INTRODUÇÃO

A atividade física (AF) corresponde a qualquer movimento realizado pelo corpo em que há dispêndio energético. Trata-se de um hábito importante para a manutenção da saúde, prevenção de doenças, bem-estar e desenvolvimento psicomotor, apresentando relação com o balanço energético e o controle da massa corporal1 , 2. A ausência de AF, denominada “inatividade”, corresponde ao quarto fator indireto de risco global para mortalidade. Sua prevalência tem aumentado em todo o mundo, bem como suas implicações no incremento das doenças crônicas não transmissíveis, como as doenças cardiovasculares (DCV)3 , 4.

Além disso, atualmente, há necessidade de avaliar a exposição tanto a baixo nível de AF quanto aos comportamentos sedentários (CS). Isso é importante porque existem evidências sugerindo que a inatividade física e o sedentarismo são comportamentos independentes e têm diferentes efeitos sobre a saúde5. O último está associado ao uso de equipamentos eletrônicos (computador, televisão e/ou videogame) por tempo igual ou superior a 2 horas diárias, definido como “tempo de tela”6.

Embora estejam associados a um aumento da morbimortalidade por DCV, ambos representam fatores de risco modificáveis, e que são mais bem-sucedidos na prevenção dessas morbidades quando implementados em fases precoces do ciclo vital. A DCV tem um longo período de latência, porém o surgimento dos fatores de risco (alterações no metabolismo lipídico, hipertensão arterial, resistência insulínica, tabagismo, inatividade física e obesidade) é precoce7.

Durante a adolescência, observa-se que a presença de dois ou mais fatores de risco é suficiente para a predição de um evento cardiovascular nos próximos 10 anos. Isso porque tais fatores, quando unidos, elevam a extensão e a gravidade das lesões vasculares, prevalecendo na fase adulta8. Com base nessa perspectiva, foram criados escores de estratificação de risco cardiovascular (RCV) capazes de predizer a ocorrência futura de eventos cardíacos patológicos.

O escore Pathobiological Determinants of Atherosclerosis in Youth (PDAY) estratifica precocemente (indivíduos de 15 a 34 anos) o risco para doença aterosclerótica e estabelece como premissa que fatores de risco para DCV estão associados, décadas antes do desfecho cardiovascular, com ambas as fases (inicial e avançada) das lesões ateroscleróticas na carótida e na aorta abdominal durante a adolescência e início da vida adulta9 - 11.

A estratificação do risco é obtida pela soma dos valores atribuídos a fatores modificáveis – colesterol não HDL, colesterol HDL, tabagismo, pressão arterial, índice de massa corporal (IMC), glicemia de jejum (GJ) e hemoglobina glicosilada HBA1c – e não modificáveis avaliados (idade, sexo). Se o resultado obtido for superior a zero, ele deve ser plotado no gráfico da probabilidade estimada para lesões ateroscleróticas graves na carótida e na aorta abdominal, órgãos-alvo8 , 10.

Tal escore é normalizado de modo que o aumento de uma unidade é equivalente a uma alteração exponencial positiva nas chances de lesão. Outro ponto relevante corresponde à idade. Para cada aumento de 5 anos na idade, o mesmo valor de pontos é adicionado. Assim, valores atribuídos aos fatores de risco modificáveis são equivalentes a 11 anos8 , 10.

Diante do exposto, e considerando a relativa escassez de estudos que utilizam os critérios do PDAY para a estratificação do RCV em adolescentes, e ainda sendo relevante verificar a sua aplicação e associação simultânea com o padrão de AF e com a exposição ao CS, este estudo visa identificar a prevalência destes em adolescentes e a associação dessas variáveis com o RCV mensurado pelo escore PDAY.

MÉTODOS

Estudo transversal desenvolvido em escolas públicas estaduais de ensino médio da zona urbana municipal entre setembro de 2012 e junho de 2013. A população-alvo deste estudo foi constituída por 9.294 escolares com idade entre 15 e 19 anos matriculados em 264 turmas do ensino médio. O cálculo amostral considerou a estimativa de proporção de 50%, erro amostral de 5%, efeito do desenho (deff) de 1,5 (fator de correção para amostragem aleatória por conglomerado) e um acréscimo de 3% para eventuais perdas ou recusas, resultando na estimativa de 570 adolescentes.

A seleção de participantes ocorreu pela inexistência de situações, permanentes ou temporais, que prejudicassem a prática de AF ou comprometessem a realização dos procedimentos do estudo: gravidez; doença subjacente que cursasse com alteração do metabolismo dos lipídeos e/ou da glicemia, sendo incluídos 583 adolescentes. No entanto, sete desses recusaram-se a participar de alguma etapa do estudo, perfazendo, ao final, 576 adolescentes avaliados em 39 turmas de 18 escolas.

Para a coleta de dados, foi utilizado formulário para as variáveis socioeconômicas, demográficas e de estilo de vida. Para obtenção da massa corporal, foi utilizada balança digital Tanita® com capacidade para 150 kg e precisão de 0,1 kg. A estatura foi aferida através de estadiômetro portátil Tonelli® com precisão de 0,1 cm. A circunferência abdominal foi avaliada com fita métrica inelástica Cardiomed® com precisão de 0,1 cm no ponto médio entre a extremidade da última costela e a crista ilíaca, onde a fita métrica foi posicionada horizontalmente e mantida de tal forma que permanecesse na posição ao redor do abdômen sobre o nível da cicatriz umbilical, para que se procedesse à leitura da circunferência no milímetro mais próximo. Para aferição da pressão arterial foram utilizados aparelhos semiautomáticos OMRON–HEM 705CP®, seguindo as recomendações relatadas nas VI Diretrizes Brasileiras de Hipertensão Arterial12. A coleta sanguínea ocorreu sempre no período da manhã, após jejum prévio de 12 horas.

