Resumos

INTRODUÇÃO

O câncer do colo do útero é uma neoplasia prevenível. Trata-se de uma afecção com história natural bem conhecida, etapas bem definidas e progressão lenta das suas lesões. Tais características permitem sua detecção em fase incipiente e curável por meio do exame de rastreamento Papanicolaou. Vacinas profiláticas para infecção pelo vírus HPV, causa necessária para o desenvolvimento dessa neoplasia, foram colocadas à disposição na última década.¹²12. Martins LFL, Thuler LC, Valente JG. Cobertura do exame de Papanicolauo no Brasil e seus fatores determinantes: uma revisão da literatura. Rev Bras Ginecol Obstet. 2005;27(8):485-92. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0100-72032005000800009
http://dx.doi.org/10.1590/S0100-72032005... , ¹⁷17. Saslow D, Castle PE, Cox JT, Davey DD, Einstein MH, Ferris DG, et al. American Cancer Society Guideline for Human Papillomavirus (HPV) Vaccine Use to Prevent Cervical Cancer and Its Precursors. CA Cancer J Clin. 2007;57(1):7-28. DOI: http://dx.doi.org/10.3322/canjclin.57.1.7
http://dx.doi.org/10.3322/canjclin.57.1.... , ¹⁹19. Taplin SH, Ichikawa L, Yood MU, Manos MM, Geiger AM, Weinmann S, et al. Cervical cancer in women with comprehensive health care acess: attributable factors in screening process. J Natl Cancer Inst. 2005;97(9):675-83. DOI: http://dx.doi.org/10.1093/jnci/dji115
http://dx.doi.org/10.1093/jnci/dji115...

Embora haja medidas de prevenção e detecção precoce, o câncer do colo do útero é a terceira causa de câncer mais incidente nas mulheres e a quarta causa de mortalidade no mundo. É a quarta causa de mortalidade no Brasil, assumindo a segunda posição nas regiões menos desenvolvidas.³3. Bosseti C, Malvezzi M, Chatenoud L, Negri E, Levi F, La Veccia C. Trends in cancer mortality in Americas, 1970 a 2000. Ann Oncol. 2005;16(3):489-511. DOI: http://dx.doi.org/10.1093/annonc/mdi086
http://dx.doi.org/10.1093/annonc/mdi086... , ⁹9. Levi F, Boffetta P, Lucchini F, Negri E, La Vecchia C. Cervical Cancer mortality in young women in Europe: patterny and trends. Eur J Cancer. 2000;36(17):2266-71. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0959-8049(00)00346-4
http://dx.doi.org/10.1016/S0959-8049(00)... , ¹⁴14. Parkin DM, Bray F, Ferlay J, Pisani P. Global cancer statiscs, 2002. CA Cancer J Clin. 2005;55(1):74-108. DOI: http://dx.doi.org/10.3322/canjclin.55.2.74
http://dx.doi.org/10.3322/canjclin.55.2.... , ¹⁸18. Silva AG, Girianelli VR, Guamarra CJ, Bustamante-Teixeira MT. Cervical cancer mortality trends in Brazil, 1981-2006. Cad Saude Publica. 2010;26(12):2339-407. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X2010001200018
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As primeiras medidas de prevenção para essa neoplasia no País utilizando o Papanicolaou como método de rastreamento ocorreram no estado de São Paulo na segunda metade da década de 1980. Foram implantados laboratórios públicos de citopatologia e organizadas referências em municípios ou regiões do estado para assistirem os casos positivos ou suspeitos.²¹21. Zeferino LC, Costa AM, Panetta K, Neves-Jorge J. Screening da neoplasia cervical. J Bras Ginecol. 1996;106(11/12):415-9. Ações de rastreamento do câncer do colo do útero foram inseridas de forma incipiente no Programa de Atenção Integral à Saúde da Mulher do Ministério da Saúde (PAISM) nessa mesma década. Essas ações de prevenção foram expandidas para todo o País em 1998 com o Programa Nacional de Controle do Câncer do Colo do Útero (PNCCC), conhecido como Viva-Mulher.¹³13. Osis MJMD. Paism: um marco na abordagem da saúde reprodutiva no Brasil. Cad Saude Publica. 1998;14Suppl 1:25-32. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X1998000500011
http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X1998... , ²⁰20. Teixeira AL, Löwy I. Imperfect tools for a difficult job: Colposcopy, “colpocytogy” and screening for cervical cancer in Brazil. Soc Stud Sci. 2011;41(4):586-608. DOI: http://dx.doi.org/10.1177/0306312711408380
http://dx.doi.org/10.1177/03063127114083... , ²¹21. Zeferino LC, Costa AM, Panetta K, Neves-Jorge J. Screening da neoplasia cervical. J Bras Ginecol. 1996;106(11/12):415-9.

