. According to IOM (2009), for every increase of 1 kg in GPG, there is an increase of 16.7 to 22.6 g in the birth weight.

Uusitalo et al (2009) assessed the association between dietary patterns and gestational weight gain, identifying seven patterns, of which two were associated to gestational weight gain: fast food and alcohol and fat patterns. The authors concluded that women who belonged to the highest quartile of fast food consumption gained, on average, 1.3 kg more than the lowest quartile of this pattern. On the other hand, women in the highest quartile of alcohol and fat consumption gained on average 0.7 kg less than those from the lowest quartile of consumption of this pattern.

Some methodological limitations of this study should be mentioned. Among them, the small number of foods listed in the FFQ and the lack of standardized portions for all items. In addition, the FFQ used was not tested regarding accuracy of food estimation, but only in relation to nutrients. Despite these limitations, the results obtained by the questionnaire are consistent with other studies, as the one performed by Barros et al, which used similar questionnaire to assess gestational food consumption of 1,228 adolescents and also found results consistent with the literature.

Another important factor related to subjectivity, which involves factor analysis, is the specificity of results obtained with this technique for the population investigated, making difficult the comparison between studies. Moreover, although most women included in our study live in poverty, the factors related to socioeconomic characteristics and lifestyle had relation to eating habits.

There is consensus in the literature that the evaluation of maternal food consumption during pregnancy is important, and studies that address this subject are still scarce. We have not found studies conducted in Brazil on the effect of maternal dietary pattern on the baby’s birth weight. Thus, this study sought to contribute to determine dietary patterns during pregnancy. The epidemiological importance of these results, based on the cohort study in two Brazilian cities, lies in the provision of subsidies for the rationality of most appropriate nutritional intervention strategies for pregnant women.

INTRODUÇÃO

O peso ao nascer é importante indicador da sobrevivência infantil e reflete o risco de morte e agravos à saúde durante o primeiro ano de vida. Diversos fatores associam-se às variações no peso ao nascer, destacando-se o consumo alimentar materno. É essencial que a alimentação da gestante contenha energia e nutrientes suficientes para manter a saúde materna e permitir o crescimento e desenvolvimento fetal adequados. , Avaliar o consumo alimentar, entretanto, é um desafio devido à complexidade da dieta humana, instigando pesquisadores a refinar os métodos de avaliação do consumo alimentar.

Historicamente, a maior parte dos estudos epidemiológicos tinha como foco principal avaliar a associação entre consumo de nutrientes e desenvolvimento de doenças. Contudo, essa avaliação é considerado reducionista, pois desconsidera a complexa interação entre nutrientes e alimentos. Isto ocorre porque indivíduos não ingerem isoladamente nutrientes e sim refeições compostas por grande variedade de alimentos que interagem entre si.

Abordar o consumo alimentar através da identificação de padrões alimentares vem sendo descrito como método que mais se aproxima do complexo ato de se alimentar, visto que considera as diferentes combinações e composições das refeições. Além disso, o estudo de padrões alimentares permite a formulação de recomendações dietéticas baseadas em alimentos.

Entretanto, poucos estudos têm avaliado o padrão de consumo alimentar entre as gestantes, particularmente suas repercussões sobre o feto. ,

Este estudo objetivou analisar se padrões de consumo alimentar durante o terceiro trimestre gestacional estão associados ao peso ao nascer.

MÉTODOS

Este estudo faz parte do projeto “Capital Social e Fatores Psicossociais associados à Prematuridade e ao Baixo Peso ao Nascer”, realizado nos municípios de Petrópolis e Queimados, RJ, entre dezembro de 2007 e agosto de 2008. Trata-se de uma coorte prospectiva com quatro ondas de seguimento: gestação, puerpério, três e seis meses pós-parto. Foram analisados dados da primeira (gestação) e da segunda etapa (pós-parto) de seguimento.

Foram convidadas a participar da coorte todas as gestantes com até 22 semanas de idade gestacional, atendidas nos serviços de pré-natal de 11 unidades de saúde da rede municipal do Sistema Único de Saúde (SUS), sendo oito em Queimados e três em Petrópolis, RJ, as quais detinham 90,0% da cobertura do cuidado pré-natal do SUS.

Para cálculo do tamanho amostral da coorte, considerou-se prevalência de 10,0% de nascimentos prematuros e com baixo peso, nível de significância de 5% e poder de 90,0%, para detectar diferenças de pelo menos 5,0%. Após ajustes para populações finitas e acréscimo de 20,0% para possíveis perdas durante o acompanhamento das gestantes, o tamanho amostral foi definido em 940 gestantes em Petrópolis e 840 em Queimados.

