Factors Associated with the Occurrence of Arterial Hypertension in Industry Workers of State of Rio Grande do Sul, Brazil.

BACKGROUND: Hypertension is a serious and persistent public health problem and is one of the main causes of cardiovascular diseases and general mortality.
OBJECTIVES: This study aimed to verify the prevalence and factors associated with systemic arterial hypertension in workers from the state of Rio Grande do Sul, Brazil.
METHODS: This is a cross-sectional study using the secondary data from 20,792 industry workers from 18 to 59 years of age. The presence of arterial hypertension was determined from systolic blood pressure ≥ 140mmHg and/or diastolic blood pressure ≥ 90mmHg or taking antihypertensive medication. Factors investigated included demographic, socioeconomic, behavioral, nutritional status, and family history characteristics. Poisson regression was used in multivariate analysis, adopting a significance level of p<0.05. All analyses were stratified by sex.
RESULTS: The sample included 12,349 men and 8,443 women with a mean age of 32.8 years (Standard Deviation = 9.8). The prevalence of arterial hypertension was 10.3% (95% CI: 9.8-10.7), which was significantly higher in men than in women (10.9% vs 9.4%; p = 0.001). Arterial hypertension was associated with increased age, a low level of education, living with a partner, being overweight or obese, and having at least one relative with a history of hypertension for both sexes. Women with better socioeconomic conditions presented a lower prevalence of hypertension.
CONCLUSIONS: The main factors associated with hypertension included sociodemographic, nutritional, and family history characteristics. In addition, socioeconomic conditions showed an association with the occurrence of hypertension, especially among women.

Introdução

A Hipertensão Arterial Sistêmica (HAS) é um importante problema de saúde pública, além de ser um fator de risco para doenças cardiovasculares.[1 - 4] Estima-se que a prevalência de HAS na população mundial seja em torno de 22%.[5] Na América Latina, o Brasil apresenta uma das maiores prevalências de HAS, com diferença significativa entre homens (26,7%) e mulheres (19,9%).[6] Em trabalhadores da indústria, a prevalência de HAS diverge conforme a localização geográfica, sendo mais prevalente na região Nordeste (35,1%), seguido do Centro-Oeste (19%) e Sul do Brasil (19,8%).[7]

Potenciais fatores de risco para a ocorrência de HAS têm sido explorados em diferentes grupos populacionais de trabalhadores, evidenciando-se uma forte influência de fatores sociodemográficos, comportamentais e ocupacionais.[7 - 9] A HAS tem sido associada principalmente aos hábitos comportamentais como o consumo de álcool e tabaco, dieta desequilibrada, inatividade física, além do possível efeito do histórico familiar da doença.[10] Dessa forma, hábitos de vida não saudáveis também podem influenciar na ocorrência de outras doenças associadas a HAS, especialmente quando associados ao histórico familiar e presença de obesidade.[9]

Os fatores de risco cardiometabólicos normalmente são assintomáticos, e identificá-los precocemente permite que medidas e ações de prevenção possam ser estabelecidas.[11] Além disso, os diferentes cenários ocupacionais e formas de gestão produtiva têm incorporado mudanças no cotidiano dos trabalhadores.[12] Apesar de estudos prévios terem investigado a ocorrência de hipertensão entre trabalhadores da indústria no Brasil,[8 , 13] não se identificaram estudos conduzidos no estado do Rio Grande do Sul, um dos estados mais industrializados do país. Dessa forma, o presente estudo buscou verificar a prevalência e investigar os fatores associados com a HAS em trabalhadores do setor da indústria do estado do Rio Grande do Sul, Brasil.

Métodos

Estudo transversal com dados secundários do “Projeto Coração” do Serviço Social da Indústria do Rio Grande do Sul (SESI-RS), realizado no período de 2006 a 2009. A amostra contemplou trabalhadores adultos com 18 a 59 anos de idade e que atuavam em indústrias de pequeno (20 - 99 empregados), médio (100 - 499 empregados) e grande porte (> 500 empregados), distribuídas pelas regiões de maior industrialização do estado do Rio Grande do Sul. Embora o presente estudo tenha utilizado dados secundários, este foi submetido (CAAE: 90968018.9.0000.5344/2018) e aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Parecer n. 2.719.764). Dessa forma, a preservação do anonimato dos trabalhadores foi estabelecida junto ao termo de responsabilidade submetido à instituição-fonte dos dados.

Amostragem

No sentido de garantir uma representatividade dos trabalhadores da indústria do Estado, e considerando a impossibilidade de relacionar todos os empregados, um processo de amostragem em duas etapas foi realizado. Na primeira, foi selecionada uma amostra aleatória simples das indústrias. Na segunda, obteve-se uma amostra de empregados registrados nas indústrias selecionadas na primeira etapa. A seleção das empresas foi realizada por meio de levantamento da sua localização (municípios) e número total de empregados, incluindo todas as atividades econômicas da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), ano-base 2004. Para determinar quais municípios deveriam ser incluídos na pesquisa, foi organizada uma lista contemplando os municípios que concentravam 80% dos empregos industriais do estado, distribuídos segundo o tamanho da empresa e Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAEs). Por meio de escolha aleatória simples e estratificada segundo porte, foram sorteadas 145 empresas, contemplando indústrias do setor de alimentos e bebidas (CNAE 10 e 11), de produtos de couro (CNAE 15), de produtos metalmecânicos (CNAEs 24, 25, 28 e 29), e de fumo (CNAE 12). Esse processo visou contemplar uma amostra representativa em relação à população de empresas, considerando um nível de confiança de 95%, uma variância para o estimador na proporção de 0,25, e um erro máximo nas estimativas de proporções de 3,6 pontos percentuais. Posteriormente, obteve-se uma amostra proporcional ao número total de trabalhadores registrados nas empresas. Assim, ao final das duas etapas, contemplou-se a avaliação de 21.341 trabalhadores.

Coleta de dados e instrumentos

A coleta de dados ocorreu por meio de entrevistas presenciais, durante o horário de trabalho e incluindo todos os turnos de trabalho existentes na empresa. Para garantir a padronização, todos os entrevistadores receberam treinamento sobre os procedimentos adequados para a coleta dos dados. Todas as entrevistas e avaliações foram realizadas dentro das dependências das empresas, sendo que os trabalhadores foram previamente liberados pelas empresas. Além disso, a adesão dos trabalhadores foi totalmente voluntária e consentida.

