RESUMO OBJETIVO Analisar a distribuição e associação de fatores sociodemográficos e ocupacionais a acidentes de trabalho (AT) autorrelatados em uma amostra representativa da população brasileira, com ênfase na classe ocupacional, e examinar as diferenças de gênero nessa distribuição. MÉTODOS Estudo transversal de base populacional, com dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2019, analisou as respostas de uma amostra de adultos com 18 anos ou mais de idade. Fatores associados a AT foram investigados por regressão logística binária e análise hierarquizada por meio de blocos (variáveis sociodemográficas e ocupacionais). O modelo final foi ajustado pelas variáveis de todos os blocos, adotando-se o nível de significância de 5%. Obtiveram-se os valores das razões de chance (RC) e respectivos intervalos de confiança. RESULTADOS Entre os participantes, 2,69% relataram ter sofrido AT, sendo mais alta a prevalência em homens (3,37%; IC95% 2,97–3,82%), se comparados às mulheres (1,86%; IC95% 1,55–2,23%). A análise identificou que faixa etária, trabalho noturno, jornada de trabalho e exposição a riscos laborais foram associados a AT, com destaque para as diferenças de gênero. A classe de trabalhadores manuais, tanto qualificados (RCmulheres = 2,87; IC95% 1,33–6,21 e RChomens = 2,46; IC95% 1,37–4,40) quanto não qualificados (RCmulheres = 2,55; IC95% 1,44–4,50 e RChomens = 3,70; IC95% 1,95–7,03), apresentaram maior chance de AT em comparação à classe de gerentes/profissionais. CONCLUSÃO Fatores ocupacionais contribuíram significativamente para o aumento na probabilidade de AT para homens e mulheres, com maior magnitude entre aqueles posicionados nos estratos inferiores da estrutura ocupacional. Os resultados obtidos são pistas para a elaboração de ações de prevenção de AT.

ABSTRACT OBJECTIVE To analyze the distribution and association of sociodemographic and occupational factors with self-reported work accidents (WA) in a representative sample of the Brazilian population, with emphasis on occupational class, and to examine gender differences in this distribution. METHODS A population-based cross-sectional study, using data from the 2019 National Health Survey (PNS), analyzed the responses of a sample of adults aged 18 or over. Factors associated with WA were investigated using binary logistic regression and hierarchical analysis using blocks (sociodemographic and occupational variables). The final model was adjusted by variables from all blocks, adopting a significance level of 5%. The values of odds ratios (OR) and respective confidence intervals were obtained. RESULTS Among the participants, 2.69% reported having suffered a WA, with a higher prevalence in men (3.37%; 95%CI 2.97–3.82%) than in women (1.86%; 95%CI 1.55–2.23%). The analysis identified that age group, night work, working hours, and exposure to occupational risks were associated with WA, with emphasis on gender differences. The class of manual workers, both qualified (ORwomen = 2.87; 95%CI 1.33–6.21 and ORmen = 2.46; 95%CI 1.37–4.40) and unskilled (ORwomen = 2.55; 95%CI 1.44–4.50 and ORmen = 3.70; 95%CI 1.95–7.03), had a higher chance of WA than the class of managers/professionals. CONCLUSION Occupational factors contributed significantly to the increase in the probability of WA for men and women, with greater magnitude among those positioned in the lower strata of the occupational structure. The results obtained are clues for working out WA prevention actions.

