Pessoas de 18 anos ou mais que referiram consumir cinco ou mais grupos de alimentos ultraprocessados no dia anterior à entrevista, por cor ou raça e situação do domicílio
Pesquisa
Pesquisa Nacional de SaúdeAssunto
AlimentaçãoPeriodicidade
anual (1)Última Atualização
https://sidra.ibge.gov.br/tabela/7713
A tabela apresentada é uma análise detalhada de dados relacionados à frequência de consumo de alimentos ultraprocessados entre pessoas de 18 anos ou mais, coletadas durante a Pesquisa Nacional de Saúde em 2019. O objetivo principal da tabela é fornecer informações sobre a magnitude do problema dos alimentos ultraprocessados na saúde alimentar dos participantes.
As principais métricas disponíveis incluem percentuais e coeficientes de variação, que medem a proporção de pessoas que relataram consumir alimentos ultrapressos e a variabilidade dos valores da variável pessoas que consumiram alimentos ultrapressos. Além disso, são apresentados percentuais considerando intervalos de confiança de 95%, que fornecem faixas de valores inferiores e superiores para a frequência de consumo de alimentos ultrapressos.
Os dados podem ser segmentados por cor (branca, parda e preta) e situação do domicílio (rural ou urbana), o que permite entender as diferenças raciais e regionais em saúde e comportamentos relacionados à alimentação. Essa segmentação é importante para identificar padrões específicos de consumo de alimentos ultrapressos entre diferentes grupos demográficos.
As principais métricas disponíveis incluem:
- Percentual de pessoas de 18 anos ou mais que referiram consumir cinco ou mais grupos de alimentos ultraprocessados no dia anterior à entrevista.
- Coeficiente de variação - Percentual de pessoas de 18 anos ou mais que referiram consumir cinco ou mais grupos de alimentos ultrapressos no dia anterior à entrevista.
- Percentual de pessoas de 18 anos ou mais que referiram consumir cinco ou mais grupos de alimentos ultrapressos no dia anterior à entrevista, considerando um intervalo de confiança de 95% - limite inferior.
- Percentual de pessoas de 18 anos ou mais que referiram consumir cinco ou mais grupos de alimentos ultrapressos no dia anterior à entrevista, considerando um intervalo de confiança de 95% - limite superior.
As aplicações práticas dos dados incluem a identificação de padrões específicos de consumo de alimentos ultrapressos entre diferentes grupos demográficos, o que pode ajudar a desenvolver estratégias eficazes para reduzir a frequência de consumo desses alimentos. Além disso, os dados podem ser utilizados para avaliar a eficácia de programas e políticas públicas relacionadas à saúde alimentar.
Aspectos metodológicos relevantes incluem a coleta de dados durante a Pesquisa Nacional de Saúde em 2019, que é uma amostra representativa da população brasileira. A segmentação dos dados por cor e situação do domicílio permite entender as diferenças raciais e regionais em saúde e comportamentos relacionados à alimentação, o que é fundamental para desenvolver estratégias eficazes para reduzir a frequência de consumo de alimentos ultrapressos.
✨ Texto gerado por um modelo de linguagem
Períodos Disponíveis 1
Níveis Territoriais e Localidades
Administrativo
- N1 Brasil 1
- N2 Grande região 5
- N3 Unidade da Federação 27
- N6 Município 27
IBGE
- N22 Total dos municípios das capitais 1
Mapa de Localidades com Dados Disponíveis
Variáveis
Classificações & Categorias
- Total
- Branca
- Preta
- Parda
- Total
- Urbana
- Rural
Histórico de Alterações
Sobre esta Tabela (Metodologia e Fonte)
Metodologia de Extração: Os dados desta tabela são extraídos em tempo real e de forma automatizada através da interface SIDRA API. O portal Quantilica processa as respostas JSON brutas do IBGE, normalizando metadados geográficos e dimensões analíticas para exibição tabular e estruturação de data frames.
Como usar estes dados: Para analisar essas informações, você pode observar as Variáveis (métricas coletadas) e cruzá-las com as Classificações (categorias e segmentações). Utilize a ferramenta de extração clicando nos ícones de download () ao lado das variáveis para obter código de integração direta em Python ou SQL.
Fonte Oficial: Todos os valores tabulados são de autoria e responsabilidade do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Esta página atua como um catálogo de referência não oficial, construído em cima de dados públicos abertos.