Diferentes Tipos de Actividade Física e Aptidão e Saúde em Adultos: Estudo longitudinal de 18 anos

Abstract

Objectivo. O objetivo deste estudo é examinar a relação entre diferentes tipos de atividade física (AP) e aptidão física (PF) da vida diária e a saúde ao longo da vida adulta. Métodos. Um total de 723 homens e mulheres, de 28-76 anos de idade, participaram 1681 vezes durante quatro pontos de medição de 1992 a 2010 neste estudo. Avaliamos a AF, antropometria, estado de saúde física (SH) e PF auto-relatadas em cada ano de estudo. Para a análise das medidas foi utilizada a modelagem linear hierárquica (HLM). Resultados. A AF e a SH pioraram com o aumento da idade, enquanto a atividade esportiva (SA) diminuiu. A modelagem mostrou que sexo, idade e SES desempenham papéis importantes em relação à AF, FP e HS. Atletas mostram maior HS e HF do que não-atletas. Atividade Habitual (AF) também mostrou uma relação positiva com AF e AF, mas os efeitos foram menores do que para AF. Atividade relacionada ao trabalho (AVD) não mostrou relação significativa com FP ou HS. Conclusões. Quantidades comparáveis de AF podem levar a diferentes efeitos sobre a FP ou HS. Nossas conclusões sublinham a importância dos contextos, conteúdo e propósitos da AF quando os benefícios para a saúde ou condicionamento físico são abordados. Simplesmente mover seu corpo não é suficiente.

1. Introdução

É consenso que a actividade física regular (AF) pode melhorar a aptidão física (FP) e a saúde e ajudar na prevenção de doenças . Vários estudos têm demonstrado que adultos fisicamente ativos são mais saudáveis e têm uma FP mais alta do que adultos inativos em diferentes nações e grupos populacionais . A atividade física é, portanto, promovida como parte de um estilo de vida saudável . A compreensão atual da relação entre AF, FP e saúde pode ser visualizada utilizando o modelo de Bouchard et al. (Figura 1). O modelo ilustra que a AF pode influenciar a aptidão física e a saúde e que as relações também são recíprocas. Além disso, outros fatores como idade, sexo e status socioeconômico (SES) são conhecidos por influenciar a AF, HS, AF e suas relações.

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Relação entre AF, aptidão física e saúde .

Além dos efeitos positivos conhecidos da AF, sabe-se também que a relação entre AF e FP e saúde varia entre diferentes quantidades, intensidades e contextos de atividade física e ainda não é conhecido um princípio claro de dose-resposta entre quantidade, intensidade e efeito . Por exemplo, estudos recentes que avaliam a atividade relacionada ao trabalho falham em encontrar uma influência positiva na composição corporal e fatores de saúde e, especialmente nos idosos, as lesões e o desgaste físico causados pela AF não são incomuns. No entanto, a partir de estudos randomizados controlados sabemos que a PA aplicada de “alta qualidade” que é PA planejada em circunstâncias controladas pode melhorar a forma física e a saúde em todas as fases da vida. No entanto, o estado das pesquisas sobre os efeitos longitudinais da PA não aplicada, a longo prazo, na vida diária, como a atividade habitual para o transporte, a atividade do clube esportivo de longa duração, ou a atividade relacionada ao trabalho, não é incomum. Uma meta-análise de Dionne et al. descreveu seis estudos com alta qualidade metodológica sobre a relação entre AP da vida diária e aptidão cardiovascular e as correlações relatadas variaram de = .25 a = .76. Outros autores sugerem que a relação entre AF e medidas de saúde e FP depende fortemente das características sociodemográficas (por exemplo, idade, sexo e SES), ambientes (por exemplo, tempo de lazer AF, deslocamentos e esportes), extensão da atividade física (intensidade, freqüência e duração) e nível de condicionamento físico, bem como das medidas de saúde e condicionamento físico .

Para analisar a relação entre diferentes tipos de AF de longo prazo, FP e saúde ao longo da vida, são necessários estudos longitudinais trabalhosos. Entretanto, a maioria dos estudos longitudinais realizados se referem aos efeitos da atividade física sobre doenças de saúde muito específicas, como diabetes mellitus tipo 2, depressão, osteoporose, ou doença pulmonar crônica ou se concentram apenas nas tendências de AP aptidão física e saúde. Além disso, poucos têm considerado a dependência de fatores demográficos (por exemplo, idade, sexo e status socioeconômico).

Por isso, o objetivo deste estudo é examinar a relação longitudinal entre diferentes tipos de PA e FP não aplicadas, vida diária e HS em adultos e avaliar a influência dos determinantes sociodemográficos idade, sexo e SES.

