UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ-UESC
PROGRAMA DE MESTRADO EM DESENVOLVIMENTO REGIONAL E MEIO
AMBIENTE - PRODEMA
ALBERTO BARRETTO KRUSCHEWSKY
ESTIMATIVA DO GASTO ENERGÉTICO NA CAMINHADA EM TRILHA POR
DIFERENTES MÉTODOS
ILHÉUS-BAHIA
DEZEMBRO-2009
ALBERTO BARRETTO KRUSCHEWSKY
ESTIMATIVA DO GASTO ENERGÉTICO NA CAMINHADA EM TRILHA POR
DIFERENTES MÉTODOS
Dissertação apresentada para obtenção do título de Mestre em Desenvolvimento Regional e
Meio Ambiente, à Universidade Estadual de Santa Cruz - Uesc.
Área de Concentração: Qualidade Ambiental e Saúde
Orientadora: Professora Dra Cristina Setenta Andrade
Co-Orientador: Professor Mestre Luiz Fernando Paulino Ribeiro
ILHÉUS-BAHIA
DEZEMBRO-2009
K94
Kruschewsky, Alberto Barreto.
Estimativa do gasto energético na caminhada em trilha
por diferentes métodos / Alberto Barreto Kruschewsky
. – Ilhéus, BA : UESC, 2009.
vi, 78 f. : il. ; anexos.
Orientadora: Cristina Setenta Andrade.
Dissertação (mestrado) – Universidade Estadual de
Santa Cruz. Programa Regional de Pós-graduação em
Desenvolvimento Regional e Meio Ambiente.
Inclui bibliografia e apêndices.
1. Caminhada em trilhas – Jussari (BA). 2. Ecoturismo.
3. Caminhada – Aspectos fisiológicos. 4. Aptidão física
– Testes. 5. Trilhas – Jussari (BA). 6. Caminhada (Condicionamento físico). I. Título.
CDD 796.51098142
ALBERTO BARRETTO KRUSCHEWSKY
ESTIMATIVA DO GASTO ENERGÉTICO NA CAMINHADA EM TRILHA POR
DIFERENTES MÉTODOS
Dissertação apresentada para obtenção do título de Mestre em Desenvolvimento Regional e
Meio Ambiente, à Universidade Estadual de Santa Cruz-Uesc.
Área de Concentração: Qualidade Ambiental e Saúde
Orientadora: Professora Dra Cristina Setenta Andrade
Co-Orientador: Professor Mestre Luiz Fernando Paulino Ribeiro
Ilhéus, 14 de dezembro de 2009
Professora Doutora Cristina Setenta Andrade
(Orientadora)
Professor Doutor Neylor Alves Calasans Rego
(Prodema-Uesc)
Professora Doutora Gisele Maria Schwartz
(Unesp – Rio Claro)
RECONHECIMENTO
À minha esposa e filha, Rita Márcia Amorim Mendes e Bárbara Mendes Kruschewsky,
companheiras nesta caminhada, pilares de apoio e berço de conforto nos momentos mais
difíceis. Sem elas, não teria persistido.
Aos meus pais Dante Siuffo Kruschewsky e Lindaura Maria Barretto Kruschewsky, meus
irmãos Isabella Kruschewsky, Silvino Kruschewsky Neto e Ivan Barretto Kruschewsky, cujo
convívio e estímulo foram decisivos para minha formação enquanto pessoa.
Ao amigo e orientador, companheiro de todas as horas, Professor Mestre Luiz Fernando
Paulino Ribeiro, que me apresentou à pesquisa, fornecendo elementos essenciais à caminhada,
porém permitindo autonomia no desenvolvimento. Obrigado por ter, literalmente, me
“carregado” para o mundo acadêmico.
Ao Professor Mestre Samuel Macedo Guimarães, amigo, conselheiro e incentivador,
determinante no caminho até o mestrado.
Ao Professor Dr. Neylor Alves Calasans Rego, estímulo incessante à tentativa para o
mestrado no PRODEMA, que esteve sempre aberto, aconselhando e acompanhando esta
trajetória.
Às companheiras de pesquisa, Médicas Cardiologistas Zaira Jacqueline Pinto Loureiro e
Marisa Viggiano Kruschewsky Bastos, que abriram as portas da Policlínica de Ilhéus para
realização de testes e avaliações. Aos funcionários, diretoria, médicos e demais sócios da
Policlínica, sempre atenciosos e disponíveis.
A Eneida Leite Carneiro, do Laboratório D. Eduardo, sensível e prestativa, determinante na
minha largada como pesquisador.
À professora Adélia Maria Carvalho de Melo, sempre presente, orientando a apoiando,
companheira e principal incentivadora nesta volta à universidade; à amiga Ana Carolina de
Melo, que se tornou cada vez mais próxima e presente, diretoria do Colégio Nossa Senhora da
Vitória, professores e funcionários. A oportunidade de ter trabalhado com vocês durante 5
anos e de tê-los conhecido foi maravilhosa.
À vice-reitora da Uesc, Dra Adélia Maria de Melo Pinheiro, colega do ensino fundamental e
médio, pela atenção e constante estímulo.
À minha orientadora, Cristina Setenta Andrade, pelo rápido acolhimento e apoio
incondicional em todas as etapas dessa caminhada.
Aos colegas e demais professores do mestrado do PRODEMA, pela colaboração e apoio, em
especial a Fabiana Faxina, sempre disponível e atenciosa, apoio determinante na elaboração
da defesa.
Ao colega, Professor de Educação Física e mestrando em Florianópolis, Thiago Ferreira
Sousa, consultor para todos os momentos.
A Maria, secretária da coordenação do PRODEMA, pela paciência e atenção.
Ao pessoal da Proximus, empresa importadora da marca de frequencímetros Polar, pela
sensibilidade e disponibilização do modelo S-810 e adaptador para PC necessários à coleta de
dados da pesquisa, nas pessoas de Natureza França, representante para o nordeste, e José
Carlos de Seixas, Diretor Geral.
Ao professor Marcelo Daneu, responsável principal pelo enraizamento e crescimento da
paixão pela atividade física e esporte.
Aos meus amigos, a quem saúdo nas pessoas de Frederico José Ramos de Menezes, meu
compadre, e do casal João Tude e Luciana Mendonça, sempre presentes em todos os
momentos.
A Henrique Berbert de Carvalho (homenagem póstuma), Lucélia Berbert e Joel Carvalho, a
família da RPPN de Serra do Teimoso, pelo apoio em todas as fases da pesquisa.
i
ESTIMATIVA DO GASTO ENERGÉTICO NA CAMINHADA EM TRILHA POR
DIFERENTES MÉTODOS
Autor: Alberto Barretto Kruschewsky – Mestrando em Desenvolvimento regional e Meio
Ambiente.
Orientadora: Professora Doutora Cristina Setenta Andrade
Co-Orientador: Professor Mestre Luiz Fernando Paulino Ribeiro
RESUMO
A atividade física caminhada, mormente aquela realizada em contato com a natureza, tem sido
bastante difundida no atual contexto de crescente urbanização e inatividade da população.
Não existe, entretanto, planejamento adequado na disponibilização das opções de trilhas
existentes, o que vem trazendo problemas e limitações aos usuários. A necessidade de
informações acerca da modalidade, importante para o desenvolvimento do ecoturismo na
região sul da Bahia, motivou a presente pesquisa, que tem por objetivo estimar o gasto
energético (GE) na caminhada em trilha por diferentes métodos. Para tanto, foi realizado
estudo quantitativo e descritivo que incluiu anamnese, avaliação antropométrica e
monitoração da freqüência cardíaca em trinta e seis indivíduos saudáveis dos dois sexos (16
no masculino e 20 no feminino) durante caminhada em trilha de 2.109, 13 metros na Reserva
Particular do Patrimônio Natural (RPPN) de Serra do Teimoso, localizada em Jussari –BA,
com aplicação posterior dos dados coletados em três equações preditivas do GE (Ainsworth et
al, 1993; Hugo, 1999 e Keytel et al., 2005). Os resultados para os três modelos, descritos
respectivamente por meio da média e desvio padrão e expressos em Quilocalorias (Kcal), são:
284,01 (46,70); 217,66 (34,71) e 316,80 (81,19). As diferenças se devem às variáveis
consideradas em cada um dos modelos adotados, que parecem se adequar à quantificação do
GE durante a atividade. Deve-se, entretanto, considerar as limitações do presente estudo, pois
existem outros parâmetros que interferem na resposta fisiológica à caminhada na natureza,
além daqueles usados pelos autores, que precisam ser contemplados. Portanto, são necessárias
mais pesquisas sobre o assunto, uma vez que são escassas as informações existentes sobre a
atividade caminhada em trilhas e existe pouca compreensão acerca dos efeitos integrados
desta sobre o organismo das pessoas, bem como em relação ao nível de aptidão física exigida
para sua prática.
Palavras chave: ecoturismo, caminhada, trilhas, gasto energético, freqüência cardíaca
ii
ESTIMATE OF ENERGY EXPENDITURE IN HIKING TRAILS THROUGH
DIFFERENT METHODS
Author: Alberto Barretto Kruschewsky – Candidate for Masters of Science in Regional
Development and Environment.
Advisor: Professora Doutora Cristina Setenta Andrade
Co-Advisor: Professor Mestre Luiz Fernando Paulino Ribeiro
ABSTRACT
Walking as a physical activity, especially one held in contact with nature, has been
widespread in the current context of growing urbanization and inactivity of the population.
There is, however, no proper planning in the provision of options for existing tracks, which
brings problems and limitations to the users. The need for information on the sport, important
for the development of ecotourism in southern Bahia, has motivated the present research,
which aims at estimating the energy expenditure (GE) to walk along a trail through various
methods. For this work it was performed quantitative and descriptive study that included an
anamnese anthropometric measurement and monitoring of the heart rate in thirty-six healthy
subjects of both sexes (16 men and 20 women) during 2.109, 13 tracking meters in the
Natural Private Reserve Heritage - RPPN in Serra do Teimoso, located in Jussari-BA, with
subsequent application of the data collected in three equations of GE (Ainsworth et al, 1993;
Hugo, 1999 and Keytel et al., 2005). The results of the three models, described respectively
by the mean and standard deviation and expressed in kilocalories (Kcal), are: 284,01 (46,70);
217,66 (34,71) and 316.80 (81,19). The differences are due to these variables in each of the
models adopted, which seem to fit the quantification of GE during the activity. It should,
however, consider the limitations of this study, because there are other parameters that
influence the physiological response to walking in nature, than those used by the authors that
need to be addressed. Therefore more research is needed on the subject, since there is little
information available concerning the activity of hiking trails and there is little understanding
of the integrated effects of this on people’s bodies, as well as the level of fitness required for
your practice.
Palavras chave: ecotourism, hiking, trails, energy expenditure, heart rate
iii
LISTA DE FIGURAS
1 Localização da Serra do Teimoso em relação a algumas cidades da mesorregião
sul Baiana (Fonte: IESB, CARVALHO et al., 2001)..................................................
32
2 Levantamento de hidrografia, planialtimetria e poligonal com localização da
trilha da RPPN de Serra do Teimoso, Bahia (Fonte: CARVALHO et al., 2001).....
37
3 Levantamento com declividades em porcentagem da trilha da RPPN de Serra do
Teimoso, Bahia (Fonte: CARVALHO et al., 2001).....................................................
37
4 Registro da FC durante o percurso na RPPN de Serra do Teimoso, 2009 (Fonte:
MFC S-810, software Polar Precision Performance (Polar-Oy Electro)..................
60
iv
LISTA DE TABELAS
1 Variáveis S, MCT e MIG, entre os sexos, 2009.............................................................................
46
2 Relação entre a FC média apresentada durante caminhada e a Percepção Subjetiva de
Esforço autoavaliada.......................................................................................................................
51
3 Relação entre freqüência cardíaca em repouso (FCR) e gasto energético pelos 3 modelos, na
RPPN de Serra do Teimoso, 2009................................................................................................... 58
4 Relação entre capacidade cardiorrespiratória e GE pelos 3 modelos, na RPPN de Serra do
Teimoso, 2009...................................................................................................................................
59
5 Relação entre FCR e aptidão física obtida pelo MFC, na RPPN de Serra do Teimoso, 2009..
59
v
LISTA DE QUADROS
1
Sistema de gradação da dificuldade da caminhada com base no tempo gasto, distância
percorrida e declividade....................................................................................................................
2
17
Categorias de graus de dificuldade conforme distância, duração e energia gasta na
caminhada em trilhas........................................................................................................................
41
3
Segmentação da trilha para utilização de valores na equação de HUGO (1999)......................... 42
4
Antropometria dos sujeitos da pesquisa segundo estatura (S), massa corporal total (MCT),
porcentagem de gordura corporal (%GC) e massa isenta de gordura (MIG), 2009...................
45
5
Antropometria para os sexos masculino e feminino, 2009.............................................................
45
6
Quadro normativo da capacidade aeróbia máxima (VO2max), segundo a faixa etária, 2009......
47
7
Comportamento da freqüência cardíaca no grupo e por sexo, 2009.............................................
48
8
Gasto energético (Kcal) por diferentes métodos na atividade caminhada em trilha, na RPPN
de Serra do Teimoso, 2009................................................................................................................
53
vi
LISTA DE GRÁFICOS
1
Relação entre MCT e GE calculado pelo modelo de Ainsworth et al. (1993), na RPPN de
Serra do Teimoso, 2009..............................................................................................................
2
Relação entre a FCR e GE calculado pelo modelo de Keytel et al. (2005), na RPPN de
Serra do Teimoso, 2009..............................................................................................................
3
54
58
Relação entre as cotas de altitude e o comportamento da FC em batimentos por minuto
(bpm)............................................................................................................................................
61
SUMÁRIO
RESUMO................................................................................................................
i
ABSTRACT...........................................................................................................
ii
LISTA DE FIGURAS............................................................................................
iii
LISTA DE TABELAS...........................................................................................
iv
LISTA DE QUADROS..........................................................................................
v
LISTA DE GRÁFICOS........................................................................................
vi
1
INTRODUÇÃO.....................................................................................................
09
2
OBJETIVO............................................................................................................
12
2.1
Objetivo Geral.........................................................................................................
12
2.2
Objetivos Específicos .............................................................................................
12
3
REVISÃO DE LITERATURA.............................................................................
13
3.1
Urbanização, ecoturismo e trilhas ..........................................................................
13
3.2
Controle das atividades em trilhas...........................................................................
15
3.3
Mensuração de atividade física e gasto energético..................................................
19
4
METODOLOGIA..................................................................................................
31
4.1
Área do estudo.........................................................................................................
31
4.2
Sujeitos da pesquisa.................................................................................................
32
4.3
Coleta de dados........................................................................................................
33
4.3.1.
Pré-seleção dos sujeitos da pesquisa.......................................................................
33
4.3.2.
Determinação do nível de aptidão física dos voluntários, FC máxima (FCmax) e
porcentagem da FC de reserva (% FC R)................................................................
34
4.3.3
Levantamento topográfico da trilha.........................................................................
36
4.3.4
Critérios de exclusão durante a coleta de dados na trilha........................................
38
4.3.5
Controle do percurso na trilha.................................................................................
38
4.3.6.
Percepção Subjetiva de esforço...............................................................................
39
4.4
Tratamento dos dados..............................................................................................
39
4.4.1.
Cálculo do GE na caminhada em trilha com base em três diferentes modelos.......
39
4.5
Análise estatística....................................................................................................
43
5
RESULTADOS E DISCUSSÃO..........................................................................
44
5.1
Características da amostra.......................................................................................
44
5.2
Capacidade Cardiorrespiratória...............................................................................
46
5.3
Comportamento da freqüência cardíaca..................................................................
48
5.4
Percepção Subjetiva de Esforço (PSE)....................................................................
50
5.5
Tempo e velocidade média registrados durante o percurso....................................
52
5.6
Resultados do Gasto energético total na caminhada ..............................................
53
5.6.1.
Gasto energético x Idade.........................................................................................
56
5.6.2
Gasto energético e Aptidão física............................................................................
57
5.6.3
Relação entre gasto energético e freqüência cardíaca.............................................
59
5.6.4
Freqüência cardíaca e características da trilha........................................................
60
6
CONCLUSÃO........................................................................................................
62
7
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS................................................................
64
8
APÊNDICES E ANEXOS.....................................................................................
74
9
1 INTRODUÇÃO
A população mundial experimenta tempos de crescente industrialização, urbanização e
desenvolvimento tecnológico que, embora proporcionem conforto, geram problemas, dentre
estes a degradação dos recursos naturais e o aumento da inatividade dos indivíduos. A
solução envolve questões ambientais e de saúde pública, pois o estilo de vida sedentário está
relacionado à redução da qualidade de vida e aumento da morte prematura nas sociedades
contemporâneas (VANHEES et al., 2005). A minimização dos efeitos negativos sobre
ambiente e população exige adoção de medidas no sentido da preservação da natureza e do
estímulo à prática da atividade física.
O quadro na região sul da Bahia não é diferente, pois a crise da lavoura cacaueira
intensificou a degradação dos remanescentes naturais, propiciando o aparecimento de novas
opções de desenvolvimento. Dentre estas, o ecoturismo tem se destacado por meio das
atividades Físicas de Aventura na Natureza (AFAN) que, além de proporcionarem emoção e
aventura (SCHWARTZ, 2006, p.111), são praticadas ao ar livre, integradas às riquezas do
patrimônio histórico e remanescentes naturais de rara beleza aqui existentes. O ecoturismo,
também denominado turismo da natureza, engloba as modalidades praticadas no ambiente
natural, a exemplo do turismo de aventura e caça e pesca, dentre outras (FENNEL, 2002;
WEARING; NEIL, 2001). Nessa área, a caminhada em trilhas se destaca, devido à
simplicidade da prática, que facilita a escolha da modalidade quando o objetivo é vivenciar o
movimento em contato com a natureza.
Entretanto, apesar da grande atração pela caminhada no ambiente natural, a falta de
planejamento ou informações necessárias à atividade podem representar risco potencial aos
caminhantes, limitando sua prática, ou, simplesmente, tornando-a menos atrativa. É
importante considerar que caminhar ao ar livre, em trilhas, implica em lidar com fenômenos
ambientais não controláveis (umidade, temperatura, pluviosidade etc) e com a possibilidade
de ocorrência de imprevistos (quedas, escorregões, contusões, cansaço etc). Quem promove
atividades nessas condições deve, portanto, ter maior atenção quanto às informações e
planejamento necessários à segurança dos usuários das trilhas.
Apesar disso, a necessidade da introdução rápida no mercado de novos percursos para
atender à crescente procura não é acompanhada da preocupação necessária. Existem poucas
informações sobre o que espera os usuários da caminhada em trilhas, seja no que diz respeito
10
ao esforço necessário à atividade, ou mesmo quanto a possíveis restrições quanto à
participação de crianças e pessoas com limitações físicas em trilhas mais difíceis. Em
decorrência do descaso quanto aos cuidados citados, acontecem eventos nos quais pessoas não
suportam o esforço físico nas trilhas e estragam o passeio de grupos inteiros. Por outro lado,
são disponibilizadas amplas informações para turistas acerca das acomodações em hotéis, por
exemplo. Estas acomodações são até classificadas em categorias (1, 2, 3, 4, 5 estrelas),
enquanto os dados referentes às trilhas não estão sequer disponíveis. As poucas classificações
de trilhas existentes, apresentadas em periódicos e revistas especializadas, permitem acesso
restrito ao público e se baseiam em conceitos subjetivos, sem utilização do conhecimento
científico disponível.
Questiona-se então, quais seriam as formas mais indicadas para calcular o grau de
dificuldade ou esforço imposto aos praticantes da caminhada em trilhas? A quantificação da
atividade física não é fácil e se tornou objeto de pesquisa. Alguns autores tentaram chegar a
esta informação por meio da aferição do gasto energético (GE) decorrente do movimento.
Ainsworth et al. (1993) criaram um compêndio que classifica diversos tipos de atividades
físicas de acordo com seu equivalente metabólico (MET), enquanto Hugo (1999) concentrou
foco nas dificuldades impostas durante a caminhada em trilhas pelas condições topográficas.
O primeiro estabelece valor padrão para o gasto metabólico por modalidade, enquanto o
segundo usa as mudanças de declividade do terreno, e afirma ser a trilha, e não a pessoa, o
objeto da avaliação.
O GE durante a caminhada tem sido também objeto de outros estudos (ABATTI,
2002; CENSI et al., 1998; FOISSAC et al., 2009; LIMA; DUTRA et al., 2007), embora estes
tenham sido desenvolvidos em laboratório, por intermédio de equipamentos caros, que
limitam coletas realizadas em condições de campo.
Existem métodos que se propõem a quantificar a atividade física com base na
monitoração da freqüência cardíaca (FC), o que não é muito recente (BERGREEN;
CHRISTENSEN, 1950). Diversos autores têm utilizado esta monitoração para quantificação
do GE como parâmetro de controle da intensidade da atividade física, em função da existência
de relação linear entre o dispêndio de energia e a FC (CEESAY et al., 1989; GRAHAN et al.,
2005; HIILLOSKORPI et al., 2003; KEYTEL et al., 2005; RENNIE et al., 2001; STRATH et
al., 2000; WAREHAM et al., 1994). Entretanto, embora a FC tenha sido usada anteriormente
para quantificação da atividade caminhada especificamente em trilhas (COTES et al., 2007), a
maioria dos estudos citados procederam a estimativa do GE em laboratórios, o que limita a
reprodução da metodologia em atividades na natureza. Ainda assim, não há como negar os
11
importantes avanços dos modelos que adotaram a FC em equações preditivas do GE
(HIILLOSKORPI et al. 2003, KEYTEL et al., 2005), pois estes ainda permitem, segundo os
autores, informações acerca do tipo de exercício praticado.
Com base no exposto, o presente estudo se concentrou na aplicação de diferentes
modelos de quantificação do GE durante caminhada em trilha localizada na Reserva
Particular do Patrimônio Natural (RPPN) de Serra do Teimoso, Município de Jussari. A
escolha de uma unidade de conservação (UC) do sul da Bahia para a pesquisa se deu em
função da sua importância na conservação da fauna, flora e desenvolvimento econômico da
região. Trazer mais informações acerca da caminhada nestas áreas pode significar o
aprimoramento do produto “trilha ecoturística” como instrumento de manutenção e
fortalecimento destas.
