Fatores de risco para o consumo prejudicial de álcool: análise multinível^*

Objetivo: identificar a prevalência dos padrões de consumo de álcool entre usuários da Atenção Primária à Saúde e a associação entre os padrões de consumo de risco, nocivo e provável dependência, com características sociodemográficas, clínicas e comportamentais.

Método: estudo transversal, realizado com uma amostra de 2178 participantes que responderam o Alcohol Use Disorders Identification Test, em serviços de Atenção Primária à Saúde do município de São Paulo. Realizou-se análise estatística descritiva e inferencial múltipla com modelo hierarquizado de regressão de Poisson com nível de significância de 5%.

Resultados: do total de participantes, 18,9% preencheram critérios para consumo prejudicial de álcool. Foram determinantes para o consumo de risco e nocivo de álcool o sexo masculino (RP = 1,89; IC95% 1,57 - 2,28; p < 0,001), raça/cor preta (RP = 1,65; IC95% 1,30 - 2,10; p < 0,001) e renda ≥ 10 salários-mínimos (RP = 1,78; IC95% 1,07 – 2,99; p = 0,028). Para a provável dependência foram determinantes menor nível de escolaridade (RP = 13,70; IC95% 1,56 – 117,63; p = 0,017) e referir ter diagnóstico de depressão (RP = 2,72; IC95% 1,37 – 5,41; p = 0,005).

Conclusão: a prevalência de transtornos por consumo de álcool entre usuários dos serviços de atenção primária à saúde de São Paulo mostrou-se maior do que observada em estudos prévios, sugerindo que essa parcela da população busca atendimento de saúde nesses serviços, destacando a potencialidade na triagem e diagnóstico precoce da população.

Descritores:
Saúde; Prevalência; Saúde Mental; Atenção Primária à Saúde; Transtornos Induzidos por Álcool; Usuários de Drogas

Destaques:

(1) Alta prevalência de transtornos por uso de álcool na Atenção Primária à Saúde. (2) Fatores de risco: sexo, raça/cor, renda, baixa escolaridade e depressão. (3) Necessidade de estratégias de rastreio e intervenção.

Objective: to identify the prevalence of alcohol consumption patterns among Primary Health Care users and the association between risky, harmful, and probable dependence consumption patterns with sociodemographic, clinical, and behavioral characteristics.

Method: cross-sectional study conducted with a sample of 2,178 participants who responded to the Alcohol Use Disorders Identification Test in primary health care services in the city of São Paulo. Descriptive and multiple inferential statistical analysis was performed using a hierarchical Poisson regression model with a significance level of 5%.

Results: of the total number of participants, 18.9% met the criteria for harmful alcohol consumption. Determinants for risky and harmful alcohol consumption were male gender (PR = 1.89; 95% CI 1.57–2.28; p < 0.001), black race/color (PR = 1.65; 95% CI 1.30 - 2.10; p < 0.001), and income ≥ 10 minimum wages (PR = 1.78; 95% CI 1.07 - 2.99; p = 0.028). For probable dependence, lower educational level (PR = 13.70; 95% CI 1.56–117.63; p = 0.017) and reporting a diagnosis of depression (PR = 2.72; 95% CI 1.37–5.41; p = 0.005) were determinants.

Conclusion: the prevalence of alcohol use disorders among users of primary health care services in São Paulo was higher than that observed in previous studies, suggesting that this segment of the population seeks health care at these services, highlighting the potential for screening and early diagnosis of the population.

Descriptores:
Health; Prevalence; Mental Health; Primary Health Care; Alcohol-Induced Disorders; Drug Users

Destacados:

(1) High prevalence of alcohol use disorders in primary health care. (2) Risk factors: gender, race/color, income, low education, and depression. (3) Need for screening and intervention strategies.

Objetivo: identificar la prevalencia de los patrones de consumo de alcohol entre usuarios de la Atención Primaria de Salud y la asociación entre los patrones de consumo de riesgo, nocivo y probable dependencia con características sociodemográficas, clínicas y conductuales.

Método: estudio transversal, realizado con una muestra de 2178 participantes que respondieron al Alcohol Use Disorders Identification Test, en servicios de Atención Primaria de Salud del municipio de São Paulo. Se realizó un análisis estadístico descriptivo e inferencial múltiple con modelo jerarquizado de regresión de Poisson con un nivel de significancia del 5%.

Resultados: del total de participantes, el 18,9% cumplió criterios para consumo perjudicial de alcohol. Fueron determinantes para el consumo de riesgo y nocivo de alcohol el sexo masculino (RP = 1,89; IC95% 1,57 - 2,28; p < 0,001), raza/color negra (RP = 1,65; IC95% 1,30 - 2,10; p < 0,001) e ingresos ≥ 10 salarios mínimos (RP = 1,78; IC95% 1,07 – 2,99; p = 0,028). Para la probable dependencia fueron determinantes un menor nivel educativo (RP = 13,70; IC95% 1,56 – 117,63; p = 0,017) y referir diagnóstico de depresión (RP = 2,72; IC95% 1,37 – 5,41; p = 0,005).

Conclusión: la prevalencia de trastornos por consumo de alcohol entre usuarios de los servicios de atención primaria de salud de São Paulo fue superior a la observada en estudios previos, lo que sugiere que esta parte de la población busca atención en estos servicios, destacando el potencial para el cribado y diagnóstico precoz de la población.

Descriptores:
Salud; Prevalencia; Salud Mental; Atención Primaria de Salud; Trastornos Inducidos por Alcohol; Consumidores de Drogas

Destaques:

(1) Alta prevalencia de trastornos por uso de alcohol en la Atención Primaria de Salud. (2) Factores de riesgo: sexo, raza/color, ingresos, bajo nivel educativo y depresión. (3) Necesidad de estrategias de cribado e intervención.

Introdução

O consumo prejudicial de álcool está associado a danos a si próprio e a terceiros, como familiares, amigos, colegas de trabalho ou estranhos. Isso ocorre porque aumenta-se diretamente o risco de desenvolver problemas de saúde, como doenças cardiovasculares e hepáticas, bem como de ter comportamentos de risco que podem resultar em violência e acidentes de trânsito ( ¹ ). Além disso, o álcool impacta negativamente a saúde mental e a qualidade de vida dos indivíduos, fato que foi observado de forma ainda mais intensa durante a pandemia de COVID-19 ( ² ).

O Brasil está entre os países das Américas com os maiores índices de consumo de álcool per capita. De acordo com informações do Observatório de Saúde Pública, 35,4% da população brasileira ingerem bebidas alcoólicas, com maior prevalência entre adultos residentes nas capitais brasileiras, que consomem a substância pelo menos uma vez por semana, conforme revelam os dados da Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel) ( ³ ).

