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Arquivos Brasileiros de Cardiologia

versão impressa ISSN 0066-782X

Arq. Bras. Cardiol. vol.94 no.4 São Paulo abr. 2010  Epub 05-Mar-2010

http://dx.doi.org/10.1590/S0066-782X2010005000009 

ARTIGO ORIGINAL
EPIDEMIOLOGIA

 

Espaço urbano e a mortalidade por doença isquêmica do coração em idosos no Rio de Janeiro

 

 

 

Germana PérisséI,III; Roberto de Andrade MedronhoI; Claudia Caminha EscosteguyII

IInstituto de Estudos de Saúde Coletiva (IESC) da Universidade Federal do Rio de Janeiro
IIHospital dos Servidores do Estado - Ministério da Saúde
IIISecretaria Municipal de Saúde e Defesa Civil do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ - Brasil

Correspondência

 

 


RESUMO

FUNDAMENTO: As doenças cardiovasculares são a primeira causa de morte no Brasil, especialmente entre idosos. No município do Rio de Janeiro (MRJ), predomina a mortalidade por doenças isquêmicas do coração (DIC). Estudos mostram uma associação entre o processo de urbanização, as condições socioeconômicas e a mudança no estilo de vida com a ocorrência de DIC.
OBJETIVO: Descrever a distribuição geográfica da taxa de mortalidade por DIC em idosos do MRJ em 2000 e sua correlação com variáveis socioeconômicas.
MÉTODOS: Estudo ecológico, com análise espacial da distribuição da taxa de mortalidade por DIC em idosos que residiam no MRJ em 2000, padronizada por sexo e faixa etária, e de suas correlações com variáveis socioeconômicas do censo demográfico.
RESULTADOS: Não foram observadas correlações fortes entre as variáveis socioeconômicas e a mortalidade por DIC em idosos no âmbito dos bairros. Algumas correlações encontradas, embora fracas, apontaram uma maior mortalidade associada a um melhor nível socioeconômico. Após correção da taxa de mortalidade por DIC por meio do acréscimo das causas mal definidas (CMD) de óbito, algumas associações adquiriram o sentido de piores condições socioeconômicas e maior mortalidade por DIC. Foi encontrada dependência espacial para variáveis socioeconômicas, mas não para a mortalidade por DIC.
CONCLUSÃO: A dependência espacial encontrada nas variáveis socioeconômicas mostra que o espaço urbano no MRJ, embora heterogêneo, possui certa dose de discriminação no âmbito dos bairros. Algumas correlações encontradas entre DIC e variáveis socioeconômicas apresentaram sentido oposto ao da literatura, o que pode estar em parte relacionado às proporções de CMD ou ao perfil distinto nessa faixa etária.

Palavras-chave: Isquemia miocárdica/mortalidade, urbanização, idoso, cidades, Rio de Janeiro, Brasil.


 

 

Introdução

As doenças cardiovasculares (DCV) são a primeira causa de morte no Brasil, especialmente entre os idosos1. As doenças cerebrovasculares (DCBV) e as doenças isquêmicas do coração (DIC) totalizam mais de 60% dos óbitos por DCV. No estado do Rio de Janeiro, as DCBV ainda ultrapassam as DIC, embora em alguns municípios, como o Rio de Janeiro, as DIC ocupem o primeiro lugar2.

Em 2002, a mortalidade proporcional por DIC, no Brasil, foi de 30,5% das mortes por DCV, sendo que, na faixa etária acima de 60 anos, foi de 27,4% para o sexo feminino, e para o sexo masculino foi de 32,0% dos óbitos por DCV. No município do Rio de Janeiro, essa mortalidade foi de 34,9%, sendo de 32,0% para mulheres acima de 60 anos e de 38,1% para os homens na mesma faixa etária1.

Estudos que analisaram a variação geográfica da doença isquêmica do coração encontraram a participação de fatores ambientais entre os seus determinantes, destacando-se o processo de urbanização, as condições socioeconômicas da população e a mudança no estilo de vida3-8.

