Resumos
OBJETIVO:
Identificar o padrão de distribuição espacial de recém-nascidos (RN) com baixo peso no município de Taubaté, São Paulo.
MÉTODOS:
Estudo epidemiológico do tipo ecológico e exploratório, com dados da Secretaria Municipal de Saúde de Taubaté, relativos ao período de 1º de janeiro de 2006 a 31 de dezembro de 2010. Utilizou-se a declaração de nascidos vivos para obter os dados de nascimentos com peso inferior a 2500g e uma base digital de setores censitários para a análise. Calculou-se o Índice de Moran Global (IM), construindo-se mapas temáticos para a distribuição dos RN com baixo peso, dos postos de saúde e dos setores, de acordo com a prioridade de atendimento (Mapa de Moran). A significância estatística adotada foi α=5%. Efetuou-se a análise espacial pelo programa TerraView.
RESULTADOS:
Verificaram-se 18.915 nascidos vivos no período de estudo e 1.817 apresentavam baixo peso (9,6%). A prevalência de baixo peso ao nascer no período variou de 9,3 a 9,8%. Incluíram-se 1.185 RN que tinham endereços conhecidos e compatíveis com a base digital (65,2% do total com baixo peso). O IM para neonatos com baixo peso foi de 0,12, com p<0,01; para a distribuição dos postos de saúde, obteve-se IM =-0,07, com p=0,01. O Mapa de Moran identificou 11 setores censitários que devem ser objeto de intervenção pelo gestor de saúde, os quais se situam na periferia da cidade.
CONCLUSÕES:
A análise espacial identificou a distribuição dos RN com baixo peso por setores censitários e os setores com alta prioridade de intervenção.
recém-nascido de baixo peso; atenção primária à saúde; sistemas de informação geográfica
OBJECTIVE:
To identify the spatial pattern of low birth weight infants in the city of Taubaté, São Paulo, Southeast Brazil.
METHODS:
Ecological and exploratory study, developed with the data acquired from the Health Department of Taubaté, regarding the period from January 1st 2006 and December 31st 2010. Birth certificates were used to obtain the data from infants weighing less than 2500g. A digital basis of census tracts was applied and the Global Moran index (IM) was estimated. Thematic maps were built for the distribution of low birth weight, health centers and tracts, according to the priority care (Moran map). The adopted statistical significance was α=5% and TerraView software conducted the spatial analysis.
RESULTS:
There were 18,915 live births during the study period, with 1,817 low birth weight infants (9.6%). The low birth weight infants' prevalence during the period ranged from 9.3 to 9.8%. A total of 1,185 infants with known addresses, compatible with the digital base (65.2% of low birth weight infants), were included. The IM for low birth weight was 0.12, with p<0.01; regarding the health centers distribution, IM was -0.07, with p=0.01. The Moran map identified 11 census tracts with high priority for intervention by health managers, located in the outskirts of the city.
CONCLUSIONS:
The spatial analysis identified the low birth weight distribution by census tracts and the sectors with a high priority for intervention.
infant, low birth weight; primary health care; geographic information systems
OBJETIVO:
Identificar el estándar de distribución espacial de recién nacidos (RN) con bajo peso en el municipio de Taubaté, São Paulo.
MÉTODOS:
Estudio epidemiológico de tipo ecológico y exploratorio, con datos de la Secretaría Municipal de Salud de Taubaté, relativos al periodo de 1 de enero de 2006 a 31 de diciembre de 2010. Se utilizó la declaración de nacidos vivos, para obtención de los datos de nacimientos con peso inferior a 2.500g, y una base digital de sectores censitarios para el análisis. Se calculó el Índice de Moran Global (IM), construyéndose mapas temáticos para la distribución de los RN con bajo peso, de los puestos de salud y de los sectores, conforme a la prioridad de atención (Mapa de Moran). La significancia estadística adoptada fue α=5%. Se efectuó el análisis espacial por el programa TerraView.
RESULTADOS:
Se verificaron 18.915 nacidos vivos en el periodo de estudio y 1.817 presentaban bajo peso (9,6%). La prevalencia de bajo peso al nacer en el periodo varió de 9,3 a 9,8%. Se incluyeron 1.185 RN que tenían direcciones conocidas y compatibles con la base digital (65,2% del total con bajo peso). El IM para neonatos con bajo peso fue de 0,12, con p<0,01; para la distribución de los puestos de salud, se obtuvo IM=-0,07, con p<0,01. El Mapa de Moran identificó 11 sectores censitarios que deben ser objeto de intervención por el gestor de salud, que se ubican en las afueras de la ciudad.