Foi utilizado um questionário padronizado, pré-codificado e pré-testado. O questionário contemplou informações demográficas, socioeconômicas, comportamentais, de estado nutricional, e de histórico familiar. As características demográficas investigadas foram: sexo, idade (faixas etárias de 10 anos), cor da pele (brancas e não-brancas) e situação conjugal (com e sem companheiro). Dentre as socioeconômicas, incluíram-se renda familiar mensal (estratificada em valores absolutos de reais) e escolaridade (estratificada em grau de ensino).

Quanto às características comportamentais, investigou-se tabagismo (fumante, não fumante e ex-fumante), considerando-se “fumante” o trabalhador que estivesse em uso de qualquer tipo ou quantidade de tabaco, diariamente, por ao menos seis meses. “Ex-fumante” foi definido como aquele que, tendo sido fumante, não tenha feito uso de tabaco nos últimos seis meses; e “não fumante” aquele que nunca fez uso de tabaco em qualquer período da vida. Já o consumo de álcool foi definido com base no consumo regular de qualquer tipo de bebida alcoólica em, no mínimo, uma vez por semana. Outra característica comportamental investigada foi a prática de atividade física regular, em que os participantes foram divididos entre ativos e inativos, considerando-se como atividade física regular aquelas praticadas de forma regular e constante.

O estado nutricional foi avaliado por meio do Índice de Massa Corporal – IMC, obtido pelas medidas de peso e altura, considerando a seguinte equação: peso (em quilogramas) dividido pela altura (em metros) ao quadrado. Foram classificados com sobrepeso todos os trabalhadores com IMC entre 25,0 e 29,9kg/m2, e com obesidade todos aqueles com 30,0 kg/m2 ou mais.[14] Para a mensuração do peso corporal em quilogramas, foi utilizada balança digital previamente calibrada. A aferição da altura em centímetros foi realizada por meio de um estadiômetro móvel mantido sobre piso plano, sem rodapé e apoiado na parede. As medidas foram realizadas com os trabalhadores descalços, com roupas leves (sem casacos ou EPIs), totalmente eretos e com calcanhares unidos. O histórico familiar de hipertensão (mãe, pai e avós), foi relatado pelos participantes.

A variável “desfecho” foi obtida por meio da mensuração das pressões sistólicas e diastólicas, utilizando-se de estetoscópio e esfigmomanômetro do tipo aneroide, testados e calibrados pelo INMETRO (Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia). As aferições foram realizadas em duplicata, utilizando-se a média entre as duas medidas observadas. Todas as medidas foram obtidas no braço direito, com intervalo de 3 minutos, estando o indivíduo na posição sentada. Todas as mensurações foram executadas por estagiários de graduação em enfermagem. Estes foram previamente treinados, considerando a aplicação do protocolo de recomendações estabelecido pelo III Consenso Brasileiro de Hipertensão Arterial.[15] As aferições foram realizadas, durante o horário de trabalho e previamente à aplicação dos questionários, em um espaço físico adequado e disponibilizado pelas empresas (afastado da área de produção e com baixos níveis de ruído).

A hipertensão arterial foi definida pela presença de pressão arterial sistólica ≥ 140mmHg e/ou pressão arterial diastólica ≥ 90mmHg, ou estar fazendo uso de medicação anti-hipertensiva regular ou esporádica.[4 , 16] Trabalhadores com diagnóstico prévio de HAS e sem tratamento atual (uso de medicação) foram classificados com base no nível de pressão arterial mensurado no presente estudo.

Análise estatística

Estatística descritiva foi utilizada para a distribuição geral da amostra e distribuição do desfecho em estudo, utilizando-se de frequências absoluta e relativa para as variáveis categóricas e média, com os seus respectivos desvios-padrões, para as variáveis numéricas. Para as análises brutas, entre a variável desfecho (HAS) e as variáveis de exposição (independentes), utilizou-se do teste do Qui-quadrado de Pearson para heterogeneidade de proporções (variáveis categóricas) ou de tendência linear (variáveis ordinais). Uma possível presença de colinearidade entre as variáveis de exposição foi avaliada por meio da associação entre elas.

Análise multivariável foi realizada por meio da Regressão de Poisson com variância robusta,[17] considerando os valores de significância estatística obtidos por meio do teste Wald para heterogeneidade de proporções (variáveis categóricas) ou de tendência linear (variáveis ordinais). A análise multivariável baseou-se num modelo conceitual de determinação e das inter-relações das variáveis,[18] considerando dois níveis hierárquicos de ajuste. No primeiro nível, foi realizada análise ajustada entre as características demográficas e socioeconômicas entre si. Já no segundo nível, foi realizada a análise ajustada incluindo as variáveis do primeiro nível com p<0,20, e as variáveis comportamentais, de estado nutricional e de história familiar. Todas as análises foram estratificadas por sexo, considerando a heterogeneidade da prevalência do desfecho (HAS). Todas as análises foram realizadas por meio do programa Stata versão 12 (StataCorp LP, College Station, Texas, USA), considerando-se um nível de significância de 5% (p<0,05).

Resultados

Dos 21.341 trabalhadores qualificados neste estudo, 489 (2,3%) foram classificados como perdas ou exclusões por falta de informações ou por estarem fora da faixa etária alvo, e em 60 trabalhadores (0,28%) não foi possível obter a medida de pressão arterial. Assim, um total de 20.792 trabalhadores com média de idade de 32,8 ± 9,8 anos foi incluída na análise final, considerando 12.349 homens (59,4%) e 8.443 (40,6%) mulheres, com médias de idade de 33,5 ± 10,1 anos e 31,9 ± 9,3 anos, respectivamente. Em relação aos setores da indústria, o presente estudo incluiu 4.356 trabalhadores do setor de alimentos e bebidas (20,9%), 9,692 do setor de produtos de couro (46,6%), 6,168 do setor de produtos metalmecânicos (29,7%), e 576 do setor de fumo (2,8%).

A Tabela 1 apresenta as características gerais da amostra para homens e mulheres e as respectivas prevalências de HAS conforme as variáveis investigadas. Na amostra geral, verificou-se uma prevalência de hipertensão arterial (HAS ≥ 140/90 mmHg ou tratamento) de 10,3% (IC95%: 9,8 - 10,7), sendo que 43,7% desses participantes não faziam uso de medicação anti-hipertensiva (n=931). A prevalência de HAS foi maior nos homens (10,9%; IC95%:10,3 - 11,4) do que entre as mulheres (9,4%; IC95%: 8,8 - 10,0; p=0,001), sendo que 24,3% dos homens e 25,8% das mulheres com idade acima de 40 anos apresentavam HAS. Verificou-se, também, que as mulheres com melhores condições socioeconômicas apresentaram menores prevalências de HAS quando comparado aos homens ( Tabela 1 ). Não foi identificada colinearidade entre nenhuma das variáveis independentes, incluindo idade e estado marital, assim como entre IMC, renda familiar e escolaridade.

