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Epidemiol Serv Saude
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ress
Epidemiologia e Serviços de Saúde : Revista do Sistema Unico de Saúde do Brasil
1679-4974
2237-9622
Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente - Ministério da Saúde do Brasil

00221
10.1590/S2237-96222024v33e20231275.en
Original Article
Dietary patterns of children living in slums and their associated factors: a cross-sectional study, 2019-2022
Patrones dietéticos de niños que viven en barrios marginales y factores asociados: un estudio transversal, 2019-2022https://orcid.org/0000-0003-4992-7176
Veiga Gabriela Rossiter Stux 1 collaborated with data analysis and interpretation drafting critical reviewing of the manuscript content
https://orcid.org/0000-0001-7594-2578
Padilha Bruna Merten 1 collaborated with data analysis and interpretation drafting critical reviewing of the manuscript content
https://orcid.org/0000-0003-1883-0734
Barbosa Lídia Bezerra 1 collaborated with data analysis and interpretation drafting critical reviewing of the manuscript content
https://orcid.org/0000-0002-0153-1044
Brandão Thaysa Barbosa Cavalcante 1 collaborated with the critical reviewing of the manuscript content
https://orcid.org/0000-0003-1525-8154
Florêncio Telma Maria de Menezes Toledo 1 collaborated with the critical reviewing of the manuscript content
https://orcid.org/0000-0002-4993-2584
Lima Marilia de Carvalho 2 collaborated with the study conception and design
1 Universidade Federal de Alagoas, Faculdade de Nutrição, Maceió, AL, Brazil
2 Universidade Federal de Pernambuco, Pós-Graduação de Saúde da Criança e do Adolescente, Recife, PE, Brazil
Correspondence: Gabriela Rossiter Stux Veiga | gabriela.veiga@fanut.ufal.br
CONFLICTS OF INTEREST: The authors declare they have no conflicts of interest.

Associate editor: Thaynã Ramos Flores

23 8 2024
2024
33 e2023127525 12 2023
14 3 2024
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License
ABSTRACT

Objective

To identify dietary patterns and analyze factors associated with the consumption profile of socially vulnerable children, Maceió, state of Alagoas, Brazil, August 2019 to December 2021.

Methods

This was a cross-sectional study; sociodemographic, anthropometric and food consumption variables were collected, factor analysis was used to identify dietary patterns; associations were analyzed using Poisson regression.

Results

Among the 567 children studied, two dietary patterns were identified, healthy and unhealthy; age ≥ 24 months (PR = 2.75; 95%CI 1.83;4.14), male gender (PR = 0.66; 95%CI 0.49;0.87) and maternal schooling ≤ 9 years (PR = 0.61; 95%CI 0.46;0.81) was higher in the healthy pattern; the unhealthy pattern was associated with age ≥ 24 months (PR = 1.02; 95%CI 1.01;1.03) and male gender (PR = 1.46; 95%CI 1.08;1.98).

Conclusion

The healthy pattern was more frequent in children aged ≥ 24 months, less frequent in male children and mothers with low level of schooling; children aged ≥ 24 months and males showed a higher prevalence of the unhealthy pattern.

Study contributions

Main results

Two dietary patterns were defined, healthy and “unhealthy”, which were associated with male gender, age ≥ 24 months and maternal schooling ≤ 9 years of study.

Implications for services

The study data can assist health professionals dedicated to primary healthcare services, such as nutritionists, in planning interventions to promote healthy eating habits aimed at children.

Perspectives

Prospective studies with these populations are necessary to assess the causality of the associations found in this study, aiming to plan more effective public health actions.

RESUMEN

Objetivo

Identificar hábitos alimentarios de niños socialmente vulnerables y analizar su relación con factores vinculados al perfil de consumo de Maceió, Alagoas, Brasil.

Métodos

Estudio transversal de base poblacional llevado a cabo de agosto de 2019 a diciembre de 2021; se recogieron variables sociodemográficas, antropométricas y de consumo de alimentos, los patrones alimenticios se identificaron mediante análisis factorial; las asociaciones se analizaron mediante regresión de Poisson.

Resultados

De los 567 niños estudiados se identificaron dos hábitos de alimentación, “saludable” y “no saludable”; edad ≥ 24 meses (RP = 2,75; IC95% 1,83;4,14), sexo masculino (RP = 0,66; IC95% 0,49;0,87) y educación materna ≤ 9 años (RP = 0,61; IC95% 0,46;0,81) se asociaron al patrón “saludable”; el patrón “no saludable” se asoció con la edad ≥ 24 meses (RP = 1,02; IC95% 1,01;1,03) y el sexo masculino (RP = 1,46; IC95% 1,08;1,98).

Conclusión

El patrón “saludable” fue más frecuente en niños ≥ 24 meses y menos frecuente en niños varones y madres con menor educación; los niños de ≥ 24 meses y los varones tuvieron una mayor prevalencia del patrón “no saludable”.

Palabras clave

Patrones Alimentarios
Consumo de Alimentos
Salud de los Niños
Vulnerabilidad Social
Estudios Transversales
Keywords

Dietary Patterns
Food Consumption
Child Health
Social Vulnerability
Cross-sectional studies
==== Body
pmcINTRODUCTION

Dietary patterns are defined as a set of foods frequently consumed, based on the usual diet, as people do not consume only isolated nutrients or foods. 1,2 During childhood, in addition to behavioral factors, maternal characteristics such as age, schooling, quality of life, and others, as well as the implications of the social environment within which the family is situated, may be associated with dietary patterns, given that the mother and family play a fundamental role in child care. 3

In developing countries, such as Brazil, social inequality is one of the determinants of food insecurity, defined as the situation when the general population, or a certain segment of it, lack access to adequate food. 4 A significant portion of Brazilians live in social vulnerability, especially in municipalities where human development index (HDI) is lower. In the Northeast region, particularly in the state of Alagoas, the HDI is only 0.684 and 60.8% of households face difficulties in accessing food. 4 The low purchasing power of families and low maternal schooling contribute to the sharing of unhealthy environments, reduced ability to purchase nutritionally adequate foods, and the provision of unhealthy items to children. 4,5

Socially vulnerable people are those living in poverty and/or lack of access to basic rights to survival, such as food security. 6 Despite the significance of this issue, studies covering socially vulnerable children are still scarce in the literature. 7,8 Nevertheless, assessing child nutrition and its associated factors is crucial for the design of early interventions in the face of this challenge, when necessary, and for supporting public policies aimed at ensuring appropriate child development.

Habits formed in childhood are determinants for health in adulthood. Slum residents experience social vulnerability and food insecurity, with a higher likelihood of having an unhealthy diet and developing chronic non-communicable diseases in adulthood. 5 Studying this group can contribute to reducing expenses on primary health care and providing higher quality service for the population as a whole. 7

The objective of this study was to identify dietary patterns of socially vulnerable children and their associated factors.

METHODS

This was a cross-sectional population-based study, conducted in the slums of Maceió, the capital of the state of Alagoas, in Northeastern Brazil, between August 2019 and December 2021, aiming to assess the sense of coherence among socially vulnerable mothers and its influence on the linear growth of their children.

Slums are comprised of populations lacking essential public services and, due to this condition, employ various strategies to autonomously and collectively meet their housing needs and associated uses, given the insufficiency and inadequacy of resources allocated to ensure citizens’ rights. 9

The study included 10% of the 95 favelas identified in the 2010 Population Census (data available during the study period), selected randomly. All mothers living in these slums and who had at least one child aged between 6 months and 71 months and 29 days were considered eligible by the researchers. In order to minimize memory bias related to child information, when the mother had more than one child within the specified age group, the youngest child was selected. Pregnant women, mothers of preterm infants, or those with children having motor impairment, chronic diseases, or genetic syndromes interfering with growth and development were excluded from the study.

Data were collected during home visits by trained interviewers. The emergence of the COVID-19 pandemic interrupted data collection between March and November 2020.

Information on the child’s birth weight was obtained from the vaccination booklet. Additional information was collected through interviews with the mother. Maternal quality of life was assessed using the World Health Organization Quality of Life. 10 Food security was assessed using the Brazilian Household Food Insecurity Measurement Scale (Escala Brasileira de Insegurança Alimentar), 11 while data on the environmental sanitation were evaluated using questions from the Water, Sanitation and Hygiene protocol. 12 Maternal sense of coherence (SOC) 13 was scored between 13 and 65 points; scores above the median indicated strong SOC.

Data on the child’s dietary pattern were obtained using a form adapted from the National Demographic and Health Survey, 14 gathering information on breastfeeding and the frequency of consumption of ultra-processed food groups, vegetables, fruits, candies and soft drinks, among others. The foods included in this instrument were fresh fruit juice, fruits, leafy greens, vegetables, processed meats, cookies/biscuits, processed juice, soft drinks, instant noodles, coffee, eggs, rice/noodles, beans and meat. Regarding breastfeeding history, mothers were asked if the child had been breastfed and for how long (in months).

The weight and length/height of the children and their mothers were measured using a Plenna portable digital scale (precision of 100 g and capacity of 150 kg) and mobile stadiometer manufactured by Alturexata (precision of 1 mm and capacity up to 2.13 m, which can be adapted for use as an infantometer), according to techniques standardized by Lohman. 15

Anthropometric assessment was performed using the Anthro software (for children up to 5 years old) and Anthro Plus software (for children 5 years and older and adolescent mothers).The body mass index-for-age z-score was adopted for the analysis of nutritional status: underweight (< -2); normal weight (≥ -2 and ≤ +1); overweight (> +1 and ≤ +2) and obesity (> +2). 14 mothers aged 19 years and older had their body mass index classified according to the World Health Organization (WHO) criteria. 16 “Excess weight” was defined as the combination of the categories “overweight” and “obesity”. In order to measure the waist circumference of the mothers, an inelastic tape measure was used, and abdominal obesity was identified when waist circumference > 80 cm. 17

The dependent variables were the two dietary patterns defined by the researchers, healthy and unhealthy, generated by principal component analysis (PCA), based on child dietary intake data reported by mothers when answering the food frequency questionnaire (FFQ). The dichotomization of the variables is described in the data processing item.

