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Condições de vida e estrutura ocupacional associadas a transtornos mentais comuns

Living conditions and occupational organization associated with common mental disorders

Resumos

OBJETIVO: Determinar a prevalência de transtornos mentais comuns e analisar sua associação a condições de vida e inserção na estrutura ocupacional. MÉTODOS: Estudo transversal conduzido em 1993, em Olinda, PE, envolvendo 621 adultos de 15 ou mais anos em uma amostra domiciliar aleatória, aos quais se aplicaram o Self Reporting Questionnaire (SRQ-20) e um questionário socioeconômico. Estimaram-se os odds-ratios (OR) simples e ajustados, utilizando-se regressão logística. RESULTADOS: A prevalência total dos transtornos mentais comuns (TMC) foi de 35%. As variáveis relativas às condições de vida foram ajustadas entre si e por sexo, idade e situação conjugal. Apenas escolaridade (p<0,0001) e condições de moradia (p=0,02) mantiveram-se associadas aos TMC. Em relação à estrutura ocupacional, os trabalhadores manuais informalmente inseridos no processo produtivo (OR=2,21; IC95% 1,1-4,5), e os indivíduos com pior situação de renda familiar per capita (OR=2,87; IC95%1,4-5,8) apresentaram maior prevalência de TMC. CONCLUSÃO: Baixa escolaridade, baixa renda e exclusão do mercado formal de trabalho, expressões da estrutura das classes sociais, proporcionam situações de estresse contribuindo para a produção dos TMC.

Transtornos mentais; Condições de vida; Condições de trabalho; Saúde mental; Estudos transversais; Prevalência; Fatores socioeconômicos; Psiquiatria comunitária; Desigualdades socioeconômicas; Estrutura ocupacional


OBJECTIVE: To determine the prevalence of common mental disorders (CMD) and evaluate their association with living conditions and occupational organization. METHODS: A cross-sectional survey of a random sample of private households was carried out in Olinda, Brazil, in 1993. The sample consisted of 621 adults aged 15 years or over and the participants were interviewed using the Self-Reporting Questionnaire (SRQ-20) and a second questionnaire on social and economic characteristics. Crude and adjusted odds ratios were estimated using logistic regression analysis. RESULTS: The overall prevalence of CMD was 35%. Only the variables education level (p<0.0001) and housing conditions (p=0.02) showed an independent association with CMD after adjustment for other living conditions variables, sex, age and marital status. Regarding occupational organization, non-regulated blue-collar workers (OR=2.21; 95% CI 1.1-4.5) and subjects with the lowest per capita monthly household income (OR=2.87; 95%CI 1.4-5.8) showed a higher prevalence of CMD. CONCLUSIONS: Lower education level and income, exclusion from the law regulated labor market, and social class structure produce stressful situations increasing CMD.

Mental disorders; Living conditions; Working conditions; Mental health; Cross-sectional studies; Prevalence; Socioeconomic factors; Community psychiatry; Socioeconomic inequalities; Occupational structure


Condições de vida e estrutura ocupacional associadas a transtornos mentais comuns

Living conditions and occupational organization associated with common mental disorders

Ana Bernarda Ludermira e Djalma A de Melo Filhob

aDepartamento de Medicina Social do Centro de Ciências da Saúde da Universidade Federal de Pernambuco. Recife, PE, Brasil. bNúcleo de Saúde Pública da Universidade Federal de Pernambuco. Recife, PE, Brasil

DESCRITORES

Transtornos mentais, epidemiologia. Condições de vida. Condições de trabalho. Saúde mental. Estudos transversais. Prevalência. Fatores socioeconômicos. Psiquiatria comunitária. Desigualdades socioeconômicas. Estrutura ocupacional.

RESUMO

OBJETIVO:

Determinar a prevalência de transtornos mentais comuns e analisar sua associação a condições de vida e inserção na estrutura ocupacional.

MÉTODOS:

Estudo transversal conduzido em 1993, em Olinda, PE, envolvendo 621 adultos de 15 ou mais anos em uma amostra domiciliar aleatória, aos quais se aplicaram o Self Reporting Questionnaire (SRQ-20) e um questionário socioeconômico. Estimaram-se os odds-ratios (OR) simples e ajustados, utilizando-se regressão logística.

