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. 2019 Oct 16;53:86. doi: 10.11606/s1518-8787.2019053001142
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Prevalence and co-occurrence of modifiable risk factors in adults and older people

Priscila Maria Stolses Bergamo Francisco I, Daniela de Assumpção I, Flávia Silva Arbex Borim I, Caroline Senicato I, Deborah Carvalho Malta II
PMCID: PMC6802949  PMID: 31644769

ABSTRACT

OBJECTIVE

To estimate the co-occurrence of the major risk factors for chronic diseases in adults (18-59 years old) and older people (≥ 60 years old) living in Brazilian state capitals and the Federal District.

METHODS

Cross-sectional study with population-based data from 35,448 adults and 18,726 older people collected in the Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (System of Surveillance of Risk and Protective Factors for Chronic Diseases by Telephone Survey – Vigitel) in 2015. The prevalence of each of the five risk factors (smoking, overweight, physical inactivity, alcohol and unhealthy diet) was estimated, as well as their co-occurrence for the different possible combinations, according to socioeconomic and health self-assessment variables. The independent associations were verified via multinomial logistic regression to obtain the estimates of the odds ratio (OR) and corresponding 95% confidence intervals.

RESULTS

At least two risk factors were present in 38.5% of the adults and 37.0% of the older participants. The male adults and older participants who did not have private health insurance and classified their health as average or poor/very poor were more likely to have two or more concurrent risk behaviors. The greater chance of co-occurrence of smoking and alcohol abuse in adults (adjusted OR = 3.52) and older people (adjusted OR = 2.94) stands out.

CONCLUSIONS

The subgroups with increased risk of developing multiple unhealthy behaviors and the most prevalent behaviors were identified. These findings are expected to contribute to the better targeting of health promotion and preventive care. It is worth noting that, for the adoption of healthy lifestyle habits, macro-social and inter-sectoral policies are more effective.

Keywords: Adult; Aged; Noncommunicable Diseases, prevention & control; Risk Factors; Sedentary Behavior; Healthy Lifestyle; Health Knowledge, Attitudes, Practice

INTRODUCTION

Modifiable risk factors are harmful actions that increase the probability of occurrence of the disease or prevent the recovery of health1 . They are components of the causes of diseases and health conditions, with impact on the incidence of the morbidity and mortality associated with noncommunicable chronic diseases (NCD) – especially heart diseases, diabetes mellitus and cancer – in adults and older people2 .

According to the World Health Organization (WHO), a small set of risk factors is responsible for most deaths from NCD and for a significant proportion of the disease burden attributed to them6 . Smoking, alcohol abuse, physical inactivity and unhealthy diet are the main risk factors related to the morbidity and mortality associated with NCD 6 , 7 . Behavioral risk factors cause metabolic changes, such as excess weight (overweight or obesity), accounting for 5.0% of all deaths caused by NCD in the world6 . Several epidemiological studies have shown the contribution of these factors in determining the diseases5 , 8 , 10 .

The simultaneous presence of two or more risk factors enhances the chance of occurrence of NCD2 , 11 , and is associated with total mortality and mortality attributed to specific causes3 , 14 in men and women14 . In general, the risk factors related to lifestyle do not occur in isolation among individuals, but in groups, and are not distributed randomly across the population15 .

In a study on the effect of potentially modifiable risk factors associated with myocardial infarction in 52 countries, tobacco use, unhealthy diet, hypertension, diabetes mellitus and psychosocial stress accounted for 90% and 94% of the attributable risk for heart disease among men and women, respectively11 . In Brazil, a study that estimated the attributable risk fraction for 25 types of cancer caused by exposure to several modifiable risk factors (smoking, alcohol consumption, diet, overweight and obesity, physical inactivity, occupational and environmental agents, among others) concluded they will account for 34% of cancer cases among men and 35% among women in 2020, and for 46% and 39% of deaths, respectively10 .

National studies have been mainly considering smoking, unhealthy diet, physical inactivity, alcohol consumption and overweight in the analysis of accumulation of risk factors in the population. In adults, the occurrence of two or more factors was higher in men and in the segments of lower per capita income and education, having also decreased with age in a study conducted by Silva et al.16 ; in the older population, it was smaller the higher the individual’s age13 . Among the mentioned factors, the improper diet marker that is generally used is insufficient consumption of fruits and vegetables, reflecting a lack of more comprehensive information about the food profile.

Access to private health plans is rarely included in the assessment of co-occurrence of risk factors. This indicator can be considered to distinguish social strata17 , aiming at the implementation of public health promotion and disease prevention policies that consider specific subgroups. The relationship between the self-assessment of health – which integrates the individual’s biological, psychological and social perception – and the co-occurrence of risk factors is also not well known. The simultaneous prevalence of the major risk factors for NCD and their distribution in the adult and older population is still poorly dimensioned. Exposure to behavioral risk starts early12 , becoming consolidated in adulthood16 , and has negative effects on health in the various stages of life. In addition to the potential years of life lost to death or disability at earlier ages, the impact of exposure to these factors throughout life among individuals at more advanced ages should be considered. In both age groups, these conditions represent an important demand for health services, as well as family and social support. Promotion and prevention measures are more effective, depending on the adoption of a specialized approach to age groups and socio-demographic characteristics.

Assuming that there is a high prevalence of accumulation of risk factors in the population and that their occurrence varies according to socio-demographic characteristics and perceived health, the goal of the study was to estimate the prevalence of co-occurrence of the major risk factors for NCD in adults and older people in the Brazilian state capitals and the Federal District in 2015, and its association with sociodemographic characteristics and self-assessment of health.

METHODS

This was a cross-sectional study conducted with adults (18 to 59 years old) and older people (≥ 60 years old) living in the Brazilian state capitals and the Federal District (FD). Data were obtained from a random sample of residents of households with at least one landline (n = 54,174), and collected by the Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (System of Surveillance of Risk and Protective Factors for Chronic Diseases by Telephone Survey – Vigitel) in 2015.

Vigitel defines a minimum size of approximately 2,000 individuals in the sample of each city to estimate, with 95% confidence level and 2% maximum error, the frequency of the major risk factors for noncommunicable chronic diseases18 . In the first sampling stage, zip code numbers taken from telephone records of companies serving the 26 capitals and the FD were systematically drawn. After the lines eligible for the system had been identified, one of the adults (≥ 18 years old) living in the selected household was randomly selected. In 2015, Vigitel identified 76,703 eligible lines, obtaining 54,174 interviews7 .

The weights assigned to the individuals selected consider two factors: the inverse of the number of landlines in the household, which corrects the higher chance that individuals from households with more than one line had of being selected, and the number of adults in the respondent’s household, which corrects the lower chance that individuals living with other people had of being selected. The product of these factors provides a sample weight that allows calculating reliable estimates for the adult population with a landline in each city7 .

Finally, the post-stratification weight was applied, based on 36 categories of analysis by sex, age and educational level, allowing to match the sociodemographic composition estimated for the adult population with a landline in each capital to the total sociodemographic composition estimated for the adult population7 .

Risk Factors

The risk factors analyzed were selected based on their importance for the determination of the total disease load estimated by WHO for the region of the Americas20 . In addition to them, an unhealthy diet indicator was created, considering a set of foods related to the prevention and risk of NCD.

Smoking

Expressed by the percentage of smokers among the individuals interviewed. Smokers were defined as those who answered positively to the question “Do you smoke?”, regardless of the number of cigarettes or for how long they had smoked.

Overweight or Obesity

Percentage of subjects with body mass index (BMI) ≥ 25 kg/m2 , 21 , obtained by dividing weight (kg) by the square of height in meters, both self-reported. When respondents were unaware of their weight or height, the values of these measures were imputed using the hot deck technique7 .

Physical Inactivity

Percentage of individuals who did not practice any physical activity during leisure time in the last three months and whose work did not require intense physical exertion, who did not commute to the place of work or study by walking or cycling for at least 20 minutes, or who did not perform a deep cleaning of their home7 .

Abusive Consumption of Alcohol

Percentage of individuals who consumed alcohol abusively (five or more drinks for men and four or more drinks for women) at least once in the last 30 days. In Vigitel, a dose of beverage corresponds to a can of beer, a glass of wine or a shot of liquor, whiskey or other alcoholic distilled drink.

Unhealthy Eating

The unhealthy diet indicator was based on a set of foods considered to support the prevention of chronic diseases (fruits, raw and cooked vegetables, milk and beans) or increase their risk (sweets, red meat, soft drinks and other sweetened beverages). Points were assigned considering the frequency of consumption and the types of foods, on a scale ranging from zero to four. The score was calculated in reverse, i.e., the minimum score (zero) was attributed to the daily consumption of foods that support prevention and to the rare or absent consumption of foods that increase risk. The maximum score (four points) was assigned to the rare or absent consumption of foods that support prevention and to the daily consumption of foods that increase risk ( Table 1 ). The total score comprised the sum of the food items, ranging from 0 (best) to 32 points (worst quality of diet). The total score was categorized into terciles of the distribution, and then, individuals belonging to the 2nd and 3rd tercile (≥ 13 points) were grouped together to compose a dichotomous variable for unhealthy diet (yes or no).

Table 1. Score for the consumption of food in an unhealthy way. Vigitel, Brazil, 2015.

Foods 0 1 2 3 4
Beans Daily 5 to 6 days a week 3 to 4 days a week 1 to 2 days a week Never or hardly ever
Fruits Daily 5 to 6 days a week 3 to 4 days a week 1 to 2 days a week Never or hardly ever
Raw vegetablesa Daily 5 to 6 days a week 3 to 4 days a week 1 to 2 days a week Never or hardly ever
Cooked vegetablesa Daily 5 to 6 days a week 3 to 4 days a week 1 to 2 days a week Never or hardly ever
Milk Daily 5 to 6 days a week 3 to 4 days a week 1 to 2 days a week Never or hardly ever
Red meatc Never or hardly ever 1 to 2 days a week 3 to 4 days a week 5 to 6 days a week Daily
Soda or artificial juice Never or hardly ever 1 to 2 days a week 3 to 4 days a week 5 to 6 days a week Daily
Sweetsd Never or hardly ever 1 to 2 days a week 3 to 4 days a week 5 to 6 days a week Daily

a Lettuce and tomato salad or other raw vegetable salad.

b Consumption of cooked vegetables with meals or in soup, like cabbage, carrot, chayote, eggplant and squash, excluding potato, yam, or cassava.

c Beef, pork or goat meat.

d Ice creams, chocolates, cakes, cookies and others.