Tabela 1

– Distribuição da amostra e prevalências de hipertensão arterial sistêmica (HAS≥140/90 mmHg ou tratamento) segundo características demográficas, socioeconômicas, comportamentais, estado nutricional e hereditárias, na amostra de homens e mulheres trabalhadores da indústria do estado do Rio Grande do Sul, RS, Brasil, 2006-2009. (N=20.792)

	Homens (12.349)			Mulheres (8.443)
Características	n (%)	% HAS	p-valor	n (%)	% HAS	p-valor
Idade (anos)			<0,001			<0,001
18 a 29	5.180 (42,0)	2,6		3.925 (46,5)	2,0
30 a 39	3.613 (29,2)	9,5		2.622 (31,1)	8,6
40 a 49	2.593 (21,0)	20,1		1.522 (18,0)	22,6
50 a 59	963 (7,8)	35,5		374 (4,4)	39,0
Cor da pele			0,936			0,508
Branca	9.595 (77,7)	10,8		7.031 (83,3)	9,5
Não Branca	2.754 (22,3)	10,9		1.412 (16,7)	8,9
Situação conjugal			<0,001			<0,001
Sem companheiro	3.976 (32,2)	5,8		2.724 (32,3)	7,0
Com companheiro	8.373 (67,8)	13,2		5.719 (67,7)	10,5
Escolaridade			<0,001			<0,001
Fundamental incompleto	4.039 (32,7)	15,8		3.469 (41,1)	14,3
Fundamental completo	2.932 (23,8)	8,6		2.060 (24,4)	7,5
Médio completo	3.699 (29,9)	7,9		2.021 (24,0)	5,4
Superior incompleto/completo	1.679 (13,6)	9,5		893 (10,6)	3,6
Renda familiar mensal (reais)			0,004			0,002
≤ 800	2.973 (25,3)	10,6		2.410 (29,7)	10,6
801 a 1.200	3.113 (26,4)	10,0		2.819 (34,7)	9,5
1.201 a 1.800	2.518 (21,3)	10,0		1.578 (19,5)	9,9
> 1.800	3.183 (27,0)	12,9		1.313 (16,2)	7,1
Tabagismo			<0,001			0,014
Não fumante	9.051 (73,3)	9,8		7.153 (84,8)	9,2
Ex-fumante	1.267 (10,3)	16,7		519 (6,1)	12,9
Fumante	2.031 (16,4)	12,0		771 (9,1)	8,4
Consumo de álcool			0,435			0,001
Não consome	7.650 (61,9)	10,7		7.483 (88,6)	9,8
Consome	4.699 (38,1)	11,1		960 (11,4)	6,6
Atividade física			<0,001			0,324
Ativo	4.419 (36,0)	8,9		2.054 (24,5)	9,9
Inativo	7.860 (64,0)	11,9		6.347 (75,5)	9,2
Estado nutricional (IMC)			<0,001			<0,001
Normal (< 25 kg/m2	5.664 (46,0)	4,7		4.538 (53,9)	3,6
Sobrepeso (25 a 29,9 kg/m2)	5.014 (40,6)	13,0		2.505 (29,8)	11,9
Obeso (≥ 30 kg/m2)	1.660 (13,5)	25,4		1.380 (16,3)	24,0
Presença de hipertensão na família			<0,001			<0,001
Não	6.442 (52,2)	7,8		3.477 (41,2)	4,8
Mãe ou Pai	4.987 (40,5)	12,5		3.950 (46,8)	10,3
Mãe e Pai	674 (5,5)	22,9		657 (7,8)	22,2
Mãe, Pai e Avós	226 (1,8)	25,7		349 (4,1)	21,2

IMC: índice de massa corporal. p-valor para teste do Qui-quadrado para heterogeneidade de proporções (variáveis categóricas) ou tendência linear (variáveis ordinais)

A Tabela 2 apresenta as razões de prevalências brutas e ajustadas, estratificadas entre homens e mulheres, para a ocorrência de HAS conforme os fatores investigados. Após análise ajustada, a prevalência de HAS mostrou-se associada à elevação da faixa etária, baixa escolaridade, viver com companheiro, ter sobrepeso ou obesidade, e ter pelo menos um familiar com história de hipertensão. Quanto aos fatores socioeconômicos, a menor escolaridade manteve-se associada com maiores prevalências de HAS apenas entre as mulheres. Associação diretamente proporcional foi observada entre estado nutricional e HAS em ambos os sexos. Ainda, a prevalência de HAS foi direta e significativamente maior entre aqueles que tinham um dos pais, ou ambos os pais e mais os avós, com histórico de hipertensão. Embora renda familiar, tabagismo, consumo de álcool e prática de atividade física tenham apresentado uma tendência de associação na análise bruta, estas foram contraditórias e todas perderam significância após o ajuste ( Tabela 2 ).

Tabela 2

– Razões de prevalência (RP) brutas e ajustadas de hipertensão arterial sistêmica (HAS≥140/90 mmHg ou tratamento) segundo características demográficas, socioeconômicas, comportamentais, estado nutricional e hereditárias, na amostra de homens e mulheres trabalhadores da indústria do estado do Rio Grande do Sul, RS, Brasil, 2006-2009. (N=20.792)

