trabalho de epidemio

8/2/2019 trabalho de epidemio

1/98

ORGANIZAO PAN-AMERICANA DA SADE

Organizao Mundial da Sade Representao Brasil

Mdulo de Princpios deEpidemiologia para o Controle de

Enfermidades (MOPECE)Medio das condies de sade

e doena na populao


2/98


3/98

Organizao Pan-Americana da Sade

Braslia DF2010

Mdulo de Princpios deEpidemiologia para o Controle

de Enfermidades (MOPECE)

Mdulo 3: Medio das condies de sadee doena na populao


4/98

2010 Organizao Pan-Americana da Sade.

Todos os direitos reservados. permitida a reproduo parcial ou total dessa obra, desde que citada a fonte e que noseja para venda ou qualquer m comercial.

Verso preliminar: traduzida para o portugus e adaptada, 2010

Mdulos de Principios de Epidemiologa para el Control de Enfermedades foi elaborado pelo Programa Especial de An-lises de Sade do Escritrio Central da Organizao Pan-Americana da Sade (Washington, DC-EUA) em 2001. ISBN:92 75 32407 7.A verso em portugus, que corresponde aos Mdulos de Princpios de Epidemiologia para o Controle de Enfermida-des, foi revisada pela Unidade Tcnica de Informao em Sade, Gesto do Conhecimento e Comunicao da OPAS/OMS no Brasil e pelo Ministrio da Sade por meio do Departamento de Anlise de Sade e pela Coordenao-Geralde Desenvolvimento da Epidemiologia em Servios.

Elaborao, distribuio e informaes:ORGANIZAO PAN-AMERICANA DA SADE REPRESENTAO BRASILSetor de Embaixadas Norte, Lote 19CEP: 70800-400 Braslia/DF Brasilhttp://www.paho.org/bra

MINISTRIO DA SADESecretaria de Vigilncia em Sade (SVS)Esplanada dos Ministrios, Bloco GCEP: 70058-900 Braslia/DF Brasilhttp://www.saude.gov.br

Reviso tcnica:Jos Moya, Oscar J. Mujica e Giselle Moraes Hentzy (OPAS/OMS)Maria Regina Fernandes, Marta Helena Dantas e Adauto Martins Soares Filho (SVS/MS)

Colaborao:Jarbas Barbosa, Ftima Marinho, Oscar J. Mujica, Jos Escamilla, Joo Baptista Risi Junior,Roberto Becker (OPAS/OMS)

Capa, Projeto Grco e Diagramao:All Type Assessoria Editorial Ltda

Impresso no Brasil/ Printed in Brazil

Ficha Catalogrca

Organizao Pan-Americana da Sade

Mdulos de Princpios de Epidemiologia para o Controle de Enfermidades. Mdulo 3: medida das condies desade e doena na populao / Organizao Pan-Americana da Sade. Braslia : Organizao Pan-Americana da Sade ;Ministrio da Sade, 2010.

94 p.: il. 7 volumes.ISBN 978-85-7967-021-3

Ttulo original: Mdulos de Principios de Epidemiologa para el Control de Enfermedades.

1. Sade Pblica Epidemiologia. 2. Educao Prossional em Sade Pblica. I. Organizao Pan-Americana daSade. II. Ministrio da Sade. III. Ttulo.

NLM: WC 503.4

Unidade Tcnica de Informao em Sade, Gesto do Conhecimentoe Comunicao da OPAS/OMS no Brasil


5/98

Sumrio

Apresentao . 5

C o n t e d o s . e . o b j e t i v o s . 7

Medio.de.sade.e.doena.na.populao. 8

Tipos.de.dados.e.sua.tabulao. 12

Apresentao.grfca.de.dados . 17

Medidas.de.resumo.de.uma.distribuio. 22

Medidas.de.tendncia.central. 23

Medidas.de.disperso. 29

Med i d a s . d e . r e q u n c i a . 3 5

Prevalncia e incidncia 36

Comparao.da.requncia.da.doena.e.medidas.de.associao.. 62

Med i d a s . d e . a s s o c i a o . 6 3

Comparao de duas Propores: O Teste do Chi-quadrado 65Medidas da fora de associao 68Risco Relativo 68Razo de Chances (Odds Ratio) 75


6/98

Mdulo 3: Medio das condies de sade e doena na populao

Organizao Pan-Americana da Sade / OMS4

Apndice.estatstico.-.epidemiolgico. 79

Comparao das Mdias: O Teste Z 79Intervalos de Confiana para mdias e propores 80Medidas de impacto potencial 84Riscos atribuveis 84Fraes atribuveis 85Padronizao de taxas 89

Reerncias.bibliogrfcas. 93


7/98

Mdulo de Princpios de Epidemiologia para o Controle de Enfermidades (MOPECE)

Organizao Pan-Americana da Sade / OMS 5

Apresentao

A Organizao Pan-Americana da Sade no Brasil (OPAS) tem grande satisfao emapresentar os Mdulos de Princpios de Epidemiologia para o Controle de Enfermidades(MOPECE) na verso traduzida para a lngua portuguesa.

O MOPECE um instrumento de capacitao em epidemiologia bsica, voltado paraprofissionais de sade, especialmente aqueles que atuam nos servios de sade locais,que tem por finalidade promover o conhecimento e a aplicao prtica dos contedosepidemiolgicos no enfrentamento dos problemas de sade local, assim como no apoioao planejamento e gesto em sade.

A primeira edio do MOPECE, lanada na dcada 80, foi escrita em espanhol e teveampla divulgao na regio das Amricas. Em 2001, mediante a incorporao de novosconceitos e avanos no campo da epidemiologia, foi proposta uma segunda edio.

Para essa publicao, alm da traduo da segunda edio para a lngua portuguesa,foram includas informaes de relevncia para a sade pblica, tais como: Orientaessobre o novo Regulamento Sanitrio Internacional (RSI-2005), descrio de uma inves-tigao de surto de toxoplasmose realizada por profissionais brasileiros, como parte doPrograma de Treinamento em Epidemiologia Aplicado aos Servios do Sistema nicode Sade (EPISUS), entre outras.

Este trabalho resultado da cooperao tcnica entre a OPAS/OMS e a Secretaria deVigilncia em Sade (SVS) do Ministrio da Sade do Brasil com o objetivo de favorecero aperfeioamento dos profissionais que compe a fora de trabalho do Sistema nicode Sade (SUS), especialmente aqueles que atuam no programa de sade da famlia e emcentros de formao em sade. Em adio, essa publicao contribui com a estratgia decooperao internacional (sul-sul); particularmente com os pases de lngua portuguesa.

Dr. Jarbas BarbosaGerente da rea de Vigilncia da Sade e

Preveno e Controle de Doenas da OPAS

Eng. Diego VictoriaRepresentante da OPAS/OMS no Brasil


8/98


9/98



Contedos.e.objetivos

Esse Mdulo apresenta as medidas comuns de quantificao das condies de sa-de e doena, suas aplicaes e limitaes; a ordenao e apresentao tabular e gr-fica de dados epidemiolgicos; as medidas de resumo e de associao. Esse Mduloest focado nos mtodos para a apresentao e anlise de dados quantitativos.

Os objetivos do presente Mdulo so:

Descrever as formas de medida da sade e suas aplicaes. Identificar as formas e usos da apresentao tabular e grfica de dados. Descrever, calcular, interpretar e aplicar as medidas de resumo de dados. Descrever, calcular, interpretar e aplicar as medidas de associao.


10/98



Medio.de.sade.e.doena.na.populao

Existem diversas formas de medir a sade, dependendo de qual a sua definio; umadefinio ampla mediria o nvel de sade e bem-estar, a capacidade funcional, a presenae causas de doenas e bito e a expectativa de vida das populaes (Donaldson, 1989).Existem diferentes medidas e indicadores de bem-estar (social e econmico) na sade eforam desenvolvidos certos ndices de sade positiva (Alleyne, 1998), tanto com finsoperacionais, como para a investigao e promoo de condies saudveis, em dimen-ses tais como a sade mental, auto-estima, satisfao com o trabalho, exerccio fsico,etc. A coleta de dados e a estimativa de indicadores tm como finalidade gerar, de formasistemtica, evidncias que permitam identificar padres e tendncias que ajudem a em-preender aes de proteo e promoo da sade e de preveno e controle de doenasna populao.

Entre as formas mais teis e comuns de medir as condies gerais de sade da popula-o, destacam-se os censos nacionais, que so feitos a cada dcada em vrios pases. Oscensos proporcionam a contagem peridica da populao e a descrio de vrias dassuas caractersticas, cuja anlise permite fazer estimativas e projees.

Para permitir as comparaes ao longo do tempo numa mesma populao ou entre po-pulaes diferentes, so necessrios procedimentos de medio padronizados.

Medio: o procedimento de aplicao de um padro a uma varivel ou a umconjunto de valores

A medio do estado de sade requer sistemas harmonizadores e unificados como aClassificao Estatstica Internacional de Doenas e Problemas Relacionados Sade(CID), na sua Dcima Reviso, cujos XXII captulos iniciam com certas doenas infec-ciosas e parasitrias (A00-B99) e terminam com o captulo referente aos cdigos parapropsitos especiais (U00-U99).

Os indicadores de sade medem na populao diferentes aspectos relacionados com afuno ou incapacidade, a ocorrncia de doena ou bito, bem como os aspectos relacio-nados com os recursos e desempenho dos servios de sade.

Os indicadores de sade funcional tratam de medir o impacto dos problemas de sadena vida diria, por exemplo, a capacidade para realizar atividades cotidianas, leses eacidentes domsticos e no local do trabalho, e anos de vida livres de incapacidade. Osdados so obtidos geralmente atravs de enquetes e registros de incapacidade. Os ndicesde qualidade de vida incluem variveis de funo como a atividade fsica, a presena dedor, o nvel do sono, de energia e o isolamento social.


11/98



Os indicadores de morbidade medem a frequncia de problemas de sade especficoscomo infeces, cnceres, acidentes de trabalho, etc. As fontes de dados costumam serregistros de hospitais e servios de sade, notificao de doenas sob vigilncia e enque-tes de soroprevalncia e de auto-relato de doenas, entre outros. necessrio mencionarque as doenas crnicas, pela sua longa durao, requerem o monitoramento das etapasclnicas, pelo que prefervel contar com os registros de doena (ex: cncer, defeito con-gnito etc) (Newcomer, 1992).

