OBJETIVO: Analisar as tendências do risco de morte por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares, nas regiões Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul do Brasil, no período de 1981 a 2001. MÉTODOS: Dados de mortalidade por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares nas cinco regiões brasileiras foram obtidos através do Ministério da Saúde. A fonte de dados foi o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Departamento de Análise da Informação de Saúde - Secretaria de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde. A população das regiões e estados teve por fonte o IBGE, censos 1991 e 2000, contagem populacional de 1996 e estimativas populacionais, disponibilizado pelo Datasus. Os dados do SIM foram relativos às seguintes causas de morte: doença cerebrovascular (Código Internacional de Doenças CID-9 430-438, CID-10 I60-I69) e a doença isquêmica do coração (CID-9 410-414, CID-10 I21-I25). O estudo estatístico utilizou-se para as análises inferenciais de modelos lineares generalizados ajustados. RESULTADOS: A tendência da mortalidade por doença cerebrovascular mostrou declínio nas regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste em todas as faixas etárias e sexo. Também a mortalidade por doença isquêmica do coração declinou nas regiões Sudeste e Sul, com estabilização do risco na região Centro-Oeste e aumento na região Nordeste. CONCLUSÃO: O risco de morte para as doenças circulatórias, cerebrovasculares e isquêmicas do coração diminuiu no Sul e no Sudeste, regiões mais desenvolvidas do país, e aumentou nas menos desenvolvidas, principalmente no Nordeste.
Ministério da Saúde e Instituto do Coração do Hospital das Clínicas – FMUSP, São Paulo, SP
As tendências de mortalidade no Brasil têm sofrido modificações ao longo das últimas décadas1,2. Em 1980, as doenças do aparelho circulatório eram a principal causa de morte, o que permaneceu em 2000. As neoplasias eram a quinta causa de morte em 1980, passando para terceira causa em 2000. Outra mudança importante foi o aumento das mortes por doenças do aparelho respiratório e a redução das infecciosas e parasitárias. As análises de série temporal têm por objetivo avaliar a tendência da mortalidade em cada região do Brasil ao longo do tempo nos últimos vinte anos, comparar as regiões quanto à tendência do risco de morte pelas causas analisadas e estimar a variação anual do risco para cada região, sexo e faixa etária analisados.
Realizou-se análise de série temporal da mortalidade por doença isquêmica do coração e doença cerebrovascular; em uma casuística de vinte anos, segundo sexo, faixa etária e regiões do Brasil. A fonte de dados foi o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Departamento de Análise da Informação de Saúde – Secretaria de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde. A população das regiões e estados teve por fonte o IBGE, censos 1991 e 2000, contagem populacional de 1996 e estimativas populacionais, disponibilizado pelo Datasus. Os dados do SIM foram relativos às seguintes causas de morte: doença cerebrovascular (Código Internacional de Doenças -9 430-438, CID-10 I60-I69) e doença isquêmica do coração (CID-9 410-414, CID-10 I21-I25).
Para cada combinação de sexo, faixa e região, modelamos a tendência da mortalidade ao longo do tempo. A classe dos modelos lineares generalizados engloba os modelos de regressão linear múltipla convencional, bem como os modelos de regressão de Poisson, binomial negativa e logística, entre outros. Dentre esses, o mais conhecido e de mais fácil interpretação é o modelo de regressão linear múltipla convencional. Entretanto, quando a variável resposta é uma contagem (como é o caso do número de óbitos), as suposições desse modelo acerca da normalidade e homocedasticidade dos resíduos não são, em geral, satisfeitas. Para contornar esse problema, podem ser utilizadas transformações para a variável resposta (como o logaritmo ou a raiz quadrada) ou podem ser ajustados modelos nos quais a distribuição da variável resposta é Poisson ou binomial negativa. Uma outra possibilidade é utilizar um método de estimação de quasi-verossimilhança. A conclusão sobre o modelo mais adequado pode ser atingida somente após uma criteriosa análise de resíduos.
Assim, a estratégia de análise, para variável de mortalidade, envolveu os seguintes passos:
1) Inicialmente ajustamos seis modelos: Regressão gaussiana na qual a variável resposta foi o coeficiente de mortalidade; regressão gaussiana na qual a variável resposta foi o logaritmo do coeficiente de mortalidade; regressão gaussiana na qual a variável resposta foi a raiz quadrada do coeficiente de mortalidade; regressão de Poisson na qual a variável resposta foi o número de óbitos, controlando para o número de habitantes na população; regressão binomial negativa na qual a variável resposta foi o número de óbitos, controlando para o número de habitantes na população; modelo de quasi-verossimilhança no qual a variável resposta foi o número de óbitos, controlando para o número de habitantes na população, utilizando um método de estimação de quasi-verossimilhança.
2) A seguir, realizamos uma análise de resíduo para cada modelo, por meio do gráfico de envelope, a fim de determinar o modelo "mais adequado".
3) Testamos as hipóteses de interesse (se os coeficientes de mortalidade eram semelhantes para cada região, sexo ou faixa etária).
