Food processing and cardiometabolic risk factors: a systematic review.

OBJECTIVE To systematically review the evidence for the association between food consumption according to processing and cardiometabolic factors in adults and/or the elderly. METHOD Two independent evaluators analyzed the electronic databases PubMed, Web of Science and Lilacs until December 2018. We used the following terms: (convenience foods OR food processing OR highly-processed OR industrialized foods OR minimally-processed OR prepared foods OR processed foods OR ultra-processed OR ultraprocessed OR ultra processed OR unprocessed) AND (metabolic syndrome OR hypertension OR blood pressure OR diabetes mellitus OR glucose OR glycaemia OR insulin OR cholesterol OR triglycerides OR blood lipids OR overweight OR obesity) AND (adult OR adults OR adulthood OR aged OR elderly OR old). We assessed methodological and evidence qualities, and also extracted information for the qualitative synthesis from the selected studies. RESULTS Of the 6,423 studies identified after removing duplicates, eleven met the eligibility criteria. The main food classification we used was Nova. The consumption of ultra-processed foods was positively associated with overweight and obesity, high blood pressure and metabolic syndrome. All articles included met more than 50% of the methodological quality criteria. The quality of evidence was considered moderate for the outcome overweight and obesity and weak for hypertension and metabolic syndrome. CONCLUSIONS The Nova food classification stands out in the area of nutritional epidemiology when assessing the effects of food processing on health outcomes. Although caution is required in the interpretation, the results indicated that the consumption of ultra-processed foods can have an unfavorable impact in the health of individuals.

INTRODUCTION

Cardiovascular diseases (CVD) comprise the main cause of mortality in the world and approximately three quarters of deaths occur in low and middle income countries[1,2]. Risk factors for CVD include behavioral factors, such as unhealthy eating, smoking, physical inactivity and alcohol abuse[1,3]. As a consequence of behavioral risk, the most frequent cardiometabolic factors are high blood pressure (hypertension), dyslipidemia, hyperglycemia, overweight and obesity[1,3].

Adequate and healthy feeding for a given population involves biological, environmental, social, demographic and economic aspects[4]. There are changes in eating habits worldwide, characterized by the dominance of products from the food industry[6]which are not part of the traditional food classification systems[9]. These traditional classifications are restricted to the biological properties of food, i.e., they group food according to the nutrients present in it[9].

The monitoring of food consumption contributes to the diagnosis of the food and nutritional situation of populations and provides subsidies for the planning and organization of health services and formulation of policies and actions in the field of public health[10]. There are food classifications based on processing[8,11,12], but there is no synthesis of evidence on the association of food consumption assessed from these classifications with the risk factors for CVD, which are a group of diseases of extreme worldwide relevance[1,3]. Thus, we intended to help elucidate the importance of such classifications in the context of nutritional epidemiology and public health and, in this study, we aimed at conducting a systematic review to assess the association between food consumption according to processing and cardiometabolic factors in adults and/or the elderly.

METHOD

The report of this systematic review followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyzes Protocol (Prisma)[13]. The study protocol was submitted to the International Prospective Register of Systematic Reviews (Prospero), being approved under number CRD42019119765.

Search Strategy

We examined the electronic databases PubMed, Web of Science and Lilacs until December 2018. The aim was to conduct a systematic investigation of original studies that assessed the association between food consumption according to its processing and cardiometabolic factors.

To define the search terms, in addition to the Health Sciences Descriptors (DeCS) and Medical Subject Headings (MeSH), we carried out an exploratory investigation aimed at identifying keywords consistently referred to in articles in the area. Therefore, we used the following terms: (convenience foods OR food processing OR highly-processed OR industrialized foods OR minimally-processed OR prepared foods OR processed foods OR ultra-processed OR ultraprocessed OR ultra processed OR unprocessed) AND (metabolic syndrome OR hypertension OR blood pressure OR diabetes mellitus OR glucose OR glycaemia OR insulin OR cholesterol OR triglycerides OR blood lipids OR overweight OR obesity) AND (adult OR adults OR adulthood OR aged OR elderly OR old). Table 1 exemplifies the search strategy in the electronic databases. As additional research, we considered the bibliographic references of the selected articles.

Table 1

Search strategy in electronic databases.

Identification number	Keywords
#1	convenience foods OR food processing OR highly-processed OR industrialized foods OR minimally-processed OR prepared foods OR processed foods OR ultra-processed OR ultraprocessed OR ultra processed OR unprocessed
#2	metabolic syndrome OR hypertension OR blood pressure OR diabetes mellitus OR glucose OR glycaemia OR insulin OR cholesterol OR triglycerides OR blood lipids OR overweight OR obesity
#3	adult OR adults OR adulthood OR aged OR elderly OR old
	#1 AND #2 AND #3

Note: Before each set of keywords in Lilacs, “(tw:)” and in the Web of Science, “(TS=)” were included. There was a restriction for languages (English, Portuguese and Spanish) in each database.

Eligibility Criteria

The eligible studies should present the following characteristics: I) be an original article; II) be conducted in humans; III) address the assessment of the association between food consumption according to processing (exposure) and cardiometabolic risk factors (outcome); IV) present as target population adults and/or the elderly; and V) be published in Portuguese, English or Spanish. The operationalization of the exposure allowed the inclusion of articles that used such a food classification system that considered industrial processing to define groups of foodstuffs. We excluded articles that indirectly assessed consumption, used data on availability, acquisition or commercialization of food, in addition to those whose target population comprised pregnant women or individuals with some special health condition.

Study Selection

Two independent evaluators selected the articles to be included. Faced with cases of disagreement, a third reviewer conducted the trial. Initially, the publications were imported into the EndNote® version X7 program, in which duplicates were checked, followed by reading of the titles and abstracts. The studies selected in the previous stages according to the eligibility criteria were read in full.

Methodological Quality Assessment

We assessed the methodological quality of the selected articles according to the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (Strobe)[14] initiative, which comprises a checklist for observational studies. The maximum score to be obtained is 22 points, distributed as follows: title and/or summary (one item), introduction (two items), methodological aspects (nine items), results (five items), discussion (four items) and other information (one item – on financing)[14]. Each of the 22 items received a score of 0 or 1 considering whether it “does not meet” or “meets” each criterion, respectively. Based on the sum of the checklist’s score we established three categories for quality assessment: A, for studies that met more than 80% of the criteria; B, for studies that achieved 50 to 80% of the criteria were considered; and C, for those that met less than 50% of the criteria[15].

Evidence Quality Assessment

We conducted the quality of evidence for the relationship between consumption of ultra-processed foods (UPF) and each outcome by using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (Grade) system[16,17]. Thus, the classification of the studies was carried out as follows: A) high evidence; B) moderate evidence; C) low evidence; and D) very low evidence[16,17]. Observational studies start with low quality of evidence (C) and, among the factors that increase the level of classification, are included the magnitude of the effect, dose-response gradient and plausible confounders that may reduce the demonstrated effect or increase an unobserved effect. Among the aspects that may decrease the level of evidence are methodological quality (risk of bias), inconsistency of results, indirect evidence, imprecision and publication bias[16,17].

Data analysis

In order to carry out the narrative synthesis of the characteristics as the main results and descriptive approach we extracted the following information from each selected article: name of the main author, year of publication and research data collection, country of study, design, sample size and characteristics, method used to measure exposure, adjustment variables in the analysis and main results.

RESULTS

The search strategy identified a total of 7,216 publications in the electronic databases PubMed, Web of Science and Lilacs. Out of this total, we excluded 793 as they were duplicates, resulting in 6,423 references. After analyzing the titles and abstracts, reading them in full and applying the eligibility criteria, we selected 11 studies. There was no inclusion of articles through the additional search in the reference list of selected articles. We show the complete flowchart of the selection process in Figure.

Figure

Flowchart of the selection process for the articles included in the systematic review.

Characteristics and Methodological Quality of Included Articles

We described the characteristics and methodological quality of the publications included in this review in Table 2. Most studies (six)[18] were conducted in high-income countries, while five publications[24] were held in developing countries contributed, three of which carried out in Brazil[24,25,27]. As for the design, more than 80% were cross-sectional. The two cohort studies identified were conducted with the same population, which consisted of participants in Proyecto Seguimiento Universidad de Navarra (SUN) [University of Navarra Follow-up Project] in Spain[21,22].

Table 2

Characteristics and methodological quality of the studies included in the systematic review.

Author Year of publication	Country	Design	Sample size Age range Year of research	Strobe score (%)	Study quality (Strobe)
Overweight or obesity
Adams et al.18 2015	United Kingdom	Cross-sectional	n = 2.174a ≥ 18 years 2008–2012	18.0 (81.8)	A
Louzada et al.25 2015	Brazil	Cross-sectional	n = 30.243 ≥ 10 yearsb (20 to 39, 40 to 59 and ≥ 60) 2008–2009	16.0 (72.7)	B
Zhou et al.28 2015	China	Cross-sectionalc	n = 14.976 ≥ 02 yearsb (19 to 59 and ≥ 60) 2011	15.0 (68.2)	B
Mendonça et al.22 2016d	Spain	Cohort	n = 8.451 Mean of age = 37.7 years Median of 8,9 years of follow-up	17.0 (77.3)	B
Da Silveira et al.24 2017d	Brazil	Cross-sectional (convenience sample)	n = 503 (vegetarians) ≥ 16 years 2015	13.0 (59.1)	B
Juul et al.19 2018	United States	Cross-sectional	n = 15.977 20 to 64 years 2005–2006 and 2013–2014	19.0 (86.4)	A
Nardocci et al.23 2018e	Canada	Cross-sectional	n = 19.363 ≥ 18 years 2004–2005	18.0 (81.8)	A
Silva et al.27 2018	Brazil	Cross-sectionalc	n = 8.977 35 to 64 years 2008–2010	21.0 (95.5)	A
Arterial hypertension
Mendonça et al.21 2017d	Spain	Cohort	n = 14.790 Mean of age = 32,9 to 40,0 years Mean of 9.1 (SD = 3,9) years of follow-up	20.0 (90.9)	A
Metabolic syndrome and components
Nasreddine et al.26 2018	Lebanon	Cross-sectional	n = 302 Age ≥ 18 years 2014	20.0 (90.9)	A
Lavigne-Robichaud et al.20 2018	Canada	Cross-sectional	n = 811 (indigenous) ≥ 18 years 2005–2009	16.0 (72.7)	B

SD = standard deviation; Strobe: Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology

a 183 missings for BMI.

b Results stratified by age.

c Cross-sectional analysis in a cohort study.

d Self-report of weight and height.

e Self-report of weight and height for approximately 37% of the sample.

