EPIDEMILOGIA

EPIDEMILOGIA

(Parte 4 de 11)

Mortalidade Perinatal : definida como a relação entre o número de crianças falecidas entre a 28a semana de gestação e a 1a semana de vida, para uma época e locais definidos, segundo o número de nascidos vivos, somados aos óbitos fetais tardios.

Altos níveis de mortalidade perinatal certamente não se relacionam com doenças complicadas ou raras e sim a um despreparo das unidades de atenção médica. No Brasil, a principal mortalidade registrada há alguns anos, nas grandes capitais, deve-se ao componente perinatal. Na verdade, observa-se para todo o país, um crescimento proporcional deste grupo, em detrimento da mortalidade infantil tardia, o que denota a falência do sistema de atendimento médico-hospitalar, resultante de anos de completo descaso dos diversos setores estatais de gerenciamento deste sistema.

Imaginemos uma situação simplificada da realidade, onde a mortalidade infantil esteja situada ao redor de 200 óbitos para cada 1000 nascidos vivos. Se houver uma decisão política (no Brasil gasta-se cerca de U$ 40,0 por habitante/ano em saúde, alguns países Africanos aproximadamente U$ 4,0 e finalmente os países desenvolvidos algo entre U$70,0 a U$250) de se investir na vacinação em

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atendimento perinatal (diagnóstico precoce e correto acompanhamento da toxemiagravídica,
suplementação alimentar para mães desnutridas, vacinaçãoantitetânica das gestantes, etc.). A nova
queda a ser observada nosóbitos dever-se-á ao componente perinatal (observa-se que na população
branca americana, a mortalidade infantil está situada em torno dos 8 a1 óbitos por 1000 nascidos.
nascidos vivos enquanto que entre os negros este número subia para 40/1000)

massa, saneamento, incentivo ao aleitamento materno, rehidratação oral etc., esperaríamos um grande decréscimo na mortalidade infantil, devido principalmente ao seu componente infantil tardio, já que haveria um grande impacto nos óbitos entre o 1o mês e o 1o ano de vida (que não por acaso explica o “milagre” de algumas administrações do nordeste). Digamos que após algum tempo de implementação desta política, a mortalidade infantil caísse para algo em torno de 45 óbitos para cada 1000 nascidos vivos; continuando nosso exemplo, este país aumenta os recursos destinados à saúde, implementando um melhor vivos, enquanto que na população negra e hispânica algo próximo a 17-20 óbitos por 1000 nascidos vivos; na população branca da África do Sul durante o regime do Apartheid tínhamos 10-13 óbitos por 1000

Letalidade

uma real queda no aparecimento demanifestações graves (como por exemplo a escarlatina no século
passado,quando comparada aos nossos dias), a descoberta de uma cura ou tratamento (sífilis e
diabetes respectivamente) ou ainda ao aumento nonúmero de diagnósticos realizados. Quanto a este
último item, vejamos a distribuição da letalidade para a SIDA no Brasil (tabela VI). Pode-sever
claramente que a letalidade vem caindo progressivamente de 1980 a1996. Se partirmos do princípio de
que uma cura ou tratamento realmenteeficazes não estão ainda disponíveis, podemos inferir algumas
dasrazões pelas quais esta “queda” da letalidade vem se processando :

A taxa de letalidade é definida como o total de óbitos por determinada doença, dividido pelo total de casos da mesma doença; esta taxa expressa a gravidade com que um agente etiológico se manifesta numa dada população, num determinado momento do tempo. A letalidade pode ser influenciada por a) aumento do número de diagnósticos conseqüentes a uma real progressão da epidemia. Neste caso, ao se obter um aumento no denominador de uma forma mais “acelerada” do que no numerador, a conseqüência será a “queda” na letalidade.

b) O fato da SIDA ser uma doença de evolução lenta, acarreta que os óbitos que ocorrem hoje, pertencem a pessoas infectadas com anos de antecedência, ou seja, numa epidemia em ascensão deveríamos esperar uma certa “queda” na letalidade.

c) Finalmente, sabemos que apesar de que uma cura ou tratamento que controle a doença, não terem ainda sido criados (a estimativa para o desenvolvimento de uma vacina razoavelmente eficaz, situase ao redor do ano 2002 - o tratamento está ainda sem previsão) é‚ inegável que o manuseio clínico dos pacientes de SIDA vem se aprimorando nos últimos anos (tratamento profilático para Pneumocystis carinii, diagnóstico mais rápido da Citomegalovirose, Toxoplasmose, coquetel de drogas antiretrovirais etc.), aumentando-se a sobrevida, ou em outras palavras, diminuindo a letalidade (tabela VI e gráfico I).

Como foi visto em alguns tópicos anteriores, a epidemiologia necessita, em determinados momentos, comparar 2 ou mais populações, em relação a uma série de atributos. Nestes casos, um erro que pode ser facilmente cometido é o de comparar grupos com estruturas demográficas distintas, ou

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Tabela VI

Distribuição dos casos de AIDS, óbitos conhecidos por ano de diagnóstico e letalidade, Brasil, 1980-1996

Ano de diagnóstico Casos Óbitos Letalidade

1980 1 1 100.0 1981 - - - 1982 9 5 5.6 1983 41 37 90.2 1984 144 117 81.3 1985 538 416 7.3 1986 1110 807 72.7 1987 2524 1797 71.2 1988 4156 2990 71.9 1989 5613 3821 68.1 1990 7782 5050 64.9 1991 10387 5999 57.8 1992 12791 6524 51.0 1993 14438 6737 46.7 1994 14559 5503 37.8 1995 12205 3561 29.2 1996 1801 379 21.0

Total 88099 43744 49.7

Fonte: Boletim epidemiológico PNDST/Ministério da Saúde

(*) 1996 - Dados preliminares até semana 35, terminada em 31/08).

