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dc.contributor.advisorBalbinotto Neto, Giacomopt_BR
dc.contributor.authorSilveira, Eduardo Fernandes dapt_BR
dc.date.accessioned2017-09-19T02:31:16Zpt_BR
dc.date.issued2016pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/168650pt_BR
dc.description.abstractEsta dissertação analisa os impactos de fatores socioeconômicos e psicossociais sobre a prevalência da depressão no Brasil através de modelos probit e da decomposição de Oaxaca-Blinder aplicados às bases de dados dos suplementos de saúde da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD Saúde) e da Pesquisa Nacional de Saúde 2013 (PNS 2013). Neste trabalho, foram usados dois critérios básicos de identificação de indivíduos deprimidos: os que referiram ter recebido o diagnóstico de depressão de algum profissional de saúde e os que obtiveram um escore superior a 4 no teste PHQ-9 (cujas perguntas constam na PNS 2013). Foram obtidos resultados estatisticamente significativos, evidenciando a maior probabilidade da depressão entre mulheres e a relação inversa do transtorno com as variáveis renda domiciliar, desemprego, escolaridade e idade. Fatores como doenças físicas, doenças mentais e deficiências demonstraram uma relação direta com a depressão, embora as quantificações de suas magnitudes tenham sido sensíveis à especificação dos modelos. Também mostraram uma relação direta com o transtorno depressivo variáveis associadas a traumas e estresse emocional (como ter perdido um filho, ter sofrido algum tipo de violência, ter um filho com problemas de saúde, etc.). Outras variáveis como raça e região geográfica apresentaram resultados ambivalentes, também sensíveis às diferentes especificações de modelo. Ainda, variáveis referentes ao mercado de trabalho como o tipo de vínculo empregatício e setor de atividade apresentaram resultados inconclusivos. Por fim, outra conclusão importante foi que o critério de identificação dos indivíduos com depressão é determinante nos resultados.pt_BR
dc.description.abstractThis dissertation analyses the impacts of socioeconomic and psychosocial factors over the prevalence of depression in Brazil through probit models and the Oaxaca-Blinder decomposition applied to the data in Brazilian National Household Survey Health Supplement (PNAD Saúde) and the National Health Survey (PNS 2013). In this dissertation, two basic criteria were used to identify individuals with depression: those who declared to have received a depression diagnosis from a health professional and those who scored more than 4 in the PHQ-9 depression test (whose questions are included in PNS 2013). Statistically significant results were found, showing a higher probability of depression among women and an inverse relationship between the disorder and household income, unemployment, education and age. Factors such as chronic physical diseases, mental illnesses and deficiencies have showed a direct relationship with depression, although the quantification of such effects had a rather high sensitivity to model specification. Also, variables associated with emotional stress (such as having lost a child, being victim of some sort of violence, having a child with health problems) showed a direct relationship with depressive disorder. Other variables such as race and geographic region showed ambivalent results also very sensitive to different model specifications. Furthermore, labor market variables like type of work contract and activity sector show inconclusive results. Finally, another important finding is that the criteria for identifying individuals with depression were determinant for the results and conclusions.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectEconomia da saúdept_BR
dc.subjectDepressionen
dc.subjectOaxaca-Blinder decompositionen
dc.subjectPHQ-9en
dc.subjectProbiten
dc.subjectEpidemiologyen
dc.subjectHealth economicsen
dc.subjectMental healthen
dc.subjectDepressive disorderen
dc.titleFatores socioeconômicos e psicossociais relacionados à prevalência da depressão no Brasilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001044630pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Ciências Econômicaspt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Economiapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2016pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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