ABSTRACT
Introdução: Nas análises de mortalidade, devem ser observados o grau de cobertura e a qualidade das informações para reduzir o risco de apresentar estimativas de mortalidade com viés de sub-registro e/ou registro incorreto da causa de morte. Objetivo: Analisar a mortalidade por câncer de próstata na população masculina entre 30 e 69 anos de idade, no Brasil e regiões, de 1996 a 2011, corrigindo pelo sub-registro de óbitos e redistribuição de causas mal definidas e inespecíficas. Método: Foram redistribuídos óbitos: de sexo e idade ignorados; causas mal definidas e causas inespecíficas; e corrigido o sub-registro no Sistema de Informações sobre Mortalidade. Para análise das séries de cada região e Brasil, aplicou-se um modelo de regressão linear com erros autorregressivos e o modelo de espaços de estados. Resultados: Após correção do sub-registro, as taxas de mortalidade por câncer de próstata aumentaram em 22,2% (1996) e 6,2% (2011). A redistribuição de causas mal definidas contribuiu em 21,4%, especialmente em 1996. Os códigos inespecíficos apresentaram um impacto muito reduzido no total de óbitos corrigidos. Após a correção, a região Nordeste passou a apresentar a maior taxa de morte por câncer de próstata e a região Sudeste a menor, em 1996 e 2011. Observou-se tendência de redução nos níveis de mortalidade no período analisado e também uma diminuição entre os diferenciais regionais em 2011. Conclusão: A correção dos dados permitiu obter um quadro mais específico da mortalidade por câncer de próstata, de modo a auxiliar no adequado planejamento das ações de saúde pública.
Introduction: In analysis of mortality the coverage and quality of information should be observed in order to reduce the risk of underreporting bias and/or incorrect registration of the cause-of-death. Objective: To analyze mortality due to prostate cancer among 30-69 year-old men in Brazil, from 1996 to 2011, after correcting for underreporting of deaths and redistribution of ill-defined and unspecific causes-of-death. Method: Steps for the correction procedures included data imputation of deaths with unknown sex and age, redistribution of ill-defined and unspecific causesof- death, and correction of death underreporting in the Mortality Information System. Time series for each region and Brazil were analyzed by linear regression with autoregressive errors and space models of the states. Results: After correction for underreporting, prostate cancer mortality increased by 22.2%, in 1996, and by 6.2%, in 2011. A larger contribution was observed by the redistribution of ill-defined causes-of-death, especially in 1996 (21.4%). Unspecific codes had a limited impact on the total corrected deaths. After correction, the Northeast and Southeast Regions presented, respectively, the highest and lowest mortality rates due to prostate cancer for 1996 and 2011. A reduction in the mortality rate for the period and a reduction in the regional difference for 2011 were also observed. Conclusion: A more specific picture regarding mortality due to prostate cancer in Brazil emerged after applying the data correction procedures, and this can be used for better planning of public health actions.
Introducción: En análisis de la mortalidad debe ser observada desde la cobertura y calidad de las informaciones para reducir el riesgo de presentar estimativas de mortalidad con un sesgo de subregistro y/o registro incorrecto sobre la causa de la muerte. Objetivo: Analizar las tendencias de mortalidad por cáncer de próstata en la población masculina entre 30 y 69 años de edad, en Brasil y regiones, entre 1996 y 2011, corrigiendo la sub inscripción de defunciones y redistribución de causas mal definidas y no específicas. Método: Fueron redistribuidos óbitos: de sexo y edad ignorados, causas de las muertes mal definidas y no específicas y corrección de subregistro en el Sistema de Información de Mortalidad. Para el análisis de las series de cada región y Brasil se aplicó un modelo de regresión lineal con errores autoregresivos y l modelo de espacios de estados. Resultados: Después de la corrección de la sub registro de, las tasas de mortalidad por cáncer de próstata aumentó en 22,2% (1996) y 6,2% (2011). La redistribución de causas mal definidas tuvo mayor contribución, especialmente en 1996 (21,4%). Los códigos no específicos presentan muy bajo en impacto total de defunciones corregidas. Después de la corrección, la región Noreste pasó a presentar la mayor tasa de muerte por cáncer de próstata y la región Sureste más pequeña, en 1996 y 2011. Se observó una tendencia de reducción en los niveles de mortalidad en el período analizado y también una disminución entre los diferenciales regionales en 2011. Conclusión: La corrección de los datos permitió obtener un marco más específico de la mortalidad por cáncer de próstata, para ayudar en la planificación adecuada de acciones de salud pública.
