Noncommunicable chronic diseases and health challenges in 2050

Deborah Carvalho Malta; Guilherme Augusto Veloso; Crizian Saar Gomes; Maurício Lima Barreto

doi:10.1590/1980-549720260011

. 2026 Mar 16;29:e260011. doi: 10.1590/1980-549720260011

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Noncommunicable chronic diseases and health challenges in 2050

Deborah Carvalho Malta ^I, Guilherme Augusto Veloso ^II, Crizian Saar Gomes ^III, Maurício Lima Barreto ^IV

PMCID: PMC12995342 PMID: 41849545

ABSTRACT

Objectives:

The study aims to analyze the burden of diseases related to noncommunicable chronic diseases (NCDs) and their risk factors (RFs) from 1990 to 2021 and to project of NCDs and RFs for the years 2030 and 2050.

Methods:

Estimates of risk factors and mortality from NCDs in Brazil and its States were analyzed based on data from the Global Burden of Disease Study.

Results:

There was a 37.7% reduction in premature mortality rates from NCDs and a 34% reduction in Disability-Adjusted Life Years (DALYs) between 1990 and 2021. Projections for 2050 indicate that mortality from cardiovascular diseases will continue to decline and that these will be supplanted by neoplasms. Mortality rates from diabetes tend to increase, while chronic respiratory diseases show a downward trend. In 2021, the main risk factors associated with premature deaths from NCDs were: high blood pressure, smoking, poor diet, high Body Mass Index (BMI), and high fasting glucose. Projections through 2050 point to an increase in risk factors such as obesity, high blood pressure, high glucose, physical inactivity, and poor diet - which may compromise the achievement of the 2050 targets for reducing premature mortality from NCDs.

Conclusion:

The study points out that global targets may not be achieved, raising an alert to the urgent need to strengthen public policies aimed at the prevention and control of NCDs.

Keywords: Chronic noncommunicable diseases, Risk factors, Global burden of disease, Brazil

INTRODUCTION

Noncommunicable chronic diseases (NCDs) are the leading cause of global morbidity and mortality, resulting in premature deaths, disabilities, loss of quality of life, economic impacts, and burden on health systems ¹ ^, ² . NCDs are estimated to account for 75% of global mortality ³ .

The four main groups of NCDs - cardiovascular diseases (CVD), cancer, chronic respiratory diseases, and diabetes - share common and modifiable behavioral risk factors (RF), such as smoking, alcohol abuse, physical inactivity, and poor diet ⁴ ^, ⁵ . In addition to these, metabolic factors such as high blood pressure, obesity, high cholesterol, and high fasting plasm glucose also stand out ² ^, ⁵ ^, ⁶ . Socioeconomic determinants play a strong role in the causality network of NCDs and their RF ¹ ^, ⁷ ^, ⁸ .

The 2030 Agenda for Sustainable Development established a goal of reducing the “unconditional probability of premature death from NCDs” by one-third ⁹ . To date, only 19 countries - representing only 2.7% of the world’s population - are on track to achieve this goal. At the current pace, it would take approximately 45 years to achieve this goal ¹⁰ .

In Brazil, studies indicate that mortality rates from NCDs showed a downward trend between 2010 and 2015. However, this progress was interrupted in 2016 and worsened during the COVID-19 pandemic, compromising the possibility of achieving the 30% reduction target set by Plano de DANT, a Brazilian strategic action plan to tackle CNCDs ² ^, ¹¹ ^, ¹² ^, ¹³ .

In the face of persistent global challenges, new commitments have been proposed. In 2024, the Lancet Commission launched the goal of reducing the probability of premature death from selected diseases by 50% by 2050 - a proposal that became known as “50 by 50.” This goal can be achieved by addressing 15 priority conditions - 8 related to infectious diseases and maternal health, and 7 related to NCDs and injuries ¹⁴ .

The main proposals for achieving the 2050 targets would be

a) concentrating resources on priority conditions, including NCDs, with a view to maximizing the impact on reducing premature mortality;
b) increasing global health funding;
c) tobacco control as a priority strategy, with tax increases, marketing bans, and other measures;
d) reducing poverty and social inequalities;
e) improving access to primary care and essential medicines;
f) promoting healthy eating, physical activity, and healthy environments.

In this context, the Brazil Saúde Amanhã initiative, launched by Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), stands out. It is based on the guiding question: “What is the future of health in Brazil?”. The initiative coordinates a multidisciplinary research network focused on investigation, strategic prospecting, and the formulation of public policies for the health sector, strengthening the Unified Health System (SUS) ¹⁵ ^, ¹⁶ .

This study falls within this scope and has the following objectives: to analyze the burden of diseases related to NCDs and their RF in the period from 1990 to 2021; and to project the evolution of NCDs and RF for the years 2030 and 2050.

METHODS

This study analyzed estimates of RF and mortality from NCDs in Brazil and its States, based on data from the 2021 Global Burden of Disease (GBD) Study, from the Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME), available at: http://ghdx.healthdata.org/.

Mortality

The GBD mortality estimates are based on data from the Mortality Information System (SIM) of the Ministry of Health ¹⁷ , with adjustments for so-called garbage codes, using algorithms for redistributing the underlying causes of death, considering age, sex, and year ¹⁸ ^, ¹⁹ .

The unconditional probabilities of premature death from NCDs were calculated. For each age group (𝑥 𝑥 +5), the probability of death during the interval was estimated based on the age-specific mortality rate, denoted by m _x , using the approximation $q_{x} = \frac{{5 m}_{x}}{1 + {2,5 m}_{x}}$ . The unconditional probability of death was estimated as:

P (30 \leq A g e o f d e a t h \leq 69) = 1 - \prod_{x = 30}^{65} (1 - p_{x})

The metrics used to analyze the burden of NCDs in Brazil was: absolute number of deaths, age-standardized mortality rates, and years of life lost due to premature death and Disability-Adjusted Life Years (DALYs). These metrics were presented for all age groups and for premature deaths between 30 and 69 years of age, according to the World Health Organization (WHO) Global Plan ¹ . The analyses covered all diseases and the four main groups of NCDs in Brazil in 1990 and 2021, as well as the percentage change (PC) over the period.

To verify subnational inequalities, premature mortality rates from NCDs were analyzed for the 26 Brazilian States and the Federal District in 1990 and 2021.

Risk factors

The main sources of data on RF for the Brazilian population used by the GBD were the National Health Survey (PNS), the Surveillance System for Risk and Protective Factors for Chronic Diseases (Vigitel), and the National School Health Survey (PeNSE) ¹³ ^, ²⁰ .

The GBD study uses a hierarchical list of risk factors organized into four levels, ranging from broad groups (metabolic, behavioral, and environmental) to more detailed ones, totaling 87 factors analyzed in 2021 ²¹ .

Regarding RF, the Summary Exposure Value (SEV) was analyzed. The SEV represents the prevalence of exposure weighted by relative risk, ranging from 0% to 100%, in which 0% indicates a total absence of exposure and 100% corresponds to the maximum level of exposure observed in the population. A reduction in SEV indicates a decrease in population exposure to the risk factor, whereas an increase suggests the opposite. More information on SEV is available in other publications ²⁰ ^, ²² .

Projections for 2050

Risk factors

SEV trends for risk factors related to NCDs between 1990 and 2021 were analyzed, including: smoking, poor diet, low physical activity, excessive alcohol consumption, high blood pressure, high cholesterol, impaired kidney function, high fasting blood glucose, high Body Mass Index (BMI), air pollution, and temperature. Based on the evolution observed during this period, projections for these indicators were calculated up to the year 2050.

Mortality projections

Projections were calculated for premature mortality rates and mortality rates at all ages by NCDs and their four main groups, as well as the probability of premature death for the years 2030 and 2050. These results were compared to the Sustainable Development Goals (SDGs) targets agreed upon in 2015, which estimate a 30% reduction in the unconditional probability of premature death from NCDs ²³ . Projections were also made to compare with the target proposed by the Lancet Commission (50% reduction by 2050) ¹⁴ . The values observed from the years 2015 to 2021 were used as a reference for the projection calculations.

An ETS model was used. The term refers to the class of models that combine three fundamental components: Error (E), Trend (T), and Seasonality (S); of the type: Additive (A), Additive Trend (A), and No Seasonality (N) (AAN). This model is especially suitable for time series that exhibit a trend but do not show seasonal patterns. In addition, a dampened trend was used, which introduces a dampening factor to gradually reduce the influence of the trend on long-term projections.

The analyses were conducted in RStudio (RStudio Team, 2019) and the figures were produced using the ggplot214 package.

Ethical considerations

The GBD-Brazil project was approved by the Research Ethics Committee of Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), registered under Project number CAAE - 62803316.7.0000.5149.

Data availability statement

All data supporting the results of this study are available at: http://ghdx.healthdata.org

RESULTS

Mortality

Table 1 shows the mortality and DALY burden caused by NCDs in Brazil in 1990 and 2021. Premature mortality rates from all causes decreased by 7.1%. In the same period, there was a 37.7% reduction in premature mortality rates from NCDs and a 34% reduction in DALY rates. Between 1990 and 2021, premature mortality rates from CVD, chronic respiratory diseases, diabetes mellitus, and neoplasms decreased by 52.7%, 38.5%, 24%, and 12.5%, respectively. DALY rates showed similar reductions (Table 1).

Table 1. Number of deaths and standardized mortality and DALY rates in the population aged 30-69 years and in all ages, for both sexes, in Brazil, in 1990 and 2021.

Cause of death	Age group	Number of deaths			Standardized mortality rate (per 100 thousand)			Standardized DALYs rate (per 100 thousand)
Cause of death	Age group	1990	2021	PC	1990	2021	PC	1990	2021	PC
Todas as causas	30-69 years	350,153	804,109	129.6	792.1	735.8	-7.1	44,647	42,524	-4.8
Todas as causas	All ages	875,709	1,796,921	105.2	926.4	742.9	-19.8	43,050	33,056	-23.2
NCD	30-69 years	212,908	342,930	61.1	502.6	312.9	-37.7	18,103	11,942	-34
NCD	All ages	433,065	788,379	82	542.2	321.8	-40.7	13,261	8,500	-35.9
Diabetes mellitus	30-69 years	13,191	26,289	99.3	31.5	24	-24	1,656	1,627	-1.7
Diabetes mellitus	All ages	26,319	64,839	146.4	32.1	26.5	-17.5	1,104	1,080	-2.2
Cardiovascular diseases	30-69 years	121,486	148,709	22.4	286.7	135.7	-52.7	9,962	4,902	-50.8
Cardiovascular diseases	All ages	258,237	374,765	45.1	333.7	153.7	-53.9	7,428	3,639	-51
Chronic respiratory diseases	30-69 years	12,927	21,202	64	31.5	19.4	-38.5	1,227	792	-35.4
Chronic respiratory diseases	All ages	36,881	72,316	96.1	50.3	30.1	-40.2	1,371	846	-38.3
Neoplasms	30-69 years	65,304	146,731	124.7	153	133.9	-12.5	5,258	4,620	-12.1
Neoplasms	All ages	111,628	276,459	147.7	126.1	111.4	-11.6	3,358	2,935	-12.6

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PC: Percentage of change; CNCDs: Chronic noncommunicable diseases.

