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Prevalência e preditores do excesso de peso e do risco cardiovascular em
mulheres quilombola de Palmas, PR
Prevalence and predictors of overweight and cardiovascular risk in
quilombola women of Palmas, PR
DOI:10.34117/bjdv5n12-301
Recebimento dos originais: 25/11/2019
Aceitação para publicação: 20/12/2019
Valquíria Kulig Vieira
Graduanda em Nutrição pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Instituição: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Endereço: Rodovia PR-182, Km 02 - Bairro Água Branca, Francisco Beltrão-PR, Brasil
E-mail: [email protected]
Angela Khetly Lazarotto
Mestranda do Programa de Ciências Aplicadas à Saúde
Instituição: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Endereço: Rodovia PR-182, Km 02, Bairro Água Branca, Francisco Beltrão, Paraná.
E-mail: [email protected]
Daniela Caroline Antes
Mestranda do Programa de Ciências Aplicadas à Saúde
Instituição: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Endereço: Rodovia PR-182, Km 02, Bairro Água Branca, Francisco Beltrão, Paraná.
E-mail: [email protected]
Janaína Carla da Silva
Graduanda em Nutrição pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Instituição: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Endereço: Rodovia PR-182, Km 02 - Bairro Água Branca, Francisco Beltrão-PR, Brasil
E-mail: [email protected]
Natalie Setin Motter
Graduanda em Medicina pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Instituição: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Endereço: Rodovia PR-182, Km 02 - Bairro Água Branca, Francisco Beltrão-PR, Brasil
E-mail: [email protected]
Vitor Luiz Back Teló
Graduando em Medicina pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Instituição: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Endereço: Rodovia PR-182, Km 02 - Bairro Água Branca, Francisco Beltrão-PR, Brasil
E-mail: [email protected]
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Indianara Carlotto Treco
Mestre em Ciências Aplicadas à Saúde
Instituição: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Endereço: Rodovia PR-182, Km 02 - Bairro Água Branca, Francisco Beltrão-PR, Brasil
E-mail: [email protected]
Léia Carolina Lucio
Doutora em Ciências pela Universidade Estadual de Maringá
Instituição: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Endereço: Rodovia PR-182, Km 02 - Bairro Água Branca, Francisco Beltrão-PR, Brasil
E-mail: [email protected] /[email protected]
RESUMO
Objetivo: Determinar a prevalência de excesso de peso e do risco cardiovascular das mulheres
quilombolas da comunidade, verificar a relação entre as duas condições e identificar os
possíveis preditores tanto do excesso de peso quanto do risco cardiovascular. Métodos: Trata-
se de um estudo quantitativo, observacional do tipo transversal com 76 mulheres pertencentes
a comunidade quilombola Adelaide Maria da Trindade Batista de Palmas, Paraná. Foram
realizadas avaliações antropométricas com intuito de estimar o estado nutricional (IMC) e
risco cardiovascular do grupo e clínicas para averiguar a condição de hipertensão. Foram
aplicados questionários socioeconômicos e da ABEP. A análise estatística incluiu a descritiva
e inferencial, com construção do modelo final de regressão linear multivariado com
significância de 95%. Resultados: foi verificado uma prevalência alta de excesso de peso
(75,8%) e de risco cardiovascular (43,3%) na população. A correlação entre IMC e RCE revela
que as mulheres quilombolas com excesso de peso possuem até 67 vezes mais chances de risco
cardiovascular aumentado. Os principais preditores identificados pelo modelo de regressão
multivariado para excesso de peso e risco cardiovascular foram CC, CA, RCE e CC, RCQ e
massa corporal gorda, respectivamente. Ainda, a população em questão pertence
predominantemente as classes econômicas D-E. Conclusão: Os resultados encontrados no
estudo trazem um alerta para a condição de saúde das mulheres da comunidade quilombola do
município de Palmas. O risco cardiovascular associado ao excesso de peso sugere hábitos de
vida e alimentares que expõem o grupo à diversas DCNT. Logo, torna-se primordial o
planejamento de ações e estratégias para promoção da saúde dessas mulheres.
Palavras-chave: Doenças crônicas. Obesidade. Quilombola. Razão cintura-estatura.
