RESUMO: Introdução: Padrões alimentares parecem predizer melhor o risco de doenças do que nutrientes ou alimentos isoladamente. Objetivo: Identificar padrões alimentares e fatores associados em mulheres adultas. Método: Estudo transversal, de base populacional, com 1.128mulheres, de 20 a 69 anos de idade, de São Leopoldo, Rio Grande do Sul. O consumo alimentar foi avaliado por meio de um questionário de frequência. Utilizou-se análise de componentes principais para identificação dos padrões alimentares. Razõesde prevalências brutas e ajustadas foram estimadas por meio de regressão de Poisson com variância robusta. Resultados: Foram identificados três padrões alimentares que explicaram 25,8% da variância total: saudável (frutas, vegetais e alimentos integrais); de risco (alimentos ultraprocessados); e brasileiro (arroz e feijão). Opadrão saudável apresentou o maior percentual de variância explicada (11,62%). A probabilidade de adesão ao padrão saudável aumentou linearmente com a idade e a escolaridade e foi maior em ex-fumantes (razão de prevalência - RP = 1,22; intervalo de 95% de confiança (IC95%) 1,04 - 1,42). Já mulheres mais jovens e com maior escolaridade tinham maior probabilidade de aderir ao padrão de risco. A probabilidade de adesão ao padrão brasileiro aumentou à medida que diminuiu a escolaridade e foi maior em mulheres de cor de pele não branca (RP = 1,29; IC95% 1,04 - 1,59). Conclusões: Enquanto a adesão aos padrões saudável e de risco comportou-se distintamente segundo a idade das mulheres, ela foi semelhante para a escolaridade. Já a adesão ao padrão brasileiro foi definida pelas condições socioeconômicas.

ABSTRACT: Introduction: Dietary patterns may be more predictive of disease risk than individual nutrients or foods. Objective: To identify dietary patterns and associated factors among adult women. Method: Population-based cross-sectional study with 1,128 women, aged 20 to 69 years, living in São Leopoldo, Rio Grande do Sul. Food intake was assessed with a frequency questionnaire. The principal component analysis identified dietary patterns. We estimated crude and adjusted prevalence ratios using Poisson regression with robust variance. Results: Threedietary patterns - responsible for 25.8% of the total variance - were identified: healthy (fruits, vegetables, and whole foods); risk (ultra-processed foods); and Brazilian (rice and beans). The healthy pattern showed the largest percentage of explained variation (11.62%). The probability of adherence to the healthy pattern increased linearly with age and schooling and was higher among ex-smokers [prevalence ratio (PR)=1.22; confidence interval of 95% (95%CI) 1.04 - 1.42]. Younger women and those with better schooling had more chances of adhering to the risk pattern. The probability of adherence to the Brazilian pattern increased as schooling decreased and was higher among non-white women (PR = 1.29; 95%CI 1.04- 1.59). Conclusions: While adherence to healthy and risk patterns behaved differently according to women’s age, it was similar regarding schooling. Socioeconomic conditions defined adherence to the Brazilian pattern.

RESUMO: Introdução: Padrões alimentares parecem predizer melhor o risco de doenças do que nutrientes ou alimentos isoladamente. Objetivo: Identificar padrões alimentares e fatores associados em mulheres adultas. Método: Estudo transversal, de base populacional, com 1.128mulheres, de 20 a 69 anos de idade, de São Leopoldo, Rio Grande do Sul. O consumo alimentar foi avaliado por meio de um questionário de frequência. Utilizou-se análise de componentes principais para identificação dos padrões alimentares. Razõesde prevalências brutas e ajustadas foram estimadas por meio de regressão de Poisson com variância robusta. Resultados: Foram identificados três padrões alimentares que explicaram 25,8% da variância total: saudável (frutas, vegetais e alimentos integrais); de risco (alimentos ultraprocessados); e brasileiro (arroz e feijão). Opadrão saudável apresentou o maior percentual de variância explicada (11,62%). A probabilidade de adesão ao padrão saudável aumentou linearmente com a idade e a escolaridade e foi maior em ex-fumantes (razão de prevalência - RP = 1,22; intervalo de 95% de confiança (IC95%) 1,04 - 1,42). Já mulheres mais jovens e com maior escolaridade tinham maior probabilidade de aderir ao padrão de risco. A probabilidade de adesão ao padrão brasileiro aumentou à medida que diminuiu a escolaridade e foi maior em mulheres de cor de pele não branca (RP = 1,29; IC95% 1,04 - 1,59). Conclusões: Enquanto a adesão aos padrões saudável e de risco comportou-se distintamente segundo a idade das mulheres, ela foi semelhante para a escolaridade. Já a adesão ao padrão brasileiro foi definida pelas condições socioeconômicas.

