METODOS QUANTITATIVOS

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1 PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração METODOS QUANTITATIVOS ANÁLISE ESTATÍSTICA PROJETO AENE - AVALIAÇÃO DO ESTADO DE NUTRIÇÃO DE ESCOLARES: APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS DE UM TRABALHO DE POLÍTICA PÚBLICA INTEGRADO ENTRE AS SECRETARIAS DE EDUCAÇÃO, SAÚDE E ABASTECIMENTO E PROPOSTA DE NOVAS AÇÕES. Professor: Dr. Arnoldo Jose de Hoyos Aluno: Cirineu José da Costa

2 Resumo Este artigo apresenta resultado da implantação do Projeto AENE (Avaliação do Estado Nutricional dos estudantes) na rede pública municipal de Ensino Fundamental de um município da Grande São Paulo. O Projeto foi desenvolvido numa primeira fase com a capacitação dos professores de educação física numa parceria com o NEOBE (Núcleo de Estudos da Obesidade da USP), IPE (instituto Perfil Esportivo) e FIA (Fundação Instituto de Administração). Após a capacitação dos professores o projeto foi implantado nas escolas de ensino fundamental, abrangendo alunos da primeira à nona série com a coleta de peso e estatura dos alunos. Conforme peso, altura, sexo e idade os alunos foram classificados em: Abaixo do Peso, Adequados, Obesidade Grau, Obesidade Grau, Obesidade Grau 3 e Obesidade de Alto Risco. Os alunos com Obesidade de Grau 3 e Alto Risco passaram a ter um acompanhamento mais próximo e através de reuniões com os pais e responsáveis foram encaminhados para acompanhamento médico e nutricional na rede pública municipal. Em paralelo ao apoio da Secretaria de Saúde, a equipe da Merenda Escolar através dos nutricionistas vem desenvolvendo uma campanha de adequação da merenda visando baixar o nível calórico e de gorduras e com a oferta da merenda rica em verduras, vegetais e frutas frescas. Alunos avaliados: 4.4 em 8, 4.58 em 9 e 434 em. A média de obesidade grau 3 e alto risco está em torno de 7,3% na rede estudada. Palavras chave: Obesidade, nutrição, desnutrição e alunos

3 . Introdução A agressividade das marcas e produtos com a utilização de mídia avassaladora e de alta tecnologia tem agravado os problemas de saúde causados por hábitos alimentares inadequados. A obesidade e a desnutrição apontam de maneira inequívoca a existência ou não de distúrbios que precisam ser debelados. Normalmente o descaso de familiares e da própria comunidade escolar com os problemas de obesidade e desnutrição e a dificuldade do sistema de saúde de identificar e tratar tem levado a um aumento significativo do percentual de crianças com este tipo de problema. O diagnóstico precoce e a efetivação do tratamento multiprofissional, que deve ser de longa duração é a linha mestre do Projeto AENE implantado na rede Municipal estudada. Assim, com apoio dos estudos realizados no NEOBE Núcleo de Estudos da Obesidade da USP, onde nasceu o Projeto AENE, foi realizada a capacitação dos professores de educação física da rede municipal.

4 . Breve balanço da situação global O orçamento do Governo Brasileiro contempla o setor da saúde com R$64,4 bilhões (link portal/page/ portal/ orcamento_ senado/loa/elaboracao:pl). Segundo a OECD (Organização para a Cooperação Econômica e Desenvolvimento), a média dos gastos em saúde enquanto percentual do PIB foi de 7,% em 99 e 8,9% em 4 para os países membros. Se essa tendência continuar e o nível do cuidado de saúde for mantido, os governos terão que adotar algumas medidas para sustentar o financiamento: aumentar impostos, cortar os gastos em outras áreas ou fazer com que as pessoas paguem mais do próprio bolso. Os EUA, por exemplo, gastam cerca de 7% do orçamento da saúde com a obesidade. (Cawley, J; Meyerhoefer, C. Working Paper 6467; NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH). No Brasil as famílias gastam, em média, 6,5% da renda familiar com a saúde nas regiões metropolitanas. Os gastos governamentais e familiares com a saúde aumentaram de forma acentuada nos últimos quarenta anos o que induziu ações públicas no sentido de aumentar a importância da responsabilidade pessoal para prevenção de doenças, incentivando a melhoria do condicionamento físico e a prática de hábitos alimentares saudáveis, modificando o estilo de vida com a prática regular de exercícios físicos (Limonge-França, 998). A obesidade pode ser classificada como uma desordem causada por fatores diversos. Alguns autores classificam a obesidade como endógena ou exógena. A endógena é aquela que aparece devido a componentes genéticos, metabólicos ou endócrinos e a exógena por causas externas como nutrição, sedentarismo e fatores psicológicos (Cezar, ). A obesidade ocasionada por causas exógenas representam mais de 95% dos casos (Fisberg, 993).

5 A criança obesa tem grande chance de tornar-se um adulto obeso, dependendo da idade de início da obesidade e da gravidade da obesidade (Rowland, 99). Adolescentes com sobrepeso apresentam risco duas vezes maior para desenvolver doença cardiovascular e outras associadas, em relação àqueles indivíduos que não eram obesos na fase da adolescência, por isso há um crescente interesse na prevenção e tratamento precoce da obesidade, principalmente devido à perspectiva de aumento na frequência de adultos obesos, tanto nos países desenvolvidos quanto naqueles em desenvolvimento (Damaso, ; Dietz, 994; Fisberg, 993; Després. e col., 99). 3. Atenção primária aos jovens com obesidade e desnutrição A prática médica não atinge aquelas populações de baixo poder aquisitivo, pois para estas pessoas os problemas de sobrevivência enfrentados diariamente, como alimentação e moradia, postergam as preocupações relacionadas à saúde (Varella, 979). A Gestão Pública deve oferecer condições na esfera educacional, saúde e esportes para diminuir ou eliminar práticas inadequadas que estimulam comportamentos pouco saudáveis de manutenção ou aumento do peso. A propaganda em massa tem contribuído para confundir a população enfatizando conceitos culturais de beleza que suscitam magreza desejável para as meninas que são adquiridos mesmo antes da adolescência. A prevalência da obesidade na infância tem aumentado mundialmente e estes números chamam a atenção das instituições que se preocupam com saúde pública. No Brasil havia,7 milhões de crianças obesas em 989, com a maior prevalência entre as meninas (Taddei, 993), dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Apesar de diferenciada por sexo, idade e região, há tendência no aumento do IMC (Índice de massa corporal) dos adolescentes brasileiros nos últimos 5 anos. A Escola tem sido considerada como um dos locais mais adequados para desenvolver estudos de monitoramento da saúde e do estado nutricional de crianças e adolescentes, além de ser considerado um espaço privilegiado e o mais adequado para informar e, por conseguinte, diminuir a incidência e prevalência de doenças crônico-não-transmissíveis (Cezar). A implantação de análise biométrica na escola é indispensável uma vez que os resultados são essenciais para auxiliar o encaminhamento e tratamento tanto do aluno obeso quanto do desnutrido.

