LARISSA QUINTÃO GUILHERME
ALTERAÇÕES DOS COMPORTAMENTOS HUMANOS HABITUAIS E AUTOPERCEPÇÃO DA SAÚDE DURANTE A PANDEMIA DE COVID-19 NUMA
COMUNIDADE UNIVERSITÁRIA
Dissertação apresentada à Universidade Federal de Viçosa, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Educação Física, para obtenção do título de Magister Scientiae.
Orientador: Paulo Roberto dos Santos Amorim
Coorientador: Valter Paulo Neves Miranda
Viçosa – Minas Gerais 2022
LARISSA QUINTÃO GUILHERME
ALTERAÇÕES DOS COMPORTAMENTOS HUMANOS HABITUAIS E AUTOPERCEPÇÃO DA SAÚDE DURANTE A PANDEMIA DE COVID-19 NUMA
COMUNIDADE UNIVERSITÁRIA
Dissertação apresentada à Universidade Federal de Viçosa, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Educação Física, para obtenção do título de Magister Scientiae.
APROVADA: 25 de novembro de 2022.
Assentimento:
__________________________________________
Larissa Quintão Guilherme Autora
__________________________________________
Paulo Roberto dos Santos Amorim Orientador
AGRADECIMENTOS
A Deus por me proteger e iluminar durante toda a minha trajetória.
Agradeço a minha família, aos meus pais que não mediram esforços para me ajudar na realização desse sonho. As minhas irmãs, que me deram força e muita motivação. Vocês são essências na minha vida!
A minha tia Bulu, que mesmo não estando mais entre nós, foi uma pessoa importante na minha vida, que me ensinou a não duvidar da minha capacidade e ir atrás dos meus sonhos, sempre estará presente em mim.
Agradeço especialmente o meu orientador, Paulo Amorim, o qual depositou confiança em meu trabalho e no meu potencial. Além dos ensinamentos científicos e profissionais, me auxiliou e transferiu muito conhecimento ao longo do mestrado com muita paciência, atenção e cuidado. Sem dúvidas, um exímio profissional.
Ao meu coorientador, Valter Miranda, que mesmo à distância sempre se fez presente, agradeço por toda calma e companheirismo durante essa trajetória, além de todos os ensinamentos e enriquecimentos no estudo e por todas as conversas, as quais me tranquilizou.
Aos meus colegas do grupo Be SAFE e pós-graduação, pelas conversas de apoio e troca de conhecimento e aprendizagem. Em especial, a Sabrina, pela paciência, sugestões e ensinamentos, sendo fundamental na reta final desse ciclo.
Ao Ricardo Trigo, por ser um professor que se tornou um grande amigo desde a graduação e sendo um incentivador em várias partes do processo. Sem dúvidas um profissional no qual me espelho.
A Thaiane por todo suporte, motivação e paciência ao longo desse ciclo, me fazendo sorrir nos momentos mais difíceis e comemorou comigo em todas as conquistas, sendo fundamental para seguir até o final.
A Sthéfany pelas conversas, incentivos, sugestões e por toda ajuda no decorrer do mestrado, me presenteando com sua amizade.
Ao Luciano, Julio, Poliana e Rizia, que me impulsionaram a ingressar no mestrado e me motivaram ao longo do caminho.
A Natiele pela parceria na pesquisa e apoio durante esses dois anos de mestrado.
A professora Alynne pela disposição com que aceitou participar da banca e pelas contribuições.
Aos meus amigos de Alvinópolis, Florestal e Viçosa, os quais nunca deixaram que eu duvidasse da minha capacidade. Vocês foram fundamentais para que eu chegasse até aqui.
Aos funcionários do Departamento de Educação Física da UFV que sempre atenderam minhas solicitações prontamente com muito carinho.
Aos professores que fizeram parte dessa jornada, que contribuíram para o meu crescimento durante todo o processo, enriqueceram minha formação acadêmica, compartilhando todo ensinamento, além das conversas de apoio e ajuda.
A todos os discentes, docentes e servidores da UFV que aceitaram e participaram da pesquisa, contribuindo para a realização da mesma.
A Universidade Federal de Viçosa, pela oportunidade de concluir a pós- graduação.
O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES), agradeço pelo apoio no desenvolvimento da pesquisa, além da concessão da bolsa de estudo, a qual me proporcionou a oportunidade de me dedicar ainda mais a realização do mestrado.
A todos que direta ou indiretamente contribuíram para a conclusão dessa etapa, o meu muito obrigada!
“É fundamental diminuir a distância entre o que se diz e o que se faz, de tal forma que, num dado momento, a tua fala seja a tua prática”.
Paulo Freire (2003)
RESUMO
GUILHERME, Larissa Quintão, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, novembro de 2022. Alterações dos comportamentos humanos habituais e autopercepção da saúde durante a pandemia de COVID-19 numa comunidade universitária.
Orientador: Paulo Roberto dos Santos Amorim. Coorientador: Valter Paulo Neves Miranda.
A COVID-19 ocasionou mudanças nos comportamentos de movimentos da população devido às suas sequelas e o isolamento social, impactando o estado de saúde e tornando suas consequências a longo prazo desconhecidas e/ou inconclusivas.
Assim, o principal objetivo do estudo foi identificar alterações de hábitos relacionados à saúde, nível de atividade física (NAF), comportamento sedentário (CS) e índice de massa corporal (IMC) numa população universitária. Trata-se de um estudo transversal com 1655 indivíduos de ambos os sexos (17 a 72 anos) vinculados a Universidade Federal de Viçosa. Aplicou-se um formulário online adaptado do
"ConVid: Pesquisa de Comportamentos" e a versão curta do International Physical Activity Questionnaire. O teste de McNemar foi utilizado para a comparação dos indicadores relacionados ao NAF, CS, consumo de tabaco, álcool e IMC, considerando os momentos “antes versus durante” a pandemia (α=5%). Realizou-se também, regressões multinomiais apresentando como desfecho a autopercepção do estado de saúde (AES) e o número de sintomas, associadas com medidas sociodemográficas e comportamentais. Observou-se que durante a pandemia houve um aumento de indivíduos que não atingiram as recomendações nas três categorias do NAF (p<0,001), caminhada (42,8% para 80,6%); AF moderada (74,3% para 80,6%) e AF vigorosa (64,6% para 71,8%). Além de aumento do CS (p<0,001), considerando o tempo de uso elevado (≥4h) para TV (2,4% para 12,7%) e de computador/tablet (58,1% para 81,8%). O consumo de álcool passou de 64,1% para 64,9% (p<0,001) e o uso de cigarros foi de 5,7% para 7,8% (p<0,001). Foi constatado aumento do percentual de obesidade (7,7% para 11,1%) e sobrepeso (22,6% para 28,1%).
Quando avaliado a associação entre a AES e número de sintomas com medidas sociodemográficas e comportamentais, observou-se que não ser da cor branca (OR=
1,62; p=0,029); ter ensino médio completo (OR= 3,21; p<0,001); ter renda diminuída ou ficar sem (OR=3,67; p<0,001); autoavaliar-se com uma piora na mudança da saúde (OR=20,20; p<0,001); conter diagnóstico para 1 doença crônica ou mais (OR=4,78;
p<0,001; OR=5,60; p<0,001); apresentar 5 ou mais sintomas da COVID-19 (OR=3,23;
p<0,001) e 3 ou 4 sintomas (OR=3,02; p<0,001), foram fatores que contribuíram para chances elevadas da AES “ruim/péssima”. Entre os fatores comportamentais, destaca-se, não atingir as recomendações do NAF, caminhada (OR=2,52; p=0,01), AF moderada (OR= 3,83; p=0,002), AF vigorosa (OR=3,05; p<0,001); tempo de tela elevado (OR=1,79; p=0,041); obesidade (OR=1,17; p<0,001) e fumar (OR=2,59;
p=0,002). Em relação ao número de sintomas, conter 1 DCNT (OR=2,31; p<0,001);
autoavaliar-se com AES “ruim/péssima” (OR=1,86; p=0,044), contribuíram para chances elevadas de apresentar “1 a 3” sintomas. Enquanto má qualidade de sono (OR=2,00; p<0,001); consumir bebida alcóolica (OR=1,68; p<0,001); fumar (OR=1,80;
p=0,008) apresentaram maiores chances de “4 ou mais” sintomas. Tais resultados demonstraram que a população avaliada apresentou um estivo de vida menos ativo, mais sedentário e com aumento do excesso de peso. Ademais, medidas sociodemográficas e comportamentais apresentaram influência sobre a AES e no número de sintomas da COVID-19. Tais comportamentos podem aumentar os fatores de risco à saúde, necessitando, portanto, de intervenções multidisciplinares.
