OBJETIVO: Identificar fatores biológicos e sociodemográficos atribuíveis à inatividade física em crianças de escolas públicas. MÉTODOS: Foram estudadas, através de questionário auto-relatado pelos pais, 2.519 crianças (49,3% meninas), de 7 a 10 anos (média = 7,6±0,9 anos), de oito escolas públicas da cidade de São Paulo. Aplicamos a análise de correspondência múltipla para identificar grupos de respostas relacionadas com padrões de atividade e inatividade física e a geração de uma escala ótima. A análise de agrupamento identificou os grupos de crianças ativas e inativas. A análise de curva ROC (receiver operator characteristic), para o estudo das propriedades diagnósticas de uma escala simplificada de inatividade física derivada da escala ótima, mostrou o ponto de corte = 3 como o de melhor sensibilidade e especificidade, sendo utilizado como a variável de resposta no modelo de regressão. Um modelo hierárquico multivariado foi construído, assumindo variáveis categóricas como distais e proximais, adotando-se p < 0,05. RESULTADOS: A inatividade física foi positivamente associada aos fatores determinantes biológicos como sobrepeso, idade maior do que 7,5 anos, sexo feminino e bom apetite, e aos determinantes socioeconômicos como freqüência de coleta de lixo menor do que duas vezes por semana e mães que trabalham fora de casa. CONCLUSÃO: Os resultados são coerentes com os dados publicados sobre fatores determinantes de atividade e inatividade física na infância, indicando que questionários respondidos pelos pais, submetidos a uma análise estatística sofisticada, podem ser viáveis em estudos populacionais envolvendo crianças menores de 10 anos.
OBJECTIVE: To identify biological and sociodemographic factors associated with physical inactivity in public school children. METHODS: Parents of 2,519 children (49.3% of whom were girls), aged 7 to 10 years (mean = 7.6±0.9 years), from eight public schools in São Paulo, Brazil, completed a self-administered questionnaire. We used multiple correspondence analysis to identify groups of responses related to levels of physical activity and inactivity and to obtain an optimal scale. The cluster analysis identified groups of active and inactive children. The analysis of the receiver operator characteristic (ROC) curve, for the study of diagnostic properties of a simplified scale for physical inactivity derived from the optimal scale, revealed that a cutoff point of 3 had the best sensitivity and specificity, being therefore used as outcome variable in the regression model. A multivariate hierarchical model was built, including distal and proximal categorical variables, with a p < 0.05. RESULTS: Physical inactivity was positively associated with biological factors such as being overweight, being older than 7.5 years, being a female, and having a good appetite, and with socioeconomic factors such as having garbage collected less than twice a week and having mothers who work outside the home. CONCLUSION: The results are consistent with published data about determinant factors of physical activity and inactivity among children, showing that questionnaires answered by parents and submitted to a sophisticated statistical analysis can be used in population-based studies involving children younger than 10 years old.
