Prática R: Teste z

MSP4112: Estatística Aplicada à Medicina

Bastão de Asclépio & Distribuição Normal

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Código R

• PraticaR_Teste_z.R
• MLS4001_Aula03_DOBR2020_CID10.R

Material

• HTML de Rmarkdown em RPubs
  • Prática R: Teste z

Introdução

Esta prática é relativa ao capítulo 5 do livro-texto:

• Dancey, CP & Reidy, J (2019) Estatística sem Matemática para Psicologia. 7^a ed. Porto Alegre: Penso.

Delineamento entre participantes

Ler Biometria_FMUSP.rds.

Dados <- readRDS("Biometria_FMUSP.rds")
Dados.F <- subset(Dados, Sexo=="F")
Dados.M <- subset(Dados, Sexo=="M")

A distribuição da estatura do homem brasileiro de 19 anos de 2016 é normal com média \(\mu = 177~cm\) e desvio-padrão \(\sigma = 7~cm\).

Atividade 1

Teste z para uma condição e bilateral

Verificar se os estudantes de medicina de 2015-2018 do sexo masculino têm estatura média igual a da população masculina brasileira de 19 anos de 2016.

alfa <- 0.05
print(psych::describe(x=Dados.M$Estatura))

   vars   n   mean   sd median trimmed  mad min max range  skew kurtosis   se
X1    1 313 175.77 7.26    175  175.88 7.41 155 195    40 -0.13     0.21 0.41

boxplot(Dados.M$Estatura)

H0 <- 177
dpp <- 7 # desvio-padrao conhecido/ populacional

# H0: media_pop_M - 177 = 0 e H1: media_pop_M - 177 != 0
# H0: media_pop_M = 177 e H1: media_pop_M != 177
# H0: media_pop_M = 177 e (H1: media_pop_M < 177 ou media_pop_M > 177)
fit <- BSDA::z.test(x=Dados.M$Estatura,
                    conf.level=1-alfa,
                    alternative="two.sided",
                    sigma.x=dpp,
                    mu=H0)
print(fit)

    One-sample z-Test

data:  Dados.M$Estatura
z = -3.1007, p-value = 0.001931
alternative hypothesis: true mean is not equal to 177
95 percent confidence interval:
 174.9977 176.5486
sample estimates:
mean of x 
 175.7732 

n.M <- sum(!is.na(Dados.M$Estatura))
dC <- abs(fit$statistic)/sqrt(n.M) # d de Cohen
cat("d de Cohen =",dC)

d de Cohen = 0.1752624

dCs <- effectsize::interpret_cohens_d(dC)
names(dCs) <- c("Effect size")
print(dCs)

 Effect size 
"very small" 
(Rules: cohen1988)

q1 <- round(qnorm(p=alfa/2, mean=0, sd=1),2)
q2 <- round(qnorm(p=1-alfa/2, mean=0, sd=1),2)
qo <- round(abs(fit$statistic),2)
DescTools::PlotProbDist(breaks=c(-4,-qo,q1,q2,qo,4), 
                        function(x) dnorm(x, mean=0, sd=1), 
                        blab=c(-qo,q1,q2,qo), 
                        alab=c("","","",""),
                        xlim=c(-4,4),
                        main="normal(0,1)",
                        xlab="z",
                        col=c("blue","black",
                              "black","black","blue"), 
                        density=c(200,20,0,20,200))

Teste z unilateral

Verificar se os estudantes de medicina de 2015-2018 do sexo masculino têm estatura média menor a da população masculina brasileira de 19 anos de 2016.

# H0: media_pop_M - 177 = 0 e H1: media_pop_M - 177 < 0
# H0: media_pop_M = 177 e H1: media_pop_M < 177
# H0: media_pop_M >= 177 e H1: media_pop_M < 177
fit <- BSDA::z.test(x=Dados.M$Estatura,
                    conf.level=1-alfa,
                    alternative="less",
                    sigma.x=dpp,
                    mu=H0)
print(fit) # NA = -Infinito

    One-sample z-Test

data:  Dados.M$Estatura
z = -3.1007, p-value = 0.0009653
alternative hypothesis: true mean is less than 177
95 percent confidence interval:
      NA 176.424
sample estimates:
mean of x 
 175.7732 

n.M <- sum(!is.na(Dados.M$Estatura))
dC <- abs(fit$statistic)/sqrt(n.M) # d de Cohen
cat("d de Cohen =",dC)

d de Cohen = 0.1752624

dCs <- effectsize::interpret_cohens_d(dC, rules="sawilowsky2009")
names(dCs) <- c("Effect size")
print(dCs)

 Effect size 
"very small" 
(Rules: sawilowsky2009)

q <- round(qnorm(p=alfa, mean=0, sd=1),2)
qo <- round(fit$statistic,2)
DescTools::PlotProbDist(breaks=c(-4,qo,q,4), 
                        function(x) dnorm(x, mean=0, sd=1), 
                        blab=c(qo,q), 
                        alab=c("","",""),
                        xlim=c(-4,4),
                        main="normal(0,1)",
                        xlab="z",
                        col=c("blue","black","black"), 
                        density=c(200,20,0))

Atividade 2

Teste z para duas condições independentes e bilateral

Testar a igualdade das médias populacionais de estatura entre os sexos masculino e feminino utilizando os dados de Biometria_FMUSP.rds. Os desvios-padrão populacionais dos sexos masculino e feminino são, respectivamente, \(\sigma_M=7\) cm e \(\sigma_F=6\) cm.

\[ \begin{cases} H_0: \mu_{\text{Estatura}}^{\text{M}} = \mu_{\text{Estatura}}^{\text{F}}\\ H_1: \mu_{\text{Estatura}}^{\text{M}} \ne \mu_{\text{Estatura}}^{\text{F}} \end{cases}\\ \alpha=0.05 \]

plot(Estatura~Sexo, data=Dados)

print(psych::describeBy(Dados$Estatura,
                        group=Dados$Sexo,
                        mat=TRUE,
                        digits=2))

    item group1 vars   n   mean   sd median trimmed  mad min max range  skew
X11    1      F    1 229 164.34 6.38    163  163.94 5.93 153 186    33  0.61
X12    2      M    1 313 175.77 7.26    175  175.88 7.41 155 195    40 -0.13
    kurtosis   se
X11     0.02 0.42
X12     0.21 0.41

