Resumo O artigo objetiva estudar a associação entre condições de vida das famílias brasileiras e a estimativa da insegurança alimentar (IA). Para tanto, foi realizado estudo transversal conduzido com dados da Pesquisa de Orçamento Familiar (2008-2009), do IBGE, nas áreas rurais e urbanas. A estimativa da IA foi obtida a partir da pergunta: “das afirmativas a seguir, qual aquela que melhor descreve a quantidade de alimento consumido por sua família?”, quando a resposta foi “normalmente não é suficiente” ou “às vezes não é suficiente”. As condições de vida foram analisadas por variáveis econômicas, do domicílio e seu entorno. Modelos de regressão de Poisson com variância robusta, ajustados, foram construídos. Os resultados mostram que, dos 55.406 domicílios investigados, 39,4% foram classificados em IA, sendo que, na maioria deles, foi identificada dificuldade (93,9%) para levar a vida até o fim do mês com a renda disponível. Os valores de razão de prevalência, ajustados por renda mensal per capita, região e área, indicam que todos os aspectos econômicos e condições de vida insatisfatórias, bem como os problemas no domicílio e do entorno foram significativamente associados à IA. Conclui-se que é elevada a prevalência da estimativa da IA, sendo associada às condições de vida insatisfatórias das famílias. Portanto, revela-se a necessidade de implementar políticas públicas intersetoriais efetivas visando reduzir as desigualdades.
Abstract Aim: To research the association between the living conditions of Brazilian families and the Food Insecurity (FI) estimations. Methods: Cross-sectional study conducted with data from the Household Budget Survey (2008-2009) in rural and urban areas. The estimation of FI rating was obtained by the question: “Which of the following statements best describes the amount of food consumed by your family?”,classified as FI for answers “usually not enough” or “sometimes not enough”. Living conditions were analyzed by economic variables, the household and its surroundings. Poisson regression models with robust variance, adjusted, were used. Results: 39.4% out of 55.406 households evaluated, were classified as FI. In most (93.9%) difficulty to make ends meet was identified. Prevalence ratio values, adjusted for monthly income per capita, region and area, showed that all economic and unsatisfactory living conditions, as well as home and surrounding problems were significantly associated with FI. Conclusions: The prevalence of FI estimates was high, associated with families’ unsatisfactory living conditions. Therefore, there is a need to implement effective intersectorial public policies aimed at reducing inequality.
Resumen Objetivo: Estudiar la asociación entre las condiciones de vida de las familias brasileñas y la estimación de la inseguridad alimentaria (IA). Métodos: Estudio transversal realizado con datos de la Encuesta de Presupuesto Familiar (2008-2009) en áreas rurales y urbanas. La estimación de la calificación de IA se obtuvo de: “De las siguientes declaraciones, ¿cuál describe mejor la cantidad de alimentos consumidos por su familia?”, cuando la respuesta era “normalmente no es suficiente” o “a veces no es suficiente”. Las condiciones de vida fueron analizadas por variables económicas, el hogar y su entorno. Se construyeron modelos de regresión de Poisson con varianza robusta y ajustada. Resultados: De los 55.406 hogares investigados, 39,4 % fueron clasificados en IA, y en la mayoría de ellos se identificó como difícil (93,9 %) llegar a fin de mes con los ingresos disponibles. Los valores de la razón de prevalencia, ajustados por el ingreso mensual per cápita, la región y el área, mostraron que todos los aspectos económicos y las condiciones de vida insatisfactorias, así como los problemas del hogar y su entorno estaban significativamente asociados con la IA. Conclusión: La prevalencia de estimación de la IA fue alta, asociada con las condiciones de vida insatisfactorias de las familias. Por lo tanto, es necesaria la implementación de políticas públicas intersectoriales efectivas destinadas a reducir las desigualdades.