Os indicadores de mortalidade geral ou por causas especficas permitem comparar onvel geral de sade e identificar causas de mortalidade relevantes como acidentes, taba-gismo, etc. O registro da mortalidade requer o atestado de bito, para o qual usado aDeclarao de bito. A mortalidade se apresenta geralmente como nmeros absolutos,propores, ou taxas por idade, sexo e causas especficas.

Alm da medio do estado de sade, tambm necessrio medir o desempenho dosservios de sade. Tradicionalmente, essa medio focada para os insumos e servios;atualmente, considera-se prefervel medir os processos e funes dos servios de sade(Turnock, 1997).

Conjuntamente com os indicadores mencionados, a mensurao na sade requer a dis-ponibilidade de dados sobre caractersticas relevantes da populao (variveis), taiscomo seu tamanho, composio, estilos de vida, classes sociais, eventos de doenas, nas-cimentos e bitos.

Os dados para a medio da sade provm de diversas fontes, motivo pelo qual devem

ser considerados os aspectos relacionados com a invalidez, qualidade, integridade e co-bertura dos prprios dados e suas fontes. Os dados, quantitativos ou qualitativos, que seobtm e se registram dos servios de sade e das estatsticas vitais representam a mat-ria prima para o trabalho epidemiolgico. Quando os dados so incompletos ou incon-sistentes, sero obtidas medidas enviesadas ou inexatas, sem importar a sofisticao daanlise epidemiolgica, e as intervenes derivadas do seu uso no sero efetivas. A defi-ciente cobertura dos servios, em amplos setores da populao de vrios pases, limita agerao de informao til e necessria para resolver os problemas de sade que atingemde forma especfica as suas comunidades. Ainda quando os dados estiverem disponveise sejam confiveis, sua utilizao para a gesto em sade pode ser insuficiente.

Com o propsito de responder s necessidades de contar com um conjunto de dadosvlidos, padronizados e consistentes dos pases das Amricas, a Organizao Pan-Ame-ricana da Sade (OPAS) trabalha desde 1995 na Iniciativa Regional de Dados Bsicos deSade. Est includa nessa fonte uma srie histrica de 117 indicadores demogrficos,socioeconmicos, de morbidade, mortalidade, de recursos, acesso e cobertura de servi-os de sade, dos 48 pases e territrios da regio.


12/98



Uma vez contados os dados e calculados os indicadores de sade, uma das dificulda-des apresentada nos servios de sade est relacionada com as limitaes do manuseiocorreto da informao numrica, sua anlise e interpretao, funes que requerem ouso dos princpios da epidemiologia e da bioestatstica. No entanto, no mbito em queocorrem os problemas e onde eles so solucionados, os procedimentos e tcnicas paraobteno, medio, processamento, anlise, interpretao dos dados e uso das informa-es ainda no esto plenamente desenvolvidos.

Para a correta tomada de decises em todos os nveis dos servios de sade, baseada nainformao pertinente, necessria a capacitao permanente da equipe local de sadee das suas redes na coleta, manuseio, anlise e interpretao de dados epidemiolgicos.

A quantificao dos problemas de sade na populao requer procedimentos e tcnicasestatsticas diversas, algumas delas de relativa complexidade. Dadas as caractersticas de

mltiplos fatores dos problemas de sade, as tcnicas qualitativas so tambm valiosaspara aproximar-se do conhecimento dos determinantes da sade. por isso que existe anecessidade de incorporar, de forma dialtica, mtodos e tcnicas quantitativas e quali-tativas que permitam estudar os diversos componentes dos objetos de estudo.

Na anlise quantitativa o uso de programas informatizados facilita o manuseio e a anli-se de dados, mas no se deve superestimar seu alcance e aplicaes. Sua utilidade maiorquando so estabelecidas redes de colaborao e sistemas de informao em sade, quepermitem o manuseio eficiente de grandes bases de dados e geram informao oportu-na e til para a tomada de decises. Um programa informatizado reduz notavelmenteo tempo de clculo, processamento e anlise dos dados, mas o trabalho humano o

que aporta resultados racionais e vlidos para o desenvolvimento dos objetivos de sa-de pblica. Existem dois pacotes de programas de clculo desenhados especificamentepara a sade que facilitam o armazenamento, processamento e anlise de informaoepidemiolgica: Epi-Info, produzido pelo Centro de Preveno e Controle de Doenasdos Estados Unidos (CDC) e a Organizao Mundial da Sade (OMS), e o Epi-Dat,desenvolvido pela OPAS e a Xunta de Galicia, Espanha. Longe de competir entre si, ospacotes de programas, de grande uso e de livre distribuio, oferecem processos e rotinasde manuseio e anlise epidemiolgica de dados que so complementares.

Em um sentido amplo, podemos considerar que o trabalho da sade pblica parte daconstatao de uma realidade de sade no desejvel em uma populao e aponta para

conseguir mudanas sociais, deliberadas e sustentveis nessa populao. Nesse sentido,e do ponto de vista metodolgico, a epidemiologia como toda cincia tem exigncia demtodo, desde uma perspectiva estatstica. O foco epidemiolgico consiste basicamen-te em: i) a observao dos fenmenos de sade e doena na populao; ii) a quantificaodos mesmos em frequncias e distribuies; iii) a anlise das frequncias e distribuiesde sade e de seus determinantes; e iv) a definio de cursos de ao apropriados. Esse


13/98



processo de observar-quantificar-comparar-propor serve tambm para avaliar a efeti-vidade e o impacto das intervenes em sade, para construir novos modelos que des-crevam e expliquem as observaes e para utiliz-los na predio de novos fenmenos.

Em resumo, em todo esse processo, os procedimentos e tcnicas de quantificao so degrande relevncia, e a capacitao da equipe local de sade nestes aspectos do enfoqueepidemiolgico , consequentemente, fundamental.


14/98



Tipos.de.dados.e.sua.tabulao

A quantificao do estado de sade e padres de doena na populao requer mtodose tcnicas que permitam coletar dados de forma objetiva e eficiente; converter os dadosem informao para facilitar sua comparao e simplificar sua interpretao; e trans-formar a informao em conhecimento relevante para as aes de controle e preveno.Para conhecer os grupos de populao que apresentam maior nmero de casos, os lu-gares com maior incidncia ou prevalncia de determinadas doenas e o momento emque ocorrem os eventos na sade, devem-se aplicar sistematicamente alguns processosbsicos de manuseio de dados ou variveis.

Um dos primeiros passos no processo de medio do estado de sade na populao adefinio das variveis que o representam ou caracterizam.

Varivel: qualquer caracterstica ou atributo que pode assumir valores diferentes

As variveis podem ser de dois tipos, qualitativa e quantitativa. Denominamos variveisqualitativas aquelas que so atributos ou propriedades. As variveis quantitativas soaquelas nas quais o atributo mede-se numericamente e, por sua vez, podem ser classifi-cadas em discretas e contnuas. Asvariveis discretas assumem valores que so semprenmeros inteiros; por exemplo, o nmero de filhos de um casal, o nmero de dentes comcrie, o nmero de leitos de um hospital, o nmero de hemcias por campo, o pulso,etc, que somente podem tomar valores de um conjunto finito. As variveis contnuaspodem tomar tantos valores quanto permita a preciso do instrumento de medio; por

exemplo, o peso ao nascer de um beb de 2.500 gramas pode ser medido com maiorpreciso, como 2.496,75 gramas, se a nossa balana assim o permitir.

As variveis tambm podem ser classificadas conforme o nvel ou tipo de medio quepossamos aplicar. Assim, podem-se diferenciar quatro nveis de medio das variveis:nominal, ordinal, de intervalo e proporcional ou de razo. Uma varivel nominal temcategorias s quais so atribudas nomes que no tm nenhuma ordem entre eles; porexemplo, o sexo. A categoria homem no tem relao de ordem sobre a categoria mu-lher. As variveis nominais no tm de ser necessariamente dicotmicas (duas catego-rias) podem ter vrias categorias, como, por exemplo, o estado civil (solteiro, casado,divorciado, vivo, unio livre) ou o grupo sanguneo segundo o sistema ABO (A, B,

AB e O). O fato de mudar a ordem no tem nenhuma implicao na anlise dos dados.

Agora suponhamos que nos seja feita uma pergunta sobre a qualidade de um cursoque acabamos de realizar e nos oferecem as seguintes opes de resposta: muito ruim,ruim, regular, bom e excelente. Essa classificao tem uma ordem: excelente melhor quebom, bom que regulare assim sucessivamente; no entanto, a distncia que existe entre


15/98



excelente e bom no tem que ser a mesma que entre ruim e muito ruim. Estamos anteuma varivel ordinal, cujas categorias tm uma ordem, ainda que as diferenas entreelas possam no ser iguais. Outros exemplos de variveis ordinais so os estgios de umcncer (I, II, III e IV) ou os resultados de uma cultura de laboratrio (, +, ++, +++).

Outro modo de medio de variveis o de intervalo. Uma varivel de intervalo temdistncias iguais entre seus valores e uma caracterstica fundamental: o zero arbitrrio.O exemplo tpico de varivel de intervalo a temperatura corporal. Existe a mesma di-ferena entre 37C e 39C e 38C e 40C (ou seja, 2C). No entanto, no podemos dizerque uma temperatura de 60C seja trs vezes mais quente que uma de 20C. Tampoucopodemos concluir que um indivduo com um coeficiente de inteligncia de 120 o do-bro de inteligente que outro com coeficiente 60.

Por ltimo, se a varivel tivesse um ponto de origem que o valor zero absoluto, estara-

mos falando de umavarivel proporcional ou de razo. Essa tem intervalos iguais entrevalores e o ponto de origem zero. O peso e a altura so exemplos tpicos de variveis pro-porcionais, 80 kg o dobro de 40 kg, e h a mesma diferena entre 50 e 35 kg, que entre105 e 90 kg. Nesse nvel, pode-se somar, diminuir, multiplicar e dividir.

No seguinte esquema, sintetiza-se a relao entre os diferentes nveis de medio dasvariveis.

