Avaliação do Impacto da Implantação de um Sistema de Ambulância Pré-Hospitalar sobre Mortalidade por Infarto Agudo do Miocárdio em um País em Desenvolvimento

Rodrigo Costa Pereira Vieira; Milena Soriano Marcolino; Luis Gustavo Silva e Silva; Daniella Nunes Pereira; Bruno Ramos Nascimento; Alzira de Oliveira Jorge; Antonio Luiz P Ribeiro

doi:10.36660/abc.20210953

. 2022 Sep 15;119(5):756–763. [Article in Portuguese] doi: 10.36660/abc.20210953

View full-text in English

Avaliação do Impacto da Implantação de um Sistema de Ambulância Pré-Hospitalar sobre Mortalidade por Infarto Agudo do Miocárdio em um País em Desenvolvimento

Rodrigo Costa Pereira Vieira ¹, Milena Soriano Marcolino ^1,², Luis Gustavo Silva e Silva ², Daniella Nunes Pereira ¹, Bruno Ramos Nascimento ¹, Alzira de Oliveira Jorge ¹, Antonio Luiz P Ribeiro ^1,²

PMCID: PMC9750209 PMID: 36169452

Resumo

Fundamento

O manejo efetivo de pacientes com infarto agudo do miocárdio (IAM) é tempo-dependente.

Objetivos

Avaliar os impactos da implantação do atendimento pré-hospitalar nas taxas de internação e de mortalidade associadas ao IAM.

Métodos

Estudo retrospectivo e ecológico, que avaliou dados do Sistema Único de Saúde, de todos os 853 municípios de Minas Gerais, de 2008 a 2016. A assimetria excessiva da mortalidade geral e intra-hospitalar por IAM foi suavizada usando o método empírico de Bayes. Este estudo avaliou a relação entre o do Serviço de Atendimento Médico de Urgência (SAMU) em cada município e os seguintes 3 desfechos: taxa de mortalidade geral por IAM, taxa de mortalidade intra-hospitalar por IAM e taxa de internação por IAM, utilizando o modelo hierárquico de Poisson. As taxas foram corrigidas pela estrutura etária e destendenciadas pela sazonalidade e influências temporais. Foi adotado um intervalo de confiança de 95%.

Resultados

As taxas de mortalidade por IAM diminuíram ao longo do estudo, em média 2% por ano, com variação sazonal. A mortalidade intra-hospitalar também apresentou tendência de queda, de 13,81% em 2008 para 11,43% em 2016. A implantação do SAMU foi associada à diminuição da mortalidade por IAM ( odds ratio [OR] = 0,967, IC 95% 0,936 a 0,998) e mortalidade intra-hospitalar por IAM (OR = 0,914, IC 95% 0,845 a 0,986), sem associação significativa com internações (OR 1,003, IC 95% 0,927 a 1,083).

Conclusão

A implantação do SAMU esteve associada a uma redução modesta, mas significativa, na mortalidade intra-hospitalar. Esse achado reforça o papel fundamental do cuidado pré-hospitalar no cuidado do IAM e a necessidade de investimentos nesse serviço para melhorar os desfechos clínicos em países de baixa e média renda.

Keywords: Infarto do Miocárdio, Serviços Médicos de Emergência, Mortalidade Hospitalar

Introdução

O infarto agudo do miocárdio (IAM) continua sendo uma das principais causas de morbimortalidade ao redor do mundo. ^{1 , 2} O manejo efetivo dos pacientes com IAM está diretamente ligado ao tempo para assistência médica e aproximadamente metade dos óbitos atribuídos a IAM resultam de parada cardíaca fora do hospital, reforçando a importância do atendimento pré-hospitalar e do desenvolvimento de sistemas de atenção para IAM baseados em evidências.

Especificamente, em relação ao infarto do miocárdio com supradesnivelamento do segmento ST, o diagnóstico precoce e a terapia de reperfusão adequada são de extrema importância para a redução da mortalidade. A intervenção coronária percutânea (ICP) primária, primeira escolha para reperfusão, quando disponível, é mais eficaz do que a terapia trombolítica, mas idealmente deve ser realizada até 120 minutos após o primeiro contato médico, ou em até 90 minutos se o paciente for atendido em uma unidade capaz de PCI primária. A trombólise é mais eficaz quando administrada dentro de 3 horas do início dos sintomas. Qualquer uma das estratégias deve ser administrada em até 12 horas após o início dos sintomas. ³ Na prática clínica, uma proporção significativa de pacientes não recebe atendimento que cumpra essas metas de tempo e a situação é ainda pior em comunidades rurais e áreas com poucos recursos. ^{3 - 7}

Ainda faltam dados contemporâneos sobre o impacto do uso do atendimento pré-hospitalar no cenário do IAM, especialmente em países de baixa e média renda, principalmente na perspectiva mais generalizável de uma investigação de base comunitária, bem como informações sobre os resultados hospitalares de pacientes transportados por ambulância. No entanto, sabe-se que os primeiros minutos após o início do IAM são cruciais para o prognóstico e sobrevida do paciente e, considerando isso, é importante avaliar objetivamente os possíveis impactos do atendimento pré-hospitalar de emergência no manejo e nos desfechos do IAM. ⁸ Porém, é difícil obter esse tipo de informação a partir de estudos observacionais, pois não há controle sobre a classificação das variáveis estudadas e, muitas vezes, é difícil isolar a variável dependente.

Portanto, objetivamos avaliar os impactos da implantação do Serviço de Atendimento Médico de Urgência (SAMU) nas taxas de internação e na mortalidade geral e hospitalar por IAM no estado de Minas Gerais (MG), na Região Sudeste do Brasil.

Métodos

Trata-se de um estudo observacional, retrospectivo e ecológico, que avaliou dados do Sistema Único de Saúde (SUS, DataSUS TabNET), ⁹ de todos os 853 municípios do estado de MG, no período de 2008 a 2016, de acordo com a declaração RECORD para estudos que usam dados de saúde coletados rotineiramente. ¹⁰

MG é o estado com maior número de municípios (853) no Brasil, estando localizado na Região Sudeste do Brasil. É o segundo estado mais populoso do Brasil, com 21 milhões de habitantes distribuídos em uma área comparável à da França. O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) médio é de 0,731 e 14,46% da população é considerada pobre ou muito pobre, segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). ¹¹ MG pode ser considerada representativa do país, pois a distribuição etária, o percentual de urbanização e a desigualdade social são semelhantes ao padrão nacional geral. As regiões norte e nordeste de MG apresentam os menores IDH, semelhantes às regiões Norte e Nordeste do Brasil, enquanto as regiões oeste e sul do estado apresentam IDH semelhante às áreas de maior IDH do país. ^{10 - 12}

O serviço nacional de ambulâncias, denominado SAMU, foi implantado no estado de MG em 2003 por um programa nacional denominado “Política Nacional das Urgências”. O programa teve início em alguns municípios selecionados, que ficaram responsáveis pela gestão de seu próprio sistema. A partir de 2009 foram criados sistemas de atendimento pré-hospitalar regionalizado, denominados “consórcios”, que atualmente correspondem ao modelo principal de atendimento e abrangem diversas regiões do estado. No período analisado, havia 5 consórcios no estado: Consórcio Intermunicipal de Saúde da Macrorregião do Sul de Minas (CISSUL), Consórcio Intermunicipal de Saúde da Região Sudeste (CISDESTE), Consórcio Intermunicipal de Saúde da Rede de Urgência Centro Sul (CISRU), Urgência do Norte de Minas (CISRUN) e Consórcio Intermunicipal de Saúde Rede de Urgência Macro Nordeste/Jequitinhonha (CISNORJE), abrangendo 469 municípios nas regiões sul, sudeste, centro-sul, norte e nordeste, respectivamente ( Figura 1 ).

As datas de implantação do SAMU foram obtidas junto ao governo estadual e coordenadores locais do SAMU. O primeiro consórcio intermunicipal foi implantado em 2009.Em 2011, foi implantado um, em 2012, dois e em 2015, mais um. Alguns serviços foram implantados antes do período analisado, enquanto outros foram implantados no período do estudo. Ao mesmo tempo, alguns municípios já haviam implantado consórcios de SAMU no início da análise, enquanto outros implantaram o SAMU durante o período do estudo e outros não possuíam SAMU durante esse período. Catorze municípios possuíam SAMU no período analisado (SAMU municipais). O SAMU foi implantado em 86 municípios em janeiro de 2009 (CISRUN), em 94 municípios em novembro de 2014 (CISDESTE), em 86 municípios em abril de 2012 (CISNORJE), em 51 municípios em junho de 2012 (CISRU) e em 152 municípios em julho de 2015 (CISSUL). Os demais municípios do estado (n = 370) permaneceram sem SAMU durante todo o período do estudo. A Figura Suplementar 1 mostra a evolução da cobertura do SAMU no estado, à medida que cada consórcio regional foi implementado.

Os desfechos de interesse foram as taxas de mortalidade geral e intra-hospitalar por IAM e taxa de internações por IAM, avaliadas no período de 2008 a 2016. A escolha desses desfechos justifica-se pelo fato de serem de maior relevância clínica e epidemiológica e de maior potencial de associação com a implantação do SAMU, além das altas taxas de preenchimento, enquanto variáveis obrigatórias.

