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. 2022 Jul 22;56:68. doi: 10.11606/s1518-8787.2022056004088
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Factors associated with sleep problems and sleeping pill use in Brazilians

Mayonara Fabíola Silva Araújo I, Talita Araújo de Souza II, Arthur de Almeida Medeiros III, Jane Carla de Souza IV, Isabelle Ribeiro Barbosa I
PMCID: PMC9337849  PMID: 35894405

ABSTRACT

OBJECTIVE

To estimate the prevalence of sleep problems and sleeping pill use and associated factors in the Brazilian population.

METHODS

This study was conducted with data from the 2019 Brazilian National Health Survey. Our sample consisted of 94,114 participants and the outcomes analyzed were sleep problems and sleeping pill use. Sociodemographic, lifestyle, and health characteristics were explored in a descriptive and multivariate analysis with Poisson regression, robust variance, and 5% significance.

RESULTS

We found a 35.1% (95%CI: 34.5–35.7) and 8.5% (95%CI: 8.2–8.9) prevalence of sleep problems and sleeping pill use, respectively. Sleep problems were associated with women (PR = 1.41; 95%CI: 1.36–1.46), individuals who self-assess their health as regular/poor/very poor (PR = 1.56; 95%CI: 1.51–1.62), those with chronic diseases (PR = 1.70; 95%CI: 1.64–1.78), those who use alcohol excessively (PR = 1.14; 95%CI: 1.09–1.20), and smokers (PR = 1.16; 95%CI: 1.10–1.22). Sleeping pill use was associated with women (PR = 1.57; 95%CI: 1.43–1.73), divorcees (PR = 1.46; 95%CI: 1.30–1.65), urban denizens (PR = 1.32; 95%CI: 1.21–1.45) those who self-assess their health as regular/poor/very poor (PR = 1.79; 95%CI: 1.64–1.95), those with chronic diseases (PR = 4.07; 95%CI: 3.48–4.77), and smokers (PR = 1.49; IC95%: 1.33–1.67).

CONCLUSION

This study found that the prevalence of sleep problems and sleeping pill use in Brazilians indicates the need for attention and sleep care for this population, especially in women and those with lifestyle and health conditions associated with the analyzed outcomes.

Keywords: Sleep Initiation and Maintenance Disorders, epidemiology; Sleep Aids, Pharmaceutical, therapeutic use; Risk Factors; Health Surveys

INTRODUCTION

Sleep is a biological, complex, and active process which is considered essential for life and the maintenance of human health 1 . The body performs important functions during sleep, such as restoring physiological systems after wakefulness, conserving and restoring energy metabolism, strengthening the immune system, secreting hormones, consolidating memories, and maintaining neuronal integrity 1 .

Thus, poorly slept nights negatively interfere in organ and system function, impairing individuals’ quality of life and general well-being 2 , contributing to the emergence of several diseases 3 . Moreover, sleep alterations can significantly impact work productivity, increase individuals’ tendency to errors and accidents due to impaired concentration capacity 4 , and increase work absenteeism 2 .

Besides the absence of sleep disorders, maintaining a good sleep duration and a regular sleep-wake schedule are necessary to ensure sleep functions and benefits. However, these factors vary throughout life and from person to person 2 .

Nowadays, lifestyle factors such as work overload, intense task routines, stress, technology use, and exposure to numerous contemporary digital stimuli near bedtime are related to shorter and poorer sleep, excessive daytime sleepiness, and sleeping pill use to attempt to solve these problems 5 .

An international survey with 10,132 participants found that 56% of individuals in the United States, 31% in Western Europe, and 23% in Japan showed sleep problems 6 . In Colombia, 59.6% of interviewees 7 had sleep complaints. In Brazil, the Brazilian Sleep Society found an increase in the percentage of people who reported sleep problems, from 56.7% in 2018 to 60.4% in 2019 8 .

Thus, various populations, ages, and ethnicities suffer from sleep problems, and many people seek medicine use as an intervention strategy. The best known and often used sleeping pill are benzodiazepine hypnotics, sedatives, and anxiolytics, which decrease sleep latency, make individuals fall asleep faster, reduce nocturnal awakening, and increase sleep duration. However, prolonged and undue use of these drugs brings important adverse effects, including dependence and abuse risks 9 .

In the United States, the number of sleeping pill prescriptions increased by 293% in a decade, from 5.3 million in 1999 to 20.8 million in 2010 10 . In Brazil, 7.6% of its population used sleeping pills in 2013 11 . Moreover, the prevalence of sleeping pill use in older adults (aged 75 years or older) in a Brazilian city increased from 24.9% in 1997 to 33.9% in 2012 9 .

In this context, considering how important sleep is for people’s health and quality of life, this study aimed to estimate the prevalence of, and factors associated with sleep problems and sleeping pill use in the Brazilian population, based on data from the 2019 National Health Survey ( Pesquisa Nacional de Saúde - PNS 2019). In this study, sleep problems refer to difficulty falling asleep (a symptom of insomnia), frequent nocturnal awakening (sleep fragmentation), and sleeping longer than usual (a result of sleep deprivation). The results of this current population-based research can serve as basis for the formulation of strategies and policies in the areas of promotion, surveillance, and health care and welfare of the Brazilian population.

METHODS

This study was conducted with data from the Brazilian National Health Survey ( Pesquisa Nacional de Saúde – PNS 2019), conducted between 2019 and 2020. PNS is a household population survey carried out by the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE – Brazilian Institute of Geography and Statistics) in partnership with the Ministry of Health, aiming to assess what determines and conditions the health of Brazilians and their needs in a representative database of the Brazilian population.

Data was collected via PNS home interviews and sampling, using the Amostra Mestra do Sistema Integrado de Pesquisa Domiciliares (Master Sample of the Integrated System of Household Surveys), which allows greater territorial coverage and uses a three-stage cluster sampling process with a simple random sample. Its first stage consists of Primary Sampling Units (census tracts), the second one integrates the selected households, and the third one includes the residents aged 15 years old or above who were selected in each household to answer the survey.

At the end, 108,457 households were selected, of which 100,541 were occupied and, of these, 94,114 people were chosen as volunteers 12 . The final sample of this study consists of the 94,114 interviewed individuals aged 15 years old and above.

This study had two dependent variables: “sleep problems,” assessed by affirmative or negative answered to question “N010 – In the last two weeks, did you have sleep problems such as difficulty falling asleep, waking up often at night or sleeping more than usual?” and “sleeping pill use,” also assessed by affirmative and negative answers to question “Q132 – Did you use any sleeping pill in the last two weeks? ”

Our independent sociodemographic individual variables were gender (male or female), age (15–29, 30–59, 60 years or more), race/skin color (white, Black – Black and Brown –, and Indigenous or Asian), marital status (married, divorced, widowed or single), educational attainment (illiterate/no schooling, complete or incomplete primary education, complete or incomplete secondary education, and complete or incomplete higher education), per capita household income (up to one minimum wage, one to three minimum wages, and above three minimum wages), area of residence (urban or rural), household size (one, two to three, or four or more residents), and Family Health Strategy - FHS – coverage (yes, no or does not know).

The following lifestyle and health variables were considered: health self-assessment (very good/good; regular/poor/very poor); diagnosis of chronic, physical or mental disease, chronic health condition or long-term disease (yes, no); use of tobacco and its derivatives (smoker – currently smokes some tobacco product; former smoker – smoked some tobacco product in the past; never smoked); alcohol use (excessive use – five or more daily 50-mL doses (considered the standard) in at least a single occasion in the last 30 days; moderate use – habitual use regardless of the dose consumed in the last 30 days, but lower than excessive use; and teetotalism); vegetable consumption frequency (less than five days a week, five or more days a week); body mass index (malnutrition, eutrophy, overweight, and obesity); and weekly exercise or sports practice (in minutes). The conceptual model of dependent and independent variables are shown in Figure 1 .

Figure 1. Study framework.

Figure 1

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FHS: Family Health Strategy.

Since this is a study with complex sampling, sample weight was incorporated into its design. The calculation was carried out of the prevalence of outcomes in relation to individual variables, with presentation of the respective 95% confidence intervals (95%CI).Then, a bivariate Poisson regression was performed to estimate crude prevalence ratios (PR) and 95% confidence intervals (95%CI).

Variables showing p ≤ 0.20 in the bivariate analysis were included in the multivariate Poisson regression model to estimate adjusted prevalence (PR) ratios. A hierarchical model was adopted and variables were inserted into the multivariate model as their p-values increased. Only statistically significant variables (p < 0.05) were kept in the final model. All analyses were made in the Stata software version 13 (Stata Corp., College Station, United States).