The independent variables were:

Socioeconomic and family information

household income per capita (in minimum wages, categorized by the median: ≥ ¼ and < ¼ of the minimum wage);

poverty level (according to the Alvarez score, categorized according to the score obtained: 45 to 54 points, higher low poverty; 20 to 44 points, lower poverty and extreme poverty);

number of people in the household (categorized by the median: ≤ 4 and > 4);

number of children in the household (categorized by median: 1 to 2; > 2);

type of drinking water (adequate; inadequate);

presence of sanitary sewage (adequate; inadequate);

waste management (adequate; inadequate); 12 12

food security (food security, 0 points; mild food (in)security, 1 to 5 points; moderate/severe food insecurity, 6 to 14 points). 11

Maternal information

age (in years: 14 to 18; 19 to 29; ≥ 30);

schooling (in years of study: ≤ 9; >9).

Quality of life, analyzed according to the following parameters:

physical health (adequate; inadequate);

psychological aspects of behavior (appropriate; inappropriate);

social relationships (adequate; inadequate);

environment (adequate; inadequate);

SOC (strong; weak);

excess weight (yes; no);

abdominal obesity (yes; no);

height (≤ 150 cm; > 150 cm);

prenatal care (yes; no).

Child-related information

age (in months: < 24; ≥ 24);

sex (female; male);

birth weight (low weight, < 2,500 g; adequate weight, 2,500 to 3,999 g; and high weight, ≥ 4,000 g);

excess weight (yes; no);

breastfeeding history (yes; no); and

duration of breastfeeding (in months: ≥ 6; < 6).

Data were independently entered in duplicate, and analyzed using the Stata/SE software version 14.1 (StataCorp LP. College Station, TX, USA). Dietary patterns were defined based on food group consumption frequency data using the principal component analysis (PCA) statistical method, followed by Varimax orthogonal rotation. This method aims to reduce a large number of variables to a smaller number by grouping those that are strongly correlated, thus enabling the clustering of foods contained in the FFQ based on the degree of correlation between them. As a result of this statistical analysis, factor loadings were generated, and those with values ≥ 0.20 or ≤ -0.20 were considered. 18 Items that did not show saturation were excluded from the correlation matrix because they did not meet the minimum value established for factor loading: 0.20 (exclusion of liver). Dietary patterns were defined after evaluating eigenvalues, with factors having eigenvalues > 1.5. The patterns were named according to the characteristics of the foods grouped in each factor.

The factor scores for each child were calculated. These scores were dichotomized (high consumption of food groups within dietary patterns: yes; no), considering high consumption of each dietary pattern when the consumption score was > 75th percentile (P75); and moderate/low consumption, when ≤ P75.19 Thus, a consumption score of a specific dietary pattern > P75 indicated greater adherence to the analyzed dietary pattern.

Descriptive analysis was performed, and the data were expressed as absolute and relative frequencies and respective 95% confidence intervals (95%CI).

The associations between dietary patterns [healthy and unhealthy (outcomes)] and the independent variables were assessed by calculating crude and adjusted prevalence ratios (PRs) and respective confidence intervals (95%CI), estimated using Poisson regression with robust variance adjustment. Analyses were performed separately for each dietary pattern. In the crude analysis, independent variables with a significance level of up to 20% (p < 0.2) were included in the adjusted analysis. The adjusted analysis was performed using the theoretical model proposed by Mendes et al. 20 – with adaptations –, organized as follows: model 1 included family socioeconomic variables that showed p < 0.2 in the crude analysis; model 2 included maternal variables with p < 0.2 in the crude analysis, and the variables from model 1 with p < 0.05; and model 3, the final model, included child-related variables with p < 0.2 in the crude analysis and variables from models 1 and 2 with p < 0.05 (Supplementary material Figure 1). In each model, the backward stepwise technique was applied to eliminate variables that did not show a statistically significant association. Variables with p < 0.05 were considered significant in the final model.

Figure 1 Consumption of foods that comprise the unhealthy and healthy dietary patterns of children living in slums (N = 567), Maceió, Alagoas state, Brazil, August 2019-December 2021

The research project was approved by the Research Ethics Committee of the Universidade Federal de Alagoas (CEP/UFAL): Certificate of Submission for Ethical Appraisal (CAAE) protocol No. 06340218.7.0000.5013. After being informed about the aspects of the research, the mothers signed the Free and Informed Consent Form opinion No. 3,375,586, approved on 06/06/2019.

RESULTS

Data were collected from 602 eligible mother-child pairs, of which 35 pairs with outliers, noticed during data tabulation and considered losses of the study, were excluded. The final sample was comprised of 567 mother-child pairs. There was a slight predominance of male children (51.3%) and child’s age ≥ 24 months (57.1%). The average age of the mothers was 28.3 years (± 9.7 years), with most of them in the age group of 19 to 29 years (55.2%). There was a higher prevalence of overweight mothers (57.0%) with less than 9 years of schooling (60.3%), monthly household income per capita of less than ¼ of the minimum wage (67.9%) and moderate/severe food insecurity (61.4%) (Table 1).

Table 1 Characterization of the study sample according to socioeconomic, maternal and children living in slum variables (N = 567), Maceió, Alagoas state, Brazil, August 2019-December 2021

Variables	N	%	95%CIa	
Family socioeconomic variables	
Household income per capita b ( minimum wage)	
≥ 0,25	182	32.1	28.3;36.1	
< 0,25	385	67.9	63.9;71.7	
Poverty level (Alvarez score points)	
Higher low poverty (45 - 54)	159	28.0	24.4;31.9	
Lower Poverty and Extreme Poverty (20 - 44)	408	72.0	68.1;75.6	
Number of people in the household	
≤ 4	54	9.5	7.2;12.2	
> 4	513	90.5	87.7;92.8	
Number of children in the household	
1 - 2	447	78.8	75.2;82.1	
> 2	120	21.2	17.9;24.8	
Drinking water	
Adequate	175	30.9	27.1;34.8	
Inadequate	392	69.1	65.2;72.9	
Sanitary sewage	
Adequate	276	48,7	44,5;52,9	
Inadequate	291	51,3	47,1;55,5	
Waste management	
Adequate	194	34,2	30,3;38,3	
Inadequate	373	65,8	61,7;69,7	
Food security	
Mild security	219	38,6	34,6;42,8	
Moderate/severe insecurity	348	61,4	57,2;65,4	
Maternal variable	
Age (years)	
14-18	41	7,2	5,2; 9,7	
19-29	313	55,2	51,0;59,3	
≥ 30	213	37,6	33,6;41,7	
Schooling (years)	
≤ 9	342	60,3	56,1;64,3	
> 9	225	39,7	35,6;43,8	
Quality of life	
Physical health	
Adequate	245	43,2	39,1;47,4	
Inadequate	322	56,8	52,3;60,9	
Psychological aspects of behavior	
Adequate	362	63,8	59,7;67,8	
Inadequate	205	36,2	32,2;40,3	
Social relationships	
Adequate	204	36,0	32,0;40,1	
Inadequate	363	64,0	59,9;68,0	
Enviroment				
Adequate	137	24,2	20,7;27,9	
Inadequate	430	75,8	72,1;79,3	
Sense of coherence	
Strong	235	41,4	37,4;45,6	
Weak	332	58,6	54,4;62,6	
Maternal overweight	
No	244	43,0	38,9;47,2	
Yes	323	57,0	52,8;61,1	
Abdominal obesity	
No	200	36,3	32,3;40,5	
Yes	351	63,7	59,5;67,7	
Height (cm)	
≤ 150	79	13,9	11,2;17,1	
> 150	488	86,1	82,9;88,8	
Prenatal care	
No	29	5,1	3,5;7,3	
Yes	538	94,9	92,7;96,5	
Variables related to the child	
Age (months)	
< 24	243	42,9	38,7;47,0	
≥ 24	324	57,1	53,0;61,3	
Sex				
Female	276	48,7	44,5;52,9	
Male	291	51,3	47,1;55,5	
Birth weight	
Adequate	445	85,4	82,1;88,3	
Low weight	44	8,4	6,2;11,2	
High weight	32	6,2	4,2;8,6	
Excess weight (child)	
No	450	79,4	75,8;82,6	
Yes	117	20,6	17,4;24,2	
Breastfeeding history	
Yes	213	37,6	33,6;41,7	
No	354	62,4	58,3;66,4	
Duration of breastfeeding (months)	
≥ 6	336	59,3	55,1;63,3	
< 6	231	40,7	36,7;44,9	
a) 95%CI: 95% confidence interval; b) Cut-off point of 0.25 correspond to ¼ of the minimum wage.

The PCA identified two dietary patterns, unhealthy and healthy, which explained 38% of the total variance. The unhealthy eating pattern included coffee, eggs, processed meat, cookies/biscuits, processed juice, soft drinks and instant noodles; and the healthy dietary pattern consisted of fresh fruit juice, fruits, leafy greens, vegetables, rice/noodles, beans and meat (Table 2). Figure 1 shows the prevalence of consumption of the components of the unhealthy and healthy patterns.

