Estudo transversal para avaliar fatores associados ao sobrepeso e obesidade canina em um hospital veterinário universitário do Rio Grande do Sul

Abstract

A obesidade tem apresentado cada vez maior prevalência entre os cães, contudo não tem gerado a preocupação que deveria dentro da comunidade veterinária. A obesidade está associada a diversos problemas de saúde, incluindo a diminuição na expectativa de vida. Sendo uma doença de fácil prevenção, é necessário que os profissionais avaliem o escore condição corporal (ECC) também como um sinal clínico. A avaliação da condição corporal dos animais pode ser feita de diversas maneiras. Porém, uma técnica rápida e validada, o ECC, pode ser avaliado durante as consultas de rotina de forma simples. Portanto, os objetivos do estudo foram: avaliar a frequência de sobrepeso e obesidade nos cães atendidos no Hospital de Clínicas Veterinárias da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (HCV-UFRGS), traçar o perfil desses animais e avaliar os fatores associados à ocorrência da obesidade na amostra avaliada. A partir da análise estatística descritiva da amostra foi possível criar um diagrama causal seguido de análise estatística multivariada (regressão logística) através de um modelo epidemiológico. A criação do diagrama causal (directed acyclic graph, DAG) permite que o pesquisador utilize embasamento teórico na seleção das variáveis que serão incluídas na análise estatística, bem como a identificação de variáveis confundidores e vieses. As variáveis foram categorizadas e posicionadas de acordo com o fluxo causal do desfecho, o que se seguiu da análise estatística. Foram identificadas como variáveis de ajuste a escolaridade do tutor, o desfecho do tutor, o sexo do cão e morar com idosos. As variáveis associadas à obesidade e sobrepeso foram o estado reprodutivo, o acesso controlado à comida e o exercício do tutor. Entre esses fatores, o estado reprodutivo tem sido amplamente correlacionado à ocorrência de sobrepeso/obesidade. Por outro lado, o acesso à alimentação tem sido demonstrado com uma relação inversa à encontrada. Por meio das análises foi possível confirmar a importância da utilização de modelos causais para identificação de variáveis de confusão, como a escolaridade e o desfecho do tutor, por exemplo.

Obesity prevalence has been growing throughout the years among the dog population. Yet, it has not been such a big concern among the veterinary community. Dog obesity has been associated with several health issues, including decreased life span. Since it is an easily preventable disease, it has become necessary that professionals begin to assess the body condition as a clinical sign as well. There are many ways to evaluate a dog’s body condition, but a quick and validated technique can be used. This technique consists of the body condition score (BCS) assessment during primary care practice. Therefore, the study aimed to estimate the frequency of overweightness and obesity in dogs treated at the Veterinary Clinic Hospital of the Federal University of Rio Grande do Sul (HCV-UFRGS), profile these dogs and estimate the associated factors of the overweight and obesity among the study population. The sample descriptive analysis allowed the creation of an epidemiological model consisting of a causal diagram, followed by multivariable logistic regression analysis. The causal diagram (directed acyclic graph) is part of the creation of the epidemiological model because it allows the researcher to utilize the theoretical knowledge in the variables selected in the statistical analysis, such as the identification of confounders and bias. The variables were categorized and arranged accordingly to the causal flow, followed by a statistical approach. The owner’s level of education, the owner’s exercise practice, the gender of the dog and living with the elderly were variables that entered the model as adjusted control variables. Neuter status, controlled access to food and the owner’s exercise were associated with overweight and obesity. Among these factors, the neuter status has been largely correlated with overweight and obesity. On the other hand, the feeding pattern, e.g., controlled access to food, has been inversely associated with obesity. Through the analysis, it was possible to assure the importance of the causal models to confounders and other biases identification, e.g., owner’s education and obesity, that would not be found solely by statistical means.