Estimação da prevalência da depressão via o modelo de classes latentes utilizando a amostra da Pesquisa Nacional de Saúde, 2013

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Data

2019-02-20

Autores

Idalino, Rita de Cássia de Lima

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Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Resumo

A depressão é apontada como a doença crônica não transmissível que terá maior abrangência até 2030, atingindo direta ou indiretamente vários setores nos quais a população está inserida. No Brasil, a situação da depressão é alarmante, respondendo pela maior taxa do continente latino-americano. A Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) é um inquérito de base domiciliar de abrangência nacional. Trata-se de uma iniciativa do Ministério da Saúde em parceria com o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e tem como objetivo caracterizar a situação de saúde e os estilos de vida da população brasileira, e assim conhecer como acontece a atenção à saúde em diversos grupos da população. Neste trabalho a depressão será o objeto de estudo por ser caracterizada como uma doença complexa de difícil mensuração e observação devido a suas causas multifatoriais. O levantamento de dados da PNS utilizou um planejamento amostral complexo, o que demanda uma atenção especial em relação à análise das informações coletadas. Considerando a magnitude da pesquisa e levando em consideração as diversidades regionais, foram ajustados modelos com base na teoria de classes latentes. Essa abordagem identifica grupos baseados nos padrões de respostas observadas nas variáveis categóricas utilizando um modelo probabilístico. Assim é possível classificar cada indivíduo como pertencente a um grupo, estimar a prevalência e identificar características decisivas para o surgimento dos grupos. A partir de itens que tratam sobre a saúde mental, foi possível propor classes com o perfil de respostas associadas com questões sociodemográficas de adultos brasileiros. Os resultados demonstraram a influência de respostas quanto a gravidade de forma mais acentuada para a idade, sexo e escolaridade. Foi possível investigar sob a ótica de uma metodologia promissora o comportamento em termos populacionais da depressão e apesar da complexidade, identificar possíveis subtipos.
Depression is indicated as the non-transmissible chronic disease that will be more widespread until 2030, reaching directly or indirectly several sectors in which the population is inserted. In Brazil, the situation of depression is alarming, accounting for the highest rate in the Latin American continent. The National Health Survey (PNS) is a nationwide household survey. It is an initiative of the Ministry of Health in partnership with the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) and aims to characterize the health situation and the lifestyles of the Brazilian population, and thus to know how health care happens in different groups of the population. In this study, depression will be the object of study because it is characterized as a complex disease of difficult measurement and observation due to its multifactorial causes. The PNS data collection used a complex sampling plan, which demands special attention in relation to the analysis of the information collected. Considering the magnitude of the research and taking into account the regional diversities, models were adjusted based on latent class theory. This approach identifies groups based on the patterns of responses observed in the categorical variables using a probabilistic model. Thus it is possible to classify each individual as belonging to a group, to estimate the prevalence and identify decisive characteristics for the emergence of groups. Based on items dealing with mental health, it was possible to propose classes with the profile of responses associated with sociodemographic issues of Brazilian adults. The results showed the influence of severity responses more markedly for age, sex and schooling. It was possible to investigate the behavior, in population terms, of depression and in spite of the complexity, to identify possible subtypes.

Descrição

Palavras-chave

Depressão, Classes latentes, Amostragem complexa, Saúde mental, Depression, Latent classes, Complex sampling, Mental health

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