Tipo.de.varivel Valores

Nominal categorias com nome convencional

Ordinal como as nominais, + categorias ordenadas

De Intervalo como as ordinais, + intervalos iguaisProporcional ou de Razo como as de intervalo, +zero signicativo

Adaptado de Norman y Streiner, 1996

Os dados sobre casos de doenas atendidas ou notificadas pelo centro ou servio desade podem vir de uma lista de nomes, idades, sexo, etc, da qual se pode obter o n-mero total ou frequncia de casos. Se for desejvel agrupar os casos conforme algumascaractersticas dos mesmos, a tarefa de identificar os grupos populacionais com maioresproblemas fica simplificada. Por exemplo, entre as caractersticas da pessoa, podem-seagrupar os casos conforme sua idade, sexo ou etnia. A partir dessa lista de dados, pode-se, tambm, identificar os casos que ocorreram em determinado lugar e comparar a

frequncia da doena em diferentes lugares ou reas geogrficas. Por ltimo, pode-seexaminar o nmero de casos conforme o momento em que ocorreram ou foram noti-ficados. Quanto distribuio dos casos no tempo, pode-se agrupar em dias, semanas,meses ou qualquer outro perodo de tempo que se considere adequado. Isso permitesaber em que momento se apresentou o maior nmero de casos, quando comeou a au-


16/98



mentar e quando comeou a diminuir. necessrio lembrar que a frequncia o nmerode vezes que se repete um valor da mesma varivel.

Os dados agrupados conforme determinadas caractersticas (idade, sexo, residncia,classe social, etc) podem ser apresentados em tabelas e/ou grficos; isso facilita os cl-culos e a comparao e interpretao dos resultados como apresentado na seguinteTabela.

Tabela.31. Distribuio dos casos de gastrenterites conforme a idade Centro de Sade A,

maio de 2000

Idade.(anos) Casos.(No) Porcentagem.%

< 1 63 36,4

1 55 31,8

2 25 14,4

3 14 8,14 5 2,9

5 e mais 11 6,4

Total 173 100,0

Exemplo.para.a.elaborao.de.uma.tabela:

A seguinte lista corresponde s idades em anos de 120 pessoas atingidas pela malriadurante o vero de 2001, em uma ilha do Caribe.

27 32 58 44 24 32 29 50

28 36 38 48 38 47 29 3940 37 35 36 36 36 42 45

32 36 48 42 46 35 32 54

30 29 36 44 30 36 27 37

35 33 38 63 37 53 35 46

36 27 34 32 46 38 43 20

25 41 27 53 40 31 47 43

29 49 50 34 47 36 38 24

30 51 43 46 38 49 47 30

29 33 54 40 28 63 36 41

46 51 49 37 41 37 39 38

30 35 36 34 43 43 37 55

29 44 38 42 43 35 42 5035 47 32 54 41 41 35 40

A maior idade de 63 anos e a menor de 20 anos. Se agruparmos estas idades em clas-ses, por intervalos de 4 anos, teremos 11 grupos de idade, aos quais atribuiremos as suasrespectivas frequncias, como mostrado a seguir:


17/98



20 23 anos | (um caso)

24 27 anos ||||| || (sete casos)

28 31 anos ||||| ||||| |||| (14)

32 35 anos ||||| ||||| ||||| |||| (19)

36 39 anos ||||| ||||| ||||| ||||| ||||| || (27)40 43 anos ||||| ||||| ||||| |||| (19)

44 47 anos ||||| ||||| |||| (14)

48 51 anos ||||| ||||| (10)

52 55 anos ||||| | (6)

56 59 anos | (1)

60 63 anos || (2)

Finalmente, preparamos a apresentao tabular dessa informao que se denomina ta-bela resumo de frequncias, til porque apresenta a distribuio da varivel que estamosobservando.

Distribuio: o resumo completo das frequncias dos valores ou categorias damedio realizada A distribuio mostra quantos ou que proporo do grupo seencontra em um determinado valor ou categoria de valores dentro de todos ospossveis que a medida quantitativa possa ter

Em nosso exemplo, a distribuio do nmero de casos da doena segundo grupos deidade se apresenta na tabela 3.2. A distribuio do nmero de casos (frequncia absolu-ta) acompanha a porcentagem de cada grupo (frequncia relativa simples) e a porcen-tagem acumulada (frequncia relativa acumulada), que costumam aportar informaoadicional til. Por exemplo, 22,5% dos casos correspondeu a pessoas de 36 a 39 anos de

idade e mais da metade dos casos (56,6%) tinham menos de 40 anos.


18/98



Tabela.32. Distribuio de casos de malria por grupos de idade Ilha do Caribe, vero de

2001

Faixa.etria.(em.anos)

Nmero.de.casos.

(requncia.absoluta) Porcentagem.(%)

Porcentagem.

acumulada.(%)20 - 23 1 0,8 0,8

24 - 27 7 5,8 6,6

28 - 31 14 11,7 18,3

32 - 35 19 15,8 34,1

36 - 39 27 22,5 56,6

40 - 43 19 15,8 72,4

44 - 47 14 11,7 84,1

48 - 51 10 8,4 92,5

52 - 55 6 5,0 97,5

56 - 59 1 0,8 98,360 - 63 2 1,7 100,0

Total 120 100,0


19/98



Apresentao.grica.de.dados

A distribuio de variveis qualitativas, bem como as quantitativas discretas, costumaser apresentada graficamente atravs de diagramas de barras ou por grficos de seto-res, seja como frequncias absolutas ou relativas, como demonstrado a seguir:

Grico.31. Distribuio de bitos por suicdio conforme sexo Lugar X, 1995-2000

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

Homens Mulheres

bitos

Homens

73%

Mulheres

27%

As variveis quantitativas contnuas so representadas graficamente por meio de histo-gramas e polgonos de frequncia. Ainda que sejam parecidos aos diagramas de barras,nos histogramas, as barras se dispem de forma adjacente, precisamente para ilustrar acontinuidade e distribuio da varivel representada. No eixo x, se localiza a varivelcontnua e no eixo y se representa a frequncia.


20/98



Grico.32. Casos notificados de Giardase por ms de ocorrncia, Lugar X, 2000 (total de

casos notificados = 460)

0

20

40

60

80

100

120

J F M A M J J A S O N D

Ms

Casos

No Grfico 3.2, as categorias (meses) da varivel tempo, uma varivel contnua, estorepresentadas no eixo horizontal e o nmero de casos de giardase notificados estono eixo vertical. A altura de cada barra representa a frequncia absoluta de casos (podetambm ser a frequncia relativa) em cada uma das categorias da varivel tempo, cha-madas tambm de intervalos de classe. Note que os intervalos de classe devem ser deigual tamanho.

O polgono de frequncias tambm permite representar graficamente a distribuio deuma varivel e ser construdo unindo com linhas retas os pontos mdios do extremo su-perior de cada barra de um histograma (Grfico 3.3). particularmente til para visua-lizar a forma e simetria de uma distribuio de dados e para apresentar simultaneamenteduas ou mais distribuies.


21/98



Grico.33. Casos de dengue por ms de incio dos sintomas Lugar Y, 2000

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

J F M A M J J A S O N D

Ms

Casos

Uma variante do polgono de frequncias chamada ogiva percentual, que um po-lgono de frequncias relativas acumuladas. Cada ponto desse polgono representa aporcentagem acumulada de casos em cada intervalo de classe e, portanto, vai de zero a100%. A ogiva percentual permite identificar de forma grfica o valor correspondente mediana (isto , 50%) da distribuio, por exemplo, 32 anos no Grfico 3.4.

Grico.34. Casos de tuberculose por idade Lugar Z, 2000

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90+

Idade (anos)

Casos(%a

cumulado)


22/98



importante manter a proporo das escalas do grfico, j que de outra maneira essepode dar impresses errneas (Grfico 3.5, A, B, C).

Grico.35. Efeito das dimenses das escalas nos grficos

0

100

200

300

400

2000 2004

0

100

200

300

400

2000 2004

0

100

200

300

400

2000 2004

A. Incorreto.

Escala vertical

exagerada

C. Correto.

Escalas proporcionadas

B. Incorreto.

Escala horizontal exagerada

Apesar de no existir uma regra explcita sobre a proporcionalidade entre as escalas deum grfico, recomenda-se que a razo entre a escala horizontal em relao vertical se

aproxime a 1,6: 1 (a clssica razo de ouro). Algumas vezes, a posio 1,2 a 2,2 apare-ce como referncia apropriada para a razo entre o eixo horizontal em relao ao eixo

vertical.

O seguinte esquema resume os tipos bsicos de grficos mais apropriados segundo cadatipo de varivel.


23/98



Tipo.de.varivel Tipo.de.grico

Nominal diagrama de barrasgrco de setores

Ordinal diagrama de barras(*)

grco de setores

De Intervalo

diagrama de barras (*)histogramagrco de setores (**)polgonos de frequncias (simples e acumuladas)

Proporcional ou de Razo

diagrama de barras (*)histogramagrco de setores (**)polgonos de frequncias (simples e acumuladas)

(*) mantendo a ordem das categorias(**) em variveis discretas ou categorizadas

Uma forma de apresentao grfica do comportamento histrico de uma doena e os

limites de variabilidade esperados sobre a sua ocorrncia no futuro, denomina-se corre-dor ou canal endmico. Essa ferramenta da vigilncia (Mdulo 4) utiliza polgonos defrequncia e permite visualizar o comportamento secular (isto , no tempo) das doenasem um determinado territrio e orientar a deciso sobre a necessidade de desencadearaes de preveno e controle.


24/98



Medidas.de.resumo.de.uma.distribuio

Muitas vezes necessrio utilizar um valor resumo que represente a srie de valores emseu conjunto, isso , sua distribuio. Para os dados de variveis qualitativas e as quan-titativas discretas, a proporo ou porcentagem, a razo e as taxas so algumas medidastpicas de resumo. Para os dados de variveis quantitativas contnuas, no entanto, hmedidas que resumem sua tendncia para um valor mdio (medidas de tendncia cen-tral) e outras que resumem seu grau de variabilidade (medidas de disperso). Cada umaproporciona informao complementar e til para a anlise epidemiolgica.


