Resumos

Introdução

Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), em 26 de outubro de 2020, já haviam sido registrados aproximadamente 43 milhões de casos e 1,2 milhão de mortes pela COVID-19 no mundo. Atualmente, a América Latina e o Caribe são o principal polo de ocorrência da doença; o Brasil, com cerca de 182 mil óbitos confirmados, é superado apenas pelos Estados Unidos em número de mortes (OMS. https://covid19.who.int/, acessado em 14/Dez/2020).

Estimativas acuradas de mortes por COVID-19 constituem um importante desafio para a vigilância da pandemia, principalmente entre os países de baixa e média renda, onde a letalidade da doença é magnificada pelo acesso limitado aos serviços de saúde, pela dinâmica política e pela maior incidência da doença nos grupos com menor nível socioeconômico. Populações em desvantagem social enfrentam mais dificuldades para realizar o efetivo isolamento ao serem infectados, pois residem em domicílios densamente ocupados e em condições sanitárias precárias, favorecendo a disseminação do SARS-CoV-2 ¹1. Andrade R. COVID-19 is causing the collapse of Brazil's national health service. BMJ 2020; 370:m3032.^,22. Pablos-Méndez A, Vega J, Aranguren FP, Tabish H, Raviglione MC. COVID-19 in Latin America. BMJ 2020; 370:m2939.^,33. Liu T, Liang W, Zhong H, He J, Chen Z, He G, et al. Risk factors associated with COVID-19 infection: a retrospective cohort study based on contacts tracing. Emerg Microbes Infect 2020; 9:1546-53.^,44. He X, Lau EH, Wu P, Deng X, Wang J, Hao X, et al. Temporal dynamics in viral shedding and transmissibility of COVID-19. Nat Med 2020; 26:672-5..

Diante das incertezas sobre a real magnitude da mortalidade por COVID-19 e da ampla variação deste indicador entre os países, a medida do excesso de óbitos ocorridos num determinado período tem sido cada vez mais utilizada, por ser um parâmetro objetivo e comparável para avaliar o impacto de pandemias sobre a mortalidade ⁵5. Leon DA, Shkolnikov VM, Smeeth L, Magnus P, Pechholdová M, Jarvis CI. COVID-19: a need for real-time monitoring of weekly excess deaths. Lancet 2020; 395:e81.^,66. Pearce N, Lawlor DA, Brickley EB. Comparisons between countries are essential for the control of COVID-19. Int J Epidemiol 2020; 49:1059-62.^,77. Rajgor DD, Lee MH, Archuleta S, Bagdasarian N, Quek SC. The many estimates of the COVID-19 case fatality rate. Lancet Infect Dis 2020; 20:776-7.^,88. Vieira A, Peixoto VR, Aguiar P, Abrantes A. Rapid estimation of excess mortality during the COVID-19 pandemic in Portugal: beyond reported deaths. J Epidemiol Glob Health 2020; 10:209-13.. A avaliação do excesso de mortes permite que sejam estimados tanto o efeito direto quanto indireto da epidemia sobre a mortalidade, constituindo uma ferramenta importante para o processo de tomada de decisão em suas diferentes fases ⁹9. Setel P, Abou Zahr C, Atuheire EB, Bratschi M, Cercone E, Chinganya O, et al. Mortality surveillance during the COVID-19 pandemic. Bull World Health Organ 2020; 98:374.. Pouca atenção tem sido dada à avaliação do excesso de mortes em distintos contextos e ao longo do tempo, sobretudo nos países em desenvolvimento, cujos registros de eventos vitais não primam pela qualidade ¹⁰10. Carrillo-Larco RM. COVID-19 data sources in Latin America and the Caribbean. Travel Med Infect Dis 2020; 101750..

O objetivo deste estudo é estimar o excesso de mortes e suas diferenças em cidades brasileiras gravemente afetadas pela epidemia de COVID-19, de acordo com o local de ocorrência do óbito, características demográficas e trajetória ao longo do tempo.

Métodos

Tipo de estudo e fontes de dados

Estudo com dados extraídos do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) do Ministério da Saúde e da Central de Informações do Registro Civil (CRC) Nacional. Os dados sobre mortalidade específica por COVID-19 foram obtidos no painel de casos da doença no Brasil, em 21 de agosto de 2020, 71 dias após o encerramento da Semana Epidemiológica (SE) 24, que marca o fim do período de análise (Ministério da Saúde. https://covid.saude.gov.br, acessado em 21/Ago/2020). Esses dados são diariamente atualizados e disponibilizados para consulta pelo Ministério da Saúde.

Os dados de mortalidade, no período de 2015 a 2019, foram obtidos no SIM (Departamento de Informática do SUS. http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php?area=0901&item=1&acao=26&pad=3165, acessado em 21/Ago/2020). Embora os dados de mortalidade de janeiro a maio de 2020 tenham sido disponibilizados pelo Ministério da Saúde, a cobertura deste período era apenas parcial para as mortes ocorridas a partir da SE 14. Sendo assim, optamos por usar o registro civil como fonte para a obtenção do número observado de todos os óbitos por causas naturais em 2020, sem qualquer filtro para a seleção dos óbitos (Associação Nacional dos Registradores de Pessoas Naturais. https://transparencia.registrocivil.org.br/especial-covid, acessado em 21/Ago/2020). Os dados sobre o local de ocorrência do óbito de 2019 e 2020 também são oriundos do registro civil. O tempo entre o registro do óbito e o seu envio à plataforma digital para acesso público é de até 14 dias. Tanto os dados sobre mortalidade do SIM como os do registro civil são provenientes das Declarações de Óbitos (DO), sendo que somente os do SIM, no período de 2015 a 2018, são considerados finalizados.

