Mulheres e avaliação das desigualdades na distribuição de fatores de risco de doenças crônicas, Vigitel 2016-2017

Deborah Carvalho Malta Regina Tomie Ivata Bernal Quéren Hapuque de Carvalho Jill P. Pell Ruth Dundas Alastair Leyland Leda Lúcia Couto de Vasconcelos Lais Santos de Magalhaes Cardoso Sheila Rizzato Stopa Mauricio Lima Barreto Sobre os autores

RESUMO:

Objetivo:

Comparar a distribuição de indicadores de doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) entre mulheres adultas beneficiárias e não beneficiárias do Programa Bolsa Família (PBF) nas capitais brasileiras.

Métodos:

Análise de dados do Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel) em 2016 e 2017. Foram estimados as razões de prevalência (RP) brutas e ajustadas e seus respectivos intervalos de confiança usando o modelo de regressão de Poisson.

Resultados:

Mulheres do PBF tem menor escolaridade, são mais jovens e vivem com maior frequência nas regiões Nordeste e Norte do país. Prevalências mais elevadas de fatores de risco foram encontradas nas mulheres beneficiárias do PBF. A RP ajustada por idade das mulheres com BF foram: fumantes (RP = 1,98), excesso de peso (RP = 1,21), obesidade (RP = 1,63), frutas e hortaliças (RP = 0,63), consumo de refrigerantes (RP = 1,68), consumo de feijão (RP = 1,25), prática de atividade física no lazer (RP = 0,65), atividade física no domicílio (RP = 1,35), tempo assistindo à TV (RP = 1,37), autoavaliação do estado de saúde ruim (RP = 2,04), mamografia (RP = 0,86), Papanicolau (RP = 0,91), hipertensão (RP = 1,46) e diabetes (RP = 1,66). Quando comparadas as mulheres entre estratos de mesma escolaridade, as diferenças entre os fatores de risco foram reduzidas.

Conclusão:

Piores indicadores entre mulheres que recebem BF refletem desigualdades sociais inerentes a esse grupo mais vulnerável. O estudo evidencia também que o PBF está sendo destinado às mulheres mais vulneráveis.

Palavras-chave:
Iniquidades; Doenças Crônicas não Transmissíveis; Inquérito sobre Saúde; Avaliação em Saúde; Programas Sociais

INTRODUÇÃO

As doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) são consideradas as principais causas de morte e incapacidade na população mundial, responsáveis por altos custos e encargos financeiros sobre indivíduos, sociedades e sistemas de saúde11. Malta DC, Campos MO, Oliveira MM de, Iser BPM, Bernal RTI, Claro RM, et al. Prevalência de fatores de risco e proteção para doenças crônicas não transmissíveis em adultos residentes em capitais brasileiras, 2013. Epidemiol Serv Saúde 2015; 24(3): 373-87. http://doi.org/10.5123/s1679-49742015000300004
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,22. Malta DC, Stopa SR, Szwarcwald CL, Gomes NL, Silva Júnior JB, Reis AAC dos. A vigilância e o monitoramento das principais doenças crônicas não transmissíveis no Brasil - Pesquisa Nacional de Saúde, 2013. Rev Bras Epidemiol 2015; 18(Supl. 2): 3-16. http://doi.org/10.1590/1980-5497201500060002
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. Estudos apontam que as DCNT afetam a qualidade de vida e bem-estar33. Mpofu JJ, de Moura L, Farr SL, Malta DC, Iser BM, Ivata Bernal RT, et al. Associations between noncommunicable disease risk factors, race, education, and health insurance status among women of reproductive age in Brazil - 2011. Prev Med Rep 2016; 3: 333-7. http://doi.org/10.1016/j.pmedr.2016.03.015
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,44. World Health Organization. Global action plan for the prevention and control of NCDs 2013-2020 [Internet]. Genebra: World Health Organization; 2013 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/94384/1/9789241506236_eng.pdf?ua=1
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, bem como a importância dos determinantes sociais, particularmente a pobreza, na ocorrência das DCNT, com piores indicadores na população mais vulnerável e marginalizada socialmente55. Pearce N, Ebrahim S, McKee M, Lamptey P, Barreto ML, Matheson D, et al. Global prevention and control of NCDs: Limitations of the standard approach. J Public Health Policy 2015; 36: 408-25. http://doi.org/10.1057/jphp.2015.29
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,66. Malta DC, Duncan BB, Barros MB de A, Katikireddi SV, Souza FM de, Silva AG da, et al. Medidas de austeridade fiscal comprometem metas de controle de doenças não transmissíveis no Brasil. Ciênc Saúde Coletiva 2018; 23(10): 3115-22. http://doi.org/10.1590/1413-812320182310.25222018
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,77. Barreto ML. Desigualdades em Saúde: uma perspectiva global. Ciênc Saúde Coletiva 2017; 22(7): 2097-108. http://doi.org/10.1590/1413-81232017227.02742017
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. Além disso, as iniquidades em saúde geram desiguais possibilidades de usufruir os avanços científicos e tecnológicos ocorridos nessa área, modificando as chances de exposição aos fatores que determinam a saúde e a doença, ampliando ainda mais as desigualdades e os riscos de adoecimento e morte77. Barreto ML. Desigualdades em Saúde: uma perspectiva global. Ciênc Saúde Coletiva 2017; 22(7): 2097-108. http://doi.org/10.1590/1413-81232017227.02742017
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.

Nesse aspecto, diversas estratégias de proteção social têm sido utilizadas no mundo visando promover a mobilidade social e enfrentar o problema da fome e miséria. Entre elas, os programas de transferência condicionada de renda (PTCR) têm se destacado pelo desenho contratual e pela estrutura de governança, que tem a promoção do comportamento positivo do indivíduo, e não a assistência, como elemento central88. Roque DM, Ferreira MAM. O que realmente importa em programas de transferência condicionada de renda? Abordagens em diferentes países. Saúde Soc 2015; 24(4): 1193-207. http://doi.org/10.1590/s0104-12902015138971
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.

No contexto brasileiro, o Programa Bolsa Família (PBF) foi criado pelo governo federal por meio da Medida Provisória nº 13299. Sperandio N, Rodrigues CT, Franceschini S do CC, Priore SE. Impacto do Programa Bolsa Família no consumo de alimentos: estudo comparativo das regiões Sudeste e Nordeste do Brasil. Ciênc Saúde Coletiva 2017; 22(6): 1771-80. http://doi.org/10.1590/1413-81232017226.25852016
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,1010. Suzart AS, Ferreira AP, Lemos GCSM, Correa GTB, Bonfatti RJ, Oliveira MHB. Repercussões do programa bolsa família na segurança alimentar e nutricional: um estudo de caso. Rev Baiana Saúde Pública 2017; 41(3). http://doi.org/10.22278/2318-2660.2017.v41.n3.a2525
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. O programa constitui uma ação de bem-estar social, sendo um dos maiores programas de transferência direta de renda do mundo e, por definição legal, as mulheres são as titulares preferenciais para o recebimento do benefício (Lei nº 10.836/2004)1111. Bartholo L. Bolsa Família e autonomia feminina: o que nos dizem os estudos qualitativos? Centro Internacional de Políticas para o Crescimento Inclusivo [Internet]. 2016 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: https://www.ipc-undp.org/pub/port/PRB57PT_Bolsa_Familia_e_autonomia_feminina.pdf
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,1212. Corgozinho KDS. A política social e a feminização do cuidado no Programa Bolsa Família: invenção das tradições? Emancipação 2015; 15(1): 97-114. http://doi.org/10.5212.v.15i1.0006
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.

