covid
Buscar en
Revista Paulista de Pediatria
Toda la web
Inicio Revista Paulista de Pediatria Indicadores de nível socioeconômico, atividade física e sobrepeso/obesidade e...
Información de la revista
Vol. 34. Núm. 2.
Páginas 162-170 (junio 2016)
Visitas
2220
Vol. 34. Núm. 2.
Páginas 162-170 (junio 2016)
Artigo original
Open Access
Indicadores de nível socioeconômico, atividade física e sobrepeso/obesidade em crianças brasileiras
Socioeconomic status indicators, physical activity, and overweight/obesity in Brazilian children
Visitas
2220
Victor Keihan Rodrigues Matsudoa, Gerson Luis de Moraes Ferraria,b,
Autor para correspondencia
gersonferrari08@yahoo.com.br

Autor para correspondência.
, Timóteo Leandro Araújoa, Luis Carlos Oliveiraa, Emily Mirec, Tiago V. Barreirad,c, Catrine Tudor‐Lockec, Peter Katzmarzykc
a Centro de Estudos do Laboratório de Aptidão Física de São Caetano do Sul (CELAFISCS), São Caetano do Sul, SP, Brasil
b Centro de Atendimento e Apoio ao Adolescente do Departamento de Pediatria da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), São Paulo, SP, Brasil
c Pennington Biomedical Research Center, Baton Rouge, LA, Estados Unidos
d Syracuse University, New York, Estados Unidos
Este artículo ha recibido

Under a Creative Commons license
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Tablas (4)
Tabela 1. Análise descritiva (média [DP] ou n [%]) de indicadores de dados derivados do acelerómetro e sobrepeso / obesidade em crianças brasileiras
Tabela 2. Análise descritiva n (%) de indicadores de NSE das crianças brasileiras
Tabela 3. Regressão logística multinível para os indicadores do NSE com diretrizes de AFMV e passos / dia em crianças brasileiras
Tabela 4. Regressão logística multinível para os indicadores do NSE com %GC e IMC sobrepeso / obesidade em crianças brasileiras
Mostrar másMostrar menos
Resumo
Objetivo

Analisar as associações entre indicadores de nível socioeconômico (NSE) e atividade física e sobrepeso/obesidade em crianças.

Métodos

485 crianças usaram acelerômetros por 7 dias. As variáveis incluíram o tempo em comportamentos sedentários e atividade física moderada a vigorosa (AFMV), e passos/dia. As crianças foram ainda classificadas como satisfazendo ou não o cumprimento das diretrizes de ≥60 min/dia MVPA e ≥12.000 passos/dia. Índice de massa corporal (IMC) e percentual de gordura corporal (%GC) foram medidos através de impedância bioelétrica. Sobrepeso/ obesidade foi definido como IMC>+1SD e um %GC≥percentil 85. Os pais responderam a questionários que questionavam o rendimento total anual das famílias, o nível de educação dos pais, situação de emprego dos pais e propriedade de automóvel.

Resultados

As crianças mostraram uma média de 59,5 min/dia de AFMV (44,1% atingiram as diretrizes de AFVM), e 9.639 passos/dia (18,4% atingiram as diretrizes de passos/dia). 45,4% e 33% estavam com sobrepeso/obesidade classificada pelo IMC e %GC, respectivamente. Maior nível de renda familiar anual total (odds ratio 0,31; intervalo de confiança de 95%=0,15‐0,65),e níveis relativamente mais elevados de educação materna (OR=0,38; IC95%=0,20‐0,72) e paterno (OR=0,36; IC95%=0.17‐0.75), foram associados com menor chance de crianças atingirem as diretrizes de AFVM. Propriedade de automóvel foi associada com menor chance de crianças atingirem as diretrizes de AFVM (OR=0,48; IC95%=0,31‐0,75) e diretrizes de passos/dia (OR=0,44; IC95%=0,26‐0,74).

Conclusões

Os indicadores de NSE não foram associados com sobrepeso / obesidade, mas maior NES foi associado com menor chance de crianças atingirem diretrizes de AFVM.

Palavras‐chave:
Acelerometria
Obesidade
Adiposidade
Estilo de vida sedentário
Criança
Abstract
Objective

To analyze the associations between socioeconomic status (SES) indicators and physical activity and overweight/obesity in children.

Methods

485 children wore accelerometers for 7 days. Variables included time in sedentary behavior and moderate‐to‐vigorous physical activity (MVPA), and steps/day. Children were further categorized as meeting or not meeting guidelines of ≥60min/day MVPA and ≥12,000 steps/day. Body mass index (BMI) and body fat percentage (BF%) were measured using bioelec‐trical impedance. Overweight/obesity was defined as BMI>+1 SD and BF%≥85th percentile. Parents answered questionnaires that questioned total annual household income, parental education level, parental employment status and automobile ownership.

Results

Children averaged 59.5min/day in MVPA (44.1% met MVPA guidelines), and 9639 steps/day (18.4% met steps/day guidelines). 45.4% and 33% were overweight/obese classified by BMI and BF% respectively. Higher relative total annual household income level (Odds Ratio 0.31; 95% confidence interval=0.15‐0.65), and relatively higher maternal (OR=0.38; 95%CI=0.20‐0.72) and paternal (OR=0.36; 95%CI=0.17‐0.75) education levels were associ‐ated with lower odds of children meeting MVPA guidelines. Household automobile ownership was associated with lower odds of children meeting MVPA (OR=0.48; 95%CI=0.31‐0.75) and steps/day guidelines (OR=0.44; 95%CI=0.26‐0.74).

Conclusions

SES indicators were not associated with overweight/obesity, but higher SES was associated with lower odds of children meeting MVPA guidelines.