CONCLUSIONES:
El análisis espacial identificó la distribución de los RN con bajo peso por sectores censitarios y los sectores con alta prioridad de intervención.
recién nacido de bajo peso; atención primaria a la salud; sistemas de información geográfica
Introdução
Baixo peso ao nascer refere-se ao neonato com peso menor que 2500g(
11. Organização Mundial da Saúde. CID-10: classificação estatística
internacional de doenças e problemas relacionados à saúde. 10th ed. São Paulo: Edusp;
1998.
), devido a uma gestação mais curta, restrição de crescimento intrauterino
ou associação dessas duas condições(
22. Kramer MS. Determinants of low birth weight: methodological
assessment and meta-analysis. Bull World Health Organ
1987;65:663-737.
). Outros fatores como tabagismo, baixo nível educacional materno, idade
materna mais jovem, estado marital, pouco ganho de peso durante a gravidez,
hipertensão arterial, infecção do trato genitourinário na gestação, paridade e menor
número de consultas no pré-natal também podem se associar ao baixo peso ao nascer. Da
mesma forma, variáveis socioeconômicas, como baixa renda familiar, escolaridade até
oito anos e variáveis demográfico-reprodutivas, como idade materna <19 anos,
outros filhos com baixo peso e história pregressa de aborto, além de variáveis
gestacionais, como hipertensão arterial, sangramentos e ganho de peso até 10kg, têm
sido relatadas como associadas ao baixo peso ao nascer(
33. McDermott S, Cokert AL, McKeown RE. Low birthweight and risk of mild
mental retardation by ages 5 and 9 to 11. Paediatr Perinat Epidemiol
1993;7:195-204.
,
44. Nascimento LF. Hierarchical analysis of risk factors regarding low
birthweight. Rev Paul Pediatr 2005;23:76-82.
). Finalmente, fatores ambientais, como a exposição materna a poluentes do
ar, também se associam a essa condição(
55. Nascimento LF, Moreira DA. Are environmental pollutants risk factors
for low birth weight? Cad Saude Publica 2009;25:1791-6.
). Provavelmente, o baixo peso ao nascer é uma das principais causas,
isoladamente, de mortalidade infantil(
66. McCormick MC. The contribution of low birth weight to infant
mortality and childhood morbity. N Eng J Med 1985;312:82-90.
). Em 2010, sua prevalência no Brasil foi de 8,3% e, no estado de São
Paulo, de 9,1%(
77. Brasil - Ministério da Saúde - DATASUS [homepage on the Internet].
Nascidos vivos - Brasil [cited 2013 Feb 06]. Available from:
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?sinasc/cnv/nvuf.def
Available from:
htt...
).
O mapeamento de doenças, utilizando-se geoprocessamento, constitui instrumento básico no campo da Saúde Pública e, recentemente, obtiveram-se muitos avanços nas técnicas de análise para produzir mapas cuja construção deve ser livre de "ruídos aleatórios" ou de artefatos relacionados à extensão da área geográfica e à população das regiões enfocadas( 88. Andrade CL, Szwarcwald CL. Spatial analysis of early neonatal mortality in the municipality of Rio de Janeiro, 1995-1996. Cad Saude Publica 2001;17:1199-210. ). Quando se visualiza um padrão espacial, é importante traduzi-lo em considerações objetivas: o padrão observado é aleatório ou apresenta uma agregação definida? Essa distribuição pode se associar a causas mensuráveis? Existem agrupamentos de áreas com padrões diferenciados dentro da região de estudo? O estudo espacial da prematuridade no espaço urbano visa identificar áreas geográficas com taxas elevadas de determinado agravo, no caso, nascimentos prematuros. Eventualmente, essa abordagem também pode identificar fatores associados ao agravo em questão.
Morais Neto et al ( 99. Morais Neto OL, Barros MB, Martelli CM, Silva SA, Cavenaghi SM, Siqueira Jr JB. Differential patterns of neonatal and post-neonatal mortality rates in Goiânia, Brazil, 1992-1996: use of spatial analysis to identify high-risk areas. Cad Saude Publica 2001;17:1241-50. ), em Goiânia, Goiás, utilizaram a análise espacial para avaliar áreas de risco para o óbito neonatal, enfatizando a importância desse estudo para possíveis intervenções na área da saúde. Nascimento et al ( 1010. Nascimento LF, Batista GT, Dias NW, Catelani CS, Becker D, Rodrigues L. Spatial analysis of neonatal mortality in Paraíba Valley, Southeastern Brazil, 1999 to 2001. Rev Saude Publica 2007;41:94-100. ), em estudo sobre o mesmo tema no Vale do Paraíba, indicaram a presença de aglomerados espaciais e apontaram para a necessidade de intervenções municipais. Paulucci et al ( 1111. Paulucci RS, Nascimento LF, Schulze CA. Spatial analysis of premature delivery in Taubaté, SP, Brazil. Rev Paul Pediatr 2011;29:336-40. ) identificaram regiões com alta prioridade de intervenção para minimizar a ocorrência de partos prematuros em Taubaté, São Paulo, utilizando a análise espacial.
Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi identificar a distribuição espacial dos nascimentos com baixo peso no município de Taubaté, correlacionando-a com a distribuição dos postos de atendimento médico.
Método
Estudo epidemiológico do tipo ecológico e exploratório, com dados da Secretaria Municipal de Saúde de Taubaté, relativos ao período de 1º de janeiro de 2006 a 31 de dezembro de 2010. Taubaté conta com uma população de cerca de 270 mil habitantes, localizando-se às margens da Via Dutra, no Vale do Paraíba Paulista, a 120km de São Paulo.
Utilizou-se a declaração de nascidos vivos (DNV) para a análise, separando-se apenas os casos de nascidos vivos com peso inferior a 2500g. A DNV contempla os dados de endereço (rua, número, bairro e CEP) inseridos na tabela analisada pelo programa TerraView (disponível em http://www.dpi.inpe.br/download). Não se incluíram os recém-nascidos (RN) gemelares, nem aqueles com menos de 500g de peso ao nascer.
O programa TerraView utiliza base digital de setores censitários e permite a análise espacial, fornecendo o Índice de Moran Global (IM), que estima a correlação espacial entre os polígonos. No presente caso, esses polígonos estão representados pelos setores censitários. O IM pode variar de -1 a +1 e o programa computacional utilizado fornece também a significância estatística desse índice (valor p). Dessa forma, podem ser evidenciados possíveis aglomerados (clusters) da ocorrência de nascimentos com baixo peso, segundo os setores censitários.
O tamanho do setor censitário varia inversamente com a densidade populacional, contendo cerca de 300 domicílios. Obteve-se o mapa digital do município de Taubaté, com os setores censitários, no portal do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) (http://www.ibge.gov.br/home/mapa_site/mapa_site.php#download). A Figura 1 mostra os setores censitários do município, as localizações da via férrea, da Via Dutra e da Rodovia Osvaldo Cruz. Construíram-se os mapas temáticos (coropletes) relativos à ocorrência de RN com baixo peso, o Mapa de Moran, o qual identifica setores censitários que devem ser objeto de intervenção, e o Mapa de Kernel, que identifica as regiões com maiores densidades de RN com baixo peso. O mapa temático foi construído com quatro faixas de valores, de acordo com a distribuição de RN com baixo peso nos setores. Adotou-se nível de significância de 5%.
Resultados
Verificaram-se 18.915 nascidos vivos no período de estudo, dos quais 1.817 apresentavam baixo peso (9,6%). A prevalência dessa condição no período variou de 9,3 a 9,8%. Incluíram-se os dados relativos a 1.185 RN que tinham endereços conhecidos e compatíveis com a base digital (65,2% do total com baixo peso).
O IM para neonatos com baixo peso foi de 0,12, com p<0,01, o que revela uma correlação espacial positiva e significativa, ou seja, há setores censitários formando aglomerados (clusters) com ocorrência de RN com baixo peso (Figura 2). O número de casos por setor censitário variou de zero a 30.
Distribuição de ocorrência de recém-nascidos com baixo peso, em números absolutos, segundo setores censitários, Taubaté, SP, 2006-2010
Visualizou-se um aglomerado maior nas regiões leste e oeste do município (São Paulo sentido Rio de Janeiro, ao longo da Via Dutra) e ainda mais aglomerados de setores censitários ao sul da Via Dutra. O corredor delimitado pela linha férrea e a Via Dutra concentra os setores com menor número de casos (Figura 2).
O Mapa de Moran mostrou 11 setores censitários que devem ser objetos de intervenção pelo gestor de saúde, situados na periferia. Por outro lado, os setores com baixa prioridade de intervenção encontram-se na região central e estão localizados entre a Via Dutra e a Via férrea (Figura 3).