Por outro lado, apesar da existência de estudos sobre o assunto são muitas as
diferenças e limitações a considerar, em função da diversidade metodológica das pesquisas
existentes sobre o esforço e conseqüente GE exigido nas atividades de caminhada, fato que
demanda maior investigação. Além disso, é grande o número de indivíduos envolvidos em
atividades de caminhada em trilhas que buscam maior contato com o meio natural e
benefícios à saúde. Da mesma forma, outros tantos indivíduos continuam realizando
atividades físicas em centros urbanos, nem sempre com resultados desejados, seja por falta de
opção ou pela pouca informação e receio de se aventurar em esportes da natureza, ainda
considerados pelo senso comum, embora não seja o pensamento deste autor, radicais e
desafiadores. Vale considerar que, mesmo com pouca informação e pesquisa sobre o assunto,
muitas UCs, principalmente as de uso sustentável, têm nas trilhas um dos principais produtos
para seu desenvolvimento.
Existe a necessidade, portanto, de especial atenção sobre a caminhada em trilhas e da
busca por melhor compreensão acerca dos efeitos integrados da atividade sobre o organismo,
bem como em relação ao nível de aptidão física exigida para sua prática. A estimativa do GE
em trilhas permitirá, futuramente, a validação de equações nas quais os caminhantes possam
incluir características individuais para obtenção do esforço a ser exigido em cada percurso.
Consequentemente, estes poderão escolher determinadas trilhas em detrimento de outras, com
base na adequação do percurso à sua aptidão. Aumentar a informação aos usuários dessas
atividades elevará a adesão às mesmas, ampliando as opções de contato com o meio natural e
adoção de um estilo de vida saudável.
12
2 OBJETIVOS
2.1 Objetivo Geral:
Estimar valores de gasto energético (GE) durante caminhada em trilha na RPPN de
Serra do Teimoso por diferentes métodos.
2.2 Objetivos Específicos
- Quantificar GE na modalidade caminhada em trilha, por meio de modelo que utiliza
equivalente metabólico de valor geral para todos os voluntários.
-Quantificar GE na modalidade caminhada em trilha, com base em modelo que utiliza
valores inerentes aos aspectos físicos do local (comprimento da trilha, inclinação do terreno).
- Quantificar GE na modalidade caminhada em trilha, por intermédio de modelo que
utiliza aspectos individuais (peso corporal, gênero, idade e freqüência cardíaca).
- Comparar os escores médios do GE obtidos por diferentes modelos entre homens e
mulheres.
- Verificar a possível correlação entre variáveis relativas ao desempenho na trilha e o
GE obtidos por diferentes modelos.
13
3 REVISÃO DE LITERATURA
3.1. Urbanização, ecoturismo e trilhas
O recente contexto de industrialização e urbanização, aliado ao surgimento de novas
tecnologias, apesar de proporcionar mais conforto ao ser humano, produz alguns problemas,
dentre estes a degradação dos recursos naturais. A pressão sobre os remanescentes naturais
(destruição de ecossistemas, fauna, flora, solos e águas superficiais) que acompanha o
processo de expansão das cidades alertou o ser humano que, até então, pensava ser o estoque
dos recursos da natureza ilimitado. Entretanto, os problemas gerados pelo avanço do concreto
não se restringem apenas ao meio onde vivemos. O desenvolvimento tecnológico, que
permitiu à humanidade transformar a natureza para seu conforto e proporciona imensos
benefícios, também estimula a crescente inatividade física, hoje problema de saúde pública,
pois o estilo de vida sedentário está relacionado à redução da qualidade de vida e aumento da
morte prematura nas sociedades contemporâneas (ACSM, 2001; VANHEES et al., 2005).
Na região sul da Bahia, uma das áreas mais ricas no bioma Floresta Atlântica ou Mata
Atlântica (MORI et al., 1983; MYERS et al., 2000), o quadro não é diferente. Mas, mesmo
com redução dos valores para 1 a 10% da sua área original (SAATCHI et al., 2001), esta
região ainda mantém remanescentes de Mata Atlântica de grande biodiversidade,
principalmente espécies arbóreas de grande porte, em função do cultivo do cacau em sistema
de cabruca (SAMBUICHI, 2002; 2006). Apesar disso, a crise econômica, caracterizada por
doenças na lavoura e graves perdas aos produtores, obrigou-os a buscar alternativas, dentre
estas a substituição das árvores da mata por espécies exóticas, o que causou grande impacto
na biodiversidade original. É importante pontuar que a degradação da Mata Atlântica não é
um processo recente. Este se iniciou há muito tempo, desde a colonização do Brasil, de
acordo com Lagos e Muller (2007), logo após o descobrimento, em 1500, época em que já se
realizava aqui a exploração em larga escala do pau-brasil (Caesalpinia echinata).
É nesse contexto de degradação e busca por novas opções de crescimento que a
população testemunha o florescimento do ecoturismo como opção de desenvolvimento e lazer
(OLIVEIRA, 2007). O chamado turismo da natureza ou ecoturismo é formado por atividades
praticadas ao ar livre, dentre estas o turismo de aventura, caça e pesca e outras (FENNEL,
2002; WEARING; NEIL, 2001). Hugo (1999) estima o crescimento turístico em taxas de 5%
ao ano, uma verdadeira indústria, que tem no turismo da natureza o setor que mais se
14
desenvolve. É importante considerar como objetivo principal da indústria do turismo e
ecoturismo a busca pela satisfação de seus clientes, para que estes passem a mensagem
adiante, convidando mais pessoas a participar das atividades oferecidas. A relevância da
satisfação pessoal nas atividades da natureza é ainda maior, uma vez que estas dependem da
percepção individual, fruto da experiência de cada praticante, influindo bastante a beleza
paisagística do local escolhido e o prazer proporcionado.
Portanto, é preciso criar situações que promovam o entrelace do ser humano com os
ambientes preservados, embora isso possa soar como perigoso para alguns ambientalistas.
Saberwal e Kothari (1996), por exemplo, consideram que, embora alguns preservacionistas
insistam na manutenção das áreas protegidas (UCs) sem interferência humana, é necessária a
adoção de medidas que promovam a interação homem/meio ambiente, o que é uma
característica básica do ecoturismo. Este exige condições paisagísticas e naturais equilibradas,
de notável beleza estética, para que seja mais atrativo aos potenciais usuários, o que propiciou
sua prática em UCs que, segundo a Lei que criou o Sistema Nacional de Unidades de
Conservação - SNUC, são áreas criadas para proteção e preservação da natureza (BRASIL,
2000). Algumas UCs existentes no sul da Bahia, as RPPNs, foram criadas em fazendas de
cacau que apresentam remanescentes florestais preservados e oferecem atividades
ecoturísticas, corroborando Pereira et al. (2004), que vêem os parques florestais e
propriedades rurais como destinos preferidos daqueles que valorizam atividades em contato
direto com a natureza.
As RPPNs são definidas no artigo 1° do Decreto n° 5.746 (BRASIL, 2006) da seguinte
forma: “[...] unidade de conservação de domínio privado, com o objetivo de conservar a
diversidade biológica, gravada com perpetuidade, por intermédio de Termo de Compromisso
averbado à margem da inscrição no Registro Público de Imóveis”. São áreas que agregam
ações de fiscalização, investimentos, infra-estrutura, fomento á pesquisa, turismo, lazer e
educação ambiental, exercendo papel importante na conservação da fauna, flora e
desenvolvimento econômico da nossa região. Nas ações de lazer que podem ser desenvolvidas
em RPPNs estão modalidades exploradas pelo ecoturismo e, dentre estas, a caminhada em
trilhas, que integra as AFAN, Atividades físicas de Aventura na Natureza (BETRAN, 2003).
As AFAN são muito difundidas e praticadas, devido à já citada busca contemporânea por
ações que compensem a cobrança e rotina diária das grandes cidades (PEREIRA et al., 2004),
bem como pelo prazer, emoção e aventura que representam (SCHWARTZ, 2006, p.117).
Acontece que, a despeito de se tratar de uma interação bastante incentivada e
difundida, muito pouca atenção é dada aos aspectos da relação ser humano/natureza nas
15
trilhas. Sobre esta relação, Teruya apud Tahara et al. (2006) comenta: “[...] pode gerar um
contato do homem contemporâneo de maneira mais consciente e significativa com a
natureza, abrindo-se possibilidades que tangenciam aquisições de novas atitudes e hábitos e,
por conseguinte, melhoria na qualidade de vida.” No seu trabalho Tahara et al. (2006)
chegaram à conclusão que atividades realizadas em contato mais íntimo com a natureza, além
de melhorar a vida das pessoas, com possibilidade de vivências prazerosas e sensações de
alegria, promovem ampliação da percepção que os indivíduos possam ter dos limites,
liberdade e da própria forma de viver.
Além dos aspectos positivos das atividades realizadas na natureza, deve-se ressaltar
que existem indícios de malefícios à saúde associados à prática de exercícios em ambientes
mais poluídos de grandes cidades, fato constatado por diversos estudos (BRUNEKREEF et
al., 1994; FOLINSBEE & RAVEN, 1984; MITTLEMAN, 2007; PIERSON et al., 1986).
Deve-se, portanto, promover a prática de atividades físicas em contato com ambientes
preservados e remanescentes florestais, distantes das grandes cidades, com menores níveis de
poluição que aquele registrado nos grandes centros urbanos, com atenção aos cuidados
referentes à preservação ambiental.
3.2. Controle das atividades em trilhas
A modalidade caminhada em trilhas vem sendo bastante propagada pelas empresas
ligadas ao ecoturismo. Caminhar é uma atividade geralmente descrita como aquela que “[...]
mais se aproxima do exercício perfeito”, pois não requer equipamento, tem baixo impacto e
proporciona benefícios à saúde (BROOKS et al., 2005). A adoção dessa modalidade de
atividade física vem aumentando também com base em evidências que sugerem efeito
protetor da sua prática regular na prevenção e tratamento de doenças crônico-degenerativas
(VALANOU et al., 2006). O apelo à prática da caminhada é ainda muito maior no ambiente
natural. Lacruz e Perich apud Tahara et al. (2006) consideram que o desejo de romper com o
tédio do cotidiano e se aproximar da natureza, a oportunidade de respirar ar puro e
reencontrar-se consigo mesmo, além das sensações e emoções fortes que acompanham o
desafio de limites pessoais em situações de perigo eminente, podem ser citados como causas
principais da aderência às diversas atividades físicas de aventura, dentre as quais se encaixa a
caminhada. Entretanto, as situações de perigo eminente e emoções fortes que acompanham a
prática das atividades físicas na natureza requerem certo planejamento, pois, na maior parte
das vezes, não permitem controle de uma série de fenômenos ambientais e abrem
16
possibilidade às ocorrências inesperadas. Apesar disso, existem inúmeras opções de
caminhada em trilhas anunciadas em sites e agências ligadas ao setor turístico, sem muitas
informações senão aquelas cujo principal objetivo é conquistar o potencial usuário. Para
Bewsher (1990), a introdução acelerada no mercado de novos percursos, visando atender à
crescente procura, impossibilita a estruturação de planejamento adequado à segurança dos
caminhantes.
Ora, se não há qualquer triagem, exigência de avaliação física ou exame clínico para
participação na caminhada em trilhas, deve-se pressupor que nem todas as pessoas que têm
acesso à atividade estão acostumadas ou possuem aptidão física para o esforço exigido. Por
outro lado, embora sejam comuns informações disponíveis para turistas sobre acomodações
em hotéis, por exemplo, descrevendo exatamente o que espera essas pessoas e como obter o
conforto necessário ä viagem, o mesmo não acontece com a disponibilização de dados
referentes às trilhas propriamente ditas. Existe, então, um problema, pois trilhas continuam
sendo disponibilizadas sem informações adequadas aos potenciais usuários.
Hugo (1999) alerta para a necessidade de classificação dessas trilhas de acordo com
seu grau de dificuldade, de forma a tornar a atividade mais segura, enquanto Cotes et al.
(2007) dizem ser subjetivos os conceitos sobre o assunto existentes em periódicos e revistas
especializadas, inadequados para esclarecimento do público usuário dessas atividades. Os
autores exemplificam tais conceitos como rostos caricaturados de bonecos, que são
apresentados com expressões sorridentes, sérias ou exaustas a depender do tipo de trilha, se
leve, moderada ou pesada. Afirmar ser uma trilha leve, moderada ou pesada sem avaliar a
resposta dos caminhantes ao esforço é demasiadamente subjetivo, pois um mesmo percurso
pode gerar percepções ou respostas fisiológicas de intensidades diferentes, a depender da
aptidão física de cada caminhante. A maioria das classificações existentes, a exemplo da
utilizada pela European Ramblers Association (SCHWARZ et al., 1993), apresentada no
quadro 1, tem, portanto, suas limitações. Informações tão fragilizadas não permitem que o
usuário possa inferir, a partir dos dados disponibilizados, se esta ou aquela trilha é boa opção
de atividade, se é adequada à sua condição física. O conceito “Fácil” pode ser adequado se a
caminhada for praticada por indivíduos ativos, mas, mesmo para tempo inferior às três horas,
exemplo existente no quadro 1, ser percebido com extrema dificuldade por outros,
sedentários.
HUGO (1999) aponta para a necessidade de disponibilização de mais informações aos
usuários das trilhas, a exemplo das características ambientais (se esta é selvagem, preservada,
natural, rural ou urbana), do tipo de acomodação no local (luxuoso, básico, ou rústico),
17
facilidades da trilha (presença de pontes, características da superfície do solo, obstáculos), e
do grau de dificuldade (severa, difícil, moderada ou fácil). O autor utiliza o GE dos indivíduos
para cálculo da dificuldade enfrentada na trilha, mas é importante pontuar que seu modelo
valoriza principalmente características físicas do ambiente (declividade, extensão do percurso
ou mesmo obstáculos formados por subidas e descidas íngremes).
Quadro 1: Sistema de gradação da dificuldade da caminhada com base no tempo gasto,
distância percorrida e declividade.
Grau de dificuldade
Tempo de caminhada
Distância
Mudanças na
(h)
percorrida (Km)
elevação (m)
menos de 3
0-10
Início em 300
3-5
10-20
Inicio em 600
Extenuante
5-8
20-24
Início em 900
Muito extenuante
8-10
24-29
Início em 1200
Extremamente
10-12
29-40+
Início em 1500
Fácil
Moderadamente
Extenuante
extenuante
Fonte: Adaptado da Ramblers Association Schwarz (1993)
Apesar disso, e embora uma avaliação com base nos aspectos físicos possa ter suas
limitações, as informações que utiliza deveriam constituir o mínimo à disposição dos usuários
de qualquer atividade em trilha. Entretanto, se nem mesmo informações simples como as
citadas são geralmente disponibilizadas aos praticantes da caminhada em trilhas, o que dizer
de uma classificação com base no esforço proporcionado pela trilha aos indivíduos, ou seja, o
grau de dificuldade da trilha medido a partir da forma como cada pessoa responde
fisiologicamente à caminhada nesta?
A caminhada apresenta ainda diversas variáveis interdependentes influindo na sua
prática, como o peso da bagagem que o caminhante (Hiker, em inglês) carrega, a velocidade
utilizada (ritmo), a altura em relação ao nível do mar, a saúde do praticante e outras geradas
pelas deficiências no planejamento. Estudos realizados demonstraram que o caminhar sem
bagagem ou peso extra permite a otimização da velocidade e minimização do custo energético
por distância percorrida (BASTIEN et al., 2005). Este fator deve ser levado em conta na
mensuração do GE, bem como no planejamento e escolha do percurso de caminhada, pois vai
influenciar a percepção quanto ao esforço exigido na atividade, ou seja, a intensidade sentida
por cada caminhante. Vale lembrar que esta sensação pode influenciar a adesão dos usuários
18
às trilhas, o que é de interesse das empresas que exploram essas atividades. A situação de
estar o indivíduo inapto a cumprir o percurso, ou seja, impossibilitado de suportar o esforço,
pode determinar a aversão à prática. Perri et al. (2002), por exemplo, colocam como fator de
risco importante para a decisão de abandono de um programa de atividade física as elevadas
intensidades de exercício, o que já havia sido debatido anteriormente por outros autores
(DISHMAN & BUCKWORTH, 1996; SALLIS et al., 1986).
Algumas variações ambientais podem também influenciar o estresse fisiológico
imposto ao organismo dos praticantes durante a prática da atividade física. A altura em
relação ao nível do mar, por exemplo, influencia a resposta do organismo ao esforço.
Friedewald e Spencer apud Burtscher et al., (2001) alertam que a atividade física com
exposição ä altitude pode deflagrar a ocorrência de eventos cardíacos, o que tornaria as trilhas
em montanhas muito elevadas risco potencial aos praticantes desavisados. Ainda segundo
Burtscher et al., (1993), cerca de 30% das fatalidades que ocorrem em modalidades praticadas
nas montanhas têm como causa a morte súbita por problemas cardíacos, sendo que o risco de
morte cresce paralelamente à idade dos indivíduos. Existe, portanto, a necessidade de estudos
de quantificação e controle das respostas cardiopulmonares e metabólicas à atividade física
em condições ambientais extremas.
Com relação aos fatores ambientais, temperatura e umidade são outros aspectos que
devem ser levados em conta. A prática de exercício incrementa a produção de calor, mas
apenas cerca de 30% do produzido é transformado em energia mecânica, ou seja, o restante,
70%, precisa ser transportado para a pele e perdido para o ambiente (SAWKA; WENGER,
1998), em processos que acontecem da região de maior temperatura para a de menor
temperatura. Entretanto, mais de 80% da dissipação do calor para fora do corpo durante o
exercício se dá por meio da evaporação que segue a transpiração (GISOLFI; MORA apud
LIM et al., 2008), e esta evaporação tem relação inversa com a quantidade de água presente
no ar. Locais quentes e úmidos dificultam, portanto, a perda de calor. Espaços com esta
característica exigem a ingestão constante de líquidos para prevenir o aumento excessivo do
calor corporal e a desidratação, permitindo ao sistema cardiovascular a manutenção da
pressão arterial e do débito cardíaco, com desvio do fluxo sanguíneo para vasos junto à pele e
perda de calor pela transpiração (MURRAY, 1998). Trilhas em locais quentes e úmidos
apresentarão, portanto, respostas cardiovasculares e metabólicas diferenciadas, o que constitui
um alerta para a necessidade de consideração desses fatores. Para McArdle et al. (1992), por
exemplo, o metabolismo de repouso dos indivíduos em climas tropicais é 5% a 20% mais alto
que em climas temperados. Da mesma forma, afirmam os autores existir aumento de 5% no
19
consumo de oxigênio durante o exercício em tais condições, quando comparado aquele
realizado em clima mais ameno. Portanto, qualquer predição de GE durante a caminhada
baseada em valores padronizados, e mesmo aquela proveniente de modelos que utilizam
características individuais e fisiológicas, porém não possibilitando o uso de variáveis
ambientais, tem suas limitações.
Uma visão holística na escolha do método para determinação do GE ou esforço
praticado na caminhada em trilhas valorizar aspectos que podem influir nos valores obtidos.
Variáveis de natureza individual (aptidão física, sexo, idade), que poderiam influenciar os
resultados, geralmente não são levadas em conta, o que acontece no modelo proposto por
Hugo (1999). Porém, não se pode desprezar o modelo deste autor que, apesar das suas
limitações, utiliza a trilha como laboratório de pesquisa, enquanto outros métodos de
quantificação da atividade física na caminhada através do GE, que valorizam características
individuais e vêm sendo bastante utilizados ocorrem em condições fechadas, em laboratórios
ou pistas artificiais (BUNC; DLOUHÁ, 1997; GRAHAN et al., 2005; LIMA; ABATTI, 2002;
MINETTI et al., 2002;). Nestes, a estrutura exige instrumentos tecnológicos muito onerosos,
o que dificulta a utilização em condições de campo.
A seguir, considerações acerca da mensuração do GE.
3.3. Mensuração de atividade física e gasto energético
A quantificação do GE dos indivíduos tem sido objeto de estudo de vários
pesquisadores das áreas de metabolismo e nutrição. Lavosier e Seguin iniciaram, no século
XVIII, o estudo da respiração como processo semelhante à combustão em câmaras fechadas
(SCAGLIUSI; LANCHA JUNIOR, 2005). Os mesmos autores alertam, entretanto, que
embora tenham se sofisticado ao longo dos anos, essas câmaras não conseguem reproduzir o
número e complexidade das tarefas que os indivíduos realizam diariamente.
Desde então, na procura por metodologias que permitam estimar a atividade física e
conseqüente GE, mais de 30 técnicas diferentes têm sido usadas (MELANSON; FREEDSON,
1996), sendo que alguns autores sugerem a existência de até 50 metodologias diferentes
(AINSWORTH et al., 1994) nos mais diversos estudos (AINSWORTH et al., 1994; DUTRA
et al., 2007; FOISSAC et al., 2009; LIMA; ABATTI, 2002; MELANSON & FREEDSON,
1996; MURGATROYD et al., 1993; PERRIN et al., 2000; ZHANG et al., 2004).
Dentre as técnicas adotadas pode-se citar a calorimetria, uso de questionários,
marcadores fisiológicos, além de monitores mecânicos e elétricos como pedômetros,
20
acelerômetros e freqüencímetros (SCHOELLER; RACETTE, 1990; ZHANG et al., 2004). Os
autores ressaltam, entretanto, que, no processo de escolha, algumas questões devem ser
analisadas, a exemplo da validade, fidedignidade, custo, aceitabilidade ou não-reatividade, o
que pode determinar vantagens ou desvantagens na potencial opção por este ou aquele
método. Nahas (1996), por exemplo, diz ser importante considerar que os instrumentos de
quantificação são construídos e validados em determinadas populações, com características
próprias de sexo, idade, etnia e nível social, ou seja, um mesmo instrumento não é adequado
para qualquer estudo. O autor considera que a escolha deve atender o tipo de atividade física e
apresentar praticabilidade quanto ao custo relativo da medida.
