Tendência temporal da incidência de coinfecção tuberculose-HIV no Brasil, por macrorregião, Unidade da Federação, sexo e faixa etária, 2010-2021

Lima, Lucas Vinícius de; Pavinati, Gabriel; Oliveira, Rosana Rosseto de; Couto, Rodrigo de Macedo; Alves, Kleydson Bonfim Andrade; Magnabosco, Gabriela Tavares

doi:10.1590/s2237-96222024v33e2023522.en

RESUMO

Objetivo

Analisar a tendência temporal da incidência da coinfecção tuberculose-HIV no Brasil, por macrorregião, Unidade da Federação, sexo e faixa etária, 2010-2021.

Métodos

Estudo de séries temporais, com dados de vigilância, para a estimativa de variações percentuais anuais médias (VPAM) e intervalos de confiança de 95% (IC₉₅%), por joinpoint regression.

Resultados

Foram analisados 122.211 casos de coinfecção tuberculose-HIV; identificou-se tendência decrescente no país (VPAM = -4,3; IC₉₅% 5,1;-3,7) e em suas regiões Sul (VPAM = -6,2; IC₉₅% -6,9;-5,5) e Sudeste (VPAM = -4,6; IC₉₅% -5,6;-3,8), acentuada durante a pandemia de covid-19 (2020-2021); observou-se maior tendência decrescente em Santa Catarina (VPAM = -9,3; IC₉₅% -10,1;-8,5) e maior tendência crescente no Tocantins (VPAM = 4,1; IC₉₅% 0,1;8,6); houve tendência de incremento no sexo masculino, destacando-se Sergipe (VPAM = 3,9; IC₉₅% 0,4;7,9), e na faixa etária de 18-34 anos, sobressaindo-se o Amapá (VPAM = 7,9; IC₉₅% 5,1;11,5).

Conclusão

Verificaram-se disparidades territoriais e demográficas na carga e nas tendências da coinfecção tuberculose-HIV.

Palavras-chave
HIV; Tuberculose; Coinfecção; Estudos de Séries Temporais; Análise de Regressão

INTRODUÇÃO

A tuberculose (TB) e a infecção pelo vírus da imunodeficiência humana (HIV, sigla para human immunodeficiency vírus) sobrecarregam os sistemas de saúde, especialmente nos países com menor disponibilidade de recursos econômicos, humanos e estruturais.¹1 Rewari BB, Kumar A, Mandal PP, Puri AK. HIV TB coinfection - perspectives from India. Expert Rev. Respir. Med. 2021;15(7):911-30. doi: 10.1080/17476348.2021.1921577.
https://doi.org/10.1080/17476348.2021.19... Pactuações internacionais, traduzidas nos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Organização das Nações Unidas (ONU), foram firmadas para interromper a transmissão do HIV e de TB – e por conseguinte, eliminar a coinfecção TB-HIV enquanto problema de saúde pública, até o ano de 2030.¹1 Rewari BB, Kumar A, Mandal PP, Puri AK. HIV TB coinfection - perspectives from India. Expert Rev. Respir. Med. 2021;15(7):911-30. doi: 10.1080/17476348.2021.1921577.
https://doi.org/10.1080/17476348.2021.19... ,²2 Cruz DKA, Nóbrega AA, Montenegro MMS, Pereira VOM. The Sustainable Development Goals and data sources for monitoring goals in Brazil. Epidemiol Serv Saude. 2022;31(Spe 1):e20211047. doi: 10.1590/SS2237-9622202200010.especial.

Estima-se que um quarto da população mundial esteja infectada pela TB. São casos de infecção que, eventualmente, podem evoluir para a doença.³3 World Health Organization. Global tuberculosis report, 2022 [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2022 [cited 2022 Nov 07]. 51 p. Available from: https://www.who.int/teams/global-tuberculosis-programme/tb-reports/global-tuberculosis-report-2022.
https://www.who.int/teams/global-tubercu... Além disso, a TB persiste como uma das principais causas infecciosas de mortalidade na população mundial, sobretudo entre quem vive com HIV.³3 World Health Organization. Global tuberculosis report, 2022 [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2022 [cited 2022 Nov 07]. 51 p. Available from: https://www.who.int/teams/global-tuberculosis-programme/tb-reports/global-tuberculosis-report-2022.
https://www.who.int/teams/global-tubercu... Estas pessoas, comparadas àquelas não infectadas pelo HIV, têm risco elevado, em até 20 vezes, para a progressão da TB-infecção à TB-doença, além de se mostrarem mais suscetíveis a desfechos desfavoráveis da TB, como o óbito.¹1 Rewari BB, Kumar A, Mandal PP, Puri AK. HIV TB coinfection - perspectives from India. Expert Rev. Respir. Med. 2021;15(7):911-30. doi: 10.1080/17476348.2021.1921577.
https://doi.org/10.1080/17476348.2021.19... ,⁴4 Torpey K, Agyei-Nkansah A, Ogyiri L, Forson A, Lartey M, Ampofo W, et al. Management of TB/HIV co-infection: the state of the evidence. Ghana Med J. 2020;54(3):186-96. doi: 10.4314/gmj.v54i3.10.
https://doi.org/10.4314/gmj.v54i3.10....

A Organização Mundial da Saúde (OMS) compôs uma lista dos 30 países com maior carga da coinfecção TB-HIV. Nessa lista, destacaram-se aqueles em desenvolvimento e com maior população, inclusive o Brasil.³3 World Health Organization. Global tuberculosis report, 2022 [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2022 [cited 2022 Nov 07]. 51 p. Available from: https://www.who.int/teams/global-tuberculosis-programme/tb-reports/global-tuberculosis-report-2022.
https://www.who.int/teams/global-tubercu... Em todo o mundo, no ano de 2021, dos 6,4 milhões de casos de TB registrados, 6,7% foram de pessoas vivendo com HIV, e destas, 187 mil tiveram como desfecho o óbito.³3 World Health Organization. Global tuberculosis report, 2022 [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2022 [cited 2022 Nov 07]. 51 p. Available from: https://www.who.int/teams/global-tuberculosis-programme/tb-reports/global-tuberculosis-report-2022.
https://www.who.int/teams/global-tubercu... No Brasil, a proporção de coinfecção TB-HIV foi de 10,3% em 2019, com variações entre as macrorregiões nacionais e os estados.⁵5 Ministério da Saúde (BR). Boletim epidemiológico: panorama epidemiológico da coinfecção TB-HIV no Brasil, 2020 [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2021. [citado 2022 Jul 13]. 22 p. Disponível em: https://www.gov.br/aids/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/2021/panorama-epidemiologico-da-coinfeccao-tb-hiv-no-brasil-2020/view.
https://www.gov.br/aids/pt-br/centrais-d...

Estudos apontam que (i) os fatores individuais, como idade, sexo e grau de imunossupressão, (ii) os socioeconômicos, como escolaridade e renda, e (iii) os programáticos, relacionados à organização e ao acesso aos serviços de saúde, podem aumentar o risco de ocorrência da TB em pessoas com HIV.⁶6 Cavalin RF, Pellini ACG, Lemos RRG, Sato APS. TB-HIV co-infection: spatial and temporal distribution in the largest Brazilian metropolis. Rev Saude Publica. 2020;54:e112. doi: 10.11606/s1518-8787.2020054002108.
https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2020...

7 Rossetto M, Maffacciolli R, Rocha CMF, Oliveira DLLC, Serrant L. Tuberculosis/HIV/AIDS coinfection in Porto Alegre, RS/Brazil - invisibility and silencing of the most affected groups. Rev Gaucha Enferm. 2019;40:e20180033. doi: 10.1590/1983-1447.2019.20180033.
https://doi.org/10.1590/1983-1447.2019.2...

8 Santos LFS, Carneiro PHV, Serra MAAO, Santos LH, Andrade HLP, Pascoal LM, et al. Tuberculosis/HIV co-infection in Northeastern Brazil: prevalence trends, spatial distribution, and associated factors. J Infect Dev Ctries. 2022;16(9):1490-9. doi: 10.3855/jidc.16570.
https://doi.org/10.3855/jidc.16570.... -⁹9 Reis AA, Alecrim TFA, Zerbetto SR, Palha PF, Ruggiero CM, Protti-Zanatta ST, et al. Live/cope with tuberculosis/HIV and the meanings represented by the illness process: a discourse analysis. Cienc Cuid Saude. 2022;20:e57184. doi: 10.4025/ciencuidsaude.v20i0.57184.
https://doi.org/10.4025/ciencuidsaude.v2... Outrossim, a ausência e/ou não adoção de recursos para prevenção, diagnóstico e tratamento, tanto no nível individual como programático, podem estar relacionadas a maiores incidências da dupla infecção.⁶6 Cavalin RF, Pellini ACG, Lemos RRG, Sato APS. TB-HIV co-infection: spatial and temporal distribution in the largest Brazilian metropolis. Rev Saude Publica. 2020;54:e112. doi: 10.11606/s1518-8787.2020054002108.
https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2020... ,⁷7 Rossetto M, Maffacciolli R, Rocha CMF, Oliveira DLLC, Serrant L. Tuberculosis/HIV/AIDS coinfection in Porto Alegre, RS/Brazil - invisibility and silencing of the most affected groups. Rev Gaucha Enferm. 2019;40:e20180033. doi: 10.1590/1983-1447.2019.20180033.
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Nesse sentido, há de se considerar a disposição e a regionalização da rede de atenção à saúde, suas desigualdades socioespaciais, econômicas e políticas. Nas regiões Norte, Centro-Oeste e Nordeste do país, os serviços se concentram em capitais e metrópoles, no que podem dificultar o acesso de pessoas residentes em áreas periféricas.¹⁰10 Albuquerque MV, Ribeiro LHL. Inequality, geographic situation, and meanings of action in the COVID-19 pandemic in Brazil. Cad Saude Publica. 2021;36(12):e00208720. doi: 10.1590/0102-311X00208720.
https://doi.org/10.1590/0102-311X0020872...

11 Albuquerque AC, Cesse EAP, Felisberto E, Samico IC, Frias PG. Avaliação de desempenho da regionalização da vigilância em saúde em seis regiões de saúde brasileiras. Cad Saude Publica. 2019(Suppl 2):e00065218. doi: 10.1590/0102-311X00065218.-¹²12 Pinto LF, Quesada LA, D’Avila OP, Hauser L, Gonçalves MR, Harzheim E. Primary Care Assessment Tool: regional differences based on the National Health Survey from Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Cien Saude Colet. 2021;26(9):3965-79. doi: 10.1590/1413-81232021269.10112021.
https://doi.org/10.1590/1413-81232021269... Já nas regiões Sul e Sudeste, a rede de atenção à saúde está melhor distribuída no interior dos estados, e os serviços de saúde, de maneira geral, apresentam melhor desempenho.¹⁰10 Albuquerque MV, Ribeiro LHL. Inequality, geographic situation, and meanings of action in the COVID-19 pandemic in Brazil. Cad Saude Publica. 2021;36(12):e00208720. doi: 10.1590/0102-311X00208720.
https://doi.org/10.1590/0102-311X0020872...