Desde 2006, o Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel) tem monitorado por meio de pesquisas telefônicas indicadores dessas doenças. Em 2016, foi acrescentada uma pergunta específica sobre receber o benefício do PBF com a finalidade de monitorar populações vulneráveis em relação aos indicadores de DCNT, especialmente as mulheres, que constituem mais de 90% da população beneficiária1111. Bartholo L. Bolsa Família e autonomia feminina: o que nos dizem os estudos qualitativos? Centro Internacional de Políticas para o Crescimento Inclusivo [Internet]. 2016 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: https://www.ipc-undp.org/pub/port/PRB57PT_Bolsa_Familia_e_autonomia_feminina.pdf
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,1212. Corgozinho KDS. A política social e a feminização do cuidado no Programa Bolsa Família: invenção das tradições? Emancipação 2015; 15(1): 97-114. http://doi.org/10.5212.v.15i1.0006
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Assim, este é o primeiro estudo a analisar dados nacionais de fatores de risco de DCNT entre as mulheres beneficiárias do PBF por inquérito telefônico. Destaca-se que essa é uma lacuna na literatura nacional, dadas a vulnerabilidade desse público e as evidências de que as DCNT e seus fatores de risco (FR) são mais frequentes na população de baixa renda66. Malta DC, Duncan BB, Barros MB de A, Katikireddi SV, Souza FM de, Silva AG da, et al. Medidas de austeridade fiscal comprometem metas de controle de doenças não transmissíveis no Brasil. Ciênc Saúde Coletiva 2018; 23(10): 3115-22. http://doi.org/10.1590/1413-812320182310.25222018
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,1313. Stringhini S, Carmeli C, Jokela M, Avendaño M, Muennig P, Guida F, et al. Socioeconomic status and the 25 × 25 risk factors as determinants of premature mortality: a multicohort study and meta-analysis of 1,7 million men and women. Lancet 2017; 389(10075): 1229-37. http://doi.org/10.1016/s0140-6736(16)32380-7
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.

O objetivo do presente trabalho foi comparar a distribuição de indicadores de DCNT entre mulheres adultas beneficiárias e não beneficiárias do PBF nas capitais brasileiras e no Distrito Federal.

MÉTODOS

Trata-se de estudo epidemiológico de base populacional e delineamento transversal, com dados provenientes do Vigitel, anos de 2016 e 2017, das 26 capitais brasileiras e do Distrito Federal. A população pesquisada compreende as mulheres adultas (≥ 18 anos e mais). São realizadas cerca de duas mil entrevistas por capital, cerca de 54 mil entrevistas a cada ano1414. Brasil. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2017: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico: estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2017. Brasília: Ministério da Saúde, 2018.. No estudo atual foram estudadas 3.330 mulheres beneficiárias do PBF e 63.152 não beneficiárias. Dados sobre o plano amostral podem ser lidos em outras publicações1414. Brasil. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2017: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico: estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2017. Brasília: Ministério da Saúde, 2018.,1515. Bernal RTI, Iser BPM, Malta DC, Claro RM. Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel): mudança na metodologia de ponderação. Epidemiol Serv Saúde 2017; 26(4): 701-12. http://doi.org/10.5123/s1679-49742017000400003
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.

Em 2016 foi introduzida a seguinte questão: Você ou alguém da sua família que mora em sua casa recebe Bolsa Família (BF)? Este é o primeiro estudo a analisar essa pergunta. Atualmente, as mulheres são titulares do benefício em 92% das famílias beneficiárias, independentemente do tipo de arranjo familiar de que fazem parte1212. Corgozinho KDS. A política social e a feminização do cuidado no Programa Bolsa Família: invenção das tradições? Emancipação 2015; 15(1): 97-114. http://doi.org/10.5212.v.15i1.0006
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. Assim, foram analisados indicadores da base do Vigitel referente às mulheres adultas.

Compararam-se as prevalências, com os respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%) dos seguintes indicadores:

  1. • Fatores de risco:

  2. a) fumantes (relatar fumar, independentemente da quantidade);

  3. b) peso corporal (excesso de peso - índice de massa corporal ≥ 25 kg/m2; obesidade - índice de massa corporal ≥ 30 kg/m2) - os valores ausentes de excesso de peso e obesidade sofreram imputação, conforme metodologia empregada pelo Vigitel e descrita previamente1414. Brasil. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2017: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico: estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2017. Brasília: Ministério da Saúde, 2018.;

  4. c) consumo regular de refrigerantes ou suco artificial (cinco ou mais dias por semana);

  5. d) hábito de assistir à TV 3 horas ou mais ao dia;

  6. e) consumo abusivo de bebidas alcoólicas (quatro ou mais doses para mulher) em uma mesma ocasião nos últimos 30 dias;

  7. f) autoavaliação do estado de saúde ruim;

  8. g) morbidades referidas (diagnóstico médico prévio de hipertensão arterial e diabetes);

  9. • Fatores de proteção:

  10. h) consumo recomendado de frutas e hortaliças (cinco ou mais porções diárias, em cinco ou mais dias da semana);

  11. i) consumo regular de feijão (em cinco ou mais dias da semana);

  12. j) atividade física (AF) no tempo livre (AF ≥ 150 minutos nos domínios do tempo livre);

  13. k) realização de exames de detecção precoce de câncer em mulheres (mamografia para mulheres de 50 a 69 anos, nos últimos dois anos; e exame de Papanicolau para mulheres de 25 a 59 anos, nos últimos três anos).

Para essa análise, fez-se necessário juntar as bases de dados do Vigitel 2016 e 2017 e selecionar somente as mulheres que receberam ou não o benefício do PBF. Examinar dois anos foi uma opção metodológica para aumentar o tamanho da amostra das mulheres que receberam o benefício.

Foi preciso calcular pesos de pós-estratificação, uma vez que a amostra de adultos entrevistada pelo Vigitel foi extraída do cadastro das linhas telefônicas residenciais existentes em cada cidade, o que só permite, rigorosamente, inferências para a população adulta que reside em domicílios cobertos pela rede de telefonia fixa. Assim, o uso dos pesos de pós-estratificação tem como objetivo minimizar o vício decorrente da baixa cobertura dos cadastros de telefone fixo, principalmente nas regiões Norte e Nordeste1414. Brasil. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2017: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico: estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2017. Brasília: Ministério da Saúde, 2018.,1515. Bernal RTI, Iser BPM, Malta DC, Claro RM. Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel): mudança na metodologia de ponderação. Epidemiol Serv Saúde 2017; 26(4): 701-12. http://doi.org/10.5123/s1679-49742017000400003
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.

