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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 2002-
2003/ 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. Procedeu-
se 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 self-
assessment 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,
SOCIOECONÔMICAS, MORBIDADE REFERIDA E COMPORTAMENTOS DE RISCO2 ............................. 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 desvios-
padrão 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/m
2, 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; BOLTON-
SMITH, 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 populacionais apontam uma forte correlação do estado nutricional,
principalmente obesidade com resultados sociais adversos, tais como 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 vida-
condição 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 Middle-
aged 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/m
2 para
normal, 25 kg/m2 a 29,9kg/ m
2 para sobrepeso e acima de 30 kg/m
2 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).
_________________ 1Nota: 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 populacionais apontam uma forte correlação do estado nutricional,
principalmente obesidade com resultados sociais adversos, tais como 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/m
2 para normal, 25 kg/m
2 a 29,9kg/ m
2 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
SIM
(IC
3 95%)
(%) n
População Total 25,6 2.480
(23,79- 27,45)
Índice de Massa Corporal
Normal 22,5 1.199
(20,31- 24,78)
Sobrepeso 26,0 841
(22,92- 29,27)
Obesidade 36,0 440
(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. 2Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral (amostragem complexa).
3Intervalo 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
SIM
(IC3 95%)
(%) n
Fatores demográficos
Sexo
Masculino 22,4 1.154
(20,32- 24,56 )
Feminino 31,1 2.096
(28,89- 33,37 )
Idade
< 40anos 21,9 1.320
(19,87- 24,13)
40 a 59 anos 30,6 1.482
(28,13- 33,08)
> = 60anos 39,1 448
(33,85- 44,7)
Região
Sul 22,3 381
(18,18- 22,49)
Sudeste 25,9 743
(23,41- 28,6)
Centro Oeste 26,3 286
(23,06- 29,91)
Nordeste 33,3 1.301
(31,16- 35,43)
Norte 33,3 539
(30,34- 36,4)
Situação Conjugal
Solteiro 25,3 481
(21,86- 29,08)
Divorciado 25,3 339
(20,93- 30,16)
Casado 27,3 2.229
(25,3- 29,36)
Viúvo 42,1 200
(34,47- 50,15)
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/m
2 e que tenham respondido aos questionários do Tipo A, Tipo B ou Tipo Adulto.
2Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral (amostragem complexa).
3Intervalo de confiança de 95%.
46
Tabela 3 – Proporção1 de categorias de respostas sobre o estado de saúde regular ou ruim,
segundo variáveis socioeconômicas2
SIM
(IC
3 95%)
(%) n
Socioeconômicas
Escolaridade
Ensino Médio ou mais 17,1 1.039
(15,4- 18,99)
Ensino Fundamental Completo 33,0 897
(30,07- 36,06)
Ensino Fundamental Incompleto 40,5 1.275
(37,39- 43,66)
Atividade Remunerada
Possui atividade remunerada 21,7 1.754
(19,9- 23,56)
Não possui atividade remunerada 38,1 1.486
(35,14- 41,11)
Faixa de Renda
> 5 sm* 19,1 897
(17,04- 21,40)
3 a menos de 5 sm 31,5 1.289
(28,66- 34,37)
Até 2 sm 42,5 950
(38,98- 46,13)
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/m
2 e que tenham respondido aos questionários do Tipo A, Tipo B ou Tipo Adulto.
2Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral (amostragem complexa).
* sm = salários mínimos. 3Intervalo 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
SIM (IC
3 95%)
(%) n
Morbidade Referida
Pressão alta
Não tem pressão alta 21,1 1.929 (19,41- 22,83)
Tem pressão alta 46,7 1.168 (42,94- 50,44)
Colesterol Alto
Não tem colesterol alto 23,0 1.481 (20,98- 25,14)
Tem colesterol alto 39,2 740 (35,15- 43,4)
Diabetes
Não tem diabetes 25,0 1.849 (23,03- 27,01)
Tem diabetes 54,4 275 (45,84- 62,69)
Câncer
Não tem câncer 27,1 3.183 (25,39- 28,82)
Tem câncer 41,4 67 (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/m
2 e que tenham respondido aos questionários do Tipo A, Tipo B ou Tipo Adulto.
2Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral (amostragem complexa).
3Intervalo 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
SIM
(IC
3 95%)
(%) N
Comportamentos de Risco
Consumo de frutas/leg/verd*
Não consome frutas/leg/verd 32,6 1.277
(29,67- 35,62)
Consome frutas/leg/verd 24,9 1.972
(23,13- 26,79)
Consumo de leite integral
Não consome leite integral 21,3 570
(17,88- 25,08)
Consome leite integral 29,2 1.795
(26,8- 31,77)
Consumo de gordura visível da carne
Não consome gordura visível da carne 26,3 1.862
(24,28- 28,42)
Consome gordura visível da carne 28,5 1.259
(25,98- 31,13)
Consumo de pele do frango
Não consome pele do frango 26,8 400
(25,03- 28,63)
Consome pele do frango 29,0 784
(26,08- 32,14)
Consumo de álcool
Não consome álcool 27,1 2.894
(25,33- 28,87)
Consome álcool 29,5 266
(25,44- 33, 98)
Tabagismo
Não fumante 27,4 1454
(25, 12- 29,73)
Fumante 32,8 820
(29,44- 36,3)
Inatividade física
Ativo fisicamente 25,5 1.864
(23,75- 27,22)
Inativo fisicamente 29,4 1.386 (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/m
2 e que tenham respondido aos questionários do Tipo A, Tipo B ou Tipo Adulto.
2Todas as análises foram ajustadas pelo plano amostral (amostragem complexa).
