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Fundação Oswaldo Cruz
Escola Nacional de Saúde Pública
Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente
D
ESAFIOS NA CONSTRUÇÃO DE UM ÍNDICE DE SANEAMENTO, SAÚDE E
QUALIDADE DA ÁGUA NO BRASIL
por
Thaís Martins Monteiro
Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-graduação em Saúde Pública e Meio
ambiente da Escola Nacional de Saúde
Pública, com vistas à obtenção do título de
Mestre em Ciências na área de Saúde
Pública e Meio ambiente.
Orientador: Prof. Dr. Christovam Barcellos
Rio de Janeiro
2009
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RESUMO
A utilização de indicadores e índices de saúde ambiental vem se mostrando uma
técnica importante para a agregação de informações complexas numa forma mais simples,
permitindo aos seus usuários, gestores e sociedade civil, uma melhor compreensão do
estado de saúde e ambiente num determinado local. O presente trabalho tem como objetivo
a construção de um índice de saúde, saneamento e qualidade da água, demonstrando os
procedimentos metodológicos, critérios e dificuldades envolvidas nesse processo.
Os indicadores utilizados na construção do índice fazem parte do Atlas ÁguaBrasil,
calculados para os municípios do Brasil e foram obtidos através de diferentes sistemas de
informação. A seleção dos indicadores que compuseram o índice baseou-se na relevância
estatística e teórica de cada indicador. Os indicadores foram padronizados, ficando cada um
com valor entre 0 e 1. Vários índices (cada um abrangendo diferentes indicadores) foram
testados com duas operações diferentes, uma baseada na soma e outra, no produto. A
variação desses índices entre municípios foi demonstrada através de estatística descritiva,
mapas e correlações estatísticas.
Dessa forma, verificaram-se diferenças entre o método que utiliza a soma e o
método que utiliza o produto dos componentes do índice, onde a soma tende a aumentar a
média do índice enquanto o produto tende a reduzir essa média. O índice final mostra um
retrato do estado de saneamento, saúde e qualidade da água e pode indicar ações e
prioridades de saneamento no país.
i
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ABSTRACT
Environmental health indicators and indexes are important tools for aggregating
complex information into a simpler way. It allows its users, stakeholders and civil society,
to have a better comprehension of environment and health state at a specific place. The
present work aims to develop an environment, sanitation and water quality index,
identifying methodological paths, choices and difficulties enrolled in this process.
All indicators used in the index are part of the “AguaBrasil Atlas”, calculated for the
set of Brazilian municipalities, and obtained from different information systems. Indicators
selection was based on statistical and theoretical relevance. Indicators were standardized to
a value within 0 and 1, so that they could be compared and operated. Indexes were tested
with two different kinds of mathematics operations, based on the components sum and
product. Theses indexes are presented by statistical description, statistical correlations and
maps.
The tested indexes showed relevant differences between the components’ sum
method and the product method. While the sum tends to increase the index mean, the
product decreased it. The final index shows a profile of sanitation, health and water quality
state of the art, indicating possible sanitation actions and priorities in Brazil.
ii
AGRADECIMENTOS
Ao meu orientador, Prof. Christovam Barcellos, por toda ajuda, incentivo e
paciência ao longo do desenvolvimento do trabalho;
Aos demais membros da Banca, pela disponibilidade para integrá-la e pela
discussão que envolveu a aprovação da dissertação;
Aos meus amigos do mestrado, em especial, Gabriela, Virgínia e Maristela, pelos
desabafos, incentivos, risadas e amizade;
Aos meus pais, José Carlos e Rosemery, e irmão, Carlos Vinicius, pelo exemplo de
vida, incentivo e amor durante toda a minha jornada;
Ao meu marido, Maurício, por todo apoio, paciência e amor;
Obrigada.
iii
SUMÁRIO
1- INTRODUÇÃO ............................................................................................................1
2- OBJETIVOS.................................................................................................................4
2.1- Objetivo Geral...........................................................................................................4
2.2- Objetivos Específicos.................................................................................................4
3- METODOLOGIA.........................................................................................................5
3.1- Sistemas de informação ............................................................................................5
3.2- Cálculo dos indicadores............................................................................................5
3.3- Seleção dos indicadores.............................................................................................5
3.4- Padronização dos indicadores..................................................................................6
3.5- Operacionalização dos indicadores e cálculo dos índices......................................6
3.6- Avaliação dos índices ................................................................................................6
4- INDICADORES E ÍNDICES ....................................................................................10
5- ASPECTOS HISTÓRICOS DA UTILIZAÇÃO DE INDICADORES DE
AMBIENTE E SAÚDE
......................................................................................................12
6- RESULTADOS...........................................................................................................15
6.1- Estatística descritiva dos indicadores....................................................................15
6.2- Correlações bivariadas ...........................................................................................19
6.3- Qualidade dos dados ...............................................................................................24
6.4- A seleção dos indicadores .......................................................................................26
6.5- Distribuição dos índices..........................................................................................27
7- DISCUSSÃO...............................................................................................................38
8- CONCLUSÕES...........................................................................................................44
9- REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .....................................................................46
iv
1
1- INTRODUÇÃO
É cada vez mais freqüente a presença da temática ambiental e sua relação com a
saúde nos mais diversos meios de comunicação. Historicamente, alguns processos foram
fundamentais no que se refere à interface saúde-ambiente, como os processos demográficos
de crescimento e mobilidade populacional; a ampliação das trocas comerciais; e os modos
de apropriação dos recursos naturais (Freitas & Porto, 2006).
Os agravos à saúde humana podem ser decorrentes da distribuição desigual de
fontes de contaminação ambiental, da dispersão ou concentração de agentes de risco, da
exposição da população a estes agentes e das características de suscetibilidade destes
grupos. A identificação de grupos populacionais submetidos a risco é fundamental para a
elaboração de programas de prevenção e como meio de avaliação de exposições
diferenciadas (Barcellos et al., 1998).
Considera-se a vigilância ambiental em saúde como o processo de coleta de dados e
análise de informação sobre saúde e ambiente, objetivando orientar a execução de ações de
controle de fatores ambientais que interferem na ocorrência de doenças e agravos. De
acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), dentre os papéis atribuídos à
vigilância ambiental está a utilização de indicadores que relacionem saúde e condições de
vida, produzindo estimativas da contribuição de diferentes fatores ambientais e
socioeconômicos para problemas de saúde.
Para que o setor saúde assuma estas responsabilidades, é necessária a informação
por parte dos gestores e da população, fundamental para a identificação e priorização dos
problemas existentes, para que políticas e ações sejam implementadas; para o
estabelecimento e avaliação de parâmetros e diretrizes, e para o direcionamento das
pesquisas e desenvolvimento de novas iniciativas (Maciel Filho et al., 1999).
Desta forma, o Sistema de Informação da Vigilância Ambiental em Saúde deve
possibilitar a coleta e o tratamento de dados, que formarão os indicadores. Estes constituem
uma importante ferramenta para os gestores, fornecendo informações de maneira mais
simples e de fácil entendimento e possibilitando o intercâmbio das informações entre os
diversos setores e atores atuantes (Maciel Filho et al., 1999).
Na área de Saneamento ambiental há uma grande necessidade da construção de um
sistema de indicadores, que se constituam em instrumentos confiáveis que possam avaliar
2
as políticas públicas (Borja & Moraes, 2003), e determinar áreas prioritárias para
intervenções em ações de saneamento.
Um dos desafios presentes consiste na definição de indicadores epidemiológicos e
sanitários que permitam nortear as ações e empreender avaliações no campo do
saneamento. Especialmente nos países em desenvolvimento, as áreas de saneamento e de
saúde, ainda que disponham, respectivamente, de um conjunto de indicadores sanitários e
epidemiológicos, não os utilizam de forma sistemática e integrada. Esses indicadores
permitem representar os efeitos da insuficiência das ações de saneamento sobre a saúde
humana, podendo constituir ferramenta para a vigilância e para a orientação de programas e
planos de alocação de recursos em saneamento (Costa et al., 2005).
Os serviços de saneamento são de vital importância para proteger a saúde da
população, minimizar as conseqüências da pobreza e proteger o meio ambiente. No entanto,
os recursos financeiros disponíveis para o setor são escassos nos países latino-americanos, a
despeito das carências observadas na cobertura por serviços de saneamento. Logo, o
reduzido número de estudos, com base em dados secundários, a respeito da influência da
cobertura populacional por serviços de saneamento sobre as condições de saúde existentes
nos diferentes países da região, constitui uma importante lacuna no campo da saúde pública
nas Américas (Teixeira & Pungirum, 2005).
Grande parte das doenças registradas nesses países decorre da falta de saneamento,
como diarréias, cólera, dengue, hepatite tipo A, leptospirose, esquistossomose e várias
parasitoses.
Segundo a Conferência das Nações Unidas sobre o Meio Ambiente e
Desenvolvimento, na maioria dos países em desenvolvimento, a impropriedade e a carência
de infra-estrutura sanitária é responsável pela alta mortalidade por doenças de veiculação
hídrica e por um grande número de mortes evitáveis a cada ano (Teixeira & Pungirum,
2005).
As enfermidades associadas à deficiência ou inexistência de saneamento ambiental e
a conseqüente melhoria da saúde devido à implantação de tais medidas têm sido objeto de
discussão em estudos em todo o mundo. Por outro lado sabe-se que benefícios específicos
de intervenções de saneamento ambiental incluem a diminuição da mortalidade devido às
doenças diarréicas e parasitárias e a melhoria do estado nutricional das crianças (Teixeira &
Pungirum, 2005).
3
O presente projeto surgiu da exigência de um grupo de especialistas que esteve
presente na oficina do Atlas ÁguaBrasil, realizada nos dias 5 e 6 de novembro de 2007, na
cidade do Rio de Janeiro, cujo objetivo era a avaliação do piloto do Atlas por representantes
de várias áreas do conhecimento, gestores e sociedade civil, através de sugestões e críticas.
O principal objetivo do Atlas é a reunião e análise conjunta de indicadores de
saneamento, saúde e qualidade da água (Fiocruz, 2009). O presente trabalho contribuirá
com o desenvolvimento do Atlas, permitindo conhecer de uma forma didática a situação
desses aspectos no Brasil, através da construção de um Índice.
4
2- OBJETIVOS
2.1- Objetivo Geral
Descrever procedimentos e apontar dificuldades na elaboração de um índice para os
municípios do Brasil, a partir dos indicadores componentes do Atlas ÁguaBrasil.
2.2- Objetivos Específicos
• Selecionar os indicadores mais relevantes para a construção dos índices;
• Testar diferentes metodologias de agregação de indicadores com a base de dados do
projeto Atlas ÁguaBrasil;
• Discutir as vantagens e desvantagens de cada método, bem como as vantagens e os
problemas que a construção de índices pode gerar;
5
3- METODOLOGIA
3.1- Sistemas de informação
Os indicadores que serão utilizados para a construção do índice foram obtidos a
partir dos seguintes sistemas de informação de saúde: Sistema de Informações Hospitalares
(SIH-SUS); Sistema de Notificação de Agravos (SINAN); Sistema de Informação de
Mortalidade (SIM). Foram selecionadas como indicadores de saúde as taxas de inciência,
internação e mortalidade por cólera, salmonelose, amebíase, helmintose, giardíase, hepatite
A, leptospirose, dengue, esquistossomose e mortalidade por diarréia em menores de 5 anos.
