Resumo
Objetivo: Avaliar prevalência de autopercepção de saúde em adultos (18 a 59 anos) e pessoas idosas (≥60 anos) do estado de São Paulo; e analisar associação entre autopercepção negativa da saúde e marcadores de padrões de alimentação saudável e não saudável e estado nutricional. Métodos: Estudo transversal com 8.420 indivíduos (4.723 adultos e 3.697 pessoas idosas) do Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel) 2020 do estado de São Paulo. Autopercepção de saúde foi categorizada em positiva e negativa. Foram considerados marcadores de padrões saudáveis e não saudáveis de alimentação, e estado nutricional segundo Índice de Massa Corporal. Utilizou-se regressão logística, com nível de significância de 5%. Resultados: No total, 74,2% e 25,8% relataram autopercepção positiva e negativa, respectivamente. Autopercepção negativa foi superior entre pessoas idosas do que entre adultos (34,9% vs. 23,4%, p<0,001). Adultos que consumiram regularmente frutas e hortaliças (OR=0,5; IC95%:0,3-0,7) e cinco ou mais grupos de alimentos minimamente processados (OR=0,7; IC95%:0,5-0,9) tinham menor chance de autopercepção negativa, mas os que consumiram refrigerantes cinco ou mais dias da semana (OR=1,4; IC95%:1,0-1,9) tinham maior chance de autopercepção negativa. Adultos obesos apresentaram maior chance de autopercepção negativa (OR=1,9; IC95%:1,4-2,5). Entre as pessoas idosas, nenhuma variável permaneceu associada à autopercepção negativa. Conclusões: Considerável percentual de adultos e de pessoas idosas relataram autopercepção negativa, e os fatores associados foram distintos entre esses grupos. entre esses grupos populacionais. Recomenda-se a necessidade de análises estratificadas que considerem as particularidades das faixas etárias.
Referências
Benyamini Y. Why does self-rated health predict mortality? An update on current knowledge and a research agenda for psychologists. Psychol Health. 2011; 26(11):1407-13.
Wuorela M, Lavonius S, Salminen M, Vahlberg T, Viitanen M, Viikari L. Self-rated health and objective health status as predictors of all-cause mortality among older people: a prospective study with a 5-, 10-, and 27-year follow-up. BMC Geriatr. 2020; 20:120.
DeSalvo KB, Bloser N, Reynolds K, He J, Muntner P. Mortality prediction with a single general self-rated health question. J. Gen. Intern. Med. 2006; 21(3):267-75.
Jylhä M. What is self-rated health and why does it predict mortality? Towards a unified conceptual model. Soc. Sci. Med. 2009; 69(3):307-16.
Fundação Oswaldo Cruz [homepage na internet]. Painel de Indicadores de Saúde – Pesquisa Nacional de Saúde [acesso em 8 ago. 2021]. Disponível em: https://www.pns.icict.fiocruz.br/painel-de-indicadores-mobile-desktop/
Lindemann IL, Reis NR, Mintem GC, Mendoza-Sassi RA. Autopercepção da saúde entre adultos e idosos usuários da Atenção Básica de Saúde. Ciên. saúde coletiva 2019; 24(1): 45-52.
Andrade GF, Loch MR, Silva AMR. Mudanças de comportamentos relacionados à saúde como preditores de mudanças na autopercepção de saúde: estudo longitudinal (2011-2015). Cad. Saúde Pública. 2019; 35(4):e00151418.
Gomes MMF, Paixão LAR, Faustino AM, Cruz RCS, Moura LBA. Marcadores da autopercepção positiva de saúde de pessoas idosas no Brasil. Acta Paul Enferm. 2021; 34:eAPE02851.
Sargent-Cox K, Cherbuin N, Morris L, Butterworth P, Anstey KJ. The effect of health behavior change on self-rated health across the adult life course: a longitudinal cohort study. Prev. Med. 2014; 58:75-80.
Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Análise de Saúde e Vigilância de Doenças Não Transmissíveis. Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das Doenças Crônicas e Agravos Não Transmissíveis no Brasil 2021-2030. Brasília: Ministério da Saúde, 2020.
Szwarcwald CL, Damacena GN, Barros MBA, Malta DC, Souza Júnior PRB, Azevedo LO et al. Factors affecting Brazilians' self-rated health during the COVID-19 pandemic. Cad. Saúde Pública. 2021 30;37(3):e00182720.
