0208/2024 - Determinantes de Códigos Garbage como causa da morte em coorte nacional representativa de adultos mais velhos: ELSI-Brasil.
Determinants of Garbage Codes as the cause of death in a nationally representative cohort of older adults: ELSI-Brazil.
Autor:
• Elaine Leandro Machado - Machado, E. L. - <elainemachado77@gmail.com>ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3226-3476
Coautor(es):
• Juliana Vaz de Melo Mambrini - Mambrini, J. V. M. - <juliana.mambrini@minas.fiocruz.br>ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0420-3062
• Tiago Campos Silva - Silva, T. C. - <tiago.campos@saude.mg.gov.br>
ORCID: https://orcid.org/0009-0009-9590-6617
• Luciana de Souza Braga - Braga, L. S. - <lucianaszbraga@gmail.com>
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4499-6316
• Giovanny Vinícius Araújo de França - de França, G. V. A. - <nutrigio@gmail.com>
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7530-2017
• Maria Fernanda Lima-Costa - Lima-Costa, M. F. - <lima.costa@fiocruz.br>
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1077-1381
Resumo:
Foram utilizados dados do ELSI-Brasil, conduzido em amostra nacional da população com 50 anos ou mais, com o objetivo de examinar a presença de códigos garbage (CG) como causa de morte no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e sua associação com características sociodemográficas e de saúde pré-existentes. Foram identificados 872 óbitos entre os 9.412 participantes da linha de base da coorte, dos quais 29,1% foram classificados como CG. Por meio de regressão de Poisson ajustada por idade e/ou sexo, observou-se que idade (RP [Razão de Prevalência] 1,45; IC 95% 1,04-2,01 e RP=1,46; IC 95% 1,05- 2,03, para 70-79 e 80+ anos, respectivamente), raça/cor parda (RP= 1,27; IC 95% 1,01-1,61), diagnóstico médico prévio de acidente vascular cerebral (RP = 1,53; IC 95% 1,21-1,94) e limitação funcional (RP = 1,41; IC 95% 1,34-1,73) foram associados ao registro de CG. Esses resultados sugerem que ações voltadas para identificar a cadeia de eventos que resultam no acidente vascular cerebral e/ou na limitação funcional podem ter impacto na melhora do registro da causa básica do óbito entre adultos brasileiros mais velhos.Palavras-chave:
Estudo de Coorte, Envelhecimento, Registros de Mortalidade, Causas de Morte.Abstract:
Datathe ELSI-Brazil, conducted on a national sample of the population aged 50 or over, were used with the aim objective of examining the presence of garbage codes (CG) as a cause of death in the Mortality Information System (SIM) and their association with pre-existing sociodemographic and health characteristics. 872 deaths were identified among the 9,412 baseline participants in the cohort, of which 29.1% were classified as GC. Using Poisson regression adjusted for age and/or sex, it was observed that age (PR [Prevalence Ratio] 1.45; 95% CI 1.04-2.01 and PR=1.46; 95% CI 1.05- 2.03, for 70-79 and 80+ years, respectively), race/brown color (RP= 1 .27; 95% CI 1.01-1.61), previous medical diagnosis of stroke (PR = 1.53; 95% CI 1.21-1.94) and functional limitation (PR = 1.41; CI 95 % 1.34-1.73) were associated with GC registration. These results suggest that actions aimed at identifying the chain of events that result in stroke and/or functional limitation may have an impact on improving the recording of the underlying cause of death among older Brazilian adults.Keywords:
Cohort Study, Aging, Mortality Records, Causes of Death.Conteúdo:
Globalmente, há um esforço para aumentar a cobertura e aprimorar a qualidade dos dados sobre mortalidade. Assim, uma das metas dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) para 2030, da Organização das Nações Unidas (ONU) é o estabelecimento de sistemas de registros civil e de estatísticas vitais válidos e confiáveis1. Esses esforços visam a construção de sistemas de informações de alta qualidade, que registrem com precisão todas as mortes e que gerem indicadores que reflitam de forma fidedigna o perfil epidemiológico da população2.
No Brasil, o Ministério da Saúde (MS) é o responsável pelas estatísticas sobre mortalidade. Por meio do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) é possível analisar tanto a mortalidade geral, quanto indicadores relativos às causas do óbito, entre outras informações relevantes. O SIM foi criado em 1975 e informatizado em 1979, unificando a coleta de dados sobre mortalidade em todo país. A Declaração de Óbito (DO) é o documento que alimenta o SIM e contém variáveis que permitem elaborar indicadores e análises epidemiológicas, incluindo as causas de mortes atestadas pelo médico, possibilitando o diagnóstico e monitoramento das condições de saúde das populações ao longo do tempo3.
