Indicadores de Saúde

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Apresentação sobre indicadores e medidas de saúde pública.

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Indicadores de Saúde

  1. 1. Indicadores de Saúde Wanderson Kleber de Oliveira Epidemiologista about.me/wanderson.kleber
  2. 2. Medidas de saúde Tipos de indicadores Utilidade
  3. 3. Medidas de saúde WWW.SAUDE.GOV.BR/SVS
  4. 4. Medindo a ocorrência de doenças “Devemos todos os grandes avanços no conhecimento para aqueles que se esforçam para descobrir o quanto há de tudo” James Maxwell – Físico - 1831-1879 “O conhecimento da ciência começa quando se pode medir e expressar em números” Lord Kelvin – Engenheiro, Matemático e Físico – 1824-1907 “Os indicadores designam qualquer medida contada ou calculada e mesmo qualquer observação classificável capaz de “revelar” uma situação que não é aparente por si só.” Pereira MG. Epidemiologia: teoria e prática
  5. 5. Medindo a ocorrência de doenças Saúde Início da doença Sintomas serviço de saúde Diagnóstico Tratamento Cura Controle Sequela Morte “Dada uma série de dificuldades para se medir a “saúde” de uma população, é frequente, ao se avaliar o nível de saúde desta população, buscar dados de “não-saúde”, ou seja, dados de morte e de doença” Rouquayrol MZ. Epidemiologia e Saúde
  6. 6.  Pode variar desde a simples contagem direta de casos de determinada doença, até o cálculo de proporções, razões, taxas ou índices mais sofisticados, como a esperança de vida ao nascer. ESTRUTURA Fonte: www.datasus.gov.br/idb INDICADOR
  7. 7.  Apresentam a situação de saúde ou sua falta em um grupo populacional. Exemplos: razão de mortalidade proporcional, coeficiente geral de mortalidade, esperança de vida ao nascer etc.  Apresentam as condições do meio e que têm influência sobre a saúde. Exemplo: saneamento básico  Medem os recursos materiais e humanos relacionados às atividades de saúde. Exemplos: número de unidades de saúde, número de profissionais, número de leitos e número de consultas em relação a determinada população CARACTERÍSTICAS INDICADORES
  8. 8.  Disciplina: voltada para a compreensão do processo saúde-doença no âmbito de populações, aspecto que a diferencia da clínica, que tem por objetivo o estudo desse mesmo processo, mas em termos individuais;  Ciência: raciocínio causal;  Instrumento: desenvolvimento de políticas no setor da saúde. A epidemiologia, como disciplina da saúde pública, é mais que o estudo a respeito de um assunto, uma vez que ela oferece subsídios para a implementação de ações dirigidas à prevenção e ao controle. Portanto, ela não é somente uma ciência, mas também um instrumento O Enfoque Epidemiológico Waldman, Eliseu Alves. Vigilância em Saúde Pública
  9. 9. O QUE É EPIDEMIOLOGIA "Epidemiologia é o estudo da frequência, da distribuição e dos determinantes dos estados ou eventos relacionados à saúde em populações específicas e a aplicação desses estudos no controle dos problemas de saúde." 9
  10. 10. FREQUÊNCIA A epidemiologia preocupa-se com a frequência e o padrão dos eventos relacionados com o processo saúde-doença na população. A frequência inclui não só o número desses eventos, mas também as taxas ou riscos de doença nessa população.
  11. 11. DISTRIBUIÇÃO O modo por que uma coisa se reparte ou divide por diferentes lugares
  12. 12. DETERMINANTES Uma das questões centrais da epidemiologia é a busca da causa e dos fatores que influenciam a ocorrência dos eventos relacionados ao processo saúde- doença. As precárias condições de habitação, de abastecimento de água e de coleta de lixo em áreas urbanas, decorrentes de um rápido e intenso fluxo migratório da zona rural para as cidades, estão entre os principais determinantes da reemergência da dengue Pedro Tauil (2002)
  13. 13. CONTROLE Quando aplicado a doenças transmissíveis e algumas não transmissíveis, significa a redução da incidência e/ou prevalência de determinada doença, por meio de diferentes tipos de intervenção, a níveis muito baixos, de forma que ela deixe de ser considerada um problema importante em saúde pública.
