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Mortalidade Adulta nos Paises em Desenvolvimento: desafios metodológicos. Bernardo Lanza Queiroz CEDEPLAR/UFMG 24/05/2007. Introdução. Apenas 7% das mortes em países em desenvolvimento ocorrem em países com registro completo de dados (Ken Hill, 2006);

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Presentation Transcript
mortalidade adulta nos paises em desenvolvimento desafios metodol gicos

Mortalidade Adulta nos Paises em Desenvolvimento: desafios metodológicos

Bernardo Lanza Queiroz

CEDEPLAR/UFMG

24/05/2007

introdu o
Introdução
  • Apenas 7% das mortes em países em desenvolvimento ocorrem em países com registro completo de dados (Ken Hill, 2006);
  • Se usarmos os métodos tradicionais provavelmente teremos uma estimativa viesada da esperança de vida;
  • Dessa forma, métodos não convencionais são necessários para estimar a mortalidade;
  • Métodos muito usados para mortalidade adulta e de idosos (ou jovem idosos);
introdu o3
Introdução
  • Duas grandes estratégias:
    • 1) Nos censos e pesquisas domiciliares perguntar sobre a sobrevivência de parentes próximos (pais, irmãos);
    • 2) Estimar o grau de cobertura dos registros de óbitos (ou dados de censo para óbitos recentes) e ajustar a curva de mortalidade:
      • Preston-Coale (Preston et al, 1980)
      • Brass Growth Balance (Brass, 1975)
      • General Growth Balance (Hill, 1987)
      • Benneth-Horiuchi (Benneth & Horiuchi, 1981)
estrat gia 1 rela o de parentesco
Estratégia 1: Relação de Parentesco
  • Não é muito útil para analisar a mortalidade dos idosos (e adultos):
    • Dúvidas quanto a qualidade das informações;
    • Sobrevivência de pais é uma média da sobrevivência em diferentes idades;
    • História de irmão são, normalmente, limitadas às mulheres em idade reprodutiva (DHS)
  • Mas pode ser incluída, facilmente, nos censos e pesquisas domiciliares (eg. PNAD, DHS, etc.)
estrat gia 2 avalia o do grau de cobertura
Estratégia 2: Avaliação do Grau de Cobertura
  • Relações demográficas ligam padrões etários de uma população e mortes;
  • Usando alguns pressupostos básicos (e em alguns casos fortes) permitem avaliação e correção dos dados;
  • Podem ser aplicados para qualquer distribuição de idade (de registro civil, pesquisas domiciliares e censos);
  • Muito usados em diversas pesquisas no Cedeplar e em outros países.
algumas palavras de cuidado
Algumas Palavras de Cuidado
  • Não se esqueçam que problemas ainda podem permanecer:
    • Registro vital incompleto
    • Baixa qualidade de dados censitários
    • Problemas de declaração de idade
  • Mas estimativas de mortalidade adulta e de idosos são importantes:
    • Com o envelhecimento da população:
      • Importante para fazer projeções;
      • Aumento do grau de morbidade entre os idosos;
      • Emergência de novas doenças (eg. AIDS/SIDA)
m todos de distribui o dos bitos
Métodos de Distribuição dos Óbitos
  • Os métodos que comparam a distribuição dos mortos por idade com a distribuição dos vivos são atrativos:
    • Possibilitam estimar o padrão etário da mortalidade;
    • Tem um período de referência claro;
    • Usam dados existentes.
  • Mas (não se esqueçam):
    • Necessidade de pressupostos fortes (mais sobre isso depois);
    • Não há uma idéia certa sobre o grau de sensibilidade dos pressupostos (algumas ilustrações mais tarde).
preston coale
Preston & Coale
  • Pressupostos Básicos:
    • População Estável: taxas de fecundidade e mortalidade constantes por um longo período (taxa de crescimento constante para todas as idades, mesma taxa se aplica aos óbitos e nascimentos);
    • População Fechada ou com migração líquida muito pequena;
    • Grau de cobertura é o mesmo em todas as idades (mas não necessariamente 100%).
preston coale9
Preston & Coale
  • Idéia Inicial é bem intuitiva:
    • Suponha uma população fechada com 1000 pessoas de idade exata 15, e podemos acompanhá-los até que o último morra. Assim, teremos contado 1000 mortes.
    • Ou seja, a população de 15 anos hoje, num tempo futuro representará o número de óbitos de pessoas com mais de 15 anos, contados a partir de hoje.
    • Se houver sub-registro para esta coorte os dados coletados no registro civil será menor do que o que obteremos acompanhando a coorte.
preston coale10
Preston & Coale
  • Como assumimos uma população estável, temos uma relação precisa entre o número de óbitos hoje e o tamanho da população;
  • 1) As pessoas com idade x, hoje, são os sobreviventes dos nascimentos ocorridos x anos atrás:

