[Physical inactivity and anthropometric measures in school children from Paranavaí, Paraná, Brazil].

OBJECTIVE: To investigate the association between physical inactivity and anthropometric measurements in school children from Paranavaí-Paraná, Brazil.
METHODS: Cross-sectional survey, conducted in July and August 2013. Sample of 566 students (287 boys and 278 girls) from 6th to 9th grade aged 10 to 14 years of public and private schools from Paranavaí-PR, Southern Brazil. The variables analyzed were: time of weekly physical activity by a questionnaire (physical inactivity <300 minutes/week), body mass index (BMI) and waist circumference (WC). In the statistical analysis the U Mann-Whitney and Student t test were used for comparison between genders. To identify factors associated with insufficient levels of physical activity, univariate and multivariate logistic regression analysis was applied and expressed in Odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI).
RESULTS: There was an association between physical inactivity and anthropometric measurements for BMI (p<0.001) and WC (p<0.001), with a prevalence rate of 56.1% and 52.7% of inactive adolescents, respectively. In the multivariate analysis, there was significant association of physical inactivity and overweight (OR 1.8, 95%CI: 1.1-3.0) and with increased waist circumference (OR 2.8, 95%CI: 1.4-3.8).
CONCLUSIONS: Inadequate levels of physical activity is a determining factor for overweight and abdominal adiposity. Accordingly, preventive measures should be taken, especially in schools, emphasizing the importance of exercise in the control of body composition and reduction of weight.

Introduction

Obesity can be defined, in a simplified form, as a disease characterized by excessive accumulation of body fat, as a consequence of a positive energy balance.1 In the last decades, its prevalence has increased worldwide, constituting a major health problem.2

Recent data have shown a substantial increase in cases of overweight and obesity in the last 20 years, in childhood and adolescence.3 One possible explanation is that biological and behavioral changes occur at this stage of life, among them the adoption of inappropriate eating habits, such as increasing the energy supply through diet and physical inactivity.4 , 5

Regarding physical inactivity, Brazil shows a concerning picture in the young population, due to the high prevalence found among them.6 , 7 This concern is exacerbated by evidence that physical activity levels tend to decrease with increasing age, which is known as tracking of physical activity.6

Small increases in physical activity are associated with health benefits. In children and adolescents, physical activity can reduce symptoms of depression and stress, improve cardiopulmonary function, muscle fitness and bone health and reduce body fat levels,8 with the latter being the main risk factor for the onset of metabolic diseases.

As physical inactivity is usually acquired in childhood and remains in adulthood, its early identification is crucial, as well as its association with anthropometric indicators for better control and prevention of excess weight and its co-morbidities in adulthood. Therefore, this study aimed to investigate the association between physical inactivity and anthropometric measurements in schoolchildren from the municipality of Paranavaí, state of Paraná, Brazil.

Method

The population consisted of students from public and private elementary schools of the municipality of Paranavaí, state of Paraná, Brazil. According to data from the Regional Education Center of Paranavaí in 2013, 4,540 students were enrolled in eight public schools and four private schools in town. Paranavaí is located in the northwestern region of the state of Paraná. In 2010, the municipality had 81,590 inhabitants, of which 95.3% lived in urban areas. The municipal performance was classified as medium for the items employment, income, health and agricultural production, and high for the item education. The current HDI is 0.763, and the GDP per capita of R$14,180.10.

This cross-sectional study was carried out in July and August of 2013. The sample consisted of schoolchildren from the 6th to the 9th grades, aged 10 to 14 years, from public (4) and private (2) schools of the municipality. These schools represented 50% of all schools and accounted for 61% of the school population of the municipality. The classes were chosen by systematic random sampling in three steps: 1) selecting one school from each region of the city by drawing lots, to better characterize the school environment of the city, considering that the number of schools and students were similar in all regions; 2) selecting the classes by drawing lots in each school; 3) inviting all students in the selected classes and providing explanations about the study.

