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TALITA ARAUJO DE SOUZA

AVALIAÇÃO DA MORTALIDADE INFANTIL

QUANTO AO ALCANCE DAS METAS DO PACTO

PELA VIDA NO BRASIL

NATAL/RN

2019

www.posgraduacao.ufrn.br/ppgscol [email protected] 55-84-3342-2338

CENTRODECIÊNCIASDASAÚDEPROGRAMADEPÓS-GRADUAÇÃOEMSAÚDECOLETIVA

TALITA ARAUJO DE SOUZA

AVALIAÇÃO DA MORTALIDADE INFANTIL QUANTO

AO ALCANCE DAS METAS DO PACTO PELA VIDA NO

BRASIL

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-

Graduação em Saúde Coletiva, Centro de

Ciências da Saúde da Universidade Federal do

Rio Grande do Norte, como requisito para a

obtenção do título de Mestra em Saúde Coletiva.

Orientadora: Dra. Fábia Barbosa de Andrade

Co-Orientador: Dr. Jonas Sâmi Albuquerque de

Oliveira

Natal/RN

2019

Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN

Sistema de Bibliotecas - SISBI

Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Setorial Prof. Alberto Moreira Campos - Departamento de Odontologia

Souza, Talita Araujo de.

Avaliação da mortalidade infantil quanto ao alcance das metas do pacto pela vida no Brasil / Talita Araujo de Souza. - 2019.

97f.: il.

Dissertação (Mestrado em Saúde Coletiva) - Universidade

Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Ciências da Saúde,

Programa de Pós Graduação em Saúde Coletiva, Natal, 2019.

Orientador: Fábia Barbosa de Andrade.

Co-orientador: Jonas Sâmi Albuquerque de Oliveira.

1. Mortalidade Infantil - Dissertação. 2. Pacto Pela Vida -

Dissertação. 3. Saúde Infantil - Dissertação. I. Andrade, Fábia

Barbosa de. II. Oliveira, Jonas Sâmi Albuquerque de. III. Título.

RN/UF/BSO BLACK D27

Elaborado por Hadassa Daniele Silva Bulhões - CRB-CRB 313/15

A minha avó Maria Teodora (In Memorian)

que foi para a glória nos meus últimos

momentos nesse mestrado, deixando a saudade

e os ensinamentos de lutas e vitórias. Dedico.

AGRADECIMENTOS

Inicialmente, agradeço ao autor da minha vida por ter me sustentado até aqui, ao meu

Deus, que com sua infinita misericórdia me faz alcançar além do que eu imaginei, permitindo-

me viver o melhor dEle para mim aqui na terra. Eu não sou nada, Ele é tudo!

Aos meus pais, Geraldo Barbosa e Dilma Santos, por acreditarem em mim, serem

meus maiores motivadores, pelas orações, ensinamentos de amor, de fé, por tudo que

fizeram/fazem em minha vida. À vocês, meu eterno amor, gratidão e admiração, vocês são

tudo para mim. A minha irmã, Tarcylla Íngrid, por toda compreensão ao longo dos meus anos

dedicados aos estudos, pelo carinho, amor e pela motivação diária, eu sempre serei sua maior

fã, te amo.

Agradeço também a Hellen Renatta, minha professora e orientadora na graduação, se

cheguei até aqui foi porque você sempre esteve presente. Obrigada por absolutamente tudo

que fazes por mim, és não só uma amiga, mas uma mãe.

À minha orientadora, Dra. Fábia Barbosa de Andrade, por ter me aceitado como sua

orientanda, por nossa parceria construída nesses dois anos e todos os ensinamentos passados

com tanta paciência. Gratidão! Também o professor Dr. Jonas Sâmi Albuquerque de Oliveira

por ter aceitado a co-orientação, contribuindo significativamente com esse estudo.

À Lucas Soares, secretário do Programa de Pós Graduação em Saúde Coletiva desta

universidade, por toda ajuda prestada durante esses anos, bem como todos os professores

deste programa, em especial, professora Dra. Íris do Céu Clara Costa, que tornou-se além de

uma professora, um exemplo para mim, agradeço por todas as lições de vida passadas, muito

me motivaram a chegar até aqui.

À amiga Ana Mayara pelo vínculo criado durante esse mestrado, por nossas histórias

de desespero e também por tantas alegrias compartilhadas, nossa amizade é única e quero

levá-la por toda minha vida. A Tainara Ferreira, por nossa parceria e amizade não só em

produção, mas também, na vida.

Aos amigos Wirlley Brendo, Maria Helena, Luciana Pereira, Wallison Lucas e Bruno

Bezerra por sempre aguentarem meus momentos de preocupação e sempre terem as melhores

palavras de ajuda. Amo vocês.

À minha querida Kamilla Leite, professora da graduação e amiga/irmã, gratidão por

ter me conduzido na produção científica desde a graduação, por acreditar em mim e por nossa

amizade que permanece até hoje.

O medo se vai

quando ouço a voz do alto me dizer:

Sê valente, sê valente!

Marcos Almeida

RESUMO

Mortalidade infantil é o termo utilizado para designar todos os óbitos que ocorrem em

crianças menores de 1 ano. Constitui-se como o indicador mais efetivo na avaliação da

situação de saúde da população. Nos últimos vinte e cinco anos foi possível observar uma

redução da mortalidade infantil no Brasil, sendo evidenciado que o país conseguiu atingir a

meta quatro dos Objetivos de Desenvolvimento do Milênio antes do ano de 2015. No ano de

2006 foi divulgado o Pacto Pela Vida destacando a mortalidade infantil em um de seus

indicadores, sendo dividido em três pactuações: redução da mortalidade neonatal, mortalidade

infantil por diarreia e redução da mortalidade infantil por pneumonia. Este estudo, tem como

objetivo avaliar se as metas do Pacto Pela Vida estabelecidas pela Portaria nº 399 tem sido

alcançadas em relação ao coeficiente de mortalidade neonatal, por doenças diarreicas e

pneumonia, antes e após sua divulgação, nos decênios de 1996 a 2005 e 2007 a 2016.

Configura-se como um estudo epidemiológico do tipo ecológico, de série temporal e

correlação espacial, com dados coletados no Sistema de Informação sobre Mortalidade,

considerando os anos de 1996 a 2016, excluindo o ano de 2006 por ser o ano de implantação

do Pacto Pela Vida. Para o desenvolvimento e análise dos dados considerou-se as 161

Regiões Intermediárias de Articulação Urbana. Determinou-se como variável dependente o

coeficiente de mortalidade infantil nos anos estudados, e variáveis dependentes secundárias:

coeficiente de mortalidade neonatal, coeficiente de mortalidade infantil por diarreia e

coeficiente de mortalidade infantil por pneumonia. Como variáveis independentes foram

selecionadas: Índice de Desenvolvimento Humano, Índice de Gini, percentual de pobres,

cobertura do Bolsa Família, cobertura da Atenção Básica, taxa de enfermeiros das estratégias

de saúde da família por mil habitantes, taxa de médicos das estratégias de saúde da família por

mil habitantes e cobertura de consultas de puericultura. Os dados descritivos foram analisados

no software Statistical Package for the Social Sciences, em seguida os dados de mortalidade

foram especializados no TerraView para determinar as autocorrelações espaciais e para as

análises bivariadas utilizou-se o software Geoda, sendo correlacionado o Coeficiente de

Mortalidade Infantil com as variáveis independentes do estudo. Identificou-se nos resultados

que a mortalidade neonatal só atingiu a meta proposta em diminuir 5% nos anos de 2007 e

2016, já a mortalidade por diarreia e por pneumonia não atingiram a meta proposta pelo

indicador em nenhum ano (diminuição de 50% e 20% respectivamente). Além disso, a

mortalidade infantil diminuiu nas duas décadas analisadas, tendo uma média de coeficiente de

22,67 na primeira década e 14,30 na segunda. Ao avaliar espacialmente, foram encontrados

altos coeficientes de mortalidade infantil com associação positiva quando comparados as

regiões vizinhas. Identificou-se também que existe uma diferença entre as regiões brasileira

nas distribuições dos óbitos infantis, onde os piores indicadores concentram-se na região

Norte e Nordeste nos dois decênios e também nas análises bivariadas. A partir dos resultados

foi possível identificar que as metas do Pacto pela Vida não foram cumpridas, fazendo-se

necessário rever as ações de saúde, podendo sugerir que existe uma fragilidade mesmo

existindo políticas públicas de saúde da criança que visam a diminuição desses agravos que

devem corroborar com a melhora dos indicadores de saúde infantil.

Palavras-chave: Mortalidade Infantil. Pacto Pela Vida. Saúde Infantil.

ABSTRACT

Infant mortality is the term used to designate all deaths that occur in children under 1 year old

of age. It is the most effective indicator in the evaluation of the health situation of the

population. Over the last twenty-five years, it has been possible to observe a reduction in

infant mortality in Brazil. It has been shown that the country has achieved four of all

objectives of the Millennium Development Goals before 2015. In 2006, the Pact for Life was

released highlighting infant mortality in one of its indicators, being divided into three pacts:

reduction of neonatal mortality, infant mortality due to diarrhea and reduction of infant

mortality due to pneumonia. This study aims to evaluate whether the goals of the Pact for Life

established by Ordinance N º 399 has been reached in relation to neonatal mortality rate for

diarrheal diseases and pneumonia before and after its release in 1996 decades to 2005 and

2007 to 2016. It appears as an epidemiological ecological study of time series and spatial

correlation, conducted through the Mortality Information System, considering the years 1996

to 2016, excluding 2006 due the fact it is the year of implementation of the Pacto Pela Vida.

For the development and analysis of the data the 161 Intermediate Regions of Urban

Articulation were considered. The coefficient of infant mortality in the years studied was

determined as a dependent variable and secondary dependent variables: coefficient of

neonatal mortality, coefficient of infant mortality due to diarrhea and coefficient of infant

mortality due to pneumonia. As independent variables were selected: Human Development

Index, Gini Index, percentage of poor, Bolsa Família coverage, Primary Care coverage,

nurses rate of family health strategies per thousand inhabitants, physicians rate of health

strategies family per thousand inhabitants and coverage of childcare consultations. The

descriptive data were analyzed in the software Statistical Package for the Social Sciences,

then the mortality data were specialized in TerraView to determine the spatial autocorrelation

and bivariate analysis was used GeoDa software, and correlated the coefficient of infant

mortality with the independent variables of the study. It was found that neonatal mortality

only reached the target goal of 5% decrease in 2007 and 2016, while mortality from diarrhea

and pneumonia did not reach the goal proposed by the indicator in any year (decrease of 50%

and 20% % respectively). In addition, infant mortality decreased in the two decades analyzed,

with a mean coefficient of 22.67 in the first decade and 14.30 in the second decade. When

spatially evaluated, high coefficients of infant mortality were found with positive association

when compared to neighboring regions. It was also identified that there is a difference

between the Brazilian regions in the distributions of infant deaths, where the worst indicators

are concentrated in the North and Northeast in the two decades andalso in the bivariate

analyzes. Based on the results, it was possible to identify that the goals of the Pact for Life

were not met, making it necessary to review health actions, suggesting that there is a fragility

even if there are public health policies for children that aim at reducing those diseases that

must corroborate with the improvement of child health indicators.

Keywords: Infant Mortality. Pacto Pela Vida. Child Health.

LISTA DE SIGLAS

AIDPI - Atenção Integrada às Doenças Prevalentes na Infância

APS - Atenção Primária à Saúde

CMI - Coeficiente Mortalidade Infantil

CIT - Comissão Intergestores Tripartite

DATASUS - Departamento de Informática do SUS

ESF - Estratégia de Saúde da Família

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

IC - Intervalo de Confiança

IDH - Índice de Desenvolvimento Humano

MS - Ministério da Saúde

NV - Nascidos Vivos

ODM - Objetivos de Desenvolvimento do Milênio

ODS - Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

ONU - Organização das Nações Unidas

PBF - Programa Bolsa Família

PIB - Produto Interno Bruto

PNAB - Política Nacional de Atenção Básica

PNAISC - Política Nacional de Atenção Integral à Saúde da Criança

PNI - Programa Nacional de Imunização

PNUD - Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento

PSMI - Programa de Saúde Materna-infantil

RAU - Regiões de Articulação Urbana

RIAU - Regiões Intermediárias de Articulação Urbana

SIM - Sistema de Informação sobre Mortalidade

SINASC - Sistema de Informação Sobre Nascidos Vivos

SUS - Sistema Único de Saúde

TMI - Taxa de Mortalidade Infantil

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................... 11

2 REVISÃO DA LITERATURA ...................................................................................... 14

2.1 IMPLANTAÇÃO DO PACTO PELA SAÚDE NO BRASIL .................................. 14

2.2 DESIGUALDADES SOCIAIS COMO CAUSAS DE MORTALIDADE

INFANTIL................................................................................................................................16

2.3 CENÁRIO DE SAÚDE DA CRIANÇA NO BRASIL ............................................. 18

3 OBJETIVOS .............................................................................................................. 22

3.1 OBJETIVO GERAL .................................................................................................. 22

3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS .................................................................................... 22

4 MÉTODO ......................................................................................................................... 22

4.1 ASPECTOS ÉTICOS ................................................................................................ 23

4.2 CARACTERÍSTICAS DA PESQUISA .................................................................... 23

4.2 CENÁRIO DO ESTUDO.......................................................................................... 23

4.3 VARIÁVIES DO ESTUDO ...................................................................................... 25

4.3 PREPARAÇÃO DOS DADOS E SOFTWARES UTILIZADOS .............................. 28

4.3.1 Uso do Excel .............................................................................................................. 28

4.3.2 Uso do SPSS...............................................................................................................29

4.3.3 Uso do TerraView......................................................................................................29

4.3.4 Uso do Geoda............................................................................................................30

4.5 ANÁLISE ESTATÍSTICA........................................................................................30

5 RESULTADOS ................................................................................................................ 32

6 DISCUSSÃO....................................................................................................................72

7 CONSIDERAÇÕES FINAIS..........................................................................................88

REFERÊNCIAS......................................................................................................................89

AVALIAÇÃO DA MORTALIDADE INFANTIL QUANTO AO ALCANCE DAS METAS DO PACTO PELA VIDA NO BRASIL 11

1 INTRODUÇÃO

Mortalidade infantil é o termo utilizado para caracterizar todos os óbitos ocorridos em

crianças com idade menor de um ano que foram ocorridos em uma dada área em um

determinado período do tempo. Constitui-se como o indicador mais efetivo na avaliação da

situação de saúde da população. Este indicador foi incluído nos Objetivos de

Desenvolvimento do Milênio (ODM) durante o período de 1990 a 2015, com objetivo de

reduzir em dois terços durante esse período a mortalidade em menores de 5 anos de idade,

posteriormente foi inserido nos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) para

avaliação até 2030. Neste cenário, a avaliação das taxas de mortalidade infantil se apresentam

como ferramentas para o desenvolvimento de ações preventivas que se direcionem à

diminuição de riscos e agravos de mortes nessa faixa etária através de políticas públicas

voltadas à saúde das crianças (UNITED NATIOS, 2015).

No Brasil, nos últimos vinte e cinco anos foi possível observar uma redução da

mortalidade infantil, tendo sido registrado que o país conseguiu atingir a meta quatro dos

ODM antes do ano de 2015 (BRASIL, 2015). No entanto, altos índices ainda são registrados

em todo país, tornando a avaliação de desempenho desse indicador por estados de grande

efetividade, tendo em vista a identificação das desigualdades regionais (BARROS et al.,

2010).

Pesquisas de estimativas de organizações internacionais revelam uma diminuição

significativa nos índices de mortalidade infantil nas últimas décadas em todo mundo, onde a

taxa de mortalidade infantil global diminuiu de 63/1.000 Nascidos Vivos (NV), em 1990, para

34/1.000 NV, em 2013. No Caribe e América Latina, observou-se uma diminuição no mesmo

período, com índices de 43/1.000 NV para 15/1.000 NV, dados assemelhados ao Brasil, onde

redução foi de 51/1.000 NV para 12/1.000 NV (UNC, 2014).

Para que o Brasil atingisse antecipadamente a meta do ODM, foram desenvolvidas

políticas e realizadas ações sobre os determinantes desses óbitos, destacando-se: aumento dos

índices de educação das mulheres, melhoria do sistema de água e saneamento, além das

mudanças relacionadas à situação de pobreza que se deram através da implantação de

políticas públicas compensatórias e intersetoriais, como o Programa Bolsa Família, além do

incentivo nas áreas de ciência e da Saúde e Fortalecimento da Atenção Básica (BRASIL,

2006a).


Para que reduzisse a mortalidade infantil, algumas ações foram estabelecidas no que

versa ao setor saúde, incluindo a ampliação da Estratégia de Saúde da Família (ESF) que

considera-se como um importante fator para fortalecer as ações primárias de saúde,

especialmente as que pautam-se ao público feminino, planejamento familiar e pré-natal,

incentivo ao aleitamento materno, aumento da cobertura de imunização, cuidados às doenças

prevalentes na infância, atenção ao parto, pós-parto e ao recém-nascido e ações de promoção

à saúde em busca de fortalecer a Atenção Primária à Saúde (APS) (FRIAS et al., 2013).

Atribui-se a diminuição dessas taxas ao desenvolvimento de ações sociais e

assistenciais em saúde, e também destacam-se as intervenções associadas a vigilância do óbito

infantil. Tal estratégia, possibilita uma análise da mortalidade atribuindo a qualidade da

assistência, podendo verificar os pontos de estrangulamento que necessitam de modificações e

intervenções no processo organizacional da rede de saúde no que se considera a melhoria do

cuidado (VANDERLEI; FRIAS, 2015).

