efeitos a curto e longo prazo da atividade fÍsica sobre … · 2019-04-02 · universidade federal...

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS

PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO

PROGRAMA DE POS GRADUAÇÃO EM EPIDEMIOLOGIA

EFEITOS A CURTO E LONGO PRAZO DA

ATIVIDADE FÍSICA SOBRE A SAÚDE DO SONO

EM UMA COORTE DE NASCIMENTOS

TESE DE DOUTORADO

ANDREA WENDT

Pelotas, RS

2019

2

ANDREA WENDT

EFEITOS A CURTO E LONGO PRAZO DA ATIVIDADE FÍSICA

SOBRE A SAÚDE DO SONO EM UMA COORTE DE

NASCIMENTOS

Orientador: Fernando C. Wehrmeister

Co-orientador: Inácio Crochemore M. da Silva

Pelotas, RS

2019

A apresentação desta tese ao Programa de

Pós-Graduação em Epidemiologia da

Universidade Federal de Pelotas é requisito

parcial para obtenção do título de Doutor em

Epidemiologia.

4

ANDREA WENDT

EFEITOS A CURTO E LONGO PRAZO DA ATIVIDADE FÍSICA

SOBRE A SAÚDE DO SONO EM UMA COORTE DE

NASCIMENTOS

Banca examinadora:

Prof. Dr. Fernando C. Wehrmeister (presidente)

Universidade Federal de Pelotas

Profª. Drª. Iná Santos (examinadora)


Profª. Drª. Luciana Tovo Rodrigues (examinadora)


Prof. Dr. Daniel Umpierre de Moraes (examinador)

Universidade Federal do Rio Grande do Sul

5

AGRADECIMENTOS

No caminho percorrido durante estes quatro anos, nada aconteceria

sem a ajuda de algumas pessoas. Por isso, deixo aqui os meus

agradecimentos a uma serie de pessoas que direta ou indiretamente fizeram

parte desse processo.

Primeiramente agradeço à Deus, que teve um papel essencial guiando

cada escolha, ajudando a superar dificuldades e abrindo portas.

Um doutorado em grande parte é feito de estudo e trabalho,

envolvimento em trabalhos de campo ou elaboração de projetos. No meu caso

específico, pra que eu pudesse dar o meu melhor nas tarefas propostas,

precisei de um apoio familiar muito grande. Esse apoio veio dos meus pais

que me ajudaram e que estiveram por trás de tudo como suporte todo tempo.

Também não poderia deixar de agradecer à minha filha, Manu que me

mostrava a hora de parar e me ajudou a equilibrar a vida pessoal e

profissional. Eu agradeço à essas três pessoas na minha vida porque sem

elas teria sido tudo mais difícil e mais complicado.

Se existem outras duas pessoas que foram apoio e parceria nesses

quatro anos foram a Carol e a Luiza. Da graduação e do mestrado para a vida,

elas estiveram comigo sempre que eu precisei e também quando eu não

precisei. Desde a hora de trabalhar sério e com compromisso até a hora da

diversão. Amizades assim, fazem muita diferença não só pra passar pelo

doutorado, mas pra passar pela vida. Quando isso se alia a vida profissional,

tens pessoas que entendem os dilemas e desafios da vida acadêmica e

também te ajudam superá-los.

Existem também aquelas pessoas que foram presentes do doutorado.

Adriana Kramer Fiala Machado da Silva Sauro chegou com seus 17

sobrenomes e juntou uma galera com gostos e atividades de lazer peculiares.

E aqui entra a Rafinha também. Foi um grupo que aconteceu e nem sei direito

como, mas que hoje faz muita diferença pra mim (squiiiii).

Agradeço também às meninas que trabalharam no campo da Coorte

1993: Ana Paula, Isabel, Luna e Paula. Se não fossemos a equipe que fomos,

unida e nunca colocando empecilhos nas tarefas do trabalho de campo, o

6

pedágio teria sido muito mais doloroso, tenho certeza! Olhando pra trás eu

posso dizer que graças a esta equipe esse campo foi divertido.

Eu não poderia deixar de agradecer meu co-orientdor, Inácio. Como

meu co-orientador na tese e “chefinho” na acelerometria, ajudou muito em

discussões importantes adicionando pontos de vista diferentes nos artigos

que enriqueceram o trabalho final. Por outro lado, quando era preciso

conversar sobre a vida, sobre escolhas e sobre “que rumo tomar” ele também

sempre esteve presente e foi muito importante. Boa parte do que eu fiz

durante o doutorado foi fruto das oportunidades dadas por ele e da confiança

depositada em mim.

Por fim, eu não poderia deixar de agradecer a pessoa mais importante

pra este doutorado acontecer, meu orientador, Fernando. Ele foi uma das

pessoas que mais acreditou em mim desde que eu cheguei na pós-

graduação. Sempre me ajudou e aconselhou da melhor forma possível e

nunca me negou uma oportunidade não só em assuntos da tese, mas também

me ajudando a fazer minhas escolhas na vida acadêmica como um todo. A

compreensão e confiança foram fundamentais pra que eu pudesse crescer

profissionalmente e talvez pessoalmente e sou muito grata por esses anos de

orientação.

7

RESUMO

Wendt, Andrea. Efeitos a curto e longo prazo da atividade física sobre a saúde

do sono em uma coorte de nascimentos. Tese (Doutorado). Programa

de Pós-Graduação em Epidemiologia. Universidade Federal de Pelotas

(UFPel); 2018.

A literatura tem mostrado que o sono tem um papel fundamental na saúde

geral. Indivíduos com duração adequada e/ou boa qualidade do sono

apresentam menor risco de obesidade, depressão, doenças crônicas e

mortalidade geral. Uma boa saúde do sono também é importante para a

cognição e desempenho acadêmico. Nesta tese foi realizada uma descrição

dos problemas de sono no Brasil com dados na Pesquisa Nacional de Saúde.

Os dados apresentados mostram uma prevalência de cerca de 15% para

problemas de sono e 11% para cansaço diurno na população brasileira.

Quantos aos fatores que podem influenciar o sono, a atividade física (AF)

aparece frequentemente na literatura com um efeito protetor para desfechos

negativos de sono como duração inadequada, qualidade ruim ou sonolência

diurna excessiva. Nesta tese, foi realizada uma revisão de literatura sobre esta

associação e em geral os estudos mostraram que a AF teve um efeito protetor

para longa duração, insônia e qualidade ruim do sono. Os resultados em

relação a curta duração ainda são inconclusivos. A heterogeneidade dos

estudos e a falta de padronização nos instrumentos de sono e AF também

dificultou as comparações. Quanto aos efeitos a curto e longo prazo da AF no

sono, foram realizadas duas análises com a amostra da coorte de nascidos

vivos de Pelotas em 1993. O primeiro estudo, avaliando o efeito da AF

realizada durante a adolescência na saúde do sono aos 22 anos não

encontrou evidência clara a respeito do efeito a longo termo da AF. O segundo

estudo avaliou dados de uma semana de AF e sono através de acelerometria.

Neste segundo estudo questões como o horário em que a AF foi realizada e

a intensidade foram investigadas. Como resultado, foi encontrado que AF leve

realizada durante a manhã melhorou a eficiência do sono para homens e

mulheres e o tempo total de sono somente para homens. Já a AF realizada

8

durante a noite e em qualquer intensidade diminuiu o tempo de sono. Com os

resultados apresentados neste volume é possível constatar que uma parcela

considerável da população brasileira é afetada por problemas de sono. A AF

parece não ter um efeito a longo prazo, mas o efeito a curto prazo depende

do horário de realização da AF.

Plavras-chave: saúde do sono; atividade física, epidemiologia, acelerômetro

9

ABSTRACT

Wendt, Andrea. Short- and long- effects of physical activity on sleep health in

a birth cohort. Thesis (Doctoral Thesis). Postgraduate Program in

Epidemiology. Federal University of Pelotas; (UFPel); 2018.

Literature has shown that sleep plays an essential role in health. Individuals

with adequate sleep duration and/or good sleep quality show lower risk for

obesity, depression, chronic diseases and mortality. A good sleep health is

also important to cognition and academic achievement. A sleep problem

description using data from the National Health Survey was carried out in this

Thesis. Data showed that sleep problems and daytime fatigue reached 15%

and 11% in the Brazilian population respectively. Regarding factors which

have influence on sleep, physical activity (PA) emerges in literature as a

protector to negative sleep outcomes such as inadequate duration, poor sleep

quality and daytime sleepiness. Therefore, a review study was carried out and

found that PA decreases the odds to long sleep duration, insomnia and poor

sleep quality. Results about short sleep duration are still unclear. Studies

included in this review are very heterogeneous and instruments used to

measure sleep and PA are not standardized. Considering short- and long- term

effect of PA, two analyses were performed with a sample of the Pelotas 1993

birth cohort. The first study evaluated the effect of PA during adolescence on

sleep at 22 years and did not find any clear evidence of long-term effect of PA.

The second study evaluated data from one week of accelerometry and aspects

from PA such as time of performance and intensities were tested. Results

showed that morning light PA increased sleep efficiency to both men and

women and total sleep time only to women. On the other hand, any intensity

of night PA decreased total sleep time. Thus, it is possible to conclude that a

relevant part of the Brazilian population is affected by sleep problems. PA does

not seem to have long-term effect on sleep, but short-term analysis showed

that PA effect on sleep depends on the period of the day it is performed.

Key-words: sleep health; physical activity, epidemiology, accelerometer

10

SUMÁRIO

Apresentação................................................................................................11

Projeto de Pesquisa......................................................................................13

Relatório de Trabalho de Campo.................................................................102

Modificações em relação ao projeto original...............................................139

Artigo 1........................................................................................................141

Artigo 2........................................................................................................166

Artigo 3........................................................................................................215

Artigo 4........................................................................................................255

Comunicado para a Imprensa.....................................................................286

Conclusões da Tese....................................................................................288

11

APRESENTAÇÃO

12

A presente tese foi elaborada segundo as normas do Programa de Pós-

Graduação em Epidemiologia – UFPEL e é requisito para a obtenção do título

de Doutor em epidemiologia.

Primeiramente, é apresentado o projeto de pesquisa qualificado em 2016

após sugestões dos examinadores Prof.ª Dr.ª Iná Santos e Prof. Dr. Daniel

Umpierre, também membros examinadores da presente tese. Na seção

posterior é apresentado o relatório de trabalho de campo da coorte de 1993

com as atividades realizadas pela doutoranda. Posteriormente, são

apresentados os quatro artigos que compõe a tese.

O artigo primeiro artigo da tese, intitulado “Sleep disturbances and daytime

fatigue: the Brazilian National Health Survey 2013” foi aceito na revista

Cadernos de Saúde Pública. O segundo artigo é a revisão sistemática sobre

o tema de pesquisa, intitulado “Physical Activity, Exercise, and Sleep Health:

A Systematic Review” e submetido à Revista Brasileira de Atividade Física e

Saúde. O artigo “Prospective associations between physical activity in

adolescence and early adult life with sleep health: findings from the 1993

Pelotas (Brazil) Birth Cohort” é o terceiro da tese e foi submetido à PLOS ONE.

O quarto artigo, intitulado “Short-term association of PA and sleep: a

population-based study with accelerometry” será submetido à Journal Physical

Activity and Health.

Por fim, é apresentada uma nota à imprensa com os principais achados da

tese.

13

PROJETO DE PESQUISA

14

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS

FACULDADE DE MEDICINA

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM EPIDEMIOLOGIA

PROJETO DE PESQUISA

Efeitos a curto e longo prazo da atividade física sobre a saúde do sono em

uma coorte de nascimentos.

Andrea Wendt

Pelotas

2016

15

Andrea Wendt

Efeitos a curto e longo prazo da atividade física sobre a saúde do sono em

uma coorte de nascimentos.

Projeto de Pesquisa apresentado ao

programa de Pós-graduação em

Epidemiologia da Universidade

Federal de Pelotas, como requisito

parcial para obtenção do título de

Doutor em Epidemiologia.

Orientador: Fernando C. Wehrmeister

Pelotas

2016

16

Sumário

ARTIGOS PLANEJADOS..............................................................................17 RESUMO.......................................................................................................18 ABSTRACT....................................................................................................19 1.INTRODUÇÃO............................................................................................20 2.FISIOLOGIA DO SONO.............................................................................22 2.1. Ritmo circadiano, homeostase, secreção de hormônios e ciclo sono-vigília.............................................................................................................23 3.SAÚDE DO SONO.....................................................................................24 3.1. Definição do termo..................................................................................24 3.2. Saúde do sono como problema de saúde pública..................................25 3.3. Métodos para mensuração da saúde do sono.......................................27 3.3.1 Polissonografia.....................................................................................27 3.3.2. Questionários e diários........................................................................28 3.3.3. Acelerometria.......................................................................................29 4.FATORES ASSOCIADOS À SAÚDE DO SONO.......................................30 4.1. Fatores genéticos...................................................................................30 4.2. Fatores demográficos.............................................................................30 4.3. Fatores socioeconômicos.......................................................................32 4.4. Fatores comportamentais.......................................................................33 5. ATIVIDADE FÍSICA E SONO....................................................................34 5.1. Mecanismos do efeito da AF no sono....................................................34 5.2. Revisão de literatura...............................................................................37 6.JUSTIFICATIVA..........................................................................................58 7.OBJETIVOS................................................................................................60 7.1. Geral.......................................................................................................60 7.2. Específicos.............................................................................................60 8.HIPÓTESES...............................................................................................61 9.MÉTODOS..................................................................................................62 9.1. Coorte 93................................................................................................62 9.2. População em estudo.............................................................................63 9.3. Critérios de inclusão...............................................................................63 9.4. Critérios de exclusão..............................................................................63 9.5. Definição operacional do desfecho.........................................................64 9.5.1. Acelerômetros......................................................................................64 9.5.2. Pittsburgh Sleep Quality Index............................................................65 9.5.3. Epwoth Sleepiness Scale…………………………………………………65 9.6. Definição operacional da exposição……………………………………….66 9.6.1. Questionários (AF no lazer)………………………………………………66 9.6.2. Acelerômetros……………………………………………………………...67 9.7 Covariáveis……………………………………………………………………68 9.8. Poder………………………………………………………………………….70 9.9. Análise estátistica……………………………………………………………72 9.10. Modelo de análise.................................................................................73 10. FINANCIAMENTO...................................................................................76 11.CRONOGRAMA.......................................................................................77 12.REFERÊNCIAS........................................................................................78

17

ARTIGOS PLANEJADOS

1) Atividade física e saúde do sono: uma revisão sistemática

2) Efeitos de curto prazo da atividade física sobre a saúde do sono: uma

análise com adultos jovens.

3) Associação entre atividade física durante a adolescência e saúde do

sono no início da vida adulta: a Coorte de Pelotas de 1993.

18

RESUMO

O sono tem um importante papel no metabolismo e homeostase do organismo

humano, contribuindo assim para melhor saúde dos indivíduos. A literatura

tem mostrado que a duração curta do sono, a má qualidade e a sonolência

diurna estão associadas ao maior risco de obesidade, hipertensão e diabetes,

pior saúde mental e qualidade de vida e acidentes de trabalho e trânsito.

Diversos fatores sociodemográficos e comportamentais estão associados ao

sono, como por exemplo, sexo, idade, escolaridade, composição corporal,

consumo de álcool e cafeína e tabagismo. Um dos fatores comportamentais

que parece exercer um efeito positivo sobre o sono é a atividade física. Alguns

estudos têm mostrado que atividade física pode apresentar efeitos tanto a

curto quanto a longo prazo no sono. Entre os mecanismos a curto prazo estão

a regulação da temperatura corporal, secreção de substâncias como

citocinas, conservação de energia e restauração de tecidos. Já quanto aos

efeitos a longo prazo, alguns mecanismos como regulação do ritmo

circadiano, melhora da aptidão física e mudanças na composição corporal

podem explicar os benefícios da atividade física no sono.

Este projeto visa utilizar dados dos acompanhamentos da coorte de

nascimentos de Pelotas no ano de 1993. O projeto desta tese prevê a

elaboração de três artigos sendo eles: (a) uma revisão sistemática sobre a

associação entre atividade física e sono com estudos de base populacional;

(b) um artigo original verificando a associação da atividade física na

adolescência e sono na fase adulta; (c) um artigo original verificando a

associação entre a atividade física realizada durante o dia no sono da noite

seguinte. Foram coletadas medidas de atividade física por meio de

questionários nos acompanhamentos dos 11, 15, 18 e 22 anos dos

entrevistados e questionários de qualidade de sono e sonolência diurna aos

22 anos. Dados de acelerometria para atividade física e sono foram coletados

no acompanhamento dos 22 anos.

A proposta de doutorado sanduíche tem foco no artigo (c) utilizando dados de

acelerometria, prevendo a realização do mesmo com professor expert na

área. Além disso, o conhecimento adquirido neste período vai contribuir para

a realização do artigo sobre efeitos da atividade física a longo prazo.

19

ABSTRACT

Sleep has an important role in metabolism and homeostasis of human

organism contributing to health of individuals. The literature has shown that

short sleep duration, poor quality and daytime sleepiness are associated to

higher risk of obesity, hypertension and diabetes, worse mental health and

quality life and traffic/occupational accidents. Several sociodemographic and

behavioral factors are associated to sleep outcomes, for example, sex, age,

education, body composition, smoking and alcohol and caffeine consumption.

Physical activity is one may have a positive impact on sleep. Some studies

have shown that physical activity present short and long term effects on sleep.

Among short term mechanisms are thermoregulation, substances secretion as

cytokines, energy saving and tissues restoration. Among long term

mechanisms are the circadian rhythm regulation, better physical fitness and

changes in body composition.

This project aims to use data from birth cohort of Pelotas, 1993. Three papers

are planned: (a) a systematic review about association of physical activity and

sleep with population-based works; (b) an original paper to investigate the

association of physical activity through adolescence and sleep on adult phase;

and (c) another original paper looking at the association of physical activity

performed in day on sleep night. Physical activity data measured by

questionnaires were collected in of 11, 15, 18 and 22 years follow-up.

Questionnaires about sleep quality and daytime sleepiness were collected in

22 years follow-up. Accelerometry data for physical activity and sleep were

collected in 22 years follow-up.

The sandwich PhD plan has focus on paper (c), with data of accelerometry

and predicts to be performed with expert professor in area. Also, the

acquisition of knowledge during this period will contribute to a better

manuscript about the long terms effect of physical activity on.

20

1. INTRODUÇÃO

O sono tem um importante papel na saúde física e mental dos indivíduos,

contribuindo no metabolismo e manutenção da homeostase do organismo (1-

4). É através do sono que uma série de funções fisiológicas do corpo humano

são reguladas e dessa forma o sono torna-se indispensável à condição de

vida (1, 5). Devido à variedade de aspectos do sono, como duração, eficiência

(percentual do tempo na cama em que os indivíduos estão dormindo),

qualidade e sonolência diurna, surgiu a nova proposta da utilização do termo

“saúde do sono”, na tentativa de englobar as diferentes características deste

desfecho (6). A prevalência de problemas do sono varia bastante,

dependendo de quais aspectos são mensurados nos estudos. Os

instrumentos também são diversos, desde medidas objetivas, como

polissonografia e acelerometria, até questionários. Buman et. al. (2014), em

um inquérito populacional nos Estados Unidos, encontraram que 41,3% da

população dormiu menos do que 7 horas, 22% levou mais que 30 minutos

para iniciar o sono e 24,1% classificou a qualidade do seu sono como ruim ou

muito ruim (7). No Reino Unido, um estudo encontrou uma prevalência de

insônia de 21,6% (8), enquanto que na Coreia, Joo et. al. (2009) encontraram

12,2% de sonolência diurna (9). Estudos de base populacional no Brasil têm

encontrado resultados semelhantes aos de outros países (10, 11). Castro et.

al. (2013), em São Paulo, detectaram uma prevalência objetiva de insônia

(medida por polissonografia) de 32%, enquanto que a prevalência subjetiva

(medida por questionário) foi de 45% (10). Outro estudo, em Minas Gerais,

encontrou uma prevalência de sonolência diurna de 16,8% (11) medida

através da Epworth Sleepiness Scale (12).

A literatura destaca que a saúde do sono está associada a diversos

desfechos da saúde geral, como diabetes, doenças cardiovasculares,

obesidade, distúrbios mentais, entre outros (6, 13-15). Aspectos como sono

não restaurador, de má qualidade ou de duração curta estão associados à

maior ocorrência de depressão e outros distúrbios mentais (6, 16, 17),

problemas de memória e cognição (17), obesidade (6, 18), doenças crônicas,

como hipertensão e diabetes (6, 16, 17, 19), pior qualidade de vida (20) e

mortalidade (6, 21). Além disso, cabe ressaltar, que a saúde do sono

21

prejudicada traz consequências não só à saúde individual, mas também a

aspectos sociais, como rendimento no trabalho, pior desempenho na escola

e falta de atenção no trânsito (17, 22). A sonolência diurna, por exemplo, está

associada a maior risco de acidentes de trânsito e de trabalho e pior

performance escolar (22-24). Sendo assim, percebe-se que os problemas do

sono afetam uma parcela considerável da população no mundo e no Brasil e

é indispensável compreender quais fatores podem contribuir na melhora da

saúde do sono na população geral.

Um destes fatores é a atividade física (AF) que, em geral, é apontada na

literatura como um comportamento importante na melhoria ou manutenção

tanto da saúde geral como do sono (14, 25, 26). Indivíduos ativos fisicamente

têm menor risco de doenças crônicas, melhor qualidade de vida, entre outros

aspectos positivos (27). Com a saúde do sono parece não ser diferente. A

maioria dos estudos que avaliam esta associação tem mostrado que sujeitos

ativos fisicamente têm melhor qualidade do sono e menor risco de duração

inadequada (16, 28-31). Os mecanismos que explicam esta associação ainda

são bastante discutidos, pois ambos aspectos (AF e saúde do sono) são de

caráter multicausal, podendo ser influenciados por outros diversos fatores,

como alimentação, doenças e aspectos genéticos (6, 14, 32).

A AF pode ter tanto efeitos agudos (em curto prazo), quanto crônicos (em

longo prazo) no desfecho sono (25, 26). Os mecanismos e magnitudes destes

efeitos podem ser diferentes, porém, ainda são pouco compreendidos (33). É

possível que apenas uma sessão de exercício afete aspectos como

temperatura corporal, concentrações de citocinas e arquitetura do sono, tanto

na mesma noite, quanto na noite seguinte (33). Por outro lado, o efeito crônico

da AF no sono pode ocorrer através de modificações no ritmo circadiano,

composição corporal, melhora da aptidão física, entre outros (25, 26, 33, 34).

A maioria destas evidências é baseada em intervenções com tempo de AF

normalmente reduzido, limitado a poucas semanas de intervenção (26).

Estudos de delineamento longitudinal, que verifiquem a relação entre AF e

saúde do sono com medidas adequadas para ambos, desfecho e exposição,

ainda são escassos na literatura.

Frente a este cenário, a verificação dos efeitos em curto e longo prazo da

AF na saúde do sono é necessária e preenche uma lacuna científica.

22

Compreender esta associação pode ser fundamental para ampliar o

conhecimento na área e ajudar na elaboração de intervenções em saúde do

sono e AF.

2. FISIOLOGIA DO SONO

O organismo humano passa por diversos processos fisiológicos, que

respondem aos estímulos internos e externos, e servem para manter a

funcionalidade e saúde do indivíduo (35). Entre estas necessidades e

respostas fisiológicas está o sono, que pode ser definido como “um estado

comportamental reversível de desligamento e perda de resposta ao meio

ambiente. O sono também é um complexo de processos fisiológicos e

comportamentais, tipicamente acompanhado (em humanos) da posição

deitada, pouca ou nenhuma movimentação e olhos fechados” (36).

O sono é dividido nas fases REM (rapid eyes moviment) e NREM (non rapid

eyes moviment) (36). A fase NREM ainda é subdividida em quatro estágios,

sendo o primeiro deles (N1) - uma transição do estado acordado para

dormindo. No N1, ocorre o aumento da sonolência e diminuição da

movimentação dos olhos e do corpo. No segundo estágio (N2), ocorre a perda

da consciência do ambiente (caracterizado como o primeiro estágio do sono).

Os terceiro e quarto estágios (N3, N4) são os mais profundos e, juntos,

também são chamados de slow waves sleep (SWS). O SWS é amplamente

utilizado como um estágio marcador de profundidade do sono e tem função

importante de restauração (recuperação física dos tecidos, secreção de

hormônio do crescimento, síntese de proteínas, entre outros) (37). Embora a

subdivisão exista, os três estágios são um contínuo no aumento da

profundidade do sono, constituindo a fase NREM que corresponde a 75%-

80% da duração total do período de sono (37, 38).

Progressivamente, entra-se na fase REM do sono, quando ocorre um

aumento na atividade cerebral e fisiológica e movimentação dos olhos, além

de atonia muscular. Essa fase compõe 20%-25% da duração total do período

de sono. É neste estágio que ocorrem os sonhos e a importância desta fase

é devida a consolidação dos processos de memorização, cognição e fixação

de conteúdos aprendidos durante o dia (38).

23

A progressão entre as fases do sono não ocorre uma única vez durante a

noite, mas é um processo cíclico. Na primeira parte da noite, o estágio

predominante é o N3, com maior duração. Com o passar do tempo, a fase

REM do sono passa a ter maior predominância (37). A Figura 1 apresenta as

fases do sono e respectivas ondas cerebrais obtidas em um eletro-

encefalograma.

Figura 1. Estágios do sono. FONTE: Bryant et al., 2004 (4)

2.1. Ritmo circadiano, homeostase, secreção de hormônios e

ciclo sono-vigília.

Grande parte dos processos fisiológicos do organismo humano ocorrem ao

longo de 24 horas, como por exemplo a secreção hormonal (35). Estes

processos têm ritmo determinado, em grande parte, por um relógio biológico

interno, que aponta os momentos em que cada mecanismo deve ocorrer ao

longo de um dia (ritmo circadiano) (1, 5). O ciclo sono-vigília é um dos

aspectos regulados pelo ritmo circadiano (1, 39). A regulação do ciclo sono-

vigília é fundamental ao ser humano, pois colabora para uma melhor

imunidade, balanço energético e homeostase do organismo (1).

24

A maioria dos hormônios do organismo humano seguem um relógio de 24h

e, entre os hormônios afetados pelo sono, os principais são a melatonina,

cortisol, hormônio tireoestimulante (TSH) e hormônio do crescimento (GH) (5).

Um hormônio de grande importância para o início do sono é a melatonina,

cuja principal função é a regulação do ciclo sono-vigília. A secreção desta

substância aumenta com a diminuição da claridade do dia, e estimula o estado

de sonolência e, posteriormente, início do sono (5). Já o cortisol, que está

envolvido em diversos processos fisiológicos, entre eles regulação da pressão

arterial, glicose e sistema imunológico, tem o pico de secreção no despertar,

diminuindo ao longo do dia e tendo redução acentuada no início do período

de sono (5). O TSH, responsável pela regulação da atividade da tireoide,

também pode ser influenciado pelo sono, com pico de secreção no início do

sono, que tem efeito inibitório do hormônio, sendo esta inibição maior durante

o SWS (5). O GH, responsável pelo crescimento de órgãos e ossos, é

fortemente influenciado pelo sono, sendo secretado durante o período, e em

maiores quantidades, quando a duração do SWS é maior (5).

Sendo assim, manter o ritmo circadiano bem regulado é de fundamental

importância para adequação do ciclo sono-vigília e consequente homeostase

do organismo humano (35).

3. SAÚDE DO SONO

3.1. Definição do termo

Primordialmente, a pesquisa sobre saúde do sono começou com foco nos

distúrbios e tendo como amostra indivíduos doentes (ex: insônia, apneia

obstrutiva do sono, hipersonias, entre outros). Com o passar do tempo,

observou-se a importância do sono em indivíduos não doentes, com foco na

promoção da saúde e prevenção de doenças (6, 40). Desde então, diversos

termos passaram a ser utilizados para definir e mensurar uma gama

diversificada de parâmetros do sono. Entre eles, destacam-se arquitetura do

sono, qualidade do sono e distúrbios do sono (6).

A utilização do termo “saúde do sono” busca englobar estes diversos

aspectos que podem ser mensurados objetiva ou subjetivamente, quando nos

25

referentes ao sono de indivíduos humanos (6). Por exemplo, a qualidade do

sono, muitas vezes, é mensurada de forma subjetiva, através de escalas ou

perguntas que levam em conta dificuldades para dormir ou o quanto cada

indivíduo se sente disposto ao acordar (41)). Distúrbios do sono têm como

padrão ouro de mensuração a polissonografia, que é realizada em ambiente

laboratorial por médico especializado (6). Questões de arquitetura do sono

como tempo total de sono, eficiência e latência, também podem ser

mensurados pela polissonografia (6) e, mais recentemente, através de

monitores de movimento (acelerômetros/actígrafos), podendo ser utilizados

na própria casa do indivíduo (42, 43). Os diferentes aspectos do sono têm

significados distintos, e sendo assim, a associação de um fator a determinado

desfecho não significa a associação com outra variável resposta (6).

A utilização de um termo mais abrangente é de grande importância com o

intuito de abordar todos aspectos do sono relevantes para saúde. A proposta

mais recente define saúde do sono como “um padrão de sono-vigília

multidimensional, adaptado às demandas individuais, sociais e ambientais,

que promove bem-estar físico e mental. Boa saúde do sono é caracterizada

por satisfação subjetiva, horários apropriados, duração adequada, alta

eficiência e estado de alerta sustentado durante períodos de vigília” (6).

3.2. Saúde do sono como problema de saúde pública.

A importância de estudar a saúde do sono vem crescendo, com um maior

aprofundamento de técnicas de mensuração e maior conhecimento da

associação com desfechos em saúde (6, 44).

A duração do sono parece ter efeito prejudicial em vários desfechos, tanto

quando é muito curta, quanto muito longa. Um inquérito populacional na

Coreia mostrou que mulheres com diabetes melito apresentaram a duração

do sono superior a 10 horas e indivíduos depressivos apresentaram duração

muito curta (<8horas) (16). No mesmo sentido, uma meta-análise com estudos

de coorte sobre duração do sono e mortalidade mostrou que o risco de morte

para quem dorme 4 horas e 11 horas foi, respectivamente, 7% e 55% maior

do que nos indivíduos que dormiam 7 horas (45). Uma revisão somente com

idosos também encontrou efeito negativo da duração curta e longa do sono

26

sobre a função cognitiva. Os autores definiram como curta e longa duração os

grupos mais extremos de cada estudo sendo as categorias mais comuns cinco

horas ou menos e nove horas ou mais respectivamente. A categoria de

referência foi a duração adequada do sono (entre sete e oito horas para a

maioria dos estudos). Idosos que relataram curta e longa duração

apresentaram risco 1,40 (IC95% 1,27-1,56) e 1,58 (IC95% 1,43-1,74) vezes

maior de apresentar função cognitiva prejudicada, respectivamente (46). A

duração adequada do sono também está associada a menor risco de

obesidade (47), maior controle da glicemia (48) e menor risco cardiovascular

(13).

A duração do sono sem dúvida é o aspecto do sono mais estudado

atualmente, possivelmente pela simplicidade relativa de mensuração. Outros

aspectos, como a qualidade e a sonolência diurna, ainda não são tão

explorados, porém existem algumas evidências de sua importância. Um

estudo com adultos de 50 a 70 anos na China identificou que a qualidade ruim

do sono esteve associada a maior risco de doença cardiovascular [RR=1,47;

(IC95% 1,15-1,48)] e depressão [RR=4,05; (IC95% 3,12-5,26)] (49). LaGrotte

et al. (2016) observaram adultos de uma coorte de base populacional na

Pensilvânia e verificaram que indivíduos com sonolência diurna no baseline,

apresentaram risco 93% maior de desenvolver depressão em relação aos que

não apresentavam sonolência (50). Estudos também têm mostrado que a

qualidade do sono ruim e a sonolência diurna estão associadas a maior risco

de estresse, ansiedade e comportamento suicida (50-53).

Frente a estas evidências, em 2015, a American Academy of Sleep

Medicine and Sleep Research Society recomendaram como quantidade de

sono ideal em adultos, o mínimo de 7 horas e destacaram que o sono

insuficiente pode acarretar diversos problemas à saúde, como ganho de peso,

diabetes, hipertensão, maior risco de queda, doença do coração, depressão,

maior risco de morte, funções imunológicas prejudicadas, aumento de dores

e maior risco de acidente (54). Quanto à quantidade máxima de sono, as

recomendações não trouxeram nenhum tipo de diretriz específica, a não ser

que, dormir 9 horas ou mais pode ser normal em jovens adultos e pessoas

doentes. As recomendações ainda ressaltam a importância da duração

adequada, boa qualidade, horários regulares e ausência de distúrbios do sono

27

para obtenção de uma boa saúde do sono (54). No mesmo ano, a National

Sleep Foundation publicou uma recomendação para diferentes faixas etárias

sendo que, para jovens adultos de 18-25 anos, a duração recomendada foi de

7h-9h (40).

3.3. Métodos para mensuração da saúde do sono

3.3.1. Polissonografia

A polissonografia é um exame que avalia diversos parâmetros e é

considerada padrão-ouro para investigar o sono em humanos. O exame utiliza

diversos métodos simultaneamente, sendo eles: a) eletroencefalograma

(monitora a atividade cerebral), b) eletro-oculograma (monitora a

movimentação ocular), c) eletromiograma (monitora contração muscular), d)

eletrocardiograma (monitora frequência cardíaca), e) verificação do fluxo de

ar, f) monitoramento da posição do corpo e g) oximetria (55).

O exame é analisado em software computadorizado, que permite verificar

as ondas cerebrais durante o período de sono, podendo, assim, identificar as

fases do sono. São obtidas variáveis como latência do sono (tempo que o

indivíduo leva para iniciar o sono), tempo total de sono, eficiência (tempo

dormindo/ tempo na cama), número de despertares, tempo acordado depois

do início do sono, entre outras. Além disso, a polissonografia permite o

diagnóstico de distúrbios, como por exemplo, síndrome das pernas inquietas,

apneia do sono e insônia (55).

A vantagem deste exame é que ele permite a verificação de diversos

aspectos do sono de forma precisa (55). As desvantagens, em termos de

pesquisa, são em função das dificuldades logísticas, já que o indivíduo precisa

dormir no laboratório para que o exame seja realizado, o alto custo financeiro

que a disponibilidade do aparelho exige e a presença de profissionais

especializados. Além disso, o participante acaba dormindo fora de seu

contexto habitual o que pode gerar resultados que não se assemelham ao

coditiano dos indivíduos (42).

28

3.3.2. Questionários e diários

Questionários e diários são úteis para mensuração de arquitetura do sono,

rastreamento de distúrbios do sono ou para informar questões mais

complexas e subjetivas, como a qualidade do sono (6, 41). Ambos são

métodos subjetivos, porém, enquanto os diários são aplicados ao longo de

vários dias e cada participante deve informar seus horários diariamente, os

questionários normalmente são embasados em um período recordatório

(referente ao último mês ou última semana, por exemplo). Entre os

questionários mais utilizados para mensurar saúde do sono destacam-se o

Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), utilizado para mensurar qualidade do

sono (41) e a Epworth Sleepiness Scale (ESS), para mensurar sonolência

diurna (12).

A vantagem de utilização dos diários é que a variabilidade de cada noite é

considerada. Por outro lado, este instrumento exige que o participante

preencha corretamente as informações durante todos os dias da pesquisa

(43), que pode aumentar a possibilidade de preenchimento inadequado ou

falta de informação.

A vantagem do uso de questionários é que, além de serem relativamente

simples e baratos em relação a medidas objetivas, estimam questões como o

quanto o indivíduo sente-se disposto ao acordar, quais as dificuldades para

dormir, entre outras informações, que não seriam coletadas somente com a

utilização de medidas objetivas (41). Além disso, a utilização deste tipo de

instrumento parece ser a mais viável em estudos populacionais com grandes

amostras, em que a realização de medidas objetivas, como a polissonografia,

são inviáveis logística e financeiramente. A desvantagem deste tipo de

instrumento é que não leva em conta a variabilidade das noites, já que as

perguntas consideram um período recordatório determinado e as respostas,

normalmente, são referentes a uma média, que pode ser super ou

subestimada. Por fim, a maioria dos questionários não está livre do viés de

informação.

29

3.3.3. Acelerometria

Como alternativa à polissonografia e aos questionários e diários, a

utilização dos acelerômetros parece ser uma boa opção para mensurar

arquitetura do sono (duração, latência e eficiência) (42, 43). Embora o

dispositivo não seja tão preciso quanto o padrão-ouro (polissonografia), é um

exame simples e mais barato e que informa resultados com menor quantidade

de erros que o autorrelato (42). Além disso, a acelerometria tem um ponto

positivo em relação à polissonografia, pois indivíduos que realizam o exame

padrão-ouro estão expostos a um ambiente laboratorial que pode influenciar

a noite de sono (42, 43). Os acelerômetros normalmente são utilizados no

punho não dominante dos participantes, por determinada quantidade de dias,

em suas próprias casas. Com isso, sugere-se que os resultados obtidos sejam

mais próximos da realidade do que os obtidos em laboratório e não geram

grandes desconfortos aos participantes do estudo (42, 43).

Uma das desvantagens deste dispositivo é que cada participante deverá

utilizá-lo por vários dias. Alguns indivíduos podem retirar o dispositivo, por não

fazer parte da rotina, e esquecer de recolocá-lo. Outra limitação é que existem

diferentes marcas de dispositivos, diferentes softwares de análise e diferentes

algoritmos de detecção do sono. Isso acaba dificultando muito a

comparabilidade entre estudos. Uma alternativa para este problema é a

utilização dos dados brutos dos actígrafos, ao invés da unidade counts (que é

resultante do filtro utilizado por cada empresa) (56). Van Hees et.al. (2015)

ressaltam que a acelerometria é um método diferente da polissonografia pois

limita-se à avaliação do sono baseada na manutenção de baixa

movimentação durante o período na cama (56). Mesmo assim, seus

resultados em geral, são semelhantes ao padrão ouro, pois a falta de

movimento é uma característica marcante do período de sono (43, 56), o que

torna razoavelmente aceitável sua utilização (43).

30

4. FATORES ASSOCIADOS À SAÚDE DO SONO

4.1. Fatores genéticos

Um dos aspectos associados à saúde do sono são os genes. Os primeiros

estudos a investigar esta associação foram realizados com amostras

compostas por gêmeos. As associações são tanto para aspectos de

arquitetura (duração, latência, eficiência) como para estágios do sono. Um

estudo com gêmeos identificou que a correlação entre as variáveis do

Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) era sempre maior entre monozigóticos,

quando comparados a gêmeos dizigóticos e irmãos não gêmeos (57). Uma

das explicações fornecidas pelos autores para estas associações é que elas

ocorrem em função da semelhança dos indivíduos quanto às variáveis

fisiológicas que influenciam o sono, como a serotonina e melatonina (57).

Além disso, as associações mostram maior força para medidas objetivas do

que subjetivas. Isso reforça que, quando se trata de variáveis como qualidade,

outros fatores que não os genéticos são de fundamental importância, como

os fatores comportamentais.

Recentemente, Allebrandt et. al., em um estudo com uma amostra

europeia, encontraram que o gene ABCC9 esteve associado a uma maior

duração de sono. Os autores discutem que os mecanismos envolvidos na

associação estejam ligados ao metabolismo energético do organismo humano

(58). Até o momento, pouco se avançou no estudo das associações do sono

com os genes.

4.2. Fatores demográficos

Quanto aos fatores demográficos, os dois principais ligados à saúde do

sono são sexo e idade. Mulheres, em geral, relatam mais distúrbios do sono,

pior qualidade, duração mais curta e maior sonolência diurna que os homens

(7, 59-61). Uma das explicações para este achado é que mulheres passam

por modificações na secreção de hormônios fortemente ligados ao sono,

como durante a menstruação, gravidez, lactação e menopausa (62). Por outro

31

lado, estudos com medidas objetivas, como a polissonografia, mostram que

mulheres apresentam maior duração, menor latência e um maior estágio SWS

(59). Uma revisão sobre o tema sugere como possível motivo para estas

discrepâncias a diferença no ritmo circadiano entre homens e mulheres (59).

Cain et. al. (2013) mostraram que mulheres com horário de deitar e acordar

semelhantes aos dos homens analisados tiveram o ritmo circadiano da

melatonina adiantado e com maior magnitude que os homens (63). Esse tipo

de comportamento pode levar a maiores prevalências de insônia, qualidade

ruim do sono e sono não restaurador em mulheres, quando mensurados de

forma subjetiva. Provavelmente, isso ocorra porque, embora os horários de

deitar e acordar sejam os mesmos, o ritmo circadiano de alguns parâmetros

ligados ao sono não o são (59). Fatores como o humor, ansiedade e

depressão também são cogitados como aspectos que podem contribuir na

maior percepção de qualidade ruim do sono por mulheres (59).

Outro fator demográfico importante associado ao sono é a idade. Quanto

mais velho for o indivíduo, maior a ocorrência de problemas de saúde do sono

(7, 16, 29, 61, 64). Um dos possíveis motivos para que isso ocorra é o

processo natural de envelhecimento, que causa prejuízos à saúde do sono

devido às mudanças fisiológicas que ocorrem nesta fase da vida (65). Philips

et. al. (2001), em uma revisão sobre o tema, mostram que, com o aumento da

idade, existem alterações na secreção de GH e cortisol, o que pode

influenciar, inclusive, na arquitetura do sono, principalmente na duração dos

estágios SWS, que passam a ser mais curtos. Com o avanço da idade, ocorre

um descompasso no relógio biológico, fazendo com que idosos, em sua

maioria, durmam mais cedo e acordem mais cedo do que quando eram

jovens, além de apresentarem uma duração do sono reduzida. Além disso,

com a idade, diversos problemas de saúde e doenças podem surgir, o que

pode contribuir para uma saúde do sono prejudicada (65).

Os diferentes aspectos do sono também parecem ter diferenças quanto à

cor da pele ou etnia (66, 67). Cunningham et.al., em um estudo no Estados

Unidos, encontraram maiores prevalências de curta duração do sono nos

negros e asiáticos, quando comparados aos brancos (66). Outro estudo

encontrou que sujeitos de cor da pele preta apresentaram prevalência 59%

maior de latência longa (superior a 30 minutos) e sono não restaurador, porém

32

menor relato de dificuldade de manter o sono e sonolência diurna (68). Os

autores discutem que o efeito neste caso, provavelmente, é de cunho social

já que estas pessoas sofrem maior discriminação e, muitas vezes, têm pior

nível econômico, educação e acesso a serviços (66, 68).

4.3. Fatores socioeconômicos

O nível socioeconômico e características do trabalho são fatores

frequentemente associados à saúde do sono (16, 69, 70). Alguns estudos têm

mostrado que indivíduos com menor nível econômico, piores condições de

trabalho e com menor acesso a serviços de saúde apresentam maiores

prevalências de desfechos prejudiciais ao sono como distúrbios do sono,

baixa eficiência, curta duração, qualidade ruim e sonolência diurna (9, 16, 70,

71). Paparrigopoulos et. al. encontraram que, quanto maior a carga horária

semanal trabalhada, maior a prevalência de duração inadequada do sono,

reforçando que as características do trabalho desempenham papel

fundamental na saúde do sono (71). Quanto ao tipo de trabalho, Yoon et. al.

encontraram que trabalhadores manuais apresentaram maior prevalência de

curta duração do sono, quando comparados a trabalhadores de colarinho

branco (16). Uma explicação para estes achados é que provavelmente,

indivíduos que têm melhores condições econômicas e de trabalho também

têm maior oportunidade de adquirir ou manter comportamentos saudáveis,

melhor acesso a serviços de saúde e consequente melhor saúde do sono (70).

Um estudo de base populacional no Brasil encontrou associação entre

escolaridade e sono. Indivíduos com nenhuma escolaridade apresentaram

prevalência de sonolência diurna 3 vezes maior do que aqueles com pelo

menos 8 anos de estudo (11). Efeito semelhante foi encontrado na mesma

amostra com o desfecho insônia (72). Os autores ressaltam que o baixo nível

socioeconômico é relacionado à pior saúde física e mental, podendo refletir

na prevalência de distúrbios do sono (72).

33

4.4. Fatores comportamentais

Estudos têm mostrado que diversos comportamentos relativos ao estilo de

vida, como por exemplo, tabagismo, consumo de álcool, AF, tempo de tela,

alimentação e consumo de cafeína estão associados à saúde do sono (14,

31, 32, 73).

Irish et. al. (2014) investigaram as associações do consumo de cafeína,

tabagismo, consumo de álcool e AF com variáveis do sono. Os autores

encontraram que alto consumo de cafeína aumenta a latência e diminui a

duração do sono e o tabagismo e consumo de álcool diminuíam a eficiência.

Nenhuma associação foi encontrada com AF (32). O estilo de vida dos

indivíduos como um todo tem um efeito na saúde do sono, mas algumas

variáveis têm aparecido na literatura como pontos importantes ainda não

compreendidos em sua totalidade (14).

O consumo de substâncias como álcool, tabaco e cafeína é prejudicial ao

sono (74). Um ensaio clínico que administrou 400gr de cafeína antes de dormir

mostrou que o grupo que recebeu a substância psicoativa apresentou menor

tempo total de sono, mais tempo acordado depois do início do sono e menor

eficiência (75). A cafeína pode prejudicar o sono, porém, o horário e

quantidade de consumo parecem ser importantes e, além disso, a tolerância

a esta substância é desenvolvida rapidamente ao longo de dias (14, 75). O

consumo de álcool também pode ser prejudicial, porém o efeito agudo do

álcool é dose dependente (14, 74). Indivíduos que consomem doses de álcool

esporadicamente apresentam menor latência e sono mais profundo na

primeira parte da noite (74). Por outro lado, o consumo frequente e/ou

dependência, pode aumentar o risco de apneia do sono e maior quantidade

de despertares durante a noite, além de aumentar a latência e reduzir o tempo

total de sono e eficiência (74). Quanto ao tabaco, fumantes crônicos

apresentam maior latência e maior sonolência diurna (14, 74). Um inquérito

de base populacional nos Estados Unidos mostrou que fumantes

apresentaram prevalência 73% maior de distúrbios do sono (76). Uma das

possíveis explicações para os achados é o efeito estimulante da nicotina e o

maior risco de apneia do sono que o fumo pode causar (76).

34

Outro comportamento com efeito negativo na saúde do sono é o tempo de

tela (77-79). Um inquérito no Estados Unidos mostrou que 60% da população

utilizava alguma tecnologia como smartphones, televisão, computador ou

videogames uma hora antes de ir dormir e a quantidade de dispositivos

utilizados estava positivamente associada a maior dificuldade de iniciar o sono

e o sono não restaurador (80). Um dos possíveis mecanismos para estes

achados é que a estimulação psicológica e fisiológica destas tecnologias,

além do atraso na secreção da melatonina em função da luz emitida pelos

aparelhos, pode prejudicar o início e manutenção do sono (80, 81).

Outro fator importante é a alimentação. Uma alimentação inadequada

pode fazer com que haja aumento de peso e consequente obesidade, que

está relacionada principalmente a distúrbios respiratórios do sono, como

apneia (82, 83). Embora já se saiba que a duração reduzida do sono possa

aumentar o risco de ganho de peso ou sobrepeso/ obesidade (15, 84), a

condição obesidade aumenta muito o risco de apneia do sono e consequente

sonolência diurna e saúde do sono prejudicada (82, 83).

Outro fator comportamental de fundamental importância na saúde do sono

é a AF e será tratada com maior detalhamento a seguir, por ser foco do

presente volume.

5. ATIVIDADE FÍSICA E SONO

5.1. Mecanismos do efeito da AF no sono

Atualmente, já é consenso que a AF desempenha um papel importante na

prevenção de doenças, promoção e manutenção da saúde (27). A AF tem

demonstrado um papel importante na redução de hipertensão, diabetes,

câncer de cólon e de mama, depressão, quedas e mortalidade por todas as

causas (27). Além disso, a AF melhora a aptidão cardiorrespiratória e

muscular, saúde dos ossos e função cognitiva (27). As evidências quanto aos

benefícios da AF sobre a saúde do sono ainda não são tão fortes, mas

parecem apontar para um efeito positivo (26).

As hipóteses a respeito do efeito da AF na saúde do sono baseiam-se

principalmente na regulação da temperatura corporal, conservação de

35

energia, restauração dos tecidos, secreção de substâncias, regulação do

ritmo circadiano e melhora da aptidão física (25, 33, 34).

A hipótese de regulação da temperatura corporal diz que o gatilho para o

início do sono ocorre com a diminuição da temperatura corporal. A AF antes

de dormir aumentaria a temperatura corporal ativando assim mecanismos de

perda de calor associados ao início do sono. Essa teoria sugere que a AF tem

um papel único, pois aumenta rapidamente a temperatura corporal em relação

a outros estímulos (25). Esse mecanismo é relativo ao efeito agudo da AF e

depende do horário de realização da atividade (26).

A teoria da restauração de tecidos e conservação de energia indica que a

AF é responsável por grande parte do gasto energético e, consequentemente,

irá ocorrer uma maior quantidade de SWS, ou seja, o sono mais profundo

acaba sendo um mecanismo compensatório do organismo (25). Essa teoria,

basicamente, aponta que o sono recupera o desgaste do organismo durante

os períodos de vigília (25).

Outros mecanismos relacionados à secreção de substâncias e

homeostase do organismo também podem ser efeitos agudos da AF no sono

(33, 34, 85). A maior secreção de citocinas, GH, Fator Neurotrófico Derivado

do Cérebro (BDNF) como consequência da atividade física também podem

ser mecanismos de melhora da saúde do sono (26, 34). Estudos têm mostrado

que a prática de AF aumenta a secreção de GH e diminui a de cortisol durante

a noite seguinte o que colabora para um melhor sono (33). A AF também

aumenta os níveis de serotonina, que contribui para regulação do ritmo

circadiano e secreção de BNDF que tem se mostrado, em humanos, um

importante ator na homeostase do sono principalmente na fase de ondas

lentas (33, 86). A elevação moderada de citocinas como o fator de necrose

tumoral (TNFα), também pode contribuir para o aumento do sono de ondas

lentas, por outro lado a elevação exagerada destes níveis pode acarretar

maior período de vigília noturno. Sendo assim, o efeito das citocinas no sono

noturno é dependente do volume e intensidade do exercício praticado durante

o dia (34).

