Rev. bras. epidemiol; 22 (), 2019
Publication year: 2019
RESUMO:
Introdução: Padrões alimentares parecem predizer melhor o risco de doenças do que nutrientes ou alimentos isoladamente. Objetivo:
Identificar padrões alimentares e fatores associados em mulheres adultas. Método:
Estudo transversal, de base populacional, com 1.128mulheres, de 20 a 69 anos de idade, de São Leopoldo, Rio Grande do Sul. O consumo alimentar foi avaliado por meio de um questionário de frequência. Utilizou-se análise de componentes principais para identificação dos padrões alimentares. Razõesde prevalências brutas e ajustadas foram estimadas por meio de regressão de Poisson com variância robusta. Resultados:
Foram identificados três padrões alimentares que explicaram 25,8% da variância total: saudável (frutas, vegetais e alimentos integrais); de risco (alimentos ultraprocessados); e brasileiro (arroz e feijão). Opadrão saudável apresentou o maior percentual de variância explicada (11,62%). A probabilidade de adesão ao padrão saudável aumentou linearmente com a idade e a escolaridade e foi maior em ex-fumantes (razão de prevalência - RP = 1,22; intervalo de 95% de confiança (IC95%) 1,04 - 1,42). Já mulheres mais jovens e com maior escolaridade tinham maior probabilidade de aderir ao padrão de risco. A probabilidade de adesão ao padrão brasileiro aumentou à medida que diminuiu a escolaridade e foi maior em mulheres de cor de pele não branca (RP = 1,29; IC95% 1,04 - 1,59). Conclusões:
Enquanto a adesão aos padrões saudável e de risco comportou-se distintamente segundo a idade das mulheres, ela foi semelhante para a escolaridade. Já a adesão ao padrão brasileiro foi definida pelas condições socioeconômicas.
ABSTRACT:
Introduction: Dietary patterns may be more predictive of disease risk than individual nutrients or foods. Objective:
To identify dietary patterns and associated factors among adult women. Method:
Population-based cross-sectional study with 1,128 women, aged 20 to 69 years, living in São Leopoldo, Rio Grande do Sul. Food intake was assessed with a frequency questionnaire. The principal component analysis identified dietary patterns. We estimated crude and adjusted prevalence ratios using Poisson regression with robust variance. Results:
Threedietary patterns - responsible for 25.8% of the total variance - were identified: healthy (fruits, vegetables, and whole foods); risk (ultra-processed foods); and Brazilian (rice and beans). The healthy pattern showed the largest percentage of explained variation (11.62%). The probability of adherence to the healthy pattern increased linearly with age and schooling and was higher among ex-smokers [prevalence ratio (PR)=1.22; confidence interval of 95% (95%CI) 1.04 - 1.42]. Younger women and those with better schooling had more chances of adhering to the risk pattern. The probability of adherence to the Brazilian pattern increased as schooling decreased and was higher among non-white women (PR = 1.29; 95%CI 1.04- 1.59). Conclusions:
While adherence to healthy and risk patterns behaved differently according to women's age, it was similar regarding schooling. Socioeconomic conditions defined adherence to the Brazilian pattern.