0098/2025 - ALIMENTAÇÃO DURANTE A PANDEMIA DE COVID-19 EM ADULTOS E PESSOAS IDOSAS DO SUL DO BRASIL
DIET DURING THE COVID-19 PANDEMIC AMONG ADULTS AND OLDER ADULTS IN SOUTHERN BRAZIL
Autor:
• Tamara Justin da Silva - Silva, TJ - <tamarajustin99@gmail.com>ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5806-9567
Coautor(es):
• Fernanda Oliveira Meller - Meller, F.O - <fernandameller@unesc.net>ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1174-4721
• Camila Dallazen - Dallazen, C - <camiladallazen@gmail.com>
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9733-9486
• Leonardo Pozza dos Santos - Santos, LP - <leonardo_pozza@yahoo.com.br>
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3993-3786
• Fernanda Daminelli Eugênio - Eugênio, FD - <fefedaminelli@hotmail.com>
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1372-8055
• Luciane Bisognin Ceretta - Ceretta, LB - <lucianeceretta@unesc.net>
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3294-341X
• Antônio Augusto Schäfer - Schäfer, AA - <antonioaschafer@ unesc.net>
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8834-0434
Resumo:
O objetivo foi avaliar o consumo alimentar, mudanças na alimentação durante a pandemia de Covid-19 e seus fatores associados em adultos e pessoas idosas durante a pandemia de Covid-19 no Sul do Brasil. Trata-se de um estudo transversal realizado entre 2020 e 2021, com indivíduos de 18 anos ou mais. O consumo alimentar foi avaliado pela qualidade da dieta; consumo de alimentos in natura, minimamente processados e ultraprocessados; e mudança na quantidade e qualidade da alimentação durante a pandemia avaliada de forma autorreferida. Análises brutas e ajustadas foram realizadas por Regressão de Poisson. Foram estudados 2.170 indivíduos. A prevalência de baixo consumo de alimentos in natura ou minimamente processados foi de 35,7% e a prevalência de alto consumo de alimentos ultraprocessados foi de 30,1%. Pior qualidade da dieta foi reportada por 30,4% dos participantes. Um terço dos indivíduos referiram comer mais durante a pandemia (31,4%) e 18,2% consumiram mais alimentos não saudáveis. Além disso, características sociodemográficas e comportamentais estiveram associadas à alimentação. Os resultados mostram que a pandemia de Covid-19 afetou o consumo alimentar e os hábitos de vida da população, destacando a importância de ações de saúde pública para a promoção da alimentação adequada.Palavras-chave:
Consumo alimentar. Pandemia. Covid-19. Estudos Transversais.Abstract:
The objective was to evaluate food consumption, changes in dietary habits during the Covid-19 pandemic, and associated factors in adults and older adults in Southern Brazil. This was a cross-sectional study conducted between 2020 and 2021, involving individuals aged 18 years and older. Food consumption was assessed based on diet quality; intake of fresh, minimally processed, and ultra-processed foods; and changes in the quantity and quality of food consumed during the pandemic self-reported. Crude and adjusted analyses were performed using Poisson Regression. A total of 2,170 individuals were studied. The prevalence of low consumption of fresh or minimally processed foods was 35.7%, and high consumption of ultra-processed foods was 30.1%. Poor diet quality was reported by 30.4% of participants. One-third of individuals reported eating more during the pandemic (31.4%), and 18.2% consumed more unhealthy foods. Also, sociodemographic and behavioral characteristics were associated with diet. The findings showed that the Covid-19 pandemic affected the diet and lifestyle habits of the population, emphasizing the importance of public health actions aimed at promoting adequate nutrition.Keywords:
Food consumption. Pandemic. Covid-19. Cross-sectional studies.Conteúdo:
Durante a pandemia de Covid-19, a população vivenciou um período marcado por restrições e medidas de segurança para diminuir a propagação da doença. No entanto, tais medidas de controle, com enfoque no isolamento social, acabaram afetando a rotina e os hábitos de vida da população ¹, como, por exemplo, o consumo alimentar, visto que o confinamento pode afetar a dieta, escolhas alimentares e acesso aos alimentos ².
De acordo com o inquérito realizado pelo Fundo das Nações Unidas para a Infância (UNICEF) em 2020, quase metade (49%) da população brasileira com 18 anos ou mais mudou os hábitos alimentares durante a pandemia de Covid-19 no Brasil, aumentando o consumo de alimentos ultraprocessados como macarrão instantâneo, biscoitos recheados, refrigerantes e alimentos típicos de fast-food ³, que são caracterizados por alto índice calórico e baixo valor nutricional 4. Do mesmo modo, houve diminuição no consumo de frutas e vegetais, aumento de lanches noturnos e maior consumo de produtos de panificação 5.
Por outro lado, alguns fatores contribuíram para a melhoria na alimentação durante esse período pandêmico, entre eles o maior tempo disponível em casa para realizar preparações mais saudáveis, bem como a maior preocupação em consumir uma alimentação de qualidade para fortalecer o sistema imunológico 3.
De acordo com Malta et al., os resultados da restrição durante a pandemia de Covid-19 podem causar danos de médio e longo prazo na saúde da população 6. As alterações no comportamento alimentar e no estilo de vida mediante à pandemia de Covid-19 apontam que ações de promoção de saúde e práticas de vida saudável são necessárias para amenizar os impactos decorrentes deste período 7.
Diante do exposto, faz-se necessário compreender de forma mais aprofundada as mudanças no consumo alimentar durante a pandemia. Assim, o objetivo desse trabalho foi avaliar o consumo alimentar de adultos e pessoas idosas, bem como as mudanças na alimentação durante a pandemia de Covid-19 e seus fatores associados em dois municípios do Sul do Brasil.
