abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC São Paulo, SP, Brazil zkcD8DDMPqCm9pwXnsbW5QJ 00004 S0066-782X2008000600004 S0066-782X(08)09000604 10.1590/S0066-782X2008000600004 Artigos Originais Mortalidade precoce por doenças cardiovasculares e desigualdades sociais em Porto Alegre: da evidência à ação Bassanesi Sérgio Luiz Azambuja Maria Inês Achutti Aloyzio Porto Alegre Rio Grande do Sul Universidade Federal do Rio Grande do Sul Academia Sul-Riograndense de Medicina Brazil 06 2008 90 6 403 412 12 11 2007 09 01 2008 15 01 2008 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

FUNDAMENTO: Duas perspectivas, a econômica (doença causando empobrecimento) e a social (pobreza causando adoecimento), têm disputado internacionalmente a justificação de políticas públicas de saúde. OBJETIVO: Investigar a relação entre mortalidade precoce por doenças cardiovasculares (DCV) e condições socioeconômicas (SE) em Porto Alegre (PA), e discutir fundamentos e estratégias para a prevenção das DCV. MÉTODOS: Análise ecológica da associação entre mortalidade por DCV aos 45-64 anos e condições SE de 73 bairros de PA. Estimou-se o risco relativo (RR) e a fração do risco atribuível (FRA) às desigualdades entre bairros agrupados em 4 estratos SE. RESULTADOS: A mortalidade precoce por DCV foi 2,6 vezes maior nos bairros classificados no pior comparado ao melhor de 4 estratos SE. Entre bairros extremos, o RR chegou a 3,3 para as DCV e 3,9 para as doenças cerebrovasculares. Comparada à mortalidade no melhor estrato, 62% dos óbitos precoces do pior estrato e 45% dos da cidade como um todo seriam atribuíveis à desigualdade socioeconômica. CONCLUSÃO: Quase a metade da mortalidade por DCV antes do 65 anos pode ser atribuída à pobreza. A doença, por sua vez, contribui para a pobreza e reduz a competitividade do país. É preciso reduzir o adoecimento e recuperar a saúde dos mais pobres com investimentos que resultem em desenvolvimento econômico-nacional e melhoria das condições sociais da população.

 Mortalidade doenças cardiovasculares prevenção de doenças iniqüidade social 25 06 2008

ARTIGO ORIGINAL

EPIDEMIOLOGIA

Mortalidade precoce por doenças cardiovasculares e desigualdades sociais em Porto Alegre: da evidência à ação

Premature mortality due to cardiovascular disease and social inequalities in Porto Alegre: from evidence to action

Sérgio Luiz Bassanesi; Maria Inês Azambuja; Aloyzio Achutti

Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Academia Sul-Riograndense de Medicina, Porto Alegre, RS - Brasil

Correspondência

RESUMO

FUNDAMENTO: Duas perspectivas, a econômica (doença causando empobrecimento) e a social (pobreza causando adoecimento), têm disputado internacionalmente a justificação de políticas públicas de saúde.

OBJETIVO: Investigar a relação entre mortalidade precoce por doenças cardiovasculares (DCV) e condições socioeconômicas (SE) em Porto Alegre (PA), e discutir fundamentos e estratégias para a prevenção das DCV.

MÉTODOS: Análise ecológica da associação entre mortalidade por DCV aos 45-64 anos e condições SE de 73 bairros de PA. Estimou-se o risco relativo (RR) e a fração do risco atribuível (FRA) às desigualdades entre bairros agrupados em 4 estratos SE.

RESULTADOS: A mortalidade precoce por DCV foi 2,6 vezes maior nos bairros classificados no pior comparado ao melhor de 4 estratos SE. Entre bairros extremos, o RR chegou a 3,3 para as DCV e 3,9 para as doenças cerebrovasculares. Comparada à mortalidade no melhor estrato, 62% dos óbitos precoces do pior estrato e 45% dos da cidade como um todo seriam atribuíveis à desigualdade socioeconômica.

CONCLUSÃO: Quase a metade da mortalidade por DCV antes do 65 anos pode ser atribuída à pobreza. A doença, por sua vez, contribui para a pobreza e reduz a competitividade do país. É preciso reduzir o adoecimento e recuperar a saúde dos mais pobres com investimentos que resultem em desenvolvimento econômico-nacional e melhoria das condições sociais da população.

Palavras-chave: Mortalidade, doenças cardiovasculares, prevenção de doenças, iniqüidade social.

SUMMARY

BACKGROUND: Two perspectives, the economic (disease causing impoverishment) and social (poverty causing illness), have internationally disputed the justification for public health policies.

OBJECTIVE: To investigate the relationship between early mortality by cardiovascular disease (CVD) and socioeconomic (SE) conditions in the city of Porto Alegre (PA), and discuss bases and strategies for the prevention of CVD.

METHODS: An ecological analysis of the association between mortality by CVD at 45-64 years of age and SE conditions of 73 districts/neighborhoods in PA. The relative risk (RR) and the fraction of risk (FRA) attributable to inequality among the districts grouped into 4 SE strata were estimated.

RESULTS: Early mortality by CVD was 2.6 times higher in the districts classified in the worst compared to the best of the 4 SE strata. Among the extreme districts, the RR reached 3.3 for CVD and 3.9 for cerebrovascular disease. Compared to the mortality in the best stratum, 62% of the early deaths in the worst stratum and 45% of those in the city as a whole could be attributed to socioeconomic inequality.

