Auto-avaliação do estado de saúde no Brasil: análise dos dados da PNAD/2003

Health self-rating in Brazil: analysis of data of the PNAD/2003

ARTIGO ARTICLE

Auto-avaliação do estado de saúde no Brasil: análise dos dados da PNAD/2003

Health self-rating in Brazil: analysis of data of the PNAD/2003

J. Norberto W. Dachs^I; Ana Paula Rocha dos Santos^II

^INúcleo de Estudos de Políticas Públicas, Unicamp. Av. Albert Einstein, 1300, 13084-851 Campinas SP. [e-mail]

^IINúcleo de Estudos da População, Unicamp

RESUMO

Este trabalho confirma que os principais determinantes da auto-avaliação do estado de saúde são as condições econômicas. Surgem dois resultados importantes adicionais. O primeiro mostra que além das condições atuais, medidas pela renda per capita do domicílio, têm grande importância as condições pregressas, medidas por um índice de bens que serve como indicador da capacidade de acumulação de riqueza do domicílio. Fica também demonstrada a grande importância da escolaridade como mediadora das condições econômicas na determinação da avaliação de saúde. Foram usados modelos de regressão logística, usando sexo e idade como co-variáveis para quantificar a importância dos vários determinantes, que incluíram também a área rural de residência, a cor da pele ou raça da pessoa, bem como quem forneceu a informação na entrevista. A avaliação de saúde ruim ou muito ruim é menor na área rural e aumenta marginalmente quando a pessoa que informa é "outro morador do próprio domicílio". Depois de ajustada para as co-variáveis (idade e sexo) e as condições econômicas e escolaridade, não existe nenhuma relação da avaliação ruim ou muito ruim com a cor da pele ou raça. É também feita a sugestão de mudar de posição a pergunta sobre auto-avaliação no questionário de futuros inquéritos.

Palavras-chave: Auto-avaliação de saúde, Determinantes socioeconômicos, Pesquisas amostrais domiciliares, PNAD-2003

ABSTRACT

This paper confirms the economic situation as the main determinant in the health self-rating of individuals. There are however two important additional results: The first shows that besides the current situation the former capacity of the household to accumulate wealth – measured by means of an index of assets – have independent effects on the rating of bad or very bad health. Secondly, we found that the economic status was strongly influenced by the educational level. Considering sex and age as co-variables, we developed logistic models to quantify the importance of the socio-economic determinants, including: reside in a rural area; which household member responded to the interview; skin color/race of the individual. Bad or very bad health self-rating is less frequent in rural areas and increases slightly when the respondent is "another resident of the same household". After adjustment of the co-variables (sex and age) and the economic and educational characteristics, we found that skin color/race were not significant as determinants of self-rated bad or very bad health. We also suggest that in future surveys the questions regarding health self-rating should be moved to another position in the questionnaire.

Key words: Self-rated health, Socioeconomic determinants, Household Sample Survey PNAD-2003

Introdução

Dois trabalhos recentes^{1, 2} apresentam estudos sobre os determinantes socioeconômicos da auto-avaliação do estado de saúde no Brasil. No primeiro deles foram analisados dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) do ano de 1998 e, no segundo, dados da Pesquisa Mundial de Saúde levada a cabo no País em 2003. Os resultados mostram que o nível de educação formal e a situação econômica do domicílio, medida por renda per capita num caso e por um índice de bens duráveis no segundo, são fatores muito importantes na determinação dessa auto-avaliação. No trabalho de Dachs¹ foram desenvolvidos modelos tanto para auto-avaliação muito boa como para saúde ruim e muito ruim, enquanto no de Szwarcwald² os modelos são para saúde boa e muito-boa. No presente trabalho se desenvolve um modelo para auto-avaliação ruim e muito ruim para pessoas de 14 anos de idade e mais. Existem duas diferenças na abordagem adotada aqui com a que foi usada para o estudo com os dados de 1998¹. A primeira delas se constitui no uso de uma variável que mede a "acumulação" de bens no domicílio, medido por um índice de bens duráveis; e a segunda, no fato de se estudar agora apenas as pessoas de 14 anos de idade e mais. Esta abordagem foi adotada para mostrar que não é apenas a renda atual que tem influência, já que o índice de bens de alguma maneira capta a situação socioeconômica do domicílio no passado. O estudo apenas das pessoas de 14 anos e mais se deve ao fato de o estudo feito com os dados de 1998 e uma análise preliminar dos dados de 2003 terem mostrado que existem problemas com a "auto-avaliação" para os menores de 14 anos. E que, portanto, a avaliação deveria ser feita sempre por outro morador do domicílio.