Devido a nascimentos prematuros (n = 167), perda de seguimento (n = 104), recusas (n = 71), abortos (n = 62), falta de informação do peso ao nascer (n = 31) e presença de gestação gemelar (n = 17), a amostra do presente estudo foi composta por 1.298 mulheres.

O consumo alimentar foi avaliado por meio de questionário de frequência de consumo alimentar (QFA) semiquantitativo, referente ao último trimestre gestacional, composto por 29 itens alimentares e obtido por simplificação do QFA de 80 itens, validado por Sichieri e Everhart. Para esta simplificação, foi feita análise secundária do banco de dados empregado na construção do QFA original, utilizando-se regressão stepwise que explicasse 95,0% da variância para os seguintes nutrientes: energia, carboidrato, lipídeos, ácidos graxos saturados, monoinsaturados e polinsaturados, colesterol, cálcio e vitamina C.

A informação sobre o peso ao nascer foi extraída dos prontuários médicos. Quando não estava disponível, foram utilizados os dados da caderneta da criança ou da declaração de nascido vivo.

Foram avaliadas as seguintes variáveis de exposição: (i) sociodemográficas: idade das gestantes em anos, estado marital (vive com companheiro; não vive com companheiro), cor de pele autorreferida (branca; preta; parda), escolaridade em anos de estudo, trabalho fora de casa (não; sim), classe econômica (B ou C; D ou E); (ii) tabagismo (não; sim); (iii) doenças crônicas autorreferidas: hipertensão arterial (não; sim), diabetes mellitus (não; sim); (iv) antecedentes obstétricos: paridade (primípara; 2-3 filhos; 4 ou mais filhos), história anterior de óbito perinatal, baixo peso ao nascer ou prematuridade; (v) estado nutricional materno (IMC pré-gestacional e ganho de peso gestacional) e (vi) adequação do pré-natal. A história obstétrica e intercorrências na gestação, como diabetes e hipertensão arterial, foram referidas pela mulher na entrevista na maternidade após o parto, por meio da pergunta: “Você teve algum desses problemas de saúde na gravidez?” Pressão alta ou eclâmpsia (sim; não); Diabetes gestacional (sim; não).

A classificação socioeconômica seguiu critério adotado pela Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa, baseado nos bens da família e no grau de instrução do seu respectivo chefe, constituindo-se escore final que define os grupos socioeconômicos A (o mais alto), B, C, D e E (o mais baixo). As classes socioeconômicas foram agregadas para análise multivariada em B ou C e D ou E, não tendo nenhuma mulher classificada na categoria A. Para avaliação da adequação do pré-natal foi utilizado o índice de Kotelchuck, que se baseia na idade gestacional no início do pré-natal e no percentual de adequação do número de consultas. Essas duas dimensões foram agrupadas em três categorias: pré-natal mais que adequado; adequado; e parcialmente inadequado e inadequado.

O dado de peso pré-gestacional foi obtido do cartão da gestante até a 13ª semana gestacional ou, quando indisponível, considerou-se o peso pré-gestacional autorrelatado. Esse peso foi utilizado para calcular o índice de massa corporal (IMC) prévio à gestação, permitindo classificar o estado nutricional da gestante em quatro categorias: baixo peso (IMC pré-gestacional < 18,5 kg/m ), peso adequado (IMC pré-gestacional entre 18,5 e 24,9 kg/m2), sobrepeso (IMC pré-gestacional entre 25 e 29,9 kg/m2) e obesidade (IMC pré-gestacional ≥ 30 kg/m2).26 A partir dessas informações, foram determinadas as faixas de adequação de peso para cada gestante, equivalente a ganho ponderal gestacional total de: 12,5 a 18 kg para mulheres com baixo peso pré-gestacional; 11,5 a 16 kg para mulheres eutróficas; 7 a 9 kg para mulheres com sobrepeso; e 7 kg para mulheres obesas. O peso ao final da gestação foi referido pela mulher durante a entrevista pós-parto. Para o cálculo do ganho de peso gestacional total, subtraiu-se o peso pré-gestacional do peso ao final da gestação.

Para a identificação dos padrões alimentares, os 29 itens listados no QFA foram agrupados em 20 grupos alimentares com base em suas características nutricionais e frequência de consumo.