The resulting sample was calculated based on the total number of the population analyzed (n=4,540); prevalence of the outcome (physical inactivity) of 50% (unknown); confidence level equal to 95%; and sampling error of 5%. Based on these parameters, it was estimated the necessity to collect data from 354 schools. We added 10% to sampling, predicting losses and refusals, and 10% for the multivariate analyses, resulting in 425 children and adolescents. Evaluations were performed only in those invited schoolchildren who agreed to participate in the study and whose parents/tutors signed the Free and Informed Consent Form, totaling 578 students. Of these, 12 individuals were excluded: 1) age different from 10-14 years; 2) those who did not undergo all assessments. The final sample consisted of 566 children and adolescents, 287 boys and 279 girls. The margin of sampling error, calculated a posteriori, was 3.8 to 3.9%, below the value established a priori (5%).

The evaluations were carried out during school hours by trained evaluators, using calibrated equipment. Height was measured with a wall stadiometer (WiSO, Brazil) with a resolution of 0.1cm, and body mass in a digital scale (G-Tech, USA) with a maximum capacity of 150kg and a resolution of 100 grams. The subjects wore only the school uniform, without coats or objects in pockets. BMI (kg/m2) was used to classify students as adequate weight and excess weight.9 Data from children with low weight (0.3%, n=1) were included in the category of adequate weight.

Waist circumference was measured using a flexible non-elastic tape (Gulick, Brazil), with a resolution of 0.1 cm, applied immediately above the iliac crests. For the classification of abdominal obesity (central), we used the cutoff of p≥75 for all ethnicities.10 It is noteworthy that few studies have used national parameters to classify abdominal obesity in adolescents. As for the level of physical activity, the questionnaire applied by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) in the "'National Survey of Schoolchildren Health" ("Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar") was used.11 Physical inactivity was considered according to the cutoff of <300 minutes of moderate/vigorous physical activity per week, according to the guideline of physical activity for adolescents.12

For the statistical analysis, the Kolmogorov-Smirnov test was used to identify data normality. To compare the anthropometric characteristics and time of weekly physical activity between the genders, we used the Mann-Whitney U test for independent nonparametric samples and the Student's t test for independent parametric samples, accompanied by the Levene test for analysis of homogeneity of variances.

The chi-square test was used to assess the differences in proportion of physical inactivity (dependent variable) according to the categories of the independent variables. Exploratory analysis of data showed non-linear association between x and y, from a certain point of its distribution, assuming a logistic curve in S. Therefore, the univariate and multivariate binary logistic regression was performed, determining the odds ratio (OR) and respective confidence intervals (95%CI), in order to assess the association of physical inactivity (dependent variable) and the independent variables. All studied variables were dichotomized and the criterion for inclusion of independent variables in the multivariate model was an association level of p≤0.20 with the dependent variable at the chi-square test.

Analyses were performed using the Statistical Package for Social Science (SPSS), release 20.0, considering a p<0.05. This study was approved by the Research Ethics Committee of Universidade Estadual de Maringá, under number 353,552, according to the Declaration of Helsinki.

Results

Of the 566 students selected for the study, 50.7% (287) were males and 49.3% (279) were females, with mean (± standard deviation) age of 12.4 (±1.2) and 12.3 (±1.2) years, body mass of 52.0 (±13.8) and 49.5 (±11.7) kg, height 1.59 (±0.1) and 1.56 (±0.1) m, BMI of 20.29 (±3.8) and 20.19 (±4.2), waist circumference of 74.4 (±11.2) and 71.6 (±10.7) cm, and finally, physical activity time of 359 (±401.4) and 343 (±471.2) min, respectively. The boys showed significantly higher mean body mass, height and waist circumference in relation to girls (p≤0.05). The mean age, BMI, and physical activity time were similar between the genders (Table 1).

Table 1

Age, anthropometric characteristics and physical activity in schoolchildren from Paranavaí, Paraná in 2013.

Variable	Mean±SD
	Male (n=287)	Female (n=279)	p value
Age (years)	12.4±1.2	12.3±1.2	0.256
Mass (kg)	52.0±13.8	49.5±11.7	0.048
Height (cm)	1.59±0.1	1.56±0.1	0.002
BMI (kg/m2)	20.29±3.8	20.19±4.2	0.788
WC (cm)	74.4±11.2	71.6±10.7	0.002
Time P.A. (minute/week)	359±401.4	343±471.2	0.170
PA, physical activity

PA, physical activity

Table 2 shows that most of the physically inactive individuals were males (53.3%), aged 10 to 12 years (59.4%) and from public schools (67.8%). However, the only independent variables associated with inadequate levels of physical activity (<300 min/week) were BMI (p≤0.001) and WC (p≤0.001), with prevalence rates of 56.1% and 52.7% of inactive individuals, respectively.

