Disparidades raciais e de sexo na prevalência de multimorbidade por doenças crônicas: estudo transversal, BrasilResumo
Objetivo: Examinar disparidades por raça/cor da pele, sexo e sua interseccionalidade na prevalência de multimorbidade entre adultos brasileiros.
Métodos: Estudo transversal com adultos participantes da Pesquisa Nacional de Saúde, 2019. A base de dados e o dicionário de variáveis estão disponíveis no site do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. A multimorbidade (sim/não) foi considerada como a presença simultânea de duas ou mais condições crônicas. Para investigar as associações entre raça/cor da pele (brancos, pardos e pretos), sexo (homens e mulheres), interseccionalidade raça/cor da pele-sexo (homens brancos, homens pardos, homens pretos, mulheres brancas, mulheres pardas e mulheres pretas) e multimorbidade foi utilizada regressão de Poisson com variância robusta. Obtiveram-se razões de prevalência (RP) e seus intervalos de confiança de 95% (IC95%). As análises foram ajustadas para idade e escolaridade.
Resultados: Dentre os 57.229 participantes, a prevalência de multimorbidade foi 24,3%. Pessoas pardas (RP 0,92; IC95% 0,87; 0,98) tiveram menores prevalências em comparação às brancas. Mulheres mostraram maior prevalência de multimorbidade em comparação aos homens (RP 1,62; IC95% 1,53; 1,71). A análise interseccional apontou maiores prevalências de multimorbidade entre mulheres brancas (RP 1,58; IC95% 1,46; 1,72), pardas (RP 1,48; IC95% 1,36; 1,60) e pretas (RP 1,55; IC95% 1,39; 1,72), comparadas aos homens brancos.
Conclusão: O estudo identificou menor prevalência de multimorbidade entre pardos, e maior entre mulheres. A interseccionalidade revelou que apenas mulheres, independentemente da raça/cor da pele, apresentaram maior prevalência comparadas aos homens brancos. Os achados evidenciaram disparidades por raça/cor da pele e sexo na prevalência de multimorbidade em adultos brasileiros.
Palavras-chave:
Análise de Gênero na Saúde; Fatores Raciais; Multimorbidade; Determinantes Sociais da Saúde; Estudos Transversais.
Abstract
Objective: To examine disparities according to race/skin color and sex, and their intersectionality in the prevalence of multimorbidity among Brazilian adults.
Methods: This was a cross-sectional study with adults participating in the 2019 National Health Survey. The database and dictionary of variables are available on the Brazilian Institute of Geography and Statistics website. Multimorbidity (yes/no) was defined as the simultaneous presence of two or more chronic conditions. Poisson regression with robust variance was used to investigate associations between race/skin color (White, Brown and Black), sex (male and female), race/skin color-sex intersectionality (White males, Brown males, Black males, White females, Brown females and Black females), and multimorbidity. Prevalence ratios (PR) and their 95% confidence intervals (95%CI) were obtained. The analyses were adjusted for age and schooling.
Results: Among the 57,229 participants, prevalence of multimorbidity was 24.3%. Brown people (PR 0.92; 95%CI 0.87; 0.98) had lower prevalence compared to White people. Females showed a higher prevalence of multimorbidity compared to males (PR 1.62; 95%CI 1.53; 1.71). The intersectionality analysis indicated higher prevalence of multimorbidity among White women (PR 1.58; 95%CI 1.46; 1.72), Brown women (PR 1.48; 95%CI 1.36; 1.60) and Black women (PR 1.55; 95%CI 1.39; 1.72), compared to White men.
Conclusion: The study identified lower prevalence of multimorbidity among Brown people, and higher prevalence among females. Intersectionality revealed that only females, regardless of race/skin color, had higher prevalence compared to White males. The findings highlighted disparities according to race/skin color and sex in the prevalence of multimorbidity among Brazilian adults.
Keywords:
Gender Analysis in Health; Race Factors; Multimorbidity; Social Determinants of Health; Cross-Sectional Studies
Resumen
Objetivo: Examinar las disparidades por raza/color de piel, sexo y su interseccionalidad en la prevalencia de multimorbilidad en adultos brasileños.
Métodos: Estudio transversal con adultos que participaron en la Encuesta Nacional de Salud de 2019. La base de datos y el diccionario de variables están disponibles en el sitio web del Instituto Brasileño de Geografía y Estadística. La multimorbilidad (sí/no) se definió como la presencia simultánea de dos o más enfermedades crónicas. Para investigar las asociaciones entre raza/color de piel (blanco, pardo y negro), sexo (hombres y mujeres), interseccionalidad raza/color de piel-sexo (hombres blancos, hombres pardos, hombres negros, mujeres blancas, mujeres pardas y mujeres negras) y multimorbilidad, se utilizó una regresión de Poisson con varianza robusta. Se obtuvieron las razones de prevalencia (RP) y sus intervalos de confianza del 95% (IC del 95%). Los análisis se ajustaron por edad y educación.
Resultados: Entre los 57.229 participantes, la prevalencia de multimorbilidad fue del 24,3%. Las personas pardas (RP 0,92; IC95% 0,87; 0,98) tuvieron una prevalencia menor en comparación con las personas blancas. Las mujeres mostraron una prevalencia mayor de multimorbilidad en comparación con los hombres (RP 1,62; IC95% 1,53; 1,71). El análisis interseccional indicó una prevalencia mayor de multimorbilidad entre las mujeres blancas (RP 1,58; IC95% 1,46; 1,72), mujeres pardas (RP 1,48; IC95% 1,36; 1,60) y mujeres negras (RP 1,55; IC95% 1,39; 1,72), en comparación con los hombres blancos.