Para Zhang et al. (2004), quantificar a atividade física realizada para produzir
benefícios à saúde de seres humanos requer adoção de métodos acurados, que permitam a
estimativa do GE proporcional ao esforço, o que indica preocupação do autor com a escolha
do instrumento adequado. Kriska e Caspersen (1997) consideram que a atividade física possui
variadas dimensões, e que estas possuem estreita relação com diferentes efeitos ligados á
saúde, ou seja, enquanto atividades praticadas por mais tempo e menor intensidade produzem
melhora na aptidão cardiorrespiratória, exercícios contra uma resistência (sustentação da
massa corporal ou pesos) podem promover crescimento da aptidão muscular. As principais
dificuldades no controle são, portanto, as variáveis envolvidas, por ter a atividade física um
comportamento complexo, que pode induzir a erros na sua mensuração (BRAGE et al., 2006).
É interessante ter em mente não ser a atividade física a única responsável pelo GE
corpóreo. O total da energia utilizada por um indivíduo durante o dia pode ser analisada por
meio de três componentes principais, que são a taxa metabólica basal (TMB), efeito térmico
dos alimentos e energia gasta devido à atividade física (MCARDLE et al., 2002;
MEIRELLES; GOMES, 2004; SCHOELLER; RACETTE, 1990).
Por outro lado, Ebine et al. (2000) alertam para o interesse crescente com relação à
determinação das necessidades energéticas, não apenas das populações de forma geral, como
também de atletas. A principal preocupação dos pesquisadores tem sido a construção de
instrumentos simples e de baixo custo, que possam ser aplicados de forma maciça, devido às
necessidades crescentes derivadas da associação entre atividade física e benefícios para a
saúde, bem como, da elevação da inatividade física nos países desenvolvidos e em
desenvolvimento.
A seguir, são apresentadas considerações acerca dos principais métodos de quantificação
de GE existentes, no intuito de caracterizá-los, relacionando-os com o presente trabalho,
dentre estas a “calorimetria direta” mede a energia consumida a partir da taxa de calor perdido
21
pelo corpo para o ambiente, caracterizando-se como medida de corpo inteiro, dentro de
câmara fechada (MURGATROYD et al., 1993). Apesar de apresentar resultados fidedignos,
este método possui custo elevado e exige ambiente artificial (câmara), onde fica muito difícil
reproduzir a realidade das atividades da vida diária (MURGATROYD et al., 1993;
SCHOELLER; RACETTE, 1990).
Já a “calorimetria indireta” mensura o dispêndio de calor a partir da taxa de troca gasosa
associada com o substrato energético predominante. A troca gasosa é controlada de forma
semelhante à “calorimetria direta”. Alguns métodos móveis (analisadores de gases portáteis)
apareceram mais recentemente, com aparelhos de dimensões reduzidas. A “calorimetria
indireta” é bastante utilizada, mas existem limitações, devido à dificuldade de adaptação dos
indivíduos aos aparelhos e altos custos envolvidos para aquisição e utilização destes
(MCNEIL apud SCHOELLER; RACETTE, 1990; MURGATROYD et al., 1993).
O método denominado “Água Duplamente Marcada”, nome original em inglês “Doubly
labeled water”, criado nos anos 40, é muito usado em animais. Validado em humanos no ano
de 1985 (MURGATROYD et al., 1993), tem como princípio a ingestão de água marcada com
isótopos de deutério e oxigênio. O deutério é eliminado na forma de água, enquanto o
oxigênio é eliminado na forma de água e dióxido de carbono. A taxa de concentração dos
elementos na urina e no ar expirado permite o cálculo da demanda de energia (HENSLEY et
al., 1993; MURGATROYD et al., 1993; SCHOELLER; RACETTE, 1990). Embora apresente
boa precisão, o custo elevado e a necessidade de aparelhagem específica restringem seu uso
(LAMONTE; AINSWORTH, 2001; ZHANG et al., 2004). Apesar disso, é defendido por
muitos autores como método acurado para estimativa do GE em condições de campo
(LAMONTE; AINSWORTH, 2001; EBINE et al., 2000). Ebine et al. (2000), por exemplo,
consideram a “água duplamente marcada” método de campo que pode ser aplicado com
interferência mínima, exigindo apenas amostras de urina e saliva.
A quantificação do consumo energético também pode ser realizada por meio da
aferição da movimentação. Segundo Melanson e Freedson (1996), a utilização dos sensores
eletrônicos do movimento se baseia na premissa de que o movimento dos segmentos
corporais reflete o GE da atividade. Esses aparelhos se tornaram cada vez menores e utilizam
equações matemáticas para estimar o cálculo do consumo de oxigênio e GE (SCHOELLER;
RACETTE, 1990). Pode-se citar, dentre os sensores de movimento, os pedômetros,
acelerômetros, Large-Scale Integrators (LSIs), e monitores tridimensionais de atividades.
Segundo Brooks et al. (2005), a limitação ao uso desses aparelhos está na impossibilidade de
registrarem mudanças na inclinação ou carga imposta ao indivíduo durante a caminhada, na
22
dificuldade de identificação do momento em que se inicia ou cessa a caminhada, ou mesmo,
no registro pouco fidedigno de atividades realizadas em terrenos não horizontais.
O pedômetro se constitui de um contador mecânico que grava movimentos dos passos
em resposta à aceleração vertical do corpo (HENSLEY et al., 1993). Para cálculo da distância
calibra-se o aparelho à amplitude da passada de cada indivíduo. Apesar do custo baixo,
Ainsworth et al. (1994) relatam tendência destes aparelhos em subestimar distâncias
percorridas em velocidades baixas e superestimar percursos em caminhadas e corridas
rápidas. Além disso, a postura do corpo e diferenças na tensão da mola entre os instrumentos
podem gerar dados imprecisos (HENSLEY et al., 1993). Zhang et al. (2004) consideram que
as leituras desses monitores chegam a resultados pobres e inconsistentes na estimativa do GE,
mas, apesar disso, alguns autores consideram que o uso dos pedômetros é interessante,
principalmente no registro de mudanças nos padrões da atividade física (AINSWORTH et al.,
1994; HENSLEY et al., 1993).
Já os sensores denominados Large-Scale Integrators (LSI’s) possuem o tamanho
aproximado de um relógio de pulso, o que permite sua utilização em qualquer lugar do corpo.
Esses equipamentos são sensores de movimento nos quais um balanço superior a 3 graus ativa
uma chave de mercúrio. A cada 16 acionamentos da chave uma contagem é registrada
(MELANSON; FREEDSON, 1996). Segundo os autores o mecanismo de mercúrio, mais
durável que as molas, torna os LSI’s mais confiáveis e versáteis que o pedômetro. Porém, o
alto custo torna difícil sua utilização em larga escala.
Outro tipo de sensor é o acelerômetro, aparelho sensível à aceleração do corpo, que faz
o cálculo com base na transformação dessa aceleração em unidades de consumo energético
(HENSLEY et al., 1993). Dentre os aparelhos existe um mecanismo em cerâmica, o
“Caltrac”, mais confiável e durável que aqueles de mola, sensível à intensidade e quantidade
de movimento ou movimentos mais suaves do corpo humano, utilizado para substituir o
pedômetro e os LSIs na pesquisa em atividade física (MELANSON; FREEDSON, 1996). Os
mesmos autores se referem ao “Caltrac” como um aparelho preciso quando a atividade
mensurada é a caminhada, sendo apropriado para estudos de campo nesta atividade. Existem
alguns acelerômetros que se apresentam como monitores tridimensionais de atividade, embora
alguns autores atestem ser a vantagem teórica do seu uso ainda não comprovada (SALLIS;
OWEN, 1999). Estes citam ainda que outros estudos têm sido desenvolvidos com o modelo
Tritrac R3D, mas o tamanho, superior ao Caltrac, dificulta sua utilização pelos voluntários de
pesquisa, principalmente jovens e crianças.
23
Zhang et al. (2004) apresentaram recentemente o IDDEA (Intelligent Device For
Energy Expenditure and Activity), método que consiste em um armazenador de dados em
cinco pequenos sensores distribuídos sobre o peito e embaixo de cada pé, que realizam
medidas da aceleração e do ângulo de cada segmento corporal. Os registros acontecem
conectados a um computador por cabo, onde estão todas as características dos sujeitos
envolvidos no estudo. Tal método possui, entretanto, apesar dos bons resultados alcançados,
altíssimo custo, não estando sequer disponível no mercado.
Os questionários também vêm sendo bastante usados. Estes se baseiam em
informações dadas pelos sujeitos (Survey ou Levantamento), envolvendo questionários,
entrevistas e diários de atividades. Sobre estes, Sallis e Owen (1999) atestam que exigem a
recordação dos indivíduos sobre atividade realizada em um período determinado. Ainda
segundo os mesmos autores, devem ser administrados por um entrevistador, por meio de
telefone ou auto-administrados, incluindo lembranças sobre atividades de lazer ou trabalho.
Podem incluir a descrição de atividades detalhadas, como frequência, duração e intensidade a
cada hora, o que nem sempre é simples, a depender do indivíduo entrevistado. Os diários
recordam a atividade realizada em determinado período de tempo, geralmente curto, de 1 a 3
dias, mas proporcionam maior dificuldade em recordar a atividade em crianças e idosos
(SALLIS; OWEN, 1999). Rennie et al., (2001) colocam que, embora os questionários devam
ser considerados métodos importantes na detecção de aspectos comportamentais, estes
demonstram certa imprecisão quando utilizados para quantificação de atividade física, devido
à sua subjetividade. Por outro lado, Hensley et al. (1993) destacam como vantagens dos
levantamentos a grande quantidade de informação obtida em relação ao tempo e custo
envolvidos, facilidade de administração, não reatividade e pouca dificuldade de
preenchimento. O autor reitera que as medidas de reprodutibilidade e validade podem
assegurar a precisão e qualidade da medida obtida em questionários.
Outro instrumento bastante utilizado na quantificação da atividade física é a Percepção
Subjetiva de Esforço (PSES). Nesta, o indivíduo preenche uma escala adaptada proposta por
Borg (1998), contendo valores numéricos crescentes, de acordo com a percepção de
intensidade do exercício (0-repouso, 1-Muito, muito fraco, 2-fraco, 3-moderado etc). Foster
et. al., (1996; 2001) avaliaram a validade da PSES no monitoramento da carga e da
intensidade de treinamento tendo como base a FC, encontrando elevadas correlações entre os
valores. Da mesma forma, Impellizeri et al., (2004) observaram correlações significativas
entre os valores de carga de treinamento obtidos pelo PSES e o comportamento da FC.
24
Existem estudos que se valem de monitores de FC (MFC) para quantificação da
atividade física, o que não é recente (BERGGREN; CHRISTENSEN, 1950). Na estimativa do
dispêndio energético, este instrumento vem sendo bastante difundido, devido à constatação da
existência de uma relação linear entre FC e GE (GRAHAN et al., 2005; HIILLOSKORPI et
al., 2003; KEYTEL et al., 2005; RENNIE et al., 2001), principalmente em intensidades mais
leves, numa faixa entre 90 e 150 batimentos cardíacos por minuto (CEESAY et al., 1989;
RENNIE et al., 2001). Hiiloskorpi et al. (2003) denominam “flex point” o ponto localizado a
80% da freqüência cardíaca máxima (FCmax), a partir do qual as equações de predição da
energia consumida diminuem a sua acurácia, o que torna o método adequado para exercícios
submáximos. Rennie et al. ( 2001) também atestam a proximidade da relação entre GE e FC
durante o repouso ou atividades leves.
Além de ser um método eficiente e econômico na estimativa da quantidade de energia
gasta na atividade física, a FC permite chegar a informações fisiológicas a respeito do tipo de
exercício praticado e energia consumida durante diferentes atividades no dia a dia (CEESAY
et al., 1989; KEYTEL et al., 2005). Outros instrumentos, como a calorimetria indireta,
também possibilitam a identificação das características da atividade praticada, mas têm custo
elevado e exigem a retirada do indivíduo de seu ambiente natural.
Nos estudos que utilizam a FC o dispêndio energético é estimado a partir do ajuste de
curvas individuais e da utilização de equações criadas para este fim, testadas durante uma
variedade de atividades em laboratório sob controle de MFCs e analisadores de gases
expirados (BRAGE et al., 2007; GRAHAN et al., 2005; HIILLOSKORPI et al., 1999; 2003;
KEYTEL et al., 2005; MELANSON; FREEDSON, 1996; RENNIE et al., 2001; STRATH et
al., 2000). Acontece, que embora os MFCs tenham precisão no registro da FC, existem
controvérsias quanto ao seu acerto na mensuração do GE durante o exercício (ZHANG et al.
2004), pois os batimentos cardíacos podem sofrer variações que independem da atividade
física, sendo influenciados por fatores ambientais, posturais e emocionais (HEBESTREIT;
BAR-OR, 1998; HENSLEY et al., 1993).
Em alguns dos estudos citados foi utilizada calibração individual para obtenção do GE
através de valores da FC (BRAGE et al., 2007; CEESAY et al., 1989; LUKE et al., 1997).
Esta calibração consiste na participação de cada sujeito da pesquisa em teste progressivo
realizado em esteira ergométrica ou cicloergômetro, com mensuração simultânea da FC e
realização da calorimetria indireta para determinar o comportamento do metabolismo de cada
um. Entretanto, existem pesquisadores que utilizam na medição do montante de energia
consumida a FC, com equações preditivas obtidas em grandes amostras de sujeitos, sem a
25
necessidade de calibração individual, com sucesso (HILLOSKORPI et al., 1999; RENNIE et
al., 2001). Hiilloskorpi et al. (1999) desenvolveram equações preditivas do gasto de energia
pela FC por intermédio de análise multi-regressiva aplicada em amostra de 87 indivíduos
saudáveis e ativos, do sexo masculino e feminino, chegando à conclusão que a idade, o gênero
e o peso corporal são fatores que influenciam a energia consumida durante a atividade física.
Já Rennie et al. (2001) desenvolveram equações de predição do GE durante o exercício
utilizando amostra de 789 indivíduos, atestando serem valores da FC quando sentado, idade,
peso corporal e gênero, variáveis que interferem na relação entre FC e energia necessária ao
movimento.
O cálculo do GE com base na FC também foi proposto por Keytel et al. (2005), que
aplicaram equações preditivas em diferentes tipos de exercícios contínuos, realizados em
esteira e cicloergômetro. Os autores coletaram dados de 115 indivíduos com ampla
variabilidade de características individuais, sendo 72 homens (19 a 50 anos) e 43 mulheres
com idade entre 22 e 44 anos, todos saudáveis, com obtenção das equações por regressão. As
equações foram então aplicadas em amostra isolada de 17 indivíduos (9 homens e 8
mulheres), com sucesso. No seu estudo, os autores utilizaram, dentre outras, pesquisas de
Hiilloskorpi et al. (1999) e Rennie et al. (2001), abordando limitações nas mesmas, mas
ressaltando os avanços alcançados na estimativa do consumo energético por meio da FC,
quando comparadas a pesquisas anteriores. Segundo Keytel et al. (2005) as equações
preditivas do GE podem ser aplicadas em ampla variedade de estudos populacionais voltados
para a saúde.A principal vantagem das equações propostas pelos autores está na consideração
de características individuais. Em uma destas equações foi usada, inclusive, a aptidão física
com base na captação ou consumo máximo de oxigênio (VO2max), que o Colégio Americano
de Medicina do Esporte define como medida normativa da capacidade cardiorrespiratória,
obtida pelo produto do débito cardíaco máximo em litros de sangue por minuto e da diferença
arteriovenosa de oxigênio em mililitros desse gás por litro de sangue (ACSM, 2007) .
A predição do GE por meio de modelos que utilizam a FC tem como vantagem a
relação direta desta variável com a prescrição e controle do exercício físico (ALMEIDA,
2007). Além disso, alguns estudos que usam a FC para estimativa do consumo de energia em
atividades físicas ainda levam em conta a influência de variáveis individuais como massa
corporal, sexo e idade, a exemplo daqueles desenvolvidos por Hiiloskorpi et al. (1999),
Rennie et al. (2001) e Keytel et al. (2005).
A evolução tecnológica dos equipamentos, que têm se tornado cada vez menores, mais
práticos e acurados, tem facilitado a utilização de modelos que utilizam os batimentos
26
cardíacos (LAUKKANEN; VIRTANEN, 1998). Os MFCs se tornaram pequenos aparelhos,
relógios de pulso, que armazenam dados coletados por uma fita apropriada, fixada no tórax.
Em alguns modelos é possível a transferência de dados a um microcomputador por meio de
software específico.
Para analisar a relação entre atividade física e conseqüente GE deve-se conceituar a
primeira como qualquer movimento corporal produzido pelos músculos esqueléticos que
resulte em gasto energético acima dos níveis registrados em repouso (CASPERSEN, 1985). A
atividade física vem sendo propagada como importante elemento a ser considerado na adoção
de um estilo de vida saudável, devido à associação direta desta com a saúde física e psíquica
dos indivíduos (PATE et al., 1995).
Entretanto, a questão ambiental parece estar diretamente ligada aos benefícios obtidos,
pois alguns autores têm relatado problemas à saúde quando da associação atividade
física/ambientes urbanos. Folinsbee e Raven (1984) abordaram possíveis efeitos da poluição
do ar de Los Angeles sobre atletas participantes dos Jogos Olímpicos de 1984, e
estabeleceram o ozônio como principal poluente. Segundo os autores, esta substância se torna
irritante quando em contato com o trato respiratório, provocando broncoconstrição em atletas
até mesmo em concentrações mais baixas, sendo os indivíduos asmáticos os mais afetados.
Corroborando os autores, Pierson et al., (1986) constataram problemas respiratórios
aumentados durante o exercício praticado em exposição à poluição do ar, principalmente
devido ao aumento da atividade ventilatória. Para os autores, substâncias como dióxido
sulfúrico e ozônio causam intensa broncoconstrição e reduzem o fluxo respiratório, condição
que parece ser intensificada durante o exercício quando comparada aquela registrada em
repouso. Da mesma forma, Brunekreef et al., (1994) encontraram redução de até 5% na
função pulmonar em ciclistas expostos ao ozônio, mesmo durante treinos curtos. Ainda na
mesma linha, a American Heart Association (AHA) apud Mittleman (2007) alertam para os
riscos da exposição contínua a locais com ar poluído, condição de aumento crítico do risco de
doença cardiovascular e morte. Segundo a AHA existe uma associação forte entre a poluição
do ar, isquemia, infarto do miocárdio, arritmia ventricular e falência cardíaca, o que pressupõe
ter a atividade física relação mais próxima com a saúde quando praticada em ambientes
menos poluídos.
Os benefícios da atividade física para a saúde podem ser quantificados por meio da
mensuração do GE, seja em sessões que acontecem por dia ou por semana (USDHHS, 1996),
uma vez que o dispêndio de energia pressupõe perda de peso e, consequentemente, melhora
dos padrões de saúde. Já foi alertado, entretanto, que existe uma grande complexidade nos
27
elementos que compõem a atividade física, e cada um dos métodos vai ser mais ou menos
valioso, a depender dos parâmetros a serem considerados.
De acordo com princípios da física, mover determinada carga por uma distância
específica exige dispêndio de energia (BUNC; DLOUHA, 1997), o que poderia nos levar a
pensar que, para dada distância, é necessária a mesma quantidade de energia, quaisquer que
sejam as condições, se o indivíduo caminha ou corre. Alguns estudos realizados em
quadrúpedes têm encontrado o mesmo consumo energético em diferentes intensidades
(KRAM; TAYLOR, 1990), muito embora esta situação não tenha sido registrada em
pesquisas desenvolvidas com seres humanos (CHANG; KRAM, 1999; FARLEY;
MACMAHON, 1992; GOTTSCHALL & KRAM, 2003; HOLT et al., 1991; MINETTI et al.,
2002).
A quantificação do GE na atividade física exige, portanto, a consideração de alguns
aspectos. Antes da abordagem destes, deve-se considerar o GE durante a atividade física
apenas parte do GE total, dividido em outros componentes, sendo o principal deles o gasto
metabólico em repouso, mas com influência também daquele proveniente da atividade física
ou muscular, maior a depender da massa muscular envolvida (VANHEES et al., 2005). Sobre
esta questão, estudos realizados apontam que a massa isenta de gordura (MIG) tem explicado
65 a 90% das variações entre valores de consumo de energia em repouso verificado em
sujeitos de pesquisas (RAVUSSIN; BOGARDUS apud ILNNER et al., 2000). Além disso, a
despeito da relação entre MIG e taxa metabólica em repouso, segundo outros estudos existem
evidências da influência da relação massa magra/massa gorda no dispêndio de energia durante
o exercício. Hall et al. (2004), por exemplo, atribuíram as diferenças de sexo observadas na
quantidade de energia gasta durante a corrida e caminhada em uma distância de 1600 metros à
maior MIG registrada na população masculina. Os autores, após ajustarem o fator metabólico
á MIG, encontraram resultados semelhantes para consumo de energia na atividade entre os
dois sexos. Em outro experimento, que utilizou a FC na mensuração do GE, realizado por
Hilloskorpi et al. (2003), os autores também encontraram diferenças na porcentagem de
gordura corporal entre homens e mulheres, diferenças que podem fazer com que os homens
apresentem maior GE em atividade de mesma intensidade, quando comparados às mulheres.
As diferenças corporais devem, portanto, ser consideradas em qualquer estimativa do
consumo de energia, pois as características individuais relativas ao nível de atividade física,
estatura, peso, composição corporal e sexo podem influenciar o GE durante o exercício, e
justificam a incessante busca por diferentes modelos de quantificação (CENSI et al., 1998;
28
DUTRA et al., 2007; LAMONTE; AINSWORTH, 2001; LIMA; ABATTI, 2002; KEYTEL
et al., 2005).
Analisando a prática da atividade física, pesquisadores têm avaliado variações do GE
que acontecem, não somente devido às variações na intensidade, bem como em função do tipo
de exercício praticado (ACSM, 2001; ILLNER et al., 2000; WILMORE & COSTILL, 2001).
Andar e correr, por exemplo, se constituem em modalidades de movimento que fazem parte
da natureza humana, sendo, porém, realizadas em diferentes intensidades (MONTEIRO &
ARAÚJO, 2001). Das duas, a caminhada é a atividade mais presente em estudos que
envolvem atividade física, pois não requer equipamento, tem baixo impacto e proporciona
benefícios à saúde (BROOKS et al., 2005).
