Sampling plan and methodological aspects: a household healthcare survey in Piauí.

OBJECTIVE: To describe the methodological aspects of the Piauí home healthcare survey (ISAD-PI) and assess the relation between sampling plan, precision, and design effects, assuming that population health surveys are relevant instruments for health monitoring.
METHODS: ISAD-PI was a population-based cross-sectional study that analyzed the living conditions and health status of the population residing in urban areas in the municipalities of Teresina and Picos, in Piauí. Sampling was carried out by conglomerates in two stages: Primary Sampling Units and households. To calculate the sample size, we considered the stratification of the population in both cities, according to the age of the individuals. We evaluated the "non-response" rate (NRR) and estimated the proportions according to sex and age, as well as the prevalence of social determinants of health in order to assess the compliance of the sampling plan. Analyses related to the precision according to the coefficient of proportion variation of the standard error (Cv-pˆ) and the design effect (deff). Cv-pˆ less than 20% and deff less than 1.5 were considered adequate. The total NRR of households was 38.2% in Teresina and 38.3% in Picos. We carried out twenty-four proportion estimates in relation to age and sex and 48 prevalence of social and health determinants estimates, totaling 72 estimates. Among them, 71 had Cv-pˆ less than 20% and 61 had deff less than or equal to 1.5.
CONCLUSION: Data generated from the ISAD-PI may contribute to the assessment of health and morbidity conditions in the population. Furthermore, methodological aspects employed in this research may serve as a basis for studies carried out in other cities in Brazil.

INTRODUCTION

Population healthcare surveys are instruments of great importance for monitoring the health situation of the population, providing data that support the planning of action strategies, investments, and implementation of new health policies, as well as allowing the evaluation of health policies already existing[1,2].

Epidemiological surveys cover a wide universe of individuals and, given the impossibility to consider the participation of the whole population in this research, we worked with representative samples. In this context, the sampling plan represents the set of techniques used to calculate the sample size and sample selection[3].

Publications with greater detail on the sampling plans used in epidemiological research in the health area have intensified and might serve as a basis for new experiences. Besides, it could provide tools for the design of other studies[4].

The cluster sampling plan with stratification has been used in health surveys with national coverage, such as the Pesquisa Nacional de Saúde (PNS - National Health Survey)[6] and the Pesquisa Nacional de Saúde Bucal[5] (National Oral Health Survey), and with municipal coverage, such as the Inquérito de Saúde de São Paulo (ISA -CAPITAL - São Paulo Health Survey)[4]. In these studies, the coefficient of variation (Cv) and the design effect (deff) have been used to assess the sampling plan[4], stipulated from estimates of the prevalence of health determinants such as self-assessment of health, use of health services, and diagnosis of chronic diseases.

We considered the “Inquérito de Saúde Domiciliar no Piauí - ISAD-PI” (“Home Health Survey in Piauí - ISAD-PI”) to analyze determinants and health conditions of the population residing in urban areas in the municipalities of Teresina and Picos in Piauí. Thus this study aim to describe the methodological aspects of ISAD-PI as a population health survey and assess the compliance of the sampling plan in relation to precision and design effects.

METHODS

Description of the ISAD-PI, with an emphasis on the study population, sampling, and collection procedures, in addition to the presentation of the results of the application of the sampling plan.

Study Characterization and Research Subjects

The ISAD-PI was a population-based, cross-sectional study that intended to analyze determinants and health conditions of the population residing in urban areas of Teresina and Picos, in Piauí. For the study, all individuals residing in private households were eligible, except individuals with disabilities that hampered research.

Piauí is a state in the Northeast of the country located between 2º 44’ 49” and 10º 55’ 05” south latitude and between 40º 22’ 12” and 45º 59’ 42” west longitude. This Brazilian state limits with Ceará, Pernambuco, Bahia, Tocantins, and Maranhão. The state of Piauí has an area of 251,616,823km2 and has 224 municipalities[8]. The choice of the two municipalities included in the research took into account the four demographic mesoregions of Piauí: Northern, Center-North region, Southeast and Southwest regions, with Teresina being the state capital and the municipality with the highest population density in the Center-north region and Picos being the third-largest city in the state (located 308km from the capital Teresina), with the highest population density in southeastern Piauí. In addition, these municipalities have campuses of the Universidade Federal do Piauí (Federal University of Piauí), the institution responsible for data collection, making logistics feasible.

Sample Size

To calculate the sample size, the size of the population of Teresina (767,557 inhabitants) and the population of Picos (58,321 inhabitants)[9] were considered, as well as the stratification of the population of both cities, according to the age of the individuals to both sexes: children under 2 years old; children aged 3 to 4 years; children from 5 to 9 years old; adolescents aged 10 to 14 years; adolescents aged 15 to 19 years; adults aged 20 to 59 years, and older adults over 60 years (Table 1 - Block 1).

Table 1

Reference population, person/household ratio, planned sample of households and persons and simulation for 50% proportion estimates, according to age and sex groups in Teresina and Picos. PI, ISAD-PI, 2019.

City/Sex	Age (years)
	0–2	3–4	5–9	10–14	15–19	20–59	≥ 60
Block 1	Population reference
Teresina
M	16,652	11,373	29,010	33,404	33,807	206,062	26,299
F	16,085	10,905	28,073	32,820	36,003	248,680	38,384
Picos
M	1,187	848	2,237	2,598	2,689	15,600	2,263
F	1,258	820	2,201	2,522	2,824	18,144	3,130
Block 2	Person/household ratio
Teresina
M	0.0793	0.0541	0.1381	0.1590	0.1609	0.9808	0.1252
F	0.0766	0.0519	0.1336	0.1562	0.1714	1.1837	0.1827
Picos
M	0.0701	0.0500	0.1320	0.1533	0.1587	0.9207	0.1336
F	0.0742	0.0484	0.1299	0.1488	0.1667	1.0708	0.1847
Block 3	Sample of households to guarantee at least 30 individuals per group
Teresina
M	379	554	217	189	186	31	240
F	392	578	225	192	175	25	164
Picos
M	428	599	227	196	189	33	225
F	404	620	231	202	180	28	162
Block 4	Sample size of individuals
Teresina								Total
M	46	31	80	92	93	567	72	981
F	44	30	77	90	99	684	106	1,130
Total	90	61	157	182	192	1251	178	2,111
Picos								Total
M	43	31	82	95	98	571	83	1,003
F	46	30	81	92	103	664	115	1,131
Total	89	61	163	187	201	1235	198	2,134
Bloco 5	Simulation of the behavior of the confidence interval (95%CI) and the coefficient of variation of the standard error (Cv) for proportions (pˆ) 50%
Teresina	95%CI (Cv-pˆ)
M	35.5–64.5 (14.7)	32.4–67.6 (18.0)	39.0–61.0 (11.2)	39.8–60.2 (10.4)	39.8–60.2 (10.4)	45.8–54.2 (4.2)	38.5–61.6 (11.8)
F	35.2–64.8 (15.1)	32.1–67.9 (18.26)	38.8–61.2 (11.4)	39.7–60.3 (10.5)	40.2–59.8 (10.1)	46.3–53.8 (3.8)	40.5–59.5 (9.7)
Picos
M	35.1–64.9 (15.3)	32.4–67.6 (18.0)	39.2–60.8 (11.0)	40.0–60.1 (10.3)	40.1–59.9 (10.1)	45.9–54.1 (4.2)	39.2–60.7 (11.0)
F	35.6–64.5 (14.7)	32.1–67.9 (18.3)	39.1–60.9 (11.1)	39.8–60.3 (10.4)	40.3–59.7 (9.8)	46.2–53.8 (3.9)	40.8–59.1 (9.3)

ISAD-PI: Home Health Survey in Piauí; M: male; F: female; 95%CI: 95% confidence interval; Cv-pˆ: coefficient of variation of the standard error of the proportion.

The municipality of Teresina had 210,093 private households in 2010 and that Picos had 16,944[9]. Therefore, we calculated the average number of individuals in each age group per household (Table 1 - Block 2).

The distribution of sample means can be approximated by a normal distribution if n > 30 and the population has any distribution[10]; so in order to ensure that a minimum of 30 individuals of each age group, for both sexes participated in the sample, we estimated the number of households needed for each age group (Table 1 - Block 3). Thus, the largest sample size of households relates to the female age group of 3-4 years, both in Teresina (n0 = 578 households) and in Picos (n0 = 620 households). The expected number of individuals for each age group and sex was obtained, presented in Table 1 - Block 4.

Considering the age ranges (Tabela 1 – Block 4), studies were carried out by simulating the 95% confidence interval (95%CI) and the coefficient of variation of the standard error of the proportion – Cv-pˆ for estimates of the proportion (pˆ ), ranging from 10% to 70%, according to age groups, sex, and respective sample sizes (values for estimates of 50% can be seen in Table 1- Block 5).

Taking into account that losses may occur during data collection due to various reasons, such as the absence of the resident in the selected household, refusal of the resident to answer the questionnaire, errors in the answers, or even closed household, the size of the final sample for this study was adjusted using n = n0/0,90, assuming a response rate of 90%, resulting in n ≅ 642 households in Teresina and n ≅ 688households in Picos.