Os dados sobre a população de cada município foram obtidos do IBGE, o Instituto Demográfico e Estatístico oficial do Brasil. ¹³ Para óbitos e internações, os dados foram extraídos do DATASUS TabNET, ⁹ um banco de dados eletrônico que coleta informações em nível de paciente do SUS. Foram utilizadas informações de ocorrências mensais desses desfechos, das bases de dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e do Sistema de Informações Hospitalares (SIH), respectivamente, para a população dos 853 municípios de MG, de 2008 a 2016. ¹⁴

Os óbitos foram considerados óbitos por IAM quando a causa principal do óbito apresentava os seguintes códigos da CID-10 (I21 a I24): I21 “infarto agudo do miocárdio”, I22 “infarto do miocárdio recorrente”, I23 “algumas complicações atuais subsequentes a infarto agudo do miocárdio”, I24 “outras cardiopatias isquêmicas agudas”. Os dados do SIH foram utilizados para obtenção dos dados das internações por IAM: procedimento “tratamento do IAM”, código SIH/DATASUS 03.03.06.019-0 e “angioplastia coronária primária”, código 040.603.004-9. Neste estudo, a mortalidade intra-hospitalar por IAM foi calculada a partir do número de óbitos pelos códigos citados, dividido pelo número de internações por esses mesmos códigos em cada município por mês de análise.

Como o estudo utilizou dados públicos disponíveis na plataforma DATASUS, não foi necessária a aprovação por um comitê de ética em pesquisa.

Análise de dados

Foi utilizado o software R versão 3.3.4 para análise estatística. ¹⁵ A unidade de análise foi o município. Foi realizada uma análise mensal dos desfechos, de janeiro de 2008 a dezembro de 2016, para cada um dos 853 municípios de MG, considerando a população por estimativas de cada ano. ¹⁵

Os 3 desfechos foram ajustados pela estrutura etária, com base na população de 2010. ¹¹ As taxas foram estimadas para cada município e mês considerando o ajuste por idade. Os municípios foram indexados por i = 1, …, n, onde n = 853 é o número total de municípios, enquanto os meses foram indexados por t = 1, …, T, onde T é o número de meses no período analisado.

A assimetria excessiva da mortalidade geral e intra-hospitalar por IAM foi suavizada pelo método empírico de Bayes. ¹⁶ O método foi usado para estimar as taxas em vez da abordagem clássica de estimativa de taxas. Na abordagem clássica, a taxa é calculada como a razão do número de eventos (óbitos, internações) pela população sob risco. Portanto, a variabilidade das taxas estimadas é fortemente afetada por pequenas mudanças no número de eventos (óbitos) quando computados para pequenas áreas onde o valor esperado para eventos é baixo. O método empírico de Bayes visa minimizar as variações das taxas estimadas por meio de uma média ponderada entre a taxa municipal e a taxa regional. No presente estudo, a região foi definida como o estado de MG. Os pesos foram interpretados pelo tamanho da população; quanto maior a população, menor o peso da taxa de região. As taxas de mortalidade e hospitalização por IAM foram modeladas usando a distribuição de Poisson, enquanto a mortalidade intra-hospitalar por IAM foi pela distribuição binomial. Em seguida, foram estimadas pelo método empírico de Bayes (Figuras Suplementares 2 e 3). Foram avaliadas as internações com os referidos códigos de internação do SIH/DATASUS de 2008 a 2016 em todos os municípios de MG e, como essa variável também está sujeita a variações significativas em municípios com pequenas populações, foi utilizado para ajuste o método empírico global de Bayes, conforme explicado para análise da taxa de mortalidade.

Foram observadas tendências sazonais e temporais de queda das taxas de mortalidade geral e hospitalar, com tendência semianual na oscilação entre as taxas mais baixas e mais altas e redução gradativa das mesmas ao longo do período analisado. Portanto, a sazonalidade e a temporalidade foram incluídas nos modelos de análise estatística. O presente estudo avaliou a relação entre a disponibilidade de atendimento do SAMU em cada município e os seguintes 3 desfechos: mortalidade por IAM na população geral, mortalidade por IAM intra-hospitalar e número de internações por IAM, utilizando o modelo hierárquico de Poisson, e as taxas analisadas foram corrigidas pela estrutura etária e destendenciadas por influências temporais e sazonais. Um intervalo de confiança de 95% (IC) foi usado para todos os resultados.

Resultados

As taxas de mortalidade por IAM, ajustadas pela distribuição etária, apresentaram tendência decrescente ao longo do estudo, variando de 35,7 óbitos por 100.000 habitantes em 2008 a 30,4 óbitos por 100.000 habitantes em 2016, ou seja, cerca de 2% por ano em média ( Tabela 1 ). Também foi observada variação sazonal nas taxas de mortalidade por IAM, sendo maior no inverno e menor no verão ( Figura 2 ).

Tabela 1. Taxas anuais de mortalidade, internação e mortalidade intra-hospitalar por IAM, ajustadas por idade, no estado de Minas Gerais, de 2008 a 2016.

Ano	Mortalidade (por 100.000)	Mortalidade intra-hospitalar (%)*	Internações (por 100.000)
2008	35,7 (35,3 – 36,1)	13,81	152 (146 - 158)
2009	34,1 (33,8 – 34,5)	13,65	150 (144 - 156)
2010	35,0 (34,6 – 35,3)	13,78	140 (134 - 145)
2011	33,8 (33,4 – 34,1)	11,82	147 (142 - 152)
2012	32,4 (32,1 – 32,6)	11,29	146 (141 - 151)
2013	31,9 (31,7 – 32,2)	11,99	142 (137 - 146)
2014	30,9 (30,6 – 31,1)	12,15	137 (132 - 141)
2015	29,9 (29,7 – 30,2)	10,82	138 (133 - 142)
2016	30,4 (30,1 – 30,6)	11,43	147 (142 - 151)

Open in a new tab

*As taxas são expressas com intervalo de confiança de 95%.

A mortalidade intra-hospitalar por IAM corrigida pela idade também apresentou tendência decrescente, de 13,81% em 2008 para 11,43% em 2016 ( Tabela 1 ), com amplas variações mensais e padrão sazonal, embora menos evidente quando comparada à taxa de mortalidade por IAM ( Figura 3 ).

A implantação do SAMU foi associada à diminuição da mortalidade por IAM ( odds ratio [OR] = 0,967, IC 95% 0,936 a 0,998) e mortalidade intra-hospitalar por IAM (OR = 0,914, IC 95% 0,845 a 0,986), sem associação significativa com o número de internações (OR 1,003, IC 95% 0,927 a 1,083). Não houve variação sazonal no número de internações por IAM durante o período do estudo.

Discussão

No presente estudo, foi observado que a implantação do SAMU no estado brasileiro de MG esteve associada à redução das taxas gerais de mortalidade por IAM. A mortalidade intra-hospitalar por IAM corrigida pela idade também apresentou tendência decrescente ao longo do tempo, com padrão sazonal. No entanto, não foi encontrada associação significativa com as taxas de internação por IAM no período analisado.

Apesar da falta de evidências em países em desenvolvimento, esses resultados estão de acordo com estudos desenvolvidos em países de alta renda, e provavelmente estão relacionados ao maior acesso do paciente a algum tipo de tratamento do IAM e à diminuição do tempo entre o início dos sintomas e o início da terapia específica, incluindo reperfusão quando indicada. ^{3 , 8 , 17 , 18} Por outro lado, alguns estudos não conseguiram demonstrar associação entre a implantação de sistemas de atenção ao IAM e diminuição da mortalidade, apesar da melhora na qualidade da assistência, adesão às recomendações guiadas por diretrizes e tempo de tratamento reduzidos. ^{3 - 5 , 8 , 12 , 19 , 20} Isso ocorreu mesmo com o uso de protocolos elaborados com múltiplas intervenções além do atendimento pré-hospitalar. Dentre esses estudos, destaca-se o Reperfusion of Acute myocardial infarction in North Carolina Emergency departments (RACE). Foi realizado no estado da Carolina do Norte, EUA, levando à redução do tempo de consulta e dos atrasos na administração do tratamento de reperfusão após a implantação e sistematização de protocolos de atendimento ao paciente com IAM. ²⁰

Diferentemente de relatos anteriores, nosso estudo foi realizado em um país de renda média, fato que pode ajudar a explicar nossos resultados positivos em termos de desfechos duros. Em estudos realizados em países desenvolvidos, a qualidade de linha de base do atendimento ao IAM é geralmente superior à observada em nosso país. ^{6 , 8 , 20} Assim, demonstrar a magnitude do benefício incremental de qualquer intervenção é mais difícil nessa situação, enquanto em locais onde há baixa qualidade e prestação de cuidados, intervenções menos complexas podem ter um impacto maior nos resultados. Uma avaliação prévia da adesão aos critérios de qualidade da atenção ao IAM em Minas Gerais ilustra essa lacuna assistencial na região. ^{21 - 23} Apesar da implantação do atendimento pré-hospitalar não fazer parte da implementação dos sistemas de atenção ao IAM, as unidades intervencionistas ou unidades especializadas em cardiologia nessas regiões, pode ter influenciado na melhora da qualidade do atendimento no período do estudo, uma vez que maior proporção de pacientes pode ter recebido diagnóstico preciso e tratamento adequado.