Diversos fatores influem na caminhada. Aspectos como a velocidade adotada no
deslocamento e a distância percorrida pelo indivíduo modificam o consumo de energia (DI
PRAMPERO, 1986; MALATESTA et al., 2003). Di Prampero (1986) estima ser o GE de um
indivíduo durante a prática de atividade física função da velocidade multiplicada por um fator
que varia de acordo com o tipo de deslocamento realizado e das condições ambientais, dentre
estas a resistência do ar. Para o autor, desde os estudos sobre GE realizados em meados do
século XIX, a velocidade da caminhada e a massa do indivíduo, que determinam a potência
mecânica e metabólica geradas, bastam para o cálculo da energia consumida.
Mas, embora seja viável avaliar a velocidade por intermédio do tempo e da distância
percorrida, nos percursos em terrenos irregulares isso não é uma tarefa simples. Diversas
tecnologias vêm sendo utilizadas para quantificar, de forma mais acurada, velocidade e
deslocamento de seres humanos enquanto desenvolvem atividades de caminhada e corrida. Há
algum tempo o posicionamento de alta acurácia com base em satélites e aparelhos de GPS
(Global Position System) vem sendo utilizado para monitorar o deslocamento de indivíduos
(SCHUTZ; CHAMBAZ, 1997; TERRIER; SCHUTZ, 2005), com minimização dos erros pelo
acesso de parâmetros como velocidade e distância por meio desses aparelhos, considerados
ferramentas interessantes na aferição dessas variáveis.
O método comumente utilizado para a quantificação do dispêndio energético na
caminhada é a calorimetria indireta, com mensuração do VO2max em condições laboratoriais
por meio da “espirometria de circuito aberto” (ACSM, 2007). Entretanto, o uso dos aparelhos
para ergoespirometria torna-se dispendioso para coletas realizadas ao ar livre, característica
das atividades em trilhas. Segundo o American College of Sports Medicine (ACSM, 2007), a
necessidade de energia da atividade física pode ser calculada com base na estimativa da
demanda de oxigênio necessária, já que em condições de estado estável o VO2max proporciona
29
uma medida do custo energético do exercício em quilocalorias (Kcal), fato também destacado
no estudo de Keytel et al. (2005).
O conceito de VO2max na quantificação do GE foi introduzido no “Guidelines for
graded exercise testing and exercise prescription” (ACSM, 1975), por meio de equações
metabólicas que prevêem um componente de repouso (R), equivalente a 3,5 mililitros de
oxigênio por quilograma de peso em cada minuto (ml/Kg/minuto), um componente vertical
(CV), equivalente ao deslocamento com inclinação no terreno ou na esteira, e o componente
horizontal (CH), equivalente á velocidade do deslocamento. Com estes chega-se, segundo o
ACSM, á fórmula para obtenção do VO2max da atividade: CV+CH+R. Essa equação exige,
entretanto, que o indivíduo esteja em estado de equilíbrio, e que o consumo de oxigênio tenha
aumento linear à medida que a velocidade seja incrementada em razão de, para indivíduos de
70 Kg, 0,1 ml/Kg/minuto para a caminhada (ACSM, 2007). Nas caminhadas em diferentes
declividades, com ajustes constantes do organismo e dificuldade de obtenção do “estado
estável”, a equação não se aplica.
Outro exemplo de cálculo do consumo de energia durante a atividade física, com
aplicação simplificada, foi desenvolvido por Ainsworth et al.(1993), que criaram um
compêndio apresentando guia com classificação do equivalente metabólico das atividades
físicas realizadas por seres humanos (METs), depois atualizado (AINSWORTH et al., 2000).
Na classificação utilizada pelos autores as atividades são identificadas por código de cinco
números e valoradas em METs, cada unidade equivalendo ao valor do consumo de oxigênio
de repouso, 3,5 ml/Kg/minuto. O consumo energético é medido em quilocalorias ou
quilocalorias por quilograma de peso corporal, para atividades gerais ou específicas.
Entretanto, a principal limitação das estimativas de GE que apresentam valor padrão no
cálculo é a desconsideração das características individuais.
Por outro lado, já foi citada a importância dos parâmetros relativos á FC no controle da
atividade física. Diversos autores têm abordado relação muito próxima entre a intensidade de
esforço exigida por determinada atividade e a magnitude da FC (ASTRAND; RODAHL,
1986). Dentre os fatores que expressam o funcionamento cardiovascular pode-se citar a FC
em repouso (FCR), bastante estudada, sendo citada por alguns autores como parâmetro que
influencia diretamente a condição de saúde e aptidão dos indivíduos (ACHTEN;
JEUKENDRUP, 2003; BLAIR et al., 1989; GENOVESI et al., 2007; GREENLAND et al.,
1999). Outro parâmetro que chama atenção de pesquisadores é a FC de reserva (FC reserva),
caracterizada pela diferença entre a FCmax e a FCR. A FC reserva é adotada como medida da
capacidade funcional do indivíduo. Jouven et al. (2005), por exemplo, avaliam uma diferença
30
entre FCR e FCmax inferior a 89 bpm como fator de aumento no risco relativo de mortalidade
de até seis vezes.
Na procura por método de mensuração do trabalho realizado durante a caminhada que
tenha como objeto principal o GE, e sabendo não existir modelo ideal na busca por qualidades
como acurácia, precisão, simplicidade no uso, mínima influência nos movimentos realizados
durante a atividade e possibilidade de registro do comportamento dos sistemas envolvidos no
movimento, a utilização de MFCs aparece como acessível e promissor, com aplicação em
várias pesquisas (DUTRA et al., 2007; GRAHAN et al., 2005; HIILOSKORPI et al., 2003;
KEYTEL et al., 2005).
Com base na literatura consultada, existe a necessidade de mais pesquisas sobre o
assunto, com utilização de diferentes métodos, conforme descrito na metodologia aqui
utilizada.
31
4 METODOLOGIA
O presente estudo é de natureza aplicada e de delineamento transversal, caracterizado
como quantitativo quanto à abordagem ao problema, descritivo quanto aos objetivos, pois
buscou relatar os fatos observados, registrados e analisados (ANDRADE, 1999) sobre o gasto
energético durante caminhada em trilha, por meio de diferentes métodos, no município de
Jussari, no estado da Bahia.
O estudo se iniciou em 2008, enquanto os deslocamentos para coleta dos dados
aconteceram no primeiro semestre do ano de 2009 (07/03; 28/03; 20/04; 16/05). As viagens
eram efetivadas aos finais de semana, invariavelmente aos sábados pela manhã, em função da
maior disponibilidade dos sujeitos envolvidos.
4.1. Área do estudo
A trilha escolhida para a coleta de dados da presente pesquisa está localizada na RPPN
de Serra do Teimoso, Município de Jussari, sul da Bahia, que fica a cerca de uma hora e meia
da Universidade Estadual de Santa Cruz - UESC, Município de Ilhéus (Figura 1).
A RPPN de Serra do Teimoso foi criada através da portaria Ibama n°93/97-N, de 15 de
agosto de 1997, constituindo-se de importante local para o desenvolvimento de programas
ambientais (CARVALHO et al., 2001). O percurso faz parte de uma das três opções de
caminhada oferecidas pela RPPN, e escolha se deu em função da praticidade, próxima à sede,
e da curta extensão, 2.109,37 metros, o que permitiu a participação de vários indivíduos a
cada coleta. Esta trilha é também a mais utilizada pelos visitantes que procuram a RPPN de
Serra do Teimoso, inserida no corredor central da Mata Atlântica, sendo considerada área de
transição entre floresta úmida e floresta estacional semidecidual (THOMAS et al., 1998;
2009). Por abrigar dois tipos de vegetação, a área é habitat de diversas espécies endêmicas de
animais e vegetais, como bromélias, orquídeas, samambaias arbóreas, palmeiras e jequitibás.
Além das características da trilha, a diversidade biológica da RPPN e o fato de se tratar de
unidade de conservação de uso sustentável, com atributos que permitem o uso indireto dos
seus recursos, foram critérios utilizados na escolha do local para a presente pesquisa.
A temperatura média anual na cidade de Jussari, a 7 km da RPPN é de 23-24 °C e a
precipitação varia entre 1250-1500 mm,com estação seca anual de dois a três meses (Roeder
1975 apud THOMAS et al., 2009).
32
Figura 1- Localização da Serra do Teimoso em relação a algumas cidades da
mesorregião Sul Baiana (Fonte: IESB, CARVALHO et al., 2001)
4.2 Sujeitos da pesquisa
A população escolhida é composta por estudantes de graduação e pós-graduação da
UESC, pela facilidade de acesso à mesma. Para tanto, foram disponibilizados avisos e
convites nos quadros para este fim existentes nas dependências da universidade, abrindo a
possibilidade de participação na pesquisa. Para cálculo do tamanho da amostra foi utilizada a
equação:
n= (Zα/2)2σ2,
E2
Nesta, n = número de indivíduos na amostra; Zα/2 = valor crítico que corresponde ao grau de
confiança desejado, no caso 95%, 1,96; σ=Desvio padrão referente a estudos anteriores,
previsto em 30 Kcal e E= diferença máxima a ser considerada, 10 Kcal (ARMITAGE &
BERRY, 1987). O valor achado para tamanho da amostra foi de 34,57 indivíduos.
Inicialmente, 40 indivíduos responderam ao chamado e concordaram em participar de
todas as etapas da pesquisa. Os sujeitos não poderiam ter limitações físicas de qualquer
33
espécie, devendo estar capacitados a caminhar de forma contínua em área de floresta de uma
unidade de conservação (UC) com diferentes declividades. Além disso, não poderiam ser
portadores de doenças crônico-degenerativas (obesidade, diabetes, hipertensão, problemas
cardiovasculares) ou estar sob efeito de medicamentos que pudessem interferir no
comportamento dos dados analisados.
4.3 Coleta de dados
A coleta de dados foi realizada segundo os seguintes critérios: pré-seleção dos sujeitos
da pesquisa, determinação do nível de aptidão física dos voluntários, determinação da FC
máxima (FCmax) e porcentagem da FC de Reserva (% FC R), levantamento topográfico da
trilha, aplicação de critérios de exclusão durante a coleta de dados na trilha e percepção
subjetiva de esforço autoavaliada.
4.3.1. Pré-seleção dos sujeitos da pesquisa
Na primeira participação todos os sujeitos envolvidos na pesquisa assinaram Termo de
Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE - Apêndice 1) que continha informações acerca
dos riscos e benefícios envolvidos, bem como forma de participação, instrumentos e
procedimentos a serem aplicados nas fases da coleta. Neste momento, quando concordaram
em participar do estudo, foram informados quanto aos procedimentos, riscos envolvidos e
características da trilhas. Dentre as informações, a necessidade de deslocamento até o
município de Jussari, sem qualquer ônus para os voluntários, a duração do percurso na trilha,
entre quarenta minutos e uma hora, e o tempo total a ser gasto durante a atividade de
caminhada e deslocamento (ida e volta) a Jussari, cerca de seis horas.
O projeto que norteou este trabalho foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa
com Seres Humanos da Universidade Estadual de Santa Cruz, conforme Resolução n° 196, de
10 de outubro de 1996, emitida em Parecer Consubstanciado n° 409 (Anexo 5).
Ainda no primeiro contato com os voluntários foi aplicado o questionário “Q-PAF Questionário de Prontidão para Atividade Física” adaptado do Ministério da Saúde do Canadá
(NAHAS, 2006, p.58) (Apêndice 2). Uma ou mais respostas positivas (Sim) no Q-PAF foi um
dos critérios adotados para exclusão da pesquisa. Logo em seguida ao Q-PAF foi aplicada
anamnese (Apêndice 3), no intuito de excluir possíveis patologias que pudessem influir nos
resultados, bem como obter informações sobre histórico de atividade física dos sujeitos
34
envolvidos, o que permitiu o conhecimento básico das características de cada participante. Os
questionários (Q-PAF e anamnese) foram aplicados em unidade de saúde, com ambiente
silencioso e temperatura confortável, na presença do pesquisador responsável.
Ainda
como
parte
da
pré-seleção,
os
voluntários
foram
submetidos
a
eletrocardiograma em repouso (ECG Digital) com aparelho eletrocardiógrafo (Wincardio da
Micromed) e acompanhamento de cardiologista. O procedimento visava detectar problemas
cardíacos que pudessem interferir na coleta dos dados. Exames positivos foram adotados
como outro critério de exclusão dos voluntários. O ECG em repouso também foi o
instrumento utilizado para determinação da FC em repouso (FCR), e os valores a serem
considerados na análise dos dados foram transferidos para planilha (Apêndice 4). Este
instrumento foi aplicado sempre no dia anterior à participação na trilha, no período da manhã.
No mesmo momento de aplicação da anamnese e questionário Q-PAF os voluntários
foram submetidos a avaliação antropométrica (Balança antropométrica Welmy com régua e
adipômetro clínico Cescorf). Na análise da composição corporal foram utilizados dados de
peso e altura, perímetros corporais e espessura das dobras cutâneas.
No cálculo da
composição corporal foi adotado o protocolo de três dobras cutâneas de Pollock (1978). O
cálculo foi realizado após transferência de dados para software de avaliação física (Physical
3.4 – TERRAZUL), no qual foi determinada porcentagem de gordura de cada avaliado por
meio de rotina pré-estabelecida, após transferência dos valores para planilha (apêndice 4). Por
intermédio do mesmo software foram obtidos cálculos dos valores de MIG e massa gorda
para cada um dos sujeitos avaliados.
4.3.2. Determinação do nível de aptidão física dos voluntários, FC máxima (FCmax) e
porcentagem da FC de reserva (% FC R)
Para determinação da aptidão física utilizou-se a função “Polar Fitness Test”, também
denominada “OwnIndex”. Esta faz parte das opções do modelo de frequencímetro Polar S810 (Polar Oy Electro) e caracteriza teste cuja medida equivale à capacidade aeróbia máxima
(VO2max) expressa em mililitros de oxigênio, por quilograma de peso corporal, por minuto
(ml/Kg/minuto). O teste “OwnIndex” teoricamente indica quantos mililitros de oxigênio (O2)
o corpo do indivíduo é capaz de transportar por cada quilograma de peso corporal durante um
minuto de atividade física, o que corresponde à sua aptidão cardiorrespiratória. De acordo
com o “Manual do Usuário Polar” o teste “OwnIndex” se baseia na FC em descanso,
35
variabilidade da FC em descanso, idade, sexo, altura, peso e nível de atividade física autoavaliada. Os dados são inseridos no MFC nos momentos que antecedem o teste. A avaliação
do nível de atividade física é obtida com base na seleção da alternativa que melhor descreve a
condição do avaliado nos últimos meses.
Nos MFCs da série "S", modelos utilizados na coleta, os níveis de atividade são: Baixo
(Low): quando você não participa regularmente de lazer esportivo ou atividade física pesada;
Médio (Middle): você pratica esportes recreativos regularmente; Alto (High): quando você
pratica regularmente, pelo menos três vezes por semana, exercícios físicos pesados; e Top:
você participa regularmente em exercícios físicos pesados pelo menos cinco vezes por
semana. O teste “OwnIndex” foi realizado em unidade de saúde localizada na cidade de
Ilhéus-Ba, em ambiente tranqüilo, sem ruídos, sempre no período da manhã, com voluntários
em posição supina na maca usando cinta e MFC Polar S-810 na função determinada. Na
ocasião das coletas só se encontravam na sala o avaliado e o avaliador (responsável pela
pesquisa), e cada um dos voluntários recebeu instruções para não comer exageradamente nem
realizar exercícios físicos vigorosos no dia do teste. Antes da avaliação foram introduzidas no
MFC as seguintes variáveis: data de nascimento, altura em centímetros (cm), peso corporal
em quilogramas (Kg) e nível de atividade física. Após inserir os dados no MFC a cinta foi
fixada no peito dos avaliados, logo abaixo dos músculos peitorais, sendo estes orientados para
que se posicionassem na maca deitados em decúbito dorsal, ficassem calmos e relaxados,
mantendo as mãos ao lado do corpo, e que evitassem fazer qualquer movimento ou falar com
o avaliador. Após 3 minutos nessa posição dava-se início ao teste, executando a função do
MFC, com duração de 3 a 5 minutos. A avaliação do VO2max através da função OwnIndex foi
validada em estudos realizados por Peltola et al. (2000) com sujeitos em treinamento,
demonstrando os autores elevada associação entre o VO2max predito e a medição do VO2max
em laboratório, tanto em homens como em mulheres.
Para determinação da aptidão física também foram considerados os valores de FCR
obtidos pelo eletrocardiograma em repouso, corroborando alguns autores (ACHTEN &
JEUKENDRUP, 2003; GENOVESI et al., 2007).
A determinação da freqüência cardíaca máxima de cada voluntário (FCmax) foi obtida
por meio da fórmula de Karvonen et al. (1957): FCMax = 220-Idade, onde:
FCMax = Freqüência Cardíaca Máxima
Idade: Idade em anos completos
36
4.3.3 Levantamento topográfico da trilha
Na presente pesquisa foi utilizado levantamento topográfico obtido a partir de
registros cartográficos existentes na RPPN de Serra do Teimoso e em trabalho conduzido por
Carvalho et al. (2001), bem como gravação e registro do percurso com GPS –
Georreferenciamento por satélites (GPSMAP 60CSX-GARMIN). A trilha foi dividida em
segmentos diferenciados, de acordo com o relevo. O objetivo do fracionamento do percurso
foi possibilitar a aplicação das equações de quantificação do GE propostas no modelo de
Hugo (1999). A divisão foi realizada a partir de mapas elaborados de hidrografia,
planialtimetria de localização do percurso (Figura 2), declividades (Figura 3), e dos dados
gravados em GPS durante a caminhada na trilha. Outro objetivo do levantamento topográfico
foi obtenção das declividades e distâncias percorridas pelos sujeitos, dados inseridos nas
equações propostas por Hugo (1999).
A monitoração da trilha com GPS operado pelo pesquisador também objetivou a
determinação e controle da velocidade média da caminhada, com posterior transferência de
dados para o software TRIP & WAYPOINT MANAGER (MAP SOURCE CD ROM- GARMIN
INTERNATIONAL INC.). Como os grupos não entravam na trilha ao mesmo tempo, a
monitoração da velocidade por meio de GPS determinava o ritmo do pesquisador, que ia à
frente, seguido pelos demais caminhantes, no intuito de obter valores muito próximos de
deslocamento em Km/h.
Após análise dos dados no software e cruzamento dos mesmos com levantamentos
anteriores foi estabelecida a distância total percorrida na trilha em 2.109,13 metros.
37
FIGURA 2. Levantamento de hidrografia, planialtimetria e poligonal com localização da
trilha da RPPN de Serra do Teimoso, Bahia (Fonte: Carvalho et al., 2001)
FIGURA 3. Levantamento com declividades em porcentagem da trilha da RPPN de
Serra do Teimoso, Bahia (Fonte: CARVALHO et al., 2001)
38
4.3.4. Critérios de exclusão durante a coleta de dados na trilha
Alguns sinais ou sintomas, critérios comumente adotados para interrupção de testes de
avaliação cardiorrespiratória, foram estabelecidos como condição para imediata paralisação
da atividade de caminhada na trilha, no intuito de preservar a saúde dos sujeitos da pesquisa.
Dentre estes critérios pode-se citar: a) a própria percepção do voluntário, instruído a solicitar a
interrupção da caminhada a qualquer momento, se percebesse qualquer desconforto (náuseas,
vômito, tonteira etc), por mais simples que este pudesse parecer; b) exaustão ou dispnéia
visível, constatada por observação do pesquisador ou demais caminhantes de aumento
exagerado do ciclo respiratório ou FC registrada nos MFCs; c) constatação de palidez intensa
ou cianose dos caminhantes; d) no caso de desconforto visível ou relatado, acompanhado de
aferição da pressão arterial sistólica (PAS) apresentando valores superiores a 230 milímetros
de mercúrio (mmHG) e pressão arterial diastólica (PAD) superior a 120 mm HG durante o
esforço; e) constatação de instabilidade emocional que pudesse colocar em risco a segurança
do voluntário ou do grupo. As situações enumeradas fazem parte das Diretrizes do ACSM American College of Sports Medicine (ACSM, 2007), que norteiam testes de esforço e
prescrição de exercícios.
4.3.5 Controle do percurso na trilha
Nos momentos que antecediam a entrada na trilha foi realizada a colocação dos MFCs
em cada voluntário, da mesma forma que aconteceu nos testes anteriores. Houve então
checagem dos MFCs para verificar funcionamento, além de breve explicação sobre a
importância da relação entre atividade física, FC e parâmetros de saúde, além de
esclarecimentos sobre o modelo de UC de uso sustentável denominado RPPN e
comportamento a ser adotado durante caminhada na trilha. Na mesma ocasião, foi explicado
como preencher, ao final da atividade, da Escala de Percepção de Esforço de Borg (FOSTER
et al., 1996; BORG, 1998) (Apêndice 4). Foi realizado, então, alongamento e agrupamento
dos sujeitos na entrada da trilha, para checagem final e acionamento do modo de gravação dos
MFCs pelo pesquisador. Em seguida, deu-se início ao percurso na trilha da RPPN, em ritmo
constante, determinado pelo pesquisador. Durante toda a caminhada, os voluntários portaram
cintas transmissoras que transferiam continuamente dados para os MFCs. O modo de
gravação da FC foi desligado assim que os voluntários chegaram ao final do percurso na
39
trilha, sendo os dados imediatamente transferidos para software (Polar S-Series Toolkit) por
intermédio de interface IrDA USB - Adapter (Polar Electro Oy).
4.3.6. Percepção subjetiva de esforço
Trinta minutos após o final do percurso na trilha, os voluntários responderam à Escala
de Percepção Subjetiva de Esforço (FOSTER et al., 1996; BORG, 1998), com numeração
(notas) de 1 a 10, que possibilita a autodeterminação da percepção sobre a intensidade do
esforço exigido na caminhada. De acordo com Foster et al. (1996), esperar 30 minutos para
preenchimento da escala permite que o praticante consolide sua percepção da totalidade do
esforço, evitando que o sentimento de cansaço presente no final da trilha prevaleça. Como a
maior intensidade da caminhada na trilha analisada teoricamente ocorreria em subida
íngreme, localizada ao final do percurso, se justifica a adoção da metodologia proposta por
Foster et al. (1996).