Palavras-chave: Atividade física. Comportamento sedentário. Hábitos. COVID-19.
Indicadores do estado de saúde.
ABSTRACT
GUILHERME, Larissa Quintão, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, November, 2022. Changes in usual human behaviors and self-perception of health during the COVID-19 pandemic in a university community. Adviser: Paulo Roberto dos Santos Amorim. Co-advisers: Valter Paulo Neves Miranda.
COVID-19 caused changes in the behavior of population movements due to its sequelae and social isolation, impacting health status and making its long-term consequences unknown and/or inconclusive. Thus, the main objective of the study was to identify changes in health-related habits, physical activity level (PAL), sedentary behavior (CS) and body mass index (BMI) in a university population. This is a cross- sectional study with 1655 individuals of both sexes (17 to 72 years old) linked to the Federal University of Viçosa. An online form adapted from the "ConVid: Behavior Survey" and the short version of the International Physical Activity Questionnaire were applied. The McNemar test was used to compare indicators related to PAL, CS, tobacco consumption, alcohol and BMI, considering the moments “before versus during” the pandemic (α=5%). Multinomial regressions were also carried out, presenting self-perceived health status (AES) and the number of symptoms as an outcome, associated with sociodemographic and behavioral measures. It was observed that during the pandemic there was an increase in individuals who did not meet the recommendations in the three PAL categories (p<0.001), walking (42.8% to 80.6%); Moderate PA (74.3% to 80.6%) and vigorous PA (64.6% to 71.8%). In addition to the increase in CS (p<0.001), considering the high time of use (≥4h) for TV (2.4% to 12.7%) and computer/tablet (58.1% to 81.8%). Alcohol consumption went from 64.1%
to 64.9% (p<0.001) and cigarette use went from 5.7% to 7.8% (p<0.001). There was an increase in the percentage of obesity (7.7% to 11.1%) and overweight (22.6% to 28.1%). When evaluating the association between AES and number of symptoms with sociodemographic and behavioral measures, it was observed that not being white (OR= 1.62; p=0.029); having completed high school (OR= 3.21; p<0.001); having reduced income or going without (OR=3.67; p<0.001); self-evaluation with a worsening in health change (OR=20.20; p<0.001); contain diagnosis for 1 chronic disease or more (OR=4.78; p<0.001; OR=5.60; p<0.001); having 5 or more symptoms of COVID-19 (OR=3.23; p<0.001) and 3 or 4 symptoms (OR=3.02; p<0.001), were factors that contributed to high odds of “bad/very bad” AES”. Among the behavioral factors, it stands out, not reaching the PAL recommendations, walking (OR=2.52; p=0.01),
moderate PA (OR= 3.83; p=0.002), vigorous PA (OR= 3.05; p<0.001); high screen time (OR=1.79; p=0.041); obesity (OR=1.17; p<0.001) and smoking (OR=2.59;
p=0.002). Regarding the number of symptoms, contain 1 CNCD (OR=2.31; p<0.001);
self-assessment with “poor/terrible” AES (OR=1.86; p=0.044), contributed to high chances of presenting “1 to 3” symptoms. While poor sleep quality (OR=2.00;
p<0.001); consume alcoholic beverages (OR=1.68; p<0.001); smoking (OR=1.80;
p=0.008) were more likely to have “4 or more” symptoms. Such results demonstrated that the evaluated population presented a less active lifestyle, more sedentary and with an increase in excess weight. Furthermore, sociodemographic and behavioral measures influenced the AES and the number of COVID-19 symptoms. Such behaviors can increase health risk factors, therefore requiring multidisciplinary interventions.
Keywords: Physical activity. Sedentary behavior. Habits. COVID-19. Health status indicators.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1. Linha do tempo perante a coleta de dados em relação aos eventos importantes ocorridos na pandemia e calendário da universidade avaliada. ... 29 Figura 2. Imagem de divulgação da pesquisa. ... 30 Figura 3. NAF-IPAQ autorrelatado entre discentes e servidores da UFV – MG, antes Vs. durante a pandemia da COVID-19, 2021. ... 37 Figura 4. Tempo gasto assistindo TV e utilizando CT entre discentes e servidores da UFV – MG, antes Vs. durante a pandemia da COVID-19, 2021. ... 38 Figura 5. O consumo de bebida alcoólica e uso de cigarros entre discentes e servidores da UFV – MG, antes Vs. durante a pandemia da COVID-19, 2021 ... 39 Figura 6. Classificação do índice de massa corporal entre discentes e servidores da UFV – MG, antes Vs. durante a pandemia da COVID-19, 2021. ... 40 Figura 7. Análise de correspondência múltipla para cada variável relacionada com o NAF e os tempos de TV e CT antes da pandemia, entre discentes e servidores da UFV – MG, 2021. ... 41 Figura 8. Análise de correspondência múltipla para cada variável relacionada com o NAF e os tempos de TV e CT durante a pandemia, entre discentes e servidores da UFV – MG, 2021. ... 42
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Caracterização da amostra (n=1655), entre discentes e servidores da UFV – MG durante o período pandêmico, 2021. ... 36 Tabela 2 - Relação entre o NAF, TT e o IMC (M2) com o diagnóstico da COVID-19 de discentes e servidores da UFV – MG, 2021. ... 43 Tabela 3 - Associação entre as medidas sociodemográficas e de saúde com a AES durante a pandemia da COVID-19 de discentes e servidores da UFV – MG, 2021. . 45 Tabela 4 - Associação entre as medidas comportamentais e IMC com a AES durante a pandemia da COVID-19 de discentes e servidores da UFV – MG, 2021. ... 47 Tabela 5 - Regressão mutinomial entre as medidas sociodemográficas e de saúde com a AES durante a pandemia da COVID-19 de discentes e servidores da UFV – MG, 2021... 50 Tabela 6 - Regressão mutinomial entre as medidas comportamentais e IMC com a AES durante a pandemia da COVID-19, de discentes e servidores da UFV – MG, 2021. ... 52 Tabela 7 - Associação entre as medidas sociodemográficas e de saúde com o número de sintomas relacionados com a COVID-19 de discentes e servidores da UFV – MG, 2021. ... 54 Tabela 8 - Associação entre as medidas comportamentais e IMC com o número de sintomas relacionados com a COVID-19 de discentes e servidores da UFV – MG, 2021. ... 56 Tabela 9 - Regressão mutinomial entre as medidas sociodemográficas e de saúde com o número de sintomas relacionados com a COVID-19 de discentes e servidores da UFV – MG, 2021 ... 58 Tabela 10 - Regressão mutinomial entre as medidas comportamentais e IMC durante a pandemia com o número de sintomas relacionados com a COVID-19 de discentes e servidores da UFV – MG, 2021. ... 60
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS
ACM – Análise de correspondência múltipla A – Atingiu as recomendações
AES – Autopercepção do estado de saúde AF – Atividade física
AFM – Atividade física moderada AFV – Atividade física vigorosa β– coeficiente Beta
Cam – Caminhada
CEP-UFV – Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos da Universidade Federal de Viçosa
COVID-19 – Coronavirus Disease 19 CS – Comportamento sedentário CT – Computador/Tablet
DCNTs – Doenças crônicas não transmissíveis DLZ – Divisão de Esporte e Lazer
Elev – Elevado EF – Esforço físico
IC – Intervalo de confiança IF – Inatividade física
IMC – Índice de massa corporal
IPAQ – International Physical Activity Questionnaire H – Hora
M1 – Antes da pandemia M2 – Durante a pandemia
METs – Equivalentes metabólicos NA – Não atingiu as recomendações NAF – Nível de atividade física NE – Não elevado
OPAS - Organização Pan-Americana da Saúde OR – Oddis Ratio
P – Valor de p
TA – Termo de assentimento
TCLE – Termos de consentimento livre e esclarecido TV – Televisão
TT – Tempo de tela
SPSS - Statistical Package for the Social Sciences UFV – Universidade Federal de Viçosa
V –Tamanho do efeito de V de Cramer Vs. – Versus
WHO – World Health Organization
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ... 15
1.1 JUSTIFICATIVA ... 17
1.2 OBJETIVOS ... 18
1.2.1 Geral ... 18
1.2.2 Específicos ... 18
2. REVISÃO DE LITERATURA ... 20
2.1 Pandemia da COVID-19 ... 20
2.2 Atividade física e saúde ... 22
2.3 Inatividade física e saúde ... 23
2.4 Comportamento sedentário e saúde ... 24
2.5 Mudanças de hábitos relacionados à saúde durante a pandemia ... 25
3. MATERIAIS E MÉTODOS ... 28
3.1 Delineamento do estudo ... 28
3.2 Procedimentos ... 29
3.3 Instrumentos ... 31
3.4 Covariáveis ... 32
3.5 Análises estatísticas ... 32
4. RESULTADOS ... 35
5. DISCUSSÃO ... 61
6. CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 71
REFERÊNCIAS ... 73
APÊNDICES ... 86
ANEXOS ... 111
1. INTRODUÇÃO
Doenças infecciosas são grandes impasses para a saúde pública mundial. Em dezembro de 2019, cientistas de Wuhan na China (HUANG et al., 2020) descobriram uma variante de coronavírus que atingiu a população mundial, reconhecida como situação pandêmica pelas autoridades responsáveis. A variante é parte de uma família do coronavírus (SARS-CoV-2), que causa infecções respiratórias com altas taxas de hospitalizações e mortalidade (MAHAJAN et al., 2021; YANG et al., 2021). A priori, foi intitulada como "Coronavírus 2019" pela World Health Organization (WHO) em 2020, mas posteriormente, ficou conhecida mundialmente como a doença da COVID-19 (GUO et al., 2020).
