7. O ecológico na epidemiologia

 

Pedro Luis Castellanos

 

Introdução

Nosso ponto de partida será assumir que a epidemiologia é uma disciplina básica da saúde pública. Sua função principal é a descrição e a explicação dos fenômenos e problemas de saúde de conglomerados humanos, visando a sua transformação. Isto não nega que os conceitos, métodos e técnicas da epidemiologia tenham aplicação útil a outros fins, mas sim que eles contribuem para a delimitação do que, segundo nossa experiência, é o campo específico da epidemiologia.

A saúde pública foi subsidiada, nos séculos XVIII e XIX, por uma teoria da saúde e por estudos epidemiológicos que demonstraram e enfatizaram as relações entre os problemas de saúde de comunidades e suas condições de vida, então essencialmente entendidas como condições sanitárias básicas, formas de alimentação e condições de trabalho. Pioneiros como Virchow destacaram enfaticamente estas relações e a importância de transformar as condições de vida para melhorar a saúde das populações. Podem-se citar, como exemplo, alguns trabalhos pioneiros sobre freqüência e distribuição das doenças, como o estudo ecológico de Durkheim (1982) sobre freqüência e distribuição do suicídio associada às culturas protestantes e católicas na Europa Ocidental, as descrições de Farr (1991) sobre a saúde dos trabalhadores das minas e os estudos de Snow (1991) sobre o cólera na Inglaterra, os de Villerme (1991) sobre a saúde dos trabalhadores em diferentes ramos da indústria têxtil na França e os de Casal (1991) sobre as conseqüências de uma alimentação pouco variada e pobre em proteínas animais, na Espanha. Na América Latina, podemos citar os trabalhos de Finlay (1991), em Cuba, sobre o papel dos mosquitos na transmissão da febre amarela, os de Carrión (1991) sobre a verruga peruana e os de Chagas (1991), no Brasil, sobre a tripanossomíase americana.

Naquela época, os estudos epidemiológicos contribuíram para demonstrar que a relação entre a situação de saúde e as condições do meio ambiente era mediada pelas condições de vida e de trabalho das populações e pelos agentes etiológicos. Estabeleceram-se, assim, as bases para a busca incessante dos agentes etiológicos e seus mecanismos de transmissão e para uma saúde pública ancorada nas ciências positivas. Como tal, esta saúde pública enfatizou as intervenções para melhorar o meio ambiente e as condições de vida das populações.

Posteriormente, com o franco predomínio da clínica no campo da saúde, os conceitos e métodos da medicina preventiva se fizeram predominantes na saúde pública. A proposta preventivista nasceu mais vinculada ao pensamento médico clínico e, em conseqüência, sua aspiração básica é reduzir os riscos de doença. Sua principal preocupação tem sido entender por que as pessoas adoecem, e não mais saber o motivo de as populações terem determinado perfil de saúde, ou por que determinados problemas de saúde predominam em certas populações.

Esta mudança aparentemente sutil de paradigma na saúde pública — de uma visão populacional a uma visão de indivíduos doentes — tem estado associada a uma transformação de grande envergadura na prática epidemiológica predominante. A epidemiologia foi cada vez mais requisitada para proceder ao estudo das associações entre riscos e problemas de saúde individuais, vindo a assumi-lo como prioritário. Assistimos, hoje, a um paradoxo: apesar do explosivo desenvolvimento técnico e tecnológico no campo da epidemiologia e da vertiginosa produção de pesquisas epidemiológicas no mundo contemporâneo, cada vez a epidemiologia contribui menos para a compreensão dos problemas de saúde das populações e cada vez mais as intervenções de saúde pública tendem a se concentrar em intervenções sobre indivíduos. As conseqüências dessa situação para a saúde das populações têm sido importantes. Não que a saúde pública centrada em intervenções sobre os indivíduos não tenha obtido sucessos, alguns inclusive de grande impacto e transcendência, mas essa prática contribuiu para que as intervenções sobre as populações não tenham tido o mesmo desenvolvimento. Como recentemente indagou o ex-diretor de Promoção da Saúde do Canadá, Lavada Pinder (1995:1-2), "o que teria acontecido se todos os elementos do campo da saúde tivessem recebido a mesma ênfase e se os estilos de vida não tivessem roubado a luz dos refletores por tanto tempo?".

Rose (1992) chamou a atenção para os limites de uma saúde pública fundamentada em estratégias de intervenção sobre indivíduos e para a necessidade de uma saúde pública que assuma estratégias populacionais de intervenção. Destacou ainda que, mesmo não sendo excludentes, o predomínio de cada uma delas confere uma racionalidade e uma direcionalidade ao conjunto da saúde pública, mais orientada quer a ser subsidiária da clínica, quer a transformar as condições de vida e os perfis da saúde das populações, com ênfase na promoção da saúde.

