SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.29 número3Prevalência e fatores associados a doenças respiratórias e diarreia em trabalhadores de cooperativas de materiais recicláveis da cidade de São Paulo: estudo transversal, 2013Definição de caso suspeito da COVID-19: uma revisão narrativa dos sinais e sintomas mais frequentes entre os casos confirmados índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Journal

Artigo

Indicadores

Links relacionados

Compartilhar


Epidemiologia e Serviços de Saúde

versão impressa ISSN 1679-4974versão On-line ISSN 2237-9622

Epidemiol. Serv. Saúde vol.29 no.3 Brasília  2020  Epub 13-Jul-2020

https://doi.org/10.5123/s1679-49742020000300019 

Artigo original

Determinantes sociodemográficos associados ao nível de atividade física de quilombolas baianos, inquérito de 2016*

Determinantes sociodemográficos asociados al nivel de actividad física de quilombolas (habitantes de comunidades negras) de Bahia, Brasil, encuesta del 2016

Deyvis Nascimento Rodrigues1 
http://orcid.org/0000-0002-8688-6716

Ricardo Franklin de Freitas Mussi2 
http://orcid.org/0000-0003-1515-9121

Cláudio Bispo de Almeida2 
http://orcid.org/0000-0001-9486-7163

José Roberto Andrade Nascimento Junior1 
http://orcid.org/0000-0003-3836-6967

Sérgio Rodrigues Moreira1 
http://orcid.org/0000-0002-3068-5093

Ferdinando Oliveira Carvalho1 
http://orcid.org/0000-0003-0306-5910

1Universidade Federal do Vale do São Francisco, Programa de Pós-Graduação em Educação Física, Petrolina, PE, Brasil

2Universidade do Estado da Bahia, Departamento de Educação, Guanambi, BA, Brasil


Resumo

Objetivo

analisar as variáveis sociodemográficas associadas ao nível de atividade física (NAF) insuficiente em quilombolas baianos.

Métodos

estudo transversal com dados obtidos por meio de formulário padronizado, com características sociodemográficas e o NAF, aplicado como entrevista em amostra representativa de adultos residentes em quilombos de região geográfica baiana; empregou-se regressão logística bruta e ajustada.

Resultados

foram incluídos 850 participantes, com idade média de 45,0+17,0 anos; 61,2% do sexo feminino; a prevalência de inatividade física foi 21,9% (IC95%19,1;24,7); o nível insuficiente de AF entre os adultos quilombolas foi maior entre idosos (OR 2,12; IC95%1,29; 3,49) e indivíduos que não trabalhavam (OR 1,47; IC95%1,01; 2,14).

Conclusão

ser idoso e não trabalhar se associa com NAF insuficiente em quilombolas.

Palavras-Chave: Grupo com Ancestrais do Continente Africano; Atividade Motora; Inquéritos Epidemiológicos

Resumen

Objetivos

analizar las variables sociodemográficas asociadas con un nivel de actividad física (NAF) insuficiente en quilombolas bahianos.

Métodos

estudio transversal con datos obtenidos a través de formulario estandarizado, con características sociodemográficas y NAF, aplicado como entrevista en una muestra representativa de adultos que viven en quilombos en la región geográfica de Bahía. Se utilizó la regresión logística bruta y ajustada.

Resultados

se incluyeron 850 participantes, con una edad promedio de 45,0 + 17,0 años; el 61,2% era de mujeres. La prevalencia de inactividad física fue del 21,9% (IC95%19,1; 24,7). El nivel insuficiente de AF entre los adultos quilombolas fue mayor entre los ancianos (OR 2.12; IC95%1.29; 3.49) y las personas que no trabajaban (OR 1.47; IC95%1.01; 2, 14).

Conclusión

ser anciano y no trabajar se asocia con un nivel de actividad física insuficiente en quilombolas.

Palabras-clave: Grupo de Ascendencia Continental Africana; Actividad Motora; Encuestas Epidemiológicas

Abstract

Objective

to analyze sociodemographic variables associated with insufficient physical activity level in Bahian quilombolas.

Methods

this was a cross-sectional study with data on sociodemographic characteristics and level of physical activity using a standardized form, administered through interviews with a representative sample of adults living in quilombos in the geographical region of Bahia; crude and adjusted logistic regression was used.

