Inequidades socioeconómicas asociadas a diferentes dominios de la actividad física: resultados de la Encuesta Nacional de Salud 2019, Brasil

Epidemiol Serv Saude ress Epidemiologia e Serviços de Saúde Epidemiol. Serv. Saúde 1679-4974 2237-9622 Secretaria de Vigilância em Saúde - Ministério da Saúde do Brasil Resumen Objetivo: Analizar indicadores sociodemográficos asociados a realización de actividad física (AF) en dominios del ocio, desplazamientos, casa y trabajo, en adultos brasileños. Métodos: Estudio transversal con análisis secundario de datos de la Encuesta Nacional de Salud (PNS) de 2019. Factores asociados al compromiso en AF se analizaron mediante regresión logística. Resultados: Estudio involucró 88.500 adultos brasileños con edad promedio de 45 ± 17,5 años. Horas de trabajo más largas [odds ratio (OR) = 0,74; IC95% 0,66;0,82; > 40h vs. ≤ 20h], sexo femenino (OR = 0,67; IC95% 0,63;0,71) se asociaron con menores posibilidades de realizar AF en ocio. Mayor ingreso (OR = 3,20; IC95% 2,79;3,67; > 5 vs. ≤ salario mínimo) y nivel educacional (OR = 3,01; IC95% 2,74;3,32 - superior completo vs. fundamental incompleto) se asociaron positivamente con AF en ocio. Conclusión: determinantes económicos y sociales estuvieron fuertemente relacionados con la participación en AF, lo que sugieres un patrón de inequidad marcado por la necesidad de supervivencia, que se reproduce socialmente. Contribuições do estudo Principais resultados Jornadas de trabalho mais longas foram associadas a menores chances de engajamento em atividade física (AF) doméstica, no deslocamento e no lazer, e com maiores chances de engajamento em AF intensa no trabalho. Implicações para os serviços Os achados do estudo mostram a necessidade de incentivar a prática de AF no lazer entre a população rural, pessoas do sexo feminino e de baixa renda. Perspectivas Mais estudos em AF focados nas iniquidades em saúde devem ser incentivados para a produção de conhecimentos voltados à tomada de decisão na gestão em saúde, visando à redução das iniquidades e à garantia do direito constitucional ao lazer. Introdução A atividade física (AF) desempenha papel fundamental na vida diária, sendo fonte de transformação social e estratégia potencial para a promoção da saúde.1 Treze dos 17 objetivos propostos para um desenvolvimento sustentável podem ser alcançados a partir do estímulo à AF, que integra a agenda global de saúde com alcance de metas até 2030.2 Para tanto, é fundamental que o ensino, a pesquisa e a política adotem uma visão holística da AF.1 No que concerne à iniquidade, um estudo analisando dados de 111 países mostrou a existência de iniquidade na distribuição de AF dentro dos países, e observou que grande parte foi decorrente do baixo nível de AF entre mulheres. Segundo os autores, em cidades onde era possível caminhar, a AF era maior ao longo do dia em todos os grupos de idade, sexo e índice de massa corporal.3 Outro estudo,4 desenvolvido no contexto europeu, apontou que as desigualdades socioeconômicas tornam mais severa a situação de morbimortalidade decorrente das doenças crônicas não transmissíveis. Neste caso, a AF no lazer estava atrelada ao nível de renda e à classe social, ou seja, à posição socioeconômica, e foi menos prevalente do que as AFs ocupacionais. No Brasil, as iniquidades sociais são bastante expressivas e interferem na saúde da população.5 Dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 20136 já apontavam desigualdades sociais importantes nos adultos brasileiros, como maior inatividade física no lazer entre os menos escolarizados, da raça/cor da pele não branca e entre aqueles sem plano privado de saúde. Com isso, o presente estudo teve como objetivo analisar os indicadores sociodemográficos associados ao engajamento em AF nos domínios do lazer, do deslocamento, doméstico e do trabalho, a partir de dados da PNS 2019. Método Desenho do estudo Trata-se de uma análise secundária dos dados da PNS, de 2019, realizada em convênio entre o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e o Ministério da Saúde. Os microdados foram acessados em 1º de dezembro de 2020, a partir da disponibilidade no subdiretório da página do IBGE referente à pesquisa.7 População e amostra Foi utilizada amostragem por conglomerado em três estágios: (i) setores censitários ou conjunto de setores, como unidades primárias; (ii) os domicílios, como unidades secundárias; (iii) e indivíduos com idade ≥ 15 anos, como unidades terciárias. O procedimento de amostragem aleatória simples foi adotado para todos os estágios. Detalhes a respeito do procedimento amostral estão disponíveis em documentos publicados.8,9 Neste estudo, foram considerados elegíveis os indivíduos com idade ≥ 18 anos com dados completos em todas as variáveis analisadas. As informações foram obtidas por entrevista no domicílio com a utilização de dispositivos móveis programados com o questionário da pesquisa. As entrevistas foram agendadas e realizadas nos dias mais convenientes para os entrevistados, e conduzidas por agentes de coleta previamente treinados. Tratamento dos dados As variáveis dependentes foram: (i) AF doméstica contempla a realização de faxina pesada, carregamento de cargas ou outras atividades pesadas (não considera atividade doméstica remunerada); (ii) AF no deslocamento comporta a realização de trajetos a pé ou de bicicleta para o trabalho ou para demais atividades habituais; (iii) AF no lazer contempla a prática de exercícios físicos ou de esportes; (iv) AF no trabalho abrange a realização de caminhadas, faxina pesada, carregamento de cargas ou outras atividades pesadas que requerem esforço físico intenso no trabalho. As variáveis referentes a cada domínio da AF foram dicotomizadas em “não engajado”, quando o participante reportou não se envolver em AF ou se envolver em frequência menor do que um dia na semana; e “engajado”, quando reportado o envolvimento por, pelo menos, um dia na semana. O tipo de AF praticada com maior frequência foi reportado pelos participantes engajados em AF no lazer. As categorias de análise foram: não engajado em AF no lazer; caminhada (ao ar livre/em esteira ergométrica); corrida (ao ar livre/em esteira ergométrica); ciclismo (bicicleta/bicicleta ergométrica); musculação/fortalecimento (incluindo ginástica localizada/pilates/alongamento/ioga); ginástica de academia/aeróbia (incluindo spinning/step/jump/hidroginástica/dança); esportes (natação/artes marciais/lutas, futebol/basquetebol/voleibol/tênis de quadra). As questões voltadas à AF do instrumento da PNS foram previamente validadas.10,11 As variáveis independentes foram: situação censitária (urbana; rural); rendimento per capita (até meio salário mínimo - SM); mais de meio até um SM; mais de um até dois SMs; mais de dois até três SMs; mais de três até cinco SMs; mais de cinco SMs); escolaridade (fundamental incompleto; fundamental completo; médio completo; superior completo); sexo (masculino; feminino); faixa etária (18 a 24 anos; 25 a 39 anos; 40 a 59 anos; ≥ 60 anos); raça/cor da pele (branca; preta; parda); morar com o cônjuge (sim; não); condição de trabalho/ocupação (fora da força de trabalho; na força de trabalho e com ocupação; na força de trabalho e sem ocupação); jornada de trabalho (até 20 horas semanais; de 21 a 30 horas semanais; de 31 a 40 horas semanais; mais de 40 horas semanais). Análise estatística A caracterização da amostra foi descrita com frequências relativas. Os fatores associados ao engajamento em AF, nos diferentes domínios, foram analisados por meio de modelos de regressão logística binária (um modelo para cada domínio), considerando-se participantes não engajados em AF no respectivo domínio como grupo de referência. A análise referente ao domínio do trabalho incluiu apenas os participantes com ocupação no trabalho. A associação entre