Perfis da mortalidade de idosos no Nordeste: estudo comparativo entre três faixas etárias e seus fatores contextuais relacionados / Mortality profiles of elderly people in the Northeast: comparative study between three age groups and their related contextual factors

RESUMO

A população idosa cresce aceleradamente e revela uma variabilidade de características que se refletem em diferentes níveis de saúde. Para que as políticas públicas atendam de forma eficaz às novas demandas, faz-se essencial conhecer a real situação de saúde, sendo as estatísticas de mortalidade um importante instrumento para a produção de bases objetivas para tal. Nesse sentido, o presente estudo, do tipo ecológico, propõe-se a analisar o perfil da mortalidade de idosos nos municípios da região Nordeste no período de 2001 a 2015, bem como identificar os fatores socioeconômicos contextuais relacionados. A população idosa foi analisada sob a perspectiva da sua heterogeneidade, dividindo-a em 60 a 69 anos (idosos mais jovens ou sexagenários), 70 a 79 anos (septuagenários) e 80 anos ou mais de idade (longevos). A partir de dados oriundos do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IGBE), as causas de óbito, segundo capítulo CID-10, foram medidas por meio da Mortalidade Proporcional (MP) para a análise descritiva da região Nordeste como um todo e através do Coeficiente de Mortalidade Específico por Idade (CMId) para o delineamento dos perfis da mortalidade dos municípios. Dados do IBGE, Programa das Nações Unidas (PNUD) e Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA) foram resumidos pela Análise de Componentes Principais para todo o contexto brasileiro e, em seguida, nos municípios nordestinos. Os grupos (clusters) de municípios com perfis da mortalidade similares foram definidos por meio da Análise de Conglomerados não Hierárquicos do tipo K-means, sendo comparados entre si e com os índices socioeconômicos através dos testes t de Student, Mann-Whitiney, ANOVA ou Kruskal-Wallis, em função do número de grupos e da distribuição dos dados, ao nível de significância de 5%. Ademais, realizou-se a distribuição espacial exploratória dos achados. No período investigado, foram registrados 2.461.383 óbitos em idosos no Nordeste, sendo 44,2% destes correspondentes aos longevos, 31,4% aos septuagenários e 24,4% aos sexagenários. A maior parte dos óbitos ocorreu no ambiente hospitalar (55,5%), entre indivíduos do sexo masculino (50.8%), de raça/cor parda (49,0%), casados (37,1%) e sem nenhum ano de estudo (34,5%). Quanto às causas de morte, as doenças cardiovasculares detêm a maior carga de óbitos (35,8%), seguida das causas mal definidas (15,4%) e das neoplasias (13,1%). Na Análise de Conglomerados, formaram-se cinco clusters para o segmento de sexagenários (Alta carga de neoplasias, Alta carga de causas mal definidas, Baixa cobertura, Perfil de taxas intermediárias e Alta mortalidade e bom registro), três para os septuagenários (Maior qualidade de informações, Baixa cobertura e causas mal definidas e Perfil de baixa cobertura) e dois clusters para os longevos (Doenças cardiovasculares e causas mal definidas e Baixa cobertura e causas mal definidas). Foram construídos os Índices de Privação e de Ruralidade para os municípios do Brasil e, para o Nordesde, Contexto socioeconômico favorável, Pouca escolaridade e maior assistência do Estado, e Urbanização e seus reflexos, sendo este o fator mais importante para a discriminação dos municípios nordestinos. A análise bivariada evidenciou que níveis satisfatórios dos determinantes socioeconômicos contextuais estão relacionados a padrões de mortalidade mais próximos das características modernas de transição epidemiológica, além de maior qualidade do SIM, sendo tal influência maior nos idosos mais jovens. Depreende-se que os idosos longevos se diferenciam dos outros grupos de idosos, com padrões de mortalidade mais homogêneos, mais afetados pela qualidade do SIM e menos influenciados pelos fatores socioeconômicos contextuais. Por fim, o estudo permitiu identificar municípios prioritários, agrupados nos perfis sanitários mais desfavoráveis, para o Planejamento em Saúde, devendo-se considerar o contexto socioeconômico, especialmente o nível de urbanização, para a redução das iniquidades em saúde (AU).

ABSTRACT

The elderly population grows rapidly and reveals a variability of characteristics that result in different levels of health. In order to make public policies adequate to the new demands, it is essential to comprehend the real health pattern and the mortality statistics are an important instrument to produce objective bases for this. In this sense, this ecological study proposes to analyze the mortality profile of the elderly in the northeastern municipalities from 2001 to 2015, as well as to identify the contextual socioeconomic factors related. The elderly population was analyzed from the perspective of their heterogeneity, dividing it into three groups 60 to 69 years old (younger or sexagenarians), 70 to 79 years (septuagenarians) and 80 years old or older (oldest-old). Based on data from the Mortality Information System (SIM) and the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IGBE), the causes of death, according to ICD-10 chapters, were measured using Proportional Mortality (MP) for the descriptive analysis of the Northeast region as a whole and through the Age-specific Mortality Coefficient (CMId) for the delineation of the mortality profiles in municipalities level. Data from IBGE, United Nations Program (PNUD) and the Institute of Applied Economic Research (IPEA) were summarized by Principal Component Analysis for Brazil and then in the Northeastern municipalities specifically. The clusters of municipalities with similar mortality profiles were defined by means of K-means Clustering Analysis and compared with each other and with the socioeconomic indices by Student's T test, Mann-Whitiney, ANOVA or Kruskal-Wallis, according to the number of groups and the distribution of the data, at a 5% significance level. In addition, the results were analyzed spatially. In the studied period, 2,461,383 deaths were recorded in the elderly in Northeast. 44.2% of the deaths corresponded to the octogenarians, 31.4% to the septuagenarians and 24.4% to the sexagenarians. Most of the deaths occurred in the hospital (55.5%), among males (50.8%), brown race (49.0%), married (37.1%) and without any study (34.5%). Regarding the causes of death, cardiovascular diseases have the highest number of deaths (35.8%), followed by ill-defined causes (15.4%) and neoplasms (13.1%). The clustering analysis formed five clusters for the sexagenarians group (High burden of neoplasms, High burden of ill-defined causes, Low coverage, Intermediate profile and High mortality and good registration), three for the septuagenarians (Highest quality of information, Low coverage and Ill-defined causes and low coverage profile) and two clusters for octogenarian's individuals (Cardiovascular diseases and ill-defined causes and low coverage and ill-defined causes). The indices of Deprivation and Rurality were constructed for the Brazilian municipalities and, in the application of the analysis specifically in Northeast, the first one was divided in two components (Favorable socioeconomic context and Low education and higher State assistance) and the second was adapted as Urbanization and its reflexes. The last one was the most important factor for the discrimination of the northeastern municipalities. The bivariate analysis showed that satisfactory levels of contextual socioeconomic determinants are related to mortality patterns that are closer to the modern characteristics of epidemiological transition, as well as a higher quality of the SIM, and this influence is greater in the younger individuals. Oldest-old people differ from other older age groups because they have more homogeneous mortality patterns, more affected by the quality of SIM and less influenced by contextual socioeconomic factors. Finally, the study identified priority municipalities, grouped in the most unfavorable health profiles, for Health Planning, that must considerate the socioeconomic context, especially the level of urbanization, to reduce health inequities (AU).