O MODELO DE RISCOS COMPETITIVOS
NO ESTUDO DA MORTALIDADE INFANTIL
Luis Patricio Ortiz1
1 INTRODUÇÃO
A mortalidade infantil, calculada a partir da relação entre o número de óbitos de menores de um ano e o de nascidos vivos, além de ser um dos indicadores clássicos da saúde, também é muito utilizada como indicador das condições sócio-econômicas de um país ou região. Geralmente seus níveis são associados com o grau de desenvolvimento das áreas pesquisadas e com as condições de vida das diferentes camadas sociais, culturais e econômicas da população (Laurenti, 1975; Taucher, 1979).
Embora não exista uma teoria geral sobre os condicionan-tes que determinam a mortalidade e os mecanismos pelas quais elas atuam, diversos modelos tem sido elaborados na tentativa de explicar o processo saúde-doença-morte dos menores de um ano.
Meegama, no modelo analítico proposto para estudar a mortalidade neonatal, (Meegama, 1980), considera quatro tipos de fatores:
• fatores que podem ser eliminados através de medidas preventivas;
• fatores relacionados com medidas curativas;
• variáveis demográficas: idade da mãe, por exemplo;
• causas de morte congênitas.
No modelo de Mosley e Chen, considera-se que a redução da mortalidade infantil estaria influenciada por determinantes próxi-mos, ou variáveis intermediárias, e por fatores sociais e econômicos. Os determinantes próximos têm um papel intermediário entre o nível da mortalidade infantil, que a influenciam diretamente, e os fatores sócio-econômicos, culturais, políticos e outros. Por sua vez, o impacto dos fatores sócio-econômicos sobre a saúde somente é processado através de seus efeitos sobre os determinantes próximos (Mosley, Chen, 1984).
Por sua vez, Palloni identifica dois tipos de intervenções: as verticais, que têm por finalidade atingir um número limitado de doenças, proporcionando as bases para sua erradicação mediante procedimentos preventivos ou curativos e; as horizontais, que têm por finalidade atingir um maior número de doenças, na medida que estão direcionados a melhorar e/ou ampliar o saneamento básico, a um maior acesso aos serviços médicos, a proporcionar subsídios à dieta alimentar etc. Os resultados destas ações estão relacionados, no
pri-meiro caso, à sua manutenção, sendo possível ocorrer retrocessos se estas deixarem de operar e, ao nível econômico e social, no caso das intervenções horizontais (Palloni, 1985).
Em geral todos estes modelos coincidem no fato de que as “causas de morte” são uma expressão biológica final de um processo que está fundamentalmente determinado pela estrutura econômica e social de um país ou região. Estes condicionantes influem no surgi-mento das doenças e na sua evolução, sendo que um curso provável é a morte do indivíduo2.
Nesse contexto, o objetivo central deste trabalho é incen-tivar a discussão, no meio demográfico, da utilização do modelo de riscos competitivos para estudar a mortalidade infantil, em especial da mortalidade que ocorre nos primeiros dias de vida da criança. Com essa finalidade, juntamente como apresentar este modelo, mostra-se a metodologia utilizada para construir a Tábua de Mortalidade Neo-natal e os procedimentos adotados para relacionar os óbitos perten-centes à mesma geração de nascidos vivos que deram origem a essas crianças (concatenação); discutem-se os resultados da aplicação reali-zada com uma coorte específica de nascidos vivos do Estado de São
2 Uma discussão detalhada destes modelos encontra-se em: Ferreira (1990) e Behn (1990).
Paulo e, finalmente, apresentam-se as principais conclusões deste estudo.
2 A EVOLUÇÃO DA MORTALIDADE INFANTIL
Nos países que atualmente encontram-se num estágio avançado de desenvolvimento econômico-social, a diminuição da mor-talidade infantil caracterizou-se por uma acentuada redução das cau-sas associadas a fatores exógenos e passíveis de prevenção, tais como condições adequadas de nutrição e saneamento, assistência médico-hospitalar etc. Assim, durante esse processo, a maioria das doenças
infecciosas e parasitárias foram erradicadas, ocorrendo o mesmo com parte considerável das doenças respiratórias agudas. Por outro lado, a mortalidade infantil de origem endógena, mais relacionada com características genéticas, parturição, idade da mãe etc., e por isso de
prevenção mais difícil, apresentou um decréscimo muito menor. Em geral, os menores que morrem nessas áreas durante as primeiras semanas de vida em sua maioria são vítimas de causas endógenas, mas uma proporção crescente dos que morrem durante o restante do primeiro ano são vítimas de causas exógenas.
