Diabetes autorreferido e fatores associados na população adulta brasileira: Pesquisa Nacional de Saúde, 2019

Resumo

O estudo analisa a prevalência de diabetes autorreferido e fatores associados na população adulta brasileira. Estudo transversal usando a Pesquisa Nacional de Saúde 2019. Estimaram-se as prevalências e razões de prevalência brutas (RPb) e ajustadas (RPa) de diabetes autorreferido, com intervalos de confiança (IC95%), empregando-se regressão de Poisson. Nos 82.349 adultos, a prevalência de diabetes autorreferido foi de 7,7%. Associaram-se positivamente: idade avançada, sendo maior após 60 anos (RPa 24,87; IC95%: 15,78-39,18); residir nas regiões Nordeste (RPa 1,16; IC95%: 1,04-1,29), Sudeste (RPa 1,27; IC95%: 1,14-1,43), Sul (RPa 1,18; IC95%: 1,05-1,34) e Centro-Oeste (RPa 1,21; IC95%: 1,06-1,38), ser ex-fumante (RPa 1,17; IC95%: 1,09-1,27), autoavaliação de saúde regular (RPa 2,41; IC95%: 2,21-2,64), ruim/muito ruim (RPa 3,45; IC95%: 3,06-3,88), ter doença cardíaca (RPa 1,81; IC95%: 1,64-2,00), hipertensão (RPa 2,84; IC95%: 2,60-3,69), colesterol elevado (RPa 2,22; IC95%: 2,05-2,41), sobrepeso (RPa 1,49; IC95%: 1,36-1,64) e obesidade (RPa 2,25; IC95%: 2,05- 2,47). Conclui-se que o diabetes nos adultos brasileiros se associa a fatores sociodemográficos, envelhecimento, estilos de vida e morbidades. Esses resultados podem orientar políticas públicas para prevenção e controle da doença no Brasil.

Palavras-chave:
Diabetes mellitus; Fatores de risco; Inquéritos epidemiológicos; Brasil

Abstract

This study aims to analyze the prevalence of self-reported diabetes and its associated factors in the Brazilian adult population. It is a cross-sectional study using the 2019 National Health Survey. Prevalence and crude prevalence ratios (PRc) and adjusted prevalence ratios (PRa) of self-reported diabetes were estimated, with confidence intervals (95% CI), using Poisson regression. In the 82,349 adults, the prevalence of self-reported diabetes was 7.7%. Positively associated factors were: advanced age with greater association after 60 years (PRa 24.87; 95%CI 15.78-39.18); living in the Northeast (PRa 1.16; 95%CI 1.04-1.29), Southeast (PRa 1.27; 95% CI 1.14-1.43), South (PRa 1.18; 95%CI 1, 05-1.34), and Midwest (PRa 1.21; 95%CI 1.06-1.38); being a former smoker (PRa 1.17; 95%CI 1.09-1.27); self-assessment of regular health (PRa 2.41; 95%CI 2.21-2.64), bad/very bad (PRa 3.45; 95%CI 3.06-3.88); having heart disease (PRa 1.81; 95%CI 1.64-2.00), hypertension (PRa 2.84; 95%CI 2.60-3.69), high cholesterol (PRa 2.22; 95%CI 2.05-2.41), overweight (PRa 1.49; 95%CI 1.36-1.64), and obesity (PRa 2.25; 95%CI 2.05-2.47). It could be concluded that diabetes in Brazilian adults is associated with sociodemographic factors, aging, lifestyle, and morbidities. These results can guide public policies for the prevention and control of disease in Brazil.

Key words:
Diabetes mellitus; Risk factors; Health surveys; Brazil

Introdução

O diabetes mellitus (DM) possui etiologia complexa e multifatorial, envolvendo componentes genéticos e ambientais, resultante da alteração da produção de insulina pelo pâncreas e/ou incapacidade de exercer adequadamente sua função no organismo¹. O DM evolui com complicações micro e macrovasculares², que resultam em repercussões nos órgãos alvo, como coração, vasos sanguíneos, olhos, rins e cérebro^3,4.

Mundialmente, cerca de 422 milhões de pessoas têm DM e 1,6 milhão de mortes são atribuídas diretamente à doença a cada ano (WHO, 2020). Também houve aumento do número de mortes por DM entre 1990 e 2019, passando de 1.278.866 para 2.988.924 . Para os anos de vida perdidos por incapacidades (disability adjusted life of years - DALYs), observou-se o crescimento de 28.586.671 em 1990 para 70.888.154 em 2019⁵. No Brasil, o cenário é semelhante, sendo o DM responsável por 43.787 mortes em 1990 e por 107.760 em 2019 (7,64% do total), além de provocar 1.730.460 de DALYs em 1990 e 3.750.735 em 2019 (5,73% do total)⁵.

A existência de profundas diferenças regionais contribui para o aumento da carga de DM, uma vez que países de baixa e média renda concentram taxas mais elevadas de morbimortalidade⁴. As desigualdades socioeconômicas e em saúde são desafios no contexto do DM, pois afetam a capacidade de prevenção, o acesso a cuidados e tratamentos e a qualidade de vida das pessoas com a doença^5,6.

Destaca-se ainda o crescimento da prevalência de DM nas últimas décadas, em virtude do aumento do envelhecimento populacional e da obesidade, bem como dos estilos de vida não saudáveis, do sedentarismo e da dieta não saudável^4,7.

A literatura documenta como fatores associados ao DM: características sociodemográficas^8,9, história familiar, obesidade, hipertensão arterial, dislipidemias⁹, prática insuficiente de atividade física, tabagismo e consumo de álcool⁸.

Para prevenção e controle do DM, são fundamentais medidas que visem modificações comportamentais, tais como: aumento do consumo de alimentos naturais (frutas, hortaliças e grãos); redução do consumo de alimentos ultraprocessados e de bebidas açucaradas e alcoólica; prática de atividade física; manutenção de peso; e cessação do tabagismo^10,11.