Materiais e métodos

Nesta seção são discutidas as perguntas utilizadas na análise. Na PNAD-2003, da mesma forma que ocorreu na PNAD-1998, existem dois módulos com perguntas relacionadas com autopercepção do estado de saúde. No módulo 13, sobre "características de saúde dos moradores", as perguntas de números 3 a 20 sobre morbidade são sobre autopercepção do estado geral de saúde, interrupção de atividades, por motivo de saúde, e autopercepção de 12 condições ou agravos específicos. Os itens 1 e 2 são também de extrema importância, já que indicam quem foi o informante desta parte da entrevista. No módulo 14, sobre "características de mobilidade física dos moradores de 14 anos e mais de idade", pergunta-se sobre 9 tipos de restrições de atividades da vida diária por motivo de saúde. Da mesma forma que no módulo 13, os dois primeiros itens identificam a pessoa que informou sobre esta parte.

A renda per capita mensal foi calculada usando a renda total do domicilio, calculada pelo próprio Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), dividida pelo número total de moradores. As demais variáveis são nível de educação formal medido pelo número de anos de escolaridade, idade da pessoa, sexo, cor da pele/raça. Além da renda per capita será usado também um índice de bens duráveis que mede a capacidade de acumulação dos domicílios. Para a construção deste índice são considerados 11 bens possuídos pelo domicílio: telefone celular, telefone fixo, filtro de água, rádio, televisor colorido, televisor preto-e-branco, geladeira, congelador, máquina de lavar roupas, microcomputador e forno de microondas.

Para a análise, a população foi dividida em cinco grupos de acordo com os valores da renda per capita mensal do domicílio. Obviamente, para a população de 14 anos de idade e mais as porcentagens em cada grupo não são mais de 20%, uma vez que nos domicílios de menores rendas per capita em geral existem mais pessoas de idades abaixo dos 14 anos.

A criação do índice de bens foi feita usando a técnica de componentes principais com variáveis binárias³. Todas as variáveis componentes do índice são do tipo sim ou não, tendo sido associado ao sim o valor 1 e ao não o valor 0. Os bens mais comuns nos domicílios brasileiros são, respectivamente, rádio (87,8%), geladeira (87,3%) e televisor em cores (85,9%). Poderia parecer que o bem menos freqüente fosse o televisor em preto-e-branco (4,1%), mas este quesito só foi investigado em domicílios nos quais não existe um televisor em cores. Considerando este fato, o bem mais freqüente seria um televisor de algum tipo (90,0%). A presença de um televisor em preto-e-branco em domicílios nos quais não existe um televisor em cores é, na realidade, um indicador de condições econômicas menos favoráveis. Os demais bens estão em situação de freqüência intermediária ou pequena, em ordem decrescente: filtro de água (52,6%), telefone fixo (50,8%), telefone celular (38,6%), lava-roupas (34,5%), congelador (17,7%), computador (15,3%) e forno de microondas (11,5%). Para quase todos os bens sobre os quais se investigou também a presença no Inquérito Mundial de Saúde do mesmo ano de 2003², as porcentagens são muito próximas. Houve, no entanto, diferenças marcantes para máquina de lavar roupas, que apresentou uma porcentagem de 56,4%, naquele caso, contra 34,5% na PNAD, e forno de microondas, com 21,3%, contra 11,5% na PNAD.

O índice é a primeira componente principal⁴ obtida a partir das variáveis padronizadas, ou seja, cada uma delas expressada como o valor menos a média, dividido pelo desvio padrão da mesma. Se a i-ésima variável é x_i, seu valor no j-ésimo domicílio x_ij, sua média x_i* e seu desvio padrão s_i então para k bens a expressão do índice é:

onde os f_1i são os escores fatoriais da primeira componente. Para facilitar o uso o índice final foi padronizado para variar entre 0 e 1, com valores maiores representando níveis mais elevados de "riqueza" do domicílio.

O índice de bens e a renda per capita captam aspectos diferentes da situação econômica dos domicílios. A renda mostra a situação de disponibilidade imediata de recursos, enquanto o índice mede a capacidade de acumulação do domicílio no passado.

