Arq Bras Cardiol abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC SMXfK9w69N3xpfkCmDFc37j S0066-782X2023000800310 00310 10.36660/abc.20220832 Artigo Original Indicadores Socioeconômicos e Mortalidade por Doença Isquêmica do Coração e Doença Cerebrovascular no Brasil de 2000 a 2019 0000-0002-2858-367X Bichara José Lucas Concepção e desenho da pesquisa e Análise e interpretação dos dados Obtenção de dados Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante 1 0000-0002-2409-7391 Bastos Luiz Antônio Obtenção de dados Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante 1 0000-0001-8121-5959 Villela Paolo Blanco Concepção e desenho da pesquisa e Análise e interpretação dos dados Obtenção de dados Análise estatística Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante 1 0000-0002-0737-6188 Oliveira Gláucia Maria Moraes de Concepção e desenho da pesquisa e Análise e interpretação dos dados Análise estatística Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante 1 Universidade Federal do Rio de Janeiro Rio de Janeiro RJ Brasil Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ – Brasil Correspondência: José Lucas Bichara • Universidade Federal do Rio de Janeiro – Cardiologia - Rua Prof. Rodolpho Paulo Rocco, 255. CEP 21941-901, Rio de Janeiro, RJ - Brasil E-mail:jlperesb@hotmail.com

Potencial conflito de interesse

Não há conflito com o presente artigo

 10 11 2023 2023 120 8 e20220832 21 11 2022 10 05 2023 14 06 2023 This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License Resumo Fundamento:

Estudos prévios identificaram desigualdade na variação das taxas de mortalidade por doença isquêmica do coração (DIC) e doença cerebrovascular (DCBV) quando comparadas regiões com diferentes níveis de indicadores de desenvolvimento socioeconômico.

 Objetivo:

Analisar a variação das taxas de mortalidade por DIC e DCBV e do desenvolvimento econômico, avaliado pelos índices sociodemográfico (ISD) e de vulnerabilidade social (IVS) no Brasil, em um período de 20 anos.

 Métodos:

Estudo ecológico de séries temporais das taxas de mortalidade bruta e padronizada (método direto com a população brasileira de 2000) por DIC e DCBV por sexo e UF entre 2000 e 2019 comparadas com o ISD e com o IVS.

 Resultados:

Houve melhora do ISD e IVS concomitante a redução da taxa de mortalidade padronizada por faixa etária por DIC e por DCBV no país, entretanto isso ocorreu de modo desigual entre as unidades federativas (UFs). As UFs com melhores indicadores socioeconômicos obtiveram maior redução nas taxas de mortalidade.

 Discussão:

A variação das taxas de mortalidade por DIC e DCBV em comparação com a variação do desenvolvimento socioeconômico são compatíveis com estudos prévios, mas vamos além ao comparar de modo concomitante com o ISD e o IVS. As limitações são o fato de ser um estudo observacional, trabalhar com bancos de dados e estar sujeito ao viés ecológico.

 Conclusão:

Os dados observados levantam a hipótese de que a melhora das condições socioeconômicas é um dos fatores responsáveis pela redução das taxas de mortalidade por DIC e DCBV.

 Palavras-chave: Isquemia Miocárdica Transtornos Cerebrovasculares Doenças Cardiovasculares Epidemiologia Introdução

O Brasil é o quinto país do mundo em extensão territorial,1 o sétimo país mais populoso,2 e de acordo com o relatório de 2019 do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD) está entre os 7 países mais desiguais do mundo.3 Dessa forma, torna-se terreno fértil para a análise das relações entre indicadores socioeconômicos e indicadores de saúde.

As condições socioeconômicas podem ser quantificadas por indicadores como o índice sociodemográfico (ISD) e o índice de vulnerabilidade social (IVS). O ISD é um indicador de desenvolvimento socioeconômico que possui melhor correlação com desfechos em saúde.4 O IVS avalia as falhas na oferta de bens e serviços públicos e atua de modo complementar aos indicadores de desenvolvimento socioeconômico.5 Recentemente, diversos estudos voltaram-se para essa temática, tentando compreender a relação de indicadores socioeconômicos com a mortalidade por doenças cardiovasculares (DCV).6-15

As DCV são as principais causas de morte no mundo e no Brasil,6,16 sendo as doenças isquêmicas do coração (DIC) e as doenças cerebrovasculares (DCBV), os principais responsáveis por essas estatísticas, principalmente em países de média e baixa renda.6,16 Estima-se que em 2019, no Brasil, as doenças cardiovasculares foram responsáveis por 27% das mortes, sendo a DIC responsável por 32,3% enquanto a DCBV representava 27,8%.6

As DIC e as DCBV foram extensamente estudadas, principalmente no século XX, e identificou-se que compartilham diversos fatores de risco,17,18 cuja análise não é suficiente para explicar as tendências de mortalidade dessas condições, quando se avaliam populações com diferentes níveis socioeconômicos. No período de 1980 a 2010 a mortalidade por DIC em regiões com alta renda como América do Norte, apresentou maior redução do que nas regiões de baixa renda, como a América do Sul.19 Ao avaliar a tendência de mortalidade por DCBV no período de 1996 a 2015, no Brasil, identificou-se que os estados com maior vulnerabilidade social e menor desenvolvimento humano apresentavam maior mortalidade.15,20,21

Este estudo propõe avaliar a relação da tendência das taxas de mortalidade por DIC e DCBV no Brasil e em suas Unidades Federativas (UFs) no período de 2000 a 2019, e a associação com a evolução do ISD e do IVS.

 Métodos

Trata-se de estudo ecológico e descritivo de séries históricas de registros de óbitos de DIC e DCBV no Brasil e em suas UFs, entre os anos de 2000 a 2019, em ambos os sexos e em todas as faixas etárias.

Os dados sobre as causas básicas de óbitos foram obtidos no site do Sistema de Informações sobre mortalidade (SIM) do Departamento de informática do Sistema único de Saúde (DATASUS) do Ministério da Saúde (MS).22 Foram selecionadas as informações sobre mortalidade total referentes ao Brasil e em suas UFs. Utilizaram-se como variáveis a faixa etária, o sexo e óbitos por residência. Para a pesquisa em faixas etárias, a população foi fragmentada em faixas etárias da seguinte forma: 0-19 anos, 20-29 anos e subsequentemente em faixas com 10 anos até o grupo de maiores de 80 anos.

Para seleção de óbitos cuja causa básica tenha sido DIC foi utilizado o grupo de mesmo nome no Código internacional de doenças (CID-10), o qual é representado pelos códigos I20-I25, assim como para DCBV, cujos códigos são do I60 ao I69.23

Sequencialmente, procedeu-se ao download de arquivos em formato .CSV que foram convertidos para XLS no programa Microsoft Excel, utilizado para análise de dados e construção de gráficos e tabelas.

As informações sobre a população residente no Brasil e em suas UFs foram também retiradas do site do DATASUS,22 que utiliza os dados censitários do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) de 1980, 1991, 2000 e 2010, projeções intercensitárias até 2012, e projeções populacionais de 2013 em diante.

As informações sobre o ISD foram retiradas do site do Global Health Data Exchange o qual possui o ISD calculado para o Brasil e para suas unidades federativas no período de 1950 à 2020, e as informações sobre o IVS foram obtidas no Atlas da Vulnerabilidade Social,5 que possui dados do Brasil e de suas UFs do período de 2000 a 2017. O IVS começou a ser calculado para a população brasileira no ano de 2000, e o ano de 2019 é o ano mais recente com dados disponíveis. Importante reforçar que ambos os indicadores variam de zero a 1, entretanto para o ISD o 1 é a situação de maior desenvolvimento e para o IVS o zero é a situação de menor vulnerabilidade.

A partir desses dados foram realizados os cálculos da taxa de mortalidade bruta e da padronizada pelo método direto, tendo como população padrão a população brasileira do ano 2000 para a DIC e para a DCBV. Avaliou-se a tendência temporal das taxas de mortalidade no período de 2000 a 2019, e a associação com o ISD e o IVS no mesmo período.

Foram construídas tabelas e calculadas as medianas e os quartis dos valores obtidos nos anos de 2000, 2009 e de 2019 para o ISD e para as taxas de mortalidade por DIC e por DCBV. Para o IVS foram escolhidos os anos de 2000, 2010 e 2017, devido a ausência de dados para os anos de 2009 e 2019.

 Resultados

No período de 2000 a 2019, ocorreram 1.925.765 mortes por DCBV e 1.968.160 mortes por DIC, no Brasil, sendo 50,54% e 58,19% respectivamente, no sexo masculino.

Na tabela 1 observa-se que o IVS variou de 0,446 no ano de 2000 à 0,243 no ano de 2017, com resultado mínimo de 0,238, no ano de 2016, enquanto o ISD variou de 0,538 em 2000 a 0,64 em 2019, apresentando aumento no período.

Evolução do índice de vulnerabilidade social e do índice sóciodemográfico no Brasil, no período de 2000-2019
Ano IVS SDI
2000 0,446 0,538
2001 - 0,543
2002 - 0,547
2003 - 0,551
2004 - 0,556
2005 - 0,561
2006 - 0,566
2007 - 0,572
2008 - 0,577
2009 - 0,583
2010 0,326 0,59
2011 0,266 0,597
2012 0,249 0,603
2013 0,245 0,61
2014 0,243 0,616
2015 0,248 0,622
2016 0,238 0,627
2017 0,243 0,632
2018 - 0,636
2019 - 0,64

Na figura 1, nota-se que no período estudado a taxa de mortalidade bruta por DCBV no Brasil apresentou pouca variação (49,89/100 mil habitantes em 2000 para 47,97/100 mil habitantes em 2019), enquanto a taxa de mortalidade por DIC variou de 46,20/100 mil habitantes para 55,80/100 mil habitantes, tornando essa a principal causa de mortalidade por DCV no país.