Análises da tendência de mortalidade por esse tipo de câncer mostram redução nas últimas três décadas.¹⁸18. Silva AG, Girianelli VR, Guamarra CJ, Bustamante-Teixeira MT. Cervical cancer mortality trends in Brazil, 1981-2006. Cad Saude Publica. 2010;26(12):2339-407. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X2010001200018
http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X2010... Contudo, essas análises foram realizadas por meio de taxas resumidas por idade e período do óbito, sem considerar o efeito da coorte de nascimento, fator importante para o entendimento da evolução das doenças.⁴4. Clayton D. Schifflers E. Models for temporal variation in cancer rates I: Age-period and Age-Cohort models. Stat Med. 1987;6(4):449-67. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405
http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405... , ⁶6. Holford TR. The estimation of age, period and cohort effects for vital rates. Biometrics. 1983;39(2):311-24. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/2531004
http://dx.doi.org/10.2307/2531004... , ¹⁵15. Robertson B, Boyle P. Age period-cohort analysis of chronic disease rates I: Modelling approach. J Start Med. 1998;17(12):1305-23. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00033-5
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O efeito da idade representa as mudanças das taxas associadas à idade. Enfermidades crônicas aumentam sua incidência e mortalidade com o avançar da idade.⁴4. Clayton D. Schifflers E. Models for temporal variation in cancer rates I: Age-period and Age-Cohort models. Stat Med. 1987;6(4):449-67. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405
http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405... , ⁶6. Holford TR. The estimation of age, period and cohort effects for vital rates. Biometrics. 1983;39(2):311-24. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/2531004
http://dx.doi.org/10.2307/2531004... , ⁷7. Holford TR. Undestranding the effects of age, period, and cohort on incidence and mortality rates. Annu Rev Public Health. 1991;12(1):425-57. DOI: http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.050191.002233
http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.... , ¹⁵15. Robertson B, Boyle P. Age period-cohort analysis of chronic disease rates I: Modelling approach. J Start Med. 1998;17(12):1305-23. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00033-5
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O efeito do período refere-se às mudanças nas taxas de incidência e mortalidade devido a eventos que ocorreram em determinados períodos que influenciam simultaneamente todas as faixas etárias. O efeito da coorte é provocado por fatores que afetam uma geração e promovem mudanças nas taxas de magnitude diferente em sucessivos grupos de idade e sucessivos períodos. Isso permite avaliar o risco associado aos hábitos e às exposições de larga duração.⁴4. Clayton D. Schifflers E. Models for temporal variation in cancer rates I: Age-period and Age-Cohort models. Stat Med. 1987;6(4):449-67. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405
http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405... , ⁶6. Holford TR. The estimation of age, period and cohort effects for vital rates. Biometrics. 1983;39(2):311-24. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/2531004
http://dx.doi.org/10.2307/2531004... , ⁷7. Holford TR. Undestranding the effects of age, period, and cohort on incidence and mortality rates. Annu Rev Public Health. 1991;12(1):425-57. DOI: http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.050191.002233
http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.... , ¹⁵15. Robertson B, Boyle P. Age period-cohort analysis of chronic disease rates I: Modelling approach. J Start Med. 1998;17(12):1305-23. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00033-5
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A utilização de modelos age-period-cohort (APC) possibilita separar o efeito da coorte de nascimento do efeito do período⁴4. Clayton D. Schifflers E. Models for temporal variation in cancer rates I: Age-period and Age-Cohort models. Stat Med. 1987;6(4):449-67. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405
http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405... , ⁶6. Holford TR. The estimation of age, period and cohort effects for vital rates. Biometrics. 1983;39(2):311-24. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/2531004
http://dx.doi.org/10.2307/2531004... , ⁷7. Holford TR. Undestranding the effects of age, period, and cohort on incidence and mortality rates. Annu Rev Public Health. 1991;12(1):425-57. DOI: http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.050191.002233
http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.... , ¹⁵15. Robertson B, Boyle P. Age period-cohort analysis of chronic disease rates I: Modelling approach. J Start Med. 1998;17(12):1305-23. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00033-5
http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)... e identificar se as mudanças nas taxas de mortalidade estão correlacionadas às alterações no nível de exposição ao vírus HPV (efeito coorte) e aos co-fatores associados à persistência das lesões por ele provocadas ou às mudanças nas medidas de prevenção especificas (efeito período).

Este estudo teve por objetivo estimar o efeito da idade, do período e da coorte de nascimento (APC) na mortalidade por câncer do colo do útero.