Nestes países atualmente predominam as mortes que ocor-rem durante os primeiros dias de vida da criança – em particular, na primeira semana – provocadas principalmente por fatores perinatais, que em geral estão relacionados com às más condições do parto, assistência médico-hospitalar e também por problemas congênitos.
Neste processo, conhecido como transição epidemiológica, observa-se que na medida que a mortalidade infantil diminui, cada vez mais as mortes concentram-se nos primeiros dias de vida da criança. Em geral, dentro do primeiro ano de vida, o risco de morte da criança, decresce rapidamente a partir do primeiro dia de vida até completar o primeiro ano. Dessa forma, a incidência relativa dos óbitos é maior no primeiro mês; dentro deste a mortalidade é maior na primeira semana, no primeiro dia e nas primeiras horas de vida.
Por sua vez, nos países em desenvolvimento, onde ainda registram-se elevados índices de mortalidade infantil, as doenças infecciosas e parasitárias representam o maior risco de morte das
crianças, sendo verificado um amplo predomínio das mortes por cau-sas exógenas.
No Estado de São Paulo a transição epidemiológica encon-tra-se numa fase relativamente avançada. A redução da mortalidade infantil tem sido possível através do controle das doenças infecciosas, especialmente as diarréias e, das doenças respiratórias, em especial as pneumonias. Durante esse processo a mortalidade infantil por causas perinatais continuou elevada, aumentando assim cada vez mais sua importância relativa no total das mortes ocorridas entre as crianças menores de um ano (Ferreira, 1989; Ferreira, Ortiz, 1987; 1997).
3 MATERIAL E MÉTODOS
As informações utilizadas correspondem aos nascidos vi-vos ocorridos no Estado de São Paulo durante o trimestre de janeiro a março de 1993 e os óbitos de menores de 28 dias (mortalidade neonatal) ocorridos nessa coorte.
Para poder calcular as probabilidades de morte, corres-pondentes a essa geração de nascidos vivos, foi necessário identificar as mortes ocorridas nessa coorte. Como no Brasil as Declarações de Nascidos Vivos (DN) e as Declarações de Óbitos (DO), apresentam um número de registro diferente, não existindo relação entre eles, foram criadas rotinas para relacionar os óbitos pertencentes à mesma gera-ção com os nascidos vivos que deram origem a essa geragera-ção, técnica conhecida como concatenação, “linkage” ou pareamento, que pressu-põem a existência de informações individualizadas.
Para aplicar esta técnica, o ponto de partida são as DN correspondentes aos nascidos vivos de uma área determinada, as quais são observadas durante um período fixo determinado. A continuação, são selecionadas as DO referentes aos óbitos que, teoricamente, se teriam originado desse conjunto de nascidos vivos. Finalmente, as DO são pareadas com as respectivas DN. Neste procedimento, são consi-derados como “sobreviventes” os nascidos vivos (DN) que não foram pareadas e, como “efeito” (óbito) as DO/DN pareadas. Desta forma cria-se uma coorte retrospectiva-estática, isto porque os eventos já ocorreram e se fixou num período determinado de observacão para a verificação do efeito, não existindo migração, nem perda de observação (Almeida, 1994).
Esta técnica vem sendo muito utilizada, especialmente nos estudos de mortalidade infantil, já que possibilita a recuperação de várias informações sobre as características dos nascidos vivos que deram origem aos óbitos analisados3.
Deve-se ressaltar que esta técnica possibilita que o eixo analítico não seja mas os óbitos e sem os nascidos vivos e as probabi-lidades de morte sejam calculadas em função da presença ou ausência de determinadas características que são objeto de registro na DN. Ao mesmo tempo, permite uma maior exploração das informações coleta-das pelos sistemas oficiais de nascidos vivos (SINASC) e de óbitos (SIM), possibilitando o emprego de estudos de coorte, a um custo operacional bastante reduzido (Almeida, 1994).
