versão impressa ISSN 0102-311Xversão On-line ISSN 1678-4464
Cad. Saúde Pública vol.34 no.5 Rio de Janeiro 2018 Epub 10-Maio-2018
http://dx.doi.org/10.1590/0102-311x00060217
El objetivo fue verificar la asociación entre el ambiente construido, la renta contextual y la obesidad en ancianos de Florianópolis, Santa Catarina, Brasil. Estudio transversal con una muestra de 1.197 ancianos (≥ 60 años), evaluados en la cohorte EpiFloripa Idoso en 2013/2014. Los desenlaces fueron: obesidad general, obesidad abdominal, circunferencia de la cintura (CC) e índice de masa corporal (IMC). La renta contextual del sector censal y las características del ambiente construido se analizaron mediante los datos del Instituto de Planificación Urbana de Florianópolis (IPUF) y del Censo de 2010. Se utilizaron modelos de regresión logística y lineal multinivel. En el caso de las mujeres, una renta media intermedia se asoció a unas menores oportunidades de obesidad abdominal y general, y el mayor porcentaje de calles pavimentadas a unas menores oportunidades de obesidad abdominal; el incremento de cada punto porcentual de comercio disminuyó 0,20cm la CC, y en el de calles pavimentadas disminuyó a 0,43cm la CC y 0,22kg/m2 el IMC. Para los hombres, la mayor conectividad de las calles y el porcentaje de comercio medio estuvieron asociados a unas menores oportunidades de obesidad general; el incremento en la densidad de calles disminuyó 0,34cm en la CC y 0,10kg/m2 en el IMC; en el caso del porcentaje de iluminación aumentó 0,51cm la CC y 0,11kg/m2 el IMC. Se verificaron asociaciones distintas, de acuerdo con el sexo y el desenlace analizado, haciéndose necesarias nuevas investigaciones que exploren variables contextuales adicionales y relevantes a estos desenlaces entre los ancianos.
Palabras-clave: Obesidad; Anciano; Clase Social
A obesidade é considerada uma epidemia mundial que atinge todas as faixas etárias, e é responsável pela morte de aproximadamente 2,8 milhões de indivíduos anualmente 1. Mais especificamente na população idosa, estudos epidemiológicos têm identificado prevalências crescentes e fortes impactos negativos na saúde 2,3.
Dados de 12 países europeus mostraram prevalências de obesidade variando de 12% a 41% entre as mulheres idosas e de 8% a 24% entre os homens idosos 4. Prevalências elevadas também têm sido observadas no Japão 5, na Austrália 6 e em países da América Latina 7. No Brasil, dados de 2013 apontaram que aproximadamente uma em cada quatro mulheres e um em cada cinco homens com idades entre 65 e 74 anos eram obesos 8.
A obesidade está associada a diversos agravos de saúde, como diabetes tipo 2, hipertensão arterial, doenças cardiovasculares e determinados tipos de câncer 9. A presença dessas condições, aliadas às demais alterações fisiológicas decorrentes do envelhecimento, tais como a diminuição da densidade mineral óssea e o aumento da gordura visceral 10, contribuem para a ocorrência de incapacidades funcionais e aumentam o risco de mortalidade nessa população 11.
Diversas características demográficas e socioeconômicas individuais apresentam associações positivas com a obesidade 12, no entanto, a influência dos fatores ambientais na ocorrência deste desfecho tem sido menos investigada. Alguns estudos verificaram que residir em vizinhanças com maior renda média está associado às menores chances de obesidade, independentemente de características individuais 13,14,15. Observa-se que os bairros com baixo status socioeconômico oferecem menores recursos para a prática de atividades físicas, ao mesmo tempo em que apresentam maior quantidade de pequenos mercados e de restaurantes fast food que vendem alimentos calóricos e pouco saudáveis 16, tornando o local, de certa forma, mais obesogênico 17.
Por outro lado, vizinhanças com maior proporção de áreas verdes, grandes supermercados e espaços de lazer podem contribuir para a prática regular de exercícios e alimentação adequada, aumentar o senso de segurança no local e propiciar maior interação social entre vizinhos e amigos, diminuindo, assim, as chances de se tornar obeso 18,19. Em locais de zona urbana, características como a maior proporção de ruas pavimentadas, com boa conectividade entre elas, assim como a maior oferta de estabelecimentos comerciais, tendem a refletir um ambiente com melhor infraestrutura, onde os moradores podem se deslocar mais facilmente a pé e adquirir hábitos de vida mais saudáveis 20. Todas essas características denotam ainda maior relevância entre os idosos, uma vez que eles despendem a maior parte do seu tempo com atividades domésticas e/ou na comunidade e, com isto, usufruem mais intensamente do seu ambiente de vizinhança quando comparados aos adultos 21.
Apesar dos achados publicados até o momento, verifica-se que a maioria dos estudos sobre essa temática foi realizada em países de renda elevada 14,15,18,19,20,22,23,24,25, sendo que no Brasil as publicações sobre vizinhança e obesidade são escassas e envolvem somente amostras de adultos 26. Por se tratar de um país com disparidades socioeconômicas acentuadas e envelhecimento populacional acelerado, considera-se fundamental investigar os fatores ambientais que podem influenciar na ocorrência de obesidade entre os idosos, visando a subsidiar estratégias que auxiliem na promoção de comportamentos saudáveis e no aumento da expectativa de vida com saúde dessa população.
O objetivo do estudo foi verificar a associação entre o ambiente construído, renda contextual e a obesidade em idosos de Florianópolis, Santa Catarina, Brasil.
Trata-se de estudo transversal aninhado em uma coorte de idosos residentes no Município de Florianópolis, capital de Santa Catarina (Estudo EpiFloripa Idoso). A linha de base foi realizada em 2009/2010 e os dados do presente trabalho foram coletados em 2013/2014. A população do município em 2010 era de 421 mil habitantes, sendo que 11,4% eram idosos (60 anos ou mais de idade) e, destes, 14% considerados longevos (80 anos ou mais de idade) 27.