Table 2

Sociodemographic and anthropometric characteristics in relation to level of physical activity in schoolchildren from Paranavaí, Paraná in 2013 (n=566).

Variables	Level of Physical Activity
	n	Total (%)	Insufficiently Active (%)	p value
Gender
Female	279	49.3	46.9	0.323
Male	287	50.7	53.1
Age
10-12 years	310	54.8	59.4	0.058
13-14 years	256	45.2	40.6
Type of school
Public	381	67.3	67.8	0.839
Private	185	32.7	32.4
BMI
Normal weight	339	59.9	43.9	0.001
Excess weight	227	40.1	56.1
WC
Adequate	361	63.8	47.3	0.001
Obesity	205	36.2	52.7

BMI, Body Mass Index; WC, Waist Circumference.

Subsequently, the univariate analysis showed that physical inactivity was positively associated with BMI (OR 3.2, 95% CI: 2.3-4.6) and WC (OR 3.5, 95% CI: 2.5-5.0).

At the multivariate analysis, using logistic regression, it was observed that the model with the highest predictive validity included the variables BMI, WC and age (adjustment with Hosmer and Lemeshow test=0.938), with the capacity to explain 79.5% of cases of students with adequate level of physical activity. The insufficient physical inactivity was once again positively associated with the two anthropometric variables adjusted by age. Students classified as having an increased BMI (excess weight) were 1.8 times (95%CI: 1.8-3.0) more likely to be physically inactive than individuals with normal weight. As for the WC, students with abdominal obesity were 2.2 times (95% CI: 1.4-3.8) more likely to have inadequate levels of physical activity (Table 3).

Table 3

Factors associated with insufficient level of physical activity in schoolchildren from Paranavaí, measured by logistic regression.

Variables	Crude Odds ratio (95%CI)	Adjusted Odds ratio (95%CI)
Gender
Male	1	—
Female	0.9 (0.6-1.2)	—
Age
10-12 years	1	1
13-14 years	0.7 (0.5-1.0)	0.9 (0.6-1.3)
Type of school
Public	1	—
Private	1 (0.7-1.4)	—
IMC
Normal weight	1	1
Excess weight	3.2 (2.3- 4.6)	1.8 (1.1-3.0)
CC
Adequate	1	1
Obesity	3.5 (2.5-5.0)	2.2 (1.4-3.8)

BMI, Body Mass Index; WC, Waist circumference.

Discussion

Physical inactivity in children and adolescents has increased around the world, with the highest rates being observed in individuals with excess weight.6 , 8 Studies have attempted to identify the anthropometric parameter better associated with physical activity levels in children and adolescents, but the results are conflicting.13 , 14 This study aimed to assess this issue by analyzing the association between physical inactivity and two anthropometric indicators of obesity (BMI and WC), which are easily applied. The results showed a significant association of the anthropometric parameters (BMI and WC) with physical inactivity, which has been observed in other studies,6 , 15 - 17 showing that children/adolescents with excess weight are less active when compared to those with normal weight.

Considering this picture, two questions arise: Are the students overweight and obese because they are less active? Or are they less active due to overweight/obesity? Literature has yet to elucidate this issue, as obesity is a multifactorial trait and may be related to other aspects such as sleep, diet and endogenous factors. However, it is known that adequate levels of physical activity not only prevent obesity, but also the associated metabolic diseases, being a crucial variable in the prevention and control of body weight.18 - 22

Studies carried out in Brazil have shown a prevalence of physical inactivity in 10-94% of young individuals in different age ranges, using different research tools,14 , 23 - 26 making it impossible to compare results of the physical activity level, but pointing to the urgent need for public health strategies to reduce its impact as a cardiovascular disease risk factor and cause of death.