A idade foi avaliada em anos e o sexo como masculino/feminino. A cor foi categorizada em “branca” e “não branca”. A escolaridade materna foi verificada em anos completos e classificada em duas categorias: menor que 9 anos e 9 anos ou mais13. A classe econômica foi definida pelo escore construído pela soma da pontuação referente à posse e à quantidade de bens de consumo, empregada mensalista e grau de instrução do chefe de família e correspondente a uma determinada renda mensal familiar, definida pelos seguintes pisos: A1 = R$ 12.926,00; A2 = R$ 8.418,00; B1 = R$ 4.418,00; B2 = R$ 2.565,00; C1 = R$1.541,00; C2 = R$ 1.024,00; D = R$ 714,00; E = R$ 477,0014. A escolaridade materna foi verificada em anos completos e classificada em duas categorias: menor que 9 anos e 9 anos ou mais13.

O tabagismo foi classificado considerando-se duas categorias: fumante atual (pelo menos um cigarro/dia nos últimos 6 meses) e nunca fumou, uma vez que sua relação com alterações no metabolismo lipídico se dá apenas quando consumidas 11 unidades diárias15.

A prática de AF correspondeu à AF acumulada, combinando os tempos e as frequências com que foram realizadas atividades como: deslocamento para a escola (a pé ou de bicicleta), aulas de educação física na escola e outras atividades físicas extraescolares. Para a análise, os inativos e insuficientemente ativos I (até 149 minutos/semana) compuseram uma categoria, enquanto os insuficientemente ativos II (150 minutos ou mais/semana) e ativos (≥ 300 minutos/semana) constituíram a segunda. Foi considerado sedentário o adolescente que tivesse 2 ou mais horas/dia gastas no “tempo de tela”6.

O estado nutricional foi classificado de acordo com o IMC, construído a partir da razão do peso (em quilogramas) pelo quadrado da estatura (em metros). Foi utilizado para classificação do estado nutricional, de acordo com o escore z do IMC, segundo a idade e sexo: baixo peso (-3 ≤ escore z < -2), eutrofia (-2 ≤ escore z < +1), sobrepeso (+ 1 ≤ escore z < +2), obesidade (+2 ≤ escore z < +3) e obesidade acentuada (escore z ≥ +3). Para os maiores de 18 anos, os pontos de corte do IMC (em kg/m2) foram: baixo peso (< 17,5), eutrofia (17,5 ≤ IMC < 25,0), sobrepeso (25,0 ≤ IMC < 30,0) e obesidade (≥ 30,0)16 , 17. A circunferência abdominal foi classificada como aumentada para valores iguais ou superiores ao percentil 9018, porém com limite mínimo de 88 cm para mulheres e de 102 cm para os homens, de acordo com o National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III19.

A pressão arterial elevada foi caracterizada pelos valores de pressão arterial sistólica e/ou diastólica iguais ou superiores ao percentil 95 para idade, sexo e percentil de estatura, de acordo com as tabelas específicas. Além disso, os valores de pressão arterial sistólica e diastólica iguais ou superiores a 120 mmHg e/ou 80 mmHg, respectivamente, foram considerados elevados, independente do percentil 95, para os adolescentes com 17 anos ou menos, após determinação prévia dos percentis de estatura pelos gráficos de desenvolvimento. A partir desta idade, considerou-se elevada a pressão arterial sistólica ≥ 130 mmHg e/ou diastólica ≥ 85 mmHg, independentemente do percentil12.

Foram avaliadas as variáveis bioquímicas necessárias à construção do escore de RCV pelo PDAY e, portanto, foram utilizados os critérios de referência desse escore: GJ ≥ 126 mg/dL, HDL-c < 40 mg/dL e colesterol não HDL > 130 mg/dL20. O ponto de corte da hemoglobina glicada HBA1c foi ajustado para referência mais atualizada, respeitando a pontuação do escore (> 6,5%)21.

A estratificação de risco foi construída pelo somatório de pontos, assim atribuídos: idade = 0 (adolescentes), sexo (masculino = 0, feminino = -1), não HDL-colesterol (< 130 mg/dL = 0; ≥ 130 mg/dL = 2 a 8), HDL-colesterol (< 40 mg/dL = 1; 40 a 59 mg/dL = 0; ≥ 60 mg/dL = -1), tabagismo (não = 0; sim = 1), pressão arterial (normal = 0; alterada = 1), IMC (pontua apenas para homens, quando > 30 kg/m2 = 6), e hiperglicemia (GJ < 126 mg/dL e HbA1c < 6,5% = 0; GJ ≥ 126 mg/dL e HbA1c ≥6, 5% = 5). Sobre o cálculo e análise de resultados, os adolescentes foram classificados como de baixo risco quando o somatório totalizou entre 0 e 1; de risco intermediário, entre 1 e 4; e de alto risco, se maior ou igual a 521. Somatórios inferiores a zero foram considerados inadequados à estratificação do risco de lesão aterosclerótica22, uma vez que correspondem quantitativamente a perfis íntegros de sanidade e, por conseguinte, de baixo risco.

Os dados foram analisados no SPSS, 22.0. Foram utilizadas medidas descritivas, teste do qui-quadrado de Pearson, teste exato de Fisher (quando necessário) e regressão logística binomial para verificar a associação entre variáveis independentes e RCV. Adotou-se intervalo de confiança de 95%. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Estadual da Paraíba (CAEE: 0077.0.133.000-12).

RESULTADOS

A amostra estudada foi de 576 escolares adolescentes de Campina Grande (PB), Brasil. Dentre os adolescentes avaliados, a média etária foi de 16,8 (±1,0) anos. A maioria era do sexo feminino (66,8%), não branco (78,7%), com menos de 9 anos de escolaridade materna (58,1%), e pertencentes às classes econômicas C, D e E (69,1%).