Nesse sentido, destaca-se o Pacto Pela Saúde divulgado pela Portaria nº 399, de 22 de

Fevereiro de 2006, que surge como um compromisso entre os gestores do Sistema Único de

Saúde (SUS), a ser revisado anualmente com vista aos princípios constitucionais do Sistema

Único de Saúde (SUS). Definiram-se três esferas articuladas como prioridades, sendo essas:

Pacto Pela Vida, Pacto em Defesa do SUS e Pacto de Gestão do SUS (BRASIL, 2006a).

Consoante à saúde materna e infantil, destaca-se o Pacto Pela Vida como um atributo de

importância, que traz indicadores básicos pautados no desenvolvimento de ações que

possibilitam uma melhora na atenção à saúde a esse grupo no Brasil.

Ainda assim, existem desafios para redução da taxa de mortalidade infantil do país.

Dentre eles, a tentativa da diminuição das desigualdades e distribuição dos óbitos em todas as

classes sociais e geográficas. Para isso, o poder público viabiliza o acesso aos bens e serviços

de qualidade, incluindo os de saúde, introdução de políticas orientadas pelos princípios

doutrinários do SUS, principalmente a universalidade e equidade, numa perspectiva de

alcance a toda população e que possa beneficiar os que apresentam riscos maiores de mortes e

aumentem as chances de sobrevida (MARAKAMI; GUIMARÃES; SARINHO, 2011).

Nesse sentido, faz-se necessário a avaliação de natureza comparativa antes e após o

ano de 2006, sendo os decênios: 1º- 1996 à 2005 e 2º - 2007 à 2016. Ressalta-se ainda que os

óbitos infantis concentram-se ainda no primeiro ano de vida, com destaque para o primeiro

mês. Ainda há uma elevada participação das causas perinatais como a prematuridade, o que

evidencia a importância dos fatores ligados à gestação, ao parto e ao pós-parto (LANSKY;


LIMA; SILVA, 2014). A estreita relação da mortalidade infantil com a qualidade da

assistência no pré-natal, parto e nascimento, é um alerta quando se fala em assistência à saúde

da população infantil, para o Comitê de Prevenção do Óbito Infantil e Fetal é necessário

avaliar a qualidade da assistência prestada à gestante e à criança pelos serviços de saúde,

estimulando os profissionais dessa área a melhor qualificação e aprendizado, e ao registro

adequado das informações (BRASIL, 2009).

Ressalta-se que a mudança depende de uma articulação intersetorial. Não é apenas o

bom funcionamento do serviço que trará melhorias. É preciso uma melhoria conjunta de

diversos setores da sociedade e de políticas públicas efetivas (educação, saúde sociais,

geração de empregos e renda).

Sabe-se que essas mortes precoces podem ser consideradas evitáveis em sua maioria,

desde que garantido o acesso em tempo oportuno a serviços qualificados de saúde, bem como

intervenção sobre os fatores biológicos, sociais, culturais relacionados a morbimortalidade

infantil (BRASIL, 2009). Sendo assim, o acompanhamento por parte dos profissionais de

saúde em todo ciclo de gestação, a atenção adequada no momento do nascimento e os

cuidados destinados aos recém nascidos, em todos os níveis de complexidade, são essenciais

para a mudança desse cenário (BRASIL, 2011a).

Destacam-se no desafio da redução dos óbitos infantil, o Sistema de Informação sobre

Nascidos Vivos (SINASC) e o Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) como

importantes instrumentos para um diagnóstico situacional. Todavia, é preciso ressaltar que os

Sistemas de Informação, como um todo, ainda apresentam fragilidades quanto à fidedignidade

dos dados, sendo fonte de dados secundários disponíveis oficiais, devendo seu uso e avaliação

serem continuamente estimulados (SANDERS et al., 2017).

Nesta perspectiva, torna-se essencial analisar os dados de mortalidade infantil, e as

diferentes nuances dos mesmos, nas diferentes localidades brasileiras. Muitos estados ainda

apresentam incidência elevada desse agravo, levando a necessidade de compreender a

influência dos territórios e assim, considerar as especificidades nas agendas das políticas

públicas de saúde, possibilitando a diminuição desse evento.


2 REVISÃO DA LITERATURA

Com a finalidade de verificar como se comporta a mortalidade infantil no Brasil, bem

como a implementação de políticas de saúde com vistas a diminuir esse agravo, surge a

necessidade de buscar na literatura vigente aspectos que subsidiem esta pesquisa. Para tal, esta

revisão de literatura apresenta os seguintes tópicos: implantação do Pacto Pela Saúde no

Brasil; desigualdades sociais como causas de mortalidade infantil e cenário da saúde da

criança no Brasil.

2.1 IMPLANTAÇÃO DO PACTO PELA SAÚDE NO BRASIL

O Sistema Único de Saúde é considerado um dos mais descentralizados de todo o

mundo, onde os municípios assumem o papel central para implementar políticas e proverem

os serviços de saúde. Todavia, além das diferenças regionais e locais existentes dentro das

necessidades de saúde, existem as diferenças no que se refere à disponibilidade de recursos e

capacidade para prestação de serviços. Tais fatores somado aos subfinanciamentos do setor,

desencadeiam desequilíbrios territoriais e desafios consequentes a gestão do sistema, como a

montagem de uma rede de serviços diferenciada, distribuída em diferentes níveis de

complexidade, territorialmente dispersa e atuante em escalas variadas em função do grau de

complexidade e da demanda (MENICUCCI; COSTA; MACHADO, 2018).

O Pacto Pela Saúde, divulgado pela Portaria nº 399, de 22 de fevereiro de 2006,

apresenta-se como capaz de fortalecer a gestão descentralizada do sistema, por meio da

redefinição das responsabilidades coletivas dos três entes gestores e a pactuação de

prioridades, objetivos e metas a serem atingidos no âmbito setorial (LIMA et al., 2012).

Considera-se um instrumento orientador do SUS, sendo construído com base em três

componentes, quais sejam: Pacto pela Vida, Pacto em Defesa do SUS e Pacto de Gestão

(SANTOS, 2010).

Define-se o Pacto pela Vida como um conjunto de compromissos sanitários que são

considerados como prioridade e expressados em objetivos de processo e resultados que

apresentam impacto sobre a situação de saúde da população. O Pacto em Defesa do SUS é

expresso pelo compromisso entre os gestores de reportilizar a saúde ao encontro da Reforma

Sanitária Brasileira. O Pacto de Gestão determina diretrizes para o sistema que valorizam o

fortalecimento da gestão compartilhada e solidária (BRASIL, 2006a).


De acordo com o Ministério da Saúde (2007, p. 4), o Pacto apresenta os desafios de

“promover inovações nos processos e instrumentos de gestão, alcançar maior efetividade,

eficiência e qualidade da resposta do sistema às necessidades da população e articular um

novo Pacto Federativo pela Saúde”.

O Pacto pela Vida, é firmado pelas três esferas de gestão (Federal, Estadual/Distrital e

Municipal), aponta para uma gestão e políticas públicas que visem atender as diferenças loco-

regionais, ratificar os outros pactos de saúde existentes, criando interfaces de planejamento e

gestão capazes de corroborarem com a organização das regiões sanitárias, além de fortalecer o

vínculo, a participação e controle social por parte dos usuários (BRASIL, 2006b). Não

obstante, o referido Pacto aponta para novos instrumentos de regulação, programação e

análise, possibilitando uma retroalimentação de informações passíveis de avaliação, além de

fortalecer a cooperação técnica e financeira entre os gestores envolvidos nesse processo de

financiamento tripartite.

As prioridades definidas nacionalmente através do Pacto pela Vida apresentam

objetivos, metas e indicadores que condizem com um conjunto de compromissos e

responsabilidades traduzidas nas práticas cotidianas dos serviços da Atenção Primária à Saúde

(APS) (BRASIL, 2006a). Representa os esforços estratégicos e financeiros por parte dos

gestores visando atender as principais demandas da população brasileira, subdivididas nas

seguintes prioridades pactuadas: saúde do idoso, controle do colo uterino e de mama, redução

da mortalidade infantil e materna, fortalecimento na resposta às doenças emergentes e

endemias, priorizando a dengue, hanseníase, malária e influenza, fortalecimento da Atenção

Básica e promoção à Saúde (BRASIL, 2006b).

Consoante à prioridade da redução da mortalidade materna e infantil, o Pacto pela

Vida discorre que os objetivos e metas para a redução da mortalidade infantil voltam-se para:

reduzir 5% da mortalidade neonatal; reduzir em 50% os óbitos por doença diarreica; reduzir

em 20% os óbitos por pneumonia (BRASIL, 2006c).

Nesse sentido, ressalta-se que para o cumprimento dessas demandas, o Pacto pela Vida

objetiva definir e pactuar metas locais, além de elaborar estratégias para alcançar as metas

pré-estabelecidas e gerenciar o processo de monitoramento em todos os níveis de gestão e

aplicação da legislação. Objetivando o cumprimento dessas prioridades pactuadas, exige-se,

por parte dos gestores, esforços compreendidos no que diz respeito a diretrizes, ações e

estratégias, sendo responsáveis diretos para a aquisição de ferramentas e instrumentos para o

alcance esperado dessas intervenções (BRASIL, 2006d).


2.2 DESIGUALDADES SOCIAIS COMO CAUSAS DE MORTALIDADE

INFANTIL

Na atualidade, as menores taxas de mortalidade infantil são de países com elevados

Índices de Desenvolvimento Humano (IDH), apresentando três mortes a cada mil nascidos

vivos, enquanto as taxas de mortalidade infantil em países com baixo IDH permanecem altas

(MALIK, 2014). Mesmo com avanços identificados a nível mundial por meio de

compromissos admitidos pela sociedade civil organizada, por entidades internacionais e por

políticas públicas fundadas em diversos países, percebe-se ainda grande desigualdade na taxa

de mortalidade infantil entre países em desenvolvimento e desenvolvidos (BARRETO;

CORREIA; CUNHA, 2014).

Em 2013, das cinco regiões brasileiras, somente as regiões Norte e Nordeste tiveram

taxas de mortalidade infantil acima da meta proposta nos Objetivos de Desenvolvimento do

Milênio para 2015, de 15,7 mortes por mil NV (BRASIL, 2014a). No entanto, ainda existe

discrepâncias das prevalências da mortalidade infantil entre as regiões do Brasil, geralmente

grande parte das mortes é potencialmente evitável e está diretamente relacionada à

desnutrição e às doenças infecciosas (LOURENÇO; BRUNKEN; LUPPI, 2013).

A Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) por ser aplicada como parâmetro para extrair

dados quanto ao nível de desenvolvimento dos países, regiões, estados e municípios, o seu

frequente acompanhamento faz-se de grande importância e relevância para exibição de outras

medidas de desenvolvimento. Dessa maneira, isso indica que altas taxas de mortalidade

infantil configuram os baixos níveis socioeconômicos da população, correspondidos por

privação ao acesso dos direitos básicos, tais como: saneamento, água potável, educação,

renda, entre outros (SOUSA et al., 2016).

A diminuição significativa da desigualdade de renda tem impacto direto na redução da

mortalidade infantil e o aumento da desigual de renda acarreta no acréscimo da TMI (SOUSA

et al., 2016). Conforme estudo de Silva (2015), por meio da distribuição de renda, é possível

melhorar o acesso às condições de saúde, educação, saneamento, dentre outros fatores.

Ademais, a redução da centralização da renda colabora para o desenvolvimento do país.

Ou seja, um aumento de 1% da renda per capita causa uma provável diminuição de 0,62% na

TMI. Vale destacar que a pobreza familiar é um dos fatores condicionantes da TMI, o que

pode ser confirmado na análise de países com menor renda per capita (WORLD BANK,


2015).

Lisa, Flore e Sandrine (2013) investigaram quais os prováveis fatores da diminuição

da TMI em cem países em desenvolvimento e aplicaram o método de dados em painel.

Obtiveram nos resultados que a renda per capita e o saneamento básico são essenciais para a

diminuição da mortalidade infantil.

Em 2013, O Relatório da Organização das Nações Unidas (ONU) evidenciou

resultados essenciais para a diminuição da mortalidade infantil no Brasil com inúmeras ações

aperfeiçoadas na última década, como por exemplo, a melhoria no atendimento materno e ao

recém-nascido, e políticas de assistência social, como o programa de transferência de renda

Bolsa Família (UNC, 2015).

Não obstante, nos últimos vinte e cinco anos, houve uma redução significativa da

mortalidade infantil no Brasil em que se constatou que o país atingiu a meta 4 dos ODM

(Reduzir a mortalidade infantil) antes de 2015 (BRASIL, 2015). Apesar da diminuição, os

níveis atuais ainda são altos, o que torna essencial a identificação de desigualdades regionais,

a fim de corrigi-las. Uma vez que a maioria dos óbitos infantil está no primeiro ano de vida,

principalmente no primeiro mês. É possível destacar que há um aumento das causas perinatais

como a prematuridade, o que aponta a importância dos fatores relacionados à gestação, ao

parto e ao pós-parto, em geral preveníveis por meio de assistência à saúde de qualidade

(FRANÇA et al., 2017).

Apesar da diminuição global da mortalidade infantil, um dos desafios para o Brasil é a

diminuição da mortalidade neonatal, uma vez que esta é a responsável por 2/3 da mortalidade

infantil e com velocidade de diminuição bem menor que a da mortalidade pós-neonatal

(VANDERLEI; FRIAS, 2015). Uma das justificativas para a permanência das desigualdades é

que o fator sóciodemográfico interligado a discrepâncias sociais na saúde perinatal é a idade

materna, tanto para o grupo de mulheres com mais de 35 anos (LAOPAIBOON et al., 2014),

como para as adolescentes (GANCHIMEG et al., 2014).

Fatores relacionados à idade jovem da mãe intercalam-se às condições de vida,

principalmente se tiverem pouca inserção social, e influenciam o comportamento reprodutivo

e a morbimortalidade das crianças. A maior prevalência é início tardio do pré-natal, situação

conjugal sem companheiro, baixa escolaridade, ausência de emprego remunerado, menor

número de consultas pré-natais e infecções urinárias entre mães adolescentes revelam a

complexidade das interações entre condições sociais e a utilização de serviços de saúde com

efeitos sobre a prevalência de desfechos neonatais negativos (RIBEIRO et al., 2014).


2.3 CENÁRIO DA SAÚDE DA CRIANÇA NO BRASIL

A partir das mudanças ocorridas nos determinantes sociais de saúde no país e a

implementação das políticas governamentais pautadas nesse sentido, observa-se um impacto

significativo e favorável em vários indicadores de saúde da criança, principalmente pautado à

mortalidade infantil (BRASIL, 2018).

Na década de 1970 a diminuição da mortalidade infantil no Brasil se deu de forma

anual com 3,2% alcançando 83/mil NV em 1980. Já nas décadas de 80 e 90 a redução foi de

5,5%; Entre 1990 e 2012 observou-se no país uma diminuição considerável que passou de

47,1 óbitos por mil NV em 1990 a 14,6 em 2012, tendo uma redução de aproximadamente

70%. Essa queda pode ser observada em todas as regiões brasileiras, destacando-se o

Nordeste onde a taxa passou de 75,8 óbitos por mil NV em 1990 para 17,1 em 2012, sendo

menor que na região Norte, calculada em 19,5 (BRASIL, 2014b).

Segundo Lansky et al. (2014) aproximadamente 70% dos óbitos na infância ocorrem

no recém-nascido prematuro e de baixo peso ao nascer. Nesse sentido, relaciona-se a

necessidade de investir no acesso e na atenção à gestação de alto risco e para o recém-nascido

de alto risco. Em outra perspectiva, 30% dos óbitos infantis são considerados evitáveis através

de ação de prevenção das infecções e da prematuridade no pré-natal, assim como também a

prematuridade iatrogênica e asfixia durante a assistência ao parto. A maior parcela dos óbitos

acontece nos serviços de saúde, assim como os partos, apontando que o principal desafio para

o Brasil é a qualificação da atenção hábil ao nascimento para maiores avanços na redução da

mortalidade infantil (BRASIL, 2018).

Tendo em vista esse cenário, deve-se considerar as políticas públicas que versam sobre

a saúde da criança no Brasil. Segundo Araújo et al. (2014) a existência de uma proposta de

política pública em saúde, há um processo histórico de lutas e reivindicações, tanto da

população como do governo.

As políticas públicas se configuram como propostas governamentais que por meio da

democracia tentam promover mudanças de determinadas realidades por meio de ações e

buscam alcançar resultados positivos. Para tanto, utilizam-se de programas e projetos, traçam

conjuntos de intervenções para atingir objetivos. A nível das políticas de saúde, destaca-se o

cuidado com a saúde da criança, em decorrência dos indicadores de morbidade e mortalidade

em crianças serem um forte avaliador das condições atuais de saúde de uma população

(MOREIRA, 2012).


Para garantir a melhoria da qualidade de vida materno-infantil, melhorar a qualidade

da informação, promover e estimular o aleitamento materno, garantindo a suplementação

alimentar com a finalidade de prevenir a desnutrição, em meados da década de 70 regida por

um modelo hospitalocêntrico, foi criado o Programa de Saúde Materna-infantil (PSMI)

(BRASIL, 2011b).