Essas doenças possuem diferentes gravidades e formas de transmissão, sendo diretamente
ou indiretamente relacionadas à qualidade e quantidade da água. A descrição das
características epidemiológicas das doenças pode ser obtida no site do próprio Atlas Água
Brasil (Fiocruz. 2009).
Os dados sobre condições de saneamento, demografia e qualidade da água foram
obtidos através das bases de dados: Sistema de Informações Hidrológicas (SIH-ANA);
Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS); Censo Demográfico de 2000;
Sistema de informação sobre qualidade da água (SISAGUA); Pesquisa Nacional de
Saneamento Básico (PNSB).
3.2- Cálculo dos indicadores
Para a formulação do Índice de Saneamento, saúde e qualidade da água
foram calculadas as taxas de mortalidade, internação e incidência para os indicadores de
agravos à saúde relacionados ao saneamento e à qualidade da água. Os indicadores de
saneamento e qualidade da água foram calculados pela proporção de distritos com cada
indicador. A lista de indicadores, suas fontes de informação, período e cálculo encontra-se
nas tabelas 1, 2 e 3.
3.3- Seleção dos indicadores
O critério utilizado para selecionar os indicadores que deveriam constar no índice
baseou-se na relevância estatística e teórica de cada indicador. A relevância estatística foi
analisada através de correlações bivariadas (Coeficiente de Pearson) entre todas as
variáveis independentes (entre todos os indicadores) em nível de 5% de significância
(p<0,05).
3.4- Padronização dos indicadores
Neste trabalho, o método escolhido para padronização dos indicadores foi o ranking,
seguido de uma normalização de forma que os valores de cada indicador variasse entre 0 e
1. Este método foi escolhido por ser um método de fácil compreensão e execução. O
programa utilizado para os cálculos foi o Excel.
3.5- Operacionalização dos indicadores e cálculo dos índices
Neste trabalho foram testadas duas operações utilizando a base de dados do projeto
Atlas ÁguaBrasil: soma e produto. Ambos os resultados serão demonstrados neste trabalho.
A operação “soma” foi feita através da média dos indicadores envolvidos, segundo a
fórmula, sendo I= indicadores e n= número de indicadores do índice:
n
I
Índice
n
soma
∑
=
O “produto” dos indicadores foi efetuado através da fórmula abaixo:
n
nproduto
IÍndice
∏
=
3.6- Avaliação dos índices
Os índices serão apresentados e avaliados através de estatística descritiva; mapas e
correlações estatísticas. Os programas utilizados foram SPSS versão 13.0 for Windows e
MapInfo versão 8.0.
6
Tabela 1 – Cálculo e fonte dos indicadores de qualidade da água
Fonte Período Código Indicador Cálculo
PNSB 2000 PROPDACT Proporção de distritos abastecidos com
tratamento
(total de distritos abastecidos com tratamento /
total de distritos abastecidos) *100
PNSB 2000 PROPDDC Proporção de distritos com simples desinfecção
cloração
(total de distritos com simples desinfecção
cloração / total de distritos abastecidos) *100
PNSB 2000 PROPDSRG Proporção de distritos sem rede geral de
abastecimento de água
(total de distritos sem rede geral de
abastecimento de água / total de distritos 1) *100
PNSB 2000 PROPDST Proporção de distritos sem nenhum tratamento (total de distritos sem nenhum tratamento / total
de distritos abastecidos) *100
PNSB 2000 PROPDSTF Proporção de distritos sem tratamento com
fluoretação
(total de distritos sem tratamento com
fluoretação / total de distritos abastecidos) *100
PNSB 2000 PROPRAC Proporção de distritos com racionamento de
água
(total de distritos com existência de racionamento
/ total de distritos abastecidos) *100
Qualidade da água
7
Tabela 2 – Cálculo e fonte de indicadores de Saneamento
Fonte Período Código Indicado
r
Cálculo
CENSO 2000 DENSID Densidade demográfica (nº de habitantes por Km²)
CENSO 2000 POPRES População Residente (nº total de habitantes)
PNSB 2000 PRODACA Proporção de distritos abastecidos por captação
do tipo de adutora de água tratada
(total de distritos abastecidos por captação do
tipo de adutora de água tratada / total de distritos
abastecidos) *100
PNSB 2000 PRODSRCD Proporção de distritos sem rede geral
abastecidos por cursos d`água
(total de distritos sem rede geral abastecidos por
cursos d`água / total de distritos sem rede geral
de abastecimento de água) *100
PNSB 2000 PRODSRCP Proporção de distritos sem rede geral
abastecidos por caminhão pipa
(total de distritos sem rede geral abastecidos por
caminhão pipa / total de distritos sem rede geral
de abastecimento de água) *100
PNSB 2000 PRODSRGC Proporção de distritos sem rede geral
abastecidos por chafariz, bica ou mina
(total de distritos sem rede geral abastecidos por
chafariz, bica ou mina / total de distritos sem
rede geral de abastecimento de água) *100
PNSB 2000 PRODSRGP Proporção de distritos sem rede geral
abastecidos por poço particular
(total de distritos sem rede geral abastecidos por
poço particular / total de distritos sem rede geral
de abastecimento de água) *100
PNSB 2000 PRODSROF Proporção de distritos sem rede geral
abastecidos por outras formas
(total de distritos sem rede geral abastecidos por
outras formas / total de distritos sem rede geral
de abastecimento de água) *100
PNSB 2000 PRODSRSD Proporção de distritos sem rede geral e sem
declaração da forma de abastecimento
(total de distritos sem rede geral e sem
declaração da forma de abastecimento / total de
distritos sem rede geral de abastecimento de
água) *100
PNSB 2000 PROPACP Proporção de distritos abastecidos por captação
do tipo poço profundo
(total de distritos abastecidos por captação do
tipo poço profundo / total de distritos
abastecidos) *100
PNSB 2000 PROPDAB Proporção de distritos com abastecimento de
água
(total de distritos abastecidos / total de distritos
2) *100
PNSB 2000 PROPDAC Proporção de distritos com abastecimento
convencional
(total de distritos com abastecimento
convencional / total de distritos abastecidos)
*100
PNSB 2000 PROPDACA Proporção de distritos abastecidos por captação
do tipo de adutora de água bruta
(total de distritos abastecidos por captação do
tipo de adutora de água bruta / total de distritos
abastecidos) *100
PNSB 2000 PROPDACP Proporção de distritos abastecidos por captação
do tipo poço raso
(total de distritos abastecidos por captação do
tipo poço raso / total de distritos abastecidos)
*100
PNSB 2000 PROPDACS Proporção de distritos abastecidos por captação
superficial
(total de distritos abastecidos por captação
superficial / total de distritos abastecidos) *100
PNSB 2000 PROPDANC Proporção de distritos com abastecimento não
convencional
(total de distritos com abastecimento não
convencional / total de distritos abastecidos)
*100
Censo 2000 PROPDCB Proporção de DPP com banheiro ou sanitário (total de DPP com banheiro ou sanitário / total de
DPP) *100
PNSB 2000 PROPDCD Proporção de distritos que utilizam lançamento
em curso d`água
(total de distritos que utilizam lançamento em
curso d`água como solução alternativa para o
esgoto / total de distritos sem rede de esgoto)
*100
PNSB 2000 PROPDFS Proporção de distritos que utilizam fossa séptica (total de distritos que utilizam fossa séptica como
solução alternativa para o esgoto / total de
distritos sem rede de esgoto) *100
PNSB 2000 PROPDFSC Proporção de distritos que utilizam fossa seca (total de distritos que utilizam fossa seca como
solução alternativa para o esgoto / total de
distritos sem rede de esgoto) *100
Censo 2000 PROPDLC Proporção de DPP com lixo coletado (total de DPP com lixo coletado / total de DPP)
*100
Censo 2000 PROPDLOD Proporção de DPP com outro destino para o lixo (total de DPP com outro destino para o lixo / total
de DPP) *100
Censo 2000 PROPDOF Proporção de DPP com outras formas de
abastecimento de água
(total de DPP com outras formas de
abastecimento de água / total de DPP) *100
PNSB 2000 PROPDOT Proporção de distritos que utilizam outros tipos
de solução alternativa para o esgoto
(total de distritos que utilizam outros tipos de
solução alternativa para o esgoto / total de
distritos sem rede de esgoto) *100
Censo 2000 PROPDP Proporção de DPP com poço ou nascente como
forma de abastecimento de água
(total de DPP com poço ou nascente como forma
de abastecimento de água / total de DPP) *100
PNSB 2000 PROPDRE Proporção de distritos com rede de esgoto (total de distritos com rede de esgoto / total de
distritos 1) *100
Saneamento
8
Tabela 3 – Cálculo e fontes de indicadores de agravos à saúde
Fonte Período Código Indicador Cálculo
AIH 2000-2006 TIAM00 Taxa de internação por amebíase por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
AIH 2000-2006 TICL00 Taxa de internação por cólera por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
AIH 2000-2006 TIDE00 Taxa de internação por dengue por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
AIH 2000-2006 TIES00 Taxa de internação por esquistossomose por
100.000 habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
AIH 2000-2006 TIFI00 Taxa de internação por filariose por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
AIH 2000-2006 TIFT00 Taxa de internação por febre tifóide por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
AIH 2000-2006 TIGI00 Taxa de internação por giardia por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
AIH 2000-2006 TIHA00 Taxa de internação por hepatite A por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
AIH 2000-2006 TIHE00 Taxa de internação por helmintose por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
AIH 2000-2006 TILE00 Taxa de internação por leptospirose por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SIM 2000-2005 TMCL00 Taxa de mortalidade por cólera por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SIM 2000-2005 TMDE00 Taxa de mortalidade por dengue por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SIM 2000-2005 TMDI00 Taxa de mortalidade por diarréia em menores de
5 anos por 100.000 habitantes
(nº de casos em < de 5 anos/população
residente com < 5 anos) * 100.000
SIM 2000-2005 TMES00 Taxa de mortalidade por esquistossomose por
100.000 habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SIM 2000-2005 TMFT00 Taxa de mortalidade por febre tifóide por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SIM 2000-2005 TMHA00 Taxa de mortalidade por hepatite A por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SIM 2000-2005 TMLE00 Taxa de mortalidade por leptospirose por
100.000 habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SINAN 2001-2005 TSCL01 Taxa de incidência de cólera por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SINAN 2001-2005 TSDE01 Taxa de incidência de dengue por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SINAN 2001-2005 TSES01 Taxa de incidência de esquistossomose por
100.000 habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SINAN 2001-2005 TSFT01 Taxa de incidência de febre tifóide por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SINAN 2001-2005 TSHA01 Taxa de incidência de hepatite A por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
SINAN 2001-2005 TSLE01 Taxa de incidência de leptospirose por 100.000
habitantes
(nº de casos/população residente) * 100.000
Agravos
9
10
4- INDICADORES E ÍNDICES
Os indicadores de saúde ambiental podem ser definidos como uma forma de fácil
interpretação da relação entre saúde e ambiente, importante para a tomada de decisões
efetivas (Schirnding, 2002). Eles podem contribuir na simplificação de complexas
informações sobre a saúde e o ambiente, afetando, desta forma, todos os segmentos da
sociedade. A utilização de indicadores também permite avaliar a efetividade de políticas
adotadas e informar aos cidadãos sobre o estado do meio ambiente e da qualidade de vida
(Hacon et al., 2005).
