Past and present: conditions of life during childhood and mortality of older adults.

OBJECTIVE: To analyze whether socioeconomic and health conditions during childhood are associated with mortality during old age.
METHODS: Data were extracted from the SABE Study (Saúde, Bem-estar e Envelhecimento - Health, Welfare and Aging), which were performed in 2000 and 2006. The sample consisted of 2004 (1,355 living and 649 dead) older adults. The statistical analysis was performed based on Poisson regression models, taking into account the time variation of risk observed. Older adults' demographic characteristics and life conditions were evaluated, as were the socioeconomic and lifestyle conditions they acquired during their adult life.
RESULTS: Only the area of residence during childhood (rural or urban) remained as a factor associated with mortality at advanced ages. However, this association lost significance when the variables acquired during adulthood were added to the model.
CONCLUSIONS: Despite the information regarding the conditions during childhood being limited and perhaps not accurately measure the socioeconomic status and health in the first years of life, the findings of this study suggest that improving the environmental conditions of children and creating opportunities during early adulthood may contribute to greater survival rates for those of more advanced years.

INTRODUCTION

The term ‘life conditions during childhood or early ages’ is widely used in literature and refers to a heterogeneous set of factors made up of the nutritional status from the womb to childhood, physiological growth and development in the early years of life, exposure and contraction of infectious and parasitic diseases, contact with stressful environments and, more generally, through experiences associated with the family’s socioeconomic conditions during childhood.

Investigations were performed, beginning from the late decades of the 20th century, whose purpose was to study whether individuals exposed to socioeconomic conditions and adverse health as children are more or less likely to survive through adulthood or through to more advanced ages. According to Preston, Hill and Drevenstedt, at least four mechanisms related to conditions during childhood as well as adult mortality exist. These mechanisms can work directly, representing the physiological influence of health conditions during childhood and adult mortality and, indirectly, when associated with non-physiological variables.

When working directly, these mechanisms could produce a positive or negative association regarding mortality risks during adulthood. For the positive association, – scarring or side effects – adverse conditions and diseases acquired during childhood may reduce the probability of survival at more advanced ages. Low birth weight and malnourishment during the first years of life can result in physiological damage. In addition to harming the healthy and full development of functional organs, malnutrition during childhood can lead to individuals being more vulnerable to non-communicable diseases, especially cardiovascular diseases and diabetes, which may contribute to an increased risk of death. , , ,

The negative relationship is associated to immunity that is built up by the individual throughout his/her life. The living individuals, who were often exposed to childhood diseases, such as flu, asthma and smallpox, may be at lesser risk of death during adulthood than those who had enjoyed healthier environments. This successive exposure to illnesses may strengthen the autoimmune system and reduce the risk of death. ,

As regards the direction of the indirect relationship, the mechanisms that have positive associations can be correlated to the conditions of the environment in which the individuals live. Individuals born in favorable circumstances (father or mother belonging to higher status occupational classes, healthy available food, housing in areas that are less exposed to epidemics and that have more access to education and quality health services) tend to retain these benefits throughout life and are more likely to live longer throughout adulthood and old age. The positive indirect relationship indicates that individuals who have experienced adverse conditions related to their environment, during childhood, tend to have a higher risk of mortality during their adult years. , , On the other hand, the negative associations are related to the selective nature of mortality, i.e., regardless of the conditions, weaker individuals die at a young age while only the strongest survive to more advanced years. ,

Most of Brazil’s older adults population had a childhood characterized by precarious social and economic conditions and health. If the situation of the urban and social structure of cities in the late 19th and early 20th centuries was poverty and poor living conditions, then today, cities are urbanized and offer a greater range of services and information that contribute to better health and lifestyle. The average life expectancy of the world’s population, more specifically that in Brazil, grew significantly during the 20th century. Studies such as these , , , are increasingly important to understand the factors that are associated with mortality in different segments of the population. Performing research on the determinants associated with childhood conditions and survival during later years contribute not only to topics such as adult mortality and public policies, which are focused on the older population, but also to plan and implement social policies that are focused on the early years of life. This can ensure greater survival rates for individuals during adulthood.

Thus, the objective of this article is to analyze whether socioeconomic and health conditions during childhood are associated with mortality during old age.

METHODS

This article used data from a Brazilian study known as SABE – Saúde, Bem-estar e Envelhecimento (Health, Welfare and Aging), which was performed in 2000 and 2006 in the city of Sao Paulo and was based on a representative sample of the urban population aged 60 years or over. The SABE sample was built from two different phases. 90 households in 72 census sectors were visited during the first phase using the sampling by conglomerates method. A permanent record, available at the Department of Epidemiology at the Faculdade de Saúde Pública of the Universidade de São Paulo, was extracted from the Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD – National Household Sample Survey) of the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). Eligible individuals (older adults aged 60 years or more, non-institutionalized and residents in urban areas of the city of Sao Paulo) were identified and invited to participate in the interviews. During the first phase of the research, , 1,568 older adults were interviewed. During the second phase, the sample was increased by 575 older adults aged 75 years or more, these new additions were living in houses close to the selected sectors or, at most, within the boundaries of the districts to which the drawn sectors belonged, thereby totaling 2,143 older adults. The objective of this was to compensate for the effect of mortality and reach the desired number of interviews for this age group.

Among the 2,143, non-institutionalized older adults (100%) living in urban areas of the city of Sao Paulo, who were participants from the first phase of the study in 2000, 1,115 (52.0%) were interviewed again between July 2006 and December 2007. The difference between the number of respondents in 2000 and 2006 (1,028) was due to deaths of numerous causes (30.0%), institutionalizations (1.0%), moving house (2.0%), not found (7.0%) and refusals to participate (8.0%). The survival condition of each older adults was determined at the end of the observation period (Figure). The analyzed sample was 2,004 older adults, of which 1,355 were survivors and 649 deceased. The difference of 139 excluded individuals was composed by those who were interviewed in 2000, but for whom it was possible to determine their survival condition in 2006. This exclusion did not alter the distribution pattern of the variables used in the analysis, based on the results of the Chi-square tests (p > 0.10).

Figure

Final state considered in the analyzed sample. Sao Paulo, SP, Southeastern Brazil, 2000 to 2006.

We selected 15 variables to analyze the relationship between mortality and conditions in the early years of life. The variables were organized into four groups (Table 1): basic demographic characteristics; conditions during early life; social and economic conditions acquired during adulthood; and lifestyle during adulthood. The explanatory variables refer to information declared in 2000, the year of the first interview of the SABE study (baseline).

Table 1

Explanatory variables used to analyze the relationship between mortality and conditions in the early years of life. Sao Paulo, SP, Southeastern Brazil, 2000 to 2006.