A COVID-19 firmou-se como um dos grandes desafios do século XXI por desencadear diversas alterações no organismo humano, até então desconhecidas, ocasionando uma série de incertezas sobre as formas de prevenção e tratamento.
Observou-se que essa doença pode desencadear uma síndrome respiratória aguda e pode atingir diferentes níveis de acometimento, com possibilidade de óbito em seus casos mais graves (ERIKSTRUP et al., 2021). Tornou-se, portanto, uma emergência internacional de saúde, impulsionando grande mobilização para a elaboração de planos de gerenciamento de risco e recomendações para reduzir a exposição e a transmissão do vírus (HU et al., 2020).
A transmissão, por sua vez, ocorre principalmente por secreções respiratórias, ou seja, gotículas liberadas durante uma tosse ou espirro por pessoas sintomáticas, ou assintomáticas (SINGHAL, 2020). Por ser um vírus de fácil disseminação, houveram impactos substanciais nos diversos setores da sociedade, em níveis globais, além da saúde, com repercussões na cultura, economia, educação, indústria, entre outros (NICOLA et al., 2020).
À vista disso, medidas emergenciais precisaram ser tomadas mundialmente.
Com o intuito de conter a transmissão e frear a disseminação do vírus e, consequentemente, evitar um possível colapso nos sistemas de saúde, apenas os comércios denominados essenciais poderiam manter-se funcionando com restrições, implicando na utilização do ensino remoto (online) para que o setor educacional não parasse, de forma que fosse necessário a implementação do isolamento social (AQUINO et al., 2020; GALLO et al., 2020).
Todavia, o isolamento afetou de forma negativa os aspectos físicos e mentais da população mundial, resultando na adoção de maus hábitos comportamentais e alimentares; ao aumento do consumo de álcool e tabaco, agregado a um maior comportamento sedentário (CS) e inatividade física (IF) ao longo do dia, e ainda influenciando a qualidade do sono (BOTERO et al., 2021; WANG et al., 2021). Essas alterações na rotina, por conseguinte, ocasionaram efeitos na qualidade de vida e na saúde em geral da população (GALLO et al., 2020; WERNECK et al., 2020b).
Somado a isso, estudos recentes têm mostrado que a pandemia da COVID-19 gerou problemas relacionados a qualidade de sono, insegurança nas interações sociais, associados à possível disseminação e acometimento da doença e a depressão relacionada à maior percepção de solidão, com esse conjunto de aspectos podendo desencadear, agravar, problemas psicológicos relevantes para os indivíduos (WANG et al., 2020a; GRUBIC; BADOVINAC; JOHRI, 2020).
Nesse sentido, é necessário ressaltar que, antes mesmo da pandemia, a IF associada ao mau hábito nutricional e aos distúrbios psicossociais já eram considerados problemas mundiais (WHO, 2019), e que podem ter sido acentuados com o isolamento social (GALLO et al., 2020; WERNECK et al., 2020b; BOTERO et al., 2021; WANG et al., 2021).
Sabe-se ainda que a prática de atividade física (AF) promove inúmeros benefícios para a saúde: previne diversas doenças, melhora o desenvolvimento motor, cognitivo e afetivo, além de promover o bem-estar físico e mental dos praticantes (LIGUORI et al., 2020; BRASIL, 2021a). Por outro lado, a ausência dos comportamentos ativos acarreta riscos adicionais no desenvolvimento de doenças crônicas não transmissíveis (DCNTs), tais como a obesidade, diabetes, hipertensão, entre outras (BISWAS et al., 2015; EKELUND et al., 2016; MALTA et al., 2020a).
A prática de AF merece destaque nas pesquisas científicas durante o período pandêmico, pois está associada a alterações fisiológicas, psicológicas, humorais e está relacionada diretamente ao sistema imunológico (CÓRDOVA MARTÍNEZ;
ALVAREZ-MON, 1999; WEYH; KRÜGER; STRASSER, 2020). Visto que o sistema imunológico é capaz de realizar a defesa do organismo corporal, protegendo contra microrganismos invasores indesejados, evitando ou minimizando, assim, infecções e inflamações (CHAPLIN, 2010), é relevante destacar que este foi um grande alvo da COVID-19 e debilitou inúmeras pessoas. Dessa forma, a COVID-19 predispõe a um estado pró-inflamatório crônico desse sistema (ZAZZARA et al., 2022) e a AF regular
associa-se ao aumento das funções imunes (WEYH; KRÜGER; STRASSER, 2020) e diminui o risco de doenças infecciosas (AHMADINEJAD et al., 2014).
Portanto, a manutenção de comportamentos saudáveis no período pandêmico pode ter sido fundamental para minimizar problemas futuros (CHEN et al., 2020), uma vez que a prática de AF tem sido amplamente demonstrada como uma eficaz estratégia não farmacológica nas intervenções para mitigar os prejuízos causados pela pandemia (BYEON et al., 2019; GOETHALS et al., 2020).
Por ser uma situação incomum muito ainda se investiga e observa sobre os efeitos e disfunções apresentados pela pandemia da COVID-19, uma vez que, as consequências do período pandêmico a longo prazo para a saúde são desconhecidas e/ou inconclusivas, tornando-se, portanto, imprescindíveis novos estudos que verifiquem os impactos a médio e longo prazos, e na busca por intervenções eficazes e que minimizem suas consequências (CARFÌ et al., 2020; DEL RIO; COLLINS;
MALANI, 2020).
1.1 JUSTIFICATIVA
De acordo com as informações supracitadas, torna-se cada vez mais relevante desenvolver novas pesquisas para compreender e atualizar o impacto da pandemia da COVID-19 na saúde física, social, comportamental e psicoemocional. Portanto, faz- se necessário conhecer melhor seus efeitos e consequências em distintas populações, na busca pelas melhores medidas a serem consideradas para provocar um impacto positivo na qualidade vida das pessoas. Assim, percebe-se a necessidade e relevância de pesquisas epidemiológicas que buscam avaliar por meio de métodos estatísticos robustos e multivariados as alterações de hábitos relacionados à saúde, indicador nutricional e dos comportamento humanos habituais, considerando nível de atividade física (NAF) e comportamento sedentário de indivíduos da comunidade acadêmica da Universidade Federal de Viçosa (UFV), no contexto pré e durante o isolamento social, e os impactos ocasionados nessas variáveis no período pandêmico da COVID-19.