MÉTODOS

Informações de mortalidade por câncer do colo do útero, corpo do útero e útero, porção não especificada em mulheres com idade ≥ 30 anos no Rio do Janeiro, RJ, e São Paulo, SP, de 1980 a 2009 foram incluídas neste estudo. Os dados foram extraídos do Sistema de Informações Sobre Mortalidade (SIM/Datasus). Os dados populacionais foram obtidos do Datasus, com base nos censos populacionais de 1980, 1991, 2000 e 2010. As projeções intercensitárias para as populações para 1° de julho dos anos intercensitários foram as estimadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).

A escolha do município de São Paulo deveu-se ao fato de o Estado de São Paulo ter sido o primeiro local no Brasil a implementar o rastreamento baseado no exame do Papanicolaou. Já o município do Rio de Janeiro foi escolhido por ser a segunda cidade mais populosa do País, por estar localizado na região Sudeste e ter condições socioeconômicas semelhantes às da cidade de São Paulo.

Estiveram em vigor duas revisões da Classificação Estatística Internacional das Doenças e Problemas Relacionados à Saúde (CID) no período de estudo. A classificação em três dígitos da nona revisão para câncer do colo do útero foi 180; para câncer do útero de porção não especificada, 179; para câncer do corpo do útero, 182. Os códigos da décima revisão foram, respectivamente: C53, C55 e C54.

Realizou-se a redistribuição dos óbitos classificados como câncer do útero, de porção não especificada, para os óbitos por câncer do colo do útero e câncer do corpo do útero, de acordo com a proporção de registros certificados originalmente para cada categoria por causa, ano e faixa etária. Taxas de mortalidade específicas foram calculadas segundo as faixas etárias e taxas de mortalidade padronizadas pelo método direto após a redistribuição, utilizando como população padrão a mundial, proposta por Segi e modificada por Doll et al.⁵5. Doll R, Payne P, Waterhouse J. Cancer incidence in five continents: a technical report. Berlin: Springer-Verlarg; 1966. A redistribuição foi realizada para corrigir as taxas de mortalidade por câncer do colo do útero, considerando a grande proporção de óbitos classificados como câncer do útero de porção não especificada.

A variação percentual anual estimada (EAPC – Estimated Annual Percent Change ) foi calculada com base na expressão: EAPC=100 (( e^m )-1), em que m foi estimado a partir de um modelo de regressão no qual o logaritmo das taxas de mortalidade era a variável dependente e o ano calendário a variável explicativa. Esse cálculo supõe que a taxa cresce ou decresce linearmente de ano a ano, durante a totalidade do intervalo considerado. O EAPC foi calculado para dois períodos consecutivos: 1980-1994 e 1995-2009.

Os efeitos da idade-período e coorte de nascimento (APC) foram calculados por meio do modelo de regressão de Poisson, que assume que o número de óbitos segue uma distribuição de Poisson. Nesse modelo os efeitos atuam de maneira multiplicativa sobre a taxa, sendo que dessa maneira, o logaritmo do valor esperado da taxa é uma função linear do efeito da idade, período e da coorte:⁴4. Clayton D. Schifflers E. Models for temporal variation in cancer rates I: Age-period and Age-Cohort models. Stat Med. 1987;6(4):449-67. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405
http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405... , ⁶6. Holford TR. The estimation of age, period and cohort effects for vital rates. Biometrics. 1983;39(2):311-24. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/2531004
http://dx.doi.org/10.2307/2531004... , ⁷7. Holford TR. Undestranding the effects of age, period, and cohort on incidence and mortality rates. Annu Rev Public Health. 1991;12(1):425-57. DOI: http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.050191.002233
http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.... , ¹⁵15. Robertson B, Boyle P. Age period-cohort analysis of chronic disease rates I: Modelling approach. J Start Med. 1998;17(12):1305-23. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00033-5
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em que E [ r_ij ] denota a taxa de mortalidade esperada na idade i e período j , ϴ_ij o número de óbitos esperados na idade i e período j , e N_ij denota a população sob risco de morte na idade i e período j ; µ representa a média do efeito, representa o efeito do grupo idade i , β_j representa o efeito do período j e ϒ_k o efeito da coorte k .

As faixas etárias utilizadas foram agrupadas no intervalo de cinco anos, iniciando de 30 a 34 anos e terminando em 75 anos e mais, somando dez grupos etários. Os períodos foram agrupados no intervalo de cinco anos, totalizando seis períodos (1980 a 1984, 1985 a 1989, 1990 a 1994, 1995 a 1999, 2000 a 2004 e 2005 a 2009), e as coortes de nascimento iniciaram em 1900 e terminaram em 1979, totalizando 15 coortes.

