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INTRODUÇÃO

A obesidade é definida pelos pesquisadores da World Health Organization (WHO), como uma doença em que o excesso de gordura corporal é capaz de gerar o comprometimento da saúde. O diagnóstico do sobrepeso ou da obesidade, independente do sexo e idade, é feito usualmente pelo índice de massa corpórea (IMC), no qual os valores ³25,0 kg/m2 classificam os indivíduos como com sobrepeso e valores ³30,0 kg/m2 indicam diferentes graus de obesidade. Deve-se levar em consideração, entretanto, que uma das limitações deste indicador, é a impossibilidade em distinguir o peso proveniente de massa muscular ou de massa adiposa. Por conseguinte, ele reflete apenas o resultado das proporções do corpo e não, necessariamente, a adiposidade corporal 1.
Um método útil para identificação da composição corporal e que apresenta procedimentos simples, não invasivos e rápidos é a impedância bioelétrica ou bioimpedância. Ele consiste em um aparelho portátil, que é ligado ao corpo por meio de eletrodos, que enviam correntes elétricas de baixa amplitude e alta frequência que proporciona medidas de resistência (R), reactância (Xc) e ângulo de fase (AF). A inserção destas informações originadas pelo equipamento e de outras como idade, sexo, peso e altura, em fórmulas preditivas, possibilitam o cálculo da porcentagem corporal livre de gordura, massa adiposa e água intra e extracelular. Estas medidas auxiliam na identificação de indivíduos em risco metabólico. Cabe ressaltar, que as fórmulas preditivas, entretanto, devem ser aplicadas apenas para a população a qual foi desenvolvida ou com características muito similares. Seu uso indiscriminado, especialmente no que se refere aos critérios étnico-raciais, pode produzir resultados equivocados 1,2,3,4,5,6,7.
Estudos realizados com povos indígenas brasileiros, nas últimas décadas, de diferentes etnias, apontam a existência de elevadas prevalências de sobrepeso e obesidade, entretanto, constata-se em uma minoria a utilização da impedância bioelétrica, objetivando saber se o diagnóstico realmente se baseia em excesso de tecido adiposo ou muscular 8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27. Nos poucos casos identificados na literatura em que este procedimento de avaliação está disponível 28,29,30,31, observa-se a aplicação de fórmulas destinadas a populações não indígenas para determinação dos compartimentos corporais. O objetivo do presente estudo foi avaliar a composição corporal dos indígenas Khisêdjê residentes no Território Indígena do Xingu /Mato Grosso (MT) e compará-la com os resultados obtidos pela antropometria.