Quando realizada de forma regular, a AF parece ter melhores resultados

no sono devido a um possível efeito crônico do exercício (26). A maioria dos

estudos que investigam se a regularidade da AF pode ter um efeito maior

36

sobre o sono dos indivíduos são intervenções do tipo antes e depois e ensaios

clínicos. Uma meta-análise, que incluiu apenas estudos experimentais,

encontrou que após o período de AF proposto, a média qualidade do sono,

mensurada na maioria dos estudos através de escalas subjetivas, foi 0,74

desvios padrão maior entre os sujeitos das intervenções. Efeitos modestos

foram encontrados para tempo total de sono. Participantes das intervenções

apresentaram média de tempo total de sono 0,25 desvios padrão maior que

os controles (26).

Entre os mecanismos do efeito crônico da AF no sono citados na literatura

estão a regulação do marca-passo circadiano, a melhora da aptidão física e

possíveis mudanças na composição corporal (25, 26, 33, 34). A AF regula o

marca-passo circadiano através do adiantamento do início do sono e da curva

de secreção da melatonina (33). Embora o efeito de uma única sessão de AF

sobre o marca-passo circadiano não seja consenso na literatura, o efeito da

AF regular parece ser bem claro em estudos que comparam indivíduos que

praticam exercício com frequência com os inativos (87). O efeito da AF regular

na saúde do sono também pode ocorrer em função da melhora na composição

corporal, aptidão física e consequente saúde cardiovascular, afetando

indiretamente o sono (33, 34). É importante destacar que estes mecanismos

dependem da prática regular de AF e sem ela, ao longo do tempo, os efeitos

podem se perder. Embora estes achados reforcem a importância da prática

de AF regular para a saúde do sono, pouco se sabe sobre a associação a

longo prazo. Isso porque estudos experimentais avaliam a AF dos indivíduos

apenas no período determinado pelo experimento (semanas ou meses),

descartando assim, o histórico de AF de cada sujeito. Kredlow et. al., em meta

análise, encontraram que os efeitos da AF regular foram maiores do que da

AF realizada em poucas sessões (26). Dessa forma, é possível que indivíduos

que pratiquem AF durante toda a vida tenham um efeito potencializado do

acúmulo desta exposição na saúde do sono.

37

5.2. Revisão de literatura

A AF apresenta diversos benefícios à saúde geral (27) e do sono (6, 29).

A AF é recomendada em casos de saúde do sono prejudicada, embora as

evidências a respeito do seu efeito ainda não sejam definitivas, devido às

particularidades da exposição, como tipo de atividade, duração, domínio e

intensidade (14). Uma revisão de literatura sobre o tema, com estudos de

delineamento experimental, mostrou que estudos sobre o efeito agudo da AF

em desfechos do sono, em sua maioria, são em ambiente laboratorial e com

amostras por conveniência (26). O mesmo estudo ainda verificou que grande

parte dos trabalhos sobre o tema ainda se limitam à investigação se poucas

sessões de exercício têm alguma influência na noite de sono dos indivíduos

(26). O efeito crônico da AF também vem sendo investigado através de

ensaios clínicos, porém, grande parte tem amostras compostas por indivíduos

que já desenvolveram algum distúrbio do sono ou doença crônica (26).

No período de dezembro de 2015 a janeiro de 2016 foram realizadas

buscas nas seguintes bases: PubMed, Scopus, Lilacs, CINAHL e

SPORTdiscus. A chave de busca utilizada foi composta por descritores

referentes à atividade física ("physical activity" OR "motor activity" OR

"exercise" OR "physical inactivity") combinados com descritores referentes à

saúde do sono ("sleep health" OR "sleep quality" OR "sleep disorders" OR

"sleep deprivation" OR "pittsburgh sleep quality index" OR "epworth

sleepiness scale" OR "sleep duration" OR "actigraph*" OR

"polysomnography"). A busca em cada base respeitou as limitações e

exigências específicas destas. A Figura 2 apresenta o N de artigos

selecionados a cada fase.

Os critérios de inclusão foram: estudos que investigassem a associação

entre atividade física e saúde do sono em indivíduos não doentes. Foram

excluídos trabalhos que tratavam as variáveis de sono e atividade física como

exposições para outro desfecho sem testar a associação entre elas, estudos

que testaram o sono como exposição e a AF como desfecho e amostras por

conveniência ou com algum tipo de condição/doença, como obesidade,

insônia e diabetes. Nenhuma restrição foi feita quanto ao delineamento dos

estudos, a idade da população em estudo ou ao tipo de mensuração de

38

atividade física (ex: questionários, acelerômetros, diários) e saúde do sono

(questionários de qualidade, sonolência diurna ou distúrbios, acelerômetros,

polissonografia). Este procedimento foi realizado para identificar os

instrumentos mais utilizados e as diferenças no efeito da exposição, de acordo

com a fase da vida. A busca também não restringiu para idioma de publicação.

Foram encontrados 3.733 artigos na PubMed, 8.006 na Scopus, 115 na

Lilacs, 1.165 na CINAHL e 1.006 na SPORTdiscus, totalizando 14.025 títulos.

Após exclusão das duplicatas, este número foi reduzido para 9.864 títulos.

Após a seleção dos títulos, foram para próxima etapa 301 resumos. Lidos os

resumos, 165 artigos foram selecionados para leitura de textos completos. Ao

final, 44 artigos foram selecionados e os principais achados são sumarizados

a seguir de acordo com grupo etário.

De todos os artigos, 13 eram de países da Ásia oriental (16, 28, 29, 77, 79,

88-95) e 14 dos Estados Unidos (7, 30, 32, 73, 96-106). Quanto ao

delineamento, a maioria dos estudos foi transversal e apenas sete

apresentaram análises longitudinais (8, 16, 28, 29, 90, 103, 106). A maioria

dos estudos foi conduzida em países de renda alta com exceção de quatro

estudos no Brasil (60, 78, 107, 108), cinco na China (29, 77, 79, 93, 94) e um

na Arábia Saudita (61).

No Quadro 1 são apresentados 23 estudos com adultos e idosos sendo que

destes, cinco têm amostras formadas exclusivamente por indivíduos com 65

anos ou mais (8, 29, 88, 90, 97). Entre os estudos com adultos, seis incluem

jovens adultos (até 30 anos) (7, 71, 73, 89, 100, 101). Os desfechos mais

comuns foram duração do sono (7, 16, 28, 30, 32, 89, 100) e dificuldade de

iniciar e manter o sono (8, 88, 90, 96, 101). A categorização e instrumentos

utilizados para mensurar os desfechos variaram bastante. Apenas três

estudos utilizaram medidas objetivas (polissonografia ou acelerômetros) para

as variáveis de saúde do sono (32, 98, 99).

Quanto às medidas de AF, apenas dois estudos utilizaram acelerômetros

(73, 101). Os demais coletaram a informação através de questionários, sendo

que destes, apenas cinco estudos utilizaram informação de frequência,

duração e intensidade da AF (7, 9, 28, 71, 97).

A maioria dos estudos com adultos e idosos encontrou alguma relação

direta entre AF e a saúde do sono, com exceção de Joo et.al. (2009), que em

39

um estudo transversal, observaram que o quartil mais alto de AF apresentava

maior odds de sonolência diurna (9).

Inoue et. al. (2013) em uma coorte com 3697 idosos no Japão, encontraram

efeito protetor da AF realizada por pelo menos 30 minutos semanais em

relação a dificuldade de manutenção do sono (RO: 0,66) (90). Em outra coorte

de idosos na China, indivíduos que foram classificados como sempre ativos

(em dois pontos no tempo), apresentaram um odds 0,10 vezes menor de

qualidade ruim do sono (29). Já quando os indivíduos foram classificados

como ativos no primeiro momento e inativos no segundo, este odds foi de

0,18. Este achado pode sugerir que há um efeito do acúmulo de AF nas

medidas de saúde do sono. Por outro lado, Hastescu et. al. (2015) em uma

coorte de idosos no Reino Unido, encontrou efeito da AF na insônia somente

em sua análise transversal (RO:0,67). Porém, é importante lembrar que este

estudo utilizou apenas a realização de 150 minutos semanais de caminhada

especificamente, descartando qualquer outra atividade (8). Tsunoda et. al.

investigaram a associação de diferentes intensidades de AF na duração do

sono e sono restaurador. Entre adultos, qualquer intensidade de AF foi

proteção para sono restaurador mas apenas a AF vigorosa foi proteção para

curta duração (<6h) (RO:0,80). Já entre os idosos só foram significativos os

efeitos da AF leve (28). Embora nenhum destes estudos utilizem medidas de

AF e saúde do sono comparáveis, os resultados sugerem que a exposição

estudada tem um efeito positivo na saúde do sono. Porém, pouco se sabe

sobre os efeitos da intensidade da AF.

Entre os estudos transversais, apenas três não encontraram efeito da AF

nas variáveis de saúde do sono. Um destes estudos foi no Japão (88) e dois

nos Estados Unidos (32, 102). O estudo japonês, realizado com idosos,

utilizou como exposição a realização de AF pelo menos 1 vez por semana não

importando duração nem intensidade o que representa uma grande limitação

na mensuração da exposição. Os outros dois estudos foram com mulheres

entre 40 e 60 anos. Um deles utilizou um diário para mensuração de AF (32)

e o outro o questionário Kaiser que gera um escore (102). Em relação ao

desfecho, um deles utilizou o questionário The Sleep Index for Midlife Woman

(102) e o outro a duração do sono por acelerometria (32). Estas definições de

instrumentos dificultam bastante a comparabilidade principalmente em

40

relação aos instrumentos de AF visto que foram pouquíssimos estudos da

revisão utilizaram diário e o questionário Kaiser.

Dos sete estudos com amostras específicas (Quadro 2), quatro foram com

universitários (77, 79, 92, 109) e três com trabalhadores (103, 106, 107). O

desfecho analisado com maior frequência foi a qualidade do sono (77, 79, 92,

107, 109), que foi medida, na maioria das vezes, através do Pittsburgh Sleep

Quality Index. A AF foi sempre mensurada através de autorelato. Dos sete

estudos, dois não encontraram nenhum efeito da AF na saúde do sono (90,

107) e os demais encontraram efeito positivo.

Entre os 14 estudos com crianças e adolescentes (Quadro 3), quatro foram

com crianças de até 10 anos de idade (110-113). O desfecho mais mensurado

foi a duração do sono, sendo observada em todos os estudos. Quatro estudos

utilizaram medida objetiva (polissonografia ou acelerômetros) (105, 111-113).

Sete estudos não encontraram associação (60, 78, 94, 105, 110, 112, 114) e

dois deles (com crianças menores de 8 anos) encontraram relação inversa,

ou seja, crianças mais ativas dormiam menos que as menos ativas (111, 113).

Cabe ressaltar que ambos estudos que encontraram resultado negativo entre

AF e duração do sono, utilizaram acelerômetros para mensurar tanto desfecho

quanto exposição. Estes resultados são mais difíceis de interpretar pois os

estudos foram realizados em uma faixa etária com poucos estudos que

investiguem a associação destas variáveis. Além disso, um dos estudos

esteve limitado apenas à análise bruta (111).

Entre todos os estudos da revisão, os ajustes da associação variaram

bastante, porém cabe destacar que grande parte (N=22) realizou algum

controle para variáveis de composição corporal sendo a mais comum, o IMC

que é um possível mediador da associação entre AF e saúde do sono (8, 9,

28, 30-32, 61, 73, 77-79, 89, 95, 97, 98, 101, 103, 105, 110, 113, 114). Destes

estudos, 12 foram em adultos e idosos, três em trabalhadores e universitários

e 7 em crianças e adolescentes. Awad et. al. em uma coorte de trabalhadores

nos Estados Unidos, observaram em sua análise bruta que quanto mais horas

de atividades esportivas realizadas, menor o odds de distúrbios respiratórios

do sono (RO:0,76). O efeito permaneceu após o primeiro ajuste (variáveis

demográficas e socioeconômicas), porém quando ajustado para IMC, a

associação desapareceu (103). O resultado do ajuste para mediador é

41

imprevisível, porém em muitos casos, essa decisão metodológica pode

resultar em uma subestimação do efeito da AF na saúde do sono.

Outro ponto importante de se destacar é que estudos transversais com

análise convencional, em sua maioria, apontam para associação positiva

entre exposição e desfecho, com exceção dos estudos em crianças muito

jovens em que a relação ainda não é bem estabelecida. Sendo assim, a

utilização de outros delineamentos, que possam inferir causalidade, é de

grande importância para esclarecer a temporalidade dos achados. Mesmo

assim, os estudos de coorte da revisão utilizam instrumentos bastante

diferentes o que dificulta a comparabilidade entre eles.

Com base nos achados desta busca conclui-se que, por grande parte ter

delineamento transversal, a determinação de causalidade da associação

entre AF e saúde do sono fica comprometida. Há uma série de lacunas na

literatura como, por exemplo, a escassez de estudos em populações de

jovens adultos ou crianças menores de 10 anos. Estudos em países de baixa

e média renda também são escassos. Além disso, pouco se sabe sobre os

efeitos agudos da AF sobre a noite seguinte de sono ou sobre os efeitos da

AF praticada de forma continuada ao longo da vida sobre a saúde do sono.

Por fim, ainda são necessários mais estudos como melhores medidas tanto

de AF quanto de saúde do sono para entender melhor esta associação.

42

Figura 2. Fluxograma de artigos selecionados a cada fase da revisão

de literatura.

43

Quadro 1. Resultados da busca para associação entre AF e saúde do sono. Adultos e Idosos.

ANO AUTOR PAÍS DELINEAMENTO AMOSTRA DESFECHO EXPOSIÇÃO PRINCIPAIS RESULTADOS*

1998 Sherril et. al. Estados Unidos

Transversal 722 indivíduos com 40 anos ou mais.

a) DIS b) DMS c) SD

a) Frequência de AF moderada e vigorosa na semana.

b) Frequência e intensidade de caminhada (pelo menos 6 quadras) na semana

Indivíduos que praticavam caminhada moderada (RO:0,67) ou que faziam outra AF regular pelo menos uma vez na semana (RO:0,71), tiveram menor odds de DIS; Praticar AF regularmente também teve efeito protetor para qualquer um dos três problemas de sono (RO:0,62) e SD (RO:0,63)

1998 Whitney et. al. Estados Unidos


SD (Epworth Sleepiness Scale)

Intensidade, frequência e duração de AF para estimar calorias gastas por semana. Exercício regular foi caracterizado como caminhar 100 ou mais quadras.

Caminhar 100 ou mais quadras por semana reduziu o escore de SD (β:-0,003) somente para homens. Quanto menor o gasto energético, maior o escore de SD (β: 13,8) somente para mulheres

2000 Ito et. al. Japão Transversal 518 indivíduos com 65 anos ou mais.

a) DIS b) Acordar frequentemente

(pelo menos 2 vezes por noite

c) Não se sentir restaurado no dia seguinte

Faz AF mais que uma vez por semana (sim/não)

Não houve associação para homens nem para mulheres

2001 Ohida et. al. Japão Transversal 31260 indivíduos com 20 anos ou mais

Sono insuficiente: “Do you always get sufficient sleep that you need?”

Frequência que realiza AF habitualmente: Nunca/as vezes/ sempre (referência)

Indivíduos que nunca fazem exercício apresentaram maior odds de sono insuficiente (1,32) em

DIS: Dificuldade de iniciar o sono; DMS: Dificuldade de manter o sono;

SD: Sonolência diurna

44

Duração curta do sono: até 6 horas

relação aos que fazem sempre. Indivíduos que realizam AF as vezes, apresentaram menor odds de duração curta (RO:0,89) em relação aos que realizam sempre.

2004 Peppard et.al. Estados Unidos

Transversal 1104 trabalhadores de 30-60 anos

Distúrbios respiratórios do sono (polissonografia: índice de apneia-hipopneia≥15)

Tempo de AF de lazer por semana (em horas) 0h (referência); 1-2h; 3-6h, ≥7h

Quanto mais horas de AF de lazer na semana, maior a proteção para distúrbios respiratórios do sono (RO1-2h: 0,62; RO3-6h: 0,39; RO≥7h:0,31).

2007 Quan et. al. Estados Unidos

Transversal 6441 indivíduos de um consórcio de coortes de variabilidade étnica com 40 anos ou mais.


Cada coorte mensurou de uma maneira. Para este estudo, tudo foi convertido em horas de AF por semana (<3h/ ≥3h)

Indivíduos que praticavam AF moderada ou vigorosa 3 ou mais horas por semana, apresentaram menor odds de distúrbios respiratórios do sono (RO:0,82) Maior efeito somente para AF vigorosa (RO: 0,69)

2009 Joo et.al. Coreia Transversal 5020 indivíduos de 40-69 anos

SD (Epworth Sleepiness Scale). SD foi caracterizada por mais que 10 pontos na escala.

Frequência, duração e intensidade numa semana habitual. AF foi dividida em quartis.

Quartil mais alto de AF, apresentou maior odds de sonolência diurna (RO: 1,82)

2009 Krueger et.al. Estados Unidos


Duração do sono (referência: 7h)

Número de vezes na semana que os indivíduos praticavam

O aumento de 1d.p. no escore de AF, reduziu o



Continuação Quadro 1

45

AF moderada, vigorosa e exercício de força. Medidas foram padronizadas (média 0, d.p.1)

odds de dormir 8h (RO:0,96). O aumento de 1 d.p. no escore de AF, reduziu o odds de dormir 9h ou mais (RO: 0,86) Efeito protetor para longa duração

2010 Paparrigopoulos et.al.

Grécia Transversal 1005 indivíduos com 18 anos ou mais

Athens Imnsonia Scale. Insônia caracterizada por 6 ou mais pontos na escala

IPAQ (Internation Physical Activiy Questionnaire)

Ser inativo, aumentou o odds de insônia (RO:1,42)

2011 Loprizini et.al. Estados Unidos

Transversal 3081 indivíduos com 18 anos ou mais

Frequência que ocorrem 9 tipos de problemas relacionados ao sono, entre eles: DIS, DMS, SD

Acelerômetro Ativos segundo as recomendações

Ativos apresentaram menor odds de SD frequentemente (RO: 0,65) e quase sempre (RO: 0,54)




46

2012 Soltani et.al. Austrália Transversal 3692 mulheres com média de idade 45,6 (±5,1)

PSQI (Pitsburgh Sleep Quality Index) Qualidade moderadamente ruim: escore de 5 a 10 Qualidade muito ruim: escore superior a 10

Em uma semana normal, quantos dias você faz AF moderada por pelo menos 20 minutos? Em uma semana normal, quantos dias você faz AF vigorosa por pelo menos 20 minutos? Variável categorizada em: não faz exercício/ faz exercício moderado/ faz exercício vigoroso

AF vigorosa protegeu para qualidade moderadamente ruim (RO: 0,72). AF modera protegeu para qualidade muito ruim (RO: 0,56), assim como AF vigorosa (RO: 0,60) Após ajuste para mediadores ou variáveis “pós desfecho” como IMC, saúde mental e doenças crônicas, o efeito se perdeu.




47

2013 Inoue et.al. Japão Coorte 3697 indivíduos com 65 anos ou mais

a) DIS b) DMS c) Acordar muito cedo ou

dormir muito tarde d) Medicação para dormir

Frequencia de realização de AF por pelo menos 30 minutos (caminhada, tarefas e lazer) Nenhum dia/ 1-2dias/ 3-4 dias/5 ou mais dias

Análise transversal: 5 dias ou mais de caminhada foi proteção para DIS (RO: 0,75) 3-4 dias de caminhada foi proteção para DMS (RO:0,86) assim como 5 ou mais dias por semana (RO:0,72). Também foi proteção para uso de medicação para dormir (RO:0,75) assim como 5 dias ou mais (RO:0,66) Analise longitudinal: Fazer AF 5 ou mais dias por semana, foi proteção para DMS (RO:0,66)




48

2013 Kline et.al. Estados Unidos

Transversal 339 mulheres com média de idade 52,2 (±2,2) Subamostra de uma coorte

Polissonografia (tempo toal de sono) PSQI (Pitsburgh Sleep Quality Index) e ISQ (Insomnia Symptom Questionaire

Kaiser: Atividades nos domínios de esporte/lazer, atividades diárias e atividades do lar/trabalho. Perguntado na semana anterior a medida de sono. Gera um escore contínuo (quanto maior o escore, mais AF)

Nenhum efeito para Tempo total de Sono Nenhum efeito para qualidade do sono (PSQI) O aumento de 1 ponto do escore de AF no domínio de esportes/exercício, diminuiu o odds de insônia (RO:0,68)

2014 Buman et.al. Estado Unidos

Transversal 1000 indivíduos de 23-60 anos

Qualidade do sono: Uma pergunta com 4 opções de resposta categorizadas em qualidade boa e qualidade ruim. Duração do sono

IPAQ (nos últimos 7 dias) com a informação do horário de realização da AF. AF leve, moderada e vigorosa pela manhã, tarde ou noite.

AF vigorosa pela manhã aumentou o odds de boa qualidade do sono (RO: 1,88), assim como AF moderada (1,53) Nenhum efeito para duração do sono.




49

2014 Chen et.al. China Coorte 1128 indivíduos com 65 anos ou mais

PSQI (Pitsburgh Sleep Quality Index) Ponto de corte: >5

The Physical Activity Scale for Elderly (PASE). Domínios de lazer, atividades diárias e trabalho (últimos 7 dias). Escores de cada domínio são calculados multiplicando o tempo de AF pelo peso de cada item e então é realizada uma soma. Escore foi dicotomizado na média (baixa e alta AF) Categorias da variável AF (trajetórias): BB, BA, AB, AA

Análise transversal: Indivíduos com baixa AF, apresentaram maior odds de insônia (RO:1,57) em relação aos com alta AF. Análise longitudinal: Todas as categorias apresentaram maior odds de insônia quando comparadas a categoria AA (sempre alta AF) BA ( RO:5,6) AB (RO:8,7) BB (RO:9,9)

2014 Im et.al. Estados Unidos

Transversal 542 mulheres de 40-60 anos. Amostra com diversidade étnica

The Sleep Index for Midlefe Woman: 24 itens Escore total de sintomas

Kaiser: Atividades nos domínios de esporte/lazer, atividades diárias e atividades do lar/trabalho. Escore contínuo

Só foi testada correlação entre exposição e desfecho. Todas correlações foram 0,3 ou menos. Domínio de esporte teve correlação inversa com escore de sintomas de insônia e domínio de tarefas e trabalho teve correlação direta




50

2014 Irish et.al. Estados Unidos

Transversal 303 mulheres com média de idade de 52,2 (±2,1). Subamostra de uma coorte

Acelerômetro As entrevistadas deveriam relatar o que faziam de exercício a cada dia e categorizar em diferentes intensidades

Nenhuma associação de qualquer intensidade de exercício com tempo total de sono.

2014 Polo-Kantola et.al. Finlândia Transversal 850 mães de indivíduos com 15 anos

Basic Nordic Sleep Questionnaire (apenas 11 questões do completo)

Frequência de AF na semana Ativos: fazer AF pelo menos 1 dia na semana

Só análise bruta. Se ativo, diminuiu o odds de problemas do sono (RO: 0,71)

2014 Wakasuki et.al. Japão Transversal 243767 indivíduos de 40-74 anos. Pessoas da cidade que fazem check-up anual em um centro médico

Sono restaurador: “Você se sente restaurado depois de uma noite de sono? ”

Hábito de exercício por pelo menos 30 minutos, duas vezes por semana Caminhada 60minutos por dia Foram considerados ativos, indivíduos que responderam sim para as duas opções

Entre os homens, inativos apresentaram odds 1,57 vezes maior de sono não restaurador do que os ativos. Entre as mulheres, inativas apresentaram odds 1,52 vezes maior de sono não restaurador do que as ativas.

2015 Farnsworth et.al. Estados Unidos

Transversal 2989 indivíduos com 20 anos ou mais

Problemas de sono sem diagnóstico médico Problemas de sono com diagnóstico médico Variável com 3 categorias: Sem problemas/ problemas sem diagnóstico/ problemas com diagnóstico

Acelerômetro Minutos de AF moderada ou vigorosa categorizada em tercis

Observando os problemas de sono sem diagnóstico, o segundo e terceiro tercil de AF, apresentaram menor odds (RO: 0,64 e 0,55 respectivamente) Observando os problemas de sono com diagnóstico, o segundo e terceiro tercil de AF, apresentaram menor odds do desfecho (RO:0,46 e 0,39 respectivamente)

2015 Hartescu et.al. Reino Unido Coorte 926 indivíduos com 65 anos ou mais

a) DIS b) DMS c) Acordar muito cedo ou

dormir muito tarde Insônia caracterizada por pelo menos uma resposta positiva

Caminhar pelo menos 150 minutos por semana

Análise transversal: Caminhada protegeu para insônia (RO:0,67) Análise longitudinal: Não encontraram efeito




51

2015 Tsunoda et.al. Japão Coorte 7385 adultos e idosos (não especifica idade) que fazem check up anual em um centro médico

Duração do sono: Curta: <6h Sono insuficiente: “Do you sleep well and get a sufficient amount of rest?”

Frequência, duração e intensidade de AF no lazer, trabalho e atividades diárias Categorizada em AF leve, moderada ou vigorosa <1 vez por semana e ≥1 vez por semana (bount de 10 min)

Adultos: AF vigorosa protegeu para curta duração (RO:0,80) AF leve protegeu para sono insuficiente (RO:0,89), assim como AF moderada (RO:0,79) e AF vigorosa (RO:0,81) Idosos: AF leve protegeu para duração curta (RO:0,72) AF leve protegeu para sono insuficiente (RO:0,56)

2015 Yoon et.al. Coreia Coorte 84094 indivíduos de 40-69 anos

Duração do sono categorizada em: 6-7 (normal) <6 (curta) 8-9 (moderadamente longa) ≥10 (longa)

Prática regular de exercício vigoroso (sim/não)

Em homens, não praticar AF aumentou o odds de duração longa do sono (RO:1,48) Em mulheres, não praticar AF aumentou o odds de duração do sono moderadamente longa (RO:1,07) e duração longa (RO:1,26)




Quadro 2. Resultados da busca para associação entre AF e saúde do sono. Populações específicas sem doenças:

universitários e trabalhadores.

ANO AUTOR PAÍS DELINEAMENTO AMOSTRA DESFECHO EXPOSIÇÃO PRINCIPAIS RESULTADOS*

2007 Pallos et.al. Japão Transversal 219 universitários (jovens adultos; não informa idade)

PSQI (Pitsburgh Sleep Quality Index)

Realiza exercício habitualmente (sim/não)

Nenhuma associação na análise bruta e, portanto, não foi testada a associação na análise ajustada.

2010 Gerber et.al. Suíça Transversal 862 universitários com média de idade 24,6 (±5,9)

PSQI (Pitsburgh Sleep Quality Index) ISI (Insomnia Severity Index)

Office in Motion Questionaire Frequência e duração de diversas atividades na semana. AF categorizada em tercis

Nenhuma associação com qualidade do sono nem com insônia

2012 Awad et.al. Estados Unidos

Coorte 959 trabalhadores entre 30 e 60 anos no baseline (1988)


Quantas horas por semana pratica exercícios planejados? 0h (referência) por semana/ 1-3h por semana/4h ou mais por semana

Exercício (tratado como contínuo) diminuiu o odds de distúrbios respiratórios do sono (RO: 0,76) mas após ajuste para IMC, perdeu seu efeito.

2012 Hoelfman et. al. Brasil Transversal 47304 trabalhadores (não especifica idade)

Qualidade do sono: How often do you think that you spleep well? Indivíduos que responderam as vezes ou raramente foram classificados como tendo qualidade ruim

AF no lazer dicotomizada em 150minutos semanais

Ser inativo aumenta o odds de qualidade ruim (RO:1,18)

2013 Haaario et.al. Finlândia Coorte 7332 trabalhadores de 40-60 anos no baseline (2000/2002)

Jekins Sleep Questionaire Insônia caracterizada por resposta positiva para três, dos quatro itens

Minutos de AF de lazer no último ano (diferentes intensidades)

Em mulheres, ser inativo, aumentou o odds de insônia (RO: 1,16), porém, após

53

Inativos: menos que 14 METs/hora por semana

ajuste para saúde mental, o efeito se perdeu. Em homens, nenhum efeito foi encontrado.

2014 Feng et.al. China Transversal 1106 universitários de 16-24 anos

PSQI (Pitsburgh Sleep Quality Index) Ponto de corte: >5

Frequência de realização de esporte ou AF vigorosa por pelo menos 30 minutos. AF alta: pelo menos 3 vezes na semana

Indivíduos com alta AF, apresentaram menor odds de qualidade ruim (RO:0,48) Resultados mostraram interação com tempo de tela. O odds de qualidade ruim foi 0,51 vezes menor naqueles que tinham alta AF e baixo tempo de tela (<2h) em relação aos que tinham baixa AF e alto tempo de tela

2015 Wu et.al. China Transversal 4747 universitários com média de idade 19,3 (±1,4)

PSQI (Pitsburgh Sleep Quality Index) Ponto de corte : ≥7

PARS-3: Frequência duração e intensidade: gera um escore que foi dividido em AF baixa, média e alta Realização de exercício de força nos últimos 7 dias pelo menos 3 vezes por semana

Nenhum efeito para AF de força AF alta protege para qualidade ruim (RO:0,69) Resultados mostram interação entre AF tempo de tela: Baixa AF e assistir até 2h/dia de TV protege para qualidade rim do sono (RO:0,74) Alta AF e assistir até 2h/dia de TV protege para qualidade rim do sono (RO:0,48)


Quadro 3. Resultados da busca para associação entre AF e saúde do sono. Crianças e adolescentes.

ANO

AUTOR PAÍS DELINEAMENTO AMOSTRA DESFECHO EXPOSIÇÃO PRINCIPAIS RESULTADOS*

2000 Liu et. al. China Transversal 1368 escolares de 13 a 18 anos.

Insônia, caracterizada por resposta positiva para DIS, DMS ou acordar muito cedo e não conseguir voltar a dormir

Frequência que realiza AF habitualmente: Nunca/ 1-2 vezes por semana/ ≥3 vezes por semana (referência)

Escolares que praticavam AF somente 1-2 vezes por semana apresentaram maior odds de insônia em relação aos que praticavam 3 vezes ou mais (RO:1,23). O efeito foi maior comparando os que nunca praticavam AF em relação a categoria ≥3 vezes por semana (RO:3,29)

2010 Li et.al. China Transversal 22018 escolares de 12-18 anos.

Duração do sono respondida pelos pais. Duração curta definida como <9h

Frequência de realização de AF Habitualmente ou quase sempre/ as vezes ou nunca

AF não foi associada à duração do sono

2011 Foti et.al. Estados Unidos

Transversal 14782 escolares de 9-12 anos

Duração do sono em um dia de semana normal Duração suficiente foi caracterizada por 8h ou mais

Dias e AF por pelo menos 60 minutos nos últimos 7 dias. 0-7 dias

Fazer AF 7 dias por semana por pelo menos 60 minutos aumentou o odds de duração suficiente do sono em relação a quem não praticou AF (RO: 1,24)

2011 Hense et.al. Itália, Estônia, Chipre, Bélgica, Suécia, Hungria, Alemanha e Espanha

Transversal 10613 crianças de 2-9 anos

Recordatório de duração do sono na noite anterior respondido pelos pais

Acelerômetro Minutos de AF moderada ou vigorosa

Nenhum efeito dos minutos de AF moderada ou vigorosa sobre os minutos de sono das crianças

55

2011 Pesonen et.al. Finlândia Transversal 321 crianças de 8 anos.

Acelerômetro Tempo total de sono padronizado (média 0; d.p. 1) Eficiência do sono padronizada (média 0; d.p. 1)

Acelerômetro Pelo menos 60 minutos diários de AF Pelo menos 60 minutos diários de AF das 9h às 18h Pelo menos 60 minutos diários de AF das 18h às 21h

AF durante o dia reduziu tempo total de sono (β: -0,30) AF das 9h às 18h reduziu tempo total de sono (β:-0,21) e eficiência (β:-0,12) AF das 18h às 21h reduziu tempo total de sono (β-0,16)

2013 Awad et.al. Estado Unidos

Transversal 319 adolescentes de 10-17 anos

Duração do sono em minutos (polissonografia)

Block Kids Physical Activity Screener Frequência e duração das atividades em três domínios AF total AF recreacional AF vigorosa

Testou apenas correlação entre as três variáveis de exposição e o desfecho. Nenhum valor de correlação foi superior a 0,3

2013 Eksted et.al. Suécia Transversal 1231 escolares de 6-10 anos

Acelerômetro Início do sono Fim do sono Eficiência Tempo total de sono Medidas padronizadas (média 0, d.p.1)

Acelerômetro Minutos e AF moderada ou vigorosa Minutos de AF total

AF moderada ou vigorosa atrasou o início do sono (β:0,082) e o fim do sono (β:0,080) Nenhum efeito no tempo total de sono ou eficiência

2014 Al-Hazzaa et.al. Arábia Saudita

Transversal 2868 escolares de 15-19 anos

Duração do sono Adequada: ≥8h

Frequência, duração e intensidade de diferentes atividades em uma semana habitual. Categorizada em tercis de minutos de AF

Adolescentes do primeiro e segundo tercis de AF apresentaram maior odds de duração inadequada (RO:1,29 e 1,32 respectivamente), em


56

relação ao tercil mais alto de AF.

2014 Hoelfman et.al. Brasil Transversal 1567 Estudantes noturnos de 14-24 anos

Percepção da qualidade do sono: “How often do you think that you sleep well?” Qualidade ruim: as vezes, quase nunca ou nunca como opções de resposta Duração do sono: Quantas horas, em média, você dorme por dia? Sono insuficiente: <8h

Frequência de AF 60 minutos ou mais por pelo menos 5 dias na semana Não especifica instrumento.

Fazer AF diminuiu o odds de qualidade ruim do sono (0,74). Nenhum efeito para duração

2014 Williams et.al. Nova Zelândia

Transversal 234 crianças de 3, 5 e 7 anos

Acelerômetro Duração do sono

Acelerômetro AF total dividida em percentis

Somente análises brutas Crianças do percentil mais ativo com 3 anos, dormiram em média 0,92 menos horas do que as menos ativas. Entre as crianças com 5 anos, as mais ativas dormiram em média 1,3 menos horas que as menos ativas Entre as crianças com 7 anos, as mais ativas dormiram em média 1,4 menos horas que as menos ativas

2015 Felden et.al. Brasil Transversal 516 escolares de 10-19 anos

Duração do sono Insuficiente: inferior a 8h

Lista de atividades. Inativos: não cumpriam as recomendações de AF para adolescentes

AF não foi associada na análise bruta e não foi testada na ajustada

2015 Hoelfman et.al. Brasil Transversal 6529 escolares de 15-19 anos

Duração do sono: Insuficiente caracterizada como≤8h

“Durante um dia de semana normal, quanto tempo você gasta em

Nenhuma associação com duração insuficiente ou qualidade ruim.


57

Qualidade do sono: “How often do you think that you sleep well?” Qualidade ruim: as vezes, quase nunca ou nunca como opções de resposta

atividades física (lazer, trabalho ou comunidade)?”

2015 Jiang et.al. Japão Transversal 6247 escolares de 8-16 anos

Duração do sono Qualidade do sono: Multimensional Sub-health questionnaire of adolescents (MSQA): Avalia DIS, DMS e SD As opções nunca e menos que uma vez por semana foram a referência e as demais categorias foram tratadas como "ter problema de sono"

Horas de AF moderada, vigorosa ou caminhada fora da escola por semana.

Entre as meninas, cada hora de AF, aumentou em média 0,59horas a duração do sono e nenhuma associação para problemas de sono Entre os meninos, não houve associação da AF com qualquer um dos desfechos.

2015 Plaucoline et.al. França Transversal 2002 crianças com 3 anos

Duração do sono perguntada para as mães. Duração insuficiente caracterizada como <12horas

Horas que a criança passa brincando. Perguntado para as mães

Não houve associação entre horas brincando e horas de sono.


58

6. JUSTIFICATIVA

Os problemas relacionados à saúde do sono afetam boa parte da

população no mundo (7, 9, 71, 104, 106), inclusive a população do Brasil (10,

11, 72). Estes problemas estão associados a diversos desfechos em saúde,

como por exemplo mortalidade, maior risco de obesidade, doenças

cardiovasculares, pior saúde mental e qualidade de vida, além de maior risco

de acidentes de trânsito e trabalho e baixo rendimento na escola (6, 13, 17,

22-24).

A AF é um comportamento modificável, passível de intervenções, que pode

trazer benefícios a diversos aspectos da saúde geral. Um estudo recente

destacou o potencial benéfico da AF mostrando que, realizar uma hora de AF

pode reduzir o risco de mortalidade ocasionado por oito horas ou mais de

tempo sentado (115). Mesmo assim, 31,1% da população mundial com 15

anos ou mais não atinge as recomendações de AF para a saúde da

Organização Mundial da Saúde (27). A AF tem aparecido de forma recorrente

na literatura como um fator que pode contribuir para uma melhor saúde do

sono tanto a curto quanto longo prazo (14, 25, 26, 28, 29).

É possível que o efeito da AF durante o dia na noite de sono, seguinte na

população geral, seja diferente daquele testado com outras amostras. Estudos

deste tipo ainda não foram suficientemente explorados, devido à dificuldade

de obtenção de medidas de AF e sono durante 24 horas em um grande grupo

de pessoas. Pesonen et.al. (2011) realizaram um estudo observando 24 horas

da AF e sono de crianças de 8 anos, tendo encontrado um efeito negativo da

AF (113). Irish et.al. (2014) realizaram procedimento semelhante com

mulheres de meia idade (Média: 52,2 ±2,1 d.p.) e não encontraram efeito da

AF na noite de sono subsequente (32). Dessa forma, é importante

compreender o efeito agudo da AF em uma amostra de adultos jovens.

Estudos experimentais têm mostrado efeito positivo da AF no sono (26) e,

com base nestes trabalhos, é possível supor que o acúmulo de AF ao longo

da vida exerça algum efeito na saúde do sono durante a vida adulta. Pouco

se sabe sobre esta questão de pesquisa visto que, entre os estudos de coorte

realizados sobre a temática, poucos investigam o acúmulo de AF. Um estudo

com idosos, com duas medidas de AF no tempo, mostrou que indivíduos que

59

permaneceram ativos nas duas ocasiões apresentaram menor odds de

insônia (29), o que reforça esta hipótese.

Mesmo frente a este cenário, ainda existe uma série de lacunas na

literatura sobre a associação da AF com a saúde do sono, entre elas a

escassez de estudos em países de renda baixa e média, com delineamento

longitudinal, com bons instrumentos tanto para exposição quanto desfecho e

que observem o efeito em curto e longo prazo da AF em populações livres de

doença.

Verificar os efeitos agudos e crônicos da AF na saúde do sono em uma

amostra representativa da população geral de adultos jovens no Brasil pode

preencher algumas das lacunas da literatura, apontadas previamente. Além

disso, a utilização de diferentes aspectos do sono como desfecho pode

fornecer uma resposta mais completa sobre a questão de pesquisa.

60

7. OBJETIVOS

7.1. Geral

- Verificar os efeitos agudos e crônicos da AF sobre saúde do sono.

7.2. Específicos

- Verificar o efeito agudo da AF durante o dia na saúde do sono da noite

seguinte aos 22 anos de idade;

- Verificar o efeito do acúmulo de AF aos 11, 15, 18 e 22 anos na saúde do

sono na vida adulta.

- Estimar a prevalência de qualidade ruim do sono em adultos jovens;

- Estimar a prevalência de duração adequada do sono em jovens adultos;

- Estimar a prevalência de sonolência diurna em jovens adultos;

61

8. HIPÓTESES

- A prevalência de qualidade ruim do sono aos 22 anos é cerca de 20%.

- A prevalência de duração adequada aos 22 anos é cerca de 30%.

- A prevalência de sonolência diurna aos 22 anos é aproximadamente 12%.

- Maiores níveis de AF aos 11, 15, 18 e 22 anos estão associados à melhor

saúde do sono aos 22 anos.

- A AF realizada durante o dia (manhã e tarde) está associada ao melhor

sono à noite aos 22 anos.

- Jovens que foram ativos aos 11, 15, 18 e 22 anos apresentam boa

qualidade, duração e eficiência adequadas e menor sonolência diurna na vida

adulta.

62

9. MÉTODOS

9.1. Coorte 93

A Coorte de 1993 acompanha todos os indivíduos nascidos no ano de

referência, cujas mães residiam na zona urbana do município de Pelotas. A

Coorte de nascimentos de 1993 identificou 5.249 nascidos vivos que vêm

sendo contatados através de acompanhamentos regulares, que visam

investigar fatores determinantes de desfechos em saúde. Os

acompanhamentos realizados até o momento foram: perinatal, 1 mês, 3

meses, 6 meses, 1 ano, 4 anos, 11 anos, 15 anos, 18 anos e, atualmente aos

22 anos.

A Figura 3 mostra a linha do tempo da Coorte de nascimentos de 1993.

Nas idades de 1 e 3 meses, uma subamostra com 13% da Coorte original foi

selecionada. Aos 6 meses, 1 e 4 anos de idade, outra subamostra com super-

representação de crianças com baixo peso foi selecionada. Os demais

acompanhamentos foram realizados com a Coorte inteira.

Nos acompanhamentos foram coletadas informações sociodemográficas,

de situação econômica, comportamentais e relativas às doenças. Em todos

os acompanhamentos busca-se a comparabilidade com acompanhamentos

anteriores e/ou com outras coortes.

Até os 15 anos, as entrevistas e algumas medidas eram realizadas no

domicilio dos participantes. A partir dos 18 anos, os jovens passaram a vir à

clínica do Centro de Pesquisas Epidemiológicas onde foram realizadas as

entrevistas e uma série de exames, que não eram possíveis anteriormente

(116).

63

Figura 3. Linha do tempo dos acompanhamentos da Coorte de 1993

9.2. População em estudo

Indivíduos nascidos na zona urbana da cidade de Pelotas, no ano de 1993.

9.3. Critérios de inclusão

Participantes vivos pertencentes a Coorte de 1993 e que participaram das

visitas dos 11, 15, 18 e 22-23 anos.

9.4. Critérios de exclusão

Foram excluídos aqueles indivíduos com alguma limitação física que

impossibilitava resposta ao questionário de AF. Indivíduos com deficiência

mental tiveram as respostas referentes à AF e saúde do sono respondidas por

algum responsável.

Foram adotados como critérios de exclusão para acelerometria:

a) Ser gestante

b) Ter alguma limitação física ou mental que impeça o uso do

dispositivo

c) Morar fora de Pelotas, na zona rural ou ter entrevista realizada por

telefone

d) Trabalhar em algum local que impeça o uso do dispositivo

64

9.5. Definição operacional do desfecho

Todos os instrumentos listados a seguir para mensurar parâmetros de

saúde do sono foram coletados somente aos 22 anos dos participantes da

Coorte.

9.5.1. Acelerômetros

Atualmente, alguns acelerômetros são utilizados para medir tanto AF

quanto sono. São dispositivos que mensuram o movimento humano através

da aceleração do corpo. Os acelerômetros atuais fornecem medidas de três

eixos (x, y e z) e os dados podem ser armazenados nas unidades de dados

brutos ou como counts. Na Coorte de 1993, os acelerômetros foram utilizados

no punho não dominante durante sete dias. Os participantes foram instruídos

a não retirar o aparelho durante todo o período de uso, inclusive no banho. Os

acelerômetros foram colocados nos participantes ao final da participação na

clínica e retirados por um motoboy, previamente instruído, sete dias depois.

Os dados referentes ao sono são: tempo total de sono e eficiência do sono,

além de índice de fragmentação do sono (índice que contabiliza a duração e

quantidade de interrupções do sono em relação ao tempo total de sono),

número de micro despertares (pequenas interrupções no padrão de sono do

indivíduo que na acelerometria são baseadas em maior movimentação por

períodos muito curtos de tempo durante o sono) e tempo acordado depois do

início do sono, dependendo da unidade de análise e consequente escolha de

algoritmo para detecção de sono.

Entre os algoritmos mais utilizados para detecção do sono em adultos

estão os desenvolvidos por Cole & Kripke (117) e Sadeh et. al. (118), ambos

desenvolvidos para unidade de análise counts. Mais recentemente, um novo

algoritmo baseado em dados brutos foi validado, contribuindo para a

comparação entre diferentes dispositivos (56). Estes três algoritmos fornecem

medidas de tempo total de sono, tempo na cama e eficiência do sono.

65

9.5.2. Pittsburgh Sleep Quality Index

O Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) é um questionário que se propõe

a medir a qualidade do sono no mês anterior. O instrumento é composto por

19 questões divididas em 7 componentes, sendo estes: qualidade subjetiva,

latência, duração, eficiência, distúrbios, uso de medicação para dormir e

disfunção diurna. Cada componente tem um escore de 0-3 que compõe o

escore global (0-21). Quanto maior o escore, pior a qualidade do sono. O

questionário foi originalmente construído para ser autoaplicável, porém, na

Coorte de 1993, sofreu adaptações para que pudesse ser aplicado na forma

de entrevista. Esta é uma importante adaptação para a realidade da Coorte,

que conta com um alto percentual de indivíduos de renda média-baixa. Sendo

assim, o questionário em forma de entrevista pode facilitar a compreensão

dos participantes.

O artigo original de proposta do PSQI sugere como ponto de corte para

qualidade ruim do sono, ≥ 5 pontos. Essa sugestão é fornecida em função do

maior ponto de sensibilidade e especificidade na curva ROC, considerando

como padrão-ouro uma combinação de polissonografia e entrevistas clínicas

(41). Embora este ponto de corte seja bastante utilizado na literatura, o escore

contínuo ou uma proposta de divisão em três categorias também são

utilizados. É importante destacar que o PSQI foi validado para o Brasil (119).

No presente estudo, o PSQI será avaliado de diferentes formas e será

apresentada aquela que fornecer maior compreensão do desfecho e de sua

associação com a exposição.

9.5.3. Epworth Sleepiness Scale

A Epworth Sleepiness Scale (ESS) tem o objetivo de identificar sonolência

diurna de forma simples (12). A escala é composta por oito questões sobre a

possibilidade de dormir/cochilar em determinadas situações com as seguintes

opções de resposta: nunca cochilaria; pequena probabilidade de cochilar;

probabilidade média de cochilar; grande probabilidade de cochilar (12, 120).

Durante as entrevistas, a entrevistadora fornecia um cartão com as opções de

resposta para o participante que, a cada pergunta, informava o número

66

referente a sua escolha como resposta. O escore total da ESS varia de 0-24,

sendo que, quanto maior o escore, maior será a sonolência diurna do

indivíduo. As questões são referentes ao comportamento habitual dos

indivíduos. Este instrumento também foi validado para o Brasil (121).

No presente estudo, a ESS será testada de diversas formas, a fim de

apresentar os resultados que melhor representem a sonolência diurna nesta

amostra.

9.6. Definição operacional da exposição

9.6.1. Questionários (AF no lazer)

A atividade física foi coletada aos 11,15,18 e 22 anos na Coorte de 1993.

Aos 11 e 15 anos, foi utilizada uma lista de atividades no tempo livre. Para

cada atividade que o participante informou realizar nos últimos sete dias, foi

perguntado o número de dias e duração. Aos 18 anos, o questionário da

Coorte de 1993 sofreu algumas modificações e o instrumento utilizado foi o

International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) no domínio do lazer. Este

instrumento pergunta número de dias e duração de atividades moderadas e

vigorosas no tempo livre em uma semana habitual. Aos 22 anos, a lista de

atividades voltou a ser aplicada.

Como resultado final, cada questionário gera um total de minutos

semanais gastos em atividades de lazer. Para obtenção dos minutos de AF

leve, moderada e vigorosa, podem ser realizados cálculos com base nos

equivalentes metabólicos (METs), referentes à intensidade da atividade

realizada. Posteriormente, a variável pode ser utilizada de forma contínua (se

aplicável), dividida em partes iguais (tercis, quartis, etc) ou dicotomizada,

utilizando pontos de corte de recomendações de AF (150 minutos semanais

para adultos e 300 minutos semanais para adolescentes).

Desta forma, a AF aos 11, 15 e 22 anos foi coletada através da lista de

atividades e, aos 18 anos através do IPAQ. Embora a informação final de

ambos os questionários seja teoricamente a mesma (minutos de AF), é

importante ressaltar que isto pode gerar uma limitação na comparação dos

períodos de AF ao longo da vida.

67

9.6.2. Acelerômetros

A variável de AF gerada pelo dispositivo não tem a capacidade de

diferenciar os diferentes domínios, portanto são estimativas de AF global.

O acelerômetro fornece tanto o total de minutos em AF quanto os minutos

gastos em AF leve, moderada e vigorosa. Para os minutos gastos em

diferentes intensidades, utiliza-se algum parâmetro para bouts (período no

qual a AF deverá ser mantida em determinada intensidade). Por exemplo,

utilizando um bout de 5 minutos para atividade vigorosa, o indivíduo deverá

permanecer 80% de 5 minutos em atividade vigorosa para que esta seja

levada em conta. Medidas de AF por acelerometria estão disponíveis para os

18 e 22 anos com dispositivos da marca GENEActiv® e Actigraph®,

respectivamente.

68

9.7. Covariáveis

Os Quadro 4 e 5 apresenta a lista de covariáveis que poderão ser

utilizadas nos dois artigos originais, uma breve descrição e o

acompanhamento em que foram coletadas.

Quadro 4. Covariáveis para o Artigo “Efeitos de curto prazo da

atividade física sobre a saúde do sono: uma análise com adultos jovens”.

Variável Descrição Acompanhamento

Sexo Feminino/ masculino Perinatal

Cor de pele Branca/preta/parda/amarela/indígena 15 anos

Escolaridade materna

Em anos de estudo Perinatal

Nível socioeconômico

Índice composto a partir da quantidade de bens (ex: televisão, geladeira, telefone) e características da casa (ex: banheiros, quartos, número de moradores, internet)

Perinatal, 11, 15, 18 e 22 anos

Consumo de cafeína

Frequência e quantidade de consumo 22 anos

Consumo de álcool Frequência, doses e dependência 22 anos

Fumo Fumo atual, fumo no passado, idade que começou a fumar, frequência de fumo, quantidade de fumo por dia

22 anos

Drogas Frequência do consumo de drogas 22 anos

Medicação para dormir

Quantidade, tempo e frequência de uso 22 anos

Tempo de tela Tempo de televisão, videogames, computador Tempo no celular (somente aos 22 anos)

11, 15, 18 e 22 anos

69

Quadro 5. Covariáveis para o Artigo “Associação entre atividade física

durante a adolescência e saúde do sono no início da vida adulta: a Coorte

de Pelotas de 1993”.

