Luciana Spessoto dos Santos EXCESSO DE PESO E
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Luciana Spessoto dos Santos EXCESSO DE PESO E
Luciana Spessoto dos Santos EXCESSO DE PESO E AUTOAVALIAÇÃO DO ESTADO DE SAÚDE EM 17 CAPITAIS BRASILEIRAS E NO DISTRITO FEDERAL NO PERÍODO 2002-2003 Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva, Instituto de Estudos em Saúde Coletiva, Universidade Federal do Rio de Janeiro, como requisito à obtenção do título de Mestre em Saúde Coletiva. Orientador: Antônio José Leal Costa Coorientadora: Valeska Carvalho Figueiredo Rio de Janeiro 2011 ii S237 Santos, Luciana Spessoto dos. Excesso de peso e autoavaliação do estado de saúde em 17 capitais brasileiras e no Distrito Federal no período de 20022003/ Luciana Spessoto dos Santos. – Rio de Janeiro: UFRJ/ Instituto de Estudos em Saúde Coletiva, 2011. 85 f.; 30cm. Orientadores: Antônio José Leal Costa e Valeska Carvalho Figueiredo. Dissertação (Mestrado) - UFRJ/Instituto de Estudos em Saúde Coletiva, 2011. Referências: f. 61-67. 1. Obesidade. 2. Peso corporal. 3. Sobrepeso. 4. Transição epidemiológica. 5. Autoavaliação. 6. Saúde. I. Costa, Antônio José Leal. II. Figueiredo, Valeska Carvalho. III. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto de Estudos em Saúde Coletiva. IV. Título. CDD 616.398 iii Luciana Spessoto dos Santos EXCESSO DE PESO E AUTOAVALIAÇÃO DO ESTADO DE SAÚDE EM 17 CAPITAIS BRASILEIRAS E NO DISTRITO FEDERAL NO PERÍODO 2002-2003 Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva, Instituto de Estudos em Saúde Coletiva, Universidade Federal do Rio de Janeiro, como requisito à obtenção do título de Mestre em Saúde Coletiva. Aprovada em ________________________ Antônio José Leal Costa Prof. Dr. Universidade Federal do Rio de Janeiro/IESC ________________________ Rosângela Pereira Prof. Dra. Universidade Federal do Rio de Janeiro/INJC ________________________ Guilherme Werneck Prof. Dr. Universidade Federal do Rio de Janeiro/IESC iv Dedico aos meus pais, Adalberto e Leila, ao meu irmão Douglas – amor por família, e ao meu namorado Victor – amor por mulher. v AGRADECIMENTOS Ao Prof.o Antônio José, pela sua sensibilidade em orientar uma principiante e todas suas angústias, mas que sempre com sua paciência e generosidade ímpares, transformou toda a jornada durante o trabalho em um caminho mais sábio, calmo e alegre, por ter se tornado uma referência profissional e um amigo a mais nesta minha trajetória acadêmica. À Prof.ª Valeska Figueiredo pela coorientação, compartilhando suas experiências fundamentais de participação no Inquérito original e seu conhecimento para o aprimoramento deste trabalho. A toda equipe de funcionários da Conprev do INCA, responsável pelo Inquérito original no qual se baseia esta dissertação e que gentilmente cederam todas as informações necessárias à realização do trabalho e esclareceram todas as dúvidas pertinentes ao seu desenvolvimento. Aos Professores da banca, Rosângela Pereira e Guilherme Werneck por aceitarem o convite e pelas enriquecedoras contribuições ao trabalho. Aos demais Professores do IESC, Pauline, Maria de Lourdes e Lígia Bahia, pelo conhecimento e incentivos compartilhados de uma maneira mais do que estritamente profissional. À Prof.ª Thaís Salema, inspiração humana e profissional, pelo conhecimento e apoio preciosos durante minha trajetória da graduação até o mestrado e que, junto com a Prof.ª Júlia Elba e o nutricionista Erivelto Soares, desvendaram meus olhos para uma Nutrição além do que se vê. À amiga ―irmã adotada‖ Thaís Meirelles, e às amigas: Caroline, Luana, Juliana, Alline, Melissa, Luanda e Raquel, que desde a graduação são convívios e incentivos preciosos para que eu chegasse até aqui. As amizades colhidas durante o mestrado: em especial, a doce amiga Caroline Madalena pelas angústias e vitórias compartilhadas; Jackeline Lobato, Jaqueline e Flávia pela convivência generosa e por proporcionarem momentos inesquecíveis em meio a exaustivas atividades de pesquisa; Jurema, Carolina, Natasha, Márcio e Luciana por compartilharem boas e enriquecedoras conversas. Aos meus pais Adalberto e Leila, e ao meu irmão Douglas, pelo apoio incondicional e pelo incentivo em toda minha formação. Sem o amor deles nada faria sentido. Muito obrigada! Ao Victor, pelo amor pleno, incentivo e compreensão mais do que essenciais em todos os momentos da minha caminhada e na realização deste trabalho. Aos amigos próximos que sempre torceram por mim e aos familiares distantes, que mesmo a distância não consegue diminuir o enorme carinho e as suas torcidas. E, acima de tudo, a Deus, o grande responsável por colocar pessoas tão especiais no meu caminho e de onde vem toda força e discernimento para os meus passos. vi “(...) Muda, que quando a gente muda o mundo muda com a gente. A gente muda o mundo na mudança da mente. E quando a mente muda a gente anda pra frente. E quando a gente manda ninguém manda na gente. Na mudança de atitude não há mal que não se mude nem doença sem cura. Na mudança de postura a gente fica mais seguro, na mudança do presente a gente molda o futuro!” (Gabriel O Pensador – Trecho de “Até Quando”) vii SANTOS, Luciana Spessoto. Excesso de peso e autoavaliação do estado de saúde em 17 capitais brasileiras e no Distrito Federal no período 2002-2003. Dissertação (Mestrado em Saúde Coletiva. Instituto de Estudos em Saúde Coletiva. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2011. RESUMO Vários instrumentos, têm sido desenvolvidos para caracterizar o estado de saúde das populações. Embora estudos sobre prevalência de doenças Crônicas não-transmissíveis sejam frequentes, a relação entre estas doenças e a autoavaliação de saúde nas populações é ainda escassa, principalmente no Brasil. Este recorte de um estudo transversal realizado pelo Instituto Nacional do Câncer, no ano de 2003, apresenta uma análise da relação entre o excesso de peso e a autoavaliação de saúde em adultos de 17 capitais brasileiras e no Distrito Federal. Dados referentes aos módulos de entrevistas, contendo informações sobre fatores sociodemográficos, autoavaliação de saúde, estado nutricional, morbidade referida e comportamentos de risco foram analisados. Inicialmente, calcularam-se as proporções de autoavaliação do estado de saúde em relação ao sobrepeso e obesidade e todas as outras variáveis de interesse para o estudo. Procedeuse a análise pelo modelo de regressão logística uni e multivariado a fim de investigar a relação entre autoavaliação de saúde negativa (regular/ruim) e sobrepeso/obesidade e demais covariáveis. No modelo multivariado final, a autoavaliação do estado de saúde negativa foi relacionada mais significativamente aos obesos, mulheres, residentes nas capitais da região Norte, menor renda e escolaridade, diabéticos e fumantes. Apesar das limitações metodológicas, os resultados encontrados são relevantes para nortear futuras análises populacionais acerca da situação de saúde no Brasil, através do emprego de indicadores autorreferidos com menor custo e de mais fácil, os quais podem auxiliar na formulação e avaliação de ações e estratégias para melhorias das condições de saúde da população em geral. Palavras-chave: Transição epidemiológica. Sobrepeso. Obesidade. Autoavaliação de saúde. viii SANTOS, Luciana Spessoto. Excesso de peso e autoavaliação do estado de saúde em 17 capitais brasileiras e no Distrito Federal no período 2002-2003. Dissertação (Mestrado em Saúde Coletiva. Instituto de Estudos em Saúde Coletiva. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2011. ABSTRACT Several instruments, such as health assessment, have been developed to characterize the health status of populations. Although studies on the prevalence of chronic non-transmissibles diseases are frequent, the relationship between these diseases and self-assessment of health in populations is still scarce, especially in Brazil. This part of a study performed by the National Cancer Institute, in 2003, presents an analysis of the relationship between overweight and selfassessment of health among adults in 17 Brazilian capitals and the Federal District. Data relating to interviews modules containing information on sociodemographic factors, self-assessment of health, nutritional status, morbidity and risk behaviors were analyzed. Initially, we calculated the proportions of self-assessment of health status in relation to overweight and obesity and all the other variables of interest for the study. There has been analyzed by logistic regression univariate and multivariate analysis to investigate the relationship between negative self-assessment of health (fair / bad) and overweight / obesity and other covariates. The final multivariate model, self-assessment of health status was related more significantly negative to obese women living in the capitals of the North, lower income and education, diabetics and smokers. Despite the methodological limitations, the results are relevant to direct future population analysis about the health situation in Brazil, through the use of self-reported indicators with lower cost and easier, which might help in the formulation and evaluation of actions and strategies for improvements in health conditions of the general population. Key-words: Epidemiologic transition. Overweight. Obesity. Self-rated health. ix LISTA DE ILUSTRAÇÕES Diagrama 1 – Seleção da População de Estudo..............................................................................32 LISTA DE TABELAS E QUADROS Tabela 1 - Proporção de categorias de respostas de autoavaliação do estado de saúde regular ou ruim, segundo variável de exposição..............................................................................................45 Tabela 2 – Proporção de categorias de respostas sobre o estado de saúde regular ou ruim, segundo variáveis demográficas...................................................................................................................46 Tabela 3 - Proporção de categorias de respostas sobre o estado de saúde regular ou ruim, segundo variáveis socioeconômicas.............................................................................................................47 Tabela 4 - Proporção de categorias de respostas sobre o estado de saúde regular ou ruim, segundo variável morbidade referida...........................................................................................................48 Tabela 5 - Proporção de categorias de respostas sobre o estado de saúde regular ou ruim, segundo variáveis comportamentos de risco.................................................................................................49 Tabela 6 - Razão de Chances (OR) bruta, ajustada para todas as variáveis independentes e ajustada para variáveis independentes significativas, para autoavaliação de saúde regular ou ruim.................................................................................................................................................52 APÊNDICE 1 - Tabela 7 - Proporção de categorias de respostas sobre autoavaliação do estado de saúde, segundo variável de exposição, demográficas, socioeconômicas, morbidade referida e comportamentos de risco................................................................................................................67 x LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS BRFSS - Behavioral Risk Factor Surveillance System CDC - Centers for Disease Control and Prevention DCNTs - Doenças Crônico - Degenerativas ou Crônicas Não-Transmissíveis DIEESE - Departamento Intersindical de Estatística e Estudos Socioeconômicos ENDEF - Estudo Nacional de Despesas Familiares IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IMC – Índice de Massa Corporal INCA – Instituto Nacional de Câncer IPAQ - International Physical Activity Questionnaire (Questionário Internacional de Atividade Física) MS - Ministério da Saúde NHANES III – Third National Health and Nutrition Examination Survey (Terceiro Inquérito Nacional de Sáude e Avaliação Nutricional) OMS – Organização Mundial da Saúde OPAS – Organização Pan-americana da Saúde PNAD - Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios PNDS - Pesquisa Nacional de Demografia e Saúde PNSN - Pesquisa Nacional de Saúde e Nutrição POF - Pesquisa de Orçamentos Familiares SVS - Secretaria de Vigilância em Saúde UNICEF - Fundo das Nações Unidas para a Infância WHO - World Health Organization (Organização Mundial da Saúde) xi SUMÁRIO APRESENTAÇÃO ...................................................................................................................... 13 1. INTRODUÇÃO ....................................................................................................................... 15 1.1 TRANSIÇÃO DEMOGRÁFICA, NUTRICIONAL E A EPIDEMIA DE OBESIDADE .............................. 15 1.2 TRANSIÇÃO NUTRICIONAL NO BRASIL .................................................................................. 17 1.3 AVALIAÇÃO DO ESTADO NUTRICIONAL ................................................................................. 20 1.4 AUTOAVALIAÇÃO DO ESTADO DE SAÚDE .............................................................................. 22 1.5 AUTOAVALIAÇÃO DO ESTADO DE SAÚDE E SEUS DETERMINANTES SOCIAIS ........................... 24 1.6 EXCESSO DE PESO COMO PREDITOR DA AUTOAVALIAÇÃO DO ESTADO DE SAÚDE .................. 26 2. JUSTIFICATIVA .................................................................................................................... 28 3. OBJETIVOS ............................................................................................................................ 29 3.1 OBJETIVO GERAL................................................................................................................... 29 4. METODOLOGIA.................................................................................................................... 30 4.1 DESENHO DE ESTUDO E POPULAÇÃO BASE ............................................................................ 30 4.2 AMOSTRAGEM....................................................................................................................... 30 4.3 POPULAÇÃO DE ESTUDO ....................................................................................................... 31 4.4 PROCEDIMENTO DE COLETA DE DADOS ................................................................................ 32 4.4.1. Questionário Geral ...................................................................................................... 32 4.5 VARIÁVEIS ............................................................................................................................ 33 4.5.1 Autoavaliação do Estado de Saúde - Desfecho ............................................................. 33 4.5.2 Excesso de Peso - Exposição ........................................................................................ 34 4.5.3 Fatores demográficos e socioeconômicos .................................................................... 34 4.5.4 Morbidade referida ....................................................................................................... 35 4.5.5 Comportamentos de risco.............................................................................................. 35 4.6 ANÁLISE DOS DADOS ............................................................................................................. 36 4.7 APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS ........................................................................................ 37 4.8 CONSIDERAÇÕES ÉTICAS....................................................................................................... 37 5. MANUSCRITO ....................................................................................................................... 38 6. COMENTÁRIOS FINAIS ...................................................................................................... 60 REFERÊNCIAS .......................................................................................................................... 61 ANEXOS ...................................................................................................................................... 68 ANEXO 1 – QUESTÕES UTILIZADAS NA DEFINIÇÃO DE HIPERTENSÃO ARTERIAL. (QUESTIONÁRIO INDIVIDUAL TIPO B). AS RESPOSTAS ASSINALADAS FORAM UTILIZADAS EM CONJUNTO PARA DEFINIÇÃO. ................................................................................................................................. 69 ANEXO 2 – QUESTÕES UTILIZADAS NA DEFINIÇÃO DE DIABETES. (QUESTIONÁRIO INDIVIDUAL TIPO B*). AS RESPOSTAS ASSINALADAS FORAM UTILIZADAS EM CONJUNTO PARA DEFINIÇÃO. ... 70 xii ANEXO 3 – QUESTÃO UTILIZADA NA DEFINIÇÃO DE DOENÇA ISQUÊMICA DO CORAÇÃO. AS RESPOSTAS ASSINALADAS FORAM UTILIZADAS ME CONJUNTO PARA DEFINIÇÃO. ........................ 71 APÊNDICES ................................................................................................................................ 72 APÊNDICE 1 – TABELA 7 – PROPORÇÃO1 DE CATEGORIAS DE RESPOSTAS SOBRE AUTOAVALIAÇÃO DO ESTADO DE SAÚDE, SEGUNDO VARIÁVEL DE EXPOSIÇÃO, DEMOGRÁFICAS, 2 SOCIOECONÔMICAS, MORBIDADE REFERIDA E COMPORTAMENTOS DE RISCO ............................. 