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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.

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 O artigo trata da estratégia de construção do Sistema de Indicadores de Saúde e Acompanhamento de Políticas do Idoso (SISAP-Idoso). O Sistema pretende articular a produção de informações em saúde com a decisão político-institucional, de modo a servir como instrumento de gestão em saúde do idoso. Seu foco é suprir a necessidade de informações para o planejamento e o controle de políticas e programas dos gestores municipais do Sistema Único de Saúde (SUS). Apresentam-se as metodologias de criação da Matriz Conceitual por Dimensões de Saúde e da Matriz Conceitual para Acompanhamento de Políticas e Programas. A primeira sistematiza um painel de indicadores para o diagnóstico da situação de saúde da população idosa, procedimento sem o qual não é possível planejar adequadamente ações em saúde. A segunda seleciona indicadores para monitorar a implementação e avaliar os resultados de políticas e programas de saúde do idoso. O Sistema se mostra uma importante ferramenta de suporte da formulação e acompanhamento de programas de saúde, principalmente no nível municipal. Além disso, é uma poderosa ferramenta de controle social e de empoderamento da população. A incorporação plena do SISAP-Idoso depende da consolidação do uso de informação e de indicadores no processo de políticas públicas. Abstract This article examines the strategy for construction of a System of Indicators for Monitoring the Public Policies and Health Situation of the Elderly (SISAP-Idoso). The System seeks to assess the production of health information with the political/institutional decision, serving as a management tool in the health of the elderly. Its focus is to meet the need of the Unified Health System municipal managers for information for planning and controlling health programs. The paper presents the methods used in the creation of the Conceptual Matrix for Health Dimensions and Conceptual Matrix for Monitoring and Evaluation of Policies. The first systematizes a panel of indicators to diagnose the health condition of the elderly, a procedure without which one cannot properly plan health actions. The second selects indicators to monitor implementation and evaluate the results of health policies and programs for the elderly. The System became an important tool to support the formulation and monitoring of health programs, particularly at the local level. Moreover, it is a powerful tool of social control and population empowerment. The full incorporation of the System depends on the consolidation of information and indicators as parts of the policy process.

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.