A Atenção Primária à Saúde (APS) se configura como um espaço importante para o rastreio e identificação do consumo prejudicial de álcool, isso porque é a porta de entrada da população para o atendimento em saúde, perfazendo uma taxa de cobertura de 83% da população, considerando a média nacional ( ⁴ ). Ademais, existem evidências de que cerca de 20% das pessoas que recebem tratamento por morbidades na APS referem fazer consumo prejudicial de álcool ( ⁵ - ⁶ ). Entre os quadros clínicos mais comuns na APS, frequentemente associados ao consumo prejudicial de álcool estão: hipertensão, insônia, problemas hepáticos, depressão e ansiedade ( ⁷ ).

Nesse contexto, a APS demonstra grande potencialidade para a triagem e o diagnóstico precoce dos usuários que fazem o consumo prejudicial de álcool, devido à sua facilidade de acesso, à capacidade de estabelecer vínculos e à abordagem integral, que inclui ações de promoção da saúde e prevenção de agravos, consolidando-se como um dispositivo essencial de cuidado ( ⁶ ).

Apesar dessas potencialidades, existem barreiras que dificultam e até impedem que a busca efetiva desses pacientes aconteça nesses cenários. Em geral, os desafios são marcados principalmente por dificuldades organizacionais nas instituições em relação a altas demandas de cuidados, o fardo do transtorno associado à escassez de intervenções devidamente implementadas na APS, o estigma e preconceito enfrentados, além da baixa prevalência de usuários que têm seu consumo de álcool avaliado pelos profissionais de saúde ( ⁸ - ⁹ ). Tais fatores justificam a implementação de estratégias de rastreio na APS, para que seja realizada a identificação precoce do risco para o consumo prejudicial de álcool e intervenções eficientes para aqueles que fazem o consumo abusivo da substância. Entende-se que tais padrões se apresentam como fator de risco para a saúde da população, principalmente que tenham outras doenças crônicas associadas.

Nesse sentido, considerando que são escassas as pesquisas brasileiras que tenham se ocupado de identificar o padrão de consumo de álcool de indivíduos que buscam por atendimento de saúde em serviços de APS, objetiva-se, neste estudo, identificar a prevalência dos padrões de consumo de álcool entre usuários da APS e a associação entre os padrões de consumo de risco, nocivo e provável dependência, com características sociodemográficas, clínicas e comportamentais.

Método

Delineamento do estudo e participantes

Estudo transversal, ocorrido entre novembro de 2021 e maio de 2023, com usuários maiores de 18 anos atendidos em Unidades Básicas de Saúde (UBS) do município de São Paulo. A coleta de dados foi realizada em 13 das 479 UBS do município de São Paulo. As unidades escolhidas estão distribuídas em diferentes regiões da cidade, incluindo: uma da Norte, duas da Sul, duas da Sudeste, duas da Leste, duas da Oeste e quatro da Central. Apesar da amostra por conveniência, a seleção buscou considerar a diversidade geográfica e sociodemográfica, com representantes de cada região do município. Os possíveis participantes foram recrutados utilizando-se a agenda diária de atendimentos da unidade. Os critérios de exclusão foram: apresentar padrão de baixo risco/abstinência, estar em tratamento para problemas relacionados ao consumo do álcool, ser pessoa com deficiência auditiva e apresentar sinais perceptíveis de confusão mental ou intoxicação por substâncias psicoativas durante a coleta de dados. Para avaliar os sinais de confusão mental foram realizadas perguntas sobre o dia da semana, o mês, o ano, bem como identificar qual era o período da entrevista manhã, tarde ou noite, de acordo com o horário que era realizada. Para avaliar sinais de intoxicação por substâncias psicoativas adicionou-se a avaliação da fala do usuário se estava pastosa e a coerência das respostas.

Instrumentos para coleta de dados

O instrumento Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) é utilizado exclusivamente para a identificação de problemas associados ao consumo de álcool, foi validado para a população brasileira em estudo com pacientes atendidos no contexto da APS, identificando ser um instrumento útil para o rastreio do padrão de consumo de álcool nesta população, com alta validade, confiabilidade (alpha de Cronbach > 0,80) e precisão (sensibilidade >0,80; especificidade > 0,70) ( ¹⁰ ). É um instrumento composto por 10 questões, em que cada quesito varia numa escala entre 0 e 4 pontos, podendo resultar ao final do questionário completo em uma somatória entre 0 a 40 pontos ( ¹¹ ). De acordo com a pontuação obtida no instrumento, pode-se atribuir quatro classificações para o padrão de consumo de álcool, Zona I: consumo de baixo risco ou abstêmios (entre 0 e 7 pontos); Zona II: consumo de risco (entre 8 e 15 pontos); Zona III: consumo nocivo (entre 16 e 19 pontos) e Zona IV: provável dependência (entre 20 e 40 pontos).

Além do AUDIT, aplicou-se um questionário com perguntas relacionadas às características sociodemográficas: idade, raça/cor, sexo, estado civil, escolaridade, ocupação, renda familiar, estilo de vida, prática de atividade física, comorbidades, antecedentes clínicos e psiquiátricos. Também foram investigadas questões relacionadas à COVID-19, se o participante havia sido contaminado no período da pandemia, se houve necessidade de internação hospitalar e em Unidade de Terapia Intensiva (UTI), se perdeu familiares em decorrência da doença e se percebeu mudança no padrão de consumo de álcool em decorrência do período pandêmico.

Entende-se que as questões relacionadas à COVID-19 se justificam, uma vez que estudos prévios pontuam o aumento no consumo de álcool durante a pandemia como forma de enfrentamento, tanto às questões sociais, quanto emocionais, devido às internações, perda de familiares e dificuldades na elaboração do luto devido à ausência de rituais funerários adequados e ao confinamento prolongado ( ¹² - ¹³ ).

Coleta de dados

A equipe de pesquisa teve acesso ao contato (número telefônico) dos potenciais participantes nas agendas dos serviços. Os gerentes das unidades de saúde enviavam as agendas mensalmente para o e-mail do grupo de pesquisa, a partir disso, os contatos telefônicos eram distribuídos entre os coletores da pesquisa, que realizavam cinco tentativas, em horários distintos, de contato aos usuários maiores de 18 anos, convidando-os a participar do estudo. Para aqueles que aceitaram participar, durante a chamada gravada explicava-se o motivo da pesquisa e seus objetivos, realizando a leitura do Termo de Consentimento Livre Esclarecido (TCLE), sendo disponibilizada uma cópia do termo via WhatsApp para o participante.