Table 2 shows the standardized rates of premature mortality from NCDs in both sexes for Brazil and its 27 federal units in 1990 and 2021. A reduction in mortality rates from NCDs, CVDs, and chronic respiratory diseases was observed in most states. The largest declines in CVD mortality rates were recorded in the Federal District (-72.9%) and Roraima (-72.1%). For diabetes and neoplasms, patterns varied across States. Mortality rates from neoplasms, for example, showed the largest reductions in Roraima (-52.3%) and the largest increase in Rio Grande do Norte (+35.6%), remaining relatively stable in most states.

Table 2. Standardized rates of premature mortality from chronic noncommunicable diseases and selected causes of death in Brazil and its federal units in 1990 and 2021.

Location	NCD			Cardiovascular disease			Chronic respiratory disease			Diabetes			Neoplasms
Location	1990	2021	PC	1990	2021	PC	1990	2021	PC	1990	2021	PC	1990	2021	PC
Brazil	502.6	312.9	-37.7	286.6	135.7	-52.7	31.5	19.4	-38.5	31.5	24	-24	153	133.9	-12.5
Acre	366.2	303.2	-17.2	190.8	123.5	-35.3	30.9	27.5	-11.1	25	25.8	3.2	119.4	126.5	5.9
Alagoas	437.9	358.5	-18.1	259.3	180.9	-30.3	33.2	18.5	-44.2	39	43.6	11.8	106.5	115.6	8.5
Amapá	397.6	272.2	-31.5	206.5	108.5	-47.5	23.9	17.1	-28.6	23	24.6	7.1	144.3	122	-15.4
Amazon	379	309.9	-18.2	191.1	112.8	-41	22.1	16.9	-23.5	25.7	32.9	28.1	140.1	147.3	5.1
Bahia	381.6	291.2	-23.7	220.3	124.2	-43.6	24.3	17.5	-28	33.5	27.8	-16.9	103.5	121.7	17.6
Ceará	300.5	268.4	-10.7	154.2	118.6	-23.1	21.6	12.5	-42.1	18.3	16.7	-9	106.4	120.7	13.4
Federal District	481.2	187.4	-61	267.1	72.4	-72.9	25.3	9.8	-61.5	28.4	12.5	-56	160.2	92.8	-42.1
Espírito Santo	482.7	289.9	-39.9	288.1	129.2	-55.2	26.1	15.8	-39.4	26.2	20.5	-21.7	142.2	124.3	-12.6
Goiás	456.5	303.2	-33.6	260.4	134.9	-48.2	38	23.3	-38.6	23	22.3	-3.1	135	122.6	-9.2
Maranhão	414.9	357.5	-13.8	252.7	174.3	-31	20.9	16.6	-20.5	35.5	45.6	28.4	105.8	121	14.4
Mato Grosso	400.3	279.4	-30.2	229.2	120.1	-47.6	23.8	21.2	-11	25.2	25.7	2.1	122.2	112.4	-8
Mato Grosso do Sul	475.7	302.9	-36.3	288.1	139.9	-51.4	27.1	19.3	-29	23.2	18.9	-18.3	137.2	124.7	-9.1
Minas Gerais	510.4	292.9	-42.6	297.6	120.3	-59.6	34.3	18.7	-45.6	33	21.9	-33.6	145.5	132.1	-9.3
Paraná	562.7	311	-44.7	327.5	122.9	-62.5	42.5	22.4	-47.2	26.4	23	-12.9	166.4	142.8	-14.2
Paraíba	332.8	337.6	1.4	183.7	155	-15.6	20.1	16.5	-17.6	29.5	34.6	17.5	99.6	131.5	32
Pará	374.7	304.6	-18.7	216.4	135.3	-37.5	20	18.8	-5.8	21.9	32	46	116.5	118.5	1.7
Pernambuco	475.4	339.7	-28.5	286.5	159.9	-44.2	24.4	27.5	12.7	39.2	28.9	-26.2	125.3	123.4	-1.5
Piauí	331.1	275	-16.9	202.3	133.1	-34.2	18.7	11.6	-37.6	25	28.1	12.2	85.1	102.2	20.1
Rio Grande do Norte	286	295.7	3.4	150.4	130.2	-13.5	12.7	11.2	-11.4	30.6	29.2	-4.6	92.3	125.2	35.6
Rio Grande do Sul	565.4	321.7	-43.1	283.5	109	-61.6	49.6	27.1	-45.5	23.7	23.8	0.4	208.6	161.9	-22.4
Rio de Janeiro	680.4	367.2	-46	407.4	168.7	-58.6	33.9	19.2	-43.4	46.3	30.6	-33.9	192.7	148.7	-22.9
Rondônia	431	198.7	-53.9	249	84.2	-66.2	28	14.3	-48.9	28.8	18.3	-36.5	125.3	81.9	-34.6
Roraima	632.7	229.8	-63.7	348.5	97.3	-72.1	32.5	11.5	-64.8	54	26.8	-50.3	197.8	94.3	-52.3
Santa Catarina	514.9	291	-43.5	270.5	108.1	-60	47	21.2	-54.9	24.6	17.8	-27.4	172.8	143.9	-16.7
Sergipe	366.2	279	-23.8	189.3	119.9	-36.7	21.1	15.9	-24.7	40.6	30.6	-24.5	115.1	112.6	-2.2
São Paulo	556.9	327.7	-41.2	316.5	148.4	-53.1	31.1	19.2	-38.2	31.8	17.3	-45.6	177.6	142.8	-19.6
Tocantins	318.2	268.1	-15.8	193.2	128	-33.8	23.2	15	-35.6	22.1	28.5	29.1	79.7	96.6	21.2

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PC: Percentage of change; NCDs: noncommunicable chronic diseases.

Risk factors

Supplementary Table 1 shows the age-standardized SEV for RF related to NCDs in Brazil from 1990 to 2021. Between these years, the largest reductions in SEV for both sexes combined and all ages occurred for tobacco (-55.9%) and air pollution (-44.13%). In contrast, increases in SEV were observed for the following RFs: high BMI (+96.94%), high fasting blood glucose (+53.28%), and low physical activity (+39.68%). Similar results were found when analyzing the population aged 30 to 69 years.

Projections for 2030 and 2050

When analyzing SEV projections until 2050, it was observed that high LDL cholesterol, blood pressure, fasting glucose, BMI, low physical activity, risks related to diet/nutrition, temperature, and renal function show an upward trend between 30 and 69 years of age and across all ages. Smoking, although declining at the beginning of the series, tended to stabilize between the ages of 30 and 69. Excessive alcohol consumption and exposure to air pollution showed a downward trend (Figure 1).

Figure 1. — *The *Summary Exposure Value* (SEV) was considered.

Figure 2 shows the trends and projections for mortality rates for the four main groups of CNCDs until 2050. Premature deaths from CVD continue to decline steadily and, from 2024/2025 onwards, these will be lower than those from neoplasms (the latter will reach the highest rates among all CNCDs in the coming decades). Mortality rates from chronic respiratory diseases and diabetes show more modest declines. When all age groups are considered, there will be declines in CVD, which remains in first place, followed by cancer and chronic respiratory diseases. In addition, there is an increase in diabetes rates, which will take the third place.

Figure 3 shows the trends in the probability of premature death from these diseases, with projections for 2030 and 2050. The global targets of reducing premature mortality from NCDs by 30% by 2030, based on data from 2015 to 2021, may not be achieved if the behavior observed during this period continues.

DISCUSSION

The study pointed to significant decline in mortality from NCDs between 1990 and 2021, reflecting improved overall living conditions, expanded access to health care - such as the expansion of primary care ²⁴ , income distribution programs ²⁵ ^, ²⁶ , access to medicines, and improvements in medium- and high-complexity care - as well as the reduction of RFs, such as the prevalence of smoking and increased physical activity ⁴ . The fundamental role of SUS, which contributed to the improvement of various health indicators and outcomes ²⁷ , should also be highlighted.

However, this decline has not been continuous over time; in 2016 and 2021, there was an increase in mortality rates from NCDs. These are attributed to deepening socioeconomic inequalities, fiscal austerity policies, and underfunding of SUS ⁵ ^, ²⁸ . The increase observed in 2021 was attributed to the effects of the COVID-19 pandemic, which resulted in both a worsening of the population’s lifestyles - with an increase in sedentary lifestyles and feelings of sadness and loneliness, as well as a deterioration in diet - and an increase in mortality, especially from cardiovascular diseases. This scenario can be explained, in part, by the interruption or reduction in clinical follow-up and monitoring of people with NCDs during the pandemic, in addition to the possible effects of long COVID-19, which may have contributed to the worsening of health conditions and increased mortality from NCDs in the post-pandemic period ³⁰ ^, ³¹ .

The largest reductions in CVD mortality rates can be explained by several factors, including the expansion of primary health care; income distribution programs; the reduction in smoking prevalence; and improvements in care, both through increased access to primary care services ¹³ and expanded access to medications for the control of high blood pressure ³² .

The study showed that cancer will become the leading cause of premature death from NCDs in Brazil within a few years, signaling the continuation of the epidemiological transition process in the country. Neoplasms are already the second leading cause of death in most countries ²¹ . In Uruguay and Argentina, cancer is the leading cause of death ³³ . In Brazil, studies point to an increasing trend in the incidence of some types of cancer between 1990 and 2015, such as lung cancer in women (+20.7%) and colon and rectal cancer in men (+29.5%) ³⁴ . This change reflects alterations in patterns of exposure to risk factors, therapeutic advances, and early screening and diagnosis systems ³⁵ .

Diabetes is associated with increased mortality from cardiovascular diseases, with systemic effects that impact various organs and functions of the body ²³ . There is consistent evidence that the growth in the prevalence of diabetes is strongly associated with the increase in obesity in the population ²³ .

The significant reduction in mortality rates from chronic respiratory diseases can be attributed, in large part, to the decline in the prevalence of smoking ⁴ ^, ³⁶ . Other factors that may have contributed to this trend include increased access to health services, especially with the expansion of Primary Health Care (PHC) in the country ³⁷ .

According to the analysis by federal units, the patterns show some similarity between States. As for diabetes and neoplasms, there is a trend of increase or stabilization in most States. It is noteworthy that the States in the North and Northeast regions tend to show smaller reductions or even increases in rates, which may be related to worse living conditions, but also to possible limitations in the quality of information in mortality registration systems, especially in previous years ¹³ ^, ³⁸ ^, ³⁹ .

Risk factors

The results show a significant reduction in the main RFs, especially behavioral ones, with an emphasis on smoking. Evidence indicates that the control of risk factors and NCDs is more effective when regulatory measures are implemented by the State ² ^, ⁴ ^, ⁴⁰ . In the case of tobacco, several regulatory actions have been adopted, such as accession to the Framework Convention on Tobacco Control (FCTC) in 2006; and Presidential Decree No. 8,262, of 2014, which expanded warnings on cigarette packs and regulated smoke-free environments and taxation on tobacco products ⁴ ^, ¹³ . However, since 2016, the country has experienced a weakening of public policies to control smoking, with stagnation in pricing and taxation policies, as well as growing interference by the tobacco industry in the political and legal spheres, highlighting the influence of commercial determinants on health ⁸ and resulting in poorer policy performance ³⁶ ^, ⁴¹ ^, ⁴² .

Metabolic risk factors project high risks in the future, posing a threat to the health of the population in the coming years. In the last decade, Brazil has implemented important policies to strengthen PHC, such as the creation of the Mais Médicos (More Doctors) Program, expansion of free access to medicines for NCDs, health promotion actions, and income transfer programs ⁶ ^, ³² .