25/98



Medidas.de.tendncia.central

As medidas de tendncia central dos dados so a moda, a mediana e a mdia. A sele-o das medidas depende do tipo de dados e propsitos. Os valores de muitas vari-

veis biolgicas, como altura, se distribuem de modo simtrico. Outras variveis, comoa mortalidade e a taxa de ataque de uma epidemia, tm distribuio assimtrica. Paradistribuies normais (exemplo de distribuio simtrica), a mdia, a mediana e a modaso idnticas. Para distribuies assimtricas, a mediana representa melhor o conjuntode dados, apesar de que a mdia tem melhores propriedades para a anlise estatstica etestes de significncia. O Grfico 3.6 ilustra estas distribuies, usando a srie de idadesem anos dos 120 casos de malria, 2001, ilha do Caribe, apresentada anteriormente.

Grico.36. Distribuio normal, observada e assimtrica da idade

0,00

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

15 25 35 45 55 65

Densidade

Assimtrica

Idade em anos

Normal

Observada

Para indicar que, por exemplo, a rubola tem um perodo de incubao de 15 a 21 dias(geralmente 18 dias), foi necessrio observar uma grande quantidade de casos, desde oprimeiro contato de uma pessoa sadia com um doente at o surgimento dos sinais e sin-tomas e medir esse perodo em dias. A diferena entre o limite inferior (15 dias) e o su-perior (21 dias) conhecido como amplitude e se considera junto com o desvio-padro

e a varincia, uma medida de disperso de dados, como ser visto mais adiante. A tabela3.3 apresenta o perodo de incubao da rubola, em dias, observado em 11 crianas (aessa forma de listar os dados se denomina Srie Simples de dados).


26/98



Tabela.33. Perodo de incubao da rubola observado em 11 crianas, Lugar X, 2000

Crianas.observadas. Perodo.de.incubao.(em.dias)

criana 1 19 dias

criana 2 16 dias

criana 3 37 dias

criana 4 15 dias

criana 5 16 dias

criana 6 32 dias

criana 7 15 dias

criana 8 16 dias

criana 9 20 dias

criana 10 16 dias

criana 11 15 dias

O valor mais frequente, ou seja o que mais se repete, denominado moda. No exemplo,observamos que os mais frequentes foram os perodos de incubao de 16 dias (4 vezes).Esse valor pode ser utilizado para representar o perodo de incubao nesse grupo; porexemplo, o perodo de incubao de rubola mais frequente de 16 dias.

Ordenando os valores de forma ascendente, temos, no exemplo:

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11)

15 15 15 16 16 16 16 19 20 32 37

Observaremos que o sexto valor, ou seja, o que se encontra no meio da srie

o de 16 dias. Esse valor que ocupa a posio central de uma srie ascendente oudescendente denominado mediana e divide a srie em 50% das observaesacima e 50% abaixo dela. Essa medida tambm til e pode ser empregada pararepresentar a tendncia central do conjunto de dados, principalmente quandono conveniente usar a mdia devido presena de valores extremos ou quandoa distribuio assimtrica, como na curva epidmica.

Se em vez de um nmero mpar de observaes, tivssemos um nmero par de valores,teramos, por exemplo:

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)

15 15 15 16 17 18 19 20 32 37


27/98



Pode-se constatar que nessa srie no h um valor central. Para calcular a mediana,somam-se os dois valores centrais (no caso, 17 e 18) e se divide o resultado por dois:

A mdia ( ) tambm muito til e se obtm somando os valores de todas as observa-es e dividindo o resultado entre o nmero de observaes. Em nosso exemplo, asoma de todos os valores dos perodos de incubao dividida pelo nmero de crianasobservadas.

A mdia de 19,7 dias maior que os valores da moda e da mediana pois, como consideraos valores de todos os casos, se v afetado pela influncia dos casos com 32 e 37 dias deincubao, que so valores extremos.

Em muitas ocasies, os dados esto disponveis como distribuio de frequncias, emcujo caso a srie se representaria da seguinte forma:

Tabela.33. Perodo de incubao da rubola observado em 11 crianas, Lugar X, 2000

Perodo.de.incubao..(dias)

Casos..(nmero)

15 316 4

19 1

20 1

32 1

37 1

O clculo da mdia desses dados seria feita assim:

3(15)+4(16)+1(19)+1(20)+1(32)+1(37) = 45+64+19+20+32+37 = 217/11 = 19,7 dias


28/98



As medidas de tendncia central so de grande utilidade tambm para comparar gruposde valores. Por exemplo, das pessoas que participaram em um passeio, um grupo ado-eceu depois do almoo e outro grupo no apresentou nenhum sintoma. As idades daspessoas nos dois grupos foram as seguintes:

doentes: 8, 12, 17, 7, 9, 11, 6, 3 e 13 sadios: 19, 33, 7, 26, 21, 36, 33 e 24

As mdias aritmticas calculadas foram:

Portanto, a doena atingiu mais as crianas do que os adultos. As crianas eram maissuscetveis ou ficaram mais expostas (consumiram maior quantidade de alimento con-taminado).

Sries.agrupadas

Quando se tm muitos dados, necessrio agrup-los; para isso, foram construdos in-tervalos, que podem conter igual ou diferente nmero de unidades, e a eles so atribu-dos os dados observados. Temos ento uma srie de dados agrupados como na Tabela

3.4a.

Tabela.34a. Casos de suicdio por idade Lugar X, 1995-2000

Faixa.etria.(anos) Casos.(f)

10 a 14 37

15 a 19 176

20 a 29 693

30 a 39 659

40 a 49 784

50 a 59 1103

60 a 69 1005Total 4457

Quando nossos dados sobre uma varivel contnua esto agrupados (categorizados),tambm podemos calcular uma mdia e mediana aproximadas. Para estimar a mdia,deve-se construir uma coluna com os pontos mdios (x) de cada intervalo de classe da


29/98



varivel e outra (fx), resultado da multiplicao entre o valor de cada ponto mdio (x) eo nmero de casos (f) do intervalo correspondente (Quadro 3.4b). A soma desses produ-tos (fx) dividida entre a soma de casos (f) nos d uma aceitvel aproximao da mdia.

Para calcular o ponto mdio de cada intervalo de classe da varivel, deve-se obter a m-dia do intervalo, isso , soma-se o limite inferior e superior do intervalo e se divide pordois; por exemplo, na Tabela 3.4a, o primeiro intervalo de 10 a 14 anos ((10+14,9)/2=12,5). Note que utilizamos 14,9 por ser o limite superior real do intervalo. Os pontosmdios dos seguintes intervalos de classe so calculados de modo similar.

Tabela.34b. Casos de suicdio por idade Lugar X, 1995-2000

Faixa.etria(anos)

Casos(f)

Ponto.mdio(x)

fxCasos

acumulados

10 a 14 37 12,5 462,5 37

15 a 19 176 17,5 3080,0 213

20 a 29 693 25,0 17325,0 906

30 a 39 659 35,0 23065,0 1565

40 a 49 784 45,0 35280,0 2349

50 a 59 1103 55,0 60665,0 3452

60 a 69 1005 65,0 65325,0 4457

Total f4457 fx 205202,5

Nesse exemplo, a aproximao mdia seria:

Se utilizssemos no clculo os 4.457 casos, um a um, obteramos uma mdia de 45,7anos de idade.

Tambm podemos estimar a mediana a partir de dados agrupados em uma tabela defrequncias. Para isso, teremos que construir uma coluna de casos acumulados comoa que foi apresentada na Tabela 3.4b, que se obtm a partir da coluna de casos. A pri-meira clula corresponde aos casos de 10 a 14 anos (37), a segunda se obtm somando

a esses 37 os casos de 14 a 19 anos (176) e assim sucessivamente, at completar a ltimaclula, cujo valor tem de coincidir com o total de casos (4.457). Uma vez construda acoluna de frequncias acumuladas, podemos aproximar a mediana da idade conformeo seguinte processo de clculo: primeiro, localizar o intervalo de classe que contm aposio da mediana (PM), isso :


30/98



Na coluna de casos acumulados o caso n 2.228, est situado no intervalo de idade de 40a 49 anos.

Depois de obter a posio da mediana, estima-se a mediana por interpolao; isso :

onde:

Li = Limite inferior do intervalo da posio da mediana. PM= Posio da mediana. fIPM= Frequncia acumulada do intervalo anterior posio da mediana. fPM= Frequncia da posio da mediana. AIPM= Amplitude do intervalo da posio da mediana.

onde:

2.228 = caso situado no ponto mdio da srie 1.565 = casos acumulados no intervalo anterior ao que contm o caso n 2.228 784 = casos do intervalo que contm a mediana 10 = amplitude do intervalo

Se calculssemos a mediana de idade dessa srie a partir dos 4.457 casos de suicdioindividualmente, essa seria de 48 anos de idade.


31/98



Medidas.de.disperso

Para as variveis quantitativas contnuas, as medidas de disperso mais usadas so basi-camente trs: a amplitude, a varincia e o desvio-padro. Essas medidas representam adisperso ou variabilidade dos dados contnuos. A amplitude a diferena entre o valormximo e o valor mnimo de uma srie de dados. Avarincia (s2), que mede o desviomdio dos valores individuais em relao mdia, o quociente entre a soma dos qua-drados da diferena entre cada valor e a mdia, e o nmero de valores observados menos1. O desvio-padro (DP) a raiz quadrada da varincia. O desvio-padro junto com amdia permitem descrever a distribuio da varivel. Se a varivel se distribui normal-mente, ento o 68% de seus valores estar dentro de 1 desvio-padro da mdia, 95%dentro de 2 e 99,9% dentro de 3 DP (Grfico 3.7). necessrio notar que se trata deaproximaes, por exemplo, a rea abaixo curva que abrange 95% no exatamente 2desvios, seno 1.96.