Análise fatorial exploratória foi utilizada para derivar padrões alimentares baseados na porção diária de consumo de cada grupo alimentar. Uma matriz de correlação foi construída para verificar se as variáveis estavam correlacionadas e se o modelo fatorial era apropriado para os dados. Para isso, utilizou-se o teste de esfericidade de Bartlett (TEB) e a medida de adequação da amostra de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO).

A extração dos fatores foi feita pela análise de componentes principais (ACP), ortogonalmente transformados, utilizando-se a rotação Varimax para obtenção de uma estrutura com independência dos fatores, facilitando a interpretação.

A definição dos fatores a serem retidos baseou-se no scree plot (gráfico que apresenta os autovalores em relação ao número de fatores em sua ordem de extração), no percentual da variância explicada pelos fatores e no conhecimento dos pesquisadores (considerações sobre interpretabilidade e simplicidade dos padrões). Realizou-se então nova análise fatorial fixando-se o número de fatores a serem extraídos.

Foram mantidos, nos fatores (padrões), os itens com carga fatorial superior a 0,30 e consideradas aceitáveis comunalidades mínimas de 0,25. A consistência interna de cada fator extraído foi verificada por meio do alpha de Cronbach. Posteriormente, os padrões foram nomeados com base na interpretação dos dados.

A associação entre padrões alimentares e peso ao nascer foi avaliada por modelo de regressão linear multivariado. Inicialmente, foi feita a análise de regressão linear bivariada entre todas as variáveis de exposição e o peso ao nascer, além de análise de regressão linear bivariada entre todas as covariáveis do estudo e os padrões alimentares com o intuito de detectar os possíveis fatores de confusão. Foi realizada análise distinta para cada padrão alimentar. Todas as covariáveis com p < 0,20 em ambas as análises foram consideradas potenciais candidatas para comporem o modelo final. O modelo final também foi mutuamente ajustado pelos demais padrões alimentares, dado que, nesse tipo de análise, os indivíduos participam de mais de um padrão e estes são não correlacionados, devido ao método de rotação empregado.

O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Escola Nacional de Saúde Pública (ENSP/Fiocruz – CAAE 0156.0.031.000-06), estando de acordo com os princípios éticos contidos na Resolução 196/96, do Conselho Nacional de Saúde (CNS, 1996).

As análises estatísticas foram realizadas no programa estatístico Statistical Package for Social Sciences (SPSS) forWindows, versão 16.0.

RESULTADOS

A idade média das mulheres entrevistadas foi 24,7 anos, a média de anos de estudo foi inferior a oito. A maioria das mulheres estava sem trabalho remunerado (59,7%), e pertencia às classes econômicas B ou C (66,4%). A maioria já possuía mais de um filho e 12,8% apresentava história anterior de recém-nascido com baixo peso ao nascer, prematuridade ou óbito perinatal (Tabela 1).

Tabela 1

Características sociodemográficas, antecedentes obstétricos, características da gestação e parto e do recém-nascido em coorte de gestantes. Petrópolis e Queimados, RJ, 2007-2008.

Variável	Total
	n	%
Classe social
C + B	862	66,4
E + D	436	33,6
Raça/Cor da pele
Branca	440	33,9
Parda	557	42,9
Preta	301	23,2
Situação conjugal
Vive com companheiro	957	73,7
Não vive com companheiro	341	26,3
Trabalho remunerado
Não	775	59,7
Sim	523	40,3
História anterior de óbito perinatal, baixo peso ao nascer ou prematuridade*
Não	635	87,2
Sim	93	12,8
Paridade
Primípara	570	43,9
2 a 3	558	43,0
4 ou mais	170	13,1
Estado nutricional pré-gestacional
Baixo peso	96	8,9
Eutrófica	768	71,2
Sobrepeso	214	19,9
Adequação do ganho de peso gestacional
Insuficiente	358	32,5
Adequado	330	30,0
Excessivo	412	37,5
Adequação do pré-natal
Mais que adequado	508	39,2
Adequado	436	33,7
Inadequado	351	27,1
Doença hipertensiva gestacional
Não	1.051	81,0
Sim	246	19,0
Diabetes mellitus gestacional
Não	1.266	97,5
Sim	32	2,5
Fumo na gestação
Não	1.141	88,0
Sim	155	12,0
Tipo de parto
Vaginal	723	55,7
Cesariana	575	44,3
	Média	DP
Idade (em anos)	24,7	6,1
Anos de escolaridade	7,8	2,9
Peso ao nascer (em gramas)	3,25	444,8

Dados excluindo as primíparas.