RESULTADOS:

A prevalência total dos transtornos mentais comuns (TMC) foi de 35%. As variáveis relativas às condições de vida foram ajustadas entre si e por sexo, idade e situação conjugal. Apenas escolaridade (p<0,0001) e condições de moradia (p=0,02) mantiveram-se associadas aos TMC. Em relação à estrutura ocupacional, os trabalhadores manuais informalmente inseridos no processo produtivo (OR=2,21; IC95% 1,1-4,5), e os indivíduos com pior situação de renda familiar per capita (OR=2,87; IC95%1,4-5,8) apresentaram maior prevalência de TMC.

CONCLUSÃO:

Baixa escolaridade, baixa renda e exclusão do mercado formal de trabalho, expressões da estrutura das classes sociais, proporcionam situações de estresse contribuindo para a produção dos TMC.

KEYWORDS

Mental disorders, epidemiology. Living conditions. Working conditions. Mental health. Cross-sectional studies. Prevalence. Socioeconomic factors. Community psychiatry. Socioeconomic inequalities. Occupational structure.

ABSTRACT

OBJECTIVE:

To determine the prevalence of common mental disorders (CMD) and evaluate their association with living conditions and occupational organization.

METHODS:

A cross-sectional survey of a random sample of private households was carried out in Olinda, Brazil, in 1993. The sample consisted of 621 adults aged 15 years or over and the participants were interviewed using the Self-Reporting Questionnaire (SRQ-20) and a second questionnaire on social and economic characteristics. Crude and adjusted odds ratios were estimated using logistic regression analysis.

RESULTS:

The overall prevalence of CMD was 35%. Only the variables education level (p<0.0001) and housing conditions (p=0.02) showed an independent association with CMD after adjustment for other living conditions variables, sex, age and marital status. Regarding occupational organization, non-regulated blue-collar workers (OR=2.21; 95% CI 1.1-4.5) and subjects with the lowest per capita monthly household income (OR=2.87; 95%CI 1.4-5.8) showed a higher prevalence of CMD.

CONCLUSIONS:

Lower education level and income, exclusion from the law regulated labor market, and social class structure produce stressful situations increasing CMD.

INTRODUÇÃO

Os transtornos mentais comuns (TMC), expressão criada por Goldberg & Huxley5 (1992), caracterizam-se por sintomas como insônia, fadiga, irritabilidade, esquecimento, dificuldade de concentração e queixas somáticas. Nos estudos de base populacional realizados em países industrializados, sua prevalência varia de 7% a 30%.5 No Brasil, estudo realizado em 1994 revelou que 22,7% da população adulta urbana de Pelotas, RS, sofrem com os TMC.7 Freqüentemente encontrados na comunidade, esses transtornos representam um alto custo social e econômico, pois, incapacitantes,constituem causa importante de dias perdidos de trabalho, além de elevarem a demanda nos serviços de saúde.5

A epidemiologia psiquiátrica tem verificado a associação dos TMC a variáveis relativas às condições de vida e à estrutura ocupacional. No primeiro caso, com a escolaridade;7,12 com a posse de bens duráveis,10 de casa,12 de carro;15 e com as condições de moradia.4 No segundo, com a renda;7,12 com a ocupação;15 e com a exclusão do mercado formal de trabalho.1

As associações verificadas na dimensão empírica entre TMC e essas variáveis necessitam, porém, ser problematizadas no campo teórico, esfera pródiga em controvérsias. A incorporação de conceitos das ciências sociais pelos epidemiologistas suscita alguns problemas teórico-metodológicos.2 "Classe social", "estratificação social", "desigualdade social" e "status socioeconômico" são usados sem qualquer distinção teórica.2 Estudos ingleses,12,15 por exemplo, utilizam a classificação social do Registro Geral, em que a população trabalhadora é agrupada pela ocupação em cinco "classes sociais" cuja amplitude se estende de profissionais e gerentes (I) até trabalhadores não qualificados (V). Essa classificação reduz classe social a um critério descritivo de setores populacionais cujos limites são estabelecidos pela faixa salarial e pela posição no conjunto das ocupações.2,11

Numa perspectiva oposta, encontram-se aqueles que reconhecem "classe social" e "status socioeconômico" como conceitos derivados de concepções teóricas distintas.2,18 A tradição marxista situa-se nesse âmbito, mas as tentativas de operacionalização do conceito de classe social18 têm sido criticadas pela transposição, durante o processo de operacionalização, de características específicas de grupos sociais para conceitos genéricos como burguesia, proletariado, subproletariado e campesinato.11

