TRATAMENTO DOS DADOS

Para a análise dos dados foram utilizados os softwares Excel 2007 © e SPSS Statistics 17.0.

Na caracterização da amostra foram estudadas as frequências absolutas (fi), relativas (Fi.) e relativas acumuladas (Fac.) (quando aplicável) e nas variáveis quantitativas foram estudados também os limites máximo e mínimo, média e desvio-padrão (representados por média ± desvio padrão). A distribuição do rendimento equivalente pela amostra foi estudada através do cálculo do índice de Gini.

Na análise da associação entre as DCV e FRCV, foram estudados os odds ratio (OR) para cada FRCV em relação a cada DCV e utilizando o intervalo de confiança de 95%. As medidas de OR para os FRCV e DCV correspondem à razão entre as possibilidades dos doentes expostos ao factor de risco e os não-doentes expostos ao factor de risco. Na sua interpretação, conclui-se associação positiva quando o seu valor é superior a 1, negativa quando o seu valor é inferior a 1 e quando o seu valor é igual a 1 (ou o seu intervalo de confiança contem o valor 1) conclui-se não haver associação significativa entre a DCV e o FRCV (Gordis, 2005). Na análise da associação entre as doenças cardiovasculares, FRCV e nível socioeconómico, foram estudados os OR para um intervalo de confiança de 95%. A análise dos OR por nível socioeconómico foi efectuada agrupando em dois grupos a metade da população com rendimento EEM-OCDE mais elevado e a metade da população com rendimento EEM-OCDE mais baixo. À semelhança da análise de OR para os FRCV e DCV, os OR entre níveis socieconómicos consiste na razão entre as possibilidades de ter DCV ou

(Continuação da tabela 1)

Variável Variável INS Notação _INS Definição Tipo Variável

Sofrimento psicológico

Nervosismo 15.1 Manifestação de nervosismo nas últimas 4 semanas

Categórica

ordinal 0 - Sempre 1-A maior parte do

tempo 2-Bastante tempo

3- Algum tempo 4-Pouco tempo

5-Nunca Depressão 15.2 Manifestação de depressão nas

últimas 4 semanas

Categórica ordinal Tristeza 15.4 tristeza nas últimas 4 Manifestação de

semanas

Categórica ordinal Calma 15.3 calma nas últimas 4 Manifestação de

semanas Categórica ordinal 5- Sempre 4- A maior parte do tempo 3-Bastante tempo 2- Algum tempo 1-Pouco tempo 0-Nunca Felicidade 15.5 felicidade nas últimas Manifestação de

4 semanas Categórica ordinal Utilização de cuidados de saúde Consultas médicas em 3 meses 6.1 Número de consultas médicas nos 3 meses

anteriores

Numérica

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FRCV nos mais pobres (divisão entre os mais pobres com FRCV ou DCV e os mais pobres sem FRCV ou DCV) em relação aos mais ricos (divisão entre os mais ricos com FRCV ou DCV e os mais ricos sem FRCV ou DCV). A sua interpretação é diferente da realizada para a associação entre DCV e FRCV, traduzindo então associação entre a morbilidade e os níveis socieconómicos mais baixos quando o seu valor é superior a 1, associação entre a morbilidade e os níveis socieconómicos mais elevados quando o seu valor é inferior a 1 e sem associação significativa quando o seu valor é igual a 1 (ou o seu intervalo de confiança contém o valor 1) (Yazbeck, 2009).

Na análise da distribuição da morbilidade por nível socioeconómico, foram estudados os índices e curvas de concentração entre níveis socieconómicos, usando os dados sem padronização e com padronização por sexo e idade.

É de referir que em geral os valores foram expressos com duas casas decimais, à excepção dos valores dos índices de concentração que se expressaram com três casas decimais.

3.3.1 Padronização dos resultados

Na análise empírica dos dados, utilizou-se tal como noutros estudos, a padronização dos resultados para controlar os efeitos de viés das variáveis sociodemográficas que apresentam em relação aos indicadores de doença e de rendimento (O’Donnell, Van Doorslaer, Wagstaff, 2008).

As variações nas variáveis demográficas podem gerar desigualdades inevitáveis. Pelo que pode ser difícil a comparação de grupos com estruturas etárias diferentes. A probabilidade de ocorrência de doença cardiovascular aos 30 anos é diferente comparativamente aos 80 anos. Se no grupo socioeconómico mais elevado tivermos mais concentração de indivíduos mais jovens, naturalmente teremos menos carga de doença neste grupo e se no grupo socioeconómico mais baixo tivermos mais concentração de indivíduos mais velhos, teremos mais carga de doença neste grupo. Isto significa que a curva de concentração pode-se encontrar acima da diagonal simplesmente devido às relações entre idade, doença e nível socioeconómico.

Foram utilizadas na padronização dos dados, as variáveis demográficas idade e sexo.

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Existem duas formas de padronização dos dados, a directa e a indirecta. A padronização directa fornece a distribuição de saúde pelos grupos socioeconómicos esperada se todos os grupos tivessem, por exemplo, a mesma estrutura etária mas os efeitos da idade fossem específicos do grupo. A padronização indirecta corrige a distribuição actual através da comparação com a distribuição esperada se os indivíduos tivessem a sua idade mas o efeito médio da idade de toda a população. Ambas as formas de padronização podem ser aplicadas através da análise de regressão (O’Donnell, Van Doorslaer, Wagstaff, 2008). No presente trabalho, aplicou-se a padronização indirecta, utilizando a seguinte equação:

Nesta fórmula, yi corresponde a um indicador de saúde, i é o indivíduo, α/β são os vectores, xj são as variáveis confundentes (idade e sexo) e zk são as variáveis não- confundentes. Quando se pretende padronizar para a correlação total com as variáveis confundentes, as variáveis zk são extraídas da análise de regressão. Os parâmetros estimados através da análise de ordinary least squares (OLS) para os valores individuais (xji) das variáveis confundentes, e as médias das variáveis não-confundentes são usados para estimar os valores esperados do indicador de saúde ( ) (O’Donnell, Van Doorslaer, Wagstaff, 2008).

A estimativa indirecta da distribuição padronizada ( ) é então obtida através da diferença entre a distribuição actual e a esperada, mais a média ( ) (O’Donnell, Van Doorslaer, Wagstaff, 2008)

Neste capítulo foram abordados os materiais e métodos utilizados no presente estudo, realçando-se que é um estudo observacional, transversal e exploratório-descritivo, com o objectivo de analisar a distribuição da doença cardiovascular de acordo com o nível socioeconómico (medido através do rendimento EEM-OCDE), na população portuguesa, e através dos dados fornecidos pelo 4º INS. O capítulo seguinte refere-se aos resultados determinados pela metodologia escolhida, pelo que se iniciará por caracterizar a amostra, descrever a associação entre DCV e FRCV através dos OR e descrever a associação entre

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4. RESULTADOS