O maior problema com a estimação dos parâmetros do efeito APC é a exata relação linear entre os fatores idade, período e coorte, o que impede a estimação do modelo completo. Foram propostas metodologias para resolver esse problema; entretanto, não há um consenso na literatura. Optou-se por estimar os parâmetros do efeito APC utilizando funções estimáveis: desvios, curvaturas e drift. ⁴4. Clayton D. Schifflers E. Models for temporal variation in cancer rates I: Age-period and Age-Cohort models. Stat Med. 1987;6(4):449-67. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405
http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405... ,⁶6. Holford TR. The estimation of age, period and cohort effects for vital rates. Biometrics. 1983;39(2):311-24. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/2531004
http://dx.doi.org/10.2307/2531004... , ⁷7. Holford TR. Undestranding the effects of age, period, and cohort on incidence and mortality rates. Annu Rev Public Health. 1991;12(1):425-57. DOI: http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.050191.002233
http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.... , ¹⁵15. Robertson B, Boyle P. Age period-cohort analysis of chronic disease rates I: Modelling approach. J Start Med. 1998;17(12):1305-23. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00033-5
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As funções estimáveis limitam a análise dos efeitos a suas combinações lineares e curvaturas. As curvaturas são as funções estimáveis dos parâmetros e permanecem constantes a despeito da parametrização utilizada.⁴4. Clayton D. Schifflers E. Models for temporal variation in cancer rates I: Age-period and Age-Cohort models. Stat Med. 1987;6(4):449-67. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405
http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405... , ⁶6. Holford TR. The estimation of age, period and cohort effects for vital rates. Biometrics. 1983;39(2):311-24. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/2531004
http://dx.doi.org/10.2307/2531004... , ⁷7. Holford TR. Undestranding the effects of age, period, and cohort on incidence and mortality rates. Annu Rev Public Health. 1991;12(1):425-57. DOI: http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.050191.002233
http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.... , ¹⁵15. Robertson B, Boyle P. Age period-cohort analysis of chronic disease rates I: Modelling approach. J Start Med. 1998;17(12):1305-23. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00033-5
http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)... A tendência linear dos efeitos é dividida em dois componentes: o primeiro é o efeito linear da idade e o outro é chamado drift , o efeito linear do período e da coorte.⁴4. Clayton D. Schifflers E. Models for temporal variation in cancer rates I: Age-period and Age-Cohort models. Stat Med. 1987;6(4):449-67. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405
http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405... , ⁶6. Holford TR. The estimation of age, period and cohort effects for vital rates. Biometrics. 1983;39(2):311-24. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/2531004
http://dx.doi.org/10.2307/2531004... , ⁷7. Holford TR. Undestranding the effects of age, period, and cohort on incidence and mortality rates. Annu Rev Public Health. 1991;12(1):425-57. DOI: http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.050191.002233
http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.... , ¹⁵15. Robertson B, Boyle P. Age period-cohort analysis of chronic disease rates I: Modelling approach. J Start Med. 1998;17(12):1305-23. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00033-5
http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)... A tendência longitudinal da idade é igual à soma da idade e da inclinação do período (α_L+β_L), em que α_L e β_L são a tendência linear da idade e do período, respectivamente. O termo drift representa a tendência linear do logaritmo das taxas específicas de idade. É igual à soma das inclinações do período e da coorte β_L + V_L, em que β_L e ϒ_L são a tendência linear para o período e a coorte, respectivamente.⁴4. Clayton D. Schifflers E. Models for temporal variation in cancer rates I: Age-period and Age-Cohort models. Stat Med. 1987;6(4):449-67. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405
http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405... , ⁶6. Holford TR. The estimation of age, period and cohort effects for vital rates. Biometrics. 1983;39(2):311-24. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/2531004
http://dx.doi.org/10.2307/2531004... , ⁷7. Holford TR. Undestranding the effects of age, period, and cohort on incidence and mortality rates. Annu Rev Public Health. 1991;12(1):425-57. DOI: http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.050191.002233
http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.... , ¹⁵15. Robertson B, Boyle P. Age period-cohort analysis of chronic disease rates I: Modelling approach. J Start Med. 1998;17(12):1305-23. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00033-5
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Para essa metodologia foram escolhidos uma coorte e um período como referência. As taxas específicas de idade para a coorte/período de referência serão os RR (riscos relativos) de cada coorte referente à coorte de referência e de cada período relativo ao período de referência. Aconselha-se escolher coortes centrais por serem mais completas que a primeira e a última coorte de nascimento.⁴4. Clayton D. Schifflers E. Models for temporal variation in cancer rates I: Age-period and Age-Cohort models. Stat Med. 1987;6(4):449-67. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405
http://dx.doi.org/10.1002/sim.4780060405... , ⁶6. Holford TR. The estimation of age, period and cohort effects for vital rates. Biometrics. 1983;39(2):311-24. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/2531004
http://dx.doi.org/10.2307/2531004... , ⁷7. Holford TR. Undestranding the effects of age, period, and cohort on incidence and mortality rates. Annu Rev Public Health. 1991;12(1):425-57. DOI: http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.050191.002233
http://dx.doi.org/10.1146/annurev.pu.12.... , ¹⁵15. Robertson B, Boyle P. Age period-cohort analysis of chronic disease rates I: Modelling approach. J Start Med. 1998;17(12):1305-23. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00033-5
http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(99)... Neste artigo utilizou-se como referência a coorte de 1960-1964. Os RR das coortes de nascimento foram ajustados pelo efeito da idade e período e os RR do período pelo efeito da coorte de nascimento e idade. Essas medidas de associação e os seus respectivos intervalos de 95% de confiança (IC95%) foram calculados por meio da Epi 1.1.18 ^aaCarstensen B, Plummer M, Hills M, Laara E. A package for statistical analysis in epidemiology. Vienna: Institute for Statistics and Mathematics; 2001 [citado 2010 out 19]. Disponível em: http://cran.r-project.org/web/packages/Epi/index.html (programa estatístico R versão 2.7.2).