indicadores sociodemográficos e o tipo de AF mais frequente no lazer foi analisada a partir de regressão logística multinomial, considerando-se participantes não engajados em AF no lazer como grupo de referência. Em todos os modelos, adotou-se entrada simultânea das variáveis sociodemográficas, e os resultados foram expressos em odds ratio (OR) e respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%). Dado que a variável independente referente à jornada de trabalho é condicionada aos participantes na força de trabalho, optou-se por combinar as variáveis “condição de trabalho/ocupação” e “jornada de trabalho” em um único fator para estimação dos indicadores. A variável resultante foi denominada “condição e jornada de trabalho” e incluiu as seguintes categorias: jornada de até 20 horas semanais; jornada de 21 a 30 horas semanais; jornada de 31 a 40 horas semanais; jornada de mais de 40 horas semanais; fora da força de trabalho; na força de trabalho e sem ocupação. A colinearidade foi avaliada por meio da matriz de correlação de Spearman entre as variáveis sociodemográficas e da estimativa do fator de inflação da variância para todos os modelos, a partir dos quais não foram observados casos de multicolinearidade. As análises foram conduzidas com uso do software Stata, versão 16 (StataCorp, College Station, TX, USA), considerando-se a estrutura de amostragem complexa por conglomerado e incorporando-se os pesos amostrais a partir do comando survey. Considerações éticas A PNS foi aprovada pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa, do Conselho Nacional de Saúde, em agosto de 2019, por meio do parecer: nº 3.529.376. A participação foi voluntária, mediante assinatura do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido. Resultados Do total de 94.114 domicílios com moradores de idade ≥ 15 anos, selecionados no âmbito da pesquisa, 90.846 contaram com a realização da entrevista. Destes, 88.500 (53,2%; IC95% 52,6;53,7 do sexo feminino; idade média de 45 ± 17,5 anos) atenderam aos critérios de elegibilidade e foram analisados. Informações sociodemográficas da população podem ser visualizadas na Tabela 1. Verificou-se que 49,6% (IC95% 49,0;50,1) dos participantes relataram deslocar-se a pé ou de bicicleta por pelo menos um dia na semana. A prevalência de engajamento em AFs intensas no contexto doméstico e no trabalho foi observada em 15,8% (IC95% 15,4;16,3) e 48,0% (IC95% 47,2;48,8) dos participantes, respectivamente. No contexto do lazer, 40,5% (IC95% 39,9;41,1) dos participantes relataram praticar AF, destacando-se a caminhada, com 15,4% (IC95% 15,0;15,8), a musculação, com 8,6% (IC95% 8,2;8,9) e os esportes, com 8,2% (IC95% 7,8;8,5), como atividades mais frequentes (Tabela 2). Tabela 1 Caracterização dos participantes de idade ≥ 18 anos selecionados para entrevista (n = 88.500), Pesquisa Nacional de Saúde 2019 Variáveis % (IC95%)a Situação censitária Urbano 86,2 (86,0;86,4) Rural 13,8 (13,7;14,0) Rendimento per capita (salários mínimos) Até 1/2 22,0 (21,6;22,5) > 1/2 a 1 29,2 (28,7;29,7) > 1 a 2 28,2 (27,6;28,7) > 2 a 3 9,1 (8,7;9,4) > 3 a 5 6,4 (6,1;6,6) > 5 5,2 (4,9;5,4) Escolaridade Fundamental incompleto 34,8 (34,2;35,3) Fundamental completo 14,5 (14,1;14,9) Médio completo 34,9 (34,4;35,5) Superior completo 15,8 (15,4;16,2) Sexo Masculino 46,9 (46,3;47,4) Feminino 53,2 (52,6;53,7) Faixa etária (anos) 18 a 24 13,9 (13,4;14,4) 25 a 39 29,2 (28,7;29,8) 40 a 59 35,3 (34,7;35,9) ≥ 60 21,6 (21,2;22,1) Raça/cor da pele Branca 43,3 (42,7;43,8) Preta 11,5 (11,1;11,8) Parda 43,8 (43,2;44,4) Mora com cônjuge Não 38,6 (38,0;39,2) Sim 61,4 (60,8,0;62) Condição de trabalho e ocupação Na força de trabalho e com ocupação 61,3 (60,7;61,8) Na força de trabalho e sem ocupação 5,3 (5,0;5,6) Fora da força de trabalho 33,5 (32,9;34,0) Jornada de trabalho b (horas semanais) Até 20 12,9 (12,4;13,4) 21 a 30 10,5 (10,1;10,9) 31 a 40 33,1 (32,4;33,8) > 40 43,5 (42,8;44,3) a) IC95%: Intervalo de confiança de 95%; b) Dado estimado em adultos com ocupação na semana de referência (n = 52.447). Tabela 2 Prevalências de engajamento igual ou superior a um dia por semana, nos domínios da atividade física (AF) para adultos brasileiros (n = 88.500), Pesquisa Nacional de Saúde 2019 Variáveis % (IC95%)a Doméstica Não 84,2 (83,8;84,6) Sim 15,8 (15,4;16,3) Trabalho b Não 52,0 (51,2;52,8) Sim 48,0 (47,2;48,8) Deslocamento Não 50,4 (49,9;51,0) Sim 49,6 (49,0;50,1) Lazer Não 59,5 (58,9;60,1) Sim 40,5 (39,9;41,1) Atividade mais frequente no lazer Não pratica 59,5 (58,9;60,1) Caminhada 15,4 (15,0;15,8) Corrida 2,2 (2,1;2,4) Ciclismo 2,0 (1,8;2,2) Musculação/fortalecimento 8,6 (8,2;8,9) Ginástica aeróbia/de academia 3,2 (3,0;3,4) Esportes 8,2 (7,8;8,5) a) IC95%: Intervalo de confiança de 95%; b) Dado estimado em adultos com ocupação na semana de referência (n = 52.447). Os participantes que residiam em região rural foram menos propensos a se engajar em AF no deslocamento (OR = 0,67; IC95% 0,63;0,71) e no lazer (OR = 0,79; IC95% 0,75;0,85), e mais propensos a realizar AFs intensas no trabalho (OR = 1,61; IC95% 1,49;1,74). Participantes com maiores rendimentos foram mais propensos a praticar AF no lazer, e menos propensos a se engajarem em AF no deslocamento ou no trabalho. Em comparação ao sexo masculino, o feminino se envolveu mais em AF doméstica (OR = 2,85; IC95% 2,63;3,08) e no deslocamento (OR = 1,21; IC95%; 1,15;1,27), e menos no lazer (OR = 0,67; IC95% 0,63;0,71) e no trabalho (OR = 0,66; IC95% 0,62;0,71). Os participantes de raça/cor da pele preta foram mais propensos a se engajarem em AF doméstica (OR = 1,15; IC95% 1,02;1,28), no deslocamento (OR = 1,36; IC95% 1,25;1,47) e no trabalho (OR = 1,19; IC95% 1,07;1,32) em relação aos de cor da pele branca. Verificou-se que jornadas de trabalho mais longas (> 40 horas semanais) foram associadas a menores chances de engajamento em AF doméstica (OR = 0,71; IC95% 0,62;0,80), no deslocamento (OR = 0,70; IC95% 0,63;0,77) e no lazer (OR = 0,74; IC95% 0,66;0,82), e a maiores chances de engajamento em AF intensa no trabalho (OR = 1,71; IC95% 1,53;1,91) (Tabela 3). Tabela 3 Associações entre indicadores sociodemográficos e o engajamento na atividade física (AF) nos domínios do lazer, do deslocamento, doméstico e do trabalho em adultos brasileiros (n = 88.500), Pesquisa Nacional de Saúde 2019 Variáveis Domínios da AF Doméstico Deslocamento Lazer Trabalhoa ORb (IC95%)c OR (IC95%)c OR (IC95%)c OR (IC95%)c Situação censitária Urbano 1;00 1,00 1,00 1,00 Rural 1,06 (0,97;1,14) 0,67 (0,63;0,71) 0,79 (0,75;0,85) 1,61 (1,49;1,74) Rendimento per capita (salários mínimos) Até 1/2 1,00 1,00 1,00 1,00 > 1/2 a 1 0,95 (0,86;1,04) 0,77 (0,72;0,83) 1,24 (1,15;1,34) 0,85 (0,78;0,94) > 1 a 2 1,03 (0,92;1,14) 0,61 (0,57;0,66) 1,58 (1,45;1,71) 0,79 (0,72;0,88) > 2 a 3 0,99 (0,85;1,15) 0,54 (0,49;0,60) 2,09 (1,87;2,33) 0,71 (0,62;0,81) > 3 a 5 0,94 (0,79;1,13) 0,54 (0,48;0,61) 2,39 (2,11;2,70) 0,61 (0,52;0,71) > 5 0,67 (0,55;0,81) 0,51 (0,45;0,58) 3,20 (2,79;3,67) 0,54 (0,45;0,63) Escolaridade Fundamental incompleto 1,00 1,00 1,00 1,00 Fundamental completo 1,31 (1,18;1,46) 0,99 (0,92;1,07) 1,40 (1,28;1,52) 0,86 (0,77;0,95) Médio completo 1,32 (1,21;1,45) 1,01 (0,94;1,07) 1,95 (1,82;2,09) 0,62 (0,56;0,67) Superior completo 1,21 (1,07;1,38) 0,84 (0,76;0,92) 3,01 (2,74;3,32) 0,38 (0,33;0,42) Sexo Masculino 1,00 1,00 1,00 1,00 Feminino 2,85 (2,63;3,08) 1,21 (1,15;1,27) 0,67 (0,63;0,71) 0,66 (0,62;0,71) Faixa etária (anos) 18 a 24 1,00 1,00 1,00 1,00 25 a 39 1,51 (1,32;1,71) 0,88 (0,80;0,96) 0,73 (0,67;0,80) 1,09 (0,97;1,24) 40 a 59 1,57 (1,38;1,78) 0,96 (0,87;1,05) 0,61 (0,56;0,67) 1,10 (0,97;1,24) ≥ 60 0,88 (0,76;1,02) 0,90 (0,82;1,00) 0,43 (0,39;0,48) 0,89 (0,76;1,04) Raça/cor da pele Branca 1,00 1,00 1,00 1,00 Preta 1,15 (1,02;1,28) 1,36 (1,25;1,47) 0,99 (0,91;1,08) 1,19 (1,07;1,32) Parda 0,99 (0,92;1,07) 