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Epidemiologia e Serviços de Saúde : Revista do Sistema Unico de Saúde do Brasil logoLink to Epidemiologia e Serviços de Saúde : Revista do Sistema Unico de Saúde do Brasil
. 2026 Jul 26;35:e20251036. doi: 10.1590/S2237-96222026v35e20251036.en
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Use of the Food and Nutrition Surveillance System in epidemiological studies on the nutrition profile of the Brazilian population: a scoping review, Brazil, 2008-2025

El uso del Sistema de Vigilancia de Alimentos y Nutrición en estudios epidemiológicos sobre el perfil nutricional de la población brasileña: una revisión de alcance, Brasil, 2008-2025

Caroline de Oliveira Gallo 1, Luiza Navarro de Azevedo 2, Patricia Constante Jaime 1
PMCID: PMC13686302  PMID: 42922981

Abstract

Objectives:

To identify and characterize the scientific literature on the use of the Food and Nutrition Surveillance System (SISVAN) in the description and analysis of the nutrition profile of the Brazilian population who use the Brazilian Unified Health System.

Methods:

This is a scoping review. Document selection occurred independently in stages previously defined in a research protocol. The review included primary studies, reviews, and grey literature that underwent peer review and produced evidence from quantitative information on nutrition status held on SISVAN Web, for all populations and locations. Data extraction was standardized, and publications were analyzed according to a glossary developed to standardize methodological aspects.

Results:

A total of 1,294 records were identified, and 161 were analyzed after applying the eligibility criteria. There was a significant increase in publications, especially from 2021 onwards, with emphasis on ecological time-series designs, which have adopted robust methods to analyze SISVAN data. Twenty-nine studies were identified that worked with individualized data, with cross-sectional or retrospective cohort analysis. The most studied life stage was childhood, particularly up to 5 years of age. In 40 studies, the data source was stratified, and most used data from the Bolsa Família Program. Pernambuco, Minas Gerais and Bahia were the states most studied. Some studies investigated the effect of the COVID-19 pandemic on SISVAN indicators or used georeferencing/spatial analysis methods.

Conclusion:

This review presented the state of the art of scientific production using nutrition information from SISVAN and characterized methodological aspects, thus informing future research.

Keywords: Food and Nutritional Surveillance, Health Information Systems, Nutritional Status, Nutritional Epidemiology, Scoping Review

Introduction

The Brazilian National Food and Nutrition Policy recognizes food and nutrition surveillance as a means of qualifying care in the Brazilian Unified Health System (Sistema Único de Saúde, SUS)1. To this end, the Food and Nutrition Surveillance System (Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional, SISVAN) acts to enable diagnosis of the food and nutrition status of the population and identifies geographic areas and groups at risk, supporting SUS care provision and public health decisions2.

Food and nutrition surveillance practices occur mainly in Primary Health Care (PHC). Based on anthropometric and food consumption assessments, and screening for Food and Nutrition Security, those practices are operationalized by the SISVAN Web health information system, created in 2007 to centralize information management3-5. This platform receives data from the national PHC central information hub (e-SUS PHC strategy)6, from the Bolsa Família Program (conditional cash transfer) Management System, as well as data input directly to the platform by SUS managers. The data can be accessed in publicly available reports, which contain frequencies of nutrition classifications in geographic areas or health establishments on an intramunicipal scale5, or accessed via a restricted module for Health Department managers and technicians, who access individualized data7.

Food and nutrition surveillance has been the subject of interest in scientific research in the field of public health nutrition. Researchers have used SISVAN data to support investigations into the food and nutrition profile of the population that uses the SUS, the performance of this system and the quality of the data collected8-14.

Despite the importance of SISVAN for generating evidence in the field of surveillance and the analytical potential of the continuously collected data, there are no studies that systematize the literature produced. It is therefore relevant to systematically map scientific production based on SISVAN, in order to understand the extent and type of evidence being produced and to identify gaps, strengths and key aspects in the knowledge about this information system.

The objectives of this review were to identify and characterize the scientific literature on use of SISVAN Web in the description and analysis of the nutrition profile of the Brazilian population. It seeks to understand how SISVAN Web information has been used in scientific production, identifying the most studied populations in terms of age group, location, sex, race/color and education level; the most frequently evaluated nutrition status indicators; and the most commonly used research designs and data analyses.

Methods

Design

This is a scoping review guided by the Joanna Briggs Institute manual and the checklist of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews15-17, as well as by the population-concept-context elements:

Population: individuals served by SUS Primary Health Care with consolidated data on the SISVAN Web system, covering all phases/events of their life course, including gender, race/color and education level.

Concept: epidemiological studies on the diet and nutrition profile of the population with data consolidated on the SISVAN Web system.

Context: SUS Primary Health Care, covering Brazil as a whole, in all its states and municipalities.

Given that they extensively map the literature on underexplored topics, scoping reviews were the method that aligned with the purpose of this study15,18.

Prior to conducting the study, a research protocol detailing the methods employed was registered and is available at: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/2UCSA.

Search strategy

Evidence gathering was systematized in three steps: (i) initial search for scientific articles about SISVAN Web held on the PubMed and Latin American and Caribbean Health Sciences Literature (LILACS) databases to identify words present in titles, abstracts and indexing terms and to build the search strategy; (ii) search in all databases (PubMed, LILACS, Scopus, Web of Science, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature - CINAHL, Biblioteca Digital Brasileira de Teses e Dissertações (BDBTD) and Google Acadêmico[Google Scholar]); and (iii) retrospective search for citations in the reference lists of literature reviews and grey literature19.

The following search strategy was adopted, combining terms with AND and OR Boolean operators: ("sisvan" OR "food and nutrition* surveillance system" OR "nutrition* surveillance system" OR "food surveillance system") AND ("brazil" OR "brazilian"). The search strategy was used in all the databases except Google Acadêmico (Supplementary Table 1). The search was conducted on July 31, 2024, and updated on May 21, 2025. There were no restrictions on publication date or language.

Evidence selection

Two independent researchers conducted the evidence selection in sequential steps defined in the protocol (steps 7 to 12), with support from the free Rayyan platform20. Primary studies (without design restriction) and literature reviews, published as scientific articles, undergraduate or residency final papers, master's dissertations or doctoral theses, that had undergone a peer review criterion and produced evidence from quantitative information based on SISVAN Web were included. Articles derived from undergraduate or residency final papers, dissertations and theses were used instead of the original source so as to avoid duplication.

We excluded technical documents and reports, opinion articles, editorials, letters, advocacy materials and policy briefs, as well as research that was not based on SISVAN Web data or that used SISVAN-Indígena data; research on SISVAN data quality or performance (e.g., coverage); intervention studies; and qualitative investigations (e.g., perception of health servise professionals or managers about SISVAN).

Data extraction and analysis

Two researchers extracted data from ten primary studies to test the extraction spreadsheet. Only the principal researcher extracted the following information from the selected documents, using Google Sheets software (Alphabet Inc., California, United States): author(s), study name, year of publication, type of literature, journal, objectives, location, level of data disaggregation, data typology, design, population, SISVAN indicators, data source, and methods, in an interactive process with the team.