A variável idade foi agrupada em quatro categorias: de 14 a 44 anos; de 45 a 64 anos; de 65 a 84 anos; e de 85 anos e mais. O número de anos de escolaridade formal, e sem escolaridade foi agrupada de 1 a 4 anos; de 5 a 8 anos; de 9 a 11 anos; e 12 ou mais anos na escola. As categorias de 1 a 4 e de 5 a 8 anos correspondem a dois grupos que cobrem o ensino básico, de 9 a 11 ao ensino secundário e de 12 ou mais a ensino superior. As demais variáveis consideradas são sexo; quem informa sobre a saúde (com três categorias, a própria pessoa, outro morador do domicílio e não morador do domicílio); área rural e uma variável sobre cor da pele/etnicidade, na qual se agruparam pessoas que declararam que são de pele de cor branca e amarela; na outra categoria as que declararam ter cor de pele negra ou parda e as que se declararam indígenas.

Foram então ajustados cinco modelos de regressão logística para a resposta binária saúde ruim ou muito ruim ou não. Em todos os modelos se incluem grupo de idades e sexo. O primeiro deles explora a influência da renda. No segundo é incluído o índice de bens. No terceiro se inclui a variável anos de escolaridade; e no quarto modelo, quem informa e área rural. Finalmente no quinto adiciona-se a variável de cor da pele/etnicidade. No ajuste dos modelos foi considerada a estrutura da amostra, usando o STATA, versão 9, especificando o peso, os estratos e as unidades primárias de amostragem, todas variáveis incluídas pelo próprio IBGE no conjunto de dados da PNAD-2003.

Resultados

As porcentagens de pessoas de 14 anos e mais em cada grupo de renda mensal per capita são 16,6%, 17,4%, 20,8%, 22,1% e 23,1%, respectivamente. Na data de referência da PNAD-2003 o salário mínimo era de R$240,00. Os limites dos cinco grupos são: primeiro, de 0 a R$ 95,72 (aproximadamente 40% do salário mínimo); segundo de R$ 95,73 a R$ 169,99 (aproximadamente 71% do salário mínimo); terceiro de R$170,00 a R$274,99 (aproximadamente 1,15 salários mínimos); quarto de R$275,00 a R$509,99 (pouco mais de dois salários mínimos); e o quinto de R$510,00 ou mais. A figura 1 mostra o histograma do índice de bens e a figura 2 as distribuições do mesmo, representadas por gráficos de caixa e bigode (boxplots) para os cinco grupos de renda per capita.

A amostra da PNAD-2003 é representativa para cada uma das Unidades da Federação e as seis Regiões Metropolitanas oficialmente existentes em 2002, e para as áreas urbanas e rurais de cada um destes domínios. No total existem 285.778 pessoas de 14 anos e mais na amostra e apenas 37 não têm um valor para a auto-avaliação do estado de saúde. Existem também 72 pessoas sem um valor para a idade. A soma destes dois valores representa menos de 0,04% do total. Entre as pessoas para as quais se tem auto-avaliação, 21,85% informaram que sua saúde era muito boa, 52,53% boa, 21,30% regular, 3,58% ruim e apenas 0,73% muito ruim. Estas porcentagens são bastante diferentes das observadas no Inquérito Mundial de Saúde². Será importante estudar as razões para estas diferenças. Uma possível razão é que na PNAD a avaliação é feita pela pessoa entrevistada para todos os moradores. Existem inclusive casos em que a pessoa entrevistada não era um morador do domicílio. Isto ocorreu especialmente em casos de apenas um morador idoso, em que uma outra pessoa que cuida do morador respondeu a todas as perguntas (com ou sem consulta ao morador). Em 49,77% dos casos a resposta foi dada pela própria pessoa; em 48,04% por outro(a) morador(a) do domicílio; e em 2,19% por pessoa que não residia no domicílio. Como já mostrado na análise da PNAD-1998¹, as distribuições da avaliação do estado de saúde são diferentes para cada uma destas categorias de informante, o que obriga a incluir esta variável nos modelos.

A tabela 1 apresenta a distribuição da avaliação de saúde para mulheres, homens e totais para os quatro grupos de idade. Como era esperado, a porcentagem de avaliações ruim e muito ruim cresce com a idade tanto para homens como para mulheres. O tamanho da amostra permite, no caso da PNAD, estudar o grupo de pessoas muito idosas (85 anos de idade e mais) o que não seria possível para o Inquérito Mundial de Saúde.

