[Factors associated with abdominal obesity in children].

Introduction

The worldwide obesity epidemic is increasing at an alarming rate in childhood and can be observed in developing countries, which have shown an increase in the prevalence of childhood obesity in recent decades.1 In Brazil, a study with a sample of children aged 7-10 years showed a prevalence of overweight and obesity of 26.7% for boys and 34.6% for girls.2

As a consequence of excess weight, abdominal obesity is associated with cardiovascular risk factors and metabolic disorders, which may already be present in childhood.3 , 4 Abdominal obesity is understood as the accumulation of fat in the abdominal region assessed by an anthropometric and/or body composition measure that shows a value above a specific and sensitive cutoff point.4 Among the methods used for the diagnosis, waist circumference (WC), widely used in the assessment of nutritional status in adults, has been also used in children.4 , 5 Studies with different populations have proposed distributions in percentiles and cutoffs for WC in children, but there is still no consensus about the criteria used for the assessment of this group.4

The accuracy of the WC measurement when compared to other methods of nutritional status assessment in children, such as the body mass index (BMI) and the waist/height ratio (WHtR), was evaluated in studies of which results showed the use of this measure in high blood pressure risk identification in combination with BMI or as a factor associated with dyslipidemia and hyperglycemia.6 , 7

Some factors associated with excess weight and abdominal obesity in children, described in the scientific literature, are: the family's socioeconomic status,8 parents’ nutritional status,9 and children's sedentary behaviors.10 It is also known that unhealthy eating habits and high intake of macronutrients are possible causes of abdominal obesity.3 However, few studies have employed the WC to determine abdominal fat in Brazilian children as the outcome of interest, and to investigate the possible associated factors. The aim of this study is to assess the association of dietary and socioeconomic factors, sedentary behaviors and maternal nutritional status with abdominal obesity in children aged 3-10 years in Santos city, state of São Paulo, Brazil.

Method

This study is part of the research project "Nutritional Environment Assessment in the city of Santos" (AMBNUT), approved by the Institutional Review Board of Universidade Federal de São Paulo (Processes: 275/2009 and 276/2009) and funded by Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) (process n.: 2009/01361-0). This was a cross-sectional, household-based project, carried out from January to December 2010, when two visits were made to the households to collect socioeconomic and anthropometric data, as well as information on the families’ health and food habits.

According to data from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE), also published in 2010, the municipality had 419,400 residents living in an area of 281,000 km2. The insular portion of the municipality is divided into four administrative regions: Coast, Central, Northwest and Hills; the Coastal region is characterized by higher income compared to the others. It is estimated that 55% of families live in the Coastal region, 11% in the Central region, 25% in the Northwest and 9% in the Hills.

The AMBNUT project sample consisted of 538 families from 36 of the 566 census sectors in the insular part of the municipality, randomly selected proportionally to the population residing in three of the four regions: Central, Northwest and Coastal regions. The Hills region was not included due to difficulties in accessing the place. Thus, 29 sectors were assessed in the Coastal region, three sectors in the Central region and four sectors in the Northwest region, redistributing the proportion of residents in the Hills’ regions to the other regions.

Sample calculation considered a prevalence of excess weight in children younger than five years of 7% in the Southeast region, measured by the National Demographic and Health Survey (PNDS), using a significance level of 5% and 80% test power for a two-tailed test, with a loss of 10%.

For data collection, six interviewers, both graduated and undergraduate students from the health area, were trained to apply the questionnaire and perform the fieldwork, and worked in pairs. The training was carried out by the research team responsible for the project, with a 40-h duration, which included training in laboratory and supervised monitoring during the initial field activities.

The enrollment of each sector was carried out to identify eligible households, having as inclusion criteria homes that had at least one child younger than ten years living with the birth mother. If the mother had any disorder that could affect her nutritional status (cancer, AIDS or infectious diseases) or had undergone bariatric surgery the pair was excluded. If the household had more than one child in the age group being assessed, the participant was chosen by drawing lots. The data collection procedures were carried out only after the children's mothers signed the Informed Consent Form. The response rate of assessed households at enrollment was 70%, and the mean duration of interviews was 100 min.

A total of 357 pairs of mothers and children were considered eligible for this specific study, corresponding to households with children aged three years old or older, in which the WC measure was collected. This criterion maintained the assessed sample representativeness, and the power of the association test was 90%.

Children's food intake was estimated using two 24-h recalls, in interviews with the mother, one applied at each visit. The nutritional composition of the food was calculated using the Avanutri® program v.4.0 (Avanutri & Nutrição Serviços e Informática Ltda., Três Rios, Brasil); the system database was expanded using data from the Brazilian Table of Food Composition (TACO) and the United States Department of Agriculture (USDA).

The median consumption of each macronutrient was used as a cutoff point for the analysis, taking into account the children's age (3 years, 4-8 years and 9-10 years) to generate the variable. This categorization includes the age groups for which the Institute of Medicine has specific recommendations for each nutrient according to the Dietary Reference Intake (DRI), in an attempt to not underestimate or overestimate consumption.

The weight and height of mothers and children were collected using a Tanita® portable digital scale and Alturexata® portable stadiometer, following the standardized techniques established by Lohman et al.11Additionally, the mothers’ tricipital, bicipital, suprailiac and subscapular skinfolds were collected in triplicate, to calculate the mean value and estimate body fat percentage.

WC was measured in duplicate using a 150-cm inelastic metric tape, with measurement being standardized at the midpoint between the last rib and the iliac crest, with the child or the mother in the standing position, without clothes covering the abdominal region; the reading was performed at expiration.