Os desfechos associados ao IAM estão relacionados a múltiplas variáveis, principalmente a estrutura para o atendimento dos pacientes. ^{22 - 24} Vale destacar alguns elementos relevantes na formulação de uma rede de alta complexidade em cardiologia: 1) a relação inversa entre o tamanho e volume de procedimentos realizados em hospitais de referência e mortalidade por IAM; 2) benefício da estratégia “farmaco-invasiva”, que consiste em fibrinólise pré-hospitalar ou intra-hospitalar precoce seguida de ICP de rotina entre 3 e 24 horas, comparável à ICP primária em pacientes com sintomas de IAM de curta duração, sempre que for possível a transferência oportuna para unidades com capacidade de ICP; ¹⁹ 3) custo-efetividade da expansão do atendimento pré-hospitalar em relação à construção de novos serviços de cardiologia intervencionista, que foi demonstrada nos EUA, onde a distância até os serviços de hemodinâmica é em torno de 70 km na grande maioria dos locais. ^{1 , 2 , 20}

Como esperado, houve maior variação de taxas em locais com menor população, como nas regiões leste e centro-sul do estado, que possuem os menores IDH do estado, respectivamente cobertos pelos consórcios CISDESTE e CISRU. Esse achado possivelmente está associado a menor qualidade do preenchimento da declaração de óbito, com maior proporção de óbitos por causas indefinidas e “códigos lixo” (condições de saúde que não podem ser diretamente atribuíveis à mortalidade), associados à influência de outras causas de mortalidade nessas populações, como as doenças infecciosas, condizente com o observado em outras regiões de baixo IDH no Brasil e mundialmente (OMS, 2017). ^{24 - 26} Esse achado reitera a importância do uso de métodos de ajuste analítico para variações extremas. Nesse sentido, a análise metodológica com a aplicação do método de Bayes empírico global foi eficaz em reduzir a variação das taxas em pequenas populações, sem alterar os valores em locais com maiores populações, conforme mostra a Figura 4 . A utilização das taxas observadas no estado de MG como referência para suavização permitiu que esse processo fosse feito com uma população de referência semelhante aos municípios analisados, mas com uma população maior.

Com relação à variação sazonal das taxas de mortalidade por IAM, essa variação não era esperada em uma região com variação de temperatura muito menor em comparação com países da América do Norte ou da Europa, ou mesmo com regiões mais frias do Brasil, como São Paulo e a Região Sul. Levanta a possibilidade de outras explicações além da temperatura, ou alterações fisiológicas relacionadas à temperatura, como alterações na viscosidade do sangue, volume plaquetário e pressão arterial. ²⁷ Outras doenças mais comuns durante o inverno, especialmente infecções respiratórias por vírus e pneumonia adquirida na comunidade demonstrou afetar o sistema cardiovascular de várias maneiras e precipitar desfechos cardíacos adversos, como insuficiência cardíaca, infarto do miocárdio e arritmias cardíacas. ²⁸ Como a doença arterial coronariana é essencialmente uma doença inflamatória, foi demonstrado que a inflamação relacionada a patógenos respiratórios pode desencadeá-la. ²⁹ Em uma série de casos autocontrolados usando dados nacionais de vigilância de infecções, vinculada ao Scottish Morbidity Record, as taxas de IAM e acidente vascular cerebral aumentaram substancialmente na semana seguinte a uma infecção respiratória. ³⁰ Além disso, uma meta-análise recente mostrou o impacto da vacina pneumocócica polissacarídica 23-valente em fornecer proteção contra qualquer evento cardiovascular ( risk ratio [RR]: 0,91; IC 95%: 0,84 a 0,99), infarto do miocárdio (RR: 0,88; IC 95%: 0,79 a 0,98) e mortalidade por todas as causas (RR: 0,78; IC 95%: 0,68 a 0,88) em indivíduos de todas as faixas etárias. ³¹ Por outro lado, um ensaio clínico em andamento realizado no Brasil comparando vacina contra influenza em dose única e em dose dupla após um evento coronariano agudo foi interrompido precocemente devido à aparente falta de benefício nas análises provisórias. ³²

A poluição do ar, especialmente a exposição ao material particulado, também tem sido associada a um maior risco de doenças cardiovasculares, incluindo IAM. ^{33 , 34} Um estudo recente observou que um aumento de cerca de 10 microgramas por m ³ de ar foi associado a um aumento de 16% de mortalidade por IAM. ³³ Enquanto isso, outro estudo usando um modelo global de química atmosférica mostrou que mais de 60% das mortes cardiovasculares ao redor do mundo estão relacionadas à poluição do ar, e aumentos de curto prazo na poluição do ar estão associados ao IAM. ³⁴ Sunyer et al., observaram que o aumento dos níveis de dióxido de enxofre no ar de sete cidades europeias aumentou as internações por doenças cardiovasculares no dia anterior e no dia de maior teor de poluentes. ³⁵ Essa associação permaneceu significativa mesmo após o ajuste para partículas com tamanho inferior a 10 μm entre indivíduos com menos de 65 anos. A poluição do ar tende a ser maior nos meses em que os níveis de chuva são mais baixos. Portanto, no Brasil, onde os verões são chuvosos e os invernos predominantemente mais secos, a sazonalidade pode, de fato, ter um papel importante na mortalidade por IAM.

Nosso estudo tem algumas limitações que devem ser mencionadas. A implementação do atendimento pré-hospitalar é acompanhada de co-intervenções, como a articulação da vinculação das instituições de saúde do sistema de atenção ao IAM e aumento dos serviços locais de emergência, que não foram sistematicamente estudados nesta pesquisa e podem ter influenciado os achados. Por meio de informações públicas disponibilizadas pelo Ministério da Saúde, Secretaria de Estado de Saúde de Minas Gerais, Secretarias Municipais de Saúde e bancos de dados dos SAMUs, é possível afirmar que as redes disponíveis eram incipientes e que havia falta de infraestrutura, insumos, recursos humanos e processos organizacionais e de administração na maior parte do estado e do país. ^{11 , 13 , 14} Exemplos incluem a baixa disponibilidade de serviços de cardiologia intervencionista e a concentração de recursos de saúde em regiões com melhores perfis sociodemográficos; a baixa utilização dos serviços de telessaúde pelas equipes pré-hospitalares; a ausência de fibrinolíticos nas ambulâncias do SAMU; a falta de protocolos clínicos e padronização de cuidados baseados em evidências; a infraestrutura precária da maioria dos departamentos de emergência do estado, principalmente unidades de emergência pré-hospitalar e hospitais de pequeno porte; e o treinamento insuficiente do pessoal de saúde envolvido no atendimento de emergência. Por fim, esses fatores somam-se à dificuldade de implantação das redes de atenção à saúde por motivos financeiros e políticos.

O presente estudo não abordou o impacto de outros níveis de atenção nos desfechos estudados, como a atenção primária à saúde (APS). Embora existam dados consistentes na literatura mostrando o papel fundamental da APS na prevenção, promoção e tratamento de condições de saúde que são fatores de risco para IAM, com sua capacidade de reduzir as taxas de incidência de IAM, o foco deste estudo foram eventos agudos que ocorrem, embora em proporção menor, em sistemas de APS bem estabelecidos. ^{1 , 2 , 6 , 8 , 20} Como os efeitos na saúde associados à APS são tipicamente observados a longo prazo, não foi feito ajuste para essa variável, dadas as dificuldades técnicas inerentes a esse processo e a escassez de bases de dados para realizá-lo.

Outra limitação está relacionada ao fato de o modelo ecológico não incluir variáveis clínicas individuais relevantes; portanto, não é possível estabelecer relações entre tais características e os desfechos estudados ou estabelecer uma relação causal definitiva entre a implantação do SAMU e esses desfechos. Finalmente, como todos os estudos observacionais, o risco de viés foi minimizado, mas não pode ser completamente excluído, em particular o viés de confusão residual.

No entanto, o maior ponto forte do nosso estudo é sua contribuição metodológica, ou seja, apresenta um método capaz de levar em conta a sazonalidade e as tendências temporais para observar o efeito de uma intervenção. A tendência temporal de redução da mortalidade foi considerada na análise e foi observada a redução da mortalidade com a implantação do SAMU independentemente dessa tendência temporal.

Conclusão

No presente estudo, observou-se uma pequena redução nas taxas de mortalidade geral e hospitalar atribuíveis ao IAM após a implantação do SAMU em MG no período analisado, sem alterações significativas nas taxas de internação hospitalar. Os resultados sugerem que o atendimento pré-hospitalar desempenha um papel importante no sistema de saúde, especialmente considerando a crescente carga de doenças cardiovasculares, especialmente síndromes coronarianas agudas.

* Material suplementar

Para informação adicional, por favor, clique aqui.