11 Albuquerque AC, Cesse EAP, Felisberto E, Samico IC, Frias PG. Avaliação de desempenho da regionalização da vigilância em saúde em seis regiões de saúde brasileiras. Cad Saude Publica. 2019(Suppl 2):e00065218. doi: 10.1590/0102-311X00065218.-¹²12 Pinto LF, Quesada LA, D’Avila OP, Hauser L, Gonçalves MR, Harzheim E. Primary Care Assessment Tool: regional differences based on the National Health Survey from Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Cien Saude Colet. 2021;26(9):3965-79. doi: 10.1590/1413-81232021269.10112021.
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É mister considerar o modo pelo qual os diferentes contextos influenciam na incidência da coinfecção TB-HIV, principalmente quando se trata de infecções com determinação social, biológica e ambiental. Estudos de séries temporais, que consideram os territórios e estratos populacionais, podem ser úteis à saúde pública brasileira, visto que, a partir da descrição de tendências, é possível avaliar, direcionar e/ou implementar estratégias e políticas de intervenção.⁶6 Cavalin RF, Pellini ACG, Lemos RRG, Sato APS. TB-HIV co-infection: spatial and temporal distribution in the largest Brazilian metropolis. Rev Saude Publica. 2020;54:e112. doi: 10.11606/s1518-8787.2020054002108.
https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2020...

O Brasil figura como um país de alta carga da coinfecção TB-HIV, com desigualdades regionais na rede de atenção à saúde e particularidades sociais e individuais que implicam a possibilidade de dessemelhança na incidência dessas infecções. Dadas essas características, faz-se necessário identificar os diferentes comportamentos do agravo no país. Nesse sentido, o presente estudo teve por objetivo analisar a tendência temporal da incidência da coinfecção TB-HIV no Brasil, por macrorregião, Unidade da Federação (UF), sexo e faixa etária, no período de 2010 a 2021.

MÉTODOS

Estudo ecológico de séries temporais da incidência de coinfecção TB-HIV no Brasil, por macrorregiões (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sul e Sudeste) e UFs, com dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan), Sistema de Controle Logístico de Medicamentos (Siclom) e Sistema de Controle de Exames Laboratoriais da Rede Nacional de Contagem de Linfócitos CD4+/CD8+ e Carga Viral do HIV (Siscel).

A base de dados foi disponibilizada via plataforma Fala.BR, em 3 de novembro de 2022, pelo Departamento de HIV/Aids, Tuberculose, Hepatites Virais e Infecções Sexualmente Transmissíveis (DATHI), da Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente (SVSA) do Ministério da Saúde (MS): protocolo n^o 25072.039887/2022-27. O linkage probabilístico dos sistemas (SIM, Sinan, Siclom e Siscel) foi realizado pelo DATHI, conforme processo descrito no Boletim Epidemiológico – Panorama epidemiológico da coinfecção TB-HIV no Brasil, 2020.⁵5 Ministério da Saúde (BR). Boletim epidemiológico: panorama epidemiológico da coinfecção TB-HIV no Brasil, 2020 [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2021. [citado 2022 Jul 13]. 22 p. Disponível em: https://www.gov.br/aids/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/2021/panorama-epidemiologico-da-coinfeccao-tb-hiv-no-brasil-2020/view.
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Os dados populacionais foram obtidos do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (Datasus) em 4 de novembro de 2022. Para o ano de 2010, utilizou-se a população do censo demográfico realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) naquele ano; para os anos intercensitários (2011-2021), foram aplicadas as estimativas populacionais elaboradas pelo Departamento de Análise Epidemiológica e Vigilância de Doenças Não Transmissíveis (DAENT), da SVSA/MS.¹³13 Ministério da Saúde (BR). Estudo de estimativas populacionais por município, idade e sexo 2000-2021 – Brasil [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; s. d. [citado 2023 Jun 15]. Disponível em: http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftohtm.exe?ibge/cnv/popsvsbr.def.
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftoht...

A população do estudo consistiu dos casos novos notificados no Sinan-TB, independentemente da forma clínica, com a variável “HIV” codificada como “positivo” ou a variável “síndrome da imunodeficiência adquirida” (aids, sigla para acquired immune deficiency syndrome) codificada como “sim”; ou nos casos de TB notificados nas bases da TB sem o preenchimento de uma dessas variáveis, que entretanto possuíam diagnóstico nas bases do HIV, apresentavam algum resultado laboratorial no Siscel ou tinham alguma dispensação de antirretroviral no Siclom.⁵5 Ministério da Saúde (BR). Boletim epidemiológico: panorama epidemiológico da coinfecção TB-HIV no Brasil, 2020 [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2021. [citado 2022 Jul 13]. 22 p. Disponível em: https://www.gov.br/aids/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/2021/panorama-epidemiologico-da-coinfeccao-tb-hiv-no-brasil-2020/view.
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Foram incluídos no estudo os casos de 2010 a 2021, considerando-se a disponibilidade, no DATHI, de dados sobre pessoas de 18 a 59 anos, haja vista a faixa etária corresponder à maior parte dos casos de coinfecção TB-HIV (± 91,9%); o público infantojuvenil e as pessoas idosas não foram incluídos, por apresentarem particularidades que impossibilitariam a compreensão dessas especificidades. Foram excluídos 12 registros com a variável “sexo”, cuja análise interessa ao estudo, não preenchida.

Inicialmente, foram obtidos os coeficientes brutos de incidência, ano a ano, dividindo-se o total de casos novos de coinfecção TB-HIV pela população residente, no mesmo período e localidade; e multiplicando-se o resultado por 100 mil habitantes. Após análise exploratória dos dados, optou-se por calcular os coeficientes de incidência por sexo (masculino; feminino) e grupo etário (em anos: 18 a 34; 35 a 59), considerando-se, no denominador, a população com as mesmas características demográficas.

A análise de tendência foi realizada pela regressão joinpoint, que permite verificar se segmentos de reta explicariam melhor as séries, do que uma única reta. Em função do número de 12 pontos analisados (um ponto para cada ano), foi definido o número máximo de dois joinpoints, conforme estabelecido na literatura.¹⁴14 National Cancer Institute (USA). Surveillance Research Program. Statistical Methodology and Applications Branch. Joinpoint Regression Program – version 5.0.2 – May 2023 [Internet]. Bethesda: National Cancer Institute; s. d. [cited 2023 May 05]. Available from: https://surveillance.cancer.gov/help/joinpoint.
https://surveillance.cancer.gov/help/joi... Estimou-se a tendência geral e estratificada (sexo e faixa etária) para cada macrorregião e UF, assumindo-se a influência de aspectos individuais e programáticos sobre a epidemiologia das infecções.

Os coeficientes anuais de incidência da coinfecção TB-HIV, transformados por função logarítmica natural (ln) devido à melhor interpretação e comparação dos resultados, foram considerados como a variável dependente (y); e os anos-calendário do período, como a variável independente (x). Os modelos log-lineares [ln(y) = x’beta + erro] foram ajustados pelos erros-padrão dos coeficientes de incidência e pela correção da autocorrelação de primeira ordem, verificada a partir dos dados.¹⁴14 National Cancer Institute (USA). Surveillance Research Program. Statistical Methodology and Applications Branch. Joinpoint Regression Program – version 5.0.2 – May 2023 [Internet]. Bethesda: National Cancer Institute; s. d. [cited 2023 May 05]. Available from: https://surveillance.cancer.gov/help/joinpoint.
https://surveillance.cancer.gov/help/joi...

Os modelos finais, estimados via pesquisa em grade, foram escolhidos pelo menor valor do critério de informação bayesiano ponderado. Para cada modelo final, foram calculadas, pelo método quantil-empírico, (i) as variações percentuais anuais (VPAs), referentes à mudança dos valores dos coeficientes de incidência em cada joinpoint, (ii) as variações percentuais anuais médias (VPAMs), relativas às médias geométricas das VPAs, e (iii) os intervalos de confiança de 95% (IC₉₅%) das VPAs/VPAMs.¹⁴14 National Cancer Institute (USA). Surveillance Research Program. Statistical Methodology and Applications Branch. Joinpoint Regression Program – version 5.0.2 – May 2023 [Internet]. Bethesda: National Cancer Institute; s. d. [cited 2023 May 05]. Available from: https://surveillance.cancer.gov/help/joinpoint.
https://surveillance.cancer.gov/help/joi...

Na interpretação dos valores calculados, VPAs/VPAMs positivas indicaram tendência de incremento dos coeficientes de incidência da coinfecção TB-HIV, enquanto as VPAs/VPAMs negativas, tendência de declínio. Foram considerados significativos os valores das VPAs/VPAMs cujos IC₉₅% não incluíssem o valor nulo (zero). As variações não significativas foram interpretadas como de tendência estacionária. As análises foram realizadas utilizando-se o Joinpoint Regression Program® em sua versão 5.0.2.¹⁴14 National Cancer Institute (USA). Surveillance Research Program. Statistical Methodology and Applications Branch. Joinpoint Regression Program – version 5.0.2 – May 2023 [Internet]. Bethesda: National Cancer Institute; s. d. [cited 2023 May 05]. Available from: https://surveillance.cancer.gov/help/joinpoint.
https://surveillance.cancer.gov/help/joi...

Consoante com a Resolução do Conselho Nacional de Saúde (CNS) n^o 466, de 12 de dezembro de 2012, o estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa (CEP) da Universidade Estadual de Maringá (UEM), mediante parecer n^o 5.721.740, emitido em 25 de outubro de 2022: Certificado de Apresentação para Apreciação Ética (CAAE) n^o 63981922.6.0000.0104.

RESULTADOS

Entre os anos de 2010 e 2021, foram notificados e analisados 122.211 casos novos de coinfecção TB-HIV na população com idade entre 18 e 59 anos, no Brasil. Os coeficientes anuais de incidência da coinfecção TB-HIV no período, para cada macrorregião nacional e o conjunto do país, encontram-se na Figura 1. Na Tabela 1, são apresentados os coeficientes brutos de incidência da dupla infecção, ano a ano, segundo a UF.