2. Métodos de pesquisa

2,1. Amostra e Desenho do Estudo

Os dados foram desenhados durante um estudo comunitário longitudinal na Alemanha com quatro medidas em 1992, 1997, 2002 e 2010. Os participantes foram selecionados aleatoriamente nos escritórios de inscrição dos residentes locais. A participação foi voluntária. Os sujeitos deram o seu consentimento por escrito para participar no estudo. Os protocolos aplicados foram aprovados por um conselho consultivo científico, a Clínica Schettler, Bad Schönborn, Alemanha, bem como pelo comitê de ética do Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (KIT).

Um total de 723 sujeitos diferentes (366 f e 357 m) com idades entre 28 e 76 anos participou 1681 vezes ao longo do estudo. A taxa de resposta da amostra inicial em 1992 foi de 56%. Para a amostra inicial, cinco grupos de 35, 40, 45, 50 e anos de idade foram convidados. Em cada vaga subsequente, foram recrutados novos participantes de 28 a 38 anos para compensar as desistências. O número total de participantes para cada um dos quatro pontos de medição foi 1992: 480, 1997: 456, 2002: 429, e 2010: 310. Uma entrevista por telefone sem resposta não mostrou diferenças significativas nos parâmetros seleccionados (por exemplo, SES, estado de saúde física e actividade física) entre participantes e não participantes convidados, excepto no contexto da migração. As estatísticas descritivas da amostra são mostradas na Tabela 1.

Variável Todos os participantes Fêmeas Homens
N 723 366 357
Número de observações 1681 828 853
Idade média (anos)
Idade média (anos)
IMC médio (kg/m2)
Atletas 62.3% 59.2% 65,4%
SES
> Baixa 6.9% 9,7% 4,0%
Baixo/médio 25.7% 24,4% 26,9%
Média/alta 37,1% 44,3% 30,0%
Alta 30.3% 21,5% 39,1%
>
> Tabela 1
Estatística descritiva dos participantes adultos do estudo longitudinal na Alemanha.

A amostra mostra características representativas em relação ao IMC e SES para uma comunidade rural na Alemanha. PA, porém tende a ser ligeiramente acima da média para a Alemanha.

2,2. Medidas
2.2.1. Atividade Física

Atividade esportiva semanal, atividade habitual, e atividade relacionada ao trabalho foram avaliadas através de questionário. Uma estimativa do gasto semanal de energia em horas MET por semana para SA, HA e WRA foi calculada de acordo com Ainsworth et al. como um produto de frequência semanal, duração e intensidade do tipo de atividade.

Atividade esportiva (SA) foi calculada a partir de perguntas sobre frequência (número de unidades de exercício semanal), duração (minutos por unidade), intensidade (não muito intensa, moderadamente intensa com alguma transpiração e altamente intensa com muita transpiração), e tipo de atividade esportiva semanal. Para cada uma das três intensidades, a cada tipo de esporte foi atribuído um valor MET específico e por multiplicação com o tempo gasto, SA em MET-horas por semana foi calculado. A atividade habitual (HA) foi derivada dos horários diários de caminhada e ciclismo para transporte, assim como para trabalhar na casa e na jardinagem. Novamente, a cada tipo de HA foi atribuído um valor MET específico de acordo com Ainsworth et al. e foram calculadas as horas MET por semana. A atividade relacionada ao trabalho (WRA) foi derivada do tempo gasto no trabalho, uma pergunta sobre o tipo de atividade no trabalho (principalmente sentado, principalmente em pé, principalmente caminhando, e/ou estando em movimento), e uma pergunta sobre a intensidade da atividade no trabalho (não muito intensa, moderadamente intensa, e alta intensidade). As horas MET por semana para WRA foram então calculadas usando os respectivos METs para a actividade no local de trabalho .

A priori análises mostraram que, para além da quantidade de actividade física, uma variável dicotómica feita da pergunta “Fazes exercício? Sim/Não” melhorou significativamente o modelo. Além da quantidade de SA, foi incluída uma variável “atleta” nos modelos que separa os participantes que se exercitam dos participantes que se autodenominam completamente desportivos. Representa os efeitos de um estilo de vida activo que não dependem da quantidade de exercício. Além disso, foi utilizada a seguinte estratificação nas figuras: “sem desporto”: participante que não reportou continuamente nenhuma SA; “desistentes desportivos”: participantes que reportaram SA no seu primeiro mas não no seu último exame; “iniciantes desportivos”: participantes que não reportaram SA no seu primeiro mas no seu último exame; “atletas contínuos”: participantes que reportaram SA em cada exame. O questionário foi corrigido quanto à confiabilidade (teste-reteste após duas semanas: > .90 e Cronbachʼs alfa = .94), validade factorial e invariância de medida .