  14. 14. EVOLUÇÃO DA EPIDEMIOLOGIA
  15. 15.  Os fundamentos epidemiológicos, o pensamento sobre populações e as comparações entre grupos, não resultaram da ideia de um único indivíduo.  Foram o resultado da evolução de todo um continente durante um século. Premissas epidemiológicas William Petty (1623-1687) John Graunt (1620-1674) Johan Peter Franck (1748-1821) William Farr (1807-1883) John Snow (1813-1858)
  16. 16. Peste bubônica • CICLICAMENTE MATAVA MILHARES DE PESSOAS • DESORGANIZAVA O FUNCIONAMENTO DA SOCIEDADE • PARALISAVA A ECONOMIA E O FUNCIONAMENTO DO ESTADO O triunfo da morte Peter Bruegel - 1562
  17. 17. Crenças • AS PESSOAS ACREDITAVAM QUE A PESTE ERA CAUSADA POR EVENTOS ASTROLÓGICOS • CONJUNÇÃO DE SATURNO, JÚPITER E MARTE NO QUADRAGÉSIMO GRAU DE AQUARIUS (20/03/1345) • PESTE É TRANSMITIDA PELOS MIASMAS • OS BICOS DOS MÉDICOS Os médicos da peste negra medieval
  18. 18. Emergência do grande capitalismo mercantil "...de maneira que o rico possa avaliar a necessidade de fugir e os mercantes possam escolher que coisa fazer no seus negócios"
  19. 19. Médico, economista e cientista inglês foi o idealizador da denominada "aritmética política" definida como a arte de raciocinar, com base em números, os assuntos do Estado. Salientava a importância da saúde da população para o poder e opulência do Estado e propunha a coleta de dados sobre: • população • educação • doenças • rendas sua análise poderia trazer à luz questões de interesse nacional. William Petty (1623-1687)
  20. 20. Seguidor e amigo de Petty, desenvolveu estudos de mortalidade em Londres com os quais demonstrou a regularidade de certos fenômenos vitais e sociais. Verificou em seus estudos: • O excesso de nascimentos do sexo masculino em relação ao feminino • A razão da taxa de mortalidade em Londres e na Inglaterra • A sazonalidade das taxas de mortalidade • Primeiro a tentar construir uma tábua de vida John Graunt (1620-1674)
  21. 21. Conclusões de Graunt • A frequência das doenças crônicas era previsível, a peste não era • O contágio da peste dependia de algum fator que não ficava permanentemente em Londres “No período entre 1561 e 1626, foi se instaurando o ‘Método novo’ de pesquisa observacional que omitiu todas as especulações astrológicas, quando começou a aceitar apenas as observações ou as evidências, também a tabulação de observações positivas e negativas, e o entendimento de clareza sobre as ‘falsas imagens” Alfredo Morabia
  22. 22. 1665 – última epidemia de peste em Londres • Quarentena mais rigorosa devido aos trabalhos de Graunt? E/OU • Mudanças nas casas (falta de madeira, muros de tijolos) e então redução do contato entre os ratos, as pulgas e os humanos.
  23. 23. Na Alemanha ele elabora uma vasta obra sistematizando a denominada "polícia médica", abrangendo questões relativas à responsabilidade do Estado, como: • saúde escolar e materno infantil, • doenças transmissíveis, • prevenção de acidentes, • higiene de alimentos, entre outros A "polícia médica" foi pioneira na análise sistemática de problemas de saúde da comunidade, elaborada com o objetivo de estudar soluções para essas questões Johan Peter Franck (1748-1821) Primórdios da lógica de vigilância em saúde?