73 APÊNDICE 2 – ESTIMATIVAS DE RAZÃO DE CHANCES (ORS) DE AUTOAVALIAÇÃO DO ESTADO DE SAÚDE REGULAR/RUIM E SOBREPESO E OBESIDADE, AJUSTADAS PELAS VARIÁVEIS SIGNIFICANTES (P < 0.05): REGRESSÃO LOGÍSTICA AJUSTADA POR AMOSTRAGEM COMPLEXA. .. 75 13 APRESENTAÇÃO Este trabalho possui a finalidade de analisar a relação entre excesso de peso e autoavaliação do estado de saúde, na população adulta brasileira, a fim de propor estratégias de monitoramento das condições de saúde, bem como nortear pesquisas posteriores no país. Modificações nos padrões de morbimortalidade da população vêm sendo objetivamente estudadas e analisadas. Em países em desenvolvimento, estes padrões se apresentam com declínio progressivo das doenças infecciosas e crescente aumento de óbitos por doenças cardiovasculares, neoplasias, causas externas, entre outras. Desta forma, as chamadas Doenças Crônico - Degenerativas ou Crônicas Não-Transmissíveis (DCNTs), ganham destaque nas causas de óbitos em função do aumento da vida média e do consequente envelhecimento populacional. Nas últimas décadas, vários instrumentos têm sido desenvolvidos para caracterizar o estado de saúde das populações, cobrindo uma vasta gama de dimensões. A inclusão do questionamento sobre a autoavaliação de saúde permite construir indicadores para o monitoramento do estado de saúde da população nos seus vários domínios. Esses indicadores também podem ser usados para construir outras medidas, produzindo estimativas da esperança de vida saudável e da qualidade de vida. Na Introdução, inicia-se com uma breve exposição sobre os processos de transição epidemiológica e nutricional no Brasil e no mundo, apontando a epidemia da obesidade como um dos maiores problemas de saúde pública enfrentados pelos países. Em seguida, enfatiza-se a utilização de medidas autorreferidas de estado nutricional e autoavaliação de saúde em estudos populacionais e discute-se a relação do excesso de peso como preditor de uma autoavaliação do estado de saúde negativa, considerando diferenças socioeconômicas, demográficas, de morbidade e de comportamentos de risco ou estilos de vida. A Justificativa baseia-se neste contexto de saúde pública atual e na escassez de estudos disponíveis, principalmente no Brasil. Busca-se nos objetivos estudar esta relação entre excesso de peso e autoavaliação de saúde, segundo variáveis demográficas, socioeconômicas, morbidades autorreferidas e comportamento de risco na população adulta, presente em 17 capitais brasileiras e no Distrito Federal. Na metodologia são descritos o desenho do estudo, destacando-se o estudo ser um recorte do inquérito nacional transversal realizado pelo INCA, considerando-se assim, o plano amostral e os questionários utilizados no inquérito para análise das variáveis de interesse. 14 Os resultados são apresentados na forma de um manuscrito que consiste na análise da relação entre excesso de peso e autoavaliação de saúde negativa. Discutem-se os aspectos das variáveis de interesse analisadas e sua relação com a autoavaliação de saúde regular ou ruim à vista de resultados prévios presentes na literatura acerca deste assunto e as implicações destes achados no que concerne às condições de saúde das populações, seguindo-se, por fim, as conclusões e aos comentários finais do trabalho. 15 1. INTRODUÇÃO 1.1 Transição demográfica, nutricional e a epidemia de obesidade O perfil de morbimortalidade pode ser considerado um indicador relativamente sensível das condições de vida e do modelo de desenvolvimento de uma população, sendo o resultado da interação de diversos fatores históricos, ambientais, socioculturais, demográficos e socioeconômicos, no entanto estes fatores podem ter um peso diferenciado, de acordo com o local, com a sociedade e com o tempo histórico (PRATA, 1992). A partir da década de 60, modificações nos padrões de morbimortalidade da população em países desenvolvidos vêm sendo estudadas e analisadas. Em países em desenvolvimento, estes padrões se apresentam com declínio progressivo das doenças infecciosas e crescente aumento de óbitos de por doenças cardiovasculares, neoplasias, causas externas, entre outras. Desta forma, as chamadas Doenças Crônico - Degenerativas ou Crônicas Não-Transmissíveis (DCNTs), ganham destaque nas causas de óbitos em função do aumento da vida média e do consequente envelhecimento populacional. Mesmo processo ocorreu nos países mais desenvolvidos, porém em um ritmo mais lento e gradual (PINHEIRO et al., 2004). A chamada transição epidemiológica é o resultado das variações dos padrões de morbimortalidade e fecundidade, que determinam mudanças na estrutura populacional. Laurenti (1990) define a transição epidemiológica como ―uma evolução gradual dos problemas de saúde caracterizados por alta morbidade e mortalidade por doenças infecciosas que passa a se caracterizar predominantemente por doenças crônicas não-transmissíveis‖. Segundo Moura et al. (2007), as DCNTs acometem cerca de 75% da população adulta, sendo que esta predominância ocorre desde a adolescência, na medida em que o risco de adoecer e de morrer por doenças infecciosas e parasitárias diminuiu consideravelmente com o aumento da idade. Entre os fatores e comportamentos de risco são identificados àqueles ligados ao estilo de vida (hábitos e comportamentos), às exposições no ambiente de trabalho (doenças ocupacionais e/ou profissionais e os acidentes de trabalho) e outros fatores de risco variados que acentuam ou interagem com outros preexistentes, propiciando sinergismo dos fatores de risco para algumas 16 doenças. Apesar de ainda haver muito a ser esclarecido sobre os determinantes deste grupo de doenças, vários fatores de risco já estão bem definidos, entre eles, a obesidade, o sedentarismo, a ingestão de álcool e o fumo. Associam-se ainda a estes fatores os de ordem psicossocial, decorrentes de tensões ou conflitos vivenciados no ambiente de trabalho e familiar, reconhecidamente geradores de ―estresse‖. A transição nutricional integra os processos de transição demográfica e epidemiológica com modificações seqüenciais no padrão de nutrição e consumo, acompanhados de mudanças econômicas, sociais e demográficas, e do perfil de saúde das populações (PINHEIRO et al., 2004). Nesse contexto, compartilham o mesmo cenário dois extremos da má nutrição: desnutrição pela carência e obesidade pelo excesso, o que se pode chamar de paradoxo nutricional. Portanto, a obesidade e o sobrepeso constituem, na atualidade, importantes problemas de Saúde Pública, pelas elevadas taxas de prevalência, não somente em adultos, mas também em crianças e adolescentes (LAMOUNIER, 2009). Desde 1980, as prevalências de obesidade, tanto em adultos, quanto em crianças e adolescentes vêm aumentando progressivamente no mundo todo, independente de sexo, etnia, nível socioeconômico ou educacional, tornando-se a desordem nutricional mais importante na atualidade. Dados do CDC (2009) mostram que um terço da população adulta norte americana esteja obesa, o que equivale a mais de 72 milhões de pessoas, com determinantes complexos e conseqüências físicas, psicológicas e sociais para toda população. A obesidade é ainda relativamente incomum nos países da África e da Ásia, sendo que sua prevalência é mais elevada na população urbana em relação à população rural. (WHO, 1998) A obesidade, definida de uma maneira simplificada, é o acúmulo excessivo de gordura corporal em extensão tal, que acarreta prejuízos à saúde dos indivíduos, sendo considerada uma doença integrante do grupo das DCNTs, as quais podem ser caracterizadas por doenças com história natural prolongada, múltiplos fatores de risco, interação de fatores etiológicos desconhecidos, causa necessária desconhecida, especificidade de causa desconhecida, participação ou não de microorganismos entre os determinantes, longo período de latência, curso clínico em geral lento, prolongado e permanente, manifestações clínicas com períodos de remissão e de exacerbação, lesões celulares irreversíveis e evolução para diferentes graus de incapacidade ou para a morte (PINHEIRO et al., 2004). 17 A obesidade é preocupante não apenas pelas implicações à saúde, como pela complexidade de seu tratamento e controle, já que este acarreta em mudança de comportamento alimentar no plano individual e da adoção de políticas públicas que podem ir contra os interesses de diferentes setores da indústria e comércio de alimentos (RINALDI et al., 2008). Por serem doenças de longa duração, as DCNTs, incluindo a obesidade, são as que mais demandam ações, procedimentos e serviços de saúde, afetando a qualidade de vida da população. O conhecimento acerca dos seus fatores de risco e o seu monitoramento, principalmente os de natureza comportamental, como dieta, sedentarismo, dependência química (de tabaco, álcool e outras drogas) é uma das ações de vigilância mais importantes (MALTA et al., 2006). 1.2 Transição Nutricional no Brasil Nas últimas três décadas, pesquisas apontam que, como em outros países em desenvolvimento, o Brasil tem apresentado modificações no perfil nutricional de sua população, fruto de um processo conhecido como transição nutricional. Muitos países na Ásia, América Latina e África, têm experimentado, em função da urbanização, um aumento no padrão de consumo de certos componentes da dieta com relação ao padrão de décadas atrás. Essa mudança nos padrões dietéticos inclui o significativo aumento na disponibilidade de gorduras, principalmente as de origem animal, e açúcares, contrastados com a queda na disponibilidade de cereais e fibras. Em populações nas quais predomina o padrão dietético ocidental, uma ampla parcela da população chega a consumir acima de 30% de energia derivada de gorduras (POPKIN, 2001; DUTRA et al., 2006). No Brasil, a obesidade como problema de saúde pública é um evento recente. Apesar da existência de relatos a partir da Era Paleolítica, a prevalência de obesidade nunca se apresentou em grau epidêmico como na atualidade. Enquanto agravo nutricional, a desnutrição era assumida como um problema relevante para os países em desenvolvimento, e a obesidade seria para países desenvolvidos. Atualmente, tanto os países desenvolvidos como os países em desenvolvimento não se apresentam como unidades homogêneas, quer para a prevalência da desnutrição, quer para 18 a da obesidade. Ao contrário, podem ser caracterizados em uma fórmula mista tanto de excesso de peso quanto de déficit nutricional (PINHEIRO et al., 2004). Segundo Albano e Souza (2001), o aumento na disponibilidade de alimentos gordurosos, com alta densidade energética, e a diminuição na prática de exercícios físicos são os dois principais fatores, ligados ao meio ambiente, que colaboram para o aumento da prevalência da obesidade. A leitura comparativa dos estudos populacionais efetuados nas últimas três décadas, em âmbito nacional e microrregional (Estudo Nacional de Despesas Familiares – ENDEF, 1974/1975; Pesquisa Nacional de Saúde e Nutrição – PNSN, 1989; Pesquisa Nacional de Demografia e Saúde – PNDS, 1995/1996; Pesquisa de Orçamentos Familiares – POF, 2002/2003), possibilitam inferir uma queda na prevalência da desnutrição em crianças menores de cinco anos acompanhada de um aumento da disponibilidade de gorduras, açúcares, bem como na aquisição de produtos industrializados, incluindo os chamados fast-foods, e declínio da disponibilidade de frutas, legumes e verduras. (BATISTA FILHO & RISSIN, 2003; ENES & SILVA, 2009). Esse processo de transição nutricional, no entanto, não ocorreu de maneira uniforme em todas as regiões do país. Tomando-se como referência o déficit de estatura em crianças para idade, que representa o efeito cumulativo do estresse nutricional sobre o crescimento esquelético, observa-se que entre 1975 e 1989, a diminuição de sua prevalência para (abaixo de -2 desviospadrão da tabela de normalidade) foi mais rápida no meio urbano da região centro-sul (englobando as regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste). Já no período compreendido entre 1989 e 1996, o ritmo de queda da prevalência de desnutrição, entendida como retardo de estatura moderado ou grave, foi mais acentuado nas regiões Norte e Nordeste (IBGE/UNICEF, 1982, 1992; MONTEIRO et al., 2000). A Pesquisa Nacional de Saúde e Nutrição (PNSN), realizada no Brasil em 1989, mostrou que 32,0% dos adultos apresentavam algum grau de excesso de peso ou sobrepeso, definido como Índice de Massa Corporal (IMC) entre 25,0 kg/m2 e 29,9 kg/m2, sendo 27,0% na população masculina e 38,0% na feminina. A Região Sul apresentou a maior prevalência, tanto entre os homens (34,0%), quanto entre as mulheres (43,0%). Na cidade de Pelotas, Rio Grande do Sul, dados de 1994, a prevalência de obesidade (IMC ≥ 30,0 kg/m2) em adultos com idades entre 20 e 69 anos foi de 21,0%, sendo 25,0% entre as mulheres e 15,0% entre os homens, enquanto que 19 quase 40,0% da amostra apresentaram sobrepeso (MONTEIRO et al., 1999; DUTRA et al., 2006). Estes marcadores aumentados de sobrepeso e obesidade podem ser ilustrados nas mudanças do consumo de alimentos da população brasileira. Dados da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF, 2002/2003) apontam uma diminuição da disponibilidade domiciliar per capita de determinados alimentos tradicionais, como arroz, feijão e farinha de mandioca, e o aumento da disponibilidade de alimentos industrializados. As variáveis regionais são muito importantes na explicação da aquisição de diversos produtos, assim como as variáveis educacionais e as diferenças entre o meio rural e urbano (COELHO, 2009). Esse quadro atual favorece o aumento das prevalências de doenças crônicas degenerativas e não-transmissíveis (DCNTs), tais como diabetes melittus, hipertensão arterial sistêmica e doenças cardiovasculares no mundo como um todo, inclusive no Brasil, o que por sua vez, afeta negativamente a saúde da população, bem como sua qualidade de vida, determinando um aumento do volume de gastos pela previdência e um elevado custo social devido à elevada morbidade, mortes prematuras, muitas destas evitáveis, ou incapacitação de pessoas em idade produtiva. As DCNT têm sido ainda, responsáveis por um aumento considerável na demanda por serviços de saúde, principalmente curativos e de intervenções hospitalares. Nas próximas décadas, os chamados países emergentes despreparados para esta demanda social, juntamente com os países industrializados, concentrarão um número ainda maior de mortes por DCNT e em torno de 2050 é estimado que os países emergentes tenham a maior prevalência mundial por este grupo doenças (MOURA, et al., 2007). A busca por evidências científicas para análise da situação de saúde da população é crucial para o desenvolvimento de ações efetivas nos níveis de promoção da saúde, prevenção e recuperação das doenças crônicas. Os inquéritos domiciliares de propósitos múltiplos são uma fonte privilegiada para estudar as relações de determinação de desigualdades em saúde de grupos populacionais. Por meio de inquéritos domiciliares são obtidas informações sobre variáveis socioeconômicas dos grupos familiares e dos indivíduos, simultaneamente com informações sobre estado de saúde, necessidades percebidas de saúde, acesso e uso de serviços de atenção, bem como de gastos com bens e serviços de atenção à saúde (DACHS, 2002). Em vista disso, no ano de 2000, uma parceria entre a atual Secretaria de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde (SVS/MS) e o Instituto Nacional do Câncer (INCA/MS) deu início 20 ao planejamento do primeiro Inquérito Nacional para Fatores de risco de DCNTs. O Inquérito abrangeu 17 capitais brasileiras de todas as macrorregiões do País mais o Distrito Federal e, ao ser concluído em 2004, possibilitou o estabelecimento de uma linha de base para monitoramento dos fatores de risco das DCNTs em nível nacional (INCA, 2003). 