ERICA: intake of macro and micronutrients of Brazilian adolescents.

OBJECTIVE To describe food and macronutrient intake profile and estimate the prevalence of inadequate micronutrient intake of Brazilian adolescents. METHODS Data from 71,791 adolescents aged from 12 to 17 years were evaluated in the 2013-2014 Brazilian Study of Cardiovascular Risks in Adolescents (ERICA). Food intake was estimated using 24-hour dietary recall (24-HDR). A second 24-HDR was collected in a subsample of the adolescents to estimate within-person variability and calculate the usual individual intake. The prevalence of food/food group intake reported by the adolescents was also estimated. For sodium, the prevalence of inadequate intake was estimated based on the Tolerable Upper Intake Level (UL). The Estimated Average Requirement (EAR) method used as cutoff was applied to estimate the prevalence of inadequate nutrient intake. All the analyses were stratified according to sex, age group and Brazilian macro-regions. All statistical analyses accounted for the sample weight and the complex sampling design. RESULTS Rice, beans and other legume, juice and fruit drinks, breads and meat were the most consumed foods among the adolescents. The average energy intake ranged from 2,036 kcal (girls aged from 12 to 13 years) to 2,582 kcal (boy aged from14 to 17 years). Saturated fat and free sugar intake were above the maximum limit recommended (< 10.0%). Vitamins A and E, and calcium were the micronutrients with the highest prevalence of inadequate intake (> 50.0%). Sodium intake was above the UL for more than 80.0% of the adolescents. CONCLUSIONS The diets of Brazilian adolescents were characterized by the intake of traditional Brazilian food, such as rice and beans, as well as by high intake of sugar through sweetened beverages and processed foods. This food pattern was associated with an excessive intake of sodium, saturated fatty acids and free sugar.

INTRODUCTION

The leading causes of death in all regions of Brazil are chronic non-communicable diseases (NCD) . Being overweight and obese, which are important risk factors for these diseases, are showing increasing levels of prevalence worldwide and can affect all stages of life, including childhood and adolescence .

Increased consumption of ultra-processed foods, which are high in fat, sugar and salt, and decreased consumption of legume, vegetables and fruits , which are associated with lower daily energy expenditure, can explain the growing trends for being overweight and obese , , as well as metabolic changes in the child and adolescent population. These aspects also contribute to nutritional deficiencies that are characteristic during this stage of life, such as those regarding iron, zinc, calcium, phosphorus and vitamins A, C, and E .

Adolescence is a time of intense body modification ; improper eating habits during this period are associated with increased risk of obesity and other NCD , so monitoring the food consumed by Brazilian adolescents is an important factor for implementing and evaluating intervention strategies. Based on the aforementioned, the objective of this study was to describe the profile of food and macronutrient consumption as well as to estimate the prevalence of inadequate intake of these micronutrients of Brazilian adolescents.

METHODS

The Brazilian Study of Cardiovascular Risks in Adolescents (ERICA), performed from 2013 to 2014, was used as a data source. ERICA is a national school-based survey whose goal was to evaluate the prevalence of cardiovascular risk factors and metabolic syndrome in adolescents aged between 12 and 17 years who attended public and private schools in 124 cities. Detailed information regarding the sampling procedure and data collection have already been published , . In brief, ERICA adopted a three stage cluster sampling plan. During the first stage, the schools were selected with probability proportional to size, which had been previously stratified into 32 geographical strata (27 state capitals and five sets with the other municipalities from each macro-region). The second stage saw three combinations of class sessions (morning and afternoon) and year (one of the last three years of elementary school or one of the first three years of high school) being selected. One class for each of the previously described combinations was selected in the third stage . Adolescents not within the 12 to 17 years age group were excluded, as well as pregnant adolescents and those with some degree of disability that made anthropometric evaluation or completing the questionnaire impossible.

Of the 102,327 adolescents who were eligible to participate in ERICA, 73,160 completed their 24-hour dietary recall (24-HDR) and 75,589 filled in a questionnaire (around 100 questions divided into 11 blocks, covering sociodemographic, health and lifestyle aspects) on an electronic data collector (personal digital assistant – PDA). ERICA participants were grouped into subsets according to the parts of the study about which they possessed information, which was done so that the sampling weights were calculated for each of the defined subsets. Therefore, 71,971 adolescents who had completed data for the PDA and 24-HDR subset were evaluated in this study. The non-response rate for this subset was 29.7%. In a subsample of two adolescents per class (around 7.0% of the sample), a second round of 24-HDR were collected to estimate intrapersonal variance, which made it possible to calculate the normal dietary intake of these adolescents.

Food intake was estimated by applying the 24-HDR. The adolescents were interviewed by trained field researchers, who used a specific software to enter food consumption data, by directly recording the information on netbooks. The multiple-pass method was used as interview technique , which consists of an overseen five-stage interview, with the aim of reducing under-report of food consumption. The software used in this study contained a list of items included in the food and beverage purchase database from the 2002-2003 Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF – Brazilian Household Budget Survey), which was performed by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) . The food items that were not contained in the database were added by the interviewers.

The intake of energy and nutrients was estimated based on the Tabela de Composição Nutricional dos Alimentos Consumidos no Brasil (Brazilian Food Composition Table) and the Tabela de Medidas Referidas para os Alimentos Consumidos no Brasil (Brazilian Portion Size Table) .

Data regarding nutrient intake did not include the consumption of supplements or medicines. To analyze the intake of energy and nutrients, added soy oil was considered in all forms of cooked and braised meat and vegetable preparations. Habitual consumption of sugar and sweetener was evaluated based on the following question: “use frequently; with the following response options: sugar, sweetener, sugar and sweetener, do not use. An addition of 10 g of sugar for every 100 ml of fruit juice, coffee, coffee with milk, tea and herbal tea was standard when adolescents reported habitually consuming sugar; and an addition of 5 g of sugar for every 100 ml of these drinks when the consumption of sugar and sweetener was reported as normal. The 1,626 food items that were available in the list of foods of the software used for data collection during ERICA were categorized into 35 groups with similar macronutrient profiles (Table 1). One single day of consumption provides good estimates for the population’s average intake of nutrients and foods ; therefore, prevalence estimates for food consumption, population averages for energy intake and the percentage contribution of macronutrients were calculated based on one 24-HDR. Only 20 of the most consumed foods were presented.

Table 1

Categorization of foods mentioned by the participants of ERICA according to a similar macronutrient profile. ERICA, Brazil, 2013-2014.

Food groups	Description
Rice	Rice, rice with vegetables, sushi and other rice-based preparations
Corn	Corn, cornmeal, polenta and other corn-based preparations
Beans and other legumes	Beans, soy meat and other types of beans
Vegetables	Leafy greens and legumes
Tubers	Potatoes, not including industrialized forms (chips), cassava, yams and other tubers
Fruits	Fruits and fruit salads
Oilseeds	Peanuts, cashews, almonds and others
Breakfast cereals	Oats, cereal, Granola bar and other cereals
Pasta	Pasta, ravioli, lasagna and other pasta-based preparations
Soups	Soups and broths
Breads	White and integral and toasted breads
Cakes and pastries	Cakes and pastries in general
Sweet biscuits	Sweet and filled biscuits
Savory biscuits	Savory biscuits and chips (potato or corn)
Meat	Meat, meat-based preparations and other meats
Pork	Pork and pork-based preparations
Chicken	Chicken, chicken-based preparations and other fowl
Fish	Fish and fish-based preparations
Processed meats	Ham, salami, mortadella, sausage, sausage and other processed meats
Eggs	Eggs and egg-based preparations
Milk	Whole and skimmed milk
Flavored dairy drinks	Dairy drinks sweetened with artificial or natural flavorings, and fermented milk
Soy-based beverages	Soy milk and soy-based beverages
Juices and fruit drinks	Natural and processed fruit juices
Soft drinks	Regular soft drinks
Low sugar or light fat soft drinks	Diet and light soft drinks
Coffee	Coffee, cappuccino, latte and other coffee-based drinks
Tea	Teas
Alcoholic beverages	Wine, beer and others
Cheeses and other dairy products	Cheeses and yogurts
Sweets and desserts	Sweets, fruit-based desserts, chocolate and other candies
Sugar, honey and jellies	Sugar, honey and jellies
Diet or light sweets and desserts	Diet or light sweets, desserts, cakes, pastries and cookies
Oils and fats	Vegetable oils, olive oil, butter, margarine, sauces and condiments
Pizza	Pizzas and calzones
Fried and baked snacks	Savory chicken pastry, pie, cheese-bread and other savory snacks
Sandwiches	Hamburgers and other sandwiches

The percentiles of intake distributions and prevalence of inadequate micro-nutrient consumption (calcium, phosphorus, iron, sodium, zinc, vitamins A, C, E and B12) were estimated based on the 24-HDR data, which were corrected for within-person variability in accordance with the method proposed by the National Cancer Institute (NCI) . This method consists of a two-part nonlinear mixed model: the first being based on a random effects logistic regression model to estimate consumption probability; the second estimating the amount consumed through random effect linear regression models, which were applied after data transformed to normality. Brazil’s five macro-regions and the school’s locational status (urban or rural) were considered as covariates in all models used.

The inadequacy prevalences were estimated as the proportion of adolescents who had a micronutrient intake below the estimated average requirement - , using the Estimated Average Requirement (EAR) method as a cut-off point, as recommended by the Institute of Medicine (IOM) . Calculating the prevalence of inadequacy considered the sample weight and the complexity of the sample design, which involved using the Fay-modified Balanced Repeated Replication (Fay-BRR) technique , .

A manually determined probabilistic approach was used to estimate the inadequacy of iron, since the distribution curve of iron necessity is considered asymmetric among women of childbearing age, not taking into account the assumptions required so that the EAR can be used . For each percentile (1, 5, 10, 15, 25, 40, 50, 75, 85, 90, 95, 99) of the distribution of normal iron intakes, the probability of inadequacy was estimated according to sex and age group, based on the recommendations set out by the IOM . The prevalence of inadequacy is the sum of the percentage of adolescents with inadequacy in each percentile.

Regarding sodium intake, values above the Tolerable Upper Intake Level were considered as inadequate, which allowed the proportion of adolescents at risk of adverse health effects to be estimated .

Age was categorized into two groups due to the different recommended micronutrient intake levels for each sex and ages. The analyses were stratified according to sex, age group (12 to 13 years and 14 to 17 years) and macro-regions. All estimates were calculated using the SAS (Statistical Analysis System) software, version 9.3, which took factors regarding the expansion and complexity of the sample design into account.

ERICA was approved by the Research Ethics Committees of the Institute of Collective Health Studies at the Universidade Federal do Rio de Janeiro and those from each State including the Federal District. All participants signed an assent form.

RESULTS

Foods that were most prevalently consumed among adolescents in the two age groups were rice (82.0%), beans (68.0%), juices and fruit drinks (56.0%), bread (53.0%) and meat (52.0%) (Figure 1). We observed high prevalence of ultra-processed food consumption, which include carbonated soft drinks, fried and baked snacks, sweet and savory biscuits, with carbonated soft drinks being the sixth most mentioned food (45.0%). The prevalence of fruit consumption was low, with this food group only being listed as most consumed among boys aged between 12 and 13 years (18.0%).

