RESUMEN

Objetivo: Analisar as desigualdades socioeconômicas e a mortalidade por câncer no Brasil. Métodos: Foram analisados os óbitos por câncer ocorridos entre 2010 e 2012, obtidos no Sistema de Informação sobre Mortalidade. Foram selecionados 268 municípios brasileiros que apresentaram população acima de 80 mil habitantes e melhor qualidade de informação. Os indicadores socioeconômicos referentes ao ano 2000 foram extraídos do Atlas Brasil 2013. Para analisar a correlação entre indicadores socioeconômicos e a mortalidade por câncer foi utilizada a Correlação de Pearson e a regressão linear simples. Resultados: Verificou-se correlação negativa com o analfabetismo (r=-0,509) e com o Gini (r=-0,197); a correlação foi positiva com o indicador de renda (r=0,414) e esperança de vida (r=0,537); a regressão linear simples mostrou que há uma associação fraca entre a mortalidade por câncer e as variáveis socioeconômicas pesquisadas. Conclusão: A análise da mortalidade por câncer nos municípios brasileiros mostrou que as maiores taxas de mortalidade foram registradas nos municípios com as melhores condições socioeconômicas, expressadas pelos indicadores de renda e esperança de vida.

Objective: To analyze the socioeconomic inequalities and cancer mortality in Brazil. Methods: The study analyzed the deaths for cancer occurred from 2010 to 2012, obtained in the Mortality Information System. A total of 268 Brazilian municipalities presenting population over 80,000 inhabitants and better quality of information were selected. Socioeconomic indicators for the year 2000 were taken from the Atlas Brazil 2013. Pearson correlation and simple linear regression were applied to investigate the correlation between socioeconomic indicators and cancer mortality. Results: There was a negative correlation with illiteracy (r=-0.509) and the Gini coefficient (r=-0.197); the correlation was positive with the income indicator (r=0.414) and life expectancy (r=0.537); simple linear regression showed that there is a weak association between cancer mortality and the socioeconomic variables assessed. Conclusion: The cancer mortality analysis in Brazilian municipalities showed that the highest mortality rates were recorded in the municipalities with the best socioeconomic conditions, expressed by indicators of income and life expectancy.

Objetivo: Analizar las desigualdades socioeconómicas y la mortalidad por cáncer en Brasil. Métodos: Fueron analizados los óbitos por cáncer entre 2010 y 2012 identificados en el Sistema de Información sobre Mortalidad. Fueron elegidos 268 municipios brasileños que presentaron población mayor que 80 mil habitantes y mejor calidad de información. Los indicadores socioeconômicos referentes al año 2000 fueron retirados del Atlas Brasil 2013. Se utilizó la Correlación de Pearson y la regresión linear simple para analizar la correlación entre los indicadores socioeconómicos y la mortalidad por cáncer. Resultados: Se verificó una correlación negativa con el analfabetismo (r=-0,509) y con el Gini (r=-0,197); la correlación fue positiva para el indicador de renta (r=0,414) y la esperanza de vida (r=0,537); la regresión linear simple mostró una asociación débil entre la mortalidad por câncer y las variables socioeconómicas investigadas. Conclusión: El análisis de la mortalidad por cáncer en los municipios brasileños mostró que las mayores tasas de mortalidad se registraron en los municipios con mejores condiciones socioeconómicas expresadas por los indicadores de renta y esperanza de vida.

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O câncer é hoje uma das principais causas de adoecimento e morte nos países de baixa e média renda. Os fatores socioeconômicos como a renda, escolaridade, o gênero, a etnia, além da variação geográfica na disponibilidade e prestação de cuidados são apontados como determinantes importantes para a mortalidade por câncer. No Brasil, as desigualdades históricas e marcantes que se apresentam entre as regiões brasileiras são refletidas na estruturação e amplitude das políticas públicas que enfocam a saúde do homem e da mulher, impactando de forma diferencial na incidência e mortalidade pelos cânceres que são específicos ao gênero. Nesse sentido, parece urgente a implantação de políticas públicas de saúde direcionadas às populações mais afetadas associadas à diminuição das iniquidades sociais e de acesso à prevenção primária, ao diagnóstico precoce e a tratamentos no intuito de reduzir as disparidades na mortalidade por câncer no Brasil (AU).