1.3 Avaliação do estado nutricional O estado nutricional expressa o grau no qual as necessidades fisiológicas por nutrientes estão sendo alcançadas para manter a composição e funções adequadas do organismo, resultando do equilíbrio entre ingestão e necessidade de nutrientes. As alterações do estado nutricional contribuem para aumento da morbimortalidade. Assim sendo, a desnutrição predispõe a uma série de complicações graves no organismo, incluindo distúrbios na produção de metabólitos e síntese de componentes corporais, ao passo que o sobrepeso e a obesidade são fatores de risco para variado número de agravos à saúde, dos quais os mais freqüentes são doença isquêmica do coração, hipertensão arterial sistêmica, acidente vascular cerebral, neoplasias, diabetes mellitus tipo 2, e distúrbios psicológicos, como por exemplo, a depressão (ACUNA e CRUZ, 2004). Em estudos epidemiológicos, especialmente naqueles que se referem à obesidade, há necessidade de avaliar o estado nutricional mediante procedimentos diagnósticos que possibilitem precisar a magnitude, o comportamento e os determinantes dos agravos nutricionais, assim como identificar os grupos de risco e as intervenções adequadas. Dentre estes métodos a obtenção de medidas de massa corporal e da estatura é o principal conjunto utilizado, sendo um método não-invasivo de baixo custo e universalmente aplicável, disponível para avaliar o tamanho e proporções do corpo humano (RIBAS et al., 1999; ACUNA e CRUZ, 2004). Segundo dados da população norte-americana, desde a década de 80, a prevalência de obesidade em adultos tem dobrado e em crianças tem triplicado. A obesidade afeta todos os grupos da população, independentemente da idade, sexo, raça, etnia, nível socioeconômico e educacional ou região geográfica (CDC, 2009). A obesidade é considerada uma doença do grupo das DCNTs, com múltiplos fatores de risco, curso clínico em geral lento, prolongado e 21 permanente, manifestações clínicas com períodos de remissão e de exacerbação, lesões celulares irreversíveis e evolução para diferentes graus de incapacidade ou para a morte (LESSA, 1998). A emergência e a prevalência de obesidade, como um todo, estão relacionadas com implicações negativas para a saúde e o seu aumento tem sido associado às altas prevalências de doenças crônicas não-transmissíveis. Estudos apontam elevação da prevalência de diabetes mellitus, principalmente do tipo 2, que representa 85% ou mais de todos os casos de diabetes, além de elevação das prevalências de doenças coronarianas, como hipertensão arterial sistêmica, dislipidemia e aterosclerose (POPKIN, 1998). A antropometria, que consiste na avaliação das dimensões físicas e da composição global do corpo humano, tem se revelado como o método isolado mais utilizado para o diagnóstico nutricional em nível populacional pela facilidade de execução, baixo custo e inocuidade (SIGULEM, 2000). O conhecimento acerca da massa corporal e da estatura nas populações é relevante para a saúde geral, estado nutricional, avaliação de obesidade e risco para outras doenças. Com a diminuição das prevalências de baixo peso e o avanço da epidemia de obesidade, medidas como massa corporal, estatura e índice de massa corporal (IMC) têm sido utilizadas como marcadores do estado nutricional em estudos epidemiológicos, tanto através de medição direta (uso de equipamentos) quanto indireta (autorreferidas) (CHOR et al., 1999; BOLTONSMITH, 2000). Embora apresente limitações quanto à sua correlação com a distribuição de gordura, o IMC apresenta-se como de fácil medição e correlaciona-se diretamente com medidas de massa corporal total (CHOR et al., 1999). De acordo com Anjos (1992), o IMC é um indicador válido de estado nutricional em grupos populacionais e tem sido amplamente usado para este propósito. Estudos demonstram bons níveis de validade até mesmo entre os obesos (que poderiam apresentar maior tendência à subestimação de massa corporal) e entre grupos com baixa escolaridade, além de serem adequados também para o monitoramento da prevalência de obesidade na população (BOLTON-SMITH, 2000). Kuczmarski et al. (2001), utilizando dados do Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III), examinou a associação entre idade e IMC obtido por medidas antropométricas autorreferidas, e comparou com valores obtidos a partir de medidas diretas em homens e mulheres com 20 anos ou mais. Esses resultados também apontaram que a idade é uma variável importante nos resultados dos questionários autorreferidos, apresentando 22 diferenças significantes entre o IMC baseado em medidas autorreferidas e diretas em adultos mais velhos. Além da idade, a validade do IMC baseado em medidas de massa corporal e estatura autorreferidos pode se alterar conforme o gênero e também segundo as condições socioeconômicas dos grupos estudados (SCHMIDT, 1993; FONSECA et al., 2004). No Brasil, a validade do IMC baseado em medidas de massa corporal e estatura autorreferidos têm sido pouco estudadas. A morbidade referida pelo próprio indivíduo acerca de doenças crônicas também é uma medida aproximada das informações obtidas por meio de exames clínicos. Inquéritos de saúde referem que as informações obtidas sobre a presença de doenças crônicas autorreferidas apresentaram boa concordância quando comparada com registros médicos ou exames clínicos, especialmente para algumas doenças selecionadas, como as doenças cardiovasculares e o diabetes mellitus (WU, 2000). Como estratégia para aumentar a validade do autorrelato acerca do acometimento por determinadas doenças, a Organização Mundial da saúde (OMS) tem sugerido desde 1996, a utilização de uma lista de condições mais representativas do perfil de morbimortalidade de cada país, tendo se revelado um instrumento sensível para medir a autoavaliação de doenças, minimizando o viés de memória, e evitando a inclusão os indivíduos mais gravemente enfermos somente. A presença de doenças crônicas depende do acesso ao diagnóstico médico, e não apenas baseada na autoavaliação do indivíduo e características sociodemográficas devem ser consideradas nas análises (THEME-FILHA, 2008). 1.4 Autoavaliação do estado de saúde O processo saúde-doença é dinâmico e reflete a ligação estrutural entre o corpo e a sociedade, os quais são cruciais para se avaliar o estado de saúde. As desigualdades sociais em saúde podem ser examinadas por meio de avaliação dos indicadores de saúde de determinada população. Em geral, os mais utilizados são os relativos à mortalidade e a morbidade referida (Souza et al., 2008). Nas últimas décadas, vários instrumentos têm sido desenvolvidos para caracterizar o estado de saúde das populações, utilizando questões de fácil entendimento e cobrindo uma vasta 23 gama de dimensões. A inclusão do questionamento sobre a autoavaliação da morbidade permite construir indicadores para o monitoramento do estado de saúde da população nos seus vários domínios. Esses indicadores também podem ser usados para construir outras medidas, produzindo estimativas da esperança de vida saudável e da qualidade de vida (THEME-FILHA et al., 2008). Nesse sentido, a autoavaliação do estado de saúde, ou autoavaliação de saúde, é um importante indicador do construto multidimensional da saúde, consistindo na percepção que os indivíduos possuem de sua própria saúde (COTT et al., 1999). Segundo Eriksson (2001) a autoavaliação do estado de saúde tem sido medida de diferentes maneiras, usando-se questões simples ou por meio de escalas. A resposta, o tipo de escala e número de opções de respostas pode variar, conforme o propósito do estudo. Questões simples podem ser classificadas dentro de três principais categorias: não comparativas (usualmente medidas pelas respostas dos indivíduos sobre sua própria autoavaliação de saúde como excelente, boa, regular, ruim ou muito ruim), comparativas pela idade (usualmente medidas pelas respostas dos indivíduos sobre sua própria avaliação de saúde como melhor, igual ou pior se comparada a de outros indivíduos com a mesma idade) e comparativas pelo tempo, na qual indivíduos são perguntados sobre avaliação de sua saúde em comparação a um período anterior. A autoavaliação do estado de saúde é central para a avaliação dos benefícios e malefícios dos cuidados à saúde tanto em pacientes, quanto em grupos populacionais. O desenvolvimento de medidas de saúde tem sido realizado, principalmente em populações com o propósito geral de medir o estado de saúde. Independentemente da categorização do diagnóstico ou da gravidade da doença, as informações sobre estado de saúde são úteis para estabelecimento de graus de morbidade nas comunidades, possibilitando a realização de comparação entre diferentes grupos populacionais, e, posteriormente, auxiliando na avaliação das necessidades de saúde ou alocação eficiente dos recursos de saúde nas populações. Além disso, estudos populacionais têm demonstrado que indivíduos que relatam a autoavaliação de sua saúde como ruim, apresentam maior risco de morte por todas as causas em comparação com aquelas que referem ter uma saúde excelente (KIND et al., 1998). A avaliação do estado de saúde engloba diversos aspectos da vida do indivíduo, tais como saúde física, cognitiva e emocional. A medida de autoavaliação do estado de saúde pode ser vista como uma avaliação objetiva de saúde, associando-se fortemente com o estado real ou subjetivo 24 de saúde das pessoas. Correia Alves e Rodrigues (2005), em investigação sobre determinantes sociodemográficos da autoavaliação do estado de saúde de idosos no Brasil relatam que a medida de autoavaliação do estado de saúde tem se mostrado um método confiável, e até mais utilizado do que a observação direta para a análise desses aspectos físicos, cognitivos e emocionais. Os resultados do Suplemento Saúde da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) realizada em 1998 indicam que 18,2% dos homens e 23,5% das mulheres avaliaram o seu próprio estado de saúde como regular, ruim ou muito ruim. Em 2003, os resultados da mesma pesquisa mostraram as avaliações negativas a respeito da autoavaliação do estado de saúde foram maiores para ambos os sexos (22,5% dos homens e 28,5% das mulheres). A comparação destes resultados demonstra o aumento da autoavaliação negativa do estado de saúde na população brasileira (PINHEIRO et al., 2002 e SOUZA et al., 2008). 1.5 Autoavaliação do estado de saúde e seus determinantes sociais A ocorrência de fatores de risco associados a problemas de saúde varia segundo sexo, idade e situação social. Em mulheres, os fatores que aumentam os riscos de doenças são obesidade, sedentarismo, estresse, consequências de gestações repetidas, depressão e pressões ligadas aos papéis sociais, enquanto nos homens, os fatores destacados são o excesso de consumo de álcool, tabagismo, maior exposição a situações de violência, acidentes e riscos ocupacionais. A presença desses e de outros fatores de riscos está associada ao desempenho dos papéis sociais dos indivíduos, o que afeta, diretamente tanto a qualidade de vida quanto a autoavaliação do estado de saúde (DACHS, 2002; DACHS, 2006). Está bem reconhecido que a autoavaliação do estado de saúde e uma variedade de marcadores de risco de doenças variam conforme níveis socioeconômicos e a presença de doenças crônicas, entre outros fatores. A autoavaliação do estado de saúde abrange dois aspectos chave na sua avaliação: qual seu estado de saúde e qual o melhor estado que sua saúde poderia alcançar, com a magnitude da diferença desses dois conceitos determinando quão distante do ―excelente‖ as percepções do estado de saúde individual podem estar. Dado que a avaliação do estado de saúde varia de acordo com o nível socioeconômico, espera-se que indivíduos com 25 baixo nível socioeconômico tenham baixas expectativas de saúde em relação àqueles com maior nível. Conseqüentemente, o risco de doença associado com diferentes níveis de auto-avaliação de saúde deve também variar substancialmente segundo características socioeconômicas (ADAMS e WHITE, 2006). Por ser um indicador que engloba muitas dimensões, a autoavaliação do estado de saúde pode ser influenciada por diversos fatores, dentre eles destacam-se as características sociodemográficas, comportamentais ou de estilo de vida, psicossociais, funcionais e de morbidade, as quais determinam a autoavaliação de saúde, em maior ou menor grau. No Brasil, estudos sugerem que a idade, o sexo, o bem estar material e o grau de instrução são os mais relevantes (Szwarcwald et al., 2005). Resultados da Pesquisa Mundial de Saúde realizada no Brasil em 2003, na qual foram entrevistados 5.000 indivíduos com 18 anos ou mais, mostraram que a auto-avaliação de saúde ―não boa‖ foi significativamente mais frequente entre mulheres, indivíduos com 50 anos ou mais e aqueles com alguma doença crônica. Os entrevistados com diagnóstico de diabetes mellitus apresentaram as piores avaliações de saúde: 70,9% referiram doença de longa duração e 79,3% avaliaram sua saúde como ―não boa‖. Verificou-se pior avaliação da própria de saúde com a presença de duas ou mais doenças. Os resultados mostraram ainda, que, nas mulheres portadoras de doenças crônicas, a avaliação negativa sobre o seu próprio estado de saúde foi superior comparada aos homens portadores de doenças crônicas (THEME-FILHA, 2008). A análise do INCA (2003), utilizando dados do Inquérito Domiciliar sobre Comportamentos de Risco e Morbidade Referida de Doenças e Agravos Não Transmissíveis em 17 Capitais e Distrito Federal, realizado no Brasil entre 2002/2003 mostrou que as piores condições de saúde são referidas por mulheres, indivíduos com 50 anos ou mais e com menor grau de escolaridade. Os percentuais relacionados à autoavaliação de saúde regular ou ruim foram maiores nas cidades das regiões Norte e Nordeste quando comparados aos das cidades das regiões Sul e Sudeste. Em relação aos fatores cognitivos, considerados pelos indivíduos ao responderem sobre sua própria avaliação de saúde, estes não apresentam uma relação esclarecida. Segundo Fayers e Sprangers (2002), as respostas não consideram, de maneira geral, um fator determinante específico sobre sua saúde. Além disso, as estruturas de referência montadas para a resposta não são idênticas para todos os indivíduos: alguns remetem a problemas específicos relacionados 26 alguma doença presente, enquanto que outros, às condições físicas funcionais ou comportamentos. 1.6 Excesso de peso como preditor da autoavaliação do estado de saúde Segundo Monteiro (2000), o conhecimento e o acompanhamento da situação nutricional constituem instrumento essencial para a aferição das condições de saúde, além de oferecer medidas objetivas das condições de vida da população em geral. A importância da avaliação nutricional decorre da influência decisiva que o estado nutricional exerce sobre a morbimortalidade, o crescimento e o desenvolvimento. Um exemplo da complexidade do conceito de saúde refere-se à definição de saúde proposta pela OMS, como ―... o estado de completo bem-estar, físico, mental e social, e não apenas a ausência de doença ou enfermidade‖. Esta definição remete a conceitos subjetivos como qualidade de vida, assim a tarefa de mensurá-la também é complexa: são muitos ângulos de aproximação, como a mortalidade, a morbidade, a incapacidade física, o grau de autonomia das pessoas (idosos), a estrutura etária da população, a qualidade da prestação de determinado cuidado de saúde, etc. A autoavaliação do estado de saúde é uma medida que vem sendo usada em estudos epidemiológicos pela sua fácil aplicabilidade e sua correlação com condições clínicas. Esta medida é utilizada para verificar diferenças na morbidade em subgrupos populacionais, comparar acessos a serviços de saúde e necessidade de recursos de saúde entre áreas geográficas, e também calcular indicadores de morbimortalidade, tais como expectativa de vida saudável (PIKAR et al. 2001; FRANKS et al., 2003; GOLD et al., 1996; DEVLIN et al., 2000; KIND et al., 1998). Segundo Szwarcwald (2005), o ponto de vista médico do estado de saúde é objetivo ao nível individual, referindo-se à avaliação de doenças através de sinais e sintomas, enquanto que a autoavaliação do estado de saúde é subjetiva, combinando componentes físicos e emocionais, incluindo senso de bem-estar e satisfação com a vida. Assim, o estado de ―doença‖ não necessariamente relaciona-se a sentir sintomas físicos, mas também à consequências psicológicas e sociais de ter um problema de saúde. A autoavaliação individual de saúde é, portanto, um 27 importante indicador de como o nível de bem-estar pode influenciar relativamente sua motivação e qualidade de vida. Diversas co-variáveis citadas anteriormente, tais como sexo, idade, renda e escolaridade, podem interferir na relação entre estado nutricional e autoavaliação do estado de saúde. Baseado na definição de saúde adotada pela OMS, variações na relação entre estado nutricional e autoavaliação do estado de saúde podem ocorrer em relação ao nível socioeconômico, escolaridade, bem como que as mulheres tendam a avaliar seu estado de saúde pior do que os homens, o que seria um reflexo de sua situação na sociedade (DACHS, 2006). Estudos principalmente populacionais obesidade apontam com uma resultados forte sociais correlação adversos, do tais estado como nutricional, baixo nível socioeconômico, estigma social negativo e baixa auto-estima. A relação entre obesidade e autoavaliação do estado de saúde, no entanto, é menos clara, e sugere uma associação inversa entre IMC e autoavaliação do estado de saúde, ou seja, um IMC aumentado reflete negativamente na autoavaliação do estado de saúde e até no aumento do risco relativo de morte (MANSSON, 2001; COTT, 1999; BMC Public Health). Embora muitos estudos sugerirem a existência de uma forte associação entre obesidade e resultados negativos na saúde, a relação entre obesidade e autoavaliação do estado de saúde tem recebido atenção mínima, mesmo em países desenvolvidos (PROSPER et al., 2009). Em um estudo realizado nos EUA, envolvendo indivíduos brancos, negros e americanos hispânicos, observou-se que a proporção de sujeitos cuja avaliação do próprio estado de saúde foi positiva, foi menor entre os indivíduos obesos nos três grupos. No entanto, muitos fatores relacionados à auto-avaliação de saúde, como atividade física, condições psicológicas, educação e práticas pessoais de saúde não foram considerados (OKOSUN et al., 2001). 