All articles included in this review are recent, published in the last five years (between 2015 and 2018), and data collection had taken place between 2005 and 2015. Five studies (46%) had a sample size greater than 10,000 participants[19,21,23,25,28]and the smallest sample identified evaluated 302 individuals[26].

According to the Strobe criteria, it is possible to consider that the methodological quality of the analyzed articles was satisfactory, with an overall average of 17.5 points (minimum score: 13[24]; maximum score: 21[27]) and none were classified with quality C. Six studies[18,19,21,23,26,27]were considered of quality A and five[20,22,24,25,28]of quality B (Table 2).

The cardiometabolic risk factors identified were overweight or obesity (eight articles[18,19,22]) and arterial hypertension (one article[21]). We included two studies[20,26]that evaluated metabolic syndrome and its components because this condition is characterized by the simultaneous presence of outcomes of interest in this review[29]. Table 3 shows, in chronological order, according to the date of publication of each article and for all dependent variables, the following characteristics of the units of analysis: definition of exposure, adjustment variables in the analysis and synthesis of the main results.

Table 3

Summary of studies that assessed the association between processing-based food classification systems and cardiometabolic risk factors (n = 11).

Study	Exposure	Adjustment Variables	Main results
Overweight or obesity
Adams et al.18 2015	Food diary (3 to 4 days) Nova classification: NPF, PCI, UPF and NPF + PCI (% of TEI)	Gender, occupational social class, age and percentage of energy derived from alcoholic beverages.	TEI: 28% NPF, 13% PCI and 53% UPF. Higher consumption of PCI: BMI (kg / m2) (β = -0.09; 95%CI -0.016 – -0.03) BMI ≥ 25.0 kg / m2 (OR = 0.97; 95%CI 0.96 – 0.99) BMI ≥ 30.0 kg / m2 (OR = 0.98; 95%CI 0.97 – 0.99) Higher consumption of PCI + AMP: BMI ≥ 25.0 kg/m2 (OR = 0.99; 95%CI 0.98 – 0.99 No significant association was found between the consumption of NPF and UPF with the evaluated incomes.
Louzada et al.25 2015	Food record (2 non-consecutive days) Nova Classification: PFN, PF and UPF (% of TEI)	Gender, age, skin color, geographic region, urbanity, education, family income per capita, smoking, physical activity, consumption of fruits, vegetables and beans and interaction between gender and income.	TEI: 68.6% NPF and 29.6% UPF (the entire sample aged ≥ 10 years). 20 to 39 years: there was no significant association between UPF consumption and the evaluated outcomes. 1st UPF consumption quintile (reference) BMI (kg/m2) 40 to 59 years: 2nd (β = 0.58; 95%CI 0.09 – 1.07); 3rd (β = 0.51; 95%CI 0.02 – 1.00); 4th (β = 0.70; 95%CI 0.10 – 1.31) and 5th (β = 1.12; 95%CI 0.25 – 2.00) ≥ 60 years: 2nd and 3rd quintiles with no difference between groups; 4th (β = 1.49; 95%CI 0.24 – 2.74) and 5th (β = 1.66; 95%CI 0.12 – 3.2) BMI ≥ 30,0 kg/m2 ≥ 60 years: 2nd (OR = 1.65; 95%CI 1.14 – 2.38); 3rd (OR = 1.74; 95%CI 1.14 – 2.67); 4th (OR = 2.07; 95%CI 1.24 – 3.45) and 5th (OR = 2.62; 95%CI 1.22 – 5.64). No association with overweight and obesity for 20 to 39 and 40 to 59 years.
Zhou et al.28 2015	24h recall (3 consecutive days) PF = packaged, frozen, canned, bagged and/or packed food (kcal)	Model 1: energy intake of other foods, gender, education, per capita household income, physical activity and sedentary hours Model 2 (instrumental variables): distance from the grocery store and nearest market and urbanity + model 1.	TEI: PF 28% and 29% for participants aged 19 to 59 years and 60 years or more, respectively. 19 to 59 years: BMI (kg/m2) (β = 0.34; SE = 0.10) and BMI ≥ 25.0 kg/m2 (OR = 1.17; SE = 0.06) ≥ 60 years: BMI (kg/m2) (β = 0.46; SE = 0.17) and BMI ≥ 25.0 kg / m2 (OR = 1.13; SE = 0.10). Model 2: for adults and the elderly, there was no significant association.
Mendonça et al.22 2016	FFQ (last 12 months) New Classification: UPF (portions/day)	Gender, physical activity, hours watching television, napping, smoking, “pinching” between meals, following a special diet on the baseline, BMI on the baseline and consumption of fruits and vegetables.	1st UPF consumption quartile (reference) BMI ≥ 25.0 kg/m2 2nd (HR = 1.15; 95%CI 1.01 – 1.32) 3rd (HR = 1.24; 95%CI 1.09 – 1.43) 4th (HR = 1.26; 95%CI 1.10 – 1.45)
Da Silveira et al.24 2017	FFQ (weekly consumption) New Classification (UPF) and sugary drinks	Time of vegetarianism.	UPF consumption at least 3x/day: 10.1%. UPF consumption ≥ 3x/day: BMI ≥ 25.0 kg/m2 (16 to 59 years) or ≥ 27.0 kg/m2 (≥ 60 years) (OR = 2.33; 95%CI 1.36 – 4.03)
Juul et al.19 2018	24h recall (one day data) New Classification: UPF (% of TEI)	Model 1: age, gender, education, race / ethnicity, family poverty rate, marital status, smoking and physical activity. Model 2: EIT (mediator or confounding factor).	TEI: UPF 56.1% 5th UPF consumption quintile versus 1st quintile (reference): BMI (kg/m2) (β = 1.61; 95%CI 1.11 – 2.10) BMI ≥ 25.0 kg/m2 (OR = 1.48; 95%CI 1.25 – 1.76) BMI ≥ 30.0 kg/m2 (OR = 1.53; 95%CI 1.29 – 1.81) WC (cm) (β = 4.07; 95%CI 2.94 – 5.19) WC ≥ 88 or 102 cm for M and W, respectively (OR = 1.62; 95%CI 1.39 – 1.89) P-value of linear trend <0.0001 for all associations. Adjustment for energy intake did not significantly modify the associations (data not shown in the article). Interaction between gender and the relative contribution of UPF to BMI, WC and overweight.
Nardocci et al.23 2018	24h recall (day before the interview) New Classification: UPF (% of TEI)	Model 1: gender, age, education and income per household. Model 2: model 1 + physical activity and smoking. Model 3: model 2 + immigrant status. Model 4: model 3 + area of residence. Model 5: model 4 + measured weight and height versus self-reported.	TEI: UPF 45% 10 p.p. increase in UPF consumption: BMI ≥ 25.0 to 29.9 kg / m2 (OR = 1.03; 95%CI 1.02 – 1.09). BMI ≥ 30.0 kg / m2 (OR = 1.05; 95%CI 1.02 – 1.08) 1st UPF consumption quartile (reference): BMI ≥ 30.0 kg / m2 4th (OR = 1.32; 95%CI 1.05 – 1.57)
Silva et al.27 2018	FFQ (last 12 months) New Classification: UPF (% of TEI)	Model 1: gender, age, skin color, family income per capita. Model 2: model 1 + physical activity, smoking, SAH and DM. Model 3: model 2 + energy intake of the NPF and PCI group in Nova. Model 4: model 3 + EIT.	TEI: 22.7% UPF 1st UPF consumption quartile (reference): 4th (β = 0.64; 95%CI 0.33 – 0.95) – BMI (kg / m2) 4th (β = 0.95; 95%CI 0.17 – 1.74) – WC (cm) 1st UPF and BMI consumption quartile <25.0 kg / m2 (reference): 4th (OR = 1.31; 95%CI 1.13 – 1.51) – BMI 25.0 to 29.9 kg / m2 4th (OR = 1.41; 95%CI 1.18 – 1.69) – BMI ≥ 30.0 kg / m2 1st quartile of UPF and WC consumption <94 cm (H) and <80 cm (M) (reference): 4th (OR = 1.41; 95%CI 1.20 – 1.66) – WC ≥ 88 or 102 cm for H and M, respectively. There was no association for category with WC ≥ 94 and <102 cm (H) and ≥ 80 and <88 cm (M).
arterial hypertension
Mendonça et al.21 2017	FFQ (last 12 months) Nova Classification: UPF (portions/day)	Model 1: gender, physical activity, hours watching television, BMI at baseline, smoking, use of analgesics, following a special diet at baseline, family history of hypertension, alcohol consumption, hypercholesterolemia. Model 2: model 1 + EIT, olive oil and fruit and vegetable intake.	3rd tertile of UPF consumption versus 1st (reference): SAH (HR = 1.21; 95%CI 1.06 – 1.37) When excluding from the TEI model (possible mediator) (HR = 1.21; 95%CI 1.07 – 1.37).
Metabolic syndrome and components
Nasreddine et al.26 2018	FFQ (last 12 months) Based on the Nova rating: two identified food patterns (ultra-processed and minimally processed/processed)	Model 1: gender, age, marital status, area of residence, education, monthly income, smoking, physical activity and EIT. Model 2: model 1 + BMI.	TEI: NPF 27.10%; PCI 12.25%; PF 23.83% and UPF 36.53%. Medium / high adhesion to the minimally processed / processed pattern was protection for: hyperglycemia (OR = 0.25; 95%CI 0.07 – 0.98) low HDL cholesterol (OR = 0.17; 95%CI 0.05 – 0.60) metabolic syndrome30 (OR = 0.18; 95%CI 0.04 – 0.77) When adding BMI to the model, only the association with hyperglycemia was attenuated and was not statistically significant. Ultra-processed pattern was not associated with metabolic syndrome and any of its components.
Lavigne-Robichaud et al.20 2018	24-hour recall NOVA Classification (UPF), AHEI-2010 and FQS For Nova, the higher the consumption, the lower the quality of the diet. For AHEI-2010 and FQ, the higher the consumption, the better the quality of the diet.	Age, gender, area of residence, total daily energy intake, smoking and consumption of alcoholic beverages.	TEI: mean UPF of 51.9% (SD = 22.9). 5th UPF consumption quintile versus 1st quintile (reference): low HDL cholesterol (OR = 2.05; 95%CI 1.25 – 3.38) metabolic syndrome30 (OR = 1.90; 95%CI 1.14 – 3.17) UPF consumption was not associated with other components of the metabolic syndrome.

