Sedentary behavior in Brazilian children and adolescents: a systematic review

Paulo Henrique Guerra; José Cazuza de Farias, Júnior; Alex Antonio Florindo

doi:10.1590/S1518-8787.2016050006307

. 2016 Mar 10;50:9. doi: 10.1590/S1518-8787.2016050006307

View full-text in Portuguese

Sedentary behavior in Brazilian children and adolescents: a systematic review

Paulo Henrique Guerra ^I,^II, José Cazuza de Farias Júnior ^III, Alex Antonio Florindo ^I,^II

PMCID: PMC4794779 PMID: 27007685

ABSTRACT

OBJECTIVE

To describe the methodological characteristics of the studies selected and assess variables associated with sedentary behavior in Brazilian children and adolescents.

METHODS

For this systematic review, we searched four electronic databases: PubMed, Web of Knowledge, LILACS, SciELO. Also, electronic searches were applied in Google Scholar. A supplementary search was conducted in the references lists of the included articles and in non-indexed journals. We included observational studies with children and adolescents aged from three to 19 years developed in Brazil, presenting analyses of associations based on regression methods and published until September 30, 2014.

RESULTS

Of the 255 potential references retrieved by the searches, 49 met the inclusion criteria and composed the descriptive synthesis. In this set, we identified a great number of cross-sectional studies (n = 43; 88.0%) and high methodological variability on the types of sedentary behavior assessed, measurement tools and cut-off points used. The variables most often associated with sedentary behavior were “high levels of body weight” (in 15 out of 27 studies; 55.0%) and “lower level of physical activity” (in eight out of 16 studies; 50.0%).

CONCLUSIONS

The findings of this review raise the following demands to the Brazilian agenda of sedentary behavior research geared to children and adolescents: development of longitudinal studies, validation of measuring tools, establishment of risk cut-offs, measurement of sedentary behavior beyond screen time and use of objective measures in addition to questionnaires. In the articles available, the associations between sedentary behavior with “high levels of body weight” and “low levels of physical activity” were observed in different regions of Brazil.

Keywords: Child, Adolescent, Sedentary Lifestyle, Risk Factors, Review

INTRODUCTION

Sedentary behavior represents activities of little movement, which occur with the body in sitting or reclining position, and present energy expenditure close to that observed in the resting state (< 1.5MET) ¹ ^, ⁵⁰ . Nowadays, it comprehends activities present in a big part of everyday life, whether in people’s leisure time (talking to friends, using the phone, watching television, using computers or videogames), in transit (driving, riding public transportation, standing up), or even in environments such as work and school, where people are exposed to longer periods sitting down. A growing body of evidence strengthens the consensus that sedentary behavior is a different domain from physical activity, no longer characterized by its absence, with its own related and determinant factors and implications for health ¹⁰ ^, ³² ^, ³⁵ .

In children and adolescents, sedentary behavior has usually been represented by exposure to screen-related behaviors, which include measures (separate or unified) of time spent with television, video games, tablets, cell phones and computers ⁵¹ ^, ⁷⁰ . These, in turn, represent only a fraction of the total time spent by young people with sedentary behaviors, excluding other sedentary activities such as time sitting at school and in transit, for example. However, despite this limitation, the Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE – Brazilian National School-Based Health Survey) showed that the prevalence of adolescents exposed to at least two hours a day of television is high all over the country (78.0% in total, 79.2% in the female sex, and 76.7% in the male sex) ⁴⁶ .

A systematic review points out that two or more hours of television a day are associated with various harms to health such as high levels of body weight, decreased physical fitness, low self-esteem scores and worsening of student performance ⁷⁰ . However, this evidence should be interpreted with caution, since it is heavily based on the results of cross-sectional studies conducted in high-income countries.

Although a recent study has identified a large number of Brazilian publications reporting associated and determinant factors of physical activity and sedentary behaviors in different stages of life ⁵³ , it did not further develop what are the variables frequently associated with these two behaviors in childhood and adolescence. Identifying the factors associated with the adoption of these behaviors is crucial to recognize them and foster the development of preventive measures. It also enables expanding the evidence about the possible implications of long-term exposure to these behaviors for teenager health.

The objectives of this study were: (i) to describe methodological aspects used in Brazilian studies involving the types of sedentary behavior most often assessed, the tools used to assess it and the cut-off points adopted for its classification and (ii) to summarize the variables associated with sedentary behavior in Brazilian children and adolescents.

METHODS

This study is part of the project “Systematic review of determinants and factors associated with sedentary behavior in children and adolescents”, registered on the International Prospective Register of Systematic Reviews database (PROSPERO-CRD42014014107). Its report is in agreement with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews (PRISMA) ⁴⁰ .

To compose the synthesis, we searched for scientific articles that adequately met the following criteria: (i) observational studies (cross-sectional, cohort and cases-control); (ii) developed in the Brazilian territory, regardless of their representativeness (local, regional, national); (iii) with results of associations based in regression methods; (iv) reporting measures of sedentary behavior, either by total or type-specific exposure (e.g., screen-related behavior), domain (e.g., leisure, transit, school) or a combination (e.g., time sitting in school and leisure), regardless if evaluated as exposure or outcome variable, and (v) involving child or adolescent samples in the range of three to 19 years of age, or mean age within this range. We have excluded studies that used the term sedentary as a synonym for lack of physical activity (or insufficient physical activity) or those related to special groups (e.g., people with hypertension and diabetes). Since this review was outlined with descriptive purposes and, since its inception, no meta-analysis has been planned, we decided to include separate publications in the same sample, as long as all the inclusion criteria were met.

Regarding the operational process, a researcher conducted the stages of reading and evaluating titles, abstracts and full texts, extracting data and making the synthesis. In view of the descriptive characteristic of this review, the risk of bias of each article was not assessed.

The relevant articles were searched in different ways. Four electronic databases were searched: PubMed, Web of Knowledge, LILACS and SciELO, using the terms and keywords: sedentary behavior OR screen time OR TV time OR sitting time AND factors OR correlates OR determinants AND Brazil OR Brasil AND infant OR child OR adolescent. Also, Google Scholar was searched, with the following search strategy: comportamento sedentário (sedentary behavior), tempo de tela (screen time) and Brasil (Brazil). To prevent the loss of relevant information, we conducted additional searches in the Lattes curriculum (lattes.cnpq.br) of some of the leading researchers on the topic, in the reference lists of the included papers and in non-indexed journals.

Data were extracted in a spreadsheet in which the information had been divided into three domains: (i) descriptive data (location of study, year of collection, sample size, age range, sex); (ii) methods (type of study, selection of participants, sampling unit, exposure, sedentary behavior assessment tool, regression model, adjusted variables and outcome measure) and (iii) results, retrieving the analyses of possible associations between sedentary behavior and variables grouped and organized into five sub-domains: harms to health (e.g., body weight, blood pressure and insulin resistance); environmental (e.g., place of residence); socioeconomic and demographic (e.g., sex, age, skin color and income); behavioral (e.g., sleep time, physical activity, consumption of fruits and vegetables); and occupational (e.g., study hours, work).

The results of the studies were classified into conditions or groups: (i) without statistically significant association (p > 0.05); or with statistically significant association (p < 0.05), either positive (ii) or negative (iii). Positive associations indicate that higher levels or greater amount of time in sedentary behaviors are associated with higher levels of the variable. Negative associations indicate that higher levels or greater amount of time spent in sedentary behaviors are associated with lower levels of the variable.

RESULTS

After exclusion of the duplicates among the four databases (n = 11), the procedure of systematic searches retrieved 255 references. After assessment of titles and abstracts and considering nine articles retrieved in references lists, 88 references were conduced to full text assessment. With 39 exclusions (no use of regression models: n = 18; adoption of the term sedentary behavior as absence of physical activity: n = 17; no assessment of the sedentary behavior: n = 2; age outside the range of three to 19 years: n = 1; research conducted outside Brazil: n = 1), were considered 49 articles for the descriptive synthesis (Figure).

In total, we observed 38 separate samples in the 49 articles that composed the synthesis, since some of them assessed the same samples (the states of Santa Catarina ⁶³ ^, ⁶⁴ and Pernambuco ⁶⁸ ^, ⁶⁹ and the cities: Joao Pessoa ⁶¹ ^, ⁶² , Maringa ¹³ ^- ¹⁶ , Pelotas ²⁰ ^- ²² ^, ²⁴ , and Presidente Prudente ²⁹ ^- ³¹ ). The samples ranged between 276 ¹² and 109,104 ⁵⁶ participants, with a higher percentage of girls in 23 of them (60.5%). Despite the distinction between the number of articles included in the synthesis and the total number of samples found, we based all analyses of this review on the set of 49 included articles, respecting its descriptive character.

Also in Table 1, by geographic location, we observed a predominance of articles produced in the Southern region of the Country (n = 20; 40.8%), followed by the ones developed in the Southeast and Northeast, with 11 each (22.4% for each region). In this set, we point out two publications of national representativity, based on data from PeNSE, involving adolescents of all state capitals and the Federal District ⁷ ^, ⁵⁶ . Only eight articles had data collection deadlines prior to the year 2005 (16.3%), and sedentary behavior was the outcome variable in 13 articles (26.5%).

Table 1. Descriptive characteristics Var-Of studies included.

Reference	Location (year of collection)	Sample	Age	%F	Var
Alves et al. ² (2012)	Salvador, BA (2006)	803	10-14	50.6	E
Balaban et al. ⁴ (2010)	Juazeiro do Norte, Recife, PE and Sao Paulo, SP (2003-2004)	366	2-6	51.9	E
Beck et al. ⁵ (2014)	Tres de Maio, RS (2006)	660	14-19	52.0	E
Camelo et al. ⁷ (2012)	All state capitals of the Country (2009)	59,809	Ninth grade SS	52.7	O
Campagnolo et al. ⁸ (2008)	Sao Leopoldo, RS (2002, 2003)	810	10-19	59.4	E
Costa et al. ¹¹ (2011)	Florianopolis, SC (2002)	2,195	7-10	48.8	E
Crispim et al. ¹² (2013)	Goiania, GO (2011-2012)	276	2-4	47.5	E
de Moraes et al. ¹³ (2009)	Maringa, PR (2007)^a	991	14-18	54.5	E
de Moraes et al. ¹⁴ (2012)	Maringa, PR (2007)^a	991	14-18	54.5	E
de Moraes; Falcão ¹⁵ (2013)	Maringa, PR (2007)^a	991	14-18	54.5	E
de Moraes et al. ¹⁶ (2013)	Maringa, PR (2007)^a	991	14-18	54.5	E
de Vitta et al. ¹⁷ (2011)	Bauru, SP (2007)	1,236	11-14	51.8	E
de Vitta et al. ¹⁸ (2014)	Bauru, SP (2009)	524	Fifth to eight grade SS	46.9	E
Dias et al. ¹⁹ (2014)	Cuiaba, MT (2009-2011)	1,716	10-17	49.3	O
Dumith et al. ²⁰ (2010)	Pelotas, RS (2004-2005)^b	4,431	11	ND	O
Dumith et al. ²¹ (2012)	Pelotas, RS (2008)^b	4,118	15	49.9	O
Dumith et al. ²² (2012)	Pelotas, RS (2008)^b	4,120	15	49.9	E
Duncan et al. ²³ (2011)	Western region of the state of Sao Paulo (nd)	3,397	7-18	53.0	E
Duquia et al. ²⁴ (2008)	Pelotas, RS (2004, 2005)^b	4,452	11	50.8	E
Dutra et al. ²⁵ (2006)	Pelotas, RS (2003)	810	10-19	49.7	E
Enes; Slater ²⁶ (2013)	Piracicaba, SP (2004-2005)	431	10-13	56.0	E
Faria et al. ²⁷ (2014)	Vicosa, MG (nd)	800	10-19	51.2	E
Farias Jr. et al. ²⁸ (2012)	Joao Pessoa, PB (2009)	2,859	14-19	57.8	E
Fernandes et al. ²⁹ (2008)	Presidente Prudente, SP (2007)^c	1,752	11-17	53.7	E
Fernandes et al. ³⁰ (2011)	Presidente Prudente, SP (2007)^c	1,630	11-17	54.0	O
Fernandes et al. ³¹ (2011)	Presidente Prudente, SP (2007)^c	1,779	11-17	ND	E
Guimarães et al. ³⁶ (2013)	Curitiba, PR (2012)	572	12-17	57.0	E
Hackenhaar et al. ³⁷ (2013)	Cuiaba, MT (2009-2011)	1,716	10-17	50.7	E
Lippo et al. ⁴¹ (2010)	Recife, PE (nd)	597	15-19	49.4	E
Melo et al. ⁴⁵ (2011)	State of Pernambuco (2010)	4,207	14-19	59.8	O
Oliveira et al. ⁴⁹ (2010)	Sao Luis, MA (2005)	592	9-16	50.5	O
Petribú et al. ⁵² (2011)	Caruaru, PE (2007)	600	15-20	62.5	E
Rech et al. ⁵⁴ (2010)	Morro Reuter and Dois Irmaos, RS (2005)	1,442	7-12	50.0	E
Rech et al. ⁵⁵ (2013)	Caxias do Sul, RS (2011)	1,230	11-14	49.3	E
Rezende et al. ⁵⁶ (2014)	All state capitals of the Country (2012)	109,104	Ninth grade SS	ND	E
Ribeiro et al. ⁵⁷ (2003)	Sao Paulo, SP (2000)	446	7-10	52.0	E
Santos et al. ⁵⁸ (2013)	Uberaba, MG (2012)	649	9-12	52.1	O
Silva et al. ⁵⁹ (2011)	Florianopolis, SC (2007)	818	14-18	61.8	E
Silva Jr. et al. ⁶⁰ (2012)	Rio Branco, AC (2009)	741	14-18	54.1	E
Silva et al. ⁶¹ (2007)	Joao Pessoa, PB (2005)d	1,570	7-12	48.5	O
Silva et al. ⁶² (2007)	Joao Pessoa, PB (2005)d	1,570	7-12	48.5	E
Silva et al. ⁶³ (2008)	State of Santa Catarina (2001)^e	5,028	15-19	59.4	E
Silva et al. ⁶⁴ (2009)	State of Santa Catarina (2001-2002)^e	5,028	15-19	59.4	O
Silva et al. ⁶⁵ (2014)	State of Santa Catarina (2011)	6,529	15-19	57.8	O
Smith-Menezes et al. ⁶⁶ (2012)	Aracaju, SE (2007)	758	18	0	E
Suñé et al. ⁶⁷ (2006)	Capao da Canoa, RS (2004)	719	11-13	ND	E
Tassitano et al. ⁶⁸ (2009)	State of Pernambuco (2006)^f	4,210	14-19	59.8	E
Tenório et al. ⁶⁹ (2010)	State of Pernambuco (2006)^f	4,210	15-19	59.8	O
Vasconcellos et al. ⁷¹ (2013)	Niteroi, RJ (2010)	328	10-18	67.1	E

Open in a new tab

%F: percentage of girls in the sample; O: outcome variable; E: exposure variable; SS: secondary school; ND: not described; Var: variable (how the sedentary behavior was analyzed)

^a-f Publications that used similar samples.

The synthesis of this review was based on 43 cross-sectional studies, three case-control studies ⁴ ^, ⁴¹ ^, ⁵⁷ , and three studies from the Pelotas cohort ²¹ ^, ²² ^, ²⁶ (Table 2). About the measurement of sedentary behavior, observations of screen time (n = 27; 55.1%) and television time (n = 16; 32.6%) exposures prevailed. The cut-off point most often used in the articles to characterize excess of time in sedentary behaviors was at least two hours a day, adopted in 16 publications (30.6%). It comprehends: screen time (n = 10); time watching television (n = 4); time using the computer (n = 1); or screen time (n = 1). Even if all the articles included have used questionnaires to assess sedentary behavior, there was great variation in the tools used. In 17 articles (34.7%), the authors did not report if the tool had been validated or, in the case of foreign tools, if it had been validated for use in Brazilian populations.

