É crescente o interesse em investigar os impactos da vizinhança na saúde. Para definir vizinhança, duas estratégias principais são encontradas: uma utiliza fronteiras artificiais criadas para finalidades administrativas, a outra considera a definição do indivíduo, vizinhança autopercebida. O objetivo deste estudo foi identificar os fatores associados à heterogeneidade da autopercepção da dimensão territorial da vizinhança entre os participantes de um inquérito de saúde em Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil. Para verificar tal a associação, foi utilizada regressão logística ordinal. Maiores percepções de vizinhança estiveram associadas a: melhor posição socioeconômica, trabalhar, avaliação positiva dos aspectos estéticos da vizinhança e da mobilidade no interior da vizinhança, maior identificação de problemas na vizinhança, menor envolvimento em atividades de esporte/lazer e conhecer maior número de pessoas na vizinhança. Os resultados deste estudo podem ajudar a delimitar vizinhanças mais próximas da percepção dos indivíduos, fornecendo estimativas mais precisas dos impactos da vizinhança na saúde.

There is a growing interest in evaluating the impact of neighborhood characteristics on health. The definition of neighborhood involves two main strategies, one using artificial boundaries, usually created for administrative purposes, and the other based on the individual’s definition, namely the perceived neighborhood. The aim of this study was to identify factors associated with heterogeneity in the perceived neighborhood among participants in a health survey in Belo Horizonte, Minas Gerais State, Brazil. Ordinal logistic regression was used to determine and quantify this association. Larger size of the perceived neighborhood was associated with better socioeconomic status, positive employment status, positive assessment of aesthetic aspects and mobility within the neighborhood, active identification of problems in the neighborhood, less involvement in sports/leisure activities, and knowing more neighbors. The study’s results can help produce more significant neighborhood definitions that are more consistent with residents’ own perceptions, thereby favoring more accurate estimates of neighborhood impact on health.

El estudio trata sobre el creciente interés en investigación por los impactos en salud del vecindario. Para definir vecindario hay dos estrategias principales: una utilizar fronteras administrativas, la otra tiene en cuenta la percepción subjetiva del individuo. El objetivo de este estudio fue identificar los factores asociados a la heterogeneidad de la percepción subjetiva de la dimensión territorial del vecindario entre los participantes en una encuesta de salud en Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil. Para verificar esta asociación se utilizó la regresión logística ordinal. Percepciones del vecindario más grandes se asocian con: mejor situación socioeconómica, el trabajo, la evaluación positiva de los aspectos estéticos de la vecindad y la movilidad en el barrio, una mayor identificación de los problemas del barrio, una menor participación en actividades/pasatiempos deportivos y conocer a tantas personas en el barrio. Los resultados de este estudio pueden ayudar a definir los vecindarios más cercanos a la percepción de las personas, proporcionando estimaciones más precisas de los efectos del vecindario en la salud.

É crescente o interesse em investigar os impactos da vizinhança na saúde. Para definir vizinhança, duas estratégias principais são encontradas: uma utiliza fronteiras artificiais criadas para finalidades administrativas, a outra considera a definição do indivíduo, vizinhança autopercebida. O objetivo deste estudo foi identificar os fatores associados à heterogeneidade da autopercepção da dimensão territorial da vizinhança entre os participantes de um inquérito de saúde em Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil. Para verificar tal a associação, foi utilizada regressão logística ordinal. Maiores percepções de vizinhança estiveram associadas a: melhor posição socioeconômica, trabalhar, avaliação positiva dos aspectos estéticos da vizinhança e da mobilidade no interior da vizinhança, maior identificação de problemas na vizinhança, menor envolvimento em atividades de esporte/lazer e conhecer maior número de pessoas na vizinhança. Os resultados deste estudo podem ajudar a delimitar vizinhanças mais próximas da percepção dos indivíduos, fornecendo estimativas mais precisas dos impactos da vizinhança na saúde.

There is a growing interest in evaluating the impact of neighborhood characteristics on health. The definition of neighborhood involves two main strategies, one using artificial boundaries, usually created for administrative purposes, and the other based on the individual’s definition, namely the perceived neighborhood. The aim of this study was to identify factors associated with heterogeneity in the perceived neighborhood among participants in a health survey in Belo Horizonte, Minas Gerais State, Brazil. Ordinal logistic regression was used to determine and quantify this association. Larger size of the perceived neighborhood was associated with better socioeconomic status, positive employment status, positive assessment of aesthetic aspects and mobility within the neighborhood, active identification of problems in the neighborhood, less involvement in sports/leisure activities, and knowing more neighbors. The study’s results can help produce more significant neighborhood definitions that are more consistent with residents’ own perceptions, thereby favoring more accurate estimates of neighborhood impact on health.