Funding Statement

Fontes de financiamento: O presente estudo foi financiado por CNPq (310790/2021-2), FAPEMIG (PPM-00428-17 e RED-00081-16) e IATS/CNPq [número 147122/2021-0].

Vinculação acadêmica

Este artigo é parte de tese de Mestrado de Rodrigo Costa Pereira Vieira pela Universidade Federal de Minas Gerais.

Aprovação ética e consentimento informado

Este artigo não contém estudos com humanos ou animais realizados por nenhum dos autores.

Fontes de financiamento: O presente estudo foi financiado por CNPq (310790/2021-2), FAPEMIG (PPM-00428-17 e RED-00081-16) e IATS/CNPq [número 147122/2021-0].

Referências

1.Roth GA, Johnson C, Abajobir A, Abd-Allah F, Abera SF, Abyu G, et al. Global, Regional, and National Burden of Cardiovascular Diseases for 10 Causes, 1990 to 2015. J Am Coll Cardiol. 2017;70(1):1–25. doi: 10.1016/j.jacc.2017.04.052. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
2.Benjamin EJ, Blaha MJ, Chiuve SE, Cushman M, Das SR, Deo R, et al. Heart Disease and Stroke Statistics-2017 Update: A Report From the American Heart Association. Circulation. 2017;135(10):146–603. doi: 10.1161/CIR.0000000000000485. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
3.Marino BCA, Marcolino MS, Reis RS, Jr, França AL, Passos PF, Lemos TR, et al. Epidemiological Profile and Quality Indicators in Patients with Acute Coronary Syndrome in Northern Minas Gerais - Minas Telecardio 2 Project. Arq Bras Cardiol. 2016;107(2):106–115. doi: 10.5935/abc.20160095. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
4.Marino BCA, Ribeiro ALP, Alkmim MB, Antunes AP, Boersma E, Marcolino MS. Coordinated Regional Care of Myocardial Infarction in a Rural Area in Brazil: Minas Telecardio Project 2. Eur Heart J Qual Care Clin Outcomes. 2016;2(3):215–224. doi: 10.1093/ehjqcco/qcw020. PMID: 29474619. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
5.Jordan M, Caesar J. Improving Door-to-needle Times for Patients Presenting with ST-Elevation Myocardial Infarction at a Rural District General Hospital. BMJ Qual Improv Rep. 2016;5(1):u209049.w6736. doi: 10.1136/bmjquality.u209049.w6736. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
6.Carter AJE. ST-segment Elevation Myocardial Infarction (STEMI) Bypass: The Importance of Paramedics in an Integrated STEMI System of Care. CJEM. 2018;20(6):813–815. doi: 10.1017/cem.2018.467. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
7.Ribeiro ALP. The Two Brazils and the Treatment of Acute Myocardial Infarction. Arq Bras Cardiol. 2009;93(2):83–84. doi: 10.1590/s0066-782x2009000800003. PMID: 19838482. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
8.Nascimento BR, Brant LCC, Marino BCA, Passaglia LG, Ribeiro ALP. Implementing Myocardial Infarction Systems of Care in Low/middle-income Countries. Heart. 2019;105(1):20–26. doi: 10.1136/heartjnl-2018-313398. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
9.Brasil. Ministério da Saúde . DATASUS – Tabnet. Brasília (DF): Ministério da Saúde; 2018. [cited 2022 Jun 6]. https://datasus.saude.gov.br/informacoes-de-saude-tabnet/ Internet. [Google Scholar]
10.Benchimol EI, Smeeth L, Guttmann A, Harron K, Moher D, Petersen I, et al. The REporting of Studies Conducted using Observational Routinely-collected Health Data (RECORD) Statement. PLoS Med. 2015;12(10):e1001885. doi: 10.1371/journal.pmed.1001885. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
11.Fundação João Pinheiro . Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil. Belo Horizonte: Fundação João Pinheiro; 2022. [cited 2022 Jun 6]. http://www.atlasbrasil.org.br/ Internet. [Google Scholar]
12.Marcolino MS, Palhares DM, Benjamin EJ, Ribeiro AL. Atrial Fibrillation: Prevalence in a Large Database of Primary Care Patients in Brazil. Europace. 2015;17(12):1787–1790. doi: 10.1093/europace/euv185. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
13.Instituto Brasileiro de Geografia Estatística . Panorama da População Brasileira. Rio de Janeiro: Instituto Brasileiro de Geografia Estatística; 2018. [cited 2022 Jun 6]. https://cidades.ibge.gov.br/brasil/panorama Internet. [Google Scholar]
14.Brasil. Ministério da Saúde . DATASUS. Brasília (DF): Ministério da Saúde; 2018. [cited 2022 Jun 6]. https://datasus.saude.gov.br/ Internet. [Google Scholar]
15.The R Project for Statistical Computing . A Language and Environment for Statistical Computing. Auckland: R-Project; 2022. [cited 2022 Jun 6]. https://www.r-project.org/ Internet. [Google Scholar]
16.Marshall RJ. Mapping Disease and Mortality Rates Using Empirical Bayes Estimators. J R Stat Soc Ser C Appl Stat. 1991;40(2):283–294. [PubMed] [Google Scholar]
17.Russo J, Le May MR. Time to Treatment: Focus on Transfer in ST-Elevation Myocardial Infarction. Interv Cardiol Clin. 2016;5(4):427–437. doi: 10.1016/j.iccl.2016.06.003. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
18.Frampton J, Devries JT, Welch TD, Gersh BJ. Modern Management of ST-Segment Elevation Myocardial Infarction. Curr Probl Cardiol. 2020;45(3):100393. doi: 10.1016/j.cpcardiol.2018.08.005. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
19.Bordon JG, Paiva SA, Matsubara LS, Inoue RM, Matsui M, Gut AL, et al. Mortality Decline After Implementation of Standard Protocols for Treating Patients with Acute Myocardial Infarction. Arq Bras Cardiol. 2004;82(4):370–377. doi: 10.1590/s0066-782x2004000400008. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
20.Jollis JG, Mehta RH, Roettig ML, Berger PB, Babb JD, Granger CB. Reperfusion of acute myocardial infarction in North Carolina emergency departments (RACE): Study Design. Am Heart J. 2006;152(5):851.e1–851.11. doi: 10.1016/j.ahj.2006.06.036. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
21.Lana MLL, Beaton AZ, Brant LCC, Bozzi ICRS, Magalhães O, Castro LRA, et al. Factors Associated with Compliance to AHA/ACC Performance Measures in a Myocardial Infarction System of Care in Brazil. Int J Qual Health Care. 2017;29(4):499–506. doi: 10.1093/intqhc/mzx059. PMID: 28531328. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
22.Marcolino MS, Brant LC, Araujo JG, Nascimento BR, Castro LR, Martins P, et al. Implementation of the Myocardial Infarction System of Care in City of Belo Horizonte, Brazil. Arq Bras Cardiol. 2013;100(4):307–314. [PubMed] [Google Scholar]
23.Marino BCA, Ribeiro ALP, Alkmim MBM, Antunes AP, Boersma E, Marcolino MS. Coordinated Regional Care of Myocardial Infarction in a Rural Area in Brazil – Minas Telecardio Project 2. European Heart Journal – Quality of Care and Clinical Outcomes. doi: 10.1093/ehjqcco/qcw020. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
24.Lodi-Junqueira L, Ribeiro AL. Tackling Acute Coronary Syndrome in Low-income and middle-income Countries. Heart. 2018;104(17):1390–1391. doi: 10.1136/heartjnl-2018-313013. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
25.World Health Organization . World Health Statistics 2017: Monitoring Health for the SDGs, Sustainable Development Goals. Geneva: World Health Organization; 2017. [cited 2022 Jun 6]. https://www.who.int/data/gho/indicator-metadata-registry/imr-details/3480 Internet. [Google Scholar]
26.Nascimento BR, Brant LCC, Marino BCA, Passaglia LG, Ribeiro ALP. Implementing Myocardial Infarction Systems of Care in Low/middle-income Countries. Heart. 2019;105(1):20–26. doi: 10.1136/heartjnl-2018-313398. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
27.Keatinge WR, Coleshaw SR, Cotter F, Mattock M, Murphy M, Chelliah R. Increases in Platelet and Red Cell Counts, Blood Viscosity, and Arterial Pressure during Mild Surface Cooling: Factors in Mortality from Coronary and Cerebral Thrombosis in Winter. Br Med J (Clin Res Ed) 1984;289(6456):1405–1408. doi: 10.1136/bmj.289.6456.1405. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
28.Corrales-Medina VF, Suh KN, Rose G, Chirinos JA, Doucette S, Cameron DW, et al. Cardiac Complications in Patients with Community-acquired Pneumonia: A Systematic Review and Meta-analysis of Observational Studies. PLoS Med. 2011;8(6):e1001048. doi: 10.1371/journal.pmed.1001048. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
29.Corrales-Medina VF, Madjid M, Musher DM. Role of Acute Infection in Triggering Acute Coronary Syndromes. Lancet Infect Dis. 2010;10(2):83–92. doi: 10.1016/S1473-3099(09)70331-7. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
30.Warren-Gash C, Blackburn R, Whitaker H, McMenamin J, Hayward AC. Laboratory-confirmed Respiratory Infections as Triggers for Acute Myocardial Infarction and Stroke: a Self-controlled Case Series Analysis of National Linked Datasets from Scotland. Eur Respir J. 2018;51(3):1701794. doi: 10.1183/13993003.01794-2017. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
31.Marra F, Zhang A, Gillman E, Bessai K, Parhar K, Vadlamudi NK. The Protective Effect of Pneumococcal Vaccination on Cardiovascular Disease in Adults: A Systematic Review and Meta-analysis. Int J Infect Dis. 2020;99:204–213. doi: 10.1016/j.ijid.2020.07.038. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
32.Hospital Israelita Albert Einstein. Ministry of Health . Vaccination Against Influenza to Prevent Cardiovascular Events After Acute Coronary Syndromes (VIP-ACS) US National Library of Medicine; 2021. [cited 2022 Jun 6]. https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04001504 Internet. [Google Scholar]
33.Hayes RB, Lim C, Zhang Y, Cromar K, Shao Y, Reynolds HR, et al. PM2.5 Air Pollution and Cause-specific Cardiovascular Disease Mortality. Int J Epidemiol. 2020;49(1):25–35. doi: 10.1093/ije/dyz114. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
34.Lelieveld J, Evans JS, Fnais M, Giannadaki D, Pozzer A. The Contribution of Outdoor Air Pollution Sources to Premature Mortality on a Global Scale. Nature. 2015;525(7569):367–371. doi: 10.1038/nature15371. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
35.Sunyer J, Ballester F, Tertre AL, Atkinson R, Ayres JG, Forastiere F, et al. The Association of Daily Sulfur Dioxide Air Pollution Levels with Hospital Admissions for Cardiovascular Diseases in Europe (The Aphea-II study) Eur Heart J. 2003;24(8):752–760. doi: 10.1016/s0195-668x(02)00808-4. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