CONCLUSION: Almost half of the mortality by CVD before 65 years of age can be attributed to poverty. Disease, on the other hand, contributes towards poverty and reduces competitiveness of the country. It is necessary to reduce illness and recover the health of the poorest inhabitants with investments that result in national economic development and improvement of the social conditions of the population.

Key words: Mortality; cardiovascular diseases; disease prevention; social inequity.

Introdução

Duas perspectivas, a macroeconômica (doença causando empobrecimento)1 e a social (pobreza causando adoecimento)2-4, têm disputado a justificação de políticas públicas de saúde.

Na área das doenças crônicas, desde 2001 as organizações internacionais têm alertado para o risco de migração da epidemia de DCV dos países centrais para os de média e baixa rendas, decorrente do envelhecimento populacional, da urbanização e do aumento na capacidade de consumo das populações desses países5-7. Para a prevenção, elas têm recomendado reestruturar os serviços de saúde de forma a priorizar a identificação precoce de indivíduos em risco e seu atendimento continuado5-7.

O argumento macroeconômica tem sido fortemente utilizado para estimular a ação imediata. Com base em estimativas demográficas, Leeder e cols.1 sugerem haver uma janela de oportunidade de duas décadas para organizar a atenção e evitar conseqüências econômicas catastróficas para os países, em 20 a 40 anos.

A perspectiva dos determinantes sociais do adoecimento teve pouca expressão nos países centrais durante o século XX, reemergindo na transição para o século XXI em razão da globalização econômica8. No entanto, o espaço conferido às doenças crônicas nessa agenda ainda é irrelevante9.

Este estudo pretende investigar a associação entre mortalidade precoce por doenças cardiovasculares e desigualdades socioeconômicas em Porto Alegre, e sugerir caminhos para a prevenção à luz da interpretação dos achados.

Métodos

Este é um estudo ecológico transversal, tendo como unidades de análise os bairros do município de Porto Alegre. A cidade foi escolhida por ter alto índice médio de desenvolvimento humano (IDH = 0,865 em 200010), mas marcada desigualdade em indicadores de desenvolvimento social (de 0,46 a 0,93) entre suas regiões11.

Dados referentes às variáveis "idade", "sexo", "causa básica do óbito (CID10)" e "local de residência" foram extraídos de um banco de 51.562 óbitos geo-referenciados referentes ao período 2000 a 2004; o número de nascidos vivos, do sistema de informações de nascidos vivos de Porto Alegre, de 2000 a 2004; e os referentes às variáveis demográficas e socioeconômicas, de microdados do Censo de 2000. A partir das variáveis primárias disponíveis, foram selecionadas ou construídas as utilizadas neste estudo, listadas no quadro 1. A decisão de usar óbitos precoces em vez de todos os óbitos foi tomada para aumentar a especificidade dos diagnósticos cardiovasculares, e também para evitar que a maior longevidade dos mais ricos inflasse artificialmente o risco de morrer por doenças cardiovasculares nesse estrato da população.

Todos os dados foram agregados por bairro de residência. Dados relativos a nove bairros originais com menos de três mil habitantes em 2000 foram incorporados a bairros contíguos, resultando num universo de 73 unidades de estudo.

Para minimizar a flutuação aleatória das estimativas da mortalidade anual por DCV, doença isquêmica do coração (DIC) e doença cerebrovascular (DCeV) no bairro, utilizou-se, além da média da mortalidade de cinco anos, a suavização bayesiana empírica. Aceitando-se que exista uma tendência espacial na distribuição dos eventos, as ocorrências foram re-estimadas levando em conta as médias anuais da ocorrência nos bairros vizinhos.

As análises foram realizadas tendo como unidades os bairros e sua distribuição em quatro estratos de risco SE. Inicialmente foram realizados cartogramas da mortalidade estratificando-se os bairros em quatro níveis de cada uma das sete variáveis socioeconômicas selecionadas (fig. 1). Os cartogramas sugeriam forte correlação espacial entre as variáveis independentes.

Para otimizar a estratificação levando em conta o conjunto das variáveis independentes, utilizaram-se três estratégias diferentes: a análise de agrupamentos ("cluster analysis"), a análise de componentes principais e a autocorrelação espacial de Moran. A análise de agrupamentos definiu, para o conjunto de variáveis, quatro estratos como sendo os agrupamentos com menor variabilidade dentro de cada um e maior diferença entre eles. A distribuição dos bairros nos estratos definidos pelo método "K-means" é mostrada na fig. 2A. A análise de componentes principais visava reduzir o número de variáveis independentes (dada a elevada autocorrelação espacial sugerida pelos cartogramas iniciais), previamente à estratificação dos bairros. A técnica resultou na produção de um componente apenas, com poder de explicar 74% da variação entre as unidades de estudo, e altamente correlacionado com todas as variáveis. Esse componente foi parametrizado de forma a ser lido como um escore com média igual a zero e desvio padrão igual a um, sendo os valores mais negativos associados aos bairros melhores e os mais positivos, aos bairros piores. A estratificação dos bairros em quatro níveis segundo esse escore pode ser vista no cartograma da fig. 2B. Esse escore foi também utilizado para estimar diferença de risco e o risco relativo entre os bairros extremos (ver adiante). Para a análise de autocorrelação de Moran, utilizou-se uma matriz de vizinhança por adjacência. Cada uma das variáveis independentes e o escore gerado pela análise de componentes principais foram testados. O objetivo era avaliar se áreas vizinhas eram semelhantes quanto à variável em exame em comparação com o padrão que seria esperado numa situação de completa aleatoriedade espacial.