Para construção dos pesos de pós-estratificação dessa subamostra de mulheres, foi utilizada como população de referência a estimativa da população feminina com ou sem PBF obtida pela Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) contínua de 20161616. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios: síntese de indicadores 2015. Rio de Janeiro: IBGE; 2016. 108 p.. As variáveis idade, escolaridade e região foram utilizadas na construção dos pesos, pois essas características estão associadas à posse do PBF. Os pesos foram obtidos pelo método rake1515. Bernal RTI, Iser BPM, Malta DC, Claro RM. Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel): mudança na metodologia de ponderação. Epidemiol Serv Saúde 2017; 26(4): 701-12. http://doi.org/10.5123/s1679-49742017000400003
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As análises descritivas consistiram no cálculo da distribuição das proporções das mulheres que recebem e não recebem o benefício do PBF, de acordo com características sociodemográficas e indicadores de DCNT. Foram analisadas a prevalência e a razão de prevalência dos indicadores entre a população com e sem PBF, por meio do modelo de regressão de Poisson com variância robusta, sendo realizado ajuste por idade. Foi ainda feita análise estratificada segundo os diferentes estratos de escolaridade (zero a oito anos, nove a 11 anos e 12 anos e mais), comparando-se mulheres com o mesmo grau de escolaridade, beneficiárias ou não do PBF, com ajuste por idade. As análises dos dados foram realizadas no programa estatístico Statistical Software for Professional (Stata), utilizando os comandos do módulo survey, levando em consideração os pesos e, por conseguinte, a representatividade da amostra.

O inquérito Vigitel foi aprovado pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa para Seres Humanos, do Ministério da Saúde, pareceres 13.081/2008 e 355.590/2013. A assinatura do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) nesse inquérito foi substituída pelo consentimento verbal do entrevistado no momento da ligação telefônica.

RESULTADOS

Entre as 66.482 mulheres estudadas em 2016 e 2017, 3.330 residem em domicílios que receberam PBF no período de estudo, e essas residentes concentram-se sobretudo nas regiões Nordeste e Norte - 1.674 (50,3%) e 922 (27,7%), respectivamente. Há também maior proporção dessas beneficiárias entre as idades de 25 a 54 anos (2.046 / 61,4%), sem instrução e/ou com fundamental incompleto (926 / 27,8%) e ensino médio completo e/ou superior incompleto (1.538 /46,19%) (Tabela 1).

Tabela 1.
Frequência da amostra de mulheres com 18 anos ou mais por idade, nível de instrução e região segundo posse do Programa Bolsa Família. Conjunto das capitais e Distrito Federal. Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel), Brasil. 2016 e 2017.

A distribuição dos fatores de risco e proteção de DCNT para mulheres com e sem PBF, no conjunto das 26 capitais, e as razões de prevalência (RP) estimadas estão apresentadas na Tabela 2. Em geral, prevalências mais elevadas de fatores de risco e menores frequências de fatores de proteção foram encontradas nas mulheres beneficiárias do PBF.

Tabela 2.
Prevalência e razão de prevalência (RP)* de indicadores de doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) em mulheres que recebem e não recebem Programa Bolsa Família, Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel), Brasil, 2016-2017.

A razão de prevalência ajustada por idade (RPaj) para as mulheres fumantes foi de 1,98 (IC95% 1,61 - 2,43). O excesso de peso e a obesidade foram mais elevados entre mulheres com PBF: RPaj = 1,21 e 1,63 (IC95% 1,14 - 1,29; 1,44 - 1,85), respectivamente. Em relação aos hábitos alimentares, o consumo recomendado de frutas e hortaliças foi menor entre mulheres com PBF (RPaj = 0,63; IC95% 0,54 - 0,73), mas viu-se maior consumo de feijão (RPaj = 1,25; IC95% 1,18 - 1,32) e de refrigerantes (RPaj = 1,68; IC95% 1,43 - 1,98). Mulheres beneficiárias de PBF tiveram menor prática de AF no lazer (RPaj = 0,65; IC95% 0,57 - 0,75); maior AF no domicílio (RPaj = 1,35; IC95% 1,29 - 1,41); maior tempo assistindo à TV (RPaj = 1,37; IC95% 1,21 - 1,55); pior autoavaliação do estado de saúde (RPaj = 2,04; IC95% 1,56 - 2,66); menor cobertura de mamografia (RPaj = 0,86; IC95% 0,79 - 0,94) e Papanicolau (RPaj = 0,91; IC95% 0,87 - 0,95); e prevalências mais elevadas de morbidades autorreferidas, tais quais hipertensão e diabetes (RPaj = 1,46 e 1,66; IC95% 1,29 - 1,64; 1,29 - 2,07, respectivamente). Nao se verificaram diferenças estatisticamente significativas entre as prevalências das beneficiárias e não beneficiárias para o consumo abusivo de álcool (Tabela 2).

Na Tabela 3, encontra-se a prevalência, a RP e a RP ajustada por idade dos fatores de risco e proteção de DCNT entre mulheres com e sem PBF do mesmo estrato de escolaridade ajustada por idade (zero a oito anos de estudo). As mulheres beneficiárias do PBF com baixa escolaridade têm maior prevalência de uso de fumo (RPaj = 1,51; IC95% 1,16 - 1,97), maior prevalência de obesidade (RPaj = 1,24; IC95% 1,06 - 1,45), menor consumo recomendado de frutas e hortaliças (RPaj = 0,71; IC95% 0,56 - 0,89), menor prática de AF no lazer (RPaj = 0,79; IC95% 0,63 - 0,98) e pior autoavaliação do estado de saúde (RPaj = 1,46; IC95% 1,07 - 1,97). Como indicador de proteção, constatou-se maior consumo de feijão (RPaj = 1,09; IC95% 1,01 - 1,17).

Tabela 3.
Prevalência e razão de prevalência (RP)* de indicadores de doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) em mulheres que recebem e não recebem Programa Bolsa Família, com escolaridade (zero a oito anos), Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel), Brasil, 2016-2017.

Na Tabela 4, são comparadas mulheres com e sem PBF com escolaridade média (nove a 11 anos de estudo), ajustadas por idade. A RP ajustada mostra que as mulheres beneficiárias do PBF mantêm piores indicadores, como: fumo (RPaj = 1,54; IC95% 1,14 - 2,09), excesso de peso (RPaj = 1,11; IC95% 1,02 - 1,21), obesidade (RPaj = 1,29; IC95% 1,08 - 1,54), menor consumo recomendado de frutas e hortaliças (RPaj = 0,81; IC95% 0,67 - 0,97), menor prática de atividade física no lazer (RPaj = 0,82; IC95% 0,71 - 0,95), maior AF no domicílio (RPaj = 1,18; IC95% 1,11 - 1,25), autoavaliação do estado de saúde ruim (RPaj = 1,69; IC95% 1,16 - 2,44) e maior prevalência autorreferida de diabetes (RPaj = 1,60; IC95% 1,22 - 2,10). Como fator de proteção, observou-se maior consumo de feijão (RPaj = 1,13; IC95% 1,06 - 1,21).

Tabela 4.
Prevalência e razão de prevalência (RP)* de indicadores de doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) em mulheres que recebem e não recebem Programa Bolsa Família segundo escolaridade (nove a 11 anos), Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel), Brasil, 2016-2017.