# H0: media_pop_M - media_pop_F = 0 e H1: media_pop_M - media_pop_F != 0
# H0: media_pop_M = media_pop_F e H1: media_pop_M != media_pop_F 
fit <- BSDA::z.test(x=Dados.M$Estatura,
                    y=Dados.F$Estatura,
                    conf.level=1-alfa,
                    alternative="two.sided",
                    mu=0,
                    sigma.x=7,
                    sigma.y=6)
print(fit)

    Two-sample z-Test

data:  Dados.M$Estatura and Dados.F$Estatura
z = 20.41, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 10.3347 12.5304
sample estimates:
mean of x mean of y 
 175.7732  164.3406 

n.M <- sum(!is.na(Dados.M$Estatura))
n.F <- sum(!is.na(Dados.F$Estatura))
dC <- abs(fit$statistic)/sqrt(DescTools::Hmean(c(n.M, n.F))/2) # d de Cohen
cat("d de Cohen =",dC)

d de Cohen = 1.774834

dCs <- effectsize::interpret_cohens_d(dC, rules="sawilowsky2009")
names(dCs) <- c("Effect size")
print(dCs)

 Effect size 
"very large" 
(Rules: sawilowsky2009)

Teste z para duas condições independentes e unilateral

Testar se a média populacional da estatura masculina é maior que feminina utilizando os dados de Biometria_FMUSP.rds. Os desvios-padrão populacionais dos sexos masculino e feminino são, respectivamente, \(\sigma_M=7\) cm e \(\sigma_F=6\) cm.

\[ \begin{cases} H_0: \mu_{\text{Estatura}}^{\text{M}} = \mu_{\text{Estatura}}^{\text{F}} \\ H_1: \mu_\text{Estatura}^{\text{M}} > \mu_{\text{Estatura}}^{\text{F}} \end{cases}\\ \alpha=0.05 \]

# H0: media_pop_M - media_pop_F = 0 e H1: media_pop_M - media_pop_F > 0
# H0: media_pop_M = media_pop_F e H1: media_pop_M > media_pop_F 
fit <- BSDA::z.test(x=Dados.M$Estatura,
                    y=Dados.F$Estatura,
                    conf.level=1-alfa,
                    alternative="greater",
                    mu=0,
                    sigma.x=7,
                    sigma.y=6)
print(fit) # NA = +Infinito

    Two-sample z-Test

data:  Dados.M$Estatura and Dados.F$Estatura
z = 20.41, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true difference in means is greater than 0
95 percent confidence interval:
 10.51121       NA
sample estimates:
mean of x mean of y 
 175.7732  164.3406 

n.M <- sum(!is.na(Dados.M$Estatura))
n.F <- sum(!is.na(Dados.F$Estatura))
dC <- abs(fit$statistic)/sqrt(DescTools::Hmean(c(n.M, n.F))/2) # d de Cohen
cat("d de Cohen =",dC)

d de Cohen = 1.774834

dCs <- effectsize::interpret_cohens_d(dC, rules="sawilowsky2009")
names(dCs) <- c("Effect size")
print(dCs)

 Effect size 
"very large" 
(Rules: sawilowsky2009)

Delineamento intraparticipantes

Atividade 3

Teste z para duas condições dependentes e bilateral

Ler o arquivo NewDrug.rds.

Testar a igualdade das médias populacionais de pulso entre os momentos 1 e 3 para o tratamento nova droga utilizando os dados de NewDrug.rds. O desvio-padrão populacional de pulso é \(\sigma=0.1\).

\[ \begin{cases} H_0: \mu_{\text{pulse1}}^{\text{NewDrug}} = \mu_{\text{pulse3}}^{\text{NewDrug}} \\ H_1: \mu_{\text{pulse1}}^{\text{NewDrug}} \ne \mu_{\text{pulse3}}^{\text{NewDrug}} \end{cases}\\ \alpha=0.05 \]

Dados <- readRDS("NewDrug.rds")
Dados <- Dados$wide
print(Dados)

   ID     drug resp1 resp2 resp3 pulse1 pulse2 pulse3
1   1 New Drug   3.4   3.3   3.3    2.2    2.1    2.1
2   2 New Drug   3.4   3.4   3.3    2.2    2.1    2.2
3   3 New Drug   3.3   3.4   3.4    2.3    2.4    2.3
4   4 New Drug   3.4   3.4   3.4    2.3    2.4    2.3
5   5 New Drug   3.3   3.4   3.3    2.2    2.2    2.4
6   6 New Drug   3.3   3.3   3.3    2.0    2.1    2.4
7   7  Placebo   3.3   3.3   3.3    2.8    2.9    2.7
8   8  Placebo   3.2   3.3   3.4    2.6    2.7    2.7
9   9  Placebo   3.2   3.2   3.2    2.7    2.9    2.7
10 10  Placebo   3.2   3.2   3.2    2.6    2.8    2.9
11 11  Placebo   3.2   3.3   3.3    2.7    2.8    2.9
12 12  Placebo   3.3   3.2   3.1    2.6    2.8    2.8

Dados.N <- subset(Dados, drug=="New Drug", select=-drug)
print(psych::describe(Dados.N$pulse1))

   vars n mean   sd median trimmed  mad min max range  skew kurtosis   se
X1    1 6  2.2 0.11    2.2     2.2 0.07   2 2.3   0.3 -0.76    -0.92 0.04

print(psych::describe(Dados.N$pulse3))

   vars n mean   sd median trimmed  mad min max range  skew kurtosis   se
X1    1 6 2.28 0.12    2.3    2.28 0.15 2.1 2.4   0.3 -0.37    -1.62 0.05

print(cor.test(Dados.N$pulse1, Dados.N$pulse3))

