FUNDAMENTO: As doenças cardiovasculares são a primeira causa de morte no Brasil, especialmente entre idosos. No município do Rio de Janeiro (MRJ), predomina a mortalidade por doenças isquêmicas do coração (DIC). Estudos mostram uma associação entre o processo de urbanização, as condições socioeconômicas e a mudança no estilo de vida com a ocorrência de DIC. OBJETIVO: Descrever a distribuição geográfica da taxa de mortalidade por DIC em idosos do MRJ em 2000 e sua correlação com variáveis socioeconômicas. MÉTODOS: Estudo ecológico, com análise espacial da distribuição da taxa de mortalidade por DIC em idosos que residiam no MRJ em 2000, padronizada por sexo e faixa etária, e de suas correlações com variáveis socioeconômicas do censo demográfico. RESULTADOS: Não foram observadas correlações fortes entre as variáveis socioeconômicas e a mortalidade por DIC em idosos no âmbito dos bairros. Algumas correlações encontradas, embora fracas, apontaram uma maior mortalidade associada a um melhor nível socioeconômico. Após correção da taxa de mortalidade por DIC por meio do acréscimo das causas mal definidas (CMD) de óbito, algumas associações adquiriram o sentido de piores condições socioeconômicas e maior mortalidade por DIC. Foi encontrada dependência espacial para variáveis socioeconômicas, mas não para a mortalidade por DIC. CONCLUSÃO: A dependência espacial encontrada nas variáveis socioeconômicas mostra que o espaço urbano no MRJ, embora heterogêneo, possui certa dose de discriminação no âmbito dos bairros. Algumas correlações encontradas entre DIC e variáveis socioeconômicas apresentaram sentido oposto ao da literatura, o que pode estar em parte relacionado às proporções de CMD ou ao perfil distinto nessa faixa etária.
ARTIGO ORIGINAL
EPIDEMIOLOGIA
Espaço urbano e a mortalidade por doença isquêmica do coração em idosos no Rio de Janeiro
IInstituto de Estudos de Saúde Coletiva (IESC) da Universidade Federal do Rio de Janeiro
IIHospital dos Servidores do Estado - Ministério da Saúde
IIISecretaria Municipal de Saúde e Defesa Civil do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ - Brasil
As doenças cardiovasculares (DCV) são a primeira causa de morte no Brasil, especialmente entre os idosos1. As doenças cerebrovasculares (DCBV) e as doenças isquêmicas do coração (DIC) totalizam mais de 60% dos óbitos por DCV. No estado do Rio de Janeiro, as DCBV ainda ultrapassam as DIC, embora em alguns municípios, como o Rio de Janeiro, as DIC ocupem o primeiro lugar2.
Em 2002, a mortalidade proporcional por DIC, no Brasil, foi de 30,5% das mortes por DCV, sendo que, na faixa etária acima de 60 anos, foi de 27,4% para o sexo feminino, e para o sexo masculino foi de 32,0% dos óbitos por DCV. No município do Rio de Janeiro, essa mortalidade foi de 34,9%, sendo de 32,0% para mulheres acima de 60 anos e de 38,1% para os homens na mesma faixa etária1.
Estudos que analisaram a variação geográfica da doença isquêmica do coração encontraram a participação de fatores ambientais entre os seus determinantes, destacando-se o processo de urbanização, as condições socioeconômicas da população e a mudança no estilo de vida3-8.
No município do Rio de Janeiro (MRJ), estudos realizados9,10 evidenciaram uma relação inversa entre desigualdade social e situação de saúde, com o crescimento das taxas de mortalidade nas regiões menos urbanizadas e mais desprovidas de rede pública de esgoto sanitário.
Alguns autores3,5,8 que avaliaram o acesso a procedimentos invasivos cardiovasculares concluíram que as populações com baixa renda têm menor probabilidade de alcançar tal acesso. Estudos brasileiros11-13 que avaliaram o risco de morte e doenças cardiovasculares concluíram que o aumento do risco foi influenciado por piores condições socioeconômicas.
Estudos ecológicos têm sido utilizados para estudar o comportamento e a distribuição das doenças, sendo relativamente rápidos e de baixo custo, não requerendo o conhecimento individual da distribuição das variáveis. Tem sido crescente a utilização de técnicas de análise espacial nesse tipo de estudo14,15.
O objetivo deste estudo é descrever a distribuição geográfica da taxa de mortalidade por DIC em idosos do MRJ no ano 2000 e sua correlação com variáveis socioeconômicas.
Foi realizado um estudo ecológico sobre a variação da taxa de mortalidade por DIC em idosos que residiam no MRJ no ano 2000. Considerou-se idoso o indivíduo com idade igual ou superior a 60 anos, em concordância com o estipulado no Estatuto do Idoso16.
Os dados de mortalidade foram obtidos a partir do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM), fornecidos pela Secretaria Estadual de Saúde do Rio de Janeiro. Foram considerados os óbitos de idosos residentes no município do Rio de Janeiro que tinham como causa básica a doença isquêmica do coração (códigos I20.0 a I25.9 da 10ª. revisão da Classificação Internacional da Doença, CID-10, da Organização Mundial da Saúde - OMS).
Os dados socioeconômicos foram obtidos do censo demográfico realizado em 2000 pela Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (FIBGE) e acessados a partir da página do Instituto Municipal de Urbanismo Pereira Passos17, ou cedidos pela FIBGE18. Foram analisadas as diferentes variáveis socioeconômicas disponíveis no censo, representando estimativas de renda, escolaridade, organização familiar, acesso a diferentes bens de consumo, acesso a serviços básicos e densidade de pessoas por dormitório dos domicílios permanentes, além da proporção de idosos. Para a apresentação no artigo, foram selecionadas apenas as estimativas que exibiram correlação com a taxa de mortalidade por DIC.
A unidade de análise espacial foi o bairro. Em 2000, o MRJ contava com 158 bairros; para a análise espacial foram aglomerados os bairros da Pavuna com Parque Colúmbia, elevado à condição de bairro somente em 199919; a Barra da Tijuca com o Joá, em função deste último não ter tido nenhum óbito de nenhuma causa em 2000; e o Recreio dos Bandeirantes com Grumari, por este apresentar apenas dois óbitos totais não pertencentes ao capítulo IX das doenças do aparelho circulatório (um no capítulo X e outro no capítulo XVIII da CID-10) e ter a menor população de todos os bairros do Rio de Janeiro.
Para fins administrativos, na área de saúde, o MRJ é dividido em 10 áreas programáticas (AP): a AP 1.0 corresponde às regiões do Centro, Zona Portuária, Rio Comprido, São Cristóvão, Paquetá e Santa Teresa; a AP 2.1, às regiões de Botafogo, Copacabana, Lagoa e Rocinha; a AP 2.2, às regiões da Tijuca e Vila Isabel; a AP 3.1, às regiões de Ramos, Penha, Ilha do Governador, Complexo do Alemão e Maré; a AP 3.2, às regiões de Inhaúma, Méier e Jacarezinho; a AP 3.3, às regiões de Irajá, Madureira, Anchieta e Pavuna; a AP 4.0, às regiões de Jacarepaguá, Barra da Tijuca e Cidade de Deus; a AP 5.1, às regiões de Bangu e Realengo; a AP 5.2, às regiões de Campo Grande e Guaratiba; e a AP 5.3, que corresponde à região de Santa Cruz17. A
Dos 3.771 óbitos por DIC ocorridos em idosos no MRJ em 2000, foram excluídos 84 por não apresentarem a variável "bairro de residência" devidamente preenchida. A taxa de mortalidade foi padronizada por sexo e faixa etária, categorizada em faixas etárias de 60 a 69 anos, 70 a 79 anos e 80 ou mais anos. A padronização foi feita pelo método direto e utilizou-se a população do MRJ como população padrão.