O ajuste do modelo foi avaliado pela estatística deviance , definida como duas vezes o logaritmo da função de verossimilhança do modelo completo em relação ao logaritmo da função de verossimilhança do modelo estimado. A contribuição dos efeitos foi avaliada pela comparação da deviance do modelo com o efeito específico em relação ao modelo completo (idade-período-coorte). Foram considerados estatisticamente significativos os resultados com p ≤ 0,05. Os testes foram aplicados no programa estatístico R versão 2.7.2, por meio da biblioteca Epi 1.1.18, ^aaCarstensen B, Plummer M, Hills M, Laara E. A package for statistical analysis in epidemiology. Vienna: Institute for Statistics and Mathematics; 2001 [citado 2010 out 19]. Disponível em: http://cran.r-project.org/web/packages/Epi/index.html assim como as Figuras 1 e 2 .

A Figura 1 descreve as taxas de mortalidade por coorte de nascimento em cada faixa etária. A Figura 2 apresenta os efeitos da idade, período e coorte de nascimento a partir do modelo completo. À esquerda, observam-se as taxas de mortalidade por 100.000 mulheres por idade. Visualizando a figura mais à direita, verificam-se os RR dos períodos ajustados pelo efeito da coorte de nascimento e idade e os RR das coortes de nascimento ajustados por idade e período de óbito.

RESULTADOS

No período de 1980-2009, ocorreram 9.995 óbitos por câncer do útero em mulheres com 30 anos e mais no município do Rio de Janeiro (MRJ) e 14.158 no município de São Paulo (MSP). Predominaram óbitos por câncer do colo do útero nas duas cidades (49,7% no MRJ e 51,9% no MSP).

A taxa de mortalidade média por câncer do colo do útero no MRJ foi de 10,76/100.000 mulheres, por câncer do corpo do útero, 2,93/100.000 por câncer de útero porção não especificada, 6,98/100.000 mulheres. No MSP foram, respectivamente, 11,45/100.000, 3,92/100.000 e 2,98/100.000 mulheres.

Após a redistribuição dos óbitos classificados por câncer do útero de porção não especificada, obteve-se taxa de mortalidade média de 15,90/100.000 mulheres por câncer do colo do útero e 5,13/100.000 por câncer do corpo do útero no MRJ e no MSP, respectivamente, 15,87/100.000 e 5,75/100.000 mulheres.

As maiores taxas padronizadas de mortalidade por essa neoplasia foram observadas entre 1980 e 1984 nas duas cidades, havendo redução entre 1985 e 1989; as taxas padronizadas voltaram a aumentar de 1990 a 1994. A partir de 1995 a 1999, houve redução nas taxas padronizadas de mortalidade, tendência mantida até 2005 a 2009. Esse quinquênio apresentou as menores taxas da série estudada ( Tabela 1 ).

Houve maiores taxas de mortalidade nas mulheres nascidas entre 1900 e 1940, superiores a 20,0 óbitos por 100.000 mulheres até 50-54 anos nas duas cidades. As taxas de mortalidade reduziram para as faixas etárias mais jovens dentro de cada coorte de nascimento, estas menores que 10,0 óbitos por 100.000 nas mulheres nascidas a partir da década de 1950 e faixa etária de 40 a 44 anos ( Figura 1 ).