AHEI-2010: Alternative Healthy Eating Index 2010; NPF: non-processed food (in natura) or minimally processed; PF: processed food; UPF: ultra-processed food; WC: waist circumference; DM: diabetes mellitus; SD: standard deviation; SE: standard error; FQS: Food Quality Score; M: man; SAH: Systemic Arterial Hypertension; HR: Cox regression hazard ratio; 95%CI: 95% confidence interval; PCI: Processed culinary ingredients; TEI: total energy intake; BMI: Body mass index; W: women; FFQ: food frequency questionnaire; p.p.: percentual points; OR: odds ratio of logistic regression; β: coefficient of linear regression.

We identified four different methods for assessing exposure in this work, the most frequent being the food frequency questionnaire (FFQ)[21,22,24,26,27] and the 24-hour recall[19,20,23,28], used in five and four publications, respectively. Research was also identified that evaluated exposure through the food diary[18] and food record[25]. The Nova classification was present in nine studies to define food according to processing[18]. Another article was based on Nova to determine the food groups, then carrying out an exploratory factor analysis, which identified two dietary patterns: “minimally processed/processed food pattern” and “ultra-processed food pattern”[26]. Finally, one publication defined packaged, frozen, canned, bagged and/or packed foods as processed[28]. We highlight that the association between UPF consumption and the identified health outcomes were assessed by all surveys that used the Nova classification, representing ten of the eleven reviewed surveys.

Although there was some homogeneity in food classification according to the extent and purpose of processing, the operationalization of the exposure was different among the articles analyzed. The main form of assessment was the percentage of total energy intake of the interest groups in each study, which was analyzed on a continuous basis[18,23,28] and/or categorized into quartiles or quintiles[19,20,23,25,27]. There were articles that considered the number of daily servings[21,22], the consumption greater than or equal to three times a day[24] or based on Nova system to identify eating patterns[26] a posteriori.

Regarding the possible confounders of the association of interest, only one article did not adjust for socioeconomic and demographic factors, as well as for any behavioral variables of cardiovascular risk, such as physical activity, smoking and/or alcohol consumption[24]. Another five studies[20,22,25,26,28], although they controlled for socioeconomic, demographic and behavioral confounders, provided estimates only after adjustment for possible mediators, such as energy intake and consumption of other food groups.

Overweight or Obesity

Eight publications investigated food consumption according to processing and overweight or obesity[18,19,22]. Most studies included more than one way of defining the outcome, but the adiposity measures considered only anthropometric indicators, evaluating the body mass index (BMI) as a continuous variable[18,19,25,27,28]or categorized: BMI = 25.0 to 29.9 kg / m2 considered overweight[23,27], BMI ≥ 30.0 kg / m2 considered obesity[18,19,23,25,27]or BMI ≥ 25,0 kg/m2 considered overweight (includes overweight and obesity) [18,19,22,24,25,28]. A survey considered BMI ≥ 27.0 kg/m2 as being overweight only for participants aged 60 or over[24] and two articles would also assess abdominal obesity by measuring waist circumference (WC), defined as greater than or equal to 88 cm for women and 102 cm for men[19,27].

Seven studies found a positive association among the consumption of UPF with, at least, one of the different methodologies for the operationalization of BMI[19,22] and abdominal obesity[19,27]. In addition, four articles reported a dose-response gradient for this association[19,22,23,27], i.e., the higher the consumption category of UPF, the higher the BMI averages[19,27] and WC[19,27] and the higher the risk of overweight[27], obesity[19,23,27], overweight[19,22] or abdominal obesity[19,27]. Only one study did not observe a statistically significant relationship between UPF consumption and adiposity measures[18]. However, the higher consumption of processed culinary ingredients (PCI) or the combination of them with minimally processed foods (MPF) provided protection for the evaluated outcome[18]. Finally, the consumption of UPF was associated with a high BMI only among participants in the age groups from 40 to 59 years and above or equal to 60 years in a representative sample of the Brazilian population[25].

Arterial hypertension

Only one article evaluated arterial hypertension as the main outcome, and it was observed that the higher consumption of UPF (3rd tertile of consumption compared to 1st tertile) increased its incidence (hazard ratio [HR] = 1.21; 95%CI 1.06 –1.37) 21 (Table 3).

Metabolic Syndrome and Components

Two studies evaluated the association between the exposure of interest in this review and metabolic syndrome[20,26]. Table 3 presents an article in which the target population included Canadian Indians that presented positive association between UPF consumption and the outcome (odds ratio [OR] = 1.90; 95%CI 1.14–3.17 )[20]. However, another study with Lebanese adults did not find a significant relationship between the “ultra-processed foods pattern” and the metabolic syndrome (OR = 1.11; 95%CI 0.26–4.65)[27]. The highest consumption of the “minimally processed/processed pattern” was a protective factor (OR = 0.18; 95%CI 0.04–0.77)[26] for this outcome. In analyzes that considered the presence of each component of the metabolic syndrome, it was found that the consumption of UPF increases the risk of low HDL cholesterol[20], while consumption of the “minimally processed/processed foods pattern” reduces the chance for low HDL cholesterol and hyperglycemia[26].

In addition to the heterogeneity of the target population and the definition of exposure, there was also a difference in sample size and methods for collecting consumption data, which were obtained through the 24-hour recall[20] and the FFQ[26], respectively. The same reference was used in both studies to define metabolic syndrome[29].

Quality of Evidence

Table 4 shows the analysis of the quality of evidence according to the Grade[16,17]system. All included studies were observational and started from a low level of evidence (C). As this is a systematic review article, the evidence is indirect, and the possibility of publication bias is not ruled out; large effect magnitudes have not been identified; considerable methodological limitations were not verified in the reviewed articles, which, for the most part, were adjusted for plausible confounding factors; and the sample sizes allowed precision of the results. For the positive association between UPF consumption and overweight or obesity, a dose-response gradient with consistent results was reported in four studies; thus, the classification was raised to a moderate level of evidence (B). For the relationship between UPF consumption and the outcomes of hypertension and metabolic syndrome, the level of evidence remained low (C).

Table 4

Quality of evidence of the association between consumption of ultra-processed foods and cardiometabolic risk factors in adults and the elderly

Outcome	Positive association	No association	Quality of evidence (Grade)a
Overweight or obesity			Positive association ⨁⨁⨁◯
Mean of BMI (kg/m2)	Louzada et al.25 (2015)b Silva et al.27 (2018) Juul et al.19 (2018)	Adams et al.18 (2015) Louzada et al.25 (2015)c
BMI 25.0 to 29.9 kg/m2 (overweight)	Nardocci et al.23 (2018) Silva et al.27 (2018)	-
BMI ≥ 25.0 kg/m2 (excessive weight)	Mendonça et al.22 (2016) Da Silveira et al.24 (2017)e Juul et al.19 (2018)	Adams et al.18 (2015) Louzada et al.25 (2015)
BMI ≥ 30.0 kg/m2 (obesity)	Louzada et al.25 (2015)d Juul et al.19 (2018) Nardocci et al.23 (2018) Silva et al.27 (2018)	Adams et al.18 (2015)
Mean of WC ≥ 88 cm (W) and 102 cm (M)	Juul et al.19 (2018) Silva et al.27 (2018)	-
Arterial hypertension			Positive association ⨁⨁◯◯
	Mendonça et al.21 (2017)	-
Metabolic syndrome			Positive association ⨁⨁◯◯
	Lavigne-Robichaud et al.20 (2018)	Nasreddine et al.26 (2018)

WC: waist circumference; Grade: Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation; M: men BMI: body mass index; W: women.

a ⨁⨁⨁◯ = moderate quality of evidence (B); ⨁⨁◯◯ = low quality of evidence (C).

b Age range from 40 to 59 and ≥ 60 years.

c Age range from 20 to 39 years.

d Age range from ≥ 60 years.

e BMI ≥ 27.0 kg/m2 (≥ 60 years).

Note: Zhou et al. (2015)29 was not included in this assessment because exposure was processed foods. No study showed a negative association with the outcomes of interest.

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DISCUSSION

This systematic review identified and summarized the results of 11 studies that assessed the association between food consumption according to processing and cardiometabolic factors in adults and/or the elderly. Three outcomes were verified: overweight or obesity, arterial hypertension and metabolic syndrome. According to the reviewed articles, the level of evidence was considered moderate for the first outcome and low for the other evaluated morbidities.