Devido à ocorrência de 10,8% de óbitos por causas mal definidas no MRJ em 2000, e levando-se em conta a hipótese de subestimação dos óbitos por DIC, considerou-se ainda estudar duas correções para esta taxa de mortalidade padronizada por sexo e faixa etária. A primeira utilizou a técnica adotada por Oliveira e cols.12 e consistiu em alocar para os óbitos por DIC parte dos óbitos por causas mal definidas em proporção igual a que guardava os óbitos definidos em relação a todos os óbitos, excluídos os maldefinidos; a taxa assim corrigida foi chamada de
Para a análise da correlação entre a taxa de mortalidade e as demais variáveis, foi utilizado o coeficiente de correlação de Spearman. No seu cálculo, foram retirados os bairros cuja taxa de mortalidade era muito discrepante (
A correlação espacial das variáveis foi analisada através do índice de Moran, que testa a existência de autocorrelação espacial e tem estrutura similar ao coeficiente de correlação de Pearson. O índice de Moran pode ser entendido como um coeficiente de correlação entre valores da mesma variável mensurada em locais vizinhos, tendo, geralmente, uma variação entre -1 e 1. Quando não existe autocorrelação espacial, seu valor tende a 0. A agregação espacial é expressa por valores positivos, enquanto valores negativos expressam autocorrelação inversa15.
Utilizou-se como critério de significância o valor de p abaixo de 0,05. Posteriormente, foram feitos os mapas das variáveis que tiveram as melhores correlações com o desfecho.
Foram utilizados os programas SPlus 2000 e ArcGis 8.0 para a análise dos dados.
O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa do Núcleo de Estudos de Saúde Coletiva da Universidade Federal do Rio de Janeiro e foi parcialmente financiado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e pela Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ).
A taxa bruta de mortalidade por DIC na população geral foi de 82,42 por 100.000 habitantes, sendo que para a população acima de 60 anos foi de 501,70 por 100.000 habitantes.
A
A
A
Na análise da correlação entre a taxa de mortalidade por DIC
Ao analisar-se a correlação entre as variáveis socioeconômicas e a taxa de mortalidade por DIC
A
A distribuição espacial da taxa de mortalidade por DIC
Na
Este estudo não observou correlações fortes entre as variáveis socioeconômicas disponíveis e a mortalidade por DIC em idosos no âmbito dos bairros. Uma possível explicação pode estar relacionada ao perfil socioeconômico heterogêneo dentro de cada bairro. Assim, as variáveis socioeconômicas representariam um valor médio que não seria capaz de discriminar variações nesse nível de agregação.
Algumas correlações encontradas neste estudo têm sentido oposto ao que tem sido descrito na literatura, que em geral aponta para uma maior mortalidade por DIC associada a um perfil socioeconômico mais desfavorável. Estudos realizados pela Organização Mundial da Saúde revelaram que os países em desenvolvimento, locais com os piores níveis socioeconômicos, concentram grande parte da carga das doenças cardiovasculares20. Estudo desenvolvido em Bambuí, Minas Gerais, encontrou associação entre escolaridade menor que 4 anos e um pior perfil de risco para doenças cardiovasculares em adultos21. Outro estudo em Salvador, Bahia, mostrou uma elevada proporção de múltiplos fatores de risco cardiovascular em associação com a população de cor negra e menor escolaridade22. Já um estudo realizado em Botucatu, São Paulo, não encontrou associação entre o risco de morte cardiovascular e os indicadores socioeconômicos em uma coorte de idosos, levantando a hipótese de que o grupo estudado era muito homogêneo quanto a essas características23.
Em nosso estudo, encontramos associação entre a menor mortalidade por DIC em idosos, padronizada por sexo e faixa etária, com algumas variáveis que expressam nível socioeconômico menos favorecido: bairros com maior proporção de baixa renda e bairros com maior proporção de domicílios sem computador. Por outro lado, a proporção de domicílios particulares permanentes, cuja pessoa responsável recebe mais de 15 salários mínimos, correlacionou-se com a maior mortalidade por DIC. Esses achados podem estar relacionados à seleção da faixa etária de idosos. É possível que piores condições socioeconômicas se reflitam em diferenças desfavoráveis quanto aos desfechos cardiovasculares, especialmente isquêmicos, antes dos 60 anos, em fases mais precoces da vida. Talvez, por esse motivo, estudos que não fazem restrições de faixa etária encontram relação inversa entre condição socioeconômica e DIC, e o presente estudo não. A seleção etária pode ter mascarado a relação que há entre os fenômenos ao longo de toda a vida das pessoas. A competição por outras causas de mortalidade nessa faixa etária, como acidente vascular encefálico e doenças respiratórias, também poderia atenuar possíveis associações entre nível socioeconômico e mortalidade por DIC.
Outra explicação para as associações observadas poderia ser o confundimento pela proporção de óbitos de causas mal definidas, maior nos bairros economicamente mais desfavorecidos. Nesse sentido, ao corrigir-se a taxa de mortalidade por DIC através do acréscimo das causas mal definidas, algumas das associações se inverteram e assumiram o sentido mais descrito na literatura. De qualquer forma, os resultados do presente estudo não podem ser generalizados para o período total de vida das pessoas.
Cabe ressaltar que um estudo multicêntrico, conduzido no Brasil, com o objetivo de determinar os fatores de risco para a ocorrência de IAM, também encontrou que a ocorrência deste foi mais prevalente entre os que tinham melhores condições socioeconômicas4.
A correlação da maior proporção de casais com filhos com menor mortalidade por DIC e a da maior proporção de domicílios com moradores individuais e maior mortalidade são descritas, podendo estar relacionadas com a influência de fatores psicossociais. A literatura tem referido a influência do estado marital e apoio social para o idoso sobre a mortalidade cardiovascular23,24.
Este estudo não encontrou autocorrelação espacial significativa da mortalidade por DIC em idosos. Outro estudo recente sobre distribuição espacial da mortalidade por infarto agudo do miocárdio (IAM) no MRJ encontrou dependência espacial fraca, embora com significância estatística. O referido estudo, diferentemente do nosso, analisou exclusivamente a mortalidade por IAM e em todas as faixas etárias, enfatizando a elevada proporção observada de óbitos precoces (abaixo de 65 anos). As autoras mostraram um padrão heterogêneo da distribuição espacial dos óbitos por IAM associado a um forte gradiente social, considerando este "padrão em mosaico" consistente com os contrastes sociais existentes em nosso município13.
O referido estudo13 encontrou um padrão de sub-risco de mortalidade por IAM na Zona Oeste, principalmente nas AP 5.1 e AP 5.3, não consistente com o perfil socioeconômico e de acesso aos serviços de saúde da área, menos favorecida em relação a outras do município. As autoras levantaram a hipótese de que a taxa de mortalidade por IAM pudesse ter sido subestimada em consequência à elevada proporção de causas mal definidas de óbito nessa região. Essas autoras optaram por fazer o ajuste da taxa de mortalidade a partir do acréscimo das causas mal definidas.