    Pearson's product-moment correlation

data:  Dados.N$pulse1 and Dados.N$pulse3
t = -0.6576, df = 4, p-value = 0.5467
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.8966243  0.6687294
sample estimates:
       cor 
-0.3123475 

# H0: media_pop_pulse3_new = media_pop_pulse1_new  
# H1: media_pop_pulse3_new != media_pop_pulse1_new 
dpp.pulse1 <- 0.1 # Desvio-padrão populacional de pulse1
dpp.pulse3 <- 0.1 # Desvio-padrão populacional de pulse3
corr <- 0.5 # Correlação de Pearson populacional entre pulse1 e pulse3
# Desvio-padrão populacional da diferença
dpp.dif <- sqrt(dpp.pulse1^2+dpp.pulse3^2-2*corr*dpp.pulse1*dpp.pulse3)
fit <- DescTools::ZTest(x=Dados.N$pulse3,
                        y=Dados.N$pulse1,
                        conf.level=1-alfa,
                        alternative="greater",
                        mu=0,
                        sd_pop=dpp.dif,
                        paired=TRUE)
print(fit)

    Paired z-test

data:  Dados.N$pulse3 and Dados.N$pulse1
z = 2.0412, Std. Dev. Population = 0.1, p-value = 0.02061
alternative hypothesis: true difference in means is greater than 0
95 percent confidence interval:
 0.01618247        Inf
sample estimates:
mean of the differences 
             0.08333333 

n <- sum(!is.na(Dados.N$pulse1))
dC <- as.numeric(abs(fit$statistic))/sqrt(n) # d de Cohen
cat("d de Cohen =",dC)

d de Cohen = 0.8333333

dCs <- effectsize::interpret_cohens_d(dC, rules="sawilowsky2009")
names(dCs) <- c("Effect size")
print(dCs)

Effect size 
    "large" 
(Rules: sawilowsky2009)

A fórmula para o cálculo do desvio-padrão da diferença pode ser encontrada em Paired Z-Tests: The Standard Deviation of Paired Differences.

Delineamento entre participantes: tamanho de amostra muito grande

Atividade 4: teste z de igualdade de prevalências populacionais

A Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde, 10ª Revisão (CID-10) é um sistema de classificação e codificação de doenças, condições de saúde e outros problemas médicos desenvolvido pela Organização Mundial da Saúde (OMS). No Brasil, o Ministério da Saúde adota a CID-10 para fins de registro e estatísticas de saúde, o que auxilia na organização e compreensão dos dados relacionados a doenças e condições de saúde.

A CID-10 é composta por códigos alfanuméricos que representam diversas doenças, distúrbios, condições de saúde, causas externas (como acidentes e lesões) e outros problemas relacionados à saúde. Cada código é associado a uma descrição detalhada da condição correspondente. A classificação é usada para fins de diagnóstico médico, estatísticas de morbidade e mortalidade, planejamento de serviços de saúde, pesquisa epidemiológica e outras aplicações na área da saúde.

A estrutura dos códigos da CID-10 é dividida em capítulos, que agrupam condições semelhantes. Os capítulos são organizados da seguinte forma:

1. Algumas doenças infecciosas e parasitárias
2. Neoplasias (tumores)
3. Doenças do sangue e dos órgãos hematopoéticos, e alguns distúrbios do sistema imunológico
4. Doenças endócrinas, nutricionais e metabólicas
5. Transtornos mentais e comportamentais
6. Doenças do sistema nervoso
7. Doenças do olho e anexos
8. Doenças do ouvido e da apófise mastoide
9. Doenças do aparelho circulatório
10. Doenças do aparelho respiratório
11. Doenças do aparelho digestivo
12. Doenças da pele e do tecido subcutâneo
13. Doenças do sistema osteomuscular e do tecido conjuntivo
14. Doenças do aparelho geniturinário
15. Gravidez, parto e puerpério
16. Algumas afecções originadas no período perinatal
17. Malformações congênitas, deformidades e anomalias cromossômicas
18. Sintomas, sinais e achados anormais de exames clínicos e de laboratório, não classificados em outra parte
19. Lesões, envenenamentos e algumas outras consequências de causas externas
20. Causas externas de morbidade e mortalidade
21. Fatores que influenciam o estado de saúde e o contato com os serviços de saúde

Cada capítulo é subdividido em categorias mais específicas, que por sua vez são subdivididas em subcategorias para representar as diferentes doenças e condições com maior detalhamento.

A CID-10 é amplamente utilizada em todo o mundo como um padrão internacional para a codificação de informações de saúde. Ela facilita a comparação de estatísticas de saúde entre diferentes países e regiões, contribuindo para uma melhor compreensão das tendências de saúde globais e locais.

O arquivo compactado CID10CSV.ZIP contém:

• CID-10-CATEGORIAS.CSV: contém a descrição das categorias (códigos a três caracteres) da CID-10.

Estas descrições foram adicionadas ao arquivo DOBR2020.dbc por meio dos seguintes scripts MLS4001_Aula03_DOBR2020_Arruma.R e, em seguida, por MLS4001_Aula03_DOBR2020_CID10.R. O arquivo de dado resultante é a lista DOBR2020_CID10.rds com os dataframes:

• DOBR2020_CID10$Dados: Dados brutos das principais variáveis incluindo as variáveis CAUSABAS e CAUSABASDESC com respectivamente, os códigos e descrições de CID-10.

• DOBR2020_CID10$Prevalencia: com as prevalências das causas de óbito maiores que 0.1% para homens e mulheres, valor p do teste de igualdade de prevalências populacionais, d de Cohen e classificação de d de Cohen.

Questões

O teste de igualdade de proporções é um teste z.

1. Interpretar o valor p e d Cohen para as principais causas de óbito.

2. Qual faz mais sentido: valor p ou d de Cohen?

3. Quais são as 6 causas de óbito mais discrepantes entre os sexos?

O arquivo DOBR2020_CID10.rds foi gerado pelo código MLS4001_Aula03_DOBR2020_CID10.R.