1,11 (1,05;1,17) 1,01 (0,96;1,07) 1,04 (0,96;1,12) Mora com cônjuge Não 1,00 1,00 1,00 1,00 Sim 1,34 (1,25;1,44) 0,79 (0,75;0,83) 0,91 (0,86;0,96) 1,01 (0,95;1,09) Condição e jornada de trabalho (horas semanais) Até 20 1,00 1,00 1,00 1,00 21 a 30 0,82 (0,70;0,96) 0,90 (0,80;1,02) 0,95 (0,84;1,08) 1,34 (1,17;1,52) 31 a 40 0,72 (0,63;0,82) 0,72 (0,65;0,80) 0,82 (0,74;0,91) 1,41 (1,26;1,58) > 40 0,71 (0,62;0,80) 0,70 (0,63;0,77) 0,74 (0,66;0,82) 1,71 (1,53;1,91) Fora da força de trabalho 0,73 (0,65;0,82) 0,44 (0,40;0,49) 0,87 (0,79;0,97) - Na força de trabalho e sem ocupação 1,26 (1,06;1,49) 0,70 (0,60;0,80] 0,97 (0,83;1,12) - a) Análise restrita a adultos com ocupação na semana de referência (n = 52.477); b) OR: Odds ratio obtida da regressão logística binária ajustada simultaneamente para todas as variáveis apresentadas na tabela, com referência de não engajado em atividade física (AF) no domínio em questão; c) IC95%: Intervalo de confiança de 95%. As associações entre indicadores sociodemográficos e os tipos de AF de lazer mais frequentes são apresentados na Tabela 4. Os participantes que residiam em áreas rurais foram mais propensos a praticar esportes (OR = 1,24; IC95% 1,10;1,38) e menos propensos a optar pelas demais atividades. Maiores níveis de renda foram associados ao maior engajamento em todas as AFs, com maior magnitude para musculação (OR = 8,65; IC95% 6,93;10,79), ginástica (OR = 4,54; IC95% 3,21;6,42) e corrida (OR = 5,22; IC95% 3,59;7,58). Pessoas do sexo feminino optavam mais por caminhada (OR = 1,12; IC95% 1,04;1,21) e ginástica aeróbia (OR = 3,90; IC95% 3,08;4,95), e menos por corrida (OR = 0,29; IC95% 0,24;0,35), ciclismo (OR = 0,30; IC95% 0,24;0,37) e esportes (OR = 0,08; IC95% 0,06;0,09). Tabela 4 Associações entre indicadores sociodemográficos e os tipos de atividade física (AF) de lazer mais frequentes entre adultos brasileiros (n = 88.500), Pesquisa Nacional de Saúde 2019 Variáveis Caminhada Corrida Ciclismo Muscul./Fortal. Ginástica aeróbia Esportes ORa (IC95%)b OR (IC95%)b OR (IC95%)b OR (IC95%)b OR (IC95%)b OR (IC95%)b Situação censitária Urbano 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Rural 0,82 (0,76;0,90) 0,41 (0,30;0,55) 0,49 (0,36;0,68) 0,46 (0,39;0,55) 0,37 (0,29;0,47) 1,24 (1,10;1,38) Rendimento per capita (salários mínimos) Até 1/2 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 > 1/2 a 1 1,29 (1,17;1,42) 1,20 (0,90;1,60) 1,31 (0,82;2,08) 1,66 (1,40;1,97) 1,33 (1,05;1,68) 0,88 (0,77;1,01) > 1 a 2 1,54 (1,39;1,72) 1,81 (1,37;2,38) 1,42 (0,88;2,29) 2,67 (2,25;3,17) 2,02 (1,59;2,56) 0,94 (0,80;1,10) > 2 a 3 1,85 (1,60;2,13) 2,46 (1,78;3,40) 1,52 (0,88;2,63) 4,26 (3,48;5,21) 3,43 (2,38;4,93) 1,03 (0,83;1,29) > 3 a 5 2,05 (1,74;2,41) 3,12 (2,14;4,55) 1,91 (1,03;3,54) 5,07 (4,10;6,27) 3,55 (2,54;4,96) 1,16 (0,88;1,53) > 5 2,11 (1,74;2,56) 5,22 (3,59;7,58) 2,39 (1,30;4,39) 8,65 (6,93;10,79) 4,54 (3,21;6,42) 1,54 (1,16;2,04) Escolaridade Fundamental incompleto 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Fundamental completo 1,20 (1,07;1,34) 2,09 (1,45;3,01) 1,48 (1,13;1,94) 1,73 (1,41;2,11) 1,20 (0,91;1,60) 1,81 (1,55;2,11) Médio completo 1,71 (1,56;1,87) 4,53 (3,39;6,07) 1,81 (1,36;2,41) 3,32 (2,84;3,87) 1,83 (1,43;2,34) 2,13 (1,85;2,45) Superior completo 2,24 (1,98;2,55) 8,75 (6,35;12,05) 2,29 (1,64;3,19) 6,04 (5,07;7,20) 2,73 (2,06;3,62) 2,93 (2,40;3,59) Sexo Masculino 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Feminino 1,12 (1,04;1,21) 0,29 (0,24;0,35) 0,30 (0,24;0,37) 1,01 (0,91;1,12) 3,90 (3,08;4,95) 0,08 (0,06;0,09) Faixa etária (anos) 18 a 24 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 25 a 39 1,19 (1,00;1,42) 0,72 (0,56;0,94) 0,83 (0,58;1,20) 0,75 (0,64;0,87) 0,81 (0,64;1,04) 0,44 (0,38;0,51) 40 a 59 1,86 (1,57;2,21) 0,45 (0,34;0,58) 0,70 (0,51;0,97) 0,41 (0,35;0,48) 0,81 (0,63;1,04) 0,17 (0,14;0,20) ≥ 60 1,44 (1,20;1,73) 0,14 (0,09;0,22) 0,65 (0,43;0,97) 0,25 (0,21;0,30) 0,68 (0,50;0,92) 0,04 (0,03;0,05) Raça/cor da pele Branca 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Preta 0,94 (0,83;1,05) 1,00 (0,77;1,29) 0,67 (0,48;0,93) 0,96 (0,81;1,12) 1,04 (0,81;1,33) 1,33 (1,14;1,55) Parda 1,04 (0,97;1,13) 1,06 (0,89;1,27) 0,66 (0,51;0,84) 0,95 (0,86;1,06) 1,11 (0,94;1,31) 1,14 (1,02;1,29) Mora com cônjuge Não 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Sim 1,06 (0,99;1,14) 0,98 (0,82;1,18) 1,23 (1,00;1,51) 0,70 (0,64;0,77) 1,02 (0,89;1,17) 0,94 (0,84;1,05) Condição e jornada de trabalho (horas semanais) Até 20 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 21 a 30 0,90 (0,76;1,06) 1,15 (0,78;1,69) 0,74 (0,49;1,13) 1,06 (0,85;1,32) 1,05 (0,74;1,50) 0,83 (0,62;1,09) 31 a 40 0,67 (0,59;0,77) 1,17 (0,85;1,61) 0,83 (0,57;1,21) 0,94 (0,78;1,13) 0,89 (0,67;1,18) 0,81 (0,64;1,02) > 40 0,65 (0,57;0,75) 0,98 (0,72;1,33) 0,66 (0,48;0,92) 0,85 (0,71;1,02) 0,76 (0,56;1,04) 0,70 (0,55;0,88) Fora da força de trabalho 0,95 (0,84;1,07) 0,94 (0,67;1,31) 0,60 (0,40;0,90) 0,87 (0,72;1,04) 1,03 (0,78;1,37) 0,62 (0,48;0,80) Na força de trabalho e sem ocupação 1,12 (0,92;1,35) 1,25 (0,82;1,90) 0,43 (0,27;0,68) 1,09 (0,84;1,41) 1,03 (0,65;1,63) 0,74 (0,55;0,99) a) OR: Odds ratio obtida da regressão logística binária ajustada simultaneamente para todas as variáveis apresentadas na tabela, com referência de não engajado em atividade física (AF) no domínio em questão; b) IC95%: Intervalo de confiança de 95%. Discussão É possível identificar múltiplos correlatos sociodemográficos para o engajamento e a tipologia da AF nos subgrupos investigados, quando considerados os domínios de prática. Jornadas de trabalho mais longas, raça/cor da pele preta, sexo feminino, menor renda per capita e nível de escolaridade foram associados a menores chances de engajamento em AF no lazer. Interessa, porém, discutir neste artigo os processos críticos que se expressam na associação entre indicadores sociodemográficos e do perfil de prática da AF na população brasileira. Nesse sentido, observa-se que o engajamento com AF no Brasil é marcado por iniquidades socioeconômicas, a partir das quais alguns grupos se envolvem menos em AF no lazer e mais em atividades nos domínios do trabalho, do deslocamento e/ou doméstico, confirmando um padrão de iniquidade que se reproduz socialmente, indo na contramão do que o Plano de Ação Global sobre AF preconiza.2 É necessário apontar que algumas formas de trabalhar e viver a vida são mais nocivas que outras12 e que as determinações da saúde podem ser exteriores ao sistema de tratamento e cuidado em saúde. Isto é, iniquidades sociais geram iniquidades em saúde.13 Essa compreensão é necessária para uma epidemiologia crítica com potencial para ser uma ferramenta importante para monitorização, construção de consciência sanitária e planejamento de ações públicas que visem à defesa da saúde da população. Para isso, é fundamental desconstruir obstáculos inférteis entre diferentes correntes do pensamento epidemiológico, em especial aquelas erguidas entre as tradições da epidemiologia clássica e epidemiologia social.14 Determinações estruturais ligadas ao conflito entre capital e trabalho reverberam na dimensão singular do envolvimento com a prática de AF. Neste sentido, a discussão sobre a promoção da AF deve levar em conta a tendência à expropriação do tempo e reconhecer que, na sociedade capitalista, a atividade humana sempre estará diante de uma disputa acirrada e desigual pelo tempo disponível dos sujeitos.15 Por isso, essa reflexão não pode ser desvinculada do direito ao lazer, à saúde, ao trabalho não degradante e às condições objetivas de vida que possibilitam escolhas favoráveis à saúde. O estudo identificou uma associação reveladora deste conflito entre capital e trabalho. Indivíduos inseridos na condição de trabalho e sujeitos a maiores jornadas se envolvem menos com a prática de AF no lazer. Isso se deve