As limitações do presente estudo dizem respeito, em primeiro lugar, à qualidade dos dados, oriundos de bases de dados secundários. Em relação ao SIM, estudos25,26 ressaltam que os dados de mortalidade brasileiros são amplos e de razoável qualidade. A sua cobertura em 2002 foi de 83,3% para o país como um todo, variando de 92,6% no Rio Grande do Sul a 52,9% no Maranhão1. Embora venha ocorrendo uma melhora gradativa da qualidade dos dados de mortalidade, no Brasil ainda se tem cerca de 14% das mortes classificadas como mal definidas25. No município do Rio de Janeiro, essas têm apresentado uma média de 10% das causas de óbito ao longo dos anos27. Em 2000, a proporção de óbitos classificados como sendo por causas mal definidas foi de 10,8%.
A confiabilidade dos dados no Rio de Janeiro é tradicionalmente considerada satisfatória, mas há que se considerar também o peso das causas mal definidas, ainda acima dos valores considerados baixos, que seriam em torno de 4% a 6% de óbitos por causas mal definidas25.
No estado do Rio de Janeiro, observou-se uma elevação das causas mal definidas, particularmente do código R99 correspondente à causa indeterminada, coincidente com a publicação da
Alguns autores sugerem corrigir a taxa de mortalidade por doença cardiovascular, inclusive DIC, pela distribuição proporcional dos grupos de causas definidas de mortalidade12. Outros autores consideram insatisfatória29 a prática da redistribuição proporcional dos óbitos por causas mal definidas entre os capítulos por causas bem definidas. Ainda outros optaram pelo ajuste a partir do acréscimo das causas mal definidas13.
Neste estudo, observou-se que as maiores proporções de causas mal definidas foram encontradas nos bairros das AP 3.3, 5.1, 5.2 e 5.3, o que pode estar ligado à questão do acesso aos serviços de saúde e à qualidade destes serviços prestados à população. Há de se destacar que essas regiões têm baixa cobertura de assistência médica terciária13, o que pode estar diretamente implicado com a grande proporção do código R99 da CID-10, utilizado em situações onde a "causa indeterminada" é a única informação contida na declaração de óbito27. Eventualmente, o idoso que consegue acesso ao socorro médico pode chegar morto ou vir a morrer logo após dar entrada no hospital, impossibilitando a obtenção de um diagnóstico preciso.
A análise da correlação entre a taxa de mortalidade por DIC padronizada por sexo e faixa etária e as variáveis socioeconômicas encontrou algumas associações que, embora fracas, traduziram o sentido de maior mortalidade associada a melhor nível socioeconômico em idosos. Esse achado pode estar em parte relacionado às proporções de causas mal definidas. Por outro lado, pode estar relacionado a um perfil distinto na faixa etária de idosos, já observado em outro estudo23. No presente estudo, foram utilizados dois métodos distintos de correção por causas mal definidas. O primeiro deles, denominado taxa de mortalidade por DIC em idosos
O sub-risco de morte do idoso por DIC em parte dos bairros da AP 5.2 manteve-se o mesmo após as duas correções realizadas.
Santos e Noronha9, ao discutirem a qualidade dos dados para a análise espacial em saúde baseada em dados secundários, falam sobre os problemas da variável utilizada para o georreferenciamento, como a ausência de informação e os erros de classificação. No presente estudo, encontramos 2,2% de óbitos em que o bairro de residência foi ignorado. Além disso, não se podem controlar os erros de classificação do bairro de residência, que pode ter sido influenciado por um bairro vizinho que fosse mais conhecido.
Ao analisar algumas variáveis descritoras de características socioeconômicas do espaço urbano do município do Rio de Janeiro e a distribuição da taxa de mortalidade por DIC em idosos, este estudo encontrou dependência espacial para variáveis socioeconômicas, mas não para a mortalidade por DIC em idosos. A despeito de o espaço urbano ser muito heterogêneo no âmbito dos bairros, esse achado demonstra certo grau de aglomeração em função do nível socioeconômico. Não foram encontradas correlações fortes entre as variáveis socioeconômicas e a mortalidade por DIC. Algumas correlações encontradas, embora fracas, apontaram para uma maior mortalidade associada ao nível socioeconômico mais favorecido em idosos, considerando-se a taxa de mortalidade por DIC padronizada por sexo e faixa etária. Hipóteses para esses resultados podem estar relacionadas à distribuição heterogênea das proporções de causas mal definidas, ao perfil distinto nessa faixa etária ou ao confundimento relacionado à seleção dessa faixa etária.
Novos estudos se fazem necessários para uma melhor compreensão do impacto das causas mal definidas sobre tais associações; das relações entre o espaço urbano do Rio de Janeiro, reconhecidamente heterogêneo dentro de cada bairro, utilizando-se unidades geográficas menores que o bairro; e do processo saúde-doença, particularmente no que se refere à mortalidade cardiovascular em idosos. Finalmente, o conhecimento da distribuição espacial de variáveis associadas a esse processo pode colaborar com a tomada de decisões dos gestores e atores do sistema de saúde.
Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.
O presente estudo foi financiado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e parcialmente financiado pela Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (Faperj).
Este artigo é parte de dissertação de mestrado de Germana Périssé de Abreu pelo Instituto de Saúde Coletiva da Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Correspondência: Claudia Caminha Escosteguy Rua Sacadura Cabral, 178 20221-903 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil E-mail:
Artigo recebido em 13/05/08; revisado recebido em 08/07/09; aceito em 01/09/08.
BACKGROUND: Cardiovascular diseases are the leading cause of death in Brazil, especially among the elderly. In the city of Rio de Janeiro (RJC), ischemic heart disease (IHD) is the predominant cause of mortality. Studies show an association between the process of urbanization, socioeconomic conditions and changes in lifestyle with the occurrence of IHD. OBJECTIVE: To describe the geographical distribution of the IHD mortality rates in the elderly of RJC in 2000 and its correlation with socioeconomic variables. METHODS: This was an ecological study with a spatial analysis of the distribution of the IHD mortality rates in the elderly residing in RJC in 2000, standardized by gender and age, and its correlation with socioeconomic variables from the demographic census. RESULTS: There were no strong correlations between the socioeconomic variables and IHD mortality in the elderly in the districts. Some correlations, albeit weak, showed an association between higher socioeconomic status and higher mortality. After correcting the IHD mortality rate by adding ill-defined causes (IDC) of death, an association between low socioeconomic status and higher mortality from IHD was observed. The study showed spatial dependence for socioeconomic variables, but not for mortality from IHD. CONCLUSION: The spatial dependence observed in economic variables shows that the urban space in MRJ, although heterogeneous, has a certain amount of discrimination in the districts. Some correlations between IHD and socioeconomic variables were opposite to those found in the literature, and this may be partly related to the proportion of IDC, or to the exclusive profile of this age group.
IInstituto de Estudos de Saúde Coletiva (IESC) da Universidade Federal do Rio de Janeiro
IIHospital dos Servidores do Estado - Ministério da Saúde
IIISecretaria Municipal de Saúde e Defesa Civil do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ - Brazil
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Cardiovascular diseases (CVD) are the leading cause of death in Brazil, especially among the elderly1. Cerebrovascular diseases (CBVD) and ischemic heart diseases (IHD) represent more than 60% of CVD deaths. In the state of Rio de Janeiro, CBVD still exceed IHD, although in some cities, like Rio de Janeiro, IHD are the leading cause of death2.