3.1 As causas de morte
As informações relativamente às causas de morte foram obtidas da DO e codificadas de acordo a 9ª Revisão da Classificação Internacional de Doenças (CID). A causa básica foi obtida automati-camente do sistema ACME – Automated Classification of Medical Entities.
A forma de classificação das causas de morte assume grande importância para procurar identificar os fatores que afetam a mortalidade infantil. Através dela espera-se delinear um perfil da mortalidade infantil que retrate o grau de desenvolvimento sócio-eco-nômico e o resultado das ações de saúde desenvolvidas, possibilitando avaliar as intervenções que vêm sendo realizadas e apontar aquelas que devem ser feitas no sentido de reduzir esses índices, tanto pelo setor saúde como por outros setores da esfera de governo.
Tendo em conta que hoje, mediante os procedimentos muito simples e de baixo custo, é possível reduzir significativamente os níveis de mortalidade infantil, adaptou-se como ponto de partida o critério de evitabilidade de determinadas doenças, proposto por Taucher (1978), para agrupar as causas de morte em evitáveis e não-evitáveis, de acordo com o estado atual do conhecimento médico científico4.
3 Veja por exemplo os trabalhos de Furquim, 1994 e Fernandes, 1997.
4 Para mais detalhes sobre essa nova agrupação das causas de morte veja: Callioli, Ortiz, 1995; Ortiz, 1996.
As doenças consideradas evitáveis foram subdivididas se-gundo as diversas ações que podem ser realizadas para reduzir e/ou eliminá-las. Em cada grupo foram incluídas todas as doenças especi-ficadas na CID IX, que pudessem ser causa de morte infantil. Os grupos de causas são os seguintes:
I. Reduzíveis através de: a) imunoprevenção;
b) adequado controle na gravidez; c) adequada atenção ao parto;
d) diagnóstico e tratamento precoces; II. Não evitáveis
III. Mal definidas 3.2 A Tábua de Mortalidade
Para estudar a mortalidade infantil é de fundamental importância considerar a idade da criança ao morrer, já que os fatores que nela intervierem são de diferente natureza. O instrumento mais adequado para este tipo de análise é a Tábua de Mortalidade, a qual através das probabilidades de morte, proporciona a mais completa descrição estatística das mortes em função da idade.
Este instrumento demográfico tem um uso muito genera-lizado em diversas áreas. Por exemplo, em Saúde Pública permite responder questões do tipo: quanto tempo em média os nascidos vivos, num determinado local e ano, sobreviverão o primeiro ano de vida? Quantos atingirão o décimo, enésimo aniversário? Quando a coorte se extinguir, qual teria sido então a vida média do grupo analisado?
Esquematicamente, se acompanhássemos N indivíduos de uma coorte de nascidos vivos até que toda a coorte se extinguisse, anotando após cada t unidades de tempo, quantos indivíduos perma-neceram vivos e quantos morreram, obteríamos diretamente a distri-buição dos tempos de sobrevivência, bem como a vida média e outros indicadores relevantes. Procedendo dessa forma teríamos o que se chama Tábua de Geração, que nada mais é do que o registro de experiência de um grupo ou coorte desde o seu nascimento até a sua morte (Berquó, 1969).
Posto que a vida humana pode durar 100 anos ou mais seria pouco prático esperar todo esse tempo para completar a coleta dos dados. Além do mais, as condições que determinam a longevidade mudam com o tempo e no fim do seguimento desta coorte já terão cessado de existir. Assim, as tábuas construídas dessa forma somente são possíveis de construir para populações específicas cuja duração é relativamente curta, como por exemplo os menores de um ano.
Por outro lado, a construção das chamadas tábuas conven-cionais ou correntes ou de contemporâneos é baseada na idéia de
pressupor uma população na qual os coeficientes específicos por idade não mudam no tempo, isto é uma população chamada estacionária.
Neste tipo de tábuas define-se o modo como uma geração fictícia variaria no tempo, se ficasse sujeita às taxas de mortalidade observadas em dada população, durante um período determinado, de modo que a tábua mostra qual seria a marcha da sobrevivência de uma geração que em cada ano de sua existência sofresse uma mortalidade igual a verificada no correspondente ano de idade, na população observada, durante o período de observação. Neste sentido, cabe observar que os indivíduos dos quais derivamos as taxas de mortali-dade pertencem a gerações diferentes.