Em 1987 surge o Programa de Atenção Integral à Saúde da Criança (PAISC), cujo

objetivo era diminuir a morbi-mortalidade em menores de 5 anos no Brasil. As ações

propostas pelo PAISC tinham como meta realizar uma intervenção nos processos patológicos

específicos nessas faixas etárias, com prioridade nas morbidades possíveis de evitar ou

controlar, sendo elas: Terapia de Reidratação Oral (TRO), para controle de diarreias, o

Controle das Infecção Respiratória Aguda (IRA), além da imunização. Outras ações também

estavam propostas pelo PAISC, como o aleitamento materno, acompanhamento do

Crescimento e Desenvolvimento, sendo este adotado como modelo capaz de interagir às ações

básicas do programa (SANTOS, 1995).

Em 1997 foi incorporado no Brasil pela OMS, a estratégia Atenção Integrada às

Doenças Prevalentes na Infância (AIDPI), que visava reduzir as taxas de morbimortalidade

por desnutrição, diarreias, pneumonias, malária e sarampo, além das dificuldades de acesso ao

registro de nascimento. Essa estratégia foi iniciada considerando as diferentes realidades

epidemiológicas nos municípios, que propunha uma nova forma de oferta assistencial à

criança, abordando à assistência de forma simultânea e integrada, tal estratégia é utilizada até

hoje sendo incluída nas metas do Pacto Pela Vida (BRASIL, 2017).

Em 2005, o Ministério da Saúde (MS) publicou a Agenda de Compromissos com a

Saúde Integral da Criança e a Redução da Mortalidade Infantil, com o objetivo de apoiar a

organização de uma rede única integrada de assistência à criança, identificando as principais

diretrizes a serem seguidas pelas instâncias estaduais e municipais. No ano de 2006, a redução

da mortalidade infantil como política de governo foi ratificada ao ser incluída entre as

prioridades operacionais do Pacto pela Vida e para isso, foram previstas ações para a redução

da mortalidade neonatal e dos óbitos por pneumonia e diarreia, além da criação de comitês de

vigilância do óbito e de propostas de intervenção para a qualificação da atenção às doenças

prevalentes na infância (BRASIL, 2006d).

Nos anos de 2009 e 2010, houve uma reformulação e evidenciou-se o Pacto pela

Redução da Mortalidade Infantil que teve como compromisso do governo federal acelerar a

redução das desigualdades no Nordeste e na Amazônia Legal. A proposta foi reduzir em, no


mínimo, 5% ao ano a mortalidade infantil (crianças menores de um ano de idade),

especialmente o componente neonatal (até 27 dias de nascido) (BRASIL, 2010).

Segundo o Ministério da Saúde (2018), as ações de imunização merecem destaque

pela importante contribuição para a redução da Mortalidade Infantil e na Infância. O

Programa Nacional de Imunização (PNI), que em 2018 completou 45 anos, sempre obteve

resultados significativos no que versa a oferta de vacinas para prevenção de doenças

prevalentes na infância. As ações programáticas relacionadas à imunização, à promoção, à

proteção e ao apoio ao aleitamento materno, ao acompanhamento do crescimento e do

desenvolvimento e à prevenção e controle das doenças diarreicas e respiratórias demostram a

efetividade das ações que foram adotadas nas últimas décadas.

No ano de 2015 foi instituída mediante a Portaria nº 1.130 a Política Nacional de

Atenção Integral à Saúde da Criança (PNAISC). Essa política surge com o objetivo de

promover e proteger a saúde da criança em vários seguimentos, garantindo a atenção até os

nove anos de idade, através de ações como: aleitamento materno, cuidados integrais e

integrados na gestação e uma atenção especial à primeira infância e às populações de maior

vulnerabilidade, tendo em vista a diminuição da morbidade e da mortalidade, também

possibilitando um ambiente facilitador à vida, com condições dignas de existência (BRASIL,

2015).

Como observado, nas últimas décadas diversas políticas foram implementadas no

Brasil voltadas à atenção à saúde da criança. Outras ações também foram implementadas com

a mesma finalidade, mostrando a constante preocupação em garantir uma atenção adequada à

saúde da criança no Brasil.

A seguir, um framework apresentando o modelo teórico:


Figura 1. Framework do modelo teórico utilizado para revisão de literatura.

Fonte: autoria própria, 2019.


3 OBJETIVOS

3.1 OBJETIVO GERAL

Avaliar se as metas do Pacto Pela Vida, estabelecidas pela Portaria nº 399, tem sido

alcançadas em relação ao coeficiente de mortalidade neonatal, por doenças diarreicas e

pneumonia, antes e após sua divulgação, nos decênios de 1996 a 2005 e 2007 a 2016.

3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

a) Verificar a distribuição espaço-temporal da mortalidade neonatal, mortalidade infantil

por doenças diarreicas e pneumonia, uma década antes a divulgação do Pacto e uma

década após;

b) Correlacionar a distribuição espaço-temporal da mortalidade infantil segundo as

desigualdades sociais (Índice de Desenvolvimento Humano – IDH; Índice de Gini;

Percentual de Pobres e cobertura do Programa Bolsa Família);

c) Analisar a mortalidade infantil segundo a distribuição espacial quanto ao acesso aos

serviços de saúde: cobertura da Atenção Básica; quantidade de médicos da Estratégia

de Saúde da Família a cada mil habitantes; quantidade de enfermeiros da Estratégia de

Saúde da Família a cada mil habitantes e cobertura de consultas de puericultura.


4 MÉTODO

4.1 ASPECTOS ÉTICOS

Para o desenvolvimento desse estudo, não foi necessária a aprovação de Comitê de

Ética e Pesquisa (CEP), uma vez que utilizou dados de domínio público, conforme versa a

Resolução 510/2016, do Conselho Nacional de Saúde.

4.2 CARACTERIZAÇÃO DO ESTUDO

Trata-se de um estudo epidemiológico do tipo ecológico, de série temporal e

correlação espacial, realizado por meio do SIM em uma análise de vinte anos, sendo coletados

os dados de 1996 a 2016, excluindo o ano de 2006 por ser o ano de implantação do Pacto Pela

Vida.

Estudos ecológicos são utilizados para realizar investigações epidemiológicas nas

quais as unidades de análises podem ser grupos de pessoas ou populações, quando o resultado

pode não ser conhecido a nível individual. Utiliza-se os estudos ecológicos para avaliar

possíveis associações entre uma ou mais exposições e determinado resultado específico de

saúde (LONEY; NAGELKERKE, 2014).

Ao avaliar o comportamento dos coeficientes de mortalidade na série histórica de vinte

anos, esse estudo classifica-se como de série temporal, e, segundo Antunes e Cardoso (2015)

estudos de séries temporais são definidos como sequência de dados quantitativos que

relacionam-se com momentos específicos e estudados por sua distribuição no tempo.

A pesquisa foi realizada a partir de dados secundários retirados da base de domínio

público e nacional, do Departamento de Informática do SUS (DATASUS). Este sistema

armazena e processa as informações das atividades desenvolvidas no SUS, necessárias para a

organização, planejamento e avaliação deste sistema. Além disso, o DATASUS pode servir

para subsidiar análises objetivas da situação sanitária, tomadas de decisão baseadas em

evidências e elaboração de programas de ação de saúde (DATASUS, 2016).

4.3 CENÁRIO DO ESTUDO


Esta pesquisa teve como cenário de estudo o Brasil, uma vez que observa-se o

interesse nacional da redução da mortalidade infantil, que está elencado como indicador

básico para saúde.

O Brasil é formado por cinco regiões, sendo elas: Norte, Nordeste, Sul, Sudeste e

Centro-Oeste. Compõe-se de 26 estados e 5570 municípios a partir de 2013. Afim de evitar

outliers foram excluídos os municípios: Pescaria Brava e Balneário Rincão, em Santa

Catarina; Mojuí dos Campos, no Pará; Pinto Bandeira, no Rio Grande do Sul; e Paraíso das

Águas, no Mato Grosso do Sul, por terem sido implementados no ano de 2013 e não

possuírem dados anteriores (IBGE, 2016).

Para fim de análise, foi utilizado as Regiões de Articulação Urbana (RAU), para tal,

adotou-se as Regiões Intermediárias de Articulação Urbana (RIAU), que foi escolhido para

compor esse estudo. Segundo o IBGE (2017), as RIAU são constituídas por 161 regiões, e

possuem como características a articulação dos centros e a capacidade de polarizar um

número expressivo de municípios no atendimento a bens e serviços determinados como de

alta complexidade. Ainda concentram atividades de gestão pública e privada, e articulam-se

na escala regional, órgãos e empresas privadas. A figura a seguir apresenta a divisão das

regiões intermediárias elaborada pelo IBGE.

Figura 2. Divisão Urbano Regional das Regiões Intermediárias de Articulação Urbana.

Fonte: IGBE, Coordenação de Geografia.


4.4. VARIÁVEIS DO ESTUDO

Como variável dependente principal, selecionou-se os seguintes indicadores:

Coeficiente de Mortalidade Infantil, as variáveis dependentes secundárias: Coeficiente de

Mortalidade Neonatal, Coeficiente de Mortalidade Infantil por Doenças Diarreicas,

Coeficiente de Mortalidade Infantil por Pneumonia, escolhidos a partir da necessidade de

avaliar como se comportam estes indicadores e sua avaliação antes e após a divulgação do

Pacto Pela Vida.

A partir da base de dados pública DATASUS foi consultado o SIM no período

histórico referente ao ano de 1996 a 2005 e 2007 a 2016 para extração dos dados de

mortalidade na faixa etária do estudo, excluindo o ano de 2006 por ser o ano de implantação

do Pacto Pela Vida. Para o cálculo dessa variável, foi consultado o Sistema de Informações

sobre Nascidos Vivos (SINASC) considerando os mesmos anos para análise, sendo adotado o

seguinte método para o indicador conforme a fórmula preconizada pelo Ministério da Saúde:

Número de óbitos de residentes com menos de um ano de idade x 1000

Número total de nascidos vivos de mães residentes

Além desse indicador, foram selecionadas as variáveis independentes: Índice de Gini,

Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) e Percentual de Pobres que foram extraídas do

Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD. Para análises consideraram-se

os dados do 1º censo, ano 2000 para o primeiro período do estudo (1996-2005) e os dados do

2º censo, ano 2010 para o segundo período (2007-2016). Do DATASUS foram extraídas as

variáveis: quantidade de enfermeiros das Estratégias de Saúde da Família (ESF), quantidade

de médicos das Estratégias de Saúde da Família (ESF) (sendo essas divididas pela população

residente do censo 2010 e multiplicado por 1000), (utilizou-se os dados do censo por

refletirem o real padrão demográfico, sabendo que as estimativas são calcadas em tendências

passadas, podem não refletir com precisão) e cobertura de consultas de puericultura. Pelo

Departamento de Atenção Básica no E-gestor AB foram consultados os dados referentes a

cobertura da atenção básica e cobertura do bolsa família. Algumas variáveis não possuíam

dados de anos anteriores pela não existência do programa, mas foram coletados os seus dados

para a análise de todos os anos que estivessem disponíveis. O quadro a seguir mostra a

descrição de cada variável.


Quadro 1- Descrição das variáveis dependentes e independentes do estudo

VARIÁVEIS QUANTITATIVAS

VARIÁVEL DESCRIÇÃO

VARIÁVEL DEPENDENTE

Coeficiente Mortalidade Infantil Número de óbitos de menores de 1 ano

de idade, dividido pelo número de

nascidos vivos de mães residentes,

multiplicado por mil nascidos vivos

VARIÁVEIS DEPENDENTES SECUNDÁRIAS

Coeficiente de Mortalidade Neonatal Número de óbitos neonatais (0 a 27

dias), dividido pelo número de nascidos

vivos de mães residentes, multiplicado

por mil nascidos vivos

Coeficiente de Mortalidade Infantil

por diarreia.

Número de óbitos de menores de 1 de

idade por diarreia, dividido pelo

número de nascidos vivos de mães

residentes, multiplicado por mil

nascidos vivos

Coeficiente de Mortalidade Infantil

por pneumonia.

Número de óbitos de menores de 1 de

idade por pneumonia, dividido pelo

número de nascidos vivos de mães

residentes, multiplicado por mil

nascidos vivos

VARIÁVEIS INDEPENDENTES

Índice de Gini Mede o grau de desigualdade existente

na distribuição de indivíduos segundo a

renda domiciliar per capita.

Percentual de Pobres Mede a inadequação dos meios

econômicos do indivíduo para sua

realização na sociedade,

frequentemente decorrente de


mecanismos e práticas da exploração

econômica, social e cultural.

Índice de Desenvolvimento Humano

(IDH)

Média geométrica da renda,

escolaridade e longevidade com pesos

iguais.

Cobertura da Atenção Básica Análise da cobertura anual da atenção

básica no município.

Cobertura do Bolsa Família Mede a distribuição de famílias pobres

cadastradas no Programa Bolsa Família

Quantidade de Médicos das

Estratégias de Saúde da Família

Mede o número de médicos das ESF a

cada 1000 habitantes.

Quantidade de Enfermeiros das

Estratégias de Saúde da Família por

1000 Habitantes

Mede o número de enfermeiros das

ESF a cada 1000 habitantes.

Cobertura de Consultas de

Puericultura.

Trata-se da cobertura estimada

considerando o cálculo da média de

quantidade de consultas sobre a média

de nascidos vivos mensal.

Considerando 12 consultas conforme

realizado pelos profissionais e 7

consultas conforme preconizado pelo

Ministério da Saúde.

Fonte: PNUD; DATASUS; E-Gestor.

A coleta dos dados foi realizada no período de Março a Junho de 2018. Os anos

determinados para o estudo deram-se pela disponibilidade dos dados nas bases de dados do

DATASUS. Abaixo, um fluxograma da coleta de dados do presente estudo.


Figura 3. Fluxograma da coleta de dados.

Fonte: autoria própria, 2019.

4.5. PREPARAÇÃO DOS DADOS E SOFTWARES UTILIZADOS

Após o download dos dados, as informações foram preparadas, corrigidas e anexadas a

softwares para análise estatística sendo descritas a seguir:

4.4.1 Uso do Excel

A primeira etapa caracterizou-se em realizar o download dos dados tendo o Brasil

como abrangência geográfica e todos os municípios como unidade de análise. Após isso, os

bancos que necessitaram tratamento no Software Microsoft Excel foram tratados da seguinte

forma:

a) Distribuição dos municípios pelo código estabelecido pelo IBGE (CODIGOMUN);


b) Exclusão dos municípios: Pescaria Brava, Balneário Rincão, Mojuí dos Campos, Pinto

Bandeira e Paraíso das Águas, conforme mencionado no tópico cenário do estudo, restando

5.565 municípios;

c) Substituição de “-” por “0”.

4.4.2 Uso do Statistical Package for Social Science – SPSS

Após o tratamento no Excel, todos os dados foram inseridos no software Statistical

Package for the Social Sciences (SPSS) versão 22.2. Este software está inserido em um

sistema de técnicas apuradas para gestão e mineração dos dados, que associado à suas técnicas

e ferramentas, caracteriza-se como um instrumento para formação de informações necessárias

para análise dos dados estatísticos, criando uma arquitetura sistematizada capaz de predizer os

acontecimentos com um grau de precisão significativamente alto (PAIVA; ALVES, 2015).

Após a inserção dos dados, os municípios foram agregados nas RIAU, passando de 5.565

municípios para 161 regiões. Após essa etapa, foram calculadas as variáveis ano a ano;

posteriormente, realizou-se uma média por décadas, para avaliação da década anterior a

divulgação do Pacto e década posterior.

4.4.3 Uso do TerraView

O TerraView é um aplicativo que possui por alicerce uma biblioteca de

geoprocessamento desenvolvido pela TerraLib. Esse aplicativo auxilia no desenvolvimento de

ferramentas de Sistemas de Informações Geográficas de código aberto que são utilizados para

aplicações socioeconômicas e ambientais, realizando geoprocessamento na produção de

mapas (TERRAVIEW, 2016).

Foram gerados os mapas correspondentes às médias dessas variáveis em relação às

regiões intermediárias de articulação urbana. Nessa perspectiva, o TerraView após gerar o

mapa é possível verificar os valores de clusters, do conjunto de dados e também dos vizinhos.

Segundo Neves et al. (2000) o Índice de Moran Global gera a medida de associação

espacial que existe dentro do conjunto de dados. Os valores variam de -1 a 1, onde valores

muito próximos de zero irão indicar a não autocorrelação espacial significativa dos valores

entre seus vizinhos, considerando uma autocorrelação fraca abaixo de 0,50. Valores entre 0,50

e 0,75 denominam-se como autocorrelação média e acima de 0,75 uma autocorrelação forte.

Valores positivos indicam autocorrelação positiva, onde o valor do que está sendo analisado


tende a ser semelhante aos valores dos seus vizinhos. Valores negativos para o índice indicam

autocorrelação negativa. A partir dos mapas gerados, foram avaliados a formação dos

aglomerados, denominados: Alto-Alto, Baixo-Baixo, Alto-Baixo e Baixo-Alto.

4.4.4 Uso do Geoda

A fim de realizar a espacialização bivariada, foi utilizado o programa Geoda, versão

1.10. Configura-se como um software livre e gratuito que assim como o TerraView permite a

espacialização de dados, entretanto permite cruzar variáveis. Além de realizar a análise

bivariada, o programa permite a criação de gráficos de dispersão, realiza o teste de Moran's:

Moran global ou Local, com mapa de Cluster (GEODA, 2003). A partir dos mapas é possível

identificar a comparação do valor da região com a média das regiões vizinhas. O índice de

Moran irá determinar se a associação é positiva ou negativa em relação aos vizinhos com

valores semelhantes.