Taxas de mortalidade bruta e padronizada por doença cerebrovascular e doença isquêmica do coração no Brasil no período de 2000-2019.

Na figura 1, observa-se ainda as reduções das taxas de mortalidade padronizadas, sendo de 49,81/100 mil habitantes em 2000 para 30,98/100 mil habitantes em 2019, e de 46,12/100 mil habitantes para 36,42/100 mil habitantes, para DCBV e DIC, respectivamente, no mesmo período.

Nesse período, para o sexo masculino, a taxa de mortalidade padronizada para DCBV variou de 51,62/ 100 mil habitantes para 33/100 mil habitantes, e para DIC variou de 54,33/100 mil habitantes para 44,64 por 100 mil habitantes. No sexo feminino, para DCBV, as variações foram de 48,04/100 mil habitantes em 2000 para 29,18/100 mil habitantes em 2019, e para DIC os valores foram de 38,15/100 mil habitantes e de 28,60/100 mil habitantes, respectivamente.

A tabela 2 retrata a variação do ISD no Brasil e em suas UFs no período de 2000 à 2019. Observa-se que, nesse período, o ISD variou positivamente em 17,47%, e aumentou em todas as unidades federativas com maior destaque para Tocantins, Maranhão e Piauí com os maiores aumentos proporcionais. No ano de 2019, os Estados com os melhores indicadores continuaram concentrados nas regiões Sul, Sudeste e Centro Oeste.

Índice sociodemográfico do Brasil e de suas unidades federativas nos anos de 2000, 2010 e 2019, dividida por quartis e variação percentual no período
Índice Sociodemográfico
UF/Ano 2000 2010 2019 Variação
Brasil 0,538 0,59 0,64 18,95%
Rondônia 0,48 0,547 0,606 26,25%
Acre 0,435 0,501 0,562 29,19%
Amazonas 0,505 0,548 0,602 19,20%
Roraima 0,482 0,55 0,61 26,55%
Pará 0,465 0,51 0,569 22,36%
Amapá 0,553 0,594 0,641 15,91%
Tocantins 0,422 0,514 0,583 38,15%
Maranhão 0,327 0,376 0,444 35,77%
Piauí 0,388 0,448 0,509 31,18%
Ceará 0,442 0,501 0,558 26,24%
Rio Grande do Norte 0,454 0,519 0,576 26,87%
Paraíba 0,431 0,49 0,548 27,14%
Pernambuco 0,453 0,51 0,571 26,04%
Alagoas 0,404 0,461 0,518 28,21%
Sergipe 0,473 0,532 0,583 23,25%
Bahia 0,448 0,505 0,562 17,08%
Minas Gerais 0,538 0,596 0,643 19,51%
Espírito Santo 0,543 0,607 0,66 21,54%
Rio de Janeiro 0,613 0,658 0,702 14,51%
São Paulo 0,61 0,658 0,702 15,08%
Paraná 0,555 0,615 0,662 19,27%
Santa Catarina 0,593 0,642 0,684 15,34%
Rio Grande do Sul 0,589 0,646 0,691 17,31%
Mato Grosso do Sul 0,526 0,585 0,639 21,48%
Mato Grosso 0,516 0,587 0,642 24,41%
Goiás 0,508 0,573 0,628 23,62%
Distrito Federal 0,676 0,732 0,777 14,94%
Quartis
1° Quartil : 0-24%
2° Quartil: 25-49%
3° Quartil: 50-74%
4° Quartil: >75%

Na tabela 3 observa-se que o IVS no Brasil apresentou redução de 45,51% no período de 2000 a 2017 e que os Estados do Rio de Janeiro, Santa Catarina e Distrito Federal tiveram piora do indicador. Apesar disso, Santa Catarina continuou com o melhor IVS do país. Destaca-se também que os Estados de Rondônia e Tocantins foram os responsáveis pelas maiores quedas proporcionais no período. Também é importante notar que em comparação com o ano de 2000, no ano de 2017 o gradiente entre os IVS nas UFs reduziu consideravelmente, sendo de 0,57 em 2000 e de 0,24 em 2017. Apesar disso, assim como ocorreu com o ISD, ao final do período de estudo os melhores indicadores continuaram predominando nos Estados das regiões Sul, Sudeste e Centro Oeste.

Índice de Vulnerabilidade Social no Brasil e em suas unidades federativas nos anos de 2000, 2010 e 2017 e sua variação percentual no período
Índice de Vulnerabilidade Social
UF/Ano 2000 2010 2017 Variação
Brasil 0,446 0,326 0,243 -45,51%
Rondônia 0,493 0,319 0,191 -61,25%
Acre 0,606 0,443 0,374 -38,28%
Amazonas 0,658 0,488 0,327 -50,30%
Roraima 0,461 0,366 0,232 -49,67%
Pará 0,618 0,469 0,278 -55,01%
Amapá 0,54 0,404 0,253 -53,14%
Tocantins 0,551 0,366 0,24 -56,44%
Maranhão 0,684 0,521 0,349 -48,97%
Piauí 0,551 0,403 0,279 -49,36%
Ceará 0,53 0,378 0,272 -48,67%
Rio Grande do Norte 0,509 0,349 0,283 -44,40%
Paraíba 0,526 0,385 0,292 -44,48%
Pernambuco 0,564 0,414 0,336 -40,42%
Alagoas 0,608 0,461 0,338 -44,40%
Sergipe 0,531 0,393 0,298 -43,87%
Bahia 0,552 0,403 0,298 -46,01%
Minas Gerais 0,403 0,282 0,207 -48,63%
Espírito Santo 0,395 0,274 0,227 -42,53%
Rio de Janeiro 0,133 0,323 0,284 113%
São Paulo 0,244 0,297 0,241 -1,20%
Paraná 0,365 0,252 0,186 -49,04%
Santa Catarina 0,114 0,192 0,134 17,54%
Rio Grande do Sul 0,327 0,234 0,209 -36,08%
Mato Grosso do Sul 0,42 0,289 0,194 -53,80%
Mato Grosso 0,427 0,277 0,227 -46,83%
Goiás 0,457 0,331 0,247 -45,95%
Distrito Federal 0,173 0,294 0,258 49,13%
Quartis
1° Quartil : 0-24%
2° Quartil: 25-49%
3° Quartil: 50-74%
4° Quartil: >75%

Na tabela 4, nota-se que no ano de 2000 as UFs das regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste eram os responsáveis pelas maiores taxas de mortalidade padronizadas por DCBV. As UFs dessas regiões apresentaram as maiores quedas percentuais no período e em 2019 possuíam taxas de mortalidade no quartil inferior do conjunto analisado. Nas regiões Norte e Nordeste apenas Rondônia, Rio Grande do Norte e Bahia alcançaram taxas de mortalidade no quartil inferior do país. É importante ressaltar que os Estados do Acre, Paraíba, Rio Grande do Norte, Piauí e Maranhão apresentaram piora considerável desse indicador, no período.

Taxa de mortalidade por doença cerebrovascular padronizada por faixa etária e por sexo no Brasil e em suas unidades federativas nos anos de 2000, 2009 e 2019 dividida em quartis e sua variação percentual no período
Taxa de mortalidade por doença cerebrovascular padronizada por faixa etária
UF/Ano 2000 2009 2019 Variação
Brasil 49,81 42,27 30,98 -37,80%
Rondônia 50,01 42,42 30,26 -39,49%
Acre 34,33 42,92 37,83 10,19%
Amazonas 37,7 35,84 37,48 -0,01%
Roraima 58,69 37,02 57,7 -0,01%
Pará 38,06 45,21 40,4 0,06%
Amapá 49,26 36,84 39,07 -20,68%
Tocantins 39,17 50,79 38,04 -0,03%
Maranhão 26,26 52,82 44,61 69,87%
Piauí 39,17 62,69 50,45 28,79%
Ceará 38,13 45,24 34,16 -10,41%
Rio Grande do Norte 25,2 36,12 28,45 12,89%
Paraíba 28,63 43,75 32,3 12,81%
Pernambuco 48,92 45,78 37,92 -22,48%
Alagoas 48,79 57,6 47,72 -2,19%
Sergipe 39,65 46,78 36,7 -7,44%
Bahia 34,03 36,78 31,73 -6,75%
Minas Gerais 48,1 36,14 26,46 -44,98%
Espírito Santo 60,86 48,85 31,62 -48,04%
Rio de Janeiro 62,21 45,29 30,32 -51,26%
São Paulo 54,68 39,52 27,57 -49,57%
Paraná 65,78 47,17 31,87 -51,55%
Santa Catarina 56,74 38,46 26,51 -53,27%
Rio Grande do Sul 60,11 46,53 29,98 -50,12%
Mato Grosso do Sul 57,26 43,9 32,92 -42,50%
Mato Grosso 56,85 42,8 31,17 -45,17%
Goiás 48,65 37,15 31,43 -35,39%
Distrito Federal 56,77 37,5 25,08 -55,82%
Quartis
1° Quartil : 0-24%
2° Quartil: 25-49%
3° Quartil: 50-74%
4° Quartil: >75%

Na tabela 5, observa-se a evolução da taxa de mortalidade por DIC padronizada no Brasil e em suas UFs no período estudado. Nota-se que em 2000 a grande maioria dos Estados das regiões Norte e Nordeste possuíam taxas de mortalidade muito abaixo da média nacional, enquanto as UFs das regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste concentravam as maiores taxas de mortalidade por DIC do país. No período em estudo, todas as UFs das regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste apresentaram redução dessa taxa, enquanto nas regiões Norte e Nordeste isso não foi observado. Ao fim do período, as maiores taxas de mortalidade por DIC estavam concentradas nos Estados das regiões Norte e Nordeste do país. Importante destacar que os Estados de Roraima, Acre, Paraíba e Maranhão mais que dobraram suas taxas de mortalidade.