à absorção de parte do tempo e energia do trabalhador pela atividade laboral.16 Os achados também associam baixa prevalência de prática de AF no lazer e alta prevalência no domínio do trabalho em residentes da zona rural. Esses resultados não são aleatórios e podem ser atribuídos às grandes jornadas de trabalho, à ausência de incentivo (apoio da família, vizinhança) e de espaço apropriado para a prática de AF.17,18 Uma interessante questão descortinada pelo estudo, com potencial para encaminhar futuras pesquisas, é o significativo volume de prática intensa de AF no domínio do trabalho na população adulta brasileira. A população rural possui maior chance de ter esse volume concentrado no trabalho, o que caracterizaria um desequilíbrio com impactos comprovadamente negativos à saúde.19 De fato, pesquisadores têm observado que, enquanto a AF no lazer é uma escolha que inclui durações curtas de atividades dinâmicas, com tempo de repouso adequado e benefícios consolidados à saúde, observa-se o oposto para a AF ocupacional.20 Esse contexto exige medidas que busquem uma consciência sanitária coletiva sobre o impacto da prática de AF nos diferentes domínios sobre a saúde no campo e, ao mesmo tempo, instrumentalize formuladores de políticas para promover a prática de AF no lazer. Para tanto, é necessário fortalecer discussões e justas reivindicações, como redução do tempo de trabalho para aposentadoria, redução da jornada de trabalho sem redução de salário e aumento do tempo de descanso, adequações ergonômicas no ambiente e nos processos de produção, além de programas que promovam a divulgação e o acesso a espaços para a prática de AF na zona rural. As iniquidades em saúde não estão restritas ao processo saúde-doença, senão integram outras iniquidades de acesso e uso de serviços de saúde. Corrobora esse entendimento estudo transversal com dados da PNS 2013,21 que demonstrou que o conhecimento de programas públicos de AF aumentou conforme a renda, mas os indivíduos de menores rendas participam mais dos programas públicos de AF. No entanto, algumas formas vigentes de promoção de AF reproduzem desigualdades, ao favorecerem grupos privilegiados social e economicamente.22 Nos últimos anos, o campo da saúde pública tem mostrado maior interesse em reflexões e estudos sobre a diferenciação e a iniquidade social. Esse interesse fica expresso nas políticas públicas de saúde, como é o caso da Política Nacional de Promoção da Saúde (PNPS).23 Assim, para corroborar a compreensão do processo saúde-doença em grupos sociais até então invisíveis, sobressaem temáticas, como classe, gênero, sexualidade e etnicidade, de forma interseccional. O maior engajamento de mulheres em atividades físicas voltadas ao contexto doméstico é representativo do papel social conformado pela divisão sexual do trabalho, ancorado no capitalismo patriarcal.24 Ademais, a construção da feminilidade perpassa a hierarquização social através de aspectos biológicos e da função reprodutiva, que geram, por meio das relações de trabalho, processos de dominação e exploração.25 Esse processo de diferenciação foi ressaltado pelo tipo de AF de lazer escolhida. As mulheres tendem a realizar caminhada e ginástica aeróbia, enquanto os homens engajam-se em atividades do tipo musculação e esportivas. Esses achados corroboram a análise realizada da PNS 2013,26 para a qual a prática esportiva foi menos frequente entre o sexo feminino. Outro ponto identificado na PNS 2013, e reforçado nos achados do presente estudo, foi a permanência do maior engajamento do sexo feminino (18,4% em 2013 e 21,8% em 2019) em relação ao masculino (5,4% em 2013 e 9,1% em 2019) nas atividades físicas de domínio doméstico.27 Os modos de agir e de se comportar perpassam relações de poder e dominação, logo a construção dos corpos deve ser considerada enquanto uma construção política28 e se reflete na forma de compreensão e reprodução da masculinidade e da feminilidade. As práticas esportivas são desenvolvidas reproduzindo comportamentos aceitáveis e considerados adequados para homens e para mulheres, tais como agressividade, passividade, dominação, submissão, virilidade e fragilidade.29 Apesar dos avanços inquestionáveis na organização de uma rede de programas de AF, a abordagem linear e pragmática do campo ainda aponta hegemonicamente para uma lógica físico-sanitária, reguladora, assistencial e medicalizante. A AF é assumida como um remédio necessário para a prevenção de agravos e sofrimentos que se reproduzem socialmente, e traz em seu bojo um entendimento que reforça o processo individualizante e culpabilizador, o que gera, por vezes, ações e estratégias isoladas, episódicas e desarticuladas da realidade dos territórios e de suas populações. A noção de cuidado está imbricada nas relações de poder entre sujeitos, o que normatiza e regula o uso dos corpos.30 Por isso, a manutenção de uma lógica hierarquizada e verticalizada, desde o planejamento, gestão e execução dos programas, projetos e ações focadas na AF, corrobora uma dinâmica social discriminatória e excludente. Urge, portanto, uma visão mais ampla do conceito de benefícios da AF, para além das justificativas dominantes restritas ao manejo de doenças e objetivos tradicionais de saúde física. Quanto às limitações do estudo, destacamos que domicílios localizados em setores censitários especiais ou de escassa população, como acampamentos indígenas e quilombolas, presídios e embarcações, foram excluídos da amostra da pesquisa. Consequentemente, subgrupos relevantes para a compreensão das iniquidades em saúde não foram representados. Apesar desta reunião de pesquisadores de diferentes matizes teóricos, a abordagem realizada não permite uma análise dialética que explique a origem de cada iniquidade revelada; mesmo assim, foi possível identificar, quantificar e discutir uma série de processos de iniquidade em saúde que merecem estudos específicos. A pesquisa analisou os indicadores sociodemográficos associados ao engajamento em AF nos diferentes domínios, evidenciando iniquidades socioeconômicas para os domínios de prática de AF, a partir das quais alguns grupos se envolvem menos em AF no lazer e mais em AF ocupacional, do deslocamento e/ou doméstico, o que confirma um padrão de iniquidade que se reproduz socialmente, pois evidenciam-se desigualdades advindas de relações sociais injustas e evitáveis, acarretando prejuízos na saúde e na vida. Esse padrão de iniquidade no perfil de prática de AF foi demonstrado nos subgrupos com rendimento per capita menor, pessoas com maiores jornadas de trabalho, moradores de área rural, bem como indivíduos do sexo feminino e com raça/cor da pele preta. Nesse sentido, a construção de políticas públicas, programas e ações intersetoriais e interinstitucionais, em especial aquelas voltadas à promoção da AF, amparadas nos princípios e diretrizes do Sistema Único de Saúde (SUS), de maneira universalista, equitativa, participativa e com enfoque na justiça social, precisam considerar aspectos de diferenciação social e de sexo, compreendendo que os espaços voltados ao fomento de AF são lugares generificados e hierarquizados socialmente. Referências 1 1. Silva KS, Garcia LM, Rabacow FM, Rezende LF, Sá TH. Physical activity as part of daily living: Moving beyond quantitative recommendations. Prev Med. 2017; 96: 160-162. doi: 10.1016/j.ypmed.2016.11.004 Silva KS Garcia LM Rabacow FM Rezende LF Sá TH Physical activity as part of daily living: Moving beyond quantitative recommendations Prev Med 2017 96 160 162 10.1016/j.ypmed.2016.11.004 2 2. Organização Mundial da Saúde. 