Embora dotadas de poder explicativo, as classes sociais não se referem a grupos empíricos; são forças atuantes com poder transformador da realidade social, não sendo, portanto, operacionalizáveis a partir de somatório de variáveis sociais e econômicas.11

As relações sociais determinadas por conflitos de classe no modo de produção capitalista podem ser expressas por critérios de estratificação, como ocupação ou renda, mas a complexidade do conceito de classe não pode ser reduzida a elas.11

As classes sociais, num plano mais complexo da realidade, determinam as condições materiais de vida e a estrutura ocupacional, mediações que, uma vez quantificadas, explicam a magnitude e a distribuição das doenças nas populações.11

O presente trabalho investiga a associação da alfabetização, escolaridade, propriedade da casa, condições de moradia, posse de bens duráveis, inserção no processo produtivo e renda aos TMC, procurando integrar teoricamente essas variáveis em um plano mais abstrato de explicação a partir das condições de vida e da estrutura ocupacional, ambas determinadas pelas relações estabelecidas entre as classes sociais.

MÉTODOS

Área de estudo

Olinda é a segunda maior cidade em população do estado de Pernambuco e constitui, com o Recife, o núcleo central da região metropolitana do Recife (RMR).Numa área de apenas 37,4 km,2 vive uma população de 341.394 habitantes, apresentando, portanto, uma densidade demográfica de 9.128 habitantes por km2. O setor terciário representa 73% da atividade econômica da cidade, e 51% dos chefes domiciliares recebem até dois salários-mínimos por mês. O percentual da população com menos de 15 anos é de 32%, e a taxa de analfabetismo é de 20% nas pessoas com mais de cinco anos (Censo Demográfico, 1991).7

A cidade é dividida em cinco áreas administrativas. A área II, onde o trabalho foi realizado, com 103.100 habitantes, é a mais populosa e representa 30% da população total do município. Composta por cinco bairros, caracteriza-se como uma área de baixa renda e alta densidade populacional.

Universo e amostra

O universo do estudo compreendeu 62.363 indivíduos de 15 ou mais anos, residentes na área II da cidade de Olinda. Assumindo prevalência dos TMC de 17%, precisão absoluta de 3% e intervalo de confiança de 95%, calculou-se uma amostra de 620 indivíduos. Considerando-se uma média de três adultos por domicílio14 e a possibilidade de perdas ou de uma queda nessa densidade à época da coleta de dados, 226 domicílios foram selecionados aleatoriamente a partir da lista utilizada pelo IBGE para o Censo de 1991.7 Em cada um deles, todos os adultos deveriam ser incluídos no estudo. Após esse procedimento, encontraram-se 683 indivíduos, embora somente 621 tenham sido entrevistados. O cálculo da amostra também considerou um poder de 90% e um nível de significância de 95% para detecção de diferenças entre as prevalências de TMC em relação às variáveis renda e inserção no processo produtivo. Na tentativa de minimizar a taxa de não-resposta, muitos domicílios foram visitados à noite e nos finais de semana.

Desenho da investigação e coleta de dados

Um estudo transversal foi conduzido no período de março de 1993 a novembro de 1993 na área II de Olinda. Os TMC foram avaliados por um procedimento em dois estágios. No primeiro, a versão brasileira do Self Reporting Questionnaire (SRQ-20) e um questionário sobre condições de vida e estrutura ocupacional foram aplicados em 621 adultos, em ambiente domiciliar, por seis entrevistadores treinados que não foram informados sobre os objetivos específicos da investigação.

Com a finalidade de determinar o melhor ponto de corte para identificar suspeitos e não-suspeitos de TMC pelo SRQ-20, utilizou-se, em um segundo estágio, a entrevista psiquiátrica como padrão-ouro. A população de estudo foi dividida em dois grupos: os não-suspeitos, se o ponto de corte fosse igual ou menor que sete; e os suspeitos, se igual ou acima de oito.9 Todos os suspeitos (n=141) e uma amostra aleatória (n=63) dos não-suspeitos foram encaminhados para uma entrevista psiquiátrica.