Taxa de mortalidade por doença isquêmica do coração padronizada por faixa etária e por sexo no Brasil e em suas unidades federativas nos anos de 2000, 2009 e 2019 divididas por quartis e suas variações percentuais no período
Taxa de mortalidade por doença isquêmica do coração padronizada por faixa etária
UF/Ano 2000 2009 2019 Variação
Brasil 46,12 41,46 36,42 -21,03%
Rondônia 32,49 38,53 30,97 -4,67%
Acre 21,31 29,43 45,42 113%
Amazonas 19,51 26,44 28,54 46,28%
Roraima 20,12 26,85 40,41 100,80%
Pará 23,8 31,15 36,6 53,78%
Amapá 17,51 21,98 35,48 102%
Tocantins 27,73 42,19 38,61 39,23%
Maranhão 12,95 36,97 44,33 242%
Piauí 23,9 41,12 45,45 90,16%
Ceará 23,12 35,35 41,32 78,71%
Rio Grande do Norte 32,02 44,02 49,25 53,81%
Paraíba 15,37 43,81 45,44 195%
Pernambuco 47,33 60,16 50,75 7,22%
Alagoas 25,26 37,72 46,08 82,42%
Sergipe 17,25 30,93 30,85 78,84%
Bahia 21,72 26,16 26,69 21,04%
Minas Gerais 36,14 29,51 23,26 -35,63%
Espírito Santo 43,66 51,61 37,03 -15,18%
Rio de Janeiro 57,22 46,39 41,88 -26,80%
São Paulo 65,03 47,94 40,94 -37,04%
Paraná 60,87 43,9 31,45 -48,33%
Santa Catarina 51,17 41,01 30,93 -39,55%
Rio Grande do Sul 71,05 46,3 31,01 -56,35%
Mato Grosso do Sul 54,47 50,79 49,77 -8,62%
Mato Grosso 38,05 37,67 32,38 -14,90%
Goiás 39,93 39,3 37,24 -6,73%
Distrito Federal 49,32 30,15 23,91 -51,52%
Quartis
1° Quartil : 0-24%
2° Quartil: 25-49%
3° Quartil: 50-74%
4° Quartil: >75%

Foi realizada ainda a comparação entre a variação percentual das taxas de mortalidade padronizadas e o ISD de 2010 e de 2019, o IVS de 2010 e de 2017 e a variação percentual do ISD e do IVS durante todo o período. Na figura 2a observa-se a comparação entre a variação percentual da taxa de mortalidade padronizada por DIC de 2000 a 2019 e o IVS de 2010, já na figura 3a é observada a comparação da variação de taxa de mortalidade padronizada por DCBV de 2000 a 2019 e o IVS de 2010. Nas figuras 2b e 3b, comparam-se, respectivamente, as mesmas variações percentuais com o IVS de 2017. Nas figuras 2c e 3c, foram realizadas as comparações das variações das taxas de mortalidade padronizadas por DIC e DCBV, respectivamente, com o ISD de 2010 e nas figuras 2d e 3d, com o ISD de 2019.

Comparações da variação percentual da taxa de mortalidade padronizada por doença isquêmica do coração de 2000 a 2019 com o Índice de vulnerabilidade social de 2010 (a), com o Índice de vulnerabilidade social de 2017 (b), com o Índice sociodemográfico de 2010 (c) e com o Índice sociodemográgico de 2019(d). Comparações da variação percentual da taxa de mortalidade padronizada por doença cerebrovascular de 2000 a 2019 com o índice de vulnerabilidade social de 2010 (a), com o Índice de vulnerabilidade social de 2017 (b), com o Índice sociodemográfico de 2010 (c) e com o Índice sociodemográfico de 2019 (d).

Foram realizadas também comparações entre as variações percentuais das taxas de mortalidades padronizadas pela faixa etária por DIC e DCBV e as variações percentuais do IVS e do ISD no período de 2000 a 2019, conforme exposto na Figura 4.

Comparações da variação percentual da taxa de mortalidade padronizada por doença isquêmica do coração no período de 2000 a 2019 com a variação percentual do Índice de vulnerabilidade social (a) e do Índice sociodemográfico (b) no mesmo período; Comparações da variação percentual da taxa de mortalidade padronizada por doença cerebrovascular no período de 2000 a 2019 com a variação percentual do Índice de vulnerabilidade social (c) e do Índice sociodemográfico (d) no mesmo período. Discussão

No presente estudo, foi possível observar que, no período estudado, a DIC se tornou a principal causa de mortalidade no país, concordante com o demonstrado em estudos prévios.6,8,24 Além disso, embora as taxas de mortalidade brutas por DIC e DCBV tenham aumentado, devido a transição demográfica que ocorre no país, houve redução da taxa de mortalidade padronizada pela faixa etária para ambas as condições. Observou-se também a melhora do ISD e do IVS, com predomínio dos melhores indicadores nas UFs das regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste. Ao comparar as variações percentuais das taxas de mortalidade padronizadas por DIC e DCBV com o IVS de 2010 e de 2017 e o ISD de 2010 e de 2019, observou-se que as UFs com melhores indicadores apresentaram maior redução percentual da mortalidade. Por fim, quando comparadas as variações percentuais do ISD no período com as variações percentuais das taxas de mortalidade padronizadas por DIC e DCBV notou-se que as UFs das regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste tiveram maior redução percentual das taxas de mortalidade, apesar de menor variação percentual do ISD, o que pode ter ocorridos pois as UFs dessas regiões já partiram de valores de ISD relativamente elevados. Entretanto, não foi possível identificar um padrão quando essa comparação foi realizada com a variação percentual do IVS, sendo necessário destacar que as UFs de Rio de Janeiro, São Paulo, Distrito Federal e Santa Catarina apresentaram piora do IVS.

Importante notar que algumas UFs das regiões Norte e Nordeste apresentaram importante variação positiva do ISD, e variação negativa do IVS, mas que não se traduziram em redução da mortalidade por DIC e DCBV, sugerindo que pode haver um valor mínimo necessário a ser alcançado para que os efeitos sejam observados. Efeito esse que já foi identificado com outro índice de desenvolvimento humano médio (IDHM).7

Esse estudo diferencia-se de outros estudos publicados até o momento sobre o tema7,8,10,15,19,20 pois se propõem a analisar a comparação das taxas de mortalidade por DIC e DCBV associada com 2 indicadores socioeconômicos que atuam de modo complementar, visto que o SDI avalia o grau de desenvolvimento social de um país ou região, enquanto o IVS cumpre o papal de identificar as regiões mais vulneráveis. Além disso, foi feita uma análise da variação percentual das taxas e dos indicadores com o intuito de comparar cada UF a si própria, algo até então não demonstrado.

A compreensão fisiopatológica das influências dos fatores de risco clássicos nas doenças cardiovasculares como hipertensão arterial sistêmica, dislipidemia, diabetes mellitus, obesidade, tabagismo e sedentarismo foram e são fundamentais,17,18 para guiar a as medidas de prevenção e redução da mortalidade. Entretanto, estudos prévios em âmbito global, identificaram diferenças nas tendências de taxas de mortalidade por DIC e DCBV entre os países com diferentes níveis socioeconômicos.10,23,24 Inclusive, alguns estudos demonstraram que países de maior nível socioeconômico apresentam maior incidência de doenças não comunicáveis, grupo que inclui as DCVs, devido a maior exposição a fatores de risco clássicos e maior disponibilidade de métodos diagnóstico e terapêuticos. Apesar disso, a probabilidade de ocorrência de óbitos por essas condições é maior em países de menor nível socioeconômico.11,12,25,26

No âmbito da DCBV, estudos prévios também já haviam identificado a tendência de redução de mortalidade no país.7,8,13,27,28 Além disso, já havia sido identificado, também, que essa redução estava ocorrendo de modo heterogêneo, sendo que as regiões Norte e Nordeste apresentaram reduções menos evidentes e algumas UFs que, inclusive apresentaram aumento dessa mortalidade.7,8,29 Com relação a DIC, padrão semelhante também já havia sido observado previamente.9,21,24

Condições que contribuíram para melhora das taxas de mortalidade por essas condições em âmbito nacional incluem o maior acesso a serviços de saúde e adoção de estratégias de prevenção,7,8,30,31 com a expansão da atenção primária a saúde7,32,33 e o desenvolvimento do plano de ações estratégicas para o enfrentamento das doenças crônicas não transmissíveis.7,34 No caso específico da DCBV, houve ainda a organização da rede de atendimento inicial ao AVC.7,35,36 Entretanto, essas melhoras ocorreram de modo heterogêneo no território nacional. Soma-se a isso, o fato dos grandes centros, que se localizam principalmente nas regiões Sul e Sudeste, terem acesso a maior disponibilidade de tratamentos medicamentosos e intervencionistas,6 melhores índices de escolaridade e de desenvolvimento humano.8,9,14,37

Entre as justificativas plausíveis para a piora das taxas mortalidade por DIC e DCBV em UFs das regiões Norte e Nordeste, apesar da melhora dos indicadores socioeconômicos, podemos destacar: Subnotificação da mortalidade por essas condições que é maior nessas regiões, principalmente, no início do período analisado7,38 e a transição demográfica ocorrendo de modo mais tardio nas regiões Norte e Nordeste do país.7,39

As principais limitações do estudo incluem o fato de ser um estudo observacional, portanto atua como um gerador de hipóteses. Além disso, baseia-se em banco de dados, dessa forma, está sujeito a vieses por falhas na coleta de dados: subnotificação, causas mal definidas ou garbage codes. Entretanto, são limitações que atuam de forma sistêmica, em todas as declarações e bancos de óbito, de forma a não transformar a limitação em impedimento para a análise global dos dados.