MÉTODOS

Este estudo epidemiológico, de delineamento transversal, foi realizado na aldeia Ngôjwêre, localizada no médio Xingu do Território Indígena do Xingu (TIX). Foram convidados a participar da pesquisa todos os indivíduos da etnia Khisêdjê ou residentes no Pólo Indígena de Vigilância Wawi, de ambos os sexos e com idade igual ou maior que 20 anos.
De acordo com o censo populacional disponibilizado pela Unidade de Saúde e meio ambiente (Projeto Xingu) do Departamento de Medicina Preventiva da Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), órgão responsável pela assistência à saúde da população local desde 1965, nos anos de 2010-2011 um total de 190 indivíduos atendiam aos critérios de inclusão supracitados. Destes, foram avaliados 181, sendo que os nove sujeitos (quatro mulheres e cinco homens) não avaliados estavam fora da aldeia no momento da coleta de dados. Ao final da pesquisa foram incluídos, para análise, dados de 179 Khisêdjê (94,2% dos elegíveis). A exclusão de duas indígenas ocorreu em função de informações inconsistentes sobre variáveis antropométricas ou composição corporal.
Os exames físicos foram realizados em duas viagens nos anos de 2010 e 2011. Todos os Khisêdjê que atenderam aos critérios de elegibilidade foram chamados e identificados pelas fichas médicas usadas pela equipe de saúde. De forma a garantir a uniformidade no registro dos dados utilizou-se um formulário padrão.
A antropometria foi realizada por profissionais treinados, em duplicata, seguindo-se as recomendações da WHO 32. Para coleta do peso, em quilos (kg), e da altura, em centímetros (cm), utilizou-se respectivamente, uma balança portátil eletrônica (marca LIDERÒ, modelo P200m), com capacidade máxima para 200 kg e graduação de 50g e um estadiômetro portátil (marca WCSÒ), com escala variando de 20 a 220 cm. Os perímetros do braço (PB) e da cintura (PC) foram coletados, em centímetros, com auxílio de fita métrica de fibra de vidro inelástica, flexível (marca TBWÒ), com escala de 0 a 150 cm e resolução de 0,1 cm.
O IMC foi calculado pela divisão do peso (em quilos) pela altura (em metros) elevada ao quadrado. Valores menores que 18,5 kg/m2 foram classificados como baixo peso, valores ³18,5 – <25,0 kg/m2 como eutrofia, valores ³25,0 – <30,0 kg/m2 como sobrepeso e valores ?30,0 valores kg/m2 como obesidade 32.
Na mensuração da composição corporal foi utilizado o Monitor de Composição Corporal/Bioimpedância BiodynamicsÒ Modelo 450 (tetrapolar). Obtiveram-se dados de resistência - R (?), reactância - Xc (?) e ângulo de fase - AF (°). A intensidade da corrente elétrica do equipamento é de 800 mA e a frequencia da corrente fixa (monofásica) é de 50kHz 5.
Precedendo a coleta de dados, o aparelho foi calibrado. Os exames aconteceram em uma das salas da Unidade Básica de Saúde do Pólo Base Wawí, no período matutino. Os participantes foram acomodados deitados em uma maca, com pernas e braços afastados do tronco, sem qualquer tipo de acessório nos braços ou pernas e sem calçados. Todos os procedimentos do teste foram explicados, aos participantes, com auxílio de um tradutor indígena. O teste foi realizado após repouso prévio de 30 minutos, seguindo-se todos os demais procedimentos orientados pelo fabricante. Utilizaram-se eletrodos descartáveis.
Antes da realização do exame solicitou-se aos sujeitos a realização de jejum de pelo menos quatro horas e que evitassem o consumo de álcool ou café, assim como a prática de atividade física intensa nas 24 horas que precedessem ao teste. As gestantes foram dispensadas do exame de impedância bioelétrica.
Na descrição dos dados utilizaram-se medidas de tendência central e de dispersão, para variáveis quantitativas, e porcentagens para variáveis qualitativas. A existência de associação entre as presenças dos desfechos de interesse (condição nutricional) segundo sexo foi avaliada pela estatística qui-quadrado (p < 0,05). Empregou-se, para a comparação dos valores médios das variáveis biológicas dos indivíduos segundo sexo ou faixa etária, o teste t de Student, para amostras independentes.
Devido à indisponibilidade de fórmulas específicas para determinação das porcentagens de massa livre de gordura e massa adiposa, para populações indígenas brasileiras, optou-se por trabalhar com as variáveis derivadas diretamente pelo teste de impedância bioelétrica (R, Xc, AF). Apenas objetivando permitir a comparação dos resultados desta pesquisa com os disponíveis para outras populações indígenas do país optou-se pela apresentação de informações de porcentagem de massa livre de gordura e massa adiposa. Salienta-se que os resultados encontrados foram calculados diretamente pelo aparelho de impedância bioelétrica (Monitor de Composição Corporal/Bioimpedância BiodynamicsÒ Modelo 450) mediante a inserção de informações individuais de sexo, idade (em anos completos), peso (kg) e altura (cm).
Para avaliar a correlação entre as variáveis antropométricas (IMC, PC e PB) e da composição corporal (R, Xc, AF) foi utilizado o coeficiente de Pearson (r).
Para comparar as médias da relação das medidas de R, Xc e AF, segundo estado nutricional e sexo utilizou-se a análise de variância. O teste post hoc de Bonferroni foi empregado para identificar as diferenças significativas entre as médias (p < 0,05). Os casos de baixo peso (n=4) foram excluídos desta análise. Utilizou-se o programa Stata 33 em todas as etapas da análise.
Este estudo faz parte de um projeto maior intitulado “Perfil nutricional e metabólico de indígenas Khisêdjê”, cujo desenvolvimento foi aprovado pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa (CONEP) e pelo Comitê de Ética e Pesquisa (CEP) com Seres Humanos da UNIFESP (nº 760/10). Ainda objetivando atender as normas regulamentares este estudo individual foi submetido e aprovado pelo CEP da UNIFESP (nº 319/11).
Para realização deste estudo, obteve-se financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) (Processo 2010/52263-7).

RESULTADOS

Na presente pesquisa foram avaliados 179 indígenas, sendo 102 (57,0%) homens e 77 (43,0%) mulheres. Na Tabela 1 estão apresentadas as variáveis demográficas e antropométricas dos indígenas. A idade média foi de 37,5 anos (desvio padrão = 14,7 anos), não tendo sido identificada diferença entre sexos. Os homens exibiram médias estatisticamente maiores (p<0,05), do que as mulheres, de altura, peso, IMC, PB, AF e porcentagem de massa livre de gordura. As mulheres, em contrapartida, apresentaram médias estatisticamente maiores de R, Xc e massa adiposa. No que se refere ao estado nutricional, observou-se maior prevalência (p< 0,05) de sobrepeso (49,0% vs 33,3%) nos homens, e de eutrofia, nas mulheres (60,0% vs 42,2%).