Variable	Description*	Categorization
Nationality	Were you born in Brazil? (A2)	Yes
		No
Age groups	Year of birth (A1a)	60 to 69 years (sexagenarian)
	Year of death	70 to 79 years (septuagenarian)
	Year of the first interview (int_ANO1)	≥ 80 years
	Year of the second interview (int_ANO2)
Gender	Gender of respondent (C18)	Man
		Woman
Starvation	During the first 15 years of your life, has there ever been a time in which you did not have enough to eat or go hungry? (C30)	Yes
		No
Economic situation of the family	How would you describe your family’s economic situation during the most part of your first 15 years life? (C26)	Good
		Average/Bad
Experience living in the countryside	During the first 15 years of your life, have you ever spent 5 years or more living in the countryside? (A4b)	Yes
		No
Self-assessment of health	For the majority of your early 15 years of life, how you would describe your health at that time? (C27)	Excellent/Good
		Bad
Bedridden	For the first 15 years of your life, have you ever spent one month or more in bed due to some health problems? (C29)	Yes
		No
Education level	Number of years spent studying (A5a, A5b, A6)	None
		1 to 7 years
		≥ 8 years
Do you have your own house?	This house belongs to: (J2)	Yes
		No
Nutritional status	How would you consider your nutritional status? (C22i)	Well nourished
		Under nourished
Marital status	Conjugal status (A13a, A15, A16)	Married
		Divorced/Separated
		Widow
		Single
Smoking habit	Do you smoke? (C24)	Yes
		I used to, but I do not anymore
		I have never smoked
Alcohol use	Over last three months, on average, how many days a week did you drink alcohol? (C23)	Did not drink alcohol
	Over the last three months, on days when you drank alcohol, how many glasses did you have per day? (C23a)	Did drink alcohol
Physical activity	Over the last 12 months, have you regularly, 3 times a week, done any exercise or vigorous physical activities? (C25a)	Yes
		No

Source: Own production.

* The codes in parentheses in the description of the variables refer to the identification of the variable in the database from the SABE study.

One hundred and forty-eight of the 2,004 analyzed older adults had not answered some of the explanatory variables. Chi-square tests were performed to examine the randomness of these missing answers and the possible loss of statistical significance in estimating the multivariate models. Excluding these missing values did not alter the distribution pattern of the variables. Thus, the final sample was composed of 1,856 older adults, 1,276 of which were alive and 580 had deceased.

Poisson regression models were used to analyze the relationship between the number of deaths from 2000 to 2006 and the selected explanatory variables. , The relationship between each explanatory variable and response variable, represented by the condition of the individuals (living, or deceased), were separately investigated. Explanatory variables that had a p < 0.20 were deemed eligible for composing the multiple Poisson regression models. This procedure was adopted so as to make the choice regarding the explanatory variables, based on international literature, more economical. , The variables excluded from the initial list referred to the conditions at the beginning of life: economic situation of the family, self-assessment of health and having stayed in bed for one month or more due to health problems. Four models were estimated to examine the effects of childhood conditions on mortality.

According to Garcia et al, detecting a possible presence of multicollinearity (perfect or approximate linear dependence between at least two explanatory variables) , requires analyzing the Variance Inflation Factor (VIF) in each of the models. The VIF is indicative of multicollinearity problems when values greater than 10 are present. The mean value of this measurement was not greater than 1.5 and no variable presented a VIF greater than 2.7 in any of the estimated multivariate models.

The sampling weights and delineated sampling plan for the SABE study were considered for the estimates of the models. For this purpose, specific routines, available in the Stata software, version 9.0, were used for processing the data from the complex samples. A more detailed description of how the sampling weights were calculated can be found in Silva.

RESULTS

The level of mortality was significantly higher for older male adults and for those in more advanced age groups. The survival rate was higher when the individuals had a higher education level and socioeconomic status (being a homeowner) (Table 2). A statistically higher mortality level was observed for older adults who described their nutritional status as bad, as it was for widows, smokers, those who did not exercise regularly and those who regularly drank alcohol. The level of mortality was 26.6% lower for older adults who had lived at least five years in an urban area until the age of 15 than for those who had lived in rural areas.

Table 2

Relative distribution and univariate analysis, by living condition, according to explanatory variables selected for the multiple models. Sao Paulo, SP, Southeastern Brazil, 2000 and 2006. (N = 1,856)

Variable	Relative frequency		Univariate analysis
	Living	Dead	Coefficient	MRR	p
Nationality
Brazilian	90.6	85.8	–
Foreign	9.4	14.2	0.293	1.340	0.120
Age groups
Sexagenarian	45.1	20.3	–
Septuagenarian	39.3	36.9	0.558	1.747	< 0.001
≥ 80 years	15.7	42.7	1.415	4.116	< 0.001
Gender
Man	37.1	52.0	–
Woman	62.9	48.0	-0.451	0.637	< 0.001
Starvation
Yes	19.7	16.1	–
No	80.3	83.9	0.176	1.192	0.131
Economic situation of the family
Good	30.7	32.0	–
Average/Bad	69.3	68.0	-0.766	0.465	0.502
Experience living in the countryside
Yes	60.8	70.1	–
No	39.2	29.9	-0.310	0.734	0.018
Self-assessment of health
Excellent/Very good/Good	93.7	96.1	–
Average/Bad	6.3	3.9	-0.283	0.753	0.260
Bedridden
Yes	7.8	7.7	–
No	92.2	92.3	-0.007	0.993	0.970
Education level
None	20.0	33.0	–
1 to 7 years	63.4	56.2	-0.465	0.628	< 0.001
≥ 8 years	16.6	10.8	-0.793	0.453	< 0.001
Do you have your own house?
Yes	83.1	77.8	–
No	16.9	22.2	0.345	1.412	0.008
Nutritional status
Well nourished	94.4	91.8	–
Under nourished	5.6	8.2	0.332	1.394	0.044
Marital status
Married	56.0	50.1	–
Divorced/Separated	7.6	4.8	-0.121	0.886	0.603
Widow	32.1	40.9	0.273	1.314	0.039
Single	4.3	4.3	0.187	1.206	0.371
Continue
Continuation
Smoking habit
Yes	11.8	16.9	–
Have smoked, but not anymore	30.5	35.6	-0.379	0.685	0.010
Never smoked	57.8	47.5	-0.655	0.520	< 0.001
Alcohol use
Did not drink alcohol	67.7	76.2	–
Did drink alcohol	32.3	23.8	-0.298	0.743	0.031
Physical activity
Yes	29.2	12.6	–
No	70.8	87.4	0.814	2.256	< 0.001

Source: 2000-2006 SABE study.