Figure 1

Prevalence of the 20 most consumed foods among Brazilian adolescents according to sex and age group. ERICA, 2013-2014.

The stratified analysis according to macro-regions showed important differences regarding the rate of consumption of some food items (Figure 2). Coffee (64.0%) was only among the five most consumed foods in the North region. Beans were the second most consumed food in the Southeast, Midwest and Northeast regions. The South region showed the highest prevalence for carbonated soft drink consumption (51.0%). Vegetables (54.0%) only figured among the five most consumed foods in the Midwest region.

Figure 2

Prevalence of the 20 most consumed foods among Brazilian adolescents according macro-region. ERICA, 2013-2014.

The average energy intake of adolescents varied from 2,036 kcal among girls aged between 12 and 13 years to 2,582 kcal among boys aged between 14 and 17 years (Table 2). Total energy intake according to age did not differ for females. For males, energy intake was higher among boys aged between 14 and 17 years, when compared to boys between 12 and 13 years (2,582 kcal versus 2,281 kcal). Energy intake averages were similar among the macro-regions.

Table 2

Mean and 95%CI of energy consumption and the percentage of the total caloric intake of macronutrients according to sex and age group, both for Brazil and its macro-regions. ERICA, 2013-2014.

Variable	Girls				Boys
	12-13		14-17		12-13		14-17
	Mean	95%CI	Mean	95%CI	Mean	95%CI	Mean	95%CI
Energy (kcal)
Brazil	2,036	1,981-2,090	2,124	2,086-2,161	2,281	2,192-2,370	2,582	2,511-2,653
North	2,121	1,990-2,253	2,155	2,103-2,206	2,261	2,135-2,387	2,573	2,499-2,648
Northeast	2,100	1,924-2,277	2,257	2,188-2,326	2,502	2,349-2,657	2,668	2,568-2,767
Midwest	2,068	1,988-2,148	2,112	2,052-2,172	2,394	2,273-2,516	2,652	2,564-2,741
Southeast	2,018	1,961-2,076	2,085	2,024-2,144	2,213	2,062-2,364	2,564	2,433-2,696
South	1,913	1,728-2,098	2,033	1,945-2,121	2,121	1,980-2,261	2,464	2,393-2,536
Carbohydrates (%)
Brazil	54.0	53.4-54.3	53.7	53.4-54.1	53.7	52.9-53.9	53.7	52.8-54.0
North	54.8	53.9-55.7	54.8	53.5-54.4	54.7	53.6-55.9	54.8	54.2-55.5
Northeast	54.6	53.5-55.6	54.0	53.5-54.6	54.4	53.5-55.2	54.6	53.7-55.4
Midwest	53.2	51.9-54.4	53.0	52.2-53.8	52.1	50.9-53.3	51.5	50.7-52.3
Southeast	53.5	52.8-54.1	53.5	52.9-54.1	53.1	52.5-53.8	52.9	51.9-53.9
South	54.5	53.5-55.5	54.3	52.7-55.8	52.2	49.5-54.9	54.8	52.6-55.0
Protein (%)
Brazil	15.4	15.1-15.7	15.4	15.2-15.6	16.2	15.9-16.4	16.3	16.0-6.6
North	15.6	15.1-16.1	15.6	15.4-15.9	16.3	15.8-16.9	16.2	15.9-16.5
Northeast	15.1	14.7-15.4	15.1	14.7-15.6	15.9	15.2-16.6	15.7	15.5-16.0
Midwest	15.9	15.4-16.5	15.8	15.5-16.1	16.7	16.0-17.4	17.1	16.7-17.5
Southeast	15.6	15.0-16.1	15.6	15.3-15.9	16.2	15.9-16.6	16.5	16.0-17.1
South	14.8	14.0-15.5	14.7	14.1-15.3	16.2	15.3-17.0	15.8	15.4-16.2
Total lipids (%)
Brazil	30.9	30.5-31.3	31.1	30.7-31.5	30.6	30.2-31.0	30.2	29.8-30.6
North	29.5	29.0-30.0	30.6	30.0-31.2	28.8	28.1-29.5	28.7	28.2-29.1
Northeast	30.6	29.7-31.4	31.0	30.4-31.6	29.8	29.1-30.5	29.6	29.7-30.5
Midwest	31.3	30.4-32.1	31.5	31.0-32.0	31.4	30.6-32.2	31.5	31.0-32.0
Southeast	31.3	30.6-32.0	31.2	30.5-31.8	30.9	30.3-31.5	30.4	29.9-31.0
South	31.1	30.3-31.9	31.3	30.3-32.3	31.7	29.9-33.6	30.4	29.4-31.4
Saturated fatty acids (%)
Brazil	11.3	11.1-11.7	11.5	11.3-11.7	10.9	10.6-11.1	10.8	10.7-11.0
North	10.5	10.1-10.8	11.2	10.8-11.5	10.3	10.0-10.7	10.2	9.9-10.5
Northeast	11.3	10.8-11.7	11.5	11.1-11.9	10.8	10.3-11.3	10.8	10.3-11.3
Midwest	11.5	10.9-12.2	11.4	11.1-11.7	11.1	10.7-11.5	10.9	10.7-11.2
Southeast	11.6	11.1-12.0	11.5	11.2-11.9	10.9	10.6-11.2	10.9	10.7-11.1
South	11.2	10.7-11.6	11.4	11.0-11.9	11.0	10.3-11.8	10.9	10.5-11.3
Monounsaturated fatty acids (%)
Brazil	10.5	10.3-11.7	10.6	10.4-10.7	10.3	10.0-10.5	10.2	10.0-10.6
North	10.3	10.0-10.6	10.3	10.2-10.5	10.0	9.7-10.2	9.9	9.7-10.0
Northeast	10.8	10.6-11.0	11.0	10.8-11.1	10.4	10.2-10.6	10.4	10.3-10.5
Midwest	10.9	10.5-11.2	10.9	10.7-11.1	10.6	10.4-10.9	10.8	10.6-11.0
Southeast	10.3	10.1-10.5	10.4	10.3-10.6	10.3	10.8-10.4	10.1	10.0-10.3
South	10.9	10.5-11.2	10.7	10.5-10.9	10.6	10.3-10.9	10.7	10.5-10.9
Polyunsaturated fatty acids (%)
Brazil	6.2	6.1-6.3	6.1	6.0-6.2	6.2	5.9-6.5	5.9	5.8-6.0
North	6.0	5.7-6.3	5.9	5.7-6.0	5.4	5.1-5.7	5.4	5.3-5.6
Northeast	5.7	5.4-5.9	5.8	5.6-6.0	5.5	5.3-5.7	5.4	5.3-5.5
Midwest	5.9	5.7-6.2	6.2	6.0-6.3	6.1	5.8-6.4	6.1	6.0-6.3
Southeast	6.4	6.2-6.6	6.2	6.0-6.4	6.7	6.1-7.2	6.1	5.9-6.3
South	6.5	6.1-6.9	6.4	6.1-6.7	6.6	6.3-6.9	6.2	5.9-6.5
Total trans-fatty acids (%)
Brazil	1.0	0.9-1.0	1.0	0.9-1.0	1.0	0.9-1.0	1.0	0.9-1.0
North	1.1	1.0-1.2	1.1	1.0-1.2	1.1	1.0-1.2	1.1	1.0-1.2
Northeast	1.0	0.9-1.1	1.0	0.9-1.0	1.0	0.9-1.2	1.0	1.0-1.2
Midwest	0.9	0.9-0.9	0.9	0.9-1.0	1.0	1.0-1.2	1.0	0.9-1.0
Southeast	0.9	0.8-1.0	0.9	0.9-1.0	1.0	0.8-1.1	1.0	0.9-1.1
South	1.3	1.1-1.5	1.2	1.1-1.2	1.3	1.2-1.4	1.3	1.2-1.4
Total sugar (%)
Brazil	24.7	24.1-25.3	24.7	24.2-25.1	21.8	21.0-22.5	21.9	21.4-22.4
North	21.3	19.6-22.9	21.5	20.9-22.1	19.2	18.0-20.4	19.1	18.4-19.7
Northeast	24.1	23.3-24.9	24.7	23.7-25.6	22.3	21.3-23.4	22.0	21.3-22.8
Midwest	26.5	25.5-27.6	25.5	24.9-26.1	22.8	21.7-23.9	22.4	21.6-23.2
Southeast	24.7	23.7-25.7	24.7	24.1-25.3	21.6	20.3-22.9	21.8	21.0-22.7
South	27.0	26.0-28.1	26.3	24.8-27.7	22.6	20.6-24.5	23.9	23.2-24.7

The percentage contribution of carbohydrates, proteins and lipids to total energy intake was similar among the different sexes and age groups, as they were among the macro-regions. The averages for the caloric contribution of carbohydrates, proteins and lipids were 54.0%, 15.0%, 31.0% among girls, and 53.0%, 16.0% and 30.0% among boys, respectively (Table 2). Regarding free sugar (added sugar and that present in natural fruit juices), distinct patterns of consumption were observed, with energy contribution from sugar being the greatest among female adolescents, with average values of approximately 25.0% among girls and 22.0% among boys, both of which are above recommended (< 10.0%) by the Brazilian Ministry of Health . Regardless of sex and age, the caloric contribution of saturated fatty acids exceeded the maximum recommended limit of less than 10.0% of total energy intake , with an average of approximately 11.0%.

Micronutrients that had the highest prevalence of inadequacy (> 50.0%) were calcium, phosphorus and vitamins E and A. The inadequacy of vitamin E and calcium consumption was present in 100% of the adolescents, regardless of sex, age or region (Tables 3 and 4). Regarding sodium, more than 80.0% of the adolescents showed an intake higher than the tolerable upper intake level, with 100% of boys presenting even higher figure. Inadequate iron intake was higher among females, especially those in the 14 to 17 years age group (14.0% of girls with inadequate intake against 0.9% of boys). The prevalence of inadequate phosphorus consumption was also higher in girls, reaching 60.0% of adolescents aged 14 to 17 years, while for the boys of the same age group, the inadequacy prevalence was 26.0%. Whereas for vitamin C, the values of inadequacy were higher among male adolescents, being 23.0% for boys aged between 14 and 17 years, and 8.0% for girls in the same age group. Vitamin B12 and zinc were the nutrients with the lowest prevalence of inadequacy. Zinc intake was adequate in 99.0% of male adolescents aged 14 to 17 years as was B12 in 100% of the girls aged between 12 and 13 years. The prevalences of inadequacy were generally similar among the macro-regions.

Table 3

Nutritional recommendation (NR)a, percentiles 10, 50 and 90 and prevalences (%IN) of inadequate micronutrient consumption for female adolescents according to age group, both for Brazil and its macroregions. ERICA, 2013-2014.