RESUMO OBJETIVO Analisar a distribuição e associação de fatores sociodemográficos e ocupacionais a acidentes de trabalho (AT) autorrelatados em uma amostra representativa da população brasileira, com ênfase na classe ocupacional, e examinar as diferenças de gênero nessa distribuição. MÉTODOS Estudo transversal de base populacional, com dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2019, analisou as respostas de uma amostra de adultos com 18 anos ou mais de idade. Fatores associados a AT foram investigados por regressão logística binária e análise hierarquizada por meio de blocos (variáveis sociodemográficas e ocupacionais). O modelo final foi ajustado pelas variáveis de todos os blocos, adotando-se o nível de significância de 5%. Obtiveram-se os valores das razões de chance (RC) e respectivos intervalos de confiança. RESULTADOS Entre os participantes, 2,69% relataram ter sofrido AT, sendo mais alta a prevalência em homens (3,37%; IC95% 2,97–3,82%), se comparados às mulheres (1,86%; IC95% 1,55–2,23%). A análise identificou que faixa etária, trabalho noturno, jornada de trabalho e exposição a riscos laborais foram associados a AT, com destaque para as diferenças de gênero. A classe de trabalhadores manuais, tanto qualificados (RCmulheres = 2,87; IC95% 1,33–6,21 e RChomens = 2,46; IC95% 1,37–4,40) quanto não qualificados (RCmulheres = 2,55; IC95% 1,44–4,50 e RChomens = 3,70; IC95% 1,95–7,03), apresentaram maior chance de AT em comparação à classe de gerentes/profissionais. CONCLUSÃO Fatores ocupacionais contribuíram significativamente para o aumento na probabilidade de AT para homens e mulheres, com maior magnitude entre aqueles posicionados nos estratos inferiores da estrutura ocupacional. Os resultados obtidos são pistas para a elaboração de ações de prevenção de AT. (AT brasileira ocupacional populacional PNS (PNS 2019 1 idade ocupacionais. . ocupacionais) adotandose adotando 5 5% Obtiveramse Obtiveram RC (RC confiança participantes 269 2 69 2,69 3,37% 337 3 37 (3,37% IC95 IC 2,97–3,82%, 297382 2,97–3,82% , 97 82 2,97–3,82%) 1,86% 186 86 (1,86% 1,55–2,23%. 155223 1,55–2,23% 55 23 1,55–2,23%) etária noturno manuais RCmulheres 2,87 287 87 133621 33 6 21 1,33–6,2 2,46 246 46 1,37–4,40 137440 4 40 2,55 255 144450 44 50 1,44–4,5 3,70 370 70 1,95–7,03, 195703 1,95–7,03 95 7 03 1,95–7,03) gerentesprofissionais gerentes profissionais gerentes/profissionais 201 26 2,6 3,37 (3,37 IC9 29738 2,97–3,82 9 8 1,86 (1,86 15522 1,55–2,23 2,8 28 13362 1,33–6, 2,4 24 1,37–4,4 13744 2,5 25 14445 1,44–4, 3,7 19570 1,95–7,0 0 20 2, 3,3 (3,3 2973 2,97–3,8 1,8 (1,8 1552 1,55–2,2 1336 1,33–6 1,37–4, 1374 1444 1,44–4 3, 1957 1,95–7, (3, 297 2,97–3, 1, (1, 155 1,55–2, 133 1,33– 1,37–4 137 144 1,44– 195 1,95–7 (3 29 2,97–3 (1 15 1,55–2 13 1,33 1,37– 14 1,44 19 1,95– ( 2,97– 1,55– 1,3 1,37 1,4 1,95 2,97 1,55 1,9 2,9 1,5

ABSTRACT OBJECTIVE To analyze the distribution and association of sociodemographic and occupational factors with self-reported work accidents (WA) in a representative sample of the Brazilian population, with emphasis on occupational class, and to examine gender differences in this distribution. METHODS A population-based cross-sectional study, using data from the 2019 National Health Survey (PNS), analyzed the responses of a sample of adults aged 18 or over. Factors associated with WA were investigated using binary logistic regression and hierarchical analysis using blocks (sociodemographic and occupational variables). The final model was adjusted by variables from all blocks, adopting a significance level of 5%. The values of odds ratios (OR) and respective confidence intervals were obtained. RESULTS Among the participants, 2.69% reported having suffered a WA, with a higher prevalence in men (3.37%; 95%CI 2.97–3.82%) than in women (1.86%; 95%CI 1.55–2.23%). The analysis identified that age group, night work, working hours, and exposure to occupational risks were associated with WA, with emphasis on gender differences. The class of manual workers, both qualified (ORwomen = 2.87; 95%CI 1.33–6.21 and ORmen = 2.46; 95%CI 1.37–4.40) and unskilled (ORwomen = 2.55; 95%CI 1.44–4.50 and ORmen = 3.70; 95%CI 1.95–7.03), had a higher chance of WA than the class of managers/professionals. CONCLUSION Occupational factors contributed significantly to the increase in the probability of WA for men and women, with greater magnitude among those positioned in the lower strata of the occupational structure. The results obtained are clues for working out WA prevention actions. selfreported self (WA population populationbased based crosssectional cross sectional study 201 PNS, PNS , (PNS) 1 over variables. . variables) 5 5% OR (OR participants 269 2 69 2.69 3.37% 337 3 37 (3.37% 95CI CI 95 2.97–3.82% 297382 97 82 1.86% 186 86 (1.86% 1.55–2.23%. 155223 1.55–2.23% 55 23 1.55–2.23%) group hours workers ORwomen 2.87 287 87 133621 33 6 21 1.33–6.2 2.46 246 46 1.37–4.40 137440 4 40 2.55 255 144450 44 50 1.44–4.5 3.70 370 70 1.95–7.03, 195703 1.95–7.03 7 03 1.95–7.03) managersprofessionals managers professionals managers/professionals structure actions 20 (PNS 26 2.6 3.37 (3.37 9 2.97–3.82 29738 8 1.86 (1.86 15522 1.55–2.23 2.8 28 13362 1.33–6. 2.4 24 1.37–4.4 13744 2.5 25 14445 1.44–4. 3.7 19570 1.95–7.0 0 2. 3.3 (3.3 2.97–3.8 2973 1.8 (1.8 1552 1.55–2.2 1336 1.33–6 1.37–4. 1374 1444 1.44–4 3. 1957 1.95–7. (3. 2.97–3. 297 1. (1. 155 1.55–2. 133 1.33– 1.37–4 137 144 1.44– 195 1.95–7 (3 2.97–3 29 (1 15 1.55–2 13 1.33 1.37– 14 1.44 19 1.95– ( 2.97– 1.55– 1.3 1.37 1.4 1.95 2.97 1.55 1.9 2.9 1.5