Table 2. Methodological characteristics of studies included.

Reference	Type	Selection	Cut-off points	Assessment tool	Regression model/ Effect measure
Alves et al. ² (2012)	CS	ran	Screen > 3.3h/week	QDS ^a ^,b	Poisson/PR
Balaban et al. ⁴ (2010)	CC	conv	TV > 5h/d	QDS^c,d	Logistic/OR
Beck et al. ⁵ (2014)	CS	ran	Screen h/week	QDS^d	Linear/Coef.
Camelo et al. ⁷ (2012)	CS	ran	TV > 2h/d	2008 PeNSE	Logistic/OR
Campagnolo et al. ⁸ (2008)	CS	ran	TV > 2h/d	7-Day Recall^d	Poisson/PR
Costa et al. ¹¹ (2011)	CS	ran	Screen > 2h/d	QDS	Poisson/PR
Crispim et al. ¹² (2013)	CS	ran	TV > 2h/d	QDS^c,d	Poisson/PR
de Moraes et al. ¹³ (2009)	CS	ran	Screen > 4h/d	IPAQ-short	Poisson/PR
de Moraes et al. ¹⁴ (2012)	CS	ran	Screen h/d	QDS	Linear/Coef.
de Moraes; Falcão. ¹⁵ (2013)	CS	ran	Screen > 4h/d	QDS	Poisson/PR
de Moraes et al. ¹⁶ (2013)	CS	ran	Screen > 2h/d	QDS	Linear/Coef.
de Vitta et al. ¹⁷ (2011)	CS	ran	Screen > 2h/d	QDS^d,e	Logistic/OR
de Vitta et al. ¹⁸ (2014)	CS	ran	Screen h/d	QDS^d,e	Logistic/OR
Dias et al. ¹⁹ (2014)	CS	ran	Screen > 4h/d	QDS^d	Logistic/OR
Dumith et al. ²⁰ (2010)	CS-CO	1993 birth	Screen > 2h/d	QDS	Poisson/PR
Dumith et al. ²¹ (2012)	CO	1993 birth	Screen Frequency	QDS	Linear/Coef.
Dumith et al. ²² (2012)	CO	1993 birth	Screen > 2h/d	QDS	Poisson/RR
Duncan et al. ²³ (2011)	CS	ran	PC h/d	QDS	Logistic/OR
Duquia et al. ²⁴ (2008)	CS-CO	1993 birth	Screen > 4h/d	QDS	Poisson/PR
Dutra et al. ²⁵ (2006)	CS	ran	TV > 4h/d	QDS	Poisson/PR
Enes; Slater ²⁶ (2013)	CO	ran	Screen h/d	Berkey questionnaire^f	Linear/Coef.
Faria et al. ²⁷ (2014)	CS	conv	Sitting min/d	IPAQ-short	Logistic/OR
Farias Jr. et al. ²⁸ (2012)	CS	ran	Screen > 2h/d	QDS^d	Poisson/PR
Fernandes et al. ²⁹ (2008)	CS	ran	TV Freq	Baecke questionnaire^f	Poisson/PR
Fernandes et al. ³⁰ (2011)	CS	ran	TV Freq	Baecke questionnaire^f	Logistic/OR
Fernandes et al. ³¹ (2011)	CS	ran	TV Freq	Baecke questionnaire^f	Poisson/PR
Guimarães et al. ³⁶ (2013)	CS	conv	Total	ASAQ	Logistic/OR
Hackenhaar et al. ³⁷ (2013)	CS	conv	Screen > 4h/d	COMPAC questionnaire	Poisson/PR
Lippo et al. ⁴¹ (2010)	CC	conv	Screen > 1h/d	QDS^d	Logistic/OR
Melo et al. ⁴⁵ (2011)	CS	ran	TV > 3h/d	GSHS-WHO	Logistic/OR
Oliveira et al. ⁴⁹ (2010)	CS	ran	Screen > 2h/d	24h PA recall^g	Linear/Coef.
Petribú et al. ⁵² (2011)	CS	ran	TV > 3h/d	COMPAC questionnaire	Logistic/PR
Rech et al. ⁵⁴ (2010)	CS	conv	TV > 3h/d	QDS	Logistic/PR
Rech et al. ⁵⁵ (2013)	CS	ran	Screen > 3h/d	QDS^d	Logistic/PR
Rezende et al. ⁵⁶ (2014)	CS	ran	Screen + Sitting 2h/d	2012 PeNSE	Poisson/PR
Ribeiro et al. ⁵⁷ (2003)	CC	ran	TV > 4h/d	QDS^c	Logistic/OR
Santos et al. ⁵⁸ (2013)	CS	ran	Screen frequency	Lifestyle questionnaire	Poisson/PR
Silva et al. ⁵⁹ (2011)	CS	ran	TV > 2h/d	QDS^d	Logistic/OR
Silva Jr. et al. ⁶⁰ (2012)	CS	ran	PC > 2h/d	IPAQ-short	Poisson/PR
Silva et al. ⁶¹ (2007)	CS	ran	TV Freq	QDS	Logistic/OR
Silva et al. ⁶² (2007)	CS	ran	Screen h/d	QDS	Poisson/PR
Silva et al. ⁶³ (2008)	CS	ran	Screen > 2h/d	COMPAC questionnaire	Logistic/OR
Silva et al. ⁶⁴ (2009)	CS	ran	Screen > 4h/d	COMPAC questionnaire	Poisson/PR
Silva et al. ⁶⁵ (2014)	CS	ran	Screen > 2h/d	COMPAC questionnaire	Poisson/PR
Smith-Menezes et al. ⁶⁶ (2012)	CS	ran	Screen > 2h/d	IPAQ-short	Poisson/PR
Suñé et al. ⁶⁷ (2006)	CS	ran	Total > 4h 30min	QDS^d	Poisson/PR
Tassitano et al. ⁶⁸ (2009)	CS	ran	TV > 3h/d	GSHS-WHO	Logistic/OR
Tenório et al. ⁶⁹ (2010)	CS	ran	TV > 3h/d	GSHS-WHO	Logistic/OR
Vasconcellos et al. ⁷¹ (2013)	CS	ran	Screen h/week	Pate et al. questionnaire^h	Logistic/OR

Open in a new tab

CS: cross-sectional; ran: random selection; Screen: screen activities such as those with television, computer and video games; h/week: hours per week; QDS: questionnaire developed for the study; PR: prevalence ratio; CC: case-control; conv: convenience sampling; TV: television; h/d: hours per day; OR: odds ratio; Coef.: coefficient; PeNSE: Brazilian National School-Based Health Survey; PC: computer; RR: relative risk; IPAQ: International Physical Activity Questionnaire; CS-CO: cross-sectional analysis in a cohort study; CO: cohort; Freq: frequency; min/d: minutes per day; QASA: Adolescent Sedentary Activity Questionnaire; COMPAC: Health risk behaviors in youths of the Santa Catarina state project (Comportamento do Adolescente Catarinense)

^a Adapted from the Global School-Based Student Health Survey – World Health Organization (GSHS-WHO).

^b Adapted from the Pro Children Cross-sectional Survey (CSS).

^c Proxy approach.

^d The article does not report prior validation of the tool (or does not report international tool validation in Brazilian populations).

^e Based on the study by Harreby et al., “Risk factors for low back pain in a cohort of 1389 Danish school children: an epidemiologic study” (Eur Spine J 1999;8:444).

^f Based on the study of Berkey et al., “Activity, Dietary Intake, and Weight Changes in a Longitudinal Study of Preadolescent and Adolescent Boys and Girls” (Pediatrics 2000,105:e56).

^g Based on the Self-Administred Physical Activity Checklist.

^h Translated and validated by Barros; Nahas, 2003 in “Medidas da atividade física: teoria e aplicação em diversos grupos populacionais”.

The articles presented analyses between sedentary behavior and 31 different variables (Table 3). Most of these have been classified as behavioral variables (n = 12). The large number of variables belonging to demographic or socioeconomic domains (n = 7) and harms to health (n = 6) is also noteworthy.

Table 3. Synthesis of the relationships between the variables and high volumes of sedentary behavior in Brazilian children and adolescents.

Domains and variables	Association as a risk factor	Association as a protective factor	No association
Socioeconomic
High socioeconomic status	Screen time: ¹⁹ ^, ²⁰ ; PC+VG: ⁶⁵	TV time:^{65 (F)}	Screen time:^49,58,64,66; TV:³¹
Skin color	–	–	Screen time:²⁰; TV:⁶⁹
Age	Screen time:^{19 (association with increasing age)}	TV time:^{65,69 (association with age range from 17 to 19 years)} PC+VG time:^{65 (association with age range from 17 to 19 years)}	Screen time:^49,58,64
Living with parents	–	–	TV time:⁶⁹
More educated mother	–	–	TV time:⁶⁹
Education	–	–	Screen time:⁶⁶
Sex	–	TV time:^{69 (F)}	Screen time:^20,58; TV time:^{69 (SEM)}
Environmental
Liking the neighborhood in which they live	–	–	Screen time:²⁰
Activity place^a	–	–	Screen time:²⁰
Place of residence	PC+VG time:^{65 (association with living in urban areas)}	Screen time:^{19 (association with living in inland towns), 65 (association with living in rural areas)}; TV time:^{65 (F; association with living in urban areas), 69 (association with living in rural areas)}	Screen time:⁶⁴; TV time:⁶⁹
Behavioral
Perception of well-being	Screen time:^{20 (adolescents who reported higher levels of screen time were not classified at the highest level of happiness)}	–	–
Sleep time	–	–	Screen time:⁵⁸
Religious affiliation	TV time:^{45 (high levels of TV time were observed in people of Catholic religion, WE)}	–	TV time: ^{45 (no association found between type of religion and high levels of TV, WEEK)}
Religious practice	–	TV time:^{45 (religious practice showed to be a protective factor against high levels of TV time)}	–
Sports^b	–	–	TV time:^{29 (engaging in sports)}; Screen time:^{58 (attending a sports school)}
Lower level of physical activity	Screen time + Total time sitting down:^{56 (LPA)}; Screen time:^{19 (300 minutes per week), 21 (LPA), 22 (LPA, F), 63 (300 minutes per week, M)}; TV time:^{41 (IPAQ)}	TV time:^{11 (protection for children with levels of less than 2h/day of TV by DAFA), 30 (protection for girls with levels of less than 2h/day of TV on WE)}	Screen time:^{13,20,22,28,58,63 (F)}; TV time:²; PC time:⁴¹
Experimentation with alcohol	Screen time:¹⁹	–	–
Marital status	–	–	Screen time:⁶⁶
Transit to school	–	–	Screen time:⁶¹
Fruit and vegetable consumption	–	–	Screen time:⁶⁴; TV time:³⁰
Bullying (victim and aggressor)	Screen time:⁵⁵	–	–
Foods and beverages of high energy content	Screen time:^{14 (F protein consumption)}; TV time:^7,30	–	Screen time:^{14(F consumption of foods of high energy content)}
Occupational
Total dismissal from or little participation in PE classes	–	–	Screen time + Total time sitting down:⁵⁶; TV time:⁶⁹
Work	–	–	Screen time:^64,66
School session	–	–	Screen time:⁶⁴
Harms to health
Blood pressure	–	–	Screen time:^16,21,58; TV time:¹²
Total cholesterol	Screen time:³⁶	–	Total time:³⁶; Screen time:⁵
Musculoskeletal pain (neck or shoulders)	TV time:¹⁸; PC time:^{18 (M)}	–	PC time:^{18 (F)}
Lower back pain	Screen time:¹⁷	–	–
High levels of body weight	Total time:^36,67,71; Screen time:^{19 (adolescence),20,21,37}; TV time:^{8,25,52,54,57,62 (M)}; PC time:^23,60	–	Screen time:^{15,19 (childhood),24,26,36,58,63}; TV time:^{4,31,59,61 (F),68}
Insulin resistance	Total time sitting down:²⁷	–	–

Open in a new tab

PC: computer; VG: videogames; TV: television; F: female; WEEK: days of the week; LPA: leisure time physical activity; M: male; IPAQ: classification of moderate and vigorous physical activity according to the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ); DAFA: physical activity level classification (light, moderate and vigorous) according to the Physical Activity and Nutrition Typical Day (Dia Típico de Atividade Física e Alimentação) questionnaire; WE: days of the weekend; Total time: total time in sedentary behaviors; PE: Physical education

^a Relationships between sedentary behavior and daily activities in enclosed (e.g., home) or open (e.g., parks) spaces.

^b Relationships between levels of sedentary behavior and sports, as well as enrollment in sports schools.

As for the number of articles and the frequency of associations between the measurement of sedentary behavior and the variables of one or more domains, the main result found was the positive association between high volumes of sedentary behavior and “high levels of body weight”, observed in 15 of the 27 articles that evaluated this relationship (55.5%). Most of the results that identified statistically positive associations between sedentary behavior and that variable were from studies that assessed screen behaviors, whether specific (such as television and computer) or total screen time. On the measurement effect of these studies, eight statistically positive associations were expressed by prevalence ratios, six by odds ratios and one by coefficient (β). We point out that two of those positive associations between higher volumes of sedentary behavior and “high levels of body weight” derive from longitudinal studies (one cohort and one case-control) (Table 3).

As a secondary result, 50.0% (eight of 16) of articles have shown statistically positive associations between high volumes of sedentary behavior and “low levels of physical activity”. As with the previous result, most of those studies evaluated sedentary behavior by screen behaviors (total, n = 4, and television, n = 3). By type of study, we observed two of those positive associations in the studies based on the 1993 Pelotas birth cohort^, ²¹ ^, ²² (Table 3).

Even if present in only three articles each, two other observations should be considered. The first is the positive associations between longer screen time and the consumption of foods rich in energy and fats (such as snacks, sweet biscuits, sausages and cold meats, and drinks of high energy density) ⁷ ^, ¹⁴ ^, ³⁰ . The other is the protective associations between living in inland towns or rural areas and sedentary behavior ¹⁹ ^, ⁶⁴ ^, ⁶⁹ . On the other hand, due to the limited number of articles and similar distribution between the presence or absence of statistically positive associations, there still is uncertainty as to the possible associations between high levels of sedentary behavior and the variables “high socioeconomic status” (n = 9 articles), “age” (n = 7 articles) and “sex” (n = 3 articles) (Table 3).

DISCUSSION

The main results of this systematic review come from the data of 49 articles involving samples of Brazilian child and adolescent populations. In this set, we highlight the large number of cross-sectional studies, as well as the great methodological discrepancy among the articles as to the types of sedentary behaviors evaluated and the cut-off points used to characterize excess of time spent in sedentary behaviors. The analyzed articles showed greater consistency in the statistically positive associations between long exposure time to sedentary behavior and two variables: (i) high levels of body weight and (ii) low levels of physical activity.

On the methodological aspects, the present study identified the lack of standards in the assessment of sedentary behavior in children and adolescents, either for different ways to characterize these behaviors (e.g., screen time, time sitting down, television time) or for the methods and tools used in its assessment (international questionnaires, national questionnaires, or even questionnaires developed specially for those studies) ⁹ ^, ⁵¹ . Since all the studies used questionnaires to measure sedentary behavior, one of the main challenges for future research is adding objective measurements in its methods (e.g., by motion sensors, such as ActiPal and accelerometers) to complement the self-reported data, controlling the memory bias, as observed in a study with adults ³⁹ .

Twelve publications (24.5%) did not report any evidence of validation of the tool used. These findings reinforce the observation of Atkin et al. ³ , who highlight the lack of good tools to assess sedentary behavior in epidemiological research. It is important that future studies, in addition to reporting the validation process of their questionnaires or presenting references that support such procedure, use validated questionnaires.