A Tabela 5 contém as prevalências e a RP dos fatores de risco e proteção de DCNT entre mulheres com e sem PBF com escolaridade de 12 anos ou mais, ajustadas por idade. Entre as mulheres beneficiárias do PBF com elevada escolaridade, as diferenças reduziram-se, mas ainda foram encontrados pior desempenho para excesso de peso (RPaj = 1,27; IC95% 1,01 - 1,61), consumo de refrigerantes (RPaj = 2,01; IC95% 1,30 - 3,12) e hipertensão autorreferida (RPaj = 1,67; IC95% 1,07 - 2,60). As demais variáveis não apresentaram diferenças significativas.

Tabela 5
Prevalência e razão de prevalência (RP)* de indicadores de doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) em mulheres que recebem e não recebem Programa Bolsa Família segundo escolaridade (12 anos ou mais), Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel), Brasil, 2016-2017.

DISCUSSÃO

Este é o primeiro estudo que analisa dados do Vigitel referentes às mulheres adultas que são beneficiárias do PBF. Essa população é mais vulnerável e tem menor renda familiar. Entre os indicadores sociodemográficos, o estudo apontou entre as mulheres com PBF: menor escolaridade, maior concentração na Região Nordeste e população mais jovem. Dos indicadores aqui analisados, em geral, as prevalências de fatores de risco foram mais elevadas entre as mulheres que recebem o benefício do PBF. Elas têm maiores prevalências de tabagismo, excesso de peso e obesidade, menor consumo de frutas e hortaliças, maior consumo de refrigerantes, porém, por outro lado, o consumo de feijão foi maior. Essas mulheres também tiveram menor prática de AF no lazer, embora com maior AF no domicílio, ou desempenhando tarefas de limpeza pesada da casa, além de maior tempo assistindo à TV. Tiveram pior autoavaliação do estado de saúde considerado ruim, menor cobertura de mamografia e Papanicolau e prevalências mais elevadas de morbidades autorreferidas (hipertensão e diabetes). O estudo aponta piores indicadores nas populações mais pobres.

Quando comparadas as mulheres entre estratos de mesma escolaridade, essas diferenças diminuíram. Quando comparadas as mulheres beneficiárias do PBF com 12 anos ou mais de estudo com as demais, as prevalências dos fatores de risco reduziram-se, e as diferenças encontradas foram: maior prevalência de excesso de peso, maior consumo de refrigerantes e maior prevalência de hipertensão autorreferida entre as mulheres com PBF. Todas as demais variáveis foram semelhantes, revelando que a escolaridade é um grande fator de proteção para a saúde das mulheres.

Esses dados destacam a importância dos determinantes sociais, particularmente a pobreza, na ocorrência das DCNT, com piores indicadores na população mais vulnerável55. Pearce N, Ebrahim S, McKee M, Lamptey P, Barreto ML, Matheson D, et al. Global prevention and control of NCDs: Limitations of the standard approach. J Public Health Policy 2015; 36: 408-25. http://doi.org/10.1057/jphp.2015.29
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,1717. Barros MBA, Lima MG, Medina LPB, Szwarcwald CL, Malta DC. Social inequalities in health behaviors among Brazilian adults: National Health Survey, 2013. Int J Equity Health. 2016; 15: 148. http://doi.org/10.1186/s12939-016-0439-0
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.

As prevalências dos indicadores de tabagismo foram mais elevadas entre mulheres com PBF. Estudos apontam que populações com maior escolaridade, renda e melhores condições socioeconômicas têm menores prevalências de uso do fumo1818. Giovino GA, Mirza EM, Samet JM, Gupta PC, Jarvis MJ, Bhala N, et al. Tobacco use in 3 billion individuals from 16 countries: an analysis of nationally representative cross-sectional household surveys. Lancet 2012; 380(9842): 668-79. http://doi.org/10.1016/s0140-6736(12)61085-x
https://doi.org/http://doi.org/10.1016/s...
, o que tem sido explicado pelo maior acesso à informação sobre os malefícios desse hábito. Destaca-se que as diferenças desapareceram entre mulheres mais escolarizadas, mostrando que a desvantagem destas pode ser superada mediante maior investimento em educação.

Alimentos como frutas e hortaliças são considerados protetores e previnem doenças cardiovasculares e cânceres44. World Health Organization. Global action plan for the prevention and control of NCDs 2013-2020 [Internet]. Genebra: World Health Organization; 2013 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/94384/1/9789241506236_eng.pdf?ua=1
http://apps.who.int/iris/bitstream/10665...
,1919. Jaime PC, Stopa SR, Oliveira TP, Vieira ML, Szwarcwald CL, Malta DC. Prevalência e distribuição sociodemográfica de marcadores de alimentação saudável, Pesquisa Nacional de Saúde, Brasil 2013. Epidemiol Serv Saúde 2015; 24(2): 267-76. http://doi.org/10.5123/s1679-49742015000200009
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. O indicador do Vigitel consumo recomendado de frutas, legumes e verduras (FLV) é uma proxy do que seria a recomendação da Organização Mundial da Saúde, ou o consumo diário de 400 g/dia de frutas e hortaliças1414. Brasil. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2017: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico: estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2017. Brasília: Ministério da Saúde, 2018.,1919. Jaime PC, Stopa SR, Oliveira TP, Vieira ML, Szwarcwald CL, Malta DC. Prevalência e distribuição sociodemográfica de marcadores de alimentação saudável, Pesquisa Nacional de Saúde, Brasil 2013. Epidemiol Serv Saúde 2015; 24(2): 267-76. http://doi.org/10.5123/s1679-49742015000200009
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,2020. World Health Organization. From burden to “best buys”: reducing the economic impact of non-communicable diseases in low- and middle-income countries: executive summary 2011 [Internet]. Genebra: World Health Organization ; World Economic Forum; 2011 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: http://www.who.int/nmh/publications/best_buys_summary/en/
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.

Da mesma forma, o feijão é um alimento protetor, por ser rico em fibras e nutrientes, resultando em maior saciedade e prevenção de obesidade2121. Velásquez-Meléndez G, Mendes LL, Pessoa MC, Sardinha LMV, Yokota RT de C, Bernal RTI, et al. Tendências da frequência do consumo de feijão por meio de inquérito telefônico nas capitais brasileiras, 2006 a 2009. Ciênc Saúde Coletiva 2012; 17(12): 3363-70. http://doi.org/10.1590/s1413-81232012001200021
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, e recomendado pelo Guia Alimentar para a População Brasileira, o qual reconhece o seu papel na tradição culinária nacional2222. Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Departamento de Atenção Básica. Guia alimentar para a população brasileira. 2. ed. Brasília: Ministério da Saúde ; 2014.. Por ser um alimento de menor custo e que tem importante participação na culinária tradicional brasileira, seu consumo é mais elevado entre as populações de menor renda. De maneira oposta, refrigerantes, gorduras, açúcares e sal são alimentos que aumentam o risco de DCNT44. World Health Organization. Global action plan for the prevention and control of NCDs 2013-2020 [Internet]. Genebra: World Health Organization; 2013 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/94384/1/9789241506236_eng.pdf?ua=1
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,2020. World Health Organization. From burden to “best buys”: reducing the economic impact of non-communicable diseases in low- and middle-income countries: executive summary 2011 [Internet]. Genebra: World Health Organization ; World Economic Forum; 2011 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: http://www.who.int/nmh/publications/best_buys_summary/en/
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,2222. Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Departamento de Atenção Básica. Guia alimentar para a população brasileira. 2. ed. Brasília: Ministério da Saúde ; 2014..

