RESUMO:

Objetivo:

Descrever as correlações entre padrões alimentares para o conjunto de anos de 2007 a 2012 e para cada ano do mesmo período.

Método:

Estudo transversal com dados do Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico, com seleção de 167.761 indivíduos de 18 a 44 anos. Os padrões alimentares foram identificados com Análise de Componentes Principais. Para comparar os efeitos da extração e a estimativa de padrões alimentares entre diferentes inquéritos, conduzimos as seguintes análises: na primeira usamos o conjunto total de dados para os anos de 2007 a 2012; na segunda, os padrões foram estimados em cada conjunto anual de dados para o período de 2007 a 2012. As etapas 1 e 2 foram realizadas sem rotação, com rotação Varimax e rotação Promax. Após a extração dos padrões, foram calculados escores padronizados com média zero. A associação entre os padrões gerados nas análises foi estimada pelo coeficiente de correlação de Pearson (r).

Resultados:

Nas análises sem rotação, os componentes retidos no conjunto apresentaram correlações superiores a 0,90 com os padrões retidos em cada ano. Nas análises com rotação, apenas o primeiro componente apresentou correlações superiores a 0,90.

Conclusão:

As estimativas de padrões alimentares de forma segmentada - ano a ano - ou de forma geral - todos os anos - apresentam altas correlação e consistência entre os padrões identificados quando no mesmo pool de dados.

Palavras-chave:
Epidemiologia; Vigilância; Comportamento alimentar

INTRODUÇÃO

A análise de padrão alimentar é preferível à descrição da dieta por tipo de alimento ou nutriente, porque o consumo alimentar é multideterminado e a escolha de alimentos e seus nutrientes não ocorre de maneira aleatória¹1. Hu FB. Dietary pattern analysis: a new direction in nutritional epidemiology. Curr Opin Lipidol [Internet] 2002; 13(1): 3-9. Disponível em: http://journals.lww.com/co-lipidology/Fulltext/2002/02000/Dietary_pattern_analysis__a_new_direction_in.2.aspx
http://journals.lww.com/co-lipidology/Fu... . Considerando que o consumo de alimentos não é aleatório e há correlação entre alimentos e nutrientes, o estudo da alimentação em padrões tem sido amplamente difundido¹1. Hu FB. Dietary pattern analysis: a new direction in nutritional epidemiology. Curr Opin Lipidol [Internet] 2002; 13(1): 3-9. Disponível em: http://journals.lww.com/co-lipidology/Fulltext/2002/02000/Dietary_pattern_analysis__a_new_direction_in.2.aspx
http://journals.lww.com/co-lipidology/Fu... .

Em geral, as análises que comparam padrões alimentares, estimados por meio de análise multivariada, entre dois ou mais inquéritos são conduzidas em cada período separadamente, o que torna difícil a comparação dos padrões alimentares, uma vez que a composição e a ordem de importância na explicação da variabilidade são modificadas segundo o tratamento do conjunto de dados. Como alternativa é possível estimar os padrões no conjunto total dos inquéritos e depois calcular os escores de cada padrão segundo os períodos ou outros estratos do conjunto de dados.

O objetivo deste estudo foi descrever as correlações entre padrões alimentares para o conjunto de anos de 2007 a 2012 e para cada ano do mesmo período.

MÉTODOS

Estudo transversal com dados do Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel) no período de 2007 a 2012. Os aspectos relativos à metodologia de pesquisa do Vigitel estão disponíveis em publicações oficiais²2. Brasil. Ministério da Saúde. VIGITEL Brasil 2012. Vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico. Estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2012. Brasília: Ministério da Saúde; 2013..

Neste estudo foram selecionados 167.761 indivíduos de 18 a 44 anos. As variáveis de consumo alimentar selecionadas foram frequência semanal do consumo de feijão, de hortaliças, de hortaliças cruas, de hortaliças cozidas, de carne vermelha, de frango, de frutas, de refrigerante ou suco artificial, de leite, consumo diário de hortaliças e consumo de gordura visível.