Corroborating the findings of a prior review ⁷⁰ , most studies found characterize sedentary behavior as a measurement of television time or screen time, which combines the indicators of time spent watching television, using the computer and playing video games. However, these behaviors represent only part of the total time that children and adolescents spend in sedentary behavior throughout the day while they are awake. In addition, the studies included in this review showed high heterogeneity among the cut-off points adopted to define the excessive time of exposure to sedentary behavior. The cut-off point of two hours a day was the most frequent between the included studies, used in 16 articles. Even though Brazilian studies have not clarified the health risks of the amount of time spent in sedentary behaviors, a systematic review of international studies identified statistically significant associations between exposures of at least two hours and overweight, low physical fitness, low self-esteem and socialization, and low academic performance ⁷⁰ .

About the regression models adopted, 22 articles (21 cross-sectional and one cohort study) used Poisson regression and 21 articles (19 cross-sectional and two case-control studies) used logistic regression. In six articles (four cross-sectional and two cohorts), analyses were performed using the linear regression model.

The positive associations observed between increased sedentary behavior time and increased levels of body weight corroborate the syntheses of reviews involving children and adolescents from different countries, regardless of their socioeconomic status ⁴³ ^, ⁴⁷ , and a synthesis of prospective studies conducted in high income countries such as Australia, Canada and the United States of America ⁴⁸ . As seen in this article, it is important to point out that this evidence is largely based on the results of articles assessing screen behaviors, with a particular focus on television time.

The positive associations observed between longer time in sedentary behavior and low levels of physical activity agree with a study conducted in high-income countries that showed negative relations between high screen time and moderate and vigorous physical activities ⁴⁴ . The main recommendation of physical activity for health gains advocates moderate and vigorous intensity, disregarding light physical activities ^a . Stronger inverse correlations have been found between sedentary behavior and light physical activities ³⁹ . To avoid long uninterrupted periods of sedentary behavior, constant breaks are proposed during activities characterized as sedentary (< 1.5 MET), by inserting activities of higher energy expenditure ³⁸ . Even though a recent meta-analysis pointed out the potential for this strategy with children and adolescents in the school environment ³³ , none of the interventions included were conducted in Brazil, which shows the need for these studies in the national research agenda.

Although observed in fewer publications, we found positive associations between more time spent in sedentary behavior and consumption of food and beverages of high energy content as well as positive associations between less time spent in sedentary behavior and living in inland towns or rural areas. In relation to the first result, this one’s data corroborate the findings of recent international studies that have shown associations between long screen time (≥ 20 hours per week) and high consumption of foods of high energy content (snacks, sweets and biscuits) and soft drinks ⁶ ^, ³⁴ ^, ⁴² . Regarding the protective effect of living in inland towns or in rural areas, it is believed that children and adolescents who live in these places can have better opportunities for physical activity. The more favorable safety and traffic conditions would enable playing more freely in the communities and also using more bicycles ¹⁹ ^, ⁶⁴ . This would also reduce sedentary behaviors as screen activities in the leisure time and television watching for long periods. However, as the number of available national studies that assessed the occurrence of these associations is still small, more research is needed.

This systematic review showed some gaps among Brazilian studies about sedentary behavior such as the high number of cross-sectional studies included compared with the limited number of longitudinal studies ⁵³ . As the cross-sectional study design does not establish antecedence between exposure and outcome variables, reverse causation can occur. This is the case of the main study finding: it is impossible to know the chronological sequence between sedentary behaviors and body weight and physical activity bevels in children and adolescents. In addition, the lack of longitudinal studies limits inferences about the dose-response relationships between sedentary behavior and the variables found. Another limitation was the high heterogeneity of the included articles in the forms of assessing sedentary behavior (screen, television, computer, seated, and total time), as the cut-off points adopted and the tools used for its evaluation.

The inclusion of all studies with repeated samples can be considered a potential limitation of this systematic review. This decision may have overestimated the results of comparison of the relationships between sedentary behavior and other outcomes or exposures, as high levels of body weight or low levels of physical activity. However, two methodological decisions led to the inclusion of these articles: the descriptive aim of the present review, which sought to provide an overview of the variables associated with sedentary behavior in children and adolescents, and the planning of not conducting a meta-analysis.

Based on the data identified in this review, we can make some conclusions. There are still few studies that measure sedentary behavior beyond screen time (television, computer, video games). New studies may involve measurement of time spent on cell phones and tablets, as well as in other domains, such as sitting down in transit or in the school environment. Another point is the need to use validated questionnaires in conjunction with objective tools to strengthen the information about the association between time spent in sedentary behavior and different outcomes. In view of the predominance of cross-sectional studies, longitudinal studies are needed, especially to establish the chronological sequence of events and the dose-response relationship. On the results available, the studies conducted with samples of Brazilian children and adolescents showed mainly associations between increased sedentary behavior and “high levels of body weight” and “low levels of physical activity” in different regions of Brazil.

Footnotes

World Health Organization. Global recommendations on physical activity for health. Geneva: World Health Organization; 2010.

Funding: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp – Protocol 2013/22204-7).