O estudo apontou que as mulheres do PBF têm menor consumo de FLV e maior de refrigerantes; a exceção foi o feijão. O Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das DCNT incentiva os países a adotarem medidas de regulamentação de alimentos ultraprocessados, com alto teor de açúcar, sal e gorduras, bem como medidas que possam aumentar a produção e o consumo e reduzir os preços de alimentos frescos como verduras e hortaliças44. World Health Organization. Global action plan for the prevention and control of NCDs 2013-2020 [Internet]. Genebra: World Health Organization; 2013 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/94384/1/9789241506236_eng.pdf?ua=1
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,2222. Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Departamento de Atenção Básica. Guia alimentar para a população brasileira. 2. ed. Brasília: Ministério da Saúde ; 2014.. Essas medidas trariam grandes benefícios à população44. World Health Organization. Global action plan for the prevention and control of NCDs 2013-2020 [Internet]. Genebra: World Health Organization; 2013 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/94384/1/9789241506236_eng.pdf?ua=1
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,2222. Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Departamento de Atenção Básica. Guia alimentar para a população brasileira. 2. ed. Brasília: Ministério da Saúde ; 2014., especialmente às mais pobres, como as mulheres beneficiárias do PBF e suas famílias. Destaca-se ainda que ter maior escolaridade trouxe importantes benefícios na alimentação das mulheres aqui estudadas, independentemente do corte econômico.

A AF no lazer foi menos praticada por mulheres beneficiárias do PBF, ao contrário da AF doméstica, representada pela faxina pesada, bem como por maior tempo de TV ou pela prática do lazer sedentário. A AF no tempo livre associa-se às populações com escolaridade e renda elevadas, pelo maior acesso a espaços para prática de AF e maior conhecimento sobre os benefícios da AF2323. Hallal PC, Andersen LB, Bull FC, Guthold R, Haskell W, Ekelund U, et al. Global physical activity levels: surveillance progress, pitfalls, and prospects. Lancet 2012; 380(9838): 247-57. http://doi.org/10.1016/s0140-6736(12)60646-1
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. Ao contrário, práticas de AF no deslocamento laboral e doméstica associam-se às populações de baixa renda. De maneira especial, a AF no lar é mais afeita às mulheres, por um recorte machista da sociedade brasileira, que considera que as atividades domésticas devem ser realizadas pelas mulheres2424. Florindo AA, Hallal PC, Moura EC, Malta DC. Prática de atividades físicas e fatores associados em adultos, Brasil, 2006. Rev Saúde Pública 2009; 43(Supl. 2): 65-73. http://doi.org/10.1590/S0034-89102009000900009
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. Verificou-se ainda que na análise estratificada por escolaridade essas diferenças se reduziram, apontando que é possivel mudar essa realidade, investindo em políticas públicas de acesso a espaços públicos para prática de AF, bem como de melhoria de renda e escolaridade da população, visando diminuir essas desigualdades55. Pearce N, Ebrahim S, McKee M, Lamptey P, Barreto ML, Matheson D, et al. Global prevention and control of NCDs: Limitations of the standard approach. J Public Health Policy 2015; 36: 408-25. http://doi.org/10.1057/jphp.2015.29
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.

Dados da Pesquisa Nacional de Saúde apontam que o excesso de peso atinge mais da metade das mulheres, e a obesidade, 24%, revelando a extensão do problema no país2525. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Pesquisa Nacional de Saúde 2013: percepção do estado de saúde, estilos de vida e doenças crônicas [Internet]. Rio de Janeiro: IBGE ; 2014 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: ftp://ftp.ibge.gov.br/PNS/2013/pns2013.pdf
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. Também no mundo, a obesidade pode afetar o alcance da meta global de redução da mortalidade por DCNT2626. The GBD 2015 Obesity Collaborators. Health Effects of Overweight and Obesity in 195 Countries over 25 Years. N Engl J Med 2017; 377: 13-27. http://doi.org/10.1056/NEJMoa1614362
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. O estudo evidencia que, embora seja um problema disseminado, é ainda mais grave entre mulheres que tem o PBF, sobretudo com baixa escolaridade.

Estudos indicam que a prevalência de pelo menos uma doença crônica aumentou com a idade e foi maior entre mulheres2727. Barros MB de A, César CLG, Carandina L, Torre GD. Desigualdades sociais na prevalência de doenças crônicas no Brasil, PNAD-2003. Ciênc Saúde Coletiva 2006; 11(4): 911-26. http://doi.org/10.1590/s1413-81232006000400014
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, além da presença de multimorbidades (duas doenças e três ou mais doenças)2828. Azevedo ALS de, Silva RA da, Tomasi E, Quevedo L de Á. Doenças crônicas e qualidade de vida na atenção primária à saúde. Cad Saúde Pública 2013; 29(9): 1774-82. http://doi.org/10.1590/s0102-311x2013001300017
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,2929. Theme Filha MM, Souza Junior PRB de, Damacena GN, Szwarcwald CL. Prevalência de doenças crônicas não transmissíveis e associação com autoavaliação de saúde: Pesquisa Nacional de Saúde, 2013. Rev Bras Epidemiol 2015; 18(Supl. 2): 83-96. http://doi.org/10.1590/1980-5497201500060008
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.

A autoavaliação do estado de saúde ruim foi mais frequente entre as mulheres com PBF, mas, ao se estratificar por escolaridade, nos estratos com 12 anos ou mais de estudo, essa diferença desapareceu, o que está em conformidade com a literatura2929. Theme Filha MM, Souza Junior PRB de, Damacena GN, Szwarcwald CL. Prevalência de doenças crônicas não transmissíveis e associação com autoavaliação de saúde: Pesquisa Nacional de Saúde, 2013. Rev Bras Epidemiol 2015; 18(Supl. 2): 83-96. http://doi.org/10.1590/1980-5497201500060008
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. Esse indicador classicamente se associa a piores condições de saúde e de vida, baixa renda e população de idosos, sendo um importante preditor de mortalidade3030. Molarius A, Berglund K, Eriksson C, Lambe M, Nordström E, Eriksson HG, et al. Socioeconomic conditions, lifestyle factors, and self-rated health among men and women in Sweden. Eur J Public Health 2007; 17(2): 125-33. http://doi.org/10.1093/eurpub/ckl070
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,3131. Barros MB de A, Zanchetta LM, Moura EC de, Malta DC. Auto-avaliação da saúde e fatores associados, Brasil, 2006. Rev Saúde Pública 2009; 43(Supl. 2): 27-37. http://doi.org/10.1590/s0034-89102009000900005
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.