  24. 24. Fundador do conceito moderno de vigilância, foi responsável pelo aprimoramento significativo da estatística vital tendo elaborado uma classificação de doenças com base em três amplos agrupamentos: a) epidêmicas b) esporádicas c) causa externa (violenta) William Farr (1807-1883)
  25. 25. Distritos, segundo a companhia de abastecimento de água População (Censo de 1851) Mortes por cólera Taxa de óbito por cólera por 1.000 habitantes Somente Lamberth 19.133 18 0,9 Somente Southwark & Vauxhall 167.654 844 5,0 Ambas 300.149 652 2,2 John Snow (1813-1858)
  26. 26. TIPOS DE INDICADORES WWW.SAUDE.GOV.BR/SVS
  27. 27. INDICADORES Número absoluto Medidas de tendência central e dispersão Índices Proporção Coeficiente Razão Taxa
  28. 28. Nº ABSOLUTO  Podem expressar quantitativamente o coletivo de pessoas que, em virtude de um hábito, se encontram expostas a um risco (ex.: número de fumantes)  Devem ser utilizados com cautela quando se fazem comparações em virtude de suas limitações  No nível programático podem orientar o dimensionamento de demandas específicas como: insumos de laboratório, de recursos terapêuticos ou profiláticos. NÚMERO ABSOLUTO Incidência absoluta e taxa de letalidade de febre amarela no Brasil de 2002 a 2013
  29. 29. Distribuição normal • É uma distribuição simétrica em relação a média • Variável quantitativa Medidas de tendência central e dispersão Medidas de Posição e Tendência Central Mínimo e Máximo Mediana Quartis e Percentis Moda Média Medidas de dispersão Variância Desvio Padrão
  30. 30. Mediana: É o valor que divide a distribuição ordenada da amostra em duas partes iguais Média: Soma de um conjunto de observações ( x) dividida pelo número de observações (n) Medidas de tendência central e dispersão
  31. 31.  Valor mais freqüente em uma distribuição  Única medida de tendência central que pode ser utilizada para variáveis categóricas  Uma distribuição pode ser modal, bimodal ou polimodal 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Medidas de tendência central e dispersão
  32. 32. Mínimo: 3 Máximo: 49 Média = 15,9 Moda = 4 Mediana = 12 Amplitude = 46 Mínimo: 3 Máximo: 25 Média = 11,6 Moda = 4 Mediana = 12 Amplitude = 22 Medidas de tendência central e dispersão 3, 4, 4, 4, 4, 4, 12, 12, 20, 25, 25, 26, 30, 49 3, 4, 4, 4, 4, 4, 10, 12, 14, 14, 16, 19, 20, 21, 25
  33. 33. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Q1 Q3 P2 5 P7 5 Q2 P5 0Mediana Quartis são valores que dividem uma série ordenada de dados em quatro grupos, cada um reunindo 25%. • A distância interquartílica (Q3 – Q1) representa melhor uma distribuição assimétrica, quando comparada ao desvio-padrão ou amplitude. Medidas de tendência central e dispersão
  34. 34. Exemplo: 49 – 15,857 = 33,143 3, 4, 4, 4, 4, 4, 12, 12, 20, 25, 25, 26, 30, 49 Medidas de tendência central e dispersão Mínimo: 3 Máximo: 49 Média = 15,857 Moda = 4 Mediana = 12 Amplitude = 46 VARIÂNCIA:  Vantagens:  Valores absolutos  Dá maior ênfase aos valores extremos (>sensibilidade ao grau de desvio na distribuição)  Desvantagens:  Dificuldade na interpretação devido a alteração da medida (elevado ao quadrado)  Valores elevados  Apresenta unidade de medida igual ao quadrado da unidade de medida dos dados originais Ex: variável medida em metros, a variância será expressa em m2
  35. 35. X X-X Res X X-X Res 3 3-15,857 12 12-15,857 4 4-15,857 20 20-15,857 4 4-15,857 26 25-15,857 4 4-15,857 25 25-15,857 4 4-15,857 25 26-15,857 4 4-15,857 30 30-15,857 4 4-15,857 49 49-15,857 12 12-15,857 Total Quanto > desvio > distância da média Mínimo: 3 Máximo: 49 Média = 15,857 Moda = 4 Mediana = 12 Amplitude = 46 Medidas de tendência central e dispersão