ABSTRACT
Objective: Determine the prevalence of overweight and cardiovascular risk in quilombola
women in the community, to verify the relationship between the two conditions and to identify
possible predictors of both overweight and cardiovascular risk. Methods: This is a quantitative,
observational cross-sectional study with 76 women from the quilombola community Adelaide
Maria Trindade Batista of Palmas, Paraná. Anthropometric assessments were performed to
estimate the nutritional status (BMI) and cardiovascular risk of the group and clinics to
ascertain the condition of hypertension. Also, socioeconomic and ABEP questionnaires were
applied. Statistical analysis included descriptive and inferential analysis, with construction of
the final multivariate linear regression model with significance of 95%. Results: There was a
high prevalence of overweight (75.8%) and cardiovascular risk (43.3%) in the population. The
correlation between BMI and WHtR reveals that overweight quilombola women are up to 67
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times more chances to have increased cardiovascular risk. The main predictors identified by
the multivariate regression model for overweight and cardiovascular risk were WC, AC,
WHtR and WC, WHR and fat body mass, respectively. Still, the population in question
belongs predominantly to the economic classes D-E. Conclusion: The results of the study bring
an alert to the health condition of women from the quilombola community of Palmas. The
cardiovascular risk associated with overweight suggests lifestyle and eating habits that expose
the group to various NCDs. Therefore, the planning of actions and strategies for health
promotion of these women becomes paramount.
Keywords: Diseases. Non-communicable Chronic Waist-Height Ratio. Obesity. Quilombola.
1. INTRODUÇÃO
A Organização Mundial de Saúde (OMS) elenca a obesidade como um dos maiores
problemas de saúde no mundo (WHO, 2010), constituindo o segundo fator de risco mais
importante para as doenças crônicas não transmissíveis (DCNT), como as cardiovasculares,
diabetes, câncer e depressão (SOUZA, FRANÇA e CAVALCANTE, 2017; National Health
and Medical Research Council, 2013). Dados do estudo Carga Global de Doença Brasil (GBD,
2015) mostram que a prevalência de obesos dobrou de 1980 para 2015 em mais de 70 países
e indicam aumento para mais 600 milhões de adultos e 112 milhões de crianças com obesidade
(SOUZA, FRANÇA e CAVALCANTE, 2017). No Brasil, a situação não é diferente, mais de
50% da população adulta está acima do peso segundo pesquisa da Vigilância de Fatores de
Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico – VIGITEL (BRASIL,
2017).
O aumento crescente do número de pessoas obesas revela forte influência do ambiente, dos
hábitos alimentares, sedentarismo e de fatores psicossociais como responsáveis por 95% dos
casos. Os outros 5% podem ser resultantes dos fatores genéticos associados a síndromes
genéticas raras (2%) e o restante a causas endócrinas e secundárias ao uso de medicamentos
(ANS, 2017). A projeção de sobrepeso e obesidade na população é que em 2025, cerca de 2,3
bilhões de adultos estejam com sobrepeso; e mais de 700 milhões, obesos (ABESO, 2019).
Um estudo recente de meta-análise (CHERHAN et al., 2017) demonstrou que as
intervenções para perda de peso, como a reeducação alimentar, diminuem a mortalidade em 6
casos por 1000 indivíduos obesos. O índice de massa corporal (IMC) é um dos critérios mais
utilizado para avaliação e classificação do sobrepeso e obesidade em grande parte dos estudos
populacionais por ser um método de fácil interpretação, reprodutibilidade e baixo custo. O
índice se configura como a razão entre a massa corporal (kg) e a estatura ao quadrado (m2)
(QUÉTELET, 1869; NAVA et al., 2018). Na região sul, no município de Pelotas, RS, o
excesso de peso atingiu metade da população, com quase 20% de obesos (VICENZI et
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al,2015). Embora, a combinação de massa corporal e distribuição de gordura seja,
provavelmente, a melhor opção para preencher a delinear a avaliação clínica, não há avaliação
perfeita para sobrepeso e obesidade, variando conforme a etnia e fatores genéticos (ABESO,
2016).
Segundo Haun (2009), as medidas de circunferência da cintura (CC) e a relação
cintura/quadril (RCQ) são indicadores utilizados para estimar a distribuição de tecido adiposo
da região abdominal e para risco cardiovascular (MAZARO et al., 2011). Outro indicador que
vem demonstrando forte correlação com os fatores de risco cardiovascular é razão
cintura/estatura (RCE). Essa relação tem sido até mais vantajosa que a medida de
circunferência de cintura ou abdominal isolada, para ambos os sexos e raças (ASHWELL E
HSIEH, 2005).
As populações quilombolas também tem apresentado alta prevalência de sobrepeso
(42%) (MUSSI et al., 2016). Essas comunidades são remanescentes de grupos étnico-raciais,
dotados de relações territoriais e culturais específicas, com ancestralidade negra e forte
resistência à opressão histórica sofrida (INCRA, 2017). No Brasil existem mais de 2.800
comunidades quilombolas certificadas e na região Sul, especificamente, no município de
Palmas, centro-sul paranaense, boa parte delas já possui certificação (PRIORI et al. 2012;
FELIPE, 2015; IBGE, 2015; BRASIL, 2016).
