Sandra M ALVES1, 2, 3; Débora CASTIGLIONE4; Carla OLIVEIRA1,3; Bruno de SOUSA5, 6; M Fátima PINA7
1Grupo de Geoepidemiolgia, Instituto de Engenharia Biomédica; 2Escola Superior de
Tecnologia da Saúde do Porto (ESTSP/IPP); 3Instituto de Saúde Pública da Universi-
dade do Porto; 4 Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca, Fundação Oswaldp
Cruz – FIOCRUZ; 5 Faculdade de Psicologia e Ciências da Educação, Universidade de
Coimbra; 6 Centro de Investigação do Núcleo Cognitivo- Comportamental (CINEICC),
Universidade de Coimbra; 7 Departamento de Epidemiologia Clínica, Medicina Predi-
tiva e Saúde Pública, Faculdade de Medicina da Universidade do Porto smfa@ineb.up.pt
Palavras-chave: Idade- período- coorte, fémur proximal, osteoporose, tendência temporal
Introdução
As fraturas do fémur proximal são um importante problema de saúde pública, quer devido ao aumento da mortalidade após a fratura quer à morbilidade verifica- da. As melhorias verificadas na área da saúde levaram ao aparecimento de medidas eficazes na prevenção das fraturas do fémur proximal [1]. No entanto, também resultaram num aumento da esperança média de vida e consequentemente num aumento no número de indivíduos em risco.
Estas fraturas são mais frequentes nas mulheres após os 50 anos de idade e são usualmente consequência da fragilidade do osso devido a uma perda de massa óssea. O osso está constantemente num processo de formação/reabsorção. Nas primeiras décadas de vida a formação é superior à reabsorção, depois da terceira década existe uma inversão nos papéis[2].
Os focos das medidas de prevenção têm sido a diminuição da taxa de reabsor- ção[3] e a prevenção de quedas, que é o mecanismo mais frequente. No entanto têm surgido estudos que sugerem a importância de um adequado desenvolvimento intrauterino no risco de fratura [3,4].
Objetivos
O objetivo deste trabalho é avaliar o efeito da idade, período e coorte na taxa de in- cidência de fraturas do fémur proximal, por sexo, no período de 2000-2008, em Portugal.
E2 | C OM U N IC A Ç ÕE S OR A IS Metodologia
Foram usados dados de hospitalizações, ao nível nacional (excluindo Arquipéla- gos), causadas por fraturas do fémur proximal, códigos ICD9-CM 820.x do Registo de Altas Hospitalares, no período de 2000 a 2008. Todas as hospitalizações cuja causa principal de admissão fosse trauma por impacto de baixa/média energia, em doentes com idade superior a 49 anos, foram selecionadas. Os dados do censos à população Portuguesa de 2001 e as estimativas oficiais para os demais anos foram usados para o cálculo de pessoas-ano, usando a abordagem proposta por Cartensen, 2007[5].
Foram ajustados modelo Age-Period-Cohort (APC) (intervalos de idade e perío- do com amplitude de um ano) onde as taxas de incidência foram modeladas como função da idade (A), período (P - ano de diagnóstico) e coorte (C – ano de nascimen- to), com uma resposta binomial negativa para corrigir a sobre-dispersão.
A análise foi realizada usando a função apc.fit implementada no EPI package (software R) que permite a identificação de efeitos de período e de coorte idênticos em todos os grupos etários. De seguida, foram utilizados Modelos Aditivos Genera- lizados (GAM) com resposta binomial negativa que são flexíveis de forma a avaliar alterações não lineares na tendência. Estes modelos permitem ainda identificar o efeito de cada uma das dimensões, ajustadas para as restantes.
Resultados
Foram analisadas 77 083 hospitalizações (77.4% em mulheres) com uma média de idade 81.0 (Desvio-padrão DP 8.5 anos) versus uma média de idade de 78.0 (DP 10.1) (valor-p<0.0001).
Figura 1: Efeito corte (mulheres preto, homens cinzento) e curva histórica do índice de preços ao consumidor (usada como indicador de condições de vida) (tracejado).
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As taxas de incidência aumentaram exponencialmente com a idade em ambos os sexos (efeito idade). O risco apresenta uma tendência decrescente nas mulheres depois de 2004 e apresenta um padrão aleatório nos homens (efeito período). O efeito coorte é semelhante em ambos os sexos até cerca de 1940, com uma ten- dência global de aumento do risco até 1930 (mais marcado nas mulheres), após esse ano as mulheres apresentam uma tendência global de decréscimo que não se verifica nos homens.
Conclusões
A idade tem o efeito esperado no risco de fratura. Mesmo depois de ajustar para os restantes efeitos o risco de fratura é menor depois de 2004, nas mulheres (efeito período).Existem alterações da tendência do risco de fratura em todos os anos onde se verificaram alterações políticas/ económicas com consequências nas condições de vida da população (efeito coorte).
A qualidade do osso reflecte a exposição a fatores de risco durante toda a vida; aspectos económicos e financeiros que afectam a saúde da população podem ajudar na compreensão do efeito coorte observado.
Agradecimentos
Este trabalho foi financiado por fundos FEDER através do Programa Operacional
Factores de Competitividade – COMPETE e fundos nacionais através da FCT – Funda- ção para a Ciência e a Tecnologia no âmbito dos projetos PEst-C/SAU/LA0002/2011
e PTDC/SAU-EPI/113424/2009 e da bolsa SFRH/BD/40978/2007.
Gostaríamos de agradecer à ACSS pelos dados relativos aos internamentos hos- pitalares e também ao Professor Paulo Nossa pela ajuda prestada na compreensão da história política, económica e social de Portugal.
Referências
[1] Hopkins RB, Goeree R, Pullenayegum E, Adachi JD, Papaioannou A, Xie F, Thabane L (2011) The relative efficacy of nine osteoporosis medications for reducing the rate of fractures in post-menopausal women. BMC Musculoskelet Disord 12:209. doi:10.1186/1471-2474-12-209.
[2] Hunter DJ, Sambrook PN (2000) Bone loss. Epidemiology of bone loss. Arthritis Res 2 (6):441-445. doi:10.1186/ar125.
[3] Cooper C, Westlake S, Harvey N, Javaid K, Dennison E, Hanson M (2006) Review: developmental origins of osteoporotic fracture. Osteoporos Int 17 (3):337-347. doi:10.1007/s00198-005-2039-5.
[4] Baird J, Kurshid MA, Kim M, Harvey N, Dennison E, Cooper C (2011) Does bir¬- thweight predict bone mass in adulthood? A systematic review and meta-a- naly¬sis. Osteoporos Int 22 (5):1323-1334. doi:10.1007/s00198-010-1344-9. [5] Carstensen B (2007) Age–period–cohort models for the Lexis diagram. Statistics
in Medicine 26 (15):3018-3045. doi:10.1002/sim.2764.
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