		Homens (12.349)		Mulheres (8.443)
	Características	RP Bruta*	RP Ajustada†	RP Bruta*	RP Ajustada†
Primeiro Nível	Idade (anos)	p<0,001	p<0,001	p<0,001	p<0,001
	18 a 29	1	1	1	1
	30 a 39	3,66 (3,01-4,45)	3,43 (2,78-4,21)	4,32 (3,35-5,56)	3,79 (2,93-4,90)
	40 a 49	7,78 (6,48-9,35)	7,13 (5,84-8,71)	11,37 (9,00-14,44)	9,85 (7,70-12,60)
	50 a 59	13,7 (11,38-16,56)	12,09 (9,81-14,90)	19,64 (15,24-25,31)	17,28 (13,29-22,47)
	Cor da pele	p=0,936	-	p=0,509	-
	Branca	1		1
	Não Branca	1,01 (0,89-1,13)		0,95 (0,78-1,13)
	Situação conjugal	p<0,001	p=0,028	p<0,001	p<0,001
	Sem companheiro	1	1	1	1
	Com companheiro	2,27 (1,98-2,60)	1,17 (1,02-1,35)	1,50 (1,28-1,76)	1,28 (1,09-1,51)
	Escolaridade	p<0,001	p=0,182	p<0,001	p=0,001
	Fundamental incompleto	1,67 (1,41-1,96)	1,05 (0,87-1,26)	4,00 (2,82-5,67)	1,58 (1,08-2,29)
	Fundamental completo	0,91 (0,75-1,10)	0,84 (0,70-1,03)	2,10 (1,45-3,05)	1,46 (1,00-2,14)
	Médio completo	0,83 (0,69-1,00)	0,88 (0,73-1,06)	1,51 (1,02-2,21)	1,30 (0,87-1,92)
	Superior incompleto/completo	1	1	1	1
	Renda familiar mensal (reais)	p=0,005	p=0,701	p=0,002	p=0,055
	≤ 800	0,83 (0,72-0,95)	0,96 (0,83-1,12)	1,50 (1,19-1,88)	1,30 (1,02-1,66)
	801 a 1.200	0,77 (0,67-0,89)	0,89 (0,77-1,03)	1,35 (1,07-1,69)	1,20 (0,95-1,51)
	1.201 a 1.800	0,78 (0,67-0,90)	0,89 (0,76-1,03)	1,40 (1,09-1,79)	1,16 (0,91-1,49)
	> 1.800	1	1	1	1
Segundo Nível	Tabagismo	p<0,001	p=0,262	p=0,014	p=0,133
	Não fumante	1	1	1	1
	Ex-fumante	1,70 (1,48-1,96)	1,03 (0,91-1,18)	1,40 (1,10-1,77)	0,96 (0,77-1,20)
	Fumante	1,23 (1,08-1,40)	1,08 (0,95-1,23)	0,91 (0,71-1,16)	0,83 (0,67-1,05)
	Consumo de álcool	p=0,435	-	p=0,002	p=0,824
	Não consome	1		1	1
	Consome	1,04 (0,94-1,16)		0,67 (0,52-0,86)	0,98 (0,77-1,25)
	Atividade física	p<0,001	p=0,361	p=0,323	-
	Ativo	1	1	1
	Inativo	1,35 (1,20-1,51)	1,04 (0,94-1,16)	0,93 (0,80-1,08)
	Estado nutricional (IMC)	p<0,001	p<0,001	p<0,001	p<0,001
	Normal (< 25 kg/m2)	1	1	1	1
	Sobrepeso (25 a 29,9 kg/m2)	2,78 (2,42-3,18)	1,94 (1,69-2,22)	3,34 (2,78-4,02)	2,04 (1,69-2,45)
	Obeso (≥ 30 kg/m2)	5,43 (4,71-6,27)	3,36 (2,90-3,89)	6,76 (5,66-8,08)	3,60 (2,98-4,36)
	Presença de HAS na família	p<0,001	p<0,001	p<0,001	p<0,001
	Não	1	1	1	1
	Mãe ou Pai	1,61 (1,44-1,80)	1,49 (1,34-1,65)	2,17 (1,82-2,58)	1,78 (1,50-2,10)
	Mãe e Pai	2,94 (2,50-3,46)	2,16 (1,86-2,52)	4,68 (3,81-5,76)	2,77 (2,27-3,38)
	Mãe, Pai e Avós	3,31 (2,61-4,19)	2,95 (2,40-3,62)	4,47 (3,48-5,74)	3,22 (2,54-4,07)

* p-valor para teste Wald para heterogeneidade de proporções (variáveis categóricas) ou tendência linear (variáveis ordinais) obtido por meio da regressão de Poisson com variância robusta; † Análise ajustada por modelo multivariável, incluindo as variáveis com p<0,20 na análise bruta. Primeiro Nível: ajuste entre as variáveis sociodemográficas; Segundo Nível: ajuste entre as variáveis do primeiro nível com p<0,20 mais as variáveis comportamentais, estado nutricional e hereditariedade.

Discussão

Nossos achados apontaram que fatores sociodemográficos, nutricionais e de história familiar estão associados com a ocorrência de HAS nos trabalhadores da indústria. Ademais, identificou-se que a prevalência de HAS aumentou conforme o avanço da idade e situação conjugal, em ambos os sexos. Além disso, as condições socioeconômicas desfavoráveis se associaram com a presença de HAS, principalmente entre as mulheres.

A prevalência de HAS verificada neste estudo ficou abaixo do verificado em estudos conduzidos com trabalhadores da indústria no Brasil.[8 , 13] Essa variabilidade pode ser potencialmente explicada pelo período de coleta de dados do presente estudo (2006 a 2009), pela diversidade de critérios utilizados para definir a presença de HAS, além do tipo de aparelho e momento de aferição da pressão arterial sistêmica, dificultando as comparações entre os estudos.[19] Ademais, os trabalhadores homens apresentaram uma maior prevalência de HAS, quando comparados às mulheres, convergindo com um estudo prévio conduzido com trabalhadores da indústria.[7]

Embora estudos transversais não permitam estabelecer relações de causa-efeito, é possível considerar que as alterações fisiológicas relacionadas ao avanço da idade podem elevar os riscos no sistema cardiovascular.[1 , 20 , 21] Neste estudo, a prevalência de HAS foi significativamente maior entre os trabalhadores com 40 anos ou mais de idade. Achado semelhante foi observado em um estudo conduzido com trabalhadores do setor de metalúrgica e siderúrgica,[13] evidenciando que o trabalhador acima de quarenta anos é uma prioridade para ações de prevenção e intervenção para HAS.

Trabalhadores que relataram viver com companheiro(a) apresentaram uma maior prevalência de HAS. Achado semelhante foi previamente observado, em que viver com companheiro(a) esteve associado a presença de outras morbidades e HAS.[22] Já ao analisar a influência da escolaridade na HAS, nosso estudo identificou que as mulheres com menor escolaridade apresentaram uma maior probabilidade para HAS, assemelhando-se a achados prévios em amostras de trabalhadores.[23 , 24] Embora tenha-se buscado identificar diferenças entre os potencias fatores de risco para HAS entre trabalhadores de ambos os sexos, destaca-se que a suscetibilidade biológica relacionada ao sexo ou a diferenças de gênero, seja desvinculada dos riscos de saúde inerentes ao processo de trabalho para ambos os sexos.[25] Contudo, cabe destacar que as mulheres muitas vezes ocupam os cargos de menor prestígio e com menores salários nas empresas,[26] aspectos que podem refletir nas maiores prevalências de HAS em mulheres de menor posição socioeconômica.