Análise dos dados

As variáveis expositivas deste estudo foram organizadas de maneira hierarquizada das mais proximais (inatas do indivíduo) para aquelas mais distais (contextuais), em três níveis hierárquicos distintos. Nível 1: sexo (masculino e feminino), idade (anos contínuos), raça/cor (preta; parda, branca; oriental, indígena ou não declarada). Nível 2 (demográficas): status marital (solteiro; casado; amasiado/mora junto; divorciado/separado; viúvo), escolaridade (analfabeto; fundamental incompleto; fundamental completo; ensino médio incompleto; ensino médio completo; ensino superior incompleto, ensino superior completo; pós-graduação incompleta; pós-graduação completa; não sabe), renda familiar (< 1 salário-mínimo; de 1 a 5 salários-mínimos; de 6 a 10 salários-mínimos; > 10 salários-mínimos; não sabe). Nível 3 (saúde): realiza atividade física (sim; não), hipertensão arterial (sim; não); diabetes (sim; não); colesterol (sim; não); problemas gástricos (sim; não); depressão (sim; não).

As variáveis foram tratadas de maneira descritiva e inferencial por meio do software IBM SPSS Statistics. Variáveis categóricas foram descritas por meio de frequências absoluta (n) e relativa (%), enquanto a única variável contínua foi descrita por meio de média e desvio-padrão. A análise inferencial foi realizada por meio da Regressão de Poisson robusta para cálculo das Razões de Prevalência (RP), valor de p e intervalo de confiança de 95% (IC95%).

O modelo hierarquizado foi utilizado como base para as análises estatísticas multivariadas. No primeiro nível, todas as variáveis foram incluídas simultaneamente e ajustadas entre si. A partir do segundo nível, o modelo incluiu as variáveis do nível anterior que apresentaram valor de p < 0,20 na análise bivariada, além das novas variáveis do nível em questão, ajustadas entre si e em relação às variáveis mantidas dos níveis anteriores. Esse procedimento foi repetido para o terceiro nível. Optou-se por excluir as variáveis menos significativas de cada nível, visando a elaboração de modelos finais mais parcimoniosos, menos complexos e melhor ajustados. Essa abordagem oferece vantagens, como o controle de potenciais variáveis de confusão e a redução do risco de ajustes inadequados para variáveis que possam atuar como mediadoras na relação entre as variáveis expositivas e o desfecho ( ¹⁴ ).

Para testagem da linearidade da variável idade, esta passou por transformação de potência 0,5. Os modelos com a variável original foram comparados com modelos nos quais a variável transformada foi incluída. Modelos sem a transformação demonstraram melhor ajuste, com menor Critério de Informação de Akaike corrigido e deviance. Portanto, a idade foi mantida como variável contínua sem transformação nos modelos adotados.

Procedimentos éticos

O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa, sob o parecer nº 4.342.492. Todos os indivíduos participaram mediante a concordância com o TCLE.

Resultados

Características da amostra

Figura 1-
Fluxograma de elegibilidade dos participantes. São Paulo, SP, Brasil, 2023

Da amostra, 69,8% eram do sexo feminino, apresentando idade média de 44,9 anos e 42,2% declararam raça/cor branca. Em relação ao status marital, 36,5% declararam-se como solteiros(as), enquanto, em relação à escolaridade, 36,3% declararam possuir ensino médio completo. A maioria da amostra declarou possuir renda familiar entre 1 e 5 salários-mínimos (64,8%). Em relação às características de saúde, 48,0% declararam realizar alguma atividade física, 31,0% reportaram hipertensão arterial, 15,1% diabetes, 19,2% colesterol, 27,0% problemas gástricos e 17,6% depressão. Sobre variáveis contextuais à pandemia de COVID-19, 33,6% afirmaram terem sido diagnosticados com a doença, 1,9% necessitaram de internação por COVID-19 e 0,7% internação em UTI por complicações da doença, enquanto 42,4% dos sujeitos declararam ter perdido alguém para a COVID-19.

Em relação aos padrões de consumo de álcool na amostra, 17,1% apresentaram consumo de risco e nocivo (AUDIT de 8 a 19 pontos), enquanto 1,8% da amostra se caracterizou como possível dependência para o consumo de álcool (AUDIT ≥ 20 pontos). Do total da amostra, 18,9% preencheram critérios para o consumo prejudicial de álcool, conforme a Tabela 1.

Tabela 1-
Prevalência de grupos de risco de uso de álcool em usuários da Atenção Primária à Saúde estratificada por sexo (n = 373). São Paulo, SP, Brasil, 2023

Sexo	Consumo de risco/nocivo			Provável dependência
	n*	Prevalência	† IC 95%	n*	Prevalência	† IC 95%
Homens	156	7,2%	6,1; 8,2%	16	0,7%	0,4; 1,1%
Mulheres	217	9,9%	8,7; 11,2%	24	1,1%	0,7; 1,5%
Total	373	17,1%	15,7; 18,3%	40	1,8%	1,3; 2,4%

• *n = Amostra; ^†IC = Intervalo de confiança

Realizou-se uma análise multivariada hierarquizada para características associadas ao consumo de risco e nocivo do álcool. Nesta análise identificou-se que consumo de risco/nocivo de álcool foi mais prevalente entre o sexo masculino quando comparados com mulheres (RP = 1,89; IC95% 1,57 - 2,28; p < 0,001), entre pessoas que se declararam pretas quando comparadas com brancas (RP = 1,65; IC95% 1,30 - 2,10; p < 0,001), entre pessoas com renda ≥ 10 salários-mínimos quando comparadas com que recebe <1 salário-mínimo (RP = 1,78; IC95% 1,07 – 2,99; p = 0,028). Além disso, evidencia-se que o desfecho se torna menos prevalente com o avançar da idade (RP = 0,98; IC95% 0,97 – 0,99; p < 0,001), conforme Tabela 2.

Tabela 2-
Análise multivariada hierarquizada para características associadas ao consumo de risco e nocivo de álcool em usuários da Atenção Primária à Saúde (n = 373). São Paulo, SP, Brasil, 2023