Dentre as mulheres, 79,5% (n = 299) consideraram-se não brancas, 56,6% tinham escolaridade materna superior a 9 anos, e 71.7% pertenciam às classes econômicas C, D e E. Da mesma forma, os homens identificaram-se, na maioria, como não brancos (77,1%) e pertenciam às classes C, D e E (63,9%). Nenhum adolescente foi classificado como pertencente à classe A1, e não foi observada diferença estatisticamente significante entre os sexos (Tabela 1).

Tabela 1

Distribuição dos adolescentes de acordo com as características socioeconômicas e demográficas, segundo o sexo. Campina Grande, PB, Brasil (2012-2013).

Variável	Masculino		Feminino		RP	p	IC 95%
	n	%	n	%
Cor da pele (n = 563) *					0,968	0,512	0,881-1,063
Branca	43	23,0	77	20,5
Não-branca	144	77,0	299	79,5
Total	187	100	376	100
Escolaridade materna (n = 568) *					0,832	0,312	0,583-1,188
≤ 9 anos	116	61,1	214	56,6
> 9 anos	74	38,9	164	43,4
Total	190	100	378	100
Classe econômica					0,891	0,068	0,787-1,008
E a C1	122	63,9	276	71,7
B2 a A2	69	36,1	109	28,3
Total	191	100	385	100

n = frequência absoluta; RP: razão de prevalência; p-valor: erro α de 5%; IC95%: intervalo de confiança de 95%;

A variabilidade do n deve-se aos estudantes que não quiseram ou não souberam responder às questões.

Variáveis relacionadas ao estilo de vida

Verificou-se que ser do sexo masculino favorece a prática de atividade física igual ou superior a 150 minutos semanais - razão de prevalência (RP): 0,484; intervalo de confiança de 95% (IC95%): 0,340-0,688. Quanto ao sedentarismo e ao tabagismo, como fatores de RCV15, não se verificaram diferenças entre os sexos (Tabela 2).

Tabela 2

Distribuição dos adolescentes quanto ao estilo de vida, segundo o sexo. Campina Grande, PB, Brasil (2012-2013).

Variável	Masculino		Feminino		RP	p	IC95%
	n	%	n	%
Prática de atividade física					0,484	< 0,01	0,340-0,688
0 a 149 minutos/semana	31	16,2	129	33,5
≥ 150 minutos/semana	160	83,8	256	66,5
Total	191	100	385	100
Sedentarismo					0,945	0,239	0,859-1,040
Não	47	24,6	78	20,3
Sim	144	75,4	307	79,7
Total	191	100	385	100
Tabagismo (n = 575)*					1,675	0,584†	0,518-5,420
Não	186	97,4	378	98,4
Sim	5	2,6	6	1,6
Total	191	100	384	100

n = frequência absoluta; RP: razão de prevalência; p-valor: erro α de 5%; IC95%: intervalo de confiança de 95%;

A variabilidade do n deve-se a um estudante que não quis ou não soube responder à questão;

Teste exato de Fisher.

Variáveis clínicas e bioquímicas

A maioria das mulheres apresentou não HDL-colesterol (81,3%) e HDL colesterol (66,8%) dentro dos valores desejáveis. Ser do sexo masculino aumenta em quase duas vezes o risco de ter HDL-c alterado (RP: 1,748; IC95%: 1,452-2,105) e em três vezes a pressão arterial aumentada (RP: 3,001; IC95%: 2,145-4,198).

A classificação do estado nutricional registrou apenas dois adolescentes com baixo peso (0,4%), sendo a maioria eutrófica (62,8%), 44,1% com sobrepeso e 7,3% obesos (dados não tabulados). Para fins de análise, o estado nutricional foi reagrupado: baixo peso e eutrofia passaram a formar uma categoria (63,2%), e sobrepeso e obesidade, outra (36,8%). Quanto à circunferência abdominal, 3,3% da amostra apresentaram alteração. O perfil glicídico, para a maioria dos adolescentes, estava dentro da normalidade (Tabela 3).

Tabela 3

Distribuição dos adolescentes quanto aos fatores de risco cardiovasculares constituintes do escore PDAY, segundo o sexo. Campina Grande, PB, Brasil (2012-2013).

Variáveis	Masculino		Feminino		RP	p	IC95%
	n	%	n	%
Colesterol não-HDL (mg/dL)					0,699	0,098	0,459-1,065
Alterado ≥ 130	25	13,1	72	18,7
Desejável < 130	166	86,9	313	81,3
Total	191	100	385	100
Colesterol HDL (mg/dL)					1,748	< 0,01	1,452-2,105
Alterado < 40	111	58,1	128	33,6
Desejável ≥ 40	80	41,9	257	66,8
Total	191	100	385	100
Pressão arterial (mmHg)					3,001	< 0,01	2,145-4,198
Alterado	67	35.1	45	11.7
Normal	124	64.9	340	88.3
Total	191	100	385	100
Estado nutricional (escore z)					1,028	0,906	0,652-1,620
Sobrepeso/obeso	34	17,8	67	17,4
Baixo peso/eutrófico	157	82,2	318	82,6
Total	191	100	385	100
Circunferência abdominal (cm)					0,928	0,882	0,347-2,481
Alterado	6	3,1	13	3,4
Normal	185	96,9	372	96,6
Total	191	100	385	100
Glicemia de jejum (mg/dL)					-	-	-
Alterada	-	-	1	-
Normal	191	100	385	100
Total	191	100	386	100
Hemoglobina glicosilada (%)					-	0,718*	-
Alterado	1	0,5	1	0
Normal	189	99,5	385	100
Total	190	100	386	100

n = frequência absoluta; RP: razão de prevalência; p-valor: erro α de 5%; IC95%: intervalo de confiança de 95%;

Teste exato de Fisher.