Subject(s)
Humans , Male , Prostatic Neoplasms/mortality , Mortality/trends , Health Information Systems/trends , Population Forecast , Underregistration/classification , Underlying Cause of Death , Time Series StudiesABSTRACT
OBJETIVO: Investigar associação entre alguns indicadores de nível socioeconômico e mortalidade de adultos por doenças cardiovasculares no Brasil. MÉTODOS: Foram analisados os óbitos de adultos (35 a 64 anos), ocorridos entre 1999 a 2001, por doenças cardiovasculares, e pelos subgrupos das doenças isquêmicas do coração e doenças cerebrovasculares-hipertensivas, obtidos no Sistema de Informação sobre Mortalidade. Foram selecionados para análise 98 municípios brasileiros, com melhor qualidade de informação. Para analisar a associação entre indicadores socioeconômicos e a mortalidade por doenças cardiovasculares, foi utilizada a regressão linear simples e múltipla. RESULTADOS: Na análise univariada, verificou-se associação negativa para a mortalidade por doenças cardiovasculares e o subgrupo das cerebrovasculares-hipertensivas com renda e escolaridade, e associação direta com taxa de pobreza e condições precárias de moradia. Quanto às doenças isquêmicas, houve associação inversa com taxa de pobreza e escolaridade, e direta com condições precárias de moradia. A escolaridade, após ajuste pelo modelo de regressão linear múltipla, permaneceu associada à mortalidade pela doença investigada e seus subgrupos. A cada ponto percentual de aumento na proporção de adultos com alta escolaridade, a taxa de mortalidade por doenças cardiovasculares diminui em 3,25 por 100.000 habitantes. CONCLUSÕES: A análise da mortalidade dos municípios mostrou que a associação entre doenças cardiovasculares e fatores socioeconômicos é inversa, destacando-se a escolaridade. É provável que melhor escolaridade possibilite melhores condições de vida e, conseqüentemente, impacto positivo na mortalidade precoce.
OBJECTIVE: To investigate the relationship between some indicators of socioeconomic status and adult mortality due to cardiovascular diseases in Brazil. METHODS: Adult deaths (aged between 35 and 64 years) due to cardiovascular diseases and subgroups of ischemic heart disease and cerebrovascular-hypertensive diseases were assessed during the period from 1999 to 2001. Data was obtained from the National Mortality Information System. Ninety-eight Brazilian municipalities with the best quality of information were included in the study. Simple and multiple linear regression methods were used to assess the association between socioeconomic indicators and mortality due to cardiovascular diseases. RESULTS: Univariate analysis revealed a negative association between mortality due to cardiovascular and cerebrovascular-hypertensive diseases and income and education and a direct association with poverty rates and poor housing conditions. In regard to ischemic heart disease, there was an inverse association with poverty rates and education indicators and a direct association with poor housing conditions. After adjusting to other variables, education still remained associated to mortality due to cardiovascular disease and its subgroups. For each percent point increase in adults with high level of education, there was a decrease of 3.25 per 100,000 inhabitants in the mortality rate due to cardiovascular diseases. CONCLUSIONS: The analysis of mortality in those municipalities has shown there is an inverse association between cardiovascular diseases and social and economic factors, especially education. Is it likely that better education can improve life conditions and thus have a positive impact on premature mortality.