Prévia do material em texto
capa_desigualdades_sociais_e_saude.pdf 1 15/04/25 07:51 capa_desigualdades_sociais_e_saude.pdf 1 15/04/25 07:51 UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA reitor Paulo Cesar Miguez de Oliveira vice-reitor Penildon Silva Filho EDITORA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA diretora Susane Santos Barros conselho editorial Titulares Angelo Szaniecki Perret Serpa Caiuby Alves da Costa Cleise Furtado Mendes Evelina de Carvalho Sá Hoisel George Mascarenhas de Oliveira Mônica de Oliveira Nunes de Torrenté Mônica Neves Aguiar da Silva Suplentes José Amarante Santos Sobrinho Lorene Pinto Lúcia Matos Lynn Alves Paola Berenstein Jacques Rafael Moreira Siqueira Salvador Edufba 2025 2025, autores. Direitos para esta edição cedidos à Edufba. Feito o Depósito Legal. Grafia atualizada conforme o Acordo Ortográfico da Língua Portuguesa de 1990, em vigor no Brasil desde 2009. coordenação editorial Cristovão Mascarenhas coordenação gráfica Edson Nascimento Sales coordenação de produção Gabriela Nascimento assistente editorial Bianca Rodrigues de Oliveira capa e projeto gráfico Gabriela Nascimento revisão Mariana Leiro Cal normalização Bianca Rodrigues de Oliveira Sistema Universitário de Biblotecas - UFBA Desigualdades sociais e saúde : abordagens inovadoras para avaliar seus efeitos na população brasileira / Mauricio L. Barreto … [et al.], organizadores. – Salvador : EDUFBA, 2025. 249 p. Acesso em: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/42377 Contém biografia. ISBN: 978-65-5630-771-8 1. Igualdade – Aspectos da saúde. 2. Saúde pública – Aspectos sociais. 3. Acesso aos serviços de saúde. 4. Indicadores sociais. I. Barreto, Mauricio L. CDD 362 Elaborada por Selma Matos CRB-5: BA-1001 Editora afiliada à Editora da UFBA Rua Barão de Jeremoabo, s/n – Campus de Ondina 40170-115 – Salvador, Bahia • Tel.: +55 71 3283-6164 edufba@ufba.br • https://edufba.ufba.br/ Sumário Apresentação … 11 Maria Yury T. Ichihara Estela M. L. Aquino Adalton dos Anjos Fonseca Mauricio L. Barreto Alastair H. Leyland Capítulo 1 Índice Brasileiro de Privação (IBP): concepção, construção e aplicações … 19 Maria Yury T. Ichihara Ruth Dundas Elzo Pereira Pinto Júnior Dandara Ramos Andrêa J. F. Ferreira Flávia José Alves Camila Silveira Silva Teixeira Mauricio L. Barreto Alastair H. Leyland Capítulo 2 Inequidades na mortalidade por causas sensíveis à pobreza em crianças menores de cinco anos no Brasil: aplicações do Índice Brasileiro de Privação (IBP) em análises no nível de Setores Censitários (SC) … 29 Elzo Pereira Pinto Júnior Poliana Rebouças Andrêa J. F. Ferreira Camila Silveira Silva Teixeira Aline dos Santos Rocha Flávia José Oliveira Alves Alastair H. Leyland Ruth Dundas Mauricio L. Barreto Maria Yury T. Ichihara Capítulo 3 Bases de mortalidade e privação material nos municípios brasileiros … 43 Victor Hugo Dias Diógenes Elzo Pereira Pinto Júnior Marcos Roberto Gonzaga Maria Yury T. Ichihara Bernardo Lanza Queiroz Everton Emanuel Campos de Lima Lilia Carolina Carneiro da Costa Aline dos Santos Rocha Andrêa J. F. Ferreira Camila Silveira Silva Teixeira Flávia José Oliveira Alves Leila Milfont Rameh Renzo Flores-Ortiz Alastair H. Leyland Ruth Dundas Capítulo 4 Relação entre Índice Brasileiro de Privação (IBP) e cobertura do registro de óbitos para as menores áreas geográficas do Brasil … 59 Leila Milfont Rameh Lilia Carolina Carneiro da Costa Victor Hugo Dias Diógenes Marcos Roberto Gonzaga Elzo Pereira Pinto Júnior Bernardo Lanza Queiroz Everton Emanuel Campos de Lima Maria Yury T. Ichihara Andrêa J. F. Ferreira Camila Silveira Silva Teixeira Flávia José Oliveira Alves Aline dos Santos Rocha Renzo Flores-Ortiz Ruth Dundas Alaistair Leyland Mauricio L. Barreto Vital Katikaredi Capítulo 5 Estimativas de taxas de mortalidade em pequenas áreas no Brasil: principais limitações e avanços recentes … 77 Marcos Roberto Gonzaga Victor Hugo Dias Diógenes Walter P. Silva Júnior Everton Emanuel Campos de Lima Bernardo Lanza Queiroz Flávio Henrique Miranda de Araujo Freire Lilia Carolina Carneiro da Costa Maria Yury T. Ichihara Capítulo 6 Desigualdades sociais na pandemia da covid-19 … 93 Maria Yury T. Ichihara Lilia Carolina Carneiro da Costa Rafael Felipe da Silva Souza Cleiton Otavio da Exaltação Rocha Jonatas Silva do Espírito Santo Jackson Santos da Conceição Aline Grimberg Everton Emanuel Campos de Lima Marcos Roberto Gonzaga Bernardo Lanza Queiroz Flávio Henrique Miranda de Araujo Freire Mauricio L. Barreto Capítulo 7 Tendências temporais e desigualdade social dos indicadores de amamentação e alimentação complementar: estimativas nacionais do sistema de vigilância alimentar e nutricional do Brasil, 2008-2019 … 113 Giesy Ribeiro de Souza Aline dos Santos Rocha Ila Rocha Falcão Maria Yury T. Ichihara Mauricio L. Barreto Rita de Cássia Ribeiro-Silva Capítulo 8 Índice Brasileiro de Privação (IBP) e desigualdades na mortalidade por Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT) … 127 Deborah Carvalho Malta Renato Azeredo Teixeira Regina Tomie Ivata Bernal Laís Santos de Magalhães Cardoso Juliana Bottoni de Souza Pedro Cisalpino Pinheiro Crizian Saar Gomes Alastair H. Leyland Ruth Dundas Mauricio L. Barreto Capítulo 9 Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes em capitais brasileiras segundo o Índice Brasileiro de Privação (IBP) … 143 Regina Tomie Ivata Bernal Deborah Carvalho Malta Renato Azeredo Teixeira Laís Santos de Magalhães Cardoso Juliana Bottoni de Souza Pedro Cisalpino Pinheiro Crizian Saar Gomes Alastair H. Leyland Ruth Dundas Mauricio L. Barreto Capítulo 10 Associação entre o programa Minha Casa Minha Vida e desfechos em saúde: uma síntese de estudos aplicados à Coorte de 100 Milhões de Brasileiros … 163 Andrêa J. F. Ferreira Camila Silveira Silva Teixeira Renzo Flores-Ortiz Rosemeire Fiaccone Mauro Sanchez Júlia Pescarini Alastair H. Leyland Srinivasa Vittal Katikireddi Maria Yury T. Ichihara Mauricio L. Barreto Rita de Cássia Ribeiro-Silva Capítulo 11 Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de mulheres adultas da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros: panorama, desafios e potencialidades para a pesquisa … 175 Estela M. L. Aquino Emanuelle F. Góes Joanna M. N. Guimarães Maria da Conceição Chagas de Almeida Ligia Gabrielli Sheila M. Alvim Matos Ana Luísa Patrão Ana Cristina de Oliveira Costa Mauricio L. Barreto Isabel dos-Santos-Silva Capítulo 12 Percepções e experiências do compartilhamento e vinculação de dados administrativos para pesquisa e políticas públicas no Brasil … 203 Bethânia de Araújo Almeida Denise Moraes Pimenta Capítulo 13 Envolvimento, comunicação e divulgação científica do Índice Brasileiro de Privação (IBP) … 221 Adalton dos Anjos Fonseca Raiza Tourinho Lima Sobre os autores … 233 11 Apresentação Maria Yury T. Ichihara Estela M. L. Aquino Adalton dos Anjos Fonseca Mauricio L. Barreto Alastair H. Leyland Falar sobre as desigualdades sociais no Brasil é inegavelmente algo comum e recorrente. Trata-se de uma problemática tão evidente que é vivenciada por qualquer pessoa que circule em uma área urbana ou rural de um município brasileiro. O país tem uma longa história de produção de desigualdades que resulta de seu modelo econômico concentrador de riquezas e de um duro processo de colonização que subjugou as po- pulações nativas indígenas e escravizou os negros africanos por mais de quatro séculos. As profundas desigualdades de raça, etnia, gênero e classe social têm inúmeros efeitos sobre a saúde das pessoas, mas ainda é um grande desafio fazer a mensuração e avaliação desses efeitos. Ao mesmo tempo, também é verdade que os governos têm inves- tido mais em políticas sociais que visam minorar os efeitos dessas desi- gualdades entre a parcela mais pobre da população, sobretudo a partir da década de 2000. Programas de transferência de renda e de acesso à moradia são alguns exemplosmodo que o quantitativo dos óbitos nas Unidades da Federação (UF), regiões e no Brasil são obtidos pela soma destes nos seus respectivos municí- pios. Dessa forma, há pequenas diferenças na quantidade de registros no SIM, quando os dados são coletados diretamente pelo total da UF, região ou para o Brasil, pois há óbitos em que o município não foi iden- tificado. Essas diferenças não afetaram as análises ou as conclusões do estudo. Cabe esclarecer que este capítulo se refere à cobertura relativa dos óbitos de uma fonte em relação à outra, e não à cobertura em rela- ção ao verdadeiro número de óbitos, o qual não é conhecido. resultados A contagem dos óbitos no Brasil e nas grandes regiões evidenciou que, no nível nacional, o SIM captou mais óbitos (1.114.568) do que o Censo (Tabela 1). A proporção de óbitos registrados no SIM foi 7,75% maior em relação à contagem do Censo (1.034.418). Quando observada a cobertura em cada região, o SIM apresentou a maior cobertura relativa nas Regiões Centro-Oeste, Nordeste, Sul e Sudeste. Na Região Norte, os óbitos tive- ram maior cobertura relativa no Censo quando comparado ao SIM, que registrou 91,12% dos óbitos captados na pesquisa censitária (Tabela 1). tabela 1 – Óbitos, Brasil e grandes regiões, ago./09 a jul./10, segundo fonte de registro Região CENSO SIM Base com maior cobertura SIM/CENSO Brasil 1.034.418 1.114.568 SIM 107,75% Norte 70.034 63.813 CENSO 91,12% Nordeste 276.535 278.710 SIM 100,79% Sudeste 456.358 523.114 SIM 114,63% Centro-Oeste 69.193 71.099 SIM 102,75% Sul 162.298 177.832 SIM 109,57% Fonte: IBGE (2010) e SIM/Datasus/MS. 47Bases de mortalidade e privação material nos municípios... O SIM foi a base com a maior cobertura relativa em 14 estados, o Censo em 13 (Tabela 2). No geral, os estados onde o SIM possui a maior cobertura relativa estão localizados nas Regiões Sudeste, Nordeste, Cen- tro-Oeste e Sul. O Censo Demográfico apresentou o maior número de óbitos predominantemente nos estados da Região Norte, corroborando os resultados apresentados na Tabela 1. As maiores diferenças entre os registros do SIM e do Censo (abaixo de 90% a razão SIM/CENSO) foram observadas nos estados do Maranhão, Amapá e Pará tabela 2 – Óbitos por UF, ago./09 a jul./10, segundo fonte de registro UF Região CENSO SIM Base de maior cobertura SIM/CENSO MA Nordeste 31.765 25.293 CENSO 79,63% BA Nordeste 75.459 74.198 CENSO 98,33% RN Nordeste 16.224 16.053 CENSO 98,95% AP Norte 2.771 2.066 CENSO 74,56% PA Norte 34.650 30.643 CENSO 88,44% AM Norte 14.270 12.985 CENSO 91,00% TO Norte 6.741 6.336 CENSO 93,99% RR Norte 1.697 1.597 CENSO 94,11% GO Centro-Oeste 31.289 31.549 SIM 100,83% PB Nordeste 21.685 22.716 SIM 104,75% RO Norte 7.022 7.194 SIM 102,45% MG Sudeste 109.091 116.782 SIM 107,05% RS Sul 68.608 77.238 SIM 112,58% MS Centro-Oeste 13.901 14.172 SIM 101,95% MT Centro-Oeste 14.038 14.697 SIM 104,69% DF Centro-Oeste 9.965 10.681 SIM 107,19% PI Nordeste 15.207 15.285 SIM 100,51% AL Nordeste 17.206 17.424 SIM 101,27% CE Nordeste 40.820 43.200 SIM 105,83% SE Nordeste 10.008 10.850 SIM 108,41% PE Nordeste 48.161 53.691 SIM 111,48% AC Norte 2.883 2.992 SIM 103,78% ES Sudeste 18.400 20.755 SIM 112,80% SP Sudeste 223.009 260.941 SIM 117,01% Continua 48 Capítulo 3 UF Região CENSO SIM Base de maior cobertura SIM/CENSO RJ Sudeste 105.858 124.636 SIM 117,74% SC Sul 32.835 34.490 SIM 105,04% PR Sul 60.855 66.104 SIM 108,63% Total geral 1.034.418 1.114.568 SIM 107,75% Fonte: IBGE (2010) e SIM/Datasus/MS. A análise ao nível municipal evidenciou que a maior parte dos mu- nicípios brasileiros (42,52%) possuía o SIM como a base com maior coleta de informações de óbitos. Dos 449 municípios da Região Norte, 65,48% destes teve o Censo como a base de maior cobertura relativa. Nas Re- giões Nordeste e Centro-Oeste, o Censo foi a base com maior número de óbitos na maioria dos municípios, 44,43% e 39,27%, respectivamente. Contudo, nessas regiões o SIM apresentou o maior número de registros de óbitos totais. Tal aparente contradição é justificada pelos diferentes pesos que os municípios possuem no número total de óbitos. Por fim, a Região Sudeste apresentou o SIM como a base com a maior cobertura relativa, considerando tanto o número de óbitos como a quantidade de municípios (50,3%). Sumariamente, verifica-se uma concentração do Censo como base de maior cobertura relativa nos municípios da Região Norte de uma forma generalizada, e em algumas áreas da Região Nordeste (Mara- nhão, norte do Rio Grande do Norte e no norte e oeste da Bahia). Já nos municípios do Sul e Sudeste prevalece o SIM como base de maior cobertura relativa Em relação à associação entre SIM/CENSO e IBP, verificou-se, de uma forma geral, que os municípios com maior privação material (maiores valores do IBP) estão localizados no Norte e Nordeste do país e, em sua maioria, possuem baixos valores para a razão SIM/CENSO, o que significa uma maior cobertura do Censo em relação ao SIM (Figura 1). Já nas Regiões Sul e Sudeste, estão localizados os municípios menos privados e mais desenvolvidos, cujos valores para a razão SIM/CENSO são predominantes altos. Conclusão 49Bases de mortalidade e privação material nos municípios... figura 1 – IBP X Razão SIM/CENSO, Brasil, 2010 Fonte: elaborada pelos autores a partir dos dados do IBGE (2010) e SIM/Datasus/MS. Esses resultados sugerem uma associação entre a base de maior co- bertura relativa com o nível de desenvolvimento socioeconômico dos municípios brasileiros. Ou seja, o Censo conseguiu captar mais óbitos do que o SIM nos municípios mais carentes e menos desenvolvidos, enquanto o SIM possui melhor desempenho nos municípios com maio- res níveis socioeconômicos. Exceções a esse padrão são os municípios localizados mais ao oeste da Região Norte e nas cidades localizadas no interior dos estados do Piauí, Ceará, Paraíba e Pernambuco, pois, mesmo apresentando valores altos para IBP, possuem o SIM como a base de maior cobertura Resultado análogo é verificado considerando os mapas de clus- ters bivariados oriundos do LISA de Moran (Figura 2). Verifica-se que 50 Capítulo 3 os agrupamentos espaciais em cor-de-rosa são formados por municí- pios que possuem altos valores para o indicador de privação material e seus vizinhos apresentam baixos valores para a razão SIM/CENSO (Alto-Baixo), estando concentrados majoritariamente na Região Norte e em algumas áreas da Região Nordeste. Já as áreas em azul claro, localizadas principalmente nas Regiões Sul e Sudeste, são formadas por municípios com baixo IBP e seus vizinhos têm altos valores para SIM/CENSO (Baixo-Alto). Por meio desse método também é possível identificar pontos discrepantes. As áreas em azul escuro, por exemplo, são formadas por municípios que têm baixo IBP e seus vizinhos apre- sentam baixos valores para SIM/CENSO (Baixo-Baixo). figura 2 – Mapa de clusters bivariado do IBP X Razão SIM/CENSO, Brasil, 2010 Fonte: elaborada pelos autores a partir dos dados do IBGE (2010) e SIM/Datasus/MS. 51Bases de mortalidade e privação material nos municípios... Esses resultados indicam que a presença do Censo como a base de maior cobertura está relacionada espacialmente com os baixos níveis de desenvolvimento dos municípios vizinhos, e esses agrupamentos espaciais estão concentrados principalmente na Região Norte e, em menor grau, na Região Nordeste. discussão De forma sucinta, este capítulo atestou que a maior cobertura relativa do Censo Demográfico 2010 em comparação ao SIM está concentrada nas Regiões Norte e, em menor grau, Nordeste, e que isso é observado nos municípios menos desenvolvidos e mais privados materialmente. Esses resultados permitem sugerir que a base de maior registro de óbitos é uma variável associada com características socioeconômi- cas dos municípios e há um claro padrão na distribuição espacial no Brasil. Vale ressaltar que níveis socioeconômicos e localização são ca- racterísticas bastantecorrelacionadas no território brasileiro, estando nas Regiões Norte e Nordeste os municípios mais carentes. Portanto, o achado principal do capítulo foi que quanto menor o nível socioeconô- mico do município, maior é a possibilidade de o Censo ter coberto um maior número de óbitos capturados em comparação às outras bases. Esse fato pode indicar que fatores como infraestrutura municipal nos órgãos de saúde (e outros, como presença de cartório) podem impactar severamente o fluxo dos registros do SIM em relação ao Censo. Contrariando essa tendência geral, uma parte dos municípios do interior do Nordeste, mesmo possuindo baixos níveis socioeconômicos, apresenta uma maior cobertura relativa do SIM em relação ao Censo. Esse fato merece ser melhor explorado por estudos futuros, mas uma hipótese pode estar relacionada ao programa de redução de registros de óbitos por causas mal definidas. Esse programa focou o Nordeste e Norte brasileiro e objetivava melhorar a coleta e a qualidade da in- formação do óbito captado pelo SIM nessas duas regiões, porém com resultados mais exitosos na região nordestina (França et al., 2014). Falhas nos sistemas locais de estatística de óbitos são apontadas pela literatura como um dos relevantes motivos para o sub-registro de óbitos no SIM (Lima; Queiroz, 2014; Vasconcelos, 1998). Esses fatos 52 Capítulo 3 podem explicar em parte por que o Censo conseguiu captar mais óbitos nessas regiões do que o SIM. A despeito dos sistemas oficiais de registros de óbitos, a inclusão do quesito sobre óbito no domicílio no questionário básico do Censo de 2010 trouxe um novo potencial de análises da mortalidade (Borges, 2015; Caldas et al., 2017; Campos et al., 2017; Queiroz; Sacco, 2018). Importante ressaltar que a inclusão desse quesito foi uma sugestão da Organização das Nações Unidas (ONU) para a rodada dos censos sub- sequentes, com vistas a obter melhores registros de mortalidade para países com sistemas vitais de menor qualidade. Uma grande vantagem consiste na capilaridade que o Censo possui, que, em tese, cobre todo o território nacional. Nesse sentido, os quesitos contidos no questionário básico permitem uma desagregação geográfica dos dados até os seus menores níveis. Essa característica oferece uma grande oportunidade para estudos que visem identificar diferenças e ini- quidade socioeconômicas e, especialmente, em saúde, além das pesqui- sas voltadas para a estimação da mortalidade em pequenas áreas (Bilal et al., 2021) e nos diferenciais de mortalidade por diversas características populacionais (Pereira; Queiroz, 2016; Silva; Freire; Moraes, 2016). Nesse contexto, os achados deste capítulo sugerem um ganho na relevância do Censo em relação ao SIM na captação dos óbitos nos mu- nicípios menores e menos desenvolvidos, especialmente os localizados na Região Norte, e evidenciam ainda mais a importância da pesquisa censitária nas regiões com essas características sociodemográficas. Apesar de todo esse potencial, os dados de mortalidade do Censo apresentam limitações, como a sua frequência decenal; o período de referência do óbito de 12 meses que não coincide com um ano fe- chado do calendário civil; a própria subenumeração dos óbitos, que, no Censo, por se tratar de uma informação declarada por algum resi- dente do domicílio, é ocasionada por erros na compreensão do período de referência, desconsideração de óbitos, especialmente de crianças com pouco tempo de vida, e na possibilidade da extinção ou dissolução do domicílio após a morte de um indivíduo (Borges, 2015; Queiroz; Sawyer, 2012). Ainda como inconsistência do dado do Censo, vale ressaltar que pode haver erros na declaração da idade do falecido, bem como das pró- prias pessoas vivas do domicílio (Agostinho, 2009). Embora não influen- 53Bases de mortalidade e privação material nos municípios... cie na enumeração total de óbitos, esse problema pode interferir na estimativa da estrutura de mortalidade por idade (Preston; Elo, 1999). Se deve deixar claro que a pesquisa censitária não deve ser vista como a solução do problema, mas uma alternativa complementar de fontes de dados de óbitos, e não diminui a essencialidade de se garan- tir a existência de sistemas de registro de eventos vitais de qualidade. Nesse contexto, pode-se afirmar que há um consenso entre os usuários de dados de mortalidade de que a inclusão do quesito que capta o óbito no domicílio no questionário básico do Censo foi de suma importância para estudos relacionados ao tema, trazendo consigo novas possibilida- des para se estimar níveis e estrutura de mortalidade mais verossímeis da realidade. O esforço deste capítulo em acrescentar o Censo Demográfico nas comparações entre os registros do SIM, bem como fazer uma asso- ciação espacial da maior cobertura entre as bases com características socioeconômicas, se caracteriza como uma relevante contribuição à literatura das áreas da saúde e da demografia dedicada ao tema. Como limitação de pesquisa, ressalta-se que os óbitos coletados compreendem o período de referência do último Censo, o que resulta em um cenário de mortalidade de mais de dez anos atrás. É improvável que tenha havido mudanças significativas na estrutura e no nível de mortalidade, principalmente nos maiores níveis geográficos. Como provocação para trabalhos futuros que objetivem calcular estimativas de mortalidade para pequenas áreas, sugere-se uma conju- gação das bases de óbitos no Brasil, considerando, em cada município, sexo e idade a base que captou o maior número de óbitos. Apesar de ser possível apenas em anos censitários, essa abordagem pode proporcio- nar medidas de mortalidade melhores e mais verossímeis. considerações finais Os resultados encontrados sugerem que a base de maior registro de óbitos é uma variável associada com características socioeconômi- cas dos municípios e há um claro padrão na distribuição espacial no Brasil. Vale ressaltar que níveis socioeconômicos e localização são ca- racterísticas bastante correlacionadas no território brasileiro, estando 54 Capítulo 3 nas Regiões Norte e Nordeste os municípios mais carentes. Portanto, nosso estudo evidencia que, quanto menor o nível socioeconômico do município, maior é a possibilidade de o Censo ter coberto um maior número de óbitos capturados em comparação ao SIM. Esse fato pode indicar que fatores como infraestrutura municipal nos órgãos de saúde (e outros, como presença de cartório) podem impactar severamente o fluxo dos registros do SIM em relação ao Censo. Espera-se que esses resultados ensejem aos usuários de dados de mortalidade importantes recomendações e cuidados na escolha e no uso das bases de mortalidade no Brasil, já que distintos desfechos de mortalidade podem ser obtidos, dependendo da região de estudo e/ou da base de informação utilizada. Importante ressaltar que a qualidade dos registros de mortalidade tem evoluído ao longo dos últimos anos. Contudo, ainda se observa uma variabilidade regional na qualidade dos dados, sendo essencial uma avaliação criteriosa baseada nas dife- rentes metodologias disponíveis. referências ABOUZAHR, C. et al. Civil registration and vital statistics: progress in the data revolution for counting and accountability. The Lancet, London, p. 1373-1385, 2015. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/25971224/. Acesso em: 23 jul. 2023. AGOSTINHO, C. S. Estudo sobre a mortalidade adulta, para Brasil entre 1980 e 2000 e Unidades da Federação em 2000: uma aplicação dos métodos de distribuição de mortes sobre a mortalidade adulta. Belo Horizonte: UFMG, 2009. ALLIK, M. et al. Small-area Deprivation Measure for Brazil: data documentation. [S. l.: s. n.], 2020. ANSELIN, L.; SYABRI, I.; SMIRNOV, O. Visualizing multivariate spatial correlation with dynamically linked windows. Illinois: University Illinois, 2003. Mimeo. BILAL, U. et al. Life expectancy and mortality in 363 cities of Latin America. Nature Medicine, NewYork, v. 27, p. 463-470, 2021. Disponível 55Bases de mortalidade e privação material nos municípios... em: https://www.nature.com/articles/s41591-020-01214-4. Acesso em: 27 set. 2023. BORGES, G. M. A investigação da saúde nos censos demográficos do Brasil: possibilidades de análise, vantagens e limitações. Boletim do Instituto de Saúde. São Paulo: Instituto de Saúde, 2015. v. 16. CALDAS, A.D. R. et al. Mortalidade infantil segundo cor ou raça com base no Censo Demográfico de 2010 e nos sistemas nacionais de informação em saúde no Brasil. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 33, n. 7, p. 1-13, 2017. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csp/a/ YqR67bJXrZBZ6RRmRvCfMJP/?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 26 out. 2023. CAMPOS, M. B. de et al. Diferenciais de mortalidade entre indígenas e não indígenas no Brasil com base no Censo Demográfico de 2010. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 33, n. 5, p. 1-6, 2017. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csp/ a/49bL4GKGxQGQ9K9rdtxMHFP/?format=pdf&lang=pt#:~:text=No%20 Censo%20de%202010%20foram,ind%C3%ADgenas%20(1%2C77%25). Acesso em: 20 ago. 2022. COSTA, L. F. L. et al. Estimating completeness of national and subnational death reporting in Brazil: application of record linkage methods. Population Health Metrics, London, v. 18, n. 1, p. 1-12, 2020. Disponível em: https://pophealthmetrics.biomedcentral.com/ articles/10.1186/s12963-020-00223-2. Acesso em: 3 ago. 2022. FRANÇA, E. B. et al. Avaliação da implantação do programa “Redução do percentual de óbitos por causas mal definidas” em um estado do Nordeste do Brasil. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 17, n. 1, p. 119-134, 2014. Disponível em https://scielo.iec.gov.br/scielo. php?script=sci_arttext&pid=S1679-49742017000100019. Acesso em: 10 nov. 2024. IBGE. Censo Demográfico 2010: características da população e dos domicílios. Resultado do Universo. Rio de Janeiro: IBGE, 2011. Disponível em: https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/periodicos/93/ cd_2010_caracteristicas_populacao_domicilios.pdf. Acesso em: 13 set. 2022. https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/periodicos/93/cd_2010_caracteristicas_populacao_domicilios.pdf https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/periodicos/93/cd_2010_caracteristicas_populacao_domicilios.pdf 56 Capítulo 3 LIMA, E. E. C. et al. Alternative Information Sources on Deaths in Brazil in the Context of the COVID-19 Pandemic. Ottawa: Centre of Excellence for Civil Registration and Vital Statistics Systems, 2021. LIMA, E. E. C. de; QUEIROZ, B. L. Evolution of the deaths registry system in Brazil: associations with changes in the mortality profile, under-registration of death counts, and ill-defined causes of death. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 30, n. 8, p. 1721-1730, 2014. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csp/a/ fpmYdFCFBxZqYdwyWcGfLxm/. Acesso em: 15 jul. 2021. PAES, N. A. Avaliação da cobertura dos registros de óbitos dos Estados brasileiros em 2000. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 39, n. 6, p. 882-890, 2005. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rsp/a/ SJWFmJRNWsmRmZWzqvcq8nB/?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 10 jun. 2023. PEREIRA, F. N. A.; QUEIROZ, B. L. Diferenciais de mortalidade jovem no Brasil: a importância dos fatores socioeconômicos dos domicílios e das condições de vida nos municípios e estados brasileiros. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 32, n. 9, p. 1-12, 2016. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csp/a/gtvTVxk9wc5cxTMC6PKqkLB/ abstract/?lang=pt. Acesso em: 21 ago. 2022. PRESTON, S. H.; ELO, I. T.; STEWART, Q. Effects of Age Misreporting on Mortality Estimates at Older Ages. Population Studies, London, v. 53, n. 2, p. 165-177, jul. 1999. Disponível em: https://www. jstor.org/stable/2584674#:~:text=For%20each%20of%20the%20 age,downwards%20at%20the%20oldest%20ages. Acesso em: 25 jan. 2023. QUEIROZ, B. L. et al. Comparative analysis of completeness of death registration, adult mortality and life expectancy at birth in Brazil at the subnational level. Population health metrics, London, v. 18, n. 1, p. 1-15, 2020. Disponível em: https://pophealthmetrics.biomedcentral. com/articles/10.1186/s12963-020-00213-4. Acesso em: 14 maio 2023. QUEIROZ, B. L. et al. Temporal and spatial trends of adult mortality in small areas of Brazil, 1980-2010. Genus: Journal of population sciences, Roma, v. 76, n.1, p. 1-22, 2020. Disponível em: https://genus. springeropen.com/articles/10.1186/s41118-020-00105-3. Acesso em: 12 nov. 2022. 57Bases de mortalidade e privação material nos municípios... QUEIROZ, B. L. et al.. Completeness of death-count coverage and adult mortality (45q15) for Brazilian states from 1980 to 2010. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 20, p. 21-33, 2017. Supl. 1. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepid/a/ p5mT5dGVZxPWnVNSgL4FWVC/?lang=en/. Acesso em: 30 nov. 2022. QUEIROZ, B. L.; SACCO, N.¿ Es relevante incorporar la medición de la mortalidad en los censos de América Latina y el Caribe?. Revista Brasileira de Estudos de População, Campinas, v. 35, n. 2, p. 1-8, 2018. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepop/a/ SqyDTgDqKZ9XDnSdFQmbWtk/?format=pdf&lang=es. Acesso em: 16 dez. 2023. QUEIROZ, B. L.; SAWYER, D. O. T. O que os dados de mortalidade do Censo de 2010 podem nos dizer ?. Revista Brasileira de Estudos de População, Campinas, v. 29, n. 2, p. 225- 238, 2012. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepop/a/ TJkFrThS8GxWyDZrdLGMy5K/?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 22 out. 2022. RIBEIRO, M. M.; TURRA, C. M.; PINTO, C. C. de X. Mortalidade adulta por nível de escolaridade em São Paulo: análise comparativa a partir de diferentes estratégias metodológicas. Revista Brasileira de Estudos de População, Campinas, v. 38, p. 1-28, 2021. Disponível em: https://www. scielo.br/j/rbepop/a/BPWkPhPGvRWChR7LDvD7F7g/. Acesso em: 21 jan. 2023. SCHMERTMANN, C. P.; GONZAGA, M. R. Bayesian Estimation of Age- Specific Mortality and Life Expectancy for Small Areas With Defective Vital Records. Demography, Silver Spring v. 55, n. 4, p. 1363-1388, 2018. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29978339/. Acesso em: 21 dez. 2022. SETEL, P. W. et al. Monitoring of Vital Events (MoVE) writing group. A scandal of invisibility: making everyone count by counting everyone. The Lancet, London, v. 370, n. 9598, p. 1569-1577, 2007. SILVA, L. E. da; FREIRE, F. H. M. de A.; MORAES, R. H. P. Diferenciais de mortalidade por escolaridade da população adulta brasileira, em 2010. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 32, n. 4, p. 1-12, 2016. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csp/a/ 58 Capítulo 3 KTSL9x4qPSMZLDDwj9yYs8G/?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 20 jul. 2023. VASCONCELOS, A. M. N. A qualidade das estatísticas de óbitos no Brasil. Revista Brasileira de Estudos de População, Campinas, v. 15, n. 1, p. 115-124, 1998. Disponível em: https://rebep.org.br/revista/article/ view/416. Acesso em: 20 out. 2022. https://rebep.org.br/revista/article/view/416 https://rebep.org.br/revista/article/view/416 59 4 Relação entre Índice Brasileiro de Privação (IBP) e cobertura do registro de óbitos para as menores áreas geográficas do Brasil Leila Milfont Rameh Lilia Carolina Carneiro da Costa Victor Hugo Dias Diógenes Marcos Roberto Gonzaga Elzo Pereira Pinto Júnior Bernardo Lanza Queiroz Everton Emanuel Campos de Lima Maria Yury T. Ichihara Andrêa J. F. Ferreira Camila Silveira Silva Teixeira Flávia José Oliveira Alves Aline dos Santos Rocha Renzo Flores-Ortiz Ruth Dundas Alaistair Leyland Mauricio L. Barreto Vital Katikaredi introdução Estimativas confiáveis de mortalidade são fundamentais para a com- preensão da dinâmica demográfica, do planejamento financeiro e da política social (Queiroz et al., 2017). Decisões adequadas de saúde pública só são tomadas quando temos informaçõesde alta qualidade sobre eventos relacionados à saúde, como mortalidade, morbidade 60 Capítulo 4 e causas de morte, que dependem de um sistema de informações de saúde bem coberto (Abouzahr; Boerma, 2005). Os esforços em muitos países levaram a melhores informações sobre saúde e mortalidade nas últimas décadas (Setel et al., 2007). O sis- tema de informações sobre mortalidade foi aprimorado ao longo dos anos, com uma redução na proporção de mortes por causas mal defini- das e uma diminuição na proporção de registros com campos ignorados ou em branco em diversas variáveis. Assim, essas informações são captu- radas pelo sistema e transferidas para o Ministério da Saúde (MS) (Lima et al., 2021). Além disso, a cobertura de óbitos de homens adultos no país aumentou de 83,2% em 1980-1991 para 89,7% em 2000-2010 (Lima; Queiroz, 2014). Apesar das melhorias nos dados de mortalidade no Brasil nas úl- timas décadas, a qualidade dos dados ainda é deficiente para muitos estados e municípios, principalmente os menos desenvolvidos (Quei- roz et al., 2020a). Esses resultados indicam que, apesar do progresso na qualidade das informações, ainda é necessário envidar esforços para avaliar a qualidade dos dados e corrigir a subcontagem de mortes, se necessário, para que as estimativas de mortalidade sejam mais confiá- veis (Queiroz et al., 2017). Estimativas confiáveis de mortalidade subnacional são indispen- sáveis para estudar as desigualdades de saúde em um país. Entre as di- ficuldades com as estimativas de mortalidade para áreas subnacionais está a existência de pequenas populações que causam uma variação estocástica relativamente alta nas taxas de mortalidade. As pequenas áreas geralmente são muito irregulares e podem não ter números de mortes, o que significa que os tempos de morte reais subjacentes não são claros (Alexander; Zagheni; Barbieri, 2017). Assim, dois fatores principais tornam as estimativas de mortali- dade em áreas pequenas um desafio para demógrafos e pesquisadores de saúde pública. Primeiro, há o problema universal de populações pequenas e ampla variabilidade de amostragem nas mortes registra- das (Bernardinelli; Montomoli, 1992; Schmertmann; Gonzaga, 2018; Pletcher, 1999; Riggan et al., 1991). Com baixas taxas de mortalidade e curtos períodos de exposição, as relações evento/exposição observadas são voláteis, e é difícil estimar os padrões de mortalidade (Schmert- mann; Gonzaga, 2018). Em segundo lugar, o registro vital é incompleto 61Relação entre Índice Brasileiro de Privação (IBP) e... em muitos países ou regiões, e algumas mortes não são registradas nas estatísticas oficiais (Frias et al., 2013; Mathers et al., 2005). Uma motivação para estimar a mortalidade nos Setores Censi- tários (SC) é que essa é a menor área de desagregação geográfica de dados no Brasil. Essa estimativa pode auxiliar na compreensão das de- sigualdades sociais em saúde em pequenas áreas e ajudar a direcionar melhor as políticas públicas e as ações dos gestores. As estimativas de saúde em pequenas áreas facilitam o estudo das características da vi- zinhança e a operacionalização dos efeitos da vizinhança que compro- vadamente afetam a saúde individual e comunitária (Cubbin; Leclere; Smith, 2000; Diez Roux, 2001) e permitem um estudo mais aprofun- dado dos fatores responsáveis pelas desigualdades de saúde em áreas geográficas (Ruther; Leyk; Buttenfield, 2017). No entanto, os métodos demográficos tradicionais para corrigir a subnotificação de mortalidade, chamados de Métodos de Distribui- ção de Mortes (DDM), são inadequados para lidar com os desafios de mortalidade em pequenas áreas ou subnacionais, pois algumas de suas premissas não são atendidas, como a exigência de não haver migração. Além disso, como são métodos essencialmente determinísticos, os mé- todos DDM não conseguem lidar satisfatoriamente com a alta variabi- lidade no número de mortes característica de populações pequenas. Nesse sentido, métodos alternativos de correção da subnotificação de mortalidade em pequenas áreas, como é o caso deste capítulo, devem ser incentivados pela literatura. E caracterizam-se como uma linha de pesquisa proeminente em demografia e saúde (Schmertmann; Gon- zaga, 2018; Queiroz et al., 2020b; Wilmoth et al., 2012). Especificamente no Brasil, não temos conhecimento de estudos que estimaram a mortalidade para o nível de rastreamento do Censo. Além disso, alguns outros desafios são as disparidades nos registros de óbitos de acordo com a fonte das estimativas: Registro Civil (RC), Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e Censo Brasileiro de 2010. Já temos informações no nível de rastreamento do Censo para as duas últimas fontes. No entanto, no SIM, não temos 100% de geocodifi- cação dos óbitos como temos no Censo de 2010. Assim, o principal objetivo deste capítulo foi estimar a comple- tude dos registros de óbitos para as menores áreas geográficas do Brasil (SC) em 2010. Mais especificamente, estimamos a completude 62 Capítulo 4 dos registros de óbitos para os SC considerando duas fontes de dados: o SIM e o Censo Brasileiro 2010 (IBGE). Para isso, usamos como regres- sores a taxa bruta de mortalidade registrada (RegCDR), o quadrado da RegCDR (RegCDRsq), a fração da população com 65 anos ou mais (%65), o logaritmo natural da taxa de mortalidade de menores de cinco anos (In(5qO)) e a cobertura da taxa de mortalidade de menores de cinco anos registrada (C(5q0)). Em seguida, relacionamos a completude dos registros de óbitos estimada com os quantis do Índice Brasileiro de Privação (IBP). metodologia No presente capítulo, com base no modelo de efeitos aleatórios pro- posto por Adair e Lopes (2018), ajustamos um modelo de regressão beta com efeitos aleatórios no intercepto (Ferrari; Cribari-Neto, 2004), estratificado por sexo, para prever o logit da subnotificação de óbitos em todos os municípios. No Brasil, há 5.570 municípios (o primeiro nível do modelo) divididos entre 558 microrregiões (o segundo nível do modelo). A parametrização proposta foi: figura 1 – Modelo de regressão beta ajustado Fonte: elaborada a partir de Adair e Lopes (2018). Onde 00. Usando a notação y∼B(μ,ϕ), E(y)=μ e VAR(y)=μ (1-μ)/(1+ϕ). O parâmetro ϕ é conhecido como o parâmetro de precisão e aqui usamos esse parâmetro como uma constante. Se yij é a cobertura das mortes registradas para todas as idades do município i para a mi- crorregião j tal que yij∼B(μij,ϕ), o modelo de regressão beta é definido como logit(μij)=β0 + β1*RegCDRsqij + β2*RegCDRij + β3*%65ij + β4*ln(5q0)ij + β5*C(5q0)ij + eij + γj, em que e é um termo de erro, γ é um efeito aleatório do nível de microrregião e a função de ligação é logit = log(μ/(1-μ)). Por- tanto, essa abordagem relacionou o logit da completude dos registros de óbitos com as seguintes covariáveis: a taxa bruta de mortalidade 63Relação entre Índice Brasileiro de Privação (IBP) e... registrada (RegCDR), o quadrado da RegCDR (RegCDRsq), a fração da população com 65 anos ou mais (%65), o log natural da taxa de mor- talidade de menores de cinco anos (In(5q0)) e a cobertura da taxa de mortalidade de menores de cinco anos registrada (C(5q0)). O banco de dados resultou de diferentes fontes. A taxa de morta- lidade de menores de cinco anos e a cobertura da taxa de mortalidade de menores de cinco anos registrada foram extraídas pela aplicação da abordagem bayesiana para ajustar o modelo de cobertura de óbitos ao nível dos municípios (Schmertmann; Gonzaga, 2018). A RegCDR e a RegCDRsq foram obtidas de uma combinação entre o SIM e o Censo brasileiro, considerando a fonte com a maior contagem de mortes para cada idade e sexo. A fonte da fração da população com 65 anos ou mais foi o Censo brasileiro. treinamento-teste O procedimento de divisão treinamento-teste foi usado para validar o modelo. Ou seja, a base de dados foi dividida em 70% para treina- mento, onde o modelo foi ajustado, e 30% para teste, no qual, usando as estimativasde parâmetros encontradas na base de treinamento, a cobertura municipal da taxa de mortalidade registrada foi prevista e comparada com o valor verdadeiro. As Figuras 2 e 3 mostram a concor- dância entre os valores observados e estimados para os gêneros mas- culino e feminino. Observe que esses valores estão mais próximos da linha diagonal, indicando um bom ajuste. 64 Capítulo 4 figura 2 – Concordância entre os valores observados e estimados para o gênero feminino Fonte: elaborada pelos autores. figura 3 – Concordância entre os valores observados e estimados para o gênero masculino Fonte: elaborada pelos autores. 65Relação entre Índice Brasileiro de Privação (IBP) e... número de mortes estimadas nos SC Após estimar a cobertura de mortalidade, calculamos o número de óbitos para cada SC. Deparamo-nos com algumas inconsistências, como o fato de a soma dos óbitos nos setores de um determinado município ser maior do que o número de óbitos observados nesse município. Outro ponto de atenção é a ocorrência de zero óbitos observados e/ou corrigidos. Para corrigir essas inconsistências, tratamos os zeros da seguinte forma: Se tanto as mortes observadas quanto as corrigidas forem 0, consi- deramos a cobertura do setor 1. Se as mortes observadas forem maiores que 0 e as mortes corrigi- das forem 0, estamos diante de um caso hipotético de supernotifica- ção, que consideramos improvável. Nesse sentido, consideramos que esses casos são uma limitação do método e, portanto, assumimos que a cobertura também é 1. Se os óbitos observados forem 0 e os óbitos corrigidos forem maio- res que 0, isso constitui subnotificação e consideramos que a cobertura desse setor é também a média da cobertura dos setores desse município. Para garantir que a soma dos óbitos nos setores de cada município coincida com o número de óbitos estimados no município, usamos os resultados da estimativa bayesiana proposta por Schmertmann e Gon- zaga (2018) para estimar os óbitos por município. Calculamos a razão entre o número de óbitos por município encontrado na aproximação bayesiana e a soma dos óbitos nos setores do município em questão. E multiplicamos esse fator pelo número de mortes em cada setor corri- gido pelo método que propusemos aqui. Devido ao nosso interesse em estudar a relação entre a completude dos registros de óbitos e a privação em pequenas áreas, usamos o IBP, que mede a privação relativa, colocando os SC em uma escala de bem-es- tar material do menos para o mais privado. Como a qualidade do regis- tro do número de óbitos em um local está relacionada às suas condições sociais, econômicas e políticas, comparamos os quintis do IBP com a previsão da completude dos registros de óbitos nos SC. Usamos o pacote betareg (Cribari-Neto; Zeileis, 2010) no software R Core Team (2021) para realizar nossa análise. 66 Capítulo 4 resultados Ajustamos um modelo de regressão beta de efeitos aleatórios para os gêneros masculino e feminino e para 5.570 municípios divididos entre 558 microrregiões. As estimativas dos parâmetros concordam com as encontradas no artigo de Adair e Lopes, exceto pela fração da popula- ção com 65 anos ou mais, que não foi significativa para o gênero femi- nino e teve uma correlação positiva para gênero masculino (Tabela 1). A relação entre a taxa bruta de mortalidade (Crude Death Rate – CDR) e a cobertura de mortalidade foi considerada no modelo como uma relação curvilínea porque dependerá da estrutura etária da popu- lação, além de seu nível de mortalidade (Adair; Lopez, 2018). Depen- dendo da combinação desses dois fatores, pode haver, por exemplo, duas populações com o mesmo CDR, mas uma com baixo nível de mortalidade, estrutura etária envelhecida e boa cobertura de mortes, enquanto a segunda tem alta mortalidade, população jovem e baixa cobertura de mortalidade. Nesse sentido, Adair e Lopes (2018) encon- traram variações significativas na cobertura em países com CDR baixos e semelhantes. Entre as populações com alto CDR, em geral, espera-se que sejam regiões com estruturas etárias envelhecidas, com bom nível de desenvolvimento socioeconômico e, consequentemente, boa quali- dade e cobertura de óbitos. A influência da participação da população com mais de 65 anos na cobertura de mortalidade não é unanimemente estabelecida na li- teratura. A hipótese de Adair e Lopes é que essas duas variáveis estão inversamente relacionadas. No entanto, este capítulo encontrou uma relação positiva entre elas, o que pode ser explicado pelo contexto do sistema de seguridade social estruturado existente no Brasil. Para ga- rantir que não haja pagamentos indevidos de pensões e benefícios as- sistenciais, o sistema, além de permitir o acesso e a assistência a uma grande parcela da população idosa, inclui uma série de mecanismos de verificação e prova de vida, o que pode ajudar a reduzir a subnotifica- ção de óbitos nessa faixa etária. Com relação às covariáveis da mortalidade infantil e sua cober- tura, suas relações com a cobertura de mortes são mais claras e diretas. Baixos níveis de mortalidade infantil (5q0) estão associados a popu- lações mais desenvolvidas, dados de mortalidade de boa qualidade e 67Relação entre Índice Brasileiro de Privação (IBP) e... melhor cobertura. Por sua vez, a cobertura da mortalidade infantil (C(5q0)) pode ser considerada um bom indicador da cobertura da mor- talidade geral na população. Nesse sentido, este estudo encontrou a relação esperada entre a cobertura da mortalidade geral, a mortalidade de 0 a 5 anos e a cobertura da mortalidade de 0 a 5 anos. tabela 1 – Estimativas do modelo de cobertura de mortalidade por gênero para municípios Estimativa Erro padrão Estimativa Erro padrão Feminino Masculino Intercepto 2.125*** 0.0664 2.031*** 0.0668 RegCDRsq -0.002*** 0.0005 -0.002*** 0.0004 RegCDR 0.040*** 0.0059 0.032*** 0.0054 %65 - - 0.276* 0.1276 ln(5q0) -0.036*** 0.0041 -0.058*** 0.0045 C(5q0) 0.549*** 0.0231 0.548*** 0.0230 Significância: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Fonte: elaborada pelos autores. O modelo ajustado ao nível municipal previu a cobertura de mor- talidade por SC. Os mapas a seguir mostram a estimativa do grau de cobertura de mortes femininas e masculinas por SC. Notavelmente, a cobertura de mortalidade aumenta à medida que se vai do norte para o sul do país, com exceção de alguns SC nos estados do Amazonas e Roraima, onde a cobertura estimada foi superior a 90%. Como as taxas de mortalidade adulta não são homogêneas no Brasil, as experiências do país não refletem as experiências de grupos populacionais específicos (Arruda; Carvalho; Alves, 2020). As taxas de mortalidade diferem com base em várias dimensões, como idade, raça, condição socioeconômica e contexto geográfico. A desigualdade geo- gráfica na mortalidade parece ser maior no Brasil do que em outros países da América Latina, e diferentes regiões do país também têm experiências muito diferentes em termos de exposição ambiental, con- 68 Capítulo 4 trole de doenças, tratamento médico, risco e bem-estar (Brant et al., 2017; Fenelon, 2013; França et al., 2017). Os estados das Regiões Sul e Sudeste registram 100% dos óbitos para ambos os sexos. Em alguns estados do Nordeste e do Norte, a quali- dade das informações é inferior, mas avançaram significativamente em relação a 1991-2000 (Agostinho; Queiroz, 2008; Setel et al., 2007; Paes; Albuquerque, 1999; Paes, 2005). Queiroz (2013) enfatiza que, nas últi- mas três décadas, o Brasil fez um progresso significativo na melhoria dos dados de mortalidade. Entretanto, há diferenças entre as estimati- vas de completude e mortalidade em nível estadual e durante todo o período dessa análise – 1980 a 2010. A versão recente de Brazil Burden of Disease inclui estimativas em nível subnacional, e há planos para al- cançar regiões ainda menores, destacando a importância dessa questão. As estimativas de pequenas áreas enfrentam desafios adicionais devido a seus baixos níveisde completude: flutuações resultantes do pequeno número de eventos e variações aleatórias (Queiroz et al., 2020a). figura 4 – Grau de cobertura de mortalidade no Brasil Fonte: elaborada pelos autores. Para entender melhor esse padrão de cobertura de mortalidade nos SC, essas estimativas foram correlacionadas com uma medida de privação, o IBP. A Tabela 2 mostra a distribuição da cobertura de mor- 69Relação entre Índice Brasileiro de Privação (IBP) e... talidade pelos quintis do IBP. Observamos que quanto maior o quin- til, maior a privação e menor a completude dos registros de óbitos, o que está de acordo com a literatura que aponta para uma relação proporcional entre o desenvolvimento socioeconômico e a qualidade dos dados das estatísticas civis (Ichihara, 2022). O aspecto macroeconômico é um fator contextual que leva em consideração os indicadores econômicos de uma área geográfica na to- talidade, e não características individuais. Fatores macroeconômicos podem afetar, direta ou indiretamente, fatores de risco imediatos dire- tamente relacionados à saúde. Uma possível explicação para a relação entre maior renda e melhor saúde está baseada no pressuposto de que indicadores econômicos mais prósperos tendem a propiciar ganhos na coesão social, na redução das divisões sociais e, consequentemente, em melhores condições de saúde da população. Já a pobreza estaria asso- ciada à exclusão social e piores condições ambientais, o que acarretaria condições de saúde inadequadas (Spijker, 2004). É importante ter um sistema de informações sobre óbitos que per- mita a obtenção de dados confiáveis e precisos para promover a saúde e prevenir doenças evitáveis (Rebouças, 2023). Outros modelos podem ser sugeridos com a inclusão de outras va- riáveis explicativas no modelo. tabela 2 – Média estimada e desvio padrão da cobertura dos registros de óbitos femininos e masculinos segundo o IBP Quintil do IBP Média Desvio- padrão Mediana Média Desvio- padrão Mediana Fem Masc 1 0.971 0.043 0.991 0.969 0.043 0.990 2 0.963 0.051 0.988 0.961 0.050 0.988 3 0.950 0.061 0.978 0.948 0.059 0.970 4 0.921 0.081 0.922 0.923 0.076 0.928 5 0.844 0.102 0.867 0.848 0.099 0.870 Fonte: elaborada pelos autores. 