Statistical Analyses

The sociodemographic variables were: geographic macro-region of the country (North, Northeast, Midwest, South and Southeast), sex (male and female), skin color/ethnicity (white, mixed race, black and others), marital status (spouse, no spouse), education level (0-8, 9-11 and ≥12 years of study), occupational activity in the past three months (yes and no) and health insurance (yes and no). Self-assessment of health was also considered (very good or good, average and poor or very poor). The risk factors were encoded as binary variables (presence = 1 and absence = 0). From the sum of the individual behaviors, a score ranging from 0 to 5 was generated, based on the distribution observed. The created variable, number of risk factors, was categorized as none, one, two, three and four or more.

Initially, the prevalence of the number of factors was estimated according to the sociodemographic variables and to the self-assessment of health for both groups. The associations were verified by the crude odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95%CI) – multinomial logistic regression; reference category: absence of risk factors.

Subsequently, multiple analysis was conducted by selecting the number of factors (none, one, two, three or more) as dependent (polytomous) variable to obtain the adjusted estimates of the OR and respective 95%CI. All variables with association in the simple analysis (p < 0.20) were included in the initial model, and those with p < 0.05 remained in the final model. In this analysis, both groups were compared to the reference category (none of the five risk factors).

This study also estimated the co-occurrence of the prevalence of two factors (10 possible combinations, from the five factors evaluated). The odds ratios (OR) were obtained using binary logistic regression, expressed by the equation:

OR = 𝑓11 𝒙𝑓00𝑓10 𝒙 𝑓01 

where f 11 is the number of individuals who reported both factors, f 00 is the number of respondents who did not have any, f 10 is the number of those in which the first factor was present, and f 01 is the number of participants who reported the presence of the other factor only. In this way, a dichotomous variable was created, the category of interest of which was the presence of both risk factors (yes or no). The analyses were performed using Stata 14.0, considering the complex sample design.

The objectives of the survey were presented to the individuals by telephone, and the informed consent form was replaced by verbal consent. The study was approved by the National Ethics Committee for Research Involving Human Beings of the Brazilian Ministry of Health, under opinion no. 355,590, of June 26, 2013.

RESULTS

The mean age was 40.0 years old (SD = 12.1) among the adults and 70.3 years old (SD = 7.9) among the older participants, with a higher percentage of women (52.6% and 60.7%, respectively). Of the adult population, 51.0% declared themselves as black or mixed, and of the older population, 33.8%. The proportion of subjects without a partner was higher among the adults (53.1%) than among the older participants (42.9%). Lower education level was observed among the older participants for all categories evaluated; while about 30.0% of the adults reported education ≥ 12 years, this percentage was only 17.0% for the older population. As for the subjective evaluation of health, 67.3% of the adults and 53.8% of the older participants assessed their health as very good or good, 28.4% and 38.8% as average, and 4.3% and 7.4 % as bad or very bad, respectively. Except for health insurance, in other variables, significant differences between adults and older people were observed (p < 0.05). Differences were also found in the assessment of individual risk factors. Adults had higher prevalence of smoking, alcohol abuse and unhealthy diet (p < 0.001) (data not shown).

A higher percentage of subjects with at least two risk factors (38.5%) was observed. Two risk behaviors were observed in 40.0% of the men, as well as high chances of occurrence of three (OR = 4.54, 95%CI 3.63–5.67) and four or more factors (OR = 5.93, 95%CI 4.16–8.45). The co-occurrence of two or more risk factors was higher in those with lower education level and in those who did not have health insurance at the time of the research. Lower prevalence of three and four or more risk factors was found among adults who were not working. Regarding the subjective evaluation of health, a higher prevalence of accumulation of risk factors was found among those who considered their health as average and poor or very poor ( Table 1 ).

Table 1. Prevalence and univariate analysis of the association between the number of risk factors for NCD, sociodemographic variables and self-assessment of health in the adult population. Vigitel, Brazil, 2015.

Variable One Two Three Four or more




n (%) OR (95%CI) n (%) OR (95%CI) n (%) OR (95%CI) n (%) OR (95%CI)
Total 11,062 (34.4)   11,608 (38.5)   4,362 (15.5)   849 (3.3)  
Geographical region
Southeast 1,495 (34.0) 1 1,554 (38.4) 1 584 (16.0) 1 134 (3.5) 1
Northeast 3,711 (35.1) 0.97 (0.80–1.18) 3,847 (39.0) 0.95 (0.78–1.16) 1,417 (14.7) 0.86 (0.69–1.09) 259 (2.7) 0.73 (0.51–1.03)
North 3284 (34.4) 1.16 (0.93–1.44) 3,438 (40.3) 1.20 (0.97–1.50) 1,259 (15.2) 1.09 (0.85–1.41) 234 (3.1) 0.99 (0.62–1.59)
Midwest 1,468 (34.5) 0.81 (0.61–1.08) 1,537 (36.6) 0.76 (0.57–1.02) 629 (15.3) 0.77 (0.56–1.06) 131 (3.6) 0.80 (0.50–1.30)
South 1,104 (34.1) 0.93 (0.73–1.17) 1,232 (38.4) 0.93 (0.73–1.17) 473 (15.8) 0.92 (0.70–1.20) 91 (3.2) 0.83 (1.55–1.25)
Sex
Female 7,423 (40.7) 1 6,387 (37.2) 1 1,582 (9.5) 1 245 (1.7) 1
Male 3,639 (27.7) 1.34 (1.10–1.63) 5,221 (40.0) 2.12 (1.74–2.58) 2,780 (21.8) 4.54 (3.63–5.67) 604 (5.0) 5.93 (4.16–8.45)
Ethnicity/skin color
White 4,313 (34.7) 1 4,469 (38.4) 1 1,701 (14.6) 1 387 (3.7) 1
Mixed race 4,549 (34.7) 1.11 (0.92–1.33) 4,736 (40.1) 1.16 (0.96–1.39) 1,746 (14.9) 1.13 (0.91–1.41) 300 (2.6) 0.76 (0.54–1.08)
Black 773 (35.4) 1.13 (0.78–1.64) 811 (37.2) 1.07 (0.74–1.56) 318 (16.0) 1.22 (0.80–1.85) 59 (3.6) 1.07 (0.58–2.00)
Other 490 (32.8) 0.70 (0.46–1.06) 514 (33.5) 0.65 (0.43–0.98) 174 (19.0) 0.97 (0.59–1.57) 26 (3.1) 0.62 (0.25–1.58)
Marital status
Spouse 5,286 (32.8) 1 6,101 (40.2) 1 2,263 (15.6) 1 399 (3.3) 1
No spouse 5,562 (35.7) 1.05 (0.89–1.25) 5,330 (37.2) 0.89 (0.75–1.06) 2,043 (15.5) 0.96 (0.79–1.18) 434 (3.1) 0.91 (0.66–1.24)
Education level (years)
≥ 12 4,953 (36.4) 1 4,915 (37.9) 1 1,838 (14.1) 1 349 (2.6) 1
9 to 11 4,524 (35.5) 1.04 (0.88–1.23) 4,724 (37.6) 1.06 (0.89–1.25) 1,779 (15.3) 1.15 (0.95–1.40) 332 (3.2) 1.30 (0.94–1.81)
0 to 8 1,585 (30.1) 1.00 (0.77–1.30) 1,969 (40.9) 1.31 (1.01–1.70) 745 (17.5) 1.50 (1.11–2.03) 168 (4.1) 1.90 (1.25–2.89)
Work in the last three months
Yes 7,658 (33.6) 1 8,246 (38.7) 1 3,265 (16.4) 1 622 (3.4) 1
No 3,404 (36.5) 0.93 (0.77–1.12) 3,362 (38.2) 0.84 (0.70–1.01) 1,097 (13.2) 0.69 (0.55–0.86) 227 (2.8) 0.70 (0.49–0.99)
Private health insurance plan
Yes 6,283 (36.3) 1 6,357 (36.5) 1 2,434 (14.9) 1 461 (2.9) 1
No 4,764 (32.4) 1.08 (0.99–1.18) 5,224 (40.6) 1.21 (1.11–1.31) 1,920 (16.1) 1.19 (1.08–1.32) 388 (3.7) 1.28 (1.10–1.50)
Self-assessment of health
Very @good/good 8,052 (36.4) 1 7,651 (37.7) 1 2,693 (13.2) 1 492 (2.9) 1
Average 2,651 (31.2) 1.59 (1.30–1.95) 3,380 (39.7) 1.95 (1.60–2.39) 1,424 (20.3) 2.86 (2.27–3.60) 295 (3.5) 2.20 (1.59–3.06)
Poor/very poor 290 (23.4) 2.22 (1.28–3.88) 507 (46.2) 4.24 (2.45–7.35) 214 (20.2) 5.30 (2.69–10.43) 52 (7.4) 8.72 (3.93–19.35)

In bold: statistically significant associations.

In the older participants, the co-occurrence of three risk factors was higher among those living in the North region, and for four or more factors, it was lower in the Northeast, in relation to the Southeast of the country. The differences by sex remained, with higher prevalence among men. The co-occurrence of three or more risk factors was higher in mixed race individuals, compared to white individuals. It was also higher in those who did not exercise any occupational activity, who had no health insurance and who assessed their health as average and poor or very poor. Lower prevalence of two factors was observed in those living without a partner (OR = 0.73, 95%CI 0.57–0.93), and in those with up to 11 years of study, the co-occurrence of two or three factors was significantly lower ( Table 2 ).

Table 2. Prevalence and univariate analysis of the association between the number of risk factors for NCD, sociodemographic variables and self-assessment of health in the older population. Vigitel, Brazil, 2015.