Metodologia
Desenho do estudo e amostra
Estudo transversal de base populacional, realizado com dados de uma pesquisa maior intitulada “Mental Covid: impacto da Covid-19 na saúde mental da população”, que foi realizada em dois municípios do sul do Brasil: Criciúma, SC e Rio Grande, RS no período de outubro de 2020 a janeiro de 2021. Criciúma possui extensão de 234,865 km² de área territorial e uma população de 214.493 habitantes, Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) de 0,788 e produto interno bruto (PIB) anual per capita de R$ 40.518,91 8. Rio Grande possui população média de 191.900 habitantes, com área territorial de 2.682,867 km², IDH de 0,744 e PIB per capita anual de R$ 47.045,23 9.
A etapa de amostragem ocorreu em dois estágios, de acordo com o Censo Demográfico Brasileiro de 2010 10. Inicialmente, as unidades primárias (setores censitários) foram selecionadas de forma aleatória e, em seguida, foram sorteadas as unidades secundárias (domicílios). Em Criciúma, de um total de 307 setores censitários, foram selecionados 60. Isso resultou em 15.765 domicílios, dos quais 607 foram sorteados para fazer parte deste estudo. Em Rio Grande, de um total de 327 setores censitários, foram selecionados 90. Isto totalizou 29.734 domicílios, dos quais 900 foram sorteados para fazer parte do estudo. Todos os adultos com idade igual ou superior a 18 anos, residentes nos domicílios sorteados foram convidados a participar da pesquisa.
Coleta de dados
Para a coleta de dados, foi utilizado um questionário único, pré-codificado e padronizado com perguntas sociodemográficas, comportamentais, antropométricas e de saúde, aplicado face a face, nos domicílios, por entrevistadores previamente treinados. Foram utilizados instrumentos validados e algumas questões foram construídas pelos próprios autores. Todos os entrevistadores utilizaram equipamento de proteção individual devido ao momento pandêmico. O treinamento dos entrevistadores, conduzido pelos pesquisadores, foi realizado ao longo de uma semana. Durante esse período, foram realizadas simulações de entrevistas para familiarizar os entrevistadores com os procedimentos de coleta. Além disso, eles receberam orientações detalhadas sobre o uso do tablet e tiveram a oportunidade de esclarecer quaisquer dúvidas que surgissem. Para reforçar as instruções, foi fornecido um manual do entrevistador, contendo orientações completas sobre o processo de coleta de dados, garantindo padronização e qualidade na obtenção das informações.
A coleta de dados foi realizada por meio de tablets, utilizando o software RedCap® para armazenamento dos dados. O tempo de aplicação foi, em média, 30 minutos.
Variáveis estudadas
Consumo alimentar
As variáveis referentes ao consumo alimentar foram: consumo de alimentos in natura e minimamente processados, consumo de alimentos ultraprocessados (AUP), qualidade da dieta, mudança na quantidade da alimentação e mudança na qualidade da alimentação durante a pandemia de Covid-19.
O consumo de alimentos in natura ou minimamente processados e de AUP foi analisado considerando os seguintes alimentos: leguminosas (feijão, lentilha, ervilha), verduras ou legumes (como alface, tomate, couve, cenoura, chuchu, berinjela, abobrinha), carnes vermelhas (bovina e suína), frango, frutas frescas, leite (sem incluir os leites vegetais), refrigerantes, sucos artificiais e doces (como sorvetes, chocolates, bolos, biscoitos, doces). A frequência de consumo semanal foi convertida em uma frequência diária 11, a fim de que todos os alimentos apresentassem a mesma unidade. Para realizar a conversão, foram considerados os seguintes escores da frequência de consumo diária: zero, quando a frequência de consumo era nunca ou quase nunca; 0,21 (1,5/7) para 1 a 2 vezes por semana; 0,5 (3,5/7) para 3 a 4 vezes por semana; 0,79 (5,5/7) para 5 a 6 vezes por semana e 1 (7/7) para todos os dias da semana (incluindo sábado e domingo).
Posteriormente, os alimentos foram categorizados no sistema NOVA de classificação, proposto por Monteiro et al. 12. As variáveis indicadoras para o escore dos alimentos in natura ou minimamente processados foram o consumo de feijão, vegetais, legumes, carne vermelha, carne branca, frutas, suco natural e leite. Já para a classe de AUP foram incluídos os sucos artificiais, refrigerantes, salsichas, biscoitos, salgados fritos e doces. Por fim, o consumo de alimentos in natura ou minimamente processados e o consumo de AUP foram categorizados em tercis, sendo o tercil 1 o menor consumo e o tercil 3 o maior consumo 13.
Para avaliar a qualidade da dieta, foi utilizado o indicador proposto por Francisco et al. 14 para adultos e pessoas idosas brasileiros com uma adaptação do método devido ao número de grupos de alimentos avaliados. Esse indicador foi desenvolvido com base em um conjunto de alimentos considerados saudáveis ou protetores para doenças crônicas não-transmissíveis (DCNT) (frutas, verduras, leite e leguminosas) e alimentos considerados não saudáveis ou que aumentam o risco de DCNT (doces, refrigerantes ou suco industrializado e carne vermelha). Dependendo do alimento e da frequência de consumo, as respostas receberam pontuação de zero a quatro pontos. Os indivíduos que consumiam alimentos saudáveis todos os dias da semana receberam zero ponto, enquanto aqueles que nunca ou quase nunca os consumiram receberam quatro pontos. Para alimentos não saudáveis, foi calculado um escore inverso, ou seja, zero ponto foi atribuído aos indivíduos que nunca ou quase nunca os consumiram (Quadro 1 suplementar). O escore total consiste na soma dos itens alimentares, variando de 0 (melhor qualidade alimentar) a 32 pontos (pior qualidade alimentar) 14. No presente estudo, o escore variou de 0 a 28 pontos 13, devido à pergunta referente ao consumo de hortaliças ser apenas uma, diferentemente do proposto por Francisco et al. 14, que avalia em duas perguntas distintas o consumo de hortaliças cruas e cozidas. Por fim, a pontuação total foi categorizada em tercis da distribuição, sendo o tercil 1 representando o grupo de melhor qualidade da dieta e o tercil 3 o grupo de pior qualidade da dieta.