MRR: Mortality Rate Ratio

Model 1, multiple, included information that represents the conditions during early life and the basic demographic characteristics. The variables ‘nationality’ (p = 0.978) and ‘starvation during childhood’ (p = 0.302) were not associated with mortality. Older adults who had lived in urban areas during the early years of their lives showed death rates that were approximately 20.0% lower than those who lived in rural areas (p < 0.10) (Table 3).

Table 3

Results of the multivariate models estimated for analyzing the relationship between conditions during childhood and mortality in older adults. Sao Paulo, SP, 2000 and 2006.

Variable	Model 1			Model 2			Model 3			Model 4
	Coefficient	MRR	p	Coefficient	MRR	p	Coefficient	MRR	p	Coefficient	MRR	p
Individual characteristics
Nationality
Brazilian	–	1.000		–	1.000		–	1.000		–	1.000
Foreign	0.005	1.005	0.978	0.059	1.060	0.751	0.133	1.142	0.481	0.136	1.146	0.459
Age groups
Sexagenarian	–	1.000		–	1.000		–	1.000		–	1.000
Septuagenarian	0.576	1.779	< 0.001a	0.527	1.694	0.001a	0.551	1.735	< 0.001a	0.564	1.757	< 0.001a
≥ 80 years	1.468	4.338	< 0.001a	1.346	3.842	< 0.001a	1.330	3.781	< 0.001a	1.347	3.845	< 0.001a
Gender
Man	–	1.000		–	1.000		–	1.000		–	1.000
Woman	-0.535	0.586	< 0.001a	-0.680	0.507	< 0.001a	-0.641	0.527	< 0.001a	-0.640	0.528	< 0.001a
Conditions during early life
Starvation
Yes	–	1.000		–	1.000		–	1.000
No	0.127	1.135	0.302	0.194	1.215	0.134	0.220	1.246	0.110
Experience living in the countryside
Yes	–	1.000		–	1.000		–	1.000
No	-0.226	0.798	0.066b	-0.131	0.877	0.274	-0.097	0.908	0.414
Adulthood
Education level
None				–	1.000		–	1.000		–	1.000
1 to 7 years				-0.254	0.775	0.015c	-0.135	0.874	0.195	-0.151	0.860	0.129
≥ 8 years				-0.534	0.586	0.012c	-0.347	0.707	0.100	-0.366	0.693	0.082b
Do you have your own house?
Yes				–	1.000		–	1.000		–	1.000
No				0.331	1.392	0.009a	0.299	1.349	0.014c	0.290	1.336	0.019c
Nutritional status
Well nourished				–	1.000		–	1.000		–	1.000
Under nourished				0.397	1.488	0.018c	0.233	1.263	0.134	0.193	1.212	0.221
Marital status
Married				–	1.000		–	1.000		–	1.000
Divorced/Separated				0.033	1.034	0.888	-0.001	0.999	0.997	-0.013	0.987	0.949
Widow				0.175	1.191	0.196	0.167	1.182	0.216	0.158	1.172	0.237
Single				0.255	1.290	0.202	0.251	1.285	0.162	0.226	1.253	0.191
Smoking habit
Yes							–	1.000		–	1.000
Have smoked, but not anymore							-0.469	0.626	0.002a	-0.484	0.616	0.000a
Never smoked							-0.634	0.531	< 0.001a	-0.636	0.529	< 0.001a
Alcohol use
Did not drink alcohol							–	1.000		–	1.000
Did drink alcohol							-0.276	0.759	0.035c	-0.273	0.761	0.035c
Physical activity
Yes							–	1.000		–	1.000
No							0.611	1.842	< 0.001a	0.609	1.838	< 0.001a
Sample size	1.856			1.856
Constant	-3.56		< 0.001a	-3.47		< 0.001a	-3.54		< 0.001a	-3.39		< 0.001a
F value	26.81			23.02
p-value	< 0.001			< 0.001

Note: The first model includes the basic demographic characteristics of individuals and the variables that represent their living conditions during childhood. Models 2 and 3 were intended to measure the role of the intervening variables that represent the characteristics acquired during adulthood: model 2 includes the social and economic conditions and model 3 incorporates the life style variables. Model 4 was estimated to exclude the variables regarding the conditions during early life. Its objective is to examine the extent to which omitting the conditions during childhood affects the explanatory power of traditional adult mortality models, which only take the characteristics acquired during the later stages of life into account.

Source: 2000-2006 SABE study.

MRR: Mortality Rate Ratio

a p < 0.01.

b p < 0.10.

c p < 0.05.

The variable ‘experience living in the countryside’ lost its statistical significance (p > 0.10) in model 2, which included the socioeconomic conditions acquired during adulthood. Thus, older adults who had higher education levels, who owned their own home or who positively evaluated their nutritional status had a higher survival rate, even in the presence of the controls to the conditions during childhood (p < 0.05). Model 3 included variables regarding the lifestyle of older adults. Variables concerned with conditions during childhood still had no statistical significance (p > 0.10). Educational level effects became marginally significant (p = 0.10) while the nutritional state stopped being significant (p > 0.10).

In model 4, when the variables that represent conditions at the beginning of life were excluded, the effects that socioeconomic status and lifestyle had on mortality showed almost no change (all significant at the 5% level). Education, which in model 3 was marginally significant at a 10.0% level, went to p = 0.082 (Table 3).

DISCUSSION

When only considering the demographic variables and conditions during childhood, a significant negative relationship existed between mortality and not having lived in rural area until 15 years of age (p < 0.10) observed during the first multiple analysis, namely, older adults who had lived in urban areas as children showed a lower prevalence of deaths than those who had lived in the countryside. However, after the socioeconomic conditions and current lifestyle were separately controlled, the effect of having lived in rural towns during the early years of life on the risk of mortality for older adults ceased to be statistically significant. When the variables that represent the conditions at the beginning of life were excluded from the multiple model, the effects of the socioeconomic and lifestyle variables on mortality showed almost no change.

The results of this study confirm those performed in other countries. Conditions during childhood cease to be statistically significant when the current socioeconomic status and lifestyle are added to the model, which is in line with a report by: Bobak et al, in study on the determinants of adult and older adult mortality in a population residing in Russia; by Hayward and Gorman, for an American older adults population; by Beebe-Dimmer et al, among adult women and older adult residents in California; and by Yi, Gu and Land, while examining the older adults population residing in China (p < 0.10). The authors conclude that conditions acquired during adult life significantly act as intermediary factors in the relationship between socioeconomic characteristics and health care during the first years of life and mortality at more advanced ages.