Sampling Plan

The study’s sampling plan was carried out by a cluster sampling process, in two stages: Primary Sampling Units (PSU) and households, based on census data from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) in 2010[9].

The PSU are area units set apart to the sampling plans. The census sector, composed of approximately 300 families and approximately 1,000 inhabitants, is the smallest available geographic unit for which there is data on residents with similar socioeconomic characteristics.

In the first stage, we intended to improve sampling efficiency and generate similarly sized PSU (in relation to the number of households). So when necessary the census tracts of each city were divided or grouped in such a way that the coefficient of variation for their size did not exceed 10%. Thus, the generated PSU could be constituted by a single census tract, a fraction of a census tract, or a grouping of census tracts[11].

Then we ordered the PSU according to their code, so all urban areas of the municipalities included in the research were represented in the sample. Thus, a systematic sample was taken from this ordered list of PSU in each city, with probability proportional to size. To facilitate the estimation of the parameters of interest, we defined that 30 PSU in Teresina and 24 PSU in Picos would be selected with equiprobability.

The second stage involved the systematic sampling of households within each UPA selected in the first stage. The fix sampling fraction in the second stage caused the number of selected households to be higher (or lower) than planned if the census sector had grown (or decreased) since the 2010 Census. Thus the second-stage sampling fraction can be rewritten by: , whereby Mi’ is the number of households in the PSU “i” obtained in the household listing activity carried out in the field.

The global sampling fraction used in this study was: where: f = global sampling ration; a = total number of PSU to be selected in the first stage; Mi = number of households in PSU “i”; b = number of households to be drawn in each selected UPA.

Household Non-Response Rate

Cases in which the team made initial contact with the household were classified as “non-response” due to refusal of the residents (NR-Refusal) and, after clarification on the research procedures, the residents refused to participate in the study. The cases in which the household remained closed after three attempts were classified as “non-response” due to the absence of residents (NR-Absence) and the total number of households with impediment (NR-Total) corresponds to the sum of the two values.

“Non-Response” Rates (NRR) were calculated as follows: NRR – Total = x/X; NRR – Absence = xi/X and ; NRR – Absence = xz/X where: x = total number of households with “non-response”; xi = number of households with “non-response” due to refusal by residents; xz = number of households with “non-response” due to the absence of residents; and X = number of households in the sample.

Data Collection Logistics

Data were collected between September 2018 and February 2020. During this period, with the help of IBGE’s digital grids[11], the streets of the PSU were always covered in a clockwise direction, with the supervisor’s right arm facing the houses to count the households. When selected, a multi-professional trained team visited a household.

After clarification on ethical procedures and data collection, residents of the households were invited to participate in the research and, in case of acceptance and by signing the Informed Consent Form and the Free and Informed Assent (for minors). Data collection was started immediately or scheduled according to the availability of residents.

If any selected household was unavailable on the first visit, the researchers returned to the household three times, on different days and times, including one day on the weekend or on a holiday. After the attempts, if they remained closed, these households were excluded. In the case of closed households, the team used an informative pamphlet about the research, containing clarifications, a telephone number, and an invitation to participate.

To give visibility to the Survey and with a view to clarifying the population in general about the existence of the research, the study was disseminated in various media such as radio, social networks, newspapers broadcast on open TV, and written newspapers. Furthermore, information leaflets were distributed at the research sites.

The collection in the households was carried out in two stages. The first stage took place by the application of structured questionnaires by trained interviewers with mobile devices (cellphones and tablets) and the Epicollect 5® (Imperial College London, 2018), available at https://five.epicollect.net/. The questionnaires used in the survey were based on questionnaires previously used in population-based surveys developed in the country: Inquérito de Saúde no município de São Paulo (Health Survey in the city of São Paulo), in 2015[12], and Pesquisa Nacional de Saúde (National Health Survey), in 2013[13].

Teams collected sociodemographic, economic, access to health and sanitation services, current and past health status, violence and safety, self-reported morbidities, medication use, lifestyle, eating habits, and physical activity data. Moreover, at this stage, anthropometric data were also collected (weight, height, waist circumference, arm circumference, calf circumference, and skin folds) and blood pressure was measured. In order to reduce errors, all anthropometrists and technicians responsible for measuring blood pressure were trained and standardized according to the same methodology, and all measurements were collected in duplicate. Specifically for anthropometric measurements, training was carried out by the team from the Laboratory of Nutritional Assessment of Populations (LANPOP), from the Faculdade de Saúde Pública of the Universidade de São Paulo (Faculty of Public Health/ University of São Paulo), a partner in carrying out the ISAD-PI.

Questions related to the household, including access to health and sanitation services, family income, and goods were addressed to the head of the family, identified by the residents themselves. In the absence of the head of household or his refusal to answer the questions, another capable family member answered the questions.

Due to logistical reasons, only in the municipality of Teresina we carried out a second collection stage, following the same sampling plan, so 50% of the households drawn in each sector were systematically selected, forming a sub-sample. For this, in addition to the data collected in the first stage, adolescents (10 to 19 years old), adults (20 to 59 years old), and older adults (60 years old or more) residing in households included in the sub-sample, households were invited to participate in data collection on food consumption, by the application of 24-hour food recall (Sample-R24hs) and blood collection (Blood-sample) for subsequent biochemical analysis (glycemia and lipid profile).

Blood collection was performed at home by trained nurses, on days scheduled according to the availability of residents. Guidance for participants was provided in writing at the first home visit and reinforced by phone call the day before the collection date. They followed a standardized script, including 12-hour fasting for food and non-alcoholic beverages, 72-hour fasting for alcoholic beverages, and no physical activity or physical effort on the day scheduled for collection.

The R24hs was applied by trained nutritionists, using the multiple-pass method interview technique, which consists of an interview guided in five stages with the objective of reducing underreporting of food consumption[14]. Furthermore, after an interval of 2 months, face-to-face reapplication of the 24-hour recall was performed in 40% of the sample that responded to the first recall.

Evaluated Variables

In this study, to assess the compliance of the sampling plan in relation to precision and design effects, variables related to sociodemographic aspects, self-assessment in health, use of health services, and health assessment were used, usually studied in surveys of health[4].

The variables were presented to the participants as follows: 1 - gender (What is your gender? male | female); 2 - age (How old are you?); 3 - skin color (What is your skin color? white | black | yellow | brown | indigenous | another | do not know); 4 - health self-assessment (In general, how do you rate your health? very good | good | regular | too bad | bad | do not know); 5 - use of family health services (Have you ever used the services offered by the Programa Saúde da Família/Estratégia Saúde da Família (PSF/ESF - Family Health Program/Family Health Strategy)? yes | no | do not know); 6 - health assessment (When was the last time you had your blood pressure measured? less than 6 months ago | between 6 months and less than 1 year | between 1 year and less than 2 years | between 2 years and less than 3 years | 3 years or more | never | do not know).

Coefficient of Variation (Cv) and Design Effect (deff)

The parameters estimated in this study were the proportions according to sex and age, as well as the prevalence of people who declared themselves black or brown, reported very good or good self-rated health, had already used the family health program, and had their blood pressure measured in the last 6 months.

Estimates of proportion and prevalence were analyzed for accuracy using the coefficient of variation (Cv). Estimates with Cv less than 20% were considered accurate enough. In addition, we also evaluated the design effect measures (deff), used as efficiency measures of complex sampling designs[15]. Values less than 1.5 were considered adequate. The frequency of estimates smaller than two was also verified, which is a value frequently adopted in sampling plans in health surveys[4,7,5].

For the variables that had missing values, it was decided to perform the imputation by the Predictive Mean Matching method, since the percentage of imputed data did not exceed 20%. This procedure kept the original equiprobabilistic design of the sample. All analyzes were carried out in the survey module of the Stata program version 14, which considers the sampling design in estimating the results.

RESULTS

30 PSU were drawn in Teresina and 24 in Picos[16] (Figure). In total, 1,285 people were interviewed in Teresina, corresponding to 42.8 (16.4) individuals per PSU, and 1013 people in Picos, which correspond to 42.2 (18.1) individuals per PSU. The survey ended with the final total sample of 497 households in Teresina and 441 in Picos (Table 2). The sub-samples Sample-R24h and Sample-blood comprised, respectively, 617 and 421 people in Teresina.

Figure

Census sectors in the municipalities of Teresina (A) and Picos (B), in Piauí, participating in ISAD-PI.

Table 2

Interviews carried out, households visited, and the “non-response” rate (NRR) of households according to the primary sampling unit (PSU) in Teresina and Picos. Piauí, ISAD-PI, 2019.

