RESUMO
Objective: to propose a method for improving mortality estimates from non-communicable chronic diseases (NCD), including the redistribution of garbage causes in the municipalities of Brazil. Methods: Information Mortality System (SIM) data was used in the three-year periods from 2010 to 2012 and 2015 to 2017, with comparison of age standardized rates before and after correction of NCDs (cardiovascular, chronic respiratory, diabetes and neoplasms). The treatment for data correction included missing data, under-registration and causes of garbage redistribution (CG). The trienniums and Bayesian method were used to estimate mortality rates by improving the fluctuation caused by small numbers at the municipal level. Results: The CG redistribution stage showed greater weight in the corrections, about 40% in 2000 and about 20% from 2007, with stabilization from this year.. Throughout the historical series, the quality of information on causes of death has improved in Brazil, with heterogeneous results being observed among the municipalities. Conclusions: methodological studies that propose the correction and improvement of the SIM are essential for monitoring the mortality rates due to NCDs at regional levels. The methodological proposal applied, for the first time in real data from Brazilian municipalities, is challenging and deserves further improvements. Despite the improvement in the data, the use of rates with raw data is not recommended, as the treatment in the data, the method used in this study for the treatment of raw data showed a great impact on the final estimates.
Objetivo: propor método para melhoria das estimativas de mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis (DCNT), incluindo a redistribuição de causas garbage nos municípios Brasileiros. Métodos: foram utilizados os dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) nos triênios de 2010-2012 e 2015-2017, comparadas com as taxas padronizadas por idade, antes e após correção das DCNT (cardiovasculares, respiratória crônicas, diabetes e neoplasias). O tratamento para correção dos dados abordou dados faltantes, sub-registro e redistribuição de causas garbage (CG). Foram utilizados triênios e método bayesiano para estimar as taxas de mortalidade diminuindo o efeito da flutuação provocada pelos pequenos números no nível municipal. Resultados: a etapa de redistribuição CG mostrou maior peso nas correções, cerca de 40% em 2000 e cerca de 20% a partir de 2007, com estabilização a partir deste ano. Ao longo da série histórica a qualidade da informação sobre causas de morte melhorou no Brasil, sendo observados resultados heterogêneos nos municípios. Observou-se clusters com as maiores proporções de correção nas regiões Nordeste e Norte. O diabetes foi a causa com maior proporção de acréscimo (mais de 40% em 2000). Conclusões: estudos metodológicos que propõem correção e melhoria do SIM são essenciais para o monitoramento das taxas de mortalidade por DCNT em níveis regionais. A proposta metodológica aplicada, pela primeira vez em dados reais de municípios brasileiros, é desafiadora e merece maiores aprimoramentos. Apesar da melhora nos dados, o método utilizado neste estudo para o tratamento dos dados brutos mostrou um grande impacto nas estimativas finais.
RESUMO
Objective: To describe IHME projections for the COVID-19 pandemic in Brazil and its states and discuss their accuracy and implications for different scenarios. Methods: We describe and estimate the accuracy of these predictions for Brazil by comparing them with the ensuing reported cumulative deaths. Results: The pandemic is projected to cause 192,511 deaths by December 1, 2020. Continued relaxation of mandated physical isolation despite rising deaths could cause >63,000 additional deaths, while rapid increase in mask use could reduce the projected death toll by ~25,000. Several states will likely be obliged to reinstitute mandated restrictions. Differences between IHME projections up to 6 weeks and recorded deaths ranged from -11% to 48% for Brazil. Conclusion: IHME short to medium term projections of deaths provide sufficiently accurate information to inform health planners, elected officials, and society. They suggest a prolonged pandemic course, with major mortality and probable necessity of renewed restrictions.
Objetivo: Describir las proyecciones del IHME para COVID-19 en Brasil y sus estados y discutir la precisión y las implicaciones en diferentes escenarios. Métodos: Describimos y estimamos la precisión de las previsiones para Brasil, comparándolos con las muertes acumuladas observadas. Resultados: La proyección predice 192.511 muertes por la pandemia al 1 de diciembre de 2020. La relajación continua del aislamiento físico obligatorio, a pesar del continuo aumento de muertes, puede causar >63.000 muertes adicionales; el rápido aumento en el uso de mascarillas puede reducir el número a ~25.000. Es posible que varios estados deban restablecer las restricciones. Las diferencias entre las proyecciones del IHME hasta las 6 semanas y las muertes registradas oscilaron entre -11% y 48% para Brasil. Conclusiones: Las proyecciones de corto a mediano plazo del IHME brindan información válida para informar a los administradores de salud, oficiales electos y la sociedad. Sugieren un curso prolongado, alta mortalidad y probablemente nuevas restricciones.
Objetivo: Descrever as projeções do IHME para a COVID-19 no Brasil e seus estados e discutir acurácia e implicações em diferentes cenários. Métodos: Descrevemos e estimamos a acurácia das previsões para o Brasil, comparando-as com as mortes cumulativas observadas. Resultados: A projeção prevê 192.511 mortes causadas pela pandemia até 1 de dezembro de 2020. O relaxamento continuado do isolamento físico obrigatório, apesar do aumento continuado dos óbitos, pode causar >63.000 mortes adicionais; o rápido aumento no uso de máscara pode reduzir o número para ~25.000. Vários estados poderão ter que reinstituir restrições. As diferenças entre as projeções do IHME até 6 semanas e as mortes registradas variaram de -11% a 48% para o Brasil. Conclusões: As projeções de curto a médio prazo do IHME fornecem informações válidas para informar os gestores de saúde, autoridades eleitas e a sociedade em geral. Elas sugerem curso prolongado, grande mortalidade e prováveis novas restrições.