A saúde pública, como bem destacou um recente editorial do American Journal of Public Health (1994), lida com populações, diferentemente da clínica, que lida com indivíduos. A epidemiologia, portanto, mais do que o estudo da saúde e doença em populações, deve se ocupar do estudo da saúde e doença de populações humanas.

A esta altura, é necessário precisar o que entendemos por populações. Não se trata de qualquer conjunto de indivíduos, agrupados segundo os critérios utilitários do pesquisador. Em nossa perspectiva, um atributo essencial de toda população é a interação entre seus membros. Como toda interação gera organização e hierarquias, no sentido atribuído por Simon, uma população é, portanto, um agrupamento de subpopulações que interage entre si como sistemas complexos e hierárquicos indecomponíveis.

Claro que existem muitas formas de agrupamentos de indivíduos e populações passíveis de serem estabelecidas por um investigador de acordo com as especificidades do problema em exame, mas o que queremos destacar aqui é que nem todas podem ser consideradas populações no sentido em que estamos definindo este conceito. Nem todo agrupamento de indivíduos e subpopulações constitui uma totalidade funcional da qual emergem qualidades (comportamentos que lhe são próprios) e, portanto, nem todo agrupamento pode ser considerado um nível organizacional da realidade.

É importante distinguir a abordagem individual da populacional, ao mesmo tempo estabelecendo as relações entre ambas. Ε comum afirmar que a clínica aborda os problemas de saúde de indivíduos e a epidemiologia os de populações. Mas em que consistem essas diferenças? As diferenças mais importantes não são dadas pelo número de pessoas estudadas, mas sim pelo nível no qual os problemas e fenômenos em estudo são abordados. A partir desta perspectiva, o nível de abordagem acarreta conseqüências na definição de problemas de pesquisa, de categorias e variáveis, de 'amostras', dos indicadores e dos procedimentos de análise, interpretação e inferência. Baseando-se igualmente neste ponto de vista, ambos os níveis de abordagem não só não são excludentes, mas se superpõem como necessidade. É preciso, ainda, avaliar o que poderíamos chamar de 'coerência de nível' dos estudos epidemiológicos sobre a saúde das populações. Implica ainda a necessidade de desenvolver procedimentos adequados para articular variáveis de diferentes níveis em um mesmo estudo, sem violentar a especificidade de cada nível (cross level bias).

Em nossa perspectiva, a epidemiologia tem uma importante contribuição a dar para esta mudança de rumo da saúde pública. Para isto, porém, terá de enfrentar o desafio de recuperar o nível populacional, agora não mais como subsidiário de estudos individuais, mas como outro nível da realidade. Por conseguinte, terá de assumir um outro desafio: resolver suas limitações conceituais, metodológicas e técnicas como disciplina.

Em uma linguagem mais comum na epidemiologia contemporânea, estas propostas podem ser assumidas como a necessidade de reivindicação dos chamados estudos ecológicos, sobretudo no que se refere ao estudo das populações.

 

A realidade como sistema complexo e semi-

estruturado e suas implicações na pesquisa

epidemiológica

Considerando o pensamento de Simons sobre a arquitetura do mundo natural e 'artificial', esta pode ser entendida como um sistema complexo e hierárquico, indecomponível. Isto significa dizer que, a cada nível que abordemos seu estudo, esta arquitetura está composta por outros subsistemas que interagem entre si e, por sua vez, o nível estudado interage com outros subsistemas de seu mesmo nível, fazendo parte de um sistema maior.

Cada totalidade que estudamos como universo constitui, na realidade, um componente de uma totalidade maior, composta por sistemas menores, os quais também podem ser estudados como totalidade em outro nível de abordagem. O que define cada nível de realidade são suas qualidades emergentes, produto da interação entre os subsistemas que o compõe, dentro dos limites estabelecidos pelo sistema maior do qual fazem parte. Estas qualidades emergentes não estão presentes nas unidades (sistemas) que compõem o nível, mas sua potencialidade está, só aparecendo como produto da organização e interação entre elas. Estas formas particulares de organização e interação expressam, por sua vez, o processo que lhes deu origem, de tal maneira que nenhum nível é somente o somatório dos processos e estruturas que podemos estudar em um nível inferior. Estes processos são semelhantes aos da morfogênese, na qual o embrião, em cada estágio evolutivo, constitui um ser com uma estrutura e funcionalidade substancialmente diferente do estágio anterior.

Estas qualidades emergentes assumidas em termos de 'comportamentos' apresentam, na realidade, uma variedade reduzida, limitada pelas características da sua própria estrutura (subsistemas interativos) e pela forma como se insere em sistemas maiores (contextuais). A aparente complexidade que os comportamentos de cada sistema adotam representa mais uma expressão da forma como esta limitada capacidade de variação de comportamentos se combina, se adapta, em cada circunstância. Para usar as palavras de Simon (1981), "o homem, visto como um sistema de comportamento é, em grande parte, reflexo da complexidade do meio em que vive".