Table 2 Factor loadings and dietary patterns identified in the food consumption of children living in slums (N = 567), Maceió, Alagoas state, Brazil, August 2019-December 2021

Food	Dietary pattern	
“Unhealthy”	“Healthy”	
Fresh fruit juice	-0.0409	0.3592	
Coffee	0.2725	-0.0026	
Fruits	-0.0028	0.3978	
Leafy greens	-0.1087	0.3891	
Vegetables	-0.1032	0.4333	
Rice/noodles	0.0843	0.3000	
Eggs	0.2840	0.1730	
Beans	0.1519	0.2736	
Meat	0.1099	0.3376	
Processed meat	0.4093	-0.1125	
Cookies/biscuit	0,3049	0.0987	
Processed juice	0.4627	-0.0030	
Soft drink	0.4126	-0.1268	
Instant noodles	0.3453	0.0331	
Variance	20.7	10.9	

In the crude analysis, the unhealthy dietary pattern was associated with: (i) low level of maternal schooling, (ii) weak SOC, (iii) maternal overweight, (iv) abdominal obesity, (v) child’s age ≥ 24 months, (vi) male gender, and (vii) breastfeeding history. The healthy dietary pattern was associated with (i) low level of maternal schooling, (ii) male gender, (iii) child’s age ≥ 24 months, (iv) low birth weight, (v) childhood excess weight, and (vi) breastfeeding history; there were no socioeconomic variables associated with this pattern (Supplementary Table 1).

In the final adjusted analysis model, the unhealthy pattern was higher in children aged ≥ 24 months (PR = 1.02; 95%CI 1.01;1.03) and males (PR = 1.46; 95%CI 1.08;1.98). Regarding the healthy pattern, it was found that the frequency was higher in children aged ≥ 24 months (PR = 2.75; 95%CI 1.83;4.14) and lower in males (PR = 0.66; 95% CI 0.49;0.87) and when mothers had low level of schooling (PR = 0.61; 95%CI 0.46;0.81) (Table 3).

Table 3 Adjusted analysis between unhealthy and healthy dietary patterns of children living in slums (n = 567), related family and maternal socioeconomic variables, Maceió, Alagoas state, Brazil, August 2019-December 2021

Variables	Unhealthy pattern	Healthy pattern	
Model 1	Model 2	Model 3	Model 1	Model 2	Model 3	
PR a (95%CI b )	p-value	PR a (95%CI b )	p-value	PR a (95%CI b )	p-value	PR a (95%CI b )	p-value	PR a (95%CI b )	p-value	PR a (95%CI b )	p-value	
Family socioeconomic variables	
Household income per capita c (minimum wages)													
≥ 0.25	1.00												
< 0.25	1.26 (0.88;1.79)	0.202											
Poverty level (Alvarez score points)	
Higher low poverty (45 - 54)							1.00						
Lower poverty and extreme poverty (20 - 44)							0.76 (0.56;1.01)	0.063					
Presence of sanitary sewage	
Adequate	1.00												
Inappropriate	1.16 (0.83;1.61)	0.380											
Food security	
Mild security	1.00												
Moderate/severe insecurity	1.20 (0.85;1.69)	0.305											
Maternal variables		
Age (years)													
14 -18									0.56 (0.24;1.29)	0.174			
19 - 29									1.00				
≥ 30									1.27 (0.95;1.69)	0.104			
Schooling (years)													
> 9	1.00		1.00						1.00		1.00		
≤ 9	1.39 (1.01;1.93)	0.047	1.28 (0.93;1.76)	0.124					0.62 (0.46;0.82)	0.001	0.61 (0.46;0.81)	< 0.001	
Quality of life	
Psychological aspects of behavior													
Adequate			1.00						1.00				
Inadequate			1.08 (0.79;1.45)	0.676					0.82 (0.59;1.13)	0.218			
Sense of coherence													
Strong			1.00						1.00				
Weak			1.32 (0.96;1.82)	0.089					0.82 (0.65;1.16)	0.352			
Overweight													
No			1.00										
Yes			1.35 (0.85;2.14)	0.205									
Abdominal obesity													
No			1.00										
Yes			1.15 (0.70;1.87)	0.587									
Child-related variables	
Age (months)													
< 24					1.00						1.00		
≥ 24					1.02 (1.01;1.03)	< 0.001					2.75 (1.83;4.14)	< 0.001	
Sex													
Female					1.00						1.00		
Male					1.46 (1.08;1.98)	0.015					0.66 (0.49;0.87)	0.004	
Birth weight													
Adequate					1.00						1.00		
Low weight					1.17 (0.70;1.94)	0.553					1.34 (0.89;2.01)	0.158	
High weigth					1.23 (0.69;2.19)	0.478					0.46 (0.18;1.21)	0.116	
Breastfeeding history													
Yes					1.00						1.00		
No					1.19 (0.78;1.77)	0.402					1.03 (0.74;1.44)	0.852	
Excess weight													
No											1.00		
Yes											0.70 (0.45;1.09)	0.112	
a) PR: Prevalence ratio; b) 95% CI : 95% confidence interval of the relative frequency; c) Cut-off point of 0.25 correspond to ¼ of the minimum wage.

DISCUSSION

In this study, two dietary patterns were identified: healthy and unhealthy. The highest consumption of the healthy dietary pattern was associated with child’s age ≥ 24 months, while the lowest consumption was associated with male children and mothers with lower level of schooling. These findings corroborate the hypothesis that lower level of schooling is associated with less healthy food choices. 21 The lowest consumption of the unhealthy pattern was associated with the child’s age ≥ 24 months and male children.

The number of dietary patterns identified was similar to that found in a study analyzing the dietary pattern of Brazilian children. 22 The number of patterns that can be identified in a given population varies depending on the diversity of food groups, sample size, and the pattern extraction techniques used in the studies. 3 A systematic review aimed at identifying dietary patterns in children aged 7 to 10 years and their associated factors found a variable number of dietary patterns, from two to five, with a predominance of three. 3

In studies conducted by Brazilian 23 and American researchers, 24 aimed at linking dietary patterns to metabolic syndrome and cardiovascular diseases, and identifying dietary patterns derived from a posteriori analysis, as decided in the present study, eggs were included in the unhealthy dietary patterns. The inclusion of high biological value protein source in this pattern was possibly due to the high social vulnerability of the analyzed population, which uses sausages and eggs as the primary protein sources in their meals because of their affordability. The high frequency of egg consumption among the children influenced the statistical analyses, resulting in eggs having a higher correlation with unhealthy foods.

Regardless of the number of dietary patterns obtained and component foods, it is crucial to identify factors associated with each pattern. A study conducted with children aged 13 to 35 months, in São Luís, the capital of the state of Maranhão, concluded that multiparity, lower level of maternal schooling and maternal age under 20 years were associated with lower consumption of healthy foods. 21 Similar findings were found in a study involving 300 children aged 4 to 24 months in Porto Alegre, the capital of the state of Rio Grande do Sul, where lower level of maternal schooling was associated with a higher number of ultra-processed products consumed by children, 19 corroborating our findings: lower maternal level of schooling was associated with a reduction in the healthy dietary pattern. A possible explanation for this finding is the fact that mothers with a higher level of education have greater access to information on healthy eating practices. Maternal schooling influences children’s lifestyle. 4

Although no associations were found, it is widely acknowledged that environmental, nutritional, psychological, social and cultural factors may be related to eating behavior. 25 Children rely on their parents/guardians to buy/prepare their meals, their eating habits are directly influenced by food beliefs and culture of their families. 25 Among families that do not practice a diversified diet and show a low frequency of consumption of healthy foods, there is a higher likelihood of growth retardation in their children. 26

One of the findings from the multiple analysis showed an association between the child’s age ≥ 24 months and a higher frequency of consumption of both healthy and unhealthy patterns, which was similar to that of a study conducted in the South of Brazil, where an association between dietary patterns of children aged 12 months and older was found; 27 this finding was based on a greater independence of these children in choosing foods and their access to a wider variety of them, when compared to younger children 28 – however, it is worth highlighting that the study population consisted of children from socially vulnerable families, predominantly without access to a diversified diet; as children grow older, they gain physiological capability and autonomy in food choices, within the possibilities existing in their environment.

The lack of association between male gender and higher frequency of consumption of the unhealthy dietary pattern among children is not a consensus in the literature. Studies have shown that male gender is associated with both healthy 29 and unhealthy patterns; 1 However, it can be hypothesized that, in socially vulnerable communities, boys have greater independence and autonomy, including in their food choices.

As for the healthy pattern, children of mothers with low level of schooling showed a lower frequency of consumption of foods in this pattern, a fact also observed in the cohort study conducted in São Luís, state of Maranhão. 21 Low parental level of education may indicate a lack of adequate nutrition literacy, which promotes satisfactory self-care in matters related to children’s food and nutrition. 19

According to a study conducted in Araraquara, state of São Paulo, in the period from 2015 to 2016, when evaluating families that were or were not Bolsa Família beneficiaries, those who were not covered by the Program were more likely to have a restricted dietary pattern, less likely to follow a healthy diet, regardless of the age of their members. 30 A study conducted in the state of Paraíba also found that children with different types of social vulnerability were more likely to have an unhealthy dietary pattern. 5

These data reinforce expectations: among children from socially vulnerable families, lower level of maternal schooling negatively impacts their dietary patterns. Adequate eating habits are extremely important in childhood because, over the long term, they can influence nutritional status and the development of chronic non-communicable diseases. 5,29

The development of public policies aimed at promoting healthy eating for socially vulnerable children, especially those living in slums, presents a significant challenge for policymakers. Improving the diet of children living in disadvantaged environments is crucial for the development of these policies and can contribute to reducing unfavorable health outcomes, such as obesity. 4

The study has limitations: the use of extensive questionnaires, the comprehension of which may be difficult for mothers with low level of maternal schooling to understand; and the interviewer bias, who is familiar with the population, may influence the way questions are asked, leading to biased responses. Both limitations imply information bias, although this was minimized by using questionnaires from instruments adopted for large national surveys and administered by trained researchers. Another limitation is the cross-sectional design, which prevents establishing causal relationships and may result in reverse causality, where the association between the variables differs from expectations. The use of multiple analysis mitigated this bias. Using a retrospective method (FFQ) to assess food consumption can lead to errors in the answers about food consumed, since it relies on the respondent’s memory. However, it is a method widely used in population-based surveys 3,23 to assess habitual dietary intake of groups, and its limitation was mitigated by the short frequency adopted (the previous week). Another obstacle in the study methods, the temporal gap in data collection, did not compromise the homogeneity of the sample: individuals included in the study before the pandemic did not show statistically significant differences in socioeconomic and environmental conditions, when compared to those included after the pandemic outbreak (Supplementary Table 2).