Micronutrients by macroregions	Age group
	12-13 years (N = 10,971)					14-17 years (N = 28,941)
	NR	10	50	90	%IN	NR	10	50	90	%IN
Calcium (mg)
Brazil	1,100	332	519	781	99.0	1,100	344	538	805	99.0
North		329	517	774	99.0		331	519	778	99.0
Northeast		335	522	789	99.0		336	525	781	99.0
Midwest		349	545	812	99.0		351	545	817	99.0
Southeast		340	529	793	99.0		341	533	800	99.0
South		342	537	802	99.0		347	540	808	99.0
Phosphorus (mg)
Brazil	1,050	709	963	1,284	65.0	1,050	736	997	1,325	60.0
North		734	998	1,329	59.0		734	996	1,326	60.0
Northeast		728	991	1,320	61.0		728	990	1,320	61.0
Midwest		718	976	1,302	63.0		716	975	1,300	63.0
Southeast		723	984	1,313	62.0		723	984	1,313	62.0
South		719	975	1,307	63.0		719	977	1,304	63.0
Iron (mg)
Brazil	5.7	8.3	11.6	16.0	2.5b	7.9	8.6	12.1	16.6	14.1
North		8.4	11.8	16.2	2.1		8.4	11.8	16.2	14.6
Northeast		8.4	11.8	16.2	2.1		8.4	11.9	16.3	14.6
Midwest		8.5	11.9	16.4	2.3		8.5	12.0	16.4	14.6
Southeast		8.5	12.0	16.4	2.1		8.5	11.9	16.4	14.6
South		8.5	12.0	16.5	2.4		8.6	12.0	16.5	14.6
Sodium (mg)
Brazil	2,200	2,048	2,831	3,820	84.0c	2,300	2,154	2,831	3,820	85.0
North		2,220	3,049	4,095	91.0		2,202	3,021	4,064	87.0
Northeast		2,173	2,987	4,014	89.0		2,152	2,957	3,980	85.0
Midwest		2,047	2,819	3,813	84.0		2,028	2,791	3,769	79.0
Southeast		2,128	2,932	3,945	88.0		2,103	2,901	3,397	82.0
South		2,089	2,871	3,876	86.0		2,058	2,840	3,837	80.0
Zinc (mg)
Brazil	7.0	8.1	11.0	14.7	3.0	7.3	8.3	11.3	15.1	3.0
North		8.1	11.1	14.9	3.0		8.2	11.1	14.9	4.0
Northeast		8.2	11.1	15.0	3.0		8.2	11.1	14.9	4.0
Midwest		8.3	11.3	15.2	2.0		8.3	11.3	15.2	3.0
Southeast		8.2	11.2	15.0	3.0		8.2	11.2	15.0	4.0
South		8.3	11.2	15.0	3.0		8.3	11.3	15.1	4.0
Vitamin A (mg)
Brazil	420	194	350	624	66.0	485	208	374	665	72.0
North		207	373	664	60.0		207	372	662	72.0
Northeast		205	368	655	61.0		204	368	655	73.0
Midwest		202	364	648	63.0		202	364	647	74.0
Southeast		203	365	649	62.0		201	363	647	74.0
South		201	363	639	63.0		200	360	645	74.0
Vitamin B12 (mcg)
Brazil	1.5	2.6	4.1	6.3	0.0	2.0	2.7	4.3	6.6	1.0
North		2.7	4.2	6.5	0.0		2.7	4.2	6.5	2.0
Northeast		2.7	4.2	6.5	0.0		2.7	4.2	6.5	2.0
Midwest		2.7	4.2	6.5	0.0		2.7	4.2	6.5	2.0
Southeast		2.7	4.2	6.5	0.0		2.7	4.2	6.5	2.0
South		2.7	4.2	6.5	0.0		2.7	4.2	6.4	2.0
Vitamin E (mg)
Brazil	9.0	2.8	3.9	5.4	100.0	12.0	2.9	4.0	5.4	100.0
North		2.6	3.6	4.9	100.0		2.6	3.7	5.0	100.0
Northeast		2.7	3.7	5.1	100.0		2.8	3.8	5.2	100.0
Midwest		3.0	4.2	5.6	100.0		3.1	4.3	5.7	100.0
Southeast		2.8	3.9	5.3	100.0		2.9	4.0	5.4	100.0
South		3.0	4.1	5.5	100.0		3.0	4.1	5.6	100.0
Vitamin C (mg)
Brazil	39	54.7	93.2	155.1	2.0	56	59.2	100.4	167.0	8.0
North		61.2	104.0	172.4	1.0		60.5	103.0	171.3	7.0
Northeast		59.2	100.9	167.8	1.0		58.8	100.0	166.2	8.0
Midwest		56.6	96.6	161.0	2.0		56.2	95.6	159.3	10.0
Southeast		57.2	97.4	162.5	1.0		56.6	96.3	160.9	10.0
South		55.4	94.9	158.0	2.0		55.0	93.9	157.5	11.0

a Nutritional recommendation based on EAR (Estimated Average Requirements).

b Estimated using the probabilistic approach method for which it was possible to estimate the standard error.

c Estimated based on the tolerable upper intake level.

Table 4

Nutritional recommendation (NR)a, percentiles 10, 50 and 90 and prevalences (%IN) of inadequate micronutrient consumption for male adolescents according to age group, both for Brazil and its macroregions. ERICA, 2013-2014.

Micronutrients by macroregions	Age group
	12-13 years (N = 8,983)					14-17 years (N = 23,076)
	NR	10	50	90	%IN	NR	10	50	90	%IN
Calcium (mg)
Brazil	1,100	333	558	898	97.0	1,100	371	617	982	95.0
North		335	563	728	97.0		341	573	919	96.0
Northeast		344	576	926	96.0		349	586	943	96.0
Midwest		377	629	1,005	94.0		385	638	1,016	93.0
Southeast		353	592	949	96.0		358	599	961	95.0
South		363	608	971	95.0		365	613	979	95.0
Phosphorus (mg)
Brazil	1,050	808	1,088	1,453	45.0	1,050	909	1,219	1,617	26.0
North		838	1,133	1,516	38.0		844	1,145	1,529	36.0
Northeast		849	1,151	1,537	36.0		859	1,161	1,549	34.0
Midwest		900	1,215	1,620	27.0		911	1,227	1,638	26.0
Southeast		863	1,170	1,560	33.0		871	1,175	1,567	32.0
South		877	1,187	1,576	31.0		885	1,196	1,594	29.0
Iron (mg)
Brazil	5.9	10.1	13.7	18.1	0.6b	7.7	11.6	15.5	20.2	0.9
North		10.3	14.0	18.5	0.6		10.5	14.2	18.8	1.6
Northeast		10.7	14.4	19.0	0.6		10.8	14.6	19.2	1.6
Midwest		11.5	15.5	20.3	0.6		11.7	15.7	20.5	0.9
Southeast		11.0	14.8	19.5	0.6		11.1	15.0	19.7	1.3
South		11.4	15.1	19.9	0.6		11.4	15.3	20.2	0.9
Sodium (mg)
Brazil	2,200	2,572	3,432	4,506	97.0c	2,300	2,880	3.8174	4,995	99.0
North		2,715	3,637	4,802	98.0		2,722	3,649	4,817	98.0
Northeast		2,717	3.651	4,828	99.0		2,736	3,668	4,837	98.0
Midwest		2,788	3,727	4,925	99.0		2,790	3,736	4,921	98.0
Southeast		2,738	3,666	4,832	98.0		2,751	3,680	4,856	98.0
South		2,760	3,688	4,865	99.0		2,764	3,701	4,887	98.0
Zinc (mg)
Brazil	7.0	9.3	12.8	17.5	1.0	8.5	10.5	14.4	19.5	2.0
North		9.1	12.6	17.3	1.0		9.3	12.9	17.6	5.0
Northeast		9.5	13.1	18.0	1.0		9.7	13.4	18.3	4.0
Midwest		10.9	15.0	20.4	0.0		11.2	15.3	20.9	1.0
Southeast		9.9	13.7	18.6	0.0		10.1	14.0	19.0	3.0
South		10.3	14.2	19.3	0.0		10.6	14.6	19.8	2.0
Vitamin A (mg)
Brazil	445	217	369	617	68.0	630	238	403	676	87.0
North		238	406	681	59.0		237	405	679	86.0
Northeast		234	398	668	61.0		233	397	665	87.0
Midwest		227	387	652	63.0		226	386	649	89.0
Southeast		229	391	655	62.0		224	382	642	88.0
South		224	386	646	64.0		224	382	642	89.0
Vitamin B12 (mcg)
Brazil	1.5	2.6	4.4	7.3	1.0	2.0	3.0	5.0	8.3	1.0
North		2.6	4.4	7.3	1.0		2.7	4.5	7.5	3.0
Northeast		2.7	4.6	7.6	0.0		2.8	4.7	7.8	2.0
Midwest		3.2	5.3	8.8	0.0		3.2	5.4	9.0	1.0
Southeast		2.9	4.7	7.8	0.0		2.9	4.8	8.0	2.0
South		2.9	4.9	8.2	0.0		3.0	5.0	8.3	1.0
Vitamin E (mg)
Brazil	9.0	2.9	4.3	6.2	100.0	12.0	3.2	4.7	6.8	100.0
North		2.7	4.0	5.8	100.0		2.8	4.1	5.9	100.0
Northeast		2.9	4.3	6.1	100.0		3.0	4.4	6.3	100.0
Midwest		3.5	5.0	7.1	99.0		3.6	5.2	7.3	100.0
Southeast		3.1	4.5	6.5	100.0		3.2	4.7	6.7	100.0
South		3.3	4.8	6.9	99.0		3.4	5.0	7.0	100.0
Vitamin C (mg)
Brazil	39.0	37.2	91.7	210.0	11.0	63.0	42.9	104.6	236.0	23.0
North		42.5	104.8	240.0	8.0		42.5	104.0	237.0	23.0
Northeast		41.4	102.5	233.0	9.0		41.2	101.7	233.0	24.0
Midwest		40.8	101.7	229.6	9.0		41.0	101.1	230.3	24.0
Southeast		39.5	98.5	228.2	10.0		39.6	98.6	225.0	26.0
South		39.6	96.6	221.4	10.0		39.3	96.6	222.1	27.0

a Nutritional recommendation based on EAR (Estimated Average Requirements).

b Estimated using the probabilistic approach method for which it was possible to estimate the standard error.

c Estimated based on the tolerable upper intake level.

DISCUSSION

Brazilian adolescents’ diets were characterized by the consumption of traditional foods, such as rice and beans, with a high prevalence of sugary drinks, such as juices and carbonated soft drinks, and ultra-processed food intake. This dietary profile was accompanied by an excessive consumption of saturated fatty acids and free sugar, as it was with a high prevalence of inadequate intake of micronutrients such as calcium, vitamins A and E. In addition, more than 80.0% of the adolescents showed a sodium intake above the recommended maximum limits.

