RESUMEN Objetivo. Estimar la prevalencia del tracoma en poblaciones indígenas y no indígenas en determinadas zonas del estado de Maranhão, en el nordeste de Brasil. Métodos. Se trató de una encuesta de ámbito poblacional con muestreo probabilístico. Para el diagnóstico del tracoma, se realizó un examen ocular externo con una lupa frontal de 2,5X aumentos. Se estimó la prevalencia de la inflamación tracomatosa folicular (TF) en la población infantil de 1 a 9 años y la prevalencia de la triquiasis tracomatosa (TT) en la población de 15 años o más. Se obtuvieron las frecuencias relativas de las características sociodemográficas y ambientales. Resultados. En el estudio participaron 7 971 personas, 3 429 de poblaciones no indígenas y 4 542 de poblaciones indígenas. La prevalencia de la TF en las poblaciones no indígenas e indígenas fue de 0,1% y 2,9%, respectivamente, en tanto que la de la TT en las poblaciones indígenas fue de 0,1%. Conclusiones. La prevalencia de la TF y la TT en las dos unidades de evaluación del estado de Maranhão estuvo dentro de los límites recomendados para la eliminación del tracoma como problema de salud pública. Sin embargo, la prevalencia de la TF fue mayor en la unidad de evaluación indígena, lo que indica una mayor vulnerabilidad de esta población a la enfermedad. La prevalencia de la TF inferior al 5,0% implica una reducción de la transmisión, que puede haber sido consecuencia tanto de la mejora de las condiciones socioeconómicas como de la aplicación de la estrategia SAFE de la Organización Mundial de la Salud.

ABSTRACT Objective. To estimate the prevalence of trachoma in indigenous and non-indigenous populations in selected areas of the state of Maranhão, in northeastern Brazil. Methods. This was a population-based survey with probabilistic sampling. For the diagnosis of trachoma, external ocular examination was performed using head magnifying loupes, at 2.5X magnification. The prevalence of trachomatous inflammation – follicular (TF) in children aged 1–9 years and the prevalence of trachomatous trichiasis (TT) in the population aged ≥15 years were estimated. Relative frequencies of sociodemographic and environmental characteristics were obtained. Results. The study included 7 971 individuals, 3 429 from non-indigenous populations and 4 542 from indigenous populations. The prevalence of TF in non-indigenous and indigenous populations was 0.1% and 2.9%, respectively, and the prevalence of TT among indigenous populations was 0.1%. Conclusions. The prevalence of TF and TT in the two evaluation units in the state of Maranhão were within the limits recommended for the elimination of trachoma as a public health problem. However, the prevalence of TF was higher in the indigenous evaluation unit, indicating a greater vulnerability of this population to the disease. The prevalence of TF of below 5.0% implies a reduction in transmission, which may have resulted from improved socioeconomic conditions and/or the implementation of the World Health Organization SAFE strategy.

RESUMO Objetivo. Estimar a prevalência do tracoma em populações indígenas e não indígenas em áreas selecionadas do estado do Maranhão, na região Nordeste do Brasil. Métodos. Inquérito de base populacional com amostragem probabilística. Para o diagnóstico de tracoma, foi realizado exame ocular externo com o auxílio de lupas binoculares com ampliação de 2,5×. Foram estimadas a prevalência de inflamação tracomatosa folicular (TF) em crianças de 1 a 9 anos de idade e a prevalência de triquíase tracomatosa (TT) na população com idade ≥15 anos. Foram obtidas as frequências relativas das características sociodemográficas e ambientais. Resultados. O estudo incluiu 7 971 indivíduos (3 429 de populações não indígenas e 4 542 de populações indígenas). A prevalência de TF nas populações não indígenas e indígenas foi de 0,1% e 2,9%, respectivamente, e a prevalência de TT entre as populações indígenas foi de 0,1%. Conclusões. A prevalência de TF e TT nas duas unidades de avaliação no estado do Maranhão ficou dentro dos limites recomendados para a eliminação do tracoma como problema de saúde pública. No entanto, a prevalência de TF foi maior na unidade de avaliação indígena, indicando uma maior vulnerabilidade dessa população à doença. A prevalência de TF abaixo de 5,0% implica uma redução na transmissão, que pode ter sido resultado de melhores condições socioeconômicas e da implementação da estratégia SAFE da Organização Mundial da Saúde.

Resumo O artigo tem como objetivo estimar a incidência e o agravamento do problema de coluna (PC) durante a primeira onda da COVID-19 no Brasil, bem como investigar os fatores demográficos, socioeconômicos e as mudanças nas condições de vida associadas. Utilizou-se a ConVid - Pesquisa de Comportamentos, realizada entre abril e maio de 2020, como fonte de dados. Estimou-se o número e a distribuição dos entrevistados que desenvolveram PC e a dos que tiveram agravamento no problema preexistente, seus intervalos de 95% de confiança e o teste qui-quadrado de Pearson. Estimou-se também a razão de chance de desenvolver PC ou ter piora de problema preexistente por meio de modelos de regressão logística múltipla. O PC preexistente foi reportado por 33,9% (IC95% 32,5-35,3) dos entrevistados e mais da metade (54,4%; IC95% 51,9-56,9) teve piora do quadro. A incidência cumulativa de PC na primeira onda da pandemia foi de 40,9% (IC95% 39,2-42,7). Ser mulher, o aumento percebido do trabalho doméstico e o sentimento frequente de tristeza ou depressão foram associados a ambos os desfechos. Os fatores socioeconômicos não foram associados a nenhum dos desfechos. A alta incidência e agravamento do PC durante a primeira onda revelam a necessidade de estudos em períodos mais recentes, dada a longa duração da pandemia.

Abstract The article aims to estimate the incidence and worsening of back pain (BP) during the first wave of COVID-19 in Brazil, as well as to investigate demographic, socioeconomic factors and associated changes in living conditions. ConVid - Behavior Research, applied between April and May 2020, was used as data source. The number and distribution of respondents who developed BP and those who had a worsening of the preexisting problem, their 95% confidence intervals and Pearson’s Chi-square test were estimated. The odds ratio of developing BP or worsening a preexisting problem was also estimated using multiple logistic regression models. Pre-existing BP was reported by 33.9% (95%CI 32.5-35.3) of respondents and more than half (54.4%; 95%CI 51.9-56.9) had worsened. The cumulative incidence of BP in the first wave of the pandemic was 40.9% (95%CI 39.2-42.7). Being a woman, the perceived increase in housework and the frequent feeling of sadness or depression were associated with both outcomes. Socioeconomic factors were not associated with any of outcome. The high incidence and worsening of BP during the first wave reveal the need for studies in more recent periods, given the long duration of the pandemic.

