Associação entre as características maternas e do recém-nascido e a macrossomia fetal no Estado da Bahia: uma análise usando aprendizado de máquina

Abstract

A macrossomia fetal é um problema de saúde pública na maioria dos países em desenvolvimento e está associada à ocorrência de complicações que podem aumentar o risco de morbidade e mortalidade da mãe e do bebê. Usando os dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), este trabalho teve como objetivo avaliar a associação das características maternas e dos recém-nascidos com o desfecho de macrossomia fetal no Estado da Bahia, durante o ano de 2020. Ajustando o modelo de regressão log-linear de Poisson (com variância robusta), estimou-se a prevalência de macrossomia, a partir de um conjunto de características maternas e do recém-nascido. Considerando ou não o método de redução de viés de Firth no ajuste do modelo, não se observou diferenças substanciais nas estimativas pontuais e intervalares dos parâmetros. Adotando o modelo log-linear de Poisson com o método de Firth, verificou-se que a prevalência de macrossomia foi maior entre bebês nascidos de mães com idade mais avançada (RP = 1,138; p-valor<0,001), não brancas (RP = 1,152; pvalor=0,002), que viviam sem companheiro (RP =1,057; p-valor=0,018), e entre bebês póstermo (RP= 1,408; p-valor<0,001) e do sexo masculino (RP= 1,675; p-valor<0,001). Observou-se ainda menor prevalência de macrossomia entre bebês de mulheres com nenhuma gestação anterior (RP = 0,613; p-valor<0,001), com ensino superior completo (RP=0,717; pvalor<0,001), nascidos por parto vaginal (RP= 0,487; p-valor<0,001) e com apresentação pélvica ou transversa (RP = 0,663; p-valor<0,001). A partir destes achados, conclui-se sobre a necessidade de desenvolver ações voltadas para a prevenção da macrossomia fetal no Estado da Bahia, a fim de reduzir o risco de complicações materno-infantis. Entre estas ações pode-se citar maiores investimentos em assistência pré-natal priorizando, de modo geral, mulheres grávidas de bebês do sexo masculino, não brancas e com menores níveis socioeconômicos.