Variável Descrição Acompanhamento

Sexo Feminino/ masculino Perinatal

Cor de pele Branca/preta/parda/amarela/indígena 15 anos

Peso ao nascer Em gramas Perinatal

Escolaridade materna

Em anos de estudo Perinatal

Nível socioeconômico

Índice composto a partir da quantidade de bens (ex: televisão, geladeira, telefone) e características da casa (ex: banheiros, quartos, número de moradores, internet)

Perinatal, 11, 15, 18 e 22 anos

Trabalho Horas trabalhadas; turno trabalhado 18 e 22 anos

Maturação sexual Estágio de Tanner 15 anos

Composição corporal

IMC, % de gordura 11, 15, 18 e 22 anos

Consumo de cafeína

Frequência e quantidade de consumo 22 anos

Consumo de álcool Frequência, doses e dependência 22 anos

Fumo Fumo atual, fumo no passado, idade que começou a fumar, frequência de fumo, quantidade de fumo por dia

22 anos

Drogas Frequência do consumo de drogas 22 anos

Medicação para dormir

Quantidade, tempo e frequência de uso 22 anos

Tempo de tela Tempo de televisão, videogames, computador Tempo no celular (somente aos 22 anos)

11, 15, 18 e 22 anos

70

9.8. Poder

Para o cálculo do poder da associação, foram utilizadas as frequências

absolutas de ativos e inativos aos 18, 15 e 11 anos obtidas no banco de dados

da Coorte de 1993. Os percentuais de cada um dos desfechos entre expostos

(ativos) e não expostos (inativos) foi observado com base na literatura e foram

realizados cálculos para várias diferenças de desfecho nos expostos em

relação aos não expostos. O Quadro 5 descreve os parâmetros utilizados para

o cálculo e observa-se que, para todos os desfechos, nas três idades, o poder

foi superior a 80%.

As estimativas foram realizadas no programa Stata 12.1 através do

comando sampsi para cálculo do poder para diferenças de proporções.

Quadro 6. Parâmetros utilizados para cálculo do poder.

Desfecho Idade N

Ativos N

Inativos % Ativos % Inativos Poder

PSQI > 5 pontos (79)

18 1682 2410 20 30 100%

25 30 93,7%

15 1650 2675 20 30 100%

25 30 94,3%

11 1611 2708 20 30 100%

25 30 94,1%

ESS >10 pontos (122)

18 1682 2410 42 58 100%

47 58 100%

15 1650 2675 42 58 100%

47 58 100%

11 1611 2708 42 58 100%

47 58 100%

Duração <8 horas (60)

18 1682 2410 63 73 100%

68 73 92,8%

15 1650 2675 63 73 100%

68 73 93,5%

11 1611 2708 63 73 100%

68 73 93,3%

71

9.9. Análise estatística

Serão avaliadas as distribuições e apresentados frequências absolutas e

percentuais. Primeiramente, serão testadas associações bivariadas através

de teste de chi2 ou Mann-Whitney e por regressões lineares generalizadas,

dependendo da natureza do desfecho (dicotômica, contagem ou numérica).

Para a análise do efeito da AF realizada durante o dia sobre a duração e

eficiência do sono à noite, a unidade de análise não será o indivíduo, mas sim

cada período de 24 horas. Cada indivíduo irá contribuir com no máximo 5

noites devido ao período de utilização dos dispositivos. Essa análise irá

possibilitar verificar o efeito a curto prazo da AF realizada durante diferentes

faixas de horários do dia nas próximas noites de sono. Para esta análise

também será considerada a dependência das observações. Os dados

utilizados neste artigo serão referentes somente a acelerometria dos 22 anos

tanto para exposição (AF) quanto desfecho (duração e eficiência do sono).

Serão realizados ajustes para variáveis a nível individual como sexo, cor de

pele e nível econômico.

Para a análise do efeito da AF a longo prazo na saúde do sono, serão

testados modelos lineares generalizados, Generalized estimating equation

(GEE) e/ou modelos de equações estruturais. Serão apresentados os

resultados que melhor se adaptem aos desfechos e que forneçam uma melhor

compreensão da associação da AF em diferentes pontos da vida com a saúde

do sono aos 22 anos. Os modelos lineares generalizados ampliam as formas

de utilização da variável resposta e a função ligação não necessariamente

deve ser a identidade. O método GEE é uma importante ferramenta pois leva

em conta que os dados de um mesmo sujeito em diferentes períodos do tempo

não são independentes. Com as equações estruturais serão investigados os

efeitos diretos e indiretos dos caminhos da associação estudada podendo

assim ser investigado o efeito de possíveis mediadores como a composição

corporal. Os dados referentes à AF serão provenientes dos questionários aos

11, 15, 18 e 22 anos (exposição). Já os dados sobre a saúde do sono serão

duração e eficiência aos 22 anos provenientes da acelerometria, qualidade do

sono e sonolência diurna dos questionários (desfecho) também aos 22 anos.

72

Para ambos os artigos, a variável de AF será testada tanto em minutos

(contínua) quanto quartis e dicotômica (ativo/não ativo) sendo apresentada a

forma que melhor expresse os resultados.

9.10. Modelo de análise

A Figura 4 é um Directed acyclic graph (DAG) que tenta representar

visualmente as relações entre as variáveis apresentadas neste volume e que

estão disponíveis para utilização nas análises. O DAG tem como exposição

principal a AF e como desfecho a saúde do sono. As variáveis de exposição

são AF aos 11, 15, 18 e 22 anos e o desfecho, a saúde do sono aos 22 anos.

O modelo contém variáveis do perinatal, 11, 15, 18 e 22 anos. As variáveis

do perinatal têm efeito sobre AF aos 11 anos e composição corporal. A

variável sexo especificamente influencia tanto AF (11, 15, 18 e 22 anos),

composição corporal (11, 15, 18 e 22 anos), consumo de cafeína (22 anos),

álcool (22 anos), fumo (22ano s), uso de medicação para dormir (22 anos)

assim como maturação sexual (15 anos), além de ter efeito direto sobre a

saúde do sono na vida adulta. Como exposições principais estão a AF

realizada aos 11, 15, 18 e 22 anos, sendo que a AF de uma idade influencia

a AF da idade seguinte. Além disso, a AF aos 11 anos, influencia a

composição corporal na mesma idade, que pode ou não se modificar e

influenciar o nível de AF aos 15 anos e assim por diante.

A duração do sono aos 11 foi inserida como um proxy da saúde do sono

em períodos anteriores aos 22 anos. Na idade adulta ela já está inserida

dentro do desfecho saúde do sono.

Ainda não é clara na literatura a relação entre AF e tempo de tela e a forma

como uma variável pode afetar a outra. Por outro lado, alguns estudos têm

mostrado que este comportamento pode atuar como moderador no efeito da

AF sobre a saúde do sono (77, 79). Como DAGs não são ideais para

representações de moderação, a variável foi adicionada ao modelo como

“outra variável”

A saúde do sono aos 22 anos é influenciada pela trajetória de AF ao longo

da vida além de nível econômico, trabalho, sexo, cor da pele, composição

73

corporal, consumo de cafeína, álcool e drogas, tabagismo e uso de medicação

para dormir. Estas variáveis de consumo de substâncias aos 22 anos também

influenciam a composição corporal.

74

Figura 4. Relação entre as variáveis de atividade física aos 11, 15, 18 e 22 anos (exposição), saúde do sono aos 22 anos (desfecho)

e demais variáveis independentes. NSE: nível socioeconômico; PN: peso ao nascer; AF: atividade física

75

10. Financiamento

A Coorte de 1993 é um projeto que recebeu diferentes fontes de

financiamento ao longo dos acompanhamentos. A maior parte do projeto foi

financiado pela Wellcome Trust que é uma fundação internacional com foco de

investimento em pesquisadores de países de média e baixa renda. O projeto

também teve outras etapas financiadas por instituições como o Conselho

Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), a Fundação de

Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul (FAPERGS), a União

Europeia, o Programa Nacional para Centros de Excelência (PRONEX/CNPq),

a Pastoral da Criança e o Ministério da Saúde do Brasil. O acompanhamento dos

22-23 anos foi financiado pelo Departamento de Ciência e Tecnologia do

Ministério de Ciência e Tecnologia, através de um estudo envolvendo as coortes

de nascimento brasileiras (Pelotas, Ribeirão Preto e São Luís).

76

11. Cronograma

Ano 2015 2016 2017 2018

Trimestres 1º 2º 3º 4º 1º 2º 3º 4º 1º 2º 3º 4º 1º 2º 3º 4º

Revisão de literatura

Elaboração do projeto

Defesa do projeto

Trabalho de campo

Preparação do banco

Análise de dados

Artigo 1 (revisão)

Artigo 2

Artigo 3

Elaboração do volume final

Defesa

77

12. Referências

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88

ANEXOS

89

QUESTIONÁRIOS 22 ANOS

QUESTÕES SOBRE SONO

O(A) entrevistado(a) está respondendo o questionário sem ajuda ou com ajuda? (0) Com ajuda (1) Sem ajuda

AGORA VAMOS FALAR SOBRE O TEU SONO

Pensa no modo de vida que tu tens levado recentemente. Eu vou ler algumas coisas e mesmo que tu não tenhas feito essas coisas por agora, tenta imaginar como elas te afetariam. Escolha o número mais apropriado para responder cada questão. (MOSTRAR FIGURA 4a) Qual a possibilidade de tu cochilares ou dormires, e não apenas te sentires cansado(a), nas seguintes situações:

D134. Sentado(a) e lendo (ler e mostrar opções)?

(0) nunca cochilaria (1) pequena possibilidade de cochilar (2) possibilidade média de cochilar (3) grande possibilidade de cochilar (9) IGN

D135. Assistindo TV (mostrar opções)?


D136. Sentado(a), quieto(a), em um lugar público (por exemplo, em um cinema, reunião ou palestra) (mostrar opções)?


D137. Andando de carro por uma hora sem parar, como passageiro(a) (mostrar opções)?


Relembrando, qual a possibilidade de tu cochilares ou dormires, e não apenas te sentires cansado(a), nas seguintes situações:

D138. Ao deitar-se a tarde para descansar, quando possível (mostrar opções)?


D139. Sentado(a) conversando com alguém (mostrar opções)?


D140. Sentado(a) quieto(a) após o almoço sem ter bebido algo com álcool (mostrar opções)?


90

D141. Em um carro parado no trânsito por alguns minutos (mostrar opções)?


AS QUESTÕES A SEGUIR SE RELACIONAM AOS TEUS HÁBITOS USUAIS DE SONO DURANTE O MÊS PASSADO SOMENTE. TUAS RESPOSTAS DEVEM SER DA FORMA MAIS PRECISA

POSSÍVEL INDICANDO A MAIORIA DOS DIAS E NOITES DO MÊS PASSADO.

D142. Durante o mês passado, que horas tu geralmente foste para cama? __ __ horas __ __ minutos

D143. Durante o mês passado, quantos minutos em geral, tu levaste para pegar no sono à noite? __ __ __ minutos

D144. Durante o mês passado, que horas tu geralmente levantaste de manhã? __ __ horas __ __ minutos

D145. Durante o mês passado, quantas horas de sono tu tiveste à noite? Este número pode ser diferente do número de horas que tu passas na cama. __ __ horas __ __ minutos

O(A) entrevistado(a) está respondendo o questionário sem ajuda ou com ajuda? (0) Com ajuda (1) Sem ajuda Durante o mês passado, quantas vezes tu tiveste dificuldade para dormir... (ler perguntas): (MOSTRAR FIGURA 4B) D146. porque não conseguiste pegar no sono nos primeiros trinta minutos (ler opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana (9) IGN D147. porque acordaste no meio da noite, de madrugada ou muito cedo pela manhã (mostrar opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana (9) IGN D148. porque precisaste ir ao banheiro no meio da noite (mostrar opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana (9) IGN D149. porque não conseguiste respirar bem, de forma confortável (mostrar opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana (9) IGN D150. porque tossiste ou roncaste forte/alto (mostrar opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana

91

(9) IGN D151. porque sentiste muito frio (mostrar opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana (9) IGN D152. porque sentiste muito calor (mostrar opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana (9) IGN D153. porque tiveste sonhos ruins ou pesadelos (mostrar opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana (9) IGN D154. porque tiveste dor (mostrar opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana (9) IGN D154a. Algum outro motivo para teres dificuldade de dormir? (0) Não → vá para D155 (1) Sim (9) IGN→ vá para D155 SE SIM: D154b. Qual motivo? ________________________________________ D154c. Quantas vezes no mês passado tu tiveste problemas para dormir por esse motivo (mostrar opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana

D156. Durante o mês passado, quantas vezes tu tomaste remédios, com ou sem receita médica, para ajudá-lo(a) a dormir (mostrar opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana (9)IGN

D157. Durante o mês passado, quantas vezes tu tiveste dificuldade para ficar acordado(a) enquanto dirigia, se alimentava ou estava em alguma atividade social (mostrar opções)? (1) Nenhuma durante o mês passado (2) Menos que uma vez por semana (3) Uma ou duas vezes por semana (4) Três ou mais vezes por semana (9)IGN

D155. Pensando no mês passado, como tu classificarias a qualidade de teu sono de maneira geral... (ler opções)? (1) Muito boa (2) Boa (3) Ruim

92

(4) Muito ruim (9)IGN

D158. Durante o mês passado, qual o grau de dificuldade que tu tiveste para te manter bem disposto(a) e realizar tuas tarefas... (ler opções)? (1) Nenhuma (2) Pouca (3) Moderada (4) Muita (9)IGN

D159. Já te disseram que, quando tu dormes, várias vezes deixas de respirar por alguns momentos? (0) Não (1) Sim (9)IGN

BLOCO H – ATIVIDADE FÍSICA

L142. O/A jovem tem alguma limitação/deficiência física?(observe e anote): (0) Não→ vá para instrução “AGORA GOSTARIA QUE TU PENSASTE COMO TE DESLOCAS DE UM LUGAR AO OUTRO...” (1) Sim SE SIM: L143. Qual a limitação/deficiência física do jovem? (observe e anote): (1) cadeirante tetraplégico → vá para a instrução “AGORA VAMOS FALAR UM POUCO SOBRE TEU CORPO” (2) cadeirante paraplégico ou amputação dos dois membros inferiores → vá para instrução “AGORA VAMOS FALAR SOBRE A PRÁTICA DE ATIVIDADES FÍSICAS OU ESPORTES...” e em seguida para pergunta D194 (3) amputação/atrofia de pelo menos um membro superior → vá para instrução “AGORA EU GOSTARIA QUE TU PENSASTE COMO TE DESLOCAS DE UM LUGAR AO OUTRO...” (4) amputação de um membro inferior → vá para instrução “AGORA GOSTARIA QUE TU PENSASTE COMO TE DESLOCAS DE UM LUGAR AO OUTRO...” (5) deficiência visual → vá para instrução “AGORA GOSTARIA QUE TU PENSASTE COMO TE DESLOCAS DE UM LUGAR AO OUTRO...” e em seguida para a pergunta D193. AGORA EU GOSTARIA QUE TU PENSASTE COMO TE DESLOCAS DE UM LUGAR AO OUTRO QUANDO ESTE DESLOCAMENTO DURA PELO MENOS 10 MINUTOS SEGUIDOS. PODE SER A IDA E VINDA DO TRABALHO OU QUANDO VAI FAZER COMPRAS, VISITAR AMIGOS OU IR ESTUDAR. → Se deficiência visual (L143=5) vá para D193 D192. Quantos dias por semana tu usas a bicicleta para ires de um lugar a outro? __ __ dias [0=nenhum e 9=IGN → vá para D193] D192a. Nesses dias, quanto tempo no total tu pedalas por dia? __ __ horas __ __ minutos [0909=IGN] D193. Quantos dias por semana tu caminhas para ires de um lugar a outro? __ __ dias [0=nenhum e 9=IGN → vá para instrução “AGORA VAMOS FALAR SOBRE A PRÁTICA DE ATIVIDADES FÍSICAS OU ESPORTES...”] D193a. Nesses dias, quanto tempo no total tu caminhas por dia? __ __ horas __ __ minutos [0909=IGN]

AGORA VAMOS FALAR SOBRE A PRÁTICA DE ATIVIDADES FÍSICAS OU ESPORTES PRATICADOS EM ACADEMIAS, AO AR LIVRE, CLUBES OU GINÁSIOS, QUE TU PODES TER PRATICADO NA ÚLTIMA SEMANA, DURANTE O TEU TEMPO LIVRE OU LAZER. → Se paraplégico/ amputação dos dois membros inferiores (L143=2), vá para D194.

D189. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste caminhada ao ar livre? (0) Não → vá para D194 (1) Sim (9) IGN → vá para D194 SE SIM:

93

D189a. Quantos dias na semana tu fizeste caminhada ao ar livre? __ __ dias [99= IGN → vá para D194] D189b. Nesses dias, quanto tempo duraram tuas caminhadas? __ __ __ minutos [999=IGN] D194. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste musculação? (0) Não → vá para D195 (1) Sim (9) IGN → vá para D195 SE SIM: D194a. Quantos dias na semana tu fizeste musculação? __ __ dias [99= IGN → vá para D195] D194b. Nesses dias, quanto tempo durou teu treino de musculação? __ __ __ minutos [999=IGN]

D195. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste treinamento funcional (por exemplo: atividades que envolvam puxar, empurrar, arremessar, saltar e correr, feitos com fitas de suspensão, elásticos, bolas, pesos)? (0) Não → vá para D196 (1) Sim (9) IGN → vá para D196 SE SIM: D195a. Quantos dias na semana tu fizeste treinamento funcional? __ __ dias [99= IGN → vá para D196] D195b. Nesses dias, quanto tempo durou teu treino de funcional? __ __ __ minutos [999=IGN] → Se paraplégico ou amputação dos dois membros inferiores (L143=2) vá para D206

D196. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste ginástica na academia como aeróbica, localizada, step, body pump, zumba ou outra? (0) Não → vá para D197 (1) Sim (9) IGN → vá para D197 SE SIM: D196a. Quantos dias na semana tu fizeste alguma dessas aulas? __ __ dias [99= IGN → vá para D197] D196b. Nesses dias, quanto tempo duraram tuas aulas? __ __ __ minutos [999=IGN] →Se amputação de um membro inferior (L143=4) vá para D199

D197. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste bicicleta ergométrica ou alguma aula como RPM, bike indoor ou spinning? (0) Não → vá para D198 (1) Sim (9) IGN → vá para D198 SE SIM: D197a. Quantos dias na semana tu fizeste alguma dessas aulas? __ __ dias [99= IGN → vá para D198] D197b. Nesses dias, quanto tempo duraram tuas aulas? __ __ __ minutos [999=IGN] D198. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste alguma aula de dança tipo jazz, ballet, street, hip hop ou outra? (0) Não → vá para D199 (1) Sim (9) IGN → vá para D199 SE SIM: D198a. Quantos dias na semana tu fizeste alguma dessas danças? __ __ dias

94

[99= IGN → vá para D199] D198b. Nesses dias, quanto tempo duraram tuas aulas de dança? __ __ __ minutos [999=IGN]

D199. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste aulas de yôga ou pilates? (0) Não → vá para D200 (1) Sim (9) IGN → vá para D200 SE SIM: D199a. Quantos dias na semana tu fizeste alguma dessas aulas? __ __ dias [99= IGN → vá para D200] D199b. Nesses dias, quanto tempo duraram tuas aulas? __ __ __ minutos [999=IGN] →Se amputação de um membro inferior (L143=4) vá para D203

D200. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste caminhada na esteira? (0) Não → vá para D201 (1) Sim (9) IGN → vá para D201 SE SIM: D200a. Quantas vezes na semana tu fizeste caminhada na esteira? __ __ dias [99= IGN → vá para D201] D200b. Nesses dias, quanto tempo duraram tuas caminhadas? __ __ __ minutos [999=IGN] →Se deficiência visual (L143=5) vá para D202

D201. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste corrida na esteira? (0) Não → vá para D202 (1) Sim (9) IGN → vá para D202 SE SIM: D201a. Quantos dias na semana tu correste na esteira? __ __ dias [99= IGN → vá para D202] D201b. Nesses dias, quanto tempo duraram tuas corridas? __ __ __ minutos [999=IGN]

D202. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste corrida ao ar livre? (0) Não → vá para D203 (1) Sim (9) IGN → vá para D203 SE SIM: D202a. Quantos dias na semana tu correste ao ar livre? __ __ dias [99= IGN → vá para D203] D202b. Nesses dias, quanto tempo duraram tuas corridas? __ __ __ minutos [999=IGN] →Se deficiência visual (L143=5) vá para D204 D203. Desde <DIA> da semana passada, tu andaste de bicicleta ao ar livre? (0) Não → vá para D204 (1) Sim (9) IGN → vá para D204 SE SIM: D203a. Quantos dias na semana tu andaste de bicicleta ao ar livre? __ __ dias [99= IGN → vá para D204] D203b. Nesses dias, durante quanto tempo tu andaste de bicicleta ao ar livre? __ __ __ minutos [999=IGN]

95

D204. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste aulas de lutas como judô, jiu-jítsu, muay thai, karatê, boxe, taekwondo ou MMA? (0) Não → vá para D205 (1) Sim (9) IGN → vá para D205 SE SIM: D204a. Quantos dias na semana tu praticaste alguma dessas lutas? __ __ dias [99= IGN → vá para D205] D204b. Nesses dias, quanto tempo durou teu treino? __ __ __ minutos [999=IGN]

D205. Desde <DIA> da semana passada, tu jogaste futebol, futsal ou futebol de sete? (0) Não → vá para D206 (1) Sim (9) IGN → vá para D206 SE SIM: D205a. Quantos dias na semana tu jogaste futebol? __ __ dias [99= IGN → vá para D206] D205b. Nesses dias, quanto tempo tu jogaste futebol? __ __ __ minutos [999=IGN] → Se amputação /atrofia de pelo menos um membro superior (L143=3) ou deficiência visual (L143=5) vá para D209 → Se amputação de um membro inferior (L143=4) vá para D207 D206. Desde <DIA> da semana passada, tu jogaste handebol? (0) Não → vá para D207 (1) Sim (9) IGN → vá para D207 SE SIM: D206a. Quantos dias na semana tu jogaste handebol? __ __ dias [99= IGN → vá para D207] D206b. Nesses dias, durante quanto tempo tu jogaste handebol? __ __ __ minutos [999=IGN]

D207. Desde <DIA> da semana passada, tu jogaste vôlei? (0) Não → vá para D208 (1) Sim (9) IGN → vá para D208 SE SIM: D207a. Quantos dias na semana tu jogaste vôlei? __ __ dias [99= IGN → vá para D208] D207b. Nesses dias, durante quanto tempo tu jogaste vôlei? __ __ __ minutos [999=IGN]

D208. Desde <DIA> da semana passada, tu jogaste basquete? (0) Não → vá para D209 (1) Sim (9) IGN → vá para D209 SE SIM: D208a. Quantos dias na semana tu jogaste basquete? __ __ dias [99= IGN → vá para D209] D208b. Nesses dias, durante quanto tempo tu jogaste basquete? __ __ __ minutos [999=IGN]

D209. Desde <DIA> da semana passada, tu fizeste natação? (0) Não → vá para D210 (1) Sim (9) IGN → vá para D210 SE SIM:

96

D209a. Quantos dias na semana tu fizeste natação? __ __ dias [99= IGN → vá para D210] D209b. Nesses dias, durante quanto tempo tu fizeste natação? __ __ __ minutos [999=IGN] → Se paraplégico ou amputação dos dois membros inferiores (L143=2), amputação/ atrofia de pelo menos um membro superior (L143= 3), amputação de um membro inferior (L143=4) ou deficiência visual (L143=5) vá para D212 D210. Desde <DIA> da semana passada, tu jogaste tênis? (0) Não → vá para D211 (1) Sim (9) IGN → vá para D211 SE SIM: D210a. Quantos dias na semana tu jogaste tênis? __ __ dias [99= IGN → vá para D211] D210b. Nesses dias, durante quanto tempo tu jogaste tênis? __ __ __ minutos [999=IGN]

D211. Desde <DIA> da semana passada, tu jogaste paddle? (0) Não → vá para D212 (1) Sim (9) IGN → vá para D212 SE SIM: D211a. Quantos dias na semana tu jogaste paddle? __ __ dias [99= IGN → vá para D212] D211b. Nesses dias, durante quanto tempo tu jogaste paddle? __ __ __ minutos [999=IGN]

D212. Desde <DIA> da semana passada, tu praticaste outra atividade física ou esporte não perguntado antes? (0) Não → vá para instrução “AGORA VAMOS FALAR UM POUCO SOBRE O TEU CORPO” (1) Sim (9) IGN → vá para a instrução “AGORA VAMOS FALAR UM POUCO SOBRE O TEU CORPO” SE SIM: D212a. Quantas atividades? Abrir campos para outras atividades conforme número informado __ __ atividades. SE UMA OU MAIS. D213-1. Qual a atividade (1)? ___________________________ Completar campo <ATIVIDADE> no RedCap conforme nome informado D214-1. Quantos dias na semana tu praticaste o/a <ATIVIDADE 1>? __ __ dias [99= IGN → vá para a próxima atividade ou para instrução “AGORA VAMOS FALAR UM POUCO...”] D215-1. Nesses dias, durante quanto tempo tu praticaste o/a <ATIVIDADE 1>? __ __ __ minutos [999=IGN] D213-2. Qual a atividade (2)? ___________________________ Completar campo <ATIVIDADE> no RedCap conforme nome informado D214-2. Quantos dias na semana tu praticaste o/a <ATIVIDADE 2>? __ __ dias [99= IGN → vá para a próxima atividade ou para instrução “AGORA VAMOS FALAR UM POUCO...”] D215-2. Nesses dias, durante quanto tempo tu praticaste o/a <ATIVIDADE 2>? __ __ __ minutos [999=IGN]

D213-3. Qual a atividade (3)? ___________________________ Completar campo <ATIVIDADE> no RedCap conforme nome informado D214-3. Quantos dias na semana tu praticaste o/a <ATIVIDADE 3>? __ __ dias [99= IGN → vá para a próxima atividade ou para instrução “AGORA VAMOS FALAR UM POUCO...”]

97

D215-3. Nesses dias, durante quanto tempo tu praticaste o/a <ATIVIDADE 3>? __ __ __ minutos [999=IGN]

Observações sobre o bloco de atividade física? (Apenas para a entrevistadora) _________________________________________________________________________________

98

QUESTIONÁRIO 18 ANOS

BLOCO F – Atividade física e local

CASO O ENTREVISTADO APRESENTE IMPOSSIBILIDADE PERMANENTE DE SE LOCOMOVER, PREENCHA TODAS AS INFORMAÇÕES COMO IGN = 9 OU 0909.

APÓS REGISTRE ESTA INFORMAÇÃO NO SEU DIÁRIO DE CAMPO E ENCAMINHE PARA A SUPERVISORA

AGORA VAMOS CONVERSAR SOBRE ATIVIDADES FÍSICAS. PARA RESPONDER ESSAS PERGUNTAS TU DEVES SABER QUE:

ATIVIDADES FÍSICAS FORTES SÃO AS QUE EXIGEM GRANDE ESFORÇO FÍSICO E QUE FAZEM RESPIRAR MUITO MAIS RÁPIDO QUE O NORMAL

ATIVIDADES FÍSICAS MÉDIAS SÃO AS QUE EXIGEM ESFORÇO FÍSICO MÉDIO E QUE FAZEM RESPIRAR UM POUCO MAIS RÁPIDO QUE O NORMAL

EM TODAS AS PERGUNTAS SOBRE ATIVIDADE FÍSICA, RESPONDA SOMENTE SOBRE AQUELAS QUE DURAM PELO MENOS 10 MINUTOS SEGUIDOS

AGORA EU GOSTARIA QUE TU PENSASSES APENAS NAS ATIVIDADES QUE FAZES NO TEU TEMPO LIVRE (LAZER)

327. Quantos dias por semana tu fazes caminhadas no teu tempo livre? 0. Nenhum VÁ PARA A PERGUNTA 329 1. Um 2. Dois 3. Três 4. Quatro 5. Cinco 6. Seis 7. Sete 9. IGN VÁ PARA A PERGUNTA 329 SE CAMINHA: 328. Nos dias em que tu fazes essas caminhadas, quanto tempo no total elas duram por dia? __ __ horas __ __ minutos [0909= IGN] 329. Quantos dias por semana tu fazes atividades físicas FORTES no teu tempo livre? Por ex.: correr, fazer ginástica de academia, pedalar em ritmo rápido, praticar esportes competitivos, etc. 0. Nenhum VÁ PARA A PERGUNTA 331 1. Um 2. Dois 3. Três 4. Quatro 5. Cinco 6. Seis 7. Sete 9. IGN VÁ PARA A PERGUNTA 331 SE FAZ ATIVIDADES FÍSICAS FORTES: 330. Nos dias em que tu fazes essas atividades, quanto tempo no total elas duram por dia? __ __ horas __ __ minutos [0909= IGN] 331. Quantos dias por semana tu fazes atividades físicas MÉDIAS fora as caminhadas no teu tempo livre? Por ex.: nadar ou pedalar em ritmo médio, praticar esportes por diversão, etc. 0. Nenhum VÁ PARA A PERGUNTA 333 1. Um

99

2. Dois 3. Três 4. Quatro 5. Cinco 6. Seis 7. Sete 9. IGN VÁ PARA A PERGUNTA 333 SE FAZ ATIVIDADES FÍSICAS MÉDIAS: 332. Nos dias em que tu fazes essas atividades, quanto tempo no total elas duram por dia? __ __ horas __ __ minutos [0909= IGN] AGORA EU GOSTARIA QUE TU PENSASSES COMO TU TE DESLOCAS DE UM LUGAR AO OUTRO QUANDO ESTE DESLOCAMENTO DURA PELO MENOS 10 MINUTOS SEGUIDOS. PODE SER A IDA E VINDA DO TRABALHO OU QUANDO VAIS FAZER COMPRAS, VISITAR AMIGOS OU IR A ESCOLA. 333. Quantos dias por semana tu usas a bicicleta para ires de um lugar a outro? 0. Nenhum VÁ PARA A PERGUNTA 335 1. Um 2. Dois 3. Três 4. Quatro 5. Cinco 6. Seis 7. Sete 9. IGN VÁ PARA A PERGUNTA 335 SE USA BICICLETA: 334. Nesses dias, quanto tempo no total tu pedalas por dia? __ __ horas __ __ minutos [0909=IGN] 335. Quantos dias por semana tu caminhas para ires de um lugar a outro? 0. Nenhum VÁ PARA A PERGUNTA 337 1. Um 2. Dois 3. Três 4. Quatro 5. Cinco 6. Seis 7. Sete 9. IGN VÁ PARA A PERGUNTA 337 SE CAMINHA: 336. Nesses dias, quanto tempo no total tu caminhas por dia?

__ __ horas __ __ minutos [0909=IGN]

100


AGORA FALAREMOS UM POUCO SOBRE AS ATIVIDADES FÍSICAS QUE TU

PODES TER PRATICADO NA

ÚLTIMA SEMANA, SEM CONTAR AS AULAS DE EDUCAÇÃO FÍSICA NO

COLÉGIO.

A. Desde <dia> da semana passada, tu praticaste...

B. Quantos dias na semana?

C. Quanto tempo cada dia?

45. Futebol de sete, rua ou campo? __ __ h __ __ min

46. Futsal? __ __ h __ __ min

47. Atletismo? __ __ h __ __ min

48. Basquete? __ __ h __ __ min

49. Jazz, ballet, outras danças __ __ h __ __ min

50. Ginástica olímpica, rítmica ou GRD?

__ __ h __ __ min

51. Judô, karatê, capoeira, outras lutas?

__ __ h __ __ min

52. Natação? __ __ h __ __ min

53. Vôlei? __ __ h __ __ min

54. Tênis, pádel? __ __ h __ __ min

55. Caminhada? __ __ h __ __ min

56. Musculação? __ __ h __ __ min

57. Academia? __ __ h __ __ min

58. Outro1? __ __ h __ __ min

59. Outro2? __ __ h __ __ min

60. Outro3? __ __ h __ __ min

101


42) Desde <DIA> da semana passada, tu praticaste alguma das atividades que

vou dizer SEM CONTAR AS AULAS DE EDUCAÇÃO FÍSICA...

ATIVIDADES QUANTOS DIAS NA SEMANA?

QUANTO TEMPO CADA

DIA?

a) futebol de sete, rua ou campo? __ __ h __ __ min

b) futebol de salão (futsal __ __ h __ __ min

c) atletismo? __ __ h __ __ min

d) basquete? __ __ h __ __ min

e) jazz, ballet, outras danças __ __ h __ __ min

f) ginástica olímpica, rítmica ou GRD? __ __ h __ __ min

g) judô, karatê, capoeira, outras lutas?

__ __ h __ __ min

h) natação? __ __ h __ __ min

i) vôlei? __ __ h __ __ min

j) tênis, pádel? __ __ h __ __ min

l) handebol? __ __ h __ __ min

m) caçador? __ __ h __ __ min

n) jogo de taco? __ __ h __ __ min

o) outro esporte?____________________

__ __ h __ __ min

102

RELATÓRIO DE TRABALHO DE CAMPO

103


Faculdade de Medicina

Departamento de Medicina-Social

Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia

COORTE DE NASCIMENTOS DE 1993 DE PELOTAS:

ACOMPANHAMENTO DOS 22 ANOS

Relatório do Trabalho de Campo

Pelotas - RS - Brasil

2015-2016

104

1. HISTÓRIA BREVE DA COORTE DE NASCIMENTOS DE 1993:

ACOMPANHAMENTOS DE 1993 A 2011

No ano de 1993 todos os nascidos vivos de partos hospitalares na zona

urbana do município de Pelotas foram elegíveis para participarem do estudo

de Coorte de 1993, que objetivou avaliar alguns aspectos da saúde de seus

participantes. De primeiro de janeiro a 31 de dezembro de 1993, foram

realizadas visitas diárias às cinco maternidades da cidade, com o intuito de

identificar os elegíveis para o estudo. Das 5.265 crianças identificadas, 5.249

aceitaram participar do estudo, caracterizando o estudo perinatal e o tamanho

de amostra dessa coorte.

No estudo perinatal foram coletados dados maternos e do recém-

nascido, quando as mães responderam a um questionário contendo

informações demográficas, socioeconômicas, reprodutivas, comportamentais,

de assistência médica e de morbidade da família. Subamostras das crianças

desta coorte foram visitadas posteriormente, com um mês, três e seis meses

e com um, quatro, seis e nove anos de idade. Nos anos de 2004 (11 anos),

2008 (15 anos) todos os membros da coorte foram novamente procurados, os

quais – junto a suas mães/responsáveis – responderam a questionários e

foram avaliados também com medidas antropométricas, coletado sangue e

realizados alguns exames (ex.: espirometria). Em 2011 (18 anos), nova busca

e acompanhamento foi realizada, somente os jovens foram chamados a

participar e com o intuito de capturar dados sobre saúde, condições de vida e

comportamentos, assim como ter medidas objetivas de saúde (ex.:

composição corporal). Os detalhes metodológicos referentes aos

acompanhamentos prévios da Coorte de 1993 já se encontram publicados

(Victora, 2008; Gonçalves, 2014).

2. ACOMPANHAMENTO DOS JOVENS AOS 22-23 ANOS E DA 2°

GERAÇÃO DA COORTE DE 1993 (2015/2016)

O planejamento do acompanhamento dos 22-23 anos teve início em

outubro de 2014. A equipe de pesquisa do acompanhamento foi composta

pelas doutorandas Ana Paula Gomes, Andrea Wendt, Isabel Oliveira Bierhals,

105

Luna Strieder Vieira e Paula Duarte de Oliveira; supervisora de campo

Fernanda Mendonça e coordenadores do estudo: Ana Maria Baptista

Menezes, Helen Gonçalves, Maria Cecília Assunção e Fernando

Wehrmeister. Uma série de reuniões da equipe se sucederam até que o

trabalho pudesse começar. Nestas reuniões foi escolhida a logística, os

instrumentos e determinado os exames a serem aplicados.

O acompanhamento dos 22-23 anos foi realizado entre 13 de outubro

de 2015 e 29 de julho de 2016, na clínica do Centro de Pesquisas

Epidemiológicas Dr. Amilcar Gigante. Neste acompanhamento,

diferentemente dos demais, os filhos dos participantes da Coorte também

foram convidados a fazer parte do estudo, constituindo uma nova coorte a ser

avaliada – a “Segunda (2a) geração da Coorte de 1993”. Portanto, também

foram entrevistados os pais ou mães dessas crianças que não são

participantes da coorte original. Junto a eles foram coletadas algumas

informações básicas de saúde materna/paterna e da criança e material

genético (saliva dos pais e da criança), conforme será especificado adiante

neste relatório. O acompanhamento da 2a geração teve seu início em 19 de

janeiro, após a equipe estar suficientemente treinada para os instrumentos e

exames e foi finalizado em de dezembro de 2016.

A Figura 1 apresenta um breve resumo dos acompanhamentos e

amostragens realizadas nessa coorte até 2015/2016. A taxa de

acompanhamento em cada visita foi calculada dividindo-se o total obtido pela

soma entre o número de entrevistas realizadas e o número de óbitos

acumulados conhecidos no período pelo número de nascidos vivos.

O presente relatório de trabalho de campo descreve, a seguir, todas as

atividades desenvolvidas no acompanhamento dos membros e da 2a geração

da Coorte de 1993 em 2015/2016.

106

Figura 1. Visitas e taxas de acompanhamento da Coorte de Nascimentos de Pelotas de 1993.

107

3. MEMBROS DA COORTE 1993

3.1. Localização dos participantes da coorte

Diversas estratégias de busca foram adotadas para localizar os

participantes do estudo. Estas estratégias iniciaram antes do início do

acompanhamento e se estenderam durante todo este período, ocorrendo muitas

vezes simultaneamente, visando reduzir as perdas de acompanhamento. Quando

localizados, tanto jovens e/ou pais ou responsáveis eram informados sobre a

realização de uma futura visita. Cada um dos métodos utilizados será descrito na

sequência dos acontecimentos.

✓ Atualização do banco de endereços dos 18 anos (2011)

Após o término do acompanhamento dos 18 anos da Coorte de 1993, em

março de 2012, iniciou o período de a atualização do banco de endereços dos

jovens. A partir dos dados coletados no acompanhamento dos 18 anos, foram

geradas listas impressas contendo dados de identificação como: número de

identificação e nome do adolescente, nome dos pais, endereço e telefones do

jovem e de pessoas conhecidas (quando disponíveis). Quatro bolsistas foram

treinadas para realizar as atualizações de endereços, contatos telefônicos e de

outras informações (como ponto de referência da residência, nome e/ou endereço

da escola/universidade e/ou trabalho e contato de algum parente ou conhecido

próximo). Foram realizadas ligações do Centro de Pesquisas Epidemiológicas

(CPE) para todos os contatos existentes no banco de dados do último

acompanhamento.

✓ Identificação dos jovens no banco do Cartão SUS

A partir de março de 2015, foi utilizado o banco do cartão SUS (online:

https://portaldocidadao.saude.gov.br/portalcidadao/areaCadastro.htm) para

identificar os jovens cujo contato telefônico não estava disponível. Foram

buscadas informações de endereço e telefone dos jovens a partir do nome da mãe

ou do próprio jovem.

108

✓ Rastreamento dos jovens nos domicílios e entrega de folder sobre

acompanhamento da Coorte de 1993 aos 22 anos

Em setembro de 2015 foram contratados dois rastreadores para se

deslocarem até os endereços dos jovens que constavam no banco de dados e

cujo contato telefônico não foi possível ou não estava disponível. Uma vez

localizado o domicílio do(a) jovem era atualizado os contatos e entregue um folder

divulgando o acompanhamento de 2015-16, o qual convidava-o(a) a participar.

✓ Busca dos jovens em redes sociais

A procura pelos jovens em redes sociais iniciou também em setembro de

2015, através da rede social Facebook, utilizando a busca textual pelos nomes

dos participantes. Nesta mesma rede social, também houve interação com os

participantes e divulgação de informações sobre o acompanhamento via página

(fanpage) da Coorte de 1993 (https://www.facebook.com/coorte1993). Em maio

de 2016, foram efetuados anúncios impulsionados na fanpage, durante três

semanas consecutivas, tendo como alvo aqueles jovens na faixa etária do estudo.

Tais postagens informavam sobre o encerramento do acompanhamento e

divulgavam as facilidades oportunizadas para que os participantes

comparecessem ao CPE, como disponibilidade de van (transporte gratuito até a

clínica, ofertado pelo estudo), fornecimento de atestado de comparecimento ao

local (para trabalhadores ou estudantes) e possibilidade de realização das

entrevistas por telefone (sendo esta a última opção). Neste mesmo período,

devido a grande ausência de resposta aos telefonemas no final do trabalho de

campo, iniciou-se a busca dos jovens através do aplicativo Whatsapp.

✓ Outras estratégias de busca dos jovens

• Indicação de membros da Coorte: Desde o início do acompanhamento dos

22 anos, perguntava-se ao jovem se conhecia outro jovem participante da

Coorte de 1993 para indicar. Em caso afirmativo, eram solicitados nome e

telefone deste participante.

• Matérias veiculadas em meios de comunicação locais: Com o objetivo de

divulgar o acompanhamento da Coorte de 1993 e trazer mais participantes do

estudo para a clínica, foram divulgadas matérias na RBS TV, Rádio

Universidade e Jornal Diário Popular.

109

4. INTRUMENTOS DE PESQUISA

A confecção dos questionários (geral, confidencial e de saúde mental)

utilizados no estudo começaram no ano anterior ao início do acompanhamento.

Após várias discussões sobre os temas, instrumentos e a apresentação destes,

as perguntas foram agrupadas em blocos e, então, inseridas na plataforma

eletrônica Research Electronic Data Capture (REDCap).

O REDCap foi desenvolvido e implantado inicialmente na Universidade

Vanderbilt, com o intuito de oferecer uma ferramenta intuitiva e reutilizável para a

comunidade cientifica; na coleta, armazenamento e difusão de dados de pesquisa.

Possui uma interface acessível que permite ao usuário inserir dados de estudos

de forma segura e acurada (Harris et al., 2009).

Todos os questionários dos 22 anos foram planejados para serem

aplicados em netbooks ou notebooks, sendo acessados através de qualquer

browser. Prevendo possíveis problemas técnicos com os computadores e/ou

sistema, uma versão impressa de todos os questionários, com exceção de um

teste (teste de faces), foi preparada. Uma apresentação mais detalhada de cada

instrumento é fornecida a seguir.

• Questionário geral: constituiu-se por 276 questões e foi dividido em nove

blocos que abordavam diversos temas: Bloco A: Identificação; Bloco B:

Estudos; Bloco C: Trabalho; Bloco D: Família, moradia e renda; Bloco E:

Gravidez; Bloco F: Saúde; Bloco G: Trânsito; Bloco H: Atividade física; Bloco

I: Lazer; Bloco J: Eventos estressores; Bloco K: Fumo e discriminação; Bloco

L: Álcool; Bloco M: Saúde mental (SRQ-20).

• Questionário confidencial: composto por 76 questões sobre diferentes

temas, como consumo de bebidas alcoólicas, uso de drogas, violência, bem-

estar, vida sexual e contracepção. O questionário era preenchido pelos jovens,

preferencialmente em netbook, imediatamente após o término do questionário

geral. Caso o participante apresentasse dificuldades para utilizar o

computador, poderia utilizar a versão impressa. Os questionários confidenciais

realizados em papel eram inseridos em envelope, “lacrados” pelos jovens e

110

depositados em uma urna. Semanalmente, as doutorandas recolhiam os

questionários e digitavam as respostas diretamente no REDCap.

• Testes psicológicos aplicados por psicólogos: composto pelo Mini

International Neuropsychiatric Interview - MINI (Sheehan et al., 1998; Amorim,

2000) e o SPAN de dígitos (Wechsler, 1997; Nascimento, 2004).

• Testes psicológicos autoaplicados: constituído ao todo por 57 questões,

oriundas de diferentes instrumentos:

o Escala de Prazer Snaith-Hamilton (Snaith et al, 1995): composta por

14 questões para avaliar anedonia (perda da capacidade de sentir

prazer, comum aos estados gravemente depressivos). Escores

elevados nesta escala indicam níveis elevados do estado de anedonia;

o Center for Epidemiologic Studies Depression Scale-Revised

(CESD-R) (Eaton et al., 2004): é um teste de screening para depressão

composto por 20 perguntas. A pontuação total varia de 0 a 60 pontos e

um escore igual ou acima de 16 indica uma pessoa em risco de

depressão.

o Escala Transversal de Sintomas de Nível 1 (Narrow et al., 2013):

constituído por 23 questões que avaliam domínios de saúde mental

importantes entre os diagnósticos psiquiátricos. Esta versão para

adultos consiste em 23 perguntas que avaliam 13 domínios

psiquiátricos, incluindo:

▪ Depressão

▪ Raiva

▪ Mania

▪ Ansiedade

▪ Sintomas somáticos

▪ Ideação suicida

▪ Psicose

▪ Distúrbio do sono

▪ Memória

111

▪ Pensamentos e comportamentos repetitivos

▪ Dissociação

▪ Funcionamento da personalidade

▪ Uso de substâncias

Cada domínio consiste de 1 a 3 perguntas. Cada item investiga o quanto

(ou com que frequência) o indivíduo tem sido perturbado pelo sintoma

específico durante as duas últimas semanas. O item deve ser

classificado em uma escala de 5 pontos (0 = nada ou de modo algum;

1 = muito leve ou raramente; 2 = leve ou vários dias; 3 = moderado ou

mais da metade dos dias; e 4 = grave ou quase todos os dias). Uma

pontuação igual ou superior a 2 é definida como o nível limiar para cada

domínio, com a exceção de "uso de substâncias, cujo limiar foi fixado

em uma pontuação igual ou superior a 1.

• Questionário de Frequência Alimentar (QFA): composto por 94 itens

alimentares, o QFA foi desenvolvido com base nos questionários alimentares

de outros acompanhamentos. O questionário semiquantitativo continha as

porções de consumo padronizadas e a frequência de consumo

fechada/categorizada. Foram inseridas fotos com as porções médias de cada

alimento com o objetivo de tornar o layout do questionário mais atraente para

os jovens. O QFA era preenchido pelo próprio jovem diretamente no

computador, salvo aqueles com dificuldade para manusear o equipamento, os

quais foram auxiliados pela monitora da sala.

4.1. Manuais de instruções

Os manuais de instruções do estudo serviram como guia e apoio para os

entrevistadores e responsáveis dos equipamentos. Foram sempre utilizados nos

casos de dúvidas, tanto no registro de informações no netbook, quanto para

esclarecer sobre os critérios de exclusão dos procedimentos, erros dos

equipamentos, etc. Exemplares dos mesmos permaneciam em cada sala de

entrevista e exames.

112

4.2. Testagem dos instrumentos (estudos pré-piloto)

A versão impressa dos questionários geral, confidencial e de saúde mental

autoaplicado foi testada, através de um pré-piloto, entre julho e agosto de 2015,

sendo aplicados pelas doutorandas a pessoas na faixa etária próxima a do estudo.

Esta estratégia permitiu avaliar o tempo despendido nas entrevistas e,

principalmente, a compreensão das perguntas pelos entrevistados. Após esse

primeiro teste, os questionários foram inseridos no formato digital. O doutorando

Cauane Silva foi responsável por esta tarefa.

No dia 21 de setembro de 2015 foi realizado outro pré-piloto, com o objetivo

de testar as questões do questionário geral na versão eletrônica. As doutorandas

despenderam dois turnos no auditório do CPE para a aplicação do questionário

geral e do questionário confidencial em oito jovens com idade entre 20 e 24 anos,

trabalhadores ou bolsistas do CPE, que não faziam parte do estudo. A duração

média das entrevistas foi de 1 hora e 20 minutos, sendo aproximadamente 1 hora

e 10 minutos para a realização do questionário geral completo e cerca de 10

minutos para o preenchimento do questionário confidencial.

4.3. Recrutamento e seleção de pessoal

A maior parte da equipe que atuou nesta etapa do estudo já se encontrava

trabalhando na clínica, no trabalho de campo da Coorte 2004 (acompanhamento

dos 11 anos de idade). Apenas algumas vagas precisaram ser preenchidas, são

elas: entrevistadoras (2 vagas); psicólogos (3 vagas); exames, como espirometria,

DLCO (Difusão pulmonar de monóxido de carbono), VOP (Velocidade da onda de

pulso), coleta de sangue e DXA (Absorciometria de dupla energia de raios-X) (7

vagas) e auxiliares de pesquisa para o “Quartel general – QG” (2 vagas).

A seleção e recrutamento de pessoal para as vagas remanescentes

ocorreu entre julho e agosto de 2015 (15 a 30/07 – inscrições; 01 a 05/08 –

entrevistas). A supervisora de campo da Coorte, Fernanda Mendonça, analisou

55 currículos de candidatos de ambos os sexos, com ensino superior completo.

Após análise dos currículos e entrevistas, foram escolhidas 40 pessoas com

disponibilidade de tempo e perfil para a vaga. Destas, foram selecionados 20

candidatos para participarem do treinamento do questionário geral e confidencial

e outros 13, com formação específica em Psicologia, que fizeram parte do

treinamento da saúde mental. Os demais pré-selecionados foram chamados

113

apenas para o treinamento dos exames. Para o questionário geral foram treinadas

apenas mulheres, enquanto que para o treinamento dos psicólogos e

equipamentos alguns candidatos homens também foram incluídos.

Para o cargo de coletador de sangue, o recrutamento foi feito

separadamente pelas professoras Isabel Oliveira (responsável técnica) e Luciana

Tovo Rodrigues e pela supervisora Fernanda Mendonça. Inicialmente, o campo

iniciou com duas coletadoras que já trabalharam em acompanhamentos

anteriores das coortes. Posteriormente, uma das coletadoras foi demitida e nova

seleção para o cargo foi feita em março de 2016. Foram entrevistadas dez

candidatas e, destas, apenas uma foi selecionada. Os critérios para seleção

foram: experiência em coleta de sangue, disponibilidade de horários, planos de

futuros (cursos ou viagens), horários e dias de trabalho, salário e experiência no

ramo.

4.4. Treinamentos e seleção de equipe

Seguindo uma ordem cronológica, os treinamentos que serviram para

capacitar pessoal e compor a equipe da coorte de 1993 estão abaixo descritos. O

período de treinamento foi de 14/09 até 07/10 de 2015.