The 2019 Brazilian National Health Survey was approved by the National Committee of Ethics in Research (CONEP) at the Ministry of Health National Council of Health (CNS) under opinion no. 3.529.376, of August 23, 2019. The results of that research are in public domain and available at the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística website.

RESULTS

The Brazilian population shows a 35.1% (95%CI 34.5–35.7) sleep problem prevalence. Sergipe (41.60%), Piauí (38.45%), and Espírito Santo (38.43%) were the Brazilian federative units with the largest sleep problem prevalence ratios ( Figure 2 ).

Figure 2. Prevalence of sleep problems and sleep medicament use (n = 94,114) in Brazilian federative units. National Health Survey, 2019.

Figure 2

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We found an 8.5% (95%CI 8.2–8.9) prevalence of sleeping pill use. Espírito Santo (13.29%), Minas Gerais (11.48%), and Rio Grande do Sul (10.96%) were the Brazilian federative units with the largest sleeping pill use prevalence ratios ( Figure 2 ).

Our descriptive analysis showed a higher prevalence of sleep problems among women (41.84%), Indigenous people (39.95%), widowers (46.19%), people with no education (43.52%), those who live alone (41%), urban citizens (35.92%), those not registered in the FHS (35.62%), those who assess their health as regular/poor/very poor (51.38%), those with chronic diseases (47.51%), teetotalers (35.98%), former smokers (40.31%), those who consume vegetables less than five times a week (35.48%), those aged 60 years or older (42.05%), those with a per capita income above three minimum wages (36.35%), and people with obesity (39.04%). In addition, the mean (in minutes) of physical activity practice was 48.69 (± 1.20) ( Table 1 ).

Table 1. Prevalence of sleep problems, crude and adjusted prevalence ratios between outcome and Brazilians’ sociodemographic variables, lifestyle, and health conditions. National Health Survey, 2019.

Variables n Descriptive Bivariate analysis Multivariate analysis
Prevalence 95%CI crude PR 95%CI p adjusted PR 95%CI p
Gender                  
Male 44,752 27.50 26.65–28.36 1     1    
Female 49,362 41.84 41.03–42.64 1.52 1.47–1.57 < 0.005 1.41 1.36–1.46 < 0.005
Race/skin color                  
White 34,320 36.15 35.19–37.12 1     1    
Black 58,390 34.34 33.56–35.11 0.94 0.91–0.98 0.020 0.96 0.92–0.99 0.019
Asian 692 29.42 23.05–36.70 0.81 0.63–1.03 0.100 0.79 0.62–1.01 0.071
Indigenous 702 39.95 32.80–47.56 1.10 0.91–1.33 0.310 1.04 0.88–1.23 0.592
Marital status                  
Single 42,325 32.04 31.12–32.95 1     1    
Married 36,354 35.46 34.56–36.36 1.10 1.06–1.14 < 0.005 0.99 0.95–1.02 0.66
Divorced 7,713 42.81 40.79–44.84 1.33 1.26–1.40 < 0.005 1.05 1.00–1.11 0.027
Widower 7,722 46.19 44.31–48.07 1.44 1.37–1.51 < 0.005 0.96 0.91–1.01 0.165
Educational attainment                  
Higher education 18,287 36.08 34.71–37.46 1     1    
Secondary education 31,128 31.38 30.38–32.39 0.86 0.83–0.91 < 0.005 0.89 0.85–0.93 < 0.005
Primary education 36,829 36.94 35.97–37.92 1.02 0.98–1.06 0.270 0.88 0.84–0.92 < 0.005
Illiterate/no formal education 7,870 43.52 41.44–45.60 1.20 1.13–1.28 < 0.005 0.94 0.88–1.01 0.120
Household size                  
1 resident 14,760 41.00 39.72–42.28 1          
2–3 residents 49,219 36.06 35.31–36.81 0.87 0.84–0.91 < 0.005      
> 4 residents 30,135 32.97 31.96–33.99 0.80 0.77–0.83 < 0.005      
Area of residence                  
Rural 21,405 30.03 28.95–31.12 1     1    
Urban 72,709 35.92 35.21–36.63 1.19 1.15–1.24 < 0.005 1.16 1.11–1.20 < 0.005
FHS Coverage                  
Yes 59,358 35.25 34.52–35.97 1          
No 23,424 35.62 34.32–36.93 1.01 0.97–1.04 0.589      
Does not know 11,332 33.03 31.39–34.71 0.93 0.88–0.98 0.015      
Health self-assessment                  
Very good/good 60,055 27.65 26.92–28.38 1     1    
Regular/poor/very poor 34,059 51.38 50.34–52.40 1.85 1.80–1.91 < 0.005 1.56 1.51–1.62 < 0.005
Has NCD                  
No 37,093 23.15 22.33–23.98 1     1    
Yes 44,125 47.51 46.64–48.37 2.05 1.97–2.13 < 0.005 1.70 1.64–1.78 < 0.005
Alcohol use                  
Teetotalism 55,430 35.98 35.24–36.72 1     1    
Moderate use 20,384 33.92 32.69–35.15 0.94 0.90–0.98 0.003 1.02 0.98–1.07 0.196
Excessive use 15,032 33.70 32.17–35.26 0.93 0.89–0.97 0.004 1.14 1.09–1.20 < 0.005
Smoking habit                  
Never smoked 55,236 32.17 31.44–32.90 1     1    
Former smoker 24,224 40.31 39.08–41.54 1.25 1.20–1.29 < 0.005 1.11 1.07–1.15 < 0.005
Smoker 11,386 38.80 37.15–40.47 1.20 1.25–1.26 < 0.005 1.16 1.10–1.22 < 0.005
Weekly vegetable consumption                  
≥ 5 46,754 35.48 34.64–36.33 1     1    
< 5 44,092 34.64 33.74–35.53 0.96 0.93–0.99 0.029 1.06 1.02–1.09 < 0.005
Age                  
15–29 years old 18,648 27.44 26.18–28.72 1          
30–59 years old 52,322 36.22 35.45–36.99 1.32 1.25–1.38 < 0.005      
≥ 60 years old 23,144 42.05 40.93–43.17 1.53 1.45–1.61 < 0.005      
Per capita income                  
Up to 1 minimum wage 10,964 35.18 34.38–35.98 0.96 0.90–1.00 0.186      
1 to 3 minimum wages 31,109 34.60 33.60–35.61 0.95 0.92–1.01 0.062      
Above 3 minimum wages 52,017 36.35 34.70–38.03 1          
BMI                  
Malnutrition 2,197 34.47 30.62–38.52 1.05 0.93–1.18 0.366      
Eutrophic 36,356 32.68 31.74–33.62 1          
Overweight 32,972 35.46 34.51–36.42 1.08 1.04–1.12 < 0.005      
Obesity 18,106 39.04 37.82–40.26 1.19 1.14–1.24 < 0.005      
Weekly physical activity (minutes) 94,114 48.69 ± 1.20 46.33–51.04 1.09 1.03–1.15 0.003      
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crude PR: crude prevalence ratio; adjusted PR: adjusted prevalence ratio; 95%CI: 95% confidence interval; FHS: family health strategy; NCD: chronic non-communicable diseases; BMI: body mass index.

The analysis of the association between sleep problems and sociodemographic, lifestyle and health characteristics of Brazilians in the bivariate analysis showed that all variables surveyed had p < 0.20 and were included in the multivariate regression model ( Table 1 ).

In the final model of our multivariate analysis, the highest prevalence of sleep problems was associated with women (PR = 1.41), divorcees (PR = 1.05), urban denizens (PR = 1.16), those who assess their health as regular/poor/very poor (PR = 1.56), those with chronic diseases (PR = 1.70), those who use alcohol excessively (PR = 1.14), smokers (PR = 1.16) or former smokers (PR = 1.11), and those who consume vegetables less than five times a week (PR = 1.06). Moreover, black ethnicity (PR = 0.96) and complete secondary (PR = 0.89) or primary education (PR = 0.88) were associated with a lower prevalence of sleep problems ( Table 1 ).

Our descriptive analysis showed that the prevalence of sleeping pill use was higher among women (11.51%), white individuals (10.37%), widowers (18.32%), people with no education (13,44%), those living alone (12.68%), urban denizens (8.9%), those registered in the FHS (8.68%), those who assess their health as regular/poor/very poor (15.72%), those with chronic diseases (15.2%), teetotalers (10.39%), smokers (10.48%), those who consume vegetables five times or more per week (9.13%), those aged 60 years or older (15.27%), people with obesity (10.54%), and those with a per capita income above three minimum wages (10.38%). We found an average 53.86 minutes (± 2.47) of physical activity in our sample ( Table 2 ).

