Revista Ciência & Saúde Coletiva da Associação Brasileira de Saúde Coletiva / ISSN 1413-8123
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IX Congresso Brasileiro de Epidemiologia - 07 a 10 de setembro de 2014 - Centro de Convenções de Vitória (ES)


1801/2013 - Análise espacial da mortalidade infantil e adequação das informações vitais: uma proposta para definição de áreas prioritárias.
Spatial analysis of infant mortality and the adequacy of vital information: a proposal for setting priority areas.


MIRELLA RODRIGUES - Rodrigues, M. - UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO - <mirellarod@hotmail.com>
http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4758434U3

Co-autores
Cristine Bonfim - Bonfim, C. - FUNDAJ - <cristine.bonfim@uol.com.br>
José Luiz Portugal - Portugal,J.L. - Universidade Federal de Pernambuco - <joseluiz.portugal@gmail.com >
Paulo Germano de Frias - Frias, P.G. - Instituto de Medicina Integral Prof. Fernando Figueira - <pfrias@surfix.com.br >
Idê Gomes Dantas Gurgel - Gurgel, I.G.D. - Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães - CPqAM/FIOCRUZ - <ideg@cpqam.fiocruz.br >
Tadeu Rodrigues Costa - Costa, T.R. - Secretaria de Saúde do Recife - <tadeudrigues@gmail.com >
Zulma Medeiros - Medeiros, Z. - Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães - CPqAM/FIOCRUZ - <medeiros@cpqam.fiocruz.br>


Conflito de Interesse?
Não

Opção de Submissão
Reapresentação - 880/2013

Área Temática
Epidemiologia

Resumo
Trata-se de um estudo ecológico que objetivou analisar a relação entre o comportamento espacial da mortalidade infantil e a adequação das informações vitais. Para avaliar a adequação das informações sobre nascimentos (Sinasc) e óbitos (SIM) do Ministério da Saúde foi utilizado um método, já validado, que é constituído por cinco indicadores calculados por município, segundo o porte populacional. Todos os municípios foram classi&#64257;cados em: informações vitais consolidadas, em fase de consolidação ou não consolidadas. Para a análise espacial, foram gerados os Polígonos de Voronoi para minimizar os problemas de proximidade entre os municípios, e utilizou-se o índice de Moran local para identificação dos agregados espaciais de mortalidade infantil. Identificou-se que 76,6% dos municípios apresentaram informações vitais consolidadas. Houve formação de cluster para a mortalidade infantil em 34 municípios, formando três agregados espaciais (p< 0,005). Verificou-se associação entre a adequação das informações vitais e o comportamento espacial da mortalidade infantil (p=0,013). As técnicas de geoestatística foram preditivas na identificação de agregados espaciais com informações vitais consolidadas. Esta proposta contribuirá para a melhoria da qualidade da informação e para o planejamento de ações que visem à redução da mortalidade infantil.

Palavras-chave
Mortalidade infantil
Sistemas de informação
Estatísticas vitais
Analise espacial

Abstract
Ecological study that aimed to assess the relationship between spatial clustering of infant mortality and adequacy of vital information. We examined the adequacy of information from the Brazilian Live Births Database (SINASC) and Mortality Database (SIM) with a validated method that uses five indicators calculated by municipality and population size. Municipalities were classified as either having consolidated data, data being consolidated, or non-consolidated data. For spatial analysis, we generated Voronoi polygons to minimize any proximity issues among municipalities. We applied the local Moran’s index to identify spatial clustering of infant mortality. We found that 76.2% of all municipalities had consolidated vital data. Infant mortality clustering was seen in 34 municipalities comprising three clusters (p< 0.005). We also found an association between adequacy of vital information and spatial clustering of infant mortality (p=0.013). Geostatistical techniques proved to have predictive power to identify spatial clustering with consolidated vital information. This proposed approach can help improving data quality and can be used for planning actions to reduce infant mortality.

