Disparidades étnico-raciais em saúde autoavaliada: análise multinível de 2.697 indivíduos residentes em 145 municípios brasileiros

Revisões recentes da literatura indicam que o número de estudos sobre disparidades étnicoraciais no Brasil é escasso. A análise multinível torna-se necessária já que o conceito de raça/cor é socialmente construído e pode variar segundo local de residência. Foram analisados 2.697 indivíduos residentes em 145 municípios brasileiros, segundo raça (branca, preta e parda). Foram ajustados modelos multinível utilizando inferência bayesiana pelo método Monte Carlo via Cadeias de Markov. Após a inclusão de variáveis demográficas, socioeconômicas e de acesso a serviços de saúde, indivíduos de raça preta e parda tiveram maior razão de chances de avaliarem sua saúde como negativa (RC = 1,71; IC95%: 1,24; 2,37 e RC = 1,37; IC95%: 1,10; 1,71, respectivamente). Características do local de residência não alteraram significativamente a relação entre raça/cor e saúde autoavaliada. Após a recategorização da variável dependente, as características étnico-raciais perderam significância estatística. O presente estudo indica que as disparidades raciais em saúde podem ser mais complexas do que o esperado. Recent literature reviews have shown that studies analyzing racial/ethnic disparities in Brazil are still scarce. Multilevel approaches are necessary, since race is a socially constructed concept and can vary by area of residence. The analysis included 2,697 individuals from 145 Brazilian municipalities (counties), classified by race (white, black, or mixed). Multilevel models were fitted using Bayesian inference with Markov Chain Monte Carlo methods. After including demographic, socioeconomic, and health access variables, black and mixed-race individuals showed higher odds of negative self-rated health (OR = 1.71; 95%CI: 1.24; 2.37 and OR = 1.37; 95%CI: 1.10; 1.71, respectively). Characteristics of the area of residence did not significantly affect the association between race and self-rated health. Racial/ethnic disparities lost their statistical significance after re-categorization of the dependent variable. The results indicate that racial/ ethnic disparities in health in Brazil may be deeper and more complex than expected. Las revisiones bibliográficas recientes muestran que los estudios que analizan las disparidades etno-raciales en Brasil siguen siendo escasos. Es necesario un enfoque multinivel, debido a que el concepto de raza es una construcción social, y es susceptible de variar según la zona de residencia. El presente análisis incluyó a 2.697 personas de 145 municipios brasileños, separados por raza (blanco, negro y mestizos). Se ajustaron modelos multinivel, usando la inferencia bayesiana con métodos Markov Chain Monte Carlo. Después de incluir las variables demográficas, socioeconómicas y de acceso a la salud como controles, las personas identificadas como negros y mestizos tuvieron un odds ratio más elevado al juzgar su salud en términos negativos (OR = 1,71; IC95%: 1,24; 2,37 y OR = 1,37; 95%CI: 1,10; 1,71, respectivamente). Después de la recategorización de la variable dependiente, las disparidades etno-raciales perdieron significación estadística. Los resultados indican que las disparidades etno-raciales en salud en Brasil pueden ser más complejas y profundas de lo esperado.