Objective: to identify factors associated with common mental disorders (CMD) in a sample of adult women in Southern Brazil.
Methods: This population-based study, composed of 1,128 women, investigated socioeconomic, behavioral and health/disease explanatory demographic variables. Five response groups were explored: one group with common mental disorders - cut-off point 6/7 in the Self-Reporting Questionnaire 20 (SRQ-20) - and four others corresponding to the different clusters found using the latent class clustering technique, also from the SRQ-20. These four clusters (low, medium-depressive, medium-digestive and high) were named (denominated) based on the mean scores in the SRQ-20 in each group and on the response patterns of the variables and factorial characteristics. The "low" cluster comprised women with lower SRQ-20 scores and, therefore less likely to present CMD. The "high" cluster, with high mean values in the SRQ-20, was related to higher psychiatric morbidity. We used the Poisson regression technique to compare the findings of the different groups.
Results: We identified ten variables as factors associated with CMD. Age, education, smoking, physical activity, perception of health and number of medical appointments were the common variables for the cut-off point and cluster-based analyses. Heavy alcohol use was associated only when the sample was evaluated as a cut-off point. Social class, work situation and existence of chronic diseases were associated only when the sample was analyzed by clusters. There was a significant association in the "high" cluster with lower classes (D or E), smoking, physical inactivity, existence of chronic diseases and negative perception of health.
Conclusion: We identified different associated factors according to the response groups considered. New approaches allowing identification of subgroups of individuals with specific characteristics and associated factors may contribute for a more accurate understanding of CMD and provide the basis for health interventions.
OBJETIVO: Identificar fatores associados aos transtornos mentais comuns (TMC) em uma amostra de mulheres adultas no Sul do Brasil.
MÉTODOS: Em estudo de base populacional composto por 1.128 mulheres, foram investigadas variáveis explicativas demográficas, socioeconômicas, comportamentais e de saúde/doença. Cinco grupos-resposta foram explorados: um grupo com transtornos mentais comuns – ponto de corte 6/7 no Self-Reporting Questionnaire 20 (SRQ-20) – e outros quatro correspondentes aos diferentes clusters encontrados através da técnica de clusterização por classe latente, também a partir do SRQ-20. Esses quatro clusters (baixo, médio-depressivo, médio-digestivo e alto) foram denominados com base nas pontuações médias do SRQ-20 em cada grupo e nos padrões de resposta das variáveis e características fatoriais. O cluster “baixo” compreendeu mulheres com menores escores no SRQ-20 e, portanto, com menor probabilidade de apresentarem TMC. Já o cluster “alto”, com valores médios elevados no SRQ-20, esteve relacionado a maior morbidade psiquiátrica. Utilizou-se a técnica de regressão de Poisson, com comparação entre os achados dos diferentes grupos.
RESULTADOS: Foram identificadas 10 variáveis como fatores associados aos TMC. Idade, escolaridade, tabagismo, atividade física, percepção de saúde e número de consultas foram as variáveis comuns para as análises com ponto de corte assim como nas baseadas em clusters. Etilismo pesado esteve associado somente quando avaliada a amostra como ponto de corte. Já classe econômica, situação laboral e presença de doenças crônicas estiveram associadas somente quando analisada a amostra por clusters. No cluster “alto”, houve associação significativa com classes econômicas mais baixas (D ou E), tabagismo, inatividade física, presença de doenças crônicas e percepção de saúde negativa.
CONCLUSÕES: Diferentes fatores associados foram identificados segundo os grupos-resposta considerados. Novos enfoques que possibilitem identificar subgrupos de indivíduos com características e fatores associados específicos poderiam contribuir para um entendimento mais apurado dos TMC, servindo de base para intervenções em saúde.