4) Agrupamos os dados nas situações em que os coeficientes eram semelhantes, chegando ao modelo final.
5) A partir do modelo final, calculamos os valores ajustados mediante o modelo para o coeficiente de mortalidade em cada ano, sexo, região e faixa etária.
6) A partir das informações do item anterior, construímos tabelas e gráficos.
É importante ressaltar que a interpretação dos coeficientes foi semelhante para os modelos escolhidos. Por exemplo, vamos representar o coeficiente de cada variável explicativa por bvar. Para a variável tempo, podemos dizer que, a cada ano que passa, o coeficiente de mortalidade fica multiplicado por exp(btempo). Para a variável sexo, podemos dizer que o coeficiente de mortalidade no sexo masculino é igual a exp(bsexo) vezes o do sexo feminino. Para a variável região, podemos dizer que o coeficiente de mortalidade na região nordeste é igual a exp(bnordeste) vezes o da região Norte; o coeficiente de mortalidade na região Centro-Oeste exp(bcentro-oeste) vezes o da região Norte, e assim por diante. A partir de exp(btempo), podemos obter as variações percentuais anuais. Para facilitar a interpretação, as tabelas contêm três informações básicas: o valor ajustado para o coeficiente de mortalidade no primeiro ano, sua variação porcentual a cada ano e o valor ajustado para o coeficiente de mortalidade no último ano.
O declínio na região Sul foi semelhante ao da região Sudeste, com exceção da faixa etária de 65 anos ou mais, quando foi, pelo menos, duas vezes menor. O risco da região Sul nessa faixa etária foi maior que o da região Sudeste em 2001 (
A tendência da mortalidade por doença cerebrovascular mostrou declínio nas regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste, em todas as faixas etárias e sexo. Também a mortalidade por doença isquêmica do coração declinou nas regiões Sudeste e Sul, com estabilização do risco na região Centro-Oeste e aumento na região Nordeste. Essas tendências de declínio nas principais causas de morte entre as doenças circulatórias provavelmente refletem mudanças no comportamento relacionados ao controle dos principais fatores de risco, tabagismo, dislipidemia, diabetes e hipertensão arterial sistêmica.
Sabe-se que esse controle, prevenção primária e secundária das doenças circulatórias, é mais adequado em regiões mais desenvolvidas como o Sul e o Sudeste, onde ocorreram reduções significativas da mortalidade. Portanto, as condições socioeconômicas são facilitadores de uma melhor resposta na redução da morbidade e mortalidade por doenças circulatórias. Entretanto, os recursos destinados para a saúde pública pelos países em desenvolvimento são sabidamente escassos e extremamente inferiores aos sugeridos pela Organização Mundial da Saúde5,6. Isso ocorre inclusive em um mesmo país, como no caso do Brasil, onde existem diferenças regionais de acesso à saúde.
Os resultados observados neste estudo complementam as mesmas tendências observadas em estudos prévios anteriores ao ano de 20007,8. Em resumo, esses estudos mostraram redução do risco de morte somente nas regiões mais desenvolvidas, e essa redução foi tardia e discreta, se comparada com outros países9-11. Entretanto, essa explicação ainda é insuficiente, sendo matéria para discussão e investigação, reafirmando a necessidade de estabelecer uma vigilância dessas doenças.
Declaro não haver conflitos de interesses pertinentes.
Antonio de Padua Mansur InCor - Av. Dr. Enéas C. Aguiar, 44 05403-000 – São Paulo, SP E-mail:
Artigo recebido em 12/12/05; revisado recebido em 02/01/06; aceito em 28/01/06.
OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the trends of ischemic and cerebrovascular death risk in the five regions - Midwest, Northeast, North, Southeast and South - of Brazil from 1981 to 2001. METHODS: Data on mortality due to cerebrovascular and coronary heart diseases in the five regions of Brazil were obtained from the Brazilian Ministry of Health. The data source was the SIM - Sistema de Informações sobre Mortalidade (System of Information on Mortality), from the Department of Health Information Analysis. The population estimates were obtained from the IBGE (Brazilian Institute of Geography and Statistics) census of 1991 and 2000, and population estimates of 1996, all from DATASUS. The codes used in this study were International Classification of Diseases ICD-9 430-438 and ICD-10 I60-I69 for cerebrovascular diseases and ICD-9 410-414 and ICD-10 I21-I25 for ischemic disease. Statistical analysis was carried out by adjusted linear models. RESULTS: There was a decline trend in death rates due to cerebrovascular disease at all age ranges and in both sexes in the South, Southwest, and Midwest regions. Additionally, death rates due to ischemic heart disease declined in the South and Southwest regions. There was a stabilization of the death risk in the Midwest and an increase in the Northeast region. CONCLUSION: The risk of death due to cerebrovascular and ischemic heart diseases declined in the Southwest and South, which are the more developed regions of Brazil, whereas the risk increased in the less developed ones, mainly in the Northeast region.