Grico.37. Distribuio normal

-3 DP -2 DP -1 DP Mdia

68%

95%

99,9%

+1 DP +2 DP +3 DP

Frequncia


32/98



Vejamos um exemplo. Voltando ao Tabela 3.3, a amplitude do perodo de incubao darubola, com base nas 11 observaes, de 22 dias (isto , 37-15 dias). A varincia seria:

e o desvio-padro seria:

Resumindo, as estimativas dos parmetros da distribuio do perodo de incubao da

rubola nas 11 crianas do exemplo seria:

mdia ( ) = 19,7 dias

desvio-padro (DP) = 7,6 dias

Quando nossos dados sobre uma varivel contnua esto agrupados, tambm podemoscalcular a varincia e o correspondente desvio-padro aproximados. Para isso, da mes-ma forma que para estimar a mdia em dados agrupados, parte-se da coluna com ospontos mdios (x) de cada intervalo de classe. Em seguida, geramos trs colunas; umacom as diferenas entre o ponto mdio de cada intervalo de classe e a mdia de nossos

dados (x - ), chamada desvio; outra com esse desvio elevada ao quadrado (x - )2 , cha-mada desvio quadrtico, e, finalmente, outra coluna (f(x - )2), resultado da multiplica-o do desvio quadrtico pelo nmero de casos (f) do intervalo correspondente (Tabela3.4c). A soma de todos esses produtos (f(x - )2) dividida entre a soma de casos (f) nosd uma razovel aproximao varincia e, extraindo-se a sua raiz quadrada, obteremosuma estimativa aceitvel do desvio-padro de nossos dados agrupados.


33/98



Tabela.34c. Casos de suicdio por idade Lugar X, 1995-2000

Faixa.etria.(anos) Casos.(f)

Pontomdio

(x)

Desvio

(x.- )

Desvio.quadrtico

(x.- )2

Produto

f.(x.- )

2

10 a 14 37 12,5 -33,5 1124,97 41623,71

15 a 19 176 17,5 -28,5 814,56 143362,57

20 a 29 693 25,0 - 21,0 442,70 306792,87

30 a 39 659 35,0 - 11,0 121,89 80327,22

40 a 49 784 45,0 - 1,0 1,08 848,79

50 a 59 1103 55,0 9,0 80,27 88540,76

60 a 69 1005 65,0 19,0 359,46 361260,03

Total =4457 =1022755,94

mdia ( ) = 46,0 anos

Nesse exemplo, a aproximao varincia (s2) seria:

e o correspondente desvio-padro (D.P., ou S) para os dados agrupados seria:

Se utilizssemos no clculo os 4.457 casos, um a um, obteramos um desvio-padro de15,3 anos de idade.

Finalmente, outra forma til de representar a disperso da distribuio de uma srie dedados usando quantis, que so os valores que ocupam uma determinada posio emfuno da quantidade de partes iguais em que foi dividida uma srie ordenada de dados.Se dividimos nossa srie em 100 partes iguais, falamos depercentis; se a dividimos em 10partes iguais, decis; em cinco partes, quintis; e em quatro, quartis. Como exemplo, a Ta-bela 3.5 apresenta nove percentis de idade correspondentes srie de casos de malria daTabela 3.2: o percentil 25 dessa distribuio 33 anos, que equivale a dizer que 25% doscasos tinham idade menor ou igual a 33 anos (e consequentemente, 75% dos casos eram

de mais de 33 anos). Observe que a mediana da distribuio corresponde ao percentil 50(ou quartil 2), que no exemplo 38 anos de idade.


34/98



Tabela.35.. Percentis das idades dos casos de malria - Ilha do Caribe, 2001

Percentis Idade

1% 24

5% 27

10% 29

25% 33

50% 38

75% 44

90% 50

95% 54

99% 63

A diferena entre os percentis 25 e 75 (ou quartis 1 e 3, respectivamente) denominada

de amplitude interquartil, que outra medida especfica da disperso de uma distribui-o. A amplitude interquartil, que inclui o 50% central de valores na srie de dados (noexemplo, essa amplitude de 11 anos), uma medida muito aplicada na vigilncia emsade pblica (Mdulo 4), especialmente para a elaborao de canais endmicos.

Como vimos, a mdia e o desvio-padro definem a distribuio normal e, por isso, soconsiderados seusparmetros. A mdia, como medida-resumo de tendncia central dosdados, um indicador-medida-resumo da preciso das observaes. Por um lado, o des-

vio-padro, como medida-resumo da disperso dos dados, um indicador da variaodas observaes. Esses dois conceitos, preciso e variao, so de grande importnciapara documentar a incerteza com que observamos os fenmenos na populao e cons-

tituem os princpios bsicos do processo de inferncia estatstica, cujo uso nos permitederivar concluses acerca de toda a populao, observando somente uma amostra damesma. O Grfico 3.8 ilustra esquematicamente duas situaes possveis e frequentesem relao distribuio do peso ao nascer na populao.


35/98



Grico.38. Curvas de distribuio normal do peso ao nascer

1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000

Peso ao nascer (gramas)

Frequncia

1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000

Peso ao nascer (gramas)

Frequncia

A. mesma preciso, diferente variao (mdia igual, desvio-padro diferente)

B. mesma variao, diferente preciso (mdia diferente, desvio-padro igual)


36/98



Uma vez revisada a forma de apresentao dos dados, as medidas de tendncia centrale de disperso dos mesmos, continuamos com o estudo das distintas distribuies oumodelos tericos. O mais conhecido deles a chamada Curva Normal (Grfico 3.7), queacabamos de introduzir. Existem outros modelos tericos que tm aplicao na Epide-miologia e Sade Pblica, mas vo alm dos objetivos desta proposta. Destaca-se que aDistribuio Normal define-se por 4 elementos caractersticos:

1. Tem um eixo de simetria.2. A mdia aritmtica, a mediana e a moda coincidem no mesmo valor pelo qual passa

o eixo de simetria.3. A distncia entre o eixo de simetria e os pontos de inflexo da curva equivalem ao

desvio-padro.4. assinttica ao eixo x (abscissas), isto , seus extremos se aproximam cada vez

mais do eixo horizontal, sem nunca toc-lo.


37/98



Medidas.de.requncia

Como revisamos na Mdulo 2 do MOPECE, o enfoque epidemiolgico parte da obser-vao de fatos na populao. Esses fatos so a presena de doenas, a exposio a deter-minados fatores, ou outros atributos ou eventos de interesse. So de interesse porqueconsideramos que, eventualmente, agindo sobre os mesmos, poderemos modificar deforma positiva a realidade observada. O segundo aspecto desse foco epidemiolgico a quantificao, isso , atribuir nmeros aos fatos e para isso contamos com procedi-mentos estatsticos bsicos, como os que foram descritos at agora nesse Mdulo. Assim,medir a frequncia ou ocorrncia de tais fatos na populao uma tarefa fundamental.Entretanto, como este processo no est pautado numa certeza absoluta, para medir afrequncia das doenas napopulao, o epidemiologista recorre a trs conceitos muitoimportantes: probabilidade, risco e taxa.

Na sua interpretao mais simples, a probabilidade uma medida de ocorrncia de umfato incerto, ou seja, o nmero de vezes que se espera que ocorra um evento no futuro.O risco sade uma medida que demonstra a probabilidade de produzir um efeitoou dano sade dentro de um perodo de tempo estabelecido. A taxa uma medidada velocidade de mudana de um estado ao outro (por exemplo, de sadio a doente) e,portanto, tambm expressa um risco. No entanto, diferente do risco, a taxa implica aexperincia da exposio da populao nas unidades efetivas de tempo-pessoa.

Probabilidade: Nmero de eventos que ocorrem dentro de um nmero de eventospossveis

Risco..sade: probabilidade de experimentar um efeito adverso ou dano em umtempo determinado

Taxa: medida da velocidade de mudana de um fenmeno dinmico por unidade depopulao e de tempo (tempo-pessoa de exposio)

A probabilidade mensurvel ou quantificvel e seu valor numrico situa-se entre 0 e1 (sendo 1 a certeza absoluta). Por convenincia, pode-se expressar como um nmero

decimal, uma frao ou uma porcentagem.

O risco tambm mensurvel e obtido a partir de um quociente ou frao. No sentidoestrito, do mesmo modo que a probabilidade, seu valor se situaria entre 0 e 1. Costumaser expresso como um valor da frao multiplicado por uma constante.


38/98



A taxa a medida clssica da epidemiologia. Tem trs componentes bsicos:

um numerador, que corresponde ao nmero de indivduos que experimentam oevento de interesse (por exemplo, bito, doena, nascimento, internao hospita-lar);

um denominador, que corresponde ao nmero total de indivduos na populaoexpostos ou em risco de apresentar o evento; e,

um perodo de tempo especfico, durante o qual foi observada a frequncia doevento de interesse e a populao que ficou exposta efetivamente.

A partir disso, afirma-se que a taxa pode assumir um valor de 0 a infinito e se expressarem nmero de eventos que ocorrem em um tempo-pessoa de exposio, que a carac-terstica fundamental da taxa.

Como se pode observar, a taxa combina em uma s expresso as trs dimenses bsicasda anlise epidemiolgica: pessoa, lugar e tempo. Aplicada corretamente, a taxa nosomente uma medida de frequncia da doena na populao, como tambm umamedida do risco de adoecer na populao. Dessa forma, ao fazer uso das taxas, poder-amos comparar a frequncia e o risco de doenas em diferentes populaes, diferentessubgrupos da mesma populao ou diferentes perodos de tempo na mesma populao.

Prevalncia.e.incidncia

As clssicas medidas de frequncia de doena so duas: prevalncia e incidncia, queveremos nesse Mdulo. Mais especificamente, revisaremos a incidncia acumulada, e

a taxa de incidncia. Ainda que seja de uso comum, o termo taxa de prevalncia deveser evitado pois no representa uma taxa, logo no uma medida dinmica; uma deno-minao mais apropriada proporo de prevalncia, que tambm ser revisada.

Medidas de morbidade

Na quantificao das condies de sade e doena na populao, imprescindvel o usode indicadores que facilitem sua descrio e anlise. Considera-se que esses estimadoresso convencionais, pois o consenso cientfico-tcnico e a prtica confirmam sua utilida-de como ferramentas relevantes para a interpretao do perfil de doena na populao,com fins comparativos.

Para poder responder s necessidades das populaes de forma adequada, os servios desade devem efetuar sistematicamente medidas com o objetivo de determinar a frequ-ncia das condies de sade relevantes na comunidade. Por exemplo, reconhecer queexistem 700 pessoas na comunidade com diagnstico de hansenase uma informaoessencial para organizar os recursos existentes e obter, desde outro nvel do sistema se


39/98



fosse necessrio, o apoio adicional requerido para a ateno de todos os doentes. Dessemodo, a contagem dos casos de uma doena uma medida de grande importncia queserve para orientar os servios quanto magnitude dos recursos necessrios.

