Resumo Objetivo Identificar o padrão de consumo e a associação entre excesso de peso e risco de doença cardiovascular. Métodos Estudo transversal, com servidores da Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil, participantes do Estudo Pró-Saúde. O consumo alimentar foi investigado mediante questionário de frequência alimentar. A associação entre padrões alimentares (exposição), excesso de peso e risco cardiovascular (desfechos) foi estimada por regressão linear. Resultados Entre 520 avaliados, foram observados quatro padrões alimentares: ‘ultraprocessados’; ‘saudável’; ‘carnes’; ‘tradicional’. Nas análises ajustadas, ‘carnes’ foi inversamente associado à circunferência de cintura (ß=-1,52 - IC95% -2.66;-0,39), índice de massa corporal (IMC) (ß=-0,56 - IC95% -1,01;-0,11) e escore de risco de Framingham (ß=-0,36 - IC95% -0,64;-0,09). Conclusão Diante do excesso de peso, risco de doenças cardiovasculares e associação inversa entre o padrão alimentar ‘carnes’ e o IMC, tornam-se importantes novas investigações em populações não trabalhadoras, visando melhor compreender o processo saúde-doença relacionado ao consumo alimentar.

Abstract Objective To identify food consumption patterns and association between overweight and risk of cardiovascular disease. Methods This was a cross-sectional study with staff of the Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brazil, who took part in the Pró-Saúde Study. Food consumption was investigated using a food frequency questionnaire. Association between dietary patterns (exposure) and overweight and cardiovascular risk (outcomes) was estimated using linear regression. Results Among the 520 staff assessed, four dietary patterns were found: ‘ultra-processed’, ‘healthy’, ‘meat’ and ‘traditional’. After adjustment, the ‘meat’ pattern was inversely associated with waist circumference (ß=-1.52 - 95%CI -2.66;-0.39), body mass index (ß=-0.56 - 95%CI -1.01;-0.11), and the Framingham Risk Score (ß=-0.36 - 95%CI -0.64;-0.09). Conclusion In view of excess weight, risk of cardiovascular disease and inverse association between the ‘meat’ food consumption pattern and BMI, it is important to conduct further investigations, with non-working groups, with the aim of gaining greater understanding of the health-disease process related to food consumption.

Resumen Objetivo Identificar patrones de consumo y asociación con sobrepeso y riesgo de enfermedad cardiovascular. Métodos Estudio transversal, con funcionarios de la Universidad del Estado de Rio de Janeiro, Brasil, participantes del Estudio Pro-Salud. Se investigó el consumo de alimentos mediante cuestionario de frecuencia alimentaria. La asociación entre patrones dietéticos (exposición), sobrepeso y riesgo cardiovascular (resultados) se estimó mediante regresión lineal. Resultados Fueron observados cuatro patrones dietéticos: `ultraprocesado´, `saludable´, `carnes`, `tradicional´. Después del ajuste, el patrón de carne se asoció inversamente con la circunferencia de la cintura (ß=-1,52 - IC95% -2,66 ;-0,386), el índice de masa corporal (ß=-0,56 - IC95% -1,008; -0,108) y el puntaje de riesgo de Framingham (ß=-0,36 - IC95% -0,64;-0,092). Conclusión En vista del sobrepeso, el riesgo de enfermedades cardiovasculares y la asociación inversa entre el patrón de carne y el IMC, es importante investigar más, en grupos no laborales, con el objetivo de comprender el proceso salud-enfermedad relacionado al consumo de alimentos.

Resumo Objetivo Identificar o padrão de consumo e a associação entre excesso de peso e risco de doença cardiovascular. Métodos Estudo transversal, com servidores da Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil, participantes do Estudo Pró-Saúde. O consumo alimentar foi investigado mediante questionário de frequência alimentar. A associação entre padrões alimentares (exposição), excesso de peso e risco cardiovascular (desfechos) foi estimada por regressão linear. Resultados Entre 520 avaliados, foram observados quatro padrões alimentares: ‘ultraprocessados’; ‘saudável’; ‘carnes’; ‘tradicional’. Nas análises ajustadas, ‘carnes’ foi inversamente associado à circunferência de cintura (ß=-1,52 - IC95% -2.66;-0,39), índice de massa corporal (IMC) (ß=-0,56 - IC95% -1,01;-0,11) e escore de risco de Framingham (ß=-0,36 - IC95% -0,64;-0,09). Conclusão Diante do excesso de peso, risco de doenças cardiovasculares e associação inversa entre o padrão alimentar ‘carnes’ e o IMC, tornam-se importantes novas investigações em populações não trabalhadoras, visando melhor compreender o processo saúde-doença relacionado ao consumo alimentar.

Abstract Objective To identify food consumption patterns and association between overweight and risk of cardiovascular disease. Methods This was a cross-sectional study with staff of the Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brazil, who took part in the Pró-Saúde Study. Food consumption was investigated using a food frequency questionnaire. Association between dietary patterns (exposure) and overweight and cardiovascular risk (outcomes) was estimated using linear regression. Results Among the 520 staff assessed, four dietary patterns were found: ‘ultra-processed’, ‘healthy’, ‘meat’ and ‘traditional’. After adjustment, the ‘meat’ pattern was inversely associated with waist circumference (ß=-1.52 - 95%CI -2.66;-0.39), body mass index (ß=-0.56 - 95%CI -1.01;-0.11), and the Framingham Risk Score (ß=-0.36 - 95%CI -0.64;-0.09). Conclusion In view of excess weight, risk of cardiovascular disease and inverse association between the ‘meat’ food consumption pattern and BMI, it is important to conduct further investigations, with non-working groups, with the aim of gaining greater understanding of the health-disease process related to food consumption.

Resumen Objetivo Identificar patrones de consumo y asociación con sobrepeso y riesgo de enfermedad cardiovascular. Métodos Estudio transversal, con funcionarios de la Universidad del Estado de Rio de Janeiro, Brasil, participantes del Estudio Pro-Salud. Se investigó el consumo de alimentos mediante cuestionario de frecuencia alimentaria. La asociación entre patrones dietéticos (exposición), sobrepeso y riesgo cardiovascular (resultados) se estimó mediante regresión lineal. Resultados Fueron observados cuatro patrones dietéticos: `ultraprocesado´, `saludable´, `carnes`, `tradicional´. Después del ajuste, el patrón de carne se asoció inversamente con la circunferencia de la cintura (ß=-1,52 - IC95% -2,66 ;-0,386), el índice de masa corporal (ß=-0,56 - IC95% -1,008; -0,108) y el puntaje de riesgo de Framingham (ß=-0,36 - IC95% -0,64;-0,092). Conclusión En vista del sobrepeso, el riesgo de enfermedades cardiovasculares y la asociación inversa entre el patrón de carne y el IMC, es importante investigar más, en grupos no laborales, con el objetivo de comprender el proceso salud-enfermedad relacionado al consumo de alimentos.

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.

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.