RESUMO
Resumo Analisou-se os fatores associados à violência contra pessoas idosas brasileiros segundo o tipo de agressor. Estudo transversal de base populacional com dados secundários, da Pesquisa Nacional de Saúde em 2013, totalizando 11.697 indivíduos com 60 anos ou mais no Brasil. A variável dependente foi ter sofrido violência por agressor conhecido ou desconhecido e as independentes foram divididas em blocos (Socioeconômico e demográfico; Autopercepção e cuidado com a saúde; Utilização do serviço de saúde; Estado de saúde/doença e Funcionalidade). O efeito das variáveis independentes sobre a variável resposta, foi expresso pela "Odds Ratio" com Intervalo de Confiança 95%. Realizou-se modelos hierarquizados de regressão logística multinomial simples e múltipla. Na análise simples foram eletivas para análise múltipla as variáveis com p-valor <0,05. Construiu-se um mapa temático segundo a distribuição espacial da violência, por estado. Cor da pele branca, <68 anos, saber ler e escrever, problemas no sono, não sentir prazer em fazer atividades e ter deficiência física associaram-se ao agressor desconhecido. Saúde ruim, fumar, discriminação no serviço de saúde e sentir-se mal consigo mesmo se associaram ao agressor conhecido. Discriminação por tipo de doença e pequena dificuldade para sair sozinho foram associados para ambos agressores. Estados com maior número de casos de violência encontrados foram Amapá, Paraná, Mato Grosso, Amazonas e Rio Grande do Norte. Desse modo, estimar a prevalência de violência contra pessoas idosas, o tipo de agressor, assim como os fatores associados, é imprescindível para identificação e prevenção do abuso individual, institucional e estrutural.
Abstract Factors associated with violence against older Brazilians were analyzed according to the type of aggressor. Population-based cross-sectional study with secondary data from the National Health Survey in 2013, totaling 11,697 individuals aged 60 years or older in Brazil. The dependent variable was having suffered violence by a known or unknown aggressor, and the independent variables were divided into blocks (Socioeconomic and demographic; Self-perception and health care; Health service use; Health status/disease and Functioning). The effect of the independent variables on the response variable was expressed by the "Odds Ratio" with a 95% Confidence Interval. Hierarchical models of simple and multiple multinomial logistic regression were performed. In the simple analysis, variables with p-value 0.05 were elective for multiple analysis. A thematic map was constructed according to the spatial distribution of violence, by state. White skin color, 68 years, knowing how to read and write, sleep problems, not feeling pleasure in doing activities and having a physical disability were associated with the unknown aggressor. Poor health, smoking, discrimination in the health service and feeling bad about oneself were associated with the known aggressor. Discrimination by type of illness and little difficulty going, out alone were associated for both aggressors. States with the highest number of cases of violence found were Amapá, Paraná, Mato Grosso, Amazonas and Rio Grande do Norte. Thus, estimating the prevalence of violence against older people, the type of aggressor, as well as associated factors, is essential for identifying and preventing individual, institutional and structural abuse.