A contagem de nascimentos permite estimar a quantidade de crianas com menos de 1ano de idade que existem em uma comunidade em um determinado ano. Essa medidapode ser usada, por exemplo, para projetar a quantidade de vacinas necessrias paraimunizar a referida populao nesse ano. Essa informao poder ter maior preciso se,alm disso, conhecido tambm o nmero de bitos de menores de um ano ocorridosnessa mesma comunidade no ano considerado. Isso , em uma populao e tempo es-pecficos, o nmero de crianas a serem vacinadas pode ser operacionalmente definidocomo o nmero de crianas sobreviventes ao primeiro ano de vida e pode ser estimadopela diferena entre o nmero de nascidos vivos e o nmero de bitos de menores de 1ano de idade.

Consequentemente, a enumerao ou contagem de casos de doena (nascimentos ebitos, junto com a estimativa dos censo populacionais e suas caractersticas), consti-tuem os dados bsicos que permitem aos servios de sade obter um melhor conheci-mento sobre as condies de sade e doena nas populaes e, portanto, obter melhordesempenho.

Por outro lado, praticamente impossvel conhecer a magnitude realda morbidade emuma populao devido a mltiplos e complexos fatores, que vo desde a diversidade dapercepo cultural sobre sade e doena e a presena de casos subclnicos at a falta deacesso aos servios de sade e a falta de confiana na assistncia mdica. No entanto,

a disponibilidade de registros de boa qualidade que fazem possvel obter estimativasepidemiologicamente vlidas, que nos aproximam ao conhecimento da realidade e nospermite modific-la positivamente.

Consideramos, como exemplo, uma rea geogrfica determinada em um pas da Am-rica Latina. Na populao, foram observados 60 casos de tuberculose no ano 1995. Umanova contagem no ano 2000 demonstrou a existncia de 80 casos na populao.

Tabela.36a. Casos de tuberculose em uma comunidade latino-americana por ano 1995-

2000

Ano. N.casos

1995 60

2000 80


40/98



Qual seria a melhor explicao da diferena observada entre os dois anos? Os fatos quepoderiam explicar a diferena observada podem ser resumidos a seguir:

a ateno aos doentes e demais medidas de controle foram inadequadas e por issoocorreu um aumento no nmero de casos;

as medidas de busca ativa e/ou uma mudana na definio de caso de tuberculosepermitiram uma melhor identificao de casos antes desconhecidos, dando a im-presso de aumento da doena na populao;

certos fatores socioeconmicos, independentemente das medidas de controle,provocaram um aumento da doena (por exemplo, crise econmica, desemprego,desnutrio); e/ou,

houve um aumento da populao local, por crescimento natural ou por imigra-o (por exemplo, atrao por oferta de emprego em reas de desenvolvimentoindustrial).

Relacionando o nmero de casos com o total da populao existente nos dois anos, te-remos:

Tabela.36b. Casos de tuberculose em uma populao latino-americana por ano 1995-2000

Ano N.de.casos. Total.populao.

1995 60 30000

2000 80 50000

Observamos que se, por um lado, houve um aumento de 60 para 80 no nmero de ca-

sos, tambm aumentou de 30.000 a 50.000 a populao no mesmo perodo. Portanto, oque desejamos comparar a diferena entre 60 casos em 30.000 pessoas e 80 casos em50.000.

Um clculo simples nos permitir a comparao mais direta.

em 1995: 60 / 30.000 = 0,0020 em 2000: 80 / 50.000 = 0,0016

Com a finalidade de facilitar a comparao, expressando a proporo em nmerosinteiros e no decimais, costuma-se multiplicar o resultado por 100, 1.000, 10.000 ou

100.000, conforme a nossa convenincia ou seguindo uma conveno preestabeleci-da. No exemplo, se multiplicarmos o resultado da diviso entre casos e populao por10.000 teremos:

em 1995: 20 casos por 10.000 habitantes em 2000: 16 casos por 10.000 habitantes


41/98



Isso nos permite afirmar que houve uma diminuio da prevalncia de tuberculose nes-se perodo de tempo e nessa comunidade latino-americana.

Tabela.36c. Prevalncia (por 10000 pessoas) da tuberculose em uma comunidade latino-

americana

Ano. Prevalncia.(por.10000hab)

1995 20

2000 16

O clculo realizado foi o daproporo de prevalncia da tuberculose (na rea especfica,nos anos 1995 e 2000).

Prevalncia: a medida do nmero total de casos existentes, chamados casosprevalentes, de uma doena em um ponto ou perodo de tempo e em uma populaodeterminada, sem distinguir se so casos novos ou no A prevalncia um indicadorda magnitude da presena de uma doena ou outro evento de sade na populao

Como j foi mencionado, a prevalncia no pode ser considerada uma taxa, pois no

considera o incio nem a durao da doena. Seu denominador no necessariamentecorresponde populao em risco, isso , aquela populao exposta e suscetvel de ondesurgem os casos. No entanto, a prevalncia um indicador de grande importncia nasade pblica, pois fornece uma medida do volume ou carga da doena em uma comu-nidade ou populao em um dado momento informao essencial no planejamentodos servios de sade.

Do ponto de vista epidemiolgico, h um maior interesse em conhecer especificamentequantos casos novos de uma doena aparecem em uma populao durante um perodode tempo. Mais concretamente, importante conhecer quantos casos novos surgem deuma populao que est em risco de sofrer uma determinada doena ou dano sade,

isso , um indicador da velocidade de mudana do processo dinmico de sade e doenana populao. A medida de ocorrncia de casos novos de doena em uma populao sobrisco em um tempo determinado denomina-se incidncia. Geralmente, a incidncia nosproporciona uma idia do risco mdio que existe nos indivduos da populao de sofrera doena, bem como avaliar a eficcia das aes de controle adotadas.


42/98



Incidncia: a medida do nmero de casos novos, chamados casos incidentes, deuma doena, originados de uma populao em risco de sofr-la, durante um perodode tempo determinado A incidncia um indicador da velocidade de ocorrncia de

uma doena ou outro evento de sade na populao e, consequentemente, umestimador do risco absoluto de vir a padecer da mesma

Nos clculos de incidncia e de prevalncia, sempre importante deixar bem claro qual a populao e a que perodo de tempo se refere. Pode-se relacionar com a populaointeira de uma regio ou com um grupo especfico que estaria exposto ao problema. As-sim, o denominador de incidncia de cncer de colo de tero deveria incluir unicamente

mulheres e o de incidncia de gonorria a populao sexualmente ativa.

Por exemplo, a incidncia de gastroenterite, na Provncia do Sul, durante o ms de de-zembro de 2001 foi de 20 por mil em crianas de 5 a 10 anos. Isso :

Incidncia degastroenterite emcrianas de 5 a 10 anos naProvncia do Sul no msde dezembro de 2001

= x fator

Nmero de crianas de 5 a 10 anosque desenvolveram gastroenteriteno ms de dezembro de 2001

Populao de crianas de 5 a 10anos residentes na Provncia do Sulno ms de dezembro de 2001

necessrio destacar que as frmulas sobre incidncia que acabamos de apresentar nes-se exemplo correspondem especificamente ao que se denomina incidncia acumulada.Calculando-se como o quociente entre o nmero de casos novos e o tamanho da po-pulao em risco em um perodo de tempo, a incidncia acumulada assume que todosos indivduos da populao em risco estiveram efetivamente em risco de apresentar adoena durante todo o perodo de tempo observado. Intuitivamente, sabemos que issoraramente acontece, a princpio porque no momento que apresenta a doena, a pessoadeixa de estar em risco (por exemplo, deixa de pertencer ao denominador), pois passaa ser um caso (por exemplo, passa ao numerador).

Um modo mais preciso de representar o risco de passar do estado sadio ao estado do-ente, ou seja estimar a incidncia, proporcionada pela investigao epidemiolgica defatores de risco causais em coortes de populao, como veremos no Mdulo 5. Em taiscondies, possvel seguir a populao, medindo com exatido o tempo que cadaindivduo esteve em risco de adoecer e obter o nmero total de tempo-pessoa de ob-servao (por exemplo, anos-pessoa, dias-pessoa). Dividindo agora o nmero de casos


43/98



novos entre o nmero total de anos-pessoa observados, teremos a taxa de incidnciapropriamente dita, chamada tambm densidade de incidncia ou fora de morbidade(Miettinen, 1975).

Em termos prticos, quando calculamos a incidncia de uma doena na populao, fre-quentemente, empregamos a incidncia acumulada, pois o clculo da taxa de incidnciapropriamente dita costuma estar restrito ao contexto de uma pesquisa epidemiolgica.Uma forma de estimar a taxa de incidncia quando no se conta com os anos-pessoaconsiste em tomar como denominador a populao na metade do perodo.

Tanto a prevalncia como a incidncia so medidas de morbidade (doena) na popula-o, mas diferem em que a prevalncia mede o nmero de pessoas que tm a doena emum dado momento (por exemplo, sua magnitude) e a incidncia mede os casos novosque se apresentam em um perodo determinado de tempo (por exemplo, a sua velocida-

de). As relaes entre incidncia e prevalncia podem ser apreciadas na seguinte figura:

Figura.31. Relao entre incidncia e prevalncia

Casos novos

Incidncia

PREVALNCIA

Casos existentes em

um dado momento

Falecidos Recuperados

Observe que, se aumenta a incidncia (aparecem mais casos novos) e o nmero de bi-tos e recuperados se mantm sem alteraes, aumentar a prevalncia. Caso aumente amortalidade ou mais gente se recupere e a incidncia no se altera, a prevalncia dimi-


44/98



nuir. Suponhamos que introduzido um novo teste que detecta a presena de doenaprecocemente no perodo sub-clnico; o resultado prtico ser um aumento na incidn-cia, na durao da doena e tambm na prevalncia. Por outro lado, se for introduzidoum medicamento que adia ou evita a mortalidade prematura mas no cura definitiva-mente, o resultado tambm ser um aumento na prevalncia.

A durao da doena (D) tambm influencia nessa dinmica e, em termos gerais, pode-se afirmar que em situao de equilbrio, a prevalncia (P) o produto da incidncia (I)pela durao da doena (P=IxD). Essa dinmica entre incidncia, prevalncia e duraoda doena tem importantes implicaes para o controle de doenas na populao, como

veremos na unidade 6 do MOPECE.