4.4 Tratamento dos dados
4.4.1. Cálculo do GE na caminhada em trilha com base em três diferentes modelos
O primeiro modelo utilizado para cálculo do GE foi aquele proposto por Ainsworth et
al. (1993). Os autores criaram um compêndio que classifica o gasto na atividade física pelo
seu equivalente metabólico (MET). Segundo eles, para determinar o gasto calórico de uma
atividade deve-se usar um valor em METs sugerido pelo compêndio, proposto para um
indivíduo padrão. No modelo, a quantidade de METs da atividade é multiplicada pelo peso
corporal do indivíduo e pelo tempo (em horas) gasto na atividade. A equação é a seguinte:
GE = METs X PESO CORPORAL X TEMPO, onde:
METS = Valor de 6,0 no Compêndio (Código 17080 - Hiking, Cross Country),
conforme compêndio de Ainsworth et al. (1993).
PESO CORPORAL = Massa corporal total (MCT) do indivíduo em Kg
TEMPO = Tempo total da caminhada registrado em horas*.
*Na presente pesquisa, o tempo obtido em minutos foi dividido por 60 para chegar ao
valor em horas.
40
O segundo modelo aplicado foi proposto inicialmente por Hugo (1999), que realizou a
mensuração do GE para chegar à medida do grau de dificuldade. No cálculo, foram utilizadas
as seguintes equações:
(1) P= m.g[Cv.v.sen ϕ+Ch.v.cos ϕ+Cm], usada para subidas, onde:
P = Taxa de energia utilizada
m = massa (peso corporal)
g = Aceleração da gravidade (9,8 m/s2)
v = Velocidade (3 Km/h)
sen ϕ = Seno do ângulo de inclinação
Cos ϕ = Coseno do ângulo de inclinação
Os valores de Cv (coeficiente de eficiência vertical), Ch (obtido pelo produto entre o
coeficiente de eficiência horizontal e coeficiente de fricção) e Cm (equivalente de velocidade
em m/s) são constantes, determinadas a partir da utilização da equação anterior em um
caminhante específico, testado durante caminhada na esteira a várias inclinações e velocidade
constante (DAEHNE; HUGO apud HUGO, 1999). Para obtenção dos valores o autor colocou
sete indivíduos com média de 74,2 Kg e 20 Kg de bagagem caminhando em esteira à
velocidade de 5 Km/h, com alteração progressiva da inclinação em 5% e mensuração da FC e
consumo de oxigênio por ergoespirometria.
Hugo (1999) considerou, entretanto, que apenas esta equação não representaria a
mesma acurácia para o GE total, e propôs nova equação, para descidas:
( 2) P=m.g.v [7,8 (tan ϕ)2 + 1,35 (tan ϕ) + 0,95m, onde
P = Taxa de energia utilizada
m = massa (peso corporal)
g = Aceleração da gravidade (9,8 m/s2)
v = Velocidade (3 Km/h)
Tan ϕ = Tangente do ângulo de inclinação
Embora alguns autores já tenham utilizado anteriormente esse modelo com MCT
constante (PAPINI et al., 2007), foram adotadas na presente pesquisa os valores constantes,
além daqueles previstos nas duas equações, velocidade de 3 Km/h e aceleração da gravidade
de 9,8 m/s2. A MCT de cada indivíduo foi usada no cálculo do GE total. Os resultados obtidos
pela equação podem ser classificados de acordo com tabela proposta por Hugo (1999)
(Quadro 2).
41
Quadro 2: Categorias de graus de dificuldade conforme distância, duração e energia gasta na
caminhada em trilhas
Designação
Equivalente
Tempo
Energia
Descrição
numérica
horizontal da trilha
de caminhada a
gasta
da categoria
(Km)
3 Km/h (h)
A1
<5
1,7
<2.500
Muito fácil
A2
5-10
1,7-3,3
2.500-5.000
Fácil
B1
10-15
3,3-5
5.000-7.500
Confortável
B2
15-20
5-6.7
7.500-10.000
Moderada
C1
20-25
6,7-8,3
10.000-12.500
Difícil
C2
25-30
8,3-10
12.500-15.000
Severa
D
30+
10+
15.000+
Extrema
Fonte: Adaptado de Hugo (1999)
Uma análise rápida do quadro permite constatar que os percursos (equivalente
horizontal em km) são longos, muito superiores às trilhas da região sul da Bahia e mesmo
àquelas avaliadas em estudo não publicado de Papini et al (2006), no Rio de janeiro. O
conceito “Muito Fácil” é utilizado para trilhas de até 5 km de extensão e menos de duas horas
de percurso, características apresentadas pela grande maioria das trilhas da região sul da
Bahia, inclusive a da RPPN de Serra do Teimoso, na qual os sujeitos praticaram a caminhada
e os dados foram coletados.
Para estimativa do consumo energético total dos indivíduos durante caminhada na
trilha pela equação de Hugo (1999) esta foi dividida em segmentos (S1, S2...) (Quadro 3). O
cálculo do ângulo de declividade foi realizado a partir dos intervalos entre as curvas de nível
obtidas em mapa digital (CARVALHO et al., 2001), bem como via procedimentos realizados
em software já citado. Os dados foram obtidos a partir do registro do percurso via GPS.
Cálculos foram realizados para subidas (equação 1) e descidas (equação 2), com soma
posterior e obtenção do GE total de cada indivíduo. A estimativa do GE em quilojoules (Kj)
foi realizada em cada um dos segmentos, sendo a soma dos valores obtidos em cada uma das
estimativas considerada o GE para o modelo. A taxa energética obtida foi multiplicada pelo
tempo gasto no percurso para obtenção do consumo energético total. O resultado foi dividido
por 4,18 para obtenção do GE em Quilocalorias (Kcal). Hugo (1999) considera que essas
equações podem ser aplicadas em diferentes trilhas, depois classificadas segundo o quadro 2.
42
Quadro 3. Segmentação da trilha para utilização de valores na equação de HUGO (1999)
Percurso
Deslocamento altitude
Distância percorrida
Inclinação (Graus)
(metros)
(metros)
(S1) Início descida
256-230
113,67
12° 53’02”
(S2) Horizontal ida
230-232
54,24
02° 06’42”
(S3) Subida 1
232-282
458,1
06° 13’44”
(S4) Subida 2
282-323
380,6
06° 08’54”
(S5) Retorno
323-326
24,05
07° 06’37”
(S6) Descida 1
326-282
431,8
05° 49’06”
(S7) Descida 2
282-232
479,0
05° 57’33”
(S8) Horizontal volta
232-230
54,24
02° 06’42”
(S9) Subida final
230-256
113,67
12° 53’02”
Fonte: Dados obtidos por meio da gravação do percurso em GPS
Para estimativa do GE durante a atividade física de forma a considerar as características
individuais massa corporal total (MCT), freqüência cardíaca (FC), gênero e idade, foi
escolhida uma das equações propostas por Keytel et al. (2005), descrita abaixo:
EE= gênero x (-55,0969 + 0,6309 x freqüência cardíaca + 0,1988 x peso corporal +
0,2017 x idade) + (1- gênero) x (-20,4022 + 0,4422 x freqüência cardíaca – 0,1263 x
peso corporal + 0,074 x idade), onde:
A variável gênero comporta os valores (1) para homens e (0) para mulheres.
Os valores são obtidos em Quilojoules por minuto (Kj/min-1), sendo posteriormente
multiplicados pelo tempo gasto por cada sujeito para completar o percurso. O resultado foi
dividido por 4,18 para obtenção do gasto energético em Quilocalorias (Kcal).
A obtenção dos valores para FC a serem usados na equação de Keytel et al. (2005) se
deu por intermédio do monitoramento e gravação dos dados durante todo o percurso da
caminhada (MFCs), estratégia escolhida para que não ocorressem falhas devido à aferição em
pontos distintos ou apenas no final da atividade, o que ocasionaria a perda de dados
importantes. É importante ressaltar que o modelo de Keytel et al. (2005) originalmente foi
aplicado durante sessão de exercícios em esteira ergométrica e cicloergômetro, e apresenta
duas equações para predição do gasto energético. Na primeira, os autores usam dados da
aptidão física obtidos com base no consumo máximo de oxigênio (VO2max), FC, idade, peso
corporal e gênero. Já na segunda equação, são inseridos apenas dados sobre FC, idade, peso
corporal e gênero. Para o cálculo do GE na trilha do Teimoso, a impossibilidade de utilização
43
do padrão ouro para avaliação do VO2max durante a caminhada, a ergoespirometria de circuito
aberto, determinou a escolha da segunda equação. Apesar disso, através da anamnese,
eletrocardiograma em repouso e coleta com frequencímetro Polar (Fit Test) em repouso, foi
possível estabelecer diferenças na aptidão física dos voluntários, dados que farão parte da
análise e discussão dos valores de GE obtidos.
4.5. Análise estatística
Os dados coletados foram expressos em média e desvio padrão (dp). Tendo em vista a
normalidade dos dados observada por meio do teste de Shapiro-Wilk, empregaram-se os testes
paramétricos nas análises. As comparações entre os valores observados nas diferentes trilhas e
pelos diferentes métodos foram realizadas por meio do teste t Student. Já o coeficiente de
correlação de Pearson foi adotado para análise da relação entre os grupos de homens e
mulheres em cada um dos diferentes métodos. O valor de significância adotado foi de p <
0,05.
44
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os dados obtidos no desenvolvimento do estudo sintetizam e discutem os resultados
conseguidos por meio de estimativas e correlação dos valores de GE durante caminhada em
trilha, por diferentes métodos.
5.1. Características da amostra
Após aplicada pré-seleção e observados critérios de exclusão, quatro sujeitos foram
excluídos do presente estudo, todos do sexo masculino, três por serem hipertensos, estando
sob efeito de betabloqueadores, e um por não estar apto à atividade após responder ao
questionário Q-PAF. Os dados aqui apresentados correspondem, portanto, a 36 sujeitos
analisados (16 homens e 20 mulheres).
A idade média do grupo foi de 32,25 (dp=11,23), obtida, principalmente, pela inclusão
de indivíduos com até 50 anos (valor máximo), uma vez que não houve critério de limitação
da idade dos voluntários devido à obtenção destes de forma aleatória, por intermédio de
anúncios abertos. A menor idade constatada foi 19 anos, enquanto a mediana do grupo ficou
em 31 anos.
Os valores de idade obtidos para o grupo dos homens foram superiores àqueles
encontrados para as mulheres, pois os indivíduos de até 50 anos que se apresentaram para
participar da pesquisa eram do sexo masculino. Estes apresentaram média de idade de 37,2
(11,4), mínimo de 19 anos, máximo de 50 anos e mediana de 39 anos, enquanto o grupo do
sexo feminino apresentou média de 28,25 (9,56), mínimo de 20 anos, máximo de 47 anos e
mediana de 24 anos.
Importante pontuar que Keytel et al. (2005) não encontraram grande influência da
idade sobre a equação para estimativa do GE utilizada no modelo do autor e aplicada nesta
pesquisa. Porém, existe uma diferença importante a ser considerada, uma vez que Hiilloskorpi
et al. (1999) desenvolveram equações preditivas do GE com indivíduos saudáveis e ativos, do
sexo masculino e feminino, chegando à conclusão que a idade, o gênero e o peso corporal são
fatores que influenciam o consumo de energia. Da mesma forma, Rennie et al. (2001)
colocaram a idade como fator importante no cálculo, junto às variáveis gênero, FCR e MCT.
Apesar disso, e embora a questão etária seja sempre levantada quando se fala de dispêndio
energético, o decréscimo da taxa metabólica com o aumento da idade tem sido explicado em
estudos anteriores pela diminuição da MIG (TZANKOFF; NORRIS, 1977;1978). Ou seja, a
45
queda do metabolismo aconteceria devido à maior proporção de gordura e menor MIG, e
mesmo indivíduos mais velhos apresentariam manutenção ou incremento de GE se
apresentassem valores elevados de MIG.
As características antropométricas do grupo estão apresentadas no quadro 4.
Quadro 4: Antropometria dos sujeitos da pesquisa segundo estatura (S), massa corporal total
(MCT), porcentagem de gordura corporal (%GC) e massa isenta de gordura (MIG), 2009.
SUJEITOS
S
MCT (Kg)
% GC
MIG (Kg)
36
167,15 (6,67)
63,99 (10,21)
20,29 (6,57)
51,26 (9,59)
FONTE: DADOS DA PESQUISA
Como foram registradas diferenças antropométricas importantes, o quadro 5 apresenta
os valores das mesmas variáveis, em separado, para os gêneros masculino e feminino.
Quadro 5: Antropometria para os sexos masculino e feminino, 2009.
GÊNERO
S
MCT (Kg)
% GC
MIG (Kg)
Masculino
171,53 (6,30)
70,18 (8,78)
15,63 (5,28)
59,54 (6,66)
Feminino
163,65 (4,64)
59,04 (8,53)
24,03 (4,97)
44,64 (5,54)
FONTE: DADOS DA PESQUISA
(* S=Estatura; MCT=Massa Corporal Total; %GC= Porcentagem de Gordura Corporal; MIG=Massa
Isenta de Gordura e IMC=Índice de Massa Corporal).
Alguns autores têm abordado a influência da estatura sobre o cálculo do GE. Censi et
al. (1998), por exemplo, encontraram maior consumo de energia em indivíduos mais altos
quando comparados a outros de menor estatura. Entretanto, apesar da diferença significativa
verificada entre homens e mulheres no presente estudo, não apenas para S, mas também para
outras variáveis antropométricas (Tabela 1), os instrumentos utilizados não permitem a
mensuração da influência específica da estatura sobre os valores encontrados.
Os valores de MCT obtidos para os grupos por sexo têm reflexos diretos sobre a
estimativa do GE através dos modelos utilizados, principalmente os propostos por Ainsworth
et al. (1993) e Hugo (1999), uma vez que a diferença foi muito significativa (Tabela 1).
As mulheres apresentaram porcentagem média maior de gordura corporal, e,
consequentemente, menores valores de MIG, enquanto os homens registraram uma
porcentagem menor de gordura corporal e valores mais elevados de MIG.
46
Tabela 1: Variáveis S, MCT e MIG, entre os sexos, 2009.
Variáveis
Mulheres
Homens
p
N
Média (DP)
N
Média (DP)
S
20
163,65 (4,64)
16
171,53 (6,30)
<0,001
MCT
20
59,04 (8,53)
16
70,18 (8,78)
0,001
MIG
20
44,64 (5,54)
16
59,54 (6,66)
<0,001
Fonte: Dados da pesquisa
Devido à baixa taxa metabólica do tecido adiposo, já há algum tempo a MIG vem
sendo difundida como melhor representação da quantidade de energia consumida (WEBB,
1981). Como foram encontradas diferenças antropométricas significativas entre homens e
mulheres nos dados analisados, é importante ressaltar a influência MIG sobre o GE, pois já foi
discutido ser este maior, dependendo da massa muscular envolvida (VANHEES et al., 2005).
Além disso, alguns autores têm chegado à conclusão que a MIG explica de 65 a 90% das
variações ocorridas também no GE em repouso (RAVUSSIN; BOGARDUS apud ILNNER et
al., 2000).
A influência da relação massa magra/massa gorda no dispêndio de energia durante o
exercício foi também abordada por Hall et al. (2004), que alertam ser esta relação a possível
explicação para as diferenças de gênero observadas no seu estudo. Para os autores, ter menos
gordura significa carregar menor excesso de peso, com decréscimo no consumo de energia
necessário por unidade de MIG. Hall et al (2004) calcularam a quantidade de energia gasta
durante as modalidades corrida e caminhada em uma distância de 1600 metros, e verificaram
terem sido as diferenças de GE entre os sexos devido à maior MIG registrada na população
masculina.
Além disso, conforme citado anteriormente, até diferenças do GE entre faixas etárias
são explicadas pela MIG (TZANKOFF; NORRIS, 1977; 1978), que está diretamente
relacionada com o decréscimo do metabolismo que acompanha o avançar da idade.
5.2. Capacidade cardiorrespiratória
A capacidade cardiorrespiratória (VO2max) apresentou média de 41,25 (7,40)
ml/Kg/min. A média dos sujeitos do sexo masculino ficou em 43,62 (8,38) ml/Kg/minuto,
superior àquele obtido para o grupo das mulheres, 39,35 (6,23) ml/kg/minuto, contudo, essa
diferença não foi estatisticamente significativa (P=0,09).
47
Após avaliação os valores de aptidão física foram classificados de acordo com as
categorias apresentadas no quadro 6, que representa a graduação da aptidão física proposta
pela American Heart Association (AHA apud Pitanga, 2004). A análise dos valores
levantados com base nas categorias de classificação da AHA possibilitou o levantamento da
porcentagem de indivíduos em cada categoria. Após os cálculos, a distribuição da aptidão
segundo as categorias foi a seguinte: 37,5% dos homens da amostra apresentaram aptidão
excelente, 31,25% boa, 25% regular e apenas 6,25% fraco, ou seja, 93,75% dos indivíduos do
sexo masculino apresentam aptidão entre regular e excelente. Ainda com base na mesma
classificação, dentre as mulheres pesquisadas 45% mostraram aptidão regular, 30% boa, 10%
excelente e 15% fraca. Isto equivale a dizer que 85% de indivíduos do sexo feminino
apresentaram aptidão entre regular e excelente. No caso das mulheres existe a predominância,
entretanto, de uma maioria (45%) na faixa regular, enquanto entre os homens a maioria
(37,5%) foi avaliada na faixa excelente.
Quadro 6: Quadro normativo da capacidade aeróbia máxima (VO2max), segundo a faixa etária,
2009.
Idade
20 - 29
30 - 39
40 - 49
50 - 59
60 - 69
Muito Fraco
Até 25
Até 23
Até 20
Até 18
Até 16
Fraco
25 - 34
23 - 30
20 - 26
18 - 24
18 - 22
Regular
34 - 42
31 - 38
27 - 35
25 - 33
23 - 30
Boa
43 - 52
39 - 48
36 - 44
34 - 42
31 - 40
Excelente
> 52
> 48
> 44
> 42
> 40
Fonte: Adaptado da American Heart Association - AHA (1972) citada por Pitanga (2004).
Fisiologicamente existem diferenças de potência aeróbia máxima entre homens e
mulheres. Foss e Keteyian (2000, p.38) atestam serem os valores encontrados para o sexo
feminino entre 15% e 25% menores, principalmente devido a fatores relacionados às
dimensões corporais, incluindo dentre estes as quantidades de hemoglobina e volume
sanguíneo, além de coração de menor tamanho. Vale relembrar que foram constatadas
diferenças importantes de dimensões corporais entre homens e mulheres no presente estudo.
Obviamente, os maiores níveis de aptidão física apresentados pelos homens devem ser
considerados na análise do GE, em função da maior eficiência mecânica e consequente
economia de energia que estes podem apresentar durante a caminhada (DANIELS; DANIELS
apud HALL et al. 2004).
48
Importante ratificar a não utilização do cálculo da aptidão física (VO2max) através de
ergoespirometria. Entretanto, além do cálculo pelo protocolo de aptidão (Fitness Test) do
MFC (POLAR by ELECTRO), também foi obtida a FCR, que alguns autores colocam como
medida útil da aptidão (ACHTEN; JEUKENDRUP, 2003; BLAIR et al., 1989; GENOVESI et
al., 2007; RENNIE et al., 2001), para ajudar na análise dos resultados. Os valores de FCR em
batimentos por minuto (bpm) estão descritos no item 5.3, que trata do comportamento da
freqüência cardíaca.
5.3. Comportamento da freqüência cardíaca
O comportamento da FC em bpm de todo o grupo, incluindo parâmetros como FC
máxima (FCMax), FC em Repouso (FCR), FC Máxima atingida na caminhada (FCMax
Caminhada), Porcentagem da FC Máxima registrada no percurso (% FCMax caminhada), FC
Média durante a caminhada (FC Media Caminhada) e a Porcentagem da FC de Reserva da
caminhada (% FC Res Caminhada), está descrito no Quadro 7.
Quadro 7: Comportamento da freqüência cardíaca no grupo e por sexo, 2009.
Variável
Grupo
Homens
Mulheres
189 (11,22)
183,25 (11,49)
191,75 (9,56)
FC R
65,05 (12,73)
60,5 (10,91)
68,7 (13,15)
FCMax Caminhada
147,52 (22,98)
130,56 (16,93)
161,1 (17,62)
% de FCMax caminhada
78,38 (10,70)
71,26 % (8,22%)
84,08 (8,98%)
FC Média Caminhada
113,88 (20,54)
100,75 (13,23)
124,40 (19,42)
% da FC Res Cam. (%)
40,03 (13,01)
32,56 (7,72 %),
45,88 (13,47 %),
FCMax
Fonte: Dados da pesquisa
Na análise em separado por sexo encontramos diferenças importantes. Os sujeitos do
sexo masculino apresentaram valores mais baixos de FCMax quando comparados às
mulheres. Como a FCMax foi avaliada por meio da equação 220 – Idade (KARVONEN et al.,
1957), o menor valor apresentado pelos homens se deve a maior idade média deste grupo.
Entre os homens a média da FCR foi mais baixa (quadro 8) quando comparada ao
valor obtido para as mulheres. Já foi abordada em alguns estudos a existência de relação entre
a prática continuada de exercícios e a bradicardia em repouso, ou seja, a presença de FCRs
49
mais baixas em indivíduos treinados quando comparados a sedentários (ACHTEN;
JEUKENDRUP, 2003; GENOVESI et al., 2007). Os autores não esclareceram, entretanto,
diferenças nesse aspecto quanto aos sexos. Já Rennie et al. (2001) consideraram a FC
apresentada pelo indivíduo quando sentado útil na medida da aptidão física, enquanto existem
evidências de relação inversa entre taquicardia em repouso e capacidade durante o exercício
máximo (BLAIR et al., 1989). Entretanto, apesar da relação entre a redução da FCR e o
treinamento físico regular existem controvérsias. Almeida et al. (2007), por exemplo,
consideram um equívoco comparar a condição aeróbia de diferentes indivíduos com base na
FCR, considerando, esta, importante para verificação da evolução da aptidão em um mesmo
indivíduo.