A Comunidade Adelaide Maria da Trindade Batista é uma dessas comunidades
quilombolas do município formada por cerca de 130 famílias (CAMPANA, 2016). Apesar de
reconhecida e certificada, a comunidade ainda enfrenta problemas com perdas de referências
culturais, o que impacta na qualidade de vida e saúde (SOUSA et al., 2013; CAMPANA,
2016). Dentre eles, estão os agravos relacionados às condições alimentares (ALVES, ALVES,
2011) e a hipertensão arterial, normalmente, mais prevalente na população não branca e
associada também a estratos sociais mais baixos (BRASIL, 2001). Nesse contexto, pesquisas
que caracterizam a situação de saúde das comunidades quilombolas, particularmente, no
sudoeste do Estado do Paraná são escassos. Logo, o presente trabalho objetivou determinar a
prevalência de excesso de peso e do risco cardiovascular das mulheres quilombolas da
comunidade, verificar a relação entre as duas condições e identificar os possíveis preditores
tanto do excesso de peso quanto do risco cardiovascular.
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2. MATERIAIS E MÉTODOS
2.1 POPULAÇÃO DE ESTUDO
Esse trabalho é um estudo quantitativo, observacional do tipo transversal e parte
integrante de dois projetos maiores um deles intitulado “Educação e prevenção sobre “HPV x
Alimentação” para promoção da saúde em mulheres de uma comunidade quilombola no
sudeste do Paraná” pertencente ao programa “Universidade Sem Fronteiras - USF” da
Secretaria de Estado da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior do Estado do Paraná. O projeto
que foi submetido ao Conselho de Ética e recebeu parecer favorável, nº 3.254.342 e CAEE
08314418.4.0000.0107, também referente ao um projeto maior. A população investigada
constituiu-se de mulheres quilombolas pertencentes a comunidade Adelaide Maria da
Trindade Batista do município de Palmas, Paraná. O tamanho amostral foi por conveniência
visto não existir cadastro do número de mulheres pertencente a comunidade. Foram incluídas
na pesquisa apenas mulheres quilombolas, excluindo aquelas com idade igual ou inferior a 14
anos. Aquelas que concordaram participar, assinaram o Termo de Consentimento Livre
Esclarecido (TCLE).
2.2 COLETA DAS VARIÁVEIS DE ESTUDO
As coletas ocorreram durante os meses de novembro de 2018 a agosto de 2019 a partir
de visitas mensais à comunidade. Os instrumentos utilizados na pesquisa foram questionário
com entrevista, avaliação antropométrica, clínica e nutricional, todos executados por equipe
previamente treinada, respeitando e evitando constrangimentos a participante, ficando esta, à
vontade para desistir de participar a qualquer momento. O questionário geral contém questões
de cunho socioeconômico (idade, estado civil, número de filhos, entre outras) e a ele foi
agregado o questionário da ABEP (2018). Este último contempla questões sobre escolaridade
do responsável financeiro da família, posse e quantidade de certos componentes domésticos
(televisão em cores, banheiro, automóvel, máquina de lavar, videocassete e/ou DVD, geladeira
e/ou freezer), se possui empregada doméstica, entre outros. A partir desse instrumento se
estabelece a classe econômica a qual o indivíduo pertence, que podem ser: classe A (mais alta
– R$ 23.345,11 reais), classe B1 (R$10.386,52 reais), classe B2 (R$5.363,19 reais), classe C1
(R$2.965,69 reais), classe C2 (R$1.691,44 reais) e a D-E (mais baixa – R$ 708,19
reais/mensais de salário).
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Para avaliação antropométrica do peso (kg), percentagem de massa magra e massa
gorda foi utilizado balança calibrada, com precisão de 0,1 Kg da marca Omron com capacidade
de 150 Kg. A altura (cm) foi determinada por estadiômetro de parede, da marca Prime Med.
Para essa avaliação inicial a participante estava descalça e com roupas leves, assim como para
as medidas de circunferências de cintura (CC), de abdômen (CA) e quadril (CQ) foi utilizada
a fita métrica inelástica com variações de 0 a 200 cm. A circunferência do quadril foi medida
com precisão de 0,1 cm em volta das coxas, na altura do trocânter maior, com o indivíduo em
pé. A aferição de CA foi feita na altura da cicatriz umbilical e a medida da CC foi aferida no
final de uma expiração normal com fita métrica flexível e inelástica. Para aferir a pressão
arterial sistólica e diastólica (mmHg) foi usado um esfigmomanômetro de coluna de mercúrio
da marca Allyn e estetoscópio da marca Spirit.
