Assessing intersectional disparities in obesity among Brazilian adults: a MAIHDA approach

Resumo:

A obesidade afeta desproporcionalmente populações socialmente marginalizadas, mas análises tradicionais frequentemente não conseguem captar a complexidade dos determinantes sociais que a cruzam. Para enfrentar essa limitação, aplicamos a Análise Multinível de Heterogeneidade Individual e Precisão Discriminatória (MAIHDA) interseccional para examinar como combinações de sistemas de poder moldam a prevalência da obesidade em adultos brasileiros. Foram analisados dados de 71.896 indivíduos na Pesquisa Nacional de Saúde de 2019. A obesidade foi definida como índice de massa corporal ≥ 30kg/m². Os indivíduos foram categorizados em 162 camadas interseccionais com base em cinco dimensões (raça, gênero, idade, renda e educação). No todo, dois modelos logísticos multinível foram estimados para considerar os efeitos aditivos e multiplicativos dessas dimensões. As prevalências previstas de obesidade em diferentes camadas sociais foram examinadas. A prevalência da obesidade variou significativamente dentro e entre camadas interseccionais, com a maior prevalência concentrando-se em mulheres pardas e negras com menor renda e escolaridade. O efeito explicativo das camadas interseccionais diminuiu de 3,08% para 1,67% após a inclusão das dimensões sociais no modelo. Com uma variância proporcional de 46%, a análise mostrou que os efeitos da interação são necessários para capturar as desigualdades entre os grupos. Embora os efeitos aditivos expliquem parte da variância na obesidade, disparidades interseccionais persistentes destacam as limitações dos modelos tradicionais. Esses achados ressaltam a importância dos quadros interseccionais para revelar como os sistemas de opressão estão incorporados nos resultados de saúde.