Distribuição de indicadores de Doenças Crônicas Não Transmissíveis em mulheres adultas beneficiárias e não beneficiárias do Programa Bolsa Família — Vigitel 2016–2019

Quéren Hapuque de Carvalho Ana Carolina Micheletti Gomide Nogueira de Sá Regina Tomie Ivata Bernal Deborah Carvalho Malta Sobre os autores

ABSTRACT:

Objective:

To compare the prevalence of and trend in risk and protective factors for chronic non-communicable diseases (NCDs) among women beneficiaries and non-beneficiaries of Bolsa Família from 2016 to 2019.

Methods:

This is a cross-sectional time-series study. We estimated the prevalence and prevalence ratios, both crude and adjusted for age and schooling, of NCD indicators with their respective confidence intervals, using the Poisson regression model. A time-trend analysis was also performed employing a simple linear regression model, regarding the indicators as the outcome variable and the year of the survey as the explanatory variable.

Results:

Women beneficiaries were more exposed to risk factors for NCDs compared to non-beneficiaries. Prevalence ratios adjusted for smokers were 1.15 (1.07 – 1.24), for overweight were 1.08 (1.03 – 1.14), and for obesity were 1.09 (1.04 – 1.14), while the recommended fruit and vegetable consumption was 0.93 (0.87 – 0.99); they also showed lower practice of leisure-time physical activities (0.88; 0.82 – 0.93), spent more time watching TV (1.08; 1.02 – 1.13), had worse self-rated health status (1.12; 1.04 – 1.21), and lower rates of mammography (0.80; 0.71 – 0.90) and pap smear (0.93; 0.88 – 0.98). Among the beneficiaries, the trend analysis showed an increased prevalence of overweight, from 55.9 to 62.6%, and screen time except for TV, from 13.5 to 27.8%.

Conclusion:

NCD risk factors were higher among women beneficiaries of Bolsa Família, indicating the importance of maintaining affirmative policies for this vulnerable population.

Keywords:
Social programs; Health surveys; Socioeconomic factors; Health inequality indicators; Women's health; Noncommunicable diseases

RESUMO:

Objetivo:

Comparar a prevalência e a tendência dos fatores de risco e proteção de Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNTs) entre mulheres beneficiárias e não beneficiárias do Bolsa Família no período de 2016 a 2019.

Métodos:

Estudo transversal e de série temporal. Foram estimadas as prevalências e as razões de prevalência brutas e ajustadas por idade e escolaridade dos indicadores para DCNT com os respectivos intervalos de confiança pelo modelo de Regressão de Poisson. Foi ainda realizada análise de tendência temporal na qual se empregou o modelo de regressão linear simples, sendo a variável desfecho os indicadores e a explicativa o ano do levantamento.

Resultados:

As mulheres beneficiárias estiveram mais expostas a fatores de risco para DCNT em relação às não beneficiárias. As razões de prevalência ajustadas para fumantes foram 1,15 (1,07 – 1,24); 1,08 (1,03 – 1,14) para excesso de peso e 1,09 (1,04 – 1,14) para obesidade, enquanto o consumo recomendado de frutas, legumes e verduras foi de 0,93 (0,87–0,99); tiveram ainda menor prática de atividades físicas no lazer (0,88; 0,82–0,93); maior tempo assistindo à TV (1,08; 1,02–1,13); pior autoavaliação do estado de saúde (1,12; 1,04–1,21); e apresentaram menor cobertura de mamografia (0,80; 0,71–0,90) e Papanicolau (0,93; 0,88–0,98). Entre as beneficiárias, a análise de tendência evidenciou elevação das prevalências de excesso de peso de 55,9 para 62,6% e de tempo de tela sem TV de 13,5 para 27,8%.

Conclusão:

Fatores de risco de DCNT foram mais elevados entre mulheres com Bolsa Família, apontando a importância da permanência de políticas afirmativas para essa população vulnerável.

Palavras-chave:
Programas sociais; Inquéritos epidemiológicos; Fatores socioeconômicos; Indicadores de desigualdade em saúde; Saúde da mulher; Doenças não transmissíveis

INTRODUÇÃO

As Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNTs) — das quais fazem parte as doenças cerebrovasculares, cardiovasculares, diabetes mellitus, doenças respiratórias crônicas e neoplasias — possuem as maiores taxas de mortalidade no mundo, além de partilharem diversos fatores de risco modificáveis, como tabagismo, consumo excessivo de álcool, consumo insuficiente de legumes, frutas e verduras, sedentarismo e excesso de peso11. Malta DC, Campos MO, Oliveira MM de, Iser BPM, Bernal RTI, Claro RM, et al. Prevalência de fatores de risco e proteção para doenças crônicas não transmissíveis em adultos residentes em capitais brasileiras, 2013. Epidemiol Serv Saúde 2015; 24(3): 387-73. https://doi.org/10.5123/S1679-49742015000300004
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,22. Melo SPSC, Cesse EÂP, Lira PIC, Rissin A, Cruz RSBLC, Batista Filho M. Doenças crônicas não transmissíveis e fatores associados em adultos numa área urbana de pobreza do nordeste brasileiro. Ciênc Saúde Coletiva 2019; 24(8): 3159-68. https://doi.org/10.1590/1413-81232018248.30742017
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Sabe-se que essas doenças acometem indivíduos de todas as camadas socioeconômicas; entretanto, de forma mais severa, atingem populações vulneráveis, como as de baixa escolaridade e renda22. Melo SPSC, Cesse EÂP, Lira PIC, Rissin A, Cruz RSBLC, Batista Filho M. Doenças crônicas não transmissíveis e fatores associados em adultos numa área urbana de pobreza do nordeste brasileiro. Ciênc Saúde Coletiva 2019; 24(8): 3159-68. https://doi.org/10.1590/1413-81232018248.30742017
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,33. Malta DC, Gosch CS, Buss P, Rocha DG, Rezende R, Freitas PC, et al. Doenças crônicas não transmissíveis e o suporte das ações intersetoriais no seu enfrentamento. Ciênc Saúde Coletiva 2014; 19(11): 4341-50. https://doi.org/10.1590/1413-812320141911.07712014
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Diante desse contexto, com vistas a promover a justiça social e o enfrentamento à miséria, as políticas sociais direcionadas ao atendimento de famílias que vivem em situação de pobreza e extrema pobreza objetivam diminuir as desigualdades sociais e promover maior equidade e melhoria das condições gerais de vida44. Roque DM, Ferreira MAM.O que realmente importa em programas de transferência condicionada de renda?Abordagens em diferentes países. Saúde Soc 2015; 24(4): 1193-207.https://doi.org/10.1590/S0104-12902015138971
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,55. Paes-Sousa R. Plano Brasil sem Miséria: incremento e mudança na política de proteção e promoção social no Brasil [Internet]. Brasília: Centro Internacional de Políticas para o Crescimento Inclusivo / PNUD; 2013 [accessed on Jul. 21, 2020]. (Documento de Trabalho, n. 113). Available at: http://wwp.org.br/wp-content/uploads/2016/12/IPCWorkingPaper113.pdf
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Nesse sentido, reconhecendo que as famílias têm um entendimento melhor no que diz respeito a como direcionar os recursos recebidos, os Programas de Transferência Condicionada de Renda (PTCRs) tornaram-se os instrumentos de proteção social mais eficazes para aumentar a renda das famílias em situação de vulnerabilidade, além de ampliar, em grande escala, o acesso e o uso de serviços básicos em diversos países em desenvolvimento44. Roque DM, Ferreira MAM.O que realmente importa em programas de transferência condicionada de renda?Abordagens em diferentes países. Saúde Soc 2015; 24(4): 1193-207.https://doi.org/10.1590/S0104-12902015138971
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77. Banco Interamericano de Desenvolvimento. Como funciona o Bolsa Família? Melhores práticas na implementação de programas de transferência de renda condicionadas na América Latina e Caribe. Banco Interamericano de Desenvolvimento; 2015. (Nota técnica do BID 856)..