REFERENCES

1.Ainsworth BE, Haskell WL, Whitt MC, Irwin ML, Swartz AM, Strath SJ, et al. Compendium of physical activities: an update of activity codes and MET intensities. 10.1097/00005768-200009001-00009Med Sci Sports Exerc. 2000;32(9) Suppl:S498–S504. doi: 10.1097/00005768-200009001-00009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
2.Alves CFA, Silva RCR, Assis AMO, Souza CO, Pinto EJ, Frainer DES. Fatores associados à inatividade física em adolescentes de 10-14 anos de idade, matriculados na rede pública de ensino do município de Salvador, BA. 10.1590/S1415-790X2012000400016Rev Bras Epidemiol. 2012;15(4):858–870. [Google Scholar]
3.Atkin AJ, Gorely T, Clemes SA, Yates T, Edwardson C, Brage S, et al. Methods of measurement in epidemiology: sedentary behaviour. 10.1093/ije/dys118Int J Epidemiol. 2012;41(5):1460–1471. doi: 10.1093/ije/dys118. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
4.Balaban G, Motta MEFA, Silva GAP. Early weaning and other potential risk factors for overweight among preschool children. 10.1590/S1807-59322010000200010Clinics. 2010;65(2):181–187. doi: 10.1590/S1807-59322010000200010. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
5.Beck CC, Lopes AS, Farias JCF., Júnior Factors associated with serum lipids of adolescents from the Brazilian South. 10.1590/1415-52732014000100004Rev Nutr. 2014;27(1):35–43. [Google Scholar]
6.Berentzen NE, Smit HA, Rossem L, Gehring U, Kerkhof M, Postma DS, et al. Screen time, adiposity and cardiometabolic markers: mediation by physical activity, not snacking, among 11-year-old children. 10.1038/ijo.2014.110Int J Obes. 2014;38(10):1317–1323. doi: 10.1038/ijo.2014.110. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
7.Camelo LV, Rodrigues JFC, Giatti L, Barreto SM. Lazer sedentário e consumo de alimentos entre adolescentes brasileiros: Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE) 10.1590/S0102-311X201200110001Cad Saude Publica. 2009;2012;28(11):2155–2162. doi: 10.1590/s0102-311x2012001100015. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
8.Campagnolo P, Vitolo M, Gama C, Stein A. Prevalence of overweight and associated factors in southern Brazilian adolescents. 10.1016/j.puhe.2007.08.002Public Health. 2008;122(5):509–515. doi: 10.1016/j.puhe.2007.08.002. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
9.Clark BK, Sugiyama T, Healy GN, Salmon J, Dunstan DW, Owen N. Validity and reliability of measures of television viewing time and other non-occupational sedentary behaviour of adults: a review. 10.1111/j.1467-789X.2008.00508.xObes Rev. 2009;10(1):7–16. doi: 10.1111/j.1467-789X.2008.00508.x. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
10.Cong YJ, Gan Y, Sun HL, Deng J, Cao SY, Xu X, et al. Association of sedentary behaviour with colon and rectal cancer: a meta-analysis of observational studies. 10.1038/bjc.2013.709Br J Cancer. 2014;110(3):817–826. doi: 10.1038/bjc.2013.709. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
11.Costa FF, Assis MAA. Nível de atividade física e comportamentos sedentários de escolares de sete a dez anos de Florianópolis-SC. Rev Bras Ativ Fis Saude. 2011;16(1):48–54. [Google Scholar]
12.Crispim PAA, Peixoto MRG, Jardim PCBV. Fatores de risco associados aos níveis pressóricos elevados em crianças de dois a cinco anos. 10.5935/abc.20130227Arq Bras Cardiol. 2013;102(1):39–46. [Google Scholar]
13.Moraes ACF, Fernandes CAM, Elias RGM, Nakashima ATA, Reichert FF, Falcão MC. Prevalência de inatividade física e fatores associados em adolescentes. 10.1590/S0104-42302009000500013Rev Assoc Med Bras. 2009;55(5):523–528. doi: 10.1590/s0104-42302009000500013. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
14.Moraes ACF, Adami F, Falcão MC. Understanding the correlates of adolescents’ dietary intake patterns: a multivariate analysis. 10.1016/j.appet.2012.01.024Appetite. 2012;58(3):1057–1062. doi: 10.1016/j.appet.2012.01.024. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
15.Moraes ACF, Falcão MC. Lifestyle factors and socioeconomic variables associated with abdominal obesity in Brazilian adolescents. 10.3109/03014460.2012.745900Ann Hum Biol. 2013;40(1):1–8. doi: 10.3109/03014460.2012.745900. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
16.Moraes ACF, Carvalho HB, Rey-López JP, Beghin L, Kafatos A, Jiménez-Pávon D, et al. Independent and combined effects of physical activity and sedentary behavior on blood pressure in adolescents: gender differences in two cross-sectional studies. 10.1371/journal.pone.0062006PLoS One. 2013;8(5):9. doi: 10.1371/journal.pone.0062006. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
17.De Vitta A, Martinez MG, Piza NT, Simeão SFAP, Ferreira NP. Prevalence of lower back pain and associated factors in students. 10.1590/S0102-311X2011000800007Cad Saude Publica. 2011;27(8):1520–1528. doi: 10.1590/s0102-311x2011000800007. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
18.De Vitta A, Trize DMT, Fiorelli A, Carnaz L, Conti MHS, Simeão SAPF. Neck/shoulders pain and its relation to the use of tv/computer/videogame and physical activity in school students from Bauru. 10.1590/0103-5150.027.001.AO12Fisioter Mov. 2014;27(1):111–118. [Google Scholar]
19.Dias PJP, Domingos IP, Ferreira MG, Muraro AP, Sichieri R, Gonçalves-Silva RMV. Prevalence and factors associated with sedentary behavior in adolescents. 10.1590/S0034-8910.2014048004635Rev Saude Publica. 2014;48(2):266–274. doi: 10.1590/S0034-8910.2014048004635. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
20.Dumith SC, Hallal PC, Menezes A, Araújo CL. Sedentary behavior in adolescents: the 11-year follow-up of the 1993 Pelotas (Brazil) birth cohort study. 10.1590/S0102-311X2010001000009Cad Saude Publica. 2010;26(10):1928–1936. doi: 10.1590/s0102-311x2010001000009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
21.Dumith SC, Garcia LMT, Silva KS, Menezes AMB, Hallal PC. Predictors and health consequences of screen-time change during adolescence – 1993 Pelotas (Brazil) birth cohort study. 10.1016/j.jadohealth.2012.06.025J Adolesc Health. 2012;51(6):S16–S21. doi: 10.1016/j.jadohealth.2012.06.025. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
22.Dumith SC, Gigante DP, Domingues MR, Hallal PC, Menezes AMB, Kohl HW. Predictors of physical activity change during adolescence: a 3.5-year follow-up. 10.1017/S1368980012000948Public Health Nutr. 2012;15(12):2237–2245. doi: 10.1017/S1368980012000948. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
23.Duncan S, Duncan EK, Fernandes RA, Buonani C, Bastos KND, Segatto AF, et al. Modifiable risk factors for overweight and obesity in children and adolescents from São Paulo, Brazil. 58510.1186/1471-2458-11-585BMC Public Health. 2011;11 doi: 10.1186/1471-2458-11-585. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
24.Duquia RP, Dumith SC, Reichert FF, Madruga SW, Duro LN, Menezes AMB, et al. Epidemiologia das pregas cutâneas triciptal e subescapular elevadas em adolescentes. 10.1590/S0102-311X2008000100011Cad Saude Publica. 2008;24(1):113–121. doi: 10.1590/s0102-311x2008000100011. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
25.Dutra CL, Araújo CL, Bertoldi AD. Prevalência de sobrepeso em adolescentes: um estudo de base populacional em uma cidade no Sul do Brasil. 10.1590/S0102-311X2006000100016Cad Saude Publica. 2006;22(1):151–162. doi: 10.1590/s0102-311x2006000100016. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
26.Enes CC, Slater B. Variation in dietary intake and physical activity pattern as predictors of change in body mass index (BMI) Z-score among Brazilian adolescents*. 10.1590/S1415-790X2013000200023Rev Bras Epidemiol. 2013;16(2):493–501. doi: 10.1590/S1415-790X2013000200023. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
27.Faria ER, Faria FR, Francescini SCC, Peluzio MCG, Sant’Ana LFR, Novaes JF, et al. Resistência à insulina e componentes da síndrome metabólica, análise por sexo e por fase da adolescência. 10.1590/0004-2730000002613Arq Bras Endocrinol Metabol. 2014;58(6):610–618. doi: 10.1590/0004-2730000002613. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
28.Farias JC, Júnior, Lopes AS, Mota J, Hallal PC. Prática de atividade física e fatores associados em adolescentes no Nordeste do Brasil. 10.1590/S0034-89102012005000031Rev Saude Publica. 2012;46(3):505–515. [Google Scholar]
29.Fernandes RA, Freitas IF, Júnior, Cardoso JR, Ronque ERV, Loch MR, Oliveira AR. Association between regular participation in sports and leisure time behaviors in Brazilian adolescents: a cross-sectional study. 32910.1186/1471-2458-8-329BMC Public Health. 2008;8 doi: 10.1186/1471-2458-8-329. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
30.Fernandes RA, Christofaro DGD, Casonatto J, Kawaguti SS, Ronque ERV, Cardoso JR, et al. Cross-sectional association between healthy and unhealthy food habits and leisure physical activity in adolescents. 10.2223/JPED.2093J Pediatr (Rio J) 2011;87(3):252–256. doi: 10.2223/JPED.2093. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
31.Fernandes RA, Christofaro DGD, Cardoso JR, Ronque ER, Freitas IF, Júnior, Kawaguti SS, et al. Socioeconomic status as determinant of risk factors for overweight in adolescents. 10.1590/S1413-81232011001100010Cien Saude Coletiva. 2011;16(10):4051–4057. doi: 10.1590/s1413-81232011001100010. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
32.Ford ES, Caspersen CJ. Sedentary behaviour and cardiovascular disease: a review of prospective studies. 10.1093/ije/dys078Int J Epidemiol. 2012;41(5):1338–1353. doi: 10.1093/ije/dys078. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
33.Friedrich RR, Polet JP, Schuch I, Wagner MB. Efeito dos programas de intervenção no âmbito escolar para reduzir o tempo gasto em frente a telas: uma meta-análise. 10.1016/j.jped.2014.01.003J Pediatr (Rio J) 2014;90(3):232–241. doi: 10.1016/j.jped.2014.01.003. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
34.Garcia-Continente X, Pérez-Giménez A, Espelt A, Nebot Adell M. Factors associated with media use among adolescents: a multilevel approach. 10.1093/eurpub/ckt013Eur J Public Health. 2014;24(1):5–10. doi: 10.1093/eurpub/ckt013. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
35.Grontved A, Hu FB. Television viewing and risk of type 2 diabetes, cardiovascular disease, and all-cause mortality a meta-analysis. 10.1001/jama.2011.81JAMA. 2011;305(23):2448–2455. doi: 10.1001/jama.2011.812. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
36.Guimarães RF, Silva MP, Mazzardo O, Martins RV, Campos W. Association between sedentary behavior and anthropometric and metabolic profiles among adolescents. Motriz. 2013;19(4):753–762. [Google Scholar]
37.Hackenhaar ML, Sichieri R, Muraro AP, Silva RMVG, Ferreira MG. Mobilidade social, estilo de vida e indice de massa corporal de adolescentes. 10.1590/S0034-8910.2013047004690Rev Saude Publica. 2013;47(5):1–9. doi: 10.1590/s0034-8910.2013047004690. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
38.Healy GN, Dunstan DW, Salmon J, Cerin E, Shaw JE, Zimmet PZ, et al. Breaks in sedentary time - Beneficial associations with metabolic risk. 10.2337/dc07-2046Diabetes Care. 2008;31(4):661–666. doi: 10.2337/dc07-2046. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
39.Healy GN, Clark BK, Winkler EAH, Gardiner PA, Brown WJ, Matthews CE. Measurement of adults’ sedentary time in population-based studies. 10.1016/j.amepre.2011.05.005Am J Prev Med. 2011;41(2):216–227. doi: 10.1016/j.amepre.2011.05.005. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
40.Liberati A, Altman DG, Tetzlaff J, Mulrow C, Gotzsche PC, Ioannidis JP, et al. The PRISMA statement for reporting systematic reviews and meta-analyses of studies that evaluate healthcare interventions: explanation and elaboration. 10.1136/bmj.b2700BMJ. 2009;339 doi: 10.1136/bmj.b2700. b2700. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
41.Lippo BRS, Silva IM, Aca CRP, Lira PIC, Silva GAP, Motta MEFA. Determinants of physical inactivity among urban adolescents. 10.2223/JPED.2047J Pediatr (Rio J.) 2010;86(6):520–524. doi: 10.2223/JPED.2047. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
42.Mar Bibiloni M, Martínez E, Llull R, Pons A, Tur JA. Western and Mediterranean dietary patterns among Balearic Islands’ adolescents: socio-economic and lifestyle determinants. 10.1017/S1368980011002199Public Health Nutr. 2012;15(4):683–692. doi: 10.1017/S1368980011002199. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
43.Marshall SJ, Biddle SJ, Gorely T, Cameron N, Murdey I. Relationships between media use, body fatness and physical activity in children and youth: a meta-analysis. 10.1038/sj.ijo.0802706Int J Obes. 2004;28(10):1238–1246. doi: 10.1038/sj.ijo.0802706. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
44.Melkevik O, Torsheim T, Iannotti RJ, Wold B. Is spending time in screen-based sedentary behaviors associated with less physical activity: a cross national investigation. 4610.1186/1479-5868-7-46Int J Behav Nutr Phys Act. 2010;7 doi: 10.1186/1479-5868-7-46. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
45.Mélo EN, Meneses AS, Silva AAG, Júnior, Wanderley RS, Júnior, Barros MVG. Associação entre religiosidade, atividade física e comportamento sedentário em adolescentes. 10.12820/2317-1634.2012v17n5p359Rev Bras Ativ Fis Saude. 2013;17(5):359–369. [Google Scholar]
46.Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão (BR) Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística . Pesquisa de orçamentos familiares 2008-2009: antropometria e estado nutricional de crianças, adolescentes e adultos no Brasil. Rio de Janeiro: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE); 2010. [Google Scholar]
47.Mitchell JA, Byun W. Sedentary behavior and health outcomes in children and adolescents. 10.1177/1559827613498700Am J Lifestyle Med. 2014;8(3):173–199. [Google Scholar]
48.Must A, Tybor DJ. Physical activity and sedentary behavior: a review of longitudinal studies of weight and adiposity in youth. 10.1038/sj.ijo.0803064Int J Obes. 2005;29(Suppl 2):S84–S96. doi: 10.1038/sj.ijo.0803064. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
49.Oliveira TC, Silva AAM, Santos CJN, Sousa J, Conceição SIO. Atividade física e sedentarismo em escolares da rede pública e privada de ensino em São Luís. 10.1590/S0034-89102010000600003Rev Saude Publica. 2010;44(6):996–1004. [Google Scholar]
50.Pate RR, O’Neill JR, Lobelo F. The evolving definition of “sedentary”. 10.1097/JES.0b013e3181877d1Exerc Sport Sci Rev. 2008;36(4):173–178. doi: 10.1097/JES.0b013e3181877d1a. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
51.Pearson N, Biddle SJ. Sedentary behavior and dietary intake in children, adolescents, and adults: a systematic review. 10.1016/j.amepre.2011.05.002Am J Prev Med. 2011;41(2):178–188. doi: 10.1016/j.amepre.2011.05.002. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
52.Petribú MMV, Tassitano RM, Nascimento WMF, Santos EMC, Cabral PC. Fatores associados ao sobrepeso e à obesidade em estudantes do ensino médio da rede pública estadual do município de Caruaru (PE) 10.1590/S0103-05822011000400011Rev Paul Pediatr. 2011;29(4):536–545. [Google Scholar]
53.Ramires V, Becker L, Sadovsky A, Zago A, Bielemann R, Guerra P. Evolução da pesquisa epidemiológica em atividade física e comportamento sedentário no Brasil: atualização de uma revisão sistemática. 52910.12820/rbafs.v.19n5p529Rev Bras Ativ Fis Saude. 2014;19(5) [Google Scholar]
54.Rech RR, Halpern R, Costanzi CB, Bergmann MLA, Alli LR, Mattos AP, et al. Prevalência de obesidade em escolares de 7 a 12 anos de uma cidade Serrana do RS, Brasil. 10.5007/1980-0037.2010v12n2p90Rev Bras Cineantropom Desempenho Hum. 2010;12(2):90–97. [Google Scholar]
55.Rech RR, Halpern R, Tedesco A, Santos DF. Prevalence and characteristics of victims and perpetrators of bullying. 10.1016/j.jped.2013.03.006J Pediatr (Rio J.) 2013;89(2):164–170. doi: 10.1016/j.jped.2013.03.006. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
56.Rezende LFM, Azeredo CM, Canella DS, Claro RM, Casro IRR, Levy RB, et al. Sociodemographic and behavioral factors associated with physical activity in Brazilian adolescents. 48510.1186/1471-2458-14-485BMC Public Health. 2014;14 doi: 10.1186/1471-2458-14-485. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
57.Ribeiro IC, Taddei JAAC, Colugnatti F. Obesity among children attending elementary public schools in Sao Paulo, Brazil: a case–control study. 10.1079/PHN2003473Public Health Nutr. 2003;6(7):659–663. doi: 10.1079/phn2003473. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
58.Santos A, Andaki ACR, Amorim PRS, Mendes EL. Fatores associados ao comportamento sedentário em escolares de 9-12 anos de idade. Motriz. 2013;19(3) Supl:S25–S34. [Google Scholar]
59.Silva DAS, Pelegrini A, Silva JMFL, Petroski EL. Epidemiology of whole body, peripheral, and central adiposity in adolescents from a Brazilian state capital. 10.1007/s00431-011-1460-3Eur J Pediatr. 2011;170(12):1541–1550. doi: 10.1007/s00431-011-1460-3. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
60.Silva LM, Júnior, Santos AP, Souza OF, Farias ES. Prevalência de excesso de peso e fatores associados em adolescentes de escolas privadas de região urbana na Amazônia. 10.1590/S0103-05822012000200010Rev Paul Pediatr. 2012;30(2):217–222. [Google Scholar]
61.Silva KS, Lopes AS, Silva FM. Comportamentos sedentários associados ao excesso de peso corporal. Rev Bras Educ Fis Esporte. 2007;21(2):135–141. [Google Scholar]
62.Silva KS, Lopes AS, Silva FM. Atividade física no deslocamento à escola e no tempo livre em crianças e adolescentes da cidade de João Pessoa, PB, Brasil. Rev Bras Ciênc Mov. 2007;15(3):61–70. [Google Scholar]
63.Silva KS, Nahas MV, Hoefelmann LP, Lopes AS, Oliveira ES. Associações entre atividade física, índice de massa corporal e comportamentos sedentários em adolescentes. 10.1590/S1415-790X2008000100015Rev Bras Epidemiol. 2008;11(1):159–168. [Google Scholar]
64.Silva KS, Nahas MV, Peres KG, Lopes AS. Fatores associados à atividade física, comportamento sedentário e participação na Educação Física em estudantes do Ensino Médio em Santa Catarina, Brasil. 10.1590/S0102-311X2009001000010Cad Saude Publica. 2009;25(10):2187–2200. doi: 10.1590/s0102-311x2009001000010. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
65.Silva KS, Lopes AS, Dumith SC, Garcia LMT, Bezerra J, Nahas MV. Changes in television viewing and computers/videogames use among high school students in Southern Brazil between 2001 and 2011. 10.1007/s00038-013-0464-3Int J Public Health. 2014;59(1):77–86. doi: 10.1007/s00038-013-0464-3. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
66.Smith-Menezes A, Duarte MFS, Silva RJS. Inatividade física, comportamento sedentário e excesso de peso corporal associados à condição socioeconômica em jovens. 10.1590/S1807-5509201200030000Rev Bras Educ Fis Esporte. 2012;26(3):411–418. [Google Scholar]
67.Suñé FR, Dias-da-Costa JS, Olinto MTA, Pattussi MP. Prevalência e fatores associados para sobrepeso e obesidade em escolares de uma cidade no Sul do Brasil. 10.1590/S0102-311X2007000600011Cad Saude Publica. 2007;23(6):1361–1371. doi: 10.1590/s0102-311x2007000600011. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
68.Tassitano RM, Barros MVG, Tenório MCM, Bezerra J, Hallal PC. Prevalência e fatores associados ao sobrepeso e à obesidade em adolescentes, estudantes de escolas de Ensino Médio de Pernambuco, Brasil. 10.1590/S0102-311X2009001200011Cad Saude Publica. 2009;25(12):2639–2652. doi: 10.1590/s0102-311x2009001200011. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
69.Tenório MCM, Barros MVG, Tassitano RM, Bezerra J, Tenório JM, Hallal PC. Atividade física e comportamento sedentário em adolescentes estudantes do ensino médio. 10.1590/S1415-790X2010000100010Rev Bras Epidemiol. 2010;13(1):105–117. doi: 10.1590/s1415-790x2010000100010. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
70.Tremblay MS, LeBlanc AG, Kho ME, Saunders TJ, Larouche R, Colley RC, et al. Systematic review of sedentary behaviour and health indicators in school-aged children and youth. 9810.1186/1479-5868-8-98Int J Behav Nutr Phys Act. 2011;8 doi: 10.1186/1479-5868-8-98. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
71.Vasconcellos MB, Anjos LA, Vasconcellos MTL. Estado nutricional e tempo de tela de escolares da Rede Pública de Ensino Fundamental de Niterói, Rio de Janeiro, Brasil. 10.1590/S0102-311X2013000800009Cad Saude Publica. 2013;29(4):713–722. doi: 10.1590/s0102-311x2013000800009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

Rev Saude Publica. 2016 Mar 10;50:9. [Article in Portuguese]

Comportamento sedentário em crianças e adolescentes brasileiros: revisão sistemática

Paulo Henrique Guerra ^I,^II, José Cazuza de Farias Júnior ^III, Alex Antonio Florindo ^I,^II

RESUMO

OBJETIVO

Descrever as características metodológicas dos estudos selecionados e verificar variáveis associadas ao comportamento sedentário em crianças e adolescentes brasileiros.

MÉTODOS

Para esta revisão sistemática, foram realizadas buscas nas bases de dados eletrônicas PubMed, Web of Knowledge, Lilacs, SciELO e Google Acadêmico. Foi feita busca complementar nas listas de referências dos artigos analisados e em periódicos não indexados. Foram incluídos estudos observacionais com crianças e adolescentes de três a 19 anos de idade desenvolvidos no Brasil, que apresentaram análises de associações por meio de métodos de regressão, publicados até 30 de setembro de 2014.

RESULTADOS

Das 264 referências recuperadas nas buscas, 49 atenderam aos critérios de inclusão e compuseram a síntese descritiva. Neste conjunto, identificou-se grande número de pesquisas transversais (n = 43; 88,0%) e alta variabilidade metodológica sobre os tipos de comportamento sedentário avaliados, instrumentos de avaliação utilizados e pontos de corte adotados. As variáveis mais frequentemente associadas ao comportamento sedentário foram “níveis elevados de peso corporal” (em 15 de 27 estudos; 55,0%) e “menor nível de atividade física” (em oito de 16 estudos; 50,0%).

CONCLUSÕES

Os achados da presente revisão levantam as seguintes demandas à agenda brasileira de pesquisa em comportamento sedentário voltada às crianças e adolescentes: realização de estudos longitudinais, validação de instrumentos de medida, estabelecimento de pontos de corte, mensuração do comportamento sedentário para além do tempo de tela e utilização de medidas objetivas como recurso paralelo ao questionário. Nos artigos disponíveis, as associações entre comportamento sedentário com “níveis elevados de peso corporal” e “baixos níveis de atividade física” foram observadas em distintas regiões do território brasileiro.

Keywords: Criança, Adolescente, Estilo de Vida Sedentário, Fatores de Risco, Revisão

INTRODUÇÃO

Comportamento sedentário representa atividades de pequena movimentação, que ocorrem com o corpo na posição sentada ou reclinada, e têm gasto energético próximo ao observado no estado de repouso (< 1,5MET) ¹ ^, ⁵⁰ . Na atual caracterização, são englobadas atividades que estão presentes em parte expressiva da vida cotidiana, seja no tempo de lazer, ao conversar com amigos, fazer uso do telefone, assistir à televisão, usar computador ou videogame, seja no deslocamento, ao dirigir, trafegar sentado nos transportes coletivos, ou mesmo em ambientes como o do trabalho e da escola, onde as pessoas estão expostas a jornadas mais ampliadas de tempo sentado. Crescente corpo de evidências fortalece o consenso de que se trata de um comportamento distinto da atividade física, não mais caracterizando-se pela ausência desta, com fatores correlatos e determinantes e implicações para saúde próprios ¹⁰ ^, ³² ^, ³⁵ .

Em estudos direcionados a crianças e adolescentes, o comportamento sedentário tem sido usualmente representado pela exposição aos comportamentos de tela, que compreendem as medidas (unificadas ou distintas) do tempo de televisão, videogame, tablets, aparelhos celulares e computador ⁵¹ ^, ⁷⁰ . Estes, por sua vez, representam apenas uma parte do tempo total despendido pelos jovens em comportamentos sedentários, excluindo outras atividades sedentárias como o tempo sentado na escola e no deslocamento, por exemplo. Entretanto, apesar dessa delimitação, a Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar mostrou que a prevalência de adolescentes expostos a pelo menos duas horas diárias de televisão é alta no Brasil (78,0% no total, sendo 79,2% para o sexo feminino e 76,7% para o sexo masculino) ⁴⁶ .

Revisão sistemática aponta que o volume diário igual ou superior a duas horas de televisão está associado a diversos malefícios à saúde, como níveis elevados de peso corporal, diminuição da aptidão física, baixos escores de autoestima e piora no desempenho estudantil ⁷⁰ . No entanto, essa evidência deve ser interpretada com muita cautela, uma vez que está fortemente alicerçada nos resultados de estudos transversais conduzidos em países de renda alta.