Results

850 participants were included whose average age was 45.0+17.0 years; 61.2% were female; prevalence of physical inactivity was 21.9% (95%CI 19.1; 24.7); insufficient physical activity level among adult quilombolas was higher among the elderly (OR 2.12; 95%CI 1.29; 3.49) and individuals who did not work (OR 1.47; 95%CI 1.01; 2, 14).

Conclusion

being elderly and not working is associated with insufficient physical activity in quilombolas.

Key words: African Continental Ancestry Group; Motor Activity; Health Surveys

Introdução

As doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) são o principal conjunto de doenças prevalentes e de causas de morte nos diferentes segmentos socioeconômicos da população.1 No ano de 2011, tais doenças foram responsáveis por mais de 850 mil mortes entre brasileiros, correspondendo a 72,7% dos óbitos registrados no Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM).3

Diversos fatores podem influenciar na diminuição da ocorrência de DCNT na população brasileira.4 Nesse sentido, a prática de atividade física (AF) figura como importante comportamento com impacto na prevenção primária e/ou tratamento de diversas doenças crônicas,5 e a adoção de um estilo de vida fisicamente ativo reduz de 6% a 10% dos acometimentos de DCNT.6

A prática regular de AF está diretamente relacionada com a melhora e/ou manutenção da saúde em indivíduos de todas as idades,7 e encontra-se inversamente associada a diferentes fatores de risco à saúde (aumento dos níveis pressóricos, lipídicos e glicêmicos), reduzindo em cerca de 30% a 35% a mortalidade prematura por todas as causas.8

Contudo, a avaliação do nível de AF (NAF) ainda apresenta questões metodológicas que dificultam sua verificação em amostras representativas da população.9 A principal dificuldade consiste na divergência sobre uma técnica universalmente padronizada para mensuração do NAF em seus diversos domínios.10

Entre os instrumentos, questionários são amplamente utilizados para determinação do NAF em estudos epidemiológicos de base populacional, devido à facilidade e ao baixo custo de aplicação. Nesse sentido, o Questionário Internacional de Atividade Física (IPAQ) tem sido o mais vastamente empregado em investigações ao redor do mundo.12

Altas prevalências de prática insuficiente de AF têm sido verificadas em diferentes populações, estando presente em cerca de 23% dos adultos com idade 18 anos,7 figurando como o quarto principal fator de risco para a mortalidade mundial. Nas capitais brasileiras, 13,7% dos adultos são insuficientemente ativos fisicamente, notadamente pessoas do sexo feminino e com menor escolarização.14

O NAF também está sujeito a influências ambientais. Observa-se que moradores de comunidades rurais corriqueiramente apresentam menor adesão às recomendações globais de AF; pesquisas15 sugerem que esta disparidade estaria relacionada às condições estruturais impostas a essas pessoas (isolamento geográfico; restrito acesso a serviços de saúde, de educação, aos serviços de transporte e à renda).

Um estudo com participação de comunidades remanescentes de quilombos do norte de Minas Gerais identificou que 63% praticavam menos AF que o recomendado para a obtenção de benefícios à saúde.17 Pesquisa com quilombolas de um município do sudoeste baiano indicou que estes são mais ativos no domínio do trabalho que no tempo livre (ou de lazer), com 42,1% e 13,1%, respectivamente.18 Mussi et al.19também identificaram baixa quantidade de AF de tempo livre em uma comunidade quilombola baiana, ribeirinha ao São Francisco.

Apesar dos reconhecidos benefícios da prática de AF para a saúde,5 investigações com participação de quilombolas indicaram baixos níveis de AF.17 No entanto, diante das perspectivas amostrais local,19 municipal18 e regional,17 a disponibilidade de informações sobre seus impactos negativos à saúde da população quilombola ainda são restritos. Assim, a presente investigação pretende analisar as variáveis sociodemográficas associadas ao NAF insuficiente em quilombolas baianos.

Métodos

Esta análise é recorte do estudo transversal de base populacional intitulado “Perfil Epidemiológico dos Quilombolas Baianos”, realizado entre os meses de fevereiro e novembro de 2016.

