Mortalidade prematura por doenças cardio‑cerebrovasculares em Bogotá: uma abordagem analítica com aprendizado de máquina

Por que as mortes precoces por doenças cardíacas e AVC importam

Em grandes cidades do mundo, muitas pessoas morrem de doenças cardíacas e acidentes vasculares cerebrais muito antes de alcançar a velhice. Este estudo examina o que está acontecendo em Bogotá, Colômbia, e formula uma questão central: quem está morrendo cedo por essas condições, e por quê? Ao combinar registros nacionais de óbitos com técnicas computacionais modernas, os autores mostram como escolaridade, tipo de cobertura de saúde e local do óbito estão fortemente vinculados às mortes precoces por doenças dos vasos do coração e do cérebro. O trabalho sugere novas formas para que as autoridades de saúde identifiquem grupos vulneráveis e atuem antes que a tragédia ocorra.

Uma análise mais detalhada dos óbitos na cidade

Os pesquisadores analisaram todos os óbitos registrados na Colômbia entre 2010 e 2022, com foco em Bogotá. Estudaram adultos com 30 anos ou mais que morreram por quatro condições principais: doença arterial coronariana isquêmica, acidente vascular cerebral, hipertensão crônica e insuficiência cardíaca. Óbitos antes dos 75 anos foram classificados como “prematuros”, enquanto os ocorridos aos 75 anos ou mais foram considerados óbitos em idade avançada. Em Bogotá, as mortes cardio‑cerebrovasculares prematuras somaram quase 40.000 casos entre pessoas de 30 a 74 anos, com maior impacto em homens do que em mulheres. Muitas dessas mortes ocorreram em pessoas com baixa escolaridade, residentes do centro da cidade e beneficiárias do regime contributivo de seguridade social. A doença arterial isquêmica foi a principal causa, seguida por acidentes vasculares cerebrais, hipertensão e insuficiência cardíaca.

Tendências ascendentes e o choque da pandemia

Quando a equipe traçou os óbitos ao longo do tempo, encontrou aumento constante tanto nas mortes prematuras quanto nas de idade avançada por essas condições ao longo dos 13 anos. A subida tornou‑se muito mais acentuada em 2020 e 2021, no auge da pandemia de COVID‑19. Homens apresentaram taxas de mortalidade mais altas e maior variabilidade ano a ano do que mulheres, e houve picos sazonais leves, especialmente em dezembro e em meados do ano. Entre pessoas acima de 75 anos, os óbitos aumentaram em paralelo, também com picos durante a pandemia. Esses padrões sugerem que fragilidades de longa data na prevenção e no manejo de doenças crônicas foram amplificadas quando o sistema de saúde esteve sob extrema pressão.

Deixando as máquinas procurar padrões ocultos

Para ir além de contagens e médias simples, os autores recorreram ao aprendizado de máquina, um conjunto de métodos que permite aos computadores aprender padrões a partir dos dados. Utilizaram registros de óbitos contendo idade, sexo, escolaridade, grupo étnico, tipo de seguro, ano e local do óbito e a causa ampla do falecimento. Vários algoritmos foram testados para avaliar quão bem poderiam classificar se um óbito foi prematuro ou não. Entre eles, um método chamado random forest teve melhor desempenho, alcançando sucesso moderado ao distinguir mortes precoces das ocorridas em idade mais avançada. Modelos separados também foram construídos para cada grupo de doenças, o que melhorou levemente o desempenho e revelou que os padrões por trás das mortes prematuras não são os mesmos para infartos, AVC, hipertensão e insuficiência cardíaca.

Condições sociais como pistas poderosas

O resultado mais marcante foi que características sociais importaram mais do que o diagnóstico médico específico. No modelo geral e nos modelos por causa, o nível de escolaridade foi consistentemente o principal preditor de se um óbito seria prematuro. O tipo de seguro de saúde e o local do óbito — se em hospital, em casa ou em outro local — vieram logo em seguida. O sexo foi especialmente importante para a doença arterial isquêmica, em que homens tinham maior probabilidade de morrer precocemente. Os autores usaram uma técnica chamada SHAP para visualizar como cada fator empurrava a previsão para óbito mais precoce ou mais tardio, mostrando, por exemplo, que baixa escolaridade e certos regimes de seguro tendiam a estar associados a chances maiores de morrer antes dos 75 anos.

O que isso significa no dia a dia

Para leitores não especialistas, a mensagem central é que as mortes precoces por coração e AVC em Bogotá não são apenas uma questão de azar ou de biologia. Elas refletem como educação, seguro ligado à renda e acesso oportuno ao cuidado moldam as chances de sobreviver até a velhice. Embora os modelos computacionais não sejam perfeitos — classificam os casos apenas com precisão moderada —, já apontam com clareza a importância das condições sociais. Os autores defendem que os gestores de saúde podem usar esses modelos como ferramentas de apoio à decisão: para monitorar tendências, identificar grupos de alto risco e desenhar ações de prevenção que combinem melhor educação, cobertura de saúde mais equitativa e atendimento de emergência mais rápido. Em suma, reduzir as mortes precoces por doenças cardíacas e AVC exigirá não só boa medicina, mas também maior justiça social.

Citação: Malagón Sintura, Y.C., Arias-Ortiz, W.A. Premature mortality from cardio-cerebrovascular diseases in Bogotá an analytical machine learning approach. Sci Rep 16, 10307 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39453-z

Palavras-chave: mortalidade cardiovascular prematura, saúde pública em Bogotá, aprendizado de máquina em epidemiologia, determinantes sociais da saúde, doença cardíaca e AVC