This paper aims to: i) identify clusters of
individuals, living in the municipalities
of Amadora, Lisbon, Mafra and Oeiras,
through their biological, socio-economic,
financial status and context characteristics;
ii) analyze the relationship
between the identified clusters and
self-reported mental health.
A survey was applied to the resident population
age 18 and over, living in the four
municipalities in 2014 (N=1066). The cluster
identification was performed through
the tool TwoStep Cluster Analysis. The
number of clusters was selected by analyzing
the higher value of BIC change
(Bayesian Information Criterion) and the
distance of Maximum likelihood (Ratio of
Distances Measure). To analyze the relationship
between the identified clusters
and self-reported mental health binomial
logistic regression models were used.
The vulnerability of each cluster was assessed
through the percentage of individuals
with similar attributes (e.g. biological,
socio-economic, contextual and financial
status characteristics) associated with
poor mental health, being described as
clusters of low, high or average vulnerability.
In Amadora, Lisbon and Mafra the
individuals of the low vulnerability cluster
have significantly higher probability of
reporting better mental health (p-value
<0.05). In Oeiras, no significant differences
between clusters were found.
Este texto pretende: i) identificar clusters de indivíduos, residentes
nos municípios da Amadora, Lisboa, Mafra e Oeiras,
de acordo com as características biológicas, socioeconómicas,
financeiras, contextuais e dos comportamentos, e
ii) analisar a relação entre os clusters identificados e a saúde
mental auto percecionada.
Foi aplicado um questionário à população com 18 ou mais
anos de idade residente nos quatro concelhos, em 2014 e
2015 (N= 1066). A identificação de clusters de indivíduos foi
efetuada através do TwoStep Cluster Analysis. O número de
clusters foi identificado através da análise do valor mais alto
da taxa de mudança BIC (Critério Bayesiano de Schwarz) e
da distância de máxima-verossimilhança (Ratio of Distances
Measure). Para analisar a relação entre os clusters identificados
e a saúde mental auto percecionada utilizaram-se modelos
de regressão logística binomial.
A vulnerabilidade de cada cluster foi avaliada através da
percentagem de indivíduos com atributos semelhantes (e.g.
características biológicas, socioeconómicas, contextuais), associados
a má saúde mental, sendo descritos como cluster
de vulnerabilidade baixa, elevada ou intermédia. Observa-se
que na Amadora, Lisboa e Mafra os residentes nos clusters
de menor vulnerabilidade têm significativamente maior probabilidade
de reportarem melhor a saúde mental (p-value
<0,05). Em Oeiras não foram encontradas diferenças estatisticamente
significativas entre os dois clusters.