In 2002, the proportion of IHD mortality was 30.5% of deaths from CVD, and, in the age group above 60 years, the mortality rate from CVD was 27.4% for females and 32.0% for males. In Rio de Janeiro, this rate was 34.9% for the general population, and 32.0% for women over 60 years, and 38.1% for men over 60 years1.
Studies that analyzed the geographic variation of ischemic heart disease verified the involvement of environmental factors among its determinants, especially the process of urbanization, socio-economic conditions and changes in lifestyle3-8.
In Rio de Janeiro (RJC)9,10, studies showed an inverse relationship between social inequality and health status, with an increase in mortality rates in the less urban regions which are not well served by the public sanitary sewer system.
Some authors3,5,8 who evaluated the access to invasive cardiovascular procedures concluded that people with low income are less likely to achieve such access. Brazilian studies11-13 that evaluated the risk of death and cardiovascular disease concluded that the increased risk was influenced by low socioeconomic status.
Ecological studies have been used to study the behavior and distribution of diseases, and they are relatively fast and inexpensive, requiring no knowledge of the distribution of individual variables. The use of spatial analysis techniques in this type of study has increased14,15.
The objective of this study was to describe the geographical distribution of mortality rates from IHD in the elderly in RJC, in 2000, and its correlation with socioeconomic variables.
This was an ecological study on the variation of the mortality rate from IHD in elderly people who lived in RJC in 2000. Individuals aged over 60 years were considered elderly, in accordance with the Elderly Statute16.
Mortality data were obtained from the Information System (SIM), provided by the State Health Department of Rio de Janeiro. We considered the deaths of elderly residents in the municipality of Rio de Janeiro that had ischemic heart disease as the primary cause of death (codes I20.0 to I25.9 of the 10th Review of the International Classification of Diseases, ICD-10, World Health Organization - WHO).
Socio-economic data were obtained from the census conducted in 2000 by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) and accessed from the page of Pereira Passos Municipal Institute of Urbanism17 or provided by IBGE18. We analyzed the various socioeconomic variables available in the census, representing estimates of income, education, family structure, access to different consumer goods, access to basic services and density of persons per household in permanent homes, and the proportion of elderly members. For presentation in the study we selected only estimates that showed a correlation with the rate of IHD mortality.
The spatial analysis unit was the district. In 2000, RJC had 158 districts. For spatial analysis we grouped the districts of Pavuna with Parque Colúmbia, which received the status of district only in 199919; and Barra da Tijuca with Joá, because the latter had no death from any cause in 2000; and Bandeirantes with Grumari, because the latter had only two deaths, not included in the Chapter IX of circulatory system diseases (one in chapter X, and one in Chapter XVIII of ICD-10), and they have the smallest population of all districts of Rio de Janeiro.
For administrative purposes, RJC is divided into 10 health program areas (AP): AP 1.0 includes Centro, Zona Portuária, Rio Comprido, São Cristóvão, Paquetá and Santa Teresa regions; AP 2.1 includes Botafogo, Copacabana, Lagoa, and Rocinha regions; AP 2.2 includes Tijuca and Vila Isabel regions; AP 3.1 includes Ramos, Penha, Ilha do Governador, Complexo do Alemão, and Maré regions; AP 3.2 includes Inhaúma, Méier, and Jacarezinho regions; AP 3.3 includes Irajá, Madureira, Anchieta, and Pavuna regions; AP 4.0 includes Jacarepaguá, Barra da Tijuca, and Cidade de Deus regions; AP 5.1 includes Bangu and Realengo regions; AP 5.2 includes Campo Grande and Guaratiba regions; AP 5.3 comprises the region of Santa Cruz17.
Of 3,771 IHD deaths occurred in the elderly in 2000, in RJC, 84 were excluded for not having the variable "residence district" duly completed. The mortality rate was standardized by gender and age groups, and categorized by the following age groups: 60 to 69 years, 70 to 79 years, and 80 or more years. The standardization was made by direct method and used the population of RJC as a standard population.
Due to the occurrence of 10.8% of deaths from ill-defined causes in RJC in 2000, and considering the possibility of underestimating the IHD deaths, two corrections for this mortality rate standardized by gender and age have been taken into account. The first used the technique adopted by Oliveira et al which consisted in allocating to the IHD deaths those from ill-defined causes in a proportion equal to that represented by defined deaths in relation to all deaths, excluding the ill-defined, and the adjusted rate was called balanced and adjusted. The second correction was the technique adopted by Melo et al13 which consisted in the inclusion of all deaths classified as ill-defined causes in the analysis; the adjusted rate was called rate plus ill-defined causes (IDC). The ill-defined causes are classified in Chapter XVIII (R00 to R99) of ICD-10, "symptoms, signs and abnormal clinical and laboratory findings not elsewhere classified."
To analyze the correlation between mortality rate and other variables, we used the Spearman's correlation coefficient. In the calculation, we excluded the districts with very discrepant rates (outliers).
The spatial correlation of the variables was analyzed using the Moran index, which tests the existence of spatial structure and is similar to the correlation coefficient of Pearson. Moran's index can be understood as a correlation coefficient between values of the same variable measured in the district, and it usually ranges between - 1 and 1. When there is spatial autocorrelation, its value tends to 0. The spatial aggregation is expressed by positive values, while negative values express inverse autocorrelation15.
We used the value of p below 0.05 as significance criterion. Later, we made maps of the variables that had the best correlation with the outcome.
We used the programs SPlus 2000 and ArcGis 8.0 for data analysis.
The study was approved by the Ethics in Research of the Center for Research on Collective Health, Federal University of Rio de Janeiro, and was partially funded by the National Council for Scientific and Technological Development (CNPq) and the
The crude IHD mortality rate in the general population was 82.42 per 100,000 inhabitants, whereas in the population over 60 it was 501.70 per 100,000 inhabitants.
When analyzing the correlation between balanced and adjusted IHD mortality rate and socioeconomic variables, we observed the same pattern found in mortality from IHD, without correction in the proportion of elderly (positive correlation), and in the proportion of couples with children (negative correlation). For the other variables, there was no statistically significant correlation.
When analyzing the correlation between socioeconomic variables and IHD mortality rate plus IDC, we found a pattern that was distinct from the one mentioned above. The correlation became positive and statistically significant for the following variables: proportion of households whose head has no income, including those who only receive benefits; proportion of households whose head has an income less than or equal to three minimum wages, including those without income; and proportion of households that have no computer. The addition of IDC to the IHD mortality rate reversed the direction of the association for 4 variables, which followed the pattern of worse socio-economic conditions and increased IHD mortality. The proportion of households whose head has an income higher than or equal to 15 minimum wages, and the proportion of individual residents, which showed positive correlations with the rate without correction, became negatively correlated.
The spatial distribution of the balanced and adjusted IHD mortality rate is shown in
This study found no strong correlations between the socioeconomic variables available and IHD mortality in the elderly in the districts. A possible explanation may be related to a heterogeneous socioeconomic profile within each district. Therefore, the socioeconomic variables represent an average value that would not be able to discriminate variations at this level of aggregation.
