Tendência temporal da incidência de Tuberculose em municípios do Nordeste brasileiro segundo parâmetros do Índice de Vulnerabilidade Social: Um estudo ecológico

AO EDITOR,

A tuberculose (TB) é uma doença infectocontagiosa de evolução crônica causada pelo bacilo intracelular Mycobacterium tuberculosis, cuja transmissão ocorre principalmente pelas vias aéreas pela dispersão de aerossóis expelidos por indivíduos com doença ativa.^1,2 Estima-se que um terço da população mundial esteja infectada com este bacilo e que cerca de 10 milhões de novos casos sejam registrados a cada ano. Além disso, a TB é atualmente a segunda doença infecciosa que mais mata no mundo, com aproximadamente 1,3 milhões de mortes anualmente.^1-3

Além do componente biológico, a ocorrência da TB está associada a condições precárias de vida, como pobreza, má nutrição e superlotação domiciliar. Essas circunstâncias de vida às quais as pessoas se expõem são conhecidas como determinantes sociais de saúde.^4,5 Tais determinantes, embora dinâmicos, podem ser medidos por meio de indicadores que expressam o grau de desenvolvimento humano e a vulnerabilidade social pragmática da população.⁶

Considerando a necessidade de acompanhar a evolução temporal da doença e fornecer informações sobre o processo de eliminação da TB no país, o objetivo do presente estudo foi de analisar a tendência temporal da incidência de TB nos municípios do Nordeste brasileiro, com base no Índice de Vulnerabilidade Social (IVS), de 2001 a 2017.

Este estudo ecológico foi realizado no Nordeste brasileiro, região que compreende nove estados e 1.793 municípios. Os seguintes indicadores epidemiológicos foram analisados: taxa anual e média de incidência de TB por 100.000 habitantes de 2001 a 2017. Os dados referentes a casos novos de TB foram obtidos do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN).

O IVS foi criado para indicar o acesso a ou a insuficiência de bens sociais, cuja posse ou privação determina as condições de bem-estar das populações em áreas do território brasileiro.⁶ É composto por 16 variáveis ​​agrupadas nas três seguintes dimensões: i) infraestrutura urbana, ii) capital humano e iii) renda e trabalho. O IVS varia de 0 a 1, onde 0 corresponde à situação social ideal (desejável) e 1, a pior. Os municípios são classificados da seguinte forma: vulnerabilidade social muito baixa (0 a 0,200), baixa (0,200 a 0,300), média (0,300 a 0,400), alta (0,400 a 0,500) e muito alta (maior que 0,500).¹⁰ Os indicadores de vulnerabilidade social foram obtidos do Atlas de Vulnerabilidade Social do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA - http://ivs.ipea.gov.br).

A análise de tendência foi realizada com o uso de um modelo de regressão joinpoint. Este modelo avalia se uma linha com vários segmentos é estatisticamente melhor para descrever a evolução temporal de um conjunto de dados do que uma linha reta ou uma linha com menos segmentos. A variação percentual anual (VPA) foi calculada, considerando um intervalo de confiança de 95% e 5% de significância.⁷ A análise de tendência foi realizada usando o software Joinpoint Regression, versão 4.5.0.1 (National Cancer Institute, Bethesda, MD, EUA). O estudo não necessitou de aprovação de comitê de ética, pois utilizou dados secundários de domínio público.

Em relação ao IVS-capital humano, os municípios com IVS baixo (n = 6; 0,3%; 40,69/100.000) e médio (n = 67; 3,7%; 38,28/100.000) apresentaram taxas de incidência de TB maiores do que aqueles com IVS alto (n = 443; 24,7%; 25,50/100.000) e muito alto (n = 1277; 71,2%; 23,86/100.000). Três estratos apresentaram tendências decrescentes (baixo, médio e alto), com o maior declínio percentual anual observado no estrato com IVS alto (VPAM: -2,7; 95% CI: -4,0 a -1,5) (Tabela 1).

Tabela 1
Tendências das taxas de incidência de TB em municípios do Nordeste segundo as dimensões do Índice de Vulnerabilidade Social (IVS), Brasil, 2001-2017.