6 O Professor de educação física é a ferramenta mais adequada, dentro do sistema público de ensino, para concretizar a implantação do Projeto AENE e dar assim, uma primeira atenção aos problemas de desnutrição e obesidade aos jovens alunos da rede e o Projeto tem tudo a ver com o objeto de estudo da Educação Física. O acompanhamento dos dados biométricos dos alunos foi abandonado pelas escolas e pelos professores de educação física e, a par do retorno a esta prática necessária, veio a necessidade de levantar e acompanhar os casos de desnutrição e obesidade da população estudantil do município. 4. A implantação do Projeto AENE no Município O projeto AENE Avaliação do Estado Nutricional de Escolares foi desenvolvido pelo Programa de Pós Graduação Interunidades de Nutrição Humana Aplicada (FEA/FCF/FSP) da Universidade de São Paulo, em parceria com o Centro de Práticas Esportivas (CEPEUSP) objetivando a avaliação do estado nutricional dos alunos pelos professores de educação física. Nos anos de 6 e 7 foi implementado no município estudado o curso de capacitação para professores de educação física apresentando o Projeto AENE e oferecendo as ferramentas necessárias para a correta avaliação o estado nutricional de seus alunos. Foi desenvolvido um software acoplado ao sistema de gerenciamento das secretarias escolares que oferece aos professores a listagem de cada turma para a tomada de peso e altura. Após preenchidas, as listas são entregues para a secretaria da escola que faz a digitação, inserindo os dados no programa. O programa, utilizando os dados cadastrais da criança, faz o cálculo do IMC e classifica cada criança dentro de um dos padrões estabelecidos pelo Projeto AENE (abaixo do peso, adequado, obesidade de grau, ou 3 e obesidade de alto risco) e oferece a opção de imprimir listagens e gráficos e ainda um comunicado aos pais informando o estado nutricional da criança. Este comunicado é entregue aos pais em reunião agendada pela Direção da Escola e nesta ocasião é feita uma palestra com a participação da equipe pedagógica, professores de educação física e, quando possível, de nutricionistas da Secretaria de Saúde e da Merenda Escolar. Nesta reunião é feita a conscientização dos pais e das crianças quanto aos problemas que podem advir com a obesidade e desnutrição, como conseguir uma alimentação saudável, sobre a necessidade de praticar esporte e evitar o sedentarismo. No final da reunião os pais ou responsáveis interessados em acompanhamento médico/nutricional para seus filhos são orientados a preencher uma planilha com os dados e são então agendadas consultas com médico especialista e/ou nutricionista para iniciar o acompanhamento do seu estado nutricional.

7 5. Resultados obtidos AENE 9 e AENE Tabela de %AIMC Percentil 5: Idade Masc. Fem. 6 4,54 4,3 7 5,7 4,98 8 5,6 5,66 9 6,7 6,33 6,7 7, 7,8 7,67 7,87 8,35 3 8,53 8,95 4 9, 9,3 5 9,9 9,69 6,63,9 7,,36 8,45,57 9,86,8-4 3,7, ,9, ,9, ,5 3, ,49 3, ,55 4, ,54 4, ,5 4, ,47 5, ,4 5, acima 5,33 6,

8 %AIMC Estado Nutricional maior que 6% obesidade de alto risco de 4 a 59% obesidade de grau 3 de 6 a 39% obesidade de grau de 6 a 5% obesidade de grau de 8 a 5% Adequado Menor que 8% Abaixo dopeso