Considerando estes resultados é que foi tomada a decisão de ajustar modelos para avaliação ruim e muito ruim, que juntas somam 4,31% para o total da população, porcentagem que entre as mulheres é um pouco mais alta, 4,71%, atingindo 3,88% para os homens. Esta decisão levou em consideração também a sugestão⁵ de que o estudo de desigualdades, principalmente quando se estudam curvas e se calculam índices de concentração, deve preferivelmente analisar resultados "indesejados". Além disso, com preva-lências inferiores a 5%, as razões de produtos cruzados (odds ratios - OR) aproximam bastante bem as razões de probabilidade⁶ e as interpretações de resultados ficam mais simples. A porcentagem de pessoas para as quais se informou que sua saúde era ruim ou muito ruim foi de 14,34% para os que não têm nenhuma escolaridade, 6,14% no grupo de 1 a 4 anos de escolaridade; 2,38% no grupo de 9 a 11; e finalmente apenas 0,86% para aqueles com 12 ou mais anos de escolaridade. Existem diferenças entre homens e mulheres, sendo maiores as porcentagens para estas, com exceção do grupo de 12 anos de escolaridade ou mais, como se mostra na tabela 2.

Na tabela 3 apresenta-se a seqüência de ajuste dos cinco modelos. A probabilidade de declaração de saúde ruim/muito ruim cresce marcadamente com a idade e é maior para as mulheres.

No primeiro ajuste nota-se a grande importância do nível econômico medido pela renda per capita do domicílio. A probabilidade de uma declaração de saúde ruim/muito ruim no quintil de maiores rendas é cerca de cinco vezes menor do que no quintil de maiores rendas. A inclusão do índice de bens no segundo modelo altera relativamente pouco as razões de produtos cruzados (OR) para os grupos de idade, mas diminui bastante a importância da renda per capita como seria de esperar. Ainda assim, no quintil de maiores rendas o OR é aproximadamente 0,35 quando comparado com o quintil de menores rendas. Como o índice foi ajustado para variar de 0 (nenhum bem) a 1, o valor de 0,22 para o OR mostra que a probabilidade de declaração de saúde ruim/muito ruim cai para cerca de um quarto ao se passar da situação de pior acumulação econômica para a melhor.

A inclusão de escolaridade no terceiro ajuste mostra a importância da educação formal, evidenciando possivelmente como os maiores níveis de informação têm influência marcante no estado de saúde das pessoas, e na sua auto-avaliação. As razões de produtos cruzados (OR) para os níveis de renda caem para cerca da metade do que eram no modelo anterior e o OR para o índice de bens é mais do que o dobro.

A inclusão de quem informa e da área rural altera pouco os OR das demais variáveis já presentes no modelo. Apenas a categoria outro morador do próprio domicílio é significante e a pouco menos de 3%. Na área rural as pessoas têm probabilidades menores de que sua saúde seja declarada como ruim/muito ruim. Aqui surge o resultado mais surpreendente em comparação com os que foram obtidos com os dados da PNAD-1998. Quando a informação é prestada por outro morador do próprio domicílio, a probabilidade de uma declaração ruim/muito ruim aumenta (OR = 1,187), enquanto para os dados de 1998 diminuía (OR = 0,868). Este resultado pode estar relacionado com o fato de que para quase todas as pessoas de menos de 14 anos a declaração é feita por outro morador e este grupo que foi incluído na análise de 1998 não está incluído no presente estudo.

Finalmente, a categoria pele não-branca, quando se inclui a variável raça/cor da pele no quinto modelo, não tem OR significantemente diferente de um sendo até mesmo um pouco menor do que a unidade.

Foram então calculados índices de concentração para saúde ruim/muito ruim usando como variáveis distributivas a renda per capita, o índice de bens e o número de anos de escolaridade. Os índices devem ser calculados para cada grupo de idade devido à grande variação observada na porcentagem de declarações de saúde ruim/muito ruim para esta variável. Os índices são muito próximos para as três variáveis. Para o grupo de idades de 64 a 85 anos são, respectivamente -0,102, -0.110 e -0,108.

Comentários e conclusões

Neste trabalho foram tomadas duas decisões que impedem a comparação com os resultados obtidos com os dados da PNAD-1998¹.

1) Aqui se trabalhou apenas com os dados para pessoas de 14 anos de idade e mais.