This is our first systematic knowledge review in which we proposed to assess food consumption according to cardiometabolic processing and outcomes, considering the food classifications defined initially. It is important to highlight that this review did not restrict the search for a food classification. However, especially regarding the UPF group, Nova was used in ten out of the eleven studies included, possibly due to its international recognition and validity in the field of public health and nutritional epidemiology[8,9,30,31]. Nova considers nutritional and non-nutritional attributes of foods that can influence eating behavior, nutritional quality of food and health outcomes[19]. We emphasize that Brazil was a pioneer in using Nova to support national guidelines for food and nutrition[4].

The unfavorable nutritional profile related to the consumption of UPF, which has an impact on the nutritional quality of food[32], possibly stimulates the execution of research that evaluates the repercussion of this consumption on negative health outcomes. Thus, the inference of biological plausibility is feasible, considering that the high intake of UPF characterizes a diet with higher concentrations of sodium, sugar, total and saturated fats, with reduced fiber and protein content, highly energetic[18,33], presenting high glycemic index[38] that promotes inflammatory processes resulting from changes in the composition and metabolism of the intestinal microbiota, favoring metabolic disorders[39]. Two other articles found protective effect on the consumption of minimally processed and processed foods by people who are overweight[18], and those presenting metabolic syndrome and some of its components (hyperglycemia and low HDL cholesterol)[26].

The available evidence for overweight or obesity was much more abundant in relation to the other dependent variables as identified in eight studies[19,22]. The only research that did not report positive association between UPF consumption and the referred outcome analyzed together two groups from Nova (processed and ultra-processed foods)[18], which may have contributed to such result. After the period stipulated for inclusion of articles in this review, the results of a randomized clinical trial with a crossover methodology were released, which verified an increase in body weight and energy intake of the participants during the two weeks they maintained the diet with consumption of UPF[40]. Thus, the positive association reported by this review with moderate level of evidence corroborates the results of a recent clinical trial[40], a type of design that can raise the level of evidence[16,17]. It is worth mentioning that an association in the same direction was found in two[41,42]of three cross-sectional articles[34,41,42]which were excluded from this review because they analyzed anthropometric measures of adiposity as exposure to the consumption of UPF. Previous studies of narrative review on UPF consumption and obesity[43] and systematic review on UPF consumption and body adiposity during childhood and adolescence[44] reinforce the results that foods belonging to this group can contribute to increase body adiposity.

For arterial hypertension and metabolic syndrome, one[21] and two[20,26]articles respectively, were identified. The three surveys pointed out that the consumption of UPF increased the risk for the evaluated outcomes[20,21,26]. The level of evidence was low, given that there are not enough studies to guarantee confidence in the results. In one of the articles[26] presenting metabolic syndrome as outcome, the exposure was “ultra-processed foods pattern” and, although Nova was used to define the food groups, exploratory factor analysis added foods that do not belong to the UPF in this pattern, which led to the conclusion that the effect may have been diluted, with a confidence interval that included the unit[26].

Due to the heterogeneity in the operationalization of the exposure and outcome variables, it was impossible to perform a quantitative synthesis (meta-analysis). This fact introduces a limitation in summarizing these results. As a limitation of this review, we highlight that all articles included presented observational design. We also highlight that experimental studies are justified in the face of considerable observational evidence[45], and the scarcity of this type of design can be explained by the recent publication dates of the observational studies we identified. In addition, the logistical difficulties of the time between exposure and the incidence of outcomes, added to the ethical reasons that contribute to limit the amount of experimental references that assess the impact of food on health in humans[45] need to be considered. The greater difficulty in publishing studies with negative results or without association and the language restriction in the selection of articles[17] could lead to publication bias, since the search was carried out in indexed electronic databases. However, there is no knowledge of negative results among Brazilian researchers who develop their work in this area of knowledge.

The studies included are mostly cross-sectional, which does not allow attributing causality to the results found, and the limitations inherent to nutritional epidemiology still need to be considered, given the complexity of human nutrition and the difficulty of knowing exactly the real food consumption of individuals[45]. In order to ensure greater consistency of results, only surveys that assessed food consumption at the individual level were eligible. Finally, we emphasize that the main limitation reported in the studies included in this review was related to the collection of exposure data, as the instruments were not designed to obtain consumption information according to the extent and purpose of food processing. Considering that this is a non-differential classification error, it is possible that the results of the studies have underestimated the magnitudes of association.

As for the five studies[20,22,25,26,28]that presented only controlled estimates for possible mediators and considering the approaches used, this adjustment may lead to an underestimation in the association measure or introduce collision bias in the presence of confounders between the measurer and the outcome46. The association between UPF consumption and cardiometabolic factors should not differ between populations in the biological sense. However, it should be noted that socioeconomic and behavioral variables are important confounding factors. Regarding to the extrapolation of results, there was information from middle and upper income countries for the outcomes of overweight or obesity, from studies with different epidemiological designs, which showed consistency in the different populations evaluated. Such facts allow greater confidence in the generalization of the results for countries with diverse socioeconomic and behavioral characteristics, in addition to reducing the possibility that this association is due to chance or residual confusion. For the other outcomes (hypertension and metabolic syndrome), generalization should be prudent. In addition, we highlight that our proposal was to review articles whose target population consisted of adults and/or the elderly. Among the articles that included both age groups, only two[25,28]reported the number of participants in each group. Thus, we believe that most of the data comes from adult individuals, suggesting that the conclusions would be more appropriate for this age group.

In order to raise the level of evidence and guarantee the temporality and consistency of the results in different confounding scenarios, we recommend the conduction of other studies that, while maintaining the satisfactory methodological quality identified in the articles included in this review, would present longitudinal designs. We also suggest other research designs investigating the consequences of exposure to other Nova food groups.

This review allow us to conclude that the Nova food classification stands out in the area of nutritional epidemiology, which has evaluated the role of food processing and health outcomes, with UPF being more widely studied in relation to other food groups that integrate the classification. The results presented in this review allow us to suppose that the consumption of UPF can have an unfavorable impact on the health of individuals, especially contributing to increase the BMI. Considering the knowledge that diet entails a cardiovascular risk factor that can be modified and that the outcomes assessed in the reviewed studies comprised cardiometabolic factors[1], in addition to the already described impact described of UPF on cardiovascular disease mortality in the United Kingdom[47] and Brazil[48], this study may contribute to strengthening scientific evidence that underlies public policies related to the area of food and nutrition and the coping with cardiovascular diseases. In order to reduce the population’s consumption of UPF, Brazil has shown important advances[4], but there are still several challenges to be achieved nationally and internationally[49].

INTRODUÇÃO

As doenças cardiovasculares (DCV) compreendem a principal causa de mortalidade no mundo e aproximadamente três quartos dos óbitos ocorrem em países de baixa e média renda[1,2]. Os fatores de risco para DCV incluem os comportamentais, como alimentação não saudável, tabagismo, inatividade física e uso abusivo de álcool[1,3]. Como consequência do risco comportamental, os fatores cardiometabólicos mais frequentes são pressão arterial elevada (hipertensão), dislipidemias, hiperglicemia, excesso de peso e obesidade[1,3].

A alimentação adequada e saudável de uma população envolve aspectos biológicos, ambientais, sociais, demográficos e econômicos[4]. Observam-se alterações dos hábitos alimentares em nível mundial, caracterizadas pelo domínio de produtos provenientes da indústria alimentícia[6] e que não fazem parte dos sistemas de classificação de alimentos tradicionais[9]. Essas classificações tradicionais se restringem às propriedades biológicas da alimentação, ou seja, agrupam os alimentos em conformidade com os nutrientes neles presentes[9].

O monitoramento do consumo alimentar colabora para execução do diagnóstico da situação alimentar e nutricional das populações e fornece subsídios para o planejamento e a organização dos serviços de saúde e a formulação de políticas e ações no âmbito da saúde pública[10]. Existem classificações de alimentos fundamentadas no processamento[8,11,12], mas não há uma síntese de evidências sobre a associação do consumo alimentar avaliado a partir dessas classificações e os fatores de risco para DCV, as quais são um grupo de enfermidades de extrema relevância mundial[1,3]. Dessa forma, pretende-se também contribuir para elucidar a importância dessas classificações no âmbito da epidemiologia nutricional e da saúde pública. Assim, o objetivo deste estudo foi realizar uma revisão sistemática sobre o consumo de alimentos de acordo com o processamento e identificar a associação com fatores cardiometabólicos em adultos e idosos.

MÉTODOS

O relato desta revisão sistemática seguiu o protocolo do Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (Prisma)[13]. O protocolo de estudo foi submetido ao International Prospective Register of Systematic Reviews (Prospero), sendo aprovado sob o número CRD42019119765.

Estratégia de Busca

As bases de dados eletrônicas PubMed, Web of Science e Lilacs foram examinadas até dezembro de 2018. O intuito foi realizar uma investigação sistemática de estudos originais que avaliaram a associação entre o consumo de alimentos de acordo com o processamento e os fatores cardiometabólicos.

Para definir os termos de busca, além dos Descritores em Ciências da Saúde (DeCS) e Medical Subject Headings (MeSH), foi realizada uma investigação exploratória com o propósito de identificar palavras-chave consistentemente referidas em artigos da área. Sendo assim, foram utilizados os seguintes termos: (convenience foods OR food processing OR highly-processed OR industrialized foods OR minimally-processed OR prepared foods OR processed foods OR ultra-processed OR ultraprocessed OR ultra processed OR unprocessed) AND (metabolic syndrome OR hypertension OR blood pressure OR diabetes mellitus OR glucose OR glycaemia OR insulin OR cholesterol OR triglycerides OR blood lipids OR overweight OR obesity) AND (adult OR adults OR adulthood OR aged OR elderly OR old). A Tabela 1 exemplifica a estratégia de busca nas bases de dados eletrônicas. Como pesquisa adicional, foram consideradas as referências bibliográficas dos artigos selecionados.

