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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO DEPARTAMENTO DE MEDICINA PREVENTIVA INSTITUTO DE ESTUDOS DE SAÚDE COLETIVA MESTRADO EM SAÚDE COLETIVA ÁREA DE CONCENTRAÇAO: EPIDEMIOLOGIA E BIOESTATÍSTICA

INVESTIGAÇÃO DA ASSOCIAÇÃO ENTRE NÍVEL SOCIOECONÔMICO E INDICADORES DEMOGRÁFICOS E DE MORTALIDADE NO MUNICÍPIO DE NITERÓI, ESTADO DO RIO DE JANEIRO, NO ANO 2000

Rio de Janeiro

2007

Dissertação apresentada ao Instituto de Estudos de Saúde Coletiva, Departamento de Medicina Preventiva da Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ, como requisito parcial para obtenção do título de mestre em Saúde Coletiva. Orientador: Prof. Dr. Antonio José Leal Costa

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FOLHA DE APROVAÇÃO

Investigação da associação entre nível socioeconômico e indicadores de demográficos e de mortalidade no município de Niterói, estado do Rio de Janeiro, no ano 2000.

Dissertação submetida ao Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva da Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ, aprovada pela Banca Examinadora composta pelos seguintes membros:

_________________________________________ Antonio José Leal Costa

Prof. Dr. Universidade Federal do Rio de Janeiro

__________________________________________ Maria de Lourdes Tavares Cavalcanti

Prof. Dra. Universidade Federal do Rio de Janeiro

___________________________________________ Pauline Lorena Kale

Prof. Dra. Universidade Federal do Rio de Janeiro

___________________________________________ Márcia Guimarães de Mello Alves

Médica da Fundação Municipal de Saúde de Niterói Doutora em Saúde Pública

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Resumo

A análise dos dados de mortalidade das populações pode revelar, através da realização de estudos ecológicos, processos de transformação em saúde ao longo do tempo, investigando ainda, distintos processos em diferentes populações.

Modelos explicativos como as Teorias de Transição Demográfica e Epidemiológica buscam elucidar o modo como determinantes sociais, econômicos e demográficos podem interagir e influenciar na saúde de diferentes grupos populacionais.

Com o objetivo de investigar a associação entre nível socioeconômico e indicadores demográficos e de mortalidade no município de Niterói, RJ, no ano 2000, as populações dos 48 bairros desse município foram classificadas conforme a proporção de chefes de família com baixa escolaridade. Os bairros foram, então, agrupados segundo quartis. Foram construídas pirâmides etárias, índices de envelhecimento, proporção de idosos e razões de dependência para esses grupos, assim como indicadores de mortalidade geral e por grupos de causa de óbito. Os achados relativos aos indicadores demográficos mostram que as populações dos bairros dos diferentes quartis se encontravam, no ano 2000, em etapas distintas de um processo de transição demográfica: o grupo de maior proporção de chefes de família com baixa escolaridade mostrou um predomínio de população jovem, enquanto o grupo de escolaridade mais favorável mostrava um envelhecimento semelhante a de regiões de desenvolvimento avançado.

A análise dos indicadores de mortalidade geral sugere uma carga maior de mortalidade no grupo de menor escolaridade, e ainda, um excesso de risco de morte por doenças infecto-contagiosas, causas externas, causas mal definidas e causas peri-natais. O indicador de escolaridade PPR < 8 utilizado para distribuir a população de Niterói segundo quartis, sugere desigualdade socioeconômica entre esses grupos.

Outros estudos poderiam ser propostos, utilizando outros indicadores socioeconômicos (como renda, por exemplo) ou analisando os indicadores demográficos e de mortalidade em níveis menores de agregação populacional, no sentido de subsidiar, de forma mais específica, o planejamento das ações de saúde no município de Niterói. Palavras chave: indicadores demográficos, indicadores de mortalidade, desigualdades em saúde, estudo ecológico.

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Abstract

The development of ecologic studies based on the analysis of mortality data may reveal the changing patterns of the health of populations over time, as well as among different populations at a single moment.

The demographic and epidemiological transition models provide a basis to understand the way social, economic and demographic factors interact and determine the health status of different population groups. This study aimed to investigate the association between socioeconomic level and demographic and mortality indicators in the city of Niteroi, Rio de Janeiro State, Brazil, in 2000.

The population living in the 48 neighbourhoods of Niterói were classified according to the proportion of household heads with low educational level, and grouped into quartiles of educational level. Demographic and mortality indicators (elderly index, proportion of deaths with age equal to or higher than 50 years, dependency ratio, general and cause-specific age and sex adjusted mortality rates) were estimated regarding each quartile.

The results suggest that different phases of the demographic transition co-existed in Niterói in 2000: lower education were associated with younger age structures, contrasting with the more prominent ageing patterns observed among those groups with higher educational levels, similar to developed countries. Mortality indicators showed different patterns of the epidemiological transition: a higher burden of death was observed in the groups with lower formal educational levels, particularly due to infectious diseases, external causes, perinatal causes and ill defined causes of death.

Other studies could be proposed, working with other socioeconomic indicators (as income, for example) or analyzing the demographic and mortality indicators in lower levels of populational aggregation, in the sense of improving, in a more specific way, the planning of the actions in health in the municipal district of Niterói.

Key words: demographic indicators, mortality indicators, health inequality, ecologic studies

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SUMÁRIO FOLHA DE APROVAÇÃO...................................................................... ii RESUMO...................................................................... .......................... iii ABSTRACT............................................................................................. iv DEDICATORIA........................................................................................ vi AGRADECIMENTOS............................................................................... vii LISTA DE FIGURAS................................................................................ viii LISTA DE TABELAS .............................................................................. x 1 INTRODUÇÃO ........................................................................................ 12 1.1 INDICADORES DE MORTALIDADE............................................... 12 1.2 MODELOS DE TRANSIÇÃO EPIDEMIOLÓGICA E

DEMOGRÁFICA ............................................................................. 14

1.3 A SITUAÇÃO DO BRASIL............................................................... 16 1.4 INDICADORES SOCIOECONÔMICOS ......................................... 20 1.5 DESIGUALDADES EM SAÚDE....................................................... 24 2 JUSTIFICATIVA ..................................................................................... 27 3 OBJETIVO .............................................................................................. 33 3.1 OBJETIVO GERAL ......................................................................... 33 3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ........................................................... 33 4 METODOLOGIA ..................................................................................... 34 4.1 DESENHO DO ESTUDO ................................................................ 34 4.2 FONTE DE DADOS ........................................................................ 34 4.3 PROCEDIMENTOS DE ANÁLISE .................................................. 35 5 RESULTADOS ....................................................................................... 38 6 DISCUSSÃO ........................................................................................... 68 7 CONCLUSÃO ......................................................................................... 78 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................ 80

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Dedicatória

Dedico esse trabalho os meus pais Déa Maria Fontes Eppinghaus e José Maria Eppinghaus e aos

meus filhos Bruno, Clara e Maria.

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Agradecimentos

Ao meu orientador Antonio José Leal Costa, por sua disponibilidade e clareza em todas as suas observações.

Aos colegas da Coordenação de Vigilância em Saúde, por sua compreensão, solidariedade e apoio ao longo desse período, especialmente a André Luiz de Souza Braga e João Batista Brandão de Souza, pela preciosa ajuda na formatação gráfica desse trabalho.

A Coordenação do Observatório de Saúde, na pessoa de Mônica Stávola, pela disponibilidade dos dados sobre a mortalidade de Niterói.

A minha família, pelo suporte imprescindível. As amigas Fátima, Rozidaili e Lurdinha, que me incentivaram a ingressar

nesse projeto.

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LISTA DE FIGURAS Figura 1A – Pirâmide etária da população de Niterói.....................................página 43 Figura 1B – Pirâmide etária das populações dos bairros de Niterói agrupados segundo quartis – 1º Quartil...........................................................................página 44 Figura 1C - Pirâmide etária das populações dos bairros de Niterói agrupados segundo quartis – 2º Quartil...........................................................................página 44 Figura 1D - Pirâmide etária das populações dos bairros de Niterói agrupados segundo quartis – 3º Quartil...........................................................................página 45 Figura 1E - Pirâmide etária das populações dos bairros de Niterói agrupados segundo quartis – 4º Quartil...........................................................................página 45 Figura 2A – Curva de Nelson Moraes das Populações dos bairros de Niterói agrupados segundo Quartis...........................................................................página 51 Figura 2B - Curva de Nelson Moraes das Populações dos bairros de Niterói agrupados segundo Quartis – Sexo feminino................................................página 52 Figura 2C - Curva de Nelson Moraes das Populações dos bairros de Niterói agrupados segundo Quartis – Sexo masculino..............................................página 52 Figura 3A - Mapa de Niterói mostrando a divisão político administrativa, destacando os bairros segundo Quartis, conforme PPR< 8..............................................página 59 Figura 3B - Mapa de Niterói mostrando divisão político-administrativa, por bairro destacando os setores censitários segundo Quartis, conforme PPR < 8......página 60 Figura 3C - Região Centro-Sul de Niterói.......................................................página 61 Figura 3D - Região Centro-Sul (Praias da Baía) de Niterói............................página 62

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LISTA DE FIGURAS (Continuação) Figura 3E - Bairro da Ilha da Conceição e arredores – Niterói......................página 63 Figura 3F - Região Norte de Niterói...............................................................página 64 Figura 3G - Região Oceânica de Niterói........................................................página 65 Figura 3H - Região de Pendotiba – Niterói....................................................página 66 Figura 3J - Região Leste de Niterói................................................................página 67

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LISTA DE TABELAS Tabela 1 Agrupamento dos bairros segundo quartis, conforme proporção de pessoas responsáveis por domicílios particulares permanentes com menos de oito anos de escolaridade, Niterói, ano 2000......................................................................página 39 Tabela 2 População dos bairros agrupados segundo quartis, conforme proporção de pessoas responsáveis por domicílios particulares permanentes com menos de oito anos de escolaridade, Niterói, ano 2000......................................................................página 40 Tabela 3 Índice de envelhecimento em Niterói, no ano 2000, conforme bairros agrupados segundo quartis e sexo..................................................................................página 42 Tabela 4 Razão de Índice de envelhecimento em Niterói, no ano 2000, segundo bairros agrupados em quartis e sexo.........................................................................página 46 Tabela 5 Proporção de idosos em Niterói, no ano 2000, conforme bairros agrupados segundo quartis e por sexo...........................................................................................página 46 Tabela 6 Razão de dependência total, de idosos e de jovens da população de Niterói, ano 2000, segundo bairros agrupados em quartis................................................página 48 Tabela 7 Razão de mortalidade proporcional (indicador de Swaroop e Uemura) de Niterói, no triênio 1999, 2000 e 2001, segundo bairros agrupados em quartis e sexo....página 50 Tabela 8 Razão de Mortaildade Proporcional em maiores de 70 anos (Indicador de Swaroop e Uemura modificado) dos bairros de Niterói agrupados segundo quartis no triênio 1999, 2000 e 2001..........................................................................................página 50

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LISTA DE TABELAS (Continuação) Tabela 9 Mortalidade proporcional por causas específicas (CID 10), segundo bairros agrupados em quartis, Niterói, triênio 1999, 2000 e 2001..............................página 54 Tabela 10 Coeficiente de mortalidade geral bruto e padronizado (por 100.000 hab), Niterói e bairros agrupados segundo quartis, triênio 1999, 2000 e 2001.....................página.55 Tabela 11 Taxas padronizadas por grupo causas específicas (CID 10), e razão de taxas, segundo bairros agrupados em quartis, Niterói, triênio 1999, 2000 e 2001 (por 10.000 hab)....................................................................................................página 56 Tabela 12 Proporção de idosos do Brasil, Região Sudeste, Estado do Rio de Janeiro, Região Metropolitana do Estado do Rio de Janeiro e Niterói, no ano 2000, segundo sexo...... ........................................................................................................................página 49 Tabela 13 Índice de envelhecimento do Brasil, Região Sudeste, Estado do Rio de Janeiro, Região Metropolitana do Estado do Rio de Janeiro e Niterói, ano 2000........página 49 Tabela 14 Razão de dependência total, de idosos e de jovens da população do Brasil, do Estado do Rio de Janeiro, Região Metropolitana do Estado do Rio de Janeiro e Niterói, ano 2000............................................................................................página 49

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Introdução

1.1 Indicadores de mortalidade

Indicadores de mortalidade vêm sendo amplamente utilizados na construção

de diagnósticos da situação de saúde e bem estar das populações. O fato de os

serviços de saúde nacionais e internacionais coletarem de forma sistemática, há

várias décadas, dados relativos a óbitos, e ainda, o recenseamento periódico das

populações ser regularmente desenvolvido, aponta para a disponibilidade dos dados

necessários para se construir tais indicadores. Por outro lado, esses indicadores

fazem parte do chamado grupo de indicadores “negativos” de saúde, em

comparação com abordagens que propõem investigar qualidade de vida das

populações: quantificar mortes e descrever suas causas seria olhar para a ausência

de saúde.

Segundo Schroeder apud Monteiro (2000), “o processo saúde doença se

insere na complexidade dos fenômenos sociais: o seu estudo tem que levar em

conta as limitações e divergências conceituais e metodológicas próprias desse

campo do conhecimento; se existem limitações ao conceituar saúde e doença, é

evidente que também surgem limitações quando se busca a mensuração dos

eventos relacionados a estes dois conceitos”. Outra limitação citada por Monteiro

(2000) diz respeito ao fato de os indicadores de mortalidade expressam

quantitativamente o processo saúde doença sem uma apreensão de seus aspectos

não quantificáveis. Segundo San Martin apud Monteiro (2000) as medidas de

mortalidade podem ser consideradas indicadores indiretos e parciais na construção

de um diagnóstico de saúde, uma vez que mensuram a etapa final do processo

saúde doença. ”

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Erros na estimação da mortalidade podem ocorrer devido a não inclusão de

óbitos (sub-registro), o que comprometeria a validade de medidas de mortalidade.