Arq Bras Cardiol. 2022 Sep 15;119(5):756–763. [Article in English]

Assessment of the Impact of the Implementation of a Pre-Hospital Ambulance System on Acute Myocardial Infarction Mortality in a Developing Country

Abstract

Background

The effective management of patients with acute myocardial infarction (AMI) is time-dependent.

Objectives

To assess the impacts of the implementation of prehospital care on admission rates and mortality associated with AMI.

Methods

Retrospective, ecological study, which assessed data from the Brazilian Universal Health System, from all 853 municipalities of Minas Gerais, from 2008 to 2016. Excessive skewness of general and in-hospital mortality rates was smoothed using the empirical Bayes method. This study assessed the relationship between Mobile Emergency Care Service (SAMU) in each municipality and the following 3 outcomes: mortality rate due to AMI, AMI in-hospital mortality, and AMI hospitalization rate, using the Poisson hierarchical model. Rates were corrected by age structure and detrended by seasonality and temporal influences. A confidence interval of 95% was adopted.

Results

AMI mortality rates decreased throughout the study, on average 2% per year, with seasonal variation. AMI in-hospital mortality also showed a decreasing trend, from 13.81% in 2008 to 11.43% in 2016. SAMU implementation was associated with decreased AMI mortality (odds ratio [OR] = 0.967, 95% confidence interval [CI] 0.936 to 0.998) and AMI in-hospital mortality (OR = 0.914, 95% CI 0.845 to 0.986), with no relation with hospitalizations (OR = 1.003, 95% CI 0.927 to 1.083).

Conclusion

SAMU implementation was associated with a modest but significant decrease in AMI in-hospital mortality. This finding reinforces the key role of prehospital care in AMI care and the need for investments on this service to improve clinical outcomes in low- and middle-income countries.

Keywords: Acute Myocardial Infarction, Emergency Medical Services, Hospital Mortality

Introduction

Acute myocardial infarction (AMI) remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide.^{1 , 2} The effective management of patients with AMI is directly linked to time to medical assistance, and approximately one half of the deaths attributed to AMI result from out-of-hospital cardiac arrest, reinforcing the importance of prehospital care and, ultimately, the development of evidence-based AMI systems of care.

Specifically, in relation to ST-elevation myocardial infarction, early diagnosis and appropriate reperfusion therapy are of the utmost importance for mortality reduction. Primary percutaneous coronary intervention (PCI), the first choice for reperfusion, when available, is more effective than thrombolytic therapy, but it should ideally be performed up to 120 minutes after the first medical contact, or within 90 minutes if the patient presents at a primary PCI-capable unit. Thrombolysis is more effective when delivered within 3 hours of symptom onset. Either strategy should be delivered no later than 12 hours after symptom onset.³ In clinical practice, a significant proportion of patients do not receive care that meets those time targets, and the situation is even worse in rural communities and under-resourced areas.^{3 - 7}

There is still a lack of contemporary data about the impact of the use of prehospital care in the setting of AMI, especially in low- and middle-income countries, particularly from the more generalizable perspective of a community-based investigation, as well as information about hospital outcomes of patients transported by ambulance. However, it is known that the first minutes after AMI onset are crucial to the patient’s prognosis and survival, and, considering that, it is important to objectively evaluate the possible impacts of emergency prehospital services on AMI management and outcomes.⁸ Nonetheless, it is difficult to obtain this type of information from observational studies, as there is no control over the classification of the studied variables, and it is often difficult to isolate the dependent variable.

Therefore, we aimed to assess the impacts of the implementation of a nationwide ambulance service ( Serviço de Atendimento Médico de Urgência , SAMU) on hospitalization rates and general and AMI in-hospital mortality in the state of Minas Gerais (MG), in the Southeast Region of Brazil.

Methods

This is an observational, retrospective, ecological study, which assessed data from the Brazilian Universal Health System (SUS, DataSUS TabNET),⁹ from all 853 municipalities of the Brazilian state of MG, from 2008 to 2016. It follows the RECORD statement for studies that use routinely collected health data.¹⁰

MG is the Brazilian state with the largest number of municipalities (853), and it is located in the Southeast Region of Brazil. It is the second most populous state in Brazil, with 21 million inhabitants distributed across an area comparable to France. The average Human Development Index (HDI) is 0.731, and 14.46% of the population is considered poor or very poor, according to the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE).¹¹ MG can be considered representative of the country, as age distribution, percentage of urbanization, and social inequality are similar to the overall national pattern. The north and the northeast of MG have the lowest HDI, similar to the North and Northeast regions of Brazil, while the west and south of the state have HDI similar to the areas with the highest HDI in the country.^{10 - 12}

The Brazilian nationwide ambulance service, called SAMU, was implemented in the state of MG in 2003 by a national program called “ Política Nacional das Urgências ” (National Emergency Policy). The program started in some selected municipalities, which were responsible for managing their own system. Since 2009 regionalized prehospital care systems were created, called “consortiums”, which currently correspond to the main model of care and cover various regions of the state. In the period analyzed, there were five consortia in the state: Consórcio Intermunicipal de Saúde da Macrorregião do Sul de Minas (CISSUL), Consórcio Intermunicipal de Saúde da Região Sudeste (CISDESTE), Consórcio Intermunicipal de Saúde da Rede de Urgência Centro Sul (CISRU), Urgência do Norte de Minas (CISRUN) and Consórcio Intermunicipal de Saúde Rede de Urgência Macro Nordeste/ Jequitinhonha (CISNORJE), covering 469 municipalities in the south, southeast, center-south, north, and northeast regions, respectively ( Figure 1 ).

SAMU implementation dates were obtained from the state government and local SAMU coordinators. The first inter-city consortium was implemented in 2009, one in 2011, two in 2012, and one in 2015. Some services were implemented before the analyzed time period, while others were implemented during the study period. At the same time, some municipalities had already implemented SAMU consortiums at the beginning of the analysis, while others implemented SAMU during the study period and others did not have SAMU within this time frame. Fourteen municipalities had SAMU during the analysis period (municipal SAMUs). SAMU was implemented in 86 municipalities in January 2009 (CISRUN), in 94 municipalities in November 2014 (CISDESTE), in 86 municipalities in April 2012 (CISNORJE), in 51 municipalities in June 2012 (CISRU), and in 152 municipalities in July 2015 (CISSUL). The remaining municipalities of the state (n = 370) remained without SAMU throughout the study period. Supplementary Figure 1 shows the evolution of SAMU coverage in the state, as each regional consortium was implemented.

The outcomes of interest were AMI general and in-hospital mortality rates and rate of admissions due to AMI, assessed from 2008 to 2016. The choice of those outcomes is justified by the fact that they have the greatest clinical and epidemiological relevance and greatest potential for association with SAMU implementation, in addition to high completion rates, as mandatory variables.

