Mortalidade em crise humanitária: como se mede
Sumário
Quando uma guerra, uma fome ou um deslocamento em massa começa, uma das primeiras perguntas é quantas pessoas estão morrendo, e se isso é mais do que antes. Parece uma pergunta de estatística, distante do consultório. Não é. O número de mortes orienta para onde vão vacinas, comida, água e equipes, define se uma situação é considerada emergência e, mais tarde, serve para julgar se a resposta funcionou.
O problema é que, justamente quando mais se precisa desse número, os sistemas que o produziriam deixam de funcionar. Cartórios fecham, hospitais param de registrar, famílias fogem. Este texto explica como a mortalidade é medida nessas condições, quais são os limiares usados, que vieses distorcem os resultados e como um clínico pode ler esses números com espírito crítico.
A unidade que se usa e por quê
Em emergências humanitárias agudas, a mortalidade costuma ser expressa como número de mortes por 10000 pessoas por dia (Prudhon e Spiegel, 2007). A escolha da unidade não é arbitrária. Numa crise, as coisas mudam em semanas, e uma taxa anual esconderia exatamente o pico que interessa. Expressar por dia permite comparar períodos curtos e acompanhar a tendência.
Dois indicadores são os mais usados para medir a gravidade de uma crise e avaliar a eficácia da ajuda: a taxa bruta de mortalidade, que inclui todas as idades, e a taxa de mortalidade em menores de cinco anos (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). As crianças pequenas são as primeiras a sentir a falta de comida, água limpa e vacinas, e por isso a taxa nessa faixa costuma subir antes e mais.
Um exemplo ajuda a dar escala. Num campo com 50000 pessoas, uma taxa bruta de 1 morte por 10000 por dia corresponde a 5 mortes diárias, ou cerca de 150 num mês. Se a taxa dobra, são 10 mortes por dia. Para quem trabalha no posto de saúde do campo, essa diferença aparece no número de corpos, no número de famílias enlutadas e na sobrecarga da equipe muito antes de aparecer num relatório.
Os limiares de emergência servem como régua. Na análise de Ogbu e colaboradores, por exemplo, o limiar de emergência adotado para menores de cinco anos foi de 2 mortes por 10000 crianças por dia (Ogbu e colaboradores, 2022). Um estudo de Médicos Sem Fronteiras no leste da República Democrática do Congo descreve um território em que um primeiro inquérito da organização, em 2013, mostrou mortalidade acima dos limiares de crise e um segundo, em 2017, mostrou taxas logo abaixo deles, mas ainda com mortes em excesso e grandes necessidades de saúde (Robinson e colaboradores, 2019).
Esse último ponto merece atenção. Estar abaixo do limiar não significa estar bem. O limiar é uma linha prática para decidir prioridades, não uma fronteira entre saúde e doença. É o mesmo cuidado que se tem com pontos de corte em exames: um valor logo abaixo do corte não garante normalidade, como discute o texto sobre sensibilidade, especificidade e valores preditivos.
Quando o registro civil desaparece
Em condições normais, a mortalidade vem do registro civil: cada óbito tem uma certidão, uma causa e um local. Em crises, o registro prospectivo de eventos vitais está ausente ou se deteriora em quase todas as populações afetadas (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). Por isso, inquéritos domiciliares retrospectivos são muito usados para estimar e descrever os padrões de mortalidade (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).
O grupo de trabalho sobre estimativa de mortalidade em emergências descreveu os três componentes desses inquéritos (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). O primeiro é selecionar uma amostra representativa de domicílios, geralmente por conglomerados. O segundo é aplicar um questionário a um respondente de cada domicílio, perguntando sobre mortes e outros dados demográficos num período de recordação definido. O terceiro é tentar, ainda que de forma grosseira, determinar a causa de cada morte relatada (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).
A amostragem por conglomerados em dois estágios foi criada originalmente para medir cobertura vacinal e passou a ser usada para mortalidade pela falta de tempo e de recursos nas emergências (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). Os autores observam que o método costuma ser seguido sem considerar alternativas, e pedem mais pesquisa sobre amostragem, coleta de dados nos domicílios e determinação da causa de morte (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).
Quando há registro vital minimamente funcional, outra abordagem é possível. Karlinsky e Torrisi usaram dados de registro por idade e sexo para estimar as mortes da guerra de 2020 em Nagorno-Karabakh, comparando os óbitos observados com os esperados pela tendência de 2015 a 2019 (Karlinsky e Torrisi, 2023). Eles estimaram quase 6500 mortes em excesso entre pessoas de 15 a 49 anos, muito concentradas em homens adolescentes e adultos jovens (Karlinsky e Torrisi, 2023).