Possíveis incorreções na estimativa do tamanho e composição da população

pesquisada levariam a erros na construção das taxas de mortalidade. Desenvolver

estudos de mortalidade em anos de realização de censo demográfico pode

minimizar problemas decorrentes de imprecisões associadas às estimativas

populacionais. Existe uma outra possibilidade de incorreção no registro do óbito

originada no mau preenchimento da Declaração de Óbito (DO), principalmente no

que diz respeito à causa da morte. Estas poderiam ocorrer em decorrência de

equívocos no diagnóstico da doença (ou conjunto de doenças) causadora da morte

ou devido a falta de assistência ao óbito, o que levaria a um preenchimento de

causa da morte como indeterminada.

O Sistema de Informação de Mortalidade do Ministério da Saúde do Brasil

(SIM/MS) permite a análise da distribuição dos óbitos de residentes no país por local

de ocorrência do óbito, local de residência do falecido, sexo, idade e causa básica

de morte, de acordo com os capítulos da Classificação Internacional das Doenças

(CID), atualmente em sua 10ª revisão. O SIM foi implantado em 1975 e, segundo

Mello Jorge (2007), vem melhorando acentuadamente, com perspectiva de captação

próxima de 100% de eventos (óbitos), com adequada qualidade.

Para o Ministério da Saúde, um percentual de até 10% de declarações de

óbito com causa da morte indeterminada em um banco de dados de mortalidade

seria tolerável. Segundo Laurenti et al. (2004), proporções de óbito por causas mal

definidas em torno de 4 a 6% seriam consideradas baixas, sendo difícil alcançar

valores menores mesmo em sistemas de boa qualidade. A implantação de serviços

de Vigilância Epidemiológica Hospitalar, assim como de Serviços de Verificação de

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Óbito nos municípios vem sendo incentivada pelo Ministério da Saúde, com o

objetivo de minimizar o número de causas de óbito indeterminadas.

A análise dos dados de mortalidade das populações pode revelar, através da

realização de estudos ecológicos, processos de transformação em saúde ao longo

do tempo, investigando ainda, a comparabilidade desses processos entre diferentes

populações. Modelos explicativos vêm sendo desenvolvidos, na busca da elucidação

do modo como determinantes sociais, econômicos e demográficos poderiam

interagir na saúde dos distintos grupos populacionais.

1.2 Modelos de Transição Epidemiológica e Demográfica

A Teoria da Transição Epidemiológica tem como foco a complexa mudança

de padrões de saúde e doença e na interação entre esses padrões e seus

determinantes demográficos, econômicos e sociológicos. A Transição

Epidemiológica ocorreu de forma paralela às transições demográfica e tecnológica

nos países desenvolvidos e ainda se encontra em curso em sociedades em

desenvolvimento. Essa transição é amplamente documentada, onde as doenças

degenerativas e as provocadas pelo homem tomam o lugar das pandemias de

doenças infecciosas, que outrora eram causas primárias de morbidade e

mortalidade (Omran, 1971).

Ainda segundo Omran (1971), os diferentes determinantes dessa transição

não são simples: existem três modelos explicativos traduzidos em categorias: a

ecobiológica – baseada na noção de equilíbrio complexo entre agentes causadores

de doenças, o nível de hostilidade do ambiente e a resistência do hospedeiro; a

socioeconômica – que destaca determinantes políticos e culturais que incluem

padrões de vida, hábitos saudáveis de higiene e nutrição, que não estariam

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relacionados com a tecnologia médica; por fim, aquela baseada em determinantes

médicos e de saúde pública que se traduzem em implementação de medidas

preventivas e curativas no combate às doenças, tais como medidas médico

sanitárias e imunização. Esses últimos fatores tiveram um papel tardio na transição

ocorrida nos países desenvolvidos, mas constante nas transições aceleradas e

contemporâneas. Nos países da Europa e na maior parte dos países ocidentais,

durante o século XIX, ocorreu a chamada transição clássica, determinada

principalmente por fatores ecobiológicos e socioeconômicos. Segundo Prata (1992)

as Revoluções Agrícola e Industrial, a urbanização e a melhoria das condições de

vida durante as últimas décadas do século XIX foram responsáveis por um

importante declínio da mortalidade e pela modificação no perfil epidemiológico da

população, numa época de pouco conhecimento médico e de implementação

limitada de medidas terapêuticas eficazes.

Segundo McKeow & Brown apud Prata (1992), na Inglaterra, o declínio da

mortalidade se deu principalmente por melhora dos níveis nutricionais decorrentes

da Revolução Agrícola e intervenções ambientais, como as de saneamento.

McKeow & Record apud Prata (1992) acrescentam que no século XIX, três quartos

da redução da mortalidade da Inglaterra foram devidos à diminuição da prevalência

da tuberculose, como conseqüência da melhoria das condições de vida trazida pela

Revolução Industrial; as medidas de saúde pública foram responsáveis pelo restante

da diminuição da mortalidade, com impacto na incidência de tifo, febre tifóide e

cólera. No século XX, a diminuição da mortalidade nos países desenvolvidos se dá

através da continuada melhoria dos níveis nutricionais da população e,

principalmente, do controle das doenças infecciosas, com a introdução da

imunização, redução de exposição ao risco e tratamento de infecções, graças a

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melhoria de serviços de saneamento (água, esgoto e destino de resíduos) e de

vigilância sanitária (manipulação adequada dos alimentos). Já o declínio da

mortalidade em países sub-desenvolvidos é mais recente e o efeito da tecnologia

médica ocorre de forma mais direta, configurando o modelo contemporâneo ou

modelo tardio de transição (McKeow et al. apud Prata, 1992).

A teoria da transição demográfica é definida como processo de modernização

global com base em determinado padrão demográfico “tradicional”, até sua

conversão em padrão demográfico moderno. O padrão tradicional é caracterizado

por altos níveis de mortalidade e de fecundidade e o moderno caracteriza-se por

baixos níveis em relação aos dois elementos da dinâmica populacional citados e o

envelhecimento da população.

1.3 A Situação do Brasil

Segundo Prata (1992) a taxa geral de mortalidade no Brasil decresceu de

18/1.000, em 1940, para uma taxa estimada entre 6/1.000 e 8/1.000 em 1985; a

expectativa de vida ao nascer cresceu 20 anos no mesmo período e a mortalidade

infantil decresceu de 160/1.000, em 1940, para 85/1.000 em 1980. Em 1930, as

doenças infecciosas e parasitárias eram responsáveis por 46% do total de óbitos,

enquanto em 1985 elas representavam apenas 7%. As doenças do aparelho

circulatório representavam 12% em 1930 e chegaram a 33% em 1985. Aumentos

mais pronunciados ocorreram em relação às mortes por neoplasias e por causas

externas (ambas tiveram um aumento proporcional de 3 para 12%). Em 1930 as

doenças infecciosas eram a primeira causa de morte em todas as regiões

brasileiras, porém com diferenças inter-regionais: 60% na região norte, 49% na

região nordeste, 43% no sudeste, 40% no centro-oeste e 39% na região sul: a

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transição epidemiológica também se dá de forma desigual. Em 1985, embora as

doenças do aparelho circulatório fossem a primeira causa de morte em todas as

regiões brasileiras, elas correspondiam a 37% na região Sul, Centro-Oeste e

sudeste, a 28% no nordeste e a 22% no norte. Já as neoplasias correspondiam a

17% de todas as mortes na região sul, a 14% no Sudeste, a 11% no Centro-Oeste, a

10 % na região Norte, e a 9% no Nordeste. Enquanto isso, as causas externas

correspondiam a 17% no Centro-Oeste, a 12% na região Norte e no Sudeste, a 11%

no Sul e a 10% no Nordeste. Segundo Laurenti (1990), o Brasil se encontrava em

pleno estágio intermediário da transição epidemiológica, porém essa transição não

era uniforme: “em alguns estados, ou regiões destes, a transição se encontrava em

fase inicial; em outros, na fase intermediária, e em alguns a transição estaria quase

se completando”.

Chaimowicz (1997) ressalta alguns aspectos que caracterizam o modelo de

transição epidemiológica em curso no Brasil: 1) não há transição mas superposição

entre etapas onde predominam as doenças transmissíveis e crônico-degenerativas;

2) a reintrodução de doenças como dengue e cólera, ou o recrudescimento de

outras como malária, hanseníase e leishmanioses indicam uma natureza não

unidirecional denominada contra-transição; 3) o processo não se resolve de maneira

clara, criando uma situação em que a morbi-mortalidade persiste elevada por ambos

os padrões, caracterizando uma transição prolongada; 4) as situações

epidemiológicas de diferentes regiões do país tornam-se cada vez mais

contrastantes (polarização epidemiológica). O autor ainda ressalta que durante as

primeiras décadas do século XX o Brasil apresentava estrutura etária estável,

principalmente devido à pequena oscilação das taxas de natalidade e mortalidade. A

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população era extremamente jovem: o grupo com menos de 15 anos representava

cerca de 42% a 46% do total e os idosos, 2,5 % da população.

A partir de 1940 inicia-se o processo de declínio rápido da mortalidade, que

se prolongaria até a década de 70. A combinação de menores taxas de mortalidade

e elevadas taxas fecundidade determinou o aumento do crescimento vegetativo e a

população brasileira saltou de 41 para 93 milhões de pessoas entre 1940 e 1970,

crescendo em média, 2,8% ao ano. A estrutura etária da população, no entanto, não

se alterou, pois a redução da mortalidade deveu-se, principalmente, à queda das

taxas de mortalidade específicas da infância. Sendo “preservadas” mais crianças, o

efeito sobre a distribuição etária foi semelhante ao aumento da fecundidade, levando

a um “rejuvenescimento” da população. Nessas três décadas as proporções de

jovens e idosos representaram, em média, respectivamente, 42,3% e 2,5% do total.

Somente a partir de 1960, com o declínio da fecundidade em algumas regiões mais

desenvolvidas do Brasil, iniciou-se o processo de envelhecimento populacional. A

taxa de fecundidade total caiu de 5,8 para 2,7 filhos por mulher, entre 1970 e 1991,

redução superior a 50%. Como conseqüência, o peso dos jovens declinou de 41,9%

para 34,7% no mesmo período e a proporção de idosos cresceu de 3,1% para 4,8%.

O índice de envelhecimento da população que era igual a 6,4 em 1960, alcançou

13,9 em 1991, incremento superior a 100% em apenas três décadas. Se no início do

século XX a proporção de indivíduos que conseguiam alcançar 60 anos se

aproximava de 25%, em 1990 ela superava 78% entre as mulheres e 65% entre os

homens; a esperança de vida ao nascer então já ultrapassava os 65 anos. O formato

da pirâmide etária do Brasil em 1940 mostra uma base alargada e ápice estreito,

caracterizando uma população bastante jovem, com elevada taxa de fecundidade.

Em 1980 a pirâmide brasileira já demonstrava claramente o estreitamento da base,

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determinado pelo processo de queda da fecundidade que se iniciou na segunda

metade da década de 60.

Chaimowickz (1997) acrescenta que existe desigualdade no processo de

queda da mortalidade entre as regiões do Brasil: se na região sudeste a esperança

de vida ao nascer aumentou 27 anos entre 1940 e 1984 (de 43,5 para 70,5 anos), no

nordeste o aumento não superou 17 anos no mesmo período (de 38,7 para 55,7

anos). O envelhecimento populacional deveu-se ao declínio da fecundidade, mais

acentuado e rápido nas regiões mais pobres: no nordeste a taxa de fecundidade

total declinou de 7,5 filhos por mulher, em 1970, para 5,0 em 1984 (e 4,0 em regiões

urbanas). A emigração de jovens dessa região acelera ainda mais esse

envelhecimento.

Os indicadores nacionais apontam para o envelhecimento da população

brasileira ao longo da década de 90. Em 1991, a esperança de vida ao nascer no

Brasil era de 66,93 anos, ao passo que, no ano 2000, aumentou para 70,44 anos. As

diferenças regionais, chamando atenção para as regiões norte e nordeste,

permanecem: em 1991 a esperança de vida ao nascer no nordeste era de 62,83

anos e no ano 2000, correspondia a 67,15 anos, enquanto nas regiões sul e sudeste

era de 70,40 e 68,83, respectivamente. A proporção de idosos no Brasil em 1991

correspondia a 7,3% , sendo que, para esse indicador, os contrastes regionais eram

mais acentuados: a região sudeste apresentava, em 1991, uma proporção de idosos

de 7,9% e a região nordeste 4,6%.

Os progressos da medicina têm impacto no prolongamento da vida: cada vez

maior proporção de pessoas no Brasil vive até os 65 ou 70 anos e só então inicia-se

a redução generalizada do número de sobreviventes. No entanto, permanecendo a

época do aparecimento das doenças e incapacidades, os anos de vida ganhos só

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fazem aumentar a proporção de incapacitados e doentes. Segundo a Organização

Panamericana de Saúde – OPAS, sabe-se que os grupos com piores condições

socioeconômicas não só sofrem uma maior carga de enfermidade, mas também,

apresentam enfermidades crônicas e incapacidades em idades mais precoces, têm

menos acesso aos serviços de saúde e estes são de pior qualidade.

A seleção de indicadores socioeconômicos para a realização de uma

investigação implica em assumir as limitações inerentes aos mesmos e aquelas

decorrentes do fato de que o uso de apenas um, ou mesmo mais que um indicador,

ainda deixaria de lado outros múltiplos fatores que deveriam ser levados em conta

na complexidade do adoecer e morrer.

1.4 – Indicadores socioeconômicos

Segundo Lynch & Kaplan (2000), existem diferentes opções para se definir

grupos socioeconômicos. O nível de educação é um importante marcador de posição

socioeconômica e é usualmente utilizado em um “momento chave” da história de

vida do indivíduo - a transição da infância e adolescência para a vida adulta e

exposição ao mundo do trabalho. Sob a perspectiva da história de vida, a

escolaridade representaria a transição de uma posição socioeconômica recebida

dos pais para uma posição socioeconômica conquistada pelo indivíduo na vida

adulta. Em países em desenvolvimento, tem sido demonstrado que o nível

educacional das mulheres é importante determinante da saúde da população. A

educação formal envolve o aprendizado de conceitos, assim como capacidade de

acessar informação: isso reúne um conjunto de recursos cognitivos com grande

potencial para influenciar a saúde.

