Karin R Laursen, Paul T Seed, Joanne Protheroe, Michael S Wolf, Gillian P Rowlands.
Contexto: A baixa literacia em saúde (HL) é um problema de saúde pública, com impactos na saúde e na doença da população, no entanto, existem poucas ferramentas para recolher dados de literacia em saúde em grandes populações.
Objectivo: Desenvolver um método para derivar níveis funcionais indicativos de LS a partir de dados sociodemográficos recolhidos de forma rotineira.
Método: Investigamos quais as variáveis sociodemográficas que melhor retratariam se um indivíduo está acima ou abaixo de um limiar de competência de HL construído. A regressão logística ponderada foi utilizada para estimar as Odd Ratios por estar abaixo do limiar. A análise Weighted Receiver Operating Characteristic (ROC) examinou quais as variáveis que melhor predizem o baixo HL. A especificidade, a sensibilidade e a área sob (AU) do ROC foram descritores da capacidade de prever o risco.
Resultados: Foram desenvolvidos três modelos; um utilizando todas as nove variáveis; um modelo pragmático utilizando as quatro variáveis mais preditivas (Qualificação (se o indivíduo atingiu o nível esperado aos 16 anos), Etnia, Propriedade de casa própria e Privação de área); e um utilizando apenas “Qualificação” (a variável mais preditiva). Todos os modelos apresentaram uma boa previsão de baixo HL (AUROC 0,73 (IC 95% 0,71; 0,74) a 0,78 (IC 95% 0,76; 0,79)), com o poder preditivo a aumentar com os modelos mais complexos.
Conclusão: O preditor mais importante de baixo LS é o alcance do nível de qualificação esperado aos 16 anos, com variáveis adicionais a acrescentar maior poder preditivo. As fórmulas desenvolvidas podem ser utilizadas para estimar os níveis funcionais de LS nas populações a partir de dados sociodemográficos recolhidos de forma rotineira e, assim, facilitar o desenvolvimento eficaz e o direcionamento das comunicações de saúde pública. O método para derivar as fórmulas será aplicável noutros países industrializados.