Compartilhar
Publique nesta revista
Informação da revista
Compartilhar
Compartilhar
Baixar PDF
Mais opções do artigo
Visitas
40
Artigo de revisão
DOI: 10.1016/j.jpedp.2018.06.016
Prevalence of excessive screen time and TV viewing among Brazilian adolescents: a systematic review and meta‐analysis
Prevalência de tempo excessivo de tela e tempo de TV em adolescentes brasileiros: revisão sistemática e metanálise
Visitas
40
Camila W. Schaana,
Autor para correspondência
cschaan@hcpa.edu.br
camilawschaan@gmail.com

Autor para correspondência.
, Felipe V. Cureaua, Mariana Sbarainib, Karen Sparrenbergera, Harold W. Kohl IIIc,d, Beatriz D. Schaana,e
a Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Programa de Pós‐Graduação em Endocrinologia, Porto Alegre, RS, Brasil
b Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Programa de Pós‐Graduação em Ciências da Saúde: Cardiologia e Ciências Cardiovasculares, Porto Alegre, RS, Brasil
c University of Texas, Health Science Center, Michael and Susan Dell Center for Healthy Living, Austin, United States
d University of Texas, Department of Kinesiology and Health Education, Austin, United States
e Hospital de Clínicas de Porto Alegre, Serviço de Endocrinologia, Porto Alegre, RS, Brasil
Este item recebeu
40
Visitas
Recebido 11 Abril 2018, Aceitado 16 Abril 2018
Informação do artigo
Resume
Texto Completo
Bibliografia
Baixar PDF
Estatísticas
Tabelas (2)
Tabela 1. Características dos estudos incluídos
Tabela 2. Metanálise dos subgrupos
Mostrar maisMostrar menos
Abstract
Purpose

To evaluate the prevalence of excessive screen‐based behaviors among Brazilian adolescents through a systematic review with meta‐analysis.

Data source

Systematic review and meta‐analysis were recorded in the International Prospective Register of Ongoing Systematic Reviews (PROSPERO‐CRD 2017 CRD42017074432). This review included observational studies (cohort or cross‐sectional) that evaluated the prevalence of excessive screen time (i.e. combinations involving different screen‐based behaviors) or TV viewing (≥2h/day or>2h/day in front of screen) through indirect or direct methods in adolescents aged between 10 and 19 years. The research strategy included the following databases: MEDLINE, LILACS, SciELO and ADOLEC. The search strategy included terms for “screen time”, “Brazil”, and “prevalence”. Random effect models were used to estimate the prevalence of excessive screen time in different categories.

Data summary

Twenty‐eight out of 775 studies identified in the search met the inclusion criteria. The prevalence of excessive screen time and TV viewing was 70.9% (95% CI: 65.5–76.1) and 58.8% (95% CI: 49.4–68.0), respectively. There was no difference between sexes in both analyses. The majority of studies included showed a low risk of bias.

Conclusions

The prevalence of excessive screen time and TV viewing was high among Brazilian adolescents. Intervention are needed to reduce the excessive screen time among adolescents.

Keywords:
Sedentary lifestyle
Adolescent
Meta‐analysis
Resumo
Objetivo

Avaliar a prevalência de tempo excessivo de tela e de TV em adolescentes brasileiros através de revisão sistemática com metanálise.

Fontes de dados

A revisão sistemática e a metanálise foram registradas no Registro Prospectivo Internacional da Base de Dados de Análises Sistemáticas (Prospero‐CRD 2017 CRD 42017074432). Esta análise incluiu estudos observacionais (coorte ou transversais) que avaliaram a prevalência de tempo excessivo de tela (ou seja, combinações que envolvem diferentes comportamentos baseados em tempo de tela) ou tempo em frente à TV (≥ 2 horas/dia ou> 2 horas/dia em frente à tela) por avaliação direta ou indireta em adolescentes entre 10 a 19 anos. A estratégia de pesquisa incluiu as seguintes bases de dados: Medline, Lilacs, SciELO e Adolec. A estratégia de busca incluiu termos como “tempo de tela”, “Brasil” e “prevalência”. Os modelos de efeito aleatório foram usados para estimar a prevalência de tempo excessivo de tela em diferentes categorias.

Resumo de dados

Dos 775 estudos identificados na busca 28 atenderam aos critérios de inclusão. A prevalência de tempo excessivo de tela e tempo de TV foi 70,9% (IC de 95%: 65,5 a 76,1) e 58,8% (IC de 95%: 49,4 a 68,0), respectivamente. Não houve diferença entre os sexos nas duas análises. A maior parte dos estudos incluídos mostrou baixo risco de viés.

Conclusões

A prevalência de tempo excessivo de tela e tempo de TV foi alta entre os adolescentes brasileiros. São necessárias intervenções para reduzir o tempo excessivo de tela entre os adolescentes.

Palavras‐chave:
Estilo de vida sedentário
Adolescente
Metanálise
Texto Completo
Introdução

Comportamentos não saudáveis, como uso de tabaco, má alimentação, inatividade física e tempo de sedentarismo, estão associados à morbidez e mortalidade.1 Esses comportamentos são estabelecidos com mais frequência durante a infância e a adolescência e mantidos até a idade adulta.1 A disponibilidade cada vez maior da tecnologia faz com que as pessoas passem mais tempo sentadas e a quantidade de horas nesse tipo de atividade provavelmente continuará a aumentar nos próximos anos.2 Na última década, houve um aumento do número de estudos que relatam as consequências relacionadas à saúde do tempo excessivo de sedentarismo,3,4 principalmente tempo em frente às telas.5 Entre os adolescentes, os níveis mais elevados de tempo de tela foram associados a fatores de risco cardiometabólico agrupados, menor aptidão física, conduta comportamental desfavorável, baixa autoestima e pior estado de saúde mental.6,7

Atualmente, o comportamento sedentário é caracterizado como as atividades com baixos níveis de gasto de energia (≤ 1,5 MET) em uma posição sentada ou reclinada e é um consenso que o comportamento sedentário não é simplesmente falta de atividade física.8 Essa definição inclui atividades como entretenimento sentado, deitado e baseado em tela.9 Entre adolescentes, assistir à TV é o comportamento sedentário mais estudado.10 Considerando as implicações mencionadas, a Academia Americana de Pediatria recomenda que as crianças e os adolescentes limitem o tempo total de entretenimento baseado em tela a no máximo duas horas por dia.11

Apesar de não indicar o tempo total sedentário por dia, o entretenimento baseado em tela é considerado a forma mais prevalente de comportamento sedentário12 e é prejudicial para a saúde geral.13 No Brasil, as estimativas nacionais recentes mostraram uma prevalência de 51,8% no tempo de tela entre os adolescentes.14 Os dados da Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE) mostraram que a prevalência de adolescentes expostos a no mínimo duas horas por dia assistindo à TV é alta em todo o país (78,0%).15 Contudo, esses estudos usaram diferentes definições, pontos de corte e componentes de tempo de tela para avaliar o comportamento sedentário, que dificulta as comparações e pesquisa nessa área.

