5.2 VARIÁVEIS DO ESTUDO
5.2.3 Variáveis de ajuste
A eleição das variáveis de ajuste foi realizada através da ampla literatura (BERNABE-ORTIZ et al., 2010; LORET DE MOLA et al., 2012; SINGH et al., 2011; VAN ROMPAY et al., 2012) que demonstrou associação das mesmas com o desfecho do estudo. As variáveis serão listadas a seguir: A idade foi utilizada de forma numérica em anos. Para o nível de escolaridade do participante, agrupou-se em três categorias: ensino médio incompleto, ensino médio completo e superior incompleto e o ensino superior completo e pós graduação. Já para o nível de escolaridade da mãe foi agrupado nas seguintes categorias: Até fundamento Incompleto, Ensino Fundamental Completo (1º grau incompleto e 2º grau incompleto), Ensino Médio (2º grau completo e universitário incompleto), Ensino Superior (universitário completo e pós-graduação). Foi utilizada a renda familiar per capita, dividindo-se o ponto
médio da faixa de renda familiar líquida referida pelo número de dependentes da renda, e foi usada na forma numérica. Sobre o IMC aos 20 anos, esta variável foi criada a partir da pergunta:
“Aproximadamente, quanto o(a) Sr(a) pesava aos 20 anos de idade?” E a partir da resposta, pode-se calcular o IMC dividindo pela altura ao quadrado.
5.3 ANÁLISE ESTATÍSTICA
Para a análise descritiva das variáveis do estudo, utilizou-se medidas resumo, como a média e o desvio padrão para as variáveis que eram contínuas. Para as variáveis categóricas, usou-se a frequência absoluta e sua porcentagem correspondente.
A análise de associação entre a exposição e o desfecho foi estimada por meio de modelos de regressão gama com função de ligação identidade, considerando a categoria não migrante como referência. Foram ajustados modelos diferentes para cada sexo. O programa empregado na análise de dados foi o software R versão 3.2.4(R CORE TEAM, 2016).
5.4 ASPECTOS ÉTICOS
Esta pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética em pesquisa da Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca ENSP/FIOCRUZ sob o nº CAAE: 57082416.9.0000.5240 na data de 12 de agosto de 2016.
6 RESULTADOS
ARTIGO 1
Título: A migração interna e o impacto sobre o Índice de Massa Corporal – resultados do ELSA-Brasil
RESUMO
O Brasil sofreu intensos movimentos migratórios e sabe-se por estudos conduzidos fora da América latina que, a migração tem efeito na aculturação de padrões alimentares, integração no país anfitrião e que o padrão dietético pode se deteriorar e consequentemente impactar o IMC. Neste trabalho analisou-se a associação entre a migração entre cidades brasileiras, a partir do início da vida escolar e o IMC entre adultos e idosos participantes do Estudo Longitudinal da Saúde do Adulto (ELSA-Brasil). Foram analisados dados de 13.084 indivíduos da linha de base do ELSA-Brasil (2008 – 2010). Considerou-se migrante aquele indivíduo cujo município no início da vida escolar era diferente do município da linha de base. Além de identificar os participantes migrantes, foi empregada a metodologia adotada pelo IBGE para classificar os municípios de acordo com as Regiões de Influências das
Cidades (REGIC). A partir desta hierarquização, a migração foi categorizada em: Não migrante, Migrante Estável, Migrante descendente e Migrante ascendente. O modelo de regressão gama foi utilizada para estimar a associação entre a exposição e o desfecho. A migração ascendente mostrou-se ter efeito de reduzir a média do IMC, ajustado por idade, escolaridade da mãe, escolaridade, renda per capita, e IMC aos 20 anos, para mulheres e homens, β=-0.379; IC95% (-0,599; -0,158) e β=-0.338; IC95% (-0,560; -0,116, respectivamente). Já a migração descendente tem o efeito em aumentar o IMC, significativo apenas para as mulheres, β=0.619; IC95% (0.229; 1.014). Entretanto, é preciso a realização de estudos que analisem o efeito de mudanças contextuais sobre a saúde e as desigualdades entre as cidades. Conclui-se que há grande importância do ambiente no estado nutricional e dependendo das diferenças entre as cidades origem e destino, o efeito no IMC pode ser diferenciado.