Os quatro estratos refletem quartis aproximados do nível de qualidade de vida em que se distribuem os bairros. Com base neles foram estimados o risco relativo (RR) e a fração do risco (FRA) da mortalidade cardiovascular precoce atribuível à desigualdade SE entre os estratos 1 (melhor nível SE) e o 4 (pior), e entre o estrato 1 e a cidade como um todo.

Utilizando os bairros como unidades de estudo, produziu-se uma matriz dos coeficientes de correlação entre as todas as variáveis, dependentes e independentes. Utilizou-se a análise de regressão linear múltipla para sumarizar a associação entre condição SE do bairro e mortalidade precoce por DCV. Havia correlação espacial entre as variáveis independentes e entre as variáveis dependentes, mas não na associação entre elas, ou seja, a associação em um bairro ocorreu independentemente da associação nos bairros vizinhos. Assim, não há necessidade de relatar as técnicas de regressão espacial (realizadas com achados similares).

Para descrever a desigualdade na mortalidade precoce por DCV entre os bairros com condições SE extremas foram estimados o índice de desigualdade da pendente (IDP) e o índice relativo da desigualdade (IRD). O cálculo dessas estimativas exige a criação de uma variável intermediária (Ridit), que é um indicador da posição da mortalidade em relação ao valor da variável socioeconômica, que nesse caso foi o escore do componente principal descrito anteriormente. Os bairros foram ordenados segundo o escore SE. A seguir, foram calculadas as freqüências relativa (FR) e cumulativa (FA) de óbitos precoces ponderadas pelo tamanho das populações, e depois o Ridit = (FA + (FA-FR))/2. O IDP é o coeficiente de regressão do coeficiente de mortalidade sobre o Ridit e o IRD a diferença entre os valores extremos da reta de regressão.

Utilizou-se o programa Excel para organizar o banco de dados, o SPSS 13.0 "for Windows" e o "Statistica" para as análises não espaciais; o GeoDa e o SigEpi para as análises espaciais, o Tabwin para os mapas temáticos e o software Brechas 1.0 para as mensurações das desigualdades entre os bairros. O projeto foi aprovado pelo comitê de ética do Hospital Moinhos de Vento, onde estava alojado. O estudo foi parcialmente financiado pela "Initiative for Cardiovascular Health, CDC-Delhi".

Resultados

Entre 2000 e 2004, a mortalidade por DCV na faixa dos 45-64 anos correspondeu a 28,5% dos óbitos totais no intervalo de idade, e a 22,8% de todos os óbitos por DCV. Na faixa etária, 40% dos óbitos cardiovasculares foram por DIC e 30% por doença cerebrovascular (DCeV).

A tabela 1 mostra o número de bairros, a população e as médias das variáveis independentes e dependentes por estrato socioeconômico. Há um gradiente linear nas medidas das variáveis independentes entre o melhor (estrato 1) e o pior estratos (estrato 4). Há também uma tendência linear de aumento da mortalidade cardiovascular entre o estrato 1 e o estrato 4. A consistência dos dados torna fácil e direta a interpretação desses resultados.

A fig. 3 mostra a distribuição da mortalidade precoce por DCV, DIC e DCeV nos quatro estratos, e a figura 4 descreve as desigualdades entre os estratos. A mortalidade precoce por doenças cardiovasculares é 2,6 vezes maior no estrato 4 comparado ao estrato 1. Para o estrato com piores indicadores e para a cidade como um todo, as frações da mortalidade atribuíveis à desigualdade social (FRA), tendo como referência o estrato 1, foram, respectivamente, 62% e 44,7%. Ou seja, 62% dos óbitos precoces por DCV no estrato 4 e 44,7% na cidade poderiam ser evitados se a respectiva população tivesse as mesmas condições socioeconômicas que a população do estrato 1. Para a DIC e a DCeV, as frações do risco atribuível à desigualdade SE na cidade foram, respectivamente, 39,8% e 47,6%.

A matriz de correlações na fig. 5 sugere elevada correlação do tipo linear entre todas as variáveis. As variáveis independentes que mais fortemente se mostraram relacionadas com os indicadores de mortalidade cardiovascular foram: renda, educação e violência. Na análise de regressão linear múltipla, violência e renda permaneceram independente e significativamente associadas com os três desfechos analisados. O modelo matemático final, considerando todos os bairros e a mortalidade por todas as DCV, foi: mortalidade cardiovascular 45-64 anos = 233,77 + 184,79 violência - 2,6 renda.

O coeficiente de determinação (r2) resultante dessa equação é de 0,61, isto é, 61% da variabilidade na distribuição no coeficiente de mortalidade por DCV precoce podem ser explicados pela variabilidade na distribuição das variáveis violência e renda. Achados equivalentes foram observados para os desfechos DIC e DceV.