N(x) = be-rx

preston coale11
Preston & Coale
  • 2) Logo, o número de pessoas hoje vai ser diferente do número de mortes hoje das pessoas de idade x pelo fator e-rx
  • Ou seja,
preston coale12
Preston & Coale
  • Em outras palavras, estimamos o número de óbitos através dos dados correntes. Para isso, derivamos o número de pessoas, em idade x, dessa população a partir dos óbitos;
  • Ou seja,
slide13
Onde:
  • = número de pessoas com idade x numa população estável que é igual ao número de óbitos esperados de pessoas com idade x ou acima de x.
  • Da = número de óbitos por idade a (igual ou maior que x) correntes
  • r(a-x) = taxa de crescimento intrínseco.
para calcular o sub registro
Para Calcular o Sub-registro
  • onde Nx é a população observada à idade exata x , mede portanto o subregistro de óbitos.
growth balance original brass
Growth Balance Original (Brass)
  • Pressupostos:
    • População Fechada
    • População Estavel
    • Cobertura de óbitos não varia com a idade
    • Cobertura da população não varia com a idade
    • Bons registro de idade para a população e óbitos
growth balance original brass16
Growth Balance Original (Brass)
  • Idéia Básica:
    • O modelo é derivado da equação geral da demografia (P2 = P1 + B – D)
    • A taxa de mudança da população em dois pontos do tempo é igual a diferença entre as taxas de entrada e as taxas de saída durante esse intervalo (Brass, 1975; Hill, 1987);
    • Em uma população fechada (ou com fluxo migratório pequeno) as entradas são os nascimentos e as saídas são os óbitos;
growth balance original brass17
Growth Balance Original (Brass)
  • Em termos de taxas temos:

e(a+) - r(a+) = d(a+)

  • Onde:
  • e(a+) = N(a)/N(a+) ,
  • r(a+) é a taxa de crescimento da população com idade x+,
  • d(a+) = D(a+)/N(a+)
  • Se podemos estimar e(a+) e r(a+) da distribuição etária da população, a diferenças entre elas nos dá um cheque de consistência para d(a+).
growth balance original brass18
Growth Balance Original (Brass)
  • Mas se houver sub-registro, temos que:

D(a+) = C * Do*(a+)

  • podemos substituir C por uma constante K, onde K = 1/C;
  • Assim temos:

Nx / N x+ = r + K * [D(x+)/N(x+)]

growth balance original brass19
Growth Balance Original (Brass)

Nx / N x+ = r + K * [D(x+)/N(x+)]

  • Nx / N x+ = taxa de natalidade
  • [D(x+)/N(x+)] = taxa de mortalidade
  • r = taxa de crescimento da população
growth balance original brass20
Growth Balance Original (Brass)

Nx / N x+ = r + K * [D(x+)/N(x+)]

  • Ou seja, temos uma relação linear . K é a inclinação das linhas definidas pelos pontos {[D(x+)/N(x+)], Nx / N x+ };
  • Ao usarmos a população acumulada podemos reduzir possíveis erros na declaração das idades;
  • Além disso, o gráfico de diagnóstico pode nos dar uma boa idéia do que está acontecendo com os dados.
general growth balance hill 1987 benneth horiuchi

General Growth Balance (Hill, 1987) & Benneth-Horiuchi

Rápida Introdução e Avaliação da Sensibilidade à relaxamento dos pressupostos

pressupostos dos metodos
Pressupostos dos Metodos
  • População fechada;
  • Grau de cobertura dos óbitos não varia com a idade;
  • Grau de cobertura da população não varia com a idade;
  • Declaração de idade dos óbitos e da população e boa.
general growth balance
General Growth Balance
  • A Equação Clássica da Demografia mostra:
  • Taxa de Crescimento = Taxa de Entrada – Taxa de Saída
  • Também é verdade para segmentos de idade:
  • Taxa de Crescimento(x+) = Taxa de Entrada (x+) – Taxa de Saída (x+)
  • Re-arranjando:
  • Taxa de Entrada(x+) – Taxa de Crescimento(x+) = Taxa de Saída(x+)
slide26

Taxa de Entrada(x+) – Taxa de Crescimento(x+) = Taxa de Saída(x+)

Na ausência de migração (líquida) (pressuposto #1), Entradas(x) são nascimentos, Saídas(x+) são óbitos.