No Geoda foi verificado a existência de correlação espacial entre as seguintes variáveis:

CMI e Índice de Gini;

CMI e IDH;

CMI e Percentual de Pobres;

CMI e Cobertura do Bolsa Família;

CMI e Cobertura da Atenção Básica;

CMI e Taxa de Enfermeiros da Estratégia de Saúde da Família;

CMI e Taxa de Médicos da Estratégia de Saúde da Família;

4.6. ANÁLISE ESTATÍSTICA

Inicialmente realizou-se a correção dos valores de missings, após, foram realizadas as

análises na modalidade descritiva. Para tanto, calcularam-se a média, mediana, o desvio

padrão, o intervalo de confiança considerando 95% e valor de p <0,05, além disso foi

realizado o teste t de student para realizar a comparação entre as médias e calculada a

variação percentual dos óbitos neonatais, óbitos por doença diarreica e óbitos por pneumonia,

para verificar se as metas foram atingidas nos anos propostos. Além disso, foi calculado o

Índice de Moran Global para avaliar a dependência espacial de todas as regiões intermediárias

de articulação urbana do Brasil, selecionando 99 permutações, utilizando os valores da


variável coeficiente de mortalidade infantil, coeficiente de mortalidade neonatal e coeficiente

de mortalidade por causas.


5 RESULTADOS

A seguir serão apresentados os resultados obtidos após as análises do estudo. Para

melhor visualização e compreensão, irão dividir-se em 2 seções, sendo estas: a) avaliação dos

indicadores de mortalidade infantil do Pacto Pela Vida; b) mortalidade infantil segundo as

desigualdades sociais e acesso aos serviços de saúde.

A) Avaliação dos indicadores de mortalidade infantil do Pacto Pela Vida:

A Tabela 1 apresenta uma análise do CMI nas RIAU. Observou-se maior média no CMI

para o período de 1996 a 2005 (22,67); na segunda década do período estudado obteve-se

média de 14,43. Ressalta-se ainda valor de p<0,001, portanto significativo, a partir do teste t

de student.

Tabela 1. Análise do Coeficiente de Mortalidade Infantil nas Regiões Intermediárias de

Articulação Urbana do Brasil no período de 1996 a 2005 e 2007 a 2016. Brasil, 2018. (n=161)

Fonte: SIM/DATASUS, 2018. * Teste t de Student.

A figura 4a e 4b apresenta a distribuição do CMI por mil NV nas RIAU do Brasil,

sendo considerada figura 4a o período de 1996 a 2005 e figura 4b 2007 a 2016. Na figura 4a

consideram-se os piores coeficientes na região Nordeste, observando um maior índice no

estado do Piauí. Além disso, outros estados apresentam coeficientes elevados com valores de

47,59 a 68,51. Já na figura 4b os piores coeficientes concentram-se na região Norte, entre os

municípios Benjamin Constant e São Paulo de Olivença, também no Centro-Oeste no estado

do Mato Grosso, no entanto coeficientes elevados ainda são vistos em todas as regiões,

destacando-se também o Nordeste e parte do Sudeste.

Década

Média

Mediana

DP

IC

p* Mínimo Máximo

1996-2005 22,67 20,28 10,76 21,14 24,51 <0,001

2007-2016 14,43 14,30 2,81 14,01 14,89


Figura 4. Espacialização do Coeficiente de Mortalidade Infantil no período de 1996 a 2005 (a) e 2007 a 2016 (b). Brasil, 2018.

Fonte: SIM/DATASUS, 2018.


Nas figuras 5a e 5b, é possível observar a análise espacial do CMI na década de 1996 a

2005 antes da implementação do Pacto Pela Vida, com um índice de Moran Global de 0,18

com um valor de p=0,01 que revela uma autocorrelação fraca com significância estatística. A

partir dessa análise é possível inferir que podem ser encontradas altas CMI com associação

positiva quando comparadas às regiões vizinhas. A figura 5a refere-se ao BoxMap do CMI,

pode ser visto altos coeficientes nas regiões Norte, nos estados do Acre, pequena parte do

Amazonas e também no Amapá, no Nordeste, nos estados do Piauí com uma pequena parcela,

Ceará, Paraíba, Pernambuco e Alagoas, também formaram-se clusters em uma pequena parte

do Sudeste, no Espírito Santo e Minas Gerais. A figura 5b (MoranMap) observa-se que a

maior parte dos clusters observados no BoxMap não apresentaram significância estatística.

Já na figura 6a e 6b, o cenário após a implementação do Pacto Pela Vida no que diz

respeito ao CMI mudou, tendo uma autocorrelação média com Moran Global 0,53 e

significância estatística de p=0,01. Tais resultados mostram uma associação positiva quando

comparados às regiões vizinhas. A figura 6a mostra coeficientes elevados no Norte, em todos

os estados, no Nordeste, no estado do Maranhão, Piauí, parte do Ceará, Paraíba, Pernambuco,

Alagoas, Sergipe e também na Bahia, também ouve formação de cluster no Sudeste, em parte

de Minas Gerais e uma pequena parte do Centro-Oeste que esse último na década anterior não

apresentou formação de cluster. Quando comparado à primeira década, o MoranMap

apresentou uma maior formação de clusters com significância estatística.


Figura 5. BoxMap(a) e MoranMap(b) da autocorrelação espacial do Coeficiente de Mortalidade Infantil de 1996 a 2005. Brasil, 2018.



Figura 6. BoxMap(a) e MoranMap (b) da autocorrelação espacial do Coeficiente de Mortalidade Infantil de 2007 a 2016. Brasil, 2018.



Relacionado ao Coeficiente de Mortalidade Neonatal, Tabela 2, observa-se redução a

partir do período observado, verificando-se na primeira década, anterior ao pacto pela saúde,

média de 13,66 e mediana de 13,08 mortes de neonatos por mil nascidos vivos; e na segunda

década média de 10,03 e mediana de 9,3 mortes no período neonatal. Obteve-se valor de p

que se mostra significativo pelo teste t de student.

Tabela 2. Análise do Coeficiente de Mortalidade Neonatal nas Regiões Intermediárias de

Articulação Urbana do Brasil no período de 1996 a 2005 e 2007 a 2016. Brasil, 2018. (n=161)


Com base no indicador do Pacto Pela Vida que estabelece uma diminuição de 5% da

mortalidade neonatal no Brasil, observa-se na tabela 3 que somente os anos de 2007 e 2016

chegaram a meta estabelecida. Os demais anos não atingiram a meta, com exceção de 2010

que mais se aproximou; no entanto, atenta-se ao fato da pouca variabilidade anual, e destaca-

se o aumento do número de óbitos de 0,11% em 2014. Nos anos anteriores a divulgação do

Pacto observa-se uma redução lenta nos óbitos neonatais, mas progressiva.

Tabela 3. Análise da variação de óbitos neonatais no Brasil de 1996 a 2016. Brasil, 2018.

Ano Número de

óbitos neonatais

Variação

1996 43.120 -6,24%

1997 42.985 -0,31%

1998 41.581 -3,26%

1999 43.311 4,16%

2000 43.303 -0,02%

2001 40.050 -7,51%

2002 38.487 -3,90%

2003 37.073 -3,67%

Década

Média

Mediana

DP

IC

p* Mínimo Máximo

1996-2005 13,66 13,08 5,55 12,88 14,67 <0,001

2007-2016 10,03 9,3 1,95 9,73 10,37


2004 35.659 -3,81%

2005 34.286 -3,85%

2006 32.597 4,92%

2007 30.750 -5,49%**

2008 30.078 -2,19%*

2009 29.024 -3,50%*

2010 27.581 -4,97%*

2011 27.433 -0,54%*

2012 27.067 -1,34%*

2013 26.677 -1,45%*

2014 26.706 0,11%*

2015 26.473 -0,88%*

2016 25.102 -5,18%**

Fonte: SIM/DATASUS, 2018. ** Atingiu a meta; *Não atingiu a meta.

A tabela 4 versa sobre o coeficiente de mortalidade neonatal nos estados brasileiros

em toda a série história analisada. Observa-se que existe uma tendência decrescente com o

passar dos anos, e existe uma diminuição significativa quando comparado o primeiro ano com

o último. Os estados da região Norte e Nordeste concentram os maiores coeficientes, já o Rio

Grande do Sul apresenta o menor coeficiente e maior diminuição ao longo da série histórica.


Tabela 4. Coeficiente de Mortalidade Neonatal nos estados brasileiros antes e após a divulgação do Pacto Pela Vida. Brasil, 2018.


Estado 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Acre 15,10 13,20 18,96 16,00 17,60 14,63 12,37 12,26 10,73 10,93 13,41 10,28 10,89 10,97 8,36 9,46 10,48 9,34 10,42 8,24

Alagoas 9,70 11,70 17,71 13,63 17,09 16,62 16,74 13,90 13,33 14,52 13,78 12,23 11,86 11,47 10,59 9,77 10,44 10,53 10,45 9,70

Amapá 18,53 20,53 17,72 20,23 18,12 17,04 17,54 15,51 18,82 17,18 17,95 17,68 16,65 13,46 14,23 14,64 14,77 11,80 10,98 12,18

Amazonas 18,75 17,96 18,52 18,04 17,21 14,75 13,68 12,61 10,41 10,52 10,24 10,21 10,76 9,57 10,10 10,29 10,25 9,77 10,09 9,93

Bahia 13,46 11,29 12,15 14,14 16,36 15,76 15,10 15,46 15,24 15,03 14,57 13,21 13,14 13,19 12,50 12,65 12,51 11,95 11,39 11,92

Ceará 18,82 15,80 13,95 14,16 15,60 12,85 15,05 15,30 14,83 11,95 10,81 10,63 10,78 9,36 9,36 9,02 9,95 8,57 8,63 8,78

Distrito

Federal

12,29 11,78 12,08 10,82 9,96 10,88 9,69 9,57 9,15 8,99 7,89 7,90 8,67 9,22 8,19 8,51 9,27 8,47 8,15 7,80

Espírito

Santo

13,66 12,48 12,59 11,53 12,45 11,42 11,67 10,93 9,88 10,44 9,43 10,12 8,26 8,47 8,44 7,82 7,53 8,29 7,83 8,01

Goiás 10,51 11,52 11,65 12,07 10,64 11,02 11,32 11,50 11,16 10,41 9,61 9,50 9,10 9,15 10,10 10,39 9,67 9,18 8,98 9,36

Maranhão 11,69 10,08 11,20 9,07 10,71 11,65 12,16 10,97 10,55 11,13 11,15 11,15 11,32 10,72 11,15 10,24 11,75 10,88 10,96 10,29

Mato

Grosso

11,29 11,30 13,32 13,75 15,24 14,86 14,30 12,53 12,66 11,87 10,81 10,58 10,36 9,83 9,68 9,70 9,71 9,33 9,25 9,25

Mato

Grosso do

Sul

16,97 16,49 15,39 15,72 15,76 15,92 12,95 12,69 13,33 12,72 12,25 11,30 11,87 10,39 8,99 8,69 8,04 8,56 8,02 8,22

Minas

Gerais

28,25 25,39 14,80 14,27 14,31 12,76 12,59 12,12 11,78 11,50 10,39 10,49 9,89 9,30 9,39 8,94 8,61 8,18 8,13 7,95

Pará 12,76 14,38 14,13 15,71 16,36 15,94 13,99 14,78 14,72 13,58 12,65 12,46 12,86 12,77 12,48 11,80 11,24 11,01 10,69 11,06

Paraíba 16,56 19,10 14,19 13,76 17,76 13,49 14,30 13,82 13,52 12,32 13,14 11,26 10,75 10,44 10,13 10,66 9,99 9,73 8,31 8,51

Paraná 12,35 11,99 12,51 12,98 12,88 11,48 11,55 10,98 10,54 10,09 9,09 9,20 8,77 8,79 8,25 8,18 7,60 8,00 7,87 7,35

Pernambuco 18,99 18,88 16,09 17,79 16,74 15,53 14,94 14,85 13,52 13,58 12,08 11,05 11,62 10,63 9,44 9,97 9,70 9,19 9,40 9,78

Piauí 8,79 12,03 9,09 10,50 15,03 13,98 14,52 14,34 13,50 13,80 14,41 13,50 13,02 12,26 12,48 12,28 11,91 11,37 10,80 11,81

Rio de

Janeiro

16,90 16,39 15,01 14,94 13,62 12,78 12,66 12,23 11,80 11,19 10,02 9,62 9,56 9,33 9,09 9,10 8,61 8,78 8,39 8,73

Rio Grande

do Norte

11,50 12,61 11,45 15,12 13,15 13,15 13,92 11,58 12,64 11,45 10,75 10,36 9,85 9,46 9,17 10,15 9,87 9,00 9,82 8,68

Rio Grande

do Sul

10,43 9,92 10,05 9,67 9,54 9,95 9,64 9,79 10,07 9,17 8,30 8,73 7,81 7,46 7,84 7,28 7,05 7,40 7,19 7,06

Rondônia 11,85 16,66 18,05 16,25 16,10 15,90 14,50 14,89 13,52 12,89 12,52 10,79 11,73 12,93 8,53 8,94 8,64 9,18 9,89 9,25

Roraima 18,43 10,86 10,82 11,48 10,98 10,00 8,23 8,56 10,06 9,80 10,44 9,90 9,92 7,50 8,14 9,34 11,28 12,32 10,52 10,99

Santa

Catarina

10,05 10,54 10,48 10,51 9,56 10,20 9,93 9,25 8,83 8,62 8,64 8,10 7,56 7,26 8,10 7,58 6,99 7,08 7,24 6,33

São Paulo 14,79 14,64 13,38 12,34 11,69 11,20 10,61 10,29 9,91 9,22 8,82 8,60 8,67 8,14 7,91 7,93 7,89 7,88 7,58 7,67

Sergipe 18,78 17,21 18,69 21,13 18,84 20,00 19,93 16,81 16,19 16,03 12,90 12,78 11,17 10,64 11,14 11,38 10,49 10,94 10,83 11,02


A figura 7 concerne a espacialização do Coeficiente de Mortalidade Neonatal nas duas

décadas analisadas pelo estudo. Observa-se que na primeira década (figura 7a) um pior

coeficiente na região Nordeste, e especificamente no estado do Piauí, destaca-se com os

coeficientes mais elevados, com média de 52,44 a 64,71. Em estados do Norte, Nordeste,

Sudeste, em Santa Catarina, apresentou-se com coeficiente de 15,61 a 27,89.

Já na figura 7b é possível visualizar altos coeficientes em todas as regiões brasileiras,

destacando-se a região Norte, com coeficientes de 13,32 a 15,02 nos estados do Amazonas e

Amapá, no Nordeste observaram-se coeficientes dos mesmos valores no Pernambuco, Ceará e

Bahia. Na região Sudeste existe uma pequena região de Minas Gerais com coeficientes

de13,32 a 15,02.


Figura 7. Espacialização da Coeficiente de Mortalidade Neonatal no período de 1996 a 2005 (a) e 2007 a 2016 (b), Brasil, 2018.



A figura 8a e 8b observa-se a espacialização do coeficiente de mortalidade neonatal na

década de 1996 a 2005 antes da implementação do Pacto Pela Vida, que apresentou um Índice

de Moran Global de 0,03 e p=0,13. Existe associação positiva quando comparadas às regiões

vizinhas. No BoxMap da figura 5a visualiza-se autocorrelação nas regiões Norte, nos estados

do Acre e Rondônia e Amapá, no Nordeste nos estados do Ceará, Pernambuco, Paraíba e

pequeno cluster no Piauí, e Sudeste. A figura 8b (MoranMap) verifica-se que os clusters

formados nas regiões anteriores não apresentaram significância estatística.

A figura 9a e 9b, após a implementação do Pacto Pela Vida, o cenário da mortalidade

neonatal mudou, apresentando uma autocorrelação média com Moran Global 0,53 e

significância estatística de p=0,01. Tais resultados mostram uma associação positiva quando

comparados às regiões vizinhas. A figura 9b mostra coeficientes elevados no Norte, Nordeste,

Sudeste. O MoranMap apresentou significância estatística nas mesmas regiões.


Figura 8. BoxMap(a) e MoranMap (b) da autocorrelação espacial do Coeficiente de Mortalidade Neonatal de 1996 a 2005, Brasil, 2018.



Figura 9. BoxMap(a) e MoranMap(b) da autocorrelação espacial do Coeficiente de Mortalidade Neonatal de 2007 a 2016. Brasil, 2018.



A Tabela 5 apresenta uma análise do CMI por diarreia. Observou-se que a primeira

década apresenta uma média do CMI por diarreia 4,6 maior que a média da segunda década

avaliada, demonstrando uma redução do CMI na segunda década do período estudado.

Observa-se também na segunda década uma menor desigualdade do CMI por diarreia entre as

regiões, ao considerar o desvio padrão da média. Existe diferença estatisticamente significante

entre as médias dos períodos analisados (p<0,001).

Tabela 5. Análise do coeficiente de mortalidade infantil por diarreia nas Regiões

Intermediárias de Articulação Urbana do Brasil no período de 1996 a 2005 e 2007 a 2015.

Brasil, 2018. (n=161)

Década

Média*

Mediana

DP

IC

p* Mínimo Máximo

1996-2005 1,25 0,81 1,72 1,01 1,55 <0,001

2007-2016 0,27 0,18 0,28 0,23 0,32


A tabela 6 traz a variação anual da mortalidade infantil por diarreia no Brasil. É possível

observar que em nenhum ano o indicador proposto pelo Pacto (diminuição de 50% dos óbitos

infantis por diarreia) foi atingido, tendo ocorrido flutuações ao passar dos anos. Apesar da

diminuição que pode ser observada, atenta-se para os anos de 2012, 2013 e 2016 que ocorreu

o inverso, não houve diminuição e sim aumento de 8,90, 6,03% e 8,38% respectivamente.

Tabela 6. Análise da variação de óbitos infantis por diarreia no Brasil de 1996 a 2016. Brasil,

2018.