Keywords:
Accelerometry
Obesity
Adiposity
Sedentary lifestyle
Child
Texto completo
Introdução

Atividade física regular está associada com uma variedade de benefícios para a saúde na infância.1 Infelizmente, a maioria das crianças no Brasil não é suficientemente ativa. Atualmente, apenas 38,6% dos meninos e 20,1% das meninas atingem o tempo acumulado ≥60min/dia de atividade física moderada a vigorosa (AFMV) recomendada.2 Além disso, a Pesquisa Nacional de Saúde Escolar ou Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar Brasileira 2009 (Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar – PeNSE) informou que uma em cada três (33,5%) crianças brasileiras tinham sobrepeso e 16,6% dos meninos e 11,8% das meninas eram obesos.3

A atividade física e o sobrepeso/obesidade são influenciados por fatores complexos que variam muito entre os países.4,5 O nível socioeconômico (NSE) é um desses fatores, pois influencia as atitudes das pessoas, as experiências e a exposição a vários fatores de risco à saúde.2,6 De fato, os indicadores de NSE (por exemplo, a renda familiar anual, o nível de educação parental e a situação de emprego dos pais) estão relacionados a uma variedade de doenças crônicas em crianças.7,8 Embora o NSE tenha sido diferencialmente definido e medido, geralmente mostra uma relação inversa com sobrepeso/obesidade na infância em países desenvolvidos.5,9

Por exemplo, nos Estados Unidos, o estudo Early Childhood Longitudinal Study‐Birth Cohort (ECLS‐B) mostrou que o NSE (definido como renda familiar anual total e escolaridade materna) estava inversamente associado com sobrepeso/obesidade [índice de massa corporal (IMC)>2 DP escores z].9

A falta infantil de atividade física e a alta prevalência de sobrepeso/obesidade continuam a ser um desafio combinado nos países desenvolvidos e agora representam uma ameaça crescente à saúde pública.10 Paradoxalmente, embora 80% da população mundial estejam localizados nos países em desenvolvimento, apenas uma pequena fração das pesquisas dirigidas para os determinantes de sobrepeso/obesidade e atividade física é feita nessas nações.4,11 Um estudo queniano relatou associações negativas entre os indicadores de NSE (definidos como renda familiar total anual, nível de escolaridade dos pais e escola pública versus particular) e acelerometria infantil e determinou a aplicação das diretrizes de AFMV (definida como uma média de ≥60min/dia a ≥3000 contagens/min).12 No Brasil, no entanto, Rezende et al.2 relataram uma associação positiva entre o nível de escolaridade materna e a atividade física autorrelatada em adolescentes. Considerando esses resultados polares, mais pesquisas são necessárias para entender a relação entre os indicadores de NSE e a atividade física adequada e sobrepeso/obesidade em crianças de países em desenvolvimento. Além disso, poucos estudos têm usado medidas diretas de atividade física e sobrepeso/obesidade, como acelerômetros ou impedância bioelétrica, para avaliar associações com indicadores de NSE. Assim, o objetivo deste estudo foi analisar as associações entre indicadores de NSE relatados pelos pais (renda anual das famílias, nível de escolaridade dos pais, situação de emprego dos pais e propriedade de automóvel), de matrícula da criança em escola pública versus privada e medidas diretas de física atividade e sobrepeso/obesidade em crianças brasileiras.

Método

Os dados foram coletados como parte do Estudo Internacional de Obesidade Infantil, Estilo de Vida e Meio Ambiente (International Study of Childhood Obesity, Lifestyle, and Environment – Iscole). O principal objetivo do Iscole foi investigar a influência dos ambientes físico, social e político sobre a relação entre as características do estilo de vida das crianças e obesidade em 12 países de todas as principais regiões do mundo. Os detalhes do protocolo do estudo Iscole são fornecidos em outra publicação.13 A coleta dos dados para este trabalho foi feita em São Caetano do Sul (SP), Brasil.

Uma amostra aleatória por conglomerados de 564 crianças brasileiras da 5a série do Ensino Fundamental (277 meninos e 287 meninas; 9‐11 anos) foi avaliada em 20 escolas. Depois de aplicados os critérios de exclusão (dados não válidos do acelerômetro, detalhes abaixo), a amostra final foi composta por 485 crianças (238 meninos e 247 meninas). Os dados foram coletados durante o ano letivo de março de 2012 a abril de 2013. Todas as avaliações foram feitas durante uma semana inteira em cada escola.

Listas aleatórias de escolas de ensino fundamental públicas (16) e privadas (4) na região de São Caetano do Sul foram geradas e as escolas foram selecionadas de cada lista, na proporção de quatro públicas para uma particular. Essa razão de 80% de escolas públicas para 20% de escolas privadas foi deliberadamente implementada para maximizar a distribuição do NSE. Se uma escola se recusasse a participar do estudo, ela era substituída pela próxima escola na lista, manteve‐se a mesma razão de escola pública/particular. Uma amostra aleatória de 25‐30 crianças por escola foi selecionada com uma estipulação de que cada sexo compreendesse 50% da amostra selecionada.

Como descrito anteriormente em detalhes,13 todas as atividades de coleta e gerenciamento de dados foram feitas e monitoradas localmente, de acordo com rigorosos procedimentos de controle de qualidade supervisionados pelo Centro de Coordenação Iscole. Antes da participação, as crianças e pelo menos um de seus pais/responsáveis foram convidados a assinar o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido de acordo com a Resolução 196/96 do Conselho Nacional de Saúde do Brasil. A aprovação ética foi obtida do Comitê de Ética em Pesquisa do Pennington Biomedical Research Center e da Universidade Federal de São Paulo.