✓ Treinamento de equipamentos de composição corporal e

espirometria

No período de 14 a 25 de setembro de 2015 foram treinados os candidatos

designados para o manejo dos equipamentos. O treinamento previa a capacitação

de pessoal para manipular os seguintes equipamentos: 3D Photonic Scanner,

Pletismografia por deslocamento de ar (BodPod), DXA, Espirômetro, DLCO e

VOP. Em resumo:

BodPod, DEA e 3D Photonic Scanner

-Responsáveis pelo treinamento: Isabel Bierhals e Luna Strieder

-Número de participantes: 2

-Contratados: 2

Espirometria e DLCO

-Responsável pelo treinamento: Paula Oliveira

114


-Contratados: 4

VOP

-Responsáveis pelo treinamento: Andrea Wendt e Carolina Viana

(médica convidada)


-Contratados: 4

Antropometria e pressão arterial

-Responsáveis pelo treinamento: Isabel Bierhals, Luna Strieder e

Bruna Schneider (nutricionista com expertise em medidas)


-Contratados: 4

Coleta de sangue

-Responsáveis pelo treinamento: Isabel Oliveira e Luciana Tovo

Rodrigues


-Contratados: 2

Acelerometria

-Responsável pelo treinamento: Andrea Wendt


-Contratados: 2

✓ Treinamento do questionário geral e confidencial

O treinamento teórico-prático (aproximadamente 40 horas) foi realizado

sob responsabilidade da professora Helen Gonçalves e conduzido por todas as

doutorandas, entre os dias 30 de setembro e 2 de outubro de 2015. O treinamento

incluiu: (a) leitura de cada bloco do questionário geral e do manual de instruções;

(b) aplicações simuladas entre as próprias candidatas e (c) treinamento do manejo

do REDCap.

115

Durante o treinamento foi ressaltada a necessidade de manipular

perfeitamente o questionário no computador e consultar o manual de instruções

ou a doutoranda de plantão em casos de dúvidas. O manual de instruções foi lido

juntamente com as entrevistadoras com o objetivo de explicar o sentido das

perguntas. Ao final de cada dia, dramatizações eram realizadas com a intenção

de desenvolver a capacidade das candidatas no manejo do computador nas

diversas situações e como uma forma de avaliar o desempenho de cada uma.

Ao final do treinamento, as candidatas realizaram uma prova teórica. A

classificação das candidatas baseou-se na média entre a nota da avaliação

subjetiva das doutorandas, professora, supervisora e do desempenho na prova

teórica. Foram consideradas aprovadas aquelas que obtiveram média igual ou

superior a 6,0. Das 20 candidatas que participaram do treinamento, seis já

estavam selecionadas por terem trabalhado na Coorte de 2004. Das 14

candidatas restantes, foram selecionadas duas para o preenchimento das vagas

remanescentes de entrevistadoras, conforme ordem de classificação nos testes.

Outras duas candidatas foram selecionadas para auxílio no QG e agendamento.

As demais candidatas aprovadas ficaram como suplentes.

✓ Treinamento do QFA

A capacitação de pessoas para orientar os jovens sobre o preenchimento

do QFA eletrônico e autoaplicado, foi realizada no dia 5 de outubro de 2015, com

duas candidatas que trabalharam na coorte de 2004 e que foram contratadas após

treinamento. Ambas foram orientadas sobre como proceder com o questionário

em papel e no computador. Somente em exceções (problemas com o programa

ou computadores) os QFA deveriam ser aplicados em papel. O treinamento foi de

responsabilidade da aluna de pós-doutorado Juliana Vaz, com auxílio das

doutorandas Isabel Bierhals e Luna Strieder.

116

✓ Treinamento dos testes psicológicos

O treinamento foi realizado entre os dias 5 a 7 de outubro de 2015, nos

turnos da manhã e da tarde, sob responsabilidade da psicóloga Luciana Anselmi,

colaboradora da pesquisa, com auxílio da doutoranda Ana Paula Gomes. Do total

de participantes do treinamento, quatro psicólogos já estavam selecionados por

terem trabalhado na Coorte de 2004. Dentre os candidatos restantes, foram

selecionados dois para comporem a equipe de psicólogos e um foi convidado e

contratado para auxiliar no agendamento dos jovens.

4.5. Estudo piloto na clínica do CPE

No dia 9 de outubro de 2015 foi realizado o estudo piloto do

acompanhamento 2015/2016. Coordenadores, supervisora de campo e

doutorandas observaram toda a logística para o funcionamento da clínica da

coorte de 1993.

Os candidatos selecionados para trabalharem no acompanhamento foram

divididos em dois grupos, conforme equipes da manhã e da tarde, para que em

um primeiro momento servissem de participantes para as entrevistas e exames e,

posteriormente, fossem os responsáveis pelas suas funções de coleta de dados.

Essa estratégia permitiu estabelecer o fluxo a ser adotado (desde a chegada do

jovem à clínica) e ajudou a estimar o tempo gasto para realização de todos os

procedimentos.

4.6. Confecção de roupas para a realização dos exames de composição

corporal

O equipamento BodPod exige o uso de roupas e toucas justas e o 3D

Photonic Scanner, além das roupas justas, não permite o uso de roupas de cor

preta. Por isso, foram adquiridas toucas de borracha (de natação) e roupas

confeccionadas especialmente para uso nos equipamentos: bermuda e top de

elastano, em cor cinza clara, com tamanhos P, M, G e XG. As roupas foram

confeccionadas em 2014 para o acompanhamento da Coorte de 2004 e

reaproveitadas para uso no acompanhamento da Coorte de 1993. Para circulação

dos participantes na área de exames, foram adquiridos pares de protetores de pés

e roupões, ambos descartáveis, em TNT.

117

4.7. Início do trabalho de campo em 2015/2016

O trabalho de campo teve início no dia 13 de outubro de 2016, no turno da

manhã (8:00 horas) nas dependências do prédio B do Centro de Pesquisas

Epidemiológicas. O atendimento aos adolescentes foi realizado de segunda a

sexta, em dois turnos de trabalho de seis horas corridas, os quais aconteciam das

8:00 às 14:00 (turno da manhã) e das 14:00 às 20:00 (turno da tarde). Nos

sábados o período de atendimento era das 9:00 às 17:00 horas.

5. LOGÍSTICA DA COORTE DE 1992 NA CLÍNICA

A coleta de dados deste acompanhamento ocorreu na Clínica Médica de

Pesquisa em Saúde Coletiva, localizada no Centro de Pesquisas em Saúde Dr.

Amilcar Gigante, uma infraestrutura única, voltada para a operacionalização de

pesquisas de base populacional na área da saúde. Todos os jovens eram

convidados a comparecer na clínica mediante agendamento telefônico. A ordem

das ligações obedecia a data de nascimento dos jovens, na intenção de não

contatar inicialmente aqueles adolescentes que ainda não haviam completado 22

anos. Inicialmente foram agendados 16 adolescentes por dia, oito em cada turno

de trabalho. Esse número foi sendo testado e foi aumentando gradativamente até

chegar a 30 agendamentos por turno de trabalho, com o objetivo de que pelo

menos 50 adolescentes visitassem a clínica por dia.

O jovem agendado, ao chegar à clínica, era atendido na recepção. Neste

momento, era solicitado um documento de identificação (Carteira de Identidade;

Carteira Nacional de Habilitação; Certidão de Nascimento; CPF ou Carteira de

Trabalho) para certificação de que se tratava de um participante da Coorte de

1993 e para a realização do cadastro e digitalização do documento. O nome do

jovem era conferido com o que constava no sistema (REDCap). Caso o jovem não

estivesse com um documento, perguntava-se o nome completo da mãe e esse

era conferido em um banco de dados. O documento apresentado era, após

cadastro, digitalizado e anexado como pdf ao banco dos participantes. No caso

do adolescente ter comparecido à clínica sem ter sido agendado, os dados eram

procurados no sistema e o cadastro era realizado. Ainda na recepção, o jovem

recebia um crachá, para usar durante todo o tempo que estivesse na clínica, e

uma pulseira contendo o número de identificação. Este crachá além de identificar

o jovem, mostrava todos os procedimentos pelos quais ele deveria passar,

118

garantindo desta forma que o acompanhado respondesse a todos os

questionários e realizasse todos os exames previstos.

Após a entrega do crachá e da pulseira, o recepcionista entrava em contato

com o responsável pelo fluxo dos questionários (pessoa que coordenava qual o

questionário deveria ser feito em cada momento), para que o mesmo

disponibilizasse uma entrevistadora para a leitura do Termo de Consentimento

Livre e Esclarecido (TCLE). Todos os TCLE continham o número de identificação

do jovem. Ao final da leitura do TCLE, os jovens deveriam assinalar todos os

procedimentos (questionários e exames) que estivessem de acordo em fazer.

Para as participantes do sexo feminino que estavam grávidas ou suspeitassem

estar grávidas, não eram realizados os exames. Nos casos em que o jovem

tivesse dúvida sobre algum exame, a entrevistadora explicava o procedimento.

Caso o jovem recusasse ou relatasse possuir algum impedimento para a

realização do exame, a doutoranda de plantão era chamada para tentar reverter

a recusa ou confirmar o critério de exclusão, assinalando no crachá: : R = recusa;

G = grávida; PG = possível gravidez ou CE = critério de exclusão, nos itens

correspondentes, conforme o resultado da conversa com o participante.

Após assinatura do TCLE, o jovem era conduzido para os responsáveis

pelo fluxo da clínica, os quais o encaminhavam para a realização dos

procedimentos. A clínica ficou dividida em dois espaços, um para a aplicação dos

questionários e outro para a realização de exames, com um responsável pelo

controle do fluxo em cada.

Na seção de entrevistas eram aplicados os questionários geral e

confidencial, o QFA e os testes psicológicos. Na parte dos exames eram

realizados os seguintes procedimentos: BodPod, DXA, avaliação das dimensões

corporais (3D Photonic Scanner), espirometria, DLCO, VOP, coleta de sangue,

antropometria (circunferência da cintura, altura em pé e altura sentado) e pressão

arterial. A ordem com que os jovens realizavam os testes (questionários ou

equipamentos) era controlada pelos responsáveis pelo fluxo.

Entre a realização dos exames e dos questionários, os jovens eram

encaminhados à sala de recreação (entretenimento), a qual era supervisionada

por uma monitora. Nesta sala, era oferecido a eles um lanche (sanduíche integral,

salada de frutas e suco) e acesso a netbooks com internet.

119

5.1. “Fluxo” das entrevistas

Na estação da clínica destinada aos questionários (geral, confidencial,

saúde mental e QFA) não havia uma ordem preferencial para realização dos

mesmos. Todas as entrevistas eram realizadas com o auxílio de netbooks.

Excepcionalmente, em caso de algum problema no sistema, as entrevistas eram

realizadas em papel. Ainda, para a aplicação do questionário confidencial, caso o

jovem não conseguisse manusear o computador, era oferecido a ele uma versão

impressa. O QFA era aplicado em uma sala contendo quatro computadores e o

seu preenchimento era supervisionado por uma monitora.

Todas as dúvidas que as entrevistadoras tinham sobre a resposta do

jovem eram registradas no REDCap. Em alguns casos elas consultavam a

doutoranda plantonista e, caso esta não soubesse solucionar a dúvida, a

pesquisadora responsável pelos questionários (Helen Gonçalves) era consultada.

5.2. “Fluxo” dos exames

O membro da coorte era conduzido pela responsável pelo entretenimento

ou fluxo até um vestiário para trocar sua roupa pela apropriada para os exames.

Era necessária a retirada de qualquer objeto de metal para a realização dos

exames de composição corporal. Com a troca de roupa, os jovens deixavam seus

pertences em armários com cadeados e percorriam todos os exames de posse da

sua chave. O fluxo da parte dos equipamentos seguia alguns pré-requisitos.

a) BodPod: sempre que possível era a primeira medida a ser realizada, pois

nessa estação era aferida a altura e o peso do jovem e, ambos, anotados no

crachá para que os esses dados fossem utilizados em outros equipamentos, como

o DXA e a espirometria. Para a realização do exame, o participante permanecia

dentro de uma câmara fechada e escura por alguns segundos e era orientado a

não se mexer. Era obrigatório o uso de uma roupa específica (top e bermuda) e

de uma touca de natação.

b) DXA: na sala do DXA o/a jovem permanecia na posição supina em uma cama

anexa ao aparelho e era realizado um scanner do seu fêmur, coluna e corpo

inteiro. O jovem não poderia ter pinos/placas nos ossos ou estar usando qualquer

objeto de metal para a realização do exame.

c) 3D Photonic Scanner: nesta sala o jovem entrava na câmara escura, era

posicionado e permanecia por alguns instantes sem se mexer. Neste aparelho o

120

uso de qualquer roupa que não fosse a fornecida pela pesquisa, gesso ou

tatuagens grandes e escuras, dificultava a formação da imagem 3D e a tomada

de medidas. Para alguns casos, quando o aparelho não foi capaz de gerar a

imagem e registrar a medida, mesmo após diversas tentativas, o jovem era

considerado como perda para este equipamento.

d) VOP e pressão arterial: A primeira medida a ser realizada era a de pressão

arterial, que era evitada de ser aferida logo após a coleta de sangue. Era realizada

com o paciente sentado duas vezes. Depois que a medida de pressão era

realizada, o participante recebia uma breve explicação sobre os procedimentos do

VOP. Em seguida, era solicitado a ele que deitasse em uma maca e realizasse o

mínimo de movimentação possível. A técnica treinada procurava o ponto de maior

pulsação da artéria carótida na região do pescoço e da artéria femoral na região

da virilha. Eram realizadas duas medidas com uma fita métrica: a) distância da

fúrcula esternal até o ponto de maior pulsação no pescoço e; b) distância da

fúrcula esternal até o ponto de maior pulsação na virilha. Estas duas medidas

eram inseridas no software do equipamento, assim como as medidas de pressão

arterial. Em seguida, eram fixados ao indivíduo eletrodos nas partes internas dos

punhos direito e esquerdo e na perna esquerda acima do tornozelo. Os eletrodos

eram conectados aos plugues correspondentes. Após os procedimentos iniciais,

a técnica iniciava o exame que consistia na tonometria para leitura das ondas nas

duas regiões (carótida e femoral). Ao final do exame o software exibia um

resultado sobre a qualidade da aferição das ondas e em casos de qualidade ruim

o procedimento era repetido.

e) Antropometria: nesta sala, era verificada a altura com o jovem sentado, a

circunferência da cintura e a dinamometria. Todas as medidas antropométricas

eram coletadas duas vezes e quando apresentava diferença entre a medida um e

dois acima do erro aceitável, a terceira medida deveria ser realizada. O erro

aceitável para cada medida era: 0,7 cm para altura sentada e para altura em pé e

1 cm para a circunferência da cintura. Para a realização da dinamometria, o

participante deveria tirar todos os anéis, pulseiras, braceletes, relógio ou demais

adornos na região do braço, pulso ou mãos. Sentado, com os joelhos flexionados,

pernas unidas com os pés apoiados no chão, com as costas no encosto do

assento, o cotovelo flexionado em posição de 90º, com a palma da mão virada em

direção ao corpo e com o polegar apontando para cima, o participante precisava

121

apertar o dinamômetro com o máximo de força possível, três vezes em cada mão,

alternativamente. Devido a força realizada pelo participante para a realização

deste exame, o mesmo deveria ser realizado anteriormente à coleta de sangue.

f) Espirometria: era realizada em duas etapas, pré e pós broncodilatador

(salbutamol 400 mcg). Era necessário um intervalo de cerca de 15 minutos entre

o primeiro e o segundo exames, que eram compostos de pelo menos três sopros

semelhantes através do aparelho. O jovem fazia o exame sentado e os

procedimentos para execução correta da manobra espirométrica era

detalhadamente orientado pelas examinadoras.

g) DLCO: Na mesma sala da espirometria era realizada a DLCO, que poderia ser

feita após a espirometria ou em outro momento, conforme necessidades do

melhor fluxo da clínica e do participante nela. Para este exame o participante

permanecia sentado e no momento indicado inspirava através de um bocal uma

mistura gasosa composta de oxigênio, monóxido de carbono e nitrogênio. O

participante deveria segurar a mistura gasosa inalada por 10 segundos e exalar

normalmente através do bocal. Eram realizadas no mínimo duas manobras.

h) Coleta de sangue: era feita através de sistema fechado (a vácuo) e com o

jovem deitado em uma maca. Os tubos de coleta eram etiquetados com uma

etiqueta branca contendo o ID da coorte, além de ser escrito à mão o nome do

participante. Eram preparados: 1 tubo de 8,5mL com gel separador para coleta de

soro (BD), 1 rubo de 4mL com EDTA (BD) para coleta de plasma e extração de

DNA, 1 tubo de 4,5mL com citrato (BD) para coleta de plasma. Os tubos eram

colocados numa grade de suporte (Figura 2) e encaminhados ao laboratório.

5.3. Acelerometria

Ao término de todos os procedimentos, o jovem era encaminhado à

recepção onde era colocado um acelerômetro no punho de seu braço não

dominante, o qual deveria permanecer durante sete dias. Tal aparelho era

utilizado para mensuração objetiva de atividade física, sendo responsável pela

captação de movimentos corporais para estimar os padrões de atividade física

dos participantes. A coleta com acelerometria durante o acompanhamento dos 22

anos teve início em 10/10/2015 e foi finalizada em 28/07/2016.

5.3.1. Logística da acelerometria

122

A preparação dos acelerômetros era realizada pelos funcionários Christian

Lourenço e Bruno Iorio Könsgen e a busca dos acelerômetros na residência dos

jovens por Lindomar Almeida Pires e Andrei Lieven, sob a coordenação da

doutoranda Andrea Wendt e do pesquisador Inácio Crochemore Mohnsam da

Silva. Os acelerômetros utilizados neste trabalho de campo foram da marca

ActiGraph, modelos wGT3X-BT, wGT3X e ActiSleep (Figura 3a). Todos os

modelos desempenham as mesmas funções. Durante o acompanhamento

estavam disponíveis um total de 476 acelerômetros (Figura 3b). No entanto,

semanalmente, eram utilizados, em média, 25 acelerômetros. A preparação dos

acelerômetros foi realizada através do software Actilife 6.13.2, assim como a

conferência inicial dos dados.

(A) (B)

Figura 2. Acelerômetro ActiGraph – modelo wGT3X-BT.

Os aparelhos eram programados para captar dados a partir da zero hora

do dia posterior ao dia de colocação até a zero hora do dia de coleta, totalizando

seis dias completos de captação de dados. Por exemplo: se a colocação estava

agendada para quarta-feira, o acelerômetro era programado para captar dados da

zero hora de quinta-feira até a zero hora da quarta-feira da semana seguinte. Os

acelerômetros eram preparados para captar os dados com uma frequência de

detalhamento das informações de 60Hz. Para identificação dos dados e registro

dos usuários, eram usadas na preparação do acelerômetro as seguintes

informações: (a) número identificador da Coorte e (b) primeiro nome e as iniciais

123

do sobrenome. Além destas práticas, cabe ressaltar que para a preparação dos

acelerômetros a bateria dos mesmos eram carregadas até 100% de sua

capacidade antes de serem acionados.

Diariamente, a lista de agendamentos referente a cada turno era enviada

para os responsáveis pela acelerometria. Com o ID e iniciais do nome do jovem,

o aparelho era configurado em um software e, depois de ativado para uso, era

levado para recepção a fim de ser colocado no pulso dos jovens. Caso o jovem

chegasse à clínica para ser atendido sem agendamento prévio, realizava-se a

programação enquanto eram realizados os exames e as entrevistas.

Na recepção, o jovem era orientado sobre o uso do acelerômetro e era

entregue a ele um guia de orientações sobre a utilização do equipamento. Era

questionado ao participante qual era a sua mão dominante, sendo o aparelho

colocado no braço não dominante e com os pinos voltados para a direção dos

dedos. O(A) recepcionista orientava sobre a necessidade de utilizar o

equipamento durante as 24 horas do dia, inclusive no banho, para dormir ou em

qualquer outra atividade. A necessidade de que o monitor de atividade física fosse

utilizado o máximo de tempo possível dentro do período determinado era sempre

ressaltada.

Figura 3. Posição correta do acelerômetro para fixação ao pulso.

Após colocar o aparelho no jovem, o(a) recepcionista explicava o uso e

entregava as instruções. Ainda, registrava em uma planilha específica a data, a

hora, o número de identificação do acelerômetro, um telefone para contato e o

local para coleta do monitor após o período de uso. Depois deste processo, o

responsável pela acelerometria preparava uma planilha de coleta que era

entregue aos coletores (motoqueiros) para a busca dos aparelhos no local e

horário marcado previamente. Esta planilha era entregue aos coletores um dia

124

antes das coletas, que eram orientados a retirar o aparelho do pulso do jovem

sempre que possível. Esta era a logística mais comum.

Algumas exceções ocorriam quando o participante não poderia colocar o

acelerômetro na semana que visitou a clínica. Isto ocasionava uma pendência.

Nestes casos, o participante recebia uma ligação para agendar um horário em que

o acelerômetro pudesse ser levado em sua casa para colocação. Nesta situação,

a colocação era feita por meio dos mesmos funcionários que coletavam os

aparelhos de outros participantes. Alguns participantes que se recusaram a

comparecer à clínica tiveram suas entrevistas realizadas em domicílio e, ainda

assim, o acelerômetro era colocado. Entrevistados por telefone também não

utilizaram o acelerômetro.

Posteriormente ao recolhimento do aparelho pelo motoboy e chegada do

acelerômetro na clínica do CPE, eram iniciados os procedimentos de download

dos arquivos com os registros contidos nos monitores em um computador

exclusivo para este fim (Figura 5), sendo os arquivos gerados e armazenados

nesta máquina e no serviço de armazenamento e partilha de arquivos Dropbox®.

Os dados eram armazenados em dois formatos distintos, AGD e GT3X. Os

arquivos em formato AGD eram gerados com uma epoch de cinco segundos.

Sempre após o download, o acelerômetro era colocado para carregar sua bateria

e era disponibilizado para uso novamente.

Ao fazer o download do dado, o software utilizado permitia ver quantos dias

o adolescente havia utilizado o acelerômetro. Para o dado ser considerado válido

neste momento, o participante deveria ter mantido o aparelho fixado no pulso por

um período equivalente a, no mínimo, três dias, do contrário este dado precisaria

ser novamente coletado. Nestes casos, era realizado um novo contato telefônico

com o(a) participante, explicando a necessidade de recolocação do aparelho.

Caso o indivíduo não aceitasse recolocar, ele passava a ser contabilizado como

perda.

125

Figura 4. Acelerômetros conectados para download dos dados.

Os acelerômetros não eram colocados em participantes em algumas

situações específicas, sendo as seguintes: (a) ter alguma limitação física ou

mental que impedisse o uso do monitor; (b) estar grávida; (c) jovens que

trabalhavam em locais onde não era permitido o uso de qualquer tipo de pulseira,

relógios, etc. (ex.: algumas fábricas, padarias, etc.); (d) residir na zona rural do

município ou em outra cidade; (e) entrevista realizada por telefone. Este

procedimento foi necessário devido a dificuldades logísticas para recolhimento do

aparelho (situações c, d ou e) ou questões éticas (situações a e b). Os casos a,b

foram considerados critérios de exclusão para o exame, enquanto que os casos

c,d/e foram considerados perdas para a Coorte. No acompanhamento dos 18

anos, os casos c,d/e eram considerados critérios de exclusão, mas durante o

acompanhamento dos 22 anos a coordenação decidiu que seriam considerados

como perda para o estudo.

Para fins de controle de qualidade, o banco de dados da acelerometria era

verificado periodicamente, juntamente com a planilha de controle. A partir dessa

rotina, eram identificados e corrigidos possíveis problemas na programação dos

acelerômetros (acelerômetros programados para captar mais ou menos de sete

dias), pendências e inconsistências. Além disso, semanalmente, era realizado um

126

monitoramento em relação ao número de elegíveis, dados coletados,

acelerômetros em uso no momento, pendências de colocação, perdas e recusas.

Maiores detalhes sobre a logística da acelerometria podem ser encontrados no

“Relatório da acelerometria”, desenvolvido pela doutoranda Andrea Wendt e Prof.

Dr. Inácio Crochemore Mohnsam da Silva.

5.4. Encerramento dos procedimentos

Antes de deixar a clínica o jovem recebia uma ajuda de custo pelo tempo

dispensado por sua participação no estudo (R$50,00 ou este valor somado ao

valor de passagens de ônibus, quando residiam fora de Pelotas), mediante

assinatura de um recibo do valor pago. Para confecção do recibo era necessário

que o participante apresentasse o RG e CPF (necessidade informada no

agendamento), caso o jovem não os trouxesse no momento do acompanhamento,

deveria retornar em outro momento portando os documentos para que a ajuda de

custo fosse liberada. Em casos de impossibilidade de o jovem apresentar seus

documentos, foi aceito que os pais ou responsáveis recebessem em nome do

jovem. O jovem poderia solicitar atestados para comprovar falta na

escola/universidade ou no trabalho, o qual era prontamente fornecido. Tais

documentos ficavam à disposição na recepção e eram assinados pela supervisora

de campo.

Alguns resultados de exames também eram fornecidos ao final, como o

percentual de gordura medido pelo BodPod e a força apresentada na

dinamometria, conforme documento (Anexo Y). Também foi entregue o resultado

do exame de sangue dos 18 anos de idade para aqueles que o realizaram. Os

exames dos 18 anos ficaram prontos pouco antes do acompanhamento de 22

anos.

5.5. Tempo de permanência do jovem na clínica

O tempo de permanência dos jovens na clínica variou bastante durante o

trabalho de campo. Inicialmente os jovens ficavam cerca de 4 horas na clínica.

Conforme a equipe e fluxo tornaram-se mais familiarizadas com o

acompanhamento este tempo foi reduzido para em média, 3 horas. Na Tabela 2

são apresentadas as médias de tempo gastas em cada estação.

127

Tabela 1. Tempo médio gasto por estação na clínica do CPE.

ESTAÇÃO MÉDIA DE

TEMPO

Equipamentos – tempo total 1h 20 min

BodPod 8 min

DXA 15 min

Photonic 8 min

VOP e pressão arterial 10 min

Sangue 5 min

Espirometria 1 10 min

Espirometria 2 5 min

DLCO 6 min

Antropometria e dinamometria 5 min

Questionários – tempo total 1h 40 min

Geral 40 min

Confidencial 15 min

QFA 15 min

Testes Psicológicos 35 min

TEMPO TOTAL NA CLÍNICA 3h*

* Tempo estimado se o fluxo dos exames e questionários corria

normalmente.

5.6. Entrevistas domiciliares

As visitas domiciliares começaram a ser realizadas a partir de 15 de março

de 2016. Um motorista foi contratado para deslocar parte da equipe utilizando um

carro (van) até a residência dos jovens, de segunda a sábado. A van percorria os

vários bairros da cidade em busca de jovens que não compareceram na clínica

após vários agendamentos telefônicos ou que o contato telefônico não tinha sido

possível. A equipe era formada por uma doutoranda, uma entrevistadora, uma

antropometrista e um psicólogo. A entrevistadora era responsável por aplicar o

questionário geral e uma versão reduzida do QFA, orientar o preenchimento do

questionário confidencial (em papel) e colocar o acelerômetro no participante. A

antropometrista realizava a coleta de medidas antropométricas (peso, altura e

128

circunferência da cintura) e também a espirometria, pressão arterial e coleta de

saliva, sendo previamente treinada e padronizada para esse fim. O/A psicólogo/a

era responsável por aplicar o questionário MINI. Os demais testes psicológicos

não eram realizados em domicílio.

Os participantes eram inicialmente convidados a comparecerem à clínica.

Se aceitassem, a van os conduzia até o CPE, caso contrário eram entrevistados

no domicílio. Todas as entrevistas no domicílio foram realizadas em tablets e os

dados eram posteriormente sincronizados para o servidor situado no Centro de

Pesquisas. Os jovens cujas entrevistas eram realizadas nos domicílios não

recebiam ajuda de custo, salvo se comparecessem posteriormente à clínica para

realizar os demais procedimentos. Para esses casos, o jovem recebia uma ajuda

de custo de R$ 50,00. Ao todo, 17 jovens realizaram o acompanhamento no

domicílio.

5.7. Jovens residentes em outros municípios e entrevistas telefônicas

Alguns jovens estavam residindo fora da cidade de Pelotas. Para esses

casos, era feita a proposta de agendarem a visita, incluindo final de semana, e

quando aceita eram ressarcidos com o valor gasto com passagens até Pelotas no

ato da apresentação das notas fiscais. Para aqueles que não puderam se deslocar

até a cidade foram oferecidas as entrevistas por telefone.

A partir de 13 de abril de 2016 deu-se início às entrevistas por telefone com

os jovens residentes fora de Pelotas e 3 de junho para os residentes de Pelotas,

que recusaram à visita à clínica. As entrevistadoras ficavam responsáveis por

entrar em contato com o jovem e aplicar o questionário geral e uma versão

reduzida do QFA. Uma psicóloga era responsável por aplicar o MINI, exceto o

bloco referente ao risco de suicídio, que por questões éticas convencionou-se não

aplicar por telefone. Ao término da aplicação dos instrumentos, tentava-se

convencer novamente o(a) jovem a visitar a clínica para realização dos exames

de composição corporal, entre outros. Ao todo, foram realizadas 153 entrevistas

telefônicas.

5.8. Reversão de recusas

129

Os jovens que recusaram participar do acompanhamento durante o

agendamento ou aceitavam o agendamento várias vezes, mas não compareciam

foram contatados, ao longo do acompanhamento pelas responsáveis pelos

agendamentos. Estas ligavam para tentavam reverter tal situação por meio de

propostas como: trocar horários, agendar visita domiciliar ou telefônica, ou

negociar sobre os procedimentos que despertavam medo ou desconfiança por

parte dos jovens, como a coleta de sangue. Ainda, aqueles que não atendiam aos

telefonemas recebiam visitas domiciliares, e-mails ou mensagens pelo Whatsapp.

6. SITUAÇÕES ADVERSAS E ALTERAÇÕES NA CONDUTA

Durante o acompanhamento, ocorreram alguns problemas técnicos em

alguns equipamentos e erros de programação nos questionários. Algumas

alterações também foram feitas. Elas estão descritas a seguir.

✓ DLCO: De 18 de novembro até 15 de dezembro de 2015, o aparelho ficou

sem a mistura gasosa necessária para o seu funcionamento. Os jovens que

compareceram à clínica durante este período ficaram como perdas para

este exame (n=644).

✓ DXA: O computador do aparelho apresentou problemas entre 2 e 20 de

maio de 2016, impedindo a realização do exame. Um total de 148 jovens

compareceram à clínica neste período e foram perdas para o exame.

✓ Espirometria pós-broncodilatador: No período compreendido entre 16

de outubro e 14 de dezembro, os jovens que não atingiam qualidade

mínima C na espirometria pré-broncodilatador, não realizaram a

espirometria pós-broncodilatador. Essa orientação foi alterada a partir

desta data, quando todos os jovens passaram a realizar a espirometria pós-

broncodilatador, independente da qualidade obtida no primeiro exame. Os

jovens que não realizaram a espirometria pós-broncodilatador neste

períodoforam considerados perdas para esta etapa do exame (n=127).

✓ Questionários jovens da Coorte e segunda geração: No período inicial

das entrevistas, alguns erros de programação nos questionários foram

identificados. Para esses casos, era feito contato telefônico com os jovens

a fim de obter as respostas faltantes. Quando não foi possível o contato

com o jovem, as questões ficaram como “missing”.

130

7. CONTROLE DO ANDAMENTO DO TRABALHO DE CAMPO

Um controle semanal para informar a evolução do trabalho de campo era

realizado através de um relatório elaborado pela equipe de banco de dados. Esse

relatório apresentava um resumo da produção a cada seis dias. Neste arquivo era

apresentado o N geral do acompanhamento e por atividade/exame/procedimento

realizado e as frequências (%). Esse conteúdo era enviado semanalmente pela

equipe de dados para informar os pesquisadores, doutorandas e supervisora de

campo sobre o andamento do trabalho de campo.

8. CONTROLE DE QUALIDADE DOS DADOS

8.1. Entrevistas

No mês de novembro de 2015 iniciaram-se as ligações para o controle de

qualidade (CQ) das entrevistas realizadas com os membros na Coorte. Foram

sorteados 10% da amostra estudada, totalizando 360 jovens. O jovem sorteado

era contatado por telefone e eram feitas 7 perguntas, sendo: 5 em relação ao

questionário geral, 1 sobre a medida da circunferência da cintura e 1 para

avaliação do atendimento na clínica (Anexo). O CQ para as entrevistas

(questionário geral da criança) da 2a geração iniciou em março de 2016. De forma

semelhante ao CQ dos membros da Coorte, era sorteado, semanalmente, 10%

da amostra estudada, o que resultou em 94 responsáveis no total. O sorteio do

CQ esteve sob responsabilidade das doutorandas Andrea Wendt e Ana Paula

Gomes. As entrevistas foram realizadas por uma auxiliar de pesquisa (Rita

Gheno) diretamente no REDCap. O banco foi transferido para o programa

estatístico Stata 13.0 onde foram realizadas as concordâncias.

8.2. Espirometria e DLCO

Periodicamente, a doutoranda responsável (Paula Oliveira) realizava o

backup dos dados e aplicava o controle de qualidade para detectar possíveis erros

na realização dos exames de função pulmonar. Caso houvesse um alto percentual

de má qualidade nos testes, o procedimento do exame era repassado com as

131

técnicas responsáveis, as quais eram estimuladas ao máximo para conseguirem

as melhores manobras dos jovens.

9. GERENCIAMENTO DOS DADOS

Dois doutorandos (Ana Paula Gomes e Cauane Silva) em conjunto com um

pesquisador (professor Fernando Weihrmeister) ficaram responsáveis pelo

manejo dos dados durante todo o acompanhamento.

Todos os netbooks e tablets utilizados para a coleta de dados eram

vinculados ao programa REDCap, onde os instrumentos para coleta de dados

foram desenvolvidos. Um ícone para acesso rápido ao ambiente de coleta foi

configurado na área de trabalho de cada computador. No caso dos tablets, este

acesso era realizado através do aplicativo móvel do REDCap. O acesso ao

ambiente de coleta era exclusivamente feito a partir da rede local (dentro das

dependências da clínica), visto que o servidor central foi configurado somente

para este fim.

Os dados coletados na clínica eram registrados em tempo real com o

servidor central do REDCap, para evitar que possível falhas do sistema

acarretassem em perda de dados. O processo de extração de dados do servidor

e a tradução destes dados para bancos Stata® eram feitos semanalmente.

Durante o processo de tradução, um script fazia correções no banco de dados,

como: corrigir datas, número de identificação (nquest), dígito verificador (dv) e

formatar variáveis.

10. ANÁLISE DE CONSISTÊNCIA

Semanalmente, era realizada uma análise das inconsistências do banco de

dados, quando era conferida a coerência das respostas, tanto em relação às

medidas antropométricas possíveis, quanto a questões respondidas nos

questionários. Uma planilha com as inconsistências detectadas nas entrevistas

era repassada às doutorandas, que conversavam com as entrevistadoras na

busca de soluções para cada situação.

132

11. BANCO DE DADOS

Ao término do acompanhamento, foi feita a limpeza do banco de dados e

criação de variáveis sociodemográficas e dos escores obtidos através das escalas

padronizadas. As variáveis do banco de dados receberam um “label’ com letra “L”

no início para identificar o acompanhamento da coorte. No banco geral, algumas

variáveis tinham a letra “D” no início, indicando que as perguntas eram do DECIT,

comum as três coortes pertencentes a este projeto, enquanto que aquelas

identificadas somente com a letra L foram exclusivas da Coorte de Pelotas.

12. DADOS OBTIDOS PELOS EQUIPAMENTOS

VOP: Todos os dados foram analisados visualmente para identificar possíveis

problemas de má qualidade da medida. Nesta inspeção visual foram consideradas

a forma das ondas do sitio A (carótida) e sítio B (femoral), assim como a

quantidade de pontos vermelhos nas ondas. Dessa forma, foram identificados oito

dados com má qualidade. Estes dados não foram excluídos do banco de dados,

sendo criada uma variável que identifica estes casos.

Acelerometria: A coleta de dados de acelerometria foi finalizada, totalizando

3815 participantes com contato para tentativa de colocação de acelerômetro, 21

recusas, 290 perdas por trabalhar em local que não permite o uso do aparelho e

morar na zona rural ou fora de Pelotas, 77 perdas por não conseguir contato ou

devido a não utilização do dispositivo pelo participante, 10 indivíduos com alguma

limitação física/mental, 55 gestantes, 205 dados incompletos (utilização inferior a

três dias) e 3008 dados de acelerômetro com pelo menos três dias de uso. Os

dados brutos de 3008 participantes foram extraídos no software Actilife 6.1

gerando uma planilha (.csv) para cada indivíduo. Posteriormente, os dados brutos

passaram por um processamento onde foram realizados procedimentos como

filtragem de movimento não-humano, validação de tempo de uso, calibração,

entre outros. O Processamento foi realizado no pacote estatístico R. Esse

processo gerou plots de qualidade dos dados para cada um dos participantes. Dos

3008 dados submetidos ao processamento 13 apresentaram problemas nesta

133

fase não sendo possível a verificação dos filtros. Dos 2995 dados processados, 6

apresentaram problemas de qualidade após a inspeção visual dos plots de

qualidade. Dos 2989 dados restantes, dois apresentaram erro de calibração

superior à 0,02 sendo assim, excluídos. O banco final da acelerometria conta com

2896 dados.

13. EQUIPE DE TRABALHO

O acompanhamento de 2015/2016 foi coordenado pelos professores Ana

Maria Baptista Menezes, Helen Gonçalves, Maria Cecília Formoso Assunção e

Fernando Weihrmeister. As professoras Isabel Oliveira, Luciana Rodrigues e

Juliana Vaz, e a psicóloga Luciana Anselmi também apoiaram todo o trabalho de

campo e coordenaram a parte de coleta e processamento de sangue, do QFA e

testes psicológicos, respectivamente. A supervisão geral e coordenação do

trabalho de campo ficaram a cargo da nutricionista Fernanda Mendonça, a qual

contou com a colaboração da coordenação das doutorandas, que através de uma

escala de revezamento, realizavam seus plantões diários. A equipe de trabalho

da clínica foi composta por 41 pessoas, distribuídas em diferentes cargos e em

dois turnos, conforme demonstra a Tabela 1.

134

Tabela 2. Distribuição da equipe conforme a função.

FUNÇÃO NÚMERO DE PESSOAS

Recepção 4

Fluxo área dos questionários

2

Fluxo área dos

equipamentos

2

Entrevistadoras 10

Psicóloga 6

Monitora do QFA 2

DXA 2

BodPod 2

Photonic 2

VOP e antropometria 4

Espirometria e DLCO 4

Coleta de sangue 2

Acelerometria 2

2

2

Agendamento 2

QG (secretária da coorte e

auxiliar)

2

Atualização do cadastro 1

Entretenimento 2

Total 41

13.1. Reuniões de trabalho

A equipe de professores pesquisadores, supervisora, colaboradores e

doutorandos tinham reuniões quinzenais ou mensais para a discussão de

estratégias de logística e busca de jovens, distribuição de tarefas e

responsabilidades e atualização do trabalho de campo.

Ao longo do trabalho de campo, reuniões com a equipe de trabalho foram

realizadas com o objetivo de informar eventuais mudanças na logística,

questionários, postura, etc. As reuniões eram organizadas pela supervisora do

trabalho de campo (Fernanda Mendonça).

135

14. QUESTÕES ÉTICAS

O acompanhamento dos 22 anos da Coorte de 1993 e da 2a geração foi

aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Faculdade de Medicina, da

Universidade Federal de Pelotas. Todos os participantes assinaram o TCLE e

tiveram a garantia de sigilo das informações fornecidas. Jovens em risco de

suicídio recebiam orientações gerais dos psicólogos e eram orientados a procurar

serviço de atendimento médico. Uma lista dos serviços de saúde disponíveis na

cidade era entregue aos jovens. Além disso, era feito contato pelos responsáveis

pelo jovem para fornecer uma melhor orientação sobre sua condição de saúde.

15. PERCENTUAIS DE LOCALIZAÇÃO, PERDAS E RECUSAS

Das 5.249 crianças nascidas vivas em 1993, 193 foram detectadas como

óbitos (até julho de 2016). Dentre os 5.056 restantes, 3.810 foram entrevistados e

3.816 realizaram, no mínimo, um procedimento. Dessa maneira, optou-se por

considerar no acompanhamento aqueles indivíduos que completaram as

entrevistas, os quais, somados aos óbitos, representaram um percentual de

acompanhamento de 76,3%.

136

16. PANORAMA GERAL DO ACOMPANHAMENTO

• QUESTIONÁRIOS

Quadro 1. Número de jovens de acordo com a situação nos questionários.

QUESTIONÁRIOS N de avaliados N não avaliados

Clínica Domicílio Telefone Total CE Recusa Perdas Total

Geral 3.640 17 153 3810 - - - -

Confidencial 3.607 12 NSA 3.619 25 10 156 191

MINI 3.620 15 146 3.781 19 1 9 29

SPAN de dígitos 3.621 NSA NSA 3.621 20 1 168 189

Saúde mental

autoaplicado

3.611 NSA NSA 3.611 30 2 167 199

Teste de Faces 3.607 NSA NSA 3.607 33 1 169 203

QFA 3.648 12 128 3.788 0 1 21 22

NSA: Não se aplica, ou seja, o teste não era aplicado nessas situações.

137

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London: Pearson.

139

MODIFICAÇÕES EM RELAÇÃO AO PROJETO ORIGINAL

140

Durante o andamento do curso de Doutorado, algumas modificações em

relação ao projeto original foram necessárias para melhor execução da tese.

O primeiro artigo desta tese, não previsto no projeto original, foi inserido

posteriormente com aprovação da banca examinadora da qualificação. Esta

adição foi realizada com o objetivo de fornecer ao leitor um panorama dos

problemas de sono em todo território brasileiro e seus fatores associados

utilizando como amostra a Pesquisa Nacional de Saúde.

Além disso, a ordem dos artigos propostos no projeto foi alterada para

melhor fluência do volume final da tese. Assim, o primeiro artigo mostra dados de

problemas de sono e cansaço diurno no Brasil e o segundo apresenta uma revisão

de literatura sobre atividade física e sono. O terceiro e quarto mostram os efeitos

a longo e curto prazo da atividade física no sono com dados da coorte de

nascimentos de 1993, Pelotas/RS.

141

ARTIGO 1

(Aceito no periódico Cadernos de Saúde Pública)

142

Sleep problems and daytime fatigue: The Brazilian National Health Survey 2013

Andrea Wendt ([email protected]) a

Caroline do Santos Costa ([email protected]) a

Adriana K. F. Machado ([email protected]) a

Francine dos Santos Costa ([email protected]) a

Rosália Garcia Neves ([email protected]) a

Thaynã Ramos Flores ([email protected]) a

Iná Santos ([email protected]) a

Fernando C. Wehrmeister ([email protected]) a

a Federal University of Pelotas, Post-graduate Program in Epidemiology, Pelotas- Brazil.

Correspondent author: Andrea Wendt

Federal University of Pelotas, Post-graduate Program in Epidemiology. Postal address:

Marechal Deodoro, 1160 – 3º floor. CEP: 96020 – 220, Pelotas, RS, Brazil. Telephone:

+55 53 32841300. Author’s e-mail: [email protected]

mailto:[email protected]

143

ABSTRACT

Background: This study aims to describe the prevalence of sleep disturbances and

daytime fatigue and their association with socio-demographic and behavioural factors.

Methods: Data from the National Health Survey carried out in Brazil in 2013 with

60,202 adults (≥18 years old) were used. The outcomes evaluated were self-reported sleep

disturbances and daytime fatigue at last two weeks. Sleep disturbance was defined as

presence of difficulty in falling asleep, woken up frequently during the night or slept more

than usual and daytime fatigue as presence of did not feel rested and motivated during the

day, feeling tired and lacking energy. Sociodemographic, lifestyle and chronic health

aspects were explored as exposures for both outcomes.

Results: Prevalence of sleep disturbances and daytime fatigue were 14.9% (14.4-

15.4%) and 11.9% (11.4-12.3%), respectively. Both outcomes were more common in

women, older people, with no formal education, smokers and among physically inactive

individuals. The association with education was reversal (the highest the level of education

the lower the PR of sleep disturbances and daytime fatigue; adjusted p for trend <0.001).

Prevalence of sleep disturbances concurrently combined with daytime fatigue was 6.7%

(6.4-7.1%) and was about 6 times higher among those with three or more chronic health

disturbances (PR = 6.2; 95%CI 5.3-7.2).

Conclusions: Strategies to decrease the prevalence of sleep disturbances and

daytime fatigue should be encouraged and focused on chronically ill individuals that share

other modifiable risk factors.

144

Sleep disturbances and daytime fatigue: the Brazilian National Health Survey 2013.

INTRODUCTION

Sleep is a human physiological need, essential for organic basic functions, such as

hormonal secretion, metabolism, tissues restoration and immunological system (1-3).

Insufficient sleep duration, poor sleep quality and sleep disorders (e.g. insomnia and sleep

apnea) are related to higher risk of all-cause mortality (4), impaired mental health (5, 6),

obesity (5, 7), learning and memory problems (8, 9), and chronic diseases (5, 6, 10). Sleep

disturbances are also associated to higher risks of work-related accidents and car crashes

due to daytime sleepiness as a result of poor sleep nights (11).

Population-based studies have shown that several sleep disturbances affect people

worldwide. In the United States (2009), a study found that one third of participants

presented inadequate sleep duration (considering seven hours as adequate) (12). Self-

reported daytime sleepiness affected 12% of adults in a Korean sample in 2015 (13). In a

study performed in Finland (2014) 16% of the sample presented difficulty in initiating sleep

(14). A large study carried out in eight countries of Africa and Asia found a point

prevalence (last 30 days) of 16.6% nocturnal sleep disturbances, defined as difficulty in

falling asleep, waking up frequently during the night, waking up too early in the morning,

and not feeling rested and refreshed during the day (15). In Colombia, sleep complaints

affect 59.9% of population (16). A study carried out in 2012 showed that 21% of Brazilian

workers presented poor sleep quality (17), with sleep disturbances being more frequent

among physically inactive individuals, in those with higher alcohol consumption, and with

diabetes mellitus or arterial hypertension (17).

In Brazil, studies measuring sleep disturbances were carried out namely the

Epidemiologic Sleep Study in São Paulo (18), the Bambuí Health and Ageing Study,

145

including elderly (19), the ELSA study with workers (20) and the Baependi Heart Study

with a rural sample (21). A monitoring study in São Paulo found an increased difficulty in

initiating sleep from 13.9% in 1987 to 25.0% in 2007 (18). The study also identified an

increased difficulty in maintaining sleep from 15.8% in 1987 to 36.5% in 2007 (18). The

study with elderly found a 38.9% prevalence of insomnia (19) while the prevalence for

sleep problems was 33.8% in the study with workers, (20). The study in a rural area found

a prevalence of poor sleep quality of 34.9% (21). Although these studies with high

methodological quality are very important to the research area, Brazil is a huge country

with many differences across regions. Thus, sleep information with a representative sample

of the country is still necessary. One study with a national sample evaluated sleep

disturbances and found that 63.0% of the participants presented at least one sleep

complaint. This study, however, has not evaluated neither behavioural risk factors nor

health conditions (22).

Although sleep is a relevant public health problem affecting several aspects of

human health and performance, there are few population-based studies considering a

representative sample from Brazil which evaluate sociodemographic, behavioural and

chronic health conditions. Therefore, this work aimed to describe the prevalence of sleep

disturbances and daytime fatigue and to evaluate the association with socio-demographic

and behavioural factors and with chronic morbidity in Brazil, using data from the National

Health Survey (NHS), 2013.

146

METHODS

The Ministry of Health in partnership with the Brazilian Institute of Geography and

Statistics carried out the NHS in 2013. The aim of the NHS is to periodically (every five

years) monitor Brazilian health outcomes.

The NHS sampling process was carried out in three stages. Firstly, a census sector

or a set of census sectors (depending on the number of permanent private households) was

randomly selected. The second stage was the at random selection of households and the

third stage was the inclusion of only one household member aged 18 or more years-old.

The household member was selected using a simple random draw. The sample size was

calculated based on prevalence of indicators measured in NHS for each population group

and Federation Unit. The calculation also took into account sampling plan. The NHS loss

in the 18 years or more sample was 25.9%. Detailed information about the sampling

process can be found elsewhere (23).

The information used in the present study was gathered in interviews conducted by

trained fieldworkers employing a structured, pretested questionnaire. Sleep disturbances

and daytime fatigue were assessed by means of the answer of the following questions: “In

the last two weeks, how often have you had difficulty in falling asleep, woken up frequently

during the night or slept more than usual?” and “In the last two weeks, how often have you

had problems because you did not feel rested and motivated during the day, feeling tired

and lacking energy?”. The answer options were: none; up to seven days; more than seven

days; almost every day. For analyses purposes, the variables were dichotomized and those

that answered more than seven days or almost every day for each question were classified

as having sleep disturbances or daytime fatigue.

147

The following independent variables were evaluated: sex (male/female); age (18-

29, 30-39, 40-49, 50-59, and 60 years or more); skin colour (white, brown, Asian/native

South American or black); education (none, incomplete primary level, complete primary

level, secondary level, and graduate); living with a partner (yes; no); leisure-time physical

activity (at least 150 minutes per week) (yes; no); current smoker (yes; no); alcohol intake

(at least once a week; less than once a week, regardless of doses) and wealth index. The

white skin colour was defined as reference in the analyses due to its higher weighted

percentage compared to other skin colours. The wealth index was built using principal

component analyses based on ownership of the following assets: car, motorcycle,

computer, microwave, mobile phone, landline phone, washing machine, DVD, refrigerator,

television, bathroom with shower, and number of bedrooms. In addition, a health problem

score with the following conditions was built: obesity (Body Mass Index– BMI ≥30 kg/m²),

depression, arterial hypertension, diabetes mellitus, lung disease, asthma or bronchitis,

rheumatic disorders, cancer, renal insufficiency, high cholesterol, heart disease, stroke, low

back disorders, and work-related musculoskeletal disorders. Weight and height were

measured with a portable electronic scale and portable anthropometer. All conditions

except obesity were self-reported using the following question:” Has any doctor ever

diagnosed you with[…]?”. The chronic health problem score was categorized in 0, 1, 2 and

3 or more conditions.

A descriptive analysis of the sample and of the distribution of the outcomes was

carried out according to the independent variables. Prevalence and 95% confidence

intervals (95% CI) were presented for the whole country and separately for each Brazilian

federation units and the federal district. Federation units with sleep problem or daytime

fatigue prevalence above the higher 95% confidence limit of the whole country prevalence

were classified as with high prevalence and those with prevalence below the lower 95%

148

confidence limit of the whole country prevalence were classified as with low sleep problem

or daytime fatigue prevalence. A hierarchical analysis was performed to verify the

association between sleep disturbances and daytime fatigue with socio-demographic,

behavioural and morbidity variables. Prevalence ratios (PR) with 95% CI were calculated

by Poisson regression with robust variance. In this analysis, a three level model was

considered: 1) sex, age and skin color; 2) education, wealth index and live with a partner;

and 3) leisure-time physical activity, smoking and alcohol intake. All variables associated

(p < 0.05) with the outcome in each level were maintained for adjustment of the subsequent

levels. To describe sleep disturbances and daytime fatigue according to the health problem

score, a variable with four mutually excluding categories (none/only sleep disturbances/

only daytime fatigue/ both) was created. Significance level for final associations was p <

0.05. The analyses were conducted in Stata 12.1 statistical package (StataCorp,

CollegeStation USA). All analyses were conducted considering the clustering nature of the

data. Because the probability of participating in the individual interview varied according

to the family size, the sample was standardized before the analyses (23).

