10/10/2017 - 16:50 - 18:10
Epidemiologia nutricional 2 |
18173 - ANÁLISE PSICOMÉTRICA DA ADEQUAÇÃO DOS PONTOS DE CORTE DA ESCALA BRASILEIRA DE INSEGURANÇA ALIMENTAR – PESQUISA SANDUC
GABRIELA DOS SANTOS INTERLENGHI - UERJ, MICHAEL EDUARDO REICHENHEIM - UERJ, CLAUDIA LEITE DE MORAES - UERJ, ANA MARIA SEGALL-CORRÊA - UNICAMP, RAFAEL PÉREZ-ESCAMILLA - YALE, ROSANA SALLES-COSTA - UFRJ
Objetivos: Examinar a adequação dos pontos de corte aplicados ao escore bruto da Escala Brasileira de Insegurança Alimentar (EBIA) quanto à capacidade de separação de grupos homogêneos latentes análogos a níveis crescentes de insegurança alimentar (IA).
Métodos: Amostra representativa com 1105 domicílios avaliados por inquérito domiciliar realizado em Campos Elíseos (Duque de Caxias, RJ), em 2010. A EBIA foi avaliada considerando 14 itens dicotômicos. Modelos de Análise Fatorial de Classes Latentes (AFCL) foram aplicados às respostas aos itens da escala para: identificar o número de classes latentes subjacentes ao instrumento; classificar famílias conforme o grau de pertencimento às classes; determinar pontos de corte sobre os escores brutos capazes de classificar acuradamente os grupos identificados. Em seguida, contrastou-se a classificação baseada em modelos com a classificação tradicional.
Resultados: Identificaram-se quatro grupos latentes de IA altamente separáveis (Entropia = 0,906), com os seguintes pontos de corte: 1/2, 5/6, 10/11 em domicílios com crianças/adolescentes; 1/2, 3/4, 5/6 naqueles sem este grupo. Enquanto que na classificação tradicional famílias com uma única resposta afirmativa são consideradas na segunda categoria (IA leve), a AFCL mostrou que estas famílias pertencem à primeira classe, merecendo serem classificadas na mesma categoria daquelas sem nenhuma resposta positiva (segurança alimentar).
Conclusão: Embora os resultados corroborem a classificação tradicional em quatro níveis de IA e os limites representativos das categorias mais graves, evidenciam a necessidade de reclassificação da categoria mais leve. Assim, contribuem para o aprimoramento e fortalecimento da EBIA enquanto instrumento de pesquisa, avaliação e monitoramento da IA domiciliar.
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