Mapa de Moran identificando os setores censitários com alta e baixa prioridade de intervenção e aqueles não significativos. Taubaté, 2006-2010
Incluíram-se no estudo os endereços de 40 Postos de Atendimento Médico e Odontológico (PAMO). Sua distribuição pela cidade privilegia os setores afastados da região central. O IM para essa distribuição foi de -0,07 (p=0,01) sugerindo que há setores com PAMO circundados por outros sem esses postos (Figura 4).
Distribuição dos Postos de Atendimento Médico e Odontológico nos setores censitários de Taubaté, 2006-2001
Discussão
A prevalência de nascimento com baixo peso esteve próxima dos valores para o estado
de São Paulo, oscilando de 9,3 a 9,8%(
77. Brasil - Ministério da Saúde - DATASUS [homepage on the Internet].
Nascidos vivos - Brasil [cited 2013 Feb 06]. Available from:
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?sinasc/cnv/nvuf.def
Available from:
htt...
). Este estudo identificou setores com elevada ocorrência de baixo peso ao
nascer, os quais se encontram, na maioria das vezes, na periferia do município. A
ocorrência de nascimentos com baixo peso tem distribuição radial, aumentando da
região central para a periferia, e apresenta correlação espacial positiva e
significativa, como indicado pelo valor do IM. Os setores envolvidos pela
via férrea e pela Via Dutra, localizados na região central, são os que apresentam os
menores números para essa condição (até cinco). Neste estudo, considerou-se que a
composição dos setores censitários era homogênea, não se diferenciando entre setores
centrais e periféricos, para fins de análise.
A maior ocorrência de nascimentos com baixo peso nos setores mais periféricos pode se relacionar ao fato de esses setores possivelmente abrigarem pessoas com menores rendimentos salariais. Visto que o baixo peso ao nascer associa-se às famílias com renda mensal inferior a três salários mínimos( 44. Nascimento LF. Hierarchical analysis of risk factors regarding low birthweight. Rev Paul Pediatr 2005;23:76-82. ) e à baixa escolaridade materna, a qual pode ser um marcador socioeconômico( 1212. Haidar FH, Oliveira UF, Nascimento LF. Maternal educational level: correlation with obstetric indicators. Cad Saude Publica 2001;17:1025-9. ), essa distribuição pode ser compreendida. Nesta linha, os setores mais centrais, que possivelmente abrigam pessoas com melhor nível de escolaridade e, consequentemente, com melhores condições socioeconômicas, tiveram menor ocorrência desse desfecho.
Como se admitiu que a composição dos setores era homogênea, isto é, as faixas etárias
eram semelhantes em todos os setores, estivessem eles situados na região central ou
na periferia, a proporção de adolescentes seria parecida. Assim, os partos de mães
adolescentes deveriam ocorrer com essa distribuição tanto na região central como nos
setores distantes do centro. Ainda não há um consenso quanto à associação entre baixo
peso ao nascer e mães adolescentes(
1313. Perez Neto MI, Segre CA. Comparative analysis of gestations and
frequency of prematurity and low birth weight among children of adolescent and adult
mothers. Einstein (Sao Paulo) 2012;10:271-7.
14. Neves Filho AC, Leite AJ, Bruno ZV, Filho JG, Silva CF. Pregnancy in
teenagers and low birthweight infant: is there an association? Rev Paul Pediatr
2011;29:489-94.
-
1515. Nascimento LF. Cross-sectional study of factors associated to low
birthweight according to records obtained in vaccination service. Rev Bras Saude
Mater Infant 2003;3:37-42.
).
Os casos de baixo peso ao nascer poderiam diminuir se houvesse atendimento adequado
para essas mães no pré-natal? Sabe-se que o número ideal de consultas no pré-natal
recomendado pelo Ministério da Saúde (mais do que sete) associa-se a uma diminuição
no número de nascimentos com baixo peso(
1616. Carniel EF, Zanolli ML, Antônio MA, Morcillo AM. Determinants for
low birth weight according to Live Born Certificates. Rev Bras Epidemiol
2008;11:169-79.
17. Leal MC, Gama SG, Ratto KM, Cunha CB. Use of the modified Kotelchuck
index in the evaluation of prenatal care and its relationship to maternal
characteristics and birth weight in Rio de Janeiro, Brazil. Cad Saude Publica 2004;20
(Suppl 1):S63-72.
-
1818. Nascimento LF, Gotlieb SL. Risk factors for low birth weight, based
on information from Live Birth Certificates, in Guaratinguetá, SP, 1998. Inf
Epidemiol Sus 2001;10:113-20.
), mas há divergência quanto à proteção conferida(
1919. Silveira DS, Santos IS. Adequacy of prenatal care and birthweight: a
sytematic review. Cad Saude Publica 2004;20:1160-8.