Until now, only two national surveys evaluated food consumption by adolescents, both of which were performed by the IBGE: Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE – The Brazilian National Survey of School Health) and the Inquérito Nacional de Alimentação (INA – Brazilian National Dietary Survey) . PeNSE was performed in 2009 and 2012 during the ninth year of elementary school and evaluated dietary intake using questions regarding the frequency in which foods, considered as healthy and non-healthy, were consumed. The 2008-2009 INA was a home survey that evaluated food consumption in individuals aged 10 years or more using food records from two non-consecutive days. However, despite the methodological differences used to evaluate dietary intake, the food consumption pattern found during ERICA was similar to that observed among adolescents evaluated in the 2008-2009 INA and during the last PeNSE, in 2012.

In this study, rice, beans, bread, juices and uncarbonated soft drinks, and beef were the foods most consumed by adolescents regardless of sex and age. These foods, with the exception of juices and uncarbonated soft drinks, were also the most consumed among the adolescents involved in the INA . Regarding the consumption of sugary drinks, the prevalence of ingesting juices, uncarbonated soft drinks and sodas during ERICA was greater than what was observed during INA. The consumption of juices and uncarbonated soft drinks was reported by more than 50.0% of the adolescents participating in ERICA, while in INA the prevalence was about 44.0%. In relation to the intake of carbonated soft drinks, the consumption prevalence of these was almost twice as large in ERICA when compared to the INA results (45.0% versus 28.0%, respectively). The prevalence of carbonated soft drink intake in adolescents involved in ERICA was also higher than the value observed in the 2012 PeNSE, in which approximately 33.0% of adolescents reported consuming carbonated soft drinks on five or more days during the week.

During ERICA, there were distinct food patterns observed among the different Brazilian macro-regions, which showed a higher prevalence of carbonated soft drink intake in the South region (51.0%). Whereas, vegetable consumption was highest in the Midwest region (54.0%), which was a result similar to that observed during the 2012 PeNSE (51.2%).

The average energy intake observed among adolescents during ERICA was higher compared to the estimated averages for adolescents from the INA. During ERICA, the energy values ranged from 2,036 kcal to 2,124 kcal among female adolescents, and from 2,281 kcal to 2,582 kcal among male adolescents, while in the INA these values ranged from 1,869 to 1,912 kcal among girls and 1,952 kcal to 2,198 kcal among boys . This difference can be explained by the increased consumption of high energy density ultra-processed foods such as carbonated soft drinks, juices, biscuits and fried and baked snacks that was observed between the surveys, as well as the difference methods that were used to estimate food consumption, since during the INA there was an estimated underreporting of energy consumption at an average of 17.0% .

Regarding the contribution percentage of total energy intake for macronutrients, the averages estimated in this study for carbohydrates, proteins and lipids were within the limits established by the Brazilian Ministry of Health . We did not observe any significant variation in caloric macronutrient contribution among the macro-regions. Carbohydrate intake was lower among adolescents involved in ERICA when compared to the results of the INA (57.0% versus 54.0%), whereas the caloric contribution of lipids in ERICA was greater than that observed in adolescents from the INA (27.0% versus 31.0%).

During this study, the estimated average for the caloric contribution of saturated fatty acids was 11.0%, which is above the upper limit of 10.0% of total energy consumption as recommended by the Brazilian Ministry of Health . This value was slightly larger than what was found during the INA, which was approximately 10.0%. The average caloric contribution of free sugar among adolescents evaluated in ERICA ranged from 25.0% among girls to 22.0% among boys and was two times greater than the value recommended by the Brazilian Ministry of Health, which is less than 10.0% of total caloric intake. This high sugar consumption can be explained by the high consumption prevalence of sweets, desserts and sugary drinks, such as carbonated soft drinks, juices and milk drinks. The values found in this study were similar to those observed during the INA, and the caloric contribution of free sugar was higher among female adolescents evaluated in ERICA (22.0% versus 25.0%, respectively). The calorie participation from free sugar was higher in the South region, reaching an average of 27.0% of total caloric consumption among girls aged 12 to 13 years. The South region actually showed the highest prevalence of carbonated soft drink consumption, which is a source of free sugar. International population-based studies have results similar to those observed during ERICA in terms of free sugar consumption , . In Canada, the caloric contribution of added sugar among adolescents was 25.0%, with carbonated soft drinks being the main source of free sugar in their diet .

Regarding micronutrients, calcium and sodium were the minerals that were seen to have the highest prevalence of inadequacy: 99.0% of girls with calcium inadequacy, which is higher than the value found in the INA (around 97.0%). The inadequate calcium intake observed in this study may be partly explained by the persistently low prevalence of dairy product intake among adolescents. In relation to sodium consumption, the prevalence of adolescents with consumption above the maximum recommended level ranged from 84.0% among girls, aged 12 to 13 years, to 99.0% among boys, aged 14 to 17 years, which reflects the high intake of high-sodium-content foods, such as crackers and processed meats, by adolescents. The values of the prevalence of sodium inadequacy were higher in ERICA when compared to values of inadequacy from the INA, whose maximum observed value was 89.0% among boys aged between 14 and 18 years.

The prevalence of iron inadequacy was around six times greater in adolescents aged from 14 to 17 years when compared to adolescents aged from 12 to 13 years. The greater prevalence of inadequate iron intake among older girls was also observed among the adolescents from the INA; however, the prevalence of inadequacy was higher than that observed in this study (24.0% versus 14.0%, respectively) .

Vitamins A and E were those which had the highest prevalence of inadequacy, especially vitamin E, whose inadequate consumption was observed in 100% of the adolescents. The values observed in this study for these micronutrients are similar to those found among adolescents involved in the INA. However, the prevalences of vitamin C inadequacy among adolescents from ERICA were lower than those obtained during the INA. For example, the prevalence of inadequacy was 2.0% among girls aged 12 to 13 years in ERICA, while in the INA this prevalence was 33.0% among girls aged 10 to 13 years. These values can be partly explained by differences in age and the higher consumption prevalence of juices and uncarbonated soft drinks among the ERICA adolescents, despite the low rate of fruit consumption.

The World Health Organization (WHO) also established an EAR for iron and vitamins A and B12. However, when compared to the cut-off points established by the IOM, the differences are most significant for vitamin A and iron. The cut-off points proposed by WHO for vitamin A (330-400 mg) are lower than those established by the IOM. As a result, the prevalence of inadequacy values would be lower if the WHO recommendation had been used. The prevalence of vitamin A inadequacy would be about 40.0% and 30.0% for girls and boys, respectively, if the lower recommended limit of 330 mg of vitamin A were considered as the cut-off point. Regarding iron, the EAR values for older age groups (15 to 17 years) were higher than those established by the IOM (9.0 versus 7.9 for girls, and 9.6 versus 7.7 for boys), as a result, the higher prevalence of inadequacy values were expected. However, employing the EAR method as a cut-off point is not suitable to evaluate iron inadequacy in women of childbearing age, given that the needs present asymmetric distribution. In this case, the probabilistic approach method must be selected, which was true of the choice made in this study . However, when comparing the EAR values for iron, as proposed by WHO, with the percentiles of normal intake estimated for adolescents to older age group, it was concluded that the prevalence of inadequacy values estimated in this study would probably be similar if the cut points established by WHO were used. The prevalence of iron inadequacy would be approximately 10.0% among girls and around 5.0% among boys (data not presented).

ERICA was the first national school-base survey to use the 24-HDR as a method of evaluating food consumption, which made obtaining estimates of energy and nutrient intake possible, as well as enabling better characterization of the quality of adolescents’ diets. The advantages of this method are its low cost, rapid implementation, and the fact that is does not alter the eating habits of the individual being evaluated . Errors in the 24-HDR are mainly related to the interviewee’s memory, thus applying standardized interviews techniques such as in the Multiple-Pass Method are important for reducing the frequency of under-reported food consumption . During ERICA, a second 24-HDR was performed in a sub-sample of adolescents, which allowed the application of statistical methods to estimate the within-person variability used for correcting the distribution of nutrients and for calculating normal consumption and prevalences of nutrient inadequacy .

During the five-year gap between 2008-2009 (INA) and 2013-2014 (ERICA), there was an observed worsening of nutrient inadequacy, such as in calcium and vitamins A and E, which play an important role for adolescents to achieve proper growth and development. These inadequacies coexist with the high intake of nutrients related to the development of NCD , , in particular regarding the high consumption of sodium, saturated fat and free sugar, which reflect the increased prevalence of ultra-processed food intake, such as carbonated soft drinks, juices, uncarbonated soft drinks and low participation of healthy food markers such as milk and fruits, in the diet of this age group.

Reducing the consumption of ultra-processed foods is one of the recommendations set out in the new Guia Alimentar para População Brasileira (Dietary Guidelines for the Brazilian Population) . These foods are associated with excessive calorie consumption and higher risk of obesity , . In fact, between 2008-2009 (INA) and 2013-2014 (ERICA) we observed an increase in total energy consumption and the prevalence of obesity among adolescents, which was almost double (4.9% versus 9.0%, respectively). Therefore, the results of this study confirm the importance of recommendations targeted towards reducing ultra-processed food consumption and interventions to promote healthy eating habits in adolescents.

INTRODUÇÃO

As doenças crônicas não-transmissíveis (DCNT) são a principal causa de morte em todas as regiões do Brasil . O sobrepeso e a obesidade, fatores de risco importantes para a ocorrência dessas doenças, apresentam níveis de prevalência crescentes em todo o mundo e atinge todas as fases da vida, inclusive crianças e adolescentes .

O aumento no consumo de alimentos ultraprocessados, ricos em gordura, açúcar e sal, e o baixo consumo de legumes, verduras e frutas , associados ao menor gasto energético diário, explicam as tendências crescentes de sobrepeso e obesidade , e alterações metabólicas na população infantil e adolescente. Também contribuem para as deficiências nutricionais características nessa fase da vida, como de ferro, zinco, cálcio, fósforo e vitaminas A, C, E .

A adolescência é uma fase de intensa modificação corporal , e hábitos alimentares inadequados estão associados ao risco elevado de obesidade e outras DNCT , sendo importante o monitoramento do consumo alimentar dos adolescentes brasileiros para a implementação e avaliação de estratégias de intervenção. Diante disso, o objetivo do presente estudo foi descrever o perfil de consumo alimentar e de macronutrientes e estimar a prevalência de inadequação da ingestão de micronutrientes em adolescentes brasileiros.

MÉTODOS

Foram utilizados os dados do Estudo de Riscos Cardiovasculares em Adolescentes (ERICA) realizado no período de 2013 a 2014. O ERICA é um inquérito nacional de base escolar cujo objetivo foi avaliar a prevalência de fatores de risco cardiovasculares e síndrome metabólica em adolescentes de 12 a 17 anos que frequentavam escolas públicas e privadas localizadas em 124 cidades brasileiras. Informações detalhadas quanto ao processo de amostragem e a coleta de dados foram publicadas previamente , . Resumidamente, o ERICA adotou um plano de amostragem por conglomerado em três estágios. No primeiro estágio, foram selecionadas as escolas com probabilidade proporcional ao tamanho, previamente estratificadas em 32 estratos geográficos (27 capitais e cinco conjuntos com os demais municípios de cada macrorregião). No segundo estágio, foram selecionadas três combinações de turno (manhã e tarde) e ano (um dos três últimos anos do ensino fundamental ou de um dos três anos do ensino médio). No terceiro estágio, foi selecionada uma turma para cada uma das combinações descritas anteriormente . Foram excluídos adolescentes fora da faixa etária de 12 a 17 anos que possuíam algum grau de deficiência que impossibilitassem a avaliação antropométrica e o preenchimento do questionário, e também as adolescentes gestantes.