Recentemente, foram publicadas duas análises sistemáticas sobre o comportamento sedentário entre adolescentes brasileiros.16,17 Uma delas focou nas características metodológicas dos estudos selecionados e avaliados com relação aos fatores do tempo de sedentarismo.16 A outra análise visou a resumir os estudos que relataram a prevalência do tempo de sedentarismo baseado em tela; contudo, somente uma síntese qualitativa foi feita.17 Considerando a importância do comportamento sedentário baseado em tela entre os adolescentes, este estudo visa a investigar a prevalência de tempo excessivo de tela e assistir à TV entre os adolescentes brasileiros por meio de uma análise sistemática e metanálise.

Métodos

Este estudo foi registrado no Registro Prospectivo Internacional da Base de Dados de Análises Sistemáticas (Prospero‐CRD 2017 CRD42017074432) e relatado de acordo com os Itens Preferenciais para Relato em Revisões Sistemáticas (Prisma).18

Estratégia de busca

Foi feita uma busca abrangente na literatura para identificar os artigos que contivessem informações sobre a prevalência do tempo excessivo de tela em adolescentes brasileiros. Dois analistas fizeram uma busca de maneira independente nas bases de dados eletrônicas (Medline/PubMed, Lilacs, SciELO e Adolec) por estudos publicados entre janeiro de 1980 e julho de 2017. As estratégias de busca incluíram termos médicos para “Tempo de tela”, “Brasil” e seus estados e “Prevalência”. As estratégias de busca usadas em todas as bases de dados são apresentadas no Arquivo Complementar 1. Além disso, as referências dos estudos publicados também foram pesquisadas manualmente. Os relatos duplicados foram excluídos na primeira etapa de seleção dos artigos. Todos os estudos potencialmente elegíveis foram considerados para análise. A versão X7 do software EndNote (Thomson Reuters, NY, EUA) foi usada para gestão de seleção de referências.

Seleção do estudo

Incluímos estudos observacionais (coorte e transversais) nos quais a amostra consistiu em adolescentes entre 10 e 19 anos e que relatassem a prevalência de comportamento sedentário baseado em tela. Foram identificados dois padrões de avaliação de tempo de tela: estudos que investigaram assistir à TV somente ou aqueles que avaliaram o tempo em frente a várias telas (por exemplo, assistir à TV+uso de computador+jogar videogame) e que seguiram os pontos de corte recomendados pela Academia Americana de Pediatria,11 que sugere um limite de tempo total de entretenimento baseado em tela de no máximo duas horas por dia para os jovens. Nenhuma restrição foi aplicada aos idiomas; contudo, foram excluídos os estudos nos quais o tamanho da amostra incluída foi inferior a 300 adolescentes.

Extração de dados

Os títulos e os resumos de todos os artigos identificados na estratégia de busca foram avaliados duas vezes por investigadores independentes para inclusão posterior de possíveis estudos para análise dos textos completos. Todos os resumos que forneceram informações suficientes sobre os critérios de inclusão e exclusão foram selecionados para avaliação dos textos completos. Na segunda fase, os mesmos investigadores avaliaram os artigos com textos completos de maneira independente e fizeram sua seleção de acordo com os critérios de elegibilidade. Qualquer discordância entre os entrevistadores foi debatida até haver um consenso.

Os dados foram extraídos de maneira independente por dois analistas, com uma planilha padronizada com base na lista de verificação (checklist) Fortalecendo o Relato de Estudos Observacionais em Epidemiologia (Strobe),19,20 que abrangeu características metodológicas, descreveu estudos e as principais perguntas de pesquisa; e as discordâncias foram resolvidas por consenso.

Avaliação da qualidade do estudo

O risco de viés de cada estudo selecionado foi avaliado com uma ferramenta de 10 itens, desenvolvida especificamente para estudos de prevalência.21 O instrumento foi estruturado em dois grupos: um domínio de validade externa com quatro itens e um domínio de validade interna com seis itens. Uma avaliação resumida considerou um estudo risco de viés baixo, moderado ou alto. Para esta análise, um estudo foi considerado alto risco de viés se a estrutura de amostras não representasse fielmente a população e a seleção não aleatória tivesse sido usada e considerado risco moderado se a seleção não aleatória tivesse sido usada ou se o estudo apresentasse mais de um risco mínimo de viés de não reposta.

Análise de dados

Os estudos selecionados foram analisados de acordo com a categoria de tempo de sedentarismo baseado em tela da seguinte forma: (TV, computador, videogame ou combinação dos dois) ou somente assistir à TV.

Os modelos de efeito aleatório foram usados para calcular todas as estimativas e seu intervalo de confiança de 95% (IC de 95%), bem como para estimar a prevalência de tempo excessivo de tela e assistir à TV entre os adolescentes brasileiros. As análises de sensibilidade foram feitas por sexo, faixa etária, região, ano de estudo e pontos de corte para tempo de tela/assistir à TV em cada estudo. A transformação arco seno foi usada para abordar a assimetria de distribuição com relação às diferentes medidas de prevalência.22 A correção de continuidade foi usada para ajuste quando uma distribuição discreta foi aproximada por uma distribuição contínua. A prevalência foi ponderada pela variação inversa dos valores transformados. Os valores agrupados foram então convertidos para prevalência para tornar os resultados interpretáveis.

A heterogeneidade estatística entre os resultados sobre a prevalência de tempo excessivo de tela e assistir à TV dos estudos foi avaliada pelo teste qui‐quadrado de Cochrane, com nível de significância de 0,1, e pelo teste I2, no qual os valores acima de 50% foram considerados indicação de alta heterogeneidade.23 As análises estatísticas foram feitas com a versão 14 do software Stata (StataCorp LP, College Station, TX) e o MetaXL (EpiGear International, Sunrise Beach, Austrália), um programa abrangente em Excel para metanálise.

ResultadosDescrição dos estudos

O fluxograma da seleção dos estudos é apresentado na figura 1. Foram identificados 777 estudos com a estratégia de busca adotada, dos quais 28 artigos atenderam a todos os critérios de inclusão. Um trabalho avaliou o tempo de tela e assistir à TV em dois momentos (2001 e 2011)24 e por isso foi incluído duas vezes na análise. Foram incluídos 21 estudos4,14,24–41 na análise de tempo de tela e 1024,42–49 na análise de assistir à TV (fig. 1).

Figura 1.
(0,2MB).

Fluxograma dos estudos.

A idade dos participantes incluídos nos estudos selecionados variou de 10 a 19 anos. Foram incluídos 30 estudos com modelo transversal e um estudo de coorte, representaram 307.485 adolescentes (151.767 meninas e 143.560 meninos).