The association between physical activity level and the two anthropometric measures used in this study does not rule out their importance as potential predictors of physical inactivity. However, the strength of the results may have been affected, as the analysis of the physical activity level was not performed with an accelerometer, which is currently the most reliable method to estimate the level of physical activity.27 In the present study, the analysis was performed indirectly, i.e., through a questionnaire, in which students reported the time of weekly physical activity. It is noteworthy the fact that the questionnaire was applied once in each student, and the students may have overestimated or underestimated their actual time of physical activity per week, thus characterizing a possible classification bias and a limitation of this study.

Another factor that might explain the existing conflicts in the literature about the best anthropometric indicator in the association with physical inactivity is the strong association found between the two indicators (BMI and WC) in children and adolescents.28 The high rates of BMI may be related to excess body fat, due to the fact that the proportion of lean mass is not very significant in this age group.

We also emphasize the analysis of a possible association between the two age categories (10-12 and 13-14 years) and physical inactivity in the students analyzed in the present study. However, the results showed no significant association (p=0.058), unlike some studies that have found a trend of physical inactivity in older ages, even with little difference between these age groups.6 , 29 To further elucidate this question, the analysis of sexual maturation would be necessary; however, due to bureaucratic issues in some schools, it was not possible to carry out such an analysis, which is another limiting factor in this study.

Regarding gender, this study showed no significant difference between the groups, once again contrary to previous studies, in which females showed significantly higher proportion of physical inactivity.6 , 14 , 25 One characteristic found in five of the six schools was the separation of girls and boys during Physical Education classes, which may have somehow influenced the results of this variable. According to the report of the teachers, after schools started separating the genders during classes, the girls began to participate more effectively in practical classes and possibly joined the practice of physical activity outside the school.

Still on the school environment, we analyzed the type of school, either private or public, and physical inactivity. The results found no association between these variables, which has been already demonstrated in the study involving schoolchildren in the city of Maceió, state of Alagoas, Brazil.29 In all analyzed schools, students had physical education classes once a week, with two consecutive 50-minute classes (100 min). Considering that around 30% of the whole Physical Education class corresponds to physical activities of moderate/vigorous intensity,30 students would need 270 minutes of physical activity outside the school environment to be considered physically active. This time, divided into the six days of the week when students do not have P.E. classes, would total 45 minutes of moderate/vigorous physical activity per day.

In conclusion, the results showed a significant association of physical inactivity with the analyzed anthropometric measures (BMI and WC), implying that inadequate levels of physical activity seem to be a factor triggered by excess weight and abdominal adiposity or vice-versa. One can also verify that there was no significant association of physical inactivity with gender and age, which is an important finding in this study.

The lack of association of these variables can help in the organization and implementation of future interventions in students that had unsatisfactory levels of physical activity. In this sense, preventive measures need to be part of the public health policies and programs, especially in the school environment, emphasizing the importance of physical exercise in the control and reduction of weight and body composition.

Further studies need to be carried out with more reliable methods (accelerometers), with students of different levels of education (preschool to College/University) in an attempt to establish a profile of the physical activity level at each stage of education. Another suggestion is carrying out an analysis of the separation of physical education classes between boys and girls and their association with adherence to physical activity within the school environment as well as outside.

Introdução

A obesidade pode ser definida, de forma simplificada, como uma doença caracterizada pelo acúmulo excessivo de gordura corporal, consequência do balanço energético positivo.1 Nas últimas décadas, sua prevalência aumentou em todo mundo e tornou um grande problema de saúde.2

Dados recentes têm demonstrado um acréscimo substancial nos casos de sobrepeso e obesidade durantes os últimos 20 anos já na infância e adolescência.3 Uma possível explicação seria que, nessa fase da vida, ocorrem mudanças biológicas e comportamentais, entre elas a adoção de hábitos alimentares inadequados, como o aumento do fornecimento de energia pela dieta e a inatividade física.4 and 5

No que se refere à inatividade física, o Brasil apresenta um quadro preocupante na população jovem, devido às altas prevalências encontradas.6 and 7 Essa preocupação é ainda agravada por evidências de que o nível de atividade física tende a diminuir com o passar da idade, o que é conhecido como tracking da atividade física. 6

Pequenos aumentos na atividade física estão associados com benefícios à saúde. Em crianças e adolescentes, a atividade física pode reduzir os sintomas de depressão e estresse, melhorar a função cardiorrespiratória, a aptidão muscular e a saúde óssea e diminuir os níveis de gordura corporal,8 esse o principal fator de risco para o surgimento de doenças metabólicas.

