Modelos de regressão ecológica: uma aplicação em doença isquêmica do coração: Rio de Janeiro 1991

Abstract

Análise espacial é o estudo quantitativo de fenômenos localizados no espaço geográfico. A unidade de coleta e de análise da informação define a capacidade de diferenciar áreas, por isto a escolha da unidade afeta a variabilidade dos indicadores em estudo podendo alterar de forma substancial os resultados. Além disso a existência de relações espaciais  tendência e autocorrelação  afeta as associações buscadas em modelos ecológicos de regressão. Neste estudo analisamos a relação entre a taxa de mortalidade por doença isquêmica do coração (DIC) na população de 30 a 70 anos e indicadores socioeconômicos, nos 153 bairros do Rio de Janeiro em 1991. Os indicadores utilizados foram: proporção de casas (construções unifamiliares), proporção de domicílios alugados, proporção de domicílios ligados à rede geral de água, proporção de domicílios ligados à rede de esgoto, proporção de domicílios com coleta regular de lixo, proporção de chefes de domicílio com 1º grau completo ou mais, proporção de população alfabetizada, proporção de chefes de domicílio com renda inferior a dois salários mínimos, proporção de chefes de domicílio com renda superior a quinze salários mínimos, proporção setores de favelados em cada bairro e proporção de população entre 60 e 70 anos no grupo populacional de 30 a 70 anos. Utilizaram-se os seguintes métodos estatísticos: classificação multivariada (K-means), teste de autocorrelação espacial pelo Índice de Moran, regressão linear múltipla, modelo de regressão espacial com erros correlacionados e modelo aditivo generalizado para detecção de tendência espacial. Para criar perfis socioeconômicos foi feita classificação multivariada utilizando como unidade de análise os 6.259 setores censitários, que gerou quatro grupos. Foram usadas as variáveis: proporção de casas, de domicílios alugados, ligados à rede de esgoto, proporção de chefes de domicílio com 1º grau completo ou mais, com renda inferior a dois salários mínimos e com renda superior a quinze salários mínimos. O Índice de Moran indica presença de autocorrelação e/ou tendência espacial nos indicadores, tanto na escala de bairros como para setores censitários, usualmente maior nestes. Nos modelos de regressão ajustados (linear simples, espacial com e sem tendência), as variáveis significativas foram: proporção de população idosa (positivamente correlacionada), proporção de chefes de domicílio com renda inferior a dois salários mínimos (positivamente correlacionada), proporção de chefes de domicílio com 1º grau completo ou mais (positivamente correlacionada) e proporção de chefes de domicílio com renda superior a quinze salários mínimos (negativamente correlacionada). Como quase todas as variáveis apresentam não estacionariedade de primeira ordem, a regressão espacial foi refeita tendo por base os resíduos do modelo aditivo com alisamento por regressão linear local ponderada (Loess). Os modelos estimados, controlando pela proporção de população idosa, apontam todos na mesma direção, embora com diferenças nos parâmetros estimados. A taxa mortalidade por doença isquêmica do coração, na população de 30 a 70 anos assume valores mais elevados nos bairros onde é menor a presença do estrato social mais rico e maior a do estrato social mais pobre, indicando o efeito protetor da renda sobre a mortalidade por este agravo na população estudada. A correlação também positiva com alta escolaridade, aliada à distribuição espacial observada, sugere uma relação com os estratos sociais médios, possivelmente caracterizados nos grupos "B" e "C" da classificação multivariada. O uso dos modelos espaciais neste caso, controlando associações espúrias devidas à estrutura espacial, confirmou as correlações observadas, trazendo importante contribuição para o conhecimento do perfil coletivo da mortalidade por doença isquêmica do coração na população de 30 a 70 anos, nos bairros do município do Rio de Janeiro.