As características dos estudos são apresentadas na tabela 1. A maior parte dos estudos foi das regiões Sul (n=17) e Nordeste e Sudeste (n=5 cada) do Brasil e um estudo da região Centro‐Oeste. Além disso, três estudos mostraram estimativas nacionais de tempo excessivo de tela ou assistir à TV. Vinte estudos relataram a prevalência de tempo de tela e oito a prevalência de somente assistir à TV. Todos os estudos avaliaram o tempo de tela por questionários. Cinco estudos relataram a distribuição do tempo de tela como uma variável contínua e a mediana observada foi 3,6 horas por dia. Além disso, a prevalência de tempo excessivo de tela acima de 50% foi observada em 90% e 67% dos estudos que avaliaram o tempo de tela e assistir à TV, respectivamente.

Tabela 1.

Características dos estudos incluídos

Estudo por região  Ano do estudo  Cidade/Estado  Modelo do estudo  Amostra  Idade  Componentes de comportamento sedentário  Ponto de corte (horas por dia) 
Nordeste
Rivera et al., 201047  2001  Maceió, AL  Transversal  1.004  10‐17a  TV  >2h/dia 
Tenório et al., 201049  2006  Pernambuco  Transversal  4.210  14‐19a  TV  >2h/dia 
Silva et al., 201448  2011  Aracaju, SE  Transversal  2.174  13‐18a  TV  ≥2h/dia 
de Lucena et al., 201526  2009  João Pessoa, PB  Transversal  2.879  14‐19a  TV/videogame/computador  >2h/dia 
Silva et al., 201635  2011  Sergipe  Transversal  3.992  14‐19a  TV/videogame/computador  >2h/dia 
Centro‐Oeste
Wendpap et al., 201438  2009/2011  Cuiabá, MT  Transversal  1.326  10‐14a  TV/videogame/computador  >2h/dia 
Sudeste
Ceschini et al., 200945  2006  São Paulo, SP  Transversal  2.021  14‐16a  TV  >2h/dia 
de Vitta et al., 201127  2007  Bauru, SP  Transversal  1.236  11‐14a  TV/videogame/computador  >2h/dia 
de Vitta et al., 201428  2009  Bauru, SP  Transversal  524  10‐14a  TV/videogame/computador  >2h/dia 
de Prado Junior et al., 201529  2010/2011  Viçosa, MG  Transversal  676  10‐19a  TV/videogame/computador  >2h/dia 
Fernandes et al., 201531  2009  Ourinhos, SP  Transversal  1461  10‐14a  TV/videogame/computador  >2h/dia 
Sul
Dutra et al., 200646  2003  Pelotas, RS  Transversal  810  10‐19a  TV  ≥2h/dia 
Silva et al., 200837  2002  Santa Catarina  Transversal  5028  15‐19a  TV/videogame/computador  ≥2h/dia 
Campagnolo et al., 200744  2002/2003  São Leopoldo, RS  Transversal  722  10‐19a  TV  >2h/dia 
Dumith et al., 201030  2004/2005  Pelotas, RS  Coorte  4.431  11‐15a  TV/videogame/computador  >2h/dia 
Silva et al., 201136  2007  Caxias do Sul, RS  Transversal  1.622  11‐17a  TV/computador  >2h/dia 
Barbosa Filho et al., 201242  2011  Curitiba, PR  Transversal  1.628  11‐18a  TV  >2/dia 
Rech et al., 201334  2011  Caxias do Sul, RS  Transversal  1230  11‐14a  TV/videogame/computador  >2/dia 
Silva et al., 2014a.24  2001/2011  Santa Catarina  Transversal  5.028  15‐19a  TV/videogame/computador  ≥2h/dia 
Coledam et al., 201441  2014  Londrina, PR  Transversal  738  10‐17a  TV/videogame/computador  >2h/dia 
Christofaro et al., 20154  2011  Londrina, PR  Transversal  1231  10‐17a  TV/videogame/computador  ≥2h/dia 
Castro et al., 201625  2014  São José, SC  Transversal  930  14‐19a  TV/videogame/computador  ≥2h/dia 
Gonçalves et al., 201633  2014  São José, SC  Transversal  879  14‐19a  TV/videogame/computador  ≥2h/dia 
Bacil et al., 201639  2014  Ponta Grossa, PR  Transversal  945  14‐18a  TV/computador  >2/dia 
Ferreira et al., 201632  2013  Pelotas, RS  Transversal  8661  12‐16a  TV/videogame/computador/atividades sentado  ≥2h/dia 
Estimativas nacionais
Camelo et al., 201243  2009  Capitais (PeNSE, 2009)  Transversal  59.809  13‐16a  TV  >2h/dia 
de Rezende et al., 201440  2012  Capitais (PeNSE, 2012)  Transversal  109.104  13‐16a  TV/videogame/computador  >2h/dia 
Oliveira et al., 201614  2013/2014  Capitais e outras cidades (ERICA)  Transversal  74589  12‐17a  TV/videogame/computador  >2h/dia 

AL, Alagoas; Erica, Estudo de Riscos Cardiovasculares em Adolescentes; TV, televisão; MG, Minas Gerais; MT, Mato Grosso; NR, não relatado; PB, Paraíba; PE, Pernambuco; PeNSE, Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar; PR, Paraná; RS, Rio Grande do Sul; SC, Santa Catarina; SE, Sergipe; SP, São Paulo.

a

Incluído quatro vezes na análise (dados de assistir à TV e tempo total de tela em 2011 e 2011).

Todos os estudos avaliaram o tempo de tela por questionário.

Risco de avaliação de viés

A qualidade metodológica dos estudos é apresentada no Arquivo Complementar 2. Oito estudos foram classificados como risco moderado de viés (25,8%) e três como alto risco de viés (9,7%); 12 estudos (38,7%) mostraram alto risco para medição confiável e válida do parâmetro de interesse, sete (22,6%) mostraram risco mínimo de viés de não resposta, cinco (16,1%) não relataram a seleção aleatória usada, três (9,7%) apresentaram uma estrutura de amostra que não representou fielmente a população‐alvo e um (3,2%) não representou a população nacional.

Síntese de dadosResultados do tempo de tela

A metanálise dos estudos que relataram a prevalência de tempo excessivo de tela (n=21) é apresentada na figura 2. A prevalência de tempo de tela entre os adolescentes brasileiros foi alta (70,9%, IC de 95%: 65,5%‐76,1%), sem diferença entre meninos e meninas (fig. 3 – painel A).

Figura 2.
(0,28MB).

Metanálise dos estudos de tempo excessivo de tela em adolescentes brasileiros.

Figura 3.
(0,42MB).

Painel A: Metanálise dos estudos de tempo excessivo de tela em adolescentes brasileiros por sexo. Painel B: Metanálise dos estudos de assistir à TV em excesso em adolescentes brasileiros por sexo.

A tabela 2 mostra os resultados das metanálises dos subgrupos pré‐definidos. A prevalência de tempo excessivo de tela tendeu a ser maior entre os adolescentes mais velhos (15 a 19 anos), em comparação com os mais novos (10 a 14 anos). Com relação à região, a menor prevalência de tempo excessivo de tela foi observada na região Nordeste; contudo, a heterogeneidade foi alta nessa análise. A metanálise dos estudos que usaram dados de estimativas nacionais (n=2) mostrou menor prevalência de tempo excessivo de tela do que os estudos que usaram dados de uma cidade ou região separadamente.