	Teresina					Picos
	Interviews conducted	Drawn households	172 interviewed households.	% NRR Absence	% Total NRR	Interviews conducted	Drawn households	172 interviewed households.	% NRR (Refusal)	% NRR Absence	% Total NRR
	48	49	15	11.5	42.3	37	43	18	9.3	48.8	58.1
	42	12	19	9.4	40.6	35	33	17	9.1	39.4	48.5
	9	24	5	25.0	68.8	23	27	13	14.8	37.0	51.9
	17	13	7	5.9	35.3	27	28	14	7.1	42.9	50.0
	33	26	15	40.0	40.0	35	32	18	15.6	28.1	43.8
	39	33	15	26.9	42.3	54	38	22	10.5	31.6	42.1
	78	36	30	12.2	38.8	32	26	14	23.1	23.1	46.2
	33	51	12	0.0	0.0	72	37	33	5.4	5.4	10.8
	25	17	11	16.7	54.2	48	25	20	8.3	8.3	16.7
	30	20	13	0.0	0.0	33	26	17	7.7	26.9	34.6
	47	26	15	7.7	42.3	9	12	6	8.3	41.7	50.0
	40	29	18	15.2	45.5	40	30	17	6.7	36.7	43.3
	75	31	24	11.1	33.3	48	28	19	14.3	17.9	32.1
	60	32	25	15.7	51.0	25	10	10	0.0	0.0	0.0
	49	23	17	0.0	0.0	61	35	26	17.1	8.6	25.7
	17	28	11	35.0	45.0	35	34	16	14.7	38.2	52.9
	50	31	20	11.5	23.1	36	17	17	0.0	0.0	0.0
	38	30	15	37.9	48.3	27	32	11	31.3	34.4	65.6
	62	35	20	22.6	35.5	28	29	11	20.7	41.4	62.1
	61	31	20	22.6	38.7	39	30	18	13.8	24.1	37.9
	25	13	9	21.7	60.9	78	37	29	13.5	8.1	21.6
	46	28	15	17.9	46.4	65	43	24	14.0	30.2	44.2
	54	22	17	22.6	45.2	46	20	20	0.0	0.0	0.0
	29	26	16	33.3	46.7	80	45	31	15.6	15.6	31.1
	53	26.8	27	8.6	22.9	-	-	-	-	-	-
	45	49	17	16.1	45.2	-	-	-	-	-	-
	27	12	13	0.0	0.0	-	-	-	-	-	-
	54	24	19	17.9	32.1	-	-	-	-	-	-
	49	13	17	0.0	22.7	-	-	-	-	-	-
	50	26	20	3.8	23.1	-	-	-	-	-	-
Mean ± DP	42.8 ± 16.4	26.8 ± 9.3	19.0 ± 5.5			42.2 ± 18.1	29.9 ± 9	18.4 ± 6.6
Total	1,285	804	497		38.2	1,013	717	441			38.3

ISAD-PI: Home Health Survey in Piauí; PSU: primary sampling unit; %RR: % response rate; %OF: % offside rate.

The numbers of households drawn in Teresina and Picos (804 and 715, respectively; Table 2) were higher than those considered necessary for conducting the interviews, provided for in the sampling stage (642 and 688, respectively). Despite this, the number of households interviewed was lower than planned, considering the average total “non-response” rate of 38.2% in Teresina and 38.3% in Picos, both higher than expected, of 10%.

Of the total number of households in which there was “non-response” in Teresina, 21.64% occurred due to residents’ refusal to participate in the survey and 16.54% occurred due to exclusion given the absence of residents after three attempts. In Picos, impediments due to refusal and absence of the resident in three attempts accounted for 12.45% and 25.87%, respectively.

We carried out twenty-four estimates of the proportion in relation to age and sex (Table 3) and 48 estimates of the prevalence of social and health indicators (Table 4), totaling 72 estimates. Except for the estimated proportion of male adolescents in the blood sample (Cv-pˆ = 27,6), the other estimates showed Cv-pˆ less than 20%.

Table 3

Interviews, proportion estimates, confidence intervals, coefficients of variation and design effects according to sex of adolescents, adults and older adults, in Teresina and Picos. Piauí, ISAD-PI, 2019.

	Male			Female
	n	pˆ (95%CI)	Cv | deff	n	pˆ (95%CI)	Cv (deff)
Teresina (Total sample)
Teens (10–19 years old)	92	21.6(16.0–28.6)	14.3 | 2.4)	135	19.3(16.0–23.0)	8.8 | 1.3
Adults (20–59 years old)	252	59.3(55.3–63.2)	3.3 | 0.7	413	59.0(56.5–61.4)	2.0 | 0.4
Older adults (60+ years old)	81	19.0(14.8–24.1)	12.0 | 1.4	152	21.7(17.7–26.4)	9.8 | 1.9
Teresina (Blood sample)
Teens (10–19 years old)	32	22.7(12.3–38.0)	27.6 | 3.1	51	18.2(14.2–23.0)	11.7 | 0.8
Adults (20–59 years old)	75	53.2(45.8–60.4)	6.7 | 0.7	167	59.6(54.6–64.5)	4.0 | 0.7
Older adults (60+ years old)	34	24.1(16.1–34.4)	18.6 | 1.5	62	22.1(17.8–27.2)	10.2 | 0.8
Teresina (R24h sample)
Teens (10–19 years old)	52	24.0(17.5–31.9)	14.7 | 1.5	68	17.0(14.2–20.2)	8.6 | 0.6
Adults (20–59 years old)	120	55.3(50.5–50.0)	4.2 | 0.5	245	61.2(57.2–65.1)	3.1 | 0.6
Older adults (60+ years old)	45	20.7(14.8–28.3)	15.8 | 1.4	87	21.8(17.4–26.9)	10.6 | 1.2
Picos
Teens (10–19 years old)	75	22.1(18.2–26.5)	9.2 | 0.8	80	14.7(12.0–17.8)	9.5 | 0.8
Adults (20–59 years old)	215	63.2(58.4–67.8)	3.6 | 0.7	368	67.4(62.5–72.0)	3.4 | 1.3
Older adults (60+ years old)	50	14.7(11.0–19.4)	13.9 | 1.1	98	17.9(13.5–23.5)	13.5 | 2.1

ISAD-PI: Health Survey of Piauí; M: male; F: female; n: interviews carried out; pˆ: proportion; 95%CI: 95% confidence interval; Cv: coefficients of variation.

Table 4

Prevalence estimates, confidence intervals, coefficients of variation and design effects according to sex of adolescents, adults and older adults in Teresina and Picos. Piauí, ISAD-PI, 2019.

Indicators	Male		Female
	pˆ (95%CI)	Cv(deff)	pˆ (95%CI)	Cv(deff)
Teresina
Teens (10–19 years old)
Very good or good health self-assessment	75.6 (65.5–83.4)	5.8 | 0.9	64.0 (55.1–71.8)	6.4 | 0.9
Have you already used the family health program	78.9 (67.4–87.1)	6.1 | 1.2	84.9 (77.5–90.3)	3.6 | 1.9
Blood pressure measured in the last 6 months	35.6 (26.6–46.6)	13.3 | 0.9	38.3 (28.7–48.9)	13.0 | 1.4
Self-declared black or brown	75.5 (64.5–84.0)	6.3 | 1.1	80.5 (74.2–85.5)	3.4 | 0.6
Adults (20–59 years old)
Very good or good health self-assessment	64.5 (57.4–71.0)	5.2 | 1.2	55.5 (29.9–42.6)	4.0 | 0.8
Have you already used the family health program	64.5 (57.3–71.1)	5.2 | 1.2	79.6 (73.3–84.7)	3.5 | 1.9
Blood pressure measured in the last 6 months	62.0 (56.0–67.8)	4.7 | 0.9	66.7 (61.3–71.6)	3.8 | 1.2
Self-declared black or brown	79.2 (72.8–84.4)	3.6 | 1.2	77.4 (72.8–81.3)	2.7 | 0.9
Older adults (60+ years old)
Very good or good health self-assessment	46.2 (35.8–56.8)	11.3 | 0.8	30.4 (22.6–39.6)	13.9 | 1.2
Have you already used the family health program	79.5 (62.5–90.0)	8.5 | 2.0	81.1 (71.8–87.8)	4.8 | 1.5
Blood pressure measured in the last 6 months	79.5 (70.3–86.4)	4.9 | 0.7	90.4 (84.8–94.2)	2.5 | 0.9
Self-declared black or brown	82.0 (69.0–90.0)	6.3 | 1.4	77.0 (67.9–84.2)	5.2 | 1.3
Picos
Teens (10–19 years old)
Very good or good health self-assessment	82.4 (70.7–90)	5.6 | 1.0	80.5 (67.2–89.3)	6.6 | 1.4
Have you already used the family health program	76.5 (67.9–83.3)	4.8 | 0.5	84.4 (75.2–90.6)	4.4 | 0.8
Blood pressure measured in the last 6 months	33.8 (22.6–47.3)	17.9 | 1.1	33.8 (22.4–44.6)	14.6 | 0.8
Self-declared black or brown	57.4 (44.6–69.2)	10.6 | 1.0	67.5 (54.1–78.6)	8.9 | 1.3
Adults (20–59 years old)
Very good or good health self-assessment	67.3 (61.7–72.5)	3.9 | 0.6	55.1 (49.2–61.0)	5.2 | 1.2
Have you already used the family health program	60.5 (53.0–67.5)	5.9 | 1.1	87.2 (83.0–90.5)	2.0 | 1.0
Blood pressure measured in the last 6 months	56.1 (50.2–61.8)	5.0 | 0.7	70.7 (63.577.1)	4.7 | 1.8
Self-declared black or brown	69.3(60.2–77.1)	6.0 | 1.6	71.6 (64.0–78.1)	4.8 | 2.0
Older adults (60+ years old)
Very good or good health self-assessment	47.9(33.7–62.5)	14.9 | 1.0	44.8 (33.1–57.0)	13.2 | 1.3
Have you already used the family health program	81.3(70.1–90.0)	5.6 | 0.6	89.6 (74.1–96.3)	5.5 | 2.5
Blood pressure measured in the last 6 months	80.9(69.1–88.9)	5.9 | 0.7	81.1 (71.2–88.1)	5.0 | 1.0
Self-declared black or brown	66.7(50.8–79.5)	10.6 | 1.1	65.6 (54.9–75.0)	7.5 | 1.0

ISAD-PI: Home Health Survey in Piauí; M: male; F: female; pˆ: proportion; 95%CI: 95% confidence interval; Cv: standard error coefficient of variation; deff: design effect.