The NHS was submitted to the National Commission of Ethics and Research and it

was approved under protocol number 10853812.7.0000.0008. The participants signed an

Informed and Free Consent Term ensuring confidentiality of individual data.

RESULTS

The sample was made up of 60,202 individuals. Table 1 shows that sleep

disturbances were found in 14.9% (14.4-15.4%) of the sample and the prevalence was

higher in women, older individuals, with no formal education, lower socioeconomic

position, physically inactive, smokers, and with lower alcohol consumption. Around 12%

149

(11.9%; 11.4-12.3%) of the individuals presented daytime fatigue with higher proportions

found in women, among those between 40 and 59 years of age, less educated (none or

incomplete primary school level), physically inactive, smokers, and with lower alcohol

consumption and higher health problem score. Sleep problem and daytime fatigue

increased with the increase in number of chronic health conditions (Table 1). The original

variables to sleep disturbances and daytime fatigue have four answers options. The

occurrence of sleep disturbances almost every day, more than 7 days, up to 7 days and

never in the last 15 days was related in 9.4%, 5.5%, 14% and 71.1% of the sample,

respectively. The frequency of daytime fatigue almost every day, more than 7 days, up to

7 days and never in the last 15 days was 6.6%, 5.3%, 18.4% and 69.7%, respectively.

Table 2 presents crude and adjusted PR between the two outcomes and independent

variables. After adjustment, women presented 60% more sleep disturbances and 75% more

daytime fatigue compared to men. Individuals aged 50 to 59 years presented higher

prevalence of sleep disturbances (PR: 1.87; 95%CI 1.67-2.08) and daytime fatigue (PR:

1.32; 95%CI 1.17-1.49) compared to younger individuals (18-29 years old). The

prevalence of both outcomes decreased according to the increase in educational level.

High-educated individuals presented a prevalence of sleep problem and daytime fatigue

27% and 21% respectively lower than the observed in those with no formal education (p

value for linear trend < 0.001 for both outcomes). Active individuals presented 12% and

31% lower prevalence of sleep disturbances and daytime fatigue, respectively, compared

to inactive individuals. Regarding smoking, current smokers presented higher prevalence

of sleep disturbances (PR:1.38; 95%CI 1.26-1.50) and daytime fatigue (PR: 1.34; 95%CI

1.22-1.48) compared to non-smokers. The associations found in the crude analysis for

wealth index and alcohol did not remain after the adjusted analyses. Individuals with higher

number of health problems presented higher frequencies of sleep disturbances and daytime

150

fatigue. The higher the number of chronic health problems the higher the PR for sleep

disturbances and daytime fatigue (p value for linear trend < 0.001 for both outcomes).

Figure 1 shows the sleep disturbances and daytime fatigue according to number of

chronic health conditions. The adjusted prevalence of sleep disturbances for none, one, two

and three or more chronic health conditions were 8.3%, 13.9%, 20.4%, and 30.1%

respectively. Regarding daytime fatigue, the adjusted prevalence for none, one, two and

three or more chronic health conditions were 6.3%, 10.5%, 16.7% and 29.6% respectively.

A total of 4,036 individuals (6.7%; 6.4-7.1%) reported the concurrent combination

of sleep problem and daytime fatigue. The simultaneity of sleep disturbances and daytime

fatigue prevalence increased according to the number of health problems. Among those

with no health problems, the simultaneity was 3.0% compared to 18.4% among those with

three or more conditions (p <0.001 for trend). The adjusted prevalence of concurrently

combined sleep problem and daytime fatigue was about six times higher among individuals

with three or more chronic health conditions than among those with none taken as the

reference group (adjusted PR = 6.2; 5.3-7.2; p= <0.001). Also, almost two fifths of those

with three or more health problems presented at least one of the outcomes.

The Figure 2 shows the distribution of sleep disturbances and daytime fatigue

according to the federation units. Among the 27 federation units seven presented high level

of sleep disturbances (prevalence ≥ 16%) and six high level of daytime fatigue (≥ 13%).

Six federation units showed low level (Rondônia, Amazonas, Pará, Ceará, Bahia and Mato

Grosso) and other six, high level (Roraima, Sergipe, Espírito Santo, Paraná, Santa Catarina

e Mato Grosso do Sul) of both sleep disturbances and daytime fatigue. The remaining

federation units did not present a clear pattern of both outcomes.

151

DISCUSSION

This study showed that about 15% and 12% of the Brazilian adult population

reported sleep disturbances and daytime fatigue, respectively. The two outcomes were

more frequent in women, individuals aged 50 to 59 years, with no formal education,

sedentary and current smokers. The frequency of simultaneous occurrence of sleep

disturbances and daytime fatigue decreased with education level and increased according

to number of health problems.

Prevalence ratios of variables associated to sleep disturbances and daytime fatigue

were in the same direction. Higher prevalence of sleep disturbances and daytime fatigue

were found in women as in other studies (6, 20, 22, 24-26). A meta-analysis identified a

risk for insomnia 40% higher for women, independent of the criteria used to define the

outcome (24). Some factors throughout reproductive life such as menstrual cycle,

pregnancy and menopause may explain at least in part the negative impact caused by these

conditions on women’s sleep (25). During pregnancy, changes in hormonal secretion occur,

especially for cortisol, contributing to difficulties in falling asleep. In the menopause

period, hot flashes as result of oestrogen fluctuation may disturb sleep (25). Depression

and anxiety are also important determinants of sleep and are more prevalent in women,

contributing for the difference that was observed for sex (25). In addition, women search

for health services more than men, resulting in a higher probability in be diagnosed with

sleep disturbances compared to men (25). Thus, sex differences in sleep may be both

biological and social.

The ageing process can naturally impair the sleep quality due to physiological

changes as a mismatch in the biological clock that thereafter makes older individuals wake

up earlier, sleep later and decrease sleep duration (27). In addition, health conditions in

elderly may have a higher impact in sleep health and consequently in daytime fatigue (27).

152

Although several studies have found a higher risk of sleep disturbances and

fatigue/sleepiness in older individuals (6, 12, 26), the present study found little reduction

in PR for this age group compared to 50-59 years. This result may suggest the presence of

survivor bias that can be observed in cross-sectional studies when evaluating older age

groups from les developed settings (28).

Sleep disturbances and daytime fatigue were higher in Brazilian adults with lower

education. Similar to this result, a study on insomnia prevalence in Greece found that

individuals with lower education presented prevalence of insomnia 92% higher compared

to the higher education group (26). One explanation for these results may be due to higher

schooling associated to higher income and access to information and health services (26,

29). Thus, individuals with more education have more aware not only of the importance of

sleep but also of the conditions to increase sleep quality. Furthermore, unemployment and

adverse socioeconomic conditions are strongly associated to insomnia (30).

Regarding health behaviours, this work found that physically active individuals and

non-smokers presented lower prevalence for both outcomes. These results corroborate with

other studies (5, 12, 17, 26, 31). Physical activity can have an important role in circadian

rhythm regulation, tissues restoration and other functions which contribute to improve

night sleep and rest (32). On the other hand, smoke may be harmful for sleep health due to

its stimulant effect, besides of increasing the risk of breathing disorders (31).

The association between sleep and health problems is consolidated in the literature

(4-7, 10, 17). Mellinger et al. observed that individuals with two health problems or more

presented a higher risk of sleep disorders (33). In the same direction, Luo et al. found that

a higher number of chronic diseases was associated to a higher risk of insomnia, suggesting

that there is a synergic effect among health problems, leading to a worse general health and

sleep health (6).

153

Differences of sleep disturbances and daytime fatigue according to federation units

were found. Brazil is a continental country and some regions and federation units are

located near of the Equator Line with similar periods of day and night around 12 hours.

Other regions like the South, present higher daylight periods in the Summer and the

opposite occurs during the Winter. Four of the federal units with high prevalence of

sleeping problems were located in the South and in the Southeast regions of the country.

These changes according to seasons may affect sleep outcomes as sleep duration and

schedule sleep regulation (34). Another explanation is that in Brazil, the daylight saving

time during Summer is adopted only in some regions (South, Southeast and Central-West).

Studies have shown that removing one hour in daylight time may be harmful to sleep (35,

36).

This study has strengths and limitations. Among the strengths, this is a population-

based nationwide representative study on sleep disturbances and daytime fatigue in Brazil

including more than 60 thousand adult participants evaluating sociodemographic,

behavioural and health conditions variables. Additionally, the findings of the present study

add consistency to the association between sleep disturbances and female sex, low

education, older age, lack of physical activity, smoking, and chronic morbidity as reported

by others (5, 6, 12, 15, 17, 22).

Among the limitations, the question used to ascertain the presence of sleep

disturbances includes a series of sleep problems and does not allow to disentangle long

sleep latency from nocturnal awakenings or long nocturnal sleep duration. Furthermore,

this question probably covers sleep disturbances with different association patterns. For

example, literature shows problems related to short sleep such as difficulty in falling asleep

and frequently waking up during the night as common associated factors but are not

necessarily the same factors associated to long sleep or sleep more than usual. This

154

limitation does not allow a separate disturbance analysis and this fact could impair

comparability with the available literature (14, 16, 18, 19). Another limitation is the reverse

causality in associations between behavioural factors and health problems. As it was a

cross-sectional study, the temporality cannot be defined. Nevertheless, lack of physical

activity, smoking and sleep disturbances may impair the physical and mental health

independently from the causal relationship between them. Finally, the possibility of

interviewer bias exists, but is important to highlight that the NHS performed a training to

enable their workers. Sleep disturbances and daytime fatigue as perceived by the individual

affect a considerable portion of the Brazilian population and, therefore represent an

important public health issue. Strategies to decrease the prevalence of the outcomes should

be encouraged and focused on the modifiable factors for the following risk groups: women,

older individuals, with lower education, physically inactive, smokers, and with higher

number of chronic health problems.

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159

Table 1. Sample description and distribution of sleep disturbances and daytime fatigue

(N=60,202). For percentages and 95% CI were used sample weights.

Variables Sample

N (%)

Sleep problems

% (CI95%)

P value Daytime fatigue

% (CI95%)

P value

Sex <0.001 <0.001

Male 25,920 (47.1) 11.2 (10.6; 11.9) 8.5 (7.9; 9.1)

Female 34,282 (52.9) 18.2 (17.5; 18.9) 14.9 (14.3; 15.6)

Age <0.001* <0.001

18-29 14,321 (26.0) 10.3 (9.5; 11.2) 10.1 (9.2; 10.8)

30-39 14,269 (21.6) 12.5 (11.6; 13.5) 12.0 (11.1; 12.9)

40-49 11,405 (18.1) 15.9 (14.7; 17.0) 13.2 (12.0; 14.3)

50-59 9,030 (16.2) 19.5 (18.1; 20.9) 13.3 (12.2; 14.5)

60+ 11,177 (18.1) 19.3 (18.1; 20.6) 11.9 (10.9; 12.9)

Skin color** 0.315 0.690

White 24,106 (47.4) 14.6 (14.0; 15.5) 12.0 (11.3; 12.7)

Black 5,361 (9.2) 13.8 (12.3; 15.2) 11.3 (9.9; 12.6)

Brown 29,512 (42.0) 15.4 (14.6; 16.1) 11.8 (11.2; 12.5)

Asian/Native South

American

950 (1.4) 14.5 (10.2; 18.9) 13.2 (9.7; 16.8)

Education <0.001 <0.001

None 9,434 (13.9) 19.5 (18.0; 21.0) 13.6 (12.4; 14.8)

Incomplete primary level 14,649 (25.7) 17.5 (16.4; 18.5) 13.4 (12.4; 14.5)

Complete primary level 9,215 (15.2) 14.2 (12.9; 15.5) 11.6 (10.4; 12.8)

Secondary level 19,149 (32.3) 12.1 (11.3; 12.8) 10.9 (10.1; 11.6)

Graduation 7,755 (12.9) 13.1 (11.7; 14.5) 11.4 (9.9; 12.9)

Wealth Index (quintiles) 0.002 0.062

1º (richer) 12,066 (13.7) 16.3 (15.2; 17.4) 11.7 (10.7; 12.8)

2º 12,063 (25.3) 15.5 (14.4; 16.6) 13.2 (12.3; 14.2)

3º 11,993 (15.5) 15.7 (14.6; 16.9) 11.2 (10.1; 12.3)

4º 12,040 (32.8) 14.7 (13.7; 15.8) 10.7 (10.0; 11.4)

5º (poorer) 12,040 (12.7) 13.4 (12.4; 14.4) 11.3 (10.0; 12.5)

Live with a partner 0.939 0.294

No 25,680 (38.8) 15.0 (14.1; 15.6) 11.6 (10.9; 12.3)

160

Yes 34,522 (61.2) 14.9 (14.3; 15.6) 12.1 (11.5; 12.6)

Leisure-time physical

activity**

<0.001 <0.001

Insufficiently active 48,443 (80.5) 15.7 (15.1; 16.2) 12.8 (12.3; 13.3)

Sufficiently active 11,212 (19.5) 11.8 (10.8; 12.9) 8.1 (7.3; 8.9)

Smoke <0.001 <0.001

No 51,473 (85.3) 14.1 (13.6; 14.7) 11.4 (11.0; 11.9)

Yes 8,729 (14.7) 19.4 (17.9; 20.9) 14.5 (13.2; 15.8)

Alcohol 0.003 <0.001

Less than once a week 46,976 (76.0) 15.3 (14.8; 15.9) 12.4 (11.9; 12.9)

At least once a week 13,226 (24.0) 13.6 (12.6; 14.5) 10.4 (9.5; 11.3)

Health problems <0.001* <0.001*

0 27,388 (44.6) 8.1 (7.5; 8.6) 6.6 (6.1; 7.1)

1 16,196 (26.5) 14.0 (13.1; 15.0) 10.8 (10.0; 11.6)

2 8,406 (14.4) 21.0 (19.4; 22.5) 15.7 (14.4; 17.0)

3+ 8,212 (14.5) 31.7 (30.0; 33.4) 26.3 (24.7; 27.9)

Total - 14.9 (14.4; 15.4) 11.9 (11.4; 12.3)

* P value for linear trend

**Lost information for skin color (n=273) and leisure-time physical activity (n=547)

161

Table 2. Crude and adjusted Prevalence Ratios for sleep disturbances and daytime fatigue

among Brazilian adults (N=60,202).

Sleep problems Daytime fatigue

Crude Adjusted Crude Adjusted

PR (CI95%) P value PR

(CI95%)

P value PR P

value

PR P value

Sex <0.001 <0.001 <0.001 <0.001

Male 1.00 1.00 1.00 1.00

Female 1.62

(1.51; 1.74)

1.60

(1.49; 1.72)

1.76

(1.62; 1.91)

1.75

(1.61; 1.90)

Age <0.001 <0.001 <0.001 <0.001

18-29 1.00 1.00 1.00 1.00

30-39 1.21

(1.09; 1.35)

1.20

(1.08; 1.34)

1.20

(1.07; 1.34)

1.18

(1.06; 1.32)

40-49 1.53

(1.37; 1.71)

1.50

(1.35; 1.68)

1.31

(1.17; 1.48)

1.29

(1.14; 1.45)

50-59 1.88

(1.69; 2.10)

1.87

(1.67; 2.08)

1.33

(1.18; 1.50)

1.32

(1.17; 1.49)

60+ 1.87

(1.68; 2.07)

1.82

(1.64; 2.02)

1.19

(1.06; 1.34)

1.15

(1.02; 1.30)

Skin color 0.280 0.682

White 1.00 - 1.00 -

Black 0.93

(0.83; 1.04)

- 0.94

(0.82; 1.07)

-

Brown 1.04

(0.97; 1.12)

- 0.98

(0.91; 1.06)

-

Asian/NSA 0.98

(0.73; 1.33)

- 1.10

(0.84; 1.45)

-

Education <0.001 <0.001* <0.001 <0.001*

162

None 1.00 1.00 1.00 1.00

Incomplete

primary level

0.89

(0.81; 0.98)

0.93

(0.85; 1.02)

0.98

(0.87; 1.09)

0.97

(0.87; 1.09)

Complete

primary level

0.73

(0.65; 0.82)

0.87

(0.77; 0.98)

0.82

(0.72; 0.94)

0.85

(0.74; 0.97)

Secondary

level

0.62

(0.56; 0.69)

0.75

(0.67; 0.82)

0.79

(0.70; 0.88)

0.79

(0.70; 0.89)

Graduation 0.67

(0.59; 0.76)

0.73

(0.64; 0.83)

0.83

(0.72; 0.96)

0.79

(0.69; 0.92)

Wealth

index

(quintiles)

<0.001* 0.451 0.090

1º (poorer) 1.00 1.00 1.00 -

2º 0.95

(0.86; 1.05)

0.98

(0.88; 1.08)

1.03

(0.92; 1.16)

-

3º 0.97

(0.87; 1.07)

1.03

(0.93; 1.14)

1.13

(1.01; 1.27)

-

4º 0.91

(0.82; 1.00)

0.99

(0.89; 1.09)

1.04

(0.93; 1.17)

-

5º (richer) 0.82

(0.74; 0.91)

0.93

(0.83; 1.04)

0.96

(0.86; 1.09)

-

Live with a

partner

0.939 0.294

No 1.00 - 1.00 -

Yes 1.00

(0.94; 1.07)

- 1.04

(0.97; 1.12)

-

Leisure-time

physical

activity

<0.001 0.002 <0.001 <0.001

Insufficiently

active

1.00 1.00 1.00 1.00

Sufficiently 0.76 0.86 0.63 0.69

163

active (0.69; 0.83) (0.77; 0.95) (0.57; 0.71) (0.62; 0.77)

Smoke <0.001 <0.001 <0.001 <0.001

No 1.00 1.00 1.00 1.00

Yes 1.38

(1.26; 1.50)

1.38

(1.27; 1.50)

1.27

(1.15; 1.40)

1.34

(1.22; 1.48)

Alcohol 0.003 0.048 <0.001 0.833

Less than

once a week

1.00 1.00 1.00 1.00

At least once

a week

0.88

(0.81; 0.96)

1.09

(1.00; 1.19)

0.84

(0.76; 0.92)

0.99

(0.89; 1.09)

Health

problems

<0.001 <0,001 <0.001 <0.001

0 1.00 1.00 1.00 1.00

1 1.73

(1.57; 1.90)

1.67

(1.52; 1.84)

1.62

(1.46; 1.81)

1.67

(1.50; 1.87)

2 2.60

(2.35; 2.87)

2.46

(2.21; 2.74)

2.36

(2.11; 2.65)

2.64

(2.34; 2.98)

3+ 3.93

(3.60; 4.28)

3.64

(3.30; 4.03)

3.96

(3.60; 4.36)

4.69

(4.20; 5.24)

* P value for linear trend

1º level: sex,age and skin color.

2º level: education,Wealth index and live with a partner.

3º level: leisure-time physical activity,smoke and alcohol ingestion.

NSA: Native South American

164

Figure 1. Sleep problems and daytime fatigue according to chronic diseases. NHS, 2013

165

Figure 2. Sleep problems and daytime fatigue according to federation unit. NHS, 2013

166

ARTIGO 2

(Submetido à Revista Brasileira de Atividade Física e Saúde)

167

Review

Physical Activity, Exercise, and Sleep Health: A Systematic Review

Atividade física, exercício e saúde do sono: uma revisão sistemática

Atividade física e sono

Andrea Wendt 1

ORCID: 0000-0002-4640-2254

Thaynã Ramos Flores 1

ORCID: 0000-0003-0098-1681

Inacio Crochemore M. da Silva 1,2

ORCID: 0000-0001-5390-8360

Fernando C. Wehrmeister 1

ORCID: 0000-0001-7137-1747

1- Federal University of Pelotas, Post-graduate Program in Epidemiology, Pelotas,

RS, Brazil

2- Federal University of Pelotas, Superior School of Physical Education, Pelotas, RS,

Brazil

168

Corresponding author: Andrea Wendt

Federal University of Pelotas, Post-graduate Program in Epidemiology. Postal address:

Marechal Deodoro, 1160 – 3º floor. CEP: 96020 – 220, Pelotas, RS, Brazil. Author’s e-

mail: [email protected]

Words: 3857

Abstract:211

Resumo:218

Figures:3

Tables:2

Authorship:

AW and FCW participate of study conception. AW, TRF and FCH participated in search,

data selection and extraction. AW, TRM, FCH and ICMS wrote and participate in critical

review. All authors approved final version of paper.

Conflict of interest:

Author declare that there is no conflict of interest.

Acknowledgments

We acknowledge the National Support Programme for Centres of Excellence (PRONEX-

CAPES) and the Brazilian National Research Council (CNPq) for their support. AW and

TRF has been funded by CAPES and FCW has been funded by CNPq.

mailto:[email protected]

169

Abstract

Objective: The aim of this study was to systematically examine the literature on

physical activity and sleep in non-clinical and population-based settings.

Participants: The inclusion criteria were original studies testing the association

between physical activity (as exposure) and sleep (as outcome) in representative samples of

the general population, workers, or undergraduate students. Studies evaluating samples

including only individuals with some disease or a health condition were excluded.

Methods: A search was performed in the PubMed, Scopus, Lilacs, CINAHL, and

SPORTdiscus databases in March 2018. Data extraction was performed using the following

items: year, author, country, population, age group, sample size, study design, sleep

measurement/definition, physical activity measurement/definition, adjustment and main

results.

Results: A total of 57 studies were selected. The majority were conducted in high-

income countries and with cross-sectional design. Physical activity was associated with

lower odds of insomnia, poor sleep quality and long sleep duration. The results about short

duration or continuous duration remain unclear. The included studies used heterogeneous

instruments to measure physical activity and sleep.

Conclusions: Physical activity seems to be associated with sleep quality and

insomnia, especially among adult and elderly populations in which these outcomes are more

usually measured. The short- and long-term effects of physical activity intensities and dose-

response on sleep should be better evaluated.

Keywords: epidemiology, sleep, motor activity

170

Resumo

Objetivo: Examinar sistematicamente a literatura sobre atividade física e sono em

amostras não clínicas e de base populacional.

Participantes: Foram incluídos artigos originais testando a associação entre

atividade física (como exposição) e sono (como desfecho) em amostras representativas da

população em geral, de trabalhadores ou de universitários. Estudos que avaliaram amostras

que incluíram somente indivíduos com alguma doença ou condição de saúde foram

excluídos.

Métodos: A busca foi realizada em março de 2018 nas seguintes bases: PubMed,

Scopus, Lilacs, CINAHL e SPORTdiscus. As informações extraídas dos dados foram ano,

autor, país, população, faixa etária, tamanho da amostra, delineamento, menuração e

definição das variáveis de desfecho e exposição, variáveis de ajuste e principais resultados.

Resultados: Foram selecionados 57 estudos. A maioria foi conduzida em países de

renda alta e com delineamento tranversal. Atividade física foi associada a menor odds de

insônia, qualidade ruim do sono e longa duração. Os resultados sobre curta duração ou

duração avaliada de forma contínua permanecem inconclusivos. Os estudos selecionados

usaram instrumentos heterogêneos tanto para atividade física quanto sono.

Conclusões: atividae física parece estar associada com qualidade do sono e insônia

especialmente entee adultos e idosos onde estes defechos foram mais frequentemente

avaliados. Os efeitos a curto e longo prazo da atividade física em diferentes intensidades

ainda precisam ser melhor explorados em futuros estudos originais.

Keywords: epidemiologia, sono, exercício

171

Introduction

Sleep influences several physiological processes in humans, such as hormonal

secretion, energetic balance, and homeostasis (1, 2). Healthy sleep is associated with reduced

risk of chronic diseases, work and traffic accidents, mental disorders, and also with better

quality of life and academic achievements (1, 3-6). Therefore, sleep health should be

considered as an import public health problem due to its association with general health

status and organism homeostasis (1).

Several sociodemographic and behavioural factors have been shown to influence

sleep-related outcomes. In general, sleep disorders are more frequent among women, older

adults, white-collar workers, smokers, those with higher alcohol and caffeine consumption,

and obese or overweight individuals (7-11). The American Academy of Sleep Medicine and

Sleep Research Society suggest physical activity as a factor that could help to improve sleep

(12), but evidence at the population level has not yet been clearly identified.

The effects of Physical activity on sleep seem to be attributed to body

thermoregulation, energy conservation, tissue restoration, hormonal secretion, regulation of

the circadian rhythm, and improvement in physical fitness (13, 14). These mechanisms

possibly present short- and long-term effects on sleep, but such relationships are difficult to

elucidate. A meta-analysis including only experimental studies showed that some effects of

physical activity on sleep only exist, or are more pronounced, with a regular frequency of

weekly physical activity practice (15).

It is important to highlight the conceptual differences between physical activity and

exercise - a regular activity planned to reach specific aims such as maintaining or increasing

health or fitness. The field of research into physical activity and sleep began with studies

evaluating only exercise and found that physical activity shows positive effects on sleep (13,

172

16, 17), but these effects remain unclear. In observational studies, temporality is an issue

which should be considered in the relationship between physical activity and sleep. Some

authors have argued there is a bidirectional effect: a bad night of sleep also influences

exercise practice on the next day (18, 19).

Most of the literature about the relationship between physical activity and sleep is

limited to small experimental studies with volunteers or clinical samples. This limits the

generalisation of the results for the entire population, and the pattern of such an association

with population levels remains unclear. Therefore, this review aims to systematically

examine the literature on physical activity and sleep parameters (sleep duration, sleep quality

and insomnia) in non-clinical and representative samples, as well as to identify

methodological issues regarding sleep and physical activity assessment, sample

characteristics, and study designs. Our hypothesis is that most studies have found a direct

relationship between physical activity and sleep health.

Methods

The search was performed in March 2018 in following databases: PubMed, Scopus,

Lilacs, CINAHL, and SPORTdiscus. We used keywords related to physical activity

("physical activity" OR "motor activity" OR "exercise" OR "physical inactivity") in

combination with terms for sleep duration sleep quality and insomnia ("sleep health" OR

"sleep duration" OR "sleep quality" OR "sleep disorders" OR "Pittsburgh Sleep Quality

Index" OR "insomnia" OR "polysomnography" OR "actigraphy"). Each database has its

specific rules for combining terms and were adjusted to the search accordingly. We opted

for these three outcomes after an exploratory search which identified them as the most

frequent outcomes in population-based studies of sleep.

173

References selection (title and abstract reading) was performed by two independent

reviewers simultaneously and in cases of no consensus about inclusion, a third reviewer was

required for the final decision. We emailed the authors’ manuscript when full text was not

available.

The inclusion criteria were original studies testing the association between physical

activity (as exposure) and sleep duration, sleep quality or insomnia (as outcomes) in

representative samples of general populations, or specifically samples of workers or

undergraduate students representing the target population they aimed at. We excluded

studies evaluating physical activity and sleep variables as exposures for other health

outcomes, convenience/volunteer-based samples, groups of individuals with some disease

or health condition (e.g. obesity, insomnia or other sleep disorders, and/or fibromyalgia) or

specific populations (e.g. athletes) and studies where effect measures were not reported. We

also focused the review on studies with leisure-time physical activity isolated or combined

with other domains. There were no exclusion criteria regarding population age and language.

Reference lists from selected studies were also checked. The methodological procedures

carried out in this review follow the PRISMA guidelines for systematic reviews (20).

Data extraction was performed using the following items: year, author, country,

population, age group, sample size, study design, sleep measurement/definition, physical

activity measurement/definition, adjustment and main results. Selected studies were

evaluated regarding the quality of the report, taking into account (a) response rate report, (b)

sleep variable description in text, (c) physical activity variable description in text, (d)

adjustment at least for sex/gender, age, and socioeconomic/educational status.

In order to compare and present the results in a clear way, selected studies were

presented as three groups of outcomes: (a) sleep duration, (b) insomnia; and (c) sleep quality.

Manuscripts evaluating more than one outcome were included for each outcome. References

174

evaluating more than one dimension of sleep duration (e.g. short and long sleep) were also

evaluated separately.

In order to make the results clearer, three categories regarding the association of

physical activity with sleep were created:

a. Physical activity improves sleep: when physical activity decreases the risk of

adverse sleep outcomes (e.g. short sleep, long sleep, insomnia or poor quality) or

increased the risk of “good” sleep outcomes (e.g. adequate sleep duration, good

sleep quality, and insomnia absence). We also considered as improvement in

sleep when physical inactivity or low physical activity increases the risk of “bad”

sleep outcomes or decreases the risk of “good” sleep outcomes.

b. Physical activity worsens sleep: when physical activity increases the risk of

adverse outcomes or decreases the risk of “good” outcomes. Also, it was defined

as worsening when physical inactivity or low physical activity decreases the risk

of adverse outcomes or increases the risk of “good” outcomes.

c. No association.

Results

The search identified 16,647 references. Figure 1 presents the number of studies

included/excluded in each phase of this review. Out of 12,457 titles (after the exclusion of

duplicates), we selected 325 abstracts. From these abstracts, 122 were selected for complete

evaluation. After all processes, 57 studies were included (Figure 1).

Table 1 presents features of the selected studies. From 57 studies, 28 included

population-based samples of adults and elderly, among them, seven only elderly (21-27).

Sixteen studies included samples of children and adolescents; five with samples aged less

175

than 12 years old (28-32). Eight studies assessed workers’ samples and six included only

undergraduate students.

The majority of the selected studies came from Asia, especially China (N=14) (20,

21, 27, 30, 33-42). Around one third of the references (17 out of 57) were studies carried out

in middle-income countries according to the World Bank classification, no studies from low-

income countries were found. Regarding the study design, 45 were cross-sectional and 12

were cohort studies. The most common outcome evaluated was sleep duration (N=28;

49.1%). In these studies, 22 (38.6%) evaluated short sleep duration, 10 (17.5%) evaluated

long sleep duration and seven (12.3%) evaluated adequate sleep duration or continuous

variable. Insomnia was evaluated in 17 (29.8%) and sleep quality in 19 (33.3%) studies.

Around three-quarters of studies (N=44) reported some response rate or made the

original sample size available for such calculation. All studies presented a clear outcome

description. Regarding physical activity, sixteen did not provide clear information about the

instrument used to measure it (20, 24, 27, 30, 34, 36, 38, 39, 42-49). There was a wide

variability in terms of instruments and definitions of physical activity; some studies asked

about frequencies, duration, and intensity while others only offered information about

habitual exercise (yes/no). Regarding adjustment, only 63.2% of studies showed adjusted

analyses for sex, age, and socioeconomic/educational status (Table 1). Detailed information

about each study may be found in Table 2.

Figure 2 summarises the results of the association between physical activity and sleep

duration according to some study characteristics. Short sleep was evaluated in 22 studies (8,

11, 27, 30, 31, 34, 36, 38, 39, 44, 50-61). The majority of the studies (N=13) did not show

any association (8, 11, 27, 30, 31, 44, 50-52, 54, 55, 60, 61). In seven studies, physical

activity reduces short sleep (34, 36, 38, 39, 56, 58, 59) and in three, it increases (53, 54, 57).

Observing only studies with adjustment at least to sex, age and socioeconomic status (N=17),

the association pattern is the same with 10 studies not showing association (8, 11, 27, 30,

176

50-52, 54, 55, 61), five in which physical activity improves short sleep (34, 38, 39, 56, 58)

and two in which physical activity worsening short sleep (53, 54).

Long sleep duration was evaluated in 11 studies. Regarding association, the majority

of studies (N=7) showed that physical activity improves long sleep (8, 11, 27, 38, 39, 54,

56), and four of them did not find any association (51, 53, 54, 61). This pattern did not

change if we look at the adjustments made in the association. The only study with

longitudinal design and effect measure adjusted for sex, age and socioeconomic status,

physical activity up to three hours per week reduced the odds of long sleep in 0.74 times (CI

95% 0.65; 0.84) compared to none physical activity in the week (27).

Seven studies evaluated continuous or adequate sleep duration. Regarding the

association of physical activity on adequate/continuous sleep duration, four out of seven did

not find any association (28, 29, 43, 62). In the four studies using adjustments to at least sex,

age and socioeconomic status, two of them showed improvements of sleep duration

according to physical activity levels, in samples including adults (62) or adolescents (37).

The effects of physical activity on insomnia or difficulty initiating/maintaining sleep

are presented in Figure 3 (N=17). All the papers used questionnaires to measure sleep and

two used accelerometer to measure physical activity, one them in adult population-based

sample (50) and one with worker sample (63). Regarding association, 10 studies found

physical activity reduces odds/incidence of insomnia (20, 23, 26, 45, 47, 49, 64-67) and

seven did not find any association. The pattern did not change according to the adjustments

made in the analysis. Among the five longitudinal design studies and minimal adjustments

(all with population-based including adults or workers) (18, 22, 23, 67, 68), in two (with

adult population) found that physical activity reduced the odds of insomnia (23, 67) and in

three no association was found.

From the 19 studies that evaluated sleep quality (Figure 3), five included adolescents

(37, 48, 61, 69, 70) six considered adults (21, 42, 50, 55, 62, 68), five with undergraduate

177

students (33, 35, 40, 41, 71) and three included workers (46, 72, 73) in their samples. All

studies used questionnaires to measure sleep quality, mainly Pittsburgh Sleep quality Index

(PSQI) (N=13) (21, 33, 35, 40-42, 48, 50, 61, 68, 69, 71, 73); only one study used

accelerometry to measure physical activity (50). Twelve studies showed physical activity

improves sleep quality (21, 35, 40-42, 46, 48, 62, 69, 71-73) and in seven no association was

found. Analysing the studies according to the adjustments made, the pattern is the same. In

the three studies with longitudinal design including minimal adjustments (21, 68, 72), the

fact that physical activity improves sleep quality was observed in two of them (21, 72).

Discussion

This review presented a summary of studies assessing the association between

physical activity and sleep duration, sleep quality and insomnia in population-based studies

and representative samples of workers and undergraduate students. In general, results are

inconsistent for short and continuous sleep duration but for long sleep, insomnia and sleep

quality, physical activity results seem to play an import role for improvements on these

outcomes. The most studies were cross-sectional design, were performed in high-income

countries, and showed a large variability of instruments for sleep and physical activity. A

review published in 2017 showed that physical activity had an important influence on sleep

but some methodological aspects of this review should be highlighted (74). The main

differences between the cited review and the present study were the types of study designs

included, population, key-words and the search period. Regarding data bases, it is not clear

which were used in Dolezal et. al. review. Authors have not clarified quality aspects of

studies such as method used to measure sleep and physical activity/exercise and adjustment

(74). This study had no limit on publication years and included only studies with

representative samples of general populations, workers, and undergraduates. The other

178

review included any kind of samples, and studies without comparison groups. Furthermore,

the previously published systematic review included only papers published from 2013 to

2016. In this period, our review detected 23 studies, but only one study was included in both

reviews (21). This may lead to important differences in the inclusion criteria for the studies

in each case.

Literature shows short- and long- effects of exercise on sleep outcomes (14, 15).

Authors discuss that lower levels of physical activity may result in sleep architecture changes

as there is an increase in duration and a decrease in latency (14, 15). There are some

mechanisms which may explain the results of the studies that found a positive effect of

physical activity on sleep. Acute effects are more related to thermoregulation, energy

conservation, increases in growth hormone levels, and decreases in cortisol levels (13, 14).

On the other hand, regular exercise can potentialize physical activity’s effects on sleep

outcomes (15). Also, regular physical activity increases physical fitness, body composition,

and circadian rhythm regulation, factors which are positively associated with healthy sleep

patterns (14). However, cross-sectional studies cannot capture the essence of short-term

effect of physical activity with questionnaires. This is partly due to the fact that all

questionnaires are related to habitual physical activity or physical activity in last week, a

proxy of regular physical activity. Thus, acute physical activity, can only be assessed more

easily by accelerometer with analyses of a 24 hours period. It might be considered a

challenge as the use of accelerometers is still scarce. Some recent studies started to analyse

the time spent in different activities over a day (75). In the future, studies with huge

representative samples and considering effect of daily activities performed over sleep at the

subsequent night will contribute to a better understanding of the acute effect of physical

activity.

The variety of instruments for physical activity measurement in the selected studies

must be highlighted. Those varied from lists of activities and accelerometers to questions

179

about meeting the guidelines on exercise frequency during the week. More complete

information about physical activity including domain, frequency, intensity, and duration

could be important for a better understanding of the relationship. The comparison between

studies was difficult due not only to the used instrument, but also to the operational definition

of physical activity. Furthermore, separating the effects of physical activity and exercise on

sleep was difficult due to the lack of information in the questionnaires/questions to conclude

if exposure was physical activity or exercise. These divergences were the limitations to the

meta-analysis. The low accuracy or poor information in questionnaires of physical activity

and sleep may lead to important bias in results. These measurement errors may affect the

association reducing the magnitude of the association. In addition, the understanding of

questionnaires is dependent on other individual and environmental characteristics as

socioeconomic status, age and seasonal variation (76). Studies with poor adjustment or with

questionnaires developed to other population than the one studied may contribute to biased

findings.

Regarding physical activity intensity, few studies could verify the association of

sleep with light, moderate and vigorous physical activity separately. Buman et al. (2014)

found positive effects of all intensities combined on different sleep outcomes (62). Tsunoda

et al. (2014) found that light and moderate physical activity decreased, respectively, 14%

and 19% the risk for short sleep duration, while no effect was identified for moderate

physical activity (59). Energy expenditure of different intensities and how this is captured

by physical activity instruments may explain the observed differences (13). This fact

reinforces the need of more studies on this topic.

The dose response relationship is difficult to be assessed in this review as most

studies did not provide enough information for such evaluation. Some evidence was

available in three studies. Inoue et al. (2013) found an odds ratio of 0.75 to difficulty of

initiating sleep with physical activity performed 1 to 2 days in a week compared to none

180

(23). The odds ratio for 3-4 days was 0.98 and for 5-7 days was 0.66 (23). In the same

direction, Morgan et al. (1997) in a cohort comprised by elderly individuals, showed that the

magnitude of association was almost the same in individuals in medium and low categories

of physical activity; they presented an odds of insomnia almost three times higher compared

to those in higher category of physical activity (26). On the other hand, Liu et.al (2010) in a

study with adolescents using physical activity frequency (none/ 1-2 times per week/ 3 or

more times per week) found an odds ratio 2.7 higher to insomnia in individuals performing

1-2 days of physical activity comparing to three or more times per week. The odds ratio to

individuals with no activity days was 3.3 (20). This evidence is not consistent; thus, new

studies are needed to explore dose-response relationships between physical activity and sleep

outcomes.

In terms of sleep assessment, the most common outcome was sleep duration

evaluated in 28 studies but in different ways. While the recommended sleep duration in

adults is seven hours per day (12) without a maximum limit, some studies had showed that

long sleep may increase risk to mortality and cognitive impairment (77-79). The

categorization of sleep duration across the studies varies greatly in some studies working

with continuous duration, short sleep, long sleep or both (short and long). Cut-offs to

duration also vary, with some studies working with many categories of short and long sleep

(8, 38, 53, 56). Studies evaluating short sleep, in general, did not find any association and

those which found an association, were in the direction of reducing proportion of short sleep.

However, most studies with long sleep duration found associations showing decreased risk

of this outcome. This suggests that, in a given point in sleep duration, the effect of physical

activity changes the direction and thus may reduce both short and long sleep. Results of

studies evaluating continuous duration were divergent, possibly by the lack of a central

reference category (e.g. 7-8 hours). Still, it is possible that physical activity plays a role only

in individuals with many hours of sleep. If physical activity has a mechanism of tissue

181

restoration, as previously studies highlight (13), it is possible that active individuals do not

need a long sleep period to restoration in comparison with inactive individuals.

It is important to highlight that although the role of physical activity in sleep duration

is not so clear, results about sleep quality and insomnia seem to be more consistent. In

general, physical activity seems to improve sleep quality and reduce the risk of insomnia,

independently of the study design (longitudinal or cross-sectional). A more restorative sleep

by thermoregulation, tissue restoration or physical fitness improved by physical activity (13,

14) may lead to better sleep but not necessarily longer or shorter sleep. A new approach in

sleep studies encompassing more sleep health aspects than just duration is necessary. Buysse

(2014) commented that sleep health has dimensions and these dimensions are associated to

different variables (80). Thus, it is possible that physical activity has a more important

association with sleep quality and disorders as insomnia than architecture data, as sleep

duration.

The response rate of the evaluated studies should be observed considering some

aspects. Although the majority of studies reported data for response rates, in many cases the

response rate did not reach 60% of the original sample (24, 49, 59, 61, 63, 65, 69, 72) and

about 20% did not report rates regarding the original sample of study (sometimes only the

analytic sample regarding the collected data) (11, 21, 25, 28, 42-44, 52, 55, 57, 62, 66, 70).

In these cases, the possibility of bias is unclear. Furthermore, some specific studies had

sampling processes which were likely influenced by sample bias. For example, Ekstead et

al. (2013) used data from a population that was previously selected for a school intervention

(28). Although the authors highlighted that the intervention had no effect on the proposed

association, as a school-based survey it seems inadequate, since this design did not require

the representativeness of a given population (28). Two studies (62, 68) used sampling

processes based on Internet and/or telephone surveys; this can be an important limitation,

since not all populations have access to such services. It is probable that individuals who

182

take part in these studies had higher educational levels, socioeconomic status, and access to

health services than the general population. Better living conditions are also associated with

higher levels of physical activity and lower sleep disorders, but it is probable that these

conditions affect the frequency of exposure and outcome but not the association between

them.

Regarding the adjustment for possible confounding, most of studies adjusted or

stratified for sex and age, but adjustment for socioeconomic or educational status was less

frequent. Although the pattern of association comparing studies adjusted to sex, age and

socioeconomic status and other studies did not change drastically, these socioeconomic

characteristics are important confounding variables for this association. Several authors

found that poor individuals or those with lower education had more sleep problems (8, 11,

27, 51, 54, 65). Literature has also showed that more disadvantaged groups are more

physically inactive (81, 82). Therefore, the results of studies that did not consider

socioeconomic or educational status should be carefully observed, mainly in low-income

countries where socioeconomic inequalities in health are more pronounced. Few studies

present cohort designs and adequate adjusted analyses but, in general, these works showed

that the association between physical activity and sleep persist even after the adjustment for

possible confounders. Moreover, it should be noted that in this review, cohort studies did not

find negative effects of physical activity on all evaluated sleep outcomes.

In the future, it is relevant to reinforce some topics that should be included in the

research agenda: (a) utilisation of comparable instruments for sleep outcomes that do not

limit the evaluation to sleep duration only; (b) utilization of clear and comparable operational

definitions of physical activity measuring frequency, intensity, and duration; (c) attention to

important adjusted variables; and (d) more longitudinal studies with representative samples

of low- and lower-middle-income countries are necessary.

183

Conclusions

Physical activity seems to be associated with sleep health outcomes. The results of

short and continuous sleep duration remain unclear while physical activity seems to improve

outcomes such as long sleep, sleep quality and insomnia. The studies included in this review

used heterogeneous measures and instruments to evaluate both exposures and outcomes.

More studies are necessary to evaluate short- and long-term effects of physical activity on

sleep health, others than only duration.

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193

Figure 1. Flow chart describing the study selection. *One study had two samples

(population-based and workers) and was included two times in the review.

194

*Population-based samples. One study used accelerometer and questionnaire to measure physical

activity.

Figure 2. Effects of physical activity on sleep duration according to study

characteristics.

3

3

1

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1

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7

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0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Children and adolescents* (8)

Adults * (12)

Workers (3)

Undergraduates (0)

Cross-sectional (20)

Cohort (3)

Questionnaires (22)

Accelerometers (1)

Questionnaires (21)

Accelerometers (2)

At least sex, age and SES (17)

Others (4)

Total (23)


Adults * (9)

Workers (1)

Undergraduates (0)


Cohort (1)

Questionnaires (11)

Accelerometers (0)

Questionnaires (11)

Accelerometers (0)


Others (1)

Total (11)


Adults * (2)

Workers (0)

Undergraduates (1)

Cross-sectional (7)

Cohort (0)

Questionnaires (3)

Accelerometers (5)

Questionnaires (4)

Accelerometers (3)


Others (4)

Total (7)

Sam

ple

Stu

dy

des

ign

Ph

ysi

cal

acti

vit

yS

leep

Adju

stm

ent

Sam

ple

Stu

dy

des

ign

Ph

ysi

cal

acti

vit

yS

leep

Ad

just

men

tS

amp

le

Stu

dy

des

ign

Ph

ysi

cal

acti

vit

yS

leep

Adju

stm

ent

SH

OR

T S

LE

EP

DU

RA

TIO

NL

ON

G S

LE

EP

DU

RA

TIO

NA

DE

QU

AT

E/

CO

NT

INU

OU

S S

LE

EP

DU

RA

TIO

N

Sleep duration

PA improves sleep PA worsens sleep No association

195

*Population-based samples

Figure 3. Effects of physical activity on insomnia and sleep quality according to

study characteristics.

1

9

0

7

3

10

10

5

5

10

2

3

3

4

9

3

12

0

12

0

9

3

12

0

5

2

0

4

3

5

2

7

4

3

7

3

3

0

1

6

1

6

1

7

0

6

1

7

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%


Adults * (14)

Workers (2)

Undergraduates (0)


Cohort (6)

Questionnaires (15)

Accelerometers (2)

Questionnaires (17)

Accelerometers (0)


Others (8)


Adults * (6)

Workers (3)

Undergraduates (5)


Cohort (4)

Questionnaires (18)

Accelerometers (1)

Questionnaires (19)

Accelerometers (0)


Others (4)

Sam

ple

Stu

dy d

esig

n

Ph

ysi

cal

acti

vit

yS

leep

Ad

just

men

t

To

tal

(17

)S

amp

leS

tud

y d

esig

n

Ph

ysi

cal

acti

vit

yS

leep

Adju

stm

ent

Tota

l

(19)

INS

OM

NIA

SL

EE

P Q

UA

LIT

YInsomnia and Sleep Quality

PA improves sleep PA worsens sleep No association

196

Table 1. Description of selected studies (N=57).