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Agamben G O uso dos corpos 2017 1 São Paulo Boitempo Original Article Socioeconomics inequities associated with different domains of physical activity: results of the National Health Survey 2019, Brazil 0000-001-5635-5378 Cruz Danielle Keylla Alencar 1 0000-0002-7356-1680 Silva Kelly Samara da 2 0000-0002-7968-5211 Lopes Marcus Vinicius Veber 2 0000-0001-8168-9185 Parreira Fernanda Ramos 3 0000-0002-4994-7399 Pasquim Heitor Martins 4 1 Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde, Brasília, DF, Brazil 2 Universidade Federal de Santa Catarina, Programa de Pós-graduação em Educação Física, Florianópolis, SC, Brazil 3 Universidade Federal de Goiás, Faculdade de Educação Física e Dança, Goiânia, GO, Brazil 4 Universidade Federal de São Paulo, Departamento de Ciências do Movimento Humano, Santos, SP, Brazil Correspondence Danielle Keylla Alencar [e-mail] Associate editor Bárbara Reis-Santos Authors’ contribution Cruz DKA, Silva KS, Parreira FR e Pasquim HM contributed to the theoretical conception, discussion and conclusion of the study. Lopes MVV contributed to the analysis and description of the results. All authors have approved the final version of the manuscript and agree to be responsible for all aspects of this work, including ensuring its accuracy and integrity. Conflicts of interest The authors declare they have no conflicts of interest. Abstract Objective: To examine the socioeconomic indicators associated with engagement in physical activity (PA) in the leisure-time, transportation, domestic and occupational domains, in Brazilian adults. Methods: Cross-sectional study with secondary data from the National Health Survey (PNS), conducted in 2019. The factors associated with engagement in PA were analyzed using logistic regression. Results: The study involved 88,500 Brazilian adults with mean age of 45 ± 17.5 years old. Longer working hours [odds ratio (OR) = 0.74; 95%CI 0.66;0.82; > 40h vs. ≥ 20h] and female sex (OR = 0.67; 95%CI 0.63;0.71) were associated with lower chances of engaging in leisure-time PA. Higher income (OR = 3.20; 95%CI 2.79;3.67; > 5 vs. ≥ minimum wage) and education level (OR = 3.01; 95%CI 2.74;3.32 - complete higher education vs. incomplete elementary school) were positively associated with leisure-time PA. Conclusion: Socioeconomic correlates were strongly related to engagement in PA in Brazilian adults, suggesting a pattern of inequity marked by the need for survival, which is socially reproduced. Keywords: Cross-Sectional Studies Motor Activity Public Health Social Determinants of Health Descriptive Epidemiology Socioeconomic Factors Study contributions Main results Longer working hours were associated with lower chances of engagement in physical activity (PA) in the domestic, transportation and leisure time domains, and with a higher probability of intense PA at work. Implications for services The findings of the study reveal the need to encourage engagement in PA during leisure time among the rural population, women and low-income individuals. Perspectives More studies on PA focused on health inequities should be encouraged to produce knowledge which is centered on health management decision-making, aiming at reducing inequities and guaranteeing the constitutional right to leisure. Introduction Physical activity (PA) plays a fundamental role in daily life, being a source of social transformation and a potential strategy for health promotion.1 Thirteen of the 17 objectives proposed for sustainable development can be achieved by encouraging PA, which integrates the global health agenda with goals to be achieved by 2030.2 To this end, it is essential that teaching, research and politics adopt a holistic view of PA.1 With regard to inequity, a study analyzing data from 111 countries showed the existence of inequities in the distribution of PA within countries, and observed that a large part was due to the low level of PA among women. According to the authors, in cities where it was possible to walk, PA was higher throughout the day in all age, sex and body mass index groups.3 Another study,4 developed in the European context, pointed out that socioeconomic inequalities assert the situation of morbimortality resulting from non-communicable chronic diseases. In this case, leisure time PA was linked to income level and social class, that is, to the socioeconomic status, and was less prevalent than occupational PA. In Brazil, social inequities are quite expressive and interfere with the health of the population.5 Data from the 2013 edition of the National Health Survey (PNS)6 already pointed to important social inequalities in Brazilian adults, such as greater physical inactivity during leisure time among the least educated, individuals of Non-White race/skin color and among those without a private health insurance. Therefore, the present study aimed to analyze the sociodemographic indicators associated with engagement in PA in leisure time, transportation, domestic and occupational domains, based on data from the 2019 PNS. Method Study design This was a secondary analysis of data from the 2019 PNS, carried out by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) in partnership with the Ministry of Health. The microdata were accessed on December 1, 2020, based on their availability in the subdirectory of the IBGE webpage dedicated to the survey.7 Population and sample A three-stage cluster sampling design was used, as follows: (i) census tracts or set of sectors, as primary units; (ii) households, as secondary units; (iii) individuals aged ≥ 15 years, as tertiary units. Simple random sampling was adopted for all stages. Details regarding the sampling procedure are available in published documents.8,9 In this study, individuals age ≥ 18 years with complete data on all variables analyzed were considered eligible. Information was obtained through a household interview by means of mobile devices programmed with the survey questionnaire. The interviews were scheduled and conducted by previously trained interviewers on the dates which were most convenient for the respondents. Treatment of data The dependent variables were: (i) domestic PA includes doing heavy cleaning, carrying loads or other heavy activities (does not consider paid domestic activity); (ii) PA during transport involves walking or cycling to work or other usual activities; (iii) PA during leisure time includes doing physical exercises or playing sports; (iv) PA at work covers walking, heavy cleaning, carrying heavy loads or other high intensity activities that require intense physical effort at work. The variables referring to each PA domain were dichotomized into “not engaged” when the participant reported not being involved in PA or being involved less frequently than once a week; and “engaged” when reporting engagement for at least once a week. The type of PA most frequently reported by participants was engagement in leisure time PA. The analysis categories were: not engaged in leisure time PA; walking (outdoors/on a treadmill); running (outdoors/on a treadmill); cycling (bicycle/stationary bike); weight training/muscle strengthening (including localized gymnastics/pilates/stretching/yoga); gymnastics/aerobics (including spinning/step/jump/water aerobics/dancing); sports (swimming/martial arts and wrestling/soccer/basketball/volleyball/tennis). The questions related to PA in the PNS instrument were previously validated.10,11 The independent variables were: census status (urban; rural); per capita income (up to half the minimum wage - MW; more than half to one MW; more than one to two MWs; more than two to three MWs; more than three to five MWs; more than five MWs); education (incomplete elementary education, complete elementary education, complete high school, complete higher education); sex (male; female); age group (18 to 24; 25 to 39; 40 to 59; ≥ 60); race/skin color (White; Black; Brown); lives with a spouse (yes; no); work/employment status (out of the labor force; in the labor