Secretaria de Estado da Saúde do Estado de São Paulo [inquérito na internet]. VIGITEL São Paulo 2020 - Vigilância de Fatores de Risco ou Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico no Estado de São Paulo. Estimativas sobre frequência e distribuição sociodemográfica de fatores de risco ou proteção para doenças crônicas no estado de São Paulo em 2020. [acesso em 8 ago. 2021]. Disponível em: https://www.saude.sp.gov.br/cve-centro-de-vigilancia-epidemiologica-prof.-alexandre-vranjac/areas-de-vigilancia/doencas-cronicas-nao-transmissiveis/documentos-tecnicos
Graham, K. Compensating for missing survey data. Institute for Social Research, The University of Michigan. Michigan: Ann Arbor, 1983.
Bernal RTI. Inquéritos por telefone: inferências válidas em regiões com baixa taxa de cobertura de linhas residenciais. [Tese de Doutorado – Faculdade de Saúde Pública – USP]. São Paulo, 2011 [acesso em 8 ago. 2021]. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/6/6132/tde-09092011-120701/pt-br.php
Nick Winter, 2002. "SURVWGT: Stata module to create and manipulate survey weights," Statistical Software Components S427503, Boston College Department of Economics, revised 11 Feb 2018.
Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Departamento de Atenção Básica. Orientações para a coleta e análise de dados antropométricos em serviços de saúde: Norma Técnica do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional - SISVAN. Brasília: Ministério da Saúde, 2011.
Pavão, Ana Luiza Braz, Werneck, Guilherme Loureiro e Campos, Mônica Rodrigues. Autoavaliação do estado de saúde e a associação com fatores sociodemográficos, hábitos de vida e morbidade na população: um inquérito nacional. Cad. Saúde Pública. 2013: 29(4): 723-734.
Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Análise em Saúde e Vigilância de Doenças Não Transmissíveis. Vigitel Brasil 2020: 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 2020 / Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde, Departamento de Análise em Saúde e Vigilância de Doenças Não Transmissíveis. – Brasília: Ministério da Saúde, 2021.
Pagotto, Valeria; Bachion, Maria Márcia; Silveira, Erika Aparecida da. Autoavaliação da saúde por idosos brasileiros: revisão sistemática da literatura. Rev Panam Salud Publica. 2013; 33(4): 302-310.
Carneiro, Jair Almeida et al. Autopercepção negativa da saúde: prevalência e fatores associados entre idosos assistidos em centro de referência. Ciênc. saúde coletiva. 2020; 25(3):909-918.
Zanesco C, Bordin D, Santos CB, Müller EV, Fadel CB. Factors determining the negative perception of the health of Brazilian elderly people. Rev. Bras. Geriatr. Gerontol. 2018; 21(3):283-292.
Artazcoz L, Cortès I, Borrell C, Escribà-Agüir V, Cascant L. Social inequalities in the association between partner/marital status and health among workers in Spain. Soc Sci Med. 2011;72(4):600-607.
von der Lippe E, Rattay P. Association of partner, parental, and employment statuses with self-rated health among German women and men. SSM - population health 2016; 2:390-398.
Vincens N, Emmelin M, Stafström M. Social capital, income inequality and the social gradient in self-rated health in Latin America: A fixed effects analysis. Soc Sci Med. 2018; 196:115-122.
Vaz C, Andrade AC, Silva U, et al. Physical Disorders and Poor Self-Rated Health in Adults Living in Four Latin American Cities: A Multilevel Approach. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(23):8956.
Condello G, Capranica L, Stager J, et al. Physical Activity and Health Perception in Aging: Do Body Mass and Satisfaction Matter? A Three-Path Mediated Link. PLoS One. 2016;11(9):e0160805.
Murray CJL, Salomon JA, Mathers CD, Lopez AD, World Health Organization [boletim na internet]. 2002 Summary measures of population health: concepts, ethics, measurement and applications. [acesso em 8 ago. 2021]. Disponível em: https://apps.who.int/iris/handle/10665/42439
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Copyright (c) 2022 Luciane Simões Duarte, Aline Yukari Kurihayashi, Adriana Bouças Ribeiro, Marco Antonio Moraes, Mirian Matsura Shirassu