ABSTRACT
Resumo: O sono é influenciado por diversos fatores e é essencial para a saúde. O papel do contexto socioeconômico da vizinhança na saúde do sono foi estudado nos últimos anos, mas os resultados são inconsistentes. O objetivo deste estudo foi investigar a associação entre a segregação residencial socioeconômica e os problemas do sono. Utilizou-se dados da 2ª avaliação (2012-2014) de 9.918 servidores públicos participantes do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil). A segregação residencial socioeconômica foi avaliada por meio da estatística Getis-Ord Local Gi*, e a duração e privação do sono, as queixas de insônia e a sonolência diurna foram obtidas por meio de entrevistas. Para as estimativas da odds ratio (OR), foram utilizados modelos de regressão logística binomial e multinomial. Em relação ao sono, 49% tinham curta duração e 3% longa duração, 23% relataram queixas de insônia, 45% relataram privação do sono, 42% relataram sonolência diurna e 48% relataram ≥ 2 problemas do sono. No modelo ajustado por variáveis demográficas e socioeconômicas, houve associação entre alta segregação residencial socioeconômica e duração curta do sono (OR = 1,22; IC95%: 1,07; 1,40), privação do sono (OR = 1,20; IC95%: 1,05; 1,37), sonolência diurna (OR = 1,17; IC95%: 1,03; 1,34) e ≥ 2 problemas associados do sono (OR = 1,24; IC95%: 1,08; 1,41). Indivíduos que vivem em vizinhanças com alta segregação residencial socioeconômica apresentam maior chance de terem curta duração, privação do sono, sonolência diurna e ≥ 2 problemas associados ao sono. Essas informações reforçam que políticas públicas para reduzir as desigualdades socioeconômicas podem contribuir para melhorar a saúde do sono da população.
Abstract: Several factors influence sleep, which is essential for health. While the role of neighborhood socioeconomic context on sleep health has been studied in recent years, results are inconsistent. The study aimed to investigate the association between socioeconomic residential segregation and sleep problems, using data from the second evaluation (2012-2014) of 9,918 public servants participating in the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil). Socioeconomic residential segregation was assessed using the Getis-Ord Local Gi* statistic. Sleep duration and deprivation, complaints of insomnia, and daytime sleepiness were obtained through interviews. Binomial and multinomial logistic regression models were used to estimate the odds ratio (OR). Regarding sleep, 49% had short duration and 3% long duration, 23% reported complaints of insomnia, 45% sleep deprivation, 42% daytime sleepiness, and 48% reported ≥ 2 sleep problems. In the model adjusted for demographic and socioeconomic variables, there was an association between high socioeconomic residential segregation and short sleep duration (OR = 1.22; 95%CI: 1.07; 1.40), sleep deprivation (OR = 1.20; 95%CI: 1.05; 1.37), daytime sleepiness (OR = 1.17; 95%CI: 1.03; 1.34) and ≥ 2 associated sleep problems (OR = 1.24; 95%CI: 1.08; 1.41). Individuals living in neighborhoods with high socioeconomic residential segregation are more likely to have short sleep duration, sleep deprivation, daytime sleepiness, and ≥ 2 associated sleep problems. This information reinforces that public policy measures to reduce socioeconomic inequalities can improve the population's sleep health.