Results in the literature are contentious with regards to older adults who had lived in rural areas as children presenting higher mortality rates. Contrary to what was observed by Hayward and Gorman and Preston, Hill and Drevenstedt, during this study and that by Yi, Gu and Land, older adults who had lived in urban areas as children showed a lower risk of mortality compared to those who live in rural locations. According to Preston et al, this may be explained by the fact that these urban areas had better socioeconomic, environmental conditions and were less vulnerable to certain diseases, especially in the early 20th century. When the analyzed older adults were children, public health measures were more effective in urban areas than in rural areas. This contributed to the lower spread of communicable diseases. The fact that these old people had been less exposed to diseases and epidemics may have contributed to their lengthier survival, as is true regarding the better health conditions.

Excluding the variables that represent the conditions from early life had almost no effect on the socioeconomic and lifestyle variables on mortality (the F value was slightly different: going from 22.01 to 23.02). A different situation was observed when the childhood conditions in studies that focus on the health of older adults were incorporated. Using data from the 2000 study SABE, Campos evaluated the associations among the socioeconomic conditions throughout the lives of older adults and three different approaches to health evaluation. This author concluded that older adults who had the most vulnerable conditions during childhood tend to have the highest number of chronic diseases, the greatest functional limitations and the most negative view of their own health. Santos et al showed that where older adults lived during childhood (rural or urban) is related to a perception of health among older adults. Similar results were observed in the Chinese population aged 80 years and over.

These results have some limitations. The first limitation is related to the nature of the research. The SABE study does not include institutionalized individuals and can therefore underestimate some indicators that are related to health, since the prevalence of disability tends to be greater in this subgroup of the population. Nevertheless, Lima-Costa and Barreto stress that this bias is more significant among older adults of more advanced age, since the probability of institutionalization tends to grow with age and in communities with a higher degree of institutionalization.

The database is subject to selection effects. The information only relates to living older adults, meaning that any associations found are selectively bias. In addition, the information from the SABE study is obtained by means self-reporting, thusly, the answers could be influenced by cultural factors, memory, education and emotional and psychological issues. Having quality, accurate information can mitigate or strengthen the effects of the estimated parameters in the models, especially when variables referring to older adults’ first years of life are analyzed.

Any older adult who submitted scores of 12 points or less during their cognitive assessment required another informant to help them respond to the interview questions. Despite there being doubt regarding the validity of the information provided by the respondents, there have not been many studies to address this problem. Lima-Costa et al, while analyzing data from the 1998 and 2003 Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD – National Household Sample Survey) and a cohort study of older adults residents in Bambui, Minas Gerais (Bambui Project), Southeastern Brazil, the authors concluded that it is not possible to determine a priori whether the answers provided by third parties affect the distribution of the variables. This will depend on the criteria adopted to define the participation of a respondent replacement. The criterion adopted in the SABE study is considered to be a valid and reliable instrument because, in addition to analyzing the ability for calculation and guidance, it also includes the evaluation of short-term memory loss. Only 9.3% of the older adults had help to answer some of their questions. Even if all the older adults had responded to the questionnaire unaided, the results would not be expected to present any significant changes.

All the variables regarding health and socioeconomic conditions during childhood referred to the first 15 years of life. This information is valuable, not extensively available and rarely unedited when compared to other databases, which makes it possible for the direct association to be evaluated along with the current outcomes. Meanwhile, as is true for any retrospective information, memory errors and missing data exist on those who, in similar circumstances of life, were not interviewed because they died beforehand. In addition, the measures available regarding conditions during childhood are limited and may not accurately measure the socioeconomic status and health during their first years of life. Information that is more commonly used in the studies relating to mortality and conditions during childhood, such as occupation or parent educational level, individual height and weight at birth, were not collected and therefore could not be used in this study. If these variables had been considered in these analyses, information regarding conditions during childhood could have remained statistically significant even after including the characteristics acquired by the individuals during adulthood.

The time when the older adults came to the city of Sao Paulo (whether as a child or an adult) should be considered. The various regions of Brazil are characterized by different levels of urbanization and economic development and it is this aspect that can have an influence on lifestyle and other factors related to mortality. In addition, even if the analyzed subjects were located in the same geographic space, they belonged to different birth cohorts and experienced distinct political and social contexts.

These results are restricted to the older adults living in Sao Paulo in 2000. Generalizations must be performed carefully. Similar studies in other parts of Brazil are required to better understand how these determinants of mortality behave in different Brazilian regions. Doing this would make identifying factors that deserve attention possible and may contribute to increasing the survival rate of that analyzed population.

The SABE study was also performed in six other Latin American countries. Similar investigations may clarify understanding regarding the mechanisms related to mortality in older adults, since studies of this type are not greatly documented in developing countries.

INTRODUÇÃO

O termo ‘condições de vida na infância ou início da vida’ é amplamente utilizado pela literatura. Refere-se a um conjunto heterogêneo de fatores constituído pelo estado nutricional, do útero à infância, crescimento e desenvolvimento fisiológico nos primeiros anos de vida, exposição e contração de doenças infecciosas e parasitárias, experiência com ambientes estressantes e, mais genericamente, pelas experiências associadas às condições socioeconômicas da família na infância.

A partir das últimas décadas do século XX, têm sido investigado se indivíduos expostos a condições socioeconômicas e de saúde adversas quando crianças apresentam maior ou menor sobrevivência na fase adulta ou nas idades mais avançadas. Segundo Preston, Hill e Drevenstedt, existem pelo menos quatro mecanismos que relacionam condições na infância e mortalidade adulta. Esses mecanismos podem atuar diretamente, representando a influência fisiológica das condições de saúde na infância e na mortalidade de adultos e, indiretamente, quando associados a variáveis não fisiológicas.

Ao atuar diretamente, os mecanismos poderiam produzir associação positiva ou negativa nos riscos de mortalidade na fase adulta. Na associação positiva – scarring ou efeito colateral – condições adversas e doenças adquiridas na infância podem diminuir a probabilidade de sobrevivência nas idades mais avançadas. Baixo peso ao nascer e subnutrição nos primeiros anos de vida podem resultar em prejuízos fisiológicos. Além de prejudicar o desenvolvimento integral de órgãos funcionais, a má nutrição na infância pode tornar os indivíduos adultos mais vulneráveis a doenças não transmissíveis, especialmente doenças cardiovasculares e diabetes, contribuindo para maior risco de morte. , , ,

A relação negativa associa-se à imunidade adquirida pelo indivíduo ao longo da vida. Indivíduos sobreviventes, frequentemente expostos a certas doenças na infância, como gripe, asma e varíola, podem apresentar risco de morte menor na fase adulta que aqueles que foram expostos a ambientes mais saudáveis. A exposição sucessiva a enfermidades pode aumentar a função autoimune e reduzir o risco de morte. ,