Abstract The article aims to estimate the incidence and worsening of back pain (BP) during the first wave of COVID-19 in Brazil, as well as to investigate demographic, socioeconomic factors and associated changes in living conditions. ConVid - Behavior Research, applied between April and May 2020, was used as data source. The number and distribution of respondents who developed BP and those who had a worsening of the preexisting problem, their 95% confidence intervals and Pearson’s Chi-square test were estimated. The odds ratio of developing BP or worsening a preexisting problem was also estimated using multiple logistic regression models. Pre-existing BP was reported by 33.9% (95%CI 32.5-35.3) of respondents and more than half (54.4%; 95%CI 51.9-56.9) had worsened. The cumulative incidence of BP in the first wave of the pandemic was 40.9% (95%CI 39.2-42.7). Being a woman, the perceived increase in housework and the frequent feeling of sadness or depression were associated with both outcomes. Socioeconomic factors were not associated with any of outcome. The high incidence and worsening of BP during the first wave reveal the need for studies in more recent periods, given the long duration of the pandemic.

Resumo O artigo tem como objetivo estimar a incidência e o agravamento do problema de coluna (PC) durante a primeira onda da COVID-19 no Brasil, bem como investigar os fatores demográficos, socioeconômicos e as mudanças nas condições de vida associadas. Utilizou-se a ConVid - Pesquisa de Comportamentos, realizada entre abril e maio de 2020, como fonte de dados. Estimou-se o número e a distribuição dos entrevistados que desenvolveram PC e a dos que tiveram agravamento no problema preexistente, seus intervalos de 95% de confiança e o teste qui-quadrado de Pearson. Estimou-se também a razão de chance de desenvolver PC ou ter piora de problema preexistente por meio de modelos de regressão logística múltipla. O PC preexistente foi reportado por 33,9% (IC95% 32,5-35,3) dos entrevistados e mais da metade (54,4%; IC95% 51,9-56,9) teve piora do quadro. A incidência cumulativa de PC na primeira onda da pandemia foi de 40,9% (IC95% 39,2-42,7). Ser mulher, o aumento percebido do trabalho doméstico e o sentimento frequente de tristeza ou depressão foram associados a ambos os desfechos. Os fatores socioeconômicos não foram associados a nenhum dos desfechos. A alta incidência e agravamento do PC durante a primeira onda revelam a necessidade de estudos em períodos mais recentes, dada a longa duração da pandemia.

O aumento da longevidade no Brasil tem chamado atenção para a necessidade de medidas mais úteis de saúde populacional, para complementar o índice de mortalidade. Os autores investigam diferenças socioespaciais na expectativa de vida e na esperança de vida saudável, com base em dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), edições de 2013 e 2019. Em ambas as edições da PNS, foi utilizada amostragem de clusters em três estágios, com estratificação das unidades amostrais primárias e seleção randômica em todos os estágios. A esperança de vida saudável foi estimada pelo método de Sullivan, de acordo com o sexo, idade e Unidade da Federação (UF). Limitações graves em função de pelo menos uma doença crônica não transmissível (DCNT) ou autoavaliação de saúde ruim foram utilizadas para definir o estado não saudável. Foram usados indicadores de desigualdade e análises de componentes principais para investigar as desigualdades socioespaciais. Entre 2013 e 2019, houve aumento na expectativa de vida e na esperança de vida saudável. A análise por UF mostrou disparidades maiores na esperança de vida saudável comparada com a expectativa de vida, onde a esperança de vida saudável aos 60 anos variava de 13,6 a 19,9 anos em 2013, e de 14,9 a 20,1 em 2019. A esperança de vida saudável no quintil mais rico foi 20% maior, comparado com o quintil mais pobre. Foram identificadas disparidades socioespaciais grandes, com os piores indicadores nas UFs localizadas nas regiões Norte e Nordeste, tanto de acordo com a concentração de pobreza ou pela utilização de serviços de saúde. As desigualdades socioespaciais demonstraram o excesso de carga de vida não saudável vivenciada por idosos vivendo nas UFs brasileiras menos desenvolvidas. O desenvolvimento de estratégias nos níveis subnacionais é essencial, não apenas para prover acesso igualitário aos cuidados de saúde, como também, para reduzir a exposição aos riscos e para apoiar políticas de prevenção, voltadas para a adoção de comportamentos de saúde.

The growth in longevity in Brazil has drawn attention to more useful population health measures to complement mortality. In this paper, we investigate socio-spatial differences in life expectancy and healthy life expectancy based on information from the Brazilian National Health Survey (PNS), 2013 and 2019. A three-stage cluster sampling with stratification of the primary sampling units and random selection in all stages was used in both PNS editions. Healthy life expectancy was estimated by Sullivan’s method by sex, age, and Federated Units (UF). Severe limitations to at least one noncommunicable chronic disease (NCD) or poor self-rated health were used to define the unhealthy state. Inequality indicators and a Principal Component analysis were used to investigate socio-spatial inequalities. From 2013 to 2019, both life expectancy and healthy life expectancy increased. The analysis by UF show larger disparities in healthy life expectancy than in life expectancy, with healthy life expectancy at age 60 varying from 13.6 to 19.9 years, in 2013, and from 14.9 to 20.1, in 2019. Healthy life expectancy in the wealthiest quintile was 20% longer than for those living in the poorest quintile. Wide socio-spatial disparities were found with the worst indicators in the UF located in the North and Northeast regions, whether considering poverty concentration or health care utilization. The socio-spatial inequalities demonstrated the excess burden of poor health experienced by older adults living in the less developed UF. The development of strategies at subnational levels is essential not only to provide equal access to health care but also to reduce risk exposures and support prevention policies for adoption of health behaviors.