A amostra deste estudo foi composta por 1.705 idosos de ambos os sexos, com 60 anos ou mais de idade, não institucionalizados e residentes da zona urbana de Florianópolis. O tamanho da amostra foi estimado considerando-se os parâmetros conhecidos para cálculos amostrais, e o sorteio foi realizado por conglomerados em dois estágios, sendo o primeiro composto pelos setores censitários e o segundo pelos domicílios a serem entrevistados 27. Maiores detalhes do procedimento amostral estão descritos em artigo sobre a metodologia do estudo, publicado recentemente 28.
Em 2013, todos os participantes da primeira onda foram considerados elegíveis. Os endereços foram atualizados via telefone, e-mail ou por cartas antes da coleta de dados. Os óbitos ocorridos entre 2009 e 2012 foram conferidos usando-se dados estaduais do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Consideraram-se perdas os indivíduos não localizados após quatro tentativas (pelo menos uma no período noturno e outra no final de semana), os idosos em internação hospitalar e os que mudaram de cidade. Os sujeitos que se negaram a responder ao questionário por opção pessoal foram considerados como recusas. Nos casos em que a recusa foi manifestada por telefone, o entrevistador realizou uma última tentativa com visita direta no domicílio.
A coleta de dados foi realizada com o uso de netbooks para a aplicação de questionário padronizado e previamente testado em estudo piloto. As entrevistas foram feitas face a face nas residências dos idosos entre os meses de novembro de 2013 e novembro de 2014. A consistência dos dados foi verificada semanalmente, e o controle de qualidade foi realizado com a aplicação de questionário reduzido, via telefone, em cerca de 10% dos entrevistados selecionados, por meio de amostragem aleatória simples, considerando-se o princípio de equiprobabilidade com o menor risco de viés de seleção 29. O teste kappa foi empregado para medir a confiabilidade interobservador, após a reaplicação de oito questões sorteadas aleatoriamente. Seus resultados indicaram concordância de moderada a muito boa, com valores que variaram entre 0,51 e 0,94 (p < 0,001).
Analisou-se os desfechos de obesidade abdominal e obesidade geral, ambos dicotomizados. A obesidade abdominal foi definida pela circunferência da cintura (CC), de acordo com os critérios da Organização Mundial da Saúde (OMS) 9, considerando-se obesidade em idosos do sexo masculino os valores de CC superiores a 102cm e no feminino valores de CC superiores a 88cm. Para a obesidade geral também foram adotados os pontos de corte estabelecidos pela OMS 1, nos quais os valores de índice de massa corporal (IMC) > 30kg/m2 são considerados obesidade para ambos os sexos.
Para a mensuração do peso foi utilizada balança portátil calibrada da marca Britânia (Joinville, Brasil), com capacidade para 150kg e graduação de 100g. Os participantes foram pesados sem sapatos, vestindo roupas leves, sendo considerada apenas uma medida. Realizou-se duas aferições de estatura por meio de estadiômetro com fita métrica de resolução de 1mm. O avaliado permaneceu na posição ortostática, pés descalços e juntos, com calcanhares, nádegas e cabeça em contato com o estadiômetro, cabeça no plano de Frankfurt, braços soltos lateralmente ao corpo e ombros descontraídos 30. A CC foi obtida usando-se uma trena antropométrica inextensível de 160cm de comprimento da marca Sanny (São Bernardo do Campo, Brasil), resolução de 1mm, com o indivíduo em posição ereta. A aferição foi realizada duas vezes, quando houve diferença (≥ 1cm) foi aferida uma terceira. A medida foi tomada na parte mais estreita do tronco abaixo da última costela, identificada pelo avaliador, com leitura realizada no momento da expiração. Para indivíduos sem cintura visível foi usado como referência o ponto médio entre a crista ilíaca e a última costela. O avaliador posicionou-se em frente ao avaliado e manteve a região a ser avaliada livre de roupas.
As variáveis referentes ao ambiente foram elaboradas previamente empregando-se o software ArcGIS 9.3 (ArcMap) (Environmental Systems Research Institute, Redlands, Estados Unidos; http://www.esri.com/software/arcgis/index.html) com os seguintes dados do Instituto de Planejamento Urbano de Florianópolis (IPUF): (a) rede de ruas (vias urbanas); (b) quadras e lotes; (c) uso do solo; e (d) logradouros 31.
Para a elaboração das variáveis do ambiente foi realizada a edição e a atualização dos dados do IPUF, por meio de fotografias aéreas georreferenciadas de 2010 e imagens atualizadas disponíveis no Google Earth (https://www.google.com.br/intl/pt-BR/earth/) e Google Street View (https://www.google.com.br/intl/pt/streetview/). Adicionalmente, foram usadas as informações socioeconômicas e de infraestrutura do entorno dos domicílios, disponibilizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), referentes ao Censo Demográfico de 2010 27. Esses dados foram fornecidos na forma de tabelas e mapas para cada setor censitário, os quais representaram a unidade de análise no presente estudo. Com base nisso, as seguintes variáveis do ambiente foram analisadas:
Renda contextual: valor do rendimento nominal médio mensal das pessoas responsáveis por domicílios particulares permanentes (com e sem rendimento);
Densidade populacional: número de habitantes do setor censitário dividido pela área do setor em quilômetros quadrados;
Percentual de iluminação pública no setor: esta informação foi determinada pela observação direta realizada por técnicos do IBGE, em que foi considerado se na face do domicílio ou na sua face confrontante existia pelo menos um ponto fixo (poste) de iluminação pública. Com base nessa informação determinou-se o percentual de iluminação pública no setor, dividindo-se o total de domicílios com iluminação pelo total de domicílios do setor, multiplicando-se por 100;
Percentual de pavimentação das ruas do setor: existência de pavimentação (cobertura da via pública com asfalto, cimento, paralelepípedos, pedras) no trecho da face do logradouro. Cálculo: número de domicílios com pavimentação dividido pelo total de domicílios e multiplicado por 100;
Percentual de calçadas no setor: existência de calçada/passeio (caminho calçado ou pavimentado) na face do domicílio. Cálculo: número de domicílios com calçadas dividido pelo total de domicílios e multiplicado por 100;
Densidade de ruas: soma do comprimento das ruas em quilômetros quadrados dentro da área do setor, dividida pela área do setor;
Densidade de intersecções (conectividade de ruas): representa o número de intersecções formadas por quatro ou mais segmentos de ruas, dividido pela área do setor em quilômetros quadrados. Foram consideradas tanto as ruas que se encontravam dentro dos limites do setor, como as adjacentes ao mesmo;
Uso misto do solo (entropia): calculado com base na presença ou ausência de cinco tipos de uso do solo (residencial, comercial, áreas verdes de lazer, institucional e outros) na área do setor e definido pela seguinte fórmula 32:
em que: p = proporção do uso do solo, i = categoria de uso do solo, ln = logaritmo natural, k = número de 141 usos. O índice de entropia varia de 0 a 1, sendo que 0 indica homogeneidade (predominância de apenas um tipo de uso do solo) e 1 indica heterogeneidade (distribuição igual entre todas as categorias de uso do solo);
Áreas verdes de lazer no setor: áreas verdes de lazer de domínio público, classificadas como: playground, jardim, praça, parque de bairro, parque urbano ou parque metropolitano. Cálculo: presença ou ausência de áreas verdes de lazer dentro da área do setor (não importando se a área estava completamente dentro do setor);
Percentual de comércio no setor: quantidade de locais classificados como área comercial dividida pelo total de tipos de solo presentes no setor, multiplicada por 100;
Após a formulação, todas as variáveis de exposição contextual foram agrupadas com as demais variáveis individuais em um único banco de dados por meio do comando “merge”, utilizando-se a variável setor censitário como identificadora.
