Artigos

INTRODUÇÃO
O Brasil, nas últimas décadas, passou por transições demográfica, epidemiológica1 e nutricional2. Com essa última, ocorreram modificações nos hábitos alimentares da população, não só brasileira, mas mundial, como a substituição de refeições tradicionais compostas por alimentos in natura por alimentos industrializados, o que acarreta em diversos problemas de saúde, como doenças cardiovasculares, hipertensão e síndrome metabólica3. A avaliação de grupos alimentares frequentemente consumidos por uma população, é uma abordagem que permite analisar a dieta de uma maneira ampla4, visto que são capazes de explicar melhor a complexidade da alimentação, considerando que os alimentos são ingeridos conforme um contexto sociocultural, familiar e econômico mais amplo5.
Em paralelo a essas transições, ocorreram mudanças no estilo de vida das pessoas, como o aumento do tempo diário em comportamento sedentário, decorrente das mudanças nos processos de trabalho e deslocamento6. O conceito de comportamento sedentário, diferentemente de inatividade física, refere-se às atividades realizadas em estado de vigília, na posição sentada, reclinada ou deitada, que não aumentam o gasto energético acima do nível de repouso, até 1,5 equivalentes metabólicos7.
Alguns estudos transversais, realizados com jovens e em países de renda alta e média, encontraram associações entre comportamento sedentário e padrões alimentares, sendo que aqueles com maior tempo de tela apresentaram maior adesão a padrões alimentares considerados não saudáveis e menor adesão a padrões considerados saudáveis8-10. Possíveis mecanismos para essa relação podem ser a simultaneidade de comportamentos não saudáveis11, a influência da mídia e praticidade de consumo de alimentos ultraprocessados em frente às telas12. Apesar de alguns estudos prévios sobre o tema, devido à grande heterogeneidade na forma de avaliação tanto da exposição quanto do desfecho, não há consenso na literatura da área sobre o maior tempo em comportamento sedentário estar relacionado com padrões alimentares considerados não saudáveis. Ainda, existem algumas lacunas sobre a temática, como: ausência de estudos longitudinais que se utilizem de medida objetiva na avaliação do comportamento sedentário e de amostras com jovens na transição entre o final da adolescência e início da vida adulta, que é um período marcado por inúmeras mudanças, como novas responsabilidades, rotina e demandas interpessoais e profissionais13.
Tendo em vista que o tempo excessivo na frente das telas, um comportamento sedentário comum na população jovem14, pode influenciar nos hábitos alimentares e afetar a saúde dos indivíduos ao longo da vida15,16, faz-se necessário conhecer as associações entre diferentes tipos de comportamentos sedentários e padrões alimentares entre jovens neste período. Com isso, o objetivo do presente estudo foi avaliar a associação transversal e longitudinal entre comportamento sedentário aos 18 e 22 anos, mensurados pelo tempo de tela e por acelerômetro, e padrões alimentares aos 22 anos em participantes de uma coorte de nascimentos brasileira. A avaliação da exposição em idades distintas nos permitirá verificar se o momento e a mudança no comportamento sedentário terão influência na adesão de padrões alimentares ao longo do tempo. A utilização de dois tipos de medidas de comportamento sedentário possibilitará investigar se a associação com o desfecho ocorre devido ao tempo de tela ou ao tempo em que o jovem permanece em comportamento sedentário, independente do contexto da atividade. Acreditamos que o comportamento sedentário nas duas idades estará associado positivamente ao consumo de um padrão alimentar composto por alimentos industrializados e negativamente ao consumo de padrão alimentar com alimentos considerados saudáveis.
MÉTODOS
O presente estudo utilizou dados dos participantes da Coorte de Nascimentos de 1993 de Pelotas (RS). Entre o dia 1º de janeiro e 31 de dezembro de 1993, foi realizado o acompanhamento de todos os nascidos vivos nos hospitais de Pelotas, cujas mães eram residentes da zona urbana do município. Das 5.265 mães elegíveis, 5.249 concordaram participar do estudo, caracterizando o n do estudo perinatal e a amostra total original dessa Coorte. Desde então, os participantes foram acompanhados em diversos momentos ao longo da infância, adolescência e início da vida adulta17,18.
Para avaliação das exposições principais e desfechos desse estudo, foram utilizados dados dos acompanhamentos realizados quando os participantes tinham 18 e 22 anos de idade. Todos os acompanhamentos da referida Coorte foram aprovados pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Faculdade de Medicina, da Universidade Federal de Pelotas. Todos os participantes ou responsáveis pelos mesmos (quando menores de 18 anos) assinaram um Termo de Consentimento Livre e Esclarecido antes das coletas e tiveram a garantia de sigilo das informações fornecidas (registros nº 05/2011 e 1.250.366). Maiores detalhes sobre os acompanhamentos da Coorte de Nascimentos de 1993 de Pelotas podem ser encontrados em publicações prévias17-20.
Todos os participantes que realizaram os acompanhamentos dos 18 e 22 anos da Coorte de Nascimentos de 1993 de Pelotas foram elegíveis para participar do presente estudo. Contudo, este contou com duas amostras analíticas, devido a disponibilidade de dados das exposições e desfechos avaliados. Uma das amostras analíticas incluiu todos participantes que possuíam dados de tempo de tela e padrões alimentares e a outra, os participantes com dados de acelerometria e padrões alimentares. Essas amostras estão detalhadas na seção de resultados.