Quanto à direção da relação indireta, os mecanismos que apresentam associações positivas podem estar correlacionados às condições do meio em que os indivíduos vivem. Aqueles que nasceram sob circunstâncias favoráveis (pai ou mãe pertencente a classes ocupacionais de melhor status, alimentação saudável disponível, moradia em áreas menos expostas a epidemias e acesso à educação e a serviços de saúde de qualidade) tendem a reter as vantagens ao longo da vida e são mais suscetíveis a ganhos no número médio de anos vividos na fase adulta e na velhice. A relação positiva indireta indica que os indivíduos que experimentaram condições adversas relacionadas ao meio, na infância, tendem a apresentar maior risco de mortalidade nas idades adultas. , , Por outro lado, as associações negativas relacionam-se à seletividade da mortalidade, ou seja, independentemente das condições de vida, os indivíduos mais frágeis morrem quando jovens e somente os mais fortes sobrevivem às idades mais avançadas. ,

Boa parte da população idosa do Brasil teve a infância marcada por condições socioeconômicas e de saúde precárias. Se no final do século XIX e início do XX, a situação da estrutura urbana e social das cidades era de pobreza e de más condições de vida, atualmente as cidades são urbanizadas e oferecem maior quantidade de serviços e informação que contribuem para melhores condições de saúde e de estilo de vida. A longevidade média da população mundial, mais especificamente a brasileira, cresceu muito durante o século XX. Esses trabalhos , , , são cada vez mais importantes para compreender os fatores associados à mortalidade de diferentes segmentos populacionais. A investigação dos determinantes associados às condições na infância e à sobrevivência nas idades avançadas contribuem não só para temas como a mortalidade adulta e políticas públicas focalizadas à população mais velha, como também para o planejamento e a implantação de políticas sociais focadas nos primeiros anos de vida. Isso pode garantir maiores ganhos de sobrevivência para o indivíduo quando adulto.

Assim, este artigo teve como objetivo analisar se as condições socioeconômicas e de saúde na infância estão associadas à mortalidade em idosos.

MÉTODOS

O presente artigo utilizou dados do Estudo SABE, Saúde, Bem-estar e Envelhecimento, realizado nos anos 2000 e 2006 no município de São Paulo, com base em amostra representativa da população urbana de 60 anos ou mais. A amostra do SABE foi constituída em duas fases distintas. Na primeira, usando o método de amostragem por conglomerados, foram visitados 90 domicílios em 72 setores censitários. Foram extraídos de um cadastro permanente, disponível no Departamento de Epidemiologia da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, constituído a partir do cadastro da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os indivíduos elegíveis (idosos, com 60 anos ou mais, não institucionalizados e residentes nas áreas urbanas do município de São Paulo). foram identificados e convidados a participar das entrevistas. Na primeira fase da pesquisa, , 1.568 idosos foram entrevistados. Na segunda fase, a amostra foi acrescida de 575 idosos com 75 anos ou mais, residentes em moradias próximas aos setores selecionados ou, no máximo, dentro dos limites dos distritos aos quais pertenciam os setores sorteados, totalizando 2.143 idosos. O objetivo foi compensar o efeito da mortalidade e completar o número desejado de entrevistas nesse grupo etário.

Entre os 2.143 idosos (100%) não institucionalizados e residentes nas áreas urbanas do Município de São Paulo, participantes da primeira fase do estudo em 2000, 1.115 (52,0%) foram novamente entrevistados entre julho de 2006 e dezembro de 2007. A diferença entre o número de entrevistados em 2000 e 2006 (1.028 idosos) foi composta por óbitos para todas as causas de morte (30,0%), institucionalizações (1,0%), mudanças (2,0%), idosos não encontrados (7,0%) e recusas (8,0%). A condição de sobrevivência de cada idoso foi determinada ao final do período de observação (Figura). A amostra analisada foi de 2004 idosos, sendo 1.355 sobreviventes e 649 óbitos. A diferença de 139 idosos excluídos foi composta por indivíduos entrevistados em 2000, mas para os quais não foi possível determinar sua condição de sobrevivência em 2006. Esta exclusão não alterou o padrão de distribuição das variáveis utilizadas nos modelos de análise, segundo resultados de testes Qui-quadrado (p > 0,10).

Figura

Estado final considerado na amostra analisada. São Paulo, SP, 2000 a 2006.

Foram selecionadas 15 variáveis para analisar a relação entre mortalidade e condições nos primeiros anos de vida. As variáveis foram organizadas em quatro grupos (Tabela 1): características básicas demográficas; condições no início da vida; condições sociais e econômicas adquiridas na fase adulta; e estilo de vida na fase adulta. As variáveis explicativas referem-se às informações declaradas em 2000, ano da primeira entrevista da SABE (linha de base).

Tabela 1

Variáveis explicativas utilizadas para analisar a relação entre mortalidade e condições nos primeiros anos de vida. São Paulo, SP, 2000 a 2006.

Variável	Descrição*	Categorização
Nacionalidade	O(A) sr.(a) nasceu no Brasil? (A2)	Sim
		Não
Grupos de idade	Ano de nascimento (A1a)	60 a 69 anos (sexagenários)
	Ano do óbito (dtobito)	70 a 79 anos (septuagenários)
	Ano da primeira entrevista (entrev_ANO1)	≥ 80 anos
	Ano da segunda entrevista (entrev_ANO2)
Sexo	Sexo do entrevistado (C18)	Homem
		Mulher
Passou fome?	Durante os primeiros 15 anos da sua vida, o(a) sr.(a) diria que houve algum tempo em que não comeu o suficiente ou passou fome? (C30)	Sim
		Não
Situação econômica da família	Como o(a) sr.(a) descreveria a situação econômica de sua família durante a maior parte dos primeiros 15 anos de sua vida? (C26)	Boa
		Regular/Ruim
Viveu no campo?	Desde que o sr.(a) nasceu até os 15 anos, viveu no campo por 5 anos ou mais? (A4b)	Sim
		Não
Autoavaliação da saúde	Durante a maior parte dos primeiros 15 anos da sua vida, o(a) sr.(a) descreveria sua saúde naquela época como: (C27)	Excelente/Boa
		Ruim
Acamado	Durante os primeiros 15 anos da sua vida ficou na cama por um mês ou mais devido a algum problema de saúde? (C29)	Sim
		Não
Nível de escolaridade	Número de anos de estudo (A5a, A5b, A6)	Nenhum
		1 a 7 anos
		≥ 8 anos
Tem casa própria?	Esta casa é: (J2)	Sim
		Não
Estado nutricional	Com relação a seu estado nutricional o(a) sr.(a) se considera bem nutrido? (C22i)	Bem nutrido
		Não está bem nutrido
Estado marital	Situação conjugal (A13a, A15, A16)	Casado
		Divorciado/Separado
		Viúvo
		Solteiro
Hábito de fumar	O(A) sr.(a) tem ou teve o hábito de fumar? (C24)	Fuma atualmente
		Já fumou mais não fuma mais
		Nunca fumou
Uso de álcool	Nos últimos três meses, em média, quantos dias por semana tomou bebida alcoólica? (C23)	Não faz uso
	Nos últimos três meses, nos dias em que tomou bebida alcoólica, foram quantos copos, em média, por dia? (C23a)	Faz uso
Prática de atividade física	Nos últimos 12 meses, tem feito exercícios ou realizado atividades físicas vigorosas regularmente, 3 vezes por semana? (C25a)	Sim
		Não

Fonte: Elaboração própria.