9

10 IDADE MASCULINO MASC NÃO AVALIADO AENE DADOS TOTAIS MASCULINO MASC ABAIXO MASC ADEQ MASC GRAU MASC GRAU MASC GRAU 3 MASC ALTO RISCO ,7%,%,5% 37 58,8% 6 8,8% 5,% 5 3,7% 3,% 7 4 5,8% 8,4% 7,3% ,6% 5 4,9% 3 4,9% 93 4,4% 37,8% ,%,5% 4,% 53 65,5% 493,5% 3 4,9% 7 5,5% 54,4% ,7% 6,% 8,3% 69 66,6% 5 9,8% 5 6,% 43 5,6% 44,7% 758 5,3% 7,% 7,% ,8% 533 9,5% 8 6,6% 7 6,% 63,3% 68 5,4% 5,9% 4,9% 69 65,6% 5 9,4% 6 6,3% 34 5,% 68,6% 579 5,7% 85 3,3% 5,% ,% 47 8,8% 67 6,7% 6 6,4% 49,% ,3% 6 4,% 4,7% 6 67,% 448 8,6% 6 5,% 3 4,7% 6,5% ,9% 37 5,8% 44,% ,% 4 8,6% 94 4,% 5,5% 58,6% ,% 4 9,%,9% ,4% 74 5,% 37 3,% 53 4,6%,7% > ,9% 85 5,5% 5 3,% 36 77,8% 69 4,9% 4,9%,6% 3,6% 8 5,8% 65 3,% 46,% ,% 439 9,8% 59 5,4% 4 5,3% 469,% QUASE 35% DE ALUNOS COM SOBRE-PRESO IDADE FEMININO AENE DADOS TOTAIS FEMININO FEM NÃO AVALIADO FEM ABAIXO FEM ADEQ FEM GRAU FEM GRAU FEM GRAU 3 FEM ALTO RISCO ,3%,3%,6% 69 46,7% 3 35,9% 9 8,% 5,8% 3,% ,% 8,4%,5% 9 58,7% 544 6,8% 3 6,5% 8 5,3% 43,% ,9% 9,4%,5% 34 6,% 536 4,4% 5 5,7% 34 6,% 47,% ,3%,8% 3,3% 6 65,% 53,7% 4 5,7% 37 5,5% 43,7% 66 48,7%,8% 38,5% 67 6,7% 577,% 59 6,% 47 5,7% 47,8% 48 48,6% 53,% 6,6% 496 6,6% 54,% 8 5,3% 45 6,% 56,3% 5 49,3% 56,% 74 3,% 477 6,% 59 4,% 3 5,3% 3 5,% 6,5% ,7% 93 3,9% 43,9% 35 58,8% 6 6,6% 5,3% 4 5,% 58,5% ,% 3 5,8%,% 38 58,% 58 7,3% 5 5,4% 7 6,% 5,4% ,9% 76 8,7% 4,5% 493 6,7% 95 4,4% 43 5,4% 39 4,9% 5 3,% > ,% 59,8% 3,5% 6 58,% 5 5,% 6,% 4 7,% 5,5% 5 48,% 58,6% 3,5% 6,6% ,4% 36 5,7% 9 5,6% 447,% QUASE 4% DE ALUNAS COM SOBRE-PESO

11 6. Análise estatística dos resultados obtidos O Projeto AENE prevê as seguintes classificações para estados nutricionais dos alunos: Abaixo do peso: aluno com IMC calculado 8% do IMC P5(ideal); Adequado: aluno com IMC calculado >8% do IMC P5(ideal) e < 5% do IMC P5(ideal); Obesidade de grau : aluno com IMC calculado entre 6% e 5% do IMC P5 (ideal); Obesidade de grau : aluno com IMC calculado entre 6% e 39% do IMC P5 (ideal); Obesidade de grau 3: aluno com IMC Calculado entre 4% e 59% do IMC P5 (ideal); Obesidade de alto risco: aluno com IMC Calculado acima de 6% do IMC P5 (ideal). 6. Entendendo os dados A tabela utilizada abrange uma amostra de.445 alunos do total de 4.59 alunos escolhidos aleatoriamente pelo software Minitab, com alunos dos turnos da manhã e da tarde. Possui dados relativos aos alunos como sexo, idade, turma, peso, estatura, IMC (índice de massa corporal), peso ideal, IMC ideal, adequação e enquadramento nutricional como abaixo do peso, adequado, obesidade de grau, obesidade de grau, obesidade de grau 3 e obesidade de alto risco, escola a que pertence o aluno (relação numérica), localização da escola por região do município (áreas,,3 e 4). Para tal iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos indivíduos e das variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados. Na segunda parte é abordada a análise estatística dos dados. O software estatístico utilizado é o MINITAB. 6. As variáveis São oito as variáveis desta pesquisa, incluindo o nome dos países. As mesmas estão explicadas no Quadro. Quadro. As Variáveis Tabela das variáveis: Variável Significado Tipo Unidade de Medida Nº do aluno Sequencia do aluno Variável Sequencial N/A Sexo Masculino/Feminino Variável Qualitativa M/F Peso Massa corporal do aluno Variável Quantitativa Kg Altura Estatura do aluno Variável Quantitativa M Idade Idade do aluno Variável Quantitativa Anos IMC Indice de Massa Corporal Variável Quantitativa Kg/m² Código Obesidade Classificação do estado nutricional Variável Qualitativa adimensional Nº da Escola Relação sequencial das escolas Numérica Adimensional Área Região do município Numérica adimensional

12 6.3 Figura das áreas do município estudado: 6.4 Tabela de Dados Obs: classe (ºano/Manhã) (ºano/Tarde) Sexo (feminino) (masculino) NºESCOLA ÁREA CLASSE SEXO SEXO PESO PESO IDEAL ALTURA IDADE IMC IDEAL IMC OBTIDO IMC CALCULADO CLASSIFICAÇ ÃO OBESIDADE CÓDIGO 4 M 4, 6,38,9 7,8,8 64 Abaixo 33 6 F 3,6 48,6,6 8,35,4 66 Abaixo 43 7 M 3, 46,77,56 4 9, 3,3 69 Abaixo M 5,3 35,3,4 7,87,9 7 Abaixo 35 6 M 9, 56,,74 3 8,53 9, M 74, 44,5,57 7,87 3, M 7, 4,83,53 7,87 9,99 68 Obesidade de Alto Risco 6 Obesidade de Alto Risco 6 Obesidade de Alto Risco 6

