ARCHITECTURAL ELEMENTS
7.3 FA 3: Overbank Deposits
Foram selecionados na literatura 12 SNPs em genes componentes da via metabólica do SRAA. Estes marcadores foram genotipados utilizando o método de minissequenciamento em um sistema de multiplex. A Tabela 18 descreve os polimorfismos selecionados, bem como o gene no qual se localizam.
Tabela 18: Descrição dos 12 locos de acordo com o gene.
Loco RefSNP (rs) Gene Cromossomo Posição física (pb)*
M235T rs699 AGT 1 230845794 T174M rs4762 AGT 1 230845977 G217A rs5049 AGT 1 230850083 A-6G rs5051 AGT 1 230849872 A-20C rs5050 AGT 1 230849886 -5312C/T rs12750834 REN 1 204140784 -5434C/T rs7539596 REN 1 204140906 T573C rs5182 AGTR1 3 148459395 T3892C rs1800764 ACE 17 61550529 C3123A rs11091046 AGTR2 X 115305126 +1675G/A rs1403543 AGTR2 X 115302192 -344C/T rs1799998 CYP11B2 8 143999600
rs# = número de referência do marcador no dbSNP; pb = pares de bases; AGT = angiotensinogênio; REN = renina; AGTR1 = receptor tipo 1 de angiotensina II; ACE = enzima conversora de angiotensina; AGTR2 = receptor tipo 2 de angiotensina II; CYP11B2 = gene sintetizador de aldosterona; * Dados da versão GRCh37.p5 dbSNP build 135.
4.4.3.1 Desenho de iniciadores para PCR e Genotipagem
Os iniciadores para amplificação dos locos pré-selecionados em PCR (F – direto e R – reverso) foram desenhados utilizando o programa Primer3Plus, disponível gratuitamente no
sítio eletrônico http://www.bioinformatics.nl/cgi-bin/primer3plus/primer3plus.cgi
(UNTERGASSER et al., 2007), após inserir a sequência de cada marcador obtida diretamente no dbSNP (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/). Para o desenho dos iniciadores, foram utilizados os parâmetros: número de nucleotídeos entre 18 e 25, tamanho do produto entre 150 e 250 pb, Tm (do inglês, melting temperature) entre 57 e 62ºC, percentual de CG entre 40 e 60% e verificação de sequências repetidas (Mispriming/Repeat Library) definida para humanos.
Para testar a formação de grampos ou dímeros entre no conjunto de iniciadores foi utilizado o programa AutoDimer (VALLONE e BUTLER, 2004), baseado em algoritmos, o qual pode ser obtido gratuitamente na internet (http://www.cstl.nist.gov/strbase/ AutoDimerHomepage/AutoDimerProgramHomepage.htm). Além disso, todos os iniciadores
foram novamente checados através do programa UCSC In-Silico PCR
(http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgPcr?command=start), que realiza uma PCR virtual.
Os iniciadores para extensão de base única (S) foram desenhados utilizando o
programa Primo SNP 3.4, também disponível gratuitamente na internet
parâmetros em configuração padrão. Foram escolhidos iniciadores S diretos ou reversos, de acordo com o melhor arranjo para genotipagem em multiplex, de forma a manter a compatibilidade entre os mesmos, já que os iniciadores para o minissequenciamento podem ser desenhados tanto na fita 5’ para 3’ ou na fita complementar. Além disso, para separar os locos ao longo da eletroforese, os iniciadores adjacentes ao polimorfismo a ser genotipado tiveram seu tamanho aumentado pela adição de nucleotídeos não relacionados ao DNA molde (cauda poliGACT) de forma a permitir a genotipagem simultânea de vários SNPs.
Assim como os iniciadores para amplificação em PCR, os iniciadores S foram testados para formação de grampos ou dímeros utilizando o programa AutoDimer.
A Tabela 19 traz a sequência dos 12 iniciadores utilizados na genotipagem dos polimorfismos na via metabólica do SRAA.