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Figura 1
Séries temporais dos coeficientes brutos de incidência da coinfecção tuberculose-HIV (por 100 mil hab.) na população com idade de 18 a 59 anos, segundo macrorregiões, Brasil, 2010-2021

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Tabela 1
Coeficientes brutos de incidência da coinfecção tuberculose-HIV (por 100 mil hab.) na população com idade de 18 a 59 anos, segundo Unidades da Federação, Brasil, 2010-2021

Identificou-se tendência decrescente na incidência da coinfecção TB-HIV no Brasil como um todo: VPAM = -4,3; IC₉₅% -5,1;-3,7. As regiões Norte (VPA = 3,1; IC₉₅% 1,0;6,8) e Nordeste (VPA = 1,3; IC₉₅% 0,2;3,0) apresentaram tendência de aumento dos coeficientes no período de 2010 a 2019. As regiões Sul (VPAM = -6,2; IC₉₅% -6,9;-5,5) e Sudeste (VPAM = -4,6; IC₉₅% -5,6;-3,8) apresentaram tendência de redução ao longo de todo o período de estudo, de 2010 a 2021. Todas as regiões tiveram queda dos coeficientes entre 2019 e 2021 (Tabela 2).

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Tabela 2
Tendência temporal dos coeficientes brutos de incidência da coinfecção tuberculose-HIV (por 100 mil hab.) na população com idade de 18 a 59 anos, segundo macrorregiões e Unidades da Federação, Brasil, 2010-2021

Na análise por UFs, houve tendência de incremento da incidência da coinfecção TB-HIV no Tocantins, em Sergipe e no Espírito Santo, em toda a série histórica. Já os estados do Acre, Piauí, Pernambuco, Bahia, Minas Gerais, Rio de Janeiro, São Paulo, Paraná, Santa Catarina, Rio Grande do Sul, Mato Grosso e Goiás tiveram tendências decrescentes, de 2010 a 2021. A maioria das UFs (14; 51,8%) registrou queda na incidência da coinfecção TB-HIV a partir de 2018 ou 2019 (Tabela 2).

Foi identificada tendência decrescente nos coeficientes entre a população do sexo feminino, no Brasil e em suas macrorregiões, de 2010 a 2020. Observou-se maior acréscimo nas tendências para o Maranhão (VPAM = 3,3; IC₉₅% 1,3;5,6) e maior decréscimo para o Acre (VPAM = -15,8; IC₉₅% -27,6;-9,0). Algumas UFs (sete) registraram VPAs positivas na incidência entre a população do sexo feminino, a exemplo do Acre, Amazonas, Bahia e Espírito Santo (Tabela 3).

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Tabela 3
Tendência temporal dos coeficientes brutos de incidência da coinfecção tuberculose-HIV (por 100 mil hab.) na população com idade de 18 a 59 anos, por sexo (masculino; feminino), segundo macrorregiões e Unidades da Federação,Brasil, 2010-2021

Quanto à população do sexo masculino, houve tendência decrescente nos coeficientes de incidência no Brasil e na maioria das macrorregiões; a exceção coube ao Norte, cuja tendência mostrou-se estável. As tendências mais acentuadas de aumento e queda foram, respectivamente, do Amapá (VPAM = 5,6; IC₉₅% 3,3;8,7) e de Santa Catarina (VPAM = -8,7; IC₉₅% -10,7;-7,4). Nove UFs – entre elas, Pará, Rondônia, Amazonas, Piauí e Espírito Santo – registraram VPAs positivas (Tabela 3).

As incidências da coinfecção TB-HIV na faixa etária de 18 a 34 anos apresentaram tendência de declínio para o conjunto Brasil, e nas macrorregiões Sul, Sudeste e Nordeste. Ainda sobre esse grupo etário, maior incremento e maior declínio da incidência de TB-HIV foram observados, respectivamente, no Amapá (VPAM = 7,9; IC₉₅% 5,1;11,5) e em Santa Catarina (VPAM = -9,7; IC₉₅% -12,0;-7,7). Ainda, para a mesma faixa etária, dez UFs tiveram VPAs positivas em segmentos das séries, como Amazonas, Mato Grosso, Ceará, Alagoas e Rio Grande do Norte (Tabela 4).

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Tabela 4
Tendência temporal dos coeficientes brutos de incidência da coinfecção tuberculose-HIV (por 100 mil hab.) na população, por faixa etária (18 a 34 anos; 35 a 59 anos), segundo macrorregiões e Unidades da Federação, Brasil, 2010-2021

Na população com idade entre 35 e 59 anos, viu-se tendência decrescente dos coeficientes de incidência da dupla infecção no Brasil e em todas as macrorregiões. Nenhuma UF apresentou VPAM positiva, sendo Santa Catarina (VPAM = -9,4; IC₉₅% -10,3;-8,7) o estado a ter apresentado maior tendência de decréscimo na incidência de TB-HIV nessa faixa etária; dez UFs registraram períodos com VPAs positivas, a exemplo do Pará, Maranhão e Sergipe (Tabela 4).

DISCUSSÃO

Este estudo de séries temporais da coinfecção TB-HIV revelou que os estados do Rio Grande do Sul, Amazonas, Pernambuco e Santa Catarina apresentaram os maiores níveis de incidência no Brasil, entre 2010 e 2021. Tendências decrescentes foram observadas principalmente nas UFs do Sul e do Sudeste. Foram registrados aumentos da incidência sobretudo na população do sexo masculino e na idade de 18 a 34 anos. Houve tendência de queda em grande parte das UFs, durante a pandemia da covid-19.

A resposta brasileira às epidemias do HIV e da TB, historicamente, relaciona-se a questões políticas e orçamentárias. Sabe-se que, desde 2013, o Brasil tem enfrentado adversidades socioeconômicas sem precedentes, ascensão das desigualdades e impacto desses entraves no Sistema Único de Saúde (SUS),¹⁵15 Agostini R, Rocha F, Melo E, Maksud I. The Brazilian response to the HIV/AIDS epidemic amidst the crisis. Cien Saude Colet. 2019;24(12):4599-604. doi: 10.1590/1413-812320182412.25542019.
https://doi.org/10.1590/1413-81232018241... associados a aspectos de disparidade regional na distribuição e no acesso aos serviços.¹¹11 Albuquerque AC, Cesse EAP, Felisberto E, Samico IC, Frias PG. Avaliação de desempenho da regionalização da vigilância em saúde em seis regiões de saúde brasileiras. Cad Saude Publica. 2019(Suppl 2):e00065218. doi: 10.1590/0102-311X00065218.,¹²12 Pinto LF, Quesada LA, D’Avila OP, Hauser L, Gonçalves MR, Harzheim E. Primary Care Assessment Tool: regional differences based on the National Health Survey from Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Cien Saude Colet. 2021;26(9):3965-79. doi: 10.1590/1413-81232021269.10112021.
https://doi.org/10.1590/1413-81232021269... Trata-se de uma realidade a ser considerada, quando se interpretam as diferentes tendências observadas neste estudo.

No Brasil, é premente reconhecer o desenvolvimento de estratégias colaborativas entre os programas da TB e do HIV, como:⁵5 Ministério da Saúde (BR). Boletim epidemiológico: panorama epidemiológico da coinfecção TB-HIV no Brasil, 2020 [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2021. [citado 2022 Jul 13]. 22 p. Disponível em: https://www.gov.br/aids/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/2021/panorama-epidemiologico-da-coinfeccao-tb-hiv-no-brasil-2020/view.
https://www.gov.br/aids/pt-br/centrais-d... ,¹⁶16 Ministério da Saúde (BR). Brasil livre da tuberculose: plano nacional pelo fim da tuberculose como problema de saúde pública [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2017 [citado 2023 Out 30]. 52 p. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/brasil_livre_tuberculose_plano_nacional.pdf.
https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicaco... ,¹⁷17 Ministério da Saúde (BR). Protocolo de vigilância da infecção latente pelo Mycobacterium tuberculosis no Brasil [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2018 [citado 2023 Out 30]. 29 p. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/protocolo_vigilancia_infeccao_latente_mycobacterium_tuberculosis_brasil.pdf.
https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicaco... recomendação da terapia antirretroviral (TARV) para pessoas com HIV, independentemente da contagem de linfócitos, desde 2011; incorporação do teste rápido molecular para TB (TRM-TB) na rede de atenção à saúde, em 2014; e fortalecimento da detecção e do tratamento da TB-infecção, principalmente em pessoas vivendo com HIV, a partir da publicação do protocolo de vigilância, em 2018.

Internacionalmente, no Reino Unido, a tendência decrescente da incidência da coinfecção TB-HIV também foi visualizada entre 2000 e 2014.¹⁸18 Winter JR, Stagg HR, Smith CJ, Lalor MK, Davidson JÁ, Brown AE, et al. Trends in, and factors associated with, HIV infection amongst tuberculosis patients in the era of anti-retroviral therapy: a retrospective study in England, Wales and Northern Ireland. BMC Med. 2018;16(1):85. doi: 10.1186/s12916-018-1070-2.
https://doi.org/10.1186/s12916-018-1070-... Esse declínio foi atrelado ao aumento do limiar da contagem de linfócitos para o início da TARV, em 2008, contribuindo para a melhoria da qualidade de vida das pessoas com HIV e reduzindo a suscetibilidade à TB.¹⁸18 Winter JR, Stagg HR, Smith CJ, Lalor MK, Davidson JÁ, Brown AE, et al. Trends in, and factors associated with, HIV infection amongst tuberculosis patients in the era of anti-retroviral therapy: a retrospective study in England, Wales and Northern Ireland. BMC Med. 2018;16(1):85. doi: 10.1186/s12916-018-1070-2.
https://doi.org/10.1186/s12916-018-1070-... No Brasil, presume-se que a indicação de TARV para todas as pessoas com HIV pode ter influenciado na redução dos casos de coinfecção pela TB.

A diminuição nos níveis de incidência da coinfecção TB-HIV também pode se relacionar à ampliação das ações de diagnóstico e tratamento da TB-infecção, tanto na população geral como nas pessoas que vivem com HIV. Esta é uma das estratégias fundamentais para a eliminação da TB como problema de saúde pública, no Brasil e no mundo,¹⁹19 Ministério da Saúde (BR). Boletim epidemiológico da coinfecção TB-HIV, 2022 [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2023 [citado 2023 Out 30]. 33 p. Disponível em: https://www.gov.br/aids/pt-br/central-de-conteudo/boletins-epidemiologicos/2022/coinfeccao-tb-hiv/boletim_coinfeccao_tb_hiv_2022.pdf/view.
https://www.gov.br/aids/pt-br/central-de... visto que pode resultar na diminuição da incidência de casos de TB-doença e colaborar para a interrupção da cadeia de transmissão do bacilo de Koch.²⁰20 Cohen A, Mathiasen VD, Schön T, Wejse C. The global prevalence of latent tuberculosis: a systematic review and meta-analysis. Eur Respir J. 2019;54(3):1900655. doi: 10.1183/13993003.00655-2019.
https://doi.org/10.1183/13993003.00655-2...