No Brasil, o Programa Bolsa Família (PBF) ganhou destaque por ser o maior PTCR do mundo88. Brasil. Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome. O Brasil sem miséria. Brasília: Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome; 2014.,99. Sperandio N, Rodrigues CT, Franceschini S do CC, Priore SE. Impacto do Programa Bolsa Família no consumo de alimentos: estudo comparativo das regiões Sudeste e Nordeste do Brasil. Ciênc Saúde Coletiva 2017; 22(6): 1771-80. https://doi.org/10.1590/1413-81232017226.25852016
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, cujo objetivo é melhorar as condições de vida das famílias de baixa renda com dificuldade de acesso à saúde, à alimentação e à educação44. Roque DM, Ferreira MAM.O que realmente importa em programas de transferência condicionada de renda?Abordagens em diferentes países. Saúde Soc 2015; 24(4): 1193-207.https://doi.org/10.1590/S0104-12902015138971
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,55. Paes-Sousa R. Plano Brasil sem Miséria: incremento e mudança na política de proteção e promoção social no Brasil [Internet]. Brasília: Centro Internacional de Políticas para o Crescimento Inclusivo / PNUD; 2013 [accessed on Jul. 21, 2020]. (Documento de Trabalho, n. 113). Available at: http://wwp.org.br/wp-content/uploads/2016/12/IPCWorkingPaper113.pdf
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,99. Sperandio N, Rodrigues CT, Franceschini S do CC, Priore SE. Impacto do Programa Bolsa Família no consumo de alimentos: estudo comparativo das regiões Sudeste e Nordeste do Brasil. Ciênc Saúde Coletiva 2017; 22(6): 1771-80. https://doi.org/10.1590/1413-81232017226.25852016
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,1010. Moraes VD de, Pitthan RGV, Machado CV. Programas de Transferência de Renda com Condicionalidades: Brasil e México em perspectiva comparada. Saúde Debate 2018; 42(117): 364-81. https://doi.org/10.1590/0103-1104201811702
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O PBF, por exigir condicionalidades em saúde e educação, tem suas ações voltadas para o desenvolvimento do capital humano, intencionando promover a ascensão social e romper o ciclo intergeracional da pobreza nessas famílias1010. Moraes VD de, Pitthan RGV, Machado CV. Programas de Transferência de Renda com Condicionalidades: Brasil e México em perspectiva comparada. Saúde Debate 2018; 42(117): 364-81. https://doi.org/10.1590/0103-1104201811702
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,1111. Souza XR de, Marin AH. Intervenção com famílias em descumprimentos das condicionalidades do Programa Bolsa Família. Saúde Soc 2017; 26(2): 596-605. https://doi.org/10.1590/S0104-12902017160112
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. Ressalta-se ainda que esse programa comumente prioriza a mulher como responsável legal pela família sob o pressuposto de que elas direcionariam uma parcela maior dos recursos para comportamentos que gerem o bem-estar da família55. Paes-Sousa R. Plano Brasil sem Miséria: incremento e mudança na política de proteção e promoção social no Brasil [Internet]. Brasília: Centro Internacional de Políticas para o Crescimento Inclusivo / PNUD; 2013 [accessed on Jul. 21, 2020]. (Documento de Trabalho, n. 113). Available at: http://wwp.org.br/wp-content/uploads/2016/12/IPCWorkingPaper113.pdf
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,1111. Souza XR de, Marin AH. Intervenção com famílias em descumprimentos das condicionalidades do Programa Bolsa Família. Saúde Soc 2017; 26(2): 596-605. https://doi.org/10.1590/S0104-12902017160112
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,1212. Moreira NC, Ferreira MAM, Lima AAT de FC, Ckagnazaroff IB. Empoderamento das mulheres beneficiárias do Programa Bolsa Família na percepção dos agentes dos Centros de Referência de Assistência Social. Rev Adm Pública 2012; 46(2): 403-23. https://doi.org/10.1590/S0034-76122012000200004
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Pesquisas atuais sugerem que grupos desfavorecidos têm uma carga maior de doenças crônicas33. Malta DC, Gosch CS, Buss P, Rocha DG, Rezende R, Freitas PC, et al. Doenças crônicas não transmissíveis e o suporte das ações intersetoriais no seu enfrentamento. Ciênc Saúde Coletiva 2014; 19(11): 4341-50. https://doi.org/10.1590/1413-812320141911.07712014
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,1313. Williams J, Allen L, Wickramasinghe K, Mikkelsen B, Roberts N, Townsend N. Uma revisão sistemática das associações entre doenças não transmissíveis e status socioeconômico em países de baixa e média-baixa renda. J Global Health 2018; 8(2): 020409. https://doi.org/10.7189/jogh.08.020409
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. Em estudos recentes com dados do Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel) e da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), foi possível verificar que as mulheres beneficiárias do PBF agregavam maiores prevalências de fatores de risco para DCNT1414. Malta DC, Bernal RTI, Carvalho QH de, Pell JP, Dundas R, Leyland A, et al. Mulheres e avaliação das desigualdades na distribuição de fatores de risco de doenças crônicas, Vigitel 2016-2017. Rev Bras Epidemiol 2020; 23: e200058. https://doi.org/10.1590/1980-549720200058
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,1515. Bernal RTI, Felisbino-Mendes MS, Carvalho QH de, Pell J, Dundas R, Leyland A, et al. Indicadores de doenças crônicas não transmissíveis em mulheres com idade reprodutiva, beneficiárias e não beneficiárias do Programa Bolsa Família. Rev Bras Epidemiol 2019; 22(Supl. 2): e190012.supl.2. https://doi.org/10.1590/1980-549720190012.supl.2
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, indicando que os PTCRs cumprem o importante papel de priorizar populações de maior risco, objetivando a ações afirmativas e, consequentemente, buscando prevenir e minorar a ocorrência de DCNT nessa população1313. Williams J, Allen L, Wickramasinghe K, Mikkelsen B, Roberts N, Townsend N. Uma revisão sistemática das associações entre doenças não transmissíveis e status socioeconômico em países de baixa e média-baixa renda. J Global Health 2018; 8(2): 020409. https://doi.org/10.7189/jogh.08.020409
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1515. Bernal RTI, Felisbino-Mendes MS, Carvalho QH de, Pell J, Dundas R, Leyland A, et al. Indicadores de doenças crônicas não transmissíveis em mulheres com idade reprodutiva, beneficiárias e não beneficiárias do Programa Bolsa Família. Rev Bras Epidemiol 2019; 22(Supl. 2): e190012.supl.2. https://doi.org/10.1590/1980-549720190012.supl.2
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Nesse sentindo, visando ao monitoramento de fatores de risco e proteção para DCNT, o Vigitel tem cumprido esse papel ao avaliar populações vulneráveis, como em 2016, com a inclusão de uma pergunta específica sobre o recebimento do benefício Bolsa Família (BF)1414. Malta DC, Bernal RTI, Carvalho QH de, Pell JP, Dundas R, Leyland A, et al. Mulheres e avaliação das desigualdades na distribuição de fatores de risco de doenças crônicas, Vigitel 2016-2017. Rev Bras Epidemiol 2020; 23: e200058. https://doi.org/10.1590/1980-549720200058
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. Logo, pelo curto período de inclusão do indicador de recebimento do benefício do PBF nas bases de dados, ainda não existem estudos analisando as tendências dos indicadores de DCNT, o que pode apoiar políticas de monitoramento dessa população e incentivar medidas de prevenção e promoção da saúde.