Tab. 1

Nos dados expostos na Tabela 2 observa-se, como esperado, correlação positiva entre as variáveis, IMC com os PC (forte intensidade) e PB (forte intensidade) e, do PC com o PB (forte intensidade), em ambos os sexos. Observa-se, ainda, correlação positiva entre o AF com o IMC (regular intensidade no sexo feminino; fraca intensidade no sexo masculino) e com os PC (fraca intensidade em ambos os sexos) e do PB (fraca intensidade no sexo feminino; regular intensidade no sexo masculino). De forma contrária, observa-se a existência de correlação inversa, em ambos os sexos, entre a variável R com o IMC (fraca intensidade no sexo feminino; regular intensidade no sexo masculino), com o PC (regular intensidade no sexo feminino; fraca intensidade no sexo masculino) e com o PB (fraca intensidade no sexo feminino; regular intensidade no sexo masculino). Da mesma forma observa-se correlação negativa da variável Xc com o IMC (fraca intensidade em ambos os sexos), com o PC (fraca intensidade em ambos os sexos) e com o PB (regular intensidade no sexo feminino; fraca intensidade no sexo masculino).

Tab.2

Na Figura 1 observa-se que os indivíduos, de ambos os sexos, classificados como eutróficos, apresentaram maiores médias (p<0,05) da variável R, do que os classificados como com sobrepeso ou com obesidade. Observa-se ainda que os homens apresentaram médias menores desta variável em comparação com as mulheres.

Fig. 1

Figura 1 – Valores médios da resistência dos indígenas Khisêdjê, avaliados em 2010-2011, segundo sexo e classificação do estado nutricional. Parque Indígena do Xingu, Brasil Central, 2014

Na Figura 2 observa-se a mesma tendência de decréscimo da variável Xc na medida em que aumenta o grau de excesso de peso. Estas diferenças, entretanto, apresentaram significância estatística (p<0,05) apenas na comparação da eutrofia com a obesidade do sexo masculino.

Fig. 2

Figura 2 – Valores médios da reactância dos indígenas Khisêdjê, avaliados em 2010-2011, segundo sexo e classificação do estado nutricional. Parque Indígena do Xingu, Brasil Central, 2014

Na Figura 3 observa-se o aumento das médias do AF na medida em que aumenta o grau de excesso de peso. Ressalta-se que diferença estatisticamente significante ocorreu apenas entre as médias dos homens eutróficos quando comparados aos com sobrepeso (p<0,05). Conforme esperado, observam-se maiores médias da medida no sexo masculino em relação ao feminino.

Fig.3

A medida da variável R, quando avaliada segundo as categorias da faixa etária, adultos e idosos evidenciou aumento estatisticamente significante (p<0,05) com a evolução da idade, tanto no sexo feminino (adultos: 560,5? vs idosos: 625,2?), quanto no masculino (adultos: 432,0? vs idosos: 501,2?). De forma divergente a medida da variável Xc se mostrou semelhante (p>0,05) em adultos e idosos do sexo feminino (adultos: 75,6? vs idosos: 75,4?) e masculino (adultos: 66,0? vs idosos: 61,9?). Como esperado, a medida do AF se mostrou maior (p<0,05) entre os adultos, do que entre os idosos, do sexo feminino (adultos: 7,8º vs idosos: 7,0º) e do sexo masculino (adultos: 8,8º vs idosos: 7,2º).