Embora o padrão ouro para o monitoramento populacional de DM seja estimado por meio de dados laboratoriais¹², os inquéritos em saúde utilizando medidas autorreferidas também são úteis na identificação da prevalência de DM, em virtude da agilidade na obtenção e divulgação dos dados, assim como do menor custo econômico¹², contribuindo para ações de vigilância¹³. Considerando-se as repercussões negativas do DM na saúde, este estudo avança ao identificar, de forma inédita, as prevalências populacionais de DM autorreferido e seus fatores associados pela Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), edição de 2019. Cabe ressaltar que a penúltima edição da PNS (2013) estimou a prevalência autorreferida de DM em 6,2%⁶, dado o aumento da obesidade e o envelhecimento populacional^1,3, torna-se importante conhecer o cenário atual dessa condição no país pelos dados disponíveis. Assim, o presente estudo pode contribuir para subsidiar políticas públicas, ações de controle e prevenção de DM¹⁴.

Dessa forma, o objetivo desta pesquisa foi analisar a prevalência de DM autorreferido e os fatores associados entre as características sociodemográficas, os estilos de vida e as condições de saúde na população adulta brasileira.

Métodos

Trata-se de um estudo transversal com dados da PNS de 2019, realizada entre agosto de 2019 e março de 2020. A PNS é o mais amplo inquérito nacional de saúde do país, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), em parceria com o Ministério da Saúde (MS)^14,15.

A PNS utiliza amostra por conglomerados em três estágios de seleção: setores censitários (unidades primárias); domicílios (unidades secundárias); e moradores maior do que 15 anos) (unidades terciárias). Em 2019, no terceiro estágio de seleção, o indivíduo foi selecionado aleatoriamente entre aqueles com 15 anos ou mais de idade, com base na lista de moradores obtida no momento da entrevista¹⁵.

No cálculo do tamanho amostral, foram levados em consideração os valores médios e as variâncias, supondo-se uma taxa de não resposta de 20%. Em 2019, a amostra foi de 108.525 domicílios, sendo os dados coletados em 94.114⁵. No estudo atual, as análises foram realizadas apenas entre moradores com 18 anos e mais, totalizando 82.349 indivíduos. A PNS 2019 adotou um desenho amostral complexo, portanto foram utilizados pesos de pós-estratificação amostrais para domicílios e moradores selecionados, tendo como finalidade corrigir perdas por não respostas e realizar ajustes dos totais da população brasileira. Mais detalhes sobre a metodologia da PNS edição 2019 podem ser vistos em publicações específicas^14,15.

No presente estudo, para construção das variáveis, utilizaram-se perguntas do questionário dos módulos de: identificação; características dos moradores (C); características de educação dos moradores (D); características do trabalho (E); cobertura de plano de saúde (I); percepção do estado de saúde (N); estilos de vida (P); e doenças crônicas (Q)¹⁴.

A variável desfecho foi o diagnóstico autorreferido de diabetes, avaliado por meio da pergunta Q30a: “Algum médico já lhe disse que você tem diabetes?” Considerou-se como diagnóstico de diabetes: os adultos que responderam que sim, além de verificar, no caso de mulheres, aquelas que responderam “não” na pergunta (Q30b), sobre diabetes gestacional (Esse diabetes ocorreu apenas durante algum período de gravidez?). O indicador foi calculado por: numerador/denominador x 100 (numerador: homem: Q30a = 1; mulher: Q30a = 1 e Q30b = 2); denominador: número de pessoas entrevistadas (C8 ≥ 18anos).

Para fundamentar e verificar as associações, foram contemplados estudos na literatura^8,16 que identificaram a complexidade da sua rede causal de DM, associando-se com precárias condições socioeconômicas, características sociodemográficas (idade, sexo), estilo de vida não saudável, comorbidades e obesidade, entre outras^8,16. Assim, as variáveis utilizadas neste estudo foram as apresentadas a seguir.

Características sociodemográficas - sexo: masculino e feminino; faixa etária em anos: 18 a 24, 25 a 39, 40 a 59 e 60 ou mais; escolaridade: sem instrução e fundamental completo, fundamental completo e médio incompleto, médio completo e superior incompleto, e superior completo; raça/cor: branca, parda, preta e outras (que corresponderam a amarela e indígena); renda familiar per capita em salários-mínimos (SM): até 1 SM, 1 a 3 SM, 3 a 5 SM e 5 ou mais salários mínimos; regiões: Norte, Nordeste, Sudeste, Sul e Centro-Oeste; posse de plano de saúde: sim, não.

Estilo de vida - tabagismo: não fumante, ex-fumante e fumante; consumo abusivo de bebida alcoólica: sim, não (considerou-se o consumo de cinco ou mais doses em uma única ocasião)¹⁴; consumo elevado de sal: quem respondeu “muito alto” ou “alto” à pergunta “Considerando a comida preparada na hora e os alimentos industrializados, o(a) sr.(a) acha que o seu consumo de sal é...”; consumo de alimentos protetores de doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) ou minimamente processados nas últimas 24 horas, considerando quem respondeu sim a uma lista de 12 alimentos (como: arroz/macarrão e outros; batata/mandioca/outros, feijão/lentilhas e outros, carne de boi/porco/frango ou peixe; ovo; alface/brócolis/agrião ou espinafre; abobora/cenoura/batata-doce/quiabo; mamão/manga/melão ou pequi; laranja/banana/maçã ou abacaxi; leite; amendoim/castanha de caju/Pará etc.); atividade física (AF) suficiente no lazer: sim, não. Considerou-se como ativos aqueles que realizam 150 minutos semanais de exercícios com intensidade leve ou moderada, ou 75 minutos semanais de intensidade vigorosa, independentemente do número de dias de prática por semana¹⁷.

Condições de saúde e estado nutricional - autoavaliação do estado de saúde: bom/muito bom, regular e ruim/muito ruim; diagnóstico autorreferido de hipertensão arterial: sim, não; diagnóstico autorreferido de doença cardíaca: sim, não; diagnóstico autorreferido de colesterol elevado: sim, não; estado nutricional: eutrófico, classificado a partir do índice de massa corporal (IMC) < 25 kg/m², com sobrepeso (IMC entre 25 kg/m² a 29 kg/m²) e obesidade (IMC ≥ 30kg/m²)¹⁸. O IMC foi calculado a partir do relato de peso e altura.