13 6.5 ESCOLA X AREA DE LOCALIZAÇÃO NºESCOLA ÁREA NºESCOLA ÁREA NºESCOLA ÁREA

14 6.6 Estística descritiva Variáveis: SEXO; PESO; PESO IDEAL; ALTURA; IDADE; IMC IDEAL;... Total Variable Count N N* CumN Percent CumPct Mean SE Mean TrMean SEXO ,57,,59 PESO ,3,89 4,45 PESO IDEAL ,566,4 37,65 ALTURA ,4543,3,453 IDADE ,738,58,74 IMC IDEAL ,39,39 7,93 IMC OBTIDO ,875,793 8,555 IMC CALCULADO ,5,4 7,48 O IMC Calculado médio de 9,5 significa que, na média, as crianças estão com 9,5% de sobrepeso. Variable StDev Variance CoefVar Sum Sum of Squares Minimum SEXO,5,5 33,7 3696, 698,, PESO 4,8 3,96 34,8 34, ,96 6,3 PESO IDEAL,58,959 8,7 9847, ,8 6,933 ALTURA,49,,4 3555,85 55,585,6 IDADE,5 6,3 3,4 654, 97338, 6, IMC IDEAL,58,335 8,83 439,8 7389,9 4,3 IMC OBTIDO 3,9 5,37, , ,53,8 IMC CALCULADO,86 435,8 9, 6686, 39533, 64, Variable Q Median Q3 Maximum Range IQR SEXO,,,,,, PESO 9,9 38,95 49,955 7,,89,55 PESO IDEAL 8,886 36,33 46,58 79,68 6,747 7,37 ALTURA,34,45,57,,94,3 IDADE 9,, 3, 9, 3, 4, IMC IDEAL 6,7 7,8 8,53,86 7,55,36 IMC OBTIDO 6,5 8,47,74 57,335 46,54 4,637 IMC CALCULADO 95, 4, 9, 35, 87, 4, N for Variable Mode Mode Skewness Kurtosis MSSD SEXO 5 -,5 -,,54 PESO 5 5,96,35, PESO IDEAL 44,859 6,37 -,7,46 ALTURA,37 6, -,7,99 IDADE 34, -,87 5,6 IMC IDEAL 7 8,9 -,96,74 IMC OBTIDO 4,896; 9,46; 9,84 4,67 6,,69 IMC CALCULADO 7,85 9,6 4,58

15 6.7 Sumário Estatístico das variáveis Summary for IMC CALCULADO A nderson-darling Normality Test A -Squared 6,6 P-V alue <,5 Mean 9,5 StDev,86 V ariance 435,8 Skew ness,8578 Kurtosis 9,6454 N Minimum 64, st Q uartile 95, Median 4, 3rd Q uartile 9, Maximum 35, 95% C onfidence Interv al for M ean 8,3 9,97 95% C onfidence Interv al for M edian 3,55 5, 95% Confidence Intervals 95% C onfidence Interv al for StDev,9,47 Mean Median Summary for IMC OBTIDO A nderson-darling Normality Test A -Squared 5,73 P-V alue <,5 Mean 8,875 StDev 3,9 V ariance 5,37 Skew ness,66776 Kurtosis 6,5 N ,7 7,84 7,89 7,85 7,8 7,77 8, 8,6 8,6 8,9 8,9,75 8, 8,7 8,3 8,4 8,453, 8,39 8,37 8,43, 8,58 8,59 8,49 8,663,4 8,7 8,69 8,87 9,3 9,3 9,4 9,6 9,7 9,3 9,7 9,43 9,4 9,6 9,54 9,5 9,57 9,55 9,73 9,86 9,9 9,8 9,84 9,99 3,6 3, 3,33 3,49 3,39 3,47 3,56 3, 3,4 3,9 3,39 3,4 3,38 3,64 3,34 3,44 3,45 3,65 33,3 33,8 33,3 33,58 33,69 34,6 34,6 34,76 35,84 35,97 38,3 38,43 38,75 38,86 39,4 4,8 95% Confidence Intervals ,33 Minimum,8 st Q uartile 6,5 Median 8,47 3rd Q uartile,74 Maximum 57,335 95% C onfidence Interv al for M ean 8,79 9,3 95% C onfidence Interv al for M edian 7,96 8,49 95% C onfidence Interv al for StDev 3,84 4,34 Mean Median 8, 8, 8,4 8,6 8,8 9,

16 Summary for IMC IDEAL A nderson-darling Normality Test A -Squared 5,54 P-V alue <,5 Mean 7,39 StDev,58 V ariance,335 Skew ness,8958 Kurtosis -, N Minimum 4,3 st Q uartile 6,7 Median 7,8 3rd Q uartile 8,53 Maximum,86 95% C onfidence Interv al for M ean 7,48 7,369 95% C onfidence Interv al for M edian 7, 7,8 95% Confidence Intervals 95% C onfidence Interv al for StDev,487,57 Mean Median 7, 7, 7, 7,3 7,4 Summary for IDADE A nderson-darling Normality Test A -Squared 3,39 P-V alue <,5 Mean,738 StDev,5 V ariance 6,3 Skew ness,4833 Kurtosis -, N Minimum 6, st Q uartile 9, Median, 3rd Q uartile 3, Maximum 9, 95% C onfidence Interv al for M ean,638,837 95% C onfidence Interv al for M edian,, 95% Confidence Intervals 95% C onfidence Interv al for StDev,444,585 Mean Median,,,4,6,8,

17 Summary for ALTURA A nderson-darling Normality Test A-Squared 9,94 P-V alue <,5 Mean,4543 StDev,49 V ariance, Skew ness,6657 Kurtosis -,69854 N 445,,6,4,54,68 95% Confidence Intervals,8,96, Minimum,6 st Q uartile,34 Median,45 3rd Q uartile,57 Maximum, 95% C onfidence Interv al for M ean,4484,46 95% C onfidence Interv al for M edian,44,46 95% C onfidence Interv al for StDev,449,533 Mean Median,44,445,45,455,46 Outlier: aluno sexo masculino, 5 anos e, m altura Summary for PESO IDEAL A nderson-darling Normality Test A -Squared,6 P-V alue <,5 Mean 37,566 StDev,58 V ariance,959 Skew ness, Kurtosis -, N % Confidence Intervals ,47 79,68 Minimum 6,933 st Q uartile 8,886 Median 36,33 3rd Q uartile 46,58 Maximum 79,68 95% C onfidence Interv al for M ean 37,46 37,985 95% C onfidence Interv al for M edian 35,55 36,834 95% C onfidence Interv al for StDev,93,886 Mean Median 35,5 36, 36,5 37, 37,5 38,