Foram realizadas 173 consultas (122 nos suspeitos, perda de 13,5%, e 51 nos não-suspeitos, perda de 19%) em consultórios cedidos pelos serviços municipais e estaduais de saúde próximos ao domicílio do entrevistado, por dois psiquiatras treinados e contratados para a pesquisa. Esses profissionais utilizaram uma entrevista semi-estruturada baseada nas categorias diagnósticas do DSM-III-R. Os psiquiatras e os entrevistados não sabiam das respostas obtidas no SRQ-20 e no questionário. Quando os entrevistados necessitavam de tratamento médico ou solicitavam esse tratamento, eram encaminhados para os serviços de saúde pública da área.* * Mais detalhes metodológicos, consultar Ludermir, 10 2000.

Instrumentos de coleta

O instrumento de coleta SRQ-20 foi desenvolvido por Harding et al6 (1980) e validado por estudos internacionais19 e nacionais,7,9 com sensibilidade variando de 62,9% a 90%, e especificidade, de 44% a 95%. É composto por 20 questões do tipo sim/não, quatro sobre sintomas físicos e 16 sobre distúrbios psicoemocionais.

Questionário sobre condições de vida e estrutura ocupacional

As informações sobre condições de vida, renda e inserção na estrutura ocupacional foram obtidas em um questionário objetivo com perguntas fechadas. As condições de vida foram mensuradas a partir das variáveis alfabetização, escolaridade (em anos de estudo), propriedade da casa, condições de moradia e posse de bens duráveis. Nos dois últimos casos, foram criados índices. Para o primeiro, foram considerados o material de construção da casa (tipo de parede, telhado e piso), a localização do banheiro e o número de indivíduos por cômodos no domicílio. Em relação ao índice sobre bens duráveis, atribuiu-se um ponto à posse de cada um dos seguintes itens: geladeira, televisão, aparelho de som, telefone, ar condicionado, máquina de lavar roupas e carro. Em ambas as situações, os indivíduos foram classificados em três categorias: precárias, médias e boas condições de moradia ou de posse de bens duráveis.

A estrutura ocupacional foi operacionalizada mediante inserção no processo produtivo e renda familiar per capita mensal. A inserção no processo produtivo obtida pela interseção da ocupação com sua posição nesse processo foi categorizada em formal não-manual e manual (incluindo os empregadores e empregados); informal não manual e manual (incluindo os subempregados e autônomos); desempregado não manual e manual; e inativos. Os indivíduos, de acordo com a posição de ocupação adotada pelo IBGE no Censo de 1991,8 com adaptação pela autora, foram classificados em: (a) empregado, pessoa que exerce atividade econômica ou trabalha em estabelecimento, negócio, instituição e outros do setor público ou privado, com carteira de trabalho assinada, contribuindo para a previdência e que recebe um ou mais salários-mínimos por mês; (b) empregador, pessoa que explora uma atividade econômica com auxílio de empregados; (c) subempregado, pessoa que recebe qualquer tipo de pagamento por seu trabalho e não tem carteira de trabalho assinada; (d) autônomo, pessoa que exerce, sem vínculo empregatício, atividade isoladamente ou com ajuda de membro da família, com remuneração ou não, sem empregador e sem empregados sob seu comando. A pessoa que não estivesse trabalhando, mas que estivesse procurando emprego, foi enquadrada como desempregada. Classificaram-se como inativos aqueles que não estavam engajados em uma atividade produtiva e nem procurando emprego, como donas-de-casa, estudantes e aposentados.

Renda familiar per capita mensal, definida como renda familiar total em salários-mínimos no mês anterior à entrevista e dividida pelo número de pessoas no domicílio, foi categorizada em: 0 a 1/4, >1/4 a 1 e >1.

Consideraram-se as variáveis sexo, idade e situação conjugal como possíveis fatores de confusão na associação entre os TMC e as variáveis independentes.

Plano de análise dos dados

Os dados foram analisados no programa Stata 4.0 para Windows. O escore dicotômico do SRQ-20, utilizado no presente estudo como uma aproximação quantitativa do estado de saúde mental, constituiu variável dependente. Após a análise do poder discriminatório do SRQ-20 pelo Receiver Operating Characteristic Curves (ROC),8,9 utilizando-se a entrevista psiquiátrica como padrão-ouro, definiu-se o ponto de corte deste estudo em 5/6, com sensibilidade de 62% (IC95%, 56% a 69%) e especificidade de 78% (IC95%, 76% a 84%). A prevalência total de TMC foi ajustada para o desempenho diferencial do instrumento, mas praticamente não houve diferença entre ambas, por isso utilizou-se apenas o valor não corrigido.