O índice de massa corporal [IMC = massa corporal (kg)/estatura2 (m2)], permitiu
estabelecer o estado nutricional das mulheres, seguindo os critérios da Organização Mundial
de Saúde (WHO, 1995; MUSSI et al., 2018). Estes são baixo peso (≤ 18,5kg/m²), eutrofia (≥
18,5 a < 25,0kg/m²), sobrepeso (≥ 25,0 a < 30 Kg/m2) e obesidade (≥ 30 kg/m²), subdivida em
graus I, II e III. A partir das medidas antropométricas também foi calculado a relação
cintura/quadril (RCQ) e cintura/estatura (RCE). A RCE foi a segunda variável dependente,
categorizada para inferir o risco cardiovascular da população, em risco normal quando RCE <
0,50 e risco aumentado para RCE ≥ 0,50 (SOARES E BARRETO, 2014).
2.3 ANÁLISE ESTATÍSTICA
As análises estatísticas descritiva e inferencial foram realizadas no programa Software
Statistical Package for the Social Sciences - SPSS 24.0. Na análise descritiva foi determinado
a média, desvio padrão, valor mínimo e máximo de todas as variáveis e determinado a
prevalência do estado nutricional (IMC) e do risco cardiovascular (RCE) das mulheres.
Precedendo a análise inferencial, foi verificado a normalidade de todas as variáveis contínuas
a partir dos valores de curtose e assimetria.
A primeira análise inferencial verificou a associação entre a variável IMC
(categorizadas em normal ou eutrófico, grupo 1 e sobrepeso e obeso, grupo 2), na condição de
dependente com a variável RCE (risco normal <0,50; risco aumentado ≥0,50) na condição de
independente. Para essa análise foi utilizado o teste Qui-quadrado, com correção de
continuidade Yates e significância com p <0,05. Em seguida, as variáveis IMC e RCE, agora
ambas dependentes e na condição contínua, foram analisadas separadamente para verificar a
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correlação pelo coeficiente de Pearson (p<0,05) de cada uma com as demais variáveis
independentes: idade, pressão arterial sistólica (PAS), pressão arterial diastólica (PAD), massa
gorda, massa magra, CQ, CA, CC, RCQ, ABEP e entre elas. As correlações consideradas fraca
possuem r ≤ 0,39, a moderada 0,40≤ r ≥0,69; a forte 0,70≤ r ≥0,89 e a muito forte 0,90≤ r
≥1,00. Tanto para o desfecho IMC e quanto para RCE as variáveis que apresentaram alguma
intensidade de correlação foram para construção de modelo de regressão linear simples, para
verificar o quanto cada variável, de forma independente, prevê cada um dos desfechos, com
nível de significância de 95%.
Para construção do modelo final de regressão linear múltipla, cada variável que
apresentou significância no modelo simples, entrou na construção uma a uma pelo método
stepwise-forward. A significância do modelo final foi avaliada pelo R2 ajustado, pelo F da
análise de variância e pela qualidade do ajuste do coeficiente de determinação não
padronizado, todos com p<0,05. Foram atendidas as premissas de linearidade, ausência de
observações aberrantes, avaliação dos resíduos com verificação da normalidade,
homocedasticidade, linearidade e independência e, por fim, a verificação de
multicolinearidade entre as variáveis incluídas no modelo.
3. RESULTADOS
A caracterização geral da população estudada está apresentada na Tabela 1. Ao todo
participaram da pesquisa 76 mulheres com idade média de 38 anos (DP ±16,554). A média
da PAS foi de 122,49 mmHg e da PAD de 76,44 mmHg. Embora, a média de PAS e PAD não
indique presença de hipertensão, há um alerta para os valores máximos de PAS (210 mmHg)
e PAD (120 mmHg).
Tabela 1- Idade, dados clínicos e antropométricos da população de mulheres quilombolas.
Variáveis Média Desvio padrão Mínimo Máximo
Idade (anos) 38,87 16,55 15,00 78,00
Pressão
arterial
PAS
(mmHg)
122,49 20,95 90,00 210,00
PAD
(mmHg)
076,44 15,91 40,00 120,00
Peso (kg) 76,28 19,72 38,90 139,90
MM (%) 23,06 3,59 16,00 31,40
MG (%) 41,39 8,49 8,00 56,00
Estatura (cm) 158,05 6,92 142,00 175,00
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CA (cm) 98,60 16,93 64,50 149,60
CC (cm) 89,66 18,02 17,00 129,00
CQ (cm) 107,06 13,21 79,00 148,50
IMC 30,47 7,42 17,28 53,30
RCQ 0,83 0,13 0,21 1,14
RCE 0,56 0,11 0,11 0,81
PAS (Pressão arterial sistólica); PAD (pressão arterial diastólica); MM (massa corporal magra); MG (massa
corporal gorda); CA (Circunferência Abdominal); CC (Circunferência Cintura); CQ (Circunferência Quadril);
IMC (índice de massa corporal); RCQ (razão cintura/quadril); RCE (razão cintura/estatura). Fonte: próprio
Autor.
