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Epidemiologia e Serviços de Saúde : Revista do Sistema Unico de Saúde do Brasil logoLink to Epidemiologia e Serviços de Saúde : Revista do Sistema Unico de Saúde do Brasil
. 2026 Apr 20;35:e20250460. doi: 10.1590/S2237-96222026v35e20250460.en
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Adult use of health services: A cross-sectional population-based study, Pelotas, Brazil, 2012 and 2021

Uso de servicios de salud entre adultos: un estudio transversal de base poblacional, Pelotas, Brasil, 2012 y 2021

Larissa Adna Neves Silva ¹, Felipe Mendes Delpino ², Lilian Munhoz Figueiredo ³, Elaine Thumé ³, Elaine Tomasi ¹, Luiz Augusto Facchini ¹, Bruno Pereira Nunes 1
PMCID: PMC13102448  PMID: 42718459

Abstract

Objectives:

To compare prevalence of health service use among adults in the urban area of ​​Pelotas in 2012 and 2021 and to assess socioeconomic inequalities in those years.

Methods:

This was a cross-sectional, population-based study of adults living in the urban area of ​​Pelotas in 2012 and 2021. Unadjusted and adjusted analyses were performed using Poisson regression to assess health service use in the 30 days prior to the surveys, based on sex, age, education, race/skin color, economic class, marital status and self-rated health. The slope index of inequality was used to measure inequalities.

Results:

The sample consisted of 2,925 participants in 2012 and 5,717 in 2021. Prevalence of health service use increased from 29.3% (95% confidence interval - 95%CI 27.6; 31.1) to 34.4% (95%CI 33.2; 35.6). Among health service users, use of Brazilian Unified Health System facilities increased from 45.7% (95%CI 42.7; 48.7) to 69.8% (95%CI 67.8; 71.7), with a proportional reduction in the use of private services. In 2021, greater dependence on public services was found among women (63.2%), poorer individuals (31.4%) and younger individuals (56.7%). There was an increase in inequalities between economic classes.

Conclusion:

There was an increase in the use of health services and greater reliance on public services in 2021, especially among socially vulnerable groups. Socioeconomic inequalities widened, reflecting changes in access patterns in the context of the economic and health crises.

Keywords: Health Services, Health Inequalities, COVID-19, Adults, Cross-Sectional Studies.

Introduction

Universal health systems play a crucial role in reducing social inequalities and ensuring access to health services. Access refers to the relationship between a person’s demand for health services and their entry into the health system and depends on perceived need, socioeconomic characteristics and service availability 1 .

Despite challenges since its creation in the 1990s, the Brazilian Unified Health System (Sistema Único de Saúde, SUS) has improved health equity throughout Brazil, as it has increased access to health services through the expansion of Primary Health Care by means of the Family Health Strategy. However, since 2016, with the implementation of fiscal austerity policies 2 and the onset and course of the coronavirus pandemic, these achievements have been negatively impacted, with constant threats to the provision of services and guaranteed access to health care 2 , 3 .

Between 2020 and 2021, in high-income countries such as the United States, Canada, the United Kingdom and Australia, there were significant reductions in outpatient visits for routine checkups, disease screening and preventive care, particularly at the beginning of the COVID-19 pandemic 4 . In Brazil, during 2020, significant reductions were seen in the availability of medical and dental appointments and in procedures involving prenatal care and care for people with diabetes 3 , 5 . During this period, approximately one in four individuals did not seek care for a health problem or missed a checkup 6 .

In 2020, Pelotas, a city with approximately 350,000 inhabitants, 62% of the population was covered by family health teams - a 28 percentage point increase compared to 2012, when coverage was only 34% 7 . Between 2012 and 2021, the municipality underwent significant changes in its primary care structure, including team reorganizations and redirection of services during the pandemic, with a direct impact on the availability of services and the population’s access to them 7 - 10 . Expanding coverage did not eliminate the inequalities in access to health services that have been widely described 10 - 12 and became intensified during the pandemic 13 .

Given that delays in care and lack of access can have short- and long-term consequences for the population’s health, it is important to assess changes in access to services. The objectives of this article were to compare the prevalence of health service use among adults in the urban area of ​​Pelotas, a city in the state of Rio Grande do Sul, in 2012 and 2021, and to assess socioeconomic inequalities in those years.

Methods

Design

This was a cross-sectional study that used data from two cross-sectional population-based surveys carried out in 2012 and 2021 in the urban area of ​​Pelotas, a city in the state of Rio Grande do Sul.

Setting

The first study was conducted during a master’s degree consortium arranged by the Universidade Federal de Pelotas Epidemiology Postgraduate Program in 2012 14 . Within the consortium, each master’s degree student calculated the sample size based on the specific outcome to be investigated, incorporating 10% increases for possible losses and refusals and 15% to control for confounding factors and to adjust for the design effect. The largest estimated sample was 3,120 adults and 800 adolescents. In order to achieve this number, it was estimated that 1,560 households in the municipality would need to be included. In order to account for the effect of the sampling design, 130 census tracts were randomly selected, with visits to 12 households per tract 15 .

In 2012, the municipality had 495 census tracts, according to the 2010 Demographic Census conducted by the Brazilian Institute of Geography and Statistics. Due to the unavailability of information on the socioeconomic status of the tracts, they were ordered according to their original numbering. Based on this ordering, systematic sampling was conducted. Each tract had information on the total number of households, identified by a starting number and an ending number, totaling 107,152 households in the municipality 15 .

This total was divided by the 130 census tracts to be selected, thus defining the systematic range of 824 households. Census tract selection began with the random number 634, drawn using Stata, and was carried out systematically, respecting the probability proportional to the number of households in each tract. In each selected household, all individuals aged 10 or older were invited to participate in the study.

A total of 3,671 interviews were conducted, with 13.4% losses and refusals. In cases of refusal, the households were not replaced with others. Interviews not conducted after three attempts on different days and times, with one attempt being made by a study supervisor, were considered losses and refusals. Further details of the sampling process can be found in other publications 15 .

The second survey took place in 2021, as part of the cohort project entitled

“Emergency Department Use and Artificial Intelligence in Pelotas” (EAI PELOTAS). That study used baseline data collected between September and December 2021. The sampling process was also conducted in multiple stages. The first consisted of the random selection of 100 census tracts based on estimates updated by the Brazilian Institute of Geography and Statistics in 2019. Subsequently, a proportional number of households was defined for each census tract. Finally, one resident aged 18 or older was interviewed in each household; if more than one eligible resident was selected, a random number generator application 16 made the selection. Further details about the survey can be found in another publication 16 and on the study website: https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/.

Participants

In the 2012 survey, all eligible residents (aged 20 or older) of each selected household were included in the analysis, whereas in 2021 only one resident per household was interviewed and included in the analysis.

Variables and measurement

The outcome was health service use, defined as the proportion of individuals who sought care and received it. In both studies, the question used was “Since (a given day in the last month), have you been treated at any health service?” Thus, the reference period corresponded to the 30 days prior to the interview.

The selected independent variables were: sex (male, female), age in complete years (20-29, 30-39, 40-49, 50-59, 60+), race/skin color (White, Black, Brown [Brazilian mixed race], Asian, Indigenous), education in complete years (up to 4, 5-8, 9-11, 12+), marital status (no partner, has a partner), economic classification as per the Brazilian Association for Population Studies (Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa, ABEP 17 (A - wealthiest and B, C, D and E - poorest, and categorized as A/B, C, D/E) and self-reported health (excellent/great/very good, good, fair, poor/very poor). The economic classification, age and education variables were used to estimate inequalities, as described in the Statistical Methods subsection.

Self-reported health status was assessed by means of the question “How do you rate your health?” in both surveys. Economic classification, as per the ABEP 2008 version, was based on ownership of certain goods and services (such as color television, radio, bathroom, automobile, washing machine, DVD player, refrigerator and freezer), having a domestic employee paid on a monthly basis, and the level of education of the head of the household. Each item had a specific score, which were added together to provide an overall final score. Categorization was performed according to the cutoff points indicated in the ABEP economic classification criteria document 17 .

The following variables were used in order to characterize the last time healthcare was received in the month prior to the interview: legal nature of the health service (SUS, private/health insurance) and type of care provision service (Primary health care center, Emergency department/hospital, Private practice/doctor’s office, other). The “other” category corresponded to services related to the city’s medical specialty center, psychosocial care center, and health services in other cities.