Nas análises descritivas foram apresentadas as prevalências (%) e os intervalos de confiança de 95% (IC95%). Adotou-se como medida de associação a razão de prevalência (RP), obtida por modelos de regressão de Poisson com variância robusta. Foram estimadas as RP brutas (RPb) e ajustadas (RPa) por idade, escolaridade e sexo, e seus respectivos IC95%. Consideraram-se como fatores associados as variáveis com valor de p ≤ 0,05 nas análises ajustadas. Utilizou-se o software Data Analysis and Statistical Software (Stata), versão 16, empregando-se o módulo survey, que considera os pesos de pós-estratificação.

A PNS 2019 foi aprovada pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa (CONEP) do Ministério da Saúde, sob parecer número 3.529.376 (2019). A participação na pesquisa foi voluntária e a confidencialidade das informações foram garantidas. O banco de dados da PNS 2019 e os módulos dos questionários estão disponíveis para acesso e uso público no site da pesquisa (https://www.pns.icict.fiocruz.br).

Resultados

A prevalência de diagnóstico de diabetes autorreferido foi de 7,7% (IC95%: 7,4-8,0), sendo mais elevada no sexo feminino (8,4%; IC95%: 8,0-8,8), naqueles com 60 anos ou mais (20,2%; IC95%: 19,3-21,1) e com baixa escolaridade (12,9%; IC95%: 12,3%-13,5) (Tabela 1).

Tabela 1
Prevalência de diabetes, segundo características sociodemográficas, Pesquisa Nacional de Saúde, Brasil, 2019

Variáveis	Diabetes autorreferido
	%	IC95%
Características sociodemográficas
Total	7,7	7,4-8,0
Sexo
Masculino	6,9	6,5-7,4
Feminino	8,4	8,0-8,8
Faixa etária (anos)
18 a 24	0,7	0,4-1,1
25 a 39	1,6	1,3-1,8
40 a 59	7,9	7,4-8,5
60 ou mais	20,2	19,3-21,1
Escolaridade
Sem instrução e fundamental incompleto	12,9	12,3-13,5
Fundamental completo e médio incompleto	6,3	5,5-7,0
Médio completo e superior incompleto	4,6	4,2-5,0
Superior completo	4,7	4,1-5,5
Raça/cor
Branco	8,0	7,6-8,5
Preto	7,3	6,9-7,7
Pardo	7,8	7,0-8,7
Outros (amarela/indígena)	10,8	7,5-14,2
Plano de Saúde
Não	7,7	7,3-8,0
Sim	7,9	7,3-8,5
Rendimentos em salários-mínimos
Até 1	7,2	6,8-7,7
1 a 3	8,3	7,8-8,8
3 a 5	9,1	7,8-10,3
5 ou mais	6,9	5,9-7,9
Região
Norte	5,5	4,9-6,0
Nordeste	7,2	6,8-7,6
Sudeste	8,5	7,9-9,1
Sul	7,9	7,2-8,6
Centro-Oeste	7,2	6,4-7,9

• IC95%: intervalo de confiança de 95%.
• Fonte: Autores.

A Tabela 2 apresenta a prevalência de diabetes autorreferido segundo o estilo de vida e as condições de saúde. Observa-se maiores prevalências de diabetes em ex-fumantes (11,3%; IC95%: 10,6-12,0), naqueles que relataram não consumir bebidas alcoólicas abusivamente (8,5%; IC95%: 8,2-8,9%), nos que não ingerem elevado teor de sal (8,0%; IC95%: 7,7-8,3), não praticam AF no tempo livre (8,7%; IC95%:8,3-9,1) e que avaliaram a saúde como regular (14,2%; IC95%: 13,5-14,9), ruim ou muito ruim (23,8%; IC95%: 21,8-25,8). Pessoas com doença cardíaca (22,5%; IC95%: 20,5-24,5), hipertensão (20,6%; IC95%: 19,7-21,5), colesterol elevado (20,8%; IC95%: 19,5%-22,0), sobrepeso (8,3%; IC95%: 7,8-8,8) e obesidade (12,6%; IC95%: 11,7-13,4) apresentaram maiores prevalência de diabetes.

Tabela 2
Prevalência de diabetes segundo estilos de vida e condições de Saúde, Pesquisa Nacional de Saúde, Brasil, 2019.

Variáveis	Diabetes autorreferido
	%	IC95%
Estilos de vida
Tabagismo
Não fumante	6,4	6,1-6,8
Ex-fumante	11,3	10,6-12,0
Fumante	6,4	5,6-7,2
Consumo de alimentos saudáveis
Não	7,5	7,2-7,8
Sim	8,4	7,8-9,1
Consumo abusivo de bebidas alcoólicas
Não	8,5	8,2-8,9
Sim	3,8	3,3-4,3
Ingestão elevada de sal
Não	8,0	7,7-8,3
Sim	5,7	4,9-6,6
Atividade física no tempo livre
Não	8,7	8,3-9,1
Sim	5,4	4,9-5,9
Condições de saúde
Avaliação do estado de saúde
Bom/muito bom	3,8	3,5-4,1
Regular	14,2	13,5-14,9
Ruim/muito ruim	23,8	21,8-25,8
Doença cardíaca
Não	6,9	6,6-7,2
Sim	22,5	20,5-24,5
Hipertensão arterial
Não	3,7	3,4-3,9
Sim	20,6	19,7-21,5
Colesterol elevado
Não	5,9	5,6-6,2
Sim	20,8	19,5-22,0
Estado nutricional
Eutrófico	4,9	4,6-5,3
Sobrepeso	8,3	7,8-8,8
Obesidade	12,6	11,7-13,4

• IC95%: intervalo de confiança de 95%.
• Fonte: Autores.