Estilo de vida versus risco cardiovascular

De acordo com o escore global de RCV (PDAY), registraram-se baixo RCV para 57,8% da amostra, risco intermediário para 31,8%, e alto risco para 10,4%. Para fins de análise, o escore foi reagrupado: alto risco e risco intermediário (42,2%) formaram uma categoria, e baixo risco (57,8%), a outra. Os adolescentes do sexo masculino foram maioria quando considerados os escores alto e intermediário (76,7%), já o escore PDAY baixo prevaleceu entre as mulheres (71,9%). Verificou-se que o sexo e a circunferência abdominal representam fatores de risco para o escore PDAY intermediário e alto, ao passo que a prática de AF igual ou superior a 150 minutos semanais representou um fator de proteção (Tabela 4).

Tabela 4

Análise bivariada dos fatores socioeconômicos, demográficos, de estilo de vida e clínicos, segundo o escore de risco PDAY. Campina Grande, PB, Brasil (2012-2013).

Variáveis	Risco cardiovascular intermediário e alto (n = 60)		Risco cardiovascular baixo (n = 516)		RP	p	IC95%
	n	%	n	%
Sexo					8,407	< 0,01	4,485-15,758
Masculino	46	76,7	145	28,1
Feminino	14	23,3	371	71,9
Total	60	100	516	100
Cor da pele (n = 563)*					1,337	0,424	0,655-2,728
Não-branca	48	82.8	395	78.2
Branca	10	17.2	110	21.8
Total	58	100	505	100
Escolaridade materna (n = 568)*					0,783	0,385	0,450-1,362
≤ 9 anos	38	63,3	292	57,5
> 9 anos	22	36,7	216	42,5
Classe econômica					1,145	1,000	0,394-3,322
E a C1	56	93,3	477	92,4
B2 a A2	4	6,7	39	7,6
Total	60	100	516	100
Prática de atividade física					0,448	0,042	0,241-0,988
Inativo ou insuficientemente ativo I (0 a 149 min/semana)	10	16,7	150	29,1
Insuficientemente ativo II e ativo (≥ 150 min/semana)	50	83,3	366	70,9
Total	60	100	516	100
Sedentarismo (horas/dia)					1,122	0,736	0,576-2,183
≥ 2 horas/dia	48	80,0	403	78,1
< 2 horas/dia	12	20,0	113	21,9
Total	60	100	516	100
Circunferência abdominal (cm)					11,267	< 0,01	4,374-29,023
Alterada	10	16,7	9	1,7
Normal	50	83,3	507	98,3
Total	60	100	516	100

n = frequência absoluta; RP: razão de prevalência; p-valor: erro α de '5%; IC95%: intervalo de confiança de 95%;

A variabilidade do n deve-se aos estudantes que não quiseram ou não souberam responder à questão.

Quando avaliada conjuntamente, a relação da AF com o RCV deixou de ser significante. Dessa forma, permaneceram no modelo final o sexo e a circunferência abdominal. Ser do sexo feminino e ter circunferência abdominal adequada implicam em uma menor probabilidade de apresentar RCV intermediário ou alto (Tabela 5).

Tabela 5

Análise de regressão logística do risco cardiovascular mensurado pelo escore PDAY e variáveis preditoras. Campina Grande, PB, Brasil (2012-2013).

Variável de saída	Variáveis preditoras	R2	B(Coef)	p	IC95%	HL*
Risco cardiovascular (PDAY)	Sexo	0,271	0,090	< 0,01	0,044-0,183	0.939
	Circunferência abdominal		0,043	< 0,01	0,014-0,136

R2 de Nagelkerke: ajuste; B(Coef): coeficiente beta; p-valor: erro α de 5%; IC95%: intervalo de confiança de 95%; *Teste de Hosmer e Lemeshow.

DISCUSSÃO

Este estudo retrata o padrão de AF, bem como o padrão de exposição ao CS, identificando suas prevalências nos escolares e estabelecendo a relação desses padrões com o RCV mensurado pelo escore PDAY. Foi observado que o tempo dispendido na prática de AF foi predominantemente (77,2%) superior a 150 minutos/semanais, sendo essa prática mais prevalente entre os homens (83,8%) e alterando-se segundo o sexo. Estudos recentes também atestaram que essa prática se apresenta menos prevalente no sexo feminino entre os adolescentes23 - 27, seguindo a tendência nacional6 e mundial4 , 28 , 29.

A influência do sexo sobre a prática de AF tem sido objeto de diversos estudos4 , 23 , 24 , 27 que afirmam que o sexo feminino é menos ativo se considerados: os menores níveis de escolaridade dos genitores, refletindo a ausência de apoio e incentivo a essa prática; o menor patamar socioeconômico, resultando em menor acesso a atividades de maior gasto energético; além da preferência feminina por atividades individuais e leves26. Contudo, estudo brasileiro que analisou a prevalência de insuficiente prática de AF entre adolescentes não observou diferença entre os sexos30.

Ao verificar a relação da AF com o RCV, constatou-se que aquela mostra associação quando avaliada isoladamente, embora perca a significância no modelo de regressão ao ser tratada junto com o sexo e a circunferência abdominal. Outros estudos que analisaram tal relação4 , 29 também afirmam que os benefícios atrelados à AF promovem proteção contra fatores de risco cardiometabólicos (dislipidemia, resistência insulínica, hipertensão).

Quanto ao CS, sua prevalência na amostra foi de 78.3%, predominando entre as mulheres (79,7%). Ao contrário dos nossos achados, estudo pernambucano23 mostrou que, embora mais sedentários, os homens também foram mais ativos, de forma que o CS não influenciou o nível de AF masculina. Por outro lado, uma amostra estudada também em Pernambuco evidenciou que o CS influencia negativamente a prática de AF, em especial a feminina26.

Ao explorar a relação entre CS e RCV, constatou-se a inexistência de relação estatística entre as variáveis. Tal achado se contrapõe ao do estudo AFINOS, que calculou separadamente o CS9, no qual o elevado tempo de TV acarretou a presença de moléculas de adesão, de marcadores de processos ateroscleróticos, e de instabilidade de placas ateroscleróticas. Esses achados foram reiterados em estudo de revisão10. Sendo assim, é provável que a ausência de relação observada se deva à questão de o tempo de tela ter sido avaliado na íntegra.