Statistical methods

Descriptive analyses were performed, calculating prevalence and respective 95% confidence intervals (95%CI). Differences in prevalence were assessed using the heterogeneity test and, when applicable, the trend test. After describing the bivariate analyses, adjusted prevalence rates and their respective 95%CI were calculated using a Poisson regression model, with mutual adjustment between variables. All variables were added simultaneously. Adjusted estimates were obtained through post-estimation, which enabled the predicted probabilities of the dependent variable for each category of independent variables to be calculated, keeping the other variables constant.

P-values>0.05 were considered statistically significant. All analyses were performed using Stata software, version 18.0, and took into account the complex sampling design through the pre-defined sampling plan.

In order to assess inequalities, we used the Slope Index of Inequality, calculated through logistic regression for ordinal categorical variables such as age, education and economic status. The index expressed the adjusted absolute difference in the probability of using health services between the lowest and highest values ​​of the variable analyzed-such as younger individuals compared to older individuals, or those with less education compared to those with more education-considering the entire distribution of intermediate groups. When the value was zero, that indicated no inequality. Positive values ​​indicated greater use of services among older groups, those with more education, or those with better socioeconomic conditions. Negative values ​​indicated greater use among younger individuals, those with less education or those in more disadvantaged social situations 18 .

Double stratification was also performed, that is, the analyses considered two variables simultaneously: the legal nature of the health services and other independent variables, such as education level, age and economic status. For example, the study analyzed whether the use of public or private services varied between groups with different levels of education, age groups or economic classes.

Sensitivity analyses were performed to assess the robustness and consistency of the main findings. These analyses included: i) reanalysis of the 2012 data, considering only one resident per household, to standardize the unit of analysis and enable comparability with the 2021 data, which were collected based on a single individual per household; and ii) evaluation of the 2021 data without applying the post-stratification strategy, to examine the impact of weighting on correcting potential selection biases arising from the sampling process.

Results

In 2012 and 2021, 2,925 and 5,717 adults and elderly individuals were assessed, respectively. In both years, just over half of the studied population was female (58.9% in 2012 and 54.2% in 2021), the majority identified as White (80.1% in 2012 and 77.5% in 2021), had between 9 and 11 years of schooling (28.0% in 2012 and 36.1% in 2021) and reported good self-rated health (42.0% in 2012 and 57.5% in 2021). Most participants were in the 20-59 age group (77.2% in 2012 and 73.3% in 2021), with a small increase in the participation of older adults in 2021. In 2012, 59.4% of participants lived with a partner; in 2021, 54.5% did not. In 2012, most of the sample belonged to classes A/B (46.4%), while in 2021 more than half belonged to class C (54.0%) (Table 1).

Table 1. Description of the sample with prevalence weighted according to sociodemographic and health characteristics. Pelotas, 2012 (n=2,925) and 2021 (n=5,717) .

Description of the sample
Variables 2012 n (%) 2021 n (%)
Sex
Male 1,202 (41.1) 1,898 (45.8)
Female 1,723 (58.9) 3,819 (54.2)
Age group (years)a
20-29 612 (20.9) 724 (19.3)
30-39 540 (18.4) 865 (20.4)
40-49 594 (20.3) 923 (17.1)
50-59 514 (17.6) 1,097 (16.6)
60 or over 665 (22.8) 1,973 (26.7)
Race/skin colorb
White 2,343 (80.1) 4,461 (77.5)
Black 354 (12.1) 856 (15.4)
Brown 192 (6.6) 348 (6.7)
Indigenous 19 (0.6) 6 (0.1)
Asian 16 (0.6) 13 (0.3)
Schooling (years)c
Up to 4 524 (18.0) 8.25 (12.3)
5-8 817 (27.9) 1,578 (26.6)
9-11 819 (28.0) 1,879 (36.1)
12 or more 762 (26.1) 1,264 (25.1)
Economic classification (ABEP)d
A/B (wealthiest) 1,348 (46.4) 1,337 (25.3)
C 1,261 (43.4) 3,034 (54.0)
D/E (poorest) 294 (10.2) 1,303 (20.8)
Marital statuse
Does not have a partner 1,187 (40.6) 3,117 (54.5)
Has a partner 1,734 (59.4) 2,596 (45.5)
self-reported healthf
Excellent/great/very good 903 (30.9) 683 (12.6)
Good 1,229 (42.0) 3,180 (57.5)
Fair 658 (22.5) 1,519 (25.1)
Poor/very poor 135 (4.6) 333 (4.9)
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a 135 values missing in 2021.

b 1 value missing in 2012 and 33 values missing in 2021.

c 2 values missing in 2012 and 171 values missing in 2021.

d 22 values missing in 2012 and 43 values missing in 2021.

e 4 values missing in 2012 and 2021; and

f 2 values missing in 2021.

Prevalence of health service use in the 30 days prior to the surveys was 29.3% (95%CI 27.6; 31.0) in 2012 and 34.4% (95%CI 32.5; 36.3) in 2021, which represented an increase of 5.1 percentage points. A significant increase of 20.4 percentage points was observed in the use of Primary health care center between 2012 (25.1%; 95%CI 21.3; 29.4) and 2021 (45.4%; 95%CI 41.8; 49.1). Use of private medical practices decreased significantly by 17.9 percentage points (43.0; 95%CI 38.7; 47.4 in 2012 versus 25.1; 95%CI 22.1; 28.4 in 2021) (Figure 1).

Figure 1. Weighted prevalence rates and confidence intervals (95%CI) of care provision services among people who used health services. Pelotas, 2012 (n=2,925) and 2021 (n=5,717).

Figure 1.

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In both years, women (32.3; 95%CI 29.8; 34.7 in 2012 and 38.9; 95%CI 36.6; 41.1 in 2021) and individuals with poor/very poor self-rated health (61.1%; 95%CI 51.5; 70.7 in 2012 and 56.0%; 95%CI 50.1; 61.9 in 2021) used health services significantly more, even after adjusting for the variables. It was also found that, the greater the participants’ age, the higher the prevalence of use in both years. However, this association did not remain significant after adjusting for the other variables (Table 2).

Table 2. Unadjusted and adjusted weighted prevalence rates and 95% confidence intervals (95%CI) of health service use according to sociodemographic and health characteristics. Pelotas, 2012 (n=2,925) and 2021 (5,717).

Variables Health service use
2012 2021
Unadjusted % (95%CI) Adjusted % (95%CI) Unadjusted % (95%CI) Adjusted % (95%CI)
Sex p-value<0.001 p-value<0.001 p-value<0.001 p-value<0.001
Male 22.7 (20.4; 25.2) 23.9 (21.4; 26.6) 28.2 (25.9; 30.6) 29.1 (26.4; 31.8)
Female 33.8 (31.4; 36.4) 32.3 (29.8; 34.7) 39.6 (37.2; 42.2) 38.9 (36.6; 41.1)
Age group (years) p-value 0.021a p-value 0.721a p-value 0.005a p-value 0.063a
20-29 26.5 (23.0; 30.3) 29.1 (25.0; 33.2) 33.3 (29.3; 37.6) 34.1 (29.6; 38.6)
30-39 25.7 (22.5; 29.2) 27.4 (23.8; 30.9) 31.9 (28.4; 35.6) 32.2 (28.6; 35.8)
40-49 30.0 (26.3; 34.0) 30.3 (26.6; 34.0) 32.1(28.7; 35.6) 32.3 (28.8; 35.9)
50-59 29.8 (25.7; 34.2) 29.1 (25.0; 33.2) 36.0 (32.6; 39.4) 35.7 (32.4; 38.9)
60 or over 33.7 (30.0; 37.5) 29.3 (25.5; 33.0) 38.5 (35.8; 41.2) 37.4 (34.8; 40.0)
Race/skin color p-value 0.813 p-value 0.684 p-value 0.490 p-value 0.534
White 29.0 (27.1; 31.0) 28.7 (26.8; 30.6) 33.8 (31.8; 35.9) 34.1 (32.0; 36.3)
Black 30.2 (25.5; 35.4) 30.7 (25.6; 35.9) 35.3 (31.3; 39.4) 34.8 (30.9; 38.6)
Brown 29.2 (23.7; 35.3) 29.5 (23.2; 35.9) 38.5 (33.4; 43.9) 38.9 (33.6; 44.2)
Indigenous 42.1 (23.6; 63.2) 39.3 (20.8; 57.8) 28.8 (8.2; 64.5) 18.4 (7.5; 54.3)
Asian 37.5 (17.8; 62.5) 31.2 (11.5; 50.9) 40.6 (14.0; 74.2) 38.3 (5.5; 71.1)
Schooling (years) p-value 0.023a p-value<0.001a p-value 0.143a p-value 0.059a
Up to 4 33.2 (29.6; 37.0) 25.8 (22.5; 29.2) 36.3 (31.7; 41.1) 30.7 (26.1; 35.2)
5-8 26.1 (23.4; 29.0) 25.0 (22.2; 27.8) 36.5 (33.2; 40.0) 34.3 (31.1; 37.4)
9-11 29.9 (26.8; 33.3) 31.3 (27.8; 34.8) 32.7 (30.3; 35.1) 34.4 (31.9; 36.8)
12 or more 29.1 (26.0; 32.5) 35.2 (30.9; 39.5) 33.0 (29.9; 36.2) 37.7 (33.6; 41.8)
Economic classification (ABEP) p-value 0.559a p-value 0.955a p-value<0.001a p-value 0.010a
A/B (wealthiest) 28.0 (25.6; 30.7) 28.8 (26.1; 31.4) 30.3 (27.7; 32.9) 31.6 (28.3; 34.9)
C 29.9 (27.3; 32.7) 29.7 (26.9; 32.6) 34.4 (32.3; 36.5) 34.6 (32.5; 36.8)
D/E (poorest) 30.3 (25.4; 35.6) 27.7 (22.6; 32.9) 40.0 (36.2; 44.0) 37.9 (34.0; 41.7)
Marital status p-value 0.198 p-value 0.925 p-value 0.210 p-value 0.760
Does not have a partner 30.7 (27.9; 33.8) 29.0 (26.3; 31.7) 33.6 (31.4; 35.9) 34.8 (32.3; 37.3)
Has a partner 28.3 (26.1; 30.5) 29.1 (27.0; 31.3) 35.3 (32.9; 37.8) 34.3 (32.3; 37.3)
Self-rated health p-value<0.001 p-value<0.001 p-value<0.001 p-value<0.001
Excellent/great/very good 22.0 (19.4; 24.9) 21.4 (18.6; 24.2) 24.0 (20.4; 28.0) 24.1 (20.1; 28.2)
Good 25.4 (23.1; 27.8) 25.2 (23.0; 27.4) 31.1 (28.9; 33.4) 31.7 (29.4; 34.1)
Fair 40.2 (36.6; 44.0) 41.3 (37.0; 45.6) 42.4 (39.2; 45.6) 41.4 (38.3; 44.6)
Poor/very poor 59.2 (50.7; 67.3) 61.1 (51.5; 70.7) 59.3 (53.4; 65.0) 56.0 (50.1; 61.9)
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a Trend test.