Tabela 19: Descrição das sequências e tamanhos dos iniciadores da PCR (F e R) e da extensão de única base (S).
Iniciadores Sequência Direção do
iniciador Tamanho do iniciador Alelos rs699-F AGGCTGTGACAGGATGGAAG Direto 20 rs699-R GGTGGTCACCAGGTATGTCC Reverso 20 rs699-S gactgactgacAAGACTGGCTGCTCCCTGA Direto 30 C/T rs4762-F GCTGTACAGGGCCTGCTAGT Direto 20 rs4762-R TCAGCAGCAACATCCAGTTC Reverso 20
rs4762-S gactgactgactGTGAACACGCCCACCACC Reverso 30 G/A
rs5049-F TGTGTAACTCGACCCTGCAC Direto 20
rs5049-R GGGTCACGATGCCCTATTTA Reverso 20
rs5049-S (gact)4TGTAACTCGACCCTGCACC Direto 35 G/A
rs5051-F TCCTAGCCCACAGCTCAGTT Direto 20
rs5051-R GCTTCTGGCATCTGTCCTTC Reverso 20
rs5051-S (gact)4gAACGGCAGCTTCTTCCCC Direto 35 C/T
rs5050-F TCCTAGCCCACAGCTCAGTT Direto 20
rs5050-R GCTTCTGGCATCTGTCCTTC Reverso 20
rs5050-S (gact)5CCCTCAGCTATAAATAGGGC Reverso 40 C/A
rs11091046-F TTTCCTCTTGAACCAGAACCA Direto 20
rs11091046-R CTCCACTCAAGTGAAATGCAA Reverso 20
rs11091046-S (gact)4gGCAAGAGGAATATAATTTATAGC Reverso 40 T/G
rs12750834-F TACCAAATGGCGTCCCTAAG Direto 20
rs12750834-R AATGCCTCCCAAGATTGATG Reverso 20
rs12750834-S (gact)6gaGCAGTCTCTGTAAGTGCCC Reverso 45 C/T
rs7539596-F AATCTGGGGGCACTTACAGA Direto 20
rs7539596-R AGCGAGACTTGCACAACCTT Reverso 20
rs7539596-S (gact)6gTTTTAGTCATGGTGGCCTAC Direto 45 G/A
rs5182-F GGCCAGTTTGCCAGCTATAA Direto 20
rs5182-R CCTTCTTTAGGGCCTTCCAA Reverso 20
rs5182-S (gact)7gaGAGTCCCAAAATTCAACCCT Direto 50 C/T
rs1800764-F TGGAATGTACCCACTGAGGA Direto 20
rs1800764-R GATTGTGGTGAGCCGAGATT Reverso 20
rs1800764-S (gact)7TATTTGCAAAGTATGTACAGCA Reverso 50 G/A
rs1403543-F GTCCCAGCGTCTGAGAGAAC Direto 20
rs1403543-R TGCTTAGTGCCTAAACACACTCC Reverso 20
rs1403543-S (gact)9gaGAGAAACAGCAGCTAAATAATT Reverso 60 C/T
rs1799998-F CTGTGGTGGAGGGTGTACCT Direto 20
rs1799998-R TCCAGGGCTGAGAGGAGTAA Reverso 20
4.4.3.2 Protocolos das reações de PCR e Genotipagem
Previamente ao início da genotipagem em multiplex, todos os marcadores foram amplificados individualmente para conferência dos alelos e ajuste da concentração dos iniciadores. Quando amplificados em multiplex, ajustes adicionais de concentração foram realizados para otimizar a reação.