El crecimiento de la longevidad en Brasil ha atraído la atención sobre medidas de salud más útiles para la población, con el fin de complementar la mortalidad. En este trabajo, investigamos diferencias socioespaciales en la esperanza de vida y esperanza de vida saludable, basadas en la información de la Encuesta Nacional de Salud (PNS), de 2013 y 2019. Se utilizó en ambas ediciones de la PNS un muestreo por conglomerados en 3 etapas con estratificación de las unidades de muestreo primarias y una selección aleatoria en todas las etapas. La esperanza de vida saludable se estimó por el método de Sullivan por sexo, edad, y Unidades Federadas (UF). Se usaron limitaciones graves para al menos una enfermedad crónica no transmisible (ECNT) o mala salud autoevaluada para definir un estado de mala salud. Los indicadores de Desigualdad y el análisis de Componente Principal se usaron para investigar desigualdades socioespaciales. De 2013 a 2019, hubo un incremento tanto en la esperanza de vida, como en la esperanza de vida saludable. El análisis por UF mostró disparidades mayores en la esperanza de vida saludable que en la esperanza de vida, con una esperanza de vida saludable a la edad de 60 años, variando desde los 13.6 a los 19.9 años, en 2013, y desde los 14.9 a los 20.1, en 2019. La esperanza de una vida saludable en el quintil más rico fue un 20% más larga que aquellos que vivían en el quintil más pobre. Se encontraron grandes disparidades socioespaciales con los peores indicadores en las UF localizadas en las regiones Norte y Nordeste, teniendo en consideración concentración de la pobreza o utilización de los servicios de salud. Las desigualdades socioespaciales demostraron la carga excesiva de la mala salud vivida por los ancianos que vivían en UF menos desarrolladas. El desarrollo de estrategias a niveles subnacionales es esencial no solo para proporcionar un acceso igualitario a la salud, pero también para reducir el riesgo de exposición y apoyar las políticas de prevención para la adopción de comportamiento de salud.

O aumento da longevidade no Brasil tem chamado atenção para a necessidade de medidas mais úteis de saúde populacional, para complementar o índice de mortalidade. Os autores investigam diferenças socioespaciais na expectativa de vida e na esperança de vida saudável, com base em dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), edições de 2013 e 2019. Em ambas as edições da PNS, foi utilizada amostragem de clusters em três estágios, com estratificação das unidades amostrais primárias e seleção randômica em todos os estágios. A esperança de vida saudável foi estimada pelo método de Sullivan, de acordo com o sexo, idade e Unidade da Federação (UF). Limitações graves em função de pelo menos uma doença crônica não transmissível (DCNT) ou autoavaliação de saúde ruim foram utilizadas para definir o estado não saudável. Foram usados indicadores de desigualdade e análises de componentes principais para investigar as desigualdades socioespaciais. Entre 2013 e 2019, houve aumento na expectativa de vida e na esperança de vida saudável. A análise por UF mostrou disparidades maiores na esperança de vida saudável comparada com a expectativa de vida, onde a esperança de vida saudável aos 60 anos variava de 13,6 a 19,9 anos em 2013, e de 14,9 a 20,1 em 2019. A esperança de vida saudável no quintil mais rico foi 20% maior, comparado com o quintil mais pobre. Foram identificadas disparidades socioespaciais grandes, com os piores indicadores nas UFs localizadas nas regiões Norte e Nordeste, tanto de acordo com a concentração de pobreza ou pela utilização de serviços de saúde. As desigualdades socioespaciais demonstraram o excesso de carga de vida não saudável vivenciada por idosos vivendo nas UFs brasileiras menos desenvolvidas. O desenvolvimento de estratégias nos níveis subnacionais é essencial, não apenas para prover acesso igualitário aos cuidados de saúde, como também, para reduzir a exposição aos riscos e para apoiar políticas de prevenção, voltadas para a adoção de comportamentos de saúde.

The growth in longevity in Brazil has drawn attention to more useful population health measures to complement mortality. In this paper, we investigate socio-spatial differences in life expectancy and healthy life expectancy based on information from the Brazilian National Health Survey (PNS), 2013 and 2019. A three-stage cluster sampling with stratification of the primary sampling units and random selection in all stages was used in both PNS editions. Healthy life expectancy was estimated by Sullivan’s method by sex, age, and Federated Units (UF). Severe limitations to at least one noncommunicable chronic disease (NCD) or poor self-rated health were used to define the unhealthy state. Inequality indicators and a Principal Component analysis were used to investigate socio-spatial inequalities. From 2013 to 2019, both life expectancy and healthy life expectancy increased. The analysis by UF show larger disparities in healthy life expectancy than in life expectancy, with healthy life expectancy at age 60 varying from 13.6 to 19.9 years, in 2013, and from 14.9 to 20.1, in 2019. Healthy life expectancy in the wealthiest quintile was 20% longer than for those living in the poorest quintile. Wide socio-spatial disparities were found with the worst indicators in the UF located in the North and Northeast regions, whether considering poverty concentration or health care utilization. The socio-spatial inequalities demonstrated the excess burden of poor health experienced by older adults living in the less developed UF. The development of strategies at subnational levels is essential not only to provide equal access to health care but also to reduce risk exposures and support prevention policies for adoption of health behaviors.

El crecimiento de la longevidad en Brasil ha atraído la atención sobre medidas de salud más útiles para la población, con el fin de complementar la mortalidad. En este trabajo, investigamos diferencias socioespaciales en la esperanza de vida y esperanza de vida saludable, basadas en la información de la Encuesta Nacional de Salud (PNS), de 2013 y 2019. Se utilizó en ambas ediciones de la PNS un muestreo por conglomerados en 3 etapas con estratificación de las unidades de muestreo primarias y una selección aleatoria en todas las etapas. La esperanza de vida saludable se estimó por el método de Sullivan por sexo, edad, y Unidades Federadas (UF). Se usaron limitaciones graves para al menos una enfermedad crónica no transmisible (ECNT) o mala salud autoevaluada para definir un estado de mala salud. Los indicadores de Desigualdad y el análisis de Componente Principal se usaron para investigar desigualdades socioespaciales. De 2013 a 2019, hubo un incremento tanto en la esperanza de vida, como en la esperanza de vida saludable. El análisis por UF mostró disparidades mayores en la esperanza de vida saludable que en la esperanza de vida, con una esperanza de vida saludable a la edad de 60 años, variando desde los 13.6 a los 19.9 años, en 2013, y desde los 14.9 a los 20.1, en 2019. La esperanza de una vida saludable en el quintil más rico fue un 20% más larga que aquellos que vivían en el quintil más pobre. Se encontraron grandes disparidades socioespaciales con los peores indicadores en las UF localizadas en las regiones Norte y Nordeste, teniendo en consideración concentración de la pobreza o utilización de los servicios de salud. Las desigualdades socioespaciales demostraron la carga excesiva de la mala salud vivida por los ancianos que vivían en UF menos desarrolladas. El desarrollo de estrategias a niveles subnacionales es esencial no solo para proporcionar un acceso igualitario a la salud, pero también para reducir el riesgo de exposición y apoyar las políticas de prevención para la adopción de comportamiento de salud.

