INTRODUÇÃO. Reduzir a morbidade que acompanha o envelhecimento das populações tem sido prioridade em diversos países, incluindo o Brasil. Neste contexto, o incentivo a um estilo de vida saudável é de fundamental importância para promoção da saúde, prevenção e controle das doenças crônicas e das incapacidades a elas relacionadas. OBJETIVO. Analisar as desigualdades no estilo de vida da população adulta, de 20 a 59 anos de idade, segundo características demográficas e sócio-econômicas, em quatro áreas do Estado de São Paulo. METODOLOGIA. Inquérito domiciliar do tipo transversal (ISA-SP), em quatro áreas: Região Sudoeste da Grande São Paulo, constituída pelos Municípios de Taboão da Serra, ltapecerica da Serra e Embu; Distrito do Butantã, no Município de São Paulo; Município de Campinas; e Município de Botucatu. Para avaliação do nível de atividade física foi utilizado o Questionário Internacional de Atividade Física (QIAF), versão 8, forma curta, com aplicação da entrevista referente a uma semana usual. A prática regular de esporte ou exercício físico, tabagismo e etilismo também foram interrogados a partir de questionários aplicados por entrevistador. Para investigação da dieta, foi utilizado inquérito recordatório de 24 horas. Análises bivariadas e multivariadas dos dados foram realizadas a partir de Modelos de Regressão de Poisson. Realizou-se análise de agrupamentos (cluster) para identificação de subgrupos de maior vulnerabilidade. Todas as análises foram estratificadas por sexo. RESULTADOS. Em 826 homens entrevistados, observa-se a formação de quatro agrupamentos. O cluster 1 agrupou homens de baixa renda e escolaridade, de 40-59 anos, tabagistas, etilistas e sedentários, com baixa ingestão de frutas e baixo Índice de Qualidade da Dieta. O cluster 2 propôs um grupo de homens de baixa renda, 4-7 anos de escolaridade, porém que nunca fumaram e têm alta ingestão de gorduras na dieta. O cluster 3 agrupou indivíduos de alta renda e escolaridade, e elevada ingestão de frutas e verduras. E o cluster 4 agrupou os indivíduos mais jovens, praticantes de exercício físico e com 8-11 anos de escolaridade. Em 820 mulheres, houve a formação de dois agrupamentos. No cluster 1 se concentraram as mulheres de mais alta renda, elevada ingestão de frutas, praticantes de exercício físico, que nunca fumaram e que ingerem bebida alcoólica em freqüência de até uma vez/semana. O cluster 2 agrupou mulheres de baixa renda, baixa ingestão de frutas, sedentárias e tabagistas. CONCLUSÕES. Observa-se o agrupamento desigual das variáveis do estilo de vida segundo nível sócio-econômico em ambos os sexos. Para reduzir as desigualdades em saúde é essencial conhecer os segmentos de maior vulnerabilidade e a análise de cluster, neste estudo, mostrou-se um instrumento útil para identificação dos grupos de maior risco.

INTRODUCTION. Reducing the burden of chronic diseases related to aging is a priority in developing countries, including Brazil. Thereby, encouraging a healthy lifestyle is fundamental to health promotion, prevention and treatment of chronic diseases, and rehabilitation. OBJECTIVE. To analyse lifestyle inequalities in adults aged 20-59 y, according to demographic and socio-economic characteristics. METHODS. Household cross-sectional survey carried out in four areas of São Paulo State, Brazil. To investigate levei of physical activity, the Intemational Physical Activity Questionnaire - IPAQ, version 8, short form, was used. We also asked about the regular practice of sports or physical exercise, smoking and alcohol drinking. A one-day dietary recall was carried out to collect data from diet habits. Bivariate and multivariate Poisson regression analyses, and TwoStep Cluster analyses were performed to detect associations and high-risk groups. All analyses were stratified by gender. RESULTS. The cluster analysis in male gender (n=826) produced four groups. The Cluster 1 grouped low-income and low-education men, who usually drank, smoked and had a poor fruit ingestion and low Healthy Eating Index. The Cluster 2 grouped low-income men, 4-7 years of education, who had never smoked and had a high fat consumption. Cluster 3 grouped high-income and high-education men, with a high consumption of fruits and vegetables. And Cluster 4 grouped younger men who practiced physical exercise, 8-11 years of education. In female gender (n=820) the cluster analysis produced two subgroups. The Cluster 1 concentrated high-income women, who practiced physical exercise, never smoked and drank 1 time/week. Cluster 2 grouped sedentary, low-income women who consumed tobacco and had low fruit consumption. CONCLUSION. An unequal clustering of lifestyle factors according to socio-economic level was seen in both genders. In order to reduce health inequalities, it is essential to know the vulnerable sets, and the cluster analysis, in this study, was an useful instrument in identifying the high-risk groups.