Embora pesquisa recente tenha identificado grande número de publicações brasileiras reportando fatores associados e determinantes da atividade física e comportamentos sedentários nas distintas fases da vida ⁵³ , ela não aprofundou quais as variáveis que estão frequentemente associadas a estes dois comportamentos nas fases da infância e adolescência. Identificar os fatores associados à adoção desses comportamentos é essencial para reconhecê-los e, a partir disso, fomentar a elaboração de intervenções preventivas. Ainda, possibilita ampliar as evidências sobre as possíveis implicações da exposição prolongada a esses comportamentos à saúde dos adolescentes.

Os objetivos do presente estudo foram: (i) descrever aspectos metodológicos usados nos estudos nacionais, envolvendo os tipos de comportamento sedentário mais frequentemente avaliados, os instrumentos utilizados para sua medida e os pontos de corte adotados para a sua classificação e (ii) sumarizar as variáveis associadas ao comportamento sedentário em crianças e adolescentes brasileiros.

MÉTODOS

Este trabalho pertence ao projeto “Systematic review of determinants and factors associated with sedentary behavior in children and adolescents”, registrado na base International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO –CRD42014014107). Seu relato está em concordância com o Preferred Reporting Items for Systematic Reviews (PRISMA) ⁴⁰ .

Para formulação da síntese, procurou-se por artigos científicos que atendessem adequadamente aos seguintes critérios: (i) estudos observacionais (transversais, coortes e casos-controles); (ii) desenvolvidos no território brasileiro, independentemente de sua representatividade (local, regional, nacional); (iii) apresentar resultados de associações baseados em métodos de regressão; (iv) relatar medidas do comportamento sedentário, seja por sua exposição total ou por algum tipo específico (e.g., comportamentos de tela), domínio (e.g., lazer, deslocamento, escola) ou combinação (e.g., tempo sentado na escola e no lazer), independente se avaliado como variável de exposição ou de desfecho e (v) envolver amostras de crianças ou adolescentes na faixa dos três aos 19 anos de idade, ou com média de idade nesse intervalo. Não foram incluídos trabalhos que utilizaram o termo sedentário como sinônimo de ausência de prática de atividade física (ou prática de atividade física insuficiente) ou aqueles relacionados a grupos especiais (e.g., hipertensos e diabéticos). Visto que esta revisão foi delineada com fins exploratórios e não foi, desde seu princípio, planejada a realização de meta-análise, optou-se pela inclusão de publicações distintas com uma mesma amostra, desde que atendidos todos os critérios de inclusão supracitados.

Quanto ao processo operacional da pesquisa, as fases de leitura e avaliação dos títulos, resumos e textos integrais, de extração de dados e de elaboração da síntese foram conduzidas por um pesquisador. Em vista do caráter descritivo desta revisão, não se avaliou o risco de viés de cada artigo.

Os artigos relevantes foram procurados em diferentes meios. Nos meios eletrônicos, foram feitas buscas em quatro bases de dados: PubMed, Web of Knowledge, Lilacs e SciELO, usando-se os termos e descritores: sedentary behavior OR screen time OR TV time OR sitting time AND factors OR correlates OR determinants AND Brazil OR Brasil AND infant OR child OR adolescent. Também realizou-se buscas no Google Acadêmico, aplicando-se a seguinte estratégia de busca: comportamento sedentário, tempo de tela e Brasil. Para evitar a perda de informação relevante, foram conduzidas buscas complementares nos currículos Lattes (lattes.cnpq.br) de alguns dos principais pesquisadores sobre o tema, nas listas de referências dos trabalhos incluídos e em periódicos não indexados.

A extração dos dados foi realizada em planilha eletrônica, na qual as informações foram agrupadas em três domínios: (i) dados descritivos (local do estudo, ano da coleta, tamanho da amostra, faixa etária, sexo); (ii) metodológicos (tipo de estudo, seleção dos participantes, unidade amostral, exposição, instrumento de avaliação do comportamento sedentário, modelo de regressão, variáveis ajustadas e medida de desfecho) e (iii) resultados, recuperando as análises que verificaram possíveis associações entre o comportamento sedentário e variáveis agrupadas e organizadas em cinco subdomínios: agravos à saúde (e.g., peso corporal, pressão arterial sistêmica e resistência à insulina); ambientais (e.g., local de residência); demográficos e socioeconômicos (e.g., sexo, idade, cor da pele e renda); comportamentais (e.g., tempo de sono, prática de atividade física, consumo de frutas e verduras); e ocupacionais (e.g., turno de estudo, trabalho).

Os resultados dos estudos foram classificados em condições ou grupos: (i) sem associação estatisticamente significativa (p > 0,05); ou com associação estatisticamente significativa (p < 0,05), podendo ser positiva (ii) ou negativa (iii). As associações positivas indicam que maiores níveis ou maior quantidade de tempo em comportamentos sedentários estão associados a maiores níveis da variável em análise. As associações negativas indicam que maior quantidade de tempo ou maiores níveis em comportamentos sedentários estão associados a menores níveis da variável em análise.

RESULTADOS

Excluídas as duplicatas entre as bases de dados (n = 11), o procedimento de buscas eletrônicas recuperou 255 referências. Após a leitura dos títulos e resumos, e considerados os nove artigos obtidos nas listas de referências, 88 textos foram conduzidos para leitura integral. Com 39 exclusões (não utilizaram modelos de regressão: n = 18; adoção do termo comportamento sedentário enquanto ausência da atividade física: n = 17; estudos que não verificaram o comportamento sedentário: n = 2; faixa etária fora dos três aos 19 anos: n = 1; pesquisa não conduzida no País: n = 1), 49 artigos foram considerados para elaboração da síntese descritiva (Figura).

Ao todo, 38 amostras distintas foram verificadas nos 49 artigos que compuseram a síntese, visto que distintos artigos avaliaram uma mesma amostra (o estado de Santa Catarina ⁶³ ^, ⁶⁴ , e as cidades: João Pessoa ⁶¹ ^, ⁶² , Maringá ¹³ ^- ¹⁶ , Pelotas ²⁰ ^- ²² ^, ²⁴ , Pernambuco ⁶⁸ ^, ⁶⁹ , Presidente Prudente ²⁹ ^- ³¹ ). No total, as amostras variaram entre 276 ¹² e 109.104 ⁵⁶ participantes, com maior percentual de meninas em 23 delas (60,5%). Apesar da distinção entre o número de artigos incluídos na síntese e o número total de amostras encontradas, as demais análises desta revisão foram fundamentadas no conjunto dos 49 artigos incluídos, respeitando seu caráter descritivo.

Ainda na Tabela 1, por localização geográfica, viu-se a predominância dos artigos produzidos na região Sul do País (n = 20; 40,8%), seguidos pelos artigos desenvolvidos nas regiões Sudeste e Nordeste, com 11 cada (22,4% para cada região). Nesse conjunto, destacam-se duas publicações de representatividade nacional, baseadas nos dados da PeNSE, que envolve adolescentes de todas as capitais do País e do Distrito Federal ⁷ ^, ⁵⁶ . Apenas oito artigos tiveram prazo final de coleta dos dados anterior ao ano de 2005 (16,3%), e o comportamento sedentário foi a variável de desfecho em 13 artigos (26,5%).

Tabela 1. Características descritivas dos estudos incluídos.

Referência	Local (ano da coleta)	Amostra	Idade	%F	Var
Alves et al.² (2012)	Salvador, BA (2006)	803	10-14	50,6	E
Balaban et al.⁴ (2010)	Juazeiro do Norte, Recife, PE e São Paulo, SP (2003-2004)	366	2-6	51,9	E
Beck et al.⁵ (2014)	Três de Maio, RS (2006)	660	14-19	52,0	E
Camelo et al.⁷ (2012)	Todas as capitais do País (2009)	59.809	9º ano EF	52,7	D
Campagnolo et al.⁸ (2008)	São Leopoldo, RS (2002, 2003)	810	10-19	59,4	E
Costa et al.¹¹ (2011)	Florianópolis, SC (2002)	2.195	7-10	48,8	E
Crispim et al.¹² (2013)	Goiânia, GO (2011-2012)	276	2-4	47,5	E
de Moraes et al.¹³ (2009)	Maringá, PR (2007)^a	991	14-18	54,5	E
de Moraes et al.¹⁴ (2012)	Maringá, PR (2007)^a	991	14-18	54,5	E
de Moraes; Falcão¹⁵ (2013)	Maringá, PR (2007)^a	991	14-18	54,5	E
de Moraes et al.¹⁶ (2013)	Maringá, PR (2007)^a	991	14-18	54,5	E
de Vitta et al.¹⁷ (2011)	Bauru, SP (2007)	1.236	11-14	51,8	E
de Vitta et al.¹⁸ (2014)	Bauru, SP (2009)	524	5ª-8ª série EF	46,9	E
Dias et al.¹⁹ (2014)	Cuiabá, MT (2009-2011)	1.716	10-17	49,3	D
Dumith et al.²⁰ (2010)	Pelotas, RS (2004-2005)^b	4.431	11	nd	D
Dumith et al.²¹ (2012)	Pelotas, RS (2008)^b	4.118	15	49,9	D
Dumith et al.²² (2012)	Pelotas, RS (2008)^b	4.120	15	49,9	E
Duncan et al.²³ (2011)	Região oeste do Estado de São Paulo (nd)	3.397	7-18	53,0	E
Duquia et al.²⁴ (2008)	Pelotas, RS (2004, 2005)^b	4.452	11	50,8	E
Dutra et al.²⁵ (2006)	Pelotas, RS (2003)	810	10-19	49,7	E
Enes; Slater²⁶ (2013)	Piracicaba, SP (2004-2005)	431	10-13	56,0	E
Faria et al.²⁷ (2014)	Viçosa, MG (nd)	800	10-19	51,2	E
Farias Jr. et al.²⁸ (2012)	João Pessoa, PB (2009)	2.859	14-19	57,8	E
Fernandes et al.²⁹ (2008)	Presidente Prudente, SP (2007)^c	1.752	11-17	53,7	E
Fernandes et al.³⁰ (2011)	Presidente Prudente, SP (2007)^c	1.630	11-17	54,0	D
Fernandes et al.³¹ (2011)	Presidente Prudente, SP (2007)^c	1.779	11-17	nd	E
Guimarães et al.³⁶ (2013)	Curitiba, PR (2012)	572	12-17	57,0	E
Hackenhaar et al.³⁷ (2013)	Cuiabá, MT (2009-2011)	1.716	10-17	50,7	E
Lippo et al.⁴¹ (2010)	Recife, PE (nd)	597	15-19	49,4	E
Melo et al.⁴⁵ (2011)	Estado de Pernambuco (2010)	4.207	14-19	59,8	D
Oliveira et al.⁴⁹ (2010)	São Luís, MA (2005)	592	9-16	50,5	D
Petribú et al.⁵² (2011)	Caruaru, PE (2007)	600	15-20	62,5	E
Rech et al.⁵⁴ (2010)	Morro Reuter e Dois Irmãos, RS (2005)	1.442	7-12	50,0	E
Rech et al.⁵⁵ (2013)	Caxias do Sul, RS (2011)	1.230	11-14	49,3	E
Rezende et al.⁵⁶ (2014)	Todas as capitais do País (2012)	109.104	9º ano EF	nd	E
Ribeiro et al.⁵⁷ (2003)	São Paulo, SP (2000)	446	7-10	52,0	E
Santos et al.⁵⁸ (2013)	Uberaba, MG (2012)	649	9-12	52,1	D
Silva et al.⁵⁹ (2011)	Florianópolis, SC (2007)	818	14-18	61,8	E
Silva Jr. et al.⁶⁰ (2012)	Rio Branco, AC (2009)	741	14-18	54,1	E
Silva et al.⁶¹ (2007)	João Pessoa, PB (2005)^d	1.570	7-12	48,5	D
Silva et al.⁶² (2007)	João Pessoa, PB (2005)^d	1.570	7-12	48,5	E
Silva et al.⁶³ (2008)	Estado de Santa Catarina (2001)^e	5.028	15-19	59,4	E
Silva et al.⁶⁴ (2009)	Estado de Santa Catarina (2001-2002)^e	5.028	15-19	59,4	D
Silva et al.⁶⁵ (2014)	Estado de Santa Catarina (2011)	6.529	15-19	57,8	D
Smith-Menezes et al.⁶⁶ (2012)	Aracaju, SE (2007)	758	18	0	E
Suñé et al.⁶⁷ (2006)	Capão da Canoa, RS (2004)	719	11-13	nd	E
Tassitano et al.⁶⁸ (2009)	Estado de Pernambuco (2006)^f	4.210	14-19	59,8	E
Tenório et al.⁶⁹ (2010)	Estado de Pernambuco (2006)^f	4.210	15-19	59,8	D
Vasconcellos et al.⁷¹ (2013)	Niterói, RJ (2010)	328	10-18	67,1	E

Open in a new tab

%F: percentual do sexo feminino na amostra; Var: variável (como o comportamento sedentário foi analisado); Var-D: variável de desfecho; Var-E: variável de exposição; EF: ensino fundamental; nd: não divulgado

^a-f Publicações que se utilizaram de amostras similares.

A síntese desta revisão incluiu 43 estudos transversais, três casos-controles ⁴ ^, ⁴¹ ^, ⁵⁷ e três dados da coorte de Pelotas ²¹ ^, ²² ^, ²⁶ (Tabela 2). Sobre a medida do comportamento sedentário, prevaleceram as observações das exposições ao tempo de tela (n = 27; 55,1%) e ao tempo de televisão (n = 16; 32,6%). Quanto aos pontos de corte utilizados para caracterizar o tempo excessivo em comportamentos sedentários, o mais frequentemente utilizado nos artigos foi o de pelo menos duas horas diárias, adotado em 16 publicações (30,6%), considerando o tempo de: tela (n = 10); televisão (n = 4), computador (n = 1); ou tela e sentado (n = 1). Mesmo que todos os artigos incluídos tenham utilizado questionários para avaliação do comportamento sedentário, observou-se grande variação nos instrumentos utilizados. Em 17 artigos (34,7%), os autores não relataram se o instrumento utilizado passou por validação prévia ou, nos casos de instrumentos estrangeiros, se houve validação para uso em populações brasileiras.

Tabela 2. Características metodológicas dos estudos incluídos.