A qualidade do SIM pode ser avaliada pelo grau de cobertura, pela completude e/ou pela análise da causa básica do óbito4. O grau de cobertura é definido pelo registro no SIM dos óbitos realmente ocorridos na população de interesse. A completude é aferida pelo preenchimento dos diferentes campos constantes na declaração de óbito. Nas últimas décadas, houve uma melhora significativa da qualidade das informações de mortalidade no Brasil, tanto no que se refere à cobertura quanto à completude das informações na DO. Segundo estudo realizado pelo MS e pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o SIM apresentou cobertura de 98% no Brasil em 2016, porém, foi inferior a 95% para óbitos ocorridos em casa e em municípios com menor densidade populacional e menor escolaridade5. A completude de algumas variáveis da DO ainda permanece como um grande desafio. A variável raça/cor apresentou melhora no seu preenchimento em todo país, com quase todos os estados com incompletude abaixo de 10%6. De maneira geral, persistem registros inadequados para escolaridade, ocupação e estado civil 6, 7, 8, 9.
Tradicionalmente, a aferição da qualidade do preenchimento da causa de óbitos na DO é baseada na proporção de causas mal definidas. Murray & Lopes (1996) introduziram o conceito de Código Garbage (GC), como parte da abordagem do Global Burden of Disease (GBD)10, para causas que não seriam as básicas do óbito ou seriam pouco específicas. Essa iniciativa tem por objetivo produzir informações úteis para subsidiar políticas voltadas para a melhoria das condições de saúde das populações.
Nos últimos anos, foram observados avanços em relação à melhor definição das causas básicas de morte, por meio da diminuição da proporção de CG11-19, refletindo bons resultados das ações do MS para qualificação dos dados de mortalidade no país. Os problemas de diagnóstico incompleto da causa básica, que geram classificações por códigos pouco úteis, passaram a ser priorizados e se tornaram foco de intervenções específicas realizadas pelo MS, por estados e municípios entre o final de 2016 e março de 201913. Entretanto, observou-se um aumento de CG durante a epidemia do COVID-19, ou seja, a partir de março de 202020, 21.
Uma das principais vantagens de estudos longitudinais é permitir que se estabeleçam relações temporais entre diferentes características e o desfecho de interesse. Os estudos anteriormente citados11-19 foram baseados em dados secundários das DO registradas no SIM. Portanto, ao nosso conhecimento, não existem estudos com dados primários de pesquisas de base populacional, especialmente com idosos, que analisem associações entre características sociodemográficas e condições de saúde pré-existentes com a causa de morte classificada como CG no atestado de óbito.
O Estudo Longitudinal da Saúde dos Idosos Brasileiros (ELSI-Brasil) é conduzido em amostra nacionalmente representativa de adultos mais velhos22,23. Uma publicação recente comparou os padrões de mortalidade dos participantes do ELSI-Brasil em relação aos registros nas estatísticas oficiais apresentadas pelo IBGE e pela Organização Mundial da Saúde. Os resultados mostraram que tanto as taxas de mortalidade quanto a expectativa de vida aos 50 anos de idade entre os participantes da coorte eram semelhantes àquelas das estatísticas supracitadas, com exceção para a ocorrência dos óbitos entre os mais idosos (80+ anos), que foi um pouco inferior nos participantes da coorte em comparação àquelas das estatísticas oficiais24.
O presente trabalho, por meio do relacionamento entre a base de dados do ELSI-Brasil e o SIM, teve como principal objetivo examinar a distribuição de CG como causa de morte e suas associações com características sociodemográficas e de saúde em participantes da coorte. Dois objetivos adicionais foram examinar a cobertura do registro de óbito e a distribuição da incompletude das informações constantes nesse registro.
MÉTODOS
Delineamento do estudo
As fontes de informações para a presente análise foram: (1) o inquérito da linha de base do ELSI-Brasil; (2) o primeiro seguimento da coorte e (3) os dados do SIM. O ELSI-Brasil é uma pesquisa longitudinal de base domiciliar, conduzida em 70 municípios situados nas cinco grandes regiões do país. A amostra do estudo foi delineada para representar a população brasileira com 50 anos ou mais, baseando-se em estratos de seleção (município, setor censitário e domicílio). Todos os moradores residentes nos domicílios selecionados com 50 anos ou mais foram elegíveis para a pesquisa. Os procedimentos para a coleta de dados incluíram questionário domiciliar, questionário individual e medidas físicas. O questionário domiciliar contém informações sobre as características da residência e informações sobre as condições socioeconômicas de todos os moradores. O questionário individual contém informações abrangentes sobre condições de saúde física e mental e seus potenciais determinantes. Maiores detalhes podem ser vistos em Lima-Costa et al, 201823.
O inquérito da linha de base do ELSI-Brasil foi conduzido em 2015-16 com 9.412 participantes. O primeiro seguimento da coorte foi conduzido em 2019-21. Entre os participantes da linha de base, 6.172 foram localizados, 3.240 foram perdidos para o seguimento e/ou haviam falecido; a informação sobre a ocorrência do óbito foi fornecida por um respondente substituto quando da visita ao domicílio, como parte das atividades do primeiro seguimento. Aqueles não localizados e aqueles que haviam falecido foram elegíveis para o relacionamento com a base de dados do SIM. O período de abrangência dos dados do SIM foi de maio de 2015 (início da coleta de dados do inquérito da linha de base) a março de 2021 (quando foi concluída a coleta de dados do primeiro seguimento. Maiores detalhes podem ser vistos em publicações anteriores22, 23,24.
