O objetivo deste projeto foi verificar os países com maior taxa de mortalidade a partir da análise da base de dados disponibilizada pela Organização Mundial de Saúde (World Health Organization – WHO), verificar como o Brasil está disposto nesta lista considerando todos os países do mundo e os países da América do Sul no qual o Brasil faz parte e, por fim, verificar a prevalência de obesidade e inatividade, ambos fatores de risco para mortalidade. Após a analise da base de dados de mortalidade da WHO nota-se que o Brasil encontra-se na posição 86 quando considerado todos os países do munto. A tabela abaixo (Tabela 1) apresenta os dados por pais dividido por sexo a fim de ilustrar a taxa de mortalidade de adutos listados em ordem alfabética.
| País | Ambos sexos | Homem | Mulher |
|---|---|---|---|
| Afghanistan | 245 | 272 | 216 |
| Albania | 96 | 122 | 71 |
| Algeria | 95 | 106 | 84 |
| Angola | 238 | 275 | 202 |
| Antigua and Barbuda | 120 | 137 | 104 |
| Argentina | 111 | 143 | 80 |
| Armenia | 116 | 176 | 65 |
| Australia | 61 | 77 | 45 |
| Austria | 62 | 80 | 44 |
| Azerbaijan | 118 | 160 | 76 |
| Bahamas | 159 | 199 | 120 |
| Bahrain | 57 | 61 | 50 |
| Bangladesh | 130 | 150 | 110 |
| Barbados | 100 | 129 | 74 |
| Belarus | 161 | 241 | 82 |
| Belgium | 72 | 89 | 54 |
| Belize | 179 | 225 | 132 |
| Benin | 242 | 265 | 220 |
| Bhutan | 207 | 205 | 209 |
| Bolivia (Plurinational State of) | 182 | 214 | 150 |
| Bosnia and Herzegovina | 92 | 120 | 63 |
| Botswana | 249 | 294 | 208 |
| Brazil | 143 | 194 | 91 |
| Brunei Darussalam | 98 | 111 | 83 |
| Bulgaria | 135 | 183 | 85 |
| Burkina Faso | 255 | 273 | 239 |
| Burundi | 290 | 320 | 260 |
| Cabo Verde | 122 | 146 | 100 |
| Cambodia | 170 | 205 | 140 |
| Cameroon | 341 | 362 | 321 |
| Canada | 63 | 76 | 49 |
| Central African Republic | 412 | 431 | 394 |
| Chad | 360 | 381 | 338 |
| Chile | 87 | 114 | 60 |
| China | 80 | 93 | 67 |
| Colombia | 137 | 182 | 92 |
| Comoros | 225 | 250 | 199 |
| Congo | 261 | 281 | 239 |
| Costa Rica | 97 | 126 | 66 |
| Côte d’Ivoire | 398 | 417 | 376 |
| Croatia | 88 | 124 | 51 |
| Cuba | 92 | 116 | 68 |
| Cyprus | 55 | 73 | 37 |
| Czechia | 81 | 108 | 53 |
| Democratic People’s Republic of Korea | 132 | 166 | 98 |
| Democratic Republic of the Congo | 256 | 281 | 232 |
| Denmark | 65 | 81 | 49 |
| Djibouti | 245 | 266 | 222 |
| Dominican Republic | 160 | 202 | 117 |
| Ecuador | 114 | 142 | 86 |
| Egypt | 165 | 205 | 121 |
| El Salvador | 177 | 261 | 103 |
| Equatorial Guinea | 305 | 338 | 259 |
| Eritrea | 252 | 289 | 215 |
| Estonia | 119 | 172 | 65 |
| Eswatini | 393 | 464 | 338 |
| Ethiopia | 219 | 246 | 194 |
| Fiji | 186 | 233 | 136 |
| Finland | 70 | 95 | 44 |
| France | 71 | 94 | 48 |
| Gabon | 221 | 239 | 201 |
| Gambia | 262 | 290 | 235 |
| Georgia | 160 | 238 | 83 |
| Germany | 69 | 88 | 49 |
| Ghana | 241 | 262 | 222 |
| Greece | 66 | 90 | 42 |
| Grenada | 140 | 183 | 96 |
| Guatemala | 162 | 208 | 119 |
| Guinea | 262 | 273 | 251 |
| Guinea-Bissau | 269 | 297 | 242 |
| Guyana | 264 | 313 | 210 |
| Haiti | 243 | 276 | 211 |
| Honduras | 145 | 172 | 119 |
| Hungary | 126 | 173 | 79 |
| Iceland | 55 | 67 | 42 |
| India | 178 | 214 | 138 |
| Indonesia | 176 | 205 | 146 |
| Iran (Islamic Republic of) | 80 | 99 | 60 |
| Iraq | 174 | 213 | 133 |
