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Indicadores antropométricos em povos e comunidades tradicionais do Brasil: análise de registros individuais do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional, 2019

Resumo

Objetivo:

Descrever a prevalência de indicadores de baixo peso e de obesidade entre os indivíduos registrados como povos e comunidades tradicionais no Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional, de todo o Brasil, em 2019.

Métodos:

Estudo descritivo, com dados individualizados secundários de participantes atendidos na Atenção Básica do Sistema Único de Saúde.

Resultados:

Na população estudada (N = 13.944), houve maior prevalência de altura baixa entre crianças e adolescentes do sexo masculino (14,2%), quando comparados aos do sexo feminino (11,8%); na população adulta do sexo feminino, observou-se maior prevalência de obesidade (23,0%), quando comparada à do sexo masculino (11,3%); destacou-se a prevalência de altura baixa para a idade nas comunidades ribeirinhas (18,5%), e de obesidade na população adulta faxinalense (75,1%).

Conclusões:

As heterogeneidades antropométricas entre as comunidades exigem respostas adaptadas, com ênfase na atenção primária à saúde e na garantia da segurança alimentar e nutricional.

Palavras-chave:
Epidemiologia Nutricional; Atenção Primária à Saúde; Sistemas de Informação em Saúde; Quilombolas; Roma (Grupo Étnico); Estudos Descritivos

Contribuições do estudo

Principais resultados

Foi possível identificar maior prevalência de peso baixo e de altura baixa para a idade na população infantil de comunidades ribeirinhas, enquanto comunidades faxinalenses apresentaram maior prevalência de obesidade em adultos.

Implicações para os serviços

Indica-se o aprimoramento contínuo na aplicação dos protocolos do Sisvan, bem como o reforço na assistência prestada às comunidades com piores indicadores.

Perspectivas

Estudos que avaliem o impacto potencial de intervenções para mitigar os efeitos da desnutrição nas comunidades, por meio de pesquisas qualitativas em profundidade ou estudos quantitativos probabilísticos com dados primários.

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