Informações sobre mortalidade
O relacionamento entre as bases de dados do ELSI-Brasil e do SIM foi conduzido por técnicos da Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente do MS, nas dependências da Sala de Acesso Restrito. Foi realizado por meio da técnica dos Filtros de Bloom25, utilizando-se algoritmos da linguagem Python® no ambiente R® com as respectivas bibliotecas NumPy, Pandas e RecordLinkage. Para o relacionamento, foram consideradas as seguintes variáveis: nome do participante, sexo, data de nascimento, município de residência e o nome de sua mãe. Após aplicação dos algoritmos, foram gerados escores variando entre 0 a 10.000, sendo considerados para análise os pares com escore entre 9.000 e 10.000 pontos. Os pares com escores nesse intervalo foram verificados manualmente, analisando-se as seguintes variáveis, nesta ordem de importância: “nome da participante”, “data de nascimento” e “município de residência”. Por esse meio foi possível identificar que, entre as 707 mortes relatadas por familiar/respondente substituto, 609 (89,9%) tinham seus óbitos registrados no SIM. Entre os 2.533 não localizados, 263 (10,4%) haviam de fato falecido, segundo registro na mesma fonte. A presente análise foi baseada nos 872 óbitos registrados no SIM.
O grau de incompletude das informações sobre mortalidade foi definido pelo percentual de campos não preenchidos, considerando-se os campos em branco e os campos com o código 9 (ignorado), em relação ao total de óbitos identificados no SIM. As informações consideradas para esta análise foram idade, sexo, raça/cor da pele, escolaridade, ocupação, estado civil e local de ocorrência do óbito. Para a classificação do grau de incompletude das informações, foram utilizados os critérios propostos por Romero e Cunha (2006)26: excelente (incompletude abaixo de 5%); bom (entre 5% a 9,9%); regular (10% a 19,9%); ruim (20% a 49,9%); e muito ruim (50% ou mais de incompletude).
A classificação da causa do óbito como CG foi realizada conforme iniciativa da Carga Global de Doença (Global Burden of Disease - GBD)27. Dessa forma, as causas de morte classificadas como código garbage (CG) foram agrupadas em duas categorias: (1) CG-códigos R pertencentes ao capítulo XVIII da CID-10 (Sintomas, Sinais e Achados Anormais de Exames Clínicos e de Laboratório não Classificados em Outra Parte – código R00 a R99); (2) CG-códigos não R: CG pertencentes a capítulos que não o Capítulo XVIII. Neste grupo foram incluídas as seguintes categorias: Septicemia (A40-A41); Acidente vascular cerebral (AVC) não especificada como hemorrágico ou isquêmico (I64, I67.4, I67.9, I69.4, I69.8); Doenças hipertensivas (I10); Insuficiência cardíaca e cardiopatias não especificadas (I50, I51); Neoplasia não especificada (C26, C55, C76, C79, C80); Pneumonia não especificada (J15.9, J18); Embolia Pulmonar (I26); Insuficiência Respiratória (J96); Transtornos respiratórios (J98); Insuficiência renal não especificada (N17.9, N19); Causas Externas com intenção indeterminada e acidentes não especificados (Y10-Y34, X59); Acidentes de transporte não especificados e homicídios não especificados (V89-Y09).
Informações obtidas na linha de base do ELSI-Brasil
As características sociodemográficas dos participantes da linha de base da coorte incluídas nesta análise foram: faixa etária (50-59, 60-69, 70-79, 80 e mais), sexo (feminino ou masculino), raça/cor da pele autorreferidas (branca, preta, parda, amarela), escolaridade em anos completos (<4, 4-7, 8-10, 11 e mais), arranjo domiciliar (vive só ou não), região de residência (Norte, Nordeste, Sudeste, Sul ou Centro-Oeste) e zona de residência (urbana ou rural). As características de saúde consideradas foram: diagnóstico médico prévio de hipertensão, diabetes, doença cardiovascular (angina, infarto do miocárdio ou insuficiência cardíaca) e acidente vascular cerebral (AVC), assim como limitação funcional e fonte da atenção em saúde. A limitação funcional foi definida por alguma dificuldade para realizar pelo menos uma entre cinco atividades básicas da vida diária (vestir-se, tomar banho, comer, deitar e/ou levantar da cama, usar o toalete). A fonte da atenção em saúde foi aferida pelo relato do participante sobre ser afiliado ou não a plano privado de saúde; o uso exclusivo do Sistema Único de Saúde (SUS) foi atribuído àqueles que informaram não ter afiliação a plano privado de saúde.