Variables One Two Three Four or more




n (%) OR (95%CI) n (%) OR (95%CI) n (%) OR (95%CI) n (%) OR (95%CI)
Total 5,432 (34.7)   5,318 (37.0)   2,046 (14.7)   255 (2.1)  
Geographical region
Southeast 997 (34.9) 1 931 (37.0) 1 336 (14.2) 1 59 (2.5) 1
Northeast 1,546 (34.6) 0.99 (0.77–1.27) 1,533 (36.6) 0.98 (0.76–1.27) 622 (16.0) 1.12 (0.83–1.52) 62 (1.3) 0.54 (0.30–0.97)
North 1,051 (33.3) 1.26 (0.90–1.78) 1,047 (38.3) 1.37 (0.97–1.93) 391 (16.8) 1.57 (1.06–2.32) 57 (2.8) 1.49 (0.71–3.13)
Midwest 1,060 (35.0) 0.85 (0.64–1.14) 1,001 (35.2) 0.81 (0.60–1.08) 397 (14.4) 0.86 (0.61–1.21) 44 (1.9) 0.63 (0.33–1.23)
South 778 (34.8) 1.03 (0.77–1.37) 806 (38.7) 1.08 (0.81–1.44) 300 (13.8) 1.00 (0.71–1.41) 33 (1.6) 0.67 (0.35–1.29)
Sex
Female 3,693 (38.5) 1 3,333 (35.6) 1 1,157 (11.9) 1 95 (1.4) 1
Male 1,739 (29.8) 0.99 (0.76–1.28) 1,985 (38.8) 1.39 (1.06–1.81) 889 (18.4) 1.97 (1.46–2.66) 160 (3.1) 2.82 (1.56–5.09)
Ethnicity/skin color
White 2,763 (35.0) 1 2,709 (37.1) 1 1,009 (14.2) 1 122 (1.5) 1
Mixed race 1,278 (33.1) 1.24 (0.91–1.68) 1,278 (36.5) 1.28 (0.95–1.73) 496 (18.3) 1.68 (1.16–2.44) 62 (2.8) 2.41 (1.17–4.97)
Black 254 (36.5) 0.94 (0.51–1.74) 226 (33.7) 0.82 (0.43–1.55) 84 (11.9) 0.76 (0.39–1.48) 17 (4.3) 2.59 (0.92–7.26)
Other 185 (37.9) 0.98 (0.49–1.93) 153 (33.6) 0.81 (0.37–1.77) 71 (11.0) 0.70 (0.33–1.49) 9 (3.8) 2.27 (0.45–11.45)
Marital status
Spouse 2,749 (35.9) 1 2,731 (37.9) 1 1,072 (13.9) 1 152 (2.1) 1
No spouse 2,558 (32.9) 0.70 (0.55–0.89) 2,474 (36.1) 0.73 (0.57–0.93) 926 (15.8) 0.87 (0.65–1.16) 99 (2.0) 0.73 (0.40–1.36)
Education level (years)
≥ 12 1,777 (36.8) 1 1,578 (34.6) 1 588 (12.4) 1 91 (1.9) 1
9 to 11 1,596 (35.6) 0.79 (0.60–1.03) 1,461 (34.3) 0.66 (0.51–0.87) 569 (13.6) 0.65 (0.47–0.88) 85 (3.1) 1.25 (0.65–2.38)
0 to 8 2,059 (33.7) 0.77 (0.58–1.01) 2,279 (38.6) 0.63 (0.48–0.83) 889 (15.8) 0.55 (0.40–0.76) 79 (1.9) 0.73 (0.39–1.36)
Work in the last three months
Yes 1,479 (35.0) 1 1,413 (37.1) 1 448 (12.3) 1 71 (1.5) 1
No 3,953 (34.6) 1.36 (1.03–1.78) 3,905 (36.9) 1.36 (1.03–1.80) 1,598 (15.7) 1.76 (1.26–2.44) 184 (2.4) 2.16 (1.09–4.27)
Private health insurance plan
Yes 3,583 (35.7) 1 3,353 (35.1) 1 1,318 (14.2) 1 150 (1.9) 1
No 1,830 (336) 1.13 (1.00–1.28) 1,942 (39.1) 1.23 (1.09–1.39) 718 (15.2) 1.20 (1.04–1.39) 104 (2.4) 1.30 (0.98–1.74)
Self-assessment of health
Very good/good 3,343 (36.5) 1 2,833 (34.5) 1 1,017 (13.6) 1 127 (1.9) 1
Average 1,750 (33.8) 1.30 (0.99–1.70) 1,969 (38.5) 1.56 (1.19–2.05) 807 (15.5) 1.60 (1.16–2.20) 100 (2.5) 1.90 (1.02–3.56)
Poor/very poor 222 (24.0) 1.98 (1.08–3.66) 380 (48.6) 4.26 (2.32–7.83) 158 (20.6) 4.59 (2.37–8.89) 837 (2.3) 3.67 (1.35–9.93)

In bold: statistically significant associations.

In adults, there were greater chances of co-occurrence in men, mainly of three or more factors (OR = 5.38, 95%CI 4.32–6.71), in those who did not have health insurance, and in those who assessed their health as very poor. In the older participants, the male sex was also positively associated with co-occurrence, but to a lesser extent. The chances of co-occurrence of two and three factors or more were higher in those who reported not performing any occupational activity in the past three months, in those who had no health insurance, and in those who assessed their health as average and poor or very poor ( Table 3 ).

Table 3. Multinomial logistic regression for multiple occurrence and co-occurrence of risk factors (relative to the absence of factors) in adults and older people. Vigitel, Brazil, 2015.

Variable Adults Older people


One Two Three or more One Two Three or more






OR (95%CI) OR (95%CI) OR (95%CI) OR (95%CI) OR (95%CI) OR (95%CI)
Sex
Female 1 1 1 1 1 1
Male 1.39 (1.14–1.70) 2.28 (1.87–2.78) 5.38 (4.32–6.71) 0.85 (0.64–1.14) 1.36 (1.01–1.83) 2.58 (1.86–3.59)
Marital status
Spouse       1 1 1
No spouse       0.65 (0.50–0.85) 0.78 (0.59–1.04) 1.12 (0.82–1.54)
Work in the last three months
Yes       1 1 1
No       1.27 (0.96–1.67) 1.39 (1.04–1.86) 2.07 (1.47–2.92)
Private health insurance plan
Yes 1 1 1 1 1 1
No 1.04 (0.96–1.14) 1.14 (1.05–1.24) 1.10 (1.00–1.22) 1.12 (0.98–1.28) 1.17 (1.03–1.34) 1.13 (0.97–1.32)
Self-assessment of health
Very good/good 1 1 1 1 1 1
Average 1.62 (1.32–1.99) 2.03 (1.66–2.49) 3.12 (2.49–3.92) 1.23 (0.92–1.64) 1.50 (1.12–2.01) 1.59 (1.14–2.20)
Poor/very poor 2.33 (1.34–4.06) 4.82 (2.78–8.36) 8.26 (4.49–15.18) 1.76 (0.95–3.28) 3.86 (2.07–7.21) 4.29 (2.16–8.50)

OR: Odds ratio adjusted by multiple multinomial logistic regression, considering any risk factor as the reference category (30,767 adults and 14,342 older individuals were included in the final models).

In bold: statistically significant associations.

Table 4 shows the prevalence of co-occurrence of two factors (ten combinations from the five factors evaluated) and the odds ratio for the association between them. A higher chance of alcohol abuse and poor diet was observed among smokers for both age groups. Among the adults, alcohol consumption was higher in those who were overweight (OR = 1.17, 95%CI 1.03–1.32), and poor diet, in those who were physically inactive (OR = 1.57; 95%CI 1.32–1.87).

Table 4. Prevalence and odds ratio (crude and adjusted) for the co-occurrence of two risk factors in adults and older people. Vigitel, Brazil, 2015.

Combination of risk factors* Adults Older people


% ORcrude 95%CI ORadjusted 95%CI % ORcrude 95%CI ORadjusted 95%CI
Smoking and overweight 10.3 0.97 0.82–1.14 0.83 0.70–0.98 6.7 0.51 0.39–0.69 0.51 0.38–0.69
Smoking and physical inactivity 11.5 1.10 0.88–1.39 1.06 0.84–1.35 8.5 0.92 0.71–1.19 0.94 0.72–1.23
Smoking and use of alcohol 22.5 3.44 2.91–4.07 3.52 2.93–4.24 21.8 3.14 2.14–4.61 2.94 1.95–4.44
Smoking and poor diet 11.1 1.53 1.23–1.90 1.50 1.20–1.87 10.5 1.61 1.19–2.16 1.51 1.13–2.01
Smoking and physical inactivity 52.3 0.98 0.85–1.12 0.97 0.85–1.12 62.6 1.12 0.94–1.32 1.11 0.94–1.31
Overweight and use of alcohol 57.0 1.24 1.10–1.39 1.17 1.03–1.32 64.4 1.18 0.84–1.66 1.19 0.84–1.70
Poor diet and overweight 52.4 0.98 0.88–1.08 0.95 0.85–1.06 61.6 1.11 0.95–1.30 1.12 0.97–1.31
Physical inactivity and use of alcohol 10.6 0.78 0.65–0.92 0.75 0.63–0.90 28.9 0.86 0.60–1.23 0.93 0.65–1.33
Physical inactivity and poor diet 13.1 1.57 1.32–1.87 1.57 1.32–1.87 32.1 1.11 0.95–1.30 1.10 0.94–1.28
Poor diet and use of alcohol 21.2 1.70 1.46–1.98 1.45 1.24–1.70 7.7 2.15 1.51–3.07 1.96 1.36–2.82

*OR estimated in relation to the first risk factor. Odds ratio adjusted for sex, education and access to private health insurance.

In bold: statistically significant associations.

DISCUSSION

This study verified the co-occurrence of the major risk factors among adults and the older population in the Brazilian capitals and the Federal District. High rates of co-occurrence were observed, corresponding to 57.3% in adults and 53.8% in older people, especially among men, those who did not have health insurance and those who assessed their health as very poor. In a study conducted in Florianópolis with adults aged from 20 to 59 years old considering smoking, alcohol abuse, poor diet and physical inactivity, the occurrence of two or more factors corresponded to 59.8%16 . Regarding the older population (≥ 60 years old), a study conducted in the urban area of Pelotas considering smoking, alcohol consumption, overweight and physical inactivity found that 50.9% reported two or more factors13 .

In the United States, the prevalence found by Liu et al.22 corresponded to 24.3% and 35.4% for two and three risk factors, respectively, in the adult population (≥ 21 years old). It should be noted that, in addition to smoking, physical activity, alcohol consumption and BMI, sleep time was also considered. Several national13 , 16 and international15 , 22 , 23 studies have identified the accumulation of risk factors in population subgroups. In a study that included smoking, alcohol abuse, low consumption of fruits and vegetables and physical inactivity in the population aged from 16 to 64 years old, the prevalence of two risk factors was 39.9% in men and 43.3% in women15 . In the study by Stenholm et al.23 with data from four prospective cohorts (England, Finland, France and Sweden) evaluating smoking, physical inactivity and obesity as predictors of healthy life expectancy and expected years of life free of chronic condition in those aged from 50 to 75 years old, it was found that the occurrence of two factors ranged from 9.97% (English Longitudinal Study of Ageing – ELSA) to 13.64% (Finnish Public Sector Study) in men, and from 7.76% (Swedish Longitudinal Occupational Survey of Health – SLOSH) to 13.06% (ELSA) in women. A health survey conducted in Sweden (Stockholm County Council’s) with population aged from 30 to 65 years old including smoking, alcohol abuse, low levels of physical activity and unhealthy diet found a prevalence of 31.1%, 11.2% and 1.8% for two, three and four risk factors, respectively24 . However, the risk factors considered and methodological differences between the studies do not allow a direct comparison with the findings of this study.

