Spatio-temporal analysis of hospitalisations due to cerebro-cardiovascular diseases in Portugal - a disease mapping approach

Trabalho de Projeto de Mestrado, Bioestatística, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasAs doenças cérebro-cardiovasculares são todas as doenças que afetam o sistema circulatório, ou seja, o coração e os vasos sanguíneos (artérias, veias e vasos capilares). Segundo o Instituto Nacional de Saúde Doutor Ricardo Jorge (INSA), as doenças cérebro-cardiovasculares são a maior causa de morte em Portugal. Ao longo dos últimos anos, foram desenvolvidos diversos projetos de investigação que visam a promoção da saúde e consciencialização da gravidade deste tipo de problemas. Para além disto, para que o diagnóstico seja mais precoce, existe uma oferta de análises, com o objetivo de diagnosticar este tipo de doenças ou possíveis fatores de risco. Em 2019, de acordo com relatórios do Instituto Nacional de Estatística (INE), as doenças cérebro-cardiovasculares representaram 29.9% dos óbitos registados, sendo que 9.8% do total de mortes foi devido a AVC e 6.4% devido a doenças isquémicas do coração e 3.8% devido a enfartes agudos do miocárdio. Estes valores são bastante preocupantes e foram o motor de arranque para a realização deste projeto. Um dos objetivos deste projeto passa por caracterizar a distribuição espacial e temporal das admissões hospitalares devido às doenças cérebro-cardiovasculares e os seus fatores de risco. Para além disso, este projeto visa a deteção e avaliação de um padrão espacial e temporal deste tipo de doenças em Portugal Continental e identificar os regressores que melhor explicam esta variação espacial e temporal. Para esta finalidade, o principal interesse é analisar o consumo de recursos hospitalares sob a forma de taxa de admissão hospitalar. Neste estudo, foram considerados os dados agregados do número de admissões hospitalares por doenças cérebro-cardiovasculares, por área demográfica (distrito e município) e unidade temporal (ano). Em paralelo com estes dados, foram analisados dados agregados (à mesma escala terri torial e temporal) relativos a características sociodemográficas, acesso a serviços de saúde e fatores de risco, que foram incluídos como covariáveis nas diversas análises. A nível do distrito considerou-se a proporção de residentes do sexo masculino, a proporção de residentes com 65 ou mais anos, a taxa de desemprego, a densidade populacional, a proporção de inscritos em federações e a taxa de mortalidade por 1000 habitantes devido à diabetes. A nível do município, foram consideradas todas as variáveis anteriormente mencionadas, exceto a proporção de inscritos em federações. No entanto, foi incluído o número de hospitais em cada município por 1000 habitantes. Para detetar e avaliar padrões a nível espacial e temporal, recorreu-se ao mapeamento de doenças através de modelos bayesianos hierárquicos. Este tipo de modelos tem estado em constante crescimento, e reconhecimento por parte de estatísticos, por ser uma ferramenta bastante útil para análises espaciais e espaço-temporais. Como a variável de interesse é o número de admissões hospitalares, a distribuição subjacente aos dados escolhida foi a Poisson. Toda a inferência estatística foi feita recorrendo ao package INLA no software R. Desde 2010 até 2016, o distrito mais afetado por uma elevada taxa de admissões hospitalares foi Castelo Branco. Em 2018, o distrito que se destacou foi Bragança, que é também o segundo distrito com uma taxa de admissão mais elevada em 2012 e 2014 e o terceiro em 2010 e 2016. Para além disso, com base neste estudo, concluiu-se que, a proporção de residentes do sexo masculino e a proporção de residentes com 65 ou mais anos são significativas para explicar a variação na taxa de admissões hospi talares nos distritos ao longo do tempo. Uma vez que o coeficiente, de ambas as variáveis, é negativo, é possível concluir que regiões com uma elevada proporção de homens e com uma elevada proporção de idosos tendem a ter uma baixa taxa de admissões hospitalares. Esta conclusão leva-nos a crer que as mulheres poderão ir com mais frequência ao hospital, e como tal, representam uma maior taxa de admissões hospitalares. Posto isto, suspeita-se que o género do paciente possa ser um proxy para um determinado comportamento face à saúde. Relativamente à proporção de residentes com mais de 65 anos, este resultado não foi o esperado, no entanto a interpretação desta conclusão deverá ser feita com cuidado, tendo em conta que o número de observações no modelo, ao nível do distrito, é pequeno. Para além disso, apesar da literatura afirmar que ser homem e ser idoso são fatores de risco para estas doenças, os resultados deste estudo não são diretamente comparáveis às conclusões dos estudos da literatura, uma vez que ser fator de risco para a propensão das doenças cérebro-cardiovasculares é diferente de ser fator de risco para a admissão hospitalar pelo mesmo tipo de doença. Em relação aos municípios, é no distrito de Castelo Branco que se situam os municípios com maior taxa de admissão hospitalar desde 2010 até 2016. Em 2018, passam a ser os municípios localizados na região Médio Tejo que apresentam as taxas de admissão hospitalar mais elevadas. Com base neste estudo, concluiu-se