Factores de riesgo para el consumo perjudicial de alcohol: análisis multinivel^*

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.

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 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.

Introducción

El consumo perjudicial de alcohol está asociado a daños tanto para la propia persona como para terceros, tales como familiares, amigos, compañeros de trabajo o desconocidos. Esto ocurre porque incrementa directamente el riesgo de desarrollar problemas de salud como enfermedades cardiovasculares y hepáticas, así como de presentar conductas de riesgo que pueden derivar en violencia y accidentes de tráfico (¹ ) . Además, el alcohol impacta negativamente la salud mental y la calidad de vida de los individuos, hecho que se observó de forma aún más intensa durante la pandemia de COVID-19 (² ) .

Brasil se encuentra entre los países de las Américas con los índices más altos de consumo de alcohol per cápita. Según información del Observatorio de Salud Pública, el 35,4% de la población brasileña consume bebidas alcohólicas, con una mayor prevalencia entre adultos residentes en las capitales brasileñas, que consumen la sustancia al menos una vez por semana, conforme lo revelan los datos de la Vigilancia de Factores de Riesgo y Protección para Enfermedades Crónicas mediante Encuesta Telefónica (Vigitel) (³ ) .

La Atención Primaria de Salud (APS) se configura como un espacio importante para el cribado e identificación del consumo perjudicial de alcohol, ya que constituye la puerta de entrada de la población a los servicios de salud, alcanzando una tasa de cobertura del 83% de la población, considerando el promedio nacional (⁴ ) . Además, existen evidencias de que cerca del 20% de las personas que reciben tratamiento por morbilidades en la APS refieren un consumo perjudicial de alcohol (⁵-⁶ ) . Entre los cuadros clínicos más comunes en la APS, frecuentemente asociados al consumo perjudicial de alcohol, se encuentran hipertensión, insomnio, problemas hepáticos, depresión y ansiedad (⁷ ) .

En este contexto, la APS demuestra un gran potencial para el cribado y diagnóstico precoz de los usuarios que presentan un consumo perjudicial de alcohol, debido a su facilidad de acceso, la capacidad de establecer vínculos y su enfoque integral, que incluye acciones de promoción de la salud y prevención de agravios, consolidándose como un dispositivo esencial de cuidado (⁶ ) .

A pesar de estas potencialidades, existen barreras que dificultan e incluso impiden que ocurra una búsqueda efectiva de estos pacientes en dichos escenarios. En general, los desafíos están marcados principalmente por dificultades organizacionales en las instituciones, relacionadas con altas demandas de atención, la carga del trastorno asociada a la escasez de intervenciones debidamente implementadas en la APS, el estigma y los prejuicios enfrentados, además de la baja prevalencia de usuarios que tienen su consumo de alcohol evaluado por los profesionales de salud (⁸-⁹ ) . Tales factores justifican la implementación de estrategias de cribado en la APS, para que se realice la identificación precoz del riesgo de consumo perjudicial de alcohol y se establezcan intervenciones eficaces para quienes hacen un uso abusivo de la sustancia. Se entiende que estos patrones se presentan como un factor de riesgo para la salud de la población, especialmente para quienes presentan otras enfermedades crónicas asociadas.

En este sentido, considerando que son escasas las investigaciones brasileñas que se han ocupado de identificar el patrón de consumo de alcohol de individuos que buscan atención en servicios de APS, este estudio tiene como objetivo identificar la prevalencia de los patrones de consumo de alcohol entre usuarios de la APS y la asociación entre los patrones de consumo de riesgo, nocivo y probable dependencia con características sociodemográficas, clínicas y conductuales.