As variáveis de ajuste individuais incluídas foram: sexo (masculino/feminino), faixa etária (60 a 69 anos, 70 a 79 e 80 ou mais), escolaridade (≤ 4 anos de estudos, 5 a 8, 9 a 11, e ≥ 12 anos de estudos) e renda per capita (calculada usando-se a divisão da renda familiar pelo número de moradores no domicílio e categorizada em quartis).
Inicialmente, foi realizada a atualização dos endereços dos entrevistados em comparação à linha de base, sendo excluídos aqueles que mudaram para setores censitários diferentes dos amostrados pelo estudo. As análises descritivas da distribuição da amostra consideraram as prevalências e os respectivos intervalos de 95% de confiança (IC95%) dos desfechos para cada uma das variáveis individuais e contextuais. As associações entre as variáveis do ambiente com os desfechos foram analisadas por meio de modelos de regressão logística multinível, utilizando-se todas as variáveis contextuais categorizadas em tercis de distribuição. A escolha desse modelo de análise foi justificada por meio dos valores observados do likelihood ratio test para a comparação entre modelos 33.
Considerou-se o primeiro nível de análise composto pelos indivíduos e o segundo, pelos setores censitários. Inicialmente, foi testado o modelo nulo (com intercepção aleatória, mas sem as variáveis exploratórias) para cada desfecho, e após esta etapa, foram criados modelos multiníveis separados para cada variável contextual. Dessa forma, primeiro foram testados os modelos brutos para verificar as associações de cada característica do ambiente com cada desfecho. Na sequência, foram testados os modelos ajustados para as variáveis do nível individual (sexo, faixa etária, escolaridade e renda). Ressalta-se que não foi observada colinearidade entre as variáveis de exposição (VIF = 2,26) e que todos os modelos foram estratificados por sexo, considerando-se os resultados significativos das análises de interação para esta variável (p < 0,05). Realizaram-se, ainda, análises pós-estimação para cada um dos modelos por meio de dois parâmetros - cálculo dos valores preditos e teste da razão de verossimilhanças (likelihood ratio test). O primeiro evidenciou valores positivos para os desfechos na ausência de variação de efeito dos modelos, e o segundo confirmou a hipótese de nulidade dos coeficientes observados, ambos justificando que os modelos se ajustaram adequadamente aos dados.
Os modelos multinível podem ser representados pela equação a seguir, em que o Yi se refere ao coeficiente do desfecho, B0 ao intercepto, Xi e Wj representam as variáveis de exposição individuais e contextuais, respectivamente. O efeito randômico é representado pela letra u e os resíduos do modelo pela letra e34.
em que:
Para cada modelo foi calculado o coeficiente de correlação intraclasse (CCI), a fim de estimar o percentual total da variância de cada desfecho que pode ser atribuído às diferenças existentes entre os setores censitários. A fórmula que define o cálculo do CCI para modelos logísticos é: variância do nível 2/(variância do nível 2 + (π^2/3)).
Todas as análises foram realizadas no programa estatístico Stata, versão 13.0 (StataCorp LP, College Station, Estados Unidos), e consideraram os pesos amostrais recalculados de acordo com as variáveis em que se identificaram perdas seletivas de acompanhamento. Os resultados com valor de p < 0,05 foram considerados como estatisticamente significativos.
O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), sob parecer nº 352/2008 na linha de base 2009/2010 e CAAE nº 16731313.0.0000.0121 na onda de 2013/2014. Os idosos participantes receberam orientações sobre os objetivos da pesquisa e assinaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE). No caso dos idosos impossibilitados de assinar o TCLE, foi solicitado ao responsável legal que o fizesse.
Em 2013/2014, foram entrevistados 1.197 idosos, correspondendo a uma taxa de resposta de 70,2% da coorte original. Houve perda seletiva de acompanhamento nos idosos da amostra (entre 2009/2010 e 2013/2014) em relação às variáveis sexo e faixa etária. Os homens morreram mais do que as mulheres, porém a porcentagem de recusas foi maior entre elas. A faixa etária de 60 a 69 anos apresentou a maior porcentagem de perdas, já a de 80 anos ou mais foi a que apresentou a maior porcentagem de óbitos. Considerando-se as condições de saúde, houve maior número absoluto de perdas entre os idosos com sobrepeso/obesidade (9% da amostra), porém a maior perda relativa ocorreu no grupo de idosos eutróficos (11% da amostra). Em relação às variáveis socioeconômicas, houve maior perda de idosos pertencentes ao segundo quartil de renda (11,7% da amostra).