Segundo UNEP (1995), os indicadores podem transformar-se em uma importante
ferramenta para tornar acessível a informação científica e técnica para os diferentes grupos
de usuários. A função dos indicadores é resumir em poucos números uma grande
quantidade de dados, tornando acessível o seu entendimento (Deus et al., 2004).
De acordo com a OMS os indicadores devem ser (Câmara & Tambellini, 2003): de
aplicabilidade geral, isto é, direcionados a questões específicas baseadas em uma
associação entre saúde e ambiente; cientificamente sólidos, ou seja, precisam ser validados,
comparáveis independentemente do tempo e espaço; baseados em dados confiáveis,
resistentes a mudanças em sua metodologia; imparciais e representativos das condições de
interesse; aplicáveis pelos usuários, garantindo sua fácil compreensão e aceitabilidade.
Segundo Batista & Silva (2006), na forma de índice, o indicador pode integrar
grande quantidade de dados de forma mais simples.
De acordo com Carr-Hill & Chalmers-Dixon (2005) os índices são ferramentas
amplamente utilizadas, sendo capazes de medir muitos aspectos de saúde, doença e
qualidade de vida. São resultados da combinação de várias variáveis ou parâmetros em um
só valor, podendo cada componente do índice assumir um peso relativo. Eles permitem
observar e acompanhar a situação do meio ambiente, o impacto e as conseqüências dos
processos de desenvolvimento sobre os recursos naturais, as funções ecológicas e as inter-
relações entre os diferentes fatores do desenvolvimento (Deus, 2004).
A construção de um índice é um processo dinâmico de síntese e agrupamento de
dados, que envolve diversas etapas (Figura 1). No processo de elaboração da informação os
dados brutos são analisados e transformados em indicadores e estes em índices. Segundo
Barcellos (2002), em geral, os dados brutos são utilizados por pesquisadores; os
indicadores, por gestores; enquanto os índices são voltados para o público geral (Figura 2).
Porém, os índices também podem ser utilizados por gestores, permitindo uma melhor
visualização, por exemplo, de áreas prioritárias para o desenvolvimento de ações, ajudando-
os, desta forma, nas tomadas de decisões.
Figura 1 – O processo de construção de um índice (Zhou et al., 2006)
Figura 2 – Utilização da informação
11
12
5- ASPECTOS HISTÓRICOS DA UTILIZAÇÃO DE INDICADORES DE
AMBIENTE E SAÚDE
Até a década de 1960 os indicadores sociais não abordavam a questão ambiental. A
inserção da variável ambiental no movimento dos indicadores sociais, se deu nesta década,
ganhando mais força nos anos 70. De acordo com Borja & Moraes (2003), houve um
aumento do interesse por essa temática nos últimos 20 anos, provavelmente devido ao
acirramento da problemática ambiental, da crise econômica e a repercussão que estes têm
na qualidade de vida da população.
Nas décadas de 70 e 80, os indicadores ambientais começaram a ser utilizados na
elaboração e divulgação dos primeiros relatórios sobre o estado do ambiente (Franca, 2001;
Kligerman et al., 2007).
No final da década de 80, o governo canadense aprimorou o conceito de indicadores
ambientais a fim de simplificar as informações sobre as questões ambientais e facilitar a
comunicação para um público mais amplo. Em 1989 o governo holandês foi o pioneiro na
adoção de indicadores ambientais para avaliar os resultados da implementação do Plano de
Política Ambiental Nacional (Franca, 2001).
Entre 1980 e 1990 o World Resources Institute desenvolveu uma pesquisa sobre
indicadores ambientais que resultou na publicação do relatório “Environmental Indicators:
a Systematic Approach to Measuring and Reporting on Environmental Policy Performance
in the Context of Sustainable Development”, onde eram sugeridos quatro indicadores
agregados que refletiam o tipo de interação humana com o ambiente: depleção de recursos,
poluição, risco para os ecossistemas, e impacto ambiental sobre o bem-estar humano
(Franca, 2001; Benetti, 2006).
No final da década de 80, foi solicitada à Organização para Cooperação Econômica
e Desenvolvimento (OCDE) a identificação e aplicação de um conjunto básico de
indicadores ambientais. Desta forma, foi desenvolvido o modelo Pressão-Estado-Resposta
(PER), que se baseia na idéia de que as atividades humanas exercem pressões sobre o
ambiente, modificando sua qualidade e a quantidade de recursos naturais; a sociedade, por
sua vez, responde a estas mudanças por intermédio de políticas ambientais, econômicas e
setoriais (Kligerman et al., 2007).
Em 1991, o Conselho da OECD aprovou uma “Recomendação sobre Indicadores e
Informação Ambiental”, onde o Comitê de Política Ambiental deveria desenvolver núcleos
13
de indicadores ambientais confiáveis, de fácil entendimento e mensuração, e relevantes
para a avaliação de políticas (Benetti, 2006).
Em 1995, a Comissão das Nações Unidas para o Desenvolvimento Sustentável
(UNCSD) organizou o Grupo de Trabalho para Elaboração de Indicadores do
Desenvolvimento Sustentável, que elaborou as methodological sheets para cada um dos 134
indicadores propostos. Estes indicadores foram classificados de acordo com a Agenda 21,
abrangendo quatro dimensões: social, econômica, ambiental e institucional (Benetti, 2006).
Para cada categoria, os indicadores foram divididos em Força Motriz- Estado-Resposta
(FER). Nesse modelo, a UNCSD substituiu o elemento "Pressão" pela "Força Motriz"
(Kligerman et al., 2007), que foi uma adaptação do modelo PER (indicadores ambientais)
para o modelo FER (indicadores de sustentabilidade) (Franca, 2001).
Em 1996 a ONU publicou o livro “Indicators of Sustainable Development:
framework and methodologies”, mais conhecido como o LIVRO AZUL. O objetivo era que
as informações contidas nesta publicação fossem testadas pelos governos de diversos países
(Benetti, 2006).
No mundo, 22 países testaram os indicadores, dentre eles o Brasil. Porém, nem
todos os indicadores foram empregados no teste, cada país escolheu aqueles considerados
mais relevantes. Após esta etapa, sugestões foram feitas no sentido de reduzir a quantidade
total de indicadores e incluir outros referentes a problemas emergentes como: turismo,
transporte, patrimônio cultural, e vulnerabilidade a desastres. Desta forma, o Grupo de
Trabalho revisou a lista de indicadores chegando a um conjunto de 57 indicadores,
organizados em 15 temas e 38 subtemas, mantendo a classificação nas 4 dimensões
(Benetti, 2006).
No Brasil, dos 57 indicadores sugeridos pelo UNCDS, o IBGE adotou 50
indicadores e manteve a divisão em 4 dimensões: social, ambiental, econômica e
institucional. Dentre os temas tratados têm-se: eqüidade, saúde, educação, população,
habitação, segurança, atmosfera, terra, oceanos, mares e áreas costeiras, biodiversidade,
saneamento, estrutura econômica, padrões de produção e consumo, e, estrutura e
capacidade institucional (Benetti, 2006).
Com o avanço da degradação ambiental houve necessidade de incorporar o
componente "Impacto" no modelo desenvolvido pelo Programa das Nações Unidas e Meio
Ambiente (PNUMA). A OMS, pensando nos fatores de risco e nos efeitos à saúde humana,
substituiu o elemento "Impacto" pelos elementos "Exposição" e "Efeito". Também, o
14
elemento "Resposta" foi substituído por "Ação", refletindo sobre as intervenções que
devem ser realizadas a fim de minimizar os perigos à saúde (Kligerman et al., 2007).
Desta forma, com base no Environmental Health Indicators for Europe, a OMS
propôs um modelo conceitual denominado DPSEEA: Força Motriz – Pressão – Estado –
Exposição – Efeitos – Ações, que retrata um sistema de indicadores de saúde ambiental,
para descrever e analisar a ligação entre saúde, meio ambiente e desenvolvimento
(Kligerman et al., 2007).
Atualmente, os esforços para a construção de sistemas de indicadores têm se
concentrado na avaliação da qualidade de vida em sua dimensão social e ambiental. Will &
Briggs (1995), discutindo a necessidade da construção de um sistema de indicadores de
saúde e ambiente, demonstram esse fato ao identificar 26 sistemas de indicadores
desenvolvidos, em sua maioria, em países ditos do Primeiro Mundo. De um total de 960
indicadores propostos, 451 foram aplicados. Avaliando-se a relação dos sistemas propostos,
percebe-se uma forte tendência à incorporação de indicadores que contemplam a dimensão
ambiental (46%) e a sustentabilidade do ambiente (19%), esta última colocada em pauta
após o Relatório Brundtland e a ECO 92-Conferência das Nações Unidas sobre Meio
Ambiente e Desenvolvimento (Borja & Moraes, 2003).
A partir desse breve histórico da utilização dos indicadores, sejam eles sociais,
ambientais, de desenvolvimento sustentável ou de saúde, percebe-se que há uma grande
variedade de modelos de indicadores, e ainda grande quantidade de indicadores, que foram
sendo desenvolvidos de acordo com momento histórico e os interesses específicos de casa
segmento (meio ambiente, desenvolvimento e saúde).
6- RESULTADOS
6.1- Estatística descritiva dos indicadores
Na base de dados utilizada neste trabalho havia 61 indicadores, sendo 5 indicadores
de qualidade da água, 30 indicadores de saneamento, 24 indicadores de saúde e 2
indicadores demográficos (densidade demográfica e população residente) para 5565
municípios do Brasil. Para a construção do índice, todos os municípios foram considerados.
Todos esses indicadores mostraram um alto desvio padrão em relação à média, o
que demonstra que existem muitas diferenças em cada indicador entre um município e
outro. Para todos os indicadores, o valor mínimo encontrado é de zero e máximo de 100%.
Em relação aos indicadores de qualidade da água (Tabela 4), o indicador “Proporção
de distritos abastecidos com tratamento” obteve a maior média (72,3) e maior mediana
(100), dentre os cinco indicadores, em contrapartida, um indicador similar “Proporção de
distritos abastecidos por captação do tipo de adutora de água tratada” obteve a menor média
(18,5).