Ainda, cabe ressaltar o papel crucial que a profilaxia pré-exposição (PrEP) pode desempenhar no enfrentamento da epidemia do HIV. É fato que a ampliação das opções preventivas no Brasil, desde 2017, como a PrEP e os métodos na perspectiva da prevenção combinada, pode culminar no controle efetivo da infecção.²¹21 Zucchi EM, Grangeiro A, Ferraz D, Pinheiro TF, Alencar T, Ferguson L, et al. Da evidência à ação: desafios do Sistema Único de Saúde para ofertar a profilaxia pré-exposição sexual (PrEP) ao HIV às pessoas em maior vulnerabilidade. Cad Saude Publica. 2018;34(7):e00206617. doi: 10.1590/0102-311X00206617.
https://doi.org/10.1590/0102-311X0020661... Por conseguinte, infere-se que a redução dos novos casos de HIV poderia diminuir a incidência da coinfecção por TB, devido ao menor número de pessoas potencialmente suscetíveis.

A tendência crescente da coinfecção TB-HIV, entretanto, atrela-se (i) à maior circulação dos agentes etiológicos, o que favorece a transmissão das infecções, e/ou (ii) à maior oferta de testes para detecção do HIV e da TB, o que aumenta o número de pessoas diagnosticadas. No Brasil, a testagem para o HIV em pessoas com TB e a investigação de TB em pessoas com HIV (dupla testagem) é uma estratégia da rede de atenção à saúde, especialmente na Atenção Primária à Saúde (APS) e no Serviço de Atenção Especializada (SAE).¹⁶16 Ministério da Saúde (BR). Brasil livre da tuberculose: plano nacional pelo fim da tuberculose como problema de saúde pública [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2017 [citado 2023 Out 30]. 52 p. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/brasil_livre_tuberculose_plano_nacional.pdf.
https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicaco...

Nessa direção, considera-se que a ampliação da testagem para TB entre as pessoas com HIV pode ocasionar aumentos substanciais no quantitativo de casos de coinfecção, culminando em tendências crescentes da incidência. A título de exemplo, estudo desenvolvido em uma região de Gana evidenciou que o fortalecimento das ações colaborativas entre os programas de controle da TB e do HIV, como a oferta de testes, resultou em períodos significativos de incremento da coinfecção, na série temporal de 2009 a 2018.²²22 Salisu HM, Ojule IN, Adeniji FO, Kwakye GK. Prevalence and trend of TB/HIV co-infection in Suhum municipality, Ghana. PLoS Glob Public Health. 2022;2(7):e0000378. doi: 10.1371/journal.pgph.0000378.
https://doi.org/10.1371/journal.pgph.000...

A política de dupla testagem é particularmente relevante no Brasil, ante o número elevado de pessoas que descobrem a infecção pelo HIV apenas em função da TB. Em 2020, dados de linkage entre as bases do Sinan, SIM, Siscel e Siclom apontaram que 47,9% dos casos de coinfecção registrados tiveram o diagnóstico do HIV devido à TB.¹⁹19 Ministério da Saúde (BR). Boletim epidemiológico da coinfecção TB-HIV, 2022 [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2023 [citado 2023 Out 30]. 33 p. Disponível em: https://www.gov.br/aids/pt-br/central-de-conteudo/boletins-epidemiologicos/2022/coinfeccao-tb-hiv/boletim_coinfeccao_tb_hiv_2022.pdf/view.
https://www.gov.br/aids/pt-br/central-de... Eis um sinal de alerta para o possível diagnóstico tardio do HIV, que atinge pouco mais de um quarto dos casos da infecção registrados no país.²³23 Ministério da Saúde (BR). Indicadores e dados básicos de monitoramento clínico de HIV. Brasília: Ministério da Saúde; 2023 [citado 2023 Out 30]. Disponível em: http://indicadoresclinicos.aids.gov.br/.
http://indicadoresclinicos.aids.gov.br/....

Vale destacar que a identificação de tendência estacionária da coinfecção TB-HIV suscita outro alerta, para possíveis fragilidades no cuidado à TB, como avaliação de contatos e busca ativa ineficazes. Essa situação resulta em platô epidemiológico, haja vista, mesmo com o diagnóstico e o tratamento das pessoas com TB-doença, aquelas com TB-infecção poderem passar despercebidas e, eventualmente, progredirem para a forma ativa,²⁰20 Cohen A, Mathiasen VD, Schön T, Wejse C. The global prevalence of latent tuberculosis: a systematic review and meta-analysis. Eur Respir J. 2019;54(3):1900655. doi: 10.1183/13993003.00655-2019.
https://doi.org/10.1183/13993003.00655-2... sustentando a cadeia de transmissão da TB entre pessoas vivendo com HIV.

Para além das disparidades territoriais, notou-se importante aumento dos casos de coinfecção TB-HIV na população de 18 a 34 anos. No contexto brasileiro, os jovens têm constituído a maior parte dos casos de infecção pelo HIV, principalmente com a adoção de práticas de risco à saúde, a exemplo (i) do início precoce da vida sexual, (ii) do uso inconsistente de método preventivo, como preservativos e PrEP, (iii) do baixo grau de instrução e escolaridade, (iv) das relações com múltiplas parcerias e (v) do uso de álcool e drogas, entre outras.²⁴24 Bossonario PA, Ferreira MRL, Andrade RLP, Sousa KDL, Bonfim RO, Saita NM, et al. Risk factors for HIV infection among adolescents and the youth: a systematic review. Rev Lat Am Enfermagem. 2022;30(Spe):e3697. doi: 10.1590/1518-8345.6264.3697.

Ademais, há de se considerar questões de sexo, identidade de gênero e orientação sexual, que podem estar relacionadas ao risco de infecção pelo HIV no Brasil, fazendo com que gays e homens que fazem sexo com outros homens (HSH) sejam classificados como populações-chave para o enfrentamento da epidemia.²⁵25 Ministério da Saúde (BR). Agenda estratégia para ampliação do acesso e cuidado integral das populações-chave em HIV, hepatites virais e outras infecções sexualmente transmissíveis [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2018 [citado 2023 Out 30]. Disponível em: https://www.gov.br/aids/pt-br/central-de-conteudo/publicacoes/2018/agenda-estrategica-para-ampliacao-do-acesso-e-cuidado-integral-das-populacoes-chaves-em-hiv-hepatites-virais-e-outras-infeccoes-sexualmente-transmissiveis/view.
https://www.gov.br/aids/pt-br/central-de... Somam-se a isso, a vulnerabilidade do sexo masculino à TB; esta população é a mais acometida no país, que concentrou 70% dos casos novos registrados entre 2020 e 2022.²⁶26 Ministério da Saúde (BR). Boletim epidemiológico da tuberculose, 2023 [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2023 [citado 2023 Out 30]. 59 p. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/boletins/epidemiologicos/especiais/2023/boletim-epidemiologico-de-tuberculose-numero-especial-mar.2023/view.
https://www.gov.br/saude/pt-br/centrais-...

Essa intersecção ressalta a necessidade de os programas de HIV e de TB promoverem estratégias que levem em conta as questões sociais imbricadas às infecções. Por exemplo, instituiu-se no Brasil o Comitê Interministerial para a Eliminação da Tuberculose e de Outras Doenças Determinadas Socialmente (CIEDDS), com a publicação do Decreto n^o 11.494, de 17 de abril de 2023. O CIEDDS visa promover ações intersetoriais para a eliminação da TB e de outras doenças de raiz social, como o HIV.

Além das estratégias adotadas no controle da coinfecção TB-HIV no país, aponta-se para o desenvolvimento de ações específicas, na perspectiva do cuidado holístico: organização da linha de cuidado, para início oportuno e adesão à TARV; dupla testagem e redução do diagnóstico tardio das infecções; acesso, vinculação e retenção da pessoa, para seguimento nos serviços de saúde; e detecção e tratamento da TB na população geral e em quem vive com HIV – inclusive tratamento preventivo.

Na América Latina e no Caribe, políticas de diagnóstico e tratamento, como as descritas acima, foram adotadas em mais de 80% dos países; contudo, existem falhas que fragilizam o monitoramento da coinfecção TB-HIV, como a não integração simultânea das notificações, o que incide na qualidade do cuidado prestado.²⁷27 Moreno R, Ravasi G, Avedillo P, Lopez R. Tuberculosis and HIV coinfection and related collaborative activities in Latin America and the Caribbean. Rev Panam Salud Publica. 2020;44:e43. doi: 10.26633/RPSP.2020.43.
https://doi.org/10.26633/RPSP.2020.43.... Não obstante, há de se reconhecer o esforço do Ministério da Saúde na realização periódica de linkage dos sistemas de informações em saúde, para a qualificação da informação em nível nacional.

A pandemia da covid-19 pode ter acentuado os entraves do SUS, visto que prejudicou o acesso ao diagnóstico e comprometeu as ações de vigilância, resultando na queda dos coeficientes de incidência da coinfecção TB-HIV, identificada neste estudo. A pandemia também dificultou o acompanhamento e o tratamento da TB e interrompeu as atividades de seguimento das pessoas vivendo com HIV no Brasil,²⁸28 Berra TZ, Ramos ACV, Alves YM, Tavares RBV, Tartaro AF, Nascimento MC, et al. Impact of COVID-19 on tuberculosis indicators in Brazil: a time series and spatial analysis study. Trop Med Infect Dis. 2022;7(9):247. doi: 10.3390/tropicalmed7090247.
https://doi.org/10.3390/tropicalmed70902... ,²⁹29 Matsuda EM, Oliveira IP, Bao LB, Manzoni FM, Campos NC, Varejão BB, et al. Impact of COVID-19 on people living with HIV-1: care and prevention indicators at a local and nationwide level, Santo André, Brazil. Rev Saude Publica. 2022;56:37. doi: 10.11606/s1518-8787.2022056004314.
https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2022... o que explicaria as tendências decrescentes vistas ao término das séries históricas (2019 a 2021).

