Reinaldo G. Gregori, Ph. D.
CEO da Cognatis
Maio 2021
A recente notícia de que a Covid-19 teria custado cerca de dois anos de expectativa de vida dos brasileiros chamou bastante atenção. A estimativa foi apresentada em um estudo ainda não publicado, coordenado por especialistas das universidades de Harvard, Califórnia e Federal de Minas Gerais, mas amplamente noticiada por vários veículos e destacada pela Revista Piauí. Tal repercussão não surpreende, pois apesar de existirem várias outras evidências da gravidade de nossa crise sanitária, esta seria a primeira vez que pudemos compreender o impacto da Covid-19 em termos de tempo de vida da nossa população.
Ocorre, no entanto, que tal qual alertado pela própria líder do estudo e professora em Harvard, a demógrafa Marcia de Castro, não seria correto interpretar a diminuição em nossa expectativa de vida como uma previsão do tempo de vida a ser perdido pela população. Isso porque a Expectativa de Vida ao Nascer (EVN), da forma como é usualmente calculada, baseia-se na mortalidade experimentada por uma população durante um período, normalmente curto e não maior que um ano e, portanto, não poderia representar uma previsão das chances de morte que as pessoas enfrentarão ao longo de suas vidas. No caso em questão, por exemplo, estamos falando na Expectativa de Vida ao Nascer (EVN) referente ao período de impacto da Covid-19, durante o qual as taxas de mortalidade aumentaram significativamente, ainda que ninguém duvide que estas deverão retornar aos seus níveis pré-covid-19 após o fim da pandemia. Resumindo, ao contrário do que seria de se esperar, a EVN de uma população não serve como previsão de quanto tempo as pessoas irão viver, nem tampouco da idade em que irão morrer, ainda que sirva bem o propósito de mensurar sua mortalidade em um momento do tempo específico.
Como devemos, então, interpretar a possível queda de dois anos em nossa Expectativa de Vida ao Nascer? Se a ideia fosse simplesmente nos convencermos da gravidade da crise sanitária atual, poderíamos recorrer a muitas outras estatísticas aparentemente mais objetivas e simples. Por exemplo, nosso desempenho atual em mortes por Covid-19 por um milhão de habitantes é notoriamente preocupante, além de contrariar a tendência de melhoria apresentada pela maioria dos maiores países, como podemos observar no gráfico abaixo.
Já em termos absolutos, nossos números são até mais calamitosos. Superamos em março (2021) o recorde mundial de mortes por Covid-19 no mês, com uma média diária de 2 mil novas mortes, superando os EUA, que, apesar de muito maior demograficamente, está também muito mais avançado na vacinação (https://www.cnnbrasil.com.br/saude/2021/03/30/brasil-e-o-pais-que-mais-registra-mortes-diarias-por-covid-19-em-marco). Com tantos indicadores apontando para a mesma direção, o que mais podemos aprender sobre nossa situação, sabendo que nossa EVN também foi significativamente afetada pela Covid-19?
Normalizar para comparar
Para responder a esta pergunta, é necessário conhecermos um pouco mais sobre as qualidades deste indicador. A Expectativa de Vida ao Nascer é, grosseiramente falando, uma forma engenhosa e normalizada para se mensurar a mortalidade de populações, especialmente útil para se fazer comparações. Por normalizar, refiro-me aqui à capacidade que este indicador tem de mensurar corretamente a mortalidade de uma população, livre da interferência que seu tamanho, estrutura etária ou por sexo, possam ter nesta mortalidade. Pode parecer confuso, mas o conceito por trás é bem simples e um exemplo ajudará a esclarecê-lo. Consideremos os indicadores há pouco apresentados, quando comparamos nossa situação com a de outros países afetados pela Covid-19. O número absoluto de mortes por dia em decorrência do vírus, por exemplo, pode parecer um indicador simples e objetivo, mas para fins de comparação entre populações é particularmente limitado. A explicação é simples. Imagine que o número de mortes diárias em decorrência da Covid-19 fosse maior na Índia que no Brasil. Se este fosse o caso, como poderíamos saber se esta diferença seria o resultado de piores condições de manejo da pandemia naquele país ou apenas do fato de a Índia ter mais de 1 bilhão de habitantes enquanto o Brasil menos que 230 milhões?
