Assessing intersectional disparities in obesity among Brazilian adults: a MAIHDA approach

Abstract

Abstract: Obesity disproportionately affects socially marginalized populations, but traditional analyses often fail to capture the complexity of intersecting social determinants. To address this limitation, we applied the intersectional Multilevel Analysis of Individual Heterogeneity and Discriminatory Accuracy (MAIHDA) to examine how combinations of different systems of power shape obesity prevalence among Brazilian adults. Data from 71,896 individuals from the 2019 Brazilian National Health Survey were analyzed. Obesity was defined as body mass index ≥ 30kg/m2. Individuals were categorized into 162 intersectional strata based on five dimensions (race, gender, age, income, and education). Two multilevel logistic models were estimated to account for additive and multiplicative effects of these dimensions, and predicted obesity prevalence values across different social strata were examined. The prevalence of obesity varied significantly within and across intersectional strata, with the highest prevalence concentrated among Brown and Black women with lower income and education. The explanatory effect of the intersectional strata decreased from 3.08% to 1.67% after including social dimensions in the model. With a proportional change in variance of 46%, the analysis showed that interaction effects are needed to capture the observed inequities between groups. While additive effects account for part of the variance in obesity, persistent intersectional disparities highlight the limitations of traditional models. These findings underscore the importance of intersectional frameworks in revealing how oppression systems are embodied in health outcomes.Resumo: A obesidade afeta desproporcionalmente populações socialmente marginalizadas, mas análises tradicionais frequentemente não conseguem captar a complexidade dos determinantes sociais que a cruzam. Para enfrentar essa limitação, aplicamos a Análise Multinível de Heterogeneidade Individual e Precisão Discriminatória (MAIHDA) interseccional para examinar como combinações de sistemas de poder moldam a prevalência da obesidade em adultos brasileiros. Foram analisados dados de 71.896 indivíduos na Pesquisa Nacional de Saúde de 2019. A obesidade foi definida como índice de massa corporal ≥ 30kg/m2. Os indivíduos foram categorizados em 162 camadas interseccionais com base em cinco dimensões (raça, gênero, idade, renda e educação). No todo, dois modelos logísticos multinível foram estimados para considerar os efeitos aditivos e multiplicativos dessas dimensões. As prevalências previstas de obesidade em diferentes camadas sociais foram examinadas. A prevalência da obesidade variou significativamente dentro e entre camadas interseccionais, com a maior prevalência concentrando-se em mulheres pardas e negras com menor renda e escolaridade. O efeito explicativo das camadas interseccionais diminuiu de 3,08% para 1,67% após a inclusão das dimensões sociais no modelo. Com uma variância proporcional de 46%, a análise mostrou que os efeitos da interação são necessários para capturar as desigualdades entre os grupos. Embora os efeitos aditivos expliquem parte da variância na obesidade, disparidades interseccionais persistentes destacam as limitações dos modelos tradicionais. Esses achados ressaltam a importância dos quadros interseccionais para revelar como os sistemas de opressão estão incorporados nos resultados de saúde.Resumen: La obesidad afecta de manera desproporcionada a las poblaciones socialmente marginadas, pero los análisis tradicionales a menudo no logran captar la complejidad de los determinantes sociales que se entrecruzan. Para abordar esta limitación, aplicamos el Análisis Multinivel de la Heterogeneidad Individual y la Precisión Discriminatoria (MAIHDA) interseccional para examinar cómo las combinaciones de diferentes sistemas de poder configuran la prevalencia de la obesidad en los adultos brasileños. Se analizaron los datos de 71.896 personas de la Encuesta Nacional de Salud de Brasil de 2019. La obesidad se definió como un índice de masa corporal ≥ 30kg/m2. Las personas se clasificaron en 162 estratos interseccionales basados en cinco dimensiones (raza, género, edad, ingresos y educación). Se estimaron dos modelos logísticos multinivel para tener en cuenta los efectos aditivos y multiplicativos de estas dimensiones, y se examinaron las prevalencias de obesidad previstas en los diferentes estratos sociales. La prevalencia de la obesidad varió significativamente dentro y entre los estratos interseccionales, concentrándose la prevalencia más alta entre las mujeres de los grupos de raza negra y morena con menores ingresos y nivel educativo. El efecto explicativo de los estratos interseccionales disminuyó del 3,08% al 1,67% tras incluir las dimensiones sociales en el modelo. Con un cambio proporcional en la varianza del 46%, el análisis mostró que los efectos de interacción son necesarios para captar las desigualdades observadas entre los grupos. Si bien los efectos aditivos explican parte de la varianza en la obesidad, las persistentes disparidades interseccionales ponen de relieve las limitaciones de los modelos tradicionales. Estos hallazgos subrayan la importancia de los marcos interseccionales para revelar cómo los sistemas de opresión se plasman en los resultados de salud.