Variables Number of

Studies (%)

Reference

Outcome

Sleep duration 28 (49.1) (Al-Hazzaa et al., 2014; Ban & Lee, 2001; Buman et al., 2014; T. Chen et al., 2014; Ekstedt et al., 2013; Felden et al., 2016;

Gong et al., 2017; Gubelmann et al., 2018; Hense et al., 2011; Jiang et al., 2015; Kakinami et al., 2017; Kronholm et al.,

2006; Krueger & Friedman, 2009; Li et al., 2010; Murillo et al., 2017; Nixon et al., 2008; Park et al., 2010; Pesonen et al.,

2011; Smagula et al., 2016; Stea et al., 2014; Stranges et al., 2008; Tsunoda et al., 2014; Tsunoda et al., 2015; Tu et al.,

2012; Vézina-Im et al., 2018; Wang et al., 2017; Y. Wu et al., 2016; Yoon et al., 2015)

Short sleep 22 (38.6) (Al-Hazzaa et al., 2014; T. Chen et al., 2014; Felden et al., 2016; Gong et al., 2017; Gubelmann et al., 2018; Kakinami et al.,

2017; Kronholm et al., 2006; Krueger & Friedman, 2009; Li et al., 2010; Murillo et al., 2017; Nixon et al., 2008; Park et al.,

2010; Smagula et al., 2016; Stea et al., 2014; Stranges et al., 2008; Tsunoda et al., 2014; Tsunoda et al., 2015; Tu et al.,

2012; Vézina-Im et al., 2018; Wang et al., 2017; Y. Wu et al., 2016; Yoon et al., 2015)

Long sleep 10 (17.5) (Kakinami et al., 2017; Kronholm et al., 2006; Krueger & Friedman, 2009; Park et al., 2010; Smagula et al., 2016; Stranges

et al., 2008; Tu et al., 2012; Wang et al., 2017; Y. Wu et al., 2016; Yoon et al., 2015)

Continuous/ adequate sleep

duration

7 (12.3) (Ban & Lee, 2001; Buman et al., 2014; Ekstedt et al., 2013; Gubelmann et al., 2018; Hense et al., 2011; Jiang et al., 2015;

Pesonen et al., 2011)

Insomnia 17 (29.8) (Fusz et al., 2016; Gubelmann et al., 2018; Haario et al., 2013; Hartescu et al., 2016; Inoue et al., 2013; Ito et al., 2000;

Janson et al., 2001; Kim et al., 2000; LeBlanc et al., 2009; Liu et al., 2000; Monteiro et al., 2014; K. Morgan & Clarke,

197

1997; Paparrigopoulos et al., 2010; Sherrill et al., 1998; Skarpsno et al., 2018; Sporndly-Nees et al., 2017; Uhlig et al.,

2014)

Sleep quality 19 (33,3) (Buman et al., 2014; Chang et al., 2016; L. J. Chen et al., 2014; Feng et al., 2014; Gubelmann et al., 2018; Herring et al.,

2018; Hoefelmann et al., 2012; Jiang et al., 2015; Kakinami et al., 2017; Kitano et al., 2017; LeBlanc et al., 2009; Lima &

Silva, 2018; Narang et al., 2012; Saeki et al., 2008; Štefan et al., 2018; Vézina-Im et al., 2018; X. Wu et al., 2015; Yu et al.,

2013; Zhang et al., 2017)

Sample

Children and adolescents 16 (28.1) (Al-Hazzaa et al., 2014; T. Chen et al., 2014; Ekstedt et al., 2013; Felden et al., 2016; Gong et al., 2017; Hense et al., 2011;

Herring et al., 2018; Jiang et al., 2015; Kakinami et al., 2017; Li et al., 2010; Lima & Silva, 2018; Liu et al., 2000; Narang et

al., 2012; Nixon et al., 2008; Pesonen et al., 2011; Stea et al., 2014)

Adults and the elderly 28 (49.1) (Buman et al., 2014; L. J. Chen et al., 2014; Fusz et al., 2016; Gubelmann et al., 2018; Hartescu et al., 2016; Inoue et al.,

2013; Ito et al., 2000; Janson et al., 2001; Kim et al., 2000; Kronholm et al., 2006; Krueger & Friedman, 2009; LeBlanc et

al., 2009; Monteiro et al., 2014; K. Morgan & Clarke, 1997; Murillo et al., 2017; Paparrigopoulos et al., 2010; Park et al.,

2010; Sherrill et al., 1998; Smagula et al., 2016; Sporndly-Nees et al., 2017; Stranges et al., 2008; Tu et al., 2012; Uhlig et

al., 2014; Vézina-Im et al., 2018; Wang et al., 2017; Y. Wu et al., 2016; Yoon et al., 2015; Zhang et al., 2017)

Workers 8 (14.0) (Haario et al., 2013; Hoefelmann et al., 2012; Kitano et al., 2017; Saeki et al., 2008; Skarpsno et al., 2018; Stranges et al.,

2008; Tsunoda et al., 2014; Tsunoda et al., 2015)

Undergraduates 6 (10.5) (Ban & Lee, 2001; Chang et al., 2016; Feng et al., 2014; Štefan et al., 2018; X. Wu et al., 2015; Yu et al., 2013)

Study design

198

Cross-sectional 45 (78.9) (Al-Hazzaa et al., 2014; Ban & Lee, 2001; Buman et al., 2014; Chang et al., 2016; T. Chen et al., 2014; Ekstedt et al., 2013;

Felden et al., 2016; Feng et al., 2014; Fusz et al., 2016; Gong et al., 2017; Gubelmann et al., 2018; Hense et al., 2011;

Herring et al., 2018; Hoefelmann et al., 2012; Ito et al., 2000; Janson et al., 2001; Jiang et al., 2015; Kakinami et al., 2017;

Kim et al., 2000; Kronholm et al., 2006; Krueger & Friedman, 2009; Li et al., 2010; Lima & Silva, 2018; Liu et al., 2000;

Monteiro et al., 2014; Murillo et al., 2017; Narang et al., 2012; Nixon et al., 2008; Paparrigopoulos et al., 2010; Park et al.,

2010; Pesonen et al., 2011; Sherrill et al., 1998; Skarpsno et al., 2018; Stea et al., 2014; Štefan et al., 2018; Stranges et al.,

2008; Tu et al., 2012; Uhlig et al., 2014; Vézina-Im et al., 2018; Wang et al., 2017; X. Wu et al., 2015; Y. Wu et al., 2016;

Yoon et al., 2015; Yu et al., 2013; Zhang et al., 2017)

Cohort 12 (21.1) (L. J. Chen et al., 2014; Haario et al., 2013; Hartescu et al., 2016; Inoue et al., 2013; Kitano et al., 2017; LeBlanc et al.,

2009; K. Morgan & Clarke, 1997; Saeki et al., 2008; Smagula et al., 2016; Sporndly-Nees et al., 2017; Tsunoda et al., 2014;

Tsunoda et al., 2015)

Continent

America 14 (24.6) (Buman et al., 2014; Felden et al., 2016; Hoefelmann et al., 2012; Kakinami et al., 2017; Krueger & Friedman, 2009;

LeBlanc et al., 2009; Lima & Silva, 2018; Monteiro et al., 2014; Murillo et al., 2017; Narang et al., 2012; Sherrill et al.,

1998; Stranges et al., 2008; Vézina-Im et al., 2018; Y. Wu et al., 2016)

Asia 25 (43.9) (Al-Hazzaa et al., 2014; Ban & Lee, 2001; Chang et al., 2016; L. J. Chen et al., 2014; T. Chen et al., 2014; Feng et al., 2014;

Gong et al., 2017; Inoue et al., 2013; Ito et al., 2000; Jiang et al., 2015; Kim et al., 2000; Kitano et al., 2017; Li et al., 2010;

Liu et al., 2000; Park et al., 2010; Saeki et al., 2008; Smagula et al., 2016; Tsunoda et al., 2014; Tsunoda et al., 2015; Tu et

al., 2012; Wang et al., 2017; X. Wu et al., 2015; Yoon et al., 2015; Yu et al., 2013; Zhang et al., 2017)

199

Europe 18 (0.32) (Ekstedt et al., 2013; Fusz et al., 2016; Gubelmann et al., 2018; Haario et al., 2013; Hartescu et al., 2016; Hense et al., 2011;

Herring et al., 2018; Janson et al., 2001; Kronholm et al., 2006; K. Morgan & Clarke, 1997; Paparrigopoulos et al., 2010;

Pesonen et al., 2011; Skarpsno et al., 2018; Sporndly-Nees et al., 2017; Stea et al., 2014; Štefan et al., 2018; Stranges et al.,

2008; Uhlig et al., 2014)

Oceania 1 (0.01) (Nixon et al., 2008)

Income classification (World Bank)

Middle 17 (29.8) (L. J. Chen et al., 2014; T. Chen et al., 2014; Felden et al., 2016; Feng et al., 2014; Gong et al., 2017; Hoefelmann et al.,

2012; Jiang et al., 2015; Li et al., 2010; Lima & Silva, 2018; Liu et al., 2000; Monteiro et al., 2014; Smagula et al., 2016; Tu

et al., 2012; Wang et al., 2017; X. Wu et al., 2015; Yu et al., 2013; Zhang et al., 2017)

High 40 (70.1) (Al-Hazzaa et al., 2014; Ban & Lee, 2001; Buman et al., 2014; Chang et al., 2016; Ekstedt et al., 2013; Fusz et al., 2016;

Gubelmann et al., 2018; Haario et al., 2013; Hartescu et al., 2016; Hense et al., 2011; Herring et al., 2018; Inoue et al., 2013;

Ito et al., 2000; Janson et al., 2001; Kakinami et al., 2017; Kim et al., 2000; Kitano et al., 2017; Kronholm et al., 2006;

Krueger & Friedman, 2009; LeBlanc et al., 2009; K. Morgan & Clarke, 1997; Murillo et al., 2017; Narang et al., 2012;

Nixon et al., 2008; Paparrigopoulos et al., 2010; Park et al., 2010; Pesonen et al., 2011; Saeki et al., 2008; Sherrill et al.,

1998; Skarpsno et al., 2018; Sporndly-Nees et al., 2017; Stea et al., 2014; Štefan et al., 2018; Stranges et al., 2008; Tsunoda

et al., 2014; Tsunoda et al., 2015; Uhlig et al., 2014; Vézina-Im et al., 2018; Y. Wu et al., 2016; Yoon et al., 2015)

Response rate or losses and refusals

reported or N for calculations

44 (77.2) (Chang et al., 2016; L. J. Chen et al., 2014; Feng et al., 2014; Fusz et al., 2016; Gong et al., 2017; Gubelmann et al., 2018;

Haario et al., 2013; Hartescu et al., 2016; Hense et al., 2011; Herring et al., 2018; Hoefelmann et al., 2012; Inoue et al.,

2013; Ito et al., 2000; Janson et al., 2001; Jiang et al., 2015; Kakinami et al., 2017; Kim et al., 2000; Kitano et al., 2017;

200

Kronholm et al., 2006; Krueger & Friedman, 2009; LeBlanc et al., 2009; Li et al., 2010; Liu et al., 2000; D. Morgan & Tsai,

2015; Narang et al., 2012; Nixon et al., 2008; Paparrigopoulos et al., 2010; Park et al., 2010; Pesonen et al., 2011; Saeki et

al., 2008; Skarpsno et al., 2018; Smagula et al., 2016; Sporndly-Nees et al., 2017; Stea et al., 2014; Štefan et al., 2018;

Stranges et al., 2008; Tsunoda et al., 2014; Tsunoda et al., 2015; Tu et al., 2012; Uhlig et al., 2014; Wang et al., 2017; X.

Wu et al., 2015; Y. Wu et al., 2016; Yu et al., 2013)

Description of sleep measure 57 (100) (Al-Hazzaa et al., 2014; Ban & Lee, 2001; Buman et al., 2014; Chang et al., 2016; L. J. Chen et al., 2014; T. Chen et al.,

2014; Ekstedt et al., 2013; Felden et al., 2016; Feng et al., 2014; Fusz et al., 2016; Gong et al., 2017; Gubelmann et al.,

2018; Haario et al., 2013; Hartescu et al., 2016; Hense et al., 2011; Herring et al., 2018; Hoefelmann et al., 2012; Inoue et

al., 2013; Ito et al., 2000; Janson et al., 2001; Jiang et al., 2015; Kakinami et al., 2017; Kim et al., 2000; Kitano et al., 2017;

Kronholm et al., 2006; Krueger & Friedman, 2009; LeBlanc et al., 2009; Li et al., 2010; Lima & Silva, 2018; Liu et al.,

2000; Monteiro et al., 2014; K. Morgan & Clarke, 1997; Murillo et al., 2017; Narang et al., 2012; Nixon et al., 2008;

Paparrigopoulos et al., 2010; Park et al., 2010; Pesonen et al., 2011; Saeki et al., 2008; Sherrill et al., 1998; Skarpsno et al.,

2018; Smagula et al., 2016; Sporndly-Nees et al., 2017; Stea et al., 2014; Štefan et al., 2018; Stranges et al., 2008; Tsunoda

et al., 2014; Tsunoda et al., 2015; Tu et al., 2012; Uhlig et al., 2014; Vézina-Im et al., 2018; Wang et al., 2017; X. Wu et al.,

2015; Y. Wu et al., 2016; Yoon et al., 2015; Yu et al., 2013; Zhang et al., 2017)

Description of physical activity

measure

41 (71.9) (Al-Hazzaa et al., 2014; Buman et al., 2014; Chang et al., 2016; L. J. Chen et al., 2014; Ekstedt et al., 2013; Feng et al.,

2014; Gubelmann et al., 2018; Haario et al., 2013; Hartescu et al., 2016; Hense et al., 2011; Herring et al., 2018; Inoue et al.,

2013; Janson et al., 2001; Jiang et al., 2015; Kakinami et al., 2017; Kitano et al., 2017; Kronholm et al., 2006; Krueger &

Friedman, 2009; LeBlanc et al., 2009; Lima & Silva, 2018; Monteiro et al., 2014; K. Morgan & Clarke, 1997; Murillo et al.,

201

2017; Nixon et al., 2008; Paparrigopoulos et al., 2010; Park et al., 2010; Pesonen et al., 2011; Saeki et al., 2008; Sherrill et

al., 1998; Skarpsno et al., 2018; Sporndly-Nees et al., 2017; Stea et al., 2014; Štefan et al., 2018; Stranges et al., 2008;

Tsunoda et al., 2014; Tsunoda et al., 2015; Vézina-Im et al., 2018; X. Wu et al., 2015; Yoon et al., 2015; Yu et al., 2013)

Adjusted/stratified to sex, age and

socioeconomic status

36 (63.2) (Buman et al., 2014; L. J. Chen et al., 2014; T. Chen et al., 2014; Feng et al., 2014; Gubelmann et al., 2018; Haario et al.,

2013; Hartescu et al., 2016; Herring et al., 2018; Hoefelmann et al., 2012; Inoue et al., 2013; Jiang et al., 2015; Kakinami et

al., 2017; Kim et al., 2000; Kitano et al., 2017; Kronholm et al., 2006; LeBlanc et al., 2009; Li et al., 2010; Lima & Silva,

2018; Liu et al., 2000; Murillo et al., 2017; Paparrigopoulos et al., 2010; Park et al., 2010; Pesonen et al., 2011; Smagula et

al., 2016; Sporndly-Nees et al., 2017; Stea et al., 2014; Štefan et al., 2018; Stranges et al., 2008; Tu et al., 2012; Vézina-Im

et al., 2018; Wang et al., 2017; X. Wu et al., 2015; Y. Wu et al., 2016; Yoon et al., 2015; Yu et al., 2013)

One study evaluated two samples (one with workers and one of adult population-based)

202

Table 2. Detailed information of selected studies (N=57)

Author, Year,

Design

Population,

country

Sleep measures Physical activity measures Main results

(K. Morgan &

Clarke, 1997)

Longitudinal

Elderly (65+ years)

N in follow-up: 690

England

Questionnaire:

"Do you ever have problems sleeping?" If participant answer "often" or "all the time", it was

considerate insomnia.

The authors calculated the insomnia incidence

Questionnaire:

Habitual PA: indoor, outdoor, social and practical activities. The questionnaire was analyzed with a pca (only the first

component was used).

Score continuous of a pca analyze (divided in PA high, intermediate, low).

The low category was the reference

Comparing to high PA, individuals in intermediate PA

category, presented odds 2.89 higher to insomnia (CI95% 1.91; 3.62).

Individuals in low PA category presented odds 2.94 higher

for insomnia comparing to high PA (CI 95% 2.14; 3.64).

(Sherrill et al., 1998)

Cross-sectional

Adults (40+ years)

N: 722

USA

Questionnaire: “Have you ever been troubled by any of the following

problems:

a. trouble falling asleep b. trouble staying asleep

c. not enough sleep

d. waking up too early and not being able to get back to sleep”

If participant answer yes at least one of 4 questions was

considered insomnia.

Questionnaire: a. “How many city blocks or equivalent do you regularly walk

each day? What is your pace of walking?”;

b. “Are you participating in any exercise program specifically designed to improve your physical health?”;

c. “On a usual weekday/weekend day, how much time do you

spend doing vigorous activity (sports, jogging, sustained swimming, brisk walking, or bicycling)?”

The answers generated the follow variables: d. Walk >6 blocks per day at a casual pace or at a brisk pace;

b. Participate in exercise program

c. Regular activity at least once a week d. Vigorous activity (>1h/day) in weekdays and weekends.

Walk >6 blocks per day at average pace decreased the odds of insomnia in 0.67 times (CI 95% 0.46; 0.97).

Only for men, walk >6 blocks per day at a brisk pace,

decrease the odds of insomnia in 0.50 times (CI 95% 0.27; 0.93).

Participating in exercise program decreased the odds of

insomnia in 0.52 times (CI 95% 0.30; 0.92). Regular activity at least once a week decreased the odds of

insomnia in 0.71 times (CI 95% 0.50; 0.99).

Only for women, vigorous activity in weekends and participate in exercise program (interaction) increased the

odds of insomnia in 2.16 times (1.02; 4.58)

(Ito et al., 2000)

Cross-sectional

Adults (65+ years)

N:518

Japan

Questionnaire:

a. “How many hours do you sleep at night on

average?” b. “How long does it take from going to bed to falling

asleep? (answer:<10 min,10–30 min, 30–60 min, or

>60 min)” c. “How many times do you usually wake up at night?

(answer: never, once, twice, or three times or more)” d. “How do you feel when you wake up in the

morning? (answer: good or bad)”

Insomnia was evaluated checking the follow aspects: a. difficulty in falling asleep (difference between

bedtime and

time of falling asleep exceeded 30 min) b. Frequent awakening at night (more than twice)

c. feeling not rested in the morning (answer "bad" to

this question)

Questionnaire: no information

The variable generated was “PA more than once a week”

No association to any variable related to insomnia.

(Kim et al., 2000)

Cross-sectional

Adults (20+ years)

N:3,030

Questionnaire: a. “Do you have difficulty falling asleep at night?”

b. “Do you wake up during the night after you have

gone to sleep?”


The generated variable was “habitual exercise”

No association with difficulty initiating sleep and wake up to early.

No habitual exercise increased the odds of maintaining

sleep in 1.3 times (CI 95% 1.0; 1.7) (p<0.05)

203

Japan c. “Do you wake up too early in the morning and have

difficulty getting back to sleep?”

The difficulty initiating sleep, difficulty in maintaining

sleep and wake up too early were evaluated as different components of insomnia.

The outcome insomnia (positive answer to any question) also was evaluated.

No habitual exercise increased the odds of insomnia in 1.3

times (CI 95% 1.0; 1.6) (p<0.05)

(Liu et al., 2000)

Cross-sectional

Adolescents (12 to

18 years)

N: 1,365

China

Questionnaire:

a. “How many hours do you sleep at night?”

b. “Do you have difficulty getting to sleep at night?

(never/sometimes/often)”

c. “Do you awaken during the night and have trouble getting back to sleep? (never/sometimes/often)”

d. “Do you awaken too early in the morning and have

trouble getting back to sleep? (never/sometimes/often)”

If participant answer “often” at least one of these: difficulty initiating sleep, difficulty in maintaining

sleep or wake up too early, was considerate insomnia.


The generated variable was exercise frequency with

categories “no physical exercise”, “physical exercise 1/2

times per week” and “physical exercise 3 times per week or more”.

The reference category was 3+ times per week.

Compared to individuals that did exercise 3 or more times

in a week, individuals performing 1-2 times per week

presented odds 2.7 times higher to insomnia (CI 95% 1.23;

5.89).

Individuals who didn’t exercise, presented odds 3.29 times higher to insomnia (CI 95% 1.98; 5.46).

(Ban & Lee, 2001)

Cross-sectional

Undergraduate

students (17 to 41 years).

N: 1,414

Korea

Questionnaire:

“On the average, how much sleep do you get each night?”

Sleep duration was evaluated continuous


The generated variable was exercise frequency with

categories “never or rarely”, “irregularly”, “regularly”.

No association.

(Janson et al., 2001)

Cross-sectional

Adults (30-69 years)

N: 2,668

Sweden

Questionnaire: Questions about difficulty falling asleep and

maintaining sleep. Options of answer: 1 (none) to 5

(very severe). If participant answer "severe" or "very severe" was

considerate insomnia.

Questionnaire: Validated instrument with questions about leisure activities

(with different intensities)

Physical inactivity was defined as category 1 (i.e., spending most time in front of the television,

reading and other sedentary activities).

Physical inactivity increased the odds of insomnia in 1.43 times (CI 95% 1.03; 1.97).

(Kronholm et al., 2006)

Cross-sectional

Adults (18+ years)

N: 7,551

Finland

Questionnaire: a. Duration:

“How many hours do you sleep in 24 hours?”

b. Insomnia:

“Have you had some of the following usual

symptoms and troubles within the last month (30 days)

sleeping disorders or insomnia?”

Short sleepers: ≤6 hours

Mid-range sleepers: 7-8hours Long sleepers: 9+hours

Sleep duration continuous also was used (to dose-

response)

Questionnaire: PA in leisure-time.

The variable generate result in follow categories: “not much”,

“>4 h/week”, “exercise >3h/week” and “competition sports”.

No association in the best adjusted model.

204

Insomnia: yes/no

(Nixon et al., 2008)

Cross-sectional

Children (7 years)

N: 519

New Zeeland

Accelerometry: MTI accelerometer based on sleep log.

Continuous variables:

Sleep onset time was defined as the first 3 consecutive minutes of sleep in the scoring interval after the

reported bedtime.

Sleep end time was defined as the time of the last 5 consecutive minutes of sleep prior to the reported rise

time.

Sleep period time (sleep duration) was the time from

sleep onset to sleep end time.

Short sleep: <9h

Questionnaire: a. “Compared with other children, does your child run around

outside?” Possible responses were “A lot,” “the same,” or

“less.” b. How many times a week does your child engage in

vigorous physical activity long enough to make him/her

breathe hard?” Possible responses were “Never” or “occasionally,” “once or twice a week,” “three or more times

a week.”

c. “During a normal week, how many hours a day (24 hours)

does your child watch television?” Possible responses were

“<1,” “1-3,” or “>3 hours.”

Accelerometry: MTI accelerometer

The generate variables were: a. Runs around a lot outside (parent report)

b. Vigorous activity at least once a week (parent report)

c. Total daytime movement counts (change in sleep duration per 105

counts)

d. Mean daytime movement counts/min (change in sleep duration per 10² counts/min

e. sedentary (min)

f. moderate (min)

g. vigorous (min)

No association

(Saeki et al., 2008)

Longitudinal

Workers (age

average: 45.8 (8.1))

N: 827

Japan

Sleep quality: PSQI

Poor sleep quality ≥6 points

Questionnaire: exercise frequency.

Weekly frequency was classified as "regular exercise" and

monthly frequency or less as "not practicing"

Regular exercise increases the odds of good sleep quality 3

years after in 1.88 times (CI 95% 1.29; 2.75).

(Stranges et al.,

2008)

Cross-sectional

Workers (45 to 69

years)

Adults (35 to 79 years)

N workers: 6,472 N adults: 3,027

United Kingdom (workers) and USA

(adults)

Questionnaire:

United Kingdom: “How many hours of sleep do you

have on an average weeknight?’’ Response categories were 5 hours or less, 6 hours, 7 hours, 8 hours, and 9

hours or more.

USA: ‘‘On the average, how many hours did you sleep

each night during the last 5 weekday nights (Sunday–

Thursday)?’’

All data were categorized into:

Short sleep: <6h Normal sleep: 6-8h

Long sleep: >8h

Questionnaire:

United Kingdom:

Number of occasions and hours they had spent engaging in a series of specific activities over the past 4 weeks. Activities

classified in different intensities according to metabolic

equivalent. High PA: subjects who reported at least 1.5 hours of vigorous

activity per week

Low PA: subjects who reported no vigorous activity or less than 1.5 hours of vigorous activity per week

USA: Seven-Day Physical Activity Recall questionnaire used in the

Stan ford Five-City Project. Classification according to

equivalent metabolic

United Kingdom: No association

USA: Low PA was associated to odds of 0.60 lower to short sleep (CI 95%0.46; 0.78) and to odds of 1.60 higher to long

sleep (1.09; 2.34)

205

PA was divided n high and low by median according to

equivalent metabolic

(Krueger &

Friedman, 2009)

Cross-sectional

Adults (18+ years)

N: 110,441

USA

Questionnaire:

“On average, how many hours of sleep do you get in a

24-hour period?’’ The item ranged from 0 to 23. Sleep duration was categorized in <5hours, 6hours, 7

hours, 8 hours and 9 or more hours.

Reference category: 7 hours

Questionnaire:

Sum of weekly frequency of 3 items:

a. leisure-time activity that caused heavy sweating or large increases in breathing or heart rate

b. leisure-time that caused light sweating or slight-to-

moderate increases in breathing or heart rate c. leisure-time to improve strength.

PA index was standardized and results interpreted at standard

deviation (sd) level

The increase of 1 sd in PA index, increased the odds of

sleep <5hour in 1.05 times compared to 7 hours (CI 95%

1.02; 1.09). No association to 6 hours.

The increase of 1 sd in PA index, reduced the odds of sleep

8h in 0.96 times compared to 7 hours (CI 95%094; 0.98). The increase of 1 sd in PA index reduced the odds of sleep

9 or more hours in 0.90 compared to 7 hours (CI 95% 0.87;

0.93).

(LeBlanc et al.,

2009)

Longitudinal

Adults (18+ years)

N: 464

Canada

Questionnaires:

Sleep quality: PSQI

Poor sleep quality: ≥6 points

Insomnia: ISI (Insomnia Severity Index)

Absence of insomnia (0–7) Subthreshold insomnia (8–14)

Moderate insomnia (15–21)

Severe insomnia (22–28)

Also, the answers in two questionnaires (ISI and PSQI)

and question about medication use to asleep were combined to create 3 groups: Insomnia syndrome,

Insomnia symptoms and Good sleepers

Questionnaire:

“How many times per week do you spend more than 20

minutes exercising in your free time?”

No association.

(Li et al., 2010)

Cross-sectional

Children (5 to 12

years)

N: 20,778

China

Questionnaire: Children’s Sleep Habits Questionnaire.

Bed time and wake time informed by parents Short sleep:<9h

Questionnaire: no information.

The generate variable was PA frequency with follow

categories: “usually/often” and “occasional/no”.

No association.

(Paparrigopoulos

et al., 2010)

Cross- sectional

Adults (18+ years)

N: 1,005

Greece

Questionnaire: Athens Insomnia Scale (AIS), which is

an 8-item standardized self-assessment psychometric instrument designed for quantifying sleep difficulty

based on the ICD-10 criteria.

Questionnaire: IPAQ

Subjects with score on IPAQ less than 30 were characterized as physically inactive.

Inactive individuals presented odds 1.42 times higher to

insomnia (CI 95% 1.01; 2.03).

(Park et al., 2010)

Cross-sectional

Adults (18 to 64 years)

N: 6,510

Korea

Questionnaire: a. “On average, how many hours do you sleep each

night on weekdays?”

b. “During the past month, how often have you had trouble sleeping due to difficulty falling asleep?”

c. “During the past month, how often have you had

trouble sleeping because you often woke up after falling asleep?”

Questionnaire: IPAQ-short

The PA was classified as follow: “inactive”, “minimally

active” and “health-enhancing”

Individuals in health-enhancing category presented odds 1.44 times higher to sleep 5 hours compared to 7h sleepers

(CI 95%1.14; 1.81).

No association to long sleep.

206

d. “During the past month, how often have you had

trouble sleeping because you woke up too early and could not go back to sleep?”

e. “During the past month, have you ever woken up

feeling tired and not refreshed?” Sleep duration was categorized in <5hours, 6hours, 7

hours, 8 hours and 9 or more hours.

Reference: 7 hours The presence of difficulty initiating sleep, difficulty

maintaining sleep, early morning awaking and non-

restorative sleep were defined by three or more sleep-related difficulties per week

(Hense et al.,

2011)

Cross-sectional

Children (2 to 7

years)

N: 16,223

Italy, Estonia,

Cyprus, Belgium,

Sweden, Hungary, Germany and Spain

24-h recall (SACINA): information of

parents/guardian. Sleep duration was used in continuous way.

Accelerometry: Actigraph GT1M and ActiTrainer with cut-

offs for moderate to vigorous activity according to Sirard et al.

Wore in waist for 3 days.

The variable generated was minutes of MVPA.

No association.

(Pesonen et al.,

2011)

Cross-sectional

Children (8 years)

N: 297

Finland

Accelerometer: Actiwatch AW4, in non-dominant

wrist for 7 days (with event maker). The generate

variable was standardized sleep duration.

Accelerometer: Actiwatch AW4, in non-dominant wrist for 7

days (prediction equation proposed by Heil et al)

The generated variables were: Mean of counts in entire day (standardized);

MVPA 9a.m. to 6p.m. (1hours vs less); MVPA 6.01p.m. to 9p.m. (1 hour vs. less)

Increase of 1 sd in mean of counts per day, decreased 0.30

sd in sleep duration (CI 95% -0.36; -0.25).

Do at least 1 hour of MVPA from 9a.m. to 6p.m. decreased 0.21 sd in sleep duration (CI 95% -0.31; -0.12).

Do at least 1 hour of MVPA from 6.01p.m. to 9p.m. decreased 0.16 sd in sleep duration (CI 95% -0.27; -0.05).

(Hoefelmann et

al., 2012)

Cross-sectional

Workers

N: 52,774

Brazil

Questionnaire:

“How often do you think that you sleep well?”

Answers sometimes, never and rarely were classified as poor sleep quality.

Answers always and almost always were classified as

good sleep quality.

Questionnaire: no information (leisure-time only).

The generated variable was categorized in “active” and “inactive”

Inactive men presented odds to poor sleep quality 1.18

times higher than actives (CI 95%1.11; 1.26).

Women showed similar pattern with odds of 1.18 too (CI 95% 1.07; 1.31).

(Narang et al.,

2012)

Cross-sectional

Children and

adolescents (age

average: 14.2 years)

N: 3,372

Canada

Questionnaire: PSQI Questionnaire: no information

The generated variable was categorized into: “0-2 days/week”, “3-4 days/week”, “5.7 days/week”.

The means of PSQI scores decreased according to increase

in frequency of PA indicating a better sleep quality

(p<0.001) Mean of PSQI score in 0--.2 days of PA: 7.4 (5.9);

Mean of PSQI score in 3-4 days of PA: 7.2 (5.6);

Mean of PSQI score in 5-7days of PA: 6.3 (5.6)

(Tu et al., 2012)

Cross-sectional

Adults (40 to 70

years)

N: 68,832

China

Questionnaire:

“In the past two years, how many hours did you sleep

each day (including sleeping during the day and night, but not including time if you woke up between two

periods of sleep)?”

The answers were categorized into: 4 hours; 5 hours; 6 hours; 7 hours (reference); 8 hours;

9 hours and 10 hours

Questionnaire (no information).

The generated variable was “exercise participation”

Participation in exercise decreased the odds of sleep at least

4 hours in 0.84 times (CI 95% 0.76; 0.92) and sleep 10

hours or more in 0.75 times (CI 95% 0.68; 0.82) compared to 7 hours.

207

(Ekstedt et al.,

2013)

Cross-sectional

Children (6 to 10

years)

N:1,231

Sweden

Accelerometer: Actiwatch® [AW], model 4, in wrist.

The final variable was standardized Total sleep time

Accelerometer: Actiwatch® [AW], model 4, in wrist.

The generated variables were: Total counts per minute and MVPA (minutes)

No association.

(Haario et al.,

2013)

Longitudinal

Workers (40 to 60

years)

N:6,458

Finland

Questionnaire: Jenkins Sleep Questionnaire evaluating

trouble falling asleep, waking up several times per night and trouble staying asleep.

Questionnaire:

The respondents were asked about their average weekly hours of physical activity during leisure time or commuting within

the previous 12 months in four grades of intensity: walking,

brisk walking, jogging and running or equivalent activities.

Each intensity grade had five response alternatives: no

activity, 0–½ h per week, ½–1 h per week,2–3 h per week and

4 h or more per week. Total physical activity was measured by approximate metabolic equivalent.

Physical activity was dichotomized into physical inactivity

(fewer than 14 MET-hours per week) or physical activity (14or more MET-hours per week)

No association.

(Inoue et al., 2013)

Longitudinal

Elderly (65+ years)

N:14,001

Japan

Questionnaire:

Difficulty falling asleep lasting for 30 minutes or

longer; Waking up frequently during the night;

Waking up too early in the morning and being unable

to go back to sleep requiring the use of hypnotics to fall asleep.

At least one symptom was considerate insomnia.

Questionnaire:

“How many days a week the subjects spent 30 min or more

walking (hereafter referred to as Walk), performing light work (Work; e.g., office or home-based light work,

housework), and exercising (Exercise; e.g.,

recreational/sporting activities).” Walk, and exercise were classified into: none, 1–2

days/week, 3–4 days/week, and 5 or more days/week

Exercise 5-7d/week decreased the odds of difficulty

maintaining sleep in 0.66 times (CI 95% 0.51; 0.85).

(Yu et al., 2013)

Cross-sectional

Undergraduate

students (age

average: 19.2 (1.1)

N: 5,806

China

Questionnaire: PSQI

Poor sleep quality: >7points

Questionnaire: at least one day or night of exercise (Physical

activity rating scale - 3/PARS-3).

The generate variable was categorized into:

only day exercise;

only night exercise; day and night exercise.

Day exercise reduced the odds of poor sleep quality in 0.79

times (CI 95% 0.65; 0.96) compared to not exercise group.

Similar result to exercise day or night with odds of 0.74 (CI 95% 0.61; 0.89).

No association to night exercise isolated.

(Al-Hazzaa et al.,

2014)

Cross-sectional

Children and

adolescents (age average: 16.6 (1.1)).

N: 2,868

Saudi Arabia

Questionnaire: number of typical sleeping hours per

day (night and day). Sleep duration was categorized into <8h and 8+ hours.

Questionnaire:

The questionnaire collects information on frequency, duration and intensity of a variety of light, moderate and

vigorous-intensity PA during a typical week. The questions

covered transport, household, fitness and sports activities

domains. PA were assigned metabolic equivalent (MET)

values based on the compendium of PA.

Participants were classified into three groups (low active, medium active and high active) based on tertile of total

METs-min per week.

Individuals in low PA category presented odds 1.33 higher

to adequate sleep (8+h) compared to high PA (CI 95% 1.08; 1.61).

(Buman et al.,

2014)

Cross-sectional


N: 1,000

USA

Questionnaire:

Overall sleep quality was measured with one 4-item Likert-type question with ‘very good,’ ‘fairly good,’

‘fairly bad,’ and ‘very bad’ response options.

Questionnaire: IPAQ + typical time day.

The generated variables were: vigorous, moderate and light exercise in morning, afternoon, evening or none.

Vigorous exercise in the morning increased the odds of

good sleep quality in 1.88 times (p<0.001) but was not associated to sleep duration.

208

Answers fairly good/very good were considerate good

sleep.

Total sleep time (TST) was assessed in hours and

minutes “on average worknights or weeknights not including naps.

Adequate duration: 7-8.5hours

Moderate exercise in the morning increased the odds of

good sleep quality in 1.53 times (p<0.05) but was not associated to sleep duration.

Light exercise in the evening increased the odds of

adequate sleep duration in 1.77 times (p<0.05).

(T. Chen et al., 2014)

Cross-sectional

Children and adolescents (age

average: 15.6 (2.1))

N: 4,801

China

Questionnaire: Adolescent Sleep Wake Scale. Sleep habit information included bedtime, wake-up

time, and sleep duration on weekdays (from Monday

to Friday) and on weekends (Saturday and Sunday).

For the statistical analysis, the number of minutes was

divided by 60, multiplied by 100, and added to the

number of hours to obtain a metric variable. Short sleep was defined as <8 hours.


The generated variable was categorized into: <1 and ≥1 h/day

in weekdays and weekends.

Less than 1h of PA per day on weekends increased the odds of short sleep in 1.49 times compared to 1h or more (CI

95%1.11; 1.99)

PA on weekdays not was associated

(L. J. Chen et al.,

2014)

Longitudinal

Elderly (65+ years)

N: 1,128

China

Questionnaire: PSQI

Poor sleep quality: ≥6 points

Questionnaire: Physical Activity Scale for Elderly.

Totals for each category of activity were divided by the mean

into low (Lo) and high (Hi) groups. Then, four groups were created (Lo-Lo, Lo-Hi, Hi-Lo, Hi-Hi(reference)) according to

mean splits for each activity in baseline and follow-up

Lo-Lo group of leisure-time PA present odds 9.9 times

higher to incidence of poor sleep quality (CI 95% 2.25;

44.1) compared to Hi-Hi group. Similar results to Hi-Lo group with odds of 8.73 (CI 95%

1.90;40.2) and Lo-Hi group with odds of 5.6 (CI 95% 1.1;

27.7).

(Feng et al., 2014)

Cross-sectional

Undergraduate

students (age

average: 19.0 (0.9))

N: 1,106

China

Questionnaire: PSQI

Poor sleep quality: >5points

Questionnaire:

The frequency of PA (How often do you sport and/or

vigorous free play each week with 30 minutes at least per day?) was assessed by using the following options: daily, 5–

6 days/week, 3–4 days/ week, 1–2 days/week, and less than

once per week.

PA presented interaction with screen time.

Adolescents with high PA and screen time ≤2hours

presented odds of poor sleep quality 0.51 time lower compared to group low PA and >2hscreen time. (CI 95%

0.27; 0.91).

(Monteiro et al.,

2014)

Cross-sectional

Elderly (65+ years)

N:689

Brazil

Questionnaire: Nottingham Health Profile.

Symptoms of insomnia: Difficulty initiating sleep

difficulty maintaining sleep

early awakening non-restorative sleep

Questionnaire: Minnesota Leisure

Activity Questionnaire. At least one of following activities: walking, gymnastics at

home, gym, ballroom dance.

No association.

(Stea et al., 2014)

Cross-sectional

Adolescents (15 to

17 years)

N: 2,432

Norway

Questionnaire:

“When do you usually get out of bed on a school day?

and When do you usually go to bed on a school night? on a typical weekday.”

Short sleep was defined as <8 hours

Questionnaire:

“How many hours per week do you spend on doing

sports/physical activity in a way that makes you breathless or sweat?’ Response alternatives were: ‘0 h, 1–2 h, 3–4 h, 5–7

h, 8–10 h and 11 h or more.

For the statistical analysis, not participating in 60 min of physical activity every day was characterized as health-risk

behaviour.

Did not participate in 60 min of physical activity every day

increased the odds of short sleep in 1.33 times (CI 95%

1.05; 1.68).

(Tsunoda et al., 2014)

Longitudinal

Workers (age mean: 48.9 (11.4)).

N: 6,185

Japan

Questionnaire: Question about sleep duration. Short sleep was defined

as <6 hours.

Questionnaire: Frequency, duration and intensity of activities.

The final variables were: light, moderate and vigorous PA at

least once a week.

Light PA decreased the odds of short sleep in 0.86 times (CI 95% 0.75; 0.97)

Vigorous PA decreased the odds of short sleep in 0.81

times (CI 95% 0.67; 0.97)

209

(Uhlig et al., 2014)

Cross-sectional

Adults (20+ years)

N: 40,535

Norway

Questionnaire:

“How often during the last 3 months has it occurred that you:

a. Had difficulties falling asleep at night?

b. Woke up repeatedly during the night? c. Woke up too early and couldn’t get back to sleep?

d. Felt sleepy during the day?”

For all the four questions there were three response options: ‘Seldom or never’, ‘Sometimes’, and ‘Several

times a week.

Subjects were diagnosed with insomnia if answering ‘several times a week’ on at least one of the aspects.


The generated variable was categorized into: never or less

than once a week (physically inactive), once a week, two or

three times per week, or daily or nearly daily.

Inactive individuals presented odds of insomnia 2 times

higher than actives (CI 95% 1.7; 2.4).

(Jiang et al., 2015)

Cross-sectional

Children and

adolescents (age average: 11.5)

N: 6,247

China

Questionnaire:

Sleep duration was calculated as the time lapse between bedtime and wake up time.

Sleep quality was assessed using the Multidimensional

Sub-health Questionnaire of Adolescents

Questionnaire: After-school leisure-time physical activity

(LPA) was measured by asking students how long they spent in light (e.g. walking), moderate (e.g. jogging, badminton)

and vigorous (e.g. tennis, swimming) physical activity and

summed to determine total LPA

Girls in secondary school presented a direct association of

LPA and sleep duration (B=0.059; p=0.030). No association to sleep quality and boys.

(Tsunoda et al.,

2015)

Longitudinal

Workers (age

average in adults: 45.7 (8.8); age

average in elderly:

65.6 (4.7)).

N: 7,061

Japan

Questionnaire:

Question about sleep duration. Short sleep was defined as <6 hours.

Questionnaire:

Frequency, duration and intensity of activities. Moderate Low PA corresponds to approximately 3–5 METs,

Moderate High PA corresponds to 5–7 METs, and Vigorous

PA corresponds to ≥7 METs. Moderate Low PA, Moderate High PA, and Vigorous PA

were, respectively, categorized into dichotomous variables of “less than once a week” and “once a week or more.

No association.

(X. Wu et al.,

2015)

Cross-sectional

Undergraduate

students (age average: 19.2).

N: 4,747

China

Questionnaire: PSQI

Poor sleep quality: >7 points

Questionnaire:

“On how many of the past 7 days did you do exercises to strengthen or tone your muscles, such as push-ups, sit-ups, or

weight lifting?’ The responses range from0 to 7 days.

High PA was defined as at least three days per week of exercise

The Physical Activity Rank Scale-3 (PARS-3) was used to

assess the PA rank of the college students. The PARS-3 is a

self-rated questionnaire that assesses PA rank over a 1-month time period. PA rank was measured according to the

intensity, time and frequency of exercise, respectively, with

the following equation: PA rank = intensity × time × frequency.

By PARS-3, The resulting score (≤19, 20–42 and ≥43) was

used to determine a low, medium or high PA rank, respectively

Individuals in high rank of PA presented odds 0.69 lower

to poor sleep quality compared to low rank (CI 95% 0.49; 0.99).

Individuals in high PA and <2h screen time (interaction)

presented odds 0.48 lower to poor sleep quality (CI 95% 0.29; 0.81).

(Yoon et al., 2015)

Cross-sectional

Adults (40 to 69

years)

Questionnaire:

“On average, how many hours of sleep did you get per day during the past year (including nap times)?”

Questionnaire:

“Do you do any sports regularly until you sweat?”

For men, non-exercise group presented odds 1.48 times

higher to long sleep (≥10h) compared to exercise group (CI 95% 1.23; 1.78).

210

N: 84,094

Korea

Four response categories were given:<6 hours, 6–7

hours (reference), 8–9 hours, and ≥10 hours.

For women, non-exercise group present odds 1.07 times

higher to moderately long sleep (8-9h) compared to exercise group (CI 95% 1.03; 1.12). Similar results to long

sleep (≥10 h) with odds 1.26 (CI 95% 1.11. 1.42).

No association to short sleep for both sexes.

(Chang et al.,

2016)

Cross-sectional

Undergraduate

students (18 to 25 years).

N: 1,230

(Taiwan) China

Questionnaire: PSQI

Poor sleep quality: ≥6points

Questionnaire:

frequency, amount, intensity, time, and satisfaction with exercise within the past 3 months.

The final variable was categorized into: lower (i.e., ≤1 d/week

or 2.5h/week) and higher (>1 d/week or 2.5 h/week).

No association after adjustment.

(Felden et al.,

2016)

Cross-sectional

Children and

adolescents (10 to 19 years).

N: 516

Brazil

Questionnaire:

Time when going to sleep and waking up on school days.

Short sleep was defined as <8 hours.


The final variable was categorized into “active/ insufficiently active”.

No association.

(Fusz et al., 2016)

Cross-sectional

Adults

N: 455

Hungary

Questionnaire: Athens Insomnia Scale. Insomnia was defined as 10 points in scale.

Questionnaire: no information. The final variable was PA frequency categorized into: no,

never/ rarely/ regularly.

Regular exercise group present lower mean of insomnia score (p=0.011).

(Hartescu et al.,

2016)

Longitudinal

Elderly (65+ years)

N:690

United Kingdom

Questionnaire

“Do you ever have problems sleeping?” (i.e., problems getting to sleep and/or staying asleep and/or waking

too early), with five response categories (never,

seldom, sometimes, often, all the time)”. If the respondent reported one or more sleep problems

“often” or “all the time”, and if that problem had been

experienced within the previous week was considerate insomnia.

Questionnaire:

Levels of customary physical activity likely to promote muscle strength, joint flexibility, or stamina were assessed

using detailed activity inventories.

The amount of walking (purposeful walking, shopping, and recreational walking) in each hour was coded in minutes per

day. These were then aggregated in minutes per week.

(0/150min walking per week/ ≥min walking per week)

No association

(Smagula et al.,

2016)

Longitudinal

Elderly (60+ years)

N: 8,265

China

Questionnaire:

“On the average, during the last year, how many

hours in a day did you sleep (including naps)?’ Response options were: 5 h or less; 6h; 7h; 8h; 9h or

10 h or more.

Short sleep was defined as <6hours and long sleep as >8hours.


The final variable categorized PA into: none/ up to 3hours/ 4 hours or more.

No association to short sleep.

Up to 3 hours of PA decreased odds of long sleep in 0.74 times (CI 95% 0.65; 0.84) compared to no PA.

Similar results to 4 hours or more of PA with odds of 0.83

(CI 95% 0.26; 0.96).

(Y. Wu et al.,

2016)

Cross-sectional

Adults (20+ years)

N: 24,190

USA

Questionnaire:

“On average, how many hours of sleep do you get in a 24-hour period?”

Sleep duration was categorized into: ≤5, 6, 7

(reference), 8, or ≥9h.

Questionnaire:

Levels of leisure-time PA were obtained from the following questions: “How often do you do vigorous leisure-time

physical activities for at least 10 min that cause heavy

sweating or large increases in breathing or heart rate?” “About how long do you do these vigorous leisure-time

physical activities each time?”

Compared to P≤25 of PA index, all other percentiles

presented lower odds to sleep ≤5 hours: odds P25: 0.72 (CI 95% 0.59; 0.86)

odds P25-P75: 0.66 (CI 95%0.55; 0.79)

odds P>75: 0.60 (CI 95%0.49; 0.79). Compared to P≤25 index of PA, P25-P75 and P>75 index,

presented lower odds to sleep 6 hours:

odds P25-P75: 0.82 (CI 95% 0.73; 0.93)

211

“How often do you do light or moderate leisure-time physical

activities for at least 10 min that cause only light sweating or a slight to moderate increase in breathing or heart rate?”

“About how long do you do these light or moderate leisure-

time physical activities each time?” Based on the quartiles of PA index, the variable is categorized

as≤P25,P25–P50,P50–P75 and>P75

odds P>75: 0.82 (CI 95% 0.72; 0.94)

Compared to P≤25 index of PA, P25-P75 and P>75 index, presented lower odds to sleep 8 hours:

odds P25-P75: 0.81 (CI 95% 0.73; 0.90)

odds P>75: 0.82 (CI 95% 0.73; 0.92) Compared to P≤25 index of PA, P25-P75 and P>75 index,

presented lower odds to sleep ≥9 hours:

odds P25-P75: 0.70 (CI 95% 0.58; 0.83) odds P>75: 0.64 (CI 95% 0.52; 078)

(Murillo et al.,

2017)

Cross-sectional

Adults (20 to 65

years)

N: 9,205

USA

Questionnaire:

“How much sleep do you usually get at night, on

weekdays or workdays?” Short sleep was defined as ≤6 hours.

Questionnaire:

Participants were

asked if they participated in any moderate or vigorous recreation activities

and if they used a bicycle or walked for transportation.

Participants who reported engaging in any recreation PA were asked how many minutes per day in a typical day and

how many days per week in a typical week they engaged in

each type of activity Recreation PA was categorized based on the physical activity

recommendation for weekly activity: inactive (0

minutes/week), insufficiently active (>0 to <150 minutes/week), sufficiently active (≥150 to <300

minutes/week), and highly active (≥300 minutes/week).

No association with recreational PA.

(Gong et al., 2017)

Cross-sectional

Adolescents (12 to 19 years)

N: 10,796

China

Questionnaire: “On average night, how many hours of sleep do you

get on weekdays and weekend days?”



Final variable was categorized as:

Moderate PA at least 1 day in a week. Strength PA at least 1 day in a week

Moderate PA was associated to odds 1.16 times higher to adequate sleep compared to no PA group (CI 95% 1.15;

1.17).

(Kakinami et al.,

2017)

Cross-sectional

Adolescents and

young adults (12 to 24 years)

N: 658

Canada

Questionnaire:

Quality: PSQI Poor sleep quality ≥5 points

Sleep duration:

“During the past month, what time did you usually go

to bed at night?” “During the past month, how long has it usually taken

you to fall asleep at night?”

“During the past month, what time did you usually get up in the morning?”

Sleep quantity was represented by the difference

between the first and third items, after subtracting out the second item.

Sleep quantity was categorized as <7 hours a

night, 7-9 hours a night (reference), and ≥9 hours

Questionnaire: IPAQ (leisure-time).

The generated variables were:

Total minutes of LPA, MPA and VPA;

PA recommendations (≥150 minutes of MPA, ≥75 minutes of VPA,

No association.

212

(Kitano et al.,

2017)

Longitudinal

Workers (age

average: 47.9 (10.8))

N: 3,621

Japan

Questionnaire: PSQI`(only question about self-

perception of sleep quality). Poor sleep quality: answers bad and very bad

Questionnaire: IPAQ (leisure time).

The final variables were: insufficiently active: engaging in LTPA less than 10 METs-

h/week; weekend warrior: engaging in LTPA at least 10

METs-h/week; from 1 or 2 sessions, and regularly active: engaging in LTPA at least 10 METs-h/week;

from 3 or more sessions

Regular activity group presented a odds 0.57 times lower

than no practice group (CI 95% 0.42; 0.78).

(Sporndly-Nees et al., 2017)

Longitudinal

Adults (20+ years)

N: 5,062

Sweden

Questionnaire: Participants were asked to state how much difficulty

they have

“falling asleep in the

evening,”, “waking several times during the night,”

and “waking too early and having

difficulty falling asleep again.” A five-point scale was used to score the sleep quality,

ranging from score 1 (“none”) to 5 (“very severe”).

A score of 4 (“severe”) or 5 (“very severe”) for any of the three items confirmed symptoms of insomnia

Questionnaire: Leisure-time physical activity was assessed using a four-

point scale included the following: 1) spending most of the

time watching television, reading, and being sedentary for

most of their leisure time; 2)engaging in some physical

activity, such as walking and cycling, at least 4 hours per

week; 3) participating regularly in swimming, jogging, tennis, and aerobic exercise, for example, for 3 hours per

week; and 4) performing vigorous exercise and competition

in swimming, running, football, handball, for example, several times per week.

The level of physical activity was categorized into three

groups (low, medium, and high). Changes in PA from 2000 to 2010 were following:

low-low (reference)

low-medium medium-low

medium-medium

medium-high

high-low

high-medium

high-high

Changes in PA decreased the odds to insomnia compared to group that maintain low Pa in 2000 and 2010 except

group high-low

odds low-medium: 0.53 (CI 95% 0.3–0.94)

odds low-high: 0.17 (CI 95% 0.03–0.81)

odds medium-low: 0.83 (CI 95% 0.48–1.42)

odds medium-medium: 0.53 (CI 95% 0.35–0.83) odds medium-high: 0.36 (CI 95% 0.21–0.64)

odds high-low: 1.18 (CI 95% 0.42–3.3)

odds high-medium: 0.37 (CI 95% 0.21–0.66) odds high-high: 0.3 (CI 95% 0.16–0.54)

(Zhang et al.,

2017)

Cross-sectional

Adults (45+ years)

N: 1,563

China

Questionnaire: PSQI

Poor sleep quality ≥6 points


The final variable was “exercise”.

No exercise group presented odds of 1.79 times higher to

poor sleep quality (CI 95% 1.34; 2.40).

(Wang et al.,

2017)

Cross-sectional


N: 21,435

China

Questionnaire:

“How many hours do you sleep each night on average?”

Sleep duration was categorized into: short sleep: < 7

h/day; medium sleep:7–9 h/day (reference); and long sleep: > 9 h/day.


The final variable was lacking exercise: Participants who did

not or seldom (less than once per month).

Lack of exercise group presented odds 1.12 higher to short

sleep (CI 95% 1.02; 1.22). Lack of exercise also was associated to long sleep with odds of 1.30 (CI 95% 1.10;

1.55.

(Lima & Silva,

2018)

Cross-sectional

Adolescents (14 to

19 years).

N:1,110

Brazil

Questionnaire:

“Do you sleep well and feel rested?” The students had five response options: almost never;

seldom; sometimes; with relative frequency and

almost always. The perception of the quality of sleep was categorized

in the appropriate quality of sleep (with relative

frequency; almost always) and low quality of sleep (almost never; rarely; sometimes)

Questionnaire: Youth Risk Behaviour Surveillance

(YRBSS). “During the last 7 days, on how many days

have you been physically active for at least 60 minutes per

day? (considering physical activity of moderate intensity and/or vigorous)”

The final variable was categorized into: not meet

recommendations (0–4 days) and meets recommendations (5 days or more).

No association.

213

(Gubelmann et al.,

2018)

Cross-sectional

Adults (35 to 75

years)

N: 2,649

Switzerland

Accelerometer:

GENEActive, in wrist by 14 days. Sleep duration: Time with no change in arm angle

greater than 5° for 5min or more during predefined

nocturnal sleep window(21:00-9:00). Short subjective sleep duration:≤6 hours

Questionnaire: PSQI and Insomnia Severity Index

(ISI)

Poor sleep quality: PSQI≥6 points Insomnia: ISI≥15 points

Accelerometer:

GENEActive, in wrist by 14 days. Participants were split into tertiles of time spent in MVPA

and classified as low PA if they were in the first tertile and as

high PA otherwise.

No association.