Keywords
Infant mortality
Information systems
Vital statistics
Spatial Analisys

INTRODUÇÃO
A mensuração da mortalidade infantil (MI) é fundamental para a análise da situação de saúde de crianças, contribuindo para a avaliação de programas e para a vigilância epidemiológica dos agravos à saúde1,2.
No Brasil, o Coeficiente de Mortalidade Infantil (CMI) pode ser calculado através dos dados produzidos pelo Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e pelo Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (Sinasc). Desenvolvidos pelo Ministério da Saúde (MS), respectivamente nas décadas de 1970 e 1990, o SIM e o Sinasc têm abrangência nacional e vêem ampliando progressivamente sua cobertura3,4. Todavia, as disparidades regionais quanto à cobertura dos sistemas de informações vitais dificultam o uso dos dados nas regiões Norte e Nordeste e em alguns estados da região centro-oeste do Brasil, não permitindo o seu cálculo a partir de dados diretos2,3.
A responsabilidade para estimar e divulgar dados referentes à MI é do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que utiliza técnicas de mensuração indireta. Apesar de serem reconhecidas pela robustez, existem limites e incoerências relacionados a essas formas de estimação2, impossibilitando o monitoramento da MI no âmbito municipal e em especial onde existem pequenos contingentes populacionais2,4. Por isso, o MS tem estimulado o desenvolvimento de métodos que avaliem a adequação das informações vitais e de estratégias que estimulem o uso dos dados diretos dos sistemas de informações em saúde.5,6
Em 2007, foi proposto um método para avaliar a adequação das informações vitais no âmbito municipal,2 que permite identificar deficiências do SIM e Sinasc locais, a partir de indicadores de mortalidade, natalidade e causa de óbito mal definida. Resultados da Pesquisa de Busca Ativa de Óbitos e Nascimentos na Região Nordeste e Amazônia Legal do Brasil apontaram para a coerência deste método: municípios classificados com informações vitais adequadas apresentaram os menores fatores de correção, enquanto os maiores fatores foram encontrados naqueles com informações insuficientes.6 Entretanto, o monitoramento da MI nos estados com informações incompletas permanece um desafio, sobretudo para o desenvolvimento de estratégias com vistas à superação.1,5
A análise espacial tem se mostrado uma alternativa promissora na identificação de áreas prioritárias para as intervenções em saúde. É sabido que a MI apresenta um comportamento não homogêneo no espaço, permitindo identificar áreas com altos e baixos riscos de morte neste grupo etário.7 A formação de agregados espaciais indica a alta probabilidade de semelhança na MI entre áreas geográficas adjacentes.8,9 Entretanto, nas principais bases de dados, os estudos não abordam as relações entre o comportamento espacial da MI e a adequação das informações vitais. Assim, o objetivo deste estudo foi conhecer a associação entre o comportamento espacial da MI e a adequação das informações vitais.

METODOS
Trata-se de um estudo ecológico, desenvolvido no estado de Pernambuco, localizado na Região Nordeste do Brasil, com uma área de 98.146,3 Km² e uma população de 8.796.448 habitantes, distribuída em 184 municípios e no distrito estadual de Fernando de Noronha.
Para avaliar a adequação das informações vitais foi utilizada a proposta de Andrade e Szwarcwald2 que classifica as informações a partir de cinco indicadores: coeficiente de mortalidade geral padronizado por idade, desvio médio relativo do coeficiente de mortalidade geral, razão entre nascidos vivos informados e estimados, desvio médio relativo da taxa de natalidade e proporção de óbitos sem definição de causa básica.
Esses indicadores foram mensurados para cada município de acordo com o porte populacional: porte I (municípios com menos de 50 mil habitantes) e porte II (municípios com 50 mil habitantes ou mais). Foi excluído o distrito estadual de Fernando de Noronha dada a distância geográfica do Estado.
Cada um destes indicadores foi classificado em satisfatórios, não satisfatórios e deficientes. Para esta classi&#64257;cação foram utilizados os limites de con&#64257;ança para a média dos indicadores das oito UF com informações consideradas adequadas pelos critérios da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (Ripsa)13. A partir do padrão alcançado por estas UF foram estabelecidos os pontos de corte13 para classificar os municípios de Pernambuco em14:
• Informações vitais consolidadas: quando todos os indicadores foram classificados como satisfatórios.
• Informações vitais em fase de consolidação: quando pelo menos um dos indicadores foi classificado como não satisfatório e nenhum foi de&#64257;ciente.
• Informações vitais não consolidadas: quando pelo menos um dos indicadores foi classificado como de&#64257;ciente.