The effect of the proportion design in relation to sex and age (Table 3) was less than 1.5 for 20 of the 24 estimates. The proportion estimates that presented deff greater than 1.5 were the proportion of elderly females in Teresina (deff = 1.9) and in Picos (deff = 2.1), as well as the proportion of male adolescents in Teresina (deff = 2.4) and proportion of male adolescents in the blood sample.

Regarding the prevalence estimates of social and health indicators (Table 4), the design effect was less than 1.5 in 87.5% of the estimates (42 of the 48 estimates) and less than 2 in 95.8% of the estimates (46 out of 48 estimates).

DISCUSSION

The ISAD-PI stands out for being a household population study that addresses health determinants and conditions in two cities in Piauí and encompasses various health components. It is expected to obtain more specific and detailed health data and indicators, meeting the needs at the municipal and regional level, and contributing with relevant information for national surveys.

Brazil is a large country, with great socioeconomic diversity[9], so it is essential to carry out municipal surveys such as the ISAD-PI. Piauí has an HDI (Human Development Index) of 0.646 and is one of the Brazilian states with the lowest index, only higher than those of Maranhão (0.639) and Alagoas (0.631)[8]. Thus, cities in Piauí have a different reality from many cities in Brazil. Furthermore, the decision to include in the study the capital, Teresina-PI (IDH: 0.751) and a city in the interior of the state, Picos-PI (IDH: 0.698), favors the assessment of different realities within the state.

Regarding data collection procedures, the ISAD-PI took 18 months to complete, which can be considered a disadvantage in relation to the research costs. We emphasize the collection of detailed information on health and lifestyle, as well as the diversity of anthropometric measurements performed on all household members, at the expense of time and cost reduction. Anyway, this allowed for a deepening of the health information generated.

The number of households drawn was greater than that conceived in the sampling stage, mainly in the municipality of Teresina, a fact related to the increase in the number of households in the census sectors of Teresina and Picos since the 2010 census. The largest number of sampled households is the result of the application of constant fractions in the household drawing stage; thus, the equiprobability of the sample was maintained, which was provided by the drawing with probability proportional to size. However, the control over its final size was harmed.

Residents’ participation was lower than expected, despite the use of strategies such as dissemination of the research in the media, use of informative pamphlets, and the team returning to their homes more than once. Many refusals occurred because residents feared to open their homes or provide information to participate in the study. The “non-response” rate verified in this study can be used as a parameter for future research in the sample planning stage.

It is noteworthy that, although the number of households and, therefore, of participants, was lower than expected, the number of individuals in the final sample was considered appropriate for studies in public health, allowing adequate precision, in general with Cv-pˆ less than 20%. When stratification is used properly in the sampling plan, precision gains are obtained in the average estimates[17]. The decision to use stratification by sex and age group in the sampling stage of this study was satisfactory.

Cluster sampling designs, such as the one used in this study, present a risk of inaccuracy in estimated parameters. The deff measures the relationship between the estimators calculated according to the proposed sampling plan and a simple casual sample. This is a statistic commonly used to assess this effect[18,19]. In this study, deff values lower than 2 suggest that the difference between the values obtained according to the sample design used and a simple casual sample are not expressively different, indicating that the sample design was successful.

The ISAD-PI sample generated estimates close to those predicted, considering that most estimates presented Cv below 20% and that, in more than 90% of them, the deff was less than 1.5. Other epidemiological studies in the health area have proposed this value as an acceptable limit[3,4,7]. Furthermore, the accuracy verified in the study shows that the choice to maintain the self-weighting of the sample was correct, considering that the draw was equiprobabilistic.

The precision and effect of the design, examined in the evaluation of the estimates in this study, indicate that the data generated from the ISAD-PI may contribute to the assessment of health and morbidity conditions in the population, as well as to the assessment and implementation of health services and actions in the evaluated municipalities. Furthermore, methodological aspects employed in this research may serve as a basis for studies carried out in other cities in Brazil.

However, it is important to be aware of the use of results related to rare events, which must be interpreted with caution, in particular when performed with small samples. The few estimates with deff greater than 1.5 and Cv greater than 20% occurred mainly among adolescents and older adults, whose sample size was smaller than the adult stratum.

FINAL CONSIDERATIONS

Representative health surveys are important for the assessment of health conditions in Brazilian municipalities, especially in cities in the northeast region. This region of Brazil lacks epidemiological studies with robust sampling methods that guarantee the representativeness of data. Moreover, it is important to highlight that their lifestyle and eating habits have particularities in relation to those practiced by the inhabitants of the South and Southeast regions, where most of the health surveys are carried out.

This survey was designed using a robust sampling technique, ensuring the representativeness of the data. Finally, household surveys present numerous challenges to researchers. For further development, subsidies are necessary and important to improve sampling designs and to discuss strategies of improvement.

INTRODUÇÃO

Os inquéritos populacionais de saúde constituem instrumentos de grande importância para o monitoramento da situação de saúde da população, fornecendo dados que permitem subsidiar o planejamento de estratégias de ação, investimentos e implantação de novas políticas de saúde, bem como permitem a avaliação das políticas de saúde já existentes[1,2].

Pesquisas epidemiológicas abrangem um amplo universo de indivíduos e, diante da inviabilidade de se considerar a participação de toda população de interesse na pesquisa, busca-se trabalhar com amostras representativas. Neste contexto, o plano amostral representa o conjunto de técnicas utilizadas para cálculo do tamanho amostral e seleção da amostra[3].

Atualmente, as publicações com maior detalhamento sobre os planos de amostragem utilizados em pesquisas epidemiológicas na área da saúde têm se intensificado e podem servir de base para novas experiências, além de fornecerem ferramentas para o delineamento de outros estudos[4].

O plano amostral por conglomerados com estratificação tem sido empregado em pesquisas de saúde com abrangência nacional, como a Pesquisa Nacional de Saúde (PNS)[6] e a Pesquisa Nacional de Saúde Bucal[5], e com abrangência municipal, como o Inquérito de Saúde de São Paulo (ISA-CAPITAL)[4]. Nessas pesquisas, o coeficiente de variação (Cv) e o de efeito do delineamento (deff) têm sido empregados para a avaliação do plano amostral[4], estipulados a partir de estimativas das prevalências de determinantes de saúde como autoavaliação de saúde, utilização de serviços de saúde e diagnóstico de doenças crônicas.

Com a finalidade de analisar determinantes e condições de saúde da população residente nas áreas urbanas dos municípios de Teresina e Picos no Piauí, desenhou-se o “Inquérito de Saúde Domiciliar no Piauí - ISAD-PI”. Portanto, o ISAD-PI é um inquérito populacional de saúde e o objetivo deste trabalho foi descrever seus aspectos metodológicos, bem como avaliar a conformidade do plano amostral em relação à precisão e aos efeitos do desenho.

MÉTODOS

Descrição do ISAD-PI, com ênfase em população do estudo, procedimentos de amostragem e de coleta, além da apresentação dos resultados da aplicação do plano de amostragem.

Caracterização do Estudo e Sujeitos da Pesquisa

O ISAD-PI foi um estudo de base populacional, transversal, que objetivou analisar determinantes e condições de saúde da população residente nas áreas urbanas dos municípios de Teresina e Picos, no Piauí. Para o estudo, eram elegíveis todos os indivíduos residentes em domicílios particulares, exceto aqueles que apresentassem quaisquer deficiências ou incapacidades que impossibilitassem a realização da pesquisa.

