A identificação de novas características de atividade física (AF) e comportamento sedentário (CS) relevantes para a saúde na velhice é importante para diversificar as metas de AF nas diretrizes, pois os idosos raramente aderem às recomendações atuais com foco na duração total.

O objetivo foi identificar dimensões derivadas do acelerômetro de comportamentos de movimento que preveem o risco de mortalidade em populações mais velhas.

Métodos

• Dados sobre 21 características derivadas do acelerômetro de comportamentos diários de movimento em 3.991 participantes do subestudo do acelerômetro Whitehall II baseado no Reino Unido
• (25,8% mulheres, 60–83 anos, acompanhamento: 2012–2013 a 2021, média = 8,3 anos).
• O estudo Whitehall II é um estudo de coorte prospectivo em andamento estabelecido em 1985-1988 entre 10.308 funcionários públicos britânicos com exames clínicos a cada quatro a cinco anos desde o início.
• Uma medida de acelerômetro foi adicionada à onda de coleta de dados de 2012–2013 para participantes atendidos na clínica de Londres e aqueles que vivem nas regiões do sudeste da Inglaterra que foram submetidos a exames clínicos em casa. Este estudo seguiu as diretrizes de relatórios para modelo de previsão e desenvolvimento (TRIPOD).
• Um procedimento de aprendizado de máquina foi usado para identificar os principais recursos de PA e SB que preveem o risco de mortalidade e derivam uma pontuação composta.
• Foi estimamos o valor preditivo agregado da pontuação em comparação com fatores de risco tradicionais sociodemográficos, comportamentais e relacionados à saúde.
• Foi realizada validação externa no estudo CoLaus baseado na Suíça (N = 1329, 56,7% mulheres, 60–86 anos, acompanhamento: 2014–2017 a 2021, média = 3,8 anos).

Descobertas

• No total, 11 características relacionadas ao nível geral de atividade, distribuição de intensidade, duração das sessões, frequência e duração total de PA e SB foram identificadas como preditores de mortalidade em adultos mais velhos e incluídas em uma pontuação composta.
• Tanto nas coortes de derivação quanto nas de validação, a pontuação foi associada à mortalidade (razão de risco = 1,10 (intervalo de confiança de 95% = 1,05–1,15) e 1,18 (1,10–1,26), respectivamente) e melhorou o valor preditivo de um modelo que inclui risco tradicional fatores (aumento no índice C = 0,007 (0,002–0,014) e 0,029 (0,002–0,055), respectivamente).
• Os participantes que morreram passaram mais tempo em SB, que foi acumulado em episódios mais longos e ininterruptos, e menos tempo em intensidades de atividade mais altas em comparação com os participantes sobreviventes.

• O tempo posterior de AF foi observado entre os participantes sobreviventes.
• As diferenças para cada uma dessas características também foram evidentes em análises separadas ajustadas para fatores sociodemográficos, comportamentais e relacionados à saúde, com exceção da duração média das sessões de LIPA (taxa de risco (HR) para incremento de 1 DP [intervalo de confiança de 95% (CI)]: 0,94 [0,86, 1,04], p = 0,22), tempo em ≥10 min de sessões de LIPA (FC [95% CI]: 0,93 [0,84, 1,03], p = 0,16) e tempo de PA (FC [IC 95%]: 0,96 (0,87, 1,06), p = 0,41).

Interpretação
Os recursos identificados de PA e SB derivados do acelerômetro, além da duração total atualmente recomendada, podem ser úteis para a triagem de idosos com maior risco de mortalidade e para diversificar as metas de PA e SB em populações mais velhas cuja adesão às diretrizes atuais é baixa.

Citação: Mathilde Chen, Benjamin Landré, et al, Identification of physical activity and sedentary behaviour dimensions that predict mortality risk in older adults: Development of a machine learning model in the Whitehall II accelerometer sub-study and external validation in the CoLaus study, eClinical Medicine, 55, 2023

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