* Os códigos em parênteses na descrição das variáveis se referem à identificação da variável no banco de dados do Estudo SABE.

Dos 2.004 idosos analisados, 148 apresentaram valores faltantes em algumas das variáveis explicativas. Testes Qui-quadrado foram realizados para examinar a aleatoriedade dessas não respostas e possível perda de poder estatístico ao estimar os modelos multivariados. A exclusão desses valores em branco não alterou o padrão de distribuição das variáveis. Assim, a amostra final foi composta de 1.856 idosos, dos quais 1.276 sobreviventes e 580 óbitos.

Modelos de Regressão de Poisson foram utilizados para analisar a relação entre o número de mortes de 2000 a 2006 e as variáveis explicativas selecionadas. , Investigou-se isoladamente a relação entre cada variável explicativa e a variável resposta, representada pela condição de sobrevivência dos idosos (sobrevivente ou óbito). As variáveis explicativas que apresentaram p < 0,20 foram consideradas elegíveis para compor os modelos de regressão de Poisson múltiplos. Esse procedimento foi adotado para tornar mais parcimoniosa a escolha das variáveis explicativas a partir da literatura internacional. , As variáveis excluídas da lista inicial referiam-se às condições no início da vida: situação econômica da família, autoavaliação da saúde e se ficou na cama por um mês ou mais devido a algum problema de saúde. Quatro modelos foram estimados para examinar os efeitos das condições de infância sobre a mortalidade.

Seguindo Gomes et al, a fim de detectar uma possível existência de multicolinearidade (dependência linear perfeita ou aproximada entre pelo menos duas variáveis explicativas), , analisou-se o Variance Inflation Factor (VIF) em cada um dos modelos. O VIF é indicativo de problemas de multicolinearidade se apresentar valores maiores que 10. O valor médio dessa medida não foi superior a 1,5 e nenhuma variável apresentou VIF maior que 2,7 em todos os modelos multivariados estimados.

Para as estimativas dos modelos apresentados foram considerados os pesos amostrais e o plano amostral delineado para o Estudo SABE. Para tanto, utilizaram-se rotinas específicas para o tratamento de dados provenientes de amostras complexas disponíveis no programa Stata, versão 9.0. Descrição mais detalhada de como os pesos amostrais foram calculados encontra-se em Silva.

RESULTADOS

O nível de mortalidade foi significativamente maior para idosos do sexo masculino e para aqueles dos grupos de idade mais avançados. Quanto maior o nível de escolaridade e o status socioeconômico (ter casa própria), maior foi a sobrevivência (Tabela 2). Nível de mortalidade estatisticamente mais alto foi observado para idosos que autoavaliaram o seu estado nutricional como ruim, para os viúvos, fumantes, os que não praticavam exercícios regularmente e os que faziam uso regular de bebida alcoólica. O nível de mortalidade foi 26,6% menor para idosos que viveram pelo menos cinco anos em área urbana até os 15 anos relativamente aos que viveram em áreas rurais.

Tabela 2

Distribuição relativa e análise univariada, por condição de sobrevivência, segundo variáveis explicativas selecionadas para os modelos múltiplos. São Paulo, SP, 2000 e 2006. (N = 1.856)

Variável	Frequência relativa		Análise univariada
	Sobrevivente	Óbito	Coeficiente	RTM	p
Nacionalidade
Brasileiro	90,6	85,8	–
Estrangeiro	9,4	14,2	0,293	1,340	0,120
Grupos de idade
Sexagenário	45,1	20,3	–
Septuagenário	39,3	36,9	0,558	1,747	< 0,001
≥ 80 anos	15,7	42,7	1,415	4,116	< 0,001
Sexo
Homem	37,1	52,0	–
Mulher	62,9	48,0	-0,451	0,637	< 0,001
Passou fome?
Sim	19,7	16,1	–
Não	80,3	83,9	0,176	1,192	0,131
Situação econômica da família
Boa	30,7	32,0	–
Regular/Ruim	69,3	68,0	-0,766	0,465	0,502
Viveu no campo?
Sim	60,8	70,1	–
Não	39,2	29,9	-0,310	0,734	0,018
Autoavaliação da saúde
Excelente/Muito boa/Boa	93,7	96,1	–
Regular/Ruim	6,3	3,9	-0,283	0,753	0,260
Acamado
Sim	7,8	7,7	–
Não	92,2	92,3	-0,007	0,993	0,970
Nível de escolaridade
Nenhuma	20,0	33,0	–
1 a 7 anos	63,4	56,2	-0,465	0,628	< 0,001
≥ 8 anos	16,6	10,8	-0,793	0,453	< 0,001
Tem casa própria?
Sim	83,1	77,8	–
Não	16,9	22,2	0,345	1,412	0,008
Estado nutricional
Bem nutrido	94,4	91,8	–
Não está bem nutrido	5,6	8,2	0,332	1,394	0,044
Estado marital
Casado	56,0	50,1	–
Divorciado/Separado	7,6	4,8	-0,121	0,886	0,603
Viúvo	32,1	40,9	0,273	1,314	0,039
Solteiro	4,3	4,3	0,187	1,206	0,371
Hábito de fumar
Fuma atualmente	11,8	16,9	–
Já fumou, mas não fuma mais	30,5	35,6	-0,379	0,685	0,010
Nunca fumou	57,8	47,5	-0,655	0,520	< 0,001
Uso de álcool
Não faz uso	67,7	76,2	–
Faz uso	32,3	23,8	-0,298	0,743	0,031
Prática de atividade física
Sim	29,2	12,6	–
Não	70,8	87,4	0,814	2,256	< 0,001

Fonte: Estudo SABE 2000-2006.

RTM: Razão entre as taxas de mortalidade.

O modelo 1, múltiplo, incluiu as informações que representam condições no início da vida e as características demográficas básicas. As variáveis ‘nacionalidade’ (p = 0,978) e ‘passar fome na infância’ (p = 0,302) não se mostraram associadas com a mortalidade. Os idosos que viveram em áreas urbanas no início da vida apresentaram taxas de mortalidade aproximadamente 20,0% menor do que aqueles que viveram em áreas rurais (p < 0,10) (Tabela 3).