Ano Número de

óbitos infantis

por diarreia

Variação

1996 4.212 -39%

1997 3.639 -12,32%

1998 4.530 24,48%

1999 3.481 -23,15%

2000 2.737 -15,51%



A tabela 7 refere-se aos coeficiente de mortalidade infantil por diarreia nos estados

brasileiros, podendo observar que esse indicador tem diminuído consideravelmente no Brasil

ao longo dos anos, destacando-se os estados do Norte e Nordeste que reduziram

consideravelmente na série histórica dos dois decénios analisados.

2001 2.363 -13,66%

2002 2.246 -4,95%

2003 2.190 -2,50%

2004 1.850 -15,52

2005 1.825 -1,35%

2006 1.607 -11,94%

2007 1.140 -29,01%*

2008 990 -13,16%*

2009 805 -18,70%*

2010 631 -21,62%*

2011 472 -25,20%*

2012 514 8,90%*

2013 545 6,03%*

2014 446 -18,17%*

2015 394 -11,66%*

2016 427 8,38%*


Tabela 7. Coeficiente de Mortalidade Infantil por diarreia nos estados brasileiros antes e após a divulgação do Pacto Pela Vida. Brasil, 2018.


Estado 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Acre 0,70 0,61 1,28 0,40 0,66 0,27 1,07 ,69 0,54 0,70 0,25 0,22 0,36 0,30 0,51 0,78 0,29 0,64 0,53 0,19

Alagoas 2,50 2,77 7,00 4,24 2,75 3,22 2,40 3,01 2,31 2,50 1,78 1,27 1,15 0,72 0,48 0,44 0,95 0,52 0,31 0,42

Amapá 1,07 0,70 0,62 0,29 0,14 0,48 0,35 0,41 0,36 1,07 0,07 0,20 0,42 0,33 0,13 0,00 0,19 0,18 0,13 0,19

Amazonas 2,22 1,64 1,80 1,43 1,27 0,88 1,06 0,98 0,87 2,22 0,69 0,79 0,74 0,58 0,33 0,59 0,68 0,59 0,52 0,55

Bahia 2,24 1,46 2,05 1,38 1,36 1,23 1,15 1,34 0,95 2,24 0,59 0,62 0,40 0,36 0,22 0,31 0,28 0,22 0,17 0,22

Ceará 3,21 4,09 5,24 5,11 2,37 1,76 2,00 1,56 1,17 3,21 0,58 0,54 0,33 0,20 0,23 0,09 0,14 0,17 0,19 0,17

Distrito

Federal

0,56 0,81 0,39 0,51 0,35 0,34 0,33 0,35 0,31 0,56 0,07 0,09 0,02 0,07 0,02 0,09 0,04 0,02 0,04 0,02

Espírito

Santo

1,26 0,73 0,97 0,79 0,41 0,46 0,38 0,56 0,28 1,26 0,10 0,21 0,12 0,17 0,17 0,13 0,17 0,07 0,09 0,09

Goiás 0,81 0,67 0,61 0,38 0,42 0,45 0,39 0,30 0,30 0,81 0,12 0,16 0,07 0,05 0,07 0,06 0,11 0,15 0,10 0,16

Maranhão 0,49 0,76 1,29 0,77 0,56 0,88 0,98 0,93 0,68 0,49 0,77 0,80 0,57 0,49 0,33 0,30 0,45 0,32 0,26 0,23

Mato

Grosso

1,24 1,21 1,26 1,08 1,05 0,78 0,82 0,66 0,55 1,24 0,38 0,30 0,31 0,29 0,16 0,14 0,17 0,21 0,16 0,30

Mato

Grosso do

Sul

2,14 1,59 1,22 1,22 1,41 1,20 1,23 1,10 0,94 2,14 1,14 0,51 0,92 0,75 0,36 0,59 0,38 0,23 0,25 0,33

Minas

Gerais

1,75 1,08 0,66 0,52 0,59 0,40 0,34 0,29 0,23 1,75 0,16 0,17 0,14 0,09 0,09 0,05 0,06 0,10 0,06 0,08

Pará 2,09 1,44 1,55 0,93 0,91 0,85 0,82 0,59 0,73 2,09 0,51 0,46 0,39 0,33 0,16 0,23 0,32 0,14 0,12 0,26

Paraíba 2,85 2,08 1,87 1,47 1,04 0,66 1,00 0,87 0,82 2,85 0,59 0,50 0,20 0,22 0,19 0,12 0,07 0,10 0,02 0,04

Paraná 1,05 0,81 1,12 0,69 0,59 0,41 0,37 ,25 0,32 1,05 0,14 0,09 0,10 0,09 0,04 0,07 0,08 0,01 0,06 0,03

Pernambuco 4,05 3,59 4,24 3,06 2,28 1,65 2,08 2,30 2,32 4,05 1,24 ,96 0,68 0,48 0,49 0,49 0,50 0,25 0,22 0,29

Piauí 0,87 1,11 0,73 0,83 1,02 0,90 1,01 0,94 0,79 0,87 0,64 0,66 0,33 0,42 0,32 0,31 0,15 0,17 0,08 0,21

Rio de

Janeiro

1,11 0,71 0,69 0,40 0,35 0,37 0,26 0,31 0,30 1,11 0,15 0,13 0,13 0,13 0,09 0,06 0,07 0,13 0,14 0,16

Rio Grande

do Norte

1,75 1,89 1,85 1,14 1,01 0,47 0,68 0,55 0,63 1,75 0,48 0,18 0,16 0,25 0,21 0,15 0,28 0,12 0,20 0,07

Rio Grande

do Sul

0,70 0,37 0,48 0,30 0,39 0,21 0,19 0,26 0,24 0,70 0,10 0,10 0,10 0,07 0,04 0,09 0,07 0,06 0,03 0,04

Rondônia 0,06 0,86 1,87 1,35 0,77 0,71 0,55 0,76 0,41 0,06 1,04 0,34 0,61 0,27 0,36 0,38 0,30 0,51 0,14 0,30

Roraima 2,58 3,21 2,92 2,07 0,72 0,83 0,67 2,07 0,72 2,58 0,73 0,49 1,14 0,41 0,20 0,57 0,46 0,63 0,09 0,26

Santa

Catarina

0,53 0,52 0,66 0,49 0,52 0,42 0,36 0,25 0,21 0,53 0,04 0,06 0,06 0,09 0,07 0,06 0,07 0,01 0,03 0,03

São Paulo 0,79 0,61 0,53 0,41 0,40 0,35 0,28 0,26 0,22 0,79 0,12 0,07 0,09 0,09 0,06 0,08 0,07 0,06 0,07 0,07

Sergipe 1,05 0,71 2,31 1,82 1,25 2,54 1,43 1,57 1,23 1,05 0,84 0,57 0,77 0,35 0,29 0,35 0,29 0,38 0,34 0,16


A figura 10a e 10b contém espacialização do CMI por diarreia nas duas décadas

analisadas pelo estudo. É possível identificar na figura 10a que o coeficiente mais elevado

concentra-se na região Nordeste, no Piauí, com coeficiente de 14,00 a 17,49. Já na figura 10b

identificam-se o pior coeficiente no Norte, em uma parte do estado do Amazonas com

coeficiente de 1,64 a 2,06 e parte do estado com 1,23 a 1,64, o Norte e Centro-Oeste

apresentaram-se em alguns estados com coeficientes de 1,23 a 1,64.


Figura 10. Espacialização do Coeficiente de Mortalidade Infantil por diarreia no período de 1996 a 2005 (a) e 2007 a 2016 (b), Brasil, 2018.



A figura 11a e 11b observa-se a autocorrelação CMI por diarreia na década de 1996 a

2005, que apresentou um Índice de Moran Global de 0,25 e p=0,02. Existe associação

positiva quando comparadas as regiões vizinhas. No BoxMap da figura 11a visualiza-se altos

coeficientes nas regiões Nordeste, no estado do Ceará, Pernambuco, Paraíba, Alagoas e

Sergipe, já no Sudeste, no estado do Espírito Santo e em alguns lugares do Amazonas no

Norte. O MoranMap apresentou significância estatística no Nordeste.

A figura 12a e 12b trazem as mesmas variáveis na segunda década avaliada. O Índice

de Moran foi de 0,47 e p=0,01. Ao analisar o BoxMap (figura 12a) observa-se autocorrelação

no Amazonas e Acre no Norte, no Nordeste nos estados do Ceará, Piauí, Alagoas, Sergipe e

também parte da Bahia, parte do Sudeste e Centro-Oeste. O MoranMap não apresentou

significância estatística nas mesmas regiões.


Figura 11. BoxMap(a) e MoranMap(b) da autocorrelação espacial do Coeficiente de Mortalidade Infantil por diarreia de 1996 a 2005. Brasil,

2018.



Figura 12. BoxMap(a) e MoranMap(b) da autocorrelação espacial do Coeficiente de Mortalidade Infantil por diarreia de 2007 a 2016. Brasil

2018.



A Tabela 8 apresenta uma análise do CMI por pneumonia. Observou-se uma maior

média para o período de 1996 a 2005, demonstrando uma redução na segunda década do

período estudado. Observa-se também na segunda década 50% das regiões apresentaram um

valor de coeficiente menor que 4 mortes neonatais por mil nascidos vivos. Existe diferença

estatisticamente significante entre as médias dos períodos analisados (p<0,001).

Tabela 8. Análise do Coeficiente de Mortalidade Infantil por pneumonia nas Regiões

Intermediárias de Articulação Urbana do Brasil no período de 1996 a 2005 e 2007 a 2015.

Brasil, 2018. (n=161)


A tabela 9 evidencia a variação anual dos óbitos infantis por pneumonia, podendo

verificar que nenhum dos anos a meta do Pacto Pela Vida, em reduzir 20% os óbitos infantis

por pneumonia, foi atingido. Desde que o Pacto foi proposto, observa-se uma diminuição até

2011, mas o ano de 2012 ocorre um aumento no número desses óbitos. Em 2012 ocorre uma

diminuição de 7,20% mas aumenta em 12% em 2013. Nos anos seguintes ocorreu diminuição,

mas sem atingir a meta proposta.

Tabela 9. Análise da variação de óbitos infantis por pneumonia no Brasil de 1996 a 2016.

Brasil, 2018.

Ano Número de

óbitos infantis

por pneumonia

Variação

1996 4.740 -25,4%

1997 3.741 -21,07%

1998 3.836 2,53%

1999 3.304 -12,86%

2000 3.004 -9,07%

2001 2.557 -14,88%

Década

Média*

Mediana

DP

IC

p* Mínimo Máximo

1996-2005 0,96 0,86 0,64 0,87 1,07 <0,001

2007-2016 0,48 0,41 0,39 0,42 0,54


2002 2.357 -7,82%

2003 2.435 3,30%

2004 2.210 -9,24%

2005 2.061 -6,74%

2006 1.961 -4,85%

2007 1.745 -11,01%*

2008 1.602 -8,20%*

2009 1.515 -18,70%*

2010 1.232 -5,43%*

2011 1.374 11,53%*

2012 1.275 -7,20%*

2013 1.428 12,0%*

2014 1.274 -10,78%*

2015 1.070 -16,01%*

2016 1.026 -4,11%*


Observa-se na tabela 10 que concerne o coeficiente de mortalidade infantil por

pneumonia, que esse agravo tem sido reduzido substancialmente nos dois decênios, onde o

Distrito Federal e Santa Catarina tiveram os menores coeficientes em toda série histórica, mas

devendo ressaltar a diminuição nos estados do Norte e Nordeste.


Tabela 10. Coeficiente de Mortalidade Infantil por pneumonia nos estados brasileiros antes e após a divulgação do Pacto Pela Vida. Brasil, 2018.


Estado 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Acre 1,76 1,08 1,81 0,60 1,44 1,07 1,14 1,00 1,33 1,32 1,17 1,42 1,66 0,73 0,79 0,84 0,88 1,46 1,35 1,08

Alagoas 1,15 1,40 2,76 1,60 1,63 1,52 1,33 1,05 1,08 1,29 1,22 1,13 0,90 0,72 0,64 0,65 0,57 0,56 0,46 0,73

Amapá 0,57 0,77 0,42 0,88 0,49 0,55 1,62 1,08 0,43 0,49 0,49 1,46 0,98 0,80 0,66 0,94 1,02 1,23 0,95 0,77

Amazonas 1,38 0,96 1,36 2,01 1,29 1,04 1,10 0,99 1,16 0,71 0,82 1,02 0,75 0,75 0,59 0,88 1,52 1,01 0,92 0,93

Bahia 1,19 0,82 1,13 0,90 0,90 0,92 0,83 0,87 0,78 0,87 0,67 0,55 0,48 0,51 0,47 0,45 0,46 0,49 0,36 0,33

Ceará 1,86 1,56 1,53 1,59 1,19 0,81 0,82 1,14 0,81 0,67 0,63 0,64 0,48 0,29 0,63 0,25 0,48 0,39 0,35 0,29

Distrito

Federal

1,20 0,77 0,35 0,43 0,50 0,49 0,31 0,24 0,46 0,48 0,25 0,23 0,23 0,14 0,35 0,39 0,18 0,27 0,24 0,09

Espírito

Santo

0,93 0,66 0,80 0,46 0,48 0,61 0,34 0,37 0,24 0,32 0,25 0,25 0,19 0,12 0,17 0,32 0,20 0,14 0,28 0,36

Goiás 0,78 0,89 0,70 0,52 0,66 0,46 0,62 0,55 0,50 0,50 0,56 0,39 0,63 0,37 0,32 0,36 0,45 0,28 0,26 0,17

Maranhão 0,64 0,42 0,77 0,60 0,63 0,66 0,47 0,88 0,66 1,01 0,93 0,74 0,70 0,57 0,88 0,74 0,82 0,83 0,54 0,52

Mato

Grosso

1,06 1,05 1,33 1,00 0,93 0,46 0,93 0,80 0,92 0,74 0,70 0,84 0,91 0,86 0,51 0,45 0,64 0,71 0,51 0,52

Mato

Grosso do

Sul

1,91 1,70 1,48 1,58 1,26 1,30 1,10 1,12 1,88 0,94 0,91 1,24 0,92 0,65 0,69 0,40 0,54 0,50 0,41 0,35

Minas

Gerais

3,03 1,93 1,36 1,04 0,89 0,75 0,61 0,59 0,51 0,37 0,34 0,35 0,28 0,26 0,18 0,26 0,24 0,17 0,11 0,19

Pará 1,36 0,97 1,11 1,11 1,23 1,19 1,21 1,45 1,27 1,10 1,21 0,99 1,03 0,88 0,95 0,86 1,14 0,77 0,74 0,58

Paraíba 1,44 1,04 1,11 0,75 0,99 0,55 0,62 0,70 0,68 0,86 0,49 0,30 0,42 0,31 0,39 0,32 0,40 0,42 0,29 0,43

Paraná 1,34 0,93 1,05 0,90 0,74 0,65 0,51 0,58 0,48 0,36 0,41 0,32 0,34 0,18 0,25 0,29 0,22 0,26 0,15 0,14

Pernambuco 2,04 1,72 1,57 1,31 1,21 1,08 1,13 0,98 0,98 0,96 0,76 0,75 0,66 0,53 0,51 0,50 0,48 0,40 0,37 0,32

Piauí 0,38 0,80 0,43 0,63 0,44 0,75 0,57 0,93 0,79 0,84 0,56 0,45 0,59 0,45 0,44 0,46 0,56 0,48 0,49 0,36

Rio de

Janeiro

1,91 1,67 1,28 1,16 0,94 0,76 0,83 0,78 0,68 0,70 0,63 0,52 0,60 0,45 0,54 0,66 0,56 0,48 0,49 0,68

Rio Grande

do Norte

1,92 0,95 1,10 0,81 1,01 0,92 1,28 0,90 0,87 0,99 0,60 0,56 0,61 0,52 0,40 0,45 0,53 0,27 0,49 0,29

Rio Grande

do Sul

1,75 1,24 1,30 0,89 0,75 0,60 0,53 0,61 0,57 0,30 0,24 0,20 0,16 0,17 0,23 0,19 0,20 0,15 0,13 0,22

Rondônia 1,99 1,50 1,03 1,32 1,09 0,99 0,86 0,66 0,76 0,75 0,57 0,57 0,84 0,58 0,51 0,38 0,52 0,73 0,72 0,23

Roraima 2,98 0,37 0,24 0,93 1,13 0,42 0,44 1,97 2,57 2,27 1,15 1,88 1,45 0,92 0,90 1,32 2,31 2,07 1,05 1,67

Santa

Catarina

1,10 0,84 0,74 0,65 0,63 0,48 0,40 0,42 0,39 0,26 0,22 0,34 0,22 0,21 0,31 0,17 0,24 0,11 0,22 0,17

São Paulo 1,75 1,39 1,32 1,02 0,97 0,87 0,74 0,74 0,65 0,60 0,51 0,46 0,40 0,38 0,43 0,36 0,39 0,35 0,26 0,28

Sergipe 1,17 0,83 1,08 0,90 1,15 1,05 1,16 1,03 0,92 0,75 0,92 0,67 0,85 0,32 0,69 0,47 0,67 0,87 0,43 0,31


A figura 13 concerne à distribuição do CMI por pneumonia nas duas décadas

estudadas. Na 13a o pior coeficiente concentra-se no Piauí, com valores de 5,55 a 6,87.

Observa-se ainda nessa figura que parte do Amazonas apresenta coeficiente de 1,60 a 2,92, já

na segunda década (figura 13b), essa mesma região apresentou coeficiente de 2,44 a 3,04,

mostrando uma piora nesse indicador. Além disso, observa-se ainda coeficientes dos mesmos

valores no Mato Grosso.