Cidades incluídas no estudo

Foram incluídas quatro metrópoles regionais, duas da Região Sudeste (Rio de Janeiro e São Paulo), uma da Região Nordeste (Fortaleza - Estado do Ceará) e outra da Região Norte (Manaus - Estado do Amazonas). São Paulo, a maior metrópole brasileira, foi a cidade na qual o primeiro caso e óbito por COVID-19 do país foram notificados. O Rio de Janeiro, a segunda maior metrópole do país, foi a segunda cidade a notificar um óbito por COVID-19; junto com São Paulo figuram como as cidades com os maiores números de casos e óbitos por COVID-19 no Brasil. Fortaleza foi a capital mais afetada pela epidemia na Região Nordeste, já Manaus, situada na Região Amazônica, foi a capital mais afetada pela epidemia no norte do Brasil.

As demais capitais brasileiras não foram incluídas no estudo devido a diferenças, superiores a 3% entre o número de mortes registradas no SIM e no registro civil, entre as SE 9 e 24 de 2019. Ressalte-se também que até o fim da SE 24 as cidades incluídas concentravam quase 70% de todas as mortes notificadas nas 27 capitais brasileiras (Ministério da Saúde. https://covid.saude.gov.br, acessado em 21/Ago/2020).

Os dados do registro civil foram atualizados em 21 de agosto de 2020, 71 dias depois do último dia da SE 24, no intuito de garantir maior cobertura em relação ao total de mortes naturais avaliadas.

Definições operacionais

Devido à baixa letalidade da COVID-19 entre crianças e adolescentes, as estimativas realizadas neste estudo consideram somente o segmento populacional composto por indivíduos com 20 anos ou mais. O indicador de mortalidade refere-se à totalidade de causas naturais ocorridas em cada capital, em um determinado intervalo de tempo. Para os dados do SIM usou-se o filtro referente às “circunstâncias em que se deu a morte” a fim de selecionar as mortes naturais. Portanto, as mortes não naturais ou externas de mortalidade, contidas no capítulo XX da Classificação Internacional de Doenças (CID-10), com códigos variando de V01 a Y98, não foram incluídas neste estudo.

De acordo com a OMS, o “excesso de mortalidade” representa uma situação em que o número de mortes está situado acima do esperado, segundo o padrão de mortalidade previamente observado na população ¹¹11. World Health Organization. Revealing the toll of COVID-19: a technical package for rapid mortality surveillance and epidemic response. https://www.who.int/publications/i/item/revealing-the-toll-of-covid-19 (acessado em 03/Jun/2020).
https://www.who.int/publications/i/item/... .

Foram consideradas 16 SE. O período de início corresponde à SE 9 (23-29 de fevereiro de 2020), quando houve a notificação oficial do primeiro caso de COVID-19 no Brasil. A SE 24 (07-13 de junho de 2020) marca o fim da série. Portanto, o intervalo de tempo analisado correspondeu a aproximadamente 120 dias após a confirmação do primeiro caso de COVID-19 no Brasil. Esse período foi subdividido em quatro intervalos (SE 9-12; SE 13-16; SE 17-20; SE 21-24).

Os dados de mortes por COVID-19 para acesso público do Ministério da Saúde não permitiam a desagregação no nível de cidade de ocorrência e idade durante as SE 9-24 de 2020. Portanto, como não é possível saber com precisão quantos indivíduos com 20 anos ou mais morreram em cada uma das cidades avaliadas neste estudo, as estimativas de mortes por COVID-19 são baseadas na proporção nacional de mortes acumuladas até o final da SE 24 em indivíduos com 20 anos ou mais, que foi de 99,2% do total de óbitos ¹²12. Secretaria de Vigilância em Saúde, Ministério da Saúde. Boletim Epidemiológico Especial: Doença pelo Coronavírus COVID-19 2020; (18). http://antigo.saude.gov.br/images/pdf/2020/June/18/Boletim-epidemiologico-COVID-2.pdf.
http://antigo.saude.gov.br/images/pdf/20... .

Variáveis incluídas

As seguintes variáveis foram consideradas: faixa etária, sexo, ocorrência do óbito no domicílio ou em via pública, mortes naturais observadas e esperadas, excesso de mortes naturais, mortalidade específica por COVID-19, SE e ano/calendário.

Análise de dados

Para cada capital, os dados de mortalidade observados nas SE consideradas, durante os anos 2015-2019, foram utilizados para obter-se a predição do número de mortes esperadas nas SE selecionadas em 2020, de acordo com sexo e faixa etária.