Por isso, os resultados apresentados neste trabalho somam-se com os estudos prévios7-9,19,20 sobre o tema ao sugerir que a melhora das condições socioeconômicas, como renda, trabalho, educação e acesso à infraestrutura urbana, têm impacto na redução da mortalidade por DCV.

 Conclusão

A análise concomitante do ISD e do IVS permitiu uma avaliação mais abrangente do perfil socioeconômico do Brasil e de suas UFs e da avaliação de uma possível relação desses indicadores com a mortalidade por DIC e DCBV. Observou-se que o país apresentou melhora do desenvolvimento humano e redução da vulnerabilidade social, associado a redução das taxas de mortalidade padronizadas por faixa etária por DIC e DCBV. Entretanto, isso ocorreu de modo heterogêneo em seu território. Os melhores indicadores socioeconômicos e as menores taxas de mortalidade por DIC e DCBV ficaram concentradas nas regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste do país. Tal resultado, sugere que maior desenvolvimento social e menor vulnerabilidade social podem estar relacionados com menor mortalidade por DIC e DCBV, embora não tenha sido possível identificar uma relação direta entre os indicadores e as taxas de mortalidade no presente estudo.

Fontes de financiamento

O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.

Vinculação acadêmica

Este artigo é parte de dissertação de mestrado de José Lucas Bichara pela Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aprovação ética e consentimento informado

Este artigo não contém estudos com humanos ou animais realizados por nenhum dos autores.