Foi pedido a um dos pais ou responsáveis legais que preenchesse um questionário que incluía perguntas relacionadas ao histórico de saúde da criança, a renda total anual das famílias, o nível de escolaridade dos pais, a situação de emprego dos pais e a propriedade de automóvel. Muitas perguntas foram feitas separadamente tanto sobre os pais quanto sobre as mães, mas a identidade da relação familiar do indivíduo que preencheu o questionário (pai ou mãe) não foi especificada. A renda familiar anual total foi usada como um marcador primário do nível da família (NSE) e foi classificada em quatro categorias com base na distribuição dos dados. Essas categorias representam níveis crescentes de renda anual (moeda brasileira), de modo que aqueles com a menor renda foram organizados na primeira categoria e aqueles com a maior renda estavam na última, como mostrado a seguir: R$ 58.861 (nível 4). Indicadores adicionais diretamente relacionados com o NSE incluíram o nível de escolaridade dos pais (Ensino Médio incompleto, Ensino Médio completo/Ensino Superior incompleto ou Ensino Superior completo), situação de emprego materna e paterna (não trabalha, menos do que meio período, meio período ou período integral) e propriedade de automóvel em casa (sim ou não). O tipo de escola, pública ou privada, conforme estabelecido durante a amostragem, também foi considerado um indicador de menor e maior NSE, respectivamente.

Novas tecnologias aplicadas à medida do movimento corporal têm surgido como um método opcional para a avaliação da atividade física. Instrumentos como acelerômetros fornecem novas maneiras de estimar a frequência, duração e intensidade da atividade física em indivíduos de vida livre.11 É importante ressaltar que esses métodos evitam algumas das limitações inerentes aos instrumentos de autorrelato, isto é, o viés de memória. A acelerometria tornou‐se mais comum nos estudos da atividade física na infância em todo o mundo.11 Portanto, acelerômetros Actigraph GT3X+ (Actigraph, Ft. Walton Beach, Estados Unidos) foram usados para monitorar objetivamente o comportamento sedentário (CS), a atividade física leve (AFL), a atividade física moderada (AFM), a atividade física vigorosa (AFV), a AFMV e os passos/dia. O acelerômetro foi usado na cintura acoplado a uma cinta elástica alinhada com a linha axilar média. As crianças foram incentivadas a usar o acelerômetro 24h/dia por pelo menos sete dias (mais um dia de familiarização inicial e na manhã do último dia), incluindo dois dias no fim de semana. Para ser incluídas nessa análise, as crianças precisavam ter dados válidos do acelerômetro, definidos como ≥4 dias de uso (incluindo pelo menos um dia no fim de semana) com ≥10 horas de tempo de uso em vigília por dia.14,15

Os dados foram coletados em uma taxa de amostragem de 80Hz, baixados em períodos de 1‐s, e reintegrados para períodos de 15s.16 Os pontos de corte da contagem da atividade estabelecidos por Evenson et al.16 para períodos de 15s foram aplicados aos dados. Os pontos de corte demonstram a natureza esporádica da atividade das crianças e proporcionam uma melhor precisão da classificação entre os pontos de corte atualmente disponíveis para a atividade física em crianças.14 O CS foi definido como o tempo acumulado em ≤25 contagens de atividade/15s, >25 contagens de atividade/15s para AFL, ≥574‐1002 contagens de atividade/15s para AFM, ≥1003 contagens de atividade/15s para AFV e ≥574 contagens de atividade/15s para AFMV. As crianças foram categorizadas como satisfazendo (média ≥60min/dia) ou não satisfazendo o cumprimento das diretrizes de AFMV17 e satisfazendo (média ≥12.000 passos/dia) ou não satisfazendo o cumprimento das diretrizes de passos/dia.18

As medidas de altura, peso, IMC e porcentagem de gordura corporal (%GC) foram obtidas de acordo com os procedimentos padronizados do estudo Iscole.13 A altura foi medida sem sapatos, com um estadiômetro portátil da marca Seca 213 (Hamburgo, Alemanha), com a cabeça do participante no Plano de Frankfurt. Peso e %GC foram medidos com um analisador de composição corporal portátil da marca Tanita SC‐240 (Arlington Heights, IL, EUA), após toda a roupa exterior, os itens pesados nos bolsos e os sapatos e as meias terem sido removidos.19 As crianças foram encorajadas a ir para a escola depois de um jejum de 10hs e não foram fornecidas instruções aos participantes sobre exercício físico no dia anterior à avaliação.19 Cada criança foi medida duas vezes e, quando necessário, uma terceira medida foi feita, se a diferença entre as duas medidas anteriores estivesse fora da faixa permitida para cada medida e sua réplica (0,5 centímetros de altura e 0,5kg de peso). O valor médio de cada variável medida foi usado para análise.

O IMC foi calculado com a fórmula padrão peso(kg)/altura(m)2 e, posteriormente, escores z do IMC foram calculados com base em dados de referência de crescimento da Organização Mundial de Saúde (OMS). Os participantes foram ainda classificados como baixo peso: <‐2 DP; peso normal: ‐2 DP a 1 DP; sobrepeso: >+1 DP a 2; e obesos: >+2 DP. 20 Os pontos de corte de %GC foram calculados de acordo com o sexo e os participantes foram considerados com sobrepeso/obesidade cuja %GC era ≥percentil 85 com base em dados de referência específicos para sexo em crianças no Reino Unido,21 já que nenhum outro conjunto de dados de referência mais apropriado para a população estava disponível.

A estatística descritiva incluiu média e desvio padrão ou frequências, como apropriado. A regressão logística multinível foi usada para determinar os indicadores de NSE que melhor prediziam a AFMV (média ≥60min/dia), os passos/dia (média ≥12,000 passos/dia) e sobrepeso/obesidade (IMC e %GC). Nosso conjunto de modelos foi executado individualmente para cada variável de NSE e permitiu o agrupamento no nível da escola. Foi demonstrado que apenas modelos univariados foram usados, devido a questões de multicolinearidade entre as variáveis preditoras de indicadores de NSE.

