Estimation of the caloric contribution of ultra-processed foods in Brazilian municipalities

Abstract

Objetivo: Estimar a contribuição calórica dos alimentos ultraprocessados ​​(% UPP) nos 5.570 municípios brasileiros. Métodos: A estimativa do % UPP nos municípios foi realizada por meio de um modelo estatístico de predição com base em dados de 46.164 indivíduos com mais de 10 anos que participaram da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF 2017-2018). A regressão linear múltipla foi utilizada para estimar a média do % UPP (medida por meio de dois recordatórios alimentares de 24 horas) com base em variáveis ​​preditoras (sexo, idade, renda, escolaridade, raça/cor, urbanidade, unidades federativas e localização geográfica). A adequação do modelo foi avaliada por meio da análise de resíduos e pela comparação dos valores previstos com aqueles medidos diretamente na POF 2017-2018, utilizando o coeficiente de correlação de concordância de Lin (CCC). Os coeficientes lineares obtidos no modelo de regressão linear múltipla foram aplicados aos dados sociodemográficos do Censo 2010 (medidos de forma semelhante à POF) para estimar o % UPP para cada município. Resultados: O modelo estatístico mostrou-se adequado, apresentando resíduos normalmente distribuídos e um CCC de 0,84, indicando concordância quase perfeita. Houve heterogeneidade na distribuição das estimativas de % UPP, variando de 5,75% em Aroeiras do Itaim (PI) a 30,5% em Florianópolis (SC). As estimativas de % UPP foram maiores (>20%) em municípios da região Sul e do estado de São Paulo. As capitais apresentaram maiores estimativas de contribuição calórica de alimentos ultraprocessados ​​em comparação aos demais municípios de seus estados. Conclusões: O modelo preditivo revelou diferenças em % UPP entre os municípios brasileiros. As estimativas geradas podem contribuir para o monitoramento do consumo de alimentos ultraprocessados ​​em nível municipal e subsidiar o desenvolvimento de políticas públicas voltadas à promoção da alimentação saudável.