1 INTRODUÇÃO
A migração é definida quando o indivíduo, após realizar uma análise de pós e contras, decide em empreender o deslocamento. O deslocamento pode ser permanente ou semipermanente e a migração não é delimitada pela distância ou se foi feita de forma voluntária ou involuntária. É um processo social, econômico e político (OLIVEIRA;
OLIVEIRA, 2011)
O estudo detalhado sobre os impactos da migração em condições de saúde tem mostrado influência na ocorrência de doenças crônicas (ALKERWI et al., 2012; O’BRIEN et al., 2014; TODOROVA et al., 2013). Alguns estudos têm investigado o papel da migração em desfecho da saúde onde observou-se associação de marcadores subclínicos da doença aterosclerótica e calcificação coronária com o nascimento no país anfitrião, o tempo de residência, o grau de aculturação e fatores socioeconômicos foram positivamente associados à aparição dessas morbidades (DIEZ ROUX, 2005; LEAR et al., 2009).
Especificamente na análise do efeito da migração sobre o IMC na literatura não se observa consenso na direção da associação, considerando migração entre países. Existe a hipótese de que a migração e a mudança do ambiente alimentar tem efeito nos padrões alimentares devido ao processo de aculturação e a falta de alimentos típicos de sua terra (GOULÃO; SANTOS; CARMO, 2015). A aculturação dietética, que seria um importante mediador entre a migração e o IMC, é considerado um processo complexo, multidimensional e dinâmico. É definida como processo em que uma minoria adota padrões e escolhas
alimentares do país anfitrião. Ela pode representar mudanças benéficas ou maléficas à saúde e não necessariamente ser deletéria. O migrante neste processo pode adquirir novos meios de preparar comidas tradicionais, excluir alguns alimentos e também inserir alguns novos na sua alimentação(SATIA-ABOUTA et al., 2002).
Uma revisão sistemática, que abordou principalmente a migração internacional, teve como principais resultados que a associação entre migração e a evolução do IMC varia de acordo com o grupo étnico, e que parece existir um efeito deteriorativo da migração no IMC(GOULÃO; SANTOS; CARMO, 2015).
Singh e colaboradores avaliaram a tendência da obesidade em 30 grupos que migraram para os Estados Unidos e constataram que existe uma maior prevalência de obesos em grupos de baixa renda e escolaridade e que o risco de se tornar obeso aumenta com o tempo de residência (SINGH et al., 2011).
Em relação a migração interna, um estudo realizado na Índia que compara o consumo de macro nutrientes em migrantes da área rural para urbana com o consumo dos não migrantes. Este tipo de migração parece estar associada a alterações alimentares positivas, como uma maior ingestão mais elevada de frutas e produtos hortícolas, e negativas que é um maior consumo de energia e gordura (BOWEN et al., 2011). Estudo realizado no Peru que avaliou a associação entre aculturação e obesidade em migrantes peruanos observou que a obesidade está associada com maior idade no momento da migração e proficiência na língua (BERNABE-ORTIZ et al., 2010).
No Brasil, um país de dimensões continentais, os processos migratórios são históricos movidos originalmente pela expansão econômica em diferentes regiões do país. Já a partir da década de 50 e 60, a expansão urbana se torna o maior atrativo, já que nos centros urbanos se encontrava as atividades econômicas de maior relevância e ofertava um novo estilo de vida(GONÇALVES, 2001). E a partir da década de 80, os deslocamentos de população entraram em uma fase de mudanças em relação a atração migratória e novos eixos de deslocamento foram criados, onde se destacam: a diminuição do poder de atração migratório do estado de São Paulo, menor movimentação da população da região nordeste e maior deslocamento para cidade de porte médio no interior do país. (OLIVEIRA; OLIVEIRA, 2011).