 Referências Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística Extensão territorial do Brasil [Internet] Rio de Janeiro IBGE 2021 cited 2021 Jul 12 Available from: https://cnae.ibge.gov.br/en/component/content/article/94-7a12/7a12-vamos-conhecer-o-brasil/nosso-territorio/1461-o-brasil-no-mundo.html 1 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Extensão territorial do Brasil [Internet]. Rio de Janeiro: IBGE; 2021 [cited 2021 Jul 12]. Available from: https://cnae.ibge.gov.br/en/component/content/article/94-7a12/7a12-vamos-conhecer-o-brasil/nosso-territorio/1461-o-brasil-no-mundo.html United States Census Bureau Classification of Countries by Population [Internet] Suitland U.S. Census Bureau 2021 cited 2021 Jul 12 Available from: https://www.census.gov/popclock/print.php?component=counter 2 United States Census Bureau. Classification of Countries by Population [Internet]. Suitland: U.S. Census Bureau; 2021 [cited 2021 Jul 12]. Available from: https://www.census.gov/popclock/print.php?component=counter. Organização das Nações Unidas Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento Relatório do Desenvolvimento Humano de 2019 [Internet] Nova York PNUD 2019 cited 2021 Jul 12 Available from: http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr_2019_pt.pdf 3 Organização das Nações Unidas. Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento. Relatório do Desenvolvimento Humano de 2019 [Internet]. Nova York: PNUD; 2019 [cited 2021 Jul 12]. Available from: http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr_2019_pt.pdf Kinfu Y A New Way of Measuring Developments Helps Assess Health System Performance [Internet] Seatle Institute of Health Metrics and Evaluation 2017 cited 2021 Jul 12 Available from: https://www.healthdata.org/acting-data/new-way-measuring-development-helps-assess-health-system-performance 4 Kinfu Y. A New Way of Measuring Developments Helps Assess Health System Performance [Internet]. Seatle: Institute of Health Metrics and Evaluation; 2017 [cited 2021 Jul 12]. Available from: https://www.healthdata.org/acting-data/new-way-measuring-development-helps-assess-health-system-performance. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada Atlas da Vulnerabilidade Social [Internet] Brasília IPEA 2021 cited 2021 Jul 12 Available from: http://ivs.ipea.gov.br/index.php/pt/ 5 Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. Atlas da Vulnerabilidade Social [Internet]. Brasília: IPEA; 2021 [cited 2021 Jul 12]. Available from: http://ivs.ipea.gov.br/index.php/pt/. Oliveira GMM Brant LCC Polanczyk CA Malta DC Biolo A Nascimento BR Cardiovascular Statistics - Brazil 2021 Arq Bras Cardiol 2022 118 1 115 373 10.36660/abc.20211012 6 Oliveira GMM, Brant LCC, Polanczyk CA, Malta DC, Biolo A, Nascimento BR, et al. Cardiovascular Statistics - Brazil 2021. Arq Bras Cardiol. 2022;118(1):115-373. doi: 10.36660/abc.20211012. Souza CDF Oliveira DJ Silva LFD Santos CDD Pereira MC Paiva JPS Cerebrovascular Disease Mortality Trend in Brazil (1996 To 2015) and Association with Human Development Index and Social Vulnerability Arq Bras Cardiol 2021 116 1 89 99 10.36660/abc.20190532 7 Souza CDF, Oliveira DJ, Silva LFD, Santos CDD, Pereira MC, Paiva JPS, et al. Cerebrovascular Disease Mortality Trend in Brazil (1996 To 2015) and Association with Human Development Index and Social Vulnerability. Arq Bras Cardiol. 2021;116(1):89-99. doi: 10.36660/abc.20190532. Mansur AP Favarato D Mortality Due to Cardiovascular Diseases in Women and Men in the Five Brazilian Regions, 1980-2012 Arq Bras Cardiol 2016 107 2 137 146 10.5935/abc.20160102 8 Mansur AP, Favarato D. Mortality Due to Cardiovascular Diseases in Women and Men in the Five Brazilian Regions, 1980-2012. Arq Bras Cardiol. 2016;107(2):137-46. doi: 10.5935/abc.20160102. Santos SC Villela PB Oliveira GMM Mortality Due to Heart Failure and Socioeconomic Development in Brazil between 1980 and 2018 Arq Bras Cardiol 2021 117 5 944 951 10.36660/abc.20200902 9 Santos SC, Villela PB, Oliveira GMM. Mortality Due to Heart Failure and Socioeconomic Development in Brazil between 1980 and 2018. Arq Bras Cardiol. 2021;117(5):944-51. doi: 10.36660/abc.20200902. Baena CP Chowdhury R Schio NA Sabbag AE Jr Guarita-Souza LC Olandoski M Ischaemic Heart Disease Deaths in Brazil: Current Trends, Regional Disparities and Future Projections Heart 2013 99 18 1359 1364 10.1136/heartjnl-2013-303617 10 Baena CP, Chowdhury R, Schio NA, Sabbag AE Jr, Guarita-Souza LC, Olandoski M, et al. Ischaemic Heart Disease Deaths in Brazil: Current Trends, Regional Disparities and Future Projections. Heart. 2013;99(18):1359-64. doi: 10.1136/heartjnl-2013-303617. Emadi M Delavari S Bayati M Global Socioeconomic Inequality in the Burden of Communicable and Non-Communicable Diseases and Injuries: An Analysis on Global Burden of Disease Study 2019 BMC Public Health 2021 21 1 1771 1771 10.1186/s12889-021-11793-7 11 Emadi M, Delavari S, Bayati M. Global Socioeconomic Inequality in the Burden of Communicable and Non-Communicable Diseases and Injuries: An Analysis on Global Burden of Disease Study 2019. BMC Public Health. 2021;21(1):1771. doi: 10.1186/s12889-021-11793-7. Di Cesare M Khang YH Asaria P Blakely T Cowan MJ Farzadfar F Inequalities in Non-Communicable Diseases and Effective Responses Lancet 2013 381 9866 585 597 10.1016/S0140-6736(12)61851-0 12 Di Cesare M, Khang YH, Asaria P, Blakely T, Cowan MJ, Farzadfar F, et al. Inequalities in Non-Communicable Diseases and Effective Responses. Lancet. 2013;381(9866):585-97. doi: 10.1016/S0140-6736(12)61851-0. Garritano CR Luz PM Pires ML Barbosa MT Batista KM Analysis of the Mortality Trend Due to Cerebrovascular Accident in Brazil in the XXI Century Arq Bras Cardiol 2012 98 6 519 527 10.1590/s0066-782x2012005000041 13 Garritano CR, Luz PM, Pires ML, Barbosa MT, Batista KM. Analysis of the Mortality Trend Due to Cerebrovascular Accident in Brazil in the XXI Century. Arq Bras Cardiol. 2012;98(6):519-27. doi: 10.1590/s0066-782x2012005000041. Ishitani LH Franco Gda C Perpétuo IH França E Socioeconomic Inequalities and Premature Mortality Due to Cardiovascular Diseases in Brazil Rev Saude Publica 2006 40 4 684 691 10.1590/s0034-89102006000500019 14 Ishitani LH, Franco Gda C, Perpétuo IH, França E. Socioeconomic Inequalities and Premature Mortality Due to Cardiovascular Diseases in Brazil. Rev Saude Publica. 2006;40(4):684-91. doi: 10.1590/s0034-89102006000500019. Soares GP Brum JD Oliveira GMM Klein CH Souza e Silva NA Evolution of Socioeconomic Indicators and Cardiovascular Mortality in Three Brazilian States Arq Bras Cardiol 2013 02 100 2 147 156 10.5935/abc.20130028 15 Soares GP, Brum JD, Oliveira GMM, Klein CH, Souza e Silva NA. Evolution of Socioeconomic Indicators and Cardiovascular Mortality in Three Brazilian States. Arq Bras Cardiol. 2013 Fb;100(2):147-56. doi: 10.5935/abc.20130028. World Health Organization Newsroom. Fact Sheets. Detail Cardiovascular Disease [Internet] Geneva WHO 2017 cited 2021 Jul 12 Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds) 16 World Health Organization. Newsroom. Fact Sheets. Detail. Cardiovascular Disease [Internet]. Geneva: WHO; 2017 [cited 2021 Jul 12]. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds). Nabel EG Braunwald E A Tale of Coronary Artery Disease and Myocardial Infarction N Engl J Med 2012 366 1 54 63 10.1056/NEJMra1112570 17 Nabel EG, Braunwald E. A Tale of Coronary Artery Disease and Myocardial Infarction. N Engl J Med. 2012;366(1):54-63. doi: 10.1056/NEJMra1112570. framinghamheartstudy.org [Internet] Framingham: Framingham Heart Study 2021 cited 2021 Jul 12 Available from: https://framinghamheartstudy.org 18 framinghamheartstudy.org [Internet]. Framingham: Framingham Heart Study; 2021 [cited 2021 Jul 12]. Available from: https://framinghamheartstudy.org. Moran AE Forouzanfar MH Roth GA Mensah GA Ezzati M Murray CJ Temporal Trends in Ischemic Heart Disease Mortality in 21 World Regions, 1980 to 2010: The Global Burden of Disease 2010 Study Circulation 2014 129 14 1483 1492 10.1161/CIRCULATIONAHA.113.004042 19 Moran AE, Forouzanfar MH, Roth GA, Mensah GA, Ezzati M, Murray CJ, et al. Temporal Trends in Ischemic Heart Disease Mortality in 21 World Regions, 1980 to 2010: The Global Burden of Disease 2010 Study. Circulation. 2014;129(14):1483-92. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.113.004042. Brant LCC Nascimento BR Veloso GA Gomes CS Polanczyk C Oliveira GMM Burden of Cardiovascular Diseases Attributable to Risk Factors in Brazil: Data from the “Global Burden of Disease 2019” Study Rev Soc Bras Med Trop 2022 55 suppl 1 e0263 10.1590/0037-8682-0263-2021 20 Brant LCC, Nascimento BR, Veloso GA, Gomes CS, Polanczyk C, Oliveira GMM, et al. Burden of Cardiovascular Diseases Attributable to Risk Factors in Brazil: Data from the “Global Burden of Disease 2019” Study. Rev Soc Bras Med Trop. 2022;55(suppl 1):e0263. doi: 10.1590/0037-8682-0263-2021. Malta DC Teixeira R Oliveira GMM Ribeiro ALP Cardiovascular Disease Mortality According to the Brazilian Information System on Mortality and the Global Burden of Disease Study Estimates in Brazil, 2000-2017 Arq Bras Cardiol 2020 115 2 152 160 10.36660/abc.20190867 21 Malta DC, Teixeira R, Oliveira GMM, Ribeiro ALP. Cardiovascular Disease Mortality According to the Brazilian Information System on Mortality and the Global Burden of Disease Study Estimates in Brazil, 2000-2017. Arq Bras Cardiol. 2020;115(2):152-160. doi: 10.36660/abc.20190867. Brasil. Ministério da Saúde. Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde Informações de Saúde. Morbidade e Informações Epidemiológicas [Internet] Brasília DATASUS 2021 cited 2021 Jul 12 Available from: http://www.datasus.gov.br 22 Brasil. Ministério da Saúde. Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde. Informações de Saúde. Morbidade e Informações Epidemiológicas [Internet]. Brasília: DATASUS; 2021 [cited 2021 Jul 12]. Available from: http://www.datasus.gov.br. Organização Mundial da Saúde Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde: Classificação Internacional de Doenças São Paulo EDUSP 1995 23 Organização Mundial da Saúde. Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde: Classificação Internacional de Doenças. São Paulo: EDUSP; 1995. Siqueira CADS de Souza DLB Reduction of Mortality and Predictions for Acute Myocardial Infarction, Stroke, and Heart Failure in Brazil Util 2030 Sci Rep 2020 10 1 17856 17856 10.1038/s41598-020-73070-8 24 Siqueira CADS, de Souza DLB. Reduction of Mortality and Predictions for Acute Myocardial Infarction, Stroke, and Heart Failure in Brazil Util 2030. Sci Rep. 2020;10(1):17856. doi: 10.1038/s41598-020-73070-8. Gupta R Kaul V Agrawal A Guptha S Gupta VP Cardiovascular Risk According to Educational Status in India Prev Med 2010 51 5 408 411 10.1016/j.ypmed.2010.08.014 25 Gupta R, Kaul V, Agrawal A, Guptha S, Gupta VP. Cardiovascular Risk According to Educational Status in India. Prev Med. 2010;51(5):408-11. doi: 10.1016/j.ypmed.2010.08.014. Siegel KR Patel SA Ali MK Non-Communicable Diseases in South Asia: Contemporary Perspectives Br Med Bull 2014 111 1 31 44 10.1093/bmb/ldu018 26 Siegel KR, Patel SA, Ali MK. Non-Communicable Diseases in South Asia: Contemporary Perspectives. Br Med Bull. 2014;111(1):31-44. doi: 10.1093/bmb/ldu018. World Health Organization Health Statistics and Information Systems Estimates for 2000-2016 [Internet] Geneva WHO 2018 cited 2021 Jul 12 Available from: http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/estimates/en/index1.html 27 World Health Organization. Health Statistics and Information Systems. Estimates for 2000-2016 [Internet]. Geneva: WHO; 2018. [cited 2021 Jul 12]. Available from: http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/estimates/en/index1.html Soares GP Brum JD Oliveira GM Klein CH Silva NA All-Cause and Cardiovascular Diseases Mortality in Three Brazilian States, 1980 to 2006 Rev Panam Salud Publica 2010 28 4 258 266 10.1590/s1020-49892010001000004 28 Soares GP, Brum JD, Oliveira GM, Klein CH, Silva NA. All-Cause and Cardiovascular Diseases Mortality in Three Brazilian States, 1980 to 2006. Rev Panam Salud Publica. 2010;28(4):258-66. doi: 10.1590/s1020-49892010001000004. Lotufo PA Goulart AC Passos VMA Satake FM Souza MFM França EB Cerebrovascular Disease in Brazil from 1990 to 2015: Global Burden of Disease 2015 Rev Bras Epidemiol 2017 20 Suppl 01 129 141 10.1590/1980-5497201700050011 29 Lotufo PA, Goulart AC, Passos VMA, Satake FM, Souza MFM, França EB, et al. Cerebrovascular Disease in Brazil from 1990 to 2015: Global Burden of Disease 2015. Rev Bras Epidemiol. 2017;20(Suppl 01):129-141. doi: 10.1590/1980-5497201700050011. GBD 2015 Neurological Disorders Collaborator Group Global, Regional, and National Burden of Neurological Disorders During 1990-2015: A Systematic Analysis for the Global Burden of Disease Study 2015 Lancet Neurol 2017 16 11 877 897 10.1016/S1474-4422(17)30299-5 30 GBD 2015 Neurological Disorders Collaborator Group. Global, Regional, and National Burden of Neurological Disorders During 1990-2015: A Systematic Analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet Neurol. 2017;16(11):877-97. doi: 10.1016/S1474-4422(17)30299-5. Ceccon RF Meneghel SN Viecili PR Hospitalization Due to Conditions Sensitive to Primary Care and Expansion of the Family Health Program in Brazil: An Ecological study Rev Bras Epidemiol 2014 17 4 968 977 10.1590/1809-4503201400040014 31 Ceccon RF, Meneghel SN, Viecili PR. Hospitalization Due to Conditions Sensitive to Primary Care and Expansion of the Family Health Program in Brazil: An Ecological study. Rev Bras Epidemiol. 2014;17(4):968-77. doi: 10.1590/1809-4503201400040014. Pinto LF Giovanella L The Family Health Strategy: Expanding Access and Reducinghospitalizations Due to Ambulatory Care Sensitive Conditions (ACSC) Cien Saude Colet 2018 23 6 1903 1914 10.1590/1413-81232018236.05592018 32 Pinto LF, Giovanella L. The Family Health Strategy: Expanding Access and Reducinghospitalizations Due to Ambulatory Care Sensitive Conditions (ACSC). Cien Saude Colet. 2018;23(6):1903-14. doi: 10.1590/1413-81232018236.05592018. Malta DC Santos MA Stopa SR Vieira JE Melo EA dos Reis AA Family Health Strategy Coverage in Brazil, According to the National Health Survey, 2013 Cien Saúde Colet 2016 21 2 327 338 10.1590/1413-81232015212.23602015 33 Malta DC, Santos MA, Stopa SR, Vieira JE, Melo EA, dos Reis AA. Family Health Strategy Coverage in Brazil, According to the National Health Survey, 2013. Cien Saúde Colet. 2016;21(2):327-38. doi: 10.1590/1413-81232015212.23602015. Brasil. Ministério da Saúde Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de análise em Saúde e Vigilância de Doenças Não Transmissíveis Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT) no Brasil 2011-2022 Brasília Ministério da Saúde 2011 34 Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de análise em Saúde e Vigilância de Doenças Não Transmissíveis. Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT) no Brasil 2011-2022. Brasília: Ministério da Saúde; 2011. Brasil. Ministério da Saúde do Brasil Portaria n° 665, de 12 de abril de 2012. Dispõe sobre os critérios de habilitação dos estabelecimentos hospitalares como Centro de Atendimento de Urgência aos Pacientes com Acidente Vascular Cerebral (AVC), noâmbito do Sistema Único de Saúde (SUS), institui o respectivo incentivo financeiro e aprova a Linha de Cuidados em AVC Brasília Ministério da Saúde 2012 35 Brasil. Ministério da Saúde do Brasil. Portaria n° 665, de 12 de abril de 2012. Dispõe sobre os critérios de habilitação dos estabelecimentos hospitalares como Centro de Atendimento de Urgência aos Pacientes com Acidente Vascular Cerebral (AVC), noâmbito do Sistema Único de Saúde (SUS), institui o respectivo incentivo financeiro e aprova a Linha de Cuidados em AVC. Brasília: Ministério da Saúde; 2012. Brasil. Ministério da Saúde do Brasil Acidente Vascular Cerebral [Internet] Brasília Ministério da Saúde 2022 cited 2022 Jul 12 Available from: http://189.28.128.100/dab/docs/portaldab/publicacoes/LC_AVC_no_adulto.pdf 36 Brasil. Ministério da Saúde do Brasil. Acidente Vascular Cerebral [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2022 [cited 2022 Jul 12]. Available from: http://189.28.128.100/dab/docs/portaldab/publicacoes/LC_AVC_no_adulto.pdf Polanczyk CA Ribeiro JP Coronary Artery Disease in Brazil: Contemporary Management and Future Perspectives Heart 2009 95 11 870 876 10.1136/hrt.2008.155853 37 Polanczyk CA, Ribeiro JP. Coronary Artery Disease in Brazil: Contemporary Management and Future Perspectives. Heart. 2009;95(11):870-6. doi: 10.1136/hrt.2008.155853. Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Análise em Situação de Saúde Manual para Investigação do Óbito com Causa Mal Definida Brasília Ministério da Saúde 2009 38 Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Análise em Situação de Saúde. Manual para Investigação do Óbito com Causa Mal Definida. Brasília: Ministério da Saúde; 2009. Vasconcelos AMS Gomes MMF Transição Demográfica: A Experiência Brasileira Epidemiol Serv Saúde 2012 21 4 539 548 10.5123/S1679-49742012000400003 39 Vasconcelos AMS, Gomes MMF. Transição Demográfica: A Experiência Brasileira. Epidemiol Serv Saúde. 2012; 21(4):539-48. doi: 10.5123/S1679-49742012000400003. Original Article Socioeconomic Indicators and Mortality from Ischemic Heart Disease and Cerebrovascular Disease in Brazil from 2000 to 2019 0000-0002-2858-367X Bichara José Lucas 1 Conception and design of the research and Analysis and interpretation of the data Acquisition of data revision of the manuscript for important intellectual content 0000-0002-2409-7391 Bastos Luiz Antônio 1 Acquisition of data revision of the manuscript for important intellectual content 0000-0001-8121-5959 Villela Paolo Blanco 1 Conception and design of the research and Analysis and interpretation of the data Acquisition of data Statistical analysis revision of the manuscript for important intellectual content 0000-0002-0737-6188 Oliveira Gláucia Maria Moraes de 1 Conception and design of the research and Analysis and interpretation of the data Statistical analysis revision of the manuscript for important intellectual content Rio de Janeiro RJ Brazil Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ - Brazil Mailing Address: José Lucas Bichara • Universidade Federal do Rio de Janeiro – Cardiologia - Rua Prof. Rodolpho Paulo Rocco, 255. Postal Code 21941-901, Rio de Janeiro, RJ - Brazil E-mail: jlperesb@hotmail.com