Regarding population classification, the same research could be included in several categories, depending on the stratification employed. For example, the same study may have evaluated multiple age groups or data source systems (Bolsa Família Program Management System, e-SUS PHC strategy, and SISVAN Web). Only population or data source stratifications applied to the description/analysis of nutrition status were considered; those used only for sample descriptions were not taken into account.

The publications were analyzed and categorized according to a glossary developed to standardize methodological elements (Supplementary Table 2)21-24.

Results

Figure 1 contains the flowchart25 with the sequential steps adopted to select the scientific literature that comprised this scoping review. In total, one systematic review was found, returning one eligible primary study, and two scientific articles were identified via dissertation/thesis.

Figure 1. Selection process for studies eligible for inclusion in the scoping review, used in the two bibliographic searches.

Figure 1

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The results presented here are based on the analysis of 161 publications that investigated the nutrition status component of SISVAN Web, either alone (n=123) or in addition to its food consumption component (n=38). Studies that assessed only the food consumption component were excluded (n=38).

Although the SISVAN Web platform was launched in 20074, the first two publications date from 2011, increasing modestly until 2020. From 2021 onwards, a significant increase in publications was observed, especially in 2023. Scientific articles predominated, followed by course or residency final papers, while book chapters, dissertations and theses were less frequent (Figure 2).

Figura 2. Number of publications per year by type of literature (n=161) .

Figura 2

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Regarding the structure of the epidemiological data, 82.0% used aggregated secondary data from the consolidated SISVAN Web annual reports, with the exception of two studies that used monthly reports26,27. Of the total, 59.0% of the studies were classified as longitudinal, and 39.8% as cross-sectional; 64.0% were exploratory, and 36.0% analytical (Table 1).

Table 1. Characterization of the methodology used in the publications analyzed (n=161).

Classification axis n (%)
Unit of analysis
Aggregate 132 (82.0)
Individualized 29 (18.0)
Temporality
Longitudinal 95 (59.0)
Cross-sectional 64 (39.8)
Mixeda 2 (1.2)
Analysis type
Descriptive or exploratory 104 (64,6)
Analytical 57 (35,4)
Unit of analysis: aggregate (n=132)
Subtype (ecological) | temporality
Time-series or longitudinal 86 (65.2)
Sectional or cross-sectional 44 (33.3)
Mixeda 2 (1.5)
Subtype (ecological) | unit of analysis
Geographical area (municipalities, health regions, federative units or macro-regions) 126 (95.5)
Institutional (health establishment) 6 (4.5)
Subtype (ecological) | unit of analysis
Multiple groups (two or more locations or institutions) 87 (65.9)
Single group (one location or institution) 45 (34.1)
Unit of analysis: individualized (n=29)
Subtype (individual) | temporality
Survey 16 (55.2)
Retrospective cohort 9 (31.0)
Repeated cross-sectional 4 (13.8)
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a

A thesis77 is a final course paper140 incorporating analyses that meet both designs (longitudinal and cross-sectional).

Among the studies with aggregated data (n=132), 95.5% used information from geographic databases, and 4.5% used reports from health establishments. The majority compared frequencies or trends between groups (locations or institutions) (65.9%) and employed an aggregated-observational-longitudinal design (65.2%). An increase in publications with an ecological design was observed, with 23 studies in 2023. Of the total (n=88), 46 were descriptive in nature. The remainder (n=42) were analytical; of these, 40 estimated trends in SISVAN indicators over time.

Among the 29 designs with individualized data, there were 16 cross-sectional28-43, nine historical cohort44-52 and four repeated cross-sectional studies53-56. Three used information from the School Health Program32,40,43; three from health establishments38,39,44; and one used microdata input to SISVAN Web by the nutritionist responsible for the municipal element of the National School Meals Program28.

Sixty-nine 69 studies used demographic information, mostly sex (n=61), followed by race/color (n=15), belonging to traditional peoples/communities (n=4), and schooling (n=3). Among the three studies with this latter aspect, one examined administrative data on children under 6 months according to daycare attendance29; another classified elderly people who attended or did not attend school37; and the last one selected only "primary education" from SISVAN Web for school data57. The four studies with traditional peoples/communities were published between 2021 and 2024, and three worked exclusively with information on these populations30,54,58,59 (Table 2).

Table 2. Populational characterization of the studies analyzed (n=161) .

Stratification n (%)
Demographic aspects (n=69; 42.9%)
Sexa 61 (37.9)
Race/color 15 (9.3)
Traditional peoples and communities 4 (2.5)
Schooling 3 (1.9)
Data origin (n=40; 24.8%)
Bolsa Família Program beneficiariesb 33 (20.5)
Food and Nutrition Surveillance System (SISVANn Web) 6 (3.7)
National Primary Health Care central information hub (e-SUS strategy) 2 (1.2)
Phase or event in life course (n=161)
Infants (0-2 years) 12 (7.5)
(0-6 months) 9 (5.6)
(6-24 months) 10 (6.2)
Early childhood (0-5 years) 45 (28.0)
6 months-5 years 1 (0.6)
2-5 years 18 (11.2)
School children (5-10 years) 30 (18.6)
0-10 years 10 (6.2)
5-7 years 2 (1.2)
7-10 years 1 (0.6)
0-7 years 4 (2.5)
Adolescents (10-19 years) 28 (17.4)
Adults (20-59 years) 32 (19.9)
Elderly (60 years or over) 22 (13.7)
Prgnant women (any age) 18 (11.2)
Pregnant adolescents 8 (5.0)
Pregant adults 6 (3.7)
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a

Pregnant women were classified as "not applicable" to stratification by sex; bThe Bolsa Família Progam was replaced by the Auxílio Brasil Program in 2021, returning in June 2023.

Of the studies with race/color stratification, ten used all the SISVAN categories29,37,40,50,54,60-64. Two compared Black and non-Black populations65 or Black/mixed-race and White populations66; and three focused only on the non-village indigenous population, since monitoring of village populations is done through SISVAN-Indígena67-69. Seven studies reported missing race/color records in some of the data37,50,61-63,70,71.

Childhood stood out as the most studied life stage, particularly up to 5 years of age, followed by school-aged children, preschoolers and infants. A smaller number of analyses focused on more stratified age groups within childhood. The four studies with data from 0-7 years of age involved beneficiaries of the Bolsa Família Program. A smaller proportion studied adults, adolescents, the elderly and pregnant women.

Most studies that stratified the type of follow-up used the Bolsa Família Program Management System. Of these, 25 studied only beneficiaries, and eight compared the nutrition status of this group with that of all users. Studies that used data from SISVAN Web itself or the e-SUS PHC strategy did not compare nutrition indicators between systems nor justify the choice57,68,72-74, except for one thesis56 and one dissertation75 that analyzed data prior to the implementation of the latter system.