O peso corporal das participantes variou de 38,90 Kg a 139,90 Kg e a estatura média
foi de 158 cm, considerada baixa. Um reflexo desses componentes foi observado no IMC
(X=30,4698; DP±7,42076) caracterizando obesidade na população. As médias de CA e CC
foram 98,60 cm e 89,66 cm, respectivamente, e para ambas, valores acima de 88 cm indicam
risco aumentado e muito aumentado para doenças cardiovasculares (LEAN et al, 1995; JAMA,
2001). As razões cintura/quadril (RCQ) e cintura/estatura (REC) foram 0,8338 e de 0,5658,
respectivamente. Esta última também reitera para o alerta de maior risco cardiovascular na
população. Ainda, trata-se de um público feminino cuja maioria possui algum tipo de união
estável (56,6%) e média de 2 filhos, e que a partir do questionário socioeconômico se enquadra
predominantemente nas classes sociais, D-E da ABEP.
A Tabela 2, retrata a prevalência de sobrepeso para maioria das mulheres quilombolas
(75,8%) e desse total, metade possuem algum grau de obesidade, inclusive para o grau III
(10,5%). Quanto a RCE, embora predomine a condição normal para o risco, é frequente no
grupo o risco aumentado de desenvolver alguma doença cardiovascular ou metabólica para
mais de 40% das mulheres.
Tabela 2 - Prevalência do estado nutricional a partir do Índice de Massa Corporal (IMC) e do risco
cardiovascular estimado pela Razão Cintura-Estatura (RCE) da população de mulheres quilombolas.
Classes de IMC Número Frequência (%)
Baixo peso (< 18,5) 2 2,6
Eutrófico (18,5 – 24,9) 17 22,4
Sobrepeso (25,0-29,9) 23 30,3
Obesidade (> 30,0) 35 45,5
Grau I (30,0-34,9) 18 23,7
Grau II (35-39,9) 8 10,5
Grau III (>40,0) 8 10,5
RCE
< 0,50 (normal) 43 56,6
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Considerando esses parâmetros como indicativos de sobrepeso/obesidade e risco
cardiovascular, verificou-se associação significativa entre eles (X2 =38,835; p<0,001). E, de
forma preocupante, a relação demonstra, a partir de um modelo estatístico gerado pelo
programa, que as mulheres do estudo, com excesso de peso, têm até 67 vezes mais chance de
risco cardiovascular aumentado quando comparada às eutróficas (Tabela 3).
Tabela 3 - Associação entre excesso de peso (IMC) e risco cardiovascular (RCE) da população de mulheres
quilombolas.
Teste do Qui-quadrado (X2 =38,835; Odds: 67,0; p < 0,001).
Fonte: próprio Autor
Na análise de correlação de Pearson (Tabela 4) tanto o IMC quanto o RCE apontaram
correlações com variáveis em comum. As associações mais fortes foram com CA, CQ, massa
gorda e CC para o IMC e CC, RCQ, CA e massa gorda para RCE.
Tabela 4 – Associação do IMC e do RCE com variáveis clínicas, antropométricas e socioeconômicas.
≥ 0,50 (aumentada) 33 43,4
Total 76 100
IMC RCE
Idade 0,094 0,182
PAS 0,386* 0,363*
PAD 0,474* 0,400*
MM -0,512* -0,417*
MG 0,865* 0,794*
CQ 0,904* 0,653*
CA 0,937* 0,810*
CC 0,815* 0,976*
RCQ 0,372* 0,813*
RCE 0,813* 1
IMC 1 0,813*
ABEP -,277* -,283*
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PAS (Pressão arterial sistólica); PAD (pressão arterial diastólica); MM (massa corporal magra); MG (massa
corporal gorda); CA (Circunferência Abdominal); CC (Circunferência Cintura); CQ (Circunferência Quadril);
IMC (índice de massa corporal); RCQ (razão cintura/quadril); RCE (razão cintura/estatura). *Correlação de
Pearson significativa com p<0,05. Fonte: próprio Autor.