Table 2. Prevalence of sleeping pill use, crude and adjusted prevalence ratios between outcome and Brazilians’ sociodemographic variables, lifestyle, and health conditions. National Health Survey, 2019.

Variables n Descriptive Bivariate analysis Multivariate Analysis
Prevalence 95%CI crude PR 95%CI p adjusted PR 95%CI p
Gender                  
Male 44,752 5.21 4.84–5.59 1     1    
Female 49,362 11.51 11.02–12.03 2.21 2.03–2.40 < 0.005 1.57 1.43–1.73 < 0.005
Race/skin color                  
White 34,320 10.37 9.79–10.98 1     1    
Black 58,390 7.18 6.82–7.56 0.69 0.64–0.74 < 0.005 0.72 0.67–0.78 < 0.005
Asian 692 6.10 3.37–10.79 0.58 0.31–1.08 0.088 0.55 0.31–0.98 0.044
Indigenous 702 8.68 5.55–13.33 0.83 0.54–1.29 0.423 0.78 0.53–1.15 0.222
Marital status                  
Single 42,325 5.61 5.21–6.04 1     1    
Married 36,354 9.06 8.56–9.22 1.61 1.47–1.77 < 0.005 1.03 0.93–1.13 0.536
Divorced 7,713 15.77 14.31–17.35 2.81 2.48–3.17 < 0.005 1.46 1.30–1.65 < 0.005
Widower 7,722 18.32 16.87–19.87 3.26 2.92–3.64 < 0.005 1.19 1.06–1.34 < 0.005
Educational attainment                  
Higher education 18,287 8.37 7.59–9.22 1     1    
Secondary education 31,128 6.04 5.57–6.55 0.72 0.63–0.81 < 0.005 0.80 0.71–0.91 0.001
Primary education 36,829 10.36 9.81–10.93 1.23 1.11–1.37 < 0.005 0.91 0.81–1.02 0.112
Illiterate/no formal education 7,870 13.44 12.02–15.01 1.60 1.39–1.85 < 0.005 0.95 0.81–1.12 0.594
Household size                  
1 resident 14,760 12.68 11.88–13.54 1          
2–3 residents 49,219 9.68 9.23–10.14 0.76 0.70–0.82 < 0.005      
> 4 residents 30,135 6.51 6.02–7.04 0.51 0.46–0.57 < 0.005      
Area of residence                  
Rural 21,405 6.37 5.84–6.93 1     1    
Urban 72,709 8.90 8.54–9.28 1.39 1.27–1.52 < 0.005 1.32 1.21–1.45 < 0.005
FHS coverage                  
Yes 59,358 8.68 8.29–9.08 1          
No 23,424 8.46 7.77–9.20 0.97 0.89–1.06 0.572      
Does not know 11,332 8.03 7.11–9.07 0.92 0.80–1.06 0.269      
Health self-assessment                  
Very good/good 60,055 5.26 4.93–5.62 1     1    
Regular/poor/very poor 34,059 15.72 15.02–16.45 2.98 2.75–3.23 < 0.005 1.79 1.64–1.95 < 0.005
Has NCD                  
No 37,093 2.41 2.10–2.77 1     1    
Yes 44,125 15.20 14.59–15.82 6.29 5.42–7.31 < 0.005 4.07 3.48–4.77 < 0.005
Alcohol use                  
Teetotalism 55,430 10.39 9.95–10.85 1     1    
Moderate use 20,384 6.65 6.03–7.33 0.63 0.57–0.71 < 0.005 0.75 0.67–0.84 < 0.005
Excessive use 15,032 4.79 4.20–5.45 0.46 0.40–0.52 < 0.005 0.68 0.59–0.78 < 0.005
Smoking habit                  
Never smoked 55,236 7.41 7.04–7.79 1     1    
Former smoker 24,224 10.35 9.69–11.06 1.39 1.28–1.52 < 0.005 1.15 1.05–1.25 0.002
Smoker 11,386 10.48 9.48–11.56 1.41 1.26–1.58 < 0.005 1.49 1.33–1.67 < 0.005
Weekly vegetable consumption                  
≥ 5 times 46,754 9.31 8.84–9.81 1          
< 5 times 44,092 7.64 7.21–8.09 0.81 0.75–0.88 < 0.005      
Age                  
15–29 years old 18,648 3.03 2.58–3.55 1     1    
30–59 years old 52,322 8.70 8.26–9.17 2.87 2.43–3.39 < 0.005 1.50 1.26–1.79 < 0.005
≥ 60 years old 23,144 15.27 14.47–16.10 5.04 4.27–5.96 < 0.005 1.50 1.24–1.81 < 0.005
Per capita income                  
Up to 1 minimum wage 10,964 7.94 7.52–8.38 0.76 0.68–0.84 < 0.005      
1 to 3 minimum wages 31,109 8.86 8.29–9.46 0.85 0.76–0.95 0.006      
Above 3 minimum wages 52,017 10.38 9.41–11.44 1          
BMI                  
Malnutrition 2,197 7.61 5.91–9.75 1.03 0.78–1.35 0.823      
Eutrophic 36,356 7.38 6.91–7.87 1          
Overweight 32,972 9.05 8.50–9.64 1.22 1.12–1.34 0.006      
Obesity 18,106 10.54 9.82–11.31 1.42 1.29–1.58 0.006      
Weekly physical activity (minutes) 94,114 53.86 ± 2.47 49.00–58.72 1.18 1.08–1.30 < 0.005      
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crude PR: crude prevalence ratio; adjusted PR: adjusted prevalence ratio; 95%CI: 95% confidence interval; FHS: family health strategy; NCD: chronic non-communicable diseases; BMI: body mass index.

The bivariate analysis of the association between sleep problems and Brazilians’ sociodemographic, lifestyle, and health characteristics showed that “FHS coverage” was the only variable which failed to show a p < 0.20. We included all other variables in the multivariate regression model.

Our final multivariate analysis model associated the higher prevalence of with women (PR = 1.57), divorcees (PR = 1.46), widowers (PR = 1.19), urban denizens (PR = 1.32), those who assess their health as regular/poor/very poor (PR = 1.79), those with chronic diseases (PR = 4.07), former smokers (PR = 1.15), smokers (PR = 1.49), and those aged 30 to 59 years old (PR = 1.50) and 60 years or older (PR = 1.50). Black (PR = 0.77) and Asian individuals (PR = 0.55), those with complete secondary education (PR = 0.80), those moderately using alcohol (PR = 0.75), and those who excessively use alcohol (PR = 0.68) were associated with a lower prevalence of sleeping pill use ( Table 2 ).

DISCUSSION

The prevalence of Brazilians aged 15 years old and older who reported sleep problems, such as difficulty falling asleep, frequent nocturnal awakening or sleeping more than usual, and used sleeping pill in the two weeks prior to research, were 35.1% and 8.5%, respectively. These prevalence ratios are higher than the 2013 PNS ones, in which 28.9% of interviewees reported sleep problems 13 and 7.6% used sleeping pill 11 .

Corroborating Brazilian studies, both outcomes analyzed in this study were more common in women 14 , divorcees 15 , 16 , urban denizens 17 , those who negatively self-assess their health (regular/poor/very poor) 16 , 18 , those with chronic diseases 16 , 18 , smokers, and former smokers 11 .

The literature has widely discussed the factors associated with sleep-related differences between genders but found no consensus 19 . Some authors relate women’s more fragmented sleep to hormonal and physiological variations 19 or to social issues to which they are exposed, such as greater social demands and overload at work and at home 20 .

In general, women report a greater need for sleep and more subjective complaints of nonrestorative sleep than men 19 , which may have contributed to more prevalent medicine use. Moreover, women also show better adherence to treatment and self-care, which may be related to greater adherence to medicine use 20 .

Corroborating other Brazilian studies, we found a higher prevalence of sleep problems 15 and sleeping pill use 16 in divorcees. Lamela 21 (2009) conducted a literature review which considered divorce one of the most impacting stressors in adulthood since those who experience it suffer changes in many areas of their lives in a short period of time, becoming more prone or vulnerable to psychological symptoms. This may explain their higher prevalence of difficulty sleeping, frequent nocturnal awakening, unusually long sleep, and sleeping pill use.

We also found that living in urban areas is a factor impacting Brazilians’ sleep. The intensity of artificial lights in urban areas, especially at nighttime, strongly influences sleep duration and sleep-wake schedules 22 . Artificial light causes changes in the body, such as melatonin suppression - a hormone which signals nighttime and induces sleep in humans - and increased nervous system activity, resulting in greater alertness and subsequent difficulty falling asleep 17 .