Conclusión: El estudio identificó una prevalencia menor de multimorbilidad entre las personas de piel morena y una prevalencia mayor entre las mujeres. La interseccionalidad reveló que solo las mujeres, independientemente de su raza o color de piel, presentaron una prevalencia mayor que los hombres blancos. Los hallazgos destacaron las disparidades por raza, color de piel y sexo en la prevalencia de multimorbilidad en adultos brasileños.
Palabras clave:
Análisis de Género en Salud; Factores Raciales; Multimorbidad; Determinantes Sociales de la Salud; Estudios Transversales.
Esta pesquisa respeitou os princípios éticos, obtendo os seguintes dados de aprovação
Comitê de ética em pesquisa: Comissão Nacional de Ética em Pesquisa
Número do parecer: 3.529.376
Data de aprovação: 23/8/2019
Certificado de apresentação de apreciação ética: 11713319.7.0000.0008
Registro de consentimento livre e esclarecido: Obtido de todos os participantes antes da coleta.
Introdução
Doenças crônicas não transmissíveis (DCNT), como doenças cardiovasculares, diabetes, câncer, doenças respiratórias crônicas e transtornos mentais, foram responsáveis por quase três quartos das mortes globais em 2019, o que corresponde a 41 milhões de pessoas 1. Por ano, cerca de 17 milhões de pessoas morrem devido às DCNT no mundo, e 86,0% dessas mortes, mais de 14 milhões, ocorrem em países de baixa e de média renda 1. No Brasil, as DCNT foram responsáveis por 54,7% das mortes no mesmo ano 2. A multimorbidade, definida como a presença simultânea de duas ou mais condições ou doenças crônicas, apresenta prevalência global de 37,2% entre adultos 3, enquanto no Brasil é estimada em 24,1% 4. Comparada à presença de uma única condição, a multimorbidade representa um desafio aos sistemas de saúde, por demandar cuidados mais complexos, elevar o uso e os custos de serviços, o risco de complicações, de incapacidades e de mortes prematuras 4,5.
Há uma discussão sobre o papel dos determinantes sociais, como sexo, raça/cor da pele, escolaridade e renda, na ocorrência de doenças crônicas, os quais podem impactar nas condições de vida e, consequentemente, no adoecimento 6,7. O sexismo é determinante para desigualdades sociais e de saúde presentes ao longo da vida das mulheres 8. Além de elas serem comumente responsáveis pelos cuidados familiares em saúde, elas buscam mais serviços de saúde 9,10, o que ajudou a resultar em uma maior frequência de diagnóstico clínico e, então, uma maior ocorrência de multimorbidade 6. Uma análise transversal com mais de 60 mil adultos da Pesquisa Nacional de Saúde de 2013 identificou maior prevalência de multimorbidade em mulheres em comparação a homens, inclusive em idades mais jovens 11, evidenciando sua maior vulnerabilidade às DCNT.
Maior acúmulo de múltiplas doenças também pode ser observado em pessoas pretas e pardas, cuja condição de saúde é impactada pela discriminação e pela opressão que sofrem 12,13. A raça/cor da pele preta e parda está associada a um menor acesso aos serviços de saúde, como realização de consultas e exames 14,15, bem como a uma maior frequência de comportamentos e condições desfavoráveis à saúde, como excesso de peso, tabagismo e consumo abusivo de álcool, fatores sabidamente associados à ocorrência de DCNT 10,16,17.
A teoria da interseccionalidade aprofunda essa discussão ao considerar que, nas sociedades, as relações envolvendo raça e gênero não ocorrem indiscriminadamente, pelo contrário, elas se sobrepõem e funcionam de forma unificada, afetando diferentes áreas da vida e da saúde 18. Dessa forma, deve-se considerar que esses determinantes sociais são capazes de produzir efeitos isoladamente, mas que, em conjunto, têm seus efeitos potencializados 15,17,18.
Apesar de já terem sido realizadas investigações sobre raça/cor da pele e sobre sexo de forma isolada na ocorrência de multimorbidade entre brasileiros 4,9,11, nenhuma análise de base populacional considerou as categorias de interseccionalidade entre essas exposições para investigar a interação entre raça/cor da pele e sexo - utilizado como proxy de gênero. Sendo o Brasil um país com uma população marcada por desigualdades sociais em decorrência do gênero e da raça/cor da pele, e dada à alta prevalência de doenças crônicas não transmissíveis na população brasileira 2, entender essa relação é crucial.
Portanto, utilizando dados do maior inquérito populacional realizado com adultos no Brasil, este estudo tem como objetivo examinar as disparidades por raça/cor da pele, por sexo e a sua interseccionalidade na prevalência de multimorbidade entre adultos brasileiros.
Métodos
Delineamento do estudo
Tratou-se de estudo transversal que utilizou dados de base populacional.
Contexto
A segunda edição da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) foi realizada em 2019 pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, pelo Ministério da Saúde e pela Fundação Oswaldo Cruz. O público-alvo foram indivíduos com 15 anos ou mais que viviam em domicílios particulares permanentes, excluindo-se setores censitários especiais. A amostra da PNS originou-se de uma amostra mestra composta por um conjunto de unidades de áreas selecionadas em um registro (unidades primárias). Para atender à complexidade do desenho amostral, pesos amostrais foram atribuídos aos domicílios e aos moradores selecionados, a fim de se analisar melhor os dados. O peso final aplicado é um produto do inverso das expressões de probabilidade de seleção de cada estágio do plano amostral, que inclui correção de não respondentes e ajustes para a população total 19,20.