A estimativa do risco de mortalidade por DCV precoce no bairro com a melhor situação socioeconômica (correspondendo a um Ridit = 1) foi de 123.1/100.000, e no bairro com a pior situação (Ridit = 0) foi de 402,5/100.000. A diferença estimada (IDP) foi de -279,5/100.000, e o índice relativo de desigualdade entre os extremos (IRD) correspondeu a 402,5 / 123,1 ou 3,3. Ou seja, a mortalidade por doenças cardiovasculares é 3,3 vezes maior no pior bairro em relação ao melhor bairro. O IRD foi de 2,5 para doença isquêmica do coração e 3,9 para as doenças cerebrovasculares (ver fig. 6).

Discussão

Tal como ocorre nos Estados Unidos e na Europa, desde 1980 as taxas de mortalidade (óbitos/100 mil habitantes) relativas à DIC e doença cerebrovascular reduziram-se significativamente no Brasil, em todas as idades12-13. Apesar disso, a demanda por atendimento a doenças crônicas nos serviços de saúde deve crescer nas próximas décadas, acompanhando o deslocamento das coortes nascidas durante o período de taxas mais elevadas de fecundidade (até aproximadamente 1965-70)14. Até 2020, o maior crescimento no numero de adultos ocorrerá entre 45 e 64 anos. A partir de 2020, o crescimento desloca-se progressivamente para a população mais velha14. A mortalidade por DCV na população entre 45-64 anos é elevada no Brasil, comparado a países desenvolvidos, especialmente entre as mulheres15-16. A diferença aumenta com a redução na faixa etária. No grupo mais jovem, de 35 a 44 anos, a mortalidade por infarto agudo do miocárdio e por doença cerebrovascular em 1988 era, respectivamente, três e cinco vezes maior no Brasil que nos Estados Unidos entre os homens, e quatro e seis vezes entre as mulheres16. Os achados do presente estudo suportam a idéia de que essa diferença esteja associada à má qualidade de vida das populações dos grandes centros urbanos brasileiros, comparada à dos países desenvolvidos.

Mesmo numa cidade com IDH relativamente alto como Porto Alegre, quase a metade dos óbitos precoces (45%) seria evitada se todos os bairros tivessem as condições do melhor de quatro estratos SE, o que equivale a dizer que há 80% de óbitos precoces em excesso na cidade, atribuíveis a essa desigualdade de condições socioeconômicas entre bairros. Duas variáveis, a "média de anos de educação dos chefes de família" – um indicador dos antecedentes de inclusão/exclusão social dos moradores – e a "mortalidade por causas externas" – um indicador da exposição corrente a risco, foram capazes de, somadas, explicar 61% da distribuição na mortalidade por DCV entre os bairros.

Esses achados são consistentes com outros publicados recentemente no Brasil17-19. Ishitani e cols.17, estudando óbitos de adultos entre 35-64 anos ocorridos entre 1999 e 2001 em 98 municípios com mais de cem mil habitantes, sendo mais de 90% residentes em área urbana, mostraram, por meio de regressão linear simples e múltipla, correlação negativa entre DCV e renda/escolaridade e positiva com pobreza e más condições de moradia. Godoy e cols.18 mostraram, em São José do Rio Preto (SP), que o componente principal extraído de variáveis refletindo renda e educação nos domicílios explicava 87% da variação entre os estratos censitários, e que a estratificação em quartis com base nesse componente associava-se com uma mortalidade por DCV 40% superior no pior, comparado ao melhor estrato. Melo e cols.19, estudando a distribuição espacial da mortalidade por infarto agudo do miocárdio no Rio de Janeiro, descreveram padrão espacial associado com forte gradiente socioeconômico.

Diferenças na ocorrência de adoecimento e morte podem ser atribuídas a diferenças no acesso ao atendimento dos doentes20 e a diferenças na ocorrência de exposição a fatores de risco1,21,22. Coerentemente, as propostas de intervenção enfatizariam a ampliação de investimentos em serviços de saúde voltados à identificação precoce e ao acompanhamento continuado de portadores de doenças crônicas e seus fatores de risco23. Mas tratar individualmente pessoas doentes ou de alto risco, embora cumpra um importante papel humanitário, tem pequeno impacto na redução das taxas de adoecimento populacional, isso porque se estaria atuando na causa dos casos, mas não na causa da ocorrência24.

Nancy Krieger tem proposto que a desigualdade social em saúde seria resultado da incorporação biológica ("embodiement") de experiências sociais desiguais ("embodying inequality")25. Entre as condições incorporadas biologicamente, mas fortemente determinadas socialmente, estariam o peso ao nascer, a altura, e respostas imunológicas a infecções adquiridas25, que são sabidamente associados à aquisição de fenótipos metabólicos e imunológicos de risco para algumas causas de adoecimento26. No caso da aterosclerose, a transição do paradigma degenerativo para o inflamatório27 permitiria atribuir essas diferenças SE na ocorrência de DCV à interação entre acumulação desigual de vulnerabilidade biológica ao longo da vida (baixo peso ao nascer, infecções, estresse) e níveis desiguais de exposições a fatores ambientais correntes26,28. Investir na prevenção, nesse caso, seria investir na melhoraria das condições de vida da população.