Análise dos dados
Os resultados descritivos foram apresentados em frequências absolutas e relativas. A regressão de Poisson robusta foi utilizada para estimar as forças das associações entre características da linha de base e o evento de interesse, comparando-se código garbage em relação a não garbage; estes últimos incluíram todas as demais causas básicas de óbito registradas no SIM. As razões de prevalência, assim estimadas, foram baseadas em análises não ajustadas e ajustadas por sexo e/ou idade (em anos). Adicionalmente, utilizou-se a regressão logística ajustada por sexo para estimar as probabilidades preditas do registro de óbito como garbage (vs. não), ao longo da idade, associadas ao diagnóstico prévio de acidente vascular cerebral e presença de limitação funcional. As análises foram realizadas utilizando-se o Software Stata (versão 17).
Aspectos Éticos
O ELSI-Brasil foi aprovado pelo Comitê de Ética e Pesquisa (CEP) da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), Minas Gerais (CAAE: 34649814.3.0000.5091 e CAAE: 33492820.3.0000.5091, respectivamente). Os participantes do estudo assinaram Termo de Consentimento Livre e Esclarecido, autorizando acesso às suas informações constantes em banco de dados secundários, para efeitos de pesquisa científica. Para o relacionamento das bases de dados do ELSI-Brasil e do SIM, os arquivos foram devidamente criptografados para garantir o sigilo das informações do participante do estudo. Foi adotado protocolo elaborado pela Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente do Ministério da Saúde, assinado conjuntamente por membro da equipe indicado pela referida secretaria e pela coordenação do ELSI-Brasil.
RESULTADOS
Esta análise foi baseada em 872 óbitos dos participantes do ELSI-Brasil. Os resultados mostraram que 89,9% dos óbitos informados por um respondente substituo estavam devidamente registrados no SIM. Como pode ser visto na Tabela 1, em relação à incompletude das informações, observou-se que a ocupação e a escolaridade ocupavam a primeira posição entre campos não preenchidos (64,0% e 40,1%, respectivamente), seguidas pelo estado civil (8,4%). A raça/cor apresentou proporção de incompletude igual a 3,8%. As demais variáveis, quais sejam sexo, idade e local de ocorrência do óbito foram classificadas como excelentes, com informações preenchidas em todos os registros de óbitos.
Como mostrado na Tabela 2, dos 872 óbitos ocorridos no período estudado, 254 (29,1%) dos registros foram classificados como CG. Destes, as maiores proporções foram para acidente vascular cerebral não especificado como hemorrágico ou isquêmico (5,6% em relação ao total de óbitos), pneumonia não especificada (5,5%), outras causas mal definidas e as não especificadas (2,9%) e insuficiência cardíaca e cardiopatias não especificadas (2,3%).
A Tabela 3 mostra a distribuição das características sociodemográficas e o local da ocorrência do óbito dos participantes do ELSI-Brasil que faleceram durante o período de acompanhamento, assim como resultados das análises das associações entre características com o registro de CG no SIM. Do total de óbitos, 27,3% ocorreram entre pessoas com 80 anos ou mais, 50,2% entre mulheres, 49,3% entre pardos, 49,8% entre aqueles com escolaridade inferior a 4 anos, 85% entre os que residiam com outra pessoa, 40,3% entre residentes da região sudeste e 84,9% entre residentes em áreas urbanas. A maioria dos óbitos ocorreu em hospital (70,4%) e 20,9% no domicílio do participante. Após ajustamentos pela idade e/ou sexo, observou-se que somente a idade (RP ajustadas = 1,45; IC 95% 1,04-2,01 e 1,46; IC 95% 1,05-2,03, respectivamente, para as faixas etárias de 70-79 e 80+ anos, em comparação à faixa etária de 50-59 anos) e a raça/cor da pele (RP ajustada = 1,27; IC 95% 1,01-1,61 para pardos em comparação aos brancos) apresentaram associações estatisticamente significantes com o registro de CG.
A Tabela 4 mostra a distribuição das características de saúde e aspectos relacionados e resultados das análises de associações entre essas características e o registro de CG no SIM. Entre aqueles que faleceram, 63,9% haviam tido diagnóstico médico prévio de hipertensão, 26% de diabetes, 21,4% de doença cardiovascular e 14% de acidente vascular cerebral. Cerca de 1/3 (37,4%) apresentavam limitação funcional e 77,9% eram usuários exclusivos do SUS. Após ajuste por idade e sexo, observou-se que somente acidente vascular cerebral (RP = 1,53; IC 95% 1,21-1,94) e limitação funcional (RP = 1,41; IC 95% 1,14-1,73) apresentaram associações estatisticamente significantes com o registro de CG como causas de morte no SIM.
As probabilidades preditas do registro da causa de morte como CG, segundo diagnóstico médico prévio de acidente vascular cerebral e presença de limitação funcional estão apresentadas na Figura 1. Para as ambas as condições essas probabilidades aumentaram com a idade, em curvas paralelas ao longo da mesma, independentemente do sexo.