Data on the population of each municipality was obtained from IBGE, the official demographic and statistical institute of Brazil.¹³ For deaths and hospitalizations, data were extracted from DATASUS TabNET,⁹ an electronic database that collects patient-level information from the SUS. We used information of monthly occurrences of those outcomes, from the Mortality Information System (SIM) and the Hospital Information System (SIH) databases, respectively, for the population of the 853 municipalities of MG, from 2008 to 2016.¹⁴

Deaths were considered AMI deaths when the main cause of death had the following ICD-10 codes (I21 to I24): I21 “acute myocardial infarction”, I22 “recurrent myocardial infarction”, I23 “some current complications subsequent to acute myocardial infarction”, I24 “other acute ischemic heart diseases”. Data from the SIH was used to obtain data on hospital admissions due to AMI: procedure “treatment of AMI”, SIH/DATASUS code 03.03.06.019-0 and “primary coronary angioplasty”, code 040.603.004-9. In this study, AMI in-hospital mortality was calculated from the number of deaths with the aforementioned codes, divided by the number of hospitalizations with these same codes in each municipality per month of analysis.

As the study used public data available through the DATASUS platform, approval by a research ethics committee was not necessary.

Data analysis

The software R version 3.3.4 was used for statistical analysis.¹⁵ The unit of analysis was the municipality. A monthly analysis of the outcomes, from January 2008 to December 2016, for each of the 853 municipalities in MG was performed, considering the population by estimates of each year.¹⁵

The 3 outcomes were adjusted for the age structure, based on the population of 2010.¹¹ The rates were estimated for each municipality and month considering the adjustment for age. The municipalities were indexed by i = 1, …, n, where n = 853 is the total number of municipalities, while the months were indexed by t = 1, …, T, where T is the number of months in the period analyzed.

Excessive skewness of AMI mortality and in-hospital mortality rates were smoothed using the empirical Bayes method.¹⁶ The method was used to estimate the rates instead of the classic rate estimate approach. In the classical approach, the rate is calculated as the ratio of the number of events (deaths, hospitalizations) per the population at risk. Therefore, the variability of the estimated rates is strongly affected by small changes in the number of events (deaths) when they are computed for small areas where the expected value for events is low. The empirical Bayes method aims to minimize the variations of the estimated rates through a weighted average between the municipal rate and the regional rate. In the present study, the region was defined as the state of MG. The weights were interpreted by the population size; the higher a population was, the lesser the weight of the region rate. The AMI mortality and hospitalization rates were modeled using Poisson distribution, while AMI in-hospital mortality was using binomial distribution, and then estimated them through the empirical Bayes method (Supplementary Figures 2 and 3). Hospital admissions with the aforementioned SIH/DATASUS hospital admission codes from 2008 to 2016 in all municipalities of MG were assessed and, as this variable is also subject to significant variations in municipalities with small populations, the global empirical Bayes method was used for adjustment, as explained for mortality rate analysis.

Seasonality and temporal trends of decrease in the general and hospital mortality rates were observed, with semiannual tendency in the oscillation between the lowest and highest rates and gradual reduction of the same over the analyzed period. Thus, seasonality and temporality were included in the statistical analysis models. This study assessed the relationship between the availability of SAMU care in each municipality and the following 3 outcomes: the mortality due to AMI in the general population, AMI in-hospital mortality, and number of hospitalizations due to AMI, using the Poisson hierarchical model, and the analyzed rates were corrected by the age structure and detrended by temporal and seasonal influences. A 95% confidence interval (CI) was used for all outcomes.

Results

AMI mortality rates, adjusted by age distribution, showed a decreasing trend throughout the study, ranging from 35.7 deaths per 100,000 inhabitants in 2008 to 30.4 deaths per 100,000 inhabitants in 2016, i.e., about 2% per year on average ( Table 1 ). Seasonal variation in AMI mortality rates was also observed, and it was higher during the winter season and lower during the summer season ( Figure 2 ).

Table 1. Annual AMI mortality, hospitalization, and in-hospital mortality rates, adjusted by age, in the state of Minas Gerais from 2008 to 2016.

Year	Mortality (per 100,000)	In-hospital mortality (%)*	Hospitalization (per 100,000)
2008	35.7 (35.3 – 36.1)	13.81	152 (146 - 158)
2009	34.1 (33.8 – 34.5)	13.65	150 (144 - 156)
2010	35.0 (34.6 – 35.3)	13.78	140 (134 - 145)
2011	33.8 (33.4 – 34.1)	11.82	147 (142 - 152)
2012	32.4 (32.1 – 32.6)	11.29	146 (141 - 151)
2013	31.9 (31.7 – 32.2)	11.99	142 (137 - 146)
2014	30.9 (30.6 – 31.1)	12.15	137 (132 - 141)
2015	29.9 (29.7 – 30.2)	10.82	138 (133 - 142)
2016	30.4 (30.1 – 30.6)	11.43	147 (142 - 151)

Open in a new tab

*Rates are expressed with 95% confidence

Age-corrected AMI in-hospital mortality also showed a decreasing trend, from 13.81% in 2008 to 11.43% in 2016 ( Table 1 ), with wide monthly variations and a seasonal pattern, although this was less evident when compared to AMI mortality rate ( Figure 3 ).

SAMU implementation was associated with decreased AMI mortality (odds ratio [OR] = 0.967, 95% CI 0.936 to 0.998) and AMI in-hospital mortality (OR = 0.914, 95% CI 0.845 to 0.986) with no significant association with the number of hospitalizations (OR 1.003, 95% CI 0.927 to 1.083). There was no seasonal variation in the number of AMI hospitalizations during the study period.

Discussion

In the present study, it was observed that the implementation of SAMU in the Brazilian state of MG was associated with a reduction in general AMI mortality rates. Age-corrected AMI in-hospital mortality also showed a decreasing trend over time, with a seasonal pattern. However, no significant association was found with AMI hospitalization rates during the analyzed period.

Despite the lack of evidence in developing countries, these results are in line with studies developed in high-income countries, and they are likely related to increased patient access to some type of AMI treatment and decreased time between symptom onset and initiation of specific therapy, including reperfusion when indicated.^{3 , 8 , 17 , 18} On the other hand, some studies have failed to demonstrate an association between the implementation of AMI systems of care and decreased mortality, despite the improvement in quality of healthcare, adherence to guideline-driven recommendations, and shortened treatment times.^{3 - 5 , 8 , 12 , 19 , 20} This has occurred even with the use of protocols designed with multiple interventions other than prehospital care only. Among these studies, the Reperfusion of Acute myocardial infarction in North Carolina Emergency departments (RACE) stands out. It was conducted in the state of North Carolina, USA, leading to a reduction in consultation time and the delays for reperfusion treatment administration following the implementation and systematization of protocols for AMI patient care.²⁰

Differently from previous reports, our study was conducted in a middle-income country, a fact that can help to explain our positive results in terms of hard endpoints. In studies conducted in developed countries, the baseline quality of AMI care is generally superior to that observed in our country.^{6 , 8 , 20} Thus, demonstrating the magnitude of the incremental benefit of any intervention is more difficult to obtain in this situation, while in places where there is poor quality and care delivery, less complex interventions may have a greater impact on outcomes. A previous evaluation of adherence to AMI quality of care criteria in MG illustrates this care gap in the region.^{21 - 23} Despite the fact that the implementation of prehospital care was not part of the implementation of AMI systems of care, interventional facilities or dedicated cardiac care units in those regions, it may have influenced the improvement of the quality of care during the study period, since a higher proportion of patients might have received accurate diagnosis and appropriate treatment.

Outcomes associated with AMI are related to multiple variables, especially the structure for the care of patients.^{22 - 24} It is worth highlighting some relevant elements in the formulation of a high complexity network in cardiology: 1) the inverse relationship between the size and volume of procedures performed in referral hospitals and AMI mortality: 2) benefit of the “pharmaco-invasive” strategy, which consists of prehospital or early in-hospital fibrinolysis followed by routine PCI between 3 and 24 hours, comparable to primary PCI in patients with short-term AMI-related symptoms, whenever a timely transfer to a PCI-capable units is possible;¹⁹ 3) the cost-effectiveness of prehospital care expansion in relation to the construction of new interventional cardiology services, which was demonstrated in the USA, where the distance to hemodynamic services is around 70 km in the vast majority of sites.^{1 , 2 , 20}

As expected, there was greater variation of rates in places with smaller populations, such as in the eastern and central-southern regions of the state, which have the lower HDIs of the state, respectively covered by the CISDESTE and CISRU consortia. This finding is possibly associated with the lower quality of the death certificate filling, with a higher proportion of deaths from undefined causes and “garbage codes” (health conditions that cannot be directly attributable to mortality), associated with the influence of other causes of mortality in those populations, such as infectious diseases, consistent with that observed in other low HDI regions in Brazil and worldwide (WHO, 2017).^{24 - 26} This finding reiterates the importance of using analytical adjustment methods for extreme variations. In this sense, the methodological analysis applying the global empirical Bayes method was effective in reducing the variation of rates in small populations, without changing the values in places with larger populations, as shown in Figure 4 . The use of the rates observed in the state of MG as a reference for smoothing allowed this process to be done with a reference population similar to the analyzed municipalities, but with a larger population.