Brazilian Association for Population Studies

There was positive association between education level and use of health services, with higher prevalence found among those with 12 or more years of education (35.2; 95%CI 30.9; 39.5 in 2012 and 37.7; 95%CI 33.6; 41.8 in 2021), although it was only statistically significant in 2012. Individuals in class D/E showed higher prevalence of use in 2021 (37.9%; 95%CI 34.0; 41.7; p-value 0.010) (Table 2).

In 2012, 54.3% of care involved payment via health insurance or private services. Among those who used private services the most, there were predominantly women (67.1%), those aged 20-49 years (57.2%), White individuals (84.3%), those with a higher level of education (40.3%), those who had a partner (59.3%), were wealthier (67.7%), and had good self-rated health (41.3%). In 2021, 69.8% of the cost of care was borne by the SUS. Public service users included women (63.2%), people aged 20-49 years (56.7%), White individuals (72.6%), those with 9 to 11 years of education (35.4%), those who had a partner (52.4%), those belonging to economic class C (54.1%), and those with good self-rated health (50.7%) (Table 3).

Table 3. Description of sociodemographic and health characteristics according to service cost payment source among people who used health services. Pelotas, 2012 (n=856) and 2021 (n=2,085) .

Service cost payment source
2012 2012
Variables Public n (%) Private n (%) Public n (%) Private n (%)
Sex
Male 120 (30.7) 153 (32.9) 379 (36.8) 174 (39.3)
Female 271 (69.3) 312 (67.1) 1,065 (63.2) 467 (60.7)
Age group (years)
20-29 63 (16.1) 99 (21.3) 193 (20.0) 53 (15.3)
30-39 65 (16.6) 74 (15.9) 227 (19.9) 74 (16.2)
40-49 85 (21.7) 93 (20.0) 228 (16.8) 87 (13.6)
50-59 75 (19.2) 78 (16.8) 298 (18.0) 116 (15.5)
60 or over 103 (26.3) 121 (26.0) 464 (25.4) 304 (39.4)
Race/skin color
White 287 (73.4) 392 (84.3) 1,052 (72.6) 553 (84.7)
Black 61 (15.6) 46 (9.9) 262 (18.6) 54 (9.3)
Brown 36 (9.2) 20 (4.3) 112 (8.4) 31 (5.5)
Indigenous 5 (1.3) 3 (0.9) 2 (0.1) 0 (0.0)
Asian 2 (0.5) 4 (0.6) 4 (0.3) 2 (0.4)
Schooling (years)a
Up to 4 120 (20.4) 54 (11.6) 65 (15.0) 247 (8.4)
5-8 142 (24.9) 71 (15.3) 112 (33.5) 496 (16.7)
9-11 93 (28.7) 152 (32.8) 203 (35.4) 454 (32.3)
12 or over 35 (26.0) 187 (40.3) 249 (16.1) 184 (42.6)
Economic classification (ABEP)b
A/B (wealthiest) 81 (21.0) 297 (67.7) 183 (14.5) 249 (39.9)
C 237 (61.6) 140 (30.5) 764 (54.1) 331 (52.8)
D/E (poorest) 67 (17.4) 22 (4.8) 490 (31.4) 57 (7.3)
Marital statusc
Does not have a partner 176 (45.0) 189 (40.7) 688 (47.6) 282 (44.9)
Has a partner 215 (55.0) 275 (59.3) 754 (52.4) 359 (55.1)
Self-reported health
Excellent/great/very good 53 (13.6) 146 (31.4) 108 (7.8) 67 (11.0)
Good 120 (30.7) 192 (41.3) 693 (50.7) 340 (54.7)
Fair 158 (40.4) 107 (23.0) 489 (32.2) 186 (28.1)
Poor/very poor 60 (15.4) 20 (4.3) 154 (9.3) 48 (6.2)
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a 2 values missing in 2012 and 171 values missing in 2021;

b 22 values missing in 2012 and 43 values missing in 2021; and

c 4 values missing in 2012 and 2 values missing in 2021. Brazilian Association for Population Studies.

Regarding absolute inequalities, there was an increase in differences in terms of income (2012: 0.6; 95%CI -6.9; 5.8 and 2021: -5.0; 95%CI -1.1; -9.0) and a slight reduction according to education level from 2012 (4.9; 95%CI 1.5; 11.4) to 2021 (4.4; 95%CI 0.7; 8.8), while the difference related to age increased (2012: -0.7; 95%CI -6.4; 5.1 and 2021: 3.1; 95%CI -0.8; 6.2), but was not significant in either year. Overall, in 2021, service use increased among the poorest and most educated individuals compared to 2012 (Figure 2).

Figure 2. Absolute inequalities in health service use according to economic classification, schooling and age variables. Pelotas, 2012 (n=2,925) and 2021 (n=5,717).

Figure 2.

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Sensitivity analyses performed for 2012 showed similar results, considering both all household residents and just one selected household resident, with an increase in the prevalence of use from 29.3% (95%CI 27.6; 31.0) to 30.7% (95%CI 28.2; 33.3). Compared to 2021, analyses performed without weighting the sample design indicated an increase in the prevalence of use from 34.4% (95%CI 32.5; 36.3) to 36.5% (95%CI 34.5; 38.4), maintaining a similar pattern of inequalities.

Discussion

From 2012 to 2021, prevalence of health service use increased from 29.3% to 34.4%. This increase was markedly accentuated by the use of Primary health care center in 2021, rather than doctors’ consulting rooms in 2012. Consequently, there was also greater use of services funded by the SUS in 2021. The sociodemographic profile of public and private service users in the years assessed differed, although there was a higher proportion of adults between 20 and 49 years old in both situations. In terms of absolute inequality, income-related inequality increased, and there was a slight reduction in differences according to education level.

Analyses of population surveys conducted in São Paulo in 2003, 2008, and 2015 revealed increases in service demand, use and delivery, increased use of the SUS, and changes in patterns of educational inequalities over time 19 , 20 . Although conducted in earlier periods and in different local contexts, these results were consistent with those of this study, which indicated increased use of public services by more socially vulnerable groups, reinforcing the importance of the public health system in promoting equity.

This upward trend in SUS use, observed over time, was abruptly interrupted with the advent of the COVID-19 pandemic, which significantly impacted health service supply and demand across the country. Previous national analyses identified a reduction in demand or supply of services during the pandemic period 4 - 6 ; however, the data presented here show an increase in service use between 2012 and 2021.