DISCUSSÃO

Ao longo dos anos a população indígena brasileira passou por inúmeras mudanças que desencadearam alterações no seu perfil de saúde e nutrição. Segundo Engstrom 34 (p.95) “O perfil ou situação nutricional de um grupo populacional é construído com base em informações que identificam variações em torno de uma determinada referência de dados antropométricos populacionais, isto é, as alterações e os desvios do estado nutricional da população avaliada.”.
Na análise da antropometria da população Khisêdjê observa-se que a média do índice de massa corpórea (IMC) ficou classificada no limiar dos parâmetros da eutrofia (24,9 kg/m2). Valores médios semelhantes aos verificados foram mencionados entre os 251 indígenas Karib do Mato Grosso (25,0 Kg/m2) 14 e entre os 459 Mundukuru do Amazonas (25,8 Kg/m2) 31. De forma divergente, valores superiores foram encontrados entre os 363 Xikrin do Pará (28,8 Kg/m2) 23, entre os 925 Xavante das reservas de São Marcos e Sangradouro/Volta Grande do Mato Grosso (30,3 Kg/m2) 22 e entre os 207 Xavante das reservas de Pimentel Barbosa e Etênhiritipá do Mato Grosso (27,7 Kg/m2) 25.
Os resultados da classificação do estado nutricional dos Khisêdjê mostram que 48,0% dos avaliados apresentaram algum grau de excesso de peso (IMC ?25,0 kg/m2). Nos estudos pontuais realizados com indígenas de diversas localidades e etnias do Brasil encontram-se prevalências de sobrepeso variando entre 19,5% e 67,8% e de obesidade entre zero e 47,3%. Na avaliação segundo sexo observa-se entre as mulheres a prevalência de sobrepeso variou de 23,1% a 53,2% e a obesidade entre zero e 76,9%. No sexo masculino a prevalência sobrepeso variou de 12,5% a 61,8% e a de obesidade entre zero e 31,2% 8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,21,23,24,25,26,27,28,29,30,31. Os resultados de IMC, do sexo feminino, quando comparados aos encontrados no I Inquérito Nacional de Saúde e Nutrição dos Povos Indígenas do Brasil, um estudo de representatividade nacional e regional desenvolvido exclusivamente com mulheres de 14 a 49 anos e com crianças, se mostram semelhantes na prevalência de sobrepeso (30,3%) e inferiores na prevalência de obesidade (15,8%) 20.
A impedância bioelétrica tem sido considerada como um excelente método para detecção da composição corporal. A bioimpedância parte do princípio de que a oposição à passagem da corrente elétrica ocorre de forma diferenciada nos espaços corporais, sendo assim, enquanto nos tecidos ricos em adiposidade observa-se baixa condutividade e, consequentemente, elevada resistência à passagem da corrente, nos tecidos magros se observa elevada condutividade e baixa resistência. O mesmo padrão se aplica para a medida de reactância. No que se refere ao ângulo de fase observa-se que os maiores valores são verificados entre os indivíduos que apresentam maior integridade das membranas celulares 2,3,4,6,7. Destaca-se ainda, na avaliação da medida de resistência, que no documento “Bioelectrical impedance analysis in body composition measurement”, elaborado pelo National Institutes of Health Technology, encontra-se a menção de que os valores desta variável podem ser considerados como equivalentes da medida do tecido muscular existente no sujeito avaliado 4.
Considerando-se estes fundamentos teóricos, a correlação inversa identificada entre as variáveis IMC e perímetros da cintura e do braço com as medidas de resistência e reactância (Tabela 2), assim como a redução das médias de resistência e reactância, segundo o aumento das categorias de estado nutricional (Figuras 1 e 2), sugerem que o possível excesso de peso identificado nestes indivíduos esteja relacionado ao excedente de massa muscular. As correlações positivas, mesmo que de fraca ou regular intensidade, das variáveis antropométricas com o ângulo de fase apoiam a ideia de que existe associação entre os maiores pesos ou perímetros com a maior celularidade corporal (Tabela 2). Esses achados permitem a ponderação de que os pontos de corte utilizados para classificação do estado nutricional, propostos pela WHO 32, não sejam, possivelmente, adequados para estes indígenas.
A inadequação do uso do IMC aliada a possibilidade do excesso de peso oriundo do excedente de massa muscular, já foi mencionada por Leite et al. 11 como possível resultado de elevados padrões de atividade física em indígenas. Entre os Khisêdjê foram identificadas elevadas prevalências de doenças crônicas não transmissíveis ao longo dos anos35,36,37. Um estudo realizado com esse povo mostrou ainda elevada incidência acumulada de síndrome metabólica (37,5%), hipertrigliceridemia (47,4%), hipertensão arterial sistêmica (HAS) (38,9%), obesidade central (32,0%), excesso de peso (30,4%), hipercolesterolemia (29,1%), baixo HDL colesterol (HDLc) (25,0%), elevado LDL colesterol (10,4%) e Diabetes Mellitus (DM) (2,9%), entre os anos de 1999-2000 e 2010-2011 38. Apesar desse fato, em parte desses mesmos estudos 36,37 constatou-se medidas físicas e antropométricas compatíveis com a existência de um perfil muscular desenvolvido, possivelmente atrelado aos elevados padrões de atividade e condicionamento físicos identificados.