45/98



Exerccio.31

Na Figura 3.2, cada linha representa um caso de doena respiratria (pneumonia) e adurao em dias de cada caso, que foram apresentados durante o ms de setembro.

Figura.32. Casos de doena respiratria no ms de setembro

Caso

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

M

N

O

P

Q

R

S

Dias do ms de setembro

1 5 10 15 20 25 30

Responda s seguintes perguntas:

1. Qual o nmero de casos incidentes da doena no ms de setembro?

2. Qual o nmero de casos prevalentes no dia 15 de setembro?

Outras medidas de Morbidade

Ento: que medida de incidncia se obtm quando investigada uma epidemia? O nu-merador o nmero de casos novos de doena e o denominador o total de pessoasexpostas ao fator de risco ou agente causal. O tempo, geralmente, tratado de formaimplcita, j que a maioria dos casos costuma ocorrer durante horas, dias ou semanas,


46/98



conforme a doena seja tratada. A taxa de incidncia que se obtm em uma situao desurto ou epidemia denominada taxa de ataque da doena e expressa usualmente empercentagem. Consideremos, como exemplo, uma situao em que 96 pessoas foramexpostas a um agente (por exemplo, Pseudomonas aeruginosa contaminando a equipecirrgica), das quais 26 adoeceram em um perodo curto de tempo. A taxa de ataque obtida da seguinte forma:

Existe tambm a chamada taxa de ataque secundrio, que mede o contgio de uma do-ena de transmisso pessoa a pessoa e, portanto, de utilidade para avaliar a efetividadedas medidas de controle de um surto, como veremos no Mdulo 5 do MOPECE. A taxade ataque secundrio expressa o nmero de casos de uma doena que aparecem dentro

do perodo de incubao entre os contatos suscetveis expostos a um caso primrio oundice, em relao com o nmero total de contatos suscetveis expostos. Calcula-se daseguinte maneira:

Medidas de Mortalidade

A taxa de mortalidade estima o risco absoluto de morrer.

As taxas de mortalidade podem referir-se a toda a populao de um pas ou territrio ourestringir-se a uma comunidade, instituio ou a uma amostra populacional e podem,tambm, ser calculadas para grupos especficos de populao, conforme sexo, idade,grupos de doenas ou outras caractersticas relevantes (em cujo caso constituem taxasespecficas).

Existem alguns indicadores de mortalidade referidos a grupos populacionais especficose aos que convencionalmente so chamados taxas. Particularmente, necessrio lem-

brar dois deles, de especial importncia na sade pblica; trata-se da taxa de mortali-dade infantil e da razo de mortalidade materna.


47/98



possvel constatar que para o clculo dessas taxas emprega-se o nmero de nascidosvivos como denominador e, portanto no sentido estrito no uma taxa j que o deno-minador no tempo. Por conveno, utilizado o nmero de nascidos vivos como de-nominador desses indicadores porque se considera que um dado mais vivel de obterque os requeridos para construir as respectivas taxas, a saber: no primeiro caso, o totalde crianas menores de um ano que devem existir na mesma populao e ano onde foifeita a recontagem de bitos; no segundo caso, o nmero total de mulheres que estive-ram grvidas e que deram luz na mesma populao e ano.

Em algumas ocasies, suspeita-se que uma doena determinada est causando um ele-vado e inusitado nmero de bitos. interessante conhecer quantas das pessoas doentes

morrem, isso , aproporo de casos fatais entre o total dos casos. Esse clculo chama-do taxa de letalidade e particularmente importante para avaliar a severidade de umaepidemia.

Enquanto a mortalidade se refere aos bitos entre a populao (sadia ou doente), a le-talidade somente se refere aos bitos entre a populao doente. Por exemplo, se em umdistrito de 30.000 habitantes ocorreram 200 casos de febre tifide com 6 bitos, em umano determinado, podemos afirmar que, nesse distrito e nesse ano, a mortalidade por

febre tifide foi 2 por 10.000 e sua letalidade 3%, isso :

Distribuio proporcional

A distribuio proporcional uma forma simples de expressar a quantidade de casos ou

bitos segundo alguma caracterstica de interesse, como sexo, idade ou causa especfica,como porcentagem do total de casos ou mortes observados. A distribuio proporcionalcorresponde a uma distribuio de frequncias relativas simples, como foi visto no inciodesse Mdulo. Ao contrrio das taxas, a distribuio proporcional no mede o risco deadoecer ou morrer, mas somente indica como esto distribudos os casos entre as pes-soas atingidas.


48/98



Vejamos o seguinte exemplo. Durante um surto de tifo exantemtico ocorrido em umacomunidade andina, adoeceram 38 pessoas, sendo 24 homens e 14 mulheres. Desconhe-ce-se o nmero total de homens e mulheres em dita populao.

Tabela.37. Distribuio proporcional de casos de tifo exantemtico por sexo

SexoNmerode.casos

Distribuioproporcional

Masculino 24 63,2

Feminino 14 36,8

Total 38 100,0

Isso :

Essa informao nos permite afirmar que a doena na comunidade atingiu mais aos ho-mens que s mulheres (por exemplo, de cada 10 doentes, pelo menos 6 eram homens;ou, existiram 1,7 casos em homens para cada caso em mulheres). No entanto, essainformao no nos permite afirmar que os homens tiveram maior risco de adoecer.

Mortalidade proporcional

Quando a distribuio se refere a dados de mortalidade, ento falamos especificamentede mortalidade proporcional, uma medida de mortalidade til para descrever o perfile as contribuies de causas de morte especficas mortalidade geral de um lugar e pe-rodo determinados, isso :

As medidas de prevalncia, incidncia e mortalidade, tomadas em conjunto, permitem

descrever perfis de sade da populao, teis para a anlise da situao de sade, aprimeira funo essencial da sade pblica. Essas medidas bsicas permitem comparara importncia relativa de riscos, doenas e danos sade nas populaes entre diferen-tes perodos de tempo e entre localidades distintas, facilitando a identificao de ne-cessidades e prioridades na sade e orientando a gesto sanitria. No entanto, quandocomparamos duas ou mais populaes devemos ter sempre presente que existem outras


49/98



caractersticas prprias de cada populao que poderiam explicar as diferenas que ob-servamos. Por exemplo, a diferena entre as taxas de mortalidade de duas populaespode estar distorcida pelas prprias diferenas na distribuio de idade ou na distribui-o dos bitos em distintas idades em cada populao e, portanto, levar-nos a concluseserradas. Isso pode ser evitado com o uso de tcnica depadronizao ou ajuste de taxas.


50/98



Exerccio.32

Os seguintes dados correspondem a duas localidades latino-americanas, as que denomi-naremos A e B, em um ano determinado.

Tabela.38. Populao e mortalidade em duas localidades latino-americanas

Dados.bsicosLocalidade

A B

Populao total 10320 76311

Nmero de nascidos vivos 850 1226

Populao menor de 5 anos 3350 6901

bitos em menores de 1 ano 105 10

bitos em menores de 1 ano por infeces 32 4

bitos em menores de 5 anos 161 12

bitos em menores de 5 anos por diarria 36 0

Calcule:

Indicadores.de.SadeLocalidade

A B

a) a taxa de mortalidade em menores de 5 anos (por 1000)

b) a taxa de mortalidade infantil (por 1000)

c) a taxa de mortalidade por diarria em menores de 5 anos (por 1000)

d) a taxa de mortalidade por infeces em menores de 1 ano (por 1000)

e) O que se observa ao comparar as localidades A e B?


51/98



Exerccio.33

Pergunta1.Que denominador deve ser usado para o clculo das seguintes medidas?

a) A incidncia acumulada de dengue hemorrgico no pas X em 2000.

________________________________________________________

b) A incidncia acumulada de pneumonia nos escolares da Provncia Yem 2001.

________________________________________________________

Pergunta2. Em uma ilha do Caribe a letalidade por febre tifide de 5%. Durante o ano2000, ocorreram 40 bitos por essa doena. Quantos casos de febre tifideocorreram nessa comunidade insular em dito ano?

__________________________________________________________

__________________________________________________________

__________________________________________________________

Pergunta3. Uma medida de incidncia, usualmente expressa em porcentagem e que se

refere a populaes especficas, em perodos de tempo limitados, como porexemplo, epidemias, denominada:

a) Prevalncia. b) Taxa ajustada. c) Taxa de letalidade. d) Taxa de ataque. e) Taxa de mortalidade.


52/98



Pergunta4.Analise o seguinte quadro e de acordo com a informao apresentada, re-solva os pontos considerados a seguir:

Tabela.39.. bitos por grupo de idade e populao

Faixa.etria(anos)

bitos(nmero)

Populao

Menores de 1 285 12681

1 4 251 49002

5 24 274 201820

25 44 408 116538

45 64 576 51356

65 e mais 1076 18603

Total 2870 450000

a) A taxa de mortalidade (por 100.000) para o grupo de idade de 1 a 4 anos

________________________________________________________

b) A taxa de mortalidade (por 100.000) para o grupo de idade de 65 e maisanos.

________________________________________________________

c) A taxa de mortalidade (por 100.000) para o grupo de 25 a 44 anos.

________________________________________________________

d) Comente os resultados em relao magnitude da mortalidade nos gru-pos de idade. Considere que esses resultados so tpicos de qualquerpopulao.

________________________________________________________

________________________________________________________

________________________________________________________


53/98



Pergunta5.Vinte e seis casos de tuberculose foram diagnosticados na Cidade Alta en-tre 1 de janeiro e 30 de junho de 2000. O total de casos de tuberculose ati-

vos em 30 de junho era de 264. A populao de Cidade Alta era de 183.000habitantes.

a) Qual foi a incidncia de tuberculose na Cidade Alta no perodo entre 1de janeiro e 30 de junho?

(a) 7,6 casos novos por 100.000 habitantes. (b) 14,2 casos novos por 100.000 habitantes. (c) 27,3 casos novos por 10.000 habitantes. (d) 78,7 casos novos por 100.000 habitantes. (e) 144,3 casos novos por 10.000 habitantes.

b) Qual foi a prevalncia de tuberculose na Cidade Alta em 30 de junho de2000?