Especificamente, as estimativas de óbitos esperados em 2020 foram obtidas por meio de ajustes de modelos aditivos generalizados quasi-Poisson ¹³13. Hastie TJ, Tibshirani RJ. Generalized additive models. London: Chapman and Hall; 1990. com correção para sobredispersão. As variáveis faixa etária, sexo, período de SE e a interação destas variáveis com o ano de ocorrência foram consideradas como preditores nos respectivos modelos para cada cidade. A variável ano de ocorrência foi ajustada de forma não paramétrica (spline), no intuito de capturar possíveis tendências não lineares da mortalidade ao longo do período avaliado. Com base nos modelos ajustados, foram obtidas predições sobre o número de óbitos esperados para as variáveis faixa etária, sexo e períodos das SE consideradas em 2020, em cada uma das cidades incluídas no estudo.

A estimativa de excesso de mortalidade baseou-se no cálculo da razão entre o número observado e o número esperado de óbitos em um contexto sem a pandemia para o ano de 2020. De acordo com a OMS, a porcentagem de mortes em excesso pode ser mais compreensível para os tomadores de decisão ¹¹11. World Health Organization. Revealing the toll of COVID-19: a technical package for rapid mortality surveillance and epidemic response. https://www.who.int/publications/i/item/revealing-the-toll-of-covid-19 (acessado em 03/Jun/2020).
https://www.who.int/publications/i/item/... . Por isso, optamos por apresentar os resultados de excesso de óbitos em porcentagens, acompanhadas de seus respectivos intervalos de 95% de confiança (IC95%).

Foram definidos como indicadores de subnotificação de óbitos: a razão entre o número de mortes em excesso e o total de mortes por COVID-19, durante o período avaliado, que foi denominada como “excesso de mortes não explicado diretamente pela COVID-19”; e a razão entre as mortes em domicílio ou via pública registrada em 2020 e a correspondente em 2019, com base nos dados do registro civil, que foi denominada como “excesso de mortalidade em domicílios ou via pública”.

As análises foram efetuadas no software R, versão 3.6.1 (http://www.r-project.org), e RStudio, versão 1.2.1335 (https://rstudio.com/products/rstudio/download).

Aspectos éticos

A aprovação por um Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos não foi necessária devido ao uso de dados não identificados e publicamente disponíveis.

Resultados

Na comparação entre o total de mortes naturais, oriundas do SIM e do Registro Civil, de indivíduos com 20 anos ou mais no período decorrido entre as SE 9 e 24 de 2019, em Manaus e São Paulo, observou-se um número de óbitos por mortes naturais cerca de 3% e 2% maior do que no registro civil, respectivamente. Em Fortaleza, essa diferença foi inferior a 0,5% e no Rio de Janeiro o número de óbitos foi 1% maior no SIM.

Entre 23 de fevereiro e 13 de junho de 2020, foram registradas 74.656 mortes naturais, sendo 32.338 em São Paulo, 26.236 no Rio de Janeiro, 9.784 em Fortaleza e 6.298 em Manaus. Com base nos valores preditos para 2020, seriam esperados 51.422 óbitos, resultando em um excesso de mortes de 45% (IC95%: 44-47). O maior excesso de mortes ocorreu em Manaus, 112% (IC95%: 103-121), seguido por Fortaleza, 72% (IC95%: 67-78), Rio de Janeiro, 42% (IC95%: 40-45) e São Paulo, 34% (IC95%: 32-36).

O excesso de mortes, em termos relativos, foi semelhante entre os grupos etários, exceto para São Paulo, e significativamente maior no sexo masculino, independentemente da cidade (Tabela 1).

De acordo com a análise estratificada para Manaus (Figura 1), exceto nas SE 9-12, o excesso de óbitos foi significativo tanto no sexo masculino quanto no feminino.

Já em relação à cidade de Fortaleza (Figura 2), o excesso de óbitos foi significativo somente a partir das SE 17 a 20, independentemente do sexo e da idade.

No que se refere ao Rio de Janeiro, como pode ser visto na Figura 3, o excesso de óbitos foi significativo a partir das SE 13 a 16, independentemente do sexo e faixa etária, exceto nas SE 21-24, entre as mulheres de 20 a 59 anos.

Conforme pode ser visto na Figura 4, o padrão das curvas de óbito em São Paulo difere significativamente das demais cidades. O excesso de óbitos entre os homens foi estatisticamente significativo e crescente ao longo das SE, independentemente da faixa etária. Padrão semelhante foi observado entre as mulheres, porém, com significância limítrofe nas SE 9-12.

Cabe ressaltar que o excesso de mortes foi menor nas SE 9-12 em todas as cidades, com exceção de São Paulo, onde os óbitos observados excedem em 11% (IC95%: 7-15) os óbitos esperados, provavelmente por conta da maior mortalidade entre homens de 20 a 59 anos.

Os maiores excessos de mortalidade ocorreram nas SE 17-20, com valores mais expressivos em Manaus, Fortaleza e Rio de Janeiro, respectivamente, 296% (IC95%: 266-329), 172% (IC95%: 156-189) e 103% (IC95%: 96-110) (Tabela 1). Nas SE 21-24, após o pico nas SE 17-20, Manaus e Rio de Janeiro apresentaram as mais acentuadas quedas no excesso de mortes em comparação a Fortaleza e São Paulo.

Ao longo das SE 9 a 24, o excesso de mortes não explicado diretamente pela COVID-19 foi superior em Manaus, 111% (IC95%: 99-124), seguido por Fortaleza 52% (IC95%: 45-59), Rio de Janeiro 50% (IC95%: 44-55) e São Paulo 47% (IC95%: 43-53).