The proposal by Taylor et al. was used to evaluate children's abdominal fat, which considers values above the 80th percentile (p80) as abdominal obesity.12 As for BMI, the World Health Organization (WHO) curves were used to identify excess weight.13

To classify maternal nutritional status, BMI and WC were used according to the WHO recommendations, which depict BMI≥25kg/m2 as excess weight and WC≥80cm as abdominal obesity.14 Body fat classification was considered when values were ≥32%, indicating elevated body fat.11

The children's sedentary behaviors were assessed based on the time spent watching TV, using the computer and walking, as well as bicycle riding as a main transport mode for daily activities or as leisure activities, according to the YOUTH validated questionnaire of the Study Center of the Physical Fitness Laboratory of São Caetano do Sul (CELAFICS).15 The analysis used a cutoff of 2h of watching TV daily, as recommended by the American Academy of Pediatrics16; the same criterion was applied to computer screen time use.

The socioeconomic assessment of families was carried out using the IBGE and PNDS questionnaires, which assess characteristics of households, schooling and income. For the stratification of families, the Brazilian Economic Classification Criteria were used, as proposed by the Brazilian Association of Research Companies (ABEP).17 For the analyses, classes were grouped into A+B (high socioeconomic status) and C+D+E (low socioeconomic status).

Descriptive statistical analysis of the sample was performed, stratified by the children's age group. Associations between the variables of interest and abdominal obesity were verified using multiple logistic regression models, with WC>p80 being the outcome, and socioeconomic variables, maternal nutritional status and the child's individual variables being used to adjust the model. Initially, the chi-square test was used for the univariate analysis and variables with p<0.20 were included in the multivariate analysis. In the final model, only the variables with p-value <0.05 remained. The Hosmer-Lemeshow test was used to verify the goodness-of-fit. These results are shown with the values of odds ratio (OR) and 95% confidence interval (95%CI).

Epi Info® software v.3.5 (CDC, Atlanta, GA, USA) was used for dietary data computation. The Z-score values were calculated using the Anthro Plus® program, v.1.0.2 (WHO, Geneva, Switzerland). Analyses were performed using the Statistical Package for the Social Sciences® (SPSS) software v.16 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA).

Results

Tables 1 and 2 disclose the descriptive sample data according to the prevalence of assessed factors. Overall, it was observed that 30.5% of children and 64% of mothers had abdominal obesity. The univariate analysis shown in Table 3 indicated an association between having abdominal obesity and excess weight according to BMI/age. There were no significant associations with the consumption of nutrients for carbohydrates, lipids and protein; however, protein intake was subsequently tested in the regression model (p=0.085). None of the variables related to sedentary behavior showed an association with the outcome (p>0.20). Significant associations were observed between the variables of social stratification according to ABEP, car ownership, maternal work outside the home, maternal excess weight, and maternal total and central obesity (Table 3).

Table 1

Prevalence of the sample's individual variables, according to the children's age group. Santos, 2012 (n = 357).

	3–4 years			5–7 years			8–10 years			Total
	n	%		n	%		n	%		n	%
Children's characteristics
Gender
Male	50	58.8		68	52.7		75	52.4		193	54.1
Female	35	41.2		61	47.3		68	47.6		164	45.9
Abdominal obesity
Yes	32	37.6		28	21.7		49	34.3		109	30.5
No	53	62.4		101	78.3		94	65.7		248	69.5
Excess weight according to BMI/age
Yes	12	14.1		39	30.2		62	43.4		113	31.7
No	73	85.9		90	69.8		81	56.6		244	68.3
Time spent watching TV
High	73	85.9		108	83.7		116	81.1		297	83.2
Adequate	12	14.1		21	16.3		27	18.9		60	16.8
Time spent using computer
High	6	7.1		28	21.7		41	28.7		75	21.0
Adequate	79	92.9		101	78.3		102	71.3		282	79.0
Walking as the main transport mode
Yes	48	56.5		84	65.1		91	63.6		223	62.5
No	37	43.5		45	34.9		52	36.4		134	37.5
Bicycle as the main transport mode
Yes	4	4.7		11	8.5		12	8.4		27	7.6
No	81	95.3		118	91.5		131	91.6		330	92.4
Carbohydrate consumption a
Higher than/same as median	38	46.3		42	33.4		41	28.8		121	34.5
Below median	44	53.7		84	66.6		101	71.2		229	65.5
Protein consumption a
Higher than/same as median	44	53.6		57	45.2		72	50.7		173	49.4
Below median	38	46.4		69	54.8		70	49.3		177	50.6
Lipid consumption a
Higher than/same as median	49	59.7		54	42.8		67	47.1		170	48.5
Below median	33	40.3		72	57.2		75	52.9		180	51.5

BMI, body mass index.

n = 350.

Table 2

Prevalence of maternal and socioeconomic variables of the sample, according to the children's age group. Santos, 2012 (n = 357).

	3–4 years			5–7 years			8–10 years			Total
	n	%		n	%		n	%		n	%
Maternal characteristics
Excess weight according to BMI a
Yes	35	41.2		69	53.5		88	61.9		192	53.9
No	50	58.8		60	46.5		54	38.1		164	46.1
Body fat b
High	26	30.6		34	26.9		26	18.8		86	24.6
Adequate	59	69.4		92	73.1		112	81.2		263	75.4
Abdominal obesity a
Yes	48	56.5		79	61.2		101	71.1		228	64
No	37	43.5		50	38.8		41	28.9		128	36
Socioeconomic characteristics
Socioeconomic level (ABEP)
High	51	60		75	58.1		86	60.1		212	59.4
Low	34	40		54	41.9		57	39.9		145	40.6
Car ownership
Yes	50	58.8		67	51.9		80	55.9		197	55.2
No	35	41.2		62	48.1		63	44.1		160	44.8
Schooling
>High school	34	40		47	36.4		35	24.5		116	32.5
≤High school	51	60		82	63.6		108	75.5		241	67.5
Work outside home
Yes	54	63.5		76	58.9		90	62.9		220	61.6
No	31	36.5		53	41.1		53	37.1		137	38.4

BMI, body mass index; ABEP, Brazilian Association of Research Companies (Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa).

n = 356.

n = 349.