18 Summary for PESO A nderson-darling Normality Test A -Squared 7, P-V alue <,5 Mean 4,3 StDev 4,8 V ariance 3,96 Skew ness,9669 Kurtosis,3479 N , , , 89,5 9, 93,4 8,3 97,45 83,9 8, 97, 99,95 7, 8,4 3,7 8, 88, 87, 86,8 94,3 97,85 4,3,7 86,4 87,6 9,6 9,5 84,9 86, 87,45 86,85 8, 8,7 83,4 8,4 8,9 95% Confidence Intervals Minimum 6,3 st Q uartile 9,9 Median 38,95 3rd Q uartile 49,955 Maximum 7, 95% C onfidence Interv al for M ean 4,466 4,599 95% C onfidence Interv al for M edian 38,5 39,5 95% C onfidence Interv al for StDev 3,89 4,69 Mean Median Outliers: sexo masculino,,7m altura, Peso: 7, Kg Obesidade de Alto Risco; Area: 3 Sexo masculino,,7m altura, Peso:3,7Kg Obesidade de Alto Risco; Area Summary for SEXO Mean 95% Confidence Intervals A nderson-darling Normality Test A -Squared 439,38 P-Value <,5 Mean,57 StDev,5 V ariance,5 Skew ness -,4667 Kurtosis -,99946 N 445 Minimum, st Q uartile, Median, 3rd Q uartile, Maximum, 95% C onfidence Interv al for M ean,498,535 95% C onfidence Interv al for M edian,, 95% C onfidence Interv al for StDev,4863,544 Median,,,4,6,8,

19 6.8 Análise de Regressão Regression Analysis: PESO versus ALTURA; IDADE The regression equation is PESO = - 7,8 + 77,5 ALTURA +, IDADE Predictor Coef SE Coef T P Constant -7,86,94-34,78, ALTURA 77,53,74 35,67, IDADE,8,89,79,43 PELO VALOR DE Pvalue A IDADE TEM POUCA SIGNIFICÂNCIA PARA A VARIÁVEL PESO S = 8,8746 R-Sq = 68,% R-Sq(adj) = 67,9% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression ,96, Residual Error Total

20 Source DF Seq SS ALTURA IDADE 4 Obs ALTURA PESO Fit SE Fit Residual St Resid,9 4, 75,64,954-35,64-4,43RX,6 3,6 54,7,86 -,47 -,77R 3,56 3, 49,558,99-7,358 -,5R 4,4 5,3 36,95,37 -,65 -,44 5,53 3, 46,97,3-6,97 -,9R 6,3, 3,44, -9,44 -,7 7,5 9,9 5,6,4-5,6 -,65 8,63 39, 54,985,69-5,985 -,98 9,5 33, 45,58,56 -,58 -,56,55 35,5 48,783,3-3,83 -, ,77,7 65,636,576 47,64 5,83RX 44,56 94,3 49,558,99 44,74 5,54R 44,7 7, 6,9,33 55,9 6,9R 443,58 97, 5,9,83 45,89 5,68R 444,4 64, 36,644,3 7,356 3,38R 445,3 39, 3,44, 8,558,6 Durbin-Watson statistic =,4539 Verificamos que a regressão para peso dá uma boa aproximação para os dados: PESO = - 7,8 + 77,5 ALTURA +, IDADE PESO REAL ALT REAL ID REAL PESO PELA REGRESSÃO DIFERENÇA PESO REAL ALT REAL ID REAL PESO PELA REGRESSÃO DIFERENÇA 6,45,9 7,39 4,6 3,5,45 4,6,45 7,4,8 6,5 5,89 3,,8 6 9,6,94 7,7,6 7 7,8, 3,,3 9 3,4, 8,,7 7 8,59,39 3,5,3 9 3,4,7 8,45, 6 4,6 3,84 3,3,43 39,5 8,74 8,45,6 8 7,9,53 3,4,4 37,5 7, 8,5,6 7 7,8,69 3,45,34 3,7,6 9,, 7,46 3,36 3,45,38 35,7 4,7 9,5, 7,9,76 3,45,4 37,5 7,5 9,, 7,9,7 3,5,3 9 3,4,8 9,45, 7,69,4 3,5,34 3,7,67

21 9,5,7 7 8,59,9 3,65,38 35,7 4,5 9,5,9 7,4,64 3,7, ,94 8,4 9,6,7 6 8,49, 3,7,43 39,5 8,35 9,8,7 7 8,59, 3,75, ,5,77 9,85,7 8 8,69,6 3,75,37 34,5 3,75 9,85,8 7 9,36,49 3,75,46 4,57,8 9,85,,77,9 3,8,35 3,95,5 9,95,3 7 5,49 4,46 3,85,37 34,4 3,55 9,95, 7,9,96 3,9,3 9 3,4,48,5 6 6,94 3,6 3,9,4 36,7 5,8, 7,9,9 3,9,4 37,5 6,6, 7,9,9 3,9,4 38,7 7,37,5,6 6 7,7,34 3,95,9 9 8,9,86,,5 7 7,4 3,6 3,95, ,9 3,34,5,6 7 7,8,34 3,95,48 43,,7,5,7 7 8,59,66 3,36 33,6,6,3,6 7 7,8,49 3,4 9 37,39 6,39,3,9 6,4,6 3,5,34 9 3,97,9,35, 6,8,46 3,5,43 39,5 7,99,4,3 8 5,59 4,8 3,,8 7 7, 3,99,4,8 8 9,47,93 3,,9 9 8,9 3,,45, 7,69,4 3,, ,7 3,97,5,8 6 9,6,4 3,5,46 4,37,,5, 7,9,4 3,,8 8 7, 3,98,55,9 7,4,4 3,,33 9 3,9,,65,6 6 7,7,94 3,3,7 8 6,44 4,86,85,6 7 7,8 3,4 3,35,35 3,85,5 6.9 Regressão Stepwise Stepwise Regression: PESO versus ALTURA; IDADE Alpha-to-Enter:,5 Alpha-to-Remove:,5 Response is PESO on predictors, with N = 445 Step Constant -73,88 ALTURA 79, T-Value 7,96 P-Value, ALTURA TEM MENOR Pvalue E É O PREDICTOR INDICADO É MAIS SIGNIFICATIVO QUE IDADE. S 8,9 R-Sq 67,94 R-Sq(adj) 67,93 Mallows Cp,6