Tabela 1

Estratégia de busca nas bases de dados eletrônicas.

Número de identificação	Palavras-chave
#1	convenience foods OR food processing OR highly-processed OR industrialized foods OR minimally-processed OR prepared foods OR processed foods OR ultra-processed OR ultraprocessed OR ultra processed OR unprocessed
#2	metabolic syndrome OR hypertension OR blood pressure OR diabetes mellitus OR glucose OR glycaemia OR insulin OR cholesterol OR triglycerides OR blood lipids OR overweight OR obesity
#3	adult OR adults OR adulthood OR aged OR elderly OR old
	#1 AND #2 AND #3

Nota: Antes de cada conjunto de palavras-chave na Lilacs, foi incluído “(tw:)” e na Web of Science, “(TS=)”. Houve restrição para idiomas (inglês, português e espanhol) em cada base de dados.

Critérios de Elegibilidade

Os estudos elegíveis deveriam apresentar os seguintes aspectos: I) ser artigo original; II) ser conduzido em humanos; III) tratar da avaliação da associação entre o consumo de alimentos de acordo com o processamento (exposição) e os fatores de risco cardiometabólicos (desfecho); IV) apresentar como população-alvo adultos e/ou idosos; e V) ser publicado em português, inglês ou espanhol. A operacionalização da exposição permitiu incluir artigos que utilizaram um sistema de classificação de alimentos que considera o processamento industrial para definição dos grupos de gêneros alimentícios. Artigos que avaliaram o consumo de forma indireta, por meio de dados de disponibilidade, aquisição ou comercialização de alimentos, além daqueles cuja população-alvo compreendia gestantes ou indivíduos com alguma condição de saúde especial, foram excluídos.

Seleção dos Estudos

Dois avaliadores independentes realizaram a seleção dos artigos a serem incluídos. Diante de casos de discordância, um terceiro revisor conduziu o julgamento. Inicialmente as publicações foram importadas para o programa EndNote® versão X7, no qual foi conduzida a verificação de duplicatas, seguida da leitura dos títulos e dos resumos. Os estudos selecionados nas etapas anteriores de acordo com os critérios de elegibilidade foram lidos na íntegra.

Avaliação da Qualidade Metodológica

A qualidade metodológica dos artigos selecionados foi avaliada de acordo com a iniciativa Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (Strobe)[14], que compreende uma lista de verificação para estudos observacionais. A pontuação máxima a ser obtida é de 22 pontos, distribuídos da seguinte forma: título e/ou resumo (um item), introdução (dois itens), aspectos metodológicos (nove itens), resultados (cinco itens), discussão (quatro itens) e outras informações (um item – sobre financiamento)[14]. Cada um dos 22 itens recebeu a pontuação de 0 a 1 ao considerar se “não atende” ou “atende” a cada critério, respectivamente. Com base na soma dessa pontuação, foram estabelecidas três categorias para avaliação da qualidade: A, para os estudos que preencheram mais de 80% dos critérios; B, quando foram contemplados de 50 a 80% dos critérios; e C, quando menos de 50% dos critérios foram preenchidos[15].

Avaliação da Qualidade de Evidência

A qualidade de evidência para a relação entre consumo de alimentos ultraprocessados (AUP) e cada desfecho foi conduzida utilizando o sistema Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (Grade)[16,17]. Assim, a classificação dos estudos foi realizada da seguinte forma: A) evidência alta; B) evidência moderada; C) evidência baixa; e D) evidência muito baixa[16,17]. Os estudos observacionais se iniciam com qualidade de evidência baixa (C) e, entre os fatores que elevam o nível de classificação, estão inclusos a presença de magnitude do efeito, de gradiente de dose-resposta e de confundidores plausíveis que possam reduzir o efeito demonstrado ou aumentar um efeito não observado. Entre os aspectos que podem diminuir o nível de evidência se incluem a qualidade metodológica (risco de viés), inconsistência dos resultados, evidências indiretas, imprecisão e viés de publicação[16,17].

Análise dos Dados

A fim de realizar a síntese narrativa das características como principais resultados e abordagem descritiva, as seguintes informações foram extraídas de cada artigo selecionado: nome do autor principal, ano de publicação e de coleta dos dados da pesquisa, país de realização do estudo, delineamento, caracterização e tamanho da amostra, método utilizado para mensurar a exposição, variáveis de ajuste na análise e principais resultados.

RESULTADOS

A estratégia de busca identificou um total de 7.216 publicações nas bases de dados eletrônicas PubMed, Web of Science e Lilacs. Dessas, 793 eram duplicatas, as quais foram excluídas, resultando em 6.423 referências. Após a análise dos títulos e resumos, leitura na íntegra e aplicação dos critérios de elegibilidade, 11 estudos foram selecionados. Não houve inclusão de artigos por meio da busca adicional na lista de referências dos artigos selecionados. O fluxograma completo do processo de seleção é apresentado na Figura 1.

Figura 1

Fluxograma do processo de seleção dos artigos incluídos na revisão sistemática.

Características e Qualidade Metodológica dos Estudos Incluídos

As características e a qualidade metodológica das publicações incluídas na presente revisão são descritas na Tabela 2. A maioria dos estudos (seis)[18] foi conduzida em países de renda alta, enquanto países em desenvolvimento contribuíram com cinco publicações[24], três delas realizadas no Brasil[24,25,27]. Quanto ao delineamento, mais de 80% eram transversais. Os dois estudos de coorte identificados foram realizados com a mesma população, que consistia de participantes do projeto de Seguimento da Universidade de Navarra (SUN) na Espanha[21, 22].

Tabela 2

Características e qualidade metodológica dos estudos incluídos na revisão sistemática.

Autor Ano de publicação	País	Delineamento	Tamanho da amostra Faixa etária Ano de realização da pesquisa	PontuaçãoStrobe (%)	Qualidade do estudo (Strobe)
Excesso de peso ou obesidade
Adams et al.18 2015	Reino Unido	Transversal	n = 2.174a ≥ 18 anos 2008–2012	18,0 (81,8)	A
Louzada et al.25 2015	Brasil	Transversal	n = 30.243 ≥ 10 anosb (20 a 39, 40 a 59 e ≥ 60) 2008–2009	16,0 (72,7)	B
Zhou et al.28 2015	China	Transversalc	n = 14.976 ≥ 02 anosb (19 a 59 e ≥ 60) 2011	15,0 (68,2)	B
Mendonca et al.22 2016d	Espanha	Coorte	n = 8.451 Média de idade = 37,7 anos Mediana de 8,9 anos de acompanhamento	17,0 (77,3)	B
Da Silveira et al.24 2017d	Brasil	Transversal (amostra de conveniência)	n = 503 (vegetarianos) ≥ 16 anos 2015	13,0 (59,1)	B
Juul et al.19 2018	Estados Unidos	Transversal	n = 15.977 20 a 64 anos 2005–2006 e 2013–2014	19,0 (86,4)	A
Nardocci et al.23 2018e	Canadá	Transversal	n = 19.363 ≥ 18 anos 2004–2005	18,0 (81,8)	A
Silva et al.27 2018	Brasil	Transversalc	n = 8.977 35 a 64 anos 2008–2010	21,0 (95,5)	A
Hipertensão arterial
Mendonca et al.21 2017d	Espanha	Coorte	n = 14.790 Média de idade = 32,9 a 40,0 anos Média de 9,1 (DP = 3,9) anos de acompanhamento	20,0 (90,9)	A
Síndrome metabólica e componentes
Nasreddine et al.26 2018	Líbano	Transversal	n = 302 Idade ≥ 18 anos 2014	20,0 (90,9)	A
Lavigne-Robichaud et al.20 2018	Canadá	Transversal	n = 811 (indígenas) ≥ 18 anos 2005–2009	16,0 (72,7)	B

DP = desvio-padrão; Strobe: Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology

a 183 missings para IMC.

b Resultados estratificados por idade.

c Análise transversal em um estudo de coorte.

d Autorrelato de peso e altura.

e Autorrelato de peso e altura para aproximadamente 37% da amostra.

Todos os artigos incluídos nesta revisão são recentes, publicados nos últimos cinco anos (entre 2015 e 2018), e a coleta de dados tinha ocorrido no período entre 2005 e 2015. Cinco estudos (46%) apresentaram um tamanho amostral superior a 10.000 participantes[19,21,23,25,28] e a menor amostra identificada avaliou 302 indivíduos[26].

Segundo os critérios Strobe, é possível considerar que a qualidade metodológica dos artigos analisados foi satisfatória, com uma média geral de 17,5 pontos (pontuação mínima: 13[24]; pontuação máxima: 21[27]) e nenhum foi classificado com qualidade C. Seis estudos[18,19,21,23,26,27] foram considerados de qualidade A e cinco[20,22,24,25,28] de qualidade B (Tabela 2).

Os fatores de risco cardiometabólico identificados foram excesso de peso ou obesidade (oito artigos[18,19,22]) e hipertensão arterial (um artigo[21]). Dois estudos[20,26] que avaliaram síndrome metabólica e seus componentes foram incluídos, tendo em vista que essa condição é caracterizada pela presença simultânea dos desfechos de interesse desta revisão[29]. Em ordem cronológica conforme a data de publicação do artigo, para cada variável dependente são apresentadas as seguintes características das unidades de análise: definição da exposição, variáveis de ajuste na análise e síntese dos principais resultados (Tabela 3).

Tabela 3

Síntese dos estudos que avaliaram a associação entre sistemas de classificação de alimentos baseados no processamento e fatores de risco cardiometabólicos (n = 11).