Obesity is a serious public health problem in Brazil, with a tendency to increase in prevalence among the adult population. It is estimated that approximately one-third of adults in Brazilian State capitals are obese and about 60% are overweight ¹¹ . This rapid growth reinforces the need to expand access to obesity treatment; encourage regular physical activity; promote exclusive breastfeeding; and advance fiscal policies, such as increasing taxation on ultra-processed foods. These measures aim to strengthen access to healthy eating throughout life, in accordance with the guidelines of the Food Guide for the Brazilian Population.

Inadequate nutrition is projected to increase the SEV by 2050. Evidence shows an increase in ultra-processed foods and a reduction in the consumption of fresh foods, such as fruits, vegetables, and beans, as a result of changes in eating patterns, the economic crisis, and the adoption of austerity policies since 2016 ⁵ ^, ⁴⁴ .

The “best evidence” indicated by the WHO for the prevention and control of NCDs includes regulatory and health promotion measures, such as taxation of beverages, tobacco, and ultra-processed foods, as well as a ban on the marketing of products harmful to health ⁴⁵ . Therefore, they depend on investment in public policies and political decisions to advance the proposed agendas, including confronting the interests of industrial and commercial lobby ⁴⁵ .

Projections for 2030 and 2050

The study indicates that projections of NCD mortality rates for 2030 and 2050 signal the possibility of failure to meet the established reduction targets. This scenario reinforces the need for continuous monitoring to identify possible changes in disease patterns, their determinants, and risk factors, and to adjust coping strategies in a timely manner over the coming years.

What are the global and national challenges to achieving the 2050 targets?

Investment in health promotion and NCD prevention actions can result in significant advances, provided there is political will and effective implementation of preventive measures ¹⁰ . A concrete example is the global reduction in smoking by about 25% in most countries since the adoption of the FCTC in 2007 ¹⁰ ^, ⁴⁶ . In China, levels of fine particulate matter (PM2.5) in the air have been reduced by almost 50% in the last decade, demonstrating the effectiveness of strict environmental policies ⁴⁷ .

In this context, the measures approved in Brazil regarding tax reform on tobacco and soft drinks represent a strategic opportunity to strengthen fiscal measures on products that are harmful to health, with a potential impact not only on mortality projections until 2050, but also on the sustainability of NCD prevention and control in the long term.

Study limitations

Among the limitations of the study, the projections for 2030 and 2050 were based on trends observed in previous years, assuming the continuity of past patterns as a parameter for the future. However, the future is uncertain and may include unpredictable events, as demonstrated by the COVID-19 pandemic. Incomplete data sources, such as the SIM, have made progress in coverage and improvement of record quality, although underreporting and a high proportion of garbage codes persist ¹⁹ . Additionally, social determinants are not directly incorporated into causal analyses ⁴⁸ .

The study points out that global targets may not be achieved, raising an alert to the urgent need to strengthen public policies aimed at the prevention and control of CNCDs. It highlights the importance of intensifying intersectoral actions and strategies for health promotion, early diagnosis, timely access to treatment, and continuous monitoring - especially in the context of PHC.

Supplementary Materials

Table 1

1980-5497-rbepid-29-e260011-sppl.pdf^{(30.4KB, pdf)}

ACKNOWLEDGMENTS:

DCM and MLB would like to thank the National Council for Scientific and Technological Development (CNPQ) for the productivity grant. FAPEMIG - call FAPEMIG 011/2022 - support for extension projects in interface with research. Process No.: CDS - APQ-03788-22.

Funding Statement

Fiocruz - Iniciativa Saúde Amanhã/Saúde in Brazil 2025; CNPQ - National Institute of Science and Technology/Institute for Health Technology Assessment (INCT/IATS); FAPEMIG 011/2022 - “SUPPORT FOR EXTENSION PROJECTS IN INTERFACE WITH RESEARCH” PROCESS No.: CDS - APQ-03788-22.

Footnotes

HOW TO CITE THIS ARTICLE: Malta DC, Veloso GA, Gomes CS, Barreto ML. Chronic noncommunicable diseases and health challenges in 2050. Rev Bras Epidemiol. 2026; 29: e260011. https://doi.org/10.1590/1980-549720260011

FUNDING: Fiocruz - Iniciativa Saúde Amanhã/Saúde in Brazil 2025; CNPQ - National Institute of Science and Technology/Institute for Health Technology Assessment (INCT/IATS); FAPEMIG 011/2022 - “SUPPORT FOR EXTENSION PROJECTS IN INTERFACE WITH RESEARCH” PROCESS No.: CDS - APQ-03788-22.