Referência	Tipo	Seleção	Pontos de corte	Instrumento de avaliação	Modelo de regressão/Medida de efeito
Alves et al.² (2012)	TR	ale	Tela > 3,3h/sem	QDE^a,b	Poisson/RP
Balaban et al.⁴ (2010)	CC	conv	TV > 5h/d	QDE^p,nv	Logística/OR
Beck et al.⁵ (2014)	TR	ale	Tela h/sem	QDE^nv	Linear/Coef.
Camelo et al.⁷ (2012)	TR	ale	TV > 2h/d	PeNSE 2008	Logística/OR
Campagnolo et al.⁸ (2008)	TR	ale	TV > 2h/d	7-Day Recall^nv	Poisson/RP
Costa et al.¹¹ (2011)	TR	ale	Tela > 2h/d	QDE	Poisson/RP
Crispim et al.¹² (2013)	TR	ale	TV > 2h/d	QDE^p,nv	Poisson/RP
de Moraes et al.¹³ (2009)	TR	ale	Tela > 4h/d	IPAQ curto	Poisson/RP
de Moraes et al.¹⁴ (2012)	TR	ale	Tela h/d	QDE	Linear/Coef.
de Moraes; Falcão¹⁵ (2013)	TR	ale	Tela > 4h/d	QDE	Poisson/RP
de Moraes et al.¹⁶ (2013)	TR	ale	Tela > 2h/d	QDE	Linear/Coef
de Vitta et al.¹⁷ (2011)	TR	ale	Tela > 2h/d	QDE^c,nv	Logística/OR
de Vitta et al.¹⁸ (2014)	TR	ale	Tela h/d	QDE^c,nv	Logística/OR
Dias et al.¹⁹ (2014)	TR	ale	Tela > 4h/d	QDE^nv	Logística/OR
Dumith et al.²⁰ (2010)	TR-CO	nasc 1993	Tela > 2h/d	QDE	Poisson/RP
Dumith et al.²¹ (2012)	CO	nasc 1993	Tela Freq	QDE	Linear/Coef.
Dumith et al.²² (2012)	CO	nasc 1993	Tela > 2h/d	QDE	Poisson/RR
Duncan et al.²³ (2011)	TR	ale	PC h/d	QDE	Logística/OR
Duquia et al.²⁴ (2008)	TR-CO	nasc 1993	Tela > 4h/d	QDE	Poisson/RP
Dutra et al.²⁵ (2006)	TR	ale	TV > 4h/d	QDE	Poisson/RP
Enes; Slater²⁶ (2013)	CO	ale	Tela h/d	Questionário de Berkey^d	Linear/Coef.
Faria et al.²⁷ (2014)	TR	conv	Sentado min/d	IPAQ curto	Logística/OR
Farias Jr. et al.²⁸ (2012)	TR	ale	Tela > 2h/d	QDE^nv	Poisson/RP
Fernandes et al.²⁹ (2008)	TR	ale	TV Freq	Questionário de Baecke	Poisson/RP
Fernandes et al.³⁰ (2011)	TR	ale	TV Freq	Questionário de Baecke	Logística/OR
Fernandes et al.³¹ (2011)	TR	ale	TV Freq	Questionário de Baecke	Poisson/RP
Guimarães et al.³⁶ (2013)	TR	conv	Total	Questionário QASA	Logística/OR
Hackenhaar et al.³⁷ (2013)	TR	conv	Tela > 4h/d	Questionário COMPAC	Poisson/RP
Lippo et al.⁴¹ (2010)	CC	conv	Tela > 1h/d	QDE^nv	Logística/OR
Melo et al.⁴⁵ (2011)	TR	ale	TV > 3h/d	Questionário GSHS-OMS	Logística/OR
Oliveira et al.⁴⁹ (2010)	TR	ale	Tela > 2h/d	Inquérito AF Recordatório 24h^e	Linear/Coef.
Petribú et al.⁵² (2011)	TR	ale	TV > 3h/d	Questionário COMPAC	Logística/RP
Rech et al.⁵⁴ (2010)	TR	conv	TV > 3h/d	QDE	Logística/RP
Rech et al.⁵⁵ (2013)	TR	ale	Tela > 3h/d	QDE^nv	Logística/RP
Rezende et al.⁵⁶ (2014)	TR	ale	Tela + Sentado 2h/d	PeNSE 2012	Poisson/RP
Ribeiro et al.⁵⁷ (2003)	CC	ale	TV > 4h/d	QDE^p	Logística/OR
Santos et al.⁵⁸ (2013)	TR	ale	Tela Freq	Questionário Hábitos de Vida	Poisson/RP
Silva et al.⁵⁹ (2011)	TR	ale	TV > 2h/d	QDE^nv	Logística/OR
Silva Jr. et al.⁶⁰ (2012)	TR	ale	PC > 2h/d	IPAQ curto	Poisson/RP
Silva et al.⁶¹ (2007)	TR	ale	TV Freq	QDE	Logística/OR
Silva et al.⁶² (2007)	TR	ale	Tela h/d	QDE	Poisson/RP
Silva et al.⁶³ (2008)	TR	ale	Tela > 2h/d	Questionário COMPAC	Logística/OR
Silva et al.⁶⁴ (2009)	TR	ale	Tela > 4h/d	Questionário COMPAC	Poisson/RP
Silva et al.⁶⁵ (2014)	TR	ale	Tela > 2h/d	Questionário COMPAC	Poisson/RP
Smith-Menezes et al.⁶⁶ (2012)	TR	ale	Tela > 2h/d	IPAQ curto	Poisson/RP
Suñé et al.⁶⁷ (2006)	TR	ale	Total > 4h 30 min	QDE^nv	Poisson/RP
Tassitano et al.⁶⁸ (2009)	TR	ale	TV > 3h/d	Questionário GSHS-OMS	Logística/OR
Tenório et al.⁶⁹ (2010)	TR	ale	TV > 3h/d	Questionário GSHS-OMS	Logística/OR
Vasconcellos et al.⁷¹ (2013)	TR	ale	Tela h/sem	Questionário de Pate et al.^f	Logística/OR

Open in a new tab

TR: transversal; ale: seleção aleatória; Tela: compreensão das atividades de tela, como televisão, computador e videogame; h/sem: horas por semana; QDE: questionário desenvolvido para o estudo; RP: razão de prevalências; CC: caso-controle; conv: seleção por conveniência; TV: televisão; h/d: horas por dia; OR: odds ratio; Coef.: coeficiente; PeNSE: Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar; PC: computador; RR: risco relativo; IPAQ: Questionário Internacional de Atividade Física; TR-CO: transversal aninhado a um estudo de coorte; nasc: nascimento; CO: coorte; Freq: frequência; min/d: minutos por dia; QASA: Adolescent Sedentary Activity Questionnaire; COMPAC: Comportamento do Adolescente Catarinense; AF: atividade física; GSHS-OMS: Global School-Based Student Health Survey – Organização Mundial da Saúde (GSHS-OMS).

^a Adaptado do Global School-Based Student Health Survey – Organização Mundial da Saúde (GSHS-OMS).

^b Adaptado do Pro Children Cross-sectional survey (CSS).

^c Baseado no estudo de Harreby et al., “Risk factors for low back pain in a cohort of 1389 Danish school children: an epidemiologic study (Eur Spine J 1999;8:444)”.

^d Baseado no estudo de Berey et al., “Activity, Dietary Intake, and Weight Changes in a Longitudinal Study of Preadolescent and Adolescent Boys and Girls” (Pediatrics 2000,105:e56).

^e Baseado no Self Administred Physical Activity Checklist.

^f Traduzido e validado por Barros; Nahas, 2003 “Medidas da atividade física: teoria e prática em diversos grupos populacionais”.

^nv O artigo não comunica validação prévia do instrumento (ou não comunica validação da ferramenta internacional em populações brasileiras).

^p Abordagem proximal.

Os artigos analisados apresentaram análises entre o comportamento sedentário e 31 variáveis distintas (Tabela 3). A maior parte dessas variáveis foram classificadas como comportamentais (n = 12), dando-se também destaque ao elevado número de variáveis pertencentes aos domínios demográficos ou socioeconômicos (n = 7) e agravos à saúde (n = 6).

Tabela 3. Síntese das relações entre as variáveis e elevados volumes de comportamento sedentário em crianças e adolescentes brasileiros.

Domínios e variáveis	Associação como fator de risco	Associação como fator de proteção	Sem associação
Socioeconômico
Condição socioeconômica elevada	Tempo de tela:^19,20; PC+VG:⁶⁵	Tempo de TV:^{65 (F)}	Tempo de tela:^49,58,64,66; TV:³¹
Cor da pele	–	–	Tempo de tela:²⁰; TV:⁶⁹
Idade	Tempo de tela:^{19 (associação com aumento da idade)}	Tempo de TV:^{65,69 (associação com faixa etária de 17 a 19 anos)}; Tempo de PC+VG:^{65 (associação com faixa etária de 17 a 19 anos)}	Tempo de tela:^49,58,64
Morar com os pais	–	–	Tempo de TV:⁶⁹
Maior escolaridade materna	–	–	Tempo de TV:⁶⁹
Escolaridade	–	–	Tempo de tela:⁶⁶
Sexo	–	Tempo de TV:^{69 (F)}	Tempo de tela:^20,58; Tempo de TV:^{69 (SEM)}
Ambiental
Gostar do bairro em que mora	–	–	Tempo de tela:²⁰
Local de atividades^a	–	–	Tempo de tela:²⁰
Local de residência	Tempo de PC+VG:^{65 (associação com residir em área urbano)}	Tempo de tela:^{19 (associação com residir no interior), 65 (associação com residir em área rural)}; Tempo de TV:^{65 (F, associação com residir em área urbana), 69 (associação com residir em área rural)}	Tempo de tela:⁶⁴; Tempo de TV:⁶⁹
Comportamental
Percepção de bem-estar	Tempo de tela:^{20 (adolescentes que relataram maiores níveis de tempo de tela não se classificaram no nível mais alto de felicidade)}	–	–
Tempo de sono	–	–	Tempo de tela:⁵⁸
Afiliação religiosa	Tempo de TV:^{45 (elevados níveis de tempo de TV foram observados em pessoas de religião católica, FDS)}	–	Tempo de TV:^{45 (não foi encontrada associação entre tipo de religião e elevados níveis de TV, SEM)}
Prática religiosa	–	Tempo de TV:^{45 (a prática religiosa se mostrou como fator protetor a níveis elevados de tempo de TV)}	–
Prática esportiva^b	–	–	Tempo de TV:^{29 (prática de esportes)}; Tempo de tela:^{58 (frequentar escola de esportes)}
Menor nível de atividade física	Tempo de tela + Tempo total sentado:^{56 (AFL)}; Tempo de tela:^{19 (300 minutos por semana), 21 (AFL), 22 (AFL, F), 63 (300 minutos por semana, M)}; Tempo de TV:^{41 (IPAQ)}	Tempo de TV:^{11 (proteção em crianças com níveis inferiores a 2h/dia de TV pelo escore DAFA), 30 (proteção em meninas com níveis inferiores a 2h/dia de TV no FDS)}	Tempo de tela:^{13,20,22,28,58,63 (F)}; Tempo de TV:²; Tempo de PC:⁴¹
Experimentação de bebidas alcoólicas	Tempo de tela:¹⁹	–	–
Estado civil	–	–	Tempo de tela:⁶⁶
Deslocamento para escola	–	–	Tempo de tela:⁶¹
Consumo de frutas e verduras	–	–	Tempo de tela:⁶⁴; Tempo de TV:³⁰
Bullying (ser vítima e agressor)	Tempo de tela:⁵⁵	–	–
Alimentos e bebidas calóricas	Tempo de tela:^{14 (F consumo de proteínas)}; Tempo de TV:^7,30	–	Tempo de tela:^{14 (F consumo de alimentos calóricos)}
Ocupacional
Dispensa total ou pouca participação nas aulas de EF	–	–	Tempo de tela + Tempo total sentado:⁵⁶; Tempo de TV:⁶⁹
Trabalho	–	–	Tempo de tela:^64,66
Turno de aula	–	–	Tempo de tela:⁶⁴
Agravos à saúde
Pressão Arterial Sistêmica	–	–	Tempo de tela:^{16, 21,58}; Tempo de TV:¹²
Colesterol total	Tempo de tela:³⁶	–	Tempo total:³⁶; Tempo de tela:⁵
Dor musculoesquelética (pescoço/ombros)	Tempo de TV:¹⁸; Tempo de PC:^{18 (M)}	–	Tempo de PC:^{18 (F)}
Dor lombar	Tempo de tela:¹⁷	–	–
Níveis elevados de peso	Tempo total:^36,67,71; Tempo de tela:^{19 (na adolescência), 20,21,37}; Tempo de TV:^{8,25,52,54,57,62 (M)}; Tempo de PC:^23,60	–	Tempo de tela:^{15,19 (infância),24,26,36,58,63}; Tempo de TV:^{4,31,59,61 (F),68}
Resistência à insulina	Tempo total sentado:²⁷	–	–

Open in a new tab

PC: computador; VG: videogame; TV: televisão; F: sexo feminino; SEM: dias da semana; AFL: atividade física no tempo de lazer; M: sexo masculino; IPAQ: classificação de atividades físicas moderadas e vigorosas de acordo com o Questionário Internacional de Atividade Física (IPAQ); escore DAFA: classificação de ser mais ativo (atividades físicas leves, moderadas e vigorosas) segundo o escore DAFA; FDS: dias do final de semana; Total: tempo total em comportamentos sedentários; EF: educação física

^a Relações entre o comportamento sedentário e a realização das atividades diárias em locais fechados (e.g., casa) ou abertos (e.g., parque).

^b Relações entre níveis de comportamento sedentário e a prática esportiva, assim como a participação em escola de esportes.

Sobre o número de artigos e a frequência das associações entre a medida de comportamento sedentário e as variáveis de um ou mais domínios, o principal resultado encontrado se deu nas associações positivas entre volumes elevados de comportamento sedentário e “níveis elevados de peso corporal”, observadas em 15 de 27 artigos que avaliaram esta relação (55,5%). A maior parte dos resultados que identificaram associações estatisticamente positivas entre o comportamento sedentário e a variável em questão foi verificada em estudos que avaliaram os comportamentos de tela, seja por tipos mais específicos, como televisão e computador, ou pelo tempo total de tela. Sobre a medida de efeito desses estudos, oito associações estatisticamente positivas foram comunicadas por meio de razões de prevalências, seis por odds ratios e uma por coeficiente (β). Ressalta-se que duas dessas associações positivas entre volumes mais elevados de comportamento sedentário e “níveis elevados de peso corporal” são provenientes de estudos longitudinais (um caso-controle e uma coorte) (Tabela 3).

Como resultado secundário, 50,0% dos artigos mostraram associações estatisticamente positivas entre volumes elevados de comportamento sedentário e “baixos níveis de atividade física”. Assim como no resultado anterior, a maior parte desses trabalhos avaliou o comportamento sedentário pelos comportamentos de tela (total, n = 4 e televisão n = 3). Por tipo de estudo, duas dessas associações positivas foram observadas nos estudos da coorte de nascimento de Pelotas de 1993 ²¹ ^, ² ² (Tabela 3).

Mesmo que presentes em apenas três artigos cada, outras duas observações devem ser consideradas: associações positivas entre o maior tempo de tela e o consumo de alimentos ricos em calorias e gorduras (como lanches, biscoitos doces e embutidos e bebidas calóricas) ⁷ ^, ¹⁴ ^, ³⁰ e as associações de proteção contra o comportamento sedentário por morar em cidades do interior ou em zonas rurais ¹⁹ ^, ⁶⁴ ^, ⁶⁹ . Por outro lado, devido ao número reduzido de artigos e à distribuição similar entre a presença ou ausência de associações estatisticamente positivas, mantém-se a incerteza quanto às possíveis associações entre elevados níveis de comportamento sedentário e as variáveis “condição socioeconômica elevada” (n = 9 artigos), “idade” (n = 7 artigos) e “sexo” (n = 3 artigos) (Tabela 3).

DISCUSSÃO

Os principais resultados desta revisão sistemática fundamentaram-se nos dados de 49 artigos que envolveram amostras de populações de crianças e adolescentes brasileiros. Nesse conjunto, destacou-se o grande número de pesquisas transversais, assim como a grande discrepância metodológica entre os artigos quanto aos tipos de comportamentos sedentários avaliados e pontos de corte utilizados para caracterizar o tempo excessivo em comportamentos sedentários. Os artigos analisados apresentaram maior consistência nas associações estatisticamente positivas entre tempo elevado de exposição ao comportamento sedentário e duas variáveis: (i) níveis elevados de peso corporal e (ii) baixos níveis de atividade física.

Sobre os aspectos metodológicos, o presente estudo identificou a inexistência de padrões na avaliação do comportamento sedentário em crianças e adolescentes, seja por diferentes formas de operacionalizar esses comportamentos (e.g., tempo de tela, tempo sentado, tempo de televisão) ou pelos métodos e ferramentas que são utilizados na sua avaliação (questionários internacionais, questionários nacionais, ou mesmo questionários desenvolvidos para os próprios fins) ⁹ ^, ⁵¹ . Uma vez que todos os estudos utilizaram questionários para a obtenção das medidas de comportamento sedentário, um dos principais desafios às futuras pesquisas é a incorporação de medidas objetivas em seus métodos (e.g., por meio dos sensores de movimento, como o ActiPal e acelerômetros), de modo que esta estratégia venha a complementar os dados do autorrelato, controlando o viés de memória, tal como observado em estudo com adultos ³⁹ .