Neste trabalho, é construída uma Tábua de Mortalidade Neonatal de Geração, na qual se segue uma coorte ao longo do tempo,
registrando a cada idade o número de sobreviventes. Assim, o cálculo das probabilidades de morte (nqx) é realizado diretamente, sem
neces-sidade de passar pelas taxas centrais de mortalidade (nmx), as quais
são as mesmas tanto na população estacionária com que se associam, como na população real da qual provêem. As restantes funções são calculadas utilizando as relações convencionais.
3.3 O modelo de riscos competitivos
O método estatístico que permite estudar situações nas quais os indivíduos estão expostos ao risco de morrer por várias causas é conhecido como análise de riscos competitivos e um dos instrumentos
dessa análise é a Tábua de Mortalidade de Múltiplo Decremento (Paes,
1982).
Em termos de riscos competitivos considera-se que um indivíduo qualquer durante sua vida está exposto ao risco de morrer
por diversas causas, independente da causa que definitivamente oca-sionou sua morte. Nesse sentido, considera-se que houve uma certa “competição” entre os vários riscos. É importante, então, diferenciar os conceitos de risco e causa. Embora ambos são da mesma natureza, o termo risco refere-se ao fenômeno antes do óbito, a partir do qual se torna a causa.
Através deste estudo pode-se determinar qual seria o efeito, na vida média da população, a eliminação e/ou redução da intensidade de uma determinada doença ou causa. Pode-se também conhecer a taxa de mortalidade devido a uma causa específica, na presença de outras causas de morte.
Gotlieb considera que foi Bernoulli o primeiro em levantar o problema dos riscos competitivos, ao quantificar qual seria o efeito na mortalidade de uma população se a varíola fosse eliminada como causa de morte (Gotlieb, 1976).
A partir da década de 60, este assunto ganhou formulação teórica mais vigorosa, especialmente com o conceito de riscos compe-titivos de Chiang. O problema a ser estudado refere-se a quantificar o
“efeito da eliminação total (ou parcial) de um ou mais riscos sobre a estrutura de mortalidade de uma determinada população, na hipótese de
que cada indivíduo está sujeito a k (k ≥ 2)
ris-cos de óbitos competindo pela sua vida” (Paes, 1982).
Entre os vários modelos propostos, especificamente o mo-delo de Chiang considera somente o efeito formal (Chiang, 1968; Santos, 1972),
“...pressupondo uma força de mortalidade5
constante em cada grupo etário para a constru-ção da tábua de mortalidade. Em relaconstru-ção à teoria de riscos competitivos admite que os vários riscos de morte atuam simultaneamente em cada indivíduo da população, havendo para cada risco uma correspondente força de
mortalidade. A soma destas é igual à força de mortalidade total, havendo uma razão cons-tante entre a força de mortalidade de uma causa e a força de mortalidade total, em cada idade” (Irwin, Madeira, 1972).
Ao se eliminar uma causa de morte (ou grupo de causas de morte) a nova força de mortalidade será relacionada à força de mor-talidade total através da seguinte relação:
ui.j(t
)
= ui(t)(
Di–
Di.j)
D
i(1)
Onde: ui.j(t) = força de mortalidade na idade i excluída uma causa de óbito (ou
grupo de causas) j, num instante t ;
ui(t) = força de mortalidade total na idade i, num instante t
Di = óbitos totais na idade i ;
Di.j = óbitos totais na idade i, excluindo os óbitos da causa eliminada
(ou grupo de causas eliminadas) j .
Conclui-se, portanto, que as estimativas assim realizadas sobre as probabilidades de morte levam em conta a interdependência dos vários riscos e seus efeitos ao se eliminar uma causa específica (ou grupo de causas) (Irwin, Madeira, 1972).
Várias são as críticas que se fazem a este modelo, entre as quais podemos destacar aquelas que consideram que a hipótese de atribuir a morte a uma única causa seria insatisfatória, pois a morte de um indivíduo pode ser devida à interação de vários riscos de morte (Guralnick, 1965); e de eliminar totalmente uma determinada causa de morte (Wong, 1977; Keyfitz, 1977; Tsai, Lee, 1975; 1978). É possível que seja mais prático em termos de políticas e/ou atitudes de saúde pública a serem tomadas o conhecer os efeitos da redução parcial de uma causa de morte, em vez de sua total eliminação. Por último, é refutada a suposição de que a força de mortalidade de alguma doença permaneça como proporção constante do total da força de mortalidade, num intervalo pequeno, no sentido de que ela não é válida para todo o intervalo (Kimball, 1971; David, 1970).