No que diz respeito à ocorrência dos óbitos nos domicílios e em vias públicas, também ao longo das SE 9 a 24, Manaus se destaca com 96% (IC95%: 79-114) de excesso de mortalidade em domicílios ou via pública, seguida por Fortaleza com 62% (IC95%: 51-74), Rio de Janeiro com 54% (IC95%: 46-62) e São Paulo com 32% (IC95%: 26-38).

Discussão

Acreditamos que este estudo seja o primeiro a estimar a trajetória do excesso de mortes associada à epidemia de COVID-19 em diferentes cidades brasileiras. Nossas estimativas indicam 45% de mortes excedentes nas quatro cidades, bem como elevada subnotificação de mortes por COVID-19 e de mortes em domicílio ou via pública.

Nas SE 9-12, início formal da epidemia no Brasil, apenas São Paulo apresentou excesso de mortes, embora de baixa magnitude e entre os homens, o que pode estar relacionado à subnotificação de mortes por COVID-19. Outros estudos, em diferentes regiões do planeta, também têm sugerido possível subnotificação de mortes por COVID-19, especialmente entre os mais velhos ¹⁴14. Quast T, Andel R. Excess mortality and potential undercounting of COVID-19 deaths by demographic group in Ohio. medRxiv 2020; 17 jul. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.28.20141655v2.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/... .

Dados atuais apontam 77 óbitos por COVID-19 (dado não apresentado) nas SE 9-12 em São Paulo (Departamento de Informática do SUS. http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php?area=0901&item=1&acao=26&pad=3165, acessado em 21/Ago/2020). No entanto, nossos resultados sugerem um excesso de mortes de 10% (588 óbitos excedentes) ou um número aproximadamente oito vezes maior do que o oficial por COVID-19 em São Paulo. Nesse mesmo período, observou-se um aumento significativo no número de hospitalizações por síndrome respiratória aguda grave (SRAG), sendo que, parte dos pacientes hospitalizados e que faleceram por SRAG, apresentou resultado negativo para os vírus que até então integravam o protocolo de vigilância nacional. O SARS-CoV-2 só foi introduzido no protocolo de vigilância nacional na SE 12 ¹⁵15. Bastos LS, Niquini RP, Lana RM, Villela DA, Cruz OG, Coelho FC, et al. COVID-19 and hospitalizations for SARI in Brazil: a comparison up to the 12th epidemiological week of 2020. Cad Saúde Pública 2020; 36:e00070120..

O número anormalmente alto de hospitalizações, de óbitos por SRAG nas SE 9-12 e o elevado excesso de mortes naturais, em seu conjunto, reforçam a hipótese de que tanto o primeiro óbito como o primeiro caso de COVID-19 do Brasil podem ser anteriores às datas oficiais, 25 de fevereiro e 12 de março de 2020, respectivamente ¹⁶16. Secretaria de Vigilância em Saúde, Ministério da Saúde. Boletim Epidemiológico Especial: Doença pelo Coronavírus COVID-19 2020; (22). http://antigo.saude.gov.br/images/pdf/2020/July/15/Boletim-epidemiologico-COVID-22.pdf.
http://antigo.saude.gov.br/images/pdf/20... . É importante destacar que tanto São Paulo, centro financeiro e industrial do Brasil, como o Rio de Janeiro, a segunda mais populosa metrópole do país e principal centro turístico nacional, especialmente no Carnaval, foram as cidades brasileiras com as primeiras notificações de casos e óbitos por COVID-19 no país; ambas têm sido vistas como as principais portas de entrada do novo coronavírus no Brasil ou os principais pontos de difusão da epidemia ¹⁷17. Candido DS, Claro IM, Jesus JG, Souza WM, Moreira FRR, Dellicour S, et al. Evolution and epidemic spread of SARS-CoV-2 in Brazil. Science 2020; 369:1255-60.^,1818. Baqui P, Bica I, Marra V, Ercole A, van der Schaar M. Ethnic and regional variations in hospital mortality from COVID-19 in Brazil: a cross-sectional observational study. Lancet Glob Health 2020; 8:e1018-26..

O excesso de mortes mostrou-se elevado e, a despeito de variações entre as cidades, há padrões comuns entre elas. Após as SE 9-12, observa-se um padrão ascendente no excesso de mortes, especialmente em Manaus, o que sugere uma rápida disseminação da doença nas semanas anteriores, já que nas SE 17-20 verificou-se um excesso de mortes explosivo, seguido por queda abrupta. No período de 19 a 25 de abril de 2020, constatou-se um aumento de 360% no número de mortes em Manaus, após disseminação descontrolada e colapso do sistema de saúde ¹⁹19. Orellana JDY, Cunha GM, Marrero L, Horta BL, Leite IC. Explosion in mortality in the Amazonian epicenter of the COVID-19 epidemic. Cad Saúde Pública 2020; 36:e00120020..