Investigou-se a associação das condições de vida, de inserção no processo produtivo e de renda aos TMC estimando-se os odds ratios (OR) simples e ajustados, cuja significância estatística foi avaliada pelo teste c2, considerando os intervalos de confiança a 95% e valores do p. A regressão logística foi utilizada para analisar a independência da associação de cada variável relativa às condições de vida, de inserção no processo produtivo e de renda com os TMC. As estimativas foram ajustadas levando-se em consideração o efeito de cluster. O teste de razão de verossimilhança foi realizado para comparar os diferentes modelos. Não se observou a existência de colinearidade entre as variáveis independentes.

RESULTADOS

Cerca de 91% da população de estudo, ou seja, 621 indivíduos, completaram o SRQ-20, registrando-se, portanto, uma perda de 9%. A taxa de resposta variou conforme o sexo ¾ 96% para o feminino e 85% para o masculino (p<0,0001) ¾, embora nenhuma diferença estatisticamente significante tenha sido encontrada em relação à renda familiar per capita mensal: 92% nos de baixa renda, 90% nos de renda média e 95% nos com renda mais alta (p=0,14).

A Tabela 1 apresenta a distribuição da amostra por variáveis demográficas e relativas às condições de vida e à estrutura ocupacional. A maior parte dos entrevistados era do sexo feminino (57,2%), tinha entre 25 e 54 anos (54,4%) e era casada (50,4%). Aproximadamente 66,5% estudaram pouco (56,5% não concluíram o primeiro grau, e 10,0% eram analfabetos). Aproximadamente 81% eram proprietários das casas onde moravam. As médias dos índices de condições de moradia e posse de bens duráveis foram, respectivamente, de 6,52±1,75 e de 2,98±1,39. Cerca de 62,8% dos participantes eram economicamente ativos, dentre os quais 21,5% e 37,7% estavam, respectivamente, desempregados ou informalmente inseridos no processo produtivo. Aproximadamente 36% da amostra representavam trabalhadores manuais. Mais de dois terços (cerca de 76%) dos indivíduos eram de famílias que tinham renda de até um salário-mínimo mensal per capita.

As variáveis demográficas apresentaram associação estatisticamente significante com escolaridade, mas não renda (Tabelas 2 e 3). As relativas às condições de vida, exceto propriedade da casa, mostraram associação estatisticamente significante com a escolaridade (Tabela 2), e a variável inserção no processo produtivo esteve associada à renda familiar (Tabela 3).

A prevalência total dos TMC foi de aproximadamente 35%, e não foi praticamente modificada após o ajuste pelo desempenho diferencial do SRQ-20 (34,4%). A análise univariada da associação entre as variáveis relativas às condições de vida (Tabela 4) e os TMC mostrou que o analfabetismo (OR=2,71; IC95%, 1,6-4,6), a baixa escolaridade (OR=3,31; IC95%, 2,1-5,3), as precárias condições de moradia (OR=2,54; IC95%, 1,3-4,9) e o médio acesso aos bens de consumo duráveis (OR=2,06; IC95%, 1,2-3,7) estavam associados aos TMC.

Quando as variáveis relativas às condições de vida foram ajustadas entre si e por sexo, idade e situação conjugal, apenas escolaridade (p<0,0001) e condições de moradia (p=0,02) mantiveram-se associadas aos TMC (Tabela 4).

Os trabalhadores manuais informalmente inseridos no processo produtivo (OR=2,78; IC95%, 1,4-5,6) ou desempregados (OR=2,82; IC95%, 1,4-5,7) e os indivíduos com pior situação de renda familiar per capita (OR=3,78; IC95%, 1,9-7,4) apresentaram maior prevalência de TMC do que os trabalhadores não-manuais formalmente inseridos e com renda familiar per capita maior que um salário-mínimo (Tabela 5). A inserção no processo produtivo manteve-se associada aos TMC após o ajuste por renda (p=0,006), assim como a associação da renda aos TMC permaneceu estatisticamente significante (p=0,001) mesmo com o controle do efeito da inserção no processo produtivo (Tabela 5).