Como a inatividade física é habitualmente adquirida na infância e permanece na vida adulta, é fundamental a sua identificação precoce e associação com indicadores antropométricos para um melhor controle e prevenção do excesso de peso e suas comorbidades na vida adulta. Portanto, este estudo teve como objetivo investigar a associação entre a inatividade física e medidas antropométricas em escolares de Paranavaí-Paraná, Brasil.

Método

A população foi composta por estudantes da rede pública e privada do Ensino Fundamental II da cidade de Paranavaí (PR). De acordo com dados do Núcleo Regional de Educação de Paranavaí, em 2013 4.540 alunos estavam matriculados em oito escolas públicas e quatro privadas da cidade. Paranavaí fica na Região Noroeste do Estado do Paraná. Em 2010, o município tinha 81.590 habitantes, dos quais 95,3% residiam na zona urbana. O desempenho municipal classificava-se como médio para os quesitos emprego, renda, produção agropecuária e saúde e alto para o quesito educação. O IDH atual é de 0,763 e o PIB per capita de R$14.180,10.

Esta pesquisa com delineamento transversal foi feita em julho e agosto de 2013. A amostra foi composta da população escolar de 6° ao 9° ano, de 10 a 14 anos, proveniente de escolas da rede pública (quatro) e privada (duas) do município. Tais escolas corresponderam a 50% do total de escolas e representaram 61% da população escolar do município. As turmas foram escolhidas por amostragem aleatória sistemática, em três etapas: 1) sorteio de uma escola de cada região da cidade para melhor caracterizar o universo escolar da cidade, tendo em vista que, em todas as regiões, o número de escolas e alunos foi semelhante; 2) sorteio das turmas em cada escola; 3) convite a todos os escolares das turmas sorteadas e explicações sobre o estudo.

O cálculo amostral resultou do número do total da população analisada (n=4540); prevalência do desfecho (inatividade física) de 50% (desconhecida); nível de confiança igual a 95%; e erro amostral de 5%. Com base nesses parâmetros, estimou-se coletar dados de 354 escolares. Foram acrescentados na amostragem 10%, com previsão de eventuais perdas e recusas, e 10% para as análises multivariadas, o que resultou 425 crianças e adolescentes. As avaliações foram feitas somente naqueles escolares convidados, que aceitaram participar da pesquisa e que apresentaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido assinado pelos responsáveis, 578 alunos. Desses, excluíram-se 12: 1) idade diferente de 10 a 14 anos; 2) não feitura de todas as avaliações. A amostra final foi composta por 566 crianças e adolescentes, 287 meninos e 279 meninas. A margem de erro amostral calculada a posteriori foi de 3,8 a 3,9%, abaixo do valor estabelecido a priori (5%).

As avaliações foram feitas durante o horário escolar, por avaliadores treinados e com equipamentos calibrados. A estatura foi medida com estadiômetro de parede (Wisoâ, Brasil) com resolução de 0,1 cm e a massa corporal em balança digital (G-Tech) com capacidade máxima de 150 kg e resolução de 100 g. O avaliado vestiu somente o uniforme escolar, sem casaco ou objetos nos bolsos. O IMC (kg/m2) foi usado para classificar os escolares com peso adequado e excesso de peso.9 Os dados dos escolares com baixo peso (0,3%; n = 1) foram incluídos na categoria de peso adequado.

