Tendências temporais da atividade física para lazer e transporte na população adulta brasileira: resultados do Vigitel, 2010-2019

Bastone, Alessandra de Carvalho; Moreira, Bruno de Souza; Vasconcelos, Karina Simone de Souza; Magalhães, Amanda Silva; Coelho, Débora Moraes; Silva, Juliana Ilídio da; Bezerra, Vanessa Moraes; Lopes, Adalberto Aparecido dos Santos; Friche, Amélia Augusta de Lima; Caiaffa, Waleska Teixeira; Andrade, Amanda Cristina de Souza

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Sumário

ARTICLE • Cad. Saúde Pública 38 (10) • 2022 • https://doi.org/10.1590/0102-311XEN057222 copiar

Tendências temporais da atividade física para lazer e transporte na população adulta brasileira: resultados do Vigitel, 2010-2019

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Este estudo de série temporal analisou a prevalência de atividade física para lazer e transporte na população adulta brasileira em uma série histórica de uma década. Foram analisadas informações de 512.969 adultos entrevistados pelo Vigitel entre 2010 e 2019. Os indivíduos que relataram praticar pelo menos 150 minutos/semana de atividade física moderada ou pelo menos 75 minutos/semana de atividade física vigorosa foram considerados ativos durante seu lazer. Os indivíduos que relataram caminhar ou andar de bicicleta para/do trabalho, curso ou escola por pelo menos 30 minutos/dia (equivalente a pelo menos 150 minutos/semana de atividade física moderada) foram considerados ativos durante seu transporte. A prevalência de atividade física para lazer e transporte foi calculada anualmente e estratificada por sexo, faixa etária, escolaridade e cor da pele/raça. Modelo de regressão segmentada foi aplicado para analisar a série temporal. Foram calculadas as mudanças percentuais anuais e as mudanças médias anuais. Com o tempo, a prevalência de atividade física para o lazer aumentou e a prevalência de atividade física para o transporte diminuiu. A maior prevalência de atividade física para lazer foi observada entre homens, jovens e pessoas com Ensino Médio completo. Idosos, pessoas com Ensino Médio e brancos apresentaram a menor prevalência de transporte ativo. Formuladores de políticas devem propor estratégias que incentivem e facilitem a atividade física para o lazer em mulheres, indivíduos com idade ≥ 35 anos e pessoas com baixa escolaridade (< 12 anos), e atividade física para transporte entre idosos (≥ 60 anos), aqueles com Ensino Médio completo (≥ 12 anos) e pessoas brancas.

Palavras-chave:
Exercício Físico; Transportes; Atenção à Saúde

Characteristics	Period	APC (95%CI)	AAPC (95%CI)
Total	2010-2015	1.31 (0.87; 1.74) *	0.91 (0.78; 1.04) *
Total	2016-2019	0.41 (-0.02; 0.85)
Sex
Male	2010-2016	0.94 (0.26; 1.62) *	0.72 (0.36; 1.09) *
2017-2019	0.29 (-2.25; 2.84)
Female	2010-2014	1.85 (1.44; 2.25) *	1.10 (0.98; 1.23) *
2015-2019	0.50 (0.10; 0.91) *
Age group (years)
18-34	2010-2015	1.75 (1.17; 2.33) *	1.08 (0.85; 1.32) *
2016-2019	0.25 (-0.83; 1.33)
35-59	2010-2015	1.41 (1.03; 1.79) *	1.10 (0.94; 1.26) *
2016-2019	0.72 (-0.002; 1.44)
≥ 60	2010-2016	0.32 (-0.07; 0.72)	0.45 (0.28; 0.61) *
2017-2019	0.69 (-0.05; 1.43)
Schooling (years)
0-8	2010-2015	0.83 (0.17; 1.50) *	0.56 (0.35; 0.76) *
2016-2019	0.21 (-0.46; 0.88)
9 -1	2010-2015	1.00 (0.72; 1.29) *	0.56 (0.44; 0.68) *
2016-2019	-0.20 (-0.73; 0.33)
≥ 12	2010-2014	1.51 (0.64; 2.38) *	0.80 (0.53; 1.07) *
2015-2019	0.10 (-0.77; 0.97)
Race/Skin color
White	2010-2014	1.15 (0.51; 1.79) *	0.77 (0.57; 0.97) *
2015-2019	0.34 (-0.30; 0.98)
Non-white	2010-2015	1.77 (1.33; 2.22) *	1.11 (0.92; 1.29) *
2016-2019	0.28 (-0.56; 1.11)

