Is living near green areas beneficial to mental health? Results of the Pró-Saúde Study.

OBJECTIVE: To investigate the association between exposure to green areas in the surroundings of the residence and the presence of common mental disorders among adults, according to different income strata.
METHODS: Cross-sectional study with 2,584 participants from the Pró-Saúde Study (2006), residing in the city of Rio de Janeiro. Common Mental Disorders were measured using the General Health Questionnaire (GHQ-12) and exposure to green areas was measured using the normalized difference vegetation index, in buffers with radiuses between 100 and 1,500 meters around the residence. We used the mean and maximum normalized difference vegetation index categorized into quartiles. The study population was divided into three subgroups, according to the income: low, intermediate, and high. Odds ratios and their 95% confidence intervals were estimated with logistic regression models. The models were adjusted by sex and age, with and without inclusion of physical activity practice.
RESULTS: The proportion of common mental disorders was 30% and 39% among men and women, respectively. The results of the adjusted models showed an inverse association between the presence of green areas in the surroundings of the residence and the occurrence of common mental disorders, in the buffer of 200 meters in the intermediate-income group and in the buffers of 400 and 1,500 meters in the low-income group. The odds ratio ranged from 0.52 (buffer of 1,500 meters) to 0.68 (buffer of 200 meters). The association found was independent of physical activity practice.
CONCLUSIONS: The evidence found suggests the existence of a beneficial effect of urban green areas on the mental health of lower-income individuals. These findings can help in understanding how the urban environment can affect the mental health of the population.

INTRODUCTION

The physical environment of the neighborhood, including aspects such as neighborhood landscape, agglomeration and noise level, school and health establishments, recreational public facilities and public transportation, contributes to the quality of life and the feeling of satisfaction of residents in relation to the neighborhood, house, and community[1,2]. Life satisfaction is related to mental disorders[3] and the physical characteristics of the neighborhood environment may have the potential to influence mental health by the improvement of the quality of life of its residents. Studies show that the availability of green areas (squares, parks, gardens, woods, and wooded streets) has the potential to promote the sensation of relaxation, well-being, and social cohesion[4,5], in addition to promoting the practice of physical activities[6,7], which contributes to the promotion of mental health in the population.

Studies have shown a high prevalence of common mental disorders (CMD) in urban areas in the country[8,9]. These disorders are characterized by the presence of symptoms of anxiety and depression that, although insufficient for the characterization of a psychiatric diagnosis, can cause substantial suffering and impairment in the lives of individuals[10].

Evidence shows that people with lower socioeconomic status are more dependent on the surrounding area and present worse health conditions in a general way[11]. Measures aimed at promoting the improvement of physical characteristics in urban centers could impact the mental health of the most deprived portion of the Brazilian population, helping to reduce inequality in relation to quality of life.

Most studies on this topic are concentrated in high-income countries, and the association between exposure to green areas and mental health is still inconsistent, with scarce evidence on the subject in low- and middle-income countries, such as Brazil and other countries in Latin America[4,12]. The mediation of potential beneficial effects by favoring physical activity practices still presents no conclusive results[6,13]. Rio de Janeiro, the second largest city in the country, has a natural environment that, albeit exuberant, is unevenly distributed throughout the city[14]. Considering this context, this study aimed to investigate the association between the presence of green areas in the surroundings of the residence and the occurrence of CMD among adult residents and between different economic strata.

METHODS

Study Design and Population

This is a transversal study inserted in a longitudinal study, the Pró-Saúde Study (EPS). The EPS aimed to investigate the role of health and morbidity determinants among administrative technical staff of a university located in the city of Rio de Janeiro, Brazil[15].

For this study, we used data from the third phase of the EPS, performed in 2006. Of the 3,604 participants of this phase, only those who resided in the city of Rio de Janeiro and whose addresses were successfully georeferenced were included in the study, totaling 2,584 individuals.

Individual Variables

Data was collected using a self-completed, multidimensional questionnaire, covering physical and mental morbidity, access to and use of health services, and socioeconomic aspects, among others. We used procedures aimed at quality of information, such as pilot study, test-retest to ensure instrument reliability, and procedures of independent double typing[15].

The outcome analyzed in this study was the occurrence of common mental disorder, measured by the 12-item version of the General Health Questionnaire (GHQ-12), a screening tool for non-psychotic mental disorders, including anxiety, depression, and somatic symptoms. Each question has four answer options, two considered positive and two considered negative, which, respectively, add 1 or 0 to the GHQ score. The participant is classified as positive for CMD if the score is greater than or equal to 3[16].

Other individual variables considered in the study were: sex, age in years (25–35, 36–45, 46–55, 56–65, 66–75), net monthly income (up to BRL 500, BRL 501–1,000, BRL 1,001–1,500, BRL 1,501–2,000, BRL 2,001–2,500, BRL 2,501–3,000, BRL 3,001–4,000, BRL 4,001–5,000, above 5,000), and practice of physical activities (yes or no). This practice was assessed using the question: “In the last two weeks, have you practiced any physical activity to improve your health, physical condition, or with aesthetic or leisure purpose?”.

Indicators for Exposure to Green Areas

To obtain the variables for exposure in the surroundings of the residences, the participants’ addresses were georeferenced using the geo-referencing function (Google Geocoding API) of Google’s application programming interface (API). The API relates the informed addresses with the Google Maps database to obtain latitude and longitude coordinates. The procedure was performed in the R 3.1.1 program.

Green areas, in this work, refer to any vegetation surrounding the residence, such as trees planted in sidewalks, flowerbeds or squares, public or residential gardens, reserves, parks or recreation areas, provided they are covered by some kind of vegetation. The exposure was estimated by the normalized difference vegetation index (NDVI).

The NDVI is estimated using satellite remote sensing images and measures the vegetation density of a region. The vegetation produces a pattern of low reflectance of the red wavelength and high reflectance near the infrared. The index is determined by the difference of the two bands divided by the sum. Each pixel of the image receives a NDVI value that can range between 1 and -1, assuming in practice values between -0.1 and 0.7. Negative values indicate the presence of water, ice, and clouds; values between -0.1 and 0.1 indicate uncovered surfaces; and values around 0.6 indicate dense green vegetation.