Fonte de dados/mensuração
A PNS coletou informações sobre a situação de saúde e os estilos de vida da população brasileira, além do acesso e uso dos serviços, das condições de trabalho e das violências. Ao todo, a edição de 2019 contou com 26 módulos de perguntas.
Os dados da PNS 2019 foram coletados de 94.114 domicílios, obtendo uma taxa de resposta de 96,5%. A coleta de dados ocorreu entre agosto de 2019 e março de 2020. Os conjuntos de dados da PNS usados durante este estudo estão disponíveis gratuitamente no site do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística 21 e foram acessados em 1º de junho de 2023.
Participantes
Para a análise atual, incluímos participantes adultos, com idade entre 18 e 59 anos, e aqueles que forneceram informações sociodemográficas e de doenças crônicas. Os participantes que relataram raça/cor da pele como indígenas brasileiros e como descendentes de asiáticos não foram incluídos, pois constituíam uma amostra muito pequena, o que reduziria significativamente o poder estatístico para análise desta categoria 22.
Variáveis
Variável resposta
A multimorbidade (não/sim) foi definida por histórico autorrelatado de dois ou mais dos seguintes diagnósticos médicos: hipertensão, diabetes, hipercolesterolemia, acidente vascular cerebral, doença cardiovascular, doença renal crônica, artrite/reumatismo, asma, problema crônico de coluna, distúrbio osteomuscular relacionado ao trabalho, doença pulmonar obstrutiva crônica, depressão, doença mental e câncer.
Para criar essa variável, todas as respostas afirmativas às perguntas do tipo “Algum médico já lhe deu um diagnóstico de...?” (módulo Q - doenças crônicas) foram consideradas. As opções de resposta à pergunta eram “sim” e “não”.
Variáveis de exposição
Foram consideradas três variáveis de exposição. A primeira foi raça/cor da pele autorrelatada, obtida por meio da pergunta “cor ou raça”, sendo as categorias branco, pardo e preto as consideradas nas análises. A segunda foi sexo, considerando-se homem e mulher, utilizado como proxy para gênero. As informações de sexo e raça/cor da pele foram obtidas do módulo C - características gerais dos moradores.
A terceira variável, a interseccionalidade, foi criada a partir da junção das categorias das variáveis sexo e raça/cor da pele, com o objetivo de analisar como esses atributos sociais interagem entre si 18. Assim, investigação resultou em seis categorias: homem branco (referência), homem pardo, homem preto, mulher branca, mulher parda e mulher preta.
Variáveis de ajuste
As seguintes variáveis de ajuste foram consideradas: idade em anos (contínua e em faixas etárias: 18-24, 25-34, 35-44, 45-54, e 55-59), visto que o envelhecimento está associado a alterações biológicas que favorecem o aparecimento de doenças crônicas 5,11; e escolaridade (ensino superior completo ou superior, ensino médio completo, ensino fundamental completo e ensino fundamental incompleto), por ser comumente utilizada como proxy da posição socioeconômica na vida adulta 23.
Métodos estatísticos
A análise descritiva foi estratificada por sexo e raça/cor da pele (Tabela 1). As características sociodemográficas foram apresentadas utilizando-se frequências, juntamente com seus intervalos de confiança de 95% (IC95%). Para as condições crônicas foram calculadas as prevalências e os seus respectivos IC95%. Compôs o numerador de cada prevalência quem respondeu “sim” para a presença da doença/condição crônica em relação à população total do estudo, sendo o resultado dessa razão multiplicado por 100. Em seguida, foi calculada a prevalência de multimorbidade e, em seguida, expressada em percentual, usando-se como numeradores todos os indivíduos que possuíam duas ou mais condições crônicas, e como denominador a população total do estudo.
Para análise bivariada, as diferenças entre a prevalência de multimorbidade, de acordo com as categorias de interseccionalidade raça/cor da pele e sexo, foram testadas por meio do teste do qui-quadrado de Pearson (Figura 1). Na análise multivariada, foi utilizada regressão de Poisson para investigar a associação entre raça/cor da pele, sexo, interseccionalidade raça/cor da pele-sexo e a presença de multimorbidade (Tabela 2). Nossa hipótese é que as mulheres comparadas aos homens, os pardos e pretos comparados aos brancos, e os homens pardos e pretos e as mulheres brancas, as pardas e pretas comparados aos homens brancos possuem maiores prevalências de multimorbidade.
Para mensurar essas relações, foram estimados três modelos: um modelo bruto entre cada variável de exposição e resposta, sendo raça/cor da pele e multimorbidade, sexo e multimorbidade e interseccionalidade raça/cor da pele-sexo e multimorbidade (modelo 0). Depois, fez-se a inclusão do ajuste pela idade contínua (modelo 1) e, finalmente, pela escolaridade (modelo 2). Fornecemos a razão de prevalência (RP) e o IC95% para cada modelo. Adotou-se nível de significância de 5% (p-valor<0,05) em todos os testes estatísticos. Todas as análises estatísticas foram realizadas usando o Stata 14.0 (StataCorporation, CollegeStation, Estados Unidos) por meio do módulo survey, que considera os efeitos da amostragem complexa.