REFERENCES

1.World Health Organization . Global action plan for the prevention and control of noncommunicable diseases 2013-2020. Genebra: World Health Organization; 2013. [Google Scholar]
2.Malta DC, Duncan BB, Schmidt MI, Teixeira R, Ribeiro ALP, Felisbino-Mendes MS, et al. Trends in mortality due to non-communicable diseases in the Brazilian adult population: national and subnational estimates and projections for 2030. Popul Health Metr. 2020;18(Suppl 1):16–16. doi: 10.1186/s12963-020-00216-1. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
3.World Health Organization . Commercial determinants of health. Genebra: World Health Organization; 2023. [Google Scholar]
4.Malta DC, Flor LS, Machado IE, Felisbino-Mendes MS, Brant LCC, Ribeiro ALP, et al. Trends in prevalence and mortality burden attributable to smoking, Brazil and federated units, 1990 and 2017. Popul Health Metr. 2020;18(Suppl 1):24–24. doi: 10.1186/s12963-020-00215-2. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
5.Malta DC, Duncan BB, Barros AMB, Katikireddi SV, Souza FM, Silva AG, et al. Medidas de austeridade fiscal comprometem metas de controle de doenças não transmissíveis no Brasil. Ciênc Saúde Colet. 2018;23(10):3115–3122. doi: 10.1590/1413-812320182310.25222018. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
6.Malta DC, Gomes CS, Stopa SR, Andrade FMD, Prates EJS, Oliveira PPV, et al. Inequalities in health care and access to health services among adults with self-reported arterial hypertension: Brazilian National Health Survey. Cad Saude Publica. 2022;38(Suppl 1):e00125421. doi: 10.1590/0102-311Xe00125421. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
7.Pearce N, Ebrahim S, McKee M, Lamptey P, Barreto ML, Matheson D, et al. The road to 25×25: how can the five-target strategy reach its goal? Lancet Glob Health. 2014;2(3):e126–e128. doi: 10.1016/S2214-109X(14)70015-4. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
8.Gilmore AB, Fabbri A, Baum F, Bertscher A, Bondy K, Chang HJ, et al. Defining and conceptualising the commercial determinants of health. Lancet. 2023;401(10383):1194–1213. doi: 10.1016/S0140-6736(23)00013-2. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
9.Organização das Nações Unidas . ransformando nosso mundo: a Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável. Nova York: Assembleia Geral das Nações Unidas; 2015. [Dec. 19,. 2025]. [Internet] Available at: https://dssbr.ensp.fiocruz.br/wp-content/uploads/2020/12/transformando-nosso-mundo-a-agenda-2030-para-o-desenvolvimento-sustentavel.pdf . [Google Scholar]
10.Alleyne G, Coll-Seck AM, Frieden TR, Tufton C. Fourth time a charm? -How to make the UN high-level meeting on noncommunicable diseases effective. JAMA. 2025;333(17):1485–1486. doi: 10.1001/jama.2025.1431. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
11.Malta DC, Gomes CS, Prates EJS, Bernal RTI. Changes in chronic diseases and risk and protective factors before and after the third wave of COVID-19 in Brazil. Ciênc Saúde Coletiva. 2023;28(12):3659–3671. doi: 10.1590/1413-812320232812.08252022EN. [DOI] [Google Scholar]
12.Malta DC, Gomes CS, Silva AG, Cardoso LSM, Barros MBA, Lima MG, et al. Uso dos serviços de saúde e adesão ao distanciamento social por adultos com doenças crônicas na pandemia de COVID-19, Brasil, 2020. Ciênc Saúde Coletiva. 2021;26(7):2833–2842. doi: 10.1590/1413-81232021267.00602021. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
13.Malta DC, Gomes CS, Veloso GA, Teixeira RA, Mendes MSF, Brant LCC, et al. Noncommunicable disease burden in Brazil and its states from 1990 to 2021, with projections for 2030. Public Health. 2024;236:422–429. doi: 10.1016/j.puhe.2024.09.006. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
14.Jamison DT, Summers LH, Chang AY, Karlsson O, Mao W, Norheim OF, et al. Global health 2050: the path to halving premature death by mid-century. Lancet. 2024;404(10462):1561–1614. doi: 10.1016/S0140-6736(24)01439-9. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
15.Fundação Oswaldo Cruz . O projeto - saúde amanhã. Rio de Janeiro: Fiocruz; 2022. [Google Scholar]
16.Fundação Oswaldo Cruz . As seis transformações: TWI2050. Rio de Janeiro: Fiocruz; [s/d] [Google Scholar]
17.Brasil . Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde. Ministério da Saúde; 2022. [Nov. 19, 2025]. [Internet] Available at: http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php?area=060701 . [Google Scholar]
18.Naghavi M, Makela S, Foreman K, O’Brien J, Pourmalek F, Lozano R. Algorithms for enhancing public health utility of national causes-of-death data. Popul Health Metr. 2010;8(1):9–9. doi: 10.1186/1478-7954-8-9. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
19.Teixeira RA, Naghavi M, Guimarães MDC, Ishitani LH, França EB. Quality of cause-of-death data in Brazil: Garbage codes among registered deaths in 2000 and 2015. Rev Bras Epidemiol. 2019;22(Suppl 3):e19002.supl.3. doi: 10.1590/1980-549720190002.supl.3. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
20.Malta DC, Felisbino-Mendes MS, Machado IE, Passos VMA, Abreu DMX, Ishitani LH, et al. Fatores de risco relacionados à carga global de doença do Brasil e Unidades Federadas, 2015. Rev Bras Epidemiol. 2017;20(suppl 1):217–232. doi: 10.1590/1980-5497201700050018. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
21.Global Burden of Disease Cancer Collaboration. Fitzmaurice C, Abate D, Abbasi N, Abbastabar H, Abd-Allah F, et al. Global, Regional, and National Cancer Incidence, mortality, years of life lost, years lived with disability, and disability-adjusted life-years for 29 cancer groups, 1990 to 2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study. JAMA Oncol. 2019;5(12):1749–1749. doi: 10.1001/jamaoncol.2019.2996. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
22.GBD 2015 Risk Factors Collaborators Global, regional, and national comparative risk assessment of 79 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks, 1990-2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 2016;388(10053):1659–1724. doi: 10.1016/S0140-6736(16)31679-8. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
23.GBD 2021 Diabetes Collaborators Global, regional, and national burden of diabetes from 1990 to 2021, with projections of prevalence to 2050: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet. 2023;402(10397):203–234. doi: 10.1016/S0140-6736(23)01301-6. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
24.Rasella D, Harhay MO, Pamponet ML, Aquino R, Barreto ML. Impact of primary health care on mortality from heart and cerebrovascular diseases in Brazil: a nationwide analysis of longitudinal data. BMJ. 2014;349:g4014–g4014. doi: 10.1136/bmj.g4014. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
25.Pescarini JM, Campbell D, Amorim LD, Falcão IR, Ferreira AJF, Allik M, et al. Impact of Brazil’s Bolsa Família Programme on cardiovascular and all-cause mortality: a natural experiment study using the 100 Million Brazilian Cohort. Int J Epidemiol. 2022;51(6):1847–1861. doi: 10.1093/ije/dyac188. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
26.Guimarães JMN, Pescarini JM, Sousa JF, Filho, Ferreira A, Almeida MCC, Gabrielli L, et al. Income segregation, conditional cash transfers, and breast cancer mortality among women in Brazil. JAMA Netw Open. 2024;7(1):e2353100. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2023.53100. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
27.Martins TCF, Silva JHC, Máximo GC, Guimarães RM. Transição da morbimortalidade no Brasil: um desafio aos 30 anos de SUS. Ciên Saúde Coletiva. 2021;26(10):4483–4496. doi: 10.1590/1413-812320212610.10852021. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
28.Castro MC, Massuda A, Almeida G, Menezes-Filho NA, Andrade MV, Noronha KVMS, et al. Brazil’s unified health system: the first 30 years and prospects for the future. Lancet. 2019;394(10195):345–356. doi: 10.1016/S0140-6736(19)31243-7. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
29.Brant LCC, Nascimento BR, Teixeira RA, Lopes MACQ, Malta DC, Oliveira GMM, et al. Excess of cardiovascular deaths during the COVID-19 pandemic in Brazilian capital cities. Heart. 2020;106(24):1898–1905. doi: 10.1136/heartjnl-2020-317663. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
30.Shu J, Jin W. Prioritizing non-communicable diseases in the post-pandemic era based on a comprehensive analysis of the GBD 2019 from 1990 to 2019. Sci Rep. 2023;13(1):13325–13325. doi: 10.1038/s41598-023-40595-7. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
31.Malta DC, Gomes CS, Barros MBA, Lima MG, Almeida WS, Sá ACMGN, et al. Doenças crônicas não transmissíveis e mudanças nos estilos de vida durante a pandemia de COVID-19 no Brasil. Rev Bras Epidemiol. 2021;24:E210009. doi: 10.1590/1980-549720210009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
32.Malta DC, Bernal RTI, Prates EJS, Vasconcelos NM, Gomes CS, Stopa SR, et al. Hipertensão arterial autorreferida, uso de serviços de saúde e orientações para o cuidado na população brasileira: Pesquisa Nacional de Saúde, 2019. Epidemiol Serv Saúde. 2022;31(spe1):e2021369. doi: 10.1590/SS2237-9622202200012.especial. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
33.Malta DC, Gomes CS, Veloso GA, Dias de Andrade FM, Souza JB, Freitas PC, et al. Burden of non-communicable diseases and the achievement of the sustainable development goals in 2030 in Mercosur countries. Public Health. 2023;223:162–170. doi: 10.1016/j.puhe.2023.07.013. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
34.Guerra MR, Bustamante-Teixeira MT, Corrêa CSL, Abreu DMX, Curado MP, Mooney M, et al. Magnitude e variação da carga da mortalidade por câncer no Brasil e Unidades da Federação, 1990 e 2015. Rev Bras Epidemiol. 2017;20(suppl 1):102–115. doi: 10.1590/1980-5497201700050009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
35.Rache B, Rocha R, Medeiros LA, Okada LM, Ferrari G, Zeng H, et al. Transition towards cancer mortality predominance over cardiovascular disease mortality in Brazil, 2000-2019: a population-based study. Lancet Reg Health Am. 2024;39:100904–100904. doi: 10.1016/j.lana.2024.100904. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
36.Malta DC, Gomes CS, Andrade FMD, Prates EJS, Alves FTA, Oliveira PPV, et al. Tobacco use, cessation, secondhand smoke and exposure to media about tobacco in Brazil: results of the National Health Survey 2013 and 2019. Rev Bras Epidemiol. 2021;24(suppl 2):e210006. doi: 10.1590/1980-549720210006.supl.2. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
37.Santos FM, Macieira C, Machado ATGM, Borde EMS, Jorge AO, Gomes BA, et al. Associação entre internações por condições sensíveis e qualidade da atenção primária. Rev Saude Publica. 2023;57(1):85–85. doi: 10.11606/s1518-8787.2023057004879. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
38.Ishitani LH, Teixeira RA, Abreu DMX, Paixão LMMM, França EB. Qualidade da informação das estatísticas de mortalidade: códigos garbage declarados como causas de morte em Belo Horizonte, 2011-2013. Rev Bras Epidemiol. 2017;20(suppl 1):34–45. doi: 10.1590/1980-5497201700050004. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
39.Malta DC, Teixeira RA, Cardoso LSM, Souza JB, Bernal RTI, Pinheiro PC, et al. Premature mortality due to noncommunicable diseases in Brazilian capitals: redistribution of garbage causes and evolution by social deprivation strata. Rev Bras Epidemiol. 2023;26(suppl 1):e230002. doi: 10.1590/1980-549720230002.supl.1. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
40.Malta DC, Felisbino-Mendes MS, Machado IE, Veloso GA, Gomes CS, Brant LCC, et al. Burden of disease attributable to risk factors in Brazil: an analysis of national and subnational estimates from the 2019 Global Burden of Disease study. Rev Soc Bras Med Trop. 2022;55(suppl 1):e0262. doi: 10.1590/0037-8682-0262-2021. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
41.Meirelles RHS. Editorial: os avanços do controle do tabagismo no Brasil. Physis: Revista de Saúde Coletiva. 2023;33:e33SP100. doi: 10.1590/S0103-7331202333SP100.pt. [DOI] [Google Scholar]
42.Cavalcante TM, Pinho MCM, Perez CA, Teixeira APL, Mendes FL, Vargas RR, et al. Brasil: balanço da Política Nacional de Controle do Tabaco na última década e dilemas. Cad Saúde Pública. 2017;33(Sup 3):e00138315. doi: 10.1590/0102-311X00138315. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
43.Jaime PC, Delmuè DCC, Campello T, Silva DO, Santos LMP. Um olhar sobre a agenda de alimentação e nutrição nos trinta anos do Sistema Único de Saúde. Ciênc Saúde Coletiva. 2018;23(6):1829–1836. doi: 10.1590/1413-81232018236.05392018. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
44.Silva AG, Teixeira RA, Prates EJS, Malta DC. Monitoramento e projeções das metas de fatores de risco e proteção para o enfrentamento das doenças crônicas não transmissíveis nas capitais brasileiras. Ciênc Saúde Coletiva. 2021;26(4):1193–1206. doi: 10.1590/1413-81232021264.42322020. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
45.World Health Organization . Tackling NCDs: best buys and other recommended interventions for the prevention and control of noncommunicable diseases. Genebra: World Health Organization; 2024. [Oct. 13, 2025]. [Internet] Available at: https://www.who.int/publications/i/item/9789240091078 . [Google Scholar]
46.World Health Organization . Countdown to 2023: WHO 5-year milestone report on global trans fat elimination 2023. Genebra: World Health Organization; 2023. [Google Scholar]
47.Greenstone M, Ganguly T, Hasenkopf C, Sharma N, Gautam H. Air quality life index annual update. Chicago: University of Chicago; 2024. [Google Scholar]
48.Pearce N, Ebrahim S, McKee M, Lamptey P, Barreto ML, Matheson D, et al. Global prevention and control of NCDs: Limitations of the standard approach. J Public Health Policy. 2015;36(4):408–425. doi: 10.1057/jphp.2015.29. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

Rev Bras Epidemiol. 2026 Mar 16;29:e260011. [Article in Portuguese] doi: 10.1590/1980-549720260011.2

As doenças crônicas não transmissíveis e os desafios à saúde em 2050

Deborah Carvalho Malta ^I, Guilherme Augusto Veloso ^II, Crizian Saar Gomes ^III, Maurício Lima Barreto ^IV

RESUMO

Objetivos:

O estudo visa analisar a carga de doenças relacionadas às Doenças Crônicas não Transmissíveis (DCNT) e aos seus Fatores de Risco (FR) no período de 1990 a 2021; e projetar a evolução de DCNT e FR para os anos de 2030 e 2050.

Métodos:

Foram analisadas estimativas de fatores de risco e de mortalidade por DCNT no Brasil e em suas unidades da federação, com base nos dados do Estudo Global de Doenças.

Resultados:

Observou-se uma redução de 37,7% nas taxas de mortalidade prematura por DCNT e de 34% em Anos de Vida Ajustados por Incapacidade (DALYs) entre 1990 e 2021. As projeções para 2050 indicam que a mortalidade por doenças cardiovasculares continuará em queda, e que estas serão suplantadas pelas neoplasias. As taxas de mortalidade por diabetes tendem a aumentar, enquanto as doenças respiratórias crônicas apresentam tendência de redução. Em 2021, os principais FR associados às mortes prematuras por DCNT foram: pressão arterial elevada, tabagismo, alimentação inadequada, Índice de Massa Corporal (IMC) elevado e glicose em jejum elevada. As projeções até 2050 apontam aumento nos fatores de risco obesidade, pressão arterial elevada, glicose elevada, inatividade física e dieta inadequada - o que pode comprometer o alcance das metas de redução da mortalidade prematura por DCNT estabelecidas para 2050.

Conclusão:

Palavras-chave: Doenças crônicas não transmissíveis, Fatores de risco, Carga global da doença, Brasil

INTRODUÇÃO

As Doenças Crônicas não Transmissíveis (DCNT) constituem a principal causa de morbimortalidade global, resultando em mortes prematuras, incapacidades, perda da qualidade de vida, impactos econômicos e sobrecarga dos sistemas de saúde ¹ ^, ² . Estima-se que as DCNT sejam responsáveis por 75% da mortalidade global ³ .

Os quatro principais grupos de DCNT - doenças cardiovasculares (DCV), câncer, doenças respiratórias crônicas e diabetes - compartilham Fatores de Risco (FR) comportamentais comuns e modificáveis, como o tabagismo, consumo abusivo de bebidas alcoólicas, a inatividade física e alimentação inadequada ⁴ ^, ⁵ . Além desses, destacam-se também os fatores metabólicos, como hipertensão arterial, obesidade, colesterol elevado e glicemia elevada ² ^, ⁵ ^, ⁶ . Na rede de causalidade das DCNT e de seus FR, atuam fortemente os determinantes socioeconômicos ¹ ^, ⁷ ^, ⁸ .

A Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável estabeleceu como meta a redução, em um terço, da “probabilidade incondicional de morte prematura por DCNT” ⁹ . Até o momento, apenas 19 países - representando somente 2,7% da população mundial - estão no caminho para alcançar esse objetivo. No ritmo atual, a meta levaria aproximadamente 45 anos para ser atingida ¹⁰ .

No Brasil, estudos indicam que as taxas de mortalidade por DCNT apresentaram tendência de queda entre 2010 e 2015. No entanto, esse progresso foi interrompido a partir de 2016 e se agravou durante a pandemia de COVID-19, comprometendo a possibilidade de alcançar a meta de redução de 30% estabelecida pelo Plano de Enfrentamento das Doenças e Agravos não Transmissíveis (Plano de DANT) ² ^, ¹¹ ^, ¹² ^, ¹³ .

Diante dos desafios globais persistentes, novos compromissos têm sido propostos. Em 2024, a Lancet Commission lançou a meta de reduzir em 50% a probabilidade de morte prematura por doenças selecionadas até 2050 - uma proposta que ficou conhecida como “50 por 50”. Essa meta poderá ser atingida por meio do enfrentamento de 15 condições prioritárias - sendo 8 relacionadas a doenças infecciosas e à saúde materna; e 7, às DCNT e lesões ¹⁴ .