A média de idades dos idosos entrevistados foi de 73,9 anos (desvio padrão de 7,2 anos), com maior proporção de mulheres (65%). A maior parte da amostra estava na faixa etária de 70 a 79 anos e tinha até quatro anos de estudos (42,5%). A mediana da renda per capita foi R$ 1.326,66 (intervalo interquartil = R$ 2.080,00). A prevalência de obesidade geral foi de 17,3% nos homens e de 34,8% nas mulheres. Quanto à obesidade abdominal, as mulheres também apresentaram maiores prevalências em relação aos homens, com 64,5% versus 36,7%, respectivamente.
Diferenças nas prevalências de obesidades geral e abdominal também foram observadas conforme a idade, escolaridade e renda per capita entre homens e mulheres. De modo geral, as mulheres com menor idade e maiores níveis de renda e de escolaridade apresentaram os maiores percentuais de obesidades geral e abdominal; já entre os homens, os percentuais mais elevados foram observados naqueles com idade e escolaridade intermediárias e renda elevada (Tabela 1).
Tabela 1 Características individuais e contextuais da amostra. Estudo EpiFloripa Idoso 2013/2014, Florianópolis, Santa Catarina, Brasil.
| Variáveis | n (%) | Obesidade abdominal [% (IC95%)] | Obesidade geral [% (IC95%)] | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Masculino | Feminino | Masculino | Feminino | ||
| Individuais | |||||
| Sexo | |||||
| Masculino | 419 (35,0) | 36,8 (32,1; 41,5) | - | 17,3 (13,6; 21,0) | - |
| Feminino | 778 (65,0) | - | 64,5 (61,0; 67,9) | - | 34,8 (31,4; 38,2) |
| Idade (anos) | |||||
| 60-69 | 412 (34,4) | 32,7 (25,2; 40,1) | 63,6 (57,7; 69,6) | 19,6 (13,3; 25,9) | 38,4 (32,3; 44,4) |
| 70-79 | 509 (42,5) | 41,3 (33,9; 48,7) | 69,1 (64,1; 74,1) | 18,9 (13,0; 24,9) | 38,2 (33,0; 43,4) |
| 80 ou mais | 276 (23,1) | 32,5 (22,3; 42,7) | 56,8 (49,3; 64,3) | 9,75 (3,3; 16,2) | 22,6 (16,1; 29,0) |
| Escolaridade (anos de estudos) | |||||
| 0-4 | 523 (43,8) | 26,6 (22,3; 36,9) | 66,3 (61,3; 71,2) | 16,1 (10,1; 22,0) | 36,4 (31,3; 41,4) |
| 5-8 | 199 (16,2) | 46,8 (34,2; 59,3) | 62,6 (54,3; 70,9) | 25,8 (14,8; 36,9) | 30,0 (22,1; 37,9) |
| 9-11 | 180 (15,0) | 28,1 (16,3; 39,9) | 68,0 (59,6; 76,5) | 8,7 (1,3; 16,2) | 37,8 (29,0; 46,6) |
| 12 ou mais | 292 (24,4) | 42,3 (34,0; 50,7) | 59,4 (51,5; 67,4) | 18,4 (11,8; 24,9) | 33,1 (25,4; 40,8) |
| Renda per capita | |||||
| Primeiro quartil | - | 31,2 (20,7; 41,6) | 63,0 (56,4; 69,7) | 11,9 (4,5; 19,2) | 36,7 (29,9; 43,4) |
| Segundo quartil | - | 31,5 (22,6; 40,3) | 59,5 (52,0; 66,7) | 19,8 (12,2; 27,4) | 29,2 (22,3; 36,1) |
| Terceiro quartil | - | 44,4 (34,0; 54,8) | 69,6 (63,0; 76,2) | 22,5 (13,7; 31,2) | 33,7 (26,9; 40,4) |
| Quarto quartil | - | 38,0 (29,3; 46,7) | 67,7 (60,4; 75,0) | 14,9 (8,5; 21,3) | 39,7 (32,0; 47,5) |
| Ambientais | |||||
| Renda média dos chefes dos domicílios (R$) | |||||
| 818,00-2.052,00 | 551 (32,3) | 30,4 (22,3; 38,5) | 70,8 (64,9; 76,6) | 16,3 (9,7; 22,8) | 41,9 (35,5; 48,2) |
| 2.052,00-3.607,87 | 666 (39,1) | 35,5 (30,9; 46,0) | 61,1 (55,6; 66,7) | 17,5 (11,6; 23,4) | 30,1 (24,8; 35,4) |
| > 3.607,87 | 488 (28,6) | 39,3 (30,6; 48,0) | 62,3 (55,9; 68,7) | 18,2 (11,3; 25,1) | 33,5 (27,2; 39,8) |
| Densidade populacional (habitantes/km2) | |||||
| 356,37-3.028,07 | 603 (35,4) | 39,5 (32,2; 46,9) | 68,3 (62,6; 74,0) | 17,0 (11,4; 22,7) | 32,3 (26,7; 38,0) |
| 3.028,07-9.319,06 | 608 (35,6) | 31,5 (23,4; 39,6) | 61,1 (55,3; 67,0) | 16,8 (10,2; 23,4) | 34,6 (28,8; 40,3) |