Embora a história nunca se repita, pode-se aprender com ela. Há coincidências significativas entre a situação atual das grandes cidades brasileiras e as cidades européias do início do século XIX29-32. Lá como aqui, a industrialização promoveu um rápido aumento da população urbana, com "favelização" e grande desigualdade social na mortalidade30-31. Nos cem anos da revolução industrial, a população de Paris e de Londres aumentou cinco vezes, e a de Berlin, dez vezes31. Em 50 anos, entre 1950 e 2000, a população urbana brasileira passou de 19 milhões para 146 milhões de habitantes, ou seja, aumentou mais de sete vezes33. Entre 1830-1840, Villermé na França e Chadwick na Inglaterra mostraram que a mortalidade era maior nas grandes cidades. Villermé mostrou que a mortalidade era 50% maior nos distritos mais pobres31. A tuberculose, seguida de perto pela pneumonia e pela influenza eram então as principais causas de morte nas cidades européias31. Discutia-se se a pobreza causava a doença ou a doença causava a pobreza29-32. A inter-relação entre doença e desenvolvimento social era tão presente na Europa que data dessa época (1848) a famosa frase de Virchow: "Medicina é uma ciência social e política nada mais é do que Medicina em grande escala".

Também em 1848, depois de documentar as péssimas condições de saúde da população trabalhadora da Grã-Bretanha, Edwin Chadwick – o pai da Saúde Pública inglesa32 – defendeu e fez aprovar o "Public Health Act". O argumento de Chadwick era que a doença generalizada resultava em pobreza para os trabalhadores e em importante perda de produtividade econômica para a Inglaterra. A solução por ele proposta foi realizar investimentos em obras de engenharia sanitária, que além de beneficiarem diretamente a saúde, estimulariam o crescimento econômico, gerariam emprego e ampliariam o acesso dos mais pobres à comida (redução da pobreza), contribuindo assim para a manutenção da ordem social32.

Conclusão

Hoje aqui, como na Europa há 150 anos, o grande desafio é a redução do excesso de adoecimento precoce entre adultos pobres. A tuberculose foi substituída pelas DCV como principal causa de morte. O esperado crescimento no número de casos de DCV precoce nos próximos 15-20 anos, e nos mais velhos depois disso, terá impacto significativo nos orçamentos do SUS e da Previdência Social28,34-35, e afetará a produtividade e a competitividade do país no mercado globalizado.

O exemplo de Chadwick demonstra que não é necessário escolher entre investir na prevenção de doenças para reduzir o impacto econômico do adoecimento1 ou intervir na pobreza para reduzir o adoecimento e a morte precoces2. A melhor opção seria integrar as duas estratégias, ou seja, priorizar políticas de saúde que, além de resultarem em ganhos diretos na saúde, estimulem o crescimento econômico nacional e a melhoria das condições sociais. E promover políticas inter-setoriais de desenvolvimento econômico que valorizem a promoção da saúde e a redução da morbidade e mortalidade por doenças crônicas na população.

Potencial Conflito de Interesses

Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.

Fontes de Financiamento

O presente estudo foi parcialmente financiado por IC-Health Delhi (Índia).

Vinculação Acadêmica

Não há vinculação deste estudo a programas de pós-graduação.

Maria Inês Azambuja

Rua Ramiro Barcelos 2600/420 - Bom Fim

90035-003 - Porto Alegre, RS - Brasil

E-mail:

miazambuja@terra.com.br

Artigo recebido em 12/11/07; revisado recebido em 09/01/08; aceito em 15/01/08.

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BACKGROUND: Two perspectives, the economic (disease causing impoverishment) and social (poverty causing illness), have internationally disputed the justification for public health policies. OBJECTIVE: To investigate the relationship between early mortality by cardiovascular disease (CVD) and socioeconomic (SE) conditions in the city of Porto Alegre (PA), and discuss bases and strategies for the prevention of CVD. METHODS: An ecological analysis of the association between mortality by CVD at 45-64 years of age and SE conditions of 73 districts/neighborhoods in PA. The relative risk (RR) and the fraction of risk (FRA) attributable to inequality among the districts grouped into 4 SE strata were estimated. RESULTS: Early mortality by CVD was 2.6 times higher in the districts classified in the worst compared to the best of the 4 SE strata. Among the extreme districts, the RR reached 3.3 for CVD and 3.9 for cerebrovascular disease. Compared to the mortality in the best stratum, 62% of the early deaths in the worst stratum and 45% of those in the city as a whole could be attributed to socioeconomic inequality. CONCLUSION: Almost half of the mortality by CVD before 65 years of age can be attributed to poverty. Disease, on the other hand, contributes towards poverty and reduces competitiveness of the country. It is necessary to reduce illness and recover the health of the poorest inhabitants with investments that result in national economic development and improvement of the social conditions of the population.

 Mortality cardiovascular diseases disease prevention social inequity

ORIGINAL ARTICLES

Premature mortality due to cardiovascular disease and social inequalities in Porto Alegre: from evidence to action

Sérgio Luiz Bassanesi; Maria Inês Azambuja; Aloyzio Achutti

Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Academia Sul-Riograndense de Medicina, Porto Alegre, RS - Brazil

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SUMMARY

BACKGROUND: Two perspectives, the economic (disease causing impoverishment) and social (poverty causing illness), have internationally disputed the justification for public health policies.

OBJECTIVE: To investigate the relationship between early mortality by cardiovascular disease (CVD) and socioeconomic (SE) conditions in the city of Porto Alegre (PA), and discuss bases and strategies for the prevention of CVD.

METHODS: An ecological analysis of the association between mortality by CVD at 45-64 years of age and SE conditions of 73 districts/neighborhoods in PA. The relative risk (RR) and the fraction of risk (FRA) attributable to inequality among the districts grouped into 4 SE strata were estimated.