As principais propostas para atingir as metas em 2050 seriam

a) concentrar recursos em condições prioritárias, incluindo as DCNT, com vistas a maximizar o impacto na redução da mortalidade prematura;
b) ampliar o financiamento global em saúde;
c) controle do tabaco como estratégia prioritária, com elevação de impostos, proibição de marketing e outros;
d) redução da pobreza e das desigualdades sociais;
e) melhoria do acesso a atenção primária e medicamentos essenciais;
f) promoção de alimentação saudável, atividade física e ambientes saudáveis.

Nesse contexto, destaca-se a Iniciativa Brasil Saúde Amanhã, da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), que parte da pergunta norteadora: “Qual o futuro da saúde no Brasil?”. A iniciativa articula uma rede multidisciplinar de pesquisa voltada à investigação, prospecção estratégica e formulação de políticas públicas para o setor da saúde, fortalecendo o Sistema Único de Saúde (SUS) ¹⁵ ^, ¹⁶ .

Este estudo se insere nesse escopo e tem como objetivos: analisar a carga de doenças relacionadas às DCNT e os seus fatores de risco no período de 1990 a 2021; e projetar a evolução de DCNT e FR para os anos de 2030 e 2050.

MÉTODOS

Este estudo analisou as estimativas de fatores de risco e de mortalidade por DCNT no Brasil e em suas unidades da federação, com base nos dados do Estudo Global de Doenças (Global Burden of Disease - GBD) 2021, do Instituto de Métricas e Avaliação em Saúde (Institute for Health Metrics and Evaluation - IHME, em inglês), disponíveis em: http://ghdx.healthdata.org/.

Mortalidade

As estimativas de mortalidade do GBD são baseadas nos dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Ministério da Saúde ¹⁷ , com ajustes para os chamados garbage codes, por meio de algoritmos de redistribuição das causas básicas de morte, considerando idade, sexo e ano ¹⁸ ^, ¹⁹ .

Foram calculadas as probabilidades incondicionais de morte prematura por DCNT. Para cada faixa etária (𝑥,𝑥+5), a probabilidade de morte durante o intervalo foi estimada com base na taxa de mortalidade específica por idade, denotada por m _x , utilizando a aproximação $q_{x} = \frac{{5 m}_{x}}{1 + {2,5 m}_{x}}$ . A probabilidade incondicional de morte foi estimada como:

P (30 \leq i d a d e d e m o r t e \leq 69) = 1 - \prod_{x = 30}^{65} (1 - p_{x})

As métricas utilizadas para analisar a carga das DCNT no Brasil foram: número absoluto de óbitos, taxas de mortalidade padronizadas por idade e anos de vida perdidos por morte prematura e Ajustados por Incapacidade (DALYs). Essas métricas foram apresentadas para todas as faixas etárias e para mortes prematuras, entre 30 e 69 anos de idade, segundo o Plano Global da Organização Mundial da Saúde (OMS) ¹ . As análises contemplaram o total de doenças e os 4 principais grupos de DCNT no Brasil nos anos de 1990 e 2021, além da variação percentual (Percentual de Mudança - PC) no período.

Para verificar as desigualdades subnacionais, analisaram-se as taxas de mortalidade prematura por DCNT para os 26 estados brasileiros e o Distrito Federal em 1990 e 2021.

Fatores de risco

As principais fontes de dados sobre FR para a população brasileira utilizadas pelo GBD foram a Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), o Sistema de Vigilância por Inquérito Telefônico de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas (Vigitel) e a Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE) ¹³ ^, ²⁰ .

O estudo GBD utiliza uma lista hierárquica de fatores de risco organizada em quatro níveis, que vão de grupos amplos (metabólicos, comportamentais e ambientais) a mais detalhados, totalizando 87 fatores analisados em 2021 ²¹ .

Em relação aos FR, analisou-se o Summary Exposure Value (SEV). O SEV representa a prevalência da exposição ponderada pelo risco relativo, variando de 0% a 100%, em que 0% indica ausência total de exposição e 100% corresponde ao nível máximo de exposição observada na população. A redução do SEV indica diminuição da exposição populacional ao fator de risco, enquanto seu aumento sugere o oposto. Mais informações sobre o SEV estão disponíveis em outras publicações ²⁰ ^, ²² .

Projeções para 2050

Fatores de risco

Foram analisadas as tendências do SEV para fatores de risco relacionados às DCNT entre 1990 e 2021, incluindo: tabagismo, alimentação inadequada, baixa atividade física, consumo excessivo de álcool, pressão arterial elevada, colesterol elevado, função renal prejudicada, glicemia de jejum elevada, Índice de Massa Corporal (IMC) elevado, poluição do ar e temperatura. Com base na evolução observada nesse período, foram calculadas projeções desses indicadores até o ano de 2050.

Projeções de mortalidade

Foram calculadas as projeções das taxas de mortalidade prematura e de mortalidade em todas as idades por DCNT e por seus quatro principais grupos, assim como a probabilidade de morte prematura para os anos de 2030 e 2050. Esses resultados foram comparados às metas dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), pactuadas em 2015, que estimam a redução de 30% da probabilidade incondicional de morte prematura por DCNT ²³ . Foram, ainda, feitas projeções para comparar com a meta proposta pela Lancet Commission (redução de 50% até 2050) ¹⁴ . Para os cálculos das projeções, foram utilizados como referência os valores observados nos anos de 2015 a 2021.

Foi utilizado um modelo de ETS. O termo refere-se à classe de modelos que combinam três componentes fundamentais: Erro (E), Tendência (T) e Sazonalidade (S); do tipo: Aditivo (A), tendência Aditiva (A) e ausência de sazonalidade (N - de None) (AAN). Esse modelo é especialmente indicado para séries temporais que exibem tendência, mas não apresentam padrões sazonais. Além disso, foi utilizada uma tendência amortecida, que introduz um fator de amortecimento para reduzir gradualmente a influência da tendência nas projeções de longo prazo.

As análises foram conduzidas no RStudio (RStudio Team, 2019) e as figuras, produzidas utilizando o pacote ggplot214.

Considerações éticas

O projeto GBD-Brasil foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), registrado sob o número do Projeto CAAE - 62803316.7.0000.5149.

Declaração de disponibilidade de dados

Todos dados que dão suporte aos resultados deste estudo estão disponíveis em: http://ghdx.healthdata.org

RESULTADOS

Mortalidade

A Tabela 1 apresenta a carga de mortalidade e DALY por DCNT no Brasil em 1990 e 2021. As taxas de mortalidade prematura por todas as causas reduziram-se em 7,1%. No mesmo período, observou-se uma redução de 37,7% nas taxas de mortalidade prematura por DCNT e de 34% nas taxas de DALYs. Entre 1990 e 2021, as taxas de mortalidade prematura por DCV, doenças respiratórias crônicas, diabetes mellitus e neoplasias diminuíram 52,7%, 38,5%, 24% e 12,5%, respectivamente. As taxas de DALYs apresentaram reduções semelhantes (Tabela 1).

Tabela 1. Número de óbitos e taxas padronizadas de mortalidade e de DALYs na população entre 30 e 69 anos e em todas as idades, de ambos os sexos, no Brasil, em 1990 e 2021.

Causa de morte	Faixa etária	Número de óbitos			Taxa de mortalidade padronizada (por 100 mil)			Taxa de DALYs padronizada (por 100 mil)
Causa de morte	Faixa etária	1990	2021	PC	1990	2021	PC	1990	2021	PC
Todas as causas	30-69 anos	350.153	804.109	129,6	792,1	735,8	-7,1	44.647	42.524	-4,8
Todas as causas	Todas as idades	875.709	1.796.921	105,2	926,4	742,9	-19,8	43.050	33.056	-23,2
DCNT	30-69 anos	212.908	342.930	61,1	502,6	312,9	-37,7	18.103	11.942	-34
DCNT	Todas as idades	433.065	788.379	82	542,2	321,8	-40,7	13.261	8.500	-35,9
Diabetes mellitus	30-69 anos	13.191	26.289	99,3	31,5	24	-24	1.656	1.627	-1,7
Diabetes mellitus	Todas as idades	26.319	64.839	146,4	32,1	26,5	-17,5	1.104	1.080	-2,2
Doenças cardiovasculares	30-69 anos	121.486	148.709	22,4	286,7	135,7	-52,7	9.962	4.902	-50,8
Doenças cardiovasculares	Todas as idades	258.237	374.765	45,1	333,7	153,7	-53,9	7.428	3.639	-51
Doenças respiratórias crônicas	30-69 anos	12.927	21.202	64	31,5	19,4	-38,5	1.227	792	-35,4
Doenças respiratórias crônicas	Todas as idades	36.881	72.316	96,1	50,3	30,1	-40,2	1.371	846	-38,3
Neoplasias	30-69 anos	65.304	146.731	124,7	153	133,9	-12,5	5.258	4.620	-12,1
Neoplasias	Todas as idades	111.628	276.459	147,7	126,1	111,4	-11,6	3.358	2.935	-12,6

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PC: Percentage of change; DCNT: Doenças Crônicas não Transmissíveis.

A Tabela 2 apresenta as taxas padronizadas de mortalidade prematura por DCNT, em ambos os sexos, para o Brasil e as 27 unidades federativas, nos anos de 1990 e 2021. Observou-se uma redução nas taxas de mortalidade por DCNT, DCV e doenças respiratórias crônicas na maioria dos estados. As maiores quedas nas taxas de mortalidade por DCV foram registradas no Distrito Federal (-72,9%) e no Paraná (-62,5%). Para diabetes e neoplasias, os padrões variaram entre os estados. As taxas de mortalidade por neoplasias, por exemplo, apresentaram as maiores reduções no Roraima (-52,3%) e o maior aumento no Rio Grande do Norte (+35,6%), mantendo-se relativamente estável na maioria das unidades federativas.

Tabela 2. Taxas padronizadas de mortalidade prematura por Doenças Crônicas não Transmissíveis e causas selecionadas de morte no Brasil e em suas unidades federativas, em 1990 e 2021.