  36. 36. X X-X Res X X-X Res 3 3-15,857 -12,857 12 12-15,857 -3,857 4 4-15,857 -11,857 20 20-15,857 4,143 4 4-15,857 -11,857 26 25-15,857 9,143 4 4-15,857 -11,857 25 25-15,857 9,143 4 4-15,857 -11,857 25 26-15,857 10,143 4 4-15,857 -11,857 30 30-15,857 14,143 4 4-15,857 -11,857 49 49-15,857 33,143 12 12-15,857 -3,857 Total 0 Soma dos desvios acima da média é igual a soma dos desvios abaixo da média Medidas de tendência central e dispersão
  37. 37. X X-X Res X X-X Res 3 3-15,857 165,3024 12 12-15,857 14,87645 4 4-15,857 140,5884 20 20-15,857 17,16445 4 4-15,857 140,5884 26 25-15,857 83,59445 4 4-15,857 140,5884 25 25-15,857 83,59445 4 4-15,857 140,5884 25 26-15,857 102,8804 4 4-15,857 140,5884 30 30-15,857 200,0244 4 4-15,857 140,5884 49 49-15,857 1098,458 12 12-15,857 14,87645 Total 2483,71 4 (x – x)2 Limitação: neste formato só é possível comparar conjuntos de dados com tamanhos idênticos (mesmo número de observações) Medidas de tendência central e dispersão
  38. 38. (x – x)2 (n-1) n i=l s2 = X X-X Res X X-X Res 3 3-15,857 165,3024 12 12-15,857 14,87645 4 4-15,857 140,5884 20 20-15,857 17,16445 4 4-15,857 140,5884 26 25-15,857 83,59445 4 4-15,857 140,5884 25 25-15,857 83,59445 4 4-15,857 140,5884 25 26-15,857 102,8804 4 4-15,857 140,5884 30 30-15,857 200,0244 4 4-15,857 140,5884 49 49-15,857 1098,458 12 12-15,857 14,87645 Total 2483,714 = 2.483,714 14 = 177,4082 Medidas de tendência central e dispersão
  39. 39. Desvio Padrão vs2s = Vantagens • Apresenta as propriedades da variância • Tem a mesma unidade de medida dos dados originais Medidas de tendência central e dispersão
  40. 40. +-1s +-1,96 s +-2,58 s Relação entre a média e desvio padrão em uma distribuição normal Medidas de tendência central e dispersão vs2s =
  41. 41. INDICES  São indicadores de uso mais restrito e são constituídos por medidas que integram múltiplas dimensões ou elementos de diversas naturezas.  Devido ao seu caráter multidimensional, o índice integra em uma única medida os vários aspectos de uma determinada situação de saúde/doença.  Sintetiza em única medida diferentes dimensões do atributo interesse (ex.: IDH, Apgar, Igpm*) • Não expressa tempo • Não é uma proporção ÍNDICES
  42. 42. Perspectivas: 1. Distintas dimensões entre numerador e denominador INDICES 2. Apresenta uma escala e em geral é composto Ex.: O índice de Apgar, continua sendo um importante indicador das condições de nascimento e prognostico para o recém-nascido. ÍNDICES
  43. 43.  Comparar número de casos em determinada categoria com o tamanho total da distribuição  No cálculo da proporção (ou quociente) o numerador está incluído no denominador - Características: - Variação: 0 a 100% - Não tem medida de mensuração - Não representa risco* População Grupo PROPORÇÃO PROPORÇÃO
  44. 44. PROPORÇÃO PROPORÇÃO DE ÓBITOS POR CAUSAS MAL DEFINIDAS • Tendência geral de redução progressiva da proporção de causas mal definidas • Redução da proporção de óbitos sem assistência médica em todas as regiões, no período considerado. • Regiões Norte e Nordeste, a maior parte dos óbitos por causas mal definidas são óbitos sem assistência médica
  45. 45. PROPORÇÃO • Medidas do tipo proporção em que, em geral, os eventos do numerador representam um risco de ocorrência em relação ao denominador. • Tais eventos podem ser detectados em duas perspectivas diferentes: o PREVALÊNCIA: Em um momento e com base numa única aferição o INCIDÊNCIA: Detecção da ocorrência de eventos ou mudanças de status ao longo de períodos variáveis de tempo de observação ou acompanhamento, implicando, às vezes, mais de duas mensurações COEFICIENTE
  46. 46. População Grupo tempo PROPORÇÃO A. Construção de coeficientes (100, 1000, 100.000) Única aferição: 1. Prevalência (Coeficiente de prevalência) Proporção de portadores do evento de interesse em dado momento (e lugar) em relação ao total da população COEFICIENTE