A circunferência de cintura foi obtida com o uso de fita métrica flexível e inextensível (Gulick, Brasil), com resolução de 0,1 cm, aplicada imediatamente acima das cristas ilíacas. Para a classificação de obesidade abdominal (central), usou-se o ponto de corte de p≥75 para todas as etnias. 10 Vale ressaltar que poucos estudos têm usado parâmetros nacionais para classificar obesidade abdominal em adolescentes. Para o nível de atividade física, foi usado o questionário aplicado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) na Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar. 11 A inatividade física foi considerada conforme o ponto de corte de < 300 minutos de atividade física moderada/vigorosa semanal de acordo com a diretriz de atividade física para adolescentes. 12

Na análise estatística, foi usado o teste de teste de Kolmogorov-Smirnov para identificar a normalidade dos dados. Para comparar as características antropométricas e o tempo de atividade física semanal entre os sexos, usou-se o teste U de Mann-Whitney para amostras independentes não paramétricas e o teste t de Student para amostras independentes paramétricas, acompanhado do teste de Lèvene para análise da homogeneidade das variâncias.

O teste do qui-quadrado foi adotado para verificar diferenças na proporção de inatividade física (variável dependente), segundo as categorias das variáveis independentes. A análise exploratória dos dados demonstrou relação não linear entre x e y, a partir de determinado ponto de sua distribuição, assumindo curva logística em S. Efetuou-se, portanto, a regressão logística binária univariada e multivariada, determinou-se a razão de chances ou odds ratio (OR) e os respectivos intervalos de confiança (95%), no intuito de analisar a associação de inatividade física (variável dependente) com as variáveis independentes. Todas as variáveis estudadas foram dicotomizadas e o critério para inclusão das variáveis independentes no modelo multivariado foi um nível de associação de p≤0,20 com a variável dependente, pelo teste qui-quadrado.

As análises foram feitas por meio do Statistical Package for a Social Science (SPSS), versão 20.0, considerando-se p < 0,05. Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Estadual de Maringá, sob parecer número 353.552, consoante a Declaração de Helsinki.

Resultados

Dos 566 alunos selecionados para a pesquisa, 50,7% (287) eram do sexo masculino e 49,3% (279) do feminino, com médias (± desvio padrão) para idade de 12,4 (±1,2) e 12,3 (±1,2) anos, massa corporal de 52 (±13,8) e 49,5 (±11,7) kg, estatura 1,59 (±0,1) e 1,56 (±0,1) cm, IMC de 20,29 (±3,8) e 20,19 (±4,2), circunferência de cintura 74,4 (±11,2) e 71,6 (±10,7) cm e, por fim, tempo de atividade de 359 (±401,4) e 343 (±471,2) respectivamente. Os meninos demonstraram médias significativamnete superiores de massa corporal, estatura e circunferência de cintura em relação às meninas (p≤0,05). As médias de idade, o IMC e o tempo de atividade física foram semelhantes entre os sexos (tabela 1).

Tabela 1

Idade, características antropométricas e de atividade física nos escolares de Paranavaí, Paraná em 2013

Variáveis	Média ± DP		p valor
	Masculino (n=287)	Feminino (n=278)
Idade (anos)	12,4±1,2	12,3±1,2	0,256
Massa (kg)	52,0±13,8	49,5±11,7	0,048
Estatura (cm)	1,59±0,1	1,56±0,1	0,002
IMC (kg/m2)	20,29±3,8	20,19±4,2	0,788
CC (cm)	74,4±11,2	71,6±10,7	0,002
Tempo AF (minuto/semana)	359±401,4	343±471,2	0,170

AF, atividade física.

Na tabela 2, pode-se observar que a maioria dos inativos fisicamente era do sexo masculino (53,3%), com idade entre 10 e 12 anos (59,4%) e da rede pública de ensino (67,8%). No entanto, as únicas variáveis independentes associadas com níveis inadequados de atividade física (< 300 min/semana) foram o IMC (p≤0,001) e a CC (p≤0,001), com prevalências de 56,1% e 52,7% de inativos, respectivamente.

Tabela 2

Características sociodemográficas e antropométricas em relação ao nível de atividade física nos escolares de Paranavaí, Paraná em 2013 (n=566)

Variáveis	n	Nível de atividade física
		Total (%)	Insuficiente Ativos (%)	p valor
Sexo
Feminino	279	49,3	46,9	0,323
Masculino	287	50,7	53,1
Idade
10-12 anos	310	54,8	59,4	0,058
13-14 anos	256	45,2	40,6
Rede
Pública	381	67,3	67,8	0,839
Privada	185	32,7	32,4
IMC
Eutróficos	339	59,9	43,9	0,001
Excesso de Peso	227	40,1	56,1
CC
Adequado	361	63,8	47,3	0,001
Obesidade	205	36,2	52,7

IMC, índice de massa corporal; CC, circunferência de cintura.

