CONTEXT: Protein energy malnutrition constitutes a public health problem, especially in less affluent countries. The identification of amenable predictive risk factors is of major importance for policy makers to plan interventions to reduce infant malnutrition. OBJECTIVE: To identify risk factors for protein energy malnutrition among hospitalized low-income children aged 6 to 24 months. TYPE OF STUDY: Case-control study. SETTING: Two public hospitals in Recife, Brazil. PARTICIPANTS: The cases were 124 infants with length-for-age below the 10th percentile of the National Center for Health Statistics curve and the controls were 241 infants with length-for-age equal to or above the 10th percentile who were recruited in the same infirmary. METHODS: Cases and controls were compared in relation to a variety of sociodemographic, environmental and reproductive factors, and their healthcare, previous feeding practice and morbidity. Logistic regression analysis was used to investigate the net effect of risk factors on infant malnutrition, after adjusting for potential confounding variables. RESULTS: The mother's age, possession of a TV set, type of water supply, family size and location of the home were significantly associated with child malnutrition in the bivariate analysis. However, these associations lost their significance after adjusting for other explanatory variables in the hierarchical logistic regression analysis. This analysis showed that low birth weight contributed the largest risk for impaired growth. Increased risks of infant malnutrition were also significantly associated with households that had no toilet facilities or refrigerator, high parity for the mother, no breastfeeding of the infant, inadequate vaccination coverage and previous hospitalization for diarrhea and pneumonia. DISCUSSION: The literature shows that chronic malnutrition, as assessed by low length-for-age indexes, is often related to low income. However, this was not the case in this study, in which other variables had greater impact on child growth. CONCLUSIONS: In view of the multiple causes of malnutrition, the interrelationship among its determinants should be taken into account when adopting strategies for its reduction and prevention. CONTEXTO: Desnutrição energético-protéica constitui um problema de saúde pública especialmente em países em desenvolvimento. A identificação de fatores de risco passíveis de controle é de grande importância para os sanitaristas planejarem intervenções a fim de reduzirem a desnutrição na infância. OBJETIVOS: Identificar fatores de risco para desnutrição energético-protéica em crianças hospitalizadas e de baixa renda com 6 a 24 meses de idade. TIPO DE ESTUDO: Estudo do tipo caso-controle. LOCAL DO ESTUDO: Instituto Materno Infantil de Pernambuco e Hospital Barão de Lucena, dois hospitais públicos do Recife, nordeste do Brasil. PARTICIPANTES: Casos foram 124 crianças com comprimento para a idade abaixo do 10º percentil para a curva do National Center for Health Statistics e controles foram 241 crianças com comprimento para a idade igual ou acima do 10º percentil e recrutadas na mesma enfermaria. MÉTODOS: Casos e controles foram comparados em relação a uma série de fatores sociodemográficos, ambientais, reprodutivos, assistência à saúde, prática alimentar e morbidades prévias. Análise de regressão logística foi utilizada a fim de investigar o efeito independente dos fatores de risco para desnutrição infantil, após ajuste para potenciais fatores de confusão. A estratégia analítica usada foi o modelo hierárquico que consiste na entrada das variáveis explanatórias no modelo em uma ordem previamente estabelecida pelo pesquisador, baseada em um modelo conceitual que descreve as relações lógicas e teóricas entre os fatores de risco. RESULTADOS: A idade materna, posse de aparelho de TV, tipo de abastecimento de água, tamanho da família e local de moradia apresentaram associação significante com a desnutrição; no entanto, essas associações perderam a significância depois de serem controladas por outras variáveis explanatórias na análise de regressão logística hierarquizada. Esta análise mostrou que o baixo peso ao nascer contribuiu com o maior risco para desnutrição na população estudada (odds ratio = 6,04; p = 0,005). Maiores riscos para desnutrição também foram significantemente associados com habitações sem sanitário e sem geladeira, multiparidade, nunca ter sido amamentado, vacinação desatualizada e hospitalização prévia por diarréia e pneumonia. DISCUSSÃO: A literatura mostra que a desnutrição crônica, apontada por índices de altura-para-idade baixos, está freqüentemente associada a baixa renda. Isto não foi verificado neste estudo, em que outras variáveis, tais como peso baixo ao nascer e acesso a sanitários e refrigeradores, além da paridade da mãe, amamentação, vacinação e história de diarréia e pneumonia, tiveram maior impacto sobre o crescimento das crianças. CONCLUSÕES: Em vista da multicausalidade da desnutrição, as interrelações entre seus determinantes devem ser levadas em consideração ao se adotar estratégias para a sua redução e prevenção.