Finalmente, verificou-se um gradiente na associação dos TMC em relação aos níveis de escolaridade (LRSc2=18,92; 1 GL; p<0,0001, Tabela 4) e de renda (LRSc2=10,67; 1 GL; p=0,001, Tabela 5).

DISCUSSÃO

Os resultados apresentados no presente trabalho indicam que, após o controle para fatores de confusão, escolaridade e condições de moradia, entre as variáveis relativas às condições de vida, e inserção no processo produtivo e renda, referentes à estrutura ocupacional, estiveram associadas de modo estatisticamente significante aos TMC. É necessário, portanto, interpretar o potencial explicativo dessas variáveis na produção dos TMC e também identificar as razões pelas quais não se verificaram associações com outras variáveis.

No primeiro caso, é importante investigar algumas situações que poderiam desqualificar o potencial explicativo das variáveis escolaridade, condições de moradia, inserção no processo produtivo e renda, destacando-se apenas a existência da associação no âmbito estatístico. Em síntese, a hipotética existência de viés ou de fatores de confusão na presente investigação relativizaria o papel das referidas variáveis como fatores determinantes dos TMC.

Em relação aos vieses, em pelo menos duas situações eles poderiam estar presentes. No primeiro caso, um viés de informação poderia ter levado a um incremento da força de associação entre a renda e os TMC, uma vez que os indivíduos deprimidos tendem a exagerar a adversidade de sua situação atual. Todavia, para garantir a confiabilidade da informação coletada, a pergunta sobre renda foi feita a todos os entrevistados residentes no domicílio, e as respostas foram comparadas. No caso de contradições, os domicílios foram visitados novamente para a obtenção de um consenso. É pouco provável que todos os habitantes do domicílio estivessem supervalorizando seus problemas financeiros. Ao contrário da renda, a informação sobre escolaridade, condições de moradia e inserção no processo produtivo é menos propensa a esse tipo de viés.

Em relação à segunda situação, estudos latino-americanos9 relatam que indivíduos de baixa escolaridade podem apresentar queixas no GHQ-12 e no SRQ-20, mesmo na ausência de doença detectada pelas entrevistas padronizadas realizadas por psiquiatras. Para avaliar se esse erro de classificação dos TMC pelo SRQ-20 foi responsável por uma possível superestimação da prevalência dos TMC entre os entrevistados de baixa escolaridade, a análise dos dados realizada na subamostra examinada pelos psiquiatras confirmou a associação da escolaridade aos TMC.

Em relação ao confundimento, é importante destacar que a associação das variáveis escolaridade, condições de moradia, inserção no processo produtivo e renda aos TMC permaneceu estatisticamente significante, mesmo quando se controlaram as outras variáveis selecionadas na regressão logística.

Após análise dos vieses e dos fatores de confusão, é razoável concluir que a associação dessas variáveis aos TMC não pode ser atribuída, como se argumentou, a problemas existentes no âmbito da validade do estudo. Resta discutir o potencial explicativo à luz de alguns critérios de causalidade utilizados na epidemiologia.

Verificou-se que a magnitude da associação entre escolaridade, condições de moradia, inserção no processo produtivo e renda aos TMC foi considerável. Os indivíduos com até quatro anos de estudo, os que tinham precárias condições de moradia, os trabalhadores manuais informalmente inseridos no processo produtivo e aqueles que viviam com renda familiar per capita de até um quarto de salário-mínimo apresentaram, respectivamente, 2,84 (p<0,0001), 1,73 (p=0,02), 2,21 (p=0,006) e 2,87(p=0,001) vezes mais TMC do que aqueles com 11 ou mais anos de estudo, vivendo em melhores condições de moradia, formalmente inseridos no processo produtivo, que não desempenhavam atividades manuais e com renda familiar per capita maior que um salário-mínimo (Tabelas 4 e 5).

A relação inversa entre prevalência dos TMC, níveis de escolaridade e renda simulou o efeito dose-resposta de estudos experimentais.

A propriedade de casa e posse de bens duráveis, possivelmente associadas aos TMC na população olindense como um todo, não variaram suficientemente entre os entrevistados: apenas 19% moravam em casa alugada, poucos possuíam telefone, máquina de lavar roupas, ar condicionado ou carro. Se áreas mais ricas do município de Olinda tivessem sido incluídas no estudo, os resultados poderiam ser estatisticamente significantes.

