Mauricio barreto:Big data: how can it help to expand epidemiological investigation?

Big data: how can it help to expand
epidemiological investigation?

Mauricio L. Barreto

Rio de Janeiro, Outubro 2013

Introduction
• The health conditions of a population are defined by
a complex set of factors and interventions acting
upon this population.
• Epidemiology is focused on the study of health
determinants at population level using observational,
but eventually experimental approaches.
• In recent times, it has dedicated part of its effort to
study the impact on health of health and non-health
related interventions.

Introduction
• The availability of large data bases, frequently not
connected, create new possibilities to conduct large
population based studies with a great deal of
generalizability.
• We are going to use examples from the BCG Revac
Trial and evaluations of Family Health Programme
and the Bolsa Familia Programme (the Brazilian
Conditional Cash Transfer Programme) to present
the concept in great detail.

Big data: is it something new?
Ask Google to translate “Big data” from English to
Portuguese:

”Grandes volumes de dados”
And from Portuguese to English:

”Large volumes of data”

Lessons from the BCG-REVAC:
a large randomised trial
of the efficacy of BCG revaccination

1

Should we revaccinate with BCG?
1995 – Many countries revaccinated but there was no substantive
evidence either way
WHO recommended NOT to revaccinate!
Brazilian TB control program recommended revaccinate!
Brazilian Paediatricians and Pneumologists states disagreed!

Manaus

Salvador

BCGREVACC TRIAL
A trial of the protection of BCG
revaccination against tuberculosis

1

Main Objective:
To evaluate the impact of a BCG dose at school age on
tuberculosis incidence in a population with high coverage of
neonatal BCG
Secondary objectives:
a- to evaluate the impact on leprosy;
b- in long term, to compare the BCG effect in places
environmentally different (differences in the occurrence
of environmental mycobacteria?)
1

Study design
• Design: Cluster Randomised Controlled Trial
• Schools randomized (in pairs) to BCG revaccination/no
revaccination
• Population: school children (7-14)
• Recruitment: school records, visit, confirm ID,
examine arm for BCG scar
• Cases: from tuberculosis control program, validated &
linked to database
1

36.1
(29-44)
per 104

1

36.5
(29-44)
per 104

Protection by BCG revaccination
9% (-16 to 29)

Brazilian government suspended recommendation of
revaccination
1

Rodrigues et al, Lancet 2005

Findings
BCG revaccination does not confer additional protection
Neonatal BCG protection can last up to 20 years after
vaccination (maybe 40!)
First dose at school age have a 25% effectiveness and it is costeffective
Methodologically sound & logistically possible to do very
large trials of new vaccines against tuberculosis
1

More detailed look
at methods and
process used a
lessons learned

1

Linkage of cases to database
Blind to alocation group and vaccine
status
Based on child‘s name, birth data
and mother‘s name
Validation: Home visit of those not
linked to confirm not in study
population

1

Simple + validation: Follow up
Ascertainment of cases - cases diagnosed by the Tuberculosis
Control Program
Weekly contact with TCP officers and visits to key health
services;
Inlcude cases born a bit outside the range of dates of birth in
the study study population.

1

Validation
Abstracted clinical, radiological and
laboratory data from cases
Review done by 2 independents chest
physicians and blinded to vaccine
status and PPD result
Classification of cases in confirmed, probable (I would treat based on
the information), possible, (not enough information to decide) and not
tuberculosis
Third chest physician reviewed cases without agreement

1

It is possible to do
very large simple,
relatively inexpensive
and scientifically rigorous
RCTs in Brazil relying on
Cases detected by the
Health system

Evolução do psf

1998

1999

2005

2002

2000

2006

2007

2003

2008

2004

2009

2010

Am J Public Health. 2009;99(1):87-93

Fixed-Effects Models for the Bivariate Association Between Infant Mortality Rate
and Family Health Program Coverage: Brazil, 1996–2004

Impacto do PSF na Saúde: resumo
Redução da mortalidade infantil, principalmente nos
municípios com menor índice de desenvolvimento
humano (Macinko et al.,2007; Aquino et al.,2008).
Redução da mortalidade em menores de 5 anos, por
diarreia e IRAs (Rasella et al., 2010a).
 Redução dos óbitos sem assistência e melhoria das
informações vitais (Rasella et al., 2010b).
 Redução das internações hospitalares para causas
sensíveis a atenção primaria (Macinko et al., 2010).
Redução da mortalidade por doenças cardiovasculares e
cerebrovasculares (Rasella et al, não publicado)
30