One possible explanation for this result lies in the data collection period for the 2021 survey, which occurred after the most critical phase of the pandemic. Many studies focused specifically on 2020, when health services were more restricted and the population avoided seeking care for fear of infection. The data analyzed here reflect a later period, marked by the beginning of the vaccination campaign and greater reorganization of services. The fact that COVID-19 vaccination was implemented primarily within the SUS may also have stimulated demand for public services 21 . Furthermore, the results may indicate a more structured local response by the SUS in Pelotas, given the accumulated demands of the population and the worsening social inequalities in the context of the pandemic.

The increased use of public services during this period may also reflect socioeconomic inequalities, stemming from the hostile sociocultural and political context that affects Latin American countries. Historical processes of colonization and enslavement, which are reflected in the division of resources to this day, were marked and exacerbated during the COVID-19 pandemic 22 .

Two main points can explain the results of this study: the first concerns how the pandemic crisis amplified the economic crisis that began in Brazil in 2016 and fueled the intensification of poverty in the country 22 , 23 . For example, poverty rates rose sharply in 2020 23 , and this can also be seen from this study, which shows that, overall, there was a reduction in the socioeconomic status of the population from 2012 to 2021. In the period compared, there was a reduction of just over 20 percentage points in classes A/B and an increase of about 10 percentage points in classes C and D/E.

The second point concerns how COVID-19-related measures, such as social distancing (lockdowns), impacted workers, with approximately 10 million people leaving the workforce between the third quarter of 2019 and the third quarter of 2020 23 . The two points appear to be intrinsically related. The negative economic effects of the pandemic particularly affected women, young people and the less educated, who were also more likely to lose their jobs during the pandemic 23 , 24 .

In this study, we observed how the younger population, which in 2012 was usually served by private or paid services, began to be served by services provided by the SUS in 2021. Data on health insurance coverage in Pelotas, in December 2012 and 2021, revealed that coverage decreased from 16.3% to 15.8% 25 . This result suggests reflection on how unemployment may have affected this population, including possible loss of health insurance due to inability to pay, resulting in the need to use exclusively public services 23 , 24 . In the case of education, the explanation tends to be the same, although inequalities were not statistically significant.

This study compared data from two distinct periods, nine years apart, within different political, economic and health contexts. These changes over time could influence the pattern of healthcare service use. Furthermore, there were significant methodological differences between the studies, which also limited direct comparability between the periods. In 2012, all residents aged 10 or older in the household were interviewed, while in 2021, only one resident was selected. Although this difference alone does not explain the sample profile, a higher proportion of women and older adults than expected was found in 2021.

In order to mitigate this potential selection bias, a post-stratification strategy based on population projections by sex and age was applied. Sensitivity tests were performed to assess the impact of these methodological and weighting differences, and the results remained consistent, reinforcing the robustness of the main findings. Sampling weights were also not harmonized between the data collections, which may limit the direct comparability of absolute inequality measures between periods.

Another limitation was the exclusion of certain variables, such as presence of multimorbidity, from the adjusted analyses, since it is considered a potential mediator in the relationship between sociodemographic factors and health service use. The use of the slope index of inequality allowed for a comprehensive analysis of health inequalities, considering the entire distribution of socioeconomic variables, not just the extreme categories. However, as it is a summarized measure, it may mask significant variations between intermediate categories.

The findings of this study revealed an increase in the use of health services, especially among the most vulnerable populations. Although inequalities still persist, the increased use of public services in 2021 reflected not only an emergency response to economic hardship but also the importance of the SUS in times of crisis. This leads to reflection on the need to strengthen the health system, ensuring its accessibility to all, especially those groups most affected by socioeconomic inequalities.

Footnotes

Use of generative artificial intelligence: The researchers used ChatGPT (https://chatgpt.com/), with the aim of reviewing the grammar of the Discussion section and ensuring greater clarity.

Peer Review Administrator: Izabela Fulone - https://orcid.org/0000-0002-3211-6951

Peer Reviewers: Jonas Eduardo Monteiro dos Santos- https://orcid.org/0000-0001-8423-8320

10

Isiyara Taverna Pimenta - https://orcid.org/0000-0003-3090-5444

Data availability

The data used in this research are not available in public repositories, but can be accessed upon formal request. The Master’s Consortium database (2012) can be requested from the Board of the Federal University of Pelotas Epidemiology Postgraduate Program. Data from the EAI Pelotas study (2021) can be requested using a form available at: https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/banco-de-dados/. The questionnaires are available at the respective websites: https://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/123456789/1952; and https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/questionario/.

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Utilização dos serviços de saúde entre adultos: estudo transversal de base populacional, Pelotas, 2012 e 2021

Larissa Adna Neves Silva ¹, Felipe Mendes Delpino 2, Lilian Munhoz Figueiredo 3, Elaine Thumé 3, Elaine Tomasi ¹, Luiz Augusto Facchini ¹, Bruno Pereira Nunes 1

Resumo

Objetivos:

Comparar a prevalência de utilização dos serviços de saúde entre adultos da zona urbana de Pelotas, em 2012 e 2021, e avaliar as desigualdades socioeconômicas nesses anos.

Métodos:

Trata-se de estudo transversal de base populacional com adultos residentes na zona urbana de Pelotas em 2012 e 2021. Foram realizadas análises brutas e ajustadas, por meio da regressão de Poisson, da utilização de serviços de saúde nos 30 dias anteriores às pesquisas de acordo com sexo, idade, escolaridade, raça/cor da pele, classe econômica, situação conjugal e percepção de saúde. O índice absoluto de desigualdade foi utilizado para mensurar desigualdades.

Resultados:

A amostra foi composta por 2.925 participantes em 2012 e 5.717 em 2021. A prevalência de utilização de serviços de saúde aumentou de 29,3% (intervalo de confiança de 95% - IC95% 27,6; 31,1) para 34,4% (IC95% 33,2; 35,6). Entre os usuários, a utilização de unidades do Sistema Único de Saúde cresceu de 45,7% (IC95% 42,7; 48,7) para 69,8% (IC95% 67,8; 71,7), com redução proporcional no uso de serviços particulares. Em 2021, observou-se maior dependência dos serviços públicos entre mulheres (63,2%), mais pobres (31,4%) e indivíduos mais jovens (56,7%). Houve aumento nas desigualdades por classe econômica.

Conclusão:

Houve aumento na utilização dos serviços de saúde e maior dependência dos serviços públicos em 2021, especialmente entre grupos socialmente vulneráveis. As desigualdades socioeconômicas se acentuaram, o que refletiu mudanças no padrão de acesso em um contexto de crise econômica e sanitária.

Palavras-chave: Serviços de Saúde, Desigualdades em Saúde, COVID-19, Adultos, Estudos Transversais

Aspectos éticos

Esta pesquisa respeitou os princípios éticos, obtendo os seguintes dados de aprovação:

Comitê de ética em pesquisa: Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Pelotas

Número do parecer: Protocolo nº 77/11

Data de aprovação: 1/12/2011

Comitê de ética em pesquisa:Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Pelotas

Número do parecer: 39096720.0.0000.5317

Data de aprovação: 10/1/2021

Registro do consentimento livre e esclarecido: Obtido de todos os participantes.

Uso de inteligência artificial generativa

Os pesquisadores utilizaram o ChatGPT (https://chatgpt.com/), com a finalidade de revisar a gramática da seção Discussão e garantir maior clareza.

Introdução

Os sistemas de saúde universais desempenham papel crucial na redução das desigualdades sociais e na garantia do acesso aos serviços de saúde. O acesso se refere à relação entre a procura e a entrada do indivíduo no sistema de saúde e depende da percepção de necessidade, das características socioeconômicas e da disponibilidade dos serviços ( 1 ).

Apesar dos desafios desde sua criação na década de 1990, o Sistema Único de Saúde (SUS) melhorou a equidade em saúde em todo o Brasil, visto que ampliou o acesso aos serviços de saúde a partir da expansão da Atenção Primária à Saúde por meio da Estratégia de Saúde da Família. No entanto, desde 2016 com a implementação de políticas de austeridade fiscal ( 2 ) e com o início e decorrer da pandemia de coronavírus, essas conquistas foram impactadas negativamente, com ameaças constantes sobre o fornecimento de serviços e a garantia de acesso à saúde ( 2 , 3 ).