Houve redução global nas taxas de mortalidade por câncer do colo do útero nas duas cidades na EAPC. A EAPC entre 1980 e 1994 foi -1,20% (IC95% -2,20;-0,09) e -2,58% (IC95% -3,41;-1,76) no MRJ entre 1995 e 2009. Em São Paulo, foi -1,46% (IC95% -2,30;-0,61) e -3,30% (IC95% -4,30;-2,29), respectivamente. A variação nas faixas etárias mostrou que o MSP apresentou número maior de faixas etárias com redução estatisticamente significativa quando comparado ao MRJ ( Tabela 2 ).

Ambos os modelos idade-coorte e idade-período apresentaram melhor ajuste aos dados do que o modelo apenas com a idade e o modelo idade- drift . O modelo completo foi significativamente melhor do que o com dois fatores AP (p < 0,0001) e AC (p < 0,0001). O modelo AC teve como hipótese nula a não influência do efeito do período nas taxas de mortalidade. E o modelo AP teve como hipótese nula a não influência do efeito da coorte de nascimento ( Tabela 3 ).

Houve aumento progressivo das taxas de mortalidade por câncer do colo do útero com o avançar da idade nas duas cidades ( Figura 2 ).

Observou-se risco de morte reduzido no MRJ comparado ao período de referência (1990 a 1994) entre 1985 e 1989 (RR = 0,93; IC95% 0,89;0,97). Houve aumento no risco na década de 1990, com maior valor entre 1995 e 1999 (RR = 1,12; IC95% 1,04;1,20), voltando a declinar nos anos 2000, e menor valor entre 2005 e 2009 (RR = 0,86; IC95% 0,83;0,92). O período entre 1985 e 1989 apresentou RR = 1,04 (IC95% 1,01;1,08) no MSP; houve aumento do risco atingindo o seu pico entre 1995 e 1999 na década de 1990 (RR = 1,22; IC95% 1,15;1,31), momento em que apresenta queda, perfil mantido até 2009 (RR = 1,02; IC95% 0,97;1,07) ( Figura 2 ).

A análise da mortalidade nas coortes de nascimento mostrou acentuada tendência de redução no risco de morte nas sucessivas coortes de nascimento. Houve risco elevado de óbito por essa neoplasia nas mulheres que nasceram nas duas cidades entre 1900 e 1940. A coorte de nascimento de 1900-1904 teve RR = 3,30 (IC95% 2,78;3,86) no MRJ e RR = 2,40 (IC95% 2,05;2,80) no MSP. Houve redução nos dois municípios na coorte de 1930 a 1934 (RR = 1,47; IC95% 1,33;1,62) no MRJ e no MSP (RR = 1,57; IC95% 1,45;1,72). A partir dessa década, houve redução progressiva no risco de morte tornar-se < 1 nas mulheres que nasceram após a coorte de nascimento de referência (1960 a 1964); o menor valor foi observado para mulheres nascidas na coorte de nascimento entre 1975 e 1979. No MRJ o RR foi de 0,89 (IC95% 0,81;0,96) e, em MSP, foi 0,85 (IC95% 0,78;0,95) ( Figura 2 ).

DISCUSSÃO

O presente estudo mostrou redução significativa na mortalidade por câncer do colo do útero nas duas cidades no período estudado, assim como efeito de período significativo (Programa Nacional de Controle do Câncer do Colo do Útero – PNCCC) na redução do risco de morte. Menores RR foram observados a partir dos anos 2000, sobretudo para mulheres nascidas após a década de 1960.

A avaliação do risco de morte por câncer do colo do útero segundo as coortes de nascimento mostrou que as mulheres nascidas entre 1900-1920 apresentaram risco elevado de morte por essa neoplasia. As coortes de nascimento a partir de 1930 tiveram redução progressiva no risco de morte, verificando-se efeito de proteção (RR < 1) nas mulheres nascidas após 1960.

O câncer era visto como uma doença incurável e não havia a prática da prevenção secundária para essa neoplasia nas décadas de 1900 a 1920. Isso pode explicar o maior risco de morte nessa coorte quando comparado às coortes de nascimento mais recentes.¹1. Alves CMM, Bastos RR, Guerra MR. Mortality due to cancer of the uterine cervix in the state of Minas Gerais, Brazil, 1980-2005: period and cohort analysis. Cad Saude Publica. 2010;26(7):1446-56. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X2010000700024
http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X2010... , ²⁰20. Teixeira AL, Löwy I. Imperfect tools for a difficult job: Colposcopy, “colpocytogy” and screening for cervical cancer in Brazil. Soc Stud Sci. 2011;41(4):586-608. DOI: http://dx.doi.org/10.1177/0306312711408380
http://dx.doi.org/10.1177/03063127114083...