28 2. JUSTIFICATIVA As doenças e agravos não transmissíveis, tais como diabetes melittus, doenças cardiovasculares e hipertensão arterial sistêmica, passaram a ter um papel relevante nas estatísticas de saúde, constituindo problemas emergentes em países em desenvolvimento e nos grupos sociais mais pobres, com custos elevados relacionados ao tratamento ambulatorial, internações hospitalares e reabilitação pelos serviços de saúde. Está bem reconhecido que a autoavaliação do estado de saúde e uma variedade de marcadores de risco de doenças variam conforme níveis socioeconômicos e a presença de doenças crônicas, entre outros fatores, sendo central para a avaliação dos benefícios e malefícios dos cuidados à saúde tanto em pacientes, quanto em grupos populacionais. A coleta, processamento e análise de informações sobre a situação nutricional e de saúde das populações, bem como seus fatores determinantes constitui um instrumento importante para o planejamento e avaliação de programas de intervenção, bem como para a detecção de situações de risco potencial. Os países desenvolvidos têm apresentado práticas capazes de potencialmente alterar o curso dessas doenças, priorizando o controle de comportamentos de risco. Ações de prevenção primária e detecção precoce de doenças são capazes de reduzir a mortalidade, melhorar o prognóstico e a qualidade de vida da população, apresentando uma relação custo/benefício muito favorável. A análise de inquéritos populacionais nestes aspectos torna-se uma ferramenta estratégica indispensável para adoção de políticas de saúde, visando o acompanhamento do processo saúde-doença nas populações. Embora estudos sobre prevalência de doenças crônicas não-transmissíveis no contexto da transição epidemiológica e sua relação com a mudança no estado nutricional, decorrente do processo chamado de transição nutricional, sejam de amplo aporte na literatura, a análise epidemiológica da relação entre as DCNTs e a autoavaliação do estado de saúde nas populações é ainda escassa, principalmente no Brasil. 29 3. OBJETIVOS 3.1 Objetivo geral Analisar a relação entre autoavaliação do estado de saúde negativa e sobrepeso e obesidade, variáveis demográficas, socioeconômicas, morbidades autorreferidas e comportamento de risco na população, com idade a partir de 25 anos, em 17 capitais brasileiras e no Distrito Federal no período 2002-2003. 30 4. METODOLOGIA 4.1 Desenho de Estudo e população base Este trabalho é um recorte baseado em dados do estudo transversal de base populacional ―Inquérito Domiciliar sobre Comportamentos de Risco e Morbidade Referida de Doenças e Agravos não Transmissíveis‖, realizado pelo Instituto Nacional do Câncer (INCA) em 2002/2003. A população alvo do Inquérito foi composta por indivíduos com idade igual ou superior a 15 anos no momento da pesquisa, residentes no Distrito Federal e nas seguintes capitais: Aracaju, Belém, Belo Horizonte, Campo Grande, Curitiba, Florianópolis, Fortaleza, João Pessoa, Manaus, Natal, Palmas, Porto Alegre, Recife, Rio de Janeiro, São Luís, São Paulo e Vitória (INCA, 2003). 4.2 Amostragem Constituiu-se para o inquérito original uma amostra autoponderada com dois estágios de seleção, sendo as unidades primárias os setores censitários e secundárias, os domicílios. Primeiramente, os setores censitários foram numerados em ordem crescente e do centro para a periferia, de acordo com a metodologia definida pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A seleção destes setores foi feita de forma sistemática, com probabilidade de seleção proporcional ao número de domicílios que os mesmos possuíam por ocasião do censo demográfico de 2000. Uma seleção sistemática também foi utilizada com relação aos domicílios dentro dos setores censitários (INCA, 2003). Para o inquérito original, todos os moradores dos domicílios selecionados, com idade igual ou superior a 15 anos foram considerados elegíveis para participar do estudo, somando-se, ao todo, 26.003. Pouco mais de 6% (1.587 indivíduos) não participaram e 3,69% recusaram-se a participar do estudo, resultando em 23.457 participantes (INCA, 2003). Os principais motivos para não participação foram ausência de moradores em todas as visitas ao domicílio e desistência 31 por parte do entrevistador, seja por constrangimento, situações de violência ou impossibilidade de um espaço propício para a condução da entrevista. Uma descrição das entrevistas não realizadas domiciliares e individuais por cidade, escolaridade e tipo de entrevista encontra-se disponível na publicação institucional do estudo previamente citada. Os critérios de exclusão à participação do inquérito original foram mulheres grávidas e mulheres em período de amamentação. 4.3 População de Estudo A população de estudo é composta por uma amostra aleatória da população residente nas 17 capitais brasileiras acima mencionadas e no Distrito Federal em 2002/2003, com idade igual ou superior a 25 anos no momento do inquérito, que apresentaram índice de massa corporal maior ou igual a 18,5 kg/m2 e que tenham respondido as questões ampliadas referentes à inatividade física, equivalendo assim a 11.505 participantes. No Diagrama 1, pode-se observar a definição da população de estudo após a seleção da amostra. Diagrama1: Seleção da população de estudo Indivíduos Elegíveis Recusa Individual 959 (3,69%) Não Participação Por outro motivo 1.587 (6,10%) Indivíduos Participantes 23.457 (90,21%) Indivíduos com idade > = 25 anos 21.251 (81,72%) Indivíduos com IMC > = 18,5kg/m2 20.777 (79,9%) Indivíduos respondentes de AF 11.505 (44,24%) * AF = inatividade física 32 4.4 Procedimento de Coleta de Dados A coleta de dados do inquérito original ocorreu em dois períodos diferentes. Em 2002, foram visitadas as cidades de Belém, Belo Horizonte, Curitiba, Fortaleza, João Pessoa, Manaus, Porto Alegre, Rio de Janeiro, e no Distrito Federal. As coletas em Aracaju, Campo Grande, Florianópolis, Natal, Palmas, São Luis, São Paulo, Recife e Vitória foram realizadas em 2003. Essa coleta não ocorreu de forma simultânea em todas as capitais, variando com relação ao período do ano e sua duração. 4.4.1. Questionário Geral A publicação de referência (http://www.inca.gov.br/inquerito/publicação); último acesso em 15/03/2010), nas páginas 35 a 37, apresenta uma descrição dos instrumentos utilizados, considerando-se todos os módulos em conjunto. Sucintamente, os módulos que compuseram o questionário, com seu rol de perguntas centrais e adicionais, cobriam os seguintes temas: situação e exposição ocupacional, exposição solar, atividade física, dieta, tabagismo, álcool, percepção de saúde e morbidade referida, pressão arterial, colesterol, diabetes, câncer, qualidade de vidacondição funcional, exames para detecção de câncer de colo do útero e mama, violência doméstica e acidentes de trânsito. Para o inquérito original, foram desenvolvidos cinco questionários: um questionário domiciliar, três questionários individuais para adultos de 25 anos ou mais de idade (Tipo A, Tipo B – Fase I e Tipo Adulto – Fase II), e um questionário individual específico para jovens com idade entre 15 e 24 anos. Um questionário comum aos participantes do Inquérito foi o Tipo domiciliar contendo perguntas sobre aspectos demográficos e socioeconômicos Os questionários de interesse central para o recorte deste trabalho são os individuais utilizados na população de 25 anos ou mais (adultos). As diferenças entre os questionários Tipo A, Tipo B, Tipo Adulto está no período de aplicação (Fase I ou II) e na estrutura dos módulos que podem estar presentes na versão ampliada ou reduzida, ou seja, há questões presentes nos três modelos de questionário (questões centrais) e há questões presentes em determinados modelos de questionário (questões ampliadas). Por 33 exemplo, no Tipo B o módulo sobre comportamento de risco foi ampliado e o módulo de morbidade referida foi mantido com questões centrais. A estratégia de utilizar mais de um modelo de questionário foi adotada nas cidades onde a coleta de dados ocorreu na Fase I: Belém, Belo Horizonte, Distrito Federal, Curitiba, Fortaleza, João Pessoa, Manaus, Porto Alegre e Rio de Janeiro. Para as cidades em que o trabalho de campo foi realizado na Fase II — Aracaju, Campo Grande, Florianópolis, Natal, Palmas, Recife, São Luís5, São Paulo e Vitória — elaborou-se um terceiro questionário para adultos. 4.5 Variáveis Todas as medidas a utilizadas na análise deste estudo foram baseadas em entrevistas feitas com os instrumentos utilizados no Inquérito Domiciliar sobre Comportamento de Risco e Morbidade Referida de Doenças e Agravos não Transmissíveis 2002/2003. (INCA, 2003). De interesse central para este trabalho, os módulos das entrevistas contendo perguntas sobre comportamentos de risco, doenças e agravos não transmissíveis e autoavaliação do estado de saúde foram elaborados após a revisão dos instrumentos WHO Standard Risk Factor Questionnaire (OPAS), Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS/ Centers for Disease Control and Prevention) (CDC, 2000), Third Health and Nutrition Examination Survey (USDHHS) (CDC, 1996) e International Physical Activity Questionnaire Young and Middleaged Adults (IPAQ). 4.5.1 Autoavaliação do Estado de Saúde - Desfecho A medida de autoavaliação do estado de saúde foi analisada segundo a pergunta feita no inquérito: ―De um modo geral, em comparação com pessoas da sua idade, como o(a) Sr.(a) considera o seu próprio estado de saúde?‖. Esta pergunta foi realizada de forma direta durante o inquérito e as respostas a ela expressam a autoavaliação acerca do estado de saúde em cinco categorias (excelente, muito boa, boa, regular ou ruim). Esta pergunta tem sido utilizada frequentemente em estudos internacionais e nacionais (INCA, 2003). Para fins de análises dos 34 dados também se utilizou a medida de autoavaliação do estado de saúde dicotomizada referente às respostas negativas (regular/ruim) e positivas (excelente, muito boa e boa) dos indivíduos. 4.5.2 Excesso de Peso - Exposição A partir das seguintes perguntas: ―Qual é a sua altura?‖ e ―Qual é o seu peso?‖ foram obtidas informações referidas de massa corporal e estatura do indivíduo. O estado nutricional foi avaliado por meio do Índice de Massa Corporal (IMC), o qual foi calculado dividindo-se o a massa corporal em kilogramas pela estatura em centímetros ao quadrado autorreferidos, sendo utilizados os pontos de corte maior ou igual a 18,5 kg/m2 e menor ou igual a 24,9 kg/m2 para normal, 25 kg/m2 a 29,9kg/ m2 para sobrepeso e acima de 30 kg/m2 para obesidade, propostos pela OMS (1995) para populações adultas. 4.5.3 Fatores demográficos e socioeconômicos As variáveis de interesse a serem utilizadas neste estudo em relação aos fatores sócio demográficos foram sexo (masculino e feminino), idade (menor de 40 anos, 40 a 59 anos e maior ou igual a 60 anos), região (Sul,Sudeste, Centro-Oeste, Norte e Nordeste), situação conjugal (solteiro, divorciado, casado e viúvo) escolaridade (ensino médio ou mais, ensino fundamental completo e ensino fundamental incompleto), atividade remunerada (sim ou não) e faixa de renda (maior ou igual a 5 salários mínimos1, entre 3 e menos de 5 salários mínimos e até 2 salários mínimos). _________________ 1 Nota: Segundo dados do DIEESE, neste período o valor em Real do salário mínimo no país variou de R$ 200,00 (abril 2002) a R$ 240,00 (abril/2003). (http://www.dieese.org.br/rel/rac/salmin); último acesso em 01/02/2011. 35 4.5.4 Morbidade referida O módulo das doenças não transmissíveis de interesse utilizadas neste estudo abrange a hipertensão arterial sistêmica, doença isquêmica do coração, diabetes melittus e câncer autorreferidos, ou seja, baseado no relato do entrevistado sobre o diagnóstico dessas doenças por profissional de saúde em pelo menos uma consulta, entre aqueles que referiram ter realizado exame para medir a pressão arterial, o colesterol, a glicemia, diagnóstico médico de angina ou infarto do miocárdio e câncer. Em um primeiro momento, procurou-se conhecer a distribuição do acesso da população aos serviços de saúde, no que diz respeito à medição da pressão arterial, a medida de glicemia em jejum ou a prova de tolerância à glicose, e o relato de diagnóstico médico de doença isquêmica do coração e câncer nos dois anos que precederam a entrevista. As questões utilizadas para definição de hipertensão arterial sistêmica, doença isquêmica do coração, diabetes melittus e câncer autorreferidos encontram-se nos anexos 1, 2 e 3, respectivamente (INCA, 2003). 4.5.5 Comportamentos de risco Para fins deste trabalho, os aspectos comportamentais de risco considerados foram consumo de frutas, legumes e verduras menor que cinco vezes por semana, consumo preferencial de leite integral, consumo de gordura visível da carne (nunca ou quase nunca retirava a gordura), consumo pele do frango (nunca ou quase nunca retira a pele do frango), consumo de álcool diário considerado de risco (média de consumo de duas doses de bebida alcoólica por dia para homens e uma dose, para mulheres), tabagismo e inatividade física (sedentário ou irregularmente ativo). O módulo da dieta no questionário utilizado durante o Inquérito foi desenvolvido buscando avaliar o consumo de alimentos ricos em gordura saturada e colesterol, que podem ser fatores de risco para o câncer, e a freqüência do consumo de frutas e vegetais (legumes e verduras) que são fatores protetores (INCA, 2003). O questionário de avaliação do tabagismo utilizado no Inquérito foi baseado nos instrumentos utilizados no The Third National Health and Nutritional Examination Survey (NHANES III, 1988-1994) e no Behavioral Risk Factor Surveillance System (2000), ambos os inquéritos de base populacional americana. O módulo de tabagismo para adultos apresentou questões para estimativa da prevalência de tabagismo ativo e passivo, descrição do perfil do 36 fumante, variáveis relativas à cessação do hábito de fumar, opiniões, conhecimentos e atitudes quanto à exposição tabagística ambiental (INCA, 2003). Os dados sobre consumo de álcool foram coletados durante o inquérito através do questionário baseado no módulo para consumo de álcool do Behavioral Risk Factor Surveillance System (2000), composto por perguntas diretas, autorreferidas, que enfatizam questões de freqüência (dias por semana ou mês) e quantidade ingerida (número de doses ingeridas nos últimos 30 dias) de bebidas alcoólicas. Considerou-se como dose padronizada: meia garrafa ou 1 lata de cerveja, um cálice de vinho ou 1 dose de bebida destilada (aguardente, uísque etc.), buscando avaliar a proporção da população que consome bebidas alcoólicas e estimar o percentual de indivíduos que normalmente o fazem acima das recomendações (consumo atual e consumo de risco, respectivamente) (INCA, 2003). Em relação à atividade física, o instrumento utilizado no inquérito foi o International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), versão 8, recomendada para estudos nacionais de prevalência de indivíduos sedentários ou ativos, devido à possibilidade de comparação internacional. O IPAQ contém perguntas relacionadas à freqüência (dias por semana) e à duração (tempo por dia) da realização de atividades físicas moderadas e vigorosas, e da caminhada referentes aos sete dias anteriores ao preenchimento (INCA, 2003). 4.6 Análise dos dados Todo o desenho amostral da pesquisa (amostragem complexa) foi considerado na análise dos dados. As cinco categorias iniciais de resposta para o desfecho foram dicotomizadas em: autoavaliação do estado de saúde boa (categorias ―Excelente‖, ―Muito Boa‖, ―Boa‖) e ruim (―Regular‖ e ―Ruim‖). Foram estimadas, inicialmente, proporções da categoria dicotomizada de autoavaliação do estado de saúde em relação às categorias de IMC de sobrepeso e obesidade e todas as outras variáveis de exposição mencionadas anteriormente, de interesse para o estudo. Procedeu-se a análise através do modelo de regressão logística uni e multivariado a fim de investigar a relação entre autoavaliação do estado de saúde regular/ruim e sobrepeso/obesidade e 37 a relação com todas as variáveis de exposição. A análise multivariada constituiu-se por dois modelos: o primeiro ajustado por todas as variáveis independentes consideradas no estudo (modelo completo) e, um segundo, ajustado somente pelas variáveis independentes significativas ao final do primeiro modelo (completo) de regressão. No Apêndice 2 são apresentados as etapas para construção deste segundo modelo . Os resultados das proporções são apresentados em valores percentuais e o resultado dos modelos na forma de razão de chances (ORs) com cálculo dos respectivos intervalos de confiança e nível de significância de 5%. As estimativas foram obtidas utilizando-se o software estatístico STATA, na versão 8.0. 4.7 Apresentação dos resultados Os resultados deste estudo serão apresentados sob a forma de um manuscrito: Manuscrito: Fatores relacionados à autoavaliação do estado de saúde em 17 capitais Brasileiras e no Distrito Federal: uma análise descritiva – Apresenta os resultados das análises exploratórias de fatores de risco em 17 capitais brasileiras e no Distrito Federal no período 2002 – 2003. 