A mudança na quantidade da alimentação durante a pandemia foi avaliada através da pergunta: “Durante o período de distanciamento social, você percebeu alguma mudança na quantidade de alimentos ingeridos em sua alimentação?”, tendo como opções de resposta: “Não, permaneceu igual”, “Sim, comecei a comer mais”, “Sim, comecei a comer menos”, “Não sei informar”.
A mudança na qualidade da alimentação durante a pandemia foi realizada através da seguinte pergunta: “Durante o período de distanciamento social, você percebeu alguma mudança na qualidade de sua alimentação?”, tendo como opção de resposta: “Não, permaneceu igual”, “Sim, comecei a comer mais alimentos saudáveis, como frutas, verduras, grãos, farinhas integrais, entre outros”, “Sim, comecei a comer mais alimentos não saudáveis e produtos ultraprocessados, como bolachas e salgadinhos, refrigerantes e outras bebidas prontas, macarrão instantâneo, guloseimas, fast food, entre outros)”, “Não sei informar”.
Sociodemográficas e comportamentais
As variáveis sociodemográficas e comportamentais foram: sexo (masculino, feminino), idade (coletada em anos completos e categorizada em 18-29, 30-39, 40-49, 50-59, 60 ou mais), cor da pele (branca, preta, parda, amarela, indígena), escolaridade (coletada em anos completos e categorizada em nenhuma, 0-4, 5-8, 9-11, 12 ou mais), morar com companheiro(a) (não, sim), índice de bens (construído através da análise de componentes principais, considerando as variáveis do domicílio: número de banheiros, número de peças utilizadas para dormir, número de freezer, número de máquina de secar roupa, número de carros, computador, internet e ar condicionado e posteriormente dividido em tercis), trabalho atual (não, sim), qualidade do sono autorreferida (muito bom, bom, regular, ruim, muito ruim), excesso de peso (não, sim) e prática suficiente de atividade física (não, sim).
Para identificar o estado nutricional, foram utilizados o peso e a altura autorreferidos. A avaliação de excesso de peso foi definida a partir do índice de massa corporal ?25Kg/m2 para adultos até 59 anos de idade e ?27Kg/m2 para pessoas idosas a partir de 60 anos 15,16. A prática de atividade física foi avaliada através da versão longa do Questionário Internacional de Atividade Física (IPAQ), considerando suficiente a prática de 150 minutos ou mais por semana 17.
Análise estatística
Foram apresentadas as frequências absolutas (n) e relativas (%) de todas as variáveis estudadas bem como seus respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%). Para as análises brutas e ajustadas, as variáveis de consumo alimentar, inicialmente apresentadas em tercil, foram dicotomizadas, ou seja, os tercis 1 e 2 foram agrupados (baixo consumo) e comparados ao tercil 3 (alto consumo).
Análises brutas das associações entre o consumo alimentar e as variáveis sociodemográficas e comportamentais foram realizadas utilizando teste Qui-quadrado de Pearson, com nível de significância de 5%. Para as análises ajustadas, regressão de Poisson com variância robusta foi utilizada, apresentando-se, como medida de efeito, a razão de prevalência (RP), e seus respectivos IC95%. Foi construído modelo hierárquico de determinação considerando três níveis (Figura 1 suplementar), e permaneceram no modelo como possíveis fatores de confusão as variáveis que apresentaram nível de significância de 20% (valor p<0,20).
Análises de sensibilidade foram realizadas avaliando a mudança da qualidade e da quantidade da alimentação durante a pandemia de acordo com as variáveis sociodemográficas e comportamentais. Para isso, foi utilizado teste exato de Fisher, com nível de significância de 5% e apresentados os IC95%.
O programa STATA versão 16.1 foi utilizado para todas as análises.
Considerações éticas
A pesquisa Mental Covid foi aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisa em Humanos da Universidade Federal do Rio Grande sob protocolo nº 4.162.424. Os sujeitos da pesquisa foram convidados a participar, autorizando sua realização por meio do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido.
Resultados
Foram estudados 2.170 indivíduos (taxa de resposta de 80%). A maioria era do sexo feminino (59,7%), tinha 60 anos ou mais (31,2%), cor de pele branca (86,4%) e não morava sozinha (89,4%). Menos da metade (40,6%) possuía ensino fundamental completo e 51,5% relataram não estar trabalhando. Além disso, a maioria referiu qualidade do sono muito boa ou boa (69,5%), tinha excesso de peso (59,1%) e era insuficientemente ativos (75,3%) (dados não apresentados em tabela).
Referente ao consumo alimentar, mais de um terço dos indivíduos apresentavam baixo consumo de alimentos in natura ou minimamente processados (35,7%), enquanto 30,1% deles tinham alto consumo de alimentos ultraprocessados (AUP). Além disso, cerca de um terço apresentaram pior qualidade da dieta (30,4%) (Tabela 1).