Outrossim, é válido ressaltar que a compreensão sobre os impactos da pandemia na vida dessas pessoas pode ser uma estratégia interessante, precipuamente para a implementação de programas de promoção de saúde multidisciplinar, com ênfase na prática de exercícios físicos e estratégias para
amenizar os efeitos da pandemia em aspectos multidimensionais, e também, o desenvolvimento de intervenções pós-isolamento social nas universidades de forma presencial.
Dessa forma, podendo contribuir com informações sobre a COVID-19, visto que a literatura científica carece de mais informações sobre estudos realizados com esse perfil. Além disso, a partir dos resultados deste estudo, podem ser fornecidos elementos que auxiliem na inserção do profissional de Educação Física nas unidades dos programas da saúde, até mesmo na comunidade acadêmica, bem como para que esses profissionais elaborem e realizem ações estratégicas de promoção da saúde e bem-estar físico e psicoemocional.
1.2 OBJETIVOS 1.2.1 Geral
✓ Identificar as alterações de hábitos relacionados à saúde, NAF, CS e IMC de indi- víduos da comunidade acadêmica da UFV no contexto pandêmico da COVID-19.
1.2.2 Específicos
✓ Comparar o NAF e CS no momento antes e durante o período pandêmico;
✓ Identificar as mudanças de hábito relacionados à saúde em relação ao consumo de álcool e tabaco no momento antes e durante o período pandêmico;
✓ Verificar alterações no indicador nutricional dos participantes no momento antes e durante o período pandêmico;
✓ Verificar a relação entre o NAF, tempo de tela (TT) e o índice de massa corporal (IMC) com o diagnóstico de COVID-19 durante o período pandêmico;
✓ Avaliar a associação entre as medidas sociodemográficas e de saúde com a au- topercepção do estado de saúde (AES) durante o período pandêmico, e entre as medidas sociodemográficas e de saúde com o número de sintomas relacionados com a COVID-19;
✓ Avaliar a associação entre as medidas comportamentais e IMC com a AES du- rante o período pandêmico, e entre as medidas comportamentais e indicador nu- tricional durante a pandemia com o número de sintomas relacionados com a COVID-19.
2. REVISÃO DE LITERATURA 2.1 Pandemia da COVID-19
Casos de internações e mortes associados a uma síndrome respiratória aguda grave, de causa desconhecida, foram detectados em indivíduos da Wuhan, China, no final de 2019, alastrando-se rapidamente e tomando proporções globais (PERLMAN, 2020; ZHU et al., 2020; WU et al., 2020). Logo, a WHO (2020a) em março de 2020 declarou então uma nova pandemia, considerada um surto para a saúde pública.
A COVID-19, como ficou conhecida mundialmente, é uma doença infecciosa provocada inicialmente por um novo coronavírus (SARS-CoV-2) (ZHOU et al., 2020), cujos principais sintomas são: tosse seca; fadiga/cansaço; febre, e pode se manifestar de forma assintomática, sendo que, em ambos os casos possuem altos índices de mortalidade (DOCHERTY et al., 2020; WANG et al., 2020b).
Em um estudo realizado por Docherty et al. (2020) com 20133 pessoas internadas com COVID-19 no Reino Unido, constatou-se que os fatores de riscos relacionados com a mortalidade pelo vírus, estavam associados com idade elevada, ser do sexo masculino e com a presença de comorbidades, entre as principais: doença cardíaca; pulmonar; renal; obesidade; demência. Estes achados corroboram com os primeiros estudos realizados internacionalmente por Chen et al. (2020) e Onder, Rezza e Brusaferro (2020).
Segundo a WHO (2021) de janeiro de 2020 até setembro de 2022, o vírus (SARS-CoV-2) já havia levado a óbito mais de 6,4 milhões de pessoas pelo mundo e no Brasil foram 684.898 mortes, com confirmação de 34.533.957 infectados. A priori, a transmissão do vírus entre os seres humanos ocorreu de forma muito rápida (LI et al., 2020a), sendo que a principal forma de disseminação da doença se deu pelo contato com gotículas expelidas via oral ou nasal (CHAN et al., 2020).
Para tentar minimizar seu alastramento, adotou-se medidas emergências, dentre elas, o uso de máscara; álcool em gele o isolamento social (WHO, 2020);
restrição ao funcionamento de locais como escolas, universidades, lugares de convívio comunitário, como parques, igrejas, espaços de atividades de lazer, qualquer lugar que poderia envolver aglomeração de pessoas (AQUINO et al., 2020;
SZWARCWALD et al., 2020). Medidas essas essenciais para controlar e precaver a disseminação do vírus de maneira eficaz até o surgimento das vacinas (HE; DENG;
LI, 2020).
Foi adotado também um período de quarentena para as pessoas contaminadas, com intuito de equilibrar os riscos e visando a saúde pública em seus impactos sociais e econômicos, por outro lado, a ausência de atividades sociais e econômicas prejudicou a adesão das recomendações da quarentena e do isolamento social (WHO, 2021a).
Devido à adoção do isolamento social, apenas serviços essenciais (supermercados; farmácias; serviços de transportes, entre outros) continuaram de forma presencial, já os outros setores, passaram a funcionar de forma remota, isso impactou setores como das indústrias, comércios, saúde, além da educação, (NICOLA et al., 2020). O isolamento demonstrou ser a medida mais eficaz para diminuir a transmissão do vírus, por outro lado, sua repercussão comportamental promoveu mudanças substanciais no estilo de vida dos indivíduos (AQUINO et al., 2020; GALLO et al., 2020).
Como consequências do supracitado, houve aumento no consumo de álcool e/ou tabaco, adoção de maus hábitos, considerando a alimentação, má qualidade de sono, desenvolvimento de um CS, destacando o aumento do TT, como o uso de smartphone, computador, tablet e televisão (TV); e na IF, devida a redução considerável nos NAF, principalmente de intensidade moderada a vigorosa (GALLO et al., 2020; WERNECK et al., 2020a; MALTA et al., 2020; SZWARCWALD et al., 2020).
Posteriormente, surgiram outras variantes advindas das mutações do vírus, como a Ômicron; Alfa; Beta; Delta e Gama, tornando ainda mais preocupante e devastadora a situação da saúde pública mundial (OPAS, 2021). Perante a esse cenário, iniciou-se a busca e produção no desenvolvimento de vacinas que fossem eficazes e seguras para conter a COVID-19 (KIM et al., 2020) a necessidade emergencial para amenizar a propagação da doença fez com que esse desenvolvimento fosse acelerado e progrediu rapidamente para os testes clínicos (FREDERIKSEN et al., 2020), demonstrando que a melhor forma de reduzir o agravamento da doença e mortalidade para a mesma foi por meio da vacinação em massa (ABDOLMALEKI et al., 2022).
2.2 Atividade física e saúde
A AF foi definida como todo movimento realizado com o corpo através da musculatura esquelética, resultante em gasto de energia maior que os níveis energéticos basais (CASPERSEN; POWELL; CHRISTENSON,1985; BRASIL, 2021a) Ademais, salienta-se ainda que a AF pode ser dividida em quadro abordagens, sendo elas: AF no deslocamento; AF durante as tarefas domésticas; AF no trabalho ou estudo e AF durante o lazer, tornando-se, portanto, parte do cotidiano de todos os indivíduos (BRASIL, 2021a).
A literatura é vasta sobre os inúmeros benefícios que a prática de AF proporciona à saúde de seu praticante (WHO (2020b), esses vão muito além da dimensão física e estética, confere também benefícios psicológicos e sociais, como:
diminuição do estresse, ansiedade e sintomas da depressão; melhoria da qualidade do sono; da qualidade de vida; maior interação social; além da proteção e prevenção contra as DCNTs, as quais vêm crescendo a incidência ao longo dos anos (BRASIL, 2021a). A prática regular pode auxiliar no combate das comorbidades associadas como fator de risco e agravamento para a COVID-19, como o caso de indivíduos com DCNTs (diabetes, obesidade, hipertensão, entre outras) (ALAM; KABIR; REZA, 2021).