Nas análises ajustadas, verificou-se que a maior prevalência de diabetes autorreferido está associada ao sexo feminino (RPa = 1,22; IC95%: 1,13-1,32), aumento da idade (25 a 39 anos: RPa = 2,21; IC95%: 1,36-3,61; 40 a 59 anos: RPa = 10,54; IC95%: 6,68-16,61; 60 ou mais: RPa = 24,87; IC95%: 15,78-39,18), residir nas regiões Nordeste (RPa = 1,16; IC95%: 1,04-1,29), Sudeste (RPa = 1,27; IC95%: 1,14-1,43), Sul (RPa = 1,18; IC95%: 1,05-1,34) e Centro-Oeste (RPa = 1,21; IC95%: 1,06-1,38), ser ex-fumante (RPa = 1,17; IC95%: 1,09-1,27), autoavaliar a saúde como regular (RPa = 2,41; IC95%: 2,21-2,64), ruim ou muito ruim (RPa = 3,45; IC95%: 3,06-3,88), ter doença cardíaca (RPa =1,81; IC95%: 1,64-2,00), hipertensão (RPa = 2,84; IC95%: 2,60-3,69), colesterol elevado (RPa = 2,22; IC95%: 2,05-2,41), sobrepeso (RPa = 1,49; IC95%: 1,36-1,64) e obesidade (RPa = 2,25; IC95%: 2,05- 2,47). Por outro lado, a menor prevalência de diabetes está associada a possuir escolaridade média (RPa = 0,77; IC95%:0,70-0,86) e superior completo (RPa = 0,58; IC95%: 0,51-0,66), maior renda (cinco ou mais salários-mínimos: RPa = 0,67; IC95%: 0,58-0,78), consumir bebida alcoólica de modo abusivo (RPa = 0,76; IC95%: 0,66-0,88) e praticar AF no tempo livre (RPa = 0,85; IC95%: 0,77;0,93) (Tabela 3).

Tabela 3
Razão de prevalência bruta e ajustada e intervalos de confiança de 95% para diagnóstico autorreferido de diabetes segundo características sociodemográficas, estilo de vida e condições de saúde. Pesquisa Nacional de Saúde, Brasil, 2019.

Variáveis	RPb	IC95%	RPa	IC95%
Características sociodemográficas
Sexo
Masculino	1		1
Feminino	1,22	1,13-1,32	1,22	1,13-1,32
Faixa etária (anos)
18 a 24	1		1
25 a 39	2,15	1,32-3,51	2,21	1,36-3,61
40 a 59	10,95	6,94-17,28	10,54	6,68-16,61
60 ou mais	27,84	17,68-43,85	24,87	15,78-39,18
Escolaridade
Sem instrução e fundamental incompleto	1		1
Fundamental completo e médio incompleto	0,49	0,43-0,55	0,89	0,79-1,01
Médio completo e superior incompleto	0,36	0,32-0,39	0,77	0,70-0,86
Superior completo	0,36	0,32-0,41	0,58	0,51-0,66
Raça/cor
Branco	1		1
Preto	0,90	0,83-0,98	1,08	1,00-1,17
Pardo	0,97	0,86-1,10	1,12	1,00-1,26
Outros (amarela/indígena)	1,35	0,98-1,84	1,34	1,00-1,80
Plano de saúde
Não	1		1
Sim	1,03	0,94-1,12	0,95	0,87-1,03
Rendimentos em salários-mínimos
Até 1	1		1
1 a 3	1,15	1,06-1,25	0,93	0,86-1,01
3 a 5	1,25	1,08-1,45	0,95	0,83-1,09
5 ou mais	0,95	0,81-1,11	0,67	0,58-0,78
Região
Norte	1		1
Nordeste	1,31	1,18-1,47	1,16	1,04-1,29
Sudeste	1,56	1,39-1,75	1,27	1,14-1,43
Sul	1,45	1,27-1,64	1,18	1,05-1,34
Centro-Oeste	1,31	1,14-1,51	1,21	1,06-1,38
Estilos de vida
Tabagismo
Não fumante	1		1
Ex-fumante	1,75	1,62-1,90	1,17	1,09-1,27
Fumante	0,99	0,86-1,14	0,87	0,76-1,01
Consumo de alimentos saudáveis
Não	1		1
Sim	1,13	1,03-1,23	0,93	0,86-1,02
Consumo abusivo de bebidas alcoólicas
Não	1		1
Sim	0,44	0,38-0,51	0,76	0,66-0,88
Ingestão elevada de sal
Não	1		1
Sim	0,71	0,61-0,83	1,02	0,88-1,18
Atividade física no tempo livre
Não	1		1
Sim	0,62	0,56-0,69	0,85	0,77-0,93
Condições de saúde
Avaliação do estado de saúde
Bom/muito bom	1		1
Regular	3,74	3,44-4,08	2,41	2,21-2,64
Ruim/muito ruim	6,26	5,59-7,01	3,45	3,06-3,88
Doença cardíaca
Não	1		1
Sim	3,26	2,95-3,61	1,81	1,64-2,00
Hipertensão
Não	1		1
Sim	5,59	5,17-6,04	2,84	2,60-3,69
Colesterol elevado
Não	1
Sim	3,5	3,23-3,79	2,22	2,05-2,41
Estado Nutricional
Eutrófico	1		1
Sobrepeso	1,69	1,54-1,85	1,49	1,36-1,64
Obesidade	2,55	2,31-2,81	2,25	2,05-2,47

• IC95%: intervalo de confiança de 95%. RPb: razão de prevalência bruta. RPa: razão de prevalência ajustada. ^a RP ajustada por idade, sexo e escolaridade.
• Fonte: Autores.

Discussão

O estudo identificou prevalência de diabetes autorreferido de 7,7% em indivíduos com 18 anos ou mais (um em cada 13 brasileiros), o que representa um contingente populacional de 12,3 milhões de pessoas com diabetes¹⁴. O DM mostrou-se positivamente associado ao sexo feminino, ao aumento da idade, sendo a prevalência dez vezes mais elevada após os 40 anos e aproximadamente 25 vezes após 60 anos. Morar nas regiões Nordeste, Sudeste, Sul e Centro-Oeste, ser ex-fumante, relatar pior avaliação de saúde e ter morbidades como hipertensão, doença cardíaca, colesterol, sobrepeso e obesidade foram fatores associados a maior relato de diabetes. Associaram-se negativamente ter maior escolaridade e renda, praticar AF no tempo livre e consumir álcool de forma abusiva.