As Figuras 1 e 2 apresentam a mudança na quantidade e qualidade da alimentação durante a pandemia de Covid-19 em comparação ao período pré-pandêmico. Cerca de um terço dos indivíduos referiu aumento na quantidade de alimentos consumidos (31,4%) e 11,4% relataram diminuição na quantidade. Em relação à mudança na qualidade da alimentação, 18,2% reportaram consumir mais alimentos não saudáveis e 18,8% mais alimentos saudáveis.
Na Tabela 2 é apresentada a associação entre consumo alimentar, qualidade da dieta e as variáveis independentes estudadas. Após ajuste, o maior consumo de alimentos in natura ou minimamente processados foi evidenciado no sexo feminino (RP: 1,15; IC95% 1,01;1,31), em pessoas idosas (RP: 1,46; IC95% 1,23;1,74) e naqueles com maior índice de bens (RP: 1,39; IC95% 1,13;1,71). Por outro lado, indivíduos mais escolarizados (RP: 0,75; IC95% 0,60;0,93), que trabalhavam (RP: 0,86; IC95% 0,74;0,99) e que tinham excesso de peso (RP: 0,82; IC95% 0,70;0,95) tiveram menores prevalências de consumo de alimentos in natura ou minimamente processados.
Já em relação aos ultraprocessados, na análise ajustada, o alto consumo de AUP foi menos prevalente nas mulheres (RP: 0,85; IC95% 0,74;0,98), naqueles com ensino superior completo (RP: 0,77; IC95% 0,63;0,95) e nos que tinham prática suficiente de atividade física (RP: 0,77; IC95% 0,63;0,93). Além disso, foi observada uma tendência linear inversa com a faixa etária, ou seja, quanto maior a idade do indivíduo menor o consumo de AUP (Tabela 2).
A pior qualidade da dieta foi observada entre os indivíduos que referiram qualidade do sono ruim ou muito ruim (RP: 1,46; IC95% 1,20; 1,78) e que tinham excesso de peso (RP: 1,19; IC95% 1,02;1,37). Por outro lado, a pior qualidade da dieta foi menos prevalente no sexo feminino (RP: 0,77; IC95% 0,69;0,86) e nos que tinham prática suficiente de atividade física (RP: 0,75; IC95% 0,63; 0,89). Além disso, observou-se tendência linear inversa com a faixa etária, ou seja, quanto maior a idade do indivíduo menos probabilidade de ter pior qualidade da dieta (Tabela 2).
As análises de sensibilidade mostraram o aumento na quantidade da alimentação foi mais prevalente no sexo feminino e naqueles com excesso de peso. Por outro lado, pessoas idosas (60 anos ou mais) e menos escolarizados apresentaram menores prevalências de aumento. Referente à diminuição na quantidade da alimentação, verifica-se maiores prevalências no sexo feminino, naqueles que reportaram qualidade do sono ruim/muito ruim e nos que tinham excesso de peso (Tabela 1 suplementar).
Os indivíduos que relataram consumir mais alimentos saudáveis durante a pandemia de Covid-19 foram os que trabalhavam, que tinham excesso de peso e praticavam atividade física suficiente. Já os que consumiram mais alimentos não saudáveis eram do sexo feminino, mais jovens, que não moravam com companheiro, com maior escolaridade e que trabalhavam. Além disso, aqueles com excesso de peso e que não praticavam atividade física suficiente foram os que apresentaram maior consumo de alimentos não saudáveis (Tabela 2 suplementar).
Discussão
Na presente pesquisa, observou-se que o período pandêmico influenciou a alimentação dos indivíduos. Um terço dos indivíduos referiu aumento na quantidade da alimentação e um a cada cinco participantes relatou consumir mais alimentos saudáveis. O alto consumo de alimentos in natura ou minimamente processados foi observado nos indivíduos do sexo feminino, pessoas idosas e com maior índice de bens. Entretanto, o baixo consumo foi visto nos mais escolarizados, com excesso de peso e que trabalhavam. Em relação aos alimentos ultraprocessados (AUP), o baixo consumo foi verificado no sexo feminino, naqueles com ensino superior e com prática suficiente de atividade física. Além disso, a prevalência de pior qualidade da dieta foi maior entre os que tinham qualidade do sono ruim/muito ruim e que tinham excesso de peso, e menor no sexo feminino e naqueles que tinham prática suficiente de atividade física.
Outros estudos também mostraram que a pandemia de Covid-19 teve influência na alimentação da população, com alterações no padrão alimentar qualitativo, resultando em melhores escolhas alimentares 4,18,19. Steele et al. observaram maior consumo de alimentos mais saudáveis em adultos jovens brasileiros, de meia idade e pessoas idosas, além de identificar que, nas regiões do país com menor escolaridade, houve um padrão menos favorável de mudanças 4. Similarmente, na Espanha, padrão alimentar mais saudável foi identificado nas mulheres, com idade entre 51 e 65 anos e com nível educacional mais elevado 19. Na Itália, 37,4% da população estudada declarou maior consumo de alimentos saudáveis e 35,8% referiram redução do consumo de alimentação saudável 18.
O aumento do consumo de alimentos saudáveis pode ser devido ao fato de que, diante do isolamento social com a restrição às saídas a bares, restaurantes e estabelecimento alimentícios, o aumento das refeições caseiras foi favorecido, refletindo no acréscimo desses alimentos na rotina da população 4. Além disso, as consequências de infecções virais, como a Covid-19, são influenciadas pelo estado nutricional do indivíduo, o que pode trazer maior preocupação com o sistema imunológico e induzir a escolha de alimentos com maior teor de nutrientes 20.