| Ireland | 62 | 78 | 47 |
| Israel | 58 | 75 | 41 |
| Italy | 54 | 68 | 39 |
| Jamaica | 131 | 165 | 98 |
| Japan | 51 | 65 | 36 |
| Jordan | 111 | 128 | 92 |
| Kazakhstan | 181 | 256 | 108 |
| Kenya | 219 | 256 | 184 |
| Kiribati | 197 | 240 | 156 |
| Kuwait | 79 | 93 | 57 |
| Kyrgyzstan | 162 | 224 | 100 |
| Lao People’s Democratic Republic | 193 | 215 | 171 |
| Latvia | 154 | 225 | 84 |
| Lebanon | 96 | 105 | 83 |
| Lesotho | 483 | 536 | 445 |
| Liberia | 230 | 249 | 212 |
| Libya | 150 | 196 | 103 |
| Lithuania | 155 | 231 | 79 |
| Luxembourg | 56 | 71 | 38 |
| Madagascar | 216 | 241 | 191 |
| Malawi | 255 | 312 | 203 |
| Malaysia | 123 | 156 | 86 |
| Maldives | 53 | 63 | 39 |
| Mali | 270 | 279 | 261 |
| Malta | 55 | 71 | 38 |
| Mauritania | 202 | 224 | 181 |
| Mauritius | 145 | 194 | 94 |
| Mexico | 127 | 164 | 89 |
| Micronesia (Federated States of) | 164 | 181 | 148 |
| Mongolia | 211 | 294 | 127 |
| Montenegro | 99 | 131 | 67 |
| Morocco | 69 | 74 | 65 |
| Mozambique | 336 | 386 | 292 |
| Myanmar | 195 | 229 | 163 |
| Namibia | 296 | 344 | 253 |
| Nepal | 151 | 171 | 131 |
| Netherlands | 59 | 66 | 52 |
| New Zealand | 66 | 81 | 51 |
| Nicaragua | 146 | 190 | 103 |
| Niger | 250 | 263 | 235 |
| Nigeria | 352 | 372 | 333 |
| Norway | 55 | 66 | 42 |
| Oman | 96 | 108 | 68 |
| Pakistan | 159 | 178 | 139 |
| Panama | 111 | 145 | 76 |
| Papua New Guinea | 224 | 256 | 191 |
| Paraguay | 146 | 165 | 125 |
| Peru | 124 | 154 | 94 |
| Philippines | 194 | 244 | 141 |
| Poland | 111 | 158 | 62 |
| Portugal | 76 | 110 | 43 |
| Qatar | 62 | 66 | 47 |
| Republic of Korea | 61 | 85 | 36 |
| Republic of Moldova | 167 | 241 | 95 |
| North Macedonia | 96 | 124 | 66 |
| Romania | 135 | 191 | 77 |
| Russian Federation | 203 | 294 | 111 |
| Rwanda | 198 | 224 | 172 |
| Saint Lucia | 147 | 178 | 116 |
| Saint Vincent and the Grenadines | 169 | 208 | 126 |
| Samoa | 110 | 137 | 80 |
| Sao Tome and Principe | 191 | 221 | 161 |
| Saudi Arabia | 89 | 97 | 78 |
| Senegal | 185 | 222 | 153 |
| Serbia | 103 | 135 | 70 |
| Seychelles | 163 | 233 | 90 |
| Sierra Leone | 389 | 394 | 383 |
| Singapore | 51 | 65 | 38 |
| Slovakia | 104 | 147 | 61 |
| Slovenia | 72 | 97 | 45 |
| Solomon Islands | 146 | 164 | 126 |
| Somalia | 316 | 349 | 282 |
| South Africa | 301 | 359 | 246 |
| South Sudan | 321 | 335 | 308 |
| Spain | 56 | 74 | 38 |
| Sri Lanka | 131 | 191 | 73 |
| Sudan | 224 | 253 | 195 |
| Suriname | 180 | 224 | 135 |
| Sweden | 52 | 64 | 40 |
| Switzerland | 49 | 62 | 36 |
| Syrian Arab Republic | 301 | 388 | 202 |
| Tajikistan | 123 | 156 | 91 |
| Thailand | 147 | 203 | 91 |
| Timor-Leste | 150 | 176 | 122 |
| Togo | 265 | 284 | 248 |
| Tonga | 133 | 167 | 100 |
| Trinidad and Tobago | 172 | 222 | 119 |
| Tunisia | 91 | 111 | 71 |
| Turkey | 104 | 138 | 71 |
| Turkmenistan | 191 | 253 | 131 |
| Uganda | 288 | 333 | 243 |
| Ukraine | 180 | 264 | 98 |
| United Arab Emirates | 74 | 80 | 56 |
| United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland | 67 | 81 | 52 |
| United Republic of Tanzania | 261 | 299 | 222 |
| United States of America | 114 | 142 | 86 |
| Uruguay | 114 | 149 | 79 |
| Uzbekistan | 131 | 167 | 96 |
| Vanuatu | 129 | 155 | 104 |
| Venezuela (Bolivarian Republic of) | 157 | 217 | 93 |
| Viet Nam | 125 | 182 | 66 |
