Para além de um enquadramento genérico, é pertinente um estudo aprofundado aos aspetos relacionados com os determinantes de saúde e práticas de atividade física no quotidiano das famílias. O objetivo é difícil de realizar uma vez que a informação estatística disponível para a escala do município é muitíssimo limitada. Assim, optou-se por recolher um conjunto de indicadores proxy que permitam representar as várias dimensões em associação com a representação dos determinantes de saúde. Foram, então, considerados 12 indicadores para o conjunto de municípios da AML:
Quadro 7 – Dimensões e respetivos indicadores utilizados na análise de componentes principais.
Dimensão Indicador
Demográfica Densidade populacional (N.º/ km²) por Local de residência
Taxa de óbitos por algumas causas de morte: doenças do aparelho circulatório
Socioeconómica
Poder de compra per capita por localização geográfica
Proporção de profissionais socialmente mais valorizados (%) por local de residência Taxa bruta de escolarização no ensino secundário (%) por localização geográfica
Segurança Taxa de criminalidade (‰) por localização geográfica e categoria de crime: furto ou roubo por esticão e
na via pública
Uso do tempo Duração média dos movimentos pendulares (min) da população residente empregada ou estudante que
utiliza modo de transporte individual Oferta de
serviços de saúde
Centros de saúde (N.º) por localização geográfica e existência de serviço de urgência básica - SUB ou serviço de atendimento permanente ou prolongado - SAP (Sim/ Não)
Médicas/os por 1000 habitantes (N.º) por local de residência
Promoção de atividade física
Média anual das despesas em atividades e equipamentos desportivos por habitantes (€/hab) dos municípios por localização geográfica, tipo de despesa e atividade e/ou equipamento desportivo Média anual das despesas correntes em jogos e desportos por habitantes (€/hab.) dos municípios por localização geográfica
Ambiental Despesas em ambiente dos municípios por 1000 habitantes (€/1000hab.) por localização geográfica e
domínios de ambiente: gestão de resíduos
Fonte: elaboração própria.
As sete dimensões utilizadas refletem os fatores determinantes de saúde e a promoção da prática de atividade física (num âmbito mais específico). As variáveis foram escolhidas no sentido de representarem corretamente as diferentes realidades existentes nos municípios da
64 AML. Através destes indicadores é possível compreender a importância das distintas dimensões nos estados de saúde das populações residentes nos municípios integrantes da AML.
Com base nos referidos indicadores foi aplicada uma metodologia que permite apresentar uma tipologia de municípios consoante as suas características relativamente aos determinantes de saúde. Assim, optou-se por realizar uma análise de componentes principais (ACP) e, posteriormente, uma análise cluster, executadas com recurso ao programa de exploração de dados SPSS Statistics (consultar Metodologia para indicadores e processos).
Com a análise estatística executada na presente dissertação foram alcançados alguns resultados interessantes. Em termos da ACP, foram obtidos quatro fatores significativos – isto é, com um eigenvalue superior a 1. Estes explicam praticamente 80% da variância da amostra, como é possível verificar no quadro em baixo, que apresenta, também, a explicação da variância de cada um dos referidos fatores. Como é possível observar, a primeira componente detém um forte peso – explicando cerca de 30,8% da variância – e a segunda componente explana quase 25,9% da variância, já os restantes dois fatores são possuidores de uma menor percentagem de explicação da variância, referindo-se, respetivamente, a cerca de 14% e 9% da variância total.
Quadro 8 – Variância explicada total obtida na análise de componentes principais.
Variância Explicada Total
Fator Eigenvalues
Total % da Variância % Acumulada
1 3.701 30.839 30.839
2 3.104 25.869 56.709
3 1.677 13.972 70.681
4 1.099 9.156 79.837
Fonte: elaboração própria.
Ademais, como é possível observar no gráfico a seguir apresentado, as restantes componentes extraídas pela ACP possuem um eigenvalue tão baixo que a sua percentagem de explicação da variância das variáveis originais se torna quase que redundante e, como tal, não são levadas em linha de conta na análise.
Figura 6 – Relação entre o eigenvalue e o número de componentes. Fonte: elaboração própria.
65 As correlações entre as componentes extraídas por meio da ACP e as variáveis utilizadas passam agora a ser apresentadas. Salientando que os fatores obtiveram a sua denominação com base nas variáveis mais correlacionadas com os mesmos, o quadro seguinte mostra as correlações mais significativas, excluindo aquelas inferiores a 0,3, entre todas as variáveis utilizadas e cada uma das componentes produzidas.