Tabela 3

Resultados dos modelos multivariados estimados para análise da relação entre condições na infância e mortalidade de idosos. São Paulo, SP, 2000 e 2006.

Variável	Modelo 1			Modelo 2			Modelo 3			Modelo 4
	Coeficiente	RTM	p	Coeficiente	RTM	p	Coeficiente	RTM	p	Coeficiente	RTM	p
Características individuais
Nacionalidade
Brasileiro	–	1,000		–	1,000		–	1,000		–	1,000
Estrangeiro	0,005	1,005	0,978	0,059	1,060	0,751	0,133	1,142	0,481	0,136	1,146	0,459
Grupos de idade
Sexagenário	–	1,000		–	1,000		–	1,000		–	1,000
Septuagenário	0,576	1,779	< 0,001a	0,527	1,694	0,001a	0,551	1,735	< 0,001a	0,564	1,757	< 0,001a
≥ 80 anos	1,468	4,338	< 0,001a	1,346	3,842	< 0,001a	1,330	3,781	< 0,001a	1,347	3,845	< 0,001a
Sexo
Homem	–	1,000		–	1,000		–	1,000		–	1,000
Mulher	-0,535	0,586	< 0,001a	-0,680	0,507	< 0,001a	-0,641	0,527	< 0,001a	-0,640	0,528	< 0,001a
Condições no início da vida
Passou fome?
Sim	–	1,000		–	1,000		–	1,000
Não	0,127	1,135	0,302	0,194	1,215	0,134	0,220	1,246	0,110
Viveu no campo?
Sim	–	1,000		–	1,000		–	1,000
Não	-0,226	0,798	0,066b	-0,131	0,877	0,274	-0,097	0,908	0,414
Fase adulta
Nível de escolaridade
Nenhuma				–	1,000		–	1,000		–	1,000
1 a 7 anos				-0,254	0,775	0,015c	-0,135	0,874	0,195	-0,151	0,860	0,129
≥ 8 anos				-0,534	0,586	0,012c	-0,347	0,707	0,100	-0,366	0,693	0,082b
Tem casa própria?
Sim				–	1,000		–	1,000		–	1,000
Não				0,331	1,392	0,009a	0,299	1,349	0,014c	0,290	1,336	0,019c
Estado nutricional
Bem nutrido				–	1,000		–	1,000		–	1,000
Não está bem nutrido				0,397	1,488	0,018c	0,233	1,263	0,134	0,193	1,212	0,221
Estado marital
Casado				–	1,000		–	1,000		–	1,000
Divorciado/separado				0,033	1,034	0,888	-0,001	0,999	0,997	-0,013	0,987	0,949
Viúvo				0,175	1,191	0,196	0,167	1,182	0,216	0,158	1,172	0,237
Solteiro				0,255	1,290	0,202	0,251	1,285	0,162	0,226	1,253	0,191
Hábito de fumar
Fuma atualmente							–	1,000		–	1,000
Já fumou, mas não fuma mais							-0,469	0,626	0,002a	-0,484	0,616	0,000a
Nunca fumou							-0,634	0,531	< 0,001a	-0,636	0,529	< 0,001a
Uso de álcool
Não faz uso							–	1,000		–	1,000
Faz uso							-0,276	0,759	0,035c	-0,273	0,761	0,035c
Prática de atividade física
Sim							–	1,000		–	1,000
Não							0,611	1,842	< 0,001a	0,609	1,838	< 0,001a
Tamanho da amostra	1.856			1.856
Constante	-3,56		< 0,001a	-3,47		< 0,001a	-3,54		< 0,001a	-3,39		< 0,001a
Valor de F	26,81			23,02
Valor de p	< 0,001			< 0,001

Nota: O primeiro modelo inclui as características demográficas básicas dos indivíduos e as variáveis que representam suas condições de vida na infância. Os Modelos 2 e 3 têm como objetivo medir o papel de variáveis intervenientes que representam características adquiridas na vida adulta: o modelo 2 adiciona as condições sociais e econômicas e o terceiro modelo incorpora as variáveis que representam estilo vida. Estimou-se um quarto modelo que exclui as variáveis sobre condições no início da vida. Seu objetivo é examinar em que medida a omissão das condições na infância afeta o poder explicativo dos modelos tradicionais de mortalidade adulta que levam em conta apenas as características adquiridas nas fases mais tardias do ciclo de vida.

Fonte: Estudo SABE 2000-2006.

RTM: Razão entre as taxas de mortalidade

a p < 0,01.

b p < 0,10.

c p < 0,05.

A variável ‘viveu no campo’ perdeu significância estatística (p > 0,10) no modelo 2, que incluiu as condições socioeconômicas adquiridas nas idades adultas. Assim, idosos com mais anos de estudos, que possuíam casa própria ou que avaliaram o seu estado nutricional positivamente apresentaram maior sobrevivência, mesmo na presença dos controles para as condições na infância (p < 0,05). O modelo 3 adicionou variáveis sobre o estilo de vida dos idosos. As variáveis acerca das condições na infância permaneceram sem significância estatística (p > 0,10). Efeitos da educação passaram a ser marginalmente significativos (p = 0,10) e o estado nutricional deixou de ser significativo (p > 0,10).

No modelo 4, ao excluir as variáveis que representam as condições do início da vida, os efeitos das variáveis socioeconômicas e de estilo de vida sobre a mortalidade quase não foram alterados (todos significativos ao nível de 5%). Escolaridade, que no modelo 3 era marginalmente significativa ao nível de 10,0%, passou para p = 0,082 (Tabela 3)

DISCUSSÃO

Na primeira análise múltipla, quando consideradas apenas as variáveis demográficas e de condições na infância, houve relação negativa e significativa entre mortalidade e não ter vivido na área rural até completar 15 anos de idade (p < 0,10), ou seja, idosos que residiram em localidades urbanas quando crianças apresentaram menor prevalência de óbitos do que aqueles que viveram no campo. No entanto, depois de controlar separadamente as condições socioeconômicas e de estilo de vida corrente, o efeito de ter vivido em localidades rurais nos primeiros anos de vida sobre o risco de mortalidade dos idosos deixou de ser estatisticamente significativo. Ao excluir do modelo múltiplo as variáveis que representam as condições do início da vida, os efeitos das variáveis socioeconômicas e de estilo de vida sobre a mortalidade quase não foram alterados.