4.8 Considerações Éticas Os procedimentos para o inquérito original foram desenvolvidos de forma a proteger a privacidade dos indivíduos, garantindo a participação anônima e voluntária. Um consentimento informado assinado pelo próprio era uma exigência para participação no Inquérito. Seguindo-se a orientação da Declaração de Helsinki, norteadora das recomendações do Ministério da Saúde para desenvolvimento de pesquisas em seres humanos (2001), o protocolo do estudo foi submetido ao Comitê de Ética e Pesquisa do Instituto de Estudos em Saúde Coletiva. 38 5. MANUSCRITO – Fatores relacionados à autoavaliação do estado de saúde em 17 capitais Brasileiras e no Distrito Federal: uma análise descritiva – Apresenta os resultados das análises exploratórias de fatores de risco em 17 capitais brasileiras e no Distrito Federal no período 2002 – 2003. 39 Introdução Laurenti (1990) define a transição epidemiológica como ―uma evolução gradual dos problemas de saúde caracterizados por alta morbidade e mortalidade por doenças infecciosas que passa a se caracterizar predominantemente por doenças crônicas não-transmissíveis‖. Em países em desenvolvimento, o crescente aumento de óbitos por doenças não transmissíveis, as chamadas DCNTs, como as cardiovasculares, neoplasias e causas externas, ganham destaque nas causas de óbitos em função do aumento da vida média e do consequente envelhecimento populacional (PINHEIRO et al., 2004). Segundo Moura et al. (2007), as DCNTs acometem cerca de 75% da população adulta, sendo que os casos ocorrem já desde a adolescência. A Transição Nutricional integra os processos de transição demográfica e epidemiológica com modificações seqüenciais no padrão de nutrição e consumo, acompanhados de mudanças econômicas, sociais e demográficas, e do perfil de saúde das populações (PINHEIRO et al., 2004). Portanto, a obesidade e o sobrepeso constituem, na atualidade, importantes problemas de saúde pública, pela elevada prevalência, não somente em adultos, mas também em crianças e adolescentes (LAMOUNIER, 2009). O conhecimento acerca dos seus fatores de risco e o seu monitoramento, principalmente os de natureza comportamental, como dieta, sedentarismo, dependência química (de tabaco, álcool e outras drogas) é uma das ações de vigilância mais importantes (MALTA et al., 2006). No Brasil estes marcadores aumentados de sobrepeso e obesidade podem ser ilustrados nas mudanças do consumo de alimentos da população brasileira. Dados da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF, 2002/2003) apontam uma diminuição da disponibilidade domiciliar per capita de determinados alimentos tradicionais, como arroz, feijão e farinha de mandioca, e o aumento da disponibilidade de alimentos industrializados (COELHO, 2009). Nas últimas décadas, vários instrumentos têm sido desenvolvidos para caracterizar o estado de saúde das populações, utilizando questões de fácil entendimento e cobrindo uma vasta gama de dimensões. A inclusão do questionamento sobre a autoavaliação da morbidade permite construir indicadores para o monitoramento do estado de saúde da população nos seus vários domínios. Esses indicadores também podem ser usados para construir outras medidas, produzindo estimativas da esperança de vida saudável e da qualidade de vida (THEME-FILHA et al., 2008). 40 Independentemente da categorização do diagnóstico ou da gravidade da doença, as informações sobre estado de saúde são úteis para estabelecimento de graus de morbidade nas comunidades, possibilitando a realização de comparação entre diferentes grupos populacionais, e, posteriormente, auxiliando na avaliação das necessidades de saúde ou alocação eficiente dos recursos de saúde nas populações. Além disso, estudos populacionais têm demonstrado que indivíduos que relatam a autoavaliação de sua saúde como ruim, apresentam maior risco de morte por todas as causas em comparação com aquelas que referem ter uma saúde excelente (KIND et al., 1998). Por ser um indicador que engloba muitas dimensões, a autoavaliação do estado de saúde pode ser influenciada por diversos fatores, dentre eles destacam-se as características sociodemográficas, comportamentais ou de estilo de vida, psicossociais, funcionais e de morbidade, as quais determinam a autoavaliação de saúde, em maior ou menor grau. No Brasil, estudos sugerem que a idade, o sexo, o bem estar material e o grau de instrução são os mais relevantes (Szwarcwald et al., 2005). Segundo Monteiro (2000), o conhecimento e acompanhamento da situação nutricional constituem instrumento essencial para a aferição das condições de saúde, além de oferecer medidas objetivas das condições de vida da população em geral. A importância da avaliação nutricional decorre da influência decisiva que o estado nutricional exerce sobre a morbimortalidade, o crescimento e o desenvolvimento. Estudos principalmente populacionais obesidade apontam com uma resultados forte sociais correlação adversos, do tais estado como nutricional, baixo nível socioeconômico, estigma social negativo e baixa auto-estima. A relação entre obesidade e autoavaliação do estado de saúde, no entanto, é menos clara, ainda que seja sugerida uma associação inversa entre IMC e autoavaliação do estado de saúde, ou seja, um IMC aumentado refletindo negativamente na autoavaliação do estado de saúde e até no aumento do risco relativo de morte (MANSSON, 2001; COTT, 1999). Diante da importância dada à epidemia de obesidade, o objetivo central deste trabalho foi analisar a relação entre o excesso de peso autorreferido e a autoavaliação do estado de saúde em adultos, com idade a partir de 25 anos, em 17 capitais brasileiras e no Distrito Federal, no período 2002-2003, segundo covariáveis sociodemográficas, morbidades autorreferidas e comportamento de risco na população. 41 Metodologia Este trabalho é um recorte baseado em dados do estudo transversal de base populacional ―Inquérito Domiciliar sobre Comportamentos de Risco e Morbidade Referida de Doenças e Agravos não Transmissíveis‖, realizado pelo Instituto Nacional do Câncer (INCA) em 2002/2003. A população alvo do inquérito foi composta por indivíduos com idade igual ou superior a 15 anos no momento da pesquisa, residentes no Distrito Federal e nas seguintes capitais: Aracaju, Belém, Belo Horizonte, Campo Grande, Curitiba, Florianópolis, Fortaleza, João Pessoa, Manaus, Natal, Palmas, Porto Alegre, Recife, Rio de Janeiro, São Luís, São Paulo e Vitória (INCA, 2003). Constituiu-se para o inquérito original uma amostra autoponderada com dois estágios de seleção, sendo as unidades primárias os setores censitários e secundárias, os domicílios. Primeiramente, os setores censitários foram numerados em ordem crescente e do centro para a periferia, de acordo com a metodologia definida pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) (INCA, 2003). A população de estudo é composta por uma amostra aleatória da população residente nas 17 capitais brasileiras acima mencionadas e no Distrito Federal em 2002/2003, excluindo-se mulheres grávidas re mulheres em período de amamentação, com idade igual ou superior a 25 anos no momento do inquérito, que apresentaram índice de massa corporal maior ou igual a 18,5 kg/m2 e que tenham respondido as questões ampliadas referentes à inatividade física, equivalendo assim a 11.505 participantes. Todas as medidas a utilizadas na análise deste estudo foram baseadas em entrevistas feitas com os instrumentos utilizados no Inquérito (INCA, 2003). De interesse central para este trabalho, os módulos sobre comportamentos de risco, doenças e agravos não transmissíveis e autoavaliação do estado de saúde foram elaborados após a revisão dos instrumentos WHO Standard Risk Factor Questionnaire (OPAS), Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS/ Centers for Disease Control and Prevention) (CDC, 2000), Third Health and Nutrition Examination Survey (USDHHS) (CDC, 1996) e International Physical Activity Questionnaire Young and Middle-aged Adults (IPAQ). A medida de autoavaliação do estado de saúde foi analisada segundo a pergunta feita no inquérito: ―De um modo geral, em comparação com pessoas da sua idade, como o(a) Sr.(a) considera o seu próprio estado de saúde?‖. Esta pergunta foi realizada de forma direta durante o 42 inquérito e as respostas a ela expressam a autoavaliação acerca do estado de saúde em cinco categorias (excelente, muito boa, boa, regular ou ruim). A partir das seguintes perguntas: ―Qual é a sua altura?‖ e ―Qual é o seu peso?‖ foram obtidas informações referidas de estatura e massa corporal do indivíduo. O estado nutricional foi avaliado por meio do Índice de Massa Corporal (IMC, sendo utilizados os pontos de corte maior ou igual a 18,5 kg/m2 e menor ou igual a 24,9 kg/m2 para normal, 25 kg/m2 a 29,9kg/ m2 para sobrepeso e acima de 30 kg/m2 para obesidade, propostos pela OMS (1995) para populações adultas. As covariáveis de interesse a serem utilizadas neste estudo em relação aos fatores sócio demográficos foram sexo, idade, região, situação conjugal escolaridade, atividade remunerada e faixa de renda. As doenças não transmissíveis avaliadas neste estudo abrangem a hipertensão arterial sistêmica, doença isquêmica do coração, diabetes melittus e câncer autorreferidos, ou seja, baseado no relato do entrevistado sobre o diagnóstico dessas doenças por profissional de saúde em pelo menos uma consulta, entre aqueles que referiram ter realizado exame para medir a pressão arterial, o colesterol, a glicemia, diagnóstico médico de angina ou infarto do miocárdio e câncer. (INCA, 2003). Os aspectos comportamentais de risco considerados foram consumo de frutas, legumes e verduras menor que cinco vezes por semana, consumo preferencial de leite integral, consumo de gordura visível da carne (nunca ou quase nunca retirava a gordura), consumo pele do frango (nunca ou quase nunca retira a pele do frango), consumo de álcool diário considerado de risco (média de consumo de duas doses ou mais de bebida alcoólica por dia para homens e uma dose, para mulheres), tabagismo e inatividade física (sedentário ou irregularmente ativo). As cinco categorias iniciais de resposta para o desfecho foram dicotomizadas em: autoavaliação do estado de saúde boa (categorias ―Excelente‖, ―Muito Boa‖, ―Boa‖) e ruim (―Regular‖ e ―Ruim‖). Foram estimadas, inicialmente, proporções da categoria dicotomizada de autoavaliação do estado de saúde em relação às categorias de IMC de sobrepeso e obesidade e todas as outras variáveis de exposição mencionadas anteriormente, de interesse para o estudo. Procedeu-se a análise através do modelo de regressão logística uni e multivariado a fim de investigar a relação entre autoavaliação do estado de saúde regular/ruim e sobrepeso/obesidade e a relação com todas as variáveis de exposição. A análise multivariada constituiu-se por dois modelos: o primeiro ajustado por todas as variáveis independentes consideradas no estudo 43 (modelo completo) e, um segundo, ajustado somente pelas variáveis independentes significativas ao final do primeiro modelo de regressão (modelo completo). No Apêndice 2 são apresentados as etapas para construção deste segundo modelo . Os resultados das proporções são apresentados em valores percentuais e o resultado dos modelos na forma de razão de chances (ORs) com cálculo dos respectivos intervalos de confiança e nível de significância de 5%. As estimativas foram obtidas utilizando-se o software estatístico STATA, na versão 8.0. O desenho amostral da pesquisa (amostragem complexa) foi considerado na análise dos dados. Este trabalho foi submetido ao Comitê de Ética em Pesquisa do Instituto de Estudos em Saúde Coletiva da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Resultados As proporções referentes às categorias de resposta de autoavaliação do estado de saúde negativas (regular/ruim) na população total de estudo segundo o IMC e todas as variáveis independentes apresentam-se nas Tabelas 1, 2, 3, 4 e 5, respectivamente. No Apêndice 1, encontra-se detalhadamente as proporções de todas as categorias de resposta de autoavaliação do estado de saúde na população total do estudo segundo IMC e todas as variáveis independentes. Esta análise foi realizada a fim de se obter uma caracterização da amostra utilizada no estudo, oferecendo um panorama global acerca das relações entre autoavaliação do estado de saúde e as variáveis de interesse. A proporção de indivíduos referindo autoavalição negativa (regular/ruim) do estado de saúde aumentou conforme o aumento do IMC, desta forma indivíduos com sobrepeso apresentam prevalências maiores de autoavaliação negativa do estado de saúde, quando comparados aos indivíduos com IMC normal, e indivíduos obesos apresentam uma prevalência ainda maior de autoavaliação do estado de saúde regular ou ruim. 44 Tabela 1 – Proporção1 de categorias de respostas de autoavaliação do estado de saúde regular ou ruim, segundo variável de exposição2 População Total Índice de Massa Corporal Normal Sobrepeso Obesidade (IC3 95%) SIM (%) n 25,6 2.480 (23,79- 27,45) 22,5 1.199 26,0 841 36,0 440 (20,31- 24,78) (22,92- 29,27) (30,96- 41,35) 1 Esta proporção refere-se á população de indivíduos expostos com 25 anos ou mais de idade, com IMC maior ou igual a igual a 18,5kg/m2 e que tenham respondido aos questionários do Tipo A, Tipo B ou Tipo Adulto. 2 Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral (amostragem complexa). 3 Intervalo de confiança de 95%. Mulheres relataram mais negativamente seu estado de saúde, comparadas aos homens. Em relação à idade, as proporções negativas foram maiores em indivíduos mais velhos, ou seja, maiores de 60 anos apresentaram proporções maiores em relação aos indivíduos na faixa etária de 40 a 59 anos, que por sua vez avaliaram sua saúde de forma mais negativa que os indivíduos com idade menor de 40 anos. Piores avaliações de autoavalição de saúde foram encontradas entre os viúvos, em relação aos solteiros, não tendo sido encontrada tal diferença entre os casados e os divorciados, e residentes das regiões Norte e Nordeste. 45 Tabela 2 – Proporção1 de categorias de respostas sobre o estado de saúde regular ou ruim, segundo variáveis demográficas2 (IC3 95%) SIM Fatores demográficos Sexo Masculino Feminino Idade < 40anos 40 a 59 anos > = 60anos Região Sul Sudeste Centro Oeste Nordeste Norte Situação Conjugal Solteiro Divorciado Casado Viúvo 1 (%) n 22,4 31,1 1.154 2.096 (20,32- 24,56 ) (28,89- 33,37 ) 21,9 30,6 39,1 1.320 1.482 448 (19,87- 24,13) (28,13- 33,08) (33,85- 44,7) 22,3 25,9 26,3 33,3 33,3 381 743 286 1.301 539 (18,18- 22,49) (23,41- 28,6) (23,06- 29,91) (31,16- 35,43) (30,34- 36,4) 25,3 25,3 27,3 42,1 481 339 2.229 200 (21,86- 29,08) (20,93- 30,16) (25,3- 29,36) (34,47- 50,15) Esta proporção refere-se á população de indivíduos expostos com 25 anos ou mais de idade, com IMC maior ou igual a igual a 18,5kg/m2 e que tenham respondido aos questionários do Tipo A, Tipo B ou Tipo Adulto. 2 Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral (amostragem complexa). 3 Intervalo de confiança de 95%. 46 Tabela 3 – Proporção1 de categorias de respostas sobre o estado de saúde regular ou ruim, segundo variáveis socioeconômicas2 (IC3 95%) SIM (%) n 17,1 33,0 40,5 1.039 897 1.275 (15,4- 18,99) (30,07- 36,06) (37,39- 43,66) 21,7 38,1 1.754 1.486 (19,9- 23,56) (35,14- 41,11) 19,1 31,5 42,5 897 1.289 950 (17,04- 21,40) (28,66- 34,37) (38,98- 46,13) Socioeconômicas Escolaridade Ensino Médio ou mais Ensino Fundamental Completo Ensino Fundamental Incompleto Atividade Remunerada Possui atividade remunerada Não possui atividade remunerada Faixa de Renda > 5 sm* 3 a menos de 5 sm Até 2 sm 1 Esta proporção refere-se á população de indivíduos expostos com 25 anos ou mais de idade, com IMC maior ou igual a igual a 18,5kg/m2 e que tenham respondido aos questionários do Tipo A, Tipo B ou Tipo Adulto. 2 Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral (amostragem complexa). * sm = salários mínimos. 3 Intervalo de confiança de 95%. Todos os indivíduos que referiram algum tipo de morbidade referida, sendo pressão alta, diabetes, hipercolesterolemia e câncer apresentaram proporções negativas acerca do seu estado de saúde maiores que na ausência dessas morbidades, especialmente diabetes, a qual mais da metade da população com diabetes referiu seu estado de saúde regular ou ruim. 47 Tabela 4 – Proporção1 de categorias de respostas sobre o estado de saúde regular ou ruim, segundo variável morbidade referida2 (IC3 95%) SIM Morbidade Referida Pressão alta Não tem pressão alta Tem pressão alta Colesterol Alto Não tem colesterol alto Tem colesterol alto Diabetes Não tem diabetes Tem diabetes Câncer Não tem câncer Tem câncer (%) n 21,1 46,7 1.929 1.168 (19,41- 22,83) (42,94- 50,44) 23,0 39,2 1.481 740 (20,98- 25,14) (35,15- 43,4) 25,0 54,4 1.849 275 (23,03- 27,01) (45,84- 62,69) 27,1 41,4 3.183 67 (25,39- 28,82) (29,36- 54,65) 1 Esta proporção refere-se á população de indivíduos expostos com 25 anos ou mais de idade, com IMC maior ou igual a igual a 18,5kg/m2 e que tenham respondido aos questionários do Tipo A, Tipo B ou Tipo Adulto. 2 Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral (amostragem complexa). 