| ≥ 9.319,06 | 494 (29,0) | 36,7 (27,6; 45,8) | 64,1 (57,7; 70,4) | 18,3 (11,0; 25,7) | 38,0 (31,6; 44,6) |
| Iluminação pública (%) | |||||
| 66,90-98,70 | 522 (36,6) | 32,0 (23,8; 40,2) | 65,1 (59,1; 71,2) | 14,5 (8,27; 20,8) | 37,5 (31,4; 43,7) |
| 98,70-100,00 | 515 (30,2) | 39,8 (30,9; 48,7) | 59,4 (53,0; 65,9) | 16,9 (10,1; 23,8) | 31,8 (25,6; 38,0) |
| 100,00 | 668 (39,2) | 37,0 (29,5; 44,4) | 67,8 (62,4; 73,2) | 19,7 (13,6; 25,9) | 34,8 (29,3; 40,4) |
| Pavimentação das ruas (%) | |||||
| 62,40-94,43 | 624 (36,6) | 37,4 (29,7; 45,1) | 66,2 (60,5; 71,8) | 17,0 (11,0; 23,0) | 34,9 (29,2; 40,7) |
| 94,43-99,80 | 531 (31,1) | 33,6 (25,0; 42,2) | 62,8 (56,6; 69,0) | 14,3 (7,9; 20,6) | 35,9 (29,7; 41,1) |
| > 99,80 | 550 (32,3) | 37,3 (29,0; 45,5) | 64,2 (58,2; 70,2) | 20,4 (13,5; 27,3) | 33,6 (27,6; 39,5) |
| Calçadas (%) | |||||
| Até 59,00 | 618 (36,2) | 34,9 (27,2; 42,5) | 66,4 (60,7; 72,1) | 15,3 (9,5; 21,1) | 32,8 (27,1; 38,5) |
| 59,00-97,57 | 589 (34,6) | 36,7 (29,9; 44,4) | 67,2 (61,4; 72,9) | 18,9 (12,6; 25,7) | 36,2 (30,3; 42,2) |
| > 97,57 | 498 (29,2) | 37,7 (28,4; 47,0) | 59,3 (52,9; 65,7) | 17,9 (10,6; 25,3) | 35,5 (29,3; 41,7) |
| Densidade de ruas (km2) | |||||
| 3,17-13,97 | 581 (34,1) | 36,0 (28,2; 43,9) | 64,9 (59,0; 70,7) | 18,7 (12,3; 25,2) | 32,2 (26,4; 37,9) |
| 13,97-25,55 | 653 (38,3) | 40,1 (32,2; 48,1) | 65,5 (60,0; 71,0) | 17,1 (11,0; 23,2) | 26,5 (30,9; 42,2) |
| > 25,55 | 471 (27,6) | 31,6 (23,0; 40,2) | 62,6 (56,0; 69,2) | 15,8 (9,0; 22,5) | 35,8 (29,2; 42,4) |
| Conectividade de ruas | |||||
| Até 3,64 | 607 (35,6) | 39,2 (31,0; 47,5) | 65,9 (60,2; 71,6) | 23,7 (16,3; 31,0) | 35,3 (29,6; 41,1) |
| 3,64-30,94 | 633 (37,1) | 36,2 (29,0; 43,5) | 63,0 (57,3; 68,6) | 14,6 (9,3; 20,0) | 34,3 (28,7; 39,9) |
| > 30,94 | 465 (27,3) | 32,3 (23,2; 41,5) | 64,7 (58,1; 71,3) | 13,7 (7,0; 20,4) | 34,8 (28,2; 41,4) |
| Uso misto do solo (entropia) | |||||
| 0,01-0,49 | 503 (29,5) | 38,2 (29,0; 47,3) | 67,1 (60,9; 73,3) | 21,3 (13,5; 29,1) | 37,4 (31,0; 43,9) |
| 0,49-0,59 | 582 (34,1) | 29,7 (21,7; 37,6) | 59,3 (53,5; 65,1) | 13,3 (7,4; 19,2) | 33,6 (28,0; 39,1) |
| > 0,59 | 620 (36,4) | 40,0 (32,6; 47,4) | 67,8 (62,1; 73,6) | 17,8 (12,0; 23,7) | 33,9 (27,9; 39,8) |
| Áreas verdes de lazer | |||||
| 0,0000-0,0001 | 881 (51,7) | 36,6 (29,6; 43,6) | 64,4 (59,6; 69,2) | 18,3 (12,6; 24,0) | 36,8 (32,0; 41,6) |
| 0,0001-0,4500 | 291 (17,0) | 35,2 (24,0; 46,4) | 61,4 (52,9; 69,9) | 16,9 (8,1; 25,7) | 32,5 (24,3; 40,7) |
| > 0,4500 | 533 (31,3) | 36,4 (28,7; 44,0) | 66,2 (60,2; 72,3) | 16,3 (10,4; 22,2) | 32,7 (26,7; 38,8) |
IC95%: intervalo de 95% de confiança.
A Tabela 2 apresenta os resultados da regressão logística multinível com o desfecho obesidade abdominal. Os valores do modelo ajustado mostraram que as idosas que residiam em locais com renda média intermediária e com maior percentual de ruas pavimentadas registraram menores chances de ter obesidade abdominal. Para o sexo masculino não foi observada associação significativa. A Tabela 3 apresenta a regressão logística multinível com o desfecho obesidade geral. No modelo ajustado, a renda média intermediária foi associada às menores chances de obesidade entre as mulheres, já a maior conectividade das ruas e o percentual intermediário de comércio foram associados às menores chances de obesidade geral entre os homens.
Tabela 2 Análise de regressão logística multinível entre variáveis contextuais e a obesidade abdominal, conforme o sexo. Estudo EpiFloripa Idoso 2013/2014, Florianópolis, Santa Catarina, Brasil.