De maneira suplementar, nós realizamos algumas análises para verificar se a pandemia da COVID-19 afetou os indicadores mais importantes anteriormente citados. Do total de óbitos considerados neste estudo, 113 ocorreram a partir de março de 2020 (o Brasil reconheceu a existência da transmissão comunitária do vírus no dia 20 de março de 2020)28; durante esse período, 24,8% dos óbitos entre participantes do ELSI-Brasil foram registrados como CG. Excluindo-se os óbitos registrados no SIM após o início da pandemia, as associações entre diagnóstico prévio de acidente vascular cerebral e limitação funcional (ou seja, antes de março de 2020), foram semelhantes ao observado no período total de acompanhamento (RP = 1,59; IC 95% 1,25-2,02 e RP = 1,47; IC 95% 1,18-1,83, respectivamente).
DISCUSSÃO
Esse estudo mostra resultados da qualidade das informações dos participantes do ELSI-Brasil registradas no SIM, para o período compreendido entre 2015 e 2021, com ênfase na codificação da causa básica da morte como garbage. Os resultados mostraram que 90% das mortes informadas por um substituto estavam registradas no referido sistema. A ocupação e a escolaridade foram as informações com níveis mais baixos de completude no SIM, sendo classificadas como muito ruim e ruim, respectivamente, de acordo com a classificação adotada para a interpretação desses resultados, previamente indicada26. As demais características investigadas (idade, sexo, raça/cor da pele, estado civil e local de ocorrência do óbito) apresentaram completude entre boa e excelente de acordo com a mesma classificação.
Em relação à incompletude dos registros de óbitos considerados nesta análise, os resultados são consistentes com estudos anteriores, conduzidos entre 2000 e 2023 e baseados nos óbitos da população adulta. Os resultados desses estudos indicaram excelente completude de registros no SIM das variáveis sexo, idade, e raça/cor, assim como o local de ocorrência do óbito 9. Via de regra, este e outros estudos indicaram que escolaridade apresenta preenchimento insatisfatório6,7,8,9 ou muito ruim no período supracitado8.
Os CG são um indicador de qualidade da assistência à saúde, capazes de identificar desigualdades no acesso e na qualidade da atenção médica13,14. Na presente análise cerca de 1/3 dos óbitos foram classificados nessa categoria. Essa proporção é consistente com observações anteriores realizadas em dezessete municípios da região Norte (29,3%)29, em municípios da região Nordeste (30%)30 e, ainda, semelhante ao reportado pelo Ministério da Saúde (34%).31 Dada a magnitude do problema, é importante ressaltar que futuras análises sobre causas da morte entre participantes do ELSI-Brasil devem considerar metodologias de correção capazes de minimizar o viés causado pelos CG 16.
Interessante observar que entre as várias características sociodemográficas consideradas neste estudo, faixa etária e raça/cor apresentaram associações estatisticamente significantes com o registro de CG no SIM. A probabilidade um registro de óbito como CG foi cerca de uma e meia vezes maior nas duas faixas etárias superiores (70-79 e 80 anos ou mais). Esse achado está conforme o esperado, uma vez que é comum o aumento do número de comorbidades em idades mais avançada24, dificultando assim um diagnóstico mais preciso. Aqueles com raça/cor autorreferida como pardos foram também mais propensos a ter seus registros de óbito como CG. Entretanto, este foi um achado isolado, com magnitude marginal, que não se estendeu para aqueles que se classificaram como pretos. Para que esse achado fosse relevante, esperaríamos um gradiente por raça/cor da pele nas suas associações com CG.
Os fatores mais fortemente associados ao registro de CG na ocorrência do óbito foram acidente vascular cerebral e a limitação para realizar atividades básicas da vida diária. Em todo o mundo, em 2019, o acidente vascular cerebral foi a segunda principal causa de morte e a terceira principal causa de incapacidade, inclusive no Brasil32. A recuperação após o acidente vascular cerebral pode ser longa e há um elevado risco de recorrência. Muitos sobreviventes enfrentam incapacidades duradouras ou déficits neurológicos parciais33.
Nossos resultados são coerentes com o fato de que indivíduos com histórico de AVC frequentemente têm suas causas de morte classificadas como AVC inespecífico, considerado um CG, especialmente os casos de AVC hemorrágico e isquêmico. Os códigos AVC não especificado e hipertensão são os códigos predominantes nas estimativas de mortalidade por AVC do estudo Global Burden of Disease (GBD). Em indivíduos com menos de 50 anos, esses eventos geralmente são atribuídos a tipos hemorrágicos, enquanto em maiores de 50, predominam os isquêmicos. Esse cenário destaca a necessidade de aprimorar o registro das causas de morte e a importância dos métodos de redistribuição para melhorar a precisão das estimativas globais de mortalidade por AVC34.