Among the older population, the occurrence of three risk factors in the North region was higher than in the Southeast. On the other hand, lower occurrence of four or more factors was found in the Northeast. The Brazilian population has been aging unevenly. Residents of the North and Northeast regions live less than the national average, and older people in particular have lower healthy life expectancy25 . Despite the lack of resources for health and other social policies, these areas should be prioritized when addressing the potential determinants of health inequalities that influence the reduction in mortality and add years to the life expectancy at birth26 .

A systematic review confirms that men accumulate more risk behaviors than women27 , as do recent national studies13 , 16 , 28 . Male behavior is determinant in the health-disease process of men29 . Women still tend to adhere more to health promotion and prevention practices, and seek health services more often28 .

In Brazil, only a quarter of the population has the necessary income or a job that allows them access to private health insurance17 . Vigitel’s data demonstrate that individuals with health insurance smoke less, practice more physical activity and eat more fruits and vegetables. An association between access to private health insurance and higher education level and income may be noted, not being necessarily related to access to health services. The Brazilian Unified Health System universalizes the offering of services with equity30 , but there are still challenges to ensure full universality without barriers.

This study noted greater co-occurrence of risk factors in the older participants who did not work. The maintenance of paid work in this subgroup represents the continuity of the individual’s complex executive function and is a mechanism of social support. The increase in income positively affects active aging, providing financial autonomy in relation to health, social and dietary needs31 . There is the possibility of reverse causality, since greater co-occurrence of risk factors may be associated with diseases and disabilities that prevent older adults from working.

The self-assessment of health integrates the individual’s biological, psychological and social perception. It is an indicator of quality of life, morbidity, functional decline and mortality32 . Two or more risk factors were associated with worse health assessment. In the Brazilian adult population (≥ 20 years), it was observed that the likelihood of individuals perceiving their health as poor or very poor was 5.27 times higher for those who reported one or more chronic diseases25 . Health-related behaviors are determinants of NCD and relate to the subjective assessment of health. Thus, a better understanding of the mechanisms involved in the impact of risk behaviors on health helps widen the approach to the promotion of protective behaviors.

In the analysis of the combination of simultaneous factors, some combinations were more prevalent, such as overweight associated with physical inactivity, alcohol use and improper diet (over 50%). The revision of the National Health Promotion Policy represents the Brazilian government’s efforts to ensure the intersectoral nature of public policies and comprehensiveness of health care, emphasizing healthy eating, physical activity and reduction in alcohol abuse as priority for the actions of promotion of health and healthy lifestyles33 . Numerous evidence indicates the importance of implementing regulatory measures for the control of risk factors associated with NDC34 . These measures implemented by the State are cost-effective, acting on the environment and regulating marketing practices, the availability and supply of services, the taxation of products deemed as harmful to health and food labeling34 , 35 .

The high prevalence of overweight in the population demands immediate action on the part of health services. Although there have been numerous advances in the food industry in the country, such as the development of the Guia Alimentar para a População Brasileira (Food Guide for the Brazilian Population, 2014), the encouragement of breastfeeding and the Plano de Ação de Enfrentamento das DCNT (Plan of Action Against NCD), preventing the growth of obesity is still a major challenge37 . WHO recommends measures such as taxing ultra-processed food, offering subsidies for healthy foods and prohibiting food marketing directed at children34 , 35 . Mexico adopted a law that taxes ultra-processed foods and beverages with high sugar content in 2013, reducing the consumption of soft drinks by 10% and increasing the consumption of water by 15%34 . In Australia, a study of cost-effectiveness of interventions to reduce salt intake, for example, identified that while educational programs are effective, mandatory government measures setting limits to the use of salt by industries can be up to twenty times more effective36 .

Still in relation to the reduction of risk factors associated with NCD, Brazil is considered a global example of reduction in the prevalence of smoking38 , 39 , having implemented measures such as the prohibition of tobacco advertising, the adoption of the Convenção-Quadro para o Controle do Tabaco (Framework Convention on Tobacco Control) in 2006, the approval of Law no. 12,546 of 2011 and presidential decree 2014 establishing smoke-free environments, the increase in the taxation of cigarettes, among others39 .

In this study, compared with nonsmokers, smokers had a lower prevalence of overweight. Studies show the inverse relationship between cigarette smoking and body weight attributed to the action of nicotine, caused both by the increase in adrenergic activity and energy expenditure, contributing to the reduction in body weight, and by the release of dopamine and serotonin, which act on the control and regulation of appetite in the hypothalamus40 . Smokers were more likely to abuse alcohol compared to non-smokers in both age groups. A study carried out in Portugal with adults (≥ 19 years old) showed higher consumption of all alcoholic beverages evaluated (beer, wine, whiskey and brandy) among smokers. In addition, the adults and older people who reported alcohol abuse were at a higher chance of having an improper diet, with less intake of vegetables and fruits in both sexes41 . Data from the National Health and Nutrition Examination Survey show a significant association between alcohol consumption and worse quality of diet in adult men and women (≥ 20 years old)42 .

Among the limitations of this study, it should be considered that all the information was self-reported, which may result in possible information bias in relation to behaviors deemed appropriate. Regarding the sample, it was restricted to the population with a landline in their home, which may decrease the participation of the North and Northeast regions of the country due to the lower coverage rates. However, the use of weighting factors reduces the differences in populations with and without a landline7 .

Given the cross-sectional design of the study, in the relationships between the pairs of risk factors evaluated, OR > 1, for example, indicates that individuals who exhibit a certain behavior were more likely to be associated with the other risk factor at that moment than those who were not exposed to the first factor.

As for the impact of exposition and social behavior throughout life, Stenholm et al.23 point out that the presence of at least two risk factors among individuals aged from 50-75 years old reduces their healthy life expectancy in eight years, and their expected years of life free of chronic condition in six years. This study reveals demands in relation to social practices and policies in health, such as public actions for regulation of risk factors due to the high percentage of individuals with multiple risks, which at the same time identify subgroups at higher risk of NCD compared to those with only one or none of the studied factors. In this way, it emphasizes the need to adopt strategies for interventions directed toward multiple behaviors, and not focused on individual factors only.

It is also necessary to emphasize that, for the promotion of healthy lifestyles, macro-social, inter-sectoral and regulatory policies are more effective34 , 35 . The State’s role as regulator also of sectors other than health should be emphasized for the promotion of healthy lifestyles. In the individual health care context, it must be considered that there is a high prevalence of accumulation of risk factors in the population, and that substitute behaviors lead to the maintenance or expansion of these percentages, if the approach adopted is not extended to all these factors. Thus, comprehensiveness as a value to be sustained must be present at consultations, during the conversation in which the health care provider seeks to recognize, in addition to the explicit demands, the needs of patients43 . Broadening the approach used to address health issues is a fundamental and necessary condition in all health services, since the State has the duty to offer “comprehensive care, prioritizing preventive activities, without damages to health services”, as laid out in the Federal Constitution of 1988.

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Rev Saude Publica. 2019 Oct 16;53:86. [Article in Portuguese]

Prevalência e coocorrência de fatores de risco modificáveis em adultos e idosos

Priscila Maria Stolses Bergamo Francisco I, Daniela de Assumpção I, Flávia Silva Arbex Borim I, Caroline Senicato I, Deborah Carvalho Malta II

RESUMO

OBJETIVO

Estimar a coocorrência dos principais fatores de risco para doenças crônicas não transmissíveis em adultos (18 a 59 anos) e idosos (≥ 60 anos) residentes nas capitais dos estados brasileiros e Distrito Federal.

MÉTODOS

Estudo transversal de base populacional com dados de 35.448 adultos e 18.726 idosos coletados no Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel) em 2015. Estimaram-se as prevalências de cada um dos cinco fatores de risco (tabagismo, excesso de peso, inatividade física, uso de álcool e alimentação não saudável), assim como sua coocorrência para as diferentes combinações possíveis, segundo variáveis socioeconômicas e autoavaliação da saúde. As associações independentes foram verificadas por meio de regressão logística multinomial para obter as estimativas do odds ratio (OR) e respectivos intervalos de confiança de 95%.

RESULTADOS

Ao menos dois fatores de risco estavam presentes em 38,5% dos adultos e 37,0% dos idosos. Adultos e idosos do sexo masculino, que não possuíam plano de saúde privado e que avaliaram sua saúde como regular ou ruim/muito ruim apresentaram maiores chances de ter dois ou mais comportamentos de risco simultâneos. Destaca-se a maior chance de coocorrência de tabagismo e uso abusivo de álcool em adultos (OR ajustado = 3,52) e idosos (OR ajustado = 2,94).

CONCLUSÕES

Foram identificados subgrupos com maior risco de desenvolver múltiplos comportamentos não saudáveis e os comportamentos mais prevalentes. Almeja-se que esses resultados contribuam para o melhor direcionamento de ações de promoção de saúde e assistência preventiva. Destaca-se que, para a adoção de hábitos de vida saudáveis, as políticas macrossociais e intersetoriais são mais efetivas.

Keywords: Adulto; Idoso; Doenças não Transmissíveis, prevenção & controle; Fatores de Risco; Comportamento Sedentário; Estilo de Vida Saudável; Conhecimentos, Atitudes e Prática em Saúde

INTRODUÇÃO

Os fatores de risco modificáveis são ações prejudiciais que elevam a probabilidade de ocorrência da doença ou impedem a recuperação da saúde1 . Constituem causas componentes na determinação de doenças e condições de saúde, com impacto na incidência de morbidade e mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) – principalmente as cardiovasculares, a diabetes mellitus e as neoplasias – em adultos e idosos2 .

De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), um pequeno conjunto de fatores de risco responde pela maioria das mortes por DCNT e por importante fração da carga de doenças por essas enfermidades6 . Tabagismo, uso abusivo de bebidas alcoólicas, inatividade física e alimentação não saudável representam os principais fatores de risco relacionados à morbimortalidade por DCNT6 , 7 . Os fatores de risco comportamentais provocam mudanças metabólicas, dentre as quais o excesso de peso (sobrepeso ou obesidade), responsável por 5,0% do total de óbitos causados por DCNT no mundo6 . Diversos estudos epidemiológicos evidenciam a contribuição desses fatores na determinação das doenças5 , 8 .

A presença simultânea de dois ou mais fatores de risco potencializa a ocorrência das DCNT2 , 11 e associa-se à mortalidade total e por causas específicas3 , 14 em homens e mulheres14 . De modo geral, os fatores de risco relacionados ao estilo de vida não ocorrem isoladamente entre os indivíduos, mas de maneira agrupada, e não são distribuídos aleatoriamente em toda a população15 .