Some correlations found in this study are opposite to what has been described in the literature, which generally indicates a higher IHD mortality associated with a more unfavorable socioeconomic profile. Studies conducted by the World Health Organization revealed that the developing countries, which are the places with the lowest socioeconomic conditions, concentrate most of the burden of cardiovascular diseases20. A study conducted in Bambuí, Minas Gerais State, found an association between having had less than 4 years of schooling and a worse risk profile for cardiovascular disease in adults21. Another study conducted in Salvador, Bahia, showed a high proportion of multiple cardiovascular risk factors associated with the black population with less schooling22. Another study conducted in Botucatu, São Paulo, found no association between the risk of cardiovascular death and socioeconomic indicators in a cohort of elderly, raising the possibility that the group studied was very homogeneous as regards these traits 23.
In our study, we found a correlation between lower IHD mortality in the elderly, standardized by age and gender, and some variables that reflect lower socioeconomic level: districts with larger proportion of low-income, and districts with larger proportion of households without a computer. On the other hand, the proportion of permanent private households, whose head earns more than 15 minimum wages, was associated with higher mortality from IHD. These findings may be related to the selection of the elderly age group. It is possible that low socioeconomic status results in adverse differences regarding cardiovascular outcomes, especially ischemic events before 60 years of age, in earlier stages of life. Perhaps it was for this reason that studies with no age restrictions found an inverse relationship between socioeconomic status and IHD, and this study did not. The selection group may have masked the relationship that exists between these phenomena throughout the subjects' lives. Competition with other causes of mortality in this age group, such as stroke and respiratory diseases, could also minimize possible associations between socioeconomic status and mortality from IHD.
Another explanation for the associations observed could be the confounding induced by the proportion of deaths from ill-defined causes, which is larger in economically disadvantaged districts. Therefore, by correcting the IHD mortality rate by adding the ill-defined causes, some of the associations were reversed and showed results similar to those described in the literature. Anyway, the results of this study can not be generalized for people's entire life.
It should be noted that a multicenter study conducted in Brazil, to determine the risk factors for AMI, also found that this occurrence was more prevalent among those who had the best socioeconomic conditions4.
The correlations between higher proportion of couples with children with lower IHD mortality, and higher proportion of households with individuals and higher mortality have been described and may be related to the influence of psychosocial factors. The literature has referred to the influence of marital status and social support for the elderly on cardiovascular mortality23,24.
This study found no significant spatial autocorrelation of IHD mortality in the elderly. Another recent study on the spatial distribution of mortality from acute myocardial infarction (AMI) in RJC found a weak, although statistically significant spatial dependence. This study, unlike ours, exclusively examined mortality from AMI and in all age groups, emphasizing the high proportion of early deaths observed (below 65 years). The authors showed a heterogeneous pattern of spatial distribution of AMI deaths associated with a strong social gradient, considering this "mosaic pattern" consistent with the social inequalities existing in our municipality13.
The study13 found a sub-risk standard of mortality from AMI in the western area, especially in AP 5.1 and AP 5.3, which is not consistent with the socioeconomic background and the access to health services in the area, less favored than the others in the municipality. The authors hypothesized that the mortality rate from AMI may have been underestimated due to the high proportion of ill-defined causes of death in this region. The authors chose to make the adjustment in the mortality rate by adding ill-defined causes.
The limitations of this study relate primarily to the quality of data, which originated from secondary databases. As for the SIM, studies25,26 point out that the mortality data in Brazil are large and of reasonable quality. Its coverage in 2002 was 83.3% for the country as a whole, ranging from 92.6% in Rio Grande do Sul to 52.9% in Maranhão1. Although a gradual improvement has been observed in the quality of mortality data in Brazil, about 14% of deaths are still classified as ill-defined25. In the municipality of Rio de Janeiro, these have accounted for an average of 10% of deaths over the years27. In 2000, the proportion of deaths classified as ill-defined was 10.8%.
The reliability of the data in Rio de Janeiro is traditionally regarded as satisfactory, but we must also consider the weight of ill-defined causes, still above the values considered low, which would be around 4% to 6% of deaths from ill-defined causes25.
In the state of Rio de Janeiro, there was an increase in ill-defined causes, particularly the code R99 which corresponds to unknown causes, coinciding with the publication of SES Resolution n.o 550 of January 23, 199028, which states that, having exhausted the attempts to determine the underlying cause of death (and if there is no suspicion of violent death), death is declared due to "undetermined cause." A study on the investigation of deaths from ill-defined causes conducted by the Epidemiological Information Management of SMS-RJ showed that 13.5% of the recovered deaths belonged to the group of diseases of the circulatory system27.
Some authors suggest correcting the mortality rate from cardiovascular disease, including DIC, by proportionally distributing different defined causes of death12. Other authors29 consider as insatisfactory the practice of proportional redistribution of well-defined causes among deaths from ill-defined causes. Still others have opted for the adjustment by the addition of ill-defined causes13.
In this study, we found that the highest rates of ill-defined causes were found in the districts of AP 3.3, 5.1, 5.2, and 5.3, which can be connected to the issue of access to health services and quality of service to the population. It must be noted that these regions have poor tertiary health care coverage13, which can be directly associated with the large proportion of R99 code of ICD-10, used in situations in which "undetermined" is the only information contained in the death certificate27. Occasionally, an elderly patient who has access to medical help, may arrive dead or die soon after being admitted, making it impossible to obtain an accurate diagnosis.
The analysis of the correlation between the IHD mortality rate, standardized by gender and age, and socioeconomic variables found some associations which, albeit weak, resulted in increased mortality associated with higher socioeconomic status in the elderly. This finding may be partly related to the proportion of ill-defined causes. On the other hand, it may be related to a distinct profile in the age group of elderly, already observed in another study23. In this study, we used two different methods of correction of ill-defined causes. The first, called balanced and adjusted IHD mortality rate in the elderly12, set aside most of the associations previously reported, because, although weak, they were statistically significant. The IHD mortality rate plus IDC in the elderly, (obtained by the second correction method), reversed some of the associations found initially at the IDC rate without correction. The associations found with the IHD mortality rate plus IDC tended to show greater mortality in districts with low socioeconomic status, which is consistent with what is found in the literature12,21-23. However, the variable proportion of households with one resident, which previously was positively correlated with IHD mortality, started to have a negative correlation, and the proportion of households with a density of more than 4 people per bedroom started to show a weak and not significant positive correlation. This correction included all deaths from ill-defined causes in the mortality rate from IHD plus IDC, which probably does not reflect reality, tending to overestimate the mortality rate. Moreover, the highest proportions of deaths from ill-defined causes can be found in AP 3.3, 5.1, 5.2, and 5.3, which are economically disadvantaged. The correction of the rate by the addition of these ill-defined deaths tend to elevate mortality in association with less favorable socioeconomic conditions.
The sub-risk of death of elderly people from IHD in the districts of the AP 5.2 remained the same after the two corrections were made.
Santos and Noronha9, while discussing the quality of data for spatial analysis in health care, based on secondary data, referred to the problems of the variable used for the geo-referenciation, such as lack of information and misclassification. In this study, we found 2.2% deaths of patients whose district of residence was unknown. Moreover, we can not control the misclassification of the residential area, which may have been influenced by a neighboring district that is better known.