Resultados
A população do estudo consistiu em 57.229 participantes que tinham informações sobre sua classificação de sexo, e 57.225 de raça/cor da pele, compondo diferentes tamanhos amostrais. A descrição da população do estudo foi apresentada na Tabela 1. A prevalência de multimorbidade na população total foi de 24,3% (IC95% 23,6; 24,9). Naqueles com multimorbidade, houve maior proporção de mulheres (66,0%; IC95% 64,6; 67,3), com idade de 45-54 anos (35,0%; IC95% 33,5; 36,4), brancos (45,9%; IC95% 44,3; 47,5), e com ensino fundamental incompleto (34,5%; IC95% 32,9; 36,0), em comparação à população total.
Características da população do estudo, proporções e intervalos de confiança de 95% (IC95%). Brasil, 2019, n= 57.229 (exposição sexo) e n=57.225 (exposição raça/cor da pele)
A Figura 1 descreve a análise bivariada que estimou as diferenças nas prevalências de multimorbidade segundo as categorias de interseccionalidade entre raça/cor da pele e sexo. Mulheres brancas (31,0%; IC95% 29,5; 32,5), pardas (27,77%; IC95% 26,6; 28,9) e pretas (29,19%; IC95% 26,8; 31,7) apresentaram maiores prevalências de multimorbidade quando comparadas aos homens brancos (19,46%; IC95% 18,1; 20,9), pardos (17,29%; IC95% 16,1; 18,6) e pretos (16,67%; IC95% 14,6; 18,9) (p-valor<0,05). Nos homens, não foram observadas diferenças nas prevalências de multimorbidade entre os estratos de raça/cor da pele (p-valor>0,05). Já as mulheres brancas (31,0%; IC95% 29,5; 32,5), por sua vez, tiveram maior prevalência de multimorbidade em comparação às pardas (27,8%; IC95% 26,6; 28,9) (p-valor<0,05).
Prevalência de multimorbidade e intervalos de confiança de 95% (IC95%), segundo sexo e raça/cor da pele autorreferida. Brasil, 2019 (n= 57.225)
Razões de prevalência brutas e ajustadas e intervalos de confiança de 95% (IC95%) da multimorbidade, segundo raça/cor da pele autorreferida, sexo e categorias de interseccionalidade. Brasil, 2019 (n=57.225)
A Tabela 2 apresenta a análise multivariada entre cada exposição e desfecho. Em relação à raça/cor da pele, pessoas pardas e pretas tiveram menores prevalências de multimorbidade quando comparadas às brancas no modelo bruto (RP pardos 0,89; IC95% 0,84; 0,94; RP pretos 0,90; IC85% 0,83; 0,98). Ao incluir o ajuste para idade e para escolaridade (modelo 2), apenas as pessoas pardas permaneceram associadas estatisticamente com a presença de multimorbidade (RP 0,92; IC95% 0,87; 0,98). Em relação ao sexo, as mulheres tiveram maior prevalência de multimorbidade em comparação aos homens no modelo bruto (RP 1,61; IC95% 1,53; 1,70). Essa associação permaneceu estatisticamente significativa, mesmo após ajustes para idade e para escolaridade (RP 1,62; IC95% 1,53; 1,71).
Considerando a análise interseccional, homens pardos (RP 0,88; IC95% 0,79; 0,98) e pretos (RP 0,85; IC95% 0,73; 0,99) mostraram menores prevalências de multimorbidade comparados aos homens brancos. Mulheres brancas (RP 1,59; IC95% 1,46; 1,73), pardas (RP 1,42; IC95% 1,31; 1,55) e pretas (RP 1,50; IC95% 1,34; 1,67) apresentaram maiores prevalências em comparação aos homens brancos. Após ajustamento por idade e por escolaridade, homens pardos e pretos não permaneceram associados estaticamente com a ocorrência de multimorbidade. Entre as mulheres, as brancas (RP 1,58; IC95% 1,46; 1,72), pardas (RP 1,48; IC95% 1,36; 1,60) e pretas (RP 1,55; IC95% 1,39; 1,72) tiveram maiores prevalências em relação aos homens brancos (Tabela 2).
A Tabela Suplementar 1 descreve as prevalências de doenças e de condições crônicas avaliadas. Na população total, as condições mais prevalentes foram: problema crônico de coluna (19,3%), hipertensão arterial (18,3%) e hipercolesterolemia (12,3%). Analisando-se segundo a interseccionalidade, as condições mais prevalentes foram artrite/reumatismo, problema crônico de coluna, depressão e doença mental em mulheres brancas, pardas e pretas quando comparadas aos seus pares homens.
Discussão
O estudo constatou que as mulheres tendem a ter maior prevalência de multimorbidade quando comparadas aos homens. Já entre os indivíduos pardos, viu-se menor prevalência de multimorbidade quando comparados aos brancos. Ao analisar as categorias de interseccionalidade raça/cor da pele e sexo, observou-se entre as mulheres brancas, pretas e pardas maiores prevalências de multimorbidade em relação aos homens brancos. Homens pardos e pretos apresentaram prevalências semelhantes à encontrada em homens brancos.
Algumas limitações deste estudo precisam ser pontuadas. Primeiro: dados autorrelatados sobre morbidades podem envolver viés de informação. Segundo: trata-se de um delineamento transversal, sujeito a vieses próprios, embora as variáveis de exposição sejam temporalmente antecedentes ao desfecho. Pode ter havido viés de sobrevivência, especialmente em indivíduos brancos e mulheres, o que pode ter interferido no resultado. Terceiro: utilizou-se a variável sexo como proxy de gênero, o que implica limitações, uma vez que o sexo configura uma classificação binária que não abrange a diversidade identitária de gênero. Destaca-se a necessidade de aprimorar a mensuração do gênero em futuras edições de inquéritos populacionais como a PNS. Finalmente, devido ao delineamento transversal, adotou-se um ajustamento conservador, utilizando-se a idade como confundador e a escolaridade como possível mediador. As estimativas das magnitudes das associações independentes da escolaridade - proxy de posição socioeconômica - ressaltam o mecanismo direto das exposições. Outros fatores, como comportamentos de risco, não foram incluídos, por serem possíveis mediadores e terem relações bidirecionais com o desfecho.