Diante do exposto, poder-se-ia admitir que escolaridade, condições de moradia, inserção no processo produtivo e renda determinam os TMC, pois se afastou a possibilidade de alguns erros sistemáticos. Além disso, a associação se enquadrou em alguns critérios de causalidade utilizados em epidemiologia força de associação, "gradiente dose-resposta", coerência e consistência com outros estudos. Entretanto, a seqüência temporal não pôde ser avaliada empiricamente, limitando a possibilidade de estabelecer o nexo causal entre as variáveis.

É possível, porém improvável, que o fracasso escolar seja conseqüência e não causa de ansiedade e depressão, uma vez que o acesso à educação geralmente ocorre ou deveria ocorrer na infância, antes do desenvolvimento da maioria dos TMC. A causalidade reversa, ao contrário, não pode ser excluída como uma possível explicação para a associação entre a renda e os TMC porque os mais saudáveis podem ter sido selecionados para melhores empregos (the healthy worker effect), contribuindo, portanto, para o aumento da renda familiar. Porém, Power et al12 (1991), quando avaliaram, a partir de um estudo longitudinal, o efeito causal dos TMC sobre as condições socioeconômicas, verificaram que essa influência era muito modesta, ao contrário do impacto das condições socioeconômicas na produção dos TMC.

O acesso à escola reflete melhor a classe social do que a ocupação e a renda,3 por ser igualmente acessível a homens e mulheres e superar as dificuldades de comparação internacional das diferentes estruturas ocupacionais. Além disso, a educação tem um efeito direto na saúde psicológica, pois aumenta a possibilidade de escolhas na vida e influencia aspirações, auto-estima e aquisição de novos conhecimentos que podem motivar atitudes e comportamentos mais saudáveis.12

A procura de emprego não produz respostas previsíveis, e os vencimentos e a jornada do trabalho informal são determinados pela demanda do mercado ou pela conveniência do empregador. Por isso, a redução do poder de decisão e a incapacidade de influenciar o meio, decorrentes do desemprego e da informalidade, podem ser danosas à saúde psicológica.13,16 A instabilidade do vínculo de trabalho,16 os baixos salários, a ausência de benefícios sociais e de proteção da legislação trabalhista também são, provavelmente, responsáveis pelo desenvolvimento da ansiedade e da depressão entre trabalhadores informais. A desvalorização social causada pelo desemprego pode comprometer o bem-estar psicológico individual. Os trabalhadores manuais, informalmente inseridos no processo produtivo ou desempregados, foram os que apresentaram as maiores prevalências de TMC. Assim, parte da associação encontrada neste estudo pode ser atribuída a dificuldades financeiras para aqueles que já eram vulneráveis aos TMC por sua posição de classe.

A renda proporciona acesso a melhores condições de vida, incluindo condições de moradia. A falta de dinheiro pode levar ao estresse e à insegurança, mecanismos psicológicos causadores dos TMC. Wilkinson (1997)17 sugere que, pelo menos nos países desenvolvidos, as desigualdades de renda (pobreza relativa) comprometem mais a saúde do que as precárias condições de vida (pobreza absoluta), afirmando também que a tomada de consciência sobre as desigualdades socioeconômicas compromete a saúde mental.

As classes sociais nos diferentes modos de produção determinam simultaneamente as condições de vida e a inserção na estrutura ocupacional, não causando doenças diretamente.11 Portanto, é necessária uma síntese teórica, interligando as partes submetidas ao processo analítico, para compreender a complexidade da produção dos TMC.

A educação reflete as circunstâncias sociais e materiais do início da vida que são reproduzidas de uma geração para outra. A classe de origem determina o comportamento dos pais e influencia a permanência dos filhos na escola. Uma das razões para a evasão escolar no Brasil é a necessidade precoce de trabalhar. Por sua vez, o grau de escolaridade, ao qualificar os indivíduos para certas ocupações, influencia condições socioeconômicas futuras e sua inserção na estrutura ocupacional. Enfim, baixa escolaridade, baixa renda e exclusão do mercado de trabalho, expressões da estrutura das classes sociais, proporcionam situações de estresse contribuindo para a produção dos TMC.