O campo empírico é a região geográfica de Guanambi, Bahia, que contava com 42 quilombos contemporâneos certificados até o ano de 2016, distribuídos em dez municípios. Diante da indisponibilidade de informações oficiais prévias relativas à quantidade de moradores dos quilombos dessa microrregião baiana, a população foi estimada considerando-se 80 famílias por quilombo, com dois adultos (>18 anos) por família em cada comunidade, totalizando 6.720 adultos.

O cálculo amostral considerou: correção para população finita, prevalência de 46%20 para o desfecho (<150 minutos semanais de AF considerando-se os seguintes domínios: lazer; trabalho; domésticas/domiciliares; e o deslocamento), intervalo de confiança de 95%, erro amostral de 5 pontos percentuais (p.p.), efeito de 1,5 vez para conglomerado, acréscimo de 30% para recusas e 20% para perdas e confundimento, determinando amostra de 813 sujeitos.

O desenho amostral consistiu em duas etapas: sorteio dos quilombos (conglomerado) e, em seguida, coleta censitária. Inicialmente foi realizado sorteio aleatório dos quilombos. Por meio das respectivas associações de moradores, 14 unidades sorteadas permitiram visitações para a realização da pesquisa, e três recusaram participação.

Considerando todos os adultos nos quilombos elegíveis, as associações de moradores informaram a presença de 1.025 adultos residentes durante o período das coletas. Todos foram convidados, sendo informados sobre os aspectos do estudo, garantindo-se igual probabilidade de participação (Figura 1).

Figura 1 – Etapas de execução da coleta de dados 

Indivíduos com deficiência cognitiva ou de comunicação independente foram excluídos das entrevistas. Acamados, amputados, engessados, grávidas e nutrizes (até seis meses pós-parto) foram excluídos das medidas antropométricas. As perdas foram definidas pela não realização de alguma medida, exame ou ausência de resposta de alguma questão da entrevista.

A coleta de dados foi realizada por meio de entrevistas, desenvolvidas por equipes compostas por profissionais e/ou acadêmicos da área de saúde conforme suas habilitações, após capacitação. As coletas foram realizadas em sistema de mutirão, durante os finais de semana e feriados.

O nível de AF, variável dependente, foi determinado, conforme o International Physical Activity Questionaire (IPAQ versão curta).21 A classificação do IPAQ foi realizada de forma binária, sendo os indivíduos classificados como “muito ativos” e/ou “ativos” agrupados como “ativos”; e os indivíduos classificados como “irregularmente ativos” e/ou “inativos”, agrupados como “insuficientemente ativos”.22

As variáveis sociodemográficas foram: sexo (feminino, masculino), grupo etário (adultos=18 a 59 anos; idosos= 60 anos ou mais), estado civil (casado; separado/divorciado; viúvo e solteiro), alfabetização (sim, não), renda familiar (<1 salário mínimo, ≥ 1 salário mínimo), trabalhando atualmente (sim, não), ter religião (sim, não).

A população estudada foi caracterizada conforme as frequências absolutas e relativas das variáveis sociodemográficas, de estilo de vida e relativas à situação de prática de AF.

Para análise de associação dos preditores com o NAF, foram estimadas razões de odds (RO), a partir da regressão logística. Inicialmente foram verificadas as RO brutas. As variáveis que apresentaram p-valor <0,20 foram incluídas na análise ajustada. Foi adotado um nível de significância de 5%. Todas as análises foram realizadas com utilização do programa The Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versão 22.0.

O projeto foi submetido ao Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos da Universidade do Estado da Bahia em 09/01/2016, e aprovado por meio do parecer no 1.386.019/2016. Todos os participantes assinaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido.

Resultados

Compareceram às atividades e aceitaram participar, por meio da assinatura ou fornecimento da impressão digital no Termo de Consentimento Livre e Esclarecido individual, 850 quilombolas, compondo a amostra final (Figura 1). Não compareceram às atividades 17% dos convidados, caracterizando recusas. Os participantes tinham idade média de 45,0 (±17,0) anos; 61,2% eram do sexo feminino; 80,6%, adultos; 74,6% tinham relacionamento marital; 71,9% eram alfabetizados; 49,1% trabalhavam; e 79,0% tinham renda familiar menor que 1 salário mínimo (Tabela 1).