3.4 As probabilidades6
A seguir serão definidas as diferentes probabilidades asso-ciadas ao intervalo (xi , xi+1), e que serão utilizadas na construção da
Tábua de Mortalidade de Múltiplo Decremento.
pi = probabilidade de um indivíduo vivo na idade xi
sobrevi-ver ao intervalo (xi, xi+1)
qi = 1 – pi = probabilidade de um indivíduo vivo na idade xi morrer
no intervalo (xi, xi+1)
pik = probabilidade acumulada de um indivíduo sobreviver da
idade exata xi à idade xk
Qij = probabilidade de um indivíduo vivo na idade xi morrer
no intervalo (xi, xi+1) devido à causa (ou grupo de causas)
Rj na presença de todos os outros riscos de morte
atuan-do na população; chamada probabilidade bruta;
qij = probabilidade de um indivíduo vivo na idade xi morrer
no intervalo (xi, xi+1) se Rj for o único risco (ou grupo de
risco) atuando na população; chamada probabilidade lí-quida;
Qi.j = probabilidade de um indivíduo vivo na idade xi vir a
mor-rer no intervalo (xi, xi+1) se Rj é eliminado como um risco
de morte; chamada também, probabilidade líquida.
3.5 Estimação da probabilidade bruta e líquida Para o intervalo de idade (xi , xi+1), temos:
ni = xi+1 – xi, é a amplitude do intervalo;
pi = população real no meio do ano;
Di = número de mortes ocorridas durante o ano (da
popula-ção real);
ai = fator de separação no intervalo vivido pelos Di indivíduos;
Ei = número de indivíduos vivos em xi ;
di = número de óbitos (da tábua) ocorridos durante o ano;
6 Para mais detalhes sobre estas probabilidades pode-se consultar Gotlieb, 1967; Paes, 1982.
li = número de sobreviventes (da tábua) que alcançam com
vida a idade exata xi.
O coeficiente da mortalidade é dado por:
Mi =
D
i Pi, i
=
0,1, … (2)e, a probabilidade de morrer no intervalo (xi , xi+1) pode ser estimada
por: q ^ i = Di Ei (3)
a qual pode ser derivada diretamente através da função de distribuição de probabilidades conjunta do número de mortes e do número de sobreviventes que é uma multinomial. Essa estimativa é dada por:
p ^ i = Ii +1 Ii (4)
Conseqüentemente, o estimador da probabilidade de mor-rer no intervalo (xi , xi+1), qi , na tábua de vida, é dado por:
q ^ i =
di Ii (5) Onde: di = Ii – Ii + 1 (6)
Admitindo-se que a estimativa da população seja a mesma da tábua de vida, por analogia, conclui-se que:
q ^ i = Di Ei (7)
que é o estimador da probabilidade de morte quando usamos os dados da população diretamente. Este estimador é único, não viciado e eficiente da probabilidade qi, o qual satisfaz as propriedades ótimas de um estimador. Mas, Ei =
P
i+ ni ai Di ni (8)Da última igualdade conclui-se que a expressão (7) fica
q ^ i = ni Mi 1 + ni ai Mi (9)
As mortes agora são divididas de acordo com as causas existentes, com Dij mortes da causa Rj , j = 1, 2, ..., r e,
Di = Di1+ Di2+…+ Dir (11)
de modo que: Mij é o coeficiente de mortalidade específico pela causa
j, na idade i, conhecido como
Mij =
Dij
Pi
(11)
Assim, o estimador da probabilidade bruta de morrer de uma causa específica na presença de todos os outros riscos atuando na população é representado por
Q ^ ij = Dij Ei (13)
Este estimador pode ser encontrado aplicando-se o princí-pio de máximo verossimilhança, obtendo-se:
Q ^ ij = dij Ii (14)
e pela mesma razão de quando estimamos qi, dizemos que o estimador
Q ^
ij é único, não viciado e eficiente da probabilidade Qij.
