Ainda que limitadas enquanto expressão dos eventos ligados à saúde e apesar das deficiências em relação à cobertura e à qualidade dos dados, as estatísticas de mortalidade constituem um dos mais importantes subsídios para o planejamento e avaliação dos serviços de saúde. Tradicionalmente, a mortalidade de uma determinada população tem sido aferida por meio das taxas brutas e específicas de mortalidade. Porém, esses índices consideram apenas a magnitude das causas de óbito, sem qualificar o peso resultante dessas mortes para a sociedade. Neste sentido, tem-se enfatizado cada vez mais a importância da mortalidade prematura enquanto expressão social do valor da morte, pois esta, quando ocorre numa idade de altas criatividade e produtividade não só afeta o indivíduo e o grupo social que convive diretamente com ele, mas a sociedade como um todo, que é privada do seu potencial econômico e intelectual (REICHENHEIM; WERNECK, 1994). \"O indicador Anos Potenciais de Vida Perdidos (APVP), ao combinar a magnitude das mortes com a idade em que ocorreram os óbitos, qualifica essas mortes\" (KERR-PONTES; ROUQUAYROL, 1999 apud SAUER; WAGNER, 2003, p. 1520). Este estudo pretendeu avaliar a evolução dos APVPs nos municípios e regionais de saúde do Estado de São Paulo, no período de 2003 a 2013, para a população total. Pretendeu, também, analisar a evolução retrospectiva das 15 causas de óbito com as maiores taxas de APVP em 2013, para a população total do Estado de São Paulo. Para tanto, foi elaborada uma base de dados a partir dos óbitos de residentes do Estado de São Paulo ocorridos no período de 2003 a 2013 e processados pelo SIM (Sistema de Informação sobre Mortalidade), sendo as causas de morte classificadas de acordo com a Décima Revisão da Classificação Internacional de Doenças (CID 10). O cálculo dos APVPs foi realizado com base numa proposta feita por Romeder e McWhinnie (1988) e, após elaborados os dados, foram confeccionados cartogramas utilizando o programa Tabwin para visualização da evolução dos APVPs nas regionais de saúde do Estado. Foram construídos gráficos de linha para a observação da evolução das 15 causas de óbito com as maiores taxas de APVP de 2003 a 2013. Posteriormente, foram analisadas as Taxa de Mortalidade Geral (TMG), Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) e Taxa de Mortalidade Materna (TMM) para os anos de 7 2003 a 2013 para o Estado de São Paulo. E, finalmente, foram avaliados: as dimensões escolaridade, longevidade e riqueza do Índice Paulista de Responsabilidade Social (IPRS) em cada um de seus grupos; frequência absoluta e relativa do IPRS em cada um de seus grupos; relação do IPRS segundo Redes Regionais de Atenção à Saúde (RRAS); relação IPRS segundo Grupos Populacionais; TAPVP por grupos de IPRS; TAPVP por Grupos Populacionais; TAPVP por RRAS; IPRS na sua dimensão Riqueza por TAPVP; IPRS na sua dimensão Longevidade por TAPVP; IPRS na sua dimensão Escolaridade por TAPVP; Correlação entre as dimensões do IPRS e TAPVP. Todas estas avaliações são válidas para o Estado de São Paulo para o ano de 2012 e foram obtidas utilizando-se o aplicativo Stata 9.0. A Taxa de Mortalidade Geral (TMG) para o Estado de São Paulo para o período de 2003 a 2013 em comparação com a do Brasil mostrou-se desfavorável, o mesmo acontecendo com a Taxa de Mortalidade Infantil (TMI), cujo predomínio, no Estado, foi do componente Pós-Neonatal. Já a Taxa de Mortalidade Materna (TMM) demonstrou boa assistência ao pré-natal, parto e puerpério no Estado no período citado. Observando-se a evolução das TAPVP nos cartogramas do Estado de São Paulo no período de 2003 a 2013 as RRAS onde as TAPVP foram maiores foram: 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13 e 17. Das quinze maiores causas de óbito segundo TAPVP para o Estado no período, nove são passíveis de prevenção na atenção primária. Citou-se ainda o subregistro e a tripla carga de doenças. A maioria dos 645 municípios do Estado de São Paulo, no ano de 2012 apresentaram um IPRS de grupo 4. Houve 95% de probabilidade de que a maior TAPVP ocorreu para o IPRS 4 com um IC de 17.325,04 a 18.424,20. O Teste de Anova, com 4 gl mostrou diferença significativa (p<0,05) na TAPVP por grupos de IPRS. Com 5 graus de liberdade, o Teste de Kruskal-Wallis