Estas descobertas trouxeram importantes esclarecimentos sobre os processos de pensamento e de resolução de problemas por parte dos seres humanos e abriram caminho para pesquisas sobre inteligência artificial e a construção de sistemas experts — sistemas autômatos que podem aprender por intermédio da própria experiência. Por suas aplicações às organizações administrativas, Simon mereceu o Prêmio Nobel de Economia em 1978.

Ε difícil dizer que todos os objetos de nossas pesquisas têm a arquitetura e funcionalidade de sistemas complexos, hierárquicos e quase indecomponíveis. Mas podemos afirmar que, com base em nossa experiência, não encontramos até agora um exemplo que escape a essa formulação.

Os exemplos destas qualidades emergentes são numerosos e estamos bastante familiarizados com eles. O poder, por exemplo, é um fenômeno que não existe em nenhum indivíduo em particular, emergindo apenas no processo de interação entre indivíduos em conglomerados sociais. A consciência não está em neurônio algum, emergindo apenas na interação entre os neurônios no sistema nervoso central complexo. A vida não existe em molécula alguma, emergindo apenas da interação entre elas em uma organização celular. A 'imunidade de grupo' não é somente conseqüência do estado imunológico dos indivíduos do grupo, mas também de suas interações. O comportamento dos atores sociais não é só expressão de sua dinâmica interna, mas também da interação com outros atores.

A imagem de caixas chinesas ou de bonecas russas inclusas possibilita, na prática, a investigação científica, à medida que facilita a delimitação racional dos problemas da pesquisa. Ε por esse motivo que, para uma disciplina como a astrofísica, por exemplo, uma galáxia pode ser considerada uma unidade que, interagindo com outras, forma uma totalidade, um cluster de galáxias, o qual, por sua vez, faz parte de um superclusters (clusters de clusters) que constituem uma totalidade maior. Em outro estudo, todavia, a galáxia pode ser considerada como a totalidade maior da qual fazem parte os sistemas solares, que, por sua vez, são formados por planetas, sóis e luas interagindo. Que nível de abordagem é o mais correto? Depende do problema que está sendo enfocado.

No campo da saúde, estamos familiarizados com estas 'hierarquias'. Cotidianamente, trabalhamos com indivíduos constituídos por sistemas e aparelhos, compostos, por sua vez, por células, e estas por outros níveis de organização. Os indivíduos, por sua vez, são integrantes de famílias, constituindo populações (bairros, grupos sociais) que sempre fazem parte de populações maiores.

Trabalhamos com realidades que constituem sistemas abertos para cima e para baixo, em níveis que incluem uns aos outros, de modo quase infinito para os fins práticos da investigação científica. Assim, qualquer fenômeno que estudemos estará indubitavelmente afetado, em algum grau, pelas interações que ocorrem em níveis infinitamente distantes acima ou abaixo. Entretanto, nem todas estas interações têm o mesmo efeito sobre os fenômenos estudados em um determinado nível. As de alta freqüência e intensidade costumam estar mais relacionadas às variações de curto prazo, ao passo que as de baixa freqüência costumam se vincular, sobretudo, às variações de longo prazo. Independentemente do nível de abordagem, as interações de alta freqüência e intensidade costumam corresponder aos níveis inferiores e as de baixa freqüência e intensidade aos níveis superiores.

Para os fenômenos correspondentes a um determinado nível da realidade, as interações dos níveis inferiores, à medida que nos afastamos em direção a níveis cada vez mais inferiores, podem chegar a ser de tanta intensidade e freqüência que são irrelevantes, exceto pela influência que podem ter exercido no processo de gênese dos sistemas que compõe o sistema correspondente ao nosso nível de abordagem. Da mesma maneira, à medida que nos afastamos em direção a níveis superiores, as interações podem chegar a ser de tão baixa freqüência e intensidade que se tornam irrelevantes para os fenômenos em estudo, exceto pelo impacto que possa haver ocorrido, na estrutura e dinâmica do nível de nossa abordagem, o processo de integração sucessiva em subsistemas maiores. Assim, por exemplo, se estudamos a cobertura de vacinação em um estado ou região, torna-se praticamente irrelevante o efeito das interações entre os diferentes componentes do ciclo de Krebs-Henseleit no metabolismo da uréia nas pessoas da referida área. Ainda que possa existir algum efeito, este se expressará muito provavelmente mediante variações no comportamento das famílias. Também se torna praticamente irrelevante o efeito das interações entre superclusters de galáxias. Se existe algum efeito, será sentido, por exemplo, em variações nas condições climáticas do país ou da região. Não obstante, as interações entre os diferentes grupos de população da área, entre as famílias de cada grupo e entre cada grupo e o conjunto da sociedade podem ser muito relevantes.