No presente estudo, o sexo feminino apresentou melhores escolhas alimentares, aumentando o consumo de alimentos in natura e minimamente processados e reduzindo o consumo de AUP. Assim como em outras pesquisas já mencionadas, as mulheres possuem um padrão alimentar mais saudável, evidenciando a preocupação com a saúde. Essa busca pelo estado de saúde das mulheres é pautada na demanda fisiológica, como o cuidado com o corpo e a maternidade, já consolidada socialmente 21. A Pesquisa Nacional de Saúde 2019 reflete este comportamento ao constatar que 82,3% das mulheres procuraram assistência médica, pelo menos uma vez, enquanto essa prevalência entre os homens foi de 69,4% 22.
Além disso, a preocupação das mulheres com a seleção e o preparo dos alimentos mais saudáveis, tarefa essa historicamente mais prevalente nesse público, é associada ao compromisso contínuo com a saúde e o bem-estar de suas famílias e comunidades 23. É valido ressaltar que elas apresentam preocupações mais explícitas com seus corpos, de forma que a influência da mídia e da sociedade modificam suas práticas de consumo alimentar24. Com isso, a alimentação passa a ser vista não apenas como uma necessidade básica, mas como um importante componente para a manutenção da beleza, autoestima feminina e adequação do corpo a um padrão socialmente aceito 24.
Os hábitos alimentares das pessoas idosas também tendem ao maior cuidado com a saúde 25, apresentando um padrão alimentar com mais variedades de alimentos 26. Além disso, é comum que as pessoas idosas limitem a ingestão de alimentos não saudáveis como parte de uma abordagem preventiva ou terapêutica em relação a doenças crônicas, resultando, assim, em uma alimentação mais saudável 26,27.
Ademais, o aumento do consumo de alimentos in natura e minimamente processados foi observado em indivíduos com maior índice de bens. Corroborando esses resultados, Nascimento-Souza et al. ressaltam que indivíduos com maior renda apresentavam maiores prevalências de marcadores de alimentação saudável 28. Sabe-se que, durante o isolamento social, o impacto na renda afetou o abastecimento, preço e acesso dos alimentos, favorecendo aqueles que possuíam uma renda estável a ter um consumo alimentar mais saudável 29.
No presente estudo, observou-se que indivíduos mais escolarizados apresentaram menor consumo de alimentos in natura e minimamente processados, porém também apresentaram menor consumo de AUP. Estudos apontam que o menor consumo de alimentos saudáveis é identificado em indivíduos menos escolarizados 4,19. Crepaldi et al. Mostram que o consumo de AUP foi mais frequente nos brasileiros com escolaridade mais baixa 30. O menor consumo de alimentos in natura e minimamente processados por indivíduos com maior nível de escolaridade durante a pandemia pode estar associado à maior adesão ao trabalho remoto 31, o que levou à diminuição na frequência de compras e visitas aos supermercados para adquirir esses alimentos frescos 32,33. Embora os indivíduos com maior nível de escolaridade apresentem maior conhecimento nutricional, o que geralmente está associado à melhor qualidade da dieta, fatores biológicos, sociais e culturais interagem de forma complexa, influenciando escolhas, compras e consumo alimentar 34,35. Tais interações podem ajudar a explicar os resultados encontrados. Por outro lado, as diferenças observadas no consumo de AUP entre os indivíduos de maior e menor escolaridade podem estar relacionadas ao impacto do distanciamento social, que amplificou os níveis de estresse, ansiedade e depressão, levando ao maior consumo de AUP como estratégia de enfrentamento 36,37.
Do mesmo modo, os participantes que referiram estar trabalhando durante o período pandêmico também apresentaram menor consumo de alimentos in natura e minimamente processados. A estabilidade de renda durante este período, bem como a sobrecarga de trabalho de alguns setores, levou a escolhas de opções de alimentação rápida, como os fast food, devido à conveniência e disponibilidade imediata 38,39. Ademais, é preciso considerar que indivíduos em idade economicamente ativa geralmente apresentam menores prevalências de DCNT, fato que pode estar relacionado à alimentação. A ausência de diagnóstico prévio de DCNT pode fazer com que os trabalhadores sejam menos expostos a orientações de alimentação saudável e, consequentemente, preocupem-se menos com a qualidade da alimentação.
É valido ressaltar que, durante o período pandêmico, as desigualdades econômicas se sobressaíram, impactando de maneira direta a alimentação da população. As restrições deste período, o fechamento de empresas e a perda de empregos deixaram muitas famílias sem recursos financeiros para adquirir alimentos básicos. Importante destacar que a insegurança alimentar durante a pandemia não se limitou apenas à falta de acesso físico aos alimentos; questões como a elevação dos preços dos alimentos, a incerteza econômica e as restrições logísticas contribuíram para agravar a situação e influenciar o padrão alimentar da população 38,40.
Outro resultado do presente estudo foi a diminuição do consumo de alimentos in natura, minimamente processados e a pior qualidade da dieta entre os indivíduos com excesso de peso. Similarmente, Pellegrini et al. identificaram má qualidade da dieta em indivíduos com excesso de peso durante a pandemia 41. Do mesmo modo, Liu et al. evidenciaram que o padrão alimentar ocidental é mais prevalente naqueles com excesso de peso 42. É válido ressaltar que o excesso de peso foi considerado fator de risco para indivíduos portadores da Covid-19 43. Alguns fatores podem explicar a pior qualidade da dieta entre indivíduos com excesso de peso, como aspectos de saúde mental, como ansiedade e estresse. Estudo realizado com amostra de obesos do Reino Unido observou que ansiedade e depressão estiveram associadas ao ganho de peso durante a pandemia 41, fato que pode ter sido mediado pela piora do consumo alimentar. Sabe-se que a pandemia foi um período de aumento da prevalência de ansiedade e estresse 44 e indivíduos com excesso de peso e obesidade estão mais vulneráveis.