Tabela 4 – Estatística descritiva dos indicadores de qualidade da água (%)
Indicadores de Qualidade da Água
Média DP
Mediana Mínimo
Máximo
Proporção de distritos abastecidos por captação do tipo de
adutora de água tratada
18,5 36,9 - - 100,0
Proporção de distritos abastecidos com tratamento
72,3 41,3 100,0 - 100,0
Proporção de distritos com simples desinfecção cloração
31,0 44,1 - - 100,0
Proporção de distritos sem nenhum tratamento
32,4 43,9 - - 100,0
Proporção de distritos sem tratamento com fluoretação
37,3 45,4 - - 100,0
Em relação aos indicadores de saúde (tabela 5), estes se encontram divididos entre
taxas de internação, mortalidade e incidência, todos expressos por 100.000 habitantes. A
princípio cada indicador referia-se a um ano específico, entre 2000 até 2006, mas os valores
referentes a cada ano foram agregados para cada indicador de uma determinada doença de
forma que os indicadores de saúde compreendem as taxas de internação entre 2000 e 2006;
as taxas de mortalidade entre 2000 e 2005 e as taxa de incidência entre 2001 a 2005 para
cada doença.
15
Dentre os indicadores de saúde com as maiores médias estão as taxa de internação
por dengue e salmonella; taxa de mortalidade por diarréia; taxa de incidência de dengue,
taxa de incidência de esquistossomose e taxa de incidência de hepatite A. Todos os casos
16
possuem um alto desvio padrão e um valor máximo muito acima da média, fato que se
repete com outras doenças. A maior discrepância encontrada entre o valor médio e o valor
máximo foi com a “Taxa de incidência de esquistossomose”, com valor de média e desvio
padrão de 35,9 e 210,1, respectivamente, e valor máximo de 5115,3.
As menores médias encontradas foram nos indicadores de taxa de mortalidade: taxa
de mortalidade por hepatite A; febre tifóide; dengue e cólera, mas as médias da taxa de
incidência por cólera e taxa de internação por helmintoses também foram muito baixas.
Em todos esses casos o valor máximo exerce grande influência na média final, por
isso, a análise da mediana mostra que a maioria das doenças possui uma taxa muito baixa,
tendo freqüentemente valor zero, sendo um pouco maior para aquelas doenças que tiveram
as maiores médias, porém com valores muito menores que os encontrados nas médias. A
taxa de incidência por dengue teve a maior mediana encontrada, com 17,7, muito contrária
ao valor de 114,4 de sua média.
Em relação aos indicadores de saneamento (Tabela 6), os indicadores “Proporção de
DPP
1
com rede geral ou poço ou nascente como forma de abastecimento de água”;
“Proporção de distritos com abastecimento de água” e “Proporção de DPP com banheiro ou
sanitário” tiveram as maiores médias e desvios baixos em relação às médias, enquanto os
indicadores “Proporção de distritos sem rede geral e sem declaração da forma de
abastecimento” e “Proporção de distritos sem declaração para solução do esgoto” tiveram
as menores médias.
1
DPP: Domicílio Particular Permanente.
Tabela 5 – Estatística descritiva dos indicadores de saúde por 100.000 habitantes
Indicadores de saúde
Média DP
Mediana Mínimo
Máximo
Taxa de internação por amebíase por 100.000 habitantes
1,2 12,8 - - 627,6
Taxa de internação por cólera por 100.000 habitantes
0,2 3,2 - - 215,7
Taxa de internação por dengue por 100.000 habitantes
25,4 75,9 2,1 - 1.230,0
Taxa de internação por esquistossomose por 100.000
habitantes
0,6 3,5 - - 166,6
Taxa de internação por filariose por 100.000 habitantes
0,1 0,6 - - 28,6
Taxa de internação por febre tifóide por 100.000 habitantes
0,9 7,1 - - 405,0
Taxa de internação por giardia por 100.000 habitantes
0,3 6,5 - - 412,4
Taxa de internação por hepatite A por 100.000 habitantes
2,2 4,3 0,7 - 102,9
Taxa de internação por helmintose por 100.000 habitantes
0,0 0,0 - - 1,7
Taxa de internação por leptospirose por 100.000 habitantes
1,3 6,5 - - 183,4
Taxa de internação por salmonella por 100.000 habitantes
35,8 90,0 5,5 - 1.544,9
Taxa de mortalidade por cólera por 100.000 habitantes
0,0 0,1 - - 2,4
Taxa de mortalidade por dengue por 100.000 habitantes
0,0 0,1 - - 4,2
Taxa de mortalidade por diarréia em menores de 5 anos por
100.000 habitantes
17,0 35,1 5,2 - 1.733,3
Taxa de mortalidade por esquistossomose por 100.000
habitantes
0,2 0,9 - - 18,1
Taxa de mortalidade por febre tifóide por 100.000 habitantes
0,0 0,1 - - 5,1
Taxa de mortalidade por hepatite A por 100.000 habitantes
0,0 0,3 - - 7,0
Taxa de mortalidade por leptospirose por 100.000 habitantes
0,1 0,5 - - 14,2
Taxa de incidência de cólera por 100.000 habitantes
0,0 0,1 - - 8,7
Taxa de incidência de dengue por 100.000 habitantes
114,4 242,8 17,7 - 3.258,1
Taxa de incidência de esquistossomose por 100.000
36,0 210,1 - - 5.115,3
Taxa de incidência de febre tifóide por 100.000 habitantes
0,4 6,5 - - 380,5
Taxa de incidência de hepatite A por 100.000 habitantes
13,2 32,2 4,1 - 1.507,8
Taxa de incidência de leptospirose por 100.000 habitantes
1,3 5,7 - - 157,6
17
Tabela 6 – Estatística descritiva dos indicadores de Saneamento (%)
Indicadores de Saneamento
Média DP
Mediana Mínimo
Máximo
Proporção de distritos sem rede geral abastecidos por cursos
d`água
1,1 10,1 - - 100,0
Proporção de distritos sem rede geral abastecidos por
caminhão pipa
1,2 10,7 - - 100,0
Proporção de distritos sem rede geral abastecidos por
chafariz, bica ou mina
3,4 17,8 - - 100,0
Proporção de distritos sem rede geral abastecidos por poço
particular
5,9 23,4 - - 100,0
Proporção de distritos sem rede geral abastecidos por outras
formas
1,2 10,6 - - 100,0
Proporção de distritos sem rede geral e sem declaração da
forma de abastecimento
0,1 3,8 - - 100,0
Proporção de distritos abastecidos por captação do tipo poço
profundo
51,1 47,6 50,0 - 100,0
Proporção de distritos com abastecimento de água
91,8 22,7 100,0 - 100,0
Proporção de distritos com abastecimento convencional
39,8 45,4 - - 100,0
Proporção de distritos abastecidos por captação do tipo de
adutora de água bruta
14,0 32,7 - - 100,0
Proporção de distritos abastecidos por captação do tipo poço
raso
8,7 26,7 - - 100,0
Proporção de distritos abastecidos por captação superficial
48,0 46,8 50,0 - 100,0
Proporção de distritos com abastecimento não convencional
8,5 26,6 -
- 100,0
Proporção de DPP com banheiro ou sanitário
80,8 22,9 91,4 - 100,0
Proporção de distritos que utilizam lançamento em curso
d`água
1,7 12,3 - - 100,0
Proporção de distritos que utilizam fossa séptica
30,3 45,5 - - 100,0
Proporção de distritos que utilizam fossa seca
25,3 43,0 - - 100,0
Proporção de DPP com lixo coletado
52,8 27,4 54,0 - 100,0
Proporção de DPP com outro destino para o lixo
46,1 27,3 45,2 - 100,0
Proporção de DPP com outras formas de abastecimento de
água
12,5 17,5 4,2 - 99,3
Proporção de distritos que utilizam outros tipos de solução
alternativa para o esgoto
1,6 12,1 - - 100,0
Proporção de DPP com poço ou nascente como forma de
abastecimento de água
28,9 20,6 24,5 - 99,5
Proporção de distritos com rede de esgoto
43,4 46,5 20,0 - 100,0
Proporção de DPP com rede geral como forma de
abastecimento de água
57,5 24,6 60,6 - 100,0
Proporção de distritos sem declaração para solução do
esgoto
0,2 4,5 - - 100,0
Proporção de distritos sem rede geral de abastecimento de
água
7,2 20,7 - - 100,0
Proporção de distritos que utilizam vala
2,0 13,9 - - 100,0
Proporção de distritos com racionamento de água
18,3 36,6 - - 100,0
Proporção de DPP com rede geral ou poço ou nascente
como forma de abastecimento de água
86,5 19,5 95,5 - 100,0
Proporção de distritos com tratamento de esgotamento
sanitário
18,6 38,2 - - 100,0
18
19
6.2- Correlações bivariadas
Para selecionar os indicadores componentes do índice foi levada em consideração a
correlação entre os indicadores de saneamento e qualidade da água com os indicadores de
saúde (tabela 7 e tabela 8). Alguns indicadores foram prontamente descartados por não
terem correlação significativa com nenhum outro indicador ou com poucos indicadores.
Os indicadores de saúde: taxa de internação por amebíase, taxa de internação por
filariose, taxa de internação por helmintoses, taxa de mortalidade por cólera, taxa de
mortalidade por dengue, taxa de mortalidade por febre tifóide e taxa de mortalidade por
hepatite A correlacionaram significativamente com poucos indicadores de saneamento e
qualidade da água, além disso, algumas dessas correlações observadas eram opostas ao que
se esperava encontrar, isto é, apontando que municípios com melhores condições de
saneamento teriam piores condições de saúde.
A taxa de internação por amebíase, por exemplo, foi diretamente correlacionada aos
indicadores: proporção de distritos abastecidos por captação do tipo de adutora de água
tratada; proporção de distritos com rede de esgoto e proporção de distritos com tratamento
de esgotos.
A taxa de mortalidade por hepatite A e taxa de mortalidade por cólera, apesar das
poucas correlações significativas com indicadores de saneamento e qualidade da água,
essas correlações foram satisfatórias, ou seja, os indicadores de saúde foram inversamente
correlacionados aos indicadores de saneamento e qualidade da água. Em relação à cólera,
por exemplo, este indicador foi inversamente correlacionado à proporção de distritos com
rede de esgoto e à proporção de distritos com tratamento de esgotos.
Alguns indicadores de saneamento e qualidade da água também tiveram poucas
correlações significativas, como as proporções de distritos sem rede geral abastecidos por
cursos d’água; abastecidos por outras formas; sem declaração de forma de abastecimento;
abastecidos por captação do tipo poço raso; que utilizam lançamento em cursos d’água; que
utilizam outros tipos de solução alternativa para o esgoto; e sem declaração para a solução
do esgoto.
Em relação às correlações que se mostraram estatisticamente significativas, o
indicador “Proporção de distritos abastecidos por captação do tipo adutora de água tratada”
foi inversamente correlacionado com os seguintes indicadores de saúde: Taxa de internação
por leptospirose, Taxa de mortalidade por leptospirose, taxa de incidência por cólera, Taxa
de incidência de dengue, Taxa de incidência de esquistossomose e Taxa de incidência de
20
leptospirose, mostrando, desta forma, um resultado coerente com o esperado. Por outro,
este indicador foi diretamente correlacionado com os indicadores Taxa de internação por
amebíase, taxa de internação por giárdia, taxa de internação por hepatite A e taxa de
internação por salmonela.