foi significativo (p<0,05) indicando que houve diferença entre os Grupos Populacionais quanto à TAPVP. Com 16 graus de liberdade, o Teste de Kruskal-Wallis foi significativo (p<0,05) indicando que existiu diferença entre as RRAS quanto às TAPVP. À medida que aumentou a riqueza do IPRS, diminuiu, ainda que discretamente, a TAPVP. Longevidade e TAPVP mantiveram-se estáveis. Conforme aumentou a escolaridade, aumentou a TAPVP. Por existir uma correlação positiva entre riqueza e longevidade e escolaridade, à medida que aumentou a riqueza, aumentaram a longevidade e escolaridade. Com relação a TAPVP e riqueza e longevidade, o coeficiente de correlação foi negativo, significando que à medida que aumentaram a riqueza e 8 longevidade, diminuiu a TAPVP. Porém, com relação à escolaridade, o coeficiente de correlação entre o mesmo e a TAPVP foi positivo, indicando que à medida que aumentou a escolaridade, aumentou a TAPVP. Por fim, essa dissertação poderia ser apresentada às autoridades de saúde do Estado como um projeto para redução da mortalidade prematura, com foco em melhoria da educação básica, instalação de mais serviços de saúde de qualidade e adequação dos serviços de segurança pública. / Although limited as an expression of health-related events and despite problems concerning the coverage and quality of available data, mortality estimates are among the most important foundations for the planning and evaluation of health services. Traditionally, mortality has been estimated according to the gross and specific mortality rates in a given population. However, these indicators consider the impact of death causes alone, without qualifying the burden resulting from deaths to society. The importance of premature mortality as a social expression of the burden of death has therefore received increasing attention, as it occurs at an age range of high creativity and productivity and affects not only the individual and his direct social group, but society as a whole, whose economic and intellectual potential is affected (REICHENHEIM; WERNECK, 1994). The estimate of potential years of life lost (PYLL) provides a more detailed assessment of mortality by combining death rates and the age when death occurs (KERR-PONTES; ROUQUAYROL, 1999 apud SAUER; WAGNER, 2003, p. 1520). Our study was aimed at assessing the evolution of PYLL rates in the total population of cities and health districts in the State of São Paulo, Brazil, between 2003 and 2013. We also assessed the retrospective evolution of the 15 death causes with the greatest PYLL rates in 2013 for the total population of the State of São Paulo. In order to achieve this, we created a database with information on deaths occurred in the state between 2003 and 2013 which were processed by the Mortality Information System (MIS), with death causes classified according to the 10th revision of the International Classification of Diseases (ICD-10). PYLL rates were calculated according to the method proposed by Romeder and McWhinnie (1988) and data charts 9 were created in TabWin to display the evolution of PYLL rates in the health districts of the state. Line graphs were created to display the evolution of the 15 death causes with the highest PYLL rates between 2003 and 2013. We further assessed the general mortality rate (GMR), child mortality rates (CMR), and mother mortality rates (MMR). Finally, we assessed the education, longevity, and wealth dimensions of the São Paulo Index of Social Responsibility (SPISR) in each of its groups; absolute and relative frequency of the SPISR in each of its groups; relationship of the SPISR according to the Regional Health Care Networks (RHCN); SPISR relationship according to population groups; PYLL rates by SPISR group; PYLL rates by population groups; PYLL rates by RHCN; SPISR dimension \'wealth\' by PYLL rates; SPISR dimension \'longevity\' by PYLL rates; SPISR dimension \'education\' by PYLL rates; and correlations between SPISR dimensions and PYLL rates. All the analyses are valid for the State of São Paulo in the year of 2012 and were made using the Stata 9.0 software. The GMR in the State of São Paulo for the period of 2003-2013 was worse compared to Brazil, and so was the CMR, with a predominance of the post-neonatal component