Outros autores, da mesma forma sugeriram a inadequação de pontos de corte únicos de IMC para avaliação grupos étnicos distintos, especialmente para se identificar graus de excesso de peso. Ao que parece, a relação do IMC com a composição corporal, distribuição de gordura, quantidade de gordura visceral variam entre os grupos étnicos; por consequência, o risco associado ao desenvolvimento de doenças metabólicas também é heterogêneo 39,40.
Um estudo de revisão realizado por Kyle et al. 41, aponta que as fórmulas preditivas para avaliar a composição corporal, derivadas da impedância bioelétrica, são consideradas primordialmente precisas, reprodutíveis e, portanto, recomendadas para os indivíduos com IMC de até 34,0 Kg/m2. Ainda de acordo com os autores, os resultados acima deste valor devem ser avaliados com prudência. No presente estudo, apenas um indivíduo, do sexo masculino, ultrapassou o referido ponto de corte (IMC 34,9 kg/m2). Apesar do cumprimento do mencionado critério, para determinação da porcentagem de gordura corporal dos Khisêdjê, a indisponibilidade de fórmula específica para populações indígenas, como indicado na literatura bibliográfica 41,42, proporciona poucas evidências de que os resultados obtidos reproduzam valores verdadeiros.
Considerando os aspectos supracitados e apenas de modo a permitir a comparação dos dados de porcentagem de massa adiposa com os estudos realizados com outros povos indígenas brasileiros, realizou-se a análises dos dados segundo as características pré-definidas. Nesta comparação as porcentagens de massa adiposa dos Khisêdjê foram inferiores a dos Suruí de Rondônia [Suruí: 20-49 anos - feminino (41,4%), masculino (22,6%); ? 50 anos - feminino (37,4%) / Khisêdjê: 20-49 anos - feminino (26,6%), masculino (14,6%); ? 50 anos - feminino (34,9%)] com exceção dos indivíduos do sexo masculino na categoria com idade ?50 anos (Suruí 16,5% vs Khisêdjê 22,0%) 28; foram semelhantes as porcentagens dos Xukuru-Kariri de Minas Gerais [Xukuru-Kariri: adulto (21,7%), idoso (30,2%) / Khisêdjê: adulto (19,9%), idoso (31,2%)] 29; foram inferiores as porcentagens encontradas nos Xavante de Mato Grosso [Xavante: feminino (32,9%), masculino (22,7%), total (27,9%) / Khisêdjê: feminino (28,6%), masculino (16,1%), total (21,4%)] 30; e foram inferiores (em porcentagem de tecido adiposo) as porcentagens dos Munduruku do Amazonas [Munduruku: quantidade baixa de tecido adiposo (1,7%); quantidade normal de tecido adiposo (36,6%), quantidade alta de tecido adiposo (61,7%) / Khisêdê: quantidade baixa de tecido adiposo (40,1%); quantidade normal de tecido adiposo (49,2%), quantidade alta de tecido adiposo (10,7%) 31. Cabe ressaltar que os estudos utilizaram diferentes tipos e modelos de aparelho de bioimpedância e este fator pode influenciar no grau de precisão das medidas identificadas.
Os indígenas, assim como as demais sociedades não indígenas, vem passando por um processo de alteração dos modos de vida e alimentação, cuja relação é influenciada por fatores como a proximidade com sociedades não indígenas, o acesso a território, serviços de saúde entre outros aspectos 43,44. O resultado desse contexto pode ser identificado pela alteração do padrão do estado nutricional, bem como pelo incremento dos casos de doenças não transmissíveis. Uma metanálise recentemente publicada 27, que avaliou a saúde metabólica de indígenas brasileiros, por meio da análise de 46 estudos, identificou 57,0% de excesso de peso, 18,0% de obesidade, 58,0% de obesidade central, 53,0% de baixo HDLc, 40,0% de dislipidemias, 31,0% de hipertrigliceridemia, 11,0% de HAS e 5,0% de DM. A pesquisa mostrou ainda que a prevalência de obesidade entre os indígenas que moram em territórios mais urbanizados foi 3,5 vezes a identificada entre os residentes em áreas nativas (28,0% vs 8,0%, respectivamente). Esses resultados mostram a necessidade de acompanhamento da situação de saúde entre os povos indígenas que possuem necessidades e particularidades próprias.
Como limitante da pesquisa, menciona-se a indisponibilidade de pontos de corte específicos para classificar os valores de IMC dos povos indígenas, bem como de fórmulas para a determinação da composição corporal.
Apesar das inúmeras limitações técnicas relacionadas à identificação da composição corporal dos indígenas, pode-se ponderar que os Khisêdjê apresentam valores reduzidos de porcentagem de gordura corporal e que o uso do IMC não deve ser adotado como padrão único de avaliação do estado nutricional nestes indivíduos. Sugere-se ainda, o desenvolvimento de pontos de corte específicos para identificação do estado nutricional de povos indígenas, via uso do IMC, assim como, o desenvolvimento de fórmulas preditivas para determinação da composição corporal.

