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Resumo O Problema Crônico de Coluna (PCC) é uma das doenças mais prevalentes no mundo e representa uma das principais causas de anos de vida perdidos por incapacidade. Embora de grande relevância para a saúde pública, estudos sobre o acesso e a utilização dos tipos de tratamento são escassos. O objetivo deste artigo é descrever os principais tratamentos para PCC no Brasil, analisar os fatores associados à sua utilização e discutir possíveis desigualdades na utilização de fisioterapia /exercícios e a utilização de medicamentos. A partir da PNS 2013 foram realizadas análises descritivas sobre prevalência de PCC e regressão logística múltipla para analisar a associação segundo as características demográficas, socioeconômicas, a situação da saúde, a limitação causada pelo PCC, acesso a serviços de saúde e regionais. Ter ensino superior aumenta 2,39 vezes as chances de realizar fisioterapia, no entanto, a escolaridade não se mostrou associada à utilização de medicamentos. Indivíduos de estratos superiores apresentam quase 2 vezes mais chances de realizar fisioterapia, o que não foi observado para medicamentos. Sobre as condições de saúde, o aumento do grau da limitação por PCC eleva a chance de uso de medicamentos em até 3,5 vezes, mas não varia quando associado à realização de fisioterapia.

BACKGROUND: Hypertension is a serious global public health problem that affects a large part of the Brazilian adult population and can cause limitations and losses of quality of life. OBJECTIVE: The objective of this study was to analyze the association of hypertension and its correlated limitations, with sociodemographic and epidemiological factors. DESIGN AND SETTING: Cross-sectional study analyzing information on 44,271 adults (30 years or older) from the Brazilian National Health Survey of 2013. METHODS: The prevalence of hypertension and the degree of limitation of the patients’ activities associated with hypertension, according to sociodemographic characteristics, anthropometric measurements and lifestyles, were calculated for both sexes. To analyze the strength of association, bivariate and multivariate Poisson regression were used. RESULTS: Hypertension was the most prevalent risk factor among Brazilian adults aged 30 years or older (40.7%). It was strongly associated with the aging process (prevalence ratio, PR 3.51), obesity (PR 1.73), heart disease (PR 1.67) and stroke (PR 1.86). Furthermore, limitations associated with hypertension were more prevalent among those with comorbidities from noncommunicable diseases relating to hypertension complications (stroke PR 1.47; heart disease PR 1.69) and with incomplete elementary education (PR 1.19). CONCLUSIONS: This study showed sociodemographic inequality in the prevalence of hypertension, especially in the population with some degree of limitation associated with hypertension. It showed that improvements in access to primary care services for controlling hypertension at its initial stages are essential in order to avoid comorbidities of greater severity and limitations and losses of quality of life, especially among socially disadvantaged people.

Resumo Objetivo analisar os óbitos ocorridos no município do Rio de Janeiro (RJ, Brasil) segundo local de ocorrência, faixa etária, causa e características sociodemográficas no contexto da pandemia de Covid-19. Método calculou-se a distribuição da mortalidade por local de ocorrência, faixa etária e causa. O “excesso de mortalidade” foi analisado pela comparação das médias mensais dos óbitos por local de ocorrência, causas e características sociodemográficas nos meses de abril a junho dos anos 2017, 2018 e 2019, com aqueles ocorridos nos mesmos meses de 2020. Resultados os óbitos domiciliares aumentaram quando comparada com a média no triênio anterior. As principais causas de mortalidade não foram alteradas, mas tiveram aumentos relevantes. Destaca-se o crescimento da insuficiência respiratória não classificada e dos óbitos por causa mal definida. Quanto às características sociodemográficas, verificou-se aumento maior entre homens, raça/cor negra, viúvos e baixa escolaridade. Conclusão o aumento da mortalidade domiciliar encontrado no município do Rio de Janeiro pode estar associado a efeitos da pandemia de Covid-19. Além disso, o aumento de mortes com causa básica mal definida pode estar associado à pandemia de Covid-19 em razão da falta de testes e dificuldade de acesso a serviços de saúde. A maior vulnerabilidade dos idosos é conhecida, porém estudos adicionais são importantes para entender os diferenciais de sexo e estado civil. A ligação entre raça/cor negra e menor nível de escolaridade e maior chance de mortalidade domiciliar ocorre em razão de uma sobreposição de riscos durante a vida, que leva pessoas nesses grupos à maior vulnerabilidade.