Neste estudo, os trabalhadores com sobrepeso ou obesidade apresentaram uma probabilidade de duas a três vezes maior de ter HAS. Estudos prévios corroboram uma associação significativa entre estado nutricional e HAS, incluindo estudos conduzidos com trabalhadores.[12 , 20 , 27 , 28] Esse achado demonstra uma possível relação entre o aumento da prevalência da HAS com a transição nutricional da população.[6 , 28] Já no que se refere ao histórico familiar de HAS, verificamos uma prevalência de HAS significativamente maior entre aqueles trabalhadores que reportaram história familiar pregressa de HAS em pai, mãe ou avós. Estudos prévios sobre o tema, demonstram uma importância significativa da carga hereditária para o desenvolvimento da HAS.[29 , 30]

Destaca-se como principal ponto positivo deste estudo o seu tamanho amostral, incluindo trabalhadores de diferentes setores da indústria do estado do Rio Grande do Sul. O presente estudo adotou uma coleta padronizada dos dados, assim como todos os procedimentos necessários para a adequada aferição da pressão arterial. Ressalta-se, ainda, que procurou-se explorar os potenciais fatores associados à ocorrência de HAS, considerando a adoção de um modelo de análise multivariável. Contudo, os achados deste estudo devem ser interpretados considerando-se algumas limitações. Trata-se de um estudo com o uso de dados secundários, coletados entre os anos de 2006 e 2009, não incluindo a coleta de variáveis ocupacionais. Por se tratar de um estudo com desenho transversal, este pode estar sujeito a presença de causalidade reversa entre as associações investigadas. A presença do viés do trabalhador saudável ou sobrevivente também não pode ser totalmente descartada, uma vez que se consideraram no estudo apenas os trabalhadores ativos, ou seja, aqueles que estavam exercendo suas atividades laborais no momento de aplicação do estudo, excluindo os que se encontravam afastados por algum fator de saúde, por exemplo. Outra limitação do estudo deve-se à falta de uma análise de variabilidade intra e interobservador para as mensurações das pressões sistólicas e diastólicas obtidas. Por fim, a realização de análises por setores da indústria, assim como possíveis diferenças sociodemográficas dentre os setores, ficaram prejudicadas em decorrência da grande heterogeneidade do número de trabalhadores investigados em cada setor.

Embora a prevalência de HAS encontrada em nosso estudo tenha sido relativamente baixa, observou-se que a ocorrência de HAS em trabalhadores da indústria é influenciada por fatores sociodemográficos, nutricionais e de história familiar. Contudo, é pertinente que outros estudos sejam realizados, tendo como objetivo identificar os potenciais fatores de risco ocupacionais (tipo de ocupação; turno de trabalho; tempo de serviço; presença de programa alimentar no trabalho; entre outros) associados a HAS, visando a medidas e ações específicas voltadas para a ocorrência de doenças crônicas não transmissíveis, e focadas na saúde integral do trabalhador.

Conclusões

Nossos achados, na amostra estudada, apontaram que fatores sociodemográficos, nutricionais e de história familiar estão associados à ocorrência de HAS. Identificou-se que a prevalência de HAS aumentou conforme o avanço da idade e situação conjugal, em ambos os sexos. De maneira semelhante, as condições socioeconômicas desfavoráveis se associaram à presença de HAS, principalmente entre as mulheres. Tal evidência pode contribuir na formulação de intervenções efetivas para a prevenção da HAS junto às políticas voltadas à saúde do trabalhador.

Introduction

Systemic Arterial Hypertension (SAH) is a serious problem in public health, as well as a risk factor for cardiovascular diseases.[1 - 4] It is estimated that the prevalence of SAH in the world population is approximately 22%.[5] In Latin America, Brazil presents one of the highest prevalences of SAH, with a significant difference between men (26.7%) and women (19.9%).[6] Among industry workers, the prevalence of SAH varies according to the geographic location and tends to be more prevalent in the Northeast region (35.1%), followed by the Midwest (19%) and the South (19.8%) regions of Brazil.[7]

Potential risk factors for the occurrence of SAH have been explored in different worker population groups, showing a heavy influence of sociodemographic, behavioral, and occupational factors.[7 - 9] SAH has mainly been associated with behavioral habits, such as the consumption of alcohol and tobacco; dysfunctional diet; the lack of physical exercise; as well as possible effects of the family history of the disease.[10] In this sense, unhealthy lifestyles can also influence the occurrence of other diseases associated with SAH, especially when related to family history and the presence of obesity.[9]

Cardiometabolic risk factors are normally asymptomatic and their early identification allows for preventive measures and actions to be established.[11] In addition, the different occupational scenarios and forms of productive management have incorporated changes in workers’ daily routines.[12] Although prior studies have investigated the occurrence of hypertension among industry workers in Brazil,[8 , 13] no studies have been conducted in the state of Rio Grande do Sul, one of the most industrialized states of the country. In this light, the present study seeks to verify the prevalence and investigate the factors associated with SAH in industry workers from the state of Rio Grande do Sul.

Methods

This is a cross-sectional study, using secondary data from the “Heart Project” (“Projeto Coração”) of the Social Services of the Industrial Sector of the state of Rio Grande do Sul (SESI-RS, in Portuguese), conducted from 2006 to 2009. The sample contemplated adult workers of 18 to 59 years of age and who have worked in small (20 – 99 employees), mid-sized (100 – 499 employees), and large (> 500 employees) industries, distributed throughout the main industrialized regions of the state of Rio Grande do Sul. Although this study used secondary data, it was submitted to (CAAE: 90968018.9.0000.5344/2018) and approved by the Research Ethics Committee of Universage do Vale do Rio dos Sinos (logged under protocol number 2.719.764). In this manner, the anonymity of the workers was preserved through a statement of responsibility submitted to the institution-data source.

Sample

In an attempt to guarantee the representativeness of the state’s industry workers, and considering the impossibility of including all employees, a sampling process was conducted in two stages. In the first stage, a simple, random sample was selected from the industries. In the second stage, a sample of the workers registered from the industries in the first stage was obtained. The selection of the companies was carried out through a survey of their location (municipalities) and the total number of employees, including all economic activities of the Annual Report on Social Information (RAIS, in Portuguese) from 2004. To determine which municipalities should be included in the study, a list was made, contemplating the municipalities in which 80% of the industry workers of the state were concentrated, distributed according to the company size and the National Classification of Economic Activities (CNAEs, in Portuguese). Through this simple and stratified random selection, according to company size, 145 companies were selected, contemplating industries from the sectors of food and beverage (CNAE 10 and 11), leather products (CNAE 15), metal-mechanic products (CNAEs 24, 25, 28 e 29), and tobacco (CNAE 12). This process sought to contemplate a representative sample related to the population of companies, considering a 95% confidence interval (95% CI), a variance for the proportion estimator of 0.25, and a maximum error in the proportion estimates of 3.6 percentage points. This study then obtained a sample proportion of the total number of employees registered in the companies. Therefore, at the end of the two stages, the assessment of 21,341 workers was contemplated.