Tabela 1 – Descrição das características sociodemográficas de adultos quilombolas, Bahia, Brasil, 2016 

Variáveis N %
Sexo
Feminino 520 61,2
Masculino 330 38,8
Grupo etário
Adultos 685 80,6
Idosos 165 19,4
Estado civil
Casado 634 74,6
Separado/divorciado 29 3,4
Viúvo 41 4,8
Solteiro 122 14,4
Alfabetizado
Sim 595 71,9
Não 232 28,1
Trabalhando atualmente
Sim 406 49,1
Não 421 50,9
Renda Familiar
< 1 salário mínimo 579 79,0
≥ 1 salário mínimo 154 21,0
Tem religião
Sim 804 96,5
Não 28 3,5

Quanto ao NAF, 21,9% (IC95%19,1;24,7) foram classificados como insuficientemente ativos. O estilo de vida insuficientemente ativo se associou ao grupo etário, à alfabetização e ao trabalho dos participantes (Tabela 2).

Tabela 2 – Distribuição do nível de atividade física (NAF) de quilombolas baianos, segundo características sociodemográficas, Bahia, Brasil, 2016 

Nível de atividade física (NAF)
Insuficientemente ativo Ativo p-valor
% (n) % (n)
Sexo
Feminino 22,4 (114) 77,6 (394)
Masculino 21,0 (68) 79,0 (256) 0,621
Grupo etário
Adultos 18,2 (123) 81,8 (551)
Idosos 37,3 (59) 62,7 (99) <0,001
Estado civil
Casado 21,5 (136) 78,5 (498)
Separado/divorciado 20,7 (6) 79,3 (23)
Viúvo 26,8 (11) 73,2 (30)
Solteiro 18,2 (22) 81,8 (99) 0,615
Alfabetizado
Sim 19,5 (116) 80,5 (479)
Não 26,3 (61) 73,7 (171) 0,032
Renda familiar
< 1 salário mínimo 20,2 (91) 79,8 (359)
≥ 1 salário mínimo 25,4 (72) 74,6 (211) 0,098
Trabalhando atualmente
Sim 16,0 (65) 84,0 (641)
Não 26,6 (112) 73,4 (309) <0,001
Tem religião
Sim 21,5 (173) 78,5 (631)
Não 32,1 (9) 67,9 (19) 0,181

As análises de regressão logística binária indicaram que ser idoso (OR=2,67; IC95%1,83;3,89), não alfabetizado (OR=1,47; IC95%1,03;2,10) e não estar trabalhando (OR=1,90; IC95%1,35;2,68) se associaram ao estilo de vida insuficientemente ativo (Tabela 3).

Tabela 3 – Análise de regressão logística binária bruta e ajustada do nível de atividade física (NAF) e correlatos sociodemográficos entre quilombolas, Bahia, Brasil, 2016 

Insuficientemente ativo N (%) Análise bruta OR (IC95%) p-valor Análise ajustada OR (IC95%) p-valor
Sexo
Feminino 114 (22,4) 1
Masculino 68 (21,0) 0,92 (0,65;1,29) 0,621
Grupo etário
Adultos 123 (18,2) 1 1
Idosos 59 (37,3) 2,67 (1,83;3,89) <0,001* 2,12 (1,29;3,49) 0,003*
Estado civil
Casado 136 (21,5) 1
Separado/divorciado 6 (20,7) 0,96 (0,38;2,39) 0,922
Viúvo 11 (26,8) 1,34 (0,66;2,75) 0,420
Solteiro 22 (18,2) 0,81 (0,49;1,34) 0,418
Alfabetizado
Sim 116 (19,5) 1 1
Não 61 (26,3) 1,47 (1,03;2,10) 0,033* 1,03 (0,67;1,56) 0,903
Renda familiar
< 1 Salário mínimo 91 (20,2) 1 1
≥ 1 Salário mínimo 72 (25,4) 1,35 (0,95;1,92) 0,099 1,01 (0,68;1,50) 0,947
Trabalhando atualmente
Sim 65 (16,0) 1 1
Não 112 (26,6) 1,90 (1,35;2,68) <0,001* 1,47 (1,01;2,14) 0,047*
Tem religião
Sim 173 (21,5) 1 1
Não 9 (32,1) 1,73 (0,77;3,89) 0,186* 1,09 (0,35;3,41) 0,880

RO (razão de odds) para um intervalo de confiança (IC) de 95% para a razão de chances de prevalência.

* p<0,05.