Entre 2020 e 2021, em países de alta renda, como Estados Unidos, Canadá, Reino Unido e Austrália, houve quedas expressivas nas visitas ambulatoriais para consultas de rotina, triagem de doenças e cuidados preventivos, principalmente no início da pandemia da covid-19 ( 4 ). No Brasil, durante 2020, observaram-se declínios significativos na disponibilidade de consultas médicas e odontológicas e na realização de procedimentos envolvendo cuidados pré-natais e a pessoas com diabetes ( 3 , 5 ). Nesse período, cerca de um em cada quatro indivíduos não procurou atendimento devido a um problema de saúde ou faltou a um exame ( 6 ).

Em 2020, Pelotas, com cerca de 350 mil habitantes, possuía 62% da população coberta por equipes de saúde da família - aumento de 28 pontos percentuais comparado a 2012 quando a cobertura era apenas 34% ( 7 ). Entre 2012 e 2021, o município passou por mudanças relevantes na estrutura da atenção primária, o que incluiu reorganizações de equipes e redirecionamento dos atendimentos durante a pandemia, com impacto direto sobre a oferta e a forma de acesso da população aos serviços ( 7 - 10 ). A ampliação da cobertura não eliminou as desigualdades no acesso aos serviços de saúde, amplamente descritas ( 10 - 12 ) e intensificadas durante a pandemia ( 13 ).

Como atrasos no atendimento e falta de acesso podem ter consequências de curto e longo prazo na saúde da população, é importante avaliar as mudanças que ocorreram no acesso aos serviços. Os objetivos deste artigo foram comparar a prevalência de utilização dos serviços de saúde entre adultos da zona urbana de Pelotas, Rio Grande do Sul, em 2012 e 2021, e avaliar as desigualdades socioeconômicas nesses anos.

Métodos

Desenho do estudo

Trata-se de estudo transversal que utilizou dados de duas pesquisas transversais de base populacional realizadas em 2012 e 2021 na zona urbana de Pelotas, Rio Grande do Sul.

Contexto

A primeira pesquisa foi conduzida durante um consórcio de mestrado do Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia da Universidade Federal de Pelotas em 2012 ( 14 ). No âmbito do consórcio, cada mestrando realizou o cálculo do tamanho de amostra com base no desfecho específico a ser investigado, incorporando acréscimos de 10% para possíveis perdas e recusas e de 15% para controle de fatores de confusão e para o ajuste do efeito de delineamento. A maior amostra estimada foi de 3.120 indivíduos adultos e 800 adolescentes. Para alcançar esse quantitativo, foi estimada a necessidade de incluir 1.560 domicílios no município. Para considerar o efeito do desenho amostral, foram sorteados 130 setores censitários, prevendo-se a visita a 12 domicílios por setor ( 15 ).

Em 2012, o município contava com 495 setores censitários, conforme o Censo Demográfico de 2010 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Devido à indisponibilidade de informações sobre o nível socioeconômico dos setores, estes foram ordenados segundo sua numeração original. A partir desse ordenamento, realizou-se uma amostragem sistemática. Cada setor dispunha de informações quanto ao número total de domicílios, identificados por um número inicial e um número final, o que totalizou 107.152 domicílios no município ( 15 ).

Esse total foi dividido pelos 130 setores a serem selecionados, definindo-se o intervalo sistemático de 824 domicílios. A seleção dos setores foi iniciada a partir do número aleatório 634, sorteado no programa Stata, e realizada de forma sistemática, respeitando a probabilidade proporcional ao número de domicílios em cada setor. Em cada domicílio selecionado, todos os indivíduos de 10 anos ou mais de idade foram convidados a participar do estudo.

Foram realizadas 3.671 entrevistas, com 13,4% de perdas e recusas. Em casos de recusa, o domicílio não foi substituído. Consideraram-se como perdas e recusas as entrevistas não realizadas após três tentativas em dias e horários diferentes, sendo uma realizada por um supervisor do estudo. Mais detalhes do processo amostral podem ser obtidos em outras publicações ( 15 ).

A segunda pesquisa aconteceu em 2021, com o projeto de coorte intitulado Emergency department use and Artificial Intelligence in Pelotas (EAI PELOTAS). Neste trabalho, foram utilizados os dados de linha de base coletados entre setembro e dezembro de 2021. O processo de amostragem também foi realizado em múltiplos estágios, o primeiro consistiu na seleção aleatória de 100 setores censitários com base em estimativas atualizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística em 2019. Depois, foi definido um número proporcional de domicílios para cada setor censitário. Por fim, foi entrevistado um morador de 18 anos ou mais em cada domicílio; caso houvesse mais de um morador elegível, a escolha era feita por um aplicativo gerador de números aleatórios ( 16 ). Mais detalhes sobre a pesquisa podem ser encontrados em outra publicação ( 16 ) e na página do estudo na internet: https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/.

Participantes

No inquérito de 2012, todos os moradores elegíveis (com 20 anos ou mais) de cada domicílio selecionado foram incluídos na análise, enquanto em 2021 apenas um morador por domicílio foi entrevistado e este foi incluído na análise.

Variáveis e mensuração

O desfecho foi a utilização de serviços de saúde definida como a proporção de indivíduos que procuraram atendimento e foram atendidos. Em ambos os estudos, a pergunta utilizada foi “Desde (dia do mês passado), o(a) Sr. (a) foi atendido em algum serviço de saúde”? Dessa forma, o período de referência correspondeu aos 30 dias anteriores à entrevista.

As variáveis independentes selecionadas foram: sexo (masculino, feminino), idade em anos completos (20-29, 30-39, 40-49, 50-59, 60+), raça/cor da pele (branca, preta, parda, amarela, indígena), escolaridade em anos completos (até 4, 5-8, 9-11, 12+), situação conjugal (sem companheiro, com companheiro), classificação econômica operacionalizada pela Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa - ABEP ( 17 ) (A - mais rico e B, C, D e E - mais pobre e categorizada, A/B, C, D/E) e percepção de saúde (excelente/ótima/muito boa, boa, regular, ruim/péssima). As variáveis de classificação econômica, idade e escolaridade foram utilizadas para estimativa das desigualdades, conforme descrito na subseção Métodos estatísticos.

A percepção de saúde foi avaliada por meio da pergunta “Como o(a) Sr.(a) considera sua saúde?” em ambos os inquéritos. A classificação econômica de acordo com a ABEP, ano de 2008, foi realizada conforme a posse de determinados bens e serviços (como televisão em cores, rádio, banheiro, automóvel, máquina de lavar, DVD, geladeira e freezer), além da presença de empregada doméstica mensalista e do grau de escolaridade do chefe do domicílio. Cada item possuiu uma pontuação específica, que foi somada para gerar um escore final. A categorização foi realizada de acordo com os pontos de corte indicados no documento da associação ( 17 ).

Para caracterização do último atendimento recebido no mês anterior à entrevista, foram utilizadas as variáveis: natureza jurídica do serviço de saúde (SUS, particular/por algum convênio) e local de atendimento (posto de saúde, pronto-socorro/pronto-atendimento/hospital, consultório médico, outros). A categoria outros correspondeu a serviços relacionados ao centro de especialidades, centro de atenção psicossocial e serviços de saúde de outras cidades.

Métodos estatísticos

Foram realizadas análises descritivas com cálculos de prevalência e respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%). As diferenças nas prevalências foram avaliadas por meio do teste de heterogeneidade e, quando aplicável, do teste de tendência. Após a descrição das análises bivariadas, calcularam-se as prevalências ajustadas e seus respectivos IC95% por meio de modelo de regressão de Poisson, com ajuste mútuo entre as variáveis. Todas as variáveis foram adicionadas ao mesmo tempo. As estimativas ajustadas foram obtidas por meio de pós-estimação, que permitiu calcular as probabilidades preditas da variável dependente para cada categoria das variáveis independentes, mantendo as demais constantes.

Valores de p>0,05 foram considerados estatisticamente significativos. Todas as análises foram realizadas no software Stata, versão 18.0, e levaram em consideração o desenho amostral complexo por meio da definição prévia do plano amostral.

Para avaliar as desigualdades, foi utilizado o índice absoluto de desigualdade, calculado por meio de regressão logística para variáveis categóricas ordinais, como idade, escolaridade e classificação econômica. O índice expressou a diferença absoluta ajustada na probabilidade de utilização dos serviços de saúde entre os valores mais baixos e mais altos da variável analisada - como os indivíduos mais jovens em comparação aos mais velhos, ou os menos escolarizados em comparação aos mais escolarizados - considerando toda a distribuição dos grupos intermediários. Valor igual a zero indicou ausência de desigualdade. Valores positivos indicaram maior utilização dos serviços nos grupos mais velhos, com maior escolaridade ou em melhores condições socioeconômicas. Valores negativos indicaram maior utilização entre os mais jovens, com menor escolaridade ou em situação social mais desfavorável 18 .