2.2.2. Aptidão Física (PF)

No total foram usados 13 testes de desempenho motor para avaliar a aptidão física . A aptidão cardiorrespiratória foi medida por um teste de caminhada de 2 km, força por número de flexões em 40 segundos, sit-ups em 40 segundos, força de preensão à esquerda e à direita, e um teste de salto e alcance. O melhor desempenho de duas provas foi registado. A coordenação foi medida por uma bateria de testes, incluindo ficar em pé em uma perna com os olhos fechados, ficar em pé em uma perna enquanto movimentava a segunda perna em círculos, e três itens de teste com bolas. Para cada teste, um membro treinado da equipe julgou o desempenho tão bem feito, feito, ou reprovado. A flexibilidade foi medida por um teste de sit-and-reach, flexão lateral do tronco, mobilidade do pescoço do ombro, e extensibilidade do músculo do músculo do fêmur e do reto. Todos os itens do teste foram transformados em Z usando como referência a amostra inicial de homens de 35 anos em 1992 e sua média aritmética construiu um índice de aptidão física ( = .85). Quando mais de 50% dos itens do teste em coordenação, flexibilidade, força ou o teste de caminhada de 2 km estavam faltando, nenhum índice de condicionamento físico foi calculado. Isto não inclui zeros lógicos como, por exemplo, durante o teste sit-up.

2.2.3. O estado de saúde física (SH)

O estado de saúde física foi avaliado durante um laborioso exame de saúde realizado por um médico praticante. Após uma anamnese detalhada, o médico fez um diagnóstico sobre ortopedia, neurologia e sistema cardiovascular com os seguintes resultados: 0 = “sem limitações”, 1 = “limitações menores, sem impacto na vida diária”, 2 = “limitações com impacto na vida diária”, e 3 = “limitações maiores com forte impacto na vida diária”. Uma escala de estado de saúde física (0-9) foi derivada da soma das três escalas de limitações em ortopedia, neurologia e sistema cardiovascular.

2.2.4. Status Socioeconômico (SES)

Baseado em métodos de análise de estrutura social, os sujeitos foram classificados em quatro categorias de status socioeconômico usando informações sobre educação formal e status profissional. Se os participantes não estavam trabalhando, foi usado o status profissional do parceiro de vida. Quatro categorias foram formadas: baixo, médio/baixo, médio/alto e alto SES.

2,3. Análise estatística

Análise estatística foi realizada usando as Estatísticas SPSS 22.0. A função MIXED ML foi utilizada para conduzir modelos lineares hierárquicos de PF e HS. Todos, exceto os preditores de atividade física e idade, foram centrados em grande média (GMC). As variáveis de atividade física não foram transferidas com 0 significando nenhuma atividade física e a idade foi zerada no seu valor mais baixo 28. Isto resulta no termo constante refletindo uma pessoa inativa média de 28 anos de idade. Os parâmetros nos modelos são idade (zerada aos 28 anos), idade2 (zerada aos 28 anos), sexo (GMC), status social (GMC), atleta (não = 0; sim = 1), IMC (GMC), SA, HA, WRA, e todas as possíveis interações de primeira ordem. Foi utilizada uma técnica gradual para trás, incluindo todos os parâmetros e interações em um modelo inicial. Em cada passo seguinte, o termo preditor ou de interação com o maior valor foi eliminado, seguido por uma repetição do modelo. O nível final de significância foi definido para compensar a complexidade dos modelos e porque os modelos com mostraram um ajuste significativamente pior. O modelo final foi atingido quando nenhum parâmetro ou termo de interação apresentou um valor superior a .10.

3. Resultados

3.1. Estatística descritiva

Estatística descritiva dos dados SA, HA, WRA, PF e HS por sexo e faixa etária são mostrados na Tabela 2. refere-se ao número total de observações durante os quatro pontos de medição entre os 723 participantes.