Na análise ajustada, foram inseridas as variáveis que apresentavam p<0,20 na análise bruta (grupo etário; alfabetização; renda familiar; estar trabalhando; e ter religião). Nesse sentido, o nível insuficiente de AF entre os adultos quilombolas manteve-se associado com o grupo etário idoso (OR=2,12; IC95%1,29; 3,49) e com aqueles que não estavam trabalhando (OR=1,47; IC95%1,01; 2,14) (Tabela 3).

Discussão

A análise indicou que 1 em cada 5 adultos quilombolas não atendem às recomendações globais de AF suficiente para manutenção da saúde, independentemente associado ao grupo etário idoso e a não estar trabalhando.

A prevalência de AF insuficiente na população quilombola estudada é menor que os 31,1% da população mundial registrados em levantamento realizado em 122 países no ano de 2012,13e que os 46,0% identificados em população adulta brasileira em 2013.23 No entanto, é próximo aos 26,3% encontrados em quilombolas do município de Vitória da Conquista, Bahia, em 2011,24 e maior que os 17,1% observados em comunidades rurais do Vale do Jequitinhonha, Minas Gerais, entre 2008 e 2009.15

As disparidades nas prevalências, entre outros fatores, podem ser explicadas pelo cotidiano dos diferentes grupos populacionais. Os moradores de espaços rurais tendem a maior desenvolvimento de trabalho e deslocamento ativo,15 que impactam no aumento do dispêndio energético, em comparação àqueles residentes em espaços urbanos. Entretanto, deve-se considerar que o emprego de diferentes instrumentos de mensuração e avaliação da AF também pode gerar resultados discrepantes quanto ao desfecho investigado. Por exemplo, mesmo que se utilize o mesmo instrumento de aferição da AF, ao se deixar de considerar algum domínio de verificação de AF23 para interpretação dos dados, podem-se gerar prevalências diferentes daquelas identificadas por estudos que utilizam mais domínios.

Assim como encontrado em população negra quilombola, a baixa quantidade de AF diante do envelhecimento também foi observada em estudos de caráter nacional25 e mundial.13 O decréscimo no NAF observado com o aumento da idade pode ter relação com diversos fatores fisiologicamente limitantes impostos pela idade (redução das capacidades físicas e aparecimento de doenças), bem como aspectos sociais e psicológicos.26

Outro ponto importante refere-se às limitações ambientais impostas aos idosos residentes em comunidades vulneráveis, visto que essas comunidades podem apresentar maiores restrições de transporte, menores opções de lazer (parques, quadras e ciclovias) e/ou menores acessos a programas governamentais de incentivo à prática de AF (áreas equipadas para ginástica, por exemplo).18

Os dados obtidos neste estudo apresentaram associação positiva entre maiores NAF e estar trabalhando. Essa associação pode ser explicada pela alta aderência à prática de AF no domínio do trabalho nessas comunidades. Em estudo com população rural, foi observada uma prevalência de 30,8% (IC95% 27,0; 34,6),15 e, em estudo com comunidade rural quilombola, a prevalência de AF no domínio do trabalho foi de 42,1% (IC95% 38,6; 45,5).18

Diferentemente do observado em outros estudos de base populacional, que identificaram associação entre NAF insuficiente com sexo feminino13 ou com sexo masculino,26 a presente investigação não acompanha essa perspectiva, não tendo sido identificada a associação entre sexo biológico e NAF. A ausência de associação entre esses fatores pode estar relacionada com as particularidades do meio rural, pois, nessas localidades, mulheres e homens realizam atividades, especialmente as laborais, que demandam alto esforço físico.28

Ao contrário de outros estudos de base populacional,15 a escolaridade, após ajuste dos dados, não manteve associação positiva com a prática de AF na população negra quilombola. Essa situação leva a crer que a escolarização não é um fator consistente para a adesão à prática regular de AF nas comunidades rurais remanescentes de quilombos pesquisadas neste estudo. A divergência dos resultados aqui apresentados, em relação a outras investigações de âmbito populacional, pode ser explicada pelas particularidades sociodemográficas, econômicas, ambientais, laborais e comportamentais da população estudada. Outras pesquisas18 com participação de populações rurais alertaram que as particularidades do meio rural dificultam comparações com achados de outras análises com grupos urbanos, ou mesmo com populações rurais de outras regiões.

