INDICADORES DE AMBIENTE E SAÚDE NAS MICRORREGIÕES DO RIO GRANDE DO SUL: UM ESTUDO POR MODELOS MULTINÍVEIS

Resumo

1 Introdução

A deterioração do ambiente resulta em relevantes impactos sobre a saúde das pessoas (SILVA, 2011). Por isso, é crucial estruturar um sistema de indicadores para avaliar as condições ambientais, não só pela fragilidade dos indicadores já existentes, mas devido à necessidade de se dispor de instrumentos confiáveis que auxiliem o planejamento, execução e avaliação da ação pública (BORJA; MORAES, 2003).

Para contribuir com a elaboração desse sistema, o presente estudo pesquisou e analisou indicadores de saúde ambiental para o Estado do Rio Grande do Sul (RS), os quais poderão servir para o monitoramento de agravos da saúde relacionadas ao ambiente.

2 Objetivo

Identificar indicadores demográficos, socioeconômicos e de cobertura por serviços de saúde e saneamento associados à morbidade e mortalidade por doenças relacionadas ao saneamento básico inadequado no Rio Grande do Sul.

3 Metodologia

A partir de uma revisão bibliográfica sobre a relação entre indicadores de morbidade e mortalidade (desfechos) e demais indicadores de saúde ambiental (preditores), os sistemas de informação DATASUS, ATLAS BRASIL e FEEDADOS, que disponibilizam dados de saúde, ambiente e saúde ambiental, foram consultados para a obtenção dos dados para as análises. Os municípios foram considerados como unidade observacional de nível um e as microrregiões do RS (COREDEs) como de segundo nível.

Os desfechos selecionados para a análise foram os coeficientes de morbidade e mortalidade tanto para doenças infecciosas e parasitárias quanto para doenças diarreicas e gastroenterite. Após a seleção de preditores e desfechos, os dados e indicadores foram organizados em planilhas eletrônicas do programa LibreOffice. Optou-se por utilizar dados dos anos 2000 e 2010, uma vez que se apresentam como os mais recentes e uniformes, quando comparados aos demais anos disponíveis nos sistemas de informação.

Foram mantidos os preditores que apresentaram menos de 20% de dados faltantes (missing).  Em seguida, foram ajustados modelos multiníveis para cada desfecho, com todos os preditores numéricos transformados para escore-z e incluindo efeitos aleatórios para o intercepto por microrregião COREDE. Foram considerados modelos com o desfecho na escala original e logarítmica, sendo selecionado o modelo com melhor ajuste. Para seleção dos melhores preditores, foi utilizado a técnica ANOVA para modelos multiníveis, baseada no teste de qui-quadrado de Wald. Partindo do modelo com todos os preditores, cada modelo foi reajustado retirando, reiteradamente, o preditor com menor valor da estatística qui-quadrado, até que todos os preditores restantes fossem estatisticamente significativos (p < 0,05). A modelagem multinível foi realizada no software estatístico R (3.2.5) com auxílio do pacote lme4 (BATES, et al., 2015).

4 Resultados e Discussão

No Quadro 1 são apresentadas os efeitos fixos e aleatórios que fazem parte dos modelos multiníveis finais encontrados a partir do método utilizado. Como as variáveis foram padronizadas, o aumento ou diminuição de uma variável corresponde a desvios-padrão.

M1 - Coeficiente de morbidade por doenças infecciosas e parasitárias por 1.000 habitantes

As variáveis que permaneceram no modelo e estão associadas a um aumento do desfecho foram o PIB per capita (aumento de 0,06 casos por 1.000 habitantes) e percentual de pessoas acima de 18 anos desocupadas (aumento de 0,09 casos) no nível dos municípios e as taxas de internações hospitalares (aumento de 0,06 casos) no nível das COREDEs. As variáveis associadas à redução do desfecho foram: percentual da população com banheiro e água encanada (redução de 0,19 casos) e percentual da população com abastecimento de água e esgotamento sanitário inadequados (decréscimo de 0,09 casos).

M2 - Coeficiente de mortalidade por doenças infecciosas e parasitárias por 100.000 habitantes

No Modelo 2, os preditores retidos predizem positivamente o desfecho: densidade por domicílio (aumento 4,3 casos); expectativa de vida ao nascer (aumento de 4,0 casos); e PIB per capita (aumento de 1,7 casos).

M3 – Coeficiente de morbidade por doenças diarreicas e gastroenterite por 10.000 habitantes

O Modelo 3 é composto por um único indicador, expectativa de vida ao nascer. Cidades com maior expectativa de vida também possuem maior morbidade por doenças diarreicas, cerca de 1,6 casos a cada desvio-padrão adicional.

M4 – Coeficiente de mortalidade por doenças diarreicas e gastroenterite por 100.000 habitantes

Por fim, no Modelo 4, nenhum dos preditores apresentados anteriormente pode indicar o comportamento do coeficiente.

5 Conclusão

Após a elaboração dos modelos estatísticos que descrevem os coeficientes de morbidades e mortalidades, verifica-se que os alguns indicadores de saúde ambiental associam-se as doenças relacionadas ao saneamento ambiental inadequado. No entanto, possivelmente por não considerar algumas características dos municípios e microrregiões, alguns preditores apresentaram resultado inverso ao esperado. Por fim, as análises mostraram a aplicabilidade da técnica de modelagem multinível ao investigar relações entre indicadores de saúde e ambiente, sendo este a maior contribuição do estudo.