Nuestro objetivo es describir las diferencias en los diseños muestrales de las dos ediciones de la Encuesta Nacional de Salud (PNS 2013 y 2019) y evaluar cómo sus cambios afectaron el coeficiente de variación (CV) y el efecto de diseño (Deff) de algunos de los indicadores evaluados. Se analizaron variables de diferentes partes del cuestionario para evaluar proporciones con diferentes magnitudes. La prevalencia de obesidad se incluyó en el análisis, ya que la medición de la antropometría en la encuesta de 2019 se realizó en una submuestra. Los valores del estimador puntual, CV y Deff se calcularon para cada indicador considerando la estratificación de las unidades de muestreo primarias, la ponderación de las unidades de muestreo y el efecto de agrupamiento. Para la mayoría de los indicadores, CV y Deff fueron más bajos en las estimaciones de 2019. En cuanto a los indicadores para todos los miembros de la familia, los Deff fueron altos y alcanzaron valores superiores a 18 por tener un plan de salud. En cuanto a los indicadores del cuestionario individual, Deff osciló entre 2,7 y 4,2 en 2013, y entre 2,7 y 10,2 en 2019 para la prevalencia de obesidad. La prevalencia de hipertensión arterial y diabetes por Unidad Federativa tuvo mayor CV y menor Deff. Un mayor tamaño de la muestra para cumplir con los diversos objetivos de salud y un alto valor de Deff son desafíos importantes para el desarrollo de una encuesta nacional domiciliar probabilística. Se deben considerar nuevas estrategias de muestreo probabilístico para reducir los costos y efectos de agrupamiento.

Nosso objetivo é descrever as diferenças nos desenhos amostrais das duas edições da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS 2013 e 2019) e avaliar como suas mudanças afetaram o coeficiente de variação (CV) e o efeito do desenho (Deff) de alguns dos indicadores avaliados. Variáveis de diferentes partes do questionário foram analisadas para avaliar proporções com diferentes magnitudes. A prevalência de obesidade foi incluída na análise uma vez que a medição de antropometria na pesquisa de 2019 foi realizada em uma subamostra. Os valores do estimador pontual, CV e Deff foram calculados para cada indicador considerando a estratificação das unidades amostrais primárias, a ponderação das unidades amostrais, e o efeito do agrupamento. Para a maioria dos indicadores, CV e Deff foram menores nas estimativas de 2019. Em relação aos indicadores para todos os membros familiares, Deffs foram elevados e atingiram valores superiores a 18 para a posse de um plano de saúde. Quanto aos indicadores no questionário individual, Deff variou de 2,7 a 4,2 em 2013 e de 2,7 a 10,2 em 2019 para a prevalência de obesidade. A prevalência de hipertensão arterial e diabetes por Unidade Federativa apresentou CV maior e Deff menor. A expansão do tamanho da amostra para atender aos diversos objetivos de saúde e Deff altos são desafios expressivos para o desenvolvimento de uma pesquisa nacional domiciliar probabilística. Novas estratégias de amostragem probabilística devem ser consideradas para reduzir custos e efeitos do agrupamento.

Our objective is to describe the differences in the sampling plans of the two editions of the Brazilian National Health Survey (PNS 2013 and 2019) and to evaluate how the changes affected the coefficient of variation (CV) and the design effect (Deff) of some estimated indicators. Variables from different parts of the questionnaire were analyzed to cover proportions with different magnitudes. The prevalence of obesity was included in the analysis since anthropometry measurement in the 2019 survey was performed in a subsample. The value of the point estimate, CV, and the Deff were calculated for each indicator, considering the stratification of the primary sampling units, the weighting of the sampling units, and the clustering effect. The CV and the Deff were lower in the 2019 estimates for most indicators. Concerning the questionnaire indicators of all household members, the Deffs were high and reached values greater than 18 for having a health insurance plan. Regarding the indicators of the individual questionnaire, for the prevalence of obesity, the Deff ranged from 2.7 to 4.2, in 2013, and from 2.7 to 10.2, in 2019. The prevalence of hypertension and diabetes per Federative Unit had a higher CV and lower Deff. Expanding the sample size to meet the diverse health objectives and the high Deff are significant challenges for developing probabilistic household-based national survey. New probabilistic sampling strategies should be considered to reduce costs and clustering effects.

Nosso objetivo é descrever as diferenças nos desenhos amostrais das duas edições da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS 2013 e 2019) e avaliar como suas mudanças afetaram o coeficiente de variação (CV) e o efeito do desenho (Deff) de alguns dos indicadores avaliados. Variáveis de diferentes partes do questionário foram analisadas para avaliar proporções com diferentes magnitudes. A prevalência de obesidade foi incluída na análise uma vez que a medição de antropometria na pesquisa de 2019 foi realizada em uma subamostra. Os valores do estimador pontual, CV e Deff foram calculados para cada indicador considerando a estratificação das unidades amostrais primárias, a ponderação das unidades amostrais, e o efeito do agrupamento. Para a maioria dos indicadores, CV e Deff foram menores nas estimativas de 2019. Em relação aos indicadores para todos os membros familiares, Deffs foram elevados e atingiram valores superiores a 18 para a posse de um plano de saúde. Quanto aos indicadores no questionário individual, Deff variou de 2,7 a 4,2 em 2013 e de 2,7 a 10,2 em 2019 para a prevalência de obesidade. A prevalência de hipertensão arterial e diabetes por Unidade Federativa apresentou CV maior e Deff menor. A expansão do tamanho da amostra para atender aos diversos objetivos de saúde e Deff altos são desafios expressivos para o desenvolvimento de uma pesquisa nacional domiciliar probabilística. Novas estratégias de amostragem probabilística devem ser consideradas para reduzir custos e efeitos do agrupamento.