Entre as mulheres pertencentes à coorte de nascimento de 1930 a 1940, a introdução de medidas para a assistência e prevenção do câncer pode ter apresentado alguma influência nas taxas de mortalidade. Na década de 1940, são iniciadas atividades pioneiras de profissionais que trouxeram a prática da citologia e da colposcopia para o Brasil. Essas medidas preventivas e curativas atingiram pequena parcela da população, pois os recursos públicos do País priorizavam na época o tratamento e a prevenção das doenças infectocontagiosas.¹1. Alves CMM, Bastos RR, Guerra MR. Mortality due to cancer of the uterine cervix in the state of Minas Gerais, Brazil, 1980-2005: period and cohort analysis. Cad Saude Publica. 2010;26(7):1446-56. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X2010000700024
http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X2010... , ²⁰20. Teixeira AL, Löwy I. Imperfect tools for a difficult job: Colposcopy, “colpocytogy” and screening for cervical cancer in Brazil. Soc Stud Sci. 2011;41(4):586-608. DOI: http://dx.doi.org/10.1177/0306312711408380
http://dx.doi.org/10.1177/03063127114083...

O efeito de proteção, observado nas mulheres nascidas após a década de 1960, pode estar relacionado à intensificação da prevenção e controle dessa neoplasia com a implantação do PNCCC no final da década de 1990. Esse programa aumentou em 81% o número de exames preventivos realizados pelo SUS anualmente de 1995 a 2003.²⁰20. Teixeira AL, Löwy I. Imperfect tools for a difficult job: Colposcopy, “colpocytogy” and screening for cervical cancer in Brazil. Soc Stud Sci. 2011;41(4):586-608. DOI: http://dx.doi.org/10.1177/0306312711408380
http://dx.doi.org/10.1177/03063127114083...

Houve aumento do risco de morte por essa neoplasia durante a década de 1990, atingindo o seu pico de 1995 a 1999 no MRJ e no MSP e redução a partir de 2000, perfil mantido até 2009.

O aumento da tendência da mortalidade por câncer do colo do útero nos anos 1990 pode estar relacionado à baixa cobertura do exame citológico no início da década. Em 1994, 37% das mulheres brasileiras de 35 a 49 anos nunca haviam realizado o exame Papanicolaou, 32% na região Sudeste. ^bbMinistério da Saúde. Instituto Nacional de Câncer. Viva Mulher – Programa Nacional de Controle do Câncer do Colo Uterino. Brasília (DF); 1996. Após a implantação do PNCCC em 1998, intensificou-se a oferta e foi ampliado o acesso ao exame de rastreamento. Os dados das Pesquisas Nacionais por Amostra de Domicílios (PNAD) de 2003 ^ccInstituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) 2003 – Acesso e utilização dos serviços de saúde. Brasília (DF); 2011 [citado 2010 out 20]. Disponível em: http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/trabalhoerendimento/pnad2003/saude/saude2003.pdf e 2008 ^ddInstituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) 2008 – Suplemento Saúde. Brasília (DF); 2011 [citado 2010 out 20]. Disponível em: http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/panorama_saude_brasil_2003_2008/default.shtm estimaram cobertura de 68,7% e 84,5% do preventivo ginecológico entre mulheres com 25 anos ou mais, respectivamente.

O decréscimo nas taxas de mortalidade por essa neoplasia relacionado ao efeito do programa de prevenção e controle do câncer do colo do útero (efeito do período), apontado no presente estudo, assemelha-se aos de estudos desenvolvidos no Reino Unido (1950-1997),¹⁶16. Sasiene P, Adams J. Effect of screening on cervical cancer mortality in England and Wales: analysis of trend with an age, period and cohort model. BMJ. 1999;318(7193):1244-5. DOI: http://dx.doi.org/10.1136/bmj.318.7193.1244
http://dx.doi.org/10.1136/bmj.318.7193.1... Suécia (1953-1995)²2. Bergström R, Sparén P, Adami HO. Trends in cancer of the cervix uteri in Sweden following cytological screening. Br J Cancer. 1999;81(1):159-66. DOI: http://dx.doi.org/10.1038/sj.bjc.6690666
http://dx.doi.org/10.1038/sj.bjc.6690666... e no Estado de Minas Gerais (1980-2005).¹1. Alves CMM, Bastos RR, Guerra MR. Mortality due to cancer of the uterine cervix in the state of Minas Gerais, Brazil, 1980-2005: period and cohort analysis. Cad Saude Publica. 2010;26(7):1446-56. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X2010000700024
http://dx.doi.org/10.1590/S0102-311X2010... Os autores desses estudos são unânimes em interpretar que esses resultados seriam mais bem explicados pela implementação do programa de rastreamento do câncer do que consequente ao efeito da coorte de nascimento.