Localização	DCNT			Doença cardiovascular			Doença respiratória crônica			Diabetes mellitus			Neoplasias
Localização	1990	2021	PC	1990	2021	PC	1990	2021	PC	1990	2021	PC	1990	2021	PC
Brasil	502,6	312,9	-37,7	286,6	135,7	-52,7	31,5	19,4	-38,5	31,5	24	-24	153	133,9	-12,5
Acre	366,2	303,2	-17,2	190,8	123,5	-35,3	30,9	27,5	-11,1	25	25,8	3,2	119,4	126,5	5,9
Alagoas	437,9	358,5	-18,1	259,3	180,9	-30,3	33,2	18,5	-44,2	39	43,6	11,8	106,5	115,6	8,5
Amapá	397,6	272,2	-31,5	206,5	108,5	-47,5	23,9	17,1	-28,6	23	24,6	7,1	144,3	122	-15,4
Amazonas	379	309,9	-18,2	191,1	112,8	-41	22,1	16,9	-23,5	25,7	32,9	28,1	140,1	147,3	5,1
Bahia	381,6	291,2	-23,7	220,3	124,2	-43,6	24,3	17,5	-28	33,5	27,8	-16,9	103,5	121,7	17,6
Ceará	300,5	268,4	-10,7	154,2	118,6	-23,1	21,6	12,5	-42,1	18,3	16,7	-9	106,4	120,7	13,4
Distrito Federal	481,2	187,4	-61	267,1	72,4	-72,9	25,3	9,8	-61,5	28,4	12,5	-56	160,2	92,8	-42,1
Espírito Santo	482,7	289,9	-39,9	288,1	129,2	-55,2	26,1	15,8	-39,4	26,2	20,5	-21,7	142,2	124,3	-12,6
Goiás	456,5	303,2	-33,6	260,4	134,9	-48,2	38	23,3	-38,6	23	22,3	-3,1	135	122,6	-9,2
Maranhão	414,9	357,5	-13,8	252,7	174,3	-31	20,9	16,6	-20,5	35,5	45,6	28,4	105,8	121	14,4
Mato Grosso	400,3	279,4	-30,2	229,2	120,1	-47,6	23,8	21,2	-11	25,2	25,7	2,1	122,2	112,4	-8
Mato Grosso Sul	475,7	302,9	-36,3	288,1	139,9	-51,4	27,1	19,3	-29	23,2	18,9	-18,3	137,2	124,7	-9,1
Minas Gerais	510,4	292,9	-42,6	297,6	120,3	-59,6	34,3	18,7	-45,6	33	21,9	-33,6	145,5	132,1	-9,3
Paraná	562,7	311	-44,7	327,5	122,9	-62,5	42,5	22,4	-47,2	26,4	23	-12,9	166,4	142,8	-14,2
Paraíba	332,8	337,6	1,4	183,7	155	-15,6	20,1	16,5	-17,6	29,5	34,6	17,5	99,6	131,5	32
Pará	374,7	304,6	-18,7	216,4	135,3	-37,5	20	18,8	-5,8	21,9	32	46	116,5	118,5	1,7
Pernambuco	475,4	339,7	-28,5	286,5	159,9	-44,2	24,4	27,5	12,7	39,2	28,9	-26,2	125,3	123,4	-1,5
Piauí	331,1	275	-16,9	202,3	133,1	-34,2	18,7	11,6	-37,6	25	28,1	12,2	85,1	102,2	20,1
Rio Grande do Norte	286	295,7	3,4	150,4	130,2	-13,5	12,7	11,2	-11,4	30,6	29,2	-4,6	92,3	125,2	35,6
Rio Grande do Sul	565,4	321,7	-43,1	283,5	109	-61,6	49,6	27,1	-45,5	23,7	23,8	0,4	208,6	161,9	-22,4
Rio de Janeiro	680,4	367,2	-46	407,4	168,7	-58,6	33,9	19,2	-43,4	46,3	30,6	-33,9	192,7	148,7	-22,9
Rondônia	431	198,7	-53,9	249	84,2	-66,2	28	14,3	-48,9	28,8	18,3	-36,5	125,3	81,9	-34,6
Roraima	632,7	229,8	-63,7	348,5	97,3	-72,1	32,5	11,5	-64,8	54	26,8	-50,3	197,8	94,3	-52,3
Santa Catarina	514,9	291	-43,5	270,5	108,1	-60	47	21,2	-54,9	24,6	17,8	-27,4	172,8	143,9	-16,7
Sergipe	366,2	279	-23,8	189,3	119,9	-36,7	21,1	15,9	-24,7	40,6	30,6	-24,5	115,1	112,6	-2,2
São Paulo	556,9	327,7	-41,2	316,5	148,4	-53,1	31,1	19,2	-38,2	31,8	17,3	-45,6	177,6	142,8	-19,6
Tocantins	318,2	268,1	-15,8	193,2	128	-33,8	23,2	15	-35,6	22,1	28,5	29,1	79,7	96,6	21,2

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PC: Percentage of change; DCNT: Doenças Crônicas não Transmissíveis.

Fatores de risco

A Tabela 1 Suplementar mostra o SEV padronizado por idade para FR relacionados às DCNT no Brasil de 1990 a 2021. Entre esses anos, as maiores reduções de SEV para ambos os sexos combinados e todas as idades ocorreram para tabaco (-55,9%) e poluição do ar (-44,13%). Em contraste, aumentos no SEV foram observados para os seguintes FR: IMC elevado (+96,94%), alta glicemia de jejum (+53,28%) e baixa atividade física (+39,68%). Resultados semelhantes foram encontrados ao analisar a população de 30 a 69 anos.

Projeções para 2030 e 2050

Ao analisar as projeções dos SEV até 2050, observou-se que colesterol LDL, pressão arterial, glicose de jejum e IMC elevados; baixa atividade física; e riscos referentes a dieta/alimentação, temperatura e função renal apresentam tendência de aumento, entre 30 e 69 anos e em todas as idades. O tabagismo, embora em queda no início da série, tendeu a estabilizar entre 30 e 69 anos. O uso excessivo de álcool e a exposição à poluição do ar mostraram tendência de redução (Figura 1).

Figura 1. — *Foi considerado o *Summary Exposure Value* (SEV).

A Figura 2 apresenta as tendências e projeções das taxas de mortalidade pelos 4 principais grupos de DCNT até 2050. As mortes prematuras por DCV mantêm uma tendência de declínio contínuo e, a partir de 2024/2025, passam a apresentar taxas inferiores às das neoplasias (estas últimas atingirão as taxas mais elevadas, dentre todas as DCNT, nas próximas décadas). As taxas de mortalidade por doenças crônicas respiratórias e diabetes mostram quedas mais discretas. Quando consideradas todas as faixas etárias, ocorrerão declínios das DCV, que se mantêm em primeiro lugar, seguidas de câncer e doenças respiratórias crônicas. Ainda, observa-se crescimento das taxas de diabetes, que ocuparão o terceiro lugar.

Por sua vez, a Figura 3 apresenta as tendências da probabilidade de morte prematura por essas doenças, com projeções para 2030 e 2050. As metas globais de redução da mortalidade prematura por DCNT em 30% até 2030, tomando como base os dados de 2015 a 2021, poderão não ser alcançadas caso se mantenha o comportamento observado nesse período.

DISCUSSÃO

O estudo apontou declínios significativos na mortalidade por DCNT entre 1990 e 2021, reflexo da melhoria das condições gerais de vida, da ampliação do acesso aos cuidados em saúde - como a expansão da atenção primária ²⁴ , os programas de distribuição de renda ²⁵ ^, ²⁶ , o acesso a medicamentos e o aprimoramento da assistência de média e alta complexidade -, bem como da redução de fatores de risco, como a prevalência do tabagismo e o aumento da prática de atividade física ⁴ . Destaca-se, ainda, o papel fundamental do SUS, que contribuiu para a melhoria de diversos indicadores e resultados de saúde ²⁷ .

No entanto, esse declínio não foi contínuo ao longo do tempo; em 2016 e 2021 observou-se aumento nas taxas de mortalidade por DCNT. Estes são atribuídos ao aprofundamento das desigualdades socioeconômicas, às políticas de austeridade fiscal e ao subfinanciamento do SUS ⁵ ^, ²⁸ . O aumento observado em 2021 foi atribuído aos efeitos da pandemia de COVID-19, que resultaram tanto em piora nos estilos de vida da população - com aumento do sedentarismo e dos sentimentos de tristeza e solidão ² ^, ¹¹ , além de piora na alimentação - quanto no aumento da mortalidade, em especial por doenças cardiovasculares ²⁹ . Esse cenário pode ser explicado, em parte, pela interrupção ou redução do acompanhamento clínico e monitoramento de pessoas com DCNT durante a pandemia, além dos possíveis efeitos da COVID-19 longa, que podem ter contribuído para o agravamento do quadro de saúde e para o aumento da mortalidade por DCNT no período pós-pandemia ³⁰ ^, ³¹ .

As maiores reduções nas taxas de mortalidade por DCV podem ser explicadas por diversos fatores, entre eles a expansão da atenção primária à saúde; os programas de distribuição de renda; a redução da prevalência do tabagismo; e a melhoria na assistência, tanto pelo aumento do acesso aos serviços de atenção primária ¹³ quanto pela ampliação do acesso a medicamentos para o controle da hipertensão arterial ³² .

O estudo evidenciou que o câncer, em poucos anos, se tornará a principal causa de morte prematura por DCNT no Brasil, sinalizando a continuidade do processo de transição epidemiológica no país. As neoplasias já representam a segunda principal causa de morte na maioria dos países ²¹ . No Uruguai e na Argentina, o câncer é a principal causa de óbito ³³ . No Brasil, estudos apontam tendência de aumento na incidência de alguns tipos de câncer entre 1990 e 2015, como câncer de pulmão em mulheres (+20,7%) e câncer de cólon e reto em homens (+29,5%) ³⁴ . Essa mudança reflete alterações nos padrões de exposição a fatores de risco, nos avanços terapêuticos e nos sistemas de rastreamento e diagnóstico precoce ³⁵ .

O diabetes está associado ao aumento da mortalidade por doenças cardiovasculares, com efeitos sistêmicos que impactam diversos órgãos e funções do corpo ²³ . Há evidências consistentes de que o crescimento da prevalência do diabetes está fortemente associado ao aumento da obesidade na população ²³ .

A significativa redução nas taxas de mortalidade por doenças respiratórias crônicas pode ser atribuída, em grande parte, à queda na prevalência do tabagismo ⁴ ^, ³⁶ . Outros fatores que podem ter contribuído para essa tendência incluem a ampliação do acesso aos serviços de saúde, especialmente com a expansão da Atenção Primária à Saúde (APS) no país ³⁷ .

De acordo com a análise por unidades federativas, os padrões apresentam certa semelhança entre os estados. Quanto a diabetes e neoplasias, observa-se uma tendência de aumento ou estabilização na maioria dos estados. Destaca-se que os estados das regiões Norte e Nordeste tendem a apresentar menores reduções ou até aumento nas taxas, o que pode estar relacionado às piores condições de vida, mas também às possíveis limitações na qualidade da informação dos sistemas de registro de mortalidade, especialmente em anos anteriores ¹³ ^, ³⁸ ^, ³⁹ .

Fatores de risco

Os resultados apresentados apontam uma redução significativa dos principais FR, especialmente os comportamentais - com destaque para o tabagismo. Evidências indicam que o controle dos fatores de risco e das DCNT é mais efetivo quando há implementação de medidas regulatórias por parte do Estado ² ^, ⁴ ^, ⁴⁰ . No caso do tabaco, diversas ações regulatórias foram adotadas, como a adesão à Convenção-Quadro para o Controle do Tabaco (CQCT), em 2006; e o Decreto Presidencial n^o 8.262, de 2014, que ampliou as advertências nos maços de cigarro e regulamentou ambientes livres de fumo e taxação sobre produtos derivados do tabaco ⁴ ^, ¹³ . Entretanto, a partir de 2016, o país vivenciou um enfraquecimento das políticas públicas de controle do tabagismo, com estagnação das políticas de preços e impostos, bem como uma crescente interferência da indústria do tabaco nos ambientes político e jurídico, evidenciando a influência dos determinantes comerciais na saúde ⁸ e resultando em pior desempenho das políticas ³⁶ ^, ⁴¹ ^, ⁴² .

Fatores de risco metabólicos projetam riscos elevados no futuro, representando uma ameaça à saúde da população nos próximos anos. Na última década, o Brasil implementou importantes políticas de fortalecimento da APS, como a criação do Programa Mais Médicos, ampliação do acesso gratuito a medicamentos para DCNT, ações de promoção da saúde, além de programas de transferência de renda ⁶ ^, ³² .