Dos 102.327 adolescentes elegíveis para participarem do estudo, 73.160 responderam o recordatório alimentar de 24 horas (R24h) e 75.589 preencheram, em coletor eletrônico de dados (Personal Digital Assistant – PDA), o questionário do adolescente (com cerca de 100 questões divididas em 11 blocos, abordando aspectos sociodemográficos, de saúde e de estilo de vida). Os participantes do ERICA foram agrupados em subconjuntos de acordo com as partes do estudo para as quais se tinham informação, de forma que os pesos amostrais foram calculados para cada um dos subconjuntos definidos. No presente estudo foram, portanto, avaliados 71.971 adolescentes que tinham dados completos para o subconjunto de PDA e R24h. A taxa de não reposta para este subconjunto foi de 29,7%. Em uma subamostra de dois adolescentes por turma (cerca de 7,0% da amostra), foram coletados um segundo R24h, utilizado para estimativa da variância intrapessoal, o que possibilitou o cálculo ingestão alimentar usual dos adolescentes.

A ingestão alimentar foi estimada pela aplicação de R24h. Os adolescentes foram entrevistados por pesquisadores de campo devidamente treinados, que utilizaram um software específico para a entrada de dados de consumo alimentar, com registro direto das informações em netbooks. A técnica de entrevista utilizada foi o multiple-pass method , que consiste em uma entrevista orientada em cinco etapas, com o objetivo de reduzir o subrelato do consumo alimentar. O software utilizado continha uma lista de alimentos provenientes da base de dados de aquisição de alimentos e bebidas da Pesquisa de Orçamentos Familiares de 2002-2003 realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) . Os alimentos que não constavam na base de dados foram incluídos pelos entrevistadores.

A ingestão de energia e nutrientes foi estimada com base na Tabela de Composição Nutricional dos Alimentos Consumidos no Brasil e na Tabela de Medidas Referidas para os Alimentos Consumidos no Brasil .

Os dados de ingestão de nutrientes não incluíram o consumo de suplementos ou medicamentos. Para análise da ingestão de energia e nutrientes, considerou-se a adição de óleo de soja em todas as formas de preparação cozidas e refogadas de carnes e vegetais. O consumo usual de açúcar e adoçante foi avaliado a partir da seguinte questão: “utiliza com frequência”; com as seguintes opções de resposta: açúcar, adoçante, açúcar e adoçante, não utiliza. Padronizou-se a adição de 10 g de açúcar para cada 100 ml de suco de fruta, café, café com leite, chá e mate, quando os adolescentes reportaram o consumo usual de açúcar; e adição de 5 g de açúcar para cada 100 ml dessas bebidas, quando foi reportado o consumo usual de açúcar e adoçante. Os 1.626 itens alimentares disponíveis na lista de alimentos utilizada no software específico para coleta de dados do ERICA foram categorizados em 35 grupos com perfis similares de macronutrientes (Tabela 1). Um único dia de consumo fornece boas estimativas da média populacional da ingestão de nutrientes e alimentos ; portanto, as estimativas de prevalência de consumo dos alimentos e das médias populacionais de ingestão de energia e da contribuição percentual de macronutrientes foram calculadas com base em um R24h. Foram apresentados somente os 20 alimentos mais consumidos.

Tabela 1

Categorização dos alimentos citados pelos participantes do ERICA segundo perfil similar de macronutrientes. ERICA, Brasil, 2013-2014.

Grupos de alimentos	Descrição
Arroz	Arroz, arroz com legumes, sushi e outras preparações à base de arroz
Milho	Milho, farinha de milho, polenta e outras preparações à base de milho
Feijões e outras leguminosas	Feijões, carne de soja e outras leguminosas
Hortaliças	Vegetais folhosos e legumes
Tubérculos	Batatas, exceto industrializadas (chips), mandioca, inhame e outros tubérculos
Frutas	Frutas e salada de frutas
Oleaginosas	Amendoim, castanha de caju, amêndoas e outros
Cereais matinais	Aveia, sucrilhos, barra de cereais e outros cereais
Massas	Macarrão, ravióli, lasanha e outras preparações à base de massas
Sopas	Sopas e caldos
Pães	Pães brancos e integrais e torradas
Bolos e tortas	Bolos e tortas em geral
Biscoitos doces	Biscoitos doces e recheados
Biscoitos salgados	Biscoito salgados e tipo chips (batata ou milho)
Carne bovina	Carne bovina e preparações à base de carne e outras carnes
Carne de porco	Carne de porco e preparações à base de carne porco
Frango	Frango e preparações à base de frango e outras aves
Peixes	Peixe e preparações à base de peixe
Carnes processadas	Presunto, salame, mortadela, linguiça, salsicha e outras carnes processadas
Ovos	Ovos e preparações a base de ovos
Leite	Leite integral e desnatado
Bebidas lácteas com sabor	Bebidas lácteas adoçadas com aromas artificiais ou naturais, e leite fermentado
Bebidas à base de soja	Leite de soja e bebidas à base de soja
Sucos e refrescos	Sucos de frutas naturais e industrializados
Refrigerantes	Refrigerantes normais
Refrigerantes diet ou light	Refrigerantes dietéticos e light
Café	Café, cappuccino, café com leite e outras bebidas à base de café
Chá	Chás
Bebidas alcoólicas	Vinho, cerveja e outros
Queijos e outros produtos lácteos	Queijos e iogurtes
Doces e sobremesas	Doces e sobremesas a base de frutas, chocolate e outras guloseimas
Açúcar, mel e geleias	Açúcar, mel e geleias
Doces e sobremesas diet ou light	Doces, sobremesas, bolos, tortas e biscoitos doces diet ou light
Óleos e gorduras	Óleos vegetais, azeite de oliva, manteiga, margarina, molhos e condimentos
Pizza	Pizzas e calzones
Salgados fritos e assados	Coxinha, empadão, pão de queijo e outros salgados
Sanduíches	Hambúrgueres e outros sanduíches

Os percentis das distribuições de ingestão e as prevalências de consumo inadequado de micronutrientes (cálcio, fósforo, ferro, sódio, zinco, vitaminas A, C, E e B12) foram estimados com base nos dados de R24h, corrigidos pela variabilidade intraindividual segundo método proposto pelo National Cancer Institute (NCI) . Esse método consiste em um modelo misto não linear de duas partes: a primeira é baseada em um modelo de regressão logística com efeitos aleatórios para estimativa da probabilidade de consumo; a segunda estima a quantidade consumida por modelos de regressão linear com efeitos aleatórios aplicados após a transformação dos dados para normalidade. As cincos macrorregiões do País e a situação da escola (urbano ou rural) foram consideradas como covariáveis em todos os modelos utilizados.

As prevalências de inadequação foram estimadas como a proporção de adolescentes com ingestão do micronutriente inferior à necessidade média estimada - , utilizando o método da Necessidade Média Estimada (Estimated Average Requirement – EAR) como ponto de corte, conforme recomendado pelo Institute of Medicine (IOM) . O cálculo da prevalência de inadequação considerou o peso amostral e a complexidade do desenho da amostra, usando a técnica de replicação Balanced Repeated Replication (BRR) com modificação de Fay , .

Para a estimativa da inadequação do ferro, foi utilizada a abordagem probabilística manualmente determinada, uma vez que a curva de distribuição da necessidade de ferro é considerada assimétrica entre as mulheres em idade fértil, não atendendo aos pressupostos necessários para que a EAR seja utilizada . Para cada percentil (1, 5, 10, 15, 25, 40, 50, 75, 85, 90, 95, 99) da distribuição da ingestão usual de ferro foram estimadas probabilidade de inadequação de acordo com o sexo e grupo de idade com base nas recomendações do IOM . A prevalência de inadequação consiste na soma do percentual dos adolescentes com inadequação em cada percentil.

Para ingestão de sódio, valores acima do nível de ingestão máximo tolerável (Tolerable Upper Intake Level) foram considerados inadequados, permitindo a estimativa da proporção de adolescentes em risco de efeito adverso à saúde .

A idade foi categorizada em duas faixas etárias devido às diferentes recomendações para ingestão de micronutrientes segundo sexo e idade. As análises foram estratificadas segundo sexo, grupo etário (12 a 13 anos e 14 a 17 anos) e macrorregiões. Todas as estimativas foram calculadas utilizando o software SAS (Statistical Analysis System) versão 9.3 e levaram em consideração os fatores de expansão e a complexidade do desenho da amostra.

O ERICA foi aprovado pelos Comitês de Ética em Pesquisa do Instituto de Estudos em Saúde Coletiva da Universidade Federal do Rio de Janeiro e de cada estado e do Distrito Federal. Todos os participantes assinaram termo de assentimento.

RESULTADOS

Os alimentos com maior prevalência de consumo entre os adolescentes foram arroz (82,0%), feijão (68,0%), sucos e refrescos (56,0%), pães (53,0%) e carne bovina (52,0%) nas duas faixas etárias (Figura 1). Observou-se alta prevalência de consumo de alimentos ultraprocessados, como refrigerantes, salgados fritos e assados, e biscoitos doces e salgados, sendo o refrigerante o sexto alimento mais referido (45,0%). A prevalência do consumo de frutas foi baixa, e esse grupo de alimentos ficou entre os 20 mais consumidos somente entre os meninos de 12 a 13 anos (18,0%).

Figura 1

Prevalência dos 20 alimentos mais consumidos entre os adolescentes brasileiros segundo sexo e faixa etária. ERICA, 2013-2014.

As análises estratificadas segundo macrorregiões apresentaram diferenças importantes quanto à prevalência de consumo de alguns itens alimentares (Figura 2). O café (64,0%) ficou entre os cinco alimentos mais consumidos somente na região Norte. O feijão foi o segundo alimento mais consumido nas regiões Sudeste, Centro-Oeste e Nordeste. A região Sul apresentou a maior prevalência de consumo de refrigerantes (51,0%). As hortaliças (54,0%) configuraram entre os cinco alimentos mais consumidos somente na região Centro-Oeste.

Figura 2

Prevalência dos 20 alimentos mais consumidos entre os adolescentes brasileiros segundo macrorregiões. ERICA, 2013-2014.

A ingestão média de energia dos adolescentes variou de 2.036 kcal entre meninas de 12 a 13 anos a 2.582 kcal entre meninos de 14 a 17 anos (Tabela 2). A ingestão energética total de acordo com a idade não diferiu para o sexo feminino. Para o sexo masculino, a ingestão de energia foi maior entre os meninos de 14 a 17 anos quando comparados aos meninos de 12 a 13 anos (2.582 kcal versus 2.281 kcal). As médias de ingestão energética foram similares entre as macrorregiões.

Tabela 2

Média e IC95% do consumo de energia e do percentual do consumo calórico total dos macronutrientes segundo sexo e grupo de idade, para o Brasil e macrorregiões. ERICA, 2013-2014.