Ademais, quanto aos fatores de RCV segundo o sexo, identificou-se que os níveis séricos de colesterol HDL e a pressão arterial estavam inadequados predominantemente nos homens; enquanto que o sexo, a prática de AF e a adiposidade abdominal foram associados ao RCV. Em estudo desenvolvido por Ribas & Silva, o sexo masculino (mais ativo) apresentou menor probabilidade de desenvolver hipertensão arterial sistêmica, ao passo que o feminino (mais inativo e sedentário) não apresentou risco de dislipidemia. Isso se deve aos hormônios sexuais femininos atuarem como fator de proteção ao RCV8.

Na análise de regressão, apenas o sexo e a adiposidade abdominal permaneceram como fatores que implicam uma menor probabilidade de apresentar RCV intermediário ou alto. Esse fato ratifica a descoberta de Shah et al.11, que também trabalharam com o escore PDAY, atestando que o sexo feminino teve menor RCV e esteve associado a uma menor adiposidade abdominal. Além disso, esta representa fator preditivo independente de RCV31, sendo objeto de estudo de revisão que confirmou a atuação da gordura ectópica na liberação de adipocitinas, lipotoxinas e glicotoxinas que acarretam disfunções cardiovasculares8.

O presente estudo apresenta a importante característica de ser de base populacional, utilizando instrumentos confiáveis, e ser o pioneiro na análise do RCV mensurado pelo escore PDAY em adolescentes brasileiros. Como limitação, por se tratar de um estudo transversal, não permite estabelecer relação causal entre as variáveis estudadas e o escore de risco PDAY – deixando essa pergunta para que novos estudos possam ser desenvolvidos, visando a prevenção precoce das DCVs.

INTRODUCTION

Physical activity (PA) is any movement of the body that involves energy expenditure. It is an important habit for maintenance of health, prevention of diseases, and promotion of wellbeing and psychomotor development, and it has a relationship with energy balance and control of body mass.1 , 2 Absence of PA, known as “inactivity”, has been identified as the fourth ranked indirect risk factor for mortality worldwide. The prevalence of inactivity has increased all over the world and so have its consequences in terms of increased rates of non-transmissible chronic diseases, such as cardiovascular diseases (CVD).3 , 4

Furthermore, it is now necessary to investigate exposure both to low PA levels and to sedentary behaviors (SB). This is important because there is evidence that physical inactivity and sedentary habits are independent behaviors and have different effects on health.5 The second of these is related to use of electronic equipment (computers, televisions, and/or video games) for 2 hours or more per day, defined as “screen time”.6

While both of these phenomena are associated with increased morbidity and mortality due to CVD, they are modifiable risk factors and interventions to alter them are more successful at preventing these morbidities when they are implemented early on during the life cycle. Cardiovascular diseases have a long latency period, but the risk factors (lipid metabolism abnormalities, arterial hypertension, insulin resistance, smoking, physical inactivity, and obesity) have early onset.7

It has been observed that presence of two or more risk factors during adolescence is sufficient to predict a cardiovascular event during the following 10 years. This is because when these factors are present in combination they increase the extent and severity of vascular injuries, which predominantly emerge during adulthood.8 In response to these findings, scores for stratification of cardiovascular risk (CVR) have been developed and shown to be capable of predicting future occurrence of pathological cardiac events.

The Pathobiological Determinants of Atherosclerosis in Youth (PDAY) score was developed for early (among people aged 15 to 34 years) stratification of risk of atherosclerotic disease and is based on the premise that decades before any cardiovascular outcomes emerge, risk factors for CVD are already associated with both phases (initial and advanced) of atherosclerotic lesions involving the carotids and abdominal aorta during adolescence and early adulthood.9 - 11

Risk stratification is achieved by summing values attributed for modifiable factors – non-HDL cholesterol, HDL cholesterol, smoking, arterial blood pressure, body mass index (BMI), fasting glycemia (FG), and glycosylated hemoglobin HBA1c – and values attributed for non-modifiable factors (age, sex). If the result is greater than zero, it should be plotted on the graph of estimated probability of severe atherosclerotic lesions of the carotids and abdominal aorta, the target-organs.8 , 10

The score is normalized so that a unit increase is equivalent to a positive exponential change in the likelihood of injury. Another relevant point is related to age. For each 5-year increment in age, the same value is added in points. Therefore, the values attributed to modifiable risk factors are the equivalent of 11 years.8 , 10

In view of all of the above, and considering the relative scarcity of studies that have employed the PDAY criteria to stratify CVR in adolescents, in addition to the relevance of testing its application and simultaneous association with PA patterns and with exposure to SB, the objectives of this study are to identify the prevalence of these factors in adolescents and to test for associations between these variables and CVR measured using the PDAY score.

METHODS

A cross-sectional study was conducted at state-run public secondary schools in an urban municipal zone from September 2012 to June 2013. The target population of the study comprised 9,294 schoolchildren aged 15 to 19 years and enrolled in 264 classes at secondary schools. The sample size was calculated based on an estimated proportion of 50%, a 5% sampling error, and a design effect of 1.5 (correction factor for randomized cluster sampling), and then increased by 3% to account for possible losses or refusals, giving an estimate of 570 adolescents.

Participants were selected if they did not have any permanent or temporary conditions that would interfere with PA or compromise the study procedures (pregnancy or underlying diseases that involve abnormalities of lipid metabolism and/or glycemia), and 583 adolescents were selected. However, seven of them refused to participate in at least one of the stages of the study, so the final sample comprised 576 adolescents assessed, enrolled in 39 classes from 18 schools.