O inquérito domiciliar na prática
Para entender o que esses inquéritos conseguem mostrar, vale olhar alguns exemplos concretos.
Na República Centro-Africana, Gang e colaboradores conduziram inquéritos em dois estratos, um na área sob controle do governo e outro na área majoritariamente fora desse controle, sorteando 40 conglomerados de 10 domicílios em cada um (Gang e colaboradores, 2023). Foram visitados 70 dos 80 conglomerados, com 699 domicílios e 5070 pessoas entrevistadas (Gang e colaboradores, 2023). A taxa bruta de mortalidade foi de 1,57 morte por 10000 pessoas por dia (Gang e colaboradores, 2023). Fora da área de controle do governo, a taxa foi de 1,85, contra 1,31 dentro dela (Gang e colaboradores, 2023).
O dado sobre causas surpreende quem pensa em guerra só como violência. As famílias relataram malária ou febre e diarreia como principais causas de morte, e a violência respondeu por 6 de cada 100 mortes (Gang e colaboradores, 2023). O título do artigo resume a tensão: a mortalidade encontrada foi muito maior do que as estatísticas oficiais sugeriam (Gang e colaboradores, 2023).
No território de Walikale, no leste da República Democrática do Congo, um inquérito de 2017 incluiu 5711 pessoas em 794 domicílios (Robinson e colaboradores, 2019). A taxa bruta foi de 0,98 e a de menores de cinco anos de 1,3 morte por 10000 por dia (Robinson e colaboradores, 2019). As causas mais relatadas foram febre ou malária, diarreia e infecções respiratórias, e os resultados ajudaram a expandir o manejo comunitário integrado dessas doenças (Robinson e colaboradores, 2019).
Os dois exemplos mostram algo que o clínico reconhece. Em crises prolongadas, a maior parte das mortes não vem de bala ou bomba, mas de doenças comuns que deixam de ser tratadas porque os serviços se desorganizam. Febre numa região endêmica de malária é um problema de geografia tanto quanto de clínica, como mostra o texto sobre como a geografia muda a probabilidade.
Vieses e qualidade dos inquéritos
Todo inquérito mede apenas quem consegue ser alcançado, e isso cria vieses previsíveis.
O primeiro é o da ausência. Na República Centro-Africana, cerca de um em cada cinco domicílios estava ausente no momento da visita, principalmente nas áreas mais seguras (Gang e colaboradores, 2023). Quem não está em casa não responde, e não se sabe se a mortalidade nesses domicílios é igual à dos que responderam.
O segundo é o da insegurança. Dianou e colaboradores compararam um inquérito por telefone com o inquérito domiciliar tradicional em Burkina Faso, entrevistando 11387 mulheres em idade reprodutiva (Dianou e colaboradores, 2026). Nas regiões sem conflito direto, a mortalidade em menores de cinco anos ficou relativamente estável, num padrão parecido com o do inquérito domiciliar (Dianou e colaboradores, 2026). Nas regiões afetadas por conflito armado, porém, o inquérito por telefone mostrou aumento importante, de 47 para 82 mortes por 1000 nascidos vivos (Dianou e colaboradores, 2026). Esse aumento não aparecia no inquérito presencial, muito provavelmente porque os conglomerados mais inseguros foram excluídos da amostra (Dianou e colaboradores, 2026).
Esse achado é um exemplo perfeito de viés de seleção. Os lugares onde mais gente morre são justamente os lugares onde os entrevistadores não conseguem chegar. O resultado médio parece tranquilizador porque a pior parte ficou de fora. É o mesmo raciocínio de supertriagem e subtriagem: o erro que não se vê tende a ser o mais perigoso.
Há uma lição aqui para quem lê relatórios de crise. Quando um número parece melhor do que o esperado, a primeira pergunta deve ser quem ficou de fora. Se a amostra excluiu as regiões de combate, as estradas bloqueadas ou os grupos que fugiram, o número diz mais sobre quem foi alcançado do que sobre a população inteira.
O terceiro viés aparece quando famílias inteiras morreram ou se dispersaram. Não sobra ninguém para contar. McGowan e colaboradores, ao estudar a guerra no Tigré, recorreram a um inquérito online com a diáspora, perguntando sobre a família estendida que ficou na região, e padronizaram as estimativas por residência rural ou urbana e por nível de riqueza para reduzir o viés de seleção (McGowan e colaboradores, 2025). É uma solução criativa, mas que tem seus próprios limites, e os próprios autores reconhecem que os dados do período anterior à guerra provavelmente estão subnotificados (McGowan e colaboradores, 2025).
