Análise Espacial da Mortalidade por Doenças do Aparelho
Circulatório nas Regiões Urbanas de Juiz de Fora - MG
∗Mário Círio Nogueira♣ Luiz Cláudio Ribeiro♦ Alex Campos Divino♦ Talles Carvalho de Matos♦
Palavras-chave: doenças cardiovasculares; taxas de mortalidade; método direto de padronização; distribuição espacial.
Resumo
As doenças do aparelho circulatório (DAC) são as principais causas de morte no Brasil e no mundo. Na análise de indicadores em pequenas áreas devemos considerar que o pequeno número de casos assim como a pequena população sob risco pode levar a uma grande flutuação aleatória das taxas, tornando necessário um tratamento dos dados. O objetivo deste trabalho é analisar a distribuição espacial da mortalidade por DAC nas Regiões Urbanas (RU) de Juiz de Fora. Foi realizado um delineamento ecológico, do tipo análise espacial; as unidades de análise são as 81 RU de Juiz de Fora – MG. Foram utilizados dados de mortalidade do Sistema de Informações de Mortalidade do município de Juiz de Fora e do Censo 2000 do IBGE. Foram calculadas taxas de mortalidade por DAC brutas e padronizadas por sexo e faixa etária para cada RU, sendo utilizadas na análise as médias trienais (1999, 2000 e 2001), assim como taxas suavizadas pelo método bayesiano empírico local. Os resultados indicam que as taxas brutas são maiores em RU na região central da cidade e as taxas padronizadas o são nas regiões periféricas; com a suavização das taxas pelo método bayesiano empírico, tornam-se mais nítidas as aglomerações de RU com maior risco de morte por DAC. O coeficiente de variação foi de 58% para as taxas brutas, 50% para as taxas padronizadas e 27,1% para as taxas obtidas pelo método bayesiano. O cálculo de taxas de mortalidade por DAC padronizadas por sexo e idade e suavizadas pelo método bayesiano empírico permite diminuir a variabilidade aleatória inerente à análise de pequenas áreas e visualizar em mapas temáticos as regiões de maior risco, contribuindo para o planejamento de ações preventivas e curativas em saúde.
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Trabalho apresentado no XVI Encontro Nacional de Estudos Populacionais, realizado em Caxambu- MG – Brasil, de 29 de setembro a 03 de outubro de 2008.
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Universidade Federal de Juiz de Fora e Prefeitura Municipal de Juiz de Fora.
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Universidade Federal de Juiz de Fora.
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Universidade Federal de Juiz de Fora.
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Análise Espacial da Mortalidade por Doenças do Aparelho
Circulatório nas Regiões Urbanas de Juiz de Fora - MG
∗Mário Círio Nogueira♣ Luiz Cláudio Ribeiro♦ Alex Campos Divino♦ Talles Carvalho de Matos♦
Introdução
A mortalidade por doenças do aparelho circulatório (DAC) vem tendo declínio constante nas últimas décadas, mas têm permanecido como principal grupo de causas de mortalidade, tanto em Juiz de Fora (OLIVERIA et al., 1999) quanto no Brasil como um todo (BARRETO; CARMO, 2007; SOUZA et al., 2006). As causas deste declínio são discutidas, sendo citadas principalmente mudanças populacionais nos estilos de vida e avanços terapêuticos. As duas principais causas de mortalidade dentro deste grupo são a doença isquêmica do coração (DIC) e a doença cerebrovascular (DCeV), que somadas respondem por cerca de 60% da mortalidade por DAC.