CONTRIBUIÇÃO DOS AUTORES

Mazzucchetti; Gimeno: concepção e planejamento do estudo; obtenção, análise e interpretação dos dados; redação, revisão crítica e aprovação da versão final.
Galvão; Tsutsui; Santos; Rodrigues: Rabelo: planejamento do estudo; obtenção dos dados; revisão crítica e aprovação da versão final.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1. World Health Organization [WHO]. Obesity: Preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO Consultation on Obesity. Geneva, 3-5 june 1997. WHO, 1998. 178p. Disponível em: https://iris.who.int/handle/10665/63854. Acesso em: 17 mar. 2024.

2. Lukaski HC, Johnson PE, Bolonchuk WW, Lykken GI. Assessment of fat-free mass using bioeletrical impedance measurements of the human body. Am J Clin Nutr. 1985; 41(4):810-7. doi: 10.1093/ajcn/41.4.810.

3. Houtkooper LB, Lohman TG, Going SB, Howel WH. Why bioelectrical impedance analysis should be used for estimating adiposity. Am J Clin Nutr. 1996; 64(3 Suppl):436S-48S. doi: 10.1093/ajcn/64.3.436S.

4. Bioelectrical impedance analysis in body composition measurement: National Institutes of Health Technology Assessment Conference Statement. Am J Clin Nutr. 1996 Sep; 64(3 Suppl):524S-532S. doi: 10.1093/ajcn/64.3.524S.

5. Biodynamics?. Monitor de Bioimpedância: Manual de instrução. Monitor de Composição Corporal Biodynamics? Modelo 450 Versão v.5.1 – Internacional. 1ª edição. Copyright Biodynamics Corporation, TBW Importadora Ltda, 2007. 20p.

6. Dehghan M, Merchant AT. Is bioelectrical impedance accurate for use in large epidemiological studies? Nutr J. 2008; 7(26):1-7. doi: 10.1186/1475-2891-7-26.

7. Eikemberg M, Oliveira CC de, Roriz AKC, Sampaio LR. Bioimpedância elétrica e sua aplicação em avaliação nutricional. Rev Nutr. 2011. 24(6):883-93. doi: 10.1590/S1415-52732011000600009.

8. Capelli J de CS, Koifman S. Avaliação do estado nutricional da comunidade indígena Parkatêjê, Bom Jesus do Tocantins, Pará, Brasil. Cad Saúde Pública. 2001; 17(2):433-7. doi: 10.1590/S0102-311X2001000200018.

9. Cardoso AM, Mattos IE, Koifman RJ. Prevalência de fatores de risco para doenças cardiovasculares na população Guaraní-Mbyá do Estado do Rio de Janeiro. Cad Saúde Pública. 2001; 17(2):345-54. doi: 10.1590/S0102-311X2001000200009.

10. Tavares EF, Vieira-Filho JPB, Andriolo A. Sanudo A, Gimeno SGA, Franco LJ. Metabolic profile and cardiovascular risk pattern of an Indian tribe living in the Amazon Region of Brazil. Hum Biol. 2003; 75(1):31-46. doi: 10.1353/hub.2003.0028. PMID: 12713144.

11. Leite MS, Santos RV, Gugelmin SA, Coimbra Jr CEA. Crescimento físico e perfil nutricional da população indígena Xavánte de Sangradouro-Volta Grande, Mato Grosso, Brasil. Cad Saúde Publ. 2006; 22(2):265-76. doi: 10.1590/S0102-311X2006000200004.

12. Gugelmin SA, Santos RV. Uso do índice de massa corporal na avaliação do estado nutricional de adultos indígenas Xavánte, Terra Indígena Sagradouro-Volta Grande, Mato Grosso, Brasil. Cad. Saúde Pública. 2006; 22(9):1865-72. doi: 10.1590/S0102-311X2006000900017.

13. Gimeno SGA, Rodrigues D, Pagliaro H, Cano EN, Lima EE de S, Baruzzi RG. Perfil metabólico e antropométrico de índios Arauák: Mahináku, Waurá e Yawalapití, Alto Xingu, Brasil Central (2000 a 2002). Cad Saúde Pública. 2007; 23(8):1946-54. doi: 10.1590/S0102-311X2007000800021.

14. Gimeno SGA, Rodrigues D, Cano EN, Lima EE de S, Schaper M, Lafer MM, et al. Cardiovascular risk factors among Brazilian Karib indigenous peoples: Upper-Xingu, Central Brazil, 2000-2003. J Epidemiol Community Health. 2009; 63(4):299-304. doi: 10.1136/jech.2008.077966.

15. Welch JR, Ferreira AA, Santos RV, Gugelmin SA, Werneck G, Coimbra Jr CEA. Nutrition Transition, Socioeconomic Differentiation, and Gender Among Adult Xavánte Indians, Brazilian Amazon. Hum Ecol. 2009; 37(1):13-26. doi: 10.1007/s10745-009-9216-7.

16. Castro TG de, Schuch I, Conde WL, Veiga J, Leite MS, Dutra CLC, et al. Estado nutricional dos indígenas Kaigáng matriculados em escolas indígenas do Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Cad. Saúde Pública. 2010; 26(9):1766-76. doi: 10.1590/S0102-311X2010000900010.