O indicador Proporção de distritos abastecidos com tratamento foi o que mostrou os
resultados mais satisfatórios, uma vez que foi significativamente correlacionado de forma
inversa aos indicadores de saúde Taxa de internação por cólera, dengue, esquistossomose,
febre tifóide e leptospirose; taxa de mortalidade por dengue, diarréia, esquistossomose,
leptospirose; taxa de incidência de cólera, dengue, esquistossomose, hepatite A e
leptospirose.
O indicador Proporção de DPP com banheiro ou sanitário mostrou muitos resultados
diferentes do que era esperado. Este indicador foi diretamente correlacionado com vários
indicadores de saúde e apenas correlacionou da forma esperada (correlação inversa) com
quatro indicadores de saúde, são eles: Taxa de internação por leptospirose, taxa de
mortalidade por leptospirose, taxa de incidência de cólera e taxa de incidência de
leptospirose.
O indicador Proporção de DPP com lixo coletado também mostrou resultados
satisfatórios uma vez que foram inversamente correlacionados à Taxa de internação por
leptospirose, Taxa de mortalidade por leptospirose, taxa de incidência de leptospirose e taxa
de incidência de cólera. Por outro lado, este indicador também foi correlacionado
significativamente (correlação direta) com outras doenças.
O indicador proporção de distritos com rede de esgotos foi diretamente
correlacionado com algumas doenças, mostrando desta forma, resultado diferente do
esperado, no entanto, o mesmo foi inversamente correlacionado aos indicadores: taxa de
internação por esquistossomose, leptospirose, taxa de mortalidade por cólera,
esquistossomose e leptospirose e taxa de incidência de cólera, esquistossomose e
leptospirose.
O indicador Proporção de DPP com rede geral como forma de abastecimento de
água mostrou correlações diferentes do esperado para os seguintes indicadores de saúde:
taxa de internação por cólera, dengue, esquistossomose, febre tifóide, hepatite A,
salmonella, taxa de mortalidade por diarréia, febre tifóide e hepatite A. E foi correlacionado
inversamente as taxas de incidência por cólera, esquistossomose e leptospirose, taxa de
mortalidade por leptospirose e taxa de internação por filariose e leptospirose.
21
O indicador “proporção de distritos com tratamento de esgotamento sanitário” foi
inversamente correlacionado as taxas de internação por filariose e leptospirose; as taxas de
mortalidade por cólera, leptospirose e as taxas de incidência de cólera, dengue,
esquistossomose e leptospirose. Por outro lado, este indicador foi diretamente
correlacionado com algumas doenças, sendo a maioria taxas de internação.
O indicador “proporção de distritos com racionamento de água” teve correlação
direta com os indicadores taxa de internação por cólera, dengue, esquistossomose, taxa de
mortalidade por diarréia, esquistossomose e taxa de incidência de dengue, esquistossomose,
febre tifóide, hepatite A; e correlação inversa a taxa de internação por amebíase, hepatite A
e taxa de incidência de leptospirose.
Os indicadores de saúde baseados em taxas de incidência foram os que obtiveram
melhor desempenho nas correlações bivariadas, em relação às taxas de internação e
mortalidade, apresentando resultados coerentes com o descrito na literatura. Em relação às
taxas de incidências de cólera, dengue, esquistossomose e leptospirose, estas tiveram
correlação direta com o indicador densidade demográfica, isto é, em geral, municípios com
maior densidade demográfica apresentaram maiores incidências de doenças.
Tabela 7 – Corelações Bivariadas entre indicadores de saneamento e qualidade da água e
indicadores de saúde (taxa de internação).
Correlações n_tiam n_ticm n_tide n_ties n_tifi n_tift n_tigi n_tiha n_tihe n_tile n_tila
n_dens -0,011 ,076(**) -,038(**) ,123(**) 0,011 ,056(**) -,079(**) -,063(**) 0,015 ,159(**) -0,019
n_prodaca ,031(*) -0,014 0,023 0,009 -0,019 0,024 ,041(**) ,041(**) -0,025 -,037(**) ,051(**)
n_prodsrcd 0,024 -0,011 0,02 -0,016 0,016 ,047(**) -0,006 0,001 ,031(*) 0,001 0,003
n_prodsrcp -0,006 ,030(*) ,068(**) 0,024 -0,006 ,049(**) -0,018 -0,024 -0,005 -,033(*) -0,016
n_prodsrgc -0,024 0,015 ,105(**) 0,008 -0,001 ,035(**) -0,024 0,008 0,011 -,028(*) ,029(*)
n_prodsrgp 0,02 -0,015 -,034(*) -,052(**) ,075(**) -0,007 0,016 ,083(**) 0,003 ,061(**) 0,006
n_prodsrof -0,004 -0,013 0,004 -0,019 -0,02 0,003 -0,018 0,016 -0,005 0,011 -0,017
n_propac -0,021 ,033(*) ,103(**) ,077(**) 0 ,079(**) -,030(*) -,046(**) -0,008 ,036(**) -,032(*)
n_propdab -0,018 -0,019 0,023 -,048(**) ,027(*) 0,012 -0,007 ,027(*) 0,007 0,004 0,015
n_propdac 0,017 -0,012 -,086(**) ,037(**) 0,011 0,005 -,054(**) -,027(*) -0,021 ,090(**) -,046(**)
n_propdaca -0,008 -0,01 -,078(**) -0,008 -0,001 -,045(**) -,032(*) -0,025 -0,007 0,015 -,054(**)
n_propdacp -0,009 -0,01 ,067(**) -,031(*) -0,019 0,003 0,01 0,01 -0,014 0,012 -0,014
n_propdacs 0,012 0,014 -,043(**) ,095(**) -0,002 ,029(*) -,043(**) -0,007 -0,021 ,057(**) -,040(**)
n_propdact 0,016 -,032(*) -,055(**) -,086(**) -0,021 -,037(**) ,073(**) 0,012 0,001 -,046(**) 0,019
n_propdanc -0,011 0,004 ,100(**) ,051(**) 0,002 ,029(*) 0,005 -,033(*) 0 -0,01 -,036(**)
n_propdcb 0,007 ,095(**) ,438(**) ,181(**) 0,012 ,187(**) ,081(**) ,034(*) ,043(**) -,170(**) ,139(**)
n_propdcd 0,003 -0,001 0,008 -0,001 0 0,009 -0,02 -0,026 0,025 ,027(*) 0,023
n_propddc ,043(**) -0,022 -,057(**) ,075(**) 0,011 0,021 0,014 -0,018 -0,008 0,02 -0,006
n_propdlc -0,015 0,012 ,191(**) ,072(**) -0,021 ,111(**) ,077(**) 0,02 0,021 -,094(**) ,122(**)
n_propdlod -0,009 0,019 ,208(**) ,077(**) -0,013 ,122(**) ,077(**) ,027(*) 0,022 -,089(**) ,125(**)
n_propdof -0,007 ,104(**) ,411(**) ,155(**) 0,018 ,234(**) ,032(*) 0 ,038(**) -,059(**) ,149(**)
n_propdot -0,021 -0,016 ,055(**) -0,015 -0,013 0 -0,001 0 -0,006 -0,013 0,026
n_propdp 0,019 ,050(**) ,048(**) ,049(**) 0,005 ,035(**) 0,004 -,031(*) 0,021 ,061(**) ,030(*)
n_propdre ,035(**) -0,006 ,143(**) -,099(**) -0,015 0 ,092(**) ,053(**) 0,016 -,058(**) ,137(**)
n_propdrg -0,006 ,035(**) ,148(**) ,030(*) -,034(*) ,109(**) ,045(**) ,039(**) -0,003 -,044(**) ,083(**)
n_propdsd -0,017 ,034(*) 0,009 -0,001 -0,01 -0,008 -0,007 0,01 -0,002 -0,007 -,026(*)
n_propdsrg -0,007 -0,012 ,051(**) -,040(**) ,036(**) 0,026 -0,005 ,039(**) 0,01 0,013 0,019
n_propdst ,032(*) -0,025 -,056(**) -,035(**) 0,001 0 ,060(**) 0,021 -0,006 -0,022 ,034(*)
n_propdv ,044(**) 0,004 -0,025 -,031(*) ,088(**) ,126(**) 0,008 -,027(*) 0,019 -0,022 -0,005
n_proprac -,040(**) ,035(**) ,112(**) ,075(**) -0,001 0,021 -0,007 -,031(*) -0,001 0,012 -0,003
n_proprop -0,019 ,106(**) ,392(**) ,141(**) 0,016 ,218(**) ,027(*) 0 ,036(**) -,065(**) ,158(**)
n_proptesg ,027(*) ,036(**) ,079(**) ,048(**) -,034(*) ,036(**) ,051(**) 0,018 0,016 -,060(**) ,131(**)
n_prodsrsd -0,003 0,016 -0,008 -0,013 -0,003 -0,016 -0,006 0,01 -0,002 -0,004 -0,022
n_propdfs 0,011 -0,02 ,064(**) -,084(**) 0,021 -0,021 ,066(**) ,075(**) 0,023 ,056(**) ,177(**)
n_propdfsc 0,023 ,042(**) ,089(**) 0,021 -,028(*) -0,007 0,003 ,029(*) 0,013 -,099(**) -,052(**)
n_propdstf -,030(*) -,062(**) -,289(**) -,078(**) -,030(*) -,100(**) -,077(**) -,065(**) -0,019 ,107(**) -,101(**)