Assim, o objetivo deste estudo foi comparar as prevalências e as tendências dos fatores de risco e de proteção de DCNT entre as mulheres beneficiárias e não beneficiárias do PBF com base na inserção da pergunta sobre o recebimento do BF, em 2016.

MÉTODOS

Estudo epidemiológico de base populacional, delineamentos transversal e de série temporal, com dados do Vigitel, nas 26 capitais brasileiras e no Distrito Federal.

O Vigitel é um sistema de monitoramento que visa a obter, em cada uma das capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal, amostras probabilísticas da população de adultos (≥ 18 anos de idade) que residem em domicílios servidos por, ao menos, uma linha telefônica fixa1616. Brasil. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2019: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico. Brasília: Ministério da Saúde; 2020.. São realizadas, aproximadamente, 2 mil entrevistas por capital do Brasil. Maiores detalhes metodológicos relacionados ao plano amostral constam em outras publicações1717. Brasil. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2018: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico. Brasília: Ministério da Saúde; 2019.1919. Bernal RTI, Iser BPM, Malta DC, Claro RM. Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel): mudança na metodologia de ponderação. Epidemiol Serv Saúde 2017; 26(4): 701-12. https://doi.org/10.5123/s1679-49742017000400003
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As análises, neste estudo, compreenderam o período entre 2016 e 2019, e foram compostas de um total de 133.927 mulheres adultas com idade igual ou superior a 18 anos, sendo 6.133 beneficiárias do PBF. Os homens foram excluídos do estudo, pois 90% dos beneficiários do PBF são do sexo feminino — de acordo com dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) contínua 20192020. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua - PNAD Contínua 2018. Rio de Janeiro: IBGE; 2019..

Para análise das bases compostas apenas de mulheres, foi necessário calcular novos pesos de pós-estratificação para ajustar a distribuição da população feminina que recebe e não recebe BF, com a finalidade de reduzir o vício decorrente da baixa cobertura de telefone fixo, principalmente nas regiões Norte e Nordeste1717. Brasil. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2018: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico. Brasília: Ministério da Saúde; 2019.1919. Bernal RTI, Iser BPM, Malta DC, Claro RM. Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel): mudança na metodologia de ponderação. Epidemiol Serv Saúde 2017; 26(4): 701-12. https://doi.org/10.5123/s1679-49742017000400003
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. Para construção desses pesos, foi utilizada como população de referência a estimativa da população feminina com ou sem BF obtida pela PNAD contínua de 2019. As variáveis idade, escolaridade e região foram utilizadas na construção dos pesos1919. Bernal RTI, Iser BPM, Malta DC, Claro RM. Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel): mudança na metodologia de ponderação. Epidemiol Serv Saúde 2017; 26(4): 701-12. https://doi.org/10.5123/s1679-49742017000400003
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Quanto à variável desfecho, realizou-se a análise dicotômica de possuir BF (sim) ou não possuir BF (não). A questão utilizada para a construção desse indicador foi: Você ou alguém da sua família que more em sua casa recebe bolsa família? (sim ou não).

Para a análise de dados, os seguintes indicadores foram tratados como variáveis explicativas:

Fatores de risco:

  • fumante: pessoas que relataram fumar, independentemente da quantidade, em que se consideraram as respostas positivas à questão: “Atualmente, o(a) Sr.(a) fuma?”;

  • ex-fumante: pessoas com relato de fumar no passado, em que se consideraram as respostas positivas à questão: “No passado, o(a) Sr.(a) já fumou?”;