A principal razão para esta escolha é que nos grupos de idades menores quase todas as avaliações são feitas por outra pessoa. Por exemplo, no grupo de 5 a 13 anos, esta porcentagem é de 94%. O mais surpreendente é que, apesar da instrução clara de que para menores de 14 anos a pergunta não deveria ser respondida pela própria pessoa, existem 6% de casos neste grupo de idades em que isso ocorreu. Até mesmo no grupo de menores de cinco anos, de acordo com os dados da PNAD-2003, 2,3% das pessoas avaliaram seu próprio estado de saúde.

2) Foi incluído neste trabalho um índice de bens.

A decisão se deveu ao fato de que no Inquérito Mundial de Saúde² não se pergunta sobre rendimentos e se usa um índice de bens. Lá, ele foi determinado somando o número de bens presentes no domicílio. Já aqui se usou a técnica de componentes principais com variáveis binárias. O principal objetivo foi mostrar que renda e um índice de acumulação de "riqueza" têm efeitos independentes sobre a avaliação do estado de saúde dos moradores do domicílio.

Nos trabalhos anteriores com dados brasileiros sobre auto-avaliação do estado de saúde^{1, 2}, discute-se em profundidade a importância e as limitações desta variável. Na PNAD-1998, relatou-se que no grupo de 14 anos de idade e mais apenas 3,48% das pessoas tinham estado de saúde ruim e muito ruim. No ano de 2003 essa porcentagem foi de 4,33%. Nos dois casos elas são bem menores do que o que foi encontrado no Inquérito Mundial de Saúde no Brasil, de cerca de 9%. Será importante investigar em profundidade a razão desta grande diferença. Certamente ela não pode ser atribuída exclusivamente ao maior cuidado na entrevista desta última pesquisa, nem ao fato de a resposta na PNAD ser dada por um morador do domicílio que pode não ser a própria pessoa que está sendo avaliada. Pode estar também associada à localização da pergunta no questionário.

Embora as porcentagens de avaliação ruim e muito ruim sejam tão diferentes entre os dados das PNADs e do Inquérito Mundial de Saúde e também da National Health Interview Survey dos Estados Unidos⁷, o comportamento segue as mesmas tendências quando se olha a distribuição por idade, condição econômica, nível de escolaridade e sexo. A porcentagem de pessoas para as quais se avalia o estado de saúde como ruim e muito ruim aumenta com a idade, diminui com a melhora das condições econômicas em todos os grupos de idade e é maior para as mulheres do que para os homens em todos os grupos de idade. É necessário destacar que, mesmo em condições de aparente comparabilidade, têm sido detectadas diferenças muito grandes. Nos países da Comunidade Européia que participam dos projetos de harmonização dos levantamentos de dados mediante inquéritos populacionais por entrevista existem enormes diferenças entre os países. Por exemplo, dados de 1997 a 2000 mostram que a porcentagem de pessoas relatando saúde boa ou muito boa, no grupo de 55 a 64 anos de idade, variava de 14% em Portugal a 80% na Irlanda⁸. Mesmo o fato de que as mulheres em geral relatam estado pior de saúde do que os homens, para todos os grupos de idade de 14 anos e mais se reverte em alguns países como Irlanda e Islândia.

Se aceitarmos a definição de saúde adotada pela OMS como sendo "um completo estado de bem-estar físico, mental e social, e não simplesmente a ausência de doença ou enfermidade"⁹, o fato de que ocorram estas variações é natural e esperado. Mais ainda, são naturais e esperados também os gradientes observados neste e em muitos outros estudos, tanto para nível econômico como nível de escolaridade, bem como que as mulheres tendam a avaliar seu estado de saúde pior do que os homens^{10, 11}, o que seria um reflexo de sua situação na sociedade.

O achado mais importante deste trabalho é a confirmação^{1, 2, 12} de que tanto o nível econômico medido pela renda atual quanto o que se obtém pelo índice de bens que serve como um indicador da capacidade passada de acumulação do domicílio, e portanto das condições econômicas no passado, são determinantes independentes do estado de saúde percebido pelas pessoas. Em seguida vem a confirmação de que o nível de escolaridade tem uma importância marcante e é o principal mediador entre as condições socioeconômicas e a percepção de saúde, como encontrado também em outros países¹³. É possível, portanto, que, além da associação direta entre nível de escolaridade e nível socioeconômico dos indivíduos e domicílios, se consigam diminuições nas desigualdades na percepção do estado de saúde pelo aumento da eqüidade no acesso e permanência no sistema escolar. Esta suposição poderá ser testada em parte com a próxima Pesquisa Nacional por Amostragem de Domicílios que incluir o módulo de saúde, possivelmente em 2008, devido ao aumento significativo do acesso à escola que ocorreu no País nos dez anos mais recentes.