Lista <- readRDS("DOBR2020_CID10.rds")
sjPlot::view_df(Lista$Dados)

Following 1 variables have only missing values and are not shown:

CB_PRE [13]

Data frame: Lista$Dados

ID	Name	Label	Values	Value Labels
1	DTOBITO
2	DTNASC
3	SEXO			Masculino Feminino
4	RACACOR			Branca Preta Amarela Parda Indígena
5	ESTCIV			Solteiro Casado Viúvo Div. Un.Est.
6	ESC			nenhuma 1 a 3 4 a 7 8 a 11 >= 12
7	OCUP			<output omitted>
8	LOCOCOR			Hospital Est. Saúde Dom. Via Pub. Outros Aldeia
9	CODMUNOCOR			<output omitted>
10	ESCMAE			nenhuma 1 a 3 4 a 7 8 a 11 >= 12
11	OCUPMAE			<output omitted>
12	CAUSABAS			<output omitted>
14	DTATESTADO			<output omitted>
15	CIRCOBITO			Acidente Suicídio Homicídio Outros
16	ESCMAEAGR1			Não Fund.I inc. Fund.I cmp. Fund.II inc. Fund.II cmp. Med. inc. Med. cmp. Sup. inc. Sup. cmp. Fund.I ne Fund.II ne Sup. ne
17	ESCFALAGR1			Não Fund.I inc. Fund.I cmp. Fund.II inc. Fund.II cmp. Med. inc. Med. cmp. Sup. inc. Sup. cmp. Fund.I ne Fund.II ne Sup. ne
18	IDADE		range: 0-126
19	CAUSABASDESC			<output omitted>

# Causa básica da DO
print(head(Lista$Dados$CAUSABAS)) 

[1] "J96" "I21" "B34" "I51" "R98" "R98"

print(tail(Lista$Dados$CAUSABAS))

[1] "Y09" "J18" "R98" "J18" "Q45" "J18"

# Descrição da Causa básica da DO por CID-10
print(head(Lista$Dados$CAUSABASDESC)) 

[1] "Insuficiência respiratória não classificada de outra parte"    
[2] "Infarto agudo do miocárdio"                                    
[3] "Doenças por vírus, de localização não especificada"            
[4] "Complicações de cardiopatias e doenças cardíacas mal definidas"
[5] "Morte sem assistência"                                         
[6] "Morte sem assistência"                                         

print(tail(Lista$Dados$CAUSABASDESC))

[1] "Agressão por meios não especificados"                
[2] "Pneumonia por microorganismo não especificada"       
[3] "Morte sem assistência"                               
[4] "Pneumonia por microorganismo não especificada"       
[5] "Outras malformações congênitas do aparelho digestivo"
[6] "Pneumonia por microorganismo não especificada"       