It was possible to identify the Federative Unit studied in 124 of the documents. Twelve studies covered all the Brazilian states. Among the others, there were one to 10 studies per state, except Bahia, Minas Gerais and Pernambuco, which stood out with 11 to 19 publications. A further 37 studies did not specify the Federative Unit, as they examined national data, macro-regions or groupings such as municipalities on the Brazilian border76 and Intermediate Regions of Urban Articulation77.

Most publications targeting children and adolescents assessed body mass index-for-age, followed by height-for-age. In the case of studies with adults, the elderly or pregnant women, the only index available via SISVAN Web was body mass index (Table 3).

Table 3. Characterization of the nutrition status indicators used in the literature reviewed (n=161).

Nutrition indicator n (%)
Children and adolescents
Body mass index-for-age 96 (59.6)
Height-for-age 53 (32.9)
Weight-for-age 37 (23.0)
Weight-for-height 24 (14.9)
Adults, elderly and pregnant people
Body mass index 51 (31.7)
Othera 9 (5.6)
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a

Studies using individualized data from the Food and Nutrition Surveillance System that analyzed nutrition status indicators not available in SISVAN Web public reports.

Nine studies with individualized data explored other nutrition indicators, which is only possible with this type of unit of analysis. In general, the authors employed diverse designs (retrospective cohort, cross-sectional, and repeated cross-sectional) to analyze mean and percentile distributions of weight and height measurements; child growth trajectories (weight, height, and body mass index in unadjusted values and z-scores); catch-up growth (growth recovery according to z-scores); and gestational weight gain. Some studies related these indicators to sociodemographic variables, such as sex and maternal race/color, food consumption markers used in primary health care, and contextual aspects of municipalities30,42,45-47,51-53,56.

Regarding the statistical techniques used to estimate trends among studies with an aggregate-observational-longitudinal design, nine studies employed simple linear regression models66,74,77-83. One of them had a predictive character and estimated frequency of obesity in adults for 2025 and 2030, investigating the influence of the COVID-19 pandemic83.

Most publications employed the Prais-Winsten generalized linear regression technique (n=24), with the first two dating from 202184,85. From that period onwards, use of this method increased9,10,27,67,76,86-101. The use of this approach was identified in one article with a repeated individualized-observational-cross-sectional design54. Furthermore, six studies used the Joinpoint Trend Analysis program, created by the National Cancer Institute102, to quantify trends63,103-107.

The interrupted time-series approach was found to be applied in an article that investigated the effect of the COVID-19 pandemic on malnutrition indicators in infants registered with the Bolsa Família Program, using the Prais-Winsten technique and an autoregressive, integrated and moving average model for seasonal time-series, using monthly SISVAN Web reports27.

Twelve publications were identified that aimed to study the impact of the COVID-19 health crisis108 on nutrition outcomes, with children being the most studied population. Of these, eight employed longitudinal ecological designs, six were descriptive70,109-113 and two were analytical27,83. The others had a descriptive cross-sectional character, one being a survey33 and three being cross-sectional ecological studies64,114,115.

The SISVAN coverage variable was reported in 29 of the 161 documents and was calculated in different ways. Among the studies that estimated temporal trends (n=41), 17 calculated SISVAN coverage. Of these, four used it to adjust regression models, based on the understanding that variations in coverage can explain part of the trend estimates of outcomes due to the relationship with case reports or health service access/quality54,87,89,93.

Some publications employed exploratory spatial data analyses on individualized53 or aggregated SISVAN information - thematic maps (n=12), global Moran's index and local Moran's index - using various geographic information and analysis systems at one77,91,116-120 or more points in time89,98,105,121. Three studies applied georeferencing/geocoding techniques to spatialize nutrition deviations at municipal scales, either through geographic coordinates of individual addresses33,41, or through aggregated SISVAN data, locating health establishments according to neighborhoods within municipalities70.

Discussion

This was the first scoping review on the use of the SISVAN Web system in investigating the nutrition profile of the population cared for by the Brazilian Unified Health System (SUS). Early childhood was the most studied phase, especially regarding body mass index-for-age. Most studies stratified the analyses by sex, while race/color and education level were less explored and presented limitations. Bolsa Família Program beneficiaries were the most studied group regarding the origin of the data. Research was concentrated in the states of Pernambuco, Minas Gerais and Bahia. Ecological designs predominated, with an increase in robust time-series studies. Some researchers used individualized SISVAN data, which expanded its analytical potential.

A limitation of this review was the absence of critical appraisal of the studies, potentially leading to selection bias, although this stage is not expected in scoping reviews. However, the volume of publications reviewed allowed us to meet the comprehensive exploratory purpose expected in this type of synthesis15,16,18. Analyzing the extensive volume of evidence presented a methodological challenge. Ideally, data extraction should be conducted by two or more researchers15; however, the collaborative processes adopted helped to minimize potential biases in data extraction and categorization.

The increasing applicability of SISVAN in scientific production may have been driven by national computerization in 2007, which brought operational improvements, favoring its consolidation and expansion of its coverage. By 2014, the system was recording information on all the Brazilian municipalities, although the largest volume of data was still concentrated on childhood122. Academic interest in this system also grew, evidenced by the increase in publications, especially after 2021. The increase in food insecurity, aggravated by the political and economic crises, has had repercussions on the living conditions of the population. It is known that this scenario affects and is reflected in the health status of individuals, putting them at risk of various forms of malnutrition93,123.

The increase in ecological research is consistent with the operational ease and low cost associated with secondary information, while use of anonymized individualized data requires its authorized provision by the Ministry of Health or access to the restricted module of the platform7, thus limiting its use by researchers. However, both types of data offer potential: individualized data are considered ideal for making inferences about associated or causal factors of health problems, while ecological data allow for understanding of phenomena at a more comprehensive level of determination, by capturing structural conditioning factors. When combined in hierarchical models, as observed in the reviewed works, they can provide relevant understanding of the phenomena of interest, this being a significant application of individualized SISVAN Web information21,22,24.

This system can signal social inequalities through its sociodemographic variables70,124, which are still underrepresented in aggregate studies, with the exception of sex. On the SISVAN data collection form, only sex and race/color are mandatory fields; belonging to traditional peoples and communities has been an available field since 20135,30. Studies have shown shortcomings in the race/color field37,50,61-63,70,71, as well as lower SISVAN coverage for the Black population65 or possible classification or recording errors of this variable54.

However, since 2017, the national primary health care central information hub has been the preferred method for submitting food and nutrition surveillance data, instead of direct data entry to the SISVAN Web platform, which will be discontinued as the implementation of the e-SUS strategy progresses12,125,126. This interface is opportune for improving the quality of information held on SISVAN and strengthening use of sociodemographic information in gaining understanding of the social determinants of health124.