(Herring et al.,

2018)

Cross-sectional

Adolescents (12 to

18 years)

N: 481

Ireland

Questionnaire: PSQI

Poor sleep quality: PSQI ≥6 points

Questionnaire:

Number of days which each participant had accumulated at least 60 min of moderate and vigorous PA during the prior 7

days and for a typical week classified as low (0–2 day/week),

moderate (3–4 day/week), or high (5 + day/week)

Moderate (OR 0.49, 95% CI 0.29, 0.81) and high (OR 0.53,

95% CI 0.31, 0.92) PA were associated with 51% and 47% lower odds of poor sleep quality.

(Štefan et al.,

2018)

Cross-sectional

Undergraduate

students (18 to 24

years)

N: 2,100

Croatia

Questionnaire: PSQI

Poor sleep quality:≥6 points

Questionnaire: IPAQ

PA was categorized into: sufficiently active: at least 150

min/week of moderate PA ou 75 min/week of Vigorous PA.

Insufficiently active individuals presented odds 1.31 timer

higher to poor sleep quality (CI 95% 1.04; 1.64).

(Skarpsno et al.,

2018)

Cross-sectional

Workers (18 to 67

years)

N: 650

Denmark

Questionnaire:

“How often during the last month did you: have difficulties falling asleep at night? and wake up too

early and couldn’t get back to sleep?”. The response

options were: “never”, “rarely”, “sometimes”, “often”, and “always” on both questions.

Participants answering “often” or “always” on one or

both questions were considered to have symptoms of insomnia.

Accelerometry:

Actigraph GT3X+, in thigh and the upper back for 6 days. Total physical activity was divided into quartiles to obtain

four exposure groups: “very low”, “low”, “medium”, and

“high”

No association to total PA or LPA

(Vézina-Im et al.,

2018)

Cross-sectional

Adult women (18 to

44 years)

N: 9,749

Canada

Questionnaire:

Sleep duration: “How long do you usually spend sleeping each

night?”


Sleep quality:

“How often do you have trouble going or staying asleep?”;

“How often do you

find your sleep refreshing?” “How often do you find it difficult to stay awake when

you want to?”

These three questions generated a score of sleep quality.

Questionnaire:

“Have you done any of the following (walking for exercise, gardening or yard work, swimming, bicycling,

popular or social dance, home exercises,

ice hockey, ice skating, in-line skating or rollerblading,

jogging or running, golfing, exercise class or

aerobics, downhill skiing or snowboarding, bowling, baseball

or softball, tennis, weight-training, fishing, volleyball, basketball, soccer, any other, no physical

activity) in the past 3 months?”

The final variable was exercise (yes/no).

No association.

214

PA: Physical activity; LPA: Leisure physical activity; MVPA: Moderate to vigorous physical activity

MET: Equivalent metabolic

PSQI: Pittsburgh Sleep Quality Index

IPAQ: International Physical Activity Questionnaire

Sd: standardized deviation

215

ARTIGO 3

(Submetido ao periódico PLOS ONE)

216

Prospective associations between physical activity in adolescence and early adult

life with sleep health: findings from the 1993 Pelotas (Brazil) Birth Cohort.

Prospective associations between physical activity and sleep health.

Andrea Wendt 1

Inácio Crochemore Mohnsam Silva 1,2

Helen Gonçalves 1

Ana Maria B. Menezes 1

Fernando C. Wehrmeister 1

1- Federal University of Pelotas, Post-graduate Program in Epidemiology,

Pelotas/Brazil

2- Federal University of Pelotas, Post-Graduate Program in Physical Education,

Pelotas, Brazil

Corresponding author:

Andrea Wendt (e-mail: [email protected])

Marechal Deodoro, 1160 – 3rd floor; Pelotas – RS – CEP 96020-220

217

ABSTRACT 1

2

Background: The effects of physical activity on sleep health in general population 3

remains unclear. 4

Methods: Population-based cohort study. Physical activity was measured by 5

questionnaires at 11, 15, 18 and 22 years. Sleep was measured at 22 years with 6

questionnaires for sleep duration, sleep quality (Pittsburg Sleep Quality Index), daytime 7

sleepiness (Epworth Scale) and accelerometry for total sleep time, sleep time window and 8

efficiency (GT3X+, Actigraph®). Linear regression was used to test the association 9

between physical activity accumulation in life and sleep at 22 years according to sex. 10

Results: For men, higher moderate physical activity level in adolescence and early life 11

was associated to worse sleep quality (p=0.035). Vigorous physical activity was 12

associated to less daytime sleepiness (p=0.008) and higher sleep time window (p=0.036). 13

For women, higher moderate physical activity level during adolescence and early life was 14

associated to worse sleep quality (p=0.016), and shorter self-reported sleep duration 15

(p=0.035). 16

Conclusions: The results suggest a weak long-term effect of physical activity on sleep 17

outcomes. 18

19

Key-words: sleep, motor activity, longitudinal study. 20

21

218

BACKGROUND 22

23

Sleep is an important aspect of human life and is closely related to the circadian 24

rhythm and organism homeostasis [1, 2]. The literature has shown that poor sleep, such 25

as short duration and poor quality, is directly associated to different negative outcomes, 26

including obesity [3], poor mental health [3, 4], work-related injuries [5], poor academic 27

performance [6] and chronic diseases such as hypertension and diabetes [3, 4]. 28

There are many factors associated to good sleep health. In general, women, elderly, 29

individuals with low socioeconomic status, inadequate eating habits, high alcohol and 30

caffeine ingestion present worse sleep indicators [7]. In addition, physical activity is an 31

emerging associated factor in the literature [7, 8]. However, the effects of physical activity 32

on sleep health in general population remains unclear, as the majority of studies about 33

this association have focused on non-representative samples. Moreover, most of the 34

studies with health samples are limited to cross-sectional design, in which temporality 35

between exposure and outcome cannot be established and long-term association is 36

unclear. 37

It is possible that physical activity may affect sleep in short or long term exposures 38

[8]. Short term mechanisms are related to secretion of cytokines, which improve sleep, 39

thermoregulation and increase in deep sleep time [8-10]. The mechanisms related to long 40

term physical activity exposure on sleep outcomes remain scarcely studied. Some authors 41

have highlighted the importance of physical fitness and adequate body composition 42

regarding this association [8, 9]. The improvement and/or maintenance of an adequate 43

nutritional status through physical activity may contribute to better sleeping nights [9]. 44

Furthermore, the maintenance of physical activity status might also reflect on the 45

continuity of short-term mechanisms. 46

219

47

METHODS 48

49

The aim of this study is to verify the effect of physical activity during adolescence 50

and early adult life on sleep outcomes at 22 years of age. 51

This is a cohort study with all live born babies in the 1993 calendar year, in Pelotas, 52

a Brazilian southern city. [11, 12]. All babies born in the five maternity hospitals, whose 53

mothers lived in urban settings of the city were considered eligible to participate in the 54

study. The original cohort comprised 5,249 child-mother pairs. The response rate in 55

perinatal study (baseline) was 99.1%, and the follow-up rates were 87.5% at 11 years, 56

85.7% at 15 years, 81.3% at 18 years and 76.3% at 22 years [11, 12]. In each follow-up, 57

standardized information about sociodemographic and behaviour characteristics, as well 58

as health outcomes was collected. Up to the 15-year follow-up, the interviews were 59

performed at the participants’ home by interviewers. In the 18- and 22-year follow-up, 60

participants went to a research clinic where data collection was also performed by 61

interviewers. More information about the study can be accessed in the cohort profile and 62

in its respective update [11, 12]. 63

This study was approved by the Medical School Ethics Committee of the Federal 64

University of Pelotas. Ethical approval was obtained and full informed consent was 65

provided by the cohort members or by their parents if the individuals were younger than 66

18 years. 67

68

Main exposure 69

70

220

This study used data of physical activity at 11, 15, 18 and 22 years and data of sleep 71

outcomes at 22 years. To measure physical activity, at 11, 15 and 22 years a list of 72

physical activity practices was used, collecting different type of practices, frequency and 73

duration. At 18 years, the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) was used 74

[13]. The volume spent in each activity was calculates (number of days * time spent per 75

day). These activities were grouped in different intensities based on the compendium for 76

adults at 22 years [14] and adolescents at 11 and 15 years [15]. Activities from 3 to 6 77

METs were classified as moderate and activities above 6 METs as vigorous physical 78

activity. This procedure contributes to improve comparability with estimates based on the 79

IPAQ (18 years). The final variables in each follow-up were expressed in minutes per 80

week spent in each intensity (moderate or vigorous) and divided into terciles. 81

Supplementary material shows the instruments for each age and examples of 82

classification (TS1). 83

To evaluate long term physical activity accumulation, two variables were created 84

(one for moderate and one for vigorous physical activity). These variables were made up 85

by the number of periods that individuals were classified in the highest tercile in each 86

intensity. The number of periods varied from 0 to 4. Due to small sample size for three or 87

four periods in the highest tercile of physical activity, mainly in vigorous activity, these 88

variables were recategorized in 0, 1 and 2 or more periods in the highest tercile of 89

moderate/ vigorous physical activity. 90

91

92

Sleep outcomes 93

94

221

Sleep was assessed using questionnaires (sleep duration, sleep quality, daytime 95

sleepiness) and accelerometer (total sleep time, efficiency and sleep time window) at the 96

22 years follow-up. 97

Self-reported sleep duration was obtained using the following questions: “what time 98

do you usually sleep on a weekday?” and “what time do you usually wake up on a 99

weekday?”. 100

Sleep quality was assessed by the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) [16]. This 101

index is made up by 19 questions and seven domains: (1) sleep quality, (2) sleep latency, 102

(3) sleep duration, (4) habitual sleep efficiency, (5) sleep disturbance, (6) use of 103

medication to sleep and (7) daytime dysfunction. Each domain is made up by a sub-score 104

ranging from 0 to 3 points. The final score ranges from 0 to 21 with higher values, 105

indicating worse sleep quality [16]. 106

We used the Epworth Sleepiness Scale (ESS) [17], a questionnaire with 8 questions 107

about the probability to fall asleep in different situation in order to measure daytime 108

sleepiness. Each question could be scored from 0 to 3. The final score ranges from 0 to 109

24 with higher values indicating more daytime sleepiness [17]. 110

We also measured sleep outcomes using an objective method. Participants wore the 111

accelerometer GT3X+ (Actigraph®) in the non-dominant wrist during about six days with 112

a 24 hours-protocol. Data were collected with sampling frequency of 60Hz and this study 113

used epoch of 5 seconds. The minimum number of days of measurement to consider as 114

valid data was defined based on the intraclass coefficient (using the Spearman-Brown 115

prophecy formula). Therefore, four days was the minimum period of accelerometer use 116

in order to include participants in the analyses. 117

The download of data and extraction of csv files with raw data was performed in 118

Actilife 6.1. The processing was performed in R-package GGIR [18, 19]. This study did 119

222

not use sleep logs for detection of possible sleep period. Instead of this, an automatic 120

detection algorithm was used. This procedure focuses on window time with leass active 121

hours of a 24-hour period. In this pre-selected period, an algorithm of sleep classification 122

was applied. The algorithm was proposed by Van Hees et al. [20] and detects sleep based 123

on changes in angle relative to the horizontal plane (z axis) across windows of time [20]. 124

Changes in angle of three degrees and window time of five minutes were the used 125

parameters. 126

The measures extracted from accelerometers for this study were weekly averages 127

of: (a) sleep time window (time between sleep onset and sleep end), (b) total sleep time 128

(total of minutes classified as sleep) and (c) sleep efficiency (ratio between total sleep 129

time and sleep time window). Total sleep time and sleep time window were presented in 130

hours and sleep efficiency as percentage of the ratio between them. 131

Due to automatic detection procedure, a careful view of data was performed. The 132

nights with visible error of automatic detection as duration and sleep time window inferior 133

to 2 hours or superior to 15 hours were excluded so as not to influence the weekly 134

averages of sleep measures. Also, participants who worked at night (N=168) were 135

excluded. 136

137

Co-variates 138

139

The co-variates used in this study were sex (male/female), wealth index (generated 140

through a principal component analysis based on assets possession, divided into quintiles 141

[21]), sleep duration at 11 years (hours), self-reported skin colour (white, black, brown, 142

yellow and indigenous), screen time (minutes per day spent in front of a television, 143

computer or video-game) and Body Mass Index (BMI; weight divided by squared height, 144

223

both measured with scale and stadiometer, respectively). All co-variates used for 145

adjustment were collected at 11 years follow-up. 146

147

Statistics 148

149

A comparison between the original cohort and samples of questionnaire and 150

accelerometry was performed. Variables used to this comparison were sex, maternal 151

education, family income and birth weight, collected during perinatal. The absolute and 152

relative frequencies with their 95% confidence interval (95% CI) were presented. Also, a 153

description of outcomes was presented according to independent variables at 11 and 22 154

years according to sex. 155

Crude and adjusted (for co-variates) linear regression was used to crude and 156

adjusted analyses to verify the effect of moderate and vigorous physical activity on sleep 157

outcomes. Instead of regression coefficients, we opted to present means and 95% CI. 158

When appropriated, tests for linear trend were performed. The level of significance 159

considered was 0.05 and analyses were performed in Stata 12.1. 160

161

RESULTS 162

163

The sample with information for sleep and adjustment variables was respectively 164

3,101 (questionnaires) and 2,048 (accelerometry) participants. In general, the samples 165

were similar to the 5,249 original cohort members with small differences for sex and low 166

education groups (Table 1). Supplementary Tables 1 and 2 show description of outcomes 167

according to adjustment variables. For men, the means of sleep quality score was 5.3 168

points, the mean of daytime sleepiness score was 7.0 points and the mean of self-reported 169

224

duration was 7.6 hours. Regarding accelerometry variables, total sleep time, sleep 170

efficiency and sleep time window were 5.9 hours, 83.4% and 7. 2 hours respectively 171

(TS2). For women, the mean of sleep quality score was 5.9 points, the mean of daytime 172

sleepiness score 7.9 points and self-reported duration 8.3 hours. The means of total sleep 173

time, sleep efficiency and sleep time window were 6.4 hours, 84.5% and 7.6 hours 174

respectively (TS3). 175

Table 2 shows adjusted means of sleep outcomes according to moderate and 176

vigorous physical activity at 11, 15, 18 and 22 years in men. Higher level of moderate 177

physical activity at 11 years were associated to worse sleep quality score (p=0.003). The 178

first tercile of moderate physical activity at 22 years presented lowest mean of sleep 179

quality score, indicating worse sleep quality (p=0.009). Vigorous physical activity at 22 180

years increased sleep time window (p=0.002) but not total sleep time and thus, efficiency 181

decreased (p=0.007) (Table 2). 182

Table 3 shows adjusted means of sleep outcomes according to moderate and 183

vigorous physical activity at 11, 15, 18 and 22 years for women. Higher level of moderate 184

physical activity at 15 years was associated to worse sleep quality (p=0.030). Higher level 185

of moderate activity at 22 years was associated to lower mean of self-reported duration 186

(p<0.001) and higher efficiency (p<0.001). 187

Table 4 shows the crude and adjusted association of moderate and vigorous physical 188

activity with sleep for men. After adjustment, sleep quality score in adult life increased 189

according to more moderate physical activity periods during adolescence and early adult 190

life, indicating a worse sleep quality (p=0.035). The mean of sleep quality score for 191

individuals never classified in high tercile of moderate physical activity was 5.1 (4.8; 5.4) 192

and 5.5 (5.3; 5.8) in those with 2 or more periods. Vigorous physical activity showed 193

effects in the inverse direction and statistical significance was not observed. On the other 194

225

hand, the mean daytime sleepiness decreased with the number of vigorous activity periods 195

across the life (p trend =0.008). The mean sleepiness score in individual with no periods 196

of vigorous physical activity was 7.7 (7.1; 8.3) and 6.8 (6.6; 7.1) in those with 2 or more 197

periods. Moderate activity showed results in the same direction, but statistical 198

significance was not observed. Sleep time window increased according to more periods 199

of vigorous physical activity (p=0.036). 200

The association of moderate and vigorous physical activity with sleep in women is 201

showed in Table 5. Worse scores of sleep quality increased with the number of moderate 202

physical activity periods (p trend=0.016). The mean of sleep quality score in individuals 203

with no periods of moderate physical activity was 5.5 (5.2; 5.9) and 6.0 (5.8; 6.3) in 2 or 204

more periods. Vigorous activity showed inverse direction but no significant association. 205

Self-report sleep duration decreased with the number of vigorous physical activity periods 206

(p=0.035). The mean hours of sleep for women with no periods of moderate activity was 207

8.4 (8.3; 8.6) and 8.2 (8.1; 8.3) in those with 2 or more periods. 208

209

DISCUSSION 210

211

This study assessed the association between physical activity during adolescence 212

and early adult life and sleep outcomes at 22 years. The association patterns change 213

according to physical activity intensity and sleep outcomes. In general, moderate physical 214

activity increased the score of PSQI in half point for both sexes, indicating worse sleep 215

quality and reduced related sleep duration of about 12 minutes, only for women. Vigorous 216

activity decreases one point in the score of daytime sleepiness for men, indicating an 217

improvement in this outcome. All association found present samll magnitude. 218

226

For both sexes, a higher number of periods of moderate physical activity in 219

adolescence and early adult life was associated to a worse sleep quality score. This finding 220

means that the sleep quality decreases for those who were more active during adolescence 221

and early adult life. Although the clinical relevance of a half point change in score may 222

be irrelevant, this finding needs to be more explored by other studies, since the available 223

evidence in the literature has showed opposite results. The majority of the studies using 224

PSQI showed a positive relationship between physical activity and sleep quality [22-24]. 225

Wu et al. (2015) in a cross-sectional study with undergraduate students found that 226

individals classified in higher score of physical activity presented odds 0.69 lower for 227

poor sleep quality. Chen et al. (2014) in a longitudinal study with older individuals (65 228

years and older) found that those individuals classified in two time periods as low physical 229

activity presented an odds 10 times higher for poor sleep quality compared to those 230

classified twice as presenting high physical activity levels [23]. 231

The PSQI includes several components in its global score and may have diluted the 232

association with physical activity. We performed an analysis evaluating each component 233

separetely showed the pattern of association, however it remains statistically significant 234

only for the component of duration (among women) and use of medication (among men) 235

(data not presented in the tables). Among women, the same was observed for self-reported 236

sleep duration. A study evaluating the PSQI in a non-clinical sample showed that the 237

global score of the instrument was associated with self reported duration by sleep log and 238

higher score in depression scale but not to accelerometry measures. The authors 239

concluded that features of instrument are more related to both negative attitude and 240

general dissatisfaction with life than sleep-related disturbance [25]. 241

Regarding sleep duration, moderate physical activity reduced the total of self-242

reported sleeping hours but no assocation was found using the same sleep outcome 243

227

measured by accelerometry for women. The measures obtained for self-reported and 244

accelerometry could evaluate different constructs. Self-reported duration was measured 245

using the diference between time for onset sleep and awake time. The total sleep time 246

obtained using accelerometry is the sum of minutes classified as sleep. Due to this fact, 247

movements at night were counted as sleep for the self-reported outcome but were not for 248

the duration measured by accelerometry. Thus, the total sleep time measured with 249

accelerometers will always be lower than sleep duration self-reported. The correlation in 250

this study for self-reported sleep duration and total sleep time measured by accelerometry 251

was low (0.22) as expected. An explanation for this may be due to the use of automatic 252

detection algorithm. These differences in methods could explain the association in one 253

measure but not in the other. It is important to highlight that it is recommended at least 254

seven hours of sleep duration to adults (according to self-report) [26]. The sleep time 255

window is a variable with a similar construct to self-reported sleep duration it was based 256

only on movement. Furthermore, self-reported sleep duration is inaccurate to identify 257

sleep onset because is based on individuals’ perceptions. In this study, the reductions of 258

sleep duration were close to 10 minutes, about 8.4 hours in the lowest tercile of moderate 259

physical activity and 8.2 hours in the higher tercile. Although moderate physical activity 260

reduced the total hours of self-reported duration, this reduction did not reach 1 hour and 261

was not lower than the recommendation. 262

Regarding daytime sleepiness, the score decreases with more periods of vigorous 263

physical activity during adolescence for men, similar to findings from other studies [27-264

29]. Some explanations for the association between physical activity and daytime 265

sleepiness have been found. One of them is related to the changes in cytokines secretion 266

which can improve alert status during the day. The other is the effect of exercise on mental 267

228

health strongly associated to sleep-related disturbances. Exercise may improve mental 268

health and consequently, the sleep [29]. 269

Vigorous physical activity did not show any association with majority of sleep 270

outcomes except for daytime sleepiness and sleep time window. Despite the absence of 271

statistical significance, it seems there is a relationship between higher levels of vigorous 272

physical acitivty and improvement of sleep quality and daytime sleepiness. A possible 273

explanation would be that time spent in higher intensity physical activity may increase its 274

effect. Buman et al. (2014) found an odds 1.5 times higher for good sleep quality in 275

individuals performing moderate activity while the odds of vigorous physical activity was 276

1.9 [30]. Tsunoda et al (2014) found a reduced odds for vigorous physical activity related 277

to short sleep, but no association was found for moderate physical activity [31]. This study 278

did not find consistent results of different intensities of PA during adolescence on sleep 279

in early adulthood. Although the intensity of physical activity on sleep remains an 280

unanswered question, one explanation is that vigorous physical activity may lead to both 281

increased body fatigue and the percentage of total sleep time in the deepest phase [10]. It 282

is also possible that when high intensity is not performed, a prolonged duration of practice 283

is necessary to reach the effects of exercise on sleep [10]. These questions about intensity 284

are dependent on other factors such as individuals’ physical fitness and exercise schedule 285

[10]. 286

The results showed small effects for periods of physical activity during adolescence 287

and early adult life on sleep outcomes. Maybe physical activity has more short than long 288

term effects on sleep outcomes. Tables observing effect of each age on sleep outcomes 289

att 22 years also showed a weak association when the individuals were aged 11, 15 and 290

18 years. On other hand, at 22 years, for women, there is an association between higher 291

levels of moderate physical activity and lower self-reported sleep duration and higher 292

229

efficiency. For men, at 22 years higher levels of moderate physical activity were 293

associated to worse sleep quality and higher levels of vigorous activity were associated 294

to lower efficiency. This suggests that effects of physical activity on sleep depend more 295

on current levels of physical activty than on the accumulation of activity performed in the 296

past. Furthermore, this association not include relevant information such as time of 297

performance of activity. 298

The difference of sleep measures between men and women is widely discussed in 299

the literature. In general, women present worse sleep measures. An explanation is the 300

exposure of women to changes in hormonal secretion during menstrual cycle, pregnancy, 301

lactation and menopause [32]. Another possibility is the advanced melatonin cycle in 302

women compared to men. Studies han shown that women has an earlier start of melatonin 303

secretion than men, even when sleep schedule is similar between sexes. [33, 34]. This 304

may result in worse measures of sleep quality and more sleepiness and fragmentation of 305

sleep. 306

The findings from this study should be interpreted in the light of some limitations. 307

First, the questionnaires for physical activity were different at 18 years in comparison to 308

those used for 11,15 and 22 years and may have resulted in misclassification for the main 309

exposure. The procedure of separete minutes of moderate and vigorous physical activity 310

tried to minimize this limitation, but the error might remain to some degree. However, 311

the impact on the proposed association is not so evident. Second, PSQI is a widely used 312

questionnaire for sleep quality but it includes several aspects of sleep, such as duration 313

and latency, among others. This tends to approximate the effect measures to the nullity, 314

resulting in a conservative limtiation. Although there was a large number of data with 315

information from sleep questionnaires and accelerometry in the present study, men, less 316

educated and poor were different in analytic sample than original cohort. This may distort 317

230

some results in the direction of no statistical association. Nevertheless, it is important to 318

highlight that these differences were very small. At last, the automatic detection of sleep 319

variables by accelerometry may bias the sleep estimatives. In general, literature 320

recommends the use sleep logs in the selection of probable sleep periods as it reduces 321

error in estimates [35]. This procedure may be very hard to implement in studies with 322

large sample sizes. The sample of this study spent a long time in exams/tests and 323

answering questionnaires during data collection. For this reason, this study chose not to 324

include an extra routine to participants. The estimates of sleep by accelerometry may have 325

been affected, in general underestimating the effect measure though, the direction of the 326

association was the same of sleep measures by questionnaires. 327

This study has also some strengths. The first one is the longitudinal design with 328

relative high follow-up rates. The other strength is that this study verified associations of 329

different intensities of physical activity on sleep outcomes, which are not frequently used 330

in the literature. The use of different measures and constructs for the sleep variables, 331

including accelerometry, has also contributed for a better understanding regarding the 332

association. 333

334

Conclusions 335

336

This study showed a weak association of moderate physical activity periods during 337

adolescence and early adult life with sleep quality at 22 years for both sexes and a 338

reduction of self-reported duration for women. On the other hand, vigorous physical 339

activity was associated to a small reduction on daytime sleepiness and increase of sleep 340

time window for men. The results suggest a weak long term effect of physical activity on 341

sleep outcomes with small effect mesures. 342

231

343

Acknowledgements 344

The authors thank the members of the Research Group GEPEA (Grupo de Estudos 345

e Pesquisas em Acelerometria), Ms. Andrea Wendt is funded by a CNPq PhD scholarship. 346

This article is based on data from the study “Pelotas Birth Cohort, 1993” conducted 347

by Postgraduate Program in Epidemiology at Universidade Federal de Pelotas with the 348

collaboration of the Brazilian Public Health Association (ABRASCO). From 2004 to 349

2013, the Wellcome Trust supported the 1993 birth cohort study, grant 086974/Z/08/Z. 350

The European Union, National Support Program for Centers of Excellence (PRONEX), 351

the Brazilian National Research Council (CNPq), and the Brazilian Ministry of Health 352

supported previous phases of the study. The 22-year follow-up was supported by 353

the Science and Technology Department / Brazilian Ministry of Health, with resources 354

transferred through the Brazilian National Council for Scientific and Technological 355

Development (CNPq), grant 400943/2013-1. 356

357

358

359

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236

Table 1. Distribution of original cohort, sample with information to sleep questionnaires and adjustment variables and sample with information to accelerometry and 460 adjustment variables. Birth Cohort 1993, sleep outcomes at 22 years. 461

Original Cohort Sample (questionnaire) Sample (accelerometry)

N (%) 95% CI N (%) 95% CI N (%) 95% CI

Sex

Male 2,603 (49.6) 48.2; 51.0 1,438 (46.4) 44.6; 48.1 963 (47.0) 44.9; 49.2

Female 2,645 (50.4) 49.0; 51.8 1,663 (53.6) 51.9; 55.4 1,085 (53.0) 50.8; 55.1

Maternal education (years)

0-4 1,468 (28.0) 26.8; 29.2 783 (25.3) 23.8; 26.8 526 (25.7) 23.8; 27.6

5-8 2,424 (46.2) 44.9; 47.6 1,480 (47.8) 46.0; 49.6 976 (47.8) 45.6; 49.9

9-11 923 (17.6) 16.6; 18.6 586 (18.9) 17.5; 20.3 377 (18.4) 16.8; 20.1

≥12 427 (8.1) 7.4; 8.9 247 (8.0) 7.0; 8.9 165 (8.1) 6.9; 9.3

Family income (minimum wages -

quintiles)

1rst (poorest) 1,031 (20.1) 19.0; 21.1 545 (17.9) 16.5; 19.2 370 (18.3) 16.6; 20.0

2nd 1,195 (23.3) 22.1; 24.4 694 (22.7) 21.3; 24.2 457 (22.6) 20.8; 24.4

3rd 889 (17.3) 16.3; 18.3 543 (17.8) 16.4; 19.2 357 (17.7) 16.0; 19.3

4th 1,001 (19.5) 18.4; 20.6 633 (20.7) 19.3; 22.2 410 (20.3) 18.5; 22.0

5th 1,021 (19.9) 18.8; 21.0 636 (20.8) 19.4; 22.3 427 (21.1) 19.3; 22.9

Birth weight (gr)

<2500 510 (9.8) 8.9; 10.6 279 (9.0) 8.0; 10.0 192 (9.4) 8.1; 1,065

≥2500 4,722 (90.3) 89.4; 91.1 2,819 (91.0) 90.0; 92.0 1,856 (90.6) 89.4; 91.9

Total 5,249 (100%) 3,101 (100%) 2,048 (100%)

462

237

Table 2. Association of physical activity at 11, 15, 18 and 22 years with sleep outcomes at 22 years for men. 1993 Birth Cohort, Pelotas, Brazil. 463

11 years 15 years 18 years 22 years

Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value

Sleep Quality score

Moderate physical activity 0.003* 0.158 0.284 0.009

1rst tercile 5.0 (4.8; 5.3) 5.1 (4.9; 5.4) 5.4 (5.1; 5.6) 5.0 (4.8; 5.3)

2nd tercile 5.4 (5.1; 5.6) 5.4 (5.2; 5.7) 5.5 (5.3; 5.8) 5.5 (5.2; 5.8)

3th tercile 5.6 (5.3; 5.9) 5.4 (5.2; 5.7) 5.2 (5.0; 5.5) 5.5 (5.2; 5.7)

Vigorous physical activity 0.808 0.272 0.099 0.709

1rst tercile 5.3 (4.9; 5.6) 5.5 (5.3; 5.8) 5.5 (5.3; 5.8) 5.3 (5.1; 5.6)

2nd tercile 5.3 (5.0; 5.5) 5.2 (4.9; 5.5) 5.2 (4.7; 5.6) 5.5 (5.1; 5.8)

3th tercile 5.4 (5.2; 5.6) 5.3 (5.1; 5.5) 5.2 (5.0; 5.4) 5.3 (5.1; 5.5)

Daytime Sleepiness score

Moderate physical activity 0.782 0.862 0.450 0.645

1rst tercile 7.0 (6.6; 7.3) 7.0 (6.6; 7.3) 7.1 (6.7; 7.5) 7.0 (6.7; 7.4)

2nd tercile 7.0 (6.6; 7.3) 7.1 (6.7; 7.4) 7.1 (6.7; 7.5) 7.0 (6.6; 7.4)

3th tercile 7.1 (6.7; 7.5) 6.9 (6.6; 7.3) 6.8 (6.5; 7.1) 6.8 (6.5; 7.1)

Vigorous physical activity 0.784 0.257 0.114* 0.152

1rst tercile 7.1 (6.7; 7.6) 6.9 (6.5; 7.4) 7.2 (6.8; 7.5) 7.1 (6.8; 7.5)

2nd tercile 7.0 (6.6; 7.4) 7.3 (6.9; 7.7) 7.1 (6.5; 7.7) 7.1 (6.6; 7.6)

3th tercile 7.0 (6.7; 7.2) 6.9 (6.6; 7.1) 6.8 (6.5; 7.1) 6.7 (6.4; 7.0)

Self-reported duration (hours, self-reported)

Moderate physical activity 0.513 0.233* 0.203 0.168

1rst tercile 7.6 (7.5; 7.7) 7.7 (7.5; 7.8) 7.6 (7.4; 7.7) 7.6 (7.5; 7.8)

2nd tercile 7.7 (7.5; 7.8) 7.6 (7.5; 7.8) 7.5 (7.4; 7.7) 7.7 (7.6; 7.9)

238

3th tercile 7.5 (7.4; 7.7) 7.5 (7.4; 7.7) 7.7 (7.6; 7.8) 7.5 (7.4; 7.7)


1rst tercile 7.7 (7.5; 7.9) 7.7 (7.5; 7.9) 7.6 (7.5; 7.7) 7.6 (7.4; 7.7)

2nd tercile 7.6 (7.4; 7.7) 7.6 (7.5; 7.8) 7.5 (7.3; 7.8) 7.7 (7.5; 7.9)

3th tercile 7.6 (7.5; 7.7) 7.6 (7.5; 7.7) 7.6 (7.5; 7.8) 7.6 (7.5; 7.7)

Total Sleep Time (hours, accelerometry)


1rst tercile 6.0 (5.9; 6.0) 5.9 (5.8; 6.0) 5.9 (5.8; 6.0) 5.9 (5.9; 6.0)

2nd tercile 6.0 (5.9; 6.1) 5.9 (5.8, 6.0) 5.9 (5.8; 6.0) 5.9 (5.8; 6.0)

3th tercile 5.8 (5.7; 6.0) 6.0 (5.9; 6.1) 6.0 (5.9; 6.0) 6.0 (5.9; 6.1)


1rst tercile 5.9 (5.8; 6.1) 5.9 (5.8; 6.0) 5.9 (5.8; 6.0) 5.9 (5.8; 6.0)

2nd tercile 5.9 (5.8; 6.0) 6.0 (5.9; 6.1) 6.0 (5.8; 6.1) 6.0 (5.8; 6.1)

3th tercile 5.9 (5.8; 5.9) 5.9 (5.8; 6.0) 6.0 (5.9; 6.0) 6.0 (5.9; 6.1)

Efficiency (%, accelerometry)


1rst tercile 83.5 (82.9; 84.1) 83.3 (82.6; 83.9) 83.4 (82.7; 84.2) 83.0 (82.3; 83.6)

2nd tercile 84.1 (83.4; 84.8) 83.5 (82.9; 84.1) 83.3 (82.7; 84.0) 84.0 (83.3; 84.7)

3th tercile 82.6 (81.9; 83.4) 83.2 (82.5; 84.0) 83.5 (82.9; 84.1) 83.4 (82.8; 84.0)

Vigorous physical activity 0.173 0.666 0.389* 0.007*

1rst tercile 84.1 (83.3; 84.9) 83.6 (82.9; 84.4) 83.2 (82.6; 83.8) 84.0 (83.4; 84.6)

2nd tercile 83.1 (82.4; 83.8) 83.2 (82.4; 84.0) 83.5 (82.4; 84.6) 83.9 (82.9; 84.9)

3th tercile 83.4 (82.8; 83.9) 83.3 (82.7; 83.8) 83.6 (83.0; 84.1) 82.9 (82.4; 83.4)

Sleep Time Window (hours, accelerometry)


239

1rst tercile 7.2 (7.1; 7.3) 7.1 (7.0; 7.2) 7.1 (7.0; 7.2) 7.2 (7.1; 7.3)

2nd tercile 7.2 (7.0; 7.3) 7.2 (7.0; 7.3) 7.1 (7.0; 7.2) 7.1 (7.0; 7.2)

3th tercile 7.1 (7.0; 7.2) 7.2 (7.1; 7.3) 7.2 (7.1; 7.3) 7.2 (7.1; 7.3)

Vigorous physical activity 0.600 0.258 0.575 0.002*

1rst tercile 7.1 (7.0; 7.2) 7.1 (7.0; 7.2) 7.1 (7.0; 7.2) 7.0 (6.9; 7.1)

2nd tercile 7.2 (7.1; 7.3) 7.3 (7.1; 7.4) 7.2 (7.0; 7.4) 7.2 (7.0; 7.3)

3th tercile 7.2 (7.1; 7.2) 7.1 (7.0; 7.2) 7.2 (7.1; 7.3) 7.3 (7.2; 7.3)

All analyses were adjusted to skin color and sleep duration at 11 years + wealth index, BMI and screen time at correspondent age. 464

*p value for trend 465

Higher sleep quality and daytime sleepiness scores indicate worse sleep quality and higher sleepiness. 466

467

468

Table 3. Association of physical activity at 11, 15, 18 and 22 years with sleep outcomes at 22 years for women. 1993 Birth Cohort, Pelotas, Brazil. 469

11 years 15 years 18 years 22 years

Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value

Sleep Quality score

Moderate physical activity 0.395 0.030* 0.154 0.131

1rst tercile 5.8 (5.5; 6.1) 5.6 (5.4; 5.9) 5.7 (5.4; 5.9) 5.7 (5.4; 6.0)

2nd tercile 5.7 (5.4; 6.0) 5.7 (5.5; 6.0) 6.0 (5.7; 6.3) 5.7 (5.5; 6.0)

3th tercile 5.9 (5.7; 6.2) 6.0 (5.8; 6.3) 5.9 (5.6; 6.2) 6.0 (5.8; 6.3)


1rst tercile 5.8 (5.6; 5.9) 5.8 (5.6; 6.0) 5.8 (5.7; 6.0) 5.9 (5.7; 6.0)

240

2nd tercile 5.8 (5.5; 6.1) 6.1 (5.6; 6.5) 5.4 (4.7; 6.1) 5.8 (5.4; 6.3)

3th tercile 6.1 (5.6; 6.5) 5.7 (5.2; 6.2) 5.9 (5.6; 6.3) 5.6 (5.2; 5.9)

Daytime Sleepiness score


1rst tercile 7.9 (7.6; 8.3) 8.2 (7.8; 8.6) 7.9 (7.6; 8.2) 7.9 (7.5; 8.3)

2nd tercile 8.0 (7.6; 8.3) 7.6 (7.2; 7.9) 7.9 (7.5; 8.3) 7.8 (7.4; 8.1)

3th tercile 7.7 (7.4; 8.1) 7.8 (7.5; 8.1) 7.8 (7.4; 8.2) 7.9 (7.5; 8.3)


1rst tercile 7.8 (7.6; 8.1) 7.8 (7.6; 8.1) 7.8 (7.6; 8.1) 8.0 (7.7; 8.2)

2nd tercile 8.0 (7.6; 8.5) 7.9 (7.3; 8.4) 7.4 (6.4; 8.3) 7.8 (7.2; 8.4)

3th tercile 7.8 (7.3; 8.4) 7.6 (6.9; 8.3) 8.3 (7.8; 8.7) 7.5 (7.0; 8.0)

Self-reported duration (hours, self-reported)

Moderate physical activity 0.785 0.282 0.867 <0.001*

1rst tercile 8.3 (8.2; 8.5) 8.2 (8.1; 8.4) 8.3 (8.2; 8.4) 8.6 (8.4; 8.7)

2nd tercile 8.3 (8.2; 8.5) 8.4 (8.3; 8.5) 8.3 (8.2; 8.5) 8.3 (8.2; 8.4)

3th tercile 8.3 (8.1; 8.4) 8.3 (8.2; 8.4) 8.3 (8.2; 8.5) 8.0 (7.9; 8.2)


1rst tercile 8.3 (8.2; 8.4) 8.3 (8.2; 8.4) 8.3 (8.2; 8.4) 8.3 (8.2; 8.4)

2nd tercile 8.5 (8.3; 8.6) 8.1 (7.9; 8.4) 8.3 (8.0; 8.7) 8.4 (8.2; 8.7)

3th tercile 8.2 (8.0; 8.4) 8.4 (8.1; 8.7) 8.2 (8.0; 8.4) 8.4 (8.2; 8.6)



1rst tercile 6.4 (6.3; 6.5) 6.4 (6.3; 6.5) 6.5 (6.4; 6.6) 6.4 (6.3; 6.5)

2nd tercile 6.4 (6.3; 6.5) 6.4 (6.4; 6.5) 6.4 (6.4; 6.5) 6.4 (6.3; 6.5)

3th tercile 6.5 (6.4; 6.6) 6.4 (6.3; 6.5) 6.4 (6.3; 6.5) 6.4 (6.3; 6.5)

241


1rst tercile 6.4 (6.4; 6.5) 6.4 (6.4; 6.5) 6.5 (6.4; 6.5) 6.4 (6.4; 6.5)

2nd tercile 6.4 (6.3; 6.5) 6.4 (6.2; 6.5) 6.4 (6.2; 6.6) 6.4 (6.2; 6.5)

3th tercile 6.4 (6.3; 6.6) 6.6 (6.4; 6.8) 6.4 (6.3; 6.6) 6.5 (6.3; 6.6)


Moderate physical activity 0.129* 0.701 0.931 <0.001*

1rst tercile 84.3 (83.7; 84.8) 84.3 (83.8; 84.9) 84.6 (84.1; 85.0) 83.6 (83.0; 84.1)

2nd tercile 84.5 (84.0; 85.1) 84.3 (83.8; 84.9) 84.6 (84.0; 85.1) 84.5 (84.0; 85.0)

3th tercile 84.8 (84.3; 85.3) 84.6 (84.1; 85.1) 84.4 (83.8; 85.0) 85.2 (84.7; 85.7)

Vigorous physical activity 0.728 0.506 0.174* 0.769

1rst tercile 84.5 (84.1; 84.9) 84.5 (84.2; 84.8) 84.4 (84.0; 84.7) 84.4 (84.1; 84.9)

2nd tercile 84.8 (84.1; 85.5) 84.6 (83.7; 85.5) 84.8 (83.5; 86.1) 84.8 (83.9; 85.7)

3th tercile 84.6 (83.7; 85.4) 83.9 (82.8; 84.9) 84.9 (84.2; 85.6) 84.4 (83.7; 85.1)



1rst tercile 7.7 (7.6; 7.8) 7.6 (7.5; 7.7) 7.7 (7.6; 7.8) 7.7 (7.6; 7.8)

2nd tercile 7.6 (7.4; 7.7) 7.7 (7.6; 7.8) 7.7 (7.5; 7.8) 7.6 (7.5; 7.7)

3th tercile 7.7 (7.5; 7.8) 7.6 (7.5; 7.7) 7.6 (7.5; 7.8) 7.6 (7.5; 7.7)


1rst tercile 7.6 (7.6; 7.7) 7.6 (7.6; 7.7) 7.7 (7.6; 7.8) 7.6 (7.6; 7.7)

2nd tercile 7.6 (7.4; 7.7) 7.5 (7.3; 7.7) 7.6 (7.3; 7.8) 7.6 (7.4; 7.8)

3th tercile 7.6 (7.5; 7.8) 7.8 (7.6; 8.1) 7.6 (7.5; 7.7) 7.7 (7.6; 7.8)

All analyses were adjusted to skin color and sleep duration at 11 years + wealth index, BMI and screen time at correspondent age. 470



242

473

474

Table 4. Effect of periods at the top tercile of physical activity across adolescence and early adult life on sleep outcomes at 22 years for men. 1993 Birth Cohort, 475 Pelotas/Brazil. 476

Moderate physical activity Vigorous physical activity

Crude Adjusted# Crude Adjusted#

N of periods in high tercile of physical

activity

Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P

value

Mean (95% CI) P value

Sleep Quality score

0.014* 0.035* 0.709 0.484

0 5.1 (4.8; 5.4) 5.1 (4.8; 5.4) 5.5 (5.1; 6.0) 5.6 (5.1; 6.0)

1 5.4 (5.1; 5.6) 5.4 (5.1; 5.6) 5.3 (5.0; 5.6) 5.3 (5.0; 5.6)

2+ 5.5 (5.3; 5.8) 5.5 (5.3; 5.7) 5.4 (5.2; 5.5) 5.3 (5.1; 5.5)

Daytime sleepiness score

0.807 0.796 0.092 0.008*

0 7.0 (6.6; 7.4) 7.1 (6.7; 7.5) 7.6 (7.0; 8.2) 7.7 (7.1; 8.3)

1 6.9 (6.6; 7.3) 6.9 (6.6; 7.3) 7.1 (6.7; 7.6) 7.2 (6.7; 7.6)

2+ 7.1 (6.8; 7.4) 7.1 (6.7; 7.4) 6.9 (6.6; 7.1) 6.8 (6.6; 7.1)

Sleep duration (hours, self-reported)

0.179 0.151 0.916 0.821

0 7.7 (7.6; 7.9) 7.7 (7.5; 7.9) 7.6 (7.3; 7.8) 7.6 (7.3; 7.8)

1 7.5 (7.4; 7.7) 7.5 (7.4; 7.6) 7.6 (7.4; 7.8) 7.6 (7.5; 7.8)

2+ 7.6 (7.4; 7.7) 7.6 (7.5; 7.7) 7.6 (7.5; 7.7) 7.6 (7.5; 7.7)

243


0.818 0.825 0.504 0.380

0 6.0 (5.8; 6.1) 5.9 (5.8; 6.1) 5.9 (5.7; 6.0) 5.9 (5.7; 6.1)

1 5.9 (5.8; 6.0) 5.9 (5.8; 6.0) 5.9 (5.8; 6.0) 5.9 (5.8; 6.0)

2+ 5.9 (5.8; 6.0) 5.9 (5.9; 6.0) 6.0 (5.9; 6.0) 6.0 (5.9; 6.0)


0.349 0.391 0.068* 0.122*

0 83.7 (82.9; 84.5) 83.7 (82.9; 84.5) 84.2 (83.1; 85.4) 84.3 (83.1; 85.5)

1 83.6 (83.0; 84.3) 83.7 (83.1; 84.4) 83.6 (82.8; 84.4) 83.6 (82.8; 84.4)

2+ 83.1 (82.4; 83.7) 83.2 (82.5; 83.8) 83.2 (82.7; 83.6) 83.3 (82.8; 83.8)


0.530 0.436 0.033* 0.036*

0 7.2 (7.0; 7.3) 7.1 (7.0; 7.3) 7.0 (6.8; 7.2) 7.0 (6.8; 7.2)

1 7.1 (7.0; 7.2) 7.1 (7.0; 7.2) 7.1 (7.0; 7.2) 7.1 (6.9; 7.2)

2+ 7.2 (7.1; 7.3) 7.2 (7.1; 7.3) 7.2 (7.1; 7.3) 7.2 (7.1; 7.3)

477

# Adjusted to skin color, sleep duration at 11 years, wealth index at 11 years, BMI at 11 years and screen time at 11 years 478



481

Table 5. Effect of periods at the top tercile of physical activity across adolescence and early adult life on sleep outcomes at 22 years for women. 1993 Birth Cohort, 482 Pelotas/Brazil. 483

244

Moderate physical activity Vigorous physical activity

Crude Adjusted# Crude Adjusted#

N of periods in high tercile of

physical activity

Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P

value

Mean (95% CI) P value

Sleep Quality score

0.004* 0.016* 0.922 0.497*

0 5.5 (5.2; 5.8) 5.5 (5.2; 5.9) 5.8 (5.6; 6.0) 5.9 (5.7; 6.1)

1 5.8 (5.5; 6.0) 5.8 (5.5; 6.0) 5.8 (5.6; 6.1) 5.8 (5.6; 6.1)

2+ 6.1 (5.8; 6.3) 6.0 (5.8; 6.3) 5.7 (5.3; 6.2) 5.7 (5.2; 6.1)

Daytime sleepiness score

0.197 0.211 0.646 0.841

0 8.2 (7.8; 8.6) 8.2 (7.8; 8.6) 7.8 (7.5; 8.1) 7.9 (7.6; 8.1)

1 7.7 (7.4; 8.1) 7.7 (7.4; 8.0) 8.0 (7.6; 8.4) 8.0 (7.6; 8.3)

2+ 7.8 (7.5; 8.1) 7.8 (7.5; 8.2) 7.8 (7.2; 8.4) 7.7 (7.1; 8.4)

Sleep duration (hours, self-reported)

0.089* 0.035* 0.945 0.975

0 8.4 (8.2; 8.6) 8.4 (8.3; 8.6) 8.3 (8.2; 8.4) 8.3 (8.2; 8.4)

1 8.3 (8.2; 8.4) 8.3 (8.2; 8.5) 8.3 (8.2; 8.4) 8.3 (8.2; 8.5)

2+ 8.2 (8.1; 8.4) 8.2 (8.1; 8.3) 8.3 (8.1; 8.6) 8.3 (8.0; 8.5)


0.080 0.178 0.431 0.594

0 6.5 (6.4; 6.6) 6.4 (6.3; 6.6) 6.4 (6.3; 6.5) 6.4 (6.3; 6.5)

245

1 6.3 (6.2; 6.4) 6.4 (6.3; 6.5) 6.5 (6.4; 6.6) 6.5 (6.4; 6.6)

2+ 6.5 (6.4; 6.5) 6.5 (6.4; 6.6) 6.5 (6.3; 6.6) 6.5 (6.3; 6.6)


0.111 0.101 0.967 0.949

0 83.9 (83.2; 84.6) 83.9 (83.3; 84.6) 84.5 (84.0; 84.9) 84.6 (84.1; 85.0)

1 84.7 (84.2; 85.3) 84.8 (84.2; 85.3) 84.5 (84.0; 85.1) 84.7 (84.1; 85.2)

2+ 84.7 (84.2; 85.2) 84.8 (84.3; 85.3) 84.6 (83.6; 85.5) 84.6 (83.7; 85.6)


0.008 0.061 0.486 0.679

0 7.8 (7.6; 7.9) 7.7 (7.6; 7.9) 7.6 (7.5; 7.7) 7.6 (7.5; 7.7)

1 7.5 (7.4; 7.6) 7.5 (7.4; 7.6) 7.7 (7.6; 7.8) 7.7 (7.6; 7.9)

2+ 7.7 (7.6; 7.8) 7.7 (7.6; 7.8) 7.7 (7.5; 7.9) 7.7 (7.5; 7.8)

# Adjusted to skin color, sleep duration at 11 years, wealth index at 11 years, BMI at 11 years and screen time at 11 years 484



TS1. Instruments used in each follow-up. Pelotas Birth Cohort 1993, Brazil. 487

488

11 years

Since <day> from last week, did you practice some of follow activities (exclude physical education classes):

Activities How many days in a week? How much time in each day?

Soccer, futsal __ __ h __ __ min

Athletics __ __ h __ __ min

Basketball __ __ h __ __ min

246

Jazz, ballet, other dances __ __ h __ __ min

Olympic gymnastics, rhythmic gymnastics __ __ h __ __ min

Judo, karate, capoeira, other fights __ __ h __ __ min

Swimming __ __ h __ __ min

Volleyball __ __ h __ __ min

Tennis, paddle __ __ h __ __ min

Handball __ __ h __ __ min

Dodge ball __ __ h __ __ min

Taco* __ __ h __ __ min

Other

__ __ h __ __ min

15 years

Soccer __ __ h __ __ min

Futsal __ __ h __ __ min

Athletics __ __ h __ __ min


Jazz, ballet, other dances __ __ h __ __ min

Olympic gymnastics, rhythmic gymnastics __ __ h __ __ min

Judo, karate, capoeira, other fights __ __ h __ __ min



Tennis, paddle __ __ h __ __ min

247

Walking __ __ h __ __ min

Bodybuilding __ __ h __ __ min

Gymnastics __ __ h __ __ min

Other __ __ h __ __ min

18 years

Think about all the vigorous and moderate activities that you do in a habitual week with duration at least 10 minutes.

Vigorous physical activities refer to activities that take hard physical effort and make you breathe much harder than normal.

Moderate activities refer to activities that take moderate physical effort and make you breathe somewhat harder than

normal.

This section is about all the physical activities that you did in the last 7 days solely for

recreation, sport, exercise or leisure. Please do not include any activities you have already mentioned.

In a habitual week, on how many days did you walk for

at least 10 minutes at a time in your leisure time?

_____ days per week

How much time did you usually

spend on one of those days

walking in your leisure

time?

__ __ h __ __ min

Think about only those physical activities that you did

for at least 10 minutes at a time.