In dealing with some descriptor variables of socioeconomic characteristics of urban space in Rio de Janeiro and the distribution of IHD mortality rates in the elderly, this study found spatial dependence for socioeconomic variables, but not for IHD mortality in the elderly. Despite the fact that the urban space is very heterogeneous within the districts, this finding demonstrates a degree of agglomeration in terms of socioeconomic status. There were strong correlations between the socioeconomic variables and mortality from IHD. Some correlations, although weak, showed an increased mortality associated with more favored socioeconomic status in the elderly, taking into account IHD mortality rate standardized by gender and age. Possible explanations for these results may be related to a heterogeneous distribution of the proportions of ill-defined causes, the distinctive profile of this age group, or a confouding related to the selection of this age group.
Further studies are needed to better understand the impact of ill-defined causes on such associations, the relationship between urban spaces in Rio de Janeiro, known to be heterogeneous within each district, using geographical units that are smaller than the district, and the health and disease process, particularly with regard to cardiovascular mortality in the elderly. Finally, the understanding of the spatial distribution of variables associated with this process can collaborate with the decisions of managers and actors in the health system.
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
This study was funded by
This article is part of the thesis of master submitted by Germana Périssé de Abreu from
FUNDAMENTO: Las enfermedades cardiovasculares son la primera causa de muerte en Brasil, especialmente en adultos mayores. En el municipio de Rio de Janeiro (MRJ), predomina la mortalidad por enfermedades isquémicas del corazón (EIC). Estudios muestran una asociación entre el proceso de urbanización, las condiciones socioeconómicas y el cambio en el estilo de vida con la ocurrencia de EIC. OBJETIVO: Describir la distribución geográfica de la tasa de mortalidad por EIC en adultos mayores del MRJ en 2000 y su correlación con variables socioeconómicas. MÉTODOS: Estudio ecológico, con análisis espacial de la distribución de la tasa de mortalidad por EIC en adultos mayores que residían en el MRJ en el 2000, normalizada por sexo e intervalo de edades, y de sus correlaciones con variables socioeconómicas del censo demográfico. RESULTADOS: No se observaron correlaciones fuertes entre las variables socioeconómicas y la mortalidad por EIC en adultos mayores en el ámbito de los barrios. Algunas correlaciones encontradas, aunque tenues, indicaron una mayor mortalidad asociada a un mejor nivel socioeconómico. Después de la corrección de la tasa de mortalidad por EIC por medio del agregado de las causas mal definidas (CMD) de fallecimiento, algunas asociaciones adquirieron el sentido de peores condiciones socioeconómicas y mayor mortalidad por EIC. Se encontró dependencia espacial para variables socioeconómicas, pero no para a mortalidad por EIC. CONCLUSIÓN: La dependencia espacial encontrada en las variables socioeconómicas muestra que el espacio urbano en el MRJ, aunque heterogéneo, posee cierta dosis de discriminación en el ámbito de los barrios. Algunas correlaciones encontradas entre EIC y variables socioeconómicas presentaron sentido opuesto al de la bibliografía, lo que puede estar en parte relacionado a las proporciones de CMD o al perfil distinto en ese intervalo de edades.
IInstituto de Estudos de Saúde Coletiva (IESC) da Universidade Federal do Rio de Janeiro
Hospital dos Servidores do Estado - Ministério da Saúde
IISecretaria Municipal de Saúde e Defesa Civil do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ - Brasil
Correspondencia
Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la primera causa de muerte en Brasil, especialmente en adultos mayores1. Las enfermedades cerebrovasculares (ECBV) y las enfermedades isquémicas del corazón (EIC) totalizan más del 60% de los fallecimientos por ECV. En el estado de Rio de Janeiro, las ECBV todavía superan las EIC, aunque en algunos municipios, como Rio de Janeiro, las EIC ocupan el primer lugar2.
En 2002, la mortalidad proporcional por EIC, en Brasil, fue del 30,5% de las muertes por ECV, siendo que, en el intervalo de edades superior a 60 años, fue del 27,4% para el sexo femenino, y para el sexo masculino fue del 32,0% de los fallecimientos por ECV. En el municipio de Rio de Janeiro, esta mortalidad fue del 34,9%, siendo del 32,0% para mujeres mayores de 60 años y del 38,1% para hombres en el mismo intervalo de edades1.
Estudios que analizaron la variación geográfica de la enfermedad isquémica del corazón encontraron la participación de factores ambientales entre sus determinantes, destacándose el proceso de urbanización, las condiciones socioeconómicas de la población y el cambio en el estilo de vida3-8.
En el municipio de Rio de Janeiro (MRJ). Estudios realizados9,10 evidenciaron una relación inversa entre desigualdad social y situación de salud, con el crecimiento de las tasas de mortalidad en las regiones menos urbanizadas y más desprovistas de red pública de alcantarillado.
Algunos autores3,5,8 que evaluaron el acceso a procedimientos invasivos cardiovasculares concluyeron que las poblaciones con bajos ingresos tienen menor probabilidad de alcanzar tal acceso. Estudios brasileños11-13 que evaluaron el riesgo de muerte y enfermedades cardiovasculares concluyeron que el aumento del riesgo se vio influenciado por peores condiciones socioeconómicas.
Estudios ecológicos se han utilizado para estudiar el comportamiento y la distribución de las enfermedades, siendo relativamente rápidos y de bajo costo, no exigiendo el conocimiento individual de la distribución de las variables. Es creciente la utilización de técnicas de análisis espacial en este tipo de estudio14,15.
El objetivo de este estudio es describir la distribución geográfica de la tasa de mortalidad por EIC en adultos mayores del MRJ en 2000 y su correlación con variables socioeconómicas.
Se realizó un estudio ecológico sobre la variación de la tasa de mortalidad por EIC en adultos mayores que residían en el MRJ en el año 2000. Se consideró adulto mayor al individuo con edad igual o superior a 60 años, de conformidad con lo estipulado en el Estatuto del Adulto Mayor16.
Los datos de mortalidad se obtuvieron a partir del Sistema de Información sobre Mortalidad (SIM), proporcionados por la Secretaría Estatal de Salud de Rio de Janeiro. Se consideraron los fallecimientos de adultos mayores residentes en el municipio de Rio de Janeiro que tenían como causa básica la enfermedad isquémica del corazón (códigos I20.0 a I25.9 de la 10ª. revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades, CIE-10, de la Organización Mundial de la Salud - OMS).
Los datos socioeconómicos se obtuvieron del censo demográfico realizado en 2000 por la Fundación Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (FIBGE) y recolectados a partir de la página del Instituto Municipal de Urbanismo Pereira Passos17, o fueron cedidos por la FIBGE18. Se analizaron las diferentes variables socioeconómicas disponibles en el censo, representando estimativas de ingresos, escolaridad, organización familiar, acceso a diferentes bienes de consumo, acceso a servicios básicos y densidad de personas por dormitorio de los domicilios permanentes, además de la proporción de adultos mayores. Para la presentación en el artículo se seleccionaron sólo las estimativas que mostraron correlación con la tasa de mortalidad por EIC.