Também foram realizadas duplas estratificações, ou seja, as análises foram feitas considerando simultaneamente duas variáveis: a natureza jurídica dos serviços de saúde e outras variáveis independentes, como escolaridade, idade e classificação econômica. Por exemplo, analisou-se se a utilização dos serviços públicos ou privados variava entre grupos com diferentes níveis de escolaridade ou faixas etárias ou ainda classes econômicas.

Foram realizadas análises de sensibilidade com o objetivo de avaliar a robustez e a consistência dos achados principais. As análises incluíram: i) a reanálise dos dados de 2012 considerando apenas um morador por domicílio, a fim de padronizar a unidade de análise e possibilitar a comparabilidade com os dados de 2021, que foram coletados com base em um único indivíduo por domicílio; e ii) a avaliação dos dados de 2021 sem a aplicação da estratégia de pós-estratificação, com o intuito de examinar o impacto da ponderação na correção de potenciais vieses de seleção decorrentes do processo amostral.

Resultados

Em 2012 e 2021, foram avaliados 2.925 e 5.717 indivíduos adultos e idosos. Em ambos os anos, pouco mais da metade da população estudada era do sexo feminino (58,9% em 2012 e 54,2% em 2021), a maioria se identificava como raça/cor da pele branca (80,1% em 2012 e 77,5% em 2021), possuía entre 9 e 11 anos de escolaridade (28,0% em 2012 e 36,1% em 2021) e relatava boa percepção de saúde (42,0% em 2012 e 57,5% em 2021). A maior parte dos participantes estava na faixa etária 20-59 anos (77,2% em 2012 e 73,3% em 2021), com um pequeno aumento na participação de idosos em 2021. Em 2012, 59,4% dos participantes viviam com companheiro; em 2021, 54,5% não estavam nessa condição. Em 2012, a maior parte da amostra pertencia às classes A/B (46,4%), enquanto em 2021 mais da metade era da classe C (54,0%) (Tabela 1).

Tabela 1. Descrição da amostra com prevalências ponderadas de acordo com as características sociodemográficas e de saúde. Pelotas, 2012 (n=2.925) e 2021 (n=5.717) .

Variáveis Descrição da amostra
2012 n (%) 2021 n (%)
Sexo
Masculino 1.202 (41,1) 1.898 (45,8)
Feminino 1.723 (58,9) 3.819 (54,2)
Faixa etária (anos)a
20-29 612 (20,9) 724 (19,3)
30-39 540 (18,4) 865 (20,4)
40-49 594 (20,3) 923 (17,1)
50-59 514 (17,6) 1.097 (16,6)
60 ou mais 665 (22,8) 1.973 (26,7)
Raça/cor da peleb
Branca 2.343 (80,1) 4.461 (77,5)
Preta 354 (12,1) 856 (15,4)
Parda 192 (6,6) 348 (6,7)
Indígena 19 (0,6) 6 (0,1)
Amarela 16 (0,6) 13 (0,3)
Escolaridade (anos)c
Até 4 524 (18,0) 8.25 (12,3)
5-8 817 (27,9) 1.578 (26,6)
9-11 819 (28,0) 1.879 (36,1)
12 ou mais 762 (26,1) 1.264 (25,1)
Classificação econômica (ABEP)d
A/B (mais ricos) 1.348 (46,4) 1.337 (25,3)
C 1.261 (43,4) 3.034 (54,0)
D/E (mais pobres) 294 (10,2) 1.303 (20,8)
Situação conjugale
Sem companheiro 1.187 (40,6) 3.117 (54,5)
Com companheiro 1.734 (59,4) 2.596 (45,5)
Percepção de saúdef
Excelente/ótima/muitoboa 903 (30,9) 683 (12,6)
Boa 1.229 (42,0) 3.180 (57,5)
Regular 658 (22,5) 1.519 (25,1)
Pessima/ruim 135 (4,6) 333 (4,9)
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a 135 valores faltantes em 2021;

b 1 valor faltante em 2012 e 33 valores faltantes em 2021;

c 2 valores faltantes em 2012 e 171 valores faltantes em 2021;

d 22 valores faltantes em 2012 e 43 valores faltantes em 2021, Associação Brasileira de Estudos Populacionais;

E 4 valores faltantes em 2012 e 2021; e

f 2 valores faltantes em 2021.

As prevalências de utilização dos serviços de saúde nos 30 dias anteriores às pesquisas foram 29,3% (IC95% 27,6; 31,0) em 2012 e 34,4% (IC95% 32,5; 36,3) em 2021, o que representou aumento de 5,1 pontos percentuais. Observou-se aumento significativo de 20,4 pontos percentuais na utilização dos postos de saúde entre 2012 (25,1%; IC95% 21,3; 29,4) e 2021 (45,4%; IC95% 41,8; 49,1). A utilização de consultórios médicos privados diminuiu 17,9 pontos percentuais (43,0; IC95% 38,7; 47,4 em 2012 versus 25,1; IC95% 22,1; 28,4 em 2021), também de forma significativa (Figura 1).

Nos dois anos, mulheres (32,3; IC95% 29,8; 34,7 em 2012 e 38,9; IC95% 36,6; 41,1 em 2021) e indivíduos com percepção de saúde péssima/ruim (61,1%; IC95% 51,5; 70,7 em 2012 e 56,0%; IC95% 50,1; 61,9 em 2021) utilizaram significativamente mais os serviços de saúde, mesmo após ajuste para as variáveis. Também foi observado que, quanto maior a idade, maior a prevalência de utilização em ambos os anos. No entanto, essa associação não permaneceu significativa após ajuste para as demais variáveis (Tabela 2).

Houve associação positiva entre escolaridade e utilização dos serviços de saúde, com maiores prevalências observadas entre aqueles com 12 anos ou mais de escolaridade (35,2; IC95% 30,9; 39,5 em 2012 e 37,7; IC95% 33,6; 41,8 em 2021), estatisticamente significativa apenas em 2012. Os indivíduos da classe D/E apresentaram maiores prevalências de utilização em 2021 (37,9%; IC95% 34,0; 41,7; p-valor 0,010) (Tabela 2).

Figura 1. Prevalências ponderadas e intervalos de confiança (IC95%) dos locais de atendimentos entre as pessoas que utilizaram os serviços de saúde. Pelotas, 2012 (n=2.925) e 2021 (n=5.717).

Figura 1.

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Tabela 2. Prevalências ponderadas brutas e ajustadas e intervalos de confiança de 95% (IC95%) de utilização de serviços de saúde de acordo com as características sociodemográficas e de saúde. Pelotas, 2012 (n=2.925) e 2021 (5.717).