The images were obtained from the Landsat 4-5 TM collection, of the United States Geological Survey – USGS, which has a precision of 30 meters. For 2006 and for the study region, three images showing less than 10% of clouds were available, corresponding to the months of February, August, and December. The NDVI of the study period was estimated by the mean of these three months. The participants’ exposure was measured by the maximum and mean NDVI in buffers, circular regions centered in the participants’ residences, with radiuses of 100, 200, 300, 400, 500, 1,000, and 1,500 meters. Buffers of different sizes were used to analyze sensitivity, since there is no consensus in the literature about the appropriate size. The mean NDVI is estimated by the sum of the NDVI of each pixel divided by the number of pixels within the buffer. The maximum NDVI refers to the highest NDVI value in a pixel within the buffer.

Data analysis

The participants were stratified into three groups of income (low income: up to BRL 1,500, intermediate income: BRL 1,501–2,500, high income: above BRL 2,501). The associations between the exposure to green areas and the presence of CMD were tested using bivariate and multivariate logistic regression models in these three groups. We also analyzed two multivariate models, one without adjusting by the practice of physical activities and another one adjusted by this variable, to investigate its influence on the model. The correlation and the potential collinearity between the explanatory variables was tested by the Spearman correlation coefficient and the variance inflation factor (VIF). The analyses were performed in the R 3.1.1 program.

The research was initially approved in the baseline of the longitudinal study in 1999 by the Research Ethics Committee of the Pedro Ernesto Hospital and subsequently by the Research Ethics Committee of the Institute of Social Medicine of the State University of Rio de Janeiro (CAAE Registration 0041.0.259.000-11). All participants signed an informed consent form.

RESULTS

Table 1 shows the presence of CMD according to individual variables in the study population. CMDs were more frequent among women, participants aged 25–35 years and 66–75 years, participants with lower income, and those who practiced no physical activity in the last two weeks.

Table 1

Occurrence of CMD, according to individual variables, in participants of the Pró-Saúde Study, residing in the city of Rio de Janeiro, Brazil, 2006.

Variable	Participants		Occurrence of CMD
	n	%	%	p*
Sex
Male	1,062	41.10	30.23	< 0.01
Female	1,522	58.90	39.36
Age group (years)
25–35	184	7.12	44.02	0.02
36–45	936	36.22	34.83
46–55	1,094	42.34	36.20
56–65	319	12.35	29.78
66–75	50	1.93	42.00
Net income (reais)
≤ 500	52	2.01	57.69	< 0.01
501–1,000	150	5.80	42.67
1,001–1,500	301	11.65	49.17
1,501–2,000	373	14.43	36.73
2,001–2,500	321	12.42	36.14
2,501–3,000	366	14.16	34.97
3,001–4,000	345	13.35	31.01
4,001–5,000	249	9.64	30.12
> 5,000	416	16.10	26.20
Physical Activity Practice
No	1,453	56.23	42.60	< 0.01
Yes	1,128	43.65	26.60

*Chi-square test

The mean estimated for the mean NDVI was higher according to the buffer size, but always presenting low values. The lowest value was found in the buffer of 100 meters (0.099) and the highest value was found in the buffer of 1,500 meters (0.154). The mean of the maximum NDVI also increased according to the buffer size; the lowest value was 0.233 in the buffer of 100 meters and the highest value was 0.611 in the buffer of 1,500 meters.

Table 2 presents the results of the gross and adjusted analyses of the association between the presence of CMD and the exposure to green areas measured by the maximum NDVI, stratified by income. Model 1 presents the gross analyses, Model 2 presents the analyses adjusted by sex and age, and Model 3 presents the adjustment by the individual variables of model 2 plus the practice of physical activity. This table presents only the results of the buffers that showed a statistically significant association at 5% level.

Table 2

Associations between the occurrence of common mental disorders (CMD) and the exposure to green areas, measured by the maximum NDVI in buffers of different sizes, stratified by income. Pró-Saúde study, Rio de Janeiro, Brazil, 2006.