). O que parece claro não é a quantidade, mas sim a qualidade das
consultas. Outro fato importante é o início tardio do pré-natal, que pode comprometer
o desfecho da gestação. Por outro lado, um número maior de consultas no pré-natal
pode decorrer de alguma situação de risco para a mãe ou para o RN. Um número menor de
consultas pode associar-se também à dificuldade de acesso aos serviços de saúde.
Os postos de atendimento (PAMO) distribuem-se em quantidade maior na periferia do que no centro da cidade. Tal distribuição é significativa e espacialmente autocorrelacionada, com setores contendo PAMO circundados por setores sem os postos, daí o valor do IM ser negativo. Ressalta-se ainda existirem setores com mais de um posto.
É interessante comparar os mapas das distribuições dos eventos baixo peso e da distribuição dos PAMO. Há setores com número elevado de RN com baixo peso e que contêm PAMO, sendo que dois setores, com 15 a 30 RN nessa condição, tinham pelo menos um posto médico. Deve-se pensar no tipo de atendimento dispensado às gestantes, pois é possível que não haja programa de atenção pré-natal ou que faltem profissionais para atendimento às mães nesses PAMO, o que deve ser corrigido.
Quanto à análise do Mapa de Moran, identificaram-se 11 setores onde as intervenções são prioritárias. Tais setores possuem dinâmica própria e, diminuindo-se as ocorrências de RN com baixo peso nesses locais, haverá uma queda nos setores adjacentes. Esses setores situam-se em regiões mais distantes do centro da cidade. Por outro lado, o Mapa de Moran identificou os setores onde as intervenções têm baixa prioridade. Tais setores localizam-se, preferencialmente, na região central.
Os 11 setores com alta prioridade de intervenção, localizados tanto na região nordeste como na região sudoeste do município, contam com atendimento médico prestado por ginecologista e obstetra. Por outro lado, são setores com baixo nível de desenvolvimento social e econômico, além de serem locais onde há relatos de tráfico de drogas e prostituição.
A força deste estudo repousa na duração de seu período (cinco anos), o que diminui as chances de flutuação de dados, como, por exemplo, a ocorrência em determinado ano de um número elevado em dado setor; ao longo do tempo, se esse número não se repete, sua importância se dilui. Outro ponto forte do estudo é a possibilidade de auxiliar o gestor municipal a intervir em poucos setores e não em toda a cidade, o que diminuirá custos e trará resultados mais rapidamente.
Dentre as possíveis limitações do estudo, menciona-se a dificuldade de se localizarem todos os endereços. Possivelmente, isso ocorreu devido à base digital desatualizada, com o surgimento de novos setores censitários não incluídos, e aos endereços sem identificação nominal, por exemplo, "Rua A" ou "Rua Projetada", conforme encontrado em alguns setores. Mesmo com essas perdas de informações, espera-se que elas não tenham influenciado nos resultados.
Conclui-se que o estudo permitiu identificar a distribuição espacial dos RN com baixo peso, preferencialmente nos setores periféricos, e apontar setores que devem ser objeto de intervenção por parte do gestor municipal.
References
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13Perez Neto MI, Segre CA. Comparative analysis of gestations and frequency of prematurity and low birth weight among children of adolescent and adult mothers. Einstein (Sao Paulo) 2012;10:271-7.
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15Nascimento LF. Cross-sectional study of factors associated to low birthweight according to records obtained in vaccination service. Rev Bras Saude Mater Infant 2003;3:37-42.
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16Carniel EF, Zanolli ML, Antônio MA, Morcillo AM. Determinants for low birth weight according to Live Born Certificates. Rev Bras Epidemiol 2008;11:169-79.
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17Leal MC, Gama SG, Ratto KM, Cunha CB. Use of the modified Kotelchuck index in the evaluation of prenatal care and its relationship to maternal characteristics and birth weight in Rio de Janeiro, Brazil. Cad Saude Publica 2004;20 (Suppl 1):S63-72.
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18Nascimento LF, Gotlieb SL. Risk factors for low birth weight, based on information from Live Birth Certificates, in Guaratinguetá, SP, 1998. Inf Epidemiol Sus 2001;10:113-20.
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19Silveira DS, Santos IS. Adequacy of prenatal care and birthweight: a sytematic review. Cad Saude Publica 2004;20:1160-8.
Datas de Publicação
-
Publicação nesta coleção
Dez 2013
Histórico
-
Recebido
07 Mar 2013 -
Aceito
10 Maio 2013