Método

Diseño del estudio y participantes

Estudio transversal, realizado entre noviembre de 2021 y mayo de 2023, con usuarios mayores de 18 años atendidos en Unidades Básicas de Salud (UBS) del municipio de São Paulo. La recolección de datos se llevó a cabo en 13 de las 479 UBS del municipio de São Paulo. Las unidades seleccionadas están distribuidas en diferentes regiones de la ciudad, incluyendo: una del Norte, dos del Sur, dos del Sudeste, dos del Este, dos del Oeste y cuatro de la región Central. A pesar de tratarse de una muestra por conveniencia, la selección procuró considerar la diversidad geográfica y sociodemográfica, con representantes de cada región del municipio. Los posibles participantes fueron reclutados utilizando la agenda diaria de atenciones de cada unidad. Los criterios de exclusión fueron: presentar un patrón de bajo riesgo/abstinencia, estar en tratamiento por problemas relacionados al consumo de alcohol, ser persona con discapacidad auditiva y presentar señales perceptibles de confusión mental o intoxicación por sustancias psicoactivas durante la recolección de datos. Para evaluar los signos de confusión mental se realizaron preguntas sobre el día de la semana, el mes, el año, así como la identificación del momento del día en que se realizaba la entrevista –mañana, tarde o noche– según el horario correspondiente. Para evaluar signos de intoxicación por sustancias psicoactivas se incluyó la evaluación del habla del usuario, observando si era pastosa, y la coherencia de las respuestas.

Instrumentos para la recolección de datos

El instrumento Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT), utilizado exclusivamente para la identificación de problemas asociados al consumo de alcohol, fue validado para la población brasileña en un estudio con pacientes atendidos en el contexto de la APS, identificándose como un instrumento útil para el cribado del patrón de consumo de alcohol en esta población, con alta validez, confiabilidad (alfa de Cronbach > 0,80) y precisión (sensibilidad > 0,80; especificidad > 0,70) (¹⁰ ) . Se trata de un instrumento compuesto por 10 preguntas, en las que cada ítem varía en una escala de 0 a 4 puntos, pudiendo resultar al final del cuestionario completo en una sumatoria entre 0 y 40 puntos (¹¹ ) . De acuerdo con la puntuación obtenida en el instrumento, se pueden asignar cuatro clasificaciones para el patrón de consumo de alcohol: Zona I: consumo de bajo riesgo o abstemios (entre 0 y 7 puntos); Zona II: consumo de riesgo (entre 8 y 15 puntos); Zona III: consumo nocivo (entre 16 y 19 puntos) y Zona IV: probable dependencia (entre 20 y 40 puntos).

Además del AUDIT se aplicó un cuestionario con preguntas relacionadas a las características sociodemográficas: edad, raza/color, sexo, estado civil, nivel educativo, ocupación, ingreso familiar, estilo de vida, práctica de actividad física, comorbilidades, antecedentes clínicos y psiquiátricos. También se investigaron cuestiones relacionadas con la COVID-19, como si el participante había sido contagiado durante el período de la pandemia, si fue necesaria la hospitalización o ingreso en Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), si perdió familiares a causa de la enfermedad y si percibió un cambio en el patrón de consumo de alcohol como consecuencia del período pandémico.

Se entiende que las cuestiones relacionadas con la COVID-19 se justifican, ya que estudios previos indican que hubo un aumento en el consumo de alcohol durante la pandemia como forma de afrontamiento tanto de cuestiones sociales como emocionales, debido a hospitalizaciones, pérdida de familiares y dificultades para elaborar el duelo ante la ausencia de rituales funerarios adecuados y al confinamiento prolongado (¹²-¹³ ) .

Recolección de datos

El equipo de investigación tuvo acceso al contacto (número telefónico) de los potenciales participantes por medio las agendas de los servicios. Los gerentes de las unidades de salud enviaban las agendas mensualmente al correo electrónico del grupo de investigación, y a partir de ello, los contactos telefónicos eran distribuidos entre los encuestadores, quienes realizaban cinco intentos, en horarios distintos, para contactar a los usuarios mayores de 18 años, invitándolos a participar del estudio. Para aquellos que aceptaban participar, durante la llamada grabada se explicaba el motivo de la investigación y sus objetivos, realizando la lectura del Consentimiento Informado (CI), y se enviaba una copia del término vía WhatsApp al participante.