Estudo	Exposição	Variáveis de ajuste	Principais resultados
Excesso de peso ou obesidade
Adams et al.18 2015	Diário alimentar (3 a 4 dias) Classificação Nova: AMP, ICP, AUP e AMP + ICP (% da IET)	Sexo, classe social ocupacional, idade e porcentagem de energia derivada de bebidas alcoólicas.	IET: 28% AMP, 13% ICP e 53% AUP. Maior consumo de ICP: IMC (kg/m2) (β = -0,09; IC95% -0,016 – -0,03) IMC ≥ 25,0 kg/m2 (RO = 0,97; IC95% 0,96 – 0,99) IMC ≥ 30,0 kg/m2 (RO = 0,98; IC95% 0,97 – 0,99) Maior consumo de ICP + AMP: IMC ≥ 25,0 kg/m2 (RO = 0,99; IC95% 0,98 – 0,99) Não houve associação significativa do consumo de AMP e AUP com os desfechos avaliados.
Louzada et al.25 2015	Registro alimentar (2 dias não consecutivos) Classificação Nova: AMP, AP e AUP (% da IET)	Sexo, idade, cor da pele, região geográfica, urbanidade, escolaridade, renda familiar per capita, tabagismo, atividade física, consumo de frutas, vegetais e feijões e interação sexo e renda.	IET: 68,6% AMP e 29,6% AUP (toda a amostra com idade ≥ 10 anos). 20 a 39 anos: não houve associação significativa entre consumo de AUP e os desfechos avaliados. 1º quintil de consumo de AUP (referência) IMC (kg/m2) 40 a 59 anos: 2º (β = 0,58; IC95% 0,09 – 1,07); 3º (β = 0,51; IC95% 0,02 – 1,00); 4º (β = 0,70; IC95% 0,10 – 1,31) e 5º (β = 1,12; IC95% 0,25 – 2,00) ≥ 60 anos: 2º e 3º quintis sem diferença entre grupos; 4º (β = 1,49; IC95% 0,24 – 2,74) e 5º (β = 1,66; IC95% 0,12 – 3,2) IMC ≥ 30,0 kg/m2 ≥ 60 anos: 2º (RO = 1,65; IC95% 1,14 – 2,38); 3º (RO = 1,74; IC95% 1,14 – 2,67); 4º (RO = 2,07; IC95% 1,24 – 3,45) e 5º (RO = 2,62; IC95% 1,22 – 5,64). Sem associação com excesso de peso e obesidade para 20 a 39 e 40 a 59 anos.
Zhou et al.28 2015	Recordatório de 24h (3 dias consecutivos) AP = alimentos embalados, congelados, enlatados, ensacados e/ou empacotados (kcal)	Modelo 1: ingestão energética de outros alimentos, sexo, escolaridade, renda domiciliar per capita, atividade física e horas sedentárias. Modelo 2 (variáveis instrumentais): distância da mercearia e mercado mais próximo e urbanidade + modelo 1.	IET: AP 28% e 29% para os participantes com 19 a 59 anos e 60 anos ou mais, respectivamente. 19 a 59 anos: IMC (kg/m2) (β = 0,34; EP = 0,10) e IMC ≥ 25,0 kg/m2 (RO = 1,17; EP = 0,06) ≥ 60 anos: IMC (kg/m2) (β = 0,46; EP = 0,17) e IMC ≥ 25,0 kg/m2 (RO = 1,13; EP = 0,10). Modelo 2: para adultos e idosos, não houve associação significativa.
Mendonca et al.22 2016	QFA (últimos 12 meses) Classificação Nova: AUP (porções/dia)	Sexo, atividade física, horas assistindo televisão, sono de sesta, tabagismo, “beliscar” entre as refeições, seguir uma dieta especial no baseline, IMC no baseline e consumo de frutas e vegetais.	1º quartil de consumo de AUP (referência) IMC ≥ 25,0 kg/m2 2º (HR = 1,15; IC95% 1,01 – 1,32) 3º (HR = 1,24; IC95% 1,09 – 1,43) 4º (HR = 1,26; IC95% 1,10 – 1,45)
Da Silveira et al.24 2017	QFA (consumo semanal) Classificação Nova (AUP) e bebidas açucaradas	Tempo de vegetarianismo.	Consumo de AUP no mínimo 3x/dia: 10,1%. Consumo de AUP ≥ 3x/dia: IMC ≥ 25,0 kg/m2 (16 a 59 anos) ou ≥ 27,0 kg/m2 (≥ 60 anos) (RO = 2,33; IC95% 1,36 – 4,03)
Juul et al.19 2018	Recordatório de 24h (dados de um dia) Classificação Nova: AUP (% da IET)	Modelo 1: idade, sexo, escolaridade, raça/etnia, taxa de pobreza familiar, estado civil, tabagismo e atividade física. Modelo 2: IET (mediador ou fator de confusão).	IET: AUP 56,1% 5º quintil de consumo de AUP versus 1º quintil (referência): IMC (kg/m2) (β = 1,61; IC95% 1,11 – 2,10) IMC ≥ 25,0 kg/m2 (RO = 1,48; IC95% 1,25 – 1,76) IMC ≥ 30,0 kg/m2 (RO = 1,53; IC95% 1,29 – 1,81) CC (cm) (β = 4,07; IC95% 2,94 – 5,19) CC ≥ 88 ou 102 cm para H e M, respectivamente (RO = 1,62; IC95% 1,39 – 1,89) Valor-p de tendência linear < 0,0001 para todas as associações. Ajuste para ingestão energética não modificou de forma significativa as associações (dados não apresentados no artigo). Interação entre sexo e contribuição relativa de AUP para IMC, CC e excesso de peso.
Nardocci et al.23 2018	Recordatório de 24h (dia anterior à entrevista) Classificação Nova: AUP (% da IET)	Modelo 1: sexo, idade, escolaridade e renda por domicílio. Modelo 2: modelo 1 + atividade física e tabagismo. Modelo 3: modelo 2 + status de imigrante. Modelo 4: modelo 3 + área de residência. Modelo 5: modelo 4 + peso e altura mensurados versus autorrelatados.	IET: AUP 45% Aumento de 10 p.p. no consumo de AUP: IMC ≥ 25,0 a 29,9 kg/m2 (RO = 1,03; IC95% 1,02 – 1,09). IMC ≥ 30,0 kg/m2 (RO = 1,05; IC95% 1,02 – 1,08) 1º quartil de consumo de AUP (referência): IMC ≥ 30,0 kg/m2 4º (RO = 1,32; IC95% 1,05 – 1,57)
Silva et al.27 2018	QFA (últimos 12 meses) Classificação Nova: AUP (% da IET)	Modelo 1: sexo, idade, cor da pele, renda familiar per capita. Modelo 2: modelo 1 + atividade física, tabagismo, HAS e DM. Modelo 3: modelo 2 + ingestão energética do grupo de AMP e ICP da Nova. Modelo 4: modelo 3 + IET.	IET: 22,7% AUP 1º quartil de consumo de AUP (referência): 4º (β = 0,64; IC95% 0,33 – 0,95) – IMC (kg/m2) 4º (β = 0,95; IC95% 0,17 – 1,74) – CC (cm) 1º quartil de consumo de AUP e IMC < 25,0 kg/m2 (referência): 4º (RO = 1,31; IC95% 1,13 – 1,51) – IMC 25,0 a 29,9 kg/m2 4º (RO = 1,41; IC95% 1,18 – 1,69) – IMC ≥ 30,0 kg/m2 1º quartil de consumo de AUP e CC < 94 cm (H) e < 80 cm (M) (referência): 4º (RO = 1,41; IC95% 1,20 – 1,66) – CC ≥ 88 ou 102 cm para H e M, respectivamente.Não houve associação para categoria com CC ≥ 94 e < 102 cm (H) e ≥ 80 e < 88cm (M).
Hipertensão arterial
Mendonca et al.21 2017	QFA (últimos 12 meses) Classificação Nova: AUP (porções/dia)	Modelo 1: sexo, atividade física, horas assistindo televisão, IMC no baseline, tabagismo, uso de analgésicos, seguir uma dieta especial no baseline, história familiar de hipertensão, consumo de álcool, hipercolesterolemia. Modelo 2: modelo 1 + IET, ingestão de azeite de oliva e de frutas e vegetais.	3º tercil de consumo de AUP versus 1º (referência): HAS (HR = 1,21; IC95% 1,06 – 1,37) Ao excluir do modelo IET (possível mediador) (HR = 1,21; IC95% 1,07 – 1,37).
Síndrome metabólica e componentes
Nasreddine et al.26 2018	QFA (últimos 12 meses) Baseado na classificação Nova: dois padrões alimentares identificados (ultraprocessados e minimamente processado/processado)	Modelo 1: sexo, idade, situação conjugal, área de residência, escolaridade, renda mensal, tabagismo, atividade física e IET. Modelo 2: modelo 1 + IMC.	IET: AMP 27,10%; ICP 12,25%; AP 23,83% e AUP 36,53%. Adesão média/elevada ao padrão minimamente processado/processado foi proteção para: hiperglicemia (RO = 0,25; IC95% 0,07 – 0,98) baixo colesterol HDL (RO = 0,17; IC95% 0,05 – 0,60) síndrome metabólica30 (RO = 0,18; IC95% 0,04 – 0,77) Ao acrescentar IMC no modelo, apenas a associação com hiperglicemia foi atenuada e não foi estatisticamente significativa. Padrão ultraprocessados não foi associado com síndrome metabólica e nenhum dos seus componentes.
Lavigne-Robichaud et al.20 2018	Recordatório de 24h Classificação NOVA (AUP), AHEI-2010 e FQS Para a Nova, quanto maior o consumo, menor a qualidade da dieta. Para AHEI-2010 e FQ, quanto maior o consumo, melhor a qualidade da dieta.	Idade, sexo, área de residência, ingestão energética diária total, tabagismo e consumo de bebidas alcóolicas.	IET: AUP média de 51,9% (DP = 22,9). 5º quintil de consumo de AUP versus 1º quintil (referência): baixo colesterol HDL (RO = 2,05; IC95% 1,25 – 3,38) síndrome metabólica30 (RO = 1,90; IC95% 1,14 – 3,17) Consumo de AUP não foi associado com demais componentes da síndrome metabólica.