in the State. The MMR indicated the availability of adequate prenatal, delivery, and postpartum assistance in the State during the period. The data charts displaying the evolution of PYLL rates in the State of São Paulo show that the RHCNs with the highest PYLL rates were 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, and 17. From the main 15 death causes according to PYLL rates in the period, 9 can be prevented in primary care. Under-recording and the triple load of diseases were also detected. The SPISR of most of the 645 municipalities in the State of São Paulo in the year 2012 was 4. The probability that the highest PYLL rate was associated with a SPISR of 4 was 95%, with a confidence interval between 17325.04 and 18424.20. An ANOVA with 4 degrees of freedom showed significant differences (p<0.05) in PYLL rates by SPISR group. With 5 degrees of freedom, the test of Kruskal-Wallis provided significant results (p<0.05), indicating the existence of differences between population groups in respect to PYLL rates. With 16 degrees of freedom, the Kruskal-Wallis test indicated the existence of significant differences between the RHCNs in terms of PYLL rates. PYLL rates decreased, although subtly, with the increase of wealth in the SPISR. Longevity and PYLL rates remained stable. As education increased, PYLL rates also increased. Since there was a positive correlation between wealth, longevity, and education, increased wealth was associated 10 with increased longevity and education as well. Concerning the relationship between PYLL rates and wealth and longevity, we found a negative correlation coefficient, indicating that as wealth and longevity increased, PYLL rates decreased. In respect to education, however, the correlation with PYLL rates was positive, indicating that increases in education were associated with increases in PYLL rates. Finally, this dissertation could be presented to the health authorities of the State of São Paulo as a project to reduce early mortality, focused on improvements in basic education, expansion of high-quality health services, and improvements in public security

Ainda que limitadas enquanto expressão dos eventos ligados à saúde e apesar das deficiências em relação à cobertura e à qualidade dos dados, as estatísticas de mortalidade constituem um dos mais importantes subsídios para o planejamento e avaliação dos serviços de saúde. Tradicionalmente, a mortalidade de uma determinada população tem sido aferida por meio das taxas brutas e específicas de mortalidade. Porém, esses índices consideram apenas a magnitude das causas de óbito, sem qualificar o peso resultante dessas mortes para a sociedade. Neste sentido, tem-se enfatizado cada vez mais a importância da mortalidade prematura enquanto expressão social do valor da morte, pois esta, quando ocorre numa idade de altas criatividade e produtividade não só afeta o indivíduo e o grupo social que convive diretamente com ele, mas a sociedade como um todo, que é privada do seu potencial econômico e intelectual (REICHENHEIM; WERNECK, 1994). \"O indicador Anos Potenciais de Vida Perdidos (APVP), ao combinar a magnitude das mortes com a idade em que ocorreram os óbitos, qualifica essas mortes\" (KERR-PONTES; ROUQUAYROL, 1999 apud SAUER; WAGNER, 2003, p. 1520). Este estudo pretendeu avaliar a evolução dos APVPs nos municípios e regionais de saúde do Estado de São Paulo, no período de 2003 a 2013, para a população total. Pretendeu, também, analisar a evolução retrospectiva das 15 causas de óbito com as maiores taxas de APVP em 2013, para a população total do Estado de São Paulo. Para tanto, foi elaborada uma base de dados a partir dos óbitos de residentes do Estado de São Paulo ocorridos no período de 2003 a 2013 e processados pelo SIM (Sistema de Informação sobre Mortalidade), sendo as causas de morte classificadas de acordo com a Décima Revisão da Classificação Internacional de Doenças (CID 10). O cálculo dos APVPs foi realizado com base numa proposta feita por Romeder e McWhinnie (1988) e, após elaborados os dados, foram confeccionados cartogramas utilizando o programa Tabwin para visualização da evolução dos APVPs nas regionais de saúde do Estado. Foram construídos gráficos de linha para a observação da evolução das 