Além disso, a presença de limitações para realizar atividades básicas da vida diária muitas vezes está associada a um prévio diagnóstico de acidente vascular cerebral, sendo difícil separar os seus determinantes e consequências. Adicionalmente, a limitação funcional está associada a um estado de saúde fragilizado, frequentemente acompanhado por várias comorbidades.35,36 A presença dessas condições, tanto de forma isolada quanto de forma concomitante, resulta em condições médica complexas, que podem tornar o diagnóstico da causa de óbito mais desafiador.37, 38
Este estudo tem vantagens e limitações. A principal vantagem é o fato de ser conduzido em uma amostra nacionalmente representativa de adultos brasileiros mais velhos residentes na comunidade. Por outro lado, isso implica em que pessoas mais velhas hospitalizadas ou em instituições de longa permanência não são elegíveis em estudos de base domiciliar como no caso do ELSI-Brasil e isso pode levar a uma subestimativa para os indicadores analisados. Com base nas informações de um substituto, fomos capazes de localizar 90% dos óbitos informados no SIM. Essa proporção é inferior à estimada pelo Ministério da Saúde com relação à cobertura do SIM (98%) para a população geral3. Entretanto, nossos achados, tanto da completude das informações no SIM6-9, quanto da proporção de Códigos Garbage11-19, foram consistentes com achados anteriores, sugerindo que esse potencial subnotificação não afetou de forma importante os resultados principais desta análise. Outra potencial fonte de tendenciosidades seria a epidemia da COVID-19, com relatos de que esta teve alguma influência no registro de óbitos como garbage.20,21 Por essa razão, efetuamos análise suplementar para confirmar ou não essa informação entre os participantes da coorte. Os nossos resultados não foram afetados pela epidemia, pelo menos no que se refere às informações aqui consideradas.
Concluindo, o envelhecimento populacional representa um dos maiores desafios da atualidade, particularmente em países de média e baixa renda onde o processo de envelhecimento vem ocorrendo com maior velocidade, em um contexto de grandes desigualdades sociais e de saúde35. A presente análise representa o primeiro esforço no nosso país para quantificar as condições de saúde associadas a códigos inespecíficos e de pouca utilidade na declaração do óbito entre adultos mais velhos residentes na comunidade. Os resultados destacam a importância do acidente vascular cerebral e da limitação funcional na determinação de códigos garbage na declaração de óbito, sugerindo que ações específicas voltadas para identificar a cadeia de eventos que as determinam podem ter impacto na melhoria do registro da causa de morte entre adultos brasileiros mais velhos.
Agradecimentos
À equipe técnica da Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente do Ministério da Saúde pelo relacionamento entre as bases de dados do ELSI-Brasil e do SIM, permitindo a realização das presentes análises.
Financiamento
O ELSI-Brasil foi financiado pelo Ministério da Saúde: DECIT/SCTIE – Departamento de Ciência e Tecnologia da Secretaria de Ciência, Tecnologia e Insumos Estratégicos (Processos: 404965/2012-1 e TED 28/2017); COPID/DECIV/SAPS - Coordenação de Saúde da Pessoa Idosa na Atenção Primária, Departamento dos Ciclos da Vida da Secretaria de Atenção Primária à Saúde (Processos: 20836, 22566, 23700, 25560, 25552 e 27510).
REFERÊNCIAS
1. Queiroz BL. Desafios relacionados aos registros e à qualidade da informação na Amazônia. Cad. Saúde Pública 2023; 39(7):e00098323 DOI: 10.1590/0102-311XPT098323.
2. Diógenes VHD, Pinto Júnior EP, Gonzaga MR, Queiroz BL, Lima EEC, Costa LCC da, Rocha AS, Ferreira AJF, Teixeira CSS, Alves FJO, Rameh L, Flores-Ortiz R, Leyland A, Dundas R, Barreto ML, Ichihara MYT. Differentials in death count records by databases in Brazil in 2010. Rev Saúde Pública. 2022; 56:92. DOI: 10.11606/s1518-8787.2022056004282.
3. Brasil. Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde, Departamento de Análise em Saúde e Vigilância de Doenças não Transmissíveis. Saúde Brasil 2020/2021: uma análise da situação de saúde e da qualidade da informação. Brasília: Ministério da Saúde; 2021. 422 p.: il.
4. França E, de Abreu DX, Rao C, Lopez AD. Evaluation of cause-of-death statistics for Brazil, 2002-2004. Int J Epidemiol. 2008;37(4):891-901. DOI: 10.1093/ije/dyn121.
5. Costa LFL, Montenegro MMS, Rabello Neto DL, Oliveira ATR, Trindade JEO, Adair T, Marinho MDF. Estimating completeness of national and subnational death reporting in Brazil: application of record linkage methods. Popul Health Metr. 2020;18. DOI: 10.1186/s12963-020-00223-2.
6. Muzy J, Castanheira D, Romero D. Análise da qualidade da informação da mortalidade prematura por doenças crônicas não transmissíveis e sua utilização nos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. Cad Saúde Colet. 2021;29(spe):152–64. DOI: 10.1590/1414-462X202199010456.
7. Silva Júnior WP, Freire LHMdA, da Silva DN, Gonzaga MR. Evaluation of the death records quality in Brazil: Sociodemographic determinants of incomplete education information. Rev. Latinoam. Popul. 2021;15(29):211–233. DOI: 10.31406/relap2021.v15.i2.n29.8.