El estudio trata sobre el creciente interés en investigación por los impactos en salud del vecindario. Para definir vecindario hay dos estrategias principales: una utilizar fronteras administrativas, la otra tiene en cuenta la percepción subjetiva del individuo. El objetivo de este estudio fue identificar los factores asociados a la heterogeneidad de la percepción subjetiva de la dimensión territorial del vecindario entre los participantes en una encuesta de salud en Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil. Para verificar esta asociación se utilizó la regresión logística ordinal. Percepciones del vecindario más grandes se asocian con: mejor situación socioeconómica, el trabajo, la evaluación positiva de los aspectos estéticos de la vecindad y la movilidad en el barrio, una mayor identificación de los problemas del barrio, una menor participación en actividades/pasatiempos deportivos y conocer a tantas personas en el barrio. Los resultados de este estudio pueden ayudar a definir los vecindarios más cercanos a la percepción de las personas, proporcionando estimaciones más precisas de los efectos del vecindario en la salud.

Pesquisadores da área da saúde lidam frequentemente com o problema das bases de dados incompletas. A Análise de Casos Completos (ACC), que restringe as análises aos indivíduos com dados completos, reduz o tamanho da amostra e pode produzir estimativas viciadas. Baseado em fundamentos estatísticos, o método de Imputação Múltipla (IM) utiliza todos os dados coletados e é recomendado como alternativa à ACC. Dados do estudo Saúde em Beagá, inquérito domiciliar em que participaram 4.048 adultos de dois dos nove distritos sanitários da Cidade de Belo Horizonte no biênio 2008-2009, foram utilizados para avaliar a ACC e diferentes abordagens de IM no contexto de modelos logísticos com covariáveis incompletas. Peculiaridades de algumas variáveis desse estudo permitiram aproximar uma situação em que os dados ausentes de uma covariável são recuperados, e assim os resultados anteriores e posteriores à recuperação são comparados. Verificou-se que mesmo a abordagem mais simplista de IM obteve melhor desempenho que a ACC, já que se aproximou mais dos resultados pós-recuperação.

Researchers in the health field often deal with the problem of incomplete databases. Complete Case Analysis (CCA), which restricts the analysis to subjects with complete data, reduces the sample size and may result in biased estimates. Based on statistical grounds, Multiple Imputation (MI) uses all collected data and is recommended as an alternative to CCA. Data from the study Saúde em Beagá, attended by 4,048 adults from two of nine health districts in the city of Belo Horizonte, Minas Gerais State, Brazil, in 2008-2009, were used to evaluate CCA and different MI approaches in the context of logistic models with incomplete covariate data. Peculiarities in some variables in this study allowed analyzing a situation in which the missing covariate data are recovered and thus the results before and after recovery are compared. Based on the analysis, even the more simplistic MI approach performed better than CCA, since it was closer to the post-recovery results.

Pesquisadores da área da saúde lidam frequentemente com o problema das bases de dados incompletas. A Análise de Casos Completos (ACC), que restringe as análises aos indivíduos com dados completos, reduz o tamanho da amostra e pode produzir estimativas viciadas. Baseado em fundamentos estatísticos, o método de Imputação Múltipla (IM) utiliza todos os dados coletados e é recomendado como alternativa à ACC. Dados do estudo Saúde em Beagá, inquérito domiciliar em que participaram 4.048 adultos de dois dos nove distritos sanitários da Cidade de Belo Horizonte no biênio 2008-2009, foram utilizados para avaliar a ACC e diferentes abordagens de IM no contexto de modelos logísticos com covariáveis incompletas. Peculiaridades de algumas variáveis desse estudo permitiram aproximar uma situação em que os dados ausentes de uma covariável são recuperados, e assim os resultados anteriores e posteriores à recuperação são comparados. Verificou-se que mesmo a abordagem mais simplista de IM obteve melhor desempenho que a ACC, já que se aproximou mais dos resultados pós-recuperação.

Researchers in the health field often deal with the problem of incomplete databases. Complete Case Analysis (CCA), which restricts the analysis to subjects with complete data, reduces the sample size and may result in biased estimates. Based on statistical grounds, Multiple Imputation (MI) uses all collected data and is recommended as an alternative to CCA. Data from the study Saúde em Beagá, attended by 4,048 adults from two of nine health districts in the city of Belo Horizonte, Minas Gerais State, Brazil, in 2008-2009, were used to evaluate CCA and different MI approaches in the context of logistic models with incomplete covariate data. Peculiarities in some variables in this study allowed analyzing a situation in which the missing covariate data are recovered and thus the results before and after recovery are compared. Based on the analysis, even the more simplistic MI approach performed better than CCA, since it was closer to the post-recovery results.