Mesmo quando o inquérito alcança a população, a qualidade da execução varia muito. Prudhon e Spiegel analisaram inquéritos conduzidos por 33 organizações não governamentais e agências das Nações Unidas entre 1993 e 2004: 368 inquéritos nutricionais e 158 de mortalidade bruta (Prudhon e Spiegel, 2007). Apenas 5 dos 158 inquéritos de mortalidade atenderam aos critérios de qualidade, e não houve melhora nesse período, ao contrário do que aconteceu com os inquéritos nutricionais (Prudhon e Spiegel, 2007).
Os autores identificaram erros importantes e imprecisão na metodologia e no relato, e defenderam fortalecer as iniciativas para padronizar a qualidade dos inquéritos (Prudhon e Spiegel, 2007). Eles lembram que amostragem adequada e tamanho de amostra suficiente são essenciais para garantir representatividade e precisão (Prudhon e Spiegel, 2007).
| Etapa | O que pode dar errado | Efeito provável |
|---|---|---|
| Amostragem | Áreas inseguras excluídas (Dianou e colaboradores, 2026) | Subestimar a mortalidade |
| Visita ao domicílio | Muitos domicílios ausentes (Gang e colaboradores, 2023) | Resultado com direção incerta |
| Período de recordação | Lembrança imprecisa de datas (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007) | Mortes fora do período ou esquecidas |
| Causa da morte | Relato leigo, sem exame (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007) | Classificação grosseira das causas |
| Execução e relato | Método mal aplicado (Prudhon e Spiegel, 2007) | Números pouco confiáveis |
A tabela lembra que um número de mortalidade é sempre o fim de uma cadeia de decisões. Quem lê o resultado sem perguntar como ele foi produzido corre o mesmo risco de quem lê um exame sem saber como a amostra foi colhida.
Mortes em excesso: o que a crise acrescenta
Saber quantas pessoas morreram não basta. A pergunta mais útil é quantas morreram a mais do que teriam morrido sem a crise. Checchi descreve essas mortes em excesso como aquelas que não teriam ocorrido num cenário contrafactual sem crise (Checchi, 2023). Ele argumenta que a ajuda humanitária deveria ser avaliada pelo efeito sobre a mortalidade em excesso, e não sobre a mortalidade total, já que seu objetivo é mitigar os impactos da crise e não as condições prévias (Checchi, 2023).
O difícil é estabelecer o contrafactual. Checchi lista os problemas: muitas vezes não há estimativa recente da mortalidade antes da crise, a média do país pode não refletir a região afetada, e em crises prolongadas é discutível supor um valor fixo, porque sem a crise a mortalidade provavelmente teria continuado a cair (Checchi, 2023).
Os estudos recentes mostram a escala que o excesso pode atingir. No noroeste da Síria, Alhiraki e colaboradores entrevistaram 1483 domicílios com 12268 pessoas, comparando o período antes do conflito, de 2000 a 2010, com o período de conflito, de 2011 a 2020 (Alhiraki e colaboradores, 2022). A taxa bruta de mortalidade aumentou 3,55 vezes entre os dois períodos, e o conflito parece ter causado, direta e indiretamente, cerca de 874000 mortes em excesso (Alhiraki e colaboradores, 2022). A partir de 2017, a maioria das mortes passou a ter causas não violentas (Alhiraki e colaboradores, 2022).
No Tigré, das 310 mortes ocorridas na região durante a guerra e relatadas no inquérito, 224 foram por lesões intencionais (McGowan e colaboradores, 2025). A taxa padronizada de mortalidade entre adultos de 15 a 49 anos foi de 21,3 por 1000 pessoas-ano durante a guerra, contra 1,0 no período anterior (McGowan e colaboradores, 2025). Os autores estimam mais de 102000 mortes entre pessoas com 15 anos ou mais (McGowan e colaboradores, 2025).
Dois padrões aparecem nesses estudos. Em alguns conflitos, a violência direta domina as mortes, como no Tigré (McGowan e colaboradores, 2025). Em outros, depois de uma fase inicial, as causas não violentas passam a predominar, como na Síria (Alhiraki e colaboradores, 2022) e na República Centro-Africana (Gang e colaboradores, 2023). Para o clínico, isso significa que doenças crônicas sem tratamento, infecções comuns e desnutrição podem matar mais do que o trauma ao longo dos anos.
O caso sírio também chama atenção para algo que a contagem de mortes não capta. Cerca de um em cada sete domicílios relatou ao menos uma deficiência importante ligada à violência desde 2011 (Alhiraki e colaboradores, 2022). Quem sobrevive com amputação, lesão medular ou sequela neurológica precisa de cuidado por décadas, e essa carga não aparece na taxa de mortalidade.