3 Intervalo de confiança de 95%. O consumo diário de álcool de risco, pele do frango, gordura visível da carne e leite do tipo integral, as piores proporções de autoavaliação de saúdeforam encontradas entre os indivíduos que apresentaram tais comportamentos, sendo a diferença maior entre os indivíduos que relataram consumo de leite integral, comparado aos que não consumiam. Já os indivíduos que relatam não consumir frutas, legumes e verduras 5 vezes por semana referiram mais negativamente seu estado de saúde comparado aos que relataram este consumo 5 vezes por semana. Os indivíduos fumantes apresentaram proporções negativas maiores de autoavaliação do estado de saúde em relação aos não fumantes. Além disso, indivíduos inativos relataram um pouco mais negativamente seu estado de saúde em relação aos ativos. 48 Tabela 5 – Proporção1 de categorias de respostas sobre o estado de saúde regular ou ruim, segundo variáveis comportamentos de risco2 (IC3 95%) SIM Comportamentos de Risco Consumo de frutas/leg/verd* Não consome frutas/leg/verd Consome frutas/leg/verd Consumo de leite integral Não consome leite integral Consome leite integral Consumo de gordura visível da carne Não consome gordura visível da carne Consome gordura visível da carne Consumo de pele do frango Não consome pele do frango Consome pele do frango Consumo de álcool Não consome álcool Consome álcool Tabagismo Não fumante Fumante Inatividade física Ativo fisicamente Inativo fisicamente (%) N 32,6 24,9 1.277 1.972 (29,67- 35,62) (23,13- 26,79) 21,3 29,2 570 1.795 (17,88- 25,08) (26,8- 31,77) 26,3 28,5 1.862 1.259 (24,28- 28,42) (25,98- 31,13) 26,8 29,0 400 784 (25,03- 28,63) (26,08- 32,14) 27,1 29,5 2.894 266 (25,33- 28,87) (25,44- 33, 98) 27,4 32,8 1454 820 (25, 12- 29,73) (29,44- 36,3) 25,5 29,4 1.864 1.386 (23,75- 27,22) (27,36- 31,61) 1 Esta proporção refere-se á população de indivíduos expostos com 25 anos ou mais de idade, com imc maior ou igual a igual a 18,5kg/m2 e que tenham respondido aos questionários do Tipo A, Tipo B ou Tipo Adulto. 2 Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral (amostragem complexa). * Leg/verd = legumes/verduras. 3 Intervalo de confiança de 95%. Na Tabela 6 são apresentados as associações entre autoavaliação de saúde e todas as variáveis independentes. Os resultados da análise univariada indicam que indivíduos obesos relatam pior estado de saúde comparado aos indivíduos com sobrepeso (OR: 1.94). Quanto às variáveis demográficas, todas, exceto aqueles indivíduos classificados como divorciados e casados, apresentaram gradientes maiores de autoavaliação negativa do estado de saúde, tendo mostrado gradientes maiores de razão de chances significativos para piora da autoavaliação do 49 estado de saúde em mulheres, indivíduos mais velhos, moradores do Norte e Nordeste e viúvos (OR: 1.56, 2.29, 1.96 e 2.14, respectivamente). Em termos socioeconômicos indivíduos com menor escolaridade, sem atividade remunerada e aqueles com renda mais baixa de até 2 salários mínimos apresentaram os piores resultados de autoavaliação do estado de saúde (OR: 3.29, 2.22 e 3.12, respectivamente). Todas as morbidades referidas de interesse para o estudo apresentaram gradientes maiores de razão de chances de pior estado de saúde (OR: 3.27 para pressão alta, OR: 2.15 para colesterol alto, OR: 3.58 para diabetes e OR: 1.9 para câncer). Os comportamentos de risco não consumo de frutas, legumes e verduras pelo menos 5 vezes por semana (OR: 1.45), consumo de leite integral (OR: 1.52), fumo (OR: 1.29) e inatividade física (OR: 1.22) mostraram gradientes significativos maiores de razão de chance de autoavaliação do estado de saúde regular ou ruim. Na análise ajustada por todas as categorias de variáveis independentes os gradientes de razão de chances para autoavaliação do estado de saúde negativo manteve-se significativo somente para sexo feminino (OR: 1.56), regiões Centro-Oeste (OR: 1.57), Norte (OR: 1.53) e Nordeste (OR: 2.35), em comparação à região Sul, escolaridade (OR: 1.74 para ensino fundamental completo e OR: 2.57 para incompleto), em relação a ensino médio ou mais, não ter atividade remunerada (OR: 1.5), referir pressão alta (OR: 2.22), referir colesterol alto (OR: 1.4), referir diabetes (OR: 2.5) e não consumo de frutas, legumes e verduras pelo menos cinco vezes por semana (OR: 2.43). A análise ajustada apenas para as variáveis significativas (p < 0.05) no modelo multivariado completo, as quais foram sexo, região, escolaridade, atividade remunerada, faixa de renda, pressão alta, colesterol alto, diabetes e fumo, acrescido do índice de massa corporal (variável de exposição) e inatividade física (população de estudo) mostrou que indivíduos com sobrepeso têm 1.3 vezes mais chance de autoavaliar seu estado de saúde como regular ou ruim (OR: 1.31) e indivíduos obesos quase 1.7 vezes mais chance (OR: 1.69), em comparação aos indivíduos com IMC normal. As mulheres relatam pior estado de saúde com chance de 1.45 vezes mais em relação aos homens (OR: 1.45). Nas regiões, assim como em todas as categorias de variáveis independentes verifica-se um gradiente crescente de razão de chance para piora do relato de avaliação do estado de saúde, tendo sido OR: 1.14 para o Sudeste, 1.6 para o CentroOeste 1.67 para o Nordeste, respectivamente, porém os indivíduos que moram na região Norte 50 possuem mais que o dobro de chance de relatar pior estado de saúde (OR: 2.22), comparados aos indivíduos que moram na região Sul. O gradiente da razão de chance aumenta para autoavaliação do estado de saúde negativa, conforme a diminuição da escolaridades e da faixa de renda. Os indivíduos com ensino fundamental completo têm quase o dobro de chances de referir seu estado de saúde como regular ou ruim (OR: 1.85) e os classificados como tendo ensino fundamental incompleto têm valores muito maiores (OR: 2.5), em comparação aos indivíduos com ensino médio ou mais. Da mesma forma os com menor renda (até dois salários mínimos) têm o dobro de chances de referir seu estado de saúde regular ou ruim (OR: 2.03) e os com renda intermediária (entre 3 e 5 salários mínimos apresentam razão de chance de 1.47 em relação aqueles com renda de mais de cinco salários mínimos, valor semelhante ao encontrado para aqueles sem atividade remunerada (OR: 1.49) em referência aos com atividade remunerada. Dentre as morbidades referidas de interesse, todas demonstraram razão de chances significativas para autoavaliação do estado de saúde regular e ruim, porém diabetes foi a morbidade com maior valor (OR: 2.54), seguida de pressão alta (OR: 1.91) e colesterol alto (1.43). Dentre as variáveis de comportamentos de risco, fumar apresentou razão de chance de 1.45 vezes mais de referir estado de saúde regular/ruim e indivíduos inativos 1.23 vezes mais, entretanto o OR para inativos não apresentou significância estatística (IC: 0.96; 1.58). 51 Tabela 6 - Razão de Chances (OR) bruta para autoavaliação de saúde regular ou ruim 1, ajustada para todas as variáveis independentes e ajustada para variáveis independentes significativas. Variáveis Independentes IMC Exposição Demográficas Sexo Idade Região Situação Conjugal Socioeconômicas Escolaridade Atividade remunerada Faixa de renda Morbidade referida Pressão Alta Colesterol Alto Diabetes Câncer Comportamentos Frutas/Leg/Verd de risco Categorias Normal (Referência) Sobrepeso Obesidade Masculino (Referência) Feminino < 40anos (Referência) 40 a 59 anos > = 60anos Sul (Referência) Sudeste Centro Oeste Nordeste Norte Solteiro (Referência) Divorciado Casado Viúvo Ensino Médio ou mais (Referência) Ensino Fundamental Completo Ensino Fundamental Incompleto Possui atividade rem (Referência) Não possui > 5 sm (Referência) 3 a menos de 5 sm até 2 sm ORa (IC 95%) 1 1.21(0.98;1.48) 1.94*(1.51;2.48) 1 1.56*(1.35;1.81) 1 1.56*(1.35;1.81) 2.29*(1.75;2.3) 1 1.38*(1.14;1.67) 1.4*(1.13;1.76) 1.96*(1.66;2.31) 1.96*(1.62;2.38) 1 0.99 (0.74; 1.35) 1.1 (0.9; 1.35) 2.14*(1.49; 3.07) 1 2.38*(2.01; 2.82) 3.29*(2.74; 3.95) 1 2.22*(1.88; 2.61) 1 1.93*(1.59; 2.36) 3.12 *(2.58; 3.78) ORb (IC 95%) 1 1.21 (0.87;1.69) 1.34 (0.86;2.07) 1 1.54** (1.09; 2.18) 1 0.85 (0.6;1.21) 0.65 (0.37;1.13) 1 1,0 (0.7;1.42) 1.57** (1.04; 2.35) 1.53** (1.08; 2.19) 2.35** (1.52; 3.63) 1 0.98 (0.55;1.72) 0.97 (0.61;1.52) 1.6 (0.81;3.14) 1 1.74**(1.22; 2.49) 2.57**(1.7; 3.88) 1 1.5**(1.12;2.02) 1 1.44 (0.97;2.14) 1.51 (0.95;2.37) Não tem pressão alta (Referência) Tem pressão alta Não tem colest alto(Referência) Tem colesterol alto Não tem diabetes(Referência) Tem diabetes Não tem câncer(Referência) Tem câncer 1 3.27*(2.75;3.9) 1 2.15*(1.77; 2.62) 1 3.58*(2.52; 5.09) 1 1.9*(1.11;3.27) 1 1 2.22**(1.59; 3.09) 1.91***(1.46;2.49) 1 1 1.4**(1.05;2.02) 1.43***(1.08;1.89) 1 1 2.5**(1.51;4.16) 2.54***(1.6; 4.01) 1 1.09 (0.47;2.52) - Consome frut/leg/ver (Referência) 1 1 Não consome 1.45*(1.24;1.69) 1.43**(1.04;1.96) Leite Integral Não consome leit int(Referência) 1 1 Consome leite integral 1.52*(1.19;1.94) 1.37 (0.95;1.98) Gordura visível da Carne Não consome gordura (Referência) 1 1 Consome gordura 1.11 (0.95;1.3) 1.06 (0.75;1.49) Pele do Frango Não consome pele (Referência) 1 1 Consome 1.11 (0.95;1.3) 1.1 (0.75;1.61) Álcool Não consome álcool (Referência) 1 1 Consome álcool 1.12 (0.9;1.4) 1.45 (0.89;2.35) Tabagismo Não fumante(Referência) 1 1 Fumante 1.29*(1.07;1.56) 1.27 (0.94;1.72) Inatividade Física Ativo fisicamente (Referência) 1 1 Inativo fisicamente 1.22*(1.07;1.38) 1.22 (0.89;1.66) 1 Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral. a Razão de chance univariada para variável de exposição, demográficas, socioeconômicas, morbidade referida e comportamentos de risco. b Razão de chance ajustada para todas as variáveis independentes. c Razão de chance ajustada para as variáveis independentes significativas (p < 0.05). *, **, *** Valores significativos (p < 0.05). ORc (IC 95%) 1 1.31(1.0;1.71) 1.69***(1.21;2.36) 1 1.45***(1.13;1.86) 1 1.14 (0.85;1.52) 1.6***(1.13; 2.26) 1.67***(1.26;2.22) 2.22***(1.51;3.28) 1 1.85***(1.32;2.59) 2.5***(1.78;3.51) 1 1.49***(1.18;1.88) 1 1.47***(1.06;2.04) 2.03***(1.4; 2.95) 1 1.45***(1.13;1.86) 1 1.23 (0.96;1.58) 52 Discussão Perguntas sobre autoavaliação de saúde vêm sendo amplamente utilizados em inquéritos nacionais, principalmente em países desenvolvidos, buscando avaliar o estado de saúde de populações. Neste sentido, a análise da relação entre autoavaliação de saúde e excesso de peso, a partir do inquérito, realizado no Brasil, representa um esforço adicional para avaliação das condições de saúde e o planejamento de ações e serviços em saúde desta população. Dentre as limitações deste estudo, podemos destacar o uso de medidas autorreferidas de massa corporal, estatura e autoavaliação de saúde, as quais podem ser influenciadas por fatores, tais como idade, gênero e também condições socioeconômicas dos grupos estudados, características comportamentais ou de estilo de vida, psicossociais, funcionais e de morbidade, as quais determinam a autoavaliação de saúde, em maior ou menor grau. (SCHMIDT, 1993; FONSECA et al., 2004). No Brasil, estudos sugerem que a idade, o sexo, o bem estar material e o grau de instrução são os fatores de influência mais relevantes (Szwarcwald et al., 2005). Metódos de análise, como estratificação por sexo, não foram utilizados neste trabalho, no entanto poderiam controlar tais variações. Neste estudo, as maiores proporções de autoavaliação do estado de saúde regular ou ruim foram vistas em indivíduos obesos, mulheres, idade avançada, viúvos, com menor renda e escolaridade, moradores das regiões Norte e Nordeste, diabéticos e fumantes. De maneira geral, estas características encontradas foram consistentes com outros estudos populacionais (PROSPER et al., 2009; SALOMON et al., 2009; LIM et al., 2007; DACHS, 2006; SZWARCWALD et al., 2005; INCA, 2003). Considerando-se as diferenças metodológicas, a comparação de inquéritos norte-americanos populacionais mostrou um aumento de 15% em mulheres e de 22% em homens em relação à autoavaliação de saúde regular ou ruim (SALOMON, 2009). Apesar dos achados recentes indicarem uma piora no relato de saúde das populações, estas proporções de autoavaliação de saúde negativa foram maiores no Brasil do que em outros países estudados. No modelo univariado, os resultados significativos da relação entre excesso de peso e autoavaliação de saúde foram similares as proporções, exceto para indivíduos com consumo de leite integral, ao invés de tabagistas. Houve variação na análise multivariada, quando ajustada para todas as variáveis independentes, a qual mostrou maior significância para mulheres, região 53 Norte, menor escolaridade e sem atividade remunerada, diabéticos e com consumo de frutas/legumes e verduras menor que 5 vezes por semana. No modelo final, a piora da autoavaliação do estado de saúde foi relacionada mais significativamente aos obesos, mulheres, da região Norte, menor renda e escolaridade, diabéticos e fumantes. Estes resultados demonstram que o excesso de peso, mais fortemente em relação à obesidade, é um importante preditor de pior autoavaliação do estado de saúde em vários subgrupos e esta relação persiste após ajustar o efeito de fatores relacionados incluindo demográficos, socioeconômicos, morbidade referida e comportamentos de risco. Embora o IMC apresente limitações quanto à sua correlação com a distribuição de gordura, mais ainda sendo autorreferido, seu uso em estudos populacionais para avaliar o estado nutricional e sua relação com o estado de saúde e eficaz para planejamento de ações em saúde (PROSPER et al. 2009; FORD et al., 2001; MANSSON e MERLO, 2001). Porém, a relação entre excesso de peso e autoavaliação do estado de saúde é multifatorial e apresenta conclusões discordantes. Os resultados neste estudo apontam uma relação entre autoavaliação do estado de saúde segundo variáveis sociodemográficas na população brasileira. Mulheres demonstraram pior relato de saúde, em comparação aos homens, tanto na análise univariada, quanto nas multivariadas, mesmo após o ajuste de variáveis significativas, somente. Dados sobre diferenças em relação à saúde segundo sexo em sociedades industrializadas indicam que, embora vivam mais do que os homens, as mulheres refletem uma ―maior sensibilidade‖ às condições de saúde e referem mais morbidade, problemas psicológicos e utilizam mais os serviços de saúde (RAZZAQUE et al., 2010; SZWARCWALD et al., 2010; INCA, 2003). Lim et al. (2007) aponta que diferenças entre os sexos na autoavaliação de saúde não têm sido consistentes, sugerindo especificidades culturais determinantes em diferentes sociedades. O perfil de mulheres que vivem em países em desenvolvimento, como o Brasil, experimenta uma inserção acelerada no mercado de trabalho e maior parcela de participação na renda familiar, porém, com disparidades salariais tradicionalmente discriminatórias, podendo desencadear processos patológicos, tais como ansiedade, depressão, doenças comuns ao sexo feminino. A idade e a atividade remunerada também se apresentaram como fatores relevantes. Dado que indivíduos de maior idade possuem maiores prevalências de doenças, principalmente DCNTs, o gradiente de pior autoavaliação de saúde aumenta conforme a idade e na ausência de atividade remunerada (LIANG et al., 2010; SZWARCWALD et al., 2005; LIM et al., 2007). No 54 entanto, a razão de chance para idade não foi agregada ao modelo final com as variáveis significativas no modelo completo, ao contrário da atividade remunerada, a qual apresenta relações com fatores socioeconômicos. Provavelmente interações que vão além destes resultados analisados, entre aumento de idade e atividade remunerada (indivíduos mais aposentados, ou seja, sem atividade) estejam presentes anulando esta relação. Disparidades regionais foram verificadas em todos os modelos de regressão, prevalecendo piores resultados de autoavaliação de saúde nas regiões Norte e Nordeste. Ainda que os dados coletados apenas nas capitais, não possam ser generalizados como representativos do Brasil, a semelhança dos percentuais encontrados entre o Norte/Nordeste e o Sul/Sudeste e a disparidade entre eles reflete diferenças regionais, onde persistem as desigualdades sociais predominantes (INCA, 2003). Ser viúvo apresentou maior razão de chance de reportar pior estado de saúde, em relação às outras categorias de estado civil (casado, divorciado e solteiro – referência), porém esta relação só foi significativa na análise univariada. Outros achados da literatura a respeito desta relação são inconclusivos e necessitam de mais pesquisas. Liang et al. (2010) encontrou uma pior autoavaliação de saúde entre os casados, mesmo os casados terem demonstrado menores sintomas patológicos, como depressão em análises posteriores, enquanto Prosper et al. (2009), entre os divorciados ou separados. Uma possível explicação para este fato seja o isolamento social vivenciados por estes indivíduos, em comparação às demais categorias. Os dados deste trabalho mostram uma clara relação de estado de saúde com aspectos socioeconômicos, como escolaridade, atividade remunerada e renda, mesmo após o ajuste por todas as variáveis de interesse. Estudos ao longo dos anos têm corroborado que existe um forte gradiente social no âmbito da saúde, no qual indivíduos presentes nos menores estratos de renda e escolaridade relatam pior estado de saúde (SZWARCWALD et al., 2010; RAZZAQUE et al., 2010; LIANG et al., 2010; PROSPER