Em Fortaleza, embora o pico de mortes tenha ocorrido nas SE 17-20, no período anterior não observou-se um excesso de mortes tão elevado, sugerindo que nas primeiras semanas da epidemia o vírus não se disseminou de forma tão abrupta como em Manaus. No entanto, a queda na mortalidade foi pequena no último período, podendo estar relacionada com as dificuldades que Fortaleza enfrentou para manter as medidas de distanciamento social, em um cenário de elevada desigualdade social e de precariedade no acesso a serviços de saúde ²⁰20. Lemos DRQ, D'Angelo SM, Farias LABG, Almeida MM, Gomes RG, Pinto GP, et al. Health system collapse 45 days after the detection of COVID-19 in Ceará, Northeast Brazil: a preliminary analysis. Rev Soc Bras Med Trop 2020; 53:e20200354., ou ainda por ter tido um pico de mortalidade menos agudo do que Manaus.

Após o pico nas SE 17-20, a trajetória do excesso de mortes parece tender para valores menores, conforme também observado na cidade do Rio de Janeiro, o que pode estar relacionado com as ações de distanciamento físico, com a prévia disseminação descontrolada e/ou momentânea redução na propagação viral. Em São Paulo, verificou-se excesso de mortes significativo nos diferentes períodos, mas com percentuais crescentes e inferiores a 48%. Esse cenário pode estar relacionado com o padrão local de resposta à epidemia ao longo do tempo ²¹21. Vieira SE, Stewien KE, Queiroz DAO, Durigon EL, Török TJ, Anderson LJ, et al. Clinical patterns and seasonal trends in respiratory syncytial virus hospitalizations in São Paulo, Brazil. Rev Inst Med Trop São Paulo 2001; 43:125-31. e, pelo menos em parte, com o eventual efeito sazonal, já que nos meses de maio e junho espera-se maior circulação de vírus respiratórios que costumam impactar o perfil de adoecimento e morte da população ²²22. Mello WA, Paiva TM, Ishida MA, Benega MA, Santos MC, Viboud C, et al. The dilemma of influenza vaccine recommendations when applied to the tropics: the Brazilian case examined under alternative scenarios. PLoS One 2009; 4:e5095.^,2323. Cruz CHB. Social distancing in São Paulo State: demonstrating the reduction in cases using time series analysis of deaths due to COVID-19. Rev Bras Epidemiol 2020; 23:e200056.. Cabe ressaltar que, em 2019, a microrregião de saúde à qual São Paulo pertence, apresentava maior oferta de leitos gerais, de Unidades de Terapia Intensiva e aparelhos de ventilação mecânica por 10 mil habitantes, quando comparada com as demais cidades avaliadas ²⁴24. Noronha KVM S, Guedes GR, Turra CM, Andrade MV, Botega L, Nogueira D, et al. Pandemia por COVID-19 no Brasil: análise da demanda e da oferta de leitos hospitalares e equipamentos de ventilação assistida segundo diferentes cenários. Cad Saúde Pública 2020; 36:e00115320.. Acrescente-se ainda que essa estrutura foi ampliada durante a epidemia de COVID-19 ²⁵25. Croda JHR, Garcia LP. Immediate health surveillance response to COVID-19 epidemic. Epidemiol Serv Saúde 2020; 29:e2020002..

Embora o pico do excesso de mortes tenha sido ligeiramente inferior no Rio de Janeiro, em relação a Fortaleza e, sobretudo, Manaus, observa-se significativa diferença em relação a São Paulo nas SE 17-20, evidenciando o comportamento desigual da epidemia entre as cidades. Tanto o estudo realizado por Baqui et al. ¹⁸18. Baqui P, Bica I, Marra V, Ercole A, van der Schaar M. Ethnic and regional variations in hospital mortality from COVID-19 in Brazil: a cross-sectional observational study. Lancet Glob Health 2020; 8:e1018-26., que evidenciou maior letalidade por COVID-19 entre os pacientes hospitalizados nas regiões Norte e Nordeste, como o de Hallal et al. ²⁶26. Hallal PC, Hartwig FP, Horta BL, Silveira MF, Struchiner CJ, Vidaletti LP, et al. SARS-CoV-2 antibody prevalence in Brazil: results from two successive nationwide serological household surveys. Lancet Glob Health 2020;8:e1390-8. que sugere um padrão epidêmico amplamente heterogêneo no Brasil, mas com maior soroprevalência do SARS-CoV-2 nas regiões Norte e Nordeste, estão em linha com os nossos resultados que apontam para o expressivo excesso de mortes em Manaus e Fortaleza, o que pode estar relacionado não apenas com o maior número de casos, mas também com fragilidades no atendimento aos doentes.

Em países de alta renda, além dos determinantes socioeconômicos e étnico-raciais ²⁷27. Devakumar D, Bhopal SS, Shannon G. COVID-19: the great unequaliser. J R Soc Med 2020; 113:234-5., a composição demográfica das populações ²⁸28. Nepomuceno MR, Acosta E, Alburez-Gutierrez D, Aburto JM, Gagnon A, Turra CM. Besides population age structure, health and other demographic factors can contribute to understanding the COVID-19 burden. Proc Natl Acad Sci U S A 2020; 117:13881-3. também parece influenciar no excesso de mortes. Portanto, independentemente do país e da região, há evidências de que a pandemia de COVID-19 esteja expondo e ampliando as iniquidades em saúde, principalmente nas regiões mais pobres ²⁷27. Devakumar D, Bhopal SS, Shannon G. COVID-19: the great unequaliser. J R Soc Med 2020; 113:234-5.^,2929. Marmot M, Allen J. COVID-19: exposing and amplifying inequalities. J Epidemiol Community Health 2020; 74:681-2..