Em seguida, na análise univariada, pôde-se observar que a inatividade física apresentou-se positivamente associada com o IMC (OR 3,2; IC95%: 2,3-4,6) e CC (OR 3,5; IC95%: 2,5-5,0).

Na análise multivariada, por meio de regressão logística, verificou-se que o modelo com maior validade preditiva incluiu as variáveis IMC, CC e idade (índice de ajuste do modelo de Hosmer e Lemeshow = 0,938), com capacidade de explicar 79,5% dos casos de alunos com nível de atividade física adequada. A inatividade física insuficiente foi positivamente associada novamente com as duas variáveis antropométricas ajustadas pela idade. Alunos classificados como portadores de IMC aumentado (excesso de peso) tiveram 1,8 vez (IC 95%: 1,8-3,0) mais chance de ser inativos fisicamente em relação aos eutróficos. Quanto à CC, alunos com obesidade abdominal tiveram 2,2 vezes (IC 95%: 1,4-3,8) mais chance de apresentarem níveis inadequados de atividade física. (tabela 3).

Tabela 3

Fatores associados ao nível insuficiente de atividade física nos escolares de Paranavaí, medido por meio de regressão logística

Variáveis	Odd ratio bruto (IC 95%)	Odd ratio ajustado (IC 95%)
Sexo
Masculino	1	-
Feminino	0,9 (0,6-1,2)	-
Idade
10-12 anos	1	1
13-14 anos	0,7 (0,5-1,0)	0,9 (0,6-1,3)
Rede
Pública	1	-
Privada	1 (0,7-1,4)	-
IMC
Eutróficos	1	1
Excesso de Peso	3,2 (2,3-4,6)	1,8 (1,1-3,0)
CC
Adequado	1	1
Obesidade	3,5 (2,5-5,0)	2,2 (1,4-3,8)

IMC, índice de massa corporal; CC, circunferência de cintura.

Discussão

A inatividade física na população infantojuvenil tem aumentado ao redor do mundo, são observadas maiores proporções nos indivíduos com excesso de peso.6 and 8 Estudos tentaram identificar o parâmetro antropométrico de melhor associação com níveis de atividade física em crianças e adolescentes, mas os resultados são conflitantes.13 and 14 Esta pesquisa buscou evidenciar essa questão, analisar a relação entre a inatividade física com dois indicadores antropométricos de obesidade (IMC e CC) de fácil aplicação. Os resultados mostraram associação significativa dos parâmetros antropométricos (IMC e CC) com a inatividade física, o que já foi observado em outros trabalhos,6 , 15 , 16 and 17 o que mostra que as crianças/adolescentes com excesso de peso são menos ativos em relação aos eutróficos.

Diante desse quadro, surgem duas perguntas: "Será que os alunos estão com excesso de peso e obesidade por serem menos ativos?" "Ou são menos ativos devido ao excesso de peso/obesidade?" Na literatura ainda não foi elucidada essa questão, pelo fato de a obesidade ser multifatorial, pode estar relacionada com outros aspectos, como sono, dieta e fatores endógenos. No entanto, sabe-se que níveis adequados de atividade física previnem não somente a obesidade, como também as doenças metabólicas relacionadas, essa é uma variável determinante na prevenção e no controle do peso corporal.18 , 19 , 20 , 21 and 22

Trabalhos feitos no Brasil demonstraram uma prevalência de sedentarismo entre 10-94% em jovens de diversas faixas etárias e com diferentes instrumentos de investigação,14 , 23 , 24 , 25 and 26 o que impossibilita a comparação de resultados do nível de atividade física, mas aponta para a urgente necessidade de estratégias de saúde pública para a redução do seu impacto como fator de risco de doenças cardiovasculares e causas de morte.