No município do Rio de Janeiro (MRJ), estudos realizados9,10 evidenciaram uma relação inversa entre desigualdade social e situação de saúde, com o crescimento das taxas de mortalidade nas regiões menos urbanizadas e mais desprovidas de rede pública de esgoto sanitário.

Alguns autores3,5,8 que avaliaram o acesso a procedimentos invasivos cardiovasculares concluíram que as populações com baixa renda têm menor probabilidade de alcançar tal acesso. Estudos brasileiros11-13 que avaliaram o risco de morte e doenças cardiovasculares concluíram que o aumento do risco foi influenciado por piores condições socioeconômicas.

Estudos ecológicos têm sido utilizados para estudar o comportamento e a distribuição das doenças, sendo relativamente rápidos e de baixo custo, não requerendo o conhecimento individual da distribuição das variáveis. Tem sido crescente a utilização de técnicas de análise espacial nesse tipo de estudo14,15.

O objetivo deste estudo é descrever a distribuição geográfica da taxa de mortalidade por DIC em idosos do MRJ no ano 2000 e sua correlação com variáveis socioeconômicas.

 

Métodos

Foi realizado um estudo ecológico sobre a variação da taxa de mortalidade por DIC em idosos que residiam no MRJ no ano 2000. Considerou-se idoso o indivíduo com idade igual ou superior a 60 anos, em concordância com o estipulado no Estatuto do Idoso16.

Os dados de mortalidade foram obtidos a partir do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM), fornecidos pela Secretaria Estadual de Saúde do Rio de Janeiro. Foram considerados os óbitos de idosos residentes no município do Rio de Janeiro que tinham como causa básica a doença isquêmica do coração (códigos I20.0 a I25.9 da 10ª. revisão da Classificação Internacional da Doença, CID-10, da Organização Mundial da Saúde - OMS).

Os dados socioeconômicos foram obtidos do censo demográfico realizado em 2000 pela Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (FIBGE) e acessados a partir da página do Instituto Municipal de Urbanismo Pereira Passos17, ou cedidos pela FIBGE18. Foram analisadas as diferentes variáveis socioeconômicas disponíveis no censo, representando estimativas de renda, escolaridade, organização familiar, acesso a diferentes bens de consumo, acesso a serviços básicos e densidade de pessoas por dormitório dos domicílios permanentes, além da proporção de idosos. Para a apresentação no artigo, foram selecionadas apenas as estimativas que exibiram correlação com a taxa de mortalidade por DIC.

A unidade de análise espacial foi o bairro. Em 2000, o MRJ contava com 158 bairros; para a análise espacial foram aglomerados os bairros da Pavuna com Parque Colúmbia, elevado à condição de bairro somente em 199919; a Barra da Tijuca com o Joá, em função deste último não ter tido nenhum óbito de nenhuma causa em 2000; e o Recreio dos Bandeirantes com Grumari, por este apresentar apenas dois óbitos totais não pertencentes ao capítulo IX das doenças do aparelho circulatório (um no capítulo X e outro no capítulo XVIII da CID-10) e ter a menor população de todos os bairros do Rio de Janeiro.

Para fins administrativos, na área de saúde, o MRJ é dividido em 10 áreas programáticas (AP): a AP 1.0 corresponde às regiões do Centro, Zona Portuária, Rio Comprido, São Cristóvão, Paquetá e Santa Teresa; a AP 2.1, às regiões de Botafogo, Copacabana, Lagoa e Rocinha; a AP 2.2, às regiões da Tijuca e Vila Isabel; a AP 3.1, às regiões de Ramos, Penha, Ilha do Governador, Complexo do Alemão e Maré; a AP 3.2, às regiões de Inhaúma, Méier e Jacarezinho; a AP 3.3, às regiões de Irajá, Madureira, Anchieta e Pavuna; a AP 4.0, às regiões de Jacarepaguá, Barra da Tijuca e Cidade de Deus; a AP 5.1, às regiões de Bangu e Realengo; a AP 5.2, às regiões de Campo Grande e Guaratiba; e a AP 5.3, que corresponde à região de Santa Cruz17. A Figura 1 apresenta a distribuição espacial das APs.