Regarding nutrition indicators, one study reported a preference for weight-for-age for children under 5 years old, as it eliminates the need to measure height, minimizing errors in estimates and encompassing a larger number of children with data held on SISVAN103. In the case of pregnant women, the Ministry of Health has adopted gestational weight gain as a diagnostic criterion, although SISVAN Web still uses body mass index per gestational week to consolidate data from this population3. The non-mandatory nature of filling in the pre-gestational weight field on SISVAN may result in a significant part of this data being missing53.

Bolsa Família Program data were the most used, consistent with the historical link between nutrition surveillance actions and government assistance programs, such as the Bolsa Família Program since 2004, and the linking of this system with SISVAN Web since it was launched4,127,128. In 2020, compliance with and recording of the Bolsa Família Program health conditionalities, including nutrition assessment, stopped being mandatory. Between 2021 and 2022, this program was replaced by the Auxílio Brasil Program, but was reinstated in June 2023. Understanding the impact of these changes on the SISVAN indicators is necessary129-131.

Studies using e-SUS strategy data are incipient, possibly due to the recent interface between the systems, begun in 20176,7,125. This measure increased the number of food consumption records input via this system between 2015 and 2019. There is no evidence on nutrition indicators, and more in-depth evaluation of the effects of this strategy on SISVAN performance as a whole is necessary12.

Expansion of ecological time-series designs has been made possible by the volume of information regularly stored on SISVAN Web since its inception. There has been a growing use of robust statistical techniques to estimate temporal trends, such as the Prais-Winsten methodology, which is indicated for this purpose because it considers serial autocorrelation present in population measurements. This characteristic is contrary to assumptions required in traditional regression models, which limits their use in temporal analyses by potentially inducing incorrect interpretations of phenomena132-134. Centralizing the "year" variable to deal with autocorrelation is not recommended, as was identified in one of the documents80,132.

The use of the Prais-Winsten approach has grown in national studies involving various indicators of health, mortality and service performance135. The first application of this technique to SISVAN data dates from 2020, in an evaluation of the system's coverage for children in the Northern region of Brazil, between 2008 and 20178 (search in LILACS and PubMed databases in August 2025 with the terms "prais-winsten" AND "sisvan"). This method was also applied to data from the Chronic Disease Risk and Protective Factors Surveillance Telephone Survey, another food and nutrition surveillance strategy136-138.

In addition to their use in epidemiological surveillance, temporal studies can reveal the effects of events or public policies. For this purpose, routinely collected data, such as SISVAN data, are appropriate as they enable long time-series to be built. Interrupted time-series analysis, considered the most robust quasi-experimental model for this purpose, although still incipient in the area of nutrition surveillance, can assess longitudinal effects of events/interventions on food and nutrition indicators133,134,139.

Research using spatial analysis and geocoding resources highlights important methodological tools for epidemiology. Freely accessible geographic information systems can facilitate their use with SISVAN data, contributing to spatial visualization of food and nutrition problems and knowledge of priority territories for interventions and surveillance measures.

This scoping review made it possible to identify elements to be explored in future research: (i) trend estimates with SISVAN Web data based on standardized and robust methods, for the various phases/events of the life course and geographic locations; (ii) longitudinal analyses that consider the effect of population events/interventions on nutrition indicators will increase the applicability of nutrition surveillance information; (iii) spatial analyses and geocoding on an intramunicipal scale enable local problems to be monitored as well as targeted effective efforts; (iv) better understanding of the effect of interoperability between SISVAN Web and the national PHC central information hub and the impact of changes in monitoring Bolsa Família Program conditionalities on system indicators; (v) systematizing missing demographic information in the macrodata, with the aim of informing sectors responsible for managing the platform; and (vi) incorporating hierarchical models into the microdata to investigate individual and contextual determinants of nutrition problems.

This review presented the state of the art in scientific production and reconnoitered the field of studies on nutrition surveillance via SISVAN, methodologically characterizing a broad body of evidence and identifying the use of information from this system. It is expected that the findings will contribute to informing future research and supporting the improvement of SISVAN.

Footnotes

Protocol registration: The protocol for this review was registered on the Open Science Framework platform (https://doi.org/10.17605/OSF.IO/2UCSA).

Use of generative artificial intelligence: Not used.

Material Suplementar

Supplementary Table

Data Availability

The data extracted from the selected documents have been stored in Google Sheets software (Alphabet Inc., California, United States) and will be available upon request to the corresponding author.

References

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O uso do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional em estudos epidemiológicos sobre o perfil nutricional da população brasileira: revisão de escopo, Brasil, 2008-2025

Caroline de Oliveira Gallo 1, Luiza Navarro de Azevedo 2, Patricia Constante Jaime 1

Resumo

Objetivos:

Identificar e caracterizar a literatura científica sobre o uso do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (Sisvan) na descrição e na análise do perfil nutricional da população brasileira usuária do Sistema Único de Saúde.

Métodos:

Trata-se de revisão de escopo. A seleção dos documentos ocorreu de forma independente em etapas previamente definidas em protocolo de pesquisa. Incluíram-se estudos primários, revisões e literatura cinzenta que passaram por avaliação por pares e produziram evidências a partir de informações quantitativas sobre estado nutricional do Sisvan Web, de todas as populações e localizações. A extração dos dados ocorreu de forma padronizada, e as publicações foram analisadas segundo glossário desenvolvido para padronizar aspectos metodológicos.

Resultados:

Identificaram-se 1.294 registros e analisaram-se 161 após a aplicação dos critérios de elegibilidade. Houve incremento expressivo de publicações, especialmente a partir de 2021, destacando-se delineamentos ecológicos de séries temporais, que têm adotado métodos robustos para analisar dados do Sisvan. Identificaram-se 29 pesquisas que trabalharam dados individualizados, com recorte transversal ou coorte histórica. A fase da vida mais estudada foi a infância, particularmente até os 5 anos. Em 40 pesquisas, a origem do dado foi estratificada, e a maioria utilizou os provenientes do Programa Bolsa Família. Pernambuco, Minas Gerais e Bahia foram os estados mais estudados. Algumas pesquisas investigaram o efeito da pandemia de covid-19 em indicadores do Sisvan ou utilizaram métodos de georreferenciamento/análise espacial.

Conclusão:

Esta revisão apresentou o estado da arte da produção científica com uso de informações nutricionais do Sisvan e caracterizou aspectos metodológicos, informando pesquisas futuras.

Palavras-chave: Vigilância Alimentar e Nutricional, Sistemas de Informação em Saúde, Estado Nutricional, Epidemiologia Nutricional, Revisão de Escopo

Introdução

A Política Nacional de Alimentação e Nutrição reconhece a vigilância alimentar e nutricional como qualificadora do cuidado no Sistema Único de Saúde (SUS)1. Para isso, o Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (Sisvan) promove o diagnóstico alimentar e nutricional da população e identifica áreas geográficas e grupos sob risco, subsidiando a atenção no SUS e as decisões em saúde pública2.