Dado o exposto, vale ressaltar as diferenças entre os níveis de intensidade existentes para a prática de AF, podendo ser de intensidade leve; moderada e vigorosa, demandando graus diferentes de esforço físico (EF) (BRASIL, 2021a). A intensidade leve demanda um EF mínimo exercitada entre 1,5 e 3 equivalentes metabólicos (METs), que ocasionará em um aumento pequeno das condições cardiorrespiratórias; já a moderada demanda um EF maior que da leve e menor que a vigorosa, executada entre 3 e < 6 vezes a intensidade de repouso (METs), exigindo uma respiração rápida e o aumento moderado da frequência cardíaca; e por fim a vigorosa, que exigirá um maior EF, feita em 6,0 ou mais METs com uma respiração muito mais rápida e maior aumento da frequência cardíaca (BULL et al., 2020;
LIGUORI et al., 2020; BRASIL, 2021a).
Além disso, conforme as recomendações da WHO (2020b), adultos com idade entre 18 e 64 anos devem elevar a prática semanal de AF moderada (AFM) para 150 a 300 minutos; ou praticar entre 75 a 150 minutos de AF vigorosa (AFV); ou então realizar uma combinação correspondente às recomendadas anteriormente para acentuar os resultados positivos à saúde. Nesse sentido, estratégias que visam
estimular o aumento da prática de AF na população se tornam relevantes, visto que praticar qualquer AF é melhor que não praticar nenhuma, considerando os fatores influenciadores para adoção de hábitos saudáveis ao longo da vida (WHO, 2020b).
Fatores ambientais e comportamentais influenciam diretamente no estilo de vida adotados de maneira individual, bem como a idade, sexo e mudanças da saúde, afetando nos NAF (BAUMAN et al., 2012). Além disso, fatores como eventos ao longo da vida podem influenciar nos comportamentos saudáveis, como a transição para a vida universitária (ACEIJAS et al., 2017). A manutenção dos hábitos de vida saudáveis é reforçada e mantida ao decorrer dos anos, se formados nessa fase da vida (HAAS et al., 2018).
O número de praticantes de AF cresce cada vez mais ao longo dos anos, quanto mais cedo for incentivada, maior será a adesão a bons hábitos, o que pode tornar os indivíduos mais ativos e saudáveis (BRASIL, 2021a). Segundo dados da VIGITEL de 2019, a prática de AF tem relação com hábito de vida saudável quando comparada a medidas sociodemográficas (BRASIL, 2020). Dados mostram que a prática aumentou de 2010 para 2019 (de 30 para 39%), respectivamente (BRASIL, 2020). Entretanto, em 2021 houve uma redução nessa prática de AF considerando o nível moderado (150 minutos por semana), atingindo aproximadamente 37%
(BRASIL, 2022), o que pode estar associado às consequências do período pandêmico e suas limitações.
2.3 Inatividade física e saúde
A IF está entre os comportamentos de risco modificáveis para as DCNTs (BRASIL, 2021b). É caracterizada quando o indivíduo não atinge os níveis recomendados atuais de AF (BULL et al., 2020) impactando substancialmente a saúde. Pode resultar em perda muscular; danos à junção neuromuscular e desnervação das fibras; resistência à insulina; diminuição da capacidade aeróbica;
deposição de gordura e inflamação sistêmica de baixo grau, sendo ainda um fator de risco para demência, que atualmente é a sétima principal causa de morte no mundo (BULL et al., 2020; NARCI et al., 2021; MELLOW et al., 2022).
Devido à relação direta entre as consequências da IF juntamente das DCNTs, foi lançado uma meta de 10% na redução da prevalência de IF até 2025 (WHO, 2013), essa meta passou a ser de 15% até 2030 (WHO, 2019), para possibilitar uma melhora
na qualidade de vida das pessoas, prevenindo e tratando as possíveis doenças adquiridas. No entanto, grande parte da população brasileira se encontra inativa fisicamente, não alcançando as recomendações de AF (BRASIL, 2020).
Durante a pandemia, Sallis et al. (2021) destacou em seu estudo que pacientes inativos apresentaram maior chance de hospitalização (OR 2,26; IC95% 1,81-2,83), internação na UTI (OR 1,73; IC95% 1,18-2,55) e óbito (OR 2,49; IC95% 1,33-4,67) quando comparado com pacientes fisicamente ativos. Ressalta-se ainda que o cumprimento regular das recomendações de AF está fortemente relacionado com redução do risco de agravamento para a COVID-19.
2.4 Comportamento sedentário e saúde
O CS é frequentemente confundido com IF, todavia, este é caracterizado por qualquer atividade realizada na posição sentada, declinada ou deitada, em que o indivíduo não ultrapassa o gasto energético próximo aos valores de repouso (1,0 -1,5 MET’s) (PATE; O'NEILL; LOBELO, 2008; AMORIM; FARIA, 2012; BULL et al., 2020).
Além disso, outro indicador que vem se associando com elevado CS e utilizado para avaliação deste comportamento é por meio do tempo de tela (TT) (TREMBLAY et al., 2016), incluindo atividades como assistir TV; utilizar o computador, celular ou tablet;
jogar videogame, entre outras (KOSTER et al., 2012; ATKIN et al., 2013).
Contudo, com a pandemia da COVID-19 e suas medidas emergenciais, como o isolamento social, ocasionou em um estilo de vida mais propício ao CS, pois, os indivíduos passaram a manter-se a maioria do tempo na posição sentada para realizar suas tarefas de estudo, trabalho e lazer (HALL et al., 2021).
O reforço imposto pelo cenário pandêmico para a adoção de comportamento não saudável ocasionou em aumento do CS (NOGUEIRA-DE-ALMEIDA et al., 2020) podendo resultar em risco à saúde. Pela primeira vez o CS foi abordado pelas diretrizes da WHO (2020b), no qual, afirmaram que esse comportamento em grande frequência implica em impactos negativos, entre eles, maiores incidências de DCNTs (diabetes tipo 2, doença cardiovascular e diversos tipos de câncer), aumentando as chances de mortalidade e também uma maior predisposição a problemas psicológicos (BISWAS et al., 2015; EKELUND et al., 2016).
Conforme Thivel et al. (2018) um indivíduo pode ser considerado ativo fisicamente, por atingir as recomendações de AF para sua faixa etária, como também,
pode ser considerado sedentário por passar muito tempo do seu dia em atividades com características sedentárias. Exemplo disso, são os servidores públicos que mantendo-se na posição sentada a maior parte do dia para desenvolver suas tarefas laborais no computador e ainda assim podem alcançar as recomendações diárias de AF (THIVEL et al., 2018).
Segundo Ekelund et al. (2016), 60 a 75 minutos de AFM diariamente podem minimizar o elevado risco de mortalidade relacionado com grande tempo sentado, todavia, não elimina o risco ligado ao tempo gasto com televisão TV maior que cinco horas diariamente, uma vez que, momentos longos em CS são necessários (como no trabalho, estudo, transporte) e por isso é fundamental manter-se fisicamente ativo. Por outro lado, devido à falta de um ponto de corte especifico para caracterização do CS, Miranda et al. (2019) e Faria et al. (2020) usaram o percentil 75 (p75%) para classificação e investigação do CS, enquanto que o TT foi considerado alto quando
≥120 min, ambos foram associados negativamente ao elevado CS em adolescentes brasileiros. Portanto, recomenda-se que a população evite ou limite a quantidade de tempo em CS, proporcionando uma melhoria na qualidade de vida e equilíbrio na quantidade de tempo em CS e AF no cotidiano (EKELUND et al., 2016; WHO, 2020b;
BRASIL, 2021a).
2.5 Mudanças de hábitos relacionados à saúde durante a pandemia
O período pandêmico gerou alterações no estilo de vida ocasionando mudanças de hábitos relacionados à saúde como aumento do uso e consumo de tabaco, bebida alcoólica, consumo alimentar desbalanceado, adesão de um CS e inativo, influenciando na qualidade de sono e estado nutricional (GALLO et al., 2020;
WERNECK et al., 2020b; BOTERO et al., 2021; WANG et al., 2021), tornando um cenário propício para desenvolvimento de doenças crônicas.