Padrões alimentares
Para avaliação dos padrões alimentares aos 22 anos foi utilizado um Questionário de Frequência Alimentar (QFA) digital auto aplicado, que foi desenvolvido para as Coortes de Nascimentos de 1982 e 1993 de Pelotas21 e, posteriormente, validado22. O QFA trata-se de um questionário semiquantitativo que contém as porções de consumo padronizadas e a frequência de consumo categorizadas, variando de frequências diárias (de cinco a uma vez ao dia) a nunca/quase nunca. O QFA aplicado aos 22 anos incluiu uma lista composta por 92 itens. Todos os alimentos foram questionados individualmente e o participante respondia, no computador, sobre a frequência média de consumo de cada um desses itens alimentares distribuídos em blocos (grupos de alimentos).
Os padrões alimentares avaliados aos 22 anos foram gerados por meio de análises de componentes principais, conforme metodologia empregada para identificação dos padrões alimentares na mesma Coorte, aos 18 anos23, embora diferentes agrupamentos de alimentos tenham sido utilizados nesse estudo. Uma rotação ortogonal (Varimax) foi aplicada para obter os fatores ortogonais. Calculou-se, para este estudo, a frequência de consumo anual dos 92 itens, que foram agrupados de acordo com características nutricionais, e incluídos nas análises 28 componentes (Tabela Suplementar 1). Os grupos de alimentos que apresentaram cargas fatoriais maiores do que 0,25 foram considerados como fortemente associados com esse fator 23. O número de fatores a serem extraídos foi definido com o teste gráfico de Cattel (screen plot) e autovalores (eigenvalues) superiores a 1,5224.
A partir das análises descritas, foi gerada uma variável contínua (escore) para cada padrão alimentar. Neste estudo, essas variáveis foram operacionalizadas em tercis, sendo o terceiro tercil de cada padrão alimentar considerado como a maior adesão ao mesmo.

Comportamento sedentário
As variáveis de comportamento sedentário, avaliadas aos 18 e 22 anos, foram: tempo total de tela, tempo total em comportamento sedentário (medido por acelerômetro) e mudança de comportamento sedentário dos 18 aos 22 anos, aplicada para as variáveis de tempo total de tela e medidas por acelerômetro.
O tempo de tela foi definido como o tempo em horas em um dia de semana despendido durante o lazer com televisão, videogame e computador. Foi perguntado aos participantes se durante a semana jogavam videogame, assistiam televisão e usavam computador em casa. Para os que respondiam positivamente, foi questionado quanto tempo foi despendido para cada tela, em um dia de semana, sem ser sábado e domingo. A partir dessas questões, foram obtidas as variáveis de horas/dia para cada tipo de tela avaliada separadamente e para o tempo total de tela (soma do tempo das três telas). As variáveis referentes ao tempo de televisão e computador foram operacionalizadas e analisadas em tercis. O tempo de videogame foi categorizado em menos de 2 horas, de 2 a 4 horas e mais que 4 horas por dia, pois a variável em tercil não ficou bem distribuída devido ao alto número de entrevistados que relataram não jogar videogame (zero hora/dia: 72,4% aos 18 anos e 78,5% aos 22 anos).
A avaliação do tempo total sedentário foi realizada a partir dos dados de acelerômetros triaxiais, que são monitores portáteis que captam a aceleração dos movimentos corporais, registrando duração, frequência e intensidade ao longo do dia. Aos 18 anos foi utilizado o acelerômetro GENEActiv® (Gravity Estimator of Normal Everyday Activity) e, durante o acompanhamento dos 22 anos, dois acelerômetros foram colocados nos participantes, o ActiGraph (modelos wGT3X-BT e wGT3X) e o ActiSleep. Todos os jovens foram orientados sobre a utilização do aparelho no punho do braço não dominante durante 24 horas por dia. Aos 18 anos, devido a limitada disponibilidade de dispositivos, o protocolo de coleta incluiu de quatro a sete dias consecutivos de uso do dispositivo, sendo pelo menos um dia no final de semana. Aos 22 anos, foram seis dias de uso contínuo. Nos dois acompanhamentos, a preparação dos acelerômetros foi realizada através do software Actilife25, assim como a conferência inicial dos dados. Os dois dispositivos forneceram dados brutos de aceleração, expressos em millig. A comparabilidade dos dados brutos de aceleração desses dispositivos foi apresentada em estudo prévio26. Indivíduos com limitação física ou mental que impedisse o uso do dispositivo, gestantes, residentes fora da cidade de Pelotas ou que não podiam utilizar nenhum tipo de adorno no punho durante o trabalho foram critérios de exclusão para uso do acelerômetro. Maiores informações sobre essas coletas estão disponíveis em outras publicações25,27,38.
Para o tempo sedentário, foi coletada a informação de minutos no dia que não são classificados como atividade física leve, moderada ou vigorosa, tampouco sono, sendo definido como atividades realizadas numa intensidade inferior a 50mg29. Assim, a variável gerada em horas/dia de tempo total sedentário também foi analisada em tercil nas duas idades.
Para estudar as variáveis de mudança de comportamento sedentário dos 18 aos 22 anos, tanto de tempo total de tela avaliado por autorrelato, quanto por acelerômetro, foram criadas cinco categorias: 1) sempre baixo (os que estavam no primeiro tercil de comportamento sedentário nos dois acompanhamentos); 2) diminuiu (os que passaram para um tercil inferior aos 22 anos); 3) sempre moderado (os que estavam no segundo tercil nos dois acompanhamentos); 4) aumentou (os que passaram para um tercil superior aos 22 anos); 5) sempre elevado (os que estavam no terceiro tercil nos dois acompanhamentos).