* Correlação significativa no nível 0,05
** Correlação significativa no nível 0,01.
22
Tabela 8 – Corelações Bivariadas entre indicadores de saneamento e qualidade da água e
indicadores de saúde (taxas de mortalidade e incidência)
Correlações n_tmdi n_tmft n_tmha n_tmle n_tscl n_tsde n_tses n_tsft n_tsha n_tsle n_tmcl n_tmde n_tmdi
n_dens ,141(**) 0,009 -0,02 ,121(**) ,155(**) ,084(**) ,231(**) -0,007 -,038(**) ,148(**) 0,019 0 0,003
n_prodaca -0,018 -0,013 0,01 -,039(**) -,062(**) -,028(*) -,050(**) -0,012 0,007 -,046(**) -0,014 0,001 0,01
n_prodsrcd -0,012 -0,006 -0,004 -0,005 0,003 0,009 -0,016 ,031(*) ,035(**) -0,018 -0,004 -0,009 0,01
n_prodsrcp ,040(**) -0,007 0,016 0 -0,004 ,104(**) 0,008 0,026 ,060(**) -0,018 -0,004 -0,009 ,082(**)
n_prodsrgc 0,023 0,02 0,019 -0,012 0,002 ,097(**) 0,009 0,022 ,068(**) -,041(**) -0,007 0,02 ,084(**)
n_prodsrgp -,040(**) -0,016 ,032(*) ,028(*) ,038(**) -,074(**) -,059(**) 0,012 ,064(**) ,049(**) -0,009 -0,004 -0,017
n_prodsrof -0,014 0,02 0,006 0,001 0,007 0,006 0,001 0,008 0,007 ,029(*) -0,004 0,011 -0,001
n_propac ,062(**) 0,011 -0,023 ,029(*) ,031(*) ,121(**) ,126(**) ,043(**) ,035(**) -0,002 0,024 -0,014 ,088(**)
n_propdab -0,024 -0,002 0,011 -0,012 -0,005 -0,011 -,069(**) ,029(*) ,071(**) -0,009 -0,013 0,02 ,039(**)
n_propdac ,030(*) 0,002 -0,01 ,049(**) ,066(**) -,044(**) ,112(**) -0,009 -,045(**) ,069(**) 0,023 -0,005 -,040(**)
n_propdaca 0,001 -0,005 -0,001 0,007 0,012 -,062(**) 0,013 -0,009 -0,008 0,022 ,031(*) 0,008 -,029(*)
n_propdacp -0,025 -0,007 0,011 -0,013 -0,01 ,061(**) -,048(**) 0,001 -0,021 -0,001 -0,01 -0,016 0,012
n_propdacs ,051(**) -0,003 -0,012 ,036(**) ,041(**) -0,022 ,139(**) 0,014 -0,005 ,044(**) 0,006 -0,006 -0,005
n_propdact -,068(**) 0,009 -0,01 -,047(**) -,062(**) -,115(**) -,154(**) 0,01 -,034(*) -,045(**) -0,019 -,029(*) -,037(**)
n_propdanc ,029(*) -0,018 0,002 -0,003 -0,009 ,101(**) 0,024 ,035(**) 0,02 -0,026 0,008 -0,008 0,017
n_propdcb ,144(**) ,059(**) ,044(**) -,051(**) -,069(**) ,346(**) ,122(**) ,104(**) ,154(**) -,245(**) 0,019 ,037(**) ,328(**)
n_propdcd 0,024 -0,008 0,011 0,009 0,001 0,007 0,025 0,011 -0,015 0,006 -0,005 -0,01 0,015
n_propddc 0,014 0,007 -0,02 -0,004 -0,01 -,065(**) ,034(*) 0,021 -,041(**) -0,013 0,008 -,044(**) -0,016
n_propdlc 0,018 ,031(*) 0,021 -,078(**) -,106(**) ,028(*) -0,02 ,060(**) ,074(**) -,138(**) 0 -0,017 ,167(**)
n_propdlod 0,023 ,031(*) 0,023 -,075(**) -,103(**) ,044(**) -0,011 ,071(**) ,085(**) -,132(**) 0,01 -0,02 ,177(**)
n_propdof ,139(**) ,061(**) 0,024 0,02 0,011 ,342(**) ,130(**) ,138(**) ,128(**) -,146(**) ,039(**) 0,02 ,289(**)
n_propdot -0,006 -0,008 0,012 0,017 0,019 ,053(**) -0,006 -0,005 0,025 0,012 -0,004 0,008 ,038(**)
n_propdp ,075(**) -0,014 -0,012 ,093(**) ,101(**) ,089(**) ,088(**) 0,009 -0,01 ,099(**) 0 0,008 0,017
n_propdre -,070(**) -0,001 0,005 -,063(**) -,091(**) 0,004 -,202(**) ,030(*) ,129(**) -,054(**) -,027(*) 0,003 ,064(**)
n_propdrg 0,012 ,029(*) 0,016 -,060(**) -,087(**) -0,018 -,061(**) ,075(**) ,100(**) -,084(**) -0,008 -0,012 ,136(**)
n_propdsd -0,011 -0,003 -0,007 -0,01 -0,012 -0,002 ,037(**) ,038(**) -0,008 -0,004 -0,002 -0,004 -0,006
n_propdsrg -0,018 0 0,017 -0,007 0,002 0,014 -,061(**) ,038(**) ,094(**) -0,001 -0,012 0,017 ,058(**)
n_propdst -,046(**) 0,012 -0,011 -,031(*) -,041(**) -,102(**) -,110(**) 0,004 -,055(**) -,035(**) -0,023 -,029(*) -,039(**)
n_propdv -0,006 ,032(*) ,054(**) 0,011 0,002 -0,003 -,033(*) ,122(**) ,034(*) -0,025 -0,005 0,003 ,028(*)
n_proprac ,088(**) -0,02 -0,001 0,025 ,033(*) ,152(**) ,064(**) ,031(*) ,039(**) -,030(*) 0,024 0,015 ,058(**)
n_proprop ,118(**) ,058(**) 0,021 0,003 -0,004 ,313(**) ,088(**) ,123(**) ,155(**) -,139(**) ,033(*) ,027(*) ,294(**)
n_proptesg 0,014 0,025 -0,004 -,053(**) -,084(**) -,039(**) -,043(**) ,034(*) ,036(**) -,101(**) -,029(*) 0,012 ,079(**)
n_prodsrsd -0,01 -0,002 -0,006 -0,009 -0,011 0,01 0,023 -0,007 0,008 -0,001 -0,001 -0,003 -0,012
n_propdfs -,067(**) -0,005 ,027(*) -0,003 -0,013 -,058(**) -,119(**) -0,022 ,122(**) ,068(**) -0,025 -0,006 0,005
n_propdfsc ,035(**) -0,01 -0,018 -,042(**) -,046(**) ,084(**) -,048(**) 0,007 ,077(**) -,097(**) 0,012 -0,001 ,075(**)
n_propdstf -,075(**) -0,02 -0,022 0,013 0,018 -,251(**) 0,009 -,063(**) -,121(**) ,139(**) -0,006 0,003 -,140(**)
* Correlação significativa no nível 0,05
** Correlação significativa no nível 0,01.
23
24
6.3- Qualidade dos dados
Todos os dados utilizados para a realização deste trabalho foram obtidos por
diferentes tipos de sistemas de informações, de qualidade duvidosa. As informações de
saneamento e qualidade da água, por exemplo, foram obtidos através de dados do CENSO
demográfico de 2000 e PNSB. Ambas as bases de dados podem conter erros.
No CENSO, quem informa os dados são os próprios moradores, e dependendo de
como a pergunta é compreendida por esse morador, e principalmente, dependendo do
conhecimento do morador sobre o que está sendo perguntado, sua resposta pode não refletir
a realidade – viés do informante morador. Esse é o caso de questões sobre o esgotamento
sanitário, que muitas vezes é desconhecido pelo morador. Por outro lado, os dados do
PNSB são informados pelos próprios gestores, que podem desconhecer a realidade do local
em sua totalidade ou conhecer a realidade, mas informar o que for mais conveniente,
fornecendo, então, informações errôneas – viés do informante gestor.
Os Sistemas de Informação de Saúde (SIM –mortalidade; SIH –internações e
SINAN –incidência/notificação) também devem ser utilizados com cautela.
Os dados do SIM possuem alguns problemas, como a cobertura e qualidade da
declaração da causa da morte preenchida pelos médicos; a escassez de recursos nos estados
e municípios para o desenvolvimento do sistema, bem como a falta de qualificação e
capacitação permanentes de profissionais para operar o sistema. Estima-se que cerca de
10% dos óbitos infantis não são declarados e que 20% das causas de óbito são mal
definidas (Ministério da Saúde, 2009).
O SIH-SUS, cuja concepção é a de pagamento de serviços prestados ao Sistema
Único de Saúde, apresenta como ponto fraco a possibilidade de distorção das informações,
provocada pela lógica de obtenção de maior faturamento. Além disso, ainda que sua
cobertura seja considerada satisfatória, ele não tem informações sobre a rede privada não
conveniada ao SUS, e o treinamento dos profissionais que fazem a coleta de dados parece
ser insuficiente (Ministério da Saúde, 2009).
Dentre os problemas do SINAN destaca-se a confiabilidade do preenchimento e a
questão da cobertura do sistema, que não notifica a totalidade das doenças de notificação
compulsória.
É provável que muitas correlações encontradas com resultado diferente do esperado
se deva justamente à baixa qualidade desses dados.
25
Alguns indicadores não puderam ser utilizados no índice pela falta de dados em
grande parte dos municípios do Brasil, são eles: “Proporção de amostras que foram
positivas para coliforme total”; “Proporção de amostras positivas para Eschericha coli” e
“cobertura pelo VIGIAGUA”. As amostras de água desse programa são coletadas no ponto
de consumo, isto é, nos domicílios e prédios públicos. Dos 5565 municípios do Brasil,
considerados neste trabalho, 2659 municípios não têm informação sobre a presença de
coliformes totais e E. Coli, ou seja, aproximadamente 48% dos municípios. Em relação ao
VIGIAGUA, apenas 52% dos municípios brasileiros fazem parte do programa, ou seja,
somente os municípios cobertos pelo VIGIAGUA (Programa Nacional de Vigilância em
Saúde Ambiental Relacionada à Qualidade da Água para Consumo Humano) possuem
informações sobre a proporção de amostras positivas para E. coli e coliformes totais.
26
6.4- A seleção dos indicadores
Para a seleção dos indicadores que iriam compor o índice foram utilizados três
critérios: fundamentação teórica; a qualidade do dado e o desempenho do indicador em
testes estatísticos, como as correlações de Pearson e comparação entre médias por análise
de variância.
Esta constituiu a etapa mais difícil do trabalho, já que a base de dados original
continha 60 indicadores.
Além de eliminar os indicadores com desempenho ruim nos testes estatísticos, em
especial na correlação, também foram eliminados da composição do índice, os indicadores
que geravam dúvidas em relação ao que ele poderia mostrar. Neste caso pode-se citar como
exemplo o indicador “Proporção de DPP com poço ou nascente como forma de
abastecimento de água”, uma vez que não se pode atestar a qualidade deste poço ou
nascente.
Dessa forma, para o desenvolvimento do índice foi pressuposto que os componentes
de Saneamento e Qualidade da água deveriam ser medidos através de indicadores de infra-
estrutura em saneamento e qualidade da água, como a presença de Redes de abastecimento
de água, Estações de Tratamento de água, Estações de tratamento de esgoto, redes de
esgotamento sanitário e coleta de lixo, abrangendo, desta forma, os componentes de
saneamento básico: água, esgoto e resíduos sólidos. Cabe ressaltar que este trabalho não
abrange a Drenagem de água como componente de saneamento básico.
Para a escolha dos indicadores de saúde foi usado como critério principal a
qualidade desses dados, já ressaltados no tópico anterior, bem como o desempenho de
alguns indicadores de saúde nas correlações com os indicadores de saneamento e qualidade
da água. Após alguns testes, foram selecionados 14 indicadores para compor o índice final
(Tabela 9).