  • estado nutricional: avaliado pelas questões: “O(a) Sr.(a) sabe seu peso (mesmo que seja valor aproximado)?”; e “O(a) Sr.(a) sabe sua altura?”. O estado nutricional foi classificado de acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS)2121. World Health Organization. Obesity: preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO Consultation on Obesity. Genebra: World Health Organization; 2000., sendo excesso de peso o Índice de Massa Corpórea (IMC) ≥ 25 kg/m22. Melo SPSC, Cesse EÂP, Lira PIC, Rissin A, Cruz RSBLC, Batista Filho M. Doenças crônicas não transmissíveis e fatores associados em adultos numa área urbana de pobreza do nordeste brasileiro. Ciênc Saúde Coletiva 2019; 24(8): 3159-68. https://doi.org/10.1590/1413-81232018248.30742017
    https://doi.org/10.1590/1413-81232018248...
    e obesidade o IMC ≥ 30 kg/m22. Melo SPSC, Cesse EÂP, Lira PIC, Rissin A, Cruz RSBLC, Batista Filho M. Doenças crônicas não transmissíveis e fatores associados em adultos numa área urbana de pobreza do nordeste brasileiro. Ciênc Saúde Coletiva 2019; 24(8): 3159-68. https://doi.org/10.1590/1413-81232018248.30742017
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    . Os valores ausentes de excesso de peso e obesidade sofreram imputação, conforme metodologia disponível em outras publicações1717. Brasil. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2018: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico. Brasília: Ministério da Saúde; 2019.1919. Bernal RTI, Iser BPM, Malta DC, Claro RM. Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel): mudança na metodologia de ponderação. Epidemiol Serv Saúde 2017; 26(4): 701-12. https://doi.org/10.5123/s1679-49742017000400003
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  • consumo regular de refrigerantes ou suco artificial em cinco ou mais dias por semana, apontado como resposta à pergunta: “Em quantos dias da semana o(a) Sr.(a) costuma tomar refrigerante ou suco artificial?”;

  • hábito de assistir à TV por 3 horas ou mais ao dia, apontado como resposta à pergunta: “Em média, quantas horas por dia o(a) Sr.(a) costuma ficar assistindo à televisão?”;

  • hábito de usar computador, tablet ou celular por 3 horas ou mais por dia, em que se consideraram as respostas positivas à pergunta: “Em média, quantas horas do seu tempo livre (excluindo o trabalho), esse uso do computador, tablet ou celular ocupa por dia?”;

  • consumo abusivo de bebidas alcoólicas (considerado quatro ou mais doses para mulher em uma mesma ocasião nos últimos 30 dias), avaliado com a pergunta: “Nos últimos 30 dias, a Sra. chegou a consumir quatro ou mais doses de bebida alcoólica em uma única ocasião?”;

  • autoavaliação do estado de saúde ruim, considerando as respostas “ruim” e “muito ruim” à pergunta: “O(a) Sr.(a) classificaria seu estado de saúde como: muito bom, bom, regular, ruim ou muito ruim?”;

  • morbidades referidas (relato de diagnóstico médico prévio de hipertensão arterial e diabetes), considerando as respostas positivas às perguntas: “Algum médico já lhe disse que o(a) Sr.(a) tem pressão alta?”; e “Algum médico já lhe disse que o(a) Sr.(a) tem diabetes?”;

  • fisicamente inativo: construído com base nas questões sobre atividades físicas (AF) no tempo livre, no deslocamento, na atividade ocupacional e em questões sobre AF na limpeza da própria casa. Consideraram-se as respostas negativas às questões: “Nos últimos três meses, o(a) Sr.(a) praticou algum tipo de exercício físico ou esporte?”; “Para ir ou voltar ao seu trabalho, faz algum trajeto a pé ou de bicicleta?”; “No seu trabalho, o(a) Sr.(a) anda bastante a pé?”; “Quanto tempo o(a) Sr.(a) gasta para ir e voltar neste trajeto (a pé ou de bicicleta)?”; “Quem costuma fazer a faxina da sua casa?”; e “A parte mais pesada da faxina fica com o(a) Sr.(a)?”.

Fatores de proteção:

  • consumo recomendado de frutas e hortaliças: relato de consumo de cinco ou mais porções diárias, em cinco ou mais dias da semana;

  • consumo regular de feijão em cinco ou mais dias da semana: considerou-se a resposta positiva à pergunta: “Em quantos dias da semana o(a) Sr.(a) costuma comer feijão?”;

  • AF no tempo livre (AF ≥ 150 minutos de atividade de intensidade moderada por semana): estimado a partir das questões: “Nos últimos três meses, o(a) Sr.(a) praticou algum tipo de exercício físico ou esporte?”; “Qual o tipo principal de exercício físico ou esporte que o(a) Sr.(a) praticou?”; “O(a) Sr.(a) pratica o exercício pelo menos uma vez por semana?”; “Quantos dias por semana o(a) Sr.(a) costuma praticar exercício físico ou esporte?”; e “No dia em que o(a) Sr.(a) pratica exercício ou esporte, quanto tempo dura essa atividade?”;

  • AF no domicílio: avaliada segundo o domínio ativo em casa, em que foi considerado o relato positivo de realização da limpeza pesada do domicílio por meio das perguntas: “Quem costuma fazer a faxina da sua casa?”; e “A parte mais pesada da faxina fica com o(a) Sr.(a)?”;

  • realização de exames de detecção precoce de câncer em mulheres segundo recomendações do Ministério da Saúde2222. Brasil. Instituto Nacional de Câncer José Alencar Gomes da Silva. Coordenação de Prevenção e Vigilância. Divisão de Detecção Precoce e Apoio à Organização de Rede. Diretrizes brasileiras para o rastreamento do câncer do colo do útero. 2. ed. Rio de Janeiro: INCA; 2016.: considerou-se o relato positivo de realização do exame de mamografia para mulheres de 50 a 69 anos, nos últimos dois anos, com a pergunta: “Quanto tempo faz que a Sra. fez mamografia?”; e do exame de Papanicolau para mulheres de 25 a 64 anos, nos últimos três anos, com a pergunta: “Quanto tempo faz que a Sra. fez exame de Papanicolau?”.

As análises descritivas apresentam o cálculo da distribuição das proporções das mulheres que recebem e não recebem o benefício BF, de acordo com características sociodemográficas (idade, escolaridade e região de moradia).

Com relação aos comportamentos em saúde e DCNT entre as mulheres beneficiárias e não beneficiárias, foram analisadas a prevalência e a razão de prevalência (RP) dos indicadores com os respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%). As RPs foram calculadas pelo modelo de Regressão de Poisson com variância robusta. Foram feitas as análises bivariadas entre a variável desfecho e cada variável explicativa, e estimadas as RPs brutas (RP bruta A/B) e as RPs ajustadas por idade e escolaridade (RPaj A/B), conforme análise similar ao estudo de Malta et al.1414. Malta DC, Bernal RTI, Carvalho QH de, Pell JP, Dundas R, Leyland A, et al. Mulheres e avaliação das desigualdades na distribuição de fatores de risco de doenças crônicas, Vigitel 2016-2017. Rev Bras Epidemiol 2020; 23: e200058. https://doi.org/10.1590/1980-549720200058
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.