Os fatores de risco para as doenças cardiovasculares (ou DAC) são muito prevalentes nas populações urbanas atualmente, embora haja muita variação entre diferentes regiões do país, como mostra estudo do Ministério da Saúde do Brasil através de inquérito telefônico nas capitais dos estados e do Distrito Federal em 2006 (BRASIL, 2007a), com as seguintes estimativas de prevalência dos fatores de risco ou proteção cardiovasculares:
a) tabagismo: variou de 9,5% em Salvador a 21,2% em Porto Alegre e Rio Branco; b) excesso de peso (Índice de Massa Corporal > 25): a maior frequência foi no Rio de Janeiro, com 48,3% e a menor foi em São Luís, com 34,1%;
c) consumo regular de frutas e hortaliças: variou entre 7,3% em Macapá até 38,6% em Porto Alegre;
d) consumo de carnes com excesso de gorduras: a frequência foi maior em Palmas, com 53,1%, e menor em Salvador, com 26,7%;
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Trabalho apresentado no XVI Encontro Nacional de Estudos Populacionais, realizado em Caxambu- MG – Brasil, de 29 de setembro a 03 de outubro de 2008.
e) atividade física no lazer: foi mínima em São Paulo, com 10,5%, e máxima no Distrito Federal, com 21,5%;
f) inatividade física: foi mais elevada em Natal, com 31,5%, e mais baixa em Boa Vista, com 21,6%;
g) consumo abusivo de bebidas alcoólicas: variou de 12,1% em Curitiba a 22,1% em Salvador;
h) diagnóstico médico prévio de hipertensão arterial: a frequência foi de 15,1% em Palmas a 24,9% em Recife;
i) diagnóstico médico prévio de diabetes mellitus: variou de 2,7% em Palmas a 6,2% em São Paulo.
As taxas de mortalidade por DAC não se distribuem de forma homogênea no espaço, seja numa escala regional, seja numa escala local, intramunicipal. Estudos feitos em grandes cidades mostram importantes diferenças nestas taxas entre bairros, em geral com maiores taxas nos bairros de menores condições socioeconômicas. Na cidade do Rio de Janeiro, Melo, Carvalho e Travassos (2006) encontraram uma concentração do risco de morrer de infarto agudo do miocárdio nas áreas mais pobres. Ao estudar a mortalidade de adultos no município de São Paulo, Drumond Jr. e Barros (1999) verificaram maiores coeficientes de mortalidade nas áreas de piores condições socioambientais, com diferenças estatisticamente significativas entre a pior e a melhor áreas para a mortalidade por DCeV, por doenças hipertensivas, por insuficiência cardíaca e por miocardiopatias. Santos e Noronha (2001), também estudando a cidade do Rio de Janeiro, encontraram maior mortalidade por DAC nos grupos socioeconômicos menos favorecidos. No município de Salvador, Silva, Paim e Costa (1999) encontraram maiores coeficientes de mortalidade padronizados no estrato social com piores condições de vida. Ishitani e França (2000), estudando o município de Belo Horizonte, encontraram que o risco de morrer por doenças cardiovasculares foi 3 vezes maior nas favelas do que nos bairros da região centro-sul.
Estes diferenciais espaciais intra-urbanos na mortalidade, relacionados às condições socioeconômicas da população, são devidos ao fato de que os determinantes do processo saúde-doença-cuidado são os mesmos do processo de constituição do espaço (ALAZRAQUI et al., 2007). Por isso, os estudos ecológicos, tomando os agregados populacionais referidos a um determinado espaço geográfico como unidade de análise (estudos georreferenciados), estão entre os estudos epidemiológicos mais adequados para analisar a desigualdade em saúde associada à desigualdade social.
Atualmente os estudos georreferenciados têm sido facilitados pelo uso dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Os SIG têm 3 propriedades fundamentais: a) capacidade de apresentação cartográfica de informações complexas; b) base integrada de objetos espaciais e de seus atributos ou dados; c) conjunto de procedimentos e ferramentas de análise espacial (CARVALHO et al., 2000). Uma variável geocodificadora deve estar presente nos bancos de dados (gráficos e não-gráficos), estabelecendo uma ligação entre eles. Os dados gráficos são os de localização espacial; são coordenadas de pontos (nós) bi ou tridimensionais, linhas (arcos) ou áreas (polígonos). Os dados não-gráficos são características ou atributos dos pontos, linhas ou áreas, e podem ser importados de outros bancos de dados. Um SIG permite integrar dados obtidos de diversas fontes, em variados formatos, que podem ser organizados, analizados e visualizados graficamente. Uma das situações em que os SIG são especialmente
úteis é no estudo de eventos de saúde em que estes e os fatores relacionados têm distribuição espacialmente condicionada (CARVALHO et al., 2000).