O presente estudo apresenta algumas limitações que devem ser apontadas. O levantamento de corte transversal não permite estabelecimento de relações de causa e efeito entre as variáveis em análise. A utilização da versão curta do IPAQ, que trabalha com informações autorreferidas pode subestimar ou superestimar os valores de AF, não permite o fracionamento dos domínios de AF e, enquanto questionário, é sujeito ao viés de compreensão e de memória. Contudo, o instrumento passou por processo de validação na população brasileira,21 além de ser bastante difundido em trabalhos internacionais.12

Este estudo contribui na apresentação de informações de população remanescente quilombola. As dimensões populacional e territorial podem ser utilizadas para a implementação de políticas e programas públicos de AF e saúde em comunidades que frequentemente se encontram em situação de vulnerabilidade socioeconômica. Além disso, questões metodológicas, como a utilização de acelerômetros para avaliação do NAF e de um questionário detalhado sobre a prática religiosa desse grupo populacional, podem ser exploradas em estudos futuros.

As informações epidemiológicas obtidas no estudo indicam que os moradores de comunidades remanescentes de quilombos no interior baiano apresentam baixa prevalência de comportamento insuficiente de AF. Além disso, estilo de vida ativo apresentou-se inversamente relacionado com a idade e positivamente associado com o exercício de atividade laboral, o que chama a atenção para a necessidade de implementação de políticas públicas para o incentivo de AF entre idosos.

Referências

1. Schmidt MI, Duncan BB, Mendonça GAS, Menezes AMB, Monteiro CA, Barreto SM, et al. Doenças crônicas não transmissíveis no Brasil: carga e desafios atuais. Lancet [Internet]. 2011 maio [cited 2020 maio 19];377(9781):1949-61. Disponível em: https://doi.org/10.1016/s0140-6736(11)60135-9Links ]

2. Theme Filha MM, Souza Junior PRB, Damacena GN, Szwarcwald CL. Prevalência de doenças crônicas não transmissíveis e associação com auto avaliação de saúde: Pesquisa Nacional de Saúde, 2013. Rev Bras Epidemiol [Internet]. 2015 dez [citado 2020 maio 19];18(supl.2):83-96. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1590/1980-5497201500060008Links ]

3. Malta DC, Moura L, Prado RR, Escalante JC, Schmidt MI, Duncan BB. Mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis no Brasil e suas regiões, 2000 a 2011. Epidemiol Serv Saúde [Internet]. 2014 out-dez [citado 2020 maio 19];23(4):599-608. Disponível em: http://dx.doi.org/10.5123/S1679-49742014000400002Links ]

4. Boccolini CS, Souza Junior PRB. Inequities in healthcare utilization: results of the Brazilian National Health Survey, 2013. Int J Equity Health [Internet]. 2016 Nov [cited 2020 May19];15(150). Available from: https://doi.org/10.1186/s12939-016-0444-3Links ]

5. Perdersen BK, Saltin B. Exercise as medicine – evidence for prescribing exercise as therapy in 26 different chronic diseases. Scand J Med Sci Sports [Internet]. 2015 Dec [cited 2020 May 19];25(Suppl. 3):1-72. Available from: https://doi.org/10.1111/sms.12581Links ]

6. Lee I, Shiroma EJ, Alkandari JR, Andersen LB, Bauman A, Blair SN, et al. Impact of physical inactivity on the world’s major non-communicable diseases. Lancet [Internet]. 2012 Jul [cited 2020 May 19];380(9838):219-29. Available from: https://dx.doi.org/10.1016%2FS0140-6736(12)61031-9Links ]

7. World Health Organization - WHO. Global recommendations on physical activity for health [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2010 [citado 2017 Jun]. 58 p. Available from: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44399/1/9789241599979_eng.pdfLinks ]

8. Reimers CD, Knapp G, Reimers AK. Does physical activity increase life expectancy? A review of the literature. J Aging Res [Internet]. 2012 [cited 2020 May 19];243958. Available from: https://dx.doi.org/10.1155%2F2012%2F243958Links ]

9. Katzmarzyk PT, Lee IM, Martin CK, Blari SN. Epidemiology of physical activity and exercise training in the United States. Prog Cardiovasc Dis [Internet]. 2017 Jun-Jul [cited 2020 May 19];60(1):3-10. Available from: https://doi.org/10.1016/j.pcad.2017.01.004Links ]