Table 3

Univariate analysis of exploratory variables and association with the children's abdominal obesity as the dependent variable. Santos, 2012 (n = 357).

	crudeOR	95%CI	p-value
Children's characteristics
Gender
Male	1.0	–	0.172
Female	1.4	0.8–2.2
Excess weight according to BMI/age
Yes	62.4	30.1–129.2	<0.001
No	1.0	–
Protein consumption
Higher than/same as median	1.0	–	0.085
Below median	0.6	0.4–1.0
Maternal characteristics and socioeconomic level
Socioeconomic level (ABEP)
High	1.0	–	0.017
Low	0.6	0.3–0.9
Car ownership
Yes	1.8	1.1–2.8	0.012
No	1.0	–
Schooling
>High school	1.0	–	0.171
≤High school	0.7	0.4–1.1
Work outside home
Yes	1.9	1.1–3.0	0.010
No	1.0	–
Excess weight (BMI) a
Yes	1.7	1.0–2.7	0.024
No	1.0	–
Body fat b
High	1.9	1.0–3.3	0.033
Adequate	1.0	–
Abdominal obesity a
Yes	2.2	1.3–3.6	0.002
No	1.0	–

BMI, body mass index; ABEP, Brazilian Association of Research Companies (Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa); OR, odds ratio; CI, confidence interval.

n = 356.

n = 349.

Table 4 shows the results of the final logistic regression model. In the final model, the association between the child's abdominal obesity and childhood excess weight according to BMI/age, female gender and the mothers’ abdominal obesity were significant. The ABEP socioeconomic classification variable remained as a control variable.

Table 4

Multiple logistic regression model with the children's abdominal obesity as the dependent variable. Santos, 2012 (n = 356).

	AdjustedOR	95%CI	p-value
Excess weight according to the child's BMI/age
Yes	93.7	39.3–223.3	<0.001
No	1.0	–
Child's gender
Male	1.0	–	0.012
Female	4.1	1.8–9.3
Maternal abdominal obesity
Yes	2.7	1.2–6.0	0.01
No	1.0	–
Socioeconomic level according to ABEP
High	1.0	–	0.08
Low	0.5	0.2–1.0

BMI, body mass index; ABEP, Brazilian Association of Research Companies (Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa); OR, odds ratio; CI, confidence interval.

Discussion

This study identified associations between the abdominal obesity in children and the child's nutritional status (excess weight according to BMI/age), the child's gender (female) and the mother's nutritional status (abdominal obesity).

The results showed a prevalence of 30.5% of children with abdominal obesity. A study with Brazilian children aged 7-10 years found a prevalence of 22% for girls and 26.5% for boys, slightly lower values, but estimated based on another reference.18 Another study identified a prevalence of 33.7% of excess weight in children from Santos city,19 values that are consistent with the data in this research. This scenario shows that excess weight and child abdominal obesity are both prevalent.

At the univariate analysis, child's risk for overweight or overweight was associated with the presence of abdominal obesity. This finding is consistent with the fact that the trunk region is one with increased susceptibility to fat accumulation. Although this variable remained in the final regression model, it is relevant to consider its effect's overestimation, given the marked association between excess weight and the assessed outcome; it is also important to consider the broad CI (OR=93.7, 95%CI: 39.3-223.3).12 , 20 A study with Brazilian adolescents produced similar results, when considering that individuals with a higher amount of subcutaneous fat were 133.6 times more likely to have abdominal obesity21; the authors used the classification by Taylor et al.,12 also used in the present study.

The results also show that girls are 4.1 times more likely to have abdominal obesity; one expects to find greater adiposity in females, taking into consideration the BMI22; however, an association has been shown between adiposity, BMI and WC in male children and adolescents.21 , 23 It is also known that the adult male has more visceral fat accumulation than adult women24; thus, it is worth considering the hypothesis that most abdominal fat found in girls can be a characteristic of this sample; i.e., it is possible that the typical conditions of body fat accumulation are more evident only after puberty, when considering that the sample's age range may be too young.

Activities considered as sedentary practices showed no association with abdominal obesity, which contradicts previous findings on the effect of time spent watching TV and active transport to school.10 , 22 , 23 A study with Brazilian adolescents also found a different result: an insufficient level of physical activity was associated with an elevated WC.25 It is possible that the study variables were not good markers of sedentary behaviors, which may bring health risks to this population. However, it should be considered that the time spent watching TV and using the computer was reported by the child's mother and may have been underestimated.