Dividir o número de mortes por um milhão de habitantes representa um avanço, mas não resolve totalmente o problema. A dificuldade neste caso é mais sutil e pode até passar despercebida por alguns especialistas. Ocorre que o risco de morte por Covid-19, tal qual acontece com a maioria das causas de morte conhecidas, está fortemente associado à idade e ao sexo das pessoas. Em grande parte, isso decorre de características fisiológicas humanas que, de modo geral, independem de outros fatores que também podem impactar a mortalidade humana, como a eficácia das políticas públicas de saúde, infraestrutura, saneamento, riqueza, renda, cultura, entre tantos outros. No entanto, são precisamente estes os fatores não fisiológicos que, na maioria das vezes, nos interessa avaliar através de comparações entre países. Seria necessário, portanto, “isolar” a parcela da mortalidade que decorre diretamente dos fatores que nós não estamos interessados em avaliar (chamados frequentemente de “fatores exógenos”), como seria o caso da idade e sexo das pessoas, daqueles que implicita ou explicitamente desejamos considerar em nossa análise. Curiosamente, nem sempre temos consciência de que precisamos excluir a influência desses fatores (exógenos), o que pode nos levar a tirar conclusões erradas e, por vezes, até embaraçosas ao fazer comparações. Considere, por exemplo, que estejamos interessados em comparar a mortalidade do Brasil com a da Alemanha. Sabidamente, a Alemanha apresenta melhores condições de saúde pública, infraestrutura e riqueza que o Brasil, e portanto seria razoável esperar que também apresentasse menor mortalidade (independentemente da Covid-19).
Ocorre, porém, que na Alemanha o número de mortes por mil habitantes ultrapassa 12 , ao passo que no Brasil não chega a 7. (https://www.indexmundi.com/map/?v=26&l=pt). Essa aparente inversão decorre do fato da população na Alemanha ser consideravelmente mais “velha” que a nossa, no sentido demográfico da palavra. Com população idosa proporcionalmente maior, é natural que haja mais mortes por habitantes por lá. Por isso se faz necessário normalizar a mensuração de mortalidade, por idade e sexo, que é o que obtemos utilizando a EVN como indicador comparativo. De fato, nossa EVN (pré-covid) atingiu em 2019 seu mais alto nível de 76 anos, ao passo que na Alemanha a EVN já ultrapassou 81 anos.
Cabe aqui um alerta: um analista despreparado, ou mal intencionado, poderia concluir que a nossa menor taxa de mortes por mil habitantes decorre da superioridade de nossas políticas sanitárias em comparação com as da Alemanha! Daí minha sugestão acima de que, não ter clareza das armadilhas que certas comparações podem criar, pode ser bastante perigoso quando precisamos interpretar tais evidências.
Por que usar a Expectativa de Vida ao Nascer?
A Expectativa de Vida ao Nascer não é, porém, nem o único e nem o mais simples indicador capaz de permitir a normalização da mortalidade por idade e sexo. Poderiamos, por exemplo, obter igual reultado em termos de normalização simplesmente calculando a média ou mediana das probabilidades de morte em cada idade e para cada sexo. Em qualquer um destes caso, estaríamos isolando o efeito idade e sexo, uma vez que estaríamos combinando, com pesos iguais, a mortalidade específcia para cada idade e sexo. Na verdade, a computação da Expectativa de Vida é até um pouco mais trabalhosa que isso, pois requer consolidar essas probabilidades de uma forma acumulativa, de maneira a resultar em um interpretação bastante interessante e intuitiva, ainda que diferente daquela mencionada no início desse artigo: EVN de uma população representa o tempo médio de vida que uma nova geração teria no caso hipotético em que as probabilidades de morrer, em cada idade e para cada sexo desta população, se mantivessem constantes durante o tempo necessário para que esta geração morra.
Acredito que, em grande parte, a popularidade deste indicador se deve também ao fato desta interpretação “correta” ser também bastante atraente. Afinal, a Expectativa de Vida ao Nascer representa sim uma “expectativa” ou, melhor dizendo, uma esperança estatística, ainda que não se refira à uma “previsão”. Assim, se no Brasil tínhamos uma EVN de 76 em 2019, e, de acordo com os novos estudos, passamos para 74 anos de EVN por causa da pandemia, podemos dizer que, uma nova geração de brasileiros e brasileiras que vivesse e morresse exposta às probabilidades específicas de morte observadas em 2019 viveria, em média, dois anos a mais que se fosse submetida às taxas observadas em 2020, aumentadas pelo impacto da Covid-19. Pode não ser o mesmo que dizer que “perdemos” dois anos de vida, mas ainda assim é um dado que fala por si só.
Comparando para compreender
Outra forma de ganhar insight sobre o que significa perder dois anos de EVN consiste em olhar para o passado. O gráfico abaixo apresenta a evolução na Expectativa de Vida ao Nascer no Brasil ao longo dos últimos 80 anos, e como vimos melhorando, ainda que mais lentamente que o desejado, ao longo das últimas décadas. O impacto da Covid-19 na EVN de 2020, porém, pode representar o retrocesso em quase uma década no indicador.