| Yemen | 221 | 244 | 199 |
| Zambia | 286 | 324 | 250 |
| Zimbabwe | 334 | 371 | 303 |
Na América latina, a Guiana Francesa lidera a lista com a maior probabilidade de morte entre indivíduos com 15 a 60 anos de idade por 1000 pessoas. Já o Brasil encontra-se na 6° posição entre os países latino-americanos, estando na frente da Colômbia (pois é, na frente da Colômbia de Pablo Escobar), Peru, Argentina, Uruguai e Chile. Esses dados estão ilustrados na Figura 1. Adicionalmente, quando observamos a evolução da probabilidade de morte dos países latinos (Figura 2) precebe-se que na última década esses valores permaneceram praticamente estáveis mesmo com avanços importantes nos tratamentos de doenças crônicas como, por exemplo, hipertensão arterial, diabetes, entre outras. Neste cenário, identificar possíveis fatores de risco de mortalidade se torna fundamental uma vez que a identificação desses fatores de risco pode possibilitar o direcionamento de políticas públicas e, a partir daí, buscar estratégias que busquem um aumento na expectativa de vida da população.
A obesidade e a inatividade física são reconhecidos preditores independentes de mortalidade em distintas populações. Neste sentido, é razoável especular que o Brasil apresente uma elevada prevalência de obesidade e inatividade física o que poderia explicar, ao menos parcialmente, a elevada e sustentada probabilidade de mortalidade observada na última década. Além disso, tanto a obesidade quanto a inatividade física estão associados a diversas doenças cardiometabólicas tais como diabetes e hipertensão arterial e, como consequência, a uma piora na qualidade de vida. A série temporal de dados disponibilizados pela WHO sobre obesidade mostra que desde o ano de 2000 o Brasil apresenta um aumento na prevalência de obesidade. No ano de 2016, 22% da população apresentava um índice de massa corporal (IMC) > que 30 kg/m². A Figura 3 ilustra a prevalência da obesidade na população brasileira entre os anos 2000 e 2016.
Com relação a inatividade física, até o final do ano passado, a WHO considerava inativo todas aquelas pessoas que não conseguiam realizar um total de 150 minutos por semana de atividades física moderadas e/ou vigorosas como, por exemplo, caminhar rapidamente. Embora a WHO não disponibilize séries temporais com relação aos dados de inatividade física é possível analisar o percentual da população classificada como inativo no ano de 2016. Ao analisar esses dados nota-se que o Brasil se encontra na ##4° posição considerando TODOS os países do mundo com 47% DE TODA SUA POPULAÇÃO CLASSIFICADA COMO INATIVA.
Por fim, com base na análise das bases de dados da WHO de probabilidade de mortalidade, prevalência de obesidade e nível de atividade física é possível verificar que o Brasil apresenta uma elevada prevalência de obesidade (22%) e inatividade física (47%) em sua população. Esses resultados sugerem que políticas públicas devem buscar estratégias para reduzir os índices de obesidade e inatividade física uma vez que estas condições são reconhecidos preditores de doenças cardiometabólicas e mortalidade. Cumpre destacar que as analises aqui apresentadas não indicam uma relação de causalidade entre as variáveis e alguma cautela deve ser tomada na interpretação desses resultados.