A razão de chances ou odds ratio (OR) ajustada e respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%) foram obtidos a partir de modelos de regressão logística multivariada que investigaram a probabilidade de quatro resultados: o cumprimento das diretrizes de AFMV,17 o cumprimento das diretrizes de passos/dia,18 a classificação de sobrepeso/obesidade com base na %GC 21 e a classificação de sobrepeso/obesidade com base no IMC.20 O nível de significância de p<0,05 foi usado para interpretar análises inferenciais. Todas as análises foram computadas com o software Statistical Analysis System (SAS Institute, versão 9.3, Cary, NC, Estados Unidos).22

Resultados

As características das crianças participantes e dos seus pais estão resumidas nas tabelas 1 e 2. Dos 485 participantes, 49% eram do sexo masculino e 51%, do feminino. O tempo médio de CS infantil foi de 499,7 min/dia (506,6 min/dia nos dias úteis versus 481,3 min/dia nos fins de semana). O tempo médio diário gasto em AFL foi de 337,3min/dia; 41,8min/dia em AFM; 17,6min/dia em AFV e 59,5min/dia em AFMV combinada. As crianças acumularam mais AFMV (6,5min/dia) nos dias úteis do que nos fins de semana. A porcentagem de crianças que cumpriram as diretrizes de AFMV foi de 44,1%. As crianças tiveram em média 9.639 passos/dia, acumularam mais 752 passos/dia nos dias úteis do que nos fins de semana e 18,4% das crianças cumpriram as diretrizes de passos/dia (tabela 1).

Tabela 1.

Análise descritiva (média [DP] ou n [%]) de indicadores de dados derivados do acelerómetro e sobrepeso / obesidade em crianças brasileiras

  Média (DP) ou n (%) 
Sexo (n=485)
Meninos  238 (49,0) 
Meninas  247 (51,0) 
CS e atividade física (n=485)
CS (min/dia)  499,7 (69,05) 
CS dias de semana (min/dia)  506,6 (74,8) 
CS em fins de semana (min/dia)  481,3 (98,3) 
AFL (min/dia)  337,3 (52,9) 
AFM (min/dia)  41,8 (16,6) 
AFV (min/dia)  17,6 (11,3) 
AFMV (min/dia)  59,5 (26,3) 
AFMV dias da semana (min/dia)  61,4 (26,9) 
AFMV finais de semana (min/dia)  54,9 (35,2) 
Passos diários (passos/dia)  9639 (2,780) 
Passos dias da semana (passos/dia)  9857 (2,846) 
Passos fins de semana (passos/dia)  9105 (3,982) 
Cumprindo diretrizes de AFMV (média ≥60min/dia)17  214 (44,1%) 
Cumprindo diretrizes de passos/dia (≥12.000 passos/dia)18  89 (18,4%) 
%GC (n=485)  23,0 (9,2) 
Categorias %GC (dados de referência do Reino Unido)21
Normal  325 (67%) 
Sobrepeso/obesidade  160 (33%) 
IMC (kg/m2) (n=485)  19,8 (4,4) 
Categorias de IMC (pontos de corte da OMS)20
Baixo peso  11 (2,3%) 
Peso normal  254 (52,4%) 
Sobrepeso  112 (23,1%) 
Obeso  108 (22,3%) 

CS, comportamento sedentário; AFL, atividade física leve; AFM, atividade física moderada; AFV, atividade física vigorosa; AFMV, atividade física moderada/vigorosa; min: minutes. %GC, porcentagem de gordura corporal; IMC, índice de massa corporal; OMS, Organização Mundial de Saúde.

Tabela 2.

Análise descritiva n (%) de indicadores de NSE das crianças brasileiras

  Média (DP) ou n (%) 
Participação por tipo de escola
Pública  37 (7,6%) 
Privada  448 (92,4%) 
Renda familiar anual total (n=383)
Nível 1 (  149 (38,9%) 
Nível 2 (R$ 19.621‐32.700)  101 (26,3%) 
Nível 3 (R$ 32.701‐58.860)  81 (21,1%) 
Nível 4 (>R$ 58.861)  52 (13,6%) 
Nível de escolaridade materna (n=441)
Ensino Médio incompleto  155 (35,1%) 
Ensino Médio completo/Ensino Superior incompleto  216 (49,0%) 
Ensino Superior completo  70 (15,9%) 
Nível de escolaridade paterna (n=430)
Ensino Médio incompleto  177 (41,2%) 
Ensino Médio completo/Ensino Superior incompleto  197 (45,8%) 
Ensino Superior completo  56 (13,0%) 
Condição empregatícia materna (n=438)
Não trabalha  101 (23,1%) 
Menos do que meio período  57 (13,0%) 
Meio período  67 (15,3%) 
Período integral  213 (48,6%) 
Condição empregatícia paterna (n=404)
Não trabalha  40 (9,9%) 
Menos do que meio período  33 (8,2%) 
Meio período  66 (16,3%) 
Período integral  265 (65,6%) 
Propriedade de automóvel (n=441)
Não  137 (31,1%) 
Sim  304 (68,9%) 

R$, real brasileiro.

A %GC média foi de 23% e verificou‐se que 33% das crianças excederam o ponto de corte aplicado de %GC, que representou o percentil 85 dos dados de referência.21 Por outro lado, com base na categorização de z‐escore para IMC da OMS,20 verificou‐se que 2,3% das crianças apresentavam baixo peso, 52,4% tinham peso normal, 23,1% tinham sobrepeso e 22,3% eram obesas (um valor combinado de 45,4% para sobrepeso/obesidade) (tabela 1).

De todos os participantes, 92,4% frequentavam escolas públicas, enquanto que 7,6% estavam matriculados em escolas privadas. Dos 485 questionários distribuídos aos pais/responsáveis legais das crianças, recebemos de volta 383 com informações sobre renda familiar total anual, 441 com nível de escolaridade materna, 430 com nível de escolaridade paterna (429 com ambos os níveis de escolaridade materna e paterna), 438 com a situação empregatícia materna, 404 com a situação empregatícia paterna (401 com situação empregatícia materna e paterna) e 441 com informações sobre a propriedade de automóvel pela família (tabela 2).