Covariáveis
Foram considerados como possíveis fatores de confusão para as associações estudadas as seguintes variáveis coletadas durante os acompanhamentos: a) perinatal: sexo (masculino/feminino), renda familiar (quintis de renda familiar), escolaridade da mãe (0-4; 5-8; 9-11; ?12 anos completos de estudo), idade gestacional (semanas completas); b) 15 anos: cor da pele (branca, preta, parda e amarela ou indígena); c) 18 anos: escolaridade do participante (0-4; 5-8; 9-11; ?12 anos completos de estudo), atividade física no lazer (tempo em minutos/semana), Índice de Massa Corporal (IMC - em kg/m2), coletado pelo Bod Pod®, um pletismógrafo que calcula o volume corporal dos indivíduos através do deslocamento de ar, tabagismo (fumo pelo menos uma vez por semana: sim/não). A seleção das covariáveis foi realizada com base na literatura10,30-39.

Análise estatística
Foi realizada uma descrição da amostra a partir de características demográficas, socioeconômicas e comportamentais. As variáveis categóricas foram expressas em frequências absolutas e relativas, enquanto a variável contínua em média e desvio padrão (DP). Foi descrito também o tempo médio e o desvio padrão dos tempos de tela e tempo total sedentário. Foi realizada uma comparação das amostras analíticas do presente estudo (dados de autorrelato e de acelerometria) com a amostra original da Coorte de Nascimentos de 1993 de Pelotas, conforme características demográficas, socioeconômicas e comportamentais, utilizando teste de qui-quadrado e teste t.
Foram realizadas análises longitudinais e transversais de associação entre as variáveis de comportamento sedentário e a adesão aos padrões alimentares gerados. Os desfechos do estudo, adesão a cada padrão alimentar identificado aos 22 anos, consistiram em variáveis dicotômicas, nas quais foram considerados como tendo adesão a determinado padrão alimentar os participantes que estavam no terceiro tercil do escore de cada padrão alimentar que foi gerado.
Tanto as associações longitudinais, com exposições aos 18 anos e desfechos aos 22 anos, quanto as transversais, com exposições e desfechos aos 22 anos, foram avaliadas por regressão de Poisson, com variância robusta, bruta e ajustada para possíveis fatores de confusão. Os resultados das análises de associação foram expressos em razões de prevalência (RP) e seus respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%). Para as análises de associação, foi realizada uma inspeção visual dos resultados das RP nas categorias de exposição a fim de verificar tendência linear ou desvios de linearidade. Quando era identificado o desvio, foi obtido o valor de p de heterogeneidade após estimação da regressão de Poisson pelo “testparm”. Quando não havia desvio de linearidade, obteve-se o valor de p de linearidade na regressão de Poisson sem a utilização do prefixo “.i” na variável. Todas as análises foram realizadas no software Stata versão 15.0 (College Station, Texas, TX, USA). Um nível de significância de 5% foi adotado.

RESULTADOS
No acompanhamento realizado aos 18 anos, 4.106 participantes foram entrevistados, representando 81,3% da amostra original da Coorte de Nascimentos de 1993 de Pelotas. No acompanhamento realizado aos 22 anos, 3.810 participantes responderam as entrevistas, correspondendo a uma taxa de acompanhamento de 76,3%. O presente estudo contou com duas amostras analíticas, devido à disponibilidade de dados das medidas de comportamento sedentário. A Figura 1 mostra o fluxograma dos participantes deste estudo. A amostra das análises incluindo autorrelato de tempo de tela aos 18 e 22 anos e padrões alimentares aos 22 anos foi composta por 3.396 participantes. A amostra analítica incluindo dados de acelerometria aos 18 e 22 anos e padrões alimentares aos 22 anos foi composta por 2.372 participantes.
Sobre as características das duas amostras analíticas, no nascimento, a maioria dos participantes tinha mães com 5 a 8 anos de estudo, nasceu de 39 a 41 semanas de gestação e as famílias estavam no quintil 2 de renda familiar. A maioria dos jovens era do sexo feminino, de cor da pele branca e, aos 18 anos, tinha de 9 a 11 anos completos de estudo, atingiu as recomendações de atividade física no lazer, não fumava nessa idade, apresentava peso adequado para estatura. As principais características dessas amostras referentes ao autorrelato de tempo de tela não diferiram da coorte original, exceto para escolaridade da mãe no nascimento e sexo. A amostra analítica dos dados de acelerômetro diferiu da coorte original apenas para escolaridade da mãe no nascimento, sexo, renda familiar no nascimento e cor da pele (Tabela 1).
Aos 18 anos, aqueles que estavam no terceiro tercil de tempo total de tela apresentaram quase 10 h/dia em média de uso de telas e aos 22 anos, 7 h/dia de uso de telas. Aos 18 e 22 anos, o tempo médio de videogame dos que estavam na categoria >4 h/dia de videogame foi de aproximadamente 6,5 h/dia. Aos 18 anos, aqueles no terceiro tercil de computador e televisão apresentaram em média cerca de 5,5 h/dia em cada tela. Aos 22 anos, os tempos médios do terceiro tercil de computador e televisão foram, respectivamente, 3,5 e 4,2 h/dia. Quem mais permaneceu em tempo sedentário pelo acelerômetro aos 18 anos, apresentou, em média, 13 h/dia e, aos 22 anos, 14 h/dia (Tabela 2).