Considerando-se a adequação do número de consultas de pré-natal para a idade gestacional (índice de Kotelchuck), mais de 70,0% das puérperas teve pré-natal adequado ou mais que adequado. Das entrevistadas, tabagismo foi relatado por 12,0% das mulheres (Tabela 1); 19,0% apresentaram diagnóstico de hipertensão arterial gestacional e 2,5%, de diabetes.

Observou-se que 28,8% das mulheres iniciaram a gestação com estado nutricional inadequado e, destas, 20,0% apresentavam sobrepeso. A média de ganho de peso na gestação foi de 13,3 kg, porém menos de 1/3 das mulheres apresentou ganho de peso considerado adequado e 37,5% apresentou ganho excessivo. Houve predomínio do parto vaginal (55,7%) e o peso médio ao nascer do recém-nascido foi 3.253 g (Tabela 1).

Foram identificados, inicialmente, sete fatores com autovalores maiores que 1,0 e que explicavam 51,3% da variância do consumo alimentar (dados não apresentados em tabela). Com base no scree plot, nos autovalores e considerando a interpretabilidade dos padrões, deveriam ser retidos quatro fatores que, juntos, explicavam 36,4% da variabilidade de consumo (Tabela 2).

Tabela 2

Matriz fatorial rotada, cargas fatoriais, variância e alpha de Cronbach para os quatro padrões alimentares identificados entre gestantes do município de Petrópolis e Queimados, RJ, 2007-2008.

Grupo alimentar	Carga fatorial
	Prudente	Tradicional	Ocidental	Lanche
Leite	0,49
Iogurte	0,62
Queijo	0,59
Biscoito sem recheio	0,48
Carne de frango/Boi/Peixe/Fígado	0,42
Fruta ou suco natural	0,56
Feijão		0,51
Arroz		0,61
Açúcar		0,64
Manteiga/Margarina		0,68
Pão		0,58
Vegetais		0,36
Batata/Aipim/Inhame			0,60
Macarrão			0,69
Farinha/Farofa/Angu			0,55
Refrigerante/Refresco			0,45
Carne de porco/Salsicha/Linguiça/Ovo			0,44
Pizza/Hambúrguer/Pastel			0,37
Chocolate				0,61
Achocolatado				0,47
Biscoito recheado				0,68
Biscoito tipo salgadinho				0,65
Autovalores	3,28	1,94	1,53	1,26
% da variância explicada	14,94	8,80	6,94	5,74
% da variância acumulada explicada	14,94	23,74	30,68	36,42
Alpha de Cronbach	0,50	0,52	0,33	0,41

World Health Organization. The global burden of disease: 2004 update. Geneva; 2008 [citado 2015 abr 17]. Disponível em: http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/2004_report_update/en/

Os quatro padrões de consumo foram denominados e compostos da seguinte forma: (1) padrão prudente, composto por leite, iogurte, queijo, frutas e suco natural, biscoito sem recheio e carne de frango/boi/peixe/fígado, que explicava 14,9% do consumo; (2) padrão tradicional, composto por feijão, arroz, vegetais, pães, manteiga/margarina e açúcar, que respondeu por 8,8% da variação do consumo; (3) padrão ocidental, composto por pizza/hambúrguer/pastel, batata/aipim/inhame, refrigerante/refresco, macarrão, farinha/farofa/angu, carne de porco/salsicha/linguiça/ovo, responsável por 6,9% da explicação da variância; e (4) padrão lanche, composto por biscoito recheado, biscoitos tipo salgadinho, chocolate e achocolatado, explicando 5,7% da variância (Tabela 2).

Todos os grupos alimentares se associaram a algum dos quatro padrões identificados e apenas um item alimentar foi excluído da análise (café/chá preto ou chá mate) por apresentar comunalidade muito baixa, não se enquadrando em nenhum dos padrões definidos.

Na análise bivariada, considerando-se a significância estatística menor que 20,0%, o padrão prudente associou-se positivamente com classe econômica B ou C, trabalho remunerado, idade, escolaridade, pré-natal mais que adequado e excesso de ganho de peso na gestação, e associou-se inversamente com o fumo na gestação. As gestantes classificadas no padrão tradicional ou ocidental apresentaram algumas características comuns, como: maior paridade, fumo na gestação e menor obesidade pré-gestacional. Gestantes classificadas no padrão alimentar lanche eram significativamente mais jovens, com menos sobrepeso e obesidade pré-gestacional e mais pré-natal inadequado (Tabela 3).