A prática da vigilância alimentar e nutricional ocorre principalmente na Atenção Primária à Saúde (APS). Baseada na avaliação antropométrica e do consumo alimentar e na triagem da Segurança Alimentar e Nutricional, tal prática é operacionalizada pelo sistema de informação em saúde Sisvan Web, criado em 2007 para centralizar a gestão das informações3-5. Essa plataforma recebe dados do centralizador nacional de informações da APS (estratégia e-SUS APS)6, do Sistema de Gestão do Programa Bolsa Família, além daqueles digitados diretamente na plataforma por gestores do SUS. Os dados são acessados em relatórios públicos, os quais contêm frequências das classificações nutricionais em áreas geográficas ou estabelecimentos de saúde na escala intramunicipal5, ou via módulo restrito por gestores e técnicos das Secretarias de Saúde, que acessam dados individualizados7.

A vigilância alimentar e nutricional tem sido objeto de interesse nas investigações científicas no campo da nutrição em saúde pública. Pesquisadores têm utilizado dados do Sisvan para fundamentar investigações sobre o perfil alimentar e nutricional da população assistida pelo SUS, o desempenho desse sistema e a qualidade dos dados coletados8-14.

Apesar da importância desse sistema para gerar evidências no campo da vigilância e do potencial analítico dos dados coletados continuamente, não há estudos que sistematizem a literatura produzida. Torna-se relevante, portanto, mapear de forma sistematizada a produção científica baseada no Sisvan, para compreender a extensão e o tipo de evidência que vêm sendo produzidos e identificar lacunas, fortalezas e aspectos centrais no conhecimento sobre esse sistema de informação.

Os objetivos deste trabalho foram identificar e caracterizar a literatura científica sobre o uso do Sisvan Web na descrição e na análise do perfil nutricional da população brasileira. Busca-se compreender como as informações provenientes do Sisvan Web têm sido utilizadas na produção científica, identificando as populações mais estudadas no que concerne à faixa etária, à localização, ao sexo, à raça/cor e à escolaridade; os indicadores de estado nutricional mais avaliados; e os delineamentos e as análises de dados mais empregados nas pesquisas.

Métodos

Delineamento

Trata-se de revisão de escopo orientada pelo manual do Instituto Joanna Briggs e pela lista de verificação do Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews15-17, bem como pelos elementos população-conceito-contexto.

População: pessoas atendidas na APS do SUS com dados consolidados no Sisvan Web, de todas as fases/evento do curso de vida, sexos, raças/cores e níveis de escolaridade.

Conceito: estudos epidemiológicos sobre o perfil alimentar e nutricional da população com dados consolidados no Sisvan Web.

Contexto: APS do SUS, cobrindo todo o território brasileiro, estados e municípios.

Por mapearem extensamente a literatura sobre temas pouco explorados, as revisões de escopo alinharam-se ao propósito deste trabalho15,18.

Previamente, registrou-se protocolo de pesquisa que detalha os métodos empregados, disponível em: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/2UCSA.

Estratégia de busca

A captação de evidências foi sistematizada em três passos: (i) busca inicial de artigos científicos sobre o Sisvan Web nas bases PubMed e Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (Lilacs) para identificar palavras presentes em títulos, resumos e termos de indexação e construir a estratégia de busca; (ii) busca em todas as bases de dados (PubMed, Lilacs, Scopus, Web of Science, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature - CINAHL, Biblioteca Digital Brasileira de Teses e Dissertações e Google Acadêmico); e (iii) busca retrospectiva por citações nas listas de referência de revisões da literatura e de literatura cinzenta19.

Adotou-se a seguinte estratégia de busca combinando termos com operadores booleanos AND e OR: ("sisvan" OR "food and nutrition* surveillance system" OR "nutrition* surveillance system" OR "food surveillance system") AND ("brazil" OR "brazilian"), utilizada nas bases, exceto na Google Acadêmico (Tabela Suplementar 1). A busca ocorreu em 31 de julho de 2024 e foi atualizada em 21 de maio de 2025. Não houve limitações de data ou idioma de publicação.

Seleção das evidências

Duas pesquisadoras independentes conduziram a seleção de evidências em etapas sequenciais definidas no protocolo (etapas 7 a 12), com suporte da plataforma livre Rayyan20. Incluíram-se estudos primários (sem restrição de delineamento) e revisões da literatura, publicados na forma de artigos científicos, trabalhos de conclusão de curso ou de residência, dissertações de mestrado ou teses de doutorado, que passaram por algum critério de avaliação por pares e produziram evidências a partir de informações quantitativas do Sisvan Web. Artigos derivados de trabalhos de conclusão de curso ou de residência, dissertações e teses substituíram a fonte original, o que evitou duplicidades.

Excluíram-se documentos e relatórios técnicos, artigos de opinião, editoriais, cartas, materiais de advocacy e policy briefs, assim como pesquisas que não trabalharam dados do Sisvan Web ou que utilizaram o Sisvan-Indígena; pesquisas sobre qualidade dos dados ou desempenho do Sisvan (por exemplo, cobertura); estudos de intervenção; e investigações qualitativas (por exemplo, percepção de profissionais ou gestores sobre o Sisvan).

Extração e análise dos dados

Duas pesquisadoras extraíram dados de dez estudos primários para testar a planilha de extração. Somente a pesquisadora principal extraiu as seguintes informações dos documentos selecionados, utilizando o software Google Sheets (Alphabet Inc., Califórnia, Estados Unidos): autor(es), nome do estudo, ano de publicação, tipo de literatura, revista, objetivos, local, nível de desagregação e tipologia dos dados, delineamento, população, indicadores do Sisvan, origem do dado e métodos, em um processo interativo com a equipe.

Acerca da classificação populacional, uma mesma pesquisa pôde ser incluída em diversas categorias, dependendo da estratificação empregada. Exemplificando, um mesmo estudo pode ter avaliado múltiplas faixas etárias ou sistemas de origem do dado (Sistema de Gestão do Programa Bolsa Família, estratégia e-SUS APS e Sisvan Web). Consideraram-se somente estratificações populacionais ou de origem do dado aplicadas à descrição/análise do estado nutricional; as utilizadas apenas para descrições amostrais não foram contabilizadas.

As publicações foram analisadas e categorizadas segundo glossário desenvolvido para padronizar elementos metodológicos (Tabela Suplementar 2)21-24.

Resultados

A Figura 1 apresentou o fluxograma25 com as etapas sequenciais adotadas para selecionar a literatura científica que compôs esta revisão de escopo. Ao todo, uma revisão sistemática foi encontrada, retornando um estudo primário elegível, e dois artigos científicos foram identificados via dissertação/tese.

Figura 1. Processo de seleção dos estudos elegíveis para integrar a revisão de escopo, referente às duas buscas bibliográficas.

Figura 1

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Os resultados aqui apresentados basearam-se na análise de 161 publicações que investigaram o componente de estado nutricional do Sisvan Web isoladamente (n=123) ou adicionalmente ao componente de consumo alimentar (n=38). Pesquisas que avaliaram somente o componente de consumo alimentar foram excluídas (n=38).