Sample collection and instruments

The sample collection occurred by means of face-to-face interviews during working hours and including all of the company’s work shifts. To guarantee standardization, all of the interviewees received training on the proper procedures for data collection. All of the interviews and assessments were conducted on company grounds. All workers had received prior permission by the companies, and the adherence of the workers to this study was fully voluntary and consented.

A standardized, pre-coded, and pre-tested questionnaire was used. The questionnaire contemplated demographic, socioeconomic, behavioral, nutritional, and hereditary information. The demographic characteristics investigated in this study were: sex, age (10-year age groups), skin color (white and non-white), and marital status (with or without partner). The socioeconomic characteristics included: monthly family income (stratified in absolute values of Brazilian Reals) and education (stratified in level of education). As regards the behavioral characteristics, this study investigated smoking (smoker, non-smoker, or ex-smoker), considering a “smoker” to be the worker who uses any type or quantity of tobacco, daily, for at least six months. “Ex-smoker” was defined as those who have been a smoker and have not used tobacco in the last six months; “non-smoker” was defined as those who had never used tobacco at any time in their lives. The consumption of alcohol, by contrast, was defined based on the regular consumption of any type of alcoholic beverage at least once a week.

As regards the regular practice of physical activity (active and inactive), this study considered regular physical activity as practices performed in a regular and constant manner. The nutritional state was evaluated by means of the Body Mass Index (BMI), obtained by measuring one’s weight and height, considering the following equation: weight (in kilograms) divided by height (in meters) squared. All workers with a BMI of between 25.0 and 29.9kg/m[2] were classified as overweight, while those with a BMI of 30.0 kg/m[2] or more were classified as obese.[14] To measure the body weight in kilograms, a previously calibrated digital scale was used. The measurement of height in centimeters was carried out by using a mobile stadiometer, kept on a flat plane, with no baseboard, and propped up on a wall. The measurements of the workers were taken without shoes, with light clothes (without coats or PPEs), totally erect, and with their heels together. The family history of hypertension (mother, father, and grandparents) was reported by the participants.

The outcome variable was obtained by measuring the systolic and diastolic blood pressures, using a stethoscope and an aneroid sphygmomanometer, tested and calibrated by the National Institute of Metrology Standardization and Industrial Quality (INMETRO). The measurements were carried out in duplicate, using the average of the two observed measurements. All of the measurements were taken on the right arm, at an interval of three minutes, with the individual in a sitting position. All measurements were performed by undergraduate interns in nursing. These interns had been previously trained, considering the application of the protocol of recommendations established by the Third Brazilian Guideline on Arterial Hypertension.[15] The measurements were performed during working hours and before the application of the questionnaires, in an adequate physical space made available by the companies (apart from the production area and with low noise levels).

The presence of hypertension was determined by the presence of systolic arterial blood pressure ≥ 140mmHg and/or diastolic arterial blood pressure ≥ 90mmHg or taking antihypertensive medication, regularly or sporadically.[4 , 16] Workers with a prior diagnosis of SAH and without current treatment (use of medication) were classified based on the worker’s blood pressure measured in the present study.

Statistical analysis

Descriptive statistics was used for the general distribution of the sample and the distribution of the outcome under study, using absolute and relative frequencies for the categorical and average variables, with their respective standard deviations, for the numerical variables. For the gross analysis, between the outcome variable (SAH) and their exposure variables (independent), Pearson’s chi-squared text was used for the heterogeneity of the proportions (categorical variables) or of linear trend (ordinal variables). A possible presence of collinearity between the exposure variables was assessed through their association.

Multivariate analysis was performed by means of Poisson Regression with robust variance,[17] considering the values of statistical significance obtained through the Wald test for the heterogeneity of proportions (categorical variables) or of linear trend (ordinal variables). The multivariate analysis was based on the conceptual model of determination and interactions among variables,[18] considering two hierarchical levels of adjustment. At the first level, the adjusted analysis was performed between the demographic and socioeconomic characteristics themselves. By contrast, at the second level, the adjusted analysis was performed, including the variables of the first level with p<0.20 and the behavioral, nutritional, and family history variables. All of the analyses were stratified by sex, considering the heterogeneity of the outcome prevalence (SAH), and were conducted using the Stata program, version 12 (StataCorp LP, College Station, Texas, USA), considering a significance level of 5% (p<0.05).

Results

Of the 21,341 workers eligible in this study, 489 (2.3%) were classified as losses or exclusions, as they packed information or were outside of the age group target, while for 60 workers (0.28%), it was not possible to measure their blood pressure. Thus, a total of 20,792 workers, with an average age of 32.8 ± 9.8 years, was included in the final analysis, considering 12,349 men (59.4%) and 9,443 women (40.6%), with average ages of 33.5 ± 10.1 years and 31.9 ± 9.3 years, respectively. Regarding the industrial sectors, the present study included 4,356 workers from the food and beverage sector (20.9%), 9,692 from the leather products sector (46.6%), 6,168 from the metal-mechanic sector (29.7%), and 576 from the tobacco sector (2.8%).

Table 1 presents the general characteristics of the sample for men and women and the respective prevalence of SAH, according to the investigated variables. In the general sample, a prevalence of hypertension (SAH ≥ 140/90 mmHg or treatment) of 10.3% was found (95% CI: 9,8 - 10,7), given that 43.7% were not taking antihypertensive medication (n=931). The prevalence of SAH was greater in men (10.9%; 95% CI: 10.3 – 11.4) than in women (9.4%; 95% CI: 8.8 – 10.0; p=0.001), given that 24.3% of the men and 25.8% of the women, aged 40 years and over, presented SAH. This study also found that the women with better socioeconomic conditions presented a higher prevalence of SAH when compared to men ( Table 1 ). No collinearity was identified between any of the independent variables, including age and marital status, as well as between BMI, family income, and level of education.