La unidad de análisis espacial fue el barrio. En 2000, el MRP contaba con 158 barrios; para el análisis espacial se aglomeraron los barrios de Pavuna con Parque Colúmbia, elevado a la condición de barrio sólo en 199919, Barra da Tijuca con Joá, en función de que este último no tuvo ningún fallecimiento por ninguna causa en 2000, y Recreio dos Bandeirantes con Grumari, puesto que éste presentaba sólo dos fallecimientos totales no pertenecientes al capítulo IX de las enfermedades del aparato circulatorio (uno en el capítulo X y otro en el capítulo XVIII de la CIE-10) y tener la menor población de todos los barrios de Rio de Janeiro.
Para fines administrativos, en el área de salud, el MRJ se divide en 10 áreas programáticas (AP): la AP 1.0 corresponde a las regiones de Centro, Zona Portuária, Rio Comprido, São Cristóvão, Paquetá y Santa Teresa; la AP 2.1, a las regiones de Botafogo, Copacabana, Lagoa y Rocinha; la AP 2.2, a las regiones da Tijuca y Vila Isabel; la AP 3.1, a las regiones de Ramos, Penha, Ilha do Governador, Complexo do Alemão y Maré; la AP 3.2, a las regiones de Inhaúma, Méier y Jacarezinho; la AP 3.3, a las regiones de Irajá, Madureira, Anchieta y Pavuna; la AP 4.0, a las regiones de Jacarepaguá, Barra da Tijuca y Cidade de Deus; la AP 5.1, a las regiones de Bangu y Realengo; la AP 5.2, a las regiones de Campo Grande y Guaratiba; y la AP 5.3, que corresponde a la región de Santa Cruz17. La
De los 3.771 fallecimientos por EIC ocurridos en adultos mayores en el MRJ en 2000, se excluyeron 84 por no presentar la variable "barrio de residencia" debidamente completada. La tasa de mortalidad se normalizó por sexo e intervalo de edades, categorizada en intervalos de edades de 60-69 años, 70-79 años y 80 años o más. La normalización se realizó por el método directo y se utilizó la población del MRJ como población estándar.
Debido a la ocurrencia del 10,8% de fallecimientos por causas mal definidas en el MRJ en 2000, y tomando en cuenta la hipótesis de subestimación de los fallecimientos por EIC, se consideró además estudiar dos correcciones para esta tasa de mortalidad normalizada por sexo e intervalo de edades. La primera utilizó la técnica adoptada por Oliveira et al12 y consistió en atribuir a los fallecimientos por EIC parte de los fallecimientos por causas mal definidas en proporción igual a la que guardaban los fallecimientos definidos con relación a todos los fallecimientos, excluyendo los mal definidos; la tasa corregida de esta manera fue llamada
Para el análisis de la correlación entre la tasa de mortalidad y las demás variables, se utilizó el coeficiente de correlación de Spearman. Para su cálculo se retiraron los barrios cuya tasa de mortalidad era muy discrepante (
La correlación espacial de las variables fue analizada mediante el índice de Moran, que prueba la existencia de autocorrelación espacial y tiene estructura similar al coeficiente de correlación de Pearson. El índice de Moran puede ser entendido como un coeficiente de correlación entre valores de la misma variable medida en locales vecinos, teniendo, generalmente, una variación entre -1 y 1. Cuando no existe autocorrelación espacial, su valor tiende a 0. La agregación espacial se expresa mediante valores positivos, mientras que valores negativos expresan autocorrelación inversa15.
Se utilizó como criterio de significancia el valor de p inferior 0,05. Posteriormente, se realizaron los mapas de las variables que presentaron las mejores correlaciones con el desenlace.
Se utilizaron los programas SPlus 2000 y ArcGis 8.0 para el análisis de los datos.
El estudio fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación del Núcleo de Estudios de Salud Colectiva de la Universidad Federal de Rio de Janeiro y fue parcialmente financiado por el Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq) y por la Fundación Carlos Chagas Filho de Amparo a la Investigación del Estado de Rio de Janeiro (FAPERJ).
La tasa bruta de mortalidad por EIC en la población general fue de 82,42 por 100.000 habitantes, siendo que para la población de más de 60 años fue de 501,70 por 100.000 habitantes.
La
La
La
En el análisis de la correlación entre la tasa de mortalidad por EIC
Al analizar si la correlación entre las variables socioeconómicas y la tasa de mortalidad por EIC
La
La distribución espacial de la tasa de mortalidad por EIC
En la
Este estudio no observó correlaciones fuertes entre las variables socioeconómicas disponibles y la mortalidad por EIC en adultos mayores en el ámbito de los barrios. Una posible explicación puede estar relacionada al perfil socioeconómico heterogéneo dentro de cada barrio. Así, las variables socioeconómicas representarían un valor promedio que no sería capaz de discriminar variaciones en ese nivel de agregación.
Algunas correlaciones encontradas en este estudio tienen sentido opuesto al que se ha descrito en la bibliografía, que en general indica una mayor mortalidad por EIC asociada a un perfil socioeconómico más desfavorable. Estudios realizados por la Organización Mundial de la Salud revelaron que los países en desarrollo, locales con los peores niveles socioeconómicos, concentran gran parte de la carga de las enfermedades cardiovascular20. Un estudio desarrollado en Bambuí, Minas Gerais, encontró asociación entre escolaridad menor que 4 años y un peor perfil de riesgo para enfermedades cardiovasculares en adultos21. Otro estudio en Salvador, Bahía, mostró una elevada proporción de múltiples factores de riesgo cardiovascular en asociación con la población de color negro y menor escolaridad22. Ya un estudio realizado en Botucatu, São Paulo, no encontró asociación entre el riesgo de muerte cardiovascular y los indicadores socioeconómicos en una cohorte de adultos mayores, levantando la hipótesis de que el grupo estudiado era muy heterogéneo en cuanto a esas características23.
En nuestro estudio, encontramos asociación entre la menor mortalidad por EIC en adultos mayores, normalizada por sexo e intervalo de edades, con algunas variables que expresan nivel socioeconómico menos favorecido: barrios con mayor proporción de bajos ingresos y barrios con mayor proporción de domicilios sin ordenador. Por otro lado, la proporción de domicilios particulares permanentes, cuya persona responsable recibe más de 15 salarios mínimos, se correlacionó con la mayor mortalidad por EIC. Estos hallazgos pueden estar relacionados a la selección de intervalo de edades de adultos mayores. Es posible que peores condiciones socioeconómicas se reflejen en diferencias desfavorables en cuanto a los desenlaces cardiovasculares, especialmente isquémicos, antes de los 60 años, en fases más precoces de la vida. Tal vez, por ese motivo, estudios que no tienen restricciones de intervalo de edades encuentran relación inversa entre condición socioeconómica y EIC, y el presente estudio no. La selección etaria puede haber enmascarado la relación que hay entre los fenómenos a lo largo de toda la vida de las personas. La competencia por otras causas de mortalidad en ese intervalo de edades, como accidente vascular encefálico y enfermedades respiratorias, también podría atenuar posibles asociaciones entre nivel socioeconómico y mortalidad por EIC.
Otra explicación para las asociaciones observadas podría ser la confusión por la proporción de fallecimientos de causas mal definidas, mayor en los barrios económicamente más desfavorecidos. En este sentido, al corregir la tasa de mortalidad por EIC a través del agregado de las causas mal definidas, algunas de las asociaciones se invirtieron y asumieron el sentido más descrito en la bibliografía. De cualquier forma, los resultados del presente estudio no pueden ser generalizados para el período total de vida de las personas.