force and occupied; in the labor force and unoccupied) and working hours (up to 20 hours per week; from 21 to 30 hours per week; from 31 to 40 hours per week; more than 40 hours per week). Statistical analysis The characteristics of the sample were described using relative frequencies. The factors associated with engagement in PA in the different domains were analyzed using binary logistic regression models (one model for each domain), considering participants not engaged in PA in the respective domain as a reference group. The analysis referring to the occupational domain included only the participants who were occupied. The association between sociodemographic indicators and the most frequent type of leisure time PA was analyzed using multinomial logistic regression, considering participants not engaged in leisure time PA as a reference group. In all models, the simultaneous entry of sociodemographic variables was adopted and the results were expressed as odds ratios (OR) and their respective 95% confidence intervals (95%CI). Given that the independent variable referring to working hours is conditioned to the participants in the labor force, it was decided to combine the variables “work status/employment” and “working hours” in a single factor to estimate the indicators. The resulting variable was called “work status and working hours” and includes the following categories: working hours of up to 20 hours per week; 21 to 30 hours per week; 31 to 40 hours per week; more than 40 hours per week; out of the labor force; in the labor force and unoccupied. Collinearity was evaluated using Spearman's correlation matrix between sociodemographic variables and estimating the variance inflation factor for all models, on the basis of which no cases of multicollinearity were observed. The analyses were carried out using Stata software, version 16 (StataCorp, College Station, TX, USA), considering the complex cluster sampling design and incorporating the sample weights from the survey command. Ethical considerations The PNS was approved by the National Committee for Ethics in Research, under the National Health Council, in August 2019, through opinion No. 3,529,376. Participation was voluntary, upon signature of the Free, Prior and Informed Consent Form. Results Of the 94,114 households with residents aged ≥ 15 years, selected within the scope of the research, 90,846 were interviewed. Of those, 88,500 (53.2%; 95%CI 52.6;53.7 female individuals; mean age 45 ± 17.5 years) met the eligibility criteria and were analyzed. Sociodemographic information on the population can be seen in Table 1. It was found that 49.6% (95%CI 49.0;50.1) of the participants reported walking or cycling at least once a week. The prevalence of engagement in intense PA in the domestic context and at work was observed in 15.8% (95%CI 15.4;16.3) and 48.0% (95%CI 47.2;48.8) of the participants, respectively. In the context of leisure, 40.5% (95%CI 39.9;41.1) of the participants reported engaging in PA, highlighting walking 15.4% (95%CI 15.0;15.8), weight training 8.6% (95%CI 8.2;8.9) and sports 8.2% (95%CI 7.8;8.5) as the most frequent activities (Table 2). Table 1 Characteristics of the participants age ≥ 18 years selected for the interview (n = 88,500), 2019 National Health Survey, Brazil Variables % (95%CI)a Census classification Urban 86.2 (86.0;86.4) Rural 13.8 (13.7;14.0) Per capita income (minimum wages) Up to 1/2 22.0 (21.6;22.5) > 1/2 to 1 29.2 (28.7;29.7) > 1 to 2 28.2 (27.6;28.7) > 2 to 3 9.1 (8.7;9.4) > 3 to 5 6.4 (6.1;6.6) > 5 5.2 (4.9;5.4) Educaton Incomplete elementary education 34.8 (34.2;35.3) Complete elementary education 14.5 (14.1;14.9) Complete high school 34.9 (34.4;35.5) Complete higher education 15.8 (15.4;16.2) Sex Male 46.9 (46.3;47.4) Female 53.2 (52.6;53.7) Age groups (years) 18 to 24 13.9 (13.4;14.4) 25 to 39 29.2 (28.7;29.8) 40 to 59 35.3 (34.7;35.9) ≥ 60 21.6 (21.2;22.1) Race/skin color White 43.3 (42.7;43.8) Black 11.5 (11.1;11.8) Brown 43.8 (43.2;44.4) Lives with a spouse No 38.6 (38.0;39.2) Yes 61.4 (60.8.0;62) Work/employment status In the labor force and occupied 61.3 (60.7;61.8) In the labor force and unoccupied 5.3 (5.0;5.6) Out of the labor force 33.5 (32.9;34.0) Working hours b (hours per week) Up to 20 12.9 (12.4;13.4) 21 to 30 10.5 (10.1;10.9) 31 to 40 33.1 (32.4;33.8) > 40 43.5 (42.8;44.3) a) 95%CI: 95% confidence interval; b) Data estimated in adults who were occupied in the reference week (n = 52,447). Table 2 Engagement in PA prevalence equal to or greater than one day per week, in the domains of physical activity (PA) for Brazilian adults (n = 88,500), 2019 National Health Survey, Brazil Variables % (95%CI)a Domestic No 84.2 (83.8;84.6) Yes 15.8 (15.4;16.3) Occupational a No 52.0 (51.2;52.8) Yes 48.0 (47.2;48.8) Transportation No 50.4 (49.9;51.0) Yes 49.6 (49.0;50.1) Leisure time No 59.5 (58.9;60.1) Yes 40.5 (39.9;41.1) Most frequent activity during leisure time Does not engage in any 59.5 (58.9;60.1) Walking/hiking 15.4 (15.0;15.8) Running 2.2 (2.1;2.4) Cycling 2.0 (1.8;2.2) Weight training/muscle strengthening 8.6 (8.2;8.9) Aerobics/academy gymnastics 3.2 (3.0;3.4) Sports 8.2 (7.8;8.5) a) 95%CI: 95% confidence interval; b) Data estimated in adults who were occupied in the reference week (n = 52,447). Participants residing in rural areas were less likely to engage in PA in the transportation domain (OR = 0.67; 95%CI 0.63;0.71) and during leisure time (OR = 0.79; 95%CI 0.75; 0.85), and more likely to perform intense PA at work (OR = 1.61; 95%CI 1.49;1.74). Participants with higher income were more likely to engage in leisure time PA, and less likely to engage in PA in the transportation or occupational domains. Compared to males, females were more involved in domestic PA (OR = 2.85; 95%CI 2.63;3.08) and during transportation (OR = 1.21; 95%CI; 1.15;1.27), and less during leisure time (OR = 0.67; 95%CI 0.63;0.71) and at work (OR = 0.66; 95%CI 0.62;0.71). Participants of Black race/skin color were more likely to engage in domestic PA (OR = 1.15; 95%CI 1.02;1.28), during transportation (OR = 1.36; 95%CI 1.25;1.47) and at work (OR = 1.19; 95%CI 1.07;1.32) when compared to white individuals. It was found that longer working hours (> 40 hours per week) were associated with lower chances of engaging in domestic PA (OR = 0.71; 95%CI 0.62;0.80), during transportation (OR = 0.70; 95%CI 0.63;0.77) and during leisure time (OR = 0.74; 95%CI 0.66;0.82), and a greater chance of engaging in intense PA at work (OR = 1.71 ;95%CI 1.53;1.91) (Table 3). Table 3 Associations between sociodemographic indicators and engagement in physical activity (PA) in the leisure time, transportation, domestic and occupational domains in Brazilian adults (n = 88,500), 2019 National Health Survey, Brazil Variables PA domains Domestic Transportation Leisure time Occupationala ORb (95%CI)c OR (95%CI)c OR (95%CI)c OR (95%CI)c Census classification Urban 1.00 1.00 1.00 1.00 Rural 1.06 (0.97;1.14) 0.67 (0.63;0.71) 0.79 (0.75;0.85) 1.61 (1.49;1.74) Per capita income (minimum wages) Up to 1/2 1.00 1.00 1.00 1.00 > 1/2 to 1 0.95 (0.86;1.04) 0.77 (0.72;0.83) 1.24 (1.15;1.34) 0.85 (0.78;0.94) > 1 to 2 1.03 (0.92;1.14) 0.61 (0.57;0.66) 1.58 (1.45;1.71) 0.79 (0.72;0.88) > 2 to 3 0.99 (0.85;1.15) 0.54 (0.49;0.60) 2.09 (1.87;2.33) 0.71 (0.62;0.81) > 3 to 5 0.94 (0.79;1.13) 0.54 (0.48;0.61) 2.39 (2.11;2.70) 0.61 (0.52;0.71) > 5 0.67 (0.55;0.81) 0.51 (0.45;0.58) 3.20 (2.79;3.67) 0.54 (0.45;0.63) Education Incomplete elementary education 1.00 1.00 1.00 1.00 Complete elementary education 1.31 (1.18;1.46) 0.99 (0.92;1.07) 1.40 (1.28;1.52) 0.86 (0.77;0.95) Complete high school 1.32 (1.21;1.45) 1.01 (0.94;1.07) 1.95 (1.82;2.09) 0.62 (0.56;0.67) Complete higher education 1.21 (1.07;1.38) 0.84 (0.76;0.92) 3.01 (2.74;3.32) 0.38 (0.33;0.42) Sex Male 1.00 