Por outro lado, é fácil entender que, em qualquer nível, o sistema pode ser decomposto de múltiplas maneiras, dependendo do 'recorte' utilizado.

Ao ser estudado, um cluster de galáxias pode ser decomposto em galáxias, em sistemas solares, em planetas, e assim até quase ao infinito, até partículas subatômicas. Cada um deles é uma totalidade em determinado nível inferior. Entretanto, se quisermos estudar processos e fenômenos emergentes nos clusters de galáxias, só serão considerados assim quando entendermos o cluster de galáxias como uma totalidade composta por galáxias, com uma determinada estrutura e interações entre si como unidades, com uma história genética.

Desta forma, as interações mais relevantes para o estudo em um determinado nível são aquelas que, na prática, correspondem às desse mesmo nível e aos níveis imediatamente superior e inferior ao nosso nível de abordagem. Isto habitualmente é recuperado com a denominação de variáveis estruturais, contextuais e analíticas. Esta condição não é inerente à própria variável, e sim ao nível de abordagem: uma mesma variável pode ser estrutural para um nível, analítica para o seguinte e contextual para o inferior (Samaja, 1993).

Em outras palavras, se o nosso objeto de estudo é representado como um sistema complexo, com uma hierarquia, no sentido dado por Simon a este conceito, perde-se pouca informação quando estudamos um determinado nível em função das interações entre os subsistemas imediatamente inferiores. As subpartes pertencentes às diferentes partes só atuam de forma passiva como um todo; os detalhes de sua interação com níveis inferiores são irrelevantes e podem permanecer ignorados. Suas propriedades coletivas são mais importantes. Para uma descrição tolerável de uma realidade como sistema complexo, basta uma insignificante fração de todas as interações possíveis.

De acordo com esta forma de entender nossos objetos de estudo, as famílias são universos quando estudamos indivíduos, mas unidades quando estudamos um grupo como universo. Os grupos são unidades quando estudamos populações. As populações são unidades quando estudamos populações maiores e assim sucessivamente. Isto significa dizer que não só as variáveis, mas também as unidades de análise terão um caráter distinto que não é inerente a elas mesmas, e sim ao nível de abordagem.

Qual o nível correto? Consideramos que depende do problema que estudamos. O importante agora é que deve haver uma coerência entre o problema tal como foi definido, as unidades de informação e de análise, as variáveis, os indicadores e, também, o universo para o qual fazemos inferência com base em nossos resultados.

Quais as unidades de análise corretas? Consideramos que depende do nível no qual definimos e abordamos o problema de pesquisa, e o mesmo é válido em relação às variáveis. Não há dúvidas de que boa parte da validade e utilidade dos estudos epidemiológicos reside na escolha de unidades de análise adequadas. A experiência do pesquisador, bem como sua familiaridade com o objeto de estudo e o problema têm papel muito importante na escolha de unidades de análise e variáveis adequadas, seja o nosso ponto de partida o desenho do estudo, a definição do problema, a identificação do nível de abordagem ou ainda a definição de unidades de análise e variáveis.

Algumas pistas podem nos guiar. Uma delas é observar se os componentes internos de nossas unidades de análise interagem entre si formando uma unidade funcional, do ponto de vista dos fenômenos e processos em estudo. Outra é observar se as unidades de análise interagem entre si no nosso nível de abordagem.

Se confeccionarmos um esquema no qual apareçam as interações sociais em diferentes níveis de organização, será mais fácil identificar as acumulações de interação densa, que, muito provavelmente, oferecerão a imagem de uma estrutura hierárquica como a que definimos.

Certamente, não há motivos para esperar que a decomposição do desenho completo em seus componentes funcionais possa ser única. Sempre existirão decomposições alternativas; mas este tipo de raciocínio nos ajuda a compreender qual é o nível dos estudos populacionais e qual o dos estudos de individuais em epidemiologia, assim como suas possíveis aplicações e limitações. Isto confere um marco mais amplo para revisar o papel do ecológico na epidemiologia.

O ecológico como um nível da realidade em

epidemiologia

Quando nos referimos a estudos ecológicos em epidemiologia, geralmente não estamos falando da incorporação das contribuições da ecologia como disciplina no estudo da interação entre os seres vivos e o ambiente. Tratamos de um determinado tipo de estudo epidemiológico em que as unidades de análise e as variáveis preditivas não correspondem ao nível individual, mas sim ao populacional. Isto pode ser entendido de duas maneiras. Uma se refere a estudos nos quais a população constitui não só a unidade de análise mas também variáveis e o universo sobre o qual se inferem os resultados. Neste caso, utilizam-se coletivos como unidades de estudo, inclusive populações de populações — o universo de referência são, também, coletivos de população. A outra maneira se refere a estudos nos quais os valores de indivíduos (riscos individuais) são inferidos com base em valores médios de um grupo (Poole, 1994).