# Tabela ordenada por d de Cohen absoluto
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	Causa	CID10	Frequencia	Freq.F	Freq.M	Percentagem	Perc.F	Perc.M	p.value	d.Cohen	effect
761	Neoplasia maligna da mama	C50	18032	17825	207	1.158	2.614	0.024	0.00e+00	0.242	small
48	Agressão por meio de disparo de outra arma de fogo ou de arma não especificada	X95	30676	1686	28962	1.970	0.247	3.313	0.00e+00	-0.221	small
295	Doença alcoólica do fígado	K70	10583	1181	9401	0.680	0.173	1.075	0.00e+00	-0.110	very small
298	Doença de Alzheimer	G30	23855	15336	8517	1.532	2.249	0.974	0.00e+00	0.104	very small
1318	Transtornos mentais e comportamentais devidos ao uso de álcool	F10	8530	794	7735	0.548	0.116	0.885	0.00e+00	-0.104	very small
56	Agressão por meio de objeto cortante ou penetrante	X99	7527	994	6516	0.483	0.146	0.745	0.00e+00	-0.087	very small
1101	Outros transtornos do trato urinário	N39	20539	12701	7837	1.319	1.862	0.897	0.00e+00	0.085	very small
627	Lesão autoprovocada intencionalmente por enforcamento, estrangulamento e sufocação	X70	9979	1778	8200	0.641	0.261	0.938	0.00e+00	-0.085	very small
260	Diabetes mellitus não especificado	E14	54668	28832	25833	3.512	4.227	2.955	0.00e+00	0.069	very small
20	Acidente com um veículo a motor ou não-motorizado, tipo(s) de veículo(s) não especificado(s)	V89	5071	759	4305	0.326	0.111	0.492	0.00e+00	-0.067	very small
760	Neoplasia maligna da laringe	C32	4478	582	3896	0.288	0.085	0.446	0.00e+00	-0.067	very small
714	Motociclista traumatizado em outros acidentes de transporte e em acidentes de transporte não especificados	V29	3874	412	3461	0.249	0.060	0.396	0.00e+00	-0.067	very small
46	Agressão por meio de disparo de arma de fogo de mão	X93	3115	217	2895	0.200	0.032	0.331	0.00e+00	-0.067	very small
608	Intervenção legal	Y35	2188	11	2173	0.141	0.002	0.249	0.00e+00	-0.066	very small
792	Neoplasia maligna do esôfago	C15	8307	1840	6465	0.534	0.270	0.740	0.00e+00	-0.064	very small
545	Hipertensão essencial (primária)	I10	37600	19885	17712	2.415	2.916	2.026	1.93e-281	0.058	very small
38	Afogamento e submersão em águas naturais	W69	2427	245	2178	0.156	0.036	0.249	2.30e-245	-0.054	very small
520	Hemorragia subaracnóide	I60	4992	3269	1723	0.321	0.479	0.197	2.51e-209	0.050	very small
707	Motociclista traumatizado em colisão com um automóvel [carro], “pick up” ou caminhonete	V23	2662	386	2276	0.171	0.057	0.260	2.50e-204	-0.049	very small
62	Agressão por meio de um objeto contundente	Y00	2086	238	1843	0.134	0.035	0.211	7.80e-195	-0.048	very small
64	Agressão por meios não especificados	Y09	1925	182	1702	0.124	0.027	0.195	3.24e-196	-0.048	very small
297	Doença cardíaca hipertensiva	I11	19945	10703	9241	1.281	1.569	1.057	1.11e-174	0.046	very small
40	Afogamento e submersão não especificados	W74	2072	263	1807	0.133	0.039	0.207	4.46e-179	-0.046	very small
491	Fibrose e cirrose hepáticas	K74	9027	2639	6386	0.580	0.387	0.731	1.77e-172	-0.045	very small
715	Motociclista traumatizado em um acidente de transporte sem colisão	V28	1693	168	1525	0.109	0.025	0.174	8.33e-174	-0.045	very small
602	Insuficiência cardíaca	I50	27775	14312	13459	1.784	2.098	1.540	2.15e-150	0.042	very small
837	Ocupante de um automóvel [carro] traumatizado em outro acidentes de transporte e em acidentes de transporte não especificados	V49	2641	516	2124	0.170	0.076	0.243	1.57e-139	-0.041	very small
1135	Pedestre traumatizado em outros acidentes de transporte e em acidentes de transporte não especificados	V09	2740	554	2182	0.176	0.081	0.250	2.09e-136	-0.040	very small
764	Neoplasia maligna da orofaringe	C10	2108	360	1748	0.135	0.053	0.200	3.38e-135	-0.040	very small
1342	Tuberculose das vias respiratórias, sem confirmação bacteriológica ou histológica	A16	2892	629	2262	0.186	0.092	0.259	1.94e-126	-0.039	very small
1222	Senilidade	R54	3754	2364	1389	0.241	0.347	0.159	6.95e-124	0.038	very small
259	Diabetes mellitus não-insulino-dependente	E11	13696	7314	6382	0.880	1.072	0.730	7.48e-114	0.037	very small
1161	Pneumonia por microorganismo não especificada	J18	45655	22331	23323	2.933	3.274	2.668	1.77e-109	0.036	very small
580	Infarto agudo do miocárdio	I21	90465	36534	53925	5.811	5.357	6.169	2.51e-102	-0.035	very small
469	Fatos ou eventos não especificados e intenção não determinada	Y34	7669	2418	5226	0.493	0.355	0.598	8.48e-103	-0.035	very small
917	Outras causas mal definidas e as não especificadas de mortalidade	R99	58899	23280	35507	3.783	3.413	4.062	2.38e-98	-0.034	very small
1030	Outras septicemias	A41	20581	10490	10089	1.322	1.538	1.154	4.67e-96	0.034	very small
318	Doença pelo vírus da imunodeficiência humana [HIV], resultando em doenças infecciosas e parasitárias	B20	7464	2360	5104	0.479	0.346	0.584	1.22e-100	-0.034	very small
370	Embolia pulmonar	I26	5662	3224	2436	0.364	0.473	0.279	1.90e-88	0.032	very small
243	Demência não especificada	F03	2554	1612	940	0.164	0.236	0.108	2.82e-86	0.032	very small
207	Contato com objeto contundente, intenção não determinada	Y29	1936	413	1521	0.124	0.061	0.174	3.55e-88	-0.032	very small
788	Neoplasia maligna do cólon	C18	12422	6506	5916	0.798	0.954	0.677	9.67e-83	0.031	very small
825	Obesidade	E66	3866	2260	1606	0.248	0.331	0.184	3.82e-75	0.030	very small
27	Acidente vascular cerebral, não especificado como hemorrágico ou isquêmico	I64	35182	16989	18192	2.260	2.491	2.081	2.83e-65	0.028	very small