Apesar da não utilização direta da FCR na mensuração do GE pelos 3 modelos aqui
aplicados, a variável terá sua relação próxima com a aptidão física considerada na análise dos
valores obtidos. Nesse aspecto, não há como negar os menores valores de FCR do grupo
masculino, que podem indicar uma melhor aptidão geral deste grupo.
Outro dado importante analisado no presente trabalho foi o comportamento da FC
durante a caminhada na trilha. Uma análise comparativa dos valores obtidos nos grupos por
sexo (quadro 7) mostra que os homens atingiram picos de FC (FCMax) mais baixos durante a
caminhada na trilha. ficando o valor máximo obtido nesse grupo em 156 bpm, enquanto um
dos sujeitos do sexo feminino atingiu valor máximo mais elevado durante o esforço, 184 bpm.
A menor FCmax atingida pelos homens durante a atividade pode decorrer da melhor aptidão
física (VO2max) registrada para o grupo no “fitness test”, além da menor FCR registrada por
estes indivíduos. Ou seja, a melhor aptidão pode ter proporcionado maior rendimento, com
economia no trabalho cardiovascular.
Em dados percentuais, os valores atingidos da FCMax durante a atividade, calculados
em relação à FCMax prevista pela equação 220 – Idade (quadro 7), também mostram
diferenças importantes. Os homens chegaram à média de 71,26% (8,22%), enquanto as
mulheres atingiram valor médio de 84,08% (8,98%). Trata-se de um dado interessante, pois a
FCMax predita por meio de equação para os homens era menor quando comparada às
mulheres, devido à maior idade média do grupo masculino. Ainda assim, mesmo com teto
máximo mais baixo para os homens, estes fizeram uso de porcentagem menor desse valor
durante a caminhada na trilha, ou seja, apresentaram menores valores de FC em relação ao
máximo que poderiam alcançar. Os 184 bpms citados, valor apresentado por um dos sujeitos
50
do sexo feminino, corresponde, segundo o cálculo pela equação 220-Idade, a 100% da
FCMax prevista. A intensidade da caminhada para este sujeito foi, portanto, muito elevada.
O mesmo aconteceu com a FC média durante a caminhada na trilha, ou seja, o número
de batimentos cardíacos médio obtido por meio do registro (MFC) durante todo o percurso,
dado que foi utilizado na estimativa do GE pelo modelo de Keytel et al. (2005). Na análise
separada por sexo (Quadro 7) os homens atingiram valores mais baixos, pois dentro deste
grupo o valor médio máximo foi de 126 bpm e o mínimo muito baixo, 81 bpm. Novamente, a
melhor estabilidade do sistema cardiovascular dos homens durante a caminhada,
consequência da melhor aptidão, pode ter influído. Já o grupo das mulheres apresentou valor
médio de FC bem mais alto, com máximo de 154 bpm e mínimo de 85 bpm. Os valores mais
elevados apontam para uma maior intensidade da resposta fisiológica das mulheres durante a
atividade. Esta variável influiu diretamente na estimativa do GE pelo modelo de Keytel et al.
(2005).
A porcentagem da FC de reserva do grupo registrada durante a atividade, ou seja, a
porcentagem da reserva funcional atingida pelos caminhantes, tem seus valores também
apresentados no Quadro 7. Os sujeitos do sexo masculino apresentaram valores médios mais
baixos que o grupo das mulheres. Conforme verificado em relação aos parâmetros anteriores,
o fato de ter o grupo feminino acusado maiores valores indica maior dificuldade ou maior
esforço desse grupo para cumprir o mesmo percurso dos homens.
5.4. Percepção Subjetiva de Esforço (PSE)
Após aplicada escala para autoavaliação do esforço desempenhado durante a
caminhada (Tabela de BORG – Anexo 1), os valores ficaram muito próximos, com
pouquíssima variação, principalmente se considerado o grupo como um todo.
Entre os homens 43,75% avaliaram o esforço como “Fraco” (nota 2), enquanto
56,25% avaliaram ter sido uma atividade de esforço “Moderado” (nota 3). As mulheres
apresentaram uma variação maior, uma vez que 5% atribuíram nota 1 (“Muito, Muito Fraco”),
20% “Fraco” (nota 2), 65% “Moderado” (nota 3), 5% “Um Pouco Forte” (nota 4) e 5%
“Forte” (nota 5).
Alguns autores têm utilizado a PSE com sucesso, a exemplo de Foster et. al. (1996;
2001), que encontraram elevadas correlações entre os valores obtidos por este método e o
controle da FC. Da mesma forma, Impellizeri et al. (2004) observaram correlações
significativas entre resultados obtidos pela PSE e o comportamento da FC. A autoavaliação,
51
na grande maioria dos sujeitos, acompanhou a resposta fisiológica da FC. É claro que, como
se trata de uma avaliação subjetiva, o método tem suas limitações.
TABELA 2: Relação entre a FC média apresentada durante caminhada e a Percepção
Subjetiva de Esforço autoavaliada.
FCMÉDIA
PERCEPÇÃO
M., M.
FRACO
(1)
81
82
85
87
88
94
95
97
98
99
101
104
111
112
113
116
117
118
125
126
128
131
132
133
136
143
145
148
152
154
1
TOTAL
1
Fonte: Dados da pesquisa - SPSS
FRACO
(2)
MODERADO
(3)
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
11
1
1
1
1
1
2
1
1
3
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
22
TOTAL
UM
POUCO
FORTE
(4)
1
1
FORTE
(5)
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
2
2
1
1
1
3
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
36
A Tabela 2 mostra a relação entre a Percepção Subjetiva de Esforço e a FC média
registrada no MFC durante a caminhada. Nota-se que a grande maioria, 22 sujeitos dos 36
avaliados, percebeu a caminhada na trilha como um esforço moderado (nota 3). Destes, 17
apresentaram FC acima de 100 bpm, embora três tenham ficado entre 81 e 85 bpm. O único
52
indivíduo que percebeu o esforço como muito fraco chegou a média de 116 bpm, enquanto,
dos 11 indivíduos que deram nota 2 (fraco) ao esforço necessário para cumprir a caminhada, 6
ficaram com média inferior a 100 bpm. O único indivíduo que classificou o esforço como
“um pouco forte” chegou à média de 125 bpm, enquanto 152 bpm foi a média do indivíduo
que percebeu a caminhada na trilha como um esforço “forte”.
Embora a grande maioria dos indivíduos tenha avaliado o esforço de “moderado”, foi
no grupo das mulheres, onde estes atingiram FCs médias mais altas durante a atividade, que
surgiram autoavaliações classificadas de “Um Pouco Forte” (nota 4) e “Forte” (nota 5), fato
não registrado entre os homens, que apresentaram classificação máxima do esforço de
“Moderado” (nota 3).
5.5. Tempo e velocidade média registrados durante o percurso
As médias de tempo de duração de percurso na trilha ficaram em 44,62 (1,21) minutos
para os homens e 44,15 (0,81) minutos para as mulheres (P=0,19). Os tempos registrados
demonstram acerto no controle da velocidade média por intermédio de GPS. O ritmo de
caminhada dos diferentes grupos, de 2,86 (0,05) Km/h para as mulheres e 2,83 (0,07) para os
homens, apresentou pequena variação, o que é interessante, pois alguns autores têm abordado
a influência da velocidade de deslocamento e da distância percorrida no consumo de energia
durante a atividade (DI PRAMPERO, 1986; MALATESTA et al., 2003). Como a distância
percorrida na trilha foi a mesma para todos os participantes, a única possibilidade de variação
estaria na velocidade de deslocamento entre os grupos que caminharam em momentos
diferentes. Além disso, ritmo e intensidade têm uma relação bem próxima. Hall et al, 2004
encontraram GE cerca de 30% maior na atividade de corrida em 1600 metros quando
comparado à mesma distância, caminhando, para os dois sexos.
O uso do GPS para controle do deslocamento na trilha se justifica, pois os modelos de
equação adotados (AINSWORTH et al., 1993, HUGO apud PAPINI et al., 1999; KEYTEL et
al., 2005) levam em consideração o fator tempo. Além disso, a acurácia dos aparelhos de GPS
no monitoramento do deslocamento de indivíduos tem sido atestada por alguns autores
(SCHUTZ; CHAMBAZ, 1997; TERRIER; SCHUTZ, 2005). Com o uso do GPS, o desvio
padrão no tempo de caminhada foi de 1,02 minutos para toda a amostra, para valores
registrados, em grupos de cada 7 caminhantes, de 45,58 minutos, 45,40 minutos, 44,86
minutos, 43,83 minutos, 43,41 minutos e 42,73 minutos, o que aponta para sucesso no
controle do ritmo da atividade.
53
Vale pontuar que o rendimento dos caminhantes na trilha foi facilitado pela não
utilização de bagagem, pois os mesmos não carregaram sacolas ou mochilas. Conforme citado
anteriormente, algumas pesquisas demonstraram que o caminhar sem peso extra permite a
otimização da velocidade e minimização do custo energético por distância percorrida
(COTES; MEADE apud BASTIEN et al., 2005).
5.6. Resultados do gasto energético total na caminhada
Após aplicação dos três modelos de quantificação do GE e realização dos cálculos
conforme metodologia desenvolvida pelos autores, os resultados, expressos em quilocalorias
(Kcal), estão apresentados no Quadro 8.
Quadro 8: Gasto energético (Kcal) por diferentes métodos na atividade caminhada em trilha, na
RPPN de Serra do Teimoso, 2009.
Ainsworth et al.
Hugo (1999)
(1993)
Keytel et al.
P
(2005)
GRUPO
284,01 (46,70)
217,66 (34,71)
316,80 (81,19)
<0,001
HOMENS
313,28 (41,16)
238,71 (29,89)
318,89 (74,19)
<0,001
MULHERES
260,61 (37,38)
200,34 (28,96)
315,13 (88,27)
0,89
FONTE: Dados da pesquisa
Como era de se esperar, o modelo proposto por Ainsworh et al. (1993) apresentou
maior diferença de GE entre homens e mulheres, devido às diferenças antropométricas
significativas entre os grupos, efetivamente a MCT, utilizada no cálculo. Obviamente, em
uma equação que usa valor de MET constante multiplicado pela MCT e tempo de percurso,
qualquer aumento nos valores de massa corporal proporcionará o aumento linear do GE
estimado (Gráfico 1). Considerando a ausência de maiores variações no tempo devido ao
controle da velocidade média de deslocamento exercido pelo GPS, e como não existem
valores de MET distintos para cada indivíduo, os valores de GE entre os sexos deveriam estar
muito próximos no cálculo por intermédio desse modelo, não fosse a variável MCT.
Importante limitação a considerar na aplicação do modelo de METs proposto por
Ainsworth et al. (1993) é o fato de que a maioria das classificações das atividades do
compêndio criado pelo autor foi feita a partir de dados anteriormente publicados e, por isso,
pode não refletir exatamente seu custo energético em todas as situações. Ademais, apesar de a
54
versão de 2000 ter incluído em sua análise estudos com observação direta do custo metabólico
das tarefas (16 estudos) e, com isso, aumentado sua precisão, é preciso considerar que ainda
se tratam de valores médios.
Gráfico 1: Relação entre MCT e GE calculado pelo modelo de Ainsworth et al. (1993),
na RPPN de Serra do Teimoso, 2009.
MCT
(kg)
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
0
100
200
300
GE Ainsworth
400
500
Fonte: Dados da pesquisa
Para o método proposto por Hugo (1999) foram utilizados valores constantes
propostos pelo autor (velocidade média da caminhada de 3 Km/h e aceleração da gravidade de
9,8 m/s2). Interessante notar que a aplicação deste modelo proporcionou os menores valores
de GE avaliados. O modelo de Hugo (1999) foi concebido para um tipo peculiar de
caminhante, que utiliza trilhas longas e usualmente leva sacos de dormir e outros materiais, já
que os percursos podem durar até mais de um dia. É esta a razão de ter o autor inserido nos
seus cálculos a bagagem transportada pelo caminhante, representada no peso corporal total.
Alguns outros estudos têm analisado a influência da bagagem transportada pelos caminhantes
dentre as variáveis que podem influir na caminhada (FOISSAC et al., 2009; LLOYD; COOK,
2000 ). Esta variável não foi considerada no presente estudo, pois as trilhas da região sul da
Bahia são de curta duração, razão da não utilização de mochilas ou sacolas durante a coleta na
trilha da RPPN pesquisada.
Se os valores de GE obtidos por meio do modelo de Hugo (1999) forem analisados
com base no quadro 2, proposto pelo autor, mesmo se forem utilizados apenas os dados de
duração e extensão do percurso, a trilha da RPPN de Serra do Teimoso seria classificada na
categoria “Muito Fácil”, pois esta apresenta percurso inferior a 5 km, duração inferior a 1,7
55
horas e GE inferior a 2.500 Kj, valor que corresponde a 598 Kcal. Ou seja, pelo modelo do
autor qualquer trilha com os atributos físicos semelhantes (declividade, extensão...) seria
percebida como “Muito Fácil” por qualquer caminhante. Embora o modelo seja interessante,
obviamente que tem suas limitações, pois alguns indivíduos atingiram picos de FC durante a
caminhada (Quadro 7) que caracterizam esforço intenso, de até 100% da sua FCMax. Tal fato
se deve às diferenças de aptidão física que interferem nas respostas fisiológicas durante o
movimento, variáveis não inseridas por Hugo (1999) no seu modelo de estimativa do GE.
Com base nesses pressupostos, efetuar a classificação da trilha onde ocorreu esta pesquisa na
categoria “Muito fácil” para qualquer tipo de caminhante pode ser precipitada.
A aplicação do modelo proposto por Keytel et al. (2005) propiciou a obtenção do
maior valor avaliado no GE durante a caminhada. Tal fato era esperado, por ser este modelo o
único que utiliza parâmetro que responde de forma direta ao esforço realizado pelo indivíduo
na trilha, a FC. As equações de Ainsworth et al. (1993) e Hugo (1999) não incluem variáveis
que representem diretamente respostas fisiológicas advindas do esforço desempenhado
durante a atividade. Também no modelo de Keytel et al. (2005) foi verificada a menor
diferença de GE entre os grupos de sexos distintos.
Na estimativa do GE por meio do modelo de Keytel et al. (2005) não foi realizada
qualquer calibração individual, corroborando os próprios autores, que demonstraram a
possibilidade de aferir o gasto energético pela FC durante atividade física sem a necessidade
dessa metodologia, o que já havia sido realizado com sucesso por outros autores
(HIILLOSKORPI et al., 1999; RENNIE et al., 2001; STRATH et al., 2000). Apesar disso,
deve ser lembrado que em alguns pesquisadores defendem a calibração individual (BRAGE et
al., 2007; CEESAY et al., 1989), mas sua utilização dificultaria a aplicação do modelo de
estimativa do GE através da FC em larga escala . Na presente pesquisa a única participação
dos sujeitos em atividade de caminhada se deu diretamente na trilha escolhida, ou seja, não
houve calibração individual.
É interessante ressaltar as limitações do estudo do GE em caminhada na Serra do
Teimoso, uma vez que não existiam instrumentos para consideração de outras variáveis que
poderiam interferir nos resultados, como, por exemplo, a temperatura e a umidade. Alguns
autores citados neste trabalho reiteram a influência dessas variáveis (GISOLFI; MORA apud
LIM et al., 2008; MCARDLE et al., 1992; SAWKA; WENGER., 1998), que influem na
forma como o indivíduo lida com o estresse térmico e podem propiciar diferentes respostas
fisiológicas ao esforço. Para minimizar as possíveis diferenças ambientais entre as
caminhadas de grupos distintos, as coletas ocorreram no menor intervalo de tempo que a
56
estrutura disponível permitiu, e houve pouquíssima variação da temperatura nos meses em
que ocorreram viagens e caminhadas na RPPN. Além disso, a saída para caminhada na trilha
acontecia muito cedo, com entrada dos grupos no percurso entre 08:30 e 09:00 hs, em área de
mata fechada, com sombra o tempo todo, o que minimizou os reflexos do calor, mas não
impediu a ação da umidade.
Para que fossem melhor aproveitados os dados coletados durante a pesquisa, foi
realizada a análise de algumas variáveis que poderiam ter influído sobre os valores de GE
avaliados, descrita a seguir.
5.6.1. Gasto energético x Idade
Conforme anteriormente debatido, os homens apresentaram média de idade superior às
mulheres. Entretanto, embora alguns estudos apontem para um decréscimo da taxa metabólica
(TM) com o aumento da idade, existe relação direta do metabolismo energético com a prática
de exercícios (VAN PELT et al., 1997), bem como, é esta bastante influenciada pelo ganho de
massa gorda que acompanha a crescente inatividade. Ou seja, quanto maior a massa gorda e
menor a MIG acentua-se o decréscimo do GE (TZANKOFF; NORRIS, 1977;1978). Webb
(1981) também constatou relação importante entre MIG e tecido ativo, que o autor conceitua
como soma das massas de órgãos como cérebro, músculos e fígado, que têm alta taxa
metabólica, excluindo aquelas partes da massa corporal que têm baixa atividade metabólica,
como, caso do tecido adiposo.
Por outro lado, em estudo desenvolvido por Thomas et al. (2007), embora os autores
não encontrassem qualquer correlação entre idade ou sexo e o GE, citaram estudos nos quais
o envelhecimento é associado a um decréscimo na velocidade de caminhada (HIMANN et al.,
1988; SAMSON et al., 2001 apud THOMAS et al., 2007) e conseqüente aumento do custo
energético na atividade (MALATESTA et al,., 2003; MARTIN et al., 1992; McCANN;
ADAMS, 2002; MIAN et al, 2006 apud THOMAS et al., 2007). Além disso, Nagasaki et al.
(1996) afirmam ser a a taxa de caminhada (walk ratio), que é obtida pela divisão entre o
comprimento da passada (Stride length) e sua freqüência, dependente do estilo de caminhada
e menor nos indivíduos de idade mais avançada.
Difícil avaliar se os maiores valores de idade podem ter influenciado as diferenças
encontradas no presente estudo, pois as maiores médias de MCT, MIG e aptidão física, com,
consequentemente, menores valores de FC, podem ter influenciado o cálculo do GE para os
homens pelo modelo de Keytel et al. (2005), único a considerar a variável idade. Apesar
57
disso, acredita-se que os maiores valores de MCT, MIG e Idade, que poderiam influenciar o
GE do grupo masculino para cima, podem ter sido minimizados pela eficiência decorrente da
melhor aptidão física deste grupo, razão de ter sido a diferença, pelo modelo que considera
estas variáveis, a menor detectada no estudo. Como os modelos de Ainsworth et al. (1993) e
Hugo (1999) não levam em conta essa variável, é importante reiterar a clara necessidade de
utilizar características individuais no cálculo do GE.
5.6.2. Gasto energético e Aptidão Física
A aptidão física tem influência marcante sobre o GE (KEYTEL et al. 2005). Em uma
das equações usadas no seu modelo, os autores utilizaram o grau de aptidão (VO2max) junto
com outras variáveis, sendo estas responsáveis, segundo os mesmos autores, por 70% da
variação do dispêndio energético de amostra independente durante 20 minutos de sessão de
exercícios aeróbios. Keytel et al. (2005) atestaram ainda que, quando esta medida da aptidão
cardiorrespiratória é utilizada, a acurácia da estimativa aumenta.
Entretanto, apesar de concordar com a importância da medida da aptidão
cardiorrespiratória no controle ou aferição de qualquer parâmetro relacionado ao exercício,
não foi aplicada, nesta pesquisa, a equação de Keytel et al. (2005), que leva em conta o
VO2max. A opção pela segunda equação se deu em função da impossibilidade de utilização do
“padrão ouro” na obtenção desta medida. Ainda assim, a utilização nesta pesquisa de outra
equação proposta pelo autor atende ao objetivo proposto: a procura por um modelo com
variável que representa a resposta fisiológica na trilha, no caso a FC, importante no controle
da atividade física (ALMEIDA, 2007). A equação usada permite a inserção de dados
coletados que representam a resposta fisiológica proveniente do esforço realizado na trilha.
Por outro lado, a quantidade de batimentos cardíacos atingida na caminhada tem
relação com a aptidão, que pode ser representada pela FCR de cada indivíduo, segundo alguns
autores (ACHTEN; JEUKENDRUP, 2003; BLAIR et al., 1989; GENOVESI et al., 2007).
Dessa forma, embora tenha sido contemplada na equação de Keytel et al. (2005) apenas a FC
média obtida durante a atividade, a aptidão física representada pela FCR se reflete na FC
registrada no esforço, o que pode explicar a relação significativa dos valores de FCR com o
cálculo do GE por esse modelo, descrita na tabela 3.
58
Tabela 3. Relação entre freqüência cardíaca em repouso (FCR) e gasto energético pelos 3
modelos, na RPPN de Serra do Teimoso, 2009.
MODELOS
N
Ainsworth
36
Hugo
36
Keytel
36
Total
36
Fonte: Dados da pesquisa
p
0,28
0,34
<0,001
r
-0,186
-0,163
0,616
Se os indivíduos de menor FCR têm melhor aptidão física, ou seja, o sistema
cardiovascular está mais equilibrado e apto a se ajustar às demandas metabólicas do exercício,
logicamente estes mesmos indivíduos vão apresentar menor resposta ao esforço, com
economia do GE. Por isso a relação positiva com a estimativa do dispêndio energético por
meio do modelo de Keytel et al. (2005), dos três o único a considerar variável que representa
a resposta fisiológica direta do indivíduo ao esforço na trilha (Gráfico 2). Ou seja, quanto
maior o valor da FCR, maiores foram os valores de FC médios atingidos na trilha, o que
aumentou o GE calculado pelo modelo de Keytel et al. (2005). Talvez esta tenha sido a razão
de ser este o modelo que apresentou menor diferença de GE entre homens e mulheres
Gráfico 2: Relação entre a FCR e GE calculado pelo modelo de Keytel et al. (2005), na
RPPN de Serra do Teimoso, 2009.