The higher prevalence ratios of both outcomes were also associated with people who assess their health as regular/poor/very poor. Health self-assessment and self-reported sleep problems are closely related, i.e., satisfaction with the way one sleeps is one of the main factors in health self-assessment 23 . Studies with young Brazilians 23 found that self-reporting good sleep increased the probability of better health self-assessments.

On the other hand, a study with a representative sample, conducted with Brazilians aged 50 years or older, found an association between participants self-assessing their health as poor with greater sleeping pill use 16 . The same study shows that the presence of chronic diseases was associated with a higher prevalence of medicine use 16 , as did we.

In general, chronic diseases generate inflammations in the body and can cause pain, emotional changes, and other consequences due to unrestored physiological systems after wakefulness events 24 . Diseases such as hypertension, osteoporosis, arthritis/arthrosis, low back pain, depression, and obesity are associated with sleep problems 24 . Moreover, people who showed five or more concomitant health problems had a 4.19% higher prevalence of sleep problems than those with no or fewer comorbidities 18 .

Individuals who reported smoking or having smoked also had a higher prevalence in the studied outcomes. Nicotine, the main substance in cigarettes, is a stimulant associated with changes in sleep architecture, fragmenting it and decreasing its efficiency 25 .

Moreover, a higher prevalence of sleep problems was associated with excessive alcohol use, which has harmful consequences for individuals’ overall health. Excessive alcohol consumption interferes with the physiology of sleep, especially in the second half of the night, facilitating awakenings, which fragments sleep 26 , reflecting poor sleep quality.

A Brazilian population-based cross-sectional study which used 2013 PNS 11 data found a lower prevalence of sleeping pill use associated with moderate or excessive use of alcohol, which may be due to its hypnotic effect, depressing the central nervous system, reducing sleep latency, and facilitating sleep 26 .

Inadequate eating habits and sleep disorders, bedtime, and poor sleep quality and duration 27 are another important discussion factor. One example is the association between increased fruit and vegetable consumption with improved sleep quality and duration 27 , which may relate to the association we found, i.e., a higher prevalence of sleep problems in individuals who reported consuming vegetables less than five times a week.

We observed an association with individuals aged over 30 years old and a higher prevalence of sleeping pill use. Considering that the age group composed by 30 to 59 year-olds has the highest work and social activity 2 , they may use sleeping pill in an attempt to improve sleep quality, reduce insomnia and anxiety, and feel relaxed 11 .

Moreover, a Brazilian population-based study conducted with 2013 PNS data found that 21% of respondents reported depressive symptoms and that sleeping pill use was associated with people with these symptoms, which may justify the high prevalence in its use 11 .

The literature has observed that people aged 60 years old and above undergo physiological changes to sleep quality, quantity, and architecture as age advances, resulting in a more superficial, shorter, worse, and fragmented sleep 28 .

Pharmacological therapy is the most used among older adults 20 . In general, the use of medicine minimizes sleep alterations such as trouble falling asleep and waking throughout the night 16 . However, much is discussed about the long-term use of these medicines, their side effects, and the large quantity of drugs consumed by older adults 20 .

In this study, Black individuals were associated with a lower prevalence of sleep problems and sleeping pill use. This result corroborates an epidemiological study conducted in the United States in which white adults report taking more sleeping pill than Black ones 29 .

However, the literature indicates that Black individuals are prone to worse, shorter, and more fragmented sleep, showing a higher risk of sleep breathing disorders than white individuals 30 . Despite these results, little is known about the mechanism behind ethnic sleep differences 30 .

Lower prevalence of sleep problems was also associated with having attended primary or high school and the lower prevalence of sleeping pill use was associated with having attended high school. Thus, the literature believes that people with higher educational attainment have the necessary knowledge on beneficial health behaviors and better habits close to bedtime, thus reducing sleep-related complaints and resulting in a lower need for sleeping pill 16 .

In view of the above, this study shows important potentialities since it is a representative national population-based study on sleep problems and sleeping pill in Brazil, including more than 90,000 participants aged 15 years old and above and evaluating their sociodemographic, lifestyle, and health characteristics.

However, a limitation of this study was the impossibility of identifying in greater detail from what sleep problems Brazilians suffer and what medicine they use, considering that the answers to the PNS are self-reported and our analysis ignored the evaluation of these specifications. It is important to remember that the interviewers were trained to apply the questionnaires but since this information is self-reported and questions refer to behaviors from previous weeks, it is possible that answers suffered from memory biases and differences in interviewees’ understanding.

Finally, the prevalence of sleep problems and sleeping pill use was high in the Brazilian population, an important datum for public health which shows the need for attention and care for sleep in this population. Our multivariate analysis showed the associations between sleep problems and sleeping pill use and various sociodemographic, health, and lifestyle factors. Thus, the results of this study add updated evidence of the relation between sleep and social factors and suggest more specific, further research to characterize Brazilians’ sleep problems, types, and frequency and their use of sleeping pill.

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Fatores associados aos problemas de sono e ao uso de medicação para dormir em brasileiros

Mayonara Fabíola Silva Araújo I, Talita Araújo de Souza II, Arthur de Almeida Medeiros III, Jane Carla de Souza IV, Isabelle Ribeiro Barbosa I

RESUMO

OBJETIVO

Estimar a prevalência e fatores associados a problemas de sono e uso de medicamentos para dormir na população brasileira.

MÉTODOS

Estudo executado com os dados da Pesquisa Nacional de Saúde realizada no Brasil, nos anos de 2019 e 2020. A amostra foi composta por 94.114 participantes e os desfechos analisados foram problemas de sono e uso de medicamentos para dormir. Aspectos sociodemográficos, de estilo de vida e condições de saúde foram explorados em uma análise descritiva e multivariada, utilizando a regressão de Poisson com variância robusta, considerando nível de significância de 5%.

RESULTADOS

As prevalências de problemas de sono e uso de medicamentos indutores do sono foram de 35,1% (IC95% 34,5–35,7) e 8,5% (IC95% 8,2–8,9), respectivamente. Os problemas de sono foram associados ao sexo feminino (RP = 1,41; IC95% 1,36–1,46), aos indivíduos que autoavaliam a saúde como regular/ruim/muito ruim (RP = 1,56; IC95% 1,51–1,62), aos que possuem alguma doença crônica (RP = 1,70; IC95% 1,64–1,78), aos que fazem uso excessivo de álcool (RP = 1,14; IC95% 1,09–1,20) e aos fumantes (RP = 1,16; IC95% 1,10–1,22). O uso de medicamentos para dormir foi associado ao sexo feminino (RP = 1,57; IC95% 1,43–1,73), a indivíduos divorciados (RP = 1,46; IC95% 1,30–1,65), aos que vivem no meio urbano (RP = 1,32; IC95% 1,21–1,45), que autoavaliam sua saúde como regular/ruim/muito ruim (RP = 1,79; IC95% 1,64–1,95), com diagnóstico de doença crônica (RP = 4,07; IC95% 3,48–4,77) e aos fumantes (RP = 1,49; IC95% 1,33–1,67).

CONCLUSÃO

As prevalências de problemas de sono e uso de medicamentos para dormir na população brasileira observadas neste estudo indicam a necessidade de atenção e cuidado com o sono dessa população, principalmente nas mulheres e aqueles que apresentam estilo de vida e condições de saúde que se associaram aos desfechos.

Keywords: Distúrbios do Início e da Manutenção do Sono, epidemiologia; Medicamentos Indutores do Sono, uso terapêutico; Fatores de Risco; Inquéritos Epidemiológicos

INTRODUÇÃO

O sono é um processo biológico, complexo, ativo e considerado essencial para a vida e a manutenção da saúde humana 1 . É durante o sono que o organismo realiza funções importantes, como o restabelecimento dos sistemas fisiológicos após os eventos de vigília, conservação e restauração do metabolismo energético, fortalecimento do sistema imunológico, secreção de alguns hormônios, consolidação de memórias e manutenção da integridade neuronal 1 .

Portanto, noites de sono mal dormidas interferem negativamente no funcionamento de órgãos e sistemas, trazendo comprometimento da qualidade de vida e bem-estar geral dos indivíduos 2 , contribuindo para o surgimento de diversas doenças 3 . Além disso, as alterações do sono podem impactar de forma significativa na produtividade do trabalho, aumentar a tendência a erros e acidentes devido ao comprometimento da capacidade de concentração 4 e aumentar o absenteísmo no trabalho 2 .