Os resultados deste estudo confirmam os de outros países. Condições na infância deixarem de ser estatisticamente significativas quando as socioeconômicas e de estilo de vida corrente são acrescidas ao modelo, conforme relatado: por Bobak et al, em estudo sobre determinantes de mortalidade da população adulta e idosa residente na Rússia; por Hayward e Gorman, para a população idosa americana; por Beebe-Dimmer et al, entre mulheres adultas e idosas residentes na Califórnia; e por Yi, Gu e Land, ao analisar a população idosa residente na China (p < 0,10). Os autores concluem que as condições adquiridas na vida adulta agem, de maneira significativa, como fatores intermediários na relação entre características socioeconômicas e de saúde nos primeiros anos de vida e mortalidade nas idades mais avançadas.

Resultados na literatura são controversos quanto aos idosos residentes em localidades rurais quando crianças apresentarem maior mortalidade. Diferentemente do que foi observado por Hayward e Gorman e por Preston, Hill e Drevenstedt, no presente estudo e no realizado por Yi, Gu e Land, os idosos que viveram em áreas urbanas quando crianças apresentaram menor risco de mortalidade em comparação com aqueles que moravam em localidades rurais. Segundo Preston et al, isso pode ser explicado pelo fato das localidades urbanas apresentarem melhores condições socioeconômicas, ambientais e de menos vulnerabilidade para certas doenças, especialmente no início do século XX. Quando os idosos analisados eram crianças, medidas de saúde pública foram mais eficazes nas áreas urbanas do que nas rurais. Isso contribuiu para menor propagação de doenças transmissíveis. O fato de esses idosos terem sido menos expostos a doenças e epidemias pode ter colaborado para que sobrevivessem durante mais tempo, inclusive com melhores condições de saúde.

Excluir as variáveis que representam as condições do início da vida quase não alterou os efeitos das variáveis socioeconômicas e de estilo de vida sobre a mortalidade (o valor de F pouco se modificou: passou de 22,01 para 23,02). Situação diferente foi observada ao incorporar as condições na infância em estudos que têm como foco a saúde do idoso. Utilizando dados do Estudo SABE 2000, Campos avaliou as associações entre as condições socioeconômicas ao longo da vida dos idosos e três diferentes enfoques de avaliação da saúde. O autor concluiu que os idosos com condições mais vulneráveis na infância tendem a apresentar maior número de doenças crônicas, possuir maiores limitações funcionais e avaliar negativamente suas condições de saúde. Santos et al mostraram que o local onde o idoso viveu na infância (zona rural ou urbana) está relacionado com a percepção de saúde entre os idosos. Resultados similares foram observados para a população chinesa com 80 anos e mais.

Os resultados apresentam algumas limitações. A primeira está relacionada com a natureza da pesquisa. O Estudo SABE não inclui indivíduos institucionalizados e isso pode subestimar alguns indicadores relacionados às condições de saúde, já que a prevalência de incapacidades tende a ser maior nesse subgrupo da população. Lima-Costa e Barreto, no entanto, salientam que esse viés é mais acentuado entre os idosos mais velhos, já que a probabilidade de institucionalização tende a crescer com a idade e em comunidades com maior grau de institucionalização.

A base de dados está sujeita a efeitos de seleção. As informações referem-se apenas aos idosos sobreviventes, fazendo com que as associações encontradas tenham viés de seletividade. Além disso, as informações do Estudo SABE são fornecidas por meio de autorrelato e, assim, as respostas podem ser influenciadas por fatores culturais, de memória, pela escolaridade e por questões emocionais e psicológicas. A qualidade da precisão das informações pode atenuar ou fortalecer os efeitos dos parâmetros estimados nos modelos, especialmente quando são analisadas variáveis referentes aos primeiros anos de vida dos idosos.

Foi necessário que outro informante auxiliasse o idoso a responder a entrevista para aqueles que apresentaram pontuação igual ou inferior a 12 pontos no teste de avaliação cognitiva. Embora se questione a validade das informações fornecidas por respondentes substitutos, poucos são os estudos que abordaram de fato o problema. Lima-Costa et al, ao analisarem os dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de 1998 e 2003 e de uma coorte de idosos residentes em Bambuí, MG (Projeto Bambuí), concluíram que não é possível determinar apriori se as respostas fornecidas por terceiros afetam a distribuição das variáveis. Isso dependerá dos critérios adotados para definir a participação de um respondente substituto. O critério adotado no Estudo SABE é considerado instrumento válido e confiável, pois, além de analisar a habilidade de cálculo e de orientação, inclui também a avaliação da perda de memória recente. Apenas 9,3% dos idosos tiveram ajuda para responder algumas perguntas. Espera-se que, mesmo que todos os idosos analisados tivessem respondido ao questionário sem nenhum auxílio, os resultados apresentados não apresentariam alterações significativas.

Todas as variáveis sobre condições de saúde e socioeconômica na infância se referiram aos primeiros 15 anos de idade. Essas informações são valiosas, pouco disponibilizadas ou até inéditas quando comparadas a outras bases de dados, permitindo que seja avaliada associação direta com os desfechos atuais. Entretanto, como em qualquer informação retrospectiva, está sujeita a erros de memória e não se dispõe dos dados referentes àqueles que, em idênticas circunstâncias de vida, não chegaram a ser entrevistados por terem falecido antes. Além disso, as medidas disponíveis sobre condições na infância são limitadas e podem não medir com precisão o status socioeconômico e de saúde nos primeiros anos de vida. Informações mais comumente utilizadas nos estudos que relacionam mortalidade e condições na infância, como ocupação ou escolaridade dos pais, estatura do indivíduo e peso ao nascer, não foram coletadas e, portanto, não puderam ser utilizadas neste estudo. Se essas variáveis tivessem sido consideradas nas análises apresentadas, as informações sobre condições na infância poderiam ter se mantido estatisticamente significativas, mesmo após a inclusão de características adquiridas na fase adulta.

A época em que o idoso veio para o município de São Paulo (se quando criança ou se adulto) deve ser considerada. As regiões do Brasil são caracterizadas por níveis diferentes de desenvolvimento econômico e de urbanização e isso pode exercer influências no modo de vida e em outros fatores relacionados à mortalidade. Além disso, mesmo que os idosos analisados estejam localizados em um mesmo espaço geográfico, pertencem a coortes de nascimentos diferentes e experimentaram contextos políticos e sociais distintos.

Os resultados restringem-se aos idosos residentes em São Paulo em 2000. Generalizações devem ser realizadas de forma cautelosa. Estudos semelhantes em outras localidades do País são necessários para compreender melhor como os determinantes da mortalidade comportam-se nas diferentes regiões brasileiras. Isso permitiria a identificação de fatores que merecem atenção e que podem contribuir para maior sobrevivência do contingente populacional analisado.

O SABE também foi realizado em outros seis países da América Latina. Investigações similares podem clarear a compreensão dos mecanismos relacionados com a mortalidade dos idosos, já que estudos desse tipo são pouco documentados em países em desenvolvimento.