Resumo Revisão sistemática sobre fatores demográficos, socioeconômicos, comportamentais e antropométricos associados à hipertensão (HAS). Foram incluídos estudos observacionais, de populações com 18 anos ou mais, dos últimos dez anos, publicados em inglês, português ou espanhol das bases Pubmed, Web of Science, Scopus e Lilacs. Ao final, foram incluídos 42 artigos, a maioria do tipo seccional. A idade e o Índice de Massa Corporal (IMC) elevados foram os fatores relacionados à maior chance de ter HAS mais encontrados nos estudos. Outros fatores associados à HAS foram: sexo (masculino), escolaridade (menor escolaridade), renda (menor renda) e circunferência da cintura (elevada). Nunca ter fumado, nunca ter consumido álcool e ter cor branca apareceram como características relacionadas a menor chance de ter HAS. Assim, características demográficas, socioeconômicas, comportamentais e antropométricas são importantes fatores associados a maior chance de ter HAS na população adulta. Entretanto, enquanto a maioria dos fatores associados à HAS for passível de intervenção, serão necessárias políticas de promoção da saúde mais amplas para reduzir as desigualdades socioeconômicas na prevalência de hipertensão. Abstract A systematic review of demographic, socioeconomic, behavioral and anthropometric factors associated with hypertension. We included observational studies, of populations aged 18 or older, from the past ten years, published in English, Portuguese or Spanish from Pubmed, Web of Science, Scopus and Lilacs bases. The most found factors related to the greater chance of having hypertension were age and the Body Mass Index (BMI). Other factors associated with the disease were: gender (male), education (lower education), income (lower income) and waist circumference (high). Never having smoked, never having consumed alcohol and white skin color were characteristics related to a lower chance of having hypertension. As demonstrated, demographic, socioeconomic, behavioral and anthropometric characteristics are important factors associated with a greater chance of having hypertension in the adult population. However, while most of the factors associated with it are amenable to intervention, broader health promotion policies will be needed to reduce socioeconomic inequalities in the prevalence of the disease.

O objetivo foi analisar aspetos epidemiológicos do problema crônico de coluna no Brasil e estudar a associação entre a prevalência do problema crônico de coluna e fatores demográficos, socioeconômicos, estilo de vida e condições de saúde. Utilizam-se microdados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2013. Os indicadores epidemiológicos foram: prevalência, tempo vivido com problema crônico de coluna, ciclo vital (de adulto jovem até idoso), impacto nas limitações da Vida Diária e idade média do início dos sintomas, segundo sexo e faixa etária. Para analisar a desigualdade do problema crônico de coluna segundo características socioeconômicas e fatores de risco realiza-se modelo de regressão logística multivariada, por etapa do ciclo vital, tendo como variável dependente a presença de problema crônico de coluna e como independentes: sexo, escolaridade, área de residência, raça/cor, autoavaliação da saúde, tipo de doença crônica, ídice de massa corporal (IMC) e atividade física. A prevalência de problema crônico de coluna no Brasil foi de 18,5%, sendo maior entre mulheres do que entre homens (21,1%; IC95%: 20,2-21,9). A idade média de início do problema crônico de coluna é 35 anos. Encontrou-se associação entre problema crônico de coluna e menor nível educacional, má autoavaliação da saúde e presença da maioria das doenças crônicas consideradas. Local de residência, IMC, idade e raça/cor estiveram fracamente ou não associados. A prevalência de problema crônico de coluna estabiliza aos 50 anos, mas a severidade da limitação aumenta em idades mais avançadas. A alta prevalência, similar a outros países, e o impacto nas condições de vida revelam a necessidade de estudos epidemiológicos sobre problema crônico de coluna. Resultados sugerem que a promoção e prevenção do problema crônico de coluna devem ser intensificadas, especialmente antes dos 50 anos de idade, considerando-se o acentuado envelhecimento populacional do país.