	Análise hierarquizada
	Modelo 1			Modelo 2					Modelo 3
Nível 1	RP*	Valor de p †	IC ‡ 95%	RP*	Valor de p †	IC ‡ 95%		RP*	Valor de p †	IC ‡ 95%
Sexo	p <0,001 §			p <0,001 §				p <0,001 §
Masculino	1,84	<0,001	1,53; 2,21	1,82	<0,001	1,51; 2,19		1,89	<0,001	1,57; 2,28
Feminino	1			1				1
Idade	<0,001			<0,001				<0,001
Anos contínuos	0,98	<0,001	0,97; 0,99	0,97	<0,001	0,97; 0,98		0,98	<0,001	0,97; 0,99
Raça/cor	p =0,002			p =0,004				p =0,002
Não declarou	1,47	0,239	0,77; 2,79	1,39	0,306	0,74; 2,59		1,42	0,292	0,74; 2,72
Preta	1,65	<0,001	1,30; 2,10	1,62	<0,001	1,26; 2,07		1,65	<0,001	1,30; 2,10
Parda	1,09	0,423	0,88; 1,36	1,09	0,444	0,87; 1,38		1,10	0,381	0,89; 1,37
Oriental	1,18	0,600	0,64; 2,16	1,18	0,595	0,64; 2,17		1,13	0,686	0,62; 2,08
Indígena	0,70	0,592	0,19; 2,56	0,71	0,597	0,20; 2,55		0,69	0,567	0,19; 2,47
Branca	1			1				1
Nível 2
Status marital				p =0,244
Viúvo				1,19	0,604	0,62; 2,26
Solteiro				1,26	0,075	0,98; 1,67
Amasiado/Mora junto				1,23	0,174	0,91; 1,65
Divorciado/Separado				1,46	0,034	1,03; 2,07
Casado				1
Escolaridade				p =0,763
Fundamental completo				1,07	0,745		0,69; 1,67
Fundamental incompleto				1,16	0,392		0,82; 1,65
Ensino Médio completo				0,91	0,502		0,69; 1,20
Ensino Médio incompleto				1,22	0,280		0,85; 1,77
Ensino Superior incompleto				0,94	0,742		0,67; 1,33
Pós-graduação completo				1,09	0,720		0,68; 1,76
Pós-graduação incompleto				0,89	0,780		0,41; 1,94
Não sabe				0,82	0,846		0,12; 5,86
Ensino Superior completo				1
Renda familiar				p =0,189					p =0,139
De 1 a 5 SM ||				1,14	0,387		0,85; 1,54	1,13	0,416	0,84; 1,51
De 6 a 10 SM ||				1,28	0,280		0,81; 2,01	1,24	0,334	0,80; 1,90
≥ 10 SM ||				1,83	0,028		1,07; 3,16	1,78	0,028	1,07; 2,99
Não sabe informar				0,99	0,967		0,67; 1,47	0,53	0,751	0,64; 1,38
< 1 SM ||				1					1
Nível 3
Realiza atividade física								p =0,141
Não								1,15	0,141	0,95; 1,38
Sim								1
Hipertensão arterial								p =0,084
Não								1,28	0,084	0,97; 1,63
Sim								1
Diabetes								p =0,393
Não								1,17	0,393	0,82; 1,67
Sim								1
Colesterol								p =0,075
Não								1,33	0,075	0,97; 1,82
Sim								1
Problemas gástricos								p =0,378
Não								0,91	0,378	0,74; 1,12
Sim								1
Depressão								p =0,100
Sim								1,20	0,100	0,96; 1,51
Não								1
Critério de Informação de Akaike corrigido	1934,451			1951,693				1934,412

• Nota: Modelo 1 (ajustado para todas as variáveis do Nível 1); Modelo 2 (ajustado para as variáveis com p<0,200 no teste de efeito global do nível acima e para todas as variáveis do Nível 2); Modelo 3 (ajustado para as variáveis com p<0,200 no teste de efeito global dos níveis acima e para todas as variáveis do Nível 3; A categoria “analfabeto” foi retirada da análise pela baixa frequência de indivíduos com o desfecho e gerar problemas de singularidade de matriz hessiana no modelo. O Critério de Informação de Akaike (AIC) avalia modelos estatísticos equilibrando o ajuste aos dados com a complexidade dos parâmetros. Modelos com menor AIC são preferíveis, pois evitam sobre ajuste sem perder desempenho. *RP = Razão de prevalência; ^†Valor de p = Nível de significância; ^‡IC = Intervalo de confiança; ^§p <0,001 = Significância estatística; ^||SM = Salário-mínimo, vigente no Brasil em 2023, R$ 1.320,00

Na Tabela 2, o modelo 2 apresentou o pior desempenho (AICc = 1951,693), sugerindo que a adição das variáveis demográficas piorou o ajuste, provavelmente por não contribuírem significativamente para explicar o desfecho. Por sua vez, o modelo 3 apresentou o menor AICc (1934,412), indicando o melhor equilíbrio entre ajuste e complexidade representada pelo número de variáveis incluídas.

A análise multivariada hierarquizada para características associadas à provável dependência de álcool (AUDIT ≥ 20 pontos) evidenciou que este desfecho foi mais prevalente entre usuários com menor nível de escolaridade (RP = 13,70; IC95% 1,56 – 117,63; p = 0,017) e que declararam ensino superior incompleto (RP = 4,10; IC95% 1,09 – 15,42; p = 0,037) do que aqueles com ensino superior completo. Também foi mais prevalente entre usuários com depressão do que aqueles que negaram a patologia (RP = 2,72; IC95% 1,37 – 5,41; p = 0,005), conforme a Tabela 3.

Tabela 3-
Análise multivariada hierarquizada para características associadas à provável dependência de álcool em usuários da atenção primária à saúde (n = 40). São Paulo, SP, Brasil, 2023

	Análise hierarquizada
	Modelo 1			Modelo 2			Modelo 3
Nível 1	RP*	Valor de p †	IC ‡ 95%	RP*	Valor de p †	IC ‡ 95%	RP*	Valor de p †	IC ‡ 95%
Sexo	p =0,174 §			p =0,153 §			p =0,106 §
Masculino	1,58	0,174	0,82; 3,05	1,59	0,153	0,84; 3,01	1,75	0,106	0,89; 3,45
Feminino	1			1			1
Idade	p =0,030			p =0,006			p =0,269
Anos contínuos	0,98	0,030	0,96; 1,00	0,97	0,006	0,96; 0,99	0,99	0,269	0,97; 1,01
Raça/cor	p =0,774
Não declarou	1,89	0,534	0,25; 13,94
Preta	0,94	0,904	0,33; 2,63
Parda	1,34	0,416	0,66; 2,73
Oriental	1,44	0,720	0,19; 10,63
Indígena	3,51	0,203	0,51; 24,34
Branca	1
Nível 2
Status marital				p =0,208
Viúvo				2,58	0,224	0,56; 11,89
Solteiro				1,43	0,434	0,58; 3,52
Amasiado/Mora junto				1,33	0,587	0,48; 3,68
Divorciado/Separado				3,31	0,021	1,20; 9,13
Casado				1
Escolaridade				p =0,121			p =0,191
Analfabeto				15,19	0,015	1,70; 135,98	13,70	0,017	1,60; 117,63
Fundamental completo				3,25	0,142	0,67; 15,66	3,07	0,171	0,62; 15,29
Fundamental incompleto				4,33	0,025	1,21; 15,54	3,88	0,051	0,99; 15,14
Ensino Médio completo				2,33	0,158	0,72; 7,55	2,21	0,214	0,63; 7,72
Ensino Médio incompleto				1,64	0,574	0,29; 9,24	1,42	0,694	0,24; 8,29
Ensino Superior incompleto				4,67	0,020	1,28; 17,11	4,10	0,037	1,09; 15,42
Pós-graduação completo				1,25	0,854	0,12; 13,48	1,26	0,842	0,13; 12,21
Ensino Superior completo				1			1
Renda familiar				p =0,390
De 1 a 5 SM ||				0,91	0,846	0,37; 2,24
De 5 a 10 SM ||				2,09	0,234	0,62; 7,06
≥ 10 SM ||				1,10	0,933	0,12; 9,70
Não sabe informar				0,49	0,317	0,12; 1,99
< 1 SM ||				1
Nível 3
Realiza atividade física							p =0,501
Não							1,26	0,501	0,64; 2,48
Sim							1
Hipertensão arterial							p =0,400
Não							1,50	0,400	0,58; 3,82
Sim							1
Diabetes							p =0,119
Não							3,11	0,119	0,75; 12,97
Sim							1
Colesterol							p =0,961
Não							0,98	0,961	0,43; 2,23
Sim							1
Problemas gástricos							p =0,851
Não							0,94	0,851	0,47; 1,86
Sim							1
Depressão							p =0,005
Sim							2,72	0,005	1,37; 5,41
Não							1
Critério de Informação de Akaike corrigido	399,086			406,284			397,777