Para a análise de tendências temporais para a população com e sem BF, empregaram-se modelos de regressão linear simples2323. Antunes JLF, Cardoso MRA. Uso da análise de séries temporais em estudos epidemiológicos. Epidemiol Serv Saúde 2015; 24(3): 565-76. https://doi.org/10.5123/s1679-49742015000300024
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. Nessa análise, teve-se como variável desfecho (Y) os indicadores e como variável explicativa (X) o ano do levantamento. O coeficiente angular (β) do modelo expressa a redução ou o aumento médio anual do indicador. Considerou-se a existência de tendência linear significativa quando o β do modelo se mostrou diferente de zero, valor p inferior ou igual a 0,05. A acuracidade do modelo foi expressa pelo coeficiente de determinação (R2).

As análises foram realizadas no programa estatístico Statistical Software for Professional (Stata), versão 14, utilizando os comandos do módulo survey, levando em consideração os pesos de pós-estratificação.

O inquérito Vigitel foi aprovado pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa para Seres Humanos, do Ministério da Saúde. A assinatura do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) foi substituída pelo consentimento verbal do entrevistado no momento da ligação telefônica.

RESULTADOS

Entre os anos de 2016 a 2019, 6.133 mulheres residiam em moradias beneficiadas pelo PBF, a maioria nas regiões Nordeste (3.001 ou 48,93%) e Norte (1.760 ou 28,70%). Com relação à escolarização, 52,49% tinham ensino médio completo, superior incompleto ou completo. Observou-se também maior proporção de mulheres com 55 anos ou mais recebedoras do benefício, com 27,82%, seguidas das de 35 a 44 anos, com 23,12% (Tabela 1).

Tabela 1
Frequência da amostra de mulheres (≥ 18 anos) por idade, nível de instrução e região de moradia, segundo relato de possuir ou não o benefício do Programa Bolsa Família. Conjunto das capitais e Distrito Federal. Vigitel, Brasil. 2016 a 2019.

Entre as mulheres que não receberam BF, há maior proporção de entrevistadas com alta escolarização (67,23%), mais da metade delas têm 55 anos ou mais (53,94%) e, embora haja mais respondentes nas regiões Nordeste e Norte (34 e 23,81%, respectivamente), são em menor proporção quando comparadas às mulheres do PBF (Tabela 1).

Os indicadores de DCNT apresentados na Tabela 2 mostram que as mulheres beneficiadas pelo PBF apresentam maiores prevalências e RPs relacionadas aos fatores de risco, e menores com relação aos fatores de proteção.

Tabela 2
Prevalência e razão de prevalência de indicadores de Doenças Crônicas Não Transmissíveis em mulheres que recebem ou não o Programa Bolsa Família. Vigitel, Brasil. 2016 a 2019.

A RPaj por idade e escolaridade para as mulheres fumantes foi de 1,15 (IC95% 1,07 – 1,24). O excesso de peso e a obesidade foram mais elevados entre mulheres com BF — 1,08 (IC95% 1,03 – 1,14) e 1,09 (IC95% 1,04 – 1,14), respectivamente. Quanto aos hábitos alimentares, o consumo recomendado de frutas, verduras e legumes foi menor entre mulheres com BF (RPaj = 0,93; IC95% 0,87 – 0,99), o consumo de feijão foi maior (RPaj = 1,10; IC95% 1,03 – 1,18), assim como o de refrigerantes (RPaj = 1,10; IC95% 1,04 – 1,17). Mulheres beneficiadas pelo PBF tiveram menor prática de AF no lazer (RPaj = 0,88; IC95% 0,82 – 0,93), maior AF no domicílio (RPaj = 1,30; IC95% 1,21 – 1,39) e maior tempo assistindo à TV (RPaj = 1,08; IC95% 1,02 – 1,13); no entanto, consideraram-se menos inativas fisicamente, com RPaj = 0,86 (IC95% 0,78 – 0,94). Apresentaram pior autoavaliação do estado de saúde (RPaj = 1,12; IC95% 1,04 – 1,21), menor cobertura de mamografia (RPaj = 0,80; IC95% 0,71 – 0,90) e de Papanicolau (RPaj = 0,93; IC95% 0,88 – 0,98). Não se verificaram diferenças estatisticamente significativas entre as prevalências das beneficiárias e das não beneficiárias para os demais indicadores.

Dos indicadores avaliados como estatisticamente significativos (p ≤ 0,05) na análise de tendências entre os anos de 2016 a 2019 das mulheres beneficiárias do PBF (Tabela 3), ser ex-fumante apresentou queda de 21,8 para 17,8% (p = 0,022); o consumo de frutas, legumes e verduras, aumento de 18,1 para 25,2% (p = 0,041); o excesso de peso, aumento de 55,9 para 62,6% (p = 0,005); e o tempo de tela sem TV — acima de 3 h/dia, que se refere ao uso de computador, tablet ou celular, aumento de 13,5 para 27,8% (p = 0,015). Os demais não foram estatisticamente significantes.

Tabela 3
Tendência dos indicadores de Doenças Crônicas Não Transmissíveis em mulheres que recebem o benefício do Programa Bolsa Família. Vigitel, Brasil. 2016 a 2019.

Entre as mulheres não beneficiárias, dos indicadores avaliados com significância estatística (Tabela 4), ser ex-fumante apresentou queda de 18,1 para 16,4% (p = 0,028); ser fisicamente inativo, aumento de 14,7 para 15,5% (p = 0,049); e os indicadores de saúde da mulher (mamografia e Papanicolau) apresentaram queda de 80,8 para 77,8% (p = 0,017) e de 85,5 para 82,1% (p = 0,014), respectivamente.

Tabela 4
Tendência dos indicadores de Doenças Crônicas Não Transmissíveis em mulheres que não recebem o benefício do Programa Bolsa Família. Vigitel, Brasil. 2016 a 2019.

DISCUSSÃO

As mulheres beneficiadas pelo PBF, quando comparadas com aquelas que não receberam o benefício, concentram-se nas regiões Nordeste e Norte, têm menor escolaridade e são mais jovens. Acerca dos fatores de risco de DCNT, as mulheres beneficiárias do PBF apresentaram maior prevalência de tabagismo, excesso de peso e obesidade e consumo de refrigerantes; maior tempo assistindo à TV; menor consumo de frutas, verduras e legumes; menor prática de AF no lazer; menor cobertura em exames preventivos de câncer (mamografia e Papanicolau); e pior autoavaliação do estado de saúde. Por outro lado, apresentaram maior consumo de feijão e maior AF no domicílio. As análises de tendências, entre 2016 e 2019, apontam aumento de excesso de peso e tempo de tela, aumento do consumo de frutas, verduras e legumes, queda em ex-fumante. Entre as não beneficiárias, ocorreu redução na prevalência de mamografia e Papanicolau, bem como de ex-fumantes, e aumento do tempo de inatividade física.