Um estudo conduzido no Rio Grande do Sul analisou a migração entre quatro estratos do estado e sua relação com a pressão arterial e verificou que residentes de Porto Alegre e do Cinturão metropolitano nascidos no interior rural apresentam maior pressão arterial média do que os não migrantes do Interior Rural e os níveis de pressão arterial dos migrantes do Interior
Rural aumentavam com o período de tempo desde a migração(LEAL et al., 1985).
Embora existam evidências na literatura mostrando que migrantes e não migrantes possuem indicadores de saúde diferentes, pouco se conhece sobre os efeitos da migração dentro do país no estado nutricional da população adulta. Devido a grande influência do ambiente alimentar e na prática de atividade física, e o processo migratório sendo uma alternância de ambientes, é preciso se aprofundar no conhecimento da influência deste processo no perfil nutricional da população.
O objetivo deste estudo foi analisar a associação entre a migração e o perfil nutricional na população ELSA-Brasil e se a associação difere de acordo com a ascensão e descensão dos níveis das classificações das cidades.
2 MÉTODOS
2.1 FONTE DE DADOS
Os dados utilizados para este estudo provém do Estudo Longitudinal de Saúde do Aduto (ELSA-Brasil). A população ELSA-Brasil é constituída de funcionários de 6 intistuições públicas: Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), Universidade Federal da Bahia (UFBA), Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e Universidade de São Paulo (USP). O Elsa-Brasil é um estudo longitudinal com funcionários de 35-74 anos ativos ou aposentados. No presente estudo realizou-se uma análise seccional utilizando os dados da linha de base da pesquisa (2008-2010). Dos 15.105 participantes do ELSA-Brasil, foram excluídos aqueles sem informação sobre alguma variável do estudo, totalizando 13.084 participantes. (AQUINO et al., 2012).
2.2 VARIÁVEIS DO ESTUDO
Para construção da variável de exposição “migração”, utilizou-se o município que o participante residia quando entrou na escola e o município de residência no momento da entrevista. Desta forma, foi classificado como migrante aquele participante cujo município de residência no início da vida escolar era diferente do município de residência na linha de base.
Além de identificar os participantes migrantes, com o intuito de refinar a denominação de
“migrantes” foi empregada a metodologia adotada pelo IBGE para classificar os municípios de acordo com as Regiões de Influências das Cidades (REGIC).
O REGIC é uma classificação produzida pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) que teve a sua última versão em 2007, e seu objetivo foi compreender como é a formação da rede urbana e contribuir para o planejamento estatal e as decisões quanto à localização das atividades econômicas de produção e consumo privado e coletivo.
Privilegiou-se a função de gestão do território, da centralidade empresarial e a presença de diferentes equipamentos e serviços tais como compras em geral, educação superior, aeroportos, serviços de saúde bem como os fluxos para aquisição de insumos e o destino dos produtos agropecuários. (INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA, 2008).
A classificação do REGIC foi implementada nos seguintes anos: 1966, 1978, 1993 e 2007. Sendo assim, para a classificação dos municípios que o participante ELSA-Brasil residia quando entrou na escola, utilizou-se o REGIC dos anos de 1966 e 1978. Foi determinado que para os participantes que entraram na escola até o ano de 1972 (mediana dos anos em que se realizou o REGIC) receberam a classificação do REGIC de 1966. E os que entraram na escola após 1972 receberam a classificação do REGIC de 1978. Para classificar as cidades que o participante residia na primeira onda do ELSA-Brasil considerou-se o REGIC 2007, pois é o que mais reflete a estrutura da rede urbana no período entre 2008-2010, quando foi realizada a entrevista.
Como o REGIC teve classificações um pouco diferente entre si nos diferentes anos foi realizado uma compatibilização entre eles. Sendo assim, a classificação final são as seguintes:
1. Metrópoles; 2. Capital Regional; 3. Centro Sub-regional; 4. Centro de Zona; 5. Centro Local.
A utilização desta divisão hierárquica da rede urbana foi necessária, pois ao organizar as cidades em grupos com tamanho da população, diversidade de produção e serviços ofertados, o REGIC cria grupos que são diferentes entre si, estabelecendo um gradiente de grau de urbanização das cidades, dado que apenas a separação urbano versus rural diferenciaria pouco os municípios de origem e destino.