Gráfico I - Letalidade da AIDS, Bi l 1980-1996 ainda como será visto mais adiante, grupos com composição diferente de risco. Um dos métodos utilizados chama-se “método direto de padronização”.

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Tabela VII

Óbito Hospital A Hospital B

SIM 700 100 NÀO 300 900

TOTAL 1000 1000

Imaginemos 2 hospitais “A” e “B”, ambos com unidades de internação para pacientes de

SIDA. Digamos que no ano de 1992, ambos internaram 1000 doentes. No primeiro hospital (A), ocorreram 700 óbitos, enquanto que no segundo 100. Desta forma, podemos dizer que a taxa de mortalidade para a SIDA nos 2 hospitais, foi respectivamente de 70 e 10 %. Baseado nestes dados podemos inicialmente concluir que o hospital B apresenta um melhor corpo clínico ou equipamentos mais modernos do que o hospital A (ver tabela VII). Vamos neste exemplo estabelecer, em nome da simplicidade, que a SIDA pudesse ser dividida em 3 grandes grupos : casos leves, moderados e graves. Segundo a classificação agora assumida, digamos que a tabela anterior se comportasse da seguinte maneira :

Tabela VIII

Óbito Hospital A Hospital B

Sim (caso leve) 0 30 Não (caso leve) 50 800

Sim (moderado 10 15 Não moderado 100 5

Sim (grave) 690 100 Não (grave) 150 0

Observando a tabela VIII, vemos que o hospital A concentrou um número muito maior de casos graves do que o hospital B. Uma hipótese portanto pode ser a de que a mortalidade em A é maior, não devido a falhas no atendimento, mas sim porque este hospital atende doentes muito graves. A padronização é um método que pretende responder a seguinte pergunta : Se ambos hospitais atendessem pacientes com igual gravidade, como seria o perfil de mortalidade em cada um ?

Esta pergunta traduz toda a lógica do sistema de padronização. Realmente, a única maneira de se comparar os dois hospitais, consiste em ver seu perfil de mortalidade numa mesma população.

Iniciamos a padronização, calculando a mortalidade específica do fator que se deseja isolar (no caso gravidade, podendo ser outros fatores como idade, sexo, fazer ou não fisioterapia etc.).

Mortalidade específica segundo complexidade do doente, Hospital Acasos leves = 0 / 50 = 0 Mortalidade específica segundo complexidade do doente, Hospital Bcasos leves = 30 / 830 = 3,6 p/100 Mortalidade específica segundo complexidade do doente, Hospital Amoderados = 10 / 100 = 10 p/100 Mortalidade específica segundo complexidade do doente, Hospital Bmoderados = 15 /70 = 21,4 p/100 Mortalidade específica segundo complexidade do doente, Hospital Agrave = 690 / 840 = 82,1 p/100 Mortalidade específica segundo complexidade do doente, Hospital Bgrave = 100 /100 = 100

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Repare que a mortalidade específica foi sempre maior em B do que no hospital A. Este último parece ter um desempenho pior porque atende a uma imensa população de pacientes graves (ver tabela VIII), enquanto o inverso acontece ao hospital B. Voltando à padronização, vamos aplicar as mortalidades vistas para uma mesma população (padrão). A população padrão pode ser uma das já vistas (hospital A ou B), ou uma população fictícia ou ainda aquela pertencente a um terceiro hospital. O que realmente importa é que ela seja constante para os hospitais que estão sendo padronizados.

População padrão Hospital A Hospital B

Casos leves = 830 830 x 0 = 0 830 x 3,6% = 29,9

Casos moderados = 70 70 x 10% = 7 70 x 21,4% = 15

Casos graves = 100 100 x 82,1% = 82,1 100 x 100% = 100 Total de óbitos 89,1 144,9

Mortalidade padronizada 89,1 / 1000 = 8,9 óbitos por 100 internações 144,9 / 1000 = 14,5 óbitos por 100 internações

Tipos de escalas

Podemos classificar as variáveis em 4 tipos básicos: nominais, ordinais, intervalares e razão.

Classificar suas variáveis num destes 4 grupos é o primeiro passo a ser tomado durante a análise de dados. 1.Variáveis nominais - São categorias onde não é possível atribuir qualquer valor de mensurável (masculino e feminino, brancos e negros, teste e controle etc.). 2.Variáveis ordinais - é o caso onde as categorias podem ser ordenadas de alguma forma, apesar de não podermos somá-las ou subtraí-las (pois não são números de verdade). Ex.: classe social (alta, média e baixa), melhoria dos sintomas (muito, pouco), palpação do fígado ou icterícia (+/4+ etc.) 3.Variáveis intervalares - Para os objetivos deste curso, podemos dizer que ambas possuem algum tipo de escala de distância entre seus valores, podendo ser contínuas (pressão arterial, temperatura etc.) ou discretas (paridade, uma vez que a mulher não poderá ter 1,56 filhos). 4.Razões - De modo simplificado, podemos dizer que nestas variáveis o valor zero não é arbitrário (tal como na escala Kelvin de temperatura), mas sim atribuído pela natureza (pressão zero, incidência etc.).

A diferenciação entre as dual últimas categorias pode ser as vezes complicada para o clínico. Para todos os efeitos todavia, qualquer das análises aqui discutidas, (e muitas das que não serão), os testes estatísticos serão idênticos para ambas as categorias.

Variáveis intervalares ou de razão podem, dependendo do interesse do investigador, serem tratadas como nominais ou discretas (pressão arterial - alta, baixa, normal).

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