Tabela 2.

Metanálise dos subgrupos

Variáveis  Prevalência (IC de 95%)  I2% 
Tempo de tela
Faixa etária
”Mais novos”  13  67,9 (62,6‐72,9)  100 
”Mais velhos”  75,6 (64,0‐86,2)  100 
Região
Sul  13  74,1 (67,0‐80,8)  100 
Sudeste  70,5 (65,9‐74,9)  89 
Nordeste  64,0 (28,3‐95,3)  100 
Estimativas nacionais  56,9 (46,9‐66,6)  100 
Ano do estudo
Até 2007  73,7 (66,9‐80,1)  99 
2008‐2012  70,0 (58,3‐81,0)  100 
Após 2012  70,9 (65,5‐76,1)  100 
Ponto de corte
> 2 horas/dia  15  66,5 (61,6‐71,3)  100 
≥ 2 horas/dia  80,9 (72,6‐88,5)  99 
Tempo de assistir à TV
Região
Sul  59,0 (46,9‐70,7)  100 
Nordeste  58,4 (41,2‐75,0)  100 
Ano de estudo
Até 2007  61,0 (41,7‐79,3)  100 
2008‐2012  55,7 (44,7‐66,4)  100 
Ponto de corte
> 2 horas/dia  50,7 (34,5‐66,9)  100 
≥ 2 horas/dia  70,5 (61,7‐78,6)  99 

I2 teste de inconsistência; IC, intervalo de confiança; mais novos: 10 a 14 anos; mais velhos, 15 a 19 anos.

Não houve diferença na prevalência de tempo de tela considerando o ano da coleta de dados. Conforme esperado, os estudos que adotaram os pontos de corte ≥ 2h/dia mostraram maior prevalência de tempo excessivo de tela do que os estudos que usaram os pontos de corte> 2h/dia (tabela 2).

Resultados de assistir à TV

Dez estudos relataram dados de assistir à TV em excesso somente e a metanálise mostrou uma prevalência de 58,8% (IC de 95%: 49,4%‐68,0%) entre os adolescentes brasileiros (fig. 4). Na metanálise por sexo, a prevalência de assistir à TV em excesso entre meninos foi ligeiramente menor (59,2%, IC de 95%: 52,2%‐66,1%) em comparação com as meninas (66,3%, IC de 95%: 58,2%‐73,9%) (fig. 3 – painel B).

Figura 4.
(0,17MB).

Metanálise dos estudos de assistir à TV em excesso em adolescentes brasileiros.

A tabela 2 mostra a metanálise dos subgrupos para assistir à TV em excesso. Para esse resultado, somente os dados das regiões Nordeste e Sul estavam disponíveis e nenhuma diferença na prevalência de tempo excessivo de tela foi observada entre as regiões. Além disso, a análise de tendências que comparou os estudos feitos até 2007 ou posteriormente mostrou uma prevalência semelhante de assistir à TV em excesso. Os estudos que adotaram o ponto de corte ≥ 2h/dia, em vez de> 2h/dia, mostraram uma maior prevalência de assistir à TV em excesso. Foi identificada alta heterogeneidade estatística em todas as análises.

Discussão

O presente estudo mostrou ampla abrangência e alta prevalência de tempo excessivo de tela e de TV entre adolescentes brasileiros. Na metanálise dos subgrupos, investigamos a prevalência de tempo excessivo de tela e assistir à TV por sexo, região, idade e ponto de corte; contudo, isso não foi suficiente para explicar a heterogeneidade observada. Além disso, a maior parte dos estudos incluídos mostrou baixo risco de viés.

Em todas as análises, observamos alta prevalência de tempo excessivo de tela e assistir à TV. A maior parte dos adolescentes brasileiros gasta mais de duas horas por dia em frente às telas. Da mesma forma, 59,2% dos adolescentes espanhóis50 e 80,6% dos adolescentes canadenses51 gastam mais de duas horas por dia em frente às telas. Os dados dos Estados Unidos mostraram um aumento na prevalência de assistir à TV de 1999 a 2013 (43% em comparação com 32%). Por outro lado, a prevalência de adolescentes que gastam mais de duas horas por dia no videogame ou no computador no tempo de lazer aumentou de 2003 a 2013 (22% em comparação com 41%) nos Estados Unidos.52 Da mesma forma, houve uma queda na prevalência de assistir à TV e aumento no uso de computador e videogame durante dez anos entre os adolescentes brasileiros.24

A prevalência de tempo excessivo de tela entre os adolescentes brasileiros variou de 35%34 a 90%.24 Os dois estudos avaliaram adolescentes de cidades na região Sul do Brasil, apesar de Rech et al.34 terem avaliado adolescentes mais novos (11 a 14 anos) e o ponto de corte ter sido> 2 horas/dia e Silva et al.24 avaliaram adolescentes mais velhos (15 a 19 anos) e o ponto de corte foi ≥ 2 horas/dia. As diretrizes53,54 recomendam no máximo duas horas por dia de tempo de tela recreativo entre crianças e adolescentes. Há uma discussão se esse ponto de corte é muito baixo, pois, atualmente, devido à alta disponibilidade da tecnologia, os adolescentes gastam muito mais tempo em frente às telas estudando ou por entretenimento. Dois estudos4,55 incluídos na presente análise foram feitos na mesma cidade e com uma amostra de mesma faixa etária, mostraram quase 25% (71,7% em comparação a 89,9%) de diferença na prevalência de tempo excessivo de tela devido às diferenças nos pontos de corte entre eles. Há um desafio para os pesquisadores que dificulta a comparabilidade entre os estudos.

Entre os adultos, a recomendação da American Heart Association é “Sente‐se menos, mova‐se mais”, pois há comprovação insuficiente com relação ao tempo adequado de comportamento sedentário necessário para maximizar os benefícios para a saúde cardiovascular.56 Ekelund et al. mostraram que uma hora de atividade física moderada a intensa por dia pode eliminar os efeitos prejudiciais de oito horas de tempo sentado em homens e mulheres.57 Entre crianças e adolescentes, o tempo de tela seria mais prejudicial do que entre adultos? O fato de as crianças serem mais ativas fisicamente é suficiente para compensar os possíveis do comportamento sedentário sobre a saúde? Há muitas perguntas que ainda precisam ser respondidas para ter a melhor recomendação sobre a quantidade de tempo de tela que é prejudicial e perigosa nessa população. Por outro lado, os avanços tecnológicos fornecem acesso a informações para mais pessoas, melhoram a equidade em saúde.58

Não foi observada diferença estatística por sexo na prevalência de tempo excessivo de tela e assistir à TV na presente análise. Guerra et al.16 também não encontraram associação entre sexo e níveis elevados de tempo de sedentarismo baseado em tela entre os adolescentes brasileiros. Isso está em linha com o observado entre os adolescentes americanos.59 Contudo, Mielgo‐Ayuso et al.50 mostraram que os meninos espanhóis gastam mais tempo no videogame e nos jogos de computador, principalmente nos fins de semana, em comparação com as meninas. Essas informações reforçam que a prevalência do comportamento sedentário pode variar de acordo com o domínio (tempo sentado, tempo de tela, assistir à TV) e dias de semana ou fins de semana. Esses aspectos do comportamento sedentário devem ser investigados ainda mais em uma pesquisa futura.