Também foi observado que a prática suficiente de atividade física esteve relacionada ao baixo consumo de AUP e à melhor qualidade da dieta. Similarmente, Ammar et al. evidenciaram que a diminuição da atividade física durante a pandemia esteve associada ao consumo inadequado de alimentos saudáveis 45. Do mesmo modo, estudo de Santos e Conde também aponta a associação entre um padrão alimentar inadequado em pessoas sedentárias ou pouco ativas 46. Indivíduos que praticam atividade física tendem a cuidar mais da alimentação, visando o cuidado do corpo de maneira adequada para obterem melhor desempenho, recuperação e resultados físicos, o que reflete em melhores escolhas alimentares 47. Durante a pandemia parte da população começou a realizar atividade física em ambiente domiciliar, como forma de manter um estilo de vida saudável e também de aliviar a ansiedade e o estresse. Estudo realizado na cidade de Bagé, RS observou que mais da metade dos indivíduos realizaram atividade física no domicílio48. Esse desejo em manter um estilo de vida saudável, mesmo em tempos de distanciamento social, pode também ter auxiliado na manutenção da alimentação saudável, conforme observado no presente estudo.
Além disso, a pior qualidade do sono esteve associada à pior qualidade da dieta na presente pesquisa. Corroborando esse resultado, Muscogiuri et al. constataram que pessoas que tinham uma boa qualidade do sono possuíam maior adesão ao padrão de alimentação saudável quando comparadas àquelas com pior qualidade do sono 49. É fato que a pandemia interferiu na qualidade de sono da população, sendo pelo aumento das horas de sono ou pela má qualidade do sono devido à insônia, sonolência e cansaço excessivo 5,50. Sabe-se que aumentar as horas de sono pode levar à diminuição no número de refeições durante o dia. Além disso, comer próximo à hora de dormir pode resultar em despertares noturnos e prejudicar tanto a qualidade do sono quanto a rotina alimentar 5. As mudanças nos padrões de sono, especialmente o hábito de dormir tarde, afetam o horário, a qualidade das refeições e o desejo de comer; portanto, manter uma alimentação regular promove a harmonização do ritmo circadiano, contribuindo para uma saúde metabólica adequada 51.
Por fim, é valido ressaltar que o período de isolamento social devido à pandemia de Covid-19 afetou a população de maneira geral, impactando nos hábitos de vida e, consequentemente, na saúde física e mental. A restrição social como medida de contingência da doença foi efetiva para a diminuição da propagação do vírus; entretanto, como mencionado anteriormente, os resultados desta restrição ocasionaram danos à saúde, podendo acarretar problemas futuros devido às alterações comportamentais apresentadas 6,7,52.
Como fortalezas do estudo, destaca-se que se trata de dois estudos de base populacional representativos de adultos e pessoas idosas dos municípios. Ademais, as entrevistas foram realizadas no domicílio dos participantes, de forma presencial, logística que difere da maioria dos estudos conduzidos em meio à pandemia de Covid-19, que, em geral, foram realizados de maneira online.
No entanto, é importante destacar algumas limitações do estudo. Devido ao delineamento transversal do estudo, não é possível estabelecer relação causal, além de haver risco de viés de causalidade reversa. Dessa forma, os resultados devem ser interpretados com cautela. Além disso, o consumo alimentar está sujeito ao viés de recordatório, o que pode levar à sub ou superestimativa dos achados.
Em conclusão, a pandemia de Covid-19 acarretou mudanças no consumo alimentar da população. Houve aumento na quantidade da alimentação e maior consumo de alimentos saudáveis, mas também não saudáveis. Também se observou que algumas características sociodemográficas e comportamentais estiveram relacionadas à alimentação durante esse período.
As mudanças no consumo alimentar enfatizam o processo de transição epidemiológica e nutricional e evidenciam que eventos específicos, como a pandemia de Covid-19, podem impactar tanto a alimentação como os hábitos de vida da população. Esses achados contribuem para a construção de dados epidemiológicos e evidências científicas relacionadas ao tema do consumo alimentar e os danos causados pelo período pandêmico.
Além disso, os resultados ressaltam a importância de ações de saúde pública e de políticas públicas, conduzidas por equipes multiprofissionais nos serviços de saúde, para promover a saúde da população no período pós-pandemia. Entre as ações sugeridas, incluem-se implementação de programas de educação alimentar e nutricional e promoção de ambientes alimentares mais saudáveis.
Referências
1. Barros MB de A, Lima MG, Malta DC, Szwarcwald CL, Azevedo RCS de, Romero D, et al. Relationship of sadness/depression, nervousness/anxiety and sleep problems in the Brazilian adult population during the COVID-19 pandemic. Epidemiol Serv Saude. 2020;29(4):e2020427.
2. Shimpo M, Akamatsu R, Kojima Y. Impact of the COVID-19 pandemic on food and drink consumption and related factors: A scoping review. Nutr Health. 2022;28(2):177–88.
3. Fundo das Nações Unidas para a Infância. Impactos primários e secundários da COVID-19 em crianças e adolescentes. 2020. https://www.unicef.org/brazil/media/9966/file/impactos-covid-criancas-adolescentes-ibope-unicef-2020.pdf
4. Steele EM, Rauber F, Costa C dos S, Leite MA, Gabe KT, Louzada ML da C, et al. Dietary changes in the NutriNet Brasil cohort during the covid-19 pandemic. Rev Saúde Pública. 2020;54:91.