Embora a plataforma tenha sido lançada em 20074, as primeiras duas publicações datam de 2011, aumentando modestamente até 2020. A partir de 2021, observou-se aumento expressivo de publicações, especialmente em 2023. Predominaram artigos científicos, seguidos pelos trabalhos de conclusão de curso ou de residência, enquanto capítulos de livro, dissertações e teses foram menos frequentes (Figura 2).

Figura 2. Número de publicações por ano segundo tipo de literatura (n=161) .

Figura 2

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Acerca da estrutura do dado epidemiológico, 82,0% utilizaram dados secundários agregados dos relatórios anuais consolidados do Sisvan Web, à exceção de dois trabalhos que utilizaram relatórios mensais26,27. Do total, 59,0% das pesquisas foram classificadas como longitudinais, e 39,8% como seccionais; "65% foram exploratórias, e 35% analíticas analíticas (Tabela 1).

Tabela 1. Caracterização metodológica das publicações analisadas (n=161).

Eixo classificatório n (%)
Unidade analítica
Agregado 132 (82,0)
Individualizado 29 (18,0)
Temporalidade
Longitudinais 95 (59,0)
Transversais 64 (39,8)
Mistoa 2 (1,2)
Tipologia analítica
Descritivo ou exploratório 104 (64,6)
Analítico 57 (35,4)
Unidade analítica: agregado (n=132)
Subtipo (ecológico) | temporalidade
Série temporal ou longitudinal 86 (65,2)
Seccional ou transversal 44 (33,3)
Mistoa 2 (1,5)
Subtipo (ecológico) | unidade de análise
Área geográfica (municípios, regiões de saúde, unidades federativas ou macrorregiões) 126 (95,5)
Institucional (estabelecimento de saúde) 6 (4,5)
Subtipo (ecológico) | unidade de análise
Múltiplos grupos (duas ou mais localidades ou instituições) 87 (65,9)
Grupo único (uma localidade ou instituição) 45 (34,1)
Unidade analítica: individualizado (n=29)
Subtipo (individualizado) | temporalidade
Inquérito 16 (55,2)
Coorte histórica 9 (31,0)
Transversal repetido 4 (13,8)
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a

Uma tese77 e um trabalho de conclusão de curso140 incorporaram análises que atendem a ambos os delineamentos (longitudinal e transversal).

Entre os estudos com dados agregados (n=132), 95,5% usaram informações de bases geográficas, e 4,5% os relatórios de estabelecimentos de saúde. A maioria comparou frequências ou tendências entre grupos (localidades ou instituições) (65,9%) e empregou delineamento agregado-observacional-longitudinal (65,2%). Observou-se aumento de publicações com delineamento ecológico, com 23 pesquisas em 2023. Do total (n=88), 46 tiveram caráter descritivo. O restante (n=42) teve caráter analítico; destes, 40 estimaram tendências dos indicadores do Sisvan ao longo do tempo.

Entre os 29 desenhos com dados individualizados, havia 16 transversais28-43, nove coortes históricas44-52 e quatro transversais repetidos53-56. Três usaram informações do Programa Saúde na Escola32,40,43; três de estabelecimentos de saúde38,39,44; e um utilizou microdados inseridos no Sisvan Web pela nutricionista responsável pelo Programa Nacional de Alimentação Escolar municipal28.

Ao total, 69 estudos utilizaram informações demográficas, a maioria sexo (n=61), seguido por raça/cor (n=15), pertencimento a povos/comunidades tradicionais (n=4) e escolaridade (n=3). Entre os três estudos com esse último aspecto, um trabalhou dados administrativos de menores de 6 meses segundo frequência em creche29; outro classificou idosos que frequentaram ou não a escola37; e o último selecionou somente "ensino fundamental" no Sisvan Web para dados de escolares57. Os quatro trabalhos com povos/comunidades tradicionais foram publicados entre 2021 e 2024, e três trabalharam exclusivamente informações dessas populações30,54,58,59 (Tabela 2).

Tabela 2. Caracterização populacional das pesquisas analisadas (n=161) .

Estratificação n (%)
Aspectos demográficos (n=69; 42,9%)
Sexoa 61 (37,9)
Raça/cor 15 (9,3)
Povos e comunidades tradicionais 4 (2,5)
Escolaridade 3 (1,9)
Origem do dado (n=40; 24,8%)
Beneficiários do Programa Bolsa Famíliab 33 (20,5)
Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (Sisvan Web) 6 (3,7)
Centralizador nacional de informações da Atenção Primária à Saúde (Estratégia e-SUS) 2 (1,2)
Fase ou evento do curso de vida (n=161)
Lactentes (0-2 anos) 12 (7,5)
(0-6 meses) 9 (5,6)
(6-24 meses) 10 (6,2)
Primeira infância (0-5 anos) 45 (28,0)
6 meses-5 anos 1 (0,6)
2-5 anos 18 (11,2)
Escolares (5-10 anos) 30 (18,6)
0-10 anos 10 (6,2)
5-7 anos 2 (1,2)
7-10 anos 1 (0,6)
0-7 anos 4 (2,5)
Adolescentes (10-19 anos) 28 (17,4)
Adultos (20-59 anos) 32 (19,9)
Idosos (60 anos ou mais) 22 (13,7)
Gestantes (qualquer idade) 18 (11,2)
Gestantes adolescentes 8 (5,0)
Gestantes adultas 6 (3,7)
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a

Classificaram-se gestantes em "não se aplica" à estratificação por sexo; bO Programa Bolsa Família foi substituído pelo Programa Auxílio Brasil em 2021, sendo novamente instituído em junho de 2023.

Dos trabalhos com estratificação de raça/cor, dez utilizaram todas as categorias do Sisvan29,37,40,50,54,60-64. Dois compararam populações negras e não negras65 ou pretas/pardas e brancas66; e três voltaram-se apenas à população indígena não aldeada, já que o monitoramento das aldeadas ocorre pelo Sisvan-Indígena67-69. Sete estudos relataram ausência de registro de raça/cor em parte dos dados37,50,61-63,70,71.

A infância destacou-se como a fase da vida mais estudada, particularmente até 5 anos, seguida dos escolares, pré-escolares e lactentes. Em menor número, houve análises específicas para faixas etárias mais estratificadas da infância. Os quatro estudos com dados de 0-7 anos foram com beneficiários do Programa Bolsa Família. Menor proporção estudou adultos, adolescentes, idosos e gestantes.

A maioria das pesquisas que estratificou o tipo de acompanhamento utilizou o Sistema de Gestão do Programa Bolsa Família. Destas, 25 estudaram apenas beneficiários, e oito compararam o estado nutricional desse grupo com o de todos os usuários. Os trabalhos que utilizaram dados do próprio Sisvan Web ou da estratégia e-SUS APS não compararam indicadores nutricionais entre sistemas nem justificaram a escolha57,68,72-74, exceto uma tese56 e uma dissertação75 que analisaram dados anteriores à implementação desse último sistema.