Table 1

– Distribution of the sample and prevalence of systemic arterial hypertension (SAH≥140/90 mmHg or treatment) according to demographic, socioeconomic, behavioral, nutritional state, and hereditary characteristics in the sample of male and female industry workers in the state of Rio Grande do Sul, RS, Brazil, 2006-2009. (N=20.792)

Characteristics	Men (12,349)			Women (8,443)
	n (%)	% SAH	p-value	n (%)	% SAH	p-value
Age (years)			<0.001			<0.001
18 to 29	5,180 (42.0)	2.6		3,925 (46.5)	2.0
30 to 39	3,613 (29.2)	9.5		2,622 (31.1)	8.6
40 to 49	2,593 (21.0)	20.1		1,522 (18.0)	22.6
50 to 59	963 (7.8)	35.5		374 (4.4)	39.0
Skin color			0.936			0.508
White	9,595 (77.7)	10.8		7,031 (83.3)	9.5
Não White	2,754 (22.3)	10.9		1,412 (16.7)	8.9
Marital status			<0.001			<0.001
Without partner	3,976 (32.2)	5.8		2,724 (32.3)	7.0
With partner	8,373 (67.8)	13.2		5,719 (67.7)	10.5
Education			<0.001			<0.001
Incomplete elementary	4,039 (32.7)	15.8		3,469 (41.1)	14.3
Complete elementary	2,932 (23.8)	8.6		2,060 (24.4)	7.5
Complete high school	3,699 (29.9)	7.9		2,021 (24.0)	5.4
Incomplete/complete higher education	1,679 (13.6)	9.5		893 (10.6)	3.6
Monthly Family income (Brazilian reals)			0.004			0,002
≤ 800	2,973 (25.3)	10.6		2,410 (29.7)	10.6
801 to 1,200	3,113 (26.4)	10.0		2,819 (34.7)	9.5
1,201 to 1,800	2,518 (21.3)	10.0		1,578 (19.5)	9.9
> 1,800	3,183 (27.0)	12.9		1,313 (16.2)	7.1
Smoking			<0.001			0.014
Non-smoker	9,051 (73.3)	9.8		7,153 (84.8)	9.2
Ex-smoker	1,267 (10.3)	16.7		519 (6.1)	12.9
Smoker	2,031 (16.4)	12.0		771 (9.1)	8.4
Alcohol consumption			0.435			0.001
Does not consume	7,650 (61.9)	10.7		7,483 (88.6)	9.8
Consumes	4,699 (38.1)	11.1		960 (11.4)	6.6
Physical Activity			<0.001			0.324
Active	4,419 (36.0)	8.9		2,054 (24.5)	9.9
Inactive	7,860 (64.0)	11.9		6,347 (75.5)	9.2
Nutricional State (BMI)			<0.001			<0.001
Normal (< 25 kg/m2	5,664 (46.0)	4.7		4,538 (53.9)	3.6
Overweight (25 to 29.9 kg/m2)	5.014 (40.6)	13.0		2,505 (29.8)	11.9
Obese (≥ 30 kg/m2)	1,660 (13.5)	25.4		1,380 (16.3)	24.0
Presence of hypertension in the family			<0.001			<0.001
No	6,442 (52.2)	7.8		3,477 (41.2)	4.8
Mother or Father	4,987 (40.5)	12.5		3,950 (46.8)	10.3
Mother and Father	674 (5.5)	22.9		657 (7.8)	22.2
Mother, Father, and Grandparents	226 (1.8)	25.7		349 (4.1)	21.2

BMI: body mass index. P-value for the chi-squared test for the heterogeneity of proportions (categorical variables) or linear trend (ordinal variables).

Table 2 presents the ratios of gross and adjusted prevalence, stratified among men and women, for the occurrence of SAH, according to the investigated factors. After the analysis had been adjusted, the prevalence of SAH proved to be associated with the rise in age group, a low level of education, living with a partner, being overweight or obese, and having at least one family member with a medical history of hypertension. As regards the socioeconomic factors, the lower level of education continued to be associated with a higher prevalence of SAH only among women. A directly proportional association was observed between the nutritional state and SAH in both sexes. Nonetheless, the prevalence of SAH was directly and significantly higher among those who had one of their parents, or both parents, and their grandparents, with a medical history of hypertension. Although family income, smoking, alcohol consumption, and the practice of physical activity did present a trend of association in the gross analysis, these were contradictory and all of them lost significance after the adjustment ( Table 2 ).

Table 2

– Gross or adjusted prevalence ratios (OR) of systemic arterial hypertension (SAH≥140/90 mmHg or treatment) according to demographic, socioeconomic, behavioral, nutritional state, and hereditary characteristics in the sample of male and female industry workers in the state of Rio Grande do Sul, RS, Brazil, 2006-2009. (N=20.792)

		Men (12,349)		Women (8,443)
	Characteristics	Gross PR*	Adjusted PR†	Gross PR *	Adjusted PR †
First level	Age (years)	p<0.001	p<0.001	p<0.001	p<0.001
	18 to 29	1	1	1	1
	30 to 39	3.66 (3.01-4.45)	3.43 (2.78-4.21)	4.32 (3.35-5.56)	3.79 (2.93-4.90)
	40 to 49	7.78 (6.48-9.35)	7.13 (5.84-8.71)	11.37 (9.00-14.44)	9.85 (7.70-12.60)
	50 to 59	13.7 (11.38-16.56)	12.09 (9.81-14.90)	19.64 (15.24-25.31)	17.28 (13.29-22.47)
	Skin color	p=0.936	-	p=0.509	-
	White	1		1
	Não White	1.01 (0.89-1.13)		0.95 (0.78-1.13)
	Marital status	p<0.001	p=0.028	p<0.001	p<0.001
	Without partner	1	1	1	1
	With partner	2.27 (1.98-2.60)	1.17 (1.02-1.35)	1.50 (1.28-1.76)	1.28 (1.09-1.51)
	Education	p<0.001	p=0.182	p<0.001	p=0.001
	Incomplete elementary	1.67 (1.41-1.96)	1.05 (0.87-1.26)	4.00 (2.82-5.67)	1.58 (1.08-2.29)
	Complete elementary	0.91 (0.75-1.10)	0.84 (0.70-1.03)	2.10 (1.45-3.05)	1.46 (1.00-2.14)
	Complete high school	0.83 (0.69-1.00)	0.88 (0.73-1.06)	1.51 (1.02-2.21)	1.30 (0.87-1.92)
	Incomplete/complete higher education	1	1	1	1
	Monthly family income (Brazilian reals)	p=0.005	p=0.701	p=0.002	p=0.055
	≤ 800	0.83 (0.72-0.95)	0.96 (0.83-1.12)	1.50 (1.19-1.88)	1.30 (1.02-1.66)
	801 to 1,200	0.77 (0.67-0.89)	0.89 (0.77-1.03)	1.35 (1.07-1.69)	1.20 (0.95-1.51)
	1,201 to 1,800	0.78 (0.67-0.90)	0.89 (0.76-1.03)	1.40 (1.09-1.79)	1.16 (0.91-1.49)
	> 1,800	1	1	1	1
Second level	Smoking	p<0.001	p=0.262	p=0.014	p=0.133
	Non-smoker	1	1	1	1
	Ex-smoker	1.70 (1.48-1.96)	1.03 (0.91-1.18)	1.40 (1.10-1.77)	0.96 (0.77-1.20)
	Smoker	1.23 (1.08-1.40)	1.08 (0.95-1.23)	0.91 (0.71-1.16)	0.83 (0.67-1.05)
	Alcohol consumption	p=0.435	-	p=0.002	p=0.824
	Does not consume	1		1	1
	Consumes	1.04 (0.94-1.16)		0.67 (0.52-0.86)	0.98 (0.77-1.25)
	Physical Activity	p<0.001	p=0.361	p=0.323	-
	Active	1	1	1
	Inactive	1.35 (1.20-1.51)	1.04 (0.94-1.16)	0.93 (0.80-1.08)
	Nutritional state (BMI)	p<0.001	p<0.001	p<0.001	p<0.001
	Normal (< 25 kg/m2)	1	1	1	1
	Overweight (25 to 29.9 kg/m2)	2.78 (2.42-3.18)	1.94 (1.69-2.22)	3.34 (2.78-4.02)	2.04 (1.69-2.45)
	Obese (≥ 30 kg/m2)	5.43 (4.71-6.27)	3.36 (2.90-3.89)	6.76 (5.66-8.08)	3.60 (2.98-4.36)
	Presence of SAH in the family	p<0.001	p<0.001	p<0.001	p<0.001
	No	1	1	1	1
	Mother or Father	1.61 (1.44-1.80)	1.49 (1.34-1.65)	2.17 (1.82-2.58)	1.78 (1.50-2.10)
	Mother and Father	2.94 (2.50-3.46)	2.16 (1.86-2.52)	4.68 (3.81-5.76)	2.77 (2.27-3.38)
	Mother, Father, and Grandparents	3.31 (2.61-4.19)	2.95 (2.40-3.62)	4.47 (3.48-5.74)	3.22 (2.54-4.07)