120
100
80
FCR
60
40
20
0
0
100
200
300
GE Keytel
400
500
Fonte: Dados da pesquisa
Da mesma forma, acontece relação significativa entre o GE e a fórmula de Keytel et
al. (2005) quando os dados da estimativa do dispêndio energético obtido pelos três modelos
durante a caminhada são cruzados com valores de aptidão física provenientes do teste
59
realizado com MFC Polar S-810 (Tabela 3). Logicamente, indivíduos com melhor aptidão
física atingiram menores valores de FC, devido à eficiência na caminhada e menor trabalho
cardiovascular, com reflexos diretos sobre o cálculo do GE pela equação de Keytel et al.
(2005).
Tabela 4. Relação entre capacidade cardiorrespiratória e GE pelos 3 modelos, na RPPN
de Serra do Teimoso, 2009.
MODELOS
N
Ainsworth
36
Hugo
36
Keytel
36
Total
36
Fonte: Dados da pesquisa
r
0,124
0,09
-0,369
p
0,47
0,61
0,03
Quando comparada a relação entre a FCR avaliada e a capacidade cardiorrespiratória
(VO2max) obtida pelo MFC, observa-se uma correlação negativa (p<0,01), ou seja, à medida
que aumenta a aptidão cardiorrespiratoria a FCR diminui (tabela 5).
Tabela 5: Relação entre FCR e aptidão física obtida pelo MFC, na RPPN de Serra do
Teimoso, 2009.
Variável
N
VO2max
36
Total
36
Fonte: Dados da pesquisa
r
-0,405
P
0,01
5.6.3. Relação entre gasto energético e frequência cardíaca
A utilização de modelo que utiliza a variável FC se deu em função da relação estreita
desta com o GE, fato constatado por diversos autores (RENNIE et al., 2001; HIILLOSKORPI
et al., 2003; GRAHAN et al., 2005; KEYTEL et al., 2005). Entretanto, embora os autores
adotem este método como importante na determinação do consumo de energia, alguns estudos
anteriores (LI et al., RUTGERS, KLIJN e DEURENBERG apud KEYTEL et al., 2005)
encontraram fraca relação entre o GE estimado por intermédio dos batimentos cardíacos e
aquele mensurado de forma direta. Porém, a diferença encontrada nos estudos citados pode
ser explicada, segundo Keytel et al. (2005), pela origem das equações preditivas, obtidas a
partir de pequenas amostras de indivíduos, pouco representativas da população a ser estudada.
60
Embora devam ser observadas as limitações do presente estudo, a importância da
utilização da FC no cálculo do dispêndio energético é óbvia, pois se trata de uma variável de
simples mensuração que representa as respostas fisiológicas ao esforço. Basta a utilização de
um MFC com função que permite o registro da curva da FC durante a atividade física para a
obtenção de dados que representam a resposta do organismo do indivíduo ao esforço, com
registro das FCs a cada 5 segundos, além de FCs média e máxima (Figura 4).
FIGURA 4: Registro da FC durante o percurso na RPPN de Serra do Teimoso, 2009
(Fonte: MFC S-810, software Polar Precision Performance (Polar-Oy Electro).
5.6.4. Freqüência cardíaca e características da trilha
Diversos autores ressaltam a influência das características do terreno sobre o GE.
Obviamente, é esperada maior quantidade de energia gasta em atividades de caminhada na
natureza, principalmente quando esta inclui topografia acidentada (aclives e declives), quando
comparada á mesma modalidade praticada em terrenos planos, a exemplo de uma pista de
atletismo.
Segundo Minetti et al. (2002), tanto a corrida quanto a caminhada são influenciadas,
no montante de energia necessária para as atividades, pelo tipo de terreno onde se
desenvolvem. Isso determina a importância do surgimento de mais pesquisas que utilizem as
61
trilhas como laboratórios, ainda escassas. Nesse aspecto, podemos citar também rápida análise
do estudo realizado por Hall et al. (2004), no qual os autores compararam diferenças de GE
em função do gênero, encontrando valores de 5,4 Kj ou 1,41 Kcal por unidade de massa
magra a cada minuto para ambos os sexos. Naquele estudo, a caminhada foi realizada em
esteira e pista horizontal ao longo de 1600 metros. No presente trabalho foram registrados
valores médios por unidade de massa magra durante a caminhada na trilha de 26,77 Kj ou 6,4
Kcal por unidade de MIG a cada minuto, o que aponta para maior dificuldade gerada pelas
diferenças de relevo encontradas na trilha da RPPN de Serra do Teimoso, corroborando Hugo
(1999), que afirma ser maior o gasto energético e o cansaço do caminhante quanto maior for a
dificuldade da trilha.
Entretanto, embora a equação de Hugo (1999) considere a declividade, não foi a
aplicação desta que gerou obtenção do maior valor do GE, mas o modelo de Keytel et al.
(2005), que utiliza as características individuais como a FC. Talvez, como já abordado, por
ser este modelo o único a considerar o rendimento dos indivíduos durante a caminhada no
percurso.
Gráfico 3: Relação entre as cotas de altitude e o comportamento da FC em
batimentos por minuto (bpm).
350
300
250
200
Altitudes
150
bpm
100
50
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Fonte: Dados da pesquisa
Para se ter uma idéia da relação, na trilha analisada, do comportamento da FC
comparada aos desníveis do terreno, basta uma análise do gráfico 3.
62
6. CONCLUSÃO
As diferenças de sexo observadas, principalmente aquelas relativas à aptidão física,
devem ser um alerta para que, na procura por trilhas adequadas aos usuários, essas e
outras variáveis sejam inseridas na análise.
Existem diversos tipos de trilhas sendo ofertadas aos usuários do ecoturismo ou
turismo de aventura. São percursos que podem apresentar características distintas, desde
os mais fáceis, até aqueles que apresentam obstáculos, quebras de declividade ou
vegetação, que geram grandes dificuldades à caminhada. Ainda assim, mesmo as grandes
dificuldades vão ser percebidas de forma diferenciada, a depender das características e
histórico de vida dos indivíduos.
Quaisquer que sejam as características das trilhas, as empresas que exploram
atividades de aventura devem buscar, obviamente, a possibilidade da superação, do
sentimento de prazer do usuário ou caminhante na prática. Deixá-los satisfeitos deve ser a
premissa básica na disponibilização da atividade caminhada em trilhas como produto
ecoturístico e, consequentemente, opção de desenvolvimento regional. A única
possibilidade de deixar esse usuário da caminhada em trilhas sempre satisfeito é adequar a
atividade ao seu potencial ou aptidão física. Ou seja, a trilha não pode representar um
desafio menor ou maior que a capacidade de superação dessas pessoas, representada pela
sua aptidão física. Claro, se trilha representar um desafio intransponível propiciará
sentimento de frustração, quando não acontecer dano orgânico de maior gravidade. Por
outro lado, se a caminhada for muito fácil também não alcançará a expectativa de aventura
do caminhante.
Embora ainda sejam necessários muitos estudos para a obtenção da carga de esforço
imposta pelas trilhas aos caminhantes, só o conhecimento desta permitirá a formatação
adequada dos percursos, inclusive para utilização da caminhada na natureza em programas
de reabilitação e melhora da aptidão física. Pensar em trilhas devidamente formatadas e
classificadas quanto ao seu grau de dificuldade deve ser o objetivo das empresas que
trabalham com esse produto. Da mesma forma, devem se comportar os proprietários de
unidades de conservação de caráter privado, as RPPNs, que precisam ter autonomia
financeira e podem ter na caminhada em trilhas um produto forte, com lucros adequados e
afinidade com os objetivos conservacionistas.
Apesar de não se propor a estabelecer qual o melhor modelo entre aqueles aplicados, e
considerando as limitações de um estudo transversal e a impossibilidade de serem
63
utilizados métodos que levassem em conta algumas características ambientais
importantes, parece-nos razoável aceitar a equação de Keytel et al. (2005) como avanço
importante na determinação do GE durante a caminhada. A utilização de variáveis
individuais que influem no GE total, bem como a FC, que representa a resposta fisiológica
ao esforço durante a atividade, parecem constituir vantagem na adoção desse modelo.
64
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ACHTEN, J.; JEUKENDRUP, A. Heart rate monitoring: applications and limitations.
Sports Medicine, v.33, n.7, p.517-538, 2003
ACSM.American College of Sports Medicine. Guidelines for graded exercise testing and
exercise prescription. Philadelphia: Lea & Febiger, 1975.
ACSM. American College of Sports Medicine. ACSM stand position on the appropriate
intervention strategies for weight loss and prevention of weight regain for adults.
Medicine and Science in Sports and Exercise. V.33, p.2145-2156, 2001.
ACSM. American College of Sports Medicine. Diretrizes do ACSM para testes de esforço
e sua prescrição. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2007.
AINSWORTH, B.E.; HASKELL, W.L.; LEON, A.S.; JACOBS JR, D.R.; MONTOYE, H.J.;
SALLIS, J.F.; PAFFENBARGER JR, R.S. Compendium of physical activities:
classification of energy costs of human physical activities. Medicine and Science in Sports
and Exercise, v.25, n.1, p.71-80, 1993.
AINSWORTH, B.E.; MONTOYE, H.J.; LEON, A.S. Methods of assessing physical activity
during leasure and work. In: BOUCHARD, C; SHEPARD, R; STEPHENS, T. Physical
activity, fitness and health: consense statement. Human Kinetics. Champaign, IL, 1994.
AINSWORTH, B.E.; HASKELL, W.L.; WHITT, M.C.; IRWIN, M.L.; SWARTZ, A.M.;
STRATH, S.J.; O`BRIEN, W.L.; BASSET JR, D.R.; SCHMITZ, K.H.; EMPLAICOURT,
P.O.; JACOBS JR, D.R.; LEON, A.S. Compendium of physical activities: na update of
activity codes and MET intensities. Medicine and Science in Sports and Exercise, v.32, n.9,
p.498-504, 2000.
ALMEIDA, M.B. Frequência cardíaca e exercício: uma interpretação baseada em
evidências. Revista Brasileira de Cineantropometria, v.9, n.2, p.196-202, 2007.
ANDRADE, Mª Margarida. Como preparar trabalho para projetos de pesquisa. Curso de
Pós-Graduação. 3ª Edição: Atlas, 1999, p. 96-97.
ARMITAGE, P; BERRY, G. The Planning of Statistical investigations. In:____Statistical
methods in medical research. Blackwell Scientific Publications, Oxford, 1987.
ASTRAND P, RODAHL K. Textbook of work physiology. New York: McGraw-Hill; 1986.
BASTIEN, G.J.; WILLEMS, P.A.; SCHEPENS, B.; HEGLUND, N.C. Effect of load and
speed on he energetic cost of human walking. European Journal of Applied Physiology,
v.94, p.76-83, 2005.
BERGREEN, G.; CHRISTENSEN, E.H. Heart rate and body temperature as indices of
metabolic rate during work. Arbeitsphisiologie, n.14, p.255-260, 1950.
65
BETRÁN, J.O.; Rumo a um novo conceito de ócio ativo e turismo na Espanha: as
atividades físicas de aventura na natureza. . In: MARINHO, A.; BRUHNS, H.T. (Org.).
Turismo, lazer e natureza. São Paulo: Manole, 2003.
BEWSHER, P.K. The planning of hiking trail corridors in South África: a compreensive
approach. Honours Dissertation. Pretoria: University of Pretoria, 1990.
BLAIR, S.N.; KANNEL, W.B.; KOHL, H.W.; GOODYEAR, N.; WILSON, P.W. Surrogate
measures of physical activity and physical fitness: Evidence for sedentary traits of
resting tachycardia, obesity and low vital capacity. American Journal of Epidemiology,
v.129, p.1145-1156, 1989.
BORG, G. Escalas de Borg para dor e esforço percebido. Manole, São Paulo, 1998.
BRAGE, S.; BRAGE, N.; EKELUND, U.; LUAN, J.; FRANKS, P.W.; FROBERG K.;
WAREHAM, N.J.. Effect of combined movement and heart rate monitor placement on
physical activity estimates during treadmill locomotion and free-living. European Journal
of Applied Physiology, v.96, n.5, p.517-524, 2006.
BRAGE, S.; EKELUND, U.; BRAGE, N.; HENNINGS, M.A.; FROBERG K.; FRANKS,
P.W; WAREHAM, N.J. Hierarchy of individual calibration levels for heart rate and
accelerometry to mesure physical activity. Journal of Applied physiology, v.103, p.682692, 2007.
BRASIL. Ministério do Meio Ambiente. Decreto N° 5.746, de 5 de abril de 2006. Brasília,
2006.
BRASIL. Presidência da República. Casa Civil. Subchefia para Assuntos Jurídicos. Lei
N°9985, de 18 de julho de 2000. Brasília, 2000.
BROOKS, A.G.; GUNN, S.M.; WITHERS, R.T.; GORE, C.J.; PLUMMER, J.L.. Predicting
walking METs and energy expenditure from speed or accelerometry. Medicine and
Science in Sports and Exercise.V.37, n.7, p.1216-1223, 2005.
BRUHNS, H. T. Lazer e meio ambiente: corpos buscando o verde e a aventura. Revista
Brasileira de Ciências do Esporte, São Paulo, v.18, n.2, p.86-91, 1997.
BRUNEKREEF, B.; HOEK, G.;, BREUGELMANS, O, LEENTVAAR, M. Respiratory
effects of low-level photochemical air pollution in amateur cyclists. American Journal of
Respiratory and Critical Care Medicine, v.150, n.4, p.: 962-966, 1994.
BUNC, V; DLOUHA, R. Energy cost of treadmill walking. Journal of Sports Medicine and
Physical Fitness, v.37, p. 103-109, 1997.
BURSHTER, M.; PHILADELPHY, M.; LIKAR, R. Sudden cardiac death during
mountain hiking and downhill hiking. New England Journal of Medicine, n.739, p.17381739, 1993.
BURTSCHER, M.; BACHMANN, O.; HATZL, T.; HOTTER, B.; LIKAR, R.;
PHILADELPHY, M.; NACHBAUER, W. Cardiopulmonary and metabolic responses in
66
healthy elderly humans during a 1-week hiking programme at high altitude. European
Journal of Applied physiology, v.84, 379-386, 2001.
CARVALHO, H.F.B.; BERBERT, L.M.; LEOPOLDINO, F.S.; SCHIAVETTI, A. Análise
do perfil dos visitantes da Reserva Particular do Patrimônio Natural de Serra do
Teimoso. In: PRADO, P.I.; LANDAU, I.E.C.; MOURA, R.T.; PINTO, L.P.S.; FONSECA,
G.A.B.; ALGER, K.(orgs.).Corredor de biodiversidade da Mata Atlântica do Sul da Bahia.
Publicação em CD- ROOM, IESB/CI/CABS/UFMG/UNICAMP, ISBN 858931-X, 2001.
CASPERSEN, C. J. et al; Physical activity, exercise and physical fitness: definitions and
distinctions for health-related research. Public health reports, v.100, n.2, pp.126-131, 1985.
CEESAY, S.M; PRENTICE, A.M.; DAY, K.C.; MURGATROYD, P.R.; GOLDBERG, G.R.;
SCOTT, W. The use of heart rate monitoring in the estimation of energy expenditure: a
validation study using indirect whole-body calorimetry. British Journal of Nutrition, v.61,
p.175-186, 1989.
CENSI, L.; TOTI, E.; PASTORE, G.; FERRO-LUZI, A. The basal metabolic rate and
energy cost of standardised walking of short and tall men. European Journal of Clinical
Nutrition, v.52, p.441-446, 1998.
CHANG, Y; KRAM, R. Metabolic cost of generating horizontal forces during human
running. Journal of Applied Physiology, v.86, p.1657-1662, 1999.
COSTA NETO. P.L.O. Estatística. São Paulo: Edgard Blücher, 1977.
COTES, M.; MIELKE, M.S.; CAZORLA, I.M.; MOREL M.; Avaliação do nível de
dificuldade da trilha interpretativa do ecoparque de Una (Ba): Aspectos físicos,
biológicos e de esforço físico do visitantes. Revista Brasileira de Ciências do Esporte, v.28,
n.3, p.191-207, 2007.
DI PRAMPERO, P. The energy cost of human locomotion on land and in water.
International Journal of Sports Medicine, v.7, p.55-72, 1986.
DISHMAN RK, BUCKWORTH J. Increasing physical activity: a quantitative synthesis.
Medicine and Science in Sports and Exercise, v.28, p.706-719, 1996.
DUTRA, L.N.; DAMASCENO, V.O.; SILVA, A.C.; VIANNA, J.M.; NOVO JR, J.M.;
LIMA, J.R.P. Estimativa do gasto energético da caminhada. Revista Brasileira de
Medicina do Esporte, v.13, n.5, p.321-326, 2007.
EBINE, N.; FENG, J-Y.; HOMMA, M.; SAITOH, S.; JONES, P.J.H. Total energy
expenditure of elite synchronized swimmers measured by the doubly labeled water
method. European Journal of Applied Physiology, v.83, p. 1-6, 2000.
FARLEY, C.; MCMAHON, T. Energetics of walking and running: insights from
simulated reduced gravity experiments. Journal of Applied Physiology, v.73, p.2709-2712,
1992.
FENNEL, D.A. Ecoturismo: uma introdução. São Paulo: Contexto, 2002.
67
FOISSAC, M.; MILLET, G.Y.; GEYSSANT, A.; FREYCHAT, P.; BELLI, A.
Characterization of the mechanical properties of backpacks and their influence on the
energetics of walking. Journal of Biomechanics, v.42, n.2, p.125-30, 2009.
FOLINSBEE, L.J.; RAVEN, P.B. Exercise and air pollution. Journal of Sports Science, v.2,
n.1, p.57-75, 1984.
FOSS, M. L.; KETEYIAN, S. J. Fox: Bases fisiológicas do exercício e do esporte. 6.ed. Rio
de Janeiro: Guanabara Koogan, 2000.
FOSTER, C.; DAINES, E..; HECTOR, L..; SNYDER, A.C..; WELSH, R. Athletic
performance in relation to training load. Wisconsin Medical Journal, v.95, n.6, 370-374,
1996.
FOSTER, C.; FLORHAUG, J.A.; FRANKLIN, J.; GOTTSCHALL, L.; HROVATIN, L.A.;
PARKER, S.; DOLESHAL, P.; DODGE, C. A new approach to monitoring exercise
training. Journal of Strenght and Condicioning Research, v.15, n.1, 109-115, 2001.
GENOVESI, S.; ZACCARIA, D.; ROSSI, E.; VALSECCHI, M.G.; STELLA, A.;
STRAMBA-BADIALE, M. Effects of exercise training on heart rate and QT interval in
healthy Young individuals: are there gender differences?. Europace, n.9, p.55-60, 2007.
GRAHAN, R.C.; SMITH, N. M.; WHITE, C.M. The Reliability and Validity of the
Physiological Cost Index in Healthy Subjects While Walking on 2 Different Tracks.
Archives of Physical Medicine and Rehabilitation v.86, p.2041-2046, 2005.
GREENLAND, P.; DAVIGLUS, M.L.; DYER, A.R.; HUANG, C.F.; GOLDBERGER, J.J.
Resting heart rate is a risk factor for cardiovascular and noncardiovascular mortality:
the Chicago Heart Association Detection Project in Industry. American Journal of
Epidemiology, v.149, p.853-862, 1999.
GOTSCHALL, J; KRAM, R. Energy cost and muscular activity required for propulsion
during walking. Journal of Applied Physiology, v.94, p.1766-1772, 2003.
HALL, C.; FIGUEROA, A.; FERNHALL, B.; KANALEY, J.A. Energy expenditure of
walking and running: Comparison with prediction equations. Medicine and Science in
Sports and Exercise, v.36, n.12, p.2128-2134, 2004.
HEBESTREIT, H.; BAR-OR, O. Influence of climate on heart rate in children:
Comparison between intermittent and continuous exercise. European Journal of Applied
Physiology and Occupacional Physiology, v.78, p.7-12, 1998.
HENSLEY L. D., AINSWORTH, B. E.; ANSORGE, C. J. Assessment of physical activity professional accountability in promoting active lifestyles. Journal of Physical Education,
Recreation, and Dance, v.64, n.1, p. 56-64, 1993.
HILLOSKORPI, H.; FOGELHOLM, M.; LAUKKANEN, R.; PASANEN, M.; OJA, P.;
MÄNTTÄRI, A.; NATRI, A. Factors affecting the relation between heart rate and energy
68
expenditure during exercise. International Journal of Sports and Medicine, v.20, n.7, p.438443, 1999.
HILLOSKORPI, H.K.; PASANEN, M.E.; FOGELHOLM, M.G.; LAUKKANEN, R.M.;
MÄNTTÄRI, A.T. Use of heart rate to predict energy expenditure from low to high
activity levels. International Journal of Sports Medicine, v.24, n.5, p.:332-336, 2003.
HOLT, K; HAMILL, J.; ANDERS, R. Predicting the minimal energy cost of human
walking. Medicine and Science in Sports and Exercise, v.23, p. 491-498, 1991.
HUGO M.L. Energy equivalent as a mesure of the difficulty rating of hiking trails.
Tourism Geographies, v.1, n.3, P.358-373, 1999.
ILLNER, K.; BRINKMANN, G.; HELER, M.; BOSY-WESTPAL, A.; MULLER, M.J.
Metabolically active components of fat free mass and resting energy expenditure in
nonobese adults. American Journal of Physiology, Endocrinology and Metabolism, v. 278,
p.308-315, 2000.
IMPELLIZERI, F.M.; RAMPININI, E.; COUTTS, J.; SASSI, A.; MARCORA, M. Use of
RPE-based training load in soccer. Medicine and Science in Sports and Exercise, v.36, n.6,
p.1042-1047, 2004.
JACKSON, A.S.; POLLOCK, M.L. Generalized equations for predicting body density of
men. British Journal of Nutrition, v. 40, p.497-504, 1978.
JOUVEN, X.; LEMAITRE, R.N.; REA, T.D.; SOTOODEHNIA, N.; EMPANA, J.P.;
SISCOVICK, D.S. Heart rate profile during exercise as a predictor of sudden death. New
England Medical Journal, v.352, p.1951-1958, 2005.