Além da hierarquização da rede de cidades, algumas cidades são constituintes de grandes aglomerações urbanas denominadas de Área de Concentração de População (ACP).
As ACPs são descritas como grandes manchas urbanas de ocupação contínua, caracterizadas pelo tamanho e densidade da população, pelo grau de urbanização e pela coesão interna da área, dada pelos deslocamentos da população para trabalho ou estudo(INSTITUTO
BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA, 2008).
Para viabilizar a análise, foi proposto que todos os municípios que faziam parte de ACPs receberiam uma classificação de REGIC com valor abaixo na hierarquia das suas respectivas capitais. Também, para os municípios que existiam em 1966 e 1978 e hoje em dia foram desmembrados, foi atribuído o último valor da hierarquia (5 – Centro Local), considerando que se trata de municípios pequenos.
A partir desta compatibilização, foram criadas duas variáveis de exposição. A primeira foi dividida em 4 categorias: Não migrante, Migrante Estável, Migrante Descendente e Migrante Ascendente. São considerados não migrantes, os participantes cujo município que residiam no início da vida escolar era igual ao município atual, migrantes estáveis são participantes cujo município da escola era diferentes do atual porém os municípios possuem a mesma classificação do REGIC, migrantes descendentes são participantes cujo município da escola era de uma classificação com maior hierarquia que o município atual, e por fim, o migrante ascendente é aquele que o município atual é de uma classificação com maior hierarquia que o município da época da escola. Por exemplo, o participante que cujo município de residência quando entrou na escola era categorizado como “5” (centro local) e no município atual se encontra na categoria “1” (metrópole), se encaixaria na categoria Ascendente. A exposição também foi analisada em seis categorias: Não migrante, Migrante Estável, Migrante Descendente 3-4 níveis, Migrante Descendente 1-3 níveis, Migrante Ascendente 1-2 níveis e Migrante Ascendente 3-4 níveis. O participante do exemplo acima, se encaixaria na categoria Migrante Ascendente 3-4 níveis.
A variável de desfecho foi o Índice de Massa Corporal (IMC). O IMC foi definido como peso em quilogramas (Kg), dividido pela estatura em metros (m) elevada ao quadrado, sendo expresso em Kg/m².
Como variáveis de ajuste foram utilizadas: idade, escolaridade da mãe (Até fundamental incompleto; Fundamental completo; Médio completo; Superior Completo), escolaridade do participante (Ensino médio incompleto; ensino médio completo e ensino superior incompleto; universitário completo e pós graduação), renda per capita e IMC aos 20 anos.
2.2 ANÁLISE ESTATÍSTICA
Para a análise descritiva das variáveis do estudo, utilizaram-se medidas resumo, como a média e o desvio padrão para as variáveis que eram contínuas. Para as variáveis categorias, usou-se a frequência absoluta e sua porcentagem correspondente.
O modelo de regressão gama com função de ligação identidade foi utilizado para avaliar a associação entre IMC e migração, considerando a categoria não migrante como referência.
Os modelos foram estratificados por sexo.
O programa empregado na análise de dados foi o software R versão 3.2.4 (R CORE TEAM, 2016).
Considerações éticas
O ELSA-Brasil foi aprovado em cada um dos seis centros pelo Comitê de ética local, e todos os participantes deram consentimento por escrito para participar.
3 RESULTADOS
A amostra final deste estudo foi de 13.084 participantes, sendo 7.205 mulheres e 5.879 homens. Observa-se que quase metade da população estudada é composta de não migrante.
Dentre os participantes que migraram, a maioria é migrante ascendente. Com proporções mais baixas, tem os migrantes descendentes e em seguida os migrantes estáveis.