Análisis de datos

Las variables explicativas de este estudio fueron organizadas de manera jerarquizada, desde las más proximales (innatas del individuo) hasta las más distales (contextuales), en tres niveles jerárquicos distintos. Nivel 1: sexo (masculino y femenino), edad (años continuos), raza/color (negra; parda, blanca; oriental, indígena o no declarada). Nivel 2 (demográficas): estado civil (soltero; casado; en unión libre; divorciado/separado; viudo), nivel educativo (analfabeto; educación primaria incompleta; primaria completa; secundaria incompleta; secundaria completa; educación superior incompleta; superior completa; posgrado incompleto; posgrado completo; no sabe), ingreso familiar (< 1 salario mínimo; de 1 a 5 salarios mínimos; de 6 a 10 salarios mínimos; > 10 salarios mínimos; no sabe). Nivel 3 (salud): realiza actividad física (sí; no), hipertensión arterial (sí; no); diabetes (sí; no); colesterol (sí; no); problemas gástricos (sí; no); depresión (sí; no).

Las variables fueron tratadas de manera descriptiva e inferencial mediante el software IBM SPSS Statistics . Las variables categóricas se describieron mediante frecuencias absolutas (n) y relativas (%), mientras que la única variable continua se describió mediante media y desviación estándar. El análisis inferencial se realizó mediante Regresión de Poisson robusta para el cálculo de las Razones de Prevalencia (RP), valor de p e intervalo de confianza del 95% (IC95%).

El modelo jerarquizado se utilizó como base para los análisis estadísticos multivariados. En el primer nivel, todas las variables fueron incluidas simultáneamente y ajustadas entre sí. A partir del segundo nivel, el modelo incluyó las variables del nivel anterior que presentaron un valor de p < 0,20 en el análisis bivariado, además de las nuevas variables del nivel en cuestión, ajustadas entre sí y en relación con las variables mantenidas de los niveles anteriores. Este procedimiento se repitió para el tercer nivel. Se optó por excluir las variables menos significativas de cada nivel, con el objetivo de elaborar modelos finales más parsimoniosos, menos complejos y mejor ajustados. Este enfoque ofrece ventajas, como el control de posibles variables de confusión y la reducción del riesgo de ajustes inadecuados para variables que puedan actuar como mediadoras en la relación entre las variables explicativas y el desenlace (¹⁴ ) .

Para la prueba de linealidad de la variable edad, esta fue sometida a una transformación de potencia 0,5. Los modelos con la variable original se compararon con modelos en los que se incluyó la variable transformada. Los modelos sin la transformación demostraron un mejor ajuste, con un menor Criterio de Información de Akaike corregido y deviance . Por tanto, la edad se mantuvo como variable continua sin transformación en los modelos adoptados.

Procedimientos éticos

El estudio fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación, bajo el dictamen nº 4.342.492. Todos los individuos participaron mediante la aceptación del CI.

Resultados

Características de la muestra

Figura 1-
Diagrama de flujo de elegibilidad de los participantes. São Paulo, SP, Brasil, 2023

De la muestra, el 69,8% eran del sexo femenino, presentaron una edad media de 44,9 años y el 42,2% se autodeclararon de raza/color blanca. Con respecto al estado civil, el 36,5% se declararon solteros(as), mientras que, en cuanto al nivel educativo, el 36,3% reportaron haber completado la enseñanza secundaria. La mayoría de la muestra declaró tener un ingreso familiar entre 1 y 5 salarios mínimos (64,8%). En relación con las características de salud, el 48,0% afirmaron realizar alguna actividad física, el 31,0% reportaron hipertensión arterial, el 15,1% diabetes, el 19,2% colesterol, el 27,0% problemas gástricos y el 17,6% depresión. Sobre las variables contextuales a la pandemia de COVID-19, el 33,6% afirmaron haber sido diagnosticados con la enfermedad, el 1,9% requirieron hospitalización por COVID-19 y el 0,7% ingreso en UCI por complicaciones de la enfermedad, mientras que el 42,4% de los sujetos declararon haber perdido a alguien a causa de la COVID-19.

En cuanto a los patrones de consumo de alcohol en la muestra, el 17,1% presentaron consumo de riesgo y nocivo (AUDIT de 8 a 19 puntos), mientras que el 1,8% de la muestra se caracterizó como posible dependencia al consumo de alcohol (AUDIT ≥ 20 puntos). Del total de la muestra, el 18,9% cumplió criterios para el consumo perjudicial de alcohol, conforme a la Tabla 1 .