Tabela 9 – Listagem dos indicadores componentes do Índice
Indicadores
Proporção de distritos abastecidos por captação do tipo de adutora de água tratada
Proporção de distritos com abastecimento convencional
Proporção de distritos abastecidos com tratamento
Proporção de DPP com banheiro ou sanitário
Proporção de DPP com lixo coletado
Proporção de distritos com rede de esgoto
Proporção de DPP com rede geral como forma de abastecimento de água
Proporção de distritos com tratamento de esgotamento sanitário
Taxa de incidência de cólera por 100.000 habitantes
Taxa de incidência de dengue por 100.000 habitantes
Taxa de incidência de esquistossomose por 100.000 habitantes
Taxa de incidência de leptospirose por 100.000 habitantes
Taxa de mortalidade por diarréia em menores de 5 anos por 100.000 habitantes
Taxa de mortalidade por hepatite A por 100.000 habitantes
6.5- Distribuição dos índices
Foram produzidos 6 índices no total, onde a cada índice que era feito tentou-se
reduzir o número de variáveis, deixando o índice mais específico das questões relacionadas
à qualidade da água e saneamento, isto é, menos sujeito a variações aleatórias. Em cada
índice, duas operações foram realizadas: soma e produto. Em todos os casos, verificou-se
um melhor desempenho no índice quando este era operacionalizado pela soma. Os maiores
valores no índice correspondem aos melhores desempenhos, ou seja, os municípios com
melhor estado de saúde, saneamento e qualidade da água.
No primeiro Índice-teste constaram 42 indicadores, sendo este número reduzido
para 14 indicadores no último Índice testado. Para fins de comparação, foi escolhido o
Índice 3 (composto por 20 indicadores) e o Índice 6 (14 indicadores) por terem apresentado
melhores resultados. A tabela 10 faz uma comparação entre esses índices.
27
Tabela 10: Estatística descritiva dos Índices (N=5.565)
Na tabela 10 observa-se que as médias dos índices são sempre maiores quando a
metodologia empregada envolve a soma dos componentes. Nesses casos, o desvio padrão
se mostrou menor, em relação ao produto dos componentes, mostrando que na soma dos
componentes os municípios tem um resultado final mais homogêneo, ou seja, as diferenças
entre os municípios são menos visíveis, uma vez que um resultado negativo em relação a
um determinado parâmetro acaba sendo compensando com um resultado positivo em outro
parâmetro. Na utilização do produto dos componentes essas diferenças são acentuadas.
Apesar dessas diferenças encontradas nos índices gerados através da soma e do
produto, ambos os testes mostraram-se fortemente correlacionados (Tabela 11). Desta
forma, o índice 6, com metodologia que envolve o produto dos componentes, foi eleito o
mais representativo das condições de saneamento, saúde e qualidade da água no Brasil.
Tabela 11: Correlação de Pearson entre os índices 3 e 6
1 ,839** ,596** ,882**
,839** 1 ,806** ,870**
,596** ,806** 1 ,810**
,882** ,870** ,810** 1
Índice 3 - soma
Índice 3 - produto
Índice 6 - produto
índice 6 - soma
Índice 3 - soma Índice 3 - produto Índice 6 - produto índice 6 - soma
Correlação significativa no nível 0,01.
**.
A figura 3 mostra que quando o índice era feito através da média dos indicadores, o
gráfico de freqüência se aproxima de uma curva normal, mostrando que a maioria dos
municípios do Brasil estariam na média e uma minoria nas extremidades, ou seja, uma
minoria mostrando os melhores e piores desempenhos.
A figura 4 mostra a freqüência do desempenho dos municípios no índice quando
este era feito pelo produto dos indicadores. Em todos os índices desenvolvidos, os
desempenhos dos municípios eram piores quando a operação efetuada era o produto (tabela
10). Isso fica bem evidenciado na figura 5, quando contrastamos os resultados do índice
feito pela soma com o índice feito pelo produto.
28
Figura 3 – Freqüência do desempenho dos municípios no índice desenvolvido pela soma dos indicadores.
29
Figura 4 – Freqüência do desempenho dos municípios no índice desenvolvido pelo produto dos indicadores.
30
Figura 5 – Desempenho dos municípios no índice desenvolvido pelo produto e pela soma.
Nas figuras 6 e 7 são demonstradas a relação entre o tamanho da população
residente e seus respectivos desempenhos no índice. Comparando-se os métodos da soma e
do produto, vemos que os municípios com as maiores populações são beneficiados no
método da soma, enquanto no método do produto estes ficam com valores menores no
índice, demonstrando um pior desempenho.
31
Mais de 1.000.000 hab.
100.000 a 1.000.000 hab.
20.000 a 100.000 hab.
Até 20.000 hab.
População
1,0000
0,9000
0,8000
0,7000
0,6000
0,5000
0,4000
0,3000
Índice soma
Figura 6 – Influência do tamanho da população no desempenho no índice pelo método da soma.
Mais de 1.000.000 hab
100.000 a 1.000.000 hab.
20.000 a 100.000 hab.
Até 20.000 hab.
População
1,00 0
0,800
0,600
0,400
0,200
0,000
Índice Produto 6
Figura 7 – Influência do tamanho da população no desempenho no índice pelo método do produto.
32
33
Na figura 7 observa-se que os municípios de menor população (até 20.000 hab.)
possuem piores índices, mas uma grande variabilidade, com vários casos de municípios
com bons índices nessa categoria. Esse índice tende a aumentar nos municípios de média e
grande população. Os municípios com até 20.000 habitantes possuem índice médio de 0,17,
os municípios com população entre 20.000 e 100.000 habitantes possuem índice médio de
0,23 e os municípios com população entre 100.000 e 1.000.000 habitantes possuem índice
médio de 0,39. Os índices tendem a melhorar a medida em que aumenta a população, mas
essa tendência é invertida para municípios maiores. Os municípios de grande porte (mais de
1.000.000 habitantes) possuem índice médio de 0,33, indicando que os 13 maiores
municípios do país não são os melhores colocados em termos de saneamento e saúde. A
mesma tendência pode ser verificada na análise do índice obtido pela soma, mas com
menores diferenças.
Os índices desenvolvidos são demonstrados através de mapas nas figuras 8, 9, 10 e
11. A figura 8 mostra o Índice 3 obtido pelo método da soma e a figura 9 mostra o Índice 3
obtido pelo método do produto. As figuras 10 e 11 mostram o índice 6 obtido pelo método
da soma e produto, respectivamente.
Todos os mapas mostram que as regiões mais afetadas pela falta de infra-estrutura
em saneamento e qualidade da água, e conseqüentemente por doenças relacionadas a esses
aspectos são a região Norte e Nordeste, enquanto as regiões Centro-Oeste, Sudeste e Sul
apresentaram um melhor desempenho. Pela comparação dos mapas, é notável a diferença
nos resultados quando o índice é calculado pela soma ou pelo produto.
Figura 8 – Índice 3 gerado pela soma dos componentes.
34
Figura 9 – Índice 3 gerado pelo produto dos componentes.
35
Figura 10 – Índice 6 gerado pela soma dos componentes.
36
Figura 11 – Índice 6 gerado pelo produto dos componentes.
Em todos os índices verificam-se ilhas de bom desempenho na Amazônia. Essas
regiões são municípios, como Almeirim, Barcarena, Tucuruí, Novo Repartimento e
Oriximiná, onde existe a presença de grandes empresas.
Na região sudeste observa-se um bom desempenho nos índices em quase todos os
municípios. Em Minas Gerais alguns municípios, principalmente na porção
norte apresentaram baixos índices, enquanto sua porção sul apresentou bons resultados. De
forma geral, os estados de São Paulo e Rio de Janeiro apresentaram bons índices.
Na região sul foi observado baixos resultados nos índices que utilizaram a
metodologia do produto. Nessa região, verificaram-se municípios com desempenho ruim no
sul do Paraná e interior de Santa Catarina e Rio Grande do Sul.
37
38
7- DISCUSSÃO
A construção de indicadores de saúde ambiental constitui uma etapa importante no
estudo das relações entre ambiente e saúde. Para isso é necessário um conjunto de sistemas
de informação, compreendidos como meios que permitam a coleta, armazenamento,
processamento e recuperação de dados. A seleção desses indicadores depende,
principalmente da disponibilidade e qualidade de dados necessário, no caso do presente
trabalho, dados sobre recursos hídricos, saneamento e saúde, captados por sistemas de
informação específicos (Barcellos, 2002).
De acordo com Barcellos (2002), do ponto de vista dos sistemas de informação, as
condições ambientais são atributos de lugar, enquanto as condições de saúde são atributos
das populações humanas. Dessa forma existe uma grande necessidade em se desenvolver
metodologias capazes de unir esses dois atributos, de modo a se analisar esses dados
integradamente. Os indicadores e índices são baseados em dados primários e dados de
monitoramento, portanto, a qualidade do índice gerado dependerá da qualidade desses
dados originais.
No caso dos sistemas de informação de saúde, estes encontram-se mais organizados,
já que passaram por um processo de universalização, melhoria da qualidade, facilidade ao
acesso e análise. Por outro lado, os dados ambientais são coletados e organizados de forma
assistemática, podendo ser resultado do trabalho de órgãos governamentais ou de pesquisas
acadêmicas. No primeiro caso, os dados gerados são publicados na forma de relatórios,
sendo restritos para a maior parte da população, enquanto as universidades divulgam esses
dados em congressos e revistas científicas. Essa diferenciação impede a troca de dados
entre as partes (Barcellos, 2002).
Os serviços de saneamento são de vital importância para proteger a saúde da
população, minimizar as conseqüências da pobreza e proteger o meio ambiente (Teixeira e
Pungirum, 2005). Segundo Heller (1998), essas intervenções podem prevenir em quatro
vezes o número de mortes e elevar a expectativa de vida 7 vezes mais que as intervenções
médicas. No entanto, os recursos financeiros disponíveis para o setor são escassos nos
países latino-americanos, existindo, então carências na cobertura por serviços de
saneamento. Logo, o reduzido número de estudos, com base em dados secundários, a
respeito da influência da cobertura populacional por serviços de saneamento sobre as
39
condições de saúde existentes nos diferentes países da região, constitui uma importante
lacuna no campo da saúde pública nas Américas (Teixeira e Pungirum, 2005).
De acordo com o trabalho de Libânio et al. (2005) os estados do Brasil com os
piores indicadores de saúde (maior taxa de mortalidade e de morbidade) apresentam os
menores índices de cobertura por rede de esgotamento sanitário, mas não, necessariamente,
menores índices de cobertura por rede de água. Por sua vez, os estados com os melhores
indicadores de saúde situam-se entre aqueles que apresentam os maiores índices de
cobertura por rede de abastecimento de água.
Segundo Teixeira e Pungirum (2005), grande parte das doenças registradas nos
países da América Latina decorre da carência ou inadequação de saneamento, como
diarréias, cólera, dengue, hepatite tipo A, leptospirose, esquistossomose e várias
parasitoses, além disso, a carência de infra-estrutura sanitária é responsável pela alta
mortalidade por doenças de veiculação hídrica e por um grande número de mortes evitáveis
a cada ano. De fato, diversas correlações encontradas no presente trabalho corroboram
essas informações em relação ao Brasil.
Vários indicadores de saneamento, como “Proporção de distritos abastecidos por
captação do tipo adutora de água tratada”; “Proporção de distritos abastecidos com
tratamento”; “Proporção de DPP com lixo coletado”; “Proporção de distritos com rede de
esgotos”; “Proporção de DPP com rede geral como forma de abastecimento de água” e
“Proporção de distritos com tratamento de esgotamento sanitário” estão correlacionados à
redução nas taxas de internação, mortalidade e/ou incidência de algumas doenças, como
leptospirose, cólera, diarréia, esquistossomose e dengue.
