QUALIDADE DA INFORMAÇÃO DA CAUSA BÁSICA DE MORTE PARA A POPULAÇÃO IDOSA NO BRASIL

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1 QUALIDADE DA INFORMAÇÃO DA CAUSA BÁSICA DE MORTE PARA A POPULAÇÃO IDOSA NO BRASIL Solange Kanso Dalia Romero Iuri da Costa Leite Edgar Nunes de Moraes Palavras-chave: qualidade da informação, causa básica de morte, causas mal definidas, código-lixo e população idosa. Resumo INTRODUÇÃO: A informação e os indicadores de mortalidade representam importantes subsídios para a saúde pública, permitem o planejamento local, regional e nacional, bem como a identificação de grupos de maior risco. Devido ao envelhecimento demográfico e a transição epidemiológica, tem surgido novas propostas metodológicas para considerar não só a mortalidade, mas os anos de vida vividos com saúde. Grande parte desses indicadores baseia-se nas informações sobre a causa básica de morte da população. Apesar dessas constatações, no Brasil ainda não são suficientes os estudos sobre a qualidade dos dados de mortalidade dos idosos. OBJETIVO: Analisar a qualidade da informação da causa básica de morte dos óbitos da população idosa utilizando os dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) do Ministério da Saúde para o ano de 2007 segundo as Regiões, Unidades da Federação (UF), capitais e não capitais. MÉTODO: Analisar a qualidade da informação da causa básica de morte para a população idosa por meio da proporção de causas mal definidas (CMD) e da proporção de causas chamadas de código-lixo (CL) definido por Mathers et al. (2005). RESULTADOS: Apesar da melhora na qualidade da informação da causa básica de morte, observou-se que no Brasil a proporção de CMD para a população idosa foi de 8,4%, oscilando entre 1,6% de Mato Grosso do Sul e 24,1% de Amapá, constatando as expressivas diferenças regionais. A proporção de CL, apesar de registrar uma amplitude menor, também apresentou diferenças regionais. Na análise conjunta entre as CMD e o CL também se observou que grande parte das UFs, principalmente para a não capital, das regiões do Norte e Nordeste apresentaram qualidade regular ou inadequada. Ensp/Fiocruz. Icict/Fiocruz. Ensp/Fiocruz. UFMG. 1

2 QUALIDADE DA INFORMAÇÃO DA CAUSA BÁSICA DE MORTE PARA A POPULAÇÃO IDOSA NO BRASIL Solange Kanso Dalia Romero Iuri da Costa Leite Edgar Nunes de Moraes Introdução A relevância das informações de mortalidade sobre uma população deve-se ao fato de serem capazes de produzir importantes indicadores das condições de saúde. Por meio deles, torna-se possível identificar grupos de maior risco, planejar, definir e implantar políticas públicas, bem como monitorar e avaliar serviços e programas de saúde. A construção desses indicadores utiliza, em grande parte dos estudos, a informação de causa básica de morte. Sendo esta uma recomendação internacional, uma das vantagens dessa utilização é permitir a comparação entre diferentes áreas geográficas. Também pode apontar tendências de mortalidade e orientar ações para a prevenção. Apesar de algumas limitações em se considerar apenas a causa básica de morte, a qualidade de seu preenchimento ainda é relativamente melhor quando observadas as causas múltiplas. É sabido que uma condição necessária para se estudar os níveis e os padrões de mortalidade, bem como para se avaliar os programas de saúde, é a qualidade da informação (Jorge, Gotlieb e Laurenti, 2002a, b). No Brasil, apesar da expressiva melhora na qualidade dos dados de mortalidade desde os anos 1990, diversos trabalhos ainda ressaltam as limitações do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) do Ministério da Saúde. Entre os problemas mais identificados está no preenchimento de variáveis, especialmente no que se refere à causa básica de morte, cuja qualidade varia regionalmente, sendo melhor no centro-sul do país (Szwarcwarld et al., 2002; Vasconcelos, 2000; Romero e Cunha, 2006). A ausência de informações precisas sobre as características do óbito pode resultar em um aumento no número de declarações preenchidas e codificadas como ignorada, mal definida ou não declarada. Por outro lado, subestima o número de mortes ocorrido por outras causas. Essas limitações desestimulam e restringem a utilização mais ampla do sistema e impedem que os avanços nas políticas e programas na área da saúde sejam maiores. Hoje, é amplamente conhecido, na demografia e na epidemiologia, que uma das mais importantes conseqüências da acelerada transição demográfica e epidemiológica foi o envelhecimento populacional. No Brasil, em 1940, as pessoas com 60 anos ou mais representavam cerca de 4% da população, totalizando um contingente de 1,7 milhões de pessoas. Já em 2000, esse segmento populacional era formado por 14,5 milhões de pessoas, representando 9% da população. Segundo estimativas das Nações Unidas (2005), na América Latina, entre 1950 e 2000, houve um ganho de aproximadamente 19 anos na esperança de vida ao nascer para ambos os sexos. A queda da mortalidade verificada em todas as idades foi acompanhada por uma mudança nos padrões de causas de morte (Chackiel, 2004). As doenças crônico-degenerativas ganharam importância diante das doenças infecto-contagiosas, em virtude, principalmente, do processo de envelhecimento da população brasileira. A importância de se investir na melhora na qualidade da informação deve-se ao fato de que ela pode permitir a construção de Ensp/Fiocruz. Icict/Fiocruz. Ensp/Fiocruz. UFMG. 2