Dos 3.771 óbitos por DIC ocorridos em idosos no MRJ em 2000, foram excluídos 84 por não apresentarem a variável "bairro de residência" devidamente preenchida. A taxa de mortalidade foi padronizada por sexo e faixa etária, categorizada em faixas etárias de 60 a 69 anos, 70 a 79 anos e 80 ou mais anos. A padronização foi feita pelo método direto e utilizou-se a população do MRJ como população padrão.

Devido à ocorrência de 10,8% de óbitos por causas mal definidas no MRJ em 2000, e levando-se em conta a hipótese de subestimação dos óbitos por DIC, considerou-se ainda estudar duas correções para esta taxa de mortalidade padronizada por sexo e faixa etária. A primeira utilizou a técnica adotada por Oliveira e cols.12 e consistiu em alocar para os óbitos por DIC parte dos óbitos por causas mal definidas em proporção igual a que guardava os óbitos definidos em relação a todos os óbitos, excluídos os maldefinidos; a taxa assim corrigida foi chamada de compensada e ajustada. A segunda foi a adotada por Melo e cols.13 e consistiu na inclusão na análise de todos os óbitos classificados como causas mal definidas; a taxa assim corrigida foi chamada de taxa acrescida das causas mal definidas (CMD). As causas mal definidas estão classificadas no capítulo XVIII (R00 a R99) da CID-10, "sintomas, sinais e achados anormais de exames clínicos e de laboratório não classificados em outra parte".

Para a análise da correlação entre a taxa de mortalidade e as demais variáveis, foi utilizado o coeficiente de correlação de Spearman. No seu cálculo, foram retirados os bairros cuja taxa de mortalidade era muito discrepante (outliers).

A correlação espacial das variáveis foi analisada através do índice de Moran, que testa a existência de autocorrelação espacial e tem estrutura similar ao coeficiente de correlação de Pearson. O índice de Moran pode ser entendido como um coeficiente de correlação entre valores da mesma variável mensurada em locais vizinhos, tendo, geralmente, uma variação entre -1 e 1. Quando não existe autocorrelação espacial, seu valor tende a 0. A agregação espacial é expressa por valores positivos, enquanto valores negativos expressam autocorrelação inversa15.

Utilizou-se como critério de significância o valor de p abaixo de 0,05. Posteriormente, foram feitos os mapas das variáveis que tiveram as melhores correlações com o desfecho.

Foram utilizados os programas SPlus 2000 e ArcGis 8.0 para a análise dos dados.

O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa do Núcleo de Estudos de Saúde Coletiva da Universidade Federal do Rio de Janeiro e foi parcialmente financiado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e pela Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ).

 

Resultados

A taxa bruta de mortalidade por DIC na população geral foi de 82,42 por 100.000 habitantes, sendo que para a população acima de 60 anos foi de 501,70 por 100.000 habitantes.

A Figura 2 apresenta a distribuição espacial da taxa de mortalidade por DIC em idoso, por bairro, padronizada por sexo e faixa etária, classificada por quartis. Houve uma grande variabilidade entre os bairros na distribuição da taxa de mortalidade por DIC (0 a 9.247,77/100.000). As maiores taxas foram encontradas nos bairros Camorim (9.247,77/100.000), Saúde (4.174,29/100.000) e Cidade Universitária (2.612,74/100.000). A mediana do coeficiente de mortalidade foi 470,78 por 100.000 habitantes. São percebidos dois aglomerados, um composto pela maior parte dos bairros das AP 5.2 e 5.3, que tiveram as menores taxas, e outro composto por alguns bairros das AP 1.0, 2.2 e 3.1, onde predominaram as taxas mais elevadas.

A Figura 3 apresenta a distribuição espacial da proporção de óbitos por causas mal definidas, observando-se comportamento heterogêneo entre os bairros. As maiores proporções foram causas encontradas nos bairros das AP 3.3, 5.1, 5.2 e 5.3.