Age sex SA
MET-horas por semana
HA
MET-horas por semana
WRA
MET-horas por semana
PF
-score
HS
unidades de escala
28-40 m 11.69 14.44 10.49 ± 14.19 47.21 ± 32.72 98.97 ± 3.95 1.02 ± 0.46
f 8.66 11.32 9.32 19.96 30.59 30.81 91.82 3.60 0.84 0.46
10.15 13.03 9.89 17.41 38.58 32.78 95.40 5.21 0.93 0.47
41–50 m 11.95 13.72 12.26 17.20 47.72 32.11 95.15 4.77 1.53 0.63
f 10.94 12.99 11.11 17.60 38.75 32.24 89.30 4.10 1.37 0.59
11.47 13.37 11.70 17.39 43.41 32.45 92.34 5.29 1.45 0.62
51–60 m 9.18 14.01 18.28 24.25 43.62 37.88 88.85 5.59 2.15 0.90
f 8.12 11.60 15.10 21.59 33.16 33.47 84.05 4.63 2.08 0.85
8.65 12.87 16.69 22.99 38.43 36.10 86.49 5.67 2.12 0.87
61–70 m 8.90 11.60 31.39 38.30 12.78 26.29 83.21 5.53 2.69 1.18
f 8.45 11.37 20.88 24.95 19.96 35.83 79.08 5.06 2.60 1.02
8.69 11.46 26.25 32.81 16.22 31.35 81.41 5.69 2.65 1.11
71–80 m 10.48 11.95 28.65 25.92 4.21 16.06 77.11 5.58 3.41 1.16
f 5.51 8.79 29.64 23.24 9.67 24.28 76.07 3.89 2.96 1.18
8.57 11.01 29.02 24.70 6.32 19.56 76.74 5.01 3.25 1.17
Tabela 2
Valores médios (DP) para atividade física, PF e HS dos participantes do estudo longitudinal.

SA mostra um pequeno aumento da faixa etária 28-40 a 41-50 e depois decresce lentamente ao longo da vida observada. Ao contrário da SA, o HA reportado aumenta quando a amostra envelhece e representa uma grande parte da actividade física nos idosos. A quantidade de ARA é relativamente constante durante a idade de 28-60 anos e depois diminui à medida que as pessoas se aposentam do trabalho. Uma vez que a maioria das pessoas passa pelo menos 8 horas por dia no trabalho, o número absoluto de horas gastas em WRA é maior do que em SA ou HA. As diferenças de género na actividade física favorecem os homens nos três tipos de PA.

PF mostra diferenças de género esperadas que favorecem os homens e diminuem constantemente com o aumento da idade. Entretanto, à medida que a AF diminui, as diferenças entre homens e mulheres diminuem.

A medida que a AF diminui, aumenta a quantidade de limitações detectadas relacionadas à saúde no exame físico. Partindo apenas de limitações menores relacionadas à saúde na idade de 28-40 anos, o estado de saúde da amostra diminui com o tempo até um valor de 3,25, representando limitações menores em cada uma das áreas consideradas, ortopedia, neurologia e sistema cardiovascular ou limitações maiores.

3,2. Aptidão física

A estimação dos parâmetros de modelagem do HLM da FP é apresentada na Tabela 3. Os números foram arredondados para duas cifras relevantes.

Efeitos fixos
(em ordem de influência de acordo com -valor)
Parâmetro Estimativa SE
Constante termo 93.74 0.40 55611.18 <.01
Sexo (se masculino) 7.00 0.58 145.04 <.01
Age2 (por ano2) -0.0072 0.0012 37.75 ><.01
Age (por ano) -0.20 0.041 23.09 <.01
Atleta (se sim) 1.50 0.34 19.31 <.01
SA (por MET-h) 0.052 0.052 19.12 <.01
SES (por estrato social de valorização) 0.91 0.22 16.54 <.01
Agesex -0.083 0.032 6.66 .01
BMI (por ponto do IMC) -0.18 0.094 3.51 .06
HA (por MET-h) 0.013 0.067 3.47 .06
AgeBMI -0.018 0.010 3.11 .08
Age2BMI 0.00048 0.00029 2.81 .09
Efeitos aleatórios
Parâmetro Estimativa SE Wald
Constante termo 14.23 1.72 8.27 <.01
BMI 0.12 0.06 1.81 .07
Age 0.0070 0.0041 1.69 .09
Solução do modelo
Correlação entre valores previstos e medidos: = .94
-2 Log-Likelihood: 8207.19
Tabela 3

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ModeloTHLM para aptidão física de 723 participantes no estudo de Bad Schönborn.

Um participante inativo médio mostra um escore de condicionamento físico de 93,74 (Tabela 3: “termo constante”, para descrição, ver parte estatística). O sexo é o preditor mais forte de PF com homens mostrando 7,00 – valores mais altos de PF do que mulheres. A idade quadrática e a idade formam o segundo preditor importante do PF. Estimativas de parâmetros negativos indicam um declínio acelerado no PF com aumento de idade.