Variável	Meninas				Meninos
	12-13		14-17		12-13		14-17
	Média	IC95%	Média	IC95%	Média	IC95%	Média	IC95%
Energia (kcal)
Brasil	2.036	1.981-2.090	2.124	2.086-2.161	2.281	2.192-2.370	2.582	2.511-2.653
Norte	2.121	1.990-2.253	2.155	2.103-2.206	2.261	2.135-2.387	2.573	2.499-2.648
Nordeste	2.100	1.924-2.277	2.257	2.188-2.326	2.502	2.349-2.657	2.668	2.568-2.767
Centro-Oeste	2.068	1.988-2.148	2.112	2.052-2.172	2.394	2.273-2.516	2.652	2.564-2.741
Sudeste	2.018	1.961-2.076	2.085	2.024-2.144	2.213	2.062-2.364	2.564	2.433-2.696
Sul	1.913	1.728-2.098	2.033	1.945-2.121	2.121	1.980-2.261	2.464	2.393-2.536
Carboidratos (%)
Brasil	54,0	53,4-54,3	53,7	53,4-54,1	53,4	52,9-53,9	53,4	52,8-54,0
Norte	54,8	53,9-55,7	53,8	53,5-54,4	54,7	53,6-55,9	54,8	54,2-55,5
Nordeste	54,6	53,5-55,6	54,0	53,5-54,6	54,4	53,5-55,2	54,6	53,7-55,4
Centro-Oeste	53,2	51,9-54,4	53,0	52,2-53,8	52,1	50,9-53,3	51,5	50,7-52,3
Sudeste	53,5	52,8-54,1	53,5	52,9-54,1	53,1	52,5-53-8	52,9	51,9-53,9
Sul	54,5	53,5-55,5	54,3	52,7-55,8	52,2	49,5-54,9	53,8	52,6-55,0
Proteína (%)
Brasil	15,4	15,1-15,7	15,4	15,2-15,6	16,2	15,9-16,4	16,3	16,0-16,6
Norte	15,6	15,1-16,1	15,6	15,4-15,9	16,3	15,8-16,9	16,2	15,9-16,5
Nordeste	15,1	14,7-15,4	15,1	14,7-15,6	15,9	15,2-16,6	15,7	15,5-16,0
Centro-Oeste	15,9	15,4-16,5	15,8	15,5-16,1	16,7	16,0-17,4	17,1	16,7-17,5
Sudeste	15,6	15,0-16,1	15,6	15,3-15,9	16,2	15,9-16,6	16,5	16,0-17,1
Sul	14,8	14,0-15,5	14,7	14,1-15,3	16,2	15,3-17,0	15,8	15,4-16,2
Lipídeos totais (%)
Brasil	30,9	30,5-31,3	31,1	30,7-31,5	30,6	30,2-31,0	30,2	29,8-30,6
Norte	29,5	29,0-30,0	30,6	30,0-31,2	28,8	28,1-29,5	28,7	28,2-29,1
Nordeste	30,6	29,7-31,4	31,0	30,4-31,6	29,8	29,1-30,5	29,6	28,7-30,5
Centro-Oeste	31,3	30,4-32,1	31,5	31,0-32,0	31,4	30,6-32,2	31,5	31,0-32,0
Sudeste	31,3	30,6-32,0	31,2	30,5-31,8	30,9	30,3-31,5	30,4	29,9-31,0
Sul	31,1	30,3-31,9	31,3	30,3-32,3	31,7	29,9-33,6	30,4	29,4-31,4
Ácidos graxos saturados (%)
Brasil	11,3	11,1-11,7	11,5	11,3-11,7	10,9	10,6-11,1	10,8	10,7-11,0
Norte	10,5	10,1-10,8	11,2	10,8-11,5	10,3	10,0-10,7	10,2	9,9-10,5
Nordeste	11,3	10,8-11,7	11,5	11,1-11,9	10,8	10,3-11,3	10,8	10,3-11,3
Centro-Oeste	11,5	10,9-12,2	11,4	11,1-11,7	11,1	10,7-11,5	10,9	10,7-11,2
Sudeste	11,6	11,1-12,0	11,5	11,2-11,9	10,9	10,6-11,2	10,9	10,7-11,1
Sul	11,2	10,7-11,6	11,4	11,0-11,9	11,0	10,3-11,8	10,9	10,5-11,3
Ácidos graxos monoinsaturados (%)
Brasil	10,5	10,3-10,7	10,6	10,4-10,7	10,3	10,0-10,5	10,2	10,0-10,6
Norte	10,3	10,0-10,6	10,3	10,2-10,5	10,0	9,7-10,2	9,9	9,7-10,0
Nordeste	10,8	10,6-11,0	11,0	10,8-11,1	10,4	10,2-10,6	10,4	10,3-10,5
Centro-Oeste	10,9	10,5-11,2	10,9	10,7-11,1	10,6	10,4-10,9	10,8	10,6-11,0
Sudeste	10,3	10,1-10,5	10,4	10,3-10,6	10,3	10,8-10,4	10,1	10,0-10,3
Sul	10,9	10,5-11,2	10,7	10,5-10,9	10,6	10,3-10,9	10,7	10,5-10,9
Ácidos graxos poli-insaturados (%)
Brasil	6,2	6,1-6,3	6,1	6,0-6,2	6,2	5,9-6,5	5,9	5,8-6,0
Norte	6,0	5,7-6,3	5,9	5,7-6,0	5,4	5,1-5,7	5,4	5,3-5,6
Nordeste	5,7	5,4-5,9	5,8	5,6-6,0	5,5	5,3-5,7	5,4	5,3-5,5
Centro-Oeste	5,9	5,7-6,2	6,2	6,0-6,3	6,1	5,8-6,4	6,1	6,0-6,3
Sudeste	6,4	6,2-6,6	6,2	6,0-6,4	6,7	6,1-7,2	6,1	5,9-6,3
Sul	6,5	6,1-6,9	6,4	6,1-6,7	6,6	6,3-6,9	6,2	5,9-6,5
Ácidos graxos trans total (%)
Brasil	1,0	0,9-1,0	1,0	0,9-1,0	1,0	0,9-1,0	1,0	0,9-1,0
Norte	1,1	1,0-1,2	1,1	1,0-1,2	1,1	1,0-1,1	1,1	1,0-1,2
Nordeste	1,0	0,9-1,1	1,0	0,9-1,0	1,0	0,9-1,2	1,0	1,0-1,1
Centro-Oeste	0,9	0,9-0,9	0,9	0,9-1,0	1,0	1,0-1,1	1,0	0,9-1,0
Sudeste	0,9	0,8-1,0	0,9	0,9-1,0	1,0	0,8-1,1	1,0	0,9-1,1
Sul	1,3	1,1-1,5	1,2	1,1-1,2	1,3	1,2-1,4	1,3	1,2-1,4
Açúcar total (%)
Brasil	24,7	24,1-25,3	24,7	24,2-25,1	21,8	21,0-22,5	21,9	21,4-22,4
Norte	21,3	19,6-22,9	21,5	20,9-22,1	19,2	18,0-20,4	19,1	18,4-19,7
Nordeste	24,1	23,3-24,9	24,7	23,7-25,6	22,3	21,3-23,4	22,0	21,3-22,8
Centro-Oeste	26,5	25,5-27,6	25,5	24,9-26,1	22,8	21,7-23,9	22,4	21,6-23,2
Sudeste	24,7	23,7-25,7	24,7	24,1-25,3	21,6	20,3-22,9	21,8	21,0-22,7
Sul	27,0	26,0-28,1	26,3	24,8-27,7	22,6	20,6-24,5	23,9	23,2-24,7

A contribuição percentual de carboidratos, proteínas e lipídeos para a ingestão energética total foi semelhante nos diferentes grupos de sexo e idade, bem como entre as macrorregiões. As médias de contribuição calórica de carboidratos, proteínas e lipídios foram de 54,0%, 15,0%, 31,0% entre as meninas e de 53,0%, 16,0% e 30,0% entre os meninos, respectivamente (Tabela 2). Para o açúcar livre (açúcar de adição e o presente nos sucos de frutas naturais), foram observados padrões distintos de consumo, sendo a contribuição energética proveniente do açúcar maior entre adolescentes do sexo feminino, com valores médios de aproximadamente 25,0% entre as meninas e 22,0% entre os meninos, ambos acima do recomendado (< 10,0%) pelo Ministério da Saúde . Independentemente do sexo e da idade, a contribuição calórica dos ácidos graxos saturados ultrapassou o limite máximo recomendado de menos de 10,0% da ingestão energética total , com média de aproximadamente 11,0%.

Os micronutrientes que apresentaram as maiores prevalências de inadequação (> 50,0%) foram cálcio, fósforo e vitaminas E e A. A inadequação do consumo de vitamina E e cálcio atingiram 100% dos adolescentes, independentemente de sexo, idade e região (Tabelas 3 e 4). Em relação ao sódio, mais de 80,0% dos adolescentes apresentaram ingestão superior ao valor de ingestão máximo tolerável, sendo que para os meninos esse valor foi de quase 100%. A inadequação do consumo de ferro foi maior entre o sexo feminino, especialmente na faixa etária de 14 a 17 anos (14,0% das meninas com inadequação contra 0,9% dos meninos). A prevalência de inadequação do consumo de fósforo também foi maior nas meninas, atingindo 60,0% das adolescentes de 14 a 17 anos, ao passo que nos meninos da mesma faixa etária a prevalência de inadequação foi de 26,0%. Já para vitamina C, os valores de inadequação foram maiores entre os adolescentes do sexo masculino, sendo de 23,0% para os meninos de 14 a 17 anos e 8,0% para as meninas da mesma faixa etária. A vitamina B12 e o zinco foram os nutrientes com as menores prevalências de inadequação. A ingestão de zinco foi adequada para 99,0% dos adolescentes do sexo masculino de 14 a 17 anos e a de B12 foi adequada para 100% das meninas de 12 a 13 anos. As prevalências de inadequação foram em geral similares entre as macrorregiões.

Tabela 3

Recomendação nutricional (RN)a, percentis 10, 50 e 90 e prevalências (%IN) de inadequação do consumo de micronutrientes para adolescentes do sexo feminino segundo faixa etária, para o Brasil e macrorregiões. ERICA, 2013-2014.