Our objective is to describe the differences in the sampling plans of the two editions of the Brazilian National Health Survey (PNS 2013 and 2019) and to evaluate how the changes affected the coefficient of variation (CV) and the design effect (Deff) of some estimated indicators. Variables from different parts of the questionnaire were analyzed to cover proportions with different magnitudes. The prevalence of obesity was included in the analysis since anthropometry measurement in the 2019 survey was performed in a subsample. The value of the point estimate, CV, and the Deff were calculated for each indicator, considering the stratification of the primary sampling units, the weighting of the sampling units, and the clustering effect. The CV and the Deff were lower in the 2019 estimates for most indicators. Concerning the questionnaire indicators of all household members, the Deffs were high and reached values greater than 18 for having a health insurance plan. Regarding the indicators of the individual questionnaire, for the prevalence of obesity, the Deff ranged from 2.7 to 4.2, in 2013, and from 2.7 to 10.2, in 2019. The prevalence of hypertension and diabetes per Federative Unit had a higher CV and lower Deff. Expanding the sample size to meet the diverse health objectives and the high Deff are significant challenges for developing probabilistic household-based national survey. New probabilistic sampling strategies should be considered to reduce costs and clustering effects.

Nuestro objetivo es describir las diferencias en los diseños muestrales de las dos ediciones de la Encuesta Nacional de Salud (PNS 2013 y 2019) y evaluar cómo sus cambios afectaron el coeficiente de variación (CV) y el efecto de diseño (Deff) de algunos de los indicadores evaluados. Se analizaron variables de diferentes partes del cuestionario para evaluar proporciones con diferentes magnitudes. La prevalencia de obesidad se incluyó en el análisis, ya que la medición de la antropometría en la encuesta de 2019 se realizó en una submuestra. Los valores del estimador puntual, CV y Deff se calcularon para cada indicador considerando la estratificación de las unidades de muestreo primarias, la ponderación de las unidades de muestreo y el efecto de agrupamiento. Para la mayoría de los indicadores, CV y Deff fueron más bajos en las estimaciones de 2019. En cuanto a los indicadores para todos los miembros de la familia, los Deff fueron altos y alcanzaron valores superiores a 18 por tener un plan de salud. En cuanto a los indicadores del cuestionario individual, Deff osciló entre 2,7 y 4,2 en 2013, y entre 2,7 y 10,2 en 2019 para la prevalencia de obesidad. La prevalencia de hipertensión arterial y diabetes por Unidad Federativa tuvo mayor CV y menor Deff. Un mayor tamaño de la muestra para cumplir con los diversos objetivos de salud y un alto valor de Deff son desafíos importantes para el desarrollo de una encuesta nacional domiciliar probabilística. Se deben considerar nuevas estrategias de muestreo probabilístico para reducir los costos y efectos de agrupamiento.

Objective: This study sought to evaluate the information regarding the characteristics of households and coverage of the Family Health Strategy (FHS), produced in the National Health Survey (NHS) and describe the changes that occurred in the period between 2013 and 2019. Methods: Information on households and FHS coverage from the two editions of the NHS (2013 and 2019) was used. Differences between the proportions found were assessed, related to the availability of basic supply and sanitation services, as well as the adequacy of the materials used in the construction of the home, and the distribution of the adequacy of the households and the coverage of the FHS according to regions and census situation. For the analysis, the complex sampling design was considered, and the t-test for independent samples was used to assess the statistical significance of the difference between the proportions found in 2013 and 2019. Results: Increases were observed in the percentage of households with adequate finishing, as well as in the percentage of households with piped water in at least one room, and with adequate basic sanitation (sewage and garbage). The FHS coverage also showed an increase in the period. Regional differences prevail and according to urban or rural situation of households. Conclusion: Despite the increases observed both in the adequacy of households, in the availability of basic services and water and sanitation supply and in access to primary health care, many challenges still persist, mainly to ensure that these services reach the most vulnerable places.

Objetivo: Este estudo buscou avaliar as informações referentes às características dos domicílios e de cobertura da Estratégia Saúde da Família (ESF), produzidas na Pesquisa Nacional de Saúde e descrever as mudanças ocorridas no período entre 2013 e 2019. Métodos: Utilizou-se as informações sobre domicílios e sobre cobertura da ESF das duas edições da Pesquisa Nacional de Saúde (2013 e 2019). Avaliaram-se as diferenças entre as proporções encontradas nas duas edições, relacionadas à disponibilidade de serviços básicos de abastecimento e saneamento, bem como à adequação dos materiais utilizados na construção do domicílio, e a distribuição da adequação dos domicílios e da cobertura da ESF segundo regiões e situação censitária. Para a análise foi considerado o desenho complexo de amostragem, e utilizado o teste-t para amostras independentes para avaliar a significância estatística da diferença entre as proporções encontradas em 2013 e 2019. Resultados: Foram observados aumentos no percentual de domicílios com acabamento adequado, bem como no percentual de domicílios com água canalizada em pelo menos um cômodo, e com saneamento básico (esgoto e lixo) adequado. A cobertura da ESF também mostrou aumento no período. Prevalecem as diferenças regionais e segundo situação urbana ou rural dos domicílios. Conclusão: Apesar dos incrementos observados tanto na adequação do domicílios, quanto na disponibilidade de serviços básicos e abastecimento de água e saneamento e no acesso à assistência primária de saúde, muitos desafios ainda persistem, principalmente para garantir que estes serviços cheguem nos locais mais vulneráveis.

Objective: Compare the demand and use of health services between 2013 and 2019, and analyze the associated sociodemographic and health variables in 2019. Methods: Cross-sectional study with data from the National Health Survey (PNS) 2013 and 2019. The prevalence and 95% confidence intervals (95% CI) for the demand and use of health services were estimated. In 2019, the differences in the indicators were analyzed according to sociodemographic variables and the crude and adjusted by sex and age prevalence ratios (RP) were estimated. Results: There was an increase of 22% in the demand for health care in the last two weeks, going from 15.3% (95% CI: 15.0-15.7) in 2013 to 18.6% (95% CI: 18.3 -19.0) in 2019. There was a reduction in use in the last two weeks, from 97% (95% CI: 96.6-97.4) in 2013 to 86.1% (95% CI: 85.4-86.8) in 2019, which was observed for most Federation Units. In 2019, the demand for care was greater among women, the elderly, those with high schooling, individuals with health insurance and poor self-rated health. They obtained greater access to health services in the fifteen days prior to the survey: men, children or adolescents up to 17 years of age, people with health insurance and poor health self-assessment. Conclusion: The demand for health services has grown and reduced access in the last 15 days between 2013 and 2019. These differences may have been exacerbated by the austerity measures implemented in the country.