Ressalta-se, ademais, que as interrupções na prestação de serviços à TB e ao HIV, decorrentes da emergência da pandemia da covid-19, podem resultar em aumentos significativos na morbidade e na mortalidade associadas às infecções, nos próximos anos.³⁰30 Hogan AB, Jewell BL, Sherrard-Smith E, Vesga JF, Watson OJ, Whittaker C, et al. Potential impact of the COVID-19 pandemic on HIV, tuberculosis, and malaria in low-income and middle-income countries: a modelling study. Lancet Glob. Health. 2020;8(9):e1132-e1141. doi: 10.1016/S2214-109X(20)30288-6.
https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30... Dessa forma, para além da subdetecção e/ou subnotificação dos casos da dupla infecção no cenário brasileiro, sinaliza-se mais um alerta deste relato, dada a possibilidade de se registrar um número substancial de mortes e anos potenciais de vida perdidos como consequência da TB e/ou do HIV.³⁰30 Hogan AB, Jewell BL, Sherrard-Smith E, Vesga JF, Watson OJ, Whittaker C, et al. Potential impact of the COVID-19 pandemic on HIV, tuberculosis, and malaria in low-income and middle-income countries: a modelling study. Lancet Glob. Health. 2020;8(9):e1132-e1141. doi: 10.1016/S2214-109X(20)30288-6.
https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30...

É mister pontuar que esta pesquisa tem limitações. Primeiramente, o uso de dados secundários pode estar condicionado ao preenchimento incorreto e/ou incompleto, além de uma subnotificação diferencial nos territórios, de forma que os achados apresentados podem estar subestimados em certos locais. Outras limitações do estudo estariam no fato de (i) os modelos não terem sido ajustados a fatores de confusão, o que poderia influenciar nas tendências, (ii) a não inclusão dos casos de toda a população brasileira, restringindo-se tão somente a pessoas de 18 a 59 anos, e (iii) os dados serem agregados no nível estadual, impedindo a compreensão das dinâmicas municipais.

Além disso, cabe salientar que, embora o linkage entre as bases do Sinan, SIM, Siscel e Siclom ocasione um aumento anual de cerca de mil casos de coinfecção TB-HIV, em relação aos dados exclusivos do Sinan,⁵5 Ministério da Saúde (BR). Boletim epidemiológico: panorama epidemiológico da coinfecção TB-HIV no Brasil, 2020 [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2021. [citado 2022 Jul 13]. 22 p. Disponível em: https://www.gov.br/aids/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/2021/panorama-epidemiologico-da-coinfeccao-tb-hiv-no-brasil-2020/view.
https://www.gov.br/aids/pt-br/centrais-d... a menor ou a maior atuação dos serviços de vigilância locais na notificação dos casos, tanto de TB como de HIV, pode influenciar nas tendências de queda ou de aumento observadas neste estudo. Tudo isso, afinal, ratifica a importância do registro adequado e da notificação oportuna dos casos de coinfecção TB-HIV para a qualificação da informação.

Em suma, evidenciaram-se disparidades demográficas e territoriais nas tendências da incidência da coinfecção TB-HIV no Brasil. Tendências crescentes foram visualizadas, sobretudo nas regiões Norte e Nordeste, entre pessoas do sexo masculino e na população com idade de 18 a 34 anos. Observou-se redução dos coeficientes de incidência para grande parte das UFs, entre 2019 e 2021, o que aponta para os possíveis efeitos da pandemia da covid-19 no diagnóstico da TB e do HIV.

Sem desconsiderar o possível impacto da pandemia no progresso obtido, em nível nacional, os achados deste estudo podem contribuir para o planejamento de ações de controle da coinfecção TB-HIV em territórios e grupos mais afetados, no Brasil. Destarte, as informações apresentadas podem embasar a implementação ou readequação de políticas públicas, estaduais e nacionais, com vistas a reverter o cenário epidemiológico e alcançar melhores conjunturas na saúde pública brasileira.

FINANCIAMENTO
O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior/Ministério da Educação do Brasil (Capes/MEC) – Código de Financiamento 001, concedido aos autores Lucas Vinícius de Lima e Gabriel Pavinati.

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Datas de Publicação

Publicação nesta coleção
19 Fev 2024
Data do Fascículo
2024

Histórico

Recebido
15 Jun 2023
Aceito
22 Nov 2023

This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License

[1] FINANCIAMENTO
O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior/Ministério da Educação do Brasil (Capes/MEC) – Código de Financiamento 001, concedido aos autores Lucas Vinícius de Lima e Gabriel Pavinati.

Unidades da Federação (por macrorregiões)		2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021
Norte	Rondônia	4,9	7,2	6,8	7,7	8,6	6,9	9,6	8,0	6,2	6,9	5,4	4,1
	Acre	4,1	3,7	4,5	3,0	3,0	2,4	2,2	2,7	2,3	4,2	1,8	2,7
	Amazonas	18,6	16,0	17,4	21,5	25,3	25,9	23,1	24,6	21,8	21,9	18,6	12,7
	Roraima	8,9	5,4	6,4	9,1	3,9	7,5	5,3	7,2	5,5	7,3	8,5	7,5
	Pará	8,7	8,3	7,9	8,5	8,6	9,0	8,6	10,3	9,4	11,0	9,7	5,1
	Amapá	3,3	3,6	4,7	2,9	4,2	3,6	4,2	5,5	5,4	6,2	4,3	5,0
	Tocantins	2,0	1,2	1,2	1,4	2,4	1,5	1,9	1,6	2,3	1,9	1,8	2,9
Nordeste	Maranhão	5,0	4,8	5,5	5,8	5,1	5,7	5,6	5,9	7,0	6,8	6,0	4,8
	Piauí	3,2	3,8	4,0	2,6	4,1	2,4	3,6	3,6	4,1	3,7	3,1	2,5
	Ceará	5,3	6,8	7,9	6,8	6,9	7,5	6,8	7,6	7,6	8,6	7,4	5,6
	Rio Grande do Norte	5,3	6,2	8,2	7,5	7,1	7,1	5,3	7,2	8,5	8,1	7,6	5,0
	Paraíba	5,8	5,5	5,5	6,6	6,2	5,6	4,4	5,9	6,4	6,0	5,9	4,8
	Pernambuco	12,2	13,4	14,8	13,8	13,6	13,6	14,2	13,8	13,6	12,7	11,6	8,7
	Alagoas	6,0	6,6	8,2	8,8	7,3	5,9	9,5	9,1	9,1	9,6	7,6	5,2
	Sergipe	3,7	4,1	3,3	4,7	4,4	3,4	4,2	4,4	6,7	5,4	5,9	3,8
	Bahia	5,7	5,8	5,1	5,6	5,5	5,3	5,2	5,1	5,0	5,1	4,4	3,7
Sudeste	Minas Gerais	3,4	4,1	3,9	4,1	4,1	3,6	3,3	3,2	3,3	3,5	3,0	1,9
	Espírito Santo	5,7	5,2	6,1	5,7	5,1	5,6	4,3	4,4	5,5	4,9	6,4	6,7
	Rio de Janeiro	15,9	16,9	16,6	15,0	15,4	15,8	14,8	14,6	15,2	14,8	12,8	9,5
	São Paulo	9,3	9,4	8,8	9,0	8,8	8,4	7,8	8,0	8,3	7,9	6,8	5,0
Sul	Paraná	6,0	5,4	5,4	5,6	5,5	5,3	4,7	4,3	4,5	3,7	3,9	3,2
	Santa Catarina	12,3	14,1	11,9	11,9	11,9	11,0	9,8	10,0	8,9	8,3	6,1	4,6
	Rio Grande do Sul	23,1	24,2	25,0	24,2	23,8	22,9	21,2	20,1	18,8	18,6	16,6	12,0
Centro-Oeste	Mato Grosso do Sul	6,6	7,4	8,8	8,8	7,9	6,6	6,6	6,8	8,0	9,6	9,3	6,5
	Mato Grosso	7,1	6,9	5,2	6,8	6,5	6,7	8,8	8,0	6,8	6,0	5,3	3,8
	Goiás	3,1	3,3	4,1	3,3	3,1	3,9	3,2	3,8	3,3	2,3	2,6	2,0
	Distrito Federal	2,1	3,1	3,5	3,0	4,2	2,9	3,1	3,2	2,9	3,2	2,8	2,1