O estudo mostrou que as morbidades hipertensão arterial e diabetes foram mais prevalentes entre mulheres com PBF, ou de baixa renda, o que já foi confirmado em outros estudos, tanto do Vigitel, apontando que a prevalência de hipertensão arterial na população de baixa escolaridade foi três vezes mais elevada3232. Malta DC, Bernal RTI, Andrade SSC de A, Silva MMA da, Velasquez-Melendez G. Prevalence of and factors associated with self-reported high blood pressure in Brazilian adults. Rev de Saúde Pública 2017; 51(Supl. 1). http://doi.org/10.1590/s1518-8787.2017051000006
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, quanto de diabetes3333. Malta DC, Bernal RTI, Iser BPM, Szwarcwald CL, Duncan BB, Schmidt MI. Factors associated with self-reported diabetes according to the 2013 National Health Survey. Rev Saúde Pública 2017; 51(Supl. 1). http://doi.org/10.1590/s1518-8787.2017051000011, com frequências até quatro vezes mais altas na população com baixa escolaridade. Também em estudos internacionais3535. Stopa SR, Malta DC, Monteiro CN, Szwarcwald CL, Goldbaum M, Cesar CLG. Use of and access to health services in Brazil, 2013 National Health Survey. Rev Saúde Pública 2017; 51(Supl. 1). http://doi.org/10.1590/s1518-8787.2017051000074
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, foi vista associação entre o nível educacional e o diabetes mellitus, após o ajustamento para as variáveis renda e ocupação3434. Maty SC, Everson-Rose SA, Haan MN, Raghunathan TE, Kaplan GA. Education, income, occupation, and the 34-year incidence (1965-99) of Type 2 diabetes in the Alameda County Study. Int J Epidemiol 2005; 34(6): 1274-81. http://doi.org/10.1093/ije/dyi167
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. A explicações para esse achado são a escolaridade, como um proxy de nível socioeconômico, e menor acesso a práticas de promoção à saúde, como alimentação saudável, AF, acesso a medicamentos e serviços de saúde1717. Barros MBA, Lima MG, Medina LPB, Szwarcwald CL, Malta DC. Social inequalities in health behaviors among Brazilian adults: National Health Survey, 2013. Int J Equity Health. 2016; 15: 148. http://doi.org/10.1186/s12939-016-0439-0
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,3535. Stopa SR, Malta DC, Monteiro CN, Szwarcwald CL, Goldbaum M, Cesar CLG. Use of and access to health services in Brazil, 2013 National Health Survey. Rev Saúde Pública 2017; 51(Supl. 1). http://doi.org/10.1590/s1518-8787.2017051000074
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.

A cobertura de exames preventivos de câncer foi menor entre as mulheres com PBF, com frequências abaixo do que preconizado pelo Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das Doenças Crônicas do Brasil, que prevê atingir 75% de cobertura de mamografia e 85% de Papanicolau em 20223636. Malta DC, Morais Neto OL de, Silva Junior JB da. Apresentação do plano de ações estratégicas para o enfrentamento das doenças crônicas não transmissíveis no Brasil, 2011 a 2022. Epidemiol Serv Saúde 2011; 20(4): 425-38. http://doi.org/10.5123/s1679-49742011000400002
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. Destaca-se que as prevalências da citologia oncótica (Papanicolau) são mais elevadas, possivelmente por serem realizadas pela Estratégia Saúde da Família, por meio do Sistema Único de Saúde (SUS)3535. Stopa SR, Malta DC, Monteiro CN, Szwarcwald CL, Goldbaum M, Cesar CLG. Use of and access to health services in Brazil, 2013 National Health Survey. Rev Saúde Pública 2017; 51(Supl. 1). http://doi.org/10.1590/s1518-8787.2017051000074
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.

O consumo abusivo de álcool não teve diferença entre os dois grupos de mulheres, mas, quando estratificado por 12 anos, foi ligeiramente mais elevado entre mulheres com maior renda, o que está coerente com outros estudos1414. Brasil. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2017: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico: estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2017. Brasília: Ministério da Saúde, 2018..

O estudo aponta iniquidades em saúde, piores indicadores na população beneficiária de PBF, revelando a importância dos determinantes sociais no processo saúde-doença. Populações com maior renda têm acesso mais facilitado a serviços de saúde e práticas de promoção44. World Health Organization. Global action plan for the prevention and control of NCDs 2013-2020 [Internet]. Genebra: World Health Organization; 2013 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/94384/1/9789241506236_eng.pdf?ua=1
http://apps.who.int/iris/bitstream/10665...
,55. Pearce N, Ebrahim S, McKee M, Lamptey P, Barreto ML, Matheson D, et al. Global prevention and control of NCDs: Limitations of the standard approach. J Public Health Policy 2015; 36: 408-25. http://doi.org/10.1057/jphp.2015.29
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. Esses resultados refletem a importância de investimentos na melhoria das condições de vida e na escolaridade, que podem interferir diretamente nos indicadores de saúde.

Programas de transferência de renda são fundamentais no enfrentamento às desigualdades, principalmente no que tange ao fortalecimento das ações referentes ao gênero, na produção de equidade3737. Moreira NC, Ferreira MAM, Lima AATFC, Ckagnazaroff IB. Empoderamento das mulheres beneficiárias do Programa Bolsa Família na percepção dos agentes dos Centros de Referência de Assistência Social. Rev Adm Pública 2012; 46(2): 403-23. http://dx.doi.org/10.1590/S0034-76122012000200004
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. O estudo mostrou maior vulnerabilidade dessa população, que deve ser priorizada também pelos serviços de saúde, na discriminação positiva no que concerne ao acesso aos serviços, às práticas educativas e às políticas públicas de promoção à saúde. Assim, este estudo poderá contribuir na definição de políticas de saúde voltadas para a prevenção e o controle desses agravos.

Entre os limites do estudo, destaca-se o uso de entrevistas telefônicas, buscando-se reduzir esse viés utilizando pesos de pós-estratificação. O fato de as informações serem autorreferidas também pode resultar em viés de informação, embora a experiência nacional e internacional aponte que variáveis como hipertensão arterial e avaliação do estado de saúde conseguem obter boas estimativas usando essa metodologia, além de apresentar vantagens como rapidez na informação, sensibilidade e baixo custo3838. Moreira JP de L, Almeida RMVR de, Rocha NC dos S, Luiz RR. Correção da prevalência autorreferida em estudos epidemiológicos com grandes amostras. Cad Saúde Pública 2016; 32(12). http://doi.org/10.1590/0102-311x00050816
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. Em função do número reduzido de entrevistas com PBF, optou-se por analisar 2016 e 2017, reduzindo o erro padrão das estimativas. Outra limitação é o fato de a respondente não ser a beneficiária do programa, já que a pergunta é sobre o benefício na família. Nesse caso, é feita uma proxy dos resultados. Além disso, o delineamento transversal do estudo não permite estabelecer relação temporal de causa e efeito.

CONCLUSÃO

O estudo mostrou diferenças nos fatores de risco e proteção entre mulheres, com piores indicadores entre as que recebem o benefício do PBF. Destaca-se que isso não reflete relação causal entre receber PBF e ter pior desempenho, mas sim as desigualdades sociais inerentes a esse grupo mais vulnerável, caracterizadas pelo pouco acesso à alimentação saudável, aos locais para prática de AF, a serviços de saúde e práticas de promoção de saúde, além das diferenças de escolaridade e menor informação sobre práticas de prevenção de doenças e promoção de saúde.

O estudo evidencia também que o PBF está sendo destinado às mulheres com piores indicadores, demonstrando a importância desse programa, que atua nos determinantes sociais de saúde e na redução das desigualdades, e do uso do Vigitel nessa avaliação.