Objetivo: Comparar a procura e utilização dos serviços de saúde entre 2013 e 2019, e analisar as variáveis sociodemográficas e de saúde associadas em 2019. Métodos: Estudo transversal com dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) 2013 e 2019. Foram estimados a prevalência e os intervalos de confiança de 95% (IC95%) referentes à procura e utilização dos serviços de saúde. Em 2019, analisaram-se as diferenças dos indicadores segundo variáveis sociodemográficas e foram estimadas as razões de prevalência (RP) brutas e ajustadas por sexo e idade. Resultados: Ocorreu aumento de 22% na procura por atendimento de saúde nas duas últimas semanas, passando de 15,3% (IC95%: 15,0;15,7) em 2013 para 18,6% (IC95%: 18,3;19,0) em 2019. Houve redução da utilização nas duas últimas semanas, de 97% (IC95%: 96,6;97,4) em 2013 para 86,1% (IC95%: 85,4;86,8) em 2019, o que foi observado para a maioria das Unidades da Federação. Em 2019, a procura de atendimento foi maior entre mulheres, idosos, nas pessoas com elevada escolaridade, indivíduos que apresentam plano de saúde e com autoavaliação ruim da saúde. Obtiveram maior acesso aos serviços de saúde nos quinze dias anteriores à pesquisa: homens, crianças ou adolescentes até 17 anos, pessoas com plano de saúde e com autoavaliação ruim da saúde. Conclusão: Cresceu a demanda por serviços de saúde e reduziu o acesso nos últimos 15 dias entre 2013 e 2019. Essas diferenças podem ter sido agravadas pelas medidas de austeridade implantadas no país.

Resumo Este artigo objetivou descrever a cobertura de plano de saúde no Brasil. Foram analisados dados das edições de 2013 e 2019 da Pesquisa Nacional de Saúde. A cobertura de plano de saúde médico ou odontológico foi analisada segundo características sociodemográficas, econômicas, de trabalho, situação censitária e Unidade da Federação. A cobertura de plano de saúde médico ou odontológico foi 27,9% (IC95%: 27,1-28,8) para 2013 e 28,5% (IC95%: 27,8-29,2) para 2019. Os resultados mostram que a cobertura continua concentrada nos grandes centros urbanos, nas regiões Sudeste e Sul, entre aqueles com melhor nível socioeconômico e aqueles que possuem algum vínculo de trabalho formal. Em 2019, dentre os trabalhadores formalizados, somente 30,7% relatou que o pagamento da mensalidade é feito diretamente a operadora, sendo 72,7% dentre os trabalhadores informais. Cerca de 92% dos planos de saúde médico cobrem internação e dentre as mulheres com plano de saúde, quase 20% delas não possuem cobertura para o parto. Apenas 11,7% das mulheres com idade entre 15 e 44 anos possuem cobertura para o parto através do plano de saúde. Os resultados mostram que a cobertura por plano de saúde mantém-se bastante desigual, reforçando a importância do Sistema Único de Saúde para a população brasileira.

Abstract This paper aimed to describe health insurance coverage in Brazil. Data from the 2013 and 2019 editions of the National Health Survey (PNS) were analyzed. The medical or dental health insurance coverage was analyzed according to demographic and socioeconomic characteristics, work status, urban/rural area, and Federation Unit. Coverage of medical or dental health insurance was 27.9% (95% CI: 27.1-28.8) for 2013 and 28.5% (95% CI: 27.8-29.2) for 2019. The results show coverage is still concentrated in large urban centers, in the Southeast and South, among those with better socioeconomic status and some formal employment. In 2019, only 30.7% of formal workers reported the monthly payment is made directly to the providers, while 72.7% of informal workers reported this information. About 92% of medical health insurance covers hospitalization, and almost 20% of women with health insurance are not covered for labor. Only 11.7% of women aged between 15 and 44 are covered for childbirth by health insurance. The results show the health insurance coverage is still quite unequal, reinforcing the Unified Health System (SUS) importance for the Brazilian population.

Resumo Este estudo teve o objetivo de comparar os padrões de utilização de serviços de saúde, a partir das informações das edições da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), 2013 e 2019. Os dois desfechos “Procura de atendimento relacionado à saúde nas últimas duas semanas” e “Consulta médica nos últimos doze meses” foram analisados segundo fatores socioeconômicos, geográficos, e condições de saúde. Foram usados modelos multivariados de regressão de Poisson para investigar os fatores associados à procura de atendimento de acordo com o motivo (problema de saúde ou prevenção). Entre 2013 e 2019, a prevalência de doenças crônicas aumentou de 15,0% a 22,5%. A proporção de busca de atendimento cresceu de 15,3 a 18,6%, e de uso de médico, de 71,2% a 76,2%, com amplitudes de variação de 61,4-75,8% e 68,0-80,6% entre as regiões Norte e Sudeste. Para atendimento por problema de saúde, não houve associação significativa com rendimento per capita, após o controle das demais covariáveis. Conclui-se que apesar da expansão da cobertura de utilização de serviços de saúde, as persistentes desigualdades regionais indicam necessidades de saúde não atendidas entre os residentes das regiões menos desenvolvidas. Modelos de atenção focados na prevenção e promoção da saúde são necessários.

Abstract This study aimed to investigate changes in the health service use pattern based on information from the 2013 and 2019 National Health Surveys (PNS). The two outcomes, “Seeking health-related care in the past two weeks” and “Medical visit in the last twelve months”, were analyzed according to socioeconomic, geographic and health conditions characteristics. Multivariate Poisson regression models were used to investigate the factors associated with seeking care due to a health problem or prevention. The prevalence of chronic diseases increased from 15.0% to 22.5% between 2013 and 2019. The proportion of seeking care increased from 15.3 to 18.6%, and medical visits from 71.2% to 76.2%, ranging from 61.4 to 75.8% and 68.0 to 80.6% between the North and Southeast regions. There was no significant association of seeking care due to a health problem with per capita income, after controlling for the other covariates. We conclude by saying that, despite the expanded coverage of health service use, the persistent regional inequalities indicate unmet health needs among residents of the less developed regions. Health care models focused on prevention and health promotion are required.