• Nota: Modelo 1 (ajustado para todas as variáveis do Nível 1); Modelo 2 (ajustado para as variáveis com p<0,200 no teste de efeito global do nível acima e para todas as variáveis do Nível 2); Modelo 3 (ajustado para as variáveis com p<0,200 no teste de efeito global dos níveis acima e para todas as variáveis do Nível 3); As categorias “pós-graduação incompleta” e “não sabe” da variável escolaridade foram retiradas da análise pela baixa frequência de indivíduos com o desfecho e geraram problemas de singularidade de matriz hesiana no modelo. O Critério de Informação de Akaike (AIC) avalia modelos estatísticos equilibrando o ajuste aos dados com a complexidade dos parâmetros. Modelos com menor AIC são preferíveis, pois evitam sobreajuste sem perder desempenho. *RP = Razão de prevalência; ^†Valor de p = Nível de significância; ^‡IC= Intervalo de confiança; ^§p <0,001 = Significância estatística; ^||SM = Salário-mínimo, vigente no Brasil em 2023, R$ 1.320,00

Na Tabela 3, o modelo 2 apresentou o pior desempenho (AICc = 406,284), sugerindo que a adição das variáveis demográficas piorou o ajuste, provavelmente por não contribuírem significativamente para explicar o desfecho. Por sua vez, o modelo 3 apresentou o menor AICc (397,77), indicando o melhor equilíbrio entre ajuste e complexidade representada pelo número de variáveis incluídas.

Discussão

O presente estudo objetivou identificar a prevalência dos padrões de consumo de álcool entre usuários da APS e a associação entre os padrões de consumo de risco, nocivo e provável dependência, com características sociodemográficas, clínicas e comportamentais. Os resultados sobre a prevalência de consumo de risco/nocivo no presente estudo foram de 17,1%, destoando de um levantamento no município de São Paulo que identificou a prevalência de 7,7% na população em geral ( ¹⁵ ).

No recorte por sexo, as mulheres no presente estudo apresentaram prevalência de consumo de risco/nocivo de 9,9%, frente a 3,7% no levantamento municipal; já na população masculina foi de 7,2% e 12,4% respectivamente. Ressalta-se que 70% da amostra era composta por mulheres, corroborando estudo prévio ( ¹⁶ ). O que, nesse contexto, pode refletir maior percepção sobre o próprio consumo, decorrente do acompanhamento contínuo na UBS e maior consciência sobre seu processo de saúde-doença.

Apesar disso, na análise multivariada o sexo masculino foi associado ao padrão de consumo de risco/nocivo. Entende-se que esse padrão está intimamente ligado a fatores culturais e à atribuição de papéis sociais distintos. Enquanto o consumo de bebidas alcoólicas por homens pode ser associado à expressão de masculinidade e sociabilidade, as mulheres frequentemente enfrentam normas sociais mais restritivas, que desencorajam o mesmo comportamento ( ¹⁷ ).

Os achados apresentam evidências claras de consumo de risco e nocivo entre jovens, compatível com pesquisa anterior que destaca uma preocupante associação entre o consumo precoce de bebidas alcoólicas e a adoção de outros comportamentos de risco ( ¹⁸ ). Entende-se que essa alta prevalência de uso de álcool entre jovens associa-se à fácil acessibilidade à substância, somada às influências sociais e culturais, contribuindo para a banalização do seu consumo ( ¹⁹ - ²⁰ ).

O consumo de risco/nocivo também foi associado às pessoas que se autodeclararam como pretas, revelando a intersecção entre racismo estrutural e saúde mental, na qual indivíduos são diagnosticados a partir da cor de sua pele, além de terem maiores dificuldades de acesso aos serviços de saúde ( ²¹ - ²³ ). O estudo realizado com veteranos identificou que homens negros tinham de 23% a 109% mais chances de receber um diagnóstico de transtorno por uso de álcool em relação a homens brancos, evidenciado o viés de diagnóstico a qual as pessoas negras estão submetidas ( ²¹ ). Além disso, estudos destacam o menor acesso aos cuidados em saúde da população negra em relação à população branca, enfatizando as consequências negativas nos resultados de saúde dessa população ( ²² - ²³ ).

Entende-se que desigualdades são perpetuadas por barreiras institucionais e experiências de discriminação nos serviços de saúde, onde determinados grupos sociais são sistematicamente excluídos e marginalizados nas políticas de cuidado em álcool e outras drogas, reproduzindo violências históricas e institucionais ( ²⁴ - ²⁶ ). O cenário demanda uma reformulação urgente das políticas públicas de saúde mental e da formação profissional, incorporando uma perspectiva antirracista e culturalmente sensível que reconheça e enfrente ativamente os marcadores sociais das desigualdades. Tal abordagem é fundamental para desenvolver estratégias de cuidado que promovam equidade e rompam com os ciclos de exclusão e estigmatização.

Apesar de ter sido encontrado no estudo uma associação do consumo de risco/nocivo de álcool por pessoas com maior renda, a mesma revela-se complexa. Estudos apontam que indivíduos de baixa renda tendem a consumir álcool de forma mais frequente e intensa, em resposta às adversidades de fatores socioeconômicos e psicológicos ( ²⁴ , ²⁷ ), em contrapartida, pessoas de alta renda apresentam consumo elevado, impulsionado por fatores culturais e sociais, como eventos e demonstração de status ( ²⁸ - ²⁹ ). Além disso, o acesso a cuidados e suporte em saúde é maior entre os indivíduos de alta renda, o que pode agravar os desfechos para os economicamente vulneráveis, que enfrentam barreiras significativas para buscar tratamento ( ³⁰ ).