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O sucesso na educação também informa acerca de um provável sucesso no

futuro; níveis mais altos de educação significariam melhor emprego, salários mais

altos, melhores condições de moradia, vizinhança e trabalho. As limitações implícitas

na medida da escolaridade se referem às diferenças relacionadas à gênero, raça e

etnia – mulheres e outras minorias têm menos retorno econômico para o mesmo

investimento na sua educação, se comparadas com homens brancos. O diploma de

uma instituição pode valer menos do que o de outra com mais prestígio e essa

informação não seria acessível através da variável escolaridade; as diferenças na

qualidade da educação entre uma instituição e outra também não apareceriam. Os

significados do grau de escolaridade variam de uma sociedade para outra, e

também, ao longo do tempo em uma mesma sociedade; isso significa que a

escolaridade pode não ser um bom preditor de níveis de saúde em algumas

situações.

Renda é uma medida útil para classificar posição socioeconômica, segundo

Lynch & Kaplan (2000), porque reflete diretamente as condições materiais que

podem influenciar a saúde, determinando qualidade, localização e tipo de moradia,

alimentação, vestuário, transporte e cuidado médico; atividades culturais, físicas e

lazer; cuidados com as crianças e exposição a substâncias tóxicas.

Embora haja variações na saúde entre pessoas com a mesma renda, não há

dúvidas sobre o impacto que as condições materiais mínimas traziam a saúde, no

século XIX. Entretanto, essas condições básicas eram relevantes na demonstração

de desigualdades em um contexto de expectativa de vida baixa (45 anos). No final

do século XX, a epidemiologia procura entender diferenças socioeconômicas

considerando expectativa de vida de 75,8 anos; a base material da desigualdade

mudou, pois há melhoria de condições e vida para a maior parte da população (em

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países da Europa). As condições materiais atuais estão intimamente ligadas a

estados psicológicos, comportamentos saudáveis e circunstâncias sociais que

influenciam a saúde.

Em um estudo na Finlândia citado por Lynch e Kaplan (2001) foi demonstrado

que homens que trabalham por baixos salários são os que têm as piores condições

materiais, com insegurança no trabalho, na seguridade e os que experimentam

maior desemprego e doenças associadas ao trabalho. Eram os homens que tinham

maior tendência a fumar, praticavam menos exercícios físicos, seguiam uma dieta

menos nutritiva, usavam álcool mais freqüentemente e não tinham esperança no

futuro. Seriam precisamente os grupos com menor renda que estariam sujeitos a

maior carga acumulada de stress. Essa carga acumulada de stress ao longo de uma

vida pode levar a conseqüências psicológicas importantes.

Um limite potencial da medida de renda para investigar a saúde, seria o fato

de estudos medirem a renda em apenas um momento da vida adulta. Existe dúvida

se essa estratégia falharia na detecção dos efeitos de uma exposição sustentada a

baixa renda. Por volta de 26 a 30% dos homens americanos, de idade entre 45 e 65

anos, passaram por reduções de até 50% ou mais na renda pelo menos uma vez em

um período de 11 anos (Duncan 1996).

Apesar de indicadores de escolaridade e renda traduzirem atributos

individuais, quando aplicados a aglomerados humanos em estudos ecológicos,

permitem a investigação de possíveis associações entre condições socioeconômicas

e saúde.

Outros indicadores são utilizados para traduzir as condições socioeconômicas

das populações. Variáveis relativas a aglomerados populacionais como Produto

23

Interno Bruto per capita permitem a comparabilidade entre populações em

investigações sobre os níveis de saúde das mesmas.

O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) considera, além do indicador

econômico Produto Interno Bruto (PIB per capita), dois outros componentes: a

longevidade (medida pela expectativa de vida ao nascer) e a educação (avaliada

pela taxa de analfabetismo e pela taxa de matrícula em todos os níveis de ensino).

O IDH varia de zero a um; quanto mais perto de um, melhor o índice de

desenvolvimento.

Além de acompanhar indicadores de saúde, o Programa das Nações Unidas

(PNUD) monitora indicadores socioeconômicos, entre eles, o IDH. O PNUD Brasil

disponibiliza através da Internet o Atlas de Desenvolvimento Humano, que mostra os

rankings (construídos em anos de realização de censo - 1991 e 2000) onde são

classificadas as Unidades Federadas do Brasil, as Regiões Metropolitanas e os

Municípios brasileiros, iniciando-se pelo melhor IDH (mais próximos de um) e

terminando no pior (mais próximo de zero). Em 2000, o IDH Brasil foi equivalente a

0,766; o Estado do Rio de Janeiro alcançou o quinto lugar entre as Unidades

Federadas, com IDH igual a 0,807 e ficou em segundo lugar na região sudeste (São

Paulo teve IDH de 0,820). A Região Metropolitana do Estado do Rio de Janeiro

alcançou IDH de 0,816, ficando na décima quinta colocação entre as Regiões

Metropolitanas do país.

As investigações de comparabilidade de níveis de saúde entre diferentes

populações se defrontam com questões teóricas relacionadas às medidas de

desigualdade e ainda, à caracterização da desigualdade que incide sobre os

diferentes grupos sociais que as compõem.

24

1.5 – Desigualdades em saúde

Segundo Duarte (2002) a expressão desigualdade socioeconômica seria bem

traduzida como a distribuição desigual de bens e serviços entre diferentes grupos

sociais. Assim também ocorre com a saúde (processo saúde/doença) e seus

determinantes: estes também podem ser distribuídos de maneira desigual entre

diferentes grupos. Autores como Kunst & Mackenbach (1994: 1997) definem

desigualdade em saúde como um termo genérico que se refere às diferenças nos

níveis de saúde de grupos socioeconômicos distintos.

Apesar de um grande consenso de que condições socioeconômicas

desfavoráveis podem interferir negativamente nas condições de saúde, restam

questões a serem respondidas relativas a que fatores seriam aqueles de maior

influência na saúde, quais os grupos sociais mais vulneráveis, e outras. Estudos

internacionais investigando associações entre condições socioeconômicas e saúde

foram publicados ao longo da década de noventa. No Brasil, estudos nesse campo

ainda são escassos.

Tomassini et al. (2003) ressaltam que os indicadores médios de uma

determinada região podem não demonstrar desigualdades existentes entre as

diversas micro áreas que a compõem. Desigualdades de ordem demográfica,

socioeconômica e de acesso a serviços se refletem em indicadores com dimensões

diferentes dentro de uma mesma região, impondo a adoção de estratégias

diferenciadas de atenção e promoção à saúde. Neste sentido, o conhecimento

dessas desigualdades é fundamental no planejamento de políticas públicas e

intervenções em saúde.

Segundo Schneider et al. (2002), a investigação da desigualdade em saúde

pode ser realizada através da utilização de diferentes métodos de medida e com

25

níveis de complexidade distintos, cuja eleição depende do objetivo do estudo. A

avaliação da desigualdade pode ser efetuada através da análise da morbi-

mortalidade (dados colhidos rotineiramente ou secundários) em determinado período

e localidade.

Ainda segundo Schneider et al. (2002), estudos de medida das

desigualdades podem classificar-se em função de dois fatores: no tempo e no nível

de abordagem. Em relação ao primeiro, podem ser transversais ou longitudinais e

em relação ao segundo, individuais ou ecológicos. Nos estudos transversais todas

as observações se praticam uma só vez no tempo; ainda que possa haver várias

réplicas de cada observação, todas elas se referem a um tempo único. Nos estudos

longitudinais, as observações se fazem ao longo do tempo, prospectiva ou

retrospectivamente. Nos estudos individuais a unidade de observação e análise é o

sujeito (todas as variáveis se registram como atributos individuais), enquanto nos

estudos ecológicos a unidade de análise é um conglomerado de indivíduos que se

agrupam conforme critérios geodemográficos, socioeconômicos ou de outro tipo.

As análises dos dados agregados têm, como principal limitação o risco de se

transpor indevidamente os resultados encontrados nas populações para os

indivíduos (falácia ecológica). Não obstante, sua grande vantagem consiste em levar

em conta fatores sociais, geográficos e comunitários de tipo contextual que não

podem ser analisados nos estudos individuais. Ao trabalhar com dados individuais,

as variáveis que se utiliza definem uma ordem, tanto entre os grupos como dentro

dos mesmos. Assim ocorre, por exemplo, com a posição social, a escolaridade e o

nível salarial. No enfoque ecológico, o ordenamento só é possível entre grupos, já

que os atributos utilizados carecem de significado em nível individual.

26

Entre as medidas mais conhecidas para medir a desigualdade em saúde, se

encontram a razão de taxas e a diferença de taxas. A partir de dados descritivos

pode-se averiguar, por exemplo, que numa população com a pior situação

socioeconômica, o risco de morte por doenças infecto-parasitárias é três vezes

maior do que na população com melhor situação, ou que a diferença de taxas de

mortalidade infantil entre essas populações é de 37 óbitos por mil nascidos vivos.

Quanto maior o valor da razão ou da diferença de taxas, maior a desigualdade.

O risco atribuível populacional (RAP) é uma das medidas de impacto mais

conhecidas no campo da saúde. Também conhecido como fração etiológica, se

define como a diferença entre a taxa geral e a taxa do grupo sócio-econômico mais

favorecido, expressa como uma porcentagem da taxa geral: quanto mais se

distancia do zero, maior a desigualdade e maior o potencial de redução. Permite

estimar, por exemplo, a proporção da taxa geral de mortalidade que seria possível

reduzir se todos os grupos tivessem as taxas do grupo sócio-econômico mais

favorecido ou com menores taxas de mortalidade.

O coeficiente de Gini se baseia na Curva de Lorenz, que é uma curva de

freqüência acumulada que compara a distribuição empírica de uma variável com a

sua distribuição uniforme (de igualdade), representada por uma linha diagonal.

Quanto maior é a distância, ou mais propriamente, a área compreendida entre a

curva de Lorenz e essa diagonal, maior é a desigualdade. A curva pode estar por

baixo ou por cima da diagonal, conforme a variável de utilizada. Quando esta é

benéfica (acesso a água potável, por exemplo), a curva se situa por baixo da

diagonal, quando é prejudicial (por exemplo, medindo mortalidade) a curva se situa

por cima da mesma.

27

O coeficiente de Gini é a medida do desvio da Curva de Lorenz em relação a

diagonal de igualdade, medindo o grau de desigualdade (de distribuição de renda,

mortalidade, etc) entre unidades geodemográficas de uma determinada região, por

exemplo. Este coeficiente varia de zero a um: se o seu valor fosse igual a zero,

todas as unidades teriam a mesma renda, quando igual a um, apenas uma unidade

teria toda a renda, enquanto as outras não teriam renda alguma.

2 - Justificativa

Em março de 2006 foi instituída a Comissão Nacional sobre Determinantes

Sociais da Saúde do Brasil (Revista RADIS – FIOCRUZ, 2006). Essa comissão, que

tem como desafio incluir os determinantes sociais da saúde na pauta das políticas

públicas, dos movimentos sociais e na consciência dos brasileiros, elaborou um

documento onde se encontram argumentos apontando os prejuízos que a

desigualdade social pode trazer em relação à saúde das sociedades: “...Já em

meados do séculos XIX Virchow entendia que a ciência médica é intrínseca e

essencialmente uma ciência social, que as condições econômicas e sociais exercem

um efeito importante sobre a saúde e a doença e que tais relações devem submeter-

se à pesquisa científica”. Entendia também que o próprio termo saúde pública

expressa seu caráter político e que sua prática deve conduzir necessariamente à

intervenção na vida política e social para indicar e eliminar os obstáculos que

dificultam a saúde da população. Desde então muito se avançou na construção de

modelos explicativos que analisam as relações entre a forma como se organiza e se

desenvolve uma determinada sociedade e a situação de saúde de sua população.

Um dos principais desafios destes modelos explicativos é o estabelecimento de uma

hierarquia de determinações entre os fatores mais globais de natureza social,

28

econômica, política e as mediações através das quais estes fatores incidem sobre a

situação de saúde das pessoas. É esse complexo de mediações que permite

entender por que não há uma correlação perfeita entre os macroindicadores da

riqueza de uma sociedade, como o PIB, com os indicadores de saúde.

Evidentemente o volume de recursos gerado por uma sociedade é elemento

fundamental para proporcionar melhores condições de vida e de saúde, mas há

inúmeros exemplos de países com PIB total ou per capita bem superior a outros

que, apesar de apresentarem PIB inferior, detêm indicadores de saúde muito mais

satisfatórios. Nos últimos anos, aumentaram também em quantidade e qualidade os

estudos sobre as relações entre a saúde das populações, as desigualdades nas

condições de vida e o grau de desenvolvimento da trama de vínculos e associações

entre indivíduos e grupos. Estes estudos permitem constatar que uma vez superado

um determinado limite de crescimento econômico de um país, um crescimento

adicional da riqueza não se traduz em melhorias significativas das condições de

saúde. A partir desse nível, o fator mais importante para explicar a situação geral de

saúde de um país não é a sua riqueza total, mas a maneira como ela se distribui.

Em estudo da evolução da população e da mortalidade em Niterói, RJ,

Tomassini et al. (2003) ressaltam que o conhecimento de níveis de desigualdade

entre micro áreas de um município significaria uma contribuição importante para o

diagnóstico da realidade local, possibilitando o desenvolvimento de intervenções

mais adequadas em saúde. Essa assertiva vem de encontro às recentes

publicações das diretrizes nacionais brasileiras que apontam para a necessidade de

maior conhecimento das realidades municipais e de se incluir, nas investigações,

abordagens não biológicas em busca dos determinantes que interferem no processo

saúde-doença.

29

O desafio proposto pelos autores motivou a elaboração desse estudo, que se

propõe a definir microáreas dentro do município de Niterói e iniciar uma investigação

sobre as diferenças entre essas microáreas, através da investigação de associações

entre nível socioeconômico e variação dos indicadores demográficos e de

mortalidade das populações residentes nas mesmas.

Niterói é um município de médio porte, situado na região metropolitana do

Estado de Rio de Janeiro, com uma população de 459.461 habitantes no ano 2000,

conforme o Censo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (Censo/IBGE–

2000). Tal população, predominantemente urbana, era distribuída em 48 bairros

naquele ano.

Segundo o ranking do PNUD referente ao ano 2000, o município estava entre

as regiões consideradas de alto desenvolvimento humano (IDH maior que 0,8 -

semelhante a países como Portugal, Grécia, México, Venezuela e Argentina). Em

relação aos municípios do Brasil, Niterói ocupava a 3ª melhor posição no ranking.

Em relação ao Estado do Rio de Janeiro, Niterói era o município de IDH mais alto.