  47. 47. tempo Denominador: 9 pessoas Numerador: 2 pessoas 2/9 = 22% PROPORÇÃO A. Construção de coeficientes (100, 1000, 100.000) Única aferição: 1. Prevalência (Coeficiente de prevalência) Proporção de portadores do evento de interesse em dado momento (e lugar) em relação ao total da população COEFICIENTE
  48. 48. Denominador: 45 pessoas (total de alunos) Numerador: 20 pessoas 20/45 = 44% Alunos Estressados PROPORÇÃO A. Construção de coeficientes (100, 1000, 100.000) Única aferição: 1. Prevalência (Coeficiente de prevalência) Coeficiente de prevalência de stress uma semana antes da prova entre os alunos em setembro/2015 COEFICIENTE
  49. 49. PROPORÇÃO COEFICIENTE DE PREVALÊNCIA DE HANSENÍASE POR 10 MIL HABITANTES, SEGUNDO MUNICÍPIO – BRASIL, 2013. • Do total de 5.570 municípios brasileiros, 3.583 (64,3%) municípios conseguiram atingir a meta de eliminação da hanseníase como problema de saúde pública • Coeficiente de prevalência menor ou igual a 1 caso para cada 10 mil habitantes. • 128 (2,3%) municípios apresentaram coeficiente de prevalência muito alto ou foram classificados como hiperendêmicos
  50. 50. PROPORÇÃO A. Construção de coeficientes (100, 1000, 100.000) Pelo menos duas aferições: 2. Incidência (Coeficiente de incidência)  Denominador é a população sob risco de desenvolver o evento de interesse!!  Pressupõe mudança de situação  Período especificado (semana, mês, ano) Ex.: Coeficiente de incidência de diarreia entre alunos e professores na semana após ao show no Minhocão na UnB ? Total de alunos: 9 pessoas Sob risco: 7 (9 – 2) - 2 já estavam doentes Numerador: 5 Denominador: 7 Coef. Incidência: 5/7 na semana COEFICIENTE
  51. 51. PROPORÇÃOCoeficiente de incidência de coqueluche (por 100 mil habitantes) e cobertura vacinal com DTP e DTP+HiB – Brasil, 1990 a 2013* Fonte: Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan). * 2013 – Vacina pentavalente, dados preliminares.
  52. 52. A - Construção de coeficientes (100, 1000, 100.000) 2- Incidência (Coeficiente de incidência) Letalidade (tipo “especial” de coef. Incidência) 1. Só morre quem está vivo ! (mudança) 2. As pessoas estão morrendo “daquilo” (sob risco de morrer só quem tem “aquilo”) Probabilidade condicional ! 3. Todo o numerador faz parte do denominador (só óbitos “daquela” doença) PROPORÇÃO COEFICIENTE
  53. 53. Períodos endêmicos e epidêmicos de febre amarela silvestre, distribuídos de acordo com o número de municípios afetados, casos humanos, óbitos registrados e letalidade – Brasil, 1998 a 2013
  54. 54. Expressa a relação entre magnitudes da mesma dimensão e natureza - Numerador excludente do denominador - Mesma natureza (ex.: sexo) e Unidade (número): RAZÃO RAZÃO Taxa de mortalidade (por 100.000 habitantes) por agressões e intervenções legais e razão de taxas (masculino/feminino), segundo ciclo de vida e sexo – Brasil, 2012
  55. 55. RMM Razão de mortalidade materna (RMM) – Brasil, 1990 a 2012
  56. 56. Características:  Numerador expressa um número simples de eventos  Denominador inclui o tempo (intervalo) de participação  Medida resultante da divisão expressa a magnitude de mudança em relação ao tempo - Indicador em Epidemiologia: Densidade de incidência Ex.: pessoas-ano TAXA TAXA
  57. 57. Características:  Pode ir além de 1 (100%)  Não admite interpretação individual  Expressa-se em número de eventos ou casos por unidade de tempo: - Ex.: 205 casos de TB por 1000 pessoas-ano TAXA TAXA
  58. 58. RAZÃO Taxa de mortalidade padronizada* por óbitos do capítulo I da CID-10 (doenças infecciosas e parasitárias), segundo raça-cor, nas unidades federadas – Brasil, 2000 e 2010 A razão entre as taxas da população indígena/branca aumentou em todas as regiões, exceto na Região Norte, que contou com redução de 2,4 em 2000 para 2,3 em 2010.