NDVI in the buffers (meters)	Model 1a	Model 2b	Model 3c	n
Low-income group (up to R$ 1,500.00)				503
Max NDVI (200)
Q1 (0.034–0.217)	1.00	1.00	1.00	114
Q2 (0.218–0.314)	0.87 (0.53–1.42)	0.88 (0.53–1.46)	0.88 (0.53–1.48)	142
Q3 (0.315–0.427)	1.07 (0.64–1.77)	1.071 (0.637–1.80)	1.02 (0.60–1.72)	126
Q4 (0.428–0.699)	0.82 (0.49–1.37)	0.74 (0.43–1.26)	0.72 (0.42–1.24)	120
Max NDVI (400)
Q1 (0.124–0.361)	1.00	1.00	1.00	144
Q2 (0.362–0.457)	0.76 (0.48–1.22)	0.81 (0.50–1.31)	0.78 (0.48–1.27)	137
Q3 (0.458–0.535)	0.97 (0.57–1.57)	1.01 (0.60–1.70)	0.99 (0.58–1.67)	105
Q4 (0.536–0.714)	0.63 (0.39–1.04)	0.62 (0.37–1.03)	0.59 (0.35–0.99)	116
Max NDVI (1,500)
Q1 (0.347–0.564)	1.00	1.00	1.00	165
Q2 (0.565–0.608)	0.81 (0.50–1.29)	0.811 (0.50–1.32)	0.78 (0.48–1.28)	121
Q3 (0.609–0.669)	0.56 (0.35–0.88)	0.542 (0.34–0.87)	0.53 (0.33–0.86)	138
Q4 (0.670–0.737)	0.54 (0.31–0.93)	0.53 (0.31–0.93)	0.52 (0.30–0.91)	79
Intermediate-income group (R$ 1,501.00–R$ 2,500.00)				1,060
Max NDVI (200)
Q1 (0.034–0.217)	1.00	1.00	1.00	288
Q2 (0.218–0.314)	0.67 (0.47–0.96)	0.67 (0.47–0.97)	0.68 (0.47–0.97)	271
Q3 (0.315–0.427)	1.28 (0.91–1.80)	1.26 (0.89–1.79)	1.23 (0.86–1.76)	258
Q4 (0.428–0.699)	0.87 (0.61–1.24)	0.85 (0.59–1.22)	0.88 (0.61–1.28)	243
Max NDVI (400)
Q1 (0.124–0.361)	1.00	1.00	1.00	290
Q2 (0.362–0.457)	1.13 (0.80–1.59)	1.08 (0.76–1.54)	1.06 (0.75–1.52)	269
Q3 (0.458–0.535)	1.08 (0.77–1.51)	1.083 (0.77–1.53)	1.09 (0.77–1.55)	287
Q4 (0.536–0.714)	0.77 (0.53–1.12)	0.74 (0.51–1.10)	0.77 (0.52–1.14)	213
Max NDVI (1,500)
Q1 (0.347–0.564)	1.00	1.00	1.00	328
Q2 (0.565–0.608)	0.95 (0.68–1.33)	0.99 (0.70–1.40)	1.03 (0.72–1.46)	261
Q3 (0.609–0.669)	0.912 (0.65–1.30)	0.91 (0.64–1.30)	0.92 (0.65–1.32)	247
Q4 (0.670–0.737)	0.90 (0.63–1.29)	0.88 (0.61–1.27)	0.95 (0.66–1.38)	224
Higher-income group (above R$ 2,500.00)				1,010
Max NDVI (200)
Q1 (0.034–0.217)	1.00	1.00	1.00	239
Continue
Q2 (0.218–0.314)	0.75 (0.50–1.12)	0.76 (0.51–1.13)	0.740 (0.49–1.11)	232
Q3 (0.315–0.427)	0.79 (0.54–1.17)	0.80 (0.54–1.17)	0.79 (0.54–1.17)	259
Q4 (0.428–0.699)	0.94 (0.64–1.36)	0.94 (0.64–1.36)	0.98 (0.67–1.44)	280
Max NDVI (400)
Q1 (0.124–0.361)	1.00	1.00	1.00	210
Q2 (0.362–0.457)	0.73 (0.48–1.10)	0.73 (0.48–1.09)	0.725 (0.48–1.10)	236
Q3 (0.458–0.535)	0.81 (0.55–1.21)	0.83 (0.55–1.24)	0.84 (0.56–1.27)	250
Q4 (0.536–0.714)	0.87 (0.59–1.26)	0.87 (0.59–1.27)	0.92 (0.63–1.35)	314
Max NDVI (1,500)
Q1 (0.347–0.564)	1.00	1.00	1.00	173
Q2 (0.565–0.608)	0.72 (0.47–1.09)	0.71 (0.47–1.09)	0.71 (0.47–1.10)	241
Q3 (0.609–0.669)	0.77 (0.51–1.17)	0.77 (0.51–1.17)	0.78 (0.52–1.20)	256
Q4 (0.670–0.737)	0.73 (0.49–1.08)	0.74 (0.50–1.10)	0.79 (0.53–1.18)	339

Max NDVI: maximum normalized difference vegetation index; OR: odds ratio.

a Gross OR.

b OR adjusted by sex and age.

c OR adjusted by sex, age, and physical activity.

In the lower-income group (up to BRL 1,500), we observed inverse association in the last quartile of the 400-meter buffer in Model 3, which includes the adjustment by physical activity (Table 2) and in the last two quartiles of the 1,500-meter buffer, both in the bivariate model and in the two models with and without adjustment by physical activity (models 1, 2, and 3). The intermediate-income group presented inverse association in the second quartile of the 200-meter buffer in all models (Table 2), while the higher-income group presented no significant associations. We observed no relevant difference between the models with and without adjustment by physical activity.

DISCUSSION

This study, conducted with administrative technical staff of a university located in the city of Rio de Janeiro, showed inverse association between the presence of common mental disorders and the exposure to green areas. It was observed that the associations were significant in the lower-income groups and were not significant in the higher-income group.

The results of this study are consistent with other findings presented in the literature. A recent systematic review showed that the scarcity of green areas in the surroundings of the residence is associated with depressive humor[17] and another review, prior to that, reports evidence of association between the amount of green areas in the surroundings of the residences and better state of mental health[12]. Triguero-Mas et al.[13], in a study covering the entire region of Catalonia (Spain), found association between the green area surrounding the home, measured by NDVI, and several indicators of mental health, including the presence of CMD. A study in Chicago (USA) found inverse association between NDVI and stress perception, but showed that the extension of the parks had greater association with mental health than the total green area in the neighborhood[18]. Beyer et al.[19], in a study in Wisconsin (USA), found inverse association between NDVI and symptoms of depression and anxiety.

The associations found in this study varied according to the measure of exposure (mean or maximum NDVI) and the size of the buffers. The maximum NDVI better captured the exposure to green areas among the participants, since the mean NDVI tends to present lower values in urban regions, due to the coexistence of vegetation with uncovered surfaces. In some analyses, associations were observed with maximum NDVI values from 0.218, which reflects the presence of sparse to moderate vegetation in the environment, and in other analyses the associations were observed with higher maximum NDVI values, around 0.609, which corresponds to dense vegetation. As for the buffers, there is no consensus in the literature as to the radius used to obtain the measures of exposure to green areas. In this study, we identified significant associations in buffers of 200, 400, and 1,500 meters, while other studies used buffers with radiuses of 300 and 900 meters and the census sector.