que, apenas as variáveis taxa de desemprego e proporção de residentes com mais de 65 anos são significativas para explicar a variação na taxa de admissões hospitalares nos municípios ao longo do tempo. Deste modo, como os coeficientes são positivos, regiões com uma maior taxa de desemprego e uma maior proporção de residentes com mais de 65 anos tendem a ter uma maior taxa de admissão por doenças cérebro-cardiovasculares. O facto de um indivíduo estar desempregado pode gerar situações de stress, e tendo em conta a literatura, o stress é um fator de risco para este tipo de doença. Por outro lado, de acordo com a literatura, a idade avançada também é um fator de risco para estas doenças. Estas conclusões levam-nos a crer que estas variáveis são consideradas fatores de risco tanto para a taxa de admissão, como para a propensão de doenças cérebro-cardiovasculares, no entanto estas conclusões não são diretamente comparáveis, tal como foi explicado no caso dos distritos. No entanto, quando os efeitos aleatórios (espacial, temporal e interação espaço-tempo) não são considerados, todas as variáveis, exceto a taxa de desemprego, tornam-se significativas para a taxa de admissão hospital a nível do distrito. Ao nível do município, todas as variáveis são significativas. De acordo com estes resultados, e com os resultados apresentados nos últimos dois parágrafos, concluiu se que não são as próprias variáveis (variáveis não significativas no modelo com efeitos aleatórios e significativas no modelo sem efeitos aleatórios) que afetam diretamente a evolução da taxa de admissões hospitalares devido às doenças cérebro-cardiovasculares, mas sim a localização das áreas, caracterizadas por estes valores, ao longo do tempo. Um exemplo elucidativo deste comportamento, por parte das variáveis, pode ser dado analisando a taxa de mortalidade devido à diabetes. Uma vez que esta variável só é significativa quando os efeitos aleatórios não são considerados, conclui-se que não é o facto de ter diabetes num estado mais avançado (que poderá levar à morte) que se torna um fator de risco para a taxa de admissão hospitalar por doenças cérebro-cardiovasculares, mas sim o facto deste tipo de diabéticos viverem em áreas de risco para a taxa de admissão hospitalar por este tipo de doenças. Esta situação é retratada quando se considera o facto do acesso aos cuidados de saúde ser mais limitado nas áreas rurais, e consequentemente, quando os doentes, que vivem nestas regiões, se deslocam ao hospital, apresentam um estado de saúde mais degradado, o que pode levar à morte. Seguindo esta linha de pensamento, não se está a descartar a associação entre a diabetes e a propensão para as doenças do aparelho circulatório, mas sim a ponderar que não é a gravidade da diabetes (aqui representada pela taxa de mortalidade) que está associada à taxa de admissões hospitalares por doenças cérebro-cardiovasculares, mas sim a zona de residência dos doentes.Cerebro-cardiovascular diseases (CCD) are all diseases that affect the circulatory system, that is, the heart and blood vessels (arteries, veins and capillary vessels). According to the Instituto Nacional de Saúde Doutor Ricardo Jorge (INSA), CCD are the biggest cause of death in Portugal. That said, one of the objectives of this project is to characterise the spatial and temporal distribution of hospital admissions due to CCD and their risk factors. In addition, this project aims to detect and assess a spatial and temporal pat tern of this type of disease in mainland Portugal and identify the regressors that best explain this spatial and temporal variation. Thus, the hospital admission rate and their risk factors were analysed at spatial (dis trict and municipality) and temporal (year) levels by disease mapping using Bayesian hierarchical models. Based on this study, it can be concluded that regions with a high proportion of men and a high proportion of older residents tend to have a low hospital admission rate. This conclusion leads us to suspected that the patient’s gender may be a proxy for a particular health-related behaviour. Regarding the proportion of residents aged 65 years or over, this result was not as expected, since, considering the literature, being older is a risk factor for circulatory system diseases. However, the results of this study should be interpreted with caution because the number of observations in the model at district level is small. In addition, it was concluded that municipalities with a high unemployment rate and high proportion of residents aged 65 or over tend to have a high hospital admission rate for CCD. Considering the liter ature, stress and advanced age are risk factors for this type of disease. Furthermore, the findings of this study and the literature cannot be directly compared, since being a risk factor for the propensity for CCD is different from being a risk factor for hospital admission. Regarding the remaining variables under study (non-significant variables in the model with random effects and significant in the model without random effects), it was concluded that it is not the variables that directly affect the evolution of the hospital admission rate due to CCD, but rather the location of the areas characterised by the values of these variables over time