Macrorregiões e Unidades da Federação	Período	VPA^a (IC₉₅ % ^b )	VPAM^c (IC₉₅ % ^b)
Norte	2010-2019	3,1 (1,0;6,8)^d	-2,4 (-7,1;0,1)
Norte	2019-2021	-23,7 (-64,3;-8,4)^d	-2,4 (-7,1;0,1)
Rondônia	2010-2016	6,7 (1,4;17,4)^d	-2,4 (-7,1;0,7)
Rondônia	2016-2021	-12,4 (-29,1;-7,2)^d	-2,4 (-7,1;0,7)
Acre	2010-2016	-11,2 (-17,4;-8,3)^d	-7,1 (-10,0;-5,0)^d
	2016-2019	13,4 (-6,0;22,1)
	2019-2021	-21,1 (-34,9;0,2)
Amazonas	2010-2015	9,5 (-6,4;37,4)	-1,7 (-4,7;2,1)
	2015-2019	-3,8 (-9,2;21,9)
	2019-2021	-21,6 (-36,2;-8,0)^d
Roraima	2010-2017	-2,4 (-16,9;1,9)	1,5 (-1,2;3,9)
Roraima	2017-2021	8,8 (0,6;29,6)^d	1,5 (-1,2;3,9)
Pará	2010-2019	3,4 (2,0;5,9)^d	-1,6 (-3,4;0,6)
Pará	2019-2021	-21,3 (-30,3;-7,4)^d	-1,6 (-3,4;0,6)
Amapá	2010-2015	0,0 (-15,0;5,2)	1,7 (-1,3;3,6)
	2015-2018	17,0 (7,9;25,7)^d
	2018-2021	-9,1 (-26,1;-1,9)^d
Tocantins	2010-2021	4,1 (0,1;8,6)^d	4,1 (0,1;8,6)^d
Nordeste	2010-2019	1,3 (0,2;3,0)^d	-2,2 (-3,5;-1,0)^d
Nordeste	2019-2021	-16,8 (-22,9;-8,7)^d	-2,2 (-3,5;-1,0)^d
Maranhão	2010-2016	2,1 (-4,1;4,3)	-0,4 (-1,7;0,7)
	2016-2019	7,6 (3,9;10,8)^d
	2019-2021	-17,5 (-23,5;-9,2)^d
Piauí	2010-2015	-4,6 (-13,5;-1,5)^d	-3,4 (-6,1;-2,2)^d
	2015-2018	11,1 (2,8;17,4)^d
	2018-2021	-14,4 (-30,9;-7,8)^d
Ceará	2010-2019	3,1 (1,1;13,2)^d	-0,7 (-3,2;2,6)
Ceará	2019-2021	-16,2 (-28,7;-0,8)^d	-0,7 (-3,2;2,6)
Rio Grande do Norte	2010-2021	0,7 (-3,3;5,4)	0,7 (-3,3;5,4)
Paraíba	2010-2021	-0,4 (-2,6;1,9)	-0,4 (-2,6;1,9)
Pernambuco	2010-2012	7,3 (1,0;16,1)^d	-2,8 (-4,2;-1,4)^d
	2012-2018	-1,0 (-2,6;0,3)
	2018-2020	-17,5 (-23,8;-11,1)^d
Alagoas	2010-2019	4,3 (1,8;11,6)^d	-1,8 (-5,3;2,3)
Alagoas	2019-2021	-25,3 (-40,2;-5,1)^d	-1,8 (-5,3;2,3)
Sergipe	2010-2021	4,0 (1,2;7,2)^d	4,0 (1,2;7,2)^d
Bahia	2010-2019	-1,4 (-1,8;-0,8)^d	-3,6 (-4,2;-3,1)^d
Bahia	2019-2021	-13,1 (-16,2;-8,2)^d	-3,6 (-4,2;-3,1)^d
Sudeste	2010-2019	-1,7 (-2,4;-0,7)^d	-4,6 (-5,6;-3,8)^d
Sudeste	2019-2021	-16,9 (-21,9;-10,1)^d	-4,6 (-5,6;-3,8)^d
Minas Gerais	2010-2019	-1,5 (-7,7;24,0)	-5,8 (-10,1;-0,3)^d
Minas Gerais	2019-2021	-22,8 (-42,4;-0,8)^d	-5,8 (-10,1;-0,3)^d
Espírito Santo	2010-2013	2,0 (-1,8;12,0)	1,9 (0,9;3,3)^d
	2013-2017	-6,5 (-11,3;-3,2)^d
	2017-2021	11,1 (6,7;19,1)^d
Rio de Janeiro	2010-2019	-1,2 (-1,9;-0,2)^d	-4,4 (-5,5;-3,6)^d
Rio de Janeiro	2019-2021	-17,6 (-23,0;-10,6)^d	-4,4 (-5,5;-3,6)^d
São Paulo	2010-2016	-2,7 (-5,9;-1,6)^d	-5,4 (-6,2;-4,8)^d
	2016-2019	0,2 (-1,9;2,0)
	2019-2021	-20,3 (-24,2;-14,3)^d
Sul	2010-2014	-0,9 (-2,3;2,4)	-6,2 (-6,9;-5,5)^d
	2014-2019	-5,8 (-7,1;-4,4)^d
	2019-2021	-16,5 (-20,5;-12,2)^d
Paraná	2010-2014	-0,5 (-3,0;5,0)	-4,4 (-5,4;-3,4)^d
Paraná	2014-2021	-6,5 (-9,1;-5,4)^d	-4,4 (-5,4;-3,4)^d
Santa Catarina	2010-2014	-3,2 (-4,7;0,6)	-9,3 (-10,1;-8,5)^d
	2014-2019	-6,5 (-8,6;-5,1)^d
	2019-2021	-26,1 (-29,9;-19,5)^d
Rio Grande do Sul	2010-2012	5,0 (-0,4;10,2)	-5,2 (-6,3;-4,4)^d
	2012-2019	-4,3 (-5,4;-3,4)^d
	2019-2021	-17,3 (-22,1;-11,7)^d
Centro-Oeste	2010-2018	0,7 (-0,4;2,1)	-2,6 (-3,9;-1,7)^d
Centro-Oeste	2018-2021	-10,9 (-20,2;-6,5)^d	-2,6 (-3,9;-1,7)^d
Mato Grosso do Sul	2010-2021	0,7 (-4,7;6,9)	0,7 (-4,7;6,9)
Mato Grosso	2010-2012	-12,0 (-19,7;0,4)	-5,1 (-6,9;-3,3)^d
	2012-2017	8,0 (4,2;16,7)^d
	2017-2021	-16,1 (-23,4;-11,3)^d
Goiás	2010-2017	0,8 (-2,2;15,7)	-4,5 (-8,6;-0,6)^d
Goiás	2017-2021	-13,0 (-36,1;-6,0)^d	-4,5 (-8,6;-0,6)^d
Distrito Federal	2010-2012	26,7 (4,4;48,3)^d	1,4 (-1,4;4,0)
Distrito Federal	2012-2021	-3,5 (-7,1;-1,9)^d	1,4 (-1,4;4,0)
Brasil	2010-2019	-1,0 (-1,6;-0,2)^d	-4,3 (-5,1;-3,7)^d
Brasil	2019-2021	-18,0 (-22,1;-11,7)^d	-4,3 (-5,1;-3,7)^d