RESULTS: Early mortality by CVD was 2.6 times higher in the districts classified in the worst compared to the best of the 4 SE strata. Among the extreme districts, the RR reached 3.3 for CVD and 3.9 for cerebrovascular disease. Compared to the mortality in the best stratum, 62% of the early deaths in the worst stratum and 45% of those in the city as a whole could be attributed to socioeconomic inequality.

CONCLUSION: Almost half of the mortality by CVD before 65 years of age can be attributed to poverty. Disease, on the other hand, contributes towards poverty and reduces competitiveness of the country. It is necessary to reduce illness and recover the health of the poorest inhabitants with investments that result in national economic development and improvement of the social conditions of the population.

Key words: Mortality; cardiovascular diseases; disease prevention; social inequity.

Introduction

Two perspectives, the macroeconomic (disease causing impoverishment)1 and the social (poverty causing disease)2-4, have been disputed as justifications for public health policies.

In the area of chronic diseases, as of 2001, international organizations have alerted to the risk of migration of the CVD epidemic from central countries to those of middle and low incomes due to populational aging, urbanization, and the increased capacity for consumption of the inhabitants of these countries5-7. To prevent these chronic illnesses, they have recommended restructuring health care services in order to prioritize the early identification of individuals at risk and their ongoing treatment5-7.

The macroeconomic argument has been emphatically used to stimulate immediate action. Based on demographic estimates, Leeder et al1 suggest that there is a two-decade window of opportunity to establish awareness and avoid catastrophic consequences for countries twenty to forty years from now.

The perspective of social determinants in illness had little expression in the central countries during the 20th century, and reemerged during the transition to the 21st century because of economic globalization8. Nevertheless, attention given to chronic diseases in this agenda is still irrelevant9.

This study intends to investigate the association between early mortality by cardiovascular disease and socioeconomic inequalities in Porto Alegre, and suggest paths to prevention based on the interpretation of the findings.

Methods

This is a cross-section ecological study, which has as analysis units the districts of the Porto Alegre municipality. The city was chosen because of its high average Human Development Index (HDI = 0.865 in 200010) despite marked inequalities in social development indicators (from 0.46 to 0.93) among its regions11.

Data relative to the variables "age", "gender", "basic cause of death (ICD10)", and "place of residence" were extracted from a databank with 51,562 georeferenced deaths during the period between 2000 and 2004, the number of liveborns in the information system of liveborns in Porto Alegre from 2000 to 2004, and information relative to demographic and socioeconomic variables of microdata from the year 2000 Census. Based on the available primary variables, those used in this study and listed in Panel 1 were selected or constructed. The decision to use early deaths instead of all deaths was made in order to increase the specificity of cardiovascular diagnoses and to avoid the possibility of the greater longevity of the richest individuals artificially inflating the risk of death by cardiovascular disease in this population stratum.

All data were pooled by district of residence. Data relative to all the original 9 districts with less than 3,000 inhabitants in 2000 were incorporated into contiguous districts, resulting in a universe of 73 study units.

In order to minimize random fluctuation in the estimates of annual mortality by CVD, ischemic heart disease (IHD), and cerebrovascular disease (CeVD) in the district, in addition to the mean 5-year mortality rate, empirical Bayesian attenuation was used. Assuming the existence of a spatial tendency in event distribution, the occurrences were reestimated taking into consideration the annual means of cases in the neighboring districts.

Analyses were carried out using as units the districts and their distribution in 4 SE risk strata. Initially, mortality cartograms were made stratifying the districts into 4 levels of each of the seven socioeconomic variables selected (Fig. 1). The cartograms suggested a strong spatial correlation among the independent variables.

In order to optimize stratification as per the set of independent variables, 3 different strategies were used: cluster analysis, analysis of the principal components, and Moran spatial autocorrelation. The cluster analysis defined, for the set of variables, four strata as the groupings with the least variability within each one and the greatest difference among them. The distribution of the districts in the strata defined by the K-means method is shown on Figure 2A. Analysis of the principal components sought to reduce the number of independent variables (due to the high spatial autocorrelation suggested by the initial cartogram) prior to the stratification of the districts. The technique resulted in the production of a single component, with the power to explain 74% of the variation among the study units and highly correlated with all the variables. This component was parameterized in order to be read as a score with a mean equal to zero and standard deviation equal to one, in which the more negative values were associated with the better districts and the more positive values with the worst districts. Stratification of the districts in four levels according to this score can be seen on the cartogram in Figure 2B. This score was also used to estimate the difference in risk and the relative risk among the extreme districts (see below). For Moran's autocorrelation, a matrix of adjacent neighborhoods was used. Each one of the independent variables was tested and the score was generated by the analysis of the principal components. The objective was to assess if the neighboring areas are similar regarding the variable in question compared to the standard that would be expected in a situation of complete spatial randomness. The autocorrelation was considered significant when p<0.05. The Moran I Global Indices consistently showed highly significant global spatial autocorrelation for all the independent variables and for the principal component. The Moran I Local Indices enabled mapping of the districts according to whether they were surrounded by neighborhoods with equivalent (low-low or high-high) or different (low-high or high-low) rates of risk, guiding the delimitation of borders among the strata. The splatter plot for the score generated in the principal component analysis may be seen in Figure 2C. The final district SE stratification proposal took into account the coincidences among the three methods and the borders established by Moran's method. In the few cases with unclear district classification, reference was made to the original cartograms of the education and income variables, and personal knowledge of the city was used. The final stratification of the districts into strata 1, 2, 3, and 4, respectively, as high, medium-high, medium-low, and low socioeconomic levels is presented in Figure 2D.