Em estudo sobre o efeito de fatores de risco potencialmente modificáveis associados ao infarto do miocárdio em 52 países, o tabagismo, alimentação inadequada, hipertensão arterial, diabetes mellitus e estresse psicossocial responderam por 90% e 94% do risco atribuível populacional para doenças cardiovasculares entre homens e mulheres, respectivamente11 . No Brasil, estudo que estimou a fração de risco atribuível para 25 tipos de câncer resultante da exposição a diversos fatores de risco modificáveis (tabagismo, consumo de álcool, dieta, sobrepeso e obesidade, inatividade física, agentes ocupacionais e ambientais, entre outros) concluiu que eles serão responsáveis por 34% dos casos de câncer entre os homens e de 35% entre mulheres em 2020, e por 46% e 39% das mortes, respectivamente10 .

Estudos nacionais vêm considerando principalmente o tabagismo, alimentação não saudável, inatividade física no lazer, consumo de álcool e excesso de peso nas análises sobre a aglomeração de fatores de risco na população. Em adultos, a ocorrência de dois ou mais fatores foi maior nos homens e nos segmentos de menor renda per capita e escolaridade, além de ter diminuído com o avançar da idade, em estudo realizado por Silva et al.16 ; na população idosa, foi menor com o aumento da idade13 . Entre os fatores mencionados, o marcador de dieta inadequada geralmente utilizado é o consumo insuficiente de frutas e vegetais, apontando uma carência de informações mais abrangentes sobre o perfil alimentar.

O acesso a planos privados de saúde não tem sido incluído na avaliação da coocorrência dos fatores de risco. Esse indicador pode ser considerado para diferenciar estratos socias17 , visando a implementação de políticas públicas de promoção da saúde e prevenção de agravos que considerem subgrupos específicos. Também a relação entre a autoavaliação da saúde – que integra a percepção biológica, psicológica e social do indivíduo – e a coocorrência de fatores de risco ainda é pouco estudada. A prevalência simultânea dos principais fatores de risco para DCNT e sua distribuição na população adulta e idosa ainda é pouco dimensionada. A exposição a fatores de risco comportamentais se inicia precocemente12 , consolidando-se na vida adulta16 , e apresenta reflexos negativos para a saúde nas diversas fases da vida. Além dos anos potenciais de vida perdidos devido à mortalidade ou incapacidade em idades mais precoces, deve-se considerar o impacto da exposição a esses fatores ao longo da vida entre os indivíduos com idades mais avançadas. Em ambos os segmentos etários, tais condições representam importante demanda dos serviços de saúde, além do suporte familiar e de apoio social. Medidas de promoção e prevenção são mais efetivas, a depender de abordagem diferencial em relação às faixas etárias e demais características sociodemográficas.

Partindo da hipótese de que existe uma elevada prevalência de aglomeração de fatores de risco na população e de que sua ocorrência varia de acordo com as características sociodemográficas e percepção de saúde, o objetivo do estudo foi estimar a prevalência da coocorrência dos principais fatores de risco para DCNT em adultos e idosos residentes nas capitais dos estados brasileiros e no Distrito Federal em 2015, bem como verificar sua associação com características sociodemográficas e autoavaliação da saúde.

MÉTODOS

Estudo transversal de base populacional com adultos (18 a 59 anos) e idosos (≥ 60 anos) residentes nas capitais dos estados brasileiros e no Distrito Federal (DF). Os dados foram obtidos a partir de amostra probabilística de moradores em domicílios servidos por pelo menos uma linha de telefone fixo (n = 54.174) e coletados pelo Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel) em 2015.

O Vigitel define um tamanho mínimo de aproximadamente 2.000 indivíduos na amostra de cada cidade para estimar com coeficiente de confiança de 95% e erro máximo de 2% a frequência dos principais fatores de risco para doenças crônicas não trasmissíveis18 . Na primeira etapa de amostragem, realizou-se um sorteio sistemático e estratificado por código de endereçamento postal, a partir de cadastros telefônicos de empresas que servem as 26 capitais e o DF7 . Após identificação das linhas elegíveis para o sistema, sorteou-se um dos adultos (≥ 18 anos) residentes no domicílio selecionado. Em 2015, o Vigitel identificou 76.703 linhas elegíveis, obtendo 54.174 entrevistas7 .

Os pesos atribuídos aos indivíduos selecionados inicialmente consideram dois fatores: o inverso do número de linhas telefônicas no domicílio, que corrige a maior chance que indivíduos de domicílios com mais de uma linha tiveram de ser selecionados, e o número de adultos no domicílio do entrevistado, o qual corrige a menor chance que indivíduos de domicílios onde residem mais pessoas tiveram de ser sorteados. Pelo produto desses fatores, obtém-se um peso amostral que possibilita calcular estimativas confiáveis para a população adulta com telefone em cada cidade7 .

Finalmente, aplicou-se o peso de pós-estratificação19 , calculado com base em 36 categorias de análise por sexo, faixa etária e nível de instrução, permitindo igualar a composição sociodemográfica estimada para a população adulta com telefone em cada capital à composição sociodemográfica que se estima para a população adulta total7 .

Fatores de Risco

Os fatores de risco analisados foram selecionados por sua importância para a determinação da carga total de doença estimada pela OMS para a região das Américas20 . Além deles, elaborou-se um indicador de alimentação não saudável considerando um conjunto de alimentos relacionados à proteção e risco para DCNT.

Tabagismo

Expresso pelo percentual de fumantes entre os indivíduos entrevistados. Considerou-se fumante os que responderam positivamente à questão “O(A) sr.(a) fuma?”, independentemente do número de cigarros e da duração do tabagismo.

Excesso de Peso ou Obesidade

Percentual de indivíduos com índice de massa corporal (IMC) ≥ 25 kg/m2, 21 , calculado pelo peso (kg) dividido pelo quadrado da altura em metros, ambos autorreferidos. Quando os entrevistados desconheciam o seu peso ou sua altura, os valores dessas medidas foram imputados pelo uso da técnica hot deck 7 .

Inatividade Física

Percentual de indivíduos que não praticaram qualquer atividade física no tempo livre nos últimos três meses e que não realizaram esforços físicos intensos no trabalho, não se deslocaram para o local de trabalho ou estudo caminhando ou de bicicleta por pelo menos 20 minutos no percurso de ida e volta e não realizaram limpeza pesada de sua casa7 .

Consumo Abusivo de Bebidas Alcoólicas

Percentual de indivíduos que consumiram bebidas alcoólicas abusivamente (cinco ou mais doses para homens e quatro ou mais doses para mulheres) pelo menos uma vez nos últimos 30 dias. No Vigitel, uma dose de bebida corresponde a uma lata de cerveja, uma taça de vinho ou uma dose de cachaça, whisky ou qualquer outra bebida alcoólica destilada.

Alimentação Não Saudável

O indicador de alimentação não saudável foi elaborado a partir de um conjunto de alimentos considerados de proteção para doenças crônicas (frutas, hortaliças cruas e cozidas, leite e feijão) ou de risco (doces, carnes vermelhas, refrigerantes e outras bebidas adoçadas). Dependendo do alimento e da frequência de consumo, foram atribuídos entre zero e quatro pontos. Calculou-se o escore de forma inversa, ou seja, receberam pontuação mínima (zero) os alimentos considerados de proteção ingeridos diariamente e os de risco consumidos quase nunca ou nunca. A pontuação máxima (quatro pontos) foi conferida aos alimentos de proteção quase nunca ou nunca consumidos e aos alimentos de risco ingeridos diariamente ( Quadro 1 ). O escore total compreendeu a soma dos itens alimentares, variando de 0 (melhor) a 32 pontos (pior qualidade da alimentação). A pontuação total foi categorizada em tercis da distribuição, e em seguida foram agrupados os indivíduos pertencentes ao 2º e 3º tercil (≥ 13 pontos) para compor uma variável dicotômica para alimentação não saudável (sim ou não).

Quadro 1. Escore para o consumo de alimentos de forma não saudável. Vigitel, Brasil, 2015.

Alimentos 0 1 2 3 4
Feijão Todos os dias 5 a 6 dias por semana 3 a 4 dias por semana 1 a 2 dias por semana Nunca ou quase nunca
Frutas Todos os dias 5 a 6 dias por semana 3 a 4 dias por semana 1 a 2 dias por semana Nunca ou quase nunca
Hortaliças cruasa Todos os dias 5 a 6 dias por semana 3 a 4 dias por semana 1 a 2 dias por semana Nunca ou quase nunca
Hortaliças cozidasb Todos os dias 5 a 6 dias por semana 3 a 4 dias por semana 1 a 2 dias por semana Nunca ou quase nunca
Leite Todos os dias 5 a 6 dias por semana 3 a 4 dias por semana 1 a 2 dias por semana Nunca ou quase nunca
Carne vermelhac Nunca ou quase nunca 1 a 2 dias por semana 3 a 4 dias por semana 5 a 6 dias por semana Todos os dias
Refrigerante ou suco artificial Nunca ou quase nunca 1 a 2 dias por semana 3 a 4 dias por semana 5 a 6 dias por semana Todos os dias
Docesd Nunca ou quase nunca 1 a 2 dias por semana 3 a 4 dias por semana 5 a 6 dias por semana Todos os dias

aSalada de alface e tomate ou qualquer outra salada de hortaliça crua.

bConsumo de hortaliças cozidas com a comida ou na sopa, como couve, cenoura, chuchu, berinjela e abobrinha, excluindo batata, mandioca ou inhame.

cDe boi, porco ou cabrito.

dSorvetes, chocolates, bolos, biscoitos e outros.

Análises Estatísticas

As variáveis sociodemográficas consideradas foram: macrorregião geográfica do país (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sul e Sudeste), sexo (masculino e feminino), cor da pele/raça (branca, parda, preta e outras), situação conjugal (com cônjuge e sem cônjuge), escolaridade (0–8, 9–11 e ≥12 anos de estudo), realização de atividade ocupacional nos últimos três meses (sim e não), plano de saúde (sim e não). Também foi considerada a autoavaliação da saúde (muito boa ou boa, regular e ruim ou muito ruim). Os fatores de risco foram codificados como variáveis binárias (presença = 1 e ausência = 0). Pela soma dos comportamentos individuais, gerou-se um escore variando de 0 a 5, baseado na distribuição observada. A variável criada, número de fatores de risco, foi categorizada em nenhum, um, dois, três e quatro ou mais.

Inicialmente estimaram-se as prevalências do número de fatores, segundo variáveis sociodemográficas e autoavaliação da saúde para ambos os grupos. As associações foram verificadas pelas razões de chances ( odds ratio ; OR) brutas e os respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%) – regressão logística multinomial; categoria de referência: ausência de fatores de risco.