793	Neoplasia maligna do estômago	C16	13850	5078	8772	0.890	0.745	1.003	3.17e-65	-0.028	very small
102	Asma	J45	2552	1554	997	0.164	0.228	0.114	9.56e-68	0.028	very small
262	Diarréia e gastroenterite de origem infecciosa presumível	A09	3115	1824	1291	0.200	0.267	0.148	1.22e-61	0.027	very small
1156	Pneumonia bacteriana não classificada em outra parte	J15	17580	8746	8833	1.129	1.282	1.010	4.78e-57	0.026	very small
1	“Flutter” e fibrilação atrial	I48	4526	2511	2014	0.291	0.368	0.230	2.16e-56	0.026	very small
934	Outras doenças degenerativas do sistema nervoso não classificadas em outra parte	G31	3252	1873	1379	0.209	0.275	0.158	2.14e-56	0.026	very small
759	Outras causas (<0.1% do total)	NA	179495	75393	103853	11.530	11.054	11.880	1.06e-57	-0.026	very small
752	Neoplasia maligna da bexiga	C67	4595	1498	3097	0.295	0.220	0.354	3.86e-53	-0.025	very small
780	Neoplasia maligna de outras partes, e de partes não especificadas das vias biliares	C24	2580	1517	1063	0.166	0.222	0.122	5.65e-53	0.025	very small
1321	Transtornos mentais e comportamentais devidos ao uso de fumo	F17	2407	685	1722	0.155	0.100	0.197	4.32e-52	-0.025	very small
1349	Úlcera de decúbito	L89	1805	1119	686	0.116	0.164	0.078	1.81e-54	0.025	very small
800	Neoplasia maligna do pâncreas	C25	11893	6011	5882	0.764	0.881	0.673	1.30e-49	0.024	very small
927	Outras doenças cerebrovasculares	I67	12693	6357	6336	0.815	0.932	0.725	4.19e-46	0.023	very small
257	Diabetes mellitus insulino-dependente	E10	6687	3504	3183	0.430	0.514	0.364	1.92e-45	0.023	very small
175	Colelitíase	K80	1988	1189	799	0.128	0.174	0.091	1.09e-46	0.023	very small
441	Exposição a fatores não especificados	X59	2017	586	1431	0.130	0.086	0.164	1.06e-40	-0.022	very small
306	Doença diverticular do intestino	K57	1948	1157	791	0.125	0.170	0.090	1.60e-43	0.022	very small
405	Epilepsia	G40	3401	1112	2288	0.218	0.163	0.262	5.16e-39	-0.021	very small
566	Íleo paralítico e obstrução intestinal sem hérnia	K56	5096	2675	2421	0.327	0.392	0.277	1.04e-35	0.020	very small
911	Outras arritmias cardíacas	I49	4250	2218	2032	0.273	0.325	0.232	4.47e-28	0.018	very small
315	Doença pelo vírus da imunodeficiência humana [HIV] não especificada	B24	1820	569	1251	0.117	0.083	0.143	4.08e-27	-0.017	very small
339	Doenças por vírus, de localização não especificada	B34	213233	91286	121933	13.697	13.385	13.948	3.34e-24	-0.016	very small
704	Morte sem assistência	R98	10815	4220	6589	0.695	0.619	0.754	9.03e-24	-0.016	very small
581	Infarto cerebral	I63	10680	5191	5489	0.686	0.761	0.628	1.93e-23	0.016	very small
1339	Transtornos vasculares do intestino	K55	2646	1419	1227	0.170	0.208	0.140	3.30e-24	0.016	very small
983	Outras infecções localizadas da pele e do tecido subcutâneo	L08	2399	1298	1101	0.154	0.190	0.126	3.89e-24	0.016	very small
941	Outras doenças do fígado	K76	2804	979	1824	0.180	0.144	0.209	2.40e-21	-0.015	very small
1089	Outros transtornos do equilíbrio hidroeletrolítico e ácido-básico	E87	2251	1203	1047	0.145	0.176	0.120	3.54e-20	0.015	very small
174	Colecistite	K81	1727	949	778	0.111	0.139	0.089	1.43e-20	0.015	very small
781	Neoplasia maligna de outros órgãos digestivos e de localizações mal definidas no aparelho digestivo	C26	4411	2212	2199	0.283	0.324	0.252	2.73e-17	0.014	very small
409	Erisipela	A46	2060	1097	963	0.132	0.161	0.110	7.58e-18	0.014	very small
369	Embolia e trombose arteriais	I74	1584	864	720	0.102	0.127	0.082	9.74e-18	0.014	very small
791	Neoplasia maligna do encéfalo	C71	8085	3911	4173	0.519	0.573	0.477	1.45e-16	0.013	very small
1164	Pneumonite devida a sólidos e líquidos	J69	5726	2821	2904	0.368	0.414	0.332	9.52e-17	0.013	very small
819	Neoplasia maligna, sem especificação de localização	C80	5348	2642	2705	0.344	0.387	0.309	1.87e-16	0.013	very small
1117	Outros transtornos respiratórios	J98	18589	8663	9922	1.194	1.270	1.135	1.43e-14	0.012	very small
1228	Seqüelas de doenças cerebrovasculares	I69	18572	8655	9916	1.193	1.269	1.134	1.73e-14	0.012	very small
312	Doença isquêmica crônica do coração	I25	15427	6313	9113	0.991	0.926	1.042	3.03e-13	-0.012	very small
603	Insuficiência hepática não classificada em outra parte	K72	2336	846	1490	0.150	0.124	0.170	1.38e-13	-0.012	very small
905	Outras anemias	D64	2029	1051	977	0.130	0.154	0.112	4.44e-13	0.012	very small
933	Outras doenças das vias biliares	K83	1658	880	778	0.106	0.129	0.089	3.74e-14	0.012	very small
80	Aneurisma e dissecção da aorta	I71	5888	2323	3564	0.378	0.341	0.408	1.46e-11	-0.011	very small
803	Neoplasia maligna do rim, exceto pelve renal	C64	3630	1380	2250	0.233	0.202	0.257	1.83e-12	-0.011	very small
1192	Queda no mesmo nível por escorregão, tropeção ou passos em falsos [traspés]	W01	2141	1097	1044	0.138	0.161	0.119	5.41e-12	0.011	very small
515	Hemorragia intracerebral	I61	15228	7065	8162	0.978	1.036	0.934	1.38e-10	0.010	very small
957	Outras doenças pulmonares intersticiais	J84	2910	1443	1467	0.187	0.212	0.168	4.09e-10	0.010	very small
256	Desnutrição protéico-calórica não especificada	E46	2349	1170	1176	0.151	0.172	0.135	3.98e-09	0.010	very small
151	Cardiomiopatias	I42	8780	3593	5187	0.564	0.527	0.593	4.04e-08	-0.009	very small
607	Insuficiência respiratória não classificada de outra parte	J96	6549	3101	3447	0.421	0.455	0.394	8.47e-09	0.009	very small
802	Neoplasia maligna do reto	C20	5239	2503	2736	0.337	0.367	0.313	8.54e-09	0.009	very small
379	Enfisema	J43	3550	1382	2168	0.228	0.203	0.248	4.35e-09	-0.009	very small