A tabela 1 descreve as principais características da população estudada segundo as categorias de exposição para homens e mulheres. Pode-se verificar tanto para homens e mulheres, que os participantes que migraram para uma cidade de menor nível na classificação empregada, isto é, descenderam na classificação adotada, apresentaram médias de IMC maiores, e os que ascenderam apresentaram médias de IMC menores, quando comparados com o grupo de não migrantes e migrantes estáveis. Os participantes que ascenderam possuem uma renda per capita média maior do que aqueles que descenderam. A proporção de participantes com maior escolaridade (Universitário completo + Pós-graduação) foi menor entre os descendentes (36,8% para o sexo feminino e 34,5% para o sexo masculino). O mesmo padrão foi observado para a variável escolaridade da mãe, ou seja, foi observado menor percentual com mães com escolaridade mais alta (Ensino Superior Completo) entre os descendentes (3,3% para mulheres e 3,7% para homens) quando comparados com os outros grupos. Os grupos de migrantes estáveis e dos não migrantes apresentam porcentagens similares de mães com ensino superior, apesar de serem menores que as demais categorias de escolaridade. (Tabela 1)
Mulher (n=7205) Homem (n=5879)
(n= 3609) (n=413) (n=609) (n=2574) (n=2796) (n=328) (n=588) (n=2167)
Variáveis Não migrante Estável Descendente Ascendente Não migrante Estável Descendente Ascendente
Média (DP) Média (DP) Média(DP) Média (DP) Média (DP) Média (DP) Média(DP) Média (DP)
IMC 27,0 (5,0) 27,1 (5,0) 28,3 (5,6) 26,6 (4,9) 27,1 (4,5) 26,9 (4.4) 27,2 (4,4) 26,7 (4,0)
IMC 20 anos 20,8(3,2) 21,0 (3,1) 21,4 (3,2) 20,7 (3,0) 21,8 (3,0) 21,7 (2,8) 22,0 (3,4) 21,6 (2,9)
Idade 51,1 (8,7) 51,5 (8,8) 50,1 (8,3) 53,5 (8,8) 50,9 (9,0) 50,4 (9,1) 50,0 (8,1) 54,1(9,4)
Renda per capita (reais) 1843 (1461) 1877 (1682) 1301 (1058) 2009 (1631) 1687 (1291) 1538 (1347) 1296 (1062) 1865 (1504)
n(%) n(%) n(%) n(%) n(%) n(%)
Escolaridade
< Ensino Médio 224 (6,2) 46 (11,1) 80(13,1) 244(9,5) 322 (11,5) 51 (15,5) 119 (20,2) 373 (17,2)
Até Universitário
Incompleto 1277 (35,4) 147 (35,6) 305(50,1) 809 (31,4) 947 (33,9) 135 (41,2) 266 (45,2) 578(26,7)
Universitário Completo
+ Pós graduação 2108(58,4) 220 (53,3) 224 (36,8) 1521 (59,1) 1527 (54,6) 142 (43,3) 203 (34,5) 1216 (56,1) Escolaridade da mãe
Até fundamental incompleto
1911 (53,0) 207 (50,1) 420 (69,0) 1558 (60,5) 1382 (49,4) 178 (54,3) 373 (63,4) 1299 (59,9)
Fundamental completo 783 (21,7) 83 (20,1) 106 (17,4) 444 (17,2) 608 (21,7) 56 (17,1) 112 (19,0) 379 (17,5)
Médio completo 654 (18,1) 92 (22,3) 63 (10,3) 415 (16,1) 575 (20,6) 65 (19,8) 81 (13,8) 367 (16,9)
Superior completo 261 (7,2) 31 (7,5) 20 (3,3) 157 (6,1) 231 (8,3) 29 (8,8) 22 (3,7) 122 (5,6)