Estimativas apontam que o tabagismo seja causador de 70% aproximadamente dos cânceres de pulmão, 40% de doenças respiratórias crônicas, ademais, é válido reforçar que o controle sobre o consumo de tabaco é uma meta relevante para prevenir as DCNTs (MALTA; SILVA JR, 2013). Se tratando de mortalidade mundial, o tabagismo é o causador de 8 milhões de mortes ao ano (BRASIL, 2021b). No Brasil, conforme os dados do Vigitel de 2020, a prevalência de tabagismo foi de 9,5%, maior entre homens, com baixo grau de escolaridade e seu menor consumo foi entre adultos
com menos de 25 anos e acima de 65 anos (BRASIL, 2021c). Essa prevalência teve uma pequena redução em 2021, indo para 9,1% (BRASIL, 2022).
Um estudo de meta-análise investigou a relação entre o consumo ativo de tabaco com estado grave para a COVID-19, porém nenhuma associação significativa foi verificada (LIPPI; HENRY, 2020). No entanto, outros autores ressaltaram que o consumo de tabaco é sim, um fator de risco para gravidade sobre a doença, sobretudo entre adultos jovens (PATANAVANICH; GLANTZ, 2020; REDDY et al., 2021; CLIFT et al., 2022).
O consumo excessivo de bebidas alcoólicas também contribui para suscetibilidade de DCNTs e riscos para saúde mundial, ademais, destaca-se uma associação com violência doméstica, suicídios e acidentes no trânsito, levando perigo de mortalidade e incapacidade (BARBERÍA-LATASA; GEA; MARTÍNEZ-GONZÁLEZ, 2022).
Um estudo realizado por Griswold et al. (2018) destacou que 32,5% das pessoas em todo o mundo eram consumidores de álcool, com prevalência maior entre os homens (39%) em relação as mulheres (25%). No Brasil, em 2020, a frequência de consumo excessivo de álcool foi de 20,9%, maior em homens (26,6%) perante as mulheres (16%) e para ambos, esse consumo diminuiu a partir dos 25 anos, progredindo conforme o grau de escolaridade (BRASIL, 2021c). Enquanto em 2021, houve uma diminuição na prevalência de consumo, caindo para 18,3%, mas que continuou sendo maior entre os homens (25,0%) em relação às mulheres (12,7%) e progredindo conforme o grau de escolaridade, porém, diminuindo a partir dos 35 anos (BRASIL, 2022).
Em meio a pandemia, DAI et al. (2022) descobriram que o risco para a COVID- 19 variou conforme o tipo, quantidade e frequência de consumo alcoólico, sendo o risco maior mediante ao consumo elevado.
Outro comportamento relevante para manter uma boa saúde física e mental é a qualidade do sono, um período de sono curto (< 6 horas) ou longo (> 8 horas) está associado ao risco de morte (GALLICCHIO; KALESAN, 2009; WANG et al., 2020c), além de desencadear alterações no metabolismo, nas quais, podem ocasionar em doenças cardíacas, diabetes, hipertensão e obesidade (GRANDNER; PATEL, 2009;
JIKE et al., 2018). A qualidade do sono também se tornou preocupante durante a pandemia (PAIVA et al., 2021) apresentando relação com aumento de problemas psicológicos, excesso de substâncias, acidentes, além do distúrbio imunológico
(BECKER, 2021). Portanto, uma má qualidade de sono durante o período pandêmico pode enfraquecer o sistema imune, tornando-o frágil para a contaminação da doença e associando com uma piora da saúde mental (ONO et al., 2020).
É importante destacar que, mesmo após 2 anos de pandemia, com a vacinação ativa e com o retorno “normal” das atividades diárias, não se sabe quais serão as implicações a longo prazo da pandemia sobre os padrões de hábitos de vida, fazendo- se necessários novos estudos, considerando todos os tipos de populações e intervenções públicas para minimizar os riscos e agravos a saúde (HALL et al., 2021)
3. MATERIAIS E MÉTODOS 3.1 Delineamento do estudo
Este estudo tem delineamento transversal e contou com a participação de 1655 adultos, com idade compreendida na faixa etária entre 17 a 72 anos, de ambos os sexos.
A amostra foi constituída pelos segmentos da comunidade acadêmica da Universidade Federal de Viçosa, Minas Gerais, em seus três campi (Viçosa; Florestal e Rio Paranaíba), sendo os discentes matriculados na graduação e pós-graduação, e servidores públicos em atividade. Ressalta-se que a população de discentes soma-se aproximadamente 21.241 estudantes nos três campi, considerando o número de pós- graduandos, graduandos, estudantes do ensino médio e técnico. E cerca de 3233 servidores (docentes e técnicos administrativos).
O contato direto com a amostra foi realizado via e-mail institucional, enviado em parceria com a Pró-Reitoria de Assuntos Comunitário, Pró-Reitoria de Ensino, Pró- Reitoria de Gestão de Pessoas e o apoio da Divisão de Esporte e Lazer.
Os critérios de inclusão na amostra foram:
✓ ser servidor público em atividade ou discente de algum curso de graduação ou pós-graduação da UFV de um dos seus três campi (Viçosa; Florestal e Rio Paranaíba/MG);
✓ ambos os sexos;
✓ ter acesso à Internet;
✓ concordar com os Termos de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) e Termo de Assentimento (TA) para os menores de 18 anos;
✓ e aceitar responder ao questionário enviado para o e-mail institucional do mesmo.
Todos os cuidados éticos foram tomados na presente pesquisa para garantir a integridade dos participantes. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos da Universidade Federal de Viçosa (CEP-UFV), CAAE 47115021.9.0000.5153, sob número de parecer 4.932.423 (ANEXO A).
Os voluntários tiveram acesso ao TCLE (APÊNDICE A e B) e TA (APÊNDICE C), ambos via online. Em que foram orientados a guardar consigo uma cópia e seguir na pesquisa após a aprovação do termo. Todos os documentos para participação da
pesquisa estavam de acordo com os procedimentos éticos para pesquisa com seres humanos prevista na Resolução 466/2012 do Conselho Nacional de Saúde.
3.2 Procedimentos
Após aprovação do CEP – UFV, contactou-se o Registro Escolar (ANEXO B), e com a Pró-reitoria de Gestão de Pessoas (ANEXO C), para solicitar a disponibilização dos e-mails institucionais dos discentes e dos servidores da UFV. Os e-mails foram enviados para todos, por uma lista oculta, contendo o link do questionário da pesquisa e do acesso ao TCLE, juntamente do TA. O questionário ficou disponível entre 21 de setembro até 30 de outubro de 2021 (Figura 1).
Fonte: autoria própria.
Figura 1. Linha do tempo perante a coleta de dados em relação aos eventos importantes ocorridos na pandemia e calendário da universidade avaliada.
Figura 2. Imagem de divulgação da pesquisa.
A importância sobre a participação na pesquisa foi reforçada por meio da mídia (Figura 2), como no site da instituição e rede social (Instagram). A Pró-Reitoria de Assuntos Comunitários (ANEXO D) e a Divisão de Esportes e Lazer (ANEXO E) também apoiaram a pesquisa e contribuíram na divulgação do estudo, estimulando a participação comunitária.
Fonte: autoria própria.
Para melhorar a qualidade de apresentação das informações dos resultados, foi usada a iniciativa Strenghening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology “Declaração STROBE”. Foi seguido o checklist-Strobe específico para estudos transversais, no qual contém 22 itens que devem ser incluídos em relatórios de estudos de característica observacional, avaliando os pontos fortes e fracos, compreendendo recomendações do título até informações financeiras (VON ELM et al., 2007; MALTA et al., 2010).
3.3 Instrumentos
O questionário foi aplicado de maneira online por meio da plataforma de formulários do Google (Google Forms), com um tempo previsto de preenchimento de 10 minutos. A escolha da realização da pesquisa utilizando meios eletrônicos se deu em função dos acontecimentos dos últimos meses que posicionaram o trabalho remoto como forte aliado da pandemia causada pela COVID-19.
O questionário da presente pesquisa (APÊNDICE D) contém 46 perguntas sendo adaptado do questionário "ConVid: Pesquisa de Comportamentos" elaborado pela Fundação Oswaldo Cruz (2020) em parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais e a Universidade Estadual de Campinas em abril/maio de 2020, com 85 perguntas, onde visou abordar temas relacionados aos comportamentos biopsicossociais dos indivíduos abrangendo o NAF, CS e TT, tabagismo, consumo de álcool, estresse, ansiedade e qualidade sono, assim como acometimentos da COVID- 19 e alterações associadas ao isolamento social durante a pandemia, permitindo a comparação com o período pré-pandemia, utilizado em mais de 43 mil pessoas (ALMEIDA et al., 2021; BARROS et al., 2020; SZWARCWALD et al., 2020;
WERNECK, et al., 2020a; WERNECK et al., 2021a; WERNECK et al., 2020b;
WERNECK et al., 2021b; WERNECK et al., 2020c; MALTA et al., 2020a; MALTA et al., 2020b).