Aos 22 anos foram identificados três padrões alimentares, os quais explicaram 39,7% da variabilidade total. O primeiro padrão foi composto por alimentos embutidos, bebidas adoçadas, guloseimas, pipoca, industrializados e lanches salgados, sendo rotulado “Lanches e Doces”. O segundo, rotulado “Saudável”, foi composto por frutas, legumes, verduras, frango, cereais, pão integral e ovo. O terceiro padrão, rotulado “Comum brasileiro”, foi composto por arroz, feijão, pão branco, açúcar adicionado a bebidas, chá, mate e café. As cargas fatoriais de cada item alimentar (alimento ou grupo de alimentos) dos padrões identificados estão apresentadas na Tabela Suplementar 2.
Com relação à associação entre o tempo total de tela e padrões alimentares, foi encontrada uma associação positiva do tempo de tela aos 18 anos e aos 22 anos com adesão ao padrão Lanches e Doces aos 22 anos (Tabela 3). Nas análises ajustadas, observou-se que os jovens com maior tempo de tela apresentaram uma prevalência 23% maior de adesão a esse padrão, comparados aos com menor tempo de tela, tanto aos 18 (RP:1,23; IC95%:1,08-1,40) quanto aos 22 anos (RP:1,23; IC95%:1,09-1,39). Observou-se também que os jovens no segundo tercil de tempo de tela aos 22 anos tiveram probabilidade 14% maior de adesão ao padrão Comum Brasileiro (RP:1,14; IC95%:1,01-1,30), comparados aos do primeiro tercil. Por outro lado, um maior tempo total sedentário aos 18 e 22 anos, avaliado por acelerômetro, foi associado de forma inversa à adesão aos três padrões, mas as associações não se mantiveram após ajuste para fatores de confusão. Resultados semelhantes aos de tempo total de tela foram encontrados quando avaliamos o tempo de videogame, computador e televisão separadamente nas duas idades (Tabela Suplementar 3).
A Tabela 4 mostra as associações entre mudanças de comportamento sedentário dos 18 aos 22 anos e adesão aos padrões alimentares aos 22 anos. Nas análises ajustadas, aqueles que estavam nas categorias “sempre moderado” e “sempre elevado” apresentaram uma probabilidade 31% maior (RP:1,31; IC95%:1,01-1,70; RP:1,31; IC95%:1,03-1,67, respectivamente) de adesão ao padrão Lanches e Doces, e os que estavam na categoria “sempre elevado” tiveram uma probabilidade 35% menor de adesão ao padrão Saudável (RP:0,65; IC95%:0,48-0,87), comparados aos da categoria “sempre baixo”. Para as variáveis de mudança avaliadas por acelerômetro, foram encontradas associações apenas nas análises brutas com os três padrões avaliados, mas essas associações não permaneceram após ajuste.

DISCUSSÃO
Ao analisar a associação entre comportamento sedentário, avaliado por tempo de tela e acelerômetro aos 18 e 22 anos e padrões alimentares aos 22 anos, observou-se que o maior tempo total de tela foi associado transversal e longitudinalmente a maior adesão ao padrão Lanches e Doces. Não foram encontradas associações significativas quando a exposição foi avaliada por acelerômetro após ajuste para fatores de confusão. Considerando a mudança de comportamento sedentário dos 18 aos 22 anos, os jovens que apresentaram tempo de tela sempre elevado e sempre moderado tiveram maior probabilidade de adesão ao padrão Lanches e Doces e os com tempo de tela sempre elevado tiveram também menor probabilidade de adesão ao padrão Saudável.
Os resultados encontrados entre maior tempo de tela e adesão a um padrão alimentar não saudável também foram descritos por estudos prévios transversais16,40-45. Dois estudos realizados no Brasil, em 2021 e 2018, os quais avaliaram o consumo de alimentos industrializados, encontraram associação direta entre tempo de tela e alto consumo destes alimentos em adultos40 e escolares41. Outros estudos também encontraram que jovens com tempo de tela prolongado tiveram maiores chances de consumir alimentos como doces, salgadinhos, refrigerantes, fast food e bebidas energéticas/açucaradas 16,42-46, alimentos que caracterizaram o padrão de Lanches e Doces encontrado no presente estudo. De nosso conhecimento, não foi encontrado nenhum outro estudo longitudinal sobre o tema.
A literatura dessa área carece também de estudos que tenham utilizado medidas objetivas para avaliar o comportamento sedentário. Apenas um estudo prévio avaliou a associação entre comportamento sedentário utilizando acelerômetro e qualidade da dieta, mostrando que o aumento de um minuto/dia em comportamento sedentário está associado a uma diminuição de 0,2 kcal nas calorias vazias (gorduras sólidas, açúcares adicionados e excessivo de álcool)47. No presente estudo, após ajuste para fatores de confusão, não foram encontradas associações significativas quando analisados dados de comportamento sedentário avaliado por acelerômetro e padrões alimentares de modo transversal e longitudinal. Além dos resultados apresentados, analisados os dados da acelerometria com bouts de 10 e 30 minutos e os resultados foram similares (dados não mostrados). É importante destacar que o acelerômetro e o questionário medem diferentes aspectos, portanto, a utilização dos dois tipos de medida auxilia para melhor compreensão do comportamento e das associações encontradas48. Enquanto o questionário utilizado no estudo refere-se ao tempo em comportamento sedentário despendido com o uso de telas, especialmente no lazer, o acelerômetro capta o tempo total em que o indivíduo esteve em comportamento sedentário, não sendo possível identificar o domínio envolvido (exemplo: trabalho, deslocamento, lazer) e nem o tipo de atividade49. Nossos resultados apontam que as associações encontradas com padrões alimentares parecem ser específicas com o uso excessivo de telas no lazer e não com o tempo total em comportamento sedentário ao longo do dia.