Resumo Este artigo objetivou descrever a cobertura de plano de saúde no Brasil. Foram analisados dados das edições de 2013 e 2019 da Pesquisa Nacional de Saúde. A cobertura de plano de saúde médico ou odontológico foi analisada segundo características sociodemográficas, econômicas, de trabalho, situação censitária e Unidade da Federação. A cobertura de plano de saúde médico ou odontológico foi 27,9% (IC95%: 27,1-28,8) para 2013 e 28,5% (IC95%: 27,8-29,2) para 2019. Os resultados mostram que a cobertura continua concentrada nos grandes centros urbanos, nas regiões Sudeste e Sul, entre aqueles com melhor nível socioeconômico e aqueles que possuem algum vínculo de trabalho formal. Em 2019, dentre os trabalhadores formalizados, somente 30,7% relatou que o pagamento da mensalidade é feito diretamente a operadora, sendo 72,7% dentre os trabalhadores informais. Cerca de 92% dos planos de saúde médico cobrem internação e dentre as mulheres com plano de saúde, quase 20% delas não possuem cobertura para o parto. Apenas 11,7% das mulheres com idade entre 15 e 44 anos possuem cobertura para o parto através do plano de saúde. Os resultados mostram que a cobertura por plano de saúde mantém-se bastante desigual, reforçando a importância do Sistema Único de Saúde para a população brasileira.

Abstract This paper aimed to describe health insurance coverage in Brazil. Data from the 2013 and 2019 editions of the National Health Survey (PNS) were analyzed. The medical or dental health insurance coverage was analyzed according to demographic and socioeconomic characteristics, work status, urban/rural area, and Federation Unit. Coverage of medical or dental health insurance was 27.9% (95% CI: 27.1-28.8) for 2013 and 28.5% (95% CI: 27.8-29.2) for 2019. The results show coverage is still concentrated in large urban centers, in the Southeast and South, among those with better socioeconomic status and some formal employment. In 2019, only 30.7% of formal workers reported the monthly payment is made directly to the providers, while 72.7% of informal workers reported this information. About 92% of medical health insurance covers hospitalization, and almost 20% of women with health insurance are not covered for labor. Only 11.7% of women aged between 15 and 44 are covered for childbirth by health insurance. The results show the health insurance coverage is still quite unequal, reinforcing the Unified Health System (SUS) importance for the Brazilian population.

Resumo Este estudo teve o objetivo de comparar os padrões de utilização de serviços de saúde, a partir das informações das edições da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), 2013 e 2019. Os dois desfechos “Procura de atendimento relacionado à saúde nas últimas duas semanas” e “Consulta médica nos últimos doze meses” foram analisados segundo fatores socioeconômicos, geográficos, e condições de saúde. Foram usados modelos multivariados de regressão de Poisson para investigar os fatores associados à procura de atendimento de acordo com o motivo (problema de saúde ou prevenção). Entre 2013 e 2019, a prevalência de doenças crônicas aumentou de 15,0% a 22,5%. A proporção de busca de atendimento cresceu de 15,3 a 18,6%, e de uso de médico, de 71,2% a 76,2%, com amplitudes de variação de 61,4-75,8% e 68,0-80,6% entre as regiões Norte e Sudeste. Para atendimento por problema de saúde, não houve associação significativa com rendimento per capita, após o controle das demais covariáveis. Conclui-se que apesar da expansão da cobertura de utilização de serviços de saúde, as persistentes desigualdades regionais indicam necessidades de saúde não atendidas entre os residentes das regiões menos desenvolvidas. Modelos de atenção focados na prevenção e promoção da saúde são necessários.

Abstract This study aimed to investigate changes in the health service use pattern based on information from the 2013 and 2019 National Health Surveys (PNS). The two outcomes, “Seeking health-related care in the past two weeks” and “Medical visit in the last twelve months”, were analyzed according to socioeconomic, geographic and health conditions characteristics. Multivariate Poisson regression models were used to investigate the factors associated with seeking care due to a health problem or prevention. The prevalence of chronic diseases increased from 15.0% to 22.5% between 2013 and 2019. The proportion of seeking care increased from 15.3 to 18.6%, and medical visits from 71.2% to 76.2%, ranging from 61.4 to 75.8% and 68.0 to 80.6% between the North and Southeast regions. There was no significant association of seeking care due to a health problem with per capita income, after controlling for the other covariates. We conclude by saying that, despite the expanded coverage of health service use, the persistent regional inequalities indicate unmet health needs among residents of the less developed regions. Health care models focused on prevention and health promotion are required.

Objective: To analyze changes in the lifestyles of Brazilian adolescents during the COVID-19 pandemic. Methods: Cross-sectional study carried out with adolescents who participated in the “Covid Adolescentes - Behavior Survey”. The indicators related to lifestyles before and during the pandemic were evaluated: consumption of healthy and unhealthy foods, physical activity and sedentary behavior, smoking and consumption of alcoholic beverages. Prevalence and 95% confidence intervals were calculated for the total population and according to sex and age group. Results: 9,470 adolescents participated in the study. During the period of social distance, there was an increase in the prevalence of consumption of vegetables (from 27.34% to 30.5%), frozen foods (from 13.26% to 17.3%), chocolates and sweets (from 48.58% to 52.51%) and time in front of screens (from 44.57% to 70.15%). On the other hand, there was a decrease in the practice of physical activity (from 28.7% to 15.74%) and in the consumption of alcoholic beverages (from 17.72% to 12.77%). Differences were observed according to sex and age group. Conclusion: The results show changes in the adolescents' lifestyles and an increase in health risk behaviors.