10. Sesso HD. Invited commentary: a challenge for physical activity epidemiology. Am J Epidemiol [Internet]. 2007 Jun [cited 2020 May 19];165(12):1351-53. Available from: https://doi.org/10.1093/aje/kwm093Links ]

11. Troiano RP. A timely meeting: objective measurement of physical activity. Med Sci Sports Exerc [Internet]. 2005 Nov [cited 2020 May 19];37(11):S487-9. Available from: https://doi.org/10.1249/01.mss.0000185473.32846.c3Links ]

12. Dyrstad SM, Hansen BH, Holme IM, Anderssen SA. Comparison of self-reported versus accelerometer-measured physical activity. Med Sci Sports Exerc [Internet]. 2014 Jan [cited 2020 May 19];46(1):99-106. Available from: https://doi.org/10.1249/mss.0b013e3182a0595fLinks ]

13. Hallal PC, Andersen LB, Bull FC, Guthold R, Haskell W, Ekelund U, et al. Global physical activity levels: surveillance progress, pitfalls and prospects. Lancet [Internet]. 2012 Jul [cited 2020 May 19];380(9838):247-57. Available from: https://doi.org/10.1016/s0140-6736(12)60646-1Links ]

14. Ministério da Saúde (BR). Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Vigilância de Doenças e Agravos não Transmissíveis e Promoção da Saúde. Vigitel Brasil 2016: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico: estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2016 [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2017 [citado 2020 maio 19]. 160 p. Disponível em: https://portalarquivos2.saude.gov.br/images/pdf/2018/marco/02/vigitel-brasil-2016.pdfLinks ]

15. Bicalho PG, Hallal PC, Gazzinelli A, Knuth AG, Velásquez-Meléndez G. Atividade física e fatores associados em adultos de área rural em Minas Gerais, Brasil. Rev Saúde Publica [Internet]. 2010 out [citado 2020 maio 19];44(5):884-93. Disponível em: https://doi.org/10.1590/S0034-89102010005000023Links ]

16. Pegorari MS, Dias FA, Santos NMF, Tavares DMS. Práticas de atividade física no lazer entre idosos de área rural: condições de saúde e qualidade de vida. Rev Educ Fis UEM [Internet]. 2015 jun [citado 2020 maio 19];26(2):233-41. Disponível em: https://doi.org/10.4025/reveducfis.v26i2.25265Links ]

17. Oliveira SKM, Caldeira AP. Fatores de risco para doenças crônicas não transmissíveis em Quilombolas do Norte de Minas Gerais. Cad Saúde Colet [Internet]. 2016 dez [citado 2020 maio 19];24(4):420-7. Disponível em: https://doi.org/10.1590/1414-462x201600040093Links ]

18. Bezerra VM, Andrade ACS, Cesar CC, Caiaffa WT. Domínios de atividade física em comunidades quilombolas do sudoeste da Bahia, Brasil: estudo de base populacional. Cad Saúde Pública [Internet]. 2015 jun [citado 2020 maio 19];31(6):1213-24. Disponível em: https://doi.org/10.1590/0102-311X00056414Links ]

19. Mussi RFF, Mussi LMPT, Bahia CS, Amorim AM. Atividades físicas praticadas no tempo livre em comunidade quilombola do alto sertão baiano. Licere [Internet]. 2015 mar [citao 2020 maio 19];18(1):157-87. Disponível em: https://doi.org/10.35699/1981-3171.2015.1080Links ]

20. Mielke GI, Hallal PC, Rodrigues GBA, Szwarcwald CL, Santos FV, Malta DC. Prática de atividade física e hábito de assistir à televisão entre adultos no Brasil: Pesquisa Nacional de Saúde 2013. Epidemiol. Serv. Saúde, [Internet]. 2015 abr-jun [citado 2020 maio 19]; 24(2): 277-286. Disponível em: https://doi.org/10.5123/S1679-49742015000200010Links ]

21. Matsudo S, Araújo T, Matsudo V, Andrade D, Andrade E, Oliveira LC, et al. Questionário Internacional de Atividade Física (IPAQ): um estudo de validade e reprodutibilidade no Brasil. Rev Bras Ativ Fís Saúde [Internet]. 2001 [citado 2020 maio 20];6(2):5-18. Disponível em: https://doi.org/10.12820/rbafs.v.6n2p5-18Links ]