8. Souza BSN de, Lima DV, Caló RS, Oliveira JCS, Andrade ACS, Oliveira LR, Galvão ND, et al. Trend of incompleteness of cancer death records in the Mortality Information System database, state of Mato Grosso, Brazil, 2000 to 2016. Rev Bras Epidemiol 2022;25:e220003. DOI: 10.1590/1980-549720220003.supl.1.
9. Barbosa JS, Tartaro L, Vasconcelos LR, Nedel M, Serafini JF, Svirski SGS, Souza LS de, Agranonik M. Assessment of incompleteness of Mortality Information System records on deaths from external causes in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, 2000-2019. Epidemiol Serv Saude. 2023;32(2):e2022301. DOI: 10.1590/S2237-96222023000200006.
10. Murray CJL, Lopez AD, editores. The Global Burden of Disease. A comprehensive assessment of mortality and disability from diseases, injuries and risk factors in 1990 and projected to 2020. Cambridge: Harvard University Press; 1996.
11. Ishitani LH, Teixeira RA, Abreu DMX, Paixão LMMM, França EB. Qualidade da informação das estatísticas de mortalidade: códigos garbage declarados como causas de morte em Belo Horizonte, 2011-2013. Rev Bras Epidemiol. 2017;20(Suppl 1):34-45. DOI: 10.1590/1980-5497201700050004.
12. Oliveira CM de, Ciríaco DL, Silva CF da, Barros HCS, Cunha CC da, França EB. Avaliação do impacto da investigação dos óbitos com códigos garbage na qualidade da informação sobre causas de morte no nordeste do Brasil. Rev Bras Epidemiol. 2019;22:e19007.supl.3. DOI: 10.1590/1980-549720190007.supl.3.
13. Marinho MF, França EB, Teixeira RA, Ishitani LH, Cunha CC da, Santos MR dos, Frederes A, Cortez-Escalante JJ, Abreu DMX. Dados para a saúde: impacto na melhoria da qualidade da informação sobre causas de óbito no Brasil. Rev Bras Epidemiol 2019;22:e19005.supl.3. DOI: 10.1590/1980-549720190005.supl.3.
14. França EB. Códigos garbage declarados como causas de morte nas estatísticas de saúde. Rev Bras Epidemiol. 2019;22:e19001.supl.3. DOI: 10.1590/1980-549720190001.supl.3
15. França E, Ishitani LH, Teixeira R, Duncan BB, Marinho F, Naghavi M. Changes in the quality of cause-of-death statistics in Brazil: garbage codes among registered deaths in 1996–2016. Popul Health Metrics. 2020;18(Suppl 1):2 DOI 10.1186/s12963-020-00221-4.
16. Malta DC, Teixeira R, Oliveira GMM de, Ribeiro ALP. Mortalidade por Doenças Cardiovasculares Segundo o Sistema de Informação sobre Mortalidade e as Estimativas do Estudo Carga Global de Doenças no Brasil, 2000-2017. Arq Bras Cardiol. 2020Aug;115(2):152–60. DOI: 10.36660/abc.20190867.
17. Teixeira RA, Ishitani LH, França E, Pinheiro PC, Lobato MM, Malta DC. Mortality due to garbage codes in Brazilian municipalities: differences in rate estimates by the direct and Bayesian methods from 2015 to 2017. Rev Bras Epidemiol. 2021;24:e210003. DOI: 10.1590/1980-549720210003.supl.1.
18. Malta DC, Teixeira RA, Cardoso LSM, Souza JB, Bernal RTI, Pinheiro PC, Gomes CS, Leyland A, Dundas R, Barreto ML. Premature mortality due to noncommunicable diseases in Brazilian capitals: redistribution of garbage causes and evolution by social deprivation strata. Rev Bras Epidemiol. 2023;26:e230002. DOI: 10.1590/1980-549720230002.supl.1.
19. Aquino EC, Borowicc SL, Alves-Souza SN, Teixeira RA, Ishitani LH, Malta DC, Morais Neto OL. Distribution of garbage codes in the Mortality Information System, Brazil, 2000 to 2020. Cien Saude Colet [Internet]. 2023/Out. Disponivel em http://cienciaesaudecoletiva.com.br/artigos/distribution-of-garbage-codes-in-the-mortality-information-system-brazil-2000-to-2020/18955 .
20. França EB, Ishitani LH, Teixeira RA, Abreu DMX de, Corrêa PRL, Marinho F, et al.. Óbitos por COVID-19 no Brasil: quantos e quais estamos identificando? Rev Bras Epidemiol [Internet]. 2020;23:e200053. DOI: 10.1590/1980-54972020005.
21. Silva ES de A da, Araujo MAA de. Excesso de óbitos classificados com códigos garbage na pandemia de Covid-19, no estado da Paraíba. Ver Bras Estud Popul. 2023;40:e0249. DOI: 10.20947/S0102-3098a0249.
22. Lima-Costa MF, de Andrade FB, de Souza PRB Jr, Neri AL, Duarte YAO, Castro-Costa E, de Oliveira C. The Brazilian Longitudinal Study of Aging (ELSI-Brazil): Objectives and Design. Am J Epidemiol. 2018 Jul 1;187(7):1345-1353. DOI: 10.1093/aje/kwx387.