3 indicadores mais robustos, contribuindo, assim, para o melhor planejamento e implementação das ações em saúde. Essas ações, por sua vez, irão incidir diretamente sobre as condições de vida da população. Além das deficiências na declaração e na codificação da informação da causa básica de morte, outro problema é a elevada proporção de causas mal definidas, bem como causas não específicas dentro de cada capítulo, conhecidas como código-lixo (garbage code). No Brasil, em 2007, 66% das causas mal definidas foi observada na população idosa. Essa proporção elevada indica o nível de assistência médica dada a uma população e também a qualidade do preenchimento da declaração de óbito. Especificamente para a população idosa, essa proporção pode ser explicada pela dificuldade inerente à identificação da causa básica do óbito idoso, já que a causa da morte deve-se, provavelmente, a um conjunto de fatores, como múltiplas doenças e à idade avançada para se fazer um diagnóstico correto (Jorge et al., 2008). O artigo tem o objetivo de analisar a qualidade da informação da causa básica de morte para a população idosa por meio de dois indicadores: proporção de causas mal definidas (CMD) e proporção de código-lixo (CL), bem como uma combinação das duas proporções. Essas informações foram analisadas segundo as Regiões, Unidades da Federação (UFs), capitais e não capitais para o ano de Metodologia O artigo tem como fonte de dados o Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) do Ministério da Saúde (MS). Para o cálculo dos indicadores foram utilizados os microdados do CD-ROM do MS para o ano de Estes foram organizados em dois arquivos segundo os níveis de agregação: individual e área geográfica de residência segundo as Regiões, Unidades da Federação (UF), capitais e não capitais. Para extração dos dados utilizou-se o programa estatístico SPSS 15.0 para Windows. Para analisar a qualidade da informação da causa básica de morte foram utilizados dois critérios: a proporção de causas mal definidas e a proporção de código-lixo (CL) definida por Mathers et al. (2005). Para ambos os critérios utilizou-se as informações de óbito da 10ª revisão da Classificação Internacional de Doenças (CID) e as causas de morte foram analisadas pelo código alfanumérico que consiste em uma letra seguida de dois ou três números, dependendo da desagregação da causa básica de morte. Para o primeiro critério trabalhou-se com as causas mal definidas, que pertencem ao capítulo XVIII (Sintomas, sinais e achados anormais de exames clínicos e de laboratório não classificados em outra parte código R00 a R99) da 10ª revisão da CID. A proporção de causas mal definidas foi obtida pelo quociente entre número de óbitos do capítulo XVIII e o total de óbitos. Também foram observadas as três principais causas de morte dentro desse capítulo que afetaram a população idosa. Para classificar as Regiões, UFs, capitais e não capitais, a proporção de CMD foi definida de acordo com as seguintes categorias: Menor do que 5% (< 5%): qualidade altamente adequada; Entre 5% e 7% (>=5% e <7%): qualidade adequada; Entre 7% e 10% (>=7% e <10%): qualidade pouco adequada; Entre 10% e 15% (>=10% e <15%): qualidade inadequada; Igual ou maior do que 15% (>=15%): qualidade altamente inadequada. Para o segundo critério trabalhou-se com as causas de morte definidas como códigos-lixos (garbage code). Estas são causas dentro dos demais capítulos da 10ª revisão da CID que são parcialmente indeterminadas, sendo imprecisas as informações sobre a causa de morte segundo o artigo de Mathers et al. (2005). Nesse artigo, os autores observaram algumas causas distribuídas em três capítulos da CID: Causas externas de morbidade e de mortalidade (V01-Y98), Doenças do aparelho circulatório (I00-I99) e Neoplasias [tumores] (C00-D48). O artigo de Mathers et al. aplicou a definição de CL em 115 países sem nenhum 3