22. Oliveira-Campos M, Maciel MG, Rodrigues Neto JF. Atividade física insuficiente: fatores associados e qualidade de vida. Rev Bras Ativ Fis Saúde [Internet]. 2012 [citado 2020 maio 19];17(6):562-72. Disponível em: https://doi.org/10.12820/rbafs.v.17n6p562-572Links ]

23. Malta DC, Andrade SSCA, Stopa SE, Pereira CA, Szwarcwald CL, Silva Júnior JB, et al. Estilos de vida da população brasileira: resultados da Pesquisa Nacional de Saúde, 2013. Epidemiol Serv Saúde [Internet]. 2015 abr-jun [citado 2020 maio 19];24(2):217-26. Disponível em: https://doi.org/10.5123/S1679-497420150002000004Links ]

24. Bezerra VM, Andrade ACS, Cesar CC, Caiaffa WT. Comunidades quilombolas de Vitória da Conquista, Bahia, Brasil: hipertensão arterial e fatores associados. Cad Saúde Pública [Internet]. 2013 set [citado 2020 maio 19];29(9):1889-902. Disponível em: https://doi.org/10.1590/0102-311X00164912Links ]

25. Álvares LD, Figueira Júnior, Ceschini FL, Ceschini RS. Fatores determinantes para um estilo de vida ativo: revisão da literatura. Rev Bras Ciênc Saúde [Internet]. 2010 abr-jun [citado 2020 maio 19];8(24):68-76. Disponível em: http://seer.uscs.edu.br/index.php/revista_ciencias_saude/article/download/1059/832Links ]

26. Zanchetta LM, Barros MBA, César CLG, Carandina L, Goldbaum M, Alves MCGP. Inatividade física e fatores associados em adultos, São Paulo, Brasil. Rev Bras Epidemiol [Internet]. 2010 set [citado 2020 maio 19];13(3):387-99. Disponível em: https://dx.doi.org/10.1590/S1415-790X2010000300003Links ]

27. Thomaz PMD, Costa THM, Silva EF, Hallal PC. Fatores associados à atividade física em adultos, Brasília, DF. Rev Saúde Pública [Internet]. 2010 out [citado 2020 maio 19];44(5):894-900. Disponível em: https://doi.org/10.1590/S0034-89102010005000027Links ]

28. Martins RC, Silva ICM, Hallal PC. Atividade física na população rural de Pelotas, RS: prevalência e fatores associados. Rev Saúde Pública [Internet]. 2018 set [citado 2020 maio 19];52 supl 1:9s. Disponível em: https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2018052000265Links ]

29. Wanzeler FSC, Nogueira JAD. Atividade física em populações rurais do Brasil: uma revisão de literatura. R Bras Ci e Mov [Internet]. 2019 [citado 2020 maqio 19];27(4):228-40. Disponível em: http://dx.doi.org/10.31501/rbcm.v27i4.10601Links ]

* Artigo derivado de dissertação de mestrado intitulada “Fatores associados ao nível de atividade física e aptidão física em comunidades remanescentes de quilombos, Bahia, Brasil”, defendida por Deyvis Nascimento Rodrigues no Programa de Pós-Graduação em Educação Física da Universidade Federal do Vale do São Francisco, em 2019.

Recebido: 12 de Março de 2019; Aceito: 25 de Fevereiro de 2020

Endereço para correspondência: Deyvis Nascimento Rodrigues - Universidade do Estado da Bahia, AV. Contorno, S/N, Bairro São José, Caetité, Bahia, Brasil. CEP: 46.400-000. E-mail: rodriguesdeyvis@gmail.com

Editora associada: Suele Manjourany Duro - orcid.org/0000-0001-5730-0811

Contribuição dos autores

Rodrigues DN e Carvalho FO foram responsáveis pela concepção e delineamento do estudo; Rodrigues DN, Carvalho FO, Mussi RFF, Almeida CB, Nascimento Junior JRA e Moreira SR foram responsáveis pela análise e interpretação dos resultados, redação e revisão crítica do conteúdo. Todos os autores aprovaram a versão final do manuscrito e declaram ser responsáveis por

Creative Commons License  This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License, which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.