15 causas de óbito com as maiores taxas de APVP de 2003 a 2013. Posteriormente, foram analisadas as Taxa de Mortalidade Geral (TMG), Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) e Taxa de Mortalidade Materna (TMM) para os anos de 7 2003 a 2013 para o Estado de São Paulo. E, finalmente, foram avaliados: as dimensões escolaridade, longevidade e riqueza do Índice Paulista de Responsabilidade Social (IPRS) em cada um de seus grupos; frequência absoluta e relativa do IPRS em cada um de seus grupos; relação do IPRS segundo Redes Regionais de Atenção à Saúde (RRAS); relação IPRS segundo Grupos Populacionais; TAPVP por grupos de IPRS; TAPVP por Grupos Populacionais; TAPVP por RRAS; IPRS na sua dimensão Riqueza por TAPVP; IPRS na sua dimensão Longevidade por TAPVP; IPRS na sua dimensão Escolaridade por TAPVP; Correlação entre as dimensões do IPRS e TAPVP. Todas estas avaliações são válidas para o Estado de São Paulo para o ano de 2012 e foram obtidas utilizando-se o aplicativo Stata 9.0. A Taxa de Mortalidade Geral (TMG) para o Estado de São Paulo para o período de 2003 a 2013 em comparação com a do Brasil mostrou-se desfavorável, o mesmo acontecendo com a Taxa de Mortalidade Infantil (TMI), cujo predomínio, no Estado, foi do componente Pós-Neonatal. Já a Taxa de Mortalidade Materna (TMM) demonstrou boa assistência ao pré-natal, parto e puerpério no Estado no período citado. Observando-se a evolução das TAPVP nos cartogramas do Estado de São Paulo no período de 2003 a 2013 as RRAS onde as TAPVP foram maiores foram: 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13 e 17. Das quinze maiores causas de óbito segundo TAPVP para o Estado no período, nove são passíveis de prevenção na atenção primária. Citou-se ainda o subregistro e a tripla carga de doenças. A maioria dos 645 municípios do Estado de São Paulo, no ano de 2012 apresentaram um IPRS de grupo 4. Houve 95% de probabilidade de que a maior TAPVP ocorreu para o IPRS 4 com um IC de 17.325,04 a 18.424,20. O Teste de Anova, com 4 gl mostrou diferença significativa (p<0,05) na TAPVP por grupos de IPRS. Com 5 graus de liberdade, o Teste de Kruskal-Wallis foi significativo (p<0,05) indicando que houve diferença entre os Grupos Populacionais quanto à TAPVP. Com 16 graus de liberdade, o Teste de Kruskal-Wallis foi significativo (p<0,05) indicando que existiu diferença entre as RRAS quanto às TAPVP. À medida que aumentou a riqueza do IPRS, diminuiu, ainda que discretamente, a TAPVP. Longevidade e TAPVP mantiveram-se estáveis. Conforme aumentou a escolaridade, aumentou a TAPVP. Por existir uma correlação positiva entre riqueza e longevidade e escolaridade, à medida que aumentou a riqueza, aumentaram a longevidade e escolaridade. Com relação a TAPVP e riqueza e longevidade, o coeficiente de correlação foi negativo, significando que à medida que aumentaram a riqueza e 8 longevidade, diminuiu a TAPVP. Porém, com relação à escolaridade, o coeficiente de correlação entre o mesmo e a TAPVP foi positivo, indicando que à medida que aumentou a escolaridade, aumentou a TAPVP. Por fim, essa dissertação poderia ser apresentada às autoridades de saúde do Estado como um projeto para redução da mortalidade prematura, com foco em melhoria da educação básica, instalação de mais serviços de saúde de qualidade e adequação dos serviços de segurança pública. / Although limited as an expression of health-related events and despite problems concerning the coverage and quality of available data, mortality estimates are among the most important foundations for the planning and evaluation of health services. Traditionally, mortality has been estimated according to the gross and specific mortality rates in a given population. However, these indicators consider the impact of death causes alone, without qualifying the burden resulting from deaths to society. The importance of premature mortality as a social expression of the burden of death has therefore received increasing attention, as it occurs at an age range of high creativity and productivity and affects not only the individual and his direct social group, but society as a whole, whose economic and intellectual potential is affected (REICHENHEIM; WERNECK, 1994). The estimate of potential years of life lost (PYLL) provides a