17. Anjos HNK dos, Toledo MJ de O, Mota LT, Previdelli ITS, Anjos AF dos, Saruhashi TR, et al. Prevalence of Metabolic Syndrome among Kaingang Native Americans in Southern Brazil. Braz. Arch. Biol. Technol. 2011; 54(1):81-89. doi: 10.1590/S1516-89132011000100011.

18. Oliveira GF de, Oliveira TRR de, Rodrigues FF, Corrêa LF, Ikejiri AT, Casulari LA. Prevalência de diabetes melito e tolerância à glicose diminuída nos indígenas da Aldeia Jaguapiru, Brasil. Rev Panam Salud Publica. 2011; 29(5):315-21. Disponível em: https://iris.paho.org/handle/10665.2/9534. Acesso em: 17 mar. 2024.

19. Rocha AKS da, Bós AJG, Huttner E, Machado DC. Prevalência da síndrome metabólica em indígenas com mais de 40 anos no Rio Grande do Sul, Brasil. Rev Panam Salud Publica, 2011; 29(1):41-5. Disponível em: https://iris.paho.org/handle/10665.2/9590. Acesso em: 17 mar. 2024.

20. Coimbra Jr CEA, Santos RV, Welch JR, Cardoso AM, Souza MC de, Garnelo L, et al. The first national survey of indigenous people’s health and nutrition in Brazil: rationale, methodology, and overview of results. BMC Public Helth. 2013; 13:52. doi: 10.1186/1471-2458-13-52.

21. Tavares FG, Coimbra Jr CEA, Cardoso AM. Níveis tensionais de adultos indígenas Suruí, Rondônia, Brasil. Ciência & Saúde Coletiva. 2013; 18(5):1399-409. Disponível em: https://doi.org/10.1590/S1413-81232013000500025. Acesso em: 17 mar. 2024.

22. Soares LP, Fabbro ALD, Silva AS, Sartorelli DS, Franco LF, Kuhn PC, et al. Cardiovascular Risk in Xavante Indigenous Population. Arq Bras Cardiol [Internet]. 2018Jun;110(6):542–50. Disponível em: https://doi.org/10.5935/abc.20180090. Acesso em 17 mar. 2024.

23. Barbosa, CC, Sacuena, ESR, Pinto, AM, Cardoso-Costa, GL, Guerreiro, JF. Anthropometric and metabolic profile of a Brazilian Amerindian group: The Xikrin (Mebengôkre). Am J Hum Biol. 2019; 31:e23255. Disponível em: https://doi.org/10.1002/ajhb.23255. Acesso em: 17 mar. 2024.

24. Chagas CA, Castro TG de, Leite MS, Viana MACBM, Beinner MA, Pimenta AM. Prevalência estimada e fatores associados à hipertensão arterial em indígenas adultos Krenak do Estado de Minas Gerais, Brasil. Cad Saúde Pública [Internet]. 2020;36(1):e00206818. Disponível em: https://doi.org/10.1590/0102-311X00206818. Acesso em: 17 mar. 2024.

25. Welch JR, Ferreira AA, Tavares FG, Lucena JRM, Gomes de Oliveira MV, Santos RV, et al. The Xavante Longitudinal Health Study in Brazil: Objectives, design, and key results. Am J Hum Biol. 2020 Mar;32(2):e23339. doi: 10.1002/ajhb.23339.

26. Toledo N das N, Almeida GS de, Matos MMM, Balieiro AA da S, Martin LC, Franco RJ da S, et al.. Cardiovascular risk factors: differences between ethnic groups. Rev Bras Enferm [Internet]. 2020;73(4):e20180918. Disponível em: https://doi.org/10.1590/0034-7167-2018-0918. Acesso em: 17 mar. 2024.

27. Kramer CK, Leitão CB, Viana LV. The impact of urbanisation on the cardiometabolic health of Indigenous Brazilian peoples: a systematic review and meta-analysis, and data from the Brazilian Health registry. Lancet. 2022 Dec 10;400(10368):2074-2083. doi: 10.1016/S0140-6736(22)00625-0.

28. Lourenço ANP, Santos RV, Orellana JDY, Coimbra Jr CEA. Nutrition transition in Amazonia: obesity and socioeconomic change in the Suruí Indians from Brazil. Am. J. of Human Biology. 2008; 20(5):564-71. Disponível em: https://doi.org/10.1002/ajhb.20781. Acesso em: 17 mar. 2024.

29. Simões BB dos, Machado-Coelho GLL, Pena JL, Freitas SN de. Perfil nutricional dos indígenas Xukuru-Kariri, Minas Gerais, de acordo com diferentes indicadores antropométricos e de composição corporal. Ciência & Saúde Coletiva. 2013; 18(2):405-11. Doi: 10.1590/S1413-81232013000200012.