4 tipo de desagregação (idade, sexo etc) e os classificou de acordo com a qualidade da informação seguindo os critérios estabelecidos por Mathers et al. (2005). Adotando o artigo de Mathers et al. (2005) como base, esse trabalho utilizou os CL e replicou os dados para a população idosa brasileira para o ano de A proporção de CL foi obtida pelo quociente entre número de óbitos de CL e o total de óbitos, excluindo os óbitos devido às causas mal definidas. Também foram observados os pesos de cada um dos capítulos que contém os CL no total de CL. Da mesma forma que a proporção de CMD, para classificar as Regiões, UFs, capitais e não capitais, a proporção de CL foi definida de acordo com as seguintes categorias. O limite da proporção de 6,5% foi definido pela mediana dos valores obtidos para as UFs. Menor do que 6,5% (< 6,5%): qualidade adequada; Maior ou igual a 6,5% (>=6,5%): qualidade inadequada. A tabela 1 apresenta os códigos das causas de morte utilizados para a construção das duas proporções. Também com base no artigo de Mathers et. al. (2005), mas adaptada à realidade brasileira, para analisar conjuntamente as informações optou-se em combinar a proporção de CMD com a proporção de CL. Para classificar as Regiões, UFs, capitais e não capitais foram definidas as seguintes categorias para CMD e CL: Menor do que 5% (< 5%) de CMD e menor que 6,5% (< 6,5%) de CL: alta qualidade; Menor do que 5% (< 5%) de CMD e maior ou igual que 6,5% (>=6,5%) de CL OU entre 5% e 7% (>=5% e <7%) de CMD e menor que 6,5% (<6,5%) de CL: qualidade aceitável; Entre 5% e 7% (>=5% e <7%) de CMD e maior ou igual que 6,5% (>=6,5%) de CL OU entre 7% e 10% (>=7% e <10%) de CMD e menor que 6,5% (<6,5%) de CL: qualidade regular; Entre 7% e 10% (>=7% e <10%) de CMD e maior ou igual que 6,5% (>=6,5%) de CL OU maior ou igual a 10% (>=10%) de CMD: inadequado. 4

5 Resultados A qualidade da informação, medida por meio da proporção de causas de morte mal definidas (Capítulo XVIII), teve uma expressiva melhora para todas as idades no período de 1980 a 2007 (Jorge et al., 2008). Para a população total teve uma queda de 10,5 pontos percentuais, saindo do patamar de altamente inadequado (21,4%) para pouco adequado (7,6%) de acordo com a classificação citada anteriormente. Apesar de apresentar o mesmo comportamento, a população idosa (60 anos ou mais) registrou uma proporção de causas mal definidas mais elevada do que a população não idosa (0 a 59 anos). A população de 60 anos ou mais, no início da década de 1980, registrou uma proporção de 22,4%, tendo assim uma qualidade também considerada altamente inadequada, passando em 2007 para proporções menores do que 10%. A tabela 2 mostra a proporção de causas mal definidas para a população idosa segundo as Regiões, UFs, capitais e não capitais, bem como as três principais causas de maior freqüência observadas dentro do capítulo XVIII. Quanto à proporção de causas mal definidas na população idosa observou-se que no Brasil foi de 8,4%, oscilando entre 1,6% de Mato Grosso do Sul e 24,1% de Amapá. Utilizando os critérios para a classificação da qualidade da informação tem-se que o Brasil apresentou um dado pouco adequado. Com qualidade altamente adequada está o Centro-Oeste, seguido do Sul (adequada), Sudeste, Nordeste (pouco adequada) e Norte (altamente inadequada). Isso ratifica que há disparidades regionais no que diz respeito à qualidade da informação de causa de morte entre a população idosa. A proporção de CMD para as não capitais foi mais elevada quando comparada às capitais. A exceção foi o estado do Ceará que registrou na capital 9,5% e para a não capital, 4,9%. Mas de uma maneira geral, nas capitais a informação de causa de morte para a população idosa tem uma qualidade melhor. Possivelmente está associado ao melhor acesso, atendimento e capacitação de pessoal. Também foi observada a distribuição dos pesos das três principais causas de morte entre as mal definidas. Estas somam aproximadamente 90% das causas. A morte sem assistência é a de maior freqüência, seguida de outras causas mal definidas e as não especificadas de mortalidade e parada respiratória. Comparando essas três causas de morte, o que se observou foi que a proporção de óbito devido à morte sem assistência foi mais elevada para a maioria das não capitais. Esse comportamento não foi verificado entre as não capitais do Norte (Rondônia, Roraima, Amapá e Tocantins), Nordeste (Ceará e Rio Grande do Norte), Sudeste (Rio de Janeiro e São Paulo), Sul (Rio Grande do Sul) e Centro Oeste (Mato Grosso do Sul, Mato Grosso e Goiás). Já para as capitais, grande parte dos óbitos das mal definidas concentrou-se nas outras causas mal definidas. Às exceções foram em Rio Branco, Manaus, Boa Vista, Fortaleza e Porto Alegre. A UF que registrou a maior proporção de óbitos sem assistência foi a Bahia, 75,6% influenciado pelo valor elevado encontrado nas não capitais (78,0%). Por outro lado, a UF que apresentou a menor proporção foi o Rio de Janeiro, com 0,5%. No entanto, a concentração de mal definidas está nas outras causas mal definidas (78,5%). De acordo com a proporção de CMD, a classificação da qualidade da informação de causa básica de morte confirmou que há diferencias grandes entre as regiões, UF e torna-se mais acentuado quando se observaram capitais e não capitais. 5