A strong point of this research is the careful methodological approach in participant selection: all residents of the selected communities who met the eligibility criteria were recruited, minimizing the risk of selection bias. Another strong point was the use of validated instruments for data collection. These characteristics demonstrate the internal and external validity of the study; allowing the results to be extrapolated to similar populations in Brazil.

It can be concluded that the diet of socially vulnerable children was related to both intrinsic and extrinsic factors, the highest frequency of the healthy pattern was associated with age ≥ 24 months; and the lowest frequency of this pattern, with low level of maternal schooling and male children. Increased frequency of the unhealthy pattern was prevalent in children aged ≥ 24 months and in males. In order to elucidate the causality of variables associated with diet in this population, prospective studies are necessary.

Supplementary Figure 1 Flowchart regarding the two statistical models for both outcomes, unhealthy dietary pattern and healthy dietary pattern

Supplementary Table 1 Crude analysis between the unhealthy dietary pattern and the healthy dietary pattern of children living in slums (n = 567), related family and maternal socioeconomic variables, Maceió, Alagoas state, Brazil, August 2019-December 2021

Variables	Unhealthy pattern (consumption > P75)	Healthy pattern (consumption > P75)	
N (%)	Crude PR a (95%CI b )	p-value	N (%)	Crude PR a (95%CI b )	p-value	
Famíly socioeconomic variables	
Household income per capita c ( minimum wage)		
= 0,25	36 (19.8)	1.00		44 (52.2)	1.00		
< 0,25	105 (27.3)	1.38 (0.99;1.93)	0.060	97 (25.2)	1.04 (0.76;1.42)	0.794	
Poverty level (Alvarez score points)	
Higher low poverty (45 - 54)	36 (22.6)	1.00		48 (30.2)	1.00		
Lower poverty and extreme poverty (20 - 44)	105 (25.7)	1.14 (0.82;1.58)	0.449	93 (22.8)	0.76 (0.56;1.01)	0.063	
Sanitary sewage		
Adequate	59 (21.4)	1.00		73 (26.5)	1.00		
Inadequate	82 (28.2)	1.32 (0.98;1.76)	0.063	68 (23.4)	0.8 (0.66;1.18)	0.397	
Food security		
Mild security	45 (20.5)	1.00		60 (27.4)	1.00		
Moderate/severe insecurity	96 (27.6)	1.34 (0.98;1.83)	0.064	81 (23.3)	0.85(0.64;1.13)	0.267	
Maternal variables	
Age (years)		
14 - 18	8 (19.5)	0.77 (0.40;1.48)	0.438	5 (12.2)	0.50 (0.21;1.17)	0.110	
19 - 29	79 (25.2)	1.00		76 (24.3)	1.00		
= 30	54 (25.4)	1.00 (0.74;1.36)	0.977	60 (28.2)	1.16 (0.87;1.55)	0.316	
Schooling (years)		
> 9	44 (19.6)	1.00		74 (32.9)	1.00		
= 9	97 (28.4)	1.45 (1.06;1.99)	0.02	67 (19.6)	0.60 (0.45;0.79)	<0.001	
Quality of life	
Psychological aspects of behavior		
Adequate	83 (22.9)	1.00		98 (27.1)	1.00		
Inadequate	58 (28.3)	1.23 (0.92;165)	0.153	43 (21.0)	0.77(0.57;1.06)	0.113	
Sense of coherence		
Strong	48 (20.4)	1.00		66 (28.1)	1.00		
Weak	93 (28.0)	1.37 (1.01;1.86)	0.043	75 (22.6)	0.80 (0.60;1.07)	0.135	
Excess weight		
No	49 (20.1)	1.00		60 (24.6)	1.00		
Yes	92 (28.5)	1.42 (1.05;1.92)	0.024	81 (25.1)	1.02 (0.76;1.36)	0.894	
Abdominal obesity		
No	37 (18.5)	1.00		51 (25.5)	1.00		
Yes	96 (27.3)	1.48 (1.05;2.07)	0.023	86 (24.5)	0.96(0.71;1.30)	0.794	
Child-related variables	
Age (months)		
< 24	18 (7.4)	1.00		31 (12.8)	1.00		
= 24	123 (38.0)	5.12 (3.21;8.17)	0.000	110 (33.9)	2.66 (1.85;3.82)	<0.001	
Sex		
Female	56 (20.3)	1.00		79 (28.6)	1.00		
Male	85 (29.2)	1.44 (1.07;1.93)	0.015	62 (21.3)	0.74 (0.56;0.99)	0.045	
Birth weight		
Adequate	104 (23.4)	1.00		110 (24.7)	1.00		
Low weight	12 (27.3)	1.17 (0.70;1.93)	0.554	17 (38.6)	1.56 (1.04;2.35)	0.031	
High weight	11 (34.4)	1.47 (0.89;2.44)	0.137	4 (12.5)	0.51 (0.20;1.28)	0.152	
Excess weight		
No	117 (26)	1.00		121 (26.1)	1.00		
Yes	24 (20.5)	0.79 (0.53;1.16)	0.233	20 (17.1)	0.64(0.41;0.97)	0.038	
Breastfeeding history		
Yes	38 (17.8)	1,00		42(19.7)	1.00		
No	103 (29.1)	1.63 (1.17;2.27)	0.004	99 (28.0)	1.42 (1.03;1.95)	0.032	
a) PR: Prevalence ratio; b) 95%CI: 95% confidence interval of the relative frequency; c) Cut-off point of 0.25 correspond to ¼ of the minimum wage.

a) Cutoff point of 0.25 correspond to ¼ of the minimum wage.

Supplementary Table 2 Socioeconomic and environmental characteristics of families in data collection during the pre-pandemic period and after the pandemic outbreak

Variables	Total	Pre-pandemic	After pandemic outbreak	p-value	
N = 567	%	N = 354	%	N = 213	%		
Household income per capita a ( minimum wage)	
= 0.25	172	30.3	107	30.3	64	30.1	0.518	
< 0.25	395	69.7	247	69.7	149	69.9		
Poverty level (Alvarez score points)	
Higher low poverty (45 - 54)	152	26.8	103	29.0	60	28.0	0.313	
Lower poverty and extreme poverty (20- 44)	415	73.2	251	71.0	153	72.0		
Type of drinking water	
Adequate	174	30.7	110	31.0	65	30.5	0.893	
Inadequate	393	69.3	244	69.0	148	69.5		
Sanitary sewage	
Adequate	183	32.3	110	31.1	66	31.0	0.985	
Inadequate	384	67.7	244	68.9	147	69.0		
Waste management	
Adequate	193	34.0	121	34.2	71	33.5	0.644	
Inappropriate	374	66.0	233	65.8	142	66.5		
Food and nutrition security								
Mild security	218	38.4	134	38.0	83	39.0	0.658	
Moderate/severe insecurity	349	61.6	220	62.0	130	61.0		
a) Cutoff point of 0.25 correspond to ¼ of the minimum wage.

10.1590/S2237-96222024v33e20231275.pt
Artigo Original
Padrões alimentares de crianças moradoras de favelas e fatores associados: um estudo transversal, 2019-2022
https://orcid.org/0000-0003-4992-7176
Veiga Gabriela Rossiter Stux 1 contribuíram na análise e interpretação dos dados redação e revisão crítica do conteúdo do manuscrito
https://orcid.org/0000-0001-7594-2578
Padilha Bruna Merten 1 contribuíram na análise e interpretação dos dados redação e revisão crítica do conteúdo do manuscrito
https://orcid.org/0000-0003-1883-0734
Barbosa Lídia Bezerra 1 contribuíram na análise e interpretação dos dados redação e revisão crítica do conteúdo do manuscrito
https://orcid.org/0000-0002-0153-1044
Brandão Thaysa Barbosa Cavalcante 1 contribuíram na revisão crítica do conteúdo do manuscrito
https://orcid.org/0000-0003-1525-8154
Florêncio Telma Maria de Menezes Toledo 1 contribuíram na revisão crítica do conteúdo do manuscrito
https://orcid.org/0000-0002-4993-2584
Lima Marilia de Carvalho 2 contribuiu na concepção e delineamento do estudo
1 Universidade Federal de Alagoas, Faculdade de Nutrição, Maceió, AL, Brasil
2 Universidade Federal de Pernambuco, Pós-Graduação de Saúde da Criança e do Adolescente, Recife, PE, Brasil
Correspondência: Gabriela Rossiter Stux Veiga | gabriela.veiga@fanut.ufal.br
RESUMO

Objetivo

Identificar padrões alimentares e analisar fatores associados ao perfil de consumo de crianças em vulnerabilidade social, Maceió, Alagoas, Brasil, agosto/2019-dezembro/2021.

Métodos

Estudo transversal; coletaram-se variáveis sociodemográficas, antropométricas e de consumo alimentar, identificaram-se padrões alimentares por análise fatorial; analisaram-se associações mediante regressão de Poisson.

Resultados

Das 567 crianças estudadas, identificaram-se dois padrões alimentares, saudável e não saudável; idade ≥ 24 meses (RP = 2,75; IC95% 1,83;4,14), sexo masculino (RP = 0,66; IC95% 0,49;0,87) e escolaridade materna ≤ 9 anos (RP = 0,61; IC95% 0,46;0,81) associaram-se ao padrão saudável; o padrão não saudável foi maior em idade ≥ 24 meses (RP = 1,02; IC95% 1,01;1,03) e sexo masculino (RP = 1,46; IC95% 1,08;1,98).