Ressalta-se ainda que a pandemia intensificou esses desafios. Estudos apontam implicações importantes para a acessibilidade ao consumo devido a impactos financeiros, além de políticas públicas de controle do consumo ( ³¹ ), e embora não tenha sido observada uma associação significativa entre o consumo prejudicial de álcool e os impactos diretos da pandemia na amostra analisada, é importante destacar que a literatura aponta um aumento generalizado nos comportamentos de risco à saúde durante o período de isolamento social ( ³² ).

Esse cenário sugere que o contexto de crise sanitária pode ter exacerbado fatores de risco para o uso problemático de álcool em outras populações, tornando-se imprescindível implementar medidas preventivas na APS, considerando as múltiplas dimensões que influenciam os padrões de consumo e sua relação com os fatores socioeconômicos da população.

As comorbidades mais autorreferidas foram: hipertensão, diabetes mellitus, gastrite e colesterol. Apesar da ausência de significância estatística, os dados corroboram com a literatura, que aponta uma alta prevalência de doenças crônicas preexistentes entre indivíduos que fazem uso prejudicial de álcool na APS, resultando no agravamento de tais condições ( ³³ - ³⁴ ). A falta de abordagem sistemática do consumo de álcool contribui para subdiagnóstico e na ausência de prevenção e tratamento precoce dos transtornos relacionados ao álcool ( ³⁵ ), ressaltando a necessidade de maior atenção ao rastreamento e às intervenções na APS.

É importante destacar que, por se tratar de um estudo transversal, não é possível estabelecer relações causais ou temporais entre o consumo de álcool e as comorbidades identificadas. A complexidade dessas associações pode extrapolar os limites de um estudo transversal, uma vez que fatores socioculturais, econômicos e comportamentais, que não foram incluídos no modelo estatístico, podem desempenhar papéis importantes nessas associações, sendo recomendáveis estudos longitudinais que incorporem uma gama mais ampla de variáveis para elucidar tais questões, sugestões para estudos futuros.

Os resultados deste estudo apontaram associação entre nível de escolaridade, depressão autodeclarada e provável dependência de álcool, alinhando-se a estudos prévios ( ²⁰ , ³⁶ ). Entende-se que a educação desempenha um papel crucial no desenvolvimento de habilidades de enfrentamento e na formação de redes de suporte social, fatores que contribuem para a prevenção da dependência, por outro lado, sua ausência pode limitar o acesso a essas ferramentas protetoras, favorecendo comportamentos de risco ( ³⁷ - ³⁸ ). Considerando que o álcool é frequentemente utilizado como uma estratégia para aliviar os sintomas de sofrimento mental, como ansiedade e tristeza, destaca-se a necessidade de abordagens integradas que considerem tanto os aspectos psicológicos quanto os sociais para o melhor encaminhamento dos casos ( ²² - ³⁴ ).

Conforme evidenciado pelos resultados deste estudo, os problemas relacionados ao consumo de álcool são influenciados tanto por fatores individuais quanto por determinantes sociais. Portanto, com seu caráter integral e territorializado, a APS apresenta-se como um espaço estratégico para ações de promoção da saúde, prevenção de agravos e redução de danos. No entanto, para que as estratégias sejam efetivas, é imprescindível superar as barreiras organizacionais existentes, como a alta demanda de cuidados e a sobrecarga dos profissionais, além de investir na capacitação das equipes para uma abordagem livre de estigmas e centrada no acolhimento.

Este estudo deve ser interpretado no contexto de limitações, dentre elas que todos os resultados são baseados em autorrelato, o que pode levar à omissão de informações ou à subestimação da frequência e quantidade de álcool consumido, limitações de acesso a serviços especializados, devido a possíveis vieses de desejabilidade social. Foram realizadas estratégias na padronização da coleta de dados e alinhamento dos pesquisadores para minimizar tal viés.

Ademais, o delineamento transversal também limita a inferência causal, uma vez que não é possível determinar a temporalidade entre a exposição (consumo de álcool) e os desfechos (como comorbidades e transtornos mentais). A coleta durante a pandemia pode ter introduzido viés de memória, além da falta de dados comparativos pré-pandemia, limitando a capacidade de avaliar mudanças específicas nesse período. Ainda, a amostra, por não ser representativa do município ou de outras regiões, impossibilita a generalização dos dados.

Outrossim, variáveis como religião/religiosidade, suporte social, outros fatores protetores conhecidos e a exclusão de pessoas surdas não foram consideradas podem representar uma limitação adicional. Contudo, os achados deste estudo podem subsidiar futuras pesquisas sobre prevalência dos padrões de consumo de álcool entre os usuários dos serviços de APS, que considerem os aspectos elencados.

Conclusão

Conclui-se que o estudo, ao buscar identificar a prevalência dos padrões de consumo de álcool entre usuários da APS na cidade de São Paulo, apontou que o seu consumo prejudicial está associado principalmente a usuários do sexo masculino, mais jovens, de raça/cor preta e com renda igual ou superior a 10 salários mínimos. A busca por atendimento na APS ocorre em sua maioria, por outros problemas de saúde, o que reforça a importância desse nível de atenção como um cenário estratégico para a identificação precoce do consumo prejudicial de álcool e a implementação de medidas preventivas.