A maior prevalência do diabetes autorreferido entre mulheres também foi identificada na PNS 2013¹⁶ e na edição laboratorial da PNS, entre 2014-2015¹². Entretanto, esses resultados não foram observados no Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil), em que a prevalência foi mais elevada entre homens¹⁹. Existe uma implicação dos hormônios sexuais na proteção ou nos fatores de risco para o desenvolvimento e a progressão do DM. Mulheres são menos propensas a desenvolver DM em relação aos homens, possivelmente porque os hormônios sexuais protegem contra o desenvolvimento da doença, embora as comorbidades diabéticas, como doenças cardiovasculares (DCV) e doença renal terminal, as afetem mais²⁰. Porém, a perda de proteção hormonal nas mulheres pós-menopausa pode contribuir para o DM. Outra possível justificativa para os achados deste estudo é a maior procura pelos serviços de saúde e a maior oportunidade de diagnóstico médico entre mulheres, o que também já foi descrito com dados das Pesquisa Nacional por Amostras por Domicílio (PNAD)²¹ e pelo inquérito Vigilância de Fatores de Risco para DCNT (Vigitel)²².

O aumento da idade se associa com o aumento da frequência do DM tipo 2, sobretudo entre idosos, aproximadamente um quinto dessa população apresenta a doença, em função de mecanismos fisiopatológicos do envelhecimento, inatividade física, alimentação inadequada, aumento da obesidade e maior oportunidade de diagnóstico²³. Entretanto, o estudo apontou que a população jovem de 25 a 39 anos já apresenta prevalências elevadas, mostrando que a doença tem se manifestado de maneira cada vez mais precoce. A PNS 2013 mostrou altas prevalências de anormalidades da hemoglobina glicada (A1c) não indicativas de diabetes - 18,5% pelo critério da American Diabetes Association e 7,5% pelo critério da Organização Mundial da Saúde²⁴, o que tem sido explicado pelo avanço da obesidade e por estilos de vida não saudáveis entre jovens.

Em relação aos dados sociodemográficos, destaca-se o efeito protetor da escolaridade e da renda elevada. Estudos com dados da PNS 2013¹⁸ e em outros países^25,26 também encontraram maiores prevalências de DM em pessoas de baixa escolaridade. Esses resultados reforçam que a maior escolaridade e o maior poder aquisitivo contribuem para mais acesso a informações, cuidados com a saúde, pela maior compreensão da doença e de seus riscos, bem como da adoção de práticas de alimentação saudável e AF^16,25. Documenta-se que pessoas com rendas mais elevadas podem ter mais acesso a serviços de saúde e à aquisição de medicamentos de primeira linha, com menos efeitos colaterais, e de planos de saúde²⁷. Entretanto, neste estudo, o acesso aos planos de saúde não mostrou diferença na prevalência, apontando que o Sistema Único de Saúde tem sido eficaz ao prover acesso aos serviços e diagnósticos de DM no país²⁸. Com relação a raça/cor, não houve diferenças significativas na análise ajustada, semelhante a estudo com dados do Vigitel, que não encontraram associações entre DM e raça/cor²⁹.

A região Norte apresentou menor prevalência de DM, em comparação com as demais regiões do Brasil. Esses resultados são semelhantes aos encontrados em estudo nacional com dados laboratoriais da PNS²⁴. Como se trata de DM autorreferida, embora as informações da PNS mostrem melhorias no acesso e uso dos serviços de saúde, diferenças regionais país ainda são observadas^15,16,24. Ainda que o modelo final tenha sido ajustado por idade, pode não ter sido o suficiente para ajustar por completo, na medida em que a região Norte tem população mais jovem, com prevalências menores de DM¹⁴.

Entre os estilos de vida, o hábito de fumar é um importante fator de risco para DCV e está associado à piora do DM. A cessação do tabagismo constitui medida prioritária na prevenção secundária^11,30. Neste estudo foi identificada associação entre DM e ex-fumantes, o que pode ser compreendido pelas medidas referentes aos protocolos que preconizam a cessação do fumo mediante diagnóstico da doença, devido aos efeitos vasculares sistêmicos produzidos pelo tabaco^11,30. Além disso, outra possível justificativa para os achados se deve ao ganho de peso associado ao abandono do fumo, conforme já identificado na literatura nacional¹⁶ e internacional³¹, o que também pode aumentar o risco de desenvolver DM^11,30. Nas pessoas com sobrepeso, a presença de alterações metabólicas é um achado frequente que resulta em DM¹¹.

O efeito protetor encontrado nas análises ajustadas do consumo abusivo de álcool, declarado por metade da população com DM, também sugere possível mudança nos estilos de vida, como redução do uso de álcool. Ressalta-se que a prática de consumo de álcool é desincentivada para pessoas com diabetes, portanto as diretrizes sobre DM e os profissionais de saúde orientam o não uso do álcool para facilitar o controle glicêmico desses pacientes³² e também para a prevenção de desfechos clínicos desfavoráveis¹, configurando-se como um efeito de causalidade reversa. Além disso, essa variável se refere ao consumo abusivo ou em binge, o que é mais comum em jovens³³, sendo a prevalência de DM nesta faixa etária menor.

A prevalência de alimentos protetores aqui pesquisados foi mais elevada entre os indivíduos com DM, mas a associação entre alimentação saudável e diabetes desapareceu quando ajustada por idade, escolaridade e sexo, o que também já foi identificado em estudo anterior¹⁶. O consumo de sal autorreferido foi menor entre pacientes com DM, mas não mostrou significância após o ajuste pelas variáveis selecionadas. Destaca-se que o consumo de 400 g de frutas, verduras e legumes, o incentivo a alimentos como grãos minimamente processados, feijão, redução de gorduras e sal faz parte das diretrizes e orientações repassadas pela equipe de saúde aos indivíduos com DM, e tais mudanças de hábitos alimentares podem explicar estes achados do estudo, de corte transversal^1,32.