In this study, the associations between green areas and CMD were significant in the low- and intermediate-income groups, while the higher-income group presented no association. This result is possibly a consequence of the difference between these strata. While the low-income population shows greater dependence on the conditions of the neighborhood, as a consequence of the lack of opportunities[11], the highest-income population has more leisure opportunities and a neighborhood in better general conditions, including exposure to green areas. This finding reinforces the role of income as an effect modifier in the association between green areas and mental disorders. A recent study conducted in England, which also used NDVI as an exposure measure, showed that the effect of green areas on depression was even greater among individuals who resided in residential areas with low socioeconomic status[20].

The mechanisms by which the green areas act on mental health can be direct and indirect means. The direct means is based on two theories postulated in the field of environmental psychology: the theory of restoration of attention and the theory of psychophysiological reduction of stress[21]. The theory of restoration of attention postulates that the natural environment has the capacity to remedy mental fatigue, stimulating the so-called involuntary attention. Involuntary attention is evoked by interesting or stimulating things in the environment, it is spontaneous and requires no effort. According to this theory, nature is an environment that has a quality called fascination, which at the same time manages to activate involuntary attention and is able to restore direct attention[22]. The theory of psychophysiological reduction of stress emphasizes the emotional affective response that non-threatening natural environments can evoke in human beings, decreasing their surveillance state and consequently stress[23].

The indirect means postulates that the quality of the physical environment surrounding the residence influences the lifestyle and well-being of the individual[4,24]. Green areas reduce air and noise pollution, the effects of heat islands, make the environment more enjoyable, and encourage a more active and healthy lifestyle, as well as stimulate social contact, which leads to a greater sense of security in the neighborhood[4,24,25].

In this study, the benefits of urban green areas can occur by the two mechanisms. However, the effect of the practice of physical activities, when adjusted in the analysis, was not very evident. In case part of the effect were due to the practice of physical activities, a reduction of the effect would be expected, that is, that the odds ratio (OR) would approximate the null value. In some cases there was loss of effect, which reinforces the evidence of the mediator role of physical activity; in another case, there was a reduction in the OR value, suggesting an intensification of the protective effect. In any case, the change in these values is very small, in the order of the second decimal place. This result is consistent with those of two previous studies. Triguero-Mas et al.[13], in Spain, concluded that the surrounding green area was associated with mental health and that physical activity practice and social interaction were probably not the mediators of this association. Richardson et al.[6], in New Zealand, concluded that greener neighborhoods were associated with mental health and that, although physical activity was more prevalent in these environments, it did not fully explain this relation.

The mechanisms can also vary according to the type of green space. The total vegetation in the housing environment has a direct impact on the reduction of stress, while parks can also mitigate stress by means of social contact[18]. It is important to emphasize that the life habits of individuals are related to the perception of security in the environment. Policies to promote physical activity should consider this aspect[26], as well as accessibility to leisure areas. A study conducted in Rio de Janeiro showed that violence is a concern related to the use of green areas[27]. Accordingly, it is possible that the indirect mechanism of protection of green areas by their use in the practice of physical activities may still be underutilized in the city.

Vegetation indexes based on remote sensing images have the advantage of covering virtually all regions of the globe. Because they are estimated using uniform methodologies, they facilitate the comparison between different studies, periods, and regions. However, the NDVI is unable to capture information about aspects that influence the use of green areas, such as accessibility, aesthetic quality, security, etc.

Among the limitations of this study, cross-sectional analyses do not estimate the duration of the exposure factor, which in this case refers to the time each individual was exposed to green areas. In the hypothesis that the individual has recently moved to a greener area, it is possible that the beneficial effect on mental health has not yet occurred, as well as the reduction of this effect in case they have recently moved to a region with less vegetation in the surroundings.

It is worth noting that most study participants are people with formal employment, whose time of exposure to green areas around the residence is limited to times before and after work on weekdays and weekends and holidays. The association of the exposure to green areas around the residence is possibly greater in a population that spends more time at home, such as retired people, unemployed people, or people who work at home. Moreover, because we used CMD and not other disorders, such as depression, the associations may have been underestimated, since CMDs do not constitute a diagnosis, being characterized by milder symptoms of anxiety and depression.

Despite the limitations, we observed inverse association between the exposure to green areas in the surroundings of the residence and the presence of common mental disorders. We observed that low-income people benefit more than high-income people and that the association found is not dependent on physical activity. The study advances in the investigation of the role of contextual factors in the distribution of health determinants of the Brazilian population, for which researches of this nature are scarce. Therefore, our findings may help to better understand the impact that urban planning, with preservation or inclusion of green areas, can have on the psychological well-being of people, contributing so this planning seeks greater integration between the different professionals involved in it and in the analysis of health care.

INTRODUÇÃO

O ambiente físico da vizinhança, incluindo aspectos como paisagem do bairro, aglomeração e nível de ruído, estabelecimentos escolares e de saúde, instalações públicas recreativas e transporte público, contribui para a qualidade de vida e o sentimento de satisfação dos residentes em relação ao bairro, à moradia e à comunidade[1,2]. A satisfação com a vida apresenta relação com os transtornos mentais[3] e as características físicas do ambiente da vizinhança podem ter o potencial de influenciar a saúde mental por meio da melhoria da qualidade de vida dos seus residentes. Estudos demonstram que a disponibilidade de áreas verdes (praças, parques, jardins, bosques e ruas arborizadas) tem o potencial de provocar a sensação de relaxamento, bem-estar e coesão social[4,5], além de promover a prática de atividades físicas[6,7], o que contribui para a promoção da saúde mental na população.

Estudos têm mostrado uma elevada prevalência de transtornos mentais comuns (TMC) em áreas urbanas no país[8,9]. Tais transtornos são caracterizados pela presença de sintomas de ansiedade e depressão que, apesar de não serem suficientes para a caracterização de um diagnóstico psiquiátrico, podem causar sofrimento substancial e prejuízo na vida dos indivíduos[10].

Existem evidências de que pessoas com status socioeconômico mais baixo são mais dependentes do entorno e apresentam piores condições de saúde de uma maneira geral[11]. Medidas que visem promover a melhora das características físicas nos centros urbanos poderiam impactar a saúde mental da parcela mais carente da população brasileira, ajudando a diminuir a desigualdade em relação à qualidade de vida.