Os padrões alimentares foram identificados com a Análise de Componentes Principais (ACP). A ACP é uma análise do tipo fatorial que reduz os dados em padrões baseados nas correlações entre as varáveis³3. Olinto MTA. Padrões Alimentares. In: KAC G, SICHIERI R, GIGANTE DP, eds. Epidemiologia Nutricional. 20ª ed. Rio de Janeiro: Fiocruz/Atheneu; 2007. p. 213-25.. O primeiro componente principal corresponde à direção de maior variância, e os demais componentes são ortogonais aos componentes anteriores⁴4. Lyra W da S, Silva EC da, Araújo MCU de, Fragoso WD, Veras G. Classificação periódica: um exemplo didático para ensinar análise de componentes principais. Quím Nova 2010; 33(7): 1594-7. https://doi.org/10.1590/S0100-40422010000700030
https://doi.org/https://doi.org/10.1590/... . Rotações são utilizadas com o objetivo de melhorar a interpretação dos componentes extraídos. A rotação de matriz ortogonal do tipo Varimax maximiza a variação entre as cargas fatoriais, mantendo os componentes não correlacionados. A rotação de matriz oblíqua do tipo Promax roda os eixos de modo que os vértices possam ter ângulos diferentes de 90 graus. Nesse tipo de rotação a probabilidade de alguma associação entre os componentes não pode ser afastada⁵5. Jolliffe IT. Principal Component Analysis. 2ª ed. Nova York: Springer; 2002..

Para comparar os efeitos da extração e a estimativa de padrões alimentares entre diferentes inquéritos, conduzimos as seguintes análises:

As etapas 1 e 2 descritas acima foram realizadas sem rotação, com rotação Varimax e com rotação Promax. Nas análises foram retidos os componentes com autovalores > 1,0, conforme a regra de Kaiser⁵5. Jolliffe IT. Principal Component Analysis. 2ª ed. Nova York: Springer; 2002.. Consideramos o número de padrões retidos na primeira etapa. Após a extração dos padrões, foram calculados escores padronizados com média zero para cada um deles, assim cada indivíduo recebeu um valor padronizado que representa sua adesão a cada um dos padrões analisados. Os padrões foram denominados de acordo com a sua ordem de retenção, ou seja, o primeiro padrão foi denominado CP1, o segundo CP2, e assim sucessivamente. A associação entre os padrões gerados nas análises descritas anteriormente foi estimada pelo coeficiente de correlação de Pearson (r). As análises foram conduzidas no programa Stata (Stata Corporation, College Station, Estados Unidos).

O Vigitel foi aprovado pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa para Seres Humanos do Ministério da Saúde²2. Brasil. Ministério da Saúde. VIGITEL Brasil 2012. Vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico. Estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2012. Brasília: Ministério da Saúde; 2013.. No Vigitel, o consentimento livre e esclarecido foi obtido oralmente no momento do contato telefônico com os entrevistados. O presente estudo foi apreciado e aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo sob número do Parecer 1.885.826 de 5 de janeiro de 2017.

O artigo é proveniente da dissertação de mestrado da autora Iolanda Karla Santana dos Santos intitulada Padrões de consumo alimentar e de atividade física com base em dados do VIGITEL, apresentada ao Programa de Pós-graduação em Nutrição em Saúde Pública da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo.

RESULTADOS

Na Tabela 1 são apresentadas as correlações entre os padrões retidos no conjunto 2007 a 2012 e para cada ano do mesmo período, sem rotação e com as rotações Varimax e Promax. Nas análises sem rotação, os componentes retidos no conjunto 2007 a 2012 apresentaram correlações superiores a 0,90 com os padrões retidos em cada ano separadamente. Nas análises com rotação, apenas o primeiro componente apresentou correlações superiores a 0,90 em todos os anos.

DISCUSSÃO

Nossos resultados indicam que:

Neste estudo, com seis anos de monitoramento e retenção de padrões com autovalores > 1,0, as correlações entre os padrões retidos no conjunto e para cada ano sem rotação foram superiores a 0,90, mostrando elevada consistência interna. Em relação aos padrões não retidos nas análises comparativas, alguns pares mostraram correlações abaixo de 0,90.

Em uma análise expandida (dados não apresentados podem ser solicitados aos autores), na qual incluímos todos os anos de monitoramento, as correlações entre alguns dos padrões extraídos do conjunto e padrões equivalentes extraídos das bases separadas por ano eram inferiores a 0,90. Essa menor associação é exatamente o reflexo das mudanças no consumo de componentes da dieta, distribuídas entre a população e relevantes para a interpretação das mudanças em padrões alimentares. Nesse caso, sem a análise das bases em conjunto seria inviável interpretar as mudanças em padrões alimentares ocorridas no período.

CONCLUSÃO

A ACP e outras técnicas multivariadas contribuem amplamente para os estudos de séries temporais, e sua interpretação torna-se mais efetiva sem o recurso a ajustes estatísticos como a rotação dos vetores, cuja utilidade é maior quando se buscam outros objetivos.

REFERÊNCIAS

Datas de Publicação

Histórico