Tabela 7713

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

Periodicidade
anual (1)
2019
Última Atualização

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

2019  →  2019
1 período no total
2019

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

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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.