A reação de amplificação dos fragmentos de DNA através de PCR em multiplex foi realizada em volume final de 5µl utilizando o Qiagen Multiplex PCR Kit (QIAGEN®), o qual contém HotStarTaq® DNA polimerase, mistura de dNTPs, MgCl2 e tampão. Foi adotado o seguinte protocolo: 2,5 µl do PCR Master Mix 2x, 0,5 µl de Solução Q 5x, 1,0 µl de uma mistura de iniciadores direto e reverso 10µM e 1,0 µl de DNA (5ng/ µl). Após o preparo, a reação foi colocada em um termociclador (Veriti® 96-Well Thermal Cycler, Applied Biosystems, Foster City, CA, USA), seguindo o seguinte programa: 15 minutos a 95ºC; 39 ciclos de 3 temperaturas (contendo 30 segundos a 94ºC, 1 minuto e 30 segundos a 57ºC e 1 minuto a 72ºC) e 10 minutos a 72º; com manutenção da temperatura em 4ºC até a reação ser retirada do termociclador.
Após a amplificação, foi realizada uma purificação para a degradação enzimática do excesso de dNTPs e iniciadores, utilizando as enzimas exonuclease I (ExoI) e fosfatase alcalina de camarão (SAP, do inglês shrimp alkaline phosphatase), ambas produzidas pela USB (Cleveland, OH, USA). O protocolo de purificação foi: 0,5 L de SAP 1U/ L, 0,1 L de ExoI 10U/ L, e 0,9 L de tampão 10x da enzima SAP adicionados a 3 L de produto de PCR, com subsequente incubação em termociclador a 37oC durante 60 minutos, acrescidos de 15 minutos a 75ºC para inativação das enzimas. Os produtos da PCR purificados foram estocados a -20oC, caso a reação de minissequenciamento não fosse realizada imediatamente.
Já purificadas, as amostras foram submetidas à reação de genotipagem dos SNPs por minissequenciamento, utilizando o sistema SNaPshot (ABI Prism® SNaPshot® Multiplex Kit, Applied Biosystems, Foster City, CA, USA). Para esta reação, foram utilizados 2 L do produto de PCR purificado, no qual foram adicionados: 1,66 L de SNaPshot Ready Reaction Mix, 1,0 L de uma mistura de iniciadores S em concentrações variadas (Tabela 20) e 0,34 L de água destilada ultrapura para completar o volume final da reação, de 5 L. O programa de termociclagem utilizou as seguintes variações de temperatura: 2 minutos a 96ºC; 30 ciclos compostos de 3 temperaturas (10 segundos a 96ºC, 10 segundos a 58ºC e 20 segundos a 60ºC), com manutenção da temperatura em 4ºC ao término da reação, até a mesma ser retirada do termociclador.
Tabela 20: Concentração dos iniciadores de extensão de única
base (S).
Iniciadores Tamanho do iniciador (pb) Concentração (µM na reação) rs699-S 30 0,8 rs4762-S 30 0,3 rs5049-S 35 0,5 rs5051-S 35 0,5 rs5050-S 40 0,8 rs11091046-S 40 0,5 rs12750834-S 45 0,5 rs7539596-S 45 0,5 rs5182-S 50 0,5 rs1800764-S 50 0,5 rs1403543-S 60 0,5 rs1799998-S 60 0,5
Como último passo antes da eletroforese dos produtos de minissequenciamento, foi realizada uma segunda purificação das amostras, para a remoção dos ddNTPs fluorescentes não utilizados. Para purificação dos 5 L de produto da reação de minissequenciamento foram utilizados 0,5 L de SAP 1U/ L e 0,5 L de tampão 10x da enzima SAP, com posterior incubação a 37°C por 60 minutos, seguidos de 85°C por 15 minutos para desnaturar a enzima.
Os produtos de amplificação, já purificados pela segunda vez, foram adicionados a formamida deionizada (Hi-DiTM Formamide, Applied Biosystems) e ao padrão de tamanho GS120-LIZ (GeneScanTM – 120 LIZ®, Applied Biosystems). Este procedimento envolveu a adição de 1µl de produto de minissequenciamento, 0,17µl de padrão de tamanho GS120-LIZ em 8,83µl de formamida Hi-Di. A detecção dos produtos de minissequenciamento foi realizada por eletroforese automatizada no equipamento ABI3130xl (Applied Biosystems). Os parâmetros de corrida foram: polímero POP6 com tensão de 15 volts por 20 segundos de injeção e 15 volts de corrida por 800 segundos. A análise dos eletroferogramas foi realizada com o programa GeneMapperTM 4.0.