Tabela 3

Estimativa dos parâmetros da regressão linear bivariada* entre padrão alimentar e variáveis maternas em coorte de gestantes. Petrópolis e Queimados, RJ, 2007-2008.

Variável	Padrão prudente		Padrão tradicional		Padrão ocidental		Padrão lanche
	β	p	β	p	β	p	β	p
Classe social
E + D	0,000		0,000		0,000		0,000
C + B	0,309	< 0,001	-0,089	0,108	-0,171	0,002	0,084	0,177
Renda familiar per capita
≤ 1/2 SM	-0,499	< 0,001	0,047	0,544	0,313	< 0,001	0,074	0,312
> 1/2 e ≤ 1 SM	-0,156	0,005	0,134	0,095	0,175	0,027	0,181	0,018
> 1 SM	0,000		0,000		0,000		0,000
Raça
Branca	0,000		0,000		0,000		0,000
Parda	0,010	0,846	-0,035	0,507	0,049	0,355	-0,011	0,83
Preta	-0,126	0,039	-0,007	0,914	0,133	0,031	0,024	0,681
Idade (anos)	0,012	0,006	-0,006	0,143	-0,004	0,343	-0,047	< 0,001
Escolaridade (anos)	0,042	< 0,001	-0,003	0,723	-0,045	< 0,001	0,005	0,574
Situação conjugal
Vive com companheiro	0,000		0,000		0,000		0,000
Não vive com companheiro	-0,143	0,015	-0,008	0,891	0,025	0,676	0,191	0,001
Trabalho remunerado
Não	0,000		0,000		0,000		0,000
Sim	0,189	< 0,001	-0,016	0,758	-0,084	0,115	-0,157	0,002
Paridade
Primípara	0,065	0,218	0,031	0,561	-0,080	0,128	-0,263	< 0,001
2 a 3	0,000		0,000		0,000		0,000
4 ou mais	-0,199	0,008	0,093	0,218	0,314	< 0,001	0,302	< 0,001
Estado nutricional pré-gestacional
Baixo peso	-0,005	0,960	0,037	0,713	-0,028	0,774	0,118	0,206
Eutrófica	0,000		0,000		0,000		0,000
Sobrepeso	-0,123	0,092	-0,047	0,516	-0,062	0,394	-0,207	0,020
Obesa	-0,082	0,404	-0,217	0,027	-0,227	0,019	-0,305	0,000
Ganho de peso gestacional (kg)
Insuficiente	-0,041	0,564	-0,026	0,722	0,000	0,996	-0,121	0,071
Adequado	0,000		0,000		0,000		0,000
Excesso	0,094	0,177	0,067	0,342	0,046	0,509	-0,108	0,103
Adequação do pré-natal
Mais que adequado	0,260	< 0,001	0,108	0,043	-0,194	< 0,001	-0,086	0,093
Adequado	0,000		0,000		0,000		0,000
Inadequado	-0,270	< 0,001	-0,060	0,309	0,161	0,007	0,074	0,192
Doença hipertensiva na gestação
Não	0,000		0,000		0,000		0,000
Sim	-0,075	0,250	0,007	0,912	0,043	0,509	-0,073	0,247
Diabetes mellitus gestacional
Não	0,000		0,000		0,000		0,000
Sim	0,026	0,872	-0,547	< 0,001	-0,121	0,464	-0,248	0,116
História anterior de óbito perinatal, BPN ou PMT
Não	0,000		0,000		0,000		0,000
Sim	-0,029	0,255	-0,051	0,047	0,034	0,184	-0,053	0,038
Fumo
Não	0,000		0,000		0,000		0,000
Sim	-0,176	0,029	0,226	0,005	0,245	0,002	0,052	0,503
Tipo de parto
Vaginal	0,000		0,000		0,000		0,000
Cesariana	0,041	0,120	-0,082	0,02	-0,028	0,276	-0,060	0,022

β: coeficiente de regressão linear; BPN: baixo peso ao nascer; SM: salário mínimo; PMT: prematuridade

Padrão alimentar como variável dependente e as demais variáveis como variáveis independentes.