Ministério da Saúde e Instituto do Coração do Hospital das Clínicas – FMUSP, São Paulo, SP, Brazil
Mortality trends in Brazil have changed throughout the last decades1,2. In 1980, the circulatory diseases were the main cause of death, which persisted in the year 2000. Neoplasias were the fifth cause of death in 1980, and became the third cause in the year 2000. Another important change was the increase of deaths due to respiratory system diseases and the decrease in infectious and parasitic diseases. The temporal series analysis aims at evaluating the mortality trend in each region of Brazil along the last twenty years, comparing the regions regarding death risk trend by the analyzed causes and estimating the annual risk variation for each region, gender and age range analyzed.
A temporal series analysis of mortality due to ischemic heart disease and cerebrovascular disease was carried out in a twenty-year series, according to gender, age range and regions of Brazil. The data source was the System of Information on Mortality (SIM) of the Department of Health Information Analysis – Health Surveillance Secretary of the Ministry of Health. The data source on the population of the regions and states was the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), census of 1991 and 2000, population calculation of 1996 and population estimates, all made available by DATASUS. SIM data referred to the following causes of death: cerebrovascular disease (International Classification of Diseases ICD-9 430-438, ICD-10 I60-I69) and ischemic heart disease (ICD-9 410-414, ICD-10 I21-I25).
For each combination of gender, age range and region, we modeled the mortality trend along time. The class of generalized linear models comprises the models of conventional multiple linear regression, as well as the Poisson regression models, negative binomial models and logistics, among others. Of these, the best known and easier to interpret is the conventional multiple linear regression. However, when the response variable is a calculation (as is the case with the number of deaths) the assumptions of this model about normality and the homocedasticity of the residues are not, in general, fulfilled. To overcome this problem, transformations can be used for the response variable (such as the logarithm or the square root), or models can be adjusted, in which the distribution of the response variable is Poisson or negative binomial. Another possibility is to use an estimation method of quasi-similarity. The conclusion about the most adequate model can be achieved only after a careful analysis of the residues.
Hence, the analysis strategy for the mortality variable involved the following steps:
1) We initially adjusted six models:
• Gaussian regression, in which the response variable was the coefficient of mortality.
• Gaussian regression, in which the response variable was the logarithm of the coefficient of mortality.
• Gaussian regression, in which the response variable was the square root of the coefficient of mortality.
• Poisson regression, in which the response variable was the number of deaths, controlled for the number of inhabitants in the population.
• Negative binomial regression, in which the response variable was the number of deaths, controlled for the number of inhabitants in the population.
• A quasi-similarity model, in which the response variable was the number of deaths, controlled for the number of inhabitants in the population, using a quasi-similarity method of estimation.
2) Subsequently, we performed an analysis of residues for each model through an envelope graph, in order to determine the "most appropriate" model.
3) We then tested the hypotheses of interest (whether the coefficients of mortality were similar for each region, gender or age range).
4) We then grouped the data in situations when the coefficients were similar, achieving the final model.
5) From the final model, we calculated the adjusted values against the model for the coefficient of mortality for each year, gender, region and age range.
6) Based on the information in the previous item, we constructed tables and charts.
It is worth mentioning that the interpretation of the coefficients was similar for the chosen models. For instance, consider that the coefficient of each explicative variable is represented by
The decline in the South region was similar to that of the Southeast region, with exception of the age range 65 yrs and older, when it was at least two-fold lower. The risk in the South region in this age range was higher than the one in the Southeast region in 2001 (
The mortality trend due to cerebrovascular disease showed a decline in the Southeast, South and Midwest regions, at all age ranges and in both sexes. In addition, the mortality due to ischemic heart disease also declined in the Southeast and South region, reaching stabilization of risk in the Midwest region and increasing in the Northeast region. These decline trends in the main causes of death among the circulatory diseases probably reflect changes in behavior related to the control of the main risk factors, such as smoking, dyslipidemia, diabetes and systemic arterial hypertension.
It is known that such control, primary and secondary prevention of circulatory diseases is more adequate in the more developed regions such as the South and Southeast regions, where significant mortality reductions were observed. Therefore, the socioeconomic conditions are facilitating means for a better response in the reduction of the morbidity and mortality due to circulatory diseases. However, the resources aimed at public health services in developing countries are known to be scarce and much lower than those suggested by the World Health Organization5,6. This also occurs between regions inside a same country, as is the case of Brazil, where there are regional differences of access to health services.
The results observed in this study complement the same trends observed in previous studies, carried out before the year 20007,8. In summary, these studies have shown a reduction in the death risk only in the more developed regions, and this decrease was late and small, when compared to that of other countries9-11. However, this issue is still insufficiently studied, and remains open for discussion and investigation, reaffirming the need to establish a surveillance for these diseases.
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
Antonio de Padua Mansur InCor - Av. Dr. Enéas C. Aguiar, 44 05403-000 – São Paulo, SP, Brazil E-mail:
Manuscript received December 12, 2005, revised manuscript received January 2, 2006, accepted January 28, 2006