Hierarchical approach to determining risk factors for pneumonia in children

INTRODUÇÃO: As doenças respiratórias, em especial as pneumonias, têm importante papel para a morbidade e mortalidade em crianças, tanto no mundo como no Brasil. OBJETIVO: Identificar fatores de risco para internação de crianças por pneumonia utilizando-se de uma abordagem logística hierarquizada. MÉTODOS: Trata-se de um estudo caso-controle de base hospitalar, realizado entre maio e dezembro de 2001, no Hospital Universitário de Taubaté, SP. Os casos foram as crianças internadas com diagnóstico de pneumonia e os controles foram crianças internadas com outras doenças que não as do aparelho respiratório e as atendidas no ambulatório de pediatria. Utilizou-se da análise hierarquizada sendo que as variáveis foram agrupadas em 4 níveis; o primeiro continha variáveis sócio-econômicas; o segundo nível continha as variáveis reprodutivas maternas e gestacionais; o terceiro nível continha as variáveis ambientais; o último nível era o das variáveis nutricionais. Utilizou-se da regressão logística hierarquizada e após a análise univariada, as variáveis com p<0,20 foram introduzidas no modelo, em cada nível, e permaneciam as que mantinham p<0,10. Utilizou-se do programa SPSS v.10 para a compilação e análise. RESULTADOS: O modelo logístico final hierarquizado continha as variáveis escolaridade paterna, idade materna, número de pessoas na casa, peso ao nascer e escore nutricional z. CONCLUSÕES: Intervenção nas variáveis apontadas neste estudo podem diminuir a chance de internação por pneumonia.BACKGROUND: Acute respiratory infection, especially pneumonia, plays an important role in childhood morbidity and mortality, as much in Brazil as in the world. OBJECTIVE: To identify, using a hierarchical logistic regression model, the risk factors for hospitalization in children with pneumonia. METHOD: A hospital-basedcase-control study was performed at the University Hospital in Taubaté, SP between May and December of 2001. The cases studied were children diagnosed and hospitalized with pneumonia, and the controls were children hospitalized for causes other than respiratory infection. A hierarchical logistic regression model was applied. The model groups variables into 4 levels: socioeconomic; reproductive and gestational; environmental; and nutritional. After the univariate analysis, variables with p values < 0.20 were introduced into each level of the model, and those variables that maintained p values < 0.10 remained in the final model. Data compilation and analysis were performed using SPSS v.10 software. RESULTS: The final hierarchical logistic regression model identified the variables: level of education of the father, age of the mother, number of persons living in the house, birth weight, weight relative to age, and Z-score as risk factors for hospitalization with pneumonia. CONCLUSIONS: Interventions for the variables evaluated in this study can decrease the odds for hospitalization due to pneumonia