Para garantir que as funções e benefícios do sono sejam alcançados, é necessário manter uma duração de sono adequada e de boa qualidade, horários regulares para dormir e acordar e ausência de distúrbios do sono. No entanto, deve-se considerar que todos esses fatores variam ao longo da vida e de pessoa para pessoa 2 .

Com a contemporaneidade, fatores relacionados ao estilo de vida como sobrecarga de trabalho, rotina intensa de afazeres, estresse, uso de tecnologias e a exposição aos inúmeros estímulos digitais que a modernidade traz consigo, próximo ao horário de dormir, estão relacionados à menor duração e má qualidade de sono, sonolência diurna excessiva e ao uso de medicações para o sono como tentativa de resolução desses problemas 5 .

Pesquisa internacional realizada com 10.132 indivíduos observou uma prevalência de problemas de sono de 56% nos Estados Unidos, 31% na Europa Ocidental e 23% no Japão 6 . Na Colômbia, a prevalência de queixas de sono foi de 59,6% dos entrevistados 7 . No Brasil, a Sociedade Brasileira do Sono constatou aumento no percentual de pessoas que relataram ter problemas de sono, de 56,7% em 2018 para 60,4% em 2019 8 .

Portanto, os problemas de sono estão presentes nas mais variadas populações, idades e etnias, e muitas pessoas buscam o uso de medicamentos como estratégia de intervenção. As medicações para dormir mais conhecidas e frequentemente utilizadas são os hipnóticos, os sedativos e os ansiolíticos da classe dos benzodiazepínicos. Essas medicações diminuem a latência do sono, fazendo o indivíduo adormecer mais rápido, reduzem os despertares a noite e promovem o aumento do tempo de sono. Porém, o uso prolongado e indevido desses medicamentos traz efeitos adversos importantes, incluindo risco de dependência e abuso 9 .

Nos Estados Unidos, o número de prescrições de medicamentos para dormir teve um aumento de 293% em uma década, saindo de 5,3 milhões em 1999 para 20,8 milhões em 2010 10 . No Brasil, a prevalência de uso de pílulas para dormir em 2013 foi de 7,6% da população 11 . Além disso, a prevalência de uso de medicamentos para dormir em idosos (de 75 anos ou mais) de uma cidade brasileira aumentou de 24,9% em 1997 para 33,9% em 2012 9 .

Nesse contexto, considerando a grande importância do sono para saúde e a qualidade de vida das pessoas, o objetivo deste estudo foi estimar a prevalência e fatores associados a problemas de sono e uso de medicamentos indutores do sono na população brasileira, a partir dos dados da Pesquisa Nacional de Saúde de 2019 (PNS 2019). Neste estudo, problemas de sono referem-se a dificuldade para adormecer (sintoma de insônia), acordar frequentemente à noite (fragmentação do sono) e dormir mais do que o de costume (resultado de privação de sono). Os resultados desta pesquisa de base populacional atual podem servir de embasamento na formulação de estratégias e políticas nas áreas de promoção, vigilância e assistência à saúde e bem-estar da população brasileira.

MÉTODOS

Este estudo foi conduzido com os dados da Pesquisa Nacional de Saúde – 2019 (PNS), realizada entre 2019 e 2020, que é um inquérito populacional domiciliar conduzido pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), em parceria com o Ministério da Saúde e com objetivo de conhecer os determinantes, condicionantes e necessidades de saúde da população brasileira, compondo uma base de dados representativa da população brasileira.

A coleta de dados ocorreu mediante entrevistas em domicílio e plano amostral da PNS, utilizando a Amostra Mestra do Sistema Integrado de Pesquisa Domiciliares, que permite maior abrangência territorial e utiliza processo de amostragem por conglomerados em três estágios, com amostra aleatória simples. O primeiro estágio é composto pelas Unidades Primárias de Amostragem (setores censitários), o segundo estágio integra os domicílios selecionados e o terceiro estágio inclui os moradores com 15 anos ou mais, os quais foram selecionados em cada domicílio para responder à pesquisa.

Ao final, foram selecionados 108.457 domicílios, dos quais 100.541 domicílios estavam ocupados e, desses, 94.114 pessoas optaram por participar voluntariamente da pesquisa 12 . A amostra final do presente estudo foram os 94.114 indivíduos entrevistados, com idade a partir de 15 anos.

Este estudo teve duas variáveis dependentes: “problemas de sono”, respondendo, de forma afirmativa ou negativa, à questão “N010 – Nas duas últimas semanas, o(a) Sr(a) teve problemas no sono, como dificuldade para adormecer, acordar frequentemente à noite ou dormir mais do que de costume?” ; e “uso de medicamentos indutores do sono”, que também foi respondida de forma afirmativa ou negativa a questão “Q132 – Nas últimas duas semanas, o(a) Sr(a) fez uso de algum medicamento para dormir? ”

Entre as variáveis independentes individuais sociodemográficas, foram considerados o sexo (masculino ou feminino), a idade (15–29 anos, 30–59 anos, 60 anos ou mais), a raça/cor da pele (brancos, negros – pretos e pardos, indígenas ou asiáticos), estado civil (casado, divorciado, viúvo, solteiro), escolaridade (sem escolaridade, nível fundamental completo ou incompleto, nível médio completo ou incompleto, nível superior completo ou incompleto), renda domiciliar per capita (até um salário mínimo, de um a três salários mínimos, acima de três salários), área de residência (urbano ou rural), aglomeração domiciliar (um morador; 2–3 moradores; > 4 moradores) e se possui cobertura da Estratégia Saúde da Família – ESF (sim, não ou não sabe).

Em relação ao estilo de vida e condições de saúde foram consideradas as seguintes variáveis: autoavaliação do estado de saúde (muito bom/bom; regular/ruim/muito ruim); se possui diagnóstico de doença crônica, física ou mental, condição crônica de saúde ou doença de longa duração (sim, não); uso de tabaco e seus derivados (fumante – atualmente fuma algum produto do tabaco; ex-fumante – no passado fumou algum produto do tabaco; nunca fumou); uso de bebida alcoólica (uso excessivo – cinco ou mais doses diárias em pelo menos uma única ocasião nos últimos 30 dias, considerando a dose padrão de 50 mL; uso moderado – uso habitual independentemente da dose consumida nos últimos 30 dias, porém inferior ao uso excessivo; e não bebe); frequência do consumo semanal de verduras (menos de cinco dias por semana, cinco ou mais dias por semana); índice de massa corporal (desnutrição, eutrofia, sobrepeso e obesidade) e tempo semanal de prática de exercício físico ou esporte (em minutos). O modelo conceitual das variáveis dependentes e independentes está apresentado na Figura 1 .

Figura 1. Framework do estudo.

Figura 1

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ESF: Estratégia Saúde da Família.

Por se tratar de um estudo com amostragem complexa, para as análises foi utilizado o peso da amostra e incorporado o efeito do desenho da amostra. Procedeu-se o cálculo da prevalência dos desfechos em relação às variáveis individuais, com apresentação dos respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%). Em seguida, foi conduzida análise de regressão de Poisson bivariada para estimar a razão de prevalências (RP) bruta e o IC95%.

As variáveis que apresentaram p ≤ 0,20 na análise bivariada foram incluídas no modelo de regressão de Poisson multivariada, a fim de estimar a razão de prevalências (RP) ajustada. Adotou-se o modelo hierárquico e a entrada das variáveis no modelo multivariado foi feita de acordo com a ordem crescente do valor de p. Permaneceram no modelo final apenas as variáveis que apresentaram significância estatística (p < 0,05). Todas as análises foram realizadas utilizando-se o software Stata versão 13 (Stata Corp., College Station, United States).

O projeto da Pesquisa Nacional de Saúde 2019 foi aprovado pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa (CONEP) do Conselho Nacional de Saúde (CNS) do Ministério da Saúde, sob o Parecer nº 3.529.376, de 23 de agosto de 2019. Os resultados da pesquisa são de domínio público e estão disponíveis no site do IBGE.

RESULTADOS

A prevalência de problemas de sono na população brasileira foi de 35,1% (IC95% 34,5–35,7). As unidades federativas com maiores prevalências de problemas de sono foram os estados de Sergipe (41,60%), Piauí (38,45%) e Espírito Santo (38,43%) ( Figura 2 ).

Figura 2. Prevalência de problemas de sono e do uso de medicamentos indutores do sono (n = 94.114) nas unidades federativas do Brasil. Pesquisa Nacional de Saúde, 2019.