Em seguida, realizou-se análise múltipla selecionando como variável dependente (politômica) o número de fatores (nenhum, um, dois, três ou mais), obtendo-se as estimativas ajustadas do OR e respectivos IC95%. Foram incluídas no modelo inicial todas as variáveis com associação na análise simples (p < 0,20), e permaneceram no modelo final aquelas com p < 0,05. Nesta análise, os grupos foram simultaneamente comparados com a categoria de referência (nenhum dos cinco fatores de risco).

Adicionalmente, também foram estimadas as prevalências da coocorrência de dois fatores (10 combinações possíveis, a partir dos cinco fatores avaliados). As razões de chances (OR) foram obtidas por regressão logística binária, expressa pela equação:

OR = 𝑓11 𝒙𝑓00𝑓10 𝒙 𝑓01 

onde f 11corresponde ao número de indivíduos que referiu ambos os fatores, f 00os respondentes que não apresentaram nenhum, f 10aqueles em que o primeiro fator esteve presente e f 01os que relataram apenas a presença do outro fator. Assim, foi criada uma variável dicotômica, cuja categoria de interesse foi a presença de ambos os fatores de risco (sim ou não). As análises foram realizadas no Stata 14.0, considerando-se o delineamento amostral complexo.

Os objetivos do inquérito foram apresentados aos indivíduos no contato telefônico, e o formulário de consentimento livre e esclarecido foi substituído pelo consentimento verbal. O estudo foi aprovado pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa em Seres Humanos do Ministério da Saúde, sob o parecer nº 355.590 de 26 de junho de 2013.

RESULTADOS

A média de idade foi de 40,0 anos (DP = 12,1) nos adultos e de 70,3 anos (DP = 7,9) nos idosos, com maior percentual de mulheres (52,6% e 60,7%, respectivamente). Na população adulta, 51,0% se declararam pardos ou pretos e, entre os idosos, 33,8%. A proporção de indivíduos sem cônjuge foi maior entre os adultos (53,1%) que entre os idosos (42,9%). Observou-se menor escolaridade entre os idosos para todas as categorias avaliadas; enquanto cerca de 30,0% dos adultos referiram escolaridade ≥ 12 anos, nos idosos esse percentual foi de apenas 17,0%. Quanto à avaliação subjetiva da saúde, 67,3% dos adultos e 53,8% dos idosos consideravam sua saúde como muito boa ou boa, 28,4% e 38,8% como regular, e 4,3% e 7,4% como ruim ou muito ruim, respectivamente. Exceto para o plano de saúde, nas demais variáveis observaram-se diferenças estatisticamente significativas entre adultos e idosos (p < 0,05). Também foram constatadas diferenças na avaliação dos fatores de risco individuais. Os adultos apresentaram maiores prevalências de tabagismo, uso abusivo de álcool e alimentação não saudável (p < 0,001) (dados não apresentados).

Verificou-se elevado percentual de indivíduos com ao menos dois fatores de risco (38,5%). Observaram-se dois comportamentos de risco em 40,0% dos homens, e elevadas chances de ocorrência de três (OR = 4,54; IC95% 3,63–5,67) e quatro ou mais fatores (OR = 5,93; IC95% 4,16–8,45). A coocorrência de dois ou mais fatores foi mais elevada naqueles com menor escolaridade e nos que não possuíam plano de saúde à época da pesquisa. Menor prevalência de três e quatro ou mais fatores foi constatada entre os adultos que não estavam trabalhando. Em relação à avaliação subjetiva da saúde, maior prevalência do acúmulo de fatores de risco foi verificada entre os que consideraram sua saúde como regular e ruim ou muito ruim ( Tabela 1 ).

Tabela 1. Prevalência e análise univariada da associação entre o número de fatores de risco para DCNT, variáveis sociodemográficas e autoavaliação de saúde na população adulta. Vigitel, Brasil, 2015.

Variável Um Dois Três Quatro ou mais




n (%) OR (IC95%) n (%) OR (IC95%) n (%) OR (IC95%) n (%) OR (IC95%)
Total 11.062 (34,4)   11.608 (38,5)   4.362 (15,5)   849 (3,3)  
Região geográfica
Sudeste 1.495 (34,0) 1 1.554 (38,4) 1 584 (16,0) 1 134 (3,5) 1
Nordeste 3.711 (35,1) 0,97 (0,80–1,18) 3.847 (39,0) 0,95 (0,78–1,16) 1.417 (14,7) 0,86 (0,69–1,09) 259 (2,7) 0,73 (0,51–1,03)
Norte 3.284 (34,4) 1,16 (0,93–1,44) 3.438 (40,3) 1,20 (0,97–1,50) 1.259 (15,2) 1,09 (0,85–1,41) 234 (3,1) 0,99 (0,62–1,59)
Centro-Oeste 1.468 (34,5) 0,81 (0,61–1,08) 1.537 (36,6) 0,76 (0,57–1,02) 629 (15,3) 0,77 (0,56–1,06) 131 (3,6) 0,80 (0,50–1,30)
Sul 1.104 (34,1) 0,93 (0,73–1,17) 1.232 (38,4) 0,93 (0,73–1,17) 473 (15,8) 0,92 (0,70–1,20) 91 (3,2) 0,83 (1,55–1,25)
Sexo
Feminino 7.423 (40,7) 1 6.387 (37,2) 1 1.582 (9,5) 1 245 (1,7) 1
Masculino 3.639 (27,7) 1,34 (1,10–1,63) 5.221 (40,0) 2,12 (1,74–2,58) 2.780 (21,8) 4,54 (3,63–5,67) 604 (5,0) 5,93 (4,16–8,45)
Cor da pele/raça
Branca 4.313 (34,7) 1 4.469 (38,4) 1 1.701 (14,6) 1 387 (3,7) 1
Parda 4.549 (34,7) 1,11 (0,92–1,33) 4.736 (40,1) 1,16 (0,96–1,39) 1.746 (14,9) 1,13 (0,91–1,41) 300 (2,6) 0,76 (0,54–1,08)
Preta 773 (35,4) 1,13 (0,78–1,64) 811 (37,2) 1,07 (0,74–1,56) 318 (16,0) 1,22 (0,80–1,85) 59 (3,6) 1,07 (0,58–2,00)
Outras 490 (32,8) 0,70 (0,46–1,06) 514 (33,5) 0,65 (0,43–0,98) 174 (19,0) 0,97 (0,59–1,57) 26 (3,1) 0,62 (0,25–1,58)
Estado civil
Com cônjuge 5.286 (32,8) 1 6.101 (40,2) 1 2.263 (15,6) 1 399 (3,3) 1
Sem cônjuge 5.562 (35,7) 1,05 (0,89–1,25) 5.330 (37,2) 0,89 (0,75–1,06) 2.043 (15,5) 0,96 (0,79–1,18) 434 (3,1) 0,91 (0,66–1,24)
Escolaridade (em anos)
≥ 12 4.953 (36,4) 1 4.915 (37,9) 1 1.838 (14,1) 1 349 (2,6) 1
9 a 11 4.524 (35,5) 1,04 (0,88–1,23) 4.724 (37,6) 1,06 (0,89–1,25) 1.779 (15,3) 1,15 (0,95–1,40) 332 (3,2) 1,30 (0,94–1,81)
0 a 8 1.585 (30,1) 1,00 (0,77–1,30) 1.969 (40,9) 1,31 (1,01–1,70) 745 (17,5) 1,50 (1,11–2,03) 168 (4,1) 1,90 (1,25–2,89)
Trabalho nos últimos três meses
Sim 7.658 (33,6) 1 8.246 (38,7) 1 3.265 (16,4) 1 622 (3,4) 1
Não 3.404 (36,5) 0,93 (0,77–1,12) 3.362 (38,2) 0,84 (0,70–1,01) 1.097 (13,2) 0,69 (0,55–0,86) 227 (2,8) 0,70 (0,49–0,99)
Plano privado de saúde
Sim 6.283 (36,3) 1 6.357 (36,5) 1 2.434 (14,9) 1 461 (2,9) 1
Não 4.764 (32,4) 1,08 (0,99–1,18) 5.224 (40,6) 1,21 (1,11–1,31) 1.920 (16,1) 1,19 (1,08–1,32) 388 (3,7) 1,28 (1,10–1,50)
Autoavaliação da saúde
Muito boa/boa 8.052 (36,4) 1 7.651 (37,7) 1 2.693 (13,2) 1 492 (2,9) 1
Regular 2.651 (31,2) 1,59 (1,30–1,95) 3.380 (39,7) 1,95 (1,60–2,39) 1.424 (20,3) 2,86 (2,27–3,60) 295 (3,5) 2,20 (1,59–3,06)
Ruim/muito ruim 290 (23,4) 2,22 (1,28–3,88) 507 (46,2) 4,24 (2,45–7,35) 214 (20,2) 5,30 (2,69–10,43) 52 (7,4) 8,72 (3,93–19,35)

Em negrito: associações estatisticamente significativas.

Nos idosos, a coocorrência de três fatores de risco foi maior entre os residentes na região Norte e, para quatro ou mais fatores, foi menor no Nordeste, em relação à região Sudeste do país. Os diferenciais por sexo se mantiveram, com maiores prevalências entre os homens. A coocorrência de três ou mais fatores de risco foi maior nos pardos, comparados aos brancos. Também foi mais elevada naqueles que não exerciam uma atividade ocupacional, que não tinham plano de saúde e que avaliaram sua saúde como regular e ruim ou muito ruim. Menor prevalência de dois fatores foi observada nos que viviam sem cônjuge (OR = 0,73; IC95% 0,57–0,93) e, naqueles com até 11 anos de estudo, a coocorrência de dois ou três fatores foi significativamente menor ( Tabela 2 ).

Tabela 2. Prevalência e análise univariada da associação entre o número de fatores de risco para DCNT, variáveis sociodemográficas e autoavaliação de saúde na população idosa. Vigitel, Brasil, 2015.