Cabe resaltar que un estudio multicéntrico, conducido en Brasil, con el objetivo de determinar los factores de riesgo para la ocurrencia de IAM, también encontró que la ocurrencia de éste fue más relevante entre los que tenían mejores condiciones socioeconómicas4.
Se describen la correlación de la mayor proporción de parejas con hijos con menor mortalidad por EIC y la de la mayor proporción de domicilios con habitantes individuales y mayor mortalidad, pudiendo estar relacionadas con la influencia de factores psicosociales. La bibliografía ha referido la influencia del estado marital y apoyo social para el adulto mayor sobre la mortalidad cardiovascular23,24.
Este estudio no encontró autocorrelación espacial significativa de la mortalidad por EIC en adultos mayores. Otro estudio reciente sobre distribución espacial de la mortalidad por infarto agudo de miocardio (IAM) en el MRJ encontró dependencia espacial tenue, aunque con significancia estadística. El referido estudio, a diferencia del nuestro, analizó exclusivamente la mortalidad por IAM y en todos los intervalos de edades, enfatizando la elevada proporción observada de fallecimientos precoces (por debajo de 65 años). Las autoras mostraron un patrón heterogéneo de la distribución espacial de los fallecimientos por IAM asociado a un fuerte gradiente social, considerando este "patrón en mosaico" consistente con los contrastes sociales existentes en nuestro municipio13.
El referido estudio13 encontró un estándar de subriesgo de mortalidad por IAM en la Zona Oeste, principalmente en las AP 5.1 y AP 5.3, no consistente con el perfil socioeconómico y de acceso a los servicios de salud del área, menos favorecida con relación a otras del municipio. Las autoras plantearon la hipótesis de que la tasa de mortalidad por IAM haya sido subestimada en consecuencia de la elevada proporción de causas mal definidas de fallecimiento en esa región. Estas autoras optaron por hacer el ajuste de la tasa de mortalidad a partir del agregado de las causas mal definidas.
Las limitaciones del presente estudio tienen relación, en primer lugar, con la calidad de los datos, oriundos de bases de datos secundarios. Con relación al SIM, estudios25,26 resaltan que los datos de mortalidad brasileños son amplios y de calidad razonable. Su cobertura en 2002 fue del 83,3% para el país como un todo, variando del 92,6% en Rio Grande do Sul al 52,9% en Maranhão1. Aunque venga ocurriendo una mejora gradual de la calidad de los datos de mortalidad, en Brasil todavía se tiene cerca del 14% de las muertes clasificadas como mal definidas25. En el municipio de Rio de Janeiro, éstas han presentado un promedio del 10% de las causas de fallecimiento a lo largo de los años27. En 2000, la proporción de fallecimientos clasificados como siendo por causas mal definidas fue del 10,8%.
La confiabilidad de los datos en Rio de Janeiro tradicionalmente se considera satisfactoria, pero hay que considerar también el peso de las causas mal definidas, aun por encima de los valores considerados bajos, que serían en torno al 4%-6% de fallecimientos por causas mal definidas25.
En el estado de Rio de Janeiro, se observó una elevación de las causas mal definidas, particularmente del código R99 correspondiente a la causa indeterminada, coincidente con la publicación de la
Algunos autores sugieren corregir la tasa de mortalidad por enfermedad cardiovascular, inclusive EIC, por la distribución proporcional de los grupos de causas definidas de mortalidad12. Otros autores consideran insatisfactoria29 la práctica de la redistribución proporcional de los fallecimientos por causas mal definidas entre los capítulos por causas bien definidas. Además, otros optaron por el ajuste a partir del agregado de las causas mal definidas13.
En este estudio, se observó que las mayores proporciones de causas mal definidas fueron encontradas en los barrios de las AP 3.3, 5.1, 5.2 y 5.3, lo que puede estar vinculado al aspecto del acceso a los servicios de salud y a la calidad de estos servicios prestados a la población. Hay que destacar que esas regiones tienen baja cobertura de asistencia médica terciaria13, lo que puede estar directamente implicado en la gran proporción del código R99 de la CIE-10, utilizado en situaciones donde la "causa indeterminada" es la única información contenida en el certificado de defunción27. Eventualmente, el adulto mayor que consigue acceso al socorro médico puede llegar muerto o morir después de ingresar al hospital, imposibilitando la obtención de un diagnóstico preciso.
El análisis de la correlación entre la tasa de mortalidad por EIC normalizada por sexo e intervalo de edades y las variables socioeconómicas encontró algunas asociaciones que, aunque tenues, tradujeron el sentido de mayor mortalidad asociada a mejor nivel socioeconómico en adultos mayores. Este hallazgo puede estar en parte relacionado a las proporciones de causas mal definidas. Por otro lado, puede estar relacionado a un perfil distinto en el intervalo de edades de adultos mayores, ya observado en otro estudio23. En el presente estudio se utilizaron dos métodos diferentes de corrección por causas mal definidas. El primero de ellos, denominado tasa de mortalidad por EIC en adultos mayores
El subriesgo de muerte del adulto mayor por EIC en parte de los barrios de la AP 5.2 se mantuvo el mismo después de las dos correcciones realizadas.
Santos y Noronha9, al discutir la calidad de los datos para el análisis espacial en salud basada en datos secundarios, hablan sobre los problemas de la variable utilizada para la georeferenciación, como la ausencia de información y los errores de clasificación. En el presente estudio, encontramos el 2,2% de óbitos en que el barrio de residencia fue ignorado. Además de ello, no se pueden controlar los errores de clasificación del barrio de residencia, que puede haber sido influenciado por un barrio vecino que fuera más conocido.
Al analizar algunas variables descriptoras de características socioeconómicas del espacio urbano del municipio de Rio de Janeiro y la distribución de la tasa de mortalidad por EIC en adultos mayores, este estudio encontró dependencia espacial para variables socioeconómicas, pero no para la mortalidad por EIC en adultos mayores. A pesar del espacio urbano ser muy heterogéneo en el ámbito de los barrios, este hallazgo demuestra cierto grado de aglomeración en función del nivel socioeconómico. No se observaron correlaciones fuertes entre las variables socioeconómicas y la mortalidad por EIC. Algunas correlaciones encontradas, aunque tenues, señalaron una mayor mortalidad asociada al nivel socioeconómico más favorecido en adultos mayores, considerando la tasa de mortalidad por EIC normalizada por sexo e intervalo de edades. Hipótesis para estos resultados pueden estar relacionadas a la distribución heterogénea de las proporciones de causas mal definidas, al perfil distinto en ese intervalo de edades o a la confusión relacionada a la selección de ese intervalo de edades.
Son necesarios nuevos estudios para una mejor comprensión del impacto de las causas mal definidas sobre tales asociaciones; de las relaciones entre el espacio urbano de Rio de Janeiro, reconocidamente heterogéneo dentro de cada barrio, utilizando unidades geográficas menores que el barrio, y del proceso salud-enfermedad, particularmente en lo que refiere a la mortalidad cardiovascular en adultos mayores. Finalmente, el conocimiento de la distribución espacial de variables asociadas a este proceso puede colaborar con la toma de decisiones de los gestores y actores del sistema de salud.
Declaro no haber conflicto de intereses pertinentes.
El presente estudio fue financiado por
Este artículo forma parte de disertación de Maestría de Germana Périssé de Abreu por