O Piauí é um estado do Nordeste do país situado entre 2º 44’ 49” e 10º 55’ 05” de latitude sul e entre 40º 22’ 12” e 45º 59’ 42” de longitude oeste, cujos limites são feitos com Ceará, Pernambuco, Bahia, Tocantins e Maranhão. O estado do Piauí possui área de 251.616,823km[2] e conta com 224 municípios[8]. A escolha dos dois municípios incluídos na pesquisa levou em consideração as quatro mesorregiões demográficas do Piauí: Norte, Centro-norte, Sudeste e Sudoeste, sendo Teresina a capital do estado e município com maior densidade populacional do Centro-norte e Picos, a terceira maior cidade do estado (localizada a 308km da capital Teresina) e município com maior densidade populacional do sudeste piauiense. Além disso, os referidos municípios possuem campus da Universidade Federal do Piauí, instituição responsável pela coleta de dados, o que viabilizou a logística.

Tamanho da Amostra

Para o cálculo do tamanho da amostra, considerou-se o tamanho da população de Teresina (767.557 habitantes) e da população de Picos (58.321 habitantes)[9], assim como a estratificação da população de ambas as cidades, de acordo com a idade dos indivíduos para ambos os sexos: crianças menores de 2 anos; crianças de 3 a 4 anos; crianças de 5 a 9 anos; adolescentes de 10 a 14 anos; adolescentes de 15 a 19 anos; adultos de 20 a 59 anos e idosos com mais de 60 anos (Tabela 1 - Bloco 1).

Tabela 1

População de referência, razão pessoa/domicílio, amostra planejada de domicílios e pessoas e simulação para estimativas de proporção 50%, segundo grupos de idade e sexo em Teresina e em Picos. PI, ISAD-PI, 2019.

Cidade/Sexo	Idade (anos)
	0–2	3–4	5–9	10–14	15–19	20–59	≥ 60
Bloco 1	População de Referência
Teresina
M	16.652	11.373	29.010	33.404	33.807	206.062	26.299
F	16.085	10.905	28.073	32.820	36.003	248.680	38.384
Picos
M	1.187	848	2.237	2.598	2.689	15.600	2.263
F	1.258	820	2.201	2.522	2.824	18.144	3.130
Bloco 2	Razão pessoa/domicílio
Teresina
M	0,0793	0,0541	0,1381	0,1590	0,1609	0,9808	0,1252
F	0,0766	0,0519	0,1336	0,1562	0,1714	1,1837	0,1827
Picos
M	0,0701	0,0500	0,1320	0,1533	0,1587	0,9207	0,1336
F	0,0742	0,0484	0,1299	0,1488	0,1667	1,0708	0,1847
Bloco 3	Amostra de domicílios para garantir, no mínimo, 30 indivíduos por grupo
Teresina
M	379	554	217	189	186	31	240
F	392	578	225	192	175	25	164
Picos
M	428	599	227	196	189	33	225
F	404	620	231	202	180	28	162
Bloco 4	Tamanho da amostra de indivíduos
Teresina								Total
M	46	31	80	92	93	567	72	981
F	44	30	77	90	99	684	106	1.130
Total	90	61	157	182	192	1251	178	2.111
Picos								Total
M	43	31	82	95	98	571	83	1.003
F	46	30	81	92	103	664	115	1.131
Total	89	61	163	187	201	1.235	198	2.134
Bloco 5	Simulação do comportamento do intervalo de confiança (IC95%) e do coeficiente de variação do erro-padrão (Cv) para proporções (pˆ) de 50%
Teresina	IC95% (Cv-pˆ)
M	35,5–64,5 (14,7)	32,4–67,6 (18,0)	39,0–61,0 (11,2)	39,8–60,2 (10,4)	39,8–60,2 (10,4)	45,8–54,2 (4,2)	38,5–61,6 (11,8)
F	35,2–64,8 (15,1)	32,1–67,9 (18,26)	38,8–61,2 (11,4)	39,7–60,3 (10,5)	40,2–59,8 (10,1)	46,3–53,8 (3,8)	40,5–59,5 (9,7)
Picos
M	35,1–64,9 (15,3)	32,4–67,6 (18,0)	39,2–60,8 (11,0)	40,0–60,1 (10,3)	40,1–59,9 (10,1)	45,9–54,1 (4,2)	39,2–60,7 (11,0)
F	35,6–64,5 (14,7)	32,1–67,9 (18,3)	39,1–60,9 (11,1)	39,8–60,3 (10,4)	40,3–59,7 (9,8)	46,2–53,8 (3,9)	40,8–59,1 (9,3)

ISAD-PI: Inquérito de Saúde Domiciliar no Piauí; M: masculino; F: feminino; IC95%: intervalo de confiança de 95%; Cv-pˆ: coeficiente de variação do erro-padrão da proporção.

Tendo em vista que o município de Teresina contava com 210.093 domicílios particulares, no ano de 2010, e que Picos contava com 16.944[9], foi calculado o número médio de indivíduos de cada grupo etário por domicílio em cada cidade (Tabela 1 - Bloco 2).

Visto que a distribuição das médias amostrais pode ser aproximada por uma distribuição normal se o n > 30 e a população tem qualquer distribuição[10], com o intuito de garantir que o mínimo de 30 indivíduos de cada grupo etário, para ambos os sexos, participassem da amostra, foi calculado o número de domicílios necessários para cada grupo etário (Tabela 1 - Bloco 3). Dessa forma, o maior tamanho de amostra em número de domicílios foi para o grupo etário de 3 a 4 anos do sexo feminino, tanto em Teresina (n0 = 578 domicílios) quanto em Picos (n0 = 620 domicílios). A partir disso, foi obtido o número esperado de indivíduos para cada grupo etário e sexo, apresentado na Tabela 1 - Bloco 4.

Considerando o número de indivíduos de cada faixa de idade (Tabela 1 – Bloco 4), foram realizados estudos por simulação do Intervalo de confiança de 95% (IC95%) e do coeficiente de variação do erro-padrão da proporção – Cv-pˆ para estimativas da proporção (pˆ ) variando de 10% a 70%, segundo grupos etários, sexo e respectivos tamanhos amostrais (valores para estimativas de 50% podem ser observados na Tabela 1- Bloco 5).

Levando em consideração que durante o levantamento de dados podem ocorrer perdas devido a vários motivos, como ausência do morador no domicílio sorteado, recusa do morador em responder ao questionário, erros nas respostas, ou mesmo domicílio fechado, o tamanho da amostra final para este estudo foi ajustado utilizando n = n0/0,90, admitindo-se uma taxa de resposta de 90%, resultando em n ≅ 642 domicílios em Teresina e n ≅ 688 domicílios em Picos.

Plano de Amostragem

O plano de amostragem do estudo foi realizado por processo de amostragem por conglomerados, em dois estágios: Unidades Primárias de Amostragem (UPA) e domicílios, com base nos dados do censo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) para o ano de 2010[9].

As UPA constituem as unidades de área selecionadas para a amostra nos planejamentos amostrais. Já o setor censitário, composto por aproximadamente 300 famílias e aproximadamente 1.000 habitantes, é a menor unidade geográfica disponível para a qual existem dados dos residentes com características socioeconômicas semelhantes.

No primeiro estágio, para melhorar a eficiência da amostragem e gerar UPA com tamanho semelhante (em relação ao número de domicílios), os setores censitários de cada cidade foram, quando necessário, divididos ou agrupados de tal forma que o coeficiente de variação para o seu tamanho não excedesse 10%. Dessa forma, as UPA geradas poderiam ser constituídas por um único setor censitário, uma fração de um setor censitário, ou um agrupamento de setores censitários[11].

As UPA foram, então, ordenadas de acordo com seu código, de forma que todas as áreas da zona urbana dos municípios incluídos na pesquisa estivessem representadas na amostra. Assim, uma amostra sistemática foi tomada a partir dessa lista ordenada das UPA de cada cidade, com probabilidade proporcional ao tamanho. Almejando facilitar a estimação dos parâmetros de interesse, foi definido que seriam selecionadas com equiprobabilidade 30 UPA em Teresina e 24 UPA em Picos.

O segundo estágio envolveu a amostragem sistemática de domicílios dentro de cada UPA selecionada no primeiro estágio. A fração de amostragem no segundo estágio foi fixada, fazendo com que o número de domicílios sorteados fosse maior (ou menor) do que o planejado, caso o setor censitário tivesse crescido (ou diminuído) desde o Censo 2010. Com essa opção, a fração de amostragem de segundo estágio pode ser reescrita por: , em que Mi’ é o número de domicílios na UPA “i” obtido na atividade de arrolamento de domicílios, realizada em campo.

A fração global de amostragem usada neste estudo foi: onde: f = ração global de amostragem; a=número total de UPAs a serem selecionadas no primeiro estágio; Mi = número de domicílios na UPA “i”; b = número de domicílios a serem sorteados em cada UPA selecionada.

Taxa de Não-Resposta de Domicílios

Foram classificados como “não-resposta” por motivo de recusa dos moradores (NR-Recusa) os casos em que a equipe conseguiu contato inicial com o domicílio e, após os esclarecimentos sobre os procedimentos da pesquisa, os moradores recusaram-se a participar do estudo. Já os casos em que o domicílio permaneceu fechado após três tentativas foram classificados como “não-resposta” por motivo de ausência dos moradores (NR-Ausência), e o número total de domicílios com impedimento (NR-Total) corresponde ao somatório dos dois valores.