816	Neoplasia maligna secundária de outras localizações	C79	1877	944	933	0.121	0.138	0.107	1.84e-08	0.009	very small
1027	Outras quedas no mesmo nível	W18	6593	3084	3508	0.423	0.452	0.401	1.32e-06	0.008	very small
1014	Outras mortes súbitas de causa desconhecida	R96	5515	2239	3274	0.354	0.328	0.375	1.56e-06	-0.008	very small
299	Doença de Chagas	B57	4165	1973	2192	0.268	0.289	0.251	4.21e-06	0.007	very small
688	Mieloma múltiplo e neoplasias malignas de plasmócitos	C90	3407	1625	1782	0.219	0.238	0.204	5.64e-06	0.007	very small
1001	Outras malformações congênitas do coração	Q24	1579	769	802	0.101	0.113	0.092	4.72e-05	0.007	very small
321	Doença renal hipertensiva	I12	4960	2297	2663	0.319	0.337	0.305	4.37e-04	0.006	very small
296	Doença cardíaca e renal hipertensiva	I13	2630	1247	1383	0.169	0.183	0.158	2.23e-04	0.006	very small
1329	Transtornos não-reumáticos da valva aórtica	I35	2406	1144	1262	0.155	0.168	0.144	2.51e-04	0.006	very small
1352	Úlcera gástrica	K25	2230	888	1342	0.143	0.130	0.154	1.48e-04	-0.006	very small
605	Insuficiência renal crônica	N18	7763	3278	4485	0.499	0.481	0.513	4.54e-03	-0.005	very small
642	Leucemia mielóide	C92	3223	1495	1728	0.207	0.219	0.198	3.58e-03	0.005	very small
961	Outras doenças vasculares periféricas	I73	2544	1199	1345	0.163	0.176	0.154	8.34e-04	0.005	very small
156	Choque não classificado em outra parte	R57	2168	1019	1147	0.139	0.149	0.131	2.70e-03	0.005	very small
290	Distúrbios do metabolismo de lipoproteínas e outras lipidemias	E78	1737	830	907	0.112	0.122	0.104	9.62e-04	0.005	very small
575	Inalação do conteúdo gástrico	W78	1615	764	851	0.104	0.112	0.097	5.19e-03	0.005	very small
1122	Pancreatite aguda	K85	3842	1608	2234	0.247	0.236	0.256	1.42e-02	-0.004	very small
646	Linfoma não-Hodgkin de outros tipos e de tipo não especificado	C85	2722	1249	1471	0.175	0.183	0.168	2.91e-02	0.004	very small
817	Neoplasia maligna secundária dos órgãos respiratórios e digestivos	C78	2289	1068	1221	0.147	0.157	0.140	6.71e-03	0.004	very small
1088	Outros transtornos do encéfalo	G93	1979	921	1058	0.127	0.135	0.121	1.59e-02	0.004	very small
937	Outras doenças do aparelho digestivo	K92	8229	3522	4706	0.529	0.516	0.538	6.27e-02	-0.003	very small
955	Outras doenças isquêmicas agudas do coração	I24	2868	1208	1660	0.184	0.177	0.190	6.80e-02	-0.003	very small
1019	Outras neoplasias malignas da pele	C44	2653	1119	1534	0.170	0.164	0.175	9.05e-02	-0.003	very small
253	Desconforto (angústia) respiratório(a) do recém-nascido	P22	1998	828	1167	0.128	0.121	0.133	3.85e-02	-0.003	very small
677	Melanoma maligno da pele	C43	1923	803	1120	0.124	0.118	0.128	7.08e-02	-0.003	very small
111	Atrofia muscular espinal e síndromes correlatas	G12	1656	760	896	0.106	0.111	0.102	9.46e-02	0.003	very small
1143	Peritonite	K65	1654	765	889	0.106	0.112	0.102	4.95e-02	0.003	very small
808	Neoplasia maligna dos brônquios e dos pulmões	C34	28516	12578	15936	1.832	1.844	1.823	3.30e-01	0.002	very small
1063	Outros sintomas e sinais relativos aos aparelhos circulatório e respiratório	R09	5915	2639	3276	0.380	0.387	0.375	2.26e-01	0.002	very small
604	Insuficiência renal aguda	N17	5261	2344	2917	0.338	0.344	0.334	2.93e-01	0.002	very small
1162	Pneumonia viral não classificada em outra parte	J12	3690	1575	2115	0.237	0.231	0.242	1.66e-01	-0.002	very small
1124	Parada cardíaca	I46	2162	923	1239	0.139	0.135	0.142	2.97e-01	-0.002	very small
353	Edema pulmonar, não especificado de outra forma	J81	1875	849	1026	0.120	0.124	0.117	2.13e-01	0.002	very small
958	Outras doenças pulmonares obstrutivas crônicas	J44	32524	14285	18233	2.089	2.094	2.086	7.10e-01	0.001	very small
794	Neoplasia maligna do fígado e das vias biliares intra-hepáticas	C22	10764	4670	6093	0.691	0.685	0.697	3.64e-01	-0.001	very small
776	Neoplasia maligna de outras localizações e de localizações mal definidas	C76	4279	1899	2380	0.275	0.278	0.272	4.75e-01	0.001	very small
1193	Queda sem especificação	W19	3470	1543	1926	0.223	0.226	0.220	4.48e-01	0.001	very small
1223	Septicemia bacteriana do recém-nascido	P36	2587	1116	1464	0.166	0.164	0.167	5.72e-01	-0.001	very small
606	Insuficiência renal não especificada	N19	2441	1085	1356	0.157	0.159	0.155	5.49e-01	0.001	very small
485	Feto e recém-nascido afetados por afecções maternas, não obrigatoriamente relacionadas com a gravidez atual	P00	2085	921	1155	0.134	0.135	0.132	6.37e-01	0.001	very small
641	Leucemia linfóide	C91	1906	827	1079	0.122	0.121	0.123	7.17e-01	-0.001	very small
811	Neoplasia maligna dos ossos e das cartilagens articulares de outras localizações e de localizações não especificadas	C41	1750	759	991	0.112	0.111	0.113	7.19e-01	-0.001	very small
304	Doença de Parkinson	G20	4690	2063	2627	0.301	0.302	0.301	8.36e-01	0.000	very small
186	Complicações de cardiopatias e doenças cardíacas mal definidas	I51	4347	1913	2433	0.279	0.280	0.278	8.11e-01	0.000	very small
1254	Síndrome nefrítica crônica	N03	2175	952	1223	0.140	0.140	0.140	9.75e-01	0.000	very small
767	Neoplasia maligna da próstata	C61	15841	NA	15841	1.018	NA	1.812	NA	NA	NA
787	Neoplasia maligna do colo do útero	C53	6627	6627	NA	0.426	0.972	NA	NA	NA	NA
798	Neoplasia maligna do ovário	C56	3921	3921	NA	0.252	0.575	NA	NA	NA	NA
790	Neoplasia maligna do corpo do útero	C54	1944	1944	NA	0.125	0.285	NA	NA	NA	NA
807	Neoplasia maligna do útero, porção não especificada	C55	1823	1823	NA	0.117	0.267	NA	NA	NA	NA