Em relação ao peso ao nascer, mostraram associação positiva as variáveis classe social B ou C, idade materna, escolaridade, sobrepeso ou obesidade pré-gestacional, ganho ponderal excessivo na gestação e parto cesáreo. Contrariamente, não ter companheiro, ser primípara, iniciar o pré-natal com baixo peso, apresentar ganho de peso insuficiente, fazer pré-natal inadequado e fumar durante a gestação associaram-se negativamente com o peso ao nascer (Tabela 4).

Tabela 4

Estimativa dos parâmetros da regressão linear bivariada* entre peso ao nascer e variáveis maternas em coorte de gestantes. Petrópolis e Queimados, RJ, 2007-2008.

Variável	β	p
Classe social
E + D	0,00	–
C + B	70,93	0,007
Renda familiar per capita	0,17	0,005
Raça
Branca	0,00	–
Parda	-31,61	0,281
Preta	-14,44	0,563
Idade (anos)	5,00	0,014
Escolaridade (anos)	9,92	0,021
Situação conjugal
Vive com companheiro	0,00	–
Não vive com companheiro	-76,48	0,006
Trabalho remunerado
Não	0,00	–
Sim	4,22	0,867
Paridade
Primípara	-58,76	0,018
2 a 3	0,00	–
4 ou mais	-11,34	0,758
Estado nutricional pré-gestacional
Baixo peso	-46,93	0,318
Eutrófica	0,00
Sobrepeso	122,40	< 0,001
Obesa	221,34	< 0,001
Ganho de peso gestacional
Insuficiente	-77,41	< 0,001
Adequado	0,00
Excesso	144,29	0,017
Adequação do pré-natal
Mais que adequado	71,49	0,005
Adequado	0,00	–
Inadequado	-51,64	0,063
Doença hipertensiva na gestação
Não	0,00	–
Sim	36,08	0,253
Diabetes mellitus gestacional
Não	0,00	–
Sim	47,23	0,559
História anterior de óbito perinatal, BPN ou PMT
Não	0,00	–
Sim	-67,52	0,159
Fumo
Não	0,00	–
Sim	-133,71	< 0,001
Tipo de parto
Vaginal	0,00	–
Cesariana	149,76	< 0,001
Sexo do bebê
Masculino	0,00	–
Feminino	-111,39	< 0,001

β: coeficiente de regressão linear; BPN: baixo peso ao nascer; PMT: prematuridade

Peso ao nascer como variável dependente e as demais variáveis como independentes.

As variáveis que apresentaram associação com significância de 20,0% tanto com o peso ao nascer quanto com os padrões alimentares e que entraram no ajuste do modelo final, além dos demais padrões alimentares, foram: classe econômica, idade, escolaridade materna, situação conjugal, paridade, estado nutricional pré-gestacional, adequação do pré-natal, histórico de óbito perinatal, baixo peso ao nascer ou prematuridade, fumo durante a gestação e tipo de parto (Tabelas 3 e 4).

Na análise multivariada, observou-se associação positiva entre consumo do padrão lanche e peso ao nascer, após ajuste por idade materna, escolaridade materna, situação conjugal, classe social, paridade, IMC pré-gestacional, adequação do pré-natal, história anterior de baixo peso/prematuridade, fumo durante a gestação, sexo do bebê e tipo de parto (dados não apresentados). Essa associação foi observada após a inclusão da idade materna no modelo, e não na análise bruta, o que mostra a presença de confusão negativa. Observou-se ainda que a distribuição da média do escore fatorial do padrão lanche também diferiu segundo faixa etária (0,44 nas mulheres entre 10-19 anos e -0,13 nas mulheres com 20 ou mais anos de idade) (dados não apresentados em tabela). Estes achados explicam a atenuação do efeito observada na análise bruta. Assim, o modelo final foi estratificado por idade materna (10 a 19 anos; 20 anos ou mais).

A análise de regressão linear multivariada ajustada para os fatores de confundimento mostrou associação positiva entre o padrão alimentar lanche e o peso ao nascer entre as gestantes adolescentes (Tabela 5).

Tabela 5

Modelo multivariado final entre peso ao nascer e padrão alimentar em coorte de gestantes. Petrópolis e Queimados, RJ, 2007-2008.