REFERÊNCIAS

  • 1
    Malta DC, Campos MO, Oliveira MM de, Iser BPM, Bernal RTI, Claro RM, et al. Prevalência de fatores de risco e proteção para doenças crônicas não transmissíveis em adultos residentes em capitais brasileiras, 2013. Epidemiol Serv Saúde 2015; 24(3): 373-87. http://doi.org/10.5123/s1679-49742015000300004
    » https://doi.org/http://doi.org/10.5123/s1679-49742015000300004
  • 2
    Malta DC, Stopa SR, Szwarcwald CL, Gomes NL, Silva Júnior JB, Reis AAC dos. A vigilância e o monitoramento das principais doenças crônicas não transmissíveis no Brasil - Pesquisa Nacional de Saúde, 2013. Rev Bras Epidemiol 2015; 18(Supl. 2): 3-16. http://doi.org/10.1590/1980-5497201500060002
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/1980-5497201500060002
  • 3
    Mpofu JJ, de Moura L, Farr SL, Malta DC, Iser BM, Ivata Bernal RT, et al. Associations between noncommunicable disease risk factors, race, education, and health insurance status among women of reproductive age in Brazil - 2011. Prev Med Rep 2016; 3: 333-7. http://doi.org/10.1016/j.pmedr.2016.03.015
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1016/j.pmedr.2016.03.015
  • 4
    World Health Organization. Global action plan for the prevention and control of NCDs 2013-2020 [Internet]. Genebra: World Health Organization; 2013 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/94384/1/9789241506236_eng.pdf?ua=1
    » http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/94384/1/9789241506236_eng.pdf?ua=1
  • 5
    Pearce N, Ebrahim S, McKee M, Lamptey P, Barreto ML, Matheson D, et al. Global prevention and control of NCDs: Limitations of the standard approach. J Public Health Policy 2015; 36: 408-25. http://doi.org/10.1057/jphp.2015.29
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1057/jphp.2015.29
  • 6
    Malta DC, Duncan BB, Barros MB de A, Katikireddi SV, Souza FM de, Silva AG da, et al. Medidas de austeridade fiscal comprometem metas de controle de doenças não transmissíveis no Brasil. Ciênc Saúde Coletiva 2018; 23(10): 3115-22. http://doi.org/10.1590/1413-812320182310.25222018
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/1413-812320182310.25222018
  • 7
    Barreto ML. Desigualdades em Saúde: uma perspectiva global. Ciênc Saúde Coletiva 2017; 22(7): 2097-108. http://doi.org/10.1590/1413-81232017227.02742017
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/1413-81232017227.02742017
  • 8
    Roque DM, Ferreira MAM. O que realmente importa em programas de transferência condicionada de renda? Abordagens em diferentes países. Saúde Soc 2015; 24(4): 1193-207. http://doi.org/10.1590/s0104-12902015138971
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/s0104-12902015138971
  • 9
    Sperandio N, Rodrigues CT, Franceschini S do CC, Priore SE. Impacto do Programa Bolsa Família no consumo de alimentos: estudo comparativo das regiões Sudeste e Nordeste do Brasil. Ciênc Saúde Coletiva 2017; 22(6): 1771-80. http://doi.org/10.1590/1413-81232017226.25852016
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/1413-81232017226.25852016
  • 10
    Suzart AS, Ferreira AP, Lemos GCSM, Correa GTB, Bonfatti RJ, Oliveira MHB. Repercussões do programa bolsa família na segurança alimentar e nutricional: um estudo de caso. Rev Baiana Saúde Pública 2017; 41(3). http://doi.org/10.22278/2318-2660.2017.v41.n3.a2525
    » https://doi.org/http://doi.org/10.22278/2318-2660.2017.v41.n3.a2525
  • 11
    Bartholo L. Bolsa Família e autonomia feminina: o que nos dizem os estudos qualitativos? Centro Internacional de Políticas para o Crescimento Inclusivo [Internet]. 2016 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: https://www.ipc-undp.org/pub/port/PRB57PT_Bolsa_Familia_e_autonomia_feminina.pdf
    » https://www.ipc-undp.org/pub/port/PRB57PT_Bolsa_Familia_e_autonomia_feminina.pdf
  • 12
    Corgozinho KDS. A política social e a feminização do cuidado no Programa Bolsa Família: invenção das tradições? Emancipação 2015; 15(1): 97-114. http://doi.org/10.5212.v.15i1.0006
    » https://doi.org/http://doi.org/10.5212.v.15i1.0006
  • 13
    Stringhini S, Carmeli C, Jokela M, Avendaño M, Muennig P, Guida F, et al. Socioeconomic status and the 25 × 25 risk factors as determinants of premature mortality: a multicohort study and meta-analysis of 1,7 million men and women. Lancet 2017; 389(10075): 1229-37. http://doi.org/10.1016/s0140-6736(16)32380-7
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1016/s0140-6736(16)32380-7
  • 14
    Brasil. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2017: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico: estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2017. Brasília: Ministério da Saúde, 2018.
  • 15
    Bernal RTI, Iser BPM, Malta DC, Claro RM. Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel): mudança na metodologia de ponderação. Epidemiol Serv Saúde 2017; 26(4): 701-12. http://doi.org/10.5123/s1679-49742017000400003
    » https://doi.org/http://doi.org/10.5123/s1679-49742017000400003
  • 16
    Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios: síntese de indicadores 2015. Rio de Janeiro: IBGE; 2016. 108 p.
  • 17
    Barros MBA, Lima MG, Medina LPB, Szwarcwald CL, Malta DC. Social inequalities in health behaviors among Brazilian adults: National Health Survey, 2013. Int J Equity Health. 2016; 15: 148. http://doi.org/10.1186/s12939-016-0439-0
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1186/s12939-016-0439-0
  • 18
    Giovino GA, Mirza EM, Samet JM, Gupta PC, Jarvis MJ, Bhala N, et al. Tobacco use in 3 billion individuals from 16 countries: an analysis of nationally representative cross-sectional household surveys. Lancet 2012; 380(9842): 668-79. http://doi.org/10.1016/s0140-6736(12)61085-x
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1016/s0140-6736(12)61085-x
  • 19
    Jaime PC, Stopa SR, Oliveira TP, Vieira ML, Szwarcwald CL, Malta DC. Prevalência e distribuição sociodemográfica de marcadores de alimentação saudável, Pesquisa Nacional de Saúde, Brasil 2013. Epidemiol Serv Saúde 2015; 24(2): 267-76. http://doi.org/10.5123/s1679-49742015000200009
    » https://doi.org/http://doi.org/10.5123/s1679-49742015000200009
  • 20
    World Health Organization. From burden to “best buys”: reducing the economic impact of non-communicable diseases in low- and middle-income countries: executive summary 2011 [Internet]. Genebra: World Health Organization ; World Economic Forum; 2011 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: http://www.who.int/nmh/publications/best_buys_summary/en/
    » http://www.who.int/nmh/publications/best_buys_summary/en/
  • 21