High protein intake was associated with abdominal obesity in the univariate analysis, but it subsequently lost significance in the regression model. The increase in protein consumption showed an opposite association: through changes in the diet, more protein generated a reduction of 2.7 cm in WC of children and adolescents in relation to a group with low protein intake, in a longitudinal study.26

Maternal nutritional status was significantly associated with abdominal obesity in children in all assessed parameters, especially with the WC measurement in the multivariate analysis. In our sample, a mother with abdominal obesity increases by 2.7-fold the chance of her children also developing this condition. Studies carried out in Mexico report that children of parents with abdominal obesity are 2.85 times more likely to have the same condition,9 a value similar to that found in our study. Other studies also found an association between excess weight in children and maternal obesity.22 , 23 This indicates that the nutritional status of both the child's mother and father may be related to this outcome, and it should be considered that such influence could be associated with both genetic and sociocultural factors of family habits. The nutritional attention care in maternal and child health thus should begin during the prenatal period and encompass the whole family structure. It has been shown that parental involvement in nutritional education interventions and in promoting physical activity for children beneficially assist in reducing BMI and other nutritional status parameters,27 and it should be previously considered that the parents’ perception of their child's nutritional status can be an obstacle, given the difficulty in identifying overweight and, therefore, recognizing the importance of including their child in such activities.28

Even though it had no significance in the final model, the univariate analysis showed a significant association between abdominal obesity in children and socioeconomic status by social stratification, car ownership and the fact that the mother worked out of the household. High socioeconomic level, represented by the type of school and town/city, has also been associated with abdominal obesity in Indian children.8 However, another study with Brazilian children younger than five years did not observe an association between socioeconomic status, also represented by the ABEP, and excess weight29; it can be suggested that other factors have a greater influence on nutritional status than socioeconomic level.

Car ownership could also be associated with physical activity, as parents who have a car would use it to take their children to daily activities, thus preventing them from riding the bicycle or walking, for convenience or for fear of urban violence.10 As for children whose mothers work outside the home, considering the fact that these mothers are not present during the day to prepare a balanced meal for their children, they eventually choose convenient and quick options to feed them, habits that can be later incorporated by the children.

The study of food intake has limitations, such as the small number of 24-h recalls and obtaining data through interviews with the mother, which can result in underreporting. Additionally, considering this study applied an extensive investigation questionnaire, some questions and measures could not be applied or measured by the interviewers due to alleged discomfort or refusal on the part of the respondent and, thus, there are some variables with missing values. The response rate of 70% may also have affected the results of some associations. Moreover, considering this is a cross-sectional study, one cannot establish a causality association between the analyzed factors. In spite of these limitations, the contributions of this study include the observation that maternal nutritional status, the occurrence of excess weight and female gender are associated with abdominal obesity in children, regardless of their socioeconomic status.

Metabolic syndrome in children is still an emerging topic, for which different clinical aspects are considered in the diagnosis, depending on the theoretical reference.30 Elevated WC is one of these aspects and, when compared to others, such as serum levels of glucose and lipids, it has advantages for being a noninvasive, easy to measure procedure. Thus, its inclusion in routine primary care would help to plan interventions and interdisciplinary activities associated with the fight against chronic diseases in childhood.

The associations involving the child's WC are still uncertain. More studies in this line of research are needed to validate some of the assumptions made herein. It is expected that this study will contribute to the development of public policies for the prevention of chronic diseases, considering the importance of nutritional education actions directed at the family environment, aiming to result in a greater impact on the nutritional status of children.

Introdução

A epidemia mundial da obesidade vem crescendo em proporções alarmantes na infância, o que pode ser observado em países em desenvolvimento, que apresentaram aumento na prevalência da obesidade infantil, nas últimas décadas.1 No Brasil, estudo com amostra de crianças de 7 a 10 anos apontou uma prevalência de sobrepeso e obesidade de 26,7% para meninos e 34,6% para meninas.2

Consequente ao excesso de peso, o acúmulo de gordura na região abdominal está associado a fatores de risco cardiovascular e a distúrbios metabólicos, que podem estar presentes já na infância.3 , 4 Compreende-se como acúmulo de gordura na região abdominal um excesso de gordura avaliado por uma medida antropométrica e/ou de composição corporal que apresente um valor acima de um ponto de corte específico e sensível.4 Entre os métodos para esse diagnóstico, a circunferência da cintura (CC), bastante usada na avaliação do estado nutricional de adultos, também vem sendo usada em crianças.4 , 5 Estudos com diferentes populações já propuseram distribuições em percentis e pontos de corte para a CC de crianças, porém ainda não há consenso sobre os critérios para avaliação desse grupo.4

A acurácia da CC em comparação com outros métodos de diagnóstico do estado nutricional da criança, como o Índice de Massa Corporal (IMC) e a razão cintura/altura, foi avaliada em estudos cujos resultados apontam aplicações dessa medida para auxiliar na identificação de risco de pressão arterial elevada em combinação ao IMC ou como fator associado à dislipidemia e à hiperglicemia.6 , 7

Alguns fatores associados ao excesso de peso e acúmulo de gordura abdominal em crianças, descritos na literatura científica, são: nível socioeconômico da família,8 estado nutricional dos pais9 e comportamentos sedentários da criança.10 Sabe-se também que hábitos alimentares não saudáveis e o consumo elevado de macronutrientes são apontados como possíveis causas do acúmulo de gordura abdominal.3 Entretanto, poucos estudos empregaram a CC para determinar a gordura abdominal em crianças brasileiras como desfecho de interesse e para investigar quais os possíveis fatores associados. O objetivo deste estudo é analisar a associação de fatores dietéticos, socioeconômicos, comportamentos sedentários e do estado nutricional materno com o acúmulo de gordura abdominal de crianças de 3-10 anos no município de Santos.

Método

Esse estudo está inserido no projeto de pesquisa Avaliação do Ambiente Nutricional no Município de Santos (Ambnut) aprovado no Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal de São Paulo (Processos: 275/2009 e 276/2009) e financiado pela Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo (processo n° 2009/01361-0). O projeto teve delineamento transversal de base domiciliar; de janeiro a dezembro de 2010 foram feitas duas visitas para investigar dados socioeconômicos, antropométricos, sobre saúde e hábito alimentar das famílias.