Freqüentemente, argumenta-se que os estudos ecológicos têm pouca abrangência para avaliar hipóteses de risco em decorrência da chamada 'falácia ecológica' (Lilienfeld & Lilienfeld, 1980; Rothman, 1986) — entendida como o erro cometido ao se inferir o risco individual com base em informações correspondentes ao grupo ou à população. De acordo com este ponto de vista, os estudos ecológicos podem ser úteis para a geração de hipóteses, mas a sua testagem, considerada mais importante, é reservada para o trabalho com dados em nível individual (Kleinbaum, Kupper & Morgenstern, 1982). De fato, na maioria das vezes, as variáveis de grupo são consideradas variáveis de confusão, que devem ser controladas no desenho ou na análise, porque afetam a validade das associações encontradas.

Utilizando o 'teorema da covariância', Robinson (1950) demonstrou matematicamente pela primeira vez, em 1950, que a covariância total de duas variáveis pode ser expressa como o somatório de um componente intragrupo e um componente intergrupo (ecológico). Posteriormente, Duncan, Cuzzort & Duncan (1961) utilizaram este teorema para expressar as relações entre os coeficientes de regressão intragrupo e intergrupo.

Morgenstern (1992) havia chamado a atenção, em 1982, que os propósitos básicos dos desenhos ecológicos eram gerar e/ou testar hipóteses causais (etiológicas na linguagem de Morgenstern) e avaliar a efetividade das intervenções em populações. Entretanto, não deixou de enfatizar as limitações em ambos os tipos de estudo, como conseqüência da falácia ecológica. Este autor usou a expressão cross level bias como ponto-chave para avaliar a validade dos estudos ecológicos. Em essência, esse tipo de viés (bias) ocorre quando uma variável preditiva ecológica é utilizada para analisar o comportamento de uma variável em nível individual.

Posteriormente, Greenland & Morgenstern (1992), estudando a relação entre a exposição à doença nos níveis individual e coletivo, demonstraram que o coeficiente de correlação no nível ecológico pode ser dividido em três componentes: efeitos individuais, confoundings e efeitos de modificação.

Este tipo de proposta foi atualizado e ampliado mais recentemente por Greenland & Robins.

Na realidade, pareciam existir evidências e argumentos suficientes para documentar as conseqüências desta 'falácia ecológica'. As correlações entre grupos nem sempre existem ou se comportam de forma semelhante em nível individual, devido a uma variação dos riscos individuais no interior de cada conglomerado ou população, que seguem um modelo não-linear. A maioria dos autores contemporâneos chegou à conclusão de que, para validar hipóteses de risco individual, é necessário trabalhar com grupos de indivíduos com a menor variação possível entre eles, em termos de exposição a fatores e processos de risco. As variáveis de nível coletivo devem ser controladas como confundidoras.

Recentemente, Schwartz (1994) chamou a atenção para estas conseqüências, embasando-se em uma perspectiva geral da validade dos estudos epidemiológicos. Segundo ele, a falácia ecológica, tal como é comumente utilizada, reforça três noções inter-relacionadas: a de que os modelos de nível individual são mais específicos do que os de nível ecológico; a de que as correlações ecológicas são meros substitutos das correlações em nível individual, isto é, que os desenhos ecológicos são utilizados quando não podemos realizar desenhos individuais (considerados superiores); e a de que as variáveis de grupo não 'causam doenças', não podendo ser consideradas causais. A argumentação de Schwartz parece demonstrar o que se apresenta a seguir.

Ainda que os estudos ecológicos trabalhem freqüentemente com informação menos específica e depurada, isto se deve ao uso freqüente de registros e dados secundários, não sendo inerente à sua condição de desenho ecológico. Em muitos casos, nos estudos ecológicos podem-se obter informações muito mais confiáveis do que nos individuais — por exemplo, quando se referem às variáveis de ingresso, consumo alcoólico ou abortos induzidos.

Portanto, mais que uma limitação, esta deve ser considerada uma vantagem dos desenhos ecológicos, ao permitir freqüentemente utilizar dados secundários apesar de suas deficiências. Todavia, assim como os individuais, os desenhos ecológicos podem se basear em dados primários e informações muito específicas e, às vezes, menos enviesadas do que os estudos individuais. O problema de vigiar o possível efeito de variáveis de confusão é igualmente válido para os estudos de indivíduos e de populações.