22 6. Análise de Variância (ANOVA) One-way ANOVA: SEXO versus IMC CALCULADO Source DF SS MS F P IMC CALCULADO 4 33,967,74,,4 Error 3 576,95,49 Total 444 6,98 S =,4987 R-Sq = 5,56% R-Sq(adj) =,5% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Vemos a ANOVA mostra que não existe uma diferenciaação significativa entre o sexo (masculino/feminino) para a observação da obesidade. Percent 99, Normal Probability Plot Residual Plots for SEXO Residual,,5, -,5 Versus Fits, - - Residual -,,,5,5 Fitted Value,75, Frequency 3 Histogram -,75 -,5 -,5,,5 Residual,5,75 One-way ANOVA: IMC CALCULADO versus ÁREA Source DF SS MS F P ÁREA ,57,96 Error Total S =,86 R-Sq =,9% R-Sq(adj) =,7% Residual,,5, -,5 -, Versus Order Observation Order Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev ÁREA N MÉDIA StDev ,4,4 ( * ) 65 8,7 9,96 ( * ) ,8 4,8 ( * ) 4 4,6,64 ( * )

23 6,5 8, 9,5, Pooled StDev =,86 Vemos que a Área possui a menor média, ou seja 8,7% de sobrepeso e a Área4 a maior média, ou seja,,6% de sobrepeso. Boxplot of IMC CALCULADO 35 OUTLIER 3 IMC CA LCULA DO ÁREA 3 4

24 Residual Plots for IMC CALCULADO 99,99 Normal Probability Plot Versus Fits 99 Percent 9 5 Residual, - Residual 8, 8,5 9, 9,5 Fitted Value, Histogram Versus Order Frequency Residual 6 4 Residual Observation Order One-way ANOVA: IMC CALCULADO versus IDADE Source DF SS MS F P IDADE ,57,85 Error Total S =,83 R-Sq =,84% R-Sq(adj) =,3% Individual 95% CIs For Mean Based on IMC Pooled StDev IDADE N MÉDIO StDev ,43 8,4 (-*-) 7 37,99 8,74 (*) 8 64,4 9,3 (*) ,78 3,99 (* 34 7,6 9,9 (*) 49,3,5 (*) 34,7, (* 3 5 6,4 8,45 *) ,5, *) 5 7 7,87 5,5 (*) ,96 6, (-*--) 7 5,4 7,48 (---*---) 8 35, * ( * ) 9,5,6 ( * )

25 Pooled StDev =,83 Notamos que a idade com a maior média de sobrepeso é 6(seis) anos com 3,43% e a idade com menor média é 6(dezesseis) anos com,4% de subpeso Residual Plots for IMC CALCULADO 99,99 Normal Probability Plot Versus Fits 99 Percent 9 5 Residual, - Residual Fitted Value 3 4 Histogram Versus Order 6 Frequency Residual 6 4 Residual Observation Order Boxplot of IMC CALCULADO 35 outlier 3 IMC CA LCULA DO IDA DE

26 One-way ANOVA: IMC CALCULADO versus ALTURA Source DF SS MS F P ALTURA ,45,3 VEMOS QUE ALTURA É SIGNIFICANTE PARA Error O ESTUDO DO SOBREPESO Total S =,68 R-Sq = 5,64% R-Sq(adj) =,74% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level N Mean StDev ALTURA QUANTIDADE MÉDIA(IMC) ,39 * ,8 * ,4 * ,3 * ,85 * ,36 * ,96 * 8 98,4 * VEMOS QUE NA FAIXA DE ALTURA ENTRE ]-3]CM EXISTE A MAIOR MÉDIA DE IMC COM UM SOBREPESO MÉDIO DE 5,8% Pooled StDev =,68 Boxplot of IMC CALCULADO 35 OUTLIER 3 IMC CALCULADO 5 5 5,6,,,3,4,5,6,7,8,9,,,,,3,4,4,5,5,5,6,6,7,7,8,8,9,9,3,3,3,3,33,33,34,34,35,35,36,37,37,38,38,39,4,4,4,4,43,44,44,45,45,46,47,47,48,48,49,5,5,5,5,53,54,55,56,57,58,59,6,6,6,63,64,64,65,66,67,68,69,7,7,7,73,74,75,76,77,78,79,8,8,8,83,84,9, ALTURA

27 Residual Plots for IMC CALCULADO Normal Probability Plot Versus Fits 99,99 99 Percent 9 5 Residual, - Residual 5 Fitted Value Histogram Versus Order Frequency Residual 6 Residual Observation Order Binary Logistic Regression: SEXO versus IMC CALCULADO Link Function: Logit Response Information Variable Value Count SEXO MASCULINO 5 (Event) FEMININO 94 Total 445 Logistic Regression Table Odds 95% CI Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Lower Upper Constant,34743,663,5,33 IMC CALCULADO -,548,9455 -,3,9,,99, Log-Likelihood = -693, Test that all slopes are zero: G =,7, DF =, P-Value =,9 Goodness-of-Fit Tests Method Chi-Square DF P Pearson 34,57 3,5 Deviance 5,498 3,47

28 Hosmer-Lemeshow, 8, Table of Observed and Expected Frequencies: (See Hosmer-Lemeshow Test for the Pearson Chi-Square Statistic) Group Value MASCULINO Obs Exp,7 3,9 34,7 7,7 6,5 4, 3,5 5,6 3,6 8,6 FEMININO Obs Exp 9,3 3, 3,3,3 5,5 3,8,5 39,4 7,4 6,4 Total Value Total MASCULINO Obs 5 Exp Obs 94 Exp Total 445 Measures of Association: (Between the Response Variable and Predicted Probabilities) Pairs Number Percent Summary Measures Concordant ,8 Somers' D,5 Discordant ,8 Goodman-Kruskal Gamma,5 Ties 574 3,5 Kendall's Tau-a, Total ,

29 6. Cluster Análise das Variáveis Variaveis: NºESCOLA; ÁREA; CLASSE; SEXO; PESO;... Correlation Coefficient Distance, Single Linkage Amalgamation Steps Number of obs. Number of Similarity Distance Clusters New in new Step clusters level level joined cluster cluster 99,7495, ,3, ,688, ,65, ,55, ,787, ,976, ,4, ,889, ,778, ,67, Dendrogram Single Linkage; Correlation Coefficient Distance 5, Similarity 68, 84,, NºESCOLA CLASSE IDADE IMC IDEAL PESO IDEAL ALTURA PESO IMC OBTIDO IMC CALCULADO OBESIDADE CÓDIGO SEXO ÁREA Variables O dendograma mostra que existe uma proximidade da IDADE com a ALTURA e na outra extremidade mostra uma proximidade do PESO com a OBESIDADE, como era de se esperar.