Potential conflict of interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

 Abstract Background:

Previous studies have identified inequalities in the variation of mortality rates from ischemic heart disease (IHD) and cerebrovascular disease (CBVD) when comparing regions with different levels of socioeconomic development indicators.

 Objective:

To analyze the variation in IHD and CBVD mortality rates and economic development, evaluated by the sociodemographic index (SDI) and social vulnerability index (SVI) in Brazil over a period of 20 years.

 Methods:

Ecological study of time series of crude and standardized mortality rates (direct method, based on the Brazilian population in year 2000) from IHD and CBVD by sex and Federative Unit (FU) between 2000 and 2019, compared using the SDI and SVI.

 Results:

There was an improvement in SDI and SVI concomitantly to a reduction in age-standardized mortality rate from IHD and CBVD in the country; however, this occurred unevenly across the FUs. The FUs with the best socioeconomic indicators had the greatest reduction in mortality rates.

 Discussion:

The variations in mortality rates from IHD and CBVD, compared using variations in socioeconomic development, are aligned with those from previous studies, but the present study goes further by including the indicators SDI and SVI in the comparison. The limitations include the observational nature of the study, the use of databases, and the vulnerability to ecological bias.

 Conclusion:

The observed data raise the hypothesis that the improvement in socioeconomic conditions is one of the factors responsible for the reduction in mortality rates from IHD and CBVD.

 Keywords: Myocardial ischemia Cerebrovascular Disorders Cardiovascular Disease Epidemiology Introduction

Brazil is the fifth country in territorial area1 and the seventh most populous country.2 According to the 2019 report by the United Nations Development Program (UNDP), Brazil is among the seven most unequal countries worldwide.3 Thus, the country is a fertile ground for analyses of the relationships between socioeconomic indicators and health indicators.

Socioeconomic conditions can be quantified by indicators like the sociodemographic index (SDI) and the social vulnerability index (SVI). The SDI is an indicator of socioeconomic development that correlates better with health outcomes.4 The SVI evaluates failures in the supply of public goods and services and complements socioeconomic development indicators.5 Recently, several studies focused on this topic in an attempt to elucidate the relationship between socioeconomic indicators and mortality from cardiovascular diseases (CVDs).6-15

CVDs are the main causes of death in Brazil and worldwide,6,16 and ischemic heart diseases (IHDs) and cerebrovascular diseases (CBVDs) are the main conditions responsible for these statistics, especially in countries with medium and low income.6,16 According to estimates, CVDs were responsible for 27% of the deaths in Brazil in 2019, with IHDs accounting for 32.3% and CBVDs for 27.8% of them.6

Both IHDs and CBVDs have been extensively studied, particularly in the 20th century, and have been identified as sharing several risk factors,17,18 but these analyses are not sufficient to explain the mortality trends of these conditions when populations with different socioeconomic levels are evaluated. In the period from 1980 to 2010, mortality from IHD showed a greater reduction in high-income regions like North America than in low-income regions like South America.19 When the CBVD mortality trend was evaluated from 1996 to 2015 in Brazil, states with greater social vulnerability and lower human development were identified as having higher mortality.15,20,21

This study proposes to evaluate the relationship between the trend in mortality rates from IHD and CBVD in Brazil and its Federative Units (FUs) in the period from 2000 to 2019 and the association with the evolution of SDI and SVI.

 Methods

This is an ecological and descriptive study of historical series of death records from IHD and CBVD in Brazil and its FUs between the years 2000 and 2019, in both sexes and across all age groups.

Data related to the underlying causes of death were obtained from the Mortality Information System (Sistema de Informações sobre Mortalidade, SIM) of the Department of Informatics of the Unified Health System (Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde, DATASUS) of the Ministry of Health (Ministério da Saúde, MS).22 Information on total mortality in Brazil and its FUs was selected. Age group, sex, and deaths per residence location were used as variables. For the age group analysis, the population was stratified into age groups as follows: 0–19 years, 20–29 years, and, subsequently, in groups of 10 years up to the age above 80 years.

For the selection of deaths in which the underlying cause was IHD, the group with this same name in the International Code of Diseases (ICD-10) was used, which is represented by codes I20–I25; the same was done for CBVD, which is represented by codes I60–I69.23

Sequentially, the files were downloaded in a .CSV format and converted into .XLS using the software Microsoft Excel, which was used for data analysis and construction of graphs and tables.

The information on the population residing in Brazil and its FUs was also retrieved from the DATASUS22 website, which uses census data from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, IBGE) from 1980, 1991, 2000, and 2010, intercensus projections up to 2012, and population projections from 2013 onwards.

Information on SDI was obtained from the website of the Global Health Data Exchange, which displays SDI calculated for Brazil and its FUs in the period from 1950 to 2020, while the information on SVI was obtained from the Social Vulnerability Atlas (Atlas da Vulnerabilidade Social),5 which displays data from Brazil and its FUs from 2000 to 2017. The calculation of the SVI in the Brazilian population began in the year 2000, and the most recent year with available data is 2019. Of note, both indicators range from 0 to 1, in which for SDI, 1 indicates a situation of greatest development, while for SVI, 0 indicates a situation of least vulnerability.

Based on these data, the crude and standardized mortality rates were calculated by the direct method, using the Brazilian population in the year 2000 as the standard population for IHD and CBVD. The temporal trend in mortality rates from 2000 to 2019 was evaluated, along with their association with SDI and SVI in the same period.

Tables were constructed, and the medians and quartiles of the values obtained in the years 2000, 2009, and 2019 were calculated for the SDI and for the IHD and CBVD mortality rates. For SVI, the years 2000, 2010, and 2017 were chosen due to the lack of data for the years 2009 and 2019.

 Results

In the period from 2000 to 2019 in Brazil, there were 1,925,765 deaths from CBVD and 1,968,160 deaths from IHD, of which 50.54% and 58.19%, respectively, occurred in the male sex.

As shown in table 1, the SVI ranged from 0.446 in the year 2000 to 0.243 in the year 2017, with a minimum value of 0.238 in the year 2016, while the SDI ranged from 0.538 in 2000 to 0.64 in 2019, indicating an increase in the period.

