OBJETIVO: O objetivo deste estudo foi investigar os determinantes de dislipidemia em pré-escolares. MÉTODOS: A partir de um desenho transversal, foi avaliado um total de 227 pré-escolares com 5 anos de idade residentes em uma área urbana da cidade de Diamantina, Minas Gerais, Brasil. Foram avaliados: variáveis bioquímicas, antropométricas, condição socioeconômica e comportamental, a partir de um questinário; e ingestão alimentar, a partir de um questionário de fequência de consumo de alimentos. Os padrões alimentares denominados "dieta mista", "fast food" e "não saudável" foram identificados por meio de análise de componentes principais. Os determinantes de dislipidemia foram examinados através da análise de regressão de Poisson. RESULTADOS: A prevalência de dislipidemia, neste estudo, foi de 65,19%. Os pré-escolares que consumiam com menos frequência alimentos do padrão "dieta mista" tiveram um risco maior de concentrações mais altas de lipoproteína de baixa densidade (PR = 2,30; p = 0,004), em comparação com aqueles com um consumo mais frequente do padrão "dieta mista". Os pré-escolares cujas mães apresentaram uma escolaridade mais baixa tiveram menor risco de concentrações mais altas de lipoproteína de baixa densidade (PR = 0,43; p = 0,003), e os pré-escolares que estavam com sobrepeso/obesos apresentaram maior risco de concentrações mais altas de lipoproteína de baixa densidade (PR = 2,23; p = 0,003). CONCLUSÃO: Os determinantes de dislipidemia identificados neste estudo foram o consumo menos frequente de alimentos do padrão "dieta mista", índice de massa corporal mais alto e um maior nível de escolaridade materna. Este estudo mostra que, apesar da baixa idade do grupo em estudo, já estão apresentando alta prevalência de dislipidemia, que é um fator de risco importante para doença cardiovascular.

OBJECTIVE: To investigate the determinants of dyslipidemia in preschoolers. METHODS: A total of 227 preschoolers residing in an urban area of the city of Diamantina, Minas Gerais, Brazil were evaluated at age 5 years, using a cross-sectional design. Dietary intake from a food frequency questionnaire, anthropometric/biochemical parameters, and socioeconomic/behavioral information from a questionnaire were evaluated. 'Mixed diet', 'snack', and 'unhealthy' dietary patterns were identified using principal component analysis. The determinants of dyslipidemia were examined using Poisson regression analysis. RESULTS: The prevalence of dyslipidemia in this study was 65.19%. Preschoolers who less frequently consumed foods in the 'mixed diet' dietary pattern had a higher risk of high concentrations of low-density lipoprotein cholesterol (PR = 2.30; p = 0.004) when compared with those with more frequent consumption of the 'mixed diet' dietary pattern. Preschoolers whose mothers had lower levels of education presented a lower risk of high concentrations of low-density lipoprotein cholesterol (PR = 0.43; p = 0.003), and preschoolers who were overweight/obese presented with greater risk of high concentrations of low-density lipoprotein cholesterol (PR = 2.23; p = 0.003). CONCLUSION: The determinants of dyslipidemia identified in this study were less frequent consumption of foods in the 'mixed diet' dietary pattern, higher body mass index, and higher level of maternal education. This study shows that despite the young age of the group under study, they already present a high prevalence of dyslipidemia, which is an important risk factor for cardiovascular disease.

OBJETIVOS: Identificar padrões alimentares de pré-escolares e conhecer seus determinantes. MÉTODOS: Estudo transversal aninhado em uma coorte de nascidos entre os anos de 2004 e 2005 na cidade de Diamantina (MG). O instrumento utilizado para explorar os padrões alimentares foi um questionário de frequência de consumo alimentar. Foi utilizada análise fatorial de componentes principais para identificação dos padrões alimentares. Avaliaram-se ainda dados pessoais, socioeconômicos e medidas antropométricas de 232 pré-escolares no período entre julho de 2009 e julho de 2010. Os determinantes dos padrões alimentares foram identificados por meio da regressão logística. RESULTADOS: Três padrões foram obtidos, denominados de "dieta mista", "lanche" e "não saudável". Os pré-escolares filhos de mães com menor escolaridade têm mais chance (odds ratio - OR = 3,80; intervalo de confiança de 95% - IC95% = 1,90-7,60) de consumir alimentos do padrão "dieta mista" e menor chance (OR = 0,31; IC95% = 0,15-0,61) de consumir alimentos do padrão "lanches", enquanto os de maior renda per capita têm mais chance de consumir alimentos do padrão "não saudável" (OR = 2,43; IC95% = 1,13-5,24). CONCLUSÃO: Foram identificados três padrões alimentares na população estudada, os quais foram determinados pelo nível de escolaridade materna e renda per capita.

OBJECTIVES: To identify dietary patterns in pre-school children and to investigate its determinants. METHODS: Cross-sectional study nested in a cohort born between 2004 and 2005 in the municipality of Diamantina, state of Minas Gerais, Brazil. The instrument used to explore the dietary patterns was a frequency questionnaire for food consumption. Factor analysis was used for the identification of the dietary patterns. The study also assessed personal and socioeconomic data and anthropometric measurements of 232 preschoolers in the period between July 2009 and July 2010. The determinants of food patterns were identified by logistic regression. RESULTS: Three patterns were obtained, which were called: "mixed diet," "snack," and "unhealthy." The children of mothers with low education are more likely (odds ratio - OR = 3.80; confidence interval 95% - 95%CI = 1.90-7.60) to consume food from the "mixed diet" pattern, and less likely (OR = 0.31; 95%CI = 0.15-0.61) to consume food from the "snack" pattern, while those with higher per capita income are more likely to consume food from the "unhealthy" pattern (OR = 2.43; 95%CI = 1.13-5.24). CONCLUSION: Three dietary patterns were identified in the studied population, which were determined by the level of maternal education and per capita income.