Algumas possíveis explicações para as associações entre maior tempo de tela e adesão ao padrão Lanches e Doces podem ser mencionadas. Sabe-se que entre adolescentes brasileiros, é elevado o consumo de refeições e petiscos na frente de telas50. A adesão a um padrão com alimentos considerados não saudáveis por jovens que apresentam elevado tempo de tela poderia ser justificada pela praticidade de consumo de alimentos industrializados, por já serem prontos, sem necessidade de tempo de preparo, tornando fácil aliar o consumo desses alimentos com o uso das telas em geral.
Outra possível explicação para a associação entre tempo de tela e a adesão ao padrão Lanches e Doces é a exposição dos jovens, quando em frente às telas, a propagandas (comerciais) de alimentos não saudáveis. Um estudo realizado com adolescentes brasileiros, que avaliou a associação das propagandas de alimentos na televisão com hábitos alimentares, encontrou associações entre o desejo de consumir um determinado alimento e propagandas de televisão, sendo maiores as chances de ingerir mais frituras, doces e snacks após assistirem propagandas desses alimentos51. Ainda, um estudo canadense com adolescentes (entre 12 e 17 anos), que avaliou a exposição à publicidade de alimentos e bebidas na televisão, concluiu que houve predomínio de anúncios de fast food e que as bebidas adoçadas estavam cada vez mais presentes52. Ademais, uma revisão que incluiu estudos de 22 países mostrou que alimentos e bebidas não saudáveis foram promovidos quatro vezes mais na televisão do que os saudáveis53. No entanto, cabe ressaltar que não temos a informação de qual tipo de conteúdo os indivíduos participantes de nosso estudo estiveram expostos, sendo essa explicação apenas uma hipótese. Devemos considerar ainda a simultaneidade de comportamentos de risco, quando um comportamento “negativo” influencia outros. Nesse sentido, é provável que um jovem que passe elevado tempo em comportamento sedentário, tenha tempo insuficiente de sono, esteja com sobrepeso, seja inativo fisicamente, entre outras características. A simultaneidade de comportamentos de risco já foi avaliada na população estudada e tanto aos 11, 15, 18 e 22 anos e encontrada cerca de 70% de coexistência de fatores de risco comportamentais11.
No presente estudo, não foram encontradas associações consistentes com o padrão denominado Comum Brasileiro. Isso pode ser explicado por esse padrão ser caracterizado por alimentos diversificados, mas frequentes na alimentação dos brasileiros, como arroz, feijão e pão branco 54, não sendo assim caracterizado como um padrão “saudável” ou “não saudável”. Esse padrão alimentar chamado de “Tradicional” ou “Comum Brasileiro” já foi identificado em outra coorte de nascimentos de Pelotas56 e em outras idades avaliadas desta mesma coorte23,56. O padrão Saudável também foi identificado aos 18 anos dessa mesma população23, porém, aos 22 anos, outros alimentos o compuseram, como ovo, frango e cereal, conhecido popularmente como alimentação “fitness”.
Diferentes pontos fortes e possíveis limitações deste estudo podem ser ressaltados. Como pontos fortes, destaca-se o fato de a amostra ser composta por uma faixa etária pouco investigada na literatura em relação ao comportamento sedentário e aos padrões alimentares. Ainda, trata-se de um estudo prospectivo, de base populacional, com dados de uma coorte de nascimentos com qualidade metodológica reconhecida e altas taxas de acompanhamento, minimizando o viés de seleção. Além disso, os dados de exposições, desfechos e fatores de confusão foram coletados ao longo da vida dos participantes, diminuindo a possibilidade de viés de informação. A utilização da medida objetiva de comportamento sedentário (acelerômetro), escassa nos estudos da área, e que sendo utilizada juntamente com o autorrelato do tempo de tela, permitiu um melhor entendimento do contexto das associações entre comportamento sedentário e padrões alimentares. A avaliação de diferentes tipos de comportamento sedentário (três tipos de telas diferentes e tempo total sedentário), observada em duas idades, trouxe maior compreensão da associação estudada e de sua consistência.
Em contrapartida, as limitações devem ser mencionadas. O uso de informações autorreferidas sobre frequência alimentar pode levar a erros de classificação e recordatório, visto que o participante pode sub ou superestimar o consumo de determinados alimentos22. No entanto, cabe destacar que o QFA é amplamente utilizado em inquéritos populacionais para coleta de informações sobre alimentação, por ser um instrumento prático de ser aplicado, principalmente em amostras grandes5. A avaliação do comportamento sedentário, baseada no autorrelato do tempo de tela, pode estar sujeita a viés de informação. É possível que uma pessoa esteja simultaneamente em frente a duas telas e relate duas vezes o mesmo tempo para cada tela, superestimando o tempo total de tela. Contudo, ressalta-se que a medida autorrelatada de comportamento sedentário permite a avaliação do domínio no qual o comportamento está ocorrendo, o que não é possível a partir da acelerometria. Ainda, a falta da medida postural é uma limitação inerente da avaliação do comportamento sedentário pelo acelerômetro, através dele sabe-se que o indivíduo não está realizando atividades com gasto energético acima do nível de repouso, mas não há como garantir se ele está na posição sentada, reclinada ou deitada6. Mesmo assim, esse tipo de dispositivo vem sendo cada vez mais utilizado como medidas objetivas de atividade física e comportamento sedentário.
