Síndrome metabólica: inatividade física e desigualdades socioeconômicas entre idosos brasileiros não institucionalizados / Metabolic syndrome: physical inactivity and socioeconomic inequalities among non-institutionalized Brazilian elderly

RESUMO

RESUMO Objetivo: Avaliar a associação da síndrome metabólica (SM) com a atividade física e as condições socioeconômicas entre idosos não institucionalizados. Metodologia: Estudo transversal com idosos (≥ 60) não institucionalizados e residentes na cidade de São Paulo (SP). A SM foi classificada com base nos critérios da National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III. Realizou-se analise descritiva e bivariada seguida por regressão logística múltipla com nível de significância de 5%. Calcularam-se a fração atribuível (FA) e a fração atribuível proporcional (FAP) e determinou-se a magnitude das desigualdades por meio do índice absoluto de desigualdade e pelo índice relativo de desigualdade. Resultados: A prevalência de SM foi de 40,1%, e 23,3% dos idosos apresentavam pelo menos um componente da síndrome. A chance de SM foi maior entre os idosos fisicamente inativos. Idosos menos escolarizados apresentaram prevalências de SM significativamente maiores em termos absolutos e relativos. As FA e FAP entre os inativos e na população foram significativos. Conclusão: Este estudo demonstrou que a prática de atividade física e a escolaridade são fatores significativamente associados à SM, reforçando a importância desses fatores para o controle dessa síndrome.

ABSTRACT

ABSTRACT Objective: Evaluate the association between Metabolic Syndrome (MetS), physical activity and socioeconomic conditions among non-institutionalized elderly individuals. Methodology: Cross-sectional study with, elderly individuals (≥ 60) living in the city of São Paulo. MetS was evaluated by means of the National Cholesterol Education Program criteria, the Adult Treatment Panel III. Descriptive and bivariate analyses were performed, followed by multiple logistic regression with a 5% significance level. An attributable fraction (AF) and a proportional attributable fraction (PAF) were calculated in relation to physical activity. The magnitude of the socioeconomic inequalities was evaluated using the Slope Index of Inequality (SII) and the Relative Index of Inequality (RII). Results: The prevalence of MetS was 40.1%, and 23.3% of the individuals had at least one MetS' component. Physically inactive elderly had higher chances of having MetS. The prevalence of MetS was higher among those with lower education levels in both absolute and relative terms. AF and PAF were significant among the inactive individuals and for the total population. Conclusion: This study demonstrated that physical activity and schooling are significantly associated with MetS, highlighting the importance of these factors for the control of this syndrome.