IVS Geral	Número de Municípios	Incidência/ 100.000	Período	VPA/ VPAM	(IC 95%)	Tendência
Muito baixo	0	-
Baixo	32	30,19	2001-2017	-3,5	-3,9; -3,0	Decrescente
Médio	315	26,66	2001-2017	-3,6	-4,1; -3,0	Decrescente
Alto	859	24,70	2001-2005 2005-2012 2012-2015 2015-2017 2001-2017	2,2 -3,5 -7,4 4,0 -1,9	-1,2; 5,7 -5,1; -1,8 -18,3; 5,0 -8,5; 18,1 -4,3; 0,5	Crescente Estacionária Decrescente Estacionária Estacionária
Muito alto	587	23,84	2001-2006 2006-2015 2015-2017 2001-2017	2,6 -5,7 1,4 -2,3	0,5; 4,8 -6,6; -4,9 -14,2; 19,9 -4,2; -0,4	Crescente Decrescente Estacionária Decrescente
IVS Infraestrutura Urbana	Número de Municípios	Incidência/ 100.000	Período	VPA/ VPAM	(IC 95%)	Tendência
Muito baixo	435	24,57	2001-2006 2006-2012 2012-2015 2015-2017 2001-2017	0,5 -5,0 -9,3 3,9 -3,1	-2,4; 3,5 -7,7; -2,2 -21,8; 5,3 -10,6; 20,7 -5,9; -0,2	Estacionária Decrescente Estacionária Estacionária Decrescente
Baixo	504	24,34	2001-2004 2004-2012 2012-2015 2015-2017 2001-2017	0,8 -3,4 -6,7 4,0 -2,4	-4,7; 6,5 -4,8; -2,1 -17,0; 5,0 -7,6; 17,1 -4,6; -0,1	Estacionária Decrescente Estacionária Estacionária Decrescente
Médio	425	23,60	2001-2006 2006-2012 2012-2015 2015-2017 2001-2017	2,7 -4,4 -7,4 3,1 -1,9	0,8; 4,6 -6,1; -2,6 -17,0; 3,3 -8,0; 15,5 -4,0; 0,2	Crescente Decrescente Estacionária Estacionária Estacionária
Alto	221	28,79	2001-2017	-1,5	-1,9; -1,1	Decrescente
Muito alto	208	25,14	2001-2005 2005-2015 2015-2017 2001-2017	7,0 -6,7 3,8 -2,1	3,0; 11,2 -7,6; -5,8 -13,6; 24,7 -4,3; 0,1	Crescente Decrescente Estacionária Estacionária
IVS Capital Humano	Número de Municípios	Incidência/ 100.000	Período	VPA/ VPAM	(IC 95%)	Tendência
Muito baixo	0	-
Baixo	6	40,69	2001-2009 2009-2017 2001-2017	-4,4 -0,6 -2,5	-6,1; -2,6 -2,4; 1,2 -3,6; -1,4	Decrescente Estacionária Decrescente
Médio	67	38,28	2001-2004 2004-2017 2001-2017	4,0 -3,9 -2,5	-6,1; 15,1 -4,7; -3,1 -4,2; -0,7	Estacionária Decrescente Decrescente
Alto	443	25,50	2001-2005 2005-2017 2001-2017	1,8 -4,2 -2,7	-3,3; 7,2 -5,1; -3,4 -4,0; -1,5	Estacionária Decrescente Decrescente
Muito alto	1277	23,86	2001-2005 2005-2012 2012-2015 2015-2017 2001-2017	2,2 -3,8 -7,7 3,8 -2,2	-0,6; 5,1 -5,1; -2,5 -17,6; 3,5 -8,0; 17,1 -4,3; 0,1	Estacionária Decrescente Estacionária Estacionária Estacionária
IVS Renda e Trabalho	Número de Municípios	Incidência/ 100.000	Período	VPA/ VPAM	(IC 95%)	Tendência
Muito baixo	0	-
Baixo	8	41,95	2001-2003 2003-2017 2001-2017	25,4 -4,0 -0,8	-2,7; 61,6 -4,8; -3,2 -3,6; 2,2	Estacionária Decrescente Estacionária
IVS Renda e Trabalho	Número de Municípios	Incidência/ 100.000	Período	VPA/ VPAM	(IC 95%)	Tendência
Médio	71	33,89	2001-2017	-2,2	-2,5; -1,8	Decrescente
Alto	394	26,70	2001-2003 2003-2017 2001-2017	7,7 -3,1 -1,8	-6,3; 23,9 -3,5; -2,7 -3,4; -0,2	Estacionária Decrescente Decrescente
Muito alto	1320	23,72	2001-2006 2006-2015 2015-2017 2001-2017	2,0 -5,7 1,2 -2,5	-0,8; 4,8 -6,8; -4,5 -13,8; 18,7 -4,4; -0,5	Estacionária Decrescente Estacionária Decrescente

• VPA: Variação Percentual Anual; VPAM: Variação Percentual Anual Média. IC 95%: Intervalo de Confiança de 95%; IVS: Índice de Vulnerabilidade Social.

Em relação ao IVS-renda e trabalho, os municípios com IVS baixo (n = 8; 0,4%; 41,95/100.000) apresentaram uma maior taxa de incidência de TB quando comparados àqueles com IVS muito alto (n = 1320; 73,6%; 23,72/100.000). Apenas os estratos médio, alto e muito alto apresentaram tendências decrescentes ao longo do período estudado (2001 - 2017) (Tabela 1).

O IVS-infraestrutura urbana mostrou comportamento inverso em relação às demais. Os municípios com IVS alto (n = 221; 12,3%; 28,79/100.000) e muito alto (n = 208; 11,6%; 25,14/100.000) apresentaram as maiores taxas de incidência de TB. Três estratos demonstraram tendências decrescentes (alto, baixo e muito baixo). No entanto, as tendências foram estacionárias nos estratos médio (VPAM = -1,9; 95% CI: -4,0 a 0,2) e muito alto (VPAM: -2,1; 95% CI: -4,3 a 0,1), com uma redução percentual maior no estrato muito baixo (VPAM: -3,1; 95% CI: -5,9 a -0,2) (Tabela 1).