Foram realizadas adaptações no questionário da Fiocruz, com o intuito de atender melhor ao público universitário, bem como as variáveis fundamentais a consecução dos objetivos do presente estudo. A redução do número de questões e o consequente tempo de preenchimento das informações, foram uma precaução sobre a hipótese levantada que se tratando de um número maior de perguntas, poderia haver uma menor adesão dos potenciais respondentes.
O questionário foi dividido em seções separadas em: perfil do participante;
como a pandemia afetou/mudou a sua vida; saúde em geral e problemas enfrentados durante a pandemia; dificuldades na rotina; estado de ânimo; mudanças de hábitos;
prática de AF e TT e a relação da massa corporal.
A versão curta do International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), validado para a população brasileira por Matsudo et al. (2001), foi inserida na seção específica da AF e adaptado para compreender suas questões também no contexto antes da pandemia, assim, podendo realizar a comparação do NAF nos distintos momentos.
Além de ser utilizado como estratégia para amenizar alguns vieses relacionados a estudos apresentados pela própria Fiocruz considerando que as variáveis por esse instrumento levantadas são fundamentais ao desfecho desse estudo.
3.4 Covariáveis
As covariáveis utilizadas nesse estudo, por meio do questionário aplicado e objetivos propostos, incluíram:
✓ “Medidas sociodemográficas e saúde”: faixa etária (até 39 anos, de 40 a 59 anos e 60 anos ou mais); sexo (masculino e feminino); raça/cor (preta, parda, amarela, indígena e branca); escolaridade (até fundamental completo, ensino médio completo e ensino superior completo ou mais); renda (diminuiu ou ficou sem, manteve e aumentou); benefício do governo (sim e não); mudanças na saúde (piorou, manteve e melhorou); diagnóstico de doenças (2 ou mais, 1 doença e nenhuma); sintomas relacionados com a COVID-19 (5 ou mais, 3 ou 4, 1 ou 2 e nenhum) e AES (ruim/péssima, moderada e boa/excelente).
✓ “Medidas comportamentais e IMC”: qualidade de sono (má, moderada e boa);
consumo de álcool (bebia e não bebia) e fumo (fumava e não fumava); NAF (IPAQ);
indicador nutricional pelo IMC (kg/m2); TT para TV e computador/tablet (CT).
A classificação do NAF através do IPAQ, caminhada (Cam), AFM e AFV, foram classificados em “não atingiram” (NA) e “atingiram” (A), seguindo as recomendações de frequência e duração em cada categoria estabelecidas diante das orientações de AF e CS (WHO, 2020b). Os participantes que somaram 150 minutos ou mais, foram classificados como A e os com <150 minutos, NA.
Já o TT considerou-se a classificação “não elevado (< 4h)” (NE) e “elevado (≥
4h)” (Elev) tanto para TV e CT. Esse ponto de corte, conforme WERNECK et al. (2018) apresenta forte relação de chance com desenvolvimento de DCNTs e mortalidade. E o IMC seguiu com base na classificação da WHO (1995), onde “baixo peso” (<18,5),
“eutrofia” (18,5 –24,9), “sobrepeso” (25,0 – 29,9) e “obesidade” (>30,0).
3.5 Análises estatísticas
Os dados coletados no formulário de pesquisa eletrônico foram baixados (carregados) e organizados na planilha Office Excel 2019 (Microsoft®, Albuquerque, Novo México, EUA), para conferência. Este último procedimento, foi executado por
dois pesquisadores, de forma independente. Logo em seguida, a planilha de dados foi analisada através do software estatístico Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) for Windows, versão 21.0 (IBM Corporation®, Nova Iorque, Estados Unidos).
O nível de rejeição de hipótese de nulidade adotado foi de α = 5%.
Inicialmente foram realizadas as análises descritivas para a caracterização da amostra, sendo as variáveis qualitativas apresentadas por meio da distribuição das frequências absoluta e relativa. Foram explorados em tabelas e em gráficos as medidas de análise descritiva conforme a constatação ou não da distribuição de normalidade dos dados.
Para analisar as frequências de variáveis categóricas relacionadas (dependentes), para as comparações entre momentos distintos “antes (M1) Vs.
durante (M2)” a pandemia, foi utilizado o teste de McNemar. Nesse caso, para analisar os indicadores relacionados aos estilos de vida, considerando o NAF, para “atingiu” e
“não atingiu” as recomendações de Cam, AFM e AFV; CS por meio do TT, considerado “Elev (≥4h)” e “NE (<4h)” para TV ou CT; tabagismo; consumo de bebidas alcoólicas e indicador nutricional pelo IMC.
As associações entre as variáveis de medidas demográficas e saúde e medidas de comportamento e IMC com a AES classificados como “ruim/péssima”; “moderada”;
“boa/excelente” durante a pandemia da COVID-19 e com o número de sintomas relacionados com a COVID-19, considerando “4 ou mais sintomas”; “1 a 3 sintomas”
ou ‘nenhum” e entre NAF (Cam; AFM; AFV) “A Vs. NA” as recomendações; TT (TV e CT) “Elev (≥4h) Vs. NE (<4h)” e o IMC (M2) com o diagnóstico de COVID-19 (sim Vs.
não), foram analisadas pelo teste Qui-quadrado (χ²) e teste exato de Fisher, para análises de uma tabela 2x2, sendo o segundo usando quando dois ou mais valores da frequência esperada foi menor que 5%. O tamanho do efeito do teste χ² foi analisado pela elevação ao quadrado do V de Cramer (V), quanto maior este valor, maior o efeito, sendo que, este valor elevado ao quadrado representa quanto porcento que uma variável independente (linhas) explica o resultado de outra dependente (coluna). Já o teste de Associação Linear por linear foi usado para tabelas de contingências com linhas e/ou colunas com 3 ou mais categorias.
A Análise de Correspondência Múltipla (ACM) para verificar, de forma exploratória, a dispersão e aproximação das categorias para cada variável relacionada com o NAF e os tempos de TV e CT. Foram feitas duas ACM uma para o M1 e outra para o M2 a pandemia da COVID-19. Esse método foi utilizado por ser um método
multivariado, usado de forma exploratória preliminar, identifica por meio da representação gráfica a correspondência entre as categorias, tomando como base duas dimensões (1 e 2). A distribuição das categorias e o coeficiente de consistência interna de cada dimensão foram analisados pelo valor da Inércia e Alfa de Cronbach (α), respectivamente. A Inércia mostra a quanto próxima e correspondentes estão as categorias, já o α Cronbach a consistência interna.
A correspondência foi verificada entre as variáveis dicotômicas, Cam (Cam-A e Cam-NA); AFM (AFM-A e AFM-NA); AFV (AFV-A e AFV-NA); tempo de TV (TV-Elev e TV-NE) e tempo de CT (CT-Elev e CT-NE).
A regressão logística multinomial foi usada para avaliar de forma independente as medidas de avaliação das variáveis desfechos com as variáveis explicativas (variáveis sociodemográficas; estado de saúde; comportamentos de rotina, físicos ou de movimento e IMC). Foram considerados como desfechos principais: a AES na pandemia, considerando as classificações “moderada Vs. boa/excelente” e entre
“ruim/péssima Vs. boa/excelente”, e o número de sintomas relacionados com a COVID-19, considerando “1 a 3 sintomas” Vs. ‘nenhum” e “4 ou mais sintomas Vs.
“nenhum. Foram apresentados e interpretados os valores de β, razão de chances bruta (Odds ratio – OR), intervalo de confiança de 95% (IC95%) e os valores de p.
4. RESULTADOS
Inicialmente, na Tabela 1 são apresentadas as características descritivas da amostra (n=1655), separada por faixa etária, sexo, raça/cor, escolaridade, região do Brasil onde os indivíduos encontravam-se durante o período de isolamento social e em relação à renda dos mesmos em meio a pandemia, em valores absolutos e relativos.