Os resultados do estudo são semelhantes à PNAD 2019 e aos estudos de Malta et al.1414. Malta DC, Bernal RTI, Carvalho QH de, Pell JP, Dundas R, Leyland A, et al. Mulheres e avaliação das desigualdades na distribuição de fatores de risco de doenças crônicas, Vigitel 2016-2017. Rev Bras Epidemiol 2020; 23: e200058. https://doi.org/10.1590/1980-549720200058
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e Bernal et al.1515. Bernal RTI, Felisbino-Mendes MS, Carvalho QH de, Pell J, Dundas R, Leyland A, et al. Indicadores de doenças crônicas não transmissíveis em mulheres com idade reprodutiva, beneficiárias e não beneficiárias do Programa Bolsa Família. Rev Bras Epidemiol 2019; 22(Supl. 2): e190012.supl.2. https://doi.org/10.1590/1980-549720190012.supl.2
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, os quais apontam que a maioria das beneficiárias do PBF residia nas regiões Nordeste e Norte, refletindo maior concentração da população vulnerável nessas regiões. O PBF, desde a sua implementação, apresentou impactos positivos nas famílias residentes na região Nordeste, o que representa aumento da renda, com melhoria da qualidade de vida2424. Cavalcanti DM, Costa EM, Silva JLM da. Programa Bolsa Família e o Nordeste: impactos na renda e na educação, nos anos de 2004 e 2006. Rev Econ Contemp 2013; 17(1): 99-128. https://doi.org/10.1590/S1415-98482013000100004
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.

A prevalência de fumantes mais elevada foi encontrada entre as mulheres que recebem o benefício, o que também tem sido descrito na literatura1414. Malta DC, Bernal RTI, Carvalho QH de, Pell JP, Dundas R, Leyland A, et al. Mulheres e avaliação das desigualdades na distribuição de fatores de risco de doenças crônicas, Vigitel 2016-2017. Rev Bras Epidemiol 2020; 23: e200058. https://doi.org/10.1590/1980-549720200058
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,1515. Bernal RTI, Felisbino-Mendes MS, Carvalho QH de, Pell J, Dundas R, Leyland A, et al. Indicadores de doenças crônicas não transmissíveis em mulheres com idade reprodutiva, beneficiárias e não beneficiárias do Programa Bolsa Família. Rev Bras Epidemiol 2019; 22(Supl. 2): e190012.supl.2. https://doi.org/10.1590/1980-549720190012.supl.2
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, bem como entre populações com menor escolaridade2525. Malta DC, Silva AG da, Machado ÍE, Sá ACMGND, Santos FM dos, Prates EJS, et al. Tendências da prevalência do tabagismo em todas as capitais brasileiras entre 2006 e 2017. J Bras Pneumol 2019; 45(5): e20180384. https://doi.org/10.1590/1806-3713/e20180384
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,2626. Malta DC, Stopa SR, Santos MAS, Andrade SSC de A, Oliveira TP, Cristo EB, et al. Evolução de indicadores do tabagismo segundo inquéritos de telefone, 2006-2014. Cad Saúde Pública 2017; 33(Supl. 3): e00134915. https://doi.org/10.1590/0102-311x00134915
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, o que reflete baixa percepção sobre os riscos do cigarro. O uso dessa substância está associado a altos índices de comorbidades, como cânceres, diabetes, doenças cardiovasculares e pulmonares, incapacidade e morte2626. Malta DC, Stopa SR, Santos MAS, Andrade SSC de A, Oliveira TP, Cristo EB, et al. Evolução de indicadores do tabagismo segundo inquéritos de telefone, 2006-2014. Cad Saúde Pública 2017; 33(Supl. 3): e00134915. https://doi.org/10.1590/0102-311x00134915
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.

O presente estudo identificou prevalências mais elevadas de excesso de peso e obesidade entre mulheres usuárias do BF, o que também foi verificado nos estudos de Malta et al. e Bernal et al.1414. Malta DC, Bernal RTI, Carvalho QH de, Pell JP, Dundas R, Leyland A, et al. Mulheres e avaliação das desigualdades na distribuição de fatores de risco de doenças crônicas, Vigitel 2016-2017. Rev Bras Epidemiol 2020; 23: e200058. https://doi.org/10.1590/1980-549720200058
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,1515. Bernal RTI, Felisbino-Mendes MS, Carvalho QH de, Pell J, Dundas R, Leyland A, et al. Indicadores de doenças crônicas não transmissíveis em mulheres com idade reprodutiva, beneficiárias e não beneficiárias do Programa Bolsa Família. Rev Bras Epidemiol 2019; 22(Supl. 2): e190012.supl.2. https://doi.org/10.1590/1980-549720190012.supl.2
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. Esses são problemas de saúde mundial, com expressivo aumento nas áreas urbanas de países em desenvolvimento, elevando o risco das DCNTs.

O advento da transição nutricional, marcada por consumos alimentares com alta densidade calórica — como é o caso dos refrigerantes —, e a diminuição de alimentos ricos em fibras, como frutas, legumes e verduras2727. Velásquez-Meléndez G, Mendes LL, Pessoa MC, Sardinha LMV, Yokota RT de C, Bernal RTI, et al. Tendências da frequência do consumo de feijão por meio de pesquisa telefônico nas capitais brasileiras, 2006 a 2009. Ciênc Saúde Coletiva 2012; 17(12): 3363-70. https://doi.org/10.1590/s1413-81232012001200021
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,2828. Azevedo EC de C, Diniz A da S, Monteiro JS, Cabral PC. Padrão alimentar de risco para doenças crônicas não transmissíveis e sua associação com a gordura corporal - uma revisão sistemática. Ciênc Saúde Coletiva 2014; 19(5): 1447-58. https://doi.org/10.1590/1413-81232014195.14572013
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, são os grandes responsáveis pela epidemia de excesso de peso e obesidade2828. Azevedo EC de C, Diniz A da S, Monteiro JS, Cabral PC. Padrão alimentar de risco para doenças crônicas não transmissíveis e sua associação com a gordura corporal - uma revisão sistemática. Ciênc Saúde Coletiva 2014; 19(5): 1447-58. https://doi.org/10.1590/1413-81232014195.14572013
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. Além disso, sabe-se que o consumo insuficiente de alimentos provenientes de vegetais é responsável, anualmente, por um terço das doenças isquêmicas do coração e cerca de 20% dos cânceres gastrointestinais no mundo33. Malta DC, Gosch CS, Buss P, Rocha DG, Rezende R, Freitas PC, et al. Doenças crônicas não transmissíveis e o suporte das ações intersetoriais no seu enfrentamento. Ciênc Saúde Coletiva 2014; 19(11): 4341-50. https://doi.org/10.1590/1413-812320141911.07712014
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. Na presente pesquisa, houve maior prevalência de consumo de refrigerantes, o que pode resultar na elevada prevalência de excesso de peso e obesidade, pelo alto teor de açúcar2929. Monteiro CA, Cannon G, Lawrence M, Costa Louzada ML, Pereira Machado P. Ultra-processed foods, diet quality, and health using the NOVA classification system. Roma: FAO; 2019..