| Variáveis | Feminino | Masculino | ||
|---|---|---|---|---|
| Bruta | Ajustada * | Bruta | Ajustada * | |
| OR (IC95%) | OR (IC95%) | OR (IC95%) | OR (IC95%) | |
| Renda média do setor (R$) | ||||
| Baixo (818,00 < 2.052,00) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (2.052,00-3.607,00) | 0,65 (0,44; 0,96) | 0,62 (0,41; 0,94) | 1,36 (0,83; 2,24) | 1,31 (0,77; 2,22) |
| Alto (≥ 3.607,00) | 0,63 (0,42; 0,95) | 0,63 (0,40; 1,00) | 1,02 (0,59; 1,74) | 0,85 (0,45; 1,52) |
| Densidade populacional (habitantes/km2) | ||||
| Baixo (356,37 < 3.028,07) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (3.028,07 < 9.319,06) | 0,86 (0,58; 1,26) | 0,82 (0,55; 1,22) | 0,70 (0,42; 1,16) | 0,62 (0,37; 1,05) |
| Alto (≥ 9.319,06) | 0,82 (0,55; 1,22) | 0,85 (0,56; 1,29) | 0,95 (0,56; 1,58) | 0,86 (0,50; 1,48) |
| Ruas pavimentadas (%) | ||||
| Baixo (62,40 < 94,43) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (94,43 < 99,80) | 0,96 (0,64; 1,42) | 0,69 (0,47; 1,03) | 0,79 (0,47; 1,35) | 1,03 (0,58; 1,82) |
| Alto (≥ 99,80) | 0,87 (0,59; 1,28) | 0,66 (0,44; 0,99) | 1,00 (0,61; 1,65) | 1,17 (0,67; 2,04) |
| Pontos de iluminação (%) | ||||
| Baixo (66,90 < 98,69) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (98,69 < 99,99) | 0,85 (0,57; 1,28) | 0,96 (0,63; 1,46) | 1,27 (0,73; 2,22) | 1,28 (0,72; 2,28) |
| Alto (100,00) | 1,06 (0,72; 1,55) | 1,09 (0,73; 1,63) | 1,18 (0,70; 1,97) | 1,10 (0,65; 1,88) |
| Calçadas (%) | ||||
| Baixo (0,00 < 59,00) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (59,00 < 97,57) | 1,10 (0,74; 1,62) | 1,11 (0,74; 1,67) | 1,00 (0,61; 1,64) | 0,95 (0,57; 1,59) |
| Alto (≥ 97,57) | 0,81 (0,55; 1,20) | 0,87 (0,57; 1,34) | 1,08 (0,63; 1,85) | 1,02 (0,57; 1,82) |
| Conectividade de ruas (km2) | ||||
| Baixo (0,00 < 3,64) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (3,64 < 30,94) | 0,85 (0,58; 1,24) | 0,87 (0,60; 1,29) | 0,86 (0,53; 1,40) | 0,74 (0,44; 1,23) |
| Alto (≥ 30,94) | 0,96 (0,63; 1,44) | 1,06 (0,68; 1,65) | 0,74 (0,42; 1,29) | 0,60 (0,33; 1,09) |
| Comércio no setor (%) | ||||
| Baixo (0,00 < 4,62) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (4,62 < 12,98) | 1,16 (0,78; 1,71) | 1,21 (0,81; 1,81) | 0,68 (0,40; 1,16) | 0,71 (0,41; 1,22) |
| Alto (≥ 12,98) | 0,83 (0,56; 1,23) | 0,84 (0,56; 1,26) | 0,80 (0,48; 1,34) | 0,72 (0,42; 1,24) |
| Presença de áreas verdes de lazer | ||||
| Não | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Sim | 1,08 (0,75; 1,55) | 1,02 (0,70; 1,50) | 1,10 (0,69; 1,76) | 1,14 (0,71; 1,84) |
| Uso misto do solo (entropia) | ||||
| Baixo (0,01 < 0,49) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (0,49 < 0,59) | 0,81 (0,55; 1,20) | 0,81 (0,54; 1,21) | 0,69 (0,40; 1,21) | 0,66 (0,37; 1,17) |
| Alto (≥ 0,59) | 1,10 (0,73; 1,66) | 1,12 (0,74; 1,72) | 1,02 (0,61; 1,71) | 1,03 (0,61; 1,74) |
| Densidade de ruas (km2) | ||||
| Baixo (3,17 < 13,97) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (13,97 < 25,55) | 1,12 (0,77; 1,65) | 1,21 (0,82; 1,80) | 1,07 (0,65; 1,76) | 0,96 (0,57; 1,60) |
| Alto (≥ 25,55) | 0,95 (0,63; 1,42) | 1,00 (0,65; 1,55) | 0,82 (0,48; 1,39) | 0,65 (0,36; 1,15) |
IC95%: intervalo de 95% de confiança; OR: odds ratio.
* Modelos estratificados por sexo e ajustados pela faixa etária, escolaridade e renda per capita.
Tabela 3 Análise de regressão logística multinível entre variáveis contextuais e a obesidade geral, conforme o sexo. Estudo EpiFloripa Idoso 2013/2014, Florianópolis, Santa Catarina, Brasil.
| Variáveis | Feminino | Masculino | ||
|---|---|---|---|---|
| Bruta | Ajustada * | Bruta | Ajustada * | |
| OR (IC95%) | OR (IC95%) | OR (IC95%) | OR (IC95%) | |
| Renda média do setor (R$) | ||||
| Baixo (818,00 < 2.052,00) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (2.052,00-3.607,00) | 0,52 (0,34; 0,81) | 0,52 (0,33; 0,82) | 1,30 (0,71; 2,79) | 1,43 (0,75; 2,74) |
| Alto (≥ 3.607,00) | 0,69 (0,45; 1,08) | 0,70 (0,43; 1,15) | 0,85 (0,42; 1,71) | 1,08 (0,49; 2,36) |
| Densidade populacional (habitantes/km2) | ||||
| Baixo (356,37 < 3.028,07) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (3.028,07 < 9.319,06) | 1,25 (0,80; 1,94) | 1,23 (0,78; 1,95) | 1,04 (0,56; 1,94) | 0,89 (0,47; 1,71) |
| Alto (≥ 9.319,06) | 1,40 (0,88; 2,21) | 1,46 (0,91; 2,36) | 1,04 (0,54; 2,00) | 1,11 (0,57; 2,17) |
| Ruas pavimentadas (%) | ||||
| Baixo (62,40 < 94,43) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (94,43 < 99,80) | 1,14 (0,72; 1,80) | 1,18 (0,73; 1,89) | 0,79 (0,40; 1,54) | 0,81 (0,41; 1,63) |
| Alto (≥ 99,80) | 1,00 (0,64; 1,57) | 1,05 (0,66; 1,70) | 1,06 (0,57; 1,95) | 1,18 (0,61; 2,26) |
| Pontos de iluminação (%) | ||||
| Baixo (66,90 < 98,69) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (98,69 < 99,99) | 0,82 (0,51; 1,32) | 0,86 (0,52; 1,41) | 0,97 (0,48; 1,93) | 1,07 (0,52; 2,21) |
| Alto (100,00) | 0,95 (0,61; 1,48) | 0,97 (0,61; 1,54) | 1,09 (0,58; 2,05) | 1,17 (0,60; 2,26) |
| Calçadas (%) | ||||
| Baixo (0,00 < 59,00) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (59,00 < 97,57) | 1,20 (0,77; 1,87) | 1,27 (0,80; 2,02) | 1,13 (0,61; 2,08) | 1,28 (0,67; 2,43) |