De acordo com dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), também publicados em 2010, o município apresentava 419.400 residentes em uma área de 281.000 km2. A parte insular da cidade é dividida em quatro regiões administrativas: Orla, Centro, Noroeste e Morros; a região da Orla é caracterizada por maior poder aquisitivo em comparação com as demais. Estima-se que 55% das famílias residam na região da Orla, 11% no Centro, 25% na Zona Noroeste e 9% nos Morros.

A amostra do projeto Ambnut foi de 538 famílias, provenientes de 36 dos 566 setores censitários da parte insular do município, sorteados aleatoriamente de forma proporcional à população moradora de três das quatro regiões: Centro, Noroeste e Orla. A região dos Morros não foi incluída por dificuldades de acesso. Dessa forma, 29 setores foram investigados na Orla, três setores no Centro e quatro setores na região Noroeste e redistribuiu-se a proporção de residentes dos Morros às demais regiões.

O cálculo amostral considerou a prevalência de sobrepeso em crianças menores de cinco anos de 7% na região Sudeste, avaliada pela Pesquisa Nacional de Demografia e Saúde (PNDS), adotando nível de significância de 5% e poder de teste de 80% para um teste bicaudal, com perda de 10%.

Para coleta de dados, seis entrevistadores graduados e graduandos da área de saúde foram treinados para a aplicação do questionário e trabalho de campo, organizados em duplas. O treinamento foi conduzido pela equipe de pesquisadores responsáveis pelo projeto, com carga horária de 40 horas, que compreendia treinamento em laboratório e acompanhamento supervisionado às primeiras atividades em campo.

Foi feito o arrolamento de cada setor, com o objetivo de identificar domicílios elegíveis, que teve como critérios de inclusão aquele em que residia pelo menos uma criança menor de dez anos juntamente com sua mãe biológica, desde que a mesma não relatasse qualquer distúrbio que pudesse afetar seu estado nutricional (câncer, Aids ou doenças infecciosas) ou tivesse feito cirurgia bariátrica. Caso houvesse no domicilio mais de uma criança na faixa etária a ser avaliada, fazia-se sorteio. Os procedimentos da coleta foram feitos somente após as mães das crianças assinarem o Termo de Consentimento Esclarecido. A taxa de resposta dos domicílios investigados no arrolamento foi de 70% e o tempo médio de entrevistas foi de 100 minutos.

Para este estudo específico, foram considerados elegíveis 357 pares de mães e filhos, o que correspondeu aos domicílios com crianças de três ou mais anos, nos quais a medida da CC era coletada. Esse recorte manteve a representatividade da amostra investigada e o poder de teste de associação foi de 90%.

A ingestão alimentar das crianças foi estimado por meio de dois Recordatórios de 24 horas, em entrevistas com a mãe, um aplicado em cada visita. A composição nutricional dos alimentos foi calculada por meio do programa Avanutri® v.4.0 (Avanutri & Nutrição Serviços e Informática Ltda., Três Rios, Brasil); o banco do sistema foi ampliado com dados da Tabela Brasileira de Composição de Alimentos (Taco) e do United States Department of Agriculture (USDA).

Foi usada para análise a mediana do consumo de cada macronutriente, como ponto de corte, e levou-se em conta a faixa etária das crianças (3 anos; 4-8 anos e 9-10 anos) para geração da variável. Essa categorização compreende as faixas etárias nas quais o Institute of Medicine tem uma recomendação específica para cada nutriente pela Dietary Reference Intake (DRI), na tentativa de não subestimar ou superestimar o consumo.

Foram coletados o peso e altura das mães e crianças com o uso de balança digital portátil Tanita® e estadiômetro móvel Alturexata®, com as técnicas padronizadas por Lohman et al.11 Com as mães, foram coletadas dobras cutâneas triciptal, biciptal, suprailíaca e subescapular em triplicata para cálculo do valor médio e estimativa do percentual de gordura corporal.

A CC foi aferida, em duplicata, com uma fita métrica não extensível de 150 cm. Sua aferição foi padronizada no ponto médio entre a última costela e a crista ilíaca, com a criança ou a mãe de pé, sem roupa que cobrisse a região abdominal; a leitura foi feita no momento da expiração.

Para avaliação da gordura abdominal infantil, considerou-se a proposta por Taylor et al., que considera valores acima ao percentil 80 (p80) como acúmulo de gordura abdominal.12 Para o IMC, consideraram-se as curvas da Organização Mundial da Saúde (OMS), para identificação do excesso de peso.13

Para classificar o estado nutricional materno, adotaram-se o IMC e a CC de acordo com a recomendação da OMS, que traz valores de IMC≥25kg/m2como excesso de peso e CC≥80cm como acúmulo de gordura abdominal.14 Para classificar o acúmulo de gordura corporal consideraram-se os valores ≥32% como indicativos de gordura corporal elevada.11

Os comportamentos sedentários das crianças foram avaliados a partir do tempo gasto assistindo a TV, tempo com uso do computador e caminhada, além do uso de bicicleta como meio de transporte principal para as atividades diárias ou como lazer, conforme questionário validado Youth do Centro de Estudos do Laboratório de Aptidão Física de São Caetano do Sul (Celafics).15 Para as análises, foi considerado como ponto de corte o valor de duas horas assistindo a TV por dia, segundo recomendação da American Academy of Pediatrics;16 o mesmo critério foi aplicado para tempo de uso de computador.