Data on socioeconomic and demographic variables and lifestyle were collected using a form. Body mass was measured using a Tanita® digital balance with 150 kg capacity and precision of 0.1 kg. Height was measured using a Tonelli® portable stadiometer with precision of 0.1 cm. Waist circumference was measured with a Cardiomed® inextensible tape measure with precision of 0.1 cm, at the midpoint between the extremity of the last rib and the iliac crest, where the tape measure was positioned horizontally and placed to run around the abdomen at the level of the umbilical scar, and the circumference was read off to the closest millimeter. Arterial blood pressure was measured using OMRON–HEM 705CP® semiautomatic meters, following the recommendations described in the VI Brazilian Guidelines on Arterial Hypertension.12 All blood samples were drawn in the morning after a fasting period of 12 hours.

Age was analyzed in years and sex recorded as male/female. Skin color was categorized as “white” or “not white”. Mother’s educational level was recorded in full years’ schooling and classified into two categories: less than 9 years and 9 years or more.13 Economic class was defined according to a score composed of the sum of points for possession and number of consumer goods, whether the family has maids at home, and educational level of the head of the family, corresponding to a given monthly family income, defined by the following lower limits: A1 = R$ 12,926.00; A2 = R$ 8,418.00; B1 = R$ 4,418.00; B2 = R$ 2,565.00; C1 = R$1,541.00; C2 = R$ 1,024.00; D = R$ 714.00; and E = R$ 477.00.14 Mother’s educational level was recorded in full years’ schooling and classified into two categories: less than 9 years and 9 years or more.13

Smoking status was classified into two categories: current smoker (at least one cigarette/day over the previous 6 months) and never smoked, since its relationship to lipid metabolism abnormalities only occurs when 11 units per day are consumed.15

Physical activity level was defined as all PA accumulated by combining durations and frequencies of activities such as: displacement to school (on foot or by bicycle), Physical Education classes at school, and other extramural physical activities. For the purposes of analysis, adolescents classed as inactive or as insufficiently active I (up to 149 minutes/week) were collapsed to form one category, and insufficiently active II (150 minutes or more/week) and active (≥ 300 minutes/week) adolescents were grouped together in a second category. Adolescents who reported 2 hours or more of “screen time” per day were defined as sedentary.6

Nutritional status was classified according to BMI, calculated by taking the ratio of weight (in kilograms) to the square of height (in meters). The result was used to classify nutritional status according to BMI z scores for age and sex: underweight (-3 ≤ z score < -2), healthy weight (-2 ≤ z score < +1), overweight (+ 1 ≤ z score < +2), obesity (+2 ≤ z score < +3), and accentuated obesity (z score ≥ +3). For participants over the age of 18 years, BMI cutoff points (kg/m2) were: underweight (< 17.5), healthy weight (17.5 ≤ BMI < 25.0), overweight (25.0 ≤ BMI < 30.0), and obesity (≥ 30.0).16 , 17 Waist circumference values greater than or equal to the 90th percentile were classified as elevated,18 but with minimum cutoffs of 88 cm for women and 102 cm for men, as per the National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III.19

High blood pressure was defined as systolic and/or diastolic blood pressure values greater than or equal to the 95th percentiles for age, sex, and height percentile, according to relevant tables. Additionally, systolic and diastolic blood pressures greater than or equal to 120 mmHg and/or 80 mmHg respectively were defined as elevated, irrespective of the 95th percentile, for adolescents aged 17 or less, after determination of percentiles for height according to growth curves. Beyond 17 years of age, systolic blood pressures ≥ 130 mmHg and/or diastolic pressures ≥ 85 mmHg were defined as elevated irrespective of percentile.12

The biochemical variables that comprise the CVR score according to the PDAY were assessed and the reference criteria from the score were used, as follows: FG ≥ 126 mg/dL, HDL-c < 40 mg/dL, and non-HDL cholesterol > 130 mg/dL.20 The cutoff point for HBA1c glycated hemoglobin was altered to a more recent reference level, maintaining the number of points allocated by the score (> 6.5%).21

Risk stratification was conducted according to the sum of points allocated as follows: age = 0 (adolescents), sex (male = 0, female = -1), non-HDL cholesterol (< 130 mg/dL = 0; ≥ 130 mg/dL = 2 to 8), HDL-cholesterol (< 40 mg/dL = 1; 40 to 59 mg/dL = 0; ≥ 60 mg/dL = -1), smoking (no = 0; yes = 1), arterial blood pressure (normal = 0; abnormal = 1), BMI (scores for men only, when > 30 kg/m2 = 6), and hyperglycemia (FG < 126 mg/dL and HbA1c < 6.5% = 0; FG ≥ 126 mg/dL and HbA1c ≥ 6.5% = 5). Once the scores had been calculated, the results were used to classify adolescents as follows: low risk for total points from 0 to 1; intermediate risk, for 1 to 4 points; and high risk, if the total number of points was greater than or equal to 5 points.21 Total scores below zero were defined as inappropriate for stratification of risk of atherosclerotic lesions,22 since they correspond quantitatively to entirely healthy profiles and, therefore, to low risk.

Data were analyzed with SPSS 22.0, calculating descriptive statistics and performing Pearson’s chi-square test, Fisher’s exact test (when necessary), and binomial logistic regression to quantify associations between independent variables and CVR. A 95% confidence interval was adopted. The study was approved by the Research Ethics Committee at the Universidade Estadual da Paraíba (approval certificate number: 0077.0.133.000-12).

RESULTS

The sample studied comprised 576 adolescent schoolchildren from Campina Grande, PB, Brazil. The mean age of the adolescents was 16.8 (±1.0) years. The majority were female (66.8%), non-white (78.7%), had mothers who had spent fewer than 9 years in education (58.1%), and were members of economic classes C, D, and E (69.1%).