Macrorregiões e Unidades da Federação	Feminino			Masculino
Macrorregiões e Unidades da Federação	Período	VPA^a (IC ₉₅ % ^b )	VPAM^c(IC₉₅%^b)	Período	VPA^a(IC₉₅%^b)	VPAM^c(IC₉₅%^b)
Norte	2010-2019	1,3 (-0,9;7,7)	-3,5 (-8,4;0,0)	2010-2014	7,2 (3,2;37,2)^d	-0,2 (-2,7;2,0)
	2019-2021	-22,5 (-64,0;-4,6)^d	-3,5 (-8,4;0,0)	2014-2019	1,5 (-3,2;5,2)
	–	–	–	2019-2021	-17,4 (-44,3;-10,2)^d
Rondônia	2010-2018	1,8 (-2,2;11,8)	-6,6 (-13,0;-2,0)^d	2010-2015	11,7 (3,3;47,7)^d	-0,8 (-5,8;5,4)
Rondônia	2018-2021	-25,8 (-55,4;-9,6)^d	-6,6 (-13,0;-2,0)^d	2015-2021	-10,1 (-25,9;-5,0)^d	-0,8 (-5,8;5,4)
Acre	2010-2013	-44,3 (-72,9;-21,4)^d	-15,8 (-27,6;-9,0)^d	2010-2021	-2,9 (-7,7;1,6)	-2,9 (-7,7;1,6) – –
	2013-2016	34,2 (0,1;74,0)^d		–	–
	2016-2021	-18,4 (-66,8;-2,1)^d		–	–
Amazonas	2010-2017	4,1 (0,4;14,4)^d	-2,8 (-7,0;0,9)	2010-2015	11,7 (5,6;31,3)^d	1,8 (-1,2;5,8)
Amazonas	2017-2021	-13,8 (-35,0;-6,1)^d	-2,8 (-7,0;0,9)	2015-2021	-5,8 (-14,0;-1,9)^d	1,8 (-1,2;5,8)
Roraima	2010-2021	-5,1 (-11,4;1,3)	-5,1 (-11,4;1,3)	2010-2021	1,8 (-4,1;9,0)	1,8 (-4,1;9,0)
Pará	2010-2021	-0,1 (-2,7;2,7)	-0,1 (-2,7;2,7) – –	2010-2016	1,4 (-4,8;3,2)	-2,6 (-4,2;-1,5)^d
	–	–		2016-2019	10,4 (5,5;14,4)^d
	–	–		2019-2021	-28,6 (-35,1;-22,2)^d
Amapá	2010-2021	-0,9 (-8,5;8,3)	-0,9 (-8,5;8,3)	2010-2018	8,6 (6,5;22,4)^d	5,6 (3,3;8,7)^d
Amapá	–	–	–	2018-2021	-2,2 (-16,6;5,4)	5,6 (3,3;8,7)^d
Tocantins	2010-2021	3,0 (-6,6;15,4)	3,0 (-6,6;15,4)	2010-2021	4,2 (-3,3;13,4)	4,2 (-3,3;13,4)
Nordeste	2010-2019	0,7 (-0,7;3,7)	-3,3 (-5,6;-1,3)^d	2010-2019	1,5 (0,6;3,0)^d	-1,5 (-2,6;-0,4)^d
Nordeste	2019-2021	-19,6 (-31,2;-7,5)^d	-3,3 (-5,6;-1,3)^d	2019-2021	-13,9 (-19,8;-6,4)^d	-1,5 (-2,6;-0,4)^d
Maranhão	2010-2021	3,3 (1,3;5,6)^d	3,3 (1,3;5,6)^d	2010-2021	2,5 (1,3;3,7)^d	2,5 (1,3;3,7)^d
Piauí	2010-2018	0,4 (-4,1;40,8)	-5,4 (-11,4;1,7)	2010-2015	-4,8 (-12,4;-1,8)^d	-3,7 (-5,9;-1,9)^d
	2018-2021	-19,1 (-48,7;-4,1)^d	-5,4 (-11,4;1,7)	2015-2019	9,7 (4,4;19,5)^d
	–	–	–	2019-2021	-23,3 (-34,3;-9,9)^d
Ceará	2010-2012	15,8 (5,6;27,3)^d	-1,3 (-3,3;0,5)	2010-2021	1,0 (-1,8;4,2)	1,0 (-1,8;4,2)
	2012-2019	2,4 (-0,4;4,4)		–	–	–
	2019-2021	-26,1 (-33,3;-15,8)^d		–	–	–
Rio Grande do Norte	2010-2021	-2,0 (-8,8;5,4)	-2,0 (-8,8;5,4)	2010-2021	1,4 (-1,3;4,6)	1,4 (-1,3;4,6)
Paraíba	2010-2021	-2,8 (-7,1;1,5)	-2,8 (-7,1;1,5)	2010-2021	0,5 (-1,8;3,0)	0,5 (-1,8;3,0)
Pernambuco	2010-2012	9,3 (1,6;16,5)^d	-3,4 (-4,9;-2,1)	2010-2018	1,3 (-0,4;4,3)	-2,7 (-4,5;-1,1)^d
	2012-2019	-2,3 (-4,1;-0,9)^d		2018-2021	-12,6 (-22,7;-6,1)^d	-2,7 (-4,5;-1,1)^d
	2019-2021	-17,9 (-24,3;-9,9)^d		–	–	–
Alagoas	2010-2019	3,0 (-8,9;55,6)	-3,0 (-9,2;7,1)	2010-2018	6,2 (3,1;14,6)^d	-0,2 (-3,8;3,5)
Alagoas	2019-2021	-25,8 (-51,4;5,8)	-3,0 (-9,2;7,1)	2018-2021	-15,4 (-35,2;-4,3)^d	-0,2 (-3,8;3,5)
Sergipe	2010-2021	3,3 (-2,1;9,9)	3,3 (-2,1;9,9)	2010-2021	3,9 (0,4;7,9)^d	3,9 (0,4;7,9)^d
Bahia	2010-2012	-14,2 (-17,5;-7,2)^d	-5,3 (-6,3;-4,3)^d	2010-2013	1,3 (0,1;4,1)^d	-3,1 (-3,5;-2,8)^d
	2012-2019	1,2 (0,3;3,5)^d		2013-2019	-2,5 (-3,0;-1,8)^d
	2019-2021	-16,8 (-22,3;-9,9)^d		2019-2021	-11,4 (-13,3;-7,9)^d
Sudeste	2010-2019	-3,1 (-4,1;-0,2)^d	-5,6 (-7,4;-3,9)^d	2010-2019	-1,2 (-1,8;-0,5)^d	-4,3 (-5,0;-3,6)^d
Sudeste	2019-2021	-16,5 (-25,4;-6,0)^d	-5,6 (-7,4;-3,9)^d	2019-2021	-16,8 (-20,9;-10,5)^d	-4,3 (-5,0;-3,6)^d
Minas Gerais	2010-2012	11,9 (-10,0;45,2)	-8,1 (-14,0;-3,5)^d	2010-2021	-2,4 (-4,8;0,0)	-2,4 (-4,8;0,0) – –
	2012-2019	-6,1 (-17,4;7,6)		–	–
	2019-2021	-29,9 (-51,7;-4,3)^d		–	–
Espírito Santo	2010-2013	14,5 (9,4;28,9)^d	2,6 (1,4;4,2)^d	2010-2017	-3,2 (-6,0;-1,5)^d	1,2 (0,0;2,3)
	2013-2016	-17,3 (-20,9;-10,3)^d		2017-2021	9,5 (4,7;19,2)^d	1,2 (0,0;2,3)
	2016-2021	9,4 (5,9;16,0)^d		–	–	–
Rio de Janeiro	2010-2019	-2,7 (-6,4;8,5)	-4,6 (-6,7;-2,0)^d	2010-2019	-0,7 (-1,3;0,1)	-4,3 (-5,4;-3,7)^d
Rio de Janeiro	2019-2021	-12,8 (-23,8;-2,1)^d	-4,6 (-6,7;-2,0)^d	2019-2021	-19,2 (-24,3;-12,1)^d	-4,3 (-5,4;-3,7)^d
São Paulo	2010-2016	-4,6 (-7,5;-3,8)^d	-6,7 (-7,6;-6,1)^d	2010-2019	-1,5 (-2,2;-0,6)^d	-4,8 (-5,8;-4,0)^d –
	2016-2019	0,6 (-2,2;2,5)		2019-2021	-18,4 (-23,5;-11,2)^d
	2019-2021	-21,9 (-26,4;-16,6)^d		–	–
Sul	2010-2013	3,2 (0,8;6,9)^d	-5,8 (-6,6;-5,2)^d	2010-2014	-1,7 (-4,7;5,9)	-6,3 (-7,5;-5,2)^d
	2013-2019	-5,4 (-6,3;-4,4)^d		2014-2019	-5,8 (-7,5;-2,3)^d
	2019-2021	-18,8 (-22,6;-13,8)^d		2019-2021	-15,9 (-22,4;-9,5)^d
Paraná	2010-2015	1,4 (-1,5;6,3)	-6,2 (-7,8;-5,0)^d	2010-2014	-2,0 (-3,9;4,4)	-4,0 (-5,3;-3,1)^d
Paraná	2015-2021	-12,2 (-16,2;-10,0)^d	-6,2 (-7,8;-5,0)^d	2014-2021	-5,1 (-12,2;-4,2)^d	-4,0 (-5,3;-3,1)^d
Santa Catarina	2010-2016	-4,3 (-7,4;2,2)	-10,0 (-11,6;-8,9)^d	2010-2018	-4,4 (-5,8;-2,7)^d	-8,7 (-10,7;-7,4)^d –
	2016-2019	-8,0 (-10,3;-3,0)^d		2018-2021	-19,0 (-31,9;-13,0)^d
	2019-2021	-27,7 (-35,4;-20,1)^d		–	–
Rio Grande do Sul	2010-2013	4,9 (4,0;5,7)^d	-4,3 (-4,7;-3,9)^d	2010-2012	3,6 (-5,6;15,4)	-5,6 (-7,8;-3,7)^d
	2013-2019	-4,7 (-5,1;-4,2)^d		2012-2019	-4,6 (-7,7;0,1)
	2019-2021	-15,5 (-17,6;-11,3)^d		2019-2021	-17,1 (-27,2;-7,7)^d
Centro-Oeste	2010-2016	0,6 (-1,3;3,5)	-3,9 (-5,4;-3,0)^d	2010-2014	0,9 (-3,4;2,6)	-3,5 (-4,3;-3,0)^d
	2016-2021	-9,2 (-14,5;-6,6)^d	-3,9 (-5,4;-3,0)^d	2014-2017	5,8 (2,9;7,9)^d
	–	–	–	2017-2021	-13,9 (-16,2;-12,4)^d
Mato Grosso do Sul	2010-2021	-0,6 (-5,8;4,9)	-0,6 (-5,8;4,9)	2010-2021	1,3 (-3,0;6,3)	1,3 (-3,0;6,3)
Mato Grosso	2010-2017	0,1 (-3,7;19,2)	-4,5 (-9,2;-0,7)^d	2010-2013	-7,0 (-19,7;0,2)	-4,6 (-6,8;-3,2)^d
	2017-2021	-12,2 (-37,5;-4,3)^d	-4,5 (-9,2;-0,7)^d	2013-2017	12,8 (6,6;22,6)^d
	–	–	–	2017-2021	-17,9 (-26,3;-12,7)^d
Goiás	2010-2017	1,3 (-1,6;6,7)	-4,9 (-7,8;-2,7)^d	2010-2017	0,6 (-2,4;21,1)	-4,4 (-8,6;-0,1)^d
Goiás	2017-2021	-14,8 (-30,8;-8,4)^d	-4,9 (-7,8;-2,7)^d	2017-2021	-12,5 (-36,2;-5,5)^d	-4,4 (-8,6;-0,1)^d
Distrito Federal	2010-2018	-8,2 (-25,0;5,4)	-3,3 (-8,0;-0,2)^d	2010-2012	29,9 (11,4;48,5)^d	0,1 (-2,7;2,6)
	2018-2021	10,9 (-6,8;45,0)	-3,3 (-8,0;-0,2)^d	2012-2019	-0,9 (-3,1;1,6)
	–	–	–	2019-2021	-20,1 (-30,7;-8,4)^d
Brasil	2010-2019	-1,8 (-2,6;-0,9)^d	-5,4 (-6,5;-4,6)^d	2010-2019	-0,7 (-1,2;-0,1)^d	-4,0 (-4,6;-3,4)^d
Brasil	2019-2021	-19,8 (-25,4;-12,9)^d	-5,4 (-6,5;-4,6)^d	2019-2021	-17,3 (-20,8;-11,2)^d	-4,0 (-4,6;-3,4)^d