A primeira componente foi designada de “Características socioeconómicas”, relacionando variáveis como a densidade populacional, a escolarização completa do Ensino Secundário, o poder de compra, com a ocorrência de furtos ou roubos por esticão na via pública, e a incidência de médicos por 1000 habitante. No polo negativo, oposto ao positivo anterior, surge a duração média dos movimentos pendulares. Este quadro de variáveis expressa-se em municípios onde residem indivíduos com razoáveis condições socioeconómicas, poder de compra interessante, nível de escolarização mais elevado mas sem grande repercussão no que toca a qualificações socialmente relevantes e uma elevada densidade populacional. Todavia, existe um maior nível de criminalidade (furtos ou roubos por esticão), menos tempo perdido nas deslocações pendulares para quem utiliza o transporte individual, mais serviços públicos devido à concentração populacional (maior presença de médicos por habitante). Neste grupo estão municípios como Lisboa, Oeiras ou Cascais
A segunda componente obteve a denominação de “Equipamentos e serviços públicos”. Esta relaciona variáveis que arrolam maior investimento com efeitos potenciadores da prática desportiva e da atividade física, um maior número de médicos por habitante, e ainda gasto na vertente ambiental (mais particularmente na gestão de resíduos), a existência de população com profissões socialmente valorizadas e maior poder de compra. Encontram-se nesta situação os municípios em que os serviços públicos são uma constituinte mais pesada do orçamento municipal, ou seja, há um maior investimento público nos serviços e infraestruturas disponíveis para usufruto da população residente, com condições socioeconómicas mais favorecidas como são os exemplos de Lisboa, Oeiras ou Cascais.
A terceira componente, nomeada de Promoção da Atividade física, é aquela que mostra a existência de uma forte relação entre as despesas de capital na promoção do desporto e a atividade física por parte dos municípios, ademais, como é notado, onde mais se gasta neste indicador é, também, onde existem menores taxas de óbito relacionados com as doenças do aparelho circulatório. Aqui destacam-se municípios como Seixal ou Almada por oposição a outros como Loures ou Amadora.
E, finalmente, a quarta componente foi designada por Cuidados de Saúde Primários, isto devido à fortíssima correlação com o indicador respeitante à existência de serviço de
66 urgência básica (SUB) ou serviço de atendimento permanente ou prolongado (SAP) nos centros de saúde. Destacam-se municípios como Sintra, Lisboa, Loures, Odivelas, Mafra, Seixal e Sesimbra.
Quadro 9 – Relação entre componentes extraídas e variáveis iniciais.
Variáveis Componentes Características socioeconómicas Equipamentos e serviços públicos Promoção atividade física CSP
Taxa de criminalidade (‰) por localização geográfica e categoria de crime: furto ou
roubo por esticão e na via pública
0.929 Taxa bruta de escolarização no ensino
secundário (%) por localização geográfica 0.857 Densidade populacional (N.º/ km²) por
Local de residência 0.816
Duração média dos movimentos pendulares (min) da população residente empregada ou estudante que utiliza modo de transporte
individual
-0.675 Proporção de profissionais socialmente
mais valorizados (%) por local de residência
0.865 Poder de compra per capita por localização
geográfica 0.567 0.780
Média anual das despesas de capital em atividades e equipamentos desportivos por
habitantes (€/hab) dos municípios por localização geográfica, tipo de despesa e
atividade e/ou equipamento desportivo
0.771
Médicas/os por 1000 habitantes (N.º) por
local de residência 0.644 0.717
Despesas em ambiente dos municípios por 1000 habitantes (€/1000hab.) por localização geográfica e domínios de
ambiente: gestão de resíduos
0.704 Média anual das despesas correntes em
jogos e desportos por habitantes (€/hab.) dos municípios por localização geográfica
0.908 Taxa de óbitos por algumas causas de
morte: doenças do aparelho circulatório -0.782
Centros de saúde (N.º) por localização geográfica e existência de serviço de urgência básica - SUB ou serviço de atendimento permanente ou prolongado -
SAP (Sim/ Não)
0.966
Fonte: elaboração própria.
Partindo das componentes principais obtidas na ACP, foi efetuada a análise cluster. Nesta fase intenta-se a explicação das razões que levaram a tal distribuição dos municípios em grupos, atentando, ainda, à constituição de grupos de municípios que se agregam pela afinidade em termos de comportamento relativamente às variáveis enumeradas nas 4 componentes anteriores.
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Figura 7 – Dendrograma e linha de corte efetuado na definição dos clusters. Fonte: elaboração própria.
Figura 8 – Municípios divididos por cluster. Fonte: elaboração própria.