Esses resultados discordam dos observados em Shandong, China (1970-1992),¹⁰10. Li H, Jin S, Xu H, Thomas DB. The decline in the mortality rates of cervical cancer and plausible explanation in Shandong, China. Int J Epidemiol. 2000;29(3):398-404. DOI: http://dx.doi.org/10.1093/ije/29.3.398
http://dx.doi.org/10.1093/ije/29.3.398... e na Espanha (1951-1991),¹¹11. Llorca J, Prieto MD, Delgado-Rodriguez M. Increase in cervical cancer mortalility in Spain 1951-1991. J Epidemiol Community Health. 1999;53(7):408-11. DOI: http://dx.doi.org/10.1136/jech.53.7.408
http://dx.doi.org/10.1136/jech.53.7.408... pois a redução nas taxas de mortalidade esteve relacionada ao efeito de coorte em função da diminuição da exposição aos fatores de risco relacionados a esse tipo de câncer. Essa hipótese é coerente, considerando que houve fechamento de bordéis, proibição da prostituição e a instituição da política do filho único por casal, na China. Da mesma forma, as baixas taxas de mortalidade verificadas na Espanha até 1975 estiveram associadas à iniciação sexual tardia, número reduzido de parceiros sexuais, difusão tardia da contracepção hormonal, além de o adultério ser considerado crime até 1976. As ações de combate ao câncer do colo do útero eram regionalizadas e cobriam pequena parte da população feminina no período analisado.¹⁰10. Li H, Jin S, Xu H, Thomas DB. The decline in the mortality rates of cervical cancer and plausible explanation in Shandong, China. Int J Epidemiol. 2000;29(3):398-404. DOI: http://dx.doi.org/10.1093/ije/29.3.398
http://dx.doi.org/10.1093/ije/29.3.398... , ¹¹11. Llorca J, Prieto MD, Delgado-Rodriguez M. Increase in cervical cancer mortalility in Spain 1951-1991. J Epidemiol Community Health. 1999;53(7):408-11. DOI: http://dx.doi.org/10.1136/jech.53.7.408
http://dx.doi.org/10.1136/jech.53.7.408...

A qualidade da informação é uma das limitações do estudo, considerando a grande quantidade de óbitos classificados como “câncer do útero de porção não especificada”, principalmente nos primeiros anos da série estudada. Buscou-se corrigir esse problema realizando a redistribuição desses óbitos de acordo com a proporção dos registros certificados para cada categoria por faixa etária e ano de ocorrência.

Outra limitação está relacionada aos modelos APC, que ainda estão em desenvolvimento. Os resultados obtidos variam de acordo com as suposições utilizadas na construção dos modelos. Na última década, foram publicados artigos que discutem aspectos metodológicos na especificação dos modelos e na resolução do problema da não identificação do modelo completo.^{8, a}aCarstensen B, Plummer M, Hills M, Laara E. A package for statistical analysis in epidemiology. Vienna: Institute for Statistics and Mathematics; 2001 [citado 2010 out 19]. Disponível em: http://cran.r-project.org/web/packages/Epi/index.html

O modelo de Poisson possui como pressuposto a igualdade da média e variância, o que na prática dificilmente é alcançado, e a variância é geralmente maior que a média. Esse fenômeno é conhecido como superdispersão e, quando não detectado e corrigido, ocasiona estimação incorreta dos erros-padrão e, consequentemente, avaliação incorreta da significância dos parâmetros. Nas análises deste estudo ajustaram-se os modelos pela família Poisson, uma vez que os resultados ajustados por essa distribuição não diferiram dos obtidos com a família binomial negativa.

Este estudo mostrou a importância da implantação e consolidação do PNCCC na redução do risco de morte por câncer do colo do útero, inclusive nas mulheres com maior exposição aos fatores de risco para essa neoplasia. Houve efeito protetor (RR < 1) nas mulheres nascidas após a década de 1960, as quais foram influenciadas pela revolução sexual e cultural iniciada naquela década (efeito coorte) e sofreram mudanças nos hábitos de vida, aumentando a exposição a fatores de risco associados a esse tipo de câncer.²⁰20. Teixeira AL, Löwy I. Imperfect tools for a difficult job: Colposcopy, “colpocytogy” and screening for cervical cancer in Brazil. Soc Stud Sci. 2011;41(4):586-608. DOI: http://dx.doi.org/10.1177/0306312711408380
http://dx.doi.org/10.1177/03063127114083... , ²¹21. Zeferino LC, Costa AM, Panetta K, Neves-Jorge J. Screening da neoplasia cervical. J Bras Ginecol. 1996;106(11/12):415-9. O possível aumento do risco de infecção pelo vírus HPV não teve maior repercussão na mortalidade em função da existência de uma medida de proteção efetiva.

REFERÊNCIAS

Datas de Publicação

Histórico