4.5 Análise Estatística
A caracterização amostral foi realizada por meio de cálculo da média e desvio padrão das variáveis: idade, massa corporal, estatura, índice de massa corporal (IMC), percentual de gordura, massa magra, pressão arterial sistólica e diastólica (PAS e PAD, respectivamente) em repouso, frequência cardíaca (FC) em repouso e contribuições ancestrais europeia,
africana e ameríndia. Estas variáveis foram ainda testadas quanto à distribuição normal utilizando o teste de Kolmogorov-Smirnov, e, quando necessário, dados pontuais discrepantes (escores com mais de 2 desvios padrão acima ou abaixo da média) fora substituídos por valores iguais à média mais ou menos 2 desvios padrão, respectivamente.
A ancestralidade genética foi calculada com o programa ADMIXMAP versão 3.8 (http://homepages.ed.ac.uk/pmckeigu/admixmap/) utilizando 2.500 interações no período de
burn-in e 10.000 interações para medir os parâmetros dos dados. Amostras das populações de
Botsuana, Camarões, Gana e Senegal (n=120), euroamericanos de Baltimore e de Chicago (n=78) e zapotecos do México (n=29) foram utilizados como representativos das populações africana, europeia e nativo americana, respectivamente. Para testar a associação entre a ancestralidade genômica e a aptidão cardiorrespiratória foi utilizado o coeficiente de correlação não paramétrico de Spearman.
O equilíbrio de Hardy-Weinberg e o desequilíbrio de ligação entre os marcadores genotipados para o SRAA no grupo amostral foi realizado utilizando o programa PLINK
versão 1.07 (PURCELL et al., 2007), disponível em
http://pngu.mgh.harvard.edu/purcell/plink/.
A associação de cada marcador com as variáveis cardiovasculares mensuradas ao final do teste máximo foram testadas utilizando análise general linear models, incluindo covariantes relevantes (descritas abaixo). As variáveis mensuradas pré e pós exercício (PAS, PAD e FC) foram analisadas pela análise de variância para medidas repetidas (ANOVA mista) para acessar diferenças entre os grupos (genótipos) nos diferentes momentos. Idade e composição corporal são variáveis que influenciam na potência aeróbia (VO2pico). Utilizando uma regressão multivariada step-wise, foi verificado que a idade ( =-0,25; p=0,001), percentual de gordura corporal ( =-0,30; p<0,001) e massa corporal magra ( =0,24; p=0,002), em conjunto, explicam aproximadamente 22% da variação no VO2pico (R2 = 0,22; p < 0,001), e, portanto, foram incluídas como covariáveis no modelo de associação genética para o VO2pico. O mesmo processo foi utilizado para as outras variáveis dependentes relacionadas ao VO2pico, identificando possíveis covariáveis e ajustando a análise correspondente: tempo máximo de teste (idade e percentual de gordura); ventilação (massa magra, massa corporal e estatura); escala de Borg (nenhuma); razão de troca respiratória (nenhuma) e frequência cardíaca máxima (idade e frequência cardíaca de repouso). Para os testes dos efeitos principais de cada marcador com as variáveis cardiovasculares mensuradas ao final do teste máximo, seguida à análise general linear models, foi aplicada correção de Bonferroni para comparações múltiplas ao nível de significância.