Neste estudo, as mulheres apresentaram maior prevalência de multimorbidade do que os homens, possivelmente porque buscam mais por serviços de saúde, obtendo mais diagnósticos e autorrelatos de doenças crônicas 4,10,11. Um estudo com dados da Pesquisa Nacional sobre acesso, utilização e promoção do uso racional de medicamentos no Brasil 9, com mais de 23 mil adultos (52,8% de mulheres), encontrou uma prevalência duas vezes maior de multimorbidade entre as mulheres do que entre os homens (14,5% versus 6,8%). Similarmente, um estudo proveniente da PNS 2019 identificou maior proporção de consulta médica nos 12 meses anteriores à realização da entrevista entre as mulheres (82,3%) quando comparadas aos homens (69,4%) 10. Atribuições sociais de gênero, como o papel de cuidadora familiar, contribuem para uma maior atenção à saúde 10,24, ao mesmo tempo em que as desigualdades de gênero, como a dupla jornada de trabalho, a inserção em ocupações mais precárias, a menor remuneração e a maior exposição à violência, geram sobrecarga e impactos negativos na saúde mental 8,10,24. Em reforço, a prevalência de depressão foi cerca de três vezes maior entre mulheres do que entre homens neste estudo (Tabela Suplementar 1), evidenciando o estresse relacionado às questões de gênero como um importante fator para o adoecimento. Adicionalmente, evidências prévias sugerem que esse efeito pode ser agravado ao considerar o recorte racial dentro das questões de gênero 8,10.
O gênero enquanto construção social molda comportamentos e exposições que impactam a saúde 8,24. Homens estão mais expostos a riscos ocupacionais e sociais, como acidentes de trânsito e violência 10,24, e apresentam maior mortalidade por doenças crônicas - em 2019, 56,1% das mortes prematuras por DCNT no Brasil ocorreram entre homens 2. Apesar desse risco aumentado, a construção cultural da masculinidade desestimula os homens a procurarem assistência médica, o que se limita a situações graves, é o que mostra a PNS 2019 - homens buscaram mais atendimentos de saúde relacionados a acidente, a lesão ou a fratura, com maior prevalência entre pardos e pretos (8,7%) que em brancos (6,4%) 10.
Os achados deste estudo reforçam as desigualdades de gênero, evidenciando que mulheres, independentemente da raça/cor da pele, apresentam maior prevalência de multimorbidade e de doenças autorrelatadas em comparação aos homens. Observam-se também disparidades raciais dentro do próprio gênero: mulheres brancas apresentaram maior prevalência de doença mental, depressão e câncer quando comparadas às pretas e pardas, doenças cujo diagnóstico requer maior acesso aos serviços de saúde, mais frequente entre mulheres brancas (Tabela Suplementar 1) 10,16,17. A literatura aponta que a multimorbidade está diretamente relacionada à utilização desses serviços 4,9,10,14, cujo acesso é menor entre homens e pessoas pretas e pardas, que enfrentam barreiras para consultas médicas, odontológicas e para obtenção de medicamentos 10,16,17. Dados do Vigitel reforçam esse construto ao indicar menores taxas de realização de exames citológicos e de mamografia entre mulheres pretas 16, além da prevalência duas vezes maior de câncer de colo de útero em mulheres pretas em comparação às brancas, uma doença relacionada ao acesso aos serviços de saúde 17. Dados da PNS 2019 revelam uma frequência de consultas médicas, nos últimos 12 meses, maior entre mulheres brancas (86,4%) do que entre pretas (82,8%), assim como entre homens brancos (75,8%) comparados a pretos ou pardos (68,3%) 10.
Uma das hipóteses investigadas foi a de que pardos e pretos apresentariam maiores prevalências de multimorbidade. Dados do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil), com mais de 14 mil adultos e idosos (mediana de idade de 51 anos), identificou maior prevalência de multimorbidade entre pardos (6,0%) e pretos (9,0%) quando comparados aos participantes brancos. Ao avaliar a multimorbidade, considerada como a presença de seis ou mais doenças, a prevalência foi 27,0% maior para pardos e 47,0% maior para pretos em relação aos brancos 12. No entanto, neste estudo, observou-se menor prevalência de multimorbidade entre pardos em comparação aos brancos, e nenhuma associação estatisticamente significativa para pretos.
A raça/cor da pele é uma categoria social que evidencia como grupos étnico-raciais não dominantes enfrentam menor acesso a recursos e oportunidades, acumulando desvantagens ao longo da vida 25,26. O racismo estrutural opera como sistema hierárquico que privilegia pessoas brancas, gerando desigualdades intencionais ou não 26. Uma teoria sobre seus efeitos na saúde sugere que indivíduos em desvantagem socioeconômica tendem a adotar hábitos menos saudáveis como mecanismo compensatório 7, a exemplo do tabagismo, e enfrentam barreiras para incorporar práticas saudáveis 6,7, potencializadas pelo estresse da discriminação. Embora os achados deste estudo não confirmem essa relação, dados longitudinais dos Estados Unidos indicam que adultos negros (pardos e pretos) acumulam mais doenças crônicas e mais cedo do que brancos, resultado da exposição precoce e contínua a fatores de risco, como excesso de peso, estresse e menor acesso à saúde 13.