Para avaliação socioeconômica das famílias foram usados questionários do IBGE e da PNDS, que avaliam características dos domicílios, escolaridade e renda. Para a estratificação das famílias, empregou-se o Critério de Classificação Econômica Brasil proposto pela Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa (Abep).17 Para análises, as classes foram agrupadas em A + B (alto nível socioeconômico) e C + D + E (baixo nível socioeconômico).

Foi feita análise estatística descritiva da amostra, estratificada pela faixa etária das crianças. Associações entre as variáveis de interesse e o acúmulo de gordura abdominal foram verificadas com modelos de análise de regressão logística múltipla, sendo a CC acima do p80 como desfecho e variáveis socioeconômicas, estado nutricional materno e as variáveis individuais da criança para ajuste no modelo. Inicialmente foi usado o teste do qui-quadrado para a análise univariada e as variáveis com valor de p<0,20 foram incluídas na análise multivariada. No modelo final, permaneceram as variáveis com valor de p<0,05. Foi usado o teste de Hosmer-Lemeshow para verificar o ajuste do modelo. Esses resultados são apresentados com os valores de odds ratio (OR) e Intervalo de Confiança (IC) de 95%.

Para computação dos dados dietéticos foi usado o software Epi Info® v.3.5 (CDC, Atlanta, GA, EUA). Os valores de escore-Z foram calculados com o programa Anthro Plus® v.1.0.2. (WHO, Genebra, Suíça). As análises foram feitas no softwareStatistical Package for the Social Sciences® (SPSS) v.16 (SPSS Inc., Chicago, IL, EUA).

Resultados

Nas Tabelas 1 e 2 são apresentados os dados descritivos da amostra, pela prevalência dos fatores avaliados. No total, observou-se que 30,5% das crianças e 64% das mães apresentaram acúmulo de gordura abdominal. A análise univariada apresentada na Tabela 3 indicou associação entre apresentar acúmulo de gordura abdominal e excesso de peso pelo IMC/Idade. Não foram encontradas associações significativas com o consumo de nutrientes para carboidratos, lipídios e proteína; no entanto, o consumo de proteína foi testado no modelo de regressão posteriormente (p=0,085). Todas as variáveis relacionadas aos comportamentos sedentários igualmente não demonstraram associação com o desfecho (p>0,20). Foram encontradas associações significativas entre as variáveis de estratificação social pela Abep, posse de carro, trabalho materno fora de casa, excesso de peso materno, acúmulo de gordura total e central materna (Tabela 3).

Tabela 1

Prevalência das variáveis individuais das crianças da amostra, de acordo com a faixa etária das crianças. Santos, 2012 (n=357)

	3‐4 anos			5‐7 anos			8‐10 anos			Total
	n	%		n	%		n	%		n	%
Características das crianças
Sexo
Masculino	50	58,8		68	52,7		75	52,4		193	54,1
Feminino	35	41,2		61	47,3		68	47,6		164	45,9
Acúmulo de gordura abdominal
Sim	32	37,6		28	21,7		49	34,3		109	30,5
Não	53	62,4		101	78,3		94	65,7		248	69,5
Excesso de peso pelo IMC/idade
Sim	12	14,1		39	30,2		62	43,4		113	31,7
Não	73	85,9		90	69,8		81	56,6		244	68,3
Tempo assistindo a televisão
Elevado	73	85,9		108	83,7		116	81,1		297	83,2
Adequado	12	14,1		21	16,3		27	18,9		60	16,8
Tempo em uso de computador
Elevado	6	7,1		28	21,7		41	28,7		75	21,0
Adequado	79	92,9		101	78,3		102	71,3		282	79,0
Caminhada como transporte principal
Sim	48	56,5		84	65,1		91	63,6		223	62,5
Não	37	43,5		45	34,9		52	36,4		134	37,5
Bicicleta como transporte principal
Sim	4	4,7		11	8,5		12	8,4		27	7,6
Não	81	95,3		118	91,5		131	91,6		330	92,4
Consumo de carboidratos a
Acima/igual a mediana	38	46,3		42	33,4		41	28,8		121	34,5
Abaixo da mediana	44	53,7		84	66,6		101	71,2		229	65,5
Consumo de proteína a
Acima/igual a mediana	44	53,6		57	45,2		72	50,7		173	49,4
Abaixo da mediana	38	46,4		69	54,8		70	49,3		177	50,6
Consumo de lipídios a
Acima/igual a mediana	49	59,7		54	42,8		67	47,1		170	48,5
Abaixo da mediana	33	40,3		72	57,2		75	52,9		180	51,5

IMC, Índice de Massa Corporal.

n=350.

Tabela 2

Prevalência das variáveis maternas e socioeconômicas da amostra, de acordo com a faixa etária das crianças. Santos, 2012 (n=357)

	3‐4 anos			5‐7 anos			8‐10 anos			Total
	n	%		n	%		n	%		n	%
Características das mães
Excesso de peso pelo IMC a
Sim	35	41,2		69	53,5		88	61,9		192	53,9
Não	50	58,8		60	46,5		54	38,1		164	46,1
Gordura corporal b
Elevada	26	30,6		34	26,9		26	18,8		86	24,6
Adequada	59	69,4		92	73,1		112	81,2		263	75,4
Acúmulo de gordura abdominal a
Sim	48	56,5		79	61,2		101	71,1		228	64
Não	37	43,5		50	38,8		41	28,9		128	36
Características de nível socioeconômico
Nível socioeconômico (Abep)
Alto	51	60		75	58,1		86	60,1		212	59,4
Baixo	34	40		54	41,9		57	39,9		145	40,6
Posse de carro
Sim	50	58,8		67	51,9		80	55,9		197	55,2
Não	35	41,2		62	48,1		63	44,1		160	44,8
Escolaridade
>Ensino médio	34	40		47	36,4		35	24,5		116	32,5
≤Ensino médio	51	60		82	63,6		108	75,5		241	67,5
Trabalha fora
Sim	54	63,5		76	58,9		90	62,9		220	61,6
Não	31	36,5		53	41,1		53	37,1		137	38,4

IMC, Índice de Massa Corporal; Abep, Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa.

n=356.

n=349.