Characteristics	Period	APC (95%CI)	AAPC (95%CI)
Total	2010-2015	-1.80 (-2.63; -0.97) *	-0.32 (-0.50; -0.13) *
Total	2016-2019	0.46 (0.02; 0.90) *
Sex
Male	2010-2016	-2.05 (-3.54; -0.56) *	-0.28 (-0.49; -0.06) *
2017-2019	0.45 (0.06; 0.85) *
Female	2010-2014	-1.81 (-2.59; -1.03) *	-0.38 (-0.55; -0.20) *
2015-2019	0.48 (0.07; 0.90) *
Age group (years)
18-34	2010-2015	-2.42 (-3.39; -1.44) *	-0.56 (-0.77; -0.34) *
2016-2019	0.37 (-0.15; 0.90)
35-59	2010-2015	-2.20 (-3.77; -0.63) *	-0.25 (-0.48; -0.03) *
2016-2019	0.54 (0.12; 0.96) *
≥ 60	2010-2016	-0.26 (-0.98; 0.46)	0.14 (-0.01; 0.30)
2017-2019	0.35 (-0.04; 0.73)
Schooling (years)
0-8	2010-2015	-2.05 (-3.37; -0.73) *	-0.35 (-0.53; -0.16) *
2016-2019	0.49 (0.13; 0.84) *
9 -1	2010-2015	-1.86 (-2.82; -0.90) *	-0.27 (-0.48; -0.06) *
2016-2019	0.55 (0.04; 1.07) *
≥ 12	2010-2014	-1.35 (-2.28; -0.42) *	-0.26 (-0.47; -0.06) *
2015-2019	0.42 (-0.07; 0.92)
Race/Skin color
White	2010-2014	-1.39 (-2.33; -0.45) *	-0.19 (-0.40; 0.02)
2015-2019	0.48 (-0.02; 0.98)
Non-white	2010-2015	-1.95 (-2.90; -1.00) *	-0.38 (-0.58; -0.17) *
2016-2019	0.47 (-0.04; 0.97)

Capitals/Federal District	Physical activity for leisure			Physical activity for transportation
Capitals/Federal District	2010	2019	Change	2010	2019	Change
North
Belém	33.1	43.2	+10.1 *	21.5	15.1	-6.4 *
Boa Vista	28.7	39.7	+11.0 *	14.6	8.1	-6.5 *
Macapá	34.0	44.4	+10.4 *	21.2	16.3	-4.9 *
Manaus	28.8	37.1	+8.2 *	17.6	12.4	-5.2 *
Rio Branco	25.8	44.6	+18.7 *	18.7	10.1	-8.6 *
Palmas	34.2	49.9	+15.7 *	13.5	7.2	-6.4 *
Porto Velho	27.9	37.1	+9.2 *	18.6	13.0	-5.6 *
Northeast
Aracaju	31.3	41.9	+10.5 *	16.0	13.2	-2.8
Fortaleza	31.0	40.3	+9.3 *	14.7	10.3	-4.4 *
Maceió	27.6	39.9	+12.3 *	18.0	12.7	-5.3 *
Natal	31.0	45.4	+14.4 *	12.8	9.8	-3.0 *
João Pessoa	30.4	40.2	+9.8 *	13.7	10.9	-2.8
Salvador	28.0	41.3	+13.4 *	18.9	13.8	-5.1 *
São Luís	27.9	37.9	+9.9 *	17.8	11.1	-6.6 *
Recife	30.2	35.6	+5.5 *	16.8	15.3	-1.5
Teresina	26.5	44.3	+17.8 *	15.3	13.5	-1.8
Central-West
Federal District	42.9	47.1	+4.2	12.7	10.6	-2.1
Cuiabá	30.1	38.3	+8.3 *	16.5	12.2	-4.4 *
Campo Grande	30.7	39.5	+8.8 *	13.7	11.1	-2.6
Goiânia	35.4	41.0	+5.6 *	14.0	8.7	-5.3 *
Southeast
Belo Horizonte	32.3	39.7	+7.4 *	17.8	14.5	-3.3 *
Rio de Janeiro	31.3	37.8	+6.5 *	20.6	15.4	-5.3 *
São Paulo	26.4	34.6	+8.2 *	20.3	17.5	-2.8
Vitória	36.9	44.2	+7.4 *	14.5	13.7	-0.8
South
Curitiba	33.4	41.1	+7.7 *	14.9	14.8	-0.1
Florianópolis	37.2	45.2	+8.0 *	17.6	13.1	-4.5 *
Porto Alegre	34.0	37.7	+3.7	15.6	14.0	-1.6

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