Variáveis Um Dois Três Quatro ou mais




n (%) OR (IC95%) n (%) OR (IC95%) n (%) OR (IC95%) n (%) OR (IC95%)
Total 5.432 (34,7)   5.318 (37,0)   2.046 (14,7)   255 (2,1)  
Região geográfica
Sudeste 997 (34,9) 1 931 (37,0) 1 336 (14,2) 1 59 (2,5) 1
Nordeste 1.546 (34,6) 0,99 (0,77–1,27) 1.533 (36,6) 0,98 (0,76–1,27) 622 (16,0) 1,12 (0,83–1,52) 62 (1,3) 0,54 (0,30–0,97)
Norte 1.051 (33,3) 1,26 (0,90–1,78) 1.047 (38,3) 1,37 (0,97–1,93) 391 (16,8) 1,57 (1,06–2,32) 57 (2,8) 1,49 (0,71–3,13)
Centro-Oeste 1.060 (35,0) 0,85 (0,64–1,14) 1.001 (35,2) 0,81 (0,60–1,08) 397 (14,4) 0,86 (0,61–1,21) 44 (1,9) 0,63 (0,33–1,23)
Sul 778 (34,8) 1,03 (0,77–1,37) 806 (38,7) 1,08 (0,81–1,44) 300 (13,8) 1,00 (0,71–1,41) 33 (1,6) 0,67 (0,35–1,29)
Sexo
Feminino 3.693 (38,5) 1 3.333 (35,6) 1 1.157 (11,9) 1 95 (1,4) 1
Masculino 1.739 (29,8) 0,99 (0,76–1,28) 1.985 (38,8) 1,39 (1,06–1,81) 889 (18,4) 1,97 (1,46–2,66) 160 (3,1) 2,82 (1,56–5,09)
Cor da pele/raça
Branca 2.763 (35,0) 1 2.709 (37,1) 1 1.009 (14,2) 1 122 (1,5) 1
Parda 1.278 (33,1) 1,24 (0,91–1,68) 1.278 (36,5) 1,28 (0,95–1,73) 496 (18,3) 1,68 (1,16–2,44) 62 (2,8) 2,41 (1,17–4,97)
Preta 254 (36,5) 0,94 (0,51–1,74) 226 (33,7) 0,82 (0,43–1,55) 84 (11,9) 0,76 (0,39–1,48) 17 (4,3) 2,59 (0,92–7,26)
Outras 185 (37,9) 0,98 (0,49–1,93) 153 (33,6) 0,81 (0,37–1,77) 71 (11,0) 0,70 (0,33–1,49) 9 (3,8) 2,27 (0,45–11,45)
Estado civil
Com cônjuge 2.749 (35,9) 1 2.731 (37,9) 1 1.072 (13,9) 1 152 (2,1) 1
Sem cônjuge 2.558 (32,9) 0,70 (0,55–0,89) 2.474 (36,1) 0,73 (0,57–0,93) 926 (15,8) 0,87 (0,65–1,16) 99 (2,0) 0,73 (0,40–1,36)
Escolaridade (em anos)
≥ 12 1.777 (36,8) 1 1.578 (34,6) 1 588 (12,4) 1 91 (1,9) 1
9 a 11 1.596 (35,6) 0,79 (0,60–1,03) 1.461 (34,3) 0,66 (0,51–0,87) 569 (13,6) 0,65 (0,47–0,88) 85 (3,1) 1,25 (0,65–2,38)
0 a 8 2.059 (33,7) 0,77 (0,58–1,01) 2.279 (38,6) 0,63 (0,48–0,83) 889 (15,8) 0,55 (0,40–0,76) 79 (1,9) 0,73 (0,39–1,36)
Trabalho nos últimos três meses
Sim 1.479 (35,0) 1 1.413 (37,1) 1 448 (12,3) 1 71 (1,5) 1
Não 3.953 (34,6) 1,36 (1,03–1,78) 3.905 (36,9) 1,36 (1,03–1,80) 1.598 (15,7) 1,76 (1,26–2,44) 184 (2,4) 2,16 (1,09–4,27)
Plano privado de saúde
Sim 3.583 (35,7) 1 3.353 (35,1) 1 1.318 (14,2) 1 150 (1,9) 1
Não 1.830 (336) 1,13 (1,00–1,28) 1.942 (39,1) 1,23 (1,09–1,39) 718 (15,2) 1,20 (1,04–1,39) 104 (2,4) 1,30 (0,98–1,74)
Autoavaliação da saúde
Muito boa/boa 3.343 (36,5) 1 2.833 (34,5) 1 1.017 (13,6) 1 127 (1,9) 1
Regular 1.750 (33,8) 1,30 (0,99–1,70) 1.969 (38,5) 21,7 807 (15,5) 1,60 (1,16–2,20) 100 (2,5) 1,90 (1,02–3,56)
Ruim/muito ruim 222 (24,0) 1,98 (1,08–3,66) 380 (48,6) 4,26 (2,32–7,83) 158 (20,6) 4,59 (2,37–8,89) 837 (2,3) 3,67 (1,35–9,93)

Em negrito: associações estatisticamente significativas.

Nos adultos, verificaram-se maiores chances da coocorrência nos homens, principalmente de três ou mais fatores (OR = 5,38; IC95% 4,32–6,71), naqueles que não possuíam plano de saúde e nos que pior avaliaram sua saúde. Nos idosos, também o sexo masculino esteve positivamente associado à coocorrência, porém com menor magnitude. As chances de coocorrência de dois e de três fatores ou mais foram maiores nos que referiam não realizar qualquer atividade ocupacional nos últimos três meses, nos que não possuíam plano de saúde e nos que autoavaliaram a saúde como regular e ruim ou muito ruim ( Tabela 3 ).

Tabela 3. Regressão logística multinomial múltipla para a ocorrência e coocorrência de fatores de risco (em relação à ausência de fatores) em adultos e idosos. Vigitel, Brasil, 2015.

Variável Adultos Idosos


Um Dois Três ou mais Um Dois Três ou mais






OR (IC95%) OR (IC95%) OR (IC95%) OR (IC95%) OR (IC95%) OR (IC95%)
Sexo
Feminino 1 1 1 1 1 1
Masculino 1,39 (1,14–1,70) 2,28 (1,87–2,78) 5,38 (4,32–6,71) 0,85 (0,64–1,14) 1,36 (1,01–1,83) 2,58 (1,86–3,59)
Estado civil
Com cônjuge       1 1 1
Sem cônjuge       0,65 (0,50–0,85) 0,78 (0,59–1,04) 1,12 (0,82–1,54)
Trabalho nos últimos três meses
Sim       1 1 1
Não       1,27 (0,96–1,67) 1,39 (1,04–1,86) 2,07 (1,47–2,92)
Plano privado de saúde
Sim 1 1 1 1 1 1
Não 1,04 (0,96–1,14) 1,14 (1,05–1,24) 1,10 (1,00–1,22) 1,12 (0,98–1,28) 1,17 (1,03–1,34) 1,13 (0,97–1,32)
Autoavaliação da saúde
Muito boa/boa 1 1 1 1 1 1
Regular 1,62 (1,32–1,99) 2,03 (1,66–2,49) 3,12 (2,49–3,92) 1,23 (0,92–1,64) 1,50 (1,12–2,01) 1,59 (1,14–2,20)
Ruim/muito ruim 2,33 (1,34–4,06) 4,82 (2,78–8,36) 8,26 (4,49–15,18) 1,76 (0,95–3,28) 3,86 (2,07–7,21) 4,29 (2,16–8,50)

OR: Odds ratio ajustado por meio de regressão logística multinomial múltipla, considerando nenhum fator de risco como categoria de referência (30.767 adultos e 14.342 idosos foram incluídos nos modelos finais).

Em negrito: associações estatisticamente significativas.

Na Tabela 4 são apresentadas as prevalências da coocorrência de dois fatores (dez combinações a partir dos cinco fatores avaliados) e os odds ratio para a associação entre eles. Observou-se maior chance de uso abusivo de álcool e de dieta inadequada entre tabagistas para ambos os recortes etários. Entre os adultos, o uso de álcool foi maior naqueles com excesso de peso (OR = 1,17; IC95% 1,03–1,32) e a dieta inadequada, nos inativos fisicamente (OR = 1,57; IC95% 1,32–1,87).

Tabela 4. Prevalência e odds ratio (bruto e ajustado) para a coocorrência de dois fatores de risco em adultos e idosos. Vigitel, Brasil, 2015.

Combinação dos fatores de risco* Adultos Idosos


% ORbruto IC95% ORajustado IC95% % ORbruto IC95% ORajustado IC95%
Tabagismo e excesso de peso 10,3 0,97 0,82–1,14 0,83 0,70–0,98 6,7 0,51 0,39–0,69 0,51 0,38–0,69
Tabagismo e inatividade física 11,5 1,10 0,88–1,39 1,06 0,84–1,35 8,5 0,92 0,71–1,19 0,94 0,72–1,23
Tabagismo e uso de álcool 22,5 3,44 2,91–4,07 3,52 2,93–4,24 21,8 3,14 2,14–4,61 2,94 1,95–4,44
Tabagismo e dieta inadequada 11,1 1,53 1,23–1,90 1,50 1,20–1,87 10,5 1,61 1,19–2,16 1,51 1,13–2,01
Excesso de peso e inatividade física 52,3 0,98 0,85–1,12 0,97 0,85–1,12 62,6 1,12 0,94–1,32 1,11 0,94–1,31
Excesso de peso e uso de álcool 57,0 1,24 1,10–1,39 1,17 1,03–1,32 64,4 1,18 0,84–1,66 1,19 0,84–1,70
Dieta inadequada e excesso de peso 52,4 0,98 0,88–1,08 0,95 0,85–1,06 61,6 1,11 0,95–1,30 1,12 0,97–1,31
Inatividade física e uso de álcool 10,6 0,78 0,65–0,92 0,75 0,63–0,90 28,9 0,86 0,60–1,23 0,93 0,65–1,33
Inatividade física e dieta inadequada 13,1 1,57 1,32–1,87 1,57 1,32–1,87 32,1 1,11 0,95–1,30 1,10 0,94–1,28
Dieta inadequada e uso de álcool 21,2 1,70 1,46–1,98 1,45 1,24–1,70 7,7 2,15 1,51–3,07 1,96 1,36–2,82

* OR calculado em relação ao primeiro fator de risco. Odds ratio ajustado por sexo, escolaridade e acesso a plano privado de saúde.

Em negrito: associações estatisticamente significativas.

DISCUSSÃO

Neste estudo foi verificada a coocorrência dos principais fatores de risco na população adulta e idosa das capitais brasileiras e do DF. Observaram-se elevados percentuais de coocorrência, de 57,3% nos adultos e 53,8% nos idosos, especialmente entre os homens, os que não possuíam plano de saúde e os que pior avaliaram sua saúde. Em estudo realizado em Florianópolis com adultos de 20 a 59 anos considerando o tabagismo, uso abusivo de álcool, dieta inadequada e inatividade física no lazer, a ocorrência de dois ou mais fatores foi de 59,8%16 . Em relação aos idosos (≥ 60 anos), estudo realizado na área urbana de Pelotas considerando o tabagismo, consumo de álcool, excesso de peso e inatividade física verificou que 50,9% apresentavam dois ou mais dos fatores referidos13 .