O CMI de cada município, referente ao triênio 2006-2008, foi calculado a partir da divisão do somatório de óbitos em menores de um ano, ocorridos no triênio, pelo somatório de nascidos vivos, no mesmo período obtidos do SIM e Sinasc. Os dados foram disponibilizados pela secretaria de saúde do estado de Pernambuco.
Para análise espacial da mortalidade infantil, foram gerados os Polígonos de Voronoi (PV) a partir das sedes municipais. Considerando que nos pontos-sede concentra-se a maior parte da população, aqui serão chamados de municípios. A escolha desta técnica de geoestatística justifica-se por minimizar os problemas de proximidade entre os 184 municípios.
Os PV são reconhecidos por sua precisão na constituição de áreas de influência para os eventos em saúde,10,11 por considerar o critério de vizinhança natural, reconstruindo os polígonos municipais a partir da influência que cada sede de município tem sobre os demais.12
Uma vez definida a nova geometria do estado, o CMI foi espacializado e empregado o índice de Moran Local para identificação de agregados espaciais. Esse índice foi calculado pelas fórmulas e , onde é o CMI do município , é o CMI do município , é o CMI médio dos municípios, se são vizinhos e se não são vizinhos e .
Caso o índice seja positivo, existem municípios vizinhos com altos (AA) ou baixos (BB) valores de CMI, caracterizando os clusters. Caso o índice seja negativo, conclui-se que um município com alto valor do coeficiente é vizinho de municípios com baixo valor de CMI (AB) ou, um com baixo valor de CMI é vizinho de municípios com alto valor do coeficiente (BA), caracterizando assim os outliers. Utilizou- se o nível de significância de 5% para rejeitar a hipótese nula de que as formações AA, BB, AB, BA são falsas.
Para testar a associação entre o comportamento espacial do CMI e a adequação das informações vitais foi utilizado o teste exato de Fisher, considerando um nível de significância de 5%.
Este trabalho foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisas do Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães, Fundação Oswaldo Cruz (CAAE nº0079.0.095.000-10).

RESULTADOS

Dos 184 municípios de Pernambuco 76,6% apresentaram informações vitais consolidadas; 14,7% em fase de consolidação, e 9,2% não consolidadas. Na figura 1 observa-se que à medida que distanciam-se da capital do Estado, existem mais municípios classificados com informações em fase de consolidação ou não consolidadas.
Observou-se a formação de cluster para a mortalidade infantil em 34 municípios, formando três agregados espaciais (p< 0,005). Destes, dois são constituídos por CMI com valores altos e um de baixo. Os agregados de CMI altos, denominado cluster alto-alto (AA), são formados por 19 municípios localizados na região central e oeste do estado. O cluster de CMI baixos é formado por 15 municípios localizados na região leste de Pernambuco, denominado cluster baixo-baixo (BB). Foram identificados quatro municípios que apresentaram comportamento do coeficiente diferente dos vizinhos de primeira ordem, identificados como outliers. Dois deles apresentaram CMI baixo circundado de CMI altos (BA), e outros dois CMI alto circundado de CMI baixos (AB) (Figura 2).
Houve associação entre o comportamento espacial da MI e a adequação das informações vitais (p=0,013). Dentre os 26 municípios com informações vitais consolidadas, houve alta probabilidade de pertencer ao cluster BB (53,8%) e baixa probabilidade de pertencer aos outiers AB/BA (15,4%) (Tabela 1).
Entre os municípios que compõem o cluster AA, 42,1% têm informações vitais consolidadas e 31,6% em fase de consolidação (p=0,013). No cluster BB, 93,3% apresentam informações vitais consolidadas. Entre os outliers, todos os municípios foram classificados como informações vitais consolidadas (Tabela 1).
Não houve significância estatística (p=0,58) quando os clusters AA e BB foram agregados para associar com a adequação das informações vitais.