Por outro lado, estudos têm apontado que o aumento da renda familiar tem resultado em melhora da qualidade dos alimentos da cesta básica brasileira2727. Velásquez-Meléndez G, Mendes LL, Pessoa MC, Sardinha LMV, Yokota RT de C, Bernal RTI, et al. Tendências da frequência do consumo de feijão por meio de pesquisa telefônico nas capitais brasileiras, 2006 a 2009. Ciênc Saúde Coletiva 2012; 17(12): 3363-70. https://doi.org/10.1590/s1413-81232012001200021
https://doi.org/10.1590/s1413-8123201200...
,3030. Passos KE dos, Bernardi JR, Mendes KG. Análise da composição nutricional da Cesta Básica brasileira. Ciênc Saúde Coletiva 2014; 19(5): 1623-30. https://doi.org/10.1590/1413-81232014195.11862013
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consumidos por essas mulheres e suas famílias, uma vez que se verificou maior consumo de feijão entre as beneficiárias em comparação às não beneficiárias. Mesmo sendo o valor monetário fornecido pelo PBF incapaz de mudar o padrão de vida das famílias, ele alcança as necessidades imediatas com a aquisição de gêneros alimentícios em cerca de 90%, o que reforça a intenção do programa para aliviar a pobreza e interromper a fome nas gerações futuras3131. Zimmermann CR, Espínola GM. Programas sociais no Brasil: um estudo sobre o Programa Bolsa Família no interior do Nordeste brasileiro. Cad CRH 2015; 28(73): 147-64. https://doi.org/10.1590/S0103-49792015000100010
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.

Apesar de haver um aumento no nível de AF no lazer nas capitais3232. Casas RCRL, Bernal RTI, Jorge AO, Melo EM, Malta DC. Fatores associados à prática de atividade Física na população brasileira - Vigitel 2013. Saúde Debate 2018; 42(Esp. 4): 134-44. https://doi.org/10.1590/0103-11042018s410
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, esse indicador associa-se a populações com elevada escolaridade e renda3333. Barbosa ALN de H. Tendências na alocação do tempo no Brasil: trabalho e lazer. Rev Bras Estud Popul 2018; 35(1): 1-28. https://doi.org/10.20947/s102-3098a0063
https://doi.org/10.20947/s102-3098a0063...
, o que explica as prevalências menores entre mulheres com BF. Entretanto, essa população apresenta maior prática de AF no domicílio, o que revela a desigualdade social e de gênero, decorrente de longas jornadas nas atividades domésticas entre mulheres de baixa escolaridade e renda3333. Barbosa ALN de H. Tendências na alocação do tempo no Brasil: trabalho e lazer. Rev Bras Estud Popul 2018; 35(1): 1-28. https://doi.org/10.20947/s102-3098a0063
https://doi.org/10.20947/s102-3098a0063...
,3434. Sato T, Fermiano N, Batistão M, Moccellin AS, Driusso P, Mascarenhas S. Doenças crônicas não transmissíveis em usuários de unidades de saúde da família - prevalência, perfil demográfico, utilização de serviços de saúde e necessidades clínicas. Rev Bras Ciênc Saúde 2017; 21(1): 35-42. https://doi.org/10.4034/rbcs.2017.21.01.05
https://doi.org/10.4034/rbcs.2017.21.01....
. O estudo confirma as enormes desigualdades nos indicadores de AF3535. Florindo AA, Hallal PC, Moura EC de, Malta DC. Prática de atividades físicas e fatores associados em adultos, Brasil, 2006. Rev Saúde Pública 2009; 43(Supl. 2): 65-73. https://doi.org/10.1590/s0034-89102009000900009
https://doi.org/10.1590/s0034-8910200900...
,3636. Malta D, Andrade S, Santos M, Rodrigues G, Mielke G. Tendências dos indicadores de atividade física em adultos: Conjunto de capitais do Brasil 2006-2013. Rev Bras Ativ Fís Saúde 2015; 20(2): 141-51. https://doi.org/10.12820/rbafs.v.20n2p141
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, pois mulheres com BF são mais ativas nas tarefas domésticas do domicílio e simultaneamente mais sedentárias, enquanto as demais são mais ativas no lazer.

O comportamento sedentário é caracterizado por níveis baixos de gasto calórico em uma posição sentada ou reclinada, sendo consenso que o sedentarismo não é apenas a falta de AF, incluindo o entretenimento sentado, deitado e baseado em tela3737. Schaan CW, Cureau FV, Sbaraini M, Sparrenberger K, Kohl III HW, Schaan BD. Prevalência de tempo excessivo de tela e tempo de TV entre adolescentes brasileiros: uma revisão sistemática e metanálise. J Pediatr 2019; 95(2): 155-65. https://doi.org/10.1016/j.jped.2018.04.011
https://doi.org/10.1016/j.jped.2018.04.0...
3939. Greca JP de A, Silva DAS, Loch MR. Atividade física e tempo de tela em crianças e adolescentes em uma cidade de médio porte do Sul do Brasil. Rev Paul Pediatr 2016; 34(3): 316-22. https://doi.org/10.1016/j.rppede.2016.01.001
https://doi.org/10.1016/j.rppede.2016.01...
. Esse comportamento é considerado a forma mais prevalente de comportamento sedentário, sendo prejudicial para a saúde geral3737. Schaan CW, Cureau FV, Sbaraini M, Sparrenberger K, Kohl III HW, Schaan BD. Prevalência de tempo excessivo de tela e tempo de TV entre adolescentes brasileiros: uma revisão sistemática e metanálise. J Pediatr 2019; 95(2): 155-65. https://doi.org/10.1016/j.jped.2018.04.011
https://doi.org/10.1016/j.jped.2018.04.0...
, e está em ascendência entre as beneficiárias do BF.