Micronutrientes por macrorregiões	Faixa etária
	12-13 anos (N = 10.971)					14-17 anos (N = 28.941)
	RN	10	50	90	%IN	RN	10	50	90	%IN
Cálcio (mg)
Brasil	1.100	332	519	781	99,0	1.100	344	538	805	99,0
Norte		329	517	774	99,0		331	519	778	99,0
Nordeste		335	522	789	99,0		336	525	781	99,0
Centro-Oeste		349	545	812	99,0		351	545	817	99,0
Sudeste		340	529	793	99,0		341	533	800	99,0
Sul		342	537	802	99,0		347	540	808	99,0
Fósforo (mg)
Brasil	1.050	709	963	1.284	65,0	1.050	736	997	1.325	60,0
Norte		734	998	1.329	59,0		734	996	1.326	60,0
Nordeste		728	991	1.320	61,0		728	990	1.320	61,0
Centro-Oeste		718	976	1.302	63,0		716	975	1.300	63,0
Sudeste		723	984	1.313	62,0		723	984	1.313	62,0
Sul		719	975	1.307	63,0		719	977	1.304	63,0
Ferro (mg)
Brasil	5,7	8,3	11,6	16,0	2,5b	7,9	8,6	12,1	16,6	14,1
Norte		8,4	11,8	16,2	2,1		8,4	11,8	16,2	14,6
Nordeste		8,4	11,8	16,2	2,1		8,4	11,9	16,3	14,6
Centro-Oeste		8,5	11,9	16,4	2,3		8,5	12,0	16,4	14,6
Sudeste		8,5	12,0	16,4	2,1		8,5	11,9	16,4	14,6
Sul		8,5	12,0	16,5	2,4		8,6	12,0	16,5	14,6
Sódio (mg)
Brasil	2.200	2.048	2.831	3.820	84,0c	2.300	2.154	2.831	3.820	85,0
Norte		2.220	3.049	4.095	91,0		2.202	3.021	4.064	87,0
Nordeste		2.173	2.987	4.014	89,0		2.152	2.957	3.980	85,0
Centro-Oeste		2.047	2.819	3.813	84,0		2.028	2.791	3.769	79,0
Sudeste		2.128	2.932	3.945	88,0		2.103	2.901	3.397	82,0
Sul		2.089	2.871	3.876	86,0		2.058	2.840	3.837	80,0
Zinco (mg)
Brasil	7,0	8,1	11,0	14,7	3,0	7,3	8,3	11,3	15,1	3,0
Norte		8,1	11,1	14,9	3,0		8,2	11,1	14,9	4,0
Nordeste		8,2	11,1	15,0	3,0		8,2	11,1	14,9	4,0
Centro-Oeste		8,3	11,3	15,2	2,0		8,3	11,3	15,2	3,0
Sudeste		8,2	11,2	15,0	3,0		8,2	11,2	15,0	4,0
Sul		8,3	11,2	15,0	3,0		8,3	11,3	15,1	4,0
Vitamina A (mg)
Brasil	420	194	350	624	66,0	485	208	374	665	72,0
Norte		207	373	664	60,0		207	372	662	72,0
Nordeste		205	368	655	61,0		204	368	655	73,0
Centro-Oeste		202	364	648	63,0		202	364	647	74,0
Sudeste		203	365	649	62,0		201	363	647	74,0
Sul		201	363	639	63,0		200	360	645	74,0
Vitamina B12 (mcg)
Brasil	1,5	2,6	4,1	6,3	0,0	2,0	2,7	4,3	6,6	1,0
Norte		2,7	4,2	6,5	0,0		2,7	4,2	6,5	2,0
Nordeste		2,7	4,2	6,5	0,0		2,7	4,2	6,5	2,0
Centro-Oeste		2,7	4,2	6,5	0,0		2,7	4,2	6,5	2,0
Sudeste		2,7	4,2	6,5	0,0		2,7	4,2	6,5	2,0
Sul		2,7	4,2	6,5	0,0		2,7	4,2	6,4	2,0
Vitamina E (mg)
Brasil	9,0	2,8	3,9	5,4	100,0	12,0	2,9	4,0	5,4	100,0
Norte		2,6	3,6	4,9	100,0		2,6	3,7	5,0	100,0
Nordeste		2,7	3,7	5,1	100,0		2,8	3,8	5,2	100,0
Centro-Oeste		3,0	4,2	5,6	100,0		3,1	4,3	5,7	100,0
Sudeste		2,8	3,9	5,3	100,0		2,9	4,0	5,4	100,0
Sul		3,0	4,1	5,5	100,0		3,0	4,1	5,6	100,0
Vitamina C (mg)
Brasil	39	54,7	93,2	155,1	2,0	56	59,2	100,4	167,0	8,0
Norte		61,2	104,0	172,4	1,0		60,5	103,0	171,3	7,0
Nordeste		59,2	100,9	167,8	1,0		58,8	100,0	166,2	8,0
Centro-Oeste		56,6	96,6	161,0	2,0		56,2	95,6	159,3	10,0
Sudeste		57,2	97,4	162,5	1,0		56,6	96,3	160,9	10,0
Sul		55,4	94,9	158,0	2,0		55,0	93,9	157,5	11,0

a Recomendação nutricional com base na EAR (Estimated Average Requirements).

b Estimado pelo método da abordagem probabilística para qual não foi possível estimar o erro-padrão.

c Estimado com base no nível de ingestão máxima tolerável.

Tabela 4

Recomendação nutricional (RN)a, percentis 10, 50 e 90 e prevalências (%IN) de inadequação do consumo de micronutrientes para adolescentes do sexo masculino segundo faixa etária, para o Brasil e macrorregiões. ERICA, 2013-2014.

Micronutrientes por macrorregiões	Faixa etária
	12-13 anos (N = 8.983)					14-17 anos (N = 23.076)
	RN	10	50	90	%IN	RN	10	50	90	%IN
Cálcio (mg)
Brasil	1.100	333	558	898	97,0	1.100	371	617	982	95,0
Norte		335	563	728	97,0		341	573	919	96,0
Nordeste		344	576	926	96,0		349	586	943	96,0
Centro-Oeste		377	629	1005	94,0		385	638	1.016	93,0
Sudeste		353	592	949	96,0		358	599	961	95,0
Sul		363	608	971	95,0		365	613	979	95,0
Fósforo (mg)
Brasil	1.050	808	1.088	1.453	45,0	1.050	909	1.219	1.617	26,0
Norte		838	1.133	1.516	38,0		844	1.145	1.529	36,0
Nordeste		849	1.151	1.537	36,0		859	1.161	1.549	34,0
Centro-Oeste		900	1.215	1.620	27,0		911	1.227	1.638	26,0
Sudeste		863	1.170	1.560	33,0		871	1.175	1.567	32,0
Sul		877	1.187	1.576	31,0		885	1.196	1.594	29,0
Ferro (mg)
Brasil	5,9	10,1	13,7	18,1	0,6b	7,7	11,6	15,5	20,2	0,9
Norte		10,3	14,0	18,5	0,6		10,5	14,2	18,8	1,6
Nordeste		10,7	14,4	19,0	0,6		10,8	14,6	19,2	1,6
Centro-Oeste		11,5	15,5	20,3	0,6		11,7	15,7	20,5	0,9
Sudeste		11,0	14,8	19,5	0,6		11,1	15,0	19,7	1,3
Sul		11,4	15,1	19,9	0,6		11,4	15,3	20,2	0,9
Sódio (mg)
Brasil	2.200	2.572	3.432	4.506	97,0c	2.300	2.880	3.8174	4.995	99,0
Norte		2.715	3.637	4.802	98,0		2.722	3.649	4.817	98,0
Nordeste		2.717	3.651	4.828	99,0		2.736	3.668	4.837	98,0
Centro-Oeste		2.788	3.727	4.925	99,0		2.790	3.736	4.921	98,0
Sudeste		2.738	3.666	4.832	98,0		2.751	3.680	4.856	98,0
Sul		2.760	3.688	4.865	99,0		2.764	3.701	4.887	98,0
Zinco (mg)
Brasil	7,0	9,3	12,8	17,5	1,0	8,5	10,5	14,4	19,5	2,0
Norte		9,1	12,6	17,3	1,0		9,3	12,9	17,6	5,0
Nordeste		9,5	13,1	18,0	1,0		9,7	13,4	18,3	4,0
Centro-Oeste		10,9	15,0	20,4	0,0		11,2	15,3	20,9	1,0
Sudeste		9,9	13,7	18,6	0,0		10,1	14,0	19,0	3,0
Sul		10,3	14,2	19,3	0,0		10,6	14,6	19,8	2,0
Vitamina A (mg)
Brasil	445	217	369	617	68,0	630	238	403	676	87,0
Norte		238	406	681	59,0		237	405	679	86,0
Nordeste		234	398	668	61,0		233	397	665	87,0
Centro-Oeste		227	387	652	63,0		226	386	649	89,0
Sudeste		229	391	655	62,0		224	382	642	88,0
Sul		224	386	646	64,0		224	382	642	89,0
Vitamina B12 (mcg)
Brasil	1,5	2,6	4,4	7,3	1,0	2,0	3,0	5,0	8,3	1,0
Norte		2,6	4,4	7,3	1,0		2,7	4,5	7,5	3,0
Nordeste		2,7	4,6	7,6	0,0		2,8	4,7	7,8	2,0
Centro-Oeste		3,2	5,3	8,8	0,0		3,2	5,4	9,0	1,0
Sudeste		2,9	4,7	7,8	0,0		2,9	4,8	8,0	2,0
Sul		2,9	4,9	8,2	0,0		3,0	5,0	8,3	1,0
Vitamine E (mg)
Brasil	9,0	2,9	4,3	6,2	100,0	12,0	3,2	4,7	6,8	100,0
Norte		2,7	4,0	5,8	100,0		2,8	4,1	5,9	100,0
Nordeste		2,9	4,3	6,1	100,0		3,0	4,4	6,3	100,0
Centro-Oeste		3,5	5,0	7,1	99,0		3,6	5,2	7,3	100,0
Sudeste		3,1	4,5	6,5	100,0		3,2	4,7	6,7	100,0
Sul		3,3	4,8	6,9	99,0		3,4	5,0	7,0	100,0
Vitamina C (mg)
Brasil	39,0	37,2	91,7	210,0	11,0	63,0	42,9	104,6	236,0	23,0
Norte		42,5	104,8	240,0	8,0		42,5	104,0	237,0	23,0
Nordeste		41,4	102,5	233,0	9,0		41,2	101,7	233,0	24,0
Centro-Oeste		40,8	101,0	229,6	9,0		41,0	101,1	230,3	24,0
Sudeste		39,5	98,5	228,2	10,0		39,6	98,6	225,0	26,0
Sul		39,6	96,6	221,4	10,0		39,3	96,6	222,1	27,0

a Recomendação nutricional com base na EAR (Estimated Average Requirements).

b Estimado pelo método da abordagem probabilística para qual não foi possível estimar o erro-padrão.

c Estimado com base no nível de ingestão máxima tolerável.

DISCUSSÃO

A dieta dos adolescentes brasileiros caracterizou-se pela manutenção do consumo de alimentos tradicionais, como arroz e feijão, e elevada prevalência de consumo de bebidas açucaradas, como sucos e refrigerantes, e de alimentos ultraprocessados. Esse perfil dietético acompanhou o consumo excessivo de ácidos graxos saturados e açúcar livre, bem como a elevada prevalência de inadequação da ingestão de micronutrientes como cálcio, vitaminas A e E. Além disso, mais de 80,0% dos adolescentes apresentaram o consumo de sódio acima dos limites máximos recomendados.