* P-value for the Wald test for the heterogeneity of proportions (categorical variables) or linear trend (ordinal variables) obtained by means of Poisson regression with robust variance; † Adjusted analysis by multivariate model, including the variables with p<0.20 in the gross analysis. First Level: adjustment among the sociodemographic variables; Second Level: adjustment among the variables of the first level with p<0.20 plus the behavioral, nutritional state, and hereditary variables.

Discussion

The present study’s findings point out that sociodemographic, nutritional, and family history factors are associated with the occurrence of SAH in industry workers. Moreover, this study also found that the prevalence of SAH increased according to the advance in age and the marital status, in both sexes. The unfavorable socioeconomic conditions also proved to be associated with the presence of SAH, especially among women.

The prevalence of SAH confirmed in this study was below that confirmed in other studies conducted with industry workers in Brazil.[8 , 13] This variability may potentially be explained by this study’s period of data collection (2006 to 2009), by the diversity of criteria used to define the presence of SAH, in addition to the type of device and time of measurement of the SAH, making the comparisons among studies difficult.[19] Furthermore, male workers presented a higher prevalence of SAH when compared to women, which runs in line with a study previously conducted with industry workers.[7]

Although cross-sectional studies do not allow for cause-effect relationships to be established, it is possible to consider that the physiological changes related to the advance in age can increase risks in the cardiovascular system.[1 , 20 , 21] In this study, the prevalence of SAH was significantly higher among workers of 40 years of age and over. One similar finding was observed in a study conducted with workers from the metallurgical and steelworking sector,[13] illustrating that workers of over 40 years of age are a priority for SAH preventive actions and intervention.

Workers who reported living with a partner presented a higher prevalence of SAH. A similar finding was previously observed, in which living with a partner was associated with other morbidities and SAH.[22] By contrast, when analyzing the influence of the level of education on SAH, our study identified that the women with a lower level of education presented a higher probability for SAH, which was similar to previous findings in worker samples.[23 , 24] Although studies have sought to identify differences between the potential risk factors for SAH among workers of both sexes, what stands out is that the biological susceptibility related to sex or to difference in gender is not linked to the health risks inherent to the work process for both sexes.[25] Nevertheless, it is possible to highlight that women often occupy less prestigious positions and with lower salaries in companies,[26] aspects that can reflect the higher prevalence of SAH in women of lower socioeconomic classes.

In the present study, the overweight and obese workers presented a two to three-fold greater probability of having SAH. Prior studies corroborate a significant association between the nutritional state and SAH, including studies conducted with workers.[12 , 20 , 27 , 28] This finding demonstrates a possible relationship between the increase in the prevalence of SAH with the nutritional transition of the population.[6 , 28] By contrast, as regards the family history of SAH, our study confirmed a significantly higher prevalence of SAH among workers who reported a prior family history of SAH in their father, mother, or grandparents. Previous studies on the theme demonstrate a significant importance of the hereditary burden for the development of SAH.[29 , 30]

The main positive points of this study include its sample size, including workers from different industrial sectors of the state of Rio Grande do Sul. The present study adopted a standardized method of data collection, as well as all procedures necessary for the adequate measurement of one’s blood pressure. It should also be emphasized that this study sought to explore the potential factors associated with the occurrence of SAH, considering the adoption of a multivariate analysis model. However, the findings of this study should be interpreted considering a few limitations. This study used secondary data, collected from 2006 to 2009, not including the collection of occupational variables. As this is a cross-sectional study, it may be subject to the presence of reverse causality among the investigated associations. The presence of bias on the part of a healthy worker or survivor cannot be totally discarded, since this study considered only active workers, that is, those who were working when this study was applied, excluding those who were on leave due to health problems, for example. Another limitation of this study is due to the lack of an intra- and inter-examiner variability analysis for the measurements of systolic and diastolic blood pressures. Finally, the analysis by industrial sector, as well as possible sociodemographic differences between sectors, were hindered due to the broad heterogeneity of the number of workers investigated in each sector.

Although the prevalence of SAH found in our study was relatively low, it was observed that the occurrence of SAH in industry workers is influenced by sociodemographic, nutritional, and family history factors. However, further studies are warranted and should focus on identifying potential occupational risk factors (type of occupation, work shift, time of service, presence of a food program in the workplace, among others) associated with SAH, concentrating on specific measures and actions geared toward combatting the occurrence of chronic non-communicable diseases and protecting the full wellbeing of the worker.

Conclusions

This study’s findings, in the studied sample, pointed out that sociodemographic, nutritional, and family history factors are associated with the occurrence of SAH. It was found that the prevalence of SAH increased in accordance with advances in age and marital status, in both sexes. The unfavorable socioeconomic conditions were also associated with the presence of SAH, primarily among women. Such evidence can contribute to the formulation of effective interventions for the prevention of SAH, together with the policies geared toward worker health.