As mulheres do PBF mantêm, ainda, pior autoavaliação do estado de saúde, evidenciada também no estudo de Bernal et al.1515. Bernal RTI, Felisbino-Mendes MS, Carvalho QH de, Pell J, Dundas R, Leyland A, et al. Indicadores de doenças crônicas não transmissíveis em mulheres com idade reprodutiva, beneficiárias e não beneficiárias do Programa Bolsa Família. Rev Bras Epidemiol 2019; 22(Supl. 2): e190012.supl.2. https://doi.org/10.1590/1980-549720190012.supl.2
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. Destaca-se que o PBF atua reduzindo as desigualdades sociais e de saúde, podendo romper o ciclo intergeracional da pobreza4040. Moraes VD de, Machado CV.O Programa Bolsa Família e as condicionalidades de saúde: desafios da coordenação intergovernamental e intersetorial. Saúde Debate 2017; 41(Esp. 3): 129-43. https://doi.org/10.1590/0103-11042017S310
https://doi.org/10.1590/0103-11042017S31...
,4141. Pase HL, Melo CC. Políticas públicas de transferência de renda na América Latina. Rev Adm Pública 2017; 51(2): 312-29. https://doi.org/10.1590/0034-7612150770
https://doi.org/10.1590/0034-7612150770...
.

Dados da PNS mostraram menor cobertura de mamografia e Papanicolau nas regiões Norte e Nordeste. Essas diferenças podem explicar menor prevalência entre mulheres do PBF4242. Oliveira MM de, Andrade SSC de A, Oliveira PPV de, Silva GA e, Silva MMA da, Malta DC. Cobertura de exame Papanicolaou em mulheres de 25 a 64 anos, segundo a Pesquisa Nacional de Saúde e o Sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico, 2013. Rev Bras Epidemiol 2018; 21: e180014. https://doi.org/10.1590/1980-549720180014
https://doi.org/10.1590/1980-54972018001...
.

Em pesquisa utilizando dados do Vigitel, o excesso de peso foi crescente no período de 2006 a 2013 em ambos os sexos, e mais acelerada entre mulheres de baixa escolaridade4343. Malta DC, Santos MAS, Andrade SSC de A, Oliveira TP, Stopa SR, Oliveira MM de, et al. Tendência temporal dos indicadores de excesso de peso em adultos nas capitais brasileiras, 2006-2013. Ciênc Saúde Coletiva 2016; 21(4): 1061-9. https://doi.org/10.1590/1413-81232015214.12292015
https://doi.org/10.1590/1413-81232015214...
, o que também foi achado neste estudo.

Quanto ao indicador ex-fumante, foi observada uma tendência de queda tanto nas beneficiárias do PBF quanto nas não beneficiárias. Estudos mostram que há uma tendência global de queda nas prevalências do tabagismo2525. Malta DC, Silva AG da, Machado ÍE, Sá ACMGND, Santos FM dos, Prates EJS, et al. Tendências da prevalência do tabagismo em todas as capitais brasileiras entre 2006 e 2017. J Bras Pneumol 2019; 45(5): e20180384. https://doi.org/10.1590/1806-3713/e20180384
https://doi.org/10.1590/1806-3713/e20180...
,4444. World Health Organization. WHO report on the global tobacco epidemic, 2017: Monitoring tobacco use and prevention policies [Internet]. Genebra: World Health Organization; 2017 [accessed on Aug. 12, 2020]. Available at: http://www.who.int/tobacco/global_report/2017/en/
http://www.who.int/tobacco/global_report...
. Essa redução também tem sido identificada na população brasileira como um todo2525. Malta DC, Silva AG da, Machado ÍE, Sá ACMGND, Santos FM dos, Prates EJS, et al. Tendências da prevalência do tabagismo em todas as capitais brasileiras entre 2006 e 2017. J Bras Pneumol 2019; 45(5): e20180384. https://doi.org/10.1590/1806-3713/e20180384
https://doi.org/10.1590/1806-3713/e20180...
, o que reflete políticas públicas de oferta aos serviços de cessação do fumo no Sistema Único de Saúde (SUS), políticas regulatórias de controle da propaganda, ambientes livres, entre outras4545. Malta DC, Bernal RTI, Vieira Neto E, Curci KA, Pasinato MT de M, Lisbôa RM, et al. Tendências de risco e proteção de doenças crônicas não transmissíveis na população com planos de saúde no Brasil de 2008 a 2015. Rev Bras Epidemiol 2018; 21(Supl. 1): e180020.supl.1. https://doi.org/10.1590/1980-549720180020.supl.1
https://doi.org/10.1590/1980-54972018002...
.

Em síntese, esses resultados atuam monitorando indicadores para DCNT e apontam que a transferência direta de renda para essas mulheres configura uma política governamental necessária e contínua, pois age beneficiando populações mais vulneráveis com piores indicadores de saúde4646. Dantas C, Neri E. As consequências do programa de transferência de renda condicionada Bolsa Família na vida das suas beneficiárias. Gênero Direito [Internet]. 2013 [accessed on Sep. 3, 2020]; 2(1). Available at: https://periodicos.ufpb.br/index.php/ged/article/view/16954
https://periodicos.ufpb.br/index.php/ged...
4848. Campara JP, Vieira KM, Potrich ACG. Satisfação Global de Vida e Bem-estar Financeiro: desvendando a recebimento de beneficiários do Programa Bolsa Família. Rev Adm Pública 2017; 51(2): 182-200. https://doi.org/10.1590/0034-7612156168
https://doi.org/10.1590/0034-7612156168...
, conformando o conceito de discriminação positiva4949. Souza LP. Bolsa Família: socializando cuidados e mudando as relações de gênero? [dissertação]. Niterói: Universidade Federal Fluminense; 2015..

Ademais, por tratar-se de um estudo transversal, não foi possível estabelecer relação de causalidade entre as variáveis examinadas e ser beneficiado pelo BF. A utilização de entrevistas telefônicas pode incorrer em possível viés de seleção, lançando-se mão de pesos de pós-estratificação para equiparar a amostra, e viés de informação, embora as experiências nacional e internacional aponte que algumas variáveis conseguem obter boas estimativas usando essa metodologia, com as vantagens de rapidez na informação, sensibilidade e baixo custo5050. Moreira JPL, Almeida RMVR, Rocha NCS, Luiz RR. Correção da prevalência autorreferida em estudos epidemiológicos com grandes líderes. Cad Saúde Pública 2016; 32(12): e00050816. https://doi.org/10.1590/0102-311x00050816
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. Por fim, a série de quatro pontos na análise de tendências se deve ao fato de a pergunta sobre o recebimento do BF ter sido iniciada em 2016, de forma que os resultados devem ser interpretados com prudência e acompanhados ao longo dos anos, para que mais observações possibilitem identificar a mudança de comportamento dos indicadores.

  • Fonte de financiamento: Secretaria de Vigilância em Saúde, Ministério da Saúde. TED 66 – 2018 SVS.

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Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    16 Abr 2021
  • Data do Fascículo
    2021

Histórico

  • Recebido
    11 Set 2020
  • Revisado
    13 Nov 2020
  • Aceito
    17 Nov 2020
  • Preprint
    15 Dez 2020
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