Situação Conjugal
Casado 1933 (53,6) 212 (51,3) 370 (60,8) 1374 (53,4) 2254 (80,6) 278 (84,8) 506 (86,1) 1783 (82,3)
Separado ou viúvo 1204(33,4) 157 (38,0) 182 (29,9) 806 (31,3) 394 (14,1) 41 (12,5) 60 (10,2) 273 (12,6)
Solteiro 472 (13,1) 44 (10,7) 57 (9,4) 394 (15,3) 148 (5,3) 9 (2,7) 22 (3,7) 111 (5,1) Atividade Física
Não faz 1740(48,2) 221 (53,5) 350(57,5) 1100(42,7) 983 (35,2) 137 (41,8) 237 (40,3) 786 (36,3)
<150 min/sem 763 (21,1) 73 (17,7) 118 (19,4) 549 (21,3) 636 (22,7) 73 (22,3) 144 (24,5) 498 (23,0)
>=150min/sem 1106 (30,6) 119 (28,8) 141 (23,2) 925 (35,9) 1177 (42,1) 118 (36,0) 207 (35,2) 883 (40,7) Consumo Hortaliças
Alto 584 (16,2) 73 (17,7) 114 (18,7) 430 (16,7) 334 (11,9) 41 (12,5) 79 (13,4) 275 (12,7)
Diário 1801 (49,9) 227 (55,0) 280 (46,0) 1449 (56,3) 1203 (43,0) 143 (43,6) 248 (42,2) 1054(48,6)
Raro 450 (12,5) 35 (8,5) 70 (11,5) 215 (8,4) 508 (18,2) 61 (18,6) 108 (18,4) 321 (14,8)
Semanal 774 (21,4) 78 (18,9) 145 (23,8) 480 (18,6) 751 (26,9) 83 (25,3) 153 (26,0) 517 (23,9)
Situação de Trabalho
Ativo 2850 (79,0) 339 (82,1) 498 (81,8) 1863 (72,4) 2430 (86,9) 288 (87,8) 524 (89,1) 1717 (79,2)
Aposentado 759 (21,0) 74 (17,9) 111 (18,2) 711 (27,6) 366 (13,1) 40 (12,2) 64 (10,9) 450 (20,8)
A tabela 2 apresenta os modelos estimados para a migração considerando as 4 categorias da exposição: não migrantes, migrantes estáveis, migrante descendente e migrante ascendente. A migração ascendente apresentou associação inversa com o IMC para mulheres (β=-0.379; IC95% -0,599 - -0,158) e homens (β=-0.338; IC95% -0,560 , -0,116), indicando que os migrantes ascendentes possuem em média menor IMC comparado aos não migrantes nos modelos ajustados. Por outro lado, observamos uma associação positiva estatisticamente significativa entre a migração descente e o IMC somente no grupo das mulheres (β=0.619;
IC95% 0.229, 1.014). Os migrantes estáveis não apresentaram diferenças na média de IMC quando comparados aos não migrantes.
Já a tabela 3, apresenta as estimativas dos modelos estimados para migração analisada em 6 categorias: não migrantes, migrantes estáveis, migração descendente 3-4 níveis e 1-2 níveis, e migração ascendente em 1-2 níveis e 3-4 níveis. A associação positiva com o IMC entre os migrantes descendentes se manteve como verificado na tabela 4, entretanto pode-se observar que apenas em mulheres do grupo de migração descendente de 3-4 níveis a diferença foi estatisticamente significativa na média de IMC (β = 1,191; IC95%: 0.460, 1.946). E para a migração ascendente, observou-se que a associação inversa com o IMC também se mantém estatisticamente significativa, para mulheres (β= -0.533; IC95%: -0.785, -0.280) e para homens (β= - 0.456; IC95% -0.711, -0,200).