Programas de transferência
condicional de renda /Programa bolsa
família

Programas de transferência condicional de renda
(PTCC)
– PTCR fornecem uma renda para famílias pobres
com a condição que cumpram algumas
condicionalidades, geralmente relacionadas com a
saúde e a educação dos filhos.
Implantação dos PTCR no mundo

Fonte: World Bank 2009

32

Sinergia entre o PBF e PSF
O PSF e o PBF são programas federais com ampla cobertura nacional
Evolução temporal da cobertura populacional do PBF e PSF no Brasil

Fonte: MDS, 2011

MS, 2011

34

Efeitos do PBF na saúde – Estudos Prévios
Poucos estudos avaliaram o impacto do PBF sobre a saúde:
1) Número de crianças nascidas a termo 14% maior nas famílias beneficiarias
(SAGI, 2010).

2) Percentual de crianças consideradas nutridas, segundo o Índice de Massa
Corporal (IMC), 39,4% maior entre os beneficiários (SAGI, 2010).
3) Aumento de crianças vacinadas no período apropriado: na vacinação contra
a Poliomielite e o Tétano, Difteria e Coqueluche (DPT) de 15 a 25% maiores
nos beneficiários (SAGI, 2010).
4) Freqüência de desnutrição crônica (altura para idade) 29% menor em
criança que as famílias não são beneficiarias. Desnutrição aguda (peso para
altura) menor de 58% nas crianças de famílias beneficiarias (Santos et al., 2007).
5) Estudo publicado recentemente mostrou o impacto do PBF na desnutrição
crônica, tendo as crianças de famílias beneficiárias 26% mais chances de ter
altura para idade normal (Paes-Sousa et al., 2011).
35

Discussão
 Os resultados mostram que o Programa Bolsa Família contribui
de maneira significativa para a redução da mortalidade de
menores de cinco anos (TMM5), em particular por desnutrição
e doenças diarreicas.
 Este efeito foi mantido mesmo após o ajuste por diversas covariáveis socio-econômicas e o PSF e aumenta com o nível de
cobertura, sendo maior quando altas coberturas são mantidas
durante 4 anos ou mais.
 O PBF teve um efeito de redução das internações hospitalares
(em geral e por causas especificas), similar ao observado na
mortalidade. Indicando um efeito do PBF na redução da
ocorrência de desnutrição, diarreias e infecções respiratórias

41

Conclusões

Os resultados de nosso estudo fornecem evidências de
que programas de transferência condicional de renda
como o PBF, juntamente com uma estratégia de
atenção básica eficaz, pode contribuir fortemente
para a redução da mortalidade na infância, em
particular por causas relacionadas à pobreza.
Uma pequena quantia de dinheiro (do bolsa família)
pode modificar significativamente as chances de
sobrevivência das crianças.

42

Development of a tool for assessment of the effects of Bolsa Família
and other social programs on health, education, labor and gender
relations based on population cohorts referenced in the Cadastro
Único.

Proponentes :
Mauricio L. Barreto, Rômulo Paes-Sousa, Gerson Penna
Davide Rasella, Susan M. Pereira, Rosana Aquino
Instituições proponentes: 1INCT-CITECS-Ciência, Tecnologia e Inovação em
Saúde, 2Instituto de Saúde Coletiva/UFBa, 3Centro Rio+/PNUD, 4Escola de
Governo da FIOCRUZ, 5Núcleo de Medicina Tropical/UNB e 6COPPE/UFRJ (a
ser confirmada)
Julho 2013

Big data: can it help
epidemiological investigation
and in particular evaluative
studies?

Yes
• Extraordinary opportunities for research
• Extraordinary opportunities to improve health
 Can help us move towards a “learning health
care” system where evaluation is integrated
into practice and policy whenever clear
evidence is lacking

What is needed?
• Expertise
• Novel methods and approaches
• Ensuring high data quality
• Confidentiality and security of data
 An expectation by patients/citizens, clinicians
and policy makers that research and
evaluation is a normal - in fact a necessary part of health care and policy

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