| Resumen: | Antecedentes: Las enfermedades diarreicas son una de las causas principales de muerte en niños menores de tres años de edad y aunque es prevenible y tratable, cada año causa la muerte de alrededor de 760 000 niños menores de cinco años en el mundo y es la principal causa de la desnutrición en este grupo etario. Si bien existen modelos conceptuales que señalan varios factores involucrados en la ocurrencia en la enfermedad diarreica aguda (EDA), para poder implementar intervenciones que tengan mayor impacto se requiere priorizar las mismas enfocándose en aquellos factores o determinantes que tienen mayor impacto en la ocurrencia de la EDA. Métodos: En base a la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar – ENDES 2012, que proporciona información a nivel del país, zona urbana y rural, y por regiones naturales, utilizando el software estadístico Stata 12, y teniendo como variable dependiente a la EDA en menores de tres años de edad, se desarrollaron modelos estadísticos en base a un análisis multivariado de regresión logística, seleccionándose aquellos con los mejores parámetros post estimadores de evaluación (prueba de bondad de ajuste y link test), identificándose los determinantes a nivel nacional y por macrorregiones. Resultado: A nivel nacional se identificó tres determinantes de riesgo y un determinante de protección: haber tenido una infección respiratoria aguda (OR= 2,52; IC95% 1,8-3,5), vivir en la selva (selva baja OR=2,08; IC95% 1,5-2,8 y selva alta OR=1,8; IC95% 1,1-2,8), tener una madre joven (18 a 29 años, OR= 1,5; IC95% 1,1-2,0) y haber recibido lactancia materna exclusiva (OR= 0,35; IC95% 0,2-0,5)... (AU)^iesBackground: Diarrhoeal diseases are a leading cause of death in children under three years old and although it is preventable and treatable, annually kills about 760 000 children under five in the world and is the main cause of malnutritionin this age group. While there are conceptual models that point to several factors involved in the occurrence of acutediarrheal disease (ADD), to implement interventions that have the greatest impact is required to prioritize them to focus on those factors or determinants that have the greatest impact on the occurrence of ADD. Methods: Based on theDemographic and Health Survey - DHS 2012, which provides information at the country, urban and rural, and natural areas, using Stata 12 statistical software, and having as dependent variable the EDA under three years of age, statistical models were developed based on a multivariate logistic regression analysis, selecting those with the best parameters estimators post evaluation (goodness of fit test and link test), identifying the determinants nationally and for macro-regions. Results: Nationally, three determinants of risk and one protective determinant were identified: having had an acute respiratory infection (OR=2,52; 95%CI 1,8-3,5), living in the amazon forest (lowland OR=2,08; 95%CI 1,5-2,8 and high jungle OR=1,8; 95%CI 1,1-2,8), having a young mother (18-29 years OR=1,5; 95%CI 1,1-2,0) and received exclusive breastfeeding (OR=0,35; 95%CI 0,2-0,5)... (AU)^ien.
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