A prática regular de AF é importante no tratamento e na redução do diabetes, pois pode contribuir para a redução do uso de hipoglicemiantes³² e melhora o controle metabólico em relação à absorção da glicose pelos tecidos³⁴. Estilos de vida sedentários se associam à maior resistência insulínica^1,11,35. A orientação da prática de AF com regularidade compõe as recomendações dadas pelos profissionais de saúde aos usuários, porém a associação encontrada no estudo foi de menor prática da AF entre os pacientes com DM^29,32. Como a maioria da população com DM é composta por idosos, os níveis recomendados de AF nem sempre têm sido atingidos por essa população²⁹, permanecendo como importante orientação aos pacientes no momento do diagnóstico da doença.

Quanto às condições de saúde, o estudo apontou forte associação entre DM e avaliação de saúde regular e ruim/muito ruim, com um gradiente dose-resposta. Esses achados estão em conformidade com a literatura^16,37,38. Esse indicador é preditor de desfechos graves, incluindo a mortalidade^36,38, e constitui uma avaliação qualitativa do estado de saúde. A percepção em geral se relaciona à piora do estado de saúde, além de questões objetivas como maior número de idas aos serviços de saúde, mudanças nos estilos de vida, limitação das atividades diárias e piora na qualidade de vida^36,38, indicando a carga do DM na vida das pessoas.

Neste estudo também foi encontrada associação entre DM e excesso de peso e obesidade, o que está bem descrito na literatura^1,11,27-41. O aumento da obesidade na população brasileira pode agravar esse quadro. A obesidade resulta na infiltração de gordura no fígado, alterando o metabolismo e resultando na resistência insulínica. O excesso de gorduras e glicose circulantes aumentam a secreção de insulina pelo pâncreas, levando à exaustão das células beta (β)^11,40. Outras condições de saúde associadas foram hipertensão, doença cardíaca e colesterol elevado, também relacionadas ao estado nutricional, indicando a sindemia de fatores comuns à ocorrência de doenças crônicas⁴². A literatura aponta que níveis baixos de colesterol da lipoproteína de alta densidade (HDL-C) e altos de triglicérides podem estar associadas ao DM^41,43, bem como a hipertensão e as DCV, pelas lesões micro e macrovasculares^11,40. Além disso, essas condições são comuns em pessoas diabéticas, devido às alterações metabólicas¹, sendo tais comorbidades responsáveis por elevada morbimortalidade nessas pessoas^44,45, pois aumentam o risco cardiovascular¹.

Entre as limitações do presente estudo, tem-se aquelas inerentes às dos desenhos de estudos transversais, decorrentes de aferições simultâneas dos fatores de risco ou de proteção e dos desfechos, o que limita inferências sobre a direcionalidade de algumas associações no modelo causal. Destaca-se o viés de causalidade reversa ou mudanças de estilos de vida em função da doença e de orientações dos profissionais de saúde. A utilização de dados de morbidade autorreferida é dependente do acesso aos serviços de saúde para diagnóstico; assim, usuários que utilizam mais o serviço têm maior oportunidade do diagnóstico médico de diabetes.

Apesar das limitações dos estudos transversais, os resultados permitem estabelecer um conjunto de fatores associados ao diabetes, contribuindo para subsidiar políticas públicas de promoção e prevenção em saúde baseadas em evidências. Após ajustes por idade, escolaridade e sexo, o diabetes mostrou-se associado a aumento de idade, baixa escolaridade, renda, condições de saúde e estilos de vida, indicando um padrão de fatores de risco comum também à ocorrência de outras DCNT na população adulta brasileira. A estreita associação entre diabetes e avaliação do estado de saúde como ruim mostra as implicações da doença na qualidade de vida de adultos e idosos brasileiros. Destaca-se ainda o aumento crescente da obesidade e da expectativa de vida, o que pode agravar essa situação.

As informações da PNS são representativas da população brasileira, e dessa forma são úteis para apoiar a formulação das políticas públicas de vigilância e atenção à saúde do Sistema Único de Saúde, alinhadas ao Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das DCNT, no Brasil, ao Plano Global de Enfrentamento de DCNT, de 2013⁴⁶, e aos objetivos de desenvolvimento sustentável⁴⁷, estabelecendo compromissos nacionais e globais.

Além disso, a pandemia de COVID-19 agravou as DCNT pela piora dos estilos de vida e pelo menor acesso aos serviços^48,49, o que pode dificultar ainda mais o controle e a prevenção do DM no Brasil. Assim, destaca-se a importância do monitoramento da doença, bem como de programas de promoção à saúde, intervenções para alimentação saudável, AF, restrição de tabaco e consumo de álcool, controle da obesidade e cuidados longitudinais na atenção primária em saúde.

Agradecimento

Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), pela bolsa de produtividade de Malta DC (número do processo 310177/20200). À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), pela bolsa de doutorado da autora Sá ACMGN (número do processo 88882.380997/2019-01). Ao Fundo Nacional de Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde, pelo financiamento (TED: 66/2018).