Tabla 1-
Prevalencia de grupos de riesgo por uso de alcohol en usuarios de la Atención Primaria de Salud estratificada por sexo (n = 373). São Paulo, SP, Brasil, 2023

Sexo	Consumo de riesgo/nocivo			Probable dependencia
	n*	Prevalencia	IC † 95%	n*	Prevalencia	IC † 95%
Hombres	156	7,2%	6,1; 8,2%	16	0,7%	0,4; 1,1%
Mujeres	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 = Muestra; †IC = Intervalo de confianza

Se realizó un análisis multivariado jerarquizado para identificar características asociadas al consumo de riesgo y nocivo de alcohol. En este análisis se identificó que el consumo de riesgo/nocivo de alcohol fue más prevalente entre hombres en comparación con mujeres (RP = 1,89; IC95% 1,57 - 2,28; p < 0,001), entre personas que se autodeclararon negras en comparación con blancas (RP = 1,65; IC95% 1,30 - 2,10; p < 0,001), y entre personas con ingresos ≥ 10 salarios mínimos en comparación con aquellas que reciben < 1 salario mínimo (RP = 1,78; IC95% 1,07 – 2,99; p = 0,028). Además, se evidenció que el desenlace se vuelve menos prevalente con el avance de la edad (RP = 0,98; IC95% 0,97 – 0,99; p < 0,001), conforme a la Tabla 2 .

Tabla 2-
Análisis multivariado jerarquizado de características asociadas al consumo de riesgo y nocivo de alcohol en usuarios de la Atención Primaria de Salud (n = 373). São Paulo, SP, Brasil, 2023

	Análisis jerarquizado
	Modelo 1			Modelo 2				Modelo 3
Nivel 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
Femenino	1			1			1
Edad	<0,001			<0,001			<0,001
Años continuos	0,98	<0,001	0,97; 0,99	0,97	<0,001	0,97; 0,98	0,98	<0,001	0,97; 0,99
Raza/color	p =0,002			p =0,004			p =0,002
No declaró	1,47	0,239	0,77; 2,79	1,39	0,306	0,74; 2,59	1,42	0,292	0,74; 2,72
Negra	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
Blanca	1			1			1
Nivel 2
Estado civil				p =0,244
Viudo				1,19	0,604	0,62; 2,26
Soltero				1,26	0,075	0,98; 1,67
En unión libre/Convive				1,23	0,174	0,91; 1,65
Divorciado/Separado				1,46	0,034	1,03; 2,07
Casado				1
Escolaridad				p =0,763
Educación primaria completa				1,07	0,745	0,69; 1,67
Educación primaria incompleta				1,16	0,392	0,82; 1,65
Educación secundaria completa				0,91	0,502	0,69; 1,20
Educación secundaria incompleta				1,22	0,280	0,85; 1,77
Educación superior incompleta				0,94	0,742	0,67; 1,33
Posgrado completo				1,09	0,720	0,68; 1,76
Posgrado incompleto				0,89	0,780	0,41; 1,94
No sabe				0,82	0,846	0,12; 5,86
Educación superior completa				1
Ingresos familiares				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
No sabe informar				0,99	0,967	0,67; 1,47	0,53	0,751	0,64; 1,38
< 1 SM ||				1			1
Nivel 3
Realiza actividad física							p =0,141
No							1,15	0,141	0,95; 1,38
Sí							1
Hipertensión arterial							p =0,084
No							1,28	0,084	0,97; 1,63
Sí							1
Diabetes							p =0,393
No							1,17	0,393	0,82; 1,67
Sí							1
Colesterol							p =0,075
No							1,33	0,075	0,97; 1,82
Sí							1
Problemas gástricos							p =0,378
No							0,91	0,378	0,74; 1,12
Sí							1
Depresión							p =0,100
Sí							1,20	0,100	0,96; 1,51
No							1
Criterio de Información de Akaike corregido	1934,451			1951,693			1934,412