Para testar a associação entre os fenótipos de aptidão cardiovascular (variáveis obtidas no teste ergoespirométrico, incluindo o VO2pico) e efeitos epistáticos dos polimorfismos do SRAA foi utilizada uma combinação de dois métodos: análise de componentes principais (PCA – do inglês, principal componente analysis) e redução de dimensões MB-MDR (do inglês, model based multifactor dimensionality reduction) (CALLE et al., 2008a; CALLE et al., 2010). Estes métodos foram escolhidos porque se adequaram aos dados do presente estudo, com a vantagem da diminuição das dimensões analisadas, reduzindo o número de testes e, consequentemente, reduzindo também a necessidade de correções para múltiplas testagens e o risco de erro tipo 1, que são resultados falsos positivos. A PCA baseia-se em explicar a estrutura de um grupo de variáveis correlacionadas através de poucas combinações lineares e não correlacionadas destas, os chamados componentes principais, os quais apresentam uma descrição da estrutura dos dados com mais parcimônia, sendo que esta análise frequentemente serve como passo intermediário para análises mais globais subsequentes (JOHNSON e WICHERN, 2002).
A análise de componentes principais (PCA) foi aplicada às variáveis tempo de teste, VO2pico, VE, FCmax e R obtidas ao fim do teste ergoespirométrico, ou seja, momento de máximo esforço, utilizando-se os seguintes parâmetros: análise da matriz de correlação, método de rotação varimax, autovalor (que representa quanto da variância é explicada pelo componente principal) mínimo maior que 1 e método de regressão para cálculo dos escores do componente principal. A matriz de correlação foi utilizada, em preferência à matriz de covariância, pela sua maior adequação no trato de variáveis com ordem de magnitude muito diferente, já que há uma padronização dos escores (média zero e desvio padrão unitário). A padronização evita problemas de se ter uma variável com variância grande comparada à magnitude das demais variâncias, influenciando fortemente a determinação das cargas dos fatores. Um dos princípios para aplicação da PCA é que as variáveis estejam correlacionadas entre si (EVERITT e DUNN, 2001), o que foi observado no presente estudo (r entre 0,32 e 0,64). A variável R (razão de troca respiratória) não se adequou ao parâmetro de Kaiser- Meyer-Olkin (KMO-MAS, do inglês Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) que testa a adequação dos dados e foi retirada da análise, recomeçando-se o processo com as variáveis (tempo de teste, VO2pico, VE, FCmax), para as quais KMO-MAS foi adequadamente checada, apresentado os valores necessários (0,5 ou mais) tanto para cada variável individualmente (MAS entre 0,68 e 0,81) quanto para o grupo de variáveis (0,74). O teste de esfericidade de Bartlett (em inglês, Bartlett's Test of Sphericity) também foi adequadamente significativo (X2=179,21; p<0,001). Atingidos todos os pressupostos, foi analisado o gráfico
scree plot (Figura 11) e o escore de cada autovalor para verificar quantos componentes seriam extraídos.
Figura 11: Gráfico representativo da variância explicada por
cada componente principal (autovalores) - Scree Plot.
A análise da Figura 11 mostra que apenas um componente foi capaz de explicar a maior parte da variância, sem aumento significativo na quantidade de informação com componentes adicionais (observado pelo ponto de inflexão no gráfico a partir do qual os autovalores são menores e relativamente de mesma magnitude). Além disso, apenas o primeiro componente apresentou autovalor maior que 1, critério pré-estabelecido para esta análise. Sendo assim, utilizando o método de regressão, foram gerados os escores para 1 componente principal, chamado aqui de PC1. Este componente principal apresentou autovalor igual a 2,45, e a proporção da variância de cada variável original explicada por ele foi maior que 50%, sendo o maior valor observado para o VO2pico (77%). A variância total explicada pelo PC1, gerado a partir dos dados do teste ergoespirométrico, foi de 61,3%.