Em 124 documentos, foi possível identificar a Unidade Federativa estudada. Doze pesquisas abrangeram todos os estados. Entre as demais, houve de um a 10 estudos por estado, exceto Bahia, Minas Gerais e Pernambuco, que se destacaram com 11 a 19 publicações. Outros 37 estudos não especificaram a Unidade Federativa, por trabalharem dados nacionais, de macrorregiões ou de agrupamentos como municípios de fronteiras do país76 e Regiões Intermediárias de Articulação Urbana77.

A maioria das publicações com o público infantojuvenil avaliou o índice de massa corporal-para-idade, seguido da estatura-para-idade. Para estudos com adultos, idosos ou gestantes, o único índice disponibilizado pelo Sisvan Web foi o índice de massa corporal (Tabela 3).

Tabela 3. Caracterização dos indicadores de estado nutricional empregados na literatura revisada (n=161).

Indicador nutricional n (%)
Crianças e adolescentes
Índice de massa corporal-para-idade 96 (59,6)
Estatura-para-idade 53 (32,9)
Peso-para-idade 37 (23,0)
Peso-para-estatura 24 (14,9)
Adultos, idosos e gestantes
Índice de massa corporal 51 (31,7)
Outrosa 9 (5,6)
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a

Estudos com dados individualizados do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional que analisaram indicadores de estado nutricional não disponibilizados nos relatórios públicos do Sisvan Web.

Nove pesquisas com informações individualizadas exploraram outros indicadores nutricionais, o que é possível apenas com esse tipo de unidade analítica. Em geral, os autores empregaram delineamentos diversos (coorte histórica, transversal e transversal repetido) para analisar distribuições médias e percentis de medidas de peso e altura; trajetórias de crescimento infantil (peso, estatura e índice de massa corporal em valores brutos e escore-z); catch-up growth (recuperação do crescimento segundo escore-z); e ganho de peso gestacional. Algumas pesquisas relacionaram esses indicadores com variáveis sociodemográficas, como sexo e raça/cor materna, marcadores de consumo alimentar utilizados na APS e aspectos contextuais dos municípios 30,42,45-47,51-53,56.

Acerca das técnicas estatísticas utilizadas para estimar tendências entre os estudos com desenho agregado-observacional-longitudinal, nove pesquisas empregaram modelos de regressão linear simples66,74,77-83. Uma delas teve caráter preditivo e estimou a frequência de obesidade em adultos para 2025 e 2030, investigando a influência da pandemia de covid-1983.

A maioria das publicações empregou a técnica de regressão linear generalizada de Prais-Winsten (n=24), com as primeiras duas datadas de 202184,85. A partir desse período, cresceu o uso desse método9,10,27,67,76,86-101. Identificou-se o uso dessa abordagem em um artigo com desenho individualizado-observacional-transversal repetido54. Ainda, seis pesquisas utilizaram o programa Joinpoint Trend Analysis, criado pelo National Cancer Institute102, para quantificar tendências63,103-107.

Encontrou-se aplicação da abordagem de séries temporais interrompidas em um artigo que investigou o efeito da pandemia de covid-19 sobre indicadores de má nutrição em lactentes inscritos no Programa Bolsa Família, utilizando a técnica de Prais-Winsten e um modelo autorregressivo, integrado e de médias móveis para séries com sazonalidade, por meio de relatórios mensais do Sisvan Web27.

Identificaram-se 12 publicações que objetivaram estudar o impacto da crise sanitária de covid-19108 sobre desfechos nutricionais, sendo o público infantil o mais estudado. Destas, oito empregaram desenhos ecológicos longitudinais, sendo seis descritivos70,109-113 e dois analíticos27,83. Os demais tiveram caráter transversal descritivo, sendo um inquérito33 e três ecológicos seccionais64,114,115.

A variável de cobertura do Sisvan foi relatada em 29 dos 161 documentos e calculada de formas distintas. Entre as pesquisas que estimaram tendências temporais (n=41), 17 calcularam a cobertura do Sisvan. Destas, quatro a utilizaram para ajustar os modelos de regressão, no entendimento de que variações na cobertura podem explicar parte das estimativas de tendência dos desfechos pela relação com notificações de casos ou acesso/qualidade dos serviços de saúde54,87,89,93.

Algumas publicações empregaram análises exploratórias de dados espaciais às informações individualizadas53 ou agregadas do Sisvan - mapas temáticos (n=12), índice de Moran global e índice de Moran local - utilizando diversos sistemas de informação e análise geográfica em um77,91,116-120 ou mais pontos no tempo89,98,105,121. Três trabalhos aplicaram técnicas de georreferenciamento/geocodificação para espacializar desvios nutricionais em escalas municipais, seja por meio de coordenadas geográficas de endereços individuais33,41, seja por meio de dados agregados do Sisvan, localizando estabelecimentos de saúde segundo bairros do município70.

Discussão

Tratou-se da primeira revisão de escopo sobre o uso do Sisvan Web na investigação do perfil nutricional da população assistida pelo SUS. A primeira infância foi a fase mais estudada, especialmente quanto ao índice de massa corporal-para-idade. A maioria dos trabalhos estratificou as análises por sexo, enquanto raça/cor e escolaridade foram menos explorados e apresentaram limitações. Beneficiários do Programa Bolsa Família constituíram o grupo mais estudado quanto à origem do dado. Concentraram-se pesquisas em Pernambuco, Minas Gerais e Bahia. Predominaram delineamentos ecológicos, com incremento de séries temporais robustas. Alguns pesquisadores utilizaram dados individualizados do Sisvan, o que ampliou seu potencial analítico.

Uma limitação deste trabalho recaiu na ausência de avaliação crítica dos estudos, incorrendo em possível seleção com viés, embora essa etapa não seja prevista em revisões de escopo. Contudo, o volume de publicações revisadas permitiu atender ao propósito exploratório abrangente esperado neste tipo de síntese15,16,18. A análise do extenso volume de evidências representou um desafio metodológico. Idealmente, a extração de dados deve ser conduzida por dois ou mais pesquisadores15; entretanto, os processos colaborativos adotados contribuíram para minimizar possíveis vieses de extração e categorização dos resultados.

A crescente aplicabilidade do Sisvan na produção científica pode ter sido impulsionada pela informatização nacional em 2007, que trouxe melhorias operacionais, o que favoreceu sua consolidação e expansão da cobertura. Em 2014, o sistema registrava todos os municípios, embora o maior volume de dados ainda se concentrasse na infância122. Também cresceu o interesse acadêmico em torno desse sistema, evidenciado pelo aumento das publicações, sobretudo após 2021. O aumento da insegurança alimentar, agravado pelas crises política e econômica, repercutiu nas condições de vida da população. Sabe-se que esse cenário incide e se reflete no estado de saúde dos indivíduos, colocando-os em risco de diversas formas de má-nutrição93,123.

