Estado nutricional e fatores associados em idosos

Métodos: Foram utilizados dados da Pesquisa sobre Padrões de Vida (PPV), realizada pelo IBGE entre 1996/1997. O Índice de Massa Corporal-IMC (kg/m²), indicativo do estado nutricional, é a variável resposta do presente estudo. Foi utilizada análise multivariada com regressão logística politômica.

Resultados: A prevalência geral de baixo peso foi de 5,7%, de eutrofia 50,4%, sobrepeso 32,3% e obesidade 11,6%. O gênero feminino apresentou chance 1,32 vez maior de sobrepeso (IC 95% 0,99-1,74, p=0,05) e 4,11 vezes maior de obesidade (IC 95% 2,57-6,57, p=0,00). O envelhecimento aumentou o risco de baixo peso e diminuiu o de sobrepeso e obesidade. As menores faixas de renda domiciliar apresentaram aumento do risco de baixo peso; por outro lado, o aumento da renda domiciliar elevou o risco de sobrepeso e obesidade. Os idosos portadores de doença crônica apresentaram maior risco de alterações do estado nutricional.

Conclusão: Os resultados indicam que há maior prevalência de eutrofia e sobrepeso, e baixa prevalência de obesidade e baixo peso. As variáveis associadas com alteração do estado nutricional em relação à eutrofia foram gênero feminino, escolaridade, renda familiar, problema crônico de saúde e idade.

Unitermos: Inquéritos nutricionais. Perfis epidemiológicos. Peso corporal. Idoso.

Methods: Data from "Pesquisa sobre Padrões de Vida" (PPV- Life Pattern Research), conducted by the "Brazilian Geographic and Statistics Institute" in 1996/1997 were used. Body Mass Index (BMI) was applied to classify nutritional status and is the response variable of this study. Multivariate analysis with polytomous logistic regression was used.

Results: Prevalence of underweight was 5.7%, eutrophy 50.4%, overweight 32.3% and obesity 11.6%. Women have a 1.32 greater chance of overweight (CI 95% 0.99-1.74; p=0.05) and 4.11 of obesity (CI 95% 2.57-6.57; p<0.01). Higher age increased risk of underweight and diminished that of overweight and obesity. Elderly with a lower income have a higher risk of underweight and those with a greater income have higher risk of overweight and obesity. Elderly with a chronic disease have a higher risk of changes in the nutritional status.

Conclusion: Results show a higher prevalence of overweight and eutrophy and a lower prevalence of obesity and underweight. Characteristics associated with nutritional status other than eutrophy are: gender, schooling, income, chronic health problem and age.

Key words: Nutritional surveys. Epidemiological profiles. Body weight. Elderly.

No Brasil, o processo de envelhecimento da população deve-se ao rápido declínio das taxas de mortalidade e de fecundidade. Em 2050, os idosos corresponderão a 14,2% da população brasileira¹, o que sinaliza a necessidade de se conhecer mais sobre o envelhecimento, suas repercussões e impacto sobre o sistema de saúde brasileiro. A promoção da saúde pode minimizar o impacto que o envelhecimento causa ao sistema de saúde. Um dos fatores relacionados ao envelhecimento sadio é a boa nutrição durante toda a vida. O estado nutricional adequado aumenta o número de pessoas que se aproximam do seu ciclo máximo de vida². Por meio da avaliação nutricional, é possível identificar indivíduos em risco nutricional aumentado para danos à sua saúde e estabelecer programas de intervenção com o objetivo de reduzi-los³.

O estudo aqui apresentado avalia a prevalência de distúrbios nutricionais e de características sociodemográficas associadas na população de idosos não asilados que residem nas regiões Nordeste e Sudeste do Brasil (Regiões NE+SE) e na região metropolitana de Belo Horizonte (RMBH).

Este trabalho utilizou dados de uma amostra representativa da população idosa brasileira, colhidos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) na Pesquisa Sobre Padrões de Vida (PPV). Detalhes sobre a amostragem e motivos para a escolha das regiões NE e SE já foram publicados^4,5. O IBGE disponibiliza os dados em CD-ROM, a partir do qual foram convertidos para o programa EpiInfo, onde foram manipulados.

Estão disponíveis na PPV dados sobre 1661 idosos residentes nas regiões NE e SE do Brasil. Destes, 142 (8,5%) não tinham informações de peso e/ou estatura e foram excluídos do estudo. Sendo assim, foram considerados um total de 1519 idosos: 731 da região NE e 788 da região SE. Os idosos foram, então, divididos em dois grupos: idosos residentes na RMBH (n=149) e o restante de idosos (n=1370), denominados nesta pesquisa como regiões NE + SE.

Nesta pesquisa, a classificação nutricional foi realizada segundo as recomendações da OMS, baseadas em informações científicas sobre aumento do risco de morbidade e mortalidade². Usou-se a definição de idoso preconizada pela OMS para países em desenvolvimento: idade igual ou maior a 60 anos². A região de domícilio foi classificada como rural ou urbana, de acordo com a classificação oficial do Censo Demográfico Brasileiro⁶. A renda domiciliar foi calculada com base na renda proveniente do trabalho (incluindo rendimentos extras e benefícios), aluguel e outras fontes de renda de cada membro da família residente no domicílio e aferida em reais, considerado o valor do salário mínimo vigente durante a data da coleta dos dados. A escolaridade foi quantificada em anos completos de estudo concluídos com aprovação dos entrevistados que freqüentam ou já freqüentaram a escola.

A comparação entre as prevalências e a verificação de associação com as diversas variáveis foram feitas por meio da comparação de proporções, usando-se o teste do Qui-quadrado e Tabelas 2 x 2 para variáveis categóricas binárias (dicotômicas). Quando uma das freqüências esperadas foi menor que 5, foi utilizado o teste de Fisher. Para as variáveis categóricas ordinais, foi utilizado o teste de Qui-quadrado com tendência linear. A diferença de risco entre as categorias foi quantificada pelo odds ratio e intervalo de confiança. Foi considerado nível de significância de 5%. A análise univariada foi feita por meio do software EpiInfo versão 6.04. A identificação de variáveis associadas com desvio do estado nutricional para além da eutrofia foi realizada separadamente para a RMBH e regiões NE + SE para identificar possíveis fatores de confusão.

Todas as variáveis com valor de p < 0,25 na análise univariada, em qualquer uma das classificações do estado nutricional, foram incluídas no modelo inicial da análise multivariada, feita no programa MINITAB versão 11.2, utilizando a regressão logística politômica (variável dependente com mais de duas categorias). Em seguida, foram retiradas, uma a uma, as variáveis que apresentaram maior valor de p até que restassem apenas variáveis com significância estatística em pelo menos uma das categorias de estado nutricional. O estado nutricional foi a variável resposta (dependente) e as demais foram variáveis independentes. Nesta análise, foram considerados apenas os idosos que apresentaram todos os dados referentes às seguintes variáveis: sexo, idade, classificação nutricional, cônjuge, local de domicílio, escolaridade, renda domiciliar, renda de aposentadoria, prática de exercício físico, problema crônico de saúde, acompanhamento médico para problema crônico de saúde, problema agudo de saúde, auto-avaliação do estado de saúde e convênio de saúde, totalizando n= 1.107 idosos.