A obesidade constitui um grave problema de saúde pública no Brasil, com tendência de aumento nas prevalências entre a população adulta. Estima-se que aproximadamente um terço dos adultos das capitais brasileiras seja obeso e cerca de 60% apresentem excesso de peso ¹¹ . Esse crescimento acelerado reforça a necessidade de ampliar o acesso ao tratamento da obesidade; incentivar a prática regular de atividade física; promover o aleitamento materno exclusivo; e avançar em políticas fiscais, como o aumento da tributação de alimentos ultraprocessados. Tais medidas visam fortalecer o acesso a uma alimentação saudável durante todo o curso da vida, conforme as diretrizes do Guia Alimentar para a População Brasileira ⁴³ .

A alimentação inadequada tem projeção de aumento do SEV até 2050. Evidências mostram aumento de alimentos ultraprocessados e redução no consumo de alimentos in natura, como Frutas, Legumes, Verduras (FLV) e feijão, em decorrência de mudanças nos padrões alimentares, da crise econômica e adoção de políticas de austeridade a partir de 2016 ⁵ ^, ⁴⁴ .

As “melhores evidências” indicadas pela OMS para prevenção e controle das DCNT incluem medidas regulatórias e de promoção à saúde, como taxação de bebidas, tabaco, alimentos ultraprocessados, além de proibição de marketing de produtos nocivos à saúde ⁴⁵ . Portanto, dependem de investimento em políticas públicas e de decisões políticas para avançar nas pautas propostas, inclusive enfrentando interesses dos lobbies industriais e comerciais ⁴⁵ .

Projeções para 2030 e 2050

O estudo indica que as projeções das taxas de mortalidade por DCNT para 2030 e 2050 sinalizam a possibilidade de não cumprimento das metas de redução estabelecidas. Esse cenário reforça a necessidade de manter um monitoramento contínuo, a fim de identificar possíveis mudanças no padrão das doenças, dos seus determinantes e fatores de risco, e ajustar oportunamente as estratégias de enfrentamento ao longo dos próximos anos.

Quais os desafios globais e nacionais para alcançar as metas em 2050?

O investimento em ações de promoção da saúde e prevenção das DCNT pode resultar em avanços significativos, desde que haja decisão política e implementação efetiva de medidas de prevenção ¹⁰ . Um exemplo concreto é a redução global do tabagismo em cerca de 25%, na maioria dos países, desde a adoção da CQCT a partir de 2007 ¹⁰ ^, ⁴⁶ . Na China, os níveis de partículas finas em suspensão no ar (PM2,5) foram reduzidos em quase 50% na última década, demonstrando a eficácia de políticas ambientais rigorosas ⁴⁷ .

Nesse contexto, as medidas aprovadas no Brasil, referentes à reforma tributária de taxação de tabaco e refrigerantes, representam uma oportunidade estratégica para fortalecer medidas fiscais sobre produtos nocivos à saúde, com potencial impacto não apenas sobre as projeções de mortalidade até 2050, mas também sobre a sustentabilidade da prevenção e do controle das DCNT no longo prazo.

Limitações do estudo

Dentre os limites do estudo, as projeções para 2030 e 2050 foram baseadas nas tendências observadas em anos anteriores, assumindo a continuidade dos padrões passados como parâmetro para o futuro. No entanto, o futuro é incerto e pode incluir eventos imprevisíveis, como demonstrado pela pandemia de COVID-19. Fontes de dados incompletas, por exemplo, o SIM, têm avançado em cobertura e melhoria da qualidade dos registros, embora persistam subnotificação e elevada proporção de códigos garbage ¹⁹ . Adicionalmente, os determinantes sociais não são incorporados diretamente nas análises causais ⁴⁸ .

O estudo aponta que as metas globais podem não ser alcançadas, acendendo um alerta para a necessidade urgente de fortalecimento das políticas públicas voltadas à prevenção e ao controle das DCNT. Destaca-se a importância de intensificar ações intersetoriais e estratégias de promoção da saúde, diagnóstico precoce, acesso oportuno ao tratamento e acompanhamento contínuo - especialmente no âmbito da APS.

Material suplementar

Tabela 1

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AGRADECIMENTOS:

DCM e MLB agradecem ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) pela bolsa produtividade. FAPEMIG - chamada FAPEMIG 011/2022 - apoio a projetos de extensão em interface com a pesquisa. Processo N.: CDS - APQ-03788-22.

Footnotes

COMO CITAR ESSE ARTIGO: Malta DC, Veloso GA, Gomes CS, Barreto ML. As doenças crônicas não transmissíveis e os desafios à saúde em 2050. Rev Bras Epidemiol. 2026; 29: e260011. https://doi.org/10.1590/1980-549720260011.2

FINANCIAMENTO: Fiocruz - Iniciativa Saúde Amanhã/Saúde no Brasil 2025; CNPQ - Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia/Instituto de Avaliação de Tecnologia em Saúde (INCT/IATS). Fapemig 011/2022 - “APOIO A PROJETOS DE EXTENSÃO EM INTERFACE COM A PESQUISA” PROCESSO N.: CDS - APQ-03788-22.

Associated Data

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Table 1

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Tabela 1

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Data Availability Statement

All data supporting the results of this study are available at: http://ghdx.healthdata.org

Todos dados que dão suporte aos resultados deste estudo estão disponíveis em: http://ghdx.healthdata.org

[B1] 1.World Health Organization . Global action plan for the prevention and control of noncommunicable diseases 2013-2020. Genebra: World Health Organization; 2013. [Google Scholar]

[B2] 2.Malta DC, Duncan BB, Schmidt MI, Teixeira R, Ribeiro ALP, Felisbino-Mendes MS, et al. Trends in mortality due to non-communicable diseases in the Brazilian adult population: national and subnational estimates and projections for 2030. Popul Health Metr. 2020;18(Suppl 1):16–16. doi: 10.1186/s12963-020-00216-1. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B3] 3.World Health Organization . Commercial determinants of health. Genebra: World Health Organization; 2023. [Google Scholar]

[B4] 4.Malta DC, Flor LS, Machado IE, Felisbino-Mendes MS, Brant LCC, Ribeiro ALP, et al. Trends in prevalence and mortality burden attributable to smoking, Brazil and federated units, 1990 and 2017. Popul Health Metr. 2020;18(Suppl 1):24–24. doi: 10.1186/s12963-020-00215-2. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B5] 5.Malta DC, Duncan BB, Barros AMB, Katikireddi SV, Souza FM, Silva AG, et al. Medidas de austeridade fiscal comprometem metas de controle de doenças não transmissíveis no Brasil. Ciênc Saúde Colet. 2018;23(10):3115–3122. doi: 10.1590/1413-812320182310.25222018. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B6] 6.Malta DC, Gomes CS, Stopa SR, Andrade FMD, Prates EJS, Oliveira PPV, et al. Inequalities in health care and access to health services among adults with self-reported arterial hypertension: Brazilian National Health Survey. Cad Saude Publica. 2022;38(Suppl 1):e00125421. doi: 10.1590/0102-311Xe00125421. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B7] 7.Pearce N, Ebrahim S, McKee M, Lamptey P, Barreto ML, Matheson D, et al. The road to 25×25: how can the five-target strategy reach its goal? Lancet Glob Health. 2014;2(3):e126–e128. doi: 10.1016/S2214-109X(14)70015-4. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B8] 8.Gilmore AB, Fabbri A, Baum F, Bertscher A, Bondy K, Chang HJ, et al. Defining and conceptualising the commercial determinants of health. Lancet. 2023;401(10383):1194–1213. doi: 10.1016/S0140-6736(23)00013-2. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B9] 9.Organização das Nações Unidas . ransformando nosso mundo: a Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável. Nova York: Assembleia Geral das Nações Unidas; 2015. [Dec. 19,. 2025]. [Internet] Available at: https://dssbr.ensp.fiocruz.br/wp-content/uploads/2020/12/transformando-nosso-mundo-a-agenda-2030-para-o-desenvolvimento-sustentavel.pdf . [Google Scholar]

[B10] 10.Alleyne G, Coll-Seck AM, Frieden TR, Tufton C. Fourth time a charm? -How to make the UN high-level meeting on noncommunicable diseases effective. JAMA. 2025;333(17):1485–1486. doi: 10.1001/jama.2025.1431. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B11] 11.Malta DC, Gomes CS, Prates EJS, Bernal RTI. Changes in chronic diseases and risk and protective factors before and after the third wave of COVID-19 in Brazil. Ciênc Saúde Coletiva. 2023;28(12):3659–3671. doi: 10.1590/1413-812320232812.08252022EN. [DOI] [Google Scholar]

[B12] 12.Malta DC, Gomes CS, Silva AG, Cardoso LSM, Barros MBA, Lima MG, et al. Uso dos serviços de saúde e adesão ao distanciamento social por adultos com doenças crônicas na pandemia de COVID-19, Brasil, 2020. Ciênc Saúde Coletiva. 2021;26(7):2833–2842. doi: 10.1590/1413-81232021267.00602021. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B13] 13.Malta DC, Gomes CS, Veloso GA, Teixeira RA, Mendes MSF, Brant LCC, et al. Noncommunicable disease burden in Brazil and its states from 1990 to 2021, with projections for 2030. Public Health. 2024;236:422–429. doi: 10.1016/j.puhe.2024.09.006. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B14] 14.Jamison DT, Summers LH, Chang AY, Karlsson O, Mao W, Norheim OF, et al. Global health 2050: the path to halving premature death by mid-century. Lancet. 2024;404(10462):1561–1614. doi: 10.1016/S0140-6736(24)01439-9. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B15] 15.Fundação Oswaldo Cruz . O projeto - saúde amanhã. Rio de Janeiro: Fiocruz; 2022. [Google Scholar]

[B16] 16.Fundação Oswaldo Cruz . As seis transformações: TWI2050. Rio de Janeiro: Fiocruz; [s/d] [Google Scholar]

[B17] 17.Brasil . Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde. Ministério da Saúde; 2022. [Nov. 19, 2025]. [Internet] Available at: http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php?area=060701 . [Google Scholar]