5. Souza TC, Oliveira LA, Daniel MM, Ferreira LG, Della Lucia CM, Liboredo JC, et al. Lifestyle and eating habits before and during COVID-19 quarantine in Brazil. Public Health Nutr. 2022;25(1):65-75.
6. Malta DC, Szwarcwald CL, Barros MB de A, Gomes CS, Machado ÍE, Souza Júnior PRB de, et al. A pandemia da COVID-19 e as mudanças no estilo de vida dos brasileiros adultos: um estudo transversal, 2020. Epidemiol Serv Saude. 2020;29(4):e2020407.
7. Chin YS, Woon FC, Chan YM. The impact of Movement Control Order during the COVID-19 pandemic on lifestyle behaviours and body weight changes: Findings from the MyNutriLifeCOVID-19 online survey. PLoS One. 2022;17(1):e0262332.
8. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Conheça cidades e estados do Brasil: Criciúma. 2010.
9. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Conheça cidades e estados do Brasil: Rio Grande. 2010.
10. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Censo Demográfico 2010. 1a ed. Rio de Janeiro, 2011.
11. Cade J, Thompson R, Burley V, Warm D. Development, validation and utilisation of food-frequency questionnaires - a review. Public Health Nutr. 2002;5(4):567-587.
12. Monteiro CA, Ricardo CZ, Calixto G, Machado P, Martins C, Steele EM, et al. NOVA. The star shines bright. World Nutrition. 2016;7(1-3): 28-38.
13. Meller FO, Manosso LM, Quadra MR, da Silva TJ, Eugênio FD, Honorato ML, et al. Food consumption and its association with mental health: results from Brazilian population-based studies. Rev Contexto & Saúde, 2023;23(47):e14702.
14. Francisco PMSB, Assumpção D de, Borim FSA, Senicato C, Malta DC. Prevalence and co-occurrence of modifiable risk factors in adults and older people. Rev Saude Publica. 2019;53:86.
15. Brasil. Cadernos de Atenção Básica: programa saúde da família: Envelhecimento e saúde da pessoa idosa. (Série A. Normas e Manuais Técnicos) (Cadernos de Atenção Básica, n.19). Brasília: Ministério da Saúde, 2006.
16. World Health Organization (WHO). WHO Expert Committee on Physical Status: the Use and Interpretation of Anthropometry: report of a WHO expert committee. Genebra: WHO, 1995.
17. Craig CL., IPAQ RESEARCH COMMITTEE. Guidelines for Data Processing and Analysis of the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) – Short and Long Forms. [S.l: s.n.], 2005.
18. Di Renzo L, Gualtieri P, Pivari F, Soldati L, Attinà A, Cinelli G, et al. Eating habits and lifestyle changes during COVID-19 lockdown: an Italian survey. J Transl Med. 2020;18(1):229.
19. Rodríguez-Pérez C, Molina-Montes E, Verardo V, Artacho R, García-Villanova B, Guerra-Hernández EJ, et al. Changes in Dietary Behaviours during the COVID-19 Outbreak Confinement in the Spanish COVIDiet Study. Nutrients. 2020;12(6):1730.
20. Foolchand A, Ghazi T, Chuturgoon AA. Malnutrition and Dietary Habits Alter the Immune System Which May Consequently Influence SARS-CoV-2 Virulence: A Review. Int J Mol Sci. 2022;23(5):2654.
21. Costa-Júnior FM da, Couto MT, Maia ACB. Gender and health care: the point of view of professionals working in hospital and outpatient settings. Sex Salud Soc (Rio J). 2016;23:97–117.
22. Brasil. Pesquisa Nacional de Saúde – 2019 – Ciclos de Vida. 2021.
23. Assumpção D de, Domene SMÁ, Fisberg RM, Canesqui AM, Barros MB de A. Differences between men and women in the quality of their diet: a study conducted on a population in Campinas, São Paulo, Brazil. Cien Saude Colet. 2017;22(2):347–58.
24. Sauerbronn JFR, Teixeira, CS, Lodi, MDF. Health, aesthetics, and efficiency: relationships between women’s eating practices and their bodies slavery. Cad. EBAPE.BR. 2019; (17) 389–402.
25. Samanta S, Banerjee J, Rahaman SN, Ali KM, Ahmed R, Giri B, et al. Alteration of dietary habits and lifestyle pattern during COVID-19 pandemic associated lockdown: An online survey study. Clin Nutr ESPEN. 2022; 48:234-246.
26. Machado KP, Vaz J dos S, Mendoza-Sassi RA. Positive self-perception of diet: a population-based study in the far south of Brazil. Epidemiol Serv Saude. 2019;28(3):e2018197
27. Powell-Wiley TM, Miller PE, Agyemang P, Agurs-Collins T, Reedy J. Perceived and objective diet quality in US adults: a cross-sectional analysis of the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Public Health Nutr. 2014;17(12):2641-2649.
28. Nascimento-Souza MA, Freitas PP de, Lopes MS, Firmo JOA, Peixoto SV, Lopes ACS. Food consumption of Brumadinho Health Project participants. Rev bras epidemiol. 2022;25:e220008.
29. Alpino T de MA, Santos CRB, Barros DC de, Freitas CM de. COVID-19 and food and nutritional (in)security: action by the Brazilian Federal Government during the pandemic, with budget cuts and institutional dismantlement. Cad Saúde Pública. 2020;36(8):e00161320.