Considerando as duas razões e que CC e CA são medidas próximas, percebe-se que
ambas exercem influência direta no excesso de peso e no risco cardiovascular, assim como a
massa gorda. Considerando CQ, esta mostra uma relação mais forte com IMC (0,904) do que
com RCE (0,653), embora influencie nos dois. Destaca-se também uma relação inversa e
moderada entre IMC e RCE com massa magra, isto é, infere-se que quanto maior a massa
magra/muscular menor o IMC e o RCE, logo, mais próximo das condições de eutrofia e menor
o risco cardiovascular para essa população. Para a PAS e PAD, ambas, indicam correlação
com IMC e RCE. Embora essa relação tenha sido fraca (PAS) e moderada (PAD) a variável
clínica também costuma ser um critério para dimensionar o risco de doença cardiovascular
(SIMÃO, 2013), presente na população de estudo.
As Tabelas 5 e 6 apresentam os resultados da análise de regressão linear simples e
múltipla, para as variáveis que se correlacionaram (Tabela 4) com o IMC e RCE,
respectivamente.
Tabela 5 - Associação entre IMC e variáveis antropométricas, clínica e socioeconômica de mulheres
quilombolas. Modelos de regressão linear simples e múltipla.
Variáveis
β bruto (IC95%) p-valor* R2* β ajustado (IC95%) p-valor**
R2**ajustad
o
CA 0,410 (0,375-0,446) < 0,001 0,876 0,197 (0,141-0,253) < 0,001 0,940
CQ 0,508 (0,452-0,564) < 0,001 0,814 0,236 (0,180- 0,292) < 0,001
MG 0,756 (0,655-0,858) < 0,001 0,745
CC 0,337 (0,282-0,393) < 0,001 0,66
RCE 52,865 (44,084-61,647) < 0,001 0,656 11,344 (5,095-17,593) 0,001
MM -1,056 (-1,467- -0,646) < 0,001 0,252
PAD 0,222 (0,125-0,319) < 0,001 0,214
PAS 0,137 (0,060-0,214) 0,001 0,137
RCQ 21,508 (9,073-33,944) 0,001 0,127
ABEP - 1,632 (-3,971-0,707) 0,168 0,013
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* Regressão linear simples; ** Regressão linear múltipla ajustada; p<0,05. Variáveis que permaneceram no
modelo hierárquico final: CA- circunferência abdominal; CQ - circunferência de quadril; RCE- razão cintura-
estatura.
Fonte: próprio Autor.
Com isso, a análise simples tanto para o desfecho IMC e RCE somente não são
preditos pela variável renda estimada pelos critérios da ABEP. Durante a análise de regressão
múltipla permaneceram no modelo como preditores de 94% das variações do IMC a
circunferência de cintura (CC), de abdômen (CA) e a RCE (R²** 0,940). De forma similar, o
modelo múltiplo
para RCE apontou a CC, RCQ e massa gorda como as variáveis que, de fato, predizem
95,6 % da RCE para população quilombola feminina.
Tabela 6 - Associação entre RCE e a variáveis antropométricas, clínica e socioeconômica de mulheres
quilombolas. Modelos de regressão linear simples e múltipla.
* Regressão linear simples; ** Regressão linear múltipla ajustada; p<0,05. Variáveis que permaneceram no
modelo hierárquico final: CC- circunferência de cintura; RCQ – razão cintura-quadril; M. Gorda – massa
gorda. Fonte: próprio Autor.
Variávei
s β bruto (IC95%)
p-
valor* R2*
β ajustado
(IC95%)
p-
valor**
R2**ajusta
do
CC 0,006 (0,006-0,007) < 0,001 0,952 0,005 (0,004-
0,006)
< 0,001 0,956
RCQ 0,723 (0,603-0,843) < 0,001 0,656 0,124 (0,039-
0,209)
0,005
IMC 0,012 (0,010-0,015) < 0,001 0,656
CA 0,005 (0,005-0,006) < 0,001 0,651
MG 0,011 (0,009-0,013) < 0,001 0,625 0,001 (0,000-
0,003)
0,029
CQ 0,006 (0,004-0,007) < 0,001 0,418
MM -0,013 (-0,020 - -
0,007)
< 0,001 0,163
PAD 0,003 (0,001-0,004) < 0,001 0,148
PAS 0,002 (0,001-0,003) 0,001 0,119
ABEP - 0,032 (-0,068-
0,004)
0,077 0,031
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4. DISCUSSÃO
A prevalência de sobrepeso (30,3%) e obesidade (45,5%) é alta na população feminina
da comunidade quilombola Adelaide Maria da Trindade Batista. Os resultados sugerem que
as mulheres da pesquisa, com excesso de peso tem até 67 vezes mais chance de risco
cardiovascular aumentado que as eutróficas. Além disso, o presente trabalho conseguiu
predizer o estado de excesso de peso e o risco cardiovascular a partir das respectivas variáveis
CC, CA, RCE e CC, RCQ e massa corporal gorda.