As Taxas de “não-resposta” (TNR) foram calculadas da seguinte maneira: TNR – Total = x/X; TNR – Recusa = xi/X; e TNR – Ausência = xz/X; onde: x = número total de domicílios com “não-resposta”; xi = número de domicílios com “não-resposta” por recusa dos moradores; xz = número de domicílios com “não-resposta” por ausência de moradores; e X = número de domicílios da amostra.

Logística de Coleta de Dados

Os dados foram coletados entre setembro de 2018 e fevereiro de 2020. Nesse período, com auxílio das malhas digitais do IBGE[11], as ruas das UPA foram percorridas sempre no sentido horário, com o braço direito do supervisor voltado para as casas, fazendo a contagem dos domicílio, os quais, quando sorteados, foram visitados por uma equipe multiprofissional devidamente treinada.

Após os esclarecimentos sobre os procedimentos éticos e de coleta de dados, os moradores dos domicílios eram convidados a participar da pesquisa e, em caso de aceite e mediante assinatura dos Termos de Consentimento Livre e Esclarecido e Assentimento Livre e Esclarecido (para menores de idade), a coleta de dados era iniciada imediatamente ou agendada de acordo com a disponibilidade dos moradores.

Caso algum domicílio sorteado fosse encontrado fechado na primeira visita, os pesquisadores retornavam três vezes ao domicílio, em dias e horários diferentes, incluindo um dia em final de semana ou feriado. Após as tentativas, caso permanecessem fechados, esses domicílios eram excluídos. Um panfleto informativo sobre a pesquisa, contendo esclarecimentos, um número de telefone e um convite para participação, também foi utilizado como estratégia de contato com os moradores de domicílios fechados.

Para dar visibilidade ao Inquérito e com vistas a esclarecer a população de forma geral sobre a existência da pesquisa, o estudo foi divulgado em diversos meios de comunicação como rádio, redes sociais, jornais transmitidos em TV aberta e jornal escrito, além disso, panfletos informativos foram distribuídos nos locais da pesquisa.

A coleta nos domicílios foi realizada em duas etapas. A primeira etapa ocorreu mediante a aplicação de questionários estruturados por entrevistadores treinados, por meio de dispositivos móveis (celulares e tablets) e do aplicativo Epicollect 5® (Imperial College London, 2018), disponível em https://five.epicollect.net/. Os questionários utilizados na pesquisa foram elaborados com base em questionários utilizados anteriormente em inquéritos de base populacional desenvolvidos no país: Inquérito de Saúde no município de São Paulo, em 2015[12], e Pesquisa Nacional de Saúde, em 2013[13].

Foram coletados dados sociodemográficos, econômicos, de acesso aos serviços de saúde e saneamento básico, estado de saúde atual e passado, violência e segurança, morbidades autorreferidas, uso de medicamentos, estilo de vida, hábitos alimentares e prática de atividade física. Além disso, nessa etapa, também foram coletados dados antropométricos (peso, altura, circunferência da cintura, circunferência do braço, circunferência da panturrilha e pregas cutâneas) e foi aferida a pressão arterial. De forma a reduzir erros, todos os antropometristas e técnicos responsáveis pela aferição da pressão arterial foram treinados e padronizados segundo uma mesma metodologia, e todas as medidas foram coletadas em duplicata. Especificamente para as medidas antropométricas, o treinamento foi realizado pela equipe do Laboratório de Avaliação Nutricional de Populações (LANPOP), da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, parceira na realização do ISAD-PI.

Questões referentes ao domicílio, incluindo acesso aos serviços de saúde e saneamento, renda familiar e bens, eram direcionadas ao chefe da família, identificado pelos próprios moradores. Na ausência do chefe da família ou sua recusa para responder às questões, outro membro da família capacitado respondia às perguntas.

Por questões de logística, apenas no município de Teresina foi realizada uma segunda etapa de coleta, seguindo o mesmo plano de amostragem, de forma que 50% dos domicílios sorteados em cada setor foram sistematicamente selecionados formando uma subamostra. Para isso, além dos dados coletados na primeira etapa, adolescentes (10 a 19 anos), adultos (20 a 59 anos) e idosos (60 anos ou mais) residentes em domicílios incluídos na subamostra, eram convidados a participar da coleta de dados sobre consumo alimentar, por meio da aplicação de recordatório alimentar de 24 horas (Amostra-R24hs) e da colheita de sangue (Amostra-sangue) para posteriores análises bioquímicas (glicemia e perfil lipídico).

A colheita de sangue foi realizada no próprio domicílio por enfermeiros treinados, em dias agendados de acordo com a disponibilidade dos moradores. As orientações para os participantes foram fornecidas por escrito na primeira visita domiciliar e reforçadas por telefonema um dia antes da data da colheita. Elas seguiram um roteiro padronizado, incluindo: jejum de 12 horas de alimentos e bebidas não alcoólicas, jejum de 72 horas de bebidas alcoólicas e não realização de atividades físicas ou esforços físicos no dia agendado para a coleta.

O R24hs foi aplicado por nutricionistas treinados, com utilização da técnica de entrevista multiple-pass method, que consiste em uma entrevista orientada em cinco etapas, com o objetivo de reduzir o sub-relato do consumo alimentar[14]. Ademais, após um intervalo de 2 meses, foi realizada a reaplicação presencial do recordatório de 24 horas em 40% da amostra que respondeu ao primeiro recordatório.

Variáveis Avaliadas

Neste estudo, para avaliação da conformidade do plano amostral em relação à precisão e aos efeitos do desenho, foram utilizadas variáveis relativas a aspectos sociodemográficos, à autoavaliação em saúde, ao uso de serviços de saúde e à avaliação de saúde, usualmente estudadas em inquéritos de saúde[4].

As variáveis foram apresentadas aos participantes da seguinte forma: 1 - sexo (Qual o seu sexo ? masculino | feminino); 2 - idade (Qual a sua idade?); 3 - cor de pele (Qual é a sua cor da pele? branca | preta | amarela | parda | indígena | outra | não sabe); 4 - autoavaliação de saúde (Em geral, como o(a) sr.(a) avalia a sua saúde? muito boa | boa | regular | muito ruim | ruim | não sabe); 5 - utilização dos serviços de saúde da família (O(a) sr.(a) já utilizou os serviços oferecidos pelo Programa Saúde da Família/Estratégia Saúde da Família (PSF/ESF)? sim | não | não sabe); 6 - avaliação de saúde (Quando foi a última vez que o(a) sr.(a) teve sua pressão arterial medida? há menos de 6 meses | entre 6 meses e menos de 1 ano | entre 1 ano e menos de 2 anos | entre 2 anos e menos de 3 anos | 3 anos ou mais | nunca | não sabe).

Coeficiente de Variação (Cv) e Efeito do Delineamento (deff)

Os parâmetros estimados neste estudo foram as proporções segundo sexo e idade, bem como as prevalências das pessoas que se autodeclararam pretas ou pardas, referiram autoavaliação de saúde muito boa ou boa, já tinham utilizado o programa de saúde da família e tinham aferido a pressão arterial nos últimos 6 meses.

As estimativas de proporção e prevalência foram analisadas quanto à precisão através do coeficiente de variação (Cv). As estimativas com Cv menor que 20% foram consideradas precisas o suficiente. Além disso, também foram avaliadas as medidas de efeito de delineamento (deff), utilizadas como medidas de eficiência de delineamentos complexos de amostragem[15]. Valores menores que 1,5 foram considerados adequados. A frequência de estimativas menores que dois também foi verificada, valor adotado, com frequência, em planos de amostragem em inquéritos de saúde[4,7,5].

Para as variáveis que apresentavam valores faltantes, optou-se por realizar a imputação pelo método Predictive Mean Matching, sendo que o percentual de dados imputados não excedeu 20%. Esse procedimento manteve o desenho original, equiprobabilístico, da amostra. Todas as análises foram feitas no módulo survey do programa Stata versão 14, que considera o desenho amostral na estimativa dos resultados.

RESULTADOS

Foram sorteadas 30 UPA em Teresina e 24 em Picos[16] (Figura) e, no total, foram entrevistadas 1.285 pessoas em Teresina, que correspondem a 42,8 (16,4) indivíduos por UPA; e 1013 pessoas em Picos, que correspondem a 42,2 (18,1) indivíduos por UPA. O inquérito foi encerrado com a amostra final total de 497 domicílios em Teresina e 441 em Picos (Tabela 2). As subamostras Amostra-R24h e Amostra-sangue, em Teresina, compreenderam, respectivamente, 617 e 421 pessoas.

Figura

Setores censitários dos municípios de Teresina (A) e Picos (B), no Piauí, participantes do ISAD-PI.

Tabela 2

Entrevistas realizadas, domicílios visitados e taxa de “não-resposta” (TNR) dos domicílios segundo unidade primária de amostragem (UPA) em Teresina e em Picos. Piauí, ISAD-PI, 2019.