A maioria dos rendimentos anuais totais declarados pelas famílias (38,9%) ficou na categoria mais baixa (nível 1), enquanto 26,3%, 21,1% e 13,6% estavam nos níveis dois a quatro, respectivamente. Uma maior proporção de mães (15,9%) do que pais (13%) relataram ter o Ensino Superior completo. As respostas à questão sobre a situação empregatícia materna e paterna indicaram que 48,6% e 65,6% trabalhavam em tempo integral, respectivamente. Uma maior proporção de mães (23,1%) do que de pais (9,9%) não trabalhava e 68,9% das crianças vinham de famílias com pelo menos um automóvel (tabela 2).

A tabela 3 apresenta os resultados da análise de regressão logística multinível e descreve a associação entre os indicadores de NSE selecionados e o cumprimento das diretrizes de AFMV e passos/dia. Essas análises foram feitas com modelos multiníveis que permitiram que a intercepção variasse para cada escola. Como mostrado na tabela 3, a análise de regressão logística multinível revelou que as meninas tinham probabilidades significativamente mais baixas de cumprir as diretrizes de AFMV quando comparadas com os meninos.

Tabela 3.

Regressão logística multinível para os indicadores do NSE com diretrizes de AFMV e passos / dia em crianças brasileiras

VariáveisCumprindo diretrizes de AFMVCumprindo diretrizes de passos/dia
OR (IC95%)  p‐valor  OR (IC95%)  p‐valor 
Sexo    <0,0001    <0,0001 
Meninos     
Meninas  0,16 (0,11‐0,25)    0,28 (0,16‐0,47)   
Participação por tipo de escola    0,6890    0,3002 
Pública     
Privada  1,22 (0,45‐3,29)    1,61 (0,64‐4,06)   
Renda familiar anual total    0,0045    0,1283 
Nível 1 (     
Nível 2 (R$ 19,621‐<32,700)  0,78 (0,46‐1,32)    0,93 (0,50‐1,73)   
Nível 3 (R$ 32,701‐58,860)  0,45 (0,25‐0,81)    0,46 (0,21‐1,02)   
Nível 4 (>R$ 58,861)  0,31 (0,15‐0,65)    0,45 (0,17‐1,18)   
Nível de escolaridade materna    0,0092    0,4743 
Ensino Médio incompleto     
Ensino Médio completo/Ensino Superior incompleto  0,66 (0,43‐1,02)    0,71 (0,41‐1,22)   
Ensino Superior completo  0,38 (0,20‐0,72)    0,84 (0,40‐1,80)   
Nível de escolaridade paterna    0,0232    0,2429 
Ensino Médio incompleto     
Ensino Médio completo/Ensino Superior incompleto  0,88 (0,58‐1,34)    0,99 (0,58‐1,66)   
Ensino Superior completo  0,36 (0,17‐0,75)    0,43 (0,15‐1,19)   
Condição empregatícia materna    0,1623    0,5965 
Não trabalha     
Menos do que meio período  1,24 (0,62‐2,49)    0,57 (0,22‐1,48)   
Meio período  1,47 (0,75‐2,86)    0,83 (0,36‐1,92)   
Período integral  1,79 (1,06‐3,02)    1,02 (0,55‐1,90)   
Condição empregatícia paterna    0,0623    0,4524 
Não trabalha     
Menos do que meio período  0,44 (0,17‐1,18)    0,89 (0,21‐3,69)   
Meio período  0,36 (0,15‐0,84)    2,00 (0,65‐6,11)   
Período integral  0,38 (0,19‐0,78)    1,58 (0,58‐4,3)   
Propriedade de automóvel    0,0011    0,0021 
Não     
Sim  0,48 (0,31‐0,75)    0,44 (0,26‐0,74)   

Associações negativas foram observadas entre renda familiar anual total, as escolaridades materna e paterna e o cumprimento das diretrizes de AFMV. O maior rendimento familiar anual total e níveis mais elevados de escolaridade paterna e materna foram associados com menor chance de cumprimento das diretrizes de AFMV pela criança. As crianças que vinham de famílias com pelo menos um automóvel também eram menos propensas a cumprir as diretrizes de AFMV. Por outro lado, não houve associação significativa entre o tipo de escola, ou situação empregatícia materna ou paterna, e o cumprimento das diretrizes de AFMV. Por outro lado, não houve associação significativa entre o tipo de escola, ou situação empregatícia materna ou paterna, e o cumprimento das diretrizes de AFMV.

Meninas e crianças de famílias com pelo menos um automóvel eram menos propensas a cumprir as diretrizes de passos/dia. O cumprimento das diretrizes de passos/dia não foi associado com o tipo de escola, renda familiar total anual, níveis de escolaridade materno ou paterno ou situação empregatícia.

A tabela 4 apresenta a análise de regressão logística multinível para sobrepeso/ obesidade e leva em conta o conglomerado no nível da escola. Não houve associação significativa entre qualquer indicador de NSE e sobrepeso/obesidade, definido pela %GC ou IMC em crianças brasileiras.

Tabela 4.