(a) 14,2 casos por 100.000 habitantes. (b) 144,3 casos por 100.000 habitantes. (c) 158,5 casos por 10.000 habitantes. (d) 290,0 casos por 10.000 habitantes. (e) 85,2 casos por 100.000 habitantes.

c) Descreva e explique as diferenas nos valores obtidos sobre prevaln-cia e incidncia de tuberculose encontradas e indique o uso adequado

de cada uma dessas medidas epidemiolgicas. Existe semelhana dessamorbidade por tuberculose com a de sua rea de sade?

________________________________________________________

________________________________________________________

________________________________________________________


54/98



Pergunta6.No terceiro domingo de fevereiro de 2001, comemorou-se, em uma comu-nidade de 462 habitantes, um baile de carnaval ao qual assistiram 287 pes-soas. Nas duas ltimas semanas de maro, o centro de sade local atendeua 79 pessoas que foram atendidas por prurido intenso e erupo cutneapapulovesicular. Setenta e seis delas tinham assistido ao baile. Dos 161 ho-mens participantes desse evento social, 53 adoeceram. A maioria (68,3%)dos participantes do baile tinham entre 20 e 39 anos de idade; nesse grupoencontrava-se o 82,9% dos doentes. Calcule:

a) A taxa de ataque nos participantes da festa.

b) A taxa de ataque nos homens.

c) A taxa de ataque nas mulheres.

d) A taxa de ataque no grupo de 20 a 39 anos de idade.

e) Que interpretao voc daria a esses resultados?

Pergunta7.Examine a tabela 3.10 e resolva as questes a, b e c:

Tabela.310. Nmero de casos por grupo de idade e populao

Coluna.1...aixa.etria.(anos)

Coluna.2..casos.(N)

Coluna.3.populao

Coluna.4 Coluna.5

Menores de 5 3 48 14,3 6,3

5 19 6 17 28,6 35,3

20 39 5 23 23,8 21,7

40 e mais 7 109 33,3 6,4

Total 21 197 100,0 10,7

a) Os nmeros na Coluna 4 representam:

(a) A distribuio proporcional da populao por idade. (b) As taxas de ataque por idade.


55/98



(c) A distribuio proporcional dos casos por idade. (d) As taxas de mortalidade por idade. (e) Nenhuma das anteriores.

b) Os nmeros na Coluna 5 representam:

(a) A distribuio proporcional da populao por idade. (b) As taxas de ataque por idade. (c) A distribuio proporcional dos casos por idade. (d) As taxas de mortalidade por idade. (e) Nenhuma das anteriores.

c) Comente brevemente a informao apresentada na Tabela 3.10.

________________________________________________________

________________________________________________________

________________________________________________________

Pergunta8.O programa de Ateno Integrada s Doenas Prevalentes na Infncia(AIDPI) de um centro de sade afirmou que o tempo de durao de todosos casos de pneumonia em crianas de 5 a 9 anos de idade atendidos nosltimos dois meses foi 9, 7, 11, 9, 8, 4, 6, 12, 6, 8, 8, e 5 dias. Usando essainformao, calcule:

a) A moda

________________________________________________________

b) A mediana

________________________________________________________

c) A mdia

________________________________________________________

d) A amplitude

________________________________________________________


56/98



e) O desvio-padro

________________________________________________________

f) No quadro reservado a seguir, represente a distribuio da varivel deinteresse, usando um grfico apropriado.

g) Comente os resultados observados com referncia a essa distribuio.

________________________________________________________

________________________________________________________


57/98



Exerccio.34

O nvel intermedirio do sistema de sade da Nicargua, no istmo centro-americano,compreende 17 Sistemas Locais de Ateno Integral de Sade (SILAIS), que correspon-dem aos 15 departamentos e 2 regies autnomas em que se divide geopoliticamente opas. No incio de 1999, houve um surto de rubola de alcance nacional, entrando emoperao um sistema de vigilncia ativa intensificada que permitiu estabelecer medidasoportunas para o controle da doena. Nesse exerccio, descreve-se a situao observadano SILAIS Len, localizada na regio ocidental do pas, e que compreende 10 munic-pios. A Tabela 3.11 contm dados sobre os 130 casos confirmados de rubola ocorridosem Len entre as semanas epidemiolgicas (S.E.) 4 e 33 de 1999. As tabelas 3.12a, 3.12be 3.13 apresentam dados adicionais relevantes para a caracterizao da situao epide-miolgica.

Pergunta1.Quais foram as caractersticas epidemiolgicas mais relevantes do surto derubola no SILAIS Len, Nicargua, em 1999? Caracterize a epidemia con-forme:

a) idade e sexo dos atingidos;

b) sua distribuio geogrfica; e,

c) sua distribuio no tempo.

Para isso:

Complete as tabelas 3.12a, 3.12b e 3.13. Calcule as taxas correspondentes usando as tabelas e o mapa (Figura

3.3). Complete o Grfico 3.9.


58/98



Figura.33. Mapa do SILAIS Len, Nicargua

100 100 2000

Fonte: Programa Especial de Anlise de Sade (SHA) e Programa Ampliado de Imunizaes (OPAS)

Leon

Quezalguaque

Telica

MalpaisilloEl Jicaral

Santa Rosa

El Sauce

Achuapa

La Paz Centro

Nicargua

Isla Momotombito

Nagarote Leon


59/98



Tabela.311. Ocorrncia de casos de rubola; SILAIS Len, 1999

N Sexo Idade.(anos) Municpio Data.de.incio SE*

1 F 7 Len 26-Jan 4

2 F 6 Len 31-Jan 5

3 F 28 Len 5-Fev 5

4 F 15 Len 6-Fev 5

5 F 28 Len 7-Fev 6

6 F 4 Len 11-Fev 6

7 F 13 Len 16-Fev 7

8 F 4 Len 21-Fev 8

9 F 11 Nagarote 8-Mar 10

10 M 5 Len 11-Mar 10

11 F 28 Len 13-Mar 10

12 F 4 Len 14-Mar 11

13 F 29 Len 18-Mar 11

14 M 1 Len 20-Mar 11

15 M 24 Len 21-Mar 12

16 F 4 Len 22-Mar 12

17 F 11 Len 22-Mar 12

18 M 24 Quezalguaque 23-Mar 12

19 F 9 Len 25-Mar 12

20 F 3 Len 29-Mar 13

21 M 4 Len 29-Mar 13

22 F 8 Len 4-Abr 14

23 M 3 Len 6-Abr 14

24 F 34 Telica 6-Abr 14

25 M 7 Len 8-Abr 1426 F 20 Telica 8-Abr 14

27 F 6 Len 9-Abr 14

28 F 7 Len 9-Abr 14

29 F 10 Len 10-Abr 14

30 M 13 Len 11-Abr 15

31 F 9 Len 12-Abr 15

32 M 7 Len 13-Abr 15

33 F 6 Len 14-Abr 15

34 M 12 Telica 14-Abr 15

35 F 10 Len 16-Abr 15

36 F 24 Len 16-Abr 15

37 F 4 Len 17-Abr 1538 M 5 Len 17-Abr 15


40 M 3 Malpaisillo 18-Abr 16

41 M 7 Len 19-Abr 16

42 F 12 Malpaisillo 19-Abr 16


60/98




43 F 26 Len 19-Abr 16

44 F 12 Len 20-Abr 16


46 F 11 Len 21-Abr 1647 F 17 Achuapa 21-Abr 16


49 F 12 Len 22-Abr 16


51 M 6 Len 23-Abr 16

52 F 10 Len 23-Abr 16


54 M 10 Telica 26-Abr 17

55 F 30 Len 26-Abr 17


57 F 15 Len 27-Abr 17

58 M 10 Malpaisillo 1-Mai 1759 F 9 Achuapa 2-Mai 18

60 F 10 Achuapa 2-Mai 18

61 F 6 Len 3-Mai 18

62 F 26 Telica 4-Mai 18

63 F 17 Malpaisillo 7-Mai 18

64 F 19 Achuapa 8-Mai 18

65 F 16 Len 10-Mai 19

66 F 11 Len 11-Mai 19

67 F 22 Len 11-Mai 19

68 F 29 Len 14-Mai 19

69 M 22 Len 16-Mai 20

70 M 9 Len 17-Mai 20

71 M 7 Len 19-Mai 20

72 M 5 Len 20-Mai 20

73 M 22 Len 20-Mai 20

74 M 4 Len 21-Mai 20

75 F 5 Len 21-Mai 20

76 F 20 Len 22-Mai 20

77 M 1 Len 24-Mai 21

78 F 7 Nagarote 24-Mai 21

79 M 1 Len 26-Mai 21

80 M 4 Malpaisillo 26-Mai 21

81 M 13 Len 27-Mai 21

82 M 5 Len 28-Mai 21

83 F 17 Len 28-Mai 21

84 F 4 Len 30-Mai 22

85 F 15 Len 1-Jun 22

86 F 5 Nagarote 2-Jun 22

87 F 17 Telica 4-Jun 22


61/98




88 M 4 Len 5-Jun 22

89 F 20 Len 6-Jun 23

90 F 5 Len 7-Jun 23

91 M 8 Len 10-Jun 2392 F 10 Len 11-Jun 23

93 F 10 Len 12-Jun 23

94 F 9 Len 15-Jun 24

95 F 5 Len 16-Jun 24

96 F 31 Len 18-Jun 24

97 F 36 Len 18-Jun 24

98 M 8 El Jicaral 20-Jun 25

99 F 12 Len 21-Jun 25

100 F 8 Len 22-Jun 25


102 M 10 Len 22-Jun 25

103 F 6 Len 24-Jun 25104 M 13 El Jicaral 24-Jun 25


106 F 15 Santa Rosa 29-Jun 26

107 F 4 Len 30-Jun 26

108 F 8 Len 1-Jul 26

109 M 7 Santa Rosa 2-Jul 26

110 F 9 Len 3-Jul 26

111 F 10 Malpaisillo 3-Jul 26

112 F 11 Malpaisillo 5-Jul 27

113 F 7 Telica 7-Jul 27

114 F 14 Len 7-Jul 27

115 F 9 Nagarote 11-Jul 28

116 M 28 Len 11-Jul 28

117 M 14 L

trabalho de epidemio

Documents