70 Capítulo 4 considerações finais O método proposto foi capaz de estimar a cobertura de mortalidade nos SC brasileiros. Verificamos que a cobertura de mortalidade está correlacionada com a privação material. Quanto maior o quintil do IBP, maior a priva- ção e menor a cobertura média de mortalidade. O mesmo ocorre com a mediana. Isso demonstra uma correlação direta entre a qualidade dos dados das estatísticas civis e o desenvolvimento socioeconômico. Esse resultado é observado tanto para a cobertura de mortalidade mascu- lina quanto para a feminina. As Regiões Sul e Sudeste tiveram a maior cobertura de mortalidade, o que é consistente com o fato de serem as regiões com o maior desenvolvimento socioeconômico do país. Essas estimativas de cobertura de mortalidade no menor nível de desagre- gação geográfica dos dados são um passo importante para estimar as taxas de mortalidade e realizar estudos sobre as desigualdades sociais no risco de morrer e, assim, conduzir de forma mais assertiva as políti- cas públicas em pequenas áreas. Uma limitação deste capítulo é a utilização das informações da mortalidade infantil e da cobertura da mortalidade infantil ao nível do município. Isso implica no pressuposto de que todos os setores de um município apresentam as mesmas taxas e a cobertura de mortalidade infantil, o que pode ocultar possíveis desigualdades intramunicipais na mortalidade. Em contrapartida, este é um método alternativo aos métodos de- mográficos tradicionais para correção e estimativas de mortalidade – os métodos DDM (Bennett; Horiuchi, 1984) –, pois não possui o pres- suposto de ausência de migração e não requer dados intercensitários. Assim, torna-se possível identificar desigualdades na cobertura no nível intramunicipal e é fácil de ser replicado. 71Relação entre Índice Brasileiro de Privação (IBP) e... referências ABOUZAHR, C.; BOERMA, T. Health information systems: the foundations of public health. Bulletin of the World Health Organization, Geneve, n. 83, p. 578-83, 2005. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm. nih.gov/articles/PMC2626318/. Acesso em: 13 maio 2024. ADAIR, T.; LOPEZ, A. D. Estimating the completeness of death registration: An empirical method. PLoS One, San Francisco, v. 13, n. 5, p. 1-19, 2018. Disponível em: https://journals.plos.org/plosone/article/ file?id=10.1371/journal.pone.0197047&type=printable. Acesso em: 13 maio 2024. AGOSTINHO, C. S.; QUEIROZ, B. L. Estimativas da mortalidade adulta para o Brasil no período 1980/2000: uma abordagem metodológica comparativa. In: ENCONTRO NACIONAL DE ESTUDOS POPULACIONAIS, 16., 2008, Caxambu. Anais [...]. Caxambu: [s. n.], 2008. p. 1-20. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/239932426_Estimativas_ da_mortalidade_adulta_para_o_Brasil_no_periodo_19802000_uma_ abordagem_metodologica_comparativa. Acesso em: 13 maio 2024. ALEXANDER, M.; ZAGHENI, E.; BARBIERI, M. A Flexible Bayesian Model for Estimating Subnational Mortality. Demography, New York, v. 54, n. 6, p. 2025-2041, 2017. Disponível em: https://read.dukeupress.edu/ demography/article-abstract/54/6/2025/167857/A-Flexible-Bayesian- Model-for-Estimating?redirectedFrom=fulltext. Acesso em: 13 maio 2024. ARRUDA, N. M.; CARVALHO, T. J. de; ALVES, L. C. Socioeconomic Inequalities in Adult Mortality across Small Areas in Brazil: Exploration Analysis Using Machine Learning Models. MedRxiv, [s. l.], 2020. Preprint. Disponível em: https://www.medrxiv.org/ content/10.1101/2020.08.15.20175687v1. Acesso em: 13 maio 2024. BENNETT, N. G.; HORIUCHI, S.Mortality estimation from registered deaths in less developed countries. Demography, New York, v. 21, n. 2, p. 217-233, 1984. BERNARDINELLI, L.; MONTOMOLI, C. Empirical Bayes versus fully Bayesian analysis of geographical variation in disease risk. Statistics in Medicine, New York, v. 11, n. 8, p. 983-1007, 1992. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2626318/ https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2626318/ 72 Capítulo 4 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sim.4780110802. Acesso em: 13 maio 2024. BRANT, L. C. C. et al. Variations and particularities in cardiovascular disease mortality in Brazil and Brazilian states in 1990 and 2015: estimates from the global burden of disease. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 20, p. 116-128, 2017. Disponível em: https:// pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28658377/. Acesso em: 13 maio 2024. CRIBARI-NETO, F.; ZEILEIS, A. Beta Regression in R. Journal of Statistical Software, Los Angeles, v. 34, n. 2, p. 1-24, 2010. Disponível em: https:// cran.r-project.org/web/packages/betareg/betareg.pdf. Acesso em: 13 maio 2024. CUBBIN, C.; LECLERE, F.; SMITH, G. Socioeconomic status and injury mortality: Individual and neighbourhood determinants. Journal of Epidemiology and Community Health, London, v. 54, n. 7, p. 517-524, 2000. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC1731715/. Acesso em: 13 maio 2024. DIEZ ROUX, A. V. Investigating neighborhood and area effects on health. American Journal of Public Health, New York, v. 91, n. 11, p. 1783-1789, 2001. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/ articles/PMC1446876/. Acesso em: 13 maio 2024. FENELON, A. Geographic divergence in mortality in the United States. Population and Development Review, New York, v. 39, n. 4, p. 611-634, 2013. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4109895/. Acesso em: 13 maio 2024. FERRARI S. L. P.; CRIBARI-NETO, F. Beta Regression for Modelling Rates and Proportions. Journal of Applied Statistics, Abingdon, v. 31, n. 7, p. 799-815, 2004. Disponível em: https://www.ime.usp.br/~sferrari/beta. pdf. Acesso em: 13 maio 2024. FRANÇA,E. B. et al. Cause-specific mortality for 249 causes in Brazil and states during 1990-2015: a systematic analysis for the global burden of disease study 2015. Population Health Metrics, Cham, v. 15, n. 39, p. 1-17, 2017. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/29166948/. Acesso em: 13 maio 2024. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC1731715/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29166948/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29166948/ 73Relação entre Índice Brasileiro de Privação (IBP) e... FRIAS, P. G. et al. Correcting vital information: Estimating infant mortality, Brazil, 2000-2009. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 47, n. 6, p. 1048-1058, 2013. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/ articles/PMC4206109/. Acesso em: 13 maio 2024. ICHIHARA, M. Y. et al. Mortality inequalities measured by socioeconomic indicators in Brazil: a scoping review. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 56, n. 85, 2022. Disponível em: https:// pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020- 00213-4. Acesso em: 13 maio 2024. LIMA, E. E. C. et al.Alternative Information Sources on Deaths in Brazil in the Context of the COVID-19 Pandemic. Canada: Centre of Excellence for CRVS Systems, 2021. LIMA, E. E. C.; QUEIROZ, B. L. Evolution of the deaths registry system in Brazil: associations with changes in the mortality profile, under- registration of death counts, and ill-defined causes of death. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 30, n. 8, p. 1721-1730, 2014. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csp/a/fpmYdFCFBxZqYdwyWcGfLxm/. Acesso em: 13 maio 2024. MATHERS, C. D. et al. Counting the dead and what they died from: An assessment of the global status of cause of death data. Bulletin of the World Health Organization, Geneve, v. 83, n. 3, p. 171-177, 2005. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15798840/. Acesso em: 13 maio 2024. PAES, N. A. Avaliação da cobertura dos registros de óbitos dos estados brasileiros em 2000. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 39, n. 6, p. 882-90, 2005. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rsp/a/ SJWFmJRNWsmRmZWzqvcq8nB/abstract/?lang=pt. Acesso em: 13 maio 2024. PAES, N. A.; ALBUQUERQUE, M. E. E. Evaluation of population data quality and coverage of registration of deaths for the Brazilian regions. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 33, n. 1, p. 33-43, 1999. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10436620/. Acesso em: 13 maio 2024. PLETCHER, S. D. Model fitting and hypothesis testing for age-specific mortality data. Journal of Evolutionary Biology, Basel, v. 12, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4206109/ https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4206109/ https://pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020-00213-4 https://pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020-00213-4 https://pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020-00213-4 74 Capítulo 4 n. 3, p. 430-439, 1999. Disponível em: https://academic.oup.com/jeb/ article/12/3/430/7323146. Acesso em: 13 maio 2024. QUEIROZ, B. L. et al. Adult mortality estimates for small areas in Brazil, 1980-2010: a methodological approach. The Lancet, London, v. 381, p. 120, 2013. Número especial. Disponível em: https://www.thelancet. com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(13)61374-4/fulltext. Acesso em: 13 maio 2024. QUEIROZ, B. L. et al. Comparative analysis of completeness of death registration, adult mortality and life expectancy at birth in Brazil at the subnational level. Population Health Metrics, Cham, v. 18, n. 11, p. 1-15, 2020a. Supl. 11. Disponível em: https://pophealthmetrics. biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020-00213-4. Acesso em: 13 maio 2024. QUEIROZ, B. L. et al. Completeness of death-count coverage and adult mortality (45q15) for Brazilian states from 1980 to 2010. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, n. 20, p. 21-33, maio 2017. Supl. 1. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepid/a/ p5mT5dGVZxPWnVNSgL4FWVC/?lang=en. Acesso em: 13 maio 2024. QUEIROZ, B. L. et al. Temporal and spatial trends of adult mortality in small areas of Brazil, 1980-2010. Genus: Journal of population sciences, Roma, v. 76, p. 1-22, 2020b. Disponível em: https://genus.springeropen. com/articles/10.1186/s41118-020-00105-3. Acesso em: 13 maio 2024. R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2021. REBOUÇAS, P. et al. Avaliação da qualidade do Sistema Brasileiro de Informações sobre Mortalidade (SIM): uma scoping review. Revista Ciência & Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, 2023. Disponível em: http:// cienciaesaudecoletiva.com.br/artigos/avaliacao-da-qualidade-do- sistema-brasileiro-de-informacoes-sobre-mortalidade-sim-uma-scoping- review/18936. Acesso em: 9 mar. 2024. RIGGAN, W. B. et al. Assessment of spatial variation of risks in small populations. Environmental Health Perspectives, Raleigh, v. 96, p. 223-238, 1991. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/1820268/. Acesso em: 13 maio 2024. https://pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020-00213-4 https://pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020-00213-4 http://cienciaesaudecoletiva.com.br/artigos/avaliacao-da-qualidade-do-sistema-brasileiro-de-informacoes-sobre-mortalidade-sim-uma-scoping-review/18936 http://cienciaesaudecoletiva.com.br/artigos/avaliacao-da-qualidade-do-sistema-brasileiro-de-informacoes-sobre-mortalidade-sim-uma-scoping-review/18936 http://cienciaesaudecoletiva.com.br/artigos/avaliacao-da-qualidade-do-sistema-brasileiro-de-informacoes-sobre-mortalidade-sim-uma-scoping-review/18936 http://cienciaesaudecoletiva.com.br/artigos/avaliacao-da-qualidade-do-sistema-brasileiro-de-informacoes-sobre-mortalidade-sim-uma-scoping-review/18936 75Relação entre Índice Brasileiro de Privação (IBP) e... RUTHER, M.; LEYK, S.; BUTTENFIELD, B. Deriving Small Area Mortality Estimates Using a Probabilistic Reweighting Method. Annals of the American Association of Geographers, [s. l.], v. 107, n. 6, p. 1299-1314, 2017. Disponível em: https://www.tandfonline.com/doi/ citedby/10.1080/24694452.2017.1320213?scroll=top&needAccess=true. Acesso em: 13 maio 2024. SCHMERTMANN, C. P.; GONZAGA, M. R. Bayesian Estimation of Age- Specific Mortality and Life Expectancy for Small Areas With Defective Vital Records. Demography, New York, v. 55, n. 4, p. 1363-1388, 2018. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29978339/. Acesso em: 13 maio 2024. SETEL, P.W. et al. A scandal of invisibility: making everyone count by counting everyone. The Lancet, London, v. 370, n. 9598, p. 1569-1577, 2007. Disponível em: https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/ PIIS0140-6736(07)61307-5/fulltext.Acesso em: 13 maio 2024. SPIJKER, J. J. A. Socioeconomic determinants of regional mortality differences in Europe. 2004. Thesis (Doctor of Philosophy) – University of Groningen, Groningen, 2004. WILMOTH, J. et al. A flexible two-dimensional mortality model for use in indirect estimation. Population Studies, London, v. 66, n. 1, p.1-28, 2012. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22150635/. Acesso em: 13 maio 2024. https://www.tandfonline.com/doi/citedby/10.1080/24694452.2017.1320213?scroll=top&needAccess=true https://www.tandfonline.com/doi/citedby/10.1080/24694452.2017.1320213?scroll=top&needAccess=true 77 5 Estimativas de taxas de mortalidade em pequenas áreas no Brasil: principais limitações e avanços recentes Marcos Roberto Gonzaga Victor Hugo Dias Diógenes Walter P. Silva Júnior Everton Emanuel Campos de Lima Bernardo Lanza Queiroz Flávio Henrique Miranda de Araujo Freire Lilia Carolina Carneiro da Costa Maria Yury T. Ichihara introdução Ter um sistema de registro de estatísticas vitais de qualidade é uma das metas para alcançar um desenvolvimento sustentável, como esta- belecido pelaOrganização das Nações Unidas (ONU). No caso de dados confiáveis de mortalidade, por exemplo, ter um bom registro de óbitos auxilia em projeções populacionais, avaliação e implementação de pro- gramas políticos e sociais, em especial aqueles relacionados à saúde pública (Abouzhar et al., 2015). Nesse contexto, os estudos sobre mortalidade em países em de- senvolvimento, como o Brasil, têm sido historicamente limitados pela falta de dados de boa qualidade, sub-registro e falta de completude das informações sociodemográficas, em especial nos registros vitais, o que tem grande impacto quando se pensa em estudos regionais e de pe- quenas áreas. Nesse sentido, obter estimativas de mortalidade se torna 78 Capítulo 5 um desafio, uma vez que a qualidade da informação geralmente não é satisfatória (Hill; Queiroz, 2010). Apesar da melhora constante nos últimos anos, os registros de mortalidade no Brasil continuam com cobertura deficitária e com enormes diferenciais regionais de qualidade da informação. Se não bastasse a deficiência nos processos administrativos de registros das informações, quando o interesse é analisar aspectos demográficos que envolvem registros de óbitos para níveis desagregados, como municí- pios, surge outro problema. Quanto mais desagregado o nível de aná- lise, menores serão as populações expostas. Com o baixo contingente populacional, a omissão de óbitos tem peso ainda maior na estimativa das taxas de mortalidade. No que se refere à mortalidade, estudos mos- tram como a incerteza sobre as estimativas de mortalidade e esperança de vida podem ser afetadas pelo tamanho populacional e pela magni- tude da cobertura dos óbitos (Schmertmann; Gonzaga, 2018). O desenvolvimento de metodologia adequada, a disponibilidade de dados espacializados e uma demanda cada vez maior por informações regionais e georreferenciadas aumentam a importância de estudos de- mográficos a nível regional. Nesse sentido, Kulkarni e demais autores (2011) argumentam a importância de estudos regionais de mortalidade e saúde para o adequado planejamento de políticas de saúde pública e cobertura dos sistemas de saúde. Esses mesmos autores, com base em dados recentes dos Estados Unidos, mostraram que há uma enorme variabilidade na esperança de vida entre as localidades, com algumas apresentando níveis de mortalidade muito mais altos do que os ob- servados em outros países desenvolvidos. O Brasil é, assim como os Estados Unidos, caracterizado por uma grande variabilidade regional e uma crescente demanda por políticas de saúde adequadas, dado o processo de envelhecimento da população. Dessa forma, é importante o desenvolvimento de trabalhos que busquem avaliar a qualidade das informações de mortalidade por regiões dos países latino-americanos e permitam entender a sua evolução nos últimos anos. Outro aspecto relacionado ao sub-registro de óbitos é que ele pode variar conforme a fonte da base selecionada. No Brasil existem basica- mente três fontes de óbitos, o Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e o Sistema de Estatísticas do Registro Civil (RC), ambos consti- tuídos de registros administrativos contínuos de óbitos, e os Censos 79Estimativas de taxas de mortalidade em pequenas áreas... Demográficos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) de 2010 e 2022, que possuem informações de óbitos para o período de referência da pesquisa censitária. No caso do Censo de 2022, cujos re- sultados ainda não estavam disponíveis até a conclusão deste capítulo, o período de referência foi estendido para três anos, o que permite captar os óbitos relacionados direta ou indiretamente com a pande- mia pelo Sars-Cov-2. Como cada fonte possui características próprias e limitações, seja em relação ao procedimento de coleta ou do fluxo da informação, a capacidade de cada uma delas em captar todos os óbitos que efetivamente ocorreram pode variar conforme a região em análise. Diógenes e demais autores (2022) verificaram que o SIM é a base que possui a maior contagem de óbitos em 2010, contudo, quando a análise foi desagregada para áreas menores, o Censo conseguiu captar mais óbitos que o SIM em algumas áreas específicas, em especial nos mu- nicípios mais carentes, que estão localizados predominantemente nas Regiões Norte e Nordeste. Esses resultados, segundo ainda os autores, podem ser explicados pela falta de uma adequada infraestrutura dos órgãos de saúde municipais, o que acaba influenciando severamente o fluxo dos registros no SIM e RC. Nesse sentido, o objetivo deste capítulo é fazer um resgate dos principais métodos de correção de dados de mortalidade, ressaltando os seus potenciais, contextos aplicáveis, limitações e os avanços mais recentes da literatura que se dedica à temática, especialmente para as pequenas áreas do ponto de vista demográfico. métodos de análise de dados de mortalidade para pequenas áreas A literatura demográfica apresenta uma série de métodos que permi- tem estimar os níveis de mortalidade, utilizando métodos indiretos e/ ou métodos baseados na distribuição etária dos óbitos e que possibi- litam uma avaliação da cobertura dos óbitos (Brass, 1975; Hill, 1987; Hill; You; Choi, 2009; Preston et al., 1980 entre outros). De forma geral, os métodos demográficos funcionam razoavel- mente bem para grandes áreas, como países e estados, mas apresen- tam piores ajustes para pequenas áreas (Hill et al., 2009; Queiroz, 2011). 80 Capítulo 5 Além disso, os métodos demográficos possuem uma grande limitação, que é produzir um grau de cobertura ou fator de correção único para toda a curva de mortalidade, ao passo que existem evidências sobre diferenciais de cobertura de registro entre os grupos etários (Hill et al., 2009, Schmertmann; Gonzaga, 2018). Portanto, é importante desenvol- ver novas formas de obter estimativas de grau de cobertura das estatís- ticas vitais, tal como a proposta desenvolvida por Adair e Lopez (2018). Nesse contexto, associação de métodos com adoção de aplicações da estatística, sobretudo sob a abordagem bayesiana (Schmertmann; Gon- zaga, 2018), tem se apresentado como ferramenta importante para o estudo de sub-registros de eventos vitais. A seguir serão apresentados de forma sucinta os principais méto- dos de estimação dos níveis de mortalidade em um contexto de baixa qualidade dos dados de óbitos, que são: Método da Razão de Sobre- vivência Intercensitária (RIS) e os Métodos de Distribuição de Mortes (DDM). Em seguida, serão apresentados os métodos mais recentes ela- borados para serem aplicados em contextos de pequenas áreas, que além de corrigirem o problema de subnotificação, procuram amenizar os erros associados ao pouco número de óbitos nessas regiões. Métodos demográficos clássicos de estimação de mortalidade Método da Razão de Sobrevivência Intercensitária (RIS) Um dos métodos mais simples e que requer poucas fontes de dados para estimar a mortalidade é o RIS, que necessita basicamente da in- formação de dois censos consecutivos. Porém, sua aplicabilidade é bas- tante limitada no caso de estimativas de pequenas áreas devido aos fortes pressupostos necessários para sua aplicação. A razão de sobrevi- vência intercensitária, para o grupo de idade entre x e x+5 anos, corres- ponde ao quociente entre a população com idade entre x+t e x+5+t anos no segundo censo – em que t corresponde à amplitude do intervalo intercensitário – e a população com idade entre x e x+5 anos no censo anterior. O método da razão intercensitária assume população fechada, ou com fluxos migratórios muito pequenos, o mesmo nível de cobertura 81Estimativas de taxas de mortalidade em pequenas áreas... dos dois censos utilizados e ausência de erros na declaração de idade. No caso de pequenas áreas, os fluxos migratórios afetam diretamente os resultados, uma vez que a emigração ocorrida entre os censos vai “parecer” com óbitos ocorridos e a imigração pode levar à conclusão errônea de um nível de mortalidademais baixo. Nesse sentido, a apli- cação do RIS para estimação da mortalidade em pequenas áreas é bas- tante restrita devido à violação dos seus pressupostos, principalmente o que exige população fechada. Além disso, o volume populacional e a composição demográfica de áreas geograficamente pequenas são bas- tante susceptíveis aos movimentos migratórios, o que acaba compro- metendo as estimativas pelo método de razão intercensitária. Métodos de Distribuição de Mortes (DDM) Os Métodos de Distribuição de Mortes (conhecidos também por mé- todos DDM na nomenclatura inglesa) agregam uma série de técnicas demográficas tradicionais e amplamente utilizadas para correção de sub-registro de óbitos e estimação de mortalidade. A ideia dos métodos DDM é comparar a distribuição de óbitos por idade com a distribuição etária da população e, assim, prover o padrão etário da mortalidade para um período definido. Há três principais métodos de avaliação de registro de óbitos: General Growth Balance (GGB), proposto por Hill (1987); Synthetic Extinct Generation (SEG), ou Gerações Extintas, pro- posto por Bennett e Horiuchi (1981); e o Adjusted Synthetic Extinct Generations (SEG-adj), ou Gerações Extintas Combinado ou Ajustado, proposto por Hill, You e Choi (2009). Esses métodos têm pressupostos bastante fortes: população é fechada, o grau de cobertura dos óbitos é constante por idade, o grau de cobertura da contagem populacional é constante por idade, e as idades dos vivos e dos óbitos é declarada sem erros. Os métodos de distribuição de mortes produzem, na sua apli- cação, gráficos de diagnóstico que permitem a avaliação da aplicação dos métodos e são informativos sobre a qualidade das informações e quebra dos pressupostos envolvidos. Um outro aspecto relevante é que esses métodos mais recentes oferecem medidas qualitativas para ava- liar a qualidade dos dados e validar os resultados. Como já afirmado, os três métodos DDM assumem população fe- chada para melhor uso das estimativas. Embora existam na literatura 82 Capítulo 5 metodologias que permitem lidar com esse problema (Bhat, 2002; Hill; Queiroz, 2010), quando o intuito for trabalhar com dados regionais ou subnacionais, é importante considerar os possíveis efeitos dos fluxos migratórios nas estimativas de avaliação da qualidade dos dados. Uma alternativa utilizada em estudos de áreas menores com aplicação dos DDM é utilizar um intervalo etário para estimar o grau de cobertura que sofre pouca ou nenhuma influência dos fluxos migratórios (Hill et al., 2009; Queiroz, 2011) ou aplicar a metodologia proposta por Bhat (2002) ou Hill e Queiroz (2010). Contudo, mesmo com essas alternativas de métodos que relaxam o pressuposto da população fechada, os métodos DDM vêm apresen- tando, de uma forma geral, restrições ao serem aplicados para peque- nas áreas (Gonzaga; Schmertmann, 2016; Lima; Queiroz, 2014), em grande medida pela alta variabilidade dos dados de óbitos, que é carac- terística dessas áreas, como já mencionado. Por esse motivo, sempre é oportuno avaliar a qualidade dos dados e das estimativas e, caso ne- cessário, realizar ajustes devidos, via padronização ou técnicas de sua- vização. Adicionalmente aos métodos demográficos tradicionais, vêm sendo incorporados à literatura de estimativas de mortalidade de pe- quenas áreas modelos estatísticos bayesianos, como usado por Justin, Freire e Lucio, (2012), e modelos de regressão para predizer medidas de mortalidade, como Ahmad e Hill (2011). Essas novas abordagens serão detalhadas na seção seguinte. métodos alternativos para estimativas de mortalidade em pequenas áreas Uma técnica comumente utilizada na demografia para se obter esti- mativas de mortalidade em áreas menores é a padronização (Grupo de Foz, 2021). A técnica tem duas variantes: padronização direta ou indireta. Embora o seu uso seja bem mais amplo do que estimar taxas de mortalidade por idade para áreas menores, a padronização indireta, especificamente, pode ser empregada com essa finalidade. É muito comum em áreas menores não dispor ou não confiar na distribuição dos óbitos observados por idade por dois motivos: a) a ex- posição é muito baixa e, portanto, tem-se poucos eventos por idade 83Estimativas de taxas de mortalidade em pequenas áreas... e sexo; e b) o grau de cobertura dos óbitos não é conhecido, ou não estimável, pelos métodos DDM. Assumindo que a distribuição etária dos óbitos nas áreas menores não é conhecida, mas que a distribui- ção etária da população sim, a padronização indireta consiste em assu- mir que a estrutura etária dos óbitos nas áreas menores é semelhante àquela da área maior. Então, multiplica-se as taxas de mortalidade por idade da área maior à população por idade da área menor, obtendo, assim, o número de óbitos esperados na área menor, caso as taxas de mortalidade por idade fossem semelhantes àquelas da área maior. Em seguida, divide-se o número total de óbitos esperados pelo número total de óbitos registrados na área menor, obtendo um fator de ajuste do nível de mortalidade que, aplicado às taxas de mortalidade por idade da área maior, resulta em taxas de mortalidade por idade da área menor coerentes com o total de óbitos registrados na área menor. Entretanto, a técnica de padronização indireta tem o inconve- niente de assumir que a estrutura etária das taxas de mortalidade nas áreas menores é semelhante àquelas da área maior, o que pode ser contestado em situações de heterogeneidade sociodemográfica e eco- nômica entre áreas menores de uma mesma região. Adair e Lopez (2018) sugerem um modelo empírico para gerar esti- mativas de correção de sub-registro com aplicabilidade para pequenas áreas. O método demonstra flexibilidade suficiente para prever uma ampla gama de níveis de completude a uma determinada taxa de mor- talidade bruta registrada. O método pode ser aplicado utilizando dados prontamente disponíveis no nível subnacional. O modelo assume que o grau de cobertura dos óbitos tem uma relação positiva com a taxa bruta de mortalidade registrada e uma relação negativa com o nível de mortalidade e com uma estrutura etária mais envelhecida da popula- ção. O modelo foi ajustado para dados de mais de 100 países e os parâ- metros estimados podem ser usados para obter estimativas de grau de cobertura em outros países, ou localidades do mundo. Alexander, Zagheni e Barbieri (2017) apresentaram um modelo ba- yesiano hierárquico para estimar a mortalidade no nível subnacional, permitindo que as informações sobre mortalidade sejam compartilha- das no tempo e no espaço. Essa abordagem ajuda a informar os padrões de mortalidade em áreas geográficas menores, para as quais a incer- teza em torno dos dados é alta. Os resultados mostraram estimativas 84 Capítulo 5 razoáveis, além de terem produzido intervalos de confiança em torno das estimativas de mortalidade, o que reflete a incerteza em torno da estimativa. Método semelhante foi aplicado por Lu e demais autores (2021) para estimar a mortalidade em níveis nacional e provinciais na China. Os autores verificaram que o modelo fornece boas estimativas e previsões razoáveis tanto a nível nacional como provincial. Gonzaga e Schmertmann (2016) propuseram utilizar a combinação de uma regressão de Poisson com o modelo relacional TOPALS para es- timar a mortalidade por idade em pequenas áreas brasileiras (estados, mesorregiões, microrregiões e municípios) em 2010. Como vantagem para os métodos anteriores, os autores destacam que são dispensadas algumas suposições rígidas sobre os padrões regionais de idade, como a exigência de que todas as áreas menores dentro de uma área maior tenham estrutura de mortalidade logarítmica por idade com formato idêntico. Os resultados mostraram diferenças notáveis nos padrões de mortalidade por idade entre pequenas áreas adjacentes, o que atesta as vantagens de usar uma relação funcional flexível em modelos de regressão. Queiroz e demais autores (2020)estimaram a mortalidade adulta e sua variação temporal nas 137 mesorregiões brasileiras. Primei- ramente, eles aplicaram o modelo relacional TOPALS para estimar e suavizar as taxas de mortalidade por idade simples e gerar os óbitos es- perados. Em seguida, usaram métodos de distribuição de mortes para avaliar a qualidade dos dados de mortalidade. Os resultados encontra- dos foram consistentes com os diferenciais de mortalidade sugeridos pela literatura no Brasil. O trabalho de Schmertmann e Gonzaga (2018) propõe a combina- ção de métodos demográficos, suavização de taxas com base em um modelo relacional e uso de estatística bayesiana para obter estimati- vas de qualidade de dados, e assim curvas de mortalidade corrigidas para pequenas áreas. O trabalho faz uma aplicação para o caso brasi- leiro em 2010. Em resumo, eles desenvolvem um modelo de regressão bayesiano para estimar a mortalidade em pequenas áreas que aborda simultaneamente os problemas de pequenas amostras locais e o sub- -registro de óbitos. O modelo proposto combina um modelo relacio- nal para curvas de mortalidade com informação prévia probabilística sobre cobertura de registro de óbito derivada de técnicas de estimativa 85Estimativas de taxas de mortalidade em pequenas áreas... demográfica, como DDM, e de pesquisas de campo por especialistas em saúde pública (e.g. busca ativa). Metodologia semelhante foi utilizada por Rau e Schmertmann (2020) para estimar a expectativa de vida das cidades alemãs entre 2015 e 2017. Para isso, os autores utilizaram um modelo bayesiano relacional TOPALS. Com esse modelo, os autores estimaram as taxas de mortalidade específicas por idade para todos os distritos com um modelo bayesiano que vincula os parâmetros do modelo entre os dis- tritos. Com isso, o modelo produz taxas de mortalidade probabilísticas no nível distrital e em seguida calcula-se uma distribuição de probabi- lidade para a expectativa de vida no nível distrital. Um método alternativo foi aplicado por Costa e demais autores (2020), que utilizaram Modelos Lineares Generalizados (GLM) para pre- dizer o total de óbitos e a completude da informação aos níveis nacio- nal, estaduais e municipais do Brasil em 2015 e 2016. Primeiramente, os autores vincularam os óbitos do SIM e do RC com métodos deter- minísticos e depois verificaram a integridade de cada uma das fontes por método de captura-recaptura. Em seguida, rodaram um modelo de regressão GLM com as variáveis explicativas sendo características do falecido (sexo, idade, estado de residência, causa da morte e local da morte), além de variáveis sobre o município de ocorrência do óbito, como decil de educação e decil de densidade populacional. Em um trabalho mais recente, Schmertmann (2021) propõe uma modificação à abordagem de splines penalizados (P-splines), seme- lhante àquela utilizada na regressão TOPALS (Gonzaga; Schmertmann, 2016), para estimar padrões de mortalidade ainda mais regulares e suavizados. Essa nova abordagem de penalização dos splines o autor denomina de D-splines, cuja diferença básica é a adoção de padrões de- mográficos previamente selecionados que são incorporados ao termo de penalidade, ao invés de regras matemáticas genéricas. Utilizando dados de pequenas populações gerados por simulação, o autor verifi- cou que estimadores D-splines apresentaram melhor ajuste do que os P-splines padrão, concluindo assim que essa nova abordagem de pe- nalização dos splines, adotando o conhecimento demográfico sobre o padrão e variabilidade da mortalidade, apresenta propriedades mais favoráveis em pequenas populações. 86 Capítulo 5 Dada já uma variedade de sugestões metodológicas para superar o desafio de estimar a mortalidade em pequenas áreas, Denecke, Grigo- riev e Rau (2023) buscaram elencar os recentes métodos demográficos para medidas de mortalidade em pequenas áreas, uma visão geral do estado da arte, e como eles se relacionam entre si. Os autores argumentam que, devido às diferentes configurações e critérios utilizados por esses estudos, é difícil para o pesquisador fazer comparações entre eles no que tange aos dados de entrada, taxas de mortalidade subjacentes, tamanhos populacionais, número de repe- tições e métricas de desempenho. Para fazer a comparação entre os métodos, os autores selecionaram três trabalhos que utilizaram abor- dagens que se distinguem de como o conhecimento sobre as curvas de mortalidade por idade (o que eles denominam de “conhecimento demográfico”) são incorporadas ao método: (i) regressão TOPALS de Gonzaga e Schmertmann (2016); (ii) D-splines de Schmertmann (2021); e (iii) modelo hierárquico bayesiano de Alexander, Zagheni e Barbieri (2017). Além de como o conhecimento demográfico é incorporado, outra distinção entre as abordagens é que os modelos de regressão TOPALS e D-splines estimam as taxas de mortalidade em diferentes regiões/subpopulações e ao longo do tempo, independentemente uma das outras. Já na abordagem bayesiana de TOPALS há uma dependência espacial, e no modelo hierárquico bayesiano essa dependência se dá no espaço e no tempo. Segundo os autores, esses fatores determinam os requisitos dos inputs dos modelos e a facilidade de seu uso. Por meio de método de simulação, esses três métodos foram aplicados e avaliados, produzindo estimativas de taxas específicas de mortalidade na escala logarítmica, a partir das quais foi calculada as expectativas de vida. Em cada método, foram adotadas diferentes con- figurações para os parâmetros necessários, como tamanho da exposi- ção ao risco, conhecimento demográfico incorporado, entrada de um único ano e grupos de idade e estimadores exclusivos a depender do método. Utilizando as estimativas das taxas logarítmicas de mortali- dade, o desempenho dos métodos foi avaliado conforme os seguintes critérios: viés (bias), raiz do erro quadrado médio, erro padrão empí- rico, cobertura e largura dos intervalos de incerteza (ou de confiança). Como resultado, foi mostrado que existe uma relevante diferença de desempenho dos modelos conforme as idades e subpopulações/regiões, 87Estimativas de taxas de mortalidade em pequenas áreas... e que isso pode ser influência da escolha do conhecimento demográ- fico adotado e do tamanho da exposição. Contudo, os autores ressal- tam que não conseguiram (e nem foi o objetivo da pesquisa) identificar o melhor método e que o intuito da pesquisa foi fornecer uma visão geral das diferentes abordagens, bem como apresentar as vantagens e desvantagens de cada método de estimativa de mortalidade para pe- quenas áreas. discussão Ter um sistema de estatísticas vitais de mortalidade confiável é im- portante para o planejamento e efetividade de políticas públicas, es- pecialmente aquelas relacionadas à saúde. Em um contexto de grande desigualdade socioeconômica, como é o caso brasileiro, a desagregação dessa informação se torna ainda mais primordial, já que é preciso iden- tificar quais subpopulações precisam de ações específicas de atenção e assistência em saúde. Contudo, em países em que o sistema de informação de óbitos não tem a qualidade esperada, como baixo grau de cobertura, os indicado- res e estimativas de mortalidade ficam comprometidos. Além disso, quando a análise é desagregada para pequenas áreas, adiciona-se mais um problema, que é o erro associado à alta volatilidade da informação decorrente da pequena população exposta ao risco de morte. Embora se destaque os consideráveis avanços observados no Brasil nas últimas décadas, o cenário de desigualdade reforça primeiramente a necessidade da melhoria do fluxo de informação dos sistemas de es- tatísticas vitais no Brasil, especialmente as localizadas nas áreas mais carentes e menos desenvolvidas. Essas medidas, que têm efeito de longo prazo, têm que ser acompanhadas de efetivo monitoramento por parte dos usuários acerca da melhoria da qualidade da informa- ção e necessidade de técnicas demográficas para a correção dos dados quandodessas estratégias. Entretanto, muitas vezes faltam métodos e dados que nos permitam avançar no debate de modo mais profundo sobre as desigualdades em saúde no Brasil e sobre como a implementação de políticas sociais pode causar efeitos na saúde da população. Esta coletânea se propõe a trazer de modo compilado os principais resultados de um projeto de pesquisa intitulado Políticas Sociais e De- sigualdades em Saúde, realizado entre 2016 e 2020, que se desafiou a produzir conhecimentos relevantes sobre as desigualdades em saúde no Brasil e os efeitos das políticas sociais na melhoria das condições de saúde da população. O projeto foi desenvolvido a partir de uma parce- ria entre o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde 12 Apresentação (Cidacs/Fiocruz Bahia) e a Universidade de Glasgow, na Escócia, que lideraram a iniciativa, além de outras instituições de pesquisa como a Universidade Federal da Bahia (UFBA), Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), além da London School of Hygiene and Tropical Medicine, na Inglaterra. Ao acionar conhecimentos e metodologias de vários campos dis- ciplinares – epidemiologia, estatística, ciência de dados, demografia, comunicação, entre outros –, foi possível alcançar resultados inovado- res e capazes de contribuir para esse debate. É preciso destacar que o espectro de resultados vai além do propósito principal do projeto, uma vez que teorias, metodologias, procedimentos e conceitos foram atua- lizados durante esse processo. Mas antes de apresentarmos o conteúdo desta obra, convém fazer uma breve contextualização do trabalho rea- lizado pelo nosso grupo de pesquisa. sobre o projeto Em novembro de 2016, o National Institute for Health Research (NIHR), agência de fomento à pesquisa em saúde no Reino Unido, anunciou um novo programa de financiamento para grupos e unidades de pesquisa em saúde global, em parceria entre universidades do Reino Unido e instituições elegíveis em países de baixa e média renda. Nessa primeira chamada, os grupos de pesquisa em saúde global eram direcionados àqueles que eram novos na entrega de pesquisas de saúde aplicadas globalmente, enquanto as unidades de pesquisa em saúde global eram para aquelas com histórico de entrega de tais pes- quisas. Os pesquisadores da Universidade de Glasgow tinham pouca ex- periência em pesquisa de saúde global, tornando a colaboração entre brasileiros e escoceses uma nova oportunidade. No curto período disponível, conseguimos formar uma equipe muito forte no Brasil e no Reino Unido, com áreas de especialização complementares – e em alguns casos sobrepostas. Em particular, os interesses comuns se concentravam no uso de bases de dados admi- nistrativos que passaram por processo de vinculação (data linkage), na exploração da inovadora Coorte de 100 Milhões de Brasileiros (Barreto 13Apresentação et al., 2022)1 e o uso desses dados para avaliar experimentos naturais (Craig et al., 2017)2. Embora com dados do Brasil, o grupo Políticas So- ciais e Desigualdades em Saúde se dedicou a um trabalho que fosse relevante em toda a América Latina e em outras regiões numa perspec- tiva alinhada com o campo de estudos da saúde global. No total, nove subgrupos de trabalho foram montados e avança- ram em direção a objetivos distintos, mas com muita colaboração e aprendizado entre a equipe. Para a operacionalização das atividades, reuniões on-line e presenciais ocorreram periodicamente. Os subgrupos de trabalho do projeto Políticas Sociais e Desigualda- des em Saúde foram organizados da seguinte forma: Grupo de Trabalho (GT1): O objetivo foi adicionar informações geográficas à Coorte de 100 Milhões de Brasileiros por meio do desen- volvimento de um processo de geocodificação automática. Isso permi- tiu que cada indivíduo da coorte fosse alocado ao seu Setor Censitário (SC) de residência (população média de 1.500 indivíduos) com base em endereços individuais. GT2: O objetivo foi desenvolver um índice de privação baseado em área e na descrição das desigualdades na mortalidade para a popu- lação do Brasil. O Índice Brasileiro de Privação (IBP) foi acrescentado à Coorte de 100 Milhões de Brasileiros, expandindo a gama de análises possíveis, e foi amplamente disseminado para audiências acadêmicas, políticas e públicas. GT3: O objetivo foi vincular fontes de dados adicionais à Coorte de 100 Milhões de Brasileiros, focando em Doenças Não Transmissí- veis (DNT). Esse subgrupo se concentrou em vincular registros de mortalidade, hospitalização selecionados (usando códigos CID-10 para identificar doenças subjacentes), além de dados de nutrição infantil e crescimento e do Programa Minha Casa, Minha Vida (PMCMV), que subsidiou 2,5 milhões de novas casas). GT4: O objetivo foi avaliar o impacto do Programa Bolsa Família (PBF) – o maior programa condicional de transferência de renda do mundo – na saúde cardiovascular e cerebrovascular. 1 BARRETO, M. L. et al. Cohort profile: the 100 million Brazilian cohort. International Journal of Epidemiology, Oxford, v. 51, n. 2, p. 27-38, 2022. 2 CRAIG, P. et al. Natural experiments: an overview of methods, approaches, and contribu- tions to public health intervention research. Annual Review of Public Health, Palo Alto, v. 38, n. 1, p. 39-56, 2017. 14 Apresentação GT5: O objetivo foi avaliar o impacto do PMCMV em resultados, incluindo mortalidade cardiovascular e cerebrovascular. Os dados do MCMV foram vinculados à Coorte de 100 Milhões de Brasileiros, com uma abordagem analítica semelhante à do GT4. GT6: O objetivo foi medir o progresso do Brasil em relação às metas dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) para as DNT, explorando o IBP, desenvolvido no GT2; e monitorar o progresso e as desigualdades no Plano Nacional de Redução de Mortalidade e Fa- tores de Risco para as DNT. GT7: O objetivo foi desenvolver a capacidade de pesquisa em ava- liação de programas de saúde pública entre acadêmicos e formuladores de políticas. Desenvolvemos e entregamos (on-line) um curso de treina- mento em design e análise de avaliação para um público internacional de acadêmicos e formuladores de políticas. GT8: O objetivo foi desenvolver e manter relacionamentos bidire- cionais com partes interessadas em nível nacional e local por meio de reuniões regulares, seminários e outros eventos, além da participação no grupo diretor. GT9: O objetivo foi sustentar o trabalho do grupo de estudos além de seu período de financiamento. Realizamos trabalhos preparatórios relacionados a dois projetos adicionais, um sobre desigualdades sociais no câncer no Brasil, o outro sobre a avaliação do Programa Cisternas – iniciativa que ajuda a criar estruturas para o armazenamento de água do período das chuvas para famílias que vivem no semiárido brasileiro e são atingidas pela seca. O trabalho de nosso grupo enfrentou vários desafios. O maior deles foi o período da pandemia da covid-19, que impossibilitou as reuniões presenciais semestrais que ocorriam em Salvador-BA. A vi- deoconferência, que havia sido usada para reuniões regulares dos di- ferentes subgrupos de trabalho e reuniões ocasionais de toda a equipe de pesquisa, ganhou destaque e passamos a nos reunir como grupo a cada duas semanas, o que nos permitiu continuar a funcionar como uma equipe coesa. Em 2021, desdobramos a iniciativa ao propor uma ambiciosa es- trutura de unidade de pesquisa para avaliar o impacto de programas sociais na saúde. Assim nasceu a nossa Unidade de Pesquisa em Saúde Global sobre Determinantes Sociais e Ambientais de Iniquidades de 15Apresentação Saúde (SEDHI), com foco no Brasil e no Equador, que começou as ativi- dades em junho de 2022. Essa unidade expande nosso trabalho além da avaliação de políticas sociais, já que também considera os impactos das políticas ambientais e dos serviços de saúde na população. sequêncianecessárias. Além disso, com a demanda cada vez maior por estimativas de mortalidade desagregadas e consistentes, é necessária a incorporação aos métodos demográficos consolidados na literatura de técnicas de 88 Capítulo 5 correção e/ou suavização dos dados quando se tem alta volatilidade e grande incerteza. Os métodos demográficos tradicionais de correção dos dados de óbitos vêm se mostrando eficazes e aplicados aos níveis nacional, regio- nal e até estadual. Contudo, para áreas menores, como municípios, eles se mostram demasiadamente inconsistentes. Trabalhos recentes, como os citados anteriormente, buscaram estimar a mortalidade para áreas menores utilizando a associação dos conhecimentos demográficos com abordagens estatísticas alternativas, encontrando considerável consis- tência nos resultados. Essa associação de métodos demográficos de cor- reção de dados com técnicas estatísticas se caracteriza hoje dentro da literatura como ramo de pesquisa profícuo e que vem ganhando aten- ção dos pesquisadores das áreas de demografia, estatística e saúde. referências ABOUZAHR, C. et al. Civil registration and vital statistics: progress in the data revolution for counting and accountability. The Lancet, London, v. 386, p. 1373-1385, 2015. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/25971224/. Acesso em: 10 ago. 2022. ADAIR T.; LOPEZ, A. D. Estimating the completeness of death registration: An empirical method. PLoS One, San Francisco, v. 13, n. 5, p. 1-19, may 2018. Disponível em: https://journals.plos.org/ plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0197047. Acesso em: 10 jul. 2022. AHMED, S.; HILL, K. Maternal mortality estimation at the subnational level: a model-based method with an application to Bangladesh. Bulletin of the World Health Organization, Geneve, v. 89, p. 12-21, 2011. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3040017/. Acesso em: 5 out. 2022. ALEXANDER M.; ZAGHENI. E.; BARBIERI, M. A Flexible Bayesian Model for Estimating Subnational Mortality. Demography, New York, v. 54, n. 6, p. 2025-2041, dez 2017. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm. nih.gov/29019084/. Acesso em: 15 mar. 2023. 89Estimativas de taxas de mortalidade em pequenas áreas... BENNETT, N. G.; HORIUCHI, S. Estimating the Completeness of Death Registration in a Closed Population. Population Index, Princeton, v. 47, n. 2, p. 207-221, 1981. Disponível em: https://www.jstor.org/ stable/2736447. Acesso em: 6 jan. 2023. BHAT, M General Growth Balance method: a reformulation for populations open to migration. Population Studies, London, v. 56, n. 1, p. 23-34, 2002. Disponível em: https://www.jstor.org/stable/3092939. Acesso em: 2 jan. 2023. BRASS, W. Methods for Estimating Fertility and Mortality from Limited and Defective Data. Chapel Hill: Carolina Population Center, 1975. COSTA, L. F. L. et al. Estimating completeness of national and subnational death reporting in Brazil: application of record linkage methods. Population Health Metrics, Cham, v. 18, n. 22, 2020. Disponível em: https://pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/ s12963-020-00223-2. Acesso em: 4 maio 2023. DENECKE, E.; PAVEL, G.; ROLAND, R. Avaliação de métodos de estimativa de pequena área para cronogramas de mortalidade. Arxiv, Cambridge, 2023. DIÓGENES, V. H. D. et al. Differentials in death count records by databases in Brazil in 2010. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 56, n. 92, p. 1-11, 2022. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rsp/a/ sxCDjByWnLvc4wMStbS3B7R/?format=pdf&lang=en. Acesso em: 5 jun. 2023. GONZAGA, M. R.; SCHMERTMANN, C. P. Estimating age-and sex-specific mortality rates for small areas with TOPALS regression: an application to Brazil in 2010. Revista Brasileira de Estudos de População, Rio de Janeiro, v. 33, n. 3, p. 629-652, set./dez. 2016. Disponível em: https://www.scielo. br/j/rbepop/a/9szg7XYCXck9dJrKmgBSdrf/?format=pdf&lang=en. Acesso em: 22 out. 2022. GRUPO DE FOZ. Métodos demográficos: uma visão desde os países de língua portuguesa. São Paulo: Blucher, 2021. v. 1. HILL, K. Estimating census and death registration completeness. Asian and Pacific Census Forum, Honolulu, v. 1, n. 3, p. 8-13, 1987. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12280697/. Acesso em: 10 jul. 2022. https://www.jstor.org/stable/2736447 https://www.jstor.org/stable/2736447 90 Capítulo 5 HILL, K. et al. Estimating pregnancy-related mortality from census data: experience from Latin America. Bulletin of the World Health Organization, Geneve, v. 87, p. 288-295, 2009. Disponível em: https://pubmed.ncbi. nlm.nih.gov/19551237/. Acesso em: 20 jul. 2022. HILL, K.; QUEIROZ, B. Adjusting General Growth Method to Migration. Revista Brasileira de Estudos de População, Rio de Janeiro, v. 27, n. 1, p. 7-20, jan./jun. 2010. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepop/a/ rNRQdTnTkfLYczZWnH9mkxC/?format=pdf&lang=en. Acesso em: 18 ago. 2022. HILL, K.; YOU, D.; CHOI, Y. Death Distribution Methods for Estimating Adult Mortality: sensitivity analysis with simulated data errors. Demographic Research, [s. l.], v. 21, v. 9, p. 235-254, 2009. Disponível em: https://www.demographic-research.org/articles/volume/21/9. Acesso em: 20 ago. 2022. IBGE. Censo Demográfico do Brasil. Rio de Janeiro: IBGE, 2010. IBGE. Censo Demográfico do Brasil. Rio de Janeiro: IBGE, 2022. JUSTINO, J. R; FREIRE, F. H. M. A.; LUCIO, P. S. Estimação de Sub- registros de óbitos em pequenas áreas com os métodos: Bayesiano Empírico e Algoritmo EM. Revista Brasileira de Estudos de População, Rio de Janeiro, v. 29, n. 1, p. 87-100, jan./jun. 2012. Disponível em: https:// www.demographic-research.org/articles/volume/21/9. Acesso em: 20 ago. 2022. KULKARNI, S. C. et al. Falling behind: life expectancy in US counties from 2000 to 2007 in an international context. Population Health Metrics, Cham, v. 9, n. 16, p. 1-12, 2011. Disponível em: https://pubmed.ncbi. nlm.nih.gov/21672269/. Acesso em: 15 set. 2022. LIMA, E. E. C.; QUEIROZ, B. L. Evolution of the deaths registry system in Brazil: associations with changes in the mortality profile, under- registration of death counts, and ill-defined causes of death. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 30, n. 8, p. 1721-1730, 2014. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csp/a/fpmYdFCFBxZqYdwyWcGfLxm/. Acesso em: 10 abr. 2023. LU, Q. et al. Subnational Mortality Modelling: A Bayesian Hierarchical Model with Common Factors. IARC Monographs on the Evaluation of https://www.scielo.br/j/rbepop/a/rNRQdTnTkfLYczZWnH9mkxC/?format=pdf&lang=en https://www.scielo.br/j/rbepop/a/rNRQdTnTkfLYczZWnH9mkxC/?format=pdf&lang=en 91Estimativas de taxas de mortalidade em pequenas áreas... Carcinogenic Risks to Humans, Lyon, v. 9, n. 11, p. 1-21, 2021. Disponível em: https://www.mdpi.com/2227-9091/9/11/203. Acesso em: 12 jul. 2022. QIAN, L.; HANEWALD, K.; WANG, X. Subnational Mortality Modelling: A Bayesian Hierarchical Model with Common Factors. Risks, Lyon, v. 9, n. 11, p. 1-21, 2021. Disponível em: https://www.mdpi.com/2227- 9091/9/11/203. Acesso em: 15 maio 2022. PRESTON, S. et al. Estimating the Completeness of Reporting of Adult Deaths in Populations That Are Approximately Stable. Population Index, Princeton, v. 46, n. 6, p. 179-202, 1980. Disponível em: https://www. jstor.org/stable/2736122. Acesso em: 15 jul. 2022. QUEIROZ, B. L. Estimating Maternal Mortality Differentials Using Census Data: experience in Honduras. Journal of Population Research, New Delhi, v. 28, n. 1, p. 75-87, 2011. Disponível em: https://link.springer. com/article/10.1007/s12546-011-9044-7. Acesso em: 26 jan. 2023. QUEIROZ, B. L. et al. Temporal and spatial trends of adult mortality in small areas of Brazil, 1980-2010. Genus: Journal of population sciences, Roma, v. 76, p. 1-22, 2020. Disponível em: https://genus.springeropen. com/articles/10.1186/s41118-020-00105-3. Acessoem: 11 nov. 2022. RAU, R.; SCHMERTMANN, C. P. District-Level Life Expectancy in Germany. Deutsches Ärzteblatt International, [s. l.], v. 117, n. 29-30, p. 493-499, 2020. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/ PMC7588608/. Acesso em: 15 out. 2022. SCHMERTMANN, C. P. D-splines: Estimating rate schedules using high-dimensional splines with empirical demographic penalties. Demographic Research, [s. l.], v. 44, n. 45, p. 1085-1114, 2021. Disponível em: https://www.demographic-research.org/articles/volume/44/45. Acesso em: 20 dez. 2022. SCHMERTMANN, C. P.; GONZAGA, M. R. Bayesian estimation of age- specific mortality and life expectancy for small areas with defective vital records. Demography, New York, v. 55, n. 4, p. 1363-1388, 2018. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29978339/. Acesso em: 10 jul. 2022. 93 6 Desigualdades sociais na pandemia da covid-19 Maria Yury T. Ichihara Lilia Carolina Carneiro da Costa Rafael Felipe da Silva Souza Cleiton Otavio da Exaltação Rocha Jonatas Silva do Espírito Santo Jackson Santos da Conceição Aline Grimberg Everton Emanuel Campos de Lima Marcos Roberto Gonzaga Bernardo Lanza Queiroz Flávio Henrique Miranda de Araujo Freire Mauricio L. Barreto introdução A doença respiratória aguda grave chamada covid-19 foi detectada pela primeira vez em dezembro de 2019 na China, a qual se espalhou globalmente, causando um elevado número de mortes no mundo. No Brasil, a pandemia intensificou as desigualdades sociais, tornando-se desafiador para a população brasileira mais pobre cumprir as medidas não farmacológicas recomendadas pela Organização Mundial da Saúde (OMS). Isso se deveu, em parte, ao fato de que metade da população trabalhava no setor informal e muitas pessoas viviam em condições precárias em favelas, tornando o isolamento social e outras medidas de prevenção difíceis de serem seguidas (Couto; Couto; Cruz, 2020). A pandemia impactou o aumento da fome, a insegurança alimen- tar, a pobreza e a capacidade do sistema de saúde em atender a popu- 94 Capítulo 6 lação, dificultando o acesso aos serviços de saúde, aos equipamentos diagnósticos e terapêuticos e aos recursos humanos (Schappo, 2021). Nessa perspectiva, ocorreu um aprofundamento das desigualda- des históricas no sistema de saúde brasileiro nesse contexto mais com- plexo da distribuição regional e da relação público-privada na saúde. O Sistema Único de Saúde (SUS), de caráter universal e com uma capi- larização em todo o território nacional, enfrenta desafios relacionados aos vazios assistenciais, segmentação público-privada, deficiente regu- lação no acesso aos cuidados especializados, dificuldades na coordena- ção das ações da Atenção Básica, além do subfinanciamento crônico agravado por políticas de austeridade (Santos; Oliveira; Albuquerque, 2022). Durante a pandemia houve especial preocupação com a distri- buição da oferta hospitalar, pública e privada, decorrente do rápido aumento da demanda por serviços de maior complexidade, sem que houvesse ampliação suficiente da oferta em saúde. No Brasil, havia 2,2 leitos de Unidade de Terapia Intensiva (UTI) por 10 mil habitantes, con- siderada média satisfatória pela OMS e pelo Ministério da Saúde (MS) – um a três leitos para cada 10 mil habitantes (Associação de Medicina Intensiva Brasileira, 2020) –, embora com uma distribuição muito desi- gual no território nacional e com forte concentração nas capitais, em especial relacionado ao setor privado (Costa; Lago, 2020). Conforme Palamim e Marson (2020), apenas 11 dos 26 estados brasileiros e o Dis- trito Federal apresentavam, até agosto de 2020, um leito de UTI/10 mil habitantes, entre eles, destacavam-se quatro estados da Região Sudeste (São Paulo, Rio de Janeiro, Minas Gerais e Espírito Santo). Essa região, embora fosse a mais privilegiada em relação à oferta de serviços e re- cursos de saúde, também apresentou importantes desigualdades entre seus estados. Importante ressaltar que a maior dificuldade de acesso aos serviços foi vivenciada por aqueles com menor escolaridade, po- pulação de menor renda e residentes nas Regiões Norte e Nordeste do país, principalmente Amazonas, Pará e Acre (Nunes et al., 2016), nas quais longos deslocamentos eram percorridos pelos pacientes para alcançar os serviços de saúde (Batista et al., 2020; Noronha et al., 2020). Além disso, grupos mais vulnerabilizados, como negros, pardos e in- dígenas, além de idosos em situação precária, enfrentaram maiores barreiras de acesso aos serviços de saúde (Kalache, 2015). 95Desigualdades sociais na pandemia da covid-19 Os indicadores de mortalidade revelaram o impacto devastador da pandemia no Brasil. Entre abril de 2020 e dezembro de 2021, mais de 620 mil mortes por covid-19 foram registradas, representando 22,2% do total de óbitos no período (Brasil, 2019, 2021). Diversos estudos mostraram o efeito da pandemia sobre a mortalidade, destacando-se desigualdades de gênero, raça, idade e renda (Pennington et al., 2021; Politi et al., 2020; Tyler et al., 2021). A vacinação, embora eficaz na prevenção da doença e mortalidade, enfrentou desafios para sua implementação, como negacionismo, fake news e atrasos na aquisição, distribuição e sua aplicação. Problemas como a dependência de indústrias farmacêuticas internacionais e fracos investimentos em insumos biotecnológicos dificultaram a pro- dução nacional de vacinas (Fundação Oswaldo Cruz, 2021). No Brasil, a vacina começou a ser aplicada em janeiro de 2021, com foco nas popu- lações de maior risco, impactando a taxa de mortalidade (Moura et al., 2022), porém houve desigualdade no acesso da população às vacinas, demonstrada pelas coberturas mais baixas nas regiões mais pobres do país (McGowan; Bambra, 2022). Ainda existem lacunas sobre o efeito das desigualdades sociais na pandemia, inclusive relacionadas à dificuldade de acesso à vacinação (McGowan; Bambra, 2022). Considerando a necessidade de conhecer os efeitos das desigualdades pré-existentes e o seu aprofundamento durante a pandemia, este capítulo tem os seguintes objetivos: 1 Analisar a associação entre o Excesso de Mortalidade por todas as causas (EM) e sua relação com a vulnerabilidade social, segundo os padrões de privação material no Brasil, utilizando o Índice Brasi- leiro de Privação (IBP) (Allik et al., 2020; Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde, 2020) e implementando duas metodologias: 1.1 Método de contagem de óbitos; 1.2 Séries temporais interrompidas. 2 Avaliar a relação entre a cobertura vacinal em idosos (60 anos ou mais) e o IBP. 96 Capítulo 6 metodologia Descrevemos a seguir os seguintes métodos de acordo com os objetivos: 1.1 Utilizou-se os 9.305.995 óbitos por todas as causas registradas no Sistema de Informação de Mortalidade (SIM), no período de 2015 a 2021 (Brasil, 2019, 2021), excluídos 106.934 óbitos fetais ou com ausência de informações. O EM, definido como p-score, foi expresso pela média de óbitos mensais de 2015 a 2019, em comparação com o número de óbitos mensais observados em julho de 2020 e março de 2021, para cada município (Mathieu et al., 2020); Lima et al., 2021). O intervalo de confiança foi estimado por meio da simulação de Monte de Carlo (Lima et al., 2021). Realizou-se o agrupamento dos mu- nicípios utilizando-se o IBP (z-score) e o EM por meio da divisão em tercis (três intervalos onde cada um contém ⅓ das observações) para ambas as variáveis (IBP e EM). Dessa maneira, os municípios foram agregados em nove grupos: 1) IBP alto/EM alto; 2) IBP alto/EM médio; 3) IBP alto/EM baixo; 4) IBP médio/EM alto; 5) IBP médio/EM médio; 6) IBP médio/EM baixo; 7) IBP baixo/EM alto; 8) IBP baixo/EM médio; 9) IBP baixo/EM baixo. A análise da desigualdade social no EM (p-score) foi realizada pela análise dos agrupamentos dos municípios no pri- meiro e segundo pico da pandemia por meio de mapas bivariados. 1.2 Para analisar a relação da privação materialcom o EM por todas as causas, foi utilizado o método de séries temporais interrompidas (Cummins; Gasparrini, 2017). Esse método permite comparar o com- portamento de uma série temporal antes e depois de um determinado ponto no tempo. Foram utilizados os óbitos por todas as causas obtidos do SIM no período de janeiro de 2015 a outubro de 2021. Foi calculada a taxa de mortalidade por todas as causas (por 100.000 habitantes) pa- dronizada por idade para cada quintil do IBP. O EM por todas as causas foi estimado pela diferença entre a taxa de mortalidade mensal obser- vada nos anos de 2020 e 2021 e a taxa esperada baseada no período de 2015 a 2019 (contrafactual). Utilizou-se a modelagem por regressão de Poisson, especialmente útil quando se deseja avaliar a relação entre uma variável dependente (taxa de mortalidade padronizada por idade) e uma ou mais variáveis independentes (nível de privação material). Os 97Desigualdades sociais na pandemia da covid-19 dados no tempo foram corrigidos pelos efeitos de sazonalidade, levan- do-se em consideração a variação dos dados ao longo do ano. 1.3 Para análise da associação da cobertura da vacina da covid-19 e IBP, utilizou-se: 1) microdados da Campanha Nacional de Vacinação contra Covid-19 (OpenDataSUS-Ministério da Saúde do Brasil) (Brasil, 2022), posteriormente agregados por idade, semana epidemiológica e municípios; e 2) projeções populacionais municipais por faixa etária (Freire et al., 2019). Foram calculadas as taxas de vacinação completa (dose única ou duas doses de vacina contra covid-19) entre os idosos (60 anos ou mais) por semana epidemiológica para 5.565 municípios brasileiros, no período entre as 3ª e 51ª semanas epidemiológicas de 2021 (segunda onda de casos de covid-19 no Brasil). Para o agrupamento das séries temporais municipais das taxas de vacinação completa entre os idosos, foi aplicado um modelo de apren- dizado de máquina não supervisionado. Esse modelo foi baseado no tradicional método k-means, considerando a Dynamic Time Warping (DTW) como medida de similaridade entre as séries temporais e o DTW Barycenter Average (DBA) como centróides dos grupos (Petitjean; Ketterlin; Gançarski, 2011). Para a escolha do número de grupos, foi utilizado o método Elbow baseado numa adaptação da medida Within- -Cluster Sums of Squares (WCSS). Esse método adaptado do k-means, descrito em Espírito Santo e demais autores (2024), permite que o agrupamento ocorra mesmo com séries temporais de comprimentos diferentes. A aplicação do método resultou em sete grupos de municípios (1 a 7), em que cada grupo é composto por municípios similares em níveis de taxas de vacinação contra covid-19 entre idosos. Os primeiros grupos correspondem aos municípios com baixas taxas de vacinação e os últimos, aos municípios com maiores taxas de vacinação. A partir da definição desses grupos, foi observado o comportamento do IBP (z- -score) em cada agrupamento e realizados testes estatísticos para aferir a associação entre os padrões de vacinação e a privação material dos municípios. 98 Capítulo 6 resultados Nesta seção, são apresentados os principais achados relacionados aos padrões espaciais e temporais que demonstram as dinâmicas da desi- gualdade e suas implicações na saúde pública durante a pandemia. Os resultados refletem as mudanças observadas em períodos específicos, incluindo os padrões de desigualdade no excesso de mortalidade (EM) e à relação com o Índice de Privação Material (IBP), bem como as va- riações nas taxas de mortalidade e na intensidade da vacinação contra covid-19 entre idosos em diferentes macrorregiões. Padrões espaciais da desigualdade no EM por todas as causas segundo IBP A Tabela 1 descreve a classificação dos 5.565 municípios em dois mo- mentos (julho de 2020 e março de 2021), conforme o agrupamento rea- lizado utilizando duas variáveis: IBP e EM. Considerando todo o país, comparando o percentual de municípios em cada grupo, observou-se que os grupos caracterizados pelos municípios com alto IBP e EM ou baixo IBP e EM representavam 24,5% dos municípios, no primeiro momento, diminuindo para 11,9% no segundo. Em contrapartida, os grupos caracterizados pelos municípios com alto IBP e baixo EM ou baixo IBP e alto EM representavam 18,6% dos municípios, no primeiro momento, aumentando para 32% no segundo. Na análise das macrorregiões geográficas, observou-se um padrão espacial entre IBP e EM (Figura 1), em ambos os momentos, em que: as Regiões Norte (25,6% e 14,2%) e Nordeste (32,2% e 12,3%) apresenta- ram o maior percentual de municípios com maior IBP e EM; Sul (24,2% e 9,9%) e Sudeste (20% e 13,1%), menores indicadores; e Centro-Oeste (21,2% e 14,8%) com médio IBP e EM. No geral, a proporção de muni- cípios mais privados que tiveram EM alto diminuiu no segundo mo- mento, à medida que aumentou a proporção de municípios menos privados com EM alto. 99Desigualdades sociais na pandemia da covid-19 ta be la 1 – D is tr ib u iç ão d os m u n ic íp io s em g ru p os (n ú m er o e p er ce n tu al ) s eg u n do I B P e E M p or t od as a s ca u sa s, p ar a o B ra si l e p or m ac ro rr eg iã o ge og rá fi ca , B ra si l, j u lh o de 2 02 0 e m ar ço d e 20 21 G ru p os I B P/ E M A lt o E M M éd io E M A lt o IB P M éd io I B P B ai xo I B P B ai xo E M A lt o E M M éd io E M B ai xo E M A lt o E M M éd io E M B ai xo E M To ta l B ra si l 1º p ic o N 72 5 59 2 53 8 63 2 54 4 67 9 49 8 71 9 63 8 5. 56 5 % 13 ,0 10 ,6 9, 7 11 ,4 9, 8 12 ,2 9, 0 12 ,9 11 ,5 10 0, 0 2º p ic o N 31 4 63 0 91 1 67 2 58 7 59 6 86 9 63 8 34 8 5. 56 5 % 5, 6 11 ,3 16 ,4 12 ,1 10 ,6 10 ,7 15 ,6 11 ,5 6, 3 10 0, 0 N or te 1º p ic o N 11 5 73 53 86 58 53 6 5 0 44 9 % 25 ,6 16 ,3 11 ,8 19 ,2 12 ,9 11 ,8 1, 3 1, 1 0, 0 10 0, 0 2º p ic o N 64 86 91 10 2 56 39 9 2 0 44 9 % 14 ,3 19 ,2 20 ,3 22 ,7 12 ,5 8, 7 2, 0 0, 5 0, 0 10 0, 0 N or de st e 1º p ic o N 57 8 48 9 41 3 13 7 12 0 44 5 6 2 1. 79 4 % 32 ,2 27 ,3 23 ,0 7, 6 6, 7 2, 5 0, 3 0, 3 0, 1 10 0, 0 2º p ic o N 22 1 50 1 75 8 44 13 4 12 3 4 7 2 1. 79 4 % 12 ,3 27 ,9 42 ,3 2, 5 7, 5 6, 9 0, 2 0, 4 0, 1 10 0, 0 C en tr o- O es te 1º p ic o N 7 3 9 15 5 95 99 59 24 15 46 6 % 1, 5 0, 6 1, 9 33 ,3 20 ,4 21 ,2 12 ,7 5, 2 3, 2 10 0, 0 2º p ic o N 6 7 6 18 4 96 69 69 20 9 46 6 % 1, 3 1, 5 1, 3 39 ,5 20 ,6 14 ,8 14 ,8 4, 3 1, 9 10 0, 0 C on ti nu a 100 Capítulo 6 G ru p os I B P/ E M A lt o E M M éd io E M A lt o IB P M éd io I B P B ai xo I B P B ai xo E M A lt o E M M éd io E M B ai xo E M A lt o E M M éd io E M B ai xo E M To ta l Su de st e 1º p ic o N 23 27 60 13 5 15 5 24 2 25 7 43 6 33 3 1. 66 8 % 1, 4 1, 6 3, 6 8, 1 9, 3 14 ,5 15 ,4 26 ,1 20 ,0 10 0, 0 2º p ic o N 21 35 54 16 0 17 3 19 9 41 1 39 6 21 9 1. 66 8 % 1, 3 2, 1 3, 2 9, 6 10 ,4 11 ,9 24 ,6 23 ,7 13 ,1 10 0, 0 Su l 1º p ic o N 2 0 3 11 9 11 6 24 1 17 1 24 8 28 8 1. 18 8 % 0, 2 0, 0 0, 3 10 ,0 9, 8 20 ,3 14 ,4 20 ,9 24 ,2 10 0, 0 2º p ic o N 2 1 2 18 2 12 8 16 6 37 6 21 3 11 8 1. 18 8 % 0, 2 0, 1 0, 2 15 ,3 10 ,8 14 ,0 31 ,7 17 ,9 9, 9 10 0, 0 Fo n te : e la bo ra da p el os a u to re s u sa n do d ad os d o SI M (B ra si l, 2 01 9, 2 02 1b ) e I B P (C en tr o D e In te gr aç ão d e D ad os e C on h ec im en to s p ar a Sa ú de , 2 02 0) .C on cl us ão 101Desigualdades sociaisna pandemia da covid-19 figura 1 – Distribuição espacial dos municípios brasileiros em grupos segundo IBP e EM por todas as causas no 1º e 2º pico da pandemia, Brasil, julho de 2020 e março de 2021 Fonte: elaborada pelos autores usando dados do SIM (Brasil, 2019, 2021b) e IBP (Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde, 2020). Desigualdades no EM por todas as causas: uso de séries temporais interrompidas No período anterior à pandemia, janeiro de 2015 a fevereiro de 2020, observava-se uma tendência de queda na taxa de mortalidade em todos os níveis do IBP (Figura 2). No entanto, a partir de março de 2020, início da pandemia, o aumento nas taxas de mortalidade por todas as causas também ocorreu em todos os níveis. Esse aumento, quando se compara com o valor estimado caso não houvesse um ponto de corte (contrafac- 102 Capítulo 6 tual), se configurou em um excesso na taxa de mortalidade (padroni- zada por idade). Em outubro de 2021, último mês da análise da série, essa diferença entre o valor observado e o contrafactual foi de 9,9, 10, 11,6, 10,9 e 8,4, respectivamente, para os quintis 1 ao 5. Nessa análise, apesar do EM não ser o mais elevado no quintil 5 (o mais privado), no geral, essa variável mostrou-se influenciada pelo IBP. figura 2 – Série temporal da taxa de mortalidade por todas as causas padronizada por idade segundo quintis de IBP, Brasil, janeiro de 2015 a dezembro de 2021 Fonte: elaborada pelos autores usando dados do SIM (Brasil, 2019, 2021b) e IBP (Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde, 2020) e projeções populacionais (Freire; Gonzaga; Gomes, 2019). 103Desigualdades sociais na pandemia da covid-19 Padrões de vacinação contra a covid-19 entre idosos segundo privação material dos municípios no Brasil A análise de agrupamento apontou sete grupos entre 5.565 municípios brasileiros, definidos conforme a similaridade entre as curvas de vaci- nação contra covid-19 entre idosos (Figura 3). figura 3 – Agrupamento dos municípios brasileiros por intensidade das taxas de vacinação entre pessoas com 60 anos ou mais, Brasil, 3ª semana epidemiológica de 2021 a 51ª semana epidemiológica de 2021 Fonte: elaborada pelos autores usando dados de vacinação (Brasil, 2022) e projeções populacionais (Freire et al., 2019). De acordo com a Tabela 2, é possível perceber que aproximada- mente 25% dos municípios se concentraram nos dois primeiros grupos (de menor intensidade de vacinação por covid-19), 25% nos dois últi- mos grupos (de maior intensidade de vacinação) e a outra metade dos municípios nos grupos 3, 4 e 5. 104 Capítulo 6 tabela 2 – Distribuição dos municípios brasileiros por grupo de intensidade da taxa de vacinação contra covid-19 entre idosos, Brasil, 3ª semana epidemiológica de 2021 a 51ª semana epidemiológica de 2021 Grupo 1 2 3 4 5 6 7 Municípios (n) 474 909 1248 1.017 522 596 699 Municípios (%) 8,5 16,3 22,4 18,3 9,4 12,5 12,6 Fonte: elaborada pelos autores usando dados de vacinação (Brasil, 2022) e projeções populacionais (Freire et al., 2019). A Figura 4 demonstra que a proporção de municípios do Norte e Nordeste do Brasil, no grupo 1, é de 77,0% e no grupo 2, é de 56,7%. Nos grupos 3, 4 e 5 são de 36,4%, 30,7% e 25,1%, respectivamente. No grupo 6, a proporção cresce para 43,8% e, no último grupo, o de maior intensidade da vacinação, a proporção é de somente 23,0%. figura 4 – Distribuição dos municípios brasileiros por grupo de intensidade da taxa de vacinação contra covid-19 entre idosos e macrorregião geográfica, Brasil, 3ª semana epidemiológica de 2021 a 51ª semana epidemiológica de 2021 Fonte: elaborada pelos autores usando dados de vacinação (Brasil, 2022) e projeções populacionais (Freire et al., 2019). 105Desigualdades sociais na pandemia da covid-19 De forma geral, a Figura 5 evidencia que, nos dois primeiros grupos (menor intensidade da vacinação entre idosos), a mediana do IBP foi positiva (maior privação) e, nos demais grupos, a mediana do IBP foi ne- gativa (menor privação). Isto é, à medida que se avança para os últimos grupos, a mediana do IBP vai diminuindo, ou seja, quanto maior a taxa de vacinação contra covid-19 entre os idosos, menor a privação material do município. figura 5 – Distribuição do IBP entre os grupos de intensidade da taxa de vacinação contra covid-19 entre idosos, Brasil, 3ª semana epidemiológica de 2021 a 51ª semana epidemiológica de 2021 Fonte: elaborada pelos autores usando dados de vacinação (Brasil, 2022) e projeções populacionais (Freire et al., 2019). A influência do IBP na intensidade da taxa de vacinação em idosos também pode ser observada na Figura 6, em que, nos grupos com altas taxas de vacinação, existe uma maior proporção de municípios com baixa privação (menores quintis do IBP), e vice-versa. 106 Capítulo 6 figura 6 – Distribuição dos municípios brasileiros por quintil do IBP e grupos de intensidade da taxa de vacinação contra covid-19 entre idosos, Brasil, 3ª semana epidemiológica de 2021 a 51ª semana epidemiológica de 2021 Fonte: elaborada pelos autores usando dados de vacinação (Brasil, 2022) e projeções populacionais (Freire et al., 2019). considerações finais Em relação ao EM por todas as causas, os resultados sugerem sua rela- ção com a privação material. No método de contagem foi possível ob- servar que essa relação foi maior no primeiro pico da pandemia (julho de 2020). Porém, observou-se, no segundo momento (março de 2021), o aumento do EM em municípios com baixo IBP, onde se espera me- lhores condições de vida e saúde. Isso pode estar relacionado a diversos fatores, tais como a baixa adesão às medidas preventivas pelos grupos sociais mais abastados, como distanciamento social e uso de máscara, ou pela insuficiente implementação das medidas preventivas pelos gestores municipais. Além disso, é possível que, apesar de municípios mais ricos possuírem melhores condições de investimento em saúde, nem sempre tenham garantido o atendimento de qualidade a toda po- pulação. Considerando a complexidade da pandemia, outros fatores relacionados à introdução de novas variantes, dificuldades de adoção da vacinação resultando em baixas coberturas vacinais, ao comporta- mento da população quanto às medidas preventivas (como aumento da circulação das pessoas), a insuficiente estrutura dos serviços de saúde mais complexos nesse período podem ter tido influência sobre esse fe- nômeno. Uma limitação do uso do IBP para medir a privação material é 107Desigualdades sociais na pandemia da covid-19 que utiliza os dados do Censo Demográfico de 2010, não considerando, portanto, as mudanças socioeconômicas ocorridas nos municípios entre 2010 e 2021. Também foi observada a relação entre o nível de privação material e a intensidade da taxa de vacinação contra covid-19 na faixa etária de 60 anos ou mais. Isto é, os resultados sugeriram que onde o IBP era menor, garantiu-se acesso à vacinação para a faixa etária em questão. Isso indica que os idosos mais pobres tiveram sua prevenção específica da covid-19 comprometida. A situação se torna ainda mais complexa quando consideramos que locais com falta de saneamento e higiene precária tendem a favorecer o aumento das síndromes respiratórias. Portanto, a elevação da privação material não apenas pode aumentar o risco de morte, mas também minar os direitos básicos constitucio- nalmente garantidos à população. Por tudo isso, salienta-se a impor- tância de estudos desse tipo para que possam servir de alerta para a necessidade de orientar políticas que possam efetivamente reduzir as desigualdades sociais em saúde e mitigar o impacto de futuras emer- gências de saúde pública na morbidade e mortalidade da população. referências ALLIK, M. et al. Developing a small-area deprivation measure for Brazil. [London]: National Institute for Health and Care Research, 2020. Disponível em: https://eprints.gla.ac.uk/215898/. Acesso em: 21 nov. 2024. ASSOCIAÇÃO DE MEDICINA INTENSIVABRASILEIRA. AMIB apresenta dados atualizados sobre leitos de UTI no Brasil 2020. São Paulo: AMIB; 2020. Disponível em: https://www.amib.org.br/fileadmin/user_upload/ amib/2020/abril/28/dados_uti_amib.pdf. Acesso em: 1 nov. 2023. BATISTA, A. et al. Dimensionamento de demanda por leitos públicos de UTI adulto para os casos da Covid-19 no município do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro: NOIS; 2020. Nota técnica, n. 9. BERNAL, J. L.; CUMMINS, S.; GASPARRINI, A. Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial. International Journal of Epidemiology, Oxford, v. 46, n. 1, p. 348-355, 2017. https://eprints.gla.ac.uk/215898/ https://www.amib.org.br/fileadmin/user_upload/amib/2020/abril/28/dados_uti_amib.pdf https://www.amib.org.br/fileadmin/user_upload/amib/2020/abril/28/dados_uti_amib.pdf 108 Capítulo 6 Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27283160/. Acesso em: 21 nov. 2024. BRASIL. Ministério da Saúde. Sistema de Informação de Mortalidade – SIM (1979 a 2020). Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2019. Disponível em: https://opendatasus.saude.gov.br/dataset/sim-1979-2019. Acesso em: 30 jan. 2023. BRASIL. Ministério da Saúde. Sistema de Informação de Mortalidade – SIM. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2021. Disponível em: https:// opendatasus.saude.gov.br/dataset/sim-2020-2021. Acesso em 30 jan. 2023. BRASIL. Ministério da Saúde. Microdados da campanha nacional de vacinação contra COVID-19 no Brasil. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2022. CENTRO DE INTEGRAÇÃO DE DADOS E CONHECIMENTOS PARA SAÚDE. Índice Brasileiro de Privação Material (IBP). [Rio de Janeiro: s. n.], 2020. Disponível em: https://encurtador.com.br/hC3Mk. Acesso em: 7 jul. 2023. COSTA, N.R.; LAGO, M. J. A Disponibilidade de Leitos em Unidade de Tratamento Intensivo no SUS e nos Planos de Saúde Diante da Epidemia da Covid-19 no Brasil. Rio de Janeiro: Fiocruz: UERJ, 2020. Nota técnica. COUTO, E. S.; COUTO, E. S.; CRUZ, I. D. M. P. # fiqueemcasa: educação na pandemia da COVID-19. Interfaces Científicas – Educação, [Aracaju], v. 8, n. 3, p. 200-217, 2020. Disponível em: https://periodicos.set.edu.br/ educacao/article/view/8777. Acesso em: 21 nov. 2024. ESPIRITO SANTO, J. S. do et al. K-means DTW Barycenter Averaging: a clustering analysis of COVID-19 cases and deaths on the Brazilian federal units. International Journal of Data Science and Analytics, Cham, p. 1-21, 2024. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/ s41060-024-00542-9. Acesso em: 21 nov. 2024. FREIRE, F. H. M. D. A.; GONZAGA, M. R.; GOMES, M. M. F. Projeções populacionais por sexo e idade para pequenas áreas no Brasil. Revista Latinoamericana de Población, Montevideo, v. 14, n. 26, p. 124-149, 2019. Disponível em: https://revistarelap.org/index.php/relap/article/ view/51/150. Acesso em: 21 nov. 2024. https://opendatasus.saude.gov.br/dataset/sim-1979-2019 https://opendatasus.saude.gov.br/dataset/sim-2020-2021 https://opendatasus.saude.gov.br/dataset/sim-2020-2021 109Desigualdades sociais na pandemia da covid-19 FUNDAÇÃO OSWALDO CRUZ. Centro de Relações Internacionais em Saúde. Informe quinzenal sobre saúde global e diplomacia da saúde. Rio de Janeiro: Fiocruz, 2021. Disponível em: https://portal.fiocruz.br/sites/ portal.fiocruz.br/files/documentos/informe_cris_fiocruz_18-2021_ saude_global_e_diplomacia_da_saude-edit.pdf. Acesso em: 5 out. 2023. KALACHE, A. Envelhecimento ativo: um marco político em resposta à revolução da longevidade. Rio de Janeiro: Centro Internacional de Longevidade Brasil, 2015. LIMA, E. E. C. et al. Investigating regional excess mortality during 2020 COVID-19 pandemic in selected Latin American countries. Genus: Journal of population sciences, Roma, v. 77, n. 30, p. 1-20, 2021. Disponível em: https://genus.springeropen.com/articles/10.1186/s41118- 021-00139-1. Acesso em: 21 nov. 2024. MATHIEU, E. et al. Coronavirus Pandemic (COVID-19). Our World In Data, [s. l.], 2020. Disponível em: https://ourworldindata.org/coronavirus. Acesso em: 30 jan. 2023. MCGOWAN, V.J.; BAMBRA, C. COVID-19 mortality and deprivation: pandemic, syndemic, and endemic health inequalities. The Lancet, London, v. 7, n. 11, p. 966-975, nov. 2022. Disponível em: https://genus. springeropen.com/articles/10.1186/s41118-021-00139-1. Acesso em: 21 nov. 2024. MOURA, E. C. et al. Covid-19: evolução temporal e imunização nas três ondas epidemiológicas, Brasil, 2020-2022. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 56, n. 105, p. 1-11, 2022. Disponível em: https://www.scielo. br/j/rsp/a/798jKxCNGhB85QBJXdK6h9z/?format=pdf&lang=en. Acesso em: 21 nov. 2024. NORONHA, K. et al. Pandemia por Covid-19 em Minas Gerais, Brasil: análise da demanda e da oferta de leitos e equipamentos de ventilação assistida considerando os diferenciais de estrutura etária, perfil etário de infecção, risco etário de internação e distâncias territoriais. Belo Horizonte: UFMG, 2020. Nota técnica. NUNES, B. P. et al. Tendência temporal da falta de acesso aos serviços de saúde no Brasil, 1998-2013. Epidemiologia e Serviços de Saúde, Brasília, DF, v. 25, n. 4, p. 777-787, 2016. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ress/a/ https://portal.fiocruz.br/sites/portal.fiocruz.br/files/documentos/informe_cris_fiocruz_18-2021_saude_global_e_diplomacia_da_saude-edit.pdf.%20Acessado%20em:%205%20out.%202023 https://portal.fiocruz.br/sites/portal.fiocruz.br/files/documentos/informe_cris_fiocruz_18-2021_saude_global_e_diplomacia_da_saude-edit.pdf.%20Acessado%20em:%205%20out.%202023 https://portal.fiocruz.br/sites/portal.fiocruz.br/files/documentos/informe_cris_fiocruz_18-2021_saude_global_e_diplomacia_da_saude-edit.pdf.%20Acessado%20em:%205%20out.%202023 https://portal.fiocruz.br/sites/portal.fiocruz.br/files/documentos/informe_cris_fiocruz_18-2021_saude_global_e_diplomacia_da_saude-edit.pdf.%20Acessado%20em:%205%20out.%202023 https://portal.fiocruz.br/sites/portal.fiocruz.br/files/documentos/informe_cris_fiocruz_18-2021_saude_global_e_diplomacia_da_saude-edit.pdf.%20Acessado%20em:%205%20out.%202023 https://portal.fiocruz.br/sites/portal.fiocruz.br/files/documentos/informe_cris_fiocruz_18-2021_saude_global_e_diplomacia_da_saude-edit.pdf.%20Acessado%20em:%205%20out.%202023 https://portal.fiocruz.br/sites/portal.fiocruz.br/files/documentos/informe_cris_fiocruz_18-2021_saude_global_e_diplomacia_da_saude-edit.pdf.%20Acessado%20em:%205%20out.%202023 https://portal.fiocruz.br/sites/portal.fiocruz.br/files/documentos/informe_cris_fiocruz_18-2021_saude_global_e_diplomacia_da_saude-edit.pdf.%20Acessado%20em:%205%20out.%202023 https://portal.fiocruz.br/sites/portal.fiocruz.br/files/documentos/informe_cris_fiocruz_18-2021_saude_global_e_diplomacia_da_saude-edit.pdf.%20Acessado%20em:%205%20out.%202023 110 Capítulo 6 jSM8LdDfPP38RrJT5sMVYLK/#:~:text=RESULTADOS%3A,5%2C0)%20 em%202013. Acesso em: 21 nov. 2024. PALAMIM, C. V. C.; MARSON, F. A. L. Covid-19 –The Availability of ICU Beds in Brazil during the Onset of Pandemic. Annals of Global Health, [s. l.], v. 86, n. 1, p. 1-15, 2020. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih. gov/articles/PMC7427679/. Acesso em: 21 nov. 2024. PENNINGTON, A. F. et al. Risk of Clinical Severity by Age and Race/ Ethnicity Among Adults Hospitalized for COVID-19-United States, March–September 2020. Open Forum Infectious Diseases, Oxford, v. 8, n. 2, p. 1-8, 2021. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/ PMC7427679/. Acesso em: 21 nov. 2024. PETITJEAN, F.; KETTERLIN, A.; GANÇARSKI, P. A global averaging method for dynamic time warping, with applications to clustering. Pattern Recognition, Oxford, v. 44, n. 3, p. 678-693, 2011. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/ S003132031000453X. Acesso em: 21 nov. 2024. POLITI, J. et al. COVID-19 Surveillance Working Group of Barcelona; Orcau, A, Olalla PG, Rius C. Epidemiological characteristics and outcomes of COVID-19cases: mortality inequalities by socio-economic status, Barcelona, Spain, 24 February to 4 May 2020. Euro Surveill, [s. l.], v. 26, n. 20, p. 1-12, 2021. Disponível em: https://www.eurosurveillance. org/docserver/fulltext/eurosurveillance/26/20/eurosurv-26-20-4. pdf ?expires=1729806126&id=id&accname=guest&checksum=E52961D 38CE78581E35BE90F448060A4. Acesso em: 21 nov. 2024. SANTOS, P. P. G. V. D.; OLIVEIRA, R. A. D. D.; ALBUQUERQUE, M. V. D. Desigualdades da oferta hospitalar no contexto da pandemia da Covid- 19 no Brasil: uma revisão integrativa. Saúde em Debate, Rio de Janeiro, v. 46, p. 322-337, 2022. Disponível em: https://www.scielo.br/j/sdeb/a/ cWGSkGP9WTZSznYjf7tPhwc/. Acesso em: 21 nov. 2024. SCHAPPO, S. Fome e insegurança alimentar em tempos de pandemia da COVID-19. Ser social, Brasília, DF, v. 23, n. 48, p. 28-52, 2021. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/359639162_ Fome_e_inseguranca_alimentar_em_tempos_de_pandemia_da_covid- 19. Acesso em: 21 nov. 2024. https://www.eurosurveillance.org/docserver/fulltext/eurosurveillance/26/20/eurosurv-26-20-4.pdf?expires=1729806126&id=id&accname=guest&checksum=E52961D38CE78581E35BE90F448060A4 https://www.eurosurveillance.org/docserver/fulltext/eurosurveillance/26/20/eurosurv-26-20-4.pdf?expires=1729806126&id=id&accname=guest&checksum=E52961D38CE78581E35BE90F448060A4 https://www.eurosurveillance.org/docserver/fulltext/eurosurveillance/26/20/eurosurv-26-20-4.pdf?expires=1729806126&id=id&accname=guest&checksum=E52961D38CE78581E35BE90F448060A4 https://www.eurosurveillance.org/docserver/fulltext/eurosurveillance/26/20/eurosurv-26-20-4.pdf?expires=1729806126&id=id&accname=guest&checksum=E52961D38CE78581E35BE90F448060A4 111Desigualdades sociais na pandemia da covid-19 TYLER, C. M. et al. A Study of Older Adults’ Mental Health across 33 Countries during the COVID-19 Pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health, [Abingdon], v. 18, n. 10, p. 1-15, 2021. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34064973/. Acesso em: 21 nov. 2024. 113 7 Tendências temporais e desigualdade social dos indicadores de amamentação e alimentação complementar: estimativas nacionais do sistema de vigilância alimentar e nutricional do Brasil, 2008-2019 Giesy Ribeiro de Souza Aline dos Santos Rocha Ila Rocha Falcão Maria Yury T. Ichihara Mauricio L. Barreto Rita de Cássia Ribeiro-Silva contextualização: cenário atual e lacunas no conhecimento O aleitamento materno e a introdução de alimentos complementares saudáveis às crianças nos primeiros anos de vida são fundamentais para o crescimento e desenvolvimento saudável (Schwartz; Issanchou; Nicklaus, 2009). Não ser exposto a alimentos saudáveis, práticas ali- mentares inadequadas e deficiências nutricionais nos primeiros anos de vida podem elevar as taxas de morbimortalidade infantil e favorecer o desenvolvimento de Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT) em outras fases da vida (Engle; Castle; Menon, 1996; Klingelhöfer, 2021). Dado o preocupante cenário socioeconômico brasileiro nos últi- mos anos, junto à escassez de dados recentes disponíveis dos indica- dores de alimentação de lactentes e crianças menores de dois anos no Brasil, o presente estudo teve como objetivo conhecer as tendências temporais dos indicadores de práticas alimentares em crianças atendi- das pelos serviços de Atenção Primária à Saúde (APS) do Sistema Único 114 Capítulo 7 de Saúde do Brasil (SUS), entre 2008 e 2019, de acordo com o Índice Brasileiro de Privação (IBP). Esses achados têm o potencial de auxiliar na elaboração de estratégias que podem atingir grupos de alto risco e contribuir para a prevenção e controle de morbidades associadas à alimentação, apoiando assim o alcance dos Objetivos de Desenvolvi- mento Sustentável (ODS) descritos na Agenda 2030 da Organização das Nações Unidas (ONU). desenho do estudo e população Este é um estudo de série temporal com dados secundários de crianças menores de dois anos, usuárias dos serviços de Atenção Básica do SUS, com informações de consumo alimentar provenientes dos relatórios pú- blicos do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (Sisvan), no pe- ríodo de 2008 a 2019. O acesso, processamento e análise dos dados foram realizados no Centro de Integração de Dados e Conhecimentos em Saúde (Cidacs), da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) (Barreto et al., 2019). indicadores de práticas alimentares Os indicadores de práticas alimentares foram construídos com base em inquérito de consumo alimentar referente ao dia anterior à entrevista. A partir das respostas do inquérito alimentar foram calculados os indi- cadores de práticas alimentares, que têm como referência aqueles su- geridos pela Organização Mundial de Saúde (OMS) (2021) e o Ministério da Saúde (MS) (2015) (Brasil, 2015; World Health Organization; United Nations Children’s Fund, 2021). variáveis demográficas e socioeconômicas Os seguintes dados demográficos e socioeconômicos foram obtidos do Sisvan: sexo (feminino/masculino); faixa etária (0-5 meses/6-23 meses) e região geográfica de residência (Norte/Nordeste/Centro-Oeste/Sudeste/ Sul); e o IBP. Trata-se de uma medida que informa níveis de privação ma- 115Tendências temporais e desigualdade social dos indicadores... terial ou, de um modo mais geral, níveis de posição socioeconômica, em diferentes áreas geográficas do Brasil. Para este estudo, os municípios foram agrupados em quintil (Q1 menor privação/Q5 maior privação). análise estatística Devido à modificação do questionário a partir de 2015, alguns indica- dores não foram utilizados para todo o período da série estudada. As estimativas de Prais-Winsten foram usadas para analisar as tendências temporais na prevalência (Antunes; Cardoso, 2015). A razão entre as estimativas dos grupos extremos da variável de estratificação (IBP) foi calculada. Esta foi calculada dividindo-se os valores de prevalência cor- respondentes ao grupo de menor privação (Q1) pelo valor do grupo com maior privação (Q5). Todos os dados foram processados e analisa- dos no software Stata versão 15.1 (Estado Corp.). considerações éticas Este estudo foi aprovado pelo comitê de ética do Instituto de Saúde Coletiva da Universidade Federal da Bahia (ISC/UFBA) (CAAE: 41695415.0.0000.5030). resultados O estudo incluiu um total de 911.735 crianças, com uma variação de 12.279 em 2008 e 115.063 em 2019. A análise de tendência dos indi- cadores de práticas alimentares, de acordo com IBP, encontra-se nas Tabelas 1 e 2. No geral, observa-se que o percentual de crianças me- nores de seis meses em aleitamento materno misto variou de 10,0% para 11,9% entre 2015 e 2019, correspondente a uma variação anual de +10,38% (p=0,01). Tal aumento foi evidenciado nos quintis extre- mos do IBP, sobretudo nos municípios de maior desigualdade [(Q/1: APC=10,60; pe Q/5: APC +2,20; p=0,04). discussão Nossos dados apontam que os padrões de aleitamento materno e ali- mentação complementar se diferenciam entre os quintis extremos do IBP; sendo mais favoráveis aos municípios de menor pobreza. Obser- va-se um aumento da proporção de crianças menores de seis meses em aleitamento materno misto, sobretudo nos municípios de maior pobreza. Além disso, constatamos prevalências baixas para os indica- dores: diversidade alimentar mínima, dieta mínima aceitável, quando comparado a outros estudos (Moga Lencha et al., 2022; Thorne-Lyman et al., 2021). Em relação aos indicadores de alimentação complementar houve uma melhoria dos padrões de diversidade alimentar mínima, dieta mínima aceitável e consumo de carnes e/ou ovos ao longo da série estudada, sobretudo entre os municípios de menor pobreza. Chama atenção a redução na proporção de crianças que não consumiam frutas e vegetais entre os municípios de maior pobreza. Além disso, é digno de nota a redução do consumo de bebidas adoçadas e alimentos ultra- processados, independentemente do grau de desigualdade. 