Análise de correspondência para avaliação do perfil de mulheres na pós-menopausa e o uso da terapia de reposição hormonal Correspondence analysis for the evaluation of women's profile during post-menopause and hormone replacement therapy

• Main Authors: Renata Nunes Aranha, Eduardo Faerstein, Gulnar Mendonça Azevedo, Guilherme Werneck, Claudia S. Lopes
• Format: Article
• Language: English
• Published: Escola Nacional de Saúde Pública, Fundação Oswaldo Cruz 2004-02-01
• Series: Cadernos de Saúde Pública
• Subjects: Terapia de Reposição Hormonal; Viés de Seleção; Estudos Longitudinais; Hormone Replacement Therapy; Selection Bias; Longitudinal Studies
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-311X2004000100024
• ISSN: 0102-311X; 1678-4464

Neste estudo ilustra-se a utilização da técnica de análise de correspondência na caracterização do perfil das usuárias e das não-usuárias da Terapia de Reposição Hormonal (TRH). Analisou-se dados seccionais de 195 mulheres com relato de menopausa natural, entre 2.240 participantes do Estudo Pró-Saúde (Rio de Janeiro). As mulheres não-usuárias da TRH apresentaram perfil mais desfavorável em relação às usuárias dessa terapia, por exemplo, ganho ponderal mais acentuado na vida adulta, idade mais avançada, menopausa mais tardia e menor nível de escolaridade. O uso desta ferramenta analítica deveria ser estimulada na área da saúde, em análises exploratórias das inter-relações entre um grande número de variáveis em populações de interesse.<br>This study illustrates the use of correspondence analysis to identify distinct profiles characterizing hormone replacement therapy (HRT) users and non-users, allowing the visualization of concurrent characteristics associated with this self-selection process. We analyzed cross-sectional information provided by 195 women reporting natural menopause, among 2,240 participants in the Pro-Saude Study (Rio de Janeiro, Brazil). Non-users had an unfavorable profile, including greater weight gain during adult life, older age, later menopause, and less schooling. This analytic tool should be used more extensively in public health research, in exploratory analyses of the relations among a large number of variables in key populations.