Se as mortes tem grau de cobertura c (em relação à população) em todas as idades (pressuposto #2)

Taxa de Saída(x+) = (1/c)Taxa de Entrada observada(x+), logo

Taxa de Entrada(x+) – Taxa de Crescimento(x+) = (1/c)Taxa de Saída obs(x+)

Se as Taxas de Entrada (x+) e as Taxas de Crescimento (x+) podem ser estimada a partir da população para todas as idades x, um gráfico da diferença deve ter inclinação (1/c).

Se a Taxa de Crescimento (x+) estiver distorcida por uma mudança na cobertura dos censos em todas as idades(pressuposto #3), o gráfico vai ter um intercepto diferente de zero (erro constante na taxa).

formalizando
Formalizando
  • Os resíduos das estimativas de taxa de mortalidade devem ser linearmente relacionados as taxas observadas;
  • A inclinação da reta e igual ao inverso do grau de cobertura dos óbitos, e o intercepto e uma função das mudanças do grau de cobertura dos censos.
synthetic extinct generations benneth horiuchi
Synthetic Extinct Generations (Benneth-Horiuchi)
  • Mesmos dados necessários para o Growth Balance;
  • Mesmos pressupostos do Growth Balance;
  • Usa as taxas especificas de crescimento acima de uma idade x para converter o número de óbitos das idades x + em uma estimativa da população em idade x;
  • O grau de cobertura é estimado como a razão da população estimada (acima) com a população observada na idade x.
formalizando29
Formalizando
  • Ou seja, a população na idade a e estimada a partir dos óbitos acima dessa idade ajustadas pelo somatório das taxas de crescimento que incorporam a historia demográfica da população em estudo.
sem erros 45q15 0 309
Sem erros: 45q15: 0.309

General Growth Balance:

Synthetic Extinct Generations (BH):

Intercepto: 0.0001 Inclinação: 0.996 45q15 (aj.): 0.308

Média 15 to 55: 1.000

45q15 (ajus.): 0.309

omiss o de mortes em 20 45q15 obs 0 256
Omissão de mortes em 20%45q15 (obs): 0.256

Growth Balance:

Synthetic Extinct Generations:

Intercepto: 0.0001 Inclin.: 1.245

45q15 (ajus): 0.308

Média 15 to 55: 0.800

45q15 (ajust): 0.309

queda de 2 na cobertura do primeiro para o segundo censo 45q15 obs 0 312
Queda de 2% na cobertura do primeiro para o segundo censo45q15 (obs): 0.312

Synthetic Extinct Generations:

Growth Balance:

Intercepto: 0.0042 Incl.: 0.986 45q15 (ajus): 0.308

Média 15 to 55: 0.881

45q15 (ajust): 0.345

slide34

d) Sem erros, Emigração 5 por 1,000 45q15 (obs): 0.309

Growth Balance:

Synthetic Extinct Generations:

Intercepto: 0.0064 Incl.: 0.942

45q15 (adj): 0.294

Média 15 to 55: 0.842

45q15 (adj): 0.355

erro de declara o de idade popula o bitos sem omiss o 45q15 obs 0 313
Erro de Declaração de Idade, População & Óbitos, sem omissão: 45q15 (obs): 0.313

Growth Balance:

Synthetic Extinct Generations:

Intercepto: 0.0003 Incli.: 0.912

45q15 (adj): 0.290

Média 15 to 55: 1.044

45q15 (adj.): 0.302

conclus o
Conclusão
  • As simulações sugerem::
  • O ajuste do GGB para as idades 15 a 55 e 15 a 75 são próximos;
  • SEG (BH) é mais sensível a mudança no grau de cobertura dos censos (queda de 2% decline resulta no 45q15 sobre-estimado de 12%)
  • SEG (BH) é sensível para emigração (emigração de 5 por 1,000 sobre-estima 45q15 em 15% versus sub-estimação de 5% do GGB)
  • GGB é mais sensível a erros de declaração de idade (GGB sub-estima em 6%, SEG em 2%)
  • GGB is mais sensível a maiores mudanças na cobertura dos dados (sub-enumeração de 20% por idade, sub-estima a mortalidade em 13%)
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Se o GGB é melhor para estimar mudanças no grau de cobertura dos censos e mais “robusto” para migração liquida, e SEG (BH) é mais “robusto” para erros de declaração de idade, será que uma estratégia combinada faz sentido?

  • Aplicar GGB para estimar mudanças no grau de cobertura dos censos;
  • Ajustar os censos para consistência, e depois aplicar o SEG (BH)