Os desenhos ecológicos atuam em diferentes constructos da realidade. A discrepância entre as correlações neste nível e o individual pode ser considerada como uma contribuição à compreensão dos riscos dos indivíduos. Nenhum dos dois níveis tem uma capacidade absoluta de predizer o comportamento de um indivíduo em particular, mas ambos contribuem para conhecê-lo melhor.

Muitas das variáveis causais de problemas de saúde

corresponderem a níveis agregados e não somente a

indivíduos.

Ainda que suas propostas considerem as questões da epidemiologia como questões de indivíduos e, portanto, a utilidade dos desenhos ecológicos é discutida em função de sua utilidade para estudar estes problemas individuais, Schwartz trouxe contribuições significativas ao desmontar muitas das premissas utilizadas para desacreditar os estudos ecológicos.

O elemento-chave é que a maioria destas propostas se refere ao nível individual como o nível de estudo dos problemas de saúde. O nível ecológico é considerado outra forma de desenhar estudos para avaliar os problemas de saúde de indivíduos. O que não foi documentado com a mesma intensidade são as conseqüências decorrentes de se limitar o âmbito da validação de hipótese às variáveis e aos dados de nível individual. Também não foram suficientemente documentadas as limitações dos estudos de nível individual para estudar problemas de nível populacional.

Recentemente, Koopman & Longini (1994) demonstraram que, pelo menos para as doenças infecciosas, o marco conceituai considerado habitualmente para discutir a falácia ecológica não era adequado, uma vez que os resultados, em termos de doença, em cada indivíduo não dependiam da ação causal sobre a interação dos indivíduos com o grupo, o que significa dizer que assumiam uma dinâmica linear da infecção nas populações. Estes autores destacam que o efeito das causas sobre um indivíduo modifica a forma como ele interage com os outros e, portanto, o efeito das causas sobre eles; a infecção tem uma dinâmica não-linear nas populações. Por conseguinte, os estudos em nível individual têm grandes limitações para incorporar esta complexa dinâmica, que só pode ser apreendida em estudos ecológicos que definam a realidade como um sistema complexo. Como exemplo, eles comentam um estudo de domicílios, no México, sobre a exposição ao vetor do dengue. A análise em nível individual quase demonstrou a não existência de associação entre a exposição a vetores e à infecção. No entanto, a análise agregada demonstrou forte associação. A explicação, segundo Koopman & Longini, não reside na falácia ecológica, e sim na dinâmica real da infecção na população, que apresenta um caráter não-linear.

Susser (1994a; 1994b), por sua vez, revisou os desenhos ecológicos com base na perspectiva da lógica do desenho e da lógica da análise. De acordo com esta perspectiva, a falácia ecológica é definida como a suposição de que uma associação em um nível de organização pode ser inferida a outro. Neste momento, interessa destacar que, de acordo com este autor, o cross level bias descrito por Greenland & Morgenstern e outros pode ocorrer em qualquer direção, quando se tiram conclusões sobre indivíduos a partir de estudos populacionais, ou sobre populações e grupos a partir de estudos individuais. Isto coloca em evidência a idéia de que o ecológico constitui um nível de organização diferente do individual.

Parecem, pois, estar definitivamente maduras as condições para estabelecer que os desenhos ecológicos podem ser tão potentes quanto os individuais para formular e provar hipóteses, e que as preocupações sobre a falácia ecológica são válidas para ambos os estudos.

O ponto que precisamos destacar, agora, é que o nível ecológico é essencial para os estudos epidemiológicos, quando se assume esta disciplina como um pilar da saúde pública. Se a saúde pública atua essencialmente sobre populações, se estão-se desenvolvendo estratégias de intervenção populacional que não negam as intervenções sobre indivíduos, mas as redefinem como marco explicativo dos problemas de saúde mais relacionado às condições de vida das populações, então a epidemiologia tem de assumir o ecológico como nível básico de trabalho.

Por conseguinte, os estudos ecológicos não são (ou não são somente) uma das alternativas de desenho para o estudo dos problemas de saúde individuais, mas sim o nível adequado para o estudo da saúde das populações. Assim, como foi ressaltado por Almeida Filho, todos os desenhos epidemiológicos — tanto os observacionais quanto os de intervenção, tanto os transversais quanto os longitudinais - podem ser realizados no nível individual bem como no nível agregado (ecológico).

Por outro lado, como existe uma variedade de desenhos ecológicos em epidemiologia, ainda é necessário enfatizar que os estudos sobre saúde de populações não só precisam incorporar desenhos ecológicos quando utilizam unidades de análise que são coletivos humanos, como também considerar a realidade como um sistema complexo, com diferentes níveis de totalidade sistemicamente articulados.