30 6. Cluster análise das observações Dendrogram Single Linkage; Euclidean Distance 73,44 Similarity 8,9 9,5, Observations Number of sum of from from observations squares centroid centroid Cluster ,7 57,843 (abrange quase todas) Cluster 6,854,854 Cluster3,, Cluster4 9,688,688 Cluster5,, Cluster6 4,5983,5983 Cluster7,, Cluster8,, Cluster9,, Cluster,, Os clusteres separados são aqueles que englobam as obesidades de alto risco.

31 6.3 Análise Discriminante Discriminant Analysis: ÁREA versus PESO; ALTURA; IDADE; IMC CALCULADO Linear Method for Response: ÁREA Predictors: PESO; ALTURA; IDADE; IMC CALCULADO Group 3 4 Count Summary of classification True Group Put into Group Total N N correct Proportion,83,44,,93 N = 445 N Correct = 679 Proportion Correct =, Análise de correspondência Simple Correspondence Analysis: PESO; ALTURA Analysis of Contingency Table Axis Inertia Proportion Cumulative Histogram,,4,4 ******************************,,4,48 ***************************** 3,,4,79 ***************************** 5,53,7,4638 *************** 4,48,98,63 ************ 4,448,97,649 ************ 5,355,85,74 ********** 53,348,83,7484 ********** 73,598,6,8938 ******* 74,57,6,9 ******* 75,495,6,96 ******* 83,3,5,9499 ****** 89,64,39,976 **** 9,544,37,9797 **** 9,483,36,9833 **** 9,46,34,9866 **** 93,358,33,9899 **** 94,37,3,999 *** 95,96,9,9957 *** 96,6,7,9984 *** 97,656,6, * Total 4,796

32 Simple Correspondence Analysis: PESO; ALTURA Component peso Component altura Symmetric Plot

33 Simple Correspondence Analysis: ALTURA; IDADE 3 Symmetric Plot 3 Component Component 3 MENOR IDADE MENOR ALTURA / MAIOR IDADE

34 6.5 Time series 35 Time Series Plot of IMC CALCULADO 3 IMC CALCULADO Index Existe um outlier de IMCCalc de valor 35, Time Series Plot of IDADE 7,5 5, IDA DE,5, 7,5 5, Index

35 Time Series Plot of ALTURA,,8 ALTURA,6,4,, Index Time Series Plot of PESO 8 PESO Index

36 6.6 Análise dos principais componentes - Scree Plot 3, Scree Plot of SEXO;...; IMC CALCULADO,5,67685, Eigenvalue,5,,8955,97688,5,,35,448 3 Component Number 4 5 Até o 3º ponto o nível de explicação é de 96,9% Principal Component Analysis: SEXO; PESO; ALTURA; IDADE; IMC CALCULADO Eigenanalysis of the Correlation Matrix Eigenvalue,6768,895,9769,3,45 Proportion,535,38,95,6,5 Cumulative,535,773,969,995, Variable PC PC PC3 PC4 PC5 SEXO,58 -,88 -,956,, PESO,58,59 -,33,8,76 ALTURA,573 -,3,93,63 -,467 IDADE,539 -,33,3 -,744 -,68 IMC CALCULADO,,833 -,44 -,75 -,49

37 6.7 Análise tridimensional 3D Scatterplot of PESO vs ALTURA vs IDADE anos/,77m/,7 kg 5 anos/,7m/7, kg 9 PESO anos, 7 anos/,6m/6,3 kg 5 IDADE 5,,5 ALTURA 3D Scatterplot of NºESCOLA vs ÁREA vs OBESIDADE CÓDIGO NºESCOLA 45 3 Obesidade de Alto Risco OBESIDADE CÓDIGO 6 3 ÁREA

38 7. Análise Gráfica 6 Gráfico de distribuição Escola x Sexo SEXO FEMININO MASCULINO Count SEXO NºESCOLA A maior quantidade de crianças é do sexo masculino...,449 Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO OBESIDADE CÓDIGO = 6 8 7,4638 7,4638 Percent 6 4,89855,89855,89855,89855,89855, ,34783, ,797 4,34783,89855,89855,89855 NºESCOLA,4498, Percent within all data.,4498,4498 OBESIDADE DE ALTO RISCO,4498,4498,4498,4498,4498,4498,4498,4498,4498,4498,4498,4498, ,4498,4498,4498,4498,4498

39 Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO OBESIDADE CÓDIGO = 5 Percent NºESCOLA,7486 3,5743,7486,8574,7486,4857,486 5,4857 Percent within all data. OBESIDADE DE GRAU ,4857,7486,486,8574,4857 4,857 4,857,8574 3,5743,7486,486,4857,4857,8574,486,4857,8574 3,5743 5,8574,8574,4857,486,7486,8574,7486,8574,7486,4857,486 3,5743,4857,486, Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO OBESIDADE CÓDIGO = 4 7 7,9367 Percent NºESCOLA ,7944,587 4,3655,43885,43885,587,587 3,597 4, Percent within all data. OBESIDADE DE GRAU,587,43885,7944,7944 4,3655,7944, ,597,7944,7944 3,597 3,597,43885,8777,587,8777,7944 4,3655 4,3655 5,3597,7944,43885,7944,587, ,3655,43885,7944,587 3,597,7944,43885,7944,