Não encontramos diferença na prevalência de tempo excessivo de tela ou assistir à TV de acordo com as faixas etárias. Em contrapartida, Gebremariam et al.60 avaliaram as crianças norueguesas na transição entre a infância e a adolescência e observaram que o uso de TV, computador e jogos eletrônicos aumentou com a idade em dois anos. Na mesma linha, os adolescentes espanhóis mais velhos (14 a 16 anos) foram mais propensos a usar computador, videogame e telefone celular do que os adolescentes mais novos (12 a 13 anos).61

Na análise por região, a prevalência de tempo excessivo de tela nas regiões Sul e Sudeste é ligeiramente maior do que na região Nordeste, porém não foi observada diferença na prevalência de assistir à TV em excesso. Um estudo recente62 relatou que 65% e 60% dos adolescentes brasileiros gastam mais de duas horas por dia em frente às telas nas regiões Sudeste e Sul, respectivamente, em comparação com 44,6% na região Norte. No Brasil, há uma grande desigualdade socioeconômica entre as regiões, nas quais os cinco principais estados que contribuem para cerca de 65% do Produto Interno Bruto (PIB) nacional estão localizados nas regiões Sudeste e Sul.63 Essas desigualdades podem afetar o acesso da família à tecnologia e, consequentemente, o tempo gasto em frente às telas.

Neste estudo, a prevalência de tempo excessivo de tela foi mantida estável durante o período analisado; contudo, o tempo diante da TV apresentou queda no mesmo período entre os adolescentes brasileiros. Ao mesmo tempo, estudos anteriores64,65 também encontraram uma redução ou estabilização na prevalência de assistir à TV em excesso nos últimos anos. Por outro lado, há estudos que mostram um aumento no tempo gasto em frente ao computador e/ou videogames entre os adolescentes, no Brasil ou no exterior.24,66,67 Essas observações contraditórias podem ser explicadas, em parte, pela mudança de comportamento (assistir à TV ao uso de computadores/videogames) e pelas estratégias metodológicas adotadas pela maior parte dos estudos incluídos nesta análise, que avaliaram o tempo de tela total (combinações) e não avaliaram os domínios específicos separadamente. De fato, quando combinamos o tempo em frente à TV, computador e videogame, as diferenças nos padrões de uso podem ser amenizadas. Além disso, as análises de tendências podem ser afetadas, pois os estudos que envolvem comportamento sedentário e tempo de tela são mais recentes, limitam essas análises.

Todos os estudos nesta análise sistemática usaram um questionário para avaliar o tempo de tela e assistir à TV. A precisão dos autorrelatos é influenciada pela capacidade de o entrevistado lembrar precisamente o que é perguntado, de forma retroativa. Portanto, os métodos indiretos estão sujeitos ao viés de memória.68 Um estudo anterior16 observou que um dos quatro estudos sobre comportamento sedentário não relatou informações sobre a validade do instrumento usado para avaliar o tempo de sedentarismo. Ademais, além da melhoria dos questionários, combinar métodos de autorrelato com medidas objetivas pode fornecer uma melhor medição e controle do viés de memória.69 Além disso, apesar do amplo uso de questionários para avaliar o comportamento sedentário que envolve crianças e adolescentes, Lubans et al., em sua análise sistemática, mostraram poucos estudos que relatam a confiabilidade e a validade das medidas usadas, recomendaram que os pesquisadores selecionem instrumentos relatados anteriormente e com confiabilidade e validade aceitáveis.70

Nos últimos anos, houve um aumento nos estudos que relatam estratégias para reduzir a exposição ao tempo de tela. Buchanan et al.71 mostraram, em sua análise sistemática, forte comprovação de que as intervenções que visaram a reduzir o tempo de tela recreativo e aumentar o nível de atividade física ou adotar uma alimentação saudável foram eficazes na melhoria ou manutenção do status do peso entre crianças ≤ 13 anos. Por outro lado, Biddle et al.72 observaram um pequeno efeito entre as intervenções nas quais o objetivo foi reduzir o comportamento sedentário e concluíram que os estudos futuros devem envolver crianças e famílias na estratégia com vistas a reduzir o comportamento sedentário.

Limitações

O presente estudo tem algumas limitações. Primeira, os diferentes domínios de tempo de tela avaliados por meio dos estudos e a alta heterogeneidade na metanálise limitam a interpretação dos resultados, principalmente para o tempo total de tela. Todos os estudos avaliaram assistir à TV e tempo de tela por questionário e quase 40% não relatou a validação do instrumento usado. Além disso, há uma diferença entre os estudos na interpretação das recomendações da Academia Americana de Pediatria, que destaca que os jovens devem limitar o tempo de tela a no máximo duas horas por dia.

Conclusão

Apesar da alta heterogeneidade, esta análise sistemática com metanálise mostrou alta prevalência de tempo excessivo de tela e de TV entre os adolescentes brasileiros. O presente estudo reforça a necessidade de unificar a medição do tempo de tela com questionários padronizados para monitorar e identificar os grupos de risco de forma precisa. Além disso, são necessários estudos de intervenção projetados para prevenir e reduzir o tempo excessivo de tela.

Conflitos de interesse

Os autores declaram não haver conflitos de interesse.