A maioria dos estudos sobre este tema se concentra em países de alta renda, e a associação entre exposição às áreas verdes e saúde mental é ainda inconsistente, havendo escassas evidências sobre o tema em países de renda baixa e média, como o Brasil e outros países da América Latina[4,12]. A mediação dos potenciais efeitos benéficos pela via do favorecimento de práticas de atividade física ainda não apresenta resultados conclusivos[6,13]. O Rio de Janeiro, segunda maior cidade do país, possui um ambiente natural que, apesar de exuberante, é desigualmente distribuído pela cidade[14]. Dado esse cenário, o objetivo deste estudo foi investigar a associação entre a presença de áreas verdes no entorno da residência e a ocorrência de TMC entre adultos residentes e entre diferentes estratos econômicos.

MÉTODOS

Desenho e População de Estudo

Trata-se de um estudo transversal inserido em um estudo longitudinal, o Estudo Pró-Saúde (EPS). O objetivo do EPS é investigar o papel de determinantes de saúde e morbidade entre funcionários técnicos administrativos de uma universidade localizada na cidade do Rio de Janeiro, Brasil[15].

Para o presente estudo, foram utilizados dados da terceira fase do EPS, realizada no ano de 2006. Dentre os 3.604 participantes desta fase, foram incluídos no estudo apenas aqueles que residiam no município do Rio de Janeiro e cujos endereços foram georreferenciados com sucesso, perfazendo 2.584 indivíduos.

Variáveis Individuais

A coleta de dados foi realizada por meio de questionário autopreenchível, multidimensional, abrangendo morbidade física e mental, acesso e utilização dos serviços de saúde e aspectos socioeconômicos, entre outros. Foram utilizados procedimentos visando a qualidade da informação, como estudo-piloto, teste-reteste para assegurar a confiabilidade do instrumento e procedimentos de dupla digitação independente[15].

O desfecho analisado neste estudo foi a ocorrência de transtorno mental comum, medida pela versão de 12 itens do General Health Questionnaire (GHQ-12), um instrumento de rastreamento de transtornos mentais não psicóticos, incluindo sintomas de ansiedade, depressão e somáticos. Cada pergunta tem quatro opções de resposta, sendo duas consideradas positivas e duas negativas que, respectivamente, somam 1 ou 0 ao escore do GHQ. O participante é classificado como positivo para TMC se o escore for maior ou igual a 3[16].

Outras variáveis individuais consideradas no estudo foram: sexo, idade em anos (de 25 a 35, de 36 a 45, de 46 a 55, de 56 a 65, de 66 a 75), renda mensal líquida (até 500 reais, 501 a 1.000 reais, 1.001 a 1.500 reais, 1.501 a 2.000 reais, 2.001 a 2.500 reais, 2.501 a 3.000 reais, 3.001 a 4.000 reais, 4.001 a 5.000 reais, acima de 5.000) e prática de atividades físicas (sim ou não). Esta foi avaliada por meio da pergunta: “Nas últimas duas semanas, você praticou alguma atividade física para melhorar sua saúde, condição física ou com objetivo estético ou de lazer?”.

Indicadores de Exposição às Áreas Verdes

Para obter as variáveis de exposição no entorno das residências, os endereços dos participantes foram georreferenciados por meio da função de georreferenciamento (Google Geocoding API) da interface de programação de aplicativos (application programming interface – API) do Google. A API relaciona os endereços informados com a base de dados do Google Maps para a captura das coordenadas latitude e longitude. O procedimento foi realizado no programa R 3.1.1.

As áreas verdes, neste trabalho, se referem a qualquer vegetação no entorno da residência, desde árvores plantadas nas calçadas, canteiros ou praças, jardins públicos ou residenciais, até reservas, parques ou áreas de recreação, desde que cobertas por algum tipo de vegetação. A exposição foi estimada pelo índice de vegetação por diferença normalizada (normalized difference vegetation index – NDVI).

O NDVI é calculado a partir de imagens de sensoriamento remoto por satélite e mede a densidade da vegetação de uma região. A vegetação produz um padrão de baixa refletância do comprimento de onda vermelho e alta refletância próximo do infravermelho. O índice é determinado pela diferença das duas bandas dividida pela soma. Cada pixel da imagem recebe um valor do NDVI que pode variar entre 1 e -1, assumindo na prática valores entre -0,1 e 0,7. Valores negativos indicam a presença de água, gelo e nuvens; entre -0,1 e 0,1, superfícies descobertas; e em torno de 0,6, a vegetação verde densa.

As imagens foram obtidas da coleção LandSat 4-5 TM, do Serviço Geológico dos Estados Unidos (United States Geological Survey – USGS), que tem precisão de 30 metros. Para o ano de 2006 e para a região do estudo, estavam disponíveis três imagens que apresentavam menos de 10% de nuvens, correspondentes aos meses de fevereiro, agosto e dezembro. O NDVI do período de estudo foi estimado pela média destes três meses. A exposição dos participantes foi mensurada pelo NDVI máximo e médio em buffers, regiões circulares centradas nas residências dos participantes, com raios de 100, 200, 300, 400, 500, 1.000 e 1.500 metros. Foram utilizados buffers de diferentes tamanhos para realizar análises de sensibilidade, já que não há consenso na literatura sobre o tamanho adequado. O NDVI médio é calculado pela soma do NDVI de cada pixel dividido pelo número de pixels dentro do buffer. O NDVI máximo se refere ao valor mais elevado do NDVI em um pixel dentro do buffer.

Análise dos Dados

Os participantes foram estratificados em três grupos de renda (renda baixa: até 1.500 reais, renda intermediária: de 1.501 a 2.500 reais, renda alta: acima de 2.501 reais). Foram testadas as associações entre a exposição às áreas verdes e a presença de TMC por meio de modelos de regressão logística bivariados e multivariados nesses três grupos. Ainda foram analisados dois modelos multivariados, um sem ajustar pela prática de atividades físicas e outro ajustado por essa variável, para investigação de sua influência no modelo. A correlação e a potencial colinearidade entre as variáveis explicativas foi testada pelo coeficiente de correlação de Spearman e pelo fator de inflação de variância (variance inflation factor – VIF). As análises foram realizadas no programa R 3.1.1.