* Leg/verd = legumes/verduras. 3Intervalo 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 Centro-
Oeste 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 Categorias ORa (IC 95%) ORb (IC 95%) ORc (IC 95%)
Exposição IMC Normal (Referência) 1 1 1
Sobrepeso 1.21(0.98;1.48) 1.21 (0.87;1.69) 1.31(1.0;1.71)
Obesidade 1.94*(1.51;2.48) 1.34 (0.86;2.07) 1.69***(1.21;2.36)
Demográficas Sexo Masculino (Referência) 1 1 1
Feminino 1.56*(1.35;1.81) 1.54** (1.09; 2.18) 1.45***(1.13;1.86)
Idade < 40anos (Referência) 1 1 -
40 a 59 anos 1.56*(1.35;1.81) 0.85 (0.6;1.21) -
> = 60anos 2.29*(1.75;2.3) 0.65 (0.37;1.13) -
Região Sul (Referência) 1 1 1
Sudeste 1.38*(1.14;1.67) 1,0 (0.7;1.42) 1.14 (0.85;1.52)
Centro Oeste 1.4*(1.13;1.76) 1.57** (1.04; 2.35) 1.6***(1.13; 2.26)
Nordeste 1.96*(1.66;2.31) 1.53** (1.08; 2.19) 1.67***(1.26;2.22)
Norte 1.96*(1.62;2.38) 2.35** (1.52; 3.63) 2.22***(1.51;3.28)
Situação Conjugal Solteiro (Referência) 1 1 -
Divorciado 0.99 (0.74; 1.35) 0.98 (0.55;1.72) -
Casado 1.1 (0.9; 1.35) 0.97 (0.61;1.52) -
Viúvo 2.14*(1.49; 3.07) 1.6 (0.81;3.14) -
Socioeconômicas Escolaridade Ensino Médio ou mais (Referência) 1 1 1
Ensino Fundamental Completo 2.38*(2.01; 2.82) 1.74**(1.22; 2.49) 1.85***(1.32;2.59)
Ensino Fundamental Incompleto 3.29*(2.74; 3.95) 2.57**(1.7; 3.88) 2.5***(1.78;3.51)
Atividade remunerada Possui atividade rem (Referência) 1 1 1
Não possui 2.22*(1.88; 2.61) 1.5**(1.12;2.02) 1.49***(1.18;1.88)
Faixa de renda > 5 sm (Referência) 1 1 1
3 a menos de 5 sm 1.93*(1.59; 2.36) 1.44 (0.97;2.14) 1.47***(1.06;2.04)
até 2 sm 3.12 *(2.58; 3.78) 1.51 (0.95;2.37) 2.03***(1.4; 2.95)
Morbidade
referida Pressão Alta Não tem pressão alta (Referência) 1 1 1
Tem pressão alta 3.27*(2.75;3.9) 2.22**(1.59; 3.09) 1.91***(1.46;2.49)
Colesterol Alto Não tem colest alto(Referência) 1 1 1
Tem colesterol alto 2.15*(1.77; 2.62) 1.4**(1.05;2.02) 1.43***(1.08;1.89)
Diabetes Não tem diabetes(Referência) 1 1 1
Tem diabetes 3.58*(2.52; 5.09) 2.5**(1.51;4.16) 2.54***(1.6; 4.01)
Câncer Não tem câncer(Referência) 1 1 -
Tem câncer 1.9*(1.11;3.27) 1.09 (0.47;2.52) -
Comportamentos
de risco Frutas/Leg/Verd 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 1
Fumante 1.29*(1.07;1.56) 1.27 (0.94;1.72) 1.45***(1.13;1.86)
Inatividade Física Ativo fisicamente (Referência) 1 1 1
Inativo fisicamente 1.22*(1.07;1.38) 1.22 (0.89;1.66) 1.23 (0.96;1.58) 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).
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
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60
6. COMENTÁRIOS FINAIS
O estado de saúde envolve mais do que uma síntese geral e objetiva de fatores
psicológicos mensurados. 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
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68
ANEXOS
69
ANEXO 1 – Questões utilizadas na definição de hipertensão arterial. (Questionário
individual tipo B). As respostas assinaladas foram utilizadas em conjunto para definição.
1. Algum médico, enfermeiro ou agente comunitário de saúde já mediu sua pressão?
a) ( X) sim b) ( ) não
2. Quando foi a última vez que um médico, enfermeiro ou agente comunitário de saúde já
mediu sua pressão?
a) ( X) Há mais de 6 meses
b) ( X ) Há mais de 6 meses até 1 ano
c) ( X) Há mais de 1 ano até 2 anos
d) ( ) Há mais de 2 anos até 5 anos
e) ( ) Há mais de 5 anos
3. Algum médico, enfermeiro ou agente comunitário de saúde já lhe disse que o (a) Sr. (a)
tem pressão alta?
a) ( X) sim b) ( ) não
4. 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) EXCELENTE MUITO BOM BOM REGULAR RUIM
(%) n (%) n (%) n (%) n (%) n
População Total 9.730 16,4 1.577 17,6 1.644 40,4 4.029 22,9 2.212 27,2 268
Índice de Massa
Corporal 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 5.660 18,9 1.032 23,3 1.222 40,7 2.367 16,0 962 1,1 77
Ensino Fundamental
Completo 2.694 15,7 386 11,4 290 39,9 1.121 29,1 794 3,1 103 Ensino Fundamental
Incompleto 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
Sim 188 5,5 19 14,8 32 38,2 70 33,1 57 8,4 10
Comportamentos de
Risco
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. 2Todas 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
------------------------------------------------------------------------------