Resumo
Resumo: A prática insuficiente de atividade física (AF) e tempo sedentário ininterrupto são fatores de risco para doenças graves não transmissíveis, morbidade e mortalidade prematura, com alto nível de evidência. Comparativamente, o conhecimento sobre os determinantes mais importantes e modificáveis destes comportamentos é ainda frágil e questionável. A AF pode ser modulada por multifatores em diferentes níveis de observação, que variam de escalas microbiológicas até ecológicas, o que gera uma certa dificuldade na compreensão integral dos possíveis determinantes. Isoladamente, os principais resultados, características de ambiente construído, criminalidade, aspectos motivacionais, características biológicas e genéticas, são correlatos e determinantes da AF. Contudo, a compreensão integral que permite explorar as interações entre os determinantes é inviabilizada nos atuais modelos analíticos empregados. Portanto, o objetivo do presente estudo foi elaborar um modelo ecológico com capacidade de predição integrativa da atividade física e comportamento sedentário de adultos nas capitais brasileiras entre 2006-2016. Em segundo plano, três modelos preditivos foram comparados, um modelo ecológico linear, um modelo logístico e um modelo de Rede Bayesiana. O modelo final foi obtido a partir do melhor resultado preditivo, caracterizado por análises de acurácia e precisão. Para isso, foram empregados bancos de dados nacionais disponíveis online, totalizando 47 macropreditores e 18 micropreditores e categorizadas em oito subclasses: Ambiente construído; Clima; Política; Social; Demográficos; Nutrição; e duas subclasses de desfechos Atividade física (quatro variáveis); Comportamento Sedentário (duas variáveis). Do total de 572.477 sujeitos, após limpeza dos sujeitos com dados incorretos ou ausentes e retirada dos idosos (sujeitos com idade autorrelatada acima de 60 anos) a amostra final foi composta por 393.648 adultos residentes nas capitais brasileiras, participantes da pesquisa VIGITEL entre 2006 e 2016. Estes dados foram harmonizados e analisados no software R utilizando pacotes específicos. O modelo linear foi obtido pela aplicação de uma regressão linear hierárquica. O modelo logístico foi obtido pela aplicação de regressão logística para amostras complexas. E a modelagem de Rede Bayesiana foi aplicada utilizando os pacotes “bnlearn” no software R. Todo o procedimento foi validado por métodos de reamostragens (“Bootstraping”). Os três modelos foram operacionalizados para gerar resultados preditivos para cada desfecho. De modo geral, homens atenderam a recomendação para AF no tempo livre com prevalência 5% maior que as mulheres no período. Contudo, ambos os sexos apresentaram aumento no período, cerca de 3,5% ao ano. Em relação a disparidade entre os sexos, as mulheres apresentaram prevalência 40% maior para realização de atividade domiciliar. A capital com maior prevalência de adultos completando 150 minutos de atividade física no tempo livre foi Brasília (32% de prevalência), e a menor São Paulo (11% prevalência). Resultados alarmantes mostraram que há uma diferença expressiva no investimento em esporte e lazer com variação entre R$ 0,00 e R$ 117,00 anuais por pessoa. Entretanto, de modo geral este investimento cresceu 76% no período, demonstrando a preocupação crescente com as estratégias preventivas para saúde da população. Em relação aos modelos preditivos, os modelos linear e logístico apresentaram desempenho preditivo menor que o modelo de rede, contudo, apresentaram maior volume de variáveis preditoras significativas para cada desfecho. O modelo final, portanto, foi composto pelo modelo de Rede Bayesiana. Sexo, região e consumo regular de frutas foram os preditores proximais da atividade física no tempo livre. Em nível distal ou indireto, a AF no tempo livre foi ainda influenciada por: expectativa de vida de homens; proporção de mulheres; ocupados na área de atividade física; cobertura das estratégias de atenção básica; número de famílias com uma a dois salários mínimos; ano; consumo regular de hortaliças. Os demais desfechos foram preditos especialmente por fatores individuais (micropreditores). Criminalidade apresentou relação indireta com a AF para mulheres controlado pelo aumento no número de profissionais atuantes na área de AF, esporte e lazer. A umidade relativa do ar elevada é uma barreira nas regiões mais úmidas e nas regiões mais secas estimula a pratica regular de AF. Para os homens, cidades com maior expectativa de vida ao nascer apresentaram maiores probabililidades de prática de AF. Maior cobertura do SUS, e proporção de famílias com renda entre um a dois salários mínimos proprociona maiores probabilidades de AF tempo livre apenas nas regiões mais pobres do país. O modelo de rede proporcionou uma visão ampla e interativa dos preditores da atividade física no tempo livre.