Com base na perspectiva da saúde coletiva — isto é, de populações —, a problemática de articular variáveis de diferentes níveis, incorporar a um estudo de populações variáveis que correspondem em nível de indivíduos ou de subpopulações e variáveis que correspondem a unidades populacionais maiores, das quais fazem parte do nosso nível de abordagem, adquire grande importância. Dito de outra maneira, como incorporar variáveis analíticas e contextuais que se relacionam com as variáveis que são estruturais em nosso nível de abordagem.

Cabe reconhecer que seja qual for o nível em que abordemos a saúde das populações (indivíduos e subpopulações que interagem entre si), teremos de trabalhar, quase que necessariamente, com variáveis de níveis inferiores e superiores, a menos que assumamos a restrição de estudar exclusivamente variáveis estruturais do nível de abordagem, o que, sem dúvida, pode levar a conhecimentos úteis, mas limitados. O importante é assumir esta dificuldade como um desafio a ser superado em nossos desenhos.

Ainda assim, seja qual for nosso nível de abordagem, lidaremos com processos de caráter qualitativo que não são adequadamente expressos ou recuperáveis mediante uma formalização matemática — pelo menos, não nos seus aspectos mais relevantes para os fenômenos em estudo. Esta outra fonte de complexidade, inerente às formas de consciência e conduta e às mudanças de qualidade nos processos de interação, tem uma oportunidade maior de ser incorporada quando trabalhamos desenhos populacionais.

A falácia ecológica constitui uma espécie de alerta permanente para quem estuda a saúde de indivíduos. É preciso tomar determinados cuidados quando se incorporam variáveis populacionais. Ainda não temos uma expressão consagrada para nos alertar sobre os riscos de incorporar variáveis de indivíduos em estudos de população. São os riscos tradicionais do reducionismo e do mecanicismo. Tampouco temos uma palavra consagrada para alertar sobre as possíveis conseqüências de utilizar desenhos de caráter linear para estudar realidades complexas. Provavelmente, este fato está relacionado com a ingenuidade, ou, quando se trata de definir intervenções, com a prepotência.

 

Alguns avanços para uma epidemiologia de

populações

Entre os avanços na direção de uma epidemiologia de populações, gostaríamos de destacar a importância da incorporação do conceito de território. Embora não seja recente a utilização de unidades territoriais para estudos epidemiológicos, é novidade a incorporação da noção de território como espaço-população, isto é, uma unidade na qual interagem populações como um âmbito de convergência histórica de múltiplos processos, desde a definição do clima até as relações de interação entre indivíduos, grupos e subpopulações.

Deve-se levar em conta, também, que o território é essencial para a concretização do Estado e dos órgãos do poder público. Portanto, a execução de intervenções sociais tende a ter uma organização territorial. Se a isto acrescentarmos o fato de que os territórios, se considerados espaço-população, tendem a estabelecer hierarquias e a atuar como sistemas complexos e quase indecomponíveis, disporemos de ferramentas de pesquisa muito poderosas que ainda não foram suficientemente exploradas e desenvolvidas.

Como exemplo de uso de unidades territoriais como espaço-população em estudos epidemiológicos, podemos citar os estudos sobre perfis diferenciais de mortalidade segundo níveis de desenvolvimento econômico e social, com base nas chamadas Tábuas Reduzíveis de Mortalidade, publicadas pela OPS/OMS na sua mais recente edição do relatório quadrianual Condições de Saúde nas Américas (OPS, 1994).

Outra contribuição fundamental foi feita por Samaja (1993), com sua proposta da 'matriz de dados'. O autor enfrenta especificamente a problemática da articulação de variáveis de diferentes níveis em um mesmo estudo. Em vez de fechar os desenhos em determinado nível de abordagem ('ancoragem', segundo sua denominação) por temer o reducionismo e o mecanicismo — falácia ecológica em sentido descendente e ascendente, diríamos, entre os epidemiólogos —, o autor defende a necessidade de utilizar variáveis de diferentes níveis e articulá-las entre si, de tal maneira que as variáveis analíticas de nosso nível de abordagem sejam definidas como as estruturais de um nível inferior. Na verdade, as variáveis contextuais de nosso nível podem ser estruturais de um nível superior e assim sucessivamente.

Em um determinado nível, uma variável pode ser definida como estrutural, analítica ou contextual, dependendo dos termos nos quais seja definida. Portanto, se é definida como contextual, deverá ser abordada em um nível superior; se é definida como analítica deverá ser abordada em um nível inferior, e se é contextual, no mesmo nível de nosso estudo. Isto significa dizer que, em um mesmo estudo, não só podemos utilizar variáveis de diferentes níveis para enriquecer nosso conhecimento do problema investigado, como também nossas unidades de análise podem ser — e muito provavelmente, devem ser — de diferentes níveis em um mesmo estudo.