A pesquisa foi aprovada inicialmente na linha de base do estudo longitudinal em 1999 pelo Comitê de Ética e Pesquisa do Hospital Pedro Ernesto e posteriormente pelo Comitê de Ética em Pesquisa do Instituto de Medicina Social da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Registro CAAE 0041.0.259.000-11). Todos os participantes assinaram termo de consentimento livre e esclarecido.

RESULTADOS

A Tabela 1 descreve a presença de TMC segundo variáveis individuais na população de estudo. Os TMC foram mais frequentes entre mulheres, participantes das faixas etárias de 25 a 35 anos e de 66 a 75 anos, participantes com renda mais baixa e os que não praticaram atividade física nas últimas duas semanas.

Tabela 1

Ocorrência de TMC, segundo variáveis individuais nos participantes do Estudo Pró-Saúde, residentes no município do Rio de Janeiro, Brasil, 2006.

Variável	Participantes		Ocorrência de TMC
	n	%	%	p*
Sexo
Masculino	1.062	41,10	30,23	< 0,01
Feminino	1.522	58,90	39,36
Faixa etária (anos)
25–35	184	7,12	44,02	0,02
36–45	936	36,22	34,83
46–55	1.094	42,34	36,20
56–65	319	12,35	29,78
66–75	50	1,93	42,00
Renda líquida (reais)
≤ 500	52	2,01	57,69	< 0,01
501–1.000	150	5,80	42,67
1.001–1.500	301	11,65	49,17
1.501–2.000	373	14,43	36,73
2.001–2.500	321	12,42	36,14
2.501–3.000	366	14,16	34,97
3.001–4.000	345	13,35	31,01
4.001–5.000	249	9,64	30,12
> 5.000	416	16,10	26,20
Prática de atividade física
Não	1.453	56,23	42,60	< 0,01
Sim	1.128	43,65	26,60

*Teste qui-quadrado

A média calculada para o NDVI médio foi maior conforme o tamanho do buffer, mas sempre apresentando valores baixos. O menor valor foi encontrado no buffer de 100 metros (0,099) e o maior, no buffer de 1.500 metros (0,154). A média do NDVI máximo também aumentou conforme o tamanho do buffer; o menor valor foi de 0,233 no buffer de 100 metros e o maior valor, de 0,611 no buffer de 1.500 metros.

A Tabela 2 apresenta os resultados das análises brutas e ajustadas da associação entre a presença de TMC e a exposição às áreas verdes medida pelo NDVI máximo, estratificada pela renda. O modelo 1 apresenta as análises brutas, o modelo 2 apresenta as análises ajustadas por sexo e idade e o modelo 3 apresenta o ajuste pelas variáveis individuais do modelo 2 mais a prática de atividade física. Estão exibidos nessa tabela apenas os resultados dos buffers que apresentaram associação estatisticamente significativa, ao nível de 5%.

Tabela 2

Associações entre a ocorrência de transtornos mentais comuns (TMC) e a exposição às áreas verdes, medida pelo NDVI máximo em buffers de diferentes tamanhos, estratificadas por renda. Estudo Pró-Saúde, Rio de Janeiro, Brasil, 2006.

NDVI nos buffers (metros)	Modelo 1a	Modelo 2b	Modelo 3c	n
Grupo de renda baixa (até R$ 1.500,00)				503
NDVI máx. (200)
Q1 (0,034–0,217)	1,00	1,00	1,00	114
Q2 (0,218–0,314)	0,87 (0,53–1,42)	0,88 (0,53–1,46)	0,88 (0,53–1,48)	142
Q3 (0,315–0,427)	1,07 (0,64–1,77)	1,071 (0,637–1,80)	1,02 (0,60–1,72)	126
Q4 (0,428–0,699)	0,82 (0,49–1,37)	0,74 (0,43–1,26)	0,72 (0,42–1,24)	120
NDVI máx. (400)
Q1 (0,124–0,361)	1,00	1,00	1,00	144
Q2 (0,362–0,457)	0,76 (0,48–1,22)	0,81 (0,50–1,31)	0,78 (0,48–1,27)	137
Q3 (0,458–0,535)	0,97 (0,57–1,57)	1,01 (0,60–1,70)	0,99 (0,58–1,67)	105
Q4 (0,536–0,714)	0,63 (0,39–1,04)	0,62 (0,37–1,03)	0,59 (0,35–0,99)	116
NDVI máx. (1.500)
Q1 (0,347–0,564)	1,00	1,00	1,00	165
Q2 (0,565–0,608)	0,81 (0,50–1,29)	0,811 (0,50–1,32)	0,78 (0,48–1,28)	121
Q3 (0,609–0,669)	0,56 (0,35–0,88)	0,542 (0,34–0,87)	0,53 (0,33–0,86)	138
Q4 (0,670–0,737)	0,54 (0,31–0,93)	0,53 (0,31–0,93)	0,52 (0,30–0,91)	79
Grupo de renda intermediária (R$ 1.501,00–R$ 2.500,00)				1.060
NDVI máx. (200)
Q1 (0,034–0,217)	1,00	1,00	1,00	288
Q2 (0,218–0,314)	0,67 (0,47–0,96)	0,67 (0,47–0,97)	0,68 (0,47–0,97)	271
Q3 (0,315–0,427)	1,28 (0,91–1,80)	1,26 (0,89–1,79)	1,23 (0,86–1,76)	258
Q4 (0,428–0,699)	0,87 (0,61–1,24)	0,85 (0,59–1,22)	0,88 (0,61–1,28)	243
NDVI máx. (400)
Q1 (0,124–0,361)	1,00	1,00	1,00	290
Q2 (0,362–0,457)	1,13 (0,80–1,59)	1,08 (0,76–1,54)	1,06 (0,75–1,52)	269
Q3 (0,458–0,535)	1,08 (0,77–1,51)	1,083 (0,77–1,53)	1,09 (0,77–1,55)	287
Q4 (0,536–0,714)	0,77 (0,53–1,12)	0,74 (0,51–1,10)	0,77 (0,52–1,14)	213
NDVI máx. (1.500)
Q1 (0,347–0,564)	1,00	1,00	1,00	328
Q2 (0,565–0,608)	0,95 (0,68–1,33)	0,99 (0,70–1,40)	1,03 (0,72–1,46)	261
Q3 (0,609–0,669)	0,912 (0,65–1,30)	0,91 (0,64–1,30)	0,92 (0,65–1,32)	247
Q4 (0,670–0,737)	0,90 (0,63–1,29)	0,88 (0,61–1,27)	0,95 (0,66–1,38)	224
Grupo de renda mais elevada (acima de R$ 2.500,00)				1.010
NDVI máx. (200)
Q1 (0,034–0,217)	1,00	1,00	1,00	239
Q2 (0,218–0,314)	0,75 (0,50–1,12)	0,76 (0,51–1,13)	0,740 (0,49–1,11)	232
Q3 (0,315–0,427)	0,79 (0,54–1,17)	0,80 (0,54–1,17)	0,79 (0,54–1,17)	259
Q4 (0,428–0,699)	0,94 (0,64–1,36)	0,94 (0,64–1,36)	0,98 (0,67–1,44)	280
NDVI máx. (400)
Q1 (0,124–0,361)	1,00	1,00	1,00	210
Q2 (0,362–0,457)	0,73 (0,48–1,10)	0,73 (0,48–1,09)	0,725 (0,48–1,10)	236
Q3 (0,458–0,535)	0,81 (0,55–1,21)	0,83 (0,55–1,24)	0,84 (0,56–1,27)	250
Q4 (0,536–0,714)	0,87 (0,59–1,26)	0,87 (0,59–1,27)	0,92 (0,63–1,35)	314
NDVI máx. (1.500)
Q1 (0,347–0,564)	1,00	1,00	1,00	173
Q2 (0,565–0,608)	0,72 (0,47–1,09)	0,71 (0,47–1,09)	0,71 (0,47–1,10)	241
Q3 (0,609–0,669)	0,77 (0,51–1,17)	0,77 (0,51–1,17)	0,78 (0,52–1,20)	256
Q4 (0,670–0,737)	0,73 (0,49–1,08)	0,74 (0,50–1,10)	0,79 (0,53–1,18)	339