  59. 59. TMI Taxa de Mortalidade Infantil (Coeficiente de mortalidade infantil) Interpretação  Estima o risco de morte dos nascidos vivos durante o seu primeiro ano de vida.  Reflete, de maneira geral, as condições de desenvolvimento socioeconômico e infraestrutura ambiental, bem como o acesso e a qualidade dos recursos disponíveis para atenção à saúde materna e da população infantil.  Expressa um conjunto de causas de morte cuja composição é diferenciada entre os subgrupos de idade  Costuma-se classificar o valor da taxa como alto (50 por mil ou mais), médio (20 a 49) e baixo (menos de 20), parâmetros esses que necessitam revisão periódica, em função de mudanças no perfil epidemiológico. TAXA
  60. 60. Tendência da taxa de mortalidade infantil (TMI) – Brasil e regiões, de 1990 a 2012
  61. 61. TMNT
  62. 62. APLICAÇÕES WWW.SAUDE.GOV.BR/SVS
  63. 63. APLICAÇÕES DA EPIDEMIOLOGIA Desde meados da década de 80, tem sido amplamente aceita a existência de quatro grandes áreas de aplicação da epidemiologia nos serviços de saúde: • Análise da situação de saúde. • Identificação de perfis e fatores de risco. • Avaliação epidemiológica de serviços. • Vigilância em saúde pública
  64. 64. ANÁLISE DE SITUAÇÃO DE SAÚDE DADO INFORMAÇÃO CONHECIMENTO AÇÃO Avaliação Interpretação Análise Aplicação
  65. 65. Doentes na população Sintomático Procurou atendimento Tem acesso Diagnóstico Notificado Sistemas passivos de vigilância
  66. 66. Impacto na redução de casos Notificação de rotina Tempo CASOS Fonte: Mark S. Smolinski - Skoll Global Threats Fund
  67. 67. Notificação de rotina Profissionais de saúde atentos Tempo CASOS Impacto na redução de casos
  68. 68. Notificação de rotina Profissionais de saúde atentos Redes sentinelas Tempo CASOS Impacto na redução de casos
  69. 69. Notificação de rotina Profissionais de saúde atentos Redes sentinelas DDD Tempo CASOS Curva epidêmica
  70. 70. Notificação de rotina Profissionais de saúde atentos Redes sentinelas Vig. Participativa e outras iniciativas Tempo CASOS Impacto na redução de casos
  71. 71. Notificação de rotina Profissionais de saúde atentos Redes sentinelas DDD Vig. Participativa e outras iniciativas Detecção oportuna: identificação em animais Tempo CASOS Impacto na redução de casos
  72. 72. 73INTERAÇÃO ENTRE HUMANO, ANIMAL E AMBIENTE
  73. 73. Mensuração – exemplo IBOPE 39 milhões de domicílios com TV 3 milhões Casas com monitoramento Adaptado de Métricas e Indicadores - Eduardo Caballero
  74. 74. Esse cara que usa É o cara que gera uma interação com um dispositivo Onde o dispositivo processa e recolhe essa interação E que posteriormente é enviado a web Na era digital Métricas e Indicadores - Eduardo Caballero
  75. 75. 1. Esse cara que usa 2. É o cara que gera uma interação com um dispositivo 3. Onde o dispositivo processa e recolhe essa interação 4. E que posteriormente é enviado a web Métricas e Indicadores - Eduardo Caballero
  76. 76. Vigilância Emergências de Saúde Pública de Importância
  77. 77. O que é o indicador, segundo a Mafalda Quino
  78. 78. Obrigado!

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