Evolution of the social vulnerability index and the sociodemographic index in Brazil in the period of 2000 to 2019
Year IVS SDI
2000 0.446 0.538
2001 - 0.543
2002 - 0.547
2003 - 0.551
2004 - 0.556
2005 - 0.561
2006 - 0.566
2007 - 0.572
2008 - 0.577
2009 - 0.583
2010 0.326 0.59
2011 0.266 0.597
2012 0.249 0.603
2013 0.245 0.61
2014 0.243 0.616
2015 0.248 0.622
2016 0.238 0.627
2017 . 0.632
2018 - 0.636
2019 - 0.64

Figure 1 shows that the crude mortality rate from CBVD in Brazil showed a small variation in the analyzed period (49.89/100 thousand inhabitants in 2000 to 47.97/100 thousand inhabitants in 2019), while the mortality rate from IHD ranged from 46.20/100 thousand inhabitants to 55.80/100 thousand inhabitants, making this the leading cause of mortality from CVD in the country.

Crude and standardized mortality rates from cerebrovascular disease and ischemic heart disease in Brazil in the 2000–2019 period.

Figure 1 also shows reductions in standardized mortality rates from 49.81/100 thousand inhabitants in 2000 to 30.98/100 thousand inhabitants in 2019 for CBVD and from 46.12/100 thousand inhabitants to 36.42/100 thousand inhabitants for IHD in the same period.

During this period, in the male sex, the standardized mortality rate ranged from 51.62/100 thousand inhabitants to 33/100 thousand inhabitants for CBVD and from 54.33/100 thousand inhabitants to 44.64 per 100 thousand inhabitants for IHD. In the female sex, the variations ranged from 48.04/100 thousand inhabitants in 2000 to 29.18/100 thousand inhabitants in 2019 for CBVD and from 38.15/100 thousand inhabitants to 28.60/100 thousand inhabitants for IHD.

Table 2 shows the SDI variation in Brazil and its FUs in the period from 2000 to 2019. In the period, the SDI varied positively by 17.47% and increased across all FUs, with particular emphasis for Tocantins, Maranhão, and Piauí, which had the greatest proportional increases. In 2019, the states with the best indicators remained concentrated in the South, Southeast, and Midwest regions.

Sociodemographic index in Brazil and its Federative Units in the years 2000, 2010, and 2019, divided by quartiles and percentage variation in the period
Sociodemographic index
FU/Year 2000 2010 2019 Variation
Brazil 0.538 0.59 0.64 18.95%
Rondônia 0.48 0.547 0.606 26.25%
Acre 0.435 0.501 0.562 29.19%
Amazonas 0.505 0.548 0.602 19.2%
Roraima 0.482 0.55 0.61 26.55%
Pará 0.465 0.51 0.569 22.36%
Amapá 0.553 0.594 0.641 15.91%
Tocantins 0.422 0.514 0.583 38.15%
Maranhão 0.327 0.376 0.444 35.77%
Piauí 0.388 0.448 0.509 31.18%
Ceará 0.442 0.501 0.558 26.24%
Rio Grande do Norte 0.454 0.519 0.576 26.87%
Paraíba 0.431 0.49 0.548 27.14%
Pernambuco 0.453 0.51 0.571 26.04%
Alagoas 0.404 0.461 0.518 28.21%
Sergipe 0.473 0.532 0.583 23.25%
Bahia 0.448 0.505 0.562 17.08%
Minas Gerais 0.538 0.596 0.643 19.51%
Espírito Santo 0.543 0.607 0.66 21.54%
Rio de Janeiro 0.613 0.658 0.702 14.51%
São Paulo 0.61 0.658 0.702 15.08%
Paraná 0.555 0.615 0.662 19.27%
Santa Catarina 0.593 0.642 0.684 15.34%
Rio Grande do Sul 0.589 0.646 0.691 17.31%
Mato Grosso do Sul 0.526 0.585 0.639 21.48%
Mato Grosso 0.516 0.587 0.642 24.41%
Goiás 0.508 0.573 0.628 23.62%
Distrito Federal 0.676 0.732 0.777 14.94%
Quartiles
1° Quartil : 0-24%
2° Quartil: 25-49%
3° Quartil: 50-74%
4° Quartil: >75%

Table 3 shows that the SVI in Brazil reduced by 45.51% from 2000 to 2017 and that this indicator worsened in the states of Rio de Janeiro and Santa Catarina and in the Federal District. Despite this, Santa Catarina continued with the best SVI in the country. Of note, the states of Rondônia and Tocantins accounted for the largest proportional declines in the period. Also, relative to the year 2000, the difference between the SVI in the FUs reduced considerably in 2017, from 0.57 in 2000 to 0.24 in 2017. Despite this, and as with the SDI, the best indicators continued to predominate in the states in the South, Southeast, and Midwest regions at the end of the study period.

Social vulnerability index in Brazil and its Federative Units in the years 2000, 2010, and 2017 and its percentage variation in the period
Socio vulnerability index
FU/Year 2000 2010 2017 Variation
Brazil 0.446 0.326 0.243 -45.51%
Rondônia 0.493 0.319 0.191 -61.25%
Acre 0.606 0.443 0.374 -38.28%
Amazonas 0.658 0.488 0.327 -50.3%
Roraima 0.461 0.366 0.232 -49.67%
Pará 0.618 0.469 0.278 -55.01%
Amapá 0.54 0.404 0.253 -53.14%
Tocantins 0.551 0.366 0.24 -56.44%
Maranhão 0.684 0.521 0.349 -48.97%
Piauí 0.551 0.403 0.279 -49.36%
Ceará 0.53 0.378 0.272 -48.67%
Rio Grande do Norte 0.509 0.349 0.283 -44.4%
Paraíba 0.526 0.385 0.292 -44.48%
Pernambuco 0.564 0.414 0.336 -40.42%
Alagoas 0.608 0.461 0.338 -44.4%
Sergipe 0.531 0.393 0.298 -43.87%
Bahia 0.552 0.403 0.298 -46.01%
Minas Gerais 0.403 0.282 0.207 -48.63%
Espírito Santo 0.395 0.274 0.227 -42.53%
Rio de Janeiro 0.133 0.323 0.284 113%
São Paulo 0.244 0.297 0.241 -1.2%
Paraná 0.365 0.252 0.186 -49.04%
Santa Catarina 0.114 0.192 0.134 17.54%
Rio Grande do Sul 0.327 0.234 0.209 -36.08%
Mato Grosso do Sul 0.42 0.289 0.194 -53.8%
Mato Grosso 0.427 0.277 0.227 -46.83%
Goiás 0.457 0.331 0.247 -45.95%
Distrito Federal 0.173 0.294 0.258 49.13%
Quartiles
1° Quartil : 0-24%
2° Quartil: 25-49%
3° Quartil: 50-74%
4° Quartil: >75%

Table 4 shows that in the year 2000, the FUs in the South, Southeast, and Midwest regions were responsible for the highest standardized mortality rates from CBVD. The FUs in these regions showed the highest percentage decreases in the period and, in 2019, had mortality rates in the lowest quartile in the analyzed set. In the North and Northeast regions, only Rondônia, Rio Grande do Norte, and Bahia had mortality rates in the lowest quartile of the country. Notably, this indicator deteriorated considerably during the period in the States of Acre, Paraíba, Rio Grande do Norte, Piauí, and Maranhão.

Mortality rate from cerebrovascular disease standardized by age group and sex in Brazil and its Federative Units in the years 2000, 2009, and 2019 divided into quartiles and its percentage variation in the period
Mortality rate from cerebrovascular disease standardized by age group
FU/Year 2000 2009 2019 Variation
Brazil 49.81 42.27 30.98 -37.8%
Rondônia 50.01 42.42 30.26 -39.49%
Acre 34.33 42.92 37.83 10.19%
Amazonas 37.7 35.84 37.48 -0.1%
Roraima 58.69 37.02 57.7 -0.01%
Pará 38.06 45.21 40.4 0.06%
Amapá 49.26 36.84 39.07 -20.68%
Tocantins 39.17 50.79 38.04 -0.03%
Maranhão 26.26 52.82 44.61 69.87%
Piauí 39.17 62.69 50.45 28.79%
Ceará 38.13 45.24 34.16 -10.41%
Rio Grande do Norte 25.2 36.12 28.45 12.89%
Paraíba 28.63 43.75 32.3 12.81%
Pernambuco 48.92 45.78 37.92 -22.48%
Alagoas 48.79 57.6 47.72 -2.19%
Sergipe 39.65 46.78 36.7 -7.44%
Bahia 34.03 36.78 31.73 -6.75%
Minas Gerais 48.1 36.14 26.46 -44.98%
Espírito Santo 60.86 48.85 31.62 -48.04%
Rio de Janeiro 62.21 45.29 30.32 -51.26%
São Paulo 54.68 39.52 27.57 -49.57%
Paraná 65.78 47.17 31.87 -51.55%
Santa Catarina 56.74 38.46 26.51 -53.27%
Rio Grande do Sul 60.11 46.53 29.98 -50.12%
Mato Grosso do Sul 57.26 43.9 32.92 -42.5%
Mato Grosso 56.85 42.8 31.17 -45.17%
Goiás 48.65 37.15 31.43 -35.39%
Distrito Federal 56.77 37.5 25.08 -55.82%
Quartiles
1° Quartil : 0-24%
2° Quartil: 25-49%
3° Quartil: 50-74%
4° Quartil: >75%

Table 5 shows the evolution of the standardized mortality rate from IHD in Brazil and its FUs in the analyzed period. Notably, in 2000, most states in the North and Northeast regions had mortality rates far below the national average, while the FUs in the South, Southeast, and Midwest regions concentrated the highest mortality rates from IHD in the country. During the study period, all FUs in the South, Southeast, and Midwest regions showed a reduction in this rate, while the same was not observed in the North and Northeast regions. At the end of the period, the highest mortality rates from IHD were concentrated in the states of the North and Northeast regions of the country. Of note, the mortality rates more than doubled in the states of Roraima, Acre, Paraíba, and Maranhão.