Independentemente da quantidade de atividade, os participantes que relataram que fazem exercício mostram 1,50 -valores mais altos de PF do que os outros não esportistas (Tabela 3: “atleta”). Além disso, o PF aumenta cerca de 0,052 -valores por MET-h gasto na SA. Em comparação, o PF aumenta cerca de 0,013 -valores por MET-h HA. WRA não mostrou influência significativa no PF.

Figure 2 mostra o desenvolvimento do PF ao longo da vida observada para quatro diferentes grupos de exercício. Os atletas mostram um PF mais elevado do que os não atletas em cada faixa etária. As pessoas que começam a fazer exercício aumentam seu PF enquanto as pessoas que pararam de fazer exercício perdem PF. Curiosamente, o valor inicial do PF para atletas que desistem mais tarde é menor do que para atletas contínuos.

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Figura 2
PF por idade e atividade esportiva. “Sem desporto”: participante que não reportou continuamente nenhuma SA; “desistentes desportivos”: participantes que reportaram SA no seu primeiro mas não no seu último exame; “iniciantes desportivos”: participantes que não reportaram SA no seu primeiro mas no seu último exame; “atletas contínuos”: participantes que reportaram SA em cada exame.

Sexo, idade e actividade física, SES e IMC são preditores significativos de PF. Cada aumento nos SES de uma categoria mostra um aumento no PF em 0,91 -valores. O IMC está negativamente associado ao PF. Foi observada uma diminuição de 0,18 -valores no PF por ponto do IMC. Além disso, uma estimativa positiva do parâmetro de interação entre idade e IMC indica uma maior perda de PF por IMC com o aumento da idade. No entanto, uma estimativa positiva do parâmetro de interação entre idade ao quadrado e IMC mostra que, em faixas etárias muito altas, esta relação é revertida. Entretanto, com e , respectivamente, esses termos de interação estão na borda do valor crítico.

Finalmente, efeitos aleatórios significativos do termo constante e IMC e idade sinalizam quantidades significativas de variância intrapessoal nesses parâmetros, respectivamente, o valor inicial do desempenho físico.

3,3. Estado de Saúde Física

Os resultados da modelagem HLM da SH são mostrados na Tabela 4.

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Efeitos Fixos
Parâmetro Estimativa SE
Termo constante 1.12 0.87–1.51 0.11 69.69 <.01
Age (por ano) 0.053 0.039-0.067 0.007 53.26 <.01
BMI (por ponto do IMC) 0.10 0.08-0.13 0.014 53.17 <.01
SES (por estrato social de valorização) -0.20 -0.29–0.11 0.05 17.60 <.01
SABMI 0.0040 0.0019-0.0061 0.0011 14.05 <.01
AthleteBMI -0.084 -0.131–0.037 0.024 12.31 <.01
Ageathlete -0.068 -0.104–0.033 0.018 14.28 <.01
Age2athlete 0,0016 0,00060-0,00260 0,0005 9.86 <.01
AgeWRA 0.00077 0.00017-0.00260 0.00031 6.33 .01
Age2WRA -0.000025 -0.000044–0.000006 0.000010 6.49 .01
SexHA -0.0077 −0.015–−0.006 0.0077 4.57 .03
Sexo (se masculino) 0.18 -0.01-0.37 0.096 3.66 .06
WRA -0.0036 -0.0082-0.0011 0.0024 2.21 .14
SA 0.0034 -0.0033-0.0102 0.0035 0.99 .32
HA 0.0012 -0.0024-0.0048 .0018 0.45 .50
Atleta -0.033 -0.35-0.29 0.16 0.04 .84
Efeitos aleatórios
Paramétrico Estimativa SE Wald
Age 0.0011 0.0002 5.51 <.01
>
Solução do modelo
Correlação entre valores previstos e medidos: = .71
Viabilidade do Log: 4736,91
Os termos básicos dos parâmetros têm de ser incluídos quando as interacções com eles são significativas.
Tabela 4
Modelo HLM para o estado de saúde de 723 participantes no estudo Bad Schönborn.

Um participante inativo médio de 28 anos de idade mostra uma pontuação HS de 1,12 (termo constante) indicando que a média das amostras de participantes no início da vida adulta mostra raramente qualquer estilo de vida que tenha impacto sobre as limitações de saúde. A idade é o preditor mais forte de HS com um aumento de 0,053 no escore de limitação a cada ano. A idade quadrática não foi um preditor significativo, indicando um aumento linear do escore da HS relacionado à idade. O IMC também é um forte preditor de HS com um aumento de 0,10 pontos de limitação de pontuação por ponto do IMC. Além disso, o SES é um preditor significativo de HS com maior SES representando um melhor HS.