Regressão logística multinível para os indicadores do NSE com %GC e IMC sobrepeso / obesidade em crianças brasileiras

Variáveis%GC sobrepeso/obesoIMC sobrepeso/obeso
OR (IC95%)  p‐valor  OR (IC95%)  p‐valor 
Sexo    0,5471    0,6208 
Meninos     
Meninas  0,88 (0,60‐1,31)    0,91 (0,63‐1,32)   
Participação por tipo de escola    0,3266    0,9396 
Pública     
Privada  0,61 (0,23‐1,66)    0,97 (0,39‐2,37)   
Renda familiar anual total    0,6269    0,6571 
Nível 1 (     
Nível 2 (R$ 19,621‐<32,700)  1,44 (0,83‐2,50)    1,39 (0,82‐2,35)   
Nível 3 (R$ 32,701‐58,860)  1,17 (0,64‐2,13)    1,18 (0,67‐2,09)   
Nível 4 (>R$ 58,861)  1,20 (0,59‐2,43)    1,07 (0,55‐2,09)   
Nível de escolaridade materna    0,4782    0,6013 
Ensino Médio incompleto     
Ensino Médio completo/Ensino Superior incompleto  0,80 (0,51‐1,26)    0,99 (0,64‐1,52)   
Ensino Superior completo  0,70 (0,37‐1,32)    0,75 (0,41‐1,37)   
Nível de escolaridade paterna    0,2272    0,5330 
Ensino Médio incompleto     
Ensino Médio completo/Ensino Superior incompleto  0,77 (0,49‐1,19)    0,88 (0,57‐1,33)   
Ensino Superior completo  0,56 (0,27‐1,14)    0,69 (0,57‐1,33)   
Condição empregatícia materna    0,8611    0,8895 
Não trabalha     
Menos do que meio período  0,98 (0,47‐2,00)    0,82 (0,42‐1,62)   
Meio período  1,26 (0,64‐2,50)    1,06 (0,55‐2,02)   
Período integral  1,17 (0,68‐1,99)    0,90 (0,54‐1,48)   
Condição empregatícia paterna    0,1012    0,2434 
Não trabalha     
Menos do que meio período  0,70 (0,23‐2,12)    0,91 (0,35‐2,38)   
Meio período  2,09 (0,88‐4,97)    1,81 (0,80‐4,08)   
Período integral  1,20 (0,57‐2,54)    1,06 (0,53‐2,10)   
Propriedade de automóvel    0,0699    0,2074 
Não     
Sim  1,53 (0,96‐2,45)    1,31 (0,85‐2,01)   
Discussão

O objetivo deste estudo foi avaliar a associação entre indicadores de NSE, atividade física e sobrepeso/obesidade em uma amostra de crianças brasileiras. O sexo feminino foi negativamente associado com o cumprimento das diretrizes de AFMV. A renda total anual da família, a escolaridade dos pais (materna e paterna) e a propriedade de automóvel pelas famílias foram associados negativamente com o cumprimento das diretrizes de AFMV quando ajustado para a escola e sexo. A propriedade de automóvel pelas famílias também foi negativamente associada com o cumprimento das diretrizes de passos/dia pelas crianças. Por outro lado, não foi encontrada associação significativa entre qualquer indicador de NSE e sobrepeso/obesidade nessas crianças brasileiras.

Diversas pesquisas feitas em países desenvolvidos, como nos Estados Unidos7 e na França,23 não encontraram associação significativa entre o cumprimento das diretrizes de AFMV determinado pela acelerometria e indicadores de NSE (renda familiar total anual e nível de escolaridade materna). Por outro lado, os resultados deste estudo mostraram que a maior renda familiar anual total e o nível de escolaridade dos pais estavam associados com o fato de as crianças gastarem menos tempo com AFMV, o que indica uma associação negativa do NSE com AFMV na infância e corrobora pesquisas anteriores que demonstraram uma relação negativa entre os indicadores de NSE e AFMV infantil em países em desenvolvimento.12 Por exemplo, Muthuri et al.12 observaram que uma maior renda familiar total anual estava associada com menor AFMV em crianças quenianas de 9 a 11 anos. Entretanto, suas definições de AFMV (definida como ≥3.000 contagens/min) e o rendimento total anual das famílias (baixo, médio e alto) diferiam dos nossos. Também diferentemente dos resultados de nosso estudo (OR=1,22; IC95%=0,45‐3,29), os autores encontraram crianças que frequentam escolas privadas e tinham uma probabilidade 96% mais baixa de ser ativas quando comparadas com aquelas que frequentavam escola pública.

Devido aos desafios logísticos e financeiros associados à pesquisa com acelerometria, pesquisadores brasileiros já usaram questionários para quantificar comportamentos de atividade física.2,24 Rezende et al.2 analisaram dados autorrelatados da nacionalmente representativa Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE), em 2012, e relataram uma associação significativa e positiva entre indicadores de NSE (nível de escolaridade da mãe e tipo de escola) e atividade física (definida como relatos >300min/semana) de adolescentes brasileiros de 13 a 16 anos.

Em contraste com nosso estudo, os autores descobriram que os adolescentes filhos de mães que tinham o Ensino Médio completo/Ensino Superior incompleto e Ensino Superior completo tinham uma razão de prevalência 20% maior de ser classificados como fisicamente ativos quando comparados com adolescentes filhos de mães que tinham o Ensino Médio incompleto. Além disso, adolescentes que frequentavam escolas públicas tinham chances 14% menores de ser classificados como fisicamente ativos em comparação com adolescentes de escolas particulares. Os autores não encontraram uma associação significativa entre a propriedade de automóvel familiar e a atividade física do adolescente. Hallal et al.24 descobriram que crianças brasileiras (10 a 12 anos) de escolas particulares tinham uma razão de risco 16% maior de ser fisicamente inativas (definido como <300min/semana) em comparação com as crianças de escolas públicas. Hallal et al.24 mostraram uma associação negativa entre o NSE da família e sedentarismo infantil. Crianças com NSE mais alto tinham uma razão de risco 27% maior de ser fisicamente inativas quando comparadas com o NSE mais baixo. 24

A proporção de crianças que cumprem as diretrizes de atividade física no Brasil (44,1%) é maior do que em alguns países ocidentais, como os Estados Unidos, onde medidas objetivas mostram que apenas 29% das crianças e jovens acumulam ≥60min/dia da AFMV recomendada.25 Nos países em desenvolvimento, apenas 12,6% (Quênia)12 e <1% (África do Sul)26 das crianças cumpriam as diretrizes de AFMV; entretanto, os critérios de cumprimento das diretrizes de AFMV diferem entre os estudos.