23. Lima-Costa MF, de Melo Mambrini JV, Bof de Andrade F, de Souza PRB, de Vasconcellos MTL, Neri AL, Castro-Costa E, Macinko J, de Oliveira C. Cohort Profile: The Brazilian Longitudinal Study of Ageing (ELSI-Brazil). Int J Epidemiol. 2023 Feb 8;52(1):e57-e65. DOI: 10.1093/ije/dyac132.
24. Macinko J, Beltrán-Sánchez H, Mambrini JVM, Lima-Costa MF. Socioeconomic, disease burden, physical functioning, psychosocial, and environmental factors associated with mortality among older adults: The Brazilian Longitudinal Study of Ageing (ELSI-Brazil). J Aging Health. 2023 Apr. DOI: 10.1177/08982643231171184.
25. Schnell R, Bachteler T, Reiher J. Privacy-preserving record linkage using Bloom filters. BMC Med Inform Decis Mak. 2009; 9:41. DOI: 10.1186/1472-6947-9-41.
26. Romero DE, Cunha CB da. Avaliação da qualidade das variáveis sócio-econômicas e demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade do Brasil (1996/2001). Cad Saúde Pública [Internet]. 2006 Mar; 22(3):673–81. DOI: 10.1590/S0102-311X2006000300022.
27. Roth GA, Abate D, Abate KH, Abay SM, Abbafati C, Abbasi N, et al. Global, regional, and national age-sex-specific mortality for 282 causes of death in 195 countries and territories, 1980–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. Lancet. 2018;392(10159):1736–88. DOI:10.1016/S0140-6736(18)32203-7
28. Lima-Costa MF, Mambrini JV de M, Andrade FB de, Peixoto SWV, Macinko J. Distanciamento social, uso de máscaras e higienização das mãos entre participantes do Estudo Longitudinal da Saúde dos Idosos Brasileiros: iniciativa ELSI-COVID-19. Cad Saúde Pública. 2020;36:e00193920. DOI: 10.1590/0102-311X00193920
29. Benedetti MSG, Saraty SB, Martins AG, Miranda MJ de, Abreu DMX de. Estudo avaliativo do projeto de investigação de óbitos por códigos garbage na região Norte do Brasil. Rev Bras Epidemiol [Internet]. 2019;22:e19006.supl.3. DOI: 10.1590/1980-549720190006.supl.3
30. Oliveira CM de, Ciríaco DL, Silva CF da, Barros HCS, Cunha CC da, França EB. Avaliação do impacto da investigação dos óbitos com códigos garbage na qualidade da informação sobre causas de morte no nordeste do Brasil. Rev bras epidemiol [Internet]. 2019;22:e19007.supl.3. DOI: 10.1590/1980-549720190007.supl.3
31. Brasil. Ministério da Saúde. Saúde Brasil 2018 uma análise de situação de saúde e das doenças e agravos crônicos: desafios e perspectivas. Brasília; 2019.
32. World Health Organization. Global Health Estimates: Mortality and Global Health Estimates [Internet]. Geneva: WHO; [cited 2023 Nov 24]. Disponível em https://www.who.int/data/gho/data/themes/mortality-and-global-health-estimates
33. StatPearls Publishing. Cerebrovascular Disease. In: Aunali SK, Tadi P, editors. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2023 Jan-. Last Update: August 7, 2023. [cited 2023 Nov 24]. Disponivel em https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK430927/
34. Truelsen T, Krarup LH, Iversen HK, Mensah GA, Feigin VL, Sposato LA, Naghavi M. Causes of death data in the Global Burden of Disease estimates for ischemic and hemorrhagic stroke. Neuroepidemiology. 2015;45(3):152-60. DOI: 10.1159/000441084.
35. Schmidt TP, Wagner KJP, Schneider IJC, Danielewicz AL. Padrões de multimorbidade e incapacidade funcional em idosos brasileiros: estudo transversal com dados da Pesquisa Nacional de Saúde. Cad Saúde Pública. 2020;36(11):e00241619. DOI: 10.1590/0102-311X00241619.
36. Macinko J, Mambrini JVM, Andrade FB, Andrade FCD, Lazalde GE, Lima-Costa MF. Life-course risk factors are associated with activity of daily living disability in older adults. Eur J Public Health. 2021 Jun;31(3):520-527. DOI: 10.1093/eurpub/ckaa156
37. Organização Pan-Americana da Saúde. Década do Envelhecimento Saudável: Relatório de Linha de Base. Resumo, 2022. Disponível em https://www.paho.org/pt/documentos/decada-do-envelhecimento-saudavel-relatorio-linha-base-resumo
38. Jonson W, Onuma O, Owolabi M, Sachdev S. Stroke: a global response is needed. Bull World Health Organ. 2016 Sep 1;94(9):634-634A. DOI: 10.2471/BLT.16.181636