• Nota: Modelo 1 (ajustado para todas las variables del Nivel 1); Modelo 2 (ajustado para las variables con p < 0,200 en la prueba de efecto global del nivel anterior y para todas las variables del Nivel 2); Modelo 3 (ajustado para las variables con p < 0,200 en la prueba de efecto global de los niveles anteriores y para todas las variables del Nivel 3). La categoría “analfabeto” fue excluida del análisis debido a la baja frecuencia de individuos con el desenlace, lo que genera problemas de singularidad de la matriz hessiana en el modelo. El Criterio de Información de Akaike (AIC) evalúa modelos estadísticos equilibrando el ajuste a los datos con la complejidad de los parámetros. Se prefieren los modelos con menor AIC, ya que evitan el sobreajuste sin perder rendimiento. *RP = Razón de prevalencia; ^† Valor de p = Nivel de significancia; ^‡ IC = Intervalo de confianza; ^§ p < 0,001 = Significancia estadística; ^|| SM = Salario mínimo, vigente en Brasil en 2023, R$ 1.320,00

En la Tabla 2 , el modelo 2 presentó el peor desempeño (AICc = 1951,693), lo que sugiere que la adición de las variables demográficas empeoró el ajuste, probablemente porque no contribuyeron significativamente a explicar el desenlace. A su vez, el modelo 3 presentó el menor AICc (1934,412), indicando el mejor equilibrio entre ajuste y complejidad representada por el número de variables incluidas.

El análisis multivariado jerarquizado de características asociadas a la probable dependencia de alcohol (AUDIT ≥ 20 puntos) evidenció que este desenlace fue más prevalente entre usuarios con menor nivel educativo (RP = 13,70; IC95% 1,56 – 117,63; p = 0,017) y que declararon educación superior incompleta (RP = 4,10; IC95% 1,09 – 15,42; p = 0,037) en comparación con aquellos con educación superior completa. También fue más prevalente entre usuarios con depresión en comparación con quienes negaron esta patología (RP = 2,72; IC95% 1,37 – 5,41; p = 0,005), conforme a la Tabla 3 .

Tabla 3-
Análisis multivariado jerarquizado de características asociadas a la probable dependencia de alcohol en usuarios de la atención primaria de salud (n = 40). São Paulo, SP, Brasil, 2023

	Análisis jerarquizado
	Modelo 1			Modelo 2				Modelo 3
Nivel 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
Femenino	1			1			1
Edad	p =0,030			p =0,006			p =0,269
Años continuos	0,98	0,030	0,96; 1,00	0,97	0,006	0,96; 0,99	0,99	0,269	0,97; 1,01
Raza/color	p =0,774
No declaró	1,89	0,534	0,25; 13,94
Negra	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
Blanca	1
Nivel 2
Estado civil				p =0,208
Viudo				2,58	0,224	0,56; 11,89
Soltero				1,43	0,434	0,58; 3,52
En unión libre				1,33	0,587	0,48; 3,68
Divorciado/Separado				3,31	0,021	1,20; 9,13
Casado				1
Escolaridad				p =0,121			p =0,191
Analfabeto				15,19	0,015	1,70; 135,98	13,70	0,017	1,60; 117,63
Educación primaria completa				3,25	0,142	0,67; 15,66	3,07	0,171	0,62; 15,29
Educación primaria incompleta				4,33	0,025	1,21; 15,54	3,88	0,051	0,99; 15,14
Educación secundaria completa				2,33	0,158	0,72; 7,55	2,21	0,214	0,63; 7,72
Educación secundaria incompleta				1,64	0,574	0,29; 9,24	1,42	0,694	0,24; 8,29
Educación Superior incompleta				4,67	0,020	1,28; 17,11	4,10	0,037	1,09; 15,42
Posgrado completo				1,25	0,854	0,12; 13,48	1,26	0,842	0,13; 12,21
Educación Superior completa				1			1
Ingreso 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
No sabe informar				0,49	0,317	0,12; 1,99
< 1 SM ||				1
Nivel 3
Realiza actividad física							p =0,501
No							1,26	0,501	0,64; 2,48
Sí							1
Hipertensión arterial							p =0,400
No							1,50	0,400	0,58; 3,82
Sí							1
Diabetes							p =0,119
No							3,11	0,119	0,75; 12,97
Sí							1
Colesterol							p =0,961
No							0,98	0,961	0,43; 2,23
Sí							1
Problemas gástricos							p =0,851
No							0,94	0,851	0,47; 1,86
Sí							1
Depresión							p =0,005
Sí							2,72	0,005	1,37; 5,41
No							1
Criterio de Información de Akaike corregido	399,086			406,284			397,777