Nessa amostra de crianças de São Caetano do Sul, a média de tempo diário gasto em CS foi 499,7min/dia, AFL foi de 337,3min/dia e AFMV foi de 59,5min/dia. Contrastando esses resultados com dados de crianças e adolescentes com média de 13,3 anos de outra região (Pelotas, RS), Hallal et al.27 relataram valores de CS mais elevados determinados pelo acelerômetro (660min/dia) e valores mais baixos para AFL (189min/dia) e AFMV (35min/dia). A definição de CS desses autores (definido como ≤100 contagens / min), AFL (definida como >100‐2295 contagens/min) e AFMV (definida como ≥2296 contagens/min) diferem da nossa (CS definido como ≤25 contagens/15s; AFL definida como >25 contagens/15s e AFMV definida como ≥574 contagens/min). Também em contraste com nossos achados, Drenowatz et al.7 dividiram uma amostra de crianças americanas de 8 a 11 anos em cinco grupos por renda familiar total anual ( R$ 100.000) e usaram pedômetros para avaliar passos/dia. Os autores encontraram uma associação positiva entre os passos/dia e renda familiar anual. O grupo com maior renda anual total familiar (12,270 passos/dia) caminhou 1.335 passos/dia mais do que o grupo com menor renda familiar total anual (10.935 passos/dia). Nós não demonstramos uma associação entre a renda anual total familiar e o cumprimento de diretrizes de passos/dia.

Os resultados revelaram proporções substanciais de sobrepeso/obesidade (45,4%) na infância para essa faixa etária. Esses números são mais elevados do que os valores encontrados em países desenvolvidos, como os Estados Unidos e o Canadá, que têm prevalências de sobrepeso/obesidade na infância (IMC definido como ≥percentil 85) de 33% e 29%, respectivamente.28,29 Esses resultados indicam uma ameaça atual de sobrepeso/obesidade na infância entre as crianças brasileiras em idade escolar de São Caetano do Sul.

No Brasil, dados recentes também revelaram alta prevalência de sobrepeso/obesidade em crianças. Os resultados indicam que 37,2% das crianças brasileiras de 10 a 11 anos tinham sobrepeso/obesidade (definidos como >+1DP).3 No presente estudo, encontramos uma prevalência igualmente alta (45,8% IMC) de sobrepeso/obesidade em uma região.

Em contraste com nossos resultados quanto aos indicadores de NSE, os dados do estudo National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), provenientes dos Estados Unidos, encontraram uma associação inversa significativa entre o nível de escolaridade dos pais e a renda familiar total anual com sobrepeso/obesidade (IMC definido como ≥percentil 85) em crianças.30 Nós não encontramos indicação de que qualquer indicador de NSE definido aqui estivesse associado com sobrepeso/obesidade em crianças.

Uma limitação óbvia desta pesquisa é o fato ter um desenho transversal, o que não fornece uma base para o estudo de causalidade. Além disso, embora o estudo envolvesse escolas de São Caetano do Sul, ele não fornece uma amostra nacionalmente representativa. Entretanto, fornece medidas objetivas consistentes de vários fatores de risco comportamentais e correlatos relacionados em um grande grupo de crianças em idade escolar. Ele fornece evidência de alta prevalência de comportamento sedentário e sobrepeso/obesidade em crianças de São Caetano do Sul. Em contraste com os resultados de países desenvolvidos, descobrimos que a maior renda familiar anual total e o nível de escolaridade dos pais foram associados a uma menor probabilidade de cumprimento das diretrizes de AFMV pelas crianças. A propriedade de automóvel pelas famílias foi negativamente associada com o cumprimento das diretrizes de AFMV e passos/dia. Não encontramos associação entre indicadores de NSE e sobrepeso/obesidade nesta amostra restrita por idade.

Estudos longitudinais são necessários para fornecer uma melhor compreensão da relação causal entre os indicadores de NSE, AFMV, passos/dia e sobrepeso/obesidade, durante a infância, o que poderia contribuir para uma maior taxa de sucesso das intervenções. É importante desenvolver políticas e programas nacionais abrangentes para combater a inatividade física e a epidemia de obesidade.

Financiamento

O estudo International Study of Childhood Obesity, Lifestyle, and Environment (Iscole) foi financiado por Coca‐Cola Company. O patrocinador não teve papel no desenho do estudo, na coleta e análise de dados, na decisão de publicar ou no preparo do artigo.

Conflitos de interesse

Os autores declaram não haver conflitos de interesse.