| Alto (≥ 97,57) | 1,31 (0,83; 2,06) | 1,48 (0,91; 2,41) | 0,98 (0,50; 1,95) | 1,24 (0,59; 2,57) |
| Conectividade de ruas (km2) | ||||
| Baixo (0,00 < 3,64) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (3,64 < 30,94) | 0,82 (0,53; 1,27) | 0,86 (0,55; 1,35) | 0,55 (0,30; 0,99) | 0,54 (0,29; 1,00) |
| Alto (≥ 30,94) | 1,03 (0,64; 1,64) | 1,13 (0,69; 1,87) | 0,45 (0,21; 0,91) | 0,43 (0,20; 0,94) |
| Comércio no setor (%) | ||||
| Baixo (0,00 < 4,62) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (4,62 < 12,98) | 0,77 (0,50; 1,20) | 0,80 (0,51; 1,25) | 0,45 (0,22; 0,89) | 0,46 (0,23; 0,95) |
| Alto (≥ 12,98) | 0,70 (0,45; 1,11) | 0,69 (0,43; 1,11) | 0,77 (0,42; 1,42) | 0,95 (0,50; 1,79) |
| Presença de áreas verdes de lazer | ||||
| Não | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Sim | 0,85 (0,51; 1,44) | 0,83(0,49; 1,41) | 0,92 (0,43; 1,96) | 0,90 (0,41; 1,98) |
| Uso misto do solo (entropia) | ||||
| Baixo (0,01 < 0,49) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (0,49 < 0,59) | 0,89 (0,56; 1,41) | 0,90 (0,56; 1,44) | 0,49 (0,25; 0,97) | 0,52 (0,26; 1,05) |
| Alto (≥ 0,59) | 0,92 (0,58; 1,47) | 0,90 (0,55; 1,45) | 0,61 (0,33; 1,14) | 0,69 (0,33; 1,29) |
| Densidade de ruas (km2) | ||||
| Baixo (3,17 < 13,97) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| Médio (13,97 < 25,55) | 1,28 (0,83; 1,98) | 1,33 (0,85; 2,09) | 0,73 (0,39; 1,35) | 0,68 (0,36; 1,29) |
| Alto (≥ 25,55) | 1,31 (0,82; 2,10) | 1,45 (0,88; 2,40) | 0,74 (0,38; 1,43) | 0,79 (0,39; 1,60) |
IC95%: intervalo de 95% de confiança; OR: odds ratio.
* Modelos estratificados por sexo e ajustados pela faixa etária, escolaridade e renda per capita.
O cálculo do CCI estimado para os modelos nulos dos dois desfechos (obesidades geral e abdominal) variaram entre 0% e 5,18% para ambos os sexos. Os modelos ajustados após a inclusão das variáveis individuais, não modificaram substancialmente os valores de CCI observados nos modelos nulos, independentemente do desfecho e do sexo analisado.
Os principais resultados deste trabalho apontaram que, para as mulheres, os setores com renda média intermediária foram associados às menores chances de obesidades abdominal e geral, assim como o maior porcentual de ruas pavimentadas foi associado às menores chances de obesidade abdominal. Para os homens, observou-se que a maior conectividade das ruas e o percentual de comércio intermediário foram associados às menores chances de obesidade geral.
De forma semelhante aos resultados do presente estudo, pesquisadores demonstraram que vizinhanças com piores condições sociais e econômicas (menor renda e maior nível de desemprego) estiveram associadas às maiores chances de obesidade geral em idosas da Inglaterra e em idosos (de ambos os sexos) dos Estados Unidos 19,23. De maneira geral, a renda média do setor representa o nível de riqueza e está relacionada à infraestrutura e às oportunidades oferecidas no local. Bairros mais bem estruturados tendem a estimular estilos de vida mais saudáveis, já que oferecem espaços voltados ao lazer e à prática de atividade física, que auxiliam na manutenção do peso adequado 18. Além disso, bairros mais pobres geralmente apresentam menor disponibilidade e/ou acessibilidade aos alimentos saudáveis, tais como frutas, verduras e legumes e, em contrapartida, oferecem maior variedade de alimentos calóricos que contribuem substancialmente para o ganho de peso 14,35.
Acredita-se que o resultado significativo observado entre renda intermediária do setor e as menores chances de obesidade entre as idosas possa estar pautado no fato de a amostra residir somente na zona urbana do município, o que poderia refletir menores desigualdades socioeconômicas entre os setores abordados. De qualquer maneira, considera-se necessário analisar outras variáveis socioeconômicas, tais como nível de ocupação e desemprego, ou ainda, a desigualdade na distribuição de renda (por exemplo, índice de Gini) entre os setores, as quais também têm sido relacionadas aos piores comportamentos em saúde da população brasileira 36,37 e poderiam auxiliar na elucidação da associação encontrada.
Com relação às associações observadas entre os maiores percentuais de pavimentação e conectividade de ruas e as menores chances de obesidade, verifica-se que estas também corroboram estudos prévios 15,18,20. Ruas sem pavimentação, com poucas calçadas, com várias opções de rotas e baixa conectividade induzem ao uso de meios de transporte e contribuem para que os idosos se tornem mais sedentários e, consequentemente, tenham maiores chances de ficar obesos 38. Por outro lado, o maior percentual de comércio reflete o maior acesso aos destinos comuns, tais como restaurantes, supermercados, lojas e serviços, o que promove o deslocamento a pé e estimula comportamentos ativos 13,18. A ausência ou baixa proporção de ruas pavimentadas nos bairros também pode contribuir para a menor oferta dos serviços voltados à prevenção da obesidade, tais como as academias e os clubes recreativos 39.