Cancer is a major cause of illness and death in low- and middle-income countries. Socioeconomic factors such as income, education, gender, ethnicity, beyond the geographic variation in the availability and care identified as important determinants of cancer mortality. In Brazil, the historical and striking inequalities that arise between the Brazilian regions are reflected in the structure and scope of public policies that focus on the health of man and woman, impacting differentially on the incidence and mortality for cancers that are specific to the gender. In this sense, it seems urgent to implement public health policies directed to the most affected populations associated with the reduction of social inequalities and access to primary prevention, early diagnosis and treatment in order to reduce disparities in cancer mortality in Brazil (AU).

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Objetivo: analisar a tendência temporal da mortalidade por câncer de mama nos estados do nordeste do Brasil no período de 1996 a 2010 e projetar a mortalidade para o período de 2011 a 2030. Métodos: Estudo ecológico de série temporal, com uso de informações sobre óbitos (Sistema de Informações sobre Mortalidade) e base demográfica (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Foram realizadas análises das tendências da mortalidade por meio da regressão Joinpoint, e o Nordpred para o cálculo das projeções. Resultados: De 1996 a 2010, os estados de Pernambuco e Ceará apresentaram as maiores taxas de mortalidade por câncer de mama. A análise pelo Joinpoint verificou aumento significativo para todos os estados do nordeste do Brasil, com destaque para os estados do Piauí (APC=9,7%, IC95%8,1-11,4 p<0,01) e da Paraíba (APC=9,1%, IC95%7,0-11,3 p<0,01). O Rio Grande do Norte apresentou a ocorrência do Joinpoint no ano de 1999, passando de uma tendência de estabilidade para uma tendência de aumento significativo (APC=6,6%). Na projeção da mortalidade até o ano de 2030, as maiores variações nas taxas de mortalidade serão observadas para os estados do Maranhão, Alagoas e Piauí. Os números projetados serão explicados em maior parte pela variação nos riscos de morte. Conclusões: A mortalidade por câncer de mama no nordeste do Brasil apresentou forte tendência de aumento, com grandes incrementos nas taxas até o ano de 2030, o que torna imprescindível a estruturação dos serviços de promoção, vigilância e assistência à saúde para essa enfermidade nessa região (AU).

Objective: To analyze time trends in mortality from breast cancer in the states of northeastern Brazil in the period 1996-2010 and project mortality for the 2011 to 2030 period. Methods: Ecological time series study, using data on deaths (Mortality Information System) and demographic base (Brazilian Institute of Geography and Statistics). Analysis of mortality trends by Joinpoint regression and Nordpred for calculating the projections. Results: From 1996 to 2010, the states of Pernambuco and Ceará had the highest mortality rates from breast cancer. The analysis by Joinpoint found significant increase for all states of the northeast of Brazil, especially the states of Piauí (APC = 9.7%, 95% CI 8.1 - 11.4 p <0.01) and Paraíba (APC = 9.1%, 95% CI 7.0 -11.3 p <0.01). The Rio Grande do Norte state presented the Joinpoint occurrence in 1999, from a trend of stability for a significant increase trend (APC = 6.6% per year). The mortality projection to the year 2030, the greatest variations in mortality rates are observed in the states of Maranhão, Piauí and Alagoas. The projected numbers will be explained in most of the variation in risk of death. Conclusions: The mortality from breast cancer in northeastern Brazil showed a strong upward trend, with large increases in rates by the year 2030, which makes it essential for the structuring of promotion, surveillance and health care for this disease in this region (AU).

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