Em suma, existe uma associação entre o excessivo tempo de tela aos 18 e 22 anos e a adesão ao padrão alimentar Lanches e Doces aos 22 anos. Não houve associações consistentes com os demais padrões alimentares investigados. Sabe-se que o consumo excessivo de alimentos não saudáveis, aliado ao aumento do comportamento sedentário, está relacionado a desfechos negativos de saúde, como doenças crônicas não transmissíveis31. Sendo assim, juntamente com o acesso e a informação sobre alimentação saudável, o incentivo à realização de “pausas” durante o uso das telas ou a diminuição do tempo de tela durante o lazer, bem como a substituição de parte desse tempo por atividade física, por exemplo, podem ser estratégias importantes de saúde pública. No entanto, é necessário considerar que uma parcela da população realiza trabalhos fisicamente intensos durante o dia e, no seu momento de lazer, optam por descansar em frente às telas; para estes, torna-se relevante o foco na conscientização sobre a importância de hábitos alimentares saudáveis. Ademais, importância deve ser dada a potencializarmos no Brasil o debate sobre a regulamentação da mídia em relação à propaganda de alimentos e bebidas, visto a influência já comprovada na alimentação dos indivíduos ao longo de toda a vida.

FONTES DE FINANCIAMENTO
Este artigo foi realizado com dados do estudo “Coorte de Nascimentos de Pelotas, 1993”, conduzido pelo Programa de Pós-graduação em Epidemiologia da Universidade Federal de Pelotas, com o apoio da Associação Brasileira de Saúde Coletiva (ABRASCO). De 2004 a 2013, a Coorte de Nascimentos de 1993 foi financiada pela Wellcome Trust. Fases anteriores do estudo foram financiadas pela União Europeia, Programa de Apoio a Núcleos de Excelência (PRONEX), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), Ministério da Saúde e Fundação de Amparo à Pesquisa do Rio Grande do Sul (FAPERGS). O acompanhamento dos 22 anos foi realizado com apoio financeiro do DECIT/Ministério da Saúde, com recursos repassados através do CNPq (processo 400943/2013-1). Além disso, o presente estudo foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001, por meio de bolsa de mestrado.
REFERÊNCIAS

1. Bertoldi AD, Barros FC, Hallal PRC, Mielke GI, Oliveira PF, Maia MFS et al. "Trends and inequalities in maternal and child health in a Brazilian city: methodology and sociodemographic description of four population-based birth cohort studies, 1982–2015." Int J Epidemiol. 2019;4-15.
2. Martins KPDOS, Dos Santos VG, Leandro BBDAS, De Oliveira, OMA. Transição nutricional no Brasil de 2000 a 2016, com ênfase na desnutrição e obesidade. Asklepion: Rev Electron Comun Inf Inov Saude. 2021;113-132.
3. Chen, X. et al. Consumption of ultra-processed foods and health outcomes: a systematic review of epidemiological studies. Nutr J. 2020 Aug; 19(1) 86.
4. De Carvalho CA, Fonsêca PCDA, Nobre LN, Priore SE, Franceschini SDCC. Metodologias de identificação de padrões alimentares a posteriori em crianças brasileiras: revisão sistemática. Cien Saude Colet. 2016; 143–54.
5. Kac G, Sichieri R, Gigante DP. Epidemiologia Nutricional. 2007.
6.Owen N, Sparling PB, Healy GN, Dunstan DW, Matthews CE. Sedentary behavior: emerging evidence for a new health risk. Mayo Clin Proc. 2010; 1138-41.
7.Tremblay MS, Aubert S, Barnes JD, Saunders TJ, Carson V, Latimer-Cheung AE et al. Sedentary Behavior Research Network (SBRN) - Terminology Consensus Project process and outcome. Int J Behav Nutr Phys Act. 2017 Jun 10;14(1):75.
8. Santaliestra-Pasías AM, Mouratidou T, Huybrechts I, Beghin L, Cuenca-García M, Castillo MJ et al. Increased sedentary behaviour is associated with unhealthy dietary patterns in European adolescents participating in the HELENA study. Eur J Clin Nutr. 2014;300-8.
9. Lee JY, Jun N, Baik I. Associations between dietary patterns and screen time among Korean adolescents. Nutr Res Pract. 2013;330-5.
10. Neta ADACPDEA, Steluti J, Ferreira FELDEL, Júnior JCDEF, Marchioni DMLM. Dietary patterns among adolescents and associated factors: longitudinal study on sedentary behavior, physical activity, diet and adolescent health. Cien Saude Colet. 2021;3839-51.
11. Crespo PA, Nunes BP, Barros FC, Gonçalves H, Menezes AMB, Wehrmeister FC. Multimorbidity and simultaneity of health risk factors, from adolescence to early adulthood: 1993 Pelotas Birth Cohort. Prev Med. 2022 Feb.