Até o presente momento, somente dois inquéritos nacionais, ambos conduzidos pelo IBGE, avaliaram o consumo alimentar em adolescentes: a Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE) e o Inquérito Nacional de Alimentação (INA) . A PeNSE foi realizada nos anos de 2009 e 2012 em escolares do nono ano do ensino fundamental e avaliou a ingestão alimentar utilizando questões relativas à frequência de consumo de alimentos considerados marcadores de alimentação saudável e não saudável. O INA 2008-2009 foi um inquérito domiciliar que avaliou o consumo alimentar em indivíduos com 10 anos ou mais com base em dois registros alimentares. Contudo, apesar das diferenças metodológicas na avaliação da ingestão dietética, o padrão de consumo alimentar encontrado no ERICA foi similar ao observado entre os adolescentes avaliados no INA 2008-2009 e na última PeNSE de 2012.

No presente estudo, arroz, feijão, pães, sucos e refrescos e carne bovina foram os alimentos mais consumidos pelos adolescentes independentemente do sexo e faixa etária. Esses alimentos, exceto sucos e refrescos, também foram os mais consumidos entre os adolescentes do INA . Em relação ao consumo de bebidas açucaradas, a prevalência de ingestão de sucos, refrescos e refrigerantes no ERICA foi maior do que a observada no INA. O consumo de sucos e refrescos foi reportado por mais de 50,0% dos adolescentes participantes do ERICA, ao passo que no INA a prevalência foi de cerca de 44,0%. Em relação à ingestão de refrigerantes, a prevalência de consumo foi quase duas vezes maior no ERICA quando comparado aos resultados do INA (45,0% versus 28,0%, respectivamente). A prevalência de ingestão de refrigerantes nos adolescentes do ERICA também foi superior ao valor observado na PeNSE 2012, onde aproximadamente 33,0% dos adolescentes reportaram a ingestão de refrigerantes em cinco dias ou mais da semana.

No ERICA, padrões alimentares distintos foram observados entre as macrorregiões brasileiras, com destaque para a maior prevalência de ingestão de refrigerantes na região Sul (51,0%). Já o consumo de hortaliças foi maior na região Centro-Oeste (54,0%), resultado similar ao observado na PeNSE 2012 (51,2%).

A ingestão média de energia observada entre os adolescentes do ERICA foi maior quando comparada às médias estimadas para os adolescentes do INA. No ERICA, os valores de energia variaram de 2.036 kcal a 2.124 kcal entre adolescentes do sexo feminino e de 2.281 kcal a 2.582 kcal entre adolescentes do sexo masculino, ao passo que no INA esses valores variaram de 1.869 kcal a 1.912 kcal entre as meninas e de 1.952 kcal a 2.198 kcal entre os meninos . Essa diferença pode ser explicada pelo aumento do consumo de alimentos ultraprocessados de alta densidade energética como refrigerantes, sucos, biscoitos e salgados fritos e assados observados entre os inquéritos, bem como pela diferença dos métodos utilizados para a estimativa do consumo alimentar, já que no INA a estimativa de subrelato do consumo energético foi em média de 17,0% .

Quanto à contribuição percentual dos macronutrientes para a ingestão energética total, as médias estimadas no presente estudo para carboidratos, proteínas e lipídios estão dentro dos limites estabelecidos pelo Ministério da Saúde . Não houve variação importante na contribuição calórica de macronutrientes entre as macrorregiões. Quando comparado aos resultados do INA, o consumo de carboidrato foi menor entre os adolescentes do ERICA (57,0% versus 54,0%), ao passo que a contribuição calórica dos lipídeos foi maior do que a observada nos adolescentes do INA (27,0% versus 31,0%).

No presente estudo, a média estimada para a contribuição calórica dos ácidos graxos saturados foi 11,0% e está acima do limite máximo de 10,0% do consumo energético total recomendado pelo Ministério da Saúde . Esse valor foi ligeiramente superior ao encontrado no INA, que foi de aproximadamente de 10,0%. A média de contribuição calórica do açúcar livre entre os adolescentes avaliados no ERICA variou de 25,0% entre as meninas a 22,0% entre os meninos e foi duas vezes maior que o valor recomendado pelo Ministério da Saúde de menos de 10,0% do consumo calórico total. O consumo elevado de açúcar pode ser explicado pela alta prevalência de consumo de doces, sobremesas e bebidas açucaradas, como refrigerantes, sucos e bebidas lácteas. Os valores encontrados no presente estudo são similares aos observados no INA, sendo que a contribuição calórica do açúcar livre foi maior entre as adolescentes do sexo feminino avaliadas no ERICA (22,0% versus 25,0%, respectivamente). A participação calórica do açúcar livre foi maior na região Sul, atingindo a média de 27,0% do consumo calórico total entre as meninas de 12 a 13 anos. De fato, a região Sul apresentou a maior prevalência de consumo de refrigerantes, fonte de açúcar livre. Estudos internacionais de base populacional apresentam resultados semelhantes aos observados no ERICA quanto ao consumo de açúcar livre , . No Canadá, a contribuição calórica do açúcar de adição entre os adolescentes foi de 25,0%, sendo que o refrigerante foi a principal fonte de açúcar livre da dieta .

Em relação aos micronutrientes, cálcio e sódio foram os minerais que apresentaram as maiores prevalências de inadequação: 99,0% das meninas com inadequação de cálcio, valor superior ao encontrado no INA (cerca de 97,0%). A inadequação do consumo de cálcio observada no presente estudo pode ser explicada, em parte, pela persistência da baixa prevalência de ingestão de leite e derivados entre os adolescentes. Quanto ao consumo de sódio, a prevalência de adolescentes com o consumo acima do nível máximo recomendado variou de 84,0% entre as meninas de 12 a 13 anos a 99,0% entre os meninos de 14 a 17 anos, refletindo a elevada ingestão de alimentos com alto teor de sódio pelos adolescentes, como biscoitos salgados e carnes processadas. Os valores de prevalência de inadequação de sódio foram maiores no ERICA quando comparados aos valores de inadequação obtidos no INA, cujo valor máximo observado foi de 89,0% entre os meninos de 14 a 18 anos.

Para o ferro, a prevalência de inadequação foi cerca de seis vezes maior nas adolescentes de 14 a 17 anos quando comparadas às adolescentes de 12 a 13 anos. Maior prevalência de inadequação do consumo de ferro entre meninas mais velhas também foi observada entre as adolescentes do INA; porém, a prevalência de inadequação foi maior que a observada no presente estudo (24,0% versus 14,0%, respectivamente) .

As vitaminas A e E foram as que apresentaram maior prevalência de inadequação, com destaque para a vitamina E, cujo consumo inadequado atingiu 100% dos adolescentes. Os valores encontrados no presente estudo para esses micronutrientes são similares aos encontrados entre os adolescentes do INA. No entanto, as prevalências de inadequação de vitamina C entre os adolescentes do ERICA foram menores do que as obtidas no INA. Por exemplo, entre as meninas de 12 a 13 anos a prevalência de inadequação foi de 2,0% no ERICA, ao passo que no INA esta prevalência foi de 33,0% entre as meninas de 10 a 13 anos. Esses valores podem ser explicados em parte pelas diferenças na faixa etária e pela maior prevalência de consumo de sucos e refrescos entre os adolescentes do ERICA, apesar da manutenção do baixo consumo de frutas.

A Organização Mundial da Saúde (OMS) também estabelece EAR para ferro e vitaminas A e B12. Entretanto, quando comparados aos pontos de corte estabelecidos pelo IOM, as diferenças mais relevantes são para a vitamina A e o ferro. Os pontos de cortes propostos pela OMS para vitamina A (330-400 mg) são menores do que os estabelecidos pelo IOM; consequentemente, seriam encontrados valores de prevalência de inadequação mais baixos caso fosse utilizada a recomendação da OMS. A prevalência de inadequação de vitamina A seria de cerca de 40,0% e 30,0% para meninas e meninos, respectivamente, se considerado como ponto de corte o limite inferior da recomendação de vitamina A de 330 mg. Para o ferro, os valores de EAR para as faixas etárias mais velhas (15 a 17 anos) são superiores aos estabelecidos pelo IOM (9,0 versus 7,9 para meninas e 9,6 versus 7,7 para meninos), como consequência, maiores valores de prevalência de inadequação são esperados. No entanto, o método da EAR como ponto de corte não pode ser utilizado para avaliação da inadequação de ferro em mulheres em idade fértil, visto que as necessidades apresentam distribuição assimétrica. Nesse caso, deve-se optar pelo método da abordagem probabilística, o qual foi utilizado no presente estudo . Contudo, ao compararmos os valores de EAR para o ferro propostos pela OMS com os percentis de consumo usual estimados para os adolescentes de faixa etária mais velha, conclui-se que provavelmente os valores de prevalência de inadequação estimados no presente estudo seriam semelhantes caso fossem utilizados os pontos de corte estabelecidos pela OMS. A prevalência de inadequação de ferro seria de aproximadamente 10,0% entre as meninas e cerca de 5,0% entre os meninos (dados não apresentados).

O ERICA é o primeiro inquérito nacional de base escolar que utilizou como método de avaliação do consumo alimentar o R24h, possibilitando a obtenção de estimativas da ingestão energética e de nutrientes, além de melhor caracterização da qualidade da dieta dos adolescentes. Esse método tem como vantagens o seu baixo custo, a aplicação rápida, e a não alteração do hábito alimentar do indivíduo avaliado . Os erros do R24h estão relacionados principalmente à memória do entrevistado, por isso a aplicação de técnicas de entrevistas padronizadas como o Multiple-Pass Method são importantes para a redução do sub-relato do consumo alimentar . No ERICA, um segundo R24h foi realizado em uma subamostra dos adolescentes, o que permitiu a aplicação de métodos estatísticos para a estimativa da variabilidade intraindividual utilizada para a correção da distribuição dos nutrientes e para o cálculo do consumo usual e das prevalências de inadequação de nutrientes .

Nos cinco anos decorridos de 2008-2009 (INA) a 2013-2014 (ERICA) foi observado agravamento da inadequação de nutrientes como cálcio e vitaminas A e E, que desempenham papel importante para o crescimento e desenvolvimento adequado do adolescente. Essas inadequações coexistem com a elevada ingestão de nutrientes relacionados ao desenvolvimento de DCNT , , em especial o alto consumo de sódio, gordura saturada e açúcar livre, que refletem o aumento da prevalência de ingestão de alimentos ultraprocessados como refrigerantes, sucos, refrescos e biscoitos e a baixa participação de alimentos marcadores de alimentação saudável como leite e frutas na dieta deste grupo etário.

A redução do consumo de alimentos ultraprocessados é uma das recomendações do novo Guia Alimentar para População Brasileira . Esses alimentos estão associados ao consumo excessivo de calorias e maior de risco de obesidade , . De fato, entre os anos 2008-2009 (INA) e 2013-2014 (ERICA), foram observados o aumento do consumo energético total e da prevalência de obesidade, quase duas vezes, entre os adolescentes (4,9% versus 9,0%, respectivamente). Portanto, os resultados do presente estudo reafirmam a importância de recomendações direcionadas para redução do consumo de alimentos ultraprocessados e de intervenções para promoção de hábitos alimentares saudáveis em adolescentes.