Os escores do PC1 obtidos na análise de componentes principais para cada indivíduo da amostra foram então utilizados como variável dependente no pacote estatístico MB-MDR versão 2.4 (disponível em http://cran.r-project.org/web/packages/mbmdr/index.html), que é um pacote de análise de dados criado para o programa R (disponível em http://www.r- project.org/, tanto em versão Windows quanto Linux). A análise MB-MDR, desenvolvida por Calle et al. (2008b), é um método de redução de dimensões para explorar relações gene-gene que pode ser utilizado em delineamentos de caso-controle ou com fenótipos contínuos, com
ou sem inserir covariantes no modelo. O teste consiste basicamente de 3 fases (CALLE et al., 2008a; CALLE et al., 2008b; CALLE et al., 2010):
Fase 1: Cada combinação genotípica é testada para associação com a resposta e é então classificado como alto risco, baixo risco ou não significativo, sendo que os genótipos de mesma classe são agrupados. O nível de significância padrão estabelecido para esta fase é de p=0,1. Fase 2: Para cada categoria supracitada, um novo teste de associação é realizado, resultando em um escore estatístico Wald para a categoria de alto e de baixo risco. Fase 3: A significância do teste é explorada através de teste de permutação do máximo Wald (diferença no escore entre as categorias).
O PC1 foi testado em associação com os polimorfismos do SRAA utilizando o método MB-MDR no programa R, testando-se as interações gene-gene de 2ª e de 3ª ordem (ou seja, 2 e 3 SNPs combinados). As interações de ordem superior não foram analisadas devido ao grande número de combinações gerado em relação ao tamanho amostral do presente estudo (por exemplo, as interações de 4ª ordem geram 81 combinações em marcadores bialélicos).
As variáveis de caracterização amostral foram previamente investigadas quanto à associação com as variáveis dependentes (obtidas no teste ergoespirométrico máximo) utilizando regressão linear step-wise para identificar potenciais covariantes (adotado nível de significância 0,10). Desta forma, idade, massa magra total e percentual de gordura foram identificadas em associação com os fenótipos de aptidão cardiovascular estudados, e foram inseridas no modelo MB-MDR como covariáveis, juntamente com a ancestralidade genômica estimada no ADMIXMAP. Especificamente, foi utilizada a proporção de ancestralidade europeia, pois as proporções de ancestralidade africana e europeia se mostraram inversamente proporcionais, não sendo necessário utilizar ambas. Por sua vez, a ancestralidade ameríndia não foi utilizada por ser a de menor proporção e menor variação entre os indivíduos, com pouco conteúdo informativo para o presente estudo.
O ajuste para comparações múltiplas não é fornecido no pacote MB-MDR, cabendo ao usuário aplicar o ajuste para testagem múltipla adequado (CALLE et al., 2010). Para este fim, foi aplicada correção FDR (do inglês, False Discovery Rate), que pode ser interpretada como taxa de descobertas falsas, ou ainda, taxa de falsos positivos (BENJAMINI e HOCHBERG, 1995; BENJAMINI e YEKUTIELI, 2001), previamente recomendadas em sequência à análises de redução de dimensionalidade multifatorial, tais como MB-MDR, MDR, FAM- MDR (MENG et al., 2005; MEI et al., 2007; CATTAERT et al., 2010; HUA et al., 2010). A correção FDR-BH (BENJAMINI e HOCHBERG, 1995) compara o p não ajustado ao valor crítico de p (gerado de acordo com o número de hipóteses testadas e o nível de significância
escolhido) e rejeita-se a hipótese nula se o p bruto for menor que o nível de significância crítico, sendo que para análise os valores de p não ajustados são ordenados de forma crescente. A comparação deve ser realizada a partir do maior valor p, decrescendo progressivamente, sendo que a identificação de um p bruto menor que o p crítico rejeita tanto a hipótese pontual quanto as demais, seguindo a direção de análise do maior para o menor p. A Tabela 21 resume os procedimentos utilizados nesta análise de associação trabalhada no programa R. O mesmo procedimento aplicado ao PC1 foi repetido utilizando o VO2pico como variável dependente.
Tabela 21: Especificações do teste de associação com os polimorfismos do SRAA.
