Excesso de mortalidade durante a pandemia de COVID-19: disparidades regionais e fatores socioeconômicos

Abstract

A Pandemia de Covid-19 foi um dos maiores desafios deste século. As consequências deste período não agravaram somente os índices de mortalidade em escala global, como desafiaram os sistemas de vigilância em saúde dos países. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS) já foram notificadas no mundo mais de sete milhões de mortes por Covid-19 até maio do ano de 2024. O Brasil é o segundo país mais afetado em números absolutos, com mais de 702 mil mortes, atrás dos Estados Unidos da América (USA), com 1,2 milhão de mortes. Contudo, é possível que essas estatísticas não reflitam a realidade nos índices de mortalidade durante este período. Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi estimar o excesso de mortalidade durante a pandemia de Covid-19 e sua associação com indicadores socioeconômicos. Foram produzidos dois artigos: o primeiro artigo incluiu os 5570 municípios brasileiros e compreendeu os anos de 2020 e 2022 e o segundo artigo incluiu os 35 países da região das Américas (estados membros segundo o estatuto do Conselho Permanente das Organizações dos Estados Americanos – OEA) e compreendeu os anos de 2020 e 2021. Tratase de um estudo ecológico de séries temporais baseado em dados secundários. Os dados utilizados neste estudo foram extraídos do Departamento de Informática do SUS (DATASUS); painel de monitoramento Covid-19 do Ministério da Saúde; Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA); Instituto Brasileiro de Geografia e estatística (IBGE); painel Covid da OMS e plataforma de dados do Banco Mundial. O excesso de mortalidade foi definido como a diferença entre as mortes observadas e as esperadas. O percentual de excesso de mortalidade em relação às mortes esperadas foi denominado de Pscore. As variáveis socioeconômicas incluídas foram: PIB per capita; IDH e Gasto per capita em saúde. As análises foram realizadas através do programa estatístico STATA 14.0. Foram utilizados os seguintes testes: regressão de Prais-Winsten para estimar as mortes esperadas; coeficiente de correlação de Spearman; test t e anova. Os resultados dos dois artigos mostraram que houve excesso de mortalidade no Brasil e na região das Américas, indicando diferenças regionais na distribuição desse excesso, além da associação com indicadores socioeconômicos.

The COVID-19 pandemic has been one of the greatest challenges of this century. The consequences of this period have not only worsened mortality rates on a global scale, but have also challenged countries' health surveillance systems. According to the World Health Organization (WHO), more than seven million deaths from COVID-19 have already been reported worldwide by May 2024. Brazil is the second most affected country in absolute numbers, with more than 702 thousand deaths, behind the United States of America (USA), with 1.2 million deaths. However, it is possible that these statistics do not reflect the reality of mortality rates during this period. In this context, the objective of this study was to estimate excess mortality during the COVID-19 pandemic and its association with socioeconomic indicators. Two articles were produced: the first article included the 5,570 Brazilian municipalities and covered the years 2020 and 2022, and the second article included the 35 countries of the Americas region (member states according to the statute of the Permanent Council of the Organization of American States - OAS) and covered the years 2020 and 2021. This is an ecological time series study based on secondary data. The data used in this study were extracted from the SUS Information Technology Department (DATASUS); the Ministry of Health's COVID-19 monitoring panel; the Institute of Applied Economic Research (IPEA); the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE); the WHO COVID panel; and the World Bank data platform. Excess mortality was defined as the difference between observed and expected deaths. The percentage of excess mortality in relation to expected deaths was called Pscore. The socioeconomic variables included were: GDP per capita; HDI; and per capita health expenditure. The analyses were performed using the statistical program STATA 14.0. The following tests were used: Prais-Winsten regression to estimate expected deaths; Spearman's correlation coefficient; t-test and anova. The results of both articles showed that there was excess mortality in Brazil and in the Americas region, indicating regional differences in the distribution of this excess, in addition to the association with socioeconomic indicators.