Bayley e Gatrell (1995) e Bayley (2001) consideram haver quatro tipos de dados para análise espacial: a) dados em treliça irregular ou de áreas (medidas agregadas em áreas irregulares); b) dados de eventos/casos ou distribuição de pontos (localização de casos individuais); c) dados geoestatísticos (geralmente medidas ambientais, modelando uma variável contínua no espaço, como por exemplo temperatura); d) dados em treliça regular (geralmente obtidos de sensoriamento remoto). Neste estudo utilizamos o primeiro tipo de dados, de área, que são as RU (bairros) do município de Juiz de Fora.
Bailey (2001) também define quatro grandes áreas de aplicações estatísticas no que ele chama de epidemiologia geográfica: a) mapeamento de doenças; b) estudos ecológicos (para avaliar associações de incidências de doenças e fatores de risco em áreas geográficas); c) estudos de agrupamento ("cluster") de doenças; d) avaliação e monitoramento ambiental. Neste estudo estamos mapeando a mortalidade por DAC, mas daremos continuidade a esta pesquisa em um estudo ecológico, avaliando associações entre esta mortalidade e fatores socioeconômicos nas RU.
Uma dificuldade importante ao se estudar diferenciais intra-urbanos de mortalidade deve-se ao fato de trabalharmos com pequenas populações sob risco e poucos eventos (óbitos) por unidade de análise, o que pode levar a uma grande flutuação aleatória das taxas de mortalidade (BRASIL, 2007b). Pode-se contornar este problema utilizando-se o Estimador por Médias Móveis Temporais e o Estimador Bayesiano Empírico Local. O Estimador por Médias Móveis Temporais utiliza uma média das taxas em anos consecutivos, sendo mais usada a média trienal. O Estimador Bayesiano Empírico Local utiliza as taxas da vizinhança para ter uma melhor estimativa da taxa local, suavizando a flutuação aleatória de toda a área estudada; quanto menor a população de uma área, maior a influência dos dados de vizinhança na estimativa.
Ao se estudar a mortalidade por DAC devemos levar em consideração também a estrutura etária e de sexo das populações sob comparação. Como as taxas de mortalidade por DAC têm um crescimento contínuo com o aumento da idade, e são maiores para o sexo masculino, uma população com maior proporção de idosos e de homens terá taxas brutas de mortalidade maiores, mesmo que isto não corresponda a um risco maior de morte por DAC nesta área. Contornamos este problema padronizando as taxas por sexo e faixa etária.
O município de Juiz de Fora está localizado na mesoregião geográfica da Zona da Mata Mineira, no sudeste do estado de Minas Gerais. Apresentava um IDH de 0,828 no ano 2000, estando no grupo de cidades de alto desenvolvimento humano (IDH maior que 0,8), mas apresentava também uma grande desigualdade social, expressa no Índice de Gini de 0,58 (TAVARES, 2006). Segundo dados do IBGE, contava com uma população residente em 2000 de 456.796 habitantes. Apresenta boas condições de saneamento, com 95% das residências com abastecimento de água ligada à rede geral, 92,8% com instalação sanitária ligada à rede geral de esgoto ou pluvial e 98% com coleta de lixo. A taxa de alfabetização é de 92% da população total (IBGE, censo 2000).
Objetivos
O principal objetivo deste trabalho é estudar a distribuição espacial da mortalidade por doenças do aparelho circulatório nas regiões urbanas do município de Juiz de Fora.