Referências
[1]
I. Janssen, A.G. Leblanc.
Systematic review of the health benefits of physical activity and fitness in school‐aged children and youth.
Int Behav Nutr Phys Act, 7 (2010), pp. 40
[2]
L.F. de Rezende, C.M. Azeredo, D.S. Canella, R.M. Claro, I.R. de Castro, R.B. Levy, et al.
Sociodemographic and behavioral factors associated with physical activity in Brazilian adolescents.
BMC Public Health, 14 (2014), pp. 485
[3]
Brasil – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.
Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF) 2008‐2009: antropometria e estado nutricional de crianças, adolescentes e adultos no Brasil.
IBGE, (2010),
[4]
A.E. Bauman, R.S. Reis, J.F. Sallis, J.C. Wells, R.J. Loos, B.W. Martin, et al.
Correlates of physical activity: why are some people physically active and others not?.
[5]
M.M. Leung, A. Agaronov, K. Grytsenko, M.C. Yeh.
Intervening to reduce sedentary behaviors and childhood obesity among school‐age youth: a systematic review of randomized Trials.
J Obes., 2012 (2012), pp. 685430
[6]
T. Huurre, H. Aro, O. Rahkonen.
Well‐being and health behaviour by parental socioeconomic status: a follow‐up study of adolescents aged 16 until age 32 years.
Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol., 38 (2003), pp. 249-255
[7]
C. Drenowatz, J.C. Eisenmann, K.A. Pfeiffer, G. Welk, K. Heelan, D. Gentile, et al.
Influence of socio‐economic status on habitual physical activity and sedentary behavior in 8‐ to 11‐year old children.
BMC Public Health, 10 (2010), pp. 214
[8]
E. Chen, W.K. Lee, L. Cavey, A. Ho.
Role models and the psychological characteristics that buffer low‐socioeconomic‐status youth from cardiovascular risk.
Child Dev., 84 (2013), pp. 1241-1252
[9]
J.C. Jones-Smith, M.G. Dieckmann, L. Gottlieb, J. Chow, L.C. Fernald.
Socioeconomic status and trajectory of overweight from birth to mid‐childhood: the early childhood longitudinal study‐birth cohort.
PLoS One, 20 (2014), pp. e100181
[10]
V.O. Onywera.
Childhood obesity and physical inactivity threat in Africa: strategies for a healthy future.
Global Health Promot., 17 (2010), pp. 45-46
[11]
P.C. Hallal, L.B. Andersen, F.C. Bull, R. Guthold, W. Haskell, U. Ekelund, et al.
Global physical activity levels: surveillance progress, pitfalls, and prospects.
[12]
S.K. Muthuri, L.J. Wachira, V.O. Onywera, M.S. Tremblay.
Correlates of objectively measured overweight/obesity and physical activity in Kenyan school children: results from ISCOLE‐Kenya.
BMC Public Health, 14 (2014), pp. 436
[13]
P.T. Katzmarzyk, T.V. Barreira, S.T. Broyles, C.M. Champagne, J.P. Chaput, M. Fogelholm, et al.
The International Study of Childhood Obesity Lifestyle and the Environment (Iscole): design and methods.
BMC Public Health, 13 (2013), pp. 900
[14]
S.G. Trost, P.D. Loprinzi, R. Moore, K.A. Pfeiffer.
Comparison of accelerometer cut points for predicting activity intensity in youth.
Med Sci Sports Exerc., 43 (2011), pp. 1360-1368
[15]
R. Colley, S. Connor Gorber, M.S. Tremblay.
Quality control and data reduction procedures for accelerometry‐derived measures of physical activity.
Health Rep., 21 (2010), pp. 63-69
[16]
K.R. Evenson, D.J. Catellier, K. Gill, K.S. Ondrak, R.G. McMurray.
Calibration of two objective measures of physical activity for children.
J Sports Sci., 26 (2008), pp. 1557-1565
[17]
World Health Organization.
Global recommendations on physical activity for health.
WHO, (2010),
[18]
R.C. Colley, I. Janssen, M.S. Tremblay.
Daily step target to measure adherence to physical activity guidelines in children.
Med Sci Sports Exerc., 44 (2012), pp. 977-982
[19]
T.V. Barreira, A.E. Staiano, P.T. Katzmarzyk.
Validity assessment of a portable bioimpedance scale to estimate body fat percentage in white and African‐American children and adolescents.
Pediatr Obes., 8 (2013), pp. e29-e32
[20]
M. De Onis, A.W. Onyango, E. Borghi, A. Siyam, C. Nishida, J. Siekmann.
Development of a WHO growth reference for school‐aged children and adolescents.
Bull World Health Organ., 85 (2007), pp. 660-667
[21]
H.D. McCarthy, T.J. Cole, T. Fry, S.A. Jebb, A.M. Prentice.
Body fat reference curves for children.
Int J Obes (Lond), 30 (2006), pp. 598-602
[22]
Statistics for Windows. Release 6.12.
SAS Institute Inc., (1996),
[23]
G. Baquet, N.D. Ridgers, A. Blaes, J. Aucouturier, E. Van Praagh, S. Berthoin.
Objectively assessed recess physical activity in girls and boys from high and low socioeconomic backgrounds.
BMC Public Health, 14 (2014), pp. 192
[24]
P.C. Hallal, A.D. Bertoldi, H. Gonçalves, C.G. Victora.
Prevalence of sedentary lifestyle and associated factors in adolescents 10 to 12 years of age.
Cad Saude Publica, 22 (2006), pp. 1277-1287
[25]
S.M. Camhi, M.E. Waring, S.B. Sisson, L.L. Hayman, A. Must.
Physical activity and screen time in metabolically healthy obese phenotypes in adolescents and adults.
J Obes., 2013 (2013), pp. 984613
[26]
E. Craig, R. Bland, J. Reilly.
Objectively measured physical activity levels of children and adolescents in rural South Africa: high volume of physical activity at low intensity.
Appl Physiol Nutr Metab., 38 (2013), pp. 81-84
[27]
P.C. Hallal, F.F. Reichert, V.L. Clark, K.L. Cordeira, A.M. Menezes, S. Eaton, et al.
Energy expenditure compared to physical activity measured by accelerometry and self‐report in adolescents: a validation study.
[28]
C.L. Ogden, M.D. Carroll, B.K. Kit, K.M. Flegal.
Prevalence of obesity and trends in body mass index among US children and adolescents, 1999‐2010.
JAMA, 307 (2012), pp. 483-490
[29]
M.S. Tremblay, P.T. Katzmarzyk, J.D. Willms.
Temporal trends in overweight and obesity in Canada, 1981–1996.
Int J Obes Relat Metab Disord., 26 (2002), pp. 538-543
[30]
C.L. Ogden, M.M. Lamb, M.D. Carroll, K.M. Flegal.
Obesity and socioeconomic status in children and adolescents: United States, 2005–2008.
NCHS Data Brief, 51 (2010), pp. 1-8
Copyright © 2015. Sociedade de Pediatria de São Paulo
Descargar PDF
Opciones de artículo