Avances en la Investigación Pediátrica

Avances en la Investigación Pediátrica
Acceso abierto

ISSN: 2385-4529

abstracto

Riesgos atribuibles a la población de trastornos neuroconductuales debido a la baja peso al nacer en niños estadounidenses

Sandie U. Ha, Lindsay A. Thompson, Greg Kearney, Jeffrey Roth, Xiaohui Xu

Antecedentes: La prevalencia de bajo peso al nacer (LBW) y trastornos neuroconductuales (ND) ha aumentado en las últimas tres décadas. Sin embargo, no está claro cuántos casos en exceso de ND se pueden atribuir al bajo peso al nacer entre los niños estadounidenses. Los objetivos de este estudio fueron a) determinar la asociación entre el BPN y el ND, incluidos el trastorno por déficit de atención/hiperactividad (TDAH), el trastorno del espectro autista (TEA), el trastorno del comportamiento y la conducta (BCD) y la discapacidad de aprendizaje (LD); yb) determinar el riesgo atribuible poblacional (PAR) de estos trastornos por BPN. Métodos: Los sujetos del estudio fueron una muestra transversal representativa a nivel nacional de 85 637 niños de 2 a 17 años de edad que participaron en la Encuesta Nacional de Salud Infantil de 2011. El peso al nacer y el ND fueron informados por los padres. Resultados: El BPN representó el 6,0 % (95 % intervalo de confianza [IC] 2,3-10,4) de todos los casos de TEA, el 2,4 % (IC 0,1-5,1) de BCD y el 6,8 % (IC 4,8-9,0) de LD entre la población de estudio . No hubo una asociación significativa entre el BPN y el TDAH. Se encontró que los porcentajes de estos DE por BPN eran más altos entre los prematuros y entre los grupos étnicos minoritarios. Conclusiones: Con base en nuestros resultados y dado que más del 8 % de los niños estadounidenses nacen con bajo peso al nacer, con tasas más altas entre las minorías y los nacimientos prematuros, se justifica la planificación prospectiva de los servicios neuroconductuales. Los esfuerzos para reducir la ND en los niños se alinean con los esfuerzos nacionales para reducir el bajo peso al nacer.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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