    Velásquez-Meléndez G, Mendes LL, Pessoa MC, Sardinha LMV, Yokota RT de C, Bernal RTI, et al. Tendências da frequência do consumo de feijão por meio de inquérito telefônico nas capitais brasileiras, 2006 a 2009. Ciênc Saúde Coletiva 2012; 17(12): 3363-70. http://doi.org/10.1590/s1413-81232012001200021
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/s1413-81232012001200021
  • 22
    Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Departamento de Atenção Básica. Guia alimentar para a população brasileira. 2. ed. Brasília: Ministério da Saúde ; 2014.
  • 23
    Hallal PC, Andersen LB, Bull FC, Guthold R, Haskell W, Ekelund U, et al. Global physical activity levels: surveillance progress, pitfalls, and prospects. Lancet 2012; 380(9838): 247-57. http://doi.org/10.1016/s0140-6736(12)60646-1
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1016/s0140-6736(12)60646-1
  • 24
    Florindo AA, Hallal PC, Moura EC, Malta DC. Prática de atividades físicas e fatores associados em adultos, Brasil, 2006. Rev Saúde Pública 2009; 43(Supl. 2): 65-73. http://doi.org/10.1590/S0034-89102009000900009
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/S0034-89102009000900009
  • 25
    Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Pesquisa Nacional de Saúde 2013: percepção do estado de saúde, estilos de vida e doenças crônicas [Internet]. Rio de Janeiro: IBGE ; 2014 [acessado em 6 jan. 2019]. Disponível em: Disponível em: ftp://ftp.ibge.gov.br/PNS/2013/pns2013.pdf
    » ftp://ftp.ibge.gov.br/PNS/2013/pns2013.pdf
  • 26
    The GBD 2015 Obesity Collaborators. Health Effects of Overweight and Obesity in 195 Countries over 25 Years. N Engl J Med 2017; 377: 13-27. http://doi.org/10.1056/NEJMoa1614362
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1056/NEJMoa1614362
  • 27
    Barros MB de A, César CLG, Carandina L, Torre GD. Desigualdades sociais na prevalência de doenças crônicas no Brasil, PNAD-2003. Ciênc Saúde Coletiva 2006; 11(4): 911-26. http://doi.org/10.1590/s1413-81232006000400014
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/s1413-81232006000400014
  • 28
    Azevedo ALS de, Silva RA da, Tomasi E, Quevedo L de Á. Doenças crônicas e qualidade de vida na atenção primária à saúde. Cad Saúde Pública 2013; 29(9): 1774-82. http://doi.org/10.1590/s0102-311x2013001300017
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/s0102-311x2013001300017
  • 29
    Theme Filha MM, Souza Junior PRB de, Damacena GN, Szwarcwald CL. Prevalência de doenças crônicas não transmissíveis e associação com autoavaliação de saúde: Pesquisa Nacional de Saúde, 2013. Rev Bras Epidemiol 2015; 18(Supl. 2): 83-96. http://doi.org/10.1590/1980-5497201500060008
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/1980-5497201500060008
  • 30
    Molarius A, Berglund K, Eriksson C, Lambe M, Nordström E, Eriksson HG, et al. Socioeconomic conditions, lifestyle factors, and self-rated health among men and women in Sweden. Eur J Public Health 2007; 17(2): 125-33. http://doi.org/10.1093/eurpub/ckl070
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1093/eurpub/ckl070
  • 31
    Barros MB de A, Zanchetta LM, Moura EC de, Malta DC. Auto-avaliação da saúde e fatores associados, Brasil, 2006. Rev Saúde Pública 2009; 43(Supl. 2): 27-37. http://doi.org/10.1590/s0034-89102009000900005
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/s0034-89102009000900005
  • 32
    Malta DC, Bernal RTI, Andrade SSC de A, Silva MMA da, Velasquez-Melendez G. Prevalence of and factors associated with self-reported high blood pressure in Brazilian adults. Rev de Saúde Pública 2017; 51(Supl. 1). http://doi.org/10.1590/s1518-8787.2017051000006
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/s1518-8787.2017051000006
  • 33
    Malta DC, Bernal RTI, Iser BPM, Szwarcwald CL, Duncan BB, Schmidt MI. Factors associated with self-reported diabetes according to the 2013 National Health Survey. Rev Saúde Pública 2017; 51(Supl. 1). http://doi.org/10.1590/s1518-8787.2017051000011
  • 34
    Maty SC, Everson-Rose SA, Haan MN, Raghunathan TE, Kaplan GA. Education, income, occupation, and the 34-year incidence (1965-99) of Type 2 diabetes in the Alameda County Study. Int J Epidemiol 2005; 34(6): 1274-81. http://doi.org/10.1093/ije/dyi167
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1093/ije/dyi167
  • 35
    Stopa SR, Malta DC, Monteiro CN, Szwarcwald CL, Goldbaum M, Cesar CLG. Use of and access to health services in Brazil, 2013 National Health Survey. Rev Saúde Pública 2017; 51(Supl. 1). http://doi.org/10.1590/s1518-8787.2017051000074
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/s1518-8787.2017051000074
  • 36
    Malta DC, Morais Neto OL de, Silva Junior JB da. Apresentação do plano de ações estratégicas para o enfrentamento das doenças crônicas não transmissíveis no Brasil, 2011 a 2022. Epidemiol Serv Saúde 2011; 20(4): 425-38. http://doi.org/10.5123/s1679-49742011000400002
    » https://doi.org/http://doi.org/10.5123/s1679-49742011000400002
  • 37
    Moreira NC, Ferreira MAM, Lima AATFC, Ckagnazaroff IB. Empoderamento das mulheres beneficiárias do Programa Bolsa Família na percepção dos agentes dos Centros de Referência de Assistência Social. Rev Adm Pública 2012; 46(2): 403-23. http://dx.doi.org/10.1590/S0034-76122012000200004
    » https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1590/S0034-76122012000200004
  • 38
    Moreira JP de L, Almeida RMVR de, Rocha NC dos S, Luiz RR. Correção da prevalência autorreferida em estudos epidemiológicos com grandes amostras. Cad Saúde Pública 2016; 32(12). http://doi.org/10.1590/0102-311x00050816
    » https://doi.org/http://doi.org/10.1590/0102-311x00050816

  • Fonte de financiamento: Esta pesquisa foi financiada pelo National Institute for Health Research (NIHR) (GHRG / 16/137/99), usando a ajuda do governo do Reino Unido para apoiar a pesquisa em saúde global. As opiniões expressas nesta publicação são de responsabilidade do(s) autor(es) e não necessariamente do NIHR ou do Departamento de Saúde e Assistência Social do Reino Unido. A Unidade de Ciências Sociais e de Saúde Pública é financiada pelo Medical Research Council (MC_UU_12017 / 13) e pelo Scottish Government Chief Scientist Office (SPHSU13). O CIDACS é apoiado por doações da CNPq / MS / Gates Foundation (401739 / 2015-5) e do Wellcome Trust, Reino Unido (202912/Z/16/Z). A EE UFMG é apoiada por financiamento da Secretaria de Vigilância em Saúde, Ministério da Saúde. TED 66-2018.

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    05 Jun 2020
  • Data do Fascículo
    2020

Histórico

  • Recebido
    21 Jan 2019
  • Revisado
    01 Abr 2019
  • Aceito
    09 Abr 2019
Associação Brasileira de Pós -Graduação em Saúde Coletiva São Paulo - SP - Brazil
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