Outro detalhe do Tigré mostra como a mortalidade se distribui de forma desigual. A razão de mortalidade entre homens e mulheres foi de cerca de 2 para 1, tanto em adultos quanto em idosos, e a mortalidade entre pessoas com 60 anos ou mais também subiu muito durante a guerra (McGowan e colaboradores, 2025). Olhar só a média esconde quem está morrendo mais, e isso importa para planejar o cuidado, assim como importa proteger quem cuida para que o serviço continue funcionando.
Os inquéritos não só contam mortes; ajudam a entender o que as provoca. Ogbu e colaboradores analisaram 1597 inquéritos de uma base de dados de emergências complexas, com informação sobre mortalidade em menores de cinco anos, tipo de população, cobertura vacinal contra sarampo e desnutrição aguda global (Ogbu e colaboradores, 2022).
A mortalidade média em menores de cinco anos foi de 2,07 mortes por 10000 por dia entre crianças deslocadas internamente, 0,89 entre refugiadas e 1,20 entre residentes afetadas pela crise (Ogbu e colaboradores, 2022). Maior cobertura vacinal contra sarampo esteve associada a menor chance de ultrapassar o limiar de emergência, e maior prevalência de desnutrição aguda, a maior chance (Ogbu e colaboradores, 2022). Crianças refugiadas e residentes tiveram chance menor de ultrapassar o limiar do que as deslocadas internamente (Ogbu e colaboradores, 2022).
Esses resultados apontam onde agir. Vacinar contra sarampo e tratar a desnutrição aguda são medidas de grande impacto, e a criança deslocada internamente, muitas vezes com menos acesso à ajuda organizada, é a mais vulnerável. Num abrigo improvisado, a lógica de triagem quando tudo chega junto ajuda a priorizar essas crianças.
Causas de morte e grupos esquecidos
Saber de que as pessoas morreram é mais difícil do que saber quantas morreram. A autópsia verbal é uma entrevista estruturada com familiares sobre os sinais e sintomas antes da morte, e pode ser combinada com a autópsia social, que investiga as circunstâncias e as barreiras ao cuidado. Thomas e colaboradores concluíram que a autópsia verbal consegue determinar causas de morte em populações afetadas por crises sem outro sistema de registro, e que, combinada à autópsia social e à participação da comunidade, oferece uma visão ampla dos obstáculos para buscar e receber cuidado (Thomas e colaboradores, 2018).
Os autores lembram cuidados éticos importantes, como proteger os participantes de danos e evitar entrevistas repetidas sobre a morte de parentes próximos (Thomas e colaboradores, 2018). Também destacam que adaptar os instrumentos ao contexto melhora a viabilidade, mas limita a padronização internacional (Thomas e colaboradores, 2018). Esse é o mesmo espírito das sessões de morbimortalidade: entender as circunstâncias de cada morte para mudar o que vem depois.
Alguns grupos quase desaparecem das estatísticas. A morte materna é um exemplo. Erhardt-Ohren e colaboradores observaram que não existe forma confiável de estimar mortes maternas em campos e assentamentos de refugiados e deslocados (Erhardt-Ohren e colaboradores, 2024). Numa revisão de escopo com 124 publicações, os métodos mais bem avaliados para adaptação a esses contextos foram os baseados em informantes da comunidade e os baseados em serviços de saúde, por exigirem pouco tempo, amostras pequenas e nenhum treinamento estatístico (Erhardt-Ohren e colaboradores, 2024). Os autores reconhecem que, como em contextos estáveis, não existe método perfeito (Erhardt-Ohren e colaboradores, 2024).
Por que isso importa para o clínico
Pode parecer que medir mortalidade é tarefa de epidemiologista. Mas o clínico participa dessa cadeia de várias formas. Quando registra um óbito com cuidado, quando anota a causa provável num prontuário de campo, quando notifica uma doença sem esperar confirmação, como discute o texto sobre isolamento empírico, ele está produzindo os dados que depois viram taxa.
Ler esses números também exige o raciocínio que o clínico usa todos os dias. Uma taxa é uma estimativa com incerteza, e um intervalo de confiança largo pede cautela. Uma amostra que exclui as áreas mais perigosas tende a subestimar o problema. Uma comparação com o período anterior depende de quão bom era o dado de antes. Traduzir taxas em pessoas ajuda, como mostra o texto sobre frequências naturais: 2 mortes por 10000 crianças por dia, num campo com 20000 crianças, significam 4 crianças mortas todos os dias.