12. Fontes PA dos S de, Siqueira JH, Martins HX, Oliosa PR, Zaniqueli D, Mill JG, et al. Comportamento Sedentário, Hábitos Alimentares e Risco Cardiometabólico em Crianças e Adolescentes Fisicamente Ativos. Arq Bras Cardiol. 2023;120(2):e20220357.
13. Leme VBR, Fernandes LDEM, Neidiany, Jovarini V, Falcão AO, De Moraes GA. Percepções de jovens sobre a transição para a vida adulta e as relações familiares. Rev Interinst Psi. 2016;182-94.
14. Schaan CW, Cureau FV, Sbaraini M, Sparrenberger K, Kohl Iii HW, Schaan BD. Prevalence of excessive screen time and TV viewing among Brazilian adolescents: a systematic review and meta-analysis. J Pediatri, 2019;155-65.
15. Lee JY, Jun N, Baik I. Associations between dietary patterns and screen time among Korean adolescents. Nutri Res Pract, 2013;330-5.
16. Christofaro DGD, De Andrade SM, Mesas AR, Fernandes RA, Júnior JCF et al. Higher screen time is associated with overweight, poor dietary habits and physical inactivity in Brazilian adolescents, mainly among girls. Eur J Sport Sci. 2016;498-506.
17. Victora CG, Araújo CLP, Menezes AMB, Hallal PC, Vieira ADEF, Neutzling MB et al. Methodological aspects of the 1993 Pelotas (Brazil) Birth Cohort Study. Rev Saude Publica. 2006;39-46.
18. Victora CG, Hallal PC, Araújo CLP, Menezes ABM, Wells JC, Barros FC. Cohort profile: the 1993 Pelotas (Brazil) birth cohort study. Int J Epidemiol. 2008;704-9.
19. Gonçalves H, Assunção MCF, Wehrmeister FC, Oliveira IO, Barros FC, Victora CG et al. Cohort profile update: The 1993 Pelotas (Brazil) birth cohort follow-up visits in adolescence. Int J Epidemiol. 2014;1082-8.
20. Gonçalves H, Wehrmeister FC, Assunção MCF, Rodrigues LT, Oliveira IO, Murray J et al. Cohort Profile Update: The 1993 Pelotas (Brazil) Birth Cohort follow-up at 22 years. Int J Epidemiol. 2018;1389-90.
21. Schneider BC, Motta JVDOSS, Muniz LC, Bielemann RM, Madruga SW, Orlandi SP et al. Design of a digital and self-reported food frequency questionnaire to estimate food consumption in adolescents and young adults: birth cohorts at Pelotas, Rio Grande do Sul, Brazil. Rev Bras Epidemiol. 2016;419-32.
22. Vaz JS, Buffarini R, Schneider BC, Bielemann RM, Gonçalves H, Assunção MCF. Relative validity of a computer-based semi-quantitative FFQ for use in the Pelotas (Brazil) Birth Cohort Studies. Public Health Nutr. 2021;34-42.
23. Vaz JS, Buffarini R, Kac G, Bielemann RM, Oliveira I, Menezes AP. Dietary patterns are associated with blood lipids at 18-year-olds: a cross-sectional analysis nested in the 1993 Pelotas (Brazil) birth cohort. Nutr J. 2018 Aug 22;17(1):77.
24. Newbi PK, Tucker KL. Empirically derived eating patterns using factor or cluster analysis: a review. Nutr Rev. 2004;177-203.
25. Mielke GI, Menezes AMB, Da Silva BGC, Ekelund U, Silva IC, Wehrmeister FC et al. Associations between Device-measured Physical Activity and Cardiometabolic Health in the Transition to Early Adulthood. Med Sci Sports and Exerc. 2021;2076-85.
26. Rowlands AV, Mirkes EM, Yates T, Clemes S, Daviers M, Khunti K et al. Accelerometer-assessed Physical Activity in Epidemiology: Are Monitors Equivalent? Med Sci Sports and Exer. 2018;257-65.
27. Da Silva ICM, Hees VTV, Ramires VV, Knuth AG, Bielemann RM, Ekelund U et al. Physical activity levels in three Brazilian birth cohorts as assessed with raw triaxial wrist accelerometry. Internat J Epidemiol. 2014;1959-68.
28. Knuth AG, Assunção MCF, Gonçalves H, Menezes AMB, Santos IS, Barros AJD et al. Methodological description of accelerometry for measuring physical activity in the 1993 and 2004 Pelotas (Brazil) birth cohorts. Cad Saude Publica. 2013;557-65.
29. Hildebrand M, Hansen BH, Hees VTV, Ekelund U. Evaluation of raw acceleration sedentary thresholds in children and adults. Scand J Med Sports. 2017;1814-23.
30. Santos IKS dos, Conde WL. Tendência de padrões alimentares entre adultos das capitais brasileiras. Rev Bras Epidemiol. 2020;23:e200035.
31. Monteiro LZ, Varela AR, De Souza P, Maniçoba ACMM, Júnior FB. Eating habits, physical activity and sedentary behavior among Brazilian schoolchildren: National Student Health Survey, 2015. Rev Bras Epidemiol. 2020;23: e200034.
32. Maia EG, Silva LES da, Santos MAS, Barufaldi LA, Silva SU da, Claro RM. Padrões alimentares, características sociodemográficas e comportamentais entre adolescentes brasileiros. Rev Bras Epidemiol. 2018;21:e180009.
33. Oliveira JE, Ferrari AP, Tonete VLP, Parada CMGL. Perinatal results and first-year of life according to maternal skin color: a cohort study. Rev Esc Enferm USP. 2019;53:e03480.