	Teresina					Picos
	Entrevistas realizadas	Domicílios sorteados	Domicílios entrevistados	% TNR (Ausência)	% TNR Total	Entrevistas realizadas	Domicílios sorteados	Domicílios entrevistados	% TNR (Recusa)	% TNR (Ausência)	% TNR Total
	48	49	15	11,5	42,3	37	43	18	9,3	48,8	58,1
	42	12	19	9,4	40,6	35	33	17	9,1	39,4	48,5
	9	24	5	25,0	68,8	23	27	13	14,8	37,0	51,9
	17	13	7	5,9	35,3	27	28	14	7,1	42,9	50,0
	33	26	15	40,0	40,0	35	32	18	15,6	28,1	43,8
	39	33	15	26,9	42,3	54	38	22	10,5	31,6	42,1
	78	36	30	12,2	38,8	32	26	14	23,1	23,1	46,2
	33	51	12	0,0	0,0	72	37	33	5,4	5,4	10,8
	25	17	11	16,7	54,2	48	25	20	8,3	8,3	16,7
	30	20	13	0,0	0,0	33	26	17	7,7	26,9	34,6
	47	26	15	7,7	42,3	9	12	6	8,3	41,7	50,0
	40	29	18	15,2	45,5	40	30	17	6,7	36,7	43,3
	75	31	24	11,1	33,3	48	28	19	14,3	17,9	32,1
	60	32	25	15,7	51,0	25	10	10	0,0	0,0	0,0
	49	23	17	0,0	0,0	61	35	26	17,1	8,6	25,7
	17	28	11	35,0	45,0	35	34	16	14,7	38,2	52,9
	50	31	20	11,5	23,1	36	17	17	0,0	0,0	0,0
	38	30	15	37,9	48,3	27	32	11	31,3	34,4	65,6
	62	35	20	22,6	35,5	28	29	11	20,7	41,4	62,1
	61	31	20	22,6	38,7	39	30	18	13,8	24,1	37,9
	25	13	9	21,7	60,9	78	37	29	13,5	8,1	21,6
	46	28	15	17,9	46,4	65	43	24	14,0	30,2	44,2
	54	22	17	22,6	45,2	46	20	20	0,0	0,0	0,0
	29	26	16	33,3	46,7	80	45	31	15,6	15,6	31,1
	53	26,8	27	8,6	22,9	-	-	-	-	-	-
	45	49	17	16,1	45,2	-	-	-	-	-	-
	27	12	13	0,0	0,0	-	-	-	-	-	-
	54	24	19	17,9	32,1	-	-	-	-	-	-
	49	13	17	0,0	22,7	-	-	-	-	-	-
	50	26	20	3,8	23,1	-	-	-	-	-	-
Média ± DP	42,8 ± 16,4	26,8 ± 9,3	19,0 ± 5,5			42,2 ± 18,1	29,9 ± 9	18,4 ± 6,6
Total	1285	804	497		38,2	1013	717	441			38,3

ISAD-PI: Inquérito de Saúde Domiciliar no Piauí; UPA: unidade primária de amostragem; %TR: % taxa de resposta; %TI: % taxa de impedimento.

Os números de domicílios sorteados em Teresina e em Picos (804 e 715, respectivamente; Tabela 2) foram maiores do que os considerados necessários para a realização das entrevistas, previstos na etapa de amostragem (642 e 688, respectivamente). Apesar disso, o número de domicílios entrevistados foi menor que o planejado, considerando a taxa de “não-resposta” total média de 38,2% em Teresina e de 38,3% em Picos, ambas maiores que a prevista, de 10%.

Do total de domicílios em que houve “não-resposta”, em Teresina, 21,64% ocorreu por motivo de recusa dos moradores em participar da pesquisa e 16,54% ocorreu por exclusão do domicílio devido à ausência de moradores após três tentativas. Por sua vez, em Picos, os impedimentos por recusa e ausência do morador em três tentativas contabilizaram 12,45% e 25,87%, respectivamente.

Foram realizadas 24 estimativas de proporção em relação a idade e sexo (Tabela 3) e 48 estimativas de prevalência de indicadores sociais e de saúde (Tabela 4), totalizando 72 estimativas. À exceção da estimativa de proporção de adolescentes do sexo masculino na Amostra-sangue (Cv-pˆ = 27,6), as demais estimativas apresentaram Cv-pˆ menor que 20%.

Tabela 3

Entrevistas realizadas, estimativas de proporção, intervalos de confiança, coeficientes de variação e efeitos de delineamento segundo sexo de adolescentes, adultos e idosos, em Teresina e Picos. Piauí, ISAD-PI, 2019.

	Masculino			Feminino
	n	pˆ (IC95%)	Cv | deff	n	pˆ (IC95%)	Cv (deff)
Teresina (Amostra Total)
Adolescentes (10–19 anos)	92	21,6(16,0–28,6)	14,3 | 2,4)	135	19,3(16,0–23,0)	8,8 | 1,3
Adultos (20–59 anos)	252	59,3(55,3–63,2)	3,3 | 0,7	413	59,0(56,5–61,4)	2,0 | 0,4
Idosos (60+ anos)	81	19,0(14,8–24,1)	12,0 | 1,4	152	21,7(17,7–26,4)	9,8 | 1,9
Teresina (Amostra–sangue)
Adolescentes (10–19 anos)	32	22,7(12,3–38,0)	27,6 | 3,1	51	18,2(14,2–23,0)	11,7 | 0,8
Adultos (20–59 anos)	75	53,2(45,8–60,4)	6,7 | 0,7	167	59,6(54,6–64,5)	4,0 | 0,7
Idosos (60+ anos)	34	24,1(16,1–34,4)	18.6 | 1,5	62	22,1(17,8–27,2)	10,2 | 0,8
Teresina (Amostra–R24h)
Adolescentes (10–19 anos)	52	24,0(17,5–31,9)	14,7 | 1,5	68	17,0(14,2–20,2)	8,6 | 0,6
Adultos (20–59 anos)	120	55,3(50,5–50,0)	4,2 | 0,5	245	61,2(57,2–65,1)	3,1 | 0,6
Idosos (60+ anos)	45	20,7(14,8–28,3)	15,8 | 1,4	87	21,8(17,4–26,9)	10,6 | 1,2
Picos
Adolescentes (10–19 anos)	75	22,1(18,2–26,5)	9,2 | 0,8	80	14,7(12,0–17,8)	9,5 | 0,8
Adultos (20–59 anos)	215	63,2(58,4–67,8)	3,6 | 0,7	368	67,4(62,5–72,0)	3,4 | 1,3
Idosos (60+ anos)	50	14,7(11,0–19,4)	13,9 | 1,1	98	17,9(13,5–23,5)	13,5 | 2,1

ISAD-PI: Inquérito de Saúde do Piauí; M: masculino; F: feminino; n: entrevistas realizadas; pˆ: proporção; IC95%: intervalo de confiança de 95%; Cv: coeficientes de variação.

Tabela 4

Estimativas de prevalência, intervalos de confiança, coeficientes de variação e efeitos de delineamento segundo sexo de adolescentes, adultos e idosos em Teresina e Picos. Piauí, ISAD-PI, 2019.