Referências bibliográficas

• ^1. Andrade AG, organizator. Álcool e a saúde dos brasileiros: panorama 2022 [Internet]. 1. ed. São Paulo: CISA; 2022 [cited 2024 Nov 13]. 200 p. Available from: https://cisa.org.br/biblioteca/downloads/artigo/item/356-panorama2022?option=com_content&view=article&id=104https://cisa.org.br/biblioteca/downloads/artigo/item/356-panorama2022?option=com_content&view=article&id=104
  » https://cisa.org.br/biblioteca/downloads/artigo/item/356-panorama2022?option=com_content&view=article&id=104https://cisa.org.br/biblioteca/downloads/artigo/item/356-panorama2022?option=com_content&view=article&id=104
• ^2. Ayyala-Somayajula D, Dodge JL, Leventhal AM, Terrault NA, Lee BP. Trends in Alcohol Use After the COVID-19 Pandemic: A National Cross-Sectional Study. Ann Intern Med. 2025;178(1):139-42. https://doi.org/10.7326/ANNALS-24-02157
  » https://doi.org/10.7326/ANNALS-24-02157
• ^3. CEDOC Umane. Consumo de álcool no Brasil em alto patamar há mais de 10 anos [Internet]. São Paulo: Umane; 2024 [cited 2023 Oct 10]. Available from: https://biblioteca.observatoriosaudepublica.com.br/blog/consumo-alcool-no-brasil-em-alto-patamar-ha-mais-de10-anos/
  » https://biblioteca.observatoriosaudepublica.com.br/blog/consumo-alcool-no-brasil-em-alto-patamar-ha-mais-de10-anos/
• ^4. Ministério da Saúde (BR), Departamento de Atenção Básica. Taxa de cobertura populacional da atenção básica: 2021-2023 [Internet]. Brasília, DF: MS; 2023 [cited 2025 Feb 12]. Available from: https://www.fapespa.pa.gov.br/sistemas/pcn2023/tabelas/4-saude/22-taxa-de-cobertura-populacional-da-aten%C3%A7ao-basica-2021-2023.htm
  » https://www.fapespa.pa.gov.br/sistemas/pcn2023/tabelas/4-saude/22-taxa-de-cobertura-populacional-da-aten%C3%A7ao-basica-2021-2023.htm
• ^5. Ministério da Saúde (BR). Atendimento a pessoas com transtornos mentais por uso de álcool e drogas aumenta 12,4% no SUS [Internet]. Brasília, DF: MS; 2022 [cited 2023 Oct 27]. Available from: https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/noticias/2022/fevereiro/atendimento-a-pessoas-com-transtornos-mentais-por-uso-de-alcool-e-drogas-aumenta-12-4-no-sus
  » https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/noticias/2022/fevereiro/atendimento-a-pessoas-com-transtornos-mentais-por-uso-de-alcool-e-drogas-aumenta-12-4-no-sus
• ^6. John WS, Zhu H, Greenblatt LH, Wu LT. Recent and active problematic substance use among primary care patients: Results from the alcohol, smoking, and substance involvement screening test in a multisite study. Subst Abus. 2021;42(4):487-92. https://doi.org/10.1080/08897077.2021.1901176
  » https://doi.org/10.1080/08897077.2021.1901176
• ^7. National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism. Alcohol and the human body [Internet]. Bethesda, MD: NIAAA; 2023 [cited 2023 Oct 27]. Available from: https://www.niaaa.nih.gov/alcohols-effects-health/alcohol-topics/alcohol-facts-and-statistics/alcohol-and-human-body
  » https://www.niaaa.nih.gov/alcohols-effects-health/alcohol-topics/alcohol-facts-and-statistics/alcohol-and-human-body
• ^8. Gurgel IGD. Accessibility barriers to primary care in a Pernambuco, Brazil, settlement via the perspective of peasants, health professionals, and management. Cad Saude Publica. 2022;38(10):e00072322. https://doi.org/10.1590/0102-311XPT072322
  » https://doi.org/10.1590/0102-311XPT072322
• ^9. Magela N, Padovani FHP, Sanine PR. Alcohol in primary health care: attitude of health professionals regarding the consumption and harmful use of alcohol and alcoholism. Saude Soc. 2023;32(4):e220661pt. https://doi.org/10.1590/S0104-12902023220661pt
  » https://doi.org/10.1590/S0104-12902023220661pt
• ^10. Bertolucci PHF, Brucki SMD, Campacci SR, Juliano Y. The Mini-Mental State Examination in an outpatient population: influence of literacy. Arq Neuro-Psiquiatr. 1994;52(1):1-7. https://doi.org/10.1590/S0004-282X1994000100001
  » https://doi.org/10.1590/S0004-282X1994000100001
• ^11. Babor TF, Higgins-Biddle JC, Saunders JB, Monteiro MG. AUDIT: the alcohol use disorders identification test: guidelines for use in primary health care [Internet]. 2. ed. Geneva: WHO; 2001 [cited 2024 Nov 13]. Available from: https://iris.who.int/handle/10665/67205
  » https://iris.who.int/handle/10665/67205
• ^12. Canuto RMS, Ferreira ACL, Novaes LF, Salles RJ. The Grief Process in Relatives of COVID-19 Victims. Estud Pesqui Psicol. 2023;23(2):746-65. https://doi.org/10.12957/epp.2023.77710
  » https://doi.org/10.12957/epp.2023.77710
• ^13. Araújo AM, Silva AF, Lucio RO, Pucci SHM. Alcohol vs Pandemic: impacts on Family relationships. Rev Ibero-Am Humanid Sci Educ. 2022;8(6):1021-39. https://doi.org/10.51891/rease.v8i6.5995
  » https://doi.org/10.51891/rease.v8i6.5995
• ^14. Victora CG, Huttly SR, Fuchs SC, Olinto MT. The role of conceptual frameworks in epidemiological analysis: a hierarchical approach. Int J Epidemiol. 1997;26(1):224-7. https://doi.org/10.1093/ije/26.1.224
  » https://doi.org/10.1093/ije/26.1.224
• ^15. Secretaria Municipal da Saúde de São Paulo. Consumo de álcool na cidade de São Paulo [Internet]. São Paulo: CEInfo; 2019 [cited 2023 Nov 23]. 30 p. Available from: https://www.prefeitura.sp.gov.br/cidade/secretarias/upload/saude/arquivos/publicacoes/ISA_2015_ALCOOL.pdf
  » https://www.prefeitura.sp.gov.br/cidade/secretarias/upload/saude/arquivos/publicacoes/ISA_2015_ALCOOL.pdf
• ^16. Gutmann VLR, Santos D, Silva CD, Vallejos CCC, Acosta DF, Mota MS. Reasons that take women and men to seek the basic health units. J Nurs Health. 2022;12(2):e2212220880. https://doi.org/10.15210/jonah.v12i2.2234
  » https://doi.org/10.15210/jonah.v12i2.2234
• ^17. Martinez MC, Latorre MRDO, Fischer FM. Factors associated with alcohol abuse in nursing professionals in São Paulo State, Brazil. Rev Bras Saude Ocup. 2022;47:edepi1. https://doi.org/10.1590/2317-6369/01322pt2022v47edepi1
  » https://doi.org/10.1590/2317-6369/01322pt2022v47edepi1
• ^18. Radoman M, Fogelman N, Lacadie C, Seo D, Sinha R. Neural Correlates of Stress and Alcohol Cue-Induced Alcohol Craving and of Future Heavy Drinking: Evidence of Sex Differences. Am J Psychiatry. 2024;181(5):412-22. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.20230849
  » https://doi.org/10.1176/appi.ajp.20230849
• ^19. Centro de Informações sobre Saúde e Álcool. Álcool e jovens [Internet]. São Paulo: CISA; 2022 [cited 2024 Nov 13]. Available from: https://cisa.org.br/pesquisa/artigos-cientificos/artigo/item/75-alcool-e-jovens