Referências
[1]
D.K. Eaton,L. Kann,S. Kinchen,S. Shanklin,K.H. Flint,J. Hawkins
Youth risk behavior surveillance – United States, 2011
MMWR Surveill Summ, 61 (2012), pp. 1-162
[2]
K.I. Proper,A.S. Singh,W. van Mechelen,M.J. Chinapaw
Sedentary behaviors and health outcomes among adults: a systematic review of prospective studies
Am J Prev Med, 40 (2011), pp. 174-182 http://dx.doi.org/10.1016/j.amepre.2010.10.015
[3]
S.S. Thosar,B.D. Johnson,J.D. Johnston,J.P. Wallace
Sitting and endothelial dysfunction: the role of shear stress
Med Sci Monit, 18 (2012), pp. RA173-RA180
[4]
D.G. Christofaro,S.M. de Andrade,J.R. Cardoso,A.E. Mesas,J.S. Codogno,R.A. Fernandes
High blood pressure and sedentary behavior in adolescents are associated even after controlling for confounding factors
Blood Press, 24 (2015), pp. 317-323 http://dx.doi.org/10.3109/08037051.2015.1070475
[5]
D.W. Dunstan,B. Howard,G.N. Healy,N. Owen
Too much sitting – a health hazard
Diabetes Res Clin Pract, 97 (2012), pp. 368-376 http://dx.doi.org/10.1016/j.diabres.2012.05.020
[6]
V. Carson,S. Hunter,N. Kuzik,C.E. Gray,V.J. Poitras,J.P. Chaput
Systematic review of sedentary behaviour and health indicators in school‐aged children and youth: an update
Appl Physiol Nutr Metab, 41 (2016), pp. S240-S265 http://dx.doi.org/10.1139/apnm-2015-0630
[7]
E. Hoare,K. Milton,C. Foster,S. Allender
The associations between sedentary behaviour and mental health among adolescents: a systematic review
Int J Behav Nutr Phys Act, 13 (2016), pp. 108 http://dx.doi.org/10.1186/s12966-016-0432-4
[8]
M.S. Tremblay,S. Aubert,J.D. Barnes,T.J. Saunders,V. Carson,A.E. Latimer-Cheung
Sedentary Behavior Research Network (SBRN) – Terminology Consensus Project process and outcome
Int J Behav Nutr Phys Act, 14 (2017), pp. 75 http://dx.doi.org/10.1186/s12966-017-0525-8
[9]
R.R. Pate,J.R. O’Neill,F. Lobelo
The evolving definition of “sedentary”
Exerc Sport Sci Rev, 36 (2008), pp. 173-178 http://dx.doi.org/10.1097/JES.0b013e3181877d1a
[10]
S.H. Babey,T.A. Hastert,J. Wolstein
Adolescent sedentary behaviors: correlates differ for television viewing and computer use
J Adolesc Health, 52 (2013), pp. 70-76 http://dx.doi.org/10.1016/j.jadohealth.2012.05.001
[11]
Children, adolescents, and the media
Pediatrics, 132 (2013), pp. 958-961 http://dx.doi.org/10.1542/peds.2013-2656
[12]
Australian Bureau of Statistics: Australian health survey: physical activity. 2011–12. In. Canberra; 2015.
[13]
L.F. Rezende,T.H. Sa,G.I. Mielke,J.Y. Viscondi,J.P. Rey-Lopez,L.M. Garcia
All‐cause mortality attributable to sitting time: analysis of 54 countries worldwide
Am J Prev Med, 51 (2016), pp. 253-263 http://dx.doi.org/10.1016/j.amepre.2016.01.022
[14]
J.S. Oliveira,L.A. Barufaldi,A. Abreu Gde,V.S. Leal,G.S. Brunken,S.M. Vasconcelos
ERICA: use of screens and consumption of meals and snacks by Brazilian adolescents
Rev Saude Publica, 50 (2016), pp. S7
[15]
Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão (BR),Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
Pesquisa de orçamentos familiares 2008–2009: antropometria e estado nutricional de crianças, adolescentes e adultos no Brasil
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), (2010)
[16]
P.H. Guerra,J.C. de Farias Junior,A.A. Florindo
Sedentary behavior in Brazilian children and adolescents: a systematic review
[17]
A.O. Silva,A.H. Soares,B.R. Silva,R.M. Tassitano
Prevalence of screen time as an indicator of sedentary behavior in Brazilian adolescents: a systematic review
Motricidade, 12 (2016), pp. S155-S164
[18]
D. Moher,A. Liberati,J. Tetzlaff,D.G. Altman
Preferred reporting items for systematic reviews and meta‐analyses: the PRISMA statement
J Clin Epidemiol, 62 (2009), pp. 1006-1012 http://dx.doi.org/10.1016/j.jclinepi.2009.06.005
[19]
A. Liberati,D.G. Altman,J. Tetzlaff,C. Mulrow,P.C. Gotzsche,J.P. Ioannidis
The PRISMA statement for reporting systematic reviews and meta‐analyses of studies that evaluate healthcare interventions: explanation and elaboration
BMJ, 339 (2009), pp. b2700
[20]
E. von Elm,D.G. Altman,M. Egger,S.J. Pocock,P.C. Gotzsche,J.P. Vandenbroucke
The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: guidelines for reporting observational studies
Epidemiology, 18 (2007), pp. 800-804 http://dx.doi.org/10.1097/EDE.0b013e3181577654
[21]
D. Hoy,P. Brooks,A. Woolf,F. Blyth,L. March,C. Bain
Assessing risk of bias in prevalence studies: modification of an existing tool and evidence of interrater agreement
J Clin Epidemiol, 65 (2012), pp. 934-939 http://dx.doi.org/10.1016/j.jclinepi.2011.11.014
[22]
J.J. Barendregt,S.A. Doi,Y.Y. Lee,R.E. Norman,T. Vos
Meta‐analysis of prevalence
J Epidemiol Community Health, 67 (2013), pp. 974-978 http://dx.doi.org/10.1136/jech-2013-203104
[23]
J.P. Higgins,S.G. Thompson,J.J. Deeks,D.G. Altman
Measuring inconsistency in meta‐analyses
[24]
K.S. Silva,A. da Silva Lopes,S.C. Dumith,L.M. Garcia,J. Bezerra,M.V. Nahas
Changes in television viewing and computers/videogames use among high school students in Southern Brazil between 2001 and 2011
Int J Public Health, 59 (2014), pp. 77-86 http://dx.doi.org/10.1007/s00038-013-0464-3
[25]
J.A. Castro,H.E. Nunes,D.A. Silva
Prevalence of abdominal obesity in adolescents: association between sociodemographic factors and lifestyle
Rev Paul Pediatr, 34 (2016), pp. 343-351 http://dx.doi.org/10.1016/j.rpped.2016.01.003
[26]
J.M. de Lucena,L.A. Cheng,T.L. Cavalcante,V.A. da Silva,J.C. de Farias Junior
Prevalence of excessive screen time and associated factors in adolescents
Rev Paul Pediatr, 33 (2015), pp. 407-414 http://dx.doi.org/10.1016/j.rpped.2015.04.001
[27]
A. De Vitta,M.G. Martinez,N.T. Piza,S.F. Simeao,N.P. Ferreira
Prevalence of lower back pain and associated factors in students
Cad Saude Publica, 27 (2011), pp. 1520-1528
[28]
A. De Vitta,D.d.M. Trize,A. Fiorelli,L. Carnaz,M.H. De Conti,S.F. Simeão
Neck/shoulders pain and its relation to the use of TV/computer/videogame and physical activity in school students from Bauru
Fisioter mov, 27 (2014), pp. 111-118
[29]
P.P. do Prado Junior,F.R. de Faria,E.R. de Faria,C. Franceschini Sdo,S.E. Priore
Cardiovascular risk and associated risk factors in adolescents
Nutr Hosp, 32 (2015), pp. 897-904 http://dx.doi.org/10.3305/nh.2015.32.2.8824
[30]
S.C. Dumith,P.C. Hallal,A.M. Menezes,C.L. Araujo
Sedentary behavior in adolescents: the 11‐year follow‐up of the 1993 Pelotas (Brazil) birth cohort study
Cad Saude Publica, 26 (2010), pp. 1928-1936
[31]
J.A. Fernandes,C.V. Genebra,N.M. Maciel,A. Fiorelli,M.H. de Conti,A. de Vitta
Low back pain in schoolchildren: a cross‐sectional study in a western city of Sao Paulo State, Brazil
Acta Ortop Bras, 23 (2015), pp. 235-238 http://dx.doi.org/10.1590/1413-785220152305148842
[32]
R.W. Ferreira,A.J. Rombaldi,L.I. Ricardo,P.C. Hallal,M.R. Azevedo
Prevalence of sedentary behavior and its correlates among primary and secondary school students
Rev Paul Pediatr, 34 (2016), pp. 56-63 http://dx.doi.org/10.1016/j.rpped.2015.06.005
[33]
E.C. Goncalves,D.A. Silva
Factors associated with low levels of aerobic fitness among adolescents
Rev Paul Pediatr, 34 (2016), pp. 141-147 http://dx.doi.org/10.1016/j.rpped.2015.06.015
[34]
R.R. Rech,R. Halpern,A. Tedesco,D.F. Santos
Prevalence and characteristics of victims and perpetrators of bullying
J Pediatr (Rio J), 89 (2013), pp. 164-170
[35]
F.M. Silva,A. Smith-Menezes,F. Duarte Mde
Consumption of fruits and vegetables associated with other risk behaviors among adolescents in Northeast Brazil
Rev Paul Pediatr, 34 (2016), pp. 309-315 http://dx.doi.org/10.1016/j.rpped.2015.09.002
[36]
K.S. Silva,D.G. Vasques,O. Martins Cde,L.A. Williams,A.S. Lopes
Active commuting: prevalence, barriers, and associated variables
J Phys Act Health, 8 (2011), pp. 750-757
[37]
K.S.d. Silva,M.V. Nahas,L.P. Hoefelmann,A.d.S. Lopes,E.S.d. Oliveira
Associations between physical activity, body mass index, and sedentary behaviors in adolescents
Rev Bras Epidemiol, 11 (2008), pp. 159-168