30. Dal Fabbro AL, Franco LJ, Silva A da, Sartorelli DS, Soares LP, Franco LF, et al. High prevalence of type 2 diabetes mellitus in Xavante indians from Mato Grosso, Brazil. Ethnicity & Disease. 2014; 24:3540. PMID: 24620446.

31. Gomes HLM, Sombra NM, Cordeiro EDO, Filho ZAS, Toledo NDN, Mainbourg EMT, et al. Glycemic profile and associated factors in indigenous Munduruku, Amazonas. PLoS One. 2021 Sep 3;16(9):e0255730. doi: 10.1371/journal.pone.0255730.

32. World Health Organization [WHO]. Physical Status: the use and interpretation of anthropometry, report of a WHO Expert Committee. Geneva: WHO; 1995.452p. [Technical Report Series n. 854]. Disponível em: https://apps.who.int/iris/handle/10665/37003. Acesso em 18 mai 2023.

33. Statacorp, Stata statistical software release 16.1 College Station, TX Stata Corporation, 2019.

34. Engstrom EM. Situações e determinantes de saúde e nutrição da população brasileira. In: Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca. Educação a Distância. Vigilância alimentar e nutricional para a saúde indígena. Rio de Janeiro: Editora Fiocruz, 2007, p.95-122.

35. Salvo VLMA de, Rodrigues D, Baruzzi RG, Pagliaro H, Gimeno SGA. Perfil metabólico e antropométrico dos Suyá. Parque Indígena do Xingu, Brasil Central. Rev Bras Epidemiol. 2009; 12(3):458-68. doi.org/10.1590/S1415-790X2009000300014.

36. Santos dos KM, Tsutsui MLS, Galvão PPO, Mazzucchetti L, Rodrigues D, Gimeno SGA. Grau de atividade física e síndrome metabólica: um estudo transversal com indígenas Khisêdjê do Parque Indígena do Xingu, Brasil. Cad Saúde Publ. 2012; 28(12): 2327-38. doi.org/10.1590/S0102-311X2012001400011

37. Tsutsui MLS, Santos KM dos, Mazzucchetti L, Galvão PPO, Rodrigues DR, Maia RRP. Aptidão física e estado nutricional dos indígenas Khisêdjê. Parque Indígena do Xingu. DeCiencia em Foco. 1(2):5-26. ISSN 252655946. 2017. Disponível em: < https://revistas.uninorteac.edu.br/index.php/DeCienciaemFoco0/article/view/15 >. Acesso em 18 jul. 2023.

38. Mazzucchetti L, Galvão PP de O, Tsutsui ML da S, Santos KM dos, Rodrigues DA, Mendonça SB, et al. Incidence of metabolic syndrome and related diseases in the Khisêdjê indigenous people of the Xingu, Central Brazil, from 1999-2000 to 2010-2011. Cad Saúde Pública [Internet]. 2014Nov;30(11):2357–67. doi: 10.1590/0102-311x00214813. PMID: 25493989.

39. Deurenberg P, Yap M, Staveren WAV. Body mass index and percent body fat: a meta analysis among different ethnic groups. International Journal of Obesity. 1998; 22:1164-71. https://doi.org/10.1038/sj.ijo.0800741.

40. Deurenberg P, Deurenberg-Yap M. Differences in body-composition assumptions across ethnic groups: practical consequences. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2001;4(5):377-83. doi: 10.1097/00075197-200109000-00007.

41. Kyle UG, Bosaeus I, De Lorenzo AD, Deurenberg P, Elia M, Manuel Gómez J, et al. Bioelectrical impedance analysis-part II: utilization in clinical practice. Clin Nutr. 2004; 23(6):1430-53. doi: 10.1016/j.clnu.2004.09.012.

42. Deurenberg P, Deurenberg-Yap M, Schouten FJ. Validity of total and segmental impedance measurements for prediction of body composition across ethnic population groups. Eur J Clin Nutr. 2002;56(3):214-20. . doi: 10.1038/sj.ejcn.1601303.

43. Welch JR, Ferreira AA, Souza MC, Coimbra CEA Jr. Food Profiles of Indigenous Households in Brazil: Results of the First National Survey of Indigenous Peoples' Health and Nutrition. Ecol Food Nutr. 2021 Jan-Feb;60(1):4-24. doi: 10.1080/03670244.2020.1781105.

44. Welch JR, Coimbra CEA Jr. A'uw? (Xavante) views of food security in a context of monetarization of an indigenous economy in Central Brazil. PLoS One. 2022 Feb 25;17(2):e0264525. doi: 10.1371/