Na análise interseccional, as mulheres brancas, seguidas das pretas e pardas, apresentaram maior prevalência de multimorbidade que os homens brancos, sem associação entre os homens pardos e pretos. Em resultados do ELSA-Brasil, porém, mulheres pretas, seguidas de pardas e brancas, apresentaram maiores prevalências quando comparadas a homens brancos, enquanto homens pardos e pretos não foram associados a maior ocorrência de multimorbidade 12. Esses achados sugerem um fator de risco concorrente: pessoas pardas e pretas, especialmente homens, têm maior mortalidade por causas externas em idades mais jovens 2,27,28, o que reduz a chance de ocorrência de multimorbidade em idades avançadas. No Brasil, esses grupos têm maior mortalidade prematura por causas externas e por DCNT 27. Ademais, o ajustamento por idade levou à perda de significância estatística nas associações que incluem as pessoas pretas, indicando possível viés de sobrevivência entre mulheres e pessoas brancas 12. Assim, a interseção raça/cor da pele e sexo interage com outros determinantes sociais, impactando as condições de saúde e favorecendo maior longevidade entre pessoas brancas e mulheres.
Considerando-se que a raça/cor da pele e o sexo influenciam o acesso a bens e serviços 15,18, a escolaridade foi utilizada neste estudo como proxy de posição socioeconômica, fortemente associada ao emprego e à renda 23. Segundo o censo IBGE 2022 28, pessoas brancas são mais escolarizadas (29,2% no ensino superior vs. 15,3% entre pretos e pardos), têm menor taxa de desemprego e têm salários mais elevados, o que favorece melhores condições de vida e maior acesso à saúde 23. Ao considerar o sexo, embora mulheres sejam mais escolarizadas, possuem menor renda que os homens 23. Os dados deste estudo confirmam essas desigualdades: pretos e pardos têm menor escolaridade que brancos; e mulheres de todas as raças apresentam maior proporção de ensino superior completo que os homens. Ainda assim, as desigualdades de raça/cor da pele e de sexo persistem mesmo após o controle por escolaridade, indicando que as consequências sociais de ser retinto ou mulher impactam de forma independente e direta nos piores desfechos em saúde.
É evidente o impacto do sexo e da raça/cor da pele na multimorbidade 18. A teoria da interseccionalidade amplia a compreensão de como indivíduos acumulam privilégios ou desvantagens ao longo da vida conforme suas posições sociais 15,18. Embora o sexismo e o racismo atuem isoladamente, sua interação intensifica desigualdades e afeta diretamente a saúde 18. No Brasil, onde as DCNT são a principal causa de morte 2, compreender essas disparidades é crucial para orientar estratégias eficazes voltadas a grupos vulneráveis.
A Política Nacional de Saúde Integral da População Negra 27 visa combater o racismo institucional no Sistema Único de Saúde, enquanto a Política Nacional de Atenção Integral à Saúde da Mulher 8 busca melhorar as condições de vida e de saúde das mulheres, incluindo ações específicas para mulheres negras. Contudo, ambas carecem de estratégias concretas para ampliar o acesso a elas, especialmente para mulheres pardas e pretas. Em contraste, a Política Nacional de Atenção Integral à Saúde do Homem 29 propõe ações em espaços geralmente masculinos, como campos de futebol, bares e oficinas, além de busca ativa. Já o Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das Doenças Crônicas e Agravos Não Transmissíveis no Brasil 2021-2030 2 busca reduzir a mortalidade prematura, mas não prioriza grupos mais vulneráveis, como homens pardos e pretos, que enfrentam maiores barreiras no acesso. Portanto, apesar da relevância dessas políticas, é necessário um diálogo intersetorial que promova medidas concretas para promover equidade no acesso à saúde.
Nesse contexto, este estudo contribui ao evidenciar disparidades por sexo e por raça/cor da pele na multimorbidade em adultos brasileiros. Identificou-se efeito protetor entre homens pardos e maior prevalência entre as mulheres. Na análise interseccional, apenas mulheres brancas, pardas e pretas demonstraram maiores prevalências em relação aos homens brancos. Esses achados reforçam a necessidade de uma abordagem multidimensional dos determinantes sociais da saúde, considerando como raça/cor da pele e sexo estruturam os desfechos em saúde.