Variáveis Utilização dos serviços de saúde
2012 2021
Bruta % (IC95%) Ajustada % (IC95%) Bruta % (IC95%) Ajustada % (IC95%)
Sexo p-valor<0,001 p-valor<0,001 p-valor<0,001 p-valor<0,001
Masculino 22,7 (20,4; 25,2) 23.9 (21,4; 26,6) 28,2 (25,9; 30,6) 29,1 (26,4; 31,8)
Feminino 33,8 (31,4; 36,4) 32,3 (29,8; 34,7) 39,6 (37,2; 42,2) 38,9 (36,6; 41,1)
Faixa etária (anos) p-valor 0,021a p-valor 0,721a p-valor 0,005a p-valor 0,063a
20-29 26,5 (23,0; 30,3) 29,1 (25.0; 33,2) 33,3 (29,3; 37,6) 34,1 (29,6; 38,6)
30-39 25,7 (22,5; 29,2) 27,4 (23,8; 30,9) 31,9 (28,4; 35,6) 32,2 (28,6; 35,8)
40-49 30,0 (26,3; 34,0) 30,3 (26,6; 34,0) 32,1(28,7; 35,6) 32,3 (28,8; 35,9)
50-59 29,8 (25,7; 34,2) 29,1 (25,0; 33,2) 36,0 (32,6; 39,4) 35,7 (32,4; 38,9)
60 ou mais 33,7 (30,0; 37,5) 29,3 (25,5; 33,0) 38,5 (35,8; 41,2) 37,4 (34,8; 40,0)
Raça/cor da pele p-valor 0,813 p-valor 0,684 p-valor 0,490 p-valor 0,534
Branca 29,0 (27,1; 31,0) 28,7 (26,8; 30,6) 33,8 (31,8; 35,9) 34,1 (32,0; 36,3)
Preta 30,2 (25,5; 35,4) 30,7 (25,6; 35,9) 35,3 (31,3; 39,4) 34,8 (30,9; 38,6)
Parda 29,2 (23,7; 35,3) 29,5 (23,2; 35,9) 38,5 (33,4; 43,9) 38,9 (33,6; 44,2)
Indígena 42,1 (23,6; 63,2) 39,3 (20,8; 57,8) 28,8 (8,2; 64,5) 18,4 (7,5; 54,3)
Amarela 37,5 (17,8; 62,5) 31,2 (11,5; 50,9) 40,6 (14,0; 74,2) 38,3 (5,5; 71,1)
Escolaridade (anos) p-valor 0,023a p-valor<0,001a p-valor 0,143a p-valor 0,059a
Até 4 33,2 (29,6; 37,0) 25,8 (22,5; 29,2) 36,3 (31,7; 41,1) 30,7 (26,1; 35,2)
5-8 26,1 (23,4; 29,0) 25,0 (22,2; 27,8) 36,5 (33,2; 40,0) 34,3 (31,1; 37,4)
9-11 29,9 (26,8; 33,3) 31,3 (27,8; 34,8) 32,7 (30,3; 35,1) 34,4 (31,9; 36,8)
12 ou mais 29,1 (26,0; 32,5) 35,2 (30,9; 39,5) 33,0 (29,9; 36,2) 37,7 (33,6; 41,8)
Classificação econômica (ABEP)b p-valor 0,559a p-valor 0,955a p-valor<0,001a p-valor 0,010a
A/B (mais ricos) 28,0 (25,6; 30,7) 28,8 (26,1; 31,4) 30,3 (27,7; 32,9) 31,6 (28,3; 34,9)
C 29,9 (27,3; 32,7) 29,7 (26,9; 32,6) 34,4 (32,3; 36,5) 34,6 (32,5; 36,8)
D/E (mais pobres) 30,3 (25,4; 35,6) 27,7 (22,6; 32,9) 40,0 (36,2; 44,0) 37,9 (34,0; 41,7)
Situação conjugal p-valor 0,198 p-valor 0,925 p-valor 0,210 p-valor 0,760
Sem companheiro 30,7 (27,9; 33,8) 29,0 (26,3; 31,7) 33,6 (31,4; 35,9) 34,8 (32,3; 37,3)
Com companheiro 28,3 (26,1; 30,5) 29,1 (27,0; 31,3) 35,3 (32,9; 37,8) 34,3 (32,3; 37,3)
Percepção de saúde p-valor<0,001 p-valor<0,001 p-valor<0,001 p-valor<0,001
Excelente/ótima/muito boa 22,0 (19,4; 24,9) 21,4 (18,6; 24,2) 24,0 (20,4; 28,0) 24,1 (20,1; 28,2)
Boa 25,4 (23,1; 27,8) 25,2 (23,0; 27,4) 31,1 (28,9; 33,4) 31,7 (29,4; 34,1)
Regular 40,2 (36,6; 44,0) 41,3 (37,0; 45,6) 42.4 (39,2; 45.6) 41,4 (38,3; 44,6)
Péssima/ruim 59,2 (50,7; 67,3) 61,1 (51,5; 70,7) 59,3 (53,4; 65,0) 56,0 (50,1; 61,9)
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a Teste de tendência.

Associação Brasileira de Estudos Populacionais.

Figura 2. Desigualdades absolutas na utilização dos serviços de saúde de acordo com as variáveis de classificação econômica, escolaridade e idade. Pelotas, 2012 (n=2.925) e 2021 (n=5.717).

Figura 2.

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Em 2012, 54,3% dos atendimentos foram financiados por convênios ou serviços particulares. Entre os que mais utilizaram serviços privados, predominavam mulheres (67,1%), na faixa etária 20-49 anos (57,2%), de raça/cor da pele branca (84,3%), com maior escolaridade (40,3%), com companheiro (59,3%), mais ricos (67,7%) e com percepção de saúde boa (41,3%). Em 2021, 69,8% dos atendimentos foram financiados pelo SUS. Entre os usuários dos serviços públicos, estavam as mulheres (63,2%), com idade entre 20-49 anos (56,7%), da raça/cor da pele branca (72,6%), com 9 a 11 anos de escolaridade (35,4%), com companheiro (52,4%), da classe econômica C (54,1%) e com percepção de saúde boa (50,7%) (Tabela 3).

Em relação às desigualdades absolutas, observaram-se aumento nas diferenças em termos de renda (2012: 0,6; IC95% -6,9; 5,8 e 2021: -5,0; IC95% -1,1; -9,0) e leve redução de acordo com a escolaridade de 2012 (4,9; IC95% 1,5; 11,4) para 2021 (4,4; IC95% 0,7; 8,8), enquanto a diferença relacionada à idade aumentou (2012: -0,7; IC95% -6,4; 5,1 e 2021: 3,1 IC95% -0,8; 6,2), mas não foi significativa em nenhum dos anos. De maneira geral, em 2021, aumentou utilização dos serviços entre os indivíduos mais pobres e mais escolarizados em comparação com 2012 (Figura 2).

As análises de sensibilidade realizadas para 2012 mostraram resultados semelhantes, considerando tanto todos os moradores do domicílio quanto apenas um morador selecionado, com aumento da prevalência de utilização de 29,3% (IC95% 27,6; 31,0) para 30,7% (IC95% 28,2; 33,3). Em relação a 2021, as análises realizadas sem a ponderação do desenho amostral indicaram aumento da prevalência de utilização de 34,4% (IC95% 32,5; 36,3) para 36,5% (IC95% 34,5; 38,4), mantendo padrão similar de desigualdades.

Tabela 3. Descrição das características sociodemográficas e de saúde de acordo com o financiamento dos serviços entre as pessoas que utilizaram os serviços de saúde. Pelotas, 2012 (n=856) e 2021 (n=2.085) .

Variáveis Financiamento do serviço
2012 2021
Público n (%) Privado n (%) Público n (%) Privado n (%)
Sexo
Masculino 120 (30,7) 153 (32,9) 379 (36,8) 174 (39,3)
Feminino 271 (69,3) 312 (67,1) 1.065 (63,2) 467 (60,7)
Faixa etária (anos)
20-29 63 (16,1) 99 (21,3) 193 (20,0) 53 (15,3)
30-39 65 (16,6) 74 (15,9) 227 (19,9) 74 (16,2)
40-49 85 (21,7) 93 (20,0) 228 (16,8) 87 (13,6)
50-59 75 (19,2) 78 (16,8) 298 (18,0) 116 (15,5)
60 ou mais 103 (26,3) 121 (26,0) 464 (25,4) 304 (39,4)
Raça/cor da pele
Branca 287 (73,4) 392 (84,3) 1.052 (72,6) 553 (84,7)
Preta 61 (15,6) 46 (9,9) 262 (18,6) 54 (9,3)
Parda 36 (9,2) 20 (4,3) 112 (8,4) 31 (5,5)
Indígena 5 (1,3) 3 (0,9) 2 (0,1) 0 (0,0)
Amarela 2 (0,5) 4 (0,6) 4 (0,3) 2 (0,4)
Escolaridade (anos)a
Até 4 120 (20,4) 54 (11,6) 65 (15,0) 247 (8,4)
5-8 142 (24,9) 71 (15,3) 112 (33,5) 496 (16,7)
9-11 93 (28,7) 152 (32,8) 203 (35,4) 454 (32,3)
12 ou mais 35 (26,0) 187 (40,3) 249 (16,1) 184 (42,6)
Classificação econômica (ABEP)b
A/B (mais ricos) 81 (21,0) 297 (67,7) 183 (14,5) 249 (39,9)
C 237 (61,6) 140 (30,5) 764 (54,1) 331 (52,8)
D/E (mais pobres) 67 (17,4) 22 (4,8) 490 (31,4) 57 (7,3)
Situação conjugalc
Sem companheiro 176 (45,0) 189 (40,7) 688 (47,6) 282 (44,9)
Com companheiro 215 (55,0) 275 (59,3) 754 (52,4) 359 (55,1)
Percepção de saúde
Excelente/ótima/muito boa 53 (13,6) 146 (31,4) 108 (7,8) 67 (11,0)
Boa 120 (30,7) 192 (41,3) 693 (50,7) 340 (54,7)
Regular 158 (40,4) 107 (23,0) 489 (32,2) 186 (28,1)
Péssima/ruim 60 (15,4) 20 (4,3) 154 (9,3) 48 (6,2)
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a 2 valores faltantes em 2012 e 171 valores faltantes em 2021;

b 22 valores faltantes em 2012 e 43 valores faltantes em 2021, Associação Brasileira de Estudos Populacionais; e

c 4 valores faltantes em 2012 e 2 valores faltantes em 2021.