Doze publicações (24,5%) não reportaram a evidência de validade do instrumento utilizado. Esses achados reforçam a observação de Atkin et al. ³ , que destacam a carência de bons instrumentos para avaliar o comportamento sedentário em pesquisas epidemiológicas. É importante que futuras pesquisas, além de relatarem o processo de validação de seus questionários ou apresentarem as referências que embasam tal procedimento, façam uso de questionários validados.

Corroborando os achados de uma revisão prévia ⁷⁰ , a maioria dos estudos encontrados caracteriza o comportamento sedentário como medida do tempo de televisão ou do tempo de tela, que combina os indicadores tempo de televisão, computador e videogame. Contudo, esses comportamentos representam apenas parte do tempo total que crianças e adolescentes ficam sentados ao longo do dia enquanto estão acordados. Complementarmente, os estudos incluídos na presente revisão apresentaram alta heterogeneidade entre os pontos de cortes adotados para definir o tempo excessivo de exposição ao comportamento sedentário. Observou-se que o ponto de corte de duas horas diárias foi o mais frequente entre os estudos incluídos, utilizado em 16 artigos. Ainda que as pesquisas brasileiras não tenham esclarecido os riscos à saúde do volume de tempo permanecido em comportamentos sedentários, revisão sistemática de estudos internacionais identificou associações estatisticamente significantes entre exposições de pelo menos duas horas e excesso de peso, baixa aptidão física, baixa autoestima e sociabilização, e baixo desempenho acadêmico ⁷⁰ .

Sobre os modelos de regressão adotados, em 22 artigos (21 transversais e uma coorte) se utilizou a regressão de Poisson e em 21 artigos (19 transversais e dois casos-controles) se utilizou a regressão logística. Em seis artigos (quatro transversais e duas coortes) as análises foram realizadas por meio do modelo de regressão linear.

As associações positivas verificadas entre maior tempo de comportamento sedentário e níveis elevados de peso corporal corroboraram as sínteses de revisões que envolveram crianças e adolescentes de distintos países, independentemente de sua condição socioeconômica ⁴³ ^, ⁴⁷ , e uma síntese de estudos prospectivos conduzidos em países de renda alta, como Austrália, Canadá e Estados Unidos ⁴⁸ . Tal como se verificou no presente artigo, é importante acenar que estas evidências estão, em grande parte, fundamentadas nos resultados de artigos que avaliaram comportamentos de tela, com enfoque particular no tempo de televisão.

Já as associações positivas verificadas entre maior tempo de comportamento sedentário e baixos níveis de atividade física concordam com estudo conduzido em países de renda alta que mostrou relações negativas entre elevado tempo de tela e prática de atividades físicas moderadas e vigorosas ⁴⁴ . A principal recomendação de atividade física para ganhos em saúde preconiza a realização de atividades físicas com intensidades moderadas e vigorosas, desconsiderando as atividades físicas leves ^a . Correlações inversas mais fortes têm sido encontradas entre comportamento sedentário e atividades físicas leves ³⁹ . Para evitar longos períodos de tempo ininterruptos em comportamentos sedentários, propõe-se interrupções (“breaks”) constantes nas atividades caracterizadas como sedentárias (< 1,5 MET), por inserção de atividades com gasto energético mais elevado ³⁸ . Apesar de meta-análise recente ressaltar o potencial do ambiente escolar para a realização dessas estratégias em crianças e adolescentes ³³ , nenhuma das intervenções incluídas foi conduzida no Brasil, o que traz à tona a necessidade desses estudos na agenda nacional de pesquisa.

Apesar de observadas em menor número de publicações, foram encontradas associações positivas entre maior tempo em comportamento sedentário e consumo de alimentos e bebidas calóricas e as associações positivas entre menor tempo em comportamento sedentário e residência em cidades do interior ou em zonas rurais. Em relação à primeira, os dados da presente síntese corroboraram os achados de recentes estudos internacionais que mostraram associações entre volumes prolongados de tempo de tela (≥ 20 horas semanais) e alto consumo de alimentos calóricos (lanches, doces e biscoitos) e de refrigerantes ⁶ ^, ³⁴ ^, ⁴² . Quanto ao efeito protetor de residir no interior ou em zonas rurais, acredita-se que crianças e adolescentes que vivem nesses locais possam dispor de maiores oportunidades para a prática de atividade física. As condições mais favoráveis de segurança e tráfego possibilitariam a prática de brincadeiras de forma mais livre nas comunidades e também o uso mais ampliado da bicicleta ¹⁹ ^, ⁶⁴ . Também diminuiria comportamentos sedentários como atividades de tela no tempo de lazer e assistir televisão por períodos de tempo prolongados. Entretanto, como ainda é pequeno o número de estudos nacionais disponíveis que averiguaram a ocorrência dessas associações, mais pesquisas são necessárias.

Esta revisão sistemática mostrou algumas lacunas entre as pesquisas brasileiras sobre o comportamento sedentário, como o alto número de estudos transversais incluídos, em comparação ao número reduzido de pesquisas longitudinais ⁵³ . Uma vez que o delineamento de estudo transversal não estabelece precedência entre as variáveis de exposição e de desfecho, problemas relacionados à causalidade reversa podem ocorrer, como no caso do principal achado da pesquisa, em que não é possível verificar a sequência cronológica entre os comportamentos sedentários e os níveis de peso corporal e de prática de atividade física das crianças e adolescentes. Além disso, a ausência de estudos longitudinais limita inferências sobre as relações dose-resposta entre o comportamento sedentário e as variáveis encontradas. Outra limitação foi a alta heterogeneidade dos artigos incluídos quanto às formas utilizadas para avaliar o comportamento sedentário (tempos de tela, de televisão, de computador, sentado e total), aos pontos de corte adotados e aos instrumentos utilizados para sua avaliação.

A inclusão de todos os estudos com repetidas amostras pode ser considerada uma limitação potencial desta revisão sistemática. Tal opção pode ter superestimado os resultados de comparação das relações do comportamento sedentário com outros desfechos ou exposições, como os níveis elevados de peso corporal ou baixos níveis de atividade física. No entanto, duas opções metodológicas conduziram à inclusão desses artigos: o caráter descritivo da presente revisão, que buscou oferecer um panorama geral das variáveis associadas ao comportamento sedentário em crianças e adolescentes brasileiros e o não planejamento da realização de meta-análise.

Com base nos dados identificados na presente revisão, algumas conclusões podem ser tomadas. Quanto aos aspectos metodológicos, ainda há poucos estudos que mensuram o comportamento sedentário para além da medida do tempo de tela (televisão, computador, videogame). Novos estudos podem envolver medidas de tempo nos aparelhos celulares e tablets, assim como medidas em outros domínios, como tempo sentado no deslocamento ou no ambiente escolar. Outro ponto é a necessidade do uso de questionários validados, como recurso paralelo às mensurações objetivas, de modo que tal procedimento fortaleça as informações sobre a associação entre tempo despendido em comportamentos sedentários e diferentes desfechos. Em vista da predominância dos estudos transversais, são necessárias pesquisas com abordagens longitudinais, sobretudo voltados a estabelecer a sequência cronológica dos eventos e a relação dose-reposta. Sobre os resultados disponíveis, os estudos realizados com amostras de crianças e adolescentes brasileiros mostraram principalmente associações entre elevado volume de comportamento sedentário e “níveis elevados de peso corporal” e “baixos níveis de atividade física” em distintas regiões do território brasileiro.

Footnotes

World Health Organization. Global recommendations on physical activity for health. Geneva: World Health Organization; 2010.

Financiamento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Processo 2013/22204-7 – bolsa de pós-doutorado para PG).

[B1] 1.Ainsworth BE, Haskell WL, Whitt MC, Irwin ML, Swartz AM, Strath SJ, et al. Compendium of physical activities: an update of activity codes and MET intensities. 10.1097/00005768-200009001-00009Med Sci Sports Exerc. 2000;32(9) Suppl:S498–S504. doi: 10.1097/00005768-200009001-00009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B2] 2.Alves CFA, Silva RCR, Assis AMO, Souza CO, Pinto EJ, Frainer DES. Fatores associados à inatividade física em adolescentes de 10-14 anos de idade, matriculados na rede pública de ensino do município de Salvador, BA. 10.1590/S1415-790X2012000400016Rev Bras Epidemiol. 2012;15(4):858–870. [Google Scholar]

[B3] 3.Atkin AJ, Gorely T, Clemes SA, Yates T, Edwardson C, Brage S, et al. Methods of measurement in epidemiology: sedentary behaviour. 10.1093/ije/dys118Int J Epidemiol. 2012;41(5):1460–1471. doi: 10.1093/ije/dys118. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B4] 4.Balaban G, Motta MEFA, Silva GAP. Early weaning and other potential risk factors for overweight among preschool children. 10.1590/S1807-59322010000200010Clinics. 2010;65(2):181–187. doi: 10.1590/S1807-59322010000200010. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B5] 5.Beck CC, Lopes AS, Farias JCF., Júnior Factors associated with serum lipids of adolescents from the Brazilian South. 10.1590/1415-52732014000100004Rev Nutr. 2014;27(1):35–43. [Google Scholar]

[B6] 6.Berentzen NE, Smit HA, Rossem L, Gehring U, Kerkhof M, Postma DS, et al. Screen time, adiposity and cardiometabolic markers: mediation by physical activity, not snacking, among 11-year-old children. 10.1038/ijo.2014.110Int J Obes. 2014;38(10):1317–1323. doi: 10.1038/ijo.2014.110. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B7] 7.Camelo LV, Rodrigues JFC, Giatti L, Barreto SM. Lazer sedentário e consumo de alimentos entre adolescentes brasileiros: Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE) 10.1590/S0102-311X201200110001Cad Saude Publica. 2009;2012;28(11):2155–2162. doi: 10.1590/s0102-311x2012001100015. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B8] 8.Campagnolo P, Vitolo M, Gama C, Stein A. Prevalence of overweight and associated factors in southern Brazilian adolescents. 10.1016/j.puhe.2007.08.002Public Health. 2008;122(5):509–515. doi: 10.1016/j.puhe.2007.08.002. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B9] 9.Clark BK, Sugiyama T, Healy GN, Salmon J, Dunstan DW, Owen N. Validity and reliability of measures of television viewing time and other non-occupational sedentary behaviour of adults: a review. 10.1111/j.1467-789X.2008.00508.xObes Rev. 2009;10(1):7–16. doi: 10.1111/j.1467-789X.2008.00508.x. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B10] 10.Cong YJ, Gan Y, Sun HL, Deng J, Cao SY, Xu X, et al. Association of sedentary behaviour with colon and rectal cancer: a meta-analysis of observational studies. 10.1038/bjc.2013.709Br J Cancer. 2014;110(3):817–826. doi: 10.1038/bjc.2013.709. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B11] 11.Costa FF, Assis MAA. Nível de atividade física e comportamentos sedentários de escolares de sete a dez anos de Florianópolis-SC. Rev Bras Ativ Fis Saude. 2011;16(1):48–54. [Google Scholar]

[B12] 12.Crispim PAA, Peixoto MRG, Jardim PCBV. Fatores de risco associados aos níveis pressóricos elevados em crianças de dois a cinco anos. 10.5935/abc.20130227Arq Bras Cardiol. 2013;102(1):39–46. [Google Scholar]

[B13] 13.Moraes ACF, Fernandes CAM, Elias RGM, Nakashima ATA, Reichert FF, Falcão MC. Prevalência de inatividade física e fatores associados em adolescentes. 10.1590/S0104-42302009000500013Rev Assoc Med Bras. 2009;55(5):523–528. doi: 10.1590/s0104-42302009000500013. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B14] 14.Moraes ACF, Adami F, Falcão MC. Understanding the correlates of adolescents’ dietary intake patterns: a multivariate analysis. 10.1016/j.appet.2012.01.024Appetite. 2012;58(3):1057–1062. doi: 10.1016/j.appet.2012.01.024. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B15] 15.Moraes ACF, Falcão MC. Lifestyle factors and socioeconomic variables associated with abdominal obesity in Brazilian adolescents. 10.3109/03014460.2012.745900Ann Hum Biol. 2013;40(1):1–8. doi: 10.3109/03014460.2012.745900. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B16] 16.Moraes ACF, Carvalho HB, Rey-López JP, Beghin L, Kafatos A, Jiménez-Pávon D, et al. Independent and combined effects of physical activity and sedentary behavior on blood pressure in adolescents: gender differences in two cross-sectional studies. 10.1371/journal.pone.0062006PLoS One. 2013;8(5):9. doi: 10.1371/journal.pone.0062006. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B17] 17.De Vitta A, Martinez MG, Piza NT, Simeão SFAP, Ferreira NP. Prevalence of lower back pain and associated factors in students. 10.1590/S0102-311X2011000800007Cad Saude Publica. 2011;27(8):1520–1528. doi: 10.1590/s0102-311x2011000800007. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B18] 18.De Vitta A, Trize DMT, Fiorelli A, Carnaz L, Conti MHS, Simeão SAPF. Neck/shoulders pain and its relation to the use of tv/computer/videogame and physical activity in school students from Bauru. 10.1590/0103-5150.027.001.AO12Fisioter Mov. 2014;27(1):111–118. [Google Scholar]

[B19] 19.Dias PJP, Domingos IP, Ferreira MG, Muraro AP, Sichieri R, Gonçalves-Silva RMV. Prevalence and factors associated with sedentary behavior in adolescents. 10.1590/S0034-8910.2014048004635Rev Saude Publica. 2014;48(2):266–274. doi: 10.1590/S0034-8910.2014048004635. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B20] 20.Dumith SC, Hallal PC, Menezes A, Araújo CL. Sedentary behavior in adolescents: the 11-year follow-up of the 1993 Pelotas (Brazil) birth cohort study. 10.1590/S0102-311X2010001000009Cad Saude Publica. 2010;26(10):1928–1936. doi: 10.1590/s0102-311x2010001000009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B21] 21.Dumith SC, Garcia LMT, Silva KS, Menezes AMB, Hallal PC. Predictors and health consequences of screen-time change during adolescence – 1993 Pelotas (Brazil) birth cohort study. 10.1016/j.jadohealth.2012.06.025J Adolesc Health. 2012;51(6):S16–S21. doi: 10.1016/j.jadohealth.2012.06.025. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B22] 22.Dumith SC, Gigante DP, Domingues MR, Hallal PC, Menezes AMB, Kohl HW. Predictors of physical activity change during adolescence: a 3.5-year follow-up. 10.1017/S1368980012000948Public Health Nutr. 2012;15(12):2237–2245. doi: 10.1017/S1368980012000948. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B23] 23.Duncan S, Duncan EK, Fernandes RA, Buonani C, Bastos KND, Segatto AF, et al. Modifiable risk factors for overweight and obesity in children and adolescents from São Paulo, Brazil. 58510.1186/1471-2458-11-585BMC Public Health. 2011;11 doi: 10.1186/1471-2458-11-585. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B24] 24.Duquia RP, Dumith SC, Reichert FF, Madruga SW, Duro LN, Menezes AMB, et al. Epidemiologia das pregas cutâneas triciptal e subescapular elevadas em adolescentes. 10.1590/S0102-311X2008000100011Cad Saude Publica. 2008;24(1):113–121. doi: 10.1590/s0102-311x2008000100011. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B25] 25.Dutra CL, Araújo CL, Bertoldi AD. Prevalência de sobrepeso em adolescentes: um estudo de base populacional em uma cidade no Sul do Brasil. 10.1590/S0102-311X2006000100016Cad Saude Publica. 2006;22(1):151–162. doi: 10.1590/s0102-311x2006000100016. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B26] 26.Enes CC, Slater B. Variation in dietary intake and physical activity pattern as predictors of change in body mass index (BMI) Z-score among Brazilian adolescents*. 10.1590/S1415-790X2013000200023Rev Bras Epidemiol. 2013;16(2):493–501. doi: 10.1590/S1415-790X2013000200023. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B27] 27.Faria ER, Faria FR, Francescini SCC, Peluzio MCG, Sant’Ana LFR, Novaes JF, et al. Resistência à insulina e componentes da síndrome metabólica, análise por sexo e por fase da adolescência. 10.1590/0004-2730000002613Arq Bras Endocrinol Metabol. 2014;58(6):610–618. doi: 10.1590/0004-2730000002613. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B28] 28.Farias JC, Júnior, Lopes AS, Mota J, Hallal PC. Prática de atividade física e fatores associados em adolescentes no Nordeste do Brasil. 10.1590/S0034-89102012005000031Rev Saude Publica. 2012;46(3):505–515. [Google Scholar]