Nos Estados Unidos, Liu et al.22 encontraram prevalências de 24,3% e de 35,4% para dois e três fatores de risco, respectivamente, na população adulta (≥ 21 anos). Note-se que, além do tabagismo, atividade física, consumo de álcool e IMC, também foi considerado o tempo de sono. Diversos estudos nacionais13 , 16 e internacionais15 , 22 , 23 têm identificado a aglomeração de fatores de risco em subgrupos populacionais. Em estudo que incluiu o tabagismo, uso abusivo de álcool, baixo consumo de frutas e hortaliças e inatividade física na população de 16 a 64 anos, a prevalência de dois fatores de risco foi de 39,9% nos homens e 43,3% nas mulheres15 . No estudo de Stenholm et al.23 com dados de quatro coortes prospectivas (Inglaterra, Finlândia, França e Suécia) avaliando o tabagismo, inatividade física e obesidade como preditores da expectativa de vida saudável e livre de doenças crônicas em indivíduos de 50 a 75 anos, foi verificado que a ocorrência de dois fatores variou de 9,97% ( English Longitudinal Study of Ageing – ELSA) a 13,64% ( Finnish Public Sector Study ) nos homens, e de 7,76% ( Swedish Longitudinal Occupational Survey of Health – SLOSH) a 13,06% (ELSA) nas mulheres. Inquérito de saúde realizado na Suécia ( Stockholm County Council’s ) com população de 30 a 65 anos incluindo tabagismo, uso abusivo de álcool, baixo nível de atividade física e dieta não saudável encontrou prevalências de 31,1%, 11,2% e 1,8% para dois, três e quatro fatores de risco, respectivamente24 . No entanto, os fatores de risco considerados, bem como diferenças metodológicas entre os estudos, dificultam uma comparação direta com os achados deste estudo.

Entre os idosos, a ocorrência de três fatores de risco na região Norte foi maior que no Sudeste. Por outro lado, menor ocorrência de quatro ou mais fatores foi verificada no Nordeste. O envelhecimento populacional vem ocorrendo de forma desigual no país. Os residentes das regiões Norte e Nordeste vivem menos que a média nacional e os idosos em especial apresentam menor expectativa de vida saudável25 . Mesmo diante da insuficiência de recursos para a saúde e para outras políticas sociais, essas regiões devem ser priorizadas no enfrentamento aos potenciais determinantes das desigualdades em saúde que influenciam na redução da mortalidade e adicionam anos à esperança de vida ao nascer26 .

Revisão sistemática confirma que homens acumulam mais comportamentos de risco do que mulheres27 , assim como recentes pesquisas nacionais13 , 16 , 28 . O comportamento masculino é determinante no processo saúde-doença dos homens29 . Mulheres ainda costumam ter mais adesão às práticas de prevenção e promoção à saúde, além de maior procura aos serviços28 .

No Brasil, somente um quarto da população tem poder aquisitivo ou um emprego que possibilita aderir a um plano de saúde17 . Dados do Vigitel demonstram que indivíduos com plano de saúde fumam menos, praticam mais atividade física e ingerem mais frutas e hortaliças. Observa-se associação entre acesso a plano de saúde privado e maior escolaridade e renda, o que não necessariamente se relaciona com o acesso aos serviços de saúde. O Sistema Único de Saúde brasileiro universaliza com equidade a oferta aos serviços30 , mas ainda existem desafios para garantir a completa universalidade sem barreiras.

Este estudo observou maior coocorrência de fatores de risco nos idosos que não trabalhavam. A manutenção do trabalho remunerado nesse subgrupo representa a continuidade da função executiva complexa e um mecanismo de suporte social. O incremento na renda reflete positivamente no envelhecimento ativo, proporcionando autonomia financeira em relação às necessidades de saúde, sociais e alimentares31 . Destaca-se a possibilidade de causalidade reversa, já que a maior coocorrência de fatores de risco pode estar associada às doenças e incapacidades que impedem o idoso de trabalhar.

A autoavaliação de saúde integra a percepção biológica, psicológica e social do indivíduo. Trata-se de um indicador de qualidade de vida, morbidade, declínio funcional e mortalidade32 . Dois ou mais fatores de risco associaram-se à pior avaliação da saúde. Na população adulta brasileira (≥ 20 anos), observou-se que a probabilidade de perceber a saúde como ruim ou muito ruim era 5,27 vezes maior nos que referiram uma ou mais doenças crônicas25 . Comportamentos relacionados à saúde são determinantes das DCNT e relacionam-se com a avaliação subjetiva da saúde. Assim, uma melhor compreensão dos mecanismos envolvidos no impacto dos comportamentos de risco sobre a saúde permite ampliar a abordagem para a promoção de comportamentos protetores.

Na análise da combinação de fatores simultâneos, alguns agrupamentos foram mais prevalentes, como o excesso de peso associado à inatividade física, ao uso de álcool e à dieta inadequada (acima de 50%). A revisão da Política Nacional de Promoção da Saúde representa o esforço do governo brasileiro para garantir a intersetorialidade das políticas públicas e a integralidade da atenção à saúde, destacando a alimentação saudável, a prática de atividades físicas e a redução do uso abusivo de álcool como prioritários para as ações de promoção da saúde e dos modos de vida33 . Inúmeras evidências apontam a importância de implantar medidas regulatórias para o controle dos fatores de risco de DCNT34 . Essas medidas instituídas pelo Estado, intervindo sobre o ambiente, regulando práticas de comercialização, disponibilidade e oferta de serviços, taxação de produtos nocivos à saúde e rotulagem de alimentos, são custo-efetivas34 , 35 .

Destaca-se que a elevada prevalência de excesso de peso na população brasileira demanda medidas imediatas nos serviços de saúde. Embora tenham ocorrido inúmeros avanços na área da alimentação no país, como a elaboração do Guia Alimentar para a População Brasileira (2014), o incentivo ao aleitamento materno e o Plano de Ação de Enfrentamento das DCNT, ainda são grandes os desafios para deter o crescimento da obesidade37 . A OMS preconiza medidas como taxação de alimentos ultraprocessados, subsídios aos alimentos saudáveis e proibição do marketing de alimentos para crianças34 , 35 . O México adotou uma lei taxando alimentos e bebidas ultraprocessados e com alto teor de açúcar em 2013, o que resultou na redução de 10% do consumo de refrigerantes e no aumento do consumo de água em 15%34 . Na Austrália, estudo de avaliação de custo-efetividade de intervenções para a redução do consumo de sal, por exemplo, identificou que, embora os programas educativos sejam efetivos, as medidas governamentais obrigatórias estabelecendo limites para a utilização de sal pelas indústrias podem ser até vinte vezes mais eficazes36 .

Ainda sobre a redução dos fatores de risco para as DCNT, o Brasil é considerado um exemplo mundial na redução da prevalência do tabagismo38 , 39 por tomar medidas como a proibição da propaganda do tabaco, adotar a Convenção-Quadro para o Controle do Tabaco em 2006 e aprovar a Lei nº 12.546 de 2011 e o decreto presidencial de 2014 instituindo os ambientes livres do fumo, elevando a taxação dos cigarros, entre outras medidas39 .

Neste estudo, comparados aos não fumantes, os tabagistas apresentaram menor prevalência de excesso de peso. Estudos apontam a relação inversa entre o tabagismo e peso corporal, atribuída à atuação da nicotina, tanto pelo aumento da atividade adrenérgica e gasto energético, contribuindo para a redução do peso corporal, quanto pela liberação de dopamina e serotonina, que atuam no controle e regulação do apetite no nível do hipotálamo40 . Tabagistas apresentaram maior chance de uso abusivo de álcool comparados aos não tabagistas em ambos os grupos etários. Estudo realizado em Portugal com adultos (≥ 19 anos) revelou maior consumo pelos fumantes de todas as bebidas alcoólicas avaliadas (cerveja, vinho, whisky e conhaque). Além disso, adultos e idosos que referiram consumo abusivo de álcool apresentam maior chance de ter uma dieta inadequada, com menor consumo de hortaliças e frutas em ambos os sexos41 . Dados do National Health and Nutrition Examination Survey mostram associação significativa entre o consumo de bebidas alcoólicas e a pior qualidade da dieta em homens e mulheres adultos (≥ 20 anos)42 .

Entre as limitações deste estudo, deve-se considerar que todas as informações foram autorreferidas, o que pode resultar em possível viés de informação sobre comportamentos considerados adequados. Em relação à amostra, ela se restringiu à população com telefone fixo na residência, o que pode diminuir a participação das regiões Norte e Nordeste do país em razão das menores taxas de cobertura. No entanto, o uso de fatores de ponderação reduz as diferenças observadas nas populações com e sem telefone7 .

Dado o delineamento transversal do estudo, nas relações entre os pares de fatores de risco avaliados, um OR > 1, por exemplo, indica que os indivíduos que exibem um determinado comportamento foram mais propensos a apresentar, naquele momento, o outro fator de risco do que os que não estavam expostos ao primeiro fator. Quanto ao impacto das exposições e comportamentos sociais ao longo da vida, Stenholm et al.23 apontam que a presença de no mínimo dois fatores de risco entre indivíduos de 50 a 75 anos reduz sua expectativa de vida saudável em oito anos e sua expectativa de vida livre de doenças crônicas em seis anos. O presente estudo aponta demandas em relação às políticas sociais e práticas em saúde, como por ações de regulação pública de fatores de risco em função do elevado percentual de indivíduos com múltiplos riscos, ao mesmo tempo em que identifica subgrupos com maiores riscos para DCNT comparados aos que apresentam apenas um ou nenhum dos fatores estudados. Assim, evidencia a necessidade de adoção de estratégias para intervenções sobre os múltiplos comportamentos e não apenas direcionadas aos fatores individuais.

Também é necessário ressaltar que, para a promoção de hábitos de vida saudáveis, as políticas macrossociais, intersetoriais e regulatórias são mais efetivas34 , 35 . Cabe destacar o papel do Estado enquanto agente regulador também em setores externos à saúde, para a promoção de hábitos de vida saudáveis. Já no âmbito individual de atenção à saúde, deve-se considerar que existe uma elevada prevalência aglomeração de fatores de risco na população e que os comportamentos substitutivos levam à manutenção ou à ampliação desses percentuais, caso não haja uma abordagem ampliada ao conjunto dos fatores. Assim, a integralidade como um valor a ser sustentado deve estar presente no encontro, na conversa em que o profissional de saúde busca reconhecer, para além das demandas explícitas, as necessidades dos usuários43 . O olhar ampliado para os problemas de saúde é uma condição fundamental e necessária em todos os serviços de saúde, já que o Estado tem o dever de oferecer um “atendimento integral, com prioridade para as atividades preventivas, sem prejuízo dos serviços assistenciais”, conforme a Constituição Federal de 1988.


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