A Tabela 1 apresenta os coeficientes de correlação de Spearman entre a taxa de mortalidade por DIC e diversas variáveis socioeconômicas, que expressaram correlações fracas, ainda que estatisticamente significativas. A correlação com as proporções de idosos foi positiva; de domicílios cujo chefe tem renda maior ou igual a 15 salários mínimos e de domicílios com moradores individuais, sendo que para estas duas últimas o p-valor foi limítrofe. A correlação foi negativa e estatisticamente significativa com a proporção de domicílios cujo chefe tem renda menor ou igual a três salários mínimos, incluídos os que não têm rendimentos; proporção de domicílios que não têm computador; proporção de casais com filhos; e proporção de domicílios com densidade de mais de 4,0 pessoas por dormitório. A correlação com a proporção de domicílios cujo chefe não tem renda, incluídos os que recebem somente benefícios, também foi negativa, mas com p-valor limítrofe.

Na análise da correlação entre a taxa de mortalidade por DIC compensada e ajustada e as variáveis socioeconômicas, observou-se o mesmo padrão da taxa de mortalidade por DIC, sem a correção no caso da proporção de idosos (correlação positiva) e da proporção de casais com filhos (correlação negativa). Para as demais variáveis, não houve correlação com significância estatística.

Ao analisar-se a correlação entre as variáveis socioeconômicas e a taxa de mortalidade por DIC acrescida das CMD, encontrou-se um padrão diferenciado dos anteriores. A correlação tornou-se positiva e estatisticamente significativa para as variáveis: proporção de domicílios cujo chefe não tem renda, incluídos os que recebem somente benefícios; proporção de domicílios cujo chefe tem renda menor ou igual a três salários mínimos, incluídos os que não têm renda; e proporção de domicílios que não têm computador. O acréscimo das CMD à taxa de mortalidade por DIC inverteu o sentido da associação para 4 variáveis, que passaram a assumir o padrão de condições socioeconômicas piores e mortalidade por DIC maior. Já a proporção de domicílios cujo chefe tem renda maior ou igual a 15 salários mínimos e a proporção de moradores individuais, que apresentou correlações positivas com a taxa sem correção, passou a ter correlação negativa.

A Tabela 2 apresenta a autocorrelação espacial da taxa de mortalidade por DIC em idosos e das variáveis socioeconômicas, dada pelo índice de Moran I. Não houve dependência espacial para a taxa de mortalidade por DIC nem para as duas correções utilizadas para esta taxa. Já as variáveis socioeconômicas analisadas apresentaram índice Moran I com valores que variaram entre 0,26 a 0,54, todos com significância estatística (p = 0,000), indicando a existência de dependência espacial.

 

 

A distribuição espacial da taxa de mortalidade por DIC compensada e ajustada é apresentada na Figura 4, onde se observa que o aglomerado, anteriormente existente, de baixas taxas de mortalidade por DIC nas AP 5.2 e 5.3 diminuiu, enquanto o aglomerado de altas taxas de mortalidade na AP 2.2 se manteve.

Na Figura 5, é apresentada a distribuição espacial da taxa de mortalidade por DIC acrescida das CMD, na qual se observa que o aglomerado de altas taxas de mortalidade anteriormente existente na AP 2.2 diminuiu. Da mesma forma, o aglomerado de baixas taxas de mortalidade existente na AP 5.3 passou a apresentar taxas moderadas. Observam-se, também, três aglomerados de altas taxas de mortalidade, sendo um na AP 3.3, o segundo na AP 4.0 e um terceiro na AP 5.1. No entanto, os bairros de Guaratiba, Barra de Guaratiba e Cosmos, todos pertencentes à AP 5.2, continuaram apresentando baixas taxas de mortalidade por DIC em idoso.

 

Discussão

Este estudo não observou correlações fortes entre as variáveis socioeconômicas disponíveis e a mortalidade por DIC em idosos no âmbito dos bairros. Uma possível explicação pode estar relacionada ao perfil socioeconômico heterogêneo dentro de cada bairro. Assim, as variáveis socioeconômicas representariam um valor médio que não seria capaz de discriminar variações nesse nível de agregação.