Tabela 3

Análise univariada de variáveis exploratórias e associação com acúmulo de gordura abdominal das crianças como variável dependente. Santos, 2012 (n=357)

	ORBruto	IC95%	p-valor
Características das crianças
Sexo
Masculino	1,0	–	0,172
Feminino	1,4	0,8‐2,2
Excesso de peso pelo IMC/iade
Sim	62,4	30,1‐129,2	<0,001
Não	1,0	–
Consumo de proteína
Acima/igual a mediana	1,0	–	0,085
Abaixo da mediana	0,6	0,4‐1,0
Características das mães e nível socioeconômico
Nível socioeconômico (Abep)
Alto	1,0	–	0,017
Baixo	0,6	0,3‐0,9
Posse de carro
Sim	1,8	1,1‐2,8	0,012
Não	1,0	–
Escolaridade
>Ensino médio	1,0	–	0,171
≤Ensino médio	0,7	0,4‐1,1
Trabalha fora
Sim	1,9	1,1‐3,0	0,010
Não	1,0	–
Excesso de peso pelo IMC a
Sim	1,7	1,0‐2,7	0,024
Não	1,0	–
Gordura corporal b
Elevada	1,9	1,0‐3,3	0,033
Adequada	1,0	–
Acúmulo de gordura abdominal a
Sim	2,2	1,3‐3,6	0,002
Não	1,0	–

IMC, índice da massa corporal; Abep, Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa; OR, razão de chances; IC, intervalo de confiança.

n=356.

n=349.

Na Tabela 4 são apresentados os resultados da análise de regressão logística e valores de odds ratio do modelo final, entre as variáveis estudadas. No modelo final foi considerada significativa a associação entre o excesso de gordura abdominal da criança e o excesso de peso infantil pelo IMC/idade, o sexo feminino e o acúmulo de gordura abdominal das mães. A variável de classificação socioeconômica da Abep permaneceu como variável de controle.

Tabela 4

Modelo de regressão logística múltipla com o acúmulo de gordura abdominal da criança como variável dependente. Santos, 2012 (n=356)

	ORAjustado	IC95%	p-valor
Excesso de peso pelo IMC/idade da criança
Sim	93,7	39,3‐223,3	<0,001
Não	1,0	–
Sexo da criança
Masculino	1,0	–	0,012
Feminino	4,1	1,8‐9,3
Acúmulo de gordura abdominal materno
Sim	2,7	1,2‐6,0	0,01
Não	1,0	–
Nível socioeconômico pela Abep
Alto	1,0	–	0,08
Baixo	0,5	0,2‐1,0

IMC, índice de massa corporal; Abep, Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa; OR, razão de chances; IC, intervalo de confiança.

Discussão

No presente estudo, foram identificadas associações entre o acúmulo de gordura abdominal nas crianças e o estado nutricional da criança (excesso de peso pelo IMC/Idade), o sexo da criança (feminino) e estado nutricional da mãe (acúmulo de gordura abdominal).

Os resultados permitiram identificar uma prevalência de 30,5% de crianças com acúmulo de gordura abdominal. Estudo feito com crianças brasileiras de sete a 10 anos encontrou uma prevalência de 22% em meninas e 26,5% em meninos, valores pouco menores, mas estimados a partir de outro referencial teórico.18 Em outro trabalho, foi identificada uma prevalência de 33,7% de crianças com sobrepeso na cidade de Santos,19 valores que convergem com os dados desta investigação. Esse panorama traz que o sobrepeso e o acúmulo de gordura abdominal infantil estão presentes de forma semelhante, em relação à prevalência.

Na análise univariada, uma criança com risco de sobrepeso ou sobrepeso foi associada com apresentar acúmulo de gordura abdominal. Tal achado é consistente com o fato de que a região do tronco é uma das que apresentam maior suscetibilidade para depósitos de tecido adiposo. Apesar de essa variável ter permanecido no modelo de regressão final, é relevante considerar a superestimação do seu efeito, dada a evidente ligação do excesso de peso com o desfecho em pauta; importante também é avaliar o amplo intervalo de confiança (OR=93,7; IC95% 39,3-23,3).12 , 20 Estudo com adolescentes brasileiros produziu um resultado semelhante, ao considerar que os indivíduos com maior quantidade de gordura subcutânea teriam 133,6 mais chances de apresentar acúmulo de gordura abdominal;21 os autores empregaram a classificação de Taylor et al.,12 também adotada neste estudo.

Os resultados mostram ainda que as meninas têm 4,1 mais chances de apresentar acúmulo de gordura abdominal; espera-se encontrar maior adiposidade no sexo feminino levando em consideração o IMC;22no entanto, já se demonstrou associação entre adiposidade, IMC e CC em crianças e adolescentes do sexo masculino.21 , 23 Sabe-se ainda que o homem adulto apresenta maior acúmulo de gordura visceral do que a mulher;24 assim, vale considerar a hipótese de que a maior adiposidade abdominal encontrada nas meninas possa ser uma característica desta amostra; dito de outra forma, é possível que as condições típicas de acúmulo de gordura corporal sejam mais evidentes somente após a puberdade, ao considerar que a faixa etária da amostra pode ser muito jovem.