O ambiente construído é ainda capaz de impactar diretamente a formação e a manutenção dos laços sociais entre seus residentes, uma vez que locais com maior proporção de espaços públicos e com pavimentação adequada proporcionam maiores oportunidades para o lazer e interação entre vizinhos, e com isto, favorecem estilos de vida mais saudáveis 40. Apesar disso, é preciso ressaltar que as evidências encontradas entre ambiente construído e obesidade ainda são limitadas e devem ser analisadas com cautela. No presente trabalho não foram observadas associações significativas com grande parte das variáveis analisadas. Uma das hipóteses que poderia justificar essa ausência de associações é o fato de a obesidade ser considerada um desfecho que é influenciado de forma mais distal pelas variáveis analisadas de ambiente construído, quando comparado, por exemplo, à prática de atividade física 15,41. De maneira semelhante, observa-se que muitas das justificativas que explicam a relação ambiente construído/obesidade perpassam pelos conceitos que envolvem os aspectos sociais e culturais do local, os quais também não foram mensurados de forma direta nas exposições analisadas.
O fato de a variável maior conectividade de ruas ter mostrado associação somente entre os homens pode estar relacionado às diferenças que ocorrem na exposição ao ambiente de vizinhança entre os sexos. Na idade adulta é comum que as mulheres interajam mais com o seu ambiente quando comparadas aos homens, pois tendem a realizar múltiplas tarefas que envolvem as compras para a casa, levar e buscar os filhos na escola, além do seu envolvimento com maior frequência em atividades físicas e de lazer 42. Já as idosas, gastam maior tempo em atividades domésticas, como consequência principal da aposentadoria e da sua menor participação em atividades laborais remuneradas 43. Além disso, com o avanço da idade as mulheres apresentam maiores prevalências de morbidades (incluindo a obesidade) e menores taxas de mortalidade 44,45, o que poderia contribuir para que elas sobrevivam por mais tempo e com maiores dificuldades para manter comportamentos saudáveis que incluiriam a caminhada e a interação social no próprio bairro.
Apesar de não se tratar de um dos objetivos do presente estudo, vale destacar as diferenças encontradas nas prevalências de obesidades geral e abdominal, sendo a primeira quase o dobro da segunda, para ambos os sexos. Esses resultados são semelhantes aos de outros estudos populacionais realizados com idosos brasileiros 46,47, e reforçam a importância de considerar ambos os indicadores (IMC e CC) na classificação da obesidade, uma vez que idosos com obesidade geral podem apresentar também excesso de gordura corporal e, consequentemente, maior exposição aos fatores que ocasionam morbimortalidade 48.
Outro resultado observado que denota a inter-relação no uso dos dois indicadores antropométricos envolve o fato de a obesidade abdominal ter mostrado associações significativas somente para o sexo feminino. Sabe-se que há diferenças no padrão do comportamento adiposo corporal entre os sexos dos indivíduos idosos, com maior tendência de acúmulo de gordura na região central das mulheres. Já nos homens, a gordura tende a concentrar em maior quantidade nas regiões periféricas corporais 49. Essas disparidades apontam que tanto a CC quanto o IMC são relevantes e complementares na análise da obesidade, sendo a primeira mais eficiente para predizer o risco às doenças endócrinas e metabólicas, e o segundo para identificar as reservas energéticas e estimar a gordura corporal total 50,51.
Além disso, considera-se que embora exista forte correlação entre as variáveis CC e IMC como indicadores para a estimativa da obesidade, esta se mostra menos intensa para o sexo feminino quando comparada ao masculino, já que, mesmo na condição eutrófica as mulheres tendem a apresentar maior acúmulo de gordura abdominal. Dessa forma, embora sutis, tais diferenças poderiam explicar a perda da associação observada entre IMC e pavimentação das ruas nas mulheres 52. Já para os homens, observou-se que o IMC esteve associado com as variáveis conectividade das ruas e comércio intermediário, e o mesmo não ocorreu com a CC. Acredita-se que além dos motivos já explicitados, o IMC, principalmente quando avaliado em idosos, tende a sofrer com a heterogeneidade que acompanha o processo de envelhecimento, motivo que reforça o fato de que não deve ser utilizado como única estimativa de obesidade nessa população 53.
Entre os aspectos positivos do presente trabalho destaca-se que, ao nosso conhecimento, trata-se do primeiro realizado no Brasil com o objetivo de investigar a associação em idosos entre obesidades geral e abdominal e as diferentes variáveis objetivas do ambiente construído. Com relação à metodologia empregada, além da elevada taxa de resposta obtida, considera-se que o emprego das medidas aferidas de IMC e CC contribuíram para a qualidade dos dados, eliminando o viés inerente aos desfechos autorreferidos. Da mesma forma, acredita-se que a utilização de variáveis contextuais objetivas obtidas por meio de sistema de informação geográfica (SIG) possa ter expressado de forma mais apurada o ambiente construído. Considera-se que o delineamento transversal adotado, apesar de impactar nas relações de causa e efeito, pode indicar a magnitude das associações e apontar novas hipóteses paras as futuras pesquisas 54. Entre as limitações observadas, ressalta-se que os dados não foram originalmente coletados para serem associados à obesidade e que a dimensão analisada foi o setor censitário, entendido neste estudo como uma representação da vizinhança, porém existe a possibilidade desta medida não representar de forma fidedigna o ambiente a que os idosos estavam expostos.
De fato, mesmo com as poucas associações observadas neste trabalho, fica claro que o ambiente construído parece exercer alguma influência na prevalência de obesidade em idosos. Considerando que se trata do grupo etário que mais cresce no Brasil e no mundo 1 e também do intenso uso que faz do seu ambiente de vizinhança 21, ressalta-se a importância de promover políticas que auxiliem na melhoria das condições socioeconômicas e de infraestrutura das comunidades, visando a maiores oportunidades para que os idosos mantenham hábitos saudáveis onde vivem 55. Novos estudos nessa temática são necessários para investigar a influência a longo prazo de se viver em ambientes favoráveis e desfavoráveis para a prevenção da obesidade.