Algumas correlações encontradas neste estudo têm sentido oposto ao que tem sido descrito na literatura, que em geral aponta para uma maior mortalidade por DIC associada a um perfil socioeconômico mais desfavorável. Estudos realizados pela Organização Mundial da Saúde revelaram que os países em desenvolvimento, locais com os piores níveis socioeconômicos, concentram grande parte da carga das doenças cardiovasculares20. Estudo desenvolvido em Bambuí, Minas Gerais, encontrou associação entre escolaridade menor que 4 anos e um pior perfil de risco para doenças cardiovasculares em adultos21. Outro estudo em Salvador, Bahia, mostrou uma elevada proporção de múltiplos fatores de risco cardiovascular em associação com a população de cor negra e menor escolaridade22. Já um estudo realizado em Botucatu, São Paulo, não encontrou associação entre o risco de morte cardiovascular e os indicadores socioeconômicos em uma coorte de idosos, levantando a hipótese de que o grupo estudado era muito homogêneo quanto a essas características23.

Em nosso estudo, encontramos associação entre a menor mortalidade por DIC em idosos, padronizada por sexo e faixa etária, com algumas variáveis que expressam nível socioeconômico menos favorecido: bairros com maior proporção de baixa renda e bairros com maior proporção de domicílios sem computador. Por outro lado, a proporção de domicílios particulares permanentes, cuja pessoa responsável recebe mais de 15 salários mínimos, correlacionou-se com a maior mortalidade por DIC. Esses achados podem estar relacionados à seleção da faixa etária de idosos. É possível que piores condições socioeconômicas se reflitam em diferenças desfavoráveis quanto aos desfechos cardiovasculares, especialmente isquêmicos, antes dos 60 anos, em fases mais precoces da vida. Talvez, por esse motivo, estudos que não fazem restrições de faixa etária encontram relação inversa entre condição socioeconômica e DIC, e o presente estudo não. A seleção etária pode ter mascarado a relação que há entre os fenômenos ao longo de toda a vida das pessoas. A competição por outras causas de mortalidade nessa faixa etária, como acidente vascular encefálico e doenças respiratórias, também poderia atenuar possíveis associações entre nível socioeconômico e mortalidade por DIC.

Outra explicação para as associações observadas poderia ser o confundimento pela proporção de óbitos de causas mal definidas, maior nos bairros economicamente mais desfavorecidos. Nesse sentido, ao corrigir-se a taxa de mortalidade por DIC através do acréscimo das causas mal definidas, algumas das associações se inverteram e assumiram o sentido mais descrito na literatura. De qualquer forma, os resultados do presente estudo não podem ser generalizados para o período total de vida das pessoas.

Cabe ressaltar que um estudo multicêntrico, conduzido no Brasil, com o objetivo de determinar os fatores de risco para a ocorrência de IAM, também encontrou que a ocorrência deste foi mais prevalente entre os que tinham melhores condições socioeconômicas4.

A correlação da maior proporção de casais com filhos com menor mortalidade por DIC e a da maior proporção de domicílios com moradores individuais e maior mortalidade são descritas, podendo estar relacionadas com a influência de fatores psicossociais. A literatura tem referido a influência do estado marital e apoio social para o idoso sobre a mortalidade cardiovascular23,24.

Este estudo não encontrou autocorrelação espacial significativa da mortalidade por DIC em idosos. Outro estudo recente sobre distribuição espacial da mortalidade por infarto agudo do miocárdio (IAM) no MRJ encontrou dependência espacial fraca, embora com significância estatística. O referido estudo, diferentemente do nosso, analisou exclusivamente a mortalidade por IAM e em todas as faixas etárias, enfatizando a elevada proporção observada de óbitos precoces (abaixo de 65 anos). As autoras mostraram um padrão heterogêneo da distribuição espacial dos óbitos por IAM associado a um forte gradiente social, considerando este "padrão em mosaico" consistente com os contrastes sociais existentes em nosso município13.