Figura 13. Espacialização do Coeficiente de Mortalidade Infantil por pneumonia no período de 1996 a 2005 (a) e 2007 a 2016 (b). Brasil, 2018.



A figura 14a e 14b observa-se a autocorrelação CMI por pneumonia na década de

1996 a 2005, o Índice de Moran Global foi de 0,04 e p=0,15. Existe associação positiva

quando comparadas às regiões vizinhas. No BoxMap da figura 14a visualiza-se altos

coeficientes nas regiões Norte, no estado do Acre, Amazonas, Rondônia Roraima e também

no Pará. No Nordeste, também houve formação de clusters alto-alto no Ceará, parte do Rio

Grande do Norte, Alagoas e Sergipe, no Sudeste também houve formação no Espírito Santo e

também em Minas Gerais. O MoranMap não apresentou significância estatística em todas as

regiões que formaram clusters no BoxMap.

Na figura 15a e 15b o CMI por pneumonia de 2007 a 2016, o Índice de Moran foi de

0,39 e p=0,01. Clusters alto-alto foram formados nas regiões Norte, nos mesmos estados da

primeira década, além do Amapá, também houve formação alto-alto nos mesmos estados do

Nordeste e diferente da primeira década, clusters alto-alto foram formados no Centro-Oeste.

O MoranMap apresentou significância estatística no norte e parte do Centro-Oeste.


Figura 14. BoxMap(a) e MoranMap(b) da autocorrelação espacial do Coeficiente de Mortalidade Infantil por pneumonia de 1996 a 2005. Brasil

2018.



Figura 15. BoxMap(a) e MoranMap(b) da autocorrelação espacial do Coeficiente de Mortalidade Infantil por pneumonia de 2007 a 2016. Brasil

2018.



B) Mortalidade infantil segundo as desigualdades sociais e acesso aos serviços de saúde:

No que concerne ao IDH, a figura 16a e 16b revelam a análise bivariada desse

indicador com o CMI. A figura 13a apresenta o Índice de Moran de -0,22 e p=0,05; a partir da

análise observa-se uma autocorrelação negativa e significância estatística. É possível observar

também alta correlação na região Sudeste e Sul que mostram um alto IDH e altos CMI. Ainda

visualiza-se correlação alto-baixo na região Norte, nos estados do Acre e Amazonas, e no

Nordeste também alto-baixo no Ceará, Alagoas e Sergipe. Também apresentou-se baixo-alto

nas regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste.

A figura 16b mostra a análise do IDH com o segundo período do estudo (2007 a

2016), possui um Índice de Moran de -0,49 e p=0,01. Ambas as figuras mostraram

autocorrelação fraca, o IMG revela uma autocorrelação negativa, o valor de p apresentou

significância estatística. Observa-se uma pequena parcela de autocorrelação na região Centro-

Oeste no estado de Goiás e também no Mato Grosso, no Sudeste e Sul, assim como a década

anterior nas duas últimas regiões e correlação alto-baixo no Norte e Nordeste. Todavia, a

maior parte da região Centro-Oeste, Sudeste e Sul, mostraram correlação baixo-alta

reportando a uma baixo CMI e alto IDH.


Figura 16. Correlação espacial entre Coeficiente de Mortalidade Infantil e Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), (a) 1996 a 2005, (b) 2007

a 2016. Brasil, 2018.



Na figura 17a e 17b observa-se o cruzamento do CMI com o Índice de Gini. Na

primeira década existe uma autocorrelação fraca, positiva e com significância estatística, com

Índice de Moran de 0,19 e p=0,05, apresentando autocorrelação na região Norte e Nordeste e

também correlação alto-alto nas mesmas regiões.

Na segunda década (figura 17b) existe uma autocorrelação média, positiva e

apresentou significância estatística, com Índice de Moran de 0,55 e p=0,01. Chama-se atenção

aqui para região Norte que apresentou correlação alto-alto na maior parte de sua completude,

cenário diferente da década anterior, o Centro-Oeste também apresenta correlação alto-alto

em alguns locais e parte do Nordeste.


Figura 17. Correlação espacial entre Coeficiente de Mortalidade Infantil e Índice de Gini, (a) 1996 a 2005, (b) 2007 a 2016. Brasil, 2018.



A figura 18a e 18b diz respeito ao CMI associada ao percentual de pobres. Na figura

15a referente a primeira década existe uma autocorrelação fraca, positiva e com significância

estatística, com Índice de Moran de 0,24 e p=0,05. Apresenta autocorrelação na região Norte,

no estado do Acre e parte do Amazonas, e no Nordeste no estado do Ceará, Piauí, Sergipe e

parte do Pernambuco, correlação alto-baixa também nas mesmas regiões. Sul e Centro-Oeste

mostram com os melhores índices com correlação baixo-baixo, mostrando ter um baixo CMI

e baixo percentual de pobres.

Já na figura 18b que se refere a segunda década analisada, existe uma autocorrelação

média, positiva e com significância estatística. Nesse cenário é possível observar que o Norte

e Nordeste apresentaram uma forte autocorrelação, além de correlação alto-baixo na região

Nordeste que também está presente. Sudeste, Sul, e Centro-Oeste apresentaram correlação

baixo-baixo, mas com algumas regiões alto-baixo.


Figura 15. Correlação espacial entre o Coeficiente de Mortalidade Infantil e Percentual de Pobres, (a) 1996 a 2005, (b) 2007 a 2016. Brasil,

2018.



A figura 19 mostra a associação entre o CMI e a Cobertura do Bolsa Família. Para

essa análise só foi possível avaliar o período de 2007 a 2016, uma vez que eram os dados

disponíveis no sistema no momento de coleta de dados, cabe também destacar as limitações

quanto aos primeiros anos de acompanhamento do PBF que era precário. Observou-se uma

autocorrelação fraca com significância estatística com Índice de Moran de 0,21 e p=0,05.

Além disso, existe autocorrelação espacial positiva, mostrando-se semelhante aos valores dos

seus vizinhos. A maior alta correlação concentra-se na região Nordeste, mostrando altos CMI

e maior cobertura do bolsa família. Parte da região Centro-Oeste, no Mato Groso mostra-se

com correlação alto-baixo, e Sudeste, Centro-Oeste e pequena parte do Sul, apresentam-se

com correlação baixo-baixo.

Figura 19. Correlação espacial entre o Coeficiente de Mortalidade Infantil e Cobertura do

Bolsa Família, 2007 a 2016. Brasil, 2018.



Ao avaliar o CMI e Cobertura da Atenção Básica no período de 2007 a 2016, esta

mostrou-se com uma autocorrelação fraca (IMG= 0,14) e com significância estatística

(p=0,05); observa-se uma autocorrelação espacial positiva. A região Nordeste, no estado do

Maranhão, Rio Grande do Norte, além da região Sudeste no município de Almenara em

Minas Gerais, apresentaram correlações alto-alto, o Rio Grande do Norte apresentou-se como

alto-alto e alto-baixo. A região Sudeste também apresentou-se com correlação baixo-alto,

mostrando ter um baixo CMI e alta cobertura da atenção básica.

Figura 20. Correlação espacial entre a Coeficiente de Mortalidade Infantil e Cobertura da

Atenção Básica, 2007 a 2016. Brasil, 2018.


A figura 21 contém a análise do CMI com a taxa de enfermeiros das ESF (figura 18a)

e CMI com a taxa de médicos das ESF (figura 18b). Ao analisar a figura 21a é possível

visualizar uma autocorrelação fraca e com significância estatística, assim como na figura 21b

que também apresentou dados semelhantes. Ambas as figuras apresentam autocorrelação


positiva; observa-se na figura 21a uma autocorrelação em alguns locais das regiões Norte e

Nordeste. O Sul apresentou correlação baixo-baixo.

Na figura 21b apresentam-se com autocorrelações semelhantes a anterior, com alto-

alto nas regiões Norte e Nordeste mostrando ter maior assistência médica e maiores CMI e

correlação baixo-baixo no Sul.


Figura 21. Correlação espacial entre o Coeficiente de Mortalidade Infantil com Taxa de Enfermeiros da Estratégia de Saúde da Família (a) e

Taxa de Médicos da Estratégia de Saúde da Família (b), 2007 a 2016. Brasil, 2018.



A tabela 11 apresenta a quantidade de consultas de puericultura realizada em crianças

menores de um ano. Verifica-se a diminuição com o passar dos anos, correspondendo ao

aumento dos nascidos vivos e diminuição na quantidade de consultas. Determinou-se a

memória de cálculo de 12 e 07 meses pelo Ministério da Saúde preconizar a realização de sete

consultas no primeiro ano de vida, no entanto, profissionais que atuam nesse segmento

(enfermeiros e médicos) tem realizado a consulta de forma mensal até o primeiro ano afim de

assegurar uma melhor assistência, com vista a diminuir agravos e proporcionar o

desenvolvimento saudável. Observa-se a partir da análise que ocorreu uma cobertura superior

aos nascidos vivos na série histórica (com relação acima de 1 para cada ano), demonstrando

uma efetividade no acesso as consultas de Puericultura.

Tabela 11. Distribuição da cobertura de consultas de puericultura em menores de um ano.

Brasil, 2019.

ANO

Média de Nascidos

Vivos

Quantidade de

Consultas

Cobertura de Consultas

12 12 07 12 07

2007 1496,41 2326,90 3988,98 1,90 3,27

2008 1519,02 2170,29 3720,49 1,78 3,05

2009 1491,44 2085,27 3574,76 1,76 3,02

2010 1481,25 1965,91 3370,14 1,69 2,90

2011 1507,77 1779,02 3049,76 1,55 2,65

2012 1503,97 1815,46 3112,23 1,49 2,56

2013 1502,93 1838,00 3150,86 1,48 2,54

2014 1541,72 1938,35 3322,89 1,54 2,64

2015 1561,63 1620,83 2778,56 1,12 1,93

Fonte: DATASUS, 2018.


6 DISCUSSÃO

A) Mortalidade infantil segundo o Pacto Pela Vida:

O presente estudo objetivou verificar se as metas do Pacto Pela Vida foram alcançadas

no Brasil desde sua divulgação. Em uma avaliação geral, observa-se que a média do

coeficiente de mortalidade nas duas décadas obteve uma diminuição significativa, saindo da

média de 22,77 para 14,43 na segunda década (tabela 1). Estudos epidemiológicos feitos no

Brasil demonstraram que a taxa de mortalidade infantil vem diminuindo progressivamente

quando analisada ano a ano. Em 1997, o índice marcava 35,20%, e em 2007 24,3%

(MOMBELLI et al. 2012). Em 2015 foram evidenciados 16 óbitos/1000 nascidos vivos

(UNICEF, 2015).

Estimulado pelo ODM, avanços substanciais na redução da mortalidade infantil

ocorreram entre 1990 e 2015 em todo o mundo. A taxa global de mortalidade diminuiu de

90,6 mortes por 1000 nascidos vivos em 1990 para 42,5 em 2015, uma redução de 53%. Isso

equivale a uma redução mundial no número anual de mortes, de 12,7 milhões para 5,9

milhões (VOCÊ et al., 2015). Embora essa seja uma conquista enorme e tenha sido

comemorada, essas e outras análises deixaram claro que as conquistas variavam

consideravelmente por causa de morte, região, e país (BURKE; HEFT; BENDAVID, 2016).

À medida que a comunidade global direciona suas energias para os ODS, é essencial

examinar essas variações para direcionar intervenções e recursos para um impacto ideal

(DAVEY; DERIBE, 2017).

Em 2016 o CMI apresentou um aumento em todas as regiões brasileiras com exceção da

região Sul. Dados mostram que do ano 2015 para 2016 o CMI aumentou em 2,4% (12,4 para

12,7 por 1000 NV). Prevaleceu com os maiores percentuais a região Nordeste e Centro-Oeste

com 3,4% e 3,6% respectivamente. Justifica-se esse aumento pelo número de nascidos vivos

nesse período: 3.017.668 em 2015 e 2.857.800 em 2016 (FIOCRUZ, 2018). Este aumento

também pode estar relacionado à constante desigualdade territorial existente nas regiões

brasileiras. Faria (2016) elenca que o Norte e o Nordeste são as regiões mais vulneráveis do

país e o Sul e Sudeste, menos. O Centro-Oeste por sua vez, apresenta extensão com menos

carência entre Goiânia e Brasília, no entanto, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul com maior

carência.


É preciso destacar também, que desde meados de 2015, instaurou-se no Brasil uma

epidemia de infecção pelo Vírus Zika, provocando um número de casos descontrolado

principalmente no Nordeste, mas que se expandiu por todo país (BRASIL, 2015). Tal fator fez

com que em 1º de fevereiro de 2016 a Organização Mundial de Saúde decretasse estado de

emergência e saúde pública em uma escala mundial (WHO, 2016). Dessa forma, sugere-se

que o aumento dos óbitos infantis em 2016 também associem-se a infecção pelo Zika Vírus

pela epidemia provocada no país.

Ainda assim, as diferenças regionais existentes sobre renda per capta, qualidade da

assistência e acesso à saúde, IDH, Gini, e outros atributos, podem colaborar com o aumento

desse índice nas regiões destacadas, pois apresentam-se como as maiores disparidades.

Ao analisar a espacialização do CMI nas RIAUS (figura 1), observam-se cenários

diferentes nas duas décadas. Na primeira década, apesar de coeficientes mais elevados, as

maiores evidências concentram-se em parte do Norte e Nordeste e parte do Sudeste,

verificando também os piores coeficientes no Piauí. Esse estado é considerado como um dos

maiores em situação de pobreza extrema do Brasil e com maiores níveis de desigualdade

socioeconômica; tal fator relaciona-se diretamente ao pior CMI apresentado nessa década,

pois essa disparidade econômica vem desde tempos antigos, e com isso, colabora para menor

acesso à alimentação, serviço de saúde, saneamento básico, água potável, e outros indicadores

que estão diretamente ligados à pobreza e à mortalidade infantil.

A segunda década, por sua vez, apresenta-se com piores coeficientes em uma parte do

Norte e Centro-Oeste, sendo estes na Amazônia e Mato Grosso. Ainda assim, altos

coeficientes são distribuídos em todas as regiões, destacando-se Norte, Nordeste e Sudeste. O

Sul, por sua vez, aparece com os menores coeficientes nas duas décadas. Apesar da primeira

década ter os maiores CMI, observa-se que o que difere a primeira da segunda, é a

disparidade e desigualdade nos óbitos infantis entre as regiões. A região do Piauí que

apareceu na primeira década com CMI de 89,42 a 110,34, na segunda passou para 12,28 a

15,10, ainda assim, estudos mostram que essa região apresenta o CMI acima da média

nacional (CARETI; SCARPELINI; FURTADO, 2014). Nessa perspectiva, é necessário

enfatizar a desigualdade territorial brasileira, verificando as acentuadas desigualdades sociais

regionais, revelando assim a importância da superação das especificidades loco-regionais

através de adoção de políticas que favoreçam a qualidade de vida da população (FARIA;

SANTANA, 2016).


É preciso também destacar a distribuição de renda e a empregabilidade do Brasil. Sabe-

se que existe uma desigualdade na distribuição de renda, no entanto, tem sido diminuída nas

últimas décadas, como resultado da diminuição da inflação, aumento da escolaridade e

também de programas de transferência de renda do governo. Ainda assim, existem diferenças

significativas que são geradas a partir da empregabilidade, pois, é possível observar aumento

dos níveis de desemprego e, parte da população empregada não possui carteira de trabalho

assinada, não tendo direito à aposentadoria, bem como auxílio-doença. Esses fatores colocam

a população em situação de vulnerabilidade econômica, consequentemente, a manutenção de

sua saúde torna-se prejudicada.

Confirmando os resultados apresentados na espacialização do CMI, o Instituto

Brasileiro de Geografia e Estatística (2016) informa que o CMI é mais baixo nas regiões que

possuem um maior desenvolvimento econômico: Sudeste e Sul, sendo responsáveis por

17,7% e 16,1%, respectivamente, enquanto os maiores coeficientes se apresentam no Norte

com 25% e Nordeste com 35,6%. O Centro-Oeste apresenta coeficiente intermediário, com

18,9%.

No que versa às metas propostas pelo Pacto, no primeiro indicador avaliado que

concerne à redução da mortalidade neonatal, quando analisado por decênios (tabela 2),

obteve-se uma redução entre o primeiro e o segundo, todavia, com base na meta proposta em

reduzir 5% da mortalidade neonatal no Brasil, analisando a variação anual (tabela 3), apesar

de se observar uma redução em toda série histórica, apenas nos anos de 2007 e 2016 houve o

cumprimento desse indicador. Dessa forma, cabe ressaltar a necessidade de avaliar se a meta

proposta possui efetividade para o país, pois uma vez não atingida, sugere-se que não esteja

ocorrendo o acompanhamento desses óbitos, bem como as ações desenvolvidas nesse âmbito

não estão sendo efetivas para que a redução alcance a meta.

Segundo Dionísio e colaboradores (2016) são estimadas quatro milhões de mortes em

recém-nascidos em todo o mundo, e, cerca de 70% desses, ocorrem por causas que poderiam

ter sido evitáveis, sendo referidas a qualidade da assistência prestada à mulher durante a

gestação, no parto e ao recém-nascido.