Referências

• ¹
  Sociedade Brasileira de Diabetes. Diretrizes da Sociedade Brasileira de Diabetes 2019-2020 [Internet]. 2019. [cited 2021 aug 16]. Available from: http://www.saude.ba.gov.br/wp-content/uploads/2020/02/Diretrizes-Sociedade-Brasileira-de-Diabetes-2019-2020.pdf
  » http://www.saude.ba.gov.br/wp-content/uploads/2020/02/Diretrizes-Sociedade-Brasileira-de-Diabetes-2019-2020.pdf
• ²
  Cole JB, Florez JC. Genetics of diabetes mellitus and diabetes complications. Nat Rev Nephrol 2020; 16(7):377-390.
• ³
  World Health Organization (WHO). Global status report on noncommunicable diseases 2014 [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2014. [cited 2021 aug 16]. Available from: http://www.who.int/nmh/publications/ncd-status-report-2014/en/
• ⁴
  World Health Organization (WHO). Diabetes [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2014. [cited 2021 aug 16]. Available from: https://www.who.int/health-topics/diabetes
• ⁵
  Institute for Health Metrics and Evaluation. GBD Compare Data Visualization. Seattle: IHME; 2019.
• ⁶
  Iser BPM, Stopa SRS, Chueri PS, Szwarcwald CL, Malta DC, Monteiro HOC, Ducan BB, Schmidt MA. Self-reported diabetes prevalence in Brazil: results from National Health Survey 2013. Epidemiol Serv Saude 2015; 24(2):305-314.
• ⁷
  World Health Organization (WHO). Global action plan for the prevention and control of NCDs 2013-2020 [Internet]. Geneva: WHO; 2013 [cited 16 aug 21]. Available from: http://www.who.int/nmh/events/ncd_action_plan/en/
• ⁸
  Qin X, Li J, Zhang Y, Ma W, Fan F, Wang B, Xing H, Tang G, Wang X, Xu X, Huo Y. Prevalence and associated factors of diabetes and impaired fasting glucose in Chinese hypertensive adults aged 45 to 75 years. PLoS One 2012; 7(8):e42538.
• ⁹
  Bocquet V, Ruiz-Castell M, de Beaufort C, Barré J, de Rekeneire N, Michel G, Donahue RP, Kuemmerle A, Stranges S. Public health burden of pre-diabetes and diabetes in Luxembourg: finding from the 2013-2015 European Health Examination Survey. BMJ Open 2019; 9(1):e022206.
• ¹⁰
  Ardisson Korat AV, Willett WC, Hu FB. Diet, lifestyle, and genetic risk factors for type 2 diabetes: a review from the Nurses' Health Study, Nurses' Health Study 2, and Health Professionals' Follow-up Study. Curr Nutr Rep 2014; 3(4):345-354.
• ¹¹
  Oliveira JEP, Vencio S. Diretrizes da Sociedade Brasileira de Diabetes, 2013-2014 [Internet]. Sociedade Brasileira de Diabetes; 2014. [acessado 2021 jul 16]. Disponível em: http://www.sgc.goias.gov.br/upload/arquivos/2014-05/diretrizessbd-2014.pdf
  » http://www.sgc.goias.gov.br/upload/arquivos/2014-05/diretrizessbd-2014.pdf
• ¹²
  Malta DC, Duncan BB, Schmidt MI, Machado IE, Silva AG, Bernal RTI, Pereira CA, Damacena GN, Stopa SR, Rosenfeld LG, Szwarcwald CL. Prevalência de diabetes mellitus determinada pela hemoglobina glicada na população adulta brasileira, Pesquisa Nacional de Saúde. Rev Bras Epidemiol 2019; 22(Supl. 2):e190006.SUPL.2.
• ¹³
  Keel S, Foreman J, Xie J, van Wijngaarden P, Taylor HR, Dirani M. The Prevalence of self-reported diabetes in the Australian National Eye Health Survey. PLoS One 2017; 12(1):e0169211.
• ¹⁴
  Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Pesquisa nacional de saúde: 2019: percepção do estado de saúde, estilos de vida, doenças crônicas e saúde bucal: Brasil e grandes regiões. Rio de Janeiro: IBGE; 2020.
• ¹⁵
  Stopa SR, Szwarcwald CL, Oliveira MM, Gouvea ECDP, Vieira MLFP, Freitas MPS, Sardinha LMV, Macário EM. Pesquisa Nacional de Saúde 2019: histórico, métodos e perspectivas. Epidemiol Serv Saude 2020; 29(5):e2020315.
• ¹⁶
  Malta DC, Bernal RTI, Iser BPM, Szwarcwald CL, Duncan BB, Schmidt MI. Fatores associados ao diabetes autorreferido segundo a Pesquisa Nacional de Saúde, 2013. Rev Saude Publica 2017; 51(Supl. 1):12s.
• ¹⁷
  World Health Organization (WHO). Global recommendations on physical activity for health [Internet]. Geneva: WHO; 2010. [cited 2021 may 10]. Available from: https://www.who.int/publications/i/item/9789241599979
• ¹⁸
  World Health Organization (WHO). Obesity: preventing and managing the global epidemic [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2000 [cited 2021 may 11]. Available from: https://apps.who.int/iris/handle/10665/42330
• ¹⁹
  Schmidt MI, Hoffmann JF, Diniz MFS, Lotufo PA, Griep RH, Bensenor IM, Mill JG, Barreto SM, Aquino EM, Duncan BB. High prevalence of diabetes and intermediate hyperglycemia - The Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil). Diabetol Metab Syndr 2014; 6:123.
• ²⁰
  Shepard BD. Sex differences in diabetes and kidney disease: mechanisms and consequences. Am J Physiol Renal Physiol 2019; 317(2):F456-F462.
• ²¹
  Freitas LRS, Garcia LP. Evolução da prevalência do diabetes e deste associado à hipertensão arterial no Brasil: análise da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios, 1998, 2003 e 2008. Epidemiol Serv Saude 2012; 21(1):7-19.
• ²²
  Iser BPM, Yokota RTC, Sá NNB, Moura L, Malta DC. Prevalência de fatores de risco e proteção para doenças crônicas nas capitais do Brasil - principais resultados do Vigitel 2010. Cien Saude Colet 2012; 17(9):2343-2356.
• ²³
  American Diabetes Association. Economic costs of diabetes in the U.S. in 2012. Diabetes Care 2013; 36(4):1033-1046.
• ²⁴
  Iser BPM. Pinheiro, PC. Malta, DC. Duncan, BB. Schimidt, MI. Prevalência de pré-diabetes e hiperglicemia intermediária em adultos e fatores associados: Pesquisa Nacional de Saúde. Cien Saude Colet 2021; 26(2):531-540.
• ²⁵