Padrão alimentar	Modelo bruto		Modelo ajustado* e estratificado por idade
			10 a 19 anos		20 ou mais anos
	β	p	β	p	β	p
Prudente	26,50	0,039	55,35	0,130	12,57	0,455
Tradicional	-9,23	0,462	11,45	0,723	19,90	0,241
Ocidentalizado	-15,12	0,214	15,88	0,623	10,17	0,554
Lanche	17,76	0,168	56,64	0,040	6,57	0,749

Modelo multivariado ajustado para idade e escolaridade materna, situação conjugal, classe social, paridade, índice de massa corporal pré-gestacional, adequação do pré-natal, fumo durante a gestação, tipo de parto e padrões alimentares.

DISCUSSÃO

Os resultados deste estudo mostram que, de forma geral, as gestantes atendidas nos serviços de pré-natal das unidades selecionadas dos municípios de Queimados e Petrópolis do Sistema Único de Saúde (SUS) eram jovens e de baixo nível socioeconômico, características semelhantes a de outros estudos realizados com gestantes e puérperas atendidas em unidades básicas do SUS. ,

Com relação à avaliação antropométrica das mulheres, apesar de 64,9% delas terem iniciado a gestação com estado nutricional adequado, a prevalência de excesso de peso foi alta (26,9%). Esse resultado é semelhante ao encontrado no estudo de Nucci et al (2001) que, acompanhando 5.564 gestantes em seis capitais brasileiras, encontraram prevalência de 24,7% de sobrepeso e obesidade.

A média de ganho de peso gestacional (13,3 kg) assemelha-se à encontrada por Lacerda et al (2007) entre gestantes residentes na cidade do Rio de Janeiro, no ano de 2001 (13,4 kg). Os resultados referentes ao ganho de peso gestacional – 37,4% com ganho excessivo e 30,0% com ganho adequado segundo o IMC – estão de acordo com aqueles encontrados em outros estudos. ,

As informações sobre o peso ao nascer mostram que, neste estudo, o peso médio (3.253 g) foi pouco superior (3.142 g) ao encontrado em outra localidade brasileira. Esta média de peso ao nascer mais elevada pode ser explicada pela exclusão de prematuros da amostra estudada. Ainda assim, o peso ao nascer médio encontrado neste estudo não atinge o intervalo de 3.400 a 3.500 g, valores esperados de peso ao nascer em condições ótimas de crescimento fetal.

A análise fatorial permitiu identificar quatro padrões alimentares, que possuem alimentos em comum com padrões alimentares identificados em outras pesquisas.

O padrão prudente, também designado em outros estudos com gestantes como “saudável”, caracteriza-se pela presença de frutas, suco natural, vegetais, peixes e aves. , ,

O padrão tradicional, contendo feijão, arroz, vegetais, pães e manteiga/margarina, representa os alimentos que fazem parte do hábito alimentar brasileiro e se assemelha ao padrão tradicional, encontrado em estudos que utilizaram os mesmos procedimentos de análise para extração de padrões alimentares. ,

O padrão ocidental é composto por alimentos com elevada densidade energética, baixo valor nutritivo (baixa quantidade ou isentos de micronutrientes) e de baixo custo financeiro, além de conter alimentos com elevada proporção de carboidrato (macarrão, batata/inhame/aipim, farinha/farofa/angu, refrigerante/refresco). Esse padrão também inclui alimentos fonte de proteínas, como carne de porco, ovo, linguiça e salsicha, sendo os dois últimos de baixa qualidade nutricional, pois contêm grande quantidade de gordura saturada, colesterol e sódio. Os alimentos fast foods (pizza/hambúrguer/pastel) também estão presentes nesse padrão e possuem baixo valor nutricional e elevada densidade energética.

O padrão lanche (biscoito recheado, biscoito tipo salgadinho, chocolate e achocolatado) também é composto por alimentos de baixo valor nutritivo e alta densidade energética. No estudo de Northstone et al, foi identificado o padrão alimentar denominado “confeitaria” (chocolate, doces, biscoitos e bolos) que possui alimentos em comum ao padrão lanche.