• Nota: Modelo 1 (ajustado para todas las variables del Nivel 1); Modelo 2 (ajustado para las variables con p < 0,200 en la prueba de efecto global del nivel anterior y para todas las variables del Nivel 2); Modelo 3 (ajustado para las variables con p < 0,200 en la prueba de efecto global de los niveles anteriores y para todas las variables del Nivel 3). La categoría “analfabeto” fue excluida del análisis debido a la baja frecuencia de individuos con el desenlace, lo que genera problemas de singularidad de la matriz hessiana en el modelo. El Criterio de Información de Akaike (AIC) evalúa modelos estadísticos equilibrando el ajuste a los datos con la complejidad de los parámetros. Se prefieren los modelos con menor AIC, ya que evitan el sobreajuste sin perder rendimiento. *RP = Razón de prevalencia; ^† Valor de p = Nivel de significancia; ^‡ IC = Intervalo de confianza; ^§ p < 0,001 = Significancia estadística; ^|| SM = Salario mínimo, vigente en Brasil en 2023, R$ 1.320,00

En la Tabla 3 , el modelo 2 presentó el peor desempeño (AICc = 406,284), lo que sugiere que la adición de las variables demográficas empeoró el ajuste, probablemente porque no contribuyeron significativamente a explicar el desenlace. A su vez, el modelo 3 presentó el menor AICc (397,77), indicando el mejor equilibrio entre ajuste y complejidad representada por el número de variables incluidas.

Discusión

El presente estudio tuvo como objetivo identificar la prevalencia de los patrones de consumo de alcohol entre usuarios de la APS y la asociación entre los patrones de consumo de riesgo, nocivo y probable dependencia con características sociodemográficas, clínicas y conductuales. Los resultados sobre la prevalencia de consumo de riesgo/nocivo en el presente estudio fueron del 17,1%, difiriendo de un relevamiento en el municipio de São Paulo que identificó una prevalencia del 7,7% en la población general (¹⁵ ) .

En el desglose por sexo, las mujeres en el presente estudio presentaron una prevalencia de consumo de riesgo/nocivo del 9,9%, frente al 3,7% del relevamiento municipal; mientras que en la población masculina fue del 7,2% y 12,4% respectivamente. Cabe destacar que el 70% de la muestra estaba compuesta por mujeres, lo que corrobora un estudio previo (¹⁶ ) . En este contexto, esto puede reflejar una mayor percepción sobre el propio consumo, derivada del seguimiento continuo en la UBS y de una mayor conciencia sobre su proceso de salud-enfermedad.

A pesar de ello, en el análisis multivariado el sexo masculino fue asociado al patrón de consumo de riesgo/nocivo. Se entiende que este patrón está estrechamente ligado a factores culturales y a la atribución de roles sociales distintos. Mientras que el consumo de bebidas alcohólicas por parte de los hombres puede asociarse a la expresión de masculinidad y sociabilidad, las mujeres a menudo enfrentan normas sociales más restrictivas, que desalientan dicho comportamiento (¹⁷ ) .

Los hallazgos presentan evidencias claras de consumo de riesgo y nocivo entre jóvenes, compatibles con una investigación previa que destaca una preocupante asociación entre el consumo precoz de bebidas alcohólicas y la adopción de otras conductas de riesgo (¹⁸ ) . Se entiende que esta alta prevalencia de uso de alcohol entre jóvenes se asocia con la fácil accesibilidad a la sustancia, sumada a influencias sociales y culturales, lo que contribuye a la banalización de su consumo (¹⁹-²⁰ ) .