Correspondência para/Correspondence to:

Ana Bernarda Ludermir

Av. Conselheiro Rosa e Silva, 377, apto. 1601

52020-220 Recife, PE, Brasil

E-mail: ana_bernarda@uol.com.br ou abl@npd.ufpe.br

O trabalho de campo foi financiado pela Facepe (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Pernambuco ¾ Processo nº APQ-0575-4.06/94).

Trabalho baseado em tese de doutorado apresentada na London School of Hygiene and Tropical Medicine, University of London, em 27 de janeiro de 1998.

Recebido em 17/4/200l. Reformulado em 30/11/2001. Aprovado em 28/1/2002.

  • 1. Almeida-Filho N. The psychosocial costs of development: labour, migration and stress in Bahia, Brazil. Latin Am Rev 1982;7:91-118.
  • 2. Dohrenwend BP. Socioeconomic status (SES) and psychiatric disorders: are the issues still compelling? Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol 1990;25:41-7.
  • 3. Duncan BB, Schmidt MI, Achutti AC, Polanczyk CA, Benia LR, Maia AAG. Socioeconomic distribution of noncommunicable disease risk factors in urban Brazil: the case of Porto Alegre. Bull Pan Am Health Organ 1993;27:337-48.
  • 4. Gabe J, Williams P. Women, housing, and mental health. Int J Health Serv 1987;17:667-79.
  • 5. Goldberg D, Huxley P. Commom mental disorders: a bio-social model London: Tavistock; 1992.
  • 6. Harding TW, Arango MV, Baltazar J, Climent CE, Ibrahim HHA, Ladrido-Ignacio L et al. Mental disorders in primary health care: a study of the frequency and diagnosis in four developing countries. Psychol Med 1980;10:231-42.
  • 7. IBGE (Fundação Brasileira de Geografia e Estatística). Censo Demográfico de Pernambuco Rio de Janeiro; 1991.
  • 8. IBGE (Fundação Brasileira de Geografia e Estatística). Indicadores IBGE Rio de Janeiro; 1991.
  • 9. Lima MS, Beria JU, Tomasi E, Conceição AT, Mari J. Stressful Life events and minor psychiatric disorders: an estimate of the population attributable fraction in a Brazilian community-based study. Psychiatry Med 1996;26:211-22.
  • 10. Ludermir AB. Inserção produtiva, gênero e saúde mental. Cad Saúde Pública 2000;16:109-18.
  • 11. Mari JJ, Williams P. Misclassification by psychiatric screening questionnaires. J Chronic Dis 1986;39:371-8.
  • 12. Murphy JM, Olivier DC, Monson RR, Sobol AM, Federman EB, Leighton AH. Depression and anxiety in relation to social status. Arch Gen Psychiatry 1991;48:223-8.
  • 13. Possas C. Epidemiologia e sociedade: heterogeneidade estrutural e saúde no Brasil São Paulo: Hucitec; 1989.
  • 14. Power C, Mannor O, Fox J. Health and class: the early years London: Chapman and Hall; 1991.
  • 15. Rosenfield S. The effects of women's employment personal control and sex differences in mental health. J Health Soc Behav 1989;30:77-91.
  • 16. Secretaria de Planejamento do Estado de Pernambuco. Indicadores sociais de Pernambuco Recife: Fundação de Informações para o Desenvolvimento de Pernambuco (FIDEPE); 1980.
  • 17. Stansfeld S, Marmot MG. Social class and minor psychiatric disorder in British civil servants: a validated screening survey using the general health questionnaire. Psychol Med 1992;22:739-49.
  • 18. Warr P. Work, unemployment and mental health Oxford: Clarendon Press; 1987.
  • 19. Wilkinson R. Health inequalities: relative or absolute material standards? BMJ 1997;314:591-5.
  • 20. Wohlfarth T. Socioeconomic inequality and psychopathology: are socioeconomic status and social class interchangeable. Soc Sci Med 1997;45:399-410.
  • 21
    World Health Organization. A user's guide to the self reporting questionnaire (draft). Geneva; 1993. p. 58.
  • *
    Mais detalhes metodológicos, consultar Ludermir,
    10 2000.
  • Datas de Publicação

    • Publicação nesta coleção
      27 Maio 2002
    • Data do Fascículo
      Abr 2002

    Histórico

    • Aceito
      28 Jan 2002
    • Recebido
      17 Abr 2001
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