Referências bibliográficas
-
1. World Health Organization. Invisible numbers: the true extent of non-communicable diseases and what to do about them [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2022 [cited 2025 Jul 23]. Available from: Available from: https://www.who.int/publications/i/item/9789240057661
» https://www.who.int/publications/i/item/9789240057661 -
2. Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Análise e Situação de Saúde. Plano de ações estratégicas para o enfrentamento das doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) no Brasil, 2011-2022 (Série B. Textos básicos de saúde) [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2021. [cited 2025 Jul 22]. Available from: Available from: https://www.gov.br/saude/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/svsa/doencas-cronicas-nao-transmissiveis-dcnt/09-plano-de-dant-2022_2030.pdf
» https://www.gov.br/saude/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/svsa/doencas-cronicas-nao-transmissiveis-dcnt/09-plano-de-dant-2022_2030.pdf -
3. Chowdhury SR, Das DC, Sunna TC, Beyene J, Hassain A. Global and regional prevalence of multimorbidity in the adult population in community settings: a systematic review and meta-analysis. eClinicalMedicine. 2023;57:101860. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2023.101860
» https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2023.101860 -
4. Souza ASS de. Multimorbidity and the use of health services in the Brazilian population: National Health Survey 2019. Epidemiol Serv Saude. 2023;32(3):e2023045. https://doi.org/10.1590/S2237-96222023000300007.en
» https://doi.org/10.1590/S2237-96222023000300007.en -
5. Skou ST, Mair FS, Fortin, M, Guthrie B, Nunes BP, Miranda, JJ, et al. Multimorbidity. Nat Rev Dis Primers. 2022; 8:48. https://doi.org/10.1038/s41572-022-00376-4
» https://doi.org/10.1038/s41572-022-00376-4 -
6. Cockerham WC, Hamby BW, Oates GR. The Social Determinants of Chronic Disease. Am J Prev Med. 2017;52(1S1):S5-S12. https://doi.org/10.1016/j.amepre.2016.09.010
» https://doi.org/10.1016/j.amepre.2016.09.010 -
7. Fleitas Alfonzo L, King T, You E, et al. Theoretical explanations for socioeconomic inequalities in multimorbidity: a scoping review. BMJ Open. 2022;12:e055264. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2021-055264
» https://doi.org/10.1136/bmjopen-2021-055264 -
8. Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Departamento de Ações Programáticas Estratégicas. Política nacional de atenção integral à saúde da mulher: princípios e diretrizes [Internet] / Brasília: Ministério da Saúde, 2004. 82 p.: il. - (C. Projetos, Programas e Relatórios) [cited 2025 Jul 23]. Available from: Available from: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/politica_nac_atencao_mulher.pdf.
» https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/politica_nac_atencao_mulher.pdf. -
9. Costa AK, BertoldiI AD, Fontanela AT, Ramos LR, Arrais PSD, Luiza VL. Existe desigualdade socioeconômica na multimorbidade entre adultos brasileiros?. Rev Saude Publica. 2020;54:138. https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2020054002569
» https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2020054002569 -
10. 2021Cobo B, Cruz C, Dick PC. Desigualdades de gênero e raciais no acesso e uso dos serviços de atenção primária à saúde no Brasil. Cienc saude coletiva . ;26(9):4021-32. https://doi.org/10.1590/1413-81232021269.05732021
» https://doi.org/10.1590/1413-81232021269.05732021 -
11. Rzewuska M, de Azevedo-Marques JM, Coxon D, Zanetti ML, Zanetti ACG, Franco LJ, et al. Epidemiologia da multimorbidade na população geral adulta brasileira: evidências da Pesquisa Nacional de Saúde de 2013 (PNS 2013). PLoS ONE. 2017: 12(2): e0171813. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171813
» https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171813 -
12. Oliveira FEG, Griep RH, Chor D, Giatti L, Machado LAC, Barreto SM, et al. Racial inequalities in multimorbidity: baseline of the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil). BMC Public Health. 2022;22(1):1319. https://doi.org/10.1186/s12889-022-13715-7
» https://doi.org/10.1186/s12889-022-13715-7 -
13. Quiñones AR, Botoseneanu A, Markwardt S, Nagel CL, Newsom JT, Dorr DA, et al. Racial/ethnic differences in multimorbidity development and chronic disease accumulation for middle-aged adults. PLoS One 2019;14(6):e0218462. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218462
» https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218462 -
14. Meller F de O, Santos LP dos, Miranda VIA, Tomasi CD, Soratto J, Quadra MR, et al. Inequalities in risk behaviors for chronic noncommunicable diseases: Vigitel, 2019. Cad Saude Publica. 2022;38(6):e00273520. https://doi.org/10.1590/0102-311XPT273520
» https://doi.org/10.1590/0102-311XPT273520 -
15. Garcia GAF, SIlva EKP da, Giatti L, Barreto SM. The intersection race/skin color and gender, smoking and excessive alcohol consumption: cross sectional analysis of the Brazilian National Health Survey, 2013. Cad Saude Publica. 2021;37(11):e00224220. https://doi.org/10.1590/0102-311X00224220
» https://doi.org/10.1590/0102-311X00224220 -
16. Schäfer AA, Santos LP, Miranda VIA, Tomasi CD, Soratto J, Quadra MR, et al. Desigualdades regionais e sociais na realização de mamografia e exame citopatológico nas capitais brasileiras em 2019: estudo transversal. Epidemiol Serv Saude. 2021;30(4):e2021172. https://doi.org/10.1590/S1679-49742021000400016
» https://doi.org/10.1590/S1679-49742021000400016 -
17. Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Análise em Saúde e Vigilância de Doenças Não Transmissíveis. Vigitel Brasil 2018 População Negra: 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 para a população negra nas capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal em 2018 [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde ; 2019 [cited 2025 Jul 20]. Available from: Available from: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/vigitel_brasil_2018_populacao_negra.pdf