1.00 1.00 1.00 Female 2.85 (2.63;3.08) 1.21 (1.15;1.27) 0.67 (0.63;0.71) 0.66 (0.62;0.71) Age group (years) 18 to 24 1.00 1.00 1.00 1.00 25 to 39 1.51 (1.32;1.71) 0.88 (0.80;0.96) 0.73 (0.67;0.80) 1.09 (0.97;1.24) 40 to 59 1.57 (1.38;1.78) 0.96 (0.87;1.05) 0.61 (0.56;0.67) 1.10 (0.97;1.24) ≥ 60 0.88 (0.76;1.02) 0.90 (0.82;1.00) 0.43 (0.39;0.48) 0.89 (0.76;1.04) Race/skin color White 1.00 1.00 1.00 1.00 Black 1.15 (1.02;1.28) 1.36 (1.25;1.47) 0.99 (0.91;1.08) 1.19 (1.07;1.32) Brown 0.99 (0.92;1.07) 1.11 (1.05;1.17) 1.01 (0.96;1.07) 1.04 (0.96;1.12) Lives with a spouse No 1.00 1.00 1.00 1.00 Yes 1.34 (1.25;1.44) 0.79 (0.75;0.83) 0.91 (0.86;0.96) 1.01 (0.95;1.09) Work status and working hours (hours per week) Up to 20 1.00 1.00 1.00 1.00 21 to 30 0.82 (0.70;0.96) 0.90 (0.80;1.02) 0.95 (0.84;1.08) 1.34 (1.17;1.52) 31 to 40 0.72 (0.63;0.82) 0.72 (0.65;0.80) 0.82 (0.74;0.91) 1.41 (1.26;1.58) > 40 0.71 (0.62;0.80) 0.70 (0.63;0.77) 0.74 (0.66;0.82) 1.71 (1.53;1.91) Out of the labor force 0.73 (0.65;0.82) 0.44 (0.40;0.49) 0.87 (0.79;0.97) - In the labor force and unoccupied 1.26 (1.06;1.49) 0.70 (0.60;0.80) 0.97 (0.83;1.12) - a) Analysis restricted to occupied adults in the reference week (n = 52,477); b) OR: Odds ratio obtained from the binary logistic regression adjusted simultaneously for all the variables presented in the table, with of not engaged in physical activity (PA) in the domain in question as reference; c) 95%CI: 95% confidence interval. The associations between sociodemographic indicators and the most frequent types of leisure time PA are shown in Table 4. Participants who lived in rural areas were more likely to practice sports (OR = 1.24; 95%CI 1.10;1.38) and less likely to choose other activities. Higher income levels were associated with greater engagement in all types of PA, most notably weight training (OR = 8.65; 95%CI 6.93;10.79), gymnastics (OR = 4.54; 95%CI 3.21;6.42), and running (OR = 5.22; 95%CI 3.59;7.58). Females chose walking (OR = 1.12; 95%CI 1.04;1.21) and aerobic gymnastics (OR = 3.90; 95%CI 3.08;4.95) more often, and were less inclined to engage in running (OR = 0.29; 95%CI 0.24;0.35), cycling (OR = 0.30; 95%CI 0.24;0.37), and sports (OR = 0.08; 95%CI 0.06;0.09). Table 4 Associations between sociodemographic indicators and most frequent types of leisure time physical activity (PA) among Brazilian adults (n = 88,500), 2019 National Health Survey, Brazil Variables Walking Running Cycling Weight/Muscle training Aerobics Sports ORa (95%CI)b OR (95%CI)b OR (95%CI)b OR (95%CI)b OR (95%CI)b OR (95%CI)b Census classification Urban 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 Rural 0.82 (0.76;0.90) 0.41 (0.30;0.55) 0.49 (0.36;0.68) 0.46 (0.39;0.55) 0.37 (0.29;0.47) 1.24 (1.10;1.38) Per capita income (minimum wage) Up to 1/2 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 > 1/2 to 1 1.29 (1.17;1.42) 1.20 (0.90;1.60) 1.31 (0.82;2.08) 1.66 (1.40;1.97) 1.33 (1.05;1.68) 0.88 (0.77;1.01) > 1 to 2 1.54 (1.39;1.72) 1.81 (1.37;2.38) 1.42 (0.88;2.29) 2.67 (2.25;3.17) 2.02 (1.59;2.56) 0.94 (0.80;1.10) > 2 to 3 1.85 (1.60;2.13) 2.46 (1.78;3.40) 1.52 (0.88;2.63) 4.26 (3.48;5.21) 3.43 (2.38;4.93) 1.03 (0.83;1.29) > 3 to 5 2.05 (1.74;2.41) 3.12 (2.14;4.55) 1.91 (1.03;3.54) 5.07 (4.10;6.27) 3.55 (2.54;4.96) 1.16 (0.88;1.53) > 5 2.11 (1.74;2.56) 5.22 (3.59;7.58) 2.39 (1.30;4.39) 8.65 (6.93;10.79) 4.54 (3.21;6.42) 1.54 (1.16;2.04) Education Incomplete elementary education 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 Complete elementary education 1.20 (1.07;1.34) 2.09 (1.45;3.01) 1.48 (1.13;1.94) 1.73 (1.41;2.11) 1.20 (0.91;1.60) 1.81 (1.55;2.11) Complete high school 1.71 (1.56;1.87) 4.53 (3.39;6.07) 1.81 (1.36;2.41) 3.32 (2.84;3.87) 1.83 (1.43;2.34) 2.13 (1.85;2.45) Complete higher education 2.24 (1.98;2.55) 8.75 (6.35;12.05) 2.29 (1.64;3.19) 6.04 (5.07;7.20) 2.73 (2.06;3.62) 2.93 (2.40;3.59) Sex Male 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 Female 1.12 (1.04;1.21) 0.29 (0.24;0.35) 0.30 (0.24;0.37) 1.01 (0.91;1.12) 3.90 (3.08;4.95) 0.08 (0.06;0.09) Age group (years) 18 to 24 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 25 to 39 1.19 (1.00;1.42) 0.72 (0.56;0.94) 0.83 (0.58;1.20) 0.75 (0.64;0.87) 0.81 (0.64;1.04) 0.44 (0.38;0.51) 40 to 59 1.86 (1.57;2.21) 0.45 (0.34;0.58) 0.70 (0.51;0.97) 0.41 (0.35;0.48) 0.81 (0.63;1.04) 0.17 (0.14;0.20) ≥ 60 1.44 (1.20;1.73) 0.14 (0.09;0.22) 0.65 (0.43;0.97) 0.25 (0.21;0.30) 0.68 (0.50;0.92) 0.04 (0.03;0.05) Race/skin color White 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 Black 0.94 (0.83;1.05) 1.00 (0.77;1.29) 0.67 (0.48;0.93) 0.96 (0.81;1.12) 1.04 (0.81;1.33) 1.33 (1.14;1.55) Brown 1.04 (0.97;1.13) 1.06 (0.89;1.27) 0.66 (0.51;0.84) 0.95 (0.86;1.06) 1.11 (0.94;1.31) 1.14 (1.02;1.29) Lives with a spouse No 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 Yes 1.06 (0.99;1.14) 0.98 (0.82;1.18) 1.23 (1.00;1.51) 0.70 (0.64;0.77) 1.02 (0.89;1.17) 0.94 (0.84;1.05) Work status and working hours (hours per week) Up to 20 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 21 to 30 0.90 (0.76;1.06) 1.15 (0.78;1.69) 0.74 (0.49;1.13) 1.06 (0.85;1.32) 1.05 (0.74;1.50) 0.83 (0.62;1.09) 31 to 40 0.67 (0.59;0.77) 1.17 (0.85;1.61) 0.83 (0.57;1.21) 0.94 (0.78;1.13) 0.89 (0.67;1.18) 0.81 (0.64;1.02) > 40 0.65 (0.57;0.75) 0.98 (0.72;1.33) 0.66 (0.48;0.92) 0.85 (0.71;1.02) 0.76 (0.56;1.04) 0.70 (0.55;0.88) Out of the labor force 0.95 (0.84;1.07) 0.94 (0.67;1.31) 0.60 (0.40;0.90) 0.87 (0.72;1.04) 1.03 (0.78;1.37) 0.62 (0.48;0.80) In the labor force and unoccupied 1.12 (0.92;1.35) 1.25 (0.82;1.90) 0.43 (0.27;0.68) 1.09 (0.84;1.41) 1.03 (0.65;1.63) 0.74 (0.55;0.99) a) OR: Odds ratio of the multinomial logistic regression adjusted simultaneously for all the variables presented in the table, the reference being not engaged in physical activity (PA) during leisure time; b) 95%CI: 95% confidence interval. Discussion It is possible to identify multiple sociodemographic correlates for engagement in PA and PA typology in the investigated subgroups, when considering the domains of practice. Longer working hours, Black race/skin color, female sex, lower per capita income and level of education were associated with lower chances of engaging in leisure time PA. However, in this article, it is relevant to discuss the critical processes that are expressed in the association between sociodemographic indicators and the profile of PA engagement in the Brazilian population. Given what has been pointed out, it can be observed that engagement in PA in Brazil is marked by socioeconomic inequities, which are the causes that account for the lower involvement in PA during leisure time by some groups and their higher level of engagement in activities in the occupational, transportation, and/or domestic domains, thus attesting a pattern of inequity that is socially reproduced, and which goes against what the Global Action Plan on PA advocates.2 It is important to point out that some ways of working and living are more harmful than others12 and that health determinants can be external to the health care and treatment system. To put it another way, social inequities generate health inequities.13 This understanding is necessary for a critical epidemiology with the potential to be an important tool for monitoring, developing public health awareness and planning public actions aimed at protecting the health of the population. To do so, it is essential to deconstruct infertile obstacles between different currents of epidemiological thought, especially those erected between the traditions of classical epidemiology and social epidemiology.14 Structural determinants linked to the conflict between capital and work reverberate in the singular dimension of engagement in PA. In this sense, the discussion on the promotion of PA must take into account the