Vulnerabilidade de pessoas transgênero à insegurança alimentar - Gomes, Sávio Marcelino (2022)
O gênero é um dos fatores associados à Insegurança Alimentar (IA). Apesar das pessoas em grupos minoritários de gênero estarem expostos a fatores potenciais de risco para IA, não temos dados em larga escala sobre estes grupos. Isso acontece devido à forma com que o gênero é classificado em pesquisas populacionais (i.e., homem e mulher), deixando populações transgênero “ocultas” em uma classificação binária. Nesta tese, propomos explorar as relações entre experiências minoritárias de gênero e a vulnerabilidade à IA. Dessa forma, investigamos a associação de fatores alimentares, nutricionais, sociais, econômicos e de preconceito com a IA na literatura científica, por meio de uma revisão sistemática, e um grupo de pessoas transgênero, por meio de um estudo transversal. Em nossa revisão, o desenho de estudo mais utilizado foi o transversal e o menos utilizado foi o etnográfico. Imagem corporal e controle de peso foram os temas predominantes (n = 25), seguidos por segurança alimentar e nutricional (n = 5), estado nutricional (n = 5), assistência nutricional à saúde (n = 1) e visões êmicas de alimentação saudável ( = 1). Em nosso estudo transversal, nossos resultados mostraram que as dificuldades de compra de alimentos na comunidade transgênero são anteriores à pandemia de COVID-19, mas que as medidas restritivas adotadas também impactaram o acesso geral a alimentos de qualidade. No entanto, as principais explicações para o IF foram renda e emprego. Concluímos que excluir diversidade de gênero em pesquisas sobre insegurança alimentar possivelmente tem deixado de revelar demandas importantes para a população transgênero. Nesta tese, apresentamos as relações compreendidas até o momento entre a IA na população transgênero, bem como os possíveis desafios e estratégias alternativas para superação. Esperamos que, assim, possamos apoiar políticas de alimentação e nutrição e sistemas de vigilância, bem como pesquisadores em todo o mundo a compreender a diversidade oculta nos estudos de IA.