6 A tabela 3 apresenta, para a população idosa, a proporção de causas chamadas de código-lixo (CL) segundo a definição de Mathers et al. (2005) para as Regiões, UFs, capitais e não capitais. A classificação da qualidade para este indicador revela que para o Brasil (6,3%) as informações são adequadas. No entanto, assim como no indicador anterior, também apresentou diferenças regionais. O Nordeste (6,5%) e o Centro-Oeste (6,7%) apresentaram qualidade inadequada e as outras regiões, adequada, ou seja, uma proporção menor do que 6,5%. Entre as UFs houve variação de 4,8% no Espírito Santo à 8,1% na Bahia. As não capitais registraram uma proporção de CL maior quando comparada às capitais, às exceções foram Boa Vista, Porto Velho e Teresina. Nas capitais, Vitória registrou a menor proporção, 3,0% enquanto que Teresina, a maior, 7,9%. Nas não capitais, também foi no Espírito Santo registrada a menor proporção de 5,0% e a maior no Amapá, 9,5%. Também foi observada a distribuição dos pesos dos três subgrupos de causas de morte para esses códigos-lixo. A de maior freqüência foram as causas de morte do capítulo de cardiovasculares, que atingiram uma proporção de 76% no Brasil em Em segundo lugar foram os códigos-lixo devido à imprecisão na definição de câncer (16,3%). Por último as causas externas, com 7,7%. Esse comportamento foi observado nas Regiões, UFs, capitais e não capitais. 6

7 A tabela 4 apresenta a síntese dos resultados classificando as UFs, capitais e não capitais de acordo com os critérios anteriormente definidos sobre a qualidade da informação da causa básica de morte segundo as CMD e os CL. Também apresenta uma avaliação combinada dos dois indicadores. De acordo com tabela 4, a avaliação da qualidade da informação utilizando a proporção de CMD para os idosos, mostra que em grande parte das capitais, a qualidade foi adequada, ou seja, proporção menor do que 7%. Entre as UFs e não capitais há variações, concentrando nas regiões Norte e Nordeste proporções que indicam pouca qualidade da informação. Para a proporção de CL, fica evidente a melhor qualidade da causa de morte nas capitais. As proporções foram menores do que 6,5%. Às exceções foram em Boa Vista, Porto Velho e Teresina. Nas não capitais, na maior parte, o indicador foi inadequado, com proporções maiores que 6,5%. Analisando o indicador combinado (CMD e CL), observou-se que grande parte das UFs, principalmente para a não capital, das regiões do Norte e Nordeste apresentaram qualidade regular ou inadequada. Entre as capitais a maior parte registrou alta e aceitável qualidade. A exceção foram as UFs de Roraima, Pará, Ceará, Rio de Janeiro, Rondônia, Amazonas e Amapá. 7