Objetivo: Analisar as mudanças nos estilos de vida dos adolescentes brasileiros durante pandemia de COVID-19. Métodos: Estudo transversal realizado com adolescentes que participaram do inquérito “Convid Adolescentes - Pesquisa de Comportamentos”. Foram avaliados os indicadores relacionados aos estilos de vida antes e durante a pandemia: consumo de alimentos saudáveis e não saudáveis, prática de atividade física e comportamento sedentário, tabagismo e consumo de bebidas alcóolicas. Foram calculadas as prevalências e intervalos de confiança de 95% para população total e segundo sexo e faixa etária. Resultados: Participaram do estudo 9.470 adolescentes. Durante o período de distanciamento social, foi observado aumento nas prevalências de consumo de hortaliças (de 27,34% para 30,5%), de pratos congelados (de 13,26% para 17,3%), de chocolates e doces (de 48,58% para 52,51%) e do tempo em frente às telas (de 44,57% para 70,15%). Por outro lado, houve diminuição da prática de atividade física (de 28,7% para 15,74%) e do consumo de bebidas alcóolicas (de 17,72% para 12,77%). Foram observadas diferenças segundo sexo e faixa etária. Conclusão: Os resultados apontam mudanças nos estilos de vida dos adolescentes e aumento de comportamentos de risco à saúde. Objetivo: Analisar as mudanças nos estilos de vida dos adolescentes brasileiros durante pandemia de COVID-19. Métodos: Estudo transversal realizado com adolescentes que participaram do inquérito “Convid Adolescentes - Pesquisa de Comportamentos”. Foram avaliados os indicadores relacionados aos estilos de vida antes e durante a pandemia: consumo de alimentos saudáveis e não saudáveis, prática de atividade física e comportamento sedentário, tabagismo e consumo de bebidas alcóolicas. Foram calculadas as prevalências e intervalos de confiança de 95% para população total e segundo sexo e faixa etária. Resultados: Participaram do estudo 9.470 adolescentes. Durante o período de distanciamento social, foi observado aumento nas prevalências de consumo de hortaliças (de 27,34% para 30,5%), de pratos congelados (de 13,26% para 17,3%), de chocolates e doces (de 48,58% para 52,51%) e do tempo em frente às telas (de 44,57% para 70,15%). Por outro lado, houve diminuição da prática de atividade física (de 28,7% para 15,74%) e do consumo de bebidas alcóolicas (de 17,72% para 12,77%). Foram observadas diferenças segundo sexo e faixa etária. Conclusão: Os resultados apontam mudanças nos estilos de vida dos adolescentes e aumento de comportamentos de risco à saúde.

Resumo: O presente estudo tem o objetivo de caracterizar a população idosa brasileira durante a pandemia de COVID-19, considerando suas condições de saúde, socioeconômicas, desigualdade de sexo, adesão ao distanciamento social e sentimento de tristeza ou depressão. Estudo transversal realizado com idosos brasileiros que participaram de um inquérito de saúde (N = 9.173), com método de amostragem “bola de neve virtual”. Os dados foram coletados via web, por meio de questionário autopreenchido. Foram estimadas prevalências, intervalos de confiança e, para verificar a independência das estimativas, utilizou-se o teste qui-quadrado de Pearson. Durante a pandemia, houve diminuição da renda em quase metade dos domicílios dos idosos. O distanciamento social total foi adotado por 30,9% (IC95%: 27,8; 34,1) e 12,2% (IC95%: 10,1; 14,7) não aderiram. Idosos que não trabalhavam antes da pandemia aderiram em maior número às medidas de distanciamento social total. Grande parte apresentou comorbidades associadas ao maior risco de desenvolvimento da forma grave de COVID-19. Sentimentos de solidão, ansiedade e tristeza foram frequentes entre os idosos, especialmente entre as mulheres. A pandemia da COVID-19 aprofundou a desigualdade ao afetar os idosos mais vulneráveis. Estratégias para mitigar a solidão e o distanciamento social devem ser feitas levando-se em conta a vulnerabilidade social e a acentuada diferença entre homens e mulheres quanto à composição domiciliar e às condições socioeconômicas e de trabalho. Recomenda-se o desenvolvimento de pesquisas representativas da população idosa brasileira e que investiguem o impacto da pandemia neste grupo.

Abstract: The goal of this study is to characterize the population of older adults in Brazil during the COVID-19 pandemic with regard to health, socioeconomic conditions, gender inequality, adherence to social distancing and feelings of sadness or depression. It is a cross-sectional study carried out with Brazilian older adults who responded to an online health survey (N = 9,173), using a “virtual snowball” sampling method. Data were collected online via a self-administered questionnaire. Prevalence and confidence interval estimates were performed and verified for independence using Pearson’s chi-square test. During the pandemic there was a fall in household income among almost half of older adults. Extreme social distancing was practiced by 30.9% (95%CI: 27.8; 34.1) and 12.2% (95%CI: 10.1; 14.7) did not adhere to it. Older adults who were not working before the pandemic adhered in greater numbers to extreme social distancing measures. Most of them presented comorbidities associated with a higher risk of developing the severe form of COVID-19. Feelings of loneliness, distress and sadness were frequent among older adults, especially women. The COVID-19 pandemic widened the inequality gap by affecting the most vulnerable older people. Strategies to mitigate loneliness and social distancing should consider social vulnerability and the marked difference between men and women in terms of household composition and socioeconomic and working conditions. The development of representative surveys of Brazilian older adults is recommended, investigating the impact of the pandemic on this population.

Resumen: El objetivo de este estudio es caracterizar a la población anciana brasileña durante la pandemia de COVID-19, considerando sus condiciones de salud, socioeconómicas, desigualdad de sexo, adhesión al distanciamiento social y sentimiento de tristeza o depresión. Es un estudio transversal realizado con ancianos brasileños que participaron en una encuesta de salud virtual (N = 9.173), con un método de muestra “bola de nieve virtual”. Los datos fueron recogidos vía web, mediante un cuestionario autocompletado. Se estimaron las prevalencias, intervalos de confianza y, para verificar la independencia de las estimaciones, se utilizó el test chi-cuadrado de Pearson. Durante la pandemia, hubo una disminución de la renta en casi la mitad de los domicilios de los ancianos. El distanciamiento social total fue adoptado por un 30,9% (IC95%: 27,8; 34,1) y 12,2% (IC95%: 10,1; 14,7) no se adhirieron. Los ancianos que no trabajaban antes de la pandemia se adhirieron en mayor número a las medidas de distanciamiento social total. Gran parte presentó comorbilidades asociadas a un mayor riesgo de desarrollo de la forma grave de COVID-19. Sentimientos de soledad, ansiedad y tristeza fueron frecuentes entre los ancianos, especialmente entre las mujeres. La pandemia de COVID-19 profundizó la desigualdad al afectar a los ancianos más vulnerables. Se deben elaborar estrategias para mitigar la soledad y el distanciamiento social, teniéndose en cuenta la vulnerabilidad social y la acentuada diferencia entre hombres y mujeres, respecto a la composición domiciliaria y las condiciones socioeconómicas y de trabajo. Se recomienda el desarrollo de investigaciones representativas de la población anciana brasileña, que investiguen el impacto de la pandemia en esta población.