A associação entre o nível de atividade física e as duas medidas antropométricas evidenciadas neste estudo não descarta sua importância como potencias preditores de inatividade física. No entanto, a força dos resultados pode ter sido afetada devido à análise do nível de atividade física não ter sido feita com acelerômetros, esse o método atualmente mais fidedigno para estimar o nível de atividade física.27 Na presente pesquisa, a análise foi feita de maneira indireta, ou seja, por meio da aplicação de um questionário no qual os alunos relatavam o tempo de atividade física semanal. Vale ressaltar que o questionário foi aplicado uma vez em cada aluno, pôde o aluno superestimar ou subestimar seu real tempo de atividade física semanal, o que caracteriza um possível viés de classificação e uma limitação deste estudo.

Outro fator que pode explicar os conflitos existentes na literatura acerca do melhor indicador antropométrico na associação com inatividade física é a forte relação encontrada entre os dois indicadores (IMC e CC) em crianças e adolescentes.28 Os elevados índices de IMC podem estar relacionados com excesso de gordura corporal devido ao fato de a proporção de massa magra não ser muito expressiva nessa faixa etária.

Ressalta-se ainda a análise feita para uma possível associação entre duas categoria de idade (10-12 e 13-14 anos) e inatividade física nos estudantes aqui analisados. No entanto, os resultados não apresentaram associação significativa (p=0,058), contradizem alguns estudos que encontraram tendência de inatividade física em idade maiores, mesmo com pouca diferença entre essas faixas etárias. 6 and 29 Para melhor elucidar essa questão, a análise da maturação sexual seria necessária; porém, devido a questões burocráticas de algumas escolas, não foi possível fazer tal análise, é esse outro fator limitante nesta pesquisa.

Em relação ao gênero, a presente pesquisa não apresentou diferença significativa entre os grupos, novamente em contradição com os achados da literatura, em que o sexo feminino apresenta proporções de inatividade física significativamente maiores.6 , 14 and 25 Uma característica encontrada em cinco das seis escolas foi a divisão de meninas e meninos nas aulas de educação física, o que pode, de alguma maneir, ter influenciado os resultados dessa variável. Segundo relato das professoras, após as escolas adotarem essa divisão, as meninas começaram a participar de maneira mais efetiva nas aulas e possivelmente aderiram à prática de atividade física fora da escola.

Ainda sobre o ambiente escolar, analisou-se o tipo de escola, privada ou pública, e a inatividade física. Os resultados não encontraram associação entre essas variáveis, o que já foi evidenciado no estudo que envolveu escolares em Maceió.29 Em todas as escolas analisadas, os alunos tinham aulas de educação física uma vez por semana, duas aulas de 50 minutos seguidas (100 minutos). Ao considerar que em torno de 30% do total da aula de educação física corresponde a atividades físicas de moderada/vigorosa intensidade,30 os alunos precisariam de 270 minutos de atividade física fora do ambiente escolar para ser considerados ativos fisicamente. Esse tempo, dividido nos seis dias que os alunos não têm aula, totalizaria 45 minutos de atividade física moderada/vigorosa por dia.

Em conclusão, os resultados mostraram associação significativa de inatividade física com as medidas antropométricas analisadas (IMC e CC), inferindo que níveis inadequados de atividade física parecem ser um fator desencadeado pelo excesso de peso e adiposidade abdominal ou vice-versa. Pôde-se verificar, ainda, que não houve associação significativa de inatividade físca com o gênero e a idade, esse um importante achado no estudo. A não associação dessas variáveis pode ajudar na organização e aplicação de futuras intervenções nos alunos que apresentaram níveis insatisfatórios de atividade física. Nesse sentido, medidas preventivas precisam fazer parte das políticas e programas de saúde pública, principalmente no ambiente escolar, e enfatizar a importância do exercício físico no controle e na redução do peso e composição corporal.

Novos estudos precisam ser feitos com métodos mais fidedignos (acelerômetros), com estudantes de diferentes graus de escolaridade (pré-escola ao ensino superior), na tentativa de traçar um perfil de nível de atividade física em cada estágio de ensino. Outra sugestão é uma análise da divisão das aulas de educação física entre meninos e meninas e sua relação com a adesão à prática de atividade física no ambiente escolar e fora dele.