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1.
Ciênc. Saúde Colet. (Impr.) ; 25(8): 2973-2983, Ago. 2020. tab
Article in Portuguese | LILACS, ColecionaSUS, SES-SP | ID: biblio-1133123

ABSTRACT

Resumo O estudo descreve as coberturas de planos de saúde e compara a ocorrência de fatores de risco (FR) e proteção de Doenças Crônicas Não Transmissíveis, na população com e sem planos de saúde nas capitais brasileiras. Foram analisados dados do inquérito telefônico Vigitel. Foi utilizado o modelo de regressão de Poisson para estimar a razão de prevalência (RP), comparando FR entre quem tem ou não plano de saúde. A cobertura de planos foi de 49,1%, mais elevada em Goiania, Vitória, Florianópolis e Belo Horizonte, entre adultos acima de 55 anos e com maior escolaridade. A população com planos de saúde apresenta prevalências mais elevadas de fatores de proteção como consumo de frutas e hortaliças (RP = 1,3 IC95% 1,2-1,3), prática de atividade física no tempo livre (RP = 1,2 IC95% 1,2-1,3), mamografia (RP = 1,2 IC95% 1,1-1,3) e Papanicolau (RP = 1,1 IC95% 1,2-1,3), e menor prevalência de FR como tabagismo (RP = 0,7 IC95% 0,6-0,8), avaliação de saúde ruim (RP = 0,8 IC95% 0,6-0,9), obesidade (RP = 0,8 IC95% 0,7-0,9), carne com gordura (RP = 0,9 IC95% 0,8-0,9) e leite com gordura (RP = 0,9 IC95% 0,8-0,9). Independentemente da escolaridade, a população que tem planos de saúde apresenta geralmente, melhores indicadores, como hábitos mais saudáveis e maior cobertura de exames preventivos.


Abstract This study describes the coverage of health insurance and compares the occurrence of risk factors (RF) and protective factors of noncommunicable diseases in the population with and without health insurancesin Brazilianstate capitals. Data from the telephone survey Vigitel was analyzed. The Poisson regression model was used to estimate the prevalence ratio (PR), comparing RF among those who did or did not have a health insurance. Plan coverage was 49.1%, and the highest prevalences were in Goiania, Vitória, Florianópolis, and Belo Horizonte. Adults over 55 years of age and with higher education were more likely to have an insurance. The population with health insurance hada higher prevalence of protective factors, such as fruit and vegetable consumption (PR = 1.3 95% CI 1.2-1.3), physical activity in their free time (PR = 1.2 (95% CI: 1.2-1.3), mammographies (RP = 1.2 IC95% 1.1-1.3) and pap smears (PR = 1.1 IC95% 1.2-1.3), and lower prevalence of RFs such as smoking (RP = 0.7, 95% CI 0.6-0.8), poor health (RP = 0.8 CI95% 0.6-0.9), obesity (RP = 0.8 IC95% 0.7-0.9), consumption of meat with fat (RP = 0.9 IC95% 0.8-0.9) and whole milk (RP = 0.9 IC95% 0,8-0.9). Regardless of educational level, the population that has health insurancesgenerally has better indicators, such as healthier habits and greater coverage of preventive exams.


Subject(s)
Humans , Female , Adult , Noncommunicable Diseases/epidemiology , Socioeconomic Factors , Brazil/epidemiology , Exercise , Prevalence , Cross-Sectional Studies , Risk Factors , Protective Factors , Insurance, Health
2.
Rev. bras. epidemiol ; 21(supl.1): e180020, 2018. tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: biblio-977716

ABSTRACT

RESUMO: Objetivo: Analisar as tendências de fatores de risco e proteção de doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) e do acesso a exames preventivos na população com planos de saúde nas capitais brasileiras entre 2008 e 2015. Métodos: Trata-se de estudo transversal, analisando dados coletados do Sistema Nacional de Vigilância de Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel), de adultos com 18 anos e mais. Foram analisadas tendências de indicadores de DCNT entre os usuários de planos de saúde, em cerca de 30 mil entrevistas a cada ano, entre 2008 e 2015. Utilizou-se o modelo de regressão linear simples para o cálculo das tendências. Resultados: Usuários de planos de saúde apresentaram aumento das prevalências de fatores de proteção como o consumo de frutas e legumes e atividade física no lazer; houve redução de fatores de risco como tabagismo, consumo de refrigerantes, aumento na cobertura de mamografia e declínio na prevalência do tabagismo. Entretanto, ocorreu aumento do excesso de peso, obesidade e diabetes. Conclusão: Existem diferenças segundo sexo, e em geral as mulheres acumulam mais fatores de proteção e homens, mais fatores de risco.


ABSTRACT: Objective: To analyze trends in risk and protective factors for non-communicable diseases (NCD) and access to preventive tests in the population with health insurance in Brazilian state capitals between 2008 and 2015. Methods: This is a cross-sectional study that analyzed data collected from the Surveillance of Risk and Protective Factors for non-communicable diseases (NCD) Telephone Survey (Sistema Nacional de Vigilância de Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico - Vigitel) on adults aged 18 years and older. We analyzed trends in NCD indicators among health insurance users in approximately 30 thousand interviews done between 2008 and 2015. We used the simple linear regression model to calculate the trends. Results: Health insurance users showed an increase in the prevalence of protective factors such as fruit and vegetable consumption, and physical activity in leisure time. Also, there was a decrease in risk factors such as smoking and soft drink consumption, increase in mammography coverage, and a drop in smoking prevalence. However, overweight, obesity, and diabetes increased. Conclusion: There are differences according to gender, and, in general, women accumulate more protective factors and men, more risk factors.


Subject(s)
Humans , Male , Female , Adult , Health Surveys/statistics & numerical data , Noncommunicable Diseases/epidemiology , Insurance, Health/trends , Socioeconomic Factors , Time and Motion Studies , Brazil/epidemiology , Mammography/trends , Mammography/statistics & numerical data , Exercise/psychology , Prevalence , Cross-Sectional Studies , Interviews as Topic/statistics & numerical data , Risk Factors , Sex Distribution , Diabetes Mellitus/epidemiology , Overweight/epidemiology , Feeding Behavior/psychology , Protective Factors , Smoking Reduction/statistics & numerical data , Insurance, Health/statistics & numerical data
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