Um segundo objetivo é mostrar a importância da padronização das taxas de mortalidade por sexo e faixa etária, e dos métodos de suavização da flutuação aleatória que ocorre quando se trabalha com pequenas populações e eventos raros.
Metodologia
Realizamos um estudo epidemiológico ecológico (também chamado agregado), do tipo análise espacial em saúde. As unidades de análise são as 81 regiões urbanas (RU) de Juiz de Fora - MG, que correspondem aproximadamente aos bairros da cidade (na realidade, uma RU pode corresponder a mais de um bairro). Cada setor censitário (SC) pertence a uma única RU, de forma que cada RU é um agregado de SC, o que permite usar os dados populacionais do Censo Demográfico do ano 2000 como denominadores no cálculo das taxas.
Os dados de mortalidade foram fornecidos pelo Departamento de Vigilância Epidemiológica, da Secretaria de Saúde, Saneamento e Desenvolvimento Ambiental, da Prefeitura de Juiz de Fora. O Sistema de Informações de Mortalidade municipal tem um banco de dados em que cada registro de óbito está referido a uma RU, permitindo o georreferenciamento. Extraímos os óbitos por DAC dos anos 1999, 2000 e 2001, com informações de sexo, idade, RU de residência e causa básica de óbito.
Foram calculadas as taxas de mortalidade por DAC por RU brutas e padronizadas por sexo e idade (tomando a população do município de Juiz de Fora no ano 2000 como padrão) para os anos 1999, 2000 e 2001, sendo calculadas e utilizadas na análise as médias do triênio. No Sistema de Informações Geográficas (SIG) TerraView© (software de geoprocessamento desenvolvido pelo INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) foi calculado o estimador bayesiano empírico local para cada RU, usando como base o número de óbitos esperado para cada RU a partir das taxas padronizadas e a população da RU; a matriz de vizinhança utilizada pelo TerraView© foi por contiguidade.
O TerraView© também foi utilizado para construção dos mapas temáticos. Visualizamos nos mapas coropléticos o gradiente das taxas de mortalidade por DAC entre as RU (as maiores taxas em tonalidades mais escuras e as menores taxas com tonalidades mais claras, indo do preto ao branco). Construímos um mapa para as taxas brutas, outro para as taxas padronizadas e um terceiro para os estimadores bayesianos empíricos locais.
Para cada variável (taxas brutas, padronizadas e estimadores bayesianos empíricos locais) calculamos medidas de tendência central (média e mediana) e de dispersão (amplitude, desvio-padrão e coeficiente de variação).
Resultados
As taxas de mortalidade por DAC brutas (tabela 1) variaram de 0 a 743 óbitos por 100.000 hab. A média foi 239 e a mediana 216 óbitos por 100.000 hab. O desvio-padrão foi 139 e o coeficiente de variação foi 58%.
As taxas padronizadas por sexo e idade (tabela 1) variaram de 0 a 591 óbitos por 100.000 hab. A média foi 243 e a mediana 241 óbitos por 100.000 hab. O desvio-padrão foi 121 e o coeficiente de variação 50%, já mostrando uma variabilidade menor nos dados, em comparação às taxas brutas.
Os estimadores bayesianos empíricos locais (tabela 1) variaram de 74 a 554 óbitos por 100.000 hab., com média de 245 e mediana de 233. Com desvio-padrão de 67 e coeficiente de variação de 27%, estes foram os dados com menor variabilidade entre as RU (devido à suavização da flutuação aleatória).
Tabela 1
Estatísticas básicas das taxas de mortalidade por DAC nas 81 regiões urbanas de Juiz de Fora - MG no triênio 1999-2001 (taxas por 100.000 hab.)
Medidas Taxas brutas Taxas padronizadas Estimadores
bayesianos Mínimo 0 0 74 Máximo 743 591 554 Mediana 216 241 233 Média 239 243 245 Desvio-padrão 139 121 67 Coeficiente de variação 58% 50% 27%
Fonte: Sistema de Informações de Mortalidade de Juiz de Fora - MG e Censo Demográfico 2000- IBGE.