Apenas em São Paulo o excesso de mortes foi significativamente maior entre os indivíduos com 20 a 59 anos, sendo que em Manaus, Fortaleza e Rio de Janeiro as estimativas intervalares não se mostraram significativamente diferentes entre os indivíduos com 20 a 59 anos e aqueles com 60 e mais anos. Portanto, nossos resultados divergem de estudo realizado em Ohio, Estados Unidos ¹⁴14. Quast T, Andel R. Excess mortality and potential undercounting of COVID-19 deaths by demographic group in Ohio. medRxiv 2020; 17 jul. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.28.20141655v2.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/... , e em diversos países europeus ³⁰30. Vestergaard LS, Nielsen J, Richter L, Schmid D, Bustos N, Braeye T, et al. Excess all-cause mortality during the COVID-19 pandemic in Europe - preliminary pooled estimates from the EuroMOMO network. Euro Surveill 2020; 25:2001214., que também relataram maior excesso de óbitos entre os indivíduos com maior idade.

O excesso expressivo de mortalidade por COVID-19, entre os homens, está de acordo com os achados de outros países ³⁰30. Vestergaard LS, Nielsen J, Richter L, Schmid D, Bustos N, Braeye T, et al. Excess all-cause mortality during the COVID-19 pandemic in Europe - preliminary pooled estimates from the EuroMOMO network. Euro Surveill 2020; 25:2001214.^,3131. Pérez-López FR, Tajada M, Savirón-Cornudella R, Sánchez-Prieto M, Chedraui P, Terán E. Coronavirus disease 2019 and gender-related mortality in European countries: a meta-analysis. Maturitas 2020; 141:59-62.. Do ponto de vista social, esse resultado pode estar relacionado ao menor contato dos homens com os serviços de saúde e à baixa adesão a hábitos saudáveis; homens fumam mais e higienizam menos as mãos quando comparados às mulheres ³²32. Hunt K, Adamson J, Hewitt C, Nazareth I. Do women consult more than men? A review of gender and consultation for back pain and headache. J Health Serv Res Policy 2011; 16:108-17.^,3333. Krieger N, Chen JT, Waterman PD. Excess mortality in men and women in Massachusetts during the COVID-19 pandemic. Lancet 2020; 395:1829.. Já pelo lado da suscetibilidade biológica, a maior mortalidade entre homens pode ser decorrente de menores níveis de IgG produzidos por eles na fase inicial da doença ³⁴34. Zeng F, Dai C, Cai P, Wang J, Xu L, Li J, et al. A comparison study of SARS-CoV-2 IgG antibody between male and female COVID-19 patients: a possible reason underlying different outcome between sex. J Med Virol 2020; 92:2050-4.. Outro fator biológico importante pode ter relação com o fato de que no plasma dos homens encontram-se os maiores níveis de ACE2, um receptor localizado na superfície das células que facilita a entrada do coronavírus e a consequente infecção de células saudáveis ³⁵35. Sama IE, Voors AA. Men more vulnerable to COVID-19: explained by ACE2 on the X chromosome? Eur Heart J 2020; 41:3096.^,3636. Scully EP, Haverfield J, Ursin RL, Tannenbaum C, Klein SL. Considering how biological sex impacts immune responses and COVID-19 outcomes. Nat Rev Immunol 2020; 20:442-7.. Por outro lado, um estudo realizado em Massachussets, Estados Unidos, em parte do período epidêmico de COVID-19, não encontrou diferenças, em termos relativos, para as mortes excedentes entre homens e mulheres ³³33. Krieger N, Chen JT, Waterman PD. Excess mortality in men and women in Massachusetts during the COVID-19 pandemic. Lancet 2020; 395:1829.. Na Coreia do Sul, pode ser que o risco de morte por COVID-19 seja maior nas mulheres, devido a questões de gênero ³⁷37. Kim D. Women's health during the COVID-19 pandemic. Korean Journal of Women Health Nursing 2020; 26:106-8..

