ANÁLISE DA METODOLOGIA DOS ESTUDOS DE INTERSECCIONALIDADE - Lima Carvalho, Brigida; Emanuel Lima e Silva, Francisco; Pinheiro Machado Arruda, Soraia; Fortunato Araujo, Larissa (Encontros Universitários da UFC, 2021)
Introdução: O termo interseccionalidade surgiu na década de 80 com o movimento feminista negro. Essa teoria tem como base a ideia de que as experiências e características individuais interagem produzindo diferentes desfechos em saúde. No entanto, as pesquisas sobre esse tema esbarram no fato de não haver uma metodologia padronizada para investigar quantitativamente essa hipótese. Objetivo: analisar a metodologia dos estudos interseccionais quantitativos com desfechos em saúde presentes na literatura médica. Metodologia: Buscou-se nas bases de dados PubMed, Scielo, Scopus e Web of Science com as palavras-chave: (health OR health inequality OR health inequalities) AND (interseccional OR intersectionality), resultando em 1642 artigos. Utilizamos o fluxograma do estudo PRISMA para a seleção de artigos, resultando em uma amostra final de 74 trabalhos quantitativos que associaram variáveis interseccionais (por exemplo, homem negro, homem branco, mulher negra, mulher branca) com desfechos em saúde. Tabelou-se os dados: variáveis interseccionais, desfechos em saúde, resumo das análises estatísticas e principais achados. Resultados: A maioria dos estudos eram transversais (82%). As principais variáveis interseccionais incluídas foram gênero (67%), raça/etnia (77%) e sexualidade (31%). Os principais desfechos em saúde estudados foram: saúde autorreferida (25%), risco cardiovascular (34%) e distúrbios psiquiátricos (42%). Por volta de 71% dos estudos demonstraram piores desfechos em saúde quando os indivíduos eram multiplamente desfavorecidos. Conclusão: Existem na literatura poucos estudos quantitativos sobre interseccionalidade com desfechos em saúde e uma variedade de metodologias utilizadas, emergindo daí a necessidade da criação de um modelo padrão de estudo voltado para as pesquisas interseccionais em saúde, a fim de facilitar e tornar mais fiel a análise de dados posterior e a realização de meta-análises. Agradecemos ao CNPq pelo financiamento deste estudo.