NDVI máx.: índice de vegetação por diferença normalizada máximo; RC: razão de chances.

a RC brutas.

b RC ajustadas por sexo e idade.

c RC ajustadas por sexo, idade e atividade física.

No grupo de renda mais baixa (até 1.500 reais), observou-se associação inversa no último quartil do buffer de 400 metros no modelo 3, que inclui o ajuste por atividade física (Tabela 2) e nos dois últimos quartis do buffer de 1.500 metros, tanto no modelo bivariado quanto nos dois modelos sem e com ajuste por atividade física (modelos 1, 2 e 3). O grupo de renda intermediária apresentou associação inversa no segundo quartil do buffer de 200 metros em todos os modelos (Tabela 2), enquanto o grupo de renda mais alta não apresentou associações significativas. Não foi observada diferença relevante entre os modelos com e sem ajuste por atividade física.

DISCUSSÃO

O presente estudo, realizado com funcionários técnicos administrativos de uma universidade localizada na cidade do Rio de Janeiro, mostrou associação inversa entre a presença de transtornos mentais comuns e a exposição a áreas verdes. Observou-se que as associações foram significativas nos grupos de rendas mais baixas e não foram significativas no grupo de renda mais alta.

Os resultados deste estudo vão ao encontro de outras evidências apresentadas na literatura. Uma revisão sistemática recente mostrou que a escassez de verde no entorno da residência está associada com humor depressivo[17] e outra, anterior, relata evidências de associação entre a quantidade de verde no entorno das residências e melhor estado de saúde mental[12]. Triguero-Mas et al.[13], em um estudo abrangendo toda a região da Catalunha (Espanha), encontraram associação entre o verde no entorno do domicílio, medido pelo NDVI, e vários indicadores de saúde mental, incluindo a presença de TMC. Um estudo em Chicago (EUA) encontrou associação inversa entre o NDVI e a percepção do estresse, porém evidenciou que a extensão dos parques apresentava maior associação com a saúde mental do que o total de verde na vizinhança[18]. Beyer et al.[19], em um estudo em Wisconsin (EUA), encontraram associação inversa entre o NDVI e sintomas de depressão e ansiedade.

As associações encontradas neste estudo variaram conforme a medida de exposição (NDVI médio ou máximo) e o tamanho dos buffers. O NDVI máximo capturou melhor a exposição ao verde entre os participantes, pois o NDVI médio tende a apresentar valores mais baixos em regiões urbanas, devido à coexistência de vegetação com superfícies descobertas Em algumas análises foram observadas associações com valores de NDVI máximo a partir de 0,218, que reflete a presença de vegetação esparsa a moderada no ambiente, e em outras análises as associações foram observadas com valores de NDVI máximo mais elevados, em torno de 0,609, que corresponde à vegetação densa. Quanto aos buffers, não há um consenso na literatura a respeito do raio utilizado para obter as medidas de exposição ao verde. No presente estudo, foram identificadas associações significativas em buffers de 200, 400 e 1.500 metros, enquanto outros estudos utilizaram buffers com raio de 300[13] e 900 metros[18] e o setor censitário[19].