8 Conclusões Os resultados apontaram que, apesar da melhora na qualidade da informação da causa básica de morte ainda há espaço para uma redução maior da proporção de CMD e CL. As diferenças regionais existem e tornam-se mais expressivas quando as regiões e as UFs são desagregadas em capitais e não capitais. De modo geral, a informação de causa de morte, avaliada pela proporção de CMD, tem uma qualidade mais elevada entre as regiões mais desenvolvidas (Sudeste, Sul e Centro Oeste) e também nas capitais. Isso se deve, provavelmente, ao maior acesso aos serviços de saúde, melhor qualificação profissional bem como tecnologias disponíveis que auxiliam na descrição específica da causa de morte. Por outro lado, em boa parte das regiões, foi observado que onde há uma proporção elevada de CMD, a proporção de CL é mais baixa e vice-versa. Ter uma proporção elevada de causas mal definidas é um indicador do nível de assistência médica dada a uma população e também da qualidade do preenchimento da declaração de óbito. O CL também é um indicador da qualidade da informação de causa de morte, porém é um diagnóstico incompleto e está dentro de um capítulo da CID. A redução na proporção de CMD pode elevar a 8

9 proporção de CL, já que parte dessas causas desconhecidas poderá ser codificada dentro de um capítulo. Porém em códigos não tão específicos. As informações apontam para uma relação inversa entre as proporções, mas que deve ser mais bem investigada. É necessário que a investigação sobre a relação entre CMD e CL seja aprofundada, associando também outras variáveis a esses indicadores, como por exemplo: saber se o óbito teve assistência médica, se houve necropsia, entre outras. No entanto, é indispensável que essas variáveis adicionais a análise também sejam estudadas no que diz respeito ao seu preenchimento, a sua qualidade. Por fim, grande parte da melhora na qualidade da informação de causa básica de morte deve-se também ao preenchimento da Declaração de Óbito (DO). No Manual de preenchimento da DO consta que o médico é o responsável por todas as informações contidas na DO. Não deve assinar uma Declaração de Óbito em branco ou deixar declarações previamente assinadas; deve verificar se todos os itens de identificação estão devida e corretamente preenchidos. Espera-se que essas informações corretamente preenchidas contribuam para uma melhor compreensão dos níveis e dos padrões da mortalidade da população idosa do Brasil e sirva como elemento base para a elaboração de políticas públicas em saúde direcionada aos idosos. Referências Bibliográficas CHACKIEL, J. (2004). La dinâmica demográfica en América Latina. Série Población y Desarrollo, 52. Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE) División de Población. Santiago do Chile, Maio.Mathers et al. (2005). HARAKI, C. A. C., GOLTIEB, S. L. D., LAURENTI, R. Confiabilidade do Sistema de Informações sobre Mortalidade em município do sul do Estado de São Paulo. Rev. bras. epidemiol., Mar 2005, vol.8, no.1, p nações Unidas (2005). JORGE, M.H.P., LAURENTI, R., LIMA-COSTA, M. F., GOTLIEB, S. L. D., CHIAVEGATTO FILHO, A. D. P. A mortalidade de idosos no Brasil: a questão das causas mal definidas. Rev. Epidemiol. Serv. Saúde, Brasília, 17(4): , out-dez, JORGE, M. H. P. M.; GOTLIEB, S. L. D.; LAURENTI, R. O sistema de informações sobre mortalidade: problemas e propostas para o seu enfrentamento - I - Mortes por causas naturais. Rev. Bras. Epidemiol Vol. 5, Nº a JORGE, M. H. P. M.; GOTLIEB, S. L. D.; LAURENTI, R. O sistema de informações sobre mortalidade: problemas e propostas para o seu enfrentamento - II - Mortes por causas externas. Rev. Bras. Epidemiol Vol. 5, Nº b MATHERS, C.D.; MA FAT, D. INOUE, M.; RAO, C.; LOPEZ, A.D. Counting the dead and what they died from: an assessment of the global status of cause of death data. Bulletin of the World Health Organization. March, 83 (3) MINISTÉRIO DA SAÚDE. Banco de dados dos sistemas de informação sobre Mortalidade (SIM). Brasília, MINISTÉRIO DA SAÚDE. Fundação Nacional de Saúde. Manual de Instruções para o Preenchimento da Declaração de Óbito. Brasília, agosto de ROMERO, D; CUNHA, C. B.. Avaliação da qualidade das variáveis socioeconômicas e demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no Sistema de Informação sobre Mortalidade do Brasil (1996/2001). Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 22, n.2, p ,

10 SZWARCWALD, C. L. et al. Estimação da mortalidade infantil no Brasil: o que dizem as informações sobre óbitos e nascimentos do Ministério da Saúde?. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 18, n. 6, p , dez, UNITED NATIONS (2005). World Population Prospects 2004 Revision. Department of Economic and Social Affairs Population Division. New York. Acessado em 29/04/ pdf VASCONCELOS. A. M. N. Qualidade das estatísticas de óbitos no Brasil: uma classificação das Unidades da Federação. In: XIV Encontro de Estudos Populacionais. Anais... Caxambu: ABEP,