AHEI-2010: Alternative Healthy Eating Index 2010; AMP: alimentos não processados (in natura) ou minimamente processados; AP: alimentos processados; AUP: alimentos ultraprocessados; CC: circunferência da cintura; DM: diabetes mellitus; DP: desvio-padrão; EP: erro padrão; FQS: Food Quality Score; H: homens; HAS: hipertensão arterial sistêmica; HR: hazard ratio da regressão de Cox; IC95%: intervalo de confiança de 95%; ICP: ingredientes culinários processados; IET: ingestão energética total; IMC: índice de massa corporal; M: mulheres; QFA: questionário de frequência alimentar; p.p.: pontos percentuais; RO: razão de odds da regressão logística; β: coeficiente da regressão linear

Este trabalho identificou quatro diferentes métodos para avaliação da exposição, os mais frequentes sendo o questionário de frequência alimentar (QFA)[21,22,24,26,27] e o recordatório de 24 horas[19,20,23,28], utilizados em cinco e quatro publicações, respectivamente. Também foram identificadas pesquisas que avaliaram a exposição pelo diário alimentar[18] e registro alimentar[25]. A classificação Nova esteve presente em nove estudos para definição de alimentos de acordo com processamento[18]. Outro artigo se baseou na Nova para determinar os grupos de alimentos, executando a seguir uma análise fatorial exploratória, que identificou dois padrões alimentares: “padrão alimentos minimamente processados/processados” e “padrão alimentos ultraprocessados”[26]. Por fim, uma publicação definiu como processados os alimentos embalados, congelados, enlatados, ensacados e/ou empacotados[28]. Salienta-se que a associação entre consumo de AUP e os desfechos em saúde identificados foram avaliados por todas as pesquisas que utilizaram a classificação Nova, representando dez das onze pesquisas revisadas.

Embora tenha ocorrido certa homogeneidade na classificação dos alimentos segundo a extensão e o propósito do processamento, a operacionalização da exposição foi distinta entre os artigos analisados. A principal forma de avaliação foi o percentual da ingestão energética total dos grupos de interesse de cada estudo, sendo esse analisado na forma contínua[18,23,28] e/ou categorizada em quartis ou quintis[19,20,23,25,27]. Houve aqueles que consideraram o número de porções diárias[21,22], o consumo maior ou igual a três vezes por dia[24] ou baseado na Nova para identificação de padrões alimentares a posteriori[26].

Em relação aos possíveis confundidores da associação de interesse, apenas um artigo não ajustou para fatores socioeconômicos e demográficos, bem como para nenhuma variável comportamental de risco cardiovascular, tais como atividade física, tabagismo e/ou consumo de bebidas alcoólicas[24]. Outros cinco estudos[20,22,25,26,28], embora tenham controlado para confundidores socioeconômicos, demográficos e comportamentais, forneceram apenas as estimativas após ajuste para possíveis mediadores, como a ingestão energética e o consumo de outros grupos de alimentos.

Excesso de Peso ou Obesidade

Oito publicações investigaram o consumo de alimentos de acordo com o processamento e excesso de peso, sobrepeso ou obesidade[18,19,22]. A maior parte dos estudos incluiu mais de uma forma de definição do desfecho, porém as medidas de adiposidade consideraram apenas indicadores antropométricos, avaliando o índice de massa corporal (IMC) como uma variável contínua[18,19,25,27,28] ou categorizada: IMC = 25,0 a 29,9 kg/m2 considerado sobrepeso[23,27], IMC ≥ 30,0 kg/m2 considerado obesidade[18,19,23,25,27] ou IMC ≥ 25,0 kg/m2 considerado excesso de peso (inclui sobrepeso e obesidade)[18,19,22,24,25,28]. Uma pesquisa considerou IMC ≥ 27,0 kg/m2 como excesso de peso apenas para os participantes com 60 anos ou mais[24] e dois artigos também avaliariam obesidade abdominal pela aferição da circunferência da cintura (CC), definida como maior ou igual a 88 cm para mulheres e 102 cm para homens[19,27].

Sete pesquisas constataram uma associação positiva entre o consumo de AUP com, no mínimo, uma das distintas metodologias de operacionalização do IMC[19,22] e obesidade abdominal[19,27]. Ademais, quatro artigos reportaram gradiente de dose-resposta para essa associação[19,22,23,27], ou seja, quanto maior a categoria de consumo dos AUP, maiores as médias de IMC[19,27] e CC[19,27] e mais elevado o risco de sobrepeso[27], obesidade[19,23,27], excesso de peso[19,22] ou obesidade abdominal[19,27]. Apenas um estudo não observou uma relação estatisticamente significativa entre o consumo de AUP e as medidas de adiposidade[18]. Entretanto, o maior consumo de ingredientes culinários processados (ICP) ou a combinação deles com os alimentos minimamente processados (AMP) conferiram proteção para o desfecho avaliado[18]. Finalmente, o consumo de AUP foi associado com IMC elevado apenas entre os participantes nas faixas etárias de 40 a 59 anos e maior ou igual a 60 anos em uma amostra representativa da população brasileira[25].

Hipertensão Arterial

Apenas um artigo avaliou como desfecho principal a hipertensão arterial, tendo sido observado que o maior consumo de AUP (3º tercil de consumo comparado ao 1º tercil) aumenta a sua incidência (hazard ratio [HR] = 1,21; IC95% 1,06–1,37)[21] (Tabela 3).

Síndrome Metabólica e Componentes

Dois estudos avaliaram a associação entre a exposição de interesse desta revisão e a síndrome metabólica[20,26]. Conforme a Tabela 3, em um artigo cuja população-alvo incluiu indígenas canadenses, foi demonstrada uma associação positiva entre o consumo de AUP e o desfecho (razão de odds [RO] = 1,90; IC95% 1,14–3,17)[20]. Todavia, outra pesquisa com adultos libaneses não verificou relação significativa entre o “padrão alimentos ultraprocessados” e a síndrome metabólica (RO = 1,11; IC95% 0,26–4,65)[27]. O maior consumo do “padrão minimamente processado/processado” foi um fator de proteção (RO = 0,18; IC95% 0,04–0,77)[26] para este desfecho. Nas análises que consideraram a presença de cada componente da síndrome metabólica, verificou-se que o consumo de AUP aumenta o risco de baixo colesterol HDL[20], enquanto, o consumo do “padrão alimentos minimamente processados/processados” reduz a chance para baixo colesterol HDL e hiperglicemia[26].

Além da heterogeneidade da população-alvo e da definição da exposição, houve diferença também no tamanho amostral e nos métodos para coletar os dados de consumo, os quais foram obtidos por meio do recordatório de 24 horas[20] e do QFA[26], respectivamente. A mesma referência foi utilizada em ambos os estudos para definição de síndrome metabólica[29].

Qualidade de Evidência

A Tabela 4 apresenta a análise da qualidade de evidência de acordo com o sistema Grade[16,17]. Todos os estudos incluídos foram observacionais e partiram de um nível de evidência baixo (C). Por se tratar de um artigo de revisão sistemática, as evidências são indiretas, não sendo descartada a possibilidade de viés de publicação; não foram identificadas largas magnitudes de efeito; limitações metodológicas consideráveis não foram verificadas nos artigos revisados, os quais, em sua maioria, foram ajustados para fatores plausíveis de confusão; e os tamanhos amostrais permitiram precisão dos resultados. Para a associação positiva entre consumo de AUP e excesso de peso ou obesidade, em quatro estudos foi reportado um gradiente de dose-resposta com resultados consistentes; assim, a classificação foi elevada para um nível de evidência moderado (B). Para a relação entre consumo de AUP e os desfechos de hipertensão arterial e de síndrome metabólica, o nível de evidência se manteve baixo (C).

Tabela 4

Qualidade de evidência da associação entre consumo de alimentos ultraprocessados e fatores de risco cardiometabólicos em adultos e idosos.

Desfecho	Associação positiva	Sem associação	Qualidade da evidência (Grade)a
Excesso de peso ou obesidade			Associação positiva ⨁⨁⨁◯
Média de IMC (kg/m2)	Louzada et al.25 (2015)b Silva et al.27 (2018) Juul et al.19 (2018)	Adams et al.18 (2015) Louzada et al.25 (2015)c
IMC 25,0 a 29,9 kg/m2 (sobrepeso)	Nardocci et al.23 (2018) Silva et al.27 (2018)	-
IMC ≥ 25,0 kg/m2 (excesso de peso)	Mendonça et al.22 (2016) Da Silveira et al.24 (2017)e Juul et al.19 (2018)	Adams et al.18 (2015) Louzada et al.25 (2015)
IMC ≥ 30,0 kg/m2 (obesidade)	Louzada et al.25 (2015)d Juul et al.19 (2018) Nardocci et al.23 (2018) Silva et al.27 (2018)	Adams et al.18 (2015)
Média de CC ≥ 88 cm (M) e 102 cm (H)	Juul et al.19 (2018) Silva et al.27 (2018)	-
Hipertensão arterial			Associação positiva ⨁⨁◯◯
	Mendonca et al.21 (2017)	-
Síndrome metabólica			Associação positiva ⨁⨁◯◯
	Lavigne-Robichaud et al.20 (2018)	Nasreddine et al.26 (2018)

CC: circunferência da cintura; Grade: Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation; H: homens; IMC: índice de massa corporal; M: mulheres.

a ⨁⨁⨁◯ = qualidade de evidência moderada (B); ⨁⨁◯◯ = qualidade de evidência baixa (C).

b Faixa etária de 40 a 59 e ≥ 60 anos.

c Faixa etária de 20 a 39 anos.

d Faixa etária de ≥ 60 anos.

e IMC ≥ 27,0 kg/m2 (≥ 60 anos).