Segundo a Associação Brasileira para o Estudo da Obesidade e da Síndrome
Metabólica (ABESO, 2016), a combinação entre massa corporal e a distribuição de gordura é,
provavelmente, a melhor forma para avaliar clinicamente o estado de eutrofia de um indivíduo.
Embora, fatores étnicos, genéticos, clínicos e o ambiente também interfiram nessa avaliação,
tem crescido a importância da análise minuciosa e criteriosa dos parâmetros antropométricos
da pessoa, os quais são de fácil interpretação, reprodutibilidade e baixo custo (NAVA et al.,
2018). No presente estudo, apesar da alta prevalência de sobrepeso e obesidade observada
68% das mulheres apresentaram consumo energético abaixo das necessidades estimada de
energia (EER - Estimated Energy Requirement). Tais dados sugerem que pode ter ocorrido
subnotificação da ingestão calórica pela população estudada.
A obesidade é um dos maiores problemas de saúde no mundo (WHO, 2010) e a
prevalência média de excesso de peso entre as capitais brasileiras é de 54,0% (BRASIL, 2017).
O presente estudo apresentou uma prevalência de sobrepeso somada a obesidade de 75,8%
muito superior aos estudos com quilombolas do Estado da Bahia, 27,7% (MUSSI et al., 2016)
e 42% (SOARES E BARRETO, 2014), de estudantes quilombolas do estado de Goiás, 17,2%
(CORDEIRO et al., 2014) e de quilombolas do Vale do Ribeira, SP, 35,6% (população total)
e 48,3% (exclusivo das mulheres) (VOLOCHKO, 2009). A prevalência observada também foi
muito superior à da Pesquisa Nacional de Demografia e Saúde (PNDS), que foi de 44,5% para
sobrepeso e 19,7% para obesidade em mulheres na macrorregião sul do Brasil (PNDS, 2006).
No estudo de Soares e Barreto (2014), ao desmembrar sobrepeso de obesidade
verificou-se uma frequência de 31,8% e 10,2%, respectivamente, além do risco cardiovascular
aumentado de 55,7%. Os valores da presente pesquisa foram muito maiores que dos autores
citados, para obesidade, 30,3% e para sobrepeso de 45,5%. Além disso, a prevalência de risco
cardiovascular foi de 43,4%, que embora tenha sido inferior aos encontrado por Soares e
Barreto (2014), sugerem potencial vulnerabilidade da população à DCNT, inclusive as
cardiovasculares. Ainda nesse contexto, a análise multivariada não manteve a PAS e PAD
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como preditores de excesso de peso e nem do risco cardiovascular, provavelmente pelas
mulheres não estarem na condição de hipertensas. No entanto, não se pode descartar
totalmente a influência dessa variável, já que vários trabalhos relatam, inclusive em
comunidades quilombolas, que pessoas pré-hipertensas podem migrar para condição de
hipertensão em período curto de tempo (BEZERRA, 2013; DONAHUE et al., 2014;
BEZERRA et al., 2017).
Nesse estudo, a condição de risco aumentado de desenvolver alguma doença
cardiovascular e do excesso de peso foram preditas por algumas variáveis antropométricas.
Uma delas preditora de ambas as situações foi a circunferência de cintura (CC). Para o IMC,
além de CC a CA também o índice, assim como o RCE. Normalmente, os valores de CC e CA
são muito próximo e ainda há controvérsias sobre qual deles efetivamente é o melhor preditor.
Para Alves et al (2011), as dimensões de CC e CA em mulheres brasileiras tem sido diferente
e que a escolha da circunferência tomada na região inferior do tronco deve ser cautelosa, muito
embora, não tenham verificado superioridade entre elas para o risco cardiometabólico
investigado.
Um estudo de meta-analise realizado por Correa et al (2016) reforça que o a RCE é um
índice antropométrico muito útil para determinar a adiposidade abdonimal e para prever as
DCNTs e, que em muitos trabalhos a CC foi substituida pela CA, dependendo do protocolo
utilizado (AEKPLAKORN et al., 2006; HORI et al., 2014; TATSUMI et al., 2013; WANG et
al., 2009). No entanto, a revisão sistemática de Ross et al. (2008), verificou que protocolos
diferentes para determinar a CC não impactam efetivamente sua associação com o risco para
DCNT. Já outros estudos (CROFT, KEENAN, SHERIDAN, WHEELER E SPEERS, 1995;
WANG et al., 2009) julgam que o ponto anatômico para medir CA e, consequentemente CC,
podem ser discrepantes a ponto de obter resultados divergentes, uma vez que CA pode
subestimar a CC. No presente tarbalho, tanto CC quanto CA foram preditoras do IMC, fato
este, talvez justicado pela proximidade entre as medidas na população feminina em questão.