Conclusão

Padrão saudável mais frequente em crianças ≥ 24 meses, menos frequente no sexo masculino e em mães de menor escolaridade; crianças ≥ 24 meses e do sexo masculino apresentaram maior prevalência do padrão não saudável.

Contribuições do estudo

Principais resultados

Foram definidos dois padrões alimentares, saudável e não saudável, aos quais se associaram o sexo masculino, a idade ≥ 24 meses e a escolaridade da mãe ≤ 9 anos de estudo.

Implicações para os serviços

Os dados do estudo podem auxiliar profissionais de saúde dedicados aos serviços de atenção básica, como nutricionistas, no planejamento de intervenções para a promoção de hábitos alimentares infantis saudáveis.

Perspectivas

Estudos prospectivos com essas populações são necessários para avaliar a causalidade das associações encontradas neste estudo, visando ao planejamento de ações de saúde pública mais efetivas.

Palavras-chave

Padrões Alimentares
Consumo Alimentar
Saúde da Criança
Vulnerabilidade Social
Estudos Transversais
INTRODUÇÃO

Padrão alimentar é definido como um conjunto de alimentos frequentemente consumidos, com base na alimentação habitual, haja vista as pessoas não consumirem apenas nutrientes ou alimentos isolados. 1,2 Durante a infância, além de fatores comportamentais, características maternas como idade, escolaridade, qualidade de vida, e outras, ademais das implicações do ambiente social em que a família se insere, podem estar associadas aos padrões alimentares, uma vez que a mãe e a família desempenham papel fundamental nos cuidados à criança. 3

Países em desenvolvimento, como o Brasil, configuram a desigualdade social enquanto um dos fatores determinantes da insegurança alimentar, entendida como a ausência de acesso da população geral, ou de determinado segmento dela, a uma alimentação adequada. 4 Grande parte dos brasileiros vive em vulnerabilidade social, principalmente nos municípios onde os índices de desenvolvimento humano (IDHs) são menores. No Nordeste do país, particularmente no estado de Alagoas, o IDH é de apenas 0,684 e 60,8% dos domicílios apresentam dificuldades de acesso à alimentação. 4 O baixo poder aquisitivo das famílias e a baixa escolaridade materna contribuem para o compartilhamento de ambientes insalubres, menor poder de compra de alimentos com valor nutritivo adequado e oferta de itens não saudáveis às crianças. 4,5

Pessoas em vulnerabilidade social apresentam condições de pobreza e/ou falta de acesso a direitos básicos para sua sobrevivência, como a segurança alimentar. 6 Apesar da relevância do problema, estudos com crianças em vulnerabilidade social ainda são escassos na literatura. 7,8 Todavia, a avaliação da alimentação infantil e seus fatores associados é importante para o delineamento de uma intervenção precoce diante desse desafio, quando necessária, e para o subsídio de políticas públicas que visem a um desenvolvimento infantil adequado.

Hábitos formados na infância são determinantes para a saúde na vida adulta. Moradores de favelas vivem em vulnerabilidade social e insegurança alimentar, com maior probabilidade de terem uma alimentação não saudável e apresentarem doenças crônicas não transmissíveis na vida adulta. 5 Estudar esse grupo pode contribuir para a diminuição dos gastos com a atenção primária à saúde e a oferta de um serviço de melhor qualidade, para a população como um todo. 7

O objetivo deste estudo foi identificar padrões alimentares de crianças em vulnerabilidade social e seus fatores associados.

MÉTODOS

Trata-se de um recorte de estudo transversal, conduzido em favelas de Maceió, capital do estado de Alagoas, Nordeste brasileiro, entre agosto de 2019 e dezembro de 2021, com o objetivo de avaliar o senso de coerência de mães em vulnerabilidade social e sua influência no crescimento linear dos filhos.

Favelas são constituídas de populações carentes de serviços públicos essenciais, e, por conta dessa condição, utilizam diversas estratégias para atender, geralmente de forma autônoma e coletiva, às suas necessidades de moradia e usos associados, diante da insuficiência e inadequação de recursos destinados à garantia do direito cidadão. 9

Foram incluídos no estudo 10% das 95 favelas identificadas no Censo Demográfico de 2010 (dados disponíveis no período do estudo), selecionadas aleatoriamente. Todas as mães residentes nessas favelas e que possuíssem pelo menos uma criança com idade entre 6 meses e 5 anos e 11 meses e 29 dias, foram elegíveis. Para minimizar o viés de memória relacionado às informações da criança, caso a mãe possuísse mais de um filho na faixa etária definida, selecionou-se o de menor idade. Foram excluídas do estudo gestantes, mães de filhos nascidos pré-termo ou portadores de deficiência motora, doenças crônicas ou síndromes genéticas que interferissem no crescimento e desenvolvimento.

Os dados foram coletados em visitas domiciliares, por entrevistadores treinados. A emergência da pandemia de covid-19 interrompeu a coleta de dados entre março e novembro de 2020.

Colheu-se a informação do peso da criança ao nascer, mediante consulta à caderneta de vacinação. As demais informações foram coletadas em entrevista com a mãe. Avaliou-se a qualidade de vida materna pelo World Health Organization Quality of Life. 10 A segurança alimentar foi avaliada pela Escala Brasileira de Insegurança Alimentar, 11 enquanto dados sobre o ambiente sanitário, por meio de questões previstas no protocolo Water, Sanitation and Health. 12 O senso de coerência materno (SOC) 13 foi pontuado entre 13 e 65 pontos; valores acima da mediana indicaram forte SOC.

Dados sobre o padrão alimentar da criança foram obtidos utilizando-se um formulário adaptado da Pesquisa Nacional de Demografia e Saúde, 14 reunindo informações sobre a amamentação e a frequência de consumo de grupos de alimentos industrializados, verduras, legumes, frutas, doces e refrigerantes, entre outros. Os alimentos constantes nesse instrumento foram suco natural, frutas, folhas, legumes, embutidos, biscoito/bolacha, suco industrializado, refrigerante, macarrão instantâneo, café, ovos, arroz/macarrão, feijão e carnes. Com relação ao histórico da amamentação, perguntou-se à mãe se a criança foi amamentada e por quanto tempo (em meses).

Foram aferidos o peso e o comprimento/estatura das crianças e de suas mães, utilizando-se balança digital portátil Plenna (precisão de 100 g e capacidade de 150 kg) e estadiômetro móvel do fabricante Alturexata (precisão de 1 mm e capacidade até 2,13 m, podendo ser adaptado para infantômetro), conforme técnicas padronizadas por Lohman. 15

A avaliação antropométrica utilizou-se dos softwares Anthro (para crianças até 5 anos) e Anthro Plus (para crianças acima de 5 anos e mães adolescentes). Adotou-se o escore Z do índice de massa corporal por idade para a análise do estado nutricional: baixo peso (< -2); peso normal (≥ -2 e ≤ +1); sobrepeso (> +1 e ≤ +2) e obesidade (> +2). 14 Mães acima de 19 anos de idade tiveram seu índice de massa corporal classificado segundo o critério da Organização Mundial da Saúde (OMS). 16 Denominou-se “excesso de peso” a junção das categorias “sobrepeso” e “obesidade”. Na aferição da circunferência da cintura das mães, usou-se fita métrica inelástica, identificando-se obesidade abdominal quando circunferência da cintura > 80 cm. 17

As variáveis dependentes foram os dois padrões alimentares definidos pelos pesquisadores, saudável e não saudável, gerados pela análise fatorial por componentes principais, com base nos dados de consumo alimentar infantil informados pelas mães ao responderem ao questionário de frequência alimentar (QFA). A dicotomização das variáveis está descrita no item de processamento de dados.

As variáveis independentes foram:

Informações socioeconômicas e da família

renda familiar per capita (em salários mínimos, categorizada pela mediana: ≥ ¼ e < ¼ do salário mínimo);

nível de pobreza (pelo escore de Alvarez, categorizado segundo a pontuação obtida: 45 a 54 pontos, pobreza baixa superior; 20 a 44 pontos, pobreza baixa inferior e miséria);

número de pessoas no domicílio (categorizado pela mediana: ≤ 4 e > 4);

número de crianças no domicílio (categorizado pela mediana: 1 a 2; > 2);

tipo de água para consumo (adequada; inadequada);

presença de esgoto sanitário (adequado; inadequado);

manejo do lixo (adequado; inadequado); 12

segurança alimentar (segurança alimentar, 0 ponto; (in)segurança alimentar leve, 1 a 5 pontos; insegurança moderada/grave, 6 a 14 pontos). 11

Informações maternas

idade (em anos:14 a 18; 19 a 29; ≥ 30);

escolaridade (em anos de estudo: ≤ 9; >9).

Qualidade de vida, analisada de acordo com os seguintes parâmetros:

saúde física (adequada; inadequada);

comportamento psicológico (adequado; inadequado);

relações sociais (adequadas; inadequadas);

ambiente (adequado; inadequado);

SOC (forte; fraco);

excesso de peso (sim; não);

obesidade abdominal (sim; não);

altura (≤ 150 cm; > 150 cm);

acompanhamento pré-natal (sim; não);

Informações relacionadas à criança

idade (em meses: < 24; ≥ 24);

sexo (feminino; masculino);

peso ao nascer (baixo peso, < 2.500 g; peso adequado, 2.500 a 3.999 g; e peso elevado, ≥ 4.000 g);

excesso de peso (sim; não);

histórico de amamentação (sim; não); e

tempo de amamentação (em meses: ≥ 6; < 6).

