Introdução: O movimento humano é considerado um dos fatores importantes para a manutenção de uma vida independente. Indivíduos em diferentes faixas etárias apresentam diferentes características de padrões de locomoção e algumas condições de saúde podem afetar ou ser afetadas por alterações na locomoção. Estudos de avaliação do movimento são importantes para compreender, prevenir e reabilitar problemas de mobilidade que envolvem o aparelho locomotor ao longo da vida e potencializar o envelhecimento saudável. Um dos métodos utilizados para analisar a locomoção é a aceleração causada e sofrida pelo corpo humano. Apesar da importância dos estudos sobre o reconhecimento das características do movimento em diferentes faixas etárias, poucos estudos esclarecem ou apresentam dados sobre a influência de diferentes idades e fatores biopsicossociais nas variáveis de acelerometria. Objetivo: Identificar características e variáveis nos sinais de frequência para diferentes faixas etárias e sua relação com condições de saúde associadas em dados brutos de acelerometria obtidos a partir do uso de um acelerômetro triaxial durante 7 dias de atividades de vida diária. Método: Foi realizado um estudo transversal com base no banco de dados das primeiras avaliações do Estudo Epidemiológico do Movimento (EPIMOV). Foram extraídas as características de frequência, amplitude do sinal e entropia da acelerometria dos participantes do EPIMOV que usaram um acelerômetro triaxial por 7 dias. Também foram realizadas avaliações sócio-demográficas, clínicas, antropométricas e de atividade física. A análise dos dados foi realizada no SPSS versão 23. ANOVA de dois fatores foi realizada para comparar as variáveis da acelerometria com diferentes faixas etárias. Uma série de regressões múltiplas do tipo stepwise foram realizadas nas variáveis de acelerometria para analisar a suas relações com as variáveis demográficas, antropométricas e de risco cardiovascular. Resultados: a amostra foi composta majoritariamente pelo sexo feminino, brancas e com ensino médio completo. Os fatores de risco mais prevalentes foram comportamento sedentário e obesidade. Ao analisar as variáveis de acelerometria, foi possível observar que as variáveis de entropia (PSE), e counts, diminuem no grupo dos adultos mais velhos, enquanto a variável de componentes harmônicos da marcha (frequência x amplitude) (WPSP) aumenta no grupo dos adultos mais velhos, em relação as variáveis de frequência (PSPF), não houve diferenças significativas entre os grupos. Por meio da regressão linear múltipla stepwise, foi possível observar que os fatores demográficos, antropométricos e de risco cardiovascular estão associados à maioria das variáveis de acelerometria. Conclusão: Os resultados confirmam que o movimento humano pode ser influenciado por diferentes idades, sexo, fatores demográficos, antropométricos e de risco cardiovascular. Estudos futuros e análises clínicas poderão utilizar os métodos propostos nesta pesquisa para ajustar padrões de movimento para gênero e diferentes faixas etárias, obtendo assim novas interpretações sobre o movimento humano.

Introduction: Human movement is considered one of the important factors for maintaining an independent life. Individuals in different age groups have different characteristics of locomotion patterns and some health conditions can affect or be affected by changes in locomotion. Movement assessment studies are important to understand, prevent and rehabilitate mobility problems that involve the locomotor system throughout life and to enhance healthy aging. One of the methods used to analyze locomotion is the acceleration caused and suffered by the human body. Despite the importance of studies on the recognition of movement characteristics in different age groups, few studies clarify or present data on the influence of different ages and biopsychosocial factors on accelerometry variables. Objective: To identify characteristics and variables in the frequency signals for different age groups and their relationship with associated health conditions in raw accelerometry data obtained from the use of a triaxial accelerometer during 7 days of activities of daily living. Method: A cross-sectional study was carried out based on the database of the first assessments of the Epidemiological Study of Movement (EPIMOV). Frequency, signal amplitude, and entropy accelerometry characteristics of EPIMOV participants who used a triaxial accelerometer for 7 days were extracted. Sociodemographic, clinical, anthropometric and physical activity assessments were also performed. Data analysis was performed using SPSS version 23. Two-way ANOVA was performed to compare accelerometry variables within different age groups. A series of stepwise multiple regressions were performed on accelerometry variables to analyze their relationships with demographic, anthropometric and cardiovascular risk variables. Results: the sample consisted mostly of female, white, and high school graduates. The most prevalent risk factors were sedentary behavior and obesity. When analyzing the accelerometry variables, it was possible to observe that the entropy variables (PSE), and counts, decrease in the group of older adults, while the variable of harmonic components of gait (frequency x amplitude) (WPSP) increases in the group of older adults, regarding the frequency variables (PSPF), there were no significant differences between the groups. Through stepwise multiple linear regression, it was possible to observe that demographic, anthropometric and cardiovascular risk factors are associated with most accelerometry variables. Conclusion: The results confirm that human movement can be influenced by different ages, gender, demographic, anthropometric and cardiovascular risk factors. Future studies and clinical analyzes can use the methods proposed in this research to adjust movement patterns for gender and different age groups, thus obtaining new interpretations about human movement.