Among female participants, 79.5% (n = 299) self-reported as non-white, 56.6% had mothers with educational level greater than 9 years, and 71.7% were members of economic classes C, D, and E. Similarly, the majority of the males self-reported as non-white (77.1%) and were from classes C, D and, E (63.9%). None of the adolescents were classified as class A1, and no statistically significant difference between the sexes was observed (Table 1).

Table 1

Distribution of the adolescents by socioeconomic and demographic characteristics, broken down by sex. Campina Grande, PB, Brazil (2012-2013).

Variable	Male		Female		PR	p	95%CI
	n	%	n	%
Skin color (n = 563)*					0.968	0.512	0.881-1.063
White	43	23.0	77	20.5
Non-white	144	77.0	299	79.5
Total	187	100	376	100
Mother’s educational level (n = 568)*					0.832	0.312	0.583-1.188
≤ 9 years	116	61.1	214	56.6
> 9 years	74	38.9	164	43.4
Total	190	100	378	100
Economic class					0.891	0.068	0.787-1.008
E to C1	122	63.9	276	71.7
B2 to A2	69	36.1	109	28.3
Total	191	100	385	100

n = absolute frequency; PR: prevalence ratio; p-value: α error of 5%; 95%CI: 95% confidence interval;

Variability in n is the result of adolescents who did not wish to answer or were unable to answer certain questions.

Variables related to lifestyle

It was observed that male sex was associated with weekly physical activity level greater than or equal to 150 minutes (prevalence ratio [PR]: 0.484; 95% confidence interval [95%CI]: 0.340-0.688). There were no differences between sexes in terms of inactivity or smoking as CVR factors15 (Table 2).

Table 2

Distribution of adolescents by lifestyle, broken down by sex. Campina Grande, PB, Brazil (2012-2013).

Variable	Male		Female		PR	p	95%CI
	n	%	n	%
Physical activity level					0.484	< 0.01	0.340-0.688
0 to 149 minutes/week	31	16.2	129	33.5
≥ 150 minutes/week	160	83.8	256	66.5
Total	191	100	385	100
Sedentary					0.945	0.239	0.859-1.040
No	47	24.6	78	20.3
Yes	144	75.4	307	79.7
Total	191	100	385	100
Smoking (n = 575)*					1.675	0.584†	0.518-5.420
No	186	97.4	378	98.4
Yes	5	2.6	6	1.6
Total	191	100	384	100

n = absolute frequency; PR: prevalence ratio; p-value: α error of 5%; 95%CI: 95% confidence interval;

Variability in n is the result of adolescents who did not wish to answer or were unable to answer the question;

Fisher’s exact test.

Clinical and biochemical variables

The majority of female participants had non-HDL cholesterol (81.3%) and HDL cholesterol (66.8%) within the desirable range. Being male doubled the risk of abnormal HDL-c (PR:1.748; 95%, CI: 1.452-2.105) and increased the risk of high blood pressure threefold (PR: 3.001; 95%, CI: 2.145-4.198).

Nutritional status assessment classified two adolescents as underweight (0.4%), the majority as healthy weight (62.8%), 44.1% as overweight, and 7.3% as obese (data not shown in tables). For the purposes of analysis, nutritional status categories were regrouped: underweight and healthy weight were collapsed into a single category (63.2%), and overweight and obesity into another (36.8%). The waist circumferences of 3.3% of the sample were excessive. For most of the adolescents, glucose levels were within normal limits (Table 3).

Table 3

Distribution of adolescents by cardiovascular risk factors that comprise the PDAY score, broken down by sex. Campina Grande, PB, Brazil (2012-2013).

Variables	Male		Female		PR	p	95%CI
	n	%	n	%
Non-HDL Cholesterol (mg/dL)					0.699	0.098	0.459-1.065
Abnormal ≥ 130	25	13.1	72	18.7
Healthy < 130	166	86.9	313	81.3
Total	191	100	385	100
HDL cholesterol (mg/dL)					1.748	< 0.01	1.452-2.105
Abnormal < 40	111	58.1	128	33.6
Healthy ≥ 40	80	41.9	257	66.8
Total	191	100	385	100
Arterial blood pressure (mmHg)					3.001	< 0.01	2.145-4.198
Abnormal	67	35,1	45	11,7
Normal	124	64,9	340	88,3
Total	191	100	385	100
Nutritional status (z score)					1.028	0.906	0.652-1.620
Overweight/obese	34	17.8	67	17.4
Underweight/healthy weight	157	82.2	318	82.6
Total	191	100	385	100
Waist circumference (cm)					0.928	0.882	0.347-2.481
Abnormal	6	3.1	13	3.4
Normal	185	96.9	372	96.6
Total	191	100	385	100
Fasting glycemia (mg/dL)					-	-	-
Abnormal	-	-	1	-
Normal	191	100	385	100
Total	191	100	386	100
Glycosylated hemoglobin (%)					-	0.718*	-
Abnormal	1	0.5	1	0
Normal	189	99.5	385	100
Total	190	100	386	100

n = absolute frequency; PR: prevalence ratio; p-value: α error of 5%; 95%CI: 95% confidence interval;

Fisher’s exact test.

Lifestyle vs. cardiovascular risk

The total CVR (PDAY) scores indicated low CVR for 57.8% of the sample, intermediate risk for 31.8%, and high risk for 10.4%. For the purposes of analysis, these scores were regrouped as follows: high risk and intermediate risk (42.2%) were collapsed to a single category, and low risk (57.8%) was assigned to a second category. Male adolescents were in the majority in the high and intermediate scores group (76.7%), while females predominated in the low PDAY score group (71.9%). It was observed that sex and waist circumference were risk factors for a high or intermediate PDAY score, whereas weekly PA levels greater than or equal to 150 minutes was a protective factor (Table 4).

Table 4

Bivariate analysis of socioeconomic and demographic factors and lifestyle and clinical variables, by PDAY risk score. Campina Grande, PB, Brazil (2012-2013).

