RESUMO
Abstract This study aimed to analyze the influence of socioeconomic factors on the frequency of diagnoses of oral mucosal changes and the number of hospitalized patients with oral and oropharyngeal cancer in Brazil. This cross-sectional study analyzed data from all Brazilian cities in the period 2011-2017. The frequency of diagnoses of oral mucosal changes and the number of hospitalized patients of oral and oropharyngeal cancer in Brazil were extracted from the Primary Care Information System (SIAB) and Brazilian National Cancer Institute (INCA) databases. The socioeconomic factors evaluated were the Gini coefficient of inequality, municipal Human Development Index (MHDI), inadequate basic sanitation rate, employment rate, illiteracy rate and expected years of schooling. Associated factors were examined using bivariate Spearman's correlations and multivariate Poisson regressions, and statistically significant (p < 0.05) correlations between study variables and regression coefficients were obtained. A higher frequency of diagnoses of mucosal changes was observed in cities with a higher Gini coefficient (B = 11.614; p < 0.001), higher MHDI (B = 11.298; p < 0.001), and higher number of hospitalized patients with oral and oropharyngeal cancer (B = 0.001, p < 0.002). Cities with higher Gini coefficients (B = 8.159, p < 0.001), higher inadequate basic sanitation rates (B = 0.09, p = 0.001), lower expected years of schooling (B = -0.718, p < 0.001), and higher illiteracy rates (B = 0.191, p < 0.001) had a higher frequency of hospitalized patients with oral and oropharyngeal cancer. In conclusion, more developed cities showed a higher frequency of diagnoses of mucosal changes. Greater inequality and worse socioeconomic conditions are associated with a higher frequency of hospitalized patients with oral and oropharyngeal cancer in Brazil.
Assuntos
Neoplasias Bucais/epidemiologia , Fatores Socioeconômicos , Brasil/epidemiologia , Estudos Transversais , CidadesRESUMO
ABSTRACT OBJECTIVE: To analyze the effect of the 2017 Basic Primary Care Policy (PNAB) on the number of community health agents per primary health care team. METHODS: This is a cross-sectional, descriptive and analytical study using data available on the Ministry of Health platform called e-Gestor da Atenção Básica, about Brazil's 5,570 towns between October 2017 and December 2019. The survival of the number of towns that did not reduce the number of community health agents was analyzed according to region of the country, the Human Development Index (HDI), the Gini Inequality Index and population size. Cox regression was used to analyze the factors associated with a reduction in the number of CHAs after one month and, from then on, every three months until two years had passed since the publication of the 2017 PNAB Ordinance, considering p < 0.05. CONCLUSIONS: After two years, the greatest reduction was observed in towns in the Midwest and South regions, which presented a high HDI, lower inequality and larger populations. Towns in the Midwest (HR = 1.256) had a higher chance of reducing the number of CHAs compared to the North region. Towns with a higher HDI (HR = 1.053) and larger population size (HR = 1.186) were also more likely to reduc the number of community health agents. Therefore, after the 2017 PNA, the number of towns reducing the amount of community health workers in primary health care increased over the months
RESUMO OBJETIVO: Analisar o efeito da Política Nacional de Atenção Básica (PNAB) de 2017 no quantitativo de agentes comunitários de saúde, por equipe de atenção primária em saúde. MÉTODOS: Trata-se de um estudo transversal, descritivo e analítico, utilizando dados disponibilizados na plataforma e-Gestor da Atenção Básica, do Ministério da Saúde, sobre os 5.570 municípios brasileiros, entre outubro de 2017 e dezembro de 2019. A sobrevida do número de municípios que não reduziram o quantitativo de agentes comunitários de saúde foi analisada segundo a região do país, índice de desenvolvimento humano (IDH), índice de desigualdade de Gini e porte populacional. A Regressão de Cox foi utilizada para analisar os fatores associados à redução do número de ACS após um mês e, a partir de então, a cada três meses, até completarem os dois anos da publicação da portaria da PNAB 2017, considerando-se p < 0,05. CONCLUSÕES: Após dois anos, a maior redução foi observada em municípios das regiões Centro-Oeste e Sul, que apresentaram IDH alto, menos desiguais e com maior porte populacional. Municípios do Centro-Oeste (HR = 1,256) apresentaram maior chance de redução do número de ACS comparado à região Norte. Municípios com maior IDH (HR = 1,053) e maior porte populacional (HR = 1,186) também apresentaram maior chance de reduzir o número de agentes comunitários de saúde. Portanto, após a PNAB 2017, houve um aumento ao longo dos meses no número de municípios que reduziram a quantidade de agentes comunitários em saúde na atenção primária de saúde.
Assuntos
Humanos , Atenção Primária à Saúde , Saúde Pública , Brasil , Estudos Transversais , Agentes Comunitários de SaúdeRESUMO
Objetivo: Investigar os fatores associados ao não acesso em saúde bucal no Brasil. Métodos: Estudo transversal, sobre dados da avaliação externa do Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica, em 2014 e 2018, mediante regressão logística multivariada hierarquizada. Definiu-se como 'não acesso' quando o usuário não consegue marcar consulta com cirurgião-dentista. Resultados: Foram analisados dados de 37.262 indivíduos do segundo ciclo (2014) e 117.570 do terceiro ciclo (2018). Maior chance de não acesso ocorreu para residentes em municípios mais desiguais e com menor cobertura de saúde bucal, deslocamento para a unidade de saúde superior a 11 minutos, sexo feminino, idade entre 25 e 39 anos e renda de até 1 salário mínimo. Conclusão: O não acesso associou-se a fatores municipais, como maior desigualdade; fatores organizacionais, como menor cobertura e tempo de deslocamento até a unidade; e fatores individuais, como sexo, idade e renda.
Objetivo: Investigar los factores asociados a la falta de acceso a la salud bucal en Brasil. Métodos: Estudio transversal, con datos de la evaluación externa del Programa de Mejoramiento del Acceso y la Calidad de la Atención Primaria (2014 y 2018), mediante regresión logística multivariable jerárquica. La categoría 'sin acceso' se definió cuando el usuario no consiguió concertar una consulta con un cirujano dentista. Resultados: Analizamos datos de 37.262 (2014) y 117.570 (2018) individuos. Se encontró una mayor probabilidad de no acceso para quienes: vivían en municipios con más desigualdad y con menor cobertura de salud bucal, cuyo tiempo de viaje a la unidad era superior a 11 minutos; mujeres, entre 25 y 39 años e ingresos de hasta 1 sueldo mínimo. Conclusión: La falta de acceso se asoció con factores municipales como mayor desigualdad; factores organizacionales como menor cobertura y tiempo de viaje a la unidad; y factores individuales como sexo, edad e ingresos.
Objective: To investigate factors associated with non-access to oral health in Brazil. Methods: This was a cross-sectional study of data from external evaluations of the National Primary Care Access and Quality Improvement Program (2014 and 2018), using hierarchical multivariate logistic regression. 'Non-access' was defined as the service user not being able to make an appointment with a dentist. Results: We analyzed data on 37.262 individuals (2014 sample) and on a further 117.570 individuals (2018 sample). Greater likelihood of non-access was found for those who live in municipalities with greater inequalities and with less oral health coverage, those whose travel time to the health center is more than 11 minutes, being female, being aged between 25 and 39 years and those whose income was up to 1 minimum wage. Conclusion: Non-access was associated with municipal factors such as greater inequality; organizational factors such as less oral health coverage and travel time to the health center; and individual factors such as sex, age and income.