O incremento de pesquisas ecológicas condiz com a facilidade operacional e o baixo custo associados às informações secundárias, enquanto dados individualizados anonimizados exigem cessão pelo Ministério da Saúde ou acesso ao módulo restrito da plataforma7, limitando o uso por pesquisadores. Todavia, ambos os tipos de dados oferecem potencialidades: os individualizados são considerados ideais para inferir sobre fatores associados ou causais de agravos à saúde, porém os ecológicos possibilitam compreensões dos fenômenos em um nível de determinação mais totalizador, ao captarem condicionantes estruturais. Quando combinados em modelos hierárquicos, como observado nos trabalhos revisados, podem proporcionar compreensões relevantes sobre os fenômenos de interesse, sendo esta uma aplicação significativa de informações individualizadas do Sisvan Web21,22,24.

Esse sistema pode sinalizar desigualdades sociais por meio de variáveis sociodemográficas70,124, ainda pouco presentes nos estudos agregados, à exceção do sexo. Na ficha do Sisvan, apenas sexo e raça/cor são de preenchimento obrigatório; pertencimento a povos e comunidades tradicionais está disponível desde 20135,30. Estudos evidenciaram falhas de preenchimento no campo raça/cor37,50,61-63,70,71, bem como menor cobertura do Sisvan para a população negra65 ou possíveis erros classificatórios ou de registro desta variável54.

Entretanto, desde 2017, o centralizador nacional da APS é a via preferencial para enviar os dados da vigilância alimentar e nutricional, em detrimento da digitação direta na plataforma Sisvan Web, cuja entrada será descontinuada conforme avançar a implementação da estratégia e-SUS12,125,126. Essa interface é oportuna para qualificar informações do Sisvan e fortalecer o uso de informações sociodemográficas na compreensão de determinantes sociais da saúde124.

Relativamente aos indicadores nutricionais, uma pesquisa relatou a preferência pelo peso-para-idade para menores de 5 anos, por dispensar a aferição da altura, minimizando erros nas estimativas e abrangendo um maior número de crianças no Sisvan103. Para gestantes, o Ministério da Saúde passou a adotar o ganho de peso gestacional como critério diagnóstico, embora o Sisvan Web ainda utilize o índice de massa corporal por semana gestacional para consolidar os dados dessa população3. A não obrigatoriedade de preenchimento do campo de peso pré-gestacional no Sisvan pode incorrer em expressiva ausência desse dado53.

Dados provenientes do Programa Bolsa Família foram os mais utilizados, condizentes com o atrelamento histórico das ações de vigilância nutricional a programas governamentais assistencialistas, como o Programa Bolsa Família desde 2004, e a vinculação desse sistema com o Sisvan Web desde o seu lançamento4,127,128. Em 2020, desobrigaram-se o cumprimento e o registro das condicionalidades em saúde do Programa Bolsa Família, incluindo a avaliação nutricional. Entre 2021 e 2022, esse programa foi substituído pelo Programa Auxílio Brasil, sendo novamente instituído em junho de 2023. Faz-se necessário compreender o impacto dessas mudanças nos indicadores do Sisvan129-131.

São incipientes os estudos com dados da estratégia e-SUS, possivelmente pela recente interface entre os sistemas, iniciada em 20176,7,125. Essa medida fez crescer o número de registros de consumo alimentar inseridos via esse sistema entre 2015 e 2019. Não há evidências sobre indicadores nutricionais, sendo necessário melhor avaliar os efeitos dessa estratégia sobre o desempenho do Sisvan como um todo12.

A expansão de delineamentos ecológicos de série temporal foi possibilitada pelo volume de informação regularmente armazenada no Sisvan Web desde seu advento. Percebeu-se o crescente uso de técnicas estatísticas robustas para estimar tendências temporais, a exemplo da metodologia de Prais-Winsten, indicada para essa finalidade por considerar a autocorrelação serial presente em medidas populacionais. Tal característica viola premissas requeridas em modelos tradicionais de regressão, limitando seu uso em análises temporais ao potencialmente induzir interpretações incorretas sobre os fenômenos132-134. Não se recomenda a operação de centralização da variável "ano" para lidar com a autocorrelação, como identificado em um documento80,132.

O uso da abordagem de Prais-Winsten cresceu em trabalhos nacionais com diversos indicadores de saúde, mortalidade e desempenho dos serviços135. A primeira aplicação dessa técnica a dados do Sisvan data de 2020, em avaliação da cobertura do sistema para crianças da região Norte, entre 2008 e 20178 (busca nas bases Lilacs e Pubmed em agosto de 2025 com os termos "prais-winsten" AND "sisvan"). Houve também aplicação dessa metodologia a dados do Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico, outra estratégia de vigilância alimentar e nutricional136-138.

Além do uso na vigilância epidemiológica, estudos temporais podem evidenciar efeitos de eventos ou políticas públicas. Para isso, dados coletados rotineiramente, como os do Sisvan, são apropriados ao permitirem construir séries longas. A análise de séries interrompidas, considerado o modelo quasi-experimental mais robusto para essa finalidade, ainda incipiente na área da vigilância nutricional, pode avaliar efeitos longitudinais de eventos/intervenções sobre indicadores alimentares e nutricionais133,134,139.

Pesquisas com recursos de análise espacial e geocodificação salientam ferramentas metodológicas importantes para a epidemiologia. Sistemas de informação geográfica de livre acesso podem facilitar seu uso ao Sisvan, o que contribui para a visualização espacial dos agravos alimentares e nutricionais e conhecimento de territórios prioritários para intervenções e medidas de vigilância.

Esta revisão de escopo possibilitou identificar elementos a serem explorados em futuras pesquisas: (i) estimativas de tendências com dados do Sisvan Web baseadas em métodos padronizados e robustos, para as diversas fases/evento do curso de vida e localizações geográficas; (ii) análises longitudinais que considerem o efeito de eventos/intervenções populacionais sobre os indicadores nutricionais incrementarão a aplicabilidade das informações da vigilância nutricional; (iii) análises espaciais e geocodificação em escalas intramunicipais permitem acompanhar problemas locais e direcionar esforços efetivos; (iv) melhor compreender o efeito da interoperabilidade entre o Sisvan Web e o centralizador nacional da APS e o impacto das mudanças no acompanhamento das condicionalidades do Programa Bolsa Família sobre indicadores do sistema; (v) sistematizar a ausência de informações demográficas nos macrodados, visando informar setores responsáveis pela gestão da plataforma; e (vi) incorporação de modelos hierárquicos aos microdados para investigar determinantes individuais e contextuais dos agravos nutricionais.

Este trabalho apresentou o estado da arte da produção científica e reconheceu o campo de estudos sobre a vigilância nutricional por meio do Sisvan, caracterizando metodologicamente amplo corpo de evidências e identificando o uso das informações desse sistema. Espera-se que os achados contribuam para informar pesquisas futuras e embasar o aperfeiçoamento do Sisvan.

Footnotes

Registro do protocolo: O protocolo desta revisão foi registrado na plataforma Open Science Framework (https://doi.org/10.17605/OSF.IO/2UCSA).

Uso de inteligência artificial generativa: Não empregada.

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