Associação entre características do contexto social de vizinhança e transtornos mentais comuns

Abstract

Contexto: A influência das características do ambiente social de vizinhança nos transtornos mentais comuns (TMC) ainda é pouco estudada, principalmente em países em desenvolvimento como o Brasil, onde há poucos trabalhos sobre o tema. Objetivos: O objetivo geral foi investigar as relações entre as percepções de coesão social e segurança da vizinhança e transtorno mental comum, considerando-se as relações entre características individuais e de grupo bem como as medidas no nível agregado e no individual. Métodos: Essa pesquisa foi realizada com dados da linha de base (2008-2010) do Estudo Longitudinal da Saúde do Adulto - ELSA-Brasil, que é um estudo multicêntrico com 15.105 servidores civis, ativos e aposentados vinculados a seis instituições públicas de ensino superior e de pesquisa brasileiras. Foi utilizado o instrumento CIS-R, que permite rastrear o TMC e possibilita identificar seis categorias diagnósticas desse transtorno. Coesão social e segurança foram medidas por meio de escalas validadas de características autorreferidas de vizinhança. As covariáveis sexo, idade, estado civil, raça/cor, renda familiar per capita foram autorreferidas na entrevista de linha de base. O modelo de regressão de Poisson com variância robusta foi utilizado para estimar a razão de prevalência das associações entre os desfechos e as variáveis de exposição. Regressão logística multinível foi empregada considerando vizinhanças no nível 2 e os indivíduos no nível 1, para estimar o efeito aleatório de vizinhança e as razões de chance. Resultados: Resultados da percepção individual das características de vizinhanças indicaram associação entre pior percepção de coesão social e de segurança na vizinhança e transtornos mentais comuns, e essa associação permanece após o ajuste para as variáveis individuais, ou seja, participantes que percebiam morar em uma vizinhança com mais baixa coesão social e menos segura tiveram maior chance de apresentar TMC mesmo após ajustes para as covariáveis sociodemográficas. As variações entre as vizinhanças foram estatisticamente significativas no modelo vazio para TMC. Pequena porção da variância (2,3%) no TMC pode ser atribuída às vizinhanças. As estimativas de razão de chance obtidas no modelo mutiltinível mostraram uma variação significativa no TMC relacionada ao nível de coesão social e de segurança da vizinhança, que não pode ser totalmente explicada por fatores individuais, como sexo, idade, raça/cor, estado civil, escolaridade e renda familiar per capita. Conclusão: Esse estudo apresenta evidências da associação entre percepção de coesão social e segurança individual da vizinhança nos TMC, bem como entre as medidas agregadas da percepção de coesão social e segurança e TMC, mesmo após ajustes das variáveis individuais. Aproximadamente 2,3% da variabilidade na prevalência do TMC foram atribuídos ao contexto de vizinhança, e o restante ao nível individual, considerando o modelo “vazio”.

Context: The influence of the characteristics of the neighborhood social environment in common mental disorders (CMD), is poorly studied, mainly in developing countries such as Brazil, where there are few studies on the topic. Purposes: The general purpose was to investigate the relationships between the perceptions of social cohesion and neighborhood safety and common mental disorder, considering the relationships between individual and group characteristics as well as the ones measured in aggregate and individual level. Methods: This research was carried out using baseline data (2008-2010) from the Adult Health Longitudinal Study - ELSA-Brasil, which refers to the multicentric study with 15105 civil servants, active and retired ones linked to six Brazilian public higher education and research institutions. The instrument CIS-R was used which enables tracking the CMD and enables identifying six diagnosis categories of CMD. Social cohesion and safety were measured using validated scales of neighborhood self-referred characteristics. The covariates gender, age, marital status, race/color, per capita income were self-referred in the baseline interview. The Poisson regression model with robust variance was used to estimate the prevalence ratio of the associations between the outcomes and the exposition variables. Multilevel logistic regression was used considering neighborhoods in the level 2 and the individuals in the level 1 to estimate the neighborhood random effect and the chance ratios. Results: Individual perception results of neighborhood characteristics indicated association between worst perception of social cohesion and neighborhood safety perception and common mental disorders, and this association remains after the adjustment for the individual variables, that is, participants who noticed living at a neighborhood with lower social cohesion and less safe had a bigger chance to present common mental disorders even after adjustments for the socio demographic covariates. The variations between the neighborhoods were statistically significant in the empty model for CMD. A small portion of variance (2,3%) in the CMD can be attributed to the neighborhoods. The chances ratio estimates obtained in the multilevel model showed a significant variation in common mental disorders related to the level of social cohesion and neighborhood safety, which cannot be totally explained by individual factors such as gender, age, race/color, marital status, education and per capita income. Approximately 2,3% of variability in the prevalence of CMD was attributed to the neighborhood context and the rest to the individual level individual, considering the model as “empty”. Conclusion: This study presents evidences of the association between social cohesion and neighborhood individual safety perception in the CMD, as well as between the aggregate measures of social cohesion and safety perception and CMD, even after adjustment of the individual variables. About 2,3% of the variation in CMD prevalence was attributed to the context of neighborhood, and the rest to the individual level, considering the “empty” model.