DISCUSSÃO

A classificação das informações vitais em Pernambuco aqui encontradas ratificam os avanços na cobertura e regularidade do SIM e Sinasc no estado. 2,13-14 Recentes estudos desenvolvidos em Pernambuco, que tiveram como propósito avaliar a adequação dessas informações, evidenciaram a contínua melhoria na qualidade das informações produzidas por estes sistemas. 13-14
O comportamento espacial da MI apresentou-se conforme o observado no mundo 7,9,15-19 e no Brasil.20-24 No estado de Pernambuco, a MI se distribuiu de forma heterogênea, formando agregados espaciais de alto e baixo risco para o óbito, evidenciando que este evento não ocorre de forma aleatória entre os municípios. A ocupação espacial da população sob risco de morte antes do primeiro ano de vida pode ser determinada por aspectos geográficos e socioeconômicos, permitindo refletir sobre sua dependência espacial.22,24
A associação encontrada entre o comportamento espacial da MI e a adequação das informações vitais evidencia a predição do método que avaliou as informações sobre nascimentos e óbitos. A maioria dos municípios cuja MI foi semelhante a de seus vizinhos foi classificada como informações vitais consolidadas. Destaque para aqueles que compuseram o cluster BB, indicando a maior probabilidade em ter informações adequadas.
A maioria dos municípios que compõem o cluster AA apresentou informações consolidadas, permitindo identificar aqueles com dados confiáveis e cuja MI encontra-se em altos níveis. Neste cluster, aproximadamente, 26% foram classificados como informações vitais não consolidadas. Entre eles, encontram-se municípios de pequeno porte populacional e com baixos Índices de Desenvolvimento Humano (IDH).
A tentativa de agregar os clusters AA com BB e verificar a associação com a adequação das informações vitais provocou a perda da significância estatística, sugerindo que estas duas formas de agregação espacial da MI não são homogêneas, não devendo ser analisadas conjuntamente.
Os municípios que compuseram o grupo AB/BA foram classificados como consolidados para as informações vitais e todos têm população inferior a 50.000 habitantes. Assume-se que o resultado pode ter sido influenciado pelos pequenos números, tendo em vista a existência de apenas quatro municípios classificados como outliers. As autoras do método de avaliação da adequação das informações vitais2 adotaram critérios mais flexíveis e amplos para os municípios menores de 50 mil habitantes em virtude da flutuação dos indicadores existente em pequenos contingentes populacionais, podendo gerar o uso de informações menos precisas, comprometendo os indicadores de saúde mensurados pelo modo direto.2
Todos os municípios classificados como informações vitais em fase de consolidação pertenceram ao cluster AA, evidenciando altos níveis de MI. Este grupo de municípios representa àqueles que estão em fase de transição da qualidade da informação de não consolidada para a consolidada, e por este motivo de difícil reflexão.
O MS tem desenvolvido ações e incentivado estratégias para a melhoria da cobertura e da qualidade das informações vitais,4 enfatizando a importância das estimativas do CMI pelo método direto e renovando o interesse pelas informações vitais de registro contínuo.4-5,6 Entre as ações do MS citam-se5: a divulgação dos dados por município em duas diferentes formas de acesso (CD-ROM e na internet); o investimento em consultores técnicos nos estados para a qualificação das informações vitais; a inclusão de metas relacionadas ao SIM e ao Sinasc à Programação Pactuada e Integrada (PPI); a elaboração do Sistema de Monitoramento de Indicadores Relacionados à Mortalidade Infantil (MONITORIMI) e o estudo de busca ativa de óbitos e nascimentos nas Regiões Norte e Nordeste6.
Esta última estratégia, evidenciou que os fatores de correção para o cálculo da MI, a partir dos dados diretos do SIM e Sinasc, apresentam variação de 1,08 a 3,27, sendo menores para os municípios de grande porte, localizados na Amazônia Legal, com informações vitais satisfatórias, e os maiores para os municípios pequenos, situados no Nordeste do país e cujas informações vitais são inadequadas. O estado de Pernambuco apresentou um fator de correção de 1,20 para o cálculo do CMI, destacando-se como o menor da Região Nordeste, junto ao estado de Sergipe, e semelhante ao Brasil (1,22).6
Identificar as irregularidades locais nos sistemas de informação proporciona a melhora da qualidade das estatísticas vitais13,25 e assim, a estimação da mortalidade infantil. Embora a adequação das informações não signifique cobertura absoluta dos sistemas, o cálculo da mortalidade infantil pode ser realizado pelo método direto para os municípios com informações vitais consolidadas, utilizando os dados disponíveis no SIM e Sinasc locais.2 Assim, torna-se possível monitorar a MI, identificando seus diferenciais, áreas de maior risco e a ampla compreensão dos seus determinantes.26 Com informações qualificadas é possível desenvolver ações direcionadas para reduzir as iniquidades da MI, atingindo grupamentos populacionais expostos a riscos aumentados.
A utilização de técnicas de geoestatística mostrou-se preditiva na identificação de agregados espaciais com informações vitais consolidadas, confirmando a precisão do método de adequação das informações sobre nascimentos e óbitos. Ademais, a junção destas duas estratégias mostrou-se um importante eixo para as intervenções em saúde na medida em que permitirá identificar os municípios com distintas realidades:
(I) Aqueles que apresentam informações vitais em padrões confiáveis e altos níveis de MI, para que as intervenções sejam direcionadas, prioritariamente, sobre os determinantes das mortes infantis;
(II) Aqueles que apresentam informações vitais em padrões confiáveis e baixos níveis de MI, permitindo investigar quais os fatores que influenciam positivamente na magnitude deste indicador e direcionar as intervenções aos determinantes do componente assistência neonatal;
(III) Aqueles que apresentam informações vitais em padrões não confiáveis e altos níveis de MI, apontará que a melhor ação será adequar a cobertura e a regularidade dos sistemas, acrescida a intervenções direcionadas aos determinantes dessas mortes;
(IV) Aqueles que apresentam informações vitais em padrões não confiáveis e baixos níveis de MI, os quais precisarão de intervenções tanto para a adequação das informações vitais quanto para os determinantes da MI.
Estudos que relacionem o comportamento espacial da MI com a adequação das informações vitais podem aumentar o poder de discriminação de intervenções necessárias para melhorar a qualidade dos dados dos sistemas de informações sobre óbitos e nascimentos, e direcionar as ações sobre os determinantes sociais e assistenciais da MI.


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Imagem 1: Figura 1.doc
Imagem 2: Figura 2.doc
Imagem 3: Tabela 1.doc
 
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