KARVONEN, M.J.; KENTALA, E.; MUSTALA, O. The effects of training on heart rate:
a longitudinal study. Annales Medicinae Experimentalis et Biologiae Fenniae; v. 35, n.3,
p.307 – 315, 1957.
KRISKA, A. M.; CASPERSEN, C. J. Introduction to a collection of physical activiity
questionnaires. Medicine and Science in Sports and Exercise, v.l29, n.6. p S5-S9, 1997.
KEYTEL, L.R.; GGOEDECKE, J.H.; NOAKES, T.D.; HIILLOSKORPI, H., LAUKKANEN,
R.; VAN DER MEWE, L.; LAMBERT, E.V. Prediction of energy expenditure from heart
rate monitoring during submaximal exercise. Journal Sports of Science. V.23, n.3, p.289297, 2005.
KRAM, R., TAYLOR, C.R. Energetics of running: a new perspective. Nature, v.346,
p.265-267, 1990.
LAGOS, A.R.; MULLER, B.L.A. Hotspot Brasileiro: Mata Atlântica. Saúde e ambiente
em revista, v.2, n.2, p.35-45, 2007.
LAMONTE, M.J.; AINSWORTH, B.E. Quantifying energy expenditure and physical
activity in the context of dose/response. Medicine and Science in Sports and Exercise, v.33,
n.6, p370-378, 2001.
69
LAUKKANEN, R.M.T.; VIRTANEN, P.K. Heart rate monitors: the state of the art.
Journal of Sports Sciences, v.16, p.3-7, 1998.
LIM, C.L.; BYRNE, C.; LEE, J.K.W. Human Thermoregulation and Measurement of
Body Temperature in Exercise and Clinical Settings. Annals of the Academy of
Medicine,Singapore, v.37, n.4, p.347-353, 2008.
LIMA, D.F.; ABATTI, P. Desenvolvimento de uma metodologia estimativa do dispêndio
de energia para diversas velocidades de caminhada. Caderno de Educação Física: estudos
e reflexões, v.4, n.8, p.75-82, 2002.
LLOYD, R.; COOKE, C.B. Kinetic changes associated with load carriage using two
rucksack designs. Ergonomics, v.43, n.9, p. 1331-1341, 2000.
LUKE, A.; MAKI, K.C.; BARKEY, N.; COOPER, R.McGEE, D. Simultaneous monitoring
of heart rate and motion to assess energy expenditure. Medicine and Science in Sports and
Exercise, v.29, n.1, p.144-148, 1997.
MCARDLE, W.D.; KATCH, F.I.; KATCH, V.L. Fundamentos de fisiologia do exercício.
Rio de Janeiro: Guanabara Koogan S.A, 2002..
MALATESTA, D.; SIMAR, D.; DAUVILLIERS, Y.; CANDAU, R.; BORRANI, F.;
PRÉFAUT, C.; CAILLAUD, C. Energy cost of walking and gait instability in healthy 65and 80-yr-olds. Journal of Applied Physiology, v.95, p.2248-2256, 2003.
MARCONI, M.A.; LAKATOS, E.M. Metodologia científica. 5 Ed. São Paulo, Atlas, 2007.
MCARDLE, W.D., KATCH, F.I., KATCH, V.L. Fisiologia do exercício: energia, nutrição
e desempenho humano. 3.ed. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 1992.
MEIRELLES, C.M.; GOMES, P.S.C. Acute effects of resistance exercise on energy
expenditure: revisiting the impact on the training variables. Revista Brasileira de
Medicina do Esporte, v.10, n.2, p-131-137, 2004.
MELANSON, E.L.; FREEDSON, P.S. Physical activity assessment: A review of methods.
Critical Reviews in Food Science and Nutrition, v.36, n.5, p.385-396, 1996.
MINETTI, A.E.; MOIA, C.; ROI, G.S.; SUSTA, D.; FERRETTI, G. Energy cost of walking
and running at extreme uphill and downhill slopes. Journal of Applied Physiology, v.93, p.
1039-1046, 2002.
MITTLEMAN, M.A. Air pollution, exercise and cardiovascular risk. New England
Journal of Medicine, v.357, n.11, p.1147-1149, 2007.
MONTEIRO, W.D.; ARAÚJO, C.G.S. Transição caminhada-corrida: considerações
fisiológicas e perspectivas para futuros estudos. Revista Brasileira de Medicina do Esporte,
v.7, n.6, p.207-222, 2001.
70
MORI, S.A.; BOOM, B.M.; CARVALHO, A.M.; SANTOS, T.S. Southern Bahian moist
forests. Botanical Review, v.49, n.2, p.155-232, 1983.
MURGATROYD, P.R.; SHETTY, P.S.; PRENTICE, A.M. Techniques for the
measurement of human energy expenditure: a pratical guide.International Journal of
Obesity and Related Metabolic, v.17, n.10, p.549-568, 1993.
MURRAY, R. Rehydratation strategies—balancing substrate, fluid, and electrolyte
provision. International Journal of Sports Medicine, v.19, n.2, p.133-135, 1998.
MYERS, N.; MITTERMEIER, R.A.; MITTERMEIER, C.G.; FONSECA, G.A.B.; KENT, J.
Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature, v.403, p.853-858, 2000.
NAHAS, M.V. Revisão de métodos para determinação dos níveis de atividade física
habitual em diversos grupos populacionais. Revista Brasileira de Atividade Física e Saúde,
v.1, n.4, p.27-37, 1996.
NAHAS, M.V. Atividade física, saúde e qualidade de vida: conceitos e sugestões para um
estilo de vida ativo. Londrina: Midiograf, 2006.
OLIVEIRA, E.S. Impactos socioambientais e econômicos do turismo e as suas
repercussões no desenvolvimento local: o caso do município de Itacaré-Bahia.
INTERAÇÔES. Revista Internacional de Desenvolvimento Local, v.8, n.2, p.184-202, 2007.
PAPINI, L.F.M.; COSTA, N.M.C.; COSTA, V.C. Avaliação do grau de dificuldade em
trilhas ecoturísticas no Parque Estadual de Pedra Branca. Congresso Nacional de
Planejamento e Manejo de Trilhas: Anais do I Congresso Nacional de Planejamento e Manejo
de Trilhas, ISBN: Português, Meio magnético, 2006.
PATE, R.R.; PRATT, M.; BLAIR, S.N.; HASKELL, W.L.; MACERA, C.A.; BOUCHARD,
C.; BUCHNER, D.; ETTINGER, W.; HEATH, G.W.; KING, A.C. Physical activity and
public health: a recommendation from the center for disease control and prevention and
the American College of Sports Medicine. JAMA-The Journal of the American Medical
Association, v. 273, n.5. p.402-407, 1995.
PELTOLA, HANNULA, HELD, KINNUNEN, NISSILÄ, LAUKKANEN, MARTI. Validity
of Polar Fitness Test based on heart rate variability in assessing VO2max in trained
individuals. Proceedings of 5th Annual Congress pf ECSS, Jyväskylä, Finland, 19-23, July,
2000.
PEREIRA, A.S.; PIMENTEL, G.G.A.; LARA, L.M. Atividades físicas de aventura na
natureza: relações entre estilo de vida aventureiro e modo de vida rural para a melhoria
da qualidade de vida. Iniciação Científica-CESUMAR, v.6, n.2, p.112-119, 2004.
PERRI M.G.; ANTON S.D.; DURNING P.E.; KETTERSON T.U.; SYDEMAN S.J.;
BERLANT N.E. Adherence to exercise prescriptions: effects of prescribing moderate
versus high levels of intensity and frequency. Health Psychology, v.21, p.452-458, 2002.
71
PERRIN, O.; TERRIER, P.; LADETTO, Q.; MERMINOD, B; SHUTZ, Y. Improvement of
walking speed prediction by accelerometry and altimetry, validated by satellite
positioning. Medical and Biological Engineering and Computing, v.38, p.164-168, 2000.
PIERSON, W.E.; COVERT, D.S.; KOENIG, J.Q.; NAMEKATA, T.; KIM, Y.S.
Implications of air pollution effects on athletic performance. Medicine and Science in
Sports and Exercise, v.18, n.3, 1986.
PITANGA, Francisco José Gondim. Testes, medidas e avaliações em educação física. 3.ed.
São Paulo: Phorte, 2004.
RENNIE K.L., HENNINGS, S.J.; MITCHELL J.; WAREHAM N.J. Estimating energy
expenditure by heart-rate monitoring without individual calibration. Medicine Science in
Sports and Exercise. V.33, n.6, p.939-945, 2001.
SAATCHI, S.; AGOSTI, D.; ALGER, K.; DELABIE, J.; MUSINSKI, J. Examining
fragmentation and loss of primary forest in the southern bahian atlantic forest of Brazil
with radar imagery. Conservation Biology, v.15, n.4, p.867-875, 2001.
SABERWAL, V.; KOTHARI, A.. The Human Dimension in Conservation Biology
Curricula in Developing Countries. Conservation Biology, v.10, n.5, p.1328-1331, 1996.
SALLIS JF, HASKELL WL, FORTMANN SP, WOOD PD, VRANIZAN KM. Moderateintensity physical activity and cardiovascular risk factors: the Stanford Five-City
Project. Preventive Medicine, v.15, p.561-568, 1986.
SALLIS, J.F. OWEN, N. Physical activity & behavioral medicine. London, UK: Sage,
1999.
SAMBUICHI, R.H.R. Fitossociologia e diversidade de espécies arbóreas em cabruca
(mata atlântica raleada sobre plantação de cacau) na região sul da Bahia, Brasil. Acta
Botânica Brasílica, v.16, n.1, p.89-101, 2002.
SAMBUICHI, R.H.R. Estrutura dinâmica do componente arbóreo em área de cabruca
na região cacaueira do sul da Bahia, Brasil. Acta Botânica Brasileira, v.20, n.4, p.943-954,
2006.
SAWKA M.N.; WENGER C.B. Physiologic response to acute exercise heat stress. In:
Gonzalez RR, editor. Human Performance Physiology and Environmental Medicine at
Terrestrial Extremes. IN: Benchmark Press, p.97-151, 1998.
SCAGLIUSI, F.B.; LANCHA JUNIOR, A.H. The study of energy expenditure through
doubly labeled water: principles, use and applications.Revista de Nutrição, v.18. n.4,
p.541-551, 2005.
SCHIAVETTI, A. Aspectos da estrutura, funcionamento e manejo da reserve particular
do patrimônio natural “Ecoparque de Una”: região cacaueira do sul da Bahia, Brasil.
Tese (Doutorado em Ecologia e Recursos Naturais)- Universidade Federal de São Carlos, São
Carlos, 2003.
72
SCHOELLER, S.B..; RACETTE, D.A. A review of field techniques for the assessment of
energy expenditure. Journal of Nutrition, v.120, n.11, p.1492-1495, 1990.
SCHUTZ Y, CHAMBAZ A: Could a satellite-based navigation system (GPS) be used to
assess the physical activity of individuals on earth? European Journal Of Clinical
Nutrition, v.51, n.5, p. 338-339, 1997.
SCHWARTZ, G.M. Aventuras na natureza: consolidando significados. Jundiaí-SP:
Fontoura Editora, 2006.
SCHWARZ, L.; FLINK, C.A.; SEARS, R.M. Greenways. A guide of planning, design and
development. Washington D.C.: The Conservation Found, 1993.
STRATH, S.J.; SWARTZ, A.M.; BASSETO JR, D. R.; O’BRIEN, W. L.; KING, G. A.;
AINSWORTH, B. E. Evaluation of heart rate as a method for assessing moderate
intensity physical activity. Medicine and Science in Sports and Exercise. V.32, n.9, p.465470, 2000.
TAHARA, A.K.; CARNICELLI FILHO, S.; SHWARTZ, G.M. Meio ambiente e atividades
de aventura: significados de participação. Revista Motriz, v.12, n.1, p.59-64, 2006.
TERRIER, P; SCHUTZ, Y. How useful is satellite positioning system (GPS) to track gait
parameters? A review. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, v.2, n.28, p. 1-11,
2005.
THOMAS, E.E.; DE VITO, G.; MACALUSO, A. Physiological costs and temporo-spatial
parameters of walking on a treadmil vary with body weight unloading and speed in both
healthy young and older women. European Journal of Applied Physiology, v.100, p.293299, 2007.
THOMAS, W.W.; CARVALHO, A.M.; AMORIM, A.M.A.; GARRISON, J.; ARBELÁEZ,
A.L. Plant endemism in two forests in southern Bahia, Brazil. Biodiversity and
Conservation, v.7, p.311-322, 1998.
THOMAS, W. W.; JARDIM, J.G.; FIASCHI, P.; MARIANO NETO, E; AMORIM, A.M..
Composição florística e estrutura do componente arbóreo de uma área transicional de
Floresta Atlântica no sul da Bahia, Brasil. Revista Brasileira de Botânica [online].v.32, n.1,
p. 65-78, 2009. ISSN 0100-8404.
TZANKOFF, S.P.; NORRIS, A.H. Effect of muscle mass decrease on age related BMR
changes. Journal Applied of Physiology: Respiration Environment and Execise Physiology,
n.43, p.1001-1006, 1977.
TZANKOFF, S.P.; NORRIS, A.H. Longitudinal changes in basal metabolism in men.
Journal Applied of Physiology: Respiration Environment and Execise Physiology, n.45,
p.536-539, 1978.
USDHHS- U.S. DEPARTMENT OF HEALTHY AND HUMAN SERVICES. Physical
activity and helth: a report of Surgeon General Atlanta: U.S Department of Health and
Human Services,p.20-33, 1996.
73
VALANOU, E.M.; BAMIA, C.; TRICHOPOULOU, A. Methodology of physical-activity
and energy expenditure assessment: a review. Journal of Public Healthy,v.14, n.2, p.58-65,
2006.
VANHEES, L.; LEFEVRE, J.; PHILIPPAERTS, R.; MARTENS, M.; HUYGENS, W.;
TROOSTERS, T.; BEUNEN, G. How to assess physical activity? How to assess physical
fitness? European Journal of Cardiovascular Prevention and Reabilitation, v.12, n.2, p. 102114, 2005.
VAN PELT, R.E.; JONES, P.P.; DAVY, K.P.; DESOUZA, C.A.; TANAKA, H.; DAVY,
B.M.; SEALS, D. R. Regular Exercise and the Age-Related Decline in Resting Metabolic
Rate in Women. Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism, v.82, n.10, p.32083212, 1997.
ZAHNG, K; PI-SUNYER, F.X.; BOOZER, C.N. Improving energy expenditure estimation
for physical activity. Medicine and Science in Sports and Exercise, v.36, n.5, p.883-889,
2004.
WAREHAM, N.J.; HENINGS, S.J., PRENTICE, A.M.; DAY, N.E. Feasibility of heart-rate
monitoring to estimate total level and pattern of energy expenditure in a populationbased epidemiological study: the Ely young cohort feasibility study. British Journal of
Nutrition, v.79, 889-900, 1994.
WEARING, S.; NEIL, J. Ecoturismo: Impactos, potencialidades e possibilidades. São
Paulo: Manole, 2001.
WEBB, P. Energy expenditure and fat-free mass in men and women. American Journal of
Clinical Nutrition, v.34, n.9, p.1816-1827, 1981.
WILMORE, J.H.; COSTILL, D.L. Fisiologia do esporte e do exercício. 2 ed. São Paulo:
Manole, 2001.
74
8.0 APÊNDICES E ANEXOS
APÊNDICE 1
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE
APÊNDICE 1
TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E ESCLARECIDO
As informações a seguir dizem respeito à sua participação voluntária no projeto de pesquisa intitulado “Estimativa
do Gasto Energético na Modalidade Caminhada em Trilha Interpretativa Por Meio de Diferentes Métodos“. O
objetivo deste estudo é comparar os resultados obtidos na estimativa do gasto energético durante caminhada na trilha
interpretativa da RPPN de Serra do Teimoso-Município de Jussari, por meio de diferentes métodos, comparando os
resultados e verificando se existe correlação entre os valores encontrados. Os resultados da pesquisa poderão contribuir para
uma melhor compreensão de como o organismo de cada pessoa funciona em atividades de caminhada na natureza, e se é
possível quantificar o esforço dispendido a partir de seu gasto energético, fornecendo mais informações aos usuários dessas
atividades, e aumentando a segurança na sua prática.
Sua participação envolverá, inicialmente, a resposta a questionário (Q-PAF) e anamnese sobre a rotina de atividade
física e a presença de antecedentes para doenças crônico-degenerativas como diabetes e hipertensão. Além disso, será
submetido a avaliação antropométrica, com medidas dos perímetros de braços, pernas e abdomem, além de dobras cutâneas
com plicômetro. Nenhum dos procedimentos é invasivo, sendo realizados comumente em academias. Posteriormente, você
será transportado, sem qualquer ônus, até a RPPN (Reserva Particular do Patrimônio Natural) de Serra do Teimoso, no
município de Jussari, totalizando uma hora e trinta minutos de viagem de ida, mais uma hora e trinta minutos de viagem de
volta. Somados ao tempo de uma hora e trinta minutos necessário para a preparação e percurso de ida e volta na trilha, você,
como voluntário, deverá ficar disponível para um período de 4 horas e meia a seis horas, no caso de atrasos e outros
incidentes, em data a ser definida. Durante o percurso na trilha você utilizará apenas uma cinta elástica no tórax e um relógio
com freqüencímetro no pulso.
Os riscos e desconfortos envolvidos são aqueles inerentes à realização de exercícios na modalidade caminhada,
incluindo subidas íngremes e descidas, na mata, em trilha da RPPN citada, ou seja, pode ocorrer cansaço físico e, em raros
casos, dor muscular durante, após ou no dia seguinte à prática. O alongamento e aquecimento prévios serão acompanhados
por profissional habilitado (pesquisador/Prof. De Educação Física) e medidas preventivas serão tomadas a fim de se
minimizar os problemas citados. A utilização do freqüencímetro, por sua vez, não traz qualquer risco à saúde.
Você poderá ter acesso a todas as informações referentes aos testes e procedimentos a que for submetido, bem
como se retirar do estudo a qualquer momento, sem prejuízo. Pela participação no estudo você não receberá qualquer valor
em dinheiro, mas terá a garantia de que todas as despesas necessárias á realização da pesquisa não serão de sua
responsabilidade. Finalmente, seu nome ou imagem não serão expostos sob quaisquer circunstâncias, e caso ocorram
prejuízos físicos ou morais em decorrência da pesquisa, você será indenizado.
TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE, APÓS ESCLARECIMENTO.
Eu,_________________________________________________________________________
li e/ou ouvi o esclarecimento acima e compreendi para que serve o estudo e qual o procedimento a que
serei submetido. As informações esclarecem riscos e benefícios do estudo, deixando claro que sou livre
para interromper minha participação a qualquer momento, sem justificar minha decisão. Sei que meu
nome não será divulgado, que não terei despesas e não receberei dinheiro para participar do estudo.
Eu concordo em participar do estudo.
Ilhéus, _________/__________/___________
Identidade:
Assinatura Voluntário
Assinatura pesquisador responsável
TEL:
Telefone Contato: (73) 3632-2509
75
APÊNDICE 2
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE
QUESTIONÁRIO DE PRONTIDÃO PARA ATIVIDADE FÍSICA (Q-PAF)
PHYSICAL READNESS QUESTIONAIRE (PAR-Q)
Adaptado do Ministério da Saúde do Canadá (NAHAS, 2006)
O questionário abaixo foi proposto para avaliar se existe a necessidade de procurar um médico antes de praticar
atividade física, para pessoas entre 15 e 60 anos.
1.Algum médico já disse que você tem problemas de coração e que só deveria
praticar atividades físicas com orientação médica?
(
) SIM (
)NÃO
2.Você sente dores no peito quando pratica atividades físicas?
(
) SIM (
)NÃO
3.No último mês você teve dores no peito sem que estivesse fazendo atividade
Física?
(
)SIM (
)NÃO
4.Você perde o equilíbrio quando sente tonturas ou você alguma vez perdeu
os sentidos (desmaiou)?
5.Você tem algum problema nas articulações ou nos ossos que poderia piorar
se você praticar mais atividades físicas?
(
)SIM (
)NÃO
(
)SIM (
)NÃO
6.Você toma algum remédio para pressão alta ou problema cardíaco?
(
)SIM (
)NÃO
7.Existe qualquer outra razão pela qual você deveria evitar atividades físicas?
(
)SIM (
)NÃO
Se você respondeu SIM a uma ou mais questões procure o seu médico antes de tornar-se mais ativo(a)
fisicamente.
Se você respondeu NÃO a todas as questões você pode considerar-se razoavelmente apto para praticar atividades
físicas, iniciando com moderação e aumentando gradualmente o que você fizer – assim é mais seguro e mais
fácil.
76
APÊNDICE 3
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE
ANAMNESE
IDADE:___________
SEXO:_____________
1.Pratica atividade física regularmente?
(
) SIM (
)NÃO
Em caso positivo, há quanto tempo? ___________________
2. Existem casos na família de Diabetes, Hipertensão, Infarto do miocárdio?
(
) SIM (
)NÃO
Alguma outra doença na família? Qual? _______________________
3. Você já foi diagnosticado de alguma das doenças citadas, ou outros problemas que considera relevante? (
SIM (
) NÃO Qual?____________________________________
4. Já desmaiou ou se sentiu mal fazendo qualquer atividade? (
5.Possui alguma lesão muscular ou óssea? (
)SIM (
6, Toma algum tipo de medicamento?
(
)SIM (
7. Já realizou algum tipo de cirurgia?
(
) SIM (
) SIM (
) NÃO
)NÃO Qual? ________________________
)NÃO
Qual? _______________________
) NÃO
8. Existe qualquer outra razão pela qual você deveria evitar atividades físicas?
(
)SIM (
)NÃO
)
77
APÊNDICE 4
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE
NASCIMENTO
NOME
IDADE
SEXO
PESO
ESTATURA
APTIDÃO
(VO2)
FC
REPOUSO
%
GORDURA
78
ANEXO 1
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE
ESCALA DE PERCEPÇÃO SUBJETIVA DE ESFORÇO
0
Repouso
1
Muito, muito fraco
2
Fraco
3
Moderado
4
Um pouco forte
5
Forte
6
*
7
Muito forte
8
*
9
*
10
Máximo