Submitted by Israel Vieira Neto (israel.vieiraneto@ufpe.br) on 2015-03-04T14:13:21Z No. of bitstreams: 2 sammara_dissertacao.pdf: 1933363 bytes, checksum: 3948f7476054b8942a7b9c663ee83684 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-04T14:13:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 sammara_dissertacao.pdf: 1933363 bytes, checksum: 3948f7476054b8942a7b9c663ee83684 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-08-10 / O primeiro ensaio propõe uma nova abordagem para estimar desigualdades socioeconômicas na Saúde Auto Avaliada. O método baseia-se em uma aplicação alternativa do Coeficiente de Gini, preservando a natureza categórica da variável e evitando incorrer nas dificuldades e limitações de cardinalizar tal indicador de saúde para análises de desigualdade. O proposto “Index-D” aplica as probabilidades preditas de um Modelo Probit Ordinal, sob a equação de Gini formatada para funções densidade discretas, permitindo-nos estimar variações na Saúde Auto Avaliada segundo subjacentes variações socioeconômicas e demográficas. Usamos dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio (PNAD) para os anos de 1998, 2003 e 2008, apenas referente à população feminina, a fim de ilustrar a aplicabilidade do método. Os resultados mostram que a desigualdade em Saúde Auto Avaliada no Brasil decresceu de 1998 a 2008 entre as mulheres, independentemente do perfil socioeconômico considerado. Ainda, os grupos femininos com melhores condições financeiras apresentaram índices de desigualdade menores, enquanto que os mais pobres obtiveram os maiores escores. Considerando a desigualdade entre as Regiões, sudeste apresentou os resultados mais favoráveis, enquanto o Norte e o Nordeste reportaram as mais altas desigualdades, independentemente do ano e do perfil socioeconômico considerado. O segundo ensaio visa identificar o quanto da variância observada na Saúde Auto Avaliada (SAH) no Brasil é resultado do contexto onde as pessoas vivem. Dessa forma, através do Random-Intercept Ordered Probity Model, aplicamos uma amostra de municípios, retirada da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), 2008, para representar as unidades do segundo nível, juntamente com as informações socioeconômicas dos indivíduos, a fim de controlar apropriadamente o efeito composição. Apesar de pequeno, o coeficiente de variação mostra a existência de variação sistemática na Saúde Auto Reportada entre os municípios urbanos do Brasil que persistiram mesmo após o controle do nível individual. As evidências sugerem que políticas de saúde no Brasil não devem investir apenas nas circunstâncias a nível individual, mas também sobre os ambientes sociais e físicos do coletivo, tais como segurança, espaços para lazer e infraestrutura urbana.