[B18] 18.Naghavi M, Makela S, Foreman K, O’Brien J, Pourmalek F, Lozano R. Algorithms for enhancing public health utility of national causes-of-death data. Popul Health Metr. 2010;8(1):9–9. doi: 10.1186/1478-7954-8-9. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B19] 19.Teixeira RA, Naghavi M, Guimarães MDC, Ishitani LH, França EB. Quality of cause-of-death data in Brazil: Garbage codes among registered deaths in 2000 and 2015. Rev Bras Epidemiol. 2019;22(Suppl 3):e19002.supl.3. doi: 10.1590/1980-549720190002.supl.3. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B20] 20.Malta DC, Felisbino-Mendes MS, Machado IE, Passos VMA, Abreu DMX, Ishitani LH, et al. Fatores de risco relacionados à carga global de doença do Brasil e Unidades Federadas, 2015. Rev Bras Epidemiol. 2017;20(suppl 1):217–232. doi: 10.1590/1980-5497201700050018. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B21] 21.Global Burden of Disease Cancer Collaboration. Fitzmaurice C, Abate D, Abbasi N, Abbastabar H, Abd-Allah F, et al. Global, Regional, and National Cancer Incidence, mortality, years of life lost, years lived with disability, and disability-adjusted life-years for 29 cancer groups, 1990 to 2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study. JAMA Oncol. 2019;5(12):1749–1749. doi: 10.1001/jamaoncol.2019.2996. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B22] 22.GBD 2015 Risk Factors Collaborators Global, regional, and national comparative risk assessment of 79 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks, 1990-2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 2016;388(10053):1659–1724. doi: 10.1016/S0140-6736(16)31679-8. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B23] 23.GBD 2021 Diabetes Collaborators Global, regional, and national burden of diabetes from 1990 to 2021, with projections of prevalence to 2050: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet. 2023;402(10397):203–234. doi: 10.1016/S0140-6736(23)01301-6. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B24] 24.Rasella D, Harhay MO, Pamponet ML, Aquino R, Barreto ML. Impact of primary health care on mortality from heart and cerebrovascular diseases in Brazil: a nationwide analysis of longitudinal data. BMJ. 2014;349:g4014–g4014. doi: 10.1136/bmj.g4014. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B25] 25.Pescarini JM, Campbell D, Amorim LD, Falcão IR, Ferreira AJF, Allik M, et al. Impact of Brazil’s Bolsa Família Programme on cardiovascular and all-cause mortality: a natural experiment study using the 100 Million Brazilian Cohort. Int J Epidemiol. 2022;51(6):1847–1861. doi: 10.1093/ije/dyac188. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B26] 26.Guimarães JMN, Pescarini JM, Sousa JF, Filho, Ferreira A, Almeida MCC, Gabrielli L, et al. Income segregation, conditional cash transfers, and breast cancer mortality among women in Brazil. JAMA Netw Open. 2024;7(1):e2353100. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2023.53100. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B27] 27.Martins TCF, Silva JHC, Máximo GC, Guimarães RM. Transição da morbimortalidade no Brasil: um desafio aos 30 anos de SUS. Ciên Saúde Coletiva. 2021;26(10):4483–4496. doi: 10.1590/1413-812320212610.10852021. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B28] 28.Castro MC, Massuda A, Almeida G, Menezes-Filho NA, Andrade MV, Noronha KVMS, et al. Brazil’s unified health system: the first 30 years and prospects for the future. Lancet. 2019;394(10195):345–356. doi: 10.1016/S0140-6736(19)31243-7. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B29] 29.Brant LCC, Nascimento BR, Teixeira RA, Lopes MACQ, Malta DC, Oliveira GMM, et al. Excess of cardiovascular deaths during the COVID-19 pandemic in Brazilian capital cities. Heart. 2020;106(24):1898–1905. doi: 10.1136/heartjnl-2020-317663. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B30] 30.Shu J, Jin W. Prioritizing non-communicable diseases in the post-pandemic era based on a comprehensive analysis of the GBD 2019 from 1990 to 2019. Sci Rep. 2023;13(1):13325–13325. doi: 10.1038/s41598-023-40595-7. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B31] 31.Malta DC, Gomes CS, Barros MBA, Lima MG, Almeida WS, Sá ACMGN, et al. Doenças crônicas não transmissíveis e mudanças nos estilos de vida durante a pandemia de COVID-19 no Brasil. Rev Bras Epidemiol. 2021;24:E210009. doi: 10.1590/1980-549720210009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B32] 32.Malta DC, Bernal RTI, Prates EJS, Vasconcelos NM, Gomes CS, Stopa SR, et al. Hipertensão arterial autorreferida, uso de serviços de saúde e orientações para o cuidado na população brasileira: Pesquisa Nacional de Saúde, 2019. Epidemiol Serv Saúde. 2022;31(spe1):e2021369. doi: 10.1590/SS2237-9622202200012.especial. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B33] 33.Malta DC, Gomes CS, Veloso GA, Dias de Andrade FM, Souza JB, Freitas PC, et al. Burden of non-communicable diseases and the achievement of the sustainable development goals in 2030 in Mercosur countries. Public Health. 2023;223:162–170. doi: 10.1016/j.puhe.2023.07.013. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B34] 34.Guerra MR, Bustamante-Teixeira MT, Corrêa CSL, Abreu DMX, Curado MP, Mooney M, et al. Magnitude e variação da carga da mortalidade por câncer no Brasil e Unidades da Federação, 1990 e 2015. Rev Bras Epidemiol. 2017;20(suppl 1):102–115. doi: 10.1590/1980-5497201700050009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B35] 35.Rache B, Rocha R, Medeiros LA, Okada LM, Ferrari G, Zeng H, et al. Transition towards cancer mortality predominance over cardiovascular disease mortality in Brazil, 2000-2019: a population-based study. Lancet Reg Health Am. 2024;39:100904–100904. doi: 10.1016/j.lana.2024.100904. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B36] 36.Malta DC, Gomes CS, Andrade FMD, Prates EJS, Alves FTA, Oliveira PPV, et al. Tobacco use, cessation, secondhand smoke and exposure to media about tobacco in Brazil: results of the National Health Survey 2013 and 2019. Rev Bras Epidemiol. 2021;24(suppl 2):e210006. doi: 10.1590/1980-549720210006.supl.2. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B37] 37.Santos FM, Macieira C, Machado ATGM, Borde EMS, Jorge AO, Gomes BA, et al. Associação entre internações por condições sensíveis e qualidade da atenção primária. Rev Saude Publica. 2023;57(1):85–85. doi: 10.11606/s1518-8787.2023057004879. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B38] 38.Ishitani LH, Teixeira RA, Abreu DMX, Paixão LMMM, França EB. Qualidade da informação das estatísticas de mortalidade: códigos garbage declarados como causas de morte em Belo Horizonte, 2011-2013. Rev Bras Epidemiol. 2017;20(suppl 1):34–45. doi: 10.1590/1980-5497201700050004. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B39] 39.Malta DC, Teixeira RA, Cardoso LSM, Souza JB, Bernal RTI, Pinheiro PC, et al. Premature mortality due to noncommunicable diseases in Brazilian capitals: redistribution of garbage causes and evolution by social deprivation strata. Rev Bras Epidemiol. 2023;26(suppl 1):e230002. doi: 10.1590/1980-549720230002.supl.1. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B40] 40.Malta DC, Felisbino-Mendes MS, Machado IE, Veloso GA, Gomes CS, Brant LCC, et al. Burden of disease attributable to risk factors in Brazil: an analysis of national and subnational estimates from the 2019 Global Burden of Disease study. Rev Soc Bras Med Trop. 2022;55(suppl 1):e0262. doi: 10.1590/0037-8682-0262-2021. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B41] 41.Meirelles RHS. Editorial: os avanços do controle do tabagismo no Brasil. Physis: Revista de Saúde Coletiva. 2023;33:e33SP100. doi: 10.1590/S0103-7331202333SP100.pt. [DOI] [Google Scholar]

[B42] 42.Cavalcante TM, Pinho MCM, Perez CA, Teixeira APL, Mendes FL, Vargas RR, et al. Brasil: balanço da Política Nacional de Controle do Tabaco na última década e dilemas. Cad Saúde Pública. 2017;33(Sup 3):e00138315. doi: 10.1590/0102-311X00138315. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B43] 43.Jaime PC, Delmuè DCC, Campello T, Silva DO, Santos LMP. Um olhar sobre a agenda de alimentação e nutrição nos trinta anos do Sistema Único de Saúde. Ciênc Saúde Coletiva. 2018;23(6):1829–1836. doi: 10.1590/1413-81232018236.05392018. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B44] 44.Silva AG, Teixeira RA, Prates EJS, Malta DC. Monitoramento e projeções das metas de fatores de risco e proteção para o enfrentamento das doenças crônicas não transmissíveis nas capitais brasileiras. Ciênc Saúde Coletiva. 2021;26(4):1193–1206. doi: 10.1590/1413-81232021264.42322020. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B45] 45.World Health Organization . Tackling NCDs: best buys and other recommended interventions for the prevention and control of noncommunicable diseases. Genebra: World Health Organization; 2024. [Oct. 13, 2025]. [Internet] Available at: https://www.who.int/publications/i/item/9789240091078 . [Google Scholar]

[B46] 46.World Health Organization . Countdown to 2023: WHO 5-year milestone report on global trans fat elimination 2023. Genebra: World Health Organization; 2023. [Google Scholar]

[B47] 47.Greenstone M, Ganguly T, Hasenkopf C, Sharma N, Gautam H. Air quality life index annual update. Chicago: University of Chicago; 2024. [Google Scholar]

[B48] 48.Pearce N, Ebrahim S, McKee M, Lamptey P, Barreto ML, Matheson D, et al. Global prevention and control of NCDs: Limitations of the standard approach. J Public Health Policy. 2015;36(4):408–425. doi: 10.1057/jphp.2015.29. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

PERMALINK

Noncommunicable chronic diseases and health challenges in 2050

Deborah Carvalho Malta

Guilherme Augusto Veloso

Crizian Saar Gomes

Maurício Lima Barreto

Roles

ABSTRACT

Objectives:

Methods:

Results:

Conclusion:

INTRODUCTION

METHODS

Mortality

Risk factors

Projections for 2050

Risk factors

Mortality projections

Ethical considerations

Data availability statement

RESULTS

Mortality

Table 1. Number of deaths and standardized mortality and DALY rates in the population aged 30-69 years and in all ages, for both sexes, in Brazil, in 1990 and 2021.

Table 2. Standardized rates of premature mortality from chronic noncommunicable diseases and selected causes of death in Brazil and its federal units in 1990 and 2021.

Risk factors

Projections for 2030 and 2050

Figure 1. Trends and projections of risk factors, according to the Summary Exposure Value*, for Chronic Noncommunicable Diseases from 1990 to 2021 and projections until 2050.

Figure 2. Trends in mortality rates for the four main groups of chronic noncommunicable diseases and projections for 2050, 1990-2021.

Figure 3. Mortality rates and probability of premature death from chronic noncommunicable diseases: trends (1990-2021) and projections (2030 and 2050), 1990-2021.

DISCUSSION

Risk factors

Projections for 2030 and 2050

What are the global and national challenges to achieving the 2050 targets?

Study limitations

Supplementary Materials

ACKNOWLEDGMENTS:

Funding Statement

Footnotes

REFERENCES

As doenças crônicas não transmissíveis e os desafios à saúde em 2050

Deborah Carvalho Malta

Guilherme Augusto Veloso

Crizian Saar Gomes

Maurício Lima Barreto

Roles

RESUMO

Objetivos:

Métodos:

Resultados:

Conclusão:

INTRODUÇÃO

MÉTODOS

Mortalidade

Fatores de risco

Projeções para 2050

Fatores de risco

Projeções de mortalidade

Considerações éticas

Declaração de disponibilidade de dados

RESULTADOS

Mortalidade

Tabela 1. Número de óbitos e taxas padronizadas de mortalidade e de DALYs na população entre 30 e 69 anos e em todas as idades, de ambos os sexos, no Brasil, em 1990 e 2021.

Tabela 2. Taxas padronizadas de mortalidade prematura por Doenças Crônicas não Transmissíveis e causas selecionadas de morte no Brasil e em suas unidades federativas, em 1990 e 2021.

Fatores de risco

Projeções para 2030 e 2050

Figura 1. Tendências e projeções dos fatores de risco, segundo o Summary Exposure Value *, para Doenças Crônicas não Transmissíveis de 1990 a 2021 e projeções até 2050.

Figura 2. Tendências das taxas de mortalidade pelos quatro principais grupos de Doenças Crônicas não Transmissíveis e projeções para 2050, 1990-2021.

Figura 3. Taxas de mortalidade e probabilidade de morte prematura por Doenças Crônicas não Transmissíveis: tendências (1990-2021) e projeções (2030 e 2050), 1990-2021.

DISCUSSÃO

Fatores de risco

Projeções para 2030 e 2050

Quais os desafios globais e nacionais para alcançar as metas em 2050?

Limitações do estudo

Material suplementar

AGRADECIMENTOS:

Footnotes

Associated Data

Supplementary Materials

Data Availability Statement