With regards to seasonal variation in AMI mortality rates, this variation was not expected in a region with much lower temperature variation compared to North American or European countries, or even cooler regions of Brazil, such as São Paulo and the South Region. It raises the possibility of explanations other than the temperature, or temperature-related physiological changes, such as changes in blood viscosity, platelet volume, and blood pressure.²⁷ Other diseases that are more common during the winter, especially respiratory infections by viruses and community-acquired pneumonia have shown to affect the cardiovascular system in various ways and to precipitate adverse cardiac outcomes, such as heart failure, myocardial infarction, and cardiac arrhythmias.²⁸ As coronary artery disease is essentially an inflammatory disease, it has been shown that inflammation related to respiratory pathogens can trigger it.²⁹ In a self-controlled case series using national infection surveillance data linked to the Scottish Morbidity Record, AMI and stroke rates substantially increased in the week following a respiratory infection.³⁰ In addition, a recent meta-analysis has shown the impact of the 23-valent polysaccharide pneumococcal vaccine in providing protection from any cardiovascular event (risk ratio [RR]: 0.91; 95% CI: 0.84 to 0.99), myocardial infarction (RR: 0.88; 95% CI: 0.79 to 0.98), and all-cause mortality (RR: 0.78; 95% CI: 0.68 to 0.88) in individuals of all age groups.³¹ On the other hand, an ongoing clinical trial conducted in Brazil comparing single- to double-dose influenza vaccine after an acute coronary event was interrupted early due to apparent lack of benefit in interim analyses.³²

Air pollution, especially exposure to particulate matter, has also been associated with a higher risk of cardiovascular diseases, including AMI.^{33 , 34} A recent study has observed that an increase of around 10 micrograms per m³of air was associated with an increase of 16% of AMI mortality.³³ Meanwhile, another study using a global atmospheric chemistry model has shown that over 60% of cardiovascular deaths worldwide have been related to air pollution, and short-term increases in air pollution are associated to AMI.³⁴ Sunyer et al., observed that the increase in sulfur dioxide levels in the air of seven European cities increased hospital admissions for cardiovascular diseases on the previous day and on the day of higher pollutant levels.³⁵ This association remained significant even after adjusting for particles with size lower than 10 μm among subjects younger than 65 years. Air pollution tends to be higher in months in which rain levels are lower. Therefore, in Brazil, where the summers are rainy while winters have predominantly drier weather, seasonality may play an important role in AMI mortality indeed.

Our study has some limitations that should be addressed. The implementation of prehospital care is accompanied by co-interventions, such as articulation of the linkage of healthcare institutions of the AMI care system and increased local emergency services, which were not systematically studied in this study, and may have influenced the findings. Through public information available from the Ministry of Health, Minas Gerais State Health Secretariat, Municipal Health Secretariats and SAMUs’ databases, it is possible to affirm that the available networks were incipient and that there was a lack of infrastructure, supplies, human resources, and organizational and management processes in the majority of the state and the country.^{11 , 13 , 14} Examples include the low availability of interventional cardiology services and the concentration of health resources in regions with better sociodemographic profiles; the low utilization of telehealth services by prehospital teams; the absence of fibrinolytics in SAMU ambulances; the lack of clinical protocols and standardization of evidence-based care; the poor infrastructure of most emergency departments in the state, mostly prehospital emergency units and small hospitals; and the suboptimal training of health personnel involved in emergency care. Finally, these factors add to the difficulty of implementing the health care networks due to financial and political reasons.

This study did not address the impact of other levels of attention on the outcomes studied, such as primary health care (PHC). Although there are consistent data in the literature showing the key role of PHC in the prevention, promotion, and treatment of health conditions that are risk factors for AMI, with its ability to reduce the incidence rates of AMI, the focus of this study was acute events, which occur, albeit to a lesser extent, in well-established PHC systems.^{1 , 2 , 6 , 8 , 20} As the health effects associated with PHC are typically observed over the long term, no adjustment was made for this variable, given the technical difficulties inherent in this process and the scarcity of databases to perform it.

Another limitation is related to the fact that the ecological model does not include relevant individual clinical variables; therefore, it is not possible to establish relationships between such characteristics and the outcomes studied or to establish a definitive causal relationship between the implementation of SAMU and these outcomes. Finally, like all observational studies, the risk of bias has been minimized but cannot be completely excluded, in particular residual confounding bias.

Nevertheless, the major strength of our study is its methodological contribution, i.e., presenting a method that can take into account the seasonality and temporal trends to observe the effect of an intervention. The temporal trend of mortality reduction was taken into account in the analysis, and mortality reduction with SAMU implementation was observed regardless of this temporal trend.

Conclusion

In the present study, a small reduction in general and in-hospital mortality rates attributable to AMI was observed following the implementation of SAMU in the Brazilian state of MG in the time frame analyzed, with no significant changes in hospital admission rates. Results suggest that prehospital care plays an important role in the healthcare system, especially considering the growing burden of cardiovascular diseases, especially acute coronary syndromes.

* Supplemental Materials

For additional information, please click here.

Study Association

This article is part of the Master thesis submitted by Rodrigo Costa Pereira Vieira, from Universidade Federal de Minas Gerais.

Ethics approval and consent to participate

This article does not contain any studies with human participants or animals performed by any of the authors.

Sources of Funding: This study was partially funded by CNPq (310790/2021-2), FAPEMIG ( PPM-00428-17 and RED-00081-16) and by IATS/CNPq [grant number 147122/2021-0].

[B1] 1.Roth GA, Johnson C, Abajobir A, Abd-Allah F, Abera SF, Abyu G, et al. Global, Regional, and National Burden of Cardiovascular Diseases for 10 Causes, 1990 to 2015. J Am Coll Cardiol. 2017;70(1):1–25. doi: 10.1016/j.jacc.2017.04.052. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B2] 2.Benjamin EJ, Blaha MJ, Chiuve SE, Cushman M, Das SR, Deo R, et al. Heart Disease and Stroke Statistics-2017 Update: A Report From the American Heart Association. Circulation. 2017;135(10):146–603. doi: 10.1161/CIR.0000000000000485. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B3] 3.Marino BCA, Marcolino MS, Reis RS, Jr, França AL, Passos PF, Lemos TR, et al. Epidemiological Profile and Quality Indicators in Patients with Acute Coronary Syndrome in Northern Minas Gerais - Minas Telecardio 2 Project. Arq Bras Cardiol. 2016;107(2):106–115. doi: 10.5935/abc.20160095. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B4] 4.Marino BCA, Ribeiro ALP, Alkmim MB, Antunes AP, Boersma E, Marcolino MS. Coordinated Regional Care of Myocardial Infarction in a Rural Area in Brazil: Minas Telecardio Project 2. Eur Heart J Qual Care Clin Outcomes. 2016;2(3):215–224. doi: 10.1093/ehjqcco/qcw020. PMID: 29474619. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B5] 5.Jordan M, Caesar J. Improving Door-to-needle Times for Patients Presenting with ST-Elevation Myocardial Infarction at a Rural District General Hospital. BMJ Qual Improv Rep. 2016;5(1):u209049.w6736. doi: 10.1136/bmjquality.u209049.w6736. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B6] 6.Carter AJE. ST-segment Elevation Myocardial Infarction (STEMI) Bypass: The Importance of Paramedics in an Integrated STEMI System of Care. CJEM. 2018;20(6):813–815. doi: 10.1017/cem.2018.467. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B7] 7.Ribeiro ALP. The Two Brazils and the Treatment of Acute Myocardial Infarction. Arq Bras Cardiol. 2009;93(2):83–84. doi: 10.1590/s0066-782x2009000800003. PMID: 19838482. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B8] 8.Nascimento BR, Brant LCC, Marino BCA, Passaglia LG, Ribeiro ALP. Implementing Myocardial Infarction Systems of Care in Low/middle-income Countries. Heart. 2019;105(1):20–26. doi: 10.1136/heartjnl-2018-313398. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B9] 9.Brasil. Ministério da Saúde . DATASUS – Tabnet. Brasília (DF): Ministério da Saúde; 2018. [cited 2022 Jun 6]. https://datasus.saude.gov.br/informacoes-de-saude-tabnet/ Internet. [Google Scholar]

[B10] 10.Benchimol EI, Smeeth L, Guttmann A, Harron K, Moher D, Petersen I, et al. The REporting of Studies Conducted using Observational Routinely-collected Health Data (RECORD) Statement. PLoS Med. 2015;12(10):e1001885. doi: 10.1371/journal.pmed.1001885. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B11] 11.Fundação João Pinheiro . Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil. Belo Horizonte: Fundação João Pinheiro; 2022. [cited 2022 Jun 6]. http://www.atlasbrasil.org.br/ Internet. [Google Scholar]

[B12] 12.Marcolino MS, Palhares DM, Benjamin EJ, Ribeiro AL. Atrial Fibrillation: Prevalence in a Large Database of Primary Care Patients in Brazil. Europace. 2015;17(12):1787–1790. doi: 10.1093/europace/euv185. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B13] 13.Instituto Brasileiro de Geografia Estatística . Panorama da População Brasileira. Rio de Janeiro: Instituto Brasileiro de Geografia Estatística; 2018. [cited 2022 Jun 6]. https://cidades.ibge.gov.br/brasil/panorama Internet. [Google Scholar]