Mortality rate from ischemic heart disease standardized by age group and sex in Brazil and its Federative Units in the years 2000, 2009, and 2019 divided by quartiles and their percentage variations in the period
Mortality rate from ischemic heart disease standardized by age group
FU/Year 2000 2009 2019 Variation
Brazil 46.12 41.46 36.42 -21.03%
Rondônia 32.49 38.53 30.97 -4.67%
Acre 21.31 29.43 45.42 113%
Amazonas 19.51 26.44 28.54 46.28%
Roraima 20.12 26.85 40.41 100.8%
Pará 23.8 31.15 36.6 53.78%
Amapá 17.51 21.98 35.48 102%
Tocantins 27.73 42.19 38.61 39.23%
Maranhão 12.95 36.97 44.33 242%
Piauí 23.9 41.12 45.45 90.16%
Ceará 23.12 35.35 41.32 78.71%
Rio Grande do Norte 32.02 44.02 49.25 53.81%
Paraíba 15.37 43.81 45.44 195%
Pernambuco 47.33 60.16 50.75 7.22%
Alagoas 25.26 37.72 46.08 82.42%
Sergipe 17.25 30.93 30.85 78.84%
Bahia 21.72 26.16 26.69 21.04%
Minas Gerais 36.14 29.51 23.26 -35.63%
Espírito Santo 43.66 51.61 37.03 -15.18%
Rio de Janeiro 57.22 46.39 41.88 -26.8%
São Paulo 65.03 47.94 40.94 -37.04%
Paraná 60.87 43.9 31.45 -48.33%
Santa Catarina 51.17 41.01 30.93 -39.55%
Rio Grande do Sul 71.05 46.3 31.01 -56.35%
Mato Grosso do Sul 54.47 50.79 49.77 -8.62%
Mato Grosso 38.05 37.67 32.38 -14.9%
Goiás 39.93 39.3 37.24 -6.73%
Distrito Federal 49.32 30.15 23.91 -51.52%
Quartiles
1° Quartil : 0-24%
2° Quartil: 25-49%
3° Quartil: 50-74%
4° Quartil: >75%

Percentage variations in standardized mortality rates were also compared with the SDI in 2010 and 2019, the SVI in 2010 and 2017, and with percentage variations in SDI and SVI over the entire period. Figure 2a shows a comparison between the percentage variation in the standardized mortality rate from IHD from 2000 to 2019 and the SVI in 2010, while figure 3a shows a comparison of the variation in the standardized mortality rate from CBVD from 2000 to 2019 and the SVI in 2010. Figures 2b and 3b, respectively, compare the same percentage variations with the SVI in 2017. Comparisons of variations in standardized mortality rates from IHD and CBVD with the SDI in 2010 are shown in Figures 2c and 3c, respectively, while the comparisons with the SDI in 2019 are shown in figures 2d and 3d, respectively.

Comparisons of percentage variations in standardized mortality rates from ischemic heart disease from 2000 to 2019 with social vulnerability index in 2010 (a), social vulnerability index in 2017 (b), sociodemographic index in 2010 (c), and sociodemographic index in 2019 (d). Comparisons of percentage variations in standardized mortality rates from cerebrovascular disease from 2000 to 2019 with social vulnerability index in 2010 (a), social vulnerability index in 2017 (b), sociodemographic index in 2010 (c), and sociodemographic index in 2019 (d).

Figure 4 shows percentage variations in mortality rates for IHD and CBVD standardized by age group compared with percentage variations in SVI and SDI from 2000 to 2019.

Comparisons of percentage variations in standardized mortality rates from ischemic heart disease in the period from 2000 to 2019 with percentage variations in the social vulnerability index (a) and the sociodemographic index (b) in the same period; comparisons of percentage variations in standardized mortality rates from cerebrovascular disease in the period from 2000 to 2019 with percentage variations in social vulnerability index (c) and sociodemographic index (d) in the same period. Discussion

The present study showed that, during the analyzed period, IHD became the leading cause of mortality in the country, as demonstrated in previous studies.6,8,24 Additionally, although the crude mortality rates from IHD and CBVD increased, due to the demographic transition that occurs in the country, the standardized mortality rate by age group decreased for both conditions. There were also improvements in SDI and SVI, with a predominance of the best indicators in FUs in the South, Southeast, and Midwest regions. When comparing the percentage variations in standardized mortality rates from IHD and CBVD with the SVIs in 2010 and 2017 and the SDIs in 2010 and 2019, the FUs with the best indicators had a greater percentage reduction in mortality. Finally, when comparing the percentage variations in SDI in the period with the percentage variations in standardized mortality rates from IHD and CBVD, the FUs in the South, Southeast, and Midwest regions had the greatest percentage reduction in mortality rates, despite a smaller percentage variation in SDI, which may have occurred because the FUs in these regions started from relatively high SDI values. However, a pattern was not identifiable when this comparison was performed using the percentage variation in SVI. Also of note is that the FUs of Rio de Janeiro, São Paulo, Distrito Federal, and Santa Catarina showed deterioration in the SVI.

Of note, some FUs in the North and Northeast regions had an important positive variation in SDI and a negative variation in SVI, which did not translate into a reduction in mortality from IHD and CBVD, suggesting that there may be a minimum value needed to be reached for the effects to be observed. This effect has already been identified with another index of average human development (MHDI).7

This study differs from others published to date on this topic,7,8,10,15,19,20 as it proposes to analyze the comparison in mortality rates from IHD and CBVD associated with two socioeconomic indicators that complement each other, i.e., the SDI, which evaluates the degree of social development in a country or region, and the SVI, which fulfills the role of identifying the most vulnerable regions. Additionally, an analysis of the percentage variation of rates and indicators was carried out in order to compare each FU to itself, something that has not been done to date.

The pathophysiological understanding of the influences of classic risk factors in cardiovascular diseases, such as hypertension, dyslipidemia, diabetes mellitus, obesity, smoking, and sedentary lifestyle, have been – and are still – fundamental17,18 in guiding measures for prevention and mortality reduction. However, previous studies at a global level have identified differences in trends in mortality rates from IHD and CBVD between countries with different socioeconomic levels.10,23,24 Some studies have even shown that countries with higher socioeconomic levels have a higher incidence of noncommunicable diseases – a group that includes CVDs – due to increased exposure to classic risk factors and greater availability of diagnostic and therapeutic methods. Despite this, the probability of deaths from these conditions is higher in countries with lower socioeconomic status.11,12,25,26

In the context of CBVD, previous studies have identified the trend toward reduced mortality in the country.7,8,13,27,28 This reduction in mortality has been previously identified as occurring heterogeneously, with the North and Northeast regions showing less evident declines and some FUs even showing increasing mortality.7,8,29 A similar pattern has also been observed previously regarding IHD.9,21,24

The factors that contributed to improved mortality rates from these conditions nationwide include greater access to health services and adoption of prevention strategies,7,8,30,31 with the expansion of primary health care7,32,33 and development of a strategic action plan for noncommunicable chronic diseases.7,34 With CBVD in particular, there was also the creation of a network for initial care of stroke.7,35,36 However, these improvements occurred in a heterogeneous way across the country. Added to this is the fact that large centers, which are located mainly in the South and Southeast regions, have access to greater availability of medications and interventional treatments,6 along with better levels of schooling and human development.8,9,14,37

Among plausible justifications for worsening mortality rates from IHD and CBVD in the FUs in the North and Northeast regions, despite improvement in socioeconomic indicators, are the underreporting of mortality from these conditions, which was higher in these regions, especially at the beginning of the analyzed period,7,38 and the demographic transition occurring later in the North and Northeast regions of the country.7,39

The main limitations of the study include its observational design, which makes it a “hypothesis generator.” Also, the study was based on a database and is thus subject to bias due to data collection failures, i.e., underreporting, ill-defined causes, or “ garbage codes.” However, these limitations were systemic and occurred across all death certificates and databases, so the limitations are not an impediment to the global data analysis.

Therefore, the results of this study add to those of previous studies7-9,19,20 on this topic by suggesting that the improvement in socioeconomic conditions, such as income, work, education, and access to urban infrastructure, have an impact in reducing mortality from CVDs.

 Conclusion

The concomitant analysis of SDI and SVI allowed a more comprehensive evaluation of the socioeconomic profile in Brazil and its FUs and the evaluation of a possible relationship between these indicators and mortality from IHD and CBVD. There was an improvement in human development and a reduction in social vulnerability in the country, associated with a decrease in standardized mortality rates from IHD and CBVD by age group. However, this occurred heterogeneously across the country's territory. The best socioeconomic indicators and the lowest mortality rates from IHD and CBVD were concentrated in the country's South, Southeast, and Midwest regions. This result suggests that greater social development and lower social vulnerability may be related to lower mortality from IHD and CBVD, although the present study could not identify a direct relationship between these indicators and mortality rates.

Sources of funding

There were no external funding sources for this study.

Study association

This article is part of the thesis of master submitted by José Lucas Bichara, from Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Ethics approval and consent to participate

This article does not contain any studies with human participants or animals performed by any of the authors.