Substituindo (8) e (11) em (13), vemos que
Q ^ ij = ni Mij 1 + ni ai Mi i = 0, 1, ..., anos j = 1, 2, ..., r causas (15)
Finalmente, fazendo as substituições convenientes encon-tramos os estimadores das probabilidades líquidas
Dij Di q ^ ij = 1 – p
^
i (16)que é a probabilidade de um indivíduo vivo de idade xi morrer no
intervalo (xi , xi+1), se for Rj o único risco (ou grupo de riscos) atuando
na população, e, Di –Dij Di q ^ i.j=1 –
p
^
i i = 0, 1, ..., anos j = 1, 2, ..., r causas (17)a probabilidade de um indivíduo vivo na idade xi morrer no intervalo
(xi , xi+1), se Rj é eliminado como um risco de morte.
4 RESULTADOS E COMENTÁRIOS
A coorte estudada corresponde a 168.131 nascidos vivos ocorridos no Estado de São Paulo, durante o período de janeiro a março de 1993. As DNs e DOs correspondentes foram enviadas pelos Cartó-rios de Registro Civil à Fundação SEADE, dentro da rotina mensal de recebimento desses documentos.
Neste universo, 51% dos nascidos vivos foram de sexo masculino e 9,2% corresponderam a crianças com baixo peso ao nascer (menos de 2.500 gramas). Em relação às características do parto, 92% foram gestações a termo (37 a 41 semanas de gestação); 97,7% de gestação única; 49,1% de partos normais e 48,1% de partos cesarianos. Dentre as características da mãe, os dados analisados indicam que 17,1% dos nascidos vivos são de mães adolescentes; 40% de mães primíparas; 60% das mães não completaram o 1º grau de estudo e somente 7,4% tenham nível superior.
Nesta coorte de nascidos vivos, ocorreram 2.955 óbitos de menores de 28 dias, que corresponde a uma probabilidade de morte neonatal de 17,6 por mil. A partir dessas informações foi construída uma Tábua de Mortalidade Neonatal, correspondente à geração de nascidos vivos de janeiro a março de 1993.
Através das probabilidades de morte pode-se notar que o risco de morte é muito elevado no primeiro dia de vida, risco que decresce rapidamente na medida que se avança na idade da criança: a probabilidade de morte durante a primeira semana de vida – que atinge 6,96 por mil – é onze vezes maior que a correspondente à quarta semana – que chega 0,63 por mil (Tabela 1).
Se comparadas estas probabilidades com as estimadas para 1976 (Ortiz, 1984), que chegava a 34,4 por mil, nota-se que a mortalidade neonatal em São Paulo diminuiu praticamente 50% du-rante esse período. Por idade, foram as probabilidades de morte correspondentes a terceira e quarta semana de vida as que registraram
Tabela 1 TÁBUA DE MORTALIDADE NEONATAL JANEIRO-MARÇO – 1993 Idade (dias) N Qx lx dx Lx Tx eo 0 1 0,00696 100.000 696 99.652 2.758.819 27,6 1-6 5 0,00748 99.304 743 593.596 2.659.167 26,8 7-13 7 0,00188 98.561 186 689.279 2.065.571 21,0 14-20 7 0,00073 98.376 71 688.379 1.376.292 14,0 21-27 7 0,00063 98.304 62 687.913 687.913 7,0
a maior redução (84 e 78%, respectivamente); o risco de morte do primeiro dia diminuiu somente 30% (Gráfico 1).
Gráfico 1
PROBABILIDADE DE MORTE SEGUNDO IDADE 1976 E 1993
A Tabela 2 e o Gráfico 2 mostram as probabilidades de morte que se derivam da aplicação do modelo de riscos competitivos; isto é, as probabilidades de morte que se obteriam na hipóteses de eliminar determinados grupos de causas. A Tabela 3, por sua vez, apresenta as porcentagens de redução que se obteriam ao ser elimina-dos esses grupos de causas.
0 2 4 6 8 10 12 14 0 1- 6 7 - 13 14 - 20 21 - 27 Idad e (dias ) qx (por mil) 197 6 199 3 Tabela 2
PROBABILIDADES DE MORTE POR GRUPOS DE CAUSAS SEGUNDO IDADES*
JANEIRO–MARÇO – 1993
Idade
(dias) Totalqx
Grupos de causas eliminados
qx.a qx.b qx.c qx.d 0 6,96 6,96 4,70 5,54 4,57 1-6 7,48 7,48 4,97 6,48 4,10 7-14 1,88 1,88 1,59 1,71 0,61 15-21 0,73 0,73 0,65 0,70 0,16 22-27 0,63 0,63 0,59 0,62 0,11 Neonatal 17,68 17,67 12,50 15,06 9,55 (*) Por mil nascidos vivos.