Figura 2

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A prevalência do uso de medicamentos indutores do sono foi de 8,5% (IC95% 8,2–8,9). As unidades federativas com maior prevalência de uso de medicamentos para dormir foram Espírito Santo (13,29%), Minas Gerais (11,48%) e Rio Grande do Sul (10,96%) ( Figura 2 ).

A análise descritiva demonstrou que houve uma maior prevalência de problemas do sono entre as mulheres (41,84%), os indígenas (39,95%), viúvos (46,19%), pessoas sem instrução (43,52%), os que moram sozinhos (41%), vivem no meio urbano (35,92%), os não cadastrados na ESF (35,62%), que avaliam a saúde como regular/ruim/muito ruim (51,38%), que possuem alguma doença crônica (47,51%), não faz uso de bebidas alcoólicas (35,98%), são ex-fumantes (40,31%), consomem verduras menos de cinco vezes por semana (35,48%), de 60 anos ou mais (42,05%), com renda per capita acima de três salários mínimos (36,35%), e com obesidade (39,04%). Além disso, a média (em minutos) da prática de atividade física foi de 48,69 (± 1,20) ( Tabela 1 ).

Tabela 1. Prevalência de problemas de sono, razão de prevalências bruta e ajustada entre o desfecho e as variáveis sociodemográficas, estilo de vida e condições de saúde da população brasileira. Pesquisa Nacional de Saúde, 2019.

Variáveis n Descritiva Análise bivariada Análise multivariada
Prevalência IC95% RP bruta IC95% p RP ajustada IC95% p
Sexo                  
Homem 44.752 27,50 26,65–28,36 1     1    
Mulher 49.362 41,84 41,03–42,64 1,52 1,47–1,57 < 0,005 1,41 1,36–1,46 < 0,005
Raça ou cor da pele                  
Brancos 34.320 36,15 35,19–37,12 1     1    
Negros 58.390 34,34 33,56–35,11 0,94 0,91–0,98 0,020 0,96 0,92–0,99 0,019
Asiáticos 692 29,42 23,05–36,70 0,81 0,63–1,03 0,100 0,79 0,62–1,01 0,071
Indígenas 702 39,95 32,80–47,56 1,10 0,91–1,33 0,310 1,04 0,88–1,23 0,592
Estado Civil                  
Solteiro 42.325 32,04 31,12–32,95 1     1    
Casado 36.354 35,46 34,56–36,36 1,10 1,06–1,14 < 0,005 0,99 0,95–1,02 0,66
Divorciado 7.713 42,81 40,79–44,84 1,33 1,26–1,40 < 0,005 1,05 1,00–1,11 0,027
Viúvo 7.722 46,19 44,31–48,07 1,44 1,37–1,51 < 0,005 0,96 0,91–1,01 0,165
Escolaridade                  
Ensino superior 18.287 36,08 34,71–37,46 1     1    
Ensino médio 31.128 31,38 30,38–32,39 0,86 0,83–0,91 < 0,005 0,89 0,85–0,93 < 0,005
Ensino fundamental 36.829 36,94 35,97–37,92 1,02 0,98–1,06 0,270 0,88 0,84–0,92 < 0,005
Sem instrução 7.870 43,52 41,44–45,60 1,20 1,13–1,28 < 0,005 0,94 0,88–1,01 0,120
Aglomeração domiciliar                  
1 morador 14.760 41,00 39,72–42,28 1          
2–3 moradores 49.219 36,06 35,31–36,81 0,87 0,84–0,91 < 0,005      
> 4 moradores 30.135 32,97 31,96–33,99 0,80 0,77–0,83 < 0,005      
Local de moradia                  
Rural 21.405 30,03 28,95–31,12 1     1    
Urbano 72.709 35,92 35,21–36,63 1,19 1,15–1,24 < 0,005 1,16 1,11–1,20 < 0,005
Cobertura da ESF                  
Sim 59.358 35,25 34,52–35,97 1          
Não 23.424 35,62 34,32–36,93 1,01 0,97–1,04 0,589      
Não sabe 11.332 33,03 31,39–34,71 0,93 0,88–0,98 0,015      
Autoavaliação do estado saúde                  
Muito boa/boa 60.055 27,65 26,92–28,38 1     1    
Regular/ruim/muito ruim 34.059 51,38 50,34–52,40 1,85 1,80–1,91 < 0,005 1,56 1,51–1,62 < 0,005
Possui DCNT                  
Não 37.093 23,15 22,33–23,98 1     1    
Sim 44.125 47,51 46,64–48,37 2,05 1,97–2,13 < 0,005 1,70 1,64–1,78 < 0,005
Uso de álcool                  
Não bebe 55.430 35,98 35,24–36,72 1     1    
Uso moderado 20.384 33,92 32,69–35,15 0,94 0,90–0,98 0,003 1,02 0,98–1,07 0,196
Uso excessivo 15.032 33,70 32,17–35,26 0,93 0,89–0,97 0,004 1,14 1,09–1,20 < 0,005
Tabagismo                  
Nunca fumou 55.236 32,17 31,44–32,90 1     1    
Ex-fumante 24.224 40,31 39,08–41,54 1,25 1,20–1,29 < 0,005 1,11 1,07–1,15 < 0,005
Fumante 11.386 38,80 37,15–40,47 1,20 1,25–1,26 < 0,005 1,16 1,10–1,22 < 0,005
Consumo de verduras semanal                  
≥ 5 vezes 46.754 35,48 34,64–36,33 1     1    
< 5 vezes 44.092 34,64 33,74–35,53 0,96 0,93–0,99 0,029 1,06 1,02–1,09 < 0,005
Idade                  
15–29 anos 18.648 27,44 26,18–28,72 1          
30–59 anos 52.322 36,22 35,45–36,99 1,32 1,25–1,38 < 0,005      
≥ 60 anos 23.144 42,05 40,93–43,17 1,53 1,45–1,61 < 0,005      
Renda per capita                  
Até 1 salário mínimo 10.964 35,18 34,38–35,98 0,96 0,90–1,00 0,186      
De 1 a 3 salários mínimos 31.109 34,60 33,60–35,61 0,95 0,92–1,01 0,062      
Acima de 3 salários mínimos 52.017 36,35 34,70–38,03 1          
IMC                  
Desnutrição 2.197 34,47 30,62–38,52 1,05 0,93–1,18 0,366      
Eutrófico 36.356 32,68 31,74–33,62 1          
Sobrepeso 32.972 35,46 34,51–36,42 1,08 1,04–1,12 < 0,005      
Obesidade 18.106 39,04 37,82–40,26 1,19 1,14–1,24 < 0,005      
Atividade física semanal (minutos) 94.114 48,69 ± 1,20 46,33–51,04 1,09 1,03–1,15 0,003      
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RP bruta: razão de prevalência bruta; RP ajustada: razão de prevalência ajustada; IC95%: intervalo de confiança de 95%; ESF: Estratégia Saúde da Família; DCNT: doenças crônicas não transmissíveis; IMC: índice de massa corporal.

A análise da associação entre problemas de sono e as características sociodemográficas, de estilo de vida e saúde dos brasileiros na análise bivariada mostrou que todas as variáveis pesquisadas apresentaram p < 0,20 e foram incluídas no modelo de regressão multivariada ( Tabela 1 ).

No modelo final da análise multivariada, a maior prevalência de problemas de sono foi associado ao sexo feminino (RP = 1,41), aos divorciados (RP = 1,05), aos que vivem no meio urbano (RP = 1,16), aos que avaliam sua saúde como regular⁄ruim⁄muito ruim (RP = 1,56), aos que possuem alguma doença crônica (RP = 1,70), aos que fazem uso excessivo de álcool (RP = 1,14), aos fumantes (RP = 1,16) ou ex-fumantes (RP = 1,11) e com frequência de consumo de verduras menor que cinco vezes por semana (RP = 1,06). Além disso, ser negro (RP = 0,96), ter cursado o ensino médio (RP = 0,89) ou ensino fundamental (RP = 0,88) foram associados à menor prevalência de problemas de sono ( Tabela 1 ).

No que diz respeito ao desfecho ‘uso de medicamentos indutores do sono’, a análise descritiva mostrou que a prevalência desse desfecho foi mais elevada entre o sexo feminino (11,51%), os brancos (10,37%), viúvos (18,32%), entre pessoas sem instrução (13,44%), que moram sozinhos (12,68%), em ambientes urbanos (8,9%), tem cadastro na ESF (8,68%), que avaliam sua saúde como regular/ruim/muito ruim (15,72%), que possui diagnóstico de doença crônica (15,2%), que não usam álcool (10,39%), que são fumantes (10,48%), que consomem verduras cinco vezes ou mais por semana (9,13%), possuem 60 anos ou mais (15,27%), que são obesos (10,54%) e com renda per capita acima de três salários mínimos (10,38%). A média (em minutos) da prática de atividade física foi de 53,86 (± 2,47) ( Tabela 2 ).

