Temporal and spatial trends of adult mortality in small areas of Brazil, 1980–2010

Abstract

To determine the variations and spatial patterns of adult mortality across regions, over time, and by sex for 137 small areas in Brazil, we first apply TOPALS to estimate and smooth mortality rates and then use death distribution methods to evaluate the quality of the mortality data. Lastly, we employ spatial autocorrelation statistics and cluster analysis to identify the adult mortality trends and variations in these areas between 1980 and 2010. We find not only that regions in Brazil’s South and Southeast already had complete death registration systems prior to the study period, but that the completeness of death count coverage improved over time across the entire nation—most especially in lesser developed regions—probably because of public investment in health data collection. By also comparing adult mortality by sex and by region, we document a mortality sex differential in favor of women that remains high over the entire study period, most probably as a result of increased morbidity from external causes, especially among males. This increase also explains the concentration of high male mortality levels in some areas.

Estimaciones de esperanza de vida al nacer en áreas menores de la región pampeana

“…Como en otras regiones del mundo, es probable que los departamentos de Argentina (segundo nivel de división administrativa que sigue al provincial) se caractericen por enormes diferencias de mortalidad en períodos en los que los cambios demográficos aumentan la demanda de políticas locales de salud (ALEXANDER; ZAGHENI; BARBIERI, 2017; KIBELE; KLÜSENER; SCHOLZ, 2015;QUEIROZ et al, 2020;TSIMBOS;KALOGIROU;VERROPOULOU, 2014). Los gobiernos de estas divisiones administrativas pueden incidir directamente en la salud de la población, incluida la mortalidad, y en la calidad de los servicios salud a través de la implementación de políticas sociales adecuadas.…”

“…Los niveles de salud y de mortalidad se encuentran lejos de ser homogéneos entre distintas subpoblaciones. La experiencia del total del país no refleja necesariamente el camino seguido por distintos grupos particulares, tal como se observó en algunas ciudades y países de América Latina (BILAL et al, 2019;PERALTA et al, 2019;QUEIROZ et al, 2020). En el caso argentino, la evidencia, si bien algo ambigua por su insuficiencia, su accesibilidad y por las limitaciones de los datos, mostró, en general, distintos tipos de desigualdades (GRUSHKA, 2014).…”

“…Si bien la literatura sobre mortalidad en Argentina se ha preocupado por mostrar la relación de los diferenciales geográficos a nivel de provincia, por regiones o entre variables relativas a la estructura económica y social (como producto interno bruto, ingresos laborales y previsionales o nivel educativo), son poco conocidas investigaciones que hayan abordado en particular la comparación entre unidades geográficas menores. En América Latina, por ejemplo, los estudios en Brasil (QUEIROZ et al, 2020) y Ecuador (PERALTA et al, 2020) han encontrado grandes diferencias en la calidad de las estadísticas de mortalidad y en los niveles de mortalidad entre las subregiones de cada país. Teniendo en cuenta la experiencia de estudios de estos países de la región, se conoce que las estimaciones adecuadas de la mortalidad a nivel local son esenciales para la identificación de las poblaciones más vulnerables, el desarrollo de políticas de salud pública y el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la Organización de las Naciones Unidas (2018).…”

“…Este trabajo no descansa en la mera aplicación de métodos. Dado que la planificación de una política de salud exitosa requiere mediciones desagregadas que reflejen razonablemente las variaciones regionales, la falta de estimaciones confiables de mortalidad también tiene un impacto negativo en las políticas públicas (PERALTA et al, 2019;QUEIROZ et al, 2020;FENELON, 2013). Por ello, el trabajo compara la esperanza de vida al nacer entre las áreas menores de esta región con el fin de tener medidas confiables de las desigualdades de salud (ya que es un resultado de salud) en distintas subpoblaciones y de construir información que pueda ser insumo para la planificación de políticas públicas (BILAL et al, 2021).…”

Mexican mortality 1990‒2016: Comparison of unadjusted and adjusted estimates

“…DDM can be useful for evaluating data quality, which is how many others have used it (Peralta et al 2019;Queiroz et al 2020b). However, Murray et al (2010) cautioned that estimates of completeness based on DDM carry a lot of uncertainty (at least +/-20%) and thus are unlikely to be useful for monitoring mortality trends.…”