A região administrativa central do município é composta por 15 RU, enquanto as demais 66 RU estão distribuídas nas outras 6 regiões administrativas (norte, nordeste, sul, sudeste, leste e oeste). Comparamos as médias das taxas da região administrativa central com as médias das taxas das regiões administrativas periféricas, usando o Teste T bicaudal para amostras independentes. Em relação às taxas de mortalidade não padronizadas, a média da região central (266 óbitos por 100.000 hab.) é maior do que das regiões periféricas (233), embora a diferença entre as médias não seja estatisticamente significativa (tabela 3). Quando padronizamos as taxas por sexo e faixa etária, há uma inversão desse padrão, sendo a média das taxas da região central 183 óbitos por 100.000 hab. e nas regiões periféricas 256; a diferença entre estas médias é estatisticamente significativa (tabela 3). A região administrativa central tem uma maior proporção de idosos (tabela 2), o que explica maiores taxas não padronizadas, efeito este que é neutralizado pela padronização. O estimador bayesiano empírico local mantém média mais baixa na região central, de 197 óbitos por 100.000 hab., do que nas regiões periféricas, cuja média é de 256; a diferença entre estas médias também é estatisticamente significativa (tabela 3).
Tabela 2
Porcentagem de idosos nas regiões administrativas (RA) do município de Juiz de Fora-MG
RA População Idosos % idosos
Central 74.731 12.741 17 Leste 84.975 10.205 12 Nordeste 40.549 4.263 10,5 Norte 97.779 7.675 7,8 Oeste 22.189 2.076 9,4 Sudeste 52.189 5.057 9,6 Sul 56.195 4.240 7,5
RAs exceto Central 353.876 33.516 9,5
Todas 428.607 46.257 10,8
Tabela 3
Médias das taxas de mortalidade por DAC nas 15 regiões urbanas da região administrativa central e nas 66 regiões urbanas das regiões administrativas periféricas de Juiz de Fora - MG no triênio 1999-2001 (taxas por 100.000 hab.)
RU centrais RU periféricas Teste T
Número de RU 15 66
Médias das taxas não padronizadas
266 233 p = 0,41
Médias das taxas padronizadas
183 256 p = 0,034
Médias dos estimadores bayesianos empíricos
locais
197 256 p = 0,002
Fonte: Sistema de Informações de Mortalidade de Juiz de Fora - MG e Censo Demográfico 2000- IBGE.
Os mapas temáticos mostram que as taxas não padronizadas (mapa 1) predominam nas RU da região administrativa central do município (que está delimitada por um contorno preto), enquanto as taxas padronizadas (mapa 2) e os estimadores bayesianos empíricos locais (mapa 3) são maiores nas RU fora da região administrativa central, o que corrobora os dados anteriores. No mapa 3, verificamos também que as RU com as maiores estimativas bayesianas empíricas locais das taxas de mortalidade por DAC estão nas regiões administrativas norte, oeste e sul.
Mapa 1
Mapa 2
Fonte: Prefeitura de Juiz de Fora / Dep. de Epidemiologia da SSSDA; Censo Demográfico – IBGE, 2000.
Considerações finais
Verificamos no nosso estudo que as taxas de mortalidade por DAC, quando padronizadas por sexo e faixa etária, são maiores nas RU (bairros) fora da região administrativa central do município, principalmente nas regiões administrativas norte, oeste e sul. Se analisássemos somente as taxas brutas, teríamos uma imagem distorcida (invertida) desta realidade. Estes dados demonstram a importância de uma padronização adequada das taxas de eventos em saúde para fins de comparação entre populações.