40 Percent NºESCOLA Percent within all data. Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO OBESIDADE CÓDIGO = 3,337, ,433 3,377,84843,496,84843,337,7764, ,4363,55459,369686, ,433,496,95749,66359,47874, ,69686,47874,944,8,96,496,95749,8,47874,8, ,433,337,95749,95749,47874,47874,95749,96 3,377,944,96 4,6654 4,539,369686,944,55459,73937,96,96 OBESIDADE DE GRAU Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO OBESIDADE CÓDIGO = Percent NºESCOLA Percent within all data. ADEQUADDOS,388,436,879 3,558,388,498,9739,6963,64366,98693,436,8547,738, ,95858,383 4,4,8489,8489,788955,6956,879,594,8983,7755,436,3537,9739,388,3537, ,9395,6963,879,49836,8489,349,7634,5779 3,74753,594,738,879,8983,8547,5597,738,464,98693,8547

41 Percent NºESCOLA,8574,8574,8574 5,749 8,5743 Percent within all data. ABAIXO DO PESO Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO OBESIDADE CÓDIGO =, ,8574,8574,8574 5,749,8574,8574 5,749,8574 5,749,8574 5,749,8574,8574 5,749,486,8574,8574, Chart of OBESIDADE CÓDIGO 6,86 5 Percent 4 3,68 5,6857 5,7597, OBESIDADE CÓDIGO Percent within all data. DISTRIBUIÇÃO PERCENTUAL PELOS NÍVEIS NUTRICIONAIS,89 6

42 Matrix Plot of PESO vs ALTURA 8 PESO 6 4,,,4,6 ALTURA,8, Notamos que a distribuição Peso x Altura aproxima-se de uma linear Matrix Plot of PESO vs IDADE 8 PESO 6 4 5, 7,5,,5 IDA DE 5, 7,5, Notamos que entre e 5 anos existe uma maior dispersão do PESO

43 Matrix Plot of PESO vs SEXO 8 PESO 6 4,,,4 SEXO,6,8, Notamos que a variação de peso é maior nas crianças do sexo masculino, Matrix Plot of ALTURA vs IDADE,8 ALTURA,6,4,, 5, 7,5,,5 IDA DE 5, 7,5, Notamos crianças com estatura abaixo da média. Geralmente são crianças de inclusão, com necessidades especiais.

44 Time Series Plot of PESO; ALTURA; IDADE e**5 e**4 Variable PESO ALTURA IDADE e** e** e** Data e** Index Notamos que existe uma regularidade linear na distribuição da IDADE e da ALTURA, sendo que a distribuição do PESO apresenta uma distribuição não linear nas observações dos alunos com obesidade de alto risco.

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49 Notamos que as crianças do sexo masculino apresentam em geral maior porcentagem na faixa dos ADEQUADOS e as crianças do sexo feminino apresentam maior porcentagem nas faixas que indicam SOBREPESO

50 8. Quadro Resumo No resultado final obtivemos os seguintes números: PROJETO AENE 9 PROJETO AENE NÃO AVALIADOS 88 NÃO AVALIADOS 79 ABAIXO DO PESO 376 ABAIXO DO PESO 547 ADEQUADO 776 ADEQUADO 635 OBESIDADE GRAU 8889 OBESIDADE GRAU 96 OBESIDADE GRAU 7 OBESIDADE GRAU 95 OBESIDADE GRAU 3 84 OBESIDADE GRAU 3 5 OBESIDADE ALTO OBESIDADE ALTO RISCO 944 RISCO Fazendo uma análise percentual, notamos que os alunos com estado nutricional abaixo do peso em 9 representavam,9% do total de 4.6 alunos avaliados e que, em este percentual subiu para,33% ou seja, um crescimento de 45% no número de alunos com deficiência nutricional. Os alunos classificados como adequados eram 65,7% no AENE 9, percentual que baixou para 63,45 % em. Isso representou um decréscimo de 3,% na população de alunos adequados. Já os alunos com sobrepeso aumentaram de 33,37% em 9 para um percentual de 35,3% sendo que deste percentual tínhamos 6,69% com obesidade de grau 3 e obesidade de alto risco em 9. Foi constatado um aumento para 7,66% em. Este aumento representou um acréscimo de 4,4% no número de alunos classificados como obesos de grau 3 e de alto risco. Estamos planejando ações conjuntas com a Secretaria do Abastecimento (Merenda Escolar), Secretaria de Saúde (consultas, exames e equipe de controle de diabetes) e Secretaria de Esportes. Haverá mudança na merenda escolar para adequar o nível calórico oferecido aos alunos, marcação das consultas médicas para acompanhamento da evolução dos distúrbios nutricionais, palestras com nutricionistas e o incentivo à prática de esportes através das escolinhas mantidas pela Secretaria Municipal de Esportes. 9. Considerações Finais

51 Os dados coletados mostram que existe uma tendência, se nada for feito, de aumento no percentual de alunos com problemas de obesidade. Os meninos tiveram 7,5% do total avaliado com diagnóstico de obesidade grau 3 e de alto risco e as meninas um percentual de 7,8% com o mesmo diagnóstico. O percentual de meninos considerados adequados foi de 65,% contra 6,6% de meninas consideradas adequadas. A Merenda Escolar foi pensada levando-se em conta que a criança não tinha uma alimentação adequada em sua casa e visava complementar as necessidades calóricas dos alunos. Os 3.66 alunos diagnosticados com obesidade de grau 3 e de alto risco no AENE foram convocados, juntamente com seus pais ou responsáveis, para uma reunião de conscientização na sede de suas escolas. Deste total nós tivemos 53 alunos encaminhados para acompanhamento médico especializado ou seja, 6,5% do total. Considerando que foi o primeiro ano de aplicação do Projeto AENE no total das Escolas de Ensino Fundamental podemos considerar que o resultado obtido foi satisfatório. Em poderemos avaliar de forma mais consistente os resultados tendo em vista que será a 3ª tomada de dados de toda a rede e que já teremos a confiança das famílias de que o projeto veio para somar e ajudar na solução de um problema que pode tornar-se um grave entrave para o sistema municipal de saúde no futuro. A criança obesa de hoje provavelmente será o adulto com hipertensão, diabetes e outros problemas sérios de saúde no futuro. BIBLIOGRAFIA

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