Os dados foram digitados de forma independente, em dupla entrada, e analisados utilizando-se o software Stata/SE versão 14.1 (StataCorp LP. College Station, TX, EUA). A partir dos dados de frequência de consumo de grupos de alimentos, foram definidos os padrões alimentares pelo método estatístico de análise fatorial por componentes principais (ACP), seguido da rotação ortogonal Varimax. Esse método objetiva reduzir um grande número de variáveis a um número menor, agrupando aquelas fortemente correlacionadas, o que permite agrupar os alimentos contidos no QFA com base no grau de correlação entre eles. Como resultado dessa análise estatística, foram geradas cargas fatoriais, sendo consideradas aquelas com valores ≥ 0,20 ou ≤ -0,20. 18 Foram excluídos da matriz de correlação os itens que não apresentaram saturação, por não atingirem o valor mínimo estabelecido para carga fatorial: 0,20 (exclusão do fígado). Os padrões alimentares foram definidos após avaliação de autovalores, com fatores de autovalor > 1,5. Foram nomeados os padrões formados de acordo com as características dos alimentos agrupados em cada fator.

Foram calculados os escores de cada fator para cada uma das crianças. Esses escores foram categorizados dicotomicamente (consumo de grupos de alimentos dos padrões alimentares elevado: sim; não), considerando-se elevado o consumo de cada padrão alimentar quando o escore de consumo foi > percentil 75 (P75); e moderado/baixo, quando ≤ P75. 19 Sendo assim, um escore de consumo de determinado padrão alimentar > P75 indicou maior adesão ao padrão alimentar analisado.

A análise descritiva foi realizada, e os dados expressos em frequências absolutas e relativas e respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%).

As associações entre os padrões alimentares [“saudáveis” e “não saudáveis” (desfechos)] e as variáveis independentes foram verificadas por meio do cálculo das razões de prevalências (RPs) brutas e ajustadas e respectivos intervalos de confiança (IC95%), estimados pela regressão de Poisson com ajuste robusto de variância. As análises foram realizadas separadamente, para cada um dos padrões. Na análise bruta, as variáveis independentes ​​que apresentaram nível de significância até 20% (p < 0,2) foram incluídas na análise ajustada. A análise ajustada seguiu o modelo teórico proposto por Mendes et al. 20 – com adaptações –, organizado da seguinte forma: o modelo 1 incluiu as variáveis socioeconômicas da família que, na análise bruta, apresentaram p < 0,2; o modelo 2 incluiu as variáveis maternas com p < 0,2 na análise bruta e as variáveis do modelo 1 que apresentaram p < 0,05; e o modelo 3, modelo final, incluiu as variáveis relacionadas à criança com p < 0,2 na análise bruta e as variáveis dos modelos 1 e 2 que apresentaram p < 0,05 (Figura Suplementar 1). Em cada modelo, aplicou-se a técnica backward stepwise para eliminação de variáveis que não apresentaram associação estatisticamente significativa. Variáveis com p < 0,05 foram consideradas significantes no modelo final.

O projeto da pesquisa foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal de Alagoas: protocolo do Certificado de Apresentação para Apreciação Ética no 06340218.7.0000.5013. As mães, após serem informadas sobre os aspectos da pesquisa, assinaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido nº parecer 3.375.586 e a data de aprovação foi 06/06/2019.

RESULTADOS

Foram coletados dados de 602 pares de mães/filhos elegíveis, dos quais foram excluídos 35 pares com dados discrepantes, percebidos durante a tabulação de dados e considerados perdas do estudo. A amostra final foi de 567 pares de mães/filhos. Identificou-se discreto predomínio de crianças do sexo masculino (51,3%) e idade ≥ 24 meses (57,1%). A idade média das mães foi de 28,3 anos (± 9,7 anos), com maioria na faixa etária de 19 a 29 anos (55,2%). Houve maior prevalência de mães com excesso de peso (57,0%) e menos de 9 anos de estudo (60,3%), renda mensal per capita da família menor que ¼ do salário mínimo (67,9%) e famílias em insegurança alimentar moderada/grave (61,4%) (Tabela 1).

Tabela 1 Caracterização da amostra do estudo quanto a variáveis socioeconômicas, maternas e das crianças residentes em favelas (N = 567), Maceió, Alagoas, agosto de 2019-dezembro de 2021

Variáveis	N	%	IC95 % a	
Variáveis socioeconômicas da família	
Renda familiar per capita b (salários mínimos)	
≥ 0,25	182	32,1	28,3;36,1	
< 0,25	385	67,9	63,9;71,7	
Nível de pobreza (escore de Alvarez pontos)	
Superior (45 - 54)	159	28,0	24,4;31,9	
Inferior e miséria (20 - 44)	408	72,0	68,1;75,6	
Número de pessoas no domicílio	
≤ 4	54	9,5	7,2;12,2	
> 4	513	90,5	87,7;92,8	
Número de crianças no domicílio	
1 - 2	447	78,8	75,2;82,1	
> 2	120	21,2	17,9;24,8	
Água de consumo	
Adequada	175	30,9	27,1;34,8	
Inadequada	392	69,1	65,2;72,9	
Esgoto sanitário	
Adequado	276	48,7	44,5;52,9	
Inadequado	291	51,3	47,1;55,5	
Manejo do lixo	
Adequado	194	34,2	30,3;38,3	
Inadequado	373	65,8	61,7;69,7	
Segurança alimentar	
Segurança leve	219	38,6	34,6;42,8	
Insegurança moderada/grave	348	61,4	57,2;65,4	
Variáveis maternas	
Idade (anos)				
14 - 18	41	7,2	5,2; 9,7	
19 - 29	313	55,2	51,0;59,3	
≥ 30	213	37,6	33,6;41,7	
Escolaridade (anos)				
≤ 9	342	60,3	56,1;64,3	
> 9	225	39,7	35,6;43,8	
Qualidade de vida				
Saúde física				
Adequada	245	43,2	39,1;47,4	
Inadequada	322	56,8	52,3;60,9	
Comportamento psicológico				
Adequado	362	63,8	59,7;67,8	
Inadequado	205	36,2	32,2;40,3	
Relações sociais				
Adequadas	204	36,0	32,0;40,1	
Inadequadas	363	64,0	59,9;68,0	
Ambiente				
Adequado	137	24,2	20,7;27,9	
Inadequado	430	75,8	72,1;79,3	
Senso de coerência				
Forte	235	41,4	37,4;45,6	
Fraco	332	58,6	54,4;62,6	
Excesso de peso materno				
Não	244	43,0	38,9;47,2	
Sim	323	57,0	52,8;61,1	
Obesidade abdominal				
Não	200	36,3	32,3;40,5	
Sim	351	63,7	59,5;67,7	
Altura (cm)				
≤ 150	79	13,9	11,2;17,1	
> 150	488	86,1	82,9;88,8	
Acompanhamento pré-natal				
Não	29	5,1	3,5;7,3	
Sim	538	94,9	92,7;96,5	
Variáveis relacionadas à criança				
Idade (meses)				
< 24	243	42,9	38,7;47,0	
≥ 24	324	57,1	53,0;61,3	
Sexo				
Feminino	276	48,7	44,5;52,9	
Masculino	291	51,3	47,1;55,5	
Peso ao nascer				
Adequado	445	85,4	82,1;88,3	
Baixo peso	44	8,4	6,2;11,2	
Elevado	32	6,2	4,2;8,6	
Excesso de peso (criança)				
Não	450	79,4	75,8;82,6	
Sim	117	20,6	17,4;24,2	
Histórico de amamentação				
Sim	213	37,6	33,6;41,7	
Não	354	62,4	58,3;66,4	
Tempo de amamentação (meses)				
≥ 6	336	59,3	55,1;63,3	
< 6	231	40,7	36,7;44,9	
a) IC95%: Intervalo de confiança de 95%; b) Ponto de corte de 0,25 equivale a ¼ do salário mínimo.

A ACP identificou dois padrões alimentares, não saudável e saudável, os quais explicaram 38% da variância total. O padrão alimentar não saudável constituiu-se de café, ovos, embutidos, biscoito/bolacha, suco industrializado, refrigerante e macarrão instantâneo; e o padrão alimentar saudável, suco natural, frutas, folhas, legumes, arroz/macarrão, feijão e carnes (Tabela 2). A Figura 1 apresenta a prevalência do consumo dos elementos constitutivos dos padrões não saudável e saudável.

Figura 1 Consumo de alimentos que compõem os padrões alimentares não saudável e saudável de crianças residentes em favelas (N = 567), Maceió, Alagoas, agosto de 2019-dezembro de 2021

Tabela 2 Cargas fatoriais e padrões alimentares identificados no consumo alimentar de crianças residentes em favelas (N = 567), Maceió, Alagoas, agosto de 2019-dezembro de 2021

Alimento	Padrão alimentar	
não saudável	saudável	
Suco natural	-0,0409	0,3592	
Café	0,2725	-0,0026	
Frutas	-0,0028	0,3978	
Folhas	-0,1087	0,3891	
Legumes	-0,1032	0,4333	
Arroz/macarrão	0,0843	0,3000	
Ovos	0,2840	0,1730	
Feijão	0,1519	0.2736	
Carnes	0,1099	0.3376	
Embutidos	0,4093	-0,1125	
Biscoito/bolacha	0,3049	0,0987	
Suco industrializado	0,4627	-0,0030	
Refrigerante	0,4126	-0,1268	
Macarrão instantâneo	0,3453	0,0331	
Variância	20,7	10,9	

Na análise bruta, associaram-se ao padrão alimentar não saudável a baixa escolaridade materna, SOC fraco, excesso de peso materno, obesidade abdominal, idade da criança ≥ 24 meses, sexo masculino da criança e histórico de amamentação. Ao padrão saudável, mostraram-se associados baixa escolaridade materna, sexo masculino da criança, idade da criança ≥ 24 meses, baixo peso ao nascer, excesso de peso infantil e histórico de amamentação; nenhuma variável socioeconômica esteve associada a esse padrão (Tabela Suplementar 1)

No modelo final da análise ajustada (Tabela 3), o padrão não saudável esteve mais presente em crianças com idade ≥ 24 meses (RP = 1,02; IC95% 1,01;1,03) e do sexo masculino (RP = 1,46; IC95% 1,08;1,98). Quanto ao padrão saudável, identificou-se a frequência deste padrão foi maior em crianças com idade ≥ 24 meses (RP = 2,75; IC95% 1,83;4,14) e menor no sexo masculino (RP = 0,66; IC95% 0,49;0,87), e quando as mães tinham baixa escolaridade (RP = 0,61; IC95% 0,46;0,81).