As mortes neonatais não foram explicitamente mencionadas no ODM 4, mas elas são

cada vez mais reconhecidas como compreendendo quase metade da mortalidade infantil em

todo o mundo e regredindo mais lentamente (BLENCOWE et al., 2016). A mortalidade

neonatal representa 41% de todas as mortes em crianças menores de cinco anos, e, as razões


são multifatoriais, incluindo a pobreza, mau estado de saúde das mulheres, analfabetismo,

falta de informação sobre a disponibilidade de serviços/provedores de saúde, cuidados pré-

natais e obstétricos ruins, tanto dentro da comunidade como nas unidades de saúde, sistema

inadequado de encaminhamento para atendimento obstétrico de emergência (ZOHRA, 2010).

Além disso, Cabral et al. (2013) ressaltam em seu estudo que esses óbitos também se

relacionam aos investimentos nas redes de atenção à saúde, como leitos obstétricos,

quantidade de leitos de Unidade de Terapia Intensiva neonatal, contratação de médicos

pediatras e neonatologistas para a rede hospitalar, bem como melhoria da assistência ao parto

e cuidado com os neonatos.

Quando analisado espacialmente (figura 4), na primeira década o Piauí destacou-se com

o coeficiente mais elevado, na segunda década os coeficientes de 13,32 e 15,02 foram vistos

no Norte, Nordeste e Sudeste. No que tange a autocorrelação espacial (figura 5 e 6), houve

formação de clusters alto-alto nessas mesmas regiões, nesse sentido, Araújo Filho et al.

(2017) realizam um estudo com o objetivo de traçar o perfil epidemiológico da mortalidade

neonatal em Teresina – Piauí, os autores identificaram que esse indicador possui alta

prevalência na série histórica que avaliaram (2010 – 2015), e que esses óbitos estão

diretamente associados à falta de políticas públicas que assegurem melhores condições de

vida, além da qualificação dos profissionais dos serviços de saúde voltados à população

materno-infantil nessa região.

É preciso ressaltar as imensas desigualdades regionais existentes no país,

principalmente entre as regiões Norte e Nordeste, que possuem os indicadores de saúde e

socioeconômicos mais baixos, que podem decorrer do processo de ocupação e expansão

brasileiro. Inicialmente, a ocupação foi feita utilizando as áreas do interior para produção

agrícola, o que gerou uma concentração dos investimentos e atividades nas regiões do centro-

sul do Brasil. Com o passar dos anos, foram ocorrendo mudanças e incentivos por meio de

políticas que possuíam como objetivo o crescimento das áreas mais pobres, fazendo com que

houvesse um povoamento maior em áreas do interior do país. Essas políticas possibilitaram

uma melhor distribuição regional do Produto Interno Bruto (PIB) per capta, no entanto, não

foi suficiente para descentralizar a distribuição do eixo centro-sul, estabelecendo assim os

menores níveis de rendimentos no semiárido nordestino e também no estado do Amazonas

(BRASIL, 2005).


No que diz respeito à mortalidade por diarreia, analisando por decênios (tabela 5) é

possível identificar a redução na média do coeficiente, passando de 1,27 para 0,27.

Observando a variação anual (tabela 6), verificou-se que a meta de diminuir 50% desses

óbitos não foi atingida em nenhum ano, além disso, em nenhum ano anterior ao Pacto se teve

uma redução de 50%, tornando uma meta superestimada para esse segmento, ressalta-se

também que em alguns anos ocorreram aumento, sendo eles os anos de 2012, 2013 e 2016.

Na espacialização do CMI por diarreias (figura 7), na primeira década o coeficiente mais

elevado que era 14,00 a 17,49 concentrou-se no Piauí, com redução considerável, os

coeficientes mais elevados passaram para 1,64 a 2,06 sendo visualizado na segunda década

uma concentração desse coeficiente em parte do Amazonas, outra parcela do Norte e Centro-

Oeste apresentaram-se em alguns estados com coeficientes de 1,23 a 1,64.

A diarreia possui como principal mecanismo de infecção a água suja, dessa forma, a

situação de pobreza existente do país liga-se à esse agravo, pois, famílias em situação de

vulnerabilidade econômica possuem acesso limitado a água potável, colocando-as em situação

de risco para esse e muitos outros agravos. Além disso, como observado na tabela 7, existe

uma tendência de diminuição até 2015 nos estados, mas em 2016 houve aumento em todas as

regiões brasileiras, e isso, pode estar relacionado à piora no acesso à assistência de saúde, bem

como consequências prováveis dos cortes no SUS e em programas sociais.

Nas três últimas décadas em todo o mundo foram observadas melhorias significativas

na sobrevivência infantil; no entanto, esses ganhos foram desproporcionais entre e dentro dos

países. Apesar dos investimentos significativos na prevenção da morbidade e mortalidade

relacionadas à diarreia, esta continua sendo uma das principais fontes de mortalidade de

crianças com menos de 5 anos em todo o mundo, levando a mais de 2.100 mortes de crianças

com menos de cinco anos (OGBO et al., 2017). Destas mortes, mais de três quartos ocorrem

nos países mais pobres e menos desenvolvidos do mundo, 42% na África Subsaariana. O

impacto da morbidade e mortalidade relacionadas à diarreia na sobrevida infantil é mais

significativo em crianças de países em desenvolvimento devido a ausência de boas práticas

alimentares, água e saneamento não aprimorados, falta de acesso à vacinação e tratamento

inadequado de diarreia (VICTORA et al., 2016).

Em 2013, 581 municípios do Nordeste e do norte de Minas Gerais declararam seca de

água, no mesmo ano, ocorreu um surto de diarreia essas mesmas regiões, tal fator está

possivelmente associado ao aumento dos óbitos nesse mesmo ano, bem como a diferença do


primeiro para o segundo decênio na formação de cluters alto-alto nessas regiões (figuras 8 e

9); dados revelam que a região do semiárido do país foi acometida por surtos de diarreia, que

atingiram principalmente os estados de Alagoas e Pernambuco, tal caracterização simultânea,

liga-se à situação de abastecimento de água nessas regiões que tornou-se precária. A longa

duração e extensão do surto demonstraram não haver uma fonte comum de contaminação,

mas revelaram a vulnerabilidade dos sistemas de abastecimento de água e a existência de

práticas perigosas de abastecimento, externas a estes sistemas, como a privatização (e

privação) do acesso e suprimento improvisado de água (RUFINO et al., 2016).

As regiões Norte e Centro-Oeste também apresentaram autocorrelação nesse indicador

(figuras 8 e 9). Sabendo que essas regiões concentram o maior índice populacional indígena,

Caldas et al. (2016) realizaram um estudo para verificar a TMI nessa população a partir dos

dados do censo 2010 e identificaram nos resultados que a TMI em indígenas é maior nessas

regiões quando comparada ao Nordeste e Sudeste/Sul. Tal fator pode estar associado à

formação de clusters alto-alto nessas regiões, no que tange a mortalidade por diarreia, uma

vez que pelas culturas populacionais existentes nesse grupo, tem-se um menor acesso a

tratamento de água, saneamento básico, e outros fatores que colaboram para o

desencadeamento das parasitoses.

Avaliando o indicador mortalidade infantil por pneumonia, observou-se redução nas

duas décadas avaliadas (tabela 8), todavia, analisando a variação anual (tabela 9) conforme

proposto pelo Pacto em reduzir 20% desses óbitos, nenhum dos anos após a divulgação do

Pacto atingiu essa meta, verificando também variações de aumento em alguns anos. Dessa

forma, cabe destacar que o não cumprimento dessa meta torna-se um agravante para esse

grupo, apesar da diminuição existente, as abordagens dos serviços de saúde para pneumonia

podem estar sendo ineficientes, cabendo destacar que as ações sejam revistas, a fim de atingir

esse limiar. As doenças respiratórias constituem a principal causa de internação infantil do

país. Trata-se de um agravo que pode ser totalmente evitável pela APS, nesse interim,

ressalta-se que ações prévias realizadas pelos profissionais da APS auxiliam para que esse

acometimento seja diminuído, pautando-se em ações de prevenção e ação imediata quando

ocorrer o surgimento nos pacientes cadastrados.

Uma pesquisa realizada nos Estados Unidos da América verificou que maiores taxas de

entrada nos serviços ambulatoriais (entre 32,3 e 46,9 por 1.000 habitantes), foram decorrentes

do agravo por pneumonia entre crianças com menos de cinco anos. Outra pesquisa realizada


com crianças refugiadas em 16 países africanos e asiáticos, constatou que a pneumonia foi

responsável por 17% da morbidade hospitalar das menores de cinco anos, além de demonstrar

taxas expressivas de incidência desta doença na África (59,2 por 1.000 habitantes) e

principalmente na Ásia (254,5 por 1.000 habitantes) (BLAIN et al., 2014)

A partir de março de 2010, a vacina conjugada antipneumocócica 10-valente (VPC10)

foi incluída no calendário de vacinação da criança do PNI (BRASIL, 2014). Diversos estudos

foram realizados comprovando o impacto dessa vacina nas taxas de hospitalização de crianças

por essa condição. Mas, em uma perspectiva de país e de mortalidade, comparando o ano de

2010 até o ano de 2016 com base na tabela 9, não é possível afirmar uma redução

considerável significante da mortalidade em menores de um ano por esse agravo, o que torna

uma importante lacuna a ser analisada.

Pina et al. (2015) consideram os programas oferecidos pela Atenção Primária à Saúde

(APS) na assistência à criança como a imunização, atenção às doenças prevalentes,

acompanhamento nutricional, assistência pré-natal e planejamento familiar, como prioridades

para a prevenção da hospitalização infantil por pneumonia enfatizando que as práticas de

cuidado e a APS qualificada são fundamentais nesse processo, e ratificando a lógica de sua

inclusão na lista brasileira de condições sensíveis à atenção primária. Pina et al. (2017)

acrescentam que o acompanhamento das crianças pela APS possibilita a identificação de

déficits de crescimento, e das crianças em maior risco para contrair a pneumonia,

possibilitando assim, o desenvolvimento de ações de prevenção da doença.

Ainda sob a tentativa de diminuir os óbitos por diarreia e pneumonia, é preciso destacar

a estratégia de Atenção Integrada às Doenças Prevalentes na Infância – AIDPI, que surgiu a

partir de uma iniciativa global em saúde da criança, visando reduzir a morbimortalidade na

infância, por meio de uma abordagem simultânea. No Brasil, essa estratégia surge priorizando

as regiões Norte e Nordeste, por apresentarem os índices de saúde mais baixos entre as

regiões brasileiras, e para que essa estratégia fosse operacionalizada, médicos e enfermeiros

da atenção básica receberam capacitação para atuar em todas as regiões do pais. Dentro das

pactuações do AIDPI tem-se a diminuição da morbimortalidade infantil por diarreias e

pneumonias, por meio de uma a avaliação sistemática e integrada dos sinais clínicos

preditivos positivos no âmbito da atenção primária, estabelecendo os encaminhamentos

necessários (BRASIL, 2002).


Estudos afirmam que nem todos os profissionais utilizam o AIDPI, sendo os

enfermeiros os maiores reconhecedores da importância dessa estratégia, no entanto, limita-se

a utilização apenas para avaliação de sinais e sintomas. Pesquisas revelam que a falta de

capacitação se classifica como o principal motivo para ausência da utilização dessa estratégia,

pois, em muitas situações a capacitação não é satisfatória para atender todas as situações

comuns de agravos na infância (SANTOS; GAIVA; SALGE, 2018).

Cabe destacar a construção do Pacto Pela Saúde e seus indicadores de criação, que

iniciou-se em 2003, sob gestão do ministro Humberto Costa, pautando o desenvolvimento de

um novo Pacto intergovernamental com gestão de saúde compartilhada nas três esferas do

governo (BRASIL, 2003). Dentre os seus principais argumentos apontados na época,

destacava-se uma crítica à metodologia excessivamente rígida, que incluía um caráter

unicêntrico dos módulos assistenciais, unidade territorial de região de saúde menor e

detalhamento em excesso dos procedimentos para formação das regiões de saúde nos estados.

Ao longo dos debates de construção, somente em agosto de 2004 realizou-se na CIT a 1ª

Oficina Tripartite, marcando assim o início das discussões do novo pacto para regionalização

da atenção à saúde, sendo acrescentado os instrumentos de planejamento, gestão e regulação

(BRASIL, 2005).

Em seu primeiro momento, o objetivo recaiu nos aspectos relacionados à gestão

descentralizada, não sendo incluídas as metas sanitárias e compromissos políticos que foram

inseridos mais tarde. Desmitificados os pontos mais controversos da negociação, em 2005 foi

apresentado em plenária a alteração de nome e escopo, dividindo-se nas três pactuações,

trazendo o Pacto pela Vida com a definição de prioridades a serem pactuadas e assumidas

pelas três esferas de governo, como compromissos em torno de grandes metas nacionais para

o SUS (BRASIL, 2006).

A partir da avaliação dos indicadores feitos por essa pesquisa, é preciso fazer uma

crítica às metas propostas pelo Pacto, tendo em vista o não cumprimento e alcance dessas

metas, principalmente no que diz respeito à redução da mortalidade infantil por diarreia e

pneumonia. Uma vez estabelecida uma meta, é necessário que ocorra a avaliação e

monitoramento do seu cumprimento para que seja revista a necessidade de mantê-la ou não, é

preciso ressaltar que a esses, três indicadores por sua vez, talvez tenham sido propostas metas

superestimadas ao qual o país não teria ainda condições de alcançar, e dessa forma sejam


elencadas metas menos expressivas, ou ocorra a redefinição das estratégias realizadas para

diminuição com a finalidade que a meta seja alcançada.

Além disso, Menicucci, Costa e Machado (2018) verificaram que a adesão do Pacto

pelos municípios ocorreu de forma lenta, pois existia uma resistência por parte dos gestores

municipais em aderir, em uma análise geral, apenas 1,4% dos municípios aderiram em 2006.

Alguns municípios e estados aderiram ao Pacto de forma burocrática, somente assinando o

Termo de Compromisso de Gestão. Em um total de municípios que realizaram a adesão ao

Pacto, 60% foram nos anos 2007/2008, o que pode ter sido motivado pela regulamentação de

transferência de recursos financeiros federais para apoiar as ações de regionalização. Já em

2009 ocorreu de forma mais lenta, com apenas 8% de adesão dos municípios, sendo

justificado pelas mudanças de gestão das administrações municipais nos resultados eleitorais

(LIMA; QUEIROZ, 2012).

Em 2010, 917 municípios aderiram ao Pacto, representando 20% do total de adesão.

Tais fatores também podem estar diretamente ligados ao não cumprimento dessas metas, uma

vez que a falta de adesão do município não o coloca em obrigação de realizar ações

estratégicas para que o indicador seja cumprido. As regiões que mais aderiram o Pacto no

início foram Sudeste e Sul, seguido do Nordeste, Centro-Oeste e Norte, em 2012, 98,71% e

96,58% de todos os municípios do Centro-Oeste e Sudeste já haviam aderido o Pacto

respectivamente (MENICUCCI; COSTA; MACHADO, 2018). No Norte essa adesão ocorreu

de forma mais lenta, principalmente nos municípios do Amapá e Amazonas, no Nordeste

também ocorreu de forma muito lenta no estado do Piauí, tais achados podem ser associados

aos resultados do coeficientes por estado vistos nas tabelas 4, 7 e 10, onde a diminuição dos

indicadores do Pacto deu-se de forma mais lenta quando comparado aos estados do Sudeste e

Sul.

Menicucci, Costa e Machado (2018) também chamam atenção para as metas do Pacto

em dois aspectos, no primeiro, o caráter declaratório dos registros que informavam o

cumprimento ou não das metas, e segundo que não existe consequências claras quando a meta

não foi cumprida pelos entes federados. Por parte do Ministério da Saúde, não existe a

preocupação de avaliar a correção dos dados informados, quando ocorrido o descumprimento,

deve então ser justificado nos relatórios de gestão dos entes federados.

O Pacto pela Saúde, em suas três dimensões, representou uma mudança na forma de

atuação do nível federal, assim como uma revisão das relações federativas no SUS, com


aumento da necessidade de cooperação intergovernamental. No entanto, embora haja ênfase

na pactuação federativa como eixo, a elaboração dos compromissos pactuados se articula

pouco com o planejamento, se baseando mais na expectativa de solidariedade entre os entes, o

que acaba sendo um ponto frágil do Pacto pela Saúde. Isso se evidencia pela pouca ênfase no

diagnóstico situacional prévio à pactuação, pela dificuldade de cada realidade local realizar

uma adaptação das metas e prioridades, e pela não definição de instrumentos para atingir as

metas pactuadas (investimentos, recursos, estruturas etc.) (MACHADO et al., 2010).

B) Mortalidade infantil segundo as desigualdades sociais e acesso aos serviços de saúde:

Para fins de análise, esse estudo também avaliou a distribuição espacial da mortalidade

infantil segundo as desigualdades sociais e acesso aos serviços de saúde. Quando

espacializado o CMI com o IDH (figura 13), observou-se na primeira década que as pequenas

partes das regiões Sudeste e Sul e Centro-Oeste mostram um alto IDH e altos CMI, no

entanto, a maior parcela nessas regiões encontram-se baixo-alto, demonstrando um baixo CMI

e alto IDH. Atenta-se para as regiões Norte e Nordeste que possuem alto CMI e baixo IDH.

Na segunda década permanece o mesmo cenário nas mesmas regiões, passando a um aumento

considerável de alto-baixo no Norte e Nordeste.

Cabe destacar a renda também medida pelo IDH. A per capta é medida pela soma de

rendimentos e ganhos das pessoas, e, segundo o IBGE (2018) o Distrito Federal e São Paulo

possuem as maiores rendas per captas do país, com 2.460 reais e 1.898 respectivamente, as

melhores rendas estão concentradas nos estados do Sul e Sudeste, o que fortalece os melhores

indicadores encontrados nessa pesquisa; o estado do Maranhão por sua vez, apresenta a menor

renda do país, com 605 reais, seguido dos outros estados do Nordeste e Norte.

