RESUMO: Objetivo: Investigar o consumo alimentar segundo o grau de processamento e associações com características sociodemográficas. Métodos: Estudo transversal de subamostra do Estudo Pró-Saúde, com 520 funcionários públicos de campi universitários, Rio de Janeiro, 2012-13. Questionário de frequência alimentar foi utilizado para classificar o consumo alimentar: 1) in natura, minimamente processados, preparações culinárias à base desses alimentos; 2) alimentos processados; 3) alimentos ultraprocessados. Determinou-se a contribuição energética relativa de cada grupo, e foi utilizado modelo de regressão seemingly unrelated equations regression (SUR) para estimar associações com as características sociodemográficas. Resultados: O grupo de alimentos in natura (1) contribuiu com 59% do consumo energético e foi diretamente associado à idade [45-49 anos (β = 1,8 intervalo de confiança de 95% - IC95% -1,2; 4,8); 50-54 (β = 1,5 IC95% -1,5; 4,5); 55-59 (β = 2,9 IC95% -0,4; 6,3) e ≥ 60 (β = 4,6 IC95% 1,1; 8,2)], comparado à idade ≤ 44. Em contraste, ultraprocessados contribuíram com 27% e foram inversamente associados à idade [45-49 (β = -1,7 IC95% -4,3; 0,9); 50-54 (β = -1,8 IC95% -4,3; 0,9); 55-59 (β = -4,9 IC95% -8,0; -2,0); ≥ 60 (β = -4,5 IC95% -7,6; -1,5)]. Sexo, renda e escolaridade não foram associados ao consumo alimentar. Conclusão: Adultos mais jovens apresentaram maior consumo de ultraprocessados, indicando a necessidade de intervenções principalmente nessa faixa etária. A ausência de associação com demais características sociodemográficas pode ser por conta da influência de fatores contextuais.
ABSTRACT: Objective: To investigate the food consumption according to the degree of processing and associations with sociodemographic characteristics. Methods: A cross-sectional study of the Estudo Pró-Saúde (Pro-Health Study), with 520 civil servants of university campuses, Rio de Janeiro, 2012-13. A food frequency questionnaire was used to classify food consumption: 1) in natura, minimally processed, food preparations based on these foods; 2) processed foods; 3) ultra-processed foods. The relative energy contribution of each group was determined, and a seemingly unrelated equations regression (SUR) regression model was used to estimate associations with sociodemographic characteristics. Results: The in natura food group (1) contributed with 59% of the energy consumption and was directly associated with age [45-49 years (β = 1.8 confidence interval of 95% - 95%CI -1.2; 4.8); 50-54 (β = 1.5 95%CI -1.5; 4.5); 55-59 (β = 2.9 95%CI -0.4; 6.3) and ≥ 60 (β = 4.6 95%CI 1.1; 8.2)], compared to age ≤ 44. In contrast, the group of ultra-processed foods contributed 27% and were inversely associated with age [45-49 (β = -1.7 95%CI -4.3; 0.9); 50-54 (β = -1.8 95%CI -4.3; 0.9); 55-59 (β = -4.9 95%CI -8.0; -2.0); ≥ 60 (β = -4.5 95%CI -7.6; -1.5)]. Gender, income and schooling were not associated with food consumption. Conclusion: Younger adults had higher consumption of ultra-processed foods, indicating the need for interventions mainly in this age group. The absence of association with other sociodemographic characteristics may be due to the influence of contextual factors.