OBJECTIVES To estimate the healthy life expectancy at 60 years by sex and Federated States and to investigate geographical inequalities by socioeconomic status. METHODS Healthy life expectancy was estimated by the Sullivan method, based on the information of the National Survey on Health, 2013. Three criteria were adopted for the definition of “unhealthy state”: self-assessment of bad health, functionality for performing the activities of daily living, and the presence of noncommunicable disease with intense degree of limitation. The indicator of socioeconomic status was built based on the number of goods at household and educational level of the head of household. To analyze the geographical inequalities and socioeconomic level, inequality measures were calculated, such as the ratio, the difference, and the angular coefficient. RESULTS Healthy life expectancy among men ranged from 13.8 (Alagoas) to 20.9 (Espírito Santo) for the self-assessment criterion of bad health. Among women, the corresponding estimates were always higher and ranged from 14.9 (Maranhão) to 22.2 (São Paulo). As to the ratio of inequality by Federated State, the medians were always higher for healthy life expectancy than for life expectancy, regardless of the definition adopted for healthy state. Regarding the differences per Federated State, the healthy life expectancy was seven years higher in one state than in another. By socioeconomic status, differences of three and four years were found, approximately, between the last and first fifth, for men and women, respectively. CONCLUSIONS Despite the association of the mortality indicators with living conditions, the inequalities are even more pronounced when the welfare and the limitations in usual activities are considered, showing the necessity to promote actions and programs to reduce the socio-spatial gradient. RESUMO OBJETIVO Estimar a esperança de vida saudável aos 60 anos por sexo e Unidade da Federação e investigar as desigualdades geográficas e por nível socioeconômico. MÉTODOS A esperança de vida saudável foi estimada pelo método de Sullivan, com base nas informações da Pesquisa Nacional de Saúde, 2013. Foram adotados três critérios para definição de estado “não saudável”: autoavaliação de saúde ruim, funcionalidade para realização das atividades da vida diária, e presença de doença crônica não transmissível com grau intenso de limitação. O indicador de nível socioeconômico foi construído com base no número de bens no domicílio e grau de escolaridade do responsável. Para analisar as desigualdades geográficas e por nível socioeconômico, foram calculadas medidas de desigualdade, como a razão, a diferença e o coeficiente angular. RESULTADOS A esperança de vida saudável entre os homens variou de 13,8 (Alagoas) a 20,9 (Espírito Santo) para o critério de autoavaliação de saúde ruim. Entre as mulheres, as estimativas correspondentes foram sempre mais altas e variaram de 14,9 (Maranhão) a 22,2 (São Paulo). Quanto à razão de desigualdades por Unidade da Federação, as medianas foram sempre maiores para a esperança de vida saudável do que para a esperança de vida, independentemente da definição adotada para estado saudável. Quanto às diferenças por Unidade da Federação, a esperança de vida saudável chegou a ser sete anos maior em um estado do que em outro. Por nível socioeconômico, foram encontradas diferenças de três e quatro anos, aproximadamente, entre os últimos e primeiro quintos, para homens e mulheres, respectivamente. CONCLUSÕES Além de os indicadores de mortalidade estarem associados às condições de vida, as desigualdades são ainda mais pronunciadas quando o bem-estar e as limitações nas atividades habituais são levados em consideração, mostrando a necessidade de promover ações e programas para diminuir o gradiente socioespacial.

Background The demographic shift and epidemiologic transition in Brazil have drawn attention to ways of measuring population health that complement studies of mortality. In this paper, we investigate regional differences in healthy life expectancy based on information from the National Health Survey (PNS), 2013. Methods In the survey, a three-stage cluster sampling (census tracts, households and individuals) with stratification of the primary sampling units and random selection in all stages was used to select 60,202 Brazilian adults (18 years and over). Healthy life expectancies (HLE) were estimated by Sullivan’s method according to sex, age and geographic region, using poor self-rated health for defining unhealthy status. Logistic regression models were used to investigate socioeconomic and regional inequalities in poor self-rated health, after controlling by sex and age. Results Wide disparities by geographic region were found with the worst indicators in the North and Northeast regions, whether considering educational attainment, material deprivation, or health care utilization. Life expectancy at birth for women and men living in the richest regions was 5 years longer than for those living in the less wealthy regions. Modeling the variation across regions for poor self-rated health, statistically significant effects (p < 0.001) were found for the North and Northeast when compared to the Southeast, even after controlling for age, sex, diagnosis of at least one non-communicable chronic disease, and schooling or socioeconomic class. Marked regional inequalities in HLE were found, with the loss of healthy life much higher among residents of the poorest regions, especially among the elderly. Conclusions By combining data on self-rated health status and mortality in a single indicator, Healthy Life Expectancy, this study demonstrated the excess burden of poor health experienced by populations in the less wealthy regions of Brazil. To mitigate the effects of social exclusion, the development of strategies at the regional level is essential to provide health care to all persons in need, reduce risk exposures, support prevention policies for adoption of healthy behaviors. Such strategies should prioritize population groups that will experience the greatest impact from such interventions.