Segundo o Programa das Nações Unidas (2016) entre os censos de 2000 e 2010 o Norte

e Nordeste apresentaram o maior aumento de IDH, mostrando as variações entre ritmos de

crescimento regional nesses locais conseguindo diminuir as desigualdades em relação às

outras regiões do país. Ainda assim o PNUD alerta que a análise das macrorregiões deve ser

feita com cautela, pois as desigualdades internas são, muitas vezes, mascaradas pelas médias,

dando a falsa impressão de que os municípios, estados e as próprias regiões são homogêneos.

Quando se tem um aumento do IDH, vê-se que esse aumento pode impactar em uma

queda no CMI (SILVA; ESPERIDÃO, 2017). No presente estudo observou-se que apesar do

aumento de IDH tido nas regiões Norte e Nordeste, não foi o suficiente para diminuir o CMI,


o que reporta as desigualdades sociais, quanto maiores, maior o CMI. Apesar disso, outros

fatores também relacionam-se a esse aumento, como a prática profissional na qualidade da

assistência prestada, estratégias adotadas pela APS para reduzir esse indicador, políticas

voltadas a esse cenário, e outras variáveis que versam sobre condutas adotadas para tal. Tais

relações também são verificadas no estudo de Sousa (2016), apresentando a influência das

disparidades socioeconômicas e indicadores gerais sobre a mortalidade infantil.

A relação do CMI com o IDH é esperada, uma vez que os componentes utilizados para

calcular o IDH são alguns dos determinantes da mortalidade infantil (GEIB et al., 2015).

Logo, se o IDH de um município ou região é considerado bom, ele irá repercutir em uma

melhor qualidade de vida e por conseguinte melhores condições de saúde da população,

podendo promover um menor CMI.

Ainda visualiza-se que existe um alto IDH e alto CMI no Mato Grosso, Minas Gerais e

Paraná (figura 13), sabendo-se que esses estados localizam-se nas regiões com maiores IDH

do país, onde o maior valor em 2010 foi o da região Sudeste, apresentando o valor de 0,766,

seguida da região Centro-Oeste, de IDH 0,757, em terceiro lugar a região Sul com IDH de

0,754 (PNUD, 2014). Bonatti, Silva e Muraro (2018) realizaram um estudo com o objetivo de

verificar a tendência da mortalidade infantil no Mato Grosso entre 2007 e 2016; os autores

apontam que apesar do IDH do estado ser alto, a região Noroeste Matogrossense se

caracteriza por uma pequena extensão territorial, com baixa densidade demográfica e os

piores indicadores socioeconômicos. Destaca-se também que a principal fonte de renda nessa

região é a agricultura familiar, que é baixa e vivem basicamente da venda de produtos

agrícolas, o que pode se refletir no baixo IDH, baixa escolaridade, pouco acesso à serviços de

saúde bem como qualidade de vida inferior.

Além disso, os autores sugerem que nesse estado existe uma inversão lógica no

atendimento pelo SUS, cuja porta de entrada deveria ser a atenção primária, todavia, os

maiores investimentos do estado se concentram no atendimento a média e alta complexidade.

Investir na atenção primária não se configura apenas pelo acompanhamento pré-natal de

qualidade na atenção primaria, existindo a importância de implementação do atendimento

efetivo na rede de atenção à saúde materna e infantil, assim como proposta pela rede cegonha

(BRASIL, 2011). Os investimentos em saúde devem adotar a lógica de equidade nos

financiamentos, considerando indicadores importantes no direcionamento de recursos, como


PIB per capita, população com plano de saúde, com bolsa família, densidade demográfica do

município e outros aspectos (BONATTI; SILVA; MURARO, 2018).

O modelo de atenção à saúde adotado pelo SUS possui destaque na Estratégia de

Saúde da Família e nos princípios da APS. Esse modelo utiliza a atuação do profissional com

vínculo e responsabilização pelo usuário, desenvolvendo esforços que auxiliam na utilização e

coordenação na prestação de serviços por meio das Redes de Atenção à Saúde (RAS)

(SALTMAN; RICO; BOERMA, 2010).

Quando relacionado o CMI com Índice de Gini (figura 14), verificou-se que nas duas

décadas mostrou-se positiva e com significância estatística. Destaca-se que na segunda década

a região Norte passou a ter um maior padrão alto-alto, implicando dizer que existe uma maior

desigualdade na distribuição de renda, existindo assim uma forte correlação com o CMI.

A região Norte é vista por uma mistura de realidades discrepantes, o que reflete

diretamente no nível de vida da população, ao qual possui um dos mais reduzidos IDH do

país, maiores Índices de Gini e segunda mais baixa densidade demográfica, sendo explicado

por sua vasta dimensão territorial, onde as distâncias entre as localidades são grandes e

exibem visíveis carências nos sistemas de transporte de modo geral, com várias dificuldades

para o desenvolvimento. (IBGE, 2013).

Esses indicadores refletem na pequena participação na atividade econômica do país, é

possível verificar que muitos municípios pobres encontram-se isolados daqueles mais

desenvolvidos. Os sistemas de transportes são deficitários e propiciam o alastramento da

pobreza. Portanto, é necessário investimento na infraestrutura da região e em políticas

educacionais, que além de reduzir a desigualdade, proporcionará o crescimento da renda nos

municípios mais pobres com incentivos à produção agrícola que estimulará o potencial de

cada região (LEITE, 2016). Tais fatores podem implicar nos altos CMI da região, dessa

forma, é possível inferir que se o Gini está diretamente relacionado com a mortalidade

infantil, torna-se necessário o desenvolvimento de ações e estratégias de saúde pautadas nesse

indicador.

Outro importante fator a ser elencado é a expansão das universidades para os serviços

públicos de saúde na APS, pois, pesquisas revelam que por meio do PET-Saúde nas regiões

Nordeste e Sudeste, obteve-se maior inserção dos alunos dos cursos de enfermagem,

odontologia e medicina, o que colabora para uma formação com olhar voltado à Atenção

Básica (FARIAS; NORO, 2017) e insere esses alunos nos serviços, garantindo maior


atendimento ao público, podendo contribuir para uma melhor qualidade da assistência.

Todavia, mesmo existindo essa expansão, ainda é ineficiente a atenção da assistência

profissional por esse nível de atenção à saúde. Essa insuficiência profissional pode estar

relacionada a alta demanda do serviço, a ausência da qualificação/capacitação profissional,

bem como a falta de ações estratégicas na APS.

No que versa a pobreza (figura 15), a primeira década apresentou-se alto-alto em parte

do Norte e Nordeste, já na segunda década o maior padrão foi alto-alto em ambas, onde na

década anterior a região nordeste apresentou um maior padrão baixo-alto, passando para alto-

alto nos mesmos locais na segunda. Sul e Sudeste possuem ter um baixo CMI e baixo

percentual de pobres na primeira década, na segunda as mesmas regiões aparecem como

baixo-baixo mas com algumas regiões alto-baixo. Define-se aqui para esta variável que

pobres são aqueles que possuem renda domiciliar per capta igual ou inferior a 140,00 reais

mensais (PNUD, 2010).

O Norte e Nordeste apresentam um dos maiores percentuais de residências sem acesso

a itens de habitação e consumo, escasso de água canalizada, esgotamento sanitário e energia

elétrica (CALDAS; SAMPAIO, 2015). Embora os serviços de saúde, incluindo a assistência à

saúde infantil pelo setor público, sejam gratuitos em muitos contextos, os pobres os acessam

em menor proporção em comparação aos mais favorecidos, pois são menos instruídos e têm

barreiras culturais e sociais para acessar os serviços de saúde (CHOWDHURY et al., 2017).

Em exemplo disso, um estudo realizado na Uganda revelou em seus resultados que 55,4% da

população mais pobre (a maioria reside em áreas rurais) considerou longa distância para um

serviço de saúde, constituindo-se como uma barreira ao acesso aos serviços de saúde, em

comparação com 17,2% na população mais rica (BUREAU OF STATISTICS UGANDA,

2011).

Estima-se que as crianças das famílias mais pobres tenham três vezes mais

probabilidade de morrer antes dos cinco anos do que as do quintil mais rico. Essa tendência

permaneceu constante em alguns países, mas piorou na maioria deles. Os Objetivos de

Desenvolvimento Sustentável (ODS) priorizam a melhoria da equidade como uma meta

importante para o período 2015-2030 e enfatizam a redução das desigualdades na saúde

infantil dentro e entre os países (LI et al., 2017).

Outro indicador importante a ser avaliado é a Cobertura do Bolsa Família que nos

resultados desse estudo apresentou um padrão elevado de autocorrelação no Nordeste,


mostrando altos CMI e maior cobertura do bolsa família, já o Centro-Oeste mostra-se com

correlação alto-baixo, evidenciando assim uma desigualdade na cobertura do Bolsa Família

entre as regiões (figura 16). O Brasil apresenta ainda muita desigualdade de renda, e para

superar essa situação foram criados programas de transferência condicional de renda com

vista a creditar valores do governo federal para famílias pobres (RASELLA et al., 2013;

BRASIL, 2015).

Nessa perspectiva surge o Programa Bolsa Família (PBF), criado no Brasil em 2003,

sendo considerado um dos maiores por se tratar de transferência condicional de renda no

mundo e atingiu uma alta cobertura na última década como programa da rede de segurança

social e popular (SILVA; PAES, 2019). O PBF contribuiu para diminuir o nível de pobreza

em todo país, principalmente na região Nordeste, onde possibilitou a saída do nível de

extrema pobreza. Como uma política social, contribui no curto prazo, pois, imediatamente

alivia a situação de pobreza das famílias, melhorando a sua qualidade de vida e garantindo

que elas tenham acesso à outras ações e programas complementares que objetivam a família a

também sair do estado de pobreza (SOUZA, 2018).

De acordo com Campello (2013), o programa conseguiu cumprir vários objetivos

devido às suas condicionalidades em termos de saúde. Houve maior gasto com alimentação

reduzindo a desnutrição de crianças e a insegurança alimentar e isso ajudou a diminuir a taxa

de mortalidade infantil. Em termos de educação, o programa também conseguiu atingir seus

objetivos, pois houve um aumento na frequência escolar e a diminuição da taxa de evasão

escolar.

Assim, o programa de transferência de renda (PBF) desempenhou um papel

significativo sobre a redução da mortalidade infantil, o que decorreu em função do aumento

da cobertura (SILVA; PAES, 2019). Além disso, a APS monitora as condicionalidades do

PBF, cabendo destacar a importância desse monitoramento para execução do programa.

Outrossim, ressalta-se que as evidências alto-alto no Nordeste solidificam o que já foi

destacado anteriormente, que trata-se de uma região ainda caracterizada pela pobreza e com o

baixo incentivo sob os indicadores socioeconômicos, tendo em vista que mesmo com o

incentivo do bolsa família nessa região ainda são vistos altos CMI.

Analisando o CMI e a Cobertura da Atenção Básica (figura 17), os estados do

Maranhão e Rio Grande do Norte, além da região Sudeste no município de Almenara em

Minas Gerais, apresentaram correlações alto-alto, reportando uma fragilidade no que versa à


cobertura da atenção básica nesses locais. Carvalho et al. (2019) realizaram pesquisa com

vistas a identificar as modificações nos indicadores sociais da região Nordeste após a

implementação da atenção primária, os autores evidenciaram que existe uma disparidade entre

o número de equipes credenciadas, cadastradas e implantadas, isso revela uma lacuna entre a

identificação das necessidades locais, planejamento entre os gestores e execução das ações. A

quantidade de equipes pode estar diretamente relacionada à cobertura da atenção básica, pois,

mesmo evidenciando uma alta cobertura nesses locais, existe um alto CMI, dessa forma,

acredita-se que existem diferenças no que versa a quantidade de equipes cadastradas e as que

realmente estão no serviço.

Além da cobertura da atenção básica, destaca-se a autocorrelação de médicos e

enfermeiros da Estratégia de Saúde Da Família no Brasil (figura 18). Observou-se que quanto

ao número de enfermeiros das ESF, o Norte e o Nordeste apresentaram autocorrelação alto-

alto e o Sudeste baixo-baixo, demonstrando a carência desses profissionais nessa região, e a

despeito da atuação médica nas ESF, as regiões Norte e Nordeste mostraram ter maior

assistência médica e maiores CMI. Tal fator estabelece ligação direta com a qualidade da

assistência prestada nesses locais, mesmo sendo contabilizado uma alta cobertura desses

profissionais no serviço de porta de entrada do SUS, as ações ofertadas podem não estar

sendo o suficiente ou com qualidade adequada para diminuir o CMI no país. Além disso,

sabendo que as consultas de puericultura são realizadas por esses profissionais, ressalta-se os

dados apresentados na tabela 11, que mostra a cobertura de consultas de puericulturas

realizadas no Brasil na série histórica de 2007 a 2015, sendo possível observar que existe uma

efetividade no acesso às consultas de puericultura no país, todavia, faz-se necessário mensurar

a efetividade desse serviço.

Sabe-se que as regiões que apresentaram autocorrelação nesse segmento, estão nas que

mais possuem iniquidades nos serviços, indicando a necessidade de que se priorize políticas

públicas que enfrentem essas diferenças e garantam o princípio da universalidade da

assistência à saúde do SUS (ARANTES; SHIMIZU; MERCHÁN, 2016). Podem ser

percebidas mudanças na cobertura da atenção básica e número de profissionais atuantes nesse

segmento por meio da Portaria n. 2.436 de setembro de 2017 que reformula itens da Política

Nacional de Atenção Básica (PNAB) (BRASIL, 2017).

De acordo com a PNAB, a quantidade de Agentes Comunitários de Saúde tem que ser

suficiente para cobrir 100% da população, limitando-se a 750 pessoas por agente e cada


equipe deve ser responsável por no máximo 4 mil pessoas. No estudo de Carvalho et al.

(2019) realizado no Nordeste, a média foi de 8.082 habitantes por equipe de saúde da família,

e isso pode provocar um impacto negativo no processo de organização da atenção básica em

saúde, e dessa forma, a falta de assistência completa poderá resultar no déficit de assistência à

saúde da criança, e, consequentemente colaborar no aumento do CMI.

Ainda não existe nenhuma publicação nem documento oficial que avalie essa nova

PNAB, mas o documento novo orienta a organização da atenção básica que aos poucos está

sendo implementada, todavia, a nova PNAB flexibilizou a atuação dos profissionais e a

configuração do serviço, e essa flexibilização pode gerar uma descaracterização do projeto

inicial de atenção básica da ESF. Além disso, o novo texto permite que sejam formadas

equipes de AB frente à ESF, essas equipes possuem menos profissionais, podendo haver

alternância de profissional por turno, e, por isso descaracterizar o que se utilizava até então

nos textos da PNAB. O novo texto flexibiliza o que antes vinha sendo preconizado com

relação à configuração da AB e da ESF e a atuação das equipes.

As diferenças socioeconômicas das regiões brasileiras são resultados de processos

históricos e ao decorrer dos anos foi identificado que os lugares com as piores condições

sociais estão concentrados nas regiões Norte e Nordeste. Dessa forma, apesar de evidenciar

grandes avanços na saúde da criança em nosso país, é necessário reconhecer as fragilidades

regionais. A nova prática da prevenção e promoção deveria ser uma realidade de todos os

municípios brasileiros, entretanto, tal prática não é contemplada de forma equânime na

população infantil.


6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Evidenciou-se ao final desse estudo que as metas propostas pelo Pacto Pela Vida que

versam sobre a saúde da criança não foram cumpridas em sua completude. Dessa forma,

ressalta-se a necessidade da reavaliação dessas metas no que diz respeito à sua diminuição ou

aumento das ações estratégicas que busquem diminuir os óbitos neonatais, os infantis, por

diarreia e pneumonia. Quando avaliada a mortalidade infantil no país, observou-se diminuição

nas décadas, todavia, apesar da diminuição desse agravo, percebe-se que as disparidades

regionais ainda são desafios a serem superados no país, uma vez que os indicadores básicos

utilizados apresentaram-se diretamente relacionados à mortalidade infantil com as regiões

brasileiras.

Foi possível identificar por meio da análise espacial que os altos coeficientes de

mortalidade infantil ainda se concentram nas regiões Norte e Nordeste, e isso, é reflexo do

processo histórico das iniquidades sociais existentes nessa região. Assim como o alto CMI

nessas regiões, os piores indicadores sociais ainda concentram-se nesses mesmos locais, a

partir disso, torna-se necessária a constante avaliação desses indicadores com vistas a

diminuição das desigualdades sociais que influenciam na mortalidade infantil e a reavaliação

das políticas públicas de saúde do país para que garantam não só a diminuição do indicador

morte, mas melhore os determinantes sociais para assim poder garantir uma qualidade de vida

adequada à sociedade.

Os estudos desenvolvidos por essa pesquisa serão direcionados ao Ministério da Saúde

afim de divulgar o diagnóstico elaborado a partir dos resultados, bem como incentivar um

replanejamento na saúde da criança no Brasil, possibilitando um novo panorama e a

elucidação de novas ações com vistas à diminuição dos agravos.

A limitação desse estudo está relacionada a utilização de dados secundários do SIM ao

qual está sujeito ao subregistro, mesmo nos últimos anos sendo reconhecido que esse sistema

no Brasil possuiu ganhos significativos referente a qualidade da informação. Destaca-se

também a limitação referente ao delineamento do estudo, pois a possibilidade do viés

ecológico é evidenciada no uso de correlações ecológicas.


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