Gráfico 2
PROBABILIDADE DE MORTE
SEGUNDO GRUPOS DE CAUSAS EVITÁVEIS – 1993
Nota-se que a eliminação das mortes do grupo “reduzíveis por imunoprevenção” (a), não modifica essas probabilidades. Isto é devido a que, na coorte em estudo, foi registrado somente um óbito neonatal desse grupo de causas, morte ocorrida entre as crianças com duas semanas de vida.
A possível eliminação das mortes reduzíveis por “adequa-do controle na gravidez“ (b), representaria uma significativa redução da mortalidade neonatal (praticamente 30%). Em função das causas de morte que formam este grupo esta redução é cada vez menor ao avançar na idade: a probabilidade de morte das crianças com uma semana de vida se reduz um terço, enquanto que a corresponde à quarta semana diminuiu menos de 7% (Tabela 3).
Por sua vez, ao eliminar as mortes do grupo de doenças reduzíveis através de “adequada atenção ao parto” (c), a mortalidade neonatal teria uma redução de 15%, a qual atingiria 20% entre as crianças com um dia de vida e, somente 2% entre as crianças com quatro semanas de vida.
A hipotética eliminação das mortes do grupo de doenças reduzíveis por “diagnóstico e tratamento precoces” (d), representaria uma redução de mais de 45% na mortalidade neonatal. Os dados mostram que esta queda seria cada vez maior ao se avançar na idade: a probabilidade de morte entre as crianças com um dia de vida diminuiria 35%, enquanto que entre as crianças com quatro semanas essa diminuição ultrapassaria 80%.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 - 6 7 - 1 4 1 5 - 2 1 2 2 - 2 7 i d a d e (d i a s ) qx (por mil) q x q x .b q x .c q x .d
5 CONCLUSÕES
A concatenação dos bancos de dados de nascidos vivos e de óbitos possibilita estimar probabilidades de morte segundo coorte e, adicionalmente, melhorar a qualidade das informações, especialmente no que se refere às variáveis com elevada proporção de ignorados. No caso do óbito, isto é particularmente significativo nos dados relativos ao grau de instrução da mãe e peso ao nascer, entre outras.
A utilização do modelo de riscos competitivos no estudo da mortalidade infantil, abre novas perspectivas na análise das causas de morte que incidem nestas idades, ao possibilitar determinar com exatidão a magnitude da redução desse risco que seria alcançada ao eliminar determinadas doenças. Esta informação é de vital importân-cia, por exemplo, para o planejamento das ações de saúde nos diferen-tes níveis de atuação governamental: federal, estadual e/ou municipal. Estas novas estimativas contribuiriam para traçar mais adequadamente estratégias de intervenção diferenciadas de acordo com a realidade de cada área. Assim, o planejamento tanto das inter-venções na assistência ao pré-natal, ao parto e ao desenvolvimento das ações básicas de saúde da criança, como das intervenções nas condições ambientais de vida, em especial no que se refere ao saneamento básico e combate à desnutrição, poderão ser realizadas tendo uma visão mais concreta da realidade na qual se quer intervir.
Tabela 3
PORCENTAGEM DE REDUÇÃO DA MORTALIDADE SEGUNDO GRUPOS DE CAUSAS E IDADE
Idades (dias)
Grupos de causas eliminados
a b c d 0 0,00 32,49 20,37 34,28 1-6 0,00 33,62 13,33 45,22 7-14 0,32 15,37 8,97 67,61 15-21 0,00 10,00 3,33 78,33 22-27 0,00 6,73 1,92 82,69 Neonatal 0,03 29,31 14,82 45,99
A aplicação deste modelo para São Paulo mostrou que, por exemplo, na hipótese de serem eliminadas as doenças do grupo redu-zíveis através de “diagnóstico e tratamento médico precoce” (d), é possível reduzir em 83% a probabilidade de morte das crianças com quatro semanas de vida, diminuição que chegaria a somente 35% entre as crianças com menos de um dia de vida.
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