Informações adicionais sobre principais causas de óbito

As prevalências das principais causas de óbito podem variar de ano para ano e também podem ser influenciadas por fatores como demografia, avanços médicos, políticas de saúde e surtos de doenças. Portanto, as prevalências exatas das oito principais causas de óbito que mencionei podem ter variado ao longo do tempo.

No entanto, com base em dados históricos e tendências gerais, posso oferecer uma estimativa aproximada das prevalências dessas causas de óbito no Brasil:

1. Doenças do aparelho circulatório: Essas doenças costumam ser uma das principais causas de óbito, representando uma porcentagem significativa das mortes anuais. Em anos anteriores, as doenças cardiovasculares podem ter sido responsáveis por cerca de 25% a 30% de todas as mortes no Brasil.

2. Neoplasias (câncer): O câncer também é uma causa importante de óbito, com as taxas variando conforme o tipo de câncer. Em anos anteriores, as neoplasias podem ter contribuído com cerca de 15% a 20% das mortes no país.

3. Causas externas: As causas externas, como acidentes de trânsito, homicídios e suicídios, podem variar amplamente de ano para ano. Elas costumam ser uma causa significativa de óbito, representando uma parcela considerável das mortes, muitas vezes em torno de 10% a 15% do total.

4. Pneumonia: Infecções respiratórias, como pneumonia, podem ter sido responsáveis por uma porcentagem substancial de mortes, geralmente variando de 5% a 10% do total.

5. Diabetes: A diabetes é uma doença crônica que pode contribuir com cerca de 5% a 10% das mortes em alguns anos.

6. Doenças respiratórias crônicas: Essas doenças podem representar uma parcela menor das mortes, muitas vezes em torno de 3% a 6% do total.

7. Doenças infecciosas: As doenças infecciosas, além da COVID-19, geralmente contribuem com uma porcentagem variável de mortes, podendo ser cerca de 2% a 5% do total.

8. Doenças do aparelho digestivo: As doenças gastrointestinais costumam ser responsáveis por uma proporção menor de óbitos, normalmente em torno de 2% a 4% do total.

Lembre-se de que essas estimativas são aproximadas e podem variar de acordo com os dados específicos de cada ano e as condições de saúde da população. Para obter informações precisas e atualizadas sobre as prevalências das causas de óbito no Brasil, é recomendável consultar as fontes oficiais de saúde e estatísticas, como o Ministério da Saúde e o IBGE.

Em 2020, tanto o Brasil quanto os Estados Unidos enfrentaram desafios de saúde significativos, incluindo a pandemia de COVID-19. As prevalências das principais causas de óbito nos dois países podem ter sido afetadas por diferentes fatores, incluindo políticas de saúde, demografia, infraestrutura médica e a própria evolução da pandemia. A seguir, vou apresentar uma comparação geral das prevalências das principais causas de óbito no Brasil e nos Estados Unidos em 2020, com base em dados históricos e tendências anteriores:

Brasil (estimativas aproximadas para 2020):

1. Doenças do aparelho circulatório: Cerca de 25% a 30% das mortes.
2. Neoplasias (câncer): Aproximadamente 15% a 20% das mortes.
3. Causas externas: Em torno de 10% a 15% das mortes.
4. Pneumonia: Cerca de 5% a 10% das mortes.
5. Diabetes: Por volta de 5% a 10% das mortes.
6. Doenças respiratórias crônicas: Normalmente cerca de 3% a 6% das mortes.
7. Doenças infecciosas: Geralmente em torno de 2% a 5% das mortes.
8. Doenças do aparelho digestivo: Aproximadamente 2% a 4% das mortes.

Estados Unidos (estimativas aproximadas para 2020):

1. Doenças do aparelho circulatório: Cerca de 23% das mortes.
2. Neoplasias (câncer): Aproximadamente 21% das mortes.
3. Causas externas: Em torno de 7% das mortes.
4. Doenças respiratórias: Cerca de 6% das mortes.
5. Acidentes vasculares cerebrais (AVCs): Por volta de 5% das mortes.
6. Doenças crônicas do fígado: Geralmente cerca de 3% a 4% das mortes.
7. Diabetes: Em torno de 3% das mortes.
8. Doença de Alzheimer: Cerca de 3% das mortes.

Nigéria (2020 - Dados aproximados):

1. Doenças transmissíveis: Cerca de 33,2% das mortes.
2. Doenças cardiovasculares: Cerca de 10,5% das mortes.
3. Doenças neonatais: Cerca de 9,7% das mortes.
4. Doenças respiratórias crônicas: Cerca de 8,1% das mortes.
5. Doenças diarreicas: Cerca de 7,5% das mortes.
6. Malária: Cerca de 6,1% das mortes.
7. Tuberculose: Cerca de 3,3% das mortes.
8. HIV/AIDS: Cerca de 2,8% das mortes.
9. Complicações durante o parto e gravidez: Cerca de 2,4% das mortes.
10. Doenças hepáticas: Cerca de 1,9% das mortes.

• Boletim Epidemiológico (2021) Mortalidade proporcional por grupos de causas em mulheres no Brasil em 2010 e 2019. Secretaria de Vigilância em Saúde, Ministério da Saúde 52(29). https://www.gov.br/saude/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/boletins/epidemiologicos/edicoes/2021/boletim_epidemiologico_svs_29.pdf

• Jardim, BC et al. (2022) Covid-19 no Brasil em 2020: impacto nas mortes por câncer e doenças cardiovasculares. Revista de Saúde Pública 56(22). https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2022056004040

• IBGE: Registro Civil 2020: número de registros de óbitos cresce 14,9% e o de nascimentos cai 4,7%

• Ahmad, FB & Anderson, RN (2021) The Leading Causes of Death in the US for 2020. JAMA 325(18): 1829–1830. https://doi.org/10.1001/jama.2021.5469

Number of Deaths for Leading Causes of Death, US, 2015-2020.

• Porapakkham, Y et al. (2010) Estimated causes of death in Thailand, 2005: implications for health policy. Popul Health Metrics 8(14). https://doi.org/10.1186/1478-7954-8-14

Figure 1 Adjusted cause-specific mortality fractions compared with vital registration data, Thailand, 2005, males..

• Main causes of mortality: OECD 2017

Figure 3.7. Main causes of mortality across OECD countries, 2017 (or nearest year).

• List of causes of death by rate
• The top 10 causes of death
• Interactive platform visualizing mortality data
• https://ourworldindata.org/causes-of-death
• Leading causes of death, UK: 2001 to 2018