O excesso de mortes permite avaliar de forma rápida a carga de mortalidade diretamente atribuível à COVID-19, bem como sua carga indireta, resultante de interrupções no acesso, uso e prestação de serviços de saúde ⁹9. Setel P, Abou Zahr C, Atuheire EB, Bratschi M, Cercone E, Chinganya O, et al. Mortality surveillance during the COVID-19 pandemic. Bull World Health Organ 2020; 98:374.^,3838. Mafham MM, Spata E, Goldacre R, Gair D, Curnow P, Bray M, et al. COVID-19 pandemic and admission rates for and management of acute coronary syndromes in England. Lancet 2020; 396:381-9.. É possível que o elevado percentual de mortes não atribuíveis diretamente à COVID-19 em Manaus, em sua maior parte, resulte de subnotificação, pois cidades do Norte do Brasil costumam apresentar reduzido número de profissionais especializados no atendimento de pacientes críticos ²⁴24. Noronha KVM S, Guedes GR, Turra CM, Andrade MV, Botega L, Nogueira D, et al. Pandemia por COVID-19 no Brasil: análise da demanda e da oferta de leitos hospitalares e equipamentos de ventilação assistida segundo diferentes cenários. Cad Saúde Pública 2020; 36:e00115320.^,3939. Ribeiro H, Lima VM, Waldman EA. In the COVID-19 pandemic in Brazil, do brown lives matter? Lancet Glob Health 2020; 8:e976-e977., bem como redes de atenção à saúde e sistemas de vigilância epidemiológica e de óbitos, limitadas ou inexistentes ²⁴24. Noronha KVM S, Guedes GR, Turra CM, Andrade MV, Botega L, Nogueira D, et al. Pandemia por COVID-19 no Brasil: análise da demanda e da oferta de leitos hospitalares e equipamentos de ventilação assistida segundo diferentes cenários. Cad Saúde Pública 2020; 36:e00115320.^,4040. Benedetti MSG, Saraty SB, Martins AG, Miranda MJ, Abreu DMX. Evaluation study of the garbage codes research project in the Northern region of Brazil. Rev Bras Epidemiol 2019; 22 Suppl 3:e19006., sobretudo para respostas rápidas e efetivas, essenciais em cenários de emergência sanitária ¹⁹19. Orellana JDY, Cunha GM, Marrero L, Horta BL, Leite IC. Explosion in mortality in the Amazonian epicenter of the COVID-19 epidemic. Cad Saúde Pública 2020; 36:e00120020.^,2424. Noronha KVM S, Guedes GR, Turra CM, Andrade MV, Botega L, Nogueira D, et al. Pandemia por COVID-19 no Brasil: análise da demanda e da oferta de leitos hospitalares e equipamentos de ventilação assistida segundo diferentes cenários. Cad Saúde Pública 2020; 36:e00115320.^,3939. Ribeiro H, Lima VM, Waldman EA. In the COVID-19 pandemic in Brazil, do brown lives matter? Lancet Glob Health 2020; 8:e976-e977.. Além disso, conforme noticiado na imprensa ¹1. Andrade R. COVID-19 is causing the collapse of Brazil's national health service. BMJ 2020; 370:m3032.^,4141. Turkewittz J, Andreoni M. The coronavirus unleashead along the Amazon river. The New York Times 2020; 25 jul. https://www.nytimes.com/interactive/2020/07/25/world/americas/coronavirus-brazil-amazon.html?action=click&module=Top%20Stories&pgtype=Homepage.
https://www.nytimes.com/interactive/2020... e, em parte, suportado por diversos estudos, em algumas cidades do Brasil, incluindo Manaus e Fortaleza, o sistema de saúde local colapsou, o que pode ter resultado em ampla subnotificação de óbitos por COVID-19 ¹⁸18. Baqui P, Bica I, Marra V, Ercole A, van der Schaar M. Ethnic and regional variations in hospital mortality from COVID-19 in Brazil: a cross-sectional observational study. Lancet Glob Health 2020; 8:e1018-26.^,1919. Orellana JDY, Cunha GM, Marrero L, Horta BL, Leite IC. Explosion in mortality in the Amazonian epicenter of the COVID-19 epidemic. Cad Saúde Pública 2020; 36:e00120020.^,2020. Lemos DRQ, D'Angelo SM, Farias LABG, Almeida MM, Gomes RG, Pinto GP, et al. Health system collapse 45 days after the detection of COVID-19 in Ceará, Northeast Brazil: a preliminary analysis. Rev Soc Bras Med Trop 2020; 53:e20200354.^,4242. Silva LV, Andrade Abi MDP, Santos AMTB, Mattos Teixeira CA, Gomes VHM, Cardoso EHS, et al. COVID-19 mortality underreporting in Brazil: analysis of data from government internet portals. J Med Internet Res 2020; 22:e21413..

Nas cidades avaliadas, observou-se um elevado percentual de mortes em domicílio ou em via pública. O total oficial de óbitos acumulados por COVID-19 até o dia 13 de junho manteve-se idêntico 71 dias depois, sugerindo atraso na atualização dos dados e/ou subnotificação, já que até o fim da SE 24 o Brasil registrava aproximadamente 27 mil mortes por SRAG sem agente etiológico especificado (Ministério da Saúde. https://covid.saude.gov.br, acessado em 21/Ago/2020) ¹⁶16. Secretaria de Vigilância em Saúde, Ministério da Saúde. Boletim Epidemiológico Especial: Doença pelo Coronavírus COVID-19 2020; (22). http://antigo.saude.gov.br/images/pdf/2020/July/15/Boletim-epidemiologico-COVID-22.pdf.
http://antigo.saude.gov.br/images/pdf/20... . Possíveis subnotificações também foram relatadas em outras regiões do Brasil ⁴²42. Silva LV, Andrade Abi MDP, Santos AMTB, Mattos Teixeira CA, Gomes VHM, Cardoso EHS, et al. COVID-19 mortality underreporting in Brazil: analysis of data from government internet portals. J Med Internet Res 2020; 22:e21413., bem como em países como Itália, Portugal e Estados Unidos, onde aproximadamente metade das mortes excedentes não explicadas diretamente pela COVID-19 poderia, na realidade, ter sido causada pelo SARS-COV-2 ⁸8. Vieira A, Peixoto VR, Aguiar P, Abrantes A. Rapid estimation of excess mortality during the COVID-19 pandemic in Portugal: beyond reported deaths. J Epidemiol Glob Health 2020; 10:209-13.^,4343. Mannucci E, Nreu B, Monami M. Factors associated with increased all-cause mortality during the COVID-19 pandemic in Italy. Int J Infect Dis 2020; 98:121-4..