117Tendências temporais e desigualdade social dos indicadores... Apesar da recomendação de que o leite materno deva ser o único alimento oferecido a crianças menores de seis meses, pela primeira vez em uma série histórica no Brasil não foram observados aumentos reais da prevalência do aleitamento materno exclusivo (Boccolini et al., 2017). Esse resultado demonstra um cenário preocupante de desaceleração dos ganhos que vinham sendo observados entre 1986 e 2006 e uma dis- sonância com o perfil histórico do aleitamento exclusivo de 113 países, que apresentaram aumento de aproximadamente 35% em 2000 para 49% em 2019 (Boccolini et al., 2017; Neves et al., 2021). Por outro lado, o aumento da proporção de crianças em aleitamento materno misto, principalmente entre os municípios com maior nível de privação, é preocupante, o consumo de alimentos substitutos de leite materno au- mentou globalmente e essa prática tem sido associada ao aumento do risco de sobrepeso/obesidade (Baker et al., 2021; Davis et al., 2018). No que se refere à dieta mínima aceitável, um indicador composto por informações referentes à diversidade alimentar mínima em con- junto com a frequência alimentar mínima, verifica-se tendência cres- cente para aqueles municípios de menor pobreza. Por ser um indicador composto, a dieta mínima aceitável implica que as crianças precisam receber tanto uma alimentação diversificada (diversidade alimentar mínima) quanto em número recomendado de refeições (frequência alimentar mínima) – como o consumo de seis grupos de alimentos no dia anterior –; condição que pode não ser de fácil alcance em regiões mais pobres (Tizazu et al., 2022). Muitas famílias ainda enfrentam o desafio de atenderem aos padrões mínimos de qualidade dietética para crianças (Cavalcanti; Boccolini, 2022). Isso mostra a necessidade de uma compreensão mais abrangente sobre práticas alimentares com- plementares, no contexto da insegurança alimentar e nutricional, quando ocorre um comprometimento no acesso regular e constante de alimentos de qualidade, em quantidades suficientes, sem compro- meter as outras necessidades básicas e tendo como base as práticas alimentares promotoras de saúde (18–20). Outras associações negativas semelhantes entre a dieta mínima aceitável e o baixo status socioeconô- mico também foram encontradas em estudos que utilizam dados das Demographic and Health Surveys (DHSs) realizados em países de baixa e média renda (Gatica-Dominguez et al., 2021; Tizazu et al., 2022). Verificamos redução no percentual de crianças que consomem bebidas açucaradas e alimentos ultraprocessados, independentemente 118 Capítulo 7 dos quintis extremos de pobreza. Paralelamente, verifica-se importante redução na proporção de crianças que não consomem frutas e vegetais, sobretudo em municípios de maior pobreza. Cabe destacar que as mo- dificações no padrão alimentar têm sido evidenciadas nas últimas dé- cadas, as quais se inserem no conceito da transição alimentar, processo de modificações sequenciais no padrão de consumo. Assim, um padrão alimentar não se apresenta estagnado. É possível especular para o sur- gimento de um novo estágio do processo de transição alimentar, em consequência do desejo de prevenir ou retardar doenças degenerativas e prolongar a saúde, com a adoção de uma dieta com melhor qualidade e maior quantidade de frutas, vegetais e grãos integrais (Chong, 2022). Verifica-se aumento na proporção de crianças que consomem alimentos de origem animal, aqui avaliado pelo consumo de carnes e ovos ao longo da série, ainda que superior entre os municípios de menor pobreza (Q1/IBP). Essas disparidades provavelmente se devem ao alto custo desses alimentos (Bai et al., 2021). A inacessibilidade e o alto custo de alimentos ricos em proteínas tem sido uma área crescente de preocupação, impedindo a adoção de dietas adequadas e saudáveis (Headey; Alderman, 2019). No Brasil, o preço dos alimentos ricos em proteína aumentou significativamente nos últimos anos, enquanto, durante o mesmo período, o preço dos alimentos ultraprocessados per- maneceu estável ou até mesmo apresentou algum declínio (Siqueira et al., 2021). Tais mudanças de preços podem, assim, desencorajar ainda mais a adoção de uma dieta adequada e saudável, o que explica em parte a prevalência de alimentos ultraprocessados ainda alta em todos os estratos sociais (Passos et al., 2020). Em conclusão, os padrões de aleitamento materno e alimenta- ção complementar se diferenciam entre os quintis extremos do IBP; mais favoráveis aos municípios de menor pobreza. Os dados revelaram ainda melhorias desses padrões ao longo da série temporal estudada, sobretudo entre os municípios de menor pobreza. Assim, esses acha- dos têm o potencial de auxiliar na elaboração de ações direcionadas para grupos de maior risco e contribuir para a prevenção e controle de morbidades associadas à alimentação, apoiando assim o alcance dos ODS descritos na Agenda 2030 da ONU, incluindo esforços para erra- dicar a fome e a desnutrição e para promover a saúde e o bem-estar. 119Tendências temporais e desigualdade social dos indicadores... ta be la 1 – I n di ca do re s de p rá ti ca s al im en ta re s (a le it am en to m at er n o) p ar a m en or es d e 24 m es es t ot al e d e ac or do o I B P, S is va n , 2 00 8- 20 19 In di ca do re s de p rá ti ca s al im en ta re s Sé ri e te m p or al 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 A PC IC 9 5% p -v al or R 2 A le it am en to m at er n o ex cl u si vo To ta l 43 ,6 63 ,9 56 ,6 59 ,9 58 ,3 * 50 ,8 57 ,0 54 ,0 59 ,5 57 ,4 55 ,3 8 0, 56 -2 ,7 9 4, 02 0, 72 0, 98 q1 23 ,8 69 ,3 59 ,5 62 ,2 61 ,5 - 50 ,3 64 ,2 60 ,9 67 ,2 63 ,2 63 ,7 7, 80 -2 ,4 6 19 ,1 3 0, 12 0, 85 q5 42 ,1 67 ,7 57 ,6 64 ,5 50 ,3 - 46 ,4 49 ,4 49 ,9 55 ,0 50 ,8 50 ,7 -2 ,5 2 -7 ,2 4 2, 43 0, 27 0, 95 R az ão Q 1/ Q 5 0, 57 1, 02 1, 03 0, 96 1, 22 - 1, 08 1, 30 1, 22 1, 22 1, 24 1, 26 A le it am en to m at er n o m is to To ta l - - - - - - - 10 ,0 10 ,7 11 ,5 11 ,6 11 ,9 +1 0, 38 4, 05 17 ,1 0 0, 01 0, 70 Q 1 - - - - - - - 12 ,1 13 ,5 13 ,2 14 ,2 15 ,0 +1 0, 60 6, 63 14 ,7 1 0, 00 1, 00 Q 5 - - - - - - - 7, 4 8, 1 8, 3 9, 5 10 ,5 +2 1, 74 14 ,4 8 29 ,4 6 0, 00 1, 00 R az ão Q 1/ Q 5 - - - - - - - 1, 64 1, 67 1, 59 1, 49 1, 43A le it am en to m at er n o co n ti n u ad o To ta l 52 ,0 55 ,5 50 ,5 51 ,1 51 ,1 52 ,3 46 ,3 57 ,7 51 ,2 52 ,8 56 ,7 58 ,9 1, 34 -1 ,0 7 3, 81 0, 25 0, 95 Q 1 64 ,6 52 ,2 58 ,1 40 ,3 39 ,7 45 ,9 43 ,2 45 ,7 47 ,0 49 ,6 51 ,7 52 ,9 -2 ,4 3 -1 0, 21 6, 02 0, 52 0, 92 Q 5 53 ,1 62 ,1 52 ,6 60 ,8 58 ,8 57 ,6 56 ,2 57 ,0 56 ,4 57 ,4 60 ,8 61 ,7 0, 92 -0 ,5 0 2, 36 0, 18 1, 00 R az ão Q 1/ Q 5 1, 22 0, 84 1, 10 0, 66 0, 68 0, 80 0, 77 0, 80 0, 83 0, 86 0, 85 0, 86 A PC : a n n u al p er ce n ta ge c h an ge , * N ão f oi p os sí ve l u ti li za r da do s de a le it am en to m at er n o ex cl u si vo p ar a o an o de 2 01 3 de vi do a q u al id ad e do s da do s. Fo n te : e la bo ra da p el os a u to re s, c om b as e n os d ad os d o Si st em a de V ig il ân ci a A li m en ta r e N u tr ic io n al (S IS VA N ), 20 08 -2 01 9. 120 Capítulo 7 Ta be la 2 – I n di ca do re s de p rá ti ca s al im en ta re s (a li m en ta çã o co m p le m en ta r) p ar a m en or es d e 24 m es es t ot al e d e ac or do o I B P, S is va n , 2 00 8- 20 19 In di ca do re s de p rá ti ca s al im en ta re s Sé ri e te m p or al 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 A PC IC 95 % p -v al or R 2 In tr od u çã o de a li m en to s só li do s, se m is só li do s ou p as to so s – 6- 8 m es es To ta l 85 ,1 85 ,8 84 ,1 82 ,7 84 ,1 82 ,3 80 ,4 83 ,2 84 ,8 85 ,9 85 ,2 84 ,8 0, 02 -1 ,2 0 1, 26 0, 97 1, 00 Q 1 96 ,0 90 ,7 96 ,7 88 ,6 91 ,2 92 ,0 94 ,0 87 ,0 87 ,5 86 ,1 87 ,8 86 ,6 -1 ,9 0 -2 ,6 9 -1 ,1 1 0, 00 1, 00 Q 5 76 ,2 75 ,9 73 ,7 70 ,1 74 ,4 69 ,8 55 ,7 78 ,7 86 ,4 83 ,6 82 ,1 82 ,5 2, 65 -3 ,1 1 8, 77 0, 34 0, 87 R az ão Q 1/ Q 5 1, 26 1, 19 1, 31 1, 26 1, 23 1, 32 1, 69 1, 11 1, 01 1, 03 1, 07 1, 05 Fr eq u ên ci a m ín im a e co n si st ên ci a ad eq u ad a To ta l - - - - - - - 70 ,0 72 ,3 74 ,2 72 ,1 70 ,1 0, 04 -6 ,5 0 7, 03 0, 99 0, 98 Q 1 - - - - - - - 79 ,6 80 ,1 79 ,5 79 ,6 79 ,9 -0 ,1 1 -0 ,6 5 0, 43 0, 55 1, 00 Q 5 - - - - - - - 62 ,7 65 ,2 67 ,3 64 ,1 64 ,2 0, 69 -5 ,8 2 7, 65 0, 77 0, 97 R az ão Q 1/ Q 5 - - - - - - - 1, 27 1, 23 1, 18 1, 24 1, 24 D iv er si da de al im en ta r m ín im a (6 -2 3 m es es ) To ta l - - - - - - - 39 ,6 41 ,8 44 ,0 40 ,7 39 ,8 -0 ,4 3 -1 1, 35 11 ,8 2 0, 91 0, 02 Q 1 - - - - - - - 47 ,8 48 ,1 48 ,9 47 ,6 52 ,2 1, 44 0, 97 1, 91 0, 01 0, 99 Q 5 - - - - - - - 30 ,1 32 ,3 35 ,5 32 ,2 31 ,5 2, 09 -1 2, 69 19 ,3 9 0, 70 0, 20 R az ão Q 1/ Q 5 - - - - - - - 1, 59 1, 49 1, 38 1, 47 1, 66 C on ti nu a 121Tendências temporais e desigualdade social dos indicadores... In di ca do re s de p rá ti ca s al im en ta re s Sé ri e te m p or al 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 A PC IC 95 % p -v al or R 2 D ie ta m ín im a ac ei tá ve l To ta l - - - - - - - 28 ,6 38 ,9 32 ,8 30 ,5 29 ,5 -6 ,8 2 -2 6, 13 17 ,5 4 0, 40 0, 99 Q 1 - - - - - - - 34 ,5 34 ,9 36 ,1 35 ,8 40 ,5 +5 ,1 7 3, 67 6, 70 0, 00 0, 99 Q 5 - - - - - - - 21 ,2 23 ,7 26 ,1 23 ,4 22 ,8 3, 15 -1 5, 11 25 ,3 5 0, 65 , R az ão Q 1/ Q 5 - - - - - - - 1, 63 1, 47 1, 38 1, 53 1, 78 C ar n es e /o u ov os To ta l 63 ,9 66 ,3 66 ,8 71 ,5 70 ,2 70 ,8 8 76 ,6 76 ,2 76 ,6 76 ,9 76 74 ,9 +3 ,6 8 1, 83 5, 57 0, 00 0, 99 Q 1 59 ,7 63 ,0 67 ,9 74 ,6 67 ,1 79 ,4 77 ,7 80 ,6 81 ,0 79 ,9 80 ,4 80 ,3 +6 ,2 6 3, 55 9, 04 0, 00 0, 61 Q 5 65 ,7 67 ,1 63 ,8 61 ,8 64 ,7 63 ,5 68 ,2 70 ,5 70 ,4 71 ,8 70 ,8 70 ,7 +2 ,2 0 0, 11 4, 33 0, 04 1, 00 R az ão Q 1/ Q 5 0, 91 0, 94 1, 06 1, 21 1, 04 1, 25 1, 14 1, 14 1, 15 1, 11 1, 14 1, 14 C on su m o de b eb id as ad oç ad as To ta l 57 ,9 62 ,2 60 ,1 58 ,8 54 ,5 49 ,3 53 ,8 39 ,7 36 ,9 33 ,6 31 ,3 30 ,7 2 -1 4, 74 -1 8, 68 -1 0, 61 0, 00 0, 95 Q 1 56 ,1 64 ,7 56 ,9 66 ,8 54 ,4 61 ,7 55 ,9 41 ,4 36 ,1 33 ,3 33 ,9 30 ,5 -1 4, 39 -2 0, 65 -7 ,6 4 0, 00 0, 91 Q 5 55 ,8 61 ,9 53 ,6 52 ,6 50 ,8 46 ,6 47 ,2 37 ,8 36 ,1 32 ,5 30 ,3 28 ,8 -1 4, 84 -1 7, 26 -1 2, 36 0, 00 0, 94 R az ão Q 1/ Q 5 C on su m o de al im en to s u lt ra p ro ce ss ad os To ta l 41 ,9 40 ,1 37 ,6 35 ,9 35 ,5 -9 ,9 6 -1 2, 75 -7 ,0 9 0, 00 1, 00 Q 1 - - - - - - - 42 ,4 40 ,6 37 ,9 38 ,9 35 ,7 -7 ,7 6 -1 0, 71 -4 ,7 2 0, 00 1, 00 Q 5 - - - - - - - 41 ,7 40 ,5 38 ,0 36 ,3 34 ,8 -1 0, 56 -1 1, 52 -9 ,5 8 0, 00 1, 00 R az ão Q 1/ Q 5 - - - - - - - 1, 02 1, 00 1, 00 1, 07 1, 03 C on ti nu a 122 Capítulo 7 In di ca do re s de p rá ti ca s al im en ta re s Sé ri e te m p or al 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 A PC IC 95 % p -v al or R 2 C on su m o de al im en to s ri co s em f er ro To ta l 12 ,9 12 ,9 12 ,3 11 ,9 12 ,1 -5 ,6 7 -8 ,1 3 -3 ,1 4 0, 01 1, 00 Q 1 - - - - - - - 12 ,1 15 ,1 14 ,2 13 ,7 14 ,4 3, 88 -1 0, 42 20 ,4 8 0, 47 0, 99 Q 5 - - - - - - - 12 ,3 11 ,3 11 ,2 11 ,1 7 11 ,8 -2 ,1 0 -1 0, 87 7, 53 0, 52 0, 97 R az ão Q 1/ Q 5 - - - - - - - 0, 98 1, 34 1, 27 1, 23 1, 22 C on su m o de al im en to s ri co s em vi ta m in a A To ta l - - - - - - - 65 ,8 67 ,4 67 ,9 64 ,9 63 ,7 -2 ,3 4 -7 ,6 3 3, 26 0, 27 0, 38 Q 1 - - - - - - - 74 ,7 73 ,1 71 ,5 70 ,9 73 ,8 -1 ,4 3 -5 ,9 8 3, 350, 41 1, 00 Q 5 - - - - - - - 57 ,3 59 ,8 62 ,1 58 ,5 57 ,1 -0 ,6 5 -9 ,4 6 9, 03 0, 84 0, 52 R az ão Q 1/ Q 5 - - - - - - - 1, 30 1, 22 1, 15 1, 21 1, 29 Ze ro c on su m o de f ru ta s e ve ge ta is (6 -2 3 m es es ) To ta l 14 ,3 12 ,4 10 ,5 12 ,4 10 ,1 11 ,1 8, 7 8, 9 8, 2 7, 2 8, 24 9, 4 -1 0, 53 -1 4, 33 -6 ,5 6 0, 00 0, 68 Q 1 3, 6 5, 8 3, 6 6, 3 3, 7 4, 9 9, 2 4, 8 5, 0 5, 1 5, 4 5, 6 5, 05 -2 ,5 1 13 ,2 0 0, 17 0, 72 Q 5 19 ,9 19 ,0 17 ,6 21 ,3 16 ,2 17 ,2 14 ,7 13 ,9 12 ,9 10 ,7 11 ,9 12 ,6 -1 2, 15 -1 5, 35 -8 ,8 3 0, 00 0, 84 R az ão Q 1/ Q 5 0, 18 0, 30 0, 21 0, 29 0, 23 0, 29 0, 63 0, 35 0, 39 0, 47 0, 45 0, 45 A PC – A n n u al p er ce n ta ge c h an ge , I C 95 % – I n te rv al o de c on fi an ça a 9 5% . Fo n te : e la bo ra da p el os a u to re s, c om b as e n os d ad os d o Si st em a de V ig il ân ci a A li m en ta r e N u tr ic io n al (S IS VA N ), 20 08 -2 01 9. C on cl us ão 123Tendências temporais e desigualdade social dos indicadores... referências ABEBEM, H. et al. Minimum acceptable diet and associated factors among children aged 6-23 months in Ethiopia. Italian Journal of Pediatrics, Ospedaletto, v. 47, n. 1, p. 1-10, 2021. Disponível em: https:// pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34717712/. Acesso em: 24 jul. 2023. ANTUNES J. L. F.; CARDOSO, M. R. A. Uso da análise de séries temporais em estudos epidemiológicos. Epidemiologia e Serviços de Saúde, Brasília, DF, v. 24, n. 3, p. 565-576, 2015. Disponível em: http://www.scielo.br/j/ ress/a/zzG7bfRbP7xSmqgWX7FfGZL/abstract/?lang=pt. Acesso em: 5 jan. 2023. BAI, Y. et al. Cost and affordability of nutritious diets at retail prices: Evidence from 177 countries. Food Policy, Guildford, v. 99, p. 1-17, 2021. Disponível em: /pmc/articles/PMC7970354/. Acesso em: 5 jan. 2023. BAKER, P. et al. First-food systems transformations and the ultra- processing of infant and young child diets: The determinants, dynamics and consequences of the global rise in commercial milk formula consumption. Maternal and Child Health Journal, New York, v. 17, n. 2, p. 1-18, 2021. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/33145965/. Acesso em: 23 jul. 2023. BARRETO, M. L. et al. The Centre for Data and Knowledge Integration for Health (CIDACS): Linking Health and Social Data in Brazil. International Journal of Population Data Science, Swansea, v. 4, n. 2, p. 1-11, 2019. Disponível em: https://cidacs.bahia.fiocruz.br/artigo/the-centre- for-data-and-knowledge-integration-for-health-cidacs-linkinghealth-and- social-data-in-brazil/. Acesso em: 26 jul. 2023. BOCCOLINI, C. S. et al. Breastfeeding indicators trends in Brazil for three decades. Revista de Saúde Pública, São Paulo, n. 51, p. 1-9, 2017. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rsp/a/ jjBjBwy3Rm6sJfZBfNgRQqD/?lang=en. Acesso em: 24 jul. 2023. BORTOLINI, G. A. et al. Iniquidades sociais influenciam a qualidade e a diversidade da dieta de crianças brasileiras de 6 a 36 meses. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 31, n. 11, p. 2413-2424, 2015. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csp/a/tqqLH8tytM93C9dsT5pgtnH/?lang=pt. Acesso em: 22 jul. 2023. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34717712/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34717712/ http://www.scielo.br/j/ress/a/zzG7bfRbP7xSmqgWX7FfGZL/abstract/?lang=pt http://www.scielo.br/j/ress/a/zzG7bfRbP7xSmqgWX7FfGZL/abstract/?lang=pt https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33145965/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33145965/ https://cidacs.bahia.fiocruz.br/artigo/the-centre-for-data-and-knowledge-integration-for-health-cidacs-linkinghealth-and-social-data-in-brazil/ https://cidacs.bahia.fiocruz.br/artigo/the-centre-for-data-and-knowledge-integration-for-health-cidacs-linkinghealth-and-social-data-in-brazil/ https://cidacs.bahia.fiocruz.br/artigo/the-centre-for-data-and-knowledge-integration-for-health-cidacs-linkinghealth-and-social-data-in-brazil/ https://www.scielo.br/j/rsp/a/jjBjBwy3Rm6sJfZBfNgRQqD/?lang=en https://www.scielo.br/j/rsp/a/jjBjBwy3Rm6sJfZBfNgRQqD/?lang=en https://www.scielo.br/j/csp/a/tqqLH8tytM93C9dsT5pgtnH/?lang=pt 124 Capítulo 7 BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Orientações para avaliação de marcadores de consumo alimentar na atenção básica. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2015. CAVALCANTI, A. U. A.; BOCCOLINI, C. S. Social inequalities and complementary feeding in Latin America and the Caribbean. Revista Ciência & Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, v. 27, n. 2, p. 619-630, 2022. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35137818/. Acesso em: 5 jan. 2023. CHONG, M. F. F. Dietary trajectories through the life course: opportunities and challenges. British Journal of Nutrition, Cambridge, v. 128, n. 1, p. 154-159, 2022. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm. nih.gov/35475441/. Acesso em: 26 jul. 2023. DAVIS, K. E. et al. Infant feeding practices and dietary consumption of US infants and toddlers: National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2003-2012. Public Health Nutrition, Cambridge, v. 21, n. 4, p. 711-720, 2018. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/29166968/. Acesso em: 5 jan. 2023. ENGLE, P. L.; CASTLE, S.; MENON, P. Child development: vulnerability and resilience. Social Science and Medicine, Oxford, v. 4, n. 5, p. 621-635, 1996. GATICA-DOMÍNGUEZ, G. et al. Complementary Feeding Practices in 80 Low- and Middle-Income Countries: Prevalence of and Socioeconomic Inequalities in Dietary Diversity, Meal Frequency, and Dietary Adequacy. The Journal of Nutrition, Rockville, v. 151, n. 7, p. 1956-1964, 2021. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33847352/. Acesso em: 5 jan. 2023. HEADEY, D. D.; ALDERMAN, H. H. The Relative Caloric Prices of Healthy and Unhealthy Foods Differ Systematically across Income Levels and Continents. The Journal of Nutrition, Rockville, v. 149, n. 11, p. 2020-2033, 2019. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/31332436/. Acesso em: 5 jan. 2023. KLINGELHÖFER, D. et al. Epidemiological Influences and Requirements of Global Childhood Obesity Research. Obesity Facts, [s. l.], v. 14, n. 4, p. 382-396, 2021. Disponível em: https://www.karger.com/Article/ FullText/516777. Acesso em: 5 jan. 2023. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35137818/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29166968/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29166968/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33847352/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31332436/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31332436/ https://www.karger.com/Article/FullText/516777 https://www.karger.com/Article/FullText/516777 125Tendências temporais e desigualdade social dos indicadores... MOGA LENCHA, F. et al. Minimum dietary diversity and associated factors among children under the age of five attending public health facilities in Wolaita Soddo town, Southern Ethiopia, 2021: a cross- sectional study. BMC Public Health, London, v. 22, n. 1, p. 1-10, 2022. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36527009/. Acesso em: 24 jul. 2023. MOURA E MENDES, M. et al. Dietary patterns of children aged 6–24 months assisted by the Bolsa Família Program. Public Health Nutrition, Cambridge, v. 25, n. 10, p. 1-11, 2022. Disponível em: https://pubmed. ncbi.nlm.nih.gov/34593085/. Acesso em: 22 jul. 2023. NEVES, P. A. R. et al. Rates and time trends in the consumption of breastmilk, formula, and animal milk by children younger than 2 years from 2000 to 2019: analysis of 113 countries. The Lancet Child & Adolescent Health, Oxford, v. 5, n. 9, p.619-630, 2021. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34245677/. Acesso em:5 jan. 2023. ORGANIZACIÓN PANAMERICANA DE LA SALUD. Oficina Sanitaria Panamericana. [S. l.]: OPS, 2001. PANIGASSI, G. et al. Insegurança alimentar como indicador de iniqüidade: análise de inquérito populacional. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v, 24, n. 10, p. 2376-2384, 2008. Disponível em: https:// www.scielo.br/j/csp/a/4Rr7b9LWftZM93rzm3RcZMF/. Acesso em: 22 jul. 2023. PASSOS, C. M. dos et al. Association between the price of ultra- processed foods and obesity in Brazil. Nutrition, Metabolism and Cardiovascular Diseases, [s. l.], v, 30, n. 4, p. 589-598, 2020. Disponível em: http://www.nmcd-journal.com/article/S0939475319304600/fulltext. Acesso em: 22 jul. 2023. SCHWARTZ, C.; ISSANCHOU, S.; NICKLAUS, S. Developmental changes in the acceptance of the five basic tastes in the first year of life. British Journal of Nutrition, Cambridge, v. 102, n. 9, p. 1375-1385, 2009. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19505346/. Acesso em: SIQUEIRA, K. B. et al. Nutrient density and affordability of foods in Brazil by food group and degree of processing. Public Health Nutrition, Cambridge, v. 24, n. 14, p. 4564-4571, 2021. Disponível em: https:// pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33109278/. Acesso em: 22 jul. 2023. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34593085/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34593085/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34245677/ https://www.scielo.br/j/csp/a/4Rr7b9LWftZM93rzm3RcZMF/ https://www.scielo.br/j/csp/a/4Rr7b9LWftZM93rzm3RcZMF/ http://www.nmcd-journal.com/article/S0939475319304600/fulltext https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19505346/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33109278/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33109278/ 126 Capítulo 7 THORNE-LYMAN, A. L. et al. Season of Data Collection of Child Dietary Diversity Indicators May Affect Conclusions About Longer-Term Trends in Peru, Senegal, and Nepal. Current developments in nutrition, New York, v. 5, n. 8, p. 1-12, 2021. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/34466772/. Acesso em: 24 jul. 2023. TIZAZU, W. et al. Complementary feeding and food-group level inequality among Ethiopian children 6-23 months of age (2011-2019). Maternal & Child Nutrition, [s. l.], v. 26, n. S5. p. 1-9, 2022. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35599292/. Acesso em: 5 jan. 2023. WORLD HEALTH ORGANIZATION; UNITED NATIONS CHILDREN’S FUND. Indicators for assessing infant and young child feeding practices Definitions and measurement methods. Genva: WHO, 2021. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34466772/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34466772/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35599292/ 127 8 Índice Brasileiro de Privação (IBP) e desigualdades na mortalidade por Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT)1 Deborah Carvalho Malta Renato Azeredo Teixeira Regina Tomie Ivata Bernal Laís Santos de Magalhães Cardoso Juliana Bottoni de Souza Pedro Cisalpino Pinheiro Crizian Saar Gomes Alastair H. Leyland Ruth Dundas Mauricio L. Barreto introdução As Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT) representam a maior causa de morbimortalidade no mundo e no Brasil, além de resultarem em mortes prematuras, incapacidades, perda da qualidade de vida e importantes impactos econômicos (Malta et al., 2019; Marinho et al., 2019; World Health Organization, 2018). Estima-se que, anualmente, as DCNT sejam responsáveis por 41 milhões de mortes no mundo (71% de todas as mortes) (World Health Organization, 2018). Desses óbitos, 15 milhões são prematuros (de capítulos Os capítulos desenvolvidos por 54 pessoas que fizeram parte da equipe de pesquisa são baseados em artigos científicos publicados em reno- madas revistas internacionais e nacionais, em relatórios, teses de dou- torado e em palestras e comunicações apresentadas em congressos e seminários acadêmicos. O primeiro capítulo, “Índice Brasileiro de Privação (IBP): concep- ção, construção e aplicações”, apresenta o IBP – primeira medida de pri- vação material no Brasil que permite análises no nível do SC, além do nível municipal. Esse produto deu base a uma série de análises sobre as desigualdades em saúde no país que compõe os capítulos subsequentes. Os quatro capítulos seguintes trazem diversas abordagens sobre a mortalidade e as desigualdades no Brasil. O capítulo 2, intitulado “Inequidades na mortalidade por causas sensíveis à pobreza em crian- ças menores de cinco anos no Brasil: aplicações do Índice Brasileiro de Privação (IBP) em análises no nível de Setores Censitários (SC)”, explora o IBP no nível dos SC para analisar a mortalidade por causas sensíveis à pobreza em crianças menores de cinco anos. O capítulo 3, “Bases de mortalidade e privação material nos municípios brasileiros”, avalia a qualidade das bases de dados de mortalidade no Brasil – Sistema de Informação de Mortalidade (SIM), Censo do Instituto Brasileiro de Geo- grafia e Estatística (IBGE) e Sistemas de Estatísticas do Registro Civil (RC) – no que diz respeito ao sub-registro de óbitos. Enquanto o capí- tulo 4, “Relação entre Índice Brasileiro de Privação (IBP) e cobertura do registro de óbitos para as menores áreas geográficas do Brasil”, estima a cobertura dos registros de óbitos para menores áreas geográficas no país, os SC, relacionando com o IBP. E o capítulo 5, “Estimativas de taxas de mortalidade em pequenas áreas no Brasil: principais limita- ções e avanços recentes”, traz uma reflexão do ponto de vista da demo- 16 Apresentação grafia sobre os principais métodos de correção de dados de mortalidade em pequenas áreas no Brasil, bem como suas limitações e avanços. O capítulo 6, intitulado “Desigualdades sociais na pandemia da covid-19”, tem como tema a pandemia da covid-19. Os efeitos das desi- gualdades nesse período de emergência sanitária se refletiram tanto na propagação da doença quanto nos óbitos e acesso à vacinação, segundo a equipe de pesquisa que conduziu esses estudos. Já o capítulo 7, “Ten- dências temporais e desigualdade social dos indicadores de amamen- tação e alimentação complementar: estimativas nacionais do sistema de vigilância alimentar e nutricional do Brasil, 2008-2019”, usou o IBP para conhecer as tendências temporais dos indicadores de práticas ali- mentares em crianças atendidas pelos serviços de Atenção Primária em Saúde (APS) entre 2008 e 2019. O IBP ainda foi explorado por mais outros dois capítulos com foco nas capitais brasileiras e Distrito Federal. Em “Índice Brasileiro de Pri- vação (IBP) e desigualdades na mortalidade por Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT)”, estimou-se a mortalidade prematura por DCNT, enquanto em “Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes em capitais brasileiras segundo o Índice Brasileiro de Privação (IBP)”, esti- mou-se as prevalências de tabagismo e propôs-se novas categorias de privação do IBP. Os capítulos 10 e 11 exploram DCNT na Coorte de 100 Milhões de Brasileiros. Em “Associação entre o Programa Minha Casa Minha Vida e desfechos em saúde: uma síntese de estudos aplicados à Coorte de 100 Milhões de Brasileiros”, avalia-se os efeitos do PMCMV em diver- sos desfechos em saúde, como mortalidade cardiovascular prematura e por diabetes. No capítulo “Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de mulheres adultas da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros: panorama, desafios e potencialidades para a pesquisa”, são discutidos os desafios e as vantagens de analisar dados de mais de 20 milhões de mulheres em vários estudos sobre aqueles que são os principais cânceres potencialmente curáveis ou tratáveis na população feminina. São apresentados resultados evidenciando as desigualdades regionais, raciais e sociais na mortalidade por essas neoplasias. O capítulo 12, “Percepções e experiências do compartilhamento e vinculação de dados administrativos para pesquisa e políticas públicas no Brasil”, traz o resultado de um estudo que buscou compreender 17Apresentação como as pessoas que são proprietárias dos seus dados e gestores públi- cos percebem a vinculação e utilização dessas informações para gerar conhecimentos e políticas públicas. E o último capítulo, intitulado “En- volvimento, comunicação e divulgação científica do Índice Brasileiro de Privação (IBP)”, relata uma experiência inovadora de divulgação científica do IBP que envolveu um trabalho coletivo entre a equipe de pesquisa e jornalistas. Além de dialogar com um amplo espectro de pesquisadores de di- versos campos do conhecimento, a natureza multidisciplinar refletida nos capítulos desta obra busca colaborar para a tomadas de decisões coletivas e individuais relacionadas às desigualdades em saúde no Brasil e em países de média e baixa renda. Dessa forma, esta coletânea foi pensada para apoiar o trabalho de gestores públicos, profissionais de saúde, Organizações Não Governamentais (ONGs) e entidades da so- ciedade civil. 19 1 Índice Brasileiro de Privação (IBP): concepção, construção e aplicações Maria Yury T. Ichihara Ruth Dundas Elzo Pereira Pinto Júnior Dandara Ramos Andrêa J. F. Ferreira Flávia José Alves Camila Silveira Silva Teixeira Mauricio L. Barreto Alastair H. Leyland introdução A construção de indicadores para avaliar as desigualdades sociais é um interesse crescente entre gestores e pesquisadores no Brasil. Nas últi- mas décadas, medidas de mensuração foram criadas, a maioria delas em nível municipal, a exemplo do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) em 1998 (Pinto; Costa; Marques, 2013) e o Índice de Vulnerabilidade Social do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IVS/IPEA) em 2015 (Costa; Marguti, 2015) ou a partir de dados de Seto- res Censitários (SC) de um único município ou estado, como o Índice de Vulnerabilidade Social Paulista (IPVS) no estado de São Paulo (São Paulo, 2013) e o Índice de Vulnerabilidade em Saúde (IVS) no município de Belo Horizonte (Belo Horizonte, 2003). Índices de privação têm sido criados para identificar padrões de bem-estar material e social para análise das desigualdades sociais na saúde. Desenvolvidos pela primeira vez no Reino Unido na década de 20 Capítulo 1 1980 (Carstairs; Morris 1991; Jarman, 1983; Townsend; Phillimore; Beattie, 1988), se expandiram para outros países desenvolvidos como Nova Zelândia (Salmond; Crampton, 2012), Austrália (Pink, 2013), França (Havard et al., 2008), Japão (Fukuda; Nakamura; Takano, 2007), Espanha (Sánchez-Cantalejo; Ocana-Riola; Fernández-Ajuria, 2008), e em países de baixa e média renda, como Chile (Vasquez; Cabieses; Tunstall, 2016), Equador (Cabrera-Barona et al., 2015) e África do Sul (Noble et al., 2009). Até dezembro de 2020, quando o Índice Brasileiro de Privação (IBP) foi criado, não havia no Brasil um índice capaz de capturar a privação material para todos os municípios do país, bem como para as peque- nas áreas geográficas – os SC – em todo o território nacional (Ichihara, 2018). O IBP poderá ser útil para identificar, em áreas intramunici- pais, subpopulações em situações de privação material; acompanhar a implementação de programas sociais para populações socialmente vulnerabilizadas; e explorar a privação material como fator causal ou associado a resultados de saúde por meio da sua vinculação com outros dados de sistemas de informação de saúde. Para a construção do IBP utilizou-se o método de Carstairs (Cars- tairs; Morris, 1991), constituído das seguintes etapas: seleção de dados apropriados e área geográfica Utilizou-se os dados coletados em 310.120 SC, no período de 31 dena distribuição da mortalidade entre estratos com situações de privação distintas, os SC do local de residência dos óbitos foram classificados de acordo com as categorias de IBP, criadas como descrito anteriormente, para cada uma das capitais. Destaca-se que os óbitos sem informação de SC impossibi- litaram a classificação de privação e, portanto, não foram considerados na análise e representam cerca de 30% dos óbitos. 130 Capítulo 8 Foram considerados os óbitos prematuros ou de indivíduos com idades entre 30 e 69 anos (World Health Organization, 2018) nos triê- nios 2010 a 2012 e 2017 a 2019, nas 26 capitais brasileiras e no DF. As estimativas foram feitas para a soma dos óbitos por DCNT, que incluiu as doenças cardiovasculares, doenças respiratórias crônicas, neoplasias e diabetes mellitus. Considerando a heterogeneidade da qualidade do SIM no país e ao longo do tempo, foram aplicados métodos visando padronizar a quali- dade das bases de dados das capitais considerando os dados faltantes e a qualidade da definição das causas básicas de morte. A primeira etapa consistiu no tratamento dos “dados faltantes”, por meio da redistribui- ção proporcional dos ignorados e em branco, segundo ano, idade, sexo e local de residência (Ishitani et al., 2017; Malta et al., 2020a). Posterior- mente, foi feita a redistribuição das causas garbage (CG). Esse termo define um grupo de causas que não podem ser consideradas causas básicas de morte, ou seja, refere-se a causas mal definidas ou inespecí- ficas que são, portanto, de pouca utilidade para a saúde pública, posto que dificultam a identificação das reais doenças e agravos que desen- cadearam o óbito (Ishitani et al., 2017). Por esse motivo, as CG devem ser detectadas e redistribuídas entre óbitos por causas específicas, de modo a melhorar a validade das análises sobre mortalidade (França et al., 2014; Teixeira et al., 2021) . Foi seguida a metodologia proposta por Teixeira e demais auto- res (2021), que inclui os códigos garbage definidos pelo estudo de Carga Global de Doenças (GBD) 2017; foram feitas as redistribuições propor- cionais de acordo com os níveis de CG e seus respectivos alvos (França, 2019; Global Burden of Disease Study, 2020). Análise dos dados As estimativas das taxas de mortalidade foram padronizadas pelo método direto, considerando apenas a morte prematura, tendo como população padrão o Censo Demográfico de 2010 para o Brasil. Além das estimativas pontuais, foram estimados os intervalos de confiança de 95% (National Center for Health Statistics; Centers for Disease Control and Prevention, 2000). Comparações por meio da Variação Percentual Relativa (VPR) foram feitas considerando os dois triênios 2010 a 2012 e 2017, em cada 131Índice Brasileiro de Privação (IBP) e desigualdades na... estrato do IBP. Todas as análises foram feitas segundo capitais e respec- tivas categorias do IBP. Aspectos éticos Esta pesquisa obedece à Resolução nº 466, de 12 de dezembro de 2012, do Conselho Nacional de Saúde (CNS). Foi aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisa envolvendo seres humanos (CEP) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), sob parecer nº 3.258.076. resultados No geral, não foi possível geocodificar cerca de 30% dos óbitos. Essa perda foi maior no triênio 2010-2012, em algumas capitais do Nor- deste, como Fortaleza, João Pessoa e Salvador. No triênio 2017-2019, o percentual de perdas foi menor, de 28% em média (Figura 1). figura 1 – Percentual de óbitos não geocodificados. Sistema de Informação de Mortalidade (SIM), capitais do Brasil, triênios 2010-2012 e 2017-2019 *Óbitos sem informação do Setor Censitário (SC) correspondente ao endereço de residência do indivíduo. No triênio 2010 a 2012, considerando a totalidade das capitais, as taxas de mortalidade após os ajustes e a redistribuição de CG foram de 246,1/100.000 habitantes, 296,5/100.000 habitantes e 289,2/100.000 habitantes nos estratos de baixa, média e elevada privação. No triênio 2017 a 2019, para todas as capitais, essas taxas, após os ajustes e a 132 Capítulo 8 redistribuição de CG, passaram para 180,3, 248,7 e 258,4 por 100 mil habitantes nos estratos de baixa, média e elevada privação (dados não mostrados). No triênio de 2010-2012, as taxas de mortalidade por DCNT após a redistribuição de CG no estrato de baixa privação variaram de 105,0 em Fortaleza a 266,6 por 100 mil habitantes no Rio de Janeiro. No estrato de média privação, Fortaleza apresentou a taxa mais baixa, de 133,4 por 100 mil habitantes, e Rio de Janeiro a mais alta, de 356,3 por 100 mil. No estrato de alta privação, a taxa mais baixa ocorreu em Fortaleza e a mais alta no Rio de Janeiro, respectivamente, 142,8 e 353 por 100 mil habitantes (Figura 2). No triênio de 2017-2019, também as taxas foram maiores nos es- tratos intraurbanos de alta privação. No estrato de baixa privação, as taxas de mortalidade após a redistribuição de CG variaram de 101,9 no DF a 243,8 por 100 mil habitantes no Rio de Janeiro. No estrato de média privação, as taxas variaram de 132,4 em São Luís a 345,9 por 100 mil habitantes no Rio de Janeiro. No estrato de alta privação, a taxa mais baixa ocorreu em Fortaleza e a mais elevada no Rio de Janeiro, respectivamente 152,4 e 348,2 por 100 mil habitantes (Figura 2). Considerando as estimativas após ajustes e redistribuição de CG e analisando-se a evolução das taxas ao longo dos dois triênios, obser- vou-se redução entre os períodos no conjunto das capitais, em todos os estratos de privação. O maior decréscimo ocorreu no estrato de baixa privação (-18,2%), e o menor no estrato de alta privação (-7,5%). As capitais com a maior redução nas taxas no estrato de baixa priva- ção foram: Curitiba (-37,1%), São Luís (-33,6%), Brasília (-28,9%), Palmas (-27,7%) e Belo Horizonte (-22,3%). No estrato de média privação, os maiores decréscimos ocorreram em Curitiba (-40,5%), Palmas (-36,3%) e São Luís (-22,3%), e no estrato de alta privação os decréscimos mais expressivos ocorreram em Curitiba (-41,0%), Palmas (-33,4%) e São Luís (-23,5%). Duas capitais apresentaram acréscimo das taxas nos três estra- tos de privação: Rio Branco (26,7%, 13,6%, 3,8%) e Boa Vista (8,6%, 5,4% e 22,6%). Macapá (39,2% e 28,1%) e Fortaleza (9,4% e 6,7%) tiveram au- mento nos estratos de média e alta privação, e Florianópolis apresen- tou acréscimo da taxa no estrato de média privação (14,4%) (Figura 3). 133Índice Brasileiro de Privação (IBP) e desigualdades na... fi g u ra 2 – T ax as d e m or ta li da de p re m at u ra p or D oe n ça s C rô n ic as N ão T ra n sm is sí ve is (D C N T) , p ad ro n iz ad as p or i da de , n as ca p it ai s br as il ei ra s, 2 01 0- 20 12 e 2 01 7- 20 19 , s eg u n do e st ra to d o Ín di ce B ra si le ir o de P ri va çã o (I B P) *A s ig la s co rr es p on de m a os e st ad os d as r es p ec ti va s ca p it ai s br as il ei ra s. 134 Capítulo 8 fi g u ra 3 – V ar ia çã o p er ce n tu al r el at iv a da s ta xa s de m or ta li da de p re m at u ra (3 0- 69 a n os ) p or d oe n ça s cr ôn ic as n ão t ra n sm is sí ve is , p ad ro n iz ad as p or i da de , n as c ap it ai s br as il ei ra s, e n tr e 20 10 -2 01 2 e 20 17 -2 01 9, s eg u n do e st ra to d e p ri va çã o m at er ia l *A s ig la s co rr es p on de m a os e st ad os d as r es p ec ti va s ca p it ai s br as il ei ra s. 135Índice Brasileiro de Privação (IBP) e desigualdades na... discussão O estudo aponta o declínio nas taxas de mortalidade prematura por DCNT comparando-se os triênios 2010-2012 e 2017-2019, na maioria das capitais. Nas análises entre os estratos do IBP, encontrou-se dife- rença importante nas taxas de mortalidade: os estratos de baixa priva- ção apresentaram menores taxas de mortalidade,e os estratos de alta e super alta privação com taxas mais elevadas. Destaca-se que o estudo inova por apresentar avanços metodológi- cos na redistribuição de CG e por utilizar o IBP para apontar as desigual- dades intraurbanas. As diferenças nas estimativas das taxas por DCNT entre as categorias do IBP, com taxas mais elevadas na maioria das ca- pitais e em ambos os triênios nos estratos de maior privação, apontam a importância de se medir as desigualdades em saúde na escala intraur- bana. Essas diferenças têm sido bem documentadas na literatura, que sugere que a população de baixa renda e menor escolaridade detém taxas mais elevadas de morbimortalidade por DCNT (Odukoya, 2021), além de prevalências mais elevadas de fatores de risco para essas doen- ças (Malta et al., 2020b), em razão das desigualdades sociais e baixo acesso a bens e serviços de saúde (Marmot; Bell, 2019). Outro importante achado consistiu na redução das taxas de mor- talidade por DCNT na maioria das capitais brasileiras no período ana- lisado. Malta e colaboradores (Malta et al., 2020b), ao analisarem dados do GBD entre 1990 e 2019, identificaram declínio de 35,9% na mortali- dade por DCNT prematura, sendo que as doenças cardiovasculares tive- ram a redução mais expressiva, cerca de metade. Esses avanços podem ser explicados pela melhoria das condições de vida e saúde, redução da pobreza, maior acesso a bens e serviços, expansão do Sistema Único de Saúde (SUS) com aumento da cobertura do seu rol de serviços, bem como da Atenção Primária, o que possibilita atender às necessidades de saúde da população brasileira impulsionadas pelas transições epide- miológica, nutricional e demográfica (Global Burden of Disease Study, 2020). Somam-se a isso os avanços nas políticas de saúde, incluindo a implementação do Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das DCNT (Malta et al., 2020b; Malta; Morais Neto; Silva Junior, 2011), a Política Nacional de Promoção da Saúde (PNPS) (Malta et al., 2018), im- 136 Capítulo 8 plementação de medidas regulatórias, como a lei de ambientes livres de tabaco (Malta et al., 2020b), entre outras. Por outro lado, algumas capitais do Norte e do Nordeste apresen- taram incremento das taxas entre os triênios, o que pode ser expli- cado pela melhora na qualidade das informações de mortalidade nas últimas décadas, avanços relacionados à ampliação da cobertura dos óbitos, à notificação mais precisa sobre as causas e à diminuição da proporção de CG (Teixeira et al., 2019). Além da redistribuição proporcional dos CG considerando-se as causas-alvo dentro do grande grupo das DCNT, a metodologia proposta por Teixeira e colaboradores (Teixeira et al., 2019) introduz algoritmos de redistribuição de CG específicos para o Brasil, uma vez que consi- dera os resultados de investigações de óbitos iniciadas no projeto com 60 cidades (Marinho et al., 2019). Ao propor essa metodologia empí- rica baseada nas investigações realizadas nas secretarias estaduais de saúde, a metodologia considera o contexto brasileiro, que é diferente do observado em outros países (França et al., 2014; Teixeira et al., 2019). O SIM foi criado para a obtenção regular de dados sobre mortali- dade no país e apresenta cobertura universal. Avanços relacionados à ampliação da cobertura dos óbitos, completude de dados e à melhor definição das causas básicas de morte, por meio da diminuição da pro- porção de CG (Marinho et al., 2019), comprovam os bons resultados de ações do MS para qualificação dos dados de mortalidade no país (Brasil, 2022). Entretanto, o uso de dados brutos, sem correção, não é recomendado, principalmente em níveis subnacionais (França et al., 2014; Malta et al., 2020a). Recomenda-se a correção de óbitos sub- -registrados, bem como o tratamento das causas mal definidas e dos CG por meio de métodos de redistribuição (França et al., 2014; Malta et al., 2020a). Dentre as limitações do estudo, embora este se atenha às capi- tais brasileiras, as quais possuem melhor qualidade da informação de óbito, deve-se considerar que a qualidade dos dados do SIM em locais mais pobres é pior, entretanto não se sabe ao certo o quão diferente é a proporção de sub-registro entre as áreas analisadas no presente estudo. A utilização do IBP, que foi construído com dados do Censo de 2010, pode não estar captando as mudanças na distribuição da privação na última década, o que só será aferido após o Censo de 2022 e recálculo do IBP com os dados censitários atualizados. 137Índice Brasileiro de Privação (IBP) e desigualdades na... Além disso, considerando o conjunto das capitais, 30% dos óbitos, em média, não puderam ser geocodificados e, portanto, não foram classificados nas categorias do IBP. As análises se limitaram às capitais, pela melhor qualidade da informação de óbito nessas localidades. Por fim, o presente estudo evidenciou diferenças intraurbanas no risco de morte por DCNT, segundo estratos de vulnerabilidade social. O uso de metodologia para tratamento dos dados de mortalidade está em constante desenvolvimento, entretanto é importante incentivar a melhoria da vigilância e do preenchimento das declarações de óbito e reforçar a abordagem da temática nos espaços de formação de futuros profissionais. referências ABEGUNDE, D. O. et al. The burden and costs of chronic diseases in low-income and middle-income countries. The Lancet, London, v. 370, n. 9603, p. 1929-1938, 2007. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm. nih.gov/18063029/. Acesso em: 28 fev. 2021. ALLIK, M. et al. Developing a small-area deprivation measure for Brazil: Technical report. Salvador: CIDACS; Glasgow: Universidade de Glasgow, 2020. Disponível em: https://cidacs.bahia.fiocruz.br/ibp/publicacao/. Acesso em: 28 fev. 2021. BRASIL. Ministério da Saúde. Estatísticas Vitais – DATASUS. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2016. Disponível em: http://datasus.saude.gov.br/ informacoes-de-saude/tabnet/estatisticas-vitais. Acesso em: 28 ago. 2022. FRANÇA, E. B. Códigos garbage declarados como causas de morte nas estatísticas de saúde. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 22, p. 1-12, 2019. Supl. 3. Disponível em: https:// www.scielosp.org/article/rbepid/2019.v22suppl3/e19006.supl.3/ pt/#:~:text=Introdu%C3%A7%C3%A3o%3A,doen%C3%A7as%20e%20 agravos%20de%20sa%C3%BAde. Acesso em: 30 ago. 2021. FRANÇA, E. et al. Ill-defined causes of death in Brazil: A redistribution method based on the investigation of such causes. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 48, n. 4, p. 671-81, 2014. Disponível em: https:// https://cidacs.bahia.fiocruz.br/ibp/publicacao/ http://datasus.saude.gov.br/informacoes-de-saude/tabnet/estatisticas-vitais http://datasus.saude.gov.br/informacoes-de-saude/tabnet/estatisticas-vitais https://www.scielo.br/j/rsp/a/nZs9cNSfbTPrCzYvF8XTcsn/ 138 Capítulo 8 www.scielo.br/j/rsp/a/nZs9cNSfbTPrCzYvF8XTcsn/. Acesso em: 28 fev. 2021. GLOBAL BURDEN OF DISEASE STUDY. Burden of disease in Brazil, 1990 -2016: a systematic subnational analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. The Lancet, London, v. 392, n. 10149, p. 760-775, 2018. GLOBAL BURDEN OF DISEASE STUDY. Diseases and Injuries Collaborators. Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet, London, v. 396, n. 10258, p. 1204-1222, 2020. Disponível em: https://www.thelancet. com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30925-9/fulltext. Acesso em: 19 set. 2021. GOULART, F. A. Doenças crônicas não transmissíveis: estratégias de controle e desafios e para os sistemas de saúde. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2011. Disponível em: https://www.nescon.medicina.ufmg.br/ biblioteca/imagem/4857.pdf. Acesso em: 19 set. 2021. ISHITANI, L. H. et al. Quality of mortality statistics’ information: garbage codes as causes of death in Belo Horizonte, 2011-2013. Revista Brasileirade Epidemiologia, São Paulo, v. 20, p. 34-45, 2017. Supl. 1. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28658371/. Acesso em: 19 set. 2021. KEETILE, M. et al. Socioeconomic inequalities in non-communicable disease risk factors in Botswana: a cross-sectional study. BMC Public Health, London, v. 9, n. 1, p. 1-10, 2019. Disponível em: https:// bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12889-019- 7405-x. Acesso em: 28 ago. 2022. KWON, S. H. et al. Association between morbidity of non- communicable disease and employment status: a comparison between Korea and the United States. BMC Public Health, London, v. 20, n. 1, 763, 2020. Disponível em: https://bmcpublichealth.biomedcentral.com/ articles/10.1186/s12889-020-08883-3#:~:text=This%20study%20asked%20 whether%20the,they%20had%20a%20chronic%20disease. Acesso em: 28 ago. 2022. https://www.scielo.br/j/rsp/a/nZs9cNSfbTPrCzYvF8XTcsn/ https://www.nescon.medicina.ufmg.br/biblioteca/imagem/4857.pdf https://www.nescon.medicina.ufmg.br/biblioteca/imagem/4857.pdf https://bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12889-019-7405-x https://bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12889-019-7405-x https://bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12889-019-7405-x 139Índice Brasileiro de Privação (IBP) e desigualdades na... MALTA, D. C. et al. Evaluation of the achievement of the goals of the Strategic Action Plan for Coping with Chronic Diseases in Brazil, 2011- 2022. Anais do Instituto de Higiene e Medicina Tropical, Lisboa, n. 1, p. 9-16, 2019. MALTA, D. C. et al. Mortalidade por Doenças Cardiovasculares Segundo o Sistema de Informação sobre Mortalidade e as Estimativas do Estudo Carga Global de Doenças no Brasil, 2000-2017. Arquivos Brasileiros de Cardiologia, São Paulo, v. 115, n. 2, p. 152-160, 2020a. Disponível em: https://www.scielo.br/j/abc/a/mX3zDLy43CbWt6sjm6J6GDc/?lang=pt. Acesso em: 30 out. 2021. MALTA, D. C. et al. O SUS e a Política Nacional de Promoção da Saúde: perspectiva resultados, avanços e desafios em tempos de crise. Ciência e Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, v. 23, n. 6, p. 1799-1809, 2018. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csc/a/9mXFmz3J8Y4qjjbKgk8VVVq/. Acesso em: 1 set. 2022. MALTA, D. C. et al. Trends in mortality due to non-communicable diseases in the Brazilian adult population: national and subnational estimates and projections for 2030. Population Health Metrics, London, v. 18, n. 16, p. 1-14, 2020b. Supl. 1. Disponível em: https:// pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020- 00216-1. Acesso em: 1 set. 2022. MALTA, D. C. et al. Trends in prevalence and mortality burden attributable to smoking, Brazil and federated units, 1990 and 2017. Population Health Metrics, London, v. 18, p. 1-15, 2020. Supl. 1. Disponível em: https://library.ahima.org/doc?oid=32085#.Yw6RjnbMLIU. Acesso em:1 set. 2022. MALTA, D. C.; MORAIS NETO, O. L.; SILVA JUNIOR, J. B. Presentation of the strategic action plan for coping with chronic diseases in Brazil from 2011 to 2022. Epidemiologia e Serviços de Saúde, Brasília, DF, v. 20, n. 4, p. 425-38, 2011. MALTA, D. C.; MOURA, E. C.; MORAIS NETO, O. L. Desigualdades de sexo e escolaridade em fatores de risco e proteção para doenças crônicas em adultos Brasileiros, por meio de inquéritos telefônicos. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 14, p. 125-135, 2011. Supl. 1. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepid/ https://www.scielo.br/j/abc/a/mX3zDLy43CbWt6sjm6J6GDc/?lang=pt 140 Capítulo 8 a/5pGTZnGTCrtCPJ7TtW6cCzh/abstract/?lang=pt. Acesso em: 10 ago. 2022. MARINHO, M. F. et al. Dados para a saúde: impacto na melhoria da qualidade da informação sobre causas de óbito no Brasil. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, n. 22, p. 1-13, 2019. Supl. 3. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepid/a/7HwxBgfMnKyW9s5FM qZCnjK/?lang=pt. Acesso em: 10 ago. 2022. MARMOT, M.; BELL, R. Social determinants and non-communicable diseases: time for integrated action. BMJ: British medical journal, London, n. 365, p. 10-12, 2019. Supl. 1. Disponível em: https://www. nescon.medicina.ufmg.br/biblioteca/imagem/4857.pdf. Acesso em: 19 set. 2021. NATIONAL CENTER FOR HEALTH STATISTICS; CENTERS FOR DISEASE CONTROL AND PREVENTION. A guide to state implementation of ICD-10 for mortality Part II: applying comparability ratios. [S. l.]: NCHS: CDS, 2000. Disponível em: https://library.ahima.org/doc?oid=32085#. Yw6RjnbMLIU. Acesso em: 10 ago. 2022. ODUKOYA, O. et al. The International Society for Behavioral Medicine (ISBM) and the Society of Behavioral Medicine (SBM) advocate for the inclusion of behavioral scientists in the implementation of the Global Action Plan for the prevention of non-communicable diseases (NCDs) in low- and middle-income countries. Translational Behavioral Medicine, Oxford, v. 11, n. 6, p. 1286-1288, 2021. Disponível em: https://pubmed. ncbi.nlm.nih.gov/33410489/. Acesso em: 10 ago. 2022. TEIXEIRA, R. A. et al. Proposta metodológica para redistribuição de óbitos por causas garbage nas estimativas de mortalidade para doenças crônicas não transmissíveis. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 24, p. 1-14, 2021. Supl. 1. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rsp/a/ nZs9cNSfbTPrCzYvF8XTcsn/. Acesso em: 10 ago. 2022. TEIXEIRA, R. A. et al. Quality of cause-of-death data in Brazil: Garbage codes among registered deaths in 2000 and 2015. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, 2019. Supl. 3. Disponível em: https://www. scielo.br/j/rbepid/a/8tbRh4kwDgfR8vMFFsZgZmS/. Acesso em: 10 ago. 2022. https://www.nescon.medicina.ufmg.br/biblioteca/imagem/4857.pdf https://www.nescon.medicina.ufmg.br/biblioteca/imagem/4857.pdf https://www.scielo.br/j/rsp/a/nZs9cNSfbTPrCzYvF8XTcsn/ https://www.scielo.br/j/rsp/a/nZs9cNSfbTPrCzYvF8XTcsn/ 141Índice Brasileiro de Privação (IBP) e desigualdades na... UNITED NATIONS. Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development. New York: United Nations, 2015. Disponível em: https://sustainabledevelopment.un.org/post2015/ transformingourworld. Acesso em: 30 ago. 2021. WORLD HEALTH ORGANIZATION. Global Action Plan for the Prevention and Control of NCDs 2013-2020. Genebra: WHO, 2013. Disponível em: https:// www.who.int/nmh/events/ncd_action_plan/en/. Acesso em: 30 ago. 2021. WORLD HEALTH ORGANIZATION. Noncommunicable diseases country profiles 2018. Genebra: WHO, 2018. Disponível em: https://www.who.int/ nmh/publications/ncd-profiles-2018/en/. Acesso em: 30 ago. 2021. WORLD HEALTH ORGANIZATION. Noncommunicable diseases progress monitor 2020. Genebra: WHO, 2020. Disponível em: https://www.who. int/publications/i/item/ncd-progress-monitor-2020. Acesso em: 30 ago. 2021. https://sustainabledevelopment.un.org/post2015/transformingourworld https://sustainabledevelopment.un.org/post2015/transformingourworld https://www.who.int/nmh/events/ncd_action_plan/en/ https://www.who.int/nmh/events/ncd_action_plan/en/ https://www.who.int/nmh/publications/ncd-profiles-2018/en/ https://www.who.int/nmh/publications/ncd-profiles-2018/en/ https://www.who.int/publications/i/item/ncd-progress-monitor-2020 https://www.who.int/publications/i/item/ncd-progress-monitor-2020 143 9 Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes em capitais brasileiras segundo o Índice Brasileiro de Privação (IBP) Regina Tomie Ivata Bernal Deborah Carvalho Malta Renato Azeredo Teixeira Laís Santos de Magalhães Cardoso Juliana Bottoni de Souza Pedro Cisalpino Pinheiro Crizian Saar Gomes Alastair H. Leyland Ruth Dundas Mauricio L. Barreto introdução O consumo de tabaco constitui um dos principais fatores de risco para Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT) (Malta et al., 2013, 2020). No Brasil, a prevalência do tabagismo em 1989 foi de 34,8% em adultos, com declínio importante nos anos seguintes (Giovino et al., 2012; Malta et al., 2020), chegandoa 12% em adultos em 2019, segundo a Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) (Malta et al., 2020). A redução do uso do tabaco é resultado das medidas regulatórias implementadas prin- cipalmente a partir da adesão à Convenção-Quadro para o Controle do Tabaco (CQCT) em 2005, que proibiu a propaganda de cigarros, au- mentou preços e impostos dos produtos, instituiu ambientes livres de fumo, entre outras (Giovino et al., 2012; Malta et al., 2013, 2020). Des- taca-se, ainda, o Plano Estratégico de Ação para o Enfrentamento das DCNT no Brasil 2011-2022, contendo ações intersetoriais de prevenção 144 Capítulo 9 e controle, bem como de implementação da vigilância das DCNT e mo- nitoramento do tabagismo, e metas de redução do tabagismo (Malta et al., 2020). A prevalência de consumo de produtos fumígenos é maior em pes- soas de baixa renda, baixa escolaridade (Giovino et al., 2012) e que resi- dem em locais com elevadas vulnerabilidades sociais (Bernal et al., 2020). O Índice Brasileiro de Privação (IBP) foi proposto em 2020 pelo Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs) e possibilita a mensuração da distribuição da desigualdade social em todo país. Assim, a utilização do IBP pode indicar áreas de maior vul- nerabilidade social e com maior risco de acumular fatores de risco e piores desfechos em saúde (Allik et al., 2020; Fundação Oswaldo Cruz, 2020). Este capítulo apresenta uma nova proposta de recategorizacão do IBP para as capitais brasileiras e estima as prevalências de tabagismo nessas novas categorias de privação. métodos O estudo utilizou os dados do sistema de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito (Vigitel), nas 26 capi- tais e no Distrito Federal, no período de 2010 a 2013 (Brasil, 2014). Anualmente, o sistema entrevista aproximadamente 54 mil indi- víduos com 18 ou mais anos de idade, sendo cerca de 2 mil em cada uma das 26 capitais dos estados brasileiros e no Distrito Federal. Em cada cidade, o processo de amostragem do sistema é realizado em duas etapas, que envolvem o sorteio de amostras probabilísticas de linhas telefônicas e o sorteio de um morador com idade igual ou superior a 18 anos de idade por linha telefônica. Detalhes sobre o processo de amostragem do sistema Vigitel são fornecidos nos relatórios técnicos anuais do sistema (Brasil, 2014). Para avaliar o uso de cigarro, analisou-se as respostas à questão “O(a) senhor(a) fuma?”, independentemente do número de cigarros, da frequência e da duração do hábito de fumar (Brasil, 2014). O estudo analisou a distribuição do IBP segundo quintil, decil e vigintil de privação e propôs uma nova categorização do IBP. Conside- 145Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes... rando os 65.687 Setores Censitários (SC) das 26 capitais e DF, nota-se que a distribuição dos setores por quintil de privação não ocorre de maneira uniforme nas capitais. Nas Regiões Norte e Nordeste, ocorre uma concentração de setores nos dois últimos quintis; enquanto nas Regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste, a concentração está no primeiro quintil. Além disso, as Regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste têm percen- tual inferior a 1% ou ausência de SC no último quintil (Tabela 1). Na análise por decil de privação, a distribuição dos setores também não ocorre de forma uniforme nas capitais. Na Região Norte, nota-se uma concentração de setores entre o sexto e sétimo decil; enquanto na Região Nordeste, a concentração está entre o sétimo e oitavo decil. Nas Regiões Sudeste e Sul, observa-se uma alta concentração dos setores no primeiro e segundo decil; enquanto na Região Centro-Oeste os setores estão concentrados entre o primeiro e quarto decil. Além disso, as Re- giões Sul, Sudeste e Centro-Oeste apresentam um percentual inferior a 1% ou ausência de setores no último decil. Ao contrário das cidades que compõem as Regiões do Sul, Sudeste e Centro-Oeste, algumas cidades das Regiões Norte e Nordeste apresentam o percentual acima de 5% dos SC no penúltimo ou no último decil (Tabela 2). Na análise por vigintil de privação, é observado o mesmo compor- tamento obtido na distribuição dos SC por quintil e decil (Tabela 3). 146 Capítulo 9 tabela 1 – Distribuição dos Setores Censitários (SC) por região e capital segundo quintil do IBP. 26 capitais e Distrito Federal, Censo 2010 Região Cidade Quintil do IBP TotalBaixa privação Alta privação 1 2 3 4 5 Norte Belém 17.68 19.82 27.90 31.25 3.35 100.00 Boa Vista 13.83 16.05 26.42 37.28 6.42 100.00 Macapá 6.26 10.37 26.78 40.60 15.98 100.00 Manaus 11.80 20.37 31.50 31.05 5.28 100.00 Palmas 31.40 19.42 28.51 16.12 4.55 100.00 Porto Velho 10.72 23.20 30.60 23.00 12.48 100.00 Rio Branco 10.42 15.18 19.35 40.48 14.58 100.00 Nordeste Aracaju 33.24 17.36 18.98 24.90 5.52 100.00 Fortaleza 18.19 17.13 24.91 35.58 4.19 100.00 João Pessoa 25.40 19.55 15.20 29.01 10.84 100.00 Maceió 12.61 9.34 14.53 31.09 32.44 100.00 Natal 19.45 14.11 25.37 33.33 7.74 100.00 Recife 24.22 12.58 19.25 37.78 6.18 100.00 Salvador 26.15 18.98 34.48 18.78 1.61 100.00 São Luís 18.07 16.99 20.30 30.05 14.58 100.00 Teresina 12.14 13.86 22.47 32.70 18.83 100.00 Sudeste Belo Horizonte 52.68 26.70 15.90 4.57 0.16 100.00 Rio de Janeiro 47.87 23.87 19.63 8.17 0.45 100.00 São Paulo 44.90 28.71 18.60 7.23 0.57 100.00 Vitória 59.79 19.76 17.48 2.97 0.00 100.00 Sul Curitiba 71.68 21.53 5.91 0.84 0.00 100.00 Florianópolis 69.89 21.90 6.92 1.29 0.00 100.00 Porto Alegre 67.53 15.41 12.81 3.95 0.29 100.00 Continua 147Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes... Região Cidade Quintil do IBP TotalBaixa privação Alta privação 1 2 3 4 5 Centro-Oeste Distrito Federal 42.05 28.49 18.77 9.78 0.91 100.00 Campo Grande 27.77 25.86 28.53 17.18 0.67 100.00 Cuiabá 38.33 25.09 21.47 14.11 1.00 100.00 Goiânia 43.00 29.49 19.19 8.20 0.12 100.00 Legenda: 0 10% >20% Fonte: elaborada pelos autores. Conclusão 148 Capítulo 9 ta be la 2 – D is tr ib u iç ão d os S et or es C en si tá ri os (S C ) p or r eg iã o e ca p it al s eg u n do d ec il d o IB P. 2 6 ca p it ai s e D is tr it o Fe de ra l, C en so 2 01 0 R eg iã o C id ad e D ec il I B P To ta l B ai xa p ri va çã o A lt a p ri va çã o 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 N or te B el ém 8. 46 9. 22 9. 68 10 .1 4 13 .4 1 14 .4 8 18 .2 2 13 .0 3 2. 82 0. 53 10 0. 00 B oa V is ta 5. 93 7. 90 8. 15 7. 90 11 .3 6 15 .0 6 19 .7 5 17 .5 3 3. 70 2. 72 10 0. 00 M ac ap á 1. 51 4. 75 4. 32 6. 05 9. 29 17 .4 9 21 .3 8 19 .2 2 13 .1 7 2. 81 10 0. 00 M an au s 4. 99 6. 82 9. 35 11 .0 1 14 .1 3 17 .3 7 16 .2 1 14 .8 4 4. 41 0. 87 10 0. 00 Pa lm as 17 .7 7 13 .6 4 8. 68 10 .7 4 12 .4 0 16 .1 2 11 .1 6 4. 96 3. 31 1. 24 10 0. 00 Po rt o V el h o 4. 48 6. 24 10 .5 3 12 .6 7 15 .0 1 15 .5 9 14 .2 3 8. 77 7. 60 4. 87 10 0. 00 R io B ra n co 3. 57 6. 85 7. 14 8. 04 8. 33 11 .0 1 21 .4 3 19 .0 5 9. 52 5. 06 10 0. 00 N or de st e A ra ca ju 21 .0 0 12 .2 5 9. 56 7. 81 9. 83 9. 15 14 .8 0 10 .0 9 4. 98 0. 54 10 0. 00 Fo rt al ez a 9. 98 8. 21 8. 31 8. 81 10 .1 4 14 .7 7 20 .1 5 15 .4 3 3. 89 0. 30 10 0. 00 Jo ão P es so a 15 .6 2 9. 78 10 .3 1 9. 25 6. 27 8. 93 12 .8 6 16 .1 5 9. 99 0. 85 10 0. 00 M ac ei ó 7. 60 5. 00 4. 14 5. 20 6. 16 8. 37 12 .5 1 18 .5 8 25 .7 0 6. 74 10 0. 00 N at al 12 .4 0 7. 05 7. 28 6. 83 11 .7 2 13 .6 5 16 .5 0 16 .8 4 7. 05 0. 68 10 0. 00 R ec if e 14 .6 5 9. 57 6. 18 6. 40 8. 80 10 .4 4 16 .1 3 21 .6 5 5. 69 0. 49 10 0. 00 Sa lv ad or 16 .8 8 9. 26 7. 93 11 .0 5 16 .6 3 17 .8 5 13 .0 3 5. 75 1. 53 0. 08 10 0. 00 Sã o Lu ís 7. 78 10 .2 9 7. 87 9. 12 9. 39 10 .9 1 14 .8 5 15 .2 1 11 .9 9 2. 59 10 0. 00 Te re si n a 5. 26 6. 88 6. 12 7. 74 9.46 13 .0 0 14 .1 5 18 .5 5 14 .0 5 4. 78 10 0. 00 C on ti nu a 149Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes... R eg iã o C id ad e D ec il I B P To ta l B ai xa p ri va çã o A lt a p ri va çã o 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Su de st e B el o H or iz on te 34 .6 9 17 .9 8 15 .1 1 11 .5 9 8. 69 7. 20 3. 32 1. 25 0. 16 0. 00 10 0. 00 R io d e Ja n ei ro 31 .9 4 15 .9 4 12 .8 8 11 .0 0 9. 74 9. 89 5. 99 2. 19 0. 40 0. 00 10 0. 00 Sã o Pa u lo 26 .3 4 18 .5 6 14 .9 8 13 .7 3 10 .9 2 7. 68 4. 84 2. 39 0. 48 0. 08 10 0. 00 V it ór ia 44 .2 3 15 .5 6 11 .3 6 8. 39 10 .8 4 6. 64 2. 45 0. 52 0. 00 0. 00 10 0. 00 Su l C u ri ti ba 44 .2 8 27 .4 0 13 .5 1 8. 02 3. 55 2. 36 0. 72 0. 13 0. 00 0. 00 10 0. 00 Fl or ia n óp ol is 49 .6 0 20 .2 9 13 .5 3 8. 37 4. 99 1. 93 1. 13 0. 16 0. 00 0. 00 10 0. 00 Po rt o A le gr e 53 .1 7 14 .3 6 8. 95 6. 47 7. 73 5. 08 3. 15 0. 80 0. 29 0. 00 10 0. 00 C en tr o- O es te D is tr it o Fe de ra l 29 .6 8 12 .3 7 13 .8 6 14 .6 3 11 .6 7 7. 10 5. 43 4. 36 0. 82 0. 09 10 0. 00 C am p o G ra n de 14 .2 2 13 .5 5 13 .4 5 12 .4 0 13 .7 4 14 .7 9 13 .5 5 3. 63 0. 67 0. 00 10 0. 00 C u ia bá 15 .6 1 22 .7 2 14 .2 3 10 .8 6 12 .9 8 8. 49 9. 61 4. 49 0. 87 0. 12 10 0. 00 G oi ân ia 23 .6 9 19 .3 1 16 .9 6 12 .5 2 9. 44 9. 75 6. 42 1. 79 0. 12 0. 00 10 0. 00 Le ge n da : 0 20 % Fo n te : e la bo ra da p el os a u to re s. C on cl us ão 150 Capítulo 9 tabela 3 – Distribuição dos Setores Censitários (SC) por região e capital segundo vigintil do IBP, 26 capitais e Distrito Federal, Censo 2010 Região Cidade Vigintil IBP TotalBaixa privação Alta privação 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Norte Belém 3.58 4.88 5.34 3.89 4.65 5.03 4.34 5.79 7.01 6.40 6.63 7.85 9.60 8.61 8.00 5.03 2.21 0.61 0.30 0.23 100.0 Boa Vista 1.73 4.20 2.72 5.19 3.21 4.94 3.95 3.95 4.44 6.91 7.41 7.65 9.88 9.88 12.10 5.43 2.47 1.23 2.22 0.49 100.0 Macapá 0.65 0.86 1.73 3.02 2.81 1.51 3.02 3.02 3.67 5.62 6.91 10.58 10.58 10.80 7.99 11.23 7.78 5.40 1.73 1.08 100.0 Manaus 2.66 2.33 2.91 3.91 4.70 4.66 5.61 5.40 6.28 7.86 8.52 8.85 7.69 8.52 8.06 6.77 2.83 1.58 0.71 0.17 100.0 Palmas 7.44 10.33 9.50 4.13 6.61 2.07 4.55 6.20 5.79 6.61 6.61 9.50 6.61 4.55 2.89 2.07 2.07 1.24 1.24 0.00 100.0 Porto Velho 1.75 2.73 2.73 3.51 4.48 6.04 4.68 7.99 5.07 9.94 6.63 8.97 8.19 6.04 6.04 2.73 3.12 4.48 2.73 2.14 100.0 Rio Branco 1.49 2.08 3.87 2.98 4.46 2.68 2.98 5.06 3.57 4.76 6.25 4.76 10.12 11.31 7.44 11.61 4.76 4.76 2.68 2.38 100.0 Nordeste Aracaju 9.69 11.31 5.92 6.33 6.19 3.36 3.90 3.90 4.85 4.98 4.85 4.31 7.13 7.67 6.19 3.90 3.77 1.21 0.40 0.13 100.0 Fortaleza 4.92 5.05 4.06 4.16 4.32 3.99 3.82 4.99 4.96 5.19 6.98 7.78 10.01 10.14 8.58 6.85 3.06 0.83 0.17 0.13 100.0 João Pessoa 7.97 7.65 4.99 4.78 4.99 5.31 5.53 3.72 3.29 2.98 3.61 5.31 5.74 7.12 6.59 9.56 6.48 3.51 0.53 0.32 100.0 Maceió 2.98 4.62 3.46 1.54 2.31 1.83 3.27 1.92 3.27 2.89 3.66 4.72 4.81 7.70 8.57 10.01 12.22 13.47 5.10 1.64 100.0 Natal 5.57 6.83 4.32 2.73 3.75 3.53 3.64 3.19 6.14 5.57 5.57 8.08 8.76 7.74 8.99 7.85 5.01 2.05 0.68 0.00 100.0 Recife 6.94 7.71 5.52 4.05 3.06 3.12 2.68 3.72 3.50 5.30 4.43 6.01 7.05 9.08 11.26 10.39 4.54 1.15 0.49 0.00 100.0 Salvador 8.98 7.90 5.10 4.16 3.60 4.33 4.93 6.12 7.76 8.87 9.04 8.81 6.97 6.06 4.16 1.59 1.16 0.37 0.08 0.00 100.0 São Luís 2.50 5.28 5.81 4.47 4.03 3.85 4.38 4.74 3.94 5.46 4.56 6.35 7.60 7.25 8.41 6.80 7.96 4.03 2.42 0.18 100.0 Teresina 1.53 3.73 3.63 3.25 2.68 3.44 3.54 4.21 4.68 4.78 6.60 6.41 6.88 7.27 7.55 10.99 7.74 6.31 3.92 0.86 100.0 Sudeste Belo Horizonte 20.15 14.54 9.48 8.51 8.61 6.50 6.26 5.32 4.57 4.12 3.84 3.37 1.96 1.36 0.81 0.44 0.16 0.00 0.00 0.00 100.0 Rio de Janeiro 19.63 12.31 8.39 7.55 6.71 6.16 5.44 5.55 4.86 4.87 5.30 4.60 3.54 2.44 1.41 0.78 0.28 0.13 0.00 0.00 100.0 São Paulo 14.87 11.47 9.78 8.78 7.45 7.53 7.14 6.58 5.67 5.25 4.25 3.43 2.76 2.08 1.58 0.81 0.36 0.13 0.07 0.00 100.0 Vitória 29.20 15.03 9.62 5.94 4.90 6.47 4.02 4.37 5.59 5.24 4.20 2.45 1.57 0.87 0.35 0.17 0.00 0.00 0.00 0.00 100.0 Sul Curitiba 25.71 18.57 16.08 11.31 7.05 6.46 4.69 3.33 2.32 1.22 1.56 0.80 0.42 0.30 0.08 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 100.0 Florianópolis 31.08 18.52 10.63 9.66 6.28 7.25 4.51 3.86 2.74 2.25 1.45 0.48 0.81 0.32 0.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.0 Porto Alegre 36.08 17.09 7.90 6.47 4.87 4.07 3.15 3.32 3.53 4.20 2.77 2.31 1.60 1.55 0.59 0.21 0.25 0.00 0.00 0.00 100.0 Centro-Oeste Distrito Federal 20.59 9.08 6.64 5.73 6.89 6.96 7.99 6.64 6.59 5.08 3.98 3.12 2.87 2.56 2.68 1.68 0.68 0.14 0.09 0.00 100.0 Campo Grande 6.77 7.44 7.82 5.73 6.77 6.68 6.20 6.20 7.35 6.39 7.73 7.06 7.63 5.92 2.67 0.95 0.48 0.19 0.00 0.00 100.0 Cuiabá 7.49 8.11 12.11 10.61 7.62 6.62 5.87 4.99 5.62 7.37 4.24 4.24 6.12 3.50 2.75 1.75 0.25 0.62 0.12 0.00 100.0 Goiânia 12.03 11.66 10.73 8.57 8.82 8.14 7.03 5.49 4.57 4.87 5.49 4.26 3.76 2.65 1.54 0.25 0.12 0.00 0.00 0.00 100.0 Legenda: 0 10% Fonte: elaborada pelo autores. 151Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes... tabela 3 – Distribuição dos Setores Censitários (SC) por região e capital segundo vigintil do IBP, 26 capitais e Distrito Federal, Censo 2010 Região Cidade Vigintil IBP TotalBaixa privação Alta privação 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Norte Belém 3.58 4.88 5.34 3.89 4.65 5.03 4.34 5.79 7.01 6.40 6.63 7.85 9.60 8.61 8.00 5.03 2.21 0.61 0.30 0.23 100.0 Boa Vista 1.73 4.20 2.72 5.19 3.21 4.94 3.95 3.95 4.44 6.91 7.41 7.65 9.88 9.88 12.10 5.43 2.47 1.23 2.22 0.49 100.0 Macapá 0.65 0.86 1.73 3.02 2.81 1.51 3.02 3.02 3.67 5.62 6.91 10.58 10.58 10.80 7.99 11.23 7.78 5.40 1.73 1.08 100.0 Manaus 2.66 2.33 2.91 3.91 4.70 4.66 5.61 5.40 6.28 7.86 8.52 8.85 7.69 8.52 8.06 6.77 2.83 1.58 0.71 0.17 100.0 Palmas 7.44 10.33 9.50 4.13 6.61 2.07 4.55 6.20 5.79 6.61 6.61 9.50 6.61 4.55 2.89 2.07 2.07 1.24 1.24 0.00 100.0 Porto Velho 1.75 2.73 2.73 3.51 4.48 6.04 4.68 7.99 5.07 9.94 6.63 8.97 8.19 6.04 6.04 2.73 3.12 4.48 2.73 2.14 100.0 Rio Branco 1.49 2.08 3.87 2.98 4.46 2.68 2.98 5.06 3.57 4.76 6.25 4.76 10.12 11.31 7.44 11.61 4.76 4.76 2.68 2.38 100.0 Nordeste Aracaju 9.69 11.31 5.92 6.33 6.19 3.36 3.90 3.90 4.85 4.98 4.85 4.31 7.13 7.67 6.19 3.90 3.77 1.21 0.40 0.13 100.0 Fortaleza 4.92 5.05 4.06 4.16 4.32 3.99 3.82 4.99 4.96 5.19 6.98 7.78 10.01 10.14 8.58 6.85 3.06 0.83 0.17 0.13 100.0 João Pessoa 7.97 7.65 4.99 4.78 4.99 5.31 5.53 3.72 3.29 2.98 3.61 5.31 5.74 7.12 6.59 9.56 6.48 3.51 0.53 0.32 100.0 Maceió 2.98 4.62 3.46 1.54 2.31 1.83 3.27 1.92 3.27 2.89 3.66 4.72 4.81 7.70 8.57 10.01 12.22 13.47 5.10 1.64 100.0 Natal 5.57 6.83 4.32 2.73 3.75 3.53 3.64 3.19 6.14 5.57 5.57 8.08 8.76 7.74 8.99 7.85 5.01 2.05 0.68 0.00 100.0 Recife 6.94 7.71 5.52 4.05 3.06 3.12 2.68 3.72 3.50 5.30 4.43 6.01 7.05 9.08 11.26 10.39 4.54 1.15 0.49 0.00 100.0 Salvador 8.98 7.90 5.10 4.16 3.60 4.33 4.93 6.12 7.76 8.87 9.04 8.81 6.97 6.06 4.16 1.59 1.16 0.37 0.08 0.00 100.0 São Luís 2.50 5.28 5.81 4.47 4.03 3.85 4.38 4.74 3.94 5.46 4.56 6.35 7.60 7.25 8.41 6.80 7.96 4.03 2.42 0.18 100.0 Teresina 1.53 3.73 3.63 3.25 2.68 3.44 3.54 4.21 4.68 4.78 6.60 6.41 6.88 7.27 7.55 10.99 7.74 6.31 3.92 0.86 100.0 Sudeste Belo Horizonte 20.15 14.54 9.48 8.51 8.61 6.50 6.26 5.32 4.57 4.12 3.84 3.37 1.96 1.36 0.81 0.44 0.16 0.00 0.00 0.00 100.0 Rio de Janeiro 19.63 12.31 8.39 7.55 6.71 6.16 5.44 5.55 4.86 4.87 5.30 4.60 3.54 2.44 1.41 0.78 0.28 0.13 0.00 0.00 100.0 São Paulo 14.87 11.47 9.78 8.78 7.45 7.53 7.14 6.58 5.67 5.25 4.25 3.43 2.76 2.08 1.58 0.81 0.36 0.13 0.07 0.00 100.0 Vitória 29.20 15.03 9.62 5.94 4.90 6.47 4.02 4.37 5.59 5.24 4.20 2.45 1.57 0.87 0.35 0.17 0.00 0.00 0.00 0.00 100.0 Sul Curitiba 25.71 18.57 16.08 11.31 7.05 6.46 4.69 3.33 2.32 1.22 1.56 0.80 0.42 0.30 0.08 0.04 0.000.00 0.00 0.00 100.0 Florianópolis 31.08 18.52 10.63 9.66 6.28 7.25 4.51 3.86 2.74 2.25 1.45 0.48 0.81 0.32 0.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.0 Porto Alegre 36.08 17.09 7.90 6.47 4.87 4.07 3.15 3.32 3.53 4.20 2.77 2.31 1.60 1.55 0.59 0.21 0.25 0.00 0.00 0.00 100.0 Centro-Oeste Distrito Federal 20.59 9.08 6.64 5.73 6.89 6.96 7.99 6.64 6.59 5.08 3.98 3.12 2.87 2.56 2.68 1.68 0.68 0.14 0.09 0.00 100.0 Campo Grande 6.77 7.44 7.82 5.73 6.77 6.68 6.20 6.20 7.35 6.39 7.73 7.06 7.63 5.92 2.67 0.95 0.48 0.19 0.00 0.00 100.0 Cuiabá 7.49 8.11 12.11 10.61 7.62 6.62 5.87 4.99 5.62 7.37 4.24 4.24 6.12 3.50 2.75 1.75 0.25 0.62 0.12 0.00 100.0 Goiânia 12.03 11.66 10.73 8.57 8.82 8.14 7.03 5.49 4.57 4.87 5.49 4.26 3.76 2.65 1.54 0.25 0.12 0.00 0.00 0.00 100.0 Legenda: 0 10% Fonte: elaborada pelo autores. 152 Capítulo 9 Devido à heterogeneidade da distribuição dos SC nas capitais se- gundo o quintil, decil e vigintil de privação, o estudo propõe o agrupa- mento do vigintil de privação em quatro grupos nas Regiões Norte e Nordeste e em três grupos no Sudeste, Sul e Centro-Oeste. O critério utilizado para juntar o vigintil de privação foi de manter os grupos homogêneos para os indicadores “Percentual de domicílio com renda per capita ≤ ½ salário mínimo” e “Percentual de pessoas analfabetas com idade igual ou superior a sete anos”, como pode ser observado no Quadro 1. Considerando esses grupos de vigintil de pri- vação, nota-se que o indicador “Percentual de domicílio com acesso inadequado ao saneamento básico, coleta de lixo, vaso sanitário e ba- nheiro no domicílio” apresenta alta variabilidade dentro de cada grupo em todas as regiões. A partir dessa análise foi possível reduzir de 20 para 4 grupos nas Regiões Norte e Nordeste e 3 grupos para as demais regiões (Tabelas 4 e 5). Dessa maneira, há um aumento no percentual de setores classifica- dos como alta privação nas Regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste. 153Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes... q u a d ro 1 – M éd ia e d es vi o p ad rã o do s in di ca do re s p or r eg iã o, s eg u n do o V ig in ti l IB P. C ap it ai s br as il ei ra s e D is tr it o Fe de ra l In di ca do r R eg iã o V ig in ti l IB P 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Pe rc en tu al d e do m ic íl io co m r en da p er c ap it a ≤ ½ sa lá ri o m ín im o N or te 9. 40 (5 .1 4) 24 .3 4 (8 .5 8) 42 .9 5 (1 1. 17 ) 66 .4 2 (9 .1 6) N or de st e 8. 13 (4 .9 9) 26 .4 1 (8 .1 6) 45 .8 7 (1 0. 56 ) 63 .2 3 (9 .8 0) Su de st e 7. 95 (5 .2 2) 25 .5 0 (7 .2 1) 43 .9 7 (1 2. 17 ) Su l 6. 38 (4 .2 9) 21 .3 3 (7 .6 5) 39 .1 1 (1 0. 86 ) C en tr o- O es te 7. 21 (4 .9 1) 21 .8 0 (7 .5 6) 36 .5 8 (1 1. 71 ) Pe rc en tu al d e p es so as an al fa be ta s co m i da de ig u al o u s u p er io r a se te an os N or te 1. 22 (0 .8 6) 3. 05 (1 .4 8) 6, 16 (2 .4 8) 13 .1 3 (6 .8 9) N or de st e 1. 33 (0 .8 5) 3. 87 (1 .7 7) 8. 42 (3 .3 7) 17 .1 9 (6 .8 3) Su de st e 1. 29 (1 .0 6) 4. 08 (2 .0 1) 8. 09 (4 .0 5) Su l 1. 21 (1 .0 7) 4. 40 (1 .9 1) 7. 80 (3 .1 0) C en tr o- O es te 1. 38 (1 .1 1) 4. 30 (1 .8 4) 7. 57 (3 .5 8) Pe rc en tu al d e do m ic íl io co m a ce ss o in ad eq u ad o ao sa n ea m en to b ás ic o, c ol et a de l ix o, v as o sa n it ár io e ba n h ei ro n o do m ic íl io N or te 2. 30 (3 .1 3) 7. 64 (7 .5 4) 17 .2 8 (9 .8 1) 42 .4 5 (1 9. 16 ) N or de st e 0. 97 (1 .9 0) 3. 66 (5 .7 4) 9. 92 (9 .7 4) 27 .9 0 (1 6. 38 ) Su de st e 0. 41 (1 .1 1) 1. 83 (3 .7 7) 10 .3 5 (1 2. 35 ) Su l 0. 56 (1 .3 9) 4. 04 (5 .9 4) 12 .1 2 (1 0. 81 ) C en tr o- O es te 1. 00 (2 .2 2) 5. 03 (7 .7 8) 21 .5 3 (1 3. 93 ) Fo n te : e la bo ra do p el os a u to re s. 154 Capítulo 9 tabela 4 – Distribuição dos Setores Censitários (SC) das Regiões Norte e Nordeste, segundo grupo de IBP Região Cidade IBP Total Baixo V1 a V5 Médio V6 a V10 Alto V11 a V15 Muito alto V16 a V20 Norte Belém 22.3 28.6 40.7 8.4 100.0 Boa Vista 17.0 24.2 46.9 11.9 100.0 Macapá 9.1 16.8 46.9 27.2 100.0 Manaus 16.5 29.8 41.6 12.1 100.0 Palmas 38.0 25.2 30.2 6.6 100.0 Porto Velho 15.2 33.7 35.9 15.2 100.0 Rio Branco 14.9 19.0 39.9 26.2 100.0 Nordeste Aracaju 39.4 21.0 30.1 9.4 100.0 Fortaleza 22.5 22.9 43.5 11.0 100.0 João Pessoa 30.4 20.8 28.4 20.4 100.0 Maceió 14.9 13.2 29.5 42.4 100.0 Natal 23.2 22.1 39.1 15.6 100.0 Recife 27.3 18.3 37.8 16.6 100.0 Salvador 29.7 32.0 35.0 3.2 100.0 São Luís 22.1 22.4 34.2 21.4 100.0 Teresina 14.8 20.7 34.7 29.8 100.0 Fonte: elaborada pelos autores. tabela 5 – Distribuição dos Setores Censitários (SC) das Regiões Sudeste, Sul e Centro- -Oeste, segundo grupo de IBP Região Cidade IBP TotalBaixo (V1 a V5) Médio (V6 a V10) Alto (V11 a V20) Sudeste Belo Horizonte 61.3 26.8 11.9 100.0 Rio de Janeiro 54.6 26.9 18.5 100.0 São Paulo 52.4 32.2 15.5 100.0 Vitória 64.7 25.7 9.6 100.0 Continua 155Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes... Região Cidade IBP TotalBaixo (V1 a V5) Médio (V6 a V10) Alto (V11 a V20) Sul Curitiba 78.7 18.0 3.3 100.0 Florianópolis 76.2 20.6 3.2 100.0 Porto Alegre 72.4 18.3 9.3 100.0 Centro-Oeste Distrito Federal 48.9 33.3 17.8 100.0 Campo Grande 34.5 32.8 32.6 100.0 Cuiabá 45.9 30.5 23.6 100.0 Goiânia 51.8 30.1 18.1 100.0 Fonte: elaborada pelos autores. Para estimar as prevalências de adultos fumantes em cada grupo de privação, nas 26 capitais brasileiras e Distrito Federal, usou-se o método indireto de estimação em pequenas áreas. resultados Os resultados das prevalências estimadas pelo método indireto mos- traram um gradiente positivo em 16 (59,3%) das 27 cidades: Belém, Macapá, Palmas, Porto Velho, Aracaju, Fortaleza, João Pessoa, Natal, Salvador, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Curitiba, Florianópolis, Porto Alegre, Goiânia e Distrito Federal. As prevalências de fumantes foram menores nos SC classificados como baixa vulnerabilidade e mais eleva- das nos SC classificados como alta/muito alta vulnerabilidade. Em nove capitais (33,3%), as prevalências foram maiores em áreas de alta/muito alta vulnerabilidade, embora com sobreposição de Intervalos de Con- fiança (IC) (dados não mostrados); e, em duas capitais (7,4%), não houve diferença nas prevalências (Figuras 1 a 5). As estimativas de adultos fumantes em São Paulo e Rio de Janeiro estão superestimadas devido ao alto percentual de SC com pelo menos uma entrevista do Vigitel nessas capitais. Em Palmas não foi possível estimar a prevalência para o grupo de privação muito alta, devido ao número baixo de entrevistas. Conclusão 156 Capítulo 9 figura 1 – Prevalências de adultos fumantes por SC, segundo IBP. Capitais da Região Norte, 2010 a 2013 Fonte: elaborada pelos autores. 157Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes... figura 2 – Prevalências de adultos fumantes por SC, segundo IBP. Capitais da Região Nordeste, 2010 a 2013 Fonte: elaborada pelos autores. 158 Capítulo 9 Figura 3 – Prevalências de adultos fumantes por SC, segundo IBP. Capitais da Região Centro-Oeste, 2010 a 2013 Fonte: elaborada pelos autores. Figura 4 – Prevalências de adultos fumantes por SC, segundo IBP. Capitais da Região Sudeste, 2010 a 2013 Fonte: elaborada pelos autores. 159Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes... figura 5 – Prevalências de adultos fumantes por SC, segundo IBP. Capitais da Região Sul, 2010 a 2013 Fonte: elaborada pelos autores. discussão Os resultados encontrados possibilitaram identificar desigualdades in- traurbanas, o que já tem sido apontado em outros estudos (Bernal et al., 2020). As questões territoriais subjacentes à saúde resultam de condi- çõesculturais e socioambientais compartilhadas entre as regiões e áreas próximas umas às outras. E por vezes os elementos envolvidos se relacionam de forma heterogênea, criando diferenças intraurbanas que exigem a atuação dos gestores no direcionamento das políticas de saúde para alcançar os diferentes grupos sociais ali localizados (Mar- tins et al., 2013). Análises espaciais possibilitam identificar a cadeia explicativa do processo de saúde-doença de acordo com a realidade territorial, sendo primordial para a orientação das políticas e ações intersetoriais nas diversas localidades (Martins et al., 2013). Tais políticas devem ter como principal objetivo superar as iniquidades geradas pela distribuição desigual de recursos, atuando no planejamento de ações que modifi- quem, além dos contextos individuais, os espaços e contextos intraur- banos (Bernal et al., 2021; Martins et al., 2013). A utilização do IBP permitiu identificar áreas de maior vulnera- bilidade e com maior prevalência de tabagismo. O uso de indicadores compostos tem inovado na identificação de desigualdades em saúde (Allik et al., 2020; Fundação Oswaldo Cruz, 2020). Esse fato foi confir- mado no estudo atual, no qual as prevalências de tabagismo em IBP de 160 Capítulo 9 elevado risco foram mais elevadas do que aquelas residentes em IBP de baixo risco, em que residem populações com melhores condições sócio-econômicas. O presente estudo tem algumas limitações. Primeiro, a exclusão de 14% das entrevistas do Vigitel, devido à não identificação dos SC pelo linkage. Segundo, o uso da base do Vigitel, por SC, também agrega vícios, por existirem setores não representados pela ausência de entre- vistas. Terceiro, foi utilizado para classificação dos setores o Censo de 2010, e muitos indicadores podem ter se alterado ao longo da última década. O estudo permite indicar diferenças na prevalência de fumantes segundo áreas de vulnerabilidade, mapeadas segundo o IBP, e utiliza novas metodologias para estimar prevalências para pequenas áreas. Esses resultados podem contribuir para nortear as políticas públicas na definição de prioridades para alocação de recursos, identificando populações mais vulneráveis. referências ALLIK, M. et al. Creating small-area deprivation indices: a guide a guide for stages and options. Journal of Epidemiology and Community Health, London, v. 74, n. 1, p. 20-25, 2020. Disponível em: https://jech. bmj.com/content/74/1/20?gad_source=1&gclid=Cj0KCQjw1Yy5BhD- ARIsAI0RbXba2SwtbcR14Rb4kezNZqVYxhdg4fpNko_ SMgOPaVKjcz4BY1kjdPAaArDLEALw_wcB. Acesso em: 26 dez. 2022. BERNAL, R. T. I. et al. A methodology for small area prevalence estimation based on survey data. International Journal for Equity in Health, [London], v. 19, n. 124, p. 1-10, jul. 2020. Disponível em: https://www. arca.fiocruz.br/handle/icict/45895. Acesso em: 26 dez. 2022. BERNAL, R. T. I. et al. Validação externa da estimativa da prevalência de fumantes em pequenas áreas produzida pelo Vigitel, em Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 24, p. 1-11, 2021. Supl. 1. Disponível em: https://www.scielo. br/j/rbepid/a/6Qkd5jj79g8mcPcDSrnPXqj/?lang=pt&format=pdf. Acesso em: 26 dez. 2022. 161Desigualdade nas prevalências de adultos fumantes... BRASIL. Ministério da Saúde. Vigitel Brasil 2013: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2014. FUNDAÇÃO OSWALDO CRUZ. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Índice Brasileiro de Privação. O Índice. Cidacs, [Salvador], 2020. Disponível em: https://cidacs.bahia.fiocruz.br/ ibp/indice/. Acesso em: 26 dez. 2022. GIOVINO, G. A. et al. Tobacco use in 3 billion individuals from 16 countries: an analysis of nationally representative cross- sectional household surveys. The Lancet, London, v. 380, n. 9842, p. 668-679, 2012. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepid/a/ WKdynVQzFTdwjx57WmHQ5tn/?lang=pt. Acesso em: 26 dez. 2022. IBGE. Censo 2010: Cadastro Nacional de Endereços para Fins Estatísticos. Rio de Janeiro: IBGE, 2010. Disponível em: http://www.ibge.gov. br/estatisticas/sociais/populacao/9662-censo-demografico-2010. html?=&t=downloads. Acesso em: 26 dez. 2022. MALTA, D. C. et al. Tendência de fumantes na população Brasileira segundo a Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios 2008 e a Pesquisa Nacional de Saúde 2013. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, n. 18, p. 45-56, 2015. Supl. 2. Disponível em: https://www.scielo. br/j/rbepid/a/WKdynVQzFTdwjx57WmHQ5tn/?lang=pt. Acesso em: 26 dez. 2022. MALTA, D. C. et al. Trends in mortality due to non-communicable diseases in the Brazilian adult population: national and subnational estimates and projections for 2030. Population Health Metrics, London, v. 18, n. 16, p. 1-14, 2020. Supl. 1. Disponível em: https://pubmed.ncbi. nlm.nih.gov/32993685/. Acesso em: 26 dez. 2022. MARTINS, E. F. et al. Mortalidade perinatal e desigualdades socioespaciais. Revista Latino-Americana de Enfermagem, Ribeirão Preto, v. 21, n. 5, p. 1062-1070, 2013. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ rlae/a/TCR5FNHLfZYsZvwkWM6Vwdw/?lang=pt . Acesso em: 20 ago. 2019. PAULA, G. A. Modelos de Regressão com apoio computacional. São Paulo: Instituto de Matemática e Estatística, 2013. Disponível em: https:// www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf. Acesso em: 26 dez. 2022. https://cidacs.bahia.fiocruz.br/ibp/indice/ https://cidacs.bahia.fiocruz.br/ibp/indice/ https://www.scielo.br/j/rbepid/a/WKdynVQzFTdwjx57WmHQ5tn/?lang=pt https://www.scielo.br/j/rbepid/a/WKdynVQzFTdwjx57WmHQ5tn/?lang=pt http://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/9662-censo-demografico-2010.html?=&t=downloads http://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/9662-censo-demografico-2010.html?=&t=downloads http://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/9662-censo-demografico-2010.html?=&t=downloads https://www.scielo.br/j/rbepid/a/WKdynVQzFTdwjx57WmHQ5tn/?lang=pt https://www.scielo.br/j/rbepid/a/WKdynVQzFTdwjx57WmHQ5tn/?lang=pt https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32993685/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32993685/ https://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf https://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf 163 10 Associação entre o programa Minha Casa Minha Vida e desfechos em saúde: uma síntese de estudos aplicados à Coorte de 100 Milhões de Brasileiros Andrêa J. F. Ferreira Camila Silveira Silva Teixeira Renzo Flores-Ortiz Rosemeire Fiaccone Mauro Sanchez Júlia Pescarini Alastair H. Leyland Srinivasa Vittal Katikireddi Maria Yury T. Ichihara Mauricio L. Barreto Rita de Cássia Ribeiro-Silva introdução A habitação é um direito humano básico e um importante determinante social da saúde e bem-estar (World Health Organization, 2011). Vários estudos têm investigado a relação entre a saúde das populações e as condições de habitação (Thomson et al., 2013; Wimalasena et al., 2021). Fatores relacionados a inadequadas condições estruturais de moradia, em especial aquelas associadas ao isolamento térmico e à ventilação, e ainda densidade e aglomeração populacional encontram-se associadas às doenças infecciosas e cardiorrespiratórias dos residentes (Azuma, 2018; Howden-Chapman et al., 2007). O espaço físico da vizinhança, 164 Capítulo 10 que inclui disponibilidade de espaços verdes com instalações despor- tivas e parques infantis e alimentos saudáveis, mostrou-se impactante na saúde cardiovascular (Azuma, 2018; Daniels et al., 2021; Patil, 2014). Menos visível, mas também importantes, são as características sociais da vizinhança, que incluem violência e capital social, e seus efeitos na saúde física e mental, especialmente em comunidades vulneráveis em países de alta renda (Ku et al., 2020; Singh et al., 2019). No Brasil, a moradia precária é um grave problema social, afe- tando 84,9% da população com renda familiar de até três salários míni-mos, devido à ausência de planejamento urbano adequado em resposta ao intenso e contínuo êxodo rural (Fundação José Pinheiro, 2018), fato que contribuiu para a geração de complexos habitacionais precários, localizados principalmente às margens de grandes centros urbanos (Baeza et al., 2021). Na tentativa de minimizar os problemas relacio- nados ao déficit habitacional e de moradias inapropriadas no Brasil, ao longo dos anos foram implantados vários programas de habitação social de ordem nacional, dentre eles, o Programa Minha Casa Minha Vida (PMCMV), criado em 2009, em parceria com estados, municípios, empresas e entidades sem fins lucrativos de todo o país. O PMCMV foi considerado o maior programa de habitação social da América Latina. Dados de 2018, da Caixa Econômica Federal, maior financiadora dos empreendimentos do PMCMV, apontaram que 14,7 milhões de pessoas compraram um imóvel com o programa (7% da população brasileira) (Brasil, 2009; Fellet, 2018). No entanto, até o presente momento, não existem estudos longitudinais documentados que avaliem o impacto de um programa habitacional deste porte na América Latina em des- fechos em saúde. Além disso, a maioria dos estudos que avaliam os impactos na saúde dessas intervenções foi realizada em países de alta renda (Thomson et al., 2013). No Brasil, há uma dupla carga de doenças infecciosas. Cerca de 27% de todas as causas de morte são atribuídas a Doenças Cardiovas- culares (DCV), a primeira causa de morte no país (Oliveira et al., 2024). Em 2019, o país ficou em primeiro lugar na América Latina e quinto no mundo em número de adultos com diabetes, com 16,8 milhões de casos (International Diabetes Federation, 2019). Hanseníase e tuber- culose são duas das doenças infecciosas mais importantes no Brasil e afetam predominantemente populações vulneráveis e marginalizadas https://pt.wikipedia.org/wiki/Caixa_Econ%C3%B4mica_Federal 165Associação entre o programa Minha Casa Minha Vida e... (Pescarin, 2018). Dado o padrão social de acesso e qualidade à habitação no contexto brasileiro, as intervenções habitacionais também podem ter impactos importantes na saúde de grupos populacionais vulnerabi- lizados. Diante do exposto, usaremos a linha de base da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros para avaliar o efeito do PMCMV nesses desfechos adversos da saúde. métodos e análise Desenho e população do estudo Trata-se de um estudo observacional do tipo quase-experimental, ad- vindo de uma base de dados secundários – o Cadastro Único do Minis- tério de Desenvolvimento Social (CadÚnico) do governo federal –, com dados disponíveis para o período de 2001 a 2018 (Barreto et al., 2019). Os indivíduos cadastrados no CadÚnico foram acompanhados ao longo dos anos, de acordo com o recebimento do PMCMV, bem como cada um dos desfechos em saúde apresentados1 – óbito por DCV e Diabetes Melittus (DM), e detecção de casos novos de hanseníase. Mais detalhes sobre a Coorte de 100 Milhões de Brasileiros e o PMCMV podem ser en- contrados no protocolo de estudo publicado on-line (Ferreira et al., 2021). A população do estudo incluiu indivíduos que entraram na Coorte de 100 Milhões de Brasileiros de 1º de janeiro de 2010 a 31 de dezembro de 2015, período em que os dados de recebimento do MCMV estavam disponíveis. Foram incluídos os beneficiários do MCMV que perten- ciam à faixa 1, que é destinada às famílias que recebiam até três salá- rios mínimos, residentes em área urbana, correspondendo à moradia financiada exclusivamente pelo Fundo de Arrendamento Residencial (FAR). Além disso, foram incluídas apenas as observações pertencentes a municípios que tivessem pelo menos um registro de beneficiário do MCMV no período de estudo. A partir dessa definição da população, 1 O desfecho de detecção de casos novos de tuberculose foi proposto inicialmente no pro- tocolo de análise publicado, contudo, a exploração dos dados disponíveis evidenciou li- mitações importantes para o cálculo das estimativas e interpretação dos achados, princi- palmente devido ao curto espaço de tempo entre a provisão da moradia e a infecção por tuberculose, que tem dinâmica diferente dos outros desfechos crônicos. Assim, as análises para esse desfecho foram inviabilizadas neste momento e não descritas neste capítulo. 166 Capítulo 10 foram definidos critérios específicos para a seleção da população de estudo considerando as particularidades relativas às análises para os desfechos em saúde proposto2. Análises estatísticas Escores de propensão têm sido uma abordagem bastante utilizada com o objetivo de reduzir o viés de confundimento (Austin; Stuart, 2015). Esse escore representa a probabilidade de a unidade de análise rece- ber uma intervenção/tratamento condicionada às suas características observadas. A abordagem utilizada neste capítulo baseou-se na pon- deração pelo Inverso da Probabilidade de Receber Tratamento (IPTW) para equilibrar as covariáveis entre beneficiários e não beneficiários do PMCMV (Ferreira et al., 2021)3. A metodologia utilizada para o cálculo do IPTW está descrita em outras publicações [23]. Em seguida, usamos a regressão de Cox ponderada pelo IPTW para analisar a associação entre o status do recebimento do PMCMV e os desfechos estudados. Re- latamos a razão de risco e seu Intervalo de Confiança de 95% (95 % IC). O status do recebimento do PMCMV foi modelado como uma variável dependente do tempo para contabilizar o período de tempo entre o re- gistro no CadÚnico e o recebimento do PMCMV (Levesque et al., 2010). O modelo de regressão de Cox ponderado por IPTW foi ainda ajustado para as covariáveis do estudo para mitigar possível confusão residual (Nguyen et al., 2017). 2 Detecção de casos de hanseníase: foram incluídos indivíduos com idade até 100 anos e com pelo menos um membro do domicílio com idade >15 anos. Foram excluídos os indivíduos que se registraram como casos de hanseníase antes de ingressar na coorte, ou antes de receber qualquer benefício do MCMV, e os casos de hanseníase que tiveram reingressos no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan), considerando a data do último diagnóstico para essa exclusão. Mortalidade por doenças cardiovascu- lares: foram incluídos indivíduos com idade entre 30 e 69 anos. Todos eles foram acom- panhados desde a data do 30º aniversário até o falecimento (data do 70º aniversário) ou o término do estudo, o que ocorrer primeiro. Mortalidade por Diabetes Melittus (DM): foram incluídos indivíduos com idade entre 18 e 79 anos. 3 O Inverso da Probabilidade de Receber Tratamento (Inverse Probability Treatment Weighting – IPTW) para ponderar as observações foi calculado para todas as unidades de análise. No caso das observações entre os não beneficiários, a ponderação utilizou valor da probabilidade/1 – valor do escore de propensão –; para os beneficiários, consideramos o valor da probabilidade/valor do escore de propensão. 167Associação entre o programa Minha Casa Minha Vida e... resultados sumarizados e desafios da avaliação de impacto do MCMV Essa coorte de estudo de base populacional de dados administrativos vinculados incluiu uma amostra em grande escala e representativa de indivíduos de baixa renda no Brasil. Os beneficiários do PMCMV apre- sentaram maior risco geral de mortalidade cardiovascular prematura (HR: 1,49, IC 95%: 1,37-1,63) e por causas especificas (doença cerebro- vascular HR: 1,32, IC 95%: 1,14-1,52) e isquemia cardíaca (HR: 1,33, IC 95%: 1,16-1,52). Observamos também que os beneficiários do MCMV ti- veram um risco maior de mortalidade por diabetes em comparação aos não beneficiários (HR: 1,12, IC 95%: 1,01–1,24). Ademais, os indivíduos que receberam o benefício do MCMV tiveram 1,46 vezes o risco de se tornar um caso novo de hanseníase (IC 95% 1,26-1,69) em comparação aos não expostos ao programa. Até o momento, são escassas as evidências sobre a relação entre MCMV e desfechos em saúde, e não há estudos robustos sobre a associa-ção entre os PMCMV e os desfechos avaliados neste estudo. Diferente- mente da nossa hipótese inicial – associação protetiva do recebimento da habitação sobre desfechos em saúde – os resultados sugerem que o risco para a ocorrência desses desfechos foi maior entre os beneficiários do programa de habitação social em comparação aos não beneficiários. Na análise de subgrupos (dados não apresentados) encontramos maior risco de morrer entre aqueles que viviam em um contexto mais vulne- rável, ou seja, municípios mais empobrecidos e nas regiões brasileiras menos desenvolvidas e em contexto de privação social. Hipotetizamos que esses resultados são reflexo das condições pré- vias de vida dos beneficiários do programa, e não um efeito direto deste sobre os desfechos em saúde. Alguns pontos importantes nos ajudam a sustentar essa hipótese, a qual iremos discutir a seguir. Baseando-se nos requisitos de priorização do recebimento do programa (famílias de baixa renda que não têm casa própria, que vivem em locais de risco), os beneficiários do programa tendem a residir em áreas de risco ou em contextos mais insalubres e vulneráveis, e em piores condições. Assim, suspeitamos que essas famílias, dados os longos períodos de vivência em contextos mais vulneráveis em comparação com os não beneficiários, tendem a apresentar piores indicadores de saúde devido 168 Capítulo 10 ao acúmulo de exposição a condições adversas, resultando em piores indicadores de morbimortalidade nesse grupo em comparação aos não beneficiários. Ademais, ressalta-se o curto tempo de exposição dos be- neficiários (média de dois anos e meio) às novas condições de moradia propiciadas pelo programa, o que seria insuficiente para explicar a as- sociação observada neste estudo. Além disso, considerando o aspecto crônico dos desfechos incluí- dos, como a mortalidade por DCV e DM e o longo período de latên- cia necessário para o desenvolvimento e diagnóstico da hanseníase, a plausibilidade dos resultados encontrados é questionável e nos aponta a possibilidade de viés dos resultados (causalidade reversa), muito pre- sente em estudos epidemiológicos dessa natureza. Por outro lado, nossos resultados podem ser considerados um claro indicativo de que o programa teve uma boa focalização de seu público-alvo por alcançar famílias em situação de maior vulnerabili- dade social, e consequentemente piores indicadores de saúde. Temos ainda que considerar nossas limitações em relação aos dados disponíveis neste estudo. Apesar da disponibilidade da data de assinatura do contrato de aquisição do MCMV, não há garantias preci- sas das datas em que essas famílias se mudaram, e nem se de fato elas se mudaram para o novo empreendimento habitacional, ou mesmo a sua permanência nas novas unidades habitacionais, o que também poderia comprometer a exposição aos benefícios da nova condição de moradia ofertada pelo programa. Ademais, não temos acesso a informações importantes relativas às condições prévias dos beneficiários, bem como a dados relativos a comportamentos em saúde e fatores de risco cardiometabólicos, inti- mamente associados às DCVs e à DM. De certo que os formuladores de políticas esperam que os progra- mas de proteção social, em particular de habitações sociais, que dispo- nibilizam casas acessíveis para famílias de baixa renda, possam reduzir as desigualdades sociais e, portanto, beneficiar os resultados de saúde. Contudo, avaliações anteriores dos efeitos econômicos do MCMV mos- traram que o programa enfrenta dificuldades em encontrar terrenos bem localizados e acessíveis, e que são necessárias melhores soluções habitacionais na escala metropolitana (Lima Neto; Krause; Furtado, 2015), dado o histórico de periferização dos empreendimentos habi- 169Associação entre o programa Minha Casa Minha Vida e... tacionais, muitas vezes localizados às margens das grandes cidades. A maioria dos complexos do MCMV foi construída como projetos isola- dos, apenas para habitação, em terrenos baratos na periferia urbana (Lima Neto; Krause; Furtado, 2015), e sem ou com pouco acesso a outros bens essenciais como transporte, acesso à comercialização de alimentos in natura, serviços de saúde e conexão com grandes centros urbanos. Assim, os achados da literatura apontam a necessidade de uma reestruturação do programa, com enfoque não apenas no número de unidades habitacionais entregues, mas também que conecte esses em- preendimentos habitacionais à malha urbana, e que apresente condi- ções infraestruturais no entorno desses empreendimentos, efetivando a habitação como direito humano fundamental. A implantação de gran- des conjuntos habitacionais em áreas de difícil acesso e sem urbani- dade reforçou a condição de desigualdade no acesso à infraestrutura, transporte, equipamentos e serviços públicos (Leiro; Prudente, 2017). As estratégias de intervenção relacionadas à habitação precisam ser complementadas por intervenções políticas em educação, emprego, transporte, creche, sistemas de saúde, impostos, salários, níveis de be- nefícios e segurança no emprego. Cada um desses fatores pode afetar direta e indiretamente a capacidade das pessoas de desfrutar de mora- dia para se manterem saudáveis. No que se refere aos pontos fortes, destaca-se a utilização de dados coletados rotineiramente para um programa de proteção social de ha- bitação que abrange pessoas em contextos mais vulneráveis no Brasil, vinculados a informações em saúde. Até o presente momento, este é o primeiro estudo, em larga escala, a avaliar o efeito de um programa de habitação social (abordando desfechos crônico e infecciosos) em países de baixa e média renda. Além disso, destaca-se a não influência dos pes- quisadores no planejamento, entrega ou alocação das moradias proce- dentes do PMCMV, reduzindo assim possibilidades de viés de seleção no estudo. Outras limitações do estudo incluíram o uso de métodos restritos a abordar apenas fatores de confusão observados, ou seja, fa- tores que são medidos e coletados no estudo. Assim, nossos resultados podem ser influenciados por confusão residual, uma vez que pesquisas anteriores destacaram que as pessoas que vivem em habitação social geralmente concentram piores indicadores de saúde em comparação com a população em geral. 