Macrorregiões e Unidades da Federação	18 a 34 anos			35 a 59 anos
Macrorregiões e Unidades da Federação	Período	VPA^a(IC₉₅%^b)	VPAM^c(IC₉₅%^b)	Período	VPA^a(IC₉₅%^b)	VPAM^c(IC₉₅%^b)
Norte	2010-2019	2,8 (0,3;9,1)^d	-2,9 (-7,3;0,6)	2010-2014	7,2 (4,5;15,9)^d	-2,5 (-3,6;-1,1)^d
	2019-2021	-24,9 (-45,7;-6,4)^d	-2,9 (-7,3;0,6)	2014-2019	0,1 (-2,5;2,6)
	–	–	–	2019-2021	-24,7 (-30,0;-16,0)^d
Rondônia	2010-2016	5,7 (1,3;15,9)^d	-2,6 (-6,3;0,4)	2010-2012	26,3 (10,0;43,5)^d	-1,1 (-3,6;0,9)
	2016-2021	-11,6 (-26,3;-6,5)^d	-2,6 (-6,3;0,4)	2012-2017	1,7 (-5,6;5,4)
	–	–	–	2017-2021	-15,5 (-25,4;-11,3)^d
Acre	2010-2021	-4,9 (-9,1;-1,3)^d	-4,9 (-9,1;-1,3)^d	2010-2021	-3,6 (-10,5;3,1)	-3,6 (-10,5;3,1)
Amazonas	2010-2017	5,7 (1,3;40,1)^d	-1,1 (-6,8;5,3)	2010-2015	11,1 (0,3;29,7)^d	-1,6 (-4,0;1,3)
	2017-2021	-12,0 (-41,1;-2,5)^d	-1,1 (-6,8;5,3)	2015-2019	-5,3 (-8,8;17,9)
	–	–	–	2019-2021	-21,8 (-32,8;-10,1)^d
Roraima	2010-2021	5,2 (0,7;10,7)^d	5,2 (0,7;10,7)^d	2010-2013	16,0 (3,6;48,9)^d	1,3 (-1,5;4,5)
	–	–	–	2013-2016	-25,0 (-32,4;-13,0)^d
	–	–	–	2016-2021	11,8 (4,0;33,3)^d
Pará	2010-2012	-10,3 (-16,2;0,3)	-3,6 (-5,4;-1,9)^d	2010-2019	3,3 (1,7;6,4)^d	-1,8 (-3,8;0,7)
	2012-2019	5,4 (4,0;11,3)^d		2019-2021	-22,0 (-31,5;-6,8)^d	-1,8 (-3,8;0,7)
	2019-2021	-24,3 (-32,7;-13,3)^d		–	–	–
Amapá	2010-2021	7,9 (5,1;11,5)^d	7,9 (5,1;11,5)^d	2010-2021	1,5 (-3,6;7,4)	1,5 (-3,6;7,4)
Tocantins	2010-2021	5,5 (-1,0;13,5)	5,5 (-1,0;13,5)	2010-2021	2,6 (-3,9;10,7)	2,6 (-3,9;10,7)
Nordeste	2010-2019	1,6 (0,2;3,9)^d	-2,5 (-4,5;-0,9)^d	2010-2019	0,8 (-0,2;2,4)	-2,3 (-3,6;-1,2)^d
Nordeste	2019-2021	-19,1 (-28,0;-8,2)^d	-2,5 (-4,5;-0,9)^d	2019-2021	-15,3 (-21,8;-7,6)^d	-2,3 (-3,6;-1,2)^d
Maranhão	2010-2019	2,2 (0,8;5,0)^d	-1,7 (-3,6;0,4)	2010-2015	0,1 (-4,4;2,4)	-0,2 (-1,3;0,9)
	2019-2021	-17,2 (-27,2;-3,8)^d	-1,7 (-3,6;0,4)	2015-2019	9,9 (6,9;15,1)^d
	–	–	–	2019-2021	-18,2 (-23,5;-10,8)^d
Piauí	2010-2019	2,4 (-1,3;10,2)	-8,1 (-15,4;-2,3)^d	2010-2021	-0,6 (-3,1;1,7)	-0,6 (-3,1;1,7)
Piauí	2019-2021	-43,6 (-65,4;-10,7)^d	-8,1 (-15,4;-2,3)^d	–	–	–
Ceará	2010-2019	4,0 (1,4;12,9)^d	-1,4 (-4,3;2,6)	2010-2019	2,1 (-0,3;17,9)	-0,6 (-2,7;3,1)
Ceará	2019-2021	-22,2 (-35,0;-2,9)^d	-1,4 (-4,3;2,6)	2019-2021	-11,7 (-23,3;0,8)	-0,6 (-2,7;3,1)
Rio Grande do Norte	2010-2019	3,1 (0,4;18,2)^d	-3,1 (-7,3;2,6)	2010-2021	0,7 (-2,8;4,9)	0,7 (-2,8;4,9)
Rio Grande do Norte	2019-2021	-26,4 (-43,9;-2,7)^d	-3,1 (-7,3;2,6)	–	–	–
Paraíba	2010-2019	1,7 (-0,4;10,5)	-2,7 (-5,4;0,8)	2010-2021	-0,6 (-2,4;1,3)	-0,6 (-2,4;1,3)
Paraíba	2019-2021	-20,2 (-33,1;-2,9)^d	-2,7 (-5,4;0,8)	–	–	–
Pernambuco	2010-2012	9,1 (3,0;16,9)^d	-2,0 (-3,2;-0,8)^d	2010-2018	0,9 (-0,5;3,1)	-3,6 (-5,6;-2,4)^d
	2012-2019	-1,8 (-3,1;-0,5)^d		2018-2021	-14,6 (-28,1;-9,0)^d	-3,6 (-5,6;-2,4)^d
	2019-2021	-12,6 (-18,8;-6,9)^d		–	–	–
Alagoas	2010-2019	6,2 (3,5;12,3)^d	-1,7 (-5,7;2,3)	2010-2019	2,5 (-0,5;32,3)	-2,3 (-6,2;4,3)
Alagoas	2019-2021	-30,7 (-46,4;-9,9)^d	-1,7 (-5,7;2,3)	2019-2021	-21,4 (-39,5;-0,8)^d	-2,3 (-6,2;4,3)
Sergipe	2010-2021	4,2 (1,0;8,0)^d	4,2 (1,0;8,0)^d	2010-2016	-1,1 (-12,8;2,4)	-0,5 (-3,8;1,9)
	–	–	–	2016-2019	20,1 (9,2;29,9)^d
	–	–	–	2019-2021	-23,6 (-37,4;-6,8)
Bahia	2010-2012	-3,8 (-5,4;-1,5)^d	-4,5 (-5,0;-4,1)^d	2010-2019	-2,1 (-2,6;-1,2)^d	-3,8 (-4,5;-3,1)^d
	2012-2019	-0,6 (-1,0;0,7)		2019-2021	-11,2 (-15,1;-5,9)^d	-3,8 (-4,5;-3,1)^d
	2019-2021	-17,6 (-20,3;-15,6)^d		–	–	–
Sudeste	2010-2019	0,0 (-0,8;1,1)	-3,0 (-4,0;-2,1)^d	2010-2019	-2,9 (-3,6;-1,8)^d	-6,0 (-7,2;-5,1)^d
Sudeste	2019-2021	-15,3 (-20,6;-8,3)^d	-3,0 (-4,0;-2,1)^d	2019-2021	-18,7 (-24,7;-10,8)^d	-6,0 (-7,2;-5,1)^d
Minas Gerais	2010-2019	-0,4 (-3,1;9,8)	-4,5 (-7,6;-0,9)^d	2010-2019	-2,3 (-9,3;26,2)	-6,8 (-11,5;-0,6)^d
Minas Gerais	2019-2021	-20,9 (-34,4;-3,5)^d	-4,5 (-7,6;-0,9)^d	2019-2021	-24,4 (-45,5;-1,0)^d	-6,8 (-11,5;-0,6)^d
Espírito Santo	2010-2012	21,8 (5,9;38,4)^d	4,5 (2,4;6,7)^d	2010-2017	-4,4 (-7,3;-2,3)^d	0,6 (-0,7;1,9)
	2012-2018	-6,2 (-13,4;-4,1)^d		2017-2021	10,1 (5,0;20,1)^d	0,6 (-0,7;1,9)
	2018-2021	17,2 (6,7;36,2)^d		–	–	–
Rio de Janeiro	2010-2019	-0,4 (-1,1;0,8)	-2,9 (-4,0;-2,1)^d	2010-2019	-1,8 (-2,8;-0,3)^d	-5,6 (-7,0;-4,3)^d
Rio de Janeiro	2019-2021	-13,6 (-19,3;-6,6)^d	-2,9 (-4,0;-2,1)^d	2019-2021	-20,8 (-28,1;-10,6)^d	-5,6 (-7,0;-4,3)^d
São Paulo	2010-2016	-0,8 (-2,5;-0,2)^d	-3,4 (-4,0;-2,8)^d	2010-2019	-3,5 (-4,0;-2,8)^d	-6,6 (-7,3;-5,9)^d
	2016-2019	3,9 (1,6;5,6)^d		2019-2021	-19,3 (-23,2;-12,9)^d	-6,6 (-7,3;-5,9)^d
	2019-2021	-19,8 (-22,9;-16,5)^d		–	–	–
Sul	2010-2012	0,0 (-3,1;2,5)	-6,9 (-7,5;-6,4)^d	2010-2013	2,2 (-0,5;9,1)	-5,6 (-6,6;-4,8)^d
	2012-2019	-6,0 (-6,8;-5,4)^d		2013-2019	-5,0 (-6,1;-3,7)^d
	2019-2021	-16,2 (-18,9;-12,1)^d		2019-2021	-18,0 (-22,6;-12,5)^d
Paraná	2010-2013	3,9 (-2,3;18,7)	-3,4 (-5,4;-1,7)^d	2010-2012	-7,9 (-10,4;-5,0)^d	-5,8 (-6,3;-5,4)^d
	2013-2021	-5,9 (-11,4;-4,7)^d	-3,4 (-5,4;-1,7)^d	2012-2015	0,6 (-1,8;2,2)
	–	–	–	2015-2021	-8,2 (-9,5;-7,5)^d
Santa Catarina	2010-2019	-6,5 (-7,7;-3,4)^d	-9,7 (-12,0;-7,7)^d	2010-2015	-2,6 (-3,6;-0,4)^d	-9,4 (-10,3;-8,7)^d
	2019-2021	-23,0 (-33,7;-10,0)^d	-9,7 (-12,0;-7,7)^d	2015-2019	-7,4 (-9,5;-5,3)^d
	–	–	–	2019-2021	-27,5 (-31,9;-20,9)^d
Rio Grande do Sul	2010-2016	-3,4 (-4,9;-0,3)^d	-6,5 (-7,5;-5,6)^d	2010-2013	4,7 (1,3;12,0)^d	-4,3 (-5,3;-3,3)^d
	2016-2021	-10,0 (-15,2;-7,8)^d	-6,5 (-7,5;-5,6)^d	2013-2019	-4,3 (-5,6;-2,6)^d
	–	–	–	2019-2021	-16,3 (-21,2;-10,0)^d
Centro-Oeste	2010-2019	1,4 (0,1;9,2)^d	-1,4 (-3,5;1,4)	2010-2017	0,7 (-1,2;3,7)	-3,6 (-5,2;-2,2)^d
Centro-Oeste	2019-2021	-13,0 (-23,7;-1,0)^d	-1,4 (-3,5;1,4)	2017-2021	-10,5 (-18,3;-6,6)^d	-3,6 (-5,2;-2,2)^d
Mato Grosso do Sul	2010-2021	4,4 (-1,6;11,7)	4,4 (-1,6;11,7)	2010-2021	-1,6 (-5,6;2,7)	-1,6 (-5,6;2,7)
Mato Grosso	2010-2013	-11,4 (-23,5;-4,4)^d	-4,8 (-6,7;-3,4)^d	2010-2012	-11,6 (-21,6;4,0)	-5,1 (-7,0;-3,0)^d
	2013-2017	13,1 (7,2;22,1)^d		2012-2016	10,7 (1,9;22,0)^d
	2017-2021	-15,5 (-23,1;-10,5)^d		2016-2021	-13,7 (-20,4;-9,9)^d
Goiás	2010-2015	4,9 (-0,4;22,7)	-2,4 (-6,9;0,7)	2010-2017	0,4 (-3,2;33,3)	-5,0 (-9,7;0,5)
Goiás	2015-2021	-8,2 (-27,8;-4,4)^d	-2,4 (-6,9;0,7)	2017-2021	-13,7 (-40,2;-5,8)^d	-5,0 (-9,7;0,5)
Distrito Federal	2010-2021	-0,6 (-3,8;2,6)	-0,6 (-3,8;2,6)	2010-2012	25,9 (6,8;55,4)^d	-1,8 (-5,2;2,0)
	–	–	–	2012-2019	-2,5 (-6,1;1,0)
	–	–	–	2019-2021	-21,5 (-34,7;-7,8)^d
Brasil	2010-2019	-0,3 (-1,0;0,7)	-3,6 (-4,7;-2,9)^d	2010-2019	-1,7 (-2,3;-1,0)^d	-5,1 (-5,8;-4,4)^d
Brasil	2019-2021	-17,5 (-23,2;-10,7)^d	-3,6 (-4,7;-2,9)^d	2019-2021	-18,8 (-22,7;-12,3)^d	-5,1 (-5,8;-4,4)^d

Saúde Pública

Saúde Pública

Tendência temporal da incidência de coinfecção tuberculose-HIV no Brasil, por macrorregião, Unidade da Federação, sexo e faixa etária, 2010-2021

RESUMO

Objetivo

Métodos

Resultados

Conclusão

INTRODUÇÃO

MÉTODOS

RESULTADOS

DISCUSSÃO

Referências bibliográficas

Datas de Publicação

Histórico