Análise da tendência da mortalidade por causas externas em pessoas idosas no Brasil, 2000 a 2022 / Analysis of the trend of mortality from external causes in older adults in Brazil, 2000 to 2022

Resumo Objetivo analisar a tendência de mortalidade por causas externas em pessoas idosas no Brasil no intervalo temporal entre os anos 2000 e 2022 e identificar o perfil sociodemográfico de mortalidade. Método estudo ecológico de série temporal utilizando dados secundários, envolvendo a mortalidade em pessoas idosas por causas externas no Brasil, no período de 2000 a 2022. Os dados foram coletados a partir das bases de dados do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde, das estimativas da população residente e de dados populacionais censitários disponibilizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. A frequência absoluta e relativa dos dados foi analisada a partir do software Excel 2010. As análises das tendências das taxas de mortalidade e regressão linear segmentada foram realizadas por meio do Joinpoint, com significância estatística avaliada por meio do teste de Monte Carl Resultados No período investigado, foram identificados 572.608 óbitos por causas externas em pessoas idosas com 60 anos ou mais. Em relação ao comportamento da mortalidade por causas externas em pessoas idosas, observou-se tendência de aumento nas taxas de mortalidade na maior parte do período estudado (2000 a 2013) com uma variação percentual anual (VPA: 1,86; IC95%: 1,5-2,2). Conclusão os resultados indicam uma tendência de crescimento da mortalidade de pessoas idosas por causas externas, refletindo a necessidade de priorização de políticas públicas que intervenham sobre esse evento.

Abstract Objective To analyze the trend of mortality due to external causes in older adults in Brazil within the temporal interval spanning from 2000 to 2022 and to identify the sociodemographic profile of mortality. Method Ecological time-series study utilizing secondary data, encompassing mortality in older adults due to external causes in Brazil, spanning the period from 2000 to 2022. The data were collected from the databases of the Department of Informatics of the Unified Health System, population estimates, and census population data provided by the Brazilian Institute of Geography and Statistics. The absolute and relative frequency of the data were analyzed using Microsoft Excel 2010 software. The analysis of trends in mortality rates and segmented linear regression was conducted using Joinpoint, with statistical significance assessed through the Monte Carlo test. Results During the investigated period, 572,608 deaths due to external causes were identified in individuals aged 60 years or older. Regarding the mortality pattern due to external causes in older adults, an increasing trend in mortality rates was observed for the majority of the studied period (2000 to 2013) with an annual percent change (APC) of 1.86 (95% CI: 1.5-2.2). Conclusion The results indicate a growing trend in mortality among older individuals due to external causes, highlighting the need for prioritizing public policies that address this issue.

Uso de medidas estadísticas de resumen en el área de rehabilitación / Use of summery statistical measures in rehabilitation

The global characteristics from a study population’s data can be summarized by representative numerical values called statistical parameters. In the health area it is usually not possible to work with the whole universe; therefore, it is necessary to calculate statistics from samples. Among them, we have the measures of central tendency, such as the arithmetic or geometric media, the median and the dispersion measures such as the standard deviation, range, the interquartile amplitude and the coefficient of variation, among others. These measures provide information regarding the behavior of the statistical distribution when analyzing the sample’s results. Later on, specific statistical tests must be selected, whose results will go to support or refute the hypothesis. As medicine is increasingly quantitative, the knowledge of the correct application of these measures will allow us to read the medical literature more critically to detect potential errors, fallacies, and evaluating study protocols and reports submitted for publication.

Las características globales de un conjunto de datos provenientes de una población en estudio, pueden resumirse mediante valores numéricos representativos llamados parámetros estadísticos. En el área de salud, habitualmente no es posible trabajar con todo el universo, por lo tanto, se debe calcular estadísticas provenientes de muestras. Entre ellas, las medidas de tendencia central, como la media aritmética o geométrica, la moda o la mediana y, las medidas de dispersión como la desviación estándar, el rango, la amplitud intercuartílica y el coeficiente de variación entre otras. Estas medidas informan del comportamiento de la distribución estadística de los resultados en las muestras. Posteriormente, se deben seleccionar las pruebas estadísticas específicas, cuyos resultados irán a apoyar o rechazar la hipótesis de trabajo. Como la medicina es cada vez más cuantitativa, el conocimiento de la correcta aplicación de estas medidas, permitirá leer la bibliografía médica con mayor capacidad crítica para detectar errores potenciales, falacias, valorar protocolos de estudio e informes remitidos para su publicación.