34. Oliveira ACM de, Pereira LA, Ferreira RC, Clemente APG. Estado nutricional materno e sua associação com o peso ao nascer em gestações de alto risco. Cien Saude Colet. 2018;2373–82.
35. Oliveira LL de, Gonçalves A de C, Costa JSD da, Bonilha AL de L. Maternal and neonatal factors related to prematurity. Rev Esc Enferm USP. 2016;382–389.
36. Ferreira HGR, Alves RG, Mello SCRP. O Programa Nacional de Alimentação Escolar (PNAE): alimentação e aprendizagem. Rev da Seção Judic do RJ. 2019;2177-8337.
37. De Moraes AC, Adami F, Falcão MC. Understanding the correlates of adolescents' dietary intake patterns. A multivariate analysis. Appetite. 2012;1057-62.
38. Rocha NP, Milagres LC, Filgueiras MDS, Suhett LG, Silva MA, Albuquerque FM de, et al.. Association of Dietary Patterns with Excess Weight and Body Adiposity in Brazilian Children: The Pase-Brasil Study. Arq Bras Cardiol. 2019;52–59.
39. Kourlaba G, Panagiotakos DB, Mihas K, Alevizos A, Marayiannis K, Mariolis A, et al. Dietary patterns in relation to socio-economic and lifestyle characteristics among Greek adolescents: a multivariate analysis. Public Health Nutr. 2009;1366-72.
40. Werneck AO, Silva DR, Malta DC, Gomes CS, Júnior PRBS, Azevedo LO et al. Associations of sedentary behaviours and incidence of unhealthy diet during the COVID-19 quarantine in Brazil. Public Health Nutr. 2021;422-26.
41. Costa CDOSS, Flores TD, Wendt A, Neves RG, Assunção MCF, Santos IS. Sedentary behavior and consumption of ultra-processed foods by Brazilian adolescents: Brazilian National School Health Survey (PeNSE), 2015. Cad Saude Publica. 2018 Mar 8;34(3):e00021017.
42. Lowry R, Michael S, Demissie Z, Kann L, Galuska DBA. Associations of Physical Activity and Sedentary Behaviors with Dietary Behaviors among US High School Students. J Obes. 2015: 876524.
43. Fletcher EA, McNaughton SA, Crawford D, Cleland V, Gatta JD, Hatt J et al. Associations between sedentary behaviours and dietary intakes among adolescents. Public Health Nutr. 2018;1115-22.
44. Kelishadi R, Mozafarian N, Qorbani M, Maracy MR, Motlagh ME, Safiri S et al. Association between screen time and snack consumption in children and adolescents: The CASPIAN-IV study. J Pediatr Endocrinol Metab: 2017;211-19.
45. Santana SDEO, Gubert MB, Toral N et al. Association of dietary intake with eating behavior, screen time, and physical activity among Brazilian adolescents. Rev Chil Nutr. 2018;349-55.
46. Al-Hazzaa HM, Al-Sobayel HI, Abahussain NA, Qahwaji DM, Musaiger AO. Association of dietary habits with levels of physical activity and screen time among adolescents living in Saudi Arabia. J Hum Nutr Diet. 2014;204-13.
47. Shuval K, Nguyen BT, Yaroch AL, Drope J, Gabriel KP. Accelerometer determined sedentary behavior and dietary quality among US adults. Prev Med;38-43.
48. Aunger J, Wagnild J. Objective and subjective measurement of sedentary behavior in human adults: a toolkit. Am J Hum Biol. 2022 Jan;34(1): e23546.
49. Prince SA, Cardilli L, Reed JL, Saunders TJ, Kite C, Douillette K et al. A comparison of self-reported and device measured sedentary behaviour in adults: a systematic review and meta-analysis. Int J Behav Nutr Phys Act. 2020 Mar 4;17(1):31.
50. Oliveira JS, Barufaldi LA, Abreu GDEA, Leal VS, Brunken GS, Vasconcelos SML et al. ERICA: uso de telas e consumo de refeições e petiscos por adolescentes brasileiros. Rev Saude Publica. 2016;1–9.
51. Delfino LD, Tebar WR, Silva DAS, Gil DCT, Mota J, Christofaro DGD. Food advertisements on television and eating habits in adolescents: a school-based study. Rev Saúde Pública, 2020;54-5.
52. Czoli CD, Pauzé E, Kent MP. Exposure to food and beverage advertising on television among Canadian adolescents, 2011 to 2016. Nutrients. 2020; 428.
53. Kelly B, Vandevijere S, Ng SG, Adamns J, Allemandi L, Bahena-Espina L et al. Global benchmarking of children's exposure to television advertising of unhealthy foods and beverages across 22 countries. Obes Rev. 2019;116-28.
54. Brasil. Ministério da Economia. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Análise do consumo alimentar pessoal no Brasil. Brasília, 2021.
55. Olinto MTA, Willett WC, Gigante DP, Victora CG. Sociodemographic and lifestyle characteristics in relation to dietary patterns among young Brazilian adults. Public Health Nutr. 2011;150-9.
56. Schneider BC, Dumith SDEC, Lopes C, Severo M, Assunção MCF. How do tracking and changes in dietary pattern during adolescence relate to the amount of body fat in early adulthood? PloS One. 2016 Feb 23;11(2):e0149299.

Tabelas 1,2,3 e 4