et al., 2009; LIM et al., 2007; SZWARCWALD et al., 2005; FRANKS et al., 2003; MANSSON e MERLO, 2001). No Brasil, estudos envolvendo autoavaliação do estado de saúde são escassos, porém dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD 1998/ 2003) e da Pesquisa Mundial em Saúde (2003) corroboram inequalidades socioeconômicas em saúde (DACHS, 2002; DACHS e SANTOS, 2006). Segundo Szwarcwald et al. (2005/2010), utilizando dados da Pesquisa Mundial de Saúde, realizada no Brasil em 2003, confirma o aumento de evidência sobre 55 a relação entre saúde e nível socioeconômico usando características individuais, como escolaridade, renda ou etnicidade, os quais têm promovido o monitoramento de inequalidades socioeconômicas em saúde tornando-se um importante componente da avaliação do estado de saúde, bem como dos sistemas de saúde. Este gradiente inverso de nível socioeconômico e saúde é reforçado em estudos internacionais, embora inconsistências metodológicas sejam discutidas, tais como ajuste e categorização das variáveis utilizadas. Na Europa e nos Estados Unidos estudos pronunciaram o gradiente social baseado também em relação à autoavaliação do estado de saúde (MACKENBACH et al., 1997; PROSPER, 2009). Investigação de dados do National Health Surveillance Survey (NHSS/2001) em Singapura mostrou, no entanto, que escolaridade tomada como anos de estudos não foi significativa para pior estado de saúde, quando ajustada por renda familiar (LIM et al., 2007). Ainda segundo estes autores, este gradiente social pode ser afetado pelo nível de urbanização, estilo de vida e desigualdade social dos países analisados. Considerando as doenças crônicas referidas pela população de estudo, a análise mostrou associação mais forte entre pior autoavaliação de saúde e o diabetes. Sabe-se que o excesso de peso está muito ligado ao desencadeamento de doenças crônicas, de longa duração e que demandam assistência prolongada pelos serviços de saúde. Sendo as DCNTs determinadas multifatorialmente, pouco se sabe a respeito deste aspecto. Dados da literatura também sugerem que indivíduos diabéticos relatam pior estado de saúde em comparação a outros tipos de doenças crônicas, como hipertensão e colesterol alto. Esta relação é possivelmente influenciada por percepções individuais de saúde devido a sintomas e tratamento do indivíduo, caracteísticas fisiológicas do próprio diabetes como acúmulo de comorbidades, os quais remetem a estilos de vida e/ou maiores condições de enfermidade (FRANKS et al., 2003). Outro aspecto relevante encontrado neste trabalho refere-se aos comportamentos de risco ou estilos de vida, destacando-se relações significativas entre pior estado de saúde em indivíduos com consumo de frutas/legumes e verduras inferior a cinco vezes por semana, consumo preferencial de leite integral, fumantes e inativos fisicamente. Da mesma maneira que doenças crônicas estão relacionadas ao excesso de peso, hábitos de vida considerados ―não promotores‖ ou ―de risco‖ para saúde estão envolvidos na etiologia da obesidade. Segundo Lim et al. (2007) indivíduos mais estressados, doentes ou preocupados relatam pior estado de saúde e também são os que mais referem uso de tabaco, sugerindo um confundimento nesta relação. No entanto, 56 somente os fumantes demonstram relação significativa para pior autoavaliação de saúde ao final de todos os ajustes, além disso, as categorias de resposta acerca das outras variáveis incluídas neste bloco, como consumo de álcool e inatividade física, podem ser falhado ao capturar relações consistentes. Apesar deste estudo ter sido do tipo transversal, onde associações causais entre excesso de peso e autoavaliação de saúde podem ser dificultadas, e, mais ainda, englobando extenso número de variáveis utilizadas de diversas maneiras e em diferentes categorias nos estudos, os resultados encontrados são relevantes para nortear futuras análises populacionais acerca da situação de saúde no Brasil, através do emprego de indicadores autorreferidos com menor custo e de mais fácil aplicação e que possibilitam ações e estratégias para melhorias das condições de saúde da população em geral. Conclusões Em concordância com estudos anteriores, os resultados obtidos demonstram que excesso de peso, principalmente obesidade, possui impacto negativo na medida de autoavaliação de saúde após controlar por fatores demográficos, socioeconômicos, morbidade referida e comportamentos de risco, entre indivíduos adultos de 17 capitais brasileiras e do Distrito Federal. Os dados obtidos apresentam uma forte implicação para a prática da saúde pública, a medida que apontar mudanças no estado de saúde de qualquer população não é algo simples e objetivo, muito embora, fatores que poderiam caracterizar o estado de saúde das populações têm sido correlacionados. O impacto na redução da obesidade, através da implementação de políticas e programas de promoção da saúde demonstram efeitos benéficos na prevalência de comorbidades crônicas, bem como na qualidade de vida como um todo. Pesquisas no Brasil são necessárias, principalmente de caráter longitudinal, a fim de que possam apontar políticas públicas eficazes buscando reduzir o impacto das inequalidades sociais, regionais e nutricionais e melhorar as condições de vida e o estado de saúde da população. 57 Referências BMC Public Health. Gender, ethnicity, health behavior and self-rated health in Singapore (online). Disponível em: http://www.biomedcentral.com/1471-2458/7/184. Acesso em 20 de outubro, 2009. 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A transição epidemiologia tem avançado e, para muitos países aspectos cruciais acerca da situação de saúde da população avançam no sentido de não apenas conhecer como as pessoas vivem, mas também suas experiências de saúde ao longo dos anos. A medida de autoavaliação de engloba percepções individuais de sua saúde evidências apontam ser esta medida um potente preditor de resultados futuros neste contexto de morbidade e mortalidade, sendo urgentemente necessárias aprofundamento das pesquisas na identificação de indicadores eficientes para avaliação de mudanças das condições de saúde ao longo dos anos. Estas medidas devem servir como parâmetro de monitoramento dos serviços de saúde e recursos necessários. O conhecimento de suas sistemáticas variações fortalecerá o valor das medidas de estado de saúde. Atenção cuidadosa para futuras validações através de estudos comparativos longitudinais é necessária. Dado os conceitos ampliados em saúde, torna-se importante relacionar a extensão de quanto a utilização e análise das medidas do estado de saúde podem determinar estratégias de cuidado em saúde. Isso indica que estes indicadores de saúde, embora medidos com diferentes dimensões de saúde, apresentam características comuns, sendo preditores subseqüentes de mortalidade. A fim de promover a saúde das populações torna-se importante o conhecimento do seu estado de saúde num contexto maior que apenas de enfermidade e morte. Os achados deste trabalho têm implicações públicas em termos de monitoramento e avaliação de saúde, doença e efetividade dos sistemas de saúde. Mais ainda, resultados indicam que programas de intervenção em saúde deveriam ser pautados na demanda de doença e na necessidade de saúde. É consistente que a autoavaliação de saúde está relacionada a condições de saúde inadequadas em indivíduos de diferentes idades, sexos, etnias, classes sociais, escolaridade, estilos de vida e com diferentes enfermidades presentes. Desta forma, sua aplicação prática em estudos populacionais e um melhor entendimento de suas características em diferentes populações tornam-se cruciais. 61 REFERÊNCIAS ACUNA, K.; CRUZ, T. Avaliação do estado nutricional de adultos e idosos e situação nutricional da população brasileira. Arquivos Brasileiros de Endocrinologia e Metabologia, v. 48, n. 3, jun./2004. ADAMS, J.; WHITE, M. Is the disease risk associated with good self-reported health constant across the socio-economic spectrum?. The Royal Institute of Public Health, v. 120, p. 70 –75, 2006. ALBANO, R. D.; SOUZA, S.B. Estado nutricional de adolescentes: ―risco de sobrepeso‖ e ―sobrepeso‖ em uma escola pública do Município de São Paulo. 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Em quantas consultas ou visitas ao/do médico, enfermeiro ou agente comunitário de saúde foi comunicado que a sua pressão estava alta? a) ( X) Uma consulta/visita b) ( X) Três ou mais consultas/visitas c) ( X) Duas consultas/visitas d) ( ) Não sabe/ Não respondeu 70 ANEXO 2 – Questões utilizadas na definição de diabetes. (Questionário individual tipo B*). As respostas assinaladas foram utilizadas em conjunto para definição. 1. O (A) Sr. (a) já fez exames para medir o açúcar no sangue ou diagnosticar diabetes? a) ( X) sim b) ( ) não 2. Algum médico já lhe disse que o (a) Sr. (a) tem diabetes? b) ( X) sim b) ( ) não 71 ANEXO 3 – Questão utilizada na definição de doença isquêmica do coração. As respostas assinaladas foram utilizadas me conjunto para definição. 1. Algum médico já lhe disse que o (a) Sr. (a) teve ou tem alguma dessas doenças: a) ataque do coração/infarte ( X) sim ( ) não b) angina ou doença das coronárias ( X) sim ( ) não 72 APÊNDICES 73 APÊNDICE 1 – Tabela 7 – Proporção1 de categorias de respostas sobre autoavaliação do estado de saúde, segundo variável de exposição, demográficas, socioeconômicas, morbidade referida e comportamentos de risco2 Total (n) População Total Índice de Corporal 9.730 EXCELENTE MUITO BOM (%) n (%) n (%) BOM n (%) REGULAR n (%) RUIM n 16,4 1.577 17,6 1.644 40,4 4.029 22,9 2.212 27,2 268 Massa 9.730 Normal 5.160 17,6 910 19,8 959 40,1 2.092 20,2 1.081 2,2 118 Sobrepeso 3.327 17,2 523 16,6 545 40,3 1.418 24,1 762 1,9 79 Obesidade 1.243 10,1 144 12,0 140 41,9 519 29,5 369 6,5 71 Demográficas Sexo 11.487 Masculino 5.038 19,0 926 18,3 822 40,4 2.136 20,1 1.028 2,3 126 Feminino 6.449 13,2 815 15,4 993 40,3 2.545 26,8 1.789 4,3 307 Idade 11.487 < 40anos 5.607 15,7 854 19,6 989 42,7 2.444 19,4 1.179 2,5 141 40 a 59 anos 4.795 16,3 759 14,2 708 39,0 1.846 26,7 1.268 3,8 214 > = 60anos 1.085 12,5 128 13,4 118 34,9 391 32,7 370 6,5 78 Região 11.487 Sul 1.817 17,5 317 22,2 385 40,0 734 17,2 324 3,1 57 Sudeste 3.008 16,4 520 17,9 559 39,7 1.186 22,9 653 3,0 90 Centro Oeste 1.091 18,1 197 18,2 200 37,3 408 23,4 254 3,0 32 Nordeste 3.846 12,3 448 11,6 445 42,9 1.652 28,4 1.120 4,9 181 Norte 1.725 13,8 259 10,6 226 42,3 701 28,8 466 4,5 73 Situação Conjugal 11.486 Solteiro 2.016 16,1 327 19,8 363 38,8 845 21,6 421 3,7 60 Divorciado 1.146 16,7 195 15,7 172 42,3 440 22,5 293 2,7 46 Casado 7.849 15,4 1.163 16,5 1.234 40,8 3.223 24,1 1.944 3,2 285 Viúvo 475 15,5 56 7,5 46 35,0 173 33,0 158 9,1 42 Socioeconômicas Escolaridade 11.313 Ensino Médio ou mais Ensino Fundamental Completo Ensino Fundamental Incompleto 5.660 18,9 1.032 23,3 1.222 40,7 2.367 16,0 962 1,1 77 2.694 15,7 386 11,4 290 39,9 1.121 29,1 794 3,1 103 2.959 9,9 290 9,1 274 39,7 1.120 33,3 1.029 7,2 246 Atividade remunerada 11.487 Sim 7.589 17,4 1.273 18,5 1.326 42,4 3.236 19,9 1.590 1,8 164 Não 3.898 12,4 468 13,0 489 36,5 1.445 31,5 1.227 6,6 269 Faixa de Renda 11.123 > 5 sm 4.888 19,3 941 22,5 1.059 39,1 1.991 17,3 808 1,8 89 3 a menos de 5 sm 3.984 13,8 519 12,1 497 42,7 1.679 27,7 1.136 3,8 153 Até 2 sm 2.251 10,0 232 9,4 199 38,1 870 34,9 773 7,7 177 74 APÊNDICE 1 – Tabela 7 – Proporção1 de categorias de respostas sobre autoavaliação do estado de saúde, segundo variável de exposição, demográficas, socieconômicas, morbidade referida e comportamentos de risco2 (continuação). Morbidade referida Pressão Alta (%) n (%) n (%) n (%) n (%) n Sim 2.531 8,9 210 10,7 251 33,8 902 38,5 954 8,2 214 Não 8.382 17,9 1.450 18,7 1.484 42,3 3.519 17,2 1.729 1,9 200 Colesterol Alto 7.832 Não 5.987 17,9 1.037 18,8 1.060 40,3 2.409 20,6 1.302 2,4 179 Sim 1.845 10,0 181 14,5 241 36,3 683 32,7 615 6,5 125 Diabetes 7.490 Não 7.019 16,6 1.130 18,3 1.232 40,1 2.808 22,1 1.629 2,9 220 Sim 471 8,6 26 6,6 27 31,0 143 41,9 204 12,5 71 Câncer 14.487 Não 14.299 15,9 1.722 16,7 1.783 40,4 4.611 23,7 2.760 3,4 423 188 5,5 19 14,8 32 38,2 70 33,1 57 8,4 10 Sim Comportamentos Risco de Frutas/Leg/Verd 11.486 Sim 7.759 16,2 1.274 18,0 1.350 40,9 3.163 22,0 1.736 3,0 236 Não 3.727 14,6 467 13,8 465 39,1 1.518 28,1 1.081 4,6 196 Leite Integral 8.481 Não 228 18,3 392 21,5 445 38,9 881 18,6 500 2,7 70 Sim 6.193 13,3 866 16,0 948 41,4 2.584 25,5 1.556 3,7 239 Gordura visível da carne 11.099 Não 6.637 16,0 1.013 17,9 1.084 39,9 2.678 23,0 1.625 3,3 237 Sim 4.462 15,1 665 14,7 667 41,7 1.871 24,7 1.081 3,8 178 Pele do frango 11.264 Não 4.474 15,4 1.288 16,2 1.335 41,6 3.451 23,3 2.081 3,5 319 Sim 2.790 15,7 414 18,0 442 37,3 1.150 25,7 685 3,4 99 Consumo de álcool 11.233 Não 10.168 15,8 1.542 16,8 1.630 40,4 4.102 23,6 2.501 3,5 393 Sim 1.065 16,2 166 14,9 162 39,4 471 26,2 234 3,4 32 Tabagismo 7.596 Não 5.184 16,4 810 17,8 865 38,5 2.055 23,9 1.268 3,5 186 Sim 2.412 14,5 308 14,0 310 38,7 974 28,2 686 4,5 134 Inatividade física 11.487 Não 6.957 17,2 1.169 17,7 1.150 39,7 2.774 22,5 1.637 3,0 227 Sim 4.530 13,5 572 15,1 665 42,0 1.907 25,3 1.180 4,1 206 1 Esta proporção refere-se a todos os indivíduos expostos com 25 anos ou mais de idade, com IMC maior ou igual a 18,5kg/m2 e que tenham respondido ao questionário Tipo A, Tipo B e Tipo Adulto. 2 Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral (amostragem complexa). 75 APÊNDICE 2 – Estimativas de razão de chances (ORs) de autoavaliação do estado de saúde regular/ruim e sobrepeso e obesidade, ajustadas pelas variáveis significantes (p < 0.05): Regressão Logística ajustada por amostragem complexa. *Roda-se primeiro o modelo ajustado retirando as variáveis menos significativas (p > 0.2). 1- Retira variável câncer. xi: svylogit estsaude i.imc_cat3 sexo1 i.fxet1 i.regiao1 i.sitconju1 i.esc_cat2 atvremun1 i.fxrenda2 dissepre2 dissecol1 dissedia1 frulegve1 leiteint carnegor frangope alcrisco fumaatua1 insufati if insufati >= 0 & insufati < = 1, ci prob or Survey logistic regression pweight: weight2 Number of obs = 2627 Strata: <one> Number of strata = 1 PSU: psu Number of PSUs = 898 Population size = 3348098 F( 27, 871) = 8.52 Prob > F = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------estsaude | Odds Ratio Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_Iimc_cat3_1 | 1.218324 .205051 1.17 0.241 .8756029 1.695191 _Iimc_cat3_2 | 1.34104 .2954046 1.33 0.183 .8703328 2.066321 sexo1 | 1.546055 .2717396 2.48 0.013 1.094997 2.182916 _Ifxet1_1 | .8558117 .1525378 -0.87 0.383 .6031941 1.214225 _Ifxet1_2 | .6562239 .1825117 -1.51 0.130 .3801828 1.132692 _Iregiao1_1 | 1.004872 .1787939 0.03 0.978 .708687 1.424844 _Iregiao1_2 | 1.570478 .3239858 2.19 0.029 1.047596 2.354344 _Iregiao1_3 | 1.536583 .2755136 2.40 0.017 1.080754 2.184666 _Iregiao1_4 | 2.353666 .5196879 3.88 0.000 1.525971 3.630309 _Isitconju~1 | .986701 .2859176 -0.05 0.963 .5587256 1.742499 _Isitconju~2 | .9700191 .2227936 -0.13 0.895 .6180341 1.522468 _Isitconju~3 | 1.601771 .5496495 1.37 0.170 .8167983 3.141129 _Iesc_cat2_1 | 1.746261 .3185496 3.06 0.002 1.220744 2.498006 _Iesc_cat2_2 | 2.571786 .5344082 4.55 0.000 1.710484 3.866789 atvremun1 | 1.51394 .2309296 2.72 0.007 1.122263 2.042314 _Ifxrenda2_1 | 1.445634 .2877534 1.85 0.064 .9781328 2.136579 _Ifxrenda2_2 | 1.506815 .3499692 1.77 0.078 .9552006 2.376977 dissepre2 | 2.225291 .373225 4.77 0.000 1.601145 3.092736 dissecol1 | 1.457666 .2416504 2.27 0.023 1.052825 2.018181 dissedia1 | 2.51031 .6452678 3.58 0.000 1.515769 4.1574 frulegve1 | 1.42681 .2308892 2.20 0.028 1.038573 1.960177 leiteint | 1.371737 .2563491 1.69 0.091 .9505697 1.97951 carnegor | 1.060564 .1848717 0.34 0.736 .7532859 1.493187 frangope | 1.106737 .2143245 0.52 0.601 .7568029 1.618475 alcrisco | 1.45171 .3580736 1.51 0.131 .8946267 2.355689 fumaatua1 | 1.272409 .1940122 1.58 0.114 .9433294 1.716288 insufati | 1.221166 .1928084 1.27 0.206 .8957727 1.664759 ------------------------------------------------------------------------------ 76 2 - Retira variável gordura da carne. xi: svylogit estsaude i.imc_cat3 sexo1 i.fxet1 i.regiao1 i.sitconju1 i.esc_cat2 atvremun1 i.fxrenda2 dissepre2 dissecol1 dissedia1 frulegve1 leiteint frangope alcrisco fumaatua1 insufati if insufati >= 0 & insufati < = 1, ci prob or Survey logistic regression pweight: weight2 Number of obs = 2693 Strata: <one> Number of strata = 1 PSU: psu Number of PSUs = 903 Population size = 3457221 F( 26, 877) = 9.24 Prob > F = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------estsaude | Odds Ratio Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_Iimc_cat3_1 | 1.26543 .2081803 1.43 0.153 .9162538 1.747674 _Iimc_cat3_2 | 1.460378 .3084311 1.79 0.073 .964829 2.210447 sexo1 | 1.488949 .25332 2.34 0.020 1.066271 2.079181 _Ifxet1_1 | .8588009 .1512403 -0.86 0.388 .6078397 1.213377 _Ifxet1_2 | .6606656 .181498 -1.51 0.132 .3853234 1.13276 _Iregiao1_1 | 1.037899 .18355 0.21 0.833 .7335328 1.468555 _Iregiao1_2 | 1.617177 .340299 2.28 0.023 1.070041 2.444076 _Iregiao1_3 | 1.541753 .2749608 2.43 0.015 1.086438 2.187885 _Iregiao1_4 | 2.390239 .5268862 3.95 0.000 1.550803 3.684053 _Isitconju~1 | .8375226 .2368688 -0.63 0.531 .480768 1.459008 _Isitconju~2 | .8455388 .1832904 -0.77 0.439 .552545 1.293896 _Isitconju~3 | 1.354701 .449837 0.91 0.361 .7060198 2.599382 _Iesc_cat2_1 | 1.757799 .3279372 3.02 0.003 1.218862 2.535034 _Iesc_cat2_2 | 2.718482 .5725338 4.75 0.000 1.798108 4.109955 atvremun1 | 1.546717 .2294916 2.94 0.003 1.155967 2.069551 _Ifxrenda2_1 | 1.501104 .2919859 2.09 0.037 1.02475 2.198893 _Ifxrenda2_2 | 1.613308 .3743353 2.06 0.040 1.023171 2.543822 dissepre2 | 2.103437 .3460554 4.52 0.000 1.523009 2.90507 dissecol1 | 1.542847 .247002 2.71 0.007 1.126851 2.112414 dissedia1 | 2.34985 .6024367 3.33 0.001 1.420766 3.886494 frulegve1 | 1.408756 .2306252 2.09 0.037 1.021644 1.942548 leiteint | 1.352955 .2478761 1.65 0.099 .9443315 1.938395 frangope | 1.110949 .2041317 0.57 0.567 .7746037 1.59334 alcrisco | 1.427608 .3480324 1.46 0.145 .884745 2.303561 fumaatua1 | 1.290819 .1913547 1.72 0.085 .9649641 1.72671 insufati | 1.277113 .1987783 1.57 0.116 .9409457 1.73338 ------------------------------------------------------------------------------ 77 3- Retira variável pele do frango. xi: svylogit estsaude i.imc_cat3 sexo1 i.fxet1 i.regiao1 i.sitconju1 i.esc_cat2 atvremun1 i.fxrenda2 dissepre2 dissecol1 dissedia1 frulegve1 leiteint alcrisco fumaatua1 insufati if insufati >= 0 & insufati < = 1, ci prob or Survey logistic regression pweight: weight2 Number of obs = 2731 Strata: <one> Number of strata = 1 PSU: psu Number of PSUs = 904 Population size = 3506266 F( 25, 879) = 10.08 Prob > F = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------estsaude | Odds Ratio Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_Iimc_cat3_1 | 1.239953 .2035345 1.31 0.190 .8984535 1.711256 _Iimc_cat3_2 | 1.46468 .3094228 1.81 0.071 .9675639 2.217204 sexo1 | 1.47132 .2392082 2.38 0.018 1.069381 2.024332 _Ifxet1_1 | .8869583 .1599251 -0.67 0.506 .6226147 1.263534 _Ifxet1_2 | .6690421 .1835876 -1.46 0.143 .3904515 1.14641 _Iregiao1_1 | 1.081919 .1921378 0.44 0.658 .7635318 1.533071 _Iregiao1_2 | 1.657206 .3471128 2.41 0.016 1.09862 2.499802 _Iregiao1_3 | 1.603403 .2821939 2.68 0.007 1.135097 2.264918 _Iregiao1_4 | 2.388599 .5208161 3.99 0.000 1.557027 3.664296 _Isitconju~1 | .8443222 .2366919 -0.60 0.546 .4870433 1.463689 _Isitconju~2 | .8862799 .1928061 -0.55 0.579 .5782923 1.358296 _Isitconju~3 | 1.418055 .4618402 1.07 0.284 .748336 2.687133 _Iesc_cat2_1 | 1.712734 .336634 2.74 0.006 1.164565 2.518931 _Iesc_cat2_2 | 2.621328 .5682729 4.45 0.000 1.712945 4.011433 atvremun1 | 1.580785 .2341631 3.09 0.002 1.181991 2.114128 _Ifxrenda2_1 | 1.554278 .3160241 2.17 0.030 1.042859 2.316497 _Ifxrenda2_2 | 1.67928 .3888562 2.24 0.025 1.06599 2.645409 dissepre2 | 2.092225 .3428098 4.51 0.000 1.516884 2.885788 dissecol1 | 1.519537 .2412482 2.64 0.009 1.112729 2.075072 dissedia1 | 2.311454 .5898931 3.28 0.001 1.400759 3.814232 frulegve1 | 1.404792 .2266535 2.11 0.035 1.02351 1.92811 leiteint | 1.367061 .2507828 1.70 0.089 .9537361 1.95951 alcrisco | 1.391438 .3308342 1.39 0.165 .8725836 2.218814 fumaatua1 | 1.340693 .1989903 1.98 0.049 1.001893 1.794061 insufati | 1.268372 .1966299 1.53 0.125 .9356463 1.719419 ------------------------------------------------------------------------------ 78 4- Retira variável situação conjugal. xi: svylogit estsaude i.imc_cat3 sexo1 i.fxet1 i.regiao1 i.esc_cat2 atvremun1 i.fxrenda2 dissepre2 dissecol1 dissedia1 frulegve1 leiteint alcrisco fumaatua1 insufati if insufati >= 0 & insufati < = 1, ci prob or Survey logistic regression pweight: weight2 Number of obs = 2732 Strata: <one> Number of strata = 1 PSU: psu Number of PSUs = 905 Population size = 3506790 F( 22, 883) = 11.22 Prob > F = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------estsaude | Odds Ratio Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_Iimc_cat3_1 | 1.236962 .2019247 1.30 0.193 .8978792 1.704099 _Iimc_cat3_2 | 1.475873 .3106797 1.85 0.065 .9763962 2.230859 sexo1 | 1.495795 .2348335 2.56 0.010 1.099153 2.035571 _Ifxet1_1 | .8823703 .1527528 -0.72 0.470 .6281977 1.239383 _Ifxet1_2 | .7089469 .1874788 -1.30 0.194 .4219047 1.191278 _Iregiao1_1 | 1.0901 .1921825 0.49 0.625 .7712582 1.540751 _Iregiao1_2 | 1.657395 .346636 2.42 0.016 1.099418 2.498557 _Iregiao1_3 | 1.62913 .2840272 2.80 0.005 1.15706 2.2938 _Iregiao1_4 | 2.437358 .5241914 4.14 0.000 1.598121 3.71731 _Iesc_cat2_1 | 1.713045 .3304318 2.79 0.005 1.173165 2.501373 _Iesc_cat2_2 | 2.653085 .5694581 4.55 0.000 1.741022 4.042947 atvremun1 | 1.586277 .2357842 3.10 0.002 1.184914 2.123593 _Ifxrenda2_1 | 1.565636 .3121809 2.25 0.025 1.058614 2.315497 _Ifxrenda2_2 | 1.677811 .3811027 2.28 0.023 1.074335 2.620273 dissepre2 | 2.121211 .3484685 4.58 0.000 1.536606 2.928229 dissecol1 | 1.511868 .2388032 2.62 0.009 1.108879 2.06131 dissedia1 | 2.335135 .5974158 3.31 0.001 1.413353 3.8581 frulegve1 | 1.406064 .2273254 2.11 0.035 1.02377 1.931112 leiteint | 1.350172 .2491863 1.63 0.104 .9398998 1.93953 alcrisco | 1.387251 .327954 1.38 0.167 .8722814 2.206245 fumaatua1 | 1.351296 .1971536 2.06 0.039 1.014831 1.799314 insufati | 1.280098 .198036 1.60 0.111 .9448928 1.734219 ------------------------------------------------------------------------------ 79 5- Retira variável faixa etária. xi: svylogit estsaude i.imc_cat3 sexo1 i.regiao1 i.esc_cat2 atvremun1 i.fxrenda2 dissepre2 dissecol1 dissedia1 frulegve1 l > eiteint alcrisco fumaatua1 insufati if insufati >= 0 & insufati < = 1, ci prob or Survey logistic regression pweight: weight2 Number of obs = 2732 Strata: <one> Number of strata = 1 PSU: psu Number of PSUs = 905 Population size = 3506790 F( 20, 885) = 11.71 Prob > F = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------estsaude | Odds Ratio Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_Iimc_cat3_1 | 1.234411 .1998778 1.30 0.194 .8983535 1.696183 _Iimc_cat3_2 | 1.498709 .3106425 1.95 0.051 .9978137 2.251051 sexo1 | 1.54885 .2388754 2.84 0.005 1.144339 2.096352 _Iregiao1_1 | 1.099498 .1945985 0.54 0.592 .7768545 1.556143 _Iregiao1_2 | 1.6745 .350657 2.46 0.014 1.110187 2.525656 _Iregiao1_3 | 1.6188 .281487 2.77 0.006 1.150754 2.277214 _Iregiao1_4 | 2.448717 .5255693 4.17 0.000 1.606941 3.731448 _Iesc_cat2_1 | 1.663483 .3156223 2.68 0.007 1.1463 2.414006 _Iesc_cat2_2 | 2.524033 .5188993 4.50 0.000 1.686039 3.778527 atvremun1 | 1.502594 .2192089 2.79 0.005 1.128486 2.000725 _Ifxrenda2_1 | 1.576289 .3124949 2.30 0.022 1.068222 2.326004 _Ifxrenda2_2 | 1.683737 .3776689 2.32 0.020 1.084153 2.614918 dissepre2 | 2.018513 .3208586 4.42 0.000 1.477559 2.757517 dissecol1 | 1.489677 .2311383 2.57 0.010 1.098608 2.019955 dissedia1 | 2.267766 .5804129 3.20 0.001 1.372301 3.747548 frulegve1 | 1.411432 .2266901 2.15 0.032 1.02983 1.934438 leiteint | 1.375421 .2527129 1.73 0.083 .9590258 1.972608 alcrisco | 1.386913 .3239209 1.40 0.162 .8769602 2.193402 fumaatua1 | 1.363552 .1962818 2.15 0.031 1.027964 1.808696 insufati | 1.272657 .1966423 1.56 0.119 .9397516 1.723493 ------------------------------------------------------------------------------ 80 *Testa o modelo com as variáveis menos significativas (p > 0.05). 6- Retira variável consumo diário de álcool de risco xi: svylogit estsaude i.imc_cat3 sexo1 i.regiao1 i.esc_cat2 atvremun1 i.fxrenda2 dissepre2 dissecol1 dissedia1 frulegve1 leiteint fumaatua1 insufati if insufati >= 0 & insufati < = 1, ci prob or Survey logistic regression pweight: weight2 Number of obs = 2768 Strata: <one> Number of strata = 1 PSU: psu Number of PSUs = 909 Population size = 3543333 F( 19, 890) = 12.21 Prob > F = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------estsaude | Odds Ratio Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_Iimc_cat3_1 | 1.251343 .1960545 1.43 0.153 .9201023 1.701832 _Iimc_cat3_2 | 1.521586 .3081532 2.07 0.038 1.022539 2.264189 sexo1 | 1.518035 .2317469 2.73 0.006 1.125024 2.048338 _Iregiao1_1 | 1.095807 .1964685 0.51 0.610 .7707571 1.55794 _Iregiao1_2 | 1.665438 .3496169 2.43 0.015 1.103066 2.514522 _Iregiao1_3 | 1.627967 .2828098 2.81 0.005 1.157652 2.289356 _Iregiao1_4 | 2.34996 .5035751 3.99 0.000 1.543165 3.578563 _Iesc_cat2_1 | 1.700033 .3292076 2.74 0.006 1.16253 2.486055 _Iesc_cat2_2 | 2.495865 .5126791 4.45 0.000 1.667789 3.735089 atvremun1 | 1.413871 .20234 2.42 0.016 1.067655 1.872356 _Ifxrenda2_1 | 1.596324 .3123024 2.39 0.017 1.087355 2.343533 _Ifxrenda2_2 | 1.729677 .3878469 2.44 0.015 1.113896 2.685872 dissepre2 | 2.020532 .3170264 4.48 0.000 1.485018 2.749157 dissecol1 | 1.527085 .2338671 2.76 0.006 1.130658 2.062507 dissedia1 | 2.22217 .5674255 3.13 0.002 1.346279 3.667918 frulegve1 | 1.368194 .2219092 1.93 0.054 .99519 1.881003 leiteint | 1.367675 .248775 1.72 0.086 .9570743 1.954429 fumaatua1 | 1.435512 .2094691 2.48 0.013 1.078038 1.911523 insufati | 1.308504 .1990599 1.77 0.077 .9707572 1.763759 ------------------------------------------------------------------------------ 81 7- Retira variável consumo de leite integral e volta variável consumo diário de álcool de risco. xi: svylogit estsaude i.imc_cat3 sexo1 i.regiao1 i.esc_cat2 atvremun1 i.fxrenda2 dissepre2 dissecol1 dissedia1 frulegve1 alcrisco fumaatua1 insufati if insufati >= 0 & insufati < = 1, ci prob or Survey logistic regression pweight: weight2 Number of obs = 3650 Strata: <one> Number of strata = 1 PSU: psu Number of PSUs = 961 Population size = 4805027 F( 19, 942) = 13.50 Prob > F = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------estsaude | Odds Ratio Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_Iimc_cat3_1 | 1.279744 .1806156 1.75 0.081 .970148 1.68814 _Iimc_cat3_2 | 1.671192 .2909323 2.95 0.003 1.187563 2.351778 sexo1 | 1.491505 .1880163 3.17 0.002 1.164632 1.910122 _Iregiao1_1 | 1.122995 .1645729 0.79 0.429 .8423218 1.497191 _Iregiao1_2 | 1.593659 .2811734 2.64 0.008 1.127265 2.253018 _Iregiao1_3 | 1.662523 .2433227 3.47 0.001 1.247471 2.215668 _Iregiao1_4 | 2.184249 .4388314 3.89 0.000 1.472562 3.239892 _Iesc_cat2_1 | 1.815271 .3015036 3.59 0.000 1.310341 2.514771 _Iesc_cat2_2 | 2.523586 .4333367 5.39 0.000 1.801647 3.534812 atvremun1 | 1.561471 .1898258 3.67 0.000 1.230053 1.982183 _Ifxrenda2_1 | 1.457536 .2470824 2.22 0.026 1.045059 2.032814 _Ifxrenda2_2 | 1.914877 .3779287 3.29 0.001 1.299966 2.820655 dissepre2 | 1.893303 .2622341 4.61 0.000 1.442696 2.484652 dissecol1 | 1.405681 .1977356 2.42 0.016 1.066591 1.852574 dissedia1 | 2.635939 .6227783 4.10 0.000 1.657956 4.190808 frulegve1 | 1.216463 .172586 1.38 0.168 .9208358 1.607 alcrisco | 1.209825 .2385343 0.97 0.334 .8216448 1.781398 fumaatua1 | 1.379073 .1720037 2.58 0.010 1.079662 1.761516 insufati | 1.196669 .1563878 1.37 0.170 .9259629 1.546517 ------------------------------------------------------------------------------ 82 8- Retiram-se as variáveis consumo diário de álcool de risco e consumo de leite integral. xi: svylogit estsaude i.imc_cat3 sexo1 i.regiao1 i.esc_cat2 atvremun1 i.fxrenda2 dissepre2 dissecol1 dissedia1 frulegve1 fumaatua1 insufati if insufati >= 0 & insufati < = 1, ci prob or Survey logistic regression pweight: weight2 Number of obs = 3713 Strata: <one> Number of strata = 1 PSU: psu Number of PSUs = 968 Population size = 4884267 F( 18, 950) = 14.14 Prob > F = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------estsaude | Odds Ratio Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_Iimc_cat3_1 | 1.301723 .1776245 1.93 0.054 .9959178 1.701427 _Iimc_cat3_2 | 1.687471 .2871811 3.07 0.002 1.208352 2.356562 sexo1 | 1.482058 .1860817 3.13 0.002 1.158398 1.896151 _Iregiao1_1 | 1.119218 .1651552 0.76 0.445 .8378217 1.495127 _Iregiao1_2 | 1.577073 .2783797 2.58 0.010 1.115353 2.229931 _Iregiao1_3 | 1.660148 .2409863 3.49 0.001 1.248625 2.207301 _Iregiao1_4 | 2.125222 .4243944 3.78 0.000 1.436188 3.144831 _Iesc_cat2_1 | 1.837833 .317316 3.52 0.000 1.30965 2.579032 _Iesc_cat2_2 | 2.497891 .427693 5.35 0.000 1.785035 3.495427 atvremun1 | 1.509147 .1780499 3.49 0.001 1.197239 1.902316 _Ifxrenda2_1 | 1.446334 .2409209 2.22 0.027 1.043046 2.005552 _Ifxrenda2_2 | 1.924199 .3782724 3.33 0.001 1.308293 2.830054 dissepre2 | 1.911528 .261646 4.73 0.000 1.461249 2.500561 dissecol1 | 1.443352 .2029133 2.61 0.009 1.095358 1.901902 dissedia1 | 2.575877 .6093959 4.00 0.000 1.619188 4.097822 frulegve1 | 1.224014 .1747552 1.42 0.157 .9249241 1.61982 fumaatua1 | 1.446106 .1820043 2.93 0.003 1.129628 1.85125 insufati | 1.223037 .1560218 1.58 0.115 .9521742 1.570951 ------------------------------------------------------------------------------ 83 9- Retiram-se as variáveis consumo de frutas, legumes e verduras. xi: svylogit estsaude i.imc_cat3 sexo1 i.regiao1 i.esc_cat2 atvremun1 i.fxrenda2 dissepre2 dissecol1 dissedia1 fumaatua1 insufati if insufati >= 0 & insufati < = 1, ci prob or Survey logistic regression pweight: weight2 Number of obs = 3714 Strata: <one> Number of strata = 1 PSU: psu Number of PSUs = 969 Population size = 4884623 F( 17, 952) = 15.00 Prob > F = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------estsaude | Odds Ratio Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_Iimc_cat3_1 | 1.312958 .1780696 2.01 0.045 1.006149 1.713324 _Iimc_cat3_2 | 1.695732 .2887842 3.10 0.002 1.213991 2.368639 sexo1 | 1.455283 .1833296 2.98 0.003 1.136535 1.863425 _Iregiao1_1 | 1.143916 .1694785 0.91 0.364 .8553135 1.5299 _Iregiao1_2 | 1.600844 .2837335 2.65 0.008 1.130559 2.266756 _Iregiao1_3 | 1.675337 .2431707 3.56 0.000 1.260079 2.227442 _Iregiao1_4 | 2.229331 .4399851 4.06 0.000 1.513455 3.283822 _Iesc_cat2_1 | 1.852544 .3176304 3.60 0.000 1.32325 2.593553 _Iesc_cat2_2 | 2.503487 .4312701 5.33 0.000 1.785365 3.510455 atvremun1 | 1.498927 .1768907 3.43 0.001 1.189058 1.889547 _Ifxrenda2_1 | 1.474881 .2441086 2.35 0.019 1.065854 2.040875 _Ifxrenda2_2 | 2.039162 .3851352 3.77 0.000 1.407617 2.954057 dissepre2 | 1.910295 .2600585 4.75 0.000 1.462436 2.495307 dissecol1 | 1.435613 .2021056 2.57 0.010 1.089069 1.892429 dissedia1 | 2.540815 .5922543 4.00 0.000 1.608099 4.014517 fumaatua1 | 1.454262 .1829738 2.98 0.003 1.136086 1.861547 insufati | 1.23651 .1572688 1.67 0.095 .9633852 1.587068 ------------------------------------------------------------------------------ 84 10- Retira e recoloca variável inatividade física. xi: svylogit estsaude i.imc_cat3 sexo1 i.regiao1 i.esc_cat2 atvremun1 i.fxrenda2 dissepre2 dissecol1 dissedia1 fumaatua1 if insufati >= 0 & insufati < = 1, ci prob or Survey logistic regression pweight: weight2 Number of obs = 3714 Strata: <one> Number of strata = 1 PSU: psu Number of PSUs = 969 Population size = 4884623 F( 16, 953) = 15.51 Prob > F = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------estsaude | Odds Ratio Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_Iimc_cat3_1 | 1.336846 .1829762 2.12 0.034 1.021952 1.74877 _Iimc_cat3_2 | 1.737812 .2978257 3.22 0.001 1.241485 2.432563 sexo1 | 1.47549 .1858541 3.09 0.002 1.152348 1.889246 _Iregiao1_1 | 1.136837 .1686713 0.86 0.388 .8496657 1.521066 _Iregiao1_2 | 1.587871 .2820939 2.60 0.009 1.120484 2.250221 _Iregiao1_3 | 1.679506 .2447162 3.56 0.000 1.261828 2.23544 _Iregiao1_4 | 2.186585 .4323051 3.96 0.000 1.483428 3.223045 _Iesc_cat2_1 | 1.842823 .3161415 3.56 0.000 1.316057 2.580432 _Iesc_cat2_2 | 2.502442 .4268084 5.38 0.000 1.790622 3.497228 atvremun1 | 1.493885 .1762735 3.40 0.001 1.185094 1.883137 _Ifxrenda2_1 | 1.463969 .2391206 2.33 0.020 1.062491 2.017153 _Ifxrenda2_2 | 2.008293 .3783665 3.70 0.000 1.38758 2.906671 dissepre2 | 1.903147 .2593123 4.72 0.000 1.456623 2.486552 dissecol1 | 1.417025 .1994057 2.48 0.013 1.075091 1.867711 dissedia1 | 2.536981 .5955146 3.97 0.000 1.600521 4.021359 fumaatua1 | 1.475533 .1871922 3.07 0.002 1.150341 1.892653 ------------------------------------------------------------------------------ 85 * Modelo 3 (final). xi: svylogit estsaude i.imc_cat3 sexo1 i.regiao1 i.esc_cat2 atvremun1 i.fxrenda2 dissepre2 dissecol1 dissedia1 fumaatua1 insufati if insufati > = 0 & insufati < = 1, ci prob or Survey logistic regression pweight: weight2 Number of obs = 3714 Strata: <one> Number of strata = 1 PSU: psu Number of PSUs = 969 Population size = 4884623 F( 17, 952) = 15.00 Prob > F = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------estsaude | Odds Ratio Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------_Iimc_cat3_1 | 1.312958 .1780696 2.01 0.045 1.006149 1.713324 _Iimc_cat3_2 | 1.695732 .2887842 3.10 0.002 1.213991 2.368639 sexo1 | 1.455283 .1833296 2.98 0.003 1.136535 1.863425 _Iregiao1_1 | 1.143916 .1694785 0.91 0.364 .8553135 1.5299 _Iregiao1_2 | 1.600844 .2837335 2.65 0.008 1.130559 2.266756 _Iregiao1_3 | 1.675337 .2431707 3.56 0.000 1.260079 2.227442 _Iregiao1_4 | 2.229331 .4399851 4.06 0.000 1.513455 3.283822 _Iesc_cat2_1 | 1.852544 .3176304 3.60 0.000 1.32325 2.593553 _Iesc_cat2_2 | 2.503487 .4312701 5.33 0.000 1.785365 3.510455 atvremun1 | 1.498927 .1768907 3.43 0.001 1.189058 1.889547 _Ifxrenda2_1 | 1.474881 .2441086 2.35 0.019 1.065854 2.040875 _Ifxrenda2_2 | 2.039162 .3851352 3.77 0.000 1.407617 2.954057 dissepre2 | 1.910295 .2600585 4.75 0.000 1.462436 2.495307 dissecol1 | 1.435613 .2021056 2.57 0.010 1.089069 1.892429 dissedia1 | 2.540815 .5922543 4.00 0.000 1.608099 4.014517 fumaatua1 | 1.454262 .1829738 2.98 0.003 1.136086 1.861547 insufati | 1.23651 .1572688 1.67 0.095 .9633852 1.587068 ------------------------------------------------------------------------------