Escaparia aos objetivos deste trabalho, e provavelmente à nossa capacidade, a tentativa de uma revisão exaustiva da potência destes desdobramentos para nossa investigação epidemiológica sobre a saúde de populações. Entretanto, queremos enfatizar que este tipo de contribuição abre um caminho muito promissor para uma epidemiologia mais potente.

Outra contribuição fundamental deve ser atribuída aos avanços realizados no reconhecimento da importância e utilidade dos desenhos chamados qualitativos em epidemiologia, e no desenvolvimento metodológico para articular variáveis e técnicas 'qualitativas' com 'quantitativas' no mesmo estudo. Isto pressupõe o reconhecimento de dois fatos transcendentes. Em primeiro lugar, a potência das técnicas etnográficas, de validação consensual, e em geral de caráter heurístico, para obter a informação que dificilmente conseguida de forma confiável por meio de registros, estudos seccionais e censos tradicionalmente utilizamos em epidemiologia. Em segundo, o reconhecimento de que o quantitativo é somente uma dimensão da realidade, que as mudanças de qualidade e de estado constituem não a exceção, mas sim parte do comportamento habitual de todo o sistema.

A revisão dos conceitos básicos sobre inferência foi outro passo importante. Como escaparia aos objetivos deste trabalho proceder a uma ampla revisão dos termos desta revisão, destacaremos somente dois aspectos.

Em primeiro lugar, a revalorização da abdução, ao lado da indução e da dedução, como método de produzir conhecimento; e relacionada a ela, a recuperação do conceito de espécime como enriquecimento do tradicional conceito de amostra. Samaja, da Universidade de Buenos Aires, foi provavelmente quem trabalhou de maneira mais sistemática e trouxe estes conceitos à lógica do desenho e da análise em epidemiologia.

No âmbito epistemológico, é necessário destacar novamente as contribuições de Almeida Filho, criticando sistematicamente os conceitos de inferência e seu uso na epidemiologia contemporânea, sobretudo quando abordados com base em perspectiva ecológica e antropológica.

Finalmente, gostaríamos de destacar as contribuições sobre a reprodução social como modelo explicativo das condições de vida e os perfis de saúde das populações e grupos sociais. Este desenvolvimento surgiu em diferentes países da América Latina. Certamente são relevantes as contribuições de Breilh, no Equador, de Samaja, na Argentina, de Laurel, no México, as nossas e as de muitos outros pesquisadores. O encontro destes desenvolvimentos teóricos com o conjunto de desenvolvimentos metodológicos que sucintamente acabamos de descrever anuncia uma fecunda produção de conhecimentos sobre a realidade da saúde de nossos povos.

Em outra linha de pensamento, poderíamos destacar os avanços obtidos ao repensar os conceitos de vigilância epidemiológica, das técnicas de vigilânciasentinela, dos conceitos de indicadores e variáveis 'traçadoras' e muitos outros progressos de nível técnico que estão acontecendo.

Ainda precisa ser verificado quanto do desenvolvimento conceitual, metodológico e técnico da epidemiologia de nível individual é recuperável para os níveis populacionais, e quanto é necessário reconceituar e desenvolver. Esta revolução interna no campo da epidemiologia e da saúde pública ocorre em uma época em que o campo geral das ciências está sendo estremecido por incontáveis avanços que tendem a derrubar muitas das premissas básicas da ciência moderna. Entre elas, destacam-se o apego à predição, sua visão causalista, estática e a-histórica das unidades de análise, bem como a incorporação da noção de caos no mundo aprazível dos comportamentos lineares dos sistemas, no desenvolvimento de uma matemática capaz de dar conta do não-formal, de uma nova visão geométrica, agora não-euclidiana, de uma física que superou amplamente a visão mecânica, de uma biologia que cada vez mais incorpora uma visão dinâmica da organização e evolução dos seres vivos, de ciências sociais que valorizam cada vez mais o antropológico, e muitos outros avanços que se mesclam em um heterogêneo e contraditório movimento de construção de uma ciência que muitos tentam chamar de pós-moderna.

Cremos não ser possível afirmar, ainda, o quanto estes avanços -que já estão tornando obsoletas muitas das premissas das ciências ditas modernas - serão úteis ao nosso esforço de repensar a epidemiologia cada vez mais como uma disciplina que estuda a saúde de populações e não apenas a saúde em populações, cada vez mais comprometida com a saúde pública e coletiva. Podemos, sim, advertir com segurança que devemos nos manter alerta em relação a esses avanços. Não poderíamos permanecer ancorados a uma visão estática da nossa disciplina e manter nossos conceitos e métodos prisioneiros da abordagem individual da saúde, ainda que em nome da chamada epidemiologia moderna que todos aprendemos um dia, mas que, em muitos aspectos, vem começando a ser considerada limitada e obsoleta.

 

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