Neste estudo, as associações entre áreas verdes e TMC foram significativas nos grupos de renda baixa e intermediária, enquanto o grupo de maior renda não as apresentou. É possível que esse resultado seja consequência da diferença entre esses estratos. Enquanto a população de baixa renda apresenta uma dependência maior das condições da vizinhança, em consequência da carência de oportunidades[11], a população de renda mais alta tem mais oportunidades de lazer e uma vizinhança em melhores condições gerais, incluindo exposição ao verde. Tal achado reforça o papel da renda como modificadora de efeito na associação entre áreas verdes e transtornos mentais. Estudo recente conduzido na Inglaterra, que também utilizou o NDVI como medida de exposição, mostrou que o efeito das áreas verdes na depressão era ainda maior entre indivíduos que residiam em áreas residenciais de baixo status socioeconômico[20].

Os mecanismos pelos quais as áreas verdes atuam na saúde mental podem se dar por via direta e indireta. A via direta se baseia em duas teorias postuladas no campo da psicologia ambiental: a teoria da restauração da atenção e a teoria da redução psicofisiológica do estresse[21]. A teoria da restauração da atenção postula que o ambiente natural tem a capacidade de restaurar a fadiga mental, estimulando a chamada atenção involuntária. A atenção involuntária é evocada por coisas interessantes ou estimulantes no ambiente, é espontânea e não demanda esforço. Segundo essa teoria, a natureza é um ambiente que possui uma qualidade denominada fascinação, que, ao mesmo tempo que consegue ativar a atenção involuntária, é capaz de restaurar a atenção direta[22]. A teoria da redução psicofisiológica do estresse enfatiza a resposta afetiva emocional que ambientes naturais não ameaçadores podem evocar no ser humano, diminuindo seu estado de vigilância e consequentemente o estresse[23].

A via indireta postula que a qualidade do ambiente físico no entorno da residência influencia o estilo de vida e o bem-estar do indivíduo[4,24]. Áreas verdes reduzem a poluição do ar e sonora, os efeitos das ilhas de calor, tornam o ambiente mais agradável e incentivam um estilo de vida mais ativo e saudável, além de estimular o contato social, o que tem como consequência maior sensação de segurança na vizinhança[4,24,25].

No presente estudo, os benefícios das áreas verdes urbanas podem se dar pelos dois mecanismos. No entanto, o efeito da prática de atividades físicas, quando ajustado na análise, não foi muito evidente. Caso parte do efeito se desse pela prática de atividades físicas, se esperaria uma redução do efeito, ou seja, que a razão de chances (RC) se aproximasse do valor nulo. Em alguns casos houve perda de efeito, o que reforça a evidência do papel mediador da atividade física; em outro, houve redução do valor da RC, sugerindo uma acentuação do efeito protetor. De todo modo, a alteração desses valores é muito pequena, na ordem da segunda casa decimal. Esse resultado é consistente com os de dois estudos anteriores. Triguero-Mas et al.[13], na Espanha, concluíram que o verde do entorno estava associado à saúde mental e que a prática de atividade física e interação social provavelmente não eram os mediadores desta associação. Richardson et al.[6], na Nova Zelândia, concluíram que vizinhanças mais verdes estavam associadas à saúde mental e que, embora a atividade física fosse maior nestes ambientes, ela não explicava totalmente essa relação.

Os mecanismos ainda podem variar conforme o tipo de espaço verde. A vegetação total no ambiente de moradia tem um impacto direto na redução do estresse, enquanto os parques podem também atenuar o estresse por meio do contato social[18]. É importante ressaltar que os hábitos de vida dos indivíduos estão relacionados com a percepção da segurança no ambiente. Políticas de promoção da atividade física devem levar em conta esse aspecto[26], assim como a acessibilidade às áreas de lazer. Um estudo realizado no Rio de Janeiro mostrou que a violência é uma preocupação relacionada ao uso das áreas verdes[27]. Nesse sentido, é possível que o mecanismo indireto de proteção do verde por sua utilização na prática de atividades físicas possa ainda estar subaproveitado na cidade.

Os índices de vegetação baseados em imagens de sensoriamento remoto têm a vantagem de cobrir praticamente todas as regiões do globo. Por serem calculados utilizando metodologias uniformes, facilitam a comparação entre diferentes estudos, períodos e regiões. Entretanto, o NDVI não consegue captar informações acerca de aspectos que influenciam a utilização das áreas verdes, como acessibilidade, qualidade estética, segurança etc.

Dentre as limitações deste estudo, as análises transversais não estimam por quanto tempo atuou o fator de exposição, que neste caso se refere ao tempo de exposição de cada indivíduo às áreas verdes. Na hipótese de o indivíduo ter se mudado recentemente para uma área mais verde, é possível que o efeito benéfico para a saúde mental ainda não tenha acontecido, assim como a redução desse efeito se ele tiver se mudado recentemente para uma região com menos vegetação no entorno.

Cabe ressaltar que a maioria dos participantes do estudo é composta por pessoas com emprego formal, cujo tempo de exposição às áreas verdes no entorno do domicílio é limitado a momentos antes e depois do trabalho nos dias úteis e aos finais de semana e feriados. É possível que a associação da exposição às áreas verdes no entorno do domicilio seja maior em uma população que passe mais tempo em casa, como aposentados, desempregados ou pessoas que trabalham em casa. Além disso, o fato de termos utilizado TMC e não outros transtornos, como a depressão, pode ter subestimado as associações, já que os TMC não constituem um diagnóstico, sendo caracterizados por sintomas mais leves de ansiedade e depressão.

Apesar das limitações, foi possível observar a associação inversa entre a exposição às áreas verdes no entorno do domicílio e a presença de transtornos mentais comuns. Observou-se que as pessoas de baixa renda se beneficiam mais do que as pessoas de alta renda e que a associação encontrada não é dependente da atividade física. O estudo avança na investigação do papel de fatores contextuais na distribuição de determinantes de saúde da população brasileira, para a qual são raras as pesquisas dessa natureza. Nossos achados podem, portanto, auxiliar na melhor compreensão do impacto que o planejamento urbano, com a preservação ou a inclusão de áreas verdes, pode ter no bem-estar psicológico das pessoas, fornecendo subsídios para que tal planejamento busque uma maior integração entre os diferentes profissionais envolvidos nele e na análise dos cuidados de saúde.