A RCE além de predizer o IMC, ou seja o excesso de peso, também é predita por CC,
RCQ e pela massa corporal gorda. Um estudo realizado em Viçosa, MG, com idosos indicou
que a gordura corporal é um fator preditor do risco cardiovascular estimado pela RCE,
especialmente em mulheres (MILAGRES et al. 2019). Pitanga e Lessa (2005) verificaram que
a CC e a RCQ são importantes preditores de RCE. Os autores concluíram que os indicadores
de adiposidade central discriminam melhor o RCE que os indicadores de obesidade total (ITO,
2013). Outro estudo francês sugeriu que CC tem maior poder discriminatório para predizer
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RCE que o IMC (FOUCAN, 2002). Nos resultados do presente trabalho a CC prediz tanto
RCE quanto IMC, assim como o RCE pode predizer o excesso de peso (IMC). Um estudo
realizado em Florianópolis, SC, constatou elevada correlação entre IMC e RCQ com risco
cardiovascular, com destaque para a dislipidemias (DE OLIVEIRA et al., 2010). Em uma
população feminina curitibana, foi observado correlação direta entre elevações de
triglicerídeos e HDL, especialmente, com CC e RCQ. Essa população apresentou IMC
elevado, logo, indicativo de aumento de gordura corporal, inclusive na área abdominal,
favorecendo alterações lipídicas séricas com ampliações para os riscos cardiovasculares
(KRAUSE, 2007). Não foi possível dosar os níveis lipídicos plasmáticos da população
quilombola feminina em questão. Contudo, as características de CC, massa gorda e RCQ
potenciais preditores do risco cardiovascular (RCE), conforme Krause et al. (2007) podem
sugerir também alterações lipídicas no grupo, potencializando os riscos. Esses resultados
sugerem que o aumento da gordura corporal, especialmente em nível abdominal, tende a
provocar a alteração das variáveis lipídicas séricas nessa população, podendo desencadear
diversas patologias de cunho cardiovascular (MALTA, 2011; MA, CHERHAN, 2017).
Uma pesquisa de base populacional realizado em Pelotas, RS, verificou valores médios
maiores de CA e CC, em mulheres com mais de uma gestação, que viviam com companheiro
e possuíam baixo nível de escolaridade (CASTANHEIRA, 2003), características estas
semelhantes à população em estudo. As mulheres investigadas pertencem predominantemente
a classe socioeconômica D e E. Alguns autores relatam que populações de baixa renda tem
maiores probabilidades de estarem com excesso de peso e maior risco cardiovascular, tal qual
também observado nesse trabalho (MONTEIRO,2004; GUTIÉRREZ-FISAC,2002) muito
embora não tenham sido preditoras do IMC e do RCE. Esse contexto poderia ser desencadeado
por famílias pobres consumirem dentre as dietas altamente calóricas, aquelas com baixo custo
(TEICHMANN, 2006) favorecendo o surgimento das comorbidades em questão.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este estudo proporcionou o conhecimento sobre a situação de saúde da população
quilombola e identificou alta prevalência de excesso de peso, a qual está fortemente
relacionada ao risco cardiovascular aumentado no grupo. Os principais parâmetros
antropométricos preditores tanto do excesso de peso (IMC) quanto do risco cardiovascular
(RCE) foram, respectivamente, CC, CA, RCE e CC, RCQ e massa corporal gorda. A
mensuração de parâmetros antropométricos é de baixo custo, fácil reprodutibilidade e
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aplicabilidade populacional, e na população quilombola feminina do Município de Palmas no
Paraná foram preditores de obesidade e de risco cardiovascular. Mais estudos sobre esses
parâmetros são necessários incluindo a expansão do tamanho amostral. No entanto, pode-se
afirmar que o primeiro passo para planejamento de ações e estratégias para redução de DCNTs
e promoção da saúde dessas mulheres quilombolas já foi realizado.
É importante ressaltar que tal pesquisa foi possível a partir do apoio da Secretaria
Municipal de Saúde de Palmas, Paraná e a Matriarca Sra. Maria Arlete Ferreira da Silva por
disponibilizarem acesso a comunidade quilombola e pelo suporte local para as atividades e
pesquisa. E, ao apoio financeiro fornecido pelo Programa Universidade Sem Fronteiras,
USF/SETI, do estado do Paraná.
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