  » https://cisa.org.br/pesquisa/artigos-cientificos/artigo/item/75-alcool-e-jovens
• ^20. Ribeiro LS, Damacena GN, Szwarcwald CL. Prevalence and sociodemographic factors associated with heavy drinking in Brazil: cross-sectional analyses of the National Health Survey. Rev Bras Epidemiol. 2021;24:e210042. https://doi.org/10.1590/1980-549720210042
  » https://doi.org/10.1590/1980-549720210042
• ^21. Vickers-Smith R, Justice AC, Becker WC, Rentsch CT, Curtis B, Fernander A, et al. Racial and ethnic bias in the diagnosis of alcohol use disorder in veterans. Am J Psychiatry. 2023;180(6):426-36. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.21111097
  » https://doi.org/10.1176/appi.ajp.21111097
• ^22. Hamed S, Bradby H, Ahlberg BM, Thapar-Björkert S. Racism in healthcare: a scoping review. BMC Public Health. 2022;22(1):988. https://doi.org/10.1186/s12889-022-13122-y
  » https://doi.org/10.1186/s12889-022-13122-y
• ^23. Javed Z, Maqsood MH, Yahya T, Amin Z, Acquah I, Valero-Elizondo J, et al. Race, racism, and cardiovascular health: applying a social determinants of health framework to racial/ethnic disparities in cardiovascular disease. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2022;15(1). https://doi.org/10.1161/CIRCOUTCOMES.121.007917
  » https://doi.org/10.1161/CIRCOUTCOMES.121.007917
• ^24. Nyakutsikwa B, Britton J, Langley T. The effect of tobacco and alcohol consumption on poverty in the United Kingdom. Addiction. 2020;116(1):150-8. https://doi.org/10.1111/add.15096
  » https://doi.org/10.1111/add.15096
• ^25. Ribeiro CT, Nascimento ZA. Racism, Violence and the Drug Issue in Brazil: Faces of Segregation. Rev Subj. 2020;20(spe2):1-12. https://doi.org/10.5020/23590777.rs.v20iesp2.e8975
  » https://doi.org/10.5020/23590777.rs.v20iesp2.e8975
• ^26. Hall OT, Jordan A, Teater J, Dixon-Shambley K, McKiever ME, Baek M, et al. Experiences of racial discrimination in the medical setting and associations with medical mistrust and expectations of care among Black patients seeking addiction treatment. J Subst Abuse Treat. 2021;133:108551. https://doi.org/10.1016/j.jsat.2021.108551
  » https://doi.org/10.1016/j.jsat.2021.108551
• ^27. Guinle MIB, Sinha R. The Role of Stress, Trauma, and Negative Affect in the Development of Alcohol Misuse and Alcohol Use Disorders in Women. Alcohol Res. 2020;40(2):05. https://doi.org/10.35946/arcr.v40.2.05
  » https://doi.org/10.35946/arcr.v40.2.05
• ^28. Silva DMR, Costa DT, Rocha GSA, Monteiro EMLM, Gomes BMR, Souza CFQ, et al. Association between family dynamics and use of alcohol, tobacco, and other drugs by adolescents. Rev Bras Enferm. 2021;74(3):e20200829. https://doi.org/10.1590/0034-7167-2020-0829
  » https://doi.org/10.1590/0034-7167-2020-0829
• ^29. Murakami K, Hashimoto H. Associations of education and income with heavy drinking and problem drinking among men: evidence from a population-based study in Japan. BMC Public Health. 2019;19:420. https://doi.org/10.1186/s12889-019-6790-5
  » https://doi.org/10.1186/s12889-019-6790-5
• ^30. Tomko C, Olfson M, Mojtabai R. Gaps and barriers in drug and alcohol treatment following implementation of the affordable care act. Drug Alcohol Depend Rep. 2022;5:100115. https://doi.org/10.1016/j.dadr.2022.100115
  » https://doi.org/10.1016/j.dadr.2022.100115
• ^31. Rehm J, Kilian C, Ferreira-Borges C, Jernigan D, Monteiro M, Parry CDH, et al. Alcohol use in times of the COVID-19: implications for monitoring and policy. Drug Alcohol Rev. 2020;39(4):301-4. https://doi.org/10.1111/dar.13074
  » https://doi.org/10.1111/dar.13074
• ^32. Santacruz E, Burgos Larroza RO, Duarte-Zoilán D, Sánchez C, Benítez G. Characterization of alcohol risk consumption during the COVID-19 pandemic quarantine time in Paraguay, 2020: a virtual survey. Med Clin Soc. 2022;6(3):89-96. https://doi.org/10.52379/mcs.v6i3.247
  » https://doi.org/10.52379/mcs.v6i3.247
• ^33. Naassila M, Bouajila N, Thomas D, Aubin HJ. Alcohol consumption and high blood pressure. Rev Prat [Internet]. 2023 [cited 2024 Nov 13];73(6):661-8. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37458560/
  » https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37458560/
• ^34. Khamaiseh AM, Habashneh SS. Prevalence and associated factors of non-communicable chronic diseases among university academics in Jordan. PLoS One. 2024;19(8):e0304829. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0304829
  » https://doi.org/10.1371/journal.pone.0304829
• ^35. Ellis RL. Assessing bias in documentation of alcohol use disorders in primary care settings across intersections of race or ethnicity, sex, and socioeconomic status: the role of symptoms and stigma [Thesis]. Seattle: University of Washington; 2023 [cited 2025 May 12]. Available from: http://hdl.handle.net/1773/50664
  » http://hdl.handle.net/1773/50664
• ^36. Costa ES, Calheiros PRV, Farias ES. Alcohol intake and symptoms of depression, anxiety and stress in women. SMAD, Rev Eletrônica Saúde Mental Álcool Drog. 2024;20:e-200807. https://doi.org/10.11606/issn.1806-6976.smad.2024.200807
  » https://doi.org/10.11606/issn.1806-6976.smad.2024.200807
• ^37. Wendt A, Costa CS, Costa FS, Malta DC, Crochemore-Silva I. Time trend in inequalities in smoking and abusive alcohol consumption in Brazil’s state capitals. Cad Saude Publica. 2021;37(4):e00050120. https://doi.org/10.1590/0102-311X00050120
  » https://doi.org/10.1590/0102-311X00050120
• ^38. Galassi AD, Oliveira KD, Silva MNRO, Machado IA, Wagner GA. The relationship between level of education and moral judgment toward who abuse drugs. Cien Saude Colet. 2021;26(6):2335-43. https://doi.org/10.1590/1413-81232021266.26392018
  » https://doi.org/10.1590/1413-81232021266.26392018

• *
  O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) - Código de Financiamento 001 e, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), processo nº 2021/12471-4, Brasil.
• Como citar este artigo
  Gaia JLOP, Lima AVC, Oliveira SR, Oliveira JL, Pereira CF, Vargas D. Risk factors for harmful alcohol consumption: a multilevel analysis. Rev. Latino-Am. Enfermagem. 2025;33:e4686 [cited]. Available from: . https://doi.org/10.1590/1518-8345.7763.4686
• Declaração de Disponibilidade de Dados
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Editado por

• Editor Associado:
  Ricardo Alexandre Arcêncio

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  27 Out 2025
• Data do Fascículo
  2025

Histórico

• Recebido
  13 Nov 2024
• Aceito
  19 Maio 2025