» https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/vigitel_brasil_2018_populacao_negra.pdf -
18. Collins PH, Bilge S. Interseccionalidade [Internet]. Tradução de Rane Souza. 1. ed. São Paulo: Boitempo, 2021. Available from: http://www.ser.puc-rio.br/2_COLLINS.pdf
» http://www.ser.puc-rio.br/2_COLLINS.pdf -
19. Pesquisa Nacional de Saúde. Delineamento da PNS [Internet]. 2021 [cited 2025 Jul 23]. Available from: Available from: https://www.pns.icict.fiocruz.br/delineamento-da-pns/
» https://www.pns.icict.fiocruz.br/delineamento-da-pns/ -
20. Stopa SR, Szwarcwald CL, Oliveira MM de, Gouvea ECDP, Vieira MLFP, Freitas MPS, et al. Pesquisa Nacional de Saúde 2019: histórico, métodos e perspectivas. Epidemiol Serv Saude. 2020;29(5)e2020315. https://doi.org/10.1590/S1679-49742020000500004
» https://doi.org/10.1590/S1679-49742020000500004 - 21. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Pesquisa Nacional de Saúde 2019 [Internet] [cited 2025 Jul 22]. Available from:
-
https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/saude/9160-pesquisa-nacional-de-saude.html?=&t=microdados
» https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/saude/9160-pesquisa-nacional-de-saude.html?=&t=microdados -
22. Malta DC, Bernal RTI, Prates EJS, Vasconcelos NM de, Gomes CS, Stopa SR, et al. Hipertensão arterial autorreferida, uso de serviços de saúde e orientações para o cuidado na população brasileira: Pesquisa Nacional de Saúde, 2019. Epidemiol Serv Saude. 2022;31(spe1):e2021369. https://doi.org/10.1590/SS2237-9622202200012.especial
» https://doi.org/10.1590/SS2237-9622202200012.especial -
23. Delpino, F. M., Wendt, A., Crespo, P. A., Blumenberg, C., Teixeira, D. S. da C., Batista, S. R., et al. Occurrence and inequalities by education in multimorbidity in Brazilian adults between 2013 and 2019: evidence from the National Health Survey. Rev Bras Epidemiol. 2021:24(suppl 2): e210016. https://doi.org/10.1590/1980-549720210016.supl.2
» https://doi.org/10.1590/1980-549720210016.supl.2 -
24. Barata RB. Relações de gênero e saúde: desigualdade ou discriminação?. In: Como e por que as desigualdades sociais fazem mal à saúde [Internet]. Rio de Janeiro: Editora FIOCRUZ, 2009. Temas em Saúde collection, p. 73-94. Available from: https://books.scielo.org/id/48z26/pdf/barata-9788575413913-06.pdf
» https://books.scielo.org/id/48z26/pdf/barata-9788575413913-06.pdf - 25. Williams DR, Whitfield KE. Racism and Health. In: Closing the Gap: Improving the Health of Minority Elders in the New Millennium. Washington, DC: The Gerontological Society of America, 2004.
-
26. Williams DR, Priest N. Racism and Health: A Growing Body of International Evidence. Sociologias . 2015;17(40):124-74. https://doi.org/10.1177/0002764213487340
» https://doi.org/10.1177/0002764213487340 -
27. Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Gestão Estratégica e Participativa. Departamento de Apoio à Gestão Participativa e ao Controle Social. Política Nacional de Saúde Integral da População Negra: uma política para o SUS [Internet]/ Ministério da Saúde, Secretaria de Gestão Estratégica e Participativa, Departamento de Apoio à Gestão Participativa e ao Controle Social. - 3. ed. - Brasília: Editora do Ministério da Saúde, 2017. 44 p. [cited 2025 Jul 23]. Available from: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/saps/equidade/publicacoes/populacao-negra/politica_nacional_saude_populacao_negra_3d.pdf/view
» https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/saps/equidade/publicacoes/populacao-negra/politica_nacional_saude_populacao_negra_3d.pdf/view -
28. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Censo Demográfico 2022 -Educação [Internet]. 2025. [cited 2025 Jul 22]. Available from: Available from: https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv102161.pdf
» https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv102161.pdf -
29. Brasil. Ministério da Saúde. Saúde do Homem [Internet] [cited 2025 Jul 23]. Available from: Available from: https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/saude-de-a-a-z/s/saude-do-homem
» https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/saude-de-a-a-z/s/saude-do-homem -
30. Tavares H, Coelho CG, Carioca AAF, Araújo LF. “Replication Data for: Disparidades Raciais e de Sexo Na Prevalência de Multimorbidade Por Doenças Crônicas No Brasil: Estudo Transversal.” Demo Dataverse. 2025. Available from: https://demo.dataverse.org/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.70122/FK2/ZXZCGQ&faces-redirect=true.
» https://demo.dataverse.org/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.70122/FK2/ZXZCGQ&faces-redirect=true.
-
Disponibilidade de dados
O banco de dados e materiais da Pesquisa Nacional de Saúde 2019 estão disponíveis em: https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/saude/9160-pesquisa-nacional-de-saude.html?=&t=microdados 18. O banco de dados reduzido e os códigos utilizados nas análises desta pesquisa foram depositados no Scielo Data 30.
-
Uso de inteligência artificial generativa
Não empregada.
-
Financiamento
Este estudo foi financiado em parte pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil Código Financeiro 001 .
-
Gestora de pareceristas:
Izabela Fulone - https://orcid.org/0000-0002-3211-6951
-
Pareceristas:
Fabiana Alves Soares - https://orcid.org/0000-0002-2940-8865
- Pareceres:
Editado por
-
Editor-chefe:
Jorge Otávio Maia Barreto - https://orcid.org/0000-0002-7648-0472
-
Editor científico:
Wildo Navegantes de Araújo: - https://orcid.org/ 0000-0002-6856-4094
-
Editora associada:
Cristine Vieira do Bonfim - https://orcid.org/ 0000-0002-4495-9673
O banco de dados e materiais da Pesquisa Nacional de Saúde 2019 estão disponíveis em: https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/saude/9160-pesquisa-nacional-de-saude.html?=&t=microdados 18. O banco de dados reduzido e os códigos utilizados nas análises desta pesquisa foram depositados no Scielo Data 30.