Da mesma forma, quando comparamos o Brasil com o resto do mundo, concluímos que estamos em uma posição intermediária no ranking mundial. Estamos longe do topo, onde países como Japão, Hong-Kong e San Marino, apresentam 85 ou mais anos de EVN, mas tampouco estamos próximos da base da pirâmide onde países mais problemáticos como Nigéria e Serra Leoa aparecem com menos de 55 anos de EVN cada. Quando comparado com outros emergentes da América Latina, ficamos um pouco abaixo da Argentina e Chile, mas ainda assim um pouco acima da média da região. O efeito Covid-19, no entanto, seria suficiente para nos recolocar um degrau abaixo, em igualdade com Honduras ou El Salvador (73,5 anos, posição que já havíamos superado há anos. (fonte: World Bank – https://ourworldindata.org/life-expectancy).
Usos da Expectativa de Vida ao Nascer nos negócios
Bom, se você chegou até aqui, pode estar se perguntando como as empresas poderiam utilizar a metodologia da EVN em situações práticas ou estratégicas. As possibilidades são realmente muitas, e seria impossível, para não dizer pretencisso da minha parte tentar propor uma regra. De modo geral, sempre que pretendermos mensurar e comparar fenômenos cujas probabilidades podem mudar ao longo do tempo, podemos considerar usar a EVN como métrica. Abaixo apresento três exemplos que devem ajudar a compreender melhor este ponto:
- LTV (Lifetime Value de clientes e prospects): Em um dos projetos mais interessantes que desenvolvemos na Cognatis decidimos estimar, para um grande banco de varejo, a “Expectativa de Vida ao Nascer” de seus clientes. Naturalmente, por “nascimento” consideramos a abertura da conta, ao passo que por “morte” o fim do relacionamento de cliente com a empresa. Associada à EVN de cada cliente, pudemos estimar seu valor presente líquido (VPL), ou LTV em inglês, bastando descontar o fluxo esperado de receitas líquidas previstas ao longo da “vida”daquela cliente. Capacitamos, portanto, a organização a enxergar, na abertura de cada nova conta, seu valor já descontado. Mais ainda, como essa “expectativa de vida” hipoteticamente dependia de políticas e ações da empresa, os executivos passara a poder avaliar e comparar o impacto de suas propostas no resultado de forma objetiva e de fácil interpretação, com grandes ganhos na comunicação, redução de conflitos, e agilidade nas tomadas de decisão pela compahia.
- Comparações regionais de rentabilidade de portfólio: O problema aqui é comum mas vou usar um exemplo bem particular para explicá-lo. Suponha uma empresa de cartões de benefícios que recentemente fez um movimento de expansão regional, passando a atuar numa nova região do país. A fim de fazer uma previsão confiável do retorno deste movimento, a Cognatis desenvolve, já há muitos anos, modelos estatísticos preditivos que se baseiam na estrutura de receitas observadas nas regiões onde a empresa já atua. Ou seja, a partir da observação da rentabilidade dos estabelecimentos afiliados, pode-se propor um conjunto de regras para prever a rentabilidade nas novas regiões. É fundamental, porém, considerar em casos assim que a rentabilidade dos estabelecimentos depende também do tempo de relacionamento com a empresa. Ou seja, é necessário considerar a “idade” destes estabelecimentos credenciados, em termos de relacionamento com a empresa. A EVN é o indicador ideal neste caso, já que possibilita isolar o impacto do tempo de relacionamento (“idade”) na rentabilidade dos clientes, e desta forma, simular o retorno esperado quando passa-se a trabalhar com uma nova geração de credenciados.
- EVN de pontos comerciais: A Cognatis calcula rotineiramente a Expectativa de Vida ao Nascer na previsão de certos “pontos comerciais”, ou seja, endereços específicos que estamos interessados em avaliar para a compra do ponto. A ideia é ajudar nossos clientes e investidores a evitar aqueles “pontos malditos” em que nenhum negócio aparentemente sobrevive por tempo suficiente. Ou identificar os pontos mais promissores, onde o histórico de ocupação aponta para a grande longevidade dos negócios anteriores.
Na Cognatis, estamos sempre buscando novas formas de interpretar dados e ajudar nossos clientes a tomar melhores decisões para seus negócios. Estar abertos para utilizar novas métricas e métodos, buscar novas fontes de dados, ou olhar para os mesmos problemas por novos ângulos é o que nos faz diferentes de nossos competidores. E é também o que faz nosso trabalho tão interessante e divertido! Se você quiser comentar, criticar ou apenas saber mais sobre a Cognatis ou sobre os assuntos apresentados em nosso blog entre em contato conosco ou em escreva diretamente para reinaldo.gregori@cognatis.com.br.