Por fim, há um paralelo com o raciocínio prognóstico. Medir a mortalidade de uma população em crise é, em certo sentido, fazer o prognóstico de um grupo, e esse prognóstico só é útil se orientar decisões que mudem o desfecho.
Perguntas frequentes
Por que a mortalidade é expressa por 10000 pessoas por dia?
Porque, em emergências agudas, a situação muda rápido e essa unidade permite acompanhar períodos curtos (Prudhon e Spiegel, 2007).
Qual é o limiar de emergência para crianças?
Um limiar usado é de 2 mortes por 10000 crianças menores de cinco anos por dia (Ogbu e colaboradores, 2022).
Como se mede a mortalidade sem registro civil?
Por inquéritos domiciliares retrospectivos, com amostragem por conglomerados e perguntas sobre mortes num período definido (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).
O que são mortes em excesso?
São as mortes que não teriam ocorrido sem a crise, comparadas a um cenário contrafactual (Checchi, 2023).
Por que os inquéritos podem subestimar as mortes?
Porque as áreas mais inseguras costumam ficar fora da amostra (Dianou e colaboradores, 2026).
A maioria das mortes em guerra é por violência?
Depende do conflito. Em vários, as causas não violentas predominam com o tempo (Alhiraki e colaboradores, 2022).
Take-home messages
- Em emergências, a mortalidade é medida em mortes por 10000 pessoas por dia (Prudhon e Spiegel, 2007).
- Sem registro civil, os inquéritos domiciliares retrospectivos são a ferramenta principal (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).
- Áreas inseguras fora da amostra levam a subestimar a mortalidade (Dianou e colaboradores, 2026).
- Muitos inquéritos de mortalidade tiveram qualidade insuficiente (Prudhon e Spiegel, 2007).
- Mortes em excesso exigem um contrafactual difícil de definir (Checchi, 2023).
- Vacinação contra sarampo e combate à desnutrição aguda reduzem o risco de mortalidade crítica (Ogbu e colaboradores, 2022).
Referências
- Alrashid Alhiraki O, Fahham O, Dubies HA, et al. Conflict-related excess mortality and disability in Northwest Syria. BMJ Glob Health. 2022. PMID 35589154.
- Checchi F. Inferring the impact of humanitarian responses on population mortality: methodological problems and proposals. Confl Health. 2023. PMID 36998020.
- Dianou K, Masquelier B, Helleringer S, et al. Under-Five Mortality in Humanitarian Emergencies: A Comparison of Face-to-Face and Mobile Phone Survey Estimates From Burkina Faso. Trop Med Int Health. 2026. PMID 42274292.
- Erhardt-Ohren B, McCoy SI, Feehan DM, et al. Maternal mortality estimation methodologies: a scoping review and evaluation of suitability for use in humanitarian settings. Confl Health. 2024. PMID 39702374.
- Gang KBA, O'Keeffe J, Anonymous, et al. Cross-sectional survey in Central African Republic finds mortality 4-times higher than UN statistics: how can we not know the Central African Republic is in such an acute humanitarian crisis? Confl Health. 2023. PMID 37072800.
- Karlinsky A, Torrisi O. The Casualties of War: An Excess Mortality Estimate of Lives Lost in the 2020 Nagorno-Karabakh Conflict. Popul Res Policy Rev. 2023. PMID 37193053.
- McGowan CR, Cassidy-Seyoum SA, Ekoriko P, et al. Conflict-attributable mortality in Tigray Region, Ethiopia: Evidence from a survey of the Tigrayan diaspora. Popul Health Metr. 2025. PMID 40399978.
- Ogbu TJ, Scales SE, de Almeida MM, et al. Predictors of exceeding emergency under-five mortality thresholds using small-scale survey data from humanitarian settings (1999 - 2020): considerations for measles vaccination, malnutrition, and displacement status. Arch Public Health. 2022. PMID 35765108.
- Prudhon C, Spiegel PB. A review of methodology and analysis of nutrition and mortality surveys conducted in humanitarian emergencies from October 1993 to April 2004. Emerg Themes Epidemiol. 2007. PMID 17543104.
- Robinson E, Crispino V, Ouabo A, et al. Mortality and health survey, Walikale, Democratic Republic of the Congo, 2017: an example of the use of survey data for humanitarian program planning. Confl Health. 2019. PMID 31832090.
- Thomas LM, D'Ambruoso L, Balabanova D. Use of verbal autopsy and social autopsy in humanitarian crises. BMJ Glob Health. 2018. PMID 29736275.
- Working Group for Mortality Estimation in Emergencies. Wanted: studies on mortality estimation methods for humanitarian emergencies, suggestions for future research. Emerg Themes Epidemiol. 2007. PMID 17543103.