tendency for time expropriation and recognize that, in a capitalist society, human activity will always face a fierce and unequal dispute over the subjects' available time.15 Therefore, this reflection cannot be separated from the right to leisure, health, non-degrading work and the objective living conditions that enable choices that are favorable to health. The study identified a revealing association of this labor-capital conflict. Occupied individuals who are subjected to longer working hours are less involved in leisure time PA. This is due to the fact that part of the worker's time and energy is consumed by the labor activity.16 The findings also show an association between a low prevalence of leisure time PA and a high prevalence in the occupational domain in rural residents. These results are not random and can be attributed to the long working hours, the lack of incentives (support from the family, neighborhood) and the lack of appropriate space for the practice of PA.17,18 An interesting issue unveiled by the study, with the potential to guide future research, is the significant volume of intense PA in the occupational domain in the Brazilian adult population. The rural population is more likely to have this concentrated volume during work, which would characterize an imbalance with demonstrably negative impacts on health.19 Researchers have observed that while engaging in leisure time PA is a choice made by the individual and which involves short durations of dynamic activities, with adequate resting time and consolidated health benefits, the opposite is observed for occupational PA.20 This context requires measures that seek collective health awareness of the impact of PA in the different domains on rural health and, at the same time, that equip policymakers so that they can promote engagement in leisure time PA. To this end, it is necessary to strengthen discussions and justified claims, such as a reduction in working years for retirement, a reduction in working hours without cutting down wages, and an increase in resting time, along with ergonomic adjustments in the production environment and processes, in addition to programs that promote the dissemination and access to spaces for PA in rural areas. Health inequities are not restricted to the health-disease process, but integrate other inequities in terms of access to and use of health services. A cross-sectional study with data from the 2013 PNS21 corroborates this understanding by evidencing that knowledge of public PA programs increased according to income, but those who participated in public PA programs more often were individuals with lower income. However, some current forms of PA promotion reproduce inequalities by favoring socially and economically privileged groups.22 In recent years, the field of public health has shown greater interest in reflections and studies on social differentiation and inequity. This interest is expressed in public health policies, as is the case of the National Health Promotion Policy (PNPS).23 Thus, in order to corroborate the understanding of the health-disease process in social groups which were invisible until then, themes such as class, sex, sexuality and ethnicity are given prominence, in an intersectional manner. Women’s greater engagement in physical activities in the domestic context is representative of the social role shaped by the sexual division of labor, anchored in patriarchal capitalism.24 Furthermore, the construction of femininity permeates the social hierarchy through biological aspects and the reproductive function, which generate, by means of work relationships, processes of domination and exploitation.25 This differentiation process was highlighted by the type of leisure time PA chosen. Women tend to go walking and do aerobic gymnastics, while men engage in activities such as weight training and sports. These findings corroborate the analysis carried out in the 2013 PNS,26 which showed that the practice of sports was less frequent among females. Another point identified in the 2013 PNS, and reinforced in the findings of the present study, was the continued engagement of females (18.4% in 2013 and 21.8% in 2019) compared to males (5.4% in 2013 and 9.1% in 2019) in PA in the domestic domain.27 The ways of acting and behaving permeate relations of power and domination. Therefore, the construction of bodies must be considered as a political construction28 and it is reflected in the way masculinity and femininity are understood and reproduced. Playing a sport is developed by reproducing behaviors which are considered acceptable and appropriate for either men or women, such as aggressiveness, passivity, domination, submission, virility and fragility.29 Despite the unquestionable advances in the organization of a network of PA programs, the linear and pragmatic approach of the field still preponderantly points to a physical-sanitary, regulatory, healthcare and medicalizing rationale. PA is presumed to be the necessary remedy for the prevention of diseases and suffering that are socially reproduced, and it brings with it an understanding that reinforces the individualizing and blaming process, which sometimes generates isolated, episodic actions and strategies, which are and disconnected from the reality of the territories and their populations. The notion of care is imbricated in the power relations between subjects, which standardizes and regulates the use of bodies.30 Therefore, the maintenance of a hierarchical and vertical rationale, from planning and managing to executing programs, projects and actions focusing on PA, corroborates a discriminatory and excluding social dynamics. Therefore, there is an urgent need for a broader view of the concept of the benefits of PA that goes beyond the dominant justifications restricted to disease management and traditional physical health goals. As for the limitations of the study, we emphasize that households located in special census sectors or with scarcely populated, such as indigenous and quilombola clusters, prisons and waterborne vessels, were excluded from the research sample. Consequently, some subgroups which are relevant to understand health inequities were not represented. Although this paper congregates researchers from different theoretical backgrounds, the approach undertaken does not enable a dialectical analysis that can explain the origin of each inequity revealed. Even so, it was possible to identify, quantify and discuss a series of processes of inequity in health that deserve specific studies. The present research analyzed the sociodemographic indicators associated with engagement in PA in the different domains, revealing socioeconomic inequities for the domains of PA, due to which some groups are less likely to engage in PA during leisure time and more likely to do so in the occupational, transportation and/or domestic domains. This confirms a pattern of inequity that is socially reproduced, as inequalities arising from unfair social relations, which are avoidable, are evidenced, resulting in damage to health and life. This pattern of inequity in the PA engagement profile was demonstrated in the subgroups with lower per capita income, people with longer working hours, those residing in rural areas, as well as women and individuals of Black race/skin color. In this sense, the construction of public policies, programs and intersectoral and inter-institutional actions, especially those aimed at promoting PA, supported by the principles and guidelines of the Brazilian National Health (SUS), in a universal, equitable, participatory way and with a focus on social justice, need to consider aspects of social and sex differentiation, understanding that spaces aimed at promoting PA are sexed and socially hierarchical places.