Escore Nova de consumo de alimentos ultraprocessados: descrição e avaliação de desempenho no Brasil
DOI:
https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2021055003588Palavras-chave:
Consumo de alimentos, Alimentos ultraprocessados, Inquéritos sobre dietas, métodos, Inquéritos e questionários, normas, Estudo de validaçãoResumo
OBJETIVO Descrever o escore Nova de consumo de alimentos ultraprocessados e avaliar seu potencial para refletir, no contexto brasileiro, a participação desses alimentos na dieta. MÉTODOS Estudo realizado na cidade de São Paulo com amostra de conveniência de 300 adultos, que responderam, em cerca de três minutos, em um tablet, a um questionário eletrônico de autorrelato sobre o consumo, no dia anterior, de 23 subgrupos de alimentos ultraprocessados comumente consumidos no Brasil. O escore de cada participante correspondeu ao número de subgrupos reportados. A participação de alimentos ultraprocessados no consumo alimentar do mesmo dia, expressa como percentual da ingestão total de energia, foi calculada por meio das respostas dos participantes a recordatório alimentar completo de 24 horas aplicado em cerca de 30 minutos por nutricionistas treinados. A associação entre o escore e a participação de ultraprocessados na dieta foi estudada por modelos de regressão linear. A concordância na classificação dos participantes segundo quintos do escore e quintos da participação de alimentos ultraprocessados na dieta foi avaliada pelo índice Pabak. RESULTADOS O percentual médio de participação de alimentos ultraprocessados na dieta aumentou linear e significativamente com o aumento do escore Nova de consumo de alimentos ultraprocessados. Observou-se concordância substancial na classificação dos participantes segundo quintos da distribuição do escore e quintos da distribuição do percentual de participação de alimentos ultraprocessados na dieta (índice Pabak = 0,67). Relação inversa da idade com a frequência de consumo relativamente elevado de alimentos ultraprocessados (quinto superior da distribuição) foi observada tanto para o escore quanto para a participação de alimentos ultraprocessados na dieta. CONCLUSÃO O escore Nova de consumo de alimentos ultraprocessados, obtido de forma rápida e prática, apresenta bom potencial para refletir, no contexto brasileiro, a participação desses alimentos na dieta.
Referências
Monteiro CA, Cannon G, Moubarac JC, Levy RB, Louzada MLC, Jaime PC. The UN Decade of Nutrition, the NOVA food classification and the trouble with ultra-processing. Public Health Nutr. 2018;21(1):5-17. https://doi.org/10.1017/S1368980017000234 [ Links ]
Monteiro CA, Cannon G, Levy RB, Moubarac JC, Louzada ML, Rauber F, et al. Ultra-processed foods: what they are and how to identify them. Public Health Nutr. 2019;22(5):936-41. https://doi.org/10.1017/S1368980018003762 [ Links ]
Monteiro CA, Cannon G, Lawrence M, Louzada MLC, Machado PP. Ultra-processed foods, diet quality, and health using the NOVA classification system. Rome: FAO; 2019. [ Links ]
Askari M, Heshmati J, Shahinfar H, Tripathi N, Daneshzad E. Ultra-processed food and the risk of overweight and obesity: a systematic review and meta-analysis of observational studies. Int J Obes (Lond). 2020;44(10):2080-91. https://doi.org/10.1038/s41366-020-00650-z [ Links ]
Chen X, Zhang Z, Yang H, Qiu P, Wang H, Wang F, et al. Consumption of ultra-processed foods and health outcomes: a systematic review of epidemiological studies. Nutr J. 2020;19(1):86. https://doi.org/10.1186/s12937-020-00604-1 [ Links ]
Leonie E, Machado P, Zinöcker M, Baker P, Lawrence M. Ultra-Processed foods and health outcomes: a narrative review. Nutrients. 2020;12(7):1955. https://doi.org/10.3390/nu12071955 [ Links ]
Meneguelli TS, Hinkelmann JV, Hermsdorff HHM, Zulet MA, Martínez JA, Bressan J. Food consumption by degree of processing and cardiometabolic risk: a systematic review. Int J Food Sci Nutr. 2020;71(6):678-92. https://doi.org/10.1080/09637486.2020.1725961 [ Links ]
Pagliai G, Dinu M, Madarena MP, Bonaccio M, Iacoviello L, Sofi F. Consumption of ultra-processed foods and health status: a systematic review and meta-analysis. Br J Nutr. 2020;125(3):308-18. https://doi.org/10.1017/S0007114520002688 [ Links ]
Santos FS, Dias MS, Mintem GC, Oliveira IO, Gigante DP. Food processing and cardiometabolic risk factors: a systematic review. Rev Saude Publica 2020;54:70. https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2020054001704 [ Links ]
Lane MM, Davis JA, Beattie S, Gómez‐Donoso C, Loughman A, O’Neil A, et al. Ultraprocessed food and chronic noncommunicable diseases: a systematic review and meta‐analysis of 43 observational studies. Obes Rev. 2021;22(3)e13146. https://doi.org/10.1111/obr.13146 [ Links ]
Marchioni DML, Gorgulho BM, Steluti J. Consumo alimentar: guia para avaliação. Barueri, SP: Manole; 2019. [ Links ]
Ministério da Saúde (BR), Secretaria de Vigilância em Saúde, Departamento de Análise em Saúde e Vigilância de Doenças Não Transmissíveis. Vigitel Brasil 2018: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico: estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2018. Brasília, DF; 2019. 132p. [ Links ]
Costa CS, Sattamini IF, Martínez Steele E, Louzada MLC, Claro RM, Monteiro CA. Consumo de alimentos ultraprocessados e associação com fatores sociodemográficos na população adulta das 27 capitais brasileiras Rev Saude Publica. 2021;55. No prelo. [ Links ]
Sattamini IF. Instrumentos de avaliação da qualidade de dietas: desenvolvimento, adaptação e validação no Brasil [tese]. São Paulo: Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo; 2019. [ Links ]
Martinez Steele E, Rauber F, Costa CS, Leite MA, Gabe KT, Louzada ML, et al. Mudanças alimentares na coorte NutriNet Brasil durante a pandemia de covid-19. Rev Saude Publica. 2020;54:91. https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2020054002950 [ Links ]
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Pesquisa de Orçamentos Familiares: 2008-2009: análise do consumo alimentar pessoal no Brasil. Rio de Janeiro: IBGE; 2011 [cited 2021 Feb 7]. Available from: https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv50063.pdf [ Links ]
Moshfegh AJ, Rhodes DG, Baer DJ, Murayi T, Clemens JC, Rumpler WV, et al. The US Department of Agriculture Automated Multiple-Pass Method reduces bias in the collection of energy intakes. Am J Clin Nutr. 2008;88:324-32. https://doi.org/10.1093/ajcn/88.2.324 [ Links ]
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Pesquisa de Orçamentos Familiares 2008-2009: tabelas de composição nutricional dos alimentos consumidos no Brasil. Rio de Janeiro: IBGE; 2011 [cited 2021 Feb 7]. Available from: https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv50002.pdf [ Links ]
Byrt T, Bishop J, Carlin JB. Bias, prevalence and kappa. J Clin Epidemiol. 1993;46(5):423-9. https://doi.org/10.1016/0895-4356(93)90018-v [ Links ]
Landis JR, Koch GG. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics. 1977;33(1):159-74. [ Links ]
Cade J, Thompson R, Burley V, Warm D. Development, validation and utilisation of food-frequency questionnaires: a review. Public Health Nutr. 2002;5(4):567-87. https://doi.org/10.1079/PHN2001318 [ Links ]
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