Tabela 2. Coeficientes do modelo de regressão gama (β) e seus intervalos de 95% de
Migrante Estável 0.028 (-0.479 ; 0.545) -0.218 (-0.705; 0.278)
Migrante Descendente 1.304 (0.858 ; 1.757) 0.028 (-0.355; 0.416)
Migrante Ascendente -0.389 (-0.641 ;-0.137) -0.406 (-0.646; -0.165)
Modelo 1: Idade
Não migrante 0 0
Migrante Estável -0.003 (-0.506 ; 0.511) -0.207 (-0.694; 0.289)
Migrante Descendente 1.357 (0.914 ; 1.807) 0.046 (-0.337; 0.434)
Migrante Ascendente -0.552 (-0.804; -0.300) -0.456 (-0.700; -0.213)
Modelo 2: Idade + Escolaridade da mãe
Não migrante 0 0
Migrante Estável 0.027 (-0.475 ; 0.539) -0.199 (-0.686; 0.297)
Migrante Descendente 1.229 (0.786 ; 1.679) 0.084 (-0.300; 0.474)
Migrante Ascendente -0.581 (-0.833 ; -0.329) -0.435 (-0.679; -0.191)
Modelo 3: Idade + Escolaridade da mãe + Escolaridade
Não migrante 0 0
Migrante Estável -0.110 (-0.606 ; 0.395) -0.228 (-0.715; 0.269)
Migrante Descendente 0.959 (0.520 ; 1.404) 0.045 (-0.341; 0.435)
Migrante Ascendente -0.560 (-0.809 ; -0.312) -0.431 -0.675 -0.186
Modelo 4: Idade + Escolaridade da mãe + Escolaridade + Renda
Não migrante 0 0
Migrante Estável -0.093 (-0.587; 0.411) -0.227 (-0.714; 0.270)
Migrante Descendente 0.927 (0.489 ; 1.372) 0.041 (-0.345; 0.431)
Migrante Ascendente -0.531 (-0.779; -0.282) -0.420 (-0.665; -0.174)
Modelo 5: Idade + Escolaridade da mãe + Escolaridade + Renda + IMC aos 20 anos
Não migrante 0 0
Migrante Estável -0.147 (-0.586; 0.300) -0.227 (-0.669; 0.223)
Migrante Descendente 0.619 (0.229; 1.014) -0.135 (-0.485; 0.218)
Migrante Ascendente -0.379 (-0.599; -0.158) -0.338 (-0.560; -0.116)
Tabela 3. Coeficientes do modelo de regressão gama (β) e seus intervalos de 95% de confiança (IC) da associação entre IMC e a migração em 6 categorias, estratificada por sexo. ELSA-Brasil, 2008-2010.
Mulher
Migrante Estável 0.028 (-0.479; 0.545) -0.218 (-0.705; 0.278)
Migrante Descendente 3-4 níveis 2.104 (1.262; 2.978) 0.216 (-0.471; 0.923) Migrante Descendente 1-2 níveis 1.022 (0.518; 1.535) -0.041 (-0.477; 0.402) Migrante Ascendente 1-2 níveis -0.282 (-0.640; 0.080) -0.289 (-0.625 ; 0.049) Migrante Ascendente 3-4 níveis -0.450 (-0.738; -0.160) -0.474 (-0.751; -0.197) Modelo 1: Idade
Não migrante 0 0
Migrante Estável -0.003 (-0.506; 0.511) -0.207 (-0.693; 0.290)
Migrante Descendente 3-4 níveis 2.154 (1.318; 3.021) 0.256 (-0.431; 0.964) Migrante Descendente 1-2 níveis 1.075 (0.575; 1.586) -0.031 (-0.467; 0.411) Migrante Ascendente 1-2 níveis -0.400 (-0.756; -0.040) -0.321 (-0.657; 0.018) Migrante Ascendente 3-4 níveis -0.639 (-0.928; -0.349) -0.539 (-0.819; -0.258) Modelo 2: Idade + Escolaridade da mãe
Não migrante 0 0
Migrante Estável 0.027 (-0.475; 0.539) -0.199 (-0.686; 0.297)
Migrante Descendente 3-4 níveis 1.973 (1.138; 2.839) 0.315 (-0.373; 1.025) Migrante Descendente 1-2 níveis 0.967 (0.466; 1.476) -0.002 (-0.438; 0.442) Migrante Ascendente 1-2 níveis -0.374 (-0.729; -0.015) -0.318 (-0.654; 0.021) Migrante Ascendente 3-4 níveis -0.701 (-0.990; -0.410) -0.507 (-0.789; -0.225) Modelo 3: Idade + Escolaridade da mãe +
Escolaridade
Não migrante 0 0
Migrante Estável -0.111 (-0.606; 0.394) -0.228 (-0.716;0.268)
Migrante Descendente 3-4 níveis 1.672 (0.847; 2.526) 0.279 (-0.410; 0.989) Migrante Descendente 1-2 níveis 0.706 (0.212; 1.210) -0.045 (-0.482; 0.400) Migrante Ascendente 1-2 níveis -0.309 (-0.659; 0.045) -0.297 (-0.634; 0.043) Migrante Ascendente 3-4 níveis -0.707 (-0.991; -0.420) -0.513 (-0.795; -0.230) Modelo 4: Idade + Escolaridade da mãe +
Escolaridade + Renda