É importante ressaltar que a relação entre TB e as condições de vida não é estática. Isso porque, em áreas endêmicas, melhores condições de vida podem resultar em mais diagnósticos e, consequentemente, maiores taxas de incidência, pelo menos em um primeiro momento. Por outro lado, a vulnerabilidade, embora contribua para a manutenção da doença, torna os indivíduos doentes invisíveis para o sistema de saúde, enquanto as boas condições de vida têm efeito contrário.⁸

A baixa escolaridade e a exposição à pobreza, por exemplo, são fatores que dificultam o acesso aos serviços de diagnóstico e tratamento da doença. Se, por um lado, a exposição à vulnerabilidade social mantém ativa a cadeia de transmissão na comunidade, por outro, pode impedir que indivíduos doentes sejam diagnosticados, pois muitos são desconsiderados pelo sistema de saúde, fomentando a subnotificação de dados da doença.^9,10

Outra questão importante diz respeito à menor capacidade de redução da incidência em municípios com IVS muito alto (Capital Humano e Infraestrutura Urbana). No entanto, já se sabe que para a eliminação dessa doença é necessária uma cobertura de tratamento de pelo menos 90% da forma latente, com o uso de testes de contato e testes rápidos na mesma proporção.^2,5 Essa condição só pode ser alcançada com a melhoria desses indicadores sociais, que refletem a situação de vida da população.

Portanto, os resultados obtidos neste estudo indicam a necessidade urgente de fortalecer as ações locais contra a TB, especialmente em áreas mais vulneráveis.

REFERENCES

• ¹
  WHO. Global tuberculosis report 2019. World Health Organization, editor. Geneva: World Health Organization; 2019. 397 p.
• ²
  Dye C, Glaziou P, Floyd K, Raviglione M. Prospects for Tuberculosis Elimination. Annu Rev Public Health. 2013;34(1):271-86. https://doi.org/10.1146/annurev-pubhealth-031912-114431
  » https://doi.org/10.1146/annurev-pubhealth-031912-114431
• ³
  Matteelli A, Rendon A, Tiberi S, Al-Abri S, Voniatis C, Carvalho ACC, et al. Tuberculosis elimination: where are we now? Eur Respir Rev. 2018;27(148):180035. https://doi.org/10.1183/16000617.0035-2018
  » https://doi.org/10.1183/16000617.0035-2018
• ⁴
  Bertolozzi MR, Takahashi RF, França FO de S, Hino P. The incidence of tuberculosis and its relation to social inequalities: Integrative Review Study on PubMed Base. Esc. Anna Nery. 2020;24(1):1-8. https://doi.org/10.1590/2177-9465-EAN-2018-0367
  » https://doi.org/10.1590/2177-9465-EAN-2018-0367
• ⁵
  de Paiva JPS, Magalhães MAFM, Leal TC, da Silva LF, da Silva LG, do Carmo RF, et al. Time trend, social vulnerability, and identification of risk areas for tuberculosis in Brazil: An ecological study. PLoS One. 2022;17(1):e0247894. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247894
  » https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247894
• ⁶
  IPEA. Atlas da Vulnerabilidade Social nos Municípios Brasileiros. Ipea. 2015. 77 p.
• ⁷
  Kim HJ, Fay MP, Feuer EJ, Midthune DN. Permutation tests for joinpoint regression with applications to cancer rates. (Erratum in: Stat Med 2001;20: 655). Stat Med. 2000;19(3):335-51. https://doi.org/10.1002/(sici)1097-0258(20000215)19:3<335::aid-sim336>3.0.co;2-z.
  » https://doi.org/10.1002/(sici)1097-0258(20000215)19:3<335::aid-sim336>3.0.co;2-z.
• ⁸
  Souza CDF de. Hanseníase e determinantes sociais da saúde: uma abordagem a partir de métodos quantitativos - Bahia, 2001-2015. Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Aggeu Magalhães. Recife, PE, Brasil.; 2018.
• ⁹
  Viegas APB, Carmo RF, Luz ZMP. Factors associated to the access to health services from the point of view of professional and users of basic reference unit. Saude Soc. 2015;24(1):100-12. https://doi.org/10.1590/S0104-12902015000100008
  » https://doi.org/10.1590/S0104-12902015000100008
• ¹⁰
  Travassos C, Oliveira EXG, Viacava F. Geographic and social inequalities in the access to health services in Brazil: 1998 and 2003. Cienc. Saúde Coletiva. 2006;11(4):975-86. https://doi.org/10.1590/S1413-81232006000400019
  » https://doi.org/10.1590/S1413-81232006000400019

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  23 Jan 2023
• Data do Fascículo
  2023