O referido estudo13 encontrou um padrão de sub-risco de mortalidade por IAM na Zona Oeste, principalmente nas AP 5.1 e AP 5.3, não consistente com o perfil socioeconômico e de acesso aos serviços de saúde da área, menos favorecida em relação a outras do município. As autoras levantaram a hipótese de que a taxa de mortalidade por IAM pudesse ter sido subestimada em consequência à elevada proporção de causas mal definidas de óbito nessa região. Essas autoras optaram por fazer o ajuste da taxa de mortalidade a partir do acréscimo das causas mal definidas.

As limitações do presente estudo dizem respeito, em primeiro lugar, à qualidade dos dados, oriundos de bases de dados secundários. Em relação ao SIM, estudos25,26 ressaltam que os dados de mortalidade brasileiros são amplos e de razoável qualidade. A sua cobertura em 2002 foi de 83,3% para o país como um todo, variando de 92,6% no Rio Grande do Sul a 52,9% no Maranhão1. Embora venha ocorrendo uma melhora gradativa da qualidade dos dados de mortalidade, no Brasil ainda se tem cerca de 14% das mortes classificadas como mal definidas25. No município do Rio de Janeiro, essas têm apresentado uma média de 10% das causas de óbito ao longo dos anos27. Em 2000, a proporção de óbitos classificados como sendo por causas mal definidas foi de 10,8%.

A confiabilidade dos dados no Rio de Janeiro é tradicionalmente considerada satisfatória, mas há que se considerar também o peso das causas mal definidas, ainda acima dos valores considerados baixos, que seriam em torno de 4% a 6% de óbitos por causas mal definidas25.

No estado do Rio de Janeiro, observou-se uma elevação das causas mal definidas, particularmente do código R99 correspondente à causa indeterminada, coincidente com a publicação da Resolução SES n. 550 de 23 de janeiro de 199028, que prevê que, esgotadas as tentativas para determinar a causa básica de morte (e não havendo suspeita de óbito por causa violenta), o óbito seja declarado como decorrente de "causa indeterminada". Um estudo voltado para a investigação dos óbitos por causas mal definidas da Gerência de Informações Epidemiológicas da SMS-RJ mostrou que 13,5% dos óbitos recuperados pertenciam ao grupo de doenças do aparelho circulatório27.

Alguns autores sugerem corrigir a taxa de mortalidade por doença cardiovascular, inclusive DIC, pela distribuição proporcional dos grupos de causas definidas de mortalidade12. Outros autores consideram insatisfatória29 a prática da redistribuição proporcional dos óbitos por causas mal definidas entre os capítulos por causas bem definidas. Ainda outros optaram pelo ajuste a partir do acréscimo das causas mal definidas13.

Neste estudo, observou-se que as maiores proporções de causas mal definidas foram encontradas nos bairros das AP 3.3, 5.1, 5.2 e 5.3, o que pode estar ligado à questão do acesso aos serviços de saúde e à qualidade destes serviços prestados à população. Há de se destacar que essas regiões têm baixa cobertura de assistência médica terciária13, o que pode estar diretamente implicado com a grande proporção do código R99 da CID-10, utilizado em situações onde a "causa indeterminada" é a única informação contida na declaração de óbito27. Eventualmente, o idoso que consegue acesso ao socorro médico pode chegar morto ou vir a morrer logo após dar entrada no hospital, impossibilitando a obtenção de um diagnóstico preciso.