[38]
L.L. Wendpap,M.G. Ferreira,P.R. Rodrigues,R.A. Pereira,S. Loureiro Ada,R.M. Goncalves-Silva
Adolescents’ diet quality and associated factors
Cad Saude Publica, 30 (2014), pp. 97-106
[39]
E.D. Bacil,C.R. Rech,A.A. Hino,W. de Campos
Excesso de peso em adolescentes: papel moderador do sexo e da escolaridade materna
Rev Bras Promoç Saude, 29 (2016), pp. 515-524
[40]
L.F. de Rezende,C.M. Azeredo,D.S. Canella,R.M. Claro,I.R. de Castro,R.B. Levy
Sociodemographic and behavioral factors associated with physical activity in Brazilian adolescents
BMC Public Health, 14 (2014), pp. 485 http://dx.doi.org/10.1186/1471-2458-14-485
[41]
D.H. Coledam,P.F. Ferraiol,R. Pires Jr.,E.A. Ribeiro,M.A. Ferreira,A.R. de Oliveira
Concordância entre dois pontos de corte para atividade física e fatores associados em jovens
Rev Paul Pediatr, 32 (2014), pp. 215-222 http://dx.doi.org/10.1590/0103-0582201432311
[42]
V.C. Barbosa Filho,W. de Campos,R. Bozza,S. Lopes Ada
The prevalence and correlates of behavioral risk factors for cardiovascular health among Southern Brazil adolescents: a cross‐sectional study
[43]
V. Camelo Ldo,J.F. Rodrigues,L. Giatti,S.M. Barreto
Sedentary leisure time and food consumption among Brazilian adolescents: the Brazilian National School‐Based Adolescent Health Survey (PeNSE), 2009
Cad Saude Publica, 28 (2012), pp. 2155-2162
[44]
P.D. Campagnolo,M.R. Vitolo,C.M. Gama,A.T. Stein
Prevalence of overweight and associated factors in southern Brazilian adolescents
Public Health, 122 (2008), pp. 509-515 http://dx.doi.org/10.1016/j.puhe.2007.08.002
[45]
F.L. Ceschini,D.R. Andrade,L.C. Oliveira,J.F. Araujo Junior,V.K. Matsudo
Prevalence of physical inactivity and associated factors among high school students from state's public schools
J Pediatr (Rio J), 85 (2009), pp. 301-306
[46]
C.L. Dutra,C.L. Araújo,A.D. Bertoldi
Prevalência de sobrepeso em adolescentes: um estudo de base populacional em uma cidade no Sul do Brasil
Cad Saude Publica, 22 (2006), pp. 151-162 http://dx.doi.org//S0102-311X2006000100016
[47]
I.R. Rivera,M.A. Silva,R.D. Silva,B.A. Oliveira,A.C. Carvalho
Physical inactivity, TV‐watching hours and body composition in children and adolescents
Arq Bras Cardiol, 95 (2010), pp. 159-165
[48]
D.A. Silva,M.S. Tremblay,E.C. Goncalves,R.J. Silva
Television time among Brazilian adolescents: correlated factors are different between boys and girls
Sci World J, 2014 (2014), pp. 794539
[49]
M.C. Tenorio,M.V. Barros,R.M. Tassitano,J. Bezerra,J.M. Tenorio,P.C. Hallal
Physical activity and sedentary behavior among adolescent high school students
Rev Bras Epidemiol, 13 (2010), pp. 105-117
[50]
J. Mielgo-Ayuso,R. Aparicio-Ugarriza,A. Castillo,E. Ruiz,J.M. Avila,J. Aranceta-Bartrina
Sedentary behavior among Spanish children and adolescents: findings from the ANIBES study
BMC Public Health, 17 (2017), pp. 94 http://dx.doi.org/10.1186/s12889-017-4026-0
[51]
R. McMillan,M. McIsaac,I. Janssen
Family structure as a predictor of screen time among youth
[52]
L. Kann,S. Kinchen,S.L. Shanklin,K.H. Flint,J. Kawkins,W.A. Harris
Youth risk behavior surveillance – United States, 2013
MMWR Surveill Summ, 63 (2014), pp. 1-168
[53]
American Academy of Pediatrics: Children, adolescents, and television
Pediatrics, 107 (2001), pp. 423-426
[54]
M.S. Tremblay,V. Carson,J.P. Chaput,S. Connor Gorber,T. Dinh,M. Duggan
Canadian 24‐hour movement guidelines for children and youth: an integration of physical activity, sedentary behaviour, and sleep
Appl Physiol Nutr Metab, 41 (2016), pp. S311-S327 http://dx.doi.org/10.1139/apnm-2016-0151
[55]
D.H. Coledam,P.F. Ferraiol,R. Pires Jr.,E.A. Ribeiro,M.A. Ferreira,A.R. de Oliveira
Agreement between two cutoff points for physical activity and associated factors in young individuals
Rev Paul Pediatr, 32 (2014), pp. 215-222 http://dx.doi.org/10.1590/0103-0582201432311
[56]
D.R. Young,M.F. Hivert,S. Alhassan,S.M. Camhi,J.F. Ferguson,P.T. Katzmarzyk
Sedentary behavior and cardiovascular morbidity and mortality: a science advisory from the American Heart Association
Circulation, 134 (2016), pp. e262-e279 http://dx.doi.org/10.1161/CIR.0000000000000440
[57]
U. Ekelund,J. Steene-Johannessen,W.J. Brown,M.W. Fagerland,N. Owen,K.E. Powell
Does physical activity attenuate, or even eliminate, the detrimental association of sitting time with mortality? A harmonised meta‐analysis of data from more than 1 million men and women
[58]
V. Welch,J. Petkovic,J. Pardo Pardo,T. Rader,P. Tugwell
Interactive social media interventions to promote health equity: an overview of reviews
Health Promot Chronic Dis Prev Can, 36 (2016), pp. 63-75
[59]
A.K. Porter,K.J. Matthews,D. Salvo,H.W. Kohl 3rd
Associations of physical activity, sedentary time, and screen time with cardiovascular fitness in United States adolescents: results from the NHANES National Youth Fitness Survey
J Phys Act Health, 14 (2017), pp. 506-512 http://dx.doi.org/10.1123/jpah.2016-0165
[60]
M.K. Gebremariam,T.H. Totland,L.F. Andersen,I.H. Bergh,M. Bjelland,M. Grydeland
Stability and change in screen‐based sedentary behaviours and associated factors among Norwegian children in the transition between childhood and adolescence
BMC Public Health, 12 (2012), pp. 104 http://dx.doi.org/10.1186/1471-2458-12-104
[61]
J. Devis-Devis,C. Peiro-Velert,V.J. Beltran-Carrillo,J.M. Tomas
Screen media time usage of 12–16 year‐old Spanish school adolescents: effects of personal and socioeconomic factors, season and type of day
[62]
C.W. Schaan,F.V. Cureau,K.V. Bloch,K.M. Carvalho,U. Ekelund,B.D. Schaan
Prevalence and correlates of screen time among Brazilian adolescents: findings from a country‐wide survey
Appl Physiol Nutr Metab, (2018),
[Epub ahead of print]
[63]
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). 2015. Available from: https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv101307_informativo.pdf [cited 11.04.18].
[64]
R.J. Iannotti,J. Wang
Trends in physical activity, sedentary behavior, diet, and BMI among US adolescents, 2001–2009
Pediatrics, 132 (2013), pp. 606-614 http://dx.doi.org/10.1542/peds.2013-1488
[65]
K. Hesketh,M. Wake,M. Graham,E. Waters
Stability of television viewing and electronic game/computer use in a prospective cohort study of Australian children: relationship with body mass index
Int J Behav Nutr Phys Act, 4 (2007), pp. 60 http://dx.doi.org/10.1186/1479-5868-4-60
[66]
J. Bucksch,J. Inchley,Z. Hamrik,E. Finne,P. Kolip
Trends in television time, non‐gaming PC use and moderate‐to‐vigorous physical activity among German adolescents 2002–2010
BMC Public Health, 14 (2014), pp. 351 http://dx.doi.org/10.1186/1471-2458-14-351
[67]
M.C. Nelson,D. Neumark-Stzainer,P.J. Hannan,J.R. Sirard,M. Story
Longitudinal and secular trends in physical activity and sedentary behavior during adolescence
Pediatrics, 118 (2006), pp. e1627-e1634 http://dx.doi.org/10.1542/peds.2006-0926
[68]
L.A. Barufaldi,A. Abreu Gde,E.S. Coutinho,K.V. Bloch
Meta‐analysis of the prevalence of physical inactivity among Brazilian adolescents
Cad Saude Publica, 28 (2012), pp. 1019-1032
[69]
G.N. Healy,B.K. Clark,E.A. Winkler,P.A. Gardiner,W.J. Brown,C.E. Matthews
Measurement of adults’ sedentary time in population‐based studies
Am J Prev Med, 41 (2011), pp. 216-227 http://dx.doi.org/10.1016/j.amepre.2011.05.005
[70]
D.R. Lubans,K. Hesketh,D.P. Cliff,L.M. Barnett,J. Salmon,J. Dollman
A systematic review of the validity and reliability of sedentary behaviour measures used with children and adolescents
[71]
L. Ramsey Buchanan,C.R. Rooks-Peck,R.K. Finnie,H.R. Wethington,V. Jacob,J.E. Fulton
Reducing recreational sedentary screen time: a community guide systematic review
Am J Prev Med, 50 (2016), pp. 402-415 http://dx.doi.org/10.1016/j.amepre.2015.09.030
[72]
S.J. Biddle,I. Petrolini,N. Pearson
Interventions designed to reduce sedentary behaviours in young people: a review of reviews
Br J Sports Med, 48 (2014), pp. 182-186 http://dx.doi.org/10.1136/bjsports-2013-093078