Tabela 2. Prevalência de uso de medicamentos indutores do sono, razão de prevalências bruta e ajustada entre o desfecho e as variáveis sociodemográficas, estilo de vida e condições de saúde da população brasileira. Pesquisa Nacional de Saúde, 2019.

Variáveis n Descritiva Análise bivariada Análise multivariada
Prevalência IC95% RP bruta IC95% p RP ajustada IC95% p
Sexo                  
Homem 44.752 5,21 4,84–5,59 1     1    
Mulher 49.362 11,51 11,02–12,03 2,21 2,03–2,40 < 0,005 1,57 1,43–1,73 < 0,005
Raça ou cor da pele                  
Branco 34.320 10,37 9,79–10,98 1     1    
Negros 58.390 7,18 6,82–7,56 0,69 0,64–0,74 < 0,005 0,72 0,67–0,78 < 0,005
Asiáticos 692 6,10 3,37–10,79 0,58 0,31–1,08 0,088 0,55 0,31–0,98 0,044
Indígenas 702 8,68 5,55–13,33 0,83 0,54–1,29 0,423 0,78 0,53–1,15 0,222
Estado civil                  
Solteiro 42.325 5,61 5,21–6,04 1     1    
Casado 36.354 9,06 8,56–9,22 1,61 1,47–1,77 < 0,005 1,03 0,93–1,13 0,536
Divorciado 7.713 15,77 14,31–17,35 2,81 2,48–3,17 < 0,005 1,46 1,30–1,65 < 0,005
Viúvo 7.722 18,32 16,87–19,87 3,26 2,92–3,64 < 0,005 1,19 1,06–1,34 < 0,005
Escolaridade                  
Superior 18.287 8,37 7,59–9,22 1     1    
Médio 31.128 6,04 5,57–6,55 0,72 0,63–0,81 < 0,005 0,80 0,71–0,91 0,001
Fundamental 36.829 10,36 9,81–10,93 1,23 1,11–1,37 < 0,005 0,91 0,81–1,02 0,112
Sem instrução 7.870 13,44 12,02–15,01 1,60 1,39–1,85 < 0,005 0,95 0,81–1,12 0,594
Aglomeração domiciliar                  
1 morador 14.760 12,68 11,88–13,54 1          
2–3 moradores 49.219 9,68 9,23–10,14 0,76 0,70–0,82 < 0,005      
> 4 moradores 30.135 6,51 6,02–7,04 0,51 0,46–0,57 < 0,005      
Local de moradia                  
Rural 21.405 6,37 5,84–6,93 1     1    
Urbano 72.709 8,90 8,54–9,28 1,39 1,27–1,52 < 0,005 1,32 1,21–1,45 < 0,005
Cobertura da ESF                  
Sim 59.358 8,68 8,29–9,08 1          
Não 23.424 8,46 7,77–9,20 0,97 0,89–1,06 0,572      
Não sabe 11.332 8,03 7,11–9,07 0,92 0,80–1,06 0,269      
Autoavaliação do estado saúde                  
Muito boa/boa 60.055 5,26 4,93–5,62 1     1    
Regular/ruim/muito ruim 34.059 15,72 15,02–16,45 2,98 2,75–3,23 < 0,005 1,79 1,64–1,95 < 0,005
Possui DCNT                  
Não 37.093 2,41 2,10–2,77 1     1    
Sim 44.125 15,20 14,59–15,82 6,29 5,42–7,31 < 0,005 4,07 3,48–4,77 < 0,005
Uso de álcool                  
Não bebe 55.430 10,39 9,95–10,85 1     1    
Uso moderado 20.384 6,65 6,03–7,33 0,63 0,57–0,71 < 0,005 0,75 0,67–0,84 < 0,005
Uso excessivo 15.032 4,79 4,20–5,45 0,46 0,40–0,52 < 0,005 0,68 0,59–0,78 < 0,005
Tabagismo                  
Nunca fumou 55.236 7,41 7,04–7,79 1     1    
Ex–fumante 24.224 10,35 9,69–11,06 1,39 1,28–1,52 < 0,005 1,15 1,05–1,25 0,002
Fumante 11.386 10,48 9,48–11,56 1,41 1,26–1,58 < 0,005 1,49 1,33–1,67 < 0,005
Consumo de verduras por semana                  
≥ 5 vezes 46.754 9,31 8,84–9,81 1          
< 5 vezes 44.092 7,64 7,21–8,09 0,81 0,75–0,88 < 0,005      
Idade                  
15–29 anos 18.648 3,03 2,58–3,55 1     1    
30–59 anos 52.322 8,70 8,26–9,17 2,87 2,43–3,39 < 0,005 1,50 1,26–1,79 < 0,005
≥ 60 anos 23.144 15,27 14,47–16,10 5,04 4,27–5,96 < 0,005 1,50 1,24–1,81 < 0,005
Renda per capita                  
Até 1 salário mínimo 10.964 7,94 7,52–8,38 0,76 0,68–0,84 < 0,005      
De 1 a 3 salários mínimos 31.109 8,86 8,29–9,46 0,85 0,76–0,95 0,006      
Acima de 3 salários mínimos 52.017 10,38 9,41–11,44 1          
IMC                  
Desnutrição 2.197 7,61 5,91–9,75 1,03 0,78–1,35 0,823      
Eutrófico 36.356 7,38 6,91–7,87 1          
Sobrepeso 32.972 9,05 8,50–9,64 1,22 1,12–1,34 0,006      
Obesidade 18.106 10,54 9,82–11,31 1,42 1,29–1,58 0,006      
Atividade física semanal (minutos) 94.114 53,86 ± 2,47 49,00–58,72 1,18 1,08–1,30 < 0,005      
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RP bruta: razão de prevalência bruta; RP ajustada: razão de prevalência ajustada; IC95%: intervalo de confiança de 95%; ESF: Estratégia Saúde da Família; DCNT: doenças crônicas não transmissíveis; IMC: índice de massa corporal.

A análise da associação entre problemas de sono e as características sociodemográficas, de estilo de vida e saúde dos brasileiros na análise bivariada mostrou que apenas a variável denominada “cobertura da ESF” não apresentou o p < 0,20. Todas as demais variáveis foram incluídas no modelo de regressão multivariada.

No modelo final da análise multivariada, a maior prevalência do uso de medicamentos indutores do sono foi associada ao sexo feminino (RP = 1,57), entre divorciados (RP = 1,46), viúvos (RP = 1,19), que vivem no meio urbano (RP = 1,32), que avaliam sua saúde como regular/ruim/muito ruim (RP = 1,79), com diagnóstico de doença crônica (RP = 4,07), ex-fumante (RP = 1,15), fumante (RP = 1,49), ter 30 a 59 anos (RP = 1,50) e 60 anos ou mais (RP = 1,50). Foram associados à menor prevalência de uso de medicamentos para dormir: ser negro (RP = 0,77), asiático (RP = 0,55), ter o ensino médio (RP = 0,80), que faz uso moderado de álcool (RP = 0,75) ou uso excessivo de álcool (RP = 0,68) ( Tabela 2 ).

DISCUSSÃO

As prevalências de brasileiros acima de 15 anos que relataram ter problemas no sono, como dificuldade para adormecer, acordar frequentemente à noite ou dormir mais do que de costume, e usaram medicamentos para dormir nas duas semanas anteriores à pesquisa, foram de 35,1% e 8,5%, respectivamente. Essas prevalências são superiores aos encontrados na PNS em 2013, em que 28,9% dos entrevistados relataram apresentar problemas com o sono 13 e 7,6% fizeram uso de medicamentos para dormir 11 .

Corroborando estudos brasileiros, ambos os desfechos analisados nesta pesquisa foram mais comuns em mulheres 14 , em pessoas divorciadas 15 , 16 , moradoras na zona urbana 17 , que avaliam a sua condição de saúde de forma negativa (regular/ruim/muito ruim) 16 , , que possuem alguma doença crônica 16 , e entre fumantes e ex-fumantes.

Os fatores associados às diferenças relacionadas ao sono entre os sexos são bastante discutidos na literatura, contudo, não existe um consenso sobre essa temática 19 . Alguns autores relacionam o sono mais fragmentado das mulheres às variações hormonais e fisiológicas 19 ou às questões sociais a que as mulheres estão expostas, como maiores cobranças sociais e sobrecarga de trabalho profissional e doméstico 20 .