[B14] 14.Brasil. Ministério da Saúde . DATASUS. Brasília (DF): Ministério da Saúde; 2018. [cited 2022 Jun 6]. https://datasus.saude.gov.br/ Internet. [Google Scholar]

[B15] 15.The R Project for Statistical Computing . A Language and Environment for Statistical Computing. Auckland: R-Project; 2022. [cited 2022 Jun 6]. https://www.r-project.org/ Internet. [Google Scholar]

[B16] 16.Marshall RJ. Mapping Disease and Mortality Rates Using Empirical Bayes Estimators. J R Stat Soc Ser C Appl Stat. 1991;40(2):283–294. [PubMed] [Google Scholar]

[B17] 17.Russo J, Le May MR. Time to Treatment: Focus on Transfer in ST-Elevation Myocardial Infarction. Interv Cardiol Clin. 2016;5(4):427–437. doi: 10.1016/j.iccl.2016.06.003. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B18] 18.Frampton J, Devries JT, Welch TD, Gersh BJ. Modern Management of ST-Segment Elevation Myocardial Infarction. Curr Probl Cardiol. 2020;45(3):100393. doi: 10.1016/j.cpcardiol.2018.08.005. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B19] 19.Bordon JG, Paiva SA, Matsubara LS, Inoue RM, Matsui M, Gut AL, et al. Mortality Decline After Implementation of Standard Protocols for Treating Patients with Acute Myocardial Infarction. Arq Bras Cardiol. 2004;82(4):370–377. doi: 10.1590/s0066-782x2004000400008. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B20] 20.Jollis JG, Mehta RH, Roettig ML, Berger PB, Babb JD, Granger CB. Reperfusion of acute myocardial infarction in North Carolina emergency departments (RACE): Study Design. Am Heart J. 2006;152(5):851.e1–851.11. doi: 10.1016/j.ahj.2006.06.036. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B21] 21.Lana MLL, Beaton AZ, Brant LCC, Bozzi ICRS, Magalhães O, Castro LRA, et al. Factors Associated with Compliance to AHA/ACC Performance Measures in a Myocardial Infarction System of Care in Brazil. Int J Qual Health Care. 2017;29(4):499–506. doi: 10.1093/intqhc/mzx059. PMID: 28531328. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B22] 22.Marcolino MS, Brant LC, Araujo JG, Nascimento BR, Castro LR, Martins P, et al. Implementation of the Myocardial Infarction System of Care in City of Belo Horizonte, Brazil. Arq Bras Cardiol. 2013;100(4):307–314. [PubMed] [Google Scholar]

[B23] 23.Marino BCA, Ribeiro ALP, Alkmim MBM, Antunes AP, Boersma E, Marcolino MS. Coordinated Regional Care of Myocardial Infarction in a Rural Area in Brazil – Minas Telecardio Project 2. European Heart Journal – Quality of Care and Clinical Outcomes. doi: 10.1093/ehjqcco/qcw020. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B24] 24.Lodi-Junqueira L, Ribeiro AL. Tackling Acute Coronary Syndrome in Low-income and middle-income Countries. Heart. 2018;104(17):1390–1391. doi: 10.1136/heartjnl-2018-313013. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B25] 25.World Health Organization . World Health Statistics 2017: Monitoring Health for the SDGs, Sustainable Development Goals. Geneva: World Health Organization; 2017. [cited 2022 Jun 6]. https://www.who.int/data/gho/indicator-metadata-registry/imr-details/3480 Internet. [Google Scholar]

[B26] 26.Nascimento BR, Brant LCC, Marino BCA, Passaglia LG, Ribeiro ALP. Implementing Myocardial Infarction Systems of Care in Low/middle-income Countries. Heart. 2019;105(1):20–26. doi: 10.1136/heartjnl-2018-313398. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B27] 27.Keatinge WR, Coleshaw SR, Cotter F, Mattock M, Murphy M, Chelliah R. Increases in Platelet and Red Cell Counts, Blood Viscosity, and Arterial Pressure during Mild Surface Cooling: Factors in Mortality from Coronary and Cerebral Thrombosis in Winter. Br Med J (Clin Res Ed) 1984;289(6456):1405–1408. doi: 10.1136/bmj.289.6456.1405. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B28] 28.Corrales-Medina VF, Suh KN, Rose G, Chirinos JA, Doucette S, Cameron DW, et al. Cardiac Complications in Patients with Community-acquired Pneumonia: A Systematic Review and Meta-analysis of Observational Studies. PLoS Med. 2011;8(6):e1001048. doi: 10.1371/journal.pmed.1001048. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B29] 29.Corrales-Medina VF, Madjid M, Musher DM. Role of Acute Infection in Triggering Acute Coronary Syndromes. Lancet Infect Dis. 2010;10(2):83–92. doi: 10.1016/S1473-3099(09)70331-7. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B30] 30.Warren-Gash C, Blackburn R, Whitaker H, McMenamin J, Hayward AC. Laboratory-confirmed Respiratory Infections as Triggers for Acute Myocardial Infarction and Stroke: a Self-controlled Case Series Analysis of National Linked Datasets from Scotland. Eur Respir J. 2018;51(3):1701794. doi: 10.1183/13993003.01794-2017. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B31] 31.Marra F, Zhang A, Gillman E, Bessai K, Parhar K, Vadlamudi NK. The Protective Effect of Pneumococcal Vaccination on Cardiovascular Disease in Adults: A Systematic Review and Meta-analysis. Int J Infect Dis. 2020;99:204–213. doi: 10.1016/j.ijid.2020.07.038. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B32] 32.Hospital Israelita Albert Einstein. Ministry of Health . Vaccination Against Influenza to Prevent Cardiovascular Events After Acute Coronary Syndromes (VIP-ACS) US National Library of Medicine; 2021. [cited 2022 Jun 6]. https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04001504 Internet. [Google Scholar]

[B33] 33.Hayes RB, Lim C, Zhang Y, Cromar K, Shao Y, Reynolds HR, et al. PM2.5 Air Pollution and Cause-specific Cardiovascular Disease Mortality. Int J Epidemiol. 2020;49(1):25–35. doi: 10.1093/ije/dyz114. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B34] 34.Lelieveld J, Evans JS, Fnais M, Giannadaki D, Pozzer A. The Contribution of Outdoor Air Pollution Sources to Premature Mortality on a Global Scale. Nature. 2015;525(7569):367–371. doi: 10.1038/nature15371. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B35] 35.Sunyer J, Ballester F, Tertre AL, Atkinson R, Ayres JG, Forastiere F, et al. The Association of Daily Sulfur Dioxide Air Pollution Levels with Hospital Admissions for Cardiovascular Diseases in Europe (The Aphea-II study) Eur Heart J. 2003;24(8):752–760. doi: 10.1016/s0195-668x(02)00808-4. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

PERMALINK

Avaliação do Impacto da Implantação de um Sistema de Ambulância Pré-Hospitalar sobre Mortalidade por Infarto Agudo do Miocárdio em um País em Desenvolvimento

Rodrigo Costa Pereira Vieira

Milena Soriano Marcolino

Luis Gustavo Silva e Silva

Daniella Nunes Pereira

Bruno Ramos Nascimento

Alzira de Oliveira Jorge

Antonio Luiz P Ribeiro

Resumo

Fundamento

Objetivos

Métodos

Resultados

Conclusão

Introdução

Métodos

Análise de dados

Resultados

Tabela 1. Taxas anuais de mortalidade, internação e mortalidade intra-hospitalar por IAM, ajustadas por idade, no estado de Minas Gerais, de 2008 a 2016.

Figura 2. Ocorrência de variação sazonal nas taxas de mortalidade de 2008 a 2016. Uma maior taxa de mortalidade é observada durante o inverno e taxas mais baixas são observadas durante o verão.

Discussão

Figura 4. Taxas anuais de mortalidade bruta no estado de Minas Gerais de 2008 a 2016. Uma tendência de redução temporal.

Conclusão

* Material suplementar

Funding Statement

Referências

Assessment of the Impact of the Implementation of a Pre-Hospital Ambulance System on Acute Myocardial Infarction Mortality in a Developing Country

Rodrigo Costa Pereira Vieira

Milena Soriano Marcolino

Luis Gustavo Silva e Silva

Daniella Nunes Pereira

Bruno Ramos Nascimento

Alzira de Oliveira Jorge

Antonio Luiz P Ribeiro

Abstract

Background

Objectives

Methods

Results

Conclusion

Introduction

Methods

Data analysis

Results

Table 1. Annual AMI mortality, hospitalization, and in-hospital mortality rates, adjusted by age, in the state of Minas Gerais from 2008 to 2016.

Figure 2. Occurrence of seasonal variation in mortality rates from 2008 to 2016. A higher mortality rate is observed during winter, and lower rates are observed during summer.

Discussion

Figure 4. Annual crude mortality rates in the state of Minas Gerais from 2008 to 2016. A temporal reduction trend.

Conclusion

* Supplemental Materials

ACTIONS

PERMALINK

RESOURCES

Similar articles

Cited by other articles

Links to NCBI Databases