Indicadores	Masculino		Feminino
	pˆ (IC95%)	Cv(deff )	pˆ (IC95%)	Cv(deff )
Teresina
Adolescentes (10–19anos)
Autoavaliação de saúde muito boa ou boa	75,6(65,5–83,4)	5,8 | 0,9	64,0(55,1–71,8)	6,4 | 0,9
Já utilizou o programa de saúde da família	78,9(67,4–87,1)	6,1 | 1,2	84,9(77,5–90,3)	3,6 | 1,9
Aferiu a pressão arterial nos últimos 6 meses	35,6(26,6–46,6)	13,3 | 0,9	38,3(28,7–48,9)	13,0 | 1,4
Autodeclarado preto ou pardo	75,5(64,5–84,0)	6,3 | 1,1	80,5(74,2–85,5)	3,4 | 0,6
Adultos (20–59 anos)
Auto avaliação de saúde muito boa ou boa	64,5(57,4–71,0)	5,2 | 1,2	55,5(29,9–42,6)	4,0 | 0,8
Já utilizou o programa de saúde da família	64,5(57,3–71,1)	5,2 | 1,2	79,6(73,3–84,7)	3,5 | 1,9
Aferiu a pressão arterial nos últimos 6 meses	62,0(56,0–67,8)	4,7 | 0,9	66,7(61,3–71,6)	3,8 | 1,2
Autodeclarado preto ou pardo	79,2(72,8–84,4)	3,6 | 1,2	77,4(72,8–81,3)	2,7 | 0,9
Idosos (60+ anos)
Auto avaliação de saúde muito boa ou boa	46,2(35,8–56,8)	11,3 | 0,8	30,4(22,6–39,6)	13,9 | 1,2
Já utilizou o programa de saúde da família	79,5(62,5–90,0)	8,5 | 2,0	81,1(71,8–87,8)	4,8 | 1,5
Aferiu a pressão arterial nos últimos 6 meses	79,5(70,3–86,4)	4,9 | 0,7	90,4(84,8–94,2)	2,5 | 0,9
Autodeclarado preto ou pardo	82,0(69,0–90,0)	6,3 | 1,4	77,0(67,9–84,2)	5,2 | 1,3
Picos
Adolescentes (10–19anos)
Auto avaliação de saúde muito boa ou boa	82,4(70,7–90)	5,6 | 1,0	80,5(67,2–89,3)	6,6 | 1,4
Já utilizou o programa de saúde da família	76,5(67,9–83,3)	4,8 | 0,5	84,4(75,2–90,6)	4,4 | 0,8
Aferiu a pressão arterial nos últimos 6 meses	33,8(22,6–47,3)	17,9 | 1,1	33,8(22,4–44,6)	14,6 | 0,8
Autodeclarado preto ou pardo	57,4(44,6–69,2)	10,6 | 1,0	67,5(54,1–78,6)	8,9 | 1,3
Adultos (20–59 anos)
Auto avaliação de saúde muito boa ou boa	67,3(61,7–72,5)	3,9 | 0,6	55,1(49,2–61,0)	5,2 | 1,2
Já utilizou o programa de saúde da família	60,5(53,0–67,5)	5,9 | 1,1	87,2(83,0–90,5)	2,0 | 1,0
Aferiu a pressão arterial nos últimos 6 meses	56,1(50,2–61,8)	5,0 | 0,7	70,7(63,577,1)	4,7 | 1,8
Autodeclarado preto ou pardo	69,3(60,2–77,1)	6,0 | 1,6	71,6(64,0–78,1)	4,8 | 2,0
Idosos (60+ anos)
Auto avaliação de saúde muito boa ou boa	47,9(33,7–62,5)	14,9 | 1,0	44,8(33,1–57,0)	13,2 | 1,3
Já utilizou o programa de saúde da família	81,3(70,1–90,0)	5,6 | 0,6	89,6(74,1–96,3)	5,5 | 2,5
Aferiu a pressão arterial nos últimos 6 meses	80,9(69,1–88,9)	5,9 | 0,7	81,1(71,2–88,1)	5,0 | 1,0
Autodeclarado preto ou pardo	66,7(50,8–79,5)	10,6 | 1,1	65,6(54,9–75,0)	7,5 | 1,0

ISAD-PI: Inquérito de Saúde Domiciliar no Piauí; M: masculino; F: feminino; pˆ: proporção; IC95%: intervalo de confiança de 95%; Cv: coeficiente de variação do erro-padrão; deff: efeito de delineamento.

O efeito do delineamento da proporção em relação a sexo e idade (Tabela 3) foi menor que 1,5 para 20 das 24 estimativas. As estimativas de proporção que apresentaram deff maior que 1,5 foram proporção de idosos do sexo feminino em Teresina (deff = 1,9) e em Picos (deff = 2,1), bem como proporção de adolescentes do sexo masculino em Teresina (deff = 2,4) e proporção de adolescentes do sexo masculino na Amostra-sangue.

Em relação às estimativas de prevalência dos indicadores sociais e de saúde (Tabela 4), o efeito do delineamento foi menor que 1,5 em 87,5% das estimativas (42 das 48 estimativas) e menor que 2 em 95,8% das estimativas (46 das 48 estimativas).

DISCUSSÃO

O ISAD-PI destaca-se por ser um estudo populacional domiciliar, que aborda determinantes e condições de saúde em duas cidades do Piauí e abrange vários componentes da saúde. Com isso, espera-se obter dados e indicadores em saúde mais específicos e detalhados, que atendam às necessidades em nível municipal e regional, além de contribuir com informações relevantes para pesquisas nacionais.

O Brasil é um país extenso, com grande diversidade socioeconômica[9], de forma que é fundamental que inquéritos municipais como o ISAD-PI sejam realizados. O Piauí tem IDH (Índice de Desenvolvimento Humano) de 0,646 e é um dos estados brasileiros com menor índice, superior apenas aos do Maranhão (0,639) e de Alagoas (0,631)[8]. Assim, cidades do Piauí possuem uma realidade diferente de muitas cidades no Brasil. Ademais, a decisão de incluir no estudo a capital, Teresina-PI (IDH: 0,751) e uma cidade do interior do estado, Picos-PI (IDH:0,698), favorece a avaliação de diferentes realidades dentro do estado.

Em relação aos procedimentos de coleta de dados, o ISAD-PI levou 18 meses para ser concluído, o que pode ser considerado uma desvantagem em relação aos custos da pesquisa. A coleta de informações detalhadas sobre saúde e estilo de vida, assim como a diversidade de medidas antropométricas realizadas em todos os moradores do domicílio, foi priorizada em detrimento da redução de tempo e custo, entretanto, isso permitiu um aprofundamento das informações de saúde geradas.

O número de domicílios sorteados foi maior que o concebido na etapa de amostragem, principalmente no município de Teresina, fato relacionado ao crescimento do número de domicílios nos setores censitários de Teresina e Picos desde o censo de 2010. O maior número de domicílios amostrados é resultado da aplicação de frações constantes na etapa de sorteio dos domicílios, assim, manteve-se a equiprobabilidade da amostra, que foi proporcionada pelo sorteio com probabilidade proporcional ao tamanho, entretanto, o controle sobre seu tamanho final foi prejudicado.

A participação dos moradores foi menor que a esperada, apesar da utilização de estratégias como divulgação da pesquisa em meios de comunicação, utilização de panfletos informativos e o retorno da equipe aos domicílios mais de uma vez. Muitas recusas deveram-se ao receio dos moradores em abrirem suas casas ou cederem informações para participarem do estudo. A taxa de “não-resposta” verificada neste estudo pode ser utilizada como parâmetro para futuras pesquisas na etapa de planejamento da amostra.

Destaca-se que, embora o número de domicílios e, portanto, de participantes, tenha sido inferior ao esperado, o número de indivíduos na amostra final foi considerado apropriado para estudos em saúde pública, pois possibilitou precisão adequada, com estimativas, em maioria, com Cv-pˆ inferiores a 20%. Quando a estratificação é utilizada adequadamente no plano de amostragem, são obtidos ganhos de precisão nas estimativas médias[17]. A decisão de utilizar a estratificação por sexo e faixa etária na etapa de amostragem deste estudo foi satisfatória.

Desenhos amostrais por conglomerados, como o empregado neste estudo, apresentam um risco de imprecisão dos parâmetros estimados. O deff mede a relação entre os estimadores calculados conforme o plano amostral proposto e uma amostra casual simples, sendo, portanto, uma estatística comumente utilizada para avaliar esse efeito[18,19]. Neste estudo, os valores de deff inferiores a 2 sugerem que a diferença entre os valores obtidos segundo o desenho amostral empregado e uma amostra casual simples não são expressivamente diferentes, indicando que o delineamento da amostra foi bem-sucedido.

A amostra do ISAD-PI gerou estimativas próximas às previstas, considerando que a maioria das estimativas apresentaram Cv abaixo de 20% e que, em mais de 90% delas, o deff foi menor que 1,5. Outros estudos epidemiológicos na área da saúde têm proposto esse valor como limite aceitável[3,4,7]. Ademais, a precisão verificada no estudo mostra que foi acertada a escolha de manter a autoponderação da amostra, considerando que o sorteio foi equiprobabilístico.

A precisão e o efeito do delineamento, examinados na avaliação das estimativas deste estudo, indicam que os dados gerados a partir do ISAD-PI poderão contribuir para a avaliação das condições de saúde e morbidade na população, bem como para a avaliação e a implantação de serviços e ações em saúde nos municípios avaliados. Aspectos metodológicos empregados nesta pesquisa poderão servir de base para estudos realizados em outras cidades do Brasil.

Entretanto, é importante estar atento à utilização de resultados relacionados a eventos raros, os quais devem ser interpretados com cautela, em particular, quando feitos com amostras pequenas. As poucas estimativas com deff maior que 1,5 e Cv maior que 20% ocorreram principalmente entre adolescentes e idosos, cujo tamanho amostral foi menor que o estrato de adultos.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

A realização de inquéritos de saúde representativos da população é de grande importância para a avaliação das condições de saúde nos municípios brasileiros, especialmente em cidades do Nordeste. Essa região do país carece de estudos epidemiológicos com métodos robustos de amostragem que garantam a representatividade dos dados. Além disso, é importante destacar que seus hábitos de vida e alimentação guardam particularidades em relação àqueles praticados pelos habitantes das regiões Sul e Sudeste, onde é realizada a maior parte dos inquéritos de saúde.

Este Inquérito foi desenhado com utilização de técnica de amostragem robusta, garantindo a representatividade dos dados. Como inquéritos domiciliares apresentam inúmeros desafios aos pesquisadores, é necessário e importante, para o desenvolvimento de novas pesquisas, que se disponha de subsídios que levem ao aprimoramento dos delineamentos de amostragem e que se discuta estratégias para aprimorá-los.