Teste MB-MDR
Variável dependente PC1
Covariáveis Idade, massa magra total, percentual de gordura e ancestralidade europeia.
Genes 12 SNPs do SRAA
Nº de interações gene-gene 2 e 3 Nº de permutações utilizadas 10.000
Programa R
Sistema operacional Ubuntu 11.04 (GNU/Linux 2.6.38-11-generic i686)
Máquina Intel(R) Core(TM) i5-2400 CPU @ 3.10GHz, 4 processadores Memoria é de 4 Gb. * O mesmo procedimento foi realizado para variável dependente VO2pico.
A significância estatística adotada para as análises foi de 95%. A menos que especificado de forma contraria nas descrições das análises acima, o programa SPSS versão 17.0 foi utilizado para realização dos testes estatísticos.
5 RESULTADOS
5.1 Caracterização amostral
As características amostrais do grupo estudado estão apresentadas na Tabela 22. O grupo avaliado, composto por 148 idosas, apresentou média de idade de 66,4 anos, com 17,5 anos decorridos desde a menopausa, em média. A ancestralidade genômica foi estimada a partir de marcadores informativos de ancestralidade e as proporções médias de ancestralidade europeia, africana e ameríndia foram 70%, 22% e 8%, respectivamente.
Tabela 22: Características amostrais.
Variáveis (n=148) Média ± desvio padrão
Idade (anos) 66,39±5,52 Anos de menopausa 17,47±7,21 Massa corporal (kg) 63,83±8,87 Estatura (cm) 153,09±6,14 IMC (kg/m2) 27,24±3,59 PAS (mmHg) 122,41±11,52 PAD (mmHg) 76,55±8,67 FC (bpm) 73,56±9,75 Gordura corporal (%) 39,70±5,87 Massa magra (kg) 37,12±4,19 Ancestralidade EUR 0,70±0,18 Ancestralidade AFR 0,22±0,17 Ancestralidade AMR 0,08±0,09 IMC = índice de massa corporal; PAS = pressão arterial sistólica; PAD = pressão arterial diastólica; FC= frequência cardíaca; EUR= Europeia; AFR= Africana; AMR= Ameríndia.
Foram pesquisadas idosas que não participavam de nenhum programa estruturado de exercício físico, período a contar dos últimos seis meses antes do início da pesquisa. Além desta padronização, o nível de atividade física habitual foi avaliado pelo questionário IPAQ (versão 8), computando o envolvimento das voluntárias em atividades da vida usual, tal como caminhar de um lugar para outro ou varrer o quintal durante determinado tempo. Desta forma, a amostra foi classificada de acordo com o nível de atividade física (Tabela 23).
Tabela 23: Nível de atividade física e cor de pele autorrelatada (n=148). Classificação Frequência (%) Muito ativa 4 (2,7%) IPAQ Ativa 110 (74,3%) Irregularmente ativa (A e B) 30 (20,3%) Sedentária 4 (2,7%) Branca 74 (50%)
Cor de pele Parda 36 (24,3%)
Preta 30 (20,3%)
Amarela 6 (4,1%)
Vermelha 2 (1,4%)
A maioria das idosas avaliadas foi classificada quanto ao nível de atividade física como ativas (74,3%), com apenas 4 mulheres muito ativas (2,7%). Nas categorias de menor nível de atividade física, 30 idosas foram classificadas como irregularmente ativas (20,3%) e 4 como totalmente sedentárias (2,7%).
A cor de pele autorrelatada, avaliada de acordo com a classificação do IBGE (2000), também está apresentada na Tabela 23. Em sua maior parte, a amostra se classificou como Branca (50%), com quantidades equivalentes de idosas que se classificaram como Pardas (24,3%) ou Pretas (20,3%). Seis (4,1%) e 2 (1,4%) mulheres se classificaram como Amarelas e Vermelhas, respectivamente, que para o IBGE engloba pessoas de etnia asiática e indígena.