De forma geral, as mulheres relatam maior necessidade de sono e mais queixas subjetivas de sono não restaurador em relação aos homens 19 , o que pode ter contribuído para a maior prevalência no uso de medicações. Além disso, as mulheres também apresentam melhor aderência aos tratamentos e maior autocuidado, o que pode ter relação com a maior adesão ao uso de medicamentos 20 .

Corroborando outros estudos brasileiros, a maior prevalência de problemas de sono 15 e uso de medicamentos indutores do sono 16 foi encontrada em pessoas divorciadas. Em revisão de literatura realizado por Lamela 21 (2009), o divórcio é considerado um dos estressores de maior impacto na vida adulta, uma vez que as pessoas que passam por esse processo têm mudanças em muitas áreas de suas vidas em um curto período de tempo, tornando-se mais propensas ou vulneráveis a sintomatologias psicológicas. Isso pode explicar a maior prevalência em dificuldade para dormir, acordar frequentemente à noite ou dormir mais do que de costume, bem como uso de medicamentos indutores do sono.

Outro fator encontrado neste estudo que produz impacto no sono dos brasileiros é o fato de morarem em zonas urbanas. A intensidade das luzes artificiais presentes na zona urbana, especialmente no horário noturno, influencia fortemente a duração do sono e os horários de dormir e acordar 22 . A presença da luz artificial provoca alterações no organismo, como a supressão da melatonina, hormônio sinalizador da noite e indutor do sono em humanos, e aumento do nível de atividade no sistema nervoso, resultando em maior alerta e consequente dificuldade para adormecer 17 .

As maiores prevalências de ambos os desfechos também foram associadas às pessoas que avaliam sua saúde como regular/ruim/muito ruim. A autoavaliação do estado de saúde e a avaliação autorreferida dos problemas de sono estão intimamente relacionadas, ou seja, estar satisfeito com a maneira como se dorme é um dos principais fatores na autoavaliação de saúde 23 . Em estudos com jovens brasileiros 23 foi observado que acreditar ter um bom sono aumenta a probabilidade de relatar boa autopercepção de saúde.

Em contrapartida, estudo de amostragem representativa da população brasileira com pessoas de 50 anos ou mais observou associação entre a autoavaliação de saúde como ruim com o maior uso de medicações para dormir 16 . A mesma pesquisa demonstra que a presença de doenças crônicas esteve associada a maior prevalência de uso de medicamentos 16 , o que também foi observado neste estudo.

De forma geral, as doenças crônicas geram inflamações no organismo podendo causar dores, alterações emocionais e outras consequências do não restabelecimento dos sistemas fisiológicos após os eventos de vigília 24 . Doenças como hipertensão, osteoporose, artrite/artrose, lombalgia, depressão e obesidade são associadas a problemas de sono 24 . Além disso, as pessoas que apresentaram cinco ou mais problemas de saúde concomitantes tiveram uma prevalência 4,19% maior de apresentar problemas de sono, quando comparadas com as pessoas com nenhuma ou menos comorbidades 18 .

Os indivíduos que relataram ser fumantes ou ex-fumantes, também apresentaram maior prevalência nos desfechos estudados. A nicotina, principal substância do cigarro, é uma substância estimulante e está associada a modificações na arquitetura do sono, causando a fragmentação e diminuindo a eficiência do sono 25 .

Além disso, a maior prevalência de problemas de sono foi associada ao uso excessivo de álcool, o qual tem consequências prejudiciais à saúde geral dos indivíduos. O consumo excessivo de álcool interfere na fisiologia do sono, especialmente na segunda metade da noite, facilitando os despertares, causando um sono fragmentado 26 , refletindo em má qualidade do sono.

O resultado de menor prevalência de uso de medicamentos indutores do sono associado a fazer uso moderado ou excessivo de álcool, também foi observado em outro estudo transversal de base populacional brasileira que utilizou a PNS realizada no ano de 2013 11 , seu resultado pode ser decorrente do efeito hipnótico do álcool, que provoca depressão do sistema nervoso central e reduz a latência do sono, facilitando o adormecimento do indivíduo 26 .

Outro fator de importante discussão são os hábitos alimentares inadequados e distúrbios do sono, horário de dormir, má qualidade e duração do sono 27 . Um exemplo disso, é a associação entre o aumento do consumo de frutas e verduras com a melhoria da qualidade e aumento na duração do sono 27 . Portanto, isso pode ter relação com a associação observada neste estudo, de maior prevalência de problemas do sono em indivíduos que relataram frequência de consumo de verduras menor que cinco vezes por semana.

Em relação à idade, foi observado uma associação entre ter mais de 30 anos e maior prevalência do uso de medicamentos indutores do sono. Considerando que a faixa etária de 30 a 59 anos é a que tem maior atividade laboral e social 2 , o uso de medicação para dormir pode acontecer na tentativa de uma melhor qualidade de sono, redução de insônia e ansiedade e sensação de relaxamento 11 .

Além disso, estudo de base populacional brasileiro realizado com os dados da PNS do ano de 2013 encontrou que 21% dos entrevistados relataram sintomas depressivos e o uso de pílulas para dormir foi associado a pessoas com esses sintomas, o que pode justificar a alta prevalência no uso desses medicamentos 11 .

Quanto às pessoas com idade a partir dos 60 anos é observado que fisiologicamente o sono sofre modificações na qualidade, quantidade e arquitetura com o avançar da idade, acarretando um sono mais superficial, fragmentado, com menor duração e de pior qualidade 28 .

A terapia farmacológica é a mais utilizada entre o público idoso 20 . De forma geral, com uso da medicação, as alterações do sono como a dificuldade de adormecer e os despertares ao longo da noite são minimizados 16 . Contudo, muito se discute sobre a utilização em longo prazo dessas medicações e seus efeitos colaterais e sobre a grande quantidade de fármacos consumidos por idosos 20 .

Neste estudo, ser negro esteve associado a menor prevalência de problemas de sono e menor prevalência de uso de medicamentos indutores do sono. Esse resultado corrobora estudo epidemiológico realizado nos Estados Unidos em que os adultos brancos relatam tomar mais medicamentos para dormir que os adultos negros 29 .

Contudo, a literatura aponta que indivíduos negros têm propensão a pior qualidade do sono, menor duração, maior fragmentação e maior risco de distúrbios respiratórios do sono que indivíduos brancos 30 . Apesar desses resultados, pouco se sabe sobre o mecanismo que explica as diferenças étnicas sobre o sono 30 .

A menor prevalência de problemas de sono foi também associada a ter cursado o ensino fundamental ou médio, bem como a menor prevalência no uso de medicamentos indutores do sono foi associado a ter cursado o ensino médio. Assim, acredita-se que as pessoas que apresentam maior nível de escolaridade possuam um conhecimento necessário acerca dos comportamentos benéficos à saúde, bem como para melhores hábitos próximos ao horário de dormir, diminuindo as queixas relacionadas ao sono, acarretando menor necessidade de uso de medicações para dormir 16 .

Diante do exposto, este estudo apresenta potencialidades importantes, pois trata-se de um estudo nacional representativo de base populacional sobre problemas de sono e uso de medicamentos indutores do sono no Brasil, incluindo mais de 90 mil participantes acima de 15 anos de idade e avaliando condições sociodemográficas, comportamentos do estilo de vida e condições de saúde.

No entanto, uma limitação do estudo foi a impossibilidade de elencar com maior detalhe quais os problemas de sono e quais os medicamentos para dormir utilizados pela população brasileira, tendo em vista que as respostas foram obtidas na PNS de forma autorreferida e sem avaliar as especificações. É importante lembrar que os entrevistadores foram treinados para aplicação dos questionários, porém por serem informações autorreferidas e que questionam comportamentos de semanas anteriores, é possível o viés de memória e diferenças no entendimento dos entrevistados.

Por fim, a prevalência de problemas de sono e o uso de medicamentos indutores do sono foi elevada na população brasileira, sendo um dado importante para a saúde pública, o que constata a necessidade de atenção e cuidado com o sono dessa população. Encontramos nesta análise multivariada, as associações entre as variáveis problemas de sono e uso de medicamentos indutores do sono com diversos fatores sociodemográficos, condições de saúde e estilo de vida. Assim, os resultados deste estudo acrescentam evidências atuais na relação entre o sono e fatores sociais e sugere pesquisas posteriores mais específicas sobre a caracterização dos problemas de sono e tipos, frequência e forma de utilização das medicações para dormir pela população brasileira.

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