El consumo de riesgo/nocivo también se asoció a personas que se autodeclararon como negras, lo que revela la intersección entre racismo estructural y salud mental, en la cual los individuos son diagnosticados a partir del color de su piel, además de enfrentar mayores dificultades de acceso a los servicios de salud (²¹-²³ ) . Un estudio realizado con veteranos identificó que los hombres negros tenían entre un 23% y un 109% más de probabilidades de recibir un diagnóstico de trastorno por uso de alcohol en comparación con los hombres blancos, evidenciando el sesgo diagnóstico al que las personas negras están sometidas (²¹ ) . Además, estudios destacan el menor acceso a los cuidados de salud de la población negra en comparación con la población blanca, enfatizando las consecuencias negativas en los resultados de salud de dicha población (²²-²³ ) .

Se entiende que las desigualdades son perpetuadas por barreras institucionales y experiencias de discriminación en los servicios de salud, donde determinados grupos sociales son sistemáticamente excluidos y marginados en las políticas de atención en alcohol y otras drogas, reproduciendo violencias históricas e institucionales (²⁴-²⁶ ) . Este escenario demanda una reformulación urgente de las políticas públicas de salud mental y de la formación profesional, incorporando una perspectiva antirracista y culturalmente sensible que reconozca y enfrente activamente los marcadores sociales de las desigualdades. Tal enfoque es fundamental para desarrollar estrategias de atención que promuevan la equidad y rompan con los ciclos de exclusión y estigmatización.

A pesar de haberse encontrado en el estudio una asociación del consumo de riesgo/nocivo de alcohol con personas de mayores ingresos, esta se revela como compleja. Estudios señalan que individuos de bajos ingresos tienden a consumir alcohol de forma más frecuente e intensa, como respuesta a adversidades de tipo socioeconómico y psicológico (²⁴,²⁷ ) ; en contrapartida, personas de altos ingresos presentan un consumo elevado, impulsado por factores culturales y sociales, como eventos y demostración de estatus (²⁸-²⁹ ) . Además, el acceso a cuidados y apoyo en salud es mayor entre los individuos de mayores ingresos, lo que puede agravar los desenlaces para los económicamente vulnerables, quienes enfrentan barreras significativas para buscar tratamiento (³⁰ ) .

Cabe destacar además que la pandemia intensificó estos desafíos. Estudios señalan implicaciones importantes para la accesibilidad al consumo debido a impactos financieros, además de políticas públicas de control del consumo (³¹ ) . Y aunque no se haya observado una asociación significativa entre el consumo perjudicial de alcohol y los impactos directos de la pandemia en la muestra analizada, es importante señalar que la literatura indica un aumento generalizado de conductas de riesgo para la salud durante el período de aislamiento social (³² ) .

Este escenario sugiere que el contexto de crisis sanitaria pudo haber exacerbado factores de riesgo para el uso problemático de alcohol en otras poblaciones, por lo que resulta imprescindible implementar medidas preventivas en la APS, considerando las múltiples dimensiones que influyen en los patrones de consumo y su relación con los factores socioeconómicos de la población.

Las comorbilidades más autodeclaradas fueron hipertensión, diabetes mellitus, gastritis y colesterol. A pesar de la ausencia de significancia estadística, los datos corroboran con la literatura, que señala una alta prevalencia de enfermedades crónicas preexistentes entre individuos que presentan consumo perjudicial de alcohol en la APS, lo que resulta en el agravamiento de dichas condiciones (³³-³⁴ ) . La falta de un abordaje sistemático del consumo de alcohol contribuye al subdiagnóstico y a la ausencia de prevención y tratamiento precoz de los trastornos relacionados con el alcohol (³⁵ ) , lo que resalta la necesidad de una mayor atención al cribado e intervenciones en la APS.

Es importante destacar que, por tratarse de un estudio transversal, no es posible establecer relaciones causales o temporales entre el consumo de alcohol y las comorbilidades identificadas. La complejidad de estas asociaciones puede ir más allá de los límites de un estudio transversal, dado que factores socioculturales, económicos y conductuales –no incluidos en el modelo estadístico– pueden desempeñar un papel importante en dichas asociaciones, por lo que se recomiendan estudios longitudinales que incorporen una gama más amplia de variables para esclarecer tales cuestiones, como sugerencia para investigaciones futuras.