Em geral, nos países de alta renda e em áreas mais afluentes, as mortes em casa, especialmente de idosos e pacientes terminais, refletem a qualidade nos cuidados, em contraste com os países em desenvolvimento onde estas mortes resultam, muitas vezes, do acesso limitado aos serviços de saúde ⁴⁴44. Davies JM, Sleeman KE, Leniz J, Wilson R, Higginson IJ, Verne J, et al. Socioeconomic position and use of healthcare in the last year of life: A systematic review and meta-analysis. PLoS Med 2019; 16:e1002782.^,4545. Cárdenas-Turanzas M, Torres-Vigil I, Tovalín-Ahumada H, Nates JL. Hospital versus home death: results from the Mexican Health and Aging Study. J Pain Symptom Manage 2011; 41:880-92.^,4646. Marcucci FCI, Cabrera MAS, Rosenberg JP, Yates P. Trends in place of death in Brazil and analysis of associated factors in populations from 2002 to 2013. Geriatrics, Gerontology and Aging 2017; 11:10-7..

Nosso estudo tem pelo menos duas limitações que merecem ser destacadas. A primeira diz respeito à cobertura do número de óbitos do registro civil, que pode ter enviesado nossas estimativas de excesso de mortalidade, ainda que tenhamos atualizado o banco de dados 71 dias após o encerramento da SE 24. A segunda refere-se à impossibilidade de analisar a mortalidade, segundo causas específicas, sobretudo por mortes respiratórias, tendo em vista a indisponibilidade desta informação para todo o período analisado.

Como pontos fortes deste estudo destacamos o uso do excesso de mortes em contraposição às análises sobre mortalidade específica por COVID-19. O indicador de mortes excedentes tem sido apontado como o mais apropriado em cenário de ampla incerteza, pois além de captar o impacto direto e indireto da mortalidade pela pandemia, independe de estratégias de testagem e da codificação ou da classificação final das causas de mortes ⁵5. Leon DA, Shkolnikov VM, Smeeth L, Magnus P, Pechholdová M, Jarvis CI. COVID-19: a need for real-time monitoring of weekly excess deaths. Lancet 2020; 395:e81.^,66. Pearce N, Lawlor DA, Brickley EB. Comparisons between countries are essential for the control of COVID-19. Int J Epidemiol 2020; 49:1059-62.^,77. Rajgor DD, Lee MH, Archuleta S, Bagdasarian N, Quek SC. The many estimates of the COVID-19 case fatality rate. Lancet Infect Dis 2020; 20:776-7.^,88. Vieira A, Peixoto VR, Aguiar P, Abrantes A. Rapid estimation of excess mortality during the COVID-19 pandemic in Portugal: beyond reported deaths. J Epidemiol Glob Health 2020; 10:209-13.. Há também o fato de que nossos resultados não retratam a epidemia em único momento do tempo, mas a sua dinâmica ao longo de 16 SE, apontando similaridades e discrepâncias nos padrões de mortalidade em metrópoles brasileiras duramente afetadas pelo que pode se consolidar como a maior tragédia sanitária e humanitária dos últimos 100 anos no Brasil.

A elevada porcentagem de mortes excedentes e de mortes fora do hospital, assim como a possibilidade de subnotificação expressiva da mortalidade por COVID-19 nas quatro cidades nos primeiros quatro meses da epidemia no Brasil, reforçam a extensa dispersão do SARS-CoV-2 no país ¹⁷17. Candido DS, Claro IM, Jesus JG, Souza WM, Moreira FRR, Dellicour S, et al. Evolution and epidemic spread of SARS-CoV-2 in Brazil. Science 2020; 369:1255-60. e o fracasso das políticas públicas para o seu enfrentamento ²2. Pablos-Méndez A, Vega J, Aranguren FP, Tabish H, Raviglione MC. COVID-19 in Latin America. BMJ 2020; 370:m2939.^,1717. Candido DS, Claro IM, Jesus JG, Souza WM, Moreira FRR, Dellicour S, et al. Evolution and epidemic spread of SARS-CoV-2 in Brazil. Science 2020; 369:1255-60.. Além disso, chama atenção para a necessidade de estudos voltados para a revisão de todas as causas de mortes associadas a sintomas respiratórios pelos serviços de vigilância epidemiológica, especialmente nos primeiros meses da pandemia.

O excesso de mortalidade é um indicador de suma importância para o monitoramento e definição de prioridades por tomadores de decisão ⁹9. Setel P, Abou Zahr C, Atuheire EB, Bratschi M, Cercone E, Chinganya O, et al. Mortality surveillance during the COVID-19 pandemic. Bull World Health Organ 2020; 98:374., especialmente nos países em desenvolvimento, onde as dificuldades para o diagnóstico adequado e o enfrentamento da doença são bem conhecidos.

Referências

Datas de Publicação

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