As atividades consideradas como práticas sedentárias não mostraram associação com o acúmulo de gordura abdominal, o que contraria achados pregressos sobre o efeito do tempo de assistir a TV e do transporte ativo até a escola.10 , 22 , 23 Um estudo com adolescentes brasileiros também encontrou resultado contrário: um nível insuficiente de prática de atividade física foi associado com uma CC elevada.25 É possível que as variáveis em estudo não tenham sido bons marcadores de comportamentos sedentários, que podem trazer riscos a saúde nessa população. No entanto, deve-se considerar que o tempo gasto assistindo a TV e usando computador era relatado pela mãe da criança e pode ter sido subestimado.

O consumo de proteína elevado mostrou associação com acúmulo de gordura abdominal, na análise univariada, e perdeu posteriormente significância no modelo de regressão. O acréscimo de proteína na dieta apresentou relação contrária: por meio de mudanças na dieta, mais proteína gerou uma redução de 2,7 cm da CC em crianças e adolescentes, em relação a grupo com pouca proteína, em estudo longitudinal.26

O estado nutricional materno apresentou associação significativa com a gordura abdominal na criança em todos os parâmetros avaliados e, principalmente, com a medida de CC na análise multivariada. Em nossa amostra, uma mãe com acúmulo de gordura abdominal aumenta em 2,7 vezes a chance da criança também apresentar esse quadro. Pesquisadores no México relatam que filhos de pais com obesidade abdominal têm 2,85 mais chances de apresentar o mesmo quadro,9 valor próximo ao encontrado neste estudo. Outras investigações também encontraram associação entre sobrepeso da criança e obesidade materna.22 , 23 Isso indica que tanto o estado nutricional da mãe quanto o do pai da criança podem ter relação com esse desfecho. Deve-se considerar que tal influência possa estar associada tanto a fatores genéticos como socioculturais de hábitos familiares. O cuidado com a atenção nutricional à saúde materno-infantil, portanto, deve se iniciar no período pré-natal e considerar toda a estrutura familiar. Já se demonstrou que a participação dos pais em intervenções de educação nutricional e promoção de atividade física para crianças auxilia beneficamente na redução do IMC e outros parâmetros do estado nutricional.27Deve-se considerar previamente que a percepção dos pais em relação ao estado nutricional de seu filho pode ser uma barreira, tendo em vista a dificuldade na identificação do excesso de peso e, portanto, no reconhecimento da importância de incluir seu filho em tais atividades.28

Embora não tenha apresentado significância no modelo final, a análise univariada mostrou associação significativa entre o acúmulo de gordura abdominal das crianças e o nível socioeconômico pela estratificação social, a posse de carro e o fato de a mãe trabalhar fora de casa. Nível socioeconômico elevado, representado pelo tipo de escola e cidade, também já foi associado com acúmulo de gordura abdominal, em crianças indianas.8 Contudo, outro estudo com crianças brasileiras menores de cinco anos não observou associação entre o nível socioeconômico, também representado pela Abep, e excesso de peso;29 pode-se sugerir que há outros fatores com maior influência sobre o estado nutricional do que o nível socioeconômico.

A posse de carro poderia também estar associada com a atividade física. As crianças cujos pais apresentam esse bem material o usariam para as atividades diárias, o que evita momentos de caminhada ou uso de bicicleta, por conveniência ou violência urbana.10 Quanto às crianças cujas mães trabalham fora, tais mães, pela impossibilidade de estar presente durante o dia para preparar uma refeição balanceada ao filho, acabam por optar por opções convenientes e rápidas para garantir alguma alimentação aos filhos, hábitos que podem ser incorporados pelas crianças posteriormente.

O estudo da ingestão alimentar apresenta limitações como número reduzido de recordatórios de 24 horas e a obtenção do dado por meio de entrevista com a mãe, o que pode determinar subnotificação. Além disso, tratando-se de um estudo que aplicou um questionário de investigação extenso, algumas perguntas e medidas não puderam ser aplicadas ou aferidas pelos entrevistadores por alegado desconforto ou recusa do entrevistado e, assim, o n de algumas variáveis é menor. A taxa de resposta de 70% também pode ter interferido nos resultados de algumas associações. Ademais, como se trata de estudo transversal, não é possível relatar relação de causalidade entre os fatores analisados. Apesar dessas limitações, como contribuições do presente estudo, constatou-se que o estado nutricional materno, a ocorrência de excesso de peso e o sexo feminino em crianças estão associados com o acúmulo de gordura abdominal em crianças, independentemente de seu nível socioeconômico.

A síndrome metabólica em crianças ainda é um tema emergente, para o qual diferentes aspectos clínicos são considerados no diagnóstico, a depender do seu referencial teórico.30 A CC elevada constitui um desses aspectos e, ao comparar com outros, como níveis séricos de glicose e lipídios, apresenta vantagens por ser um procedimento não invasivo e de fácil mensuração. Assim, sua inclusão na rotina da atenção básica à saúde auxiliaria no delineamento de intervenções e atividades interdisciplinares ligadas ao combate de doenças crônicas na infância.

As relações que envolvem a CC da criança ainda são incertas. Mais estudos nessa linha de pesquisa são necessários para comprovação de algumas das hipóteses aqui apresentadas. Espera-se que este estudo contribua para o desenvolvimento de políticas públicas de prevenção de doenças crônicas, ao considerar a importância de ações de educação nutricional concebidas para o âmbito familiar, de forma a resultar em maior chance de impacto sobre o estado nutricional das crianças.