A análise da correlação entre a taxa de mortalidade por DIC padronizada por sexo e faixa etária e as variáveis socioeconômicas encontrou algumas associações que, embora fracas, traduziram o sentido de maior mortalidade associada a melhor nível socioeconômico em idosos. Esse achado pode estar em parte relacionado às proporções de causas mal definidas. Por outro lado, pode estar relacionado a um perfil distinto na faixa etária de idosos, já observado em outro estudo23. No presente estudo, foram utilizados dois métodos distintos de correção por causas mal definidas. O primeiro deles, denominado taxa de mortalidade por DIC em idosos compensada e ajustada12, anulou a maior parte das associações encontradas anteriormente, pois, embora fracas, eram estatisticamente significativas. Já a taxa de mortalidade por DIC em idoso acrescida das CMD, obtida pelo segundo método de correção, inverteu algumas das associações encontradas inicialmente com a taxa por DIC sem correção. As associações encontradas com a taxa acrescida das CMD foram no sentido de maior mortalidade nos bairros com piores condições socioeconômicas, de acordo com o que aponta a literatura12,21-23. No entanto, a variável proporção de domicílios com morador individual, que, anteriormente, estava positivamente correlacionada à mortalidade por DIC, passou a ter uma correlação negativa, e a proporção de domicílios com densidade de mais de 4 pessoas por dormitório passou a exibir uma correlação positiva fraca e não significativa. Essa correção incluiu todos os óbitos de causas mal definidas na taxa de mortalidade por DIC acrescida das CMD, o que provavelmente não reflete a realidade, tendendo a superestimar essa mortalidade. Por outro lado, as maiores proporções de óbitos por causas mal definidas encontram-se nas AP 3.3, 5.1, 5.2 e 5.3, que são regiões economicamente menos favorecidas. A correção da taxa a partir do acréscimo desses óbitos mal definidos tenderia a elevar mais a mortalidade em associação às condições socioeconômicas menos favoráveis.

O sub-risco de morte do idoso por DIC em parte dos bairros da AP 5.2 manteve-se o mesmo após as duas correções realizadas.

Santos e Noronha9, ao discutirem a qualidade dos dados para a análise espacial em saúde baseada em dados secundários, falam sobre os problemas da variável utilizada para o georreferenciamento, como a ausência de informação e os erros de classificação. No presente estudo, encontramos 2,2% de óbitos em que o bairro de residência foi ignorado. Além disso, não se podem controlar os erros de classificação do bairro de residência, que pode ter sido influenciado por um bairro vizinho que fosse mais conhecido.

 

Conclusão

Ao analisar algumas variáveis descritoras de características socioeconômicas do espaço urbano do município do Rio de Janeiro e a distribuição da taxa de mortalidade por DIC em idosos, este estudo encontrou dependência espacial para variáveis socioeconômicas, mas não para a mortalidade por DIC em idosos. A despeito de o espaço urbano ser muito heterogêneo no âmbito dos bairros, esse achado demonstra certo grau de aglomeração em função do nível socioeconômico. Não foram encontradas correlações fortes entre as variáveis socioeconômicas e a mortalidade por DIC. Algumas correlações encontradas, embora fracas, apontaram para uma maior mortalidade associada ao nível socioeconômico mais favorecido em idosos, considerando-se a taxa de mortalidade por DIC padronizada por sexo e faixa etária. Hipóteses para esses resultados podem estar relacionadas à distribuição heterogênea das proporções de causas mal definidas, ao perfil distinto nessa faixa etária ou ao confundimento relacionado à seleção dessa faixa etária.

Novos estudos se fazem necessários para uma melhor compreensão do impacto das causas mal definidas sobre tais associações; das relações entre o espaço urbano do Rio de Janeiro, reconhecidamente heterogêneo dentro de cada bairro, utilizando-se unidades geográficas menores que o bairro; e do processo saúde-doença, particularmente no que se refere à mortalidade cardiovascular em idosos. Finalmente, o conhecimento da distribuição espacial de variáveis associadas a esse processo pode colaborar com a tomada de decisões dos gestores e atores do sistema de saúde.

Potencial Conflito de Interesses

Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.

Fontes de Financiamento

O presente estudo foi financiado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e parcialmente financiado pela Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (Faperj).

Vinculação Acadêmica

Este artigo é parte de dissertação de mestrado de Germana Périssé de Abreu pelo Instituto de Saúde Coletiva da Universidade Federal do Rio de Janeiro.

 

Referências

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Correspondência:
Claudia Caminha Escosteguy
Rua Sacadura Cabral, 178
20221-903 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil
E-mail: cescosteguy@hse.rj.saude.gov.br

Artigo recebido em 13/05/08; revisado recebido em 08/07/09; aceito em 01/09/08.

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