As enfermidades associadas à deficiência ou inexistência de saneamento ambiental e
a conseqüente melhoria da saúde devido à implantação de tais medidas têm sido objeto de
discussão em estudos em todo o mundo. Por outro lado, sabe-se que dentre os benefícios
relativos a intervenções de saneamento ambiental está a diminuição da mortalidade devido
às doenças diarréicas e parasitárias (Teixeira e Pungirum, 2005). O trabalho de Ludwig et al
(1999) mostrou uma relação inversa entre a prevalência de parasitoses intestinais e a
cobertura de ligação de água e esgoto na população.
Em relação às doenças diarréicas, o trabalho mostrou uma relação significativa entre
o aumento de distritos abastecidos com tratamento e uma redução na taxa de mortalidade
por diarréia em menores de 5 anos, por outro lado, foram constatadas poucas correlações
significativas entre a taxa de internação por helmintoses e os indicadores de saneamento e
40
qualidade da água, provavelmente por haver poucas internações por este motivo, ou pela
baixa qualidade desse tipo de registro. Segundo Heller (1997), o emprego da diarréia
infantil tem se mostrado como um indicador de saúde adequado para identificar impactos
sobre a saúde numa população. Segundo estudo realizado em Salvador, após um grande
programa de saneamento, a prevalência de diarréias em crianças menores de 3 anos baixou
cerca de 21% (Barreto et al., 2007). Este e outros estudos têm demonstrado que a qualidade
da água e ações de saneamento é responsável por uma parcela da carga de doenças, sendo
necessárias outras ações, de educação, higiene e habitação para reduzir a incidência dessas
doenças.
Ainda que de forma estatisticamente não significativa, houve correlação entre a
redução na taxa de internação por helmintoses e a proporção de distritos com abastecimento
convencional e a proporção de DPP com rede geral como abastecimento de água. O
trabalho de Teixeira e Guilhermino (2006) verificou que a mortalidade por doença diarréica
aguda em menores de cinco anos de idade e a mortalidade proporcional por doenças
infecciosas e parasitárias para todas as idades, nos estados brasileiros, encontram-se
associadas com a inexistência ou precariedade dos serviços de saneamento.
Algumas correlações observadas no trabalho mostraram resultados diferentes do que
prediz a literatura. É provável que essas diferenças observadas se devam à qualidade dos
dados dos sistemas de informação.
Para o cálculo dos indicadores é necessário que as variáveis sejam padronizadas
através da conversão para uma unidade comum, de forma torná-las comparáveis,
permitindo sua agregação. Vários modelos são utilizados para a padronização dos
indicadores: Análise multivariada, método Z-score; mínimos e máximos; e ranking.
Deus (2004) construiu um índice de impacto de resíduos sólidos na saúde pública,
utilizando o cálculo de distâncias padronizadas de cada dado, referente a um valor de
controle, que neste caso, representariam a situação ideal, variando de 0 a 1, dependendo da
distância desse valor de controle. Quanto mais próximo da “situação ideal” mais próximo
de 1.
Braga et.al. (2004) elaboraram um Índice de Sustentabilidade Municipal em Minas
Gerais, onde as variáveis foram padronizadas pelo método z-score, de modo a permitir sua
agregação ao converter todas as variáveis a uma escala numérica única e amenizar
distorções causadas pelos valores observados nos percentis mais extremos.
41
Longhurt (2005) sugere a divisão dos componentes por um valor de referência,
como a média dos valores observados ou um parâmetro de controle, a exemplo do Índice de
poluição do ar em Pittsburgh.
De acordo com Barcellos (2002), uma das técnicas utilizadas para integração dos
indicadores é a ordenação dos valores (ranking) e o estabelecimento de escores para cada
componente. Esta foi a técnica utilizada para a padronização dos indicadores componentes
do Índice de Saneamento, Qualidade da Água e Saúde, escolhida por ser de mais fácil
entendimento pelo público em geral e possível de ser reproduzida usando um software
comum, como o Microsoft Excel.
A estrutura do cálculo de índices tem sido bastante diversificada nas experiências
brasileiras, onde se observa a adoção de diversas opções de modelos matemáticos para sua
construção (Nahas, 2003). De acordo com o trabalho de Zhou et al. (2006), existem vários
métodos de agregação de variáveis, como Ott (1978), Kang (2002), Esty et al. (2005), e
Munda (2005). Dentre algumas metodologias utilizadas, destaca-se as médias, os produtos,
as ponderações simples, e as atribuições de pesos (Braga et al., 2004).
No presente trabalho foram testados dois modelos de equações matemáticas, um
caso envolvendo a soma, e outro, o produto. Os testes mostraram diferenças nos resultados
ao optar por um ou outro modelo. Neste caso, as médias dos índices quando este era
calculado pela soma dos componentes eram sempre maiores que as médias dos índices
calculados pelo produto. De acordo com Braga et al (2004), o método da soma permite que
um aspecto negativo seja compensado por um aspecto positivo.
O estudo de caso feito no trabalho de Zhou et al. (2006) comparou 3 operações
diferentes para o cálculo de índices e concluiu que o método do produto forneceu melhores
resultados, pois resultou numa menor perda de informação.
O Índice de Qualidade da Água (IQA) desenvolvido pela Cetesb-SP é calculado
pelo produto ponderado das qualidades de água correspondentes aos parâmetros:
temperatura da amostra, pH, oxigênio dissolvido, demanda bioquímica de oxigênio,
coliformes termotolerantes, nitrogênio total, fósforo total, resíduo total e turbidez.
A maior parte dos índices de qualidade ambiental é composta pela soma de
componentes (Braga et al, 2004). O trabalho de Batista & Silva (2006), por exemplo,
propõe um Índice de Salubridade Ambiental (ISA), baseado na média ponderada de
indicadores específicos.
42
Segundo Braga et al. (2002), dentre algumas metodologias utilizadas para a
operação entre os indicadores, destaca-se as ponderações simples, e as atribuições de pesos.
Para o desenvolvimento do Índice de Saneamento, Qualidade da Água e Saúde optou-se por
não atribuir pesos aos indicadores. A determinação de pesos a serem atribuídos a cada tema
é uma decisão muito difícil de ser tomada, uma vez que estes devem ser determinados com
a participação dos usuários imediatos e finais (Nahas, 2003).
Todos os índices desenvolvidos no presente trabalho mostraram que os melhores e
os piores desempenhos não estão nos municípios mais populosos, estando estes na média
dos resultados, que são melhores ou piores, de acordo com a equação matemática utilizada
no cálculo do índice. Percebe-se, também, que de uma forma geral, os piores desempenhos
encontram-se nas regiões Norte e Nordeste, enquanto os melhores estão nas regiões Sul e
Sudeste, apesar de vários municípios dessas regiões também apresentarem um desempenho
ruim. Esse resultado corrobora o trabalho de Neri (2007).
De acordo com o ranking municipal de acesso à rede geral de esgoto em 2000 do
relatório “Trata Brasil: Saneamento e Saúde”, os municípios com as melhores colocações
no ranking, bem como os municípios com as piores colocações pertencem ao estado de São
Paulo (Neri, 2007).
A construção de índices é um processo complexo, porém, é necessário que a
informação que ele ofereça seja de fácil compreensão pelo público em geral, caso contrário
corre-se o risco de tornarem-se instrumentos de manipulação política. Segundo Nahas
(2003) a construção de índices requer a participação direta dos usuários finais e imediatos
nas diversas fases do processo de construção do índice, a fim de que o produto final seja
compreensível.
De acordo com Barcellos (2002), os índices podem resumir uma grande quantidade
de informações relacionadas em um único resultado. A síntese dessas informações aumenta
a consistência desses dados, deixando-os menos sujeitos a variações aleatórias de um único
item. Por outro lado, os índices são menos específicos que os dados originais e não podem
ser comparados com parâmetros externos de referência, como metas e limites permitidos.
A construção de indicadores e índices de uma forma geral possui uma série de
limitações, principalmente porque depende da disponibilidade de uma base de dados, que
nem sempre existe. Em geral, os indicadores escolhidos acabam sendo aqueles em que as
informações são mais facilmente encontradas, o que não significa que estes sejam de boa
qualidade nem específico do problema estudado. Desta forma, não há um indicador ideal,
43
todos têm suas limitações, vantagens e desvantagens, cabendo ao pesquisador ou ao
tomador de decisão escolher os mais relevantes para uma situação específica. Apesar das
limitações inerentes ao desenvolvimento de índices, estes constituem uma importante
ferramenta de informação para gestores e sociedade civil.
44
8- CONCLUSÕES
A construção de um índice requer uma excessiva manipulação dos valores originais,
necessária para a padronização dos indicadores, e, portanto, uma vez que o índice esteja
pronto, suas informações devem ser analisadas com cuidado, principalmente se for
analisado o desempenho de cada município isoladamente. Muitas vezes, a posição de um
determinado município no índice pode estar alterada frente à falta de dados ou à falta de
uma coleta mais consistente.
O desempenho dos municípios no índice vai estar diretamente relacionado à técnica
utilizada para a operacionalização dos indicadores. O método da soma de componentes
permite que um aspecto negativo seja compensado por um aspecto positivo, fazendo com
que a média de desempenho dos municípios seja maior em relação ao método da
multiplicação. Cabe ressaltar que a atribuição de pesos aos componentes do índice, apesar
de ser um método de operação importante, não foi uma técnica abordada no presente
trabalho.
Alguns cuidados devem ser tomados durante a construção de um índice, a começar
pela etapa de seleção dos indicadores, passando pela escolha da técnica de
operacionalização desses dados até sua interpretação pela sociedade civil, onde o ideal é a
participação tanto da sociedade como de técnicos e especialistas na área em algumas etapas
do processo.
Muito mais do que valores numéricos, os índices objetivam retratar uma realidade,
que nem sempre é possível de ser representada por números, e como o resultado final de
um índice acaba retratando uma gradação de desempenhos, esses resultados se transformam
em objetos de debates políticos e conseqüentemente de manipulação da sociedade leiga,
que por sua vez enxerga o resultado de um índice como sendo uma realidade concreta, sem
se preocupar com as limitações envolvidas em sua metodologia.
Apesar de todos os problemas relacionados ao desenvolvimento do índice, relativos
não só à metodologia, mas principalmente em relação à qualidade dos dados existentes, a
construção deste índice permite que se tenha um panorama da situação do saneamento,
qualidade da água e saúde no Brasil, principalmente em relação às diferenças entre as
regiões do país.
Dessa forma, o índice gerado mostra que as regiões norte e nordeste precisam de
mais de investimentos na área de saneamento e qualidade da água, e ao contrário do que
45
poderia se esperar, as maiores cidades do Brasil também passam por problemas referentes
ao saneamento, qualidade da água e saúde, uma vez que os desempenhos dessas cidades no
índice não foram os melhores. Tanto os melhores quanto os piores desempenhos no índice
pertencem a cidades menores.
46
9- REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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