The 4 strata reflect approximate quartiles of the quality of life levels into which the districts are distributed. Based on them, estimates were made of the relative risk (RR) and fraction of risk (FRA) of early cardiovascular death attributable to SE inequality between stratum 1 (best) and 4 (worst) SE level, and between stratum 1 and the city as a whole.

With data referring to each district, a matrix was produced to correlate all the variables. In order to summarize the association between the SE condition of the district and early mortality by CVD, IHD, and CeVD, multiple linear regression analyses were performed. There was a spatial correlation among the independent variables and among the dependent variables, but not in the associations among them, i.e., the association in one district occurred independently from the association in the neighboring districts. Thus, there is no need to report spatial regression techniques (carried out with similar findings).

In order to describe early CVD mortality inequality among the districts with extreme SE conditions, the Slope Index of Inequality (SII) and the Relative Index of Inequality (RII) were estimated. Calculation of these estimates requires the creation of an intermediate variable (Ridit), an indicator of the position of mortality relative to the socioeconomic variable, which in this case was the score of the principal component previously described. The districts were ordered according to their SE scores. Next, calculations were made of the Relative Frequency (RF) and Cumulative Frequency (CF) of early deaths weighted by the size of the population, followed by the Ridit = (CF + (CF-RF))/2. SII is the linear regression coefficient of the coefficient of mortality over the Ridit, and RII is the difference between the extreme values of the regression line.

Excel software was used to organize the databank: SPSS 13.0 for Windows and Statistica for non-spatial analyses, GeoDa and SigEpi for spatial analyses, Tabwin for thematic maps, and Brechas 1.0 for measurements of inequalities among the districts. The project was approved by the Ethics Committee of the Hospital Moinhos de Vento, where it was based. The study was partially financed by the Initiative for Cardiovascular Health, CDC-Delhi.

Results

Between 2000 and 2004, mortality by CVD for 45-64 years of age corresponded to 28.5% of the total deaths and 22.8% of all deaths by CVD. In this age bracket, 40% of the cardiovascular deaths were due to IHD and 30% were due to cerebrovascular disease (CeVD).

Table 1 shows the number of districts, populations, and means of the independent and dependent variables per socioeconomic stratum. There is a linear gradient in the measurements of the independent variables between the best stratum (stratum 1) and the worst stratum (stratum 4). There is also a linear tendency towards increased cardiovascular mortality between stratum 1 and stratum 4. The consistency of the data enables an easy and direct interpretation of these results.

Figure 3 shows the distribution of early mortality by CVD, IHD, and CeVD in the four strata, and figure 4 illustrates the inequalities among the strata. Early mortality by cardiovascular disease is 2.6 times greater in stratum 4 compared to stratum 1. For the stratum with the worst indicators and for the city as a whole, the fractions of mortality (FRA) attributable to social inequality using as reference stratum 1 were 62% and 44.7%, respectively. In other words, 62% of early deaths by CVD in stratum 4 and 44.7% in the city could have been avoided if the respective population had the same socioeconomic conditions as stratum 1. For IHD and CeVD, the fractions of risk attributable to SE inequality were 39.8 and 47.6%, respectively.

The matrix of correlations in figure 5 suggests a high linear-type correlation between the variables. The independent variables that showed the most pronounced relationship with the cardiovascular mortality indicators were income, education, and violence. In the multiple linear regression analysis, violence and income remained independent and significantly associated with the three outcomes analyzed. The final mathematical model, considering all the districts and mortality by all CVD, was Cardiovascular Mortality 45-64 years = 233.77 + 184.79 Violence - 2.6 Income

The coefficient of determination (r2) resulting from this equation is 0.61, i.e., 61% of the variability in the distribution of the coefficient of early mortality by CVD can be explained by the variability in the distribution of Violence and Income. Equivalent findings were noted for the outcomes IHD and CeVD.

The estimated risk of mortality by early CVD in the district with the best socioeconomic situation (corresponding to one Ridit = 1) was 123.1/100,000, and in the district with the worst situation (Ridit = 0) it was 402.5/100,000. The estimated difference (SII) was -279.5/100,000 and the Relative Inequality Index (RII) between the extremes corresponded to 402.5/123.1, or 3.3. In other words, mortality by cardiovascular disease is 3.3 times greater in the worst district relative to the best district. RII was 2.5 for ischemic heart disease, and 3.9 for cerebrovascular disease (Figure 6).

Discussion

As is true for the United States and Europe, since 1980, mortality rates (deaths/100 thousand inhabitants) due to IHD and cerebrovascular disease dropped significantly in Brazil, for all age groups12-13. Even so, the demand for treatment of chronic diseases at health care centers is expected to climb in the next decades, accompanying the dislocation of cohorts born during the period of highest fertility rates (up until approximately 1965-70)14. Until 2020, the greatest growth in number of adults will occur between the ages of 45 and 64 years. After 2020, growth will shift progressively towards the older population14. Mortality by CVD in the 45-64 years of age population is high in Brazil compared to developed countries, especially among the women15-16. This difference increases with the decrease in age. In the younger group, aged 35 to 44 years, mortality by acute myocardial infarct and cerebrovascular disease in 1988 was 3 and 5 times higher, respectively, in Brazil than in the USA among men and 4 and 6 times higher, respectively, among women16. The findings of this study support the idea that this difference is associated with the poor quality of life of the populations in the large urban centers compared to those of developed countries.