170 Capítulo 10 Nossos achados sugeriram um caso de causalidade reversa em nosso estudo, que pode ocorrer quando analisamos a associação entre uma intervenção complexa, como habitação social, e um resultado crônico de saúde, considerando um tempo médio de exposição relativamente curto. Destacamos ainda a necessidade de continuar melhorando a dis- ponibilidade de informações sobre intervenções habitacionais e dados de saúde para garantir evidências de melhor qualidade para os for- muladores de políticas. Pesquisas futuras devem estudar o efeito do programa de habitação social MCMV sobre os desfechos estudados em um período mais longo de exposição, bem como adicionar outras bases de informações que possibilitem o delineamento da condição de saúde dos beneficiários antes e após o recebimento das habitações sociais. referências AUSTIN, P. C.; STUART, E. A. Moving towards best practice when using inverse probability of treatment weighting (IPTW) using the propensity score to estimate causal treatment effects in observational studies. Statistics in Medicine, New York, v. 34, n. 28, p. 3661-3679, 2015. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26238958/. Acesso em: 23 jan. 2021. AZUMA, K. [Health Risk Factors for Housing Environment and Risk Management]. Nihon Eiseigaku Zasshi Japanese Journal of Hygiene, Kyoto, v. 73, n. 2, p. 143-146, 2018. Disponível em: https://www.jstage.jst.go.jp/ browse/jjh/. Acesso em: 23 jan. 2021. BAEZA, F. et al. The Regeneracion Urbana, Calidad de Vida y Salud - RUCAS project: a Chilean multi-methods study to evaluate the impact of urban regeneration on resident health and wellbeing. BMC public health, London, v.21, n. 1, p. 728, 2021. Disponível em: https:// bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12889-021- 10739-3. Acesso em: 23 jan. 2021. BARRETO, M. L. et al. The Centre for Data and Knowledge Integration for Health (CIDACS): Linking Health and Social Data in Brazil. International Journal of Population Data Science, Swansea, v. 4, n. 21140, 171Associação entre o programa Minha Casa Minha Vida e... 2019. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34095542/. Acesso em: 23 jan. 2021. BRASIL. Lei no 11.977, de 7 de julho de 2009. Dispõe sobre o Programa Minha Casa, Minha Vida – PMCMV e a regularização fundiária de assentamentos localizados em áreas urbanas; altera o Decreto-Lei no 3.365, de 21 de junho de 1941, as Leis nos 4.380, de 21 de agosto de 1964, 6.015, de 31 de dezembro de 1973, 8.036, de 11 de maio de 1990, e 10.257, de 10 de julho de 2001, e a Medida Provisória no 2.197-43, de 24 de agosto de 2001; e dá outras providências. Diário Oficial da União: seção 1, Brasília, DF, ano 146, n. 128, p. 2-6, 8 jul. 2009. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2007-2010/2009/Lei/L11977. html. Acesso em: 23 jan. 2021. DANIELS, K. et al. Longitudinal associations of neighborhood environment features with pediatric body mass index. Health & Place, New York, v. 71, p. 1-8, 2021. Disponível em: https://www.sciencedirect. com/science/article/pii/S1353829221001520?via%3Dihub. Acesso em: 23 jan. 2021. DIEZ ROUX, A. V. et al. Neighborhood of residence and incidence of coronary heart disease. The New England Journal of Medicine, Boston, v. 345, n. 2, p. 99-106, 2001. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm. nih.gov/11450679/. Acesso em: 23 jan. 2021. FELLET, J. Minha Casa, Minha Vida piorou cidades e alimentou especulação imobiliária, diz ex-secretária do governo Lula. BBC New Brasil, [São Paulo], 4 jun. 2018. Disponível em: https://www.bbc.com/ portuguese/brasil-44205520. Acesso em: 27 mar. 2019. FERREIRA, A. J. F. et al. Evaluating the health effect of a Social Housing programme, Minha Casa Minha Vida, using the 100 million Brazilian Cohort: a natural experiment study protocol. BMJ: british medical journal, London, v. 11, n. 3, p. 1-8, 2021. Disponível em: https:// bmjopen.bmj.com/content/11/3/e041722. Acesso em: 23 jan. 2021. FUNDAÇÃO JOÃO PINHEIRO. Déficit habitacional no Brasil 2015. Fundação João Pinheiro, São Luiz, 2018. Disponível em: https://fjp.mg.gov. br/deficit-habitacional-no-brasil/. Acesso em: 23 jan. 2021. http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2007-2010/2009/Lei/L11977.html http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2007-2010/2009/Lei/L11977.html https://fjp.mg.gov.br/deficit-habitacional-no-brasil/ https://fjp.mg.gov.br/deficit-habitacional-no-brasil/ 172 Capítulo 10 HOWDEN-CHAPMAN, P. et al. Effect of insulating existing houses on health inequality: cluster randomised study in the community. BMJ: british medical journal, London, v. 334, n. 7591, p. 1-9, 2007. Disponível em: https://www.bmj.com/content/bmj/334/7591/460.full. pdf. Acesso em: 23 jan. 2021. INTERNATIONAL DIABETES FEDERATION. IDF Diabetes Atlas. 9. ed. [S. l.]: IDF, 2019. Disponível em: https://www.diabetesatlas.org/data/en/. Acesso em: 16 jan. 2021. KU, B. S. et al. Neighborhood Predictors of Outpatient Mental Health Visits Among Persons With Comorbid Medical and Serious Mental Illnesses. Psychiatric Services, Washington, D.C., v. 71, n. 9, p. 906-912, 2020. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32393159/. Acesso em: 23 jan. 2021. LEIRO, M. de S.; PRUDENTE, A. A. Inserção Urbana no Programmea Minha Casa Minha Vida ( MCMV ): Avaliação do Conjunto Habitacional Coração de Maria no Município de Salvador, Bahia, Brasil. Hábitat y Sociedad, Sevilla, n. 10, p. 269-288, 2017. Disponível em: https:// institucional.us.es/revistas/habitat/10/15-HyS10-misc6-269-288.pdf. Acesso em: 23 jan. 2021. LEVESQUE, L. E. et al. Problem of immortal time bias in cohort studies: example using statins for preventing progression of diabetes. BMJ: british medical journal, London, n. 340, 2010. Disponível em: https:// www.bmj.com/content/340/bmj.b5087. Acesso em: 23 jan. 2021. LIMA NETO, V. C.; KRAUSE, C.; FURTADO, B. A. O déficit habitacional intrametropolitano e a localizaçãoo de empreendimentos do Programmea Minha Casa Minha Vida: mensurando possibilidades de atendimento. Brasília, DF: IPEA, 2015. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/ handle/11058/3502. Acesso em: 23 jan. 2021. NGUYEN, T. L. et al. Double-adjustment in propensity score matching analysis: choosing a threshold for considering residual imbalance. BMC public health methodology, London, v. 17, n. 1, p. 1-8, 2017. Disponível em: https://bmcmedresmethodol.biomedcentral.com/articles/10.1186/ s12874-017-0338-0. Acesso em: 23 jan. 2021. OLIVEIRA, G. M. M.de et al. Estatística Cardiovascular–Brasil 2023. Arquivos Brasileiros de Cardiologia, São Paulo, v. 121, n. 2, 173Associação entre o programa Minha Casa Minha Vida e... p. 1-131, 2024. Disponível em: https://www.scielo.br/j/abc/a/ jzFMcdN5y3w6CtjVgdJdSdR/?lang=pt. Acesso em: 23 jan. 2021. PATIL, R. R. Urbanization as a determinant of health: a socioepidemiological perspective. Social Work in Public Health, [s. l.], v. 29, n. 4, p. 335-341, 2014. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm. nih.gov/24871771/. Acesso em: 23 jan. 2021. PESCARINI, J. M. et al. Socioeconomic risk markers of leprosy in high- burden countries: A systematic review and meta-analysis. PLoS Neglected Tropical Diseases, San Francisco, v. 12, n. 7, p. 49, 2018. Disponível em: https://journals.plos.org/plosntds/article?id=10.1371/journal. pntd.0006622. Acesso em: 23 jan. 2021. SANTOS, M. E. P. dos et al. O Programmea Minha Casa Minha Vida (PMCMV) e o Direito à Moradia – a experiência dos Sem Teto em Salvador. Organizações & Sociedade, Salvador, v. 21, 713-734, 2014. Disponível em: https://periodicos.ufba.br/index.php/revistaoes/article/ view/12234. Acesso em: 23 jan. 2021. SINGH, A. et al. Housing Disadvantage and Poor Mental Health: A Systematic Review. American Journal of Preventive Medicine, New York, v. 57, n. 2, p. 262-272, 2019. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm. nih.gov/31326010/. Acesso em: 23 jan. 2021. THOMSON, H. et al. Housing improvements for health and associated socio-economic outcomes. The Cochrane Database of Systematic Reviews, [Oxford], n. 2, p. 1-120, 2013. Disponível em: https://www. cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD008657.pub2/epdf/ ful. Acesso em: 23 jan. 2021. TRIGUERO-MAS, M. et al. Natural outdoor environments’ health effects in gentrifying neighborhoods: Disruptive green landscapes for underprivileged neighborhood residents. Social Science and Medicine, Oxford, v. 279, p. 1-11, 2021. Disponível em: https://www.sciencedirect. com/science/article/pii/S0277953621002963. Acesso em: 23 jan. 2021. TUSTING, L. S. et al. Housing and child health in sub-Saharan Africa: A cross-sectional analysis. PLoS Medicine, San Francisco, v. 17, n. 3, p. 1-18, 2020. Disponível em: https://journals.plos.org/plosmedicine/article/ file?id=10.1371/journal.pmed.1003055&type=printable. Acesso em: 23 jan. 2021. https://www.scielo.br/j/abc/a/jzFMcdN5y3w6CtjVgdJdSdR/?lang=pt https://www.scielo.br/j/abc/a/jzFMcdN5y3w6CtjVgdJdSdR/?lang=pt https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953621002963 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953621002963 https://journals.plos.org/plosmedicine/article/file?id=10.1371/journal.pmed.1003055&type=printable https://journals.plos.org/plosmedicine/article/file?id=10.1371/journal.pmed.1003055&type=printable 174 Capítulo 10 WIMALASENA, N. N. et al. Housing Risk Factors Associated with Respiratory Disease: A Systematic Review. International Journal of Environmental Research and Public Health, [Basileia] v. 18, n. 6, p. 1-24, 2021. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33802036/.julho a 1º de agosto de 2010, durante o Censo Demográfico do Instituto Bra- sileiro de Geografia e Estatística (IBGE) (2010). O Censo tem cobertura consistente dos dados para todo o território nacional e apresenta ho- mogeneidade do número de pessoas entre os SC (com média de 615.1 pessoas sd= 354.3 e com variação entre 1 e 5.315 pessoas). Apesar da limitação de informações disponíveis e de sua defasagem no tempo, os dados informam sobre 57.324.185 domicílios particulares permanen- tes (do total de 67,6 milhões de domicílios visitados) e 190.755.799 de pessoas. Um questionário básico foi aplicado em Domicílios Particula- res Permanentes (DPP), em Domicílios Particulares Improvisados (DPI) e em Domicílios Coletivos (DC), e um questionário mais detalhado foi utilizado em amostra de 11% de DPP (6,4 milhões) (IBGE, 2010). 21Índice Brasileiro de Privação (IBP) Assim, o SC, sendo a menor área geográfica criada pelo IBGE para a coleta de dados, tende a ter maior homogeneidade em áreas de grande densidade populacional (The Atlas [...], 2019). Cerca de 49,5% dos SC (56% da população) encontrava-se nas Regiões Sudeste e Sul e apenas 7,7% dos setores (7,4% da população) encontra-se na Região Centro-Oeste. A maioria da população residia em SC classificados como urbanos. O IBP foi calculado com dados de 303.218 SC (97,8%), cobrindo 190.145,077 (99,7%) de pessoas. Excluiu-se 6.302 SC (2%) com dados omitidos para proteger a privacidade dos indivíduos e 600 SC com apenas residências coletivas. 1) Seleção de indicadores de privação por domínios Foram selecionados com base em literatura prévia, nos dados co- letados pelo questionário básico do Censo de 2010 e de acordo com os seguintes critérios: a) melhor ajuste ao conceito de privação material adotado, ou seja, desvantagem ou carência na condição material da população, segundo os domínios de renda, educação e condições de moradia; b) ser uma informação para o maior número de SC e o maior número de pessoas dentro do setor; c) ser capaz de distinguir os setores dentro e entre as regiões brasileiras segundo a prevalência e variação empírica; e d) ter correlação com os demais indicadores dos outros domínios (Allik et al., 2016; Noble et al., 2006). Analisou-se 14 indicadores: 4 no domínio de renda – renda nominal mensal per capita por DPP; renda mensal média nominal do chefe da família (com rendimento); rendimento nominal mensal médio com 10 anos ou mais de idade (com e sem rendimento); e renda nominal mensal média com 10 anos ou mais de idade (com rendimento) –; 3 no domínio de educação – alfabetização na faixa etária de 5 anos e mais; alfabetização nas faixas etárias de 7-9 anos e de 50 anos e mais; e alfa- betização no grupo etário de 7 anos e mais –; e 7 no domínio de condições de moradia – acesso a rede de abastecimento de água ou poço, acesso a rede de esgotamento sanitário ou fossa séptica, banheiro ou sanitário para uso exclusivo dos moradores, coleta de lixo, energia elétrica por rede pública com ou sem medidor exclusivo de uso. Indicadores sobre características do entorno – iluminação pública, calçada, meio-fio de rua, bueiro, esgoto a céu aberto/vala, lixo acumulado nas ruas –, por estarem disponíveis predominantemente para áreas urbanas, foram excluídos do indicador. 22 Capítulo 1 Após a descrição dos indicadores nos SC foram pré-selecionados 7 indicadores – renda menor que 1/4 de salário mínimo (SM) e 1/2 SM, percentual de pessoas não alfabetizadas com 5 anos e mais, 7 anos e mais, 7-9 anos e 50 anos e mais, e condições de moradia restritas ou estendidas –, que foram correlacionados entre si para o Brasil e entre as regiões. Ao final, escolheu-se 3 indicadores para medir a privação: percentual de domicílios com renda per capitaAcesso em: 23 jan. 2021. WORLD HEALTH ORGANIZATION. Environmental burden of disease associated with inadequate housing. Summary report. Copenhagen: World Health Organization Regional Office for Europe, 2011. Disponível em: http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0017/145511/ e95004sum.pdf. Acesso em: 23 jan. 2021. ZHENG, M. et al. Health impacts of water and sanitation insecurity in the Global North: a scoping literature review for U.S. colonias on the Mexico border. Journal of Water and Health, London, v. 20, n. 9, p. 1329-1342, 2022. Disponível em: https://iwaponline.com/jwh/ article/20/9/1329/90598/Health-impacts-of-water-and-sanitation- insecurity. Acesso em: 23 jan. 2021. http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0017/145511/e95004sum.pdf http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0017/145511/e95004sum.pdf 175 11 Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de mulheres adultas da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros: panorama, desafios e potencialidades para a pesquisa Estela M. L. Aquino Emanuelle F. Góes Joanna M. N. Guimarães Maria da Conceição Chagas de Almeida Ligia Gabrielli Sheila M. Alvim Matos Ana Luísa Patrão Ana Cristina de Oliveira Costa Mauricio L. Barreto Isabel dos-Santos-Silva introdução As Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT) representam um enorme ônus para a saúde no Brasil (Marinho et al., 2018), com as Doenças Cardiovasculares (DCV) e os cânceres sendo os dois principais grupos de causas de mortalidade e incapacidade (Disability Adjusted Life Years – DALY) em 2019 (Vos et al., 2020). Mas se as taxas de morta- lidade por DCV caíram drasticamente, nas últimas décadas, as mortes por câncer aumentaram no mesmo período (Lotufo, 2019). Estima-se que mesmo que as taxas permaneçam estáveis no futuro, em termos absolutos, casos de doença e de morte por câncer no Brasil devem con- tinuar aumentando, como resultado do envelhecimento populacional (Sung et al., 2021). 176 Capítulo 11 A crescente carga de DCNT, no Brasil, está sendo alimentada pela rápida transição epidemiológica, com a mudança no perfil de morbi- dade, do predomínio de doenças infecciosas para as não transmissí- veis. Cenário semelhante pode ser observado no interior do grupo de neoplasias, em que há uma modificação da preponderância daquelas ligadas a infecções (por exemplo, o câncer de colo do útero) para os as- sociados a fatores de risco ambientais e de estilo de vida (por exemplo, o câncer de mama) (Sung et al., 2021). Essa transição epidemiológica do câncer não está ocorrendo, uni- formemente, em todo o país, refletindo as grandes desigualdades so- ciais e geográficas existentes (Barbosa, et al., 2016; Girianelli; Gamarra; Silva, 2014). Isso pode ser ilustrado pela comparação entre regiões geo- gráficas da mortalidade por câncer de mama, que superou a de colo do útero como o câncer feminino mais comum no Brasil. Essa inflexão ocorreu, na década de 1970, na Região Sul, uma das mais ricas (Aze- vedo e Silva et al., 2016); no final da década de 1980, na Região Centro- -Oeste, uma região de afluência intermediária; mas ainda não se deu na Região Norte, uma das regiões menos desenvolvidas e que apresenta mais desigualdades do país (Girianelli; Gamarra; Silva, 2014). Grande parte da carga oncológica no Brasil é atribuível a fatores de risco modificáveis, tais como o tabagismo, a má alimentação, a obe- sidade e a inatividade física (Azevedo e Silva et al., 2016). Há fortes evi- dências de que mulheres de status socioeconômico menos privilegiado, incluindo pretas, pardas e indígenas, não apenas têm uma prevalência mais alta desses fatores de risco (Malta et al., 2015), como também estão mais expostas a barreiras de acesso aos serviços de saúde, incluindo a detecção precoce do câncer (Alves et al., 2022; Cabral et al., 2019,). Além da pobreza, a sociedade brasileira é marcada por profundas desigualdades sociais, o que motivou, em período recente, a adoção pelo Estado brasileiro de programas sociais, para enfrentá-las. Destaca-se a implementação, em 2003, do Programa Bolsa Família (PBF) – o maior programa de transferência condicional de renda do mundo (Menicucci and Gomes 2018). Com o objetivo de reduzir a pobreza absoluta, me- lhorar o estado nutricional e ampliar o acesso a serviços preventivos de saúde e de educação, o PBF envolve pagamentos em dinheiro para famílias pobres e muito pobres, entregues preferencialmente a mulhe- res chefes de família, e o recebimento está condicionado à frequência das crianças à escola e o comparecimento aos serviços de saúde para 177Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... cumprir algumas ações específicas de cuidados pré-natais, puericultura e imunização. Estudos têm demonstrado o impacto do PBF sobre a saúde materna e infantil (Falcão, et al., 2022), a mortalidade materna (Alves et al., 2023) e mortalidade infantil (Ramos et al., 2021), as doenças transmissíveis, como tuberculose (Nery et al., 2017) e hanseníase (Pescarini et al., 2020), os suicídios (Machado et al., 2022) e as DCV (Pescarini et al., 2022). Con- tudo, não há estudos sobre seu impacto na mortalidade por neoplasias, principalmente por câncer de mama e de colo do útero. Todas essas evidências científicas justificaram a incorporação das neoplasias como objeto de estudo na Coorte de 100 Milhões de Brasilei- ros para investigar os determinantes sociais na mortalidade por essas doenças e avaliar o impacto dos programas sociais, em particular o PBF, na magnitude das desigualdades observadas. coorte de 100 milhões de brasileiros: oportunidade sem precedentes de estudar desigualdades na ocorrência do câncer A literatura internacional tem produzido evidências sobre os determi- nantes sociais de diferentes tipos de câncer, em particular das duas principais neoplasias que acometem as mulheres – as de mama e as de colo do útero, que são potencialmente evitáveis ou curáveis (Coughlin, 2019; Kazemi et al., 2021). A Coorte de 100 Milhões de Brasileiros, cujos aspectos metodológicos encontram-se publicados (Barreto et al., 2022), reúne aproximadamente a metade mais pobre da população do país, inscrita no Cadastro Único do Ministério de Desenvolvimento Social (CadÚnico) para pleitear benefícios em programas sociais. Ao CadÚnico são vinculados dados de diferentes programas sociais, entre os quais o Bolsa Família, e dados de saúde como condições de nascimento, ocorrência de doenças infecciosas, hospitaliza- ções e mortes. A Coorte de 100 Milhões de Brasileiros apresenta várias vantagens analíticas para o estudo de diferentes tipos de câncer, em particular da sua mortalidade, o que exige a análise de eventos raros, ainda que relevantes. Para a investigação de determinantes sociais é desejável ainda a estratificação da população segundo marcadores sociais, o que 178 Capítulo 11 se torna ainda mais difícil em estudos que dependem da coleta primá- ria de dados. A produção científica sobre mortalidade por câncer no Brasil tem enfatizado as desigualdades regionais, com estudos ecológicos e de tendências temporais, comparando macrorregiões e área de residência (Girianelli et al., 2014; Ichihara et al., 2022). A utilização de dados se- cundários do Ministério da Saúde (MS), com abrangência nacional, per- mite superar o problema da raridade dos eventos, mas estes carecem de informações sociodemográficas e sobre saúde em nível individual, o que explica a escolha de desenhos de estudos em que a unidade de análise é um agregado populacional ao invés de indivíduos. Esses tipos de estudos estabelecem comparações entre grupos populacionais de áreas geográficas distintas ou entre diferentes momentos do mesmo grupo ao longo do tempo. Dessa maneira, pretendem incorporar nas análises informações sobre os contextos social e ambiental, também em nível agregado. Por outro lado, o uso de técnicas de relacionamento (linkage) de dados administrativos de saúde com dados sociais, provenientes de vários sistemasde informação, permite a construção de grandes bases de dados (big data) e confere um valor enorme aos estudos populacio- nais sobre saúde ao oferecer tamanhos de amostra muito grandes e combinar informações, detalhadas em nível individual, de múltiplas fontes de dados (Harron et al., 2017). Essas vantagens analíticas motivaram a constituição da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros, vinculando dados individuais de diversas fontes1, o que acrescenta uma grande riqueza de informações socioe- conômicas a variados desfechos de saúde, incluindo as neoplasias, e permite análises sofisticadas em escala sem precedentes no país. Os dados socioeconômicos incluem informação sobre as circunstâncias individuais das mulheres, bem como sobre a área onde elas vivem. Ademais, trata-se de uma coorte dinâmica, cuja estrutura longitudinal é metodologicamente sólida, possibilitando a adição de novas exposi- ções ou desfechos; estudar os resultados em diferentes momentos da 1 Cadastro Único (CadÚnico), Programa Bolsa Família (PBF), Sistema de Informações de Mortalidade (SIM), Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc), Sistema de In- formação de Agravos de Notificação (Sinan), Sistema de Informações Hospitalares (SIH), entre outros. 179Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... exposição, inclusive a longo prazo; e avaliar o impacto de políticas de proteção social na saúde (Barreto et al., 2022). câncer de mama e de colo do útero na coorte de 100 milhões de brasileiros: a expressão das desigualdades geográficas, sociais e raciais O câncer de mama e o de colo do útero são, respectivamente, a pri- meira e a quarta causas de mortalidade por neoplasias entre as mulhe- res brasileiras (Tabela 1). Na Coorte de 100 Milhões de Brasileiros, essa última localização primária assume maior relevância e fica na terceira posição, o que pode ser explicado por esta ser composta pela porção mais pobre da população, o que apresenta maior risco de morrer por câncer de colo do útero (Sing; Azuine; Siahpus, 2012). tabela 1 – Mortalidade proporcional por câncer em mulheres com 20 anos e mais*, segundo localização primária – Brasil e Coorte de 100 Milhões de Brasileiros – 2015 Localização Primária (CID 10) Brasil Coorte de 100 Milhões de Brasileiros Óbitos % Óbitos % Mama (C50) 15.403 16,1 2.923 16,1 Traqueia, Brônquios e Pulmões (C33 e C34) 10.963 11,5 2.008 11,1 Cólon e Reto (C18 e C20) 7.699 8,1 1.218 6,7 Colo do útero (C53) 5.725 6,0 1.675 9,2 Todas as outras 55.722 58,3 10.329 56,9 Total 106.759 100,0 18.153 100,0 Fonte: MS/SVS/CGIAE - Sistema de Informações sobre Mortalidade – SIM. * Ponto de corte disponível para a população brasileira Desigualdades geográficas Registram-se diferenciais relevantes na mortalidade por câncer de colo do útero e mama entre as cinco grandes regiões do país. As taxas de mortalidade por câncer do colo do útero, padronizadas por 180 Capítulo 11 idade, foram maiores nas Regiões Norte, Centro-Oeste e Sul (Figura 1). A Região Norte, que compartilha com o Nordeste as piores condições de moradia e maiores níveis de privação, caracteriza-se pela grande extensão territorial, marcada por vazios assistenciais em saúde. O Nor- deste, apesar da pobreza, distingue-se pela alta cobertura da Estraté- gia de Saúde da Família (ESF)2, o que deve favorecer o melhor acesso às ações de detecção, diagnóstico e tratamento precoces da neoplasia (Tabela 2). A Região Sul, embora apresente os melhores indicadores so- cioeconômicos, tem muito baixa cobertura da ESF, o que significa que as mulheres mais pobres dessa região têm um menor acesso aos ser- viços básicos de saúde. Isso provavelmente também ocorre em menor proporção na Região Centro-Oeste (Tabela 2), o que merece ser investi- gado em estudos futuros. figura 1 – Taxas de mortalidade padronizadas por idade* por câncer cervical e de mama, por 100 mil mulheres-ano, por grandes regiões do país. Coorte de 100 Milhões de Brasileiros (2004-2015), N=20.665.005 mulheres de 18 a 100 anos * As taxas foram padronizadas por idade em faixas etárias de 5 anos, exceto para idades >=70, que foram agrupadas em uma única categoria usando a população mundial de Segi. 2 A ESF foi instituída pelo Ministério da Saúde (MS) brasileiro para expandir, qualificar e con- solidar a Atenção Básica, contando com uma equipe multiprofissional – médico(a), enfer- meiro(a), auxiliar ou técnico(a) em enfermagem; agentes comunitários de saúde; bem como odontólogo(a). Cada equipe é responsável por 3.000-4.000 pessoas de um determinado terri- tório (Ver em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/saps/estrategia-saude-da-familia). 181Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... ta be la 2 – C ar ac te rí st ic as i n ic ia is d a p op u la çã o de e st u do , p or g ra n de s re gi õe s. C oo rt e de 1 00 M il h õe s de B ra si le ir os (2 00 4- 20 15 ), N =2 0. 66 5. 00 5 m u lh er es d e 18 a 1 00 a n os C ar ac te rí st ic as G ra n de s re gi õe s N or te N or de st e C en tr o- O es te Su de st e Su l N =2 .0 55 .6 91 (1 0, 0% ) N =7 .3 59 .5 41 (3 5, 6% ) N =1 .5 91 .6 35 (7 ,7 % ) N =7 .3 84 .8 29 (3 5, 7% ) N =2 .2 70 .5 38 (1 1, 0% ) Id ad e (a n o s) , m éd ia (S D ) 40 ,0 (1 4, 0) 41 ,4 (1 4, 8) 43 ,3 (1 5, 2) 43 ,7 (1 5, 1) 44 ,5 (1 5, 9) E sc o la ri d ad e (a n o s) > 9 (M éd io /s u p er io r) 27 ,2 26 ,1 29 ,8 29 ,6 26 ,1 6- 9 26 ,6 27 ,5 27 ,9 28 ,7 29 ,9 70 % ) 30 ,7 63 ,0 39 ,0 25 ,2 34 ,1 M éd ia (5 0 -7 0% ) 20 ,1 13 ,6 15 ,0 12 ,7 15 ,5 B ai xa (aç ão c om p os ta c om b as e n a ár ea , q u e co m bi n a da do s so br e re n da , a lf ab et iz aç ão e ca ra ct er ís ti ca s de m or ad ia C on cl us ão 183Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... Quanto à mortalidade por câncer de mama, há um nítido gra- diente, com as maiores taxas nas Regiões Sudeste e Sul do país – aque- las com as melhores condições socioeconômicas (Figura 1), a exemplo do que se observa em estudos nacionais (Meira et al., 2015, Nogueira; Kluthcovsky 2022). A constatação de diferenciais socioespaciais na mortalidade por neoplasias em mulheres da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros mo- tivou o interesse em investigar a associação entre segregação residen- cial (em tercis, baixa/média/alta) e mortalidade por câncer de mama (Guimarães et al., 2024), a neoplasia que mais mata mulheres no Brasil. A segregação residencial econômica é definida como a separação siste- mática dos indivíduos em diferentes áreas geográficas de acordo com a sua renda (Barber et al., 2018), devido a práticas e políticas habita- cionais discriminatórias que historicamente marginalizam os mais pobres (Barber et al., 2018; Krieger et al., 2020; Williams; Collins, 2001). A segregação residencial atua como uma “causa fundamental” das ini- quidades em saúde, pois reforça as diferenças socioespaciais no acesso a recursos que promovem a saúde e, consequentemente, a diferenças na saúde individual (Williams; Collins, 2001). Os resultados do nosso estudo mostraram que as mulheres da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros que viviam em municípios altamente se- gregados tiveram risco de mortalidade por câncer de mama cerca de 20% maior do que as mulheres que viviam em municípios com baixa segregação, o que poderia ser explicado pelo acesso limitado a serviços de saúde importantes para melhorar o prognóstico da doença, como o diagnóstico precoce e o tratamento adequado, entre aquelas vivendo em áreas mais segregadas. Além disso, quanto maior o nível de segregação do município, maior o risco de mortalidade da mulher por câncer de mama. A pesquisa mostrou também que o recebimento do benefício do PBF influiu na redução da mortalidade por câncer de mama, já que entre aquelas que não recebiam o benefício o risco de morrer pela doença foi aproximadamente 12% maior do que entre as beneficiárias. Outro achado relevante foi que as mulheres residentes em áreas se- gregadas e beneficiárias do PBF tiveram um menor risco de morrer por câncer de mama do que aquelas vivendo em áreas segregadas que não recebiam o benefício. Estudos mostram que os programas condicionais de transferência de renda como o PBF são efetivos para aumentar o uso 184 Capítulo 11 de serviços preventivos de saúde pelas mulheres (por exemplo, maior realização de exames preventivos de colo do útero) (Fultz; Francis, 2013), melhorar o estado de saúde (Lagarde; Haines; Palmer, 2007) e aumentar o empoderamento das mulheres ao ampliar a renda familiar (Lucas et al., 2022). A renda individual pode atenuar a associação entre a desvantagem socioeconômica da área de moradia e a mortalidade por câncer de mama (Luningham; Seth et al., 2022). Portanto, podemos supor que o PBF pode contribuir para mitigar os efeitos negativos de viver em áreas economicamente segregadas na mortalidade por câncer de mama, ao melhorar o acesso das mulheres a recursos comunitários (por exemplo, alimentação saudável, medicamentos, transporte) e ser- viços preventivos como o exame clínico das mamas e o rastreamento mamográfico, levando à detecção e ao tratamento precoces, reduzindo assim a mortalidade. A renda gerada pelo programa, somada a uma possível maior procura das mulheres por serviços de saúde, como con- dição para o recebimento do benefício, podem ter influenciado o auto- cuidado das mulheres e o diagnóstico precoce, ajudando a reduzir os efeitos negativos do contexto de moradia desfavorável sobre o diagnós- tico tardio e a mortalidade por câncer de mama. Desigualdades raciais e socioeconômicas Outra abordagem adotada no estudo dos diferenciais na mortalidade por câncer de colo do útero e de mama nas mulheres da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros enfocou a relação entre raça/etnia e a mor- talidade por essas neoplasias (Góes et al., 2024). Partimos do pressu- posto de que o racismo é um determinante estrutural e institucional que impacta as condições de vida, o processo saúde-doença e a busca de cuidados de saúde (Williams; Lawrence; Davis, 2019). Pesquisas nacionais apresentam que mulheres negras, indígenas, de periferias, menos escolarizadas, das Regiões Norte e Nordeste acessam e utilizam menos serviços de saúde, como consultas ginecológicas, mamografias e exames preventivos do câncer do colo do útero, o que as torna mais expostas a desfechos negativos na saúde (Silva et al., 2019). Na Coorte de 100 Milhões de Brasileiros, as mulheres indígenas apre- sentaram um risco de morte por câncer do colo do útero 80% maior do 185Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... que as mulheres brancas3. Para as mulheres de origem asiática, pardas e pretas o risco foi 63%, 27% e 18% maior4, respectivamente. Mulheres pretas tiveram risco de mortalidade por câncer de mama 10% maior do que as mulheres brancas5, o que é consistente com resultados de estu- dos anteriores que mostram que a prevalência de câncer de mama em estágio avançado no momento do diagnóstico foi maior para mulheres brasileiras pretas ou pardas (Renna-Junior et al., 2021; Silva et al., 2019). Além disso, o intervalo entre o diagnóstico e o início do tratamento é maior para mulheres negras, aumentando o risco de morte por câncer de mama (Cabral et al., 2019). Portanto, embora possíveis diferenças biológicas possam contribuir para as disparidades raciais encontradas, as barreiras de acesso à saúde decorrentes das desigualdades sociais e do racismo estrutural podem explicar melhor nossos resultados, o que corrobora estudos anteriores (Cabral et al., 2019; Coughlin, 2019, Renna-Junior et al., 2021; Williams; Lawrence; Davis, 2019). As profundas desigualdades raciais e sociais que marcam a so- ciedade brasileira resultam de um duro processo de colonização que subjugou as populações nativas indígenas e escravizou os negros afri- canos por mais de quatro séculos (Werneck, 2016). Isso tem afetado as condições de vida e saúde das populações pretas, pardas e indígenas por meio de diversas expressões de racismo (estrutural e institucional), que moldam as oportunidades de vida, os contextos residenciais e as dificuldade de acesso à saúde (Barber et al., 2018; Constante; Bastos, 2021), ampliando as diferenças raciais na saúde. A noção de intersec- cionalidade busca capturar as consequências estruturais de dinâmicas da interação entre dois ou mais eixos da subordinação (Akotirene, 2019) e é uma potente ferramenta para o estudo das desigualdades so- ciais. Usando uma abordagem interseccional na análise dos dados das mulheres da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros foi evidenciado que as desigualdades raciais na mortalidade por câncer do colo do útero foram mais acentuadas entre mulheres de baixa escolaridade e condi- ções de moradia mais precárias. 3 Razão de Mortalidade Padronizada (RMP) =1,80, IC 95%=1,39-2,33. 4 Mulheres de origem asiática (RMP=1,63, IC 95%=1,20-2,22), pardas (RMP=1,27, IC 95%=1,21- 1,33) e pretas (RMP=1,18, IC 95%=1,09-1,28) vs. mulheres brancas. 5 Mulheres pretas vs. mulheres brancas (RMP=1,10, IC 95%=1,04-1,17). 186 Capítulo 11 desafios metodológicos nos estudos sobre mortalidade por câncer na coorte de 100 milhões de brasileiros Em que pese as evidentes vantagens das análises de dados da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros para pesquisas em saúde, a vinculação de registros provenientes de diversas fontes (linkage) apresenta vários desafios. Especialmente por se tratar de um grande volume de dados, é necessário dispor de ferramentas eficientese assegurar que a vincu- lação seja precisa e sensível (Ali et al., 2019, Barbosa et al., 2020; Maia et al., 2017). Um dos principais desafios diz respeito à possibilidade de vieses decorrentes da perda de registros que não podem ser vinculados ou da sua vinculação incorreta (Harron et al., 2017). Essas dificuldades re- lacionam-se tanto ao processo de linkage quanto à qualidade dos dados originais das bases que estão sendo vinculadas, incluindo o sub-regis- tro e a subnotificação dos desfechos de saúde, bem como o preenchi- mento inadequado de covariáveis. Na Coorte de 100 Milhões de Brasileiros, para vincular sua linha de base aos programas de proteção social e às informações socioeco- nômicas do CadÚnico, foi efetuada a ligação determinística usando o Número de Identificação Social (NIS). O relacionamento da coorte com dados administrativos de saúde utiliza a ferramenta de vinculação não determinística Centre for Data and Knowledge Integration for Health – Record Linkage (Cidacs-RL), considerada inovadora e eficiente, por possuir melhor escalonamento, sensibilidade e velocidade de execução frente às demais plataformas disponíveis (Barbosa et al., 2020, Barreto et al., 2022). Em relação à qualidade dos dados originais, o sub-registro de óbitos, ou seja, aqueles que nem sequer foram registrados no Sis- tema de Informação de Mortalidade (SIM), tem diminuído ao longo do tempo, mas ainda ocorre em municípios brasileiros de regiões mais pobres, especialmente considerando óbitos nas faixas etárias extremas (Ichihara et al., 2022). Por outro lado, a subnotificação resulta da clas- sificação dos casos com os códigos garbage (GB), que são inespecíficos ou não correspondem à causa básica do óbito (Teixeira et al., 2021). Casos de câncer em geral são captados por serviços de saúde, e por esse motivo o diagnóstico costuma ser melhor do que em outras causas, 187Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... com implicações para o menor sub-registro e menos subnotificação nos sistemas de informações em saúde. Entretanto, não é incomum a classificação dos casos de câncer de colo do útero, como câncer uterino de porção não especificada (Sousa et al., 2016). O preenchimento das covariáveis não é geograficamente homogê- neo e tem variado ao longo do tempo. Os dados sobre raça/cor e escola- ridade, por exemplo, apresentam melhora no preenchimento ao longo dos anos (Costa et al., 2022, Souza et al.,2022), embora com distribuição desigual entre as regiões do país (Felix et al., 2012). Para lidar com esses múltiplos desafios, foram adotadas algumas medidas na constituição da população de estudo, com a delimitação do período a ser estudado e a exclusão de registros que indicavam incor- reção na vinculação dos dados, bem como a realização de análises de sensibilidade de modo a dimensionar a ocorrência de potenciais vieses de informação nos resultados. A linha de base da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros inclui indi- víduos inscritos no CadÚnico pela primeira vez, como candidatos a rece- ber algum benefício social, mesmo que não tenham sido contemplados. Informações sobre o recebimento do maior benefício social do Brasil, o PBF, só se tornaram disponíveis a partir de 2004. Soma-se a isso o fato de que, até 2003, havia muitos dados faltantes sobre condições socioeco- nômicas, especialmente a raça/cor e a escolaridade. Desse modo, foram consideradas como potencialmente elegíveis para os estudos realizados as mulheres adultas (com idade entre 18 e 99 anos) que se inscreveram no CadÚnico, entre 2004 e 2015 (último ano com dados de mortalidade disponíveis na ocasião). Foram excluídas aquelas cuja data de óbito foi anterior à data de arrolamento na Coorte de 100 Milhões de Brasileiros, o que indicava a possibilidade de erros de linkage (0,3%), e aquelas com dados faltantes para raça/etnia (4,8%), totalizando 20.665.005 mulheres na população de estudo. A completude das informações originais não é regionalmente uniforme, e municípios menores e/ou menos desenvolvidos frequente- mente apresentam qualidade inferior (Maia et al., 2017; Romero; Maia; Muzy, 2019). Para dimensionar o impacto disso nos resultados, pro- cedeu-se a análise de sensibilidade considerando apenas municípios brasileiros que apresentam alta cobertura de registro de óbitos (≥ 95%) e comparando esses resultados com aqueles obtidos a partir da totali- 188 Capítulo 11 dade dos municípios. A constatação de resultados semelhantes permi- tiu afastar a possibilidade desse tipo de viés de informação. Para mensurar o efeito da subnotificação de óbitos por câncer de colo do útero classificados como câncer uterino de porção não especifi- cada, restringimos a análise a mulheres com menos de 45 anos, uma vez que entre essas mulheres o câncer de corpo uterino é muito raro e, por- tanto, praticamente todos os casos de porção não especificada podem ser considerados como câncer de colo do útero. Os achados de análises nas quais o desfecho foi definido como “(CID-10 C53)” foram então com- parados com aqueles de análises em que o resultado foi definido como “câncer cervical (CID-10 C53)” ou “câncer de útero, parte não especifi- cada (CID-10 C55)”, tendo sido encontrados resultados semelhantes. Alguns limites são inerentes à constituição atual da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros e à disponibilidade de dados para a análise das desigualdades sociais na ocorrência dos cânceres de mama e de colo do útero. Não dispomos de dados sobre a incidência das neoplasias e, por- tanto, não é possível separar se os fatores socioeconômicos afetam o risco de adoecer, sobreviver e/ou morrer por essas causas, já que a mortalidade é afetada tanto pela incidência quanto pela sobrevivência. Também não dispomos de dados sobre fatores de risco mais proximais, tais como o histórico da vida sexual e reprodutiva e hábitos como o tabagismo. A coorte é relativamente jovem com grande proporção de participan- tes que ainda não atingiram as idades em que a incidência e a mortali- dade por câncer são mais altas. E ainda, como já mencionado, é restrita à metade mais pobre da população brasileira e, portanto, quaisquer gradientes socioeconômicos observados provavelmente serão mais fracos do que na população em geral. Esses limites poderão ser parcial e gradativamente superados à medida que outras bases sejam incorporadas e estejam disponíveis para análises futuras. 189Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... o impacto de programas sociais na ocorrência e nos fatores de risco de câncer de mama e de colo do útero: uma potencialidade a ser explorada Uma das principais aplicações da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros é para avaliar diferentes impactos dos programas sociais na ocorrência de variados desfechos de saúde. Diversos países em todo o mundo têm implementado programas de proteção social, particularmente aqueles com transferência de re- cursos financeiros a famílias em situação de extrema carência mate- rial. Esses programas têm a finalidade de aliviar a pobreza e romper o ciclo intergeracional de reprodução da miséria, promovendo o bem- -estar social. Alguns programas exigem o cumprimento de condiciona- lidades, tais como a utilização de serviços básicos de saúde, a matrícula e a frequência escolar de crianças e adolescentes das famílias beneficiá- rias, a presença em encontros organizados sobre saúde sexual e repro- dutiva, dentre outras. Outros programas são incondicionais e outros, ainda, são universais. Ao contribuir com a melhoria das condições de vida das camadas mais pobres da população, promovem a segurança alimentar, o consumo de bens e o acesso a serviços públicos básicos de saúde, educação e assistência social. São mútiplos os possíveis mecanismos de interferência dos progra- mas de proteção social na ocorrência dos cânceres de mama ou colo uterino e seus fatores de risco: mudanças nos padrões alimentares com acesso a alimentação saudável e/ou aumento da ingestão calóricae suas relações com o sobrepeso/obesidade; aumento da autonomia e indepen- dência financeira das meninas e mulheres, com efeito no autocuidado da saúde; na presença de condicionalidades de saúde, o maior contato com serviços de saúde e cuidados preventivos, incluindo atendimento ginecológico e rastreamento para o câncer de colo do útero e o câncer de mama; no sentido contrário, o cumprimento dessas mesmas condi- cionalidades, como responsabilidade exclusiva da mulher, pode reduzir o tempo para o próprio cuidado com a saúde (Mariano; Carloto, 2009). Isso motivou a realização de uma revisão sistemática sobre o tema protocolo (Gabrielli et al., 2024) de modo a identificar lacunas e emba- sar estudos futuros que avaliem o impacto do PBF na ocorrência dos cânceres de mama e de colo do útero e de seus fatores de risco e prote- 190 Capítulo 11 ção. Entre os 43 artigos selecionados pelos critérios previamente esta- belecidos pelo protocolo (Gabrielli et al., 2024), não foram localizados estudos de avaliação de impacto dos programas sociais sobre aqueles que foram considerados desfechos primários da revisão, como incidên- cia, sobrevivência ou mortalidade, evidenciando uma lacuna na litera- tura sobre o tema. No entanto, foram incluídos estudos do efeito de programas de proteção social nos desfechos secundários definidos como rastreio e fatores de risco para os canceres de mama e de colo do útero. Um exemplo disso é como meninas adolescentes de famílias bene- ficiárias de programas de transferência de renda se matriculam e fre- quentam mais a escola do que meninas de famílias não beneficiárias, mesmo quando o programa não exigia essa condicionalidade (Handa et al., 2015; Rosenberg et al., 2015). O resultado disso costuma ser a me- diação da escolarização sobre o adiamento da primeira relação sexual, do casamento e do primeiro filho, além do maior espaçamento entre as gestações, aumento do uso de preservativos e a redução da multi- parceria (Handa et al., 2014; Schaefer et al., 2020), podendo afetar favo- ravelmente fatores de risco do câncer do colo uterino relacionados ao aumento da exposição às Infecções Sexualmente Transmissíveis (ISTs), em particular ao Papilomavírus Humano (HPV), que se associa à ocor- rência de lesões intraepiteliais de alto grau (International Collabora- tion of Epidemiological Studies of Cervical Cancer, 2009). Inversamente, programas de transferência de renda, com a fina- lidade de compra de alimentos ou não, têm sido relacionados ao au- mento de obesidade em mulheres adultas, fator de risco reconhecido para a ocorrência de vários cânceres, em particular o câncer de mama (Santos et al., 2021; Zagorsky; Smith 2009). Apesar disso, vários autores têm demonstrado em estudos de boa qualidade que esses programas podem até reduzir o peso de suas beneficiárias (Almada; Tchernis 2018; Levasseur, 2019; Pérez-Lu et al., 2017). Dois estudos avaliaram o rastreio do câncer de colo do útero em participantes do PBF. O primeiro, um artigo que avaliou o Programa de Melhoria do Acesso e da Qualidade na Atenção Básica (PMAQ), estudou critérios de qualidade desse tipo de rastreio, mostrando que as mulhe- res do PBF apresentaram maior acesso a esse tipo de exame e foram melhor orientadas quanto ao procedimento e seus resultados (Barcelos 191Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... et al., 2017). O segundo, utilizando dados do inquérito telefônico Vigi- tel, apontou que as beneficiárias do PBF fizeram menos exame preven- tivo de colo do útero do que as mulheres da população em geral, mas nessa análise não foi feito qualquer ajuste, o que terminou por deixar os dois grupos não comparáveis, uma vez que as mulheres do PBF têm menor renda e menor escolaridade, além de habitar as regiões mais pobres do país (Malta et al., 2020). Já foram observados efeitos que ultrapassaram a população-alvo dos programas, atingindo também pessoas que não recebem o bene- fício, mas que residem na mesma localidade. Foi o caso do aumento da demanda por exames preventivos do câncer de colo por mulheres não beneficiárias do Programa de Educação, Saúde e Alimentação (Pro- gresa), programa de transferência condicional de renda do México, em vilas onde foi implementado programa com essa condicionalidade (Avitabile, 2021). Estudos têm mostrado que as condicionalidades de saúde impostas pelo PBF aumentam o contato das mulheres beneficiárias com os ser- viços de saúde, propiciando o enfrentamento das barreiras de acesso a esses serviços e facilitando o cumprimento de estratégias de prevenção (Silva; Paes, 2019). No entanto, ainda há lacunas do conhecimento quanto ao im- pacto dos programas de proteção social sobre desfechos relacionados aos dois principais cânceres das mulheres, o câncer de mama e o de colo do útero. Essas lacunas apontam a necessidade de mais estudos para melhor avaliar o rastreio dessas doenças, mas também verificar o efeito dos programas sociais sobre a incidência, o estágio ao diagnós- tico, a sobrevivência e a mortalidade por esses dois cânceres. De qualquer modo, há motivos para supor que adicionar às con- dicionalidades do PBF exames de rastreio, em particular a detecção precoce do câncer de colo do útero, mas talvez também a mamografia, dentro do que preconiza o MS, teria o potencial de aumentar a co- bertura desses exames, com o consequente aumento do diagnóstico e tratamento precoces. Outra sugestão possível seria a adição da vacina contra o HPV no calendário infantil de vacinação, que tem o cumpri- mento já incluído nas condicionalidades de saúde (hoje são exigidas apenas as vacinas indicadas até os sete anos de idade). Essas ações em conjunto, em última análise, podem diminuir a mortalidade por essas doenças que acometem principalmente as mulheres mais vulneráveis. 192 Capítulo 11 comentários finais Os resultados dos nossos estudos têm evidenciado a relação entre de- sigualdades sociais e risco de morte por neoplasias entre mulheres da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros. Os determinantes sociais das neoplasias têm sido investigados por nós com diferentes recortes, con- siderando as diferenças geográficas, raciais e socioeconômicas. Esses achados somam-se aos de estudos anteriores e avançam ao adotar uma perspectiva interseccional de gênero, raça/etnia e posição social e com- binar indicadores individuais e contextuais. A revisão sistemática sobre impacto de programas sociais como o PBF na ocorrência dos cânceres de mama e de colo do útero evidenciou lacunas que poderão inspirar estudos futuros, especialmente em países de baixa e média renda, e análises futuras dos dados da Coorte de 100 Milhões de Brasileiros. Sendo esta uma coorte dinâmica, a incorporação de dados mais recentes, com períodos mais longos de follow-up e bases de dados adicionais, dispondo de novas variáveis explanatórias e de desfechos, pode permitir ampliar os estudos sobre o câncer de colo do útero e de mama, bem como realizar estudos científicos sobre outros tipos de câncer de relevância epidemiológica na população brasileira. agradecimento A Ana Clara Campos e Greice M. S. Menezes. referências AKOTIRENE, C. Interseccionalidade. São Paulo: Pólen Produção Editorial, 2019. ALI, M. S. et al. Administrative data linkage in Brazil: potentials for health technology assessment. Frontiers in pharmacology, Lausanne, v. 10, n. 984, p. 1-20, 2019. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih. gov/articles/PMC6768004/. Acesso em: 2 ago. 2023. ALMADA, L. N.; TCHERNIS, R. Measuring effects of SNAP on obesity at the intensive margin. Economics & Human Biology, New York, n. 31, 193Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... p. 150-163, 2018. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/ science/article/pii/S1570677X17302253. Acesso em: 2 ago. 2023. ALVES, F. J. O. et al. Association of Conditional Cash Transfers With Maternal Mortality Using the 100 Million Brazilian Cohort. JAMA Network Open, Chicago, v. 6, n. 2, p.1-14, 2023. Disponível em: https:// pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36821115/#:~:text=Conclusions%20and%20 relevance%3A%20This%20cross,in%20the%20most%20vulnerable%20 groups. Acesso em: 2 ago. 2023. ALVES, M. N. T. et al. Determinants of Lack of Access to Treatment for Women Diagnosed with Breast Cancer in Brazil. International Journal of Environmental Research and Public Health, [s. l.], v. 19, n. 13, p. 1-9, 2022. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35805293/. Acesso em: 2 ago. 2023. AVITABILE, C. Spillovers and Social Interaction Effects in the Demand for Preventive Healthcare: Evidence from the PROGRESA program. Journal of Health Economics, Amsterdam, v. 79, p. 1-17, 2021. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S0167629621000680. Acesso em: 2 ago. 2023. AZEVEDO E SILVA, G. et al. The fraction of cancer attributable to ways of life, infections, occupation, and environmental agents in Brazil in 2020. PLoS One, San Francisco, v. 11, n. 2, p. 1-13, 2016. Disponível em: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal. pone.0148761. Acesso em: 2 ago. 2023. BARBER, S. et al. At the intersection of place, race, and health in Brazil: Residential segregation and cardio-metabolic risk factors in the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil). Social Science and Medicine, Oxford, v. 199, p. 67-76, 2018. Disponível em: https://www. sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953617303489. Acesso em: 2 ago. 2023. BARBOSA, G. C. et al. CIDACS-RL: a novel indexing search and scoring- based record linkage system for huge datasets with high accuracy and scalability. BMC medical informatics and decision making, London, v. 20, n. 1, p. 1-13, 2020. Disponível em: https://bmcmedinformdecismak. biomedcentral.com/articles/10.1186/s12911-020-01285-w. Acesso em: 2 ago. 2023. 194 Capítulo 11 BARBOSA, I. R. et al. Regional inequalities in cervical cancer mortality in Brazil: trends and projections through to 2030. Ciência e Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, v. 21, n. 1, p. 253-262, 2016. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csc/a/4fPmhjY8gB6pY8TsfKyBkjx/?format=pdf&la ng=pt. Acesso em: 2 ago. 2023. BARCELOS, M. R. B. et al. Quality of cervical cancer screening in Brazil: external assessment of the PMAQ. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 51, n. 67, p. 1-13, 2017. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csc/a/ 4fPmhjY8gB6pY8TsfKyBkjx/?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 2 ago. 2023. BARRETO, M. L. et al. Cohort profile: the 100 million Brazilian cohort. International Journal of Epidemiology, Oxford, v. 51, p. 2, p. 27-38, 2022. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csc/a/4fPmhjY8gB6pY8TsfKyBkjx/ ?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 2 ago. 2023. CABRAL, A. L. L. V. et al. Social vulnerability and breast cancer: differentials in the interval between diagnosis and treatment of women with different sociodemographic profiles. Ciência e Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, v. 24, p. 613-622, 2019. Disponível em: https:// www.scielo.br/j/csc/a/z5mz8Tp7w56HXHycNX6pdZp/?lang=en. Acesso em: 2 ago. 2023. CONSTANTE, H. M.; BASTOS, J. L. Mapping the Margins in Health Services Research: How Does Race Intersect With Gender and Socioeconomic Status to Shape Difficulty Accessing HealthCare Among Unequal Brazilian States?. International Journal of Health Services, Amityville, v. 51, n. 2, p. 155-166, 2021. Disponível em: https://journals. sagepub.com/doi/10.1177/0020731420979808/. Acesso em: 2 ago. 2023. COSTA, A. C. d. O. et al. Análise da qualidade da informação sobre óbitos por neoplasias no Brasil, entre 2009 e 2019. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 25, p. 1-12, 2022. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepid/a/ SbKLt6DLJWCJmmCyF55pFzB/?format=pdf&lang=p. Acesso em: 2 ago. 2023. COUGHLIN, S. S. Social determinants of breast cancer risk, stage, and survival. Breast cancer research and treatment, The Hague, v. 177, n. 3, p. 537-548, 2019. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/31270761/. Acesso em: 2 ago. 2023. 195Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... SILVA, I. dos S. et al. Ethnoracial and social trends in breast cancer staging at diagnosis in Brazil, 2001-14: a case only analysis. The Lancet, London, v. 7, n. 6, p. 784-797, 2019. Disponível em: https://www. thelancet.com/journals/langlo/article/PIIS2214-109X(19)30151-2/fulltext. Acesso em: 2 ago. 2023. FALCÃO, I. R. et al. Evaluating the effect of Bolsa Familia, Brazil’s conditional cash transfer programme, on maternal and child health: a study protocol. PloS one, San Francisco, v. 17, n. 5, p. 1-14, 2022. Disponível em: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/ journal.pone.0268500. Acesso em: 2 ago. 2023. FELIX, J. D. et al. Avaliação da completude das variáveis epidemiológicas do Sistema de Informação sobre Mortalidade em mulheres com óbitos por câncer de mama na Região Sudeste: Brasil (1998 a 2007). Ciência e Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, v. 17, p. 945-953, 2012. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csc/a/5fppnk5cNn3tTDbXgScL8wk/ abstract/?lang=pt. Acesso em: 2 ago. 2023. FULTZ, E.; J. FRANCIS, J. Cash transfer programmes, poverty reduction and empowerment of women: a comparative analysis: experiences from Brazil, Chile, India, Mexico and South Africa. [S. l.]: International Labour Organization, 2013. GABRIELLI, L. et al. Do social protection programmes affect the burden of breast and cervical cancer? A systematic review. Health Policy OPEN, p. 100122, 2024. Disponível em https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S2590229624000078. Acesso em 2 fev. 2025. GIRIANELLI, V. R.; GAMARRA, C. J.; SILVA, G. A. e. Os grandes contrastes na mortalidade por câncer do colo uterino e de mama no Brasil. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 48, p. 459-467, 2014. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csc/a/5fppnk5cNn3tTDbXgScL8wk/ abstract/?lang=pt. Acesso em: 2 ago. 2023. GÓES, E. F. et al. The intersection of race/ethnicity and socioeconomic status: inequalities in breast and cervical cancer mortality in the 100 million Brazilian cohort. Ethnicity and Health, London, v. 29, n. 1, p. 46-61, 2023. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/37642313/. Acesso em: 2 ago. 2023. 196 Capítulo 11 GUIMARÃES, J. M. N. et al. Income Segregation, Conditional Cash Transfers, and Breast Cancer Mortality Among Women in Brazil. JAMA Network Open, Chicago, v. 7, n. 1, p. 1-12, 2024. Disponível em: https:// pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38270952/. Acesso em: 2 ago. 2023. HANDA, S. et al. The government of Kenya’s cash transfer program reduces the risk of sexual debut among young people age 15-25. PLoS One, San Francisco, v. 9, n. 1, 2014. Disponível em: https://pmc.ncbi. nlm.nih.gov/articles/PMC3893206/. Acesso em: 2 ago. 2023. HANDA, S. et al. Impact of the Kenya Cash Transfer for Orphans and Vulnerable Children on early pregnancy and marriage of adolescent girls. Social Science and Medicine, Oxford, v. 141, p. 36-45, 2015. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26246032/. Acesso em: 2 ago. 2023. HARRON, K. et al.Challenges in administrative data linkage for research. Big data & society, London, v. 4, n. 2, p. 1-12, 2017. Disponível em: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2053951717745678. Acesso em: 2 ago. 2023. ICHIHARA, M. Y. et al. Mortality inequalities measured by socioeconomic indicators in Brazil: a scoping review. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 56, n. 85, p. 1-16, 2022. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rsp/a/ WCXNhXShvGgxqhvH9dPYmCM/?format=pdf&lang=e. Acesso em: 2 ago. 2023. INTERNATIONAL COLLABORATION OF EPIDEMIOLOGICAL STUDIES OF CERVICAL CANCER. Cervical carcinoma and sexual behavior: collaborative reanalysis of individual data on 15,461 women with cervical carcinoma and 29,164 women without cervical carcinoma from 21 epidemiologicalstudies. Cancer Epidemiology, Biomarkers & Prevention, Philadelphia, v. 18, n. 4, p. 1060-1069, 2009. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19336546/. Acesso em: 2 ago. 2023. KAZEMI, S. et al. Social Determinants of Health in Cervical Cancer. Health Education and Health Promotion, Boston, v. 9, n. 4, p. 357-363, 2021. Disponível em: https://hehp.modares.ac.ir/article-5-53346-en.html. Acesso em: 2 ago. 2023. KRIEGER, N. E. et al. Cancer stage at diagnosis, historical redlining, and current neighborhood characteristics: Breast, cervical, lung, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38270952/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38270952/ 197Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... and colorectal cancers, Massachusetts, 2001-2015. American Journal of Epidemiology, Baltimore, v. 189, n. 10, p. 1065-1075, 2020. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32219369/. Acesso em: 2 ago. 2023. LAGARDE, M.; HAINES, A.; PALMER, N. Conditional cash transfers for improving uptake of health interventions in low-and middle-income countries: a systematic review. Jama, Rio de Janeiro, v. 298, n. 16, p. 1900-1910, 2007. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm. nih.gov/17954541/. Acesso em: 2 ago. 2023. LEVASSEUR, P. Can social programs break the vicious cycle between poverty and obesity? Evidence from urban Mexico. World Development, Oxford, v. 113, p. 143-156, 2019. Disponível em: https://www. sciencedirect.com/science/article/pii/S0305750X18303279. Acesso em: 2 ago. 2023. LOTUFO, P. A. Cardiovascular and cancer mortality in Brazil from 1990 to 2017. Sao Paulo Medical Journal, São Paulo, v. 13, p. 107-111, 2019. Disponível em: https://www.scielo.br/j/spmj/a/ FLKZBr4R8Tj6WSJBX98bpfC/?format=pdf&lang=en. Acesso em: 2 ago. 2023. LUCAS, A. D. P. et al. The intergenerational relationship between conditional cash transfers and newborn health. BMC public health, London, v. 22, n. 1, p. 1-12, 2022. Disponível em: https:// bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12889-022- 12565-7. Acesso em: 2 ago. 2023. LUNINGHAM, J. M. et al. Association of Race and Area Deprivation With Breast Cancer Survival Among Black and White Women in the State of Georgia. Jama, Rio de Janeiro, v. 5, n. 10, p. 1-15, 2022. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36306134/. Acesso em: 2 ago. 2023. MACHADO, D. B. et al. Relationship between the Bolsa Família national cash transfer programme and suicide incidence in Brazil: aquasi-experimental study. PLoS Medicine, San Francisco, v. 19, n. 5, p. 1-17, 2022. Disponível em: https://journals.plos.org/plosmedicine/ article?id=10.1371/journal.pmed.1004000. Acesso em: 2 ago. 2023. MAIA, L. T. de S. et al. Use of linkage to improve the completeness of the SIM and SINASC in the Brazilian capitals. Revista de Saúde Pública, 198 Capítulo 11 São Paulo, v. 51, p. 1-13 2017. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ rsp/a/4NbsJJxpzZYRc4LWfhDj66R/?lang=en. Acesso em: 2 ago. 2023. MALTA, D. C. et al. Mulheres e avaliação das desigualdades na distribuição de fatores de risco de doenças crônicas, Vigitel 2016-2017. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 23, p. 1-16, 2020. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepid/a/ BfGkjTnQK9bMk4b4v5xdL6B/?format=pdf&lang=en. Acesso em: 2 ago. 2023. MALTA, D. C. et al. Prevalência de fatores de risco e proteção para doenças crônicas não transmissíveis em adultos residentes em capitais brasileiras, 2013. Epidemiologia e Serviços de Saúde, Brasília, DF, v. 24, p. 373-387, 2015. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ress/ a/6GMVmr3DyNwdDKqXcDgz5Fv/. Acesso em: 2 ago. 2023. MARIANO, S. A.; CARLOTO, C. M. Gênero e combate à pobreza: Programa Bolsa Família. Revista Estudos Feministas, Salvador, v. 17, p. 901-908, 2009. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ref/a/8MqwKGB KhNYpn4C4gss5Rkm/?lang=pt. Acesso em: 2 ago. 2023. MARINHO, F. et al. Burden of disease in Brazil, 1990-2016: a systematic subnational analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. The Lancet, London, v. 392, n. 10149, p. 760-775, 2018. Disponível em: https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140- 6736(18)31221-2/fulltext. Acesso em: 2 ago. 2023. MEIRA, K. C. et al. Análise de efeito idade-período-coorte na mortalidade por câncer de mama no Brasil e regiões. Revista Panamericana de Salud Pública, Washington, D.C., v. 37, p. 402-408, 2015. Disponível em: https://www.scielosp.org/pdf/rpsp/2015.v37n6/402-408/pt. Acesso em: 2 ago. 2023. MENICUCCI, T. S;. GOMES, S. Políticas sociais: conceitos, trajetórias e a experiência brasileira. Rio de Janeiro: Fiocruz, 2018. NERY, J. S. et al. Effect of Brazil’s conditional cash transfer programme on tuberculosis incidence. The international journal of tuberculosis and lung disease, Paris, v. 21, n. 7: 7, p. 90-796, 2017. Disponível em: https:// pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28633704/ Acesso em: 2 ago. 2023. NOGUEIRA, L. R.;. KLUTHCOVSKY, C. G. C. Análise da mortalidade por câncer de mama no Brasil e regiões, 2005 a 2019. Research, Society and 199Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... Development, Madison, v. 11, n. 9, p. 1-9, 2022. Disponível em: https:// rsdjournal.org/index.php/rsd/article/download/31628/27087/360198. Acesso em: 2 ago. 2023. PÉREZ-LU, J. E. et al. Health effects of ‘Juntos’, a conditional cash transfer programme in Peru. Maternal & child nutrition, [s. l.], v. 13, n. 3, p. 1-14, 2017. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/ PMC6866111/#:~:text=Participants%20who%20were%20offered%20 the,and%20acute%20malnutrition%20in%20children. Acesso em: 2 ago. 2023. PESCARINI, J. M. et al. Conditional cash transfer program and leprosy incidence: analysis of 12.9 million families from the 100 Million Brazilian Cohort. American Journal of Epidemiology, Baltimore, v. 189, n. 12, p. 1547-1558, 2020. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/32639534/. Acesso em: 2 ago. 2023. PESCARINI, J. M. et al. Impact of Brazil’s Bolsa Família Programme on cardiovascular and all-cause mortality: a natural experiment study using the 100 Million Brazilian Cohort. International Journal of Epidemiology, Oxford, v. 51, n. 6, p. 847-186, 2022. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36172959/. Acesso em: 2 ago. 2023. RAMOS, D. et al. Conditional cash transfer program and child mortality: A cross-sectional analysis nested within the 100 Million Brazilian Cohort. PLoS Medicine, San Francisco, v. 18, n. 9, 2021. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34582433/. Acesso em: 2 ago. 2023. RENNA-JUNIOR, N. L. et al. Ethnic, racial and socioeconomic disparities in breast cancer survival in two Brazilian capitals between 1996 and 2012. Cancer Epidemiology, Philadelphia, v. 75, p. 1-8, 2021. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34700284/. Acesso em: 2 ago. 2023. ROMERO, D. E.; MAIA, L.; MUZY, J. Tendência e desigualdade na completude da informação sobre raça/cor dos óbitos de idosos no Sistema de Informações sobre Mortalidade no Brasil, entre 2000 e 2015. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 35, n. 12, p. 1-13, 2019. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34700284/. Acesso em: 2 ago. 2023. 200 Capítulo 11 ROSENBERG, M. et al. Relationship between receipt of a social protection grant for a child and second pregnancy rates among South African women: a cohort study. PloS One, San Francisco, v. 10, n. 9, p. 1-12, 2015. Disponível em: https://journals.plos.org/plosone/ article?id=10.1371/journal.pone.0137352. Acesso em: 2 ago. 2023. SANTOS, M. P.; TURNER, B.; CHAPARRO, M. P. The double burden of malnutrition in Peru: an update with a focus on social inequities. The American Journal of Clinical Nutrition, New York, v. 113, n. 4, p. 865-873, 2021. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33564875/. Acesso em: 2 ago. 2023. SCHAEFER, R. et al. Spillover HIVprevention effects of a cash transfer trial in East Zimbabwe: evidence from a cluster-randomised trial and general-population survey. BMC public health, London, v. 20, n. 1, p. 1-20, 2020. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/33564875/. Acesso em: 2 ago. 2023. SILVA, E. S. D. A. de; PAES, N. A. Bolsa Família Programme and the reduction of child mortality in the municipalities of the Brazilian semiarid region. Ciência e Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, v. 24, p. 623-630, 2019. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csc/a/7DQsCT6mv7rrFhySL Cd3cgt/?lang=en. Acesso em: 2 ago. 2023. SINGH, G. K.; AZUINE, R. E.; SIAHPUSH, M. Global inequalities in cervical cancer incidence and mortality are linked to deprivation, low socioeconomic status, and human development. International Journal of MCH and AIDS, [s. l.], v. 1, n. 1, p. 17-30, 2012. Disponível em: https:// pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27621956/. Acesso em: 2 ago. 2023. SOUSA, A. M. V. de et al. Mortalidade por câncer do colo do útero no estado do Rio Grande do Norte, no período de 1996 a 2010: tendência temporal e projeções até 2030. Epidemiologia e Serviços de Saúde, Brasília, DF, v. 25, p. 311-322, 2016. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ress/a/ KHK6ZkxQzTddxdJxbFTsTHP/. Acesso em: 2 ago. 2023. SOUZA, B. da S. N. de et al. Tendência da incompletude dos registros de óbitos por câncer do Sistema de Informação sobre Mortalidade em Mato Grosso, Brasil, 2000 a 2016. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 25, p. 1-3, 2022. Supl. 1. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ ress/a/KHK6ZkxQzTddxdJxbFTsTHP/. Acesso em: 2 ago. 2023. 201Câncer de colo do útero e de mama em 20 milhões de... SUNG, H. et al. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA: a cancer journal for clinicians, [s. l.], v. 71, n. 3, p. 209-249, 2021. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33538338/. Acesso em: 2 ago. 2023. TEIXEIRA, R. A. et al. Mortalidade por causas garbage nos municípios brasileiros: diferenças nas estimativas de taxas pelos métodos direto e Bayesiano de 2015 a 2017. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 24, p 1-14, 2021. Supl. 1. Disponível em: https://www.sc2 ago. 2023. ielo.br/j/rbepid/a/wxS3kd4ynmDwKjjg8ywT6rF/?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 2 ago. 2023. VOS, T. et al. Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet, London, v. 396, n. 10258, p. 204-1222, 2020. Disponível em: https://www.thelancet.com/ journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30925-9/fulltext. Acesso em: 2 ago. 2023. WERNECK, J. Institutional racism and black population health. Saúde e Sociedade, São Paulo, v. 25, p. 535-549, 2016. Disponível em: https:// www.revistas.usp.br/sausoc/article/view/123044. Acesso em: 2 ago. 2023. WILLIAMS, D. R.; COLLINS, C. Racial residential segregation: a fundamental cause of racial disparities in health. Public Health Reports, Rockville, v. 116, n. 5, p. 404, 2001. Disponível em: https://pmc.ncbi. nlm.nih.gov/articles/PMC1497358/. Acesso em: 2 ago. 2023. WILLIAMS, D. R.; LAWRENCE, J. A.; DAVIS, B. A. Racism and health: evidence and needed research. Annual Review of Public Health, Palo Alto, v. 40, p. 105-125, 2019. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/30601726/. Acesso em: 2 ago. 2023. ZAGORSKY, J. L.; P. K. SMITH, P. K. Does the US Food Stamp Program contribute to adult weight gain?. Economics & Human Biology, New York, v. 7, n. 2, p. 246-258, 2009. Disponível em: https://users.ssc.wisc. edu/~gwallace/Papers/Debono,%20Ross,%20&%20Berrang-Ford%20 (2012).pdf. Acesso em: 2 ago. 2023. 203 12 Percepções e experiências do compartilhamento e vinculação de dados administrativos para pesquisa e políticas públicas no Brasil Bethânia de Araújo Almeida Denise Moraes Pimenta introdução Dados pessoais são tradicionalmente utilizados em pesquisas científi- cas, particularmente nas ciências da saúde e ciências sociais. Nos úl- timos anos, com a intensificação da quantidade e variedade de dados gerados e de sua ampla circulação, apoiadas por tecnologias digitais cada vez mais potentes e especializadas, discussões acerca do acesso e reutilização de dados contendo informações pessoais se tornaram cada vez mais frequentes. No contexto do trabalho desenvolvido no Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs/Fiocruz Bahia), que integra dados para responder a perguntas complexas, principalmente dados administrativos1 e da entrada em vigor da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD)2, foi concebida e conduzida a pesquisa “Percep- ções e experiências sobre compartilhamento e vinculação de dados para pesquisa e avaliação de políticas públicas na área da saúde”. 1 Dados administrativos são dados coletados quando o cidadão interage com o governo, e são utilizados com diferentes propósitos, como administração de programas e prestação de serviços à sociedade. 2 Sancionada em 2018 e vigência a partir de 2021, Lei nº 13.709/2018. Ver em: http://www. planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm 204 Capítulo 12 Em virtude da integração de dados administrativos se mostrar um recurso importante para estudos de base populacional na área da saúde, por viabilizar a correlação de dados a nível individual de distin- tas fontes para entender a distribuição e os determinantes dos eventos e estados de saúde de grupos específicos ou de populações inteiras, o Cidacs estruturou um complexo sistema de gerenciamento de dados com dispositivos de segurança da informação, ética e privacidade. A plataforma de dados do Cidacs foi criada com o objetivo de prio- rizar a proteção dos direitos dos titulares dos dados e o interesse pú- blico da pesquisa em saúde voltada à busca por respostas e evidências para melhorar as condições de vida da população brasileira. A integra- ção das bases de dados e o acesso aos dados integrados ocorrem em ambiente controlado e seguro sob determinados termos e condições, em conformidade com a finalidade da cessão das bases de dados, que se relaciona a estudos de saúde pública (Barreto et al., 2019). A despeito da necessidade de dados individualizados para viabi- lizar a aplicação de técnicas de vinculação entre diferentes bases de dados (record linkage), esses processos não buscam informações ao nível individual, mas padrões, regularidades significativas que emergem das correlações entre os dados para auxiliar na geração de novos conhe- cimentos e na busca por respostas para problemas relacionados aos determinantes sociais da saúde, por exemplo. No que tange à LGPD, esta visa proteger os direitos fundamentais de liberdade e de privacidade e o livre desenvolvimento da persona- lidade da pessoa natural. Considerada um marco na regulamentação da proteção de dados pessoais no Brasil, essa lei abarca de forma espe- cífica o acesso, o tratamento e o uso de dados pessoais para pesquisa acadêmica e estudos em saúde pública (artigos 4, 7, 11 e 13). A LGPD prevê que dados pessoais e sensíveis devem ser tratados de forma legal, justa e transparente, no que tange aos titulares dos dados, buscando mitigar potenciais riscos em relação aos seus direitos e liberdades. Para tal, estabelece uma série de requisitos para que esses dados possam ser legitimamente tratados e aponta limites que devem ser observados no seu tratamento. Ao considerarmos que o acesso e a integração de dados admi- nistrativos apresentam muitos desafios, notadamente éticos, legais e sociais, o estudo direcionou especial atenção ao compartilhamento e 205Percepções e experiências do compartilhamento e vinculação... vinculação de dados administrativospara pesquisa científica e avalia- ção de políticas públicas. metodologia Optou-se pela entrevista semiestruturada como a técnica mais ade- quada para a condução do estudo, visto que essa forma garante a exis- tência de uma estrutura base que conta com roteiros de perguntas, mas, ao mesmo tempo, permite a flexibilidade necessária a um estudo exploratório que se que constrói e se adapta na medida do próprio con- tato com os interlocutores e das questões que emergem desse encontro. Por ser um tema novo de investigação, com muitas lacunas para a sua compreensão, particularmente no Brasil, os participantes foram escolhidos a partir de características diversas, objetivando garantir uma variedade de impressões. A pesquisa teve início no segundo se- mestre de 2020, sob o signo da pandemia da covid-19. Entrevistas que, a princípio, foram pensadas para serem, em sua maioria, presenciais, tiveram que ser repensadas e adaptadas para o formato remoto, o que não se deu sem desafios e percalços na medida em que o acesso à internet e a qualidade da conexão não são padroni- zados, o que atingiu diretamente muitos dos entrevistados. amostra A princípio, a amostra foi desenhada com 25 participantes, no en- tanto, devido aos desafios impostos pela pandemia, foi redesenhada com a participação de 15 entrevistados(as) e ampliada em termos de diversidade. Inicialmente, a intenção era entrevistar pacientes, beneficiários de programas sociais, gestores de políticas públicas e pesquisadores que atuam na área de saúde. No entanto, a partir da percepção da pró- pria complexidade do tema, optou-se pela expansão das características dos pesquisadores entrevistados. Dessa forma, a amostra da pesquisa contou também com pesqui- sadores das áreas da educação, da ciência da computação, das ciências 206 Capítulo 12 sociais e de patrimônio e história, dentre eles, uma pesquisadora indí- gena e outra quilombola. Os sujeitos entrevistados se dividiram em três grupos: quatro ti- tulares de dados (pacientes e beneficiários de programas sociais), oito pesquisadores e três gestores com experiência em políticas públicas nas áreas de saúde e proteção social. Por fim, é importante dizer que, para garantir a diversidade e evitar vieses na pesquisa, desenhou-se, a priori, o perfil esperado para os participantes – sendo a diversidade um dos principais parâmetros norteadores para a composição da amostra. Para condução das entrevistas semiestruturadas foram construí- dos roteiros específicos para cada grupo de entrevistados, três ao todo. Ao fim das 15 entrevistas, foram mais de 24 horas de gravação de áudio e vídeo e mais de 540 páginas transcritas, analisadas e comparadas. Por meio do material analisado, foi possível encontrar padrões sobre temas que subsidiaram o mapeamento das principais categoriais sociais que emergiram a partir das análises comparadas das entrevistas. promoção de sensibilização e literacia Durante o desenvolvimento da própria pesquisa, de acordo com os achados, percebeu-se a necessidade da elaboração de materiais para promover sensibilização e literacia sobre o tema. Com esse intuito, conteúdos foram elaborados e postados semanalmente nas mídias so- ciais do Cidacs por dois meses para chamar a atenção de diferentes públicos sobre a importância dos dados em nossas vidas. As postagens apresentam definições, conceitos, cenários de utili- zação e reflexões acerca do uso de dados pessoais e sensíveis para fins de pesquisa e de políticas públicas em aderência à LGPD e regulamen- tações voltadas à ética em pesquisa que envolve seres humanos. Os conteúdos e a diagramação das postagens foram pensados para tornar o material atrativo para diferentes públicos, sem perder a pro- fundidade que o tema requer. Todo o conteúdo elaborado e postado nas redes sociais (Facebook, Instagram, Twitter e WhatsApp) encontra-se disponível no site do Cidacs3 para ser livremente utilizado. 3 O material produzido está disponível para download e livre utilização no site do Cidacs: https:// cidacs.bahia.fiocruz.br/2021/11/24/material-do-projeto-seus-dados-contam-e-fazem-historia. https://cidacs.bahia.fiocruz.br/2021/11/24/material-do-projeto-seus-dados-contam-e-fazem-historia https://cidacs.bahia.fiocruz.br/2021/11/24/material-do-projeto-seus-dados-contam-e-fazem-historia 207Percepções e experiências do compartilhamento e vinculação... limitações do estudo Estudos de caráter qualitativo tendem a ter limitado potencial de generalização devido ao reduzido tamanho das amostras e de sua re- presentatividade. Contudo, ao selecionarmos participantes com ca- racterísticas específicas, a amostra foi cuidadosamente pensada para captar diversas experiências e percepções relativas ao tema. Portanto, os achados do estudo são indicadores importantes de pontos de vista que poderão ser utilizados para informar e ampliar discussões e a par- ticipação da sociedade no que concerne ao compartilhamento e vin- culação de dados contendo informações pessoais com finalidades de pesquisa e de políticas públicas. resultados e discussões As categorias que se sobressaíram na análise do material produzido no estudo são Documentos e Cidadania; Privacidade, Consentimento e Ética; questões como estigma, medo, ganhos e facilidades foram agru- padas, tratadas e analisadas como Riscos versus Benefícios; e, por fim, Transparência, Confiança e Governança de Dados. Documentos e Cidadania Quando nos referimos a dados pessoais, alguns dos nossos entrevis- tados fizeram menção aos documentos, como carteira de identidade – antigamente chamada de Registro Geral (RG) – e Cadastro de Pessoa Física (CPF), que no país representam valores e mesmo direitos à cida- dania nas suas dimensões civis, políticas e sociais. É por meio da documentação, do registro civil que o indivíduo existe oficialmente para que possa ter acesso a direitos. O registro de nasci- mento é o início desse reconhecimento4, que se relaciona diretamente com a ideia de dignidade humana. 4 De acordo com a Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílio (PNAD), conduzida pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) em 2015, mais de 3 milhões de bra- sileiros não possuem certidão de nascimento. Pessoas invisíveis para o Estado e para a sociedade, inexistentes nas estatísticas e nas políticas públicas, privadas de exercer direitos básicos como acesso à saúde e educação. Ver em: Longuinho (2021). 208 Capítulo 12 No Brasil, existem vários tipos de documentos para identificar civilmente uma pessoa, pois ainda não há no país um registro com número de identificação unificado, que reúna de forma integrada as informações necessárias à vida civil. É fundamental pontuar que a identificação civil no Brasil possui um histórico relacionado à polícia e aos serviços de segurança nacio- nais. Desse modo, se, por um lado, a identificação civil confere cida- dania aos indivíduos, por outro lado, pode constranger e intimidar, principalmente aqueles que se encontram em camadas vulnerabiliza- das da população. Essa relação é indispensável para compreendermos como titulares de dados, usuários/beneficiários de programas sociais e também gestores de políticas públicas percebem e vivenciam o acesso aos dados dos cidadãos que estão sob a custódia do Estado. Beneficiários de programas sociais governamentais demonstra- ram maior temor em relação ao processamento de seus dados pelo Estado do que por grandes empresas de tecnologia, o que é justificá- vel se pensarmos que é a relação com o Estado que confere cidadania ao indivíduo, garantindo a liberdade e o acesso a direitos, com seus contornos jurídicos amparados pela Constituição e contornos socioló- gicos. Adicionalmente à incerteza do uso de seus dados pelo governo, também indicaram omissão de certos dados ao realizar determinado cadastro por receio de sofrer prejuízos. Portanto, o mesmo aparato que pode conferir acesso a direitos, dependendo do caso, poderá gerar des- confiança, medo e insegurança aostitulares dos dados. Nesse sentido, a coleta e o processamento de dados pessoais e sensíveis não se situam em um espaço a-histórico, habitam um ter- reno permeado pela interseccionalidade e todas as consequências que esses cruzamentos (raça, gênero, classe, capacidade física, localização geográfica, religiosidade, orientação sexual, dentre outros marcadores sociais) podem causar na vida de indivíduos e grupos, aspectos que produzem receios na população, particularmente daqueles que mais necessitam acessar programas sociais que visam a equidade, que é pau- tada pela busca por justiça social. Gestores de políticas públicas, diante das inúmeras desigualda- des sociais do Brasil, mostraram-se preocupados e também responsá- veis pela promoção e garantia da segurança dos dados dos cidadãos, principalmente dos que estão em situação de vulnerabilidade social. 209Percepções e experiências do compartilhamento e vinculação... Reconhecem a existência de conflito de interesses acerca do acesso e finalidades de utilização dos dados dos cidadãos, principalmente de participantes de programas de assistência social, notadamente de pro- gramas de transferência de renda. A sociedade tem um conceito de preservação e defesa da privacidade de uma par- cela da sociedade, quando é pobre, esse conceito fica bem com as bordinhas fluidas, sabe?! Porque ela está ‘encostada no Estado’, eu tenho o direito de devassar a vida dela. Isso vai valer para um conjunto de coisas... O dado que eu tenho no seguro de saúde privado é uma coisa... Então, esta é toda uma discussão complicada, num país com esse nível de desigualdade como o Brasil, né?! [...] Então assim, esse conceito, não estou dizendo que todo mundo pensa assim, mas como vocês estão fazendo uma investigação que eu acho interessante, vale a pena tentar abordar isso, porque a minha experiência é que as pessoas respeitam muito menos a priva- cidade da população de baixa renda. E aí, se você for para esses públicos, mulher, negra… aí lascou. Ex-gestora de políticas públicas O recorte de classe aparece explicitamente na fala da entrevistada, que afirmou que os dados de pessoas pobres no Brasil circulam e são usados de forma diferente daqueles da classe média e da classe alta. Ressalta ainda que pessoas de classe média e alta estão mais bem in- formadas de seus direitos, e quando estes lhes faltarem, saberão como se portar, inclusive tendo condições financeiras de acessar a malha ju- rídica para valer um direito ou solucionar conflitos de interesses entre as partes. Por conta das diversas características históricas, culturais, socioe- conômicas e políticas apontadas pelos entrevistados, faz-se indispensá- vel entender qual é a compreensão destes no que tange à privacidade, consentimento e ética no trato de dados pessoais no Brasil, particular- mente para pesquisa científica e para políticas públicas. Privacidade, consentimento e ética A despeito das ambiguidades relacionadas ao consentimento e priva- cidade produzidas pelas redes sociais, com raras exceções, a maioria de nossos interlocutores se mostrou pouco preocupada com a circula- 210 Capítulo 12 ção e os usos de seus dados por grandes empresas de tecnologias (big techs) que oferecem serviços de busca, e-mail, aplicativos e redes sociais, e mesmo de usuários diversos que acessam os seus perfis e respecti- vos conteúdos disponíveis nas redes sociais. As facilidades cotidianas advindas dos serviços ofertados parecem invisibilizar, ou compensar, os potenciais riscos envolvidos nas distintas estratégias das empresas para monetizar dados de seus usuários. Verifica-se ainda que pesquisadores e gestores apontam a ne- cessidade de consentimento, licença social para estabelecimento de parcerias entre governos e empresas privadas acerca da coleta e pro- cessamento de dados administrativos contendo informações pessoais, pois requerem transparência e ampla disseminação dos acordos esta- belecidos para que tenham legitimidade de agir em nome do governo e da população. Chamam atenção para a necessidade de transparência e de demonstração de que os dados são tratados dentro dos parâmetros legais com exigências de verificação e responsabilização em casos de abusos, usos indevidos e negligência. Especificamente no que tange à cessão de dados administrativos com finalidade de pesquisa científica, foi unânime a opinião de gesto- res entrevistados ao apontarem que pesquisadores vinculados a ins- tituições com credenciais adequadas e interessados em utilizar bases de dados administrativos contribuem para a melhoria e promoção de políticas públicas e, geralmente, garantem o bom uso desses dados. O argumento da ampliação do conceito de público para além do que está atrelado ao Estado é fundamental para que os indivíduos com- preendam seus dados como portadores de valores coletivos. A ressignifi- cação do dado administrativo como algo valoroso para a transformação social – e não apenas relacionado à vigilância estatal do cidadão – é um elemento-chave para o consentimento direto e indireto da população quanto aos usos e reusos de seus dados para a promoção de pesquisas e políticas públicas que sejam orientadas para o coletivo, o bem comum. Titulares de dados apontaram desconfiança em relação a certos estudos e falta de retorno das investigações científicas. [...]. A minoria que deu a devolutiva [...] Mas quando a gente foi perguntar pelo menos da devolutiva, o que é que tinha sido visto na pesquisa deles, eles disse- ram que a pesquisa estava com termos que as mães não iriam entender [...] Então 211Percepções e experiências do compartilhamento e vinculação... assim, não foram com essas palavras bonitinhas, mas foram ‘ah, porque os termos são científicos e as mães não vão poder entender’, ou seja, por que você não faz um termo mais claro para que as mães, que não têm acesso a esses termos, terem o conhecimento do que foi pesquisado? [...]. Então assim, acho que o mais difícil é a parte da devolutiva, porque a gente raramente recebeu, raramente. Eu até recebi um que foi em formato de um livro, que foi uma pesquisadora de Brasília, e assim, foi um carinho muito grande que a gente ficou todo mundo emocionado, quando recebeu. É um livro que é muito lindo falando... não diz o nome de ninguém, ne- nhuma família, nada, mas tá lá todas as histórias, todas bonitinhas. Beneficiária de pensão especial para pessoas com síndrome congênita decorrente do zika vírus5 – antigo Benefício de Prestação Continuada (BPC) –, mãe de uma criança com microcefalia decorrente do zika vírus Constata-se que os titulares dos dados desejam receber retorno sobre os resultados de pesquisas relacionadas às suas condições de vida e saúde, principalmente dos estudos que participam. Diante da falta de retorno dos resultados de pesquisas realizadas a partir dos dados de grupos tradicionais, medidas alternativas foram tomadas pelas pró- prias comunidades para assegurarem seus direitos. As comunidades, elas estão um pouco mais espertas e vigilantes nesse sentido de para quem a gente vai passar as informações, né?! Algumas comunidades fazem: ‘você quer vir na minha comunidade? Então tá bom. Você vai assinar um termo. Nesse termo você tem que dizer isso, isso e isso. Minha responsabilidade é essa e essa e essa’. Que a gente não aguenta mais ver nossos dados aí, sendo jogados aí e sem saber e sem respeitar... Por que a gente passa uma informação e você pega essa informação e faz o que quer com ela? Tipo assim, não tá preocupado com o grupo, né? Em vez de você trazer uma política para acrescentar, você pega isso pra fazer o contrário, fazer o inverso disso?!. Pesquisadora quilombola da área de ciências sociais 5 A pensão é destinada a quem possui o diagnóstico da síndrome, desde que tenham nas- cido entre 1º de janeiro de 2015 e 31 de dezembro de 2019, e que sejam titulares do Benefício de Prestação Continuada (BPC). O pagamento é vitalício, no valor de um saláriodesigualdades, re- fletidas em diferentes padrões, regiões e grupos sociais. O IBP é uma ferramenta valiosa e inovadora no cenário nacional, pois permitirá uma nova perspectiva na análise das desigualdades no país, sendo pos- sível analisar desigualdades intramunicipais que antes, com medidas ou indicadores contextuais municipais, não eram possíveis. Estudos têm evidenciado a associação entre diferentes níveis de privação material e desfechos em saúde, com concentração de piores indicadores de saúde em regiões ou SC com maior privação material. Estudos procedentes da Escócia, Portugal, África do Sul, entre outros, têm reportado que indivíduos que vivem em áreas caracterizadas por maiores níveis de privação material enfrentam maiores taxas de doenças crônicas, infecciosas, parasitárias e aumento da mortalidade e acesso limitado a serviços de saúde de qualidade. Porém, no Brasil, ainda há dificuldades em se obter conhecimento sobre a relação entre privação material e desfechos em saúde, em função da dificuldade da geocodificação desses eventos nos SC. Desde o seu lançamento em dezembro de 2016, vários pesquisado- res vêm utilizando o IBP, principalmente a nível municipal, para ava- liar a relação da situação de privação e a qualidade da informação, com alguns eventos de saúde a nível agregado, e até mesmo a incorporação do indicador como parte de uma dimensão de desigualdade social, a exemplo do Índice de Desigualdade Social para Covid-19. Análises ex- ploratórias sobre a relação do IBP municipal com desfechos em saúde mostraram a potencialidade do uso do IBP para investigar a associação entre a situação de privação material de populações e desfechos de saúde, aprofundando a análise de desigualdades sociais no campo da saúde pública. referências ALLIK, M. SocEpi: Tools for for Health Inequality Analysis. [S. l.: s. n.], 2019. Disponível em: https://github.com/m-allik/SocEpi. Acesso em: 21 nov. 2024. https://github.com/m-allik/SocEpi 25Índice Brasileiro de Privação (IBP) ALLIK, M. et al. Developing a small-area deprivation measure for Brazil. [London]: National Institute for Health and Care Research, 2020. Disponível em: https://eprints.gla.ac.uk/215898/. Acesso em: 21 nov. 2024. ALLIK, M. D. et al. Developing a New SmallArea Measure of Deprivation Using 2001 and 2011 Census Data from Scotland. Health & Place, New York, v. 39, p. 122-130, may 2016. Disponível em: http://www. sciencedirect.com/science/article/pii/S1353829216300156. Acesso em: 21 nov. 2024. BELO HORIZONTE. Prefeitura. Secretaria Municipal de Saúde. Índice de vulnerabilidade da saúde (IVS-BH). Belo Horizonte: SMS, 2003. Disponível em: https://prefeitura.pbh.gov.br/estatisticas-e-indicadores/indice-de- vulnerabilidade-da-saude. Acesso em: 13 jun. 2023. COSTA, M. A.; MARGUTI, B. O. (ed.). Atlas da vulnerabilidade social nos municípios brasileiros. Brasília, DF: IPEA, 2015. Disponível em: http://ivs. ipea.gov.br/images/publicacoes/Ivs/publicacao_atlas_ivs.pdf. Acesso em: 3 jun. 2023. BROWN, D. et al. Carstairs Scores for Scottish Postcode Sectors, Datazones & Output Areas from the 2011 Census. Glasgow: University of Glasgow, 2014. CABRERA-BARONA, P. et al. A Multi-Criteria Spatial Deprivation Index to Support Health Inequality Analyses. International Journal of Health Geographics, London, v. 14, n. 11, P. 1-14, mar. 2015. Disponível em: https://ij-healthgeographics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12942- 015-0004-x. Acesso em: 21 nov. 2024. CARSTAIRS, V.; MORRIS, R. Deprivation and Health in Scotland. Aberdeen: Aberdeen University Press, 1991. FUKUDA, Y. et al. Higher Mortality in Areas of Lower Socioeconomic Position Measured by a Single Index of Deprivation in Japan. Public Health, London, v. 121, n. 3, p. 163-173, 2007. Disponível em: http:// www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003335060600326X. Acesso em: 21 nov. 2024. HAVARD, S. et al. A Small-Area Index of Socioeconomic Deprivation to Capture Health Inequalities in France. Social Science & Medicine, Oxford, v. 67, n. 12, p. 2007-2016, 2008. Disponível em: https://www. https://eprints.gla.ac.uk/215898/ http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1353829216300156 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1353829216300156 https://prefeitura.pbh.gov.br/estatisticas-e-indicadores/indice-de-vulnerabilidade-da-saude https://prefeitura.pbh.gov.br/estatisticas-e-indicadores/indice-de-vulnerabilidade-da-saude http://ivs.ipea.gov.br/images/publicacoes/Ivs/publicacao_atlas_ivs.pdf http://ivs.ipea.gov.br/images/publicacoes/Ivs/publicacao_atlas_ivs.pdf http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003335060600326X http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003335060600326X 26 Capítulo 1 sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0277953608004474. Acesso em: 21 nov. 2024. IBGE. Censo 2010: summary of Survey Steps. Rio de Janeiro: IBGE, 2010. ICHIHARA, M. Y. T. et al. Area Deprivation Measures Used in Brazil: A Scoping Review. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 52, n. 83, p. 1-14, 2018. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/ pii/S0277953608004474. Acesso em: 21 nov. 2024. JARMAN, B. Identification of Underprivileged Ares. British Medical Journal, London, n. 286, p. 1705-1708, 1983. NOBLE, M. et al. Small Area Indices of Multiple Deprivation in South Africa. Social Indicators Research, Dordrecht, v. 95, n. 2, p. 281-297, 2009. Disponível em: https://www.jstor.org/stable/40542291. Acesso em: 21 nov. 2024. NOBLE, M. et al. Measuring Multiple Deprivation at the Small-Area Level. Environment and Planning A, London, v. 38, n. 1, p. 169-185, 2006. Disponível em: https://www.jstor.org/stable/40542291. Acesso em: 21 nov. 2024. PINK, B. Socio-Economic Indexes for Areas (Seifa). Canberra: Australian Bureau of Statistics, 2013. PINTO, D. G.; COSTA, M. A.; MARQUES, M. L. de A. (coord.). O índice de desenvolvimento humano municipal brasileiro. Brasília, DF: PNUD: Ipea: FJP, 2013. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/2375. Acesso em: 21 nov. 2024. SALMOND, C. E.; CRAMPTON, P. Development of New Zealand’s Deprivation Index (Nzdep) and Its Uptake as a National Policy Tool. Canadian Journal of Public Health, Ottawa, n. 103, p. 7-11, 2012. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/2375. Acesso em: 21 nov. 2024. SÁNCHEZ-CANTALEJO, C.; OCANA-RIOLA, R.; FERNÁNDEZ-AJURIA, A. Deprivation Index for Small Areas in Spain. Social Indicators Research, Dordrecht, v. 89, n. 2, p. 259-273, 2008. Disponível em: https://link. springer.com/article/10.1007/s11205-007-9114-6. Acesso em: 5 jun. 2023. https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/2375 https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/2375 https://link.springer.com/article/10.1007/s11205-007-9114-6 https://link.springer.com/article/10.1007/s11205-007-9114-6 27Índice Brasileiro de Privação (IBP) SÃO PAULO (Estado). Índice Paulista de Vulnerabilidade Social. Versão 2010. São Paulo: [SEADE], 2013. Disponível em: http://www.iprs.seade.gov.br/ ipvs2010/view/. Acesso em: 8 jun. 2023. TOWNSEND, P.; PHILLIMORE, P.; BEATTIE, A. Health and Deprivation P Townsend P Phillimore A Beattie Health and Deprivation Published by Croom Helm 212pp £19.95 0-7099-4351-2 [Formula: see text]. Nursing Standard, London, v. 2, n. 17, p. 34, 1988. THE ATLAS Brazil. Atlas of Human Development in Brazil. [S. l.]: United Nations Development Programme: Institute of Applied Economic Research: João Pinheiro Foundation, 2019. UNITED NATIONS DEVELOPMENT PROGRAMME. Atlas of Human Development in Brazil. [New York]: UNDP: Institute of Applied Economic Research IPEA: João Pinheiro Foundation, 2019. Disponível em: http:// atlasbrasil.org.br/2013/en/o_atlas/metodologia/construcao-dasunidades- de-desenvolvimento-humano/. Acesso em: 23 jun. 2023. VASQUEZ, A.; CABIESES, B.; TUNSTALL, H. Where Are Socioeconomically Deprived Immigrants Locatedmínimo mensal. O benefício não pode ser acumulado com outras indenizações pagas em razão de decisões judiciais sobre os mesmos fatos e nem com o próprio BPC. 212 Capítulo 12 Destaca-se ainda que alguns pesquisadores apontam para a neces- sidade de envolvimento e participação de grupos aos quais as pesquisas se relacionam, inclusive no desenho da pesquisa, sugestões de tópicos de estudo, bem como participação na análise dos dados, pois fornecem informações e perspectivas relevantes. Para tal, é imprescindível ini- ciar o estabelecimento de diálogo: [...] Nunca falar ‘por’ eles e sim falar ‘com’ eles [...] Porque a gente fica muito por dentro de nós mesmos assim e elucubrando aqui uma coisa, e se você conversa com uma liderança dessas, ela já vai te dar uma noção. Então, eu acho que mesmo que a gente trabalhe com dados secundários, com dados administrativos, a gente tem que abrir o canal de diálogo com essas lideranças [...]. Quando a gente vai trabalhar com dados secundários, dados de domínio público, a gente não tem esse cuidado e que é extremamente relevante. Extremamente! Pesquisadora da área de saúde Nesse sentido, destacamos que a LGPD se refere exclusivamente a direitos dos indivíduos sobre seus dados, e que dados anonimizados não são considerados dados pessoais. Contudo, mesmo sem fazer re- ferência a qualquer indivíduo específico, algumas informações como condições de saúde, status socioeconômico, locais georreferenciados e etnicidade, por exemplo, podem expor e prejudicar grupos e comu- nidades, requerendo escrutinamento ético sobre os potenciais benefí- cios e riscos. Conferir voz à população estudada, seja no que tange aos dados primários ou secundários, é também uma maneira de avaliar e mitigar riscos. Entendendo que indivíduos, grupos sociais e comunidades tra- dicionais possuem agência e têm o desejo de participação e autono- mia de decisão, a seguir, traremos alguns dos argumentos elencados por nossos entrevistados a respeito de suas percepções e experiências acerca do compartilhamento e vinculação de dados pessoais e sensíveis. Riscos versus benefícios Muitos(as) de nossos(as) entrevistados(as) demonstraram conhecimento sobre suas situações de vulnerabilidade e também apontaram estar atentos(as) aos riscos que podem correr por conta dos usos e reusos de 213Percepções e experiências do compartilhamento e vinculação... seus dados. Por outro lado, também revelaram benefícios que podem ser advindos desses usos e compartilhamentos, que incluem a vincu- lação de dados, desde que sejam realizados de modo adequado e ético. Titulares de dados – principalmente beneficiários(as) de progra- mas sociais, representantes de pacientes e pesquisadores(as) oriun- dos(as) de grupos tradicionais – estão a todo tempo balanceando os riscos e benefícios da exposição de seus dados pessoais e dos dados de seus grupos de pertencimento. De certa forma, todos estamos equili- brando os riscos e os benefícios da exposição e do compartilhamento de nossos dados. Porque assim, é uma doença com estigma. Com forte estigma. [...] tem aí um pro- jeto que vai trabalhar a questão de medicar os contatos dessas pessoas afetadas pela hanseníase. E aí, assim, primeiro o projeto vai ter que ter acesso aos pacientes, aos dados dos pacientes para ir na casa deles. E aí, como fazer essa abordagem, que muitos deles escondem em casa que são pessoas que tão com hanseníase. Isso por um lado dificulta a saúde pública, porque você tem que examinar os contatos, por outro, é um direito dele [...], mas, ao mesmo tempo, há a questão da saúde coletiva de você ter que tratar as pessoas na casa. Cuidar, ver se não vai aparecer nenhum caso, né?! Isso é muito delicado. Representante de pacientes com hanseníase E quando se trata de dados de grupos e comunidades tradicionais, como estes são percebidos? A partir das entrevistas com pesquisadoras de origens indígena e quilombola, foi apontado que o sentimento de pertencimento vai muito além dos números e estatísticas sobre o grupo, assim, muitas comunidades receiam que dados coletados, ao invés de garantir, possam deslegitimar os grupos como coletivos de direitos. Então eu sempre... eu digo que a genética não é nada sem epidemiologia, e epide- miologia não é nada se ela não discutir a antropologia, as culturas. Pesquisadora indígena da área da saúde-antropologia (geneticista) Além disso, outros pesquisadores demonstraram a importância de se lidar de modo ético com a coleta de dados primários e também com o uso de dados secundários de comunidades tradicionais e grupos de 214 Capítulo 12 pacientes, visto que essas informações subsidiam políticas públicas e também direitos. A coleta mal realizada, o indevido compartilhamento das informações ou o mau uso dos dados primários e secundários podem colocar em risco e impactar a vida não apenas de indivíduos, mas de comunidades inteiras. Como mencionado anteriormente, grupos e indivíduos possuem agência em suas decisões, mesmo que não de maneira absoluta, mas o certo é que, dentro de suas possibilidades de atuação nos contextos so- ciais em que estão inseridos, encontram-se a todo tempo balanceando riscos e benefícios no que diz respeito à exposição e ao compartilha- mento de informações pessoais e de seus coletivos. Pesquisadores entrevistados seguem reforçando que a agência e autonomia de indivíduos e grupos dependem e podem ser ampliadas a partir da informação e da “educação para a cidadania”. O acesso à informação garante que pessoas e comunidades possam entender os termos, condições e finalidades de coleta de seus dados, como também fazer uso de seus dados e informações para obter direitos respaldados e garantidos por lei. Transparência, confiança e governança de dados Apesar de estarem relativamente bem-informados sobre a circulação e reutilização de uma imensa quantidade de dados pessoais por uma infinidade de atores – como grandes empresas de tecnologia, farmá- cias, laboratórios farmacêuticos, supermercados, lojas comerciais em geral –, pouquíssimos de nossos interlocutores se mostraram preocu- pados com a privacidade de seus dados nas mídias sociais das quais participam. Interessante notar que essa circulação de dados entre empresas com finalidade comercial, apesar de ser algo do conhecimento da maioria dos entrevistados, foi apresentada por eles mesmos como algo mais distante, abstrato e menos urgente do que suas preocupações em relação aos usos de seus dados pessoais pelo Estado. Por outro lado, enquanto o “capitalismo de vigilância”, nos termos de Zuboff (2019), mostrou-se algo distante do dia a dia e mesmo algo abstrato, a possível vigilância dos governos e suas ações punitivas em relação ao cidadão (por exemplo, dificultar o acesso do indivíduo a di- 215Percepções e experiências do compartilhamento e vinculação... reitos e programas sociais), emergiu naturalmente nas falas de muitos dos entrevistados. Ressalta-se, portanto, que a confiança dos cidadãos em relação aos usos e reusos de seus dados pelo Estado só poderá se dar por meio da transparência das ações, o que exige uma governança de dados ética, participativa e socialmente responsável. A confiabilidade acerca do tra- tamento dos dados administrativos pelos órgãos do Estado está direta- mente relacionada à transparência do processo e empoderamento dos cidadãos para o estabelecimento de relações mais simétricas. Quanto mais a população for informada sobre os termos, condi- ções e finalidades de usos e reusos de seus dados pelos setores públicos, maior segurança terão em relação à manipulação de suas informações como um bem público indispensável ao bom andamento da sociedade e da promoção de políticas públicas em benefício dos indivíduos, titu- lares dos dados, e da sociedade. Inclusive, alguns pesquisadores defendem que a literacia, o escla- recimento e provimento de informações podem vir a substituir a ne- cessidade de solicitação de termo de consentimentoin Chile? A Spatial Analysis of Census Data Using an Index of Multiple Deprivation from the Last Three Decades (1992-2012). PloS One, San Francisco, v. 11, n. 1, p. 1-19, 2016. Disponível em: https://journals.plos.org/plosone/ article?id=10.1371/journal.pone.0146047. Acesso em: 21 nov. 2024. https://www.undp.org/home https://www.undp.org/home https://www.undp.org/home http://atlasbrasil.org.br/2013/en/o_atlas/metodologia/construcao-dasunidades-de-desenvolvimento-humano/ http://atlasbrasil.org.br/2013/en/o_atlas/metodologia/construcao-dasunidades-de-desenvolvimento-humano/ http://atlasbrasil.org.br/2013/en/o_atlas/metodologia/construcao-dasunidades-de-desenvolvimento-humano/ 29 2 Inequidades na mortalidade por causas sensíveis à pobreza em crianças menores de cinco anos no Brasil: aplicações do Índice Brasileiro de Privação (IBP) em análises no nível de Setores Censitários (SC) Elzo Pereira Pinto Junior Poliana Rebouças Andrêa J. F. Ferreira Camila Silveira Silva Teixeira Aline dos Santos Rocha Flávia Jôse Oliveira Alves Alastair H. Leyland Ruth Dundas Mauricio L. Barreto Maria Yury T. Ichihara introdução As taxas de mortalidade em crianças menores de cinco anos e nos seus subgrupos (neonatal, pós-neonatal, infantil e 1-4 anos) se correlacio- nam com uma série de determinantes, tais quais: acesso à alimenta- ção adequada, infraestrutura sanitária, de habitação e acesso à água potável, acesso a serviços de saúde de qualidade, além de componen- tes relacionados à educação e renda (Global Burden of Disease Study, 2021). Globalmente, a maioria desses óbitos é devida às complicações relacionadas à prematuridade (17,7%), infecções respiratórias (13,9%), eventos relacionados ao parto (11,6%) e diarreia (9,1%), o que aponta o caráter evitável de muitos desses eventos (Perin et al., 2022). 30 Capítulo 2 A mortalidade em crianças menores de cinco anos apresentou uma tendência global de redução nas últimas décadas. A taxa de morta- lidade nessa faixa etária caiu 59% de 1990 até 2021, variando de 93 para 38 óbitos por 1.000 nascidos vivos. Apesar dessa redução significativa, estimou-se que 5 milhões de crianças morreram em 2021. Além disso, persistem profundas desigualdades na ocorrência desse desfecho entre diferentes regiões do mundo. Também em 2021, nos países da África subsaariana, a taxa de mortalidade em menores de cinco anos foi de 74 óbitos/1.000 nascidos vivos, enquanto nos países europeus esse indica- dor não passou de 4 óbitos/1.000 nascidos vivos (UNICEF, 2023). No Brasil, também foi notável a redução da mortalidade em crian- ças. De 1990 a 2015, houve uma queda substancial da Taxa de Morta- lidade Infantil (TMI), que reduziu, em média, 4,9% ao ano, variando de 47,1 para 13,4 óbitos/1.000 nascidos vivos. Desigualdades regionais também marcam a distribuição desse indicador no país. Em 2015, o Amapá apresentava a maior TMI (23,5 óbitos/1.000 nascidos vivos) e o Distrito Federal a menor (13,4 óbitos/1.000 nascidos vivos) (Szwarcwald et al., 2020). Além das desigualdades regionais, outros fatores também se rela- cionam a diferentes padrões de mortalidade em crianças. Estudo re- cente, utilizando dados de mais de 19 milhões de crianças nascidas vivas no Brasil, demonstrou que o racismo é um importante marcador de inequidades. O risco de morrer antes de completar cinco anos de idade foi quase 98% maior em crianças filhas de mães indígenas, 39% maior em filhos de mães pretas e 19% maior naqueles filhos de mães pardas, comparados aos filhos de mães brancas. Quando foram anali- sados os óbitos por condições mais sensíveis à pobreza, como doenças diarreicas e relacionadas à desnutrição, essas diferenças foram ainda mais alarmantes (Rebouças et al., 2022). Os determinantes da mortalidade em crianças menores de cinco anos também envolvem os indicadores socioeconômicos dos indivíduos e famílias e dos contextos comunitários nos quais as pessoas vivem. Nesse cenário, índices que avaliam a privação material, medidos ao nível de pequenas áreas, como Setores Censitários (SC), são importan- tes para avaliar as inequidades na mortalidade. Evidências apontam que maiores níveis de privação estão associados a maior risco de mor- talidade em menores de cinco anos, sendo tais diferenças maiores nas 31Inequidades na mortalidade por causas sensíveis à pobreza... causas de óbitos consideradas evitáveis, como as doenças infecciosas (Odd et al., 2022). No Brasil, recente revisão de escopo identificou uma série de in- dicadores utilizados para avaliar privação ou condições socioeconô- micas nos mais diferentes níveis de agregação: municípios, distritos e bairros. No entanto, quando são consideradas medidas no nível de SC, os indicadores propostos foram construídos em contextos específicos, como municípios ou estados, não sendo observado nenhum indicador para medir privação material em SC para todos os mais de 5 mil muni- cípios brasileiros (Ichihara et al., 2018). Considerando essa lacuna, foi construído o Índice Brasileiro de Pri- vação (IBP), que mediu a privação material no nível de SC para todos os municípios brasileiros, com dados do Censo Populacional do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), realizado em 2010. O IBP combina três domínios: habitação, renda e educação (Allik et al., 2020). Diversos estudos têm sido realizados para avaliar as inequidades em saúde utilizando o IBP, com temas relacionados à nutrição e alimenta- ção infantil (Souza et al., 2023), qualidade dos registros de mortalidade (Diógenes et al., 2022), cobertura vacinal (Donalisio et al., 2023) e covid-19 (Cerqueira-Silva et al., 2022; Pereira et al., 2022). Este estudo teve como objetivo avaliar as inequidades no perfil e nas taxas de mortalidade por causas sensíveis à pobreza em crianças menores de cinco anos no Brasil, no nível dos SC, utilizando o IBP. método Este estudo epidemiológico utilizou os dados individuados dos regis- tros de óbitos do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) que compõem a Coorte de 100 Milhões de Brasileiros. Os registros de óbitos foram geocodificados a partir de uma série de métodos que permiti- ram vincular cada óbito a um SC, a partir do endereço do local de resi- dência presente na declaração de óbito. A partir dessa informação, os óbitos foram agregados no nível de SC. Nesse sentido, trata-se de um estudo ecológico. Além das informações sobre os óbitos, originadas do SIM, as informações de população residente na faixa etária de menores de cinco anos foram obtidas a partir dos dados do Censo 2010, do IBGE. 32 Capítulo 2 Foram incluídos os óbitos em crianças menores de cinco anos ocorridos em todos os municípios brasileiros, nos anos 2009, 2010 e 2012. A exclusão do ano 2011 se justificou pela baixa proporção de óbitos geocodificados do SIM. Considerando os três anos do estudo, a taxa de geocodificação foi de 71% de todos os óbitos nessa faixa etária. Os óbitos e a população de crianças menores de cinco anos foram agregados em quintis de privação, estimados a partir do IBP. Para maio- res informações sobre a estimação do IBP e a construção dos seus quin- tis, consultar Allik e demais autores (2020). Para a análise das inequidades relacionadas à mortalidade, foram utilizadas duas estratégias: a) análise do perfil de mortalidade em cada quintil de privação material, segundo o IBP, estimando-se a mortali- dade proporcional, segundo principais capítulos da Classificação Inter- nacional de Doenças – 10ª revisão (CID-10); e b) estimativa das taxas de mortalidade por causas sensíveis à pobreza (doenças infecciosas, doenças endócrinas e nutricionais, doenças respiratórias) e estimativa de percentual de óbitos atribuídos às desigualdades, segundo os quin- tis de privação do IBP. O cálculo da mortalidade proporcional considerou a razão entre os óbitos por grupo de causa e o total de óbitos em crianças meno- res de cinco anos, em cada quintil de privação. A estimativa das taxas de mortalidade consideroua média de óbitos por causas sensíveis à pobreza no triênio e a população residente (de acordo com dados do Censo 2010) nos SC que compunham cada quintil de privação. Já a estimativa da mortalidade atribuída às inequidades relacionadas à pri- vação material estimou a quantidade de óbitos esperados se as taxas de mortalidade fossem iguais ao quintil de menor privação material, e a partir daí, estimou-se o excesso de óbitos e a proporção de óbitos atri- buídos às inequidades nos quintis 2, 3, 4 e 5 e para a população total. As análises foram realizadas no software Stata, versão 14. Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa do Ins- tituto Gonçalo Moniz, da Fundação Oswaldo Cruz (IGM/Fiocruz Bahia), sob o número de protocolo do projeto n° 1.612.302. 33Inequidades na mortalidade por causas sensíveis à pobreza... resultados Em 2009, 2010 e 2012, foram notificados e geocodificados 2.056 óbitos por doenças infecciosas em crianças menores de cinco anos no Brasil. A taxa de mortalidade no triênio foi de 14,93/100.000 crianças no Brasil, variando de 9,82 até 19,20/100.000 crianças no primeiro e quinto quin- til de privação, respectivamente. Estima-se que 34,4% desses óbitos foram atribuídos às desigualdades na privação material (Tabela 1). As doenças endócrinas e nutricionais foram responsáveis por 549 óbitos nessa faixa etária, o que representa uma taxa de mortalidade de 3,99/100.000 crianças. Essa taxa variou de 2,14 a 6,26 óbitos/100.000 crianças, comparando-se os quintis de menor e maior privação mate- rial, sendo estimado que 46,3% dessas mortes podem ser atribuídas às desigualdades nos níveis de privação (Tabela 2). Já as doenças respiratórias, mais comuns nessa faixa etária, foram a causa básica de óbito de 2.479 crianças, que corresponde a uma taxa de mortalidade de 18,01 óbitos/100.000 crianças. No quintil de menor privação material, esse indicador foi de 12,99, enquanto no de maior privação foi de 19,16 óbitos/100.000 crianças. Comparando-se os dife- rentes níveis de privação, foi possível estimar que 27,9% dos óbitos em menores de cinco anos por essas causas podem ser atribuídos às desigualdades no IBP (Tabela 3). A análise da mortalidade proporcional evidenciou que, no triênio analisado, as afecções perinatais e as malformações congênitas foram a causa mais frequentes em todos os quintis de privação. No entanto, à medida que o nível de privação material aumenta, aumentam os per- centuais de óbitos relacionados às Doenças Infecciosas e Parasitárias (DIP), doenças respiratórias e doenças nutricionais (Tabela 1). 34 Capítulo 2 ta be la 1 – M or ta li da de e m c ri an ça s m en or es d e ci n co a n os p or d oe n ça s in fe cc io sa s, a tr ib u íd a às i n eq u id ad es r el ac io n ad as à p ri va çã o m at er ia l, s eg u n do q u in ti s do I B P, B ra si l, 2 00 9, 2 01 0 e 20 12 Q u in ti s do I B P Ó bi to s C ri an ça s Ta xa d e M or ta li da de /1 00 .0 00 Ta xa d e M or ta li da de /1 00 .0 00 (s e ig u al a Q 1) Ó bi to s es p er ad os (s e ig u al a Q 1) D if er en ça ab so lu ta % d e ób it os at ri bu íd os à de si gu al da de 1 19 1 1. 94 5. 36 2 9, 82 9, 82 19 1 0 0, 0% 2 31 4 2. 43 0. 76 6 12 ,9 0 9, 82 23 9 75 23 ,9 % 3 39 4 2. 78 5. 82 6 14 ,1 4 9, 82 27 4 12 0 30 ,6 % 4 48 0 3. 07 9. 19 5 15 ,5 9 9, 82 30 2 17 8 37 ,0 % 5 67 7 3. 52 7. 02 5 19 ,2 0 9, 82 34 6 33 1 48 ,9 % To ta l 2. 05 6 13 .7 68 .1 74 14 ,9 3 9, 82 1. 35 2 70 4 34 ,3 % Fo n te : e la bo ra da p el os a u to re s. 35Inequidades na mortalidade por causas sensíveis à pobreza... ta be la 2 – M or ta li da de e m c ri an ça s m en or es d e ci n co a n os p or d oe n ça s en dó cr in as e n u tr ic io n ai s at ri bu íd a às i n eq u id ad es r el ac io n ad as à p ri va çã o m at er ia l, s eg u n do q u in ti s do I B P, B ra si l, 2 00 9, 2 01 0 e 20 12 Q u in ti s do I B P Ó bi to s C ri an ça s Ta xa d e M or ta li da de /1 00 .0 00 Ta xa d e M or ta li da de /1 00 .0 00 (s e ig u al a Q 1) Ó bi to s es p er ad os (s e ig u al a Q 1) D if er en ça ab so lu ta % d e ób it os at ri bu íd os à de si gu al da de 1 42 1. 94 5. 36 2 2, 14 2, 14 42 0 0, 0% 2 65 2. 43 0. 76 6 2, 66 2, 14 52 13 19 ,5 % 3 86 2. 78 5. 82 6 3, 09 2, 14 60 26 30 ,6 % 4 13 6 3. 07 9. 19 5 4, 41 2, 14 66 70 51 ,4 % 5 22 1 3. 52 7. 02 5 6, 26 2, 14 76 14 5 65 ,8 % To ta l 54 9 13 .7 68 .1 74 3, 99 2, 14 29 5 25 4 46 ,3 % Fo n te : e la bo ra da p el os a u to re s. 36 Capítulo 2 ta be la 3 – M or ta li da de e m c ri an ça s m en or es d e ci n co a n os p or d oe n ça s re sp ir at ór ia s, a tr ib u íd a às i n eq u id ad es r el ac io n ad as à p ri va çã o m at er ia l, s eg u n do q u in ti s do I B P, B ra si l, 2 00 9, 2 01 0 e 20 12 Q u in ti s do I B P Ó bi to s C ri an ça s Ta xa d e M or ta li da de /1 00 .0 00 Ta xa d e M or ta li da de /1 00 .0 00 (s e ig u al a Q 1) Ó bi to s es p er ad os (s e ig u al a Q 1) D if er en ça ab so lu ta % d e ób it os at ri bu íd os à de si gu al da de 1 25 3 1. 94 5. 36 2 12 ,9 9 12 ,9 9 25 3 0 0, 0% 2 43 6 2. 43 0. 76 6 17 ,9 4 12 ,9 9 31 6 12 0 27 ,6 % 3 53 4 2. 78 5. 82 6 19 ,1 6 12 ,9 9 36 2 17 2 32 ,2 % 4 58 1 3. 07 9. 19 5 18 ,8 8 12 ,9 9 40 0 18 1 31 ,2 % 5 67 6 3. 52 7. 02 5 19 ,1 6 12 ,9 9 45 8 21 8 32 ,2 % To ta l 2. 47 9 13 .7 68 .1 74 18 ,0 1 12 ,9 9 1. 78 8 69 1 27 ,9 % Fo n te : e la bo ra da p el os a u to re s. 37Inequidades na mortalidade por causas sensíveis à pobreza... discussão A análise da mortalidade em crianças menores de cinco anos no Brasil evidenciou que maiores taxas de mortalidade por doenças sensíveis à pobreza e maior proporção de óbitos por essas causas foram obser- vadas em áreas de maior privação material. Além disso, foi possível estimar a magnitude dessas desigualdades, sendo demonstrado o per- centual elevado de óbitos atribuídos às diferenças no nível de privação das áreas em que residem essas crianças e suas famílias. Ressalta-se ainda que esse é um dos primeiros estudos capazes de estimar a morta- lidade e medir as desigualdades desse indicador no nível de SC. Crianças cujos pais/cuidadores vivem em situação de vulnerabili- dade socioeconômica podem apresentar piores condições de saúde do que as que vivem em melhores condições (Pearce et al., 2019). Os meca- nismos pelos quais as condições de vida afetam a saúde das crianças são complexos e impulsionados pela distribuição desigual e injusta de re- cursos, que influenciam as circunstâncias em que as crianças crescerão. O aumento dos percentuais de óbitos por DIP, doenças respirató- rias e doenças nutricionais, de acordo com o aumento do nível de pri- vação material observado neste estudo, pode ser explicado em grande medida pela precarização das suas condições de vida (Souza; Dal, 2010). Crianças menores de um ano, que vivem nas regiões brasileiras mais pobres, sofrem mais mortes por diarreia, pois essas regiões têm piores condições sociais e de saneamento (Coimbra et al., 2013). Tais condi- ções são determinantes sociais modificáveis, tornando essas causas de óbito potencialmente evitáveis, se a atenção e o cuidado à saúde forem fornecidos em tempo hábil. Nosso estudo tem algumas limitações. A primeira se refere aosub- -registro de óbitos e à qualidade do preenchimento das Declarações de Óbito (DO). Apesar do contínuo aumento da qualidade geral das in- formações disponibilizadas pelo SIM ao longo dos anos, com destaque para as dimensões de cobertura, completitude e estudos de causas mal definidas e garbage codes (Brasil, 2018, 2021; França et al., 2019), dispari- dades ainda persistem, em particular para as Regiões Norte e Nordeste, que continuam com piores resultados, sendo estas as regiões com maio- res níveis de privação (Brasil, 2021; Diógenes et al., 2022; França et al., 2019; Teixeira et al., 2019). Outra limitação se refere à geocodificação de desfechos, que também depende da qualidade de preenchimento do 38 Capítulo 2 endereço do local de residência presente na DO. Não tivemos 100% de geocodificação dos óbitos nos anos estudados, mas alcançamos 71%, o que aproxima o alcance de nossos métodos com o de estudos anterio- res (Davis Junior; Alencar, 2011a, 2011b; Silveira et al., 2012). Este estudo possibilitou avaliações da privação material intramu- nicipal, medidas de iniquidades mais precisas proporcionadas pela análise de pequenas áreas, fornecendo potencialidades futuras para monitoramento de indicadores de saúde nessas áreas, considerando as variações da privação quando se utiliza indicadores municipais. Ainda existem alguns desafios a serem superados, sendo um deles a melhoria da qualidade das informações utilizadas, em particular no que tange ao registro de óbitos e dos endereços para a geocodificação, e com isso, melhorar a estimativa dos desfechos. Será possível também investigar a ocorrência de desfechos raros, com o aumento da precisão dos méto- dos fornecidos por estudos em pequenas áreas. referências ALLIK, M. et al. Developing a small-area deprivation measure for Brazil. [London]: National Institute for Health and Care Research, 2020. Disponível em: https://eprints.gla.ac.uk/215898/. Acesso em: 30 ago. 2023. BRASIL. Ministério da Saúde. Avaliação da qualidade dos dados sobre mortalidade no Brasil de 2000 a 2016. In: BRASIL. Ministério da Saúde. Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2018. cap. 18, p. 377-392. BRASIL. Ministério da Saúde. Saúde Brasil 2019: uma análise da situação de saúde com enfoque nas doenças imunopreveníveis e na imunização. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2019. BRASIL. Ministério da Saúde. Monitoramento de indicadores da regularidade: notificações de eventos nos sistemas de informação sobre nascidos vivos, agravos de notificação e mortalidade no Brasil, entre 2017 e 2019. In: BRASIL. Ministério da Saúde. Saúde Brasil 2020/2021: uma análise da situação de saúde e da qualidade da informação. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2021. cap. 13, p. 315-342. https://eprints.gla.ac.uk/215898/ 39Inequidades na mortalidade por causas sensíveis à pobreza... CERQUEIRA-SILVA, T. et al. Influence of age on the effectiveness and duration of protection of Vaxzevria and CoronaVac vaccines: a population-based study. The Lancet Regional Health, Oxford, v. 6, p. 1-11, feb. 2022. Disponível em: https://www.thelancet.com/journals/lanam/ article/PIIS2667-193X(21)00150-2/fulltext. Acesso em: 30 ago. 2023. COIMBRA, C. E. et al. The first national survey of Indigenous people’s health and nutrition in Brazil: rationale, methodology, and overview of results. BMC Public Health, London, v. 13, n. 52, p. 1-19, 2013. Disponível em: https://www.thelancet.com/journals/lanam/article/PIIS2667- 193X(21)00150-2/fulltext. Acesso em: 30 ago. 2023. DAVIS JUNIOR, C.A.; ALENCAR, R. O. Avaliação da qualidade de um recurso de geocodificação online no contexto de uma grande cidade brasileira. ODOT TransGIS, [s. l.], n. 15, p. 851-868, 2011a. DAVIS JUNIOR, C. A.; ALENCAR, R. O. Evaluation of the quality of an online geocoding resource in the context of a large Brazilian city. Transactions in GIS, [s. l.], v. 15, n. 6, p. 851-868, 2011b. Disponível em: https://homepages.dcc.ufmg.br/~clodoveu/files/papers/AP020.%20 2011%20Evaluation%20of%20the%20quality%20of%20an%20online%20 geocoding%20resource%20in%20the%20context%20of%20a%20large%20 Brazilian%20city.pdf. Acesso em: 30 ago. 2023. DIÓGENES, V. H. D. et al. Differentials in death count records by databases in Brazil in 2010. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 56, n. 92, p. 1-11, 2022. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rsp/a/ sxCDjByWnLvc4wMStbS3B7R/?format=pdf&lang=en. Acesso em: 30 ago. 2023. DONALISIO, M. R. et al. Vaccination against poliomyelitis in Brazil from 2011 to 2021: successes, setbacks, and challenges ahead. Ciência e Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, v. 28, n. 2, 337- 350, 2023. Disponível em: https://www.scielo.br/j/csc/a/ Z6HShtzCPMHj5smMWj9yvTc/?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 30 ago. 2023. FRANÇA, E. et al. Changes in the quality of cause-of-death statistics in Brazil: Garbage codes among registered deaths in 1996-2016. Population health metrics, London, v. 18, n. 1, p. 1-13, 2020. Disponível em: https:// lume.ufrgs.br/handle/10183/223280. Acesso em: 30 ago. 2023. 40 Capítulo 2 FRANÇA, E. B. Códigos garbage declarados como causas de morte nas estatísticas de saúde. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, v. 22, p. 1-4, 2019. Supl. 3. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbepid/a/ cjz7pzKfbXVxdvPzgMPxnZN/?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 30 ago. 2023. GLOBAL BURDEN OF DISEASE STUDY. Global, regional, and national progress towards Sustainable Development Goal 3.2 for neonatal and child health: all-cause and cause-specific mortality findings from the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet, London, 2021. Disponível em: https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/ PIIS0140-6736(21)01207-1/fulltext. Acesso em: 30 ago. 2023. ICHIHARA, M. Y. T. et al. Area deprivation measures used in Brazil: a scoping review. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 52, n. 3, p. 1-14, 2018. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rsp/a/ FTdKTvRNswHmT79mzCT8tjk/?format=pdf&lang=en. Acesso em: 30 ago. 2023. ODD, D. et al. What is the relationship between deprivation, modifiable factors and childhood deaths: a cohort study using the English National Child MortalityDatabase. BMJ Global Health, London, v. 12, n. 12, p. 1-11, 2022. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/36600341/#:~:text=Results%3A%20There%20was%20evidence%20 of,))%3B%20with%20the%20gradient%20of. Acesso em: 30 ago. 2023. PEARCE, A. et al. Caminhos para as desigualdades na saúde infantil. Archives of Disease in Childhood, London, n. 104, p. 998-1003, 2019. PEREIRA, F. A. C. e al. Profile of COVID-19 in Brazil – risk factors and socioeconomic vulnerability associated with disease outcome: retrospective analysis of population-based registers. BMJ Global Health, London, v. 7, n. 12, p. 1-12, 2022. Disponível em: https://gh.bmj.com/ content/bmjgh/7/12/e009489.full.pdf. Acesso em: 30 ago. 2023. PERIN, J. et al. Global, regional, and national causes of under-5 mortality in 2000-19: an updated systematic analysis with implications for the Sustainable Development Goals. Lancet Child Adolesc Health, New York, v. 6, n. 2, p.106-115, 2022. Disponível em: https://pubmed.ncbi. nlm.nih.gov/34800370/. Acesso em: 30 ago. 2023. 41Inequidades na mortalidade por causas sensíveis à pobreza... REBOUÇAS, P. et al. Ethnoracial inequalities and child mortality in Brazil: a nationwide longitudinal study of 19 million newborn babies. The Lancet, London, v. 10, n. 10, p. 1453-1462, 2022. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36113530/. Acesso em: 30 ago. 2023. SILVEIRA, I. H.; OLIVEIRA, B. F.; JUNGER, W. L. Utilização do Google Maps para o georreferenciamento de dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade no município do Rio de Janeiro, 2010-2012. Epidemiologia e Serviços de Saúde, Brasília,DF, v. 26, n. 44, p. 881- 866, out./dez. 2017. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ress/a/ Zd8DBfbVhVwGXZRvVVxPm3M/?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 30 ago. 2023. SOUSA, A.; HILL, K.; DAL POZ, M. R. Sub-national assessment of inequality trends in neonatal and child mortality in Brazil. International Journal for Equity in Health, London, v. 9, n. 21, p. 1-10, 2010. Disponível em: https://equityhealthj.biomedcentral.com/ articles/10.1186/1475-9276-9-21. Acesso em: 30 ago. 2023. SOUZA, G. R. et al. Time trends and social inequalities in infant and young child feeding practices: national estimates from Brazil’s Food and Nutrition Surveillance System, 2008-2019. Public Health Nutrition, New York, v. 26, n. 9, p. 1-27, 2023. Disponível em: https://pubmed.ncbi. nlm.nih.gov/37231823/. Acesso em: 30 ago. 2023. SZWARCWALD, C. L. et al. Inequalities in infant mortality in Brazil at subnational levels in Brazil, 1990 to 2015. Population health metrics, London, v. 18, n. 4, p. 1-9, 2020. Supl. 1. Disponível em: https:// pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020- 00208-1. Acesso em: 30 ago. 2023. TEIXEIRA, R. A. et al. Qualidade dos dados sobre causas de morte no Brasil: códigos garbage nos. Revista Brasileira de Epidemiologia, São Paulo, n. 22, p. 1-14, 2019. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/37231823/. Acesso em: 30 ago. 2023. UNICEF. Protecting child rights in a time of crises UNICEF Annual Report 2021. [S. l.]: UNICEF, 2021. Disponível em: https://www.unicef.org/ media/121251/file/UNICEF%20Annual%20Report%202021.pdf. Acesso em: 30 ago. 2023. https://pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020-00208-1 https://pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020-00208-1 https://pophealthmetrics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12963-020-00208-1 https://doi.org/10.1186/s12963-020-00208-1 https://www.unicef.org/media/121251/file/UNICEF%20Annual%20Report%202021.pdf https://www.unicef.org/media/121251/file/UNICEF%20Annual%20Report%202021.pdf 43 3 Bases de mortalidade e privação material nos municípios brasileiros Victor Hugo Dias Diógenes Elzo Pereira Pinto Júnior Marcos Roberto Gonzaga Maria Yury T. Ichihara Bernardo Lanza Queiroz Everton Emanuel Campos de Lima Lilia Carolina Carneiro da Costa Aline dos Santos Rocha Andrêa J. F. Ferreira Camila Silveira Silva Teixeira Flávia José Oliveira Alves Leila Milfont Rameh Renzo Flores-Ortiz Alastair H. Leyland Ruth Dundas introdução Os indicadores de mortalidade são vitais na elaboração e monitora- mento de políticas públicas, especialmente políticas de saúde. No entanto, é preciso ressaltar a importância do uso de estimativas con- fiáveis, capazes de refletir com fidedignidade o perfil epidemiológico e demográfico das áreas estudadas (Abouzahr, 2015; Setel et al., 2007). Para tanto, é essencial um sistema de informação de mortalidade de boa qualidade, e que registre de forma satisfatória os óbitos que efeti- vamente aconteceram. Nesse sentido, é de grande interesse de pesqui- 44 Capítulo 3 sadores das áreas da saúde e da demografia a investigação da qualidade das estatísticas de óbitos. Um dos principais problemas na qualidade das bases de mortali- dade no Brasil é o sub-registro do óbito (Queiroz, 2020a, 2020b), o que pode comprometer a estimação de estatísticas de mortalidade, cau- sando imprecisão em seus indicadores. Embora esse problema tenha di- minuído consideravelmente nas últimas décadas (Lima; Queiroz, 2014), ainda há significativas diferenças regionais quanto à cobertura da infor- mação (Schmertmann; Gonzaga, 2018; Vasconcelos, 1998), o que pode ter relação com diferenças socioeconômicas (Queiroz, et al., 2017; Quei- roz; Sawyer, 2012). Além disso, as causas do sub-registro são diversas e podem variar conforme a base de dados adotada (Lima et al., 2021). No Brasil, estudos de mortalidade que contemplem dados de todo o território nacional, no nível municipal, podem ser elaborados a partir de três principais fontes de informação: o Sistema de Infor- mação sobre Mortalidade (SIM) e o Sistema de Estatísticas do Registro Civil (RC), ambos constituídos de registros administrativos contínuos de óbitos (Lima et al., 2021); e o Censo Demográfico do Instituto Brasi- leiro de Geografia e Estatística (IBGE) de 2010, que possui informações de óbitos para o período de referência da pesquisa censitária. Historicamente, a comparação entre as bases do SIM e do RC é utilizada para validar e verificar o desenvolvimento e a consolidação de ambos os sistemas de registros administrativos (Costa, 2020; Lima et al., 2021; Paes, 2005). No entanto, poucos são os estudos que compa- ram os óbitos dos registros administrativos com os dados dos óbitos oriundos do Censo 2010. Algumas pesquisas avaliaram a qualidade dos dados de mortalidade da pesquisa censitária (Queiroz; Sawyer, 2012) ou utilizaram essa fonte para verificar diferenciais de mortalidade na população e as compararam com as encontradas a partir de dados do SIM (Ribeiro; Turra; Pinto, 2021). Por se tratar de métodos distintos de coleta de óbitos, sujeitos a diferentes tipos de erros de subnotificação, é pertinente verificar se eventuais discrepâncias na contagem dos óbitos entre as bases estão as- sociadas a alguma característica socioeconômica das áreas analisadas. Desse modo, o objetivo deste capítulo é verificar a associação espacial entre a diferença do número de óbitos captados pelo SIM e pelo Censo e as características socioeconômicas dos municípios. 45Bases de mortalidade e privação material nos municípios... métodos O presente estudo propõe primeiramente uma análise comparativa entre o número de óbitos totais contabilizados pelo SIM e Censo 2010 ocorridos durante o período de referência da pesquisa censitária (agosto de 2009 a junho de 2010) nos municípios brasileiros, a partir da razão entre eles (SIM/CENSO). O Censo de 2010 coleta informações sobre óbitos ocorridos no domicílio nos últimos 12 meses, incluindo o sexo e a idade da pessoa que faleceu. Já os dados do SIM têm como fonte primária a Declaração de Óbito (DO). Os dados foram coletados nos sites públicos do Departamento de Informação e Informática do Sistema Único de Saúde (Datasus), no caso do SIM, e do IBGE, para o Censo 2010. Posteriormente, a medida SIM/CENSO, que reflete o quanto o SIM captou mais ou menos óbitos do que o Censo, foi associada espacial- mente com o Índice Brasileiro de Privação (IBP). Desenvolvido e dispo- nibilizado pelo Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde, da Fundação Oswaldo Cruz (Cidacs/Fiocruz), acessível on-line1 o IBP representa uma medida composta de privação material, conside- rando os seguintes aspectos: renda, escolaridade e condições de domi- cílio (Allink et al., 2020). A associação espacial entre o IBP dos municípios e a razão SIM/ CENSO foi feita por meio de dois métodos geoestatísticos. O primeiro método descritivo consistiu na construção de mapas coropléticos bi- variados, que utiliza uma matriz de cores para representar, numa escala contínua, os valores de duas variáveis no espaço geográfico, simultaneamente. Já o segundo método se baseou no conceito de dependência local espacial bivariada, na qual o valor de uma variável em uma região está correlacionado no espaço com os valores de outra variável das regiões vizinhas. Para esse fim, utilizou-se o Índice Local de Associação Espa- cial (LISA), de Moran Bivariado, do qual derivam os mapas de clusters bivariados. Por meio desses mapas é possível identificar agrupamen- tos espaciais onde há associação estatisticamente significativa entre os valores de uma variável de determinado município e valores de outra 1 Ver em: https://cidacs.bahia.fiocruz.br/ibp/. 46 Capítulo 3 variável de sua vizinhança. Para mais detalhes do método, consultar trabalho de Anselin e colegas (Anselin; Syabri; Smirnov, 2003). As informações de óbitos são coletadas ao nível municipal, de
Mais conteúdos dessa disciplina
Principais Epidemias no Brasil- Mapa Mental - Investigação de Epidemias
- Questão 4
- Mapa Mental - Tanatologia Forense
- Desigualdades no Acesso à Farmacogenética
- Revisão sobre Acesso e Desigualdades na Saúde
- Screenshot_20260130_151951_WhatsApp
- Screenshot_20260130_152002_WhatsApp
- Screenshot_20260130_152013_WhatsApp
- Screenshot_20260130_152055_WhatsApp
- Screenshot_20260130_151946_WhatsApp
- relacione corretamente a epidemiologia descritiva e analítica com suas respectivas características:
- Considerando os princípios da epidemiologia, assinale a alternativa correta que difere e define os conceitos de prevalência e incidência A) Preva...
- ACHE Outros indicadores relevantes de acordo com a Secretaria Municipal de Saúde do Guarujá (2024), apontam que 9,44% dos partos ocorreram em mães ado
- Assinale a alternativa CORRETA que corresponde a uma doença ou agravo com periodicidade de notificação imediata (até 24 horas). A Tuberculose. B Febre
- Com base na tabela, o Risco Relativo (RR) da intervenção é: Escolha uma opção: a. 2,00 b. 0,60 c. 1,67 d. 0,40
- A principal vantagem do RCT (Ensaio Clínico Randomizado e Controlado - do inglês, Randomized Controlled Trial) é: Escolha uma opção: a. Alto custo...
- Um RR (Risco Relativo) = 0,50 indica: Escolha uma opção: a. Risco igual b. Risco dobrado c. Risco aumentado levemente d. Risco reduzido pela metade
- Realizar vários testes com baixa especificidade aumenta o risco de: Escolha uma opção: a. Reduzir falsos positivos b. Aumentar VPN c. Aumentar fal...
- O grupo exposto teve incidência de 20% e o controle 10%, o RR Risco Relativo (RR) é: Escolha uma opção: a. 0,5 b. 2 c. 1 d. 0,1
- O valor preditivo positivo aumenta quando: Escolha uma opção: a. Prevalência aumenta b. Prevalência diminui c. VPN aumenta d. Sensibilidade diminui
- Teste negativo com sensibilidade moderada significa: Escolha uma opção: a. Nenhum valor clínico b. Diagnóstico descartado c. Probabilidade pós-tes...
- Um estudo sobre DPOC selecionou participantes apenas em pneumologistas privados. Principal risco: Escolha uma opção: a. Viés de aferição. b. Viés ...
- Para avaliar se medidas posturais reduzem sintomas, o melhor desenho é: Escolha uma opção: a. Série de casos b. Estudo transversal c. Ensaio clíni...
- Uso de Anfetaminas na Sociedade Contemporânea
- Apostila Saúde da Criança