Exercitando em geral mostra efeitos positivos significativos na manutenção de um bom HS. A perda linear relacionada à idade na HS no início e na midade-multhood é anulada nos atletas (ageathlete: -0,068; idade: +0,053). Entretanto, um termo de interação significativa e negativa associada entre idade quadrática e atleta mostra que os atletas também perdem a CC e ainda mais rapidamente em idades altas. A Figura 3 mostra o desenvolvimento da CC ao longo da vida observada para quatro diferentes grupos de exercícios.

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Figura 3
HS por idade e atividade esportiva. “Sem desporto”: participante que não reportou nenhuma SA no primeiro mas não no último exame; “atletas contínuos”: participantes que reportaram SA em cada exame.

A quantidade de SA não mostra relação positiva com a SH, mas está negativamente associada quando combinada com valores elevados de IMC (IMCS). A HA mostrou uma influência positiva na SH, mas apenas para os homens (sexHA). A relação entre WRA e HS é moderada por idade. Partindo de uma associação negativa crescente entre WRA e HS (AgeWRA), a relação entre WRA e HS se inverte em idades mais altas e altas quantidades de WRA acabam sendo um preditor para uma boa HS em participantes mais velhos (Age2WRA).

Besides moderando o efeito de HA, o termo básico do sexo mostra uma pontuação de limitação ligeiramente maior para os homens. Ao contrário do PF, o termo constante do modelo HS não tem efeito aleatório significativo, indicando um valor inicial mais ou menos idêntico entre participantes com 28 anos de idade. Entretanto, um efeito aleatório significativo da idade mostra que a inclinação da HS difere dentro dos participantes.

4. Discussão

4.1. Principais conclusões

Com o aumento da idade, a FP está diminuindo e as limitações da saúde física estão aumentando, enquanto a SA está diminuindo. Estes resultados são consistentes com numerosos outros estudos e indicam que os parâmetros de saúde física, assim como a SA diminui com o aumento da idade.

SA foi positivamente associada à aptidão física e saúde, com a excepção de altas quantidades de SA a níveis elevados de IMC. Quantidades comparáveis de atividade habitual mostraram benefícios significativamente menores e a ARV não mostrou relação com a FP e apenas uma associação baixa e inconsistente com HS.

4,2. Influência dos diferentes tipos de AF sobre a PF

Beside sexo e idade, SA revelou-se o preditor mais significativo para a PF. Os atletas possuem um PF melhor do que os não-atletas em cada faixa etária e os participantes que começaram a fazer exercício ao longo do estudo ganharam, enquanto que os participantes que desistiram do exercício perderam o PF. Isto está em linha com outros estudos sobre SA e PF . A quantidade de SA relatadas também mostrou uma relação positiva com a PF. Os resultados confirmam que, durante todas as fases da vida, as SA são essenciais para manter uma capacidade motora suficiente .

A relação entre SA e PF é diferente das SA e PF. Embora as quantidades de HA e SA fossem comparáveis na midade-multhood e HA excedessem SA nos idosos, a relação entre HA e PF acabou por ser consideravelmente inferior à relação entre SA e PF. Isto pode ser devido ao caráter não-sistemático de HA e à sua menor intensidade geral. Poucos outros estudos fizeram distinção entre AS e SA, mas aqueles que apresentaram resultados semelhantes. Um estudo recente sobre aptidão aeróbica, exercício físico e AH mostrou que enquanto o exercício físico melhora a aptidão aeróbica, AH não mostra nenhuma relação significativa com a aptidão física durante a juventude .

O fato de que a AH não mostrou nenhum efeito positivo sobre a aptidão física também foi mostrado em estudos anteriores. Resultados recentes de um programa canadense de gestão do trabalho com 4022 participantes mostraram que o nível de atividade física no trabalho não está relacionado à aptidão cardiorrespiratória ou antropométrica e ao perfil de risco cardiometabólico . Outros estudos relataram até mesmo efeitos negativos da ARA sobre os parâmetros de saúde. Dados de Gutiérrez-Fisac et al. mostraram que altas quantidades de ARA estão numericamente associadas a parâmetros de adiposidade. Neste trabalho não foram apresentadas análises que diferenciassem a adequação entre as capacidades de desempenho motor mostrou que a ARA está negativamente associada à flexibilidade, especialmente quando as pessoas envelhecem.

