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Artigo de periodico
Estimativa da participação de alimentos ultraprocessados nos municípios brasileiros (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: LOUZADA, MARIA LAURA DA COSTA - FSP ; LEVY, RENATA BERTAZZI - FM ; BENICIO, MARIA HELENA D AQUINO - FSP ; CACAU, LEANDRO TEIXEIRA - FSP
- Unidades: FSP; FM
- DOI: 10.11606/s1518-8787.2025059006615
- Subjects: ALIMENTOS INDUSTRIALIZADOS; FATORES SOCIOECONÔMICOS; EPIDEMIOLOGIA; MÉTODOS DE PREVISÃO E CORREÇÃO; CONSUMO DE ALIMENTOS; BRASIL
- Language: Português
- Abstract: OBJETIVO: Estimar a participação calórica de alimentos ultraprocessados (% AUP) nos 5.570 municípios brasileiros. MÉTODOS: A estimativa de % AUP nos municípios foi realizada a partir de um modelo estatístico de predição construído com base nos dados de 46.164 indivíduos com idades >10 anos participantes da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF 2017–2018). Regressão linear múltipla foi usada para estimar a % média de AUP (medida por meio de dois recordatórios alimentares de 24 h) em função das variáveis preditoras (sexo, idade, renda, escolaridade, raça/cor, urbanidade, Unidades da Federação e localização geográfica). O modelo foi avaliado quanto a sua adequabilidade por meio de análise de resíduos e pela comparação entre valores preditos pelo modelo e mensurados diretamente na POF 2017–2018 por meio do coeficiente de correlação-concordância de Lin (CCC). Os coeficientes lineares obtidos no modelo de regressão linear múltiplo foram aplicados aos dados sociodemográficos da amostra do Censo de 2010 (aferidos de forma semelhante à da POF) para estimar o % de AUP de cada um dos municípios. RESULTADOS: O modelo estatístico mostrou-se adequado, apresentando distribuição normal dos resíduos e um CCC de 0,87, indicando concordância quase perfeita. Foi observada uma heterogeneidade na distribuição das estimativas de % AUP, variando de 5,75% em Aroeiras do Itaim (PI) a 30,5% em Florianópolis (SC). As estimativas de % AUP foram mais altas (>20%) em municípios da região Sul e do estado de São Paulo. As capitais apresentam maiores estimativas de participação calórica de alimentos ultraprocessados em relação aos demais municípios de seus estadosCONCLUSÕES: O modelo preditivo revelou diferenças de % AUP entre os municípios brasileiros. As estimativas geradas podem contribuir para o monitoramento do consumo alimentar de ultraprocessados no nível municipal e fortalecer e subsidiar a criação de políticas públicas focadas na promoção da alimentação saudável
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