Even in a city with a relatively high HDI such as Porto Alegre, almost half of the early deaths (45%) could be avoided if all the districts had the best conditions of the 4 SE strata, which means 80% of the excessive early deaths in the city attributable to this inequality of socioeconomic conditions among districts. Two variables, the average of years of education of the household heads - an indicator of the antecedents of social inclusion/exclusion of the residents - and mortality by external causes - an indicator of the current exposure to risk, were capable of together explaining 61% of the distribution of mortality by CVD among the districts.

These findings are consistent with others published recently in Brazil17-19. Ishitani et al17 in studying the deaths of adults 35-64 years old between 1999 and 2001 in 98 municipalities with more than 100,000 inhabitants, 90% of them residents of the urban area, showed, by simple and multiple linear regression, a negative correlation between CVD and income/educational level, and a positive association with poverty and poor living conditions. In São José do Rio Preto, SP, Godoy et al18 showed that the principal component extracted from the variables that reflects income and education in the domiciles explained 87% of the variation among the census strata, and stratification in quartiles based on this component was associated with a mortality by CVD 40% higher in the worst compared to the best stratum. Melo et al19 in studying the spatial distribution of mortality by acute myocardial infarct in Rio de Janeiro, described a spatial distribution associated with a strong socioeconomic gradient.

Differences in the occurrence of illness and death may be attributed to differences in access to treatment of patients20 and the difference in exposure to risk factors1,21,22. Similarly, intervention proposals emphasize the amplification of investments in health care services geared towards early identification and ongoing accompaniment of individuals with chronic diseases and their risk factors23. Nevertheless, individual treatment of ill or high-risk patients, while fulfilling an important humanitarian role, has a small impact in reducing populational rates of illness, since action is taken in reference to the cause of those cases, but not to the cause of the occurrences24.

Nancy Krieger has proposed that social inequality in health care is the result of an embodiment of unequal social experiences - embodying inequality25. Among the conditions biologically incorporated but with strong social determinants are birth weight, height, and immune responses to acquired infections25, which are known to be associated with the acquisition of metabolic and immune phenotypes of risk for some causes of illness26. In the case of atherosclerosis, the transition from the degenerative to the inflammatory paradigm27 would enable these SE differences in the occurrence of CVD to be attributed to the interaction between unequal accumulation of biological vulnerability over a lifetime (low birth weight, infections, and stress) and unequal levels of current exposure to environmental factors26,28. Investment in prevention, in this case, would be an investment in the improvement of living conditions of the population.

Even though history never repeats itself, much can be learned from it. There are significant coincidences between the present situation of the large Brazilian cities and European cities at the beginning of the 19th century29-32. As is the case here, industrialization promoted a rapid increase in the urban population with the appearance of shanty towns/slums and great social inequality in mortality30-31. During the 100 years of the industrial revolution, the population of Paris and London increased 5 times, and that of Berlin, 10 times31. In 50 years, between 1950 and 2000, the Brazilian urban population went from 19 million to 146 million inhabitants, i.e., it increased more than 7 times33. Between 1830 and 1840, Villermé in France and Chadwick in England showed that mortality was greater in the large cities. Villermé showed that mortality was 50% higher in the poorest districts31. Tuberculosis, followed closely by pneumonia and influenza, was the primary cause of death in European cities31. The question debated then was if poverty caused disease or disease caused poverty29-32. The interrelationship between disease and social development was so significant in Europe that the famous phrase spoken by Virchow dates back to this period (1848): "Medicine is a social science, and politics is nothing more than medicine on a large scale." Also in 1948, after documenting the horrific health conditions of the working population in Great Britain, Edwin Chadwick – the father of English Health Care32 - defended and promoted the approval of the "Public Health Act." Chadwick's argument was that generalized disease resulted in poverty for the workers and a significant loss of economic productivity for England. The solution he proposed was to carry out investments in sanitary engineering projects, which besides benefiting health directly, would stimulate economic growth, create jobs, and widen access of the poorest to food (reduction of poverty), thus contributing to maintaining social order32.

In Brazil today, as was the case in Europe 150 years ago, the great challenge is the reduction of excessive illness among poor adults. Tuberculosis was substituted by CVD as the main cause of death. The expected growth in the number of cases of early CVD over the next 15-20 years, and in older individuals after that, will have a significant impact on the budgets of the National Unified Health System [SUS] and the Ministry of Social Security and Social Assistance [Previdência Social]28,34-35, and affect the productivity and competitiveness of the country in the globalized market.

Chadwick's example demonstrates that it is not necessary to chose between investing in the prevention of diseases in order to reduce the economic impact of illness1 or intervening in poverty in order to reduce the rates of disease and early death2. The best alternative would be to integrate the two strategies, i.e., prioritize health care policies, which besides resulting in direct gains in terms of health care, would stimulate national economic growth and improvement of social conditions. Moreover, it would advance intersector policies of economic development that value the promotion of health and the reduction of morbimortality by chronic illnesses in the population.

Potential Conflict of Interest

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

Sources of Funding

This study was partially funded by IC-Health Delhi (Índia).

Study Association

This study is not associated with any graduation program.

References