Tabela 3 Análise ajustada entre os padrões alimentares não saudável e saudável de crianças residentes em favelas (n = 567), variáveis socioeconômicas da família e maternas relacionadas, Maceió, Alagoas, agosto de 2019-dezembro de 2021

Variáveis	Padrão não saudável	Padrão saudável	
Modelo 1	Modelo 2	Modelo 3	Modelo 1	Modelo 2	Modelo 3	
RP a (IC 95 % b )	p -valor	RP a (IC 95 % b )	p-valor	RP a (IC 95 % b )	p-valor	RP a (IC 95 % b )	p-valor	RP a (IC 95 % b )	p-valor	RP a (IC 95 % b )	p-valor	
Variáveis socioeconômicas da família	
Renda familiar per capita c (salários mínimos)													
≥ 0,25	1,00												
< 0,25	1,26 (0,88;1,79)	0,202											
Nível de pobreza (escore de Alvarez pontos)	
Superior (45-54)							1,00						
Inferior e miséria (20-44)							0,76 (0,56;1,01)	0,063					
Esgoto sanitário	
Adequado	1,00												
Inadequado	1,16 (0,83;1,61)	0,380											
Segurança alimentar	
Segurança leve	1,00												
Insegurança moderada/grave	1,20 (0,85;1,69)	0,305											
Variáveis maternas	
Idade (anos)	
14-18									0,56 (0,24;1,29)	0,174			
19-29									1,00				
≥ 30									1,27 (0,95;1,69)	0,104			
Escolaridade (anos)	
> 9	1,00		1,00						1,00		1,00		
≤ 9	1,39 (1,01;1,93)	0,047	1,28 (0,93;1,76)	0,124					0,62 (0,46;0,82)	0,001	0,61 (0,46;0,81)	<0,001	
Qualidade de vida	
Comportamento psicológico	
Adequado			1,00						1,00				
Inadequado			1,08 (0,79;1,45)	0,676					0,82 (0,59;1,13)	0,218			
Senso de coerência	
Forte			1,00						1,00				
Fraco			1,32 (0,96;1,82)	0,089					0,82 (0,65;1,16)	0,352			
Excesso de peso	
Não			1,00										
Sim			1,35 (0,85;2,14)	0,205									
Obesidade abdominal	
Não			1,00										
Sim			1,15 (0,70;1,87)	0,587									
Variáveis relacionadas à criança	
Idade (meses)													
< 24					1,00						1,00		
≥ 24					1,02 (1,01;1,03)	<0,001					2,75 (1,83;4,14)	<0,001	
Sexo													
Feminino					1,00						1,00		
Masculino					1,46 (1,08;1,98)	0,015					0,66 (0,49;0,87)	0,004	
Peso ao nascer													
Adequado					1,00						1,00		
Baixo peso					1,17 (0,70;1,94)	0,553					1,34 (0,89;2,01)	0,158	
Elevado					1,23 (0,69;2,19)	0,478					0,46 (0,18;1,21)	0,116	
Histórico de amamentação													
Sim					1,00						1,00		
Não					1,19 (0,78;1,77)	0,402					1,03 (0,74;1,44)	0,852	
Excesso de peso													
Não											1,00		
Sim											0,70 (0,45;1,09)	0,112	
a) RP: Razão de prevalências; b) IC95%: Intervalo de confiança de 95% da frequência relativa; c) Ponto de corte de 0,25 equivale a ¼ do salário mínimo.

DISCUSSÃO

No presente estudo, identificaram-se dois padrões alimentares: saudável e não saudável. O maior consumo do padrão alimentar saudável associou-se à idade da criança ser ≥ 24 meses, enquanto o menor consumo, a crianças do sexo masculino e mães com menor escolaridade, resultados a reforçar a hipótese de baixo nível de escolaridade associado a escolhas alimentares menos saudáveis. 21 O padrão não saudável teve seu menor consumo associado à idade da criança ≥ 24 meses e a crianças do sexo masculino.

O número de padrões alimentares identificados assemelhou-se ao encontrado em um estudo que analisou o padrão alimentar de crianças brasileiras. 22 O número de padrões possíveis de identificar em uma dada população é variável, depende da diversidade de grupos alimentares, do tamanho da amostra e das técnicas de extração dos padrões utilizadas nos estudos. 3 Uma revisão sistemática, conduzida para identificar padrões alimentares em crianças de 7 a 10 anos e fatores associados, encontrou número de padrões alimentares variável, de dois a cinco, com predomínio de três. 3

Em estudos de pesquisadores brasileiros 23 e americanos, 24 buscando relacionar padrões alimentares à síndrome metabólica e a problemas cardiovasculares, e identificar padrões alimentares derivados de análise a posteriori, como se decidiu na presente pesquisa, foram incluídos ovos nos padrões alimentares “não saudáveis”. A inclusão dessa fonte de proteínas de alto valor biológico nesse padrão, possivelmente, aconteceu pelo alto grau de vulnerabilidade social da população analisada, que utiliza embutidos e ovos como principais fontes proteicas em suas refeições, enquanto alternativas menos onerosas. A alta frequência de consumo de ovos pelas crianças influenciou as análises estatísticas, fazendo com que os ovos apresentassem maior correlação com alimentos não saudáveis.

Independentemente do número de padrões alimentares obtidos e alimentos componentes, cumpre identificar fatores associados a cada padrão. Estudo com crianças de 13 a 35 meses, em São Luís, Maranhão, concluiu que multiparidade, menor escolaridade materna e idade materna menor que 20 anos associaram-se ao menor consumo de alimentos saudáveis. 21 Dados semelhantes encontram-se em pesquisa com 300 crianças de 4 a 24 meses, em Porto Alegre, Rio Grande do Sul, onde menor escolaridade materna associou-se a maior número de produtos ultraprocessados consumidos por crianças, 19 corroborando esta casuística: menor escolaridade materna associou-se a redução do padrão alimentar saudável. Uma possível explicação para esse achado é o fato de mães com maior escolaridade apresentarem maior acesso às informações sobre práticas alimentares saudáveis. A escolaridade materna influencia o estilo de vida das crianças. 4

Embora não tenham apresentado associação, sabe-se que fatores ambientais, nutricionais, psicológicos, sociais e culturais podem-se relacionar com comportamento alimentar. 25 Crianças dependem dos pais/responsáveis para comprar/preparar suas refeições, seus hábitos alimentares são influenciados diretamente pelas crenças e cultura alimentar dos familiares. 25 Nas famílias que não praticam uma dieta diversificada e se observa baixa frequência de consumo de alimentos saudáveis, há maiores chances de retardo no crescimento de suas crianças. 26

Um dos achados da análise múltipla apontou associação da idade das crianças ≥ 24 meses com maior frequência de consumo de ambos os padrões, saudável e não saudável, semelhantemente a uma pesquisa realizada no Sul brasileiro, onde se observou associação entre padrões alimentares de crianças maiores que 12 meses; 27 este achado baseou-se na maior independência dessas crianças para escolher alimentos e no acesso a maior variedade deles, quando comparadas às crianças de menor idade 28 – embora, cumpre salientar, o público estudado foi de crianças de famílias em vulnerabilidade social, e principalmente, sem acesso a uma alimentação diversificada; ao alcançarem uma idade mais elevada, adquiririam aptidão fisiológica e autonomia nas escolhas alimentares, dentro das possibilidades existentes em seu ambiente.

Não se encontrar associação do sexo masculino com maior frequência de consumo do padrão alimentar não saudável no público infantil não é consenso na literatura. Estudos demonstraram que o sexo masculino se associa aos padrões saudável 29 e não saudável; 1 entretanto, pode-se hipotetizar que, em comunidades sob vulnerabilidade social, meninos apresentam maior independência e autonomia, inclusive para suas escolhas alimentares.

Quanto ao padrão saudável, filhos de mães com baixa escolaridade possuíam menor frequência de consumo dos alimentos desse padrão, fato também observado no estudo de coorte de São Luís, Maranhão. 21 Baixa escolaridade dos pais pode indicar ausência de letramento nutricional adequado, que promova autocuidado satisfatório, em questões relacionadas à alimentação e nutrição das crianças. 19

Segundo estudo realizado em Araraquara, São Paulo, no período 2015-2016, ao avaliar famílias beneficiárias ou não do Programa Bolsa Família, aquelas não contempladas pelo Programa estavam mais propensas a apresentar um padrão alimentar restrito, menos propensas a uma dieta saudável, independentemente da idade de seus membros. 30 Pesquisa realizada no estado da Paraíba também verificou que crianças sob diferentes tipos de vulnerabilidade social possuíam maior probabilidade de apresentar um padrão alimentar não saudável. 5

Esses dados reforçam o já esperado: entre crianças de famílias em vulnerabilidade social, menor escolaridade materna repercutiria negativamente em seu padrão alimentar. Hábitos alimentares adequados são extremamente importantes na infância porque, longitudinalmente, podem influenciar no estado nutricional e no desenvolvimento de doenças crônicas não transmissíveis. 5,29

A formulação de políticas públicas voltadas à promoção da alimentação saudável para crianças em vulnerabilidade social, principalmente aquelas residentes em favelas, constitui desafio para governantes. Crucial ao desenvolvimento dessas políticas, a melhora na alimentação das crianças vivendo em ambientes desfavorecidos pode contribuir com a redução de desfechos desfavoráveis à saúde, como a obesidade. 4