ABSTRACT: Introduction: Dietary patterns may be more predictive of disease risk than individual nutrients or foods. Objective: To identify dietary patterns and associated factors among adult women. Method: Population-based cross-sectional study with 1,128 women, aged 20 to 69 years, living in São Leopoldo, Rio Grande do Sul. Food intake was assessed with a frequency questionnaire. The principal component analysis identified dietary patterns. We estimated crude and adjusted prevalence ratios using Poisson regression with robust variance. Results: Threedietary patterns - responsible for 25.8% of the total variance - were identified: healthy (fruits, vegetables, and whole foods); risk (ultra-processed foods); and Brazilian (rice and beans). The healthy pattern showed the largest percentage of explained variation (11.62%). The probability of adherence to the healthy pattern increased linearly with age and schooling and was higher among ex-smokers [prevalence ratio (PR)=1.22; confidence interval of 95% (95%CI) 1.04 - 1.42]. Younger women and those with better schooling had more chances of adhering to the risk pattern. The probability of adherence to the Brazilian pattern increased as schooling decreased and was higher among non-white women (PR = 1.29; 95%CI 1.04- 1.59). Conclusions: While adherence to healthy and risk patterns behaved differently according to women’s age, it was similar regarding schooling. Socioeconomic conditions defined adherence to the Brazilian pattern.

RESUMO Objetivo Avaliar o uso de medidas autorreferidas de peso e altura na avaliação do estado nutricional de trabalhadores de um frigorífico do Sul do Brasil. Métodos Foi conduzido um estudo transversal, com 902 trabalhadores com idade entre 18 e 50 anos. As variáveis so-ciodemográficas, assim como peso e altura autorreferidos foram obtidos por um questionário pré-testado e padronizado. Posteriormente, foram aferidos peso e altura, calculado o índice de massa corporal e classificado o estado nutricional. Foi utilizada a estatística de Bland-Altman para determinar as diferenças médias e os limites de concordância entre medidas autorreferidas e aferidas. O percentual de concordância na classificação do estado nutricional foi avaliado de acordo com o sexo, idade e escolaridade dos trabalhadores. Resultados A diferença média da altura autorreferida, em relação à aferida, foi de 0,55 cm (limite inferior; limite superior: -7,41; 6,29) (p<0,001) e o do índice de massa corporal foi - 0,14 (limite inferior; limite superior: -2,72; 2,99) (p=0,005). Com relação ao diagnóstico nutricional, o excesso de peso foi subestimado em 12,4% entre as mulheres, 9,6% entre os mais velhos (³32 anos) e 7,2% entre os menos escolarizados. Conclusão A utilização de medidas autorreferidas para avaliação do estado nutricional em trabalhadores deve ser realizada com atenção, principalmente em indivíduos cujos relatos têm a tendência ao erro, como mulheres e trabalhadores com maior idade e menor escolaridade.

ABSTRACT Objective To assess the use of self-reported weight and height for determining the nutritional status of workers from a poultry-processing plant in Southern Brazil. Methods This cross-sectional study included 902 workers aged 18-50 years. Sociodemographic variables, weight, and height were collected by a pretested and standardized questionnaire. Body mass index was then calculated for nutritional status classification. The Bland-Altman plot measured the difference and the limits of agreement between the self-reported and measured weights, heights, and body mass indices. The percentage of agreement in nutritional status classification was evaluated by workers' sex, age, and education level. Results The mean differences between the self-reported and measured heights and body mass indices were 0.55 cm (lower-b; upper-b: -7.41; 6.29) (p<0.001); and -0.14 kg/m2 (lower-b; upper-b: -2.72; 2.99) (p=0.005), respectively. Excess weight was underestimated in 12.4% of the women, 7.2% of the workers with low education level, and 9.6% of the older workers (³32 years old). Conclusion Self-reported measures should be used carefully for evaluating nutritional status in workers, mainly in subjects who tend to misreport, such as women, older workers, and workers with lower education level.