In a habitual week, on how many days did you do

vigorous physical activities like

aerobics, running, fast bicycling, or fast swimming in

your leisure time?

_____ days per week



doing vigorous physical

activities in your leisure time?

__ __ h __ __ min

248

Again, think about only those physical activities that

you did for at least 10 minutes at a

time. In a habitual week, on how many days did you do

moderate physical activities

like bicycling at a regular pace, swimming at a regular

pace, and doubles tennis in your

leisure time?

_____ days per week



doing moderate physical

activities in your leisure time?

__ __ h __ __ min

These questions are about how you traveled from place

to place, including to places like work, stores, movies,

and so on.

During the last 7 days, on how many days did you

bicycle for at least 10 minutes at a

time to go from place to place?

_____ days per week


spend on one of those days to

bicycle from place to

place?

__ __ h __ __ min

In a habitual week, on how many days do you walk for

at least 10 minutes at a time

to go from place to place?

_____ days per week



walking from place to

place?

__ __ h __ __ min

Think about all the vigorous and moderate activities that you do in a habitual week with duration at least 10 minutes.

Vigorous physical activities refer to activities that take hard physical effort and make you breathe much harder than normal.

249

22 years

Moderate activities refer to activities that take moderate physical effort and make you breathe somewhat harder than

normal.

These questions are about how you traveled from place to place, including to places like work, stores, movies, and so on.

During the last 7 days, on how many days did you

bicycle for at least 10 minutes at a

time to go from place to place?

_____ days per week


spend on one of those days to

bicycle from place to

place?

__ __ h __ __ min

In a habitual week, on how many days do you walk for

at least 10 minutes at a time

to go from place to place?

_____ days per week How much time did you usually


walking from place to

place?

__ __ h __ __ min

Now think in leisure-time activities or sports.

Activities

How many days in a week?

How much time in each day?

Walking outdoors __ __ h __ __ min

Bodybuilding __ __ h __ __ min

__ __ h __ __ min

250

Functional training

Gymnastics, step, body pump, zumba or other __ __ h __ __ min

Exercise bicycle, RPM, bike indoor or spinning __ __ h __ __ min

Jazz, ballet, street, hip hop or another dance __ __ h __ __ min

Yoga or pilates __ __ h __ __ min

Walking in running machine __ __ h __ __ min

Running outdoor __ __ h __ __ min

Biclycle outdoor __ __ h __ __ min

Judo, jiu-jítsu, muay thai, karatê, boxe, taekwondo or

MMA

__ __ h __ __ min

Soccer, futsal __ __ h __ __ min

Handball __ __ h __ __ min




Tennis

Paddle

Other

*Similar to baseball in pairs 489

251

Sleep quality score Daytime sleepiness score

Self-reported sleep duration

(hours)

Total Sleep Time

(hours, accelerometry)

Efficiency

(%, accelerometry)

Sleep Time Window


Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95%

CI)

P value

Skin Color 0.002 0.001 0.814 0.064 0.006 0.252

White 5.2 (5.0; 5.4) 6.7 (6.5; 7.0) 7.6 (7.5; 7.7) 6.0 (5.9; 6.1) 83.8 (83.4; 84.3) 7.2 (7.1; 7.3)

Black 5.6 (5.3; 6.0) 7.8 (7.3; 8.4) 7.7 (7.4; 7.9) 5.8 (5.7; 6.0) 82.9 (82.0; 83.8) 7.1 (6.9; 7.2)

Brown 5.7 (5.4; 6.1) 7.2 (6.7; 7.7) 7.7 (7.5; 7.9) 5.9 (5.8; 6.0) 82.1 (81.2; 83.0) 7.2 (7.1; 7.4)

Yellow/indigenous 4.5 (3.8; 5.2) 7.1 (6.2; 8.1) 7.5 (7.1; 7.9) 5.8 (5.5; 6.0) 83.7 (81.9; 85.5) 6.9 (6.6; 7.2)

Wealth index (11

years)

0.295 0.812 0.061 0.710 <0.001* 0.280

1º quintile (poorest) 5.6 (5.2; 5.9) 6.9 (6.4; 7.3) 7.8 (7.7; 8.0) 6.0 (5.9; 6.1) 82.7 (81.9; 83.5) 7.3 (7.1; 7.4)

2º quintile 5.2 (4.9; 5.5) 6.8 (6.3; 7.2) 7.7 (7.5; 7.9) 6.0 (5.8; 6.1) 83.0 (82.2; 83.9) 7.2 (7.1; 7.4)

3º quintile 5.3 (5.0; 5.7) 7.1 (6.6; 7.5) 7.5 (7.3; 7.7) 5.9 (5.7; 6.0) 83.2 (82.4; 84.0) 7.1 (6.9; 7.2)

4º quintile 5.3 (5.0; 5.7) 7.1 (6.7; 7.6) 7.6 (7.4; 7.7) 5.9 (5.8; 6.1) 84.0 (83.1; 84.8) 7.1 (7.0; 7.3)

5º quintile 5.1 (4.8; 5.4) 6.9 (6.5; 7.3) 7.5 (7.4; 7.7) 6.0 (5.8; 6.1) 84.4 (83.6; 85.2) 7.1 (7.0; 7.2)

BMI (11 years) 0.376 0.808 0.005* 0.364 0.001* 0.013*

Normal 5.4 (5.2; 5.6) 7.0 (6.7; 7.2) 7.7 (7.6; 7.8) 6.0 (5.9; 6.0) 82.9 (82.5; 83.4) 7.2 (7.2; 7.3)

Overweight 5.1 (4.8; 5.4) 6.8 (6.4; 7.2) 7.6 (7.4; 7.7) 5.9 (5.8; 6.0) 84.0 (83.2; 84.8) 7.0 (6.9; 7.2)

Obesety 5.3 (4.9; 5.7) 6.9 (6.4; 7.4) 7.4 (7.1; 7.6) 6.0 (5.8; 6.1) 84.5 (83.5; 85.6) 7.1 (6.9; 7.2)

Screen Time (11

years)

0.430 0.680 0.258 0.528 0.270* 0.780

252

Activities from 3 to METS in compendiums were classified as moderate and activities above 6 METS in compendiums were classified as vigorous. 490

Examples of activities classified as moderate: Bodybuilding, walking, pilates, yoga, volleyball 491

Examples of activities classified as vigorous: Exercise bicycle, running, fights, basketball 492

493

TS2. Distribution of sleep quality, daytime sleepiness, self-reported sleep duration, sleep duration, time in bed and efficiency for men at 22 years. 1993 Birth 494 Cohort, Pelotas/Brazil. 495

* P value for trend 496


1º tercile (lowest) 5.2 (5.0; 5.4) 6.9 (6.5; 7.2) 7.7 (7.6; 7.8) 5.9 (5.8; 6.0) 83.2 (82.6; 83.8) 7.2 (7.1; 7.3)

2º tercile 5.4 (5.1; 5.7) 7.1 (6.7; 7.5) 7.5 (7.4; 7.7) 5.9 (5.8; 6.0) 83.3 (82.6; 84.0) 7.1 (7.0; 7.3)

3º tercile 5.4 (5.2; 5.6) 6.9 (6.6; 7.2) 7.6 (7.5; 7.7) 6.0 (5.9; 6.1) 83.7 (83.0; 84.3) 7.2 (7.1; 7.3)

Total 5.3 (5.2; 5.5) 7.0 (6.8; 7.2) 7.6 (7.5; 7.7) 5.9 (5.9; 6.0) 83.4 (83.0; 83.8) 7.2 (7.1; 7.2)

253

Sleep quality score Daytime sleepiness score Self-reported sleep duration (hours)

Total Sleep Time


Efficiency

(%, accelerometry)

Time in bed


Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95% CI) P value Mean (95%

CI)

P value

Skin Color 0.002 0.613 <0.001 0.002 <0.001 0.141

White 5.7 (5.5; 5.8) 7.9 (7.7; 8.2) 8.2 (8.1; 8.3) 6.5 (6.4; 6.5) 84.9 (84.5; 85.3) 7.7 (7.6; 7.7)

Black 6.4 (6.0; 6.8) 7.9 (7.4; 8.4) 8.5 (8.3; 8.7) 6.2 (6.1; 6.3) 83.2 (82.5; 83.9) 7.5 (7.3; 7.6)

Brown 6.0 (5.7; 6.4) 7.7 (7.2; 8.1) 8.6 (8.4; 8.8) 6.5 (6.3; 6.6) 84.2 (83.5; 84.9) 7.7 (7.6; 7.8)

Yellow/indigenous 5.3 (4.5; 6.0) 7.3 (6.2; 8.3) 8.5 (8.1; 8.9) 6.3 (6.1; 6.6) 83.4 (81.9; 84.9) 7.6 (7.3; 7.9)

Wealth index (11

years)

0.303 <0.001 <0.001 0.021 <0.001 0.074

1º quintile (poorest) 6.1 (5.7; 6.4) 7.6 (7.1; 8.0) 8.7 (8.6; 8.9) 6.4 (6.3; 6.5) 83.5 (82.8; 84.1) 7.7 (7.6; 7.8)

2º quintile 5.7 (5.3; 6.0) 7.1 (6.6; 7.5) 8.5 (8.3; 8.7) 6.5 (6.4; 6.6) 84.3 (83.6; 85.0) 7.8 (7.6; 7.9)

3º quintile 5.9 (5.6; 6.2) 7.9 (7.5; 8.3) 8.2 (8.0; 8.3) 6.3 (6.2; 6.4) 84.1 (83.4; 84.7) 7.5 (7.4; 7.6)

4º quintile 5.8 (5.5; 6.1) 8.0 (7.6; 8.5) 8.2 (8.0; 8.3) 6.5 (6.3; 6.6) 85.3 (84.6; 85.9) 7.6 (7.5; 7.7)

5º quintile 5.6 (5.3; 5.9) 8.7 (8.2; 9.1) 8.0 (7.9; 8.2) 6.5 (6.4; 6.6) 85.8 (85.2; 86.5) 7.6 (7.5; 7.8)

BMI (11 years) 0.049* 0.669 0.024 0.934 0.002* 0.089*

Normal 5.7 (5.6; 5.9) 7.9 (7.7; 8.1) 8.4 (8.3; 8.5) 6.4 (6.4; 6.5) 84.2 (83.9; 84.6) 7.7 (7.6; 7.7)

Overweight 5.9 (5.6; 6.3) 7.7 (7.2; 8.1) 8.1 (8.0; 8.3) 6.4 (6.3; 6.5) 84.9 (84.2; 85.5) 7.6 (7.4; 7.7)

Obesety 6.2 (5.7; 6.7) 7.7 (7.0; 8.4) 8.1 (7.9; 8.4) 6.4 (6.2; 6.6) 85.9 (84.8; 86.9) 7.5 (7.3; 7.7)

Screen Time (11

years)

0.892 0.158* 0.386 0.110 0.962 0.081

254

498

499

TS3. Distribution of sleep quality, daytime sleepiness, self-reported sleep duration, sleep duration, time in bed and efficiency for women at 22 years. 1993 Birth Cohort, 500 Pelotas/Brazil 501

502

* P value for trend 503


1º tercile (lowest) 5.8 (5.6; 6.0) 7.7 (7.4; 8.0) 8.4 (8.3; 8.5) 6.5 (6.4; 6.5) 84.5 (84.0; 84.9) 7.7 (7.6; 7.8)

2º tercile 5.9 (5.6; 6.1) 7.8 (7.4; 8.1) 8.2 (8.1; 8.4) 6.3 (6.2; 6.4) 84.5 (83.9; 85.0) 7.5 (7.4; 7.6)

3º tercile 5.8 (5.5; 6.1) 8.1 (7.7; 8.5) 8.3 (8.2; 8.5) 6.5 (6.4; 6.6) 84.6 (84.0; 85.1) 7.7 (7.6; 7.8)

Total 5.9 (5.7; 6.0) 7.9 (7.7; 8.1) 8.3 (8.2; 8.4) 6.4 (6.4; 6.5) 84.5 (84.2; 84.8) 7.6 (7.6; 7.7)

255

ARTIGO 4

(A ser submetido para Journal Physical Activity and Health)

256

Short-term effect of PA on sleep health: a population-based study with

accelerometry.

Andrea Wendt

Inácio Crochemore M. da Silva

Helen Gonçalves

Ana Menezes

Fernando Barros

Fernando C. Wehrmeister

Correspondent author:

Andrea Wendt – [email protected]

257

ABSTRACT

Background: regular physical activity (PA) is an important behaviour to improve sleep.

However, aspects about short-term effects of PA on sleep are still controversial.

Aims: to verify the effect of different periods of the day and intensities of PA on the

subsequent sleep night in a population-based cohort of young adults.

Methods: cohort study with prospective analyses for PA performed during the day and

its effect on the following sleep night using data from the 22 years follow-up of the 1993

Pelotas Birth Cohort, Brazil. Accelerometry was used to measure both PA and sleep

parameters. Regarding intensity, we analysed the effect of 10 minutes of light PA (LPA),

moderate PA (MPA) and vigorous PA (VPA) over sleep, stratified by sex. Sleep variables

were sleep time window (STW), total sleep time (TST) and sleep efficiency. We

performed Generalized Estimating Equations using Stata 12.1 software.

Results: The means of STW, TST and sleep efficiency were 444.0 minutes, 371.1

minutes and 84% respectively. Among men, 10 minutes of morning LPA increase 2.73

minutes on TST and 0.13 percentage points on sleep efficiency. Among women, 10

minutes of morning LPA increase 0.15 percentage points in sleep efficiency. Afternoon

LPA also increases sleep efficiency in 1.13 percentage points. Night PA seems to have

an inverse effect on sleep variables.

Conclusions: the effect of PA on sleep health is intrinsically related to the period of day

in which it was performed. The magnitude of effect is different between sexes. For a

better sleep health, PA should be performed preferably during the daytime.

Key-words: sleep health, physical activity, accelerometer

INTRODUCTION

258

Sleep has an important role in metabolism and homeostasis of human organism

and consequently in general health (1, 2). Poor sleep quality and inadequate duration have

been associated to higher risk of chronic diseases, such as hypertension and diabetes (3-

5), depression (5, 6) and also higher risk of mortality (7).

Many behavioural aspects influence sleep, including physical activity (PA).

Studies have shown that PA may reduce both long and short sleep (4, 8, 9), improve sleep

quality (10, 11) and reduce risk to insomnia as well as other sleep disorders (12, 13).

Some authors discuss differences in terms of short-term effect on sleep health and effect

of regular PA practice on the same outcomes (14, 15). While effects of regular exercise

are related to body composition changes, improvement of fitness levels and heart rate

variability, possible acute effects of exercise include central nervous system fatigue,

increase of body temperature and secretion of grow hormone and brain-derived

neurotrophic factor (15, 16).

However, the association of PA and sleep seems to rely on the PA features such

as intensity and time schedule (14, 17). Although some authors have argued that PA

practiced at night has a sleep disturbing effect, evidence is still unclear (17). Some

experimental studies have found that only PA performed during the day time improves

sleep outcomes, but these findings are limited to small samples and self-selection bias

(18). In addition, few studies have assessed different periods of day and intensities of PA

separately (17).

Time spent on each intensity of PA according to the period of day is difficult to

measure in population-based studies as this feature is dependent on instruments and not

on sleep and PA questionnaires, which are usually based on greater reminder periods than

one day. Therefore, accelerometry could be an alternative to measure the free-living acute

259

effect of PA on the following sleep night in population-based samples and provide some

evidence regarding unanswered questions.

Thus, this study aims to verify the effect of different intensities of PA performed

during different periods of the day on the following sleep night in a population-based

cohort of young adults.

METHODS

The present study is based on prospective analyses of PA practiced during the day

and the following sleep night using data from the 22-year follow-up of the 1993 Pelotas

Birth Cohort, Brazil (19). This cohort is a population-based study with multiple purposes.

The eligibility criteria for the cohort were any live born in the five maternity hospitals

and whose mothers lived in urban settings of the city. The original cohort comprised 5,249

child-mother pairs (20). Up to the 15-year follow-up, the interviews took place at the

participants’ home. In the 18- and 22-year follow-up, participants went to a research clinic

for data collection. The response rate in perinatal study (baseline) was 99.1%, and 76.3%

at 22-year follow-up. All follow-ups include standardized information about

sociodemographic and behaviour characteristics, as well as health outcomes. More details

about the cohort can be found elsewhere (19).

Accelerometry

In the 22-year follow-up of the 1993 Pelotas Birth Cohort, in the end of the visit

to the research clinic, participants were invited to wear a triaxial accelerometer

(Actigraph® GT3X) for six days with a 24 hours protocol. This protocol allows an

analysis throughout the week of the participant. At the end of period, a staff member

260

collected the device at the participant’s house. Data was collected with five seconds epoch

and 60Hz sampling frequency. The download was performed in Actilife 6.1 software and

processed in R program with package GGIR (version 1.5-21) (21). This process checks

for calibration error based on local gravity (22), abnormally high values, non-wear time

and calculate vector magnitude using Euclidian Norm minus 1g

(ENMO=√𝑥2 + 𝑦2 + 𝑧2 − 1𝑔).

Considering sleep variables, the algorithm used was proposed by Van Hees et.al.

(23) and with automatic detection of sleep periods (24). Automatic detection assesses

changes in the z-angle for each five-minute period (23) and identifies values under 10th

percentile of movement in a complete day. Then, the algorithm identifies blocks of 30

minutes with this pattern of movement with gaps lower than 60 minutes among them.

Finally, only the longer block in a 24 hour period (noon to noon), defined as sleep period

time window, is maintained (24). In this study, changes in the z-angle of 3º for each 5-

minute window were used. The sleep variables were sleep time window (STW -

difference between sleep onset and sleep end expressed in minutes), total sleep time (TST

- total of minutes classified as sleep after sleep onset), and efficiency (total sleep time

divided by sleep time period, expressed in %). . In order to improve the quality of data,

STW and TST lower than 2 hours or higher than 15 hours were excluded of the present

analysis.

The extracted PA variables for this study were minutes of light, moderate and

vigorous PA. Light PA (LPA) was defined based on acceleration from 50mg to 99mg,

moderate PA (MPA) from 100mg to 399mg and to vigorous PA (VPA) ≥400mg (25, 26).

While LPA and VPA were non-bouted variables, MPA was analysed using a 5 minute-

bout. The decision regarding the non-bouted variables considered that any bout criteria

for VPA would unable the capture of activities with high intensity peaks and short

261

duration. Furthermore, non-bouted LPA represents more routine activities while a 5

minute bout for MPA may represent more structured activities.

Daily PA was analysed during the following periods: morning (6am to 11:59am),

afternoon period (12pm to 7:59pm), night period (8:00pm to 11:59pm) and entire day

(6am to 11:59am). All physical activity variables were analysed between 6am and 12am

in order to not include sleep period.

Covariables

Considering as potential confounder factors, the following variables were

included in the model: skin colour (self-reported), wealth index, work status (none/ only

study/ only work/ both), having children with less than two years of age (no/yes), screen

time, percentage of fat mass, alcohol ingestion, current smoking (no/yes), illicit drug use,

coffee ingestion, mental health and using medication to sleep. The wealth index was

obtained from a list of items and used the first component of a principal component

analyses divided in quintiles. Screen time was obtained by a sum of time spent weekly on

TV, computer and video-games. The percentual fat mass was measured using air

displacement plethysmography (BOD POD® Composition System; COSMED, Albano

Laziale, Italy). Alcohol ingestion was measured with Alcohol Use Disorder Identification

(AUDIT questionnaire) and a continuous score was used. The current use of illicit drugs

was measured by a confidential questionnaire which asked participants about the use of

a list of different drugs. We classified the use of any illicit drugs as everyday /sometimes

and no use. Coffee ingestion in the last year was collected with digital and self-reported

food frequency questionnaire which asked participants about frequency and amount (27).

Using this information, coffee ingestion was calculated in grams per day. In order to

262

measure mental health, a continuous score self-reporting questionnaire was used (SRQ-

20)(28).

Statistics

This study includes only participants with at least four nights of sleep data, who

were not working at night and no medication for sleep use. First, a comparison between

the original cohort and the analytical sample was carried out. Percentages and a 95%

Confidence Interval (95% CI) were presented, in addition to a description of all variables

used in study. Considering the categorical variables, we present percentages and a 95%

CI. Median and interquartile range were presented for the physical activity variables

according to sex.

In order to test the effect of PA and sleep outcomes, we analysed each 24 hours

period per participant. We used generalized estimating equation (GEE) to obtain

regression coefficients (β). Due to the continuous nature of exposures and outcomes, we

decided to work with gaussian family and identity link. The correlation structure for each

association was decided based on QIC values of models. To improve interpretation of

analysis, we used 10 minutes of PA instead of using one minute. Therefore, the change

in sleep outcomes should be interpreted based on each increase of 10 minutes of PA. The

crude and adjusted β and respectively CI 95% were presented for PA in the morning,

afternoon, night and entire day periods.

All analyses were conducted in Stata 12.1 (StataCorp LP, College Station, United

States) and were sex-stratified.

263

RESULTS

We analysed 2,006 participants comprising 9,687 cycles of 24 hours. A

supplementary table shows comparison between the original cohort and the analytic

cohort. The analysed sample was similar to the original cohort.

Table 1 presents a description of the sample included in this analysis and also the

means of the three outcomes according to the covariables. The majority of the analysed

participants were females (51.5%) and reported white skin colour (61.0%). One fifth had

a job and were engaged in studying; 15.0% reported having children below two years of

age. Regarding behaviours, around 16.1% reported smoking, 13.6% illicit drugs and

20.1% reported harmful alcohol use. Two in each 10 were classified as having common

mental disorders. The means of STW, TST and sleep efficiency were 443.6 minutes

(429.4 to men and 456.9 to women), 371.1 minutes (356.4 to men and 385.0 to women)

and 84.0% (83.5 to men and 84.6 to women), respectively.

Table 2 shows medians of LPA, MPA and VPA according period of day and sex.

During the 24 hours period, the median for LPA in both sexes is around 150 minutes.

Men spent 23 minutes in MPA and 5.1 minutes in VPA, while in women these values

were 13.3 and 3.0, respectively. There is no relevant differences by sex in the medians

according to the period of the day (morning, afternoon and night).

Table 3 presents results to STW according to sex. After adjustments, higher PA

levels during the morning and the afternoon were not associated to STW to both sexes.

PA practiced at night showed an inverse association with STW in the following sleep

period. Among men, each 10 minutes of LPA, MPA and VPA at night decreased the STW

by 14.44 (95% CI = -16.56; -12.33), 5.01 (95% CI = -7.49; -2.53) and 12.03 (95% CI = -

18.22; -5.84) minutes respectively. Among women, STW decreased by 13.60 (95% CI=

264

-15.79; -11.42), 10.37 (95%CI= -14.70; .6.03) and 20.31 (95%CI= -33.25; -7.37) for

LPA, MPA and VPA, respectively. During entire day, only for women, each 10 minutes

of LPA and MPA decreased STW in 1.14 (95%CI= -1.84; -0.43) and 1.33 (95%CI= -

2.62; -0.05) minutes respectively.

The results about TST are presented in Table 4. Only for men, each 10 minutes of

morning LPA increased TST in 2.56 minutes (95%CI=1.57; 3.56). Afternoon PA was not

associated to TST for both sexes. Night PA was associated to lower TST. For men, each

10 minutes of LPA, MPA and VPA decreased TST by 11.09 (95%CI= -12.81; -9.38),

4.28 (95%CI= -6.33; -2.22) and 9.31 (95%CI= -14.44; -4.19) minutes, respectively. The

associations among women were in the same direction but presented different

magnitudes. Ten minutes of LPA, MPA and VPA decreased TST by 10.81 (95%CI= -

12.56; -9.05), 8.38 (95%CI= -12.04; -4.73) and 15.25 (95%CI= -26.14; -4.36) minutes,

respectively. During the whole day, MPA decrease TST in 0.8 minutes (95%CI= -1.40; -

1.94) for men and 1.16 minutes (95%CI= -2.24; -0.08) for women.

Table 5 shows effect of PA and sleep efficiency according to sex. Each 10 minutes

of morning LPA increased sleep efficiency in 0.15 (95%CI= 0.07; 0.23) percent points

only for women. Regarding afternoon PA, only for women, each 10 minutes of LPA

increases sleep efficiency in 0.09 percentage points (95%CI=0.02; 0.16). Night PA was

not associated to sleep efficiency to both sexes. During entire day, LPA was associated

to increase of sleep efficiency in 0.07 percentage points (95%CI= 0.03; 031) only for

women.

Discussion

265

This study assessed the short-term effect of PA on sleep outcomes in a population-

based sample of young adults. PA practice during the night showed a decrease in STW

and TST, independently of the intensity of this activity in both sexes. For men, morning

LPA improves TST and for women, morning and afternoon LPA improves sleep

efficiency. The association of PA on the sleep outcomes, assessing the entire day, seems

attenuated.

It is worth highlighting that when considering the entire day, PA seems to decrease

STW, TST and efficiency. However, separating according to the period when PA was

performed, we found different results. For PA performed at night, almost a proportional

decrease in STW and TST was found along with the increase of LPA and MPA. For sleep

efficiency, we did not find this relationship as this variable is the ratio of both TST and

STW. On the other hand, morning and afternoon LPA improves TST and sleep efficiency.

The difference in effect of PA according to time when it was performed is cited

in previous works (18), however almost all evidence come from studies without

representative samples. Another issue regarding the comparability of our results is the

limited number of studies using a similar approach in adults, the use of objectively

measured PA and sleep outcomes (18). Laboratorial studies evaluating night exercise

found an increase in heart rate variability but not effecting the cortisol curve or sleep

measures such as duration or quality (15, 29, 30). Surveys evaluating perception of

participants about day and night exercise on sleep in high income countries showed that

individuals, in general, recognize any exercise as a behaviour which improves sleep

outcomes independently from the period in which it was performed (31, 32). A study

carried out in the USA with telephone interviews found that morning PA increased the

odds of good sleep quality in 88% and decreased the odds of waking unrefreshed in 44%

(10). A study with college students in China, also with subjective measures, found that

266

daytime PA decreases the odds of poor sleep quality in 0.79 times, but no association was

found with night exercise (33).

There are some explanations for an inverse association between night PA and

sleep in this study. A study with 20 to 30 year-old men tested the effect of exercise before

sleep and identified that the onset of melatonin secretion started 30 minutes later in

exercised compared to non-exercised individuals, delaying the circadian phase. The

difference between exercise and non-exercise groups was attenuated in the second day

and disappeared in the third day (34). This result suggests that night PA may be harmful

to sleep outcomes in short term, but not in long-term (34). The thermoregulation could

also explain the effect of PA on sleep. PA increases the corporal temperature triggering

the thermoregulation process (35). Some authors suggest that PA performed close to sleep

time may not provide sufficient time to decrease the body temperature, retarding the sleep

onset (35) but this evidence is not clear (18). Additionally, individuals who performed

PA at night may be different from those who does it during morning or afternoon. This

may be related to work or study schedules and life style aspects. Studies exploring the

influences of the period of day on which PA is performed are needed to understand these

differences.

Many studies highlighted the importance of PA to mental health, chronic diseases,

and mortality (36-38). Thus, any PA is better than none and we recognize the importance

of PA promotion for a healthy living. Besides, PA performed at night seems to decrease

the STW and TST but presents no effect on sleep efficiency. The period of the day and

the intensity of PA need to be considered in order to improve sleep health.

The LPA, but not MPA or VPA, improved sleep outcomes in the present study.

Data not presented with bouted LPA showed no association with sleep outcomes. The

non-bouted LPA measure used in this study may represent more general activities than

267

those considered structured. The literature discusses the influence of bout length on PA

final measures (39). Regarding MPA, we used a 5-minute bout as it traditionally tries to

measure structured activities. Extra analysis with other bout criteria for MPA (non-bouted

and 10 minutes bout) did not show any association either. The different bout criteria may

influence PA constructs captured from an accelerometer and total time spent at each

intensity (39). It is possible that regarding sleep specifically, the amount of daily activities

with low intensity is more important than the amount of time spent in activities with

moderate or high intensity. In addition, most studies that found association between

moderate to vigorous physical activity and sleep in adults use self-reported measures

which intensity is based on the perception of individuals (40-42).

This study has some limitations which should be highlighted. First, we used

automatic detection for sleep variables. A review recommends using sleep logs for guide

accelerometry sleep analysis to reduce classification errors (43). Although this procedure

may improve final estimates, the application in large samples may reduce the adherence

to accelerometry protocol or increase loss of information. Thus, we opted to use an

automatic detection algorithm for sleep (24) to balance quality of data and logistic

questions. The absence of chronotype classification is another import limitation. This

chronotype may influence the preferences of an individual to perform PA or the sleep

time. We believe that this limitation will not affect our results since we excluded those

who work or study during night, even this is not the same information. At last, although

we have examined association of PA with subsequent sleep night, it is possible that

individuals with chronic sleep problems are less likely to spent time with PA.

This study also shows strengths. First, it is a population-based sample in a middle-

income country where studies about this theme are scarce and PA and sleep patterns are

potentially different from high-income countries. Besides, the use of objective measures

268

to both PA and sleep made results more robust and the analysis using each day of

accelerometry allows us to verify important aspects.

Finally, our findings suggest that the magnitude and direction of the association

between PA and sleep are related to the period when PA was performed. We concluded

that daytime LPA is important to improve sleep outcomes. PA practiced at night may be

harmful to sleep in short-term. Therefore, for a better sleep health, PA practice should be

recommended preferably during daytime.

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Table 1. Distribution of sample according to variables used in study. Birth cohort 1993, Pelotas-Brazil.

Sample Sleep time

window(min)

Total sleep time (min) Sleep efficiency (%)

Variables N (%) 95% CI Mean (95% CI) Mean (95% CI) Mean (95% CI)

Sex

Male 972 (48.5) 45.9; 50.1 429.4 (425.3; 433.4) 356.4 (352.9; 359.8) 83.5 (83.1; 83.9)

Female 1,034 (51.5) 49.9; 54.1 456.9 (452.8; 461.0) 385.0 (381.4; 388.6) 84.6 (84.2; 84.9)

Skin colour

White 1,224 (61.0) 58.9; 63.2 444.9 (441.2; 448.7) 374.0 (370.8; 377.3) 84.4 (84.1; 84.7)

Black 339 (16.9) 15.3; 18.5 436.2 (429.2; 443.1) 361.9 (355.8; 367.9) 83.4 (82.8; 84.0)

Brown 359 (17.9) 16.2; 19.6 448.4 (441.2; 455.5) 372.2 (366.1; 378.4) 83.4 (82.8; 84.0)

Other 84 (4.2) 3.3; 5.1 432.8 (417.4; 448.1) 361.2 (347.9; 374.5) 83.8 (82.5; 85.2)

Wealth index

1ª quintile (poorest) 389 (19.4) 17.7; 21.1 449.8 (443.1; 456.5) 372.2 (366.4; 378.0) 83.1 (82.5; 83.7)

2º quintile 411 (20.5) 18.7; 22.3 444.6 (438.1; 451.1) 369.7 (364.1; 375.4) 83.5 (83.0; 84.1)

275

3º quintile 429 (21.4) 19.6; 23.2 439.5 (433.1; 445.8) 367.3 (361.7; 372.8) 84.0 (83.4; 84.5)

4º quintile 407 (20.3) 18.5; 22.1 441.5 (434.9; 448.0) 373.6 (367.9; 379.3) 84.9 (84.4; 85.5)

5º quintile (richest) 370 (18.4) 16.7; 20.1 442.9 (436.1; 449.8) 373.2 (367.3; 379.2) 84.6 (84.0; 85.3)

Work status

None 426 (21.2) 19.4; 23.0 457.1 (450.7; 463.4) 375.7 (370.2; 381.3) 82.6 (82.1; 83.2)

Only study 262 (13.1) 11.6; 14.5 446.7 (438.6; 454.8) 376.8 (369.7; 383.8) 84.6 (83.9; 85.3)

Only work 908 (45.3) 43.1; 47.4 439.8 (435.5; 444.2) 367.4 (363.6; 371.2) 83.7 (83.5; 84.2)

Both 410 (20.4) 18.7; 22.2 435.7 (429.3; 442.2) 371.0 (365.3; 376.6) 85.5 (84.9; 86.0)

Have children under 2 years

No 1,705 (85.0) 83.4; 86.6 444.2 (441.0; 447.4) 373.0 (370.2; 375.7) 84.3 (84.0; 84.6)

Yes 301 (15.0) 13.4; 16.6 440.1 (432.5; 447.7) 360.7 (354.1; 367.2) 82.5 (81.9; 83.2)

Screen time (minutes)

1º tercile (lower) 790 (39.4) 37.2; 41.5 442.7 (438.0; 447.4) 370.6 (366.5; 374.7) 84.2 (83.7; 84.6)

2º tercile 637 (31.8) 29.7; 33.8 444.2 (439.0; 449.4) 371.1 (366.6; 375.7) 83.8 (83.4; 84.3)

3º tercile (higher) 579 (28.9) 26.9; 30.8 444.0 (438.5; 449.5) 371.8 (367.1; 376.6) 84.1 (83.6; 84.5)

276

Current smoking

No 1,683 (83.9) 82.3; 85.5 444.2 (440.9; 447.4) 372.5 (369.7; 375.3) 84.2 (83.9; 84.5)

Yes 323 (16.1) 14.5; 17.7 440.5 (433.1; 447.8) 363.8 (357.4; 370.2) 83.1 (82.4; 83.7)

Harmful alcohol ingestion*

No 1,603 (79.9) 78.2; 81.7 446.6 (443.3; 450.0) 374.2 (371.4; 377.1) 84.2 (83.9; 84.4)

Yes 403 (20.1) 18.3; 21.8 431.4 (424.9; 437.9) 358.8 (353.1; 364.5) 83.4 (83.0; 84.1)

Illicit drug use

No 1,733 (86.4) 84.9; 87.9 444.9 (441.7; 448.0) 372.9 (370.2; 375.7) 84.2 (83.9; 84.5)

Yes 273 (13.6) 12.1; 15.1 435.2 (427.2; 443.1) 359.7 (352.8; 366.6) 83.0 (82.4; 83.7)

Common Mental Disorder#

No 1,616 (80.6) 78.8; 82.3 444.8 (441.5; 448.0) 372.1 (369.3; 375.0) 84.0 (83.7; 84.3)

Yes 390 (19.4) 17.7; 21.2 438.6 (432.0; 445.3) 366.9 (361.1; 372.7) 84.0 (83.4; 84.6)

Coffee ingestion (g per day)

1ª tercile (lower) 699 (34.9) 32.8; 36.9 441.4 (436.4; 446.3) 368.8 (364.5; 373.2) 83.9 (83.5; 84.4)

2º tercile 678 (33.8) 31.7; 35.9 447.8 (442.7; 442.7) 374.3 (369.9; 378.7) 83.9 (83.4; 84.3)

277

3º tercile (highest) 629 (31.4) 29.3; 33.4 441.4 (436.2; 436.2) 370.3 (365.7; 374.8) 84.3 (83.8; 84.8)

% Fat mass

1º tercile (lowest) 718 (35.8) 33.7; 37.9 435.0 (430.1; 440.9) 361.2 (357.0; 365.5) 83.5 (83.0; 83.9)

2º tercile 629 (31.4) 29.3; 33.4 445.9 (440.7; 451.2) 374.0 (369.4; 378.5) 84.2 (83.8; 84.7)

3º tercile (highest) 659 (32.9) 30.8; 34.9 450.6 (445.5; 455.7) 379.2 (374.8; 383.6) 84.5 (84.0; 84.9)

Total 2,006 (100.0) 443.6 (440.6; 446.5) 371.1 (368.6; 373.7) 84.0 (83.8; 84.3)

278

*Eight points or more in AUDIT indicates harmful alcohol ingestion

#Common disorder was defined according to SRQ-20 score (≥8 points to women and ≥6 points to men).

Table 2. Description of physical activity according to periods of day and sex. Pelotas Birth

Cohort 1993, 22 years follow-up, Brazil.

Men Women

Median (interquartile

interval)

Median (interquartile

interval)

Morning

LPA 35.6 (15.5 – 61.6) 35.1 (21.0 – 50.3)

MPA 0.0 (0.0 – 8.8) 0.0 (0.0 – 5.1)

VPA 0.7 (0.1 – 1.8) 0.3 (0.1 – 1.0)

Afternoon

LPA 77.8 (58.6 – 94.6) 78.8 (64.0 – 95.5)

MPA 10.7 (4.1; 24.4) 5.9 (0.0 – 14.6)

VPA 2.6 (1.3 – 5.1) 1.5 (0.7 – 3.0)

Night

LPA 28.1 (20.4 – 44.7) 30.4 (22.3 – 39.1)

MPA 0.0 (0.0 – 4.7) 0.0 (0.0 – 0.0)

VPA 0.6 (0.3 – 1.4) 0.3 (0.2 – 0.8)

Entire day

LPA 147.4 (109.8 – 182.3) 145.9 (119.8 – 178.3)

MPA 22.9 (9.0 – 42.0) 13.3 (4.9 – 26.0)

VPA 5.1 (2.6 – 10.3) 3.0 (1.4 – 6.5)

279

Table 3. Crude and adjusted association of physical activity and sleep time window according to sex. Pelotas Birth Cohort 1993, 22 years follow-up, Brazil.

Men Women


β (CI 95%)

P

value

β (CI 95%)

P

value

β (CI 95%)

P

value

β (CI 95%)

P

value

Morning

LPA 0.31 (-0.70; 1.34) 0.539 0.82 (-0.31; 1.96) 0.153 -0.29 (-1.46; 0.87) 0.622 -0.55 (-1.82; 0.72) 0.399

MPA -0.18 (-1.78; 1.41) 0.821 -0.60 (-2.29; 1.10) 0.491 1.48 (-1.17; 4.14) 0.274 -0.64 (-3.36; 2.09) 0.647

VPA 4.22 (-1.49; 9.93) 0.148 1.73 (-4.45; 7.91) 0.584 2.22 (-6.03; 10.47) 0.598 2.36 (-6.17; 10.88) 0.588

Afternoon

LPA 0.51 (-0.54; 1.55) 0.340 0.56 (-0.58; 1.69) 0.336 0.17 (-0.85; 1.18) 0.749 -0.19 (-1.30; 0.91) 0.731

MPA -0.27 (-1.34; 0.80) 0.621 -0.45 (-1.59; 0.70) 0.442 -0.13 (-1.89; 1.63) 0.884 -0.64 (-2.55; 1.26) 0.509

280

VPA 0.59 (-3.28; 4.46) 0.765 0.01 (-0.41; 0.42) 0.987 3.01 (-2.34; 8.36) 0.271 2.43 (-3.40; 8.25) 0.414

Night

LPA -13.83 (-15.83; -11.81) <0.001 -14.44 (-16.56; -12.33) <0.001 -13.03 (-15.05; -11.01) <0.001 -13.60 (-15.79; -11.42) <0.001

MPA -4.67 (-6.99; -2.35) <0.001 -5.01 (-7.49; -2.53) <0.001 -9.99 (-14.01; -5.97) <0.001 -10.37 (-14.70; -6.03) <0.001

VPA -11.98 (-17.85; -6.12) <0.001 -12.03 (-18.22; -5.84) <0.001 -16.88 (-28.99; -4.77) <0.001 -20.31 (-33.25; -7.37) <0.001

Entire day

LPA -0.51 (-1.07; 0.06) 0.078 -0.52 (-1.14; 0.10) 0.103 -0.89 (-1.54; -0.24) 0.007 -1.14 (-1.84; -0.43) 0.002

MPA -0.54 (-1.21; 0.13) 0.116 -0.73 (-1.45; -0.01) 0.049 -1.02 (-2.21; 0.17) 0.093 -1.33 (-2.62; -0.05) 0.042

VPA -1.01 (-3.38; 1.35) 0.402 -1.76 (-4.34; 0.81) 0.179 0.29 (-3.31; 3.90) 0.873 -0.25 (-4.08; 3.57) 0.898

LPA: Light physical activity (non-bouted)

MPA: Moderate physical activity (5 minutes bout)

VPA: Vigorous physical activity (non-bouted)

The changes in outcomes are relative to increase of 10min of PA variables.

Adjustment to skin colour, wealth index, study/work status, have children lower than two years, screen time, mental health, % fat mass, alcohol use, current

smoking, illicit drugs use and coffee ingestion.

281

Table 4. Crude and adjusted association of physical activity and total sleep time according to sex. Pelotas Birth Cohort 1993, 22 years follow-up, Brazil.

Men Women


β (CI 95%)

P

value

β (CI 95%)

P

value

β (CI 95%)

P

value

β (CI 95%)

P

value

Morning

LPA 2.03 (1.11; 2.94) <0.001 2.56 (1.57; 3.56) <0.001 0.54 (-0.44; 1.53) 0.279 0.24 (-0.84; 1.31) 0.667

MPA -0.67 (-2.00; 0.65) 0.320 -0.81 (-2.22; 0.60) 0.258 0.29 (-1.87; 2.46) 0.791 -0.23 (-2.53; 2.06) 0.842

VPA 1.56 (-3.19; 6.31) 0.520 0.87 (-4.26; 6.00) 0.740 3.39 (-3.56; 10.35) 0.339 2.32 (-4.85; 9.50) 0.526

Afternoon

LPA 0.33 (-0.49; 1.16) 0.425 0.59 (-0.31; 1.49) 0.200 0.10 (-0.76; 0.95) 0.827 0.26 (-0.67; 1.20) 0.582

MPA -0.76 (-1.64; 0.13) 0.095 -0.66 (-1.61; 0.29) 0.172 -0.13 (-1.61; 1.36) 0.864 -0.82 (-2.43; 0.78) 0.313

282

VPA -0.44 (-3.65; 2.78) 0.790 -0.03 (-3.45; 3.39) 0.985 2.03 (-2.48; 6.55) 0.377 1.37 (-3.53; 6.27) 0.583

Night

LPA -11.45 (-13.12; -9.78) <0.001 -11.09 (-12.81; -9.38) <0.001 -10.94 (-12.56; -9.32) <0.001 -10.81 (-12.56; -9.05) <0.001

MPA -4.39 (-6.31; -2.47) <0.001 -4.28 (-6.33; -2.22) <0.001 -7.43 (-10.82; -4.04) <0.001 -8.38 (-12.04; -4.73) <0.001

VPA -10.51 (-15.37; -5.64) <0.001 -9.31 (-14.44; -4.19) <0.001 -12.11 (-22.32; -1.89) 0.020 -15.25 (-26.14; -4.36) 0.006

Entire day

LPA -0.27 (-0.74; 0.20) 0.266 -0.14 (-0.66; 0.37) 0.585 -0.46 (-1.01; 0.09) 0.104 -0.50 (-1.10; 0.10) 0.102

MPA -0.80 (-1.36; -0.24) 0.005 -0.80 (-1.40; -1.94) 0.010 -0.64 (-1.64; 0.36) 0.212 -1.16 (-2.24; -0.08) 0.036

VPA -1.62 (-3.59; 0.35) 0.107 -1.48 (-3.61; 0.65) 0.174 0.50 (-2.54; 3.54) 0.748 -0.27 (-3.49; 2.95) 0.868







283

Table 5. Crude and adjusted association of physical activity and efficiency according to sex. Pelotas Birth Cohort 1993, 22 years follow-up, Brazil. 10M.

Men Women


β (CI 95%)

P

value

β (CI 95%)

P

value

β (CI 95%)

P

value

β (CI 95%)

P

value

Morning

LPA 0.05 (-1.02; 0.12) 0.140 0.07 (-0.01; 0.14) 0.070 0.17 (0.10; 0.25) <0.001 0.15 (0.07; 0.23) <0.001

MPA -0.10 (-0.19; -0.01) 0.038 -0.07 (-0.17; 0.03) 0.168 0.15 (-0.015; 0.31) 0.070 0.06 (-0.1; 0.23) 0.477

VPA -0.23 (-0.55; 0.10) 0.169 -0.09 (-0.46; 0.28) 0.636 0.29 (-0.17; 0.75) 0.221 0.20 (-0.27; 0.68) 0.400

Afternoon

LPA 0.01 (-0.01; 0.01) 0.865 0.01 (-0.01; 0.01) 0.760 -0.01 (-0.08; 0.05) 0.690 0.09 (0.02; 0.16) 0.012

MPA -0.10 (-0.17; -0.04) 0.001 -0.07 (-0.14; 0.01) 0.038 0.01 (-0.10; 0.12) 0.809 -0.04 (-0.16; 0.08) 0.492

284

VPA -0.18 (-0.39; 0.03) 0.095 -0.09 (-0.33; 0.14) 0.445 -0.07 (-0.41; 0.26) 0.669 -0.11 (-0.47; 0.24) 0.531

Night

LPA 0.09 (-0.04; 0.23) 0.186 0.11 (-0.03; 0.26) 0.122 0.02 (-0.10; 0.14) 0.736 0.07 (-0.06; 0.19) 0.311

MPA -0.04 (-0.17; 0.10) 0.609 -0.01 (-0.16; 0.13) 0.852 0.24 (0.02; 0.46) 0.034 0.16 (-0.07; 0.40) 0.174

VPA -0.04 (-0.38; 0.30) 0.810 0.06 (-0.29; 0.42) 0.726 0.41 (-0.26; 1.08) 0.229 0.37 (-0.35; 1.08) 0.318

Entire day

LPA 0.02 (-0.01; 0.06) 0.188 0.03 (-0.01; 0.07) 0.110 0.03 (-0.01; 0.06) 0.140 0.07 (0.03; 0.11) <0.001

MPA -0.07 (-0.11; -0.03) <0.001 -0.05 (-0.09; -0.01) 0.037 0.06 (-0.01; 0.14) 0.093 0.01 (-0.07; 0.09) 0.809

VPA -0.15 (-0.28; -0.01) 0.032 -0.07 (-0.22; 0.08) 0.367 0.09 (-0.13; 0.32) 0.444 0.02 (-0.21; 0.26) 0.864







285

Supplementary Table. Comparison of original cohort and sample. Birth cohort

1993, Pelotas-Brazil.

Original Cohort Sample

N (%) 95% CI N (%) 95% CI P value

Sex 0.383

Male 2,603 (49.6) 48.2; 51.0 972 (48.5) 46.3; 50.6

Female 2,645 (50.4) 49.0; 51.8 1,034 (51.5) 49.4; 53.7

Maternal education (years) 0.077

0-4 1,468 (28.0) 26.8; 29.2 547 (27.3) 25.3; 29.2

5-8 2,424 (46.2) 44.9; 47.6 982 (49.0) 46.8; 51.1

9-11 923 (17.6) 16.6; 18.6 342 (17.1) 15.4; 18.7

≥12 427 (8.1) 7.4; 8.9 134 (6.7) 5.5; 7.7

Family income (minimum wages - quintiles) 0.867

1rst (poorest) 1,031 (20.1) 19.0; 21.1 389 (19.7) 17.9; 21.4

2nd 1,195 (23.3) 22.1; 24.4 474 (24.0) 22.1; 25.9

3rd 889 (17.3) 16.3; 18.3 351 (17.8) 16.1; 19.4

4th 1,001 (19.5) 18.4; 20.6 388 (19.6) 17.9; 21.4

5th 1,021 (19.9) 18.8; 21.0 374 (18.9) 17.2; 20.7

Birth weight (gr) 0.497

<2500 510 (9.8) 8.9; 10.6 185 (9.2) 8.0; 10.5

≥2500 4,722 (90.3) 89.4; 91.1 1,821 (90.8) 89.5; 92.0

286

COMUNICADO PARA A IMPRENSA

287

Exercício melhora o sono?

Ao longo dos anos, alguns estudos científicos têm mostrado que a prática de

atividade física pode ajudar a melhorar a noite de sono. Mesmo assim,

algumas perguntas ainda precisam ser respondidas: “A atividade física

praticada durante adolescência melhora a qualidade do sono quando a

pessoa for adulta?”, ou ainda, “O horário e a quantidade de esforço durante o

exercício faz alguma diferença no sono?”.

Nesse sentido, um estudo realizado pelo Programa de Pós-Graduação em

Epidemiologia da Universidade Federal de Pelotas tentou responder estas

perguntas. O estudo faz parte da tese de doutorado da Prof.ª de Educação

Física Andrea Wendt, orientada pelos professores Prof. Dr. Fernando C.

Wehrmeister e Prof. Dr. Inácio Crochemore M. da Silva.

A pesquisa mostrou que mesmo que uma pessoa pratique exercício durante

toda adolescência, isso não influencia a qualidade do sono na vida adulta.

Além disso, a pesquisa mostrou que praticar exercício leve durante o período

da manhã melhora o sono da noite seguinte, mas a prática durante a noite

pode prejudicá-lo.

Para os autores, é importante ressaltar que a prática de atividade física traz

muitos outros benefícios pra saúde e que mesmo pequenas quantidades de

exercício podem ser benéficas. Porém, quando o assunto é sono, é

recomendável que esta prática aconteça durante a manhã ou tarde.

288

CONCLUSÕES DA TESE

289

A realização da presente Tese permite algumas conclusões com base nos

resultados dos quatro estudos aqui apresentados.

A primeira conclusão diz respeito a prevalência de problemas de sono e

cansaço diurno entre brasileiros adultos. Cerca de 15% apresenta problemas

de sono, sendo que a frequência é maior entre mulheres, indivíduos mais

velhos e menos escolarizados. Tabagistas e indivíduos fisicamente inativos

também possuem mais problemas de sono comparados a suas contrapartes.

Seguido a isso, uma revisão de literatura apontou inconsistências quando aos

efeitos da AF, tanto de curto e longo prazo, sobre a aspectos do sono. Além

de inconsistentes quanto a resultados, há grande heterogeneidade entre os

estudos e inexiste padronização de instrumentos para coleta de informações

de AF e sono, prejudicando comparações.

Uma terceira conclusão está relacionada aos efeitos de longo prazo, durante

a adolescência sobre aspectos do sono no início da vida adulta. A AF

acumulada durante a adolescência parece não ter relevância na melhora da

qualidade e tempo do sono. Ainda, o período de AF mais próximo a medida

de sono parece ter maior efeito do que períodos mais precoces.

A última conclusão refere-se ao efeito a curto prazo. Os achados desta análise

evidenciaram que há diferença nos efeitos com relação ao período e a

intensidade da AF praticada. Atividades leves realizadas pela manhã tem um

efeito de melhora no tempo e na eficiência do sono. Entretanto, AF realizada

a noite tem impacto negativo no tempo de sono, independente da intensidade.

É importante destacar que a AF é um comportamento importante para

promover um estilo de vida mais saudável e esta prática deve ser incentivada

e mantida. Cabe ressaltar que, para uma melhora dos parâmetros de sono,

esta atividade deve ser praticada preferencialmente pela manhã e de forma

leve.

efeitos a curto e longo prazo da atividade fÍsica sobre … · 2019-04-02 · universidade federal...

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