Os bairros da região administrativa central do município de Juiz de Fora têm em geral melhores condições socioeconômicas que os bairros mais periféricos, o que pode ser visto nos mapas de Inclusão/Exclusão Social de Juiz de Fora, publicados no Atlas Social de Juiz de Fora (TAVARES, 2006). Nesta publicação foram estudadas as distribuições espaciais de indicadores sociais no município de Juiz de Fora, calculados com base nos dados do Censo Demográfico do ano 2000, subdivididos nas áreas de autonomia de renda (renda média dos chefes de família), desenvolvimento humano (anos de estudo dos chefes de família, população alfabetizada de 10 a 14 anos e de 5 a 9 anos, população com 70 anos ou mais), qualidade de vida (abastecimento de água, instalação sanitária e tratamento de lixo precários, densidade populacional, presença de moradias improvisadas) e equidade (percentual de mulheres chefes de família e percentual de mulheres chefes de família não alfabetizadas). Excetuando-se a área de equidade, que nesta publicação só avaliou as diferenças de gênero, os mapas das outras três áreas mostram valores melhores dos indicadores na região administrativa central, com uma piora na direção das regiões periféricas.
Segundo o mapa de Distribuição de Equipamentos de Saúde do Atlas Social de Juiz de Fora (TAVARES, 2006), as unidades básicas de saúde estão espalhadas por todas as regiões administrativas, mas os hospitais, clínicas especializadas e policlínicas estão quase todas na região central.
A desigualdade socioeconômica e na distribuição de equipamentos de saúde podem estar associados à desigualdade na mortalidade por doenças do aparelho circulatório, o que é sugerido pela análise conjunta dos nossos dados de mortalidade e dos dados socioeconômicos do Atlas Social. No entanto, para afirmar uma tal associação, e quantificar a contribuição de cada fator, são necessários novos estudos, usando modelos de regressão que incorporem formalmente a estrutura espacial espacial dos dados.
A suavização das taxas pelo método bayesiano empírico local foi importante para reduzir a grande variação aleatória que ocorre nas análises de pequenas áreas, trazendo as estimativas das taxas de mortalidade para mais próximo do risco real. Permitiu também visualizarmos no mapa padrões mais gerais, identificando grandes áreas de maior risco cardiovascular, que podem se tornar então prioritárias para o planejamento de ações de saúde.
Esta abordagem do risco de adoecimento e morte do ponto de vista populacional vem cada vez mais sendo valorizada pela epidemiologia e pela saúde pública. As avaliações do risco cardiovascular individual, tão difundidas atualmente, apesar de importantes para o cuidado clínico de cada paciente, não são suficientes para um diagnóstico de saúde das coletividades humanas. Da mesma forma, as intervenções clínicas pessoa a pessoa não têm conseguido reduzir as grandes iniquidades em saúde. Para Rose (1981), epidemiologista norte-americano, uma estratégia populacional, modificando o perfil de risco de toda a
população, tem maior efetividade. Existem estudos publicados que mostram a efetividade de estratégias de modificação do perfil populacional de risco, com redução subsequente das taxas de doenças isquêmicas do coração e de doenças cerebrovasculares (CHOR et al., 1999).
Em nossa opinião, o maior problema atual na mortalidade por doenças do aparelho circulatório em Juiz de Fora é a grande iniquidade na sua distribuição (maior mortalidade em regiões mais pobres da cidade), pois as taxas médias para todo o município vêm caindo continuamente desde a década de 1970. O enfrentamento deste problema deve necessariamente envolver mudanças na estrutura socioeconômica da sociedade, pois os estilos de vida, que se encontram entre os principais fatores de risco e de proteção cardiovasculares, têm também um condicionamento social.
Esperamos que este trabalho contribua para um melhor planejamento de ações de saúde nas regiões de Juiz de Fora, e mais que isso, sirva para estimular o debate sobre a grave questão social, para que todas as políticas públicas possam estar sempre voltadas para a busca de equidade, ou seja, para a diminuição das desigualdades injustas e desnecessárias.
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