Como citar este artigo: Schaan CW, Cureau FV, Sbaraini M, Sparrenberger K, Kohl III HW, Schaan BD. Prevalence of excessive screen time and TV viewing among Brazilian adolescents: a systematic review and meta‐analysis. J Pediatr (Rio J). 2018. https://doi.org/10.1016/j.jped.2018.04.011

Este manuscrito foi parte da tese de doutorado do primeiro autor no Programa de Pós‐Graduação em Endocrinologia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brasil.

Copyright © 2018. Sociedade Brasileira de Pediatria
Idiomas
Jornal de Pediatria

Receba a nossa Newsletter

Opções de artigo
Ferramentas
Material Suplementar
en pt
Taxa de publicaçao Publication fee
Os artigos submetidos a partir de 1º de setembro de 2018, que forem aceitos para publicação no Jornal de Pediatria, estarão sujeitos a uma taxa para que tenham sua publicação garantida. O artigo aceito somente será publicado após a comprovação do pagamento da taxa de publicação. Ao submeterem o manuscrito a este jornal, os autores concordam com esses termos. A submissão dos manuscritos continua gratuita. Para mais informações, contate assessoria@jped.com.br. Articles submitted as of September 1, 2018, which are accepted for publication in the Jornal de Pediatria, will be subject to a fee to have their publication guaranteed. The accepted article will only be published after proof of the publication fee payment. By submitting the manuscript to this journal, the authors agree to these terms. Manuscript submission remains free of charge. For more information, contact assessoria@jped.com.br.
Cookies policy Política de cookies
To improve our services and products, we use "cookies" (own or third parties authorized) to show advertising related to client preferences through the analyses of navigation customer behavior. Continuing navigation will be considered as acceptance of this use. You can change the settings or obtain more information by clicking here. Utilizamos cookies próprios e de terceiros para melhorar nossos serviços e mostrar publicidade relacionada às suas preferências, analisando seus hábitos de navegação. Se continuar a navegar, consideramos que aceita o seu uso. Você pode alterar a configuração ou obter mais informações aqui.