  Chandrupatla SG, Khalid I, Muthuluri T, Dantala S, Tavares M. Diabetes and prediabetes prevalence among young and middle-aged adults in India, with an analysis of geographic differences: findings from the National Family Health Survey. Epidemiol Health 2020; 42:e2020065.
• ²⁶
  Dinca-Panaitescu S, Dinca-Panaitescu M, Bryant T, Daiski I, Pilkington B, Raphael D. Diabetes prevalence and income: results of the Canadian Community Health Survey. Health Policy 2011; 99(2):116-123.
• ²⁷
  Moraes SA, Freitas ICM, Gimeno SGA, Mondini L. Prevalência de diabetes mellitus e identificação de fatores associados em adultos residentes em área urbana de Ribeirão Preto, São Paulo, Brasil, 2006: Projeto OBEDIARP. Cad Saude Publica 2010; 26(5):929-941.
• ²⁸
  Stopa SR, Malta DC, Monteiro CN, Szwarcwald CL, Goldbaum M, Cesar CLG. Acesso e uso de serviços de saúde pela população brasileira, Pesquisa Nacional de Saúde 2013. Rev Saude Publica 2017; 51(Supl. 1):3s.
• ²⁹
  Malta DC, Moura L, Bernal RTI. Differentials in risk factors for chronic non-communicable diseases from the race/color standpoint. Cien Saude Colet 2015; 20(3):713-725.
• ³⁰
  Critchley JA, Capewell S. Mortality risk reduction associated with smoking cessation in patients with coronary heart disease: a systematic review. JAMA 2003; 290(1):86-97.
• ³¹
  Yeh HC, Duncan BB, Schmidt MI, Wang NY, Brancati FL. Smoking, smoking cessation, and risk for type 2 diabetes mellitus: a cohort study. Ann Intern Med 2010; 152(1):10-17.
• ³²
  Brasil. Ministério da Saúde (MS). Estratégias para o cuidado da pessoa com doença crônica: diabetes mellitus. Brasília: MS; 2013.
• ³³
  Sanchez ZM. Binge drinking among young Brazilians and the promotion of alcoholic beverages: a public health concern. Epidemiol Serv Saude 2017; 26(1):195-198.
• ³⁴
  Streb AR, Leonel LDS, Silva CSD, Silva RPD, Duca GFD. Associação entre a prática de atividade física em diferentes domínios e o uso de insulina em adultos e idosos com diabetes no Brasil. Cien Saude Colet 2020; 25(11):4615-4622.
• ³⁵
  Mayer-Davis EJ, D'Agostino R Jr, Karter AJ, Haffner SM, Rewers MJ, Saad M, Bergman RN. Intensity and amount of physical activity in relation to insulin sensitivity: the Insulin Resistance Atherosclerosis Study. JAMA 1998; 279(9):669-674.
• ³⁶
  Barros MBA, Zanchetta LM, Moura EC, Malta DC. Self-rated health and associated factors, Brazil, 2006. Rev Saude Publica 2009; 43 (Suppl. 2):27-37. https://doi.org/10.1590/S0034-89102009000900005
• ³⁷
  Theme Filha MM, Souza Junior PR, Damacena GN, Szwarcwald CL. Prevalence of chronic non-communicable diseases and association with self-rated health: National Health Survey, 2013. Rev Bras Epidemiol 2015; 18 (Suppl. 2):83-96.
• ³⁸
  Molarius A, Berglund K, Eriksson C, Lambe M, Nordström E, Eriksson HG, Feldman I. Socioeconomic conditions, lifestyle factors, and self-rated health among men and women in Sweden. Eur J Public Health 2006; 17(2):125-133.
• ³⁹
  Moraes SA, Freitas ICM, Gimeno SGA, Mondini L. Prevalência de diabetes mellitus e identificação de fatores associados em adultos residentes em área urbana de Ribeirão Preto, São Paulo, Brasil, 2006: Projeto OBEDIARP. Cad Saude Publica 2010; 26(5):929-941.
• ⁴⁰
  Cerf ME. Beta cell dysfunction and insulin resistance. Front Endocrinol (Lausanne). 2013; 4:37.
• ⁴¹
  Passos VMA, Barreto SM, Diniz LM, Lima-Costa MF. Type 2 diabetes: prevalence and associated factors in a Brazilian community - the Bambui health and aging study. Sao Paulo Med J 2005; 123(2):66-71.
• ⁴²
  Mendenhall E, Kohrt BA, Norris SA, Ndetei D, Prabhakaran D. Non-communicable disease syndemics: poverty, depression, and diabetes among low-income populations. Lancet 2017; 389(10072):951-963.
• ⁴³
  Schofield JD, Liu Y, Rao-Balakrishna P, Malik RA, Soran H. Dyslipidemia. Diabetes Ther 2016; 7(2):203-219.
• ⁴⁴
  Klafke A, Duncan BB, Rosa RS, Moura L, Malta DC, Schmidt MI. Mortalidade por complicações agudas do diabetes melito no Brasil, 2006-2010. Epidemiol Serv Saude 2014; 23(3):455-462.
• ⁴⁵
  Rosa R, Nita ME, Rached R, Donato B, Rahal E. Estimated hospitalizations attributable to Diabetes Mellitus within the public healthcare system in Brazil from 2008 to 2010: study DIAPS 79. Rev Assoc Med Bras 2014; 60(3):222-230.
• ⁴⁶
  World Health Organization (WHO). WHO Global NCD Action Plan 2013-2020. Genebra: WHO; 2013.
• ⁴⁷
  United Nations (UN). Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development [Internet]. 2016. [cited 2021 Aug 11]. Available from: https://sdgs.un.org/2030agenda
  » https://sdgs.un.org/2030agenda
• ⁴⁸
  Malta DC, Szwarcwald CL, Barros MBA, Gomes CS, Machado IE, Souza Júnior PRB, Romero DE, Lima MG, Damacena GN, Pina MF, Freitas MIF, Werneck AO, Silva DRPD, Azevedo LO, Gracie R. A pandemia da COVID-19 e as mudanças no estilo de vida dos brasileiros adultos: um estudo transversal, 2020. Epidemiol Serv Saude 2020; 29(4):e2020407.
• ⁴⁹
  Malta DC, Gomes CS, Barros MBA, Lima MG, Almeida WDS, Sá ACMGN, Prates EJS, Machado IE, Silva DRPD, Werneck AO, Damacena GN, Souza Júnior PRB, Azevedo LO, Montilla DER, Szwarcwald CL. Doenças crônicas não transmissíveis e mudanças nos estilos de vida durante a pandemia de COVID-19 no Brasil. Rev Bras Epidemiol 2021; 24:e210012.

Editado por

Editores-chefes:

Romeu Gomes, Antônio Augusto Moura da Silva

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  17 Jun 2022
• Data do Fascículo
  Jul 2022

Histórico

• Recebido
  27 Out 2021
• Aceito
  07 Mar 2022
• Publicado
  09 Mar 2022