Nota: Zhou et al. (2015)29 não foi incluído nesta avaliação, pois exposição foi alimentos processados. Nenhum estudo apresentou associação negativa com os desfechos de interesse.

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DISCUSSÃO

Esta revisão sistemática identificou e sumarizou os resultados de 11 estudos que avaliaram a associação entre o consumo de alimentos de acordo com o processamento e fatores cardiometabólicos em adultos e/ou idosos. Três desfechos foram verificados: excesso de peso ou obesidade, hipertensão arterial e síndrome metabólica. De acordo com os artigos revisados, o nível de evidência foi considerado moderado para o primeiro desfecho e baixo para as demais morbidades avaliadas.

Trata-se da primeira revisão sistemática de conhecimento dos autores em que foi proposta a avaliação do consumo de alimentos de acordo com o processamento e desfechos cardiometabólicos, considerando as classificações de alimentos definidas inicialmente. É importante salientar que esta revisão não restringiu a busca para uma determinada classificação de alimentos. Contudo, com destaque para o grupo AUP, a Nova foi utilizada em dez dos onze estudos incluídos, possivelmente devido ao seu reconhecimento internacional e validade no campo da saúde pública e da epidemiologia nutricional[8,9,30,31]. A Nova considera atributos nutricionais e não nutricionais dos alimentos que podem influenciar o comportamento alimentar, a qualidade nutricional da alimentação e os desfechos em saúde[19]. Ressalta-se que o Brasil foi pioneiro ao utilizar a Nova para respaldar as diretrizes nacionais de alimentação e nutrição[4].

O perfil nutricional desfavorável relacionado ao consumo de AUP, o qual tem impacto na qualidade nutricional da alimentação[32], possivelmente estimula a execução de pesquisas que avaliam a repercussão desse consumo em desfechos negativos à saúde. Assim, é factível a inferência de plausibilidade biológica, tendo em vista que a ingestão elevada de AUP caracteriza uma alimentação com maiores concentrações de sódio, açúcar, gorduras totais e saturadas, com reduzido teor de fibras e proteínas, altamente energética[18,33], com maior índice glicêmico[38] e que promove um processo inflamatório decorrente das alterações na composição e metabolismo da microbiota intestinal, favorecendo desordens metabólicas[39]. Outros dois artigos verificaram efeito protetor do consumo de alimentos minimamente processados e processados para excesso de peso[18], síndrome metabólica e alguns de seus componentes (hiperglicemia e baixo colesterol HDL)[26].

As evidências disponíveis para excesso de peso ou obesidade foram largamente mais abundantes em relação às demais variáveis dependentes identificadas, de tal modo que foram identificados oito estudos[18,19,22]. A única pesquisa que não reportou associação positiva entre consumo de AUP e o desfecho referido analisou em conjunto dois grupos da Nova (alimentos processados e ultraprocessados)[18], o que pode ter contribuído para esse resultado. Após o período estipulado para inclusão de artigos nesta revisão, foram divulgados os resultados de um ensaio clínico randomizado com metodologia crossover, o qual verificou aumento de peso corporal e ingestão energética dos participantes durante as duas semanas em que mantiveram a dieta com consumo de AUP[40]. Sendo assim, a associação positiva reportada por esta revisão e com nível de evidência considerado moderado corrobora com os resultados de um recente ensaio clínico[40], tipo de delineamento que pode elevar o nível de evidência[16,17]. Cabe citar que uma associação na mesma direção foi encontrada em dois[41,42] de três artigos transversais[34,41,42] que foram excluídos dessa revisão por terem analisado as medidas antropométricas de adiposidade como exposição para o consumo de AUP. Estudos prévios de revisão narrativa sobre consumo de AUP e obesidade[43] e revisão sistemática sobre consumo de AUP e adiposidade corporal durante a infância e adolescência[44] reforçam os resultados de que os alimentos pertencentes a esse grupo podem contribuir para elevar a adiposidade corporal.

Para hipertensão arterial e síndrome metabólica foram identificados, respectivamente, um[21] e dois[20,26] artigos. As três pesquisas apontaram que o consumo de AUP aumentou o risco para os desfechos avaliados[20,21,26]. O nível de evidência foi baixo, tendo em vista que não há estudos suficientes para garantir confiança nos resultados. Em um dos artigos[26] com síndrome metabólica como desfecho, a exposição foi “padrão alimentos ultraprocessados” e, embora a Nova tenha sido utilizada para definir os grupos de alimentos, a análise fatorial exploratória acrescentou alimentos que não pertencem aos AUP nesse padrão, o que levou à conclusão de que o efeito pode ter sido diluído, com um intervalo de confiança que incluiu a unidade[26].

Em virtude da heterogeneidade na operacionalização das variáveis de exposição e desfecho, foi inviável realizar uma síntese quantitativa (meta-análise). Tal fato introduz uma limitação na sumarização desses resultados. Ainda como limitação desta revisão, cabe ressaltar que todos os artigos incluídos apresentaram delineamento observacional. Salienta-se ainda que estudos experimentais são justificáveis diante de consideráveis evidências observacionais[45], e a escassez desse tipo de delineamento pode ser explicada pelas datas de publicação recentes dos estudos observacionais identificados. Além disso, as dificuldades logísticas do tempo entre a exposição e a incidência dos desfechos, somadas aos motivos éticos que contribuem para limitar a quantidade de referências experimentais que avaliam a repercussão da alimentação sobre a saúde em humanos[45] precisam ser consideradas. A maior dificuldade na publicação de estudos com resultados negativos ou sem associação e a restrição de idioma na seleção dos artigos[17] poderiam levar ao viés de publicação, uma vez que a busca foi realizada em bases de dados eletrônicas indexadas. No entanto, não se tem conhecimento de resultados negativos entre os pesquisadores brasileiros que desenvolvem seus trabalhos nessa área do conhecimento.

Os estudos incluídos são majoritariamente de delineamento transversal, o que não permite inferir causalidade para os resultados encontrados, e ainda precisam ser consideradas as limitações inerentes à epidemiologia nutricional, dada a complexidade da alimentação humana e a dificuldade de conhecer com exatidão o real consumo alimentar dos indivíduos[45]. Com o intuito de garantir maior consistência dos resultados, foram elegíveis apenas pesquisas que avaliaram o consumo alimentar em nível individual. Por fim, cabe destacar que a principal limitação relatada nos estudos incluídos nesta revisão foi referente à coleta de dados da exposição, pois os instrumentos não foram elaborados para obter informações de consumo de acordo com a extensão e o propósito do processamento dos alimentos. Considerando que esse é um erro de classificação não diferencial, é possível que os resultados dos estudos tenham subestimado as magnitudes de associação.

Quanto aos cinco estudos[20,22,25,26,28] que apresentaram apenas estimativas controladas para possíveis mediadores, com as abordagens utilizadas, esse ajuste pode conduzir à subestimação da medida de associação ou introduzir viés de colisão na presença de confundidores entre o medidor e o desfecho[46]. A associação entre consumo de AUP e fatores cardiometabólicos não deve diferir entre populações no sentido biológico. Porém, cabe salientar que variáveis socioeconômicas e comportamentais são importantes fatores de confusão. No que se refere à extrapolação dos resultados, houve informação proveniente de países de renda média e alta para os desfechos excesso de peso ou obesidade, através de estudos com diferentes delineamentos epidemiológicos, os quais apresentaram consistência nas distintas populações avaliadas. Tais fatos permitem maior confiança na generalização dos resultados para países com diversificadas características socioeconômicas e comportamentais, além de reduzir a possibilidade de que essa associação seja decorrente do acaso ou de confusão residual. Para os demais desfechos (hipertensão e síndrome metabólica), deve existir prudência na generalização. Ademais, ressalta-se que a proposta foi revisar artigos cuja população-alvo era constituída de adultos e/ou idosos. Dentre os artigos que incluíram ambas as faixas etárias, apenas dois[25,28] informaram o número de participantes em cada uma delas. Acredita-se que a maioria dos dados seja de indivíduos adultos, sugerindo que as conclusões seriam mais adequadas para essa faixa etária.

A fim de elevar o nível de evidências e garantir a temporalidade e a consistência dos resultados em diferentes cenários de confundimento, seriam recomendados outros estudos que, mantendo a qualidade metodológica satisfatória identificada nos artigos incluídos nesta revisão, apresentassem delineamentos longitudinais. Outras pesquisas que investiguem as consequências da exposição aos demais grupos de alimentos da Nova também são sugeridas.

A partir desta revisão, é possível concluir que a classificação de alimentos Nova se destaca na área da epidemiologia nutricional que tem avaliado o papel do processamento de alimentos e os desfechos em saúde, sendo os AUP mais largamente estudados em relação aos demais grupos de alimentos que compõem a classificação. Os resultados apresentados nesta revisão permitem supor que o consumo de AUP pode ter impacto desfavorável à saúde dos indivíduos, sobretudo contribuindo para elevar o IMC. Tendo em vista o conhecimento de que a alimentação é um fator de risco cardiovascular passível de modificação e que os desfechos avaliados nos estudos revisados compreenderam fatores cardiometabólicos[1], além do impacto já descrito dos AUP na mortalidade por doenças cardiovasculares no Reino Unido[47] e no Brasil[48], o presente estudo poderá contribuir para o fortalecimento das evidências científicas que fundamentam as políticas públicas relacionadas à área de alimentação e nutrição e ao enfrentamento das doenças cardiovasculares. No intuito de reduzir o consumo de AUP da população, o Brasil tem apresentado importantes avanços[4], mas ainda há diversos desafios a serem alcançados nacional e internacionalmente[49].