[B29] 29.Fernandes RA, Freitas IF, Júnior, Cardoso JR, Ronque ERV, Loch MR, Oliveira AR. Association between regular participation in sports and leisure time behaviors in Brazilian adolescents: a cross-sectional study. 32910.1186/1471-2458-8-329BMC Public Health. 2008;8 doi: 10.1186/1471-2458-8-329. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B30] 30.Fernandes RA, Christofaro DGD, Casonatto J, Kawaguti SS, Ronque ERV, Cardoso JR, et al. Cross-sectional association between healthy and unhealthy food habits and leisure physical activity in adolescents. 10.2223/JPED.2093J Pediatr (Rio J) 2011;87(3):252–256. doi: 10.2223/JPED.2093. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B31] 31.Fernandes RA, Christofaro DGD, Cardoso JR, Ronque ER, Freitas IF, Júnior, Kawaguti SS, et al. Socioeconomic status as determinant of risk factors for overweight in adolescents. 10.1590/S1413-81232011001100010Cien Saude Coletiva. 2011;16(10):4051–4057. doi: 10.1590/s1413-81232011001100010. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B32] 32.Ford ES, Caspersen CJ. Sedentary behaviour and cardiovascular disease: a review of prospective studies. 10.1093/ije/dys078Int J Epidemiol. 2012;41(5):1338–1353. doi: 10.1093/ije/dys078. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B33] 33.Friedrich RR, Polet JP, Schuch I, Wagner MB. Efeito dos programas de intervenção no âmbito escolar para reduzir o tempo gasto em frente a telas: uma meta-análise. 10.1016/j.jped.2014.01.003J Pediatr (Rio J) 2014;90(3):232–241. doi: 10.1016/j.jped.2014.01.003. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B34] 34.Garcia-Continente X, Pérez-Giménez A, Espelt A, Nebot Adell M. Factors associated with media use among adolescents: a multilevel approach. 10.1093/eurpub/ckt013Eur J Public Health. 2014;24(1):5–10. doi: 10.1093/eurpub/ckt013. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B35] 35.Grontved A, Hu FB. Television viewing and risk of type 2 diabetes, cardiovascular disease, and all-cause mortality a meta-analysis. 10.1001/jama.2011.81JAMA. 2011;305(23):2448–2455. doi: 10.1001/jama.2011.812. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B36] 36.Guimarães RF, Silva MP, Mazzardo O, Martins RV, Campos W. Association between sedentary behavior and anthropometric and metabolic profiles among adolescents. Motriz. 2013;19(4):753–762. [Google Scholar]

[B37] 37.Hackenhaar ML, Sichieri R, Muraro AP, Silva RMVG, Ferreira MG. Mobilidade social, estilo de vida e indice de massa corporal de adolescentes. 10.1590/S0034-8910.2013047004690Rev Saude Publica. 2013;47(5):1–9. doi: 10.1590/s0034-8910.2013047004690. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B38] 38.Healy GN, Dunstan DW, Salmon J, Cerin E, Shaw JE, Zimmet PZ, et al. Breaks in sedentary time - Beneficial associations with metabolic risk. 10.2337/dc07-2046Diabetes Care. 2008;31(4):661–666. doi: 10.2337/dc07-2046. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B39] 39.Healy GN, Clark BK, Winkler EAH, Gardiner PA, Brown WJ, Matthews CE. Measurement of adults’ sedentary time in population-based studies. 10.1016/j.amepre.2011.05.005Am J Prev Med. 2011;41(2):216–227. doi: 10.1016/j.amepre.2011.05.005. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B40] 40.Liberati A, Altman DG, Tetzlaff J, Mulrow C, Gotzsche PC, Ioannidis JP, et al. The PRISMA statement for reporting systematic reviews and meta-analyses of studies that evaluate healthcare interventions: explanation and elaboration. 10.1136/bmj.b2700BMJ. 2009;339 doi: 10.1136/bmj.b2700. b2700. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B41] 41.Lippo BRS, Silva IM, Aca CRP, Lira PIC, Silva GAP, Motta MEFA. Determinants of physical inactivity among urban adolescents. 10.2223/JPED.2047J Pediatr (Rio J.) 2010;86(6):520–524. doi: 10.2223/JPED.2047. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B42] 42.Mar Bibiloni M, Martínez E, Llull R, Pons A, Tur JA. Western and Mediterranean dietary patterns among Balearic Islands’ adolescents: socio-economic and lifestyle determinants. 10.1017/S1368980011002199Public Health Nutr. 2012;15(4):683–692. doi: 10.1017/S1368980011002199. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B43] 43.Marshall SJ, Biddle SJ, Gorely T, Cameron N, Murdey I. Relationships between media use, body fatness and physical activity in children and youth: a meta-analysis. 10.1038/sj.ijo.0802706Int J Obes. 2004;28(10):1238–1246. doi: 10.1038/sj.ijo.0802706. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B44] 44.Melkevik O, Torsheim T, Iannotti RJ, Wold B. Is spending time in screen-based sedentary behaviors associated with less physical activity: a cross national investigation. 4610.1186/1479-5868-7-46Int J Behav Nutr Phys Act. 2010;7 doi: 10.1186/1479-5868-7-46. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B45] 45.Mélo EN, Meneses AS, Silva AAG, Júnior, Wanderley RS, Júnior, Barros MVG. Associação entre religiosidade, atividade física e comportamento sedentário em adolescentes. 10.12820/2317-1634.2012v17n5p359Rev Bras Ativ Fis Saude. 2013;17(5):359–369. [Google Scholar]

[B46] 46.Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão (BR) Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística . Pesquisa de orçamentos familiares 2008-2009: antropometria e estado nutricional de crianças, adolescentes e adultos no Brasil. Rio de Janeiro: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE); 2010. [Google Scholar]

[B47] 47.Mitchell JA, Byun W. Sedentary behavior and health outcomes in children and adolescents. 10.1177/1559827613498700Am J Lifestyle Med. 2014;8(3):173–199. [Google Scholar]

[B48] 48.Must A, Tybor DJ. Physical activity and sedentary behavior: a review of longitudinal studies of weight and adiposity in youth. 10.1038/sj.ijo.0803064Int J Obes. 2005;29(Suppl 2):S84–S96. doi: 10.1038/sj.ijo.0803064. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B49] 49.Oliveira TC, Silva AAM, Santos CJN, Sousa J, Conceição SIO. Atividade física e sedentarismo em escolares da rede pública e privada de ensino em São Luís. 10.1590/S0034-89102010000600003Rev Saude Publica. 2010;44(6):996–1004. [Google Scholar]

[B50] 50.Pate RR, O’Neill JR, Lobelo F. The evolving definition of “sedentary”. 10.1097/JES.0b013e3181877d1Exerc Sport Sci Rev. 2008;36(4):173–178. doi: 10.1097/JES.0b013e3181877d1a. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B51] 51.Pearson N, Biddle SJ. Sedentary behavior and dietary intake in children, adolescents, and adults: a systematic review. 10.1016/j.amepre.2011.05.002Am J Prev Med. 2011;41(2):178–188. doi: 10.1016/j.amepre.2011.05.002. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B52] 52.Petribú MMV, Tassitano RM, Nascimento WMF, Santos EMC, Cabral PC. Fatores associados ao sobrepeso e à obesidade em estudantes do ensino médio da rede pública estadual do município de Caruaru (PE) 10.1590/S0103-05822011000400011Rev Paul Pediatr. 2011;29(4):536–545. [Google Scholar]

[B53] 53.Ramires V, Becker L, Sadovsky A, Zago A, Bielemann R, Guerra P. Evolução da pesquisa epidemiológica em atividade física e comportamento sedentário no Brasil: atualização de uma revisão sistemática. 52910.12820/rbafs.v.19n5p529Rev Bras Ativ Fis Saude. 2014;19(5) [Google Scholar]

[B54] 54.Rech RR, Halpern R, Costanzi CB, Bergmann MLA, Alli LR, Mattos AP, et al. Prevalência de obesidade em escolares de 7 a 12 anos de uma cidade Serrana do RS, Brasil. 10.5007/1980-0037.2010v12n2p90Rev Bras Cineantropom Desempenho Hum. 2010;12(2):90–97. [Google Scholar]

[B55] 55.Rech RR, Halpern R, Tedesco A, Santos DF. Prevalence and characteristics of victims and perpetrators of bullying. 10.1016/j.jped.2013.03.006J Pediatr (Rio J.) 2013;89(2):164–170. doi: 10.1016/j.jped.2013.03.006. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B56] 56.Rezende LFM, Azeredo CM, Canella DS, Claro RM, Casro IRR, Levy RB, et al. Sociodemographic and behavioral factors associated with physical activity in Brazilian adolescents. 48510.1186/1471-2458-14-485BMC Public Health. 2014;14 doi: 10.1186/1471-2458-14-485. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B57] 57.Ribeiro IC, Taddei JAAC, Colugnatti F. Obesity among children attending elementary public schools in Sao Paulo, Brazil: a case–control study. 10.1079/PHN2003473Public Health Nutr. 2003;6(7):659–663. doi: 10.1079/phn2003473. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B58] 58.Santos A, Andaki ACR, Amorim PRS, Mendes EL. Fatores associados ao comportamento sedentário em escolares de 9-12 anos de idade. Motriz. 2013;19(3) Supl:S25–S34. [Google Scholar]

[B59] 59.Silva DAS, Pelegrini A, Silva JMFL, Petroski EL. Epidemiology of whole body, peripheral, and central adiposity in adolescents from a Brazilian state capital. 10.1007/s00431-011-1460-3Eur J Pediatr. 2011;170(12):1541–1550. doi: 10.1007/s00431-011-1460-3. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B60] 60.Silva LM, Júnior, Santos AP, Souza OF, Farias ES. Prevalência de excesso de peso e fatores associados em adolescentes de escolas privadas de região urbana na Amazônia. 10.1590/S0103-05822012000200010Rev Paul Pediatr. 2012;30(2):217–222. [Google Scholar]

[B61] 61.Silva KS, Lopes AS, Silva FM. Comportamentos sedentários associados ao excesso de peso corporal. Rev Bras Educ Fis Esporte. 2007;21(2):135–141. [Google Scholar]

[B62] 62.Silva KS, Lopes AS, Silva FM. Atividade física no deslocamento à escola e no tempo livre em crianças e adolescentes da cidade de João Pessoa, PB, Brasil. Rev Bras Ciênc Mov. 2007;15(3):61–70. [Google Scholar]

[B63] 63.Silva KS, Nahas MV, Hoefelmann LP, Lopes AS, Oliveira ES. Associações entre atividade física, índice de massa corporal e comportamentos sedentários em adolescentes. 10.1590/S1415-790X2008000100015Rev Bras Epidemiol. 2008;11(1):159–168. [Google Scholar]

[B64] 64.Silva KS, Nahas MV, Peres KG, Lopes AS. Fatores associados à atividade física, comportamento sedentário e participação na Educação Física em estudantes do Ensino Médio em Santa Catarina, Brasil. 10.1590/S0102-311X2009001000010Cad Saude Publica. 2009;25(10):2187–2200. doi: 10.1590/s0102-311x2009001000010. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B65] 65.Silva KS, Lopes AS, Dumith SC, Garcia LMT, Bezerra J, Nahas MV. Changes in television viewing and computers/videogames use among high school students in Southern Brazil between 2001 and 2011. 10.1007/s00038-013-0464-3Int J Public Health. 2014;59(1):77–86. doi: 10.1007/s00038-013-0464-3. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B66] 66.Smith-Menezes A, Duarte MFS, Silva RJS. Inatividade física, comportamento sedentário e excesso de peso corporal associados à condição socioeconômica em jovens. 10.1590/S1807-5509201200030000Rev Bras Educ Fis Esporte. 2012;26(3):411–418. [Google Scholar]

[B67] 67.Suñé FR, Dias-da-Costa JS, Olinto MTA, Pattussi MP. Prevalência e fatores associados para sobrepeso e obesidade em escolares de uma cidade no Sul do Brasil. 10.1590/S0102-311X2007000600011Cad Saude Publica. 2007;23(6):1361–1371. doi: 10.1590/s0102-311x2007000600011. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B68] 68.Tassitano RM, Barros MVG, Tenório MCM, Bezerra J, Hallal PC. Prevalência e fatores associados ao sobrepeso e à obesidade em adolescentes, estudantes de escolas de Ensino Médio de Pernambuco, Brasil. 10.1590/S0102-311X2009001200011Cad Saude Publica. 2009;25(12):2639–2652. doi: 10.1590/s0102-311x2009001200011. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B69] 69.Tenório MCM, Barros MVG, Tassitano RM, Bezerra J, Tenório JM, Hallal PC. Atividade física e comportamento sedentário em adolescentes estudantes do ensino médio. 10.1590/S1415-790X2010000100010Rev Bras Epidemiol. 2010;13(1):105–117. doi: 10.1590/s1415-790x2010000100010. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B70] 70.Tremblay MS, LeBlanc AG, Kho ME, Saunders TJ, Larouche R, Colley RC, et al. Systematic review of sedentary behaviour and health indicators in school-aged children and youth. 9810.1186/1479-5868-8-98Int J Behav Nutr Phys Act. 2011;8 doi: 10.1186/1479-5868-8-98. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B71] 71.Vasconcellos MB, Anjos LA, Vasconcellos MTL. Estado nutricional e tempo de tela de escolares da Rede Pública de Ensino Fundamental de Niterói, Rio de Janeiro, Brasil. 10.1590/S0102-311X2013000800009Cad Saude Publica. 2013;29(4):713–722. doi: 10.1590/s0102-311x2013000800009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

PERMALINK

Sedentary behavior in Brazilian children and adolescents: a systematic review

Paulo Henrique Guerra

José Cazuza de Farias Júnior

Alex Antonio Florindo

ABSTRACT

OBJECTIVE

METHODS

RESULTS

CONCLUSIONS

INTRODUCTION

METHODS

RESULTS

Figure. Flowchart of the systematic review.

Table 1. Descriptive characteristics Var-Of studies included.

Table 2. Methodological characteristics of studies included.

Table 3. Synthesis of the relationships between the variables and high volumes of sedentary behavior in Brazilian children and adolescents.

DISCUSSION

Footnotes

REFERENCES

Comportamento sedentário em crianças e adolescentes brasileiros: revisão sistemática

Paulo Henrique Guerra

José Cazuza de Farias Júnior

Alex Antonio Florindo

RESUMO

OBJETIVO

MÉTODOS

RESULTADOS

CONCLUSÕES

INTRODUÇÃO

MÉTODOS

RESULTADOS

Figura. Fluxograma da revisão sistemática.

Tabela 1. Características descritivas dos estudos incluídos.

Tabela 2. Características metodológicas dos estudos incluídos.

Tabela 3. Síntese das relações entre as variáveis e elevados volumes de comportamento sedentário em crianças e adolescentes brasileiros.

DISCUSSÃO

Footnotes

ACTIONS

PERMALINK

RESOURCES

Similar articles

Cited by other articles

Links to NCBI Databases