Observou-se que a maioria dos indivíduos possui até 39 anos (82,5%), sendo estudantes (78,1%), do sexo feminino (57,4%), e se autodeclaram da cor branca (59,7%). Em relação ao grau de escolaridade, 60,1% dos participantes tinham ensino médio completo e 38,9% ensino superior completo ou mais. Quanto à região onde os participantes passaram o período do isolamento social, 96,4% encontravam-se no sudeste do Brasil. Ademais, constatou-se que 52,9% da amostra alegaram que ficaram sem renda ou diminuíram a mesma.
Tabela 1 - Caracterização da amostra (n=1655), entre discentes e servidores da UFV – MG durante o período pandêmico, 2021.
Características n %
Faixa etária (n = 1655)
60 anos ou mais 84 5,1
40 a 59 anos 206 12,4
Até 39 anos 1365 82,5
Missing 0 0,0
Função – UFV (n = 1655)
Estudante 1293 78,1
Servidor Público 362 21,9
Missing 0 0,0
Sexo (n = 1645)
Masculino 695 42,0
Feminino 950 57,4
Missing 10 0,6
Raça/Cor (n = 1655)
Preta, Parda, Amarela e Indígena 667 40,3
Branca 988 59,7
Missing 0 0,0
Escolaridade (n = 1644)
Até fundamental completo 5 0,3
Ensino Médio completo 995 60,1
Ensino Superior completo ou mais 644 38,9
Missing 11 0,7
Região do Brasil (n = 1650)
Norte 9 0,5
Centro Oeste 21 1,3
Nordeste 16 1,0
Sudeste 1596 96,4
Sul 8 0,5
Missing 5 0,3
Renda (n = 1633)
Diminuiu ou ficou sem 876 52,9
Manteve 699 42,3
Aumentou 58 3,5
Missing 22 1,3
Total 1655 100,0
Dados são valores absolutos (n) e relativos (%); Dados faltantes (Missing)
0 20 40 60 80 100
Cam - M1
Cam - M2
AFM - M1
AFM - M2
AFV - M1
AFV - M2
Percentual (%)
Não Atingiu a recomendação (%) Atingiu a recomendação (%)
Figura 3. NAF-IPAQ autorrelatado entre discentes e servidores da UFV – MG, antes Vs. durante a pandemia da COVID-19, 2021.
As comparações dos indicadores relacionados aos estilos de vida entre os dois momentos, M1 e M2 a pandemia, considerando o NAF e CS, tabagismo, consumo de bebidas alcoólicas e IMC, são relatadas a seguir e representadas nas Figuras 3, 4, 5 e 6.
Ao comparar quem atingiu (A) ou não atingiu (NA) as recomendações adequadas ao NAF entre os dois momentos, é possível notar mudanças no NAF, considerando a Cam, AFM e AFV. Observou-se que nas três categorias do NAF houve um aumento (p<0,001) no percentual de indivíduos que não atingiram as recomendações do M1 para o M2, sendo Cam-NA (M1: 42,8% para M2: 80,6%, p<0,001); AFM-NA (M1: 74,3% para M2: 80,6%, p<0,001); AFV-NA (M1: 64,6% para M2: 71,8%, p<0,001) (Figura 3).
Dados são valores percentuais (%). *Diferença significativa entre o M1 Vs. M2 (p<0,001). Teste de McNemar. NAF: nível de atividade física; IPAQ: questionário internacional de atividade física; Cam:
caminhada; AFM: atividade física moderada; AFV: atividade física vigorosa; M1: antes da pandemia;
M2: durante a pandemia; Vs.: versus.
Fonte: autoria própria.
Verificando o comportamento de tempo gasto assistindo TV e de uso para CT ao comparar M1 Vs. M2, observou-se diferenças estatisticamente significativas, tanto para o tempo não elevado (NE <4h) e elevado (Elev ≥4h) considerando o tempo de TV (p<0,001) e o mesmo para o tempo de CT (NE e Elev, p<0,001) (Figura 4).
Houve aumento significativo do tempo de uso considerado Elev (≥4h) para TV de 2,4% para 12,7% (p<0,001) e do tempo de CT de 58,1% para 81,8% (p<0,001).
Dessa forma, o comportamento NE (<4h) apresentou uma redução significativa, tanto
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0 20 40 60 80 100
Tempo TV - M1
Tempo TV - M2
Tempo CT - M1
Tempo CT - M2
Percentual (%)
Elevado ≥4h (%) Não Elevado <4h (%)
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Figura 4. Tempo gasto assistindo TV e utilizando CT entre discentes e servidores da UFV – MG, antes Vs. durante a pandemia da COVID-19, 2021.
para TV (M1-NE: 97,6%; M2-NE: 87,3%, p<0,001) quanto para CT (M1-NE: 41,9%;
M2-NE: 18,2%, p<0,001) (Figura 4).
Dados são valores percentuais (%). *Diferença significativa entre o M1 Vs. M2 (p<0,001). Teste de McNemar. TV: televisão; CT: computador/tablet; M1: antes da pandemia; M2: durante a pandemia; Vs.:
versus.
Fonte: autoria própria.
Considerando o consumo de bebida alcoólica e uso de cigarros (M1 Vs. M2), foram encontradas diferenças estatisticamente significativas (p<0,001) para ambos os hábitos. O consumo de álcool aumentou significativamente de 64,1% para 64,9%
(p<0,001), enquanto o uso de cigarros aumentou de 5,7% para 7,8% (p<0,001).
Consequentemente, o não consumo de álcool diminuiu (M1: 35,9% para M2: 35,1%, p<0,001) e também para o não uso de cigarros (M1: 94,3% para M2: 92,2%, p<0,001) (Figura 5).
Figura 5. O consumo de bebida alcoólica e uso de cigarros entre discentes e servidores da UFV – MG, antes Vs. durante a pandemia da COVID-19, 2021
Dados são valores percentuais (%). *Diferença significativa entre o M1 Vs. M2 (p<0,001). Teste de McNemar. M1: antes da pandemia; M2: durante a pandemia; Vs.: versus.
Fonte: autoria própria.
A classificação do IMC autorrelatado pelos participantes também demonstrou mudanças durante o período da pandemia, encontrando diferenças estatisticamente significativas (p<0,001) para às quatro classificações (obesidade; sobrepeso; baixo peso e eutrofia). Nota-se que o percentual de obesidade (M1: 7,7%; M2: 11,1%, p<0,001) e sobrepeso (M1: 22,6; M2: 28,1, p<0,001) apresentou aumento, enquanto baixo peso (M1: 5%; M2: 4,3%, p<0,001) e eutrofia (M1: 64,7%; M2: 56,5%, p<0,001), apresentaram redução (Figura 6).
0 20 40 60 80 100
Consumo de Bebida -
M1
Consumo de Bebida -
M2
Uso de Cigarros -
M1
Uso de Cigarros -
M2
Percentual (%)
Consumia/Usava (%) Não Consumia/Usava (%)
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Figura 6. Classificação do índice de massa corporal entre discentes e servidores da UFV – MG, antes Vs. durante a pandemia da COVID-19, 2021.
Dados são valores percentuais (%). *Diferença significativa entre o M1 Vs. M2 (p<0,001). Teste de McNemar. IMC: índice de massa corporal; M1: antes da pandemia; M2: durante a pandemia; Vs.:
versus.
Fonte: autoria própria.
A ACM no M1 da pandemia mostrou graficamente moderada correspondência entre as medidas do NAF (A e NA), e os TT (Elev e NE). As dimensões 1 e 2 explicaram, respectivamente, 32,6% e 21,9% da distribuição das variáveis; os coeficientes de correlação interna, α de Cronbach, foram 0,484 e 0,110, mostrando um coeficiente de correlação interna moderado e muito baixo (Figura 7). Contatou-se que as categorias AFM-NA e AFV-NA, tempo de TV-NE e tempo de CT-Elev estiveram bem próximas, apresentando correspondência entre si. As demais ficaram mais dispersadas, não havendo uma correspondência entre estas.
0 20 40 60 80 100
Obesidade (%) Sobrepeso (%) Baixo peso (%) Eutrofia (%)
Percentual (%)
Classificação IMC - M1 Classificação IMC- M2