Variables	Intermediate and high cardiovascular risk (n = 60)		Low cardiovascular risk (n = 516)		PR	p	95%CI
	n	%	n	%
Sex					8.407	< 0.01	4.485-15.758
Male	46	76.7	145	28.1
Female	14	23.3	371	71.9
Total	60	100	516	100
Skin color (n = 563)*					1.337	0.424	0.655-2.728
Non-white	48	82.8	395	78.2
White	10	17.2	110	21.8
Total	58	100	505	100
Mother’s educational level (n = 568)*					0.783	0.385	0.450-1.362
≤ 9 years	38	63.3	292	57.5
> 9 years	22	36.7	216	42.5
Economic class					1.145	1.000	0.394-3.322
E to C1	56	93.3	477	92.4
B2 to A2	4	6.7	39	7.6
Total	60	100	516	100
Physical activity level					0.448	0.042	0.241-0.988
Inactive or insufficiently active I (0 to 149 min/week)	10	16.7	150	29.1
Insufficiently active II or active (≥ 150 min/week)	50	83.3	366	70.9
Total	60	100	516	100
Sedentary behavior (hours/day)					1.122	0.736	0.576-2.183
≥ 2 hours/day	48	80.0	403	78.1
< 2 hours/day	12	20.0	113	21.9
Total	60	100	516	100
Waist circumference (cm)					11.267	< 0.01	4.374-29.023
Abnormal	10	16.7	9	1.7
Normal	50	83.3	507	98.3
Total	60	100	516	100

n = absolute frequency; PR: prevalence ratio; p-value: α error of 5%; 95%CI: 95% confidence interval;

Variability in n is the result of adolescents who did not wish to answer or were unable to answer the question.

When variables were analyzed in conjunction, the relationship between PA and CVR was no longer significant. As such, sex and waist circumference were retained in the final model. Being female and having a healthy waist circumference were associated with a lower probability of intermediate or high CVR (Table 5).

Table 5

Logistic regression analysis of cardiovascular risk measured by the PDAY score and predictive variables. Campina Grande, PB, Brazil (2012-2013).

Output variable	Predictive variables	R2	B(Coef)	p	95%CI	HL *
Cardiovascular risk (PDAY)	Sex	0.271	0.090	< 0.01	0.044-0.183	0,939
	Waist circumference		0.043	< 0.01	0.014-0.136

Nagelkerke’s R2: fit. B(Coef): beta coefficient; p-value: α error of 5%; 95%CI: 95% confidence interval;

Hosmer and Lemeshow Test.

DISCUSSION

This study reports the profile of PA and exposure to SB, identifying their prevalence rates among schoolchildren and establishing the relationship between these profiles and CVR as measured by the PDAY score. It was observed that time spent engaged in PA was predominantly (77.2%) greater than 150 minutes/week, and that this was more prevalent among males (83.8%) and was different between the sexes. Other recent studies have also shown that PA is less prevalent among female adolescents than males,23 - 27 which is a tendency both nationally in Brazil6 and globally.4 , 28 , 29

The influence of sex on PA levels has been the subject of several studies4 , 23 , 24 , 27 that have reported that females are less active if the following are considered: lower educational level of parents, reflecting a lack of support and encouragement for the practice; lower socioeconomic levels, resulting in restricted access to activities with greater energy expenditure; and a preference among females for individual and lighter activities.26 Notwithstanding, one Brazilian study that analyzed the prevalence of insufficient PA among adolescents did not observe a difference between the sexes.30

Analysis of the relationship between PA and CVR revealed that there was an association when analyzed in isolation, but this association was not significant in the regression model when analyzed together with sex and waist circumference. Other studies that have analyzed this relationship4 , 29 have also reported that benefits linked to PA provide protection against cardiometabolic risk factors (dyslipidemia, insulin resistance, and hypertension).

The prevalence of SB in the sample was 78.3%, predominantly among the female adolescents (79.7%). In contrast to our findings, a study conducted in the Brazilian state of Pernambuco23 showed that men were both more sedentary and more active, so that SB did not affect the PA level of males. On the other hand, another sample, also studied in Pernambuco, provided evidence that SB had a negative impact on PA, especially among females.26

Analysis of the relationship between SB and CVR showed that there was no statistically significant association between these variables. This contradicts the AFINOS study, which calculated SB separately9 and found that high levels of TV time were linked with presence of adhesion molecules, markers of atherosclerotic processes, and instability of atherosclerotic plaques. Those findings were confirmed in a review study.10 It is therefore probable that the absence of a relationship observed in the present study is the result of screen time having been assessed in its entirety.

When CVR factors were analyzed by sex, it was found that serum HDL cholesterol levels and arterial blood pressure were predominantly at unhealthy levels among male adolescents; while sex, PA levels, and abdominal adiposity were associated with CVR. In a study conducted by Ribas and Silva, males (who were more active) had a lower probability of developing systemic arterial hypertension, whereas females (more inactive and more sedentary) did not have dyslipidemia risk. This is because female sex hormones acted as a factor of protection against CVR.8

In the regression analysis, only sex and abdominal adiposity were retained as factors that explained a lower probability of intermediate or high CVR. This fact confirmed a discovery made by Shah et al.,11 who also used the PDAY score and showed that females had lower CVR and that female sex was associated with lower abdominal adiposity. Additionally, abdominal adiposity is an independent predictive factor of CVR31 and was the subject of a review study that confirmed that ectopic fat is active in release of adipocytokines, lipotoxins, and glycotoxins that cause cardiovascular dysfunctions.8

This study has certain important characteristics. It investigates a population-based sample, using trustworthy instruments, and is pioneering in that it analyzes CVR as measured by the PDAY score in Brazilian adolescents. It also has limitations. Since it is a cross-sectional study, it does not provide a basis for establishing causal relationships between the variables studied and the PDAY risk score – leaving this as an objective for future studies with the goal of early prevention of CVDs.