Los resultados de este estudio señalaron una asociación entre el nivel educativo, la depresión autodeclarada y la probable dependencia de alcohol, en consonancia con estudios previos (²⁰,³⁶ ) . Se entiende que la educación desempeña un papel crucial en el desarrollo de habilidades de afrontamiento y en la formación de redes de apoyo social, factores que contribuyen a la prevención de la dependencia; por otro lado, su ausencia puede limitar el acceso a estas herramientas de protección, favoreciendo comportamientos de riesgo (³⁷-³⁸ ) . Considerando que el alcohol es frecuentemente utilizado como una estrategia para aliviar los síntomas del sufrimiento mental, como la ansiedad y la tristeza, se destaca la necesidad de abordajes integrados que consideren tanto los aspectos psicológicos como los sociales para una mejor derivación de los casos (²²-³⁴ ) .

Tal como lo evidencian los resultados de este estudio, los problemas relacionados con el consumo de alcohol están influenciados tanto por factores individuales como por determinantes sociales. Por lo tanto, la APS, con su carácter integral y territorializado, se presenta como un espacio estratégico para acciones de promoción de la salud, prevención de agravios y reducción de daños. Sin embargo, para que estas estrategias sean efectivas, es imprescindible superar las barreras organizacionales existentes, como la alta demanda de atención y la sobrecarga de los profesionales, además de invertir en la capacitación de los equipos para un abordaje libre de estigmas y centrado en la acogida.

Este estudio debe interpretarse en el contexto de sus limitaciones, entre ellas que todos los resultados se basan en autoinforme, lo que puede llevar a la omisión de información o a la subestimación de la frecuencia y cantidad de alcohol consumido, así como a limitaciones en el acceso a servicios especializados, debido a posibles sesgos de deseabilidad social. Se implementaron estrategias para la estandarización de la recolección de datos y la alineación de los investigadores con el fin de minimizar dicho sesgo.

Además, el diseño transversal también limita la inferencia causal, ya que no es posible determinar la temporalidad entre la exposición (consumo de alcohol) y los desenlaces (como comorbilidades y trastornos mentales). La recolección de datos durante la pandemia puede haber introducido sesgo de memoria, además de la falta de datos comparativos previos a la pandemia, lo que limita la capacidad de evaluar cambios específicos en ese período. Asimismo, el hecho de que la muestra no sea representativa del municipio ni de otras regiones imposibilita la generalización de los datos.

Asimismo, variables como religión/religiosidad, apoyo social, otros factores protectores conocidos y la exclusión de personas sordas no fueron consideradas, lo cual puede representar una limitación adicional. No obstante, los hallazgos de este estudio pueden servir de base para futuras investigaciones sobre la prevalencia de los patrones de consumo de alcohol entre los usuarios de los servicios de APS, que consideren los aspectos señalados.

Conclusión

Se concluye que el estudio, al buscar identificar la prevalencia de los patrones de consumo de alcohol entre usuarios de la APS en la ciudad de São Paulo, señaló que el consumo perjudicial de alcohol está asociado principalmente a usuarios del sexo masculino, más jóvenes, de raza/color negra y con ingresos iguales o superiores a 10 salarios mínimos. La búsqueda de atención en la APS ocurre, en su mayoría, por otros problemas de salud, lo que refuerza la importancia de este nivel de atención como un escenario estratégico para la identificación precoz del consumo perjudicial de alcohol y la implementación de medidas preventivas.

Referencias 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

• *
  El presente trabajo fue realizado con apoyo de la Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) - Código de Financiamiento 001 y, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), proceso nº 2021/12471-4, Brasil.
• Cómo citar este artículo
  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
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Editado por

• Editor Asociado:
  Ricardo Alexandre Arcêncio

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Fechas de Publicación

• Publicación en esta colección
  27 Oct 2025
• Fecha del número
  2025

Histórico

• Recibido
  13 Nov 2024
• Acepto
  19 Mayo 2025