30. Crepaldi BVC, Okada LM, Claro RM, Louzada ML da C, Rezende LFM, Levy RB, et al. Educational inequality in consumption of in natura or minimally processed foods and ultra-processed foods: The intersection between sex and race/skin color in Brazil. Front Nutr. 2022;9:1055532.
31. Bick A, Blandin A, Mertens K. Work from Home After the COVID-19 Outbreak. Report, Federal Reserve Bank of Dallas, US. 2020 Jul.
32. Hamidi S, Zandiatashbar A. Compact development and adherence to stay-at-home order during the COVID-19 pandemic: A longitudinal investigation in the United States. Landsc. Urban Plann. 2021,205:103952.
33. Janssen M, Chang BPI, Hristov H, Pravst I, Profeta A, Millard J. Changes in food consumption during the COVID-19 pandemic: analysis of consumer survey data from the first lockdown period in Denmark, Germany, and Slovenia. Front Nutr. 2021, 8:635859.
34. Horne JR, Gilliland JA, Vohl MC, Madill J. Exploring attitudes, subjective norms and perceived behavioural control in a genetic-based and a population-based weight management intervention: A one-year randomized controlled trial. Nutrients. 2020, 12:3768.
35. Spronk I, Kullen C, Burdon C, O'Connor H. (2014) Relationship between nutrition knowledge and dietary intake. Br J Nutr. 2014, 111(10):1713–1726.
36. Rodríguez-Fernández P, González-Santos J, Santamaría-Peláez M, Soto-Cámara R, Sánchez-González E, González-Bernal JJ. Psychological Effects of Home Confinement and Social Distancing Derived from COVID-19 in the General Population—A Systematic Review. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2021, 18:6528.
37. Werneck AO, Silva DR da, Malta DC, Souza-Júnior PRB de, Azevedo LO, Barros MB de A, et al. Mudanças de comportamentos saudáveis durante a quarentena por conta da pandemia do COVID-19 entre 6.881 adultos brasileiros com depressão e 35.143 sem depressão. Cien Saude Colet. 2020, 25:4151–4156.
38. Alves dos Santos GN, Lima CCB, Pereira AS, Lima M de DM, Moura L de FA de D, Moura MS de. Timing of sugar introduction in diet and early childhood caries: a population-based study in preschoolers. Rev Odontol UNESP. 2021;50:e20210007.
39. Wang Q, Chu H, Li H, Li C, Li S, Fang H, et al. Deep neural network for prediction of diet quality among doctors and nurses in North China during the COVID-19 pandemic. Front Public Health. 2023;11:1196090.
40. Ribeiro-Silva R de C, Pereira M, Campello T, Aragão É, Guimarães JM de M, Ferreira AJ, et al. Covid-19 pandemic implications for food and nutrition security in Brazil. Cien Saude Colet. 2020; 25(9):3421–30.
41. Pellegrini M, Ponzo V, Rosato R, Scumaci E, Goitre I, Benso A, et al. Changes in Weight and Nutritional Habits in Adults with Obesity during the “Lockdown” Period Caused by the COVID-19 Virus Emergency. Nutrients. 2020; 12(7):2016.
42. Liu D, Zhao LY, Yu DM, Ju LH, Zhang J, Wang JZ, et al. Dietary Patterns and Association with Obesity of Children Aged 6?17 Years in Medium and Small Cities in China: Findings from the CNHS 2010-2012. Nutrients. 2018;11(1):337.
43. Bolsoni-Lopes A, Furieri L, Alonso-Vale MIC. Obesity and covid-19: a reflection on the relationship between pandemics. Rev Gaucha Enferm. 2021;42:e20200216.
44. Pierce M, Hope H, Ford T, Hatch S, Hotopf M, John A, et al. Mental health before and during the COVID-19 pandemic: a longitudinal probability sample survey of the UK population. Lancet Psychiatry [Internet]. 2020;7(10):883–92.
45. Ammar A, Brach M, Trabelsi K, Chtourou H, Boukhris O, Masmoudi L, et al. Effects of COVID-19 Home Confinement on Eating Behaviour and Physical Activity: Results of the ECLB-COVID19 International Online Survey. Nutrients. 2020;12(6):1583.
46. Santos IKS dos, Conde WL. BMI variation, dietary patterns and physical activity among adults aged 21-44 years. Cien Saúde Colet. 2021;26:3853–63.
47. Florindo AA, Nakamura PM, Farias Júnior JC de, Siqueira FV, Reis RS, Cruz DKA, et al. Promotion of physical activity, healthy eating and family health in municipalities with health gym. Rev Bras Educ Fís Esporte. 2016;30(4):913–24.
48. Crochemore-Silva I, Knuth AG, Wendt A, Nunes BP, Hallal PC, Santos LP, et al. Physical activity during the COVID-19 pandemic: a population-based cross-sectional study in a city of South Brazil. Cien Saude Colet. 2020;25(11):4249–58.
49. Muscogiuri G, Barrea L, Savastano S, Colao A. Nutritional recommendations for COVID-19 quarantine. Eur J Clin Nutr. 2020;74(6):850-851.
50. Ruiz-Herrera N, Díaz-Román A, Guillén-Riquelme A, Quevedo-Blasco R. Sleep Patterns during the COVID-19 Lockdown in Spain. Int J Environ Res Public Health. 2023;20(6):4841.
51. Pot GK. Sleep and dietary habits in the urban environment: the role of chrono-nutrition. Proc Nutr Soc. 2018;77(3):189-198.
52. Almeida IL de L, Rego JF, Teixeira ACG, Moreira MR. Social isolation and its impact on child and adolescent development: a systematic review. Rev Paul Pediatr. 2022; 40:e2020385.