Apesar da indiscutível relação entre consumo alimentar e obesidade, ainda há debate na literatura sobre o papel da composição da dieta no aumento da adiposidade. A análise de padrões alimentares é um método que considera a dieta de forma global e pode contribuir para decifrar essa relação entre dieta e aumento de adiposidade. Esta tese teve como objetivo investigar a associação entre padrões alimentares no baseline e marcadores de adiposidade ao longo do tempo. Estudo longitudinal que analisou dados do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil), realizado com indivíduos de 35 a 74 anos de idade (N=15.105). Os dados de consumo alimentar, obtidos no baseline por meio de Questionário de Frequência Alimentar (QFA), foram avaliados por três diferentes métodos de análise de padrões alimentares: 1) análise fatorial (AF), 2) treelet transform (TT) e 3) reduced rank regression (RRR). As associações foram avaliadas por meio de modelos lineares de efeitos mistos. Foi identificado um padrão conveniência marcado pelo consumo de doces e sobremesas, lanches, carne vermelha e processada, e refrigerantes comum aos três métodos aplicados. Além disso, os métodos de AF e TT identificaram um padrão marcado pelo consumo de cereais, frutas, vegetais, peixe e suco de frutas em comum. Adicionalmente o método de AF identificou um padrão tradicional brasileiro marcado pelo consumo de arroz, feijão e carne vermelha, enquanto o método TT identificou um padrão marcado pelo alto consumo de arroz e feijão e baixo consumo de carne vermelha e dos grupos alimentares presentes no padrão conveniência. Neste estudo, o tempo médio de follow-up foi de 8,2 anos. Maior adesão ao padrão conveniência, independente do método, foi consistente e significativamente associado com as medidas longitudinais de adiposidade. Maior adesão ao padrão tradicional brasileiro foi associado com aumento de percentual de gordura e índice de massa de gordura ao longo do tempo. Enquanto maior adesão ao padrão marcado pelo alto consumo de arroz e feijão e baixo consumo de carne vermelha foi consistentemente associado com redução dos marcadores de adiposidade ao longo do tempo. Por fim, maior adesão ao padrão prudente identificado pelo método de AF foi associado com redução em todos os marcadores de adiposidade, exceto peso corporal e o mesmo padrão identificado pelo método TT foi associado apenas com aumento de peso corporal ao longo do tempo de follow-up. O padrão alimentar derivado pelo método RRR explicando os valores séricos de aminoácido de cadeia ramificada, foi caracterizado pelo alto consumo de arroz, feijão, carnes vermelha, de frango e processada, refrigerantes, lanches e pasta e simultaneamente caracterizado pelo baixo consumo de cereais e leite. Maior adesão a este padrão alimentar foi consistentemente associado com aumento da adiposidade ao longo do período de follow-up. A aplicação de três métodos de análise de padrão alimentar permitiu identificar nuances na composição da dieta que podem explicar o aumento de adiposidade na população.

Despite the well-known relationship between diet and obesity, there is still some debate on how the diet composition influences the adiposity gain. Dietary pattern analysis emerges as an approach to evaluate the diet in a holistic way, considering the interaction between food groups and contributing to disentangle this relation between diet and adiposity. This thesis aimed to investigate the association between baseline dietary patterns and adiposity markers over the follow-up period. Methods: Longitudinal study embedded in the Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil), a multicenter national cohort that recruited individuals aged 35 to 74 years old (N=15,105). Dietary consumption data was assessed at baseline by a food frequency questionnaire (FFQ) and the study populations dietary patterns were identified using three different statistical methods: 1) factor analysis (FA), 2) treelet transform (TT), 3) reduced rank regression (RRR). The associations between baseline dietary patterns and adiposity were computed using linear mixed-models. Applying tree different methods to identify dietary patterns, we found a common dietary pattern characterised by the consumption of sweets and desserts, snacks, red meat, processed meat, and soft drinks, labelled as convenience. Additionally, the FA and TT identified a similar dietary pattern characterised by cereals, fruits, vegetables, fish, and fruit juice, labelled as prudent. FA also identified a dietary pattern characterized by rice, beans, and red meat, representing a traditional Brazilian meal, while TT analysis identified a dietary pattern characterized by high consumption of rice and beans and low consumption of red meat and other groups present in the convenience dietary pattern, labelled as rice and beans. This study had a mean follow-up time of 8.2 years. A convenience dietary pattern was associated with higher adiposity measures over time. The Brazilian traditional dietary pattern was associated with lower weight over the follow-up, however for the body composition measures, this dietary pattern was associated with higher body fat percentage and fat mass index over the follow-up period. The rice and beans dietary pattern, characterized by high consumption of rice and beans combined with low consumption of red meat, was associated with lower levels of adiposity indicators. Lastly, the prudent dietary pattern identified by FA was associated with lower levels of adiposity indicators, except for weight. The same dietary pattern identified by TT analysis was associated with higher weight over the follow-up period. The RRR-dietary pattern explaining the circulating levels of branched-chain amino acids was characterized by high consumption of rice, beans, red and processed meat, poultry, soft drinks, snacks, pasta, and low consumption of cereals and milk. This RRR-dietary pattern was associated with higher adiposity for all indicators over the follow-up period. Applying tree different statistical methods to identify dietary patterns in the same population allowed us to find some nuances in the diet composition and further insights on how the dietary patterns of a population from Brazil may explain the changes on adiposity levels over time.