O estudo apresenta limitações: o uso de questionários extensos, cuja compreensão pode ser prejudicada pela baixa escolaridade materna; e o viés do entrevistador, conhecedor do público abordado, que pode influenciar no modo de as peguntas serem feitas, induzindo as respostas. Ambas as limitações implicam viés de informação, todavia minimizado ao se utilizar em questionários de instrumentos adotados para grandes inquéritos nacionais e aplicados por pesquisadores treinados. Outra limitação encontra-se no desenho transversal, que tanto impossibilita estabelecer relações de causalidade como propicia causalidade reversa, quando a associação entre as variáveis se apresenta de maneira diferente da expectável. O uso da análise múltipla atenuou esse viés. Utilizar um método retrospectivo na avaliação do consumo alimentar pode levar a erros nas respostas sobre alimentos consumidos, porque depende da memória do entrevistado. Contudo, trata-se de método amplamente utilizado em pesquisas populacionais 3,23 para avaliação do consumo alimentar habitual de grupos, e a limitação do seu uso foi atenuada pela curta frequência adotada (última semana). Mais um entrave nos métodos do estudo, a lacuna temporal na coleta de dados não comprometeu a homogeneidade da amostra: indivíduos inseridos no estudo antes da pandemia não apresentaram diferenças estatisticamente significantes nas condições socioeconômicas e ambientais, comparados àqueles incluídos após o surto pandêmico (Tabela Suplementar 2).

Como ponto positivo desta pesquisa, encontra-se o cuidado metodológico na seleção dos participantes: foram recrutados todos os moradores das comunidades selecionadas e que atenderam aos critérios de elegibilidade, minimizando o risco do viés de seleção. Outro ponto forte foi o uso de instrumentos validados, na coleta de dados. Tais características demonstram a validade do estudo, interna e externa; seus resultados podem ser extrapolados para populações semelhantes no Brasil.

Conclui-se que a alimentação de crianças em vulnerabilidade social relacionou-se a fatores intrínsecos e extrínsecos à criança, a maior frequência do padrão saudável associou-se à idade ≥ 24 meses; e a menor frequência desse padrão, à baixa escolaridade materna e à criança do sexo masculino. O aumento da frequência do padrão não saudável foi prevalente em crianças ≥ 24 meses e do sexo masculino. Visando elucidar a causalidade das variáveis associadas à alimentação nessa população, fazem-se necessários estudos prospectivos.

Figura Suplementar 1 Fluxograma referente aos dois modelos estatísticos de cada um dos desfechos, padrão alimentar "não saudável" e padrão alimentar saudável

Tabela Suplementar 1 Análise bruta entre o padrão alimentar não saudável e o padrão alimentar saudável de crianças residentes em favelas (n = 567), variáveis socioeconômicas da família e maternas relacionadas, Maceió, Alagoas, agosto de 2019-dezembro de 2021

Variáveis	Padrão não saudável(consumo > P75)	Padrão saudável(consumo > P75)	
N (%)	RPa bruta (IC95%b)	p-valor	N (%)	RPa bruta (IC95%b)	p-valor	
Variáveis socioeconômicas da família							
Renda familiar per capitac c(salários mínimos)							
≥ 0,25	36 (19,8)	1,00		44 (52,2)	1,00		
< 0,25	105 (27,3)	1,38 (0,99;1,93)	0,060	97 (25,2)	1,04 (0,76;1,42)	0,794	
Nível de pobreza (escore de Alvarez pontos)							
Pobreza baixa superior (45 - 54)	36 (22,6)	1,00		48 (30,2)	1,00		
Pobreza baixa inferior e miséria (20 - 44)	105 (25,7)	1,14 (0,82;1,58)	0,449	93 (22,8)	0,76 (0,56;1,01)	0,063	
Esgoto sanitário							
Adequado	59 (21,4)	1,00		73 (26,5)	1,00		
Inadequado	82 (28,2)	1,32 (0,98;1,76)	0,063	68 (23,4)	0,8 (0,66;1,18)	0,397	
Segurança alimentar							
Segurança leve	45 (20,5)	1,00		60 (27,4)	1,00		
Insegurança moderada/grave	96 (27,6)	1,34 (0,98;1,83)	0,064	81 (23,3)	0,85(0,64;1,13)	0,267	
Variáveis maternas							
Idade (anos)							
14 - 18	8 (19,5)	0,77 (0,40;1,48)	0,438	5 (12,2)	0,50 (0,21;1,17)	0,110	
19 - 29	79 (25,2)	1,00		76 (24,3)	1,00		
≥ 30	54 (25,4)	1,00 (0,74;1,36)	0,977	60 (28,2)	1,16 (0,87;1,55)	0,316	
Escolaridade (anos)							
> 9	44 (19,6)	1,00		74 (32,9)	1,00		
≤ 9	97 (28,4)	1,45 (1,06;1,99)	0,02	67 (19,6)	0,60 (0,45;0,79)	<0,001	
Qualidade de vida							
Comportamento psicológico							
Adequado	83 (22,9)	1,00		98 (27,1)	1,00		
Inadequado	58 (28,3)	1,23 (0,92;165)	0,153	43 (21,0)	0,77(0,57;1,06)	0,113	
Senso de coerência							
Forte	48 (20,4)	1,00		66 (28,1)	1,00		
Fraco	93 (28,0)	1,37 (1,01;1,86)	0,043	75 (22,6)	0,80 (0,60;1,07)	0,135	
Excesso de peso							
Não	49 (20,1)	1,00		60 (24,6)	1,00		
Sim	92 (28,5)	1,42 (1,05;1,92)	0,024	81 (25,1)	1,02 (0,76;1,36)	0,894	
Obesidade abdominal							
Não	37 (18,5)	1,00		51 (25,5)	1,00		
Sim	96 (27,3)	1,48 (1,05;2,07)	0,023	86 (24,5)	0,96(0,71;1,30)	0,794	
Variáveis relacionadas à criança							
Idade (meses)							
< 24	18 (7,4)	1,00		31 (12,8)	1,00		
≥ 24	123 (38,0)	5,12 (3,21;8,17)	0,000	110 (33,9)	2,66 (1,85;3,82)	<0,001	
Sexo							
Feminino	56 (20,3)	1,00		79 (28,6)	1,00		
Masculino	85 (29,2)	1,44 (1,07;1,93)	0,015	62 (21,3)	0,74 (0,56;0,99)	0,045	
Peso ao nascer							
Adequado	104 (23,4)	1,00		110 (24,7)	1,00		
Baixo peso	12 (27,3)	1,17 (0,70;1,93)	0,554	17 (38,6)	1,56 (1,04;2,35)	0,031	
Elevado	11 (34,4)	1,47 (0,89;2,44)	0,137	4 (12,5)	0,51 (0,20;1,28)	0,152	
Excesso de peso							
Não	117 (26)	1,00		121 (26,1)	1,00		
Sim	24 (20,5)	0,79 (0,53;1,16)	0,233	20 (17,1)	0,64(0,41;0,97)	0,038	
Histórico de amamentação							
Sim	38 (17,8)	1,00		42(19,7)	1,00		
Não	103 (29,1)	1,63 (1,17;2,27)	0,004	99 (28,0)	1,42 (1,03;1,95)	0,032	
a) RP: Razão de prevalências; b) IC95%: Intervalo de confiança de 95%; c) Ponto de corte de 0,25 equivale a ¼ do salário mínimo.

Tabela Suplementar 2 Características socioeconômicas e ambientais das famílias na coleta de dados no período pré-pandemia e após o surto pandêmico

Variáveis	Total	Pré-pandemia	Após surto pandêmico	p-valor	
N = 567	%	N = 354	%	N = 213	%		
Renda familiar per capitaa (salários mínimos)								
≥ 0,25	172	30,3	107	30,3	64	30,1	0,518	
< 0,25	395	69,7	247	69,7	149	69,9		
Nível de pobreza (escore de Alvarez pontos)								
Superior (45 - 54)	152	26,8	103	29,0	60	28,0	0,313	
Inferior e miséria (20 - 44)	415	73,2	251	71,0	153	72,0		
Água de consumo								
Adequada	174	30,7	110	31,0	65	30,5	0,893	
Inadequado	393	69,3	244	69,0	148	69,5		
Esgoto sanitário								
Adequado	183	32,3	110	31,1	66	31,0	0,985	
Inadequada	384	67,7	244	68,9	147	69,0		
Manejo do lixo								
Adequado	193	34,0	121	34,2	71	33,5	0,644	
Inadequado	374	66,0	233	65,8	142	66,5		
Segurança alimentar e nutricional								
Segurança leve	218	38,4	134	38,0	83	39,0	0,658	
Insegurança moderada/grave	349	61,6	220	62,0	130	61,0		
a) Ponto de corte de 0,25 equivale a ¼ do salário mínimo.

ASSOCIATED ACADEMIC WORK: This work is derived from the doctoral thesis entitled Sense of coherence of socially vulnerable mothers and the linear growth of their children living in subnormal clusters in Maceió, Alagoas state, submitted by Gabriela Rossiter Stux Veiga to the Postgraduate Program in Child and Adolescent Health at the Universidade Federal de Pernambuco in May 2022.

CONFLITOS DE INTERESSE: As autoras declararam não haver conflitos de interesse.

Editor associado: Thaynã Ramos Flores

TRABALHO ACADÊMICO ASSOCIADO: Trabalho originário da tese de doutorado de Gabriela Rossiter Stux Veiga, intitulada Senso de coerência de mães em vulnerabilidade social e o crescimento linear de seus filhos moradores de aglomerados subnormais em Maceió/AL, defendida no Programa Pós-Graduação em Saúde da Criança e do Adolescente da Universidade Federal de Pernambuco em maio de 2022.
==== Refs
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