Discussão

De 2012 para 2021, a prevalência de utilização de serviços de saúde aumentou de 29,3% para 34,4%. Esse aumento foi marcadamente acentuado na utilização de postos de saúde em 2021 em vez de consultórios médicos em 2012. Por consequência, também houve maior utilização de serviços financiados pelo SUS em 2021. O perfil sociodemográfico nos atendimentos dos serviços públicos e privados nos anos avaliados foram diferentes, contudo houve maior proporção de adultos entre 20 e 49 anos em ambas as situações. Em termos da medida de desigualdade absoluta, aumentaram aquelas relacionadas à renda, e houve leve redução das diferenças por escolaridade.

Análises dos inquéritos populacionais realizados em São Paulo em 2003, 2008 e 2015 revelaram aumento na demanda, no uso e na resolutividade dos serviços, maior utilização do SUS e mudanças nos padrões de desigualdades educacionais ao longo do tempo 19 , 20 . Embora realizados em períodos anteriores e em contextos locais distintos, esses resultados foram consistentes com os deste estudo, os quais indicaram ampliação da utilização de serviços públicos por grupos socialmente mais vulneráveis, reforçando a importância do sistema público de saúde na promoção da equidade.

Esse movimento de aumento na utilização do SUS, observado ao longo do tempo, foi abruptamente interrompido com a chegada da pandemia de covid-19, que impactou significativamente a oferta e a demanda por serviços de saúde em todo o país. Análises nacionais anteriores identificaram redução na procura ou na oferta de serviços durante o período pandêmico 4 - 6 , entretanto os dados aqui apresentados mostraram aumento na utilização entre 2012 e 2021.

Uma possível explicação para esse resultado está no período de coleta dos dados da pesquisa de 2021, que ocorreu após a fase mais crítica da pandemia. Muitos estudos focaram especificamente em 2020, quando os serviços de saúde estavam mais restritos e a população evitava buscar atendimento por receio de contaminação. Os dados analisados aqui refletiram um momento posterior, marcado pelo início da campanha de vacinação e por maior reorganização dos serviços. O fato de a vacinação contra a covid-19 ter sido implementada prioritariamente no SUS também pode ter estimulado a procura por serviços públicos 21 . Além disso, os resultados podem indicar uma resposta local mais estruturada do SUS em Pelotas, diante das demandas acumuladas da população e ao agravamento das desigualdades sociais no contexto da pandemia.

A maior utilização dos serviços públicos nesse período também pode ser reflexo de como as desigualdades socioeconômicas, decorrentes do contexto sociocultural e político hostil que afetam os países da América Latina. Os processos históricos de colonização e escravização, que refletem na divisão de recursos até os dias atuais, marcaram e foram exacerbados durante a pandemia de covid-19 22 .

Dois pontos principais podem explicar os resultados deste estudo: o primeiro diz respeito a como a crise pandêmica ampliou a crise econômica no país iniciada em 2016 e promoveu a intensificação do aumento da pobreza no Brasil 22 , 23 . Por exemplo, as taxas de pobreza aumentaram acentuadamente em 2020 23 , e isso também pode ser visualizado a partir deste estudo em que, em geral, houve, de 2012 para 2021, redução no nível socioeconômico da população. No período comparado, houve redução de um pouco mais de 20 pontos percentuais na classe A/B e aumento de cerca de 10 pontos percentuais nas classes C e D/E.

O segundo ponto diz respeito a como as medidas relacionadas à covid-19, a exemplo do distanciamento social (lockdowns), tiveram impacto sobre os trabalhadores, com cerca de 10 milhões de pessoas deixando a força de trabalho entre o terceiro trimestre de 2019 e o terceiro trimestre de 2020 23 . Os dois pontos parecem estar intrinsecamente relacionados. Os efeitos econômicos negativos da pandemia afetaram principalmente as mulheres, os jovens e os menos escolarizados, os quais também tiveram maior probabilidade de perderem seus empregos durante a pandemia 23 , 24 .

Neste estudo, foi possível observar como a população mais jovem que em 2012 era usualmente atendida por serviços privados ou serviços pagos passou a ser atendida pelos serviços fornecidos pelo SUS em 2021. Dados sobre a cobertura de planos de saúde em Pelotas, em dezembro de 2012 e 2021, revelaram que a cobertura diminuiu de 16,3% para 15,8% 25 . Tal resultado sugere a reflexão sobre como o desemprego pode ter afetado essa população, inclusive com possíveis perdas de plano de saúde, pela impossibilidade de pagamento, resultando na necessidade de utilização dos serviços exclusivamente públicos 23 , 24 . Para a escolaridade, a explicação tende a ser a mesma, embora as desigualdades não tenham sido estatisticamente significativas.

Este estudo comparou dados de dois períodos distintos, com intervalo de nove anos, inseridos em contextos políticos, econômicos e sanitários diferentes. Essas mudanças, ao longo do tempo, puderam influenciar o padrão de utilização dos serviços de saúde. Além disso, houve diferenças metodológicas importantes entre os estudos, que também limitaram a comparabilidade direta entre os períodos. Em 2012, todos os moradores com 10 anos ou mais do domicílio foram entrevistados, enquanto em 2021 apenas um residente foi selecionado. Embora essa diferença não explique, por si só, o perfil da amostra, observou-se em 2021 a maior proporção de mulheres e pessoas idosas do que o esperado.

Para mitigar esse possível viés de seleção, foi aplicada uma estratégia de pós-estratificação baseada em projeções populacionais por sexo e idade. Testes de sensibilidade foram realizados para avaliar o impacto dessas diferenças metodológicas e de ponderação, e os resultados se mantiveram consistentes, o que reforça a robustez dos achados principais. Também não foi realizada harmonização dos pesos amostrais entre as coletas, o que pode limitar a comparabilidade direta das medidas absolutas de desigualdade entre os períodos.

Outra limitação foi relacionada à não inclusão de algumas variáveis como a presença de multimorbidade nas análises ajustadas por ser considerada um possível mediador na relação entre fatores sociodemográficos e utilização dos serviços de saúde. A utilização do índice de desigualdade absoluta permitiu uma análise abrangente das desigualdades em saúde, considerando toda a distribuição da variável socioeconômica, e não apenas as categorias extremas. No entanto, como se trata de medida sumarizada, pode mascarar variações relevantes entre categorias intermediárias.

Os achados deste estudo revelaram o aumento da utilização de serviços de saúde, especialmente entre a população mais vulnerável. Embora as desigualdades ainda permaneçam, a maior utilização dos serviços públicos em 2021 refletiu não só uma resposta emergencial às dificuldades econômicas, mas também a importância do SUS em momentos de crise. Isso leva à reflexão sobre a necessidade de fortalecer o sistema de saúde, garantindo que ele seja acessível a todos, especialmente aos grupos mais afetados por desigualdades socioeconômicas.

Footnotes

Gestora de pareceristas: Izabela Fulone - https://orcid.org/0000-0002-3211-6951

Pareceristas: Jonas Eduardo Monteiro dos Santos- https://orcid.org/0000-0001-8423-8320

20

Isiyara Taverna Pimenta- https://orcid.org/0000-0003-3090-5444

Disponibilidade dos dados.

Os dados utilizados nesta pesquisa não estão disponíveis em repositórios públicos, mas podem ser acessados mediante solicitação formal. O banco de dados do Consórcio de Mestrado (2012) pode ser solicitado ao Colegiado do Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia da Universidade Federal de Pelotas. Os dados do estudo Eai Pelotas (2021) podem ser solicitados por meio de formulário disponível em: https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/banco-de-dados/. Os questionários estão disponíveis nos respectivos sites: https://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/123456789/1952; e https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/questionario/.

Associated Data

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    Data Availability Statement

    The data used in this research are not available in public repositories, but can be accessed upon formal request. The Master’s Consortium database (2012) can be requested from the Board of the Federal University of Pelotas Epidemiology Postgraduate Program. Data from the EAI Pelotas study (2021) can be requested using a form available at: https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/banco-de-dados/. The questionnaires are available at the respective websites: https://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/123456789/1952; and https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/questionario/.

    Os dados utilizados nesta pesquisa não estão disponíveis em repositórios públicos, mas podem ser acessados mediante solicitação formal. O banco de dados do Consórcio de Mestrado (2012) pode ser solicitado ao Colegiado do Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia da Universidade Federal de Pelotas. Os dados do estudo Eai Pelotas (2021) podem ser solicitados por meio de formulário disponível em: https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/banco-de-dados/. Os questionários estão disponíveis nos respectivos sites: https://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/123456789/1952; e https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/questionario/.

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