Resumen: El sueño se influye por varios factores y es esencial para la salud. Se estudió el papel del contexto socioeconómico del barrio en la salud del sueño en los últimos años, pero los resultados son inconsistentes. El objetivo del estudio fue investigar la asociación entre la segregación residencial socioeconómica y los problemas de sueño. Se utilizó datos de la 2ª evaluación (2012-2014) de 9918 servidores públicos participantes del Estudio Longitudinal de Salud del Adulto (ELSA-Brasil). Se evaluó la segregación residencial socioeconómica a través de la estadística Getis-Ord Local Gi*. La duración y privación del sueño, las quejas de insomnio y somnolencia diurna se obtuvieron a través de entrevista. Se utilizaron modelos de regresión logística binomial y multinominal para estimar el odds ratio (OR). Con respecto al sueño, el 49% tenía una duración corta y el 3% tenía una duración larga, el 23% relató quejas de insomnio, el 45% relató privación de sueño, el 42% relató somnolencia diurna y el 48% relató ≥ 2 problemas de sueño. En el modelo ajustado por variables demográficas y socioeconómicas, hubo una asociación entre la alta segregación residencial socioeconómica y la duración corta de sueño (OR = 1,22; IC95%: 1,07; 1,40), la privación de sueño (OR = 1,20; IC95%: 1,05; 1,37), la somnolencia diurna (OR = 1,17; IC95%: 1,03; 1,34) y ≥ 2 problemas asociados con el sueño (OR = 1,24; IC95%: 1,08; 1,41). Personas que viven en barrios con una alta segregación residencial socioeconómica presentan una mayor probabilidad de tener duración corta del sueño, privación de sueño, somnolencia diurna y ≥ 2 problemas asociados con el sueño. Estas informaciones resaltan que medidas de políticas públicas para reducir las desigualdades socioeconómicas pueden contribuir a mejorar la salud del sueño en la población.
ABSTRACT
Partiendo de la premisa que los fenómenos sociales no se distribuyen en el espacio geográfico de manera homogénea, este trabajo tiene como objetivo explorar los patrones de localización espacial de los grupos sociales en la ciudad de Córdoba (Argentina) y relacionarlos con algunos comportamientos de riesgo de niños y jóvenes, en particular aquellos que se vinculan con la reproducción de desigualdades, de la pobreza y de la exclusión. Primero, se identifican las diferentes áreas socio-habitacionales que componen la ciudad, a partir del análisis de la distribución de los grupos sociales en el espacio urbano, con especial énfasis en sus características educativas y habitacionales. Segundo, se calculan los diferenciales de los comportamientos de riesgo de niños y jóvenes (insuficiencia educativa, inactividad juvenil y fecundidad adolescente tardía), según áreas de residencia anteriormente mencionadas. Tercero, se evalúa la incidencia del contexto socio-habitacional en dichos comportamientos. La información con la que se trabaja es la proveniente del Censo Nacional de Población, Hogares y Vivienda del año 2001, a nivel de radio censal.
Based on the premise that social phenomena are not evenly distributed in geographic space, this study aims to explore the spatial patterns of social groups in the city of Córdoba (Argentina), associating them with certain risk behaviors among children and adolescents, especially those related to the reproduction of inequality, poverty, and exclusion. First, we identify the different socio-residential areas comprising the city, from the analysis of the distribution of social groups in the urban space, with special emphasis on education and housing characteristics. Second, we calculate the differentials for risk behavior among children and adolescents (school dropout rates, youth inactivity, and late adolescence fertility) according to the aforementioned areas of residence. Third, we evaluate the impact of the socio-housing context in these behaviors. We use Data from the National Demographic and Household Census of 2001, at the census tract level.
Partindo da premissa de que os fenômenos sociais não são distribuídos de maneira homogênea no espaço geográfico, este estudo pretende explorar os padrões de localização espacial dos grupos sociais na cidade de Córdoba (Argentina), relacionando os mesmos com determinados comportamentos de risco de crianças e jovens, em especial aqueles vinculados à reprodução de desigualdades, da pobreza e da exclusão. Primeiro, são identificadas as diferentes áreas socio-habitacionais que compõem a cidade, a partir da análise da distribuição dos grupos sociais no espaço urbano, com especial ênfase nas suas características educacionais e habitacionais. Segundo, são calculados os diferenciais dos comportamentos de risco de crianças e jovens (evasão escolar, inatividade juvenil e fecundidade adolescente tardia), de acordo com as áreas de residência anteriormente mencionadas. Terceiro, é avaliada a incidência do contexto socio-habitacional nestes comportamentos. São utilizados os dados do Censo Demográfico e Domiciliar Nacional, de 2001, a nível do setor censitário.