4,3. Influência dos diferentes tipos de AF na HS

Participantes que relataram fazer exercício mostraram uma HS significativamente melhor do que os inativos. Entretanto, em comparação com os achados para PF, o exercício mostrou menor impacto sobre a SH. Apesar de muitos outros estudos não diferenciarem entre SA e HA, existe consenso sobre uma relação globalmente positiva entre AF no tempo livre e parâmetros de saúde. Curiosamente, nossos dados mostraram que, a partir de um nível mais elevado, a perda de SH em atletas idosos foi maior do que em atletas não-atletas. Isto indica que os atletas não podem manter sua excelente CC por toda a vida e a CC de atletas e não-atletas converge em idades mais altas. São necessários mais estudos com participantes idosos que investiguem este achado.

Além da relação positiva entre o exercício em geral e a SH, não foi observada nenhuma relação positiva entre a quantidade de SA e SH. Ao contrário, altas quantidades de SA mostraram uma relação negativa com a SH quando combinadas com valores altos para o IMC. Isto está de acordo com um estudo de Dorn et al. . Os autores relatam uma relação positiva entre AF e risco de mortalidade, mas apenas para homens e mulheres não-obesos. Concluímos que altas quantidades e/ou intensidades de SA durante um longo período de tempo não são ilimitadamente saudáveis quando se fala em limitações de saúde, incluindo ortopedia, e podem até ser nocivas para pessoas com alta pontuação de IMC quando não são bem executadas. Esta tese é apoiada pelos dados de Arem et al. que mostram uma relação em forma de U entre AF e saúde com um risco crescente de mortalidade em níveis muito altos de AF. Até o momento, a maioria das afirmações gerais de revisões sobre AF e CC sugere que a AF é saudável em cada IMC e em todas as fases da vida. Isto pode ser verdade para exercícios aplicados e supervisionados, mas tem que ser reconsiderado e analisado mais profundamente para a vida diária PA.

Em nosso estudo, a AFA foi negativamente associada à DC no início e na midade-mulidade, mas uma significativa interação positiva associada entre a idade quadrada e a AFA indica que, em idades mais avançadas, as pessoas que relatam altas quantidades de AF mostram uma melhor DC. Enquanto a associação negativa de WRAage está em linha com outros estudos que não encontram associação ou uma associação negativa entre WRA e HS, a associação positiva entre WRAage2 e HS pode ser devida ao fato de que, entre os participantes mais velhos, apenas os saudáveis são capazes de executar altas quantidades de WRA. Um recente estudo escandinavo mostrou que pessoas moderadas e inaptas com alta atividade física ocupacional correm maior risco de mortalidade cardiovascular e de todas as causas. Estas descobertas sobre WRA são contrárias às descobertas iniciais de Morris em seu Estudo dos Trabalhadores de Transportes de Londres; entretanto estudos recentes focalizam uma gama mais ampla de atividades relacionadas ao trabalho e também atividades físicas intensas no trabalho estão incluídas.

Muitos estudos relatam que AF não sistemática como a AH não é suficiente para alcançar resultados de saúde . Em nosso estudo, uma interação significativa entre AF e sexo indica que especialmente os homens se beneficiam de AF. Isto poderia ser devido a intensidades mais elevadas e quantidades mais elevadas de AF entre os homens, que levam a atingir com sucesso o limiar para efeitos significativos na saúde no final da vida adulta.

4.4. Influência das Variáveis Sociodemográficas e IMC

Men apresentaram níveis mais elevados de AF do que as mulheres, mas um termo significativo de interação entre sexo e idade mostrou que essas diferenças diminuem com o aumento da idade. Os homens mostraram um HS ligeiramente pior em comparação com as mulheres. Além disso, tanto o SES quanto o IMC mostraram um impacto significativo sobre o PF e o HS. O SES e o IMC revelaram-se os preditores mais significativos da HS além da idade. A influência da EP na HS está em linha com outros estudos, mostrando um benefício para a saúde devido à EP mais elevada, mas também há estudos que não encontram um padrão consistente de associação entre a EP e os resultados em saúde. Valores mais baixos para AF e FP para residentes com EP mais baixa têm sido relatados em inúmeros estudos com adultos e adolescentes .

Interessantemente, um par de interações significativas entre idade e IMC e idade quadrática e IMC relativo à PF mostrou que a associação entre IMC e PF piora com o aumento da idade, mas depois gira em idosos. Uma associação positiva entre IMC2 e FP indica que, na fase final da vida, um IMC elevado é um preditor para uma melhor FP. A razão para este achado pode estar no fenômeno da sarcopenia, um declínio da massa muscular nos idosos, que é indicado por uma perda do IMC no final da idade adulta. O fato de o IMC não diferenciar entre massa muscular e gordura pode ser a razão para um efeito aleatório observado e significativo do IMC sobre o FP. Enquanto em alguns indivíduos um aumento do IMC devido a um aumento da massa muscular pode acompanhar um aumento do FP, em outros, um aumento do IMC devido à gordura corporal está negativamente associado ao PF.