more detailed assessment of mortality by combining death rates and the age when death occurs (KERR-PONTES; ROUQUAYROL, 1999 apud SAUER; WAGNER, 2003, p. 1520). Our study was aimed at assessing the evolution of PYLL rates in the total population of cities and health districts in the State of São Paulo, Brazil, between 2003 and 2013. We also assessed the retrospective evolution of the 15 death causes with the greatest PYLL rates in 2013 for the total population of the State of São Paulo. In order to achieve this, we created a database with information on deaths occurred in the state between 2003 and 2013 which were processed by the Mortality Information System (MIS), with death causes classified according to the 10th revision of the International Classification of Diseases (ICD-10). PYLL rates were calculated according to the method proposed by Romeder and McWhinnie (1988) and data charts 9 were created in TabWin to display the evolution of PYLL rates in the health districts of the state. Line graphs were created to display the evolution of the 15 death causes with the highest PYLL rates between 2003 and 2013. We further assessed the general mortality rate (GMR), child mortality rates (CMR), and mother mortality rates (MMR). Finally, we assessed the education, longevity, and wealth dimensions of the São Paulo Index of Social Responsibility (SPISR) in each of its groups; absolute and relative frequency of the SPISR in each of its groups; relationship of the SPISR according to the Regional Health Care Networks (RHCN); SPISR relationship according to population groups; PYLL rates by SPISR group; PYLL rates by population groups; PYLL rates by RHCN; SPISR dimension \'wealth\' by PYLL rates; SPISR dimension \'longevity\' by PYLL rates; SPISR dimension \'education\' by PYLL rates; and correlations between SPISR dimensions and PYLL rates. All the analyses are valid for the State of São Paulo in the year of 2012 and were made using the Stata 9.0 software. The GMR in the State of São Paulo for the period of 2003-2013 was worse compared to Brazil, and so was the CMR, with a predominance of the post-neonatal component in the State. The MMR indicated the availability of adequate prenatal, delivery, and postpartum assistance in the State during the period. The data charts displaying the evolution of PYLL rates in the State of São Paulo show that the RHCNs with the highest PYLL rates were 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, and 17. From the main 15 death causes according to PYLL rates in the period, 9 can be prevented in primary care. Under-recording and the triple load of diseases were also detected. The SPISR of most of the 645 municipalities in the State of São Paulo in the year 2012 was 4. The probability that the highest PYLL rate was associated with a SPISR of 4 was 95%, with a confidence interval between 17325.04 and 18424.20. An ANOVA with 4 degrees of freedom showed significant differences (p<0.05) in PYLL rates by SPISR group. With 5 degrees of freedom, the test of Kruskal-Wallis provided significant results (p<0.05), indicating the existence of differences between population groups in respect to PYLL rates. With 16 degrees of freedom, the Kruskal-Wallis test indicated the existence of significant differences between the RHCNs in terms of PYLL rates. PYLL rates decreased, although subtly, with the increase of wealth in the SPISR. Longevity and PYLL rates remained stable. As education increased, PYLL rates also increased. Since there was a positive correlation between wealth, longevity, and education, increased wealth was associated 10 with increased longevity and education as well. Concerning the relationship between PYLL rates and wealth and longevity, we found a negative correlation coefficient, indicating that as wealth and longevity increased, PYLL rates decreased. In respect to education, however, the correlation with PYLL rates was positive, indicating that increases in education were associated with increases in PYLL rates. Finally, this dissertation could be presented to the health authorities of the State of São Paulo as a project to reduce early mortality, focused on improvements in basic education, expansion of high-quality health services, and improvements in public security