Não migrante 0 0
Migrante Estável -0.093 (-0.587; 0.410) -0.227 (-0.714; 0.270)
Migrante Descendente 3-4 níveis 1.624 (0.801; 2.477) 0.280 (-0.409; 0.990) Migrante Descendente 1-2 níveis 0.681 (0.187; 1.183) -0.050 (-0.488; 0.394) Migrante Ascendente 1-2 níveis -0.279 (-0.628; 0.075) -0.285 (-0.621; 0.055) Migrante Ascendente 3-4 níveis -0.678 (-0.962; -0.392) -0.503 (-0.785; -0.219) Modelo 5: Idade + Escolaridade da mãe +
Escolaridade + Renda + IMC aos 20 anos
Não migrante 0 0
Migrante Estável -0.156 (-0.595; 0.290) -0.228 (-0.671; 0.222)
Migrante Descendente 3-4 níveis 1.191 (0.460; 1.946) 0.187 (-0.438; 0.830) Migrante Descendente 1-2 níveis 0.423 (-0.016; 0.869) -0.275 (-0.672; 0.127) Migrante Ascendente 1-2 níveis -0.121 (-0.432; 0.193) -0.194 (-0.500; 0.114) Migrante Ascendente 3-4 níveis -0.533 (-0.785; -0280) -0.456 (-0.711; -0.200)
4 DISCUSSÃO
Até onde temos conhecimento, este é o primeiro estudo que analisou a associação entre migração e Índice de Massa Corporal no Brasil, que tenha empregado uma classificação
do nível de influência das cidades no território brasileiro. A migração ascendente associou-se a menores valores de IMC em homens e mulheres, e a migração descendente a médias de IMC maiores em mulheres.
Nossos resultados corroboram com os achados de estudos que mostraram que o migrante possui um perfil nutricional diferenciado quando comparado ao não migrante (DE MAIO, 2010; GOULÃO; SANTOS; CARMO, 2015; HAMMAR et al., 2009). Uma das possíveis justificativas para essa associação é de que o migrante, em geral, busca condições de vida e oportunidades melhores e sabe-se que o estilo de vida e o ambiente que o indivíduo habita tem grande influência no perfil nutricional (LAKE; TOWNSHEND, 2006). Esta hipótese parece se confirmar nos resultados desse estudo uma vez que o tipo da cidade destino determina se o impacto da migração sobre o IMC é positivo ou negativo. De uma forma geral as migrações pelo território brasileiro estão associadas a fatores sócio-econômicos, em sua grande maioria (LOBO; MATOS, 2011). Por isso, é esperado que grande parte das migrações ocorram de forma ascendente, já que os indivíduos buscam com a migração oportunidades melhores de empregos e condições de vida. O centro do estudo que possui maior percentual de migrantes ser o Espírito Santo fortalece esta hipótese já que, dentre as redes urbanas
Nossos resultados corroboram com os achados de estudos que mostraram que o migrante possui um perfil nutricional diferenciado quando comparado ao não migrante (DE MAIO, 2010; GOULÃO; SANTOS; CARMO, 2015; HAMMAR et al., 2009). Uma das possíveis justificativas para essa associação é de que o migrante, em geral, busca condições de vida e oportunidades melhores e sabe-se que o estilo de vida e o ambiente que o indivíduo habita tem grande influência no perfil nutricional (LAKE; TOWNSHEND, 2006). Esta hipótese parece se confirmar nos resultados desse estudo uma vez que o tipo da cidade destino determina se o impacto da migração sobre o IMC é positivo ou negativo. De uma forma geral as migrações pelo território brasileiro estão associadas a fatores sócio-econômicos, em sua grande maioria (LOBO; MATOS, 2011). Por isso, é esperado que grande parte das migrações ocorram de forma ascendente, já que os indivíduos buscam com a migração oportunidades melhores de empregos e condições de vida. O centro do estudo que possui maior percentual de migrantes ser o Espírito Santo fortalece esta hipótese já que, dentre as redes urbanas