4,5. Força e Limitações do Estudo

Os principais pontos fortes deste estudo são os dados longitudinais ao longo de 18 anos e a visão alargada da AP, FP e HS.

A média SA de cerca de 10 MET-horas por semana está no intervalo de um estudo alemão representativo que relata uma média de 33,7% de residentes alemães sem SA, 40,9% com até 2 h de SA, e 25,4% com mais de 2 h de SA por semana . No entanto, os valores relativamente elevados para a África do Sul e a África do Sul entre os participantes com idades entre 61 e 80 anos indicam um enviesamento para participantes longitudinais mais activos. As análises dos não respondentes mostraram que a diferença entre respondentes e não respondentes em HS, PF e AF na sua última análise média é inferior a 10%. Assumimos que a razão para um viés longitudinal relativamente baixo é o foco distinto na saúde durante o exame. Nós experimentamos que muitos participantes inaptos e relativamente pouco saudáveis permanecem na amostra porque eles usam a oportunidade de um exame de saúde detalhado com uma extensa conversa com um médico praticante.

Neste estudo nós tiramos conclusões sobre a vida diária PA e aptidão física e saúde a partir de um estudo observacional longitudinal porque acreditamos que há uma falta de conhecimento sobre os efeitos da vida diária PA sobre a aptidão física e saúde. No entanto, este desenho carece de um grupo controle e uma estimativa de parâmetro significativo de AF nos modelos HLM não representa um efeito causal de AF na SH ou HF. A partir de projetos de painéis com retardo cruzado sabemos que a relação entre AF e saúde é bidirecional e para desvendar princípios claros de dose-resposta, precisamos de estudos controlados aleatoriamente. Entretanto o objetivo deste estudo foi sensibilizar para o alto impacto do contexto e conteúdo da AF e portanto nosso objetivo não foi expressar os efeitos causais em primeira linha.

Quando se trata de métodos de coleta de dados a avaliação detalhada da AF e da SH é um ponto forte deste estudo. Entretanto, utilizando um questionário para avaliar AF, as variáveis tendem a ter baixa validade e confiabilidade. O questionário utilizado mostrou uma notável boa confiabilidade (teste-reteste após duas semanas: > .90 e Cronbachʼs alfa = .94) mas pouco se sabe sobre a validade dos critérios, pois não há critérios objetivos verdadeiros para avaliar a AF na vida diária em diferentes ambientes. A fim de obter dados comparáveis com acelerômetros, os participantes teriam que usar um acelerômetro ao longo de um amplo período de tempo (por exemplo, um ano) e, adicionalmente, manter um diário sobre o contexto de sua atividade. Definir períodos de tempo de diferentes tipos de PA com o método de água duplamente rotulada é ainda mais marcante e inviável. No entanto, a superestimação e o viés de resposta em AF poderia ter influenciado os níveis reportados de HA, SA, e WRA.

4.6. Conclusão

Este estudo mostra que diferentes tipos de atividade física na vida diária diferem de forma significativa em seus efeitos sobre a forma física e saúde quando um grande lapso de tempo é observado. Enquanto que as SA estavam positivamente associadas à aptidão física e à saúde, com excepção de quantidades elevadas de SA a níveis elevados de IMC, quantidades comparáveis de actividade habitual mostraram apenas pequenos benefícios e as WRA mostraram nenhum efeito ou efeitos inconsistentes. Estes resultados mostram que o contexto e o conteúdo, por exemplo, intensidade, frequência e execução adequadas da AF são muito importantes para utilizar os seus benefícios na vida diária. O declínio acelerado da AF em atletas, bem como a alta média de limitações de saúde em atletas desistentes do esporte, devem ser mais bem examinados.

A abreviações

PA: Atividade física
PF: Aptidão física
HS: Saúde física
HLM: Modelagem linear hierárquica
SA: Atividade desportiva
HA: Atividade habitual
WRA: Atividade relacionada ao trabalho
SES: Estado socioeconómico
BMI: Índice de massa corporal.

Aprovação ética

Este estudo foi aprovado pelo comitê de ética do Instituto Karlsruhe de Tecnologia.

Conflitos de interesse

Os autores declaram não haver conflitos de interesse.

Aprovações

Os autores reconhecem o apoio da Deutsche Forschungsgemeinschaft e do Open Access Publishing Fund do Instituto Karlsruhe de Tecnologia.