C lu st er 1 C lu st er 6 C lu st er 5 C lu st er 2 C lu st er 3 C lu st er 7 C lu st er 4
68 Os grupos obtidos são os seguintes.
CLUSTER 1
Neste grupo encontram-se a maioria dos municípios situados na margem Sul do Tejo – seis de nove – e um da margem Norte. Estes têm em comum densidades populacionais mais baixas e um poder de compra mais reduzido, além disso verificam, em geral, fracas pontuações nas variáveis do sector da saúde e uma população com menor escolarização. CLUSTER 2
Aqui encontra-se somente o município da Amadora. Este grupo é caracterizado pela elevadíssima densidade populacional, altas taxas de criminalidade no que toca a furtos e/ou roubos por esticão e um muito fraco gasto em termos de investimento e gastos fixos com os equipamentos e atividades desportivas. De salientar que é habitado por indivíduos muito díspares em termos sociais e económicos.
CLUSTER 3
Este conjunto de municípios – Cascais e Oeiras – tem em comum uma elevada densidade populacional, maior poder de compra e forte expressão de indivíduos com profissões socialmente valorizadas, pelo que são caracterizados por uma forte suburbanização e indivíduos com características sociais e económicas mais elevadas. Não obstante, no que toca aos gastos fixos na promoção da atividade física ficam um pouco aquém de outros. CLUSTER 4
O município de Lisboa aparece num cluster sozinho pois é, pura e simplesmente, um caso à parte dentro da AML. Aqui depara-se com uma população residente caracterizada por um nível social e económico mais alto, ademais é um município muito bem servido no que toca à oferta de cuidados de saúde e, ainda, aquele cujos residentes menos tempo despendem nas viagens pendulares, possuindo, desta forma, mais tempo livre disponível para alocar a outras atividades. Já em termos de investimento e gastos fixos com equipamentos e atividades desportivas encontra-se mais ou menos na média da AML.
CLUSTER 5
Neste grupo encontram-se os municípios de Loures, Odivelas e Sintra. Espacialmente muito próximos do centro da AML – Lisboa –, estes possuem uma densidade populacional relativamente elevada e a população residente detém características sociais e económicas comparativamente inferiores às da residente no município de Lisboa. A aposta nos gastos e investimentos relacionados com a prática de atividade física são muito baixos, não obstante, o
69 serviço de saúde aqui oferecido (número de médicos existentes por cada 1000 habitantes) tem um bom nível. Há que salientar, também, que são populações que, em geral, não despendem muito tempo nos seus movimentos pendulares, quando comparadas com os tempos despendidos por residentes nos municípios mais distantes da AML Norte e da AML Sul. CLUSTER 6
Constituído pelos municípios de Mafra e Palmela, este cluster mostra relacionar-se de perto com a baixa densidade populacional, mas não só. Apesar de bastante diferentes, desde a sua tipologia de formação, passado económico e social, os referidos municípios partilham pontuações semelhantes em praticamente todos os indicadores, ademais, a sua posição geográfica torna-os igualmente periféricos ao centro nevrálgico da AML, visto isto, a sua proximidade nas variáveis justifica a sua junção em cluster.
CLUSTER 7
Aqui situam-se os municípios de Sesimbra e Setúbal. Estes são municípios que se localizam num dos extremos mais longínquos da AML, na realidade, Sesimbra acaba por gravitar mais a força de Setúbal que a de Lisboa. Ademais, são dos municípios que mais gastam em equipamentos e atividades desportivas no orçamento municipal. Tudo isto somado, é por demais evidente a sua junção num grupo.
Com esta análise é possível refirmar – mais uma vez – as diferenças existentes entre os municípios da AML, mas também compreender as suas parecenças. Olhando para a tipologia apresentada, emerge o interesso do cluster 5, nomeadamente do município de Sintra como caso de estudo
Sintra demonstra ser um dos já referidos municípios suburbanos protótipos, neste caso em relação a Lisboa, estando perto desta e não despendendo em geral muito tempo com as deslocações pendulares. Conta ainda com uma densidade populacional relativamente elevada (apesar da sua enorme extensão), uma população residente com características sociais e económicas inferiores às de Lisboa, mas mais elevadas comparadas com outros municípios da AML. Em termos de atividade física, a aposta nos gastos e no investimento com esta são reduzidos, o que vem realçar o interesse do seu estudo. Todavia, apresenta o maior número de serviços de urgência básica - SUB ou serviços de atendimento permanente ou prolongado – SAP, o que, aliado ao número de médicos por 1000 habitantes, aponta para níveis de atendimento nos cuidados de saúde primários positivos face aos de outros municípios da AML. Vejamos com detalhe as características do município e da freguesia em estudo, Rio de Mouro.
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5. ENQUADRAMENTO DO MUNICÍPIO DE SINTRA E DA FREGUESIA DE RIO DE MOURO