Seria importante também testar se a mudança da posição da pergunta sobre percepção do estado de saúde no questionário aumentará de maneira importante as porcentagens de declarações de saúde ruim e muito ruim¹⁴, fazendo com que na PNAD elas se aproximem dos valores observados no Inquérito Mundial de Saúde e dos que se encontram em outros países. A colocação da pergunta ao final dará oportunidade para que a pessoa entrevistada reflita sobre as várias condições específicas, tanto de padecimentos crônicos quanto de restrições de atividades, antes de responder sobre o estado geral de saúde de uma dada pessoa.

Colaboradores

JNW Dachs trabalhou na concepção teórica, elaboração, análise e redação final do texto, e APR Santos participou de todas as etapas de análise e na redação do texto.

Artigo apresentado em 29/03/2006

Aprovado em 10/04/2006

Versão final apresentada em 15/05/2006

• 1. Dachs JNW. Determinantes das desigualdades na auto-avaliação do estado de saúde no Brasil: análise dos dados da PNAD/1998. Rev C S Col 2002; 7(4):641-57.
• 2. Szwarcwald CL, Souza-Júnior PRB, Esteves MAP, Damacena GN, Viacava F. Socio-demographic determinants of self-rated health in Brazil. Cad Saúde Pública 2005; 21(Sup):S54-S64.
• 3. Filmer D e Pritchett L. Estimating wealth effects without expenditure data or tears: an application to educational enrollments in States of India. Demography 2001; 38(1):115-32.
• 4. Joliffe IT. Principal Component Analysis. New York: Springer; 1980.
• 5. Wagstaff A, Paci P, van Doorslaer E. On the measurement of inequalities in health. Soc Sci Med 1991; 33(5):545-57.
• 6. Zhang J, Yu KF. What's the relative risk? A method of correcting the odds ratio in cohort studies of common outcomes. JAMA 1998; 280(19):1690-1.
• 7. Pleis JR, Schiller JS, Benson V,. Summary health statistics for U.S. adults: National Health Interview Survey, 2000. Vital Health Stat 2003; 10(215):1-132.
• 8. Comunidades Européias. Health in Europe: Results from 1997-2000 surveys. Luxemburgo: Office for Official Publications of the European Communities; 2003 [acessado em março de 2006]. Disponível em: http://epp.eurostat.cec.eu.int/cache/ITY_OFFPUB/KS-57-03-184/EN/KS-57-03-184-EN.PDF
• ⁹
  Organização Mundial de Saúde. Preâmbulo à Constituição da Organização Mundial da Saúde, como adotada pela Conferência Internacional de Saúde, Nova Iorque, 19-22 de Junho de 1946; assinada por representantes de 61 Estados (Official Records of the World Health Organization, no. 2, p. 100) e que entrou em vigor em 7 de abril de 1948.
• 10. Arber S. Comparing inequalities in females's and males's health: Britain in the 1990s. Soc Sci Med 1997; 44:773-87.
• 11. Matthews S, Manor O, Power C. Social inequalities in health: are there gender differences? Soc Sci Med 1999; 48:49-60.
• 12. Yngwe MA, Diderichsen F, Whitehead M, Holland P, Burstrom B. The role of income differences in explaining social inequalities in self rated health in Sweden and Britain. J Epidemiol Community Health 2001; 55:556-61.
• 13. Cavelaars AE, Kunst AE, Geurts JJ, Crialesi R, Grotvedt L, Helmert U, et al. Differences in self reported morbidity by educational level: a comparison of 11 western European countries. J Epidemiol Community Health 1998; 52:219-27.
• 14. Knäuper B, Belli RF, Herzog AR, Hill DH. The quality of survey data as affected by question difficulty and respondents cognitive capacity. J Off Stat 1995; 13(2):181-99.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  22 Nov 2006
• Data do Fascículo
  Dez 2006

Histórico

• Aceito
  15 Maio 2006
• Recebido
  29 Mar 2006
• Revisado
  10 Abr 2006