As variáveis selecionadas como fatores de confusão no modelo estatístico final apresentam um racional teórico. O peso ao nascer é um importante indicador de saúde, refletindo indiretamente as condições de vida das populações. Dessa forma, melhores situações socioeconômicas como maior nível de escolaridade materna, melhor classe social e maior acesso a serviços de saúde durante a gestação estão comumente associadas ao consumo alimentar saudável, bem como ao peso adequado ao nascer. , , , A estrutura familiar também é um fator importante capaz de afetar tanto o consumo alimentar materno quanto o peso ao nascer. Mulheres que vivem com o companheiro e com menor paridade tendem a ter acesso a uma alimentação de melhor qualidade e a dar à luz a bebês com maior peso ao nascer. , , , A idade materna precoce ou tardia bem como o tabagismo têm sido apontados como fatores de risco para desvios no peso ao nascer. Paralelamente, a literatura mostra que gestantes adolescentes, tabagistas e que consomem bebida alcoólica durante a gravidez têm pior padrão de consumo alimentar. , , O tipo de parto também influencia o peso ao nascer, pois em muitos casos a gestação é interrompida cirurgicamente antes do início do trabalho de parto, reduzindo o tempo de crescimento e ganho de peso intrauterino. Além disso, a cesariana é mais frequente entre as mulheres com intercorrências gestacionais como diabetes, hipertensão, anemia e outras complicações. Muitas dessas doenças são oriundas do consumo alimentar inadequado dessas mulheres. Por fim, o IMC materno também influencia diretamente tanto o consumo alimentar materno como o peso ao nascer. ,

A análise da relação entre padrões de consumo alimentar e peso ao nascer mostrou que, para as gestantes adolescentes, quanto maior a adesão ao padrão lanche, maior o peso ao nascer do bebê. Possivelmente, esta associação foi observada apenas entre as gestantes mais jovens por serem estas as maiores consumidoras deste padrão, uma vez que apresentaram escore fatorial médio positivo, enquanto que esta média foi negativa dentre as mulheres com 20 ou mais anos de idade.

O padrão alimentar lanche é composto por alimentos com altas concentrações de carboidrato simples, lipídeos e baixas quantidades de proteína e micronutrientes. Essa combinação de nutrientes confere a esses alimentos uma elevada densidade energética, favorecendo o ganho de peso gestacional.

Uma dieta com grande quantidade de energia está associada a um maior ganho de peso gestacional que, por sua vez, está diretamente relacionado com o peso ao nascer do bebê. Isso ocorre porque o maior ganho de peso durante a gestação aumenta a disponibilidade e transferência de aminoácidos, glicose, ácidos graxos livres e triglicerídeos dos compartimentos maternos para os compartimentos fetais, aumentando seu crescimento e desenvolvimento. Segundo o IOM (2009), para cada aumento de 1 kg no GPG há um incremento de 16,7 a 22,6 g no peso ao nascer.

Uusitalo et al (2009) avaliaram a associação entre padrões de consumo alimentar e ganho de peso gestacional, identificando sete padrões, dos quais dois associaram-se ao ganho de peso gestacional: padrão fast food e padrão álcool e gordura. Os autores concluíram que as mulheres que pertenciam ao maior quartil de consumo do padrão fast food ganhavam em média 1,3 kg a mais do que as que pertenciam ao menor quartil deste padrão. Por outro lado, mulheres que pertenciam ao quartil de consumo mais elevado do padrão álcool e gordura ganhavam em média 0,7 kg a menos do que as que pertenciam ao menor quartil de consumo deste padrão.

Algumas limitações metodológicas deste estudo devem ser mencionadas. Dentre elas, o pequeno número de alimentos do QFA e a falta de porções padronizadas para todos os alimentos. Além disso, o QFA utilizado não foi testado quanto à acurácia na estimativa de alimentos, mas apenas de nutrientes. A despeito dessas limitações, os resultados obtidos pelo questionário são coerentes com o de outros estudos, como o realizado por Barros et al, que utilizaram questionário semelhante para avaliar o consumo alimentar gestacional de 1.228 adolescentes e também encontraram resultados coerentes com a literatura.

Outro fator importante que se relaciona à subjetividade, envolvendo a análise fatorial, é a especificidade dos resultados obtidos através desta técnica para a população investigada, dificultando a comparação entre os estudos. Além disso, apesar de as mulheres incluídas neste estudo viverem, majoritariamente, em situação de pobreza, os fatores referentes às características socioeconômicas e de estilo de vida apresentaram relação com hábitos alimentares.

Existe consenso na literatura de que a avaliação do consumo alimentar durante a gestação é importante e os estudos que abordam este tema ainda são escassos. Não foram encontrados estudos nacionais que avaliassem o efeito da alimentação materna sobre o peso ao nascer. Assim, esta pesquisa procurou contribuir com a determinação de padrões alimentares durante a gestação. A importância epidemiológica destes resultados, com base no estudo de coorte em dois municípios brasileiros, reside no fornecimento de subsídios para a racionalidade de estratégias nutricionais de intervenção mais apropriadas para gestantes.