No período 1991-2000, o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDH-M) de

Niterói cresceu 8,45%, passando de 0,817 em 1991, para 0,886 em 2000. A

dimensão que mais contribuiu para este crescimento foi a Longevidade, com um

aumento de 44,0%, seguida pela Renda, com uma elevação de 30,9% e pela

Educação, com 25,1%.

30

QUADRO 1 - COMPOSIÇÃO DO ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO HUMANO

MUNICIPAL DE NITERÓI, RJ, 1991 e 2000.

IDH 1991 2000 Índice de Desenvolvimento Humano Municipal 0,817 0,886 Educação 0,908 0,960 Longevidade 0,717 0,808 Renda 0,827 0,891 Fonte: PNUD/IPEA/IBGE/FUNDAÇÃO JOÃO PINHEIRO 2003. Organização: PMN/Subsecretaria de Ciência e Tecnologia 2003, Em Niterói – Informações Especiais, Breve diagnóstico, 2003.

No já citado estudo de Tomassini et al.(2003), que investigou a evolução da

população e da mortalidade em Niterói entre 1979 a 1997, foi observado um

aumento na velocidade de crescimento das faixas etárias acima dos trinta anos,

devida, na sua maior parte, ao aumento da expectativa de vida e que teve, como

conseqüência, o envelhecimento da população. Essa tendência bastante acentuada

em Niterói, refletiria um padrão socioeconômico do município, com predomínio de

famílias de classe média. Em análise de base temporal da pirâmide populacional do

município no período de 1970-1996, as pirâmides populacionais mostraram, ao

longo do período, estreitamento da base, deslocamento ascendente do alargamento

da área central e alargamento do ápice. O estudo analisa ainda, a evolução de

indicadores de mortalidade municipais, a partir de uma série histórica de 1979 a

1997: em relação às causas de morte, observou que as doenças do aparelho

circulatório (Capítulos VII/CID-9 e IX/CID 10), apesar de permanecerem como

principal causa, ao longo do período do estudo, mostraram um declínio a partir da

década de 90, para ambos os sexos. Os coeficientes de mortalidade específicos por

homicídios apresentaram um forte aumento a partir do início da década de 80, para

o sexo masculino (26,10 por 100.000 habitantes em 1983, 142,07 por 100.000

31

habitantes em 1997), com conseqüente aumento para o total da população (13,37

por 100.000 em 1983, para 72,69 por 100.000 em 1997). O mesmo não se observou

para o sexo feminino, que apresentou um pequeno aumento a partir do início da

década de 90 (3,52/100 mil em 1989, para 11,66/100 mil em 1997).

Essas análises apontavam para um padrão de mortalidade da população do

município, porém não retratava possíveis desigualdades entre as micro áreas, que

poderiam caracterizar condições de vida diferentes, com riscos diferenciados de

morte, segundo causas.

Voltando ao estudo de Paes e Sousa (1994), que se utiliza da Teoria da

transição epidemiológica na investigação de desigualdades intra urbanas no

município de Belo Horizonte, citando autores que contestam a idéia de um padrão

universal de transição e propondo a idéia de várias transições distintas, vale

ressaltar alguns trechos do mesmo, pois parte da justificativa da presente

investigação nessa questão: existiam associações entre nível socioeconômico e

indicadores populacionais (demográficos e de mortalidade), caracterizando

desigualdades intra urbanas em Niterói, no ano 2000?.

A concepção de um modelo de transição demográfica universal é contestada

por Murray e Chen apud Paes e Sousa (1994). Segundo tais autores não há nenhum

padrão universal de transição da mortalidade, e sim, várias transições em curso,

muitas das quais em um mesmo país, sejam por questões demográficas ou por

questões socioeconômicas. Paes Sousa (1994) argumenta que embora sejam temas

amplamente discutidos na literatura nacional e internacional, as transições

epidemiológicas e demográficas são, via de regra, referentes aos níveis nacional e

regional. A dimensão intra-urbana das transições não é observada, isto é, quando

analisados desagregadamente, os padrões de uma determinada transição

32

epidemiológica revelariam múltiplas transições que estariam em curso em um

agregado urbano. Não seriam apenas diferenças no estágio de desenvolvimento da

transição em curso. Haveria, ainda, diferenças na forma da transição em si: nas

doenças que dominariam o padrão epidemiológico, na seqüência da transição, na

composição dos grupos etários afetados e, mesmo, diferenças de gênero.

O Brasil dispõe de sistemas nacionais de informação informatizados de

mortalidade no nível nacional, estadual e municipal. O Sistema Informatizado de

Mortalidade (SIM) registra sistematicamente os óbitos ocorridos no território

nacional, utilizando a Classificação Internacional de Doenças (CID) para classificar a

causa básica do óbito.

A disponibilidade dos dados em nível municipal viabiliza investigações da

distribuição da mortalidade em micro - áreas, evidenciando possíveis desigualdades.

Sob o ponto de vista do profissional da área de Vigilância Epidemiológica de

Niterói (e sendo esse o caso da autora desse estudo), os exercícios de investigação

dos indicadores demográficos e da distribuição do padrão de mortalidade no seu

território de atuação se torna fundamental para, não só contribuir para a construção

das estratégias de planejamento das ações de saúde relativas às doenças

transmissíveis, como também aos agravos não transmissíveis. Nesse caso, a

verificação do efeito de um indicador socioeconômico nesses indicadores poderia

indicar pontos mais específicos de intervenção no sentido de prevenir óbitos.

33

3 – Objetivo do projeto

3.1 - Objetivo geral

Analisar os indicadores demográficos e de mortalidade (geral e por grupos de

causa), segundo bairros do município de Niterói, estado do Rio de Janeiro, no ano

2000, com foco na identificação de associações entre nível socioeconômico e esses

indicadores.

3.2 - Objetivos específicos

• Descrever a composição populacional do município de Niterói e de grupos

de bairros, vigente em 2000 segundo sexo e idade;

• Descrever o padrão socioeconômico do município de Niterói e de grupos

de bairros vigente em 2000;

• Analisar o padrão de mortalidade do município de Niterói e de grupos de

bairros vigente em 2000;

• Investigar a associação entre desigualdades socioeconômicas e variações

dos indicadores demográficos e de mortalidade em grupos de bairros de

Niterói em 2000;

• Analisar a distribuição espacial do indicador socioeconômico nos setores

censitários e bairros de Niterói, no ano 2000.

34

4 – Metodologia

4.1 – Desenho do estudo

Esse é um estudo ecológico, transversal, baseado em dados secundários,

coletados em bancos de dados relativos ao ano 2000.

4.2 – Fonte de dados

Para construção do indicador socioeconômico foram utilizadas as informações

do Censo Demográfico do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística),

realizado no ano 2000. O indicador de escolaridade dos setores censitários e dos

bairros foi construído através da camada RESPONSÁVEL do Censo IBGE 2000 e

seleção da variável “anos de estudo da pessoa responsável por domicílio particular

permanente”.

Para construção dos indicadores demográficos foi usada a camada

PESSOAS do Censo IBGE 2000 e selecionadas as variáveis idade, sexo, setor

censitário e bairro de residência.

Os dados sobre mortalidade foram obtidos a partir do Sistema de Informações

em Mortalidade – SIM – de base municipal, disponibilizado em janeiro de 2007,

contendo os óbitos ocorridos em residentes no município de Niterói nos anos de

1999, 2000 e 2001. Foram utilizadas as informações sobre as variáveis endereço e

bairro de residência, data do nascimento, idade, sexo, data do óbito, causa mortis.,

número da Declaração de Óbito.

35

4.3 – Procedimentos de análise

Os dados do IBGE foram colhidos na página do IBGE / SIDRA, na página do

IBGE http://www.ibge.gov.br, acessada em 21 de maio de 2007. Os dados foram

colhidos em TABNET e tabulados em planilhas do aplicativo EXCEL.

A unidade de análise utilizada na construção dos indicadores demográficos,

socioeconômicos e de mortalidade foi a variável bairro, mais especificamente, as

populações residentes nos bairros de Niterói em 2000.

Foi construído um indicador de escolaridade para cada bairro: a proporção de

pessoas responsáveis pelos domicílios particulares permanentes com menos de oito

anos de estudo (PPR < 8).

Cada bairro é composto por um conjunto de setores censitários. Devido a

possibilidade de variações socioeconômicas dentro dos bairros, foi verificado o grau

de homogeneidade interna de cada bairro através da investigação das variáveis

socioeconômicas dos setores censitários que os compõe. Para análise da

homogeneidade socioeconômica de cada bairro será utilizado um mapa temático de

Niterói, onde foram destacados os setores e bairros, e as PPR < 8 de cada setor

censitário.

Considerando o indicador socioeconômico PPR < 8, os bairros foram

classificados em grupos (segundo quartis), após serem dispostos em ordem

crescente, inicialmente da menor proporção de responsáveis pelo domicílio com

menos de oito anos de estudo para o de maior proporção. Os quartis foram

determinados nesse momento, através do uso da função estatística quartis do

aplicativo EXCEL.

A análise das estruturas etárias e distribuição por sexo das populações dos

bairros agregados em grupos segundo quartis foi realizada por meio da construção

36

de pirâmides etárias (utilizando o software Harvard Graphics), do cálculo da

proporção de idosos (percentual de pessoas com 60 e mais anos de idade na

população residente em cada grupo de bairros, no ano 2000, conforme Indicadores

do Brasil/DATASUS) e o índice de envelhecimento dos mesmos (número de

pessoas de 65 e mais anos de idade para cada 100 pessoas menores de 15 anos de

idade), na população residente em cada grupo de bairros, no ano 2000. Também foi

calculada a razão de dependência (número de pessoas potencialmente dependentes

– menores de 15 anos somados aos de 65 e mais anos de idade e dividindo pelo

total de pessoas de 15 a 64 anos) para essas populações. As características

demográficas das populações dos bairros agrupados segundo quartis (distribuição

por sexo e idade) foram analisadas através do software EPIINFO versão 6.0.

Os dados de mortalidade foram disponibilizados em base .dbf e analisados no

software EPIINFO versào 6.0. Inicialmente foram construídas as Curvas de Nelson

Moraes e levantados os indicadores de Swaroop e Uemura das populações dos

bairros agrupados segundo quartis. Em seguida, para essas mesmas populações,

foi realizada a distribuição da mortalidade proporcional por causa básica de óbito e

posteriormente, o coeficiente de mortalidade geral; a análise da mortalidade por

causa específica foi realizada através do cálculo das taxas padronizadas por sexo e

idade. A população de referência para a padronização das taxas foi a população de

Niterói no ano 2000.

Buscando diminuir a possibilidade de erros associados à flutuação da

cobertura e/ou da qualidade das informações do SIM, o numerador das taxas de

mortalidade (geral e por causas específicas) e mortalidade proporcional foi a média

do número de óbitos registrados no triênio de 1999, 2000 e 2001.

37

As causas básicas de óbitos que se investigou foram: doenças do aparelho

circulatório, doenças do aparelho respiratório, doenças endócrinas e metabólicas,

algumas doenças infecciosas e parasitárias, causas externas de morbidade e

mortalidade e sintomas, sinais e achados anormais de exames clínicos e de

laboratório (causas mal definidas), neoplasias e algumas afecções originadas no

período perinatal. Os indicadores de mortalidade por grupo de causas foram

baseados na Classificação Internacional de Doenças 10ª revisão – CID 10.

Para fins de investigação da associação entre nível socioeconômico e

indicadores de mortalidade, entre as populações dos bairros agregados em grupos,

foram verificadas as razões de taxas de mortalidade geral e por causas específicas.

O “Mapa de Niterói mostrando a divisão político administrativa, destacando os

bairros segundo quartis, conforme PPR< 8” (figura 3A) foi confeccionado através da

exportação da PPR < 8 dos quarenta e oito bairros para o software Quantum-GIS

versão 0.8.1. Esse software traduziu a distribuição da PPR < 8 dos bairros segundo

quartis, atribuindo cores diferentes para cada quartil. Foi sobreposto, então, a esse

mapa, as fronteiras político-administrativas dos bairros (em azul). A base

cartográfica de Niterói com os limites administrativos dos setores censitários, assim

como dos bairros, foi cedida pela Secretaria de Urbanismo da Prefeitura de Niterói.

Para a construção do “Mapa de Niterói mostrando divisão político-

administrativa, por bairro destacando os setores censitários segundo quartis,

conforme PPR < 8” (figura 3B) foram utilizadas as da variáveis “pessoa responsável

por domicílio particular permanente, da camada RESPONSÁVEL do Censo IBGE /

2000 (de sem instrução e menos de 1 ano de estudo a 7 anos de estudo). Foi

calculada a variável PPR < 8 para cada setor censitário - dividindo-se a soma das

variáveis anos de estudo da pessoa responsável pela população de cada setor

38

censitário - no aplicativo EXCEL. Esses dados foram exportados em base dbf para o

software Quantum-GIS. A PPR < 8 de cada setor censitário foi classificada segundo

quartil. Foram arbitradas, então, diferentes cores para cada quartil. No final do

processo foi sobreposto ao mapa dos setores censitários, as fronteiras político-

administrativas dos bairros de Niterói (na cor azul).

Para a confecção das imagens de satélite dispostas nas figuras 3C a 3J, foi

sobreposto o mapa da figura 3B às imagens do satélite. As imagens, captadas por

satélite no ano 2000, foram cedidas pela Secretaria de Urbanismo da Prefeitura de

Niterói.

Aspectos éticos: o trabalho foi desenvolvido de acordo com os princípios

éticos de respeito pela pessoa, beneficência e justiça, seguindo as diretrizes e

normas regulamentares da resolução No. 196/96 do Ministério da Saúde, no qual

são garantidos o sigilo e anonimato dos dados coletados. O estudo não utiliza dados

que possam identificar os indivíduos participantes, não implicando, portanto, em

risco para os envolvidos na pesquisa.

5 - RESULTADOS

O agrupamento dos bairros de Niterói baseou-se nos quartis da distribuição

do indicador “proporção de pessoas responsáveis por domicílios particulares

permanentes com menos de oito anos de escolaridade” (PPR < 8), em 2000,

localizando o valor mínimo de 6,0% e o máximo de 71,8%, com amplitude

significativa na diferença entre o bairro de menor e de maior PPR < 8 (diferença de

65,8%). Analisando a Tabela 1, nota-se que o primeiro quartil agrupa os bairros com

população em situação mais favorável (PPR < 8 variou de 6,0% a 21,7%), enquanto

que o quarto quartil seria aquele de situação menos favorável (PPR < 8 variou de

39

52,7% a 71,8%). A amplitude dentro dos quartis, em relação à diferença de PPR < 8

entre os bairros, variou de 7,9% no terceiro quartil a 21,0% no segundo quartil. No

primeiro quartil essa diferença foi de 15,7% e no quarto era igual a 14,6%. Cada

quartil é composto de 12 bairros, porém, cada um contendo populações de distintas

características quanto ao seu tamanho, composição etária e distribuição por sexo.

Tabela 1

Bairro % Bairro % Bairro % Bairro %Boa Viagem 6,0 Vila Progresso 23,6 Santa Bárbara 46,5 Viradouro 57,2Camboinhas 8,5 Vital Brazil 24,8 São Lourenço 46,5 Caramujo 57,6Icaraí 10,9 Centro 26,0 Maria Paula 47,0 V. das Moças 58,3Ingá 13,8 Cubango 27,2 Rio do Ouro 47,6 Jacaré 58,7Itacoatiara 16,0 Gragoatá 28,9 Cafubá 48,2 Sapê 58,7Pé Pequeno 16,6 Santana 29,5 Muriqui 49,2 Charitas 59,2São Francisco 16,9 Fonseca 32,4 I. da Conceição 52,3 L. da Batalha 60,3Matapaca 17,0 Ponta da Areia 33,1 Cachoeira 52,6 Maceió 60,4Itaipu 19,8 Piratininga 33,6 Jurujuba 53,0 Baldeador 63,3Santa rosa 21,4 Eng.do Mato 37,1 Engenhoca 53,0 Cantagalo 65,2São Domingos 21,6 Badu 43,7 Viçoso Jardim 53,7 Ititioca 66,3Fátima 21,7 Barreto 44,6 T. Jardim 54,4 M. do Estado 71,8Fonte: SIDRA / IBGE, em http://www.ibge.gov.br, acessado em 21/05/2007

Agrupamento dos bairros segundo quartis, conforme proporção de pessoas responsáveis por domicílios particulares permanentes com menos de oito anos de escolaridade, Niterói, ano 2000

1o quartil 2o quartil 3o quartil 4o quartil

A tabela 2 mostra a dimensão numérica das populações dos bairros

agrupados segundo quartis. Os primeiro e segundo quartis são os mais populosos,

contendo bairros como Icaraí, Santa Rosa, Itaipu e Ingá (no primeiro quartil),

Fonseca, Centro e Barreto (no segundo quartil) bairros estes tipicamente “verticais”,

concentrando um número grande de habitantes. Os quatro bairros mencionados do

primeiro quartil concentram 82% da população do mesmo e os três bairros do

segundo quartil, juntos, contém 58% da população deste quartil. O bairro da

Engenhoca, no terceiro quartil concentra 32% da população do terceiro quartil. O

quarto quartil apresenta uma relativa homogeneidade de distribuição da população

40

entre os bairros. Os resultados apresentados a seguir se referem às análises dos

dados dos bairros agrupados segundo quartis.

Tabela 2

Bairro nº hab Bairro nº hab Bairro nº hab Bairro nº habBoa Viagem 2.104 Vila Progresso 2.942 Santa Bárbara 5.891 Viradouro 3.516Camboinhas 2.863 Vital Brazil 3.064 São Lourenço 8.209 Caramujo 13.186Icaraí 75.127 Centro 18.487 Maria Paula 6.049 V. das Moças 2.002Ingá 16.592 Cubango 10.643 Rio do Ouro 3.579 Jacaré 4.154Itacoatiara 1.334 Gragoatá 220 Cafubá 3.593 Sapê 4.861Pé Pequeno 3.841 Santana 8.813 Muriqui 989 Charitas 6.353São Francisco 9.654 Fonseca 54.984 I. da Conceição 6.438 L. da Batalha 9.043Matapaca 834 Ponta da Areia 7.162 Cachoeira 3.149 Maceió 4.142Itaipu 17.330 Piratininga 14.297 Jurujuba 2.960 Baldeador 5.107Santa rosa 27.038 Eng.do Mato 12.219 Engenhoca 22.193 Cantagalo 7.829São Domingos 4.619 Badu 5.289 Viçoso Jardim 3.371 Ititioca 7.642Fátima 3.767 Barreto 15.953 T. Jardim 2.208 M. do Estado 3.811Total 165.103 154.073 68.629 71.646Fonte: SIDRA / IBGE, em http://www.ibge.gov.br, acessado em 21/05/2007

População dos bairros agrupados segundo quartis, conforme proporção de pessoas responsáveis por domicílios particulares permanentes com menos de oito anos de escolaridade, Niterói, ano 2000

1o quartil 2o quartil 3o quartil 4o quartil

Analisando os indicadores demográficos, observa-se que a pirâmide etária do

primeiro quartil (figura 1A) mostra uma base mais estreita, correspondente à faixa de

0 a 4 anos; logo após nota-se um gradual alargamento, nas faixas entre 5 e 24 anos,

seguido de um ligeiro estreitamento, nas faixas etárias entre 25 e 34 anos e abrupto

alargamento na faixa de 35 a 39 anos. A partir de 40 anos, se inicia um

estreitamento gradual em direção ao ápice. O ápice mostra alargamento abrupto

entre as mulheres nas faixas etárias maiores de 80 anos, o que não ocorre entre os

homens. A pirâmide do quarto quartil mostra uma base alargada, um leve

afunilamento nas faixas até os 14 anos e um gradual estreitamento em direção ao

ápice. As pirâmides do segundo e terceiro quartis mostram padrões que poderiam

ser considerados intermediários entre o primeiro e quarto quartis, se nos referirmos

ao modelo clássico de transição demográfica, que preconiza momentos distintos de

um processo de transformações demográficas caracterizado por uma fase pré

41

transição, onde a forma da pirâmide etária corresponde a um triângulo, com base

alargada e um afunilamento em direção ao ápice. A partir da diminuição da

fecundidade, as próximas fases mostrariam estreitamento da base; caso a redução

da fecundidade não fosse sustentada, apareceriam reentrâncias ligeiras nos lados

das pirâmides, conforme observado na pirâmide do quarto quartil, que se encontraria

em fase inicial do processo de transição. A base mais alargada do quarto quartil

poderia também ser explicada pelo fato de as mulheres em idade fértil,

especialmente as mais jovens (até 29 anos), terem nascido em momentos

(anteriores) caracterizados por altas taxas de fecundidade. Mesmo que, ao atingirem

a idade fértil, elas apresentassem taxas de fecundidade menores do que as das

gerações anteriores, pelo fato delas serem muitas, o contingente de crianças (filhas

delas) seria muito grande, explicando, assim, a base mais alargada. Comparando a

pirâmide de 1970/1980, período em que essas mulheres com 15 a 29 anos estavam

nascendo, a base da pirâmide de 2000 provavelmente será mais estreita. O primeiro

quartil parece estar em fase avançada do processo citado, com diminuição da

fecundidade de forma sustentada, o que leva ao estreitamento da base e ápice

ligeiramente alargado nas faixas mais idosas, principalmente entre as mulheres

(figuras 1A, 1B, 1C, 1D e 1E).

Ao analisar o índice de envelhecimento (tabela 3) podemos observar que em

Niterói, existiam 47,8 pessoas com 65 e mais anos de idade para cada 100 jovens

menores de 15 anos. Havia uma significativa variação dessa razão entre os sexos:

para o sexo feminino a razão era de 60,4 idosos para cada 100 jovens e, para o

masculino, 35,4 por 100 (um pouco mais da metade da observada entre as

mulheres). Os bairros relativos ao primeiro quartil apresentavam 80,2 pessoas com

65 e mais anos para cada 100 jovens, enquanto que, para os bairros do quarto

42

quartil, essa razão era de aproximadamente 19,0 idosos para 100 cada jovens. Para

a população feminina do primeiro quartil, o número de idosas ultrapassava o de

jovens, configurando uma razão de 103,7/100. Nota-se que, para os dois sexos e o

conjunto da população, se forma um gradiente decrescente de valores de índice de

envelhecimento do primeiro para o quarto quartil, mostrando o quanto a população

de maior escolaridade continha um contingente maior de idosos do que a população

de escolaridade menor.

Tabela 3

1o quartil 2o quartil 3o quartil 4o quartil NiteróiTotal 80,2 47,3 30,8 18,9 47,8Feminino 103,7 59,2 38 22,9 60,4Masculino 57,5 35,6 23,9 15,1 35,4Fonte: SIDRA / IBGE, em http://www.ibge.gov.br, acessado em 21/05/2007

Índice de envelhecimento em Niterói, no ano 2000, conforme bairros agrupados segundo quartis e sexo

43

Figura 1A

Pirâmide Etária da População de Niterói

Ano 2000

Fonte: SIDRA/IBGE - w w w .ibge.org.br, acessado em 21/05/2007

80 e mais

75 a 79

70 a 74

65 a 69

60 a 64

55 a 59

50 a 54

45 a 49

40 a 44

35 a 39

30 a 34

25 a 29

20 a 24

15 a 19

10 a 14

5 a 9

0 a 4

01234567 0 1 2 3 4 5 6 7

Masculino Feminino

43

44

Figura 1B Figura 1C

Pirâmide Etária das Populações dos Bairros de Niterói Segundo Quartis - Ano 2000

1o Quartil

Fonte: SIDRA/IBGE - w w w .ibge.org.br, acessado em 21/05/2007

80 e mais

75 a 79

70 a 74

65 a 69

60 a 64

55 a 59

50 a 54

45 a 49

40 a 44

35 a 39

30 a 34

25 a 29

20 a 24

15 a 19

10 a 14

5 a 9

0 a 4

0123456 0 1 2 3 4 5 6

MASCULINO FEMININO

Pirâmide Etária das Populações dos Bairros de Niterói Segundo Quartis - Ano 2000

2o Quartil

Fonte: SIDRA/IBGE - w w w .ibge.org.br, acessado em 21/05/2007

80 e mais

75 a 79

70 a 74

65 a 69

60 a 64

55 a 59

50 a 54

45 a 49

40 a 44

35 a 39

30 a 34

25 a 29

20 a 24

15 a 19

10 a 14

5 a 9

0 a 4

0123456 0 1 2 3 4 5 6

MASCULINO FEMININO

44

45

Figura 1D Figura 1E Pirâmide Etária das Populações dos Bairros de

Niterói segundo Quartis - Ano 2000

3o Quartil

Fonte: SIDRA/IBGE - w w w .ibge.org.br, acessado em 21/05/2007

80 e mais

75 a 79

70 a 74

65 a 69

60 a 64

55 a 59

50 a 54

45 a 49

40 a 44

35 a 39

30 a 34

25 a 29

20 a 24

15 a 19

10 a 14

5 a 9

0 a 4

0123456 0 1 2 3 4 5 6

MASCULINO FEMNINO

Pirâmide Etária da População dos Bairros de Niterói Segundo Quartis - Ano 2000

4o Quartil

Fonte: SIDRA/IBGE - w w w .ibge.org.br, acessado em 21/05/2007

80 e mais

75 a 79

70 a 74

65 a 69

60 a 64

55 a 59

50 a 54

45 a 49

40 a 44

35 a 39

30 a 34

25 a 29

20 a 24

15 a 19

10 a 14

5 a 9

0 a 4

0123456 0 1 2 3 4 5 6

MASCULINO FEMININO

45

46

O fato de haver mais idosos do sexo feminino não interferiu nas relações entre

os índices de envelhecimento dos quartis, conforme observamos na tabela 4, onde

constam as razões entre os valores relativos ao o segundo, ao terceiro e ao quarto

quartis em relação ao primeiro quartil. No caso, as razões se mostraram constantes

entre os sexos.

Tabela 4

2o quartil 3o quartil 4o quartil NiteróiTotal 0,6 0,4 0,2 0,6Feminino 0,6 0,4 0,3 0,6Masculino 0,6 0,4 0,2 0,6Fonte: SIDRA / IBGE, em http://www.ibge.gov.br, acessado em 21/05/2007

Razão de Índice de envelhecimento em Niterói, no ano 2000, segundo bairros agrupados em quartis e sexo

Observando a tabela 5, na qual são apresentados os valores relativos à

proporção de idosos, vemos que, de cada 100 habitantes em Niterói 13,8 pessoas

tinham 60 e mais anos de idade. Vemos ainda que havia um gradiente, do primeiro

para o quarto quartil, semelhante ao que foi detectado em relação ao índice de

envelhecimento. Entre cada 100 indivíduos do sexo feminino no primeiro quartil,

existiam 20,0 com 60 anos e mais, enquanto que, no quarto quartil, essa proporção

diminui para 9,0%.

Tabela 5

1o quartil 2o quartil 3o quartil 4o quartil NiteróiTotal 17,6 13,7 10,7 8,0 13,8Feminino 20,0 15,5 12,2 9,0 15,7Masculino 14,8 11,5 9,1 6,9 11,5Fonte: SIDRA / IBGE, em http://www.ibge.gov.br, acessado em 21/05/2007

Proporção de idosos em Niterói, no ano 2000, conforme bairros agrupados segundo quartis e por sexo

Na tabela 6 é apresentada a razão de dependência total, de idosos e de jovens.

Esse indicador mede a participação relativa do contingente populacional

47

potencialmente inativo, que deveria ser sustentado pela parcela da população

potencialmente produtiva. Também pode sinalizar o processo de rejuvenescimento

ou envelhecimento populacional: em Niterói (no ano 2000), existiam 43,7 pessoas

potencialmente dependentes (menor de 15 anos ou com 65 anos e mais) para cada

100 pessoas potencialmente produtivas (de 15 a 64 anos de idade); para o sexo

feminino no primeiro quartil, o contingente de dependentes se dá principalmente por

conta dos idosos: a razão de dependência de idosos era maior do que a de jovens (a

razão de dependência de idosos era igual a 21,3 e de jovens era 20,5). A tabela 6

nos mostra também que existia um número menor de pessoas dependentes no

primeiro quartil em relação ao quarto, formando um gradiente de ordem crescente do

primeiro para o quarto quartil, o que sugere um contingente populacional improdutivo

maior entre os quartis de menor escolaridade. Observando apenas os idosos, o

sentido do gradiente se inverte (a razão de dependência de idosos no quarto quartil

era 7,8/100, enquanto que no primeiro quartil era de 18,3/100), em consonância com

os achados relativos ao índice de envelhecimento e à proporção de idosos. A

predominância de jovens menores de 15 anos nas populações com menor

escolaridade é sugerida pelo gradiente de valores crescentes, com início no primeiro

quartil, para a razão de dependência de jovens (a razão no primeiro quartil era de

22,8/100 e no quarto quartil era de 29,6/100).

48

Tabela 6

sexo 1o quartil 2o quartil 3o quartil 4o quartil Niteróijovens 22,8 29,4 34,9 41,3 29,6idosos 18,3 13,9 10,8 7,8 14,1total 41,2 43,3 45,7 49,2 43,7jovens 20,5 27,4 32,9 39,0 27,3idosos 21,3 16,2 12,5 8,9 16,5total 41,8 43,6 45,4 48,0 43,8jovens 25,6 31,6 37,1 43,9 32,2idosos 14,7 11,2 8,9 6,6 11,4total 40,4 42,8 46,0 50,5 43,6

Fonte: SIDRA / IBGE, em http://www.ibge.gov.br, acessado em 21/05/2007

Razão de dependência total, de idosos e de jovens da população de Niterói, ano 2000, segundo bairros agrupados em quartis

total

feminino

masculino

Considerando o indicador socioeconômico utilizado nesse estudo, o Brasil

apresentava no ano 2000, uma PPR < 8 igual a 65,4% e o Estado do Rio de Janeiro,

para o mesmo ano, correspondente a 53,0%. No município de Niterói havia 32,1%

de pessoas responsáveis por domicílio particular com menos de 8 anos de estudo,

sugerindo uma condição socioeconômica significativamente mais favorável do que o

país e o estado em que se situa. Analisando as características demográficas do

município de Niterói no ano 2000 em relação aos indicadores nacionais para esse

mesmo ano (tabelas 13 e 14), vemos que, enquanto no Brasil existiam 8,6 idosos

para cada 100 brasileiros e 28,9 idosos para cada 100 jovens menores de 15 anos,

em Niterói haviam 13,8 idosos para cada 100 munícipes e 47,8 idosos para cada

100 jovens menores de 15 anos; o Estado do Rio de Janeiro apresentava proporção

de idosos um pouco acima do Brasil, mas menor do que a de Niterói.

49

Tabela 12 Proporção de idosos do Brasil, Região Sudeste, Estado do Rio de Janeiro, Região Metropolitana do Estado do Rio de Janeiro e Niterói, no ano 2000, segundo sexo

Brasil R.

Sudeste E.do Rio de Janeiro R. Met.

ERJ Niterói Total 8,6 9,3 10,7 11,0 13,8

Feminino 9,3 10,3 12,0 12,6 15,7 Masculino 7,8 8,3 9,3 9,3 11,5

Fonte: SIDRA / IBGE, em http://www.ibge.gov.br, acessado em 21/05/2007 Indicadores do Brasil - DATASUS, acessado em 21/05/2007

Tabela 13

Índice de envelhecimento do Brasil, Região Sudeste, Estado do Rio de Janeiro, Região Metropolitana do Estado do Rio de Janeiro e Niterói, ano 2000

Brasil R. Sudeste E. do Rio de Janeiro R. Met. ERJ Niterói 28,9 34,8 42,6 44,8 47,8

Fonte: SIDRA / IBGE, em http://www.ibge.gov.br, acessado em 21/05/2007 Indicadores do Brasil - DATASUS, acessado em 21/05/2007

Tabela 14 Razão de dependência total, de idosos e de jovens da população do Brasil, do Estado do Rio de Janeiro, Região Metropolitana do Estado do Rio de Janeiro e Niterói, ano 2000 Brasil E. do Rio de Janeiro R. Met. ERJ Niterói Total 61,7 55,9 55,4 43,7 Idosos 13,8 16,7 17,1 14,7 Jovens 47,9 39,2 38,3 29,6 Fonte: SIDRA / IBGE, em http://www.ibge.gov.br, acessado em 21/05/2007 Indicadores do Brasil - DATASUS, acessado em 21/05/2007

No que diz respeito à razão de mortalidade proporcional – indicador de Swaroop

e Uemura – vemos na tabela 7, que também se forma um gradiente com valores

decrescentes, revelando uma proporção de 83,9 mortes em maiores de 50 anos

para cada 100 óbitos ocorridos entre os residentes no primeiro quartil, enquanto no

quarto quartil esse proporção diminui para 59,4%. Nota-se que, entre as mulheres,

esse percentual de óbitos é bem mais elevado do que entre os homens, para todos

os quartis.

50

Tabela 7

1o quartil 2o quartil 3o quartil 4o quartil Niteróitotal 83,9 74,8 68,3 59,4 75,8feminino 89,2 84,1 78,7 68,8 84,2masculino 79,0 67,3 60,4 54,0 69,0Fonte: Sistema de Informação sobre Mortalidade, COOBS / FMS Niterói

Razão de mortalidade proporcional (indicador de Swaroop e Uemura) de Niterói, no triênio 1999, 2000 e 2001, segundo bairros agrupados em quartis e sexo

Observando a razão de mortalidade em maiores de 70 anos (indicador de

Swaroop e Uemura modificado) do primeiro quartil, podemos dizer que três em cada

cinco óbitos ocorreu em indivíduos maiores de 70 anos, enquanto que para o quarto

quartil essa razão era de três em cada dez óbitos – metade, portanto, do valor

observado nos bairros com menores PPR < 8. Para o segundo e terceiro quartis

essa razão foi correspondente a quatro em cada dez óbitos e 4,5 para cada 10

óbitos , respectivamente (ver tabela 8).

Tabela 8

1o quartil 2o quartil 3o quartil 4o quartil NiteróiTotal 59,2 46,1 38,4 28,0 48,2Feminino 69,4 59,0 49,8 35,2 60,1Masculino 49,6 35,6 29,6 24,0 38,5Fonte: Sistema de Informação sobre Mortalidade, COOBS / FMS Niterói

Razão de Mortaildade Proporcional em maiores de 70 anos (Indicador de Swaroop e Uemura modificado) dos bairros de Niterói agrupados segundo quartis no triênio 1999, 2000 e 2001

Esses resultados podem ser observados também nas curvas de Nelson Moraes,

construídas para a população total e para os sexos feminino e masculino, dispostas

nas Figuras 2A, 2B e 2C. As Curvas de Nelson Moraes demonstram uma

mortalidade discreta na faixa etária de 0 a 4 anos e elevada na faixa etária acima de

50 anos no primeiro quartil, enquanto que no quarto quartil vemos uma mortalidade

51

aumentada na faixa de 0 a 4 anos e diminuída na faixa de 50 anos e mais (em

relação ao primeiro quartil).

Figura 2A

Fonte: Sistema de Informação sobre Mortalidade, COOBS/FMS Niterói

Figura 2B

Fonte: Sistema de Informação sobre Mortalidade, COOBS/FMS Niterói

Curva de Nelson Moraes das Populações dos bairros de Niterói agrupados segundo quartis -

média triênio 1999/2000/2001

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

< 1 ANO 1 A 4ANOS

5 A 19ANOS

20 A 49ANOS

50 EMAIS

1o quartil2o quartil3o quartil4o quartil

Curva Nelson Moraes das Populações dos bairros de Niterói agrupados segundo quartis -

média do triênio 99/00/01- sexo feminino

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

1 2 3 4 5

1o quartil2o quartil3o quartil4o quartil

52

Figura 2C

Fonte: Sistema de Informação sobre Mortalidade, COOBS/FMS Niterói

A tabela 9 mostra a mortalidade proporcional por causas específicas,

selecionando os Capítulos I (Algumas doenças infecciosas e parasitárias), II

(Neoplasias [tumores]), IV (Doenças endócrinas, nutricionais e metabólicas), IX

(Doenças do aparelho circulatório), X Doenças do aparelho respiratório), XVI

(Algumas afecções originadas no período perinatal), XVIII (Sintomas, sinais e

achados anormais de exames clínicos e de laboratório, não classificados em outra

parte [causas mal-definidas]) e XX (Causas externas de morbidade e mortalidade)

da Classificação Internacional das Doenças, 10ª revisão – CID 10. Nota-se quanto à

mortalidade proporcional por causas mal-definidas, tanto entre os homens, quanto

entre as mulheres, a existência de um gradiente entre o primeiro e o quarto quartil e,

exceto para o primeiro quartil, os valores são elevados para os três outros quartis

(em relação ao preconizado por Laurenti et al. 2004, como tolerável, em torno de 4 a

6%). Observa-se que a mortalidade proporcional por doenças cardiovasculares e por

neoplasias se mostra elevada para todos os quartis, e que há pequena variação de

Curva de Nelson Moraes das Populações dos bairros de Niterói agrupados segundo quartis -

Média do Triênio 99/00/01 - sexo masculino

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

< 1 ANO 1 A 4ANOS

5 A 19ANOS

20 A 49ANOS

50 A 69ANOS

1o quartil2o quartil3o quartil4o quartil

53

valores entre os quartis para as doenças cardiovasculares, para o sexo feminino.

Chama atenção ainda, na análise das diferenças entre os quartis por ordem de

mortalidade proporcional, que a variável sexo interfere nos processos relacionados à

causa de morte: para o sexo feminino, as doenças cardiovasculares e as neoplasias

eram a primeira e segunda causas de morte para todos os quartis; as doenças

respiratórias eram a terceira causa de morte para o primeiro, segundo e terceiro

quartis, enquanto para o quarto quartil eram as causas mal definidas. As causas mal

definidas eram a quarta causa de morte para o primeiro, segundo e terceiro quartis,

enquanto para o quarto quartil eram as doenças respiratórias; a quinta causa para

todos os quartis eram as doenças endócrinas e metabólicas, enquanto que a sexta

eram as causas externas para o primeiro, terceiro e quarto quartis, sendo a sétima

para o segundo quartil. As doenças infecto-contagiosas aparecem como a sétima

causa para o primeiro, terceiro e quarto quartis e em sexto para o segundo quartil.

Para o sexo masculino, as causas externas eram a primeira causa de morte para o

quarto quartil, e a segunda causa para o segundo e terceiro quartis; apenas para o

primeiro quartil, as neoplasias superam as causas externas, sendo a segunda causa

de morte, porém as causas externas já aparecem como terceira causa de morte,

seguida pelas doenças respiratórias, como quarta causa. As doenças infecto-

contagiosas eram a sexta ou sétima causa de morte, para ambos os sexos. Quanto

às causas perinatais, nota-se um gradiente de ordem crescente, iniciando-se do

primeiro quartil em direção ao quarto quartil. Chama atenção ainda que os valores

da proporção de óbitos por causas perinatais eram pequenos, porém destacam as

diferenças entre os quartis.

54

sexo causas 1o quartil posição 2o quartil posição 3o quartil posição 4o quartil posição Niterói posiçãoI 3,5 7 5,3 7 4,8 7 5,9 7 4,6 7II 20,0 2 15,7 2 13,2 3 12,7 3 16,7 2IV 4,7 6 5,8 6 6,9 6 6,0 6 5,6 6IX 32,7 1 29,6 1 26,8 1 24,6 1 29,9 1X 12,8 3 11,0 4 10,0 5 8,0 5 11,2 4

XVI 1,1 8 1,5 8 2,1 8 4,2 8 1,8 8XVIII 5,6 5 9,8 5 10,7 4 12,5 4 8,6 5XX 8,1 4 12,1 3 15,8 2 18,9 2 11,8 3I 2,9 7 5,0 6 4,1 7 6,3 7 4,2 7II 20,9 2 17,3 2 14,3 2 14,2 2 18,1 2IV 5,0 5 6,9 5 9,8 5 8,3 5 6,6 5IX 33,8 1 33,7 1 30,3 1 31,2 1 33,2 1X 14,0 3 11,5 3 11,6 3 8,7 4 12,3 3

XVI 0,9 8 1,7 8 2,2 8 3,9 8 1,6 8XVIII 6,5 4 10,0 4 10,9 4 12,9 3 9,0 4XX 3,9 6 4,3 7 7,6 6 6,8 6 4,8 6I 3,9 7 5,6 6 5,2 6 5,6 6 5,0 6II 19,3 2 14,3 3 12,4 3 11,9 4 15,6 3IV 4,5 6 4,9 7 4,7 7 4,8 5 4,7 7IX 31,6 1 26,2 1 24,2 1 20,8 2 27,2 1X 11,6 4 10,7 4 8,7 5 7,6 5 10,4 4

XVI 1,4 8 1,4 8 2,0 8 4,4 8 1,9 8XVIII 4,8 5 9,5 5 10,5 4 12,3 3 8,3 5XX 12,1 3 18,4 2 22,1 2 25,9 1 17,5 2

Fonte: Sistema de Informações sobre Mortalidade - COOBS/FMS Niterói

masculino

Tabela 9 Mortalidade proporcional por causas específicas (CID 10), segundo bairros agrupados em quartis, Niterói, triênio 1999, 2000 e 2001

Total

feminino

As taxas de mortalidade geral padronizadas por idade e sexo são apresentadas

na Tabela 10: observa-se que a taxa de mortalidade geral no quarto quartil é maior

do que a do primeiro: apesar disso, a razão entre as mesmas é de apenas 1,2. Nota-

se ainda que a taxa de mortalidade do segundo quartil era a mais alta entre todos

os quartis e que, não fosse esse fato, observaríamos valores crescentes de taxas do

primeiro para o quarto quartil.

55

Tabela 10

sexo 1o quartil 2o quartil 3o quartil 4o quartilbruto 88,1 92,5 67,1 58,3padronizado 75,2 98,4 83,2 87,3bruto 77,6 78,0 56,1 41,0padronizado 88,1 92,5 67,1 58,3bruto 100,9 109,9 56,1 41,0padronizado 75,2 98,4 79,2 76,7

Fonte: Sistema de Informação sobre Mortalidade, COOBS / FMS Niterói SIDRA / IBGE, em http://www.ibge.gov.br, acessado em 21/05/2007* A padronização foi feita segundo idade e sexo para toda a população e segundo idade para cada categoria da variável sexo

Coeficiente de mortalidade geral bruto e padronizado (por 100.000 hab), Niterói e bairros agrupados segundo quartis, triênio 1999, 2000 e 2001

total

feminino

masculino

Na tabela 11, observa-se a distribuição das taxas de mortalidade por causas

específicas entre os quartis – que poderiam ser interpretadas como estimativa

indireta de risco de morte. O risco de morte por doenças cardiovasculares era

elevado para todos os quartis, em ambos os sexos, assim como aquelas associadas

às neoplasias. As taxas de mortalidade para a população do sexo masculino de

todos os quartis expressam um risco elevado de morte por causas externas,

principalmente nos segundo e quarto quartis. Nota-se ainda que, para as populações

do segundo, terceiro e quarto quartis no sexo masculino, havia alto risco de morte

por causas mal definidas. Para todos os capítulos, embora não fique clara a

formação de um gradiente perfeito (pois o segundo quartil apresenta taxas mais

elevadas para quase todas as causas de morte), o risco de morte aumentava

gradualmente do primeiro até o quarto quartil.

As medidas de associação relativas às análises das taxas padronizadas de

mortalidade por causa específica também são apresentadas na tabela 11.

Observamos que para os capítulos das doenças cardiovasculares, neoplasias e

doenças respiratórias, as razões de taxa, que expressam as relações entre o quarto,

terceiro e segundo quartis e o primeiro quartil, são muito próximas de 1, sugerindo a

existência de associações fracas entre níveis de escolaridade e taxas de

56

mortalidade por causa específica. Em contraposição, para os capítulos das doenças

infecto-contagiosas, doenças endócrinas e metabólicas, causas mal definidas e

causas externas, as razões sugerem essa associação: aparentemente, os quartis

com níveis de escolaridade menores apresentariam excesso de risco de morte por

essas causas, principalmente para o sexo masculino. Para a população feminina, a

razão de taxas de mortalidade por causas externas sugerem associações fracas. Em

relação a população total, para os capítulos das doenças infecto-contagiosas,

causas perinatais, causas mal definidas e causas externas, observamos valores

maiores que 1, sugerindo a existência de associação entre menores níveis de

escolaridade e o aumento da proporção de óbitos por essas causas.

Tabela 11

CID 10 1o quartil 2o quartil razão 2o q. 3o quartil razão 3o q. 4o quartil razão 4o q.I 2,8 5,1 1,8 3,5 1,3 4,6 1,7II 15,0 15,5 1,0 11,6 0,8 12,3 0,8IV 3,5 5,7 1,6 5,9 1,7 6,2 1,8IX 23,4 29,1 1,2 23,8 1,0 24,4 1,0X 9,2 11,5 1,2 9,0 1,0 8,5 0,9XVI 1,2 1,4 1,1 1,2 1,0 1,8 1,5XVIII 4,1 9,5 2,3 9,2 2,2 11,7 2,8XX 7,3 11,8 1,6 11,1 1,5 12,0 1,7I 1,7 3,6 2,2 2,4 1,5 3,1 1,8II 11,5 12,2 1,1 8,8 0,8 8,0 0,7IV 2,5 4,8 1,9 6,2 2,4 5,3 2,1IX 16,3 22,8 1,4 19,2 1,2 18,7 1,1X 6,6 7,6 1,2 7,3 1,1 5,2 0,8XVI 0,7 1,3 1,9 1,2 1,7 1,5 2,2XVIII 3,6 6,9 1,9 6,8 1,9 7,1 2,0XX 2,4 3,1 1,3 4,4 1,8 3,2 1,3I 3,9 6,5 1,7 4,7 1,2 6,2 1,6II 18,4 18,7 1,0 14,3 0,8 16,6 0,9IV 4,5 6,7 1,5 5,7 1,3 7,1 1,6IX 30,6 35,3 1,2 28,4 0,9 30,1 1,0X 11,7 15,3 1,3 10,7 0,9 11,8 1,0XVI 1,7 1,4 0,8 1,2 0,7 2,0 1,2XVIII 4,7 12,0 2,6 11,6 2,5 16,3 3,5XX 12,1 20,5 1,7 17,8 1,5 20,8 1,7

Fonte: Sistema de Informação sobre Mortalidade, COOBS / FMS Niterói

Taxas padronizadas por grupo causas específicas (CID 10), e razão de taxas, segundo bairros agrupados em quartis, Niterói, triênio 1999, 2000 e 2001 (por 10.000 hab)

total

feminino

masculino

57

Analisando a distribuição espacial do indicador socioeconômico (PPR <8) por

bairros segundo quartis, vemos na figura 3A que os bairros do primeiro quartil se

concentram principalmente na região centro-sul (Icaraí, São Francisco, Ingá, Santa

Rosa, Boa Viagem, São Domingos, Fátima, Pé Pequeno e Boa Viagem) e na Região

Oceânica (Itaipu, Itacoatiara e Camboinhas). Quanto aos bairros do segundo e

terceiro quartis, notamos que ocupam diferentes regiões do município de forma

pulverizada. Por outro lado, a maior parte dos bairros do quarto quartil estão

localizados na zona Norte, formando um “corredor de baixa escolaridade” nessa

região.

No mapa da Figura 3B vemos a distribuição do indicador PPR < 8 por setores

censitários de Niterói. Os limites administrativos destes setores aparecem em linhas

pretas, enquanto os limites dos bairros aparecem em linhas azuis. Podemos notar

que cada conjunto de setores censitários configura exatamente um bairro: esse fato

permite a observação do grau de homogeneidade interna de cada bairro em relação

a distribuição do indicador PPR < 8. As figuras 3C a 3J mostram cortes de imagens

de satélite do município de Niterói, destacando as regiões do município e delineando

os limites de seus bairros. As cores verde, azul, amarela e rosa representam,

respectivamente o primeiro, segundo terceiro e quarto quartil. Essas imagens

revelam que os bairros mais populosos do segundo quartil (Fonseca, Engenho do

Mato, Barreto, Santana e Piratininga) continham setores censitários dos quatro

quartis, o que corresponde a uma distribuição heterogênea do indicador PPR < 8.

Em contraposição, os bairros de Icaraí, São Francisco, Ingá, Boa Viagem, Itaipu,

Itacoatiara e Camboinhas continham, praticamente, todos os setores censitários

pertencentes ao primeiro quartil, sugerindo uma homogeneidade interna em relação

a distribuição da PPR < 8 (Figuras 3B, 3C, 3D e 3G). Vemos ainda, na zona Norte,

58

que os bairros do Sapê, Ititioca, Caramujo, Baldeador, Maceió, Largo da Batalha,

Viradouro e Viçoso Jardim mostravam uma predominância de setores censitários do

quarto quartil, o que sugere homogeneidade em relação a distribuição da PPR < 8

nessa localidade, (esses bairros formavam um único bloco de baixa escolaridade ao

redor do aterro sanitário municipal, conforme verificamos na (Figura 3F).

59

FIGURA 3A–Mapa de Niterói mostrando a divisão político administrativa, destacando os bairros segundo quartis, conforme PPR< 8

Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE / SIDRA 59

60

Figura 3B– Mapa de Niterói mostrando divisão político-administrativa, por bairro destacando os setores censitários segundo quartis, conforme PPR < 8

Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE / SIDRA 60

61

Figura 3C – Região Centro-Sul de Niterói

Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE / SIDRA 61

62

Figura 3D – Região Centro-Sul (Praias da Baía) de Niterói

Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE / SIDRA 62

63

Figura 3E – Bairro da Ilha da Conceição e arredores - Niterói

Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE / SIDRA 63

64

Figura 3F – Região Norte de Niterói

Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE / SIDRA 64

65

Figura 3G – Região Oceânica de Niterói

Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE / SIDRA 65

66

Figura 3H – Região de Pendotiba - Niterói

Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE / SIDRA 66

67

Figura 3J – Região Leste de Niterói

Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE 67

68

6 - DISCUSSÃO

Nesse estudo utilizou-se apenas a variável “anos de estudo da pessoa

responsável por domicílio particular permanente” para se criar a categoria

“proporção de responsáveis por domicílio particular permanente com menos de oito

anos de estudo” (PPR<8), que foi utilizada como indicador socioeconômico no

agrupamento dos bairros em quartis. Esse indicador foi aquele que apresentou

menos limitações quanto a sua construção e melhor acesso aos dados. Outros

Indicadores, relacionados à renda, disponibilizados pelo IBGE seriam “renda da

pessoa responsável por domicílio particular permanente” ou a “renda per capita”. O

IDH de bairros também seria uma possibilidade adicional, por levar em conta

componentes relacionados à níveis de renda e alfabetização e ainda, a vida média

das populações. A renda da pessoa responsável por domicílio particular permanente

não levaria em conta o número de moradores do domicílio e nem as possíveis

rendas adicionais daquele domicílio referentes a outros moradores do mesmo;

quanto à renda per capita e IDH de bairros, ambos apresentam limitações

relacionadas ao fato de que a informação sobre a renda per capita (que é também

um dos componentes do IDH) é colhida através da Pesquisa Nacional por Amostra

Domiciliar – PNAD: esse fato poderia criar uma inadequação relacionada ao plano

amostral utilizado pelo IBGE. Segundo Silva P.L.N. et al. o plano amostral da PNAD

garante representatividade até o nível das unidades da federação apenas,

impossibilitando, portanto gerar estimativas para os municípios e áreas menores,

tais como bairros.

Quanto aos resultados sobre os indicadores demográficos, as pirâmides

demográficas, os valores do índice de envelhecimento, assim como a proporção de

idosos e as razões de dependência, sugerem que no primeiro quartil, no ano 2000,

69

já ocorreria um relativo envelhecimento populacional, enquanto que o quarto quartil

se encontraria em estágios iniciais de uma transição demográfica, com predomínio

de população jovem. Esses achados reforçam a hipótese de que as populações dos

diferentes quartis se encontravam, naquele momento, em etapas distintas de um

mesmo processo de transição demográfica descrito por Omran (1971) ou, segundo

Murray e Chen, apud Paes e Sousa (1994), em diferentes processos de transição. O

segundo e terceiro quartis apresentavam padrões de processos de transição

demográfica que poderiam ser considerados intermediários, em momentos

localizados entre aquele do primeiro quartil e o do quarto quartil ou em distintos

processos de transição, como já foi citado.

Esses achados corroboram a hipótese de que haveria uma associação entre a

condições socioeconômicas (representada por níveis de escolaridade) e os

diferentes perfis demográficos da população de Niterói, expressa pelas diferenças

entre os estratos populacionais dos bairros agrupados segundo quartis, no ano

2000.

A investigação de possível associação entre condição socioeconômica e

variabilidade nos padrões de mortalidade foi realizada também através da análise de

indicadores de mortalidade da população dos bairros de Niterói agrupados segundo

quartis.

A razão de mortalidade proporcional - indicador de Swaroop e Uemura, mede a

proporção de pessoas que morreram com 50 anos ou mais em relação ao total de

óbitos ocorridos em uma determinada população. Em países desenvolvidos, esse

índice apresenta valores entre 80 e 90%, ou seja, de cada 100 pessoas que morrem,

em média, 85 têm mais de 50 anos de idade. Por outro lado, países

subdesenvolvidos podem apresentar valores para esse índice de até 50% ou menos.

70

Swaroop e Uemura propuseram em 1957, um agrupamento de países ou regiões em

quatro níveis - 1º nível (RMP > 75): países ou regiões onde 75% ou mais da

população morre com 50 anos ou mais. A maioria dos países desenvolvidos situa-se

nesse nível. O 2º nível (RMP entre 50 e 74%) é formado por países desenvolvidos e

que ainda não atingiram tão elevado nível de saúde quanto o anterior. O 3º nível

(RMP entre 25 e 49%) – neste grupo estão alguns países em desenvolvimento. O 4º

nível é aquele de RMP <25%: nesta categoria estão incluídas regiões com alto grau

de subdesenvolvimento. As desigualdades entre as populações dos bairros

agrupados segundo quartis podem ser discriminadas através dos diferentes valores

de razão de mortalidade proporcional encontrados para as mesmas: conforme a

tabela 8 vemos que todos os valores encontrados se situam entre 50 e 100%;

notamos ainda que a população dos bairros do primeiro quartil mostra valores

semelhantes aos de países desenvolvidos (1º nível) e que a população dos bairros

do quarto quartil mostra valores bem próximos (para a população masculina)

àqueles do 3º nível (países subdesenvolvidos). Existem claras diferenças de razão

de mortalidade entre os sexos, sendo que a população masculina apresenta valores

de razão de mortalidade proporcional compatíveis com aqueles de países em

desenvolvimento e a população feminina com países desenvolvidos.

Ao analisar os valores da razão de mortalidade proporcional, deslocando o corte

de idade de morte para 70 anos, notamos que quase 60% da população dos bairros

do primeiro quartil morre com mais de 70 anos, sendo que para as mulheres, quase

setenta entre cem morrem após 70 anos, em contraste com a população dos bairros

do quarto quartil, onde menos de 30% das mortes ocorriam entre pessoas de mais

de 70 anos (valor menor semelhante a metade daquele do primeiro quartil),

configurando índices compatíveis com os de países em desenvolvimento.

71

A Curva de Nelson Moraes pode apresentar quatro modelos: I, II III e IV, sendo o

modelo I, de nível de saúde muito baixo, com predomínio de óbitos em adultos

jovens (de 20 a 49 anos); o modelo II, de nível de saúde baixo (predomínio de óbitos

nas faixas infantil e pré-escolar); modelo III, de nível de saúde regular (onde há

diminuição relativa de óbitos infantis e aumento de óbitos em maiores de 50 anos) e

o modelo IV, de melhor nível de saúde, onde predominam os óbitos em maiores de

50 anos de idade. Os quatro modelos de curva relativos às curvas de mortalidade

proporcional, nas Figuras 2A, 2B e 2C assumem formas diferentes quando dispomos

os valores de mortalidade proporcional por faixas etárias em um gráfico de linha:

notamos que as linhas da disposição dos valores dos índices de Moraes referentes

às populações dos quatro quartis são semelhantes e assumem a forma de um ”J”

normal, porém existem diferenças quanto aos ângulos das curvas dos diferentes

quartis, devido, principalmente às diferenças entre as mortalidades proporcionais em

maiores de 50 anos (no primeiro quartil essa ultrapassava 80% e no quarto quartil

era menor que 60%).

Os resultados encontrados na análise da razão de mortalidade proporcional -

indicador de Swaroop e Uemura e as Curvas de Nelson Moraes corroboram a

hipótese da existência de associação entre condição socioeconômica e variabilidade

nos padrões de mortalidade.

Outros indicadores investigados mostram variações, porém, com resultados nem

sempre esperados

Em relação à análise da mortalidade proporcional por causas específicas, foram

selecionados os capítulos considerados mais relevantes da CID 10, considerando o

perfil epidemiológico do município de Niterói no ano 2000: os capítulos selecionados,

juntos, somavam mais de 80% dos óbitos ocorridos (conforme vemos nos na tabela

72

9). A proporção de mortes por doenças cardiovasculares é elevada, sendo a

primeira causa de morte para todos os quartis, independentemente do sexo, com

exceção da população masculina do quarto quartil. A mortalidade por neoplasias era

também elevada em todos os quartis, e a segunda causa de morte da população

feminina em todos os quartis. Para as mulheres do primeiro quartil, essas duas

causas específicas concentrariam mais da metade dos óbitos. Por outro lado, para

os homens do quarto quartil, somando as causas mal definidas com as causas

externas, teríamos quase 40% dos óbitos, apesar de as doenças cardiovasculares,

para esse grupo, serem a segunda causa de óbito mais importante; essas e outras

observações sugerem que o comportamento da mortalidade por causa era

influenciado pela variável sexo: a análise da ordem de mortalidade proporcional por

causas entre sexos era distinta para todos os quartis; para o sexo masculino as

causas externas tinham destaque, assim como as causas mal definidas,

principalmente no segundo, terceiro e quarto quartis, sugerindo associação com

níveis de escolaridade menores. Para o sexo feminino, também foi observada

associação entre a nível de escolaridade e padrão de mortalidade, através da

observação da variação da mortalidade proporcional por causas de morte

predominantes para este sexo entre os quartis: doenças cardiovasculares,

neoplasias, doenças respiratórias e doenças endócrinas e metabólicas.

Os resultados relativos ao capítulo das causas mal definidas mostram que a

qualidade da informação sobre os óbitos ocorridos em indivíduos moradores no

primeiro quartil seria adequada, segundo Laurenti et al. (2004), enquanto que para

os óbitos ocorridos em moradores nos bairros dos outros quartis, a qualidade da

informação estaria relativamente comprometida. Partindo-se do princípio da

existência de riscos competitivos entre as causas específicas de óbito, e que os

73

óbitos por causa não definida podem substituir óbitos por outras causas, quanto

maior a quantidade de causas mal definidas, menos informação haverá sobre as

causas definidas, ficando; portanto, a validade de tais medidas prejudicada. No

presente estudo observa-se que, para o primeiro quartil, por volta de 1 em cada 20

óbitos tinham causa mal definida, ao passo que, para o quarto quartil,

aproximadamente 1 em cada 8 óbitos ocorreram por causa mal definida.

Quando observamos as taxas de mortalidade por causas específicas

padronizadas por idade, no que tange às taxas de mortalidade por doenças

cardiovasculares e neoplasias, que se mostram elevadas para todos os quartis,

notamos que não há variação significativa das mesmas entre os grupos, com valores

das razões de taxas padronizadas muito próximos ou iguais a 1, e, para neoplasias

menores do que 1 (entre o quarto e o primeiro quartil). Para os moradores do quarto

quartil, o excesso de risco de morte por causas mal-definidas, em relação ao

primeiro quartil, era evidente, quase três vezes maior. As razões de taxas relativas

às causas externas, doenças infecto-contagiosas, causas mal defnidas e causas

peri-natais sugerem excesso de risco de morte para a população residente nos

bairros do quarto quartil em relação aquela residente nos bairros do primeiro quartil.

As variações de risco encontradas traduzem a maneira como os níveis de

escolaridade, entre outros determinantes, poderia interferir no processo saúde

doença, de forma a contribuir para o desfecho óbito por uma causa específica.

Deve-se lembrar que o evento doença (morbidade) não implica, necessariamente,

em óbito por essa doença. O município de Niterói tem instalada uma ampla rede de

saúde, no setor público e privado. A Rede Pública de Atenção Básica do município

oferecia, no ano 2000, onze unidades básicas, seis policlínicas de nível secundário

de complexidade e três Policlínicas de Especialidades, com uma porta de entrada

74

definida através de 28 módulos do programa médico de família e unidades básicas,

buscando dar acesso às comunidades com maior vulnerabilidade social. Era

ofertada ainda, coleta de material para exames de laboratório em todas as unidades,

garantindo a realização de exames laboratoriais na rede pública na área de análises

clínicas, bacteriologia, parasitologia, imunologia e biologia molecular (para pacientes

HIV/aids). Os Programas relativos a prevenção e controle de doenças infecto

parasitárias (Tuberculose, Hanseníase, DST/aids, Imunização, Doenças transmitidas

por vetores, Vigilância Epidemiológica, Ambiental e Sanitária), fases da vida (saúde

da criança, saúde da mulher e do idoso) e doenças crônicas (hipertensão, diabetes e

saúde mental) estabelecidos pelo Ministério da Saúde são efetuados conforme o

modelo assistencial definido no município. A rede assistencial municipal já contava

com três serviços de pronto atendimento, um hospital infantil, um hospital

psiquiátrico, um hospital cirúrgico e um Serviço de Atenção Especializado para

portadores de HIV/aids (com leitos de internação, leito-dia, ambulatório, para adultos

e crianças). Quanto aos serviços do Sistema Único de Saúde, deve se ressaltar a

presença da rede federal, com um hospital universitário, que, além de importante

referência regional para alta complexidade, também oferecia um serviço para

atendimento de grandes emergências e maternidade de alto risco. A rede estadual

era composta por dois hospitais: um deles com um serviço de emergência,

maternidade e leitos de internação e outro de referência estadual para internação de

pacientes com Tuberculose e co-infecção de tuberculose e HIV/aids.

A efetividade desse sistema poderia ser um determinante importante no sentido

de evitar óbitos, seja através da cura de processos agudos ou do tratamento de

doenças crônicas, evitando o agravamento de pacientes. Essa característica do

75

município poderia atenuar as diferenças entre os distintos estratos socioeconômicos,

já que o desfecho aqui investigado se refere aos indicadores de mortalidade.

Outras explicações poderiam justificar o fato de a maior parte das razões de taxa

de mortalidade específica encontradas se localizarem muito próximas de 1 (com

valores maiores ou menores): as limitações inerentes ao indicador selecionado para

o estudo, ou ainda, pelo fato de se utilizar apenas um único indicador

socioeconômico para se agrupar os bairros segundo quartis.

O fato de o presente estudo ser do tipo ecológico transversal, baseado em

informações relativas a apenas um momento de observação (o ano 2000) quando

conviviam indivíduos de várias coortes, com distintas histórias de risco, formando

uma população heterogênea, sensível a fatores desconhecidos desta análise,

poderia também interferir nos resultados relativos aos indicadores de mortalidade. A

metodologia proposta nesse estudo buscava formar grupos populacionais com

homogeneidade interna quanto aos seus níveis socioeconômicos, que permitisse a

verificação do efeito escolaridade nas suas características demográficas e

distribuição de causas de morte. Através da distribuição do indicador PPR <8 nos

setores censitários (mapas temáticos das figuras 3), vimos que, para a maior parte

dos bairros do segundo quartil, existe uma heterogeneidade grande em relação aos

setores censitários: existiam diferentes setores classificados em diversos quartis.

Esse fato poderia interferir nos resultados encontrados, tornando-se uma das

principais limitações dessa investigação.

A hipótese de sub-enumeração de óbitos não pode ser descartada, e poderia ser

investigada em outros estudos que confrontassem os atuais resultados (que

analisam óbitos de indivíduos residentes em Niterói) com informações de óbitos de

indivíduos residentes em municípios vizinhos: esse método poderia esclarecer se

76

em áreas limítrofes de Niterói existiria sub-registro de óbitos de residentes.

Indivíduos niteroienses poderiam fornecer endereço de residência em outros

municípios como opção para conseguir acesso a serviços para tratamento de

neoplasias, por exemplo. Esse fato poderia interferir na informação sobre residência,

alterando tanto a distribuição de óbitos por causa específica como nos quartis.

Os resultados encontrados sugerem que Niterói se encontrava, no ano 2000, em

uma fase de transição demográfica mais avançada do que a do país e do estado do

Rio de Janeiro (incluindo a região Metropolitana), sob o ponto de vista do

envelhecimento populacional em relação a população jovem. Quando observamos a

razão entre o contingente da população formalmente dependente em relação a

população potencialmente produtiva de Niterói, e comparamos esses valores com

aqueles referentes ao Brasil e Estado do Rio de Janeiro, vemos que a dimensão dos

dependentes em Niterói é menor em relação ao Brasil e Rio de Janeiro e que, essa

dependência ocorre, principalmente, por conta de um contingente de idosos

aumentado.

Os resultados encontrados nesse estudo em relação aos indicadores

demográficos são semelhantes aos resultados do estudo de Paes e Sousa (1994):

os contrastes encontrados entre o formato da pirâmide da população do grupo de

bairros do primeiro quartil e do quarto quartil de Niterói são compatíveis com aqueles

achados para o primeiro e quinto quintis do município de Belo Horizonte.

Em relação aos indicadores de mortalidade, vemos que o coeficiente geral de

mortalidade da população do grupo de bairros do primeiro quartil é inferior ao

coeficiente daquela do grupo de bairros do quarto quartil, sugerindo um carga menor

de mortalidade para o grupo socioeconômico mais favorecido, em conformidade aos

achados no estudo de Paes e Sousa (relativos ao primeiro e quinto quintis).

77

Também se pode verificar que, quanto às doenças cardiovasculares, às causas

externas e às doenças infecto parasitárias, havia uma superioridade de taxas de

padronizadas por grupos de causas, na população do grupo de bairros do quarto

quartil em relação a do grupo de bairros do primeiro quartil, à semelhança do estudo

de Belo Horizonte, embora as razões de taxas sugerissem associações fracas entre

níveis socioeconômicos e os indicadores de mortalidade no presente estudo.

Quanto aos resultados do estudo de Tomassini et al.(2003), foi verificado que

apesar de os indicadores demográficos da população de Niterói mostrarem um

relativo envelhecimento do final da década de 70 para o final da década de 90, esse

fenômeno se dá de forma desigual dentro do município, concentrando-se nas áreas

de padrão socioeconômico mais favorecido. Os indicadores de mortalidade da

população dos bairros agrupada segundo quartis também sugere excesso de risco

de morte para causas externas, por causas mal definidas, algumas afecções peri-

natais e por doenças infecto-contagiosas para populações de nível socioeconômico

menos favorecido. As taxas de mortalidade mais altas foram aquelas relativas às

doenças cardiovasculares, porém, não foram detectadas diferenças significativas

entre os diferentes grupos (agrupados conforme nível socioeconômico) para esse

capítulo.

A partir dos resultados encontrados nessa dissertação, vários estudos poderiam

ser propostos, trabalhando com outros indicadores socioeconômicos como IDH de

bairros e indicadores de renda, por exemplo. Outra direção para estudos posteriores

seria analisar os indicadores demográficos e de mortalidade para os bairros e até

para os setores censitários, investigando modos distintos de agregação.

78

7 – CONCLUSÃO

A população do município de Niterói no ano 2000 apresentava uma pirâmide

etária com estreitamento de base e alargamento das faixas etárias mais idosas (nas

faixas maiores de 80 anos). Havia um relativo envelhecimento populacional quando

comparamos os indicadores municipais com os estaduais e nacionais. As diferenças

detectadas entre os grupos populacionais dos bairros segundo quartis, apontam

para um envelhecimento mais acentuado para a população do grupo de bairros do

primeiro quartil, principalmente entre as mulheres, em relação ao quarto quartil, onde

ainda predominaria a população jovem.

A distribuição do indicador socioeconômico “proporção de pessoas

responsáveis por domicílio particular permanente com menos de oito anos de

estudo” (PPR < 8) variou entre as populações dos grupos de bairros segundo

quartis. Enquanto o bairro do primeiro quartil de menor PPR < 8 apresentava o valor

de apenas 6%, configurando um padrão socioeconômico mais favorável, para o

bairro do quarto quartil de maior PPR < 8, esse valor chegava a 71,8%, traduzindo

padrão socioeconômico menos favorável, com uma diferença significativa entre os

extremos.

A razão de mortalidade proporcional – indicador de Swaroop e Uemura para o

município de Niterói era alto para a média do triênio 1999/2000/2001, contudo,

observamos uma diferença de 24,5% entre o primeiro e o quarto quartil. O indicador

de Swaroop e Uemura modificado também mostra contrastes entre a população dos

bairros segundo quartis: nas faixas acima de 70 anos, a proporção de óbitos na

população do primeiro quartil era o dobro daquela da população dos bairros do

quarto quartil.

79

Quanto aos coeficientes de mortalidade geral, as taxas brutas de mortalidade

mostram valores maiores para a população do primeiro quartil e os mais altos para

aquela dos bairros do quarto quartil; após a padronização da população por idade e

sexo, essa situação se inverte, e o coeficiente de mortalidade do grupo do primeiro

quartil cai, ocorrendo o oposto com o grupo de quarto quartil. As taxas de

mortalidade por grupo de causa revelam que existiam associações fracas entre o

quarto e o primeiro quartil para as doenças cardiovasculares, neoplasias e doenças

respiratórias. Analisando as causas externas, causas mal definidas, doenças

originadas no período perinatal e doenças infecto parasitárias, as associações

encontradas apontam um excesso de risco de morte por essas causas na população

do grupo de bairros quarto quartil em relação a do primeiro quartil.

O indicador de escolaridade PPR < 8 utilizado para distribuir a população de

Niterói segundo quartis, sugere desigualdade socioeconômica entre esses grupos.

Esses distintos níveis socioeconômicos